风眼分析法V1.1
最新FMEA分析方法资料
SAE-ARP-4761（1996）FMEA是一种系统的，自下而上的方法，用于识别系统，项目或功能的故障模式，并确定对下一个更高级别的影响。
它可以在系统中的任何级别（例如，零件，功能，黑盒等）执行。
软件还可以使用功能FMEA方法进行定性分析。
通常，FMEA用于解决单个故障导致的故障影响。
FMEA的范围应该与请求它的用户协调。
分析可以是部件FMEA或功能FMEA。
如果从功能FMEA导出的故障率允许满足PSSA概率预算，则可以不需要零件FMEA。
FMEA 通常包括以下信息。
a、组件、功能或/和功能的识别；b、故障模式和相关的硬件故障率（数值或分类）；c、失效效应（直接和/或在下面更高级水平）；d、可检测性和检测手段；FMEA也包括以下信息：a、补偿动作（即自动或手动）；b、发生故障的飞行阶段；c、故障影响的严重性FMEA可以与概率技术（例如FTA或DD）结合使用以产生定量分析。
此外，FMEA 可以用于通过从下到上提供故障效应的补充列表来补充FTA / DD。
故障模式和影响分析（FMEA）1、介绍故障模式和影响分析（FMEA）是一种系统方法，用于识别系统，项目，功能或零件的故障模式，并确定对下一个更高级别设计的影响。
还可以确定每个故障模式的检测方法（如果有的话）FMEA可以是定量或定性分析，并且可以在所有类型的系统（例如，电气，电子或机械系统）上执行。
如果正在执行定量FMEA，则针对每个故障模式确定故障率。
FMEA的结果可以用于生成故障模式和效果概要（FMES），并且通常用于支持系统安全评估（SSA）过程的其他分析技术，例如故障树分析（FTA），依赖关系图DD）或马尔可夫分析（MA）。
故障的组合通常不被认为是FMEA的一部分。
2、范围通过假定所选级别的具体实现可能失败的方式对给定级别（系统，项目等）执行FMEA。
每个故障模式的影响在给定等级下确定，并且通常是设备的每个操作模式的下一较高等级。
有时，FMEA可能需要专注于特定操作场景以支持自上而下的FTA，DD或MA。
管理系统者地基本工具
1、5H1W分析法Why What Where When Who How原因对象地点时间人员方法Why—何故1）、为什么这项工作（或动作）是必不可少的？2）、为什么这项工作要以这种方式进行？3）、为什么完成这项工作需要这些投入？What—何事1）、这是一项什么性质的工作？2）、这项工作的目标是什么？3）、这项工作的结果是什么？Where—何处1）、这项工作是在哪里进行的？2）、这项工作对工作环境有什么特殊要求？3）、这项工作应当在何处、何种工作环境中进行？When—何时1）、这项工作的开始时间、结束时间和持续时间？2）、这项工作为什么持续这么久时间？Who—何人应该由谁来从事这项工作？How—何法1）、这项工作是怎么进行的？2）、完成这项工作还有没有更好的方法？在工作中应用5W1H法，不仅可以简化工作，对问题进行综合分析研究，而且还可以产生更新的创造性设想或决策。
高效团队建设中的“5W1H分析法”Where—我们在哪里1）、通过分析团队所处环境来评估团队的综合能力，找出团队目前的综合能力对要达到的团队目的之间的差距。
2）、明确团队如何发挥优势、回避威胁、提高迎接挑战的能力。
When—我们什么时候采取行动1）、合适的实际采取合适的行动时团队成功的关键，团队任务的启动。
2）、团队遇到困难或障碍时，团队应把握时机来进行分析与解决。
3）、团队面对内、外部冲突时应在什么时机进行舒缓或消除。
4）、在何时与何地取得相应的资源支持，都必须因势利导。
Who—我们是谁1）、团队成员自我的深入认识。
2）、获得在团队成员之间形成共同的信念和一致的对团队目的的看法，以建立起团队运行的游戏规则。
Who—我们怎样行动1）、怎样行动涉及到团队运行问题，2）、团队内部各个成员之间也应有明确的岗位职责描述和说明，以建立团队成员的工作标准。
Why—我们为什么1）、必须要让团队成员清楚地知道他们为什么要加入这个团队，以增强团队成员的责任感和使命感。
