基于模糊参数化模糊软矩阵的失效模式与效应分析（FPFS-FMEA）及其在船舶润滑油系统风险评估中的应用

《Ocean Engineering》：Fuzzy parameterized fuzzy soft matrices-based failure mode and effects analysis (FPFS-FMEA) with ship lubricating oil system risk assessment

本研究提出基于模糊参数化模糊软矩阵（FPFS-FMEA）的船舶润滑系统风险分析方法，通过整合专家不确定性和动态操作条件，解决传统RPN-FMEA无法准确评估传感器故障及动态风险的问题。实验表明温度传感器故障（LO-11）风险最高达1.00，远超传统方法中的润滑油阀故障（LO-12），为智能船舶维护提供新方法。

　　在现代复杂工程系统中，风险评估是确保安全运行的关键环节。尤其是在船舶行业，由于其独特的运行环境和系统复杂性，风险分析的重要性尤为突出。船舶系统通常处于极端条件下，例如高压、高温和持续振动，这些因素使得任何系统故障都可能引发严重的操作中断和安全风险。因此，传统风险评估方法在面对这些复杂性和不确定性时，往往显得力不从心，无法全面准确地识别和评估潜在故障模式及其影响。为了解决这些问题，本文提出了一种基于模糊参数化模糊软矩阵（FPFS-Matrices）的改进型FMEA方法，即FPFS-FMEA，以提高风险评估的准确性和适应性。

传统FMEA方法（RPN-FMEA）虽然被广泛应用于系统风险评估，但其在处理专家意见中的不确定性以及动态操作条件方面存在明显不足。RPN-FMEA通过将故障发生的可能性（O）、严重程度（S）和检测难度（D）进行乘法组合，生成风险优先数（RPN），从而对风险进行排序。然而，这种方法在面对复杂系统时，可能会忽略不同专家意见之间的差异，导致风险优先级的偏差。此外，RPN-FMEA的固定风险评分机制难以适应不断变化的环境条件，因此在实际应用中可能存在一定的局限性。为克服这些缺陷，本文引入了FPFS-Matrices，这是一种能够有效建模专家意见不确定性的工具，使得风险评估过程更加灵活和精确。

FPFS-Matrices的核心优势在于其能够结合模糊逻辑和软集理论，从而更全面地反映系统中各种不确定因素。在船舶润滑系统这样的关键子系统中，FPFS-Matrices的应用可以显著提升风险评估的准确性。船舶润滑系统由多个关键组件构成，包括油底壳、离心过滤器、润滑和输送泵、电子控制阀、温度和压力传感器以及自动调节模块。这些组件的正常运行对于维持发动机的可靠性和防止机械磨损至关重要。然而，由于这些系统高度依赖传感器数据和自动化控制，其故障模式可能更加复杂，涉及多个相互关联的因素。因此，采用一种能够捕捉这些不确定性和动态变化的评估方法，对于提升船舶系统的安全性和运行效率具有重要意义。

在本研究中，FPFS-FMEA方法通过引入专家经验加权机制，使风险评估过程更加贴近实际操作环境。这种方法不仅考虑了故障发生的可能性、严重程度和检测难度，还赋予不同专家的意见以不同的权重，从而更真实地反映系统风险的复杂性。例如，在对船舶润滑系统进行风险评估时，温度传感器故障（LO-11）被识别为最高风险，其评分达到了1.00，远高于传统RPN-FMEA中最高的油润滑阀故障（LO-12）评分156.96。这一结果凸显了温度传感器在船舶自动化系统中的关键作用，特别是在预测性维护方面。油雾探测器故障（LO-14）则以0.97的评分紧随其后，表明在船舶操作中，自动化监控手段的引入对于降低风险和提高系统可靠性至关重要。

本研究还强调了FPFS-FMEA方法在实时风险评估方面的潜力。随着船舶自动化水平的不断提高，系统需要能够根据实时数据动态调整风险优先级。FPFS-FMEA方法通过引入模糊参数化机制，使得风险评估模型能够适应不断变化的操作条件和环境因素，从而提供更加精准的风险预警。这种动态调整能力对于提高船舶系统的运行安全性和减少人为干预具有重要价值。在传统方法中，由于缺乏对不确定性的建模，往往无法及时反映系统状态的变化，进而可能导致风险评估结果的滞后或偏差。

此外，FPFS-FMEA方法在决策支持方面也展现出显著优势。通过有效整合专家意见和经验，该方法能够为船舶系统的设计、维护和操作提供更加全面和可靠的决策依据。例如，在预测性维护策略的制定过程中，FPFS-FMEA可以帮助识别那些对系统安全影响最大的故障模式，并据此优化维护计划和资源分配。这种基于专家经验的风险评估方法，不仅提高了评估的准确性，还增强了系统的适应性和灵活性，使其能够更好地应对复杂多变的海洋环境。

为了验证FPFS-FMEA方法的有效性，本文对船舶润滑系统进行了详细的风险评估分析。评估过程中，首先对专家意见进行了分类和加权，然后结合系统的实际运行数据，构建了基于FPFS-Matrices的风险评估模型。通过对多个故障模式的分析，该模型能够更准确地识别出那些对系统安全影响最大的故障点，并据此制定相应的预防和应对措施。这种评估方法不仅适用于船舶润滑系统，还可以推广到其他复杂的自动化系统中，如海上风电平台、船舶推进系统等，为这些系统的风险评估提供新的思路和工具。

在船舶行业，提高风险评估的准确性对于防止事故、降低维护成本和优化操作决策具有重要意义。FPFS-FMEA方法的引入，为传统RPN-FMEA提供了重要的补充和改进。通过将模糊参数化机制应用于风险评估，该方法能够更全面地反映系统中的不确定性，从而避免因固定评分而导致的风险误判。同时，FPFS-FMEA方法的实时更新能力，使其能够适应船舶在不同海域和不同任务条件下的运行需求，为实现更加智能化和自动化的船舶运营提供了技术支撑。

在实际应用中，FPFS-FMEA方法还可以与其他先进的风险评估技术相结合，以进一步提升其效果。例如，结合大数据分析和机器学习算法，可以实现对系统运行状态的更深入理解和预测。此外，通过引入多源数据融合机制，可以提高风险评估的全面性和可靠性，使得船舶系统在面对复杂和多变的运行环境时，能够更加有效地识别和应对潜在风险。这种跨学科的融合方法，不仅拓展了FPFS-FMEA的应用范围，还为船舶系统的智能化管理提供了新的可能性。

综上所述，FPFS-FMEA方法在船舶润滑系统风险评估中的应用，为提升船舶系统的安全性和运行效率提供了新的解决方案。通过引入模糊参数化机制和专家经验加权，该方法能够更准确地识别和评估系统中的风险因素，从而为预测性维护和自动化监控提供有力支持。此外，FPFS-FMEA的动态调整能力，使其能够适应不断变化的环境条件和操作需求，为实现更加智能化和自动化的船舶运营奠定了基础。随着船舶行业对安全性和可靠性的要求不断提高，FPFS-FMEA方法的应用前景将更加广阔，为未来船舶系统的风险管理和优化决策提供重要的理论和技术支持。