本发明公开了一种基于数据驱动的失效模式及影响分析方法,首先采集失效模式以及其对应风险参数相关的历史数据,将收集到的风险数据进行预处理用于训练数据驱动模型,并选择精度最高的数据驱动模型作为预测模型,紧接着利用训练好的模型对失效模式的发生概率进行预测,最后利用直觉模糊方法对失效模式进行评估,并采用距离算子对失效模式风险进行测度。本发明的方法能够充分利用产品生命周期产生的大量数据,从中挖掘有用风险信息,实现产品失效模式数据驱动评估,节约了不确定性设计的时间成本和经济成本,避免了人力、物力的浪费,提高产品的可靠性,以支持维护企业的规划和操作,最终实现对产品失效模式的识别、预测以及风险评估。
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