风电故障诊断技术PPT教案
会计学
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1
-- 以可靠性为中心的维修
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-- 以可靠性为中心的维修
由于旋转设备70%以上的故障都可以由振动数值的变化表 现出来，因此在进行预防性维修的基础上，运转中设备有 50% 以上问题可以由振动信号的变化分析出来，在设备故障 停机之前及时解决。
据国外企业统计，采用诊断技术后事故率可减少75%，维 修费用可降低25%～50%。
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-- 故障诊断—轴承故障
（1）疲劳剥落损伤 当轴承上产生了疲劳剥落坑后，在轴承运转中会因为碰撞而产生冲
击脉冲。在轴承剥落坑处碰撞产生的冲击力的脉冲宽度一般都很小，大 致为微秒级。因力的频谱宽度与脉冲持续时间成反比，所以其频谱可从 直流延展到100～500kHz。疲劳剥落损伤可以在很宽的频率范围内激发起 轴承传感器系统的固有振动。在简单情况下，碰撞频率就等于滚动体在 滚道上的通过频率或滚动体的自转频率。 （2）磨损
虽然振动信号呈现较强的随机性，但随着磨损的进行，振动加速度 峰值和有效值缓慢上升。如果不发生疲劳剥落，最后振动幅值可比最初 增大很多倍。 （3）胶合
胶合是指轴承中金属与金属之间直接接触，从而使润滑剂恶化甚至 发生碳化，最终使轴承卡死不能正常的工作。在轴承运转过程中，发生 胶合轴承的振动加速度比起其温度的变化能更早的预报胶合的发生。
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-- 故障诊断—故障原因分类
故障分类 操作运行 机器劣化
主要原因
(1)工艺参数（如介质温度、压力、流量、负荷等）偏离设计值， 机器运行工况不正常 (2)机器在超速、超负荷下运行，改变了机器的工作特性 (3)运行点接近或落入临界转速区 (4)润滑或冷却不良 (5)转子局部损坏或结垢 (6)起停机或升降速过程操作不当，暖机不够，热胀不均或在临界 区停留时间过久
8D分析培训(ppt 39页)
8D VS 5C
主要目的是经过暂时维护措施来隔离效果以增加效果的影响。 采取了什么暂时维护措施？能否一切能够的中央都曾经思索(sī suǒ)到了在制品
、成品库存，在途中的产品；供应商、外包商和客户处的产品。 如需继续消费，怎样保证出货质量。 采取的暂时维护措施会引致其它效果吗？ 暂时维护措施将继续多长时间？ 暂时维护措施有效吗？结果怎样？
第二页，共38页。
8D VS 5C
8D效果求解法的运用方向： 不合格的产品问； 顾客赞扬(zànyáng)效果； 重复频发效果； 需求团队作业的效果。
第三页，共38页。
8D VS 5C
8D效果求解法的运用方向： 效果出现，做好预备。 首先，需求做好实施(shíshī)8D的各项预备任务。先思 索能否需求运用8D，并非一切的效果都需求用8D来处 置，有些效果采取通常的防范措施就行。 而且，8D法 是一种基于理想的流程作业法，需求顺应于继续改善的 特殊技艺和组织文明。在实施(shíshī)有效的8D法之前 ，组织也许还有必要提供一些相关的学习和培训。
Detection Root Cause
第二十二页，共38页。
8D VS 5C
为什么制造流程没有防止效果的出现? – 证明潜在的基本缘由 运用了正确的制造流程吗？ 运用了正确的治具吗？ 运用了正确的资料吗？ 制造流程和产品发作过什么改动？ 消费进程处于受控形状吗？ 以后运用什么方法(fāngfǎ)去防止此效果发作？ 有任何此效果的潜在缘由没有归入之前的预防举动吗？ 进程才干怎样〔Cpk, Cmk〕？ 制造流程中存在有什么样的变化？ 此效果的发作是由于普通缘由还是特殊缘由? 有系统的交互作用必需被思索吗？ 什么是此效果发作的最重要的几个潜在的基本缘由？
风险分析方法
