[发明专利]故障模式影响及危害性分析方法、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.一种故障模式影响及危害性分析方法，其特征在于，故障模式的数量为m个，风险因素的数量为n个，m、n均为大于1的正整数，所述方法包括：

获取各故障模式的各个风险因素的第一决策矩阵，所述故障模式的种类为m，所述风险因素的种类为n，m、n均为大于1的正整数，所述第一决策矩阵为直觉二元语言决策矩阵；

获取各风险因素的风险权重向量；

根据直觉二元语言效用加权集成算子与各风险因素的风险权重向量，将所述第一决策矩阵中的各故障模式的n种风险因素的直觉二元语言集成为各故障模式的综合二元语言；

根据所述各故障模式的综合二元语言，获得各个故障模式的风险等级排序。

2.根据权利要求1所述的故障模式影响及危害性分析方法，其特征在于，所述根据所述各故障模式的综合二元语言，获得各个故障模式的风险等级排序包括：

计算各故障模式的综合二元语言的期望效用值和犹豫度效用值；

根据所述期望效用值和所述犹豫度效用值，得到各个故障模式的风险等级排序。

3.根据权利要求2所述的故障模式影响及危害性分析方法，其特征在于，所述根据所述期望效用值和所述犹豫度效用值，得到各个故障模式风险等级的排序包括：

判断两个故障模式的期望效用值是否相等；

如果两个故障模式的期望效用值不相等，则判定期望效用值相对较大的故障模式的直觉二元语言优于期望效用值相对较小的故障模式的直觉二元语言；

如果两个故障模式的期望效用值相等，判断两个故障模式的犹豫度效用值是否相等；

如果两个故障模式的犹豫度效用值相等，则判定两个故障模式的直觉二元语言相同；

如果两个故障模式的犹豫度效用值不相等，则判定犹豫度效用值相对较小的故障模式的直觉二元语言优于犹豫度效用值相对较大的故障模式的直觉二元语言。

4.根据权利要求1所述的故障模式影响及危害性分析方法，其特征在于，所述获取各故障模式的各个风险因素的直觉二元语言的第一决策矩阵包括：

获取p个专家评价各故障模式的各个风险因素的直觉二元语言的专家决策矩阵，p为大于1的正整数；

根据直觉二元语言效用加权集成算子与各专家的专家权重向量，将所述p个专家的专家决策矩阵集成为所述第一决策矩阵。

5.根据权利要求1-4任一项所述的故障模式影响及危害性分析方法，其特征在于，所述获取各风险因素的风险权重向量包括：

获取各风险因素的综合模糊数打分矩阵；

利用所述模糊层次分析法，根据所述各风险因素的综合模糊数打分矩阵获取各风险因素的风险权重向量。

6.根据权利要求5所述的故障模式影响及危害性分析方法，其特征在于，所述获取各风险因素的综合模糊数打分矩阵包括：

获取k个专家的专家模糊数打分矩阵，k为大于1的正整数；

根据所述k个专家的专家模糊数打分矩阵获得所述综合模糊数打分矩阵。

7.根据权利要求1所述的故障模式影响及危害性分析方法，其特征在于，所述风险因素包括发生概率等级、影响严酷度等级以及检测难度等级。

8.根据权利要求1所述的故障模式影响及危害性分析方法，其特征在于，应用于绝缘栅双极型晶体管的分析，所述故障模式包括：微动磨损、短路、开路、微腐蚀、边界翘曲、栅氧化层破坏以及弹簧失效。

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至8中任一项所述的方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至8中任一项所述的方法的步骤。