周安美 于德介 劉 堅(jiān) 李 蓉
湖南大學(xué)汽車車身先進(jìn)設(shè)計(jì)制造國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,長(zhǎng)沙,410082
20世紀(jì)90年代以來(lái),全球風(fēng)力發(fā)電機(jī)組裝機(jī)容量年增長(zhǎng)率超過(guò)了20%[1-2]。但伴隨而來(lái)的是風(fēng)力發(fā)電機(jī)組故障的大量增加,設(shè)備維護(hù)水平成為影響風(fēng)電場(chǎng)運(yùn)作成本的重要因素。同時(shí),風(fēng)電設(shè)備大多分布分散、地處偏僻,維護(hù)工作需要較多的成本投入。因此,合理制定維護(hù)計(jì)劃對(duì)于有效提高風(fēng)電設(shè)備維護(hù)效率、保障風(fēng)電設(shè)備安全運(yùn)行有著重要的應(yīng)用價(jià)值。
故障模式影響及危害性分析(failure mode effects and criticality analysis,F(xiàn)MECA)是一種主要用于評(píng)估各種潛在故障對(duì)系統(tǒng)功能、可靠性、維修性及人員、環(huán)境安全影響的方法,能為制定維護(hù)計(jì)劃提供指導(dǎo)意見(jiàn),廣泛應(yīng)用于核能、航空航天、汽車、化工等領(lǐng)域[3-4]。在風(fēng)電方面,Arabian-Hoseynabadi等[5]使用FMECA方法對(duì)比研究了多種風(fēng)電設(shè)備,提出了提高設(shè)備可靠性的建議。但這些研究都基于單因素進(jìn)行分析,即假定每個(gè)故障模式都是相互獨(dú)立的,不考慮各故障之間的相互影響,這在某些情景中與實(shí)際情況不符。解決該問(wèn)題的思路之一是將故障樹(shù)分析(fault tree analysis,F(xiàn)TA)與FMECA 相結(jié)合,在FMECA分析的同時(shí)實(shí)現(xiàn)多故障因果關(guān)系的演繹,這種方法稱為FTF方法。Pickard等[6]將FMECA和FTA相結(jié)合,實(shí)現(xiàn)了多故障情況下的設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。Xiao等[7]在此基礎(chǔ)上對(duì)FMECA的風(fēng)險(xiǎn)順序數(shù)加權(quán)值,使之與實(shí)際情況有更好的匹配度。Wang等[8]將這種結(jié)合方法應(yīng)用于化工領(lǐng)域,為制定維護(hù)計(jì)劃提供指導(dǎo)。上述研究中故障樹(shù)都是專家按照領(lǐng)域知識(shí)人工構(gòu)建的,這在進(jìn)行復(fù)雜設(shè)備FMECA研究時(shí)工作量巨大。同時(shí),風(fēng)電設(shè)備維護(hù)的FTF實(shí)施過(guò)程是一個(gè)邊設(shè)計(jì)、邊分析、邊改進(jìn)的過(guò)程,需要團(tuán)隊(duì)的密切合作,這要求不斷地進(jìn)行知識(shí)重用和共享,而實(shí)施FTF的知識(shí)大多來(lái)自自然語(yǔ)言,難以重用;同時(shí),若故障規(guī)則發(fā)生改變,故障樹(shù)往往需要重新構(gòu)建,這個(gè)過(guò)程工作量也非常大。
