基于失效模式與后果分析的混合燃料發(fā)動機(jī)風(fēng)險(xiǎn)分析

尤建新，郭仁祝，楊迷影

(1.同濟(jì)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，上海 200092；2.?？巳卮髮W(xué) 工程、數(shù)學(xué)與物理科學(xué)學(xué)院，英國 ?？巳?EX4 4QF)

自諸如乙醇汽油、生物柴油等混合燃料投入市場以來，其自身的價(jià)格和環(huán)保優(yōu)勢已展露無遺，與此同時(shí)，所帶動的替代燃料新市場也逐步形成.然而，由于混合燃料的物理、化學(xué)性質(zhì)還是有別于傳統(tǒng)的化石燃料，將其直接在尚未改裝過的汽柴油機(jī)上燃用，對整個(gè)車輛系統(tǒng)，尤其是發(fā)動機(jī)而言，所造成的風(fēng)險(xiǎn)值得評估.通過可靠性風(fēng)險(xiǎn)評估方法，可有效幫助實(shí)驗(yàn)人員或企業(yè)科研人員發(fā)現(xiàn)在使用新型混合燃料過程中潛在的風(fēng)險(xiǎn)，并根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)的產(chǎn)生原因和所造成的后果制定相應(yīng)的預(yù)防和控制方案，從而降低風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的概率，避免不必要的損失.

失效模式與后果分析(failure mode and effects analysis,FMEA)是當(dāng)前較為成熟的對產(chǎn)品可靠性進(jìn)行分析的方法.本文采用專家小組討論的形式，確定混合燃料使用過程中潛在的失效模式，運(yùn)用基于模糊集理論與灰色關(guān)聯(lián)分析方法改進(jìn)的FMEA模型，結(jié)合決策試驗(yàn)與評價(jià)實(shí)驗(yàn)室(decision making trial and evaluation laboratory,DEMATEL)方法,計(jì)算失效模式的風(fēng)險(xiǎn)原因度，并以此作為依據(jù)提出相應(yīng)的控制改進(jìn)意見.

1 混合燃料研究現(xiàn)狀

21世紀(jì)以來，汽車保有量的迅猛上升使得人們對石油資源的需求日益增長.與此同時(shí)，大量化石燃料燃燒所導(dǎo)致的環(huán)境惡化以及石油資源的逐漸短缺,已經(jīng)成為當(dāng)今人類發(fā)展所面臨的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)之一.生物燃料相較于傳統(tǒng)化石燃料，因其自身分子中含有氧原子，故可以提供額外的氧，以促進(jìn)燃料的燃燒，減少燃燒過程中有害物質(zhì)的生成;且生物燃料還可從動植物、微生物等有機(jī)體中提取，作為可再生能源.因此,近年來生物燃料被廣泛應(yīng)用于汽、柴油的混合燃料中,作為內(nèi)燃機(jī)的新型燃料.

為了獲得動力性能更強(qiáng)，排放性能更優(yōu)的混合燃料，各個(gè)國家的科研人員和專家學(xué)者對摻入燃料的選擇和摻入比例的調(diào)配進(jìn)行了相關(guān)的理論與實(shí)驗(yàn)研究.李松紅等[1]在一臺裝有多點(diǎn)電子噴射器的汽油機(jī)上進(jìn)行了兩種混合比例的甲醇汽油的燃燒特性試驗(yàn)，結(jié)果表明經(jīng)改造供油系統(tǒng)后的電噴發(fā)動機(jī)在燃用混合燃料時(shí)動力性有明顯提高，燃料的經(jīng)濟(jì)性和熱效率提高顯著.郭美華等[2]整合了幾位國內(nèi)外學(xué)者對純汽油、含有添加劑的汽油和乙醇汽油的發(fā)動機(jī)動力性、燃油經(jīng)濟(jì)性以及排放特性的研究結(jié)果，認(rèn)為使用中低混合比例乙醇汽油對發(fā)動機(jī)功率、扭矩等主要?jiǎng)恿π阅艿挠绊懖淮?，并且能在一定程度上減輕車輛尾氣排放對環(huán)境的影響，降低汽油的消耗；與此同時(shí)也指出乙醇汽油在實(shí)際使用中仍然存在諸多問題，需要對存在的缺陷進(jìn)行更進(jìn)一步的探討和研究.Labeckas等[3]使用一臺直噴柴油發(fā)動機(jī)，在兩種發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速下，對燃用不同混合燃料(不同混合比例的乙醇、生物柴油和柴油)的發(fā)動機(jī)熱效率、有效燃油消耗率、動力性以及排放物組成進(jìn)行了數(shù)據(jù)對比,分析并得出了最佳混合比例.孫夢婷等[4]對比探討了采用單次噴射和主-后噴射兩種策略下兩種不同混合比例的生物柴油對發(fā)動機(jī)燃燒和排放影響的數(shù)值模擬.

