收毕设11031532 曾林杰外文翻译改_h

1、在一个模糊的环境下基于机电一体化的产品开发集成框架R. Parameshwarana, , C. Baskarb, T. Karthikc摘要：新产品开发（NPD）是一个用来描述带来了以市场备战状态的新的理念的整个过程的一个术语。基于机电一体化产品需要一个多学科方法的建模、设计、开发和实施。一个集成的并行方法需要侧重于由三个基本组件即传感器,控制器和执行器组成的整合机械结构。本文旨在开发一种新的机电一体化产品的开发框架。对于机电一体化系统的概念设计，各种工具，如模糊德尔菲法（FDM），模糊解释结构建模（FISM），模糊网络分析法（FANP）和模糊质量功能展开（FQFD） 都会被使用。基于优先级

2、的设计要求,所需的组件的功能规范有待开发。而计算机辅助设计和控制系统软件也会被用来开发详细的系统设计。然后，原型模型是基于具有传感器，控制器和电气单元的整合机械系统开发的。原型模型的性能监控和模糊故障模式及影响分析(FMEA)是用来对潜在故障进行分类。基于模糊FMEA 的结果，重新设计开发的模型。拟议的框架通过一个与开发的自动化动力织机筘清洗机相关的案例研究来说明。关键字：机电一体化产品设计，模糊德尔菲法（FDM），模糊解释结构模型（FISM），模糊网络分析法（FANP），模糊质量机能展开（FQFD），模糊 FMEA1. 绪 论机电工程产品往往和机械，电气/电子，控制工程和计算机科学密切相关。

3、机电系统大致分为两类。在第一类中，机械和电子的空间整合，目的是达到高密度的机械和电子功能的可用空间整合，主要集中在小型化中，降低生产成本和更 高的可靠性是重点。在第二类中，多体系统的运动控制，目的是通过使用传感器来改善行为，控制系统和执行系统是关键所在17。重要的是，在物理设计的变化，控制器选择必须同时进行评价。具有合适的控制器但设计不当的一个机械系统将永远无法提供一个良好的性能，反之亦是如此1。因此，重要的是从最早的概念设计阶段的一开始就严格的集成机械，控制，电气，电子和软件方面是必需的47。 许多研究人员致力于机电一体化系统设计。侯赛因 22 提出了机电一体化系统的物理和逻辑特性建模的几何

4、方法。这些模型之间的互连是确定和建立总模型。机电一体化的设计模式，包括以下几个阶段：需求识别，系统级规范，层次 分解系统，子系统和部件的定义，验证和确认 46 。Moulianitis 等人 39提出一个在概念设计阶段评估建模过程的方法。所述机电索引的元素方面呈现柔韧 性，智能性和复杂性。 Hehenberger 等人 19提出了采用分层模型的机电一体化系统设计的方法。一个扩展的品种和质量的主要解决方案可以从不同的机电一体化领域的解决方案的原则适当组合而获得的。设计工程师可以使用特定的“意见”作为接口来表示感兴趣的相关现象/效果，例如几何形状，动力学，稳定性或材料。Beek 等人 3 提出了机

5、电一体化系统的功能模型模块化设计。模块化方法利用了函数的行为状态（FBS）的模型和设计结构矩阵（DSM）。该方法集成了基于DSM 模块化的FBS 模型。Chhabra 和 Emami11提出了一个一种机电系统整体建模方法。该方法将一个机电一体化系统划分为三个通用的子系统，即广义执行、感知和控制。这些子系统利用键合图，方框图组合连接在一起。能量、熵和敏捷性作为设计标 准和获得的设计结果和现在相比表现出优异的性能。 Cabrera 等人 6提出了一种架构模型，以支持机电一体化产品协同设计和阐释所提出的控制软件的开发的 方法。这种方法提供了合适的产品表示细节，产品开发阶段所需的信息交流和设计者们之间

6、所需的信息交往。Gausemeier 等人 17提出了一可以通过提供一个通用的过程模型与规范技术为一体的机电一体化产品的开发和生产系统的模型。重点是具体演示程序如何从这个通用过程模型中推导出来。Sierla 等人42提出了旨在概念设计阶段识别错误传播路径和确定几个基于软件的自动化子系统，电子系统和机械子系统的故障的综合影响的功能故障识别和传播框架。Komoto 和 Tomiyama26提出了计算机辅助概念设计及其应用在机电一体化产品的系统架构设计的框架。该框架着重于分层系统分解和跨越不同学科的工程设计信息的一致性管理。Gamage 等人16开发了一种可以自动对现有的机电一体化系统进行评价和改进

