余建星 ,周清基 ,杜尊峰 ,邵志衛(wèi),馮加果,柴 松
(1. 天津大學(xué)建筑工程學(xué)院,天津 300072;2. 天津大學(xué)港口與海洋工程教育部、天津市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,天津 300072;3. 中國(guó)艦船研究設(shè)計(jì)中心,武漢 430064;4. 中海油研究總院,北京 100027)
以可靠性為中心的維修(reliability centered maintenance,RCM)[1]是一種針對(duì)維修資源的優(yōu)化配置方法.RCM 認(rèn)為設(shè)備具有固有的可靠性和期望的性能,當(dāng)設(shè)備的性能達(dá)不到期望時(shí)說明設(shè)備發(fā)生了故障,因此由功能研究故障是合理的.故障模式的劃定與分析的目的是確定設(shè)備故障模式的風(fēng)險(xiǎn)排序,確定哪些設(shè)備出現(xiàn)故障的可能性較大.對(duì)風(fēng)險(xiǎn)排序后的故障模式選擇維修策略則采用邏輯決斷圖,控制決斷的依據(jù)是RCM思想[2].
RCM 的一個(gè)重要特征就是對(duì)故障模式做優(yōu)先級(jí)排序,其必要性是:在許多情況下,對(duì)于低風(fēng)險(xiǎn)的設(shè)備花費(fèi) RCM分析時(shí)間是不值得的,排序能夠確定出故障危害最大的故障模式,將 RCM的優(yōu)質(zhì)資源分配給這些故障能夠?qū)崿F(xiàn)優(yōu)化配置,減少損失,同時(shí)也減少了資源的浪費(fèi).而故障模式與影響分析(failure mode and effects analysis,F(xiàn)MEA)方法是分析系統(tǒng)中所有可能產(chǎn)生的故障模式及其對(duì)系統(tǒng)造成的所有可能的影響,并按每一故障模式的發(fā)生頻度(fS)、影響嚴(yán)重程度(sS)和檢測(cè)難易程度(dS)予以分類的一種歸納分析方法.結(jié)合FMEA方法,以故障模式為研究對(duì)象,分析故障模式發(fā)生頻度、嚴(yán)重度和檢測(cè)度,能夠確定故障模式的綜合風(fēng)險(xiǎn)排序數(shù).對(duì)比 FMEA和RCM 的分析過程,可知 RCM 分析的中間步驟與FMEA方法有非常好的結(jié)合性.
傳統(tǒng)的 FMEA方法采用風(fēng)險(xiǎn)優(yōu)先指數(shù)(risk priority number,RPN)來對(duì)風(fēng)險(xiǎn)排序,以期將有限資源充分利用到最危險(xiǎn)故障模式的預(yù)防與維修中[3].RPN值由fS、sS和dS相乘得到,3個(gè)決策因素的取值范圍均為 1~10.根據(jù)得到的 RPN 值來對(duì)故障模式進(jìn)行排序,確定出關(guān)鍵的少數(shù)故障模式.RPN值越大,故障模式越重要,需給予更高的優(yōu)先等級(jí).盡管傳統(tǒng)FMEA方法已被證明在裝備系統(tǒng)的設(shè)計(jì)、生產(chǎn)及運(yùn)營(yíng)階段都是最重要的故障預(yù)防決策方法之一,但仍然存在很多缺點(diǎn):①不同的因素組合可能得到相同的RPN值,但潛在的風(fēng)險(xiǎn)卻大不相同;②此方法中不能體現(xiàn) 3個(gè)因素之間的相對(duì)重要度;③RPN值為 1~1,000之間的離散數(shù),且密布于此范圍的底部,故相同的差值并不能反映相同的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)差別.因此有必要對(duì)傳統(tǒng)的FMEA方法進(jìn)行改進(jìn).
本文引入熵權(quán)理論計(jì)算 FMEA方法中各個(gè)因素之間的客觀權(quán)重,并結(jié)合模糊數(shù)理論實(shí)現(xiàn)對(duì)海上油氣生產(chǎn)裝置設(shè)備故障模式及其影響的分析研究,以確定正確的設(shè)備維修決策,實(shí)現(xiàn)對(duì)海上油氣生產(chǎn)裝置設(shè)備的有效管理.
主觀權(quán)重可以通過專家的個(gè)人經(jīng)驗(yàn)計(jì)算得到,但是專家給出其客觀權(quán)重是很困難并且是不可信的.決策時(shí),不同的人有不同的觀點(diǎn),每個(gè)人對(duì)每個(gè)指標(biāo)的思考角度也是不同的,同時(shí)由于人類的不確定思考過程,所以客觀權(quán)重不能通過專家來直接得到,因此,引入熵理論來計(jì)算各個(gè)指標(biāo)的客觀權(quán)重[4-5].