發(fā)動機(jī)之于車輛性能的重要性不言而喻，通常含有大量造價(jià)高昂且工藝精密的零部件.在進(jìn)行混合燃料發(fā)動機(jī)燃燒特性和排放特性研究的試驗(yàn)中，由于燃料問題所導(dǎo)致的發(fā)動機(jī)機(jī)械故障不僅會大大增加試驗(yàn)成本，同時(shí)因零件的更換及調(diào)試，造成試驗(yàn)的中斷和延期，甚至發(fā)生實(shí)驗(yàn)事故，威脅到實(shí)驗(yàn)人員及實(shí)驗(yàn)室的安全.對于日常燃用混合燃料的機(jī)動車駕駛者，發(fā)動機(jī)故障會增加駕駛者的駕駛成本，使駕駛者承擔(dān)額外的發(fā)動機(jī)修理費(fèi)和維護(hù)費(fèi)；潛在的發(fā)動機(jī)故障也會增加車輛使用風(fēng)險(xiǎn)，嚴(yán)重時(shí)可危及駕駛者及車輛乘坐者的生命安全.然而目前，對燃用混合燃料的發(fā)動機(jī)的安全評估研究甚少，鮮有學(xué)者從風(fēng)險(xiǎn)角度對混合燃料的發(fā)動機(jī)燃燒特性和排放特性進(jìn)行探討.隨著如乙醇汽油、生物柴油等混合燃料已經(jīng)或即將在全國進(jìn)行推廣使用，了解掌握燃用混合燃料對發(fā)動機(jī)可能造成的故障風(fēng)險(xiǎn)愈發(fā)受到關(guān)注.通過制定相關(guān)的改進(jìn)方案，降低燃用混合燃料在試驗(yàn)和日常中發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)的概率，提高消費(fèi)者對混合燃料的滿意度，進(jìn)而更好地促進(jìn)混合燃料的推廣.因此，從風(fēng)險(xiǎn)角度對混合燃料在汽柴油發(fā)動機(jī)上的燃用進(jìn)行探討和分析顯得尤為重要.

2 基于模糊集、灰色關(guān)聯(lián)理論與DEMATEL方法的改進(jìn)FMEA模型

2.1 確定風(fēng)險(xiǎn)因子

為準(zhǔn)確選取燃用混合燃料的發(fā)動機(jī)在運(yùn)轉(zhuǎn)過程中可能出現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)失效模式，本文邀請?jiān)诨旌先剂习l(fā)動機(jī)燃燒特性研究方面有豐富經(jīng)驗(yàn)的專家和科研人員等5人，以調(diào)查問卷的形式進(jìn)行訪談.綜合各位專家的意見與反饋，得出發(fā)動機(jī)在燃用混合燃料過程中潛在的13種失效模式(failure mode,FM)及相對應(yīng)的失效原因(cause of failure,CF)如表1所示.