7、的进化的设计框架。所开发的系统架构用一种进化设计优化系统（EDOS）集成了机器健康监测系统（MHMS）和设计专家系统（DES），以获得一个设计解决方案，满足。一种基于机电一体化设计系数法（MDQ）的机电一体化系统设计的方法证实机电一体化设计可以分级分为拓扑结构设计和参数化设计，并进一步“结构化”成多层的层次结构15。开发多学科的机电一体化系统/产品需要广博的知识。管理复杂的机电一体化系统的产品设计需要恰当的模块流程。目前，缺乏机电一体化产品的设计的综合开发方法和工具。仍然没有一个“最佳”的方法。由于其跨学科性质15，机电一体化系统的设计19和机电一体化系统的开发仍然是一个挑战。因此，在本文中，

8、一种为机电一体化产品设计在被广泛关注的概念设计阶段使用 NPD 开发工具，如模糊德尔菲法(FDM)，模糊解释结构建模(FISM)，模糊网络分析法(FANP)，模糊质量机能展开(FQFD)和模糊故障模式及影响分析(Fuzzy FMEA)被提出。 2. 使用技术的背景该模型采用一些技术，即 FDM，FISM，FANP，FQFD，模糊 FMEA。下面的章节将对每种技术作简要介绍。 2.1模糊德尔菲法（FDM）德尔菲法是由赫尔默(Helmer)和达尔克(Dalkey)在 1963 年经过几轮征询，使专家小组的预测意见趋于集中而提出。德尔菲法有它不足的地方，如重复的问卷调查和评估，反应率下降的专家，在问

9、卷调查问题中不适当的收敛性、模糊性和不确定性和需要更多的时间消耗。所以德尔菲法是性的。于是，模糊集被纳入传统的德尔菲法，从而可以解决上述问题。模糊德尔菲法（FDM）的几个最近的应用有：道路安全性能指标标识36，润滑油再生工艺的选择21，评估制氢技术10，六西格玛项目选择49，观赏石的岩石可锯性排名38 和新产品开 发31。 2.2模糊解释结构模型（FISM）解释结构模型是由瓦费德（Warfield）(1974)为了理清个人或团体复杂的关系和计算邻接矩阵的一组变量之间的关系而提出。解释结构模型（ISM）的几个最近的应用领域是：逆向物流供应商24，供应商的选择过程34，战略产品（光伏硅薄膜太阳能电

10、池）的分析29，风力发电机组的评估30，旅游价值的推动者之间的相互关系识别33，模块化和集群所需的部分20。 ISM 假设一个二元关系存在，即一个明确的关系是否存在，或两个元素之间没有任何关系。然而，模糊关系的引入将增强识别过程变量之间的关系31。背后的原理是改变传统的二进制值为模糊二元关系。因此 FISM 将提供面试官表达 元素之间的关系的强度或模糊性的机会。 2.3模糊网络分析法（FANP）网络分析法(ANP)是一种流行的多标准决策(指标)技术。它被广泛使用，因为它认为在决策者和互相依赖的使用不同的标准和选择34中也有歧义和纠纷。ANP 需要决策者的意见进行成对比较。人类评估定性属性始终是

11、主观的，因此不精确。因此，模糊集与 ANP 的两两相比的方法作为 ANP 的延伸。FANP 方法允许决策过程更精确的描述。FANP 用于各种各样的问题：测量组织的行业竞争水平14，评估机床的选择2，航空业41的 SWOT 分析，评估绿色供应商5， 高科技优先级(44)。 2.4模糊质量机能展开（FQFD）质量机能展开（QFD）是用于转化客户要求（CRs）到一个产品/服务的设计特性（DCs）的一个计划和解题工具。使用脆值，以评估客户需求的重要性，客户的需求和设计要求之间的关联度，与设计要求之间的关系程度已经被几位作者 4,25 批评。设计要求和部分特点是 QFD 在新产品开发活动的主要阶段。不精

