文摘

关键类型的基础设施是由国家提供的维护民生,保证经济发展,和系统的政府运作。鉴于更为复杂的关键基础设施系统的发展,增加被附加到组件的保护重要性的基础设施,以减少失败的风险。电力设施最重要的一种关键的基础设施。建立一个有效的风险检测系统,识别潜在的失效模式(FMs)电源设备是至关重要的。本研究旨在改进方法的风险评估之前使用的概念提出了一种混合的风险评估模型失效模式和影响分析(FMEA)和多重准则决策(指标)。该模型包括一个决策者的基于成本的因素。FM的主观性和不确定性评估通过粗略的数量调整方法。最初的风险优先数(RPN)可以扩展包括在风险指数熵的权重。此外,排名优先风险在一个理性的方式,修改来说技术相似的理想解决方案采用TOPSIS(修改)。该方法的适用性和有效性被考虑一个例子,演示了在核电站汽轮机蒸汽引擎。

1。介绍

关键基础设施网络,如技术网络,信息和通信技术系统、交通网络、医疗系统、金融和政府系统,是每个国家的重要资产1,2]。当一块关键基础设施被摧毁,退化,或者使用时,会丧失性命,可以阻碍经济发展。例如,在2017年8月中旬,一个大规模的意外停电发生在台湾。这一事件的主要原因是电源的供应管道工厂停止运营,导致大量的发电机组被关闭。结果停电间接造成一人死亡和多个受伤。影响区域的事件包括市区人口高的浓度。的主要作用包括停电暂停在该地区的业务操作和损失导致交通拥堵的道路照明。为了避免这样的关键基础设施故障事件,许多国家已经开始相当大的努力集中在保护关键基础设施(2]。利益风险分析领域的发展近年来,和风险评估已成为一个可靠的和稳定的过程,补充,补充了公民生活的许多方面3,4]。

关键基础设施系统是相互依存和电力生产是关键的基础设施系统驱动其他设施的功能(5,6]。核能发电的效率高于其他电源系统。发电设备的主要部分之一核电站汽轮机蒸汽引擎[7]。如果可以检测到潜在的失败失败事件发生之前,维护措施和改进策略可以有效地降低开发失败的可能性。的目的,这是故障模式及影响分析(FMEA)。FMEA是其中最流行的风险检测工具用于识别,评估,并删除潜在的或已知的失效模式(FMs)提高复杂系统的安全性和鲁棒性。t旨在为风险管理决策提供建议(8- - - - - -10]。

基本上,潜在的FMs FMEA是根据风险评估和排序优先数(项),这是通过乘以三个风险因素:严重程度(年代),发生(O)和检测(D)[11- - - - - -13]。成本,不幸的是,这通常是最关注的组织或企业,不包括作为一个风险元素FMEA (8]。此外,只有少数FMEA研究讨论核电站汽轮机的故障分析。

然而,有问题的方法确定RPN值时FMEA应用于实际问题。同等权重的方法被批评,因为它的元素,其重复率高,未能解决分析师的主观感知。这些缺点可以显著影响分析结果的准确性(8,14]。也是如此,许多当前的FMEA模型使用算术平均集成多个专家的判断决策者/分析师。这意味着离群值/极端值被忽略(9]。

本研究发展FMEA模型的一个扩展,旨在提高该方法的有效性。多重准则决策(指标)技术,使用分析师的经验和判断来加强风险评估过程用于制造关键风险管理策略来提高疗效和风险分析结果的实证效度。许多指标模型提出了改进FMEA方法(15,16]。三个风险因素权重的确定方法,包括层次分析法(AHP) (17),网络分析法(ANP) [18),数据包络分析(DEA) (19),最差和最好的方法(宝马)(8]。订购的调频排序方法包括技术偏好相似,理想的解决方案(TOPSIS) [9(GRA)[],灰色关联分析8我,VIsekriterijumska Optimizacija Kompromisno Resenje (VIKOR) [20.]。FMEA方法使用指标技术已经越来越多地用于解决近年来的实际情况。在一项研究中,一个层次指标方法基于模糊概念,提出了VIKOR法处理网站评价在城市固体废物管理系统(21]。席尔瓦et al。22)提出了信息安全风险评估的方法包括FMEA和模糊集理论。修改VIKOR法探索FMs的影响。研究人员应用基于决策AHP方法试验和评价实验室(DEMATEL)获取影响力的权重11]。而不是计算的RPN Safari et al。23]优先风险元素通过使用模糊VIKOR因为传统FMEA方法的缺点。莫森和哈里14)应用Z数字技术反映出决策者的看法的固有的不确定性和香农熵方法获得客观权重。一个模糊VIKOR方法应用于优先考虑的潜在风险。先前的研究已经明显先进的风险分析与模糊语言信息。然而,如果没有适当的风险评估模型考虑到全面的风险元素,该模型可能会产生不准确的解决方案,这可能导致混乱调频排名。