近年來(lái),本體技術(shù)發(fā)展迅速,在知識(shí)管理、語(yǔ)義網(wǎng)、電子商務(wù)等領(lǐng)域均有應(yīng)用,為解決知識(shí)共享、重用困難以及知識(shí)推理欠缺等問(wèn)題提供了新的解決方法[9-10]。為此,很多研究人員嘗試將本體引入工程應(yīng)用領(lǐng)域。Chau[11]針對(duì)潮汐和水質(zhì)建模問(wèn)題構(gòu)建了基于本體的知識(shí)管理系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了專家經(jīng)驗(yàn)知識(shí)的共享。Yang等[12]使用OWL語(yǔ)言描述產(chǎn)品配置領(lǐng)域知識(shí),實(shí)現(xiàn)了產(chǎn)品配置知識(shí)的重用。在FMECA描述方面,Guebitz等[13]嘗試使用本體建立醫(yī)藥領(lǐng)域的FMECA模型,闡述了其建模的各個(gè)步驟,但其研究只涉及FMECA本體的建模,并沒(méi)有研究領(lǐng)域規(guī)則的利用及故障樹(shù)的構(gòu)建。
針對(duì)風(fēng)電領(lǐng)域FTF制定維護(hù)計(jì)劃過(guò)程中對(duì)知識(shí)重用、共享、推理以及維護(hù)計(jì)劃優(yōu)化的需求,本文提出了一種風(fēng)電FMECA與FTA相結(jié)合的FTF方法。該方法使用本體對(duì)風(fēng)電FMECA領(lǐng)域進(jìn)行建模,利用領(lǐng)域規(guī)則進(jìn)行推理獲得故障樹(shù),最后根據(jù)故障樹(shù)的最小割集進(jìn)行定性計(jì)算,分析得出優(yōu)化維護(hù)計(jì)劃的建議。應(yīng)用實(shí)例驗(yàn)證了該方法的可行性和有效性。
FTF方法是將FMECA和FTA結(jié)合進(jìn)行安全分析的方法。其中,F(xiàn)MECA是用歸納邏輯對(duì)系統(tǒng)的可靠性與安全性等進(jìn)行定性分析的方法,該方法通過(guò)對(duì)系統(tǒng)組成單元的各種潛在故障模式及其對(duì)系統(tǒng)功能的影響與后果的嚴(yán)重程度進(jìn)行分析,提出可能采取的預(yù)防改進(jìn)措施,提高系統(tǒng)可靠性。FTA是一種關(guān)于故障因果關(guān)系的演繹分析方法,該方法通過(guò)逐級(jí)分析,得到導(dǎo)致某種故障事件的各種可能原因,直到最基本的原因。FMECA只對(duì)單一故障模式進(jìn)行孤立分析,且不能表示故障之間的邏輯關(guān)系,F(xiàn)TA能夠彌補(bǔ)這種不足,兩者結(jié)合可以分析風(fēng)電設(shè)備故障的多種影響因素,并能增強(qiáng)分析結(jié)果的邏輯性和直觀性。
FMECA可看作由故障模式影響分析(failure modes and effects analysis,F(xiàn)MEA)和危害性分析(criticality analysis,CA)兩部分組成,其中FMEA用于估計(jì)并記錄風(fēng)電設(shè)備某一功能或者部件發(fā)生故障時(shí)對(duì)系統(tǒng)性能、人員和設(shè)備安全、維修等方面的影響;CA通過(guò)定性或定量分析的方式確定各種故障模式對(duì)系統(tǒng)的綜合影響。首先進(jìn)行FMEA分析,具體步驟如下:①在資料收集的基礎(chǔ)上對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行定義;②根據(jù)風(fēng)電設(shè)備的特征,確定其所有可能的硬件故障模式;③根據(jù)設(shè)備自身和外界因素,通過(guò)故障模式找出故障原因;④按層次劃分故障的影響和并確定其嚴(yán)重程度;⑤根據(jù)故障模式、原因、影響和嚴(yán)重程度等因素,分析故障檢測(cè)的方法、手段及其可行性;⑥設(shè)計(jì)改進(jìn)和使用補(bǔ)償措施,以消除或減輕故障影響。
CA在FMEA的基礎(chǔ)上再增加一層任務(wù),按照每個(gè)故障模式的嚴(yán)酷度、發(fā)生度和檢測(cè)度計(jì)算故障的風(fēng)險(xiǎn)順序數(shù)(risk priority number,RPN),評(píng)定故障的嚴(yán)重程度,RPN值計(jì)算公式為