风险分析方法1 . 故障树分析（FTA）故障树分析（FTA）是风险分析的一种方法，可进行定量和定性的分析。
这里仅就FTA方法简单作以介绍，读者可由GJB/Z 768A—98《故障树分析指南》（参考文献 [ 3]）中了解更详细的资料。
1．1 FTA中使用的符号故障树是一种特殊的倒立树状逻辑因果关系图，用表示事件的符号、逻辑门符号描述系统中各种事件之间的因果关系。
逻辑门的输入事件是输出事件的“因”，逻辑门的输出事件是输入事件的“果”。
（1）表示事件的符号主要有（见图4）：●底事件（导致其他事件的原因事件）包括“基本事件”（无须探明其发生原因的底事件）及“未探明事件”（暂时不必或不能探明其原因的底事件）●结果事件（由其它事件或事件组合所导致的事件），包括“顶事件”（所关心的最后结果事件）及“中间事件”（位于底事件和顶事件之间的结果事件，它既是某个逻辑门的输出事件，同时又是别的逻辑门的输入事件）此外还有开关事件、条件事件等特殊事件符号。
底事件结果事件基本事件符号未探明事件符号顶事件符号中间事件符号图4 几个主要表示事件的符号（2） 逻辑门符号：在FTA 中逻辑门只描述事件间的因果关系。
与门、或门和非门是三个基本门，其它的逻辑门如“表决门”、“异或门”、“禁门”等为特殊门。
1．2 FTA 的步骤 （1） 建造故障树将拟分析的重大风险事件作为“顶事件”，“顶事件”的发生是由于若干“中间事件”的逻辑组合所导致，“中间事件”又是由各个“底事件”逻辑组合所导致。
这样自上而下的按层次的进行因果逻辑分析，逐层找出风险事件发生的必要而充分的所有原因和原因组合，构成了一个倒立的树状的逻辑因果关系图。
例如，对上述飞机例中的机翼重量这个风险事件进行分析：“重量”为顶事件，可能使飞机的速度达不到预期的要求；造成超重的原因可能是“材料”的问题，或“设计”未满足重量的预期值的要求；造成“设计”问题的原因（假设）是设计“人员”只注意靠增加发动机的能力来提高速度，未考虑重量的影响，而同时也未按设计控制“程序”的要求进行认真的评审、未能及时发现问题。
WindAnalysis风数据分析工具包使用教程
WindAnalysis风数据分析工具包使用说明一、准备工作1、解压WindAnalysis工具包至工作目录下。
2、将WindAnalysis1或WindAnalysis2设置为Matlab的工作文件夹。
二、WindAnalysis1使用说明WindAnalysis1工具包能够对获取的整个测风数据构建dateset结构体，根据时间序列进行综合整理分析，通过运行可以获得如下分析结果：a．不同高度风速、风向、温度、压强的时间序列分布图；b．整个测风数据质量判断，及质量分析图；c．不同高度湍流强度按照风速的分布、各风速对应的湍流强度与其平均湍流强度的分布图；d．不同高度月平均风速分布图；e．不同高度日平均风速分布图；f．不同高度风速频率分布直方图；g．不同高度风速风向玫瑰图；h．风切变拟合和计算；i．风切变系数随月分布图；WindAnalysis1工具包使用说明如下：1、将获取原始数据在excel中按照如下命名原则修改。
将时间列命名为Date，不同高度的风速按照高度命名，偏于程序输出和调用方便，如80m测风数据分别命名为CH80Avg、CH80SD、CH80Max、CH80Min。
也可以自行命名，但是务必增加高度识别，在程序运行过程中直接调用标题栏的字符，如果命名不规范，导致结果难以识别。
类似的，将风向、温度、压强按照标识型字符命名，例如80m风向列可以分别命名为CH80dAvg、CH80dSD、CH80dMax、CH80dMin，温度列可以命名为CHTAvg、CHTSD、CHTMax、CHTMin，压强列可以命名为CHPAvg、CHPSD、CHPMax、CHPMin。
2、将处理后的数据全部复制到tower data.txt的文本文档中，文本的文件名不能更改，且必须位于Matlab当前工作文件夹中。
3、打开主程序WindAnalysis1.m文件，设置初始化参数。
将如上程序段中的标红部分根据实际数据数量进行调整，若源数据中有n 列，则将第一处标红的repmat('%f',1,32)中的32修改为n-1。