12、确设计信息可以有效地通过语言变量和模糊集理论40的方式来表示。其中，模糊质量机能展开（FQFD）一些应用领域包括：新产品开发13,18，航运投资决策7，概念性的桥梁设计评价37，制造业战略发展23，户满意度的决心45。 评测48 和客 2.5模糊 FMEA失效模式与影响分析（FMEA）技术用于定义，识别和移除到达客户43手上的产品之前的系统环节、设计环节、过程环节、服务环节中已知的或潜在的失败，错误等等问题。优先使用 FMEA 对潜在的故障模式进行识别和对故障原因进行排查。风险顺序数（RPN），它是被用来排列失效模式中发生（O），严重程度（S）和检测（D）的产物。然而，在现实中，风险因素 O，

13、S 和 D 是难以精确地估计。几个应用领域有：汽车工业制造工厂的装配过程28，提高公立医院的采购过程27。翻阅文献，可以发现，模糊规则库系统是用于故障模式的优先次序的最流行的方法，其次是灰色理论，基于成本的模型，层次分析法 ANP 和线性规划35。应用 FDM，FISM， FANP，FQFD，模糊 FMEA 在机电整合 系统设计中很少在文献中被发现。 3提出的方法图 1 中给出了一种系统化的方法， 包含 6 个阶段， 即鉴定， 通过FDM,FISM,FANP-FQFD 技术的概念设计开发，使用 CAD 建模的详细设计开发， 使用控制系统软件的详细设计开发，原型开发，使用模糊 FMEA 和商业化

14、模式 3.1鉴定组成一个专家委员会来明确机电一体化产品的开发问题。先通过通过采访， 问卷调查或头脑风暴会议确定客户要求（CRs），然后由专家委员会列举出所有可能的工程特性（ECs）。 3.2概念设计阶段3.2.1 第一步：用模糊德尔菲法对潜在的客户要求和工程特性的选择 模糊德尔菲法适用于在前一个阶段列举的因素中选择出最重要的客户要求和工程特性。步骤如下31:图 1. 机电一体化产品开发的集成框架图 2. 灰域 （i）组建一个专家委员会，并采用问卷调查询问专家在合理条件下，让Sc(Se ) 在从 1-10 范围内，每个客户要求重要性最悲观（最小）值和最乐观（最大）值。CR(EC)可表示为： C

15、= (l , h ), i Sii（1）ikkcE = (l , h ), v Svv（2）vkke其中li (l v ) 是i(v) 的悲观指数，而hi (hv ) 是i(v) 的乐观指数。k：专家评分。 k kkk(ii)三角模糊数的最悲观指数和最乐观指数对应每种情况 i(v)是确定的。在最悲观指数与最乐观指数确定的前提下， 专家观点的最小值 （ li (l hi l) 和 l v (hv ) ），几均值（ li (hi ) 和lv (hv ) ）和最大值（ li (hi ) 和lv (hv ) 都可以得到。llmmmmuuuu即li = (li , li , li ) ， l v = (

16、l v , l v , l v ) 和hi = (hi , hi , hi ) ， hv = (hv , hv , hv ) 。lm ulm ulmulmu(iii)专家的一致观点都需要检查，并且每个因子的共识意义值都需要计算。 灰域（图 2）是li 和hi 的重叠部分。它用于检查在每个因素下，专家们的共识。 因子 i 和si 的共识意义值通过以下规则计算： 如果li 和hi 之间没有重叠部分（灰域不存在），则因子的共识意义值为：li+ hiSi=（3）mm2 如果灰域中 gi (gi = liu - hil) 的间隙值小于li ，hi (d i = hi m- li m)域存在，灰的间隙值。

17、即 gi d i ，则因子的共识意义值按公式（4）和（5）计算。F ( p) = minl i( p), h i( p)dp, i Si（4）pSi = p/maxmFi (p), i S（5）其中 F i ( p) 是li 与hi 的交集区域， S i （认知价值）是li 与hi 的交集区域中最高点（ S i ， m*）的横坐标。 如果灰域存在，且 gi d i 。说明专家们的观点有巨大的分歧。以上步骤则 需要重复进行直到有集合域的出现。采用同样的方法可以计算出因子v ，sv 的共识意义值。 表 1. 通过模糊解释结构模型（FISM）得到的三角模糊数 语言变量三角模糊数完全相关(0.75,