其中,O為發(fā)生度,S為嚴(yán)酷度,D為檢測(cè)度,O、S、D三者取值范圍均為[1,10]之間的整數(shù),通常由領(lǐng)域?qū)<野凑赵O(shè)備歷史資料和維護(hù)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行評(píng)定。O、S、D均取值為1分別表示發(fā)生度極低、故障影響輕微、故障容易被檢測(cè)出來(lái);O、S、D均取值為10分別表示發(fā)生度極高、故障為無(wú)警告的嚴(yán)重危害、幾乎不可能事先檢測(cè)出故障。
RPN用于評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)的高低,通常依據(jù)RPN值的降序依次制定補(bǔ)償措施,即從設(shè)備最有可能出現(xiàn)故障的方面著手,來(lái)減少設(shè)備整體的故障率。
風(fēng)電設(shè)備的FTA作為一種圖形演繹法,可以對(duì)風(fēng)電設(shè)備的故障進(jìn)行層層追蹤分析,在清晰的圖形下表達(dá)故障事件的內(nèi)在聯(lián)系,并指出單元故障與系統(tǒng)故障之間的邏輯關(guān)系,通過(guò)定性分析或定量分析計(jì)算設(shè)備的失效概率,為改進(jìn)設(shè)備可靠性提供數(shù)據(jù)支持。
故障樹(shù)由頂事件、底事件、中間事件和邏輯門符號(hào)組成,其中頂事件表示風(fēng)電設(shè)備的故障,底事件代表導(dǎo)致故障發(fā)生的原因,中間事件是位于頂事件和底事件之間的中間結(jié)果。將各種事件用邏輯門符號(hào)連接,形成倒立的樹(shù)狀邏輯因果關(guān)系圖即為故障樹(shù)。
故障樹(shù)的定性分析要求先獲得故障樹(shù)的所有最小割集,它包含了能使頂事件發(fā)生的最小數(shù)量的必需底事件的集合,顯示了處于故障狀態(tài)的設(shè)備必須修復(fù)的基本故障。在求出最小割集后,可以根據(jù)最小割集的階數(shù)對(duì)其進(jìn)行比較分析,通常來(lái)說(shuō)最小割集階數(shù)越低,重要性越高。
FMECA的不足之處為只考慮單個(gè)故障的影響,而現(xiàn)實(shí)中某個(gè)故障模式的出現(xiàn)常常是多個(gè)部件同時(shí)失效的結(jié)果,不同層次的故障可以通過(guò)“與”和“或”的邏輯來(lái)進(jìn)行關(guān)聯(lián),這些邏輯在FMECA的研究中無(wú)法體現(xiàn),而故障樹(shù)正好可以彌補(bǔ)這一不足。
FTA與FMECA的結(jié)合方式可以分為正向FTF和逆向FTF兩種,其中正向FTF是先進(jìn)行FMECA,然后進(jìn)行FTA;逆向FTF是先進(jìn)行FTA,再進(jìn)行FMECA。相比而言,正向FTF能比較全面地分析設(shè)備每個(gè)功能故障模式及其影響,同時(shí)也考慮到硬件、軟件、人為等因素和多重故障的影響,更能滿足風(fēng)電設(shè)備維護(hù)的要求,所以,本文采用正向FTF進(jìn)行分析。
圖1 正向FTF步驟示意圖
正向FTF分析的步驟如圖1所示,首先需要定義風(fēng)電設(shè)備維護(hù)系統(tǒng),即進(jìn)行設(shè)備功能分析和繪制設(shè)備可靠性框圖,描述設(shè)備的各項(xiàng)任務(wù)、各任務(wù)階段以及各工作方式的功能。以此為基礎(chǔ)依次進(jìn)行FMEA研究和CA研究,將相應(yīng)的研究結(jié)論填入指定表格。然后選取嚴(yán)酷度大的故障模式作為FTA的頂事件,從上到下逐級(jí)建樹(shù),得到導(dǎo)致故障發(fā)生的底事件,通過(guò)定性分析,得到重要底事件的清單。最后根據(jù)重要底事件的清單,推導(dǎo)出需要加大維護(hù)力度的設(shè)備部件,并制定有針對(duì)性的改進(jìn)措施。
