Como técnica de análisis de seguridad y fiabilidad, el análisis de modos de falla y efectos (FMEA) se ha utilizado ampliamente en varias industrias para la identificación y eliminación de fallas conocidas y potenciales. Sin embargo, algunas limitaciones asociadas con el método FMEA han limitado su aplicabilidad. Este estudio tiene como objetivo presentar un modelo FMEA integral que podría manejar eficientemente la interdependencia de preferencias y el comportamiento psicológico de los expertos en el proceso de clasificación de modos de falla. En este modelo, una variable lingüística expresada por el número difuso pitagórico de valor intervalar (IVPFN) es utilizada por los expertos para proporcionar información de preferencia con respecto a la evaluación de modos de falla y el peso de los factores de riesgo. Luego, para representar las relaciones interdependientes entre las preferencias de los expertos, el operador de media de Bonferroni se extiende a IVPFN para agregar la preferencia de los expertos. Posteriormente, se utiliza un enfoque extendido de TODIM en el que se calcula el grado de dominancia de los modos de falla mediante análisis de relación gris para determinar la prioridad de riesgo de los modos de falla. Finalmente, se proporciona un ejemplo práctico sobre la evaluación de riesgos de un sistema de válvula de recalentamiento nuclear para demostrar la efectividad y viabilidad del método presentado. Además, se realiza un análisis de sensibilidad y un análisis comparativo, y los resultados muestran que la interdependencia de preferencias y el comportamiento psicológico de los expertos tienen un efecto importante en la prioridad de riesgo de los modos de falla.