18、1, 1)密切相关比较相关低相关 (0.5, 0.75, 1) (0.25, 0.5, 0.75)(0.01, 0.25, 0.5)不相关(0.01, 0.01, 0.01)(iv)从因子列表中选择因子。如果因子i(v) 的认知意义值大于或等于临界值TC (TE ) 则选择因子 i(v) 。注： TC (TE ) 是由专家们的主观意见所决定。即当si T (sv T ) 时选择因子i(v) 。CE3.2.2 第二步：用模糊解释结构模型鉴定各元素之间的关系 一个客户要求可能对其他的客户要求产生影响。同样一个工程特性也可能对其他的工程特性产生影响。因此，客户要求和工程特性之间的相互依存关系必须要研

19、究。此外，如果工程特性解决了，客户要求也迎刃而解了。模糊解释结构模型（FISM）适合于确定两者之间的关系。所涉及的步骤总结如下： (i) 根据第一步的结果，可以将客户要求定义为 xi , i = 1,2,L, n 。从专家的问卷调查包含语言变量（完全相关，密切相关，比较相关，低相关，不相关）中可以得到两个客户要求之间的关系。三角模糊数（表 1）用于定义一个客户要求到另一个客户要求的关系。通过应用几均方法来综合专家的的意见，从CAi 到CAj 的 关系可以用三角模糊数xij 来表示。 (ii)然后用a标记方法制作一个聚集的模糊关系矩阵 Da。 xa , xa K xa , xa 0 ，0a112

20、 L 12U01nL 1nU（6）Da = xa , xa K xa , xa 2nL 2nU 21L 21Ua aaax , x x , x 0Kn1L n1Un 2 L n 2U(iii)聚集的解模糊关系矩阵 Da b可以用带有a标记方法和乐观指数b的公式（7） 得到。xab = (1- b)xa + bxa , b0,1（7）ijijLijU聚集的解模糊关系矩阵 Da b的一般公式xabxabxabKLMK11121nxabxabxab2n Db=21M22M（8）aMabxabxabxnn n1n 2(iv)二进制关系矩阵 D 用来确定两个客户要求之间是否有联系。如果xab大于专 ij

21、家们给定的临界值， x j 可以随着 xi 变动，则假设 ij = 1。否则 ij = 0 。二进制关 系矩阵： x1x1 0x2xn1n 120MLK0Kx2 212n , i = 1,2，., n; j = 1,2,., nD =（9）MMMxn n1nn n2其中 ij 表示在第 i 行和第 j 列两个客户要求之间的联系。(v)初步的可达矩阵 M 是由二进制关系矩阵 D 与单位矩阵 I 相加得到：M=D+I（10）最 后 的 可 达 矩 阵 可 以 通 过 不 断 加 大 初 步 的 可 达 矩 阵 直 到 条 件M* = M= M成立而获得，其中 b 的值不断变大。最后的可达矩阵 M的

22、一个收敛值b+1*b可以在确定相互依存关系的标准之间反射出上下之间关系的传递性。M *的一般公式： x1x2xnx * 11 *KKMK*1 121nx* 22*2 21M * =2n,i = 1,2,., n; j = 1,2,., n（11）MMM*n2M*nnx*nn1采用相同的方法可以确定工程特性之间的相互依存关系和工程特性对客户要求 的影响。 3.2.3第三步：用模糊网络分析法-质量机能展开（FANP-QFD）对工程特性进 行优先级排序 使用以上模糊解释结构模型的结果，客户要求与客户要求之间的关系、工程特性与工程特性之间的关系、工程特性与客户要求之间的关系（即 CR-EC）都已经落实

23、。然后再通过应用模糊网络分析法构建质量屋和对工程特性进行优先级排序。模糊网络分析法的过程如下： (i)根据客户要求与工程特性两者之间的关系构建质量屋。通过模糊解释结构模型过程可以知晓客户要求与工程特性彼此内心依赖。检查一个因素对另一个因素是否有影响。 (ii)准备一份用网络分析法两两比较的安全的 9 分问卷，并且让专家来填写这份问卷。构建质量屋要求的客户要求与工程特性的关系，客户要求之间的内在联系， 工程特性之间的内在联系都可以获得。每个专家问卷调查中成对比较矩阵一致性可以用公式（12），（13）来考查。当前如果不一致，专家会被要求修改问卷其 中的一部分。 一致性指数= lmax - n（12