1.1.1 建立評(píng)價(jià)矩陣
針對(duì)海上油氣生產(chǎn)裝置設(shè)備的 FMEA分析主要有3個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo):fS、sS和dS,n個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象(失效模式),按照定性與定量相結(jié)合的原則可得到多對(duì)象關(guān)于多指標(biāo)的評(píng)價(jià)矩陣
式中 ri′j為第 i( i = 1 ,2,3,…, n )個(gè)評(píng) 價(jià) 對(duì)象 在 第j( 1,2,3j= )個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)之上的值,由于各評(píng)價(jià)指標(biāo)有不同的量和量綱,為了消除由此產(chǎn)生的指標(biāo)的不可公度性,運(yùn)用極差變量法對(duì)各評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行無量綱化處理,即
1.1.2 基于熵權(quán)確定指標(biāo)的權(quán)重
在上述評(píng)價(jià)矩陣中,第 j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵的定義為
式中:jH為第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵;假定當(dāng)ijf=0時(shí),k為常數(shù), 1/lnk n= .
在評(píng)價(jià)問題中,第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵權(quán)jω的定義為
式中jω為第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵權(quán),且
熵值越小則熵權(quán)越大,說明指標(biāo)提供的信息量越有效,指標(biāo)越能區(qū)分各故障模式,該指標(biāo)越重要;反之,該指標(biāo)越不重要.指標(biāo)熵權(quán)是根據(jù)數(shù)據(jù)之間的關(guān)系通過計(jì)算信息熵值得到的,根據(jù)熵權(quán)的大小確定體現(xiàn)指標(biāo)對(duì)于評(píng)價(jià)的重要性,稱其為客觀權(quán)重.很多領(lǐng)域的學(xué)者已經(jīng)證明了多指標(biāo)相對(duì)重要性的評(píng)價(jià)以及指標(biāo)重要性和敏感性與信息含量的多少相關(guān),因此采用熵權(quán)方法模型來評(píng)價(jià)FMEA的3個(gè)因素之間的客觀權(quán)重.
鑒于不容易精確確定 3個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素 Sf、Ss和Sd,所以采用語意詞來評(píng)估3個(gè)因素.選擇使用的語意詞和傳統(tǒng)FMEA一致,這樣能夠更好地匹配,同時(shí)將其處理成三角形或梯形的模糊數(shù)來代替準(zhǔn)確數(shù)值.形成模糊數(shù)以后根據(jù)模糊數(shù)和隸屬函數(shù)的對(duì)應(yīng)關(guān)系就可以確定使用的隸屬函數(shù)的形式[6-8].不同形式的隸屬函數(shù)如圖1~圖3所示[8].
圖1 發(fā)生頻度的隸屬函數(shù)Fig.1 Membership function of occurrence frequency
圖2 嚴(yán)重度的隸屬函數(shù)Fig.2 Membership function of severity
圖3 檢測(cè)度的隸屬函數(shù)Fig.3 Membership function of detection
下面結(jié)合模糊數(shù)學(xué)理論,來計(jì)算模糊風(fēng)險(xiǎn)排序數(shù)(fuzzy risk priority number,F(xiàn)RPN).
1) 確定模糊等級(jí)和模糊數(shù)
根據(jù)上述評(píng)價(jià)準(zhǔn)則,依據(jù)發(fā)生頻度選擇梯形模糊數(shù),依據(jù)嚴(yán)重度和檢測(cè)度選擇三角形模糊數(shù).
2) 整合FMEA小組成員專家的主觀判斷
假設(shè)有n個(gè)故障模式FMi(i = 1 ,2,… ,n ),m個(gè)專家工作組TMj( j = 1 ,2,…, m );令分別是第 i個(gè)故障模式關(guān)于 3個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素 Sf、Ss和 Sd的模糊等級(jí) ;L 、 M 、M1、 M2、 U 分 別 代 表 相 應(yīng) 的 模 糊 數(shù) ;ωSf、ωSs、ωSd分別代表3個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素的權(quán)重;hj( j = 1 ,2,… , m)表示 m個(gè)專家組的相對(duì)重要度權(quán)重,且.則
3) 定義模糊風(fēng)險(xiǎn)排序數(shù)
模糊風(fēng)險(xiǎn)排序數(shù)為
式(6)將FRPN定義為3個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素的加權(quán)幾何平均,克服了傳統(tǒng)方法將 3個(gè)因素平等對(duì)待的缺點(diǎn).FRPN計(jì)算出來仍為模糊數(shù),因此還可以使用α-截集理論計(jì)算,即
則
4) FRPN的解模糊化
采用重心解模糊化方法,其公式如式(11)所示,同時(shí)對(duì)該方法使用了α-截集理論來處理.