多個(gè)故障模式結(jié)合對(duì)上層故障產(chǎn)生影響時(shí),嚴(yán)酷度S與頂事件保持一致,檢測(cè)度D和發(fā)生度O這兩個(gè)概率值則需要做出調(diào)整。根據(jù)文獻(xiàn)[6-7],兩個(gè)故障模式結(jié)合的發(fā)生度和檢測(cè)度評(píng)估取值如圖2所示。當(dāng)需要對(duì)3個(gè)或更多故障模式進(jìn)行綜合評(píng)估時(shí),可將其拆分成多個(gè)雙故障模式結(jié)合的形式分步進(jìn)行,如評(píng)估故障1、2、3的檢測(cè)度和發(fā)生度,可先評(píng)估故障1、2,再將兩者的評(píng)估結(jié)果與故障3結(jié)合進(jìn)行評(píng)估。
在使用FTF對(duì)風(fēng)電設(shè)備進(jìn)行維護(hù)優(yōu)化的過(guò)程中,需要綜合大量的信息,而在風(fēng)電運(yùn)營(yíng)企業(yè)中,這些信息大多以自然語(yǔ)言的形式分散保存,集成這些信息需要大量的人工參與,同時(shí)這些集成的信息很難共享和重用,在調(diào)用上一次FTF保存的信息時(shí)仍然需要維護(hù)人員做大量的工作。為了解決這一問(wèn)題,本文將信息技術(shù)領(lǐng)域內(nèi)的本體技術(shù)引入風(fēng)電維護(hù)的FTF中,使計(jì)算機(jī)能夠理解維護(hù)知識(shí),增強(qiáng)維護(hù)知識(shí)的共享和重用能力。
圖2 兩故障綜合評(píng)估矩陣
目前,本體構(gòu)造方法的選擇沒(méi)有一個(gè)確定的標(biāo)準(zhǔn),每個(gè)工程都可以采用獨(dú)立的構(gòu)造方法。Fernández等[14]提 出 的 METHONTOLOGY 法獲得眾多研究人員的認(rèn)可,本文也采用此構(gòu)建方法,將本體開(kāi)發(fā)過(guò)程分為規(guī)范說(shuō)明(specification)、概 念 化 (conceptualization)、形 式 化 (formalization)、實(shí)現(xiàn)(implementation)等步驟。
2.1.1 風(fēng)電設(shè)備FMECA本體的規(guī)范說(shuō)明
本體的規(guī)范說(shuō)明是用自然語(yǔ)言或某種規(guī)定的格式描述本體,通常包括以下內(nèi)容:本體的領(lǐng)域和目標(biāo)、本體設(shè)計(jì)準(zhǔn)則、先驗(yàn)領(lǐng)域知識(shí)、潛在用戶和使用案例等。風(fēng)電設(shè)備FMECA本體的領(lǐng)域?yàn)轱L(fēng)電設(shè)備的FMECA活動(dòng);涉及范圍包括風(fēng)電設(shè)備硬件、維護(hù)活動(dòng)、故障模式等方面;面向?qū)ο笾饕獮轱L(fēng)電設(shè)備的維護(hù)規(guī)劃人員,通過(guò)FMECA活動(dòng)來(lái)查找當(dāng)前計(jì)劃中的缺陷;知識(shí)來(lái)源為設(shè)備結(jié)構(gòu)說(shuō)明書(shū)、維護(hù)記錄、FMECA指導(dǎo)標(biāo)準(zhǔn)等。
2.1.2 風(fēng)電設(shè)備FMECA本體的概念化