基于机器学习的多源实况分析产品和观测数据融合应用试验
ｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｓ ｃｏｍｐａｒｅｄ ｔｏ ＡＲＴ ａｎｄ ＣＡＲ. Ｔｈｅ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ ｒｅｓｕｌｔｓ ｉｎｄｉｃａｔｅ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｍａｃｈｉｎｅ ｌｅａｒｎｉｎｇ
ｍｅｔｈｏｄ ｃａｎ ｂｅ ａｐｐｌｉｅｄ ｔｏ ｆｕｓｅ ｍｕｌｔｉ￣ｓｏｕｒｃｅ ｒｅａｌ￣ｔｉｍｅ ａｎａｌｙｓｉｓ ｐｒｏｄｕｃｔｓ ａｎｄ ｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎ ｄａｔａꎬ ｐｒｏｖｉｄｉｎｇ
ｒｅａｌ￣ｔｉｍｅ ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｓｅｒｖｉｃｅ ｏｆ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅꎬ ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎꎬ ｗｉｎｄ ｄｉｒｅｃｔｉｏｎꎬ ａｎｄ ｗｉｎｄ
降水、风速、风向)模型ꎬ并进行对比检验ꎬ为实况分析
服务提供基础支撑ꎮ
１ 资料与方法
( ｉｎｖｅｒｓｅ ｄｉｓｔａｎｃｅ ｗｅｉｇｈｔｅｄꎬＩＤＷ) 等方法的系统误差
１.１ 资料
合产品ꎮ ２０１４ 年ꎬ中国气象局气象探测中心将“ 概
息中心提供的 ５ 类全国范围逐小时数据:国家气象信
Ｉｎｎｅｒ Ｍｏｎｇｏｌｉａ. Ｔｈｅ ｅｒｒｏｒ ｏｆ ＧＢＤＴ ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ ｆｕｓｉｏｎ ｐｒｏｄｕｃｔ ｈａｓ ａ ｓｌｉｇｈｔ ｉｎｃｒｅａｓｅ ｃｏｍｐａｒｅｄ ｔｏ ＡＲＴ
ａｎｄ ＣＡＲ ｉｎ Ｉｎｎｅｒ Ｍｏｎｇｏｌｉａꎬ ｗｈｅｒｅ ｔｈｅｒｅ ａｒｅ ｆｅｗｅｒ ｓａｍｐｌｅｓꎬ ｗｈｉｌｅ ｉｎ ｏｔｈｅｒ ａｒｅａｓꎬ ｔｈｅｒｅ ａｒｅ ｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｓ
vw10e-14中文-资本预算中的风
14-4
第一年现金流的 期望值 (项目A)
CF1 $ -3,000
1,000 5,000 9,000 13,000
14-5
P1
.05 .25 .40 .25 .05 =1.00
(CF1)(P1)
$ -150 250
2,000 2,250
650 CF1=$5,000
第一年现金流的方差 (项目 A)
第2年
第2年的每个节 点代表概率树
的分枝。
概率是条件概 率。
概率的连接 [P(1,2)]
(.20) $1,200 1
(.60) $450
-$900
2
14-20
(.20) -$600 3
第１年
(.10) $2,200 (.60) $1,200 (.30) $ 900
(.35) $ 900 (.40) $ 600 (.25) $ 300 (.10) $ 500 (.50) -$ 100 (.40) -$ 700
14-28
模拟法
每个过程都会产生一个内部收益率，多次重复这一 过程，都会得到与之相适应的内部收益率。足够多
次后，内部收益率的分布就会如下图所视:
概率
14-29
内部收益率 (%)
降低公司总风险的理论贡 献：公司项目组合理论
项目 A
项目B
项目A和项目B的组合
现金流量
时间
时间
时间
象这样项目的组合称为多角化，能减少公司风
(.35) $ 900 (.40) $ 600 (.25) $ 300 (.10) $ 500 (.50) -$ 100 (.40) -$ 700
第２年
$ 2,238.32 $ 1,331.29 $ 1,059.18