表1 發(fā)動機(jī)在使用混合燃料時(shí)潛在的失效模式與原因Tab.1 FMEA of the engine using blended fuel

2.2 改進(jìn)的FMEA模型

FMEA模型在20世紀(jì)50年代首次應(yīng)用于某戰(zhàn)斗機(jī)操作系統(tǒng)的設(shè)計(jì)分析中，隨后的60年代中期，F(xiàn)MEA技術(shù)在航天工業(yè)中得到正式應(yīng)用并逐漸推廣[5].利用FMEA模型對系統(tǒng)或產(chǎn)品中潛在風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分析，并從失效模式的嚴(yán)重度(severity，S)、發(fā)生度(occurrence，O)以及檢測度(detection，D)3個(gè)風(fēng)險(xiǎn)角度進(jìn)行評價(jià)并采取相應(yīng)的預(yù)防措施，避免失效和故障的發(fā)生.與此同時(shí)，可使用FMEA模型對已存的失效模式進(jìn)行分析，研究其導(dǎo)致失效產(chǎn)生的原因，進(jìn)而有所針對地選擇改進(jìn)方法，達(dá)到防止失效再次發(fā)生的最終目的[6].因此，不僅可使用FMEA方法對潛在失效模式的發(fā)生進(jìn)行事先預(yù)測與防范，同時(shí)還可針對已發(fā)生的失效模式進(jìn)行事后分析與改進(jìn).FMEA模型通過計(jì)算S、O、D的乘積得出每一個(gè)失效模式的風(fēng)險(xiǎn)優(yōu)先系數(shù)(risk priority number,RPN)，將RPN值排序得到風(fēng)險(xiǎn)較高的失效模式，并針對關(guān)鍵失效模式制定風(fēng)險(xiǎn)控制措施來加強(qiáng)產(chǎn)品或系統(tǒng)的可靠性和安全性[7].但傳統(tǒng)FMEA模型中存在以下4個(gè)方面缺陷[8]：①很難精確地將專家小組對風(fēng)險(xiǎn)因子的定性文字評價(jià)轉(zhuǎn)化為定量數(shù)字；②忽略了風(fēng)險(xiǎn)因子S、O、D之間的相對重要性，簡單地將三者的重要度視為等同；③不同的S、O、D的乘積可以是相同的，即得到一樣的RPN值，而實(shí)際潛在的風(fēng)險(xiǎn)卻不相同，更高風(fēng)險(xiǎn)的失效模式難以得到相應(yīng)的重視；④由一種失效原因?qū)е碌亩喾N失效模式的風(fēng)險(xiǎn)排序應(yīng)該有別于其他失效模式，不能簡單地按照RPN值來排序.

針對傳統(tǒng)FMEA模型中存在的不足，國內(nèi)外學(xué)者均提出了相應(yīng)的改善模型，如逼近理想解排序法(technique for order preference by similarity to ideal solution，TOPSIS)、區(qū)間二元語義測度(interval 2-tupe hybrid weighted distance，ITHWD)、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(data envelopment analysis，DEA)、云模型理論等[9-12].

本文在成熟的模糊集理論與灰色關(guān)聯(lián)分析方法上，同時(shí)采取了用以處理失效模式與失效原因之間相互關(guān)系的DEMATEL方法.在模型的構(gòu)建過程中，首先建立描述3個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因子的模糊語言術(shù)語集，并根據(jù)術(shù)語的含義確定與之相對應(yīng)的模糊數(shù)；隨后由專家依靠自身經(jīng)驗(yàn)及知識，從模糊語言術(shù)語集中選取合適的評價(jià)術(shù)語對失效模式中的3個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因子進(jìn)行評分，通過模糊集理論的運(yùn)用，將專家評價(jià)進(jìn)行定量轉(zhuǎn)換，并由此展開失效模式之間的灰色關(guān)聯(lián)度計(jì)算；根據(jù)計(jì)算所得的灰色關(guān)聯(lián)度構(gòu)建失效模式與失效原因之間的直接影響關(guān)系矩陣，再由公式轉(zhuǎn)化為綜合影響關(guān)系矩陣，引入DEMATEL方法，得出失效模式與失效原因之間的原因度，最后由原因度對失效模式進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)優(yōu)先性的排序，對容易對系統(tǒng)產(chǎn)生嚴(yán)重影響的失效模式制定相應(yīng)的控制和改善措施[13-14].相對于傳統(tǒng)FMEA而言，改進(jìn)后的FMEA模型更為準(zhǔn)確地將專家對風(fēng)險(xiǎn)因子的模糊語言評價(jià)轉(zhuǎn)化為定量數(shù)據(jù)，并且考慮了3種風(fēng)險(xiǎn)因子之間的相對重要度，避免了僅依靠RPN值來進(jìn)行失效模式風(fēng)險(xiǎn)優(yōu)先度排序的弊端，同時(shí)，綜合考慮了共因失效的問題，認(rèn)識到由同一種失效原因所導(dǎo)致的多種失效模式對系統(tǒng)的影響應(yīng)該有別于其他失效模式.該模型的計(jì)算流程如圖1所示.