24、）n -1其中 n 是矩阵的阶，lmax 是最大的特征向量。 一致性指数一致性比例=（13）随机指数表 2.通过模糊网络分析法得到的三角模糊数语言变量正的三角模糊数三角模糊数的正倒数(9, 9, 9)(7, 8, 9)(6, 7, 8)(5, 6, 7)(4, 5, 6)(3, 4, 5)(2, 3, 4)(1, 2, 3)(1, 1, 1)(1/9, 1/9, 1/9)(1/9, 1/8, 1/7)(1/8, 1/7, 1/6)(1/7, 1/6, 1/5)(1/6, 1/5, 1/4)(1/5, 1/4, 1/3)(1/4, 1/3, 1/2)(1/3, 1/2, 1)(1, 1, 1)极

25、强中间很强中间强 中间 中等强度中间 同样强度(iii)通过表 2 构建模糊成对比较矩阵。模糊成对比较矩阵中对应专家数（k）的客 户要求重要性可以推算出 CR1CR2a12k1MMMMCRiKKK aijk 1MMCRna1nk 1a12kMMMMKK1MMMMKKK11aijkMMKKKKK1MCR1 1aCR2 2nk K MAk = CRiMMK （14）K K 11CRn 1aa1nk2nk其中 n 是客户要求的数量。(iv)构建聚集的模糊成对比较矩阵。采用几均的方法，结合所有的专家组成聚集的模糊成对比较矩阵。k 个专家，所以共有 k 组成对比较矩阵代表客户要求和工程特性之间的关系、客

26、户要求之间的内在联系、工程特性之间的内在联系。在两个元素之间的每两两比较有 k 个三角模糊数。由几三角模糊数： 均的方法得到的合成 a= (a a a)1 k（15）ijij1ij 2ijk其中a= (l , m , u )ijkijkijkijk聚集的模糊成对比较矩阵如下：aa1KK1KKKKKK1K121 j1 aa1MMM2 j 12K K aij1MMMA = （16）1 aijK MMK 1a1 a1K2 j1 j其中 a = (l, m , u)ijijijij(v)用重心解模糊法构建解模糊的聚合成对比较矩阵。用以下的等式解模糊 i 和 j 之间的比较。 a =+ l（17）iji

27、j3解模糊的聚合成对比较矩阵：a1 j 1a121MMMMKK1MMMKKKK11 aijMKKKKKKKKK1K1 aa2 j 1 jK K MMMMA = a（18）ijK 1MKK 1 a1 a11 j2 j(vi)检查解模糊的聚合成对比较矩阵的一致性。局部优先级向量得到解模糊的聚合成对比较矩阵中元素相对重要性的估计。 A w = lmax w（19）其中 A 是解模糊的聚合成对比较矩阵，w 是特征向量；lmax 是 A 的最大特征值。 每个解模糊的聚合成对比较矩阵的一致性属性可以如前所述来检查。 (uij - lij ) + (mij - lij )(vii)制定一个无权超级矩阵。在无

28、权超级矩阵中的相应列的优先级矢量对应在质 量屋的各元素关系。 GCRECWEE GIM= CR W无权W（20）EC CGCCWEC其中，WCG 是代表客户要求对目标影响的矢量，WEC 是代表工程特性对客户要求影响的矩阵，WCC 是代表客户要求之间相互依存关系的矩阵，WEE 是代表工程特性之间相互依存关系的矩阵， I 是单位矩阵，矩阵内的空余区域不影响矩阵。(viii)计算加权超级矩阵。通过在相同的列那一块加入相同的矩阵使每一列都完整就可以得到随机无权超级矩阵。通过提高加权超级矩阵到 2k+1 的时候就可以计算出极限超矩阵。最后得到工程特性的优先级。工程特性的优先权可以在极限超 矩阵的工程特性

29、目标那块找到。 3.2.4第四步：功能规范发展 根据工程特性优先级确定所需机械结构，传感器、致动器和控制器的功能规范。所需部件都根据特性如可靠性，可维护性，可服务性，可升级性和可处理的特性来选择。 3.3详细设计开发 机械系统的详细设计开发需要考虑该系统上力的作用和其相应的借助 CAD软件包的运动。所开发的系统需要从结构，热，流体动力和电力传输的角度进行分析。 常用的电气元件分为三种类型：输入模块(传感器、信号调节和阻抗匹配电路)，控制模块(基于微控制器、PLC 和计算机的控制器)和输出模块(机电致动器， 如发动机，接触设备，如继电器，断路器，等等)。来自传感器的信号被馈送到与设定点进行比较的