异常数据的修正算法
异常数据处理方法研究1异常数据处理概述1.1 研究背景近年来，随着海上风力发电技术的日益成熟和陆上风电可开发资源的不断减少，海上风电尤其是近海风电的开发开始加速。
风机是海上风电开发的主要形式，而风机基础结构承担着抵抗海上风机结构的竖向、水平荷载和倾覆力矩的作用，其质量关系到海上风机结构的运行安全。
作为隐蔽工程，其健康状况受到了社会各界的高度重视，如何对风机基础特别是MW级风机基础的安全运行状况监测成为研究领域的热点。
现有的监测技术需要通过设臵在风机基础中的数据采集系统自动获取基础的各状态的大量参数，如应力、应变、振动、变形等，采集到的海量原始数据通过通信网络传输到监控中心，经过数据存储，分析处理得到基础的安全运行状况和维修决策等结论。
风机基础监测系统是集结构监测、系统识别及结构评估于一体的综合监测系统，其内容包括几何变形监测、结构响应（应力、应变及振动）监测等。
监测系统的质量主要取决于三方面因素:(1)传感器的灵敏性和精度以及数据传输和采集设备的性能；(2)测点的空间分布，即传感器的最优布臵问题；(3)异常数据的分析处理。
从目前电子技术的发展来看，成熟、稳定、高性能的传感器已经被应用与监测系统中，而且合理安排传感器位臵，以达到信息采集的最优化，也已经有很多研究成果。
但由于监测信息格式复杂、信息量大，每天数据量甚至能达到十几GB，如果不能有效地对这些数据进行处理，很多异常数据将不能有效辨识，缺失信息将不能有效弥补，而且监测数据的分析必须建立在准确有效的监测数据之上，低精度和异常的监测数据常常影响数值分析的结果，会影响到系统的功能与特性分析，给后续数据处理带来很大的误差，正常信息不能得到有效利用，故有必要对原始采集数据进行处理。
工厂人机料法环测5M1E培训课件案例分析PPT模板37页文档【可编辑全文】
常用的分析管理工具方法【整理】
常用的分析管理工具方法【整理】常用的分析管理工具方法•常用的分析管理工具方法o二八原则o SWOT分析法o鱼骨图分析法▪5M因素分析法▪5M1E分析法o头脑风暴法o名义群体法o德尔菲法o电子会议分析法▪几种决策方法比较o PDCA循环o5W1H分析法▪5W2H分析法▪5W2H1E法o SMART原则o任务分解法o OGSM计划法二八原则80/20法则（The 80/20 Rule），又称为帕累托法则、帕累托定律、最省力法则或不平衡原则、犹太法则。
此法则是由约瑟夫·朱兰（Joseph M. Juran）根据**维尔弗雷多·帕累托（Vilfredo Pareto）本人当年对意大利20%的人口拥有80%的财产的观察而推论出来的。
80/20的法则认为：原因和结果、投入和产出、努力和报酬之间本来存在着无法解释的不平衡。
一般情形下，产出或报酬是由少数的原因、投入和努力所产生的。
若以数学方式测量这个不平衡，得到的基准线是一个80/20关系；结果、产出或报酬的80％取决于20％的原因、投入或努力。
举例80%的销售额是源自20%的顾客，80%的电话是来自20%的朋友，80%的总产量是来自20%的产品，80%的财富集中在20%的人手中。
意义工作生活中要善于抓住主要矛盾，把资源用在最重要紧迫的事情上。
SWOT分析法SWOT分析法（SWOT Analysis，也称TOWS分析法、道斯矩阵）即态势分析法。
20世纪80年代初由美国旧金山大学的管理学教授韦里克提出，经常被用于企业战略制定、竞争对手分析等场合。
SWOT分析模型：包括分析企业的优势（Strengths）、劣势（Weaknesses）、机会（Opportunities）和威胁（Threats）。
因此，SWOT分析一般用于对企业内外部条件各方面内容进行综合和概括，进而分析组织的优劣势、面临的机会和威胁。
通过SWOT分析，可以帮助企业把资源和行动聚集在自己的强项和有最多机会的地方；并让企业的战略变得明朗。
5M1E分析法(人、机、料、法、环、测)
