基于FMEA的調(diào)水工程輸水渠道運(yùn)行安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

李慧敏，吉 莉，李 鋒，汪倫焰，馬 瑩

(華北水利水電大學(xué) 水利學(xué)院，鄭州 450046)

1 研究背景

為了緩解我國水資源分布不均、促進(jìn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展，可通過跨流域調(diào)水工程調(diào)配水資源來改善我國局部地區(qū)缺水的局面[1]。我國調(diào)水工程中的輸水渠道以明渠輸水為主，沿線復(fù)雜的地質(zhì)條件和自然環(huán)境，使得運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)源十分復(fù)雜而且管理難度非常大。為了有效地控制運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)、保證調(diào)水系統(tǒng)能夠安全、高效、科學(xué)地運(yùn)行，最大限度發(fā)揮工程的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益，需要對(duì)調(diào)水工程的運(yùn)行進(jìn)行分析、評(píng)價(jià)并標(biāo)準(zhǔn)化管理。

杜霞和耿雷華[2]采用風(fēng)險(xiǎn)投影圖法對(duì)南水北調(diào)中線輸水渠道工程風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)測分析，采用失效概率和失效后果的等級(jí)來評(píng)估南水北調(diào)中線輸水渠道各工程段的風(fēng)險(xiǎn)。胡丹等[3]總結(jié)了明渠工程運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)，采用直角模糊集和逼近理想解法(Technique for Order Preference by Similarity to Solution，TOPSIS)得到風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。程衛(wèi)帥等[4]認(rèn)為調(diào)水工程是一個(gè)長線型的串聯(lián)系統(tǒng)，采用近似重構(gòu)一個(gè)線性系統(tǒng)安全裕量方程計(jì)算南水北調(diào)中線工程渠坡失效3個(gè)典型模式，得到漫頂、滲透破壞和滑坡的系統(tǒng)可靠指標(biāo)。熊雁暉等[5]分類總結(jié)了不同典型建筑物的故障模式,篩選和評(píng)估了南水北調(diào)中線工程的典型建筑物的風(fēng)險(xiǎn)類型。聶相田等[6]從工程風(fēng)險(xiǎn)管理的角度展開研究，主要分析南水北調(diào)中線工程渠段地質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)、渠渠交叉建筑物風(fēng)險(xiǎn)和渡槽工程風(fēng)險(xiǎn)等，同時(shí)從風(fēng)險(xiǎn)管理組織機(jī)構(gòu)設(shè)置角度提出合理化建議。綜上所述,關(guān)于調(diào)水工程渠道運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)分析已有廣泛研究成果,但大都為定性分析或針對(duì)典型建筑物的特定故障模式進(jìn)行定量評(píng)估。

故障模式和影響分析(Failure Mode and Effects Analysis，F(xiàn)MEA)是一種分析系統(tǒng)可靠性和進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管理的方法，目前被廣泛應(yīng)用于汽車、制造、化工和工程等[7-9]各個(gè)領(lǐng)域。傳統(tǒng)的FMEA采用嚴(yán)重度(S)、不易探測度(D)和發(fā)生頻度(O)3個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因子相乘得到風(fēng)險(xiǎn)優(yōu)先數(shù)(Risk Priority Number，RPN)，進(jìn)而對(duì)已識(shí)別的故障模式進(jìn)行排序[10]。盡管傳統(tǒng)FMEA方法具有易用性、多功能性等優(yōu)點(diǎn)，但仍然存在許多缺陷。眾多學(xué)者運(yùn)用不同方法改進(jìn)FMEA方法，使其結(jié)果更具有合理性。Chang[11]引入二元語義變量評(píng)估故障模式信息。王睿等[12]運(yùn)用可轉(zhuǎn)換為直覺模糊數(shù)的語言變量表示故障模式和風(fēng)險(xiǎn)因子權(quán)重的信息改進(jìn)了FMEA方法。以上這些學(xué)者解決了傳統(tǒng)FMEA方法中故障模式信息難以用實(shí)數(shù)直接表征的缺點(diǎn)。許多學(xué)者引入多屬性決策方法改進(jìn)FMEA，Liu等[13]提出了基于直覺模糊結(jié)合TOPSIS的方法改進(jìn)FMEA對(duì)故障模式的排序；Chang等[14]考慮了故障模式間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，提出了基于決策試驗(yàn)和評(píng)價(jià)實(shí)驗(yàn)室法(Decision Making Trial and Evaluation Laboratory，DEMATEL)與優(yōu)劣解距離法(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution，TOPSIS)的FMEA風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法。這些方法克服了傳統(tǒng)RPN值結(jié)果可能會(huì)得到相同風(fēng)險(xiǎn)優(yōu)先值，無法進(jìn)行故障模式風(fēng)險(xiǎn)排序的問題。交互式多屬性決策方法(Tomada de Decis?o Interativa Multicritério，TODIM)是Gomes等[15]基于前景理論提出的一種多屬性決策方法，此方法通計(jì)算某方案與其他方案的相對(duì)優(yōu)勢度方面，對(duì)優(yōu)勢度大小進(jìn)行方案排序，這一過程充分考慮決策者的心理行為。

