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基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的半潛起重船主推進(jìn)器風(fēng)險分析

2021-12-27 01:39:02辛鵬朱萬軍楊洋何振光
科學(xué)與信息化 2021年12期
關(guān)鍵詞:故障分析系統(tǒng)

辛鵬 朱萬軍 楊洋 何振光

山東海洋工程裝備有限公司 山東 青島 266555

1 基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)(Bayesian Networks)的主推進(jìn)器風(fēng)險分析

除已知的幾種故障分析方法外,通過貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分析主推進(jìn)器系統(tǒng)可以更加直觀得反映各故障點(diǎn)的故障概率,提升DP系統(tǒng)設(shè)計和操作的安全性,使預(yù)防措施更加精準(zhǔn),數(shù)據(jù)更加量化。

1.1 貝葉斯網(wǎng)路

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是行業(yè)中在故障和事故分析中常用到的數(shù)學(xué)化的分析理論。其主要邏輯是以貝葉斯概率理論為基礎(chǔ),將故障上部事件節(jié)點(diǎn)與下部事件節(jié)點(diǎn)的邏輯關(guān)系進(jìn)行基于數(shù)字化的概率性推導(dǎo)計算。在常規(guī)的故障分析貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型分析過程中,如果已知故障樹各個初始節(jié)點(diǎn)(基本事件/底層數(shù)據(jù))的概率分布。不管數(shù)據(jù)來源于歷史積累還是行業(yè)專家估計評判,都可以通過上層的近似公式推算出下一層節(jié)點(diǎn)(主要是各級中間事件)的概率分布;然后再將計算的結(jié)果作為下一層分析的輸入信息(作為子節(jié)點(diǎn)),然后再依據(jù)上述公式計算出該層節(jié)點(diǎn)的概率分布,進(jìn)而通過計算,再推算下一層節(jié)點(diǎn)的概率分布[1];重復(fù)下去,按照這種邏輯關(guān)系,逐步計算出網(wǎng)絡(luò)圖最高層節(jié)點(diǎn)(頂事件)的概率分布數(shù)據(jù),這樣就通過數(shù)據(jù)化的推導(dǎo)計算表述出貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點(diǎn)信息傳播,這種信念傳播就是我們要追求的概率分布。

1.2 依據(jù)故障樹建立貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

在常規(guī)的故障樹中,我們對發(fā)生事件狀態(tài)的假定只有正常和故障兩種狀態(tài),按照故障樹與貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的主要映射關(guān)系分別是(事件)以及(門),可以按照這種邏輯關(guān)系將特定分析的故障樹轉(zhuǎn)換為貝葉斯網(wǎng)絡(luò)以便更加容易分析。明確條件概率表是構(gòu)建和使用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的核心內(nèi)容,在條件概率表里面的子節(jié)點(diǎn)的條件概率值通常來自業(yè)內(nèi)的行業(yè)數(shù)據(jù)積累或者由行業(yè)專家、設(shè)計者等有相關(guān)經(jīng)驗(yàn)從業(yè)者打分評定數(shù)據(jù)[2]。

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型分析過程中,如果已知各個初始節(jié)點(diǎn)的概率分布。不管數(shù)據(jù)來源于歷史積累還是專家評判,則可以通過上層的近似公式推算出下一層節(jié)點(diǎn)的概率分布;然后再將計算的結(jié)果作為下一層分析的輸入信息,然后計算出該層節(jié)點(diǎn)的概率分布,進(jìn)而通過計算再推算下一層節(jié)點(diǎn)的概率分布[3]。

我們通常會對主推進(jìn)器系統(tǒng)進(jìn)行基于最小割集、最小路徑的分析,進(jìn)行重要度排列來獲取了主要的故障模式。我們知道主推進(jìn)器系統(tǒng)對半潛船動力定位系統(tǒng)的重要度和影響最高,有必要更加深入的剖析本系統(tǒng)。為了更加準(zhǔn)確的反映該故障系統(tǒng)各故障節(jié)點(diǎn)的故障發(fā)生概率,提高理論分析結(jié)果的準(zhǔn)確性、可靠性。可以用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)對主推進(jìn)器系統(tǒng)進(jìn)行故障分析。經(jīng)過對主推進(jìn)器故障的歷史分析,造成主推進(jìn)器故障的主要原因來自變頻變壓器 、 控制器中央控制單元失效 、電子控制單元 、推進(jìn)器驅(qū)動馬達(dá)等方面原因。按照故障樹與貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型映射關(guān)系按照下表邏輯轉(zhuǎn)化為貝葉斯網(wǎng)絡(luò)。

1.3 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)概率分析

不同于故障樹概率分析,在貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中計算故障發(fā)生概率可以等效為信念的傳導(dǎo),比故障樹模式概率分析更加準(zhǔn)確,更加簡單,是當(dāng)今行業(yè)內(nèi)對故障分析比較有效的數(shù)學(xué)模型手段[4]。同時,轉(zhuǎn)化后的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型與故障樹結(jié)構(gòu)基本一致,根據(jù)本系統(tǒng)的物理特性和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型特性,中間事件我們只確定兩態(tài)性(失效/非失效),不考慮復(fù)雜的多態(tài)可能性,這樣可以更加簡單直白的分析各故障模式及概率分布。

2 工程指導(dǎo)意義

在當(dāng)前的船舶設(shè)計和建造規(guī)范中,系統(tǒng)的風(fēng)險分析報告已經(jīng)成為動力定位船舶的入級檢驗(yàn)的必要文件。通過風(fēng)險分析不僅可以準(zhǔn)確了解到和DP相關(guān)的輪機(jī)系統(tǒng)的每種可能故障模式及故障影響外,還可以定量評估不同故障的影響概率數(shù)值,從而針對性得提出降低風(fēng)險的措施,促進(jìn)工程人員在設(shè)計階段及時發(fā)現(xiàn)并修改部分不符合DP3要求的設(shè)計方案,向船級社提交計算的分析報告。通過定量風(fēng)險分析,可知當(dāng)前工業(yè)能力下各個系統(tǒng)的安全可靠度基本達(dá)到了99.9%以上,計算結(jié)果從量化的概率上對系統(tǒng)的安全提供了可靠的支持,也可以作證該系統(tǒng)的穩(wěn)定性滿足各方檢驗(yàn)及使用要求。同時,為進(jìn)一步提高可靠性和規(guī)避潛在風(fēng)險,還可以對系統(tǒng)的相對薄弱環(huán)節(jié)補(bǔ)強(qiáng)設(shè)計保障方案,增加操作的合理化建議等。

以往的工程項(xiàng)目常采用專家評審判斷風(fēng)險的概率和規(guī)避措施,通過數(shù)據(jù)分析可以更準(zhǔn)確的計算系統(tǒng)組件故障的概率,更能準(zhǔn)確地體現(xiàn)風(fēng)險的分布和影響,為未來的實(shí)際項(xiàng)目設(shè)計和作業(yè)提供了有價值的指導(dǎo)建議,也更方便安全管理部門或船級社等第三方檢驗(yàn)機(jī)構(gòu)評定船舶的安全表現(xiàn)。

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