5M1E分析法(人、机、料、法、环、测)造成产品质量的波动的原因主要有6个因素:a) 人(Man/Manpower):操作者对质量的认识、技术熟练程度、身体状况等;b) 机器(Machine):机器设备、工夹具的精度和维护保养状况等;c) 材料(Material):材料的成分、物理性能和化学性能等;d) 方法(Method):这里包括加工工艺、工装选择、操作规程等;e)测量(Measurement):测量时采取的方法是否标准、正确;f) 环境(Enviromen)工作地的温度、湿度、照明和清洁条件等;由于这五个因素的英文名称的第一个字母是M和E,所以常简称为5M1E。
6要素只要有一个发生改变就必须重新计算。
5M1E各因素分析及控制措施1、操作人员因素凡是操作人员起主导作用的工序所生产的缺陷,一般可以由操作人员控制造成操作误差的主要原因有:质量意识差;操作时粗心大意;不遵守操作规程;操作技能低、技术不熟练,以及由于工作简单重复而产生厌烦情绪等。
防误可控制措施:(1)加强“质量第一、用户第一、下道工序是用户”的质量意识教育,建立健全质量责任制;(2)编写明确详细的操作流程,加强工序专业培训,颁发操作合格证;(3)加强检验工作,适当增加检验的频次;(4)通过工种间的人员调整、工作经验丰富化等方法,消除操作人员的厌烦情绪;(5)广泛开展QCC品管圈活动,促进自我提高和自我改进能力。
2、机器设备因素主要控制措施有:(1)加强设备维护和保养,定期检测机器设备的关键精度和性能项目,并建立设备关键部位日点检制度,对工序质量控制点的设备进行重点控制;(2)采用首件检验,核实定位或定量装置的调整量;(3)尽可能培植定位数据的自动显示和自动记录装置,经减少对工人调整工作可靠性的依赖。
3、材料因素主要控制措施有(1)在原材料采购合同中明确规定质量要求;(2)加强原材料的进厂检验和厂内自制零部件的工序和成品检验;(3)合理选择供应商(包括“外协厂”);(4)搞好协作厂间的协作关系,督促、帮助供应商做好质量控制和质量保证工作。
FTA分析
B14=K*X35 B15=K*B16
B16=X11+X36 B17=X37+X38
B18=A8+A11+X7+X8+X5 B19=X16+X17
C=C1+C2+C6+C7 C1=A10
C2=C3+X19+X39+X40 C3=C4+X41
C4=K*C5*X42 C5=A14+A15
注：图中表示或门，表示与门，代表中间事件，代表底事件，代表不确定事件.
能量回收系统运行失常状态故障树如图2、3、4、5。
图2能量回收系统设备失常状态故障树
Fig.2Fault tree of energy recovery system equipments failures
图3烟机设备故障树
Fig.3Fault tree ofstackgasturbineequipments
两器差压大幅度波动
E6
进料波动
E7
催化剂循环量波动
E8
反应压力波动
E9
原料油波动
E10
回炼油波动
E11
再生器故障
E12
分馏塔底液面高
E13
油气分离器液面高
E14
气压机转速过大
中间事件编号
中间事件名称
E15
再生器主风量变化
E16
烟机故障
E17
再生器风量波动
表3.3 底事件表
底事件编号
底事件名称
x1
流量控制仪表故障
图中各顶事件、中间事件、底事件等编号分别见表3.1，表3.2，表3.3，表3.4。
LED凤险评价分析法
作业条件风险性评价法（LED法）
D=L*E*C
式中L——发生事故的可能性大小(见表-1)；
E——人体暴露在这种危险环境中的频次程度（见表-2）；
C——一旦发生事故会造成的后果（见表-3）；
D——危险性（见表-4）
表-1、L——发生事故的可能性大小
表-2、E——人体暴露在这种危险环境中的频次程度
表-3、C——一旦发生事故会造成的后果
针对被评价的具体的作业条件，各单位主要领导、技术人员、安（群）监员、职工代表等相关人员组成评价小组，依据过去的经历、有关的知识，经充分讨论，
估定L、E、C的分数值。
然后计算三个指标的乘积，得出危险性分值，并按照表—4所列的分数来定义风险等级。
表-4、D——危险性分值。
最新FMEA分析方法
