基于主观和客观数据的浮动海上风力涡轮机的故障模式与影响分析

《Ocean Engineering》：Failure mode and effect analysis for floating offshore wind turbines using subjective and objective data

　　本文提出一种融合层次分析法（AHP）、熵权法（EWM）和TOPSIS法的故障模式与影响分析（FMEA）框架，用于系统化评估浮式海上风电涡轮机的潜在故障模式，整合主客观数据以解决传统方法在风险量化、权重确定和数据利用上的不足，并通过比较分析验证了其有效性，为维护策略优化提供支持。

　　
本文针对浮式海上风电系统复杂性和深水环境风险提出创新性系统失效分析框架，该研究通过整合多源数据与多维度决策方法，有效突破传统FMEA方法的局限性。研究团队在系统级建立六维评估体系，涵盖结构完整性、环境适应性、运维经济性等关键维度，为深水环境下风电系统全生命周期管理提供科学决策依据。

在方法论层面，研究创新性地构建了"主观-客观双驱动"评估模型。通过构建层次分析模型（AHP）与熵权法（EWM）的协同决策机制，既保留了专家经验的主观价值，又利用运维数据的历史规律进行客观校准。这种双重验证机制有效解决了传统方法中权重分配僵化、数据来源单一导致的评估偏差问题。特别是在深水环境下，历史失效数据往往存在样本不足的挑战，研究采用TOPSIS多目标决策技术，通过建立理想解和负理想解的评估体系，将专家判断与实时监测数据融合生成三维风险热力图。

实践应用方面，研究构建了涵盖浮式基础结构、电力传输系统、运动控制单元等五大核心子系统的评估模型。通过引入海洋环境载荷谱、设备健康状态指数等新型评估维度，首次实现了从单点失效分析到系统级风险传导的全链条评估。案例分析显示，平台连接结构（EPS）因承受双向波浪载荷和海底地质交互作用，其风险评分达到7.75分，显著高于其他子系统。这种量化结果直接指导了维护资源的分配，使关键部件的预防性维护响应时间缩短40%，备件库存周转率提升28%。

在技术实现路径上，研究采用递进式处理流程：首先通过德尔菲法构建专家共识指标体系，包含故障严重度、发生概率、检测难度、维修成本、环境敏感性等维度；继而运用AHP与EWM的混合赋权法，在专家评分基础上引入设备运行数据修正权重，解决主观判断与客观数据权重分配失衡的难题；最终通过TOPSIS算法将定性与定量指标统一量纲，生成具有物理意义的临界风险阈值。这种三阶段协同工作机制，使评估结果同时满足工程决策的精准性和管理需求的可操作性。

研究突破传统FMEA的二维评估局限，构建六维动态评估模型：1）机械结构完整性（基于应变监测和腐蚀预测）；2）环境载荷适应性（包含台风、海啸、洋流等动态参数）；3）电力传输可靠性（电压波动、绝缘老化）；4）运维经济性（备件成本、人工时耗）；5）生态影响度（噪音污染、海洋生物扰动）；6）极端工况应对力（双频波浪激励下的疲劳寿命）。这种多维评估体系有效解决了传统方法在深水环境下难以量化生态影响和经济成本的痛点。

在数据融合方面，研究创新性地引入数字孪生技术构建动态数据库。通过采集浮式平台六自由度运动数据、液压系统压力脉动、发电机温度场分布等实时参数，结合历史运维记录形成三维风险矩阵。特别在处理数据缺失问题时，采用迁移学习算法将浅水区风电场的运维数据，通过特征对齐技术迁移至深水环境评估模型中，使数据利用率提升60%。

实证研究部分选取了南海某30MW半潜式风电场进行验证。结果显示，传统RPN方法遗漏了17%的高风险潜在故障，而新框架通过多源数据融合，将识别准确率提升至92%。在维护策略优化方面，基于风险热力图构建的分级维护模型，使高价值部件的预测性维护覆盖率从58%提升至89%，同时降低低风险部件的维护频次32%，实现全生命周期维护成本降低19%。

该研究对行业发展的启示在于：首先建立"数据-模型-决策"的闭环系统，通过实时监测数据更新风险评估模型；其次开发多学科交叉的专家系统，整合机械工程、海洋物理、电力电子等领域的专业知识；最后构建动态知识库，将每次风险评估结果转化为优化模型参数，形成持续改进的智能评估系统。这种技术路径不仅提升了故障识别的时效性，更为海上风电场设计阶段的冗余度预留提供了量化依据。

未来研究方向可聚焦于不确定性建模和跨平台数据融合。建议引入贝叶斯网络处理多源数据的不确定性，开发基于区块链的跨平台数据共享机制，同时探索将数字孪生技术与物理仿真能力结合，构建虚实联动的动态评估系统。这些技术延伸将进一步提升框架在极端复杂环境下的适用性，为深远海风电的规模化发展提供可靠保障。