本體的概念化是使用概念模型來(lái)構(gòu)建領(lǐng)域知識(shí),其使用的術(shù)語(yǔ)來(lái)自前一步的本體規(guī)范說(shuō)明。本體通常被認(rèn)為由類、關(guān)系、個(gè)體和規(guī)則組成,其中類是具有相同屬性的事物的概括,關(guān)系是指類之間的聯(lián)系,個(gè)體是類的具體實(shí)例,規(guī)則是領(lǐng)域內(nèi)的知識(shí)邏輯,可用于發(fā)現(xiàn)蘊(yùn)含知識(shí)。完成此步驟首先需要建立完整的術(shù)語(yǔ)集合,包括本體的類、屬性、個(gè)體等,從風(fēng)電設(shè)備FMECA知識(shí)中提取的部分類和屬性見(jiàn)表1,由于目前本體編輯軟件中某些插件對(duì)中文的支持并不完善,所以本文的相關(guān)術(shù)語(yǔ)全部用英文表示,具體應(yīng)用時(shí)通過(guò)讀取其注釋屬性中的中文標(biāo)記與中文用戶進(jìn)行信息交互。
表1 風(fēng)電設(shè)備FEMCA術(shù)語(yǔ)表
本文用一系列FMECA能力問(wèn)題(competency question)建立各類之間的聯(lián)系。能力問(wèn)題是設(shè)想用戶針對(duì)系統(tǒng)提出查詢問(wèn)題,如圖3所示的FEMCA石川圖(Ishikawa diagram)。如“故障發(fā)生的原因是什么”的問(wèn)題涉及故障模式和故障原因,兩者的表示術(shù)語(yǔ)分別為“FailureMode”和“FailureCause”,兩者之間可以使用對(duì)象屬性“becauseOf”聯(lián)系在一起。同理,“針對(duì)故障的檢測(cè)方法是什么”的問(wèn)題涉及補(bǔ)償措施和故障模式,分別表 示 為 “IndemnifyingMeasure”和 “Failure-Mode”,兩者可以通過(guò)“indemnifyFor”屬性聯(lián)系起來(lái)。通過(guò)對(duì)一系列能力問(wèn)題的處理,可以建立圖4所示的本體基礎(chǔ)知識(shí)構(gòu)架。
圖3 FMECA能力問(wèn)題的石川圖
圖4 本體中各類之間的聯(lián)系
2.1.3 風(fēng)電設(shè)備FMECA本體的形式化
在本體的形式化過(guò)程中,需要詳細(xì)描述本體的各組成部件及其限制,完成對(duì)知識(shí)的嚴(yán)格定義。在這個(gè)過(guò)程中,本文借鑒軟件工程中面向?qū)ο蠼5姆椒?,完成?duì)本體中各個(gè)類的屬性描述,如“WindTurbineEquipmentComponent”類需要添加“hasEquipmentSerialNumber”設(shè)備編號(hào)屬性、“hasInstallDate”安裝日期屬性等,來(lái)完善對(duì)知識(shí)的描述。同時(shí),需要增加對(duì)屬性的約束,如“has-InstallDate”的值為日期型,“becauseOf”的主語(yǔ)對(duì)象 是 “FailureMode”,取 值 范 圍 為 “Failure-Cause”。
2.1.4 風(fēng)電設(shè)備FMECA本體的實(shí)現(xiàn)
本體的實(shí)現(xiàn)是用正式的計(jì)算機(jī)語(yǔ)言完成本體的編碼,本文采用的編碼語(yǔ)言為互聯(lián)網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)組織推薦的 OWL(web ontology language)[15],使用Protégé軟件進(jìn)行編輯[16];同時(shí),本體的查詢可以通過(guò) SPARQL語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)[17]。
本體的編碼完成后,需要對(duì)其進(jìn)行驗(yàn)證,這需要從本體的語(yǔ)義沖突和與領(lǐng)域知識(shí)相符兩方面進(jìn)行,前者可以通過(guò)RacerPro等推理軟件實(shí)現(xiàn);后者則需要人工檢查,確保本體中知識(shí)表示的正確性。