圖1 改進(jìn)FMEA模型計(jì)算流程圖Fig.1 Flowchart of improved FMEA model

2.3 建立風(fēng)險(xiǎn)因子的模糊語言術(shù)語集

在對3個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因子S、O、D進(jìn)行定性語言評價(jià)時(shí)，可先建立三者的模糊語言術(shù)語集，即{極低(R)、低(L)、中等(M)、高(H)、極高(Vh)}，從中選取相應(yīng)的評價(jià)術(shù)語對風(fēng)險(xiǎn)因子進(jìn)行描述，模糊語言術(shù)語的具體含義見表2.

表2 模糊語言評價(jià)術(shù)語含義Tab.2 Meaning of evaluative terms

2.4 確立與模糊語言術(shù)語相對應(yīng)的模糊數(shù)

定性評價(jià)的語言變量模糊信息可根據(jù)模糊集理論采用模糊數(shù)轉(zhuǎn)化為定量評價(jià).本文在對風(fēng)險(xiǎn)因子模糊語言術(shù)語的定量化處理過程中使用的是三角模糊數(shù)，其用符號表示為T=(a，b，c)，其隸屬函數(shù)為

(1)

在確定三角模糊數(shù)(a，b，c)的具體數(shù)值時(shí)可依據(jù)專家經(jīng)驗(yàn)，結(jié)合專家對所研究問題的專業(yè)程度確定該專家所占比重θi，而由此位專家評價(jià)所得風(fēng)險(xiǎn)因子對應(yīng)的三角模糊數(shù)設(shè)為ρi=(ai,bi,ci)，最后綜合5位專家的評價(jià)，可根據(jù)式(2)～(4)得出該變量的模糊語言術(shù)語對應(yīng)的三角模糊數(shù)為

(2)

(3)

(4)

2.5 三角模糊數(shù)去模糊化

模糊數(shù)的使用過程中需將模糊數(shù)去模糊化，有很多種去模糊化的方法，如最大均值法、面積中心法等.在本文中采用了如下公式進(jìn)行去模糊化[15]：

(5)

2.6 灰色關(guān)聯(lián)理論在FMEA中的應(yīng)用

傳統(tǒng)FMEA模型在計(jì)算RPN值時(shí)容易出現(xiàn)較高的重復(fù)率，因此，本文采用灰色關(guān)聯(lián)決策方法計(jì)算灰色關(guān)聯(lián)度，根據(jù)理想最優(yōu)情況與各個(gè)失效模式之間的關(guān)聯(lián)度進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)排序，進(jìn)而消除傳統(tǒng)FMEA模型的弊端[16].其具體實(shí)施步驟如下：

(1)建立比較矩陣

若某發(fā)動機(jī)系統(tǒng)在運(yùn)行過程中存在n種失效模式，分別記為x1,x2,…,xn，由于每種失效模式均包含S、O、D3種風(fēng)險(xiǎn)因子，因此，第i種失效模式的數(shù)據(jù)可表示為xi={xi(1),xi(2),xi(3)}，其中xi(t)(t=1,2,3)表示FMEA小組對3種風(fēng)險(xiǎn)因子的評估，其值可通過去模糊化公式(5)得到.由此可得到如下n種失效模式比較矩陣：

(2)建立參考矩陣

失效模式的風(fēng)險(xiǎn)因子排序是基于一定的參考準(zhǔn)則確定的.為保證系統(tǒng)的正常運(yùn)行，參考矩陣應(yīng)選擇風(fēng)險(xiǎn)因子的最低水準(zhǔn)或最高水準(zhǔn)作為參考標(biāo)準(zhǔn).本文選取最高風(fēng)險(xiǎn)水平作為參考標(biāo)準(zhǔn)建立參考矩陣

(3)計(jì)算灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)

根據(jù)下式可計(jì)算得到失效模式下各個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因子與參考準(zhǔn)則的關(guān)聯(lián)系數(shù)：

(6)

式中：|xo(t)-xi(t)|為失效模式比較矩陣與參考矩陣的距離；η為分辨系數(shù)，η∈(0,1)，本文中取η=0.5.

