针对故障模式、影响及危害性分析(failure mode,effects and criticality analysis,FMECA)在复杂系统风险分析中存在主观性、局限性和单一性的缺点,提出一种基于数据挖掘的FMECA改进方法。通过数据挖掘FMECA风险清单,并利用Python和数...针对故障模式、影响及危害性分析(failure mode,effects and criticality analysis,FMECA)在复杂系统风险分析中存在主观性、局限性和单一性的缺点,提出一种基于数据挖掘的FMECA改进方法。通过数据挖掘FMECA风险清单,并利用Python和数据库优化了相应的算法。结合实例案例分析,给出了风险等级评估带状图、故障层次关系图以及改进的风险矩阵图等。结果表明:改进的FMECA能够充分利用相关数据,使得分析结果更加快速、准确和全面,有助于进一步发现设备潜在故障之间的关系,为设备的智能健康管理提供了支持。展开更多
文摘针对故障模式、影响及危害性分析(failure mode,effects and criticality analysis,FMECA)在复杂系统风险分析中存在主观性、局限性和单一性的缺点,提出一种基于数据挖掘的FMECA改进方法。通过数据挖掘FMECA风险清单,并利用Python和数据库优化了相应的算法。结合实例案例分析,给出了风险等级评估带状图、故障层次关系图以及改进的风险矩阵图等。结果表明:改进的FMECA能够充分利用相关数据,使得分析结果更加快速、准确和全面,有助于进一步发现设备潜在故障之间的关系,为设备的智能健康管理提供了支持。
