基于Cross-熵与TOPSIS的复杂系统失效模式与影响分析

为降低复杂系统失效模式与影响分析(FMEA)中决策人员的主观偏好和不确定因素对分析结果的影响,建立基于Cross-熵和逼近理想解排序法(TOPSIS)的FMEA方法。基于Hp,q转化算子,将区间直觉模糊集转化为直觉模糊集,根据Cross-熵求得失效模式的综合绩效值;以绩效值最大为目标,以失效模式属性权重取值范围为约束条件,建立模糊线性规划模型,求解得到各属性的权重系数。基于可能度理论和关联系数2种排序方法,得到系统各失效模式改进的优先顺序。用某发动机涡轮增压系统FMEA的实例说明所建立方法的有效性。结果表明,该方法有助于避免分析过程中信息的损失,可提高风险优先数的精确度,避免其排序混乱,并始终能关注关键的故障模式。