(4)計(jì)算灰色關(guān)聯(lián)度

對于某一失效模式而言，不同的風(fēng)險(xiǎn)因子所造成的影響是有差異的，因此在衡量失效模式的風(fēng)險(xiǎn)排序時(shí)，應(yīng)根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)因子的影響程度設(shè)定相應(yīng)的權(quán)重系數(shù)，令該權(quán)重系數(shù)為ζt，則第i種失效模式的關(guān)聯(lián)度可根據(jù)下式得到：

(7)

2.7 應(yīng)用DEMATEL方法確定失效模式原因度

由于傳統(tǒng)FMEA模型在計(jì)算RPN值時(shí)存在沒有考慮共因失效的問題，本文采用DEMATEL方法構(gòu)建和分析復(fù)雜因素之間因果關(guān)系.

具體實(shí)施步驟如下：

(1)構(gòu)造失效模式與失效原因之間的直接影響關(guān)系矩陣A.

式中：aij為計(jì)算所得的失效模式與失效原因之間的灰色關(guān)聯(lián)度.

(2)將矩陣A規(guī)范化，具體過程為先將矩陣A中各行的數(shù)值相加，取各行和的最大值，將矩陣A中各元素除以該最大值，得到規(guī)范化矩陣B.

B=[βij]n×n

(3)計(jì)算綜合影響矩陣T.計(jì)算過程如下，其中I為n×n的單位矩陣.

T=B(I-B)-1

(4)將綜合影響矩陣T中的各行及各列中的數(shù)分別相加求和，得到兩個(gè)新的矩陣E和F.這兩個(gè)矩陣分別表示某失效模式或失效原因?qū)ζ渌惺Ｊ胶褪г虻挠绊懗潭?，以及該失效模式或失效原因受到其他所有失效模式和失效原因的影響程?

E=[e(1),e(2),…,e(n)]

F=[f(1),f(2),…,f(n)]

(5)計(jì)算原因度R.

R=E-F=[r1,r2,…,rn]

式中：ri表示失效模式或失效原因i的原因度，當(dāng)ri>0時(shí)，表示失效模式或失效原因i影響其他失效模式或失效原因；當(dāng)ri<0時(shí)，表示失效模式或失效原因i被其他失效模式或失效原因影響[14].

最后將計(jì)算所得的原因度根據(jù)數(shù)值大小降序排列，確定失效模式的風(fēng)險(xiǎn)優(yōu)先級別.

3 案例應(yīng)用分析

3.1 風(fēng)險(xiǎn)優(yōu)先度排序

根據(jù)專家在混合燃料發(fā)動機(jī)領(lǐng)域的工作經(jīng)驗(yàn)和熟知程度，確定各位專家在本次評價(jià)中的權(quán)重比例，借助專家知識和經(jīng)驗(yàn)與模糊集理論，建立風(fēng)險(xiǎn)因子的模糊術(shù)語集和相應(yīng)的三角模糊數(shù).具體如表3所示.

表3 模糊語言術(shù)語集及相應(yīng)模糊數(shù)Tab.3 Fuzzy linguistic term set and corresponding fuzzy number

根據(jù)式(5)將三角模糊數(shù)去模糊化，得清晰數(shù)如表4所示.

表4 模糊語言術(shù)語對應(yīng)清晰數(shù)Tab.4 Clear numbers corresponded to fuzzy linguistic term

采用二次評價(jià)法對得到的10種失效模式和9種失效原因進(jìn)行專家評價(jià)，評價(jià)結(jié)果如表5所示.

根據(jù)各專家權(quán)重計(jì)算得到各失效模式最終的風(fēng)險(xiǎn)因子評價(jià)，根據(jù)傳統(tǒng)FMEA模型中的RPN計(jì)算方法，得到風(fēng)險(xiǎn)排序如表6所示.