故障樹(shù)中組成元素的頂事件、底事件和中間事件在本體領(lǐng)域知識(shí)建模中定義完成,然后需要用邏輯門將其連接起來(lái),構(gòu)建成完整的故障樹(shù),這可以通過(guò)使用本體規(guī)則來(lái)實(shí)現(xiàn)。
風(fēng)電設(shè)備故障樹(shù)中邏輯門主要由與門和或門組成,與門表示多個(gè)故障原因同時(shí)發(fā)生時(shí),上層故障才會(huì)發(fā)生;或門表示任意一個(gè)故障原因發(fā)生都會(huì)導(dǎo)致上層故障發(fā)生。本文嘗試根據(jù)FMECA本體知識(shí)推導(dǎo)出故障樹(shù),設(shè)定故障原因“Failure-Cause”是故障模式的一種,在故障樹(shù)中是“FailureMode”的下層故障,用傳遞屬性“becauseOf”相連,在推理機(jī)的輔助下,可以直接查詢到產(chǎn)生頂事件的所有底事件故障原因。但這樣處理忽略了邏輯門,不能體現(xiàn)多故障之間的邏輯關(guān)系,因此,本文在本體中加入邏輯門“LogicGate”類,對(duì)故障模式增加“hasLogicGate”對(duì)象屬性和“isBottom-Event”數(shù)據(jù)屬性。以此為基礎(chǔ),采用圖5所示的推導(dǎo)流程,可以獲得完整的故障樹(shù),同時(shí),流程中包含了Fussel-Vesely最小割集算法[18],可以計(jì)算出故障樹(shù)的最小割集。
圖5 故障樹(shù)及最小割集推導(dǎo)流程
為了驗(yàn)證本文提出的利用本體和FTF優(yōu)化風(fēng)力發(fā)電設(shè)備維護(hù)計(jì)劃的可行性,選取某型風(fēng)電設(shè)備現(xiàn)行的維護(hù)計(jì)劃為研究對(duì)象,通過(guò)正向FTF分析,尋找其維護(hù)計(jì)劃的不足之處。
風(fēng)電設(shè)備維護(hù)優(yōu)化的流程如圖6所示。首先,知識(shí)管理人員通過(guò)本體管理界面建立風(fēng)電FMECA本體模型,構(gòu)建風(fēng)電設(shè)備維護(hù)知識(shí)庫(kù),這個(gè)知識(shí)庫(kù)可以通過(guò)RacerPro等推理軟件驗(yàn)證其正確性;然后通過(guò)SPARQL檢索引擎查詢知識(shí)庫(kù),獲取FMECA各項(xiàng)數(shù)據(jù);最后對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行FTF分析,并將分析結(jié)果提供給設(shè)備維護(hù)人員,完成整個(gè)分析流程。
圖6 風(fēng)電設(shè)備維護(hù)優(yōu)化流程圖
本文選取某風(fēng)電場(chǎng)1500系列風(fēng)力發(fā)電機(jī)組為研究對(duì)象,首先使用Protégé軟件建立風(fēng)電設(shè)備的FMECA本體模型,如圖7所示,圖7中,從左到右依次表示在Protégé中實(shí)現(xiàn)的本體主要類、對(duì)象屬性、數(shù)據(jù)屬性以及實(shí)例個(gè)體。同時(shí),在Protégé軟件中采用 SWRL(semantic web rule language)語(yǔ)言描述FMECA領(lǐng)域邏輯,如圖8所示,輔助構(gòu)建故障樹(shù)。在Java平臺(tái)通過(guò)Jena提供的應(yīng)用程序接口訪問(wèn)該本體文件,實(shí)現(xiàn)本體的推理、知識(shí)檢索和重用等功能。