30、控制器模块和 控制器，并相应地致动输出模块。用软件如SPICE，CAD，Proteus，RSLogix， LabVIEW，MATLAB，等等进行电力系统的需求分析。 3.4原型开发原型制造是实际的硬件替代非计算机子系统的过程。根据上一阶段的详细实际，制造所需的机械系统。带有传感器、控制器和执行器的机械系统的实时接口也将被执行。在机电系统的设计中，实时接口系统的主要目的是提供一种计算机的数据采集和控制功能。实时接口包括模拟到数字（A / D）和数字到模拟（D/ A） 的转换，模拟信号调节电路和采样理论。 3.5原型分析及重新设计 所开发的原型模型检查再现的真实情况。用模糊失效模式与影响分析鉴定与

31、优化建模误差。在本文中，基于集成了模糊层次分析法的模糊逼近理想点排序法的模糊失效模式与影响分析用来优化误差。Chang 的程度分析方法，利用模糊层次分析法来确定权重向量的三个风险因素即严重程度、发生和检测能力。Chen 的模糊逼近理想点排序法利用每个设计误差的风险因素的语言分数，来获得最关键的错误。这种模糊失效模式与影响分析方法的详细过程如下： (i) 决策者识别原型模型中的错误。 (ii) 模糊层次分析法是用来获得风险因素的权重。层次分析法的程序如下8： 设 X = x1, x2 ,L xn是对象集，U = u1, u2 ,L, un是目标集。根据程度分析法，每个对象被取，分别对应每个目标被

32、执行。因此，每个对象的程度分析值 m 都可以用以下符号得到： M gi , M gi ,L, M gi 。其中， M gi (i = 1,2,L, n; j = 1,2,L, m) 是三角模糊数。程度分 析步骤如下： 第 1 步：相对于第 i 个对象的模糊合成程度值可定义为： 1 2 j j-1mnmgigi S =MjjM（21）i i=1 j =1j =1m j对程度分析值 m 进行模糊加法运算使M gi 成为一个特定的矩阵。j =1-1mmmm jgiM= l j, m j, u j （22） j =1j =1j =1j =1M1, M 2 的交集图 3. jnmi=1 j =1 j对

33、M g(i j = 1,2,L, m) 进行模糊加法运算得到 M ginm jnnngi= li , mi , ui M（23） i=1i=1i=1i=1 j =1上述矢量的倒数-1nm111 M gi= ,j,（24） i=1 i i=1i i=1 i nnnuml i=1 j =1如上所述，知道了相对于第 i 个对象的模糊合成程度值 ，那么 S1 ，S2 等等都可以计算出来。 第 2 步：两个三角模糊数 M1, M 2 ， M 2 M1 的可能性程度可表示为： M )= supminu (x), min u(y)V(M（25）21y xM1M 2也等价于V M 2 M1 = m(d ) =

34、1, (m2 m1 )( 0,(l u )（26）22l1 - u2(m - u ) - (m - l )2211其中，d 是在图 3 所示的在m 和m 之中的最高交叉点的纵坐标。比较 M1, M 2 ，MM12V (M 2 M1 ) 和V (M1 M 2 ) 都有可能。 d( A ) = minV (SiSk )（27）i比较两个三角模糊数的公式在第 2 步中已经给出。可能性程度的计算则在第 3 步给出。 第 3 步：凸模糊数比 k 个凸模糊数大的可能性的程度可表示为：V (M M1 , M 2 , Mk ) = minV (M Mi ), i = 1,2, k（28） 假设当k = 1,2

35、,L, k i ， d( A ) = minV (SiSk )，则权重向量可表示为iW = (d (A ), d ( A ), d (A )T（29）12n其中， Ai (i = 1,2,L, n) 有 n 中情况。 第 4 步：标准化，标准化的权重向量可表示为W = (d(A ) , d ( A )T, d ( A ),（30）12n其中，W 是非模糊数。表 3.权重向量的模糊估计分语言条件模糊分(2, 5/2, 3)(3/2, 2, 5/2)(1, 3/2, 2)(1, 1, 3/2)(1, 1, 1)(2/3, 1, 1)(1/2, 2/3, 1)(2/5, 1/2, 2/3)(1/3,