采用模糊灰色關(guān)聯(lián)方法進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)排序：將所得風(fēng)險(xiǎn)因子評價(jià)所對應(yīng)的清晰數(shù)代入，建立比較矩陣，根據(jù)所建立的參考矩陣及公式(6)，計(jì)算出失效模式各個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因子與參考基準(zhǔn)的關(guān)聯(lián)系數(shù).再根據(jù)由專家經(jīng)驗(yàn)事先設(shè)定的失效模式各個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因子的權(quán)重系數(shù)ζ1=0.5、ζ2=0.3、ζ3=0.2，由公式(7)計(jì)算得到失效模式相對參考基準(zhǔn)的關(guān)聯(lián)度.將各失效模式按關(guān)聯(lián)度的大小進(jìn)行排序.

最后用所得關(guān)聯(lián)度構(gòu)建DEMATEL方法中的直接影響關(guān)系矩陣和相對直接影響關(guān)系矩陣，再根據(jù)DEMATEL方法中的計(jì)算步驟，逐一計(jì)算失效模式和失效原因的原因度.

3種方法所計(jì)算排序得到的結(jié)果如表7所示.

3.2 風(fēng)險(xiǎn)排序結(jié)果分析

通過3種排序方法的對比，可以看出本文所采用的改進(jìn)FMEA方法主要有以下兩方面優(yōu)點(diǎn)：

(1)克服了傳統(tǒng)FMEA模型僅通過計(jì)算RPN值進(jìn)行失效模式的風(fēng)險(xiǎn)排序.如FM5與FM11的風(fēng)險(xiǎn)因子S、O、D分別為6、2、4和4、3、4.傳統(tǒng)FMEA方法計(jì)算RPN值均為48，但使用灰色關(guān)聯(lián)方法后，其關(guān)聯(lián)度分別為0.453和0.411，即FM5的風(fēng)險(xiǎn)處理優(yōu)于FM11.這是由于考慮了風(fēng)險(xiǎn)因子的權(quán)重，F(xiàn)M5的嚴(yán)重度S大于FM11的嚴(yán)重度，因此在實(shí)際處理中，F(xiàn)M5應(yīng)優(yōu)先FM11得到處理.

表5 失效模式專家評價(jià)Tab.5 Evaluation of failure modes from expert

表6 失效模式傳統(tǒng)FMEA分析結(jié)果Tab.6 Result of failure modes based on traditional FMEA

表7 失效模式的3種FMEA分析結(jié)果對比Tab.7 Comparison of three FMEA analysis results

(2)考慮了共因失效問題，如均由失效原因CF1所導(dǎo)致的失效模式FM1、FM2和FM3,以及均由失效原因CF6導(dǎo)致的失效模式FM8、FM9和FM10.采用本文的方法計(jì)算得到的優(yōu)先度要高于傳統(tǒng)FMEA方法.

根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)排序可以發(fā)現(xiàn)，由于所使用的混合燃料膠質(zhì)含量增高所導(dǎo)致的發(fā)動機(jī)積炭問題在所有風(fēng)險(xiǎn)中是最為嚴(yán)重的，燃燒室內(nèi)積炭過多，不僅會造成發(fā)動機(jī)功率的降低、增加油耗，更為嚴(yán)重的還會引起發(fā)動機(jī)氣缸的爆震，對活塞以及曲軸連桿造成損害，從而嚴(yán)重影響汽車安全.其次是摻入的新燃料具有一定的腐蝕性所導(dǎo)致的失效風(fēng)險(xiǎn)，混合燃料對發(fā)動機(jī)部分金屬精密部件、橡膠密封部件等的腐蝕作用是混合燃料使用過程中的一大弊端.再者是如生物柴油中含有的游離甘油對汽車的濾清器及供油系統(tǒng)的影響，其主要影響汽車的啟動性能以及排放性能.而對于使用混合燃料的汽油機(jī)，由于混合燃料本身具有的揮發(fā)毒性以及燃料黏度降低所導(dǎo)致的柱塞偶件磨損加劇也是潛在的較大隱患.

3.3 風(fēng)險(xiǎn)控制意見

3.3.1新型發(fā)動機(jī)的研制

針對混合燃料在使用過程中的潛在風(fēng)險(xiǎn)，可設(shè)計(jì)使用混合燃料的特定發(fā)動機(jī).特定發(fā)動機(jī)可根據(jù)混合燃料的具體特性，在原有的汽柴油機(jī)基礎(chǔ)上加以改裝改進(jìn)(如改裝原有機(jī)械油泵，使用特定油泵增大泵油壓力，用以解決混合燃料易產(chǎn)生氣阻現(xiàn)象；調(diào)整發(fā)動機(jī)點(diǎn)火時(shí)刻，解決使用混合燃料導(dǎo)致的發(fā)動機(jī)加速遲緩等現(xiàn)象[17])，使發(fā)動機(jī)與混合燃料更加匹配，降低發(fā)動機(jī)在使用混合燃料中潛在風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的概率.如某些大型汽車廠商，已經(jīng)設(shè)計(jì)生產(chǎn)數(shù)款以混合燃料作為使用油品的特定發(fā)動機(jī).

