海上風機的模糊關聯失效模式及其影響分析

孫麗萍，康濟川，劉子健，孫海

(哈爾濱工程大學 深海工程技術研究中心，黑龍江 哈爾濱150001)

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海上風機的模糊關聯失效模式及其影響分析

孫麗萍，康濟川，劉子健，孫海

(哈爾濱工程大學 深海工程技術研究中心，黑龍江 哈爾濱150001)

摘要：海上風機屬于多系統多功能的大型設備，且運行環境條件惡劣，進行可靠性分析時面臨著系統失效模式復雜且相互之間存在相關性的問題，失效模式及其影響分析(FMEA)方法無法對系統的風險進行準確評估。在完成傳統FMEA的基礎上，找出風險優先數(RPN)較高的若干失效模式，并制定發生率、嚴重度和檢測度的模糊評價術語集合，應用基于TOPSIS理論的模糊FMEA方法對這些典型失效模式進行評價。對于在模糊FMEA中風險程度接近的失效模式，結合模糊語境下的決策試驗與實驗評估法(DEMATEL)計算各失效模式的原因度、綜合參照影響度和原因度得出主要失效模式的風險排序。將模糊關聯FMEA方法應用于海上風機的風險評估，計算結果表明發電機與冷卻設備對系統安全性影響最為顯著。

關鍵詞：模糊理論；海上風機；風險評估；相關性分析；失效模式及影響分析；決策試驗與實驗評估法

網絡出版地址：http://www.cnki.net/kcms/detail/23.1390.u.20160127.1102.008.html

隨著可再生能源開發技術的進步，風電開發地域從陸地向海洋不斷發展，海上風電由于資源豐富、風速穩定和可以大規模開發等優點，受到世界各國的廣泛關注。盡管海上風力發電與陸上風力發電相比優勢明顯，但復雜多變的海洋環境給設備的運輸安裝以及運行都帶來了巨大挑戰，因此對海上風電設備進行可靠性分析是安全高效開發海洋風能的基礎。為了準確分析風機故障模式及其故障影響，本文采用故障模式及影響分析法(FMEA)對海上風機進行可靠性評估。

FMEA是用以找出產品設計、工藝設計和設備設計等階段中的缺點和潛在的缺陷，進而分析各組成元素的故障模式及其對上一層次結構乃至系統產生故障影響的一種方法[1]。Tavner等[2]首先將FMEA方法引入風力發電機的風險評估，在分析機組設備構成的基礎上對R80陸上風機進行研究，找出了危險程度較高的一系列設備。何成兵等[3]利用FMEA方法開展了風力發電機組主要設備的故障模式統計分析，獲得了各設備故障模式詳細統計報表，為系統的狀態監測與故障診斷提供理論基礎。

FMEA方法雖然簡單易行，便于掌握和推廣，但由于它是一種單因素分析法，難以分析幾種因素同時作用導致的某種后果，也沒有考慮到各故障模式之間相關性的問題，因而具有一定局限性[4]，逼近理想解排序技術(TOPSIS)是一種簡單實用且適用于復雜系統的多因素決策分析方法[5]，本文應用基于模糊理論的TOPSIS對FMEA方法進行改進，在此基礎上結合模糊語境下的決策實驗與評價實驗室技術(DMEATEL)，對海上風機各個失效模式進行排序，把故障模式之間的影響以原因度的量化方式表達，提高了FMEA法分析的準確性與合理性。

1模糊關聯FMEA方法的理論基礎

1.1模糊集理論及模糊FMEA方法

與常規FMEA不同，模糊語境下的FMEA通常用模糊語言對故障模式進行評價，把故障模式的嚴重程度(S)，發生頻度(O)以及難檢測程度(D)作為模糊語言變量，結合專家知識和經驗，利用模糊語言術語對失效模式進行評價[6-7]，通常采用三角模糊數對模糊語言進行量化處理，其隸屬函數為[8]：

(1)

式中：fij表示評價因子j對第i個失效模式的評價結果。對失效模式嚴重度(S)，發生度(O)及難檢測度(D)的模糊語言可用模糊術語集V={VL(極低)，L(低)，M(一般)，H(高)，VH(非常高)}來描述，表1給出了一種模糊語言變量與三角模糊數的對應關系。

表1　語言變量與模糊數的轉換關系

專家利用自身經驗及專業知識對失效模式進行評價，可得到系統失效模式的評估矩陣：

(2)

為消除不同量綱對決策的影響，可采用式(3)對矩陣各評價因子規范化：

(3)