36、 2/5, 1/2)绝对强 (AS) 很强 (VS) 相当强 (FS) 略强 (SS) 等强 (E)略弱 (SW) 相当弱 (FW) 很弱 (VW)绝对弱 (AW)表 4.设计误差发生的模糊等级等级发生的概率模糊数很高 (VH)失败几乎是必然的(8, 9, 10, 10)高 (H)适度 (M)低 (L)微小 (R)(6, 7, 8, 9)(3, 4, 6, 7)(1, 2, 3, 4)(1, 1, 2)一而再的失败偶然的失败少有的失败 不可能的失败用两两比较的方法可以得到权重向量的风险因素。决策者可以用表 3 中的语言变量评估权重向量的风险因素。检查比较矩阵的一致性比例。分级平均集成方法被用于

37、此目的和模糊数通过以下方程（31）解模糊成脆数： = m1 + 4m2 + m3P(M ) = M（31）6解模糊矩阵的每个值，计算矩阵的一致性比例并检查是否小于等于 0.1。 (iii)模糊逼近理想点排序法用于根据亲密程度合作效率12排名误差。决策者利用语言变量来评估相对于标准的替代品的评级。表 4-6 给出了相对于三个标准，即发生，严重程度和检测的选择的语言模糊规模评级。通过 k 个专家相对于每个 标准的选择的评级可以被计算出： =x + x + + x 1x12K（32）ijijijijK其中， x 是第 k 个专家相对于第 j 个标准的第 i 个选择的评级。ij表 5.设计误差的严重程

38、度的模糊等级 等级严重程度的影响模糊数没有警告的危险(HWOW) 有警告的危险 (HWW) 很高 (VH)高 (H)平和 (M)低 (L) 很低 (VL) 小 (MR)很小 (VMR)无 (N)(9, 10, 10)(8, 9, 10)(7, 8, 9)(6, 7, 8)(5, 6, 7)(4, 5, 6)(3, 4, 5)(2, 3, 4)(1, 2, 3)(1, 1, 2)无次序的极高严重等级有次序的严重等级 破坏性故障的无法操作系统 设备损坏的无法操作系统小损坏的无法操作系统无损坏的无法操作系统 性能显著下降的可操作系统性能有一些下降的可操作系统有点小干扰的可操作系统 没影响 表 6.设

39、计误差的检测能力的模糊等级等级检测能力的可能性模糊数绝对的不确定性 (AU) 很微小 (VR)微小 (R) 很低 (VL) 低 (L)中等 (M)中高 (MH)高 (H) 很高 (VH)几乎可以肯定 (AC)(9, 10, 10)(8, 9, 10)(7, 8, 9)(6, 7, 8)(5, 6, 7)(4, 5, 6)(3, 4, 5)(2, 3, 4)(1, 2, 3)(1, 1, 2)无机会 很微小的机会微小的机会很低的机会 低机会 中等的机会中高的机会高机会 很高的机会 几乎一定 通过相对于三个标准的标准权重和模糊选择评级， 得出以矩阵格式表示的模糊多准则决策问题为： xxxKKMK1

40、1121n xxxD = 2n 2122（33）MMMxxx m1mn m2W = w1, w2 ,L, wn , j = 1,2,3,Ln语言变量由三角模糊数表示： x（34）= (a , b , c ) 。线性尺度变换用来把各种标准尺 ijijijij度转换成可比较尺度，得到标准化模糊决策矩阵 。RR = r （35）ijmxn abcr=, j B;ijijij（36） c* c* c* jjj a-c- b-r= , j C;jjj（37） cccijijij 其中 C 是成本标准集，B 是效益标准集。c* =max c, j B（38）jiija- =mina , j C（39）ji

41、ij上面提到的归一化法是保护属于（0,1）范围内的标准三角模糊数的特性。考虑到每个标准的不同重要性，构建加权标准模糊决策矩阵： = v ,i = 1,2,L, m; j = 1,2,LnV（40）ijmn其中，v = r ()d (C ).（41）ijj根据加权标准模糊决策矩阵，标准化v i, j 和正三角模糊数并让它们在闭区ij间（0,1）的范围。模糊积极想法解决方案（FPIS, A*）和模糊消极想法解决方案 （FPIS）， A- 可表示为：A = (v , v ,Lv ) , *（42）12n= (Lv ) ,A-v , v ,（43）12nv = (1,1,1)，v = (0,0,0),