在这项研究中,一种新的优先级模型提出了通过应用FMEA指标调频的方法评估和排名。此外,风险元素称为预期成本(E)被添加到流程的财务考量评估RPN值。四元素利用FMEA的实现包含大范围的因果因素导致FM,可以减少错误的概率,不确定性,模糊评估。该方法包括三个重要的步骤。在第一步中,粗略的数字的概念是用来处理不确定性,主观性和模糊性产生的分析师在风险评估过程中主观经验的不同和理解上的差异。而不是使用算术平均获得脆值,粗糙的号码是用来有效整合分析信息形成一组间隔的值。接下来,是采用熵技术来生成每个风险因素的客观权重。修改后的TOPSIS方法应用于FMs的排名。与传统的TOPSIS相比,所有的选择和重量参数被认为是修改后的指标值。最后,显示了关键基础设施的一个数值例子来说明该模型的实际应用。本研究可以提供一个参考行业或组织评估和优先考虑风险在不同的场景中。 The contributions of this study and the advantages of this methodology are summarized below:(我)熵是用来分配风险元素的重量根据调频评估数据。该模型不需要成对比较问卷风险元素的发放。(2)增加的预期成本被认为是风险元素,包含增强了FMEA的风险评估能力。(3)该扩展FMEA模型有效地评估潜在的FMs的核电站。(iv)拟议的FMEA模型可以应用到其他类型的关键基础设施。时间和质量的分析并不影响提高标准和选择。

本文的其余部分组织如下。回顾文献的关键基础设施,风险分析,提出了FMEA在部分2。讨论了研究方法部分3。一个真实的案例研究证明该模型的应用提出了部分4。部分5描述了结果和随后的讨论。最后,对未来的工作提出了一些结论和建议。

2。文献综述

本节简要回顾了有关这个研究主题,包括关键基础设施系统的相互依存,类型的风险分析和FMEA。

2.1。关键基础设施系统的相互依存

关键基础设施指的不是一个工具,而是一个集合众多设施,包括水、能源、信息、通信、金融、交通、政府、和应急救援系统13,24]。关键基础设施在许多国家是经济的支柱。能源可持续发展,以及经济和社会发展,无法实现的操作关键基础设施有损坏或破坏的风险(25]。近年来,自然灾害和恐怖袭击被频繁报道,和基础设施系统失败,影响社会的所有方面的功能(1]。

系统之间相互依赖关系差别很大,根据他们的特点和影响基础设施的代理,有四个主要类别的相互依赖关系:网络,地理,物理和逻辑相关性(4]。地理相关性发生在组件的多个结构紧密的空间距离。物理之间的相互依存与物质流的基础设施。网络相互依存状态时依赖于信息通过互联网传播基础设施。逻辑相关性包括所有类型的相互依赖关系,不是网络,身体、或地理连接。因此,每个组件的可靠性的关键基础设施保护所有操作的基础。

黄等。5)指出,大多数类型的关键基础设施都是相互关联的,但失去电力供应影响其他基础设施系统是一个主要因素。例如,供水、通讯、电力和交通系统需要提供维持正常操作。王等人。6)提出了一个关键基础设施责任框架基于伦理的概念。在当今高科技社会,电力能源需求是最基本的,没有所有通信系统失败。Große和Olausson26)认为,当电气设备不可用,越来越多的灾难事件,如金融交易的中断,阻塞交通、和故障监控安全,会发生影响社会。因此,他们呼吁加强能源基础设施的保护。开发一个综合风险分析方法好比一个灾难发生前可以显著降低改造成本。

