【摘 要】
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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
【基金项目】
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国家自然科学基金(51702364)。
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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
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