但需要指出的是，現(xiàn)有研究仍存在以下方面的不足之處：

(1)現(xiàn)有表征專家評(píng)價(jià)信息的方法能夠刻畫信息的模糊性和不確定性，但未同時(shí)考慮確定度、不確定度和猶豫度3個(gè)方面的信息。

(2)現(xiàn)有多屬性決策方法解決了傳統(tǒng)相同RPN值無法排序的方法，但忽略了不同專家心理行為對(duì)風(fēng)險(xiǎn)排序結(jié)果的影響。

綜上所述，本文綜合應(yīng)用可以轉(zhuǎn)化為區(qū)間直覺模糊數(shù)的多粒度語言信息表征故障模式，采取改進(jìn)的區(qū)間直覺模糊熵計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)因子的權(quán)重，應(yīng)用考慮了決策者心理行為的TODIM方法計(jì)算FMEA風(fēng)險(xiǎn)排序，為輸水渠道運(yùn)行安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究提供了一種新思路。

2 調(diào)水工程輸水渠道運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)故障模式

調(diào)水工程輸水渠道總干渠大都采用襯砌混凝土結(jié)構(gòu)，襯砌混凝土結(jié)構(gòu)具有厚度薄、表面積大的特點(diǎn)。在對(duì)文獻(xiàn)[2]—文獻(xiàn)[5]及文獻(xiàn)[16]風(fēng)險(xiǎn)因素分析的基礎(chǔ)上，基于科學(xué)性、系統(tǒng)性、全面性的原則，結(jié)合南水北調(diào)中線工程的實(shí)地考察與專家意見，選取輸水渠道最典型的6種故障模式，分別為結(jié)構(gòu)裂縫(FM1)、冰期輸水不暢(FM2)、渠坡失穩(wěn)(FM3)、材料老化(FM4)、異常滲漏(FM5)、地基缺陷(FM6)。6種故障模式對(duì)應(yīng)的主要原因和失效后果見表1。

表1 輸水渠道FMEA表Table 1 FMEA results for conveyance channel

3 基于多粒度語言信息的TODIM-FMEA風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法

3.1 基于可轉(zhuǎn)化為區(qū)間直覺模糊數(shù)的多粒度語言信息的風(fēng)險(xiǎn)表達(dá)

3.1.1 多粒度語言信息

評(píng)估專家往往需要將給定方案的屬性定量化，但在實(shí)際情況下，專家給予的評(píng)價(jià)信息一般為模糊信息，無法提供準(zhǔn)確的數(shù)字。在這種情況下用語言變量反映評(píng)估者的想法就非常實(shí)用了。群決策過程中，按照專家自身的知識(shí)結(jié)構(gòu)和領(lǐng)域經(jīng)驗(yàn)，可根據(jù)不同的問題選擇不同的語言粒度進(jìn)行評(píng)估。

多粒度語言評(píng)價(jià)集Sq記為

(1)

3.1.2 區(qū)間直覺模糊集

3.1.3 多粒度語言短語轉(zhuǎn)換成區(qū)間直覺模糊數(shù)

采用多粒度語言轉(zhuǎn)化為區(qū)間直覺模糊數(shù)(Interval-Value Intuitionistic Fuzzy Numbers，IVIFNs)的方法處理語言信息，IVIFNs比模糊數(shù)和直覺模糊數(shù)可以更好地處理信息的不確定性和模糊性。

(2)

其中：

在TODIM方法計(jì)算相對(duì)優(yōu)勢度的過程中需要計(jì)算區(qū)間直覺模糊數(shù)的距離。區(qū)間直覺模糊數(shù)的距離計(jì)算方法有很多種，本文應(yīng)用Hamming距離和Hausdorff距離2種傳統(tǒng)的距離測量公式組合的一個(gè)新的距離公式，該公式結(jié)合了2種距離測度方法的優(yōu)點(diǎn)。

(3)

其中：

式中xi為在TODIM方法計(jì)算相對(duì)優(yōu)勢度的過程給定所有方案中各個(gè)方案。

3.2 模型構(gòu)建

基于多粒度語言信息TODIM的FMEA風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型包括3個(gè)步驟：

(1)FMEA風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估專家識(shí)別輸水渠道故障模式并對(duì)風(fēng)險(xiǎn)因子進(jìn)行評(píng)估。

(2)利用區(qū)間直覺模糊熵計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)因子O、S、D的權(quán)重。