3.3.2混合燃料的優(yōu)化

對于汽柴油混入替代燃料后自身特性發(fā)生改變所造成的風(fēng)險(xiǎn)，可對混合燃料本身進(jìn)行改良和優(yōu)化.可在混合燃料中加入適量的金屬腐蝕抑制劑，用以改善混合燃料對于發(fā)動機(jī)氣缸及橡膠密封材料的腐蝕；在混合燃料中添加助溶劑，降低燃料分層的風(fēng)險(xiǎn).此外，國內(nèi)外學(xué)者也在積極研究探索新一代混合燃料(如丁醇柴油混合燃料等).這些新型混合燃料在發(fā)動機(jī)適用性上的表現(xiàn)或?qū)⒏鼮槌錾?，但還需更多研究數(shù)據(jù)和實(shí)際應(yīng)用中的表現(xiàn).

3.3.3使用者自身意識提高

目前，仍有一定量的發(fā)動機(jī)風(fēng)險(xiǎn)故障是由于車輛使用者自身對油品使用及風(fēng)險(xiǎn)預(yù)防上的意識缺失所造成的，提高使用者對車輛發(fā)動機(jī)油品適用性和風(fēng)險(xiǎn)防范的意識，也有助于規(guī)避潛在風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生.如在添加混合燃料前對原本使用純汽、柴油的發(fā)動機(jī)、供油系統(tǒng)及油路進(jìn)行徹底清洗；嚴(yán)格遵守發(fā)動機(jī)油品使用要求添加相應(yīng)的燃料，避免貪圖價(jià)格上的優(yōu)惠錯(cuò)加燃料等，通過了解使用混合燃料的潛在風(fēng)險(xiǎn)做出相應(yīng)調(diào)整，防止在使用過程中對車輛造成不必要的危害及影響.

4 結(jié)語

本文結(jié)合模糊集、灰色關(guān)聯(lián)分析與DEMATEL方法對FMEA模型加以改進(jìn)，并應(yīng)用于使用混合燃料的車輛發(fā)動機(jī)的風(fēng)險(xiǎn)分析中.研究表明，通過使用FMEA方法，可以幫助科研人員較為全面地掌握發(fā)動機(jī)在燃用新型混合燃料的過程中潛在的對于發(fā)動機(jī)系統(tǒng)及整個(gè)車輛系統(tǒng)產(chǎn)生負(fù)面影響的失效風(fēng)險(xiǎn)；同時(shí)，通過對風(fēng)險(xiǎn)因子的分析與計(jì)算，并對計(jì)算結(jié)果進(jìn)行排序，研究人員可以更為清晰、準(zhǔn)確地了解各個(gè)失效模式的風(fēng)險(xiǎn)程度優(yōu)先級，進(jìn)而有針對性地制定控制措施及改進(jìn)方案，亦或是對系統(tǒng)本身進(jìn)行調(diào)整，降低系統(tǒng)發(fā)生故障的可能性，消除潛藏的風(fēng)險(xiǎn)，保障系統(tǒng)的平穩(wěn)運(yùn)行.

在具體的案例分析中，改進(jìn)后的FMEA方法能夠減少傳統(tǒng)FMEA模型中所存在的不合理性.例如，考慮了風(fēng)險(xiǎn)因子之間的相對重要度，對系統(tǒng)中存在的共因失效問題進(jìn)行了更為合理的分析.由此可見，改進(jìn)的FMEA模型能夠更為實(shí)際、更為全面地對系統(tǒng)中的潛在風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評價(jià)，并根據(jù)排序結(jié)果，提出相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)控制意見，用以預(yù)防風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生，改善混合燃料對于車輛發(fā)動機(jī)的適用性.