2.2。类型的风险分析

有两种类型的风险评估方法:定量和定性风险分析方法。定量风险分析方法,如比例风险评估技术(27,28和决策矩阵风险评估技术10),使用价值获得数学和统计方程来表示风险的程度。然而,它是很困难的,用数学的措施进行风险评价,因为复杂的结构和信息系统的广泛使用。定性风险评估如FMEA的假设分析方法(12)是基于分析师的采访,以证据为基础的结果是通过软计算工具而不是单独的数学计算。

定性风险分析的一个主要缺点是,它往往不产生完全相同的结果。此外,由于定性方法不适用数学工具模型的风险,风险评估结果完全依赖于认知的人进行风险评估。获得的危险使用定性风险分析方法存在主观的结果。今天的信息系统有更复杂的结构比之前的信息系统和更广泛使用。因此,强化数学措施用于模型复杂的环境使风险评估过程的风险越来越困难。定量方法实际上可能增加评估过程的难度。风险评估工具基于定性的措施比其他更适当的风险评估方法对于今天的错综复杂的风险环境信息系统(10,29日]。混合的风险评估模型,提出了研究基于定性风险分析的概念,FMEA,粗略的数字。粗略的数字技术应用于处理主观性和不确定性,这是重要的定性风险评价中的弱点。

2.3。FMEA

FMEA的目的是识别所有可能的风险因素和评估他们的原因以及后续的影响考虑的功能系统(9]。FMEA是一种可靠的定性方法申请事故预防和风险检测。这种技术可以应用于发现和消除公认的或潜在的FMs提高复杂产品或系统的健壮性和安全性8]。与其他风险分析工具相比,FMEA的重点是进行积极的预防,而不是系统故障发生后找到一个解决方案。这种积极的预防可以帮助决策者调整现有策略,增加补充条款,应用推荐行动,减少失败的可能性,减少风险的概率,减少事故灾害(11,12]。由于其有效性,FMEA已经广泛应用,证明是成功的在许多领域相关针织过程(30.),航空(31日)、汽车(32),和医学(33行业,等等(34,35]。最常见的方式来评估失败的风险在FMEA涉及确定项,即产品的年代,O,D。然而,当应用在实际问题中,脆的RPN方法也有一些缺点和局限性。传统FMEA模型的局限性如下(8,9,11,17,36]:(我)三个元素应用FMEA分析中不包含整个因果风险元素的范围(2)测量年代和D是相对的和主观的,没有组织的整体特征判断吗(3)的年代,O,D很难评估精确数值形式(iv)的年代,O,D通常没有或同等重要的重量吗(v)RPN值不连续,存在任何机制来解释不同项之间的差异的意义(vi)不同的组合年代,O,D可能产生相同的项,从而导致一些高风险的FMs被忽略(七)许多数字1 - 1000范围内不能形成的产物年代,O,D(八)小的变化在每个评级可能导致显著不同的影响项

传统FMEA方法已被证明是最重要的一个早期预防措施系统,流程和服务;然而,上述限制可能减少传统FMEA的可靠性模型。处理传统FMEA模型的缺点,entropy-based粗糙FMEA方法提出。提供了该方法的详细介绍3,该方法的实际应用中所描述的部分4。

3所示。提出了扩展FMEA模型

在本节中,我们介绍该方法中使用的数学工具,包括粗略的数字,熵,修改后的TOPSIS方法。该模型的分析过程见图1。

3.1。确定风险的元素

的年代,O,DFMEA执行过程中使用不包含整个范围的诱发风险决策时需要考虑的元素。越来越多的决策者也考虑为预防优先调频时的预期成本。因此,对于一个更综合评价FMs,拟议的FMEA不仅限于传统的三个风险因素。一个额外的风险元素,即预期成本(E),添加作为决策准则。在风险评估过程中,分析师所选语言术语来描述的程度年代,O,D,E每一个调频。相应的分数提出了这些术语表1。如果决定分析师预期成本为一个特定的FM接近原来的价格,相对分数调频的预期成本将是10。例如,涡轮叶片断裂是有害的(H)和叶片失败时的维护成本非常高(EH);然而,风险检测非常高(VH),和失败并不经常发生(非常轻微,VS)。评估分数就表示如下:年代:10,O:3,D:2,E:9。