最新FMEA分析方法
故障模式和影响分析（FMEA）是一种常见的质量改进工具，
被广泛应用于制造业和服务业。
针对传统FMEA方法存在的局限性，专家们提出了新的FMEA分析方法。
最新的FMEA分析方法结合了模糊语言学和模糊逻辑思想，在基于统计数据的风险量化分析的基础上，考虑到各项指标的权重问题，以及人的主观判断因素，更加客观地评估风险程度。
具体来说，最新的FMEA分析方法强调以下几个步骤：
1.定义所要研究的系统或过程，包括各项指标的确定和权重分配；
2.利用定量分析方法，分析风险的发生概率、影响程度和检测
难度等因素，确定风险指数；
3.建立模糊关系矩阵，将各项指标之间的模糊关系进行量化，
并计算各指标对风险程度的影响权重；
4.综合考虑各项指标的权重和风险指数，计算综合风险指数，对各项风险进行排名和分类。
总之，最新的FMEA分析方法通过引入模糊概念和多因素权衡分析，使得评估结果更加准确可靠，对于企业的质量控制和风险管理具有重要的意义。
风电机组风速-功率异常运行数据特征及清洗方法
风电机组风速-功率异常运行数据特征及清洗方法★中国电工技术学会出品★致力于产业界与学术界融合创新的品牌会议①浏览会议通知，请戳下面标题☟☞第二轮通知︱2018第十二届中国电工装备创新与发展论坛暨第八届电工技术前沿问题学术论坛②参会注册，请长按识别下方二维码☟（先注册网站会员，然后提交报名信息）摘要同济大学电气工程系、全球能源互联网研究院的研究人员沈小军、付雪姣等，在2018年第14期《电工技术学报》上撰文指出，风功率曲线是考核风电机组发电性能的重要指标，对风电场的运行管理和电力系统的运行调度都具有重要意义。
实际运行过程的设备故障及人为控制因素会导致风速-功率曲线中存在大量的异常数据，给风功率曲线的后续应用带来严重影响。
本文在分析风电机组风速-功率异常运行数据特征的基础上，根据空间分布位置和形态将异常数据分为曲线底部、中部、上部堆积型异常数据和曲线周围分散型异常数据等四类，提出了基于变点分组法与四分位法组合的异常数据识别清洗方法及流程。
与四分位-变点分组法以及局部离群因子算法的对比算例验证结果表明，提出的变点分组-四分位法可有效识别四种类型的异常数据，流程合理，清洗效果好，效率高，并具有较强的通用性。
准确辨识所采集数据的质量差异，进而有效支撑粗糙数据的正确筛选和合理化优化，造成数据质量得不到保障[7]。
如果这些数据不经处理直接使用，得到的风力发电统计特性发生畸变，会影响风电机组的运行状态和运行特性的分析结果。
为了提高数据质量，数据清洗已成为数据挖掘过程中不可或缺的环节[8]。
风电机组异常运行数据的识别与清洗是当前的研究热点，已开展大量工作并取得了诸多研究成果，其中风电机组风功率曲线数据清洗的代表性成果有：文献[9]采用的四分位法是一种常用的异常数据识别方法，但是当异常数据所占的比重较大时，四分位法识别异常数据的效果变差；文献[10]采用四分位法与k-means联合算法剔除异常数据，但由于k-means算法属于分类算法，可能会导致正常数据的误删，且k值的确定比较复杂，对数据处理结果影响较大；文献[11]采用组内最优方差算法实现了功率曲线下方的堆积型异常数据的有效识别效果，但该算法将每个风速区间内最大的功率默认为风机满发功率，无法识别功率曲线上方的异常数据；文献[12]通过建立风功率曲线的非线性模型实现异常数据的识别，该方法需要大量的正常数据作为样本，否则训练误差会较大，另外数据处理速度较慢；文献[13]在假设风功率的概率密度函数服从正态分布的基础上，提出了基于3 法则的异常数据清洗方法，与实际风电运行数据中由于堆积型异常数据的存在风功率的概率密度函数往往呈双峰或多峰分布不符，其普适性及异常数据识别效果不好；文献[14,15]采用基于密度的局部离群因子（Local Outlier Factor, LOF）算法，把具有足够高密度的区域划分为簇，实现了分散型异常数据的有效识别，但不能有效识别密度较高的堆积型异常数据。
杨正燕SWOT分析法
