基于Fuzzy-FMEA的快速压排载系统可靠性分析

陈伶翔，林 磊，朱见华

（招商局重工（江苏）有限公司，江苏南通 226100）

0 引言

半潜式起重拆解平台的作业要求较特殊，需要在规定时间内起吊数千吨重物。为了维持稳性，采用与潜艇类似的压缩空气快速排载系统来设计，以实现平台快速排载功能[1-2]。如果发生的故障导致快速压排载系统失效，轻则导致平台无法正常作业，重则导致平台倾覆等重大安全事故。因此，采用模糊数学与故障模式和影响分析（Failure Mode and Effect Analysis, FMEA）相结合的方法对快速压排载系统进行定性与定量分析，预先进行危险源识别、风险评价以及压排载系统可靠性分析是非常必要的。

1 快速压排载系统

“Serooskerke”是招商重工（江苏）有限公司于2019年建造完成的半潜式起重拆解平台，作为海上导管架平台退役拆解的主要作业平台，集起重和居住等功能于一体。快速压排载系统是其重要组成部分之一。在半潜平台的4个立柱内分别有1个立柱压载舱（CSBT）用于快速压排载，主浮筒侧2个立柱压载舱（CSBTMP#1/2）的体积分别为2193.8m³、2188.0 m³，辅浮筒侧2个立柱压载舱（CSBTOP#1/2）体积为1570.7m³、1563.6m³。平台有4台快速排载用的空压机，额定排气量均为8391.6 m3/h，额定排气压力均为0.26 MPa，其中2台位于主浮筒侧后方的立柱内，另外2台位于辅浮筒侧后方的立柱内。快速排载系统主要由立柱压载舱构成，舱室结构见图1：舱室的上方有4个压缩空气进气阀、2个泄气阀，这些阀由船舶管理系统（VMS）控制开闭；高压空气环形总管连接着4个立柱舱，由空压机向总管打气；底部有2个直通舷外的海水阀并且配有2道阀门，一个是手动控制阀，另一个是由船舶管理系统（VMS）控制的自动阀。在平台起重作业时，空压机向起重侧立柱压载舱内打入高压空气，快速排出压载舱内海水以维持平台重心稳定。利用空气压缩机打气在压载舱内实现超压，将舱内压载水快速吹除，其排载速度非常快，最高可以达到常规离心泵排载速度的数十倍[3-4]。

图1 立柱内舱室示意图

2 Fuzzy FMEA模型

在传统的FMEA评估中，每个子组件都由3个因素来评估，即严重性（S）、发生概率（O）和故障检测难度（D）。严重性（S）为设备故障对环境、经济以及人身安全所造成的损害程度，发生概率（O）为部件发生故障的概率大小，故障检测难度（D）为检测到部件故障的难易程度。模糊FMEA以更灵活的方式结合S、D和O这3个因素完成对系统的定性与定量分析。

基于3个因素对每个子部件进行评价并分别在1～10的标度内赋予定值。每个部件进行相对重要性比较，并根据表1给定标度建立判别矩阵A。

表1 判别矩阵标度及定义

式中：T为权重矩阵的转置符号。

得到判断矩阵的最大特征值和对应的特征向量后，需要根据一致性指标CI，随机一致性指标RI和一致性比CR进行一致性检验。当CR＝0时，存在完全一致性；当CR＜0.1时，通过一致性检验，并且所得的特征向量是每个子系统的权重集，向量元素则对应子系统部件权重值。若不满足一致性检验，则应重建判别矩阵A。CI和CR由式（4）和式（5）给出：

式中：n为判断矩阵的阶数；从表2中根据矩阵阶数获得RI的值，RI的值也会随着矩阵阶数的改变而发生变化。

传统FMEA仅通过对部件完成O、S、D这3个因素的赋值，由公式RPN =O·S·D来确定传统设备风险评估值。3个因素的不同组合会产生完全相同的RPN值，则隐藏风险含义不尽相同，这会使因素的风险评估及可靠性分析产生误差[6]。

表2 平均随机一致性指数RI的标准值[5]

基于Fuzzy-FMEA模型系统风险值RPN可由式（6）求得。

WO、WS、WD这3个参量分别为子部件对应O、S、D这3个评价因素的权重值；W(O)、W(S)、W(D)分别为整个系统对应O、S、D这3个评价因素的权重值。

3 可靠性分析

基于半潜式起重拆解平台的快速压排载系统分为压载系统、液位遥测系统、舱底水系统、集成控制与检测系统（IAS）以及阀门遥控系统，其中压载系统又划分为压载泵、普通压载、扫舱系统以及重吊压载系统。快速压排载系统组成框图如图2所示。

建立系统因素集U= ｛O,S,D｝，通过建立判别矩阵得出快速压排载系统因素集权重。

基于Fuzzy-FMEA模型可得出系统子部件风险评估及可靠性排序，如表3所示。

在传统FMEA中，IAS系统中通信设备与阀门遥控系统液压单元具有相同的风险评估值。通过Fuzzy-FMEA模型进行数据计算，通信设备（0.175 1）与液压单元（0.158 1）风险评估值存在差异，且通信设备的风险评估值大于液压单元。因此，该模型能够更加精确地显示部件风险值，进而更好地引导决策者做出决策。

表3得出：电控启动系统、普通压载和扫舱系统、重吊压载系统和舱底水系统中的系统管路、液位遥测系统和IAS系统中的外部测站及阀门遥控系统的电源设备为各子系统中可靠性最差的部件。

在得出系统部件水平级风险评估值及可靠性的基础上，通过Fuzzy-FMEA模型计算得出快速压排载系统的子系统风险评估值及可靠性，如表4所示。

普通压载和扫舱系统与IAS系统具有相同的风险值，但IAS系统中部件故障可能产生的影响却远大于普通压载和扫舱系统，故IAS系统可靠性劣于普通压载和扫舱系统。由表4可得：在构成快速压排系统的7大子系统中，舱底水系统为可靠性最差的系统，而液位遥测系统失效概率为最小。

图2 快速压排载系统组成框图

表3 子部件风险评估及可靠性排序

续表3

表4 子系统风险评估及可靠性排序表

4 结论

基于Fuzzy-FMEA原理，对快速压排载系统进行可靠性建模，充分考虑系统子部件之间的相互影响，进而完成系统定性与定量分析。

区别于传统FMEA，将模糊理论与FMEA结合，对子部件进行风险评估和可靠性评价，解决了单因素的片面以及人为主观意识带来的差异。在更高水平上引导决策者对系统维护和维修作出相应措施，给快速压排载系统可靠性评估提供新的途径。