本发明涉及数控装备故障分析，特别是涉及数控装备故障模式的危害度分析方法及系统。
背景技术：
1、在应用传统fmeca(failure mode, effects and criticality analysis，故障模式、影响和危害性分析) 对故障模式排序的过程中，不可避免地存在以下问题：（1）当对危害度排序时，仅仅考虑故障模式本身的严重程度，没有考虑到故障模式之间的关系，使得到的故障模式影响度不够精确。（2）传统的fmeca 中数控装备故障模式的危害度是根据故障模式频数比、故障模式影响度、部件的故障率这3个因素来确定的。故障模式频数比作为先验概率，将其代入计算危害度不够准确。
技术实现思路
1、为了解决现有技术的不足，本发明提供了数控装备故障模式的危害度分析方法及系统；采用dematel-ism(decision-making and trial evaluation laboratory，决策实验室；interpretative structural modelling，解释结构模型）的方法获取故障模式级故障相关模型，将其转化为anp（analytic network process，网络分析法）网络模型，采用anp法获取故障模式影响度；将dematel-ism网络模型转化为贝叶斯模型，采用贝叶斯法获取故障模式频数比（故障概率）。
2、一方面，提供了数控装备故障模式的危害度分析方法，包括：获取数控装备的运行数据，对所述运行数据进行分析，得到数控装备故障相关子系统集合；基于数控装备故障相关子系统集合，构建强链接子系统；其中，所述基于数控装备故障相关子系统集合，构建强链接子系统，包括：构建故障子系统之间的直接影响矩阵；对直接影响矩阵进行归一化处理，得到归一化矩阵；基于归一化矩阵，计算出综合影响关系矩阵；基于综合影响关系矩阵，确定各个故障节点之间的影响因果图；基于综合影响关系矩阵，计算出整体影响矩阵；基于整体影响矩阵，确定可达矩阵；对可达矩阵进行区域分解，对每一个分解区域进行级位划分，得到各等级集合；根据级位划分结果和可达矩阵，得到故障子系统递阶层次结构；基于各个故障节点之间的影响因果图，得到强链接子系统；所述强链接是指故障节点之间的中心度大于设定阈值；对强链接子系统进行分析，确定强链接子系统的故障模式级相关模型；基于强链接子系统的故障模式级相关模型，确定强链接子系统的故障模式影响度；基于强链接子系统的故障模式级相关模型，采用贝叶斯网络，确定故障概率；基于故障模式影响度和故障概率，计算出数控装备故障模式的危害度。
3、另一方面，提供了数控装备故障模式的危害度分析系统，包括：分析模块，其被配置为：获取数控装备的运行数据，对所述运行数据进行分析，得到数控装备故障相关子系统集合；构建模块，其被配置为：基于数控装备故障相关子系统集合，构建强链接子系统；其中，所述基于数控装备故障相关子系统集合，构建强链接子系统，包括：构建故障子系统之间的直接影响矩阵；对直接影响矩阵进行归一化处理，得到归一化矩阵；基于归一化矩阵，计算出综合影响关系矩阵；基于综合影响关系矩阵，确定各个故障节点之间的影响因果图；基于综合影响关系矩阵，计算出整体影响矩阵；基于整体影响矩阵，确定可达矩阵；对可达矩阵进行区域分解，对每一个分解区域进行级位划分，得到各等级集合；根据级位划分结果和可达矩阵，得到故障子系统递阶层次结构；基于各个故障节点之间的影响因果图，得到强链接子系统；所述强链接是指故障节点之间的中心度大于设定阈值；第一确定模块，其被配置为：对强链接子系统进行分析，确定强链接子系统的故障模式级相关模型；第二确定模块，其被配置为：基于强链接子系统的故障模式级相关模型，确定强链接子系统的故障模式影响度；第三确定模块，其被配置为：基于强链接子系统的故障模式级相关模型，采用贝叶斯网络，确定故障概率；计算模块，其被配置为：基于故障模式影响度和故障概率，计算出数控装备故障模式的危害度。
4、上述技术方案具有如下优点或有益效果：当对危害度排序时，不仅考虑故障模式本身的严重程度，也考虑到故障模式之间的关系，使得到的故障模式影响度足够精确。传统的fmeca 中数控装备故障模式的危害度是根据故障模式频数比、故障模式影响度、部件的故障率这3个因素来确定的。经由贝叶斯方法计算故障模式频数比作为后验概率，将其代入计算危害度更为准确。
1.数控装备故障模式的危害度分析方法，其特征是，包括：
2.如权利要求1所述的数控装备故障模式的危害度分析方法，其特征是，对所述运行数据进行分析，得到数控装备故障相关子系统集合，包括：当一个子系统与另外一个子系统之间存在相关故障，则两个子系统被认为是相关子系统；当一个子系统与另外一个子系统之间不存在相关故障，则两个子系统被认为不是相关子系统；确定构成数控装备的故障相关子系统集合，代表第个与其他子系统有相关故障存在的子系统，代表有相关故障存在的故障子系统数目。
3.如权利要求2所述的数控装备故障模式的危害度分析方法，其特征是，构建故障子系统之间的直接影响矩阵，包括：
4.如权利要求3所述的数控装备故障模式的危害度分析方法，其特征是，
5.如权利要求4所述的数控装备故障模式的危害度分析方法，其特征是，
6.如权利要求1所述的数控装备故障模式的危害度分析方法，其特征是，对强链接子系统进行分析，确定强链接子系统的故障模式级相关模型，包括：
7.如权利要求6所述的数控装备故障模式的危害度分析方法，其特征是，基于相关故障模式集合，构建故障模式递阶层次模型，包括：
8.如权利要求1所述的数控装备故障模式的危害度分析方法，其特征是，基于强链接子系统的故障模式级相关模型，采用贝叶斯网络，确定故障概率，包括：构建贝叶斯网络；构建贝叶斯网络，包括：将强链接子系统的故障模式级相关模型中的故障模式映射为贝叶斯网络节点，将强链接子系统的故障模式级相关模型中的故障模式间的因果关系映射为贝叶斯网络中的有向边，将强链接子系统的故障模式级相关模型中的递阶层次结构映射为贝叶斯网络中的结构；确定贝叶斯网络的后验概率。
9.数控装备故障模式的危害度分析系统，其特征是，包括：
