基于多属性群决策的加工中心故障模式风险分析

作     者：申桂香 郑君 张英芝 宋杰 李哲文 SHEN Gui-xiang;ZHENG Jun;ZHANG Ying-zhi;SONG Jie;LI Zhe-wen

作者机构：吉林大学数控装备可靠性教育部重点实验室长春130022 吉林大学机械与航空航天工程学院长春130022 

出 版 物：《吉林大学学报（工学版）》 (Journal of Jilin University:Engineering and Technology Edition)

年 卷 期：2022年第52卷第2期

页      面：338-344页

核心收录：

学科分类：0402[教育学-心理学(可授教育学、理学学位）] 0303[法学-社会学] 0710[理学-生物学] 08[工学] 080202[工学-机械电子工程] 0837[工学-安全科学与工程] 0802[工学-机械工程] 0714[理学-统计学（可授理学、经济学学位）] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：吉林大学博士研究生交叉学科科研计划项目(101832020DJX037) 吉林省科技发展计划项目(20190302104GX). 

主　　题：机床 故障模式及影响分析 多属性群决策 改进风险优先数 逼近理想解排序方法 

摘      要：针对传统数控机床故障模式及影响分析(FMEA)中存在专家权重与风险因子权重分配不合理以及风险系数(RPN)计算模型不够稳健的问题,提出一种基于多属性群决策的改进FMEA方法。首先,引入区间数表征机床故障模式风险因子;其次,考虑专家的主、客观权重,根据一致性原则,计算专家综合权重,并利用加权平均算子(WAA)确定故障模式综合评价矩阵;再次,采用区间数熵值法确定风险因子权重,利用改进风险优先数(IRPN)计算模型得到故障模式风险值;最后,结合区间数距离测度,采用最优最劣区间数改进的逼近理想解排序方法(TOPSIS)对故障模式进行风险排序。以某型加工中心为例进行方法应用,验证了方法的合理性和有效性。