《表1 车门故障模式:基于云模型和信息公理的车辆故障模式风险评估方法》

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《表1 车门故障模式:基于云模型和信息公理的车辆故障模式风险评估方法》
《基于云模型和信息公理的车辆故障模式风险评估方法》

本文以杭州地铁车辆车门系统故障模式风险评估为例,据杭州市地铁运营公司统计在2016年所有运营线路的车门故障占到车辆故障的近40%,是一类较普遍的故障.邀请3位领域专家{T1,T2,T3}组成FMEA小组结合统计数据,选取车门故障率较高的部件有“门控器EDCU”、“行程开关S1”、“螺母副组件”、“携门架”,该4类部件主要有10种故障模式FMi,如表1所示.专家Tk给出故障模式FMi的风险因子fj的评估值为rkij,采用的语言评语集R={R-3=非常低(VL),R-2=低(L),R-1=较低(ML),R0=一般(M),R1=较高(MH),R2=高(H),R3=非常高(VH)},风险因子的评估值如表2所示;专家Tk对风险因子fj的权重评估值为wjk,对于权重评估采用的语言评语集W={W-2=不重要(NI),W-1=次要(MI),W0=一般(M),W1=重要(I),W2=很重要(VI)},评估值,如表3所示.其中i=1,2,…,10;j=1,2,3;k=1,2,3.

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