SWOT是一种战略分析方法，通过对被分析对象的优势、劣势、机会和威胁等加以综合评估与分析得出结论，通过内部资源、外部环境有机结合来清晰地确定被分析对象的资源优势和缺陷，了解对象所面临的机会和挑战，从而在战略与战术两个层面加以调整方法、资源以保障被分析对象的实行以达到所要实现的目标。
SWOT分析法又称为态势分析法，它是由旧金山大学的管理学教授于20世纪60年代提出来的，是一种能够较客观而准确地分析和研究一个单位现实情况的方法。
SWOT分别代表：strengths（优势）、weaknesses（劣势）、opportunities(机遇)、threats（威胁）。
SWOT分析通过对优势、劣势、机会和威胁的加以综合评估与分析得出结论，然后再调整企业资源及企业策略，来达成企业的目标。
SWOT分析已逐渐被许多企业运用到包括：企业管理、人力资源、产品研发等各个方面。
SWOT分析方法从某种意义上来说隶属于企业内部分析方法，即根据企业自身的既定内在条件进行分析。
SWOT分析有其形成的基础。
按照企业竞争战略的完整概念，战略应是一个企业“能够做的”（即组织的强项和弱项）和“可能做的”（即环境的机会和威胁）之间的有机组合。
著名的竞争战略专家迈克尔.波特提出的竞争理论从产业结构入手对一个企业“可能做的”方面进行了透彻的分析和说明，而能力学派管理学家则运用价值链解构企业的价值创造过程，注重对公司的资源和能力的分析。
SWOT分析，就是在综合了前面两者的基础上，以资源学派学者为代表，将公司的内部分析（即20世纪80年代中期管理学界权威们所关注的研究取向，以能力学派为代表）与产业竞争环境的外部分析（即更早期战略研究所关注的中心主题，以安德鲁斯与迈克尔.波特为代表）结合起来，形成了自己结构化的平衡系统分析体系。
与其他的分析方法相比较，SWOT分析从一开始就具有显著的结构化和系统性的特征。
就结构化而言，首先在形式上，SWOT分析法表现为构造SWOT结构矩阵，并对矩阵的不同区域赋予了不同分析意义；其次内容上，SWOT分析法的主要理论基础也强调从结构分析入手对企业的外部环境和内部资源进行分析。
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风眼分析法 1.1
Eye Analysis V1.1
●说明
风眼分析法（Eye Analysis）是应用卫星云图分析评估热带气旋强度（中心附近最低海平面气压）的一种分析方法，2011年7月发布，是原版本分析法1.0（ZTCA）改进后的版本，并更名为风眼分析法。
该分析法适用于全球范围内已经发展出明显的风眼的热带气旋的强度评价。
●流程简述
1 测量风眼直径
2 观察风眼形态
3 观察中心密蔽云区对流强度
4 测量环流大小
5 根据结构和打开风眼的时间修订参数
6 根据以上结果计算强度
●分析步骤
（以下步骤推荐使用分辨率较高的红外云图）
1.
测量风眼直径，若风眼形态不规则，取多个方向上风眼宽度的平
均值。
得到的测量结果根据以下对应表决定参数A的值。
2.
观察风眼形态，按照如下标准对风眼打开程度打分，决定B值。
B初始值为1.0。
3.
观察中心密蔽云区对流强度，参照以下图例修订B值。
（参考图例为IR-BD型色调强化云图，其它类型的对流云图可参考如下色阶对照图）
4.
测量热带气旋的环流直径。
这里的环流直径定义为云图上环绕热带气旋最外层具有气旋性曲率的深厚对流云，纬向和经向上跨度的平均值，测量结果单位为千米。
环流划定参照下图
4.1 A值增加（环流直径/ 100 ）
4.2 若环流直径小于1200Km，则B值减去（1200 - 环流直径）/ 2000
5.
最后就两个细节对A值进行修订。
5.1 若热带气旋在24小时前尚未打开风眼，则A值在原有基础上减去2；若热带气旋在48小时前已经打开风眼，则A值加2
5.2 若热带气旋的结构存在缺陷（包括环流不对称，风眼偏心，对流强度分布不均等），依照缺陷的等级酌情将A值减去2（缺陷明显）或4（缺陷严重）
6.
依照公式计算
热带气旋近中心附近最低气压= 980 – A * B hPa （以上为风眼分析法V1.1的所有步骤，具体分析过程可参考分析样例）。