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基于模糊FMEA分析的系统自动故障诊断方法
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随着监测设备和软件系统的集成化、复杂化和自动化程度的不断提高，作为对设备和系统进行故障危害评估的故障诊断方法变得十分重要。特别是在复杂条件下，系统设备等故障发生频率高，容易引起失误操作。如何实现有效监测，通过诊断方法来弱化或者消除故障的影响和危害，以达到稳定安全运行的目标是急需解决的问题．
在系统的故障诊断领域，故障模式影响分析（FMEA）方法是一种提高产品或系统可靠性、降低成本损失、自上而下的单因素系统性分析方法，其工作的主要目的是对系统可能发生的所有的故障模式进行单个分析，并对每一种故障模式产生影响的严重程度进行分类。目前，一方面大多数故障诊断的实现是通过数据统计的结果进行计算评估而来，在故障诊断方面不能实现系统的自动诊断，无法通过数据规则或知识经验库实现系统自动诊断。另一方面，FMEA分析方法在定量分析的过程中常常采用的是风险优先数（Risk Priority Number，RPN）方法，RPN方法是将故障模式发生度（O）、严重度（S）及检测度（D）三者的乘积作为风险优先系数，并对其进行优先排序的一种评估方法，RPN值越大，说明故障的影响越严重。许多FMEA贫析的研究工作都是在实际统计的0、S、D频度结果的基础上直接进行计算，以计算结果来说明风险危害的情况。这种方法没有对评价等级结果进行任何处理，对等级之间的数据无法评估，缺乏一定的客观性。
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