设备或零部件风险定量评价方法和系统与流程

本发明涉及风险定量评价技术领域，特别是涉及一种设备或零部件风险定量评价方法和系统。

背景技术：

设备或系统有多个重要功能子系统或零部件，每个重要功能子系统或零部件存在一个或多个故障模式，对故障模式进行风险分析时，一个故障模式将对应多种风险类型，每个风险类型对应多个风险因子，从而一个设备或者一个零部件的风险评价过程则是一个多层次结构的复杂关系。由于多层次结构评价中存在一些层级无评价准则的情况，因此无法使用现有的方法来解决多层次结构的风险评价问题。

技术实现要素：

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种设备或零部件风险定量评价方法和系统，解决了设备或零部件风险评价的多层次结构问题。

本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：设备或零部件风险定量评价方法，包括：

S1.构建设备的风险层次关系图，并根据风险层次关系图确定评价体系层数L；

S2.确定风险层次关系图中第一层被评对象的Borda值及排序值；

S3.令l＝2；

S4.确定风险层次关系图中第l层被评对象的Borda值及排序值；

S4.判断l是否等于L：若l等于L，则输出L层被评对象的Borda值及排序值；否则，将l加1，执行S5。

所述步骤S2包括：

S21.确定风险层次关系图中第一层被评对象及评价准则；

S22根据评价准则确定第一层被评对象的得分；

S23.统计第一层被评对象的得分，确定各第一层被评对象的优序情况；

S24.计算第一层被评对象的Borda值。

所述第一层被评对象的Borda值的计算方法包括：

S241.获取第一层被评对象的总数N¹和第一层评价准则的总数M¹；

S242.获取第一层被评对象在评价准则k¹下的得分其中i＝1,2,…,N¹；k＝1,2,…,M¹)；

S243.计算第一层所有被评对象中比被评对象评分高的总数

S244.计算第1层被评对象的Borda值

所述步骤S42包括：

S41.确定第l层被评对象及其下层所属对象；

S42.确定第l层的评价准则及评价准则的总数；

S43.根据评价准则确定第l层被评对象的得分；

S44.统计第l层被评对象的得分，确定第l层被评对象的排序值；

S45.计算第l层被评对象的Borda值。

所述步骤S42中，若第l层给定了评价准则，则根据给定的评价准则进行评分，评价准则的总数则是给定的实际数目；

若第l层未给定评价准则，则根据被评对象的结构层次构造评价准则。

根据被评对象的结构层次构造评价准则的方法为：将第l层中所有被评对象进行相互比较，每次比较的对象为该层被评对象所对应的第l-1层中所属对象中的一个，将第l层中所有被评对象的下层所属对象的Borda值进行相互比较；对所有l层的被评对象的下层所属对象进行排序组合式的比较，构成第l层的评价准则，该层评价准则的总数即为下层所属对象排列组合的值。

所述第l层被评对象的Borda值的计算如下：

S451.获取第l层被评对象的总数N^l，定义第l层中第i个被评对象下层对应的被评对象的数目分别是Q₁,Q₂,……，Q_i，计算第l-1层被评对象的总数

S452.计算第l层的评价准则的总数M^l：若第l层给定了评价准则，评价准则的总数则是给定的实际数目；若第l层未给定评价准则，定义第l层的被评对象总数为N^l，第i个被评对象下层对应的被评对象个数分别为Q₁,Q₂,……，Q_i，则

S453.获取被评对象的评分若第l层给定了评价准则，则被评对象的评分为被评对象在评价标准k^l下的得分；若第l层未给定评价准则，定义第l层中的被评对象相互比较的第k种组合方法为C^k，则其中则被评对象的评分为其下层对应的第j个被评对象的评分或Borda值，即

S454.计算第l层所有被评对象中比被评对象评分高的总数

第l层给定了评价准则时，

第l层未给定评价准则时，

式中，|·|表示集合元素的个数；

S455.计算第l层被评对象的Borda值，

设备或零部件风险定量评价系统，包括：

风险层次关系图构建模块，用于构建设备或零部件的风险层次关系图；

第一层被评对象评价模块，用于计算风险层次关系图中第一层被评对象的Borda值，并生成第一层被评对象的风险排序；

第l层被评对象评价模块，用于计算风险层次关系图中第l层被评对象的Borda值，并生成第l层被评对象的风险排序；

判断模块，用于判断是否已获得风险层次关系图中目标层的被评对象的Borda值和风险排序；

输出模块，用于输出风险层次关系图中目标层的被评对象的Borda值和风险排序。

所述第一层被评对象评价模块包括：

第一计数单元，用于统计风险层次关系图中第一层被评对象总数和评价准则的总数；

第一评分单元，用于根据评价准则对第一层被评对象进行评分；

第一排序单元，用于确定第一层被评对象的风险排序；

第一Borda值计算模块，用于计算第一层被评对象的Borda值。

所述第l层被评对象评价模块包括：

第l计数单元，用于统计风险层次关系图中第l层被评对象的总数、第l-1层被评对象的总数和第l层评价准则的总数；

评价准则构建单元，用于在第l层未给定评价准则时构造第l层的评价准则；

第l评分单元，用于对第l层被评对象进行评分；

第l排序单元，用于确定第l层被评对象的风险排序；

第l层Borda值计算模块，用于计算第l层被评对象的Borda值。

本发明的有益效果是：本发明中对无评价准则的层级采用其下层的Borda值及排序来构造其评价准则，以此类推，从而实现多层级的计算，不仅可用于解决设备风险评价的多层次结构问题，也能用于其他多层级结构综合评价问题。

