1.一种工业设备故障维修方案生成方法，其特征在于，包括：将工业设备的所有故障位置点的故障数据均采用Pythagorean三角模糊数据集描述，同时将每个故障位置点的故障数据作为一个维修备选方案；Pythagorean三角模糊数表示为：其中，表示Pythagorean三角模糊数， 表示隶属度，采用三角模糊数的形式表示， 为非隶属度，同样采用三角模糊数的形式表示；

构建在预设影响准则下的工业设备故障信息决策矩阵，对工业设备故障信息决策矩阵标准化；工业设备故障信息决策矩阵中每一行数据对应一个故障位置点，每一列数据对应一个影响准则；影响准则为成本型变量和效益型变量；

采用Pythagorean三角模糊交互几何Bonferroni均值算子考虑多准则间的相互作用关系，来计算工业设备故障信息决策矩阵的聚合值，提高决策矩阵的聚合值的准确性；根据距离测度公式计算聚合值与每个维修备选方案的理想解之间的距离，得到每个维修备选方案的距离测度；

所述聚合值 的计算公式为：

或为：

其中，p,q为常系数且p,q≥0； 为Pythagorean三角模糊数据集，其中， 且 ωj为权重向量，且满足ωj>0和

的条件； 代表n个为Pythagorean三角模糊数的数据形式的准则值；

所述距离测度的公式为：

其中， 为距离测度， 分别为聚合值和理想解， 为隶属度，为非隶属度；为距离参数；x为某一类数；

根据维修备选方案的预设得分函数，计算每个维修备选方案的得分函数值；所述维修备选方案的预设得分函数的表达式为：其中， 为得分函数值， 为隶属度， 为非隶属度；

利用得分函数值和距离测度值相结合的综合测度评价方式进行最优妥协解的选择，提高维修故障位置点筛选的精度，以指导维修人员对工业设备的监控和维修管理，包括：对距离测度和得分函数值加权累加，计算每个维修备选方案的综合测度值，筛选出最大综合测度值对应的维修备选方案作为最先维修的故障位置点，生成工业设备故障维修方案。

2.如权利要求1所述的工业设备故障维修方案生成方法，其特征在于，计算综合测度值的过程中，距离测度和得分函数值的相应预设权重的累加和等于1。

3.一种工业设备故障维修方案生成系统，其特征在于，包括：故障位置点数据描述模块，其用于将工业设备的所有故障位置点的故障数据均采用Pythagorean三角模糊数据集描述，同时将每个故障位置点的故障数据作为一个维修备选方案；Pythagorean三角模糊数表示为：其中，表示Pythagorean三角模糊数， 表示隶属度，采用三角模糊数的形式表示， 为非隶属度，同样采用三角模糊数的形式表示；

决策矩阵构建模块，其用于构建在预设影响准则下的工业设备故障信息决策矩阵，对工业设备故障信息决策矩阵标准化；工业设备故障信息决策矩阵中每一行数据对应一个故障位置点，每一列数据对应一个影响准则；影响准则为成本型变量和效益型变量；

距离测度计算模块，其用于采用Pythagorean三角模糊交互几何Bonferroni均值算子考虑多准则间的相互作用关系，来计算工业设备故障信息决策矩阵的聚合值，提高决策矩阵的聚合值的准确性；根据距离测度公式计算聚合值与每个维修备选方案的理想解之间的距离，得到每个维修备选方案的距离测度；

所述聚合值 的计算公式为：

或为：

其中，p,q为常系数且p,q≥0； 为Pythagorean三角模糊数据集，其中， 且 ωj为权重向量，且满足ωj>0和

的条件； 代表n个为Pythagorean三角模糊数的数据形式的准则值；

所述距离测度的公式为：

其中， 为距离测度， 分别为聚合值和理想解， 为隶属度，为非隶属度；为距离参数；x为某一类数；

得分函数值计算模块，其用于根据维修备选方案的预设得分函数，计算每个维修备选方案的得分函数值；所述维修备选方案的预设得分函数的表达式为：其中， 为得分函数值， 为隶属度， 为非隶属度；

最先维修故障点筛选模块，其用于利用得分函数值和距离测度值相结合的综合测度评价方式进行最优妥协解的选择，提高维修故障位置点筛选的精度，以指导维修人员对工业设备的监控和维修管理，包括：对距离测度和得分函数值加权累加，计算每个维修备选方案的综合测度值，筛选出最大综合测度值对应的维修备选方案作为最先维修的故障位置点，生成工业设备故障维修方案。

4.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1‑2中任一项所述的工业设备故障维修方案生成方法中的步骤。

5.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1‑2中任一项所述的工业设备故障维修方案生成方法中的步骤。