基于云模型与凝聚型层次聚类的失效模式与影响分析方法

尤建新，陈雨婷，宫华萍，徐涛

（1. 同济大学经济与管理学院；2. 同济大学外国语学院，上海200092）

失效模式与影响分析（Failure Mode and Effect Analysis，FMEA）是一种可靠性分析与风险管理中重要的理论和方法，经多年发展后现已被广泛应用于医疗、制造、航空等多个领域［1-2］。传统FMEA 方法通过计算失效模式的发生度（Occurrence，O）、严重度（Severity，S）和可检测度（Detection，D）三个风险因子的乘积得到风险优先值（Risk Priority Number，RPN），存有较多缺陷：①不同O、S 和D 值的组合可能会产生相同RPN值，但其风险影响可能完全不同，无法确定实际风险水平；②风险因子值需用精确值评估，但在实际场景中往往难以精准表述；③未考虑风险因子内部的相对重要度，实际问题中因子权重可能存在差异。目前国内外关于FMEA方法改进的研究较多，主要包括基于隶属度函数、语言符号［3］、二元语义［4］和结合多准则决策、模糊集理论等的方法，如Illangkumaran 等［5］应用模糊层次分析法建立一个群评价框架来对FMEA 方法进行改进；Braglia 等［6］提出基于模糊的逼近理想解排序的改进FMEA 方法；Liu 等［7］提出基于多准则妥协解排序的改进FMEA 方法等。近年来，将聚类技术应用于风险识别逐渐成为改进FMEA的重要方法，如Liu 等［8］提出一种基于噪声密度聚类和动态专家评价方法的改进FMEA方法；Duan等［9］基于k均值聚类和犹豫模糊语言评价改进FMEA方法等。已有研究虽然极大地促进FMEA 方法的发展，但以下方面仍有待继续深入研究：①已有风险评估信息表征方法虽在一定程度改进了语言评价的模糊性，但难以同时精准描述风险评估的模糊性和随机性；……