對(duì)于這樣的模糊數(shù)和模糊語意詞的使用,專家的工作就相對(duì)簡(jiǎn)單容易,他們憑自己的經(jīng)驗(yàn)可以對(duì)模糊的語意詞做出準(zhǔn)確的判斷.經(jīng)過模糊理論的處理,可以得到準(zhǔn)確的結(jié)果,即每個(gè)故障模式的 FRPN,并根據(jù) FRPN為故障模式排序[9-10].算法具體流程如圖4所示.
圖4 改進(jìn)的FMEA方法計(jì)算FRPN的流程Fig.4 Calculation flow chart of FRPN using advanced FMEA method
對(duì)風(fēng)險(xiǎn)排序后的故障模式選擇維修策略需要用到邏輯決斷圖,控制決斷的依據(jù)是 RCM 的思想,如圖5所示[11].
依據(jù)上述維修策略,只要維修工作滿足了有效性,就可以認(rèn)為該維修方式適用于該故障模式,證明所選擇的維修策略可行.
圖5 邏輯決斷示意Fig.5 Logical decision diagram
液化系統(tǒng)隸屬于天然氣處理系統(tǒng).天然氣系統(tǒng)是FLNG(floating liquefied natural gas)船上大系統(tǒng)之一,包括脫酸、脫水、液化系統(tǒng)和再液化系統(tǒng).因其直接處理的是天然氣,危險(xiǎn)性較大,因此選其作為一個(gè)典型算例.天然氣的液化流程主要有 3種,而膨脹機(jī)液化流程比較適用于海上浮式裝置.液化制冷系統(tǒng)涉及的設(shè)備有壓縮機(jī) 1個(gè)、冷卻器 2個(gè)、渦輪機(jī) 1個(gè)、透平膨脹機(jī) 1個(gè)、熱交換器 1個(gè)以及閥門若干.本算例主要對(duì)閥門進(jìn)行分析,其 RCM 信息工作單如表1所示.
閥門是石化管道系統(tǒng)的重要部件,其主要功能有以下 3個(gè).①啟閉:切斷或溝通管路中的流體流動(dòng);②調(diào)節(jié):調(diào)節(jié)管路內(nèi)流體流速和流量;③節(jié)流:流體流過閥門后產(chǎn)生很大的壓力降,改變流體的壓力.
閥門處于各種不同的工況時(shí)會(huì)受到各種形態(tài)的腐蝕,腐蝕性強(qiáng)的介質(zhì),如各種無機(jī)酸、有機(jī)酸,會(huì)對(duì)碳鋼及低合金鋼管線、閥門及管件產(chǎn)生均勻腐蝕而使其壁厚減薄.振動(dòng)會(huì)引起疲勞損傷,如介質(zhì)壓力的脈動(dòng)作用會(huì)引起管線的振動(dòng),強(qiáng)烈的振動(dòng)會(huì)引起管線和閥門產(chǎn)生疲勞開裂.過大的外力也會(huì)引起損傷,如管線閥門受到外力作用會(huì)產(chǎn)生嚴(yán)重的變形或在應(yīng)力集中的部位產(chǎn)生開裂.
表1 閥門的RCM信息工作單Tab.1 RCM information worksheet of valve
通過層次分析法可得到發(fā)生頻度、嚴(yán)重度、檢測(cè)度的主觀權(quán)重分別為 0.32、0.56和 0.12,根據(jù)上述流程計(jì)算得到的FRPN值如表2所示,而客觀權(quán)重和綜合權(quán)重的計(jì)算結(jié)果如表3所示.根據(jù)RCM分析層級(jí)的確定,每個(gè)設(shè)備都有儀表監(jiān)測(cè)設(shè)備,為了避免重復(fù),可將其單獨(dú)列出來分析,同時(shí)因儀表監(jiān)測(cè)設(shè)備應(yīng)該集中在控制室內(nèi),所以在實(shí)際操作中將其單獨(dú)處理也便于監(jiān)測(cè)維修,因此在表2中缺少了對(duì)保護(hù)功能的計(jì)算分析.表4為綜合排序結(jié)果和維修決策.
