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風險評估方法簡介

4.2.1方法概述(1)灰色關聯(lián)度法灰色關聯(lián)理論最早由我國學者鄧聚龍教授在上世紀八十年代率先提出,因其在分析研究信息匱乏、樣本不足系統(tǒng)的優(yōu)勢,灰色理論被廣泛應用于各個領 域?;疑P聯(lián)分析是指通過研宄評價對象的指標值序列與指標參考值序列之間 的幾何形狀相似程度來判斷系統(tǒng)中樣本指標值序列的優(yōu)度。通過對系統(tǒng)中多個 對象的數(shù)據(jù)序列相似程度來對比評價因素的優(yōu)劣。所以灰色關聯(lián)度法能用于系 統(tǒng)中因素之間的重要度分析、方案優(yōu)選、風險評估等。系統(tǒng)中因素統(tǒng)計數(shù)據(jù)序 列隨時間或指標的變化趨勢越接近,那么因素的灰色關聯(lián)度就越大。進行灰色關聯(lián)度評價的前提是構建系統(tǒng)隨著指標或者時間變動的參考數(shù)據(jù) 序列,通過比較各因素與參考數(shù)據(jù)序列之間的幾何相似程度來計算各因素的灰 色關聯(lián)度,這里所謂的灰色關聯(lián)性是指數(shù)據(jù)序列的相似性?;疑P聯(lián)分析首先 要獲取系統(tǒng)中各個因素關于不同指標的數(shù)據(jù),接著對數(shù)據(jù)進行標準化處理,然 后根據(jù)評價需求和指標特性確定參考數(shù)據(jù)序列,最后在獲取指標的權重的基礎 上進行關聯(lián)度計算。如圖4.4所示存在四個數(shù)據(jù)序列組成的曲線a,b,c,d,數(shù)據(jù)序列a和數(shù)據(jù)序列c 所對應的曲線在幾何形狀上比較相似,曲線b則和d比較相似,那么可認為因 素a和因素c,因素b和因素d的灰色關聯(lián)度較大。而對于曲線b和d或者a 和b幾何形狀差異很大,所以它們所對應因素之間的灰色關聯(lián)度較小。(2)TOPSIS 方法TOPSIS法于上世紀八十年代被提出,通過判斷因素數(shù)據(jù)序列與各指標的正 理想數(shù)據(jù)序列和負理想數(shù)據(jù)序列的接近程度來進行因素的評價。如果因素的數(shù) 據(jù)序列越接近正理想解、越遠離負理想解,那么因素的評價值會越優(yōu)。與灰色 關聯(lián)度強調幾何相似形狀相比,TOPSIS方法更加強調數(shù)據(jù)序列之間的距離,所 以TOPSIS法也被稱作優(yōu)劣解距離法。各指標的最優(yōu)解是指使得各個指標最接近評價目標的數(shù)據(jù)序取列,最劣解 是指使得各個指標最背離評價指標的數(shù)據(jù)序列取值。正理想解代表了系統(tǒng)中因 素的最理想方案,負理想解代表了系統(tǒng)因素中最不理想的方案。如圖4.5存在四個數(shù)據(jù)序列組成的曲線,曲線a和曲線d分別為正理想數(shù)據(jù)序列和負理想數(shù)據(jù)序列,與灰關聯(lián)度根據(jù)曲線形狀接近程度來分析不同, TOPSIS是根據(jù)曲線之間的距離來進行評價。如曲線a與曲線b比較接近,曲線 c與曲線d比較接近,那么按照TOPSIS方法系統(tǒng)中曲線b代表的因素要比曲線 c要更加符合要求。(3)灰色關聯(lián)度-TOPSIS方法灰色關聯(lián)法側重于數(shù)據(jù)序列的集合形狀相似性來判斷關聯(lián)度大小,能很好 反映出數(shù)據(jù)序列的變化趨勢與參考數(shù)據(jù)序列的異同,對于信息比較貧乏的系統(tǒng) 也能進行評價,但是有些數(shù)據(jù)序列無法通過灰色關聯(lián)度來進行明確區(qū)分,此時 可以通過TOPSIS方法能夠借助函數(shù)曲線來判斷方案與最優(yōu)方案和最劣方案之 間的距離來進行綜合評估?;疑P聯(lián)-TOPSIS綜合評價方法彼此互相補充,對 于加工中心子系統(tǒng)的故障風向評估更加全面準確。4.4本章小結本章考慮故障相關性、子系統(tǒng)危害度及維修時間因素對CNC加工中心子系統(tǒng)進 行故障風險評估,借助灰色關聯(lián)度-TOPSIS方法進行綜合評價,子系統(tǒng)故障風 險由大到小依次是進給系統(tǒng)、刀庫系統(tǒng)、排屑系統(tǒng)、主軸系統(tǒng)、電氣系統(tǒng)、冷 卻系統(tǒng)、精工系統(tǒng)、氣動系統(tǒng)、潤滑系統(tǒng)及防護系統(tǒng)。本文采摘自“基于故障率相關的加工中心的可靠性及風險評估”,因為編輯困難導致有些函數(shù)、表格、圖片、內容無法顯示,有需要者可以在網(wǎng)絡中查找相關文章!本文由海天精工整理發(fā)表文章均來自網(wǎng)絡僅供學習參考,轉載請注明!
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