42、 j =1,2,-*n.其中 L（44）jj现在计算 A* ， A- 中每个选择的距离：ni d * =d (v , v ),i = 1,2,*, m.L（45）ijjj =1n id -=d (v , v ),i = 1,2, m.L（46）ijjj =1其中d (,) 是通过以下公式得到的两个模糊数之间的测量距。t ) 13r -t) + (r -t ) + (r -d (r，t) =222(（47）112233亲密系数的定义： 确定所有选择的排名顺序。一旦知道每个选择 A (i = 1,2,*-, m) 中的d 和d ，就可以计算出亲密系数。亲密系数的计算公式：Liijd -CC =j,

43、i = 1,2,L, m.（48）id * + d -jj(iv)根据亲密的合作效率值，对设计误差/故障进行优先级排序。这些输入数据反馈到概念设计阶段，系统的重新设计被执行。上述阶段的步骤重复进行直到所提出的设计满足客户要求和功能规范。 3.6全面生产和商品化在该阶段，新产品是基于满足所有要求的最终设计而开发的。然后再对新产品全面生产和商品化。创建和实施和该产品关联的广告，并收取最初的客户反馈。 3.与动力织机筘清洗机设计相关的案例研究4.1鉴定动力织机是一种用动力轴驱动的机械化织机。它是用来织布的。任何织机的基本目的是使经纱线保持在张力状态下，方便纬纱线的编织。织机的主要部件是经轴，综框，线

44、束，梭子，筘和卷取辊。 动力织机的主要问题：棉花沉积在筘中，时间一长，筘就会生锈。需要清洗筘中的灰和锈来让筘用的更久。目前，清洗过程是手动完成的。先用针把筘中的棉花弄干净（如图 4 所示），然后用刷子刷掉灰尘（如图 5 所示）。这样的清洗过程会耗费好多劳动时间。 因此，开发一个自动化的筘清洗机来解决上述问题。 图 4.用针清理筘图 5.用刷子刷筘4.2 概念设计阶段 4.2.1 第 1 步：用模糊德尔菲法选择设计因素 客户要求和工程特性由专家在动力织机业采集。模糊德尔菲适用于寻找客户 a要求和工程特性的共识意义值（ (sv ) ）。表 7 是用模糊德尔菲法的客户要求的 结果，从 11 个候选客

45、户要求中选出 5 个。表 8 是用模糊德尔菲法的工程特性的结果，从 8 个候选工程特性中选出 5 个。 表 7.客户要求悲观值乐观值)a(sd i - giv序号客户要求lililihihihilmulmu145.43778.31102.886.72操作方便224.14667.3283.185.51不重3低机器花费56.14888.97100.837.424高的清洁效率56.55889.35102.87.835低技能劳动力要求55.79878.31101.527.346机械可靠性高24.26756.8990.635.827低维护34.22756.98100.765.818运行过程中振动小12.

46、16534.9280.763.929清洗的最小周期时间34.64678.94103.046.4410无噪音运行11.77444.6862.912.891123.69656.5291.835.37小巧的尺寸表 8.工程特性悲观值乐观值d i - gi)a(s序号工程特性vlililihihihillulmu12345678基于PLC 控制机构 合适的刷和丝杠机构的选择435445416.075.286.215.655.245.575.192.1587886775877867648.628.288.578.627.567.967.565.77109101099982.5531.362.972.32

47、2.371.372.627.236.617.536.986.296.676.424.86合适电机的选择传感器和继电器的选择机械机构合适材料的选择停止清洗过程的自动化控制合适的信号调节装置应急装置从模糊德尔菲法中看出，被选择的客户要求有：清洁效率；操作方便；清洗的最小周期时间；低机能劳动力要求和低机器花费。同样的，被选择的工程特性有：基于 PLC 控制机构；合适的刷和丝杠机构的选择；合适电机的选择；传感 器和继电器的选择和停止清洗过程的自动化控制。 4.2.2用模糊解释结构模型鉴定各元素之间的关系模糊解释结构模型适合于确定客户要求之间的相依性，工程特性之间的相依性以及客户要求和工程特性之间的关系。准备一个调查表来确定候选的客户要求 /工程特性的那些