通過對(duì)膨脹循環(huán)液化冷卻系統(tǒng)的閥門進(jìn)行定量分析計(jì)算,并對(duì) FRPN值進(jìn)行排序,同時(shí)根據(jù)排序的結(jié)果對(duì)相應(yīng)的設(shè)備提出合理的維修決策(見表 4),這將有助于對(duì)海上油氣生產(chǎn)裝置設(shè)備的資產(chǎn)管理.
表2 FMEA分析和邏輯決斷控制表Tab.2 Analysis and logical decision control table with FMEA
表3 客觀權(quán)重和綜合權(quán)重的計(jì)算結(jié)果Tab.3 Calculation results of the objective weights and integrated weights
表4 綜合排序結(jié)果和維修決策Tab.4 Comprehensive sorting results and maintenance decision
(1) 采用模糊數(shù)和模糊語意詞,專家憑自己的經(jīng)驗(yàn)可以對(duì)模糊語意詞做出準(zhǔn)確的判斷;綜合專家的意見并且以專家意見為原始輸入數(shù)據(jù),通過模糊理論進(jìn)行計(jì)算,可以得到較為準(zhǔn)確的結(jié)果.
(2) 針對(duì)傳統(tǒng)的 FMEA方法中的發(fā)生頻度、嚴(yán)重度和檢測(cè)度 3個(gè)指標(biāo)不能體現(xiàn)出相對(duì)重要度等缺陷,引入了熵權(quán)理論計(jì)算客觀權(quán)重,體現(xiàn)了各個(gè)指標(biāo)的相對(duì)重要性,使權(quán)重計(jì)算結(jié)果更加迅速明顯地得出排序結(jié)果.
(3) 采用以可靠性為中心的維修技術(shù)分析海上油氣生產(chǎn)裝置設(shè)備故障模式及其影響,進(jìn)行預(yù)防維修或預(yù)測(cè)維修等設(shè)備維修決策,這種設(shè)備檢測(cè)和維修管理方法,相對(duì)于傳統(tǒng)的定期維修和事后維修,在節(jié)約成本的同時(shí),可以使決策正確、維修有的放矢.
[1] Rausand Marvin,Vatn J?rn. Reliability-Centred Maintenance[M]. Berlin,German:Complex System Maintenance Handbook,2008.
[2] Cheng Zhonghua,Jia Xisheng,Gao Ping,et al. A framework for intelligent reliability centered maintenance analysis[J]. Reliability Engineering and System Safety,2008,93(6):806-814.
[3] Stamatis D H. Failure Mode and Effect Analysis-FMEA from Theory to Execution[M]. New York:ASQC Quality Press,1995.
[4] Bowles J B. An assessment of PRN prioritization in a failure modes effects and criticality analysis[J]. Journal of the IEST,2004,47:51-56.
[5] Shannon C E,Weaver W. The Mathematical Theory of Communication[M]. Illinois:The University of Illinois Press,1947.
[6] Zou Zhihong,Yun Yi,Sun Jingnan. Entropy method for determination of weight of evaluating in fuzzy synthetic evaluation for water quality assessment indicators[J]. Journal of Environmental Sciences,2006,18(5):1020-1023.
[7] Wang Tien-Chin,Lee Hsien-Da. Developing a fuzzy TOPSIS approach based on subjective weights and objective weights[J]. Expert Systems with Applications,2009,36(5):8980-8985.
[8] Wang Ying-Ming,Chin Kwai-Sang,Poon Gary Ka Kwai. Risk evaluation in failure mode and effects analysis using fuzzy weighted geometric mean[J]. Expert Systems with Applications,2009,36(2):1195-1207.
[9] Kang He-Yau,Lee A H I. Priority mix planning for semiconductor fabrication by fuzzy AHP ranking[J]. Expert Systems with Applications,2007,32(2):560-570.
[10] 余建星,李彥蒼,吳海欣,等. 基于熵的海洋平臺(tái)安全評(píng)價(jià)專家評(píng)定模型[J]. 海洋工程,2006,24(4):90-94.Yu Jianxing,Li Yancang,Wu Haixin,et al. Specialists selection model for safety assessment of offshore platforms based on entropy[J]. Ocean Engineering,2006,24(4):90-94(in Chinese).
[11] 桑 松,李華軍,董 勝. 交互式多目標(biāo)決策方法及其在海洋平臺(tái)方案綜合優(yōu)選中的應(yīng)用[J]. 船舶力學(xué),2006,10(4):54-59.Sang Song,Li Huajun,Dong Sheng. Interactive multiobjective decision-making method and its application in preferred marine platforms[J]. Journal of Ship Mechanics,2006,10(4):54-59(in Chinese).