3.2。通过使用粗糙的数字集成分析师的意见

在实践中,调频评估是一个不确定的和主观的群体决策过程,因为分析师FMEA小组判断风险元素的重要性和评估不同的FMs根据自己的知识和经验。因此,从业人员和工程师应该找到一个可靠的方法来解决问题的分析师的主观性以及不确定或信息不足。作为一种新的软计算工具调整信息的不确定性和模糊性,粗略的数字可以提供潜在的新知识之前没有任何信息以及一个相对客观和合理的决策问题的描述。

粗糙的数量方法是数学的延伸pswlak提出的粗糙集理论(37)和一个有效的工具来处理模糊、不精确和不确定信息。有一些重叠与其他几个理论来处理模糊性和不确定性,特别是在模糊集理论。然而,粗略的数字可以被视为一个独立的和互补的纪律38]。粗略的数量方法所涉及的步骤中描述下面的解释。

3.2.1之上。步骤1:构造初始评估矩阵

在获得相应的分数的风险元素从语言形式(见表1),分析师评估分数的FMs的风险。假设FMEA小组k分析师、我FMs,j风险元素,k= 1,2,…p;我= 1,2,…米;和j= 1,2,…n。初步评估矩阵一个表示如下: 在哪里代表提供的分数分析师k为调频我在风险因素j。

3.2.2。步骤2:脆矩阵转换成粗糙的区间形式

接下来,粗略的评估矩阵是由脆评估分数转换成粗糙的区间形式生成的评估矩阵。粗略的数量计算详细讨论了Lo et al。9]。 在哪里和分别代表的上界和下界。粗糙的矩阵是defuzzified后续TOPSIS熵和修改操作,给出了方程(4)。最后的评估矩阵Y表示如下:

3.3。利用熵计算客观权重

在这项研究中,熵方法被用来消除的问题没有或等于不同的风险元素的相对权重并生成的客观权重FMEA的评估指标。

熵方法起源于热力学领域最初是用来描述运动的不可逆转的现象或过程。香农(39然后介绍了熵方法到信息理论。熵的定义是一个随机变量的不确定性的程度。因此,熵方法可以用于确定障碍的程度及其实用的系统信息。如果评估参数有一个相当大的为特定的风险元素互相不同,熵是小,这表明风险元素提供了有效的信息,应该分配一个大重量。相比之下,不同越小,熵权值越大。

熵方法是基于固有信息,用于获取指标客观权重。因此,该方法可以消除主观因素的影响,并提供一个合理的解决方案。采用熵方法时,只有一个需要进行计算得到一组权重适合FMs。

熵方法一般用于供应商选择的问题;然而,在这项研究中,采用熵方法获得的重量FMEA风险评估因素。计算的过程描述如下。

3.3.1。步骤3:构建规范化评估矩阵

最后的评估矩阵Y通过粗略的数字计算。使用矩阵规范化评级通过方程(5)来消除评级的影响维度不能通约。许多标准化的方法存在,但在这项研究中,标准化选择以下方程:

3.3.2。第四步:计算信息熵的值决定

每个风险评估信息元素可以用 在哪里 。

3.3.3。第五步:计算程度的差异

差异度计算使用

3.3.4。第六步:计算熵权

熵权的风险元素j指数是决定使用

在这项研究中,熵权代表risk-evaluating因素的有用的信息。因此,熵权越大,风险越有用的元素。

3.4。FMs的排名通过使用修改后的指标值

由于传统FMEA方法的缺点中提到的部分2排名,更全面和灵活的FMEA方法潜在风险元素提出了在这一节中。该方法是基于传统的TOPSIS,与一些修改,以消除缺陷。修改后的指标值被用来解决这个问题传统FMEA的脆乘法。

TOPSIS法,提出了黄和尹40),在不同的研究领域得到了广泛的应用。TOPSIS方法是排名方法基于概念的一个折衷的解决方案。我们试图确定解决方案最远从负理想方案(NIS)和最近的同时积极理想溶液(π)。在过去的几十年里,许多研究试图延长指标值。修改后的TOPSIS方法在本研究中提出了郭(41]。排名指数在传统TOPSIS不考虑权重的分离的另一个π和NIS。因此,郭(41)提出了一种新的排名指数来处理这个缺点。建议的解决方案的步骤如下:

3.4.1。第七步:构造加权规范化评估矩阵

加权评估矩阵是由乘以规范化评估元素和相应的熵权重 ,按照下面公式:

3.4.2。第八步:定义π和NIS

π是由每一个风险的最大加权决策矩阵的元素,和NIS是由每一个风险的最小加权决策矩阵的元素。π和NIS决定如下:

3.4.3。第九步:测量相对接近理想的解决方案

每一个可行解的距离从π和NIS决定使用方程(11)和(12),分别。摘要π和NIS表达风险最高和最低的风险,分别。这可以帮助决策者理解这些失效模式的相对风险。

3.4.4。第十步:计算排名指数

与传统的TOPSIS相比,修改后的指标值,在方程(13),在决策过程中有两个优点。首先,“相对重要性”被认为是通过添加权重两个标准修改后的指标值。因此,如果决策者倾向于独立的另一个π,修改后的指标值可提供一个不同的排名指数,满足要求。第二,排名指数更全面,从而避免未被排名的某些选择。

在试图找到一个妥协方案,排名指数方程(13)更理解和优于原始指标值。排名指数的计算过程(RC_我)给出如下: 在哪里和表示对应的权重反映了从决策者获得两个分离措施的重要性。

4所示。实证案例:核电站汽轮机

提出的方法应用于实证案例在核电站汽轮机。汽轮机的顺利运转的可靠性和稳定性是至关重要的操作在一个核电站。汽轮机只是一个执行机械热机工作通过使用蒸汽作为工作流体。相比与传统往复式蒸汽机、汽轮机有相当大的提高传热效率和通常用于火电站和核电站。为了确保涡轮系统的可靠性,系统的潜在FMs应该评估,并进行风险评估。FMEA提出模型的有效性验证相比与传统FMEA方法。

4.1。调查数据

本研究调查了核电站在台湾作为一个例子来演示FMEA提出模型的有效性和实用性。FMEA小组由24分析师,包括政府监管机构、相关领域的教授,和核电站的工程师。每个分析师至少有10年的工作经验在核电工业。目前,两个主要的核电站运营在台湾。计划外停机的发生在核电站产生重大影响社会的功能。核电站含有大量和复杂的设备,但我们选择的最重要的组成部分,即“汽轮机,”调查。十二个核电站的主要确定了潜在的FMs的分析师:引擎(FM的高温₁),润滑油系统(FM堵塞₂在系统(FM),外国对象₃),叶片的断裂(FM₄),松阀(FM₅),轴承损坏(FM₆),破碎的底盘(FM₇(FM),机械传动崩溃₈),转子故障(FM₉),传感器故障(FM₁₀),管道的泄漏(FM₁₁(FM)和测量仪崩溃₁₂)。

4.2。排名优先的FMs

识别的主要潜在FMs之后,24分析师主观排名的重要性这些风险元素采用问卷的形式。为了节省空间,我们只有一个标准,即分析师的12 FMs的严重程度评分(表2)。

粗略的评估矩阵由区间值从分析师获得反馈,其中包括主观判断的不确定性。粗糙的方法提供了一个更大数量的隐式信息数量比算术平均的方法。粗略的评估矩阵(表3可以使用方程(获得)1)和(2)。这里,使用第四FM(调频₄)作为一个粗略的数字计算,如附件所示一个。

使用方程(3)和(4从表),获得的时间间隔3变成了最后的脆值。然后,通过执行熵计算程序中描述的部分3.3(方程(5)- (8)),获得的风险元素的权重如下: , , ,和 。严重程度(年代)被评为最重要的元素,风险权重值为0.4926。预期的成本(E)是第二个最重要的风险元素,这表明,关键基础设施风险评估系统的成本的考虑是必要的。事实上,政府对关键基础设施维护预算的分配在特定的周期。最后,修改后的指标值是用来计算FMs的排名,如部分所述3.4。表4介绍了排名,价值,d_我FMs的价值。

