The invention discloses a method of risk assessment of intelligent CNC system based on intuitionistic fuzzy multiple attribute decision-making based on risk assessment, selection of risk evaluation index, risk assessment index of Cj target Ai J risk value respectively with intuitionistic fuzzy sets ij and gamma ij said, will risk assessment index to normalize according to the risk assessment index weight values, weighted risk assessment standardized decision-making matrix Z = (Zij) n * m, finally calculated the risk assessment target Ai and the positive ideal solution A
【技术实现步骤摘要】
基于直觉模糊多属性决策的智能数控系统风险评估方法
本专利技术涉及智能数控设备
,特别涉及基于直觉模糊多属性决策的智能数控系统风险评估方法。
技术介绍
风险评估主要是通过科学技术手段对事件发生的可能性及严重性进行综合度量,智能数控系统风险评估则主要综合考虑智能数控系统运行中发生故障的严重程度和发生概率,揭示智能数控系统运行中的薄弱环节,给系统管理人员提供参考依据,帮助系统管理人员及时排查系统安全隐患。传统数控面板具备基本面板操作功能及手轮接口,但其器械式设计结构无法挂载通用计算机软件,也无法存储及传输数控系统运行性能参数。智能数控面板对传统数控面板进行了改进及升级,除了具备基本面板操作功能及手轮接口外,还包括辅助软件、USB接口,HDMI接口及网络接口。通过对系统运行情况的参数统计,在智能数控系统的风险评估中,故障发生可能性的计算及排除可以依靠智能数控系统设备故障率等参数。然而,目前设备故障率等参数主要来源于过往历史积累数据及设备生产产商提供的参考值,这类方法主要面临以下多方面的挑战:1、智能数控系统稳定性较好,发生故障的可能性较低,对故障发生的数据统计周期极为漫长,导致智能数控系统历史统计数据样本较少,难以准确描述系统历史故障率;2、智能数控设备会随着不同生产环境而变化,并存在参数偏差,根据历史过往数据或者设备生产厂商提供的故障率参考值,难以反映设备所处的外部环境而带来的影响,因而准确性较差;3、除了智能数控设备的运行参数外,人为操作的不同熟练程度也可能带来不同级别的风险评估,人机多因素的综合考虑难以在传统的故障率中进行体现,因而故障的排除方法也很单 ...
【技术保护点】
基于直觉模糊多属性决策的智能数控系统风险评估方法,其特征在于,包括如下步骤:1)设A={A1,A2,…,Am}为决策方案Ai的集合,Ai为智能数控系统风险评估目标;设C={C1,C2,…,Cn}为属性Cj的集合,Cj为风险评估指标且为从智能数控系统中获取的运行参数中选择;风险评估目标Ai的第j个风险评估指标Cj的评价值分别用直觉模糊集的μij和γij表示,风险评估目标Ai在风险评估指标C下的值由以下直觉模糊集表示:Ai={(C1,[μi1,γi1]),(C2,[μi2,γi2]),…,(Cn,[μin,γin])}其中,μij表示风险评估目标Ai满足风险评估指标Cj的程度,也即隶属度,γij表示风险评估目标Ai不满足风险评估指标Cj的程度,也即非隶属度;2)对风险评估指标进行规范化处理,并得到智能数控系统决策矩阵R=(rij)n×m,其中rij为直觉模糊数,包含某决策方案Ai隶属于属性Cj的程度μij,及不隶属于属性Cj的程度γij,即rij=[μij,γij];预设风险评估指标的权重值向量,并将其记作w=(w1,w2,...,wn)
【技术特征摘要】
1.基于直觉模糊多属性决策的智能数控系统风险评估方法,其特征在于,包括如下步骤:1)设A={A1,A2,…,Am}为决策方案Ai的集合,Ai为智能数控系统风险评估目标;设C={C1,C2,…,Cn}为属性Cj的集合,Cj为风险评估指标且为从智能数控系统中获取的运行参数中选择;风险评估目标Ai的第j个风险评估指标Cj的评价值分别用直觉模糊集的μij和γij表示,风险评估目标Ai在风险评估指标C下的值由以下直觉模糊集表示:Ai={(C1,[μi1,γi1]),(C2,[μi2,γi2]),…,(Cn,[μin,γin])}其中,μij表示风险评估目标Ai满足风险评估指标Cj的程度,也即隶属度,γij表示风险评估目标Ai不满足风险评估指标Cj的程度,也即非隶属度;2)对风险评估指标进行规范化处理,并得到智能数控系统决策矩阵R=(rij)n×m,其中rij为直觉模糊数,包含某决策方案Ai隶属于属性Cj的程度μij,及不隶属于属性Cj的程度γij,即rij=[μij,γij];预设风险评估指标的权重值向量,并将其记作w=(w1,w2,...,wn)T;结合给定的风险评估指标权重值,构造加权的风险评估规范化决策矩阵Z=(zij)n×m,其中zij=wj·rij,j=1,2,…,n;3)将100%满足风险评估决策要求的候选风险评估目标称为正理想方案A+,将100%不满足风险评估决策要求的候选风险评估目标称为负理想方案A-;4)计算出各个风险评估目标Ai与上述的正理想方案A+及负理想方案A-的距离和5)计算风险评估目标Ai的风险评估指数:按照风险评估指数ζi由小到大排列各智能数控系统风险评估目标的风险次序,ζi的值越小,其对应的风险程度越高。2.如权利要求1所述的基于直觉模糊多属性决策的智能数控系统风险评估方法,其特征在于:还包括步骤6)设置不同级别的风险评估指数的阈值,当风险评估指数ζi小于不同级别风险评估指数的阈值时,给出相应风险级别提示。3.如权利要求1所述的基于直觉模糊多属性决策的智能数控系统风险评估方法,其特征在于,步骤2)中所述的对风险评估指标进行规范化处理的过程包括:对风险评估指标为定性指标的规范化处理,处理过程为以直觉模糊集的形式直接给出其指标值度量。4.如权利要求1所述的基于直觉模糊多属性决策的...
【专利技术属性】
技术研发人员:邹朝圣,
申请(专利权)人:厦门万久科技股份有限公司,
类型:发明
国别省市:福建,35
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