本文利用TOPSIS理論對評價方案進行決策分析，評判各失效模式風險程度高低。TOPSIS法是Hwang和Yoon于1981年提出的一種適用于根據多項指標，對多個方案進行比較選擇的分析方法，這種方法的中心思想在于首先確定各項指標的正理想值和負理想值，然后求出各個方案與正理想值、負理想值之間的加權歐氏距離，由此得出各方案與最優方案的公式接近程度，作為評價方案優劣的標準[5]。其中，三角模糊數的距離公式分別為

(4)

(5)

式中：r+和r-分別代表最危險的失效模式和最不可能發生的失效模式，Si+表示第i種失效模式距離r+的程度，數值越小、距離越近則失效危險性越大，Si-則表示第i種失效模式與最不可能發生的失效模式之間的距離 ，數值越小則失效危險性越小，則每種失效模式的相對影響度為

(6)

由式(6)可知，當失效模式越接近r+，越遠離r-時，相對影響度ξ值越大，失效模式所導致的風險程度也就越高。

1.2基于模糊集的DEMATEL算法

對相對影響度相同或相近的失效模式風險程度高低的評估，可以利用模糊語境下的決策試驗和評價實驗法(DEMATEL)。DEMATEL方法通過分析系統中各要素之間的邏輯關系與直接影響關系，計算出每個因素的影響程度與被影響度，從而計算出每個因素的中心度和原因度[9-10]。運用DEMATEL法對復雜系統相互關系的進行分析步驟如下：

1)專家對故障模式進行評估，評估語言術語如表1所示。

2)對三角模糊數進行標準化處理，公式如下：

(7)

(8)

(9)

3)在對模糊數進行標準化后，接下來要計算左右標準值：

(10)

(11)

4)然后計算總的標準值：

(12)

5)獲得每個專家反映的第i個因素對第j個因素的影響值：

(13)

6)在對專家評價術語進行去模糊化之后，需要將直接影響矩陣A轉化為標準化影響矩陣D，得到總影響關系矩陣T：

(14)

利用方程(15)可獲得總關系矩陣T：

(15)

7)由式(16)、(17)計算矩陣T的行陣之和D與列陣之和R，得到影響度(D)、被影響度(R)、中心度(D+R)、原因度(D-R)，式中t為矩陣T中對應元素。

(16)

(17)

綜合以上理論，本文應用的模糊語境下的關聯FMEA方法流程為：

1)：專家組對復雜系統的失效模式進行傳統FMEA評估，得出RPN較高的若干失效模式。

2)：制定發生率、嚴重度和檢測度的模糊評價術語集合，并對1)中得到的失效模式進行評估，得到模糊語言FMEA表。

3)：計算每一種失效模式與r+與r-之間的距離，獲得每一種失效模式的影響度。

4)：專家組評估失效模式影響關系，并應用公式(7)～(13)得到直接影響關系矩陣，進行正規化處理后，計算得出每種失效模式的原因度。

5)：根據失效模式的影響度和原因度進行風險評估，找到對于整個系統可靠性影響最大的若干失效模式，并提出改進方案。

2模糊語境下的關聯FMEA對海上風機的應用

通常海上風機可分為葉輪、發電系統、傳動系統、偏航系統、變槳系統、液壓系統和支撐結構幾部分[2,11]。其中葉輪、傳動系統和發電系統的作用是捕獲風能并將其轉換為電能，是整個風機的核心；偏航與變槳系統通過調整葉輪方向與葉片攻角使系統獲得最優的發電效率；液壓系統的作用主要是為偏航和變槳提供推力，是重要的輔助系統；支撐結構包括機艙罩、塔架、基座等結構，用于固定機組設備。

根據不同子系統的失效特征，以5MW直驅海上風機為例進行FMEA評估，表2為風險程度較高的典型故障模式：應用模糊語境下的關聯FMEA方法，以海上設備風險數據庫(OREDA2009)為數據依據，由專家組對海上風機的13個典型失效模式SOD三個影響因子以及失效模式兩兩之間的關聯系數進行評價。評估過程中對于數據庫中沒有詳細描述的失效模式，選取相似度最高的設備故障形式加以估計。基于實際運行考慮，選定權重向量ω=[0.4，0.3，0.3]，由式(4)～(6)計算得到影響度ξ；由式(7)～(13)得到每個專家的評估結果，設每位專家評估結果的權重相同，由式(8)～(17)得出各個失效模式的原因度。計算結果見表3。

圖1將傳統FMEA方法、基于TOPSIS理論的模糊FMEA方法及本文提出的方法的計算結果進行對比。

表2　海上風機FMEA

表3　海上風機模糊關聯FMEA計算結果

基于模糊理論的關聯FMEA方法在應用傳統FMEA將復雜系統的大量失效模式進行篩選的基礎上，運用模糊方法更準確的分析主要失效模式的風險排序，并依據模糊DEMATEL理論綜合不同專家的意見評估失效模式的關聯度，區分影響度接近的失效模式的實際危險程度，得出更為準確的評估結果。從結果中可以看出：

