辛鵬 朱萬軍 楊洋 何振光

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1 基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)（Bayesian Networks）的主推進(jìn)器風(fēng)險(xiǎn)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(jì)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(jì)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(gè)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(jì)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(jì)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(jì)算出該層節(jié)點(diǎn)的概率分布，進(jìn)而通過計(jì)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(jì)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(jì)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(jì)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(gè)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(jì)算的結(jié)果作為下一層分析的輸入信息，然后計(jì)算出該層節(jié)點(diǎn)的概率分布，進(jìn)而通過計(jì)算再推算下一層節(jié)點(diǎn)的概率分布[3]。

我們通常會(huì)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(dòng)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(dòng)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(jì)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(shí)，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(jì)和建造規(guī)范中，系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)分析報(bào)告已經(jīng)成為動(dòng)力定位船舶的入級檢驗(yàn)的必要文件。通過風(fēng)險(xiǎn)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(xiǎn)的措施，促進(jìn)工程人員在設(shè)計(jì)階段及時(shí)發(fā)現(xiàn)并修改部分不符合DP3要求的設(shè)計(jì)方案，向船級社提交計(jì)算的分析報(bào)告。通過定量風(fēng)險(xiǎn)分析，可知當(dāng)前工業(yè)能力下各個(gè)系統(tǒng)的安全可靠度基本達(dá)到了99.9%以上，計(jì)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(shí)，為進(jìn)一步提高可靠性和規(guī)避潛在風(fēng)險(xiǎn)，還可以對系統(tǒng)的相對薄弱環(huán)節(jié)補(bǔ)強(qiáng)設(shè)計(jì)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(xiǎn)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(jì)算系統(tǒng)組件故障的概率，更能準(zhǔn)確地體現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)的分布和影響，為未來的實(shí)際項(xiàng)目設(shè)計(jì)和作業(yè)提供了有價(jià)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)。