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基于加权模糊TOPSIS方法的系统失效风险分析研究

张文军  
【摘要】:可靠性越来越受到设计、制造等各行业的关注,由于技术设备更新换代快,所以对性能的要求也越来越高,保证可靠性、安全性,降低风险就一定程度上提高了性能。由于现代系统的复杂性、不稳定性,系统数据不易获得,想要分析其可靠性并不容易,再加上运行环境、技术要求、成本条件等因素的限制,更是难上加难。本文的研究内容与成果概括如下:(1)基于FLT方法的系统失效及可靠性分析研究。首先从模糊理论出发,结合失效率、维修时间、平均无故障工作时间等可靠性参数的具体计算方法,应用模糊截集、扩展原理等理论,将得到的参数的模糊数据进行解模糊得到具体值,根据该具体数值进行研究系统的可靠性分析说明;并给出了一种基于工作时间变化的可靠性参数变化情况的敏感性分析方法,解决了数据不完整、不精确的问题,使分析结果更加科学合理,有利于管理者来合理的安排检查及维护维修的时间。(2)基于模糊TOPSIS的系统失效风险分析研究。在FLT得到的大系统可靠性的基础上,应用定性研究与定量计算相结合的失效模式及影响分析方法,解析各子系统关键节点的可靠性。文中运用接近理想解排序法(TOPSIS)进行失效模式及影响分析(FMEA)研究。分别用简单TOPSIS和模糊TOPSIS构建了FMEA分析模型,以对比的形式说明了TOPSIS方法与其他方法以及模糊TOPSIS较之简单TOPSIS的优势所在。计算过程中,分别采取客观熵权法和主观专家评判法得到风险因子的权重,进而得到各失效模式的接近度系数及其优先级排序,最后给出了一种多层次比较结果。此外,各风险因子的权重在整个失效分析中起着非常重要的作用,可能很小的偏差就会导致结果不一致,针对随着风险因子权重的变化,失效模式优先级顺序的变化情况进行了敏感性分析。(3)基于综合加权模糊TOPSIS的失效风险模型构建。根据风险因子权重来源的多重性,提出了一个综合加权的模糊TOPSIS模型,不仅考虑来自于专家评判的主观权重,同时也衡量了系统内部本身的权重。此外,由于专家涉及领域的部分差异性,给参与评判的专家分配了相对权重,使得到的结果更能反映实际情况。另外,应用梯形模糊数代替三角模糊数进行计算并应用新的解模糊方法进行解模糊。将数据加权后,计算失效模式与正、负理想解之间的距离及每一失效模式的相对贴进度,根据贴进度进行优先级排序。优先级越高,说明该潜在失效模式越重要,或者失效发生故障时带来的危害越大,影响越严重;反之,优先级越低,则越不重要。管理者根据潜在失效模式的优先级排序,在进行设计或维修时,可以优先选择具有高优先级重要的失效模式,或者对比较重要(易发生、较严重、难检测)的失效模式进行适当的预防和维护,通过合理的措施来降低失效发生的可能性。保证了每一环节的可靠性,降低失效率,才能保证整个系统的运行安全及可靠性,也会间接降低系统运营或维护维修带来的成本。


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