通過(guò)使用SPARQL查詢語(yǔ)句檢索,從本體知識(shí)模型中獲取各部件的FMECA要素,如故障模式、故障原因、故障影響、嚴(yán)酷度S、檢測(cè)度D和發(fā)生度O等,選取其中RPN值較高的主軸系統(tǒng)故障作為構(gòu)建故障樹(shù)對(duì)象。
將主軸系統(tǒng)工作異常作為頂事件,通過(guò)本體規(guī)則進(jìn)行推理分析,獲得圖9所示的故障樹(shù)。其中頂事件T為主軸系統(tǒng)工作異常,中間事件有主軸軸承失效G1、雙排調(diào)心輥?zhàn)虞S承失效G2、軸承座裂紋G3、主軸振動(dòng)G4,底事件有軸承振動(dòng)x1、潤(rùn)滑不良x2、軸承及潤(rùn)滑脂溫度監(jiān)控失效x3、軸承座沖擊x4、軸承座鑄造缺陷x5、變速箱故障x(chóng)6、裝配不對(duì)中x7、連接松動(dòng)x8。
檢索FMECA本體中故障樹(shù)各底事件的嚴(yán)酷度S、檢測(cè)度D和發(fā)生度O,得到具體數(shù)值,見(jiàn)表2。
對(duì)圖9中故障樹(shù)采用Fussel-Vesely最小割集算法,得到最小割集{x2,x3},{x1},{x4},{x5},{x6},{x7},{x8},割集中如果有多個(gè)故障,則按照?qǐng)D2的評(píng)估矩陣將發(fā)生度O和檢測(cè)度D合并,可以獲得新的FMECA報(bào)告,見(jiàn)表3。
按照現(xiàn)行維護(hù)手冊(cè),主軸及其附件的維護(hù)計(jì)劃見(jiàn)表4,表4中打√處表示需要以相應(yīng)的頻度進(jìn)行設(shè)備維護(hù)。
圖7 Protégé中的風(fēng)電FMECA本體設(shè)計(jì)界面
圖8 本體SWRL規(guī)則設(shè)計(jì)
圖9 主軸系統(tǒng)故障樹(shù)示例
表2 底事件的FMECA分析
表3 最小割集的FMECA分析
表4 主軸及其附件維護(hù)計(jì)劃
將表2和表3進(jìn)行對(duì)比,可以分析得出維護(hù)計(jì)劃表4存在的不足之處:
(1)故障x(chóng)7的RPN值偏高,需要提高檢查頻度,故障x(chóng)8的RPN值偏低,可以適當(dāng)降低檢查頻度。
(2)經(jīng)過(guò)故障樹(shù)最小割集分析,故障x(chóng)2和x3存在冗余保護(hù),兩者結(jié)合使故障發(fā)生率降低,檢測(cè)度數(shù)值升高,整體RPN值顯著降低,因此,可以適當(dāng)降低主軸承潤(rùn)滑的檢查頻度。
由此可以對(duì)現(xiàn)有維護(hù)計(jì)劃進(jìn)行優(yōu)化,得到表5所示的維護(hù)修正計(jì)劃,表5中打√處表示需要以相應(yīng)的頻度進(jìn)行設(shè)備維護(hù)。
(1)FMECA和FTA均對(duì)優(yōu)化風(fēng)電設(shè)備維護(hù)計(jì)劃具有指導(dǎo)作用,兩者結(jié)合的FTF方法能發(fā)揮兩者的長(zhǎng)處,實(shí)現(xiàn)多故障模式的綜合分析。
表5 主軸及其附件維護(hù)修正計(jì)劃
(2)通過(guò)本體實(shí)現(xiàn)FMECA的知識(shí)建模,可以滿足FMECA研究過(guò)程中對(duì)知識(shí)共享和重用的要求。
(3)利用風(fēng)電FMECA領(lǐng)域知識(shí)進(jìn)行推理獲取故障樹(shù),能有效重用領(lǐng)域知識(shí),減少工作量。
[1] Amirat Y,Benbouzid M E H,Al-Ahmar E,et al.A Brief Status on Condition Monitoring and Fault Diagnosis in Wind Energy Conversion Systems[J].Renewable and Sustainable Energy Reviews,2009,13(9):2629-2636.