1) 在3種分析方法中，隸屬于發電系統的3個失效模式FM1、FM2與FM3的危險程度均在前五位以內，因此發電設備是整個海上風機系統的關鍵。這個結果與實際工程經驗相符，發電機的失效往往會導致機組停機，而由于海上風機離岸距離較遠且天氣復雜多變，給維修維護帶來了很大困難，長時間的停機將嚴重影響風電場的經濟效益。因此在設計階段就要充分考慮發電系統的可靠性，并制定合適的維護策略。

圖1　3種方法計算結果對比Fig.1　Comparison results of different methods

2) 在傳統FMEA與模糊FMEA分析中，FM3與FM4的計算結果接近，難以區分，但通過原因度的分析得出了絕緣系統失效的實際風險更大，這是由于絕緣系統故障可能會引發多個電器設備的失效，其中也包括了發電機繞組短路的情況，因此FM4具有更高的風險。同樣FM11與FM12的計算結果也非常接近，但其風險程度是不同的，這是因為變槳系統的故障可能引發整個葉輪系統的故障，因此實際情況中FM11的風險程度更高。這也說明該方法可以有效區分RPN與ξ值較為接近的失效模式，具有更高的合理性。

3) 在傳統FMEA基礎上結合模糊DEMATEL理論得到原因度較高的一系列失效模式需要格外注意，例如原因度最高的FM5冷卻系統故障。目前海上風電裝機容量日趨大型化，發電機和變流器變壓器等系統需要承受更高的熱量，因此冷卻系統故障可能導致多個電控類設備的失效。又如FM8中液壓系統的故障將影響變槳、偏航等多個系統的運行，造成連鎖反應。

3結論

1) 通過應用模糊關聯FMEA方法對海上風機系統的計算分析，可以分析得出發電機是對于系統可靠性最重要的設備，直接關系到整個風機的運行安全與經濟效益。此外，冷卻系統的失效可能引發多個設備的故障，因此在風機裝機容量大型化的趨勢下冷卻系統的維護需要格外注意。

2) 在對海上風機的分析過程中發現，模糊語境下的相關性FMEA方法可以有效區分RPN相近的失效模式的實際危險程度，提高了FMEA評估結果的精度。同時，在DEMATEL分析過程中應用模糊處理方法可降低專家組意見主觀性的影響，提高原因度的計算準確性。

3) 復雜設備失效模式眾多，失效關系復雜，對系統的每一個失效模式進行模糊語境下的相對影響度和原因度計算工作量過大且意義有限。本文提出的方法在對失效模式進行篩選的基礎上，對失效風險較高的典型失效模式的計算精度進行提高，從而更高效地找到系統的關鍵設備。這一方法所具備的準確性與快速性不僅適用于海上風機，同樣適用于其他大型復雜設備的可靠性分析。

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收稿日期：2015-04-25.

基金項目：國家國際科技合作專項項目(2013DFE73060)；高技術船舶科研項目(GK1010900023).

作者簡介：孫麗萍(1962-)，女，教授，博士生導師. 康濟川(1989-)，男，博士研究生. 通信作者：康濟川, E-mail: kangjichuan@hrbeu.edu.cn.

doi:10.11990/jheu.201504006

中圖分類號：X941

文獻標志碼：A

文章編號：1006-7043(2016)04-0487-05

Fuzzy theory-based correlated FMEA of offshore wind turbines

SUN Liping, KANG Jichuan, LIU Zijian, SUN Hai

(Deepwater Engineering and Research Center, Harbin Engineering University, Harbin 150001, China)

Abstract：Offshore wind turbines are large multi-systematic multi-functional devices that operate in harsh marine environments. It is difficult to perform reliability analysis of these devices owing to the complex system failure modes involved and the correlation among them, and system risk cannot be evaluated accurately by using the failure mode and effects analysis (FMEA). In this study, we employed FMEA to identify failure modes with higher risk priority numbers (RPNs). Based upon the Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) theory, a set of fuzzy evaluation terms including severity, occurrence, and detection was determined in order to employ fuzzy FMEA for assessing these typical failure modes. The decision-making and trial evaluation laboratory (DEMATEL) method was used to calculate causal degrees of failure modes with approximate risk levels in fuzzy FMEA, and the main failure modes were ranked based on the results of influence degree and causal degree analyses. We then applied the fuzzy correlated FMEA method for risk assessment of offshore wind turbines. The calculation results show that the generator and the cooling device most significantly influence the system security.

Keywords：fuzzy theory; offshore wind turbine; risk assessment; correlation analysis; FMEA; DEMATEL

網絡出版日期：2016-01-27.