4.3。结果和管理的影响

汽轮机是核电站的关键能量转换机制。根据24专家提供的信息,我们的分析结果表明,转子故障(FM₉),叶片的断裂(FM₄(FM),外国对象₃),一个阻塞润滑油系统(FM₂),轴承损坏(FM₆(FM)和机械传动崩溃₈)是6 FMs导致汽轮机的失败。修改后的指标值能提供的相对风险水平通过排名指数(RC FMs_我)。因为钢筋混凝土的总和_我等于0,当钢筋混凝土_我大于0,FMs高风险水平。例如,转子故障(FM₉)是最高级别的调频。这种模式已经从π(最短的距离NIS(= 0.0396)和最远的距离= 0.1083)。此外,钢筋混凝土₉是积极和代表最大的FMs的排名指数(0.0391)。

FMEA的目的是在“一盎司的预防胜过一磅的治疗。“FMEA的结果可以为工程师提供指导什么事故发生前应采取预防措施。我们进行了详细采访分析师识别六提到的FMs的预防方法。一些检查和维护措施,如表所示5。

4.4。FMEA模型比较

为了演示了该方法的有效性,与传统的相比,基于成本的RPN的方法。在传统的RPN的方法,它是基于一个工程的角度来看,年代,O,D成倍增加。基于成本的RPN方法,预期成本被认为是一个风险元素,然后年代,O,D,E成倍增加。基于成本的RPN和提出方法考虑管理的角度来反映实际的风险管理的预算限制。三种方法的计算结果列在表中6。

传统的排名结果之间的相关系数和基于成本的RPN方法为0.78,这表明排名结果与传统的基于成本的RPN方法类似。然而,某些观察它们之间的巨大差异,如FM的差异₄和调频₉。这些差异是由于包含或排除预期成本的风险元素FMEA。基于成本的RPN和提出的方法,年代,O,D,E被认为是风险元素。然而,基于成本的RPN的结果之间的相关系数,并提出方法是0.4511。排名结果与这两种方法是不同的,尤其是对调频₂、调频₆、调频₁₀、调频₁₁,调频₁₂。该方法提供了一种比另一种更合理的风险评估两种方法,因为它地址计算的RPN的缺点。Rezaee et al。42)增加了成本元素在传统FMEA模型优化模型。他们优化模型应用于大理石加工工业中的数据。Rezaee et al。42验证,分析结果与优化FMEA模型更接近现实比使用传统FMEA模型获得的结果。在该方法中,语言变量和粗略的数字是用来捕捉和表达分析师的主观意见FMEA中的每个风险因素的重要性。使用生成的风险元素的权重熵的概念,和排名指数得到使用修改后的指标值。

FMEA分析计算结果后,四个主要差异观察三种方法之一。

4.1.1。综合考虑可用和决策的重要因素

三个风险因素,即严重程度、发生和检测困难,使用传统的RPN方法。然而,传统的RPN方法不包含整个范围的因果因素。它不考虑预期的成本,这是一个重要的元素。如果两个FMs接收相同的评级年代,O,D,调频的预期成本更高,应该有一个更高的优先级。不可能对任何组织,无论是政府机构或私营企业,将无限的资源,确保系统或产品的可靠性。在台湾,政府预算分配一定的国土安全办公室每年维护关键基础设施。因此,基于成本的RPN和提出方法,考虑预期的成本作为一个风险元素,更适合获得足够的决策指标。

10/24/11。评估评级,并考虑在FM评价主观性

在传统的RPN方法中,每个风险的最后得分元素来源于算术平均,但在计算过程中可能发生信息丢失。在许多情况下,获得的分数评级可能不具备代表性,因为一些不确定的因素。然而,在该方法中,FMEA可以调整的主观性和不确定性。粗糙的机制提出了FMEA方法可以提供合理和现实的风险评级,因为元素灵活和动态粗糙间隔代表了主体性的决心风险元素的分数。

4.4.3。部署目标权重对每一个风险因素

传统的方法假定每一项风险元素有相等的重量。该方法未能检查每个风险元素的重要性。此外,一些重要的元素往往被忽略。在拟议的技术中,熵权方法,基于固有信息,用于确定指标权重。因此,该方法不仅考虑了每个元素的重量,而且还以客观的方式确定权重。我们确定权重方法不同于罗等人的研究。9],Lo和Liou [8],Yucesan居尔(35),因为它们产生重量基于专家的判断。这种方法需要另一个调查问卷的设计(如层次分析法、ANP、宝马问卷)。毫无疑问,这些文档都指出,风险元素(年代,O,D,E)应该有相应的重要性权重。