[2] 張希良.風(fēng)能開(kāi)發(fā)利用[M].北京:化學(xué)工業(yè)出版社,2005.
[3] Li Jun,Xu Huibin.Reliability Analysis of Aircraft Equipment Based on FMECA Method[J].Physics Procedia,2012,25:1816-1822.
[4] Eti M C,Ogaji S O T,Probert S D.Strategic Maintenance-management in Nigerian Industries[J].Applied Energy,2006,83(3):211-227.
[5] Arabian-Hoseynabadi H,Oraee H,Tavner P J.Failure Modes and Effects Analysis(FMEA)for Wind Turbines[J].International Journal of Electrical Power & Energy Systems,2010,32(7):817-824.
[6] Pickard K,Muller P,Bertsche B.Multiple Failure Mode and Effects Analysis-an Approach to Risk Assessment of Multiple Failures with FMEA[C]//Proceedings of Reliability and Maintainability Symposium.Piscataway,2005:457-462.
[7] Xiao Ningcong,Huang Hongzhong,Li Yanfeng,et al.Multiple Failure Modes Analysis and Weighted Risk Priority Number Evaluation in FMEA[J].Engineering Failure Analysis,2011,18(4):1162-1170.
[8] Wang Yuqiao,Cheng Guangxu,Hu Haijun,et al.Development of a Risk-based Maintenance Strategy Using FMEA for a Continuous Catalytic Reforming Plant[J].Journal of Loss Prevention in the Process Industries,2012,25(6):958-965.
[9] 姜亮,孫鐵兵,屈福政.基于本體的技術(shù)創(chuàng)新研究[J].中國(guó)機(jī)械工程,2008,19(15):1853-1857.Jiang Liang,Sun Tiebing,Qu Fuzheng.Study on Ontology Based Technical Innovation[J].China Mechanical Engineering,2008,19(15):1853-1857.
[10] 黃衛(wèi)東,王有遠(yuǎn),謝強(qiáng),等.基于本體的設(shè)計(jì)知識(shí)檢索研究[J].中國(guó)機(jī)械工程,2007,18(21):2566-2569.Huang Weidong,Wang Youyuan,Xie Qiang,et al.Research on Management of Design Knowledge Based on Ontology in the Integrated Product Development[J].China Mechanical Engineering,2007,18(21):2566-2569.
[11] Chau K W.An Ontology-based Knowledge Management System for Flow and Water Quality Modeling[J].Advances in Engineering Software,2007,38(3):172-181.
[12] Yang Dong,Miao Rui,Wu Hongwei,et al.Product Configuration Knowledge Modeling Using Ontology Web Language[J].Expert Systems with Applications,2009,36(3):4399-4411.
[13] Guebitz B,Schnedl H,Khinast J G.A Risk Management Ontology for Quality-by-design Based on a New Development Approach According GAMP 5.0[J].Expert Systems with Applications,2012,39(8):7291-7301.
[14] Fernández M,Gómez-Pérez A,Natalia J.Methontology:From Ontological Art Towards Ontological Engineering[C]//Proceedings of the Ontological Engineering AAAI-97Spring Symposium Series.Stanford,1997:33-40.
[15] Grau B C,Horrocks I,Motik B,et al.OWL 2:The Next Step for OWL[J].Web Semantics:Science,Services and Agents on the World Wide Web,2008,6(4):309-322.
[16] Fernández N,F(xiàn)uentes D,Sánchez L,et al.The News Ontology:Design and Applications[J].Expert Systems with Applications,2010,37(12):8694-8704.
[17] Alkhateeb F,Baget J F,Euzenat J.Extending SPARQL with Regular Expression Patterns(for Querying RDF)[J].Web Semantics:Science,Services and Agents on the World Wide Web,2009,7(2):57-73.
[18] 謝里陽(yáng),王正,周金宇,等.機(jī)械可靠性基本理論與方法[M].北京:科學(xué)出版社,2009.