附图说明

图1为本发明中设备或零部件风险定量评价方法的一个实施例的流程图；

图2为本发明中设备或零部件风险定量评价系统的一个实施例的示意图。

具体实施方式

下面结合附图进一步详细描述本发明的技术方案，但本发明的保护范围不局限于以下所述。

如图1所示，设备或零部件风险定量评价方法，包括以下步骤：

S1.构建设备的风险层次关系图，并根据风险层次关系图确定评价体系层数L。

S2.确定风险层次关系图中第一层被评对象的Borda值及排序值。

所述步骤S2包括：

S21.确定风险层次关系图中第一层被评对象及评价准则，其中第一层被评对象的总数为N¹，第一层评价准则的总数为M¹。

S22根据评价准则确定第一层被评对象的得分，记第一层被评对象在第一层评价准则k¹下的得分其中i＝1,2,…,N¹；k＝1,2,…,M¹)。

S23.统计第一层被评对象的得分，确定各第一层被评对象的优序情况。

S24.计算第一层被评对象的Borda值：首先，计算第一层所有被评对象中比被评对象评分高的总数

然后，计算第1层被评对象的Borda值

S3.令l＝2；

S4.确定风险层次关系图中第l层被评对象的Borda值及排序值；

所述步骤S42包括：

S41.确定第l层被评对象及其下层所属对象，其中，第l层被评对象的总数为N^l，第l层中第i个被评对象下层对应的被评对象的数目分别是Q₁,Q₂,……，Q_i，因此，第l-1层被评对象的总数为

S42.确定第l层的评价准则及评价准则的总数M^l；确定第l层的评价准则及评价准则的总数的方法为：当第l层给定了评价准则时，根据第l层给定的评价准则进行评分，评价准则的总数则是给定的实际数目；当第l层未给定评价准则时，根据被评对象的结构层次构造评价准则。

第l层未给定评价准则时，第l层的评价准则的构造方法为：将第l层中所有被评对象进行相互比较，每次比较的对象为该层被评对象所对应的第l-1层中所属对象中的一个，将第l层中所有被评对象的下层所属对象的Borda值进行相互比较；对所有l层的被评对象的下层所属对象进行排序组合式的比较，构成第l层的评价准则，该层评价准则的总数即为下层所属对象排列组合的值。

由于第l层的评价准则的构造依赖于其下一层的被评对象的Borda值和排序情况，因此，第一层的被评对象必须有给定的评价准则。

设定第l层中第i个被评对象下层对应的被评对象的数目分别是Q₁,Q₂,……，Q_i，则第l层被评对象之间共有种相互比较组合形式，即第l层的评价准则总数

S43.根据评价准则确定第l层被评对象的得分，其中，第l层被评对象的评分为具体的评分方法为：

当第l层给定了评价准则时，第l层被评对象的评分为被评对象在评价标准k^l下的得分；

当第l层未给定评价准则时，令第l层中的被评对象相互比较的第k种组合方法为C^k，则其中即为第l层被评对象的该种组合中第i个被评对象下层对应的第j个被评对象的评分或Borda值，即

S44.统计第l层被评对象的得分，确定第l层被评对象的排序值。第l层所有被评对象中比被评对象评分高的被评对象的总数的统计方法为：

第l层给定了评价准则时，

第l层未给定评价准则时，

式中，|·|表示集合元素的个数。

S45.计算第l层被评对象的Borda值。第l层被评对象的Borda值的计算公式如下：

S4.判断l是否等于L：若l等于L，则输出L层被评对象的Borda值及排序值，L层中被评对象的各自排序即为该层被评对象的优序关系或风险排序；否则，将l加1，执行S5。

如图2所示，设备或零部件风险定量评价系统，包括：风险层次关系图构建模块、第一层被评对象评价模块、第l层被评对象评价模块、判断模块和输出模块。

所述风险层次关系图构建模块，用于构建设备或零部件的风险层次关系图。

所述第一层被评对象评价模块，用于计算风险层次关系图中第一层被评对象的Borda值，并生成第一层被评对象的风险排序；其中，所述第一层被评对象评价模块包括：第一计数单元，用于统计风险层次关系图中第一层被评对象总数和评价准则的总数；第一评分单元，用于根据评价准则对第一层被评对象进行评分；第一排序单元，用于确定第一层被评对象的风险排序；第一Borda值计算模块，用于计算第一层被评对象的Borda值。

所述第l层被评对象评价模块，用于计算风险层次关系图中第l层被评对象的Borda值，并生成第l层被评对象的风险排序；所述第l层被评对象评价模块包括：第l计数单元，用于统计风险层次关系图中第l层被评对象的总数、第l-1层被评对象的总数和第l层评价准则的总数；评价准则构建单元，用于在第l层未给定评价准则时构造第l层的评价准则；第l评分单元，用于对第l层被评对象进行评分；第l排序单元，用于确定第l层被评对象的风险排序；第l层Borda值计算模块，用于计算第l层被评对象的Borda值。

所述判断模块，用于判断是否已获得风险层次关系图中目标层的被评对象的Borda值和风险排序；

所述输出模块，用于输出风险层次关系图中目标层的被评对象的Borda值和风险排序。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当理解本发明并非局限于本文所披露的形式，不应看作是对其他实施例的排除，而可用于各种其他组合、修改和环境，并能够在本文所述构想范围内，通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。而本领域人员所进行的改动和变化不脱离本发明的精神和范围，则都应在本发明所附权利要求的保护范围内。