4.4.4。低优先级的重复率

中使用的简单的乘法传统FMEA意味着许多重复的排名值(表获得6)。传统的RPN法时,第三,第五,第七和第十等级重复两次。重点评估订单是相同的高频率,重复率是66%以上。在这种情况下,决策者可能会发现很难决定优先考虑哪一个调频。基于成本的RPN方法,重复率不到50%。然而,上述问题仍然持续。该方法,所有FMs中重复率为0%,这表明该方法可以明显区分优先级的FMs。传统的RPN之间的主要差异,基于成本的项,并提出方法展示在表7。

另一方面,我们使用敏感性分析来探讨风险因素权重的变化是否会影响排名的失效模式。灵敏度分析方法是指Lo和Liou [8)的研究。严重程度(风险最高元素重量)在所有的风险元素分配从0.1到0.9,与其他权重分配比例。表8介绍了九重配置的结果。“严重的体重”的变化从1到跑9单位为0.1。图29后的排名结果失效模式运行的敏感性分析。在风险的变化元素年代失效模式将有重大的改变,这意味着我们的模型对风险因素的变化高度敏感的重量。因此,必须评估风险因素的相对重要性。在这种情况下,它是合理的利用熵来确定客观权重的风险元素,由专家和分析结果也一致批准了。

5。结论和讲话

关键基础设施系统正常功能的重要的社会和经济发展43]。自然灾害和事故往往是事先无法预测。采用合适的预防策略可以显著降低灾后重建的成本和时间。关键基础设施故障发生的许多重大事件,和政府积极发展风险管理政策来应对。FMEA方法,它可以揭示潜在的失效模式的原因和问题在风险评价过程中,被广泛使用在许多领域控制任何设备的稳定性和可靠性36,44,45]。然而,在传统FMEA方法存在的一些固有的问题。entropy-based粗糙FMEA方法在这项研究中有四个优势,它可以缓解传统FMEA方法的问题。该方法考虑了不确定性的信息提供的分析师和不同背景的人。它决定了评价参数之间的关系的重量,减少了重复率优先级。因此,决策者可以更有效地识别高风险FMs和提前采取适当的对应措施。

验证该方法的适用性在一个模糊的主观环境,一个说明性的例子,核电站,是考虑。通过收集的数据分析师,获得的结果使用三种风险评估方法,即常规项,基于成本项,并提出方法,进行比较。比较表明,该方法提供了一个更合理更健壮的排名系统比其他两种方法。敏感性分析也证实风险元素权重评估的必要性。决策者或风险分析师可以使用失效模式的风险排名来决定哪一部分首先维护和改进。本文的概念,克服了传统方法的定性风险评估。这是可行的和有效的失效模式的风险程度通过定量计算。除了汽轮机故障模式评估,该方法也可以应用于其他核电站系统或组件。未来的研究可以应用该方法在其他学科领域。

附录

答:粗糙的数量计算的例子

第四FM(调频₄),24分析师脆排名10、10、10、10、10、10、10、10、10、10、7、10、10、9、9日8日,10日,8,9,8、10、9、9和9。通过应用的数量计算过程,严重程度的粗糙间隔重要性第四调频获得如下列所述文本。步骤1。获得的上下极限的数字 步骤2。获得的间隔值粗略的数字一组可以获得的平均分数如下:

数据可用性

所有生成的数据或分析在研究过程中都包含在发表的这篇文章。

的利益冲突

所有作者宣称他们没有利益冲突。

作者的贡献

H.-W.L.和中州。l .促成了概念化;H.-W.L.导致方法论;J.J-H。l和C.-N。h .促成了调查;j j。y和C.-N。h .导致数据管理;H.-W.L. Y.-H.L.导致准备初稿; J.J-H. L. performed the review and editing work; and J.-J. Y. and C.-N. H contributed to the project administration. All authors have read and agreed to the final version of the manuscript.