(3)采用區(qū)間直覺模糊TODIM法排序故障模式的風(fēng)險(xiǎn)程度。

TODIM-FMEA模型的計(jì)算流程如圖1所示。

圖1 TODIM-FMEA模型的計(jì)算流程Fig.1 Flowchart of TODIM-FMEA model’s computation

在打分過程中，故障模式相關(guān)信息有一定的缺點(diǎn)：具有較大不確定性和不完整性，專家參考國內(nèi)外輸水渠道歷史數(shù)據(jù),結(jié)合工程實(shí)際情況對(duì)故障模式進(jìn)行評(píng)估，得到風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估信息。專家用語言變量來表達(dá)評(píng)價(jià)信息。

3.2.1 風(fēng)險(xiǎn)因子評(píng)估

專家打分團(tuán)隊(duì)由s位專家Ek(k=1,2,…,s)組成，根據(jù)其專業(yè)程度給予不同權(quán)重，風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估過程中針對(duì)m個(gè)潛在故障模式FMi(i=1,2,…,m)對(duì)嚴(yán)重度(S)、發(fā)生頻率(O)和不易探測度(D)3個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因子通過多粒度語言信息進(jìn)行評(píng)估得到語言變量評(píng)估矩陣X=[xij]m×n，繼而轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的區(qū)間直覺模糊數(shù)，R=[aij]m×n表示第s位專家給出的故障模式區(qū)間直覺模糊評(píng)價(jià)矩陣。根據(jù)專家所賦權(quán)重和加權(quán)算術(shù)集成算子(Interval-valued Intuitionistic Weighted Arithmetic Averaging，IIWAA)，將區(qū)間直覺模糊評(píng)價(jià)矩陣轉(zhuǎn)化為群體綜合加權(quán)區(qū)間直覺模糊判斷矩陣R′=[a′ij]m×n。

3.2.2 計(jì)算權(quán)重

運(yùn)用改進(jìn)的區(qū)間直覺模糊熵計(jì)算得出風(fēng)險(xiǎn)因子O、S、D的權(quán)重及相對(duì)權(quán)重。

區(qū)間直覺模糊熵在模式識(shí)別、多屬性決策和醫(yī)療診斷中有廣泛的應(yīng)用。在區(qū)間直覺模糊多屬性決策中,為各個(gè)區(qū)間直覺模糊數(shù)表示的屬性按照相對(duì)重要度賦予權(quán)重時(shí)，利用直覺模糊熵公式計(jì)算權(quán)重能夠更準(zhǔn)確更客觀地反映屬性的重要程度。采用考慮隸屬度、非隸屬度和猶豫度3個(gè)方面的區(qū)間直覺模糊熵，可以有效區(qū)分隸屬度和非隸屬度偏差相等的情況。

(4)

運(yùn)用改進(jìn)的區(qū)間直覺模糊熵公式，即式(4)在群體綜合加權(quán)區(qū)間直覺模糊判斷矩陣基礎(chǔ)上構(gòu)建熵矩陣E，即

(5)

式中：eij為矩陣E的元素，i=1,2,…,m;j=1,2,…,n。

(6)

其中:

i=1,2,…,m,j=1,2,…,n。

(7)

(8)

3.2.3 應(yīng)用TODIM方法對(duì)故障模式進(jìn)行排序

將經(jīng)典的TODIM方法拓展到多粒度語言的環(huán)境上進(jìn)行計(jì)算。上述步驟已經(jīng)將多粒度語言信息轉(zhuǎn)化為區(qū)間直覺模糊數(shù)，然后依據(jù)TODIM方法計(jì)算各個(gè)故障模式的綜合排序值，得出其排列順序。具體計(jì)算步驟如下：

(1)計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)因子相對(duì)權(quán)重。運(yùn)用改進(jìn)的區(qū)間直覺模糊熵確定指標(biāo)權(quán)向量W=(w1,w2,…,wn)，則相對(duì)指標(biāo)權(quán)重向量W′j=(w′1,w′2,…,w′n),可根據(jù)式(9)求得。

(9)

式中w*=max{w1,w2,…,wn}為參考權(quán)重。

(2)相對(duì)優(yōu)勢度計(jì)算。

Φj(FMi,FMP)=

(10)

式中：θ為損失衰減系數(shù)，θ>1，表明損失的影響將減小,θ<1，則表明損失的影響將擴(kuò)大,θ=1，表現(xiàn)決策者對(duì)風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度持中立狀態(tài);mij為故障模式FMi的區(qū)間直覺模糊數(shù)；mpj為故障模式FMp的區(qū)間直覺模糊數(shù)；d(mij,mpj)表示兩區(qū)間直覺模糊數(shù)之間的距離，利用式(3)計(jì)算；FMi,FMp分別為第i個(gè)和 第p個(gè)故障模式。

(3)全局優(yōu)勢度及綜合排序值計(jì)算。全局優(yōu)勢度δ(FMi,FMp)為

(11)

綜合排序值ζi為

(12)

(4)根據(jù)綜合排序值ζi的大小進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)排序。

4 案例分析

4.1 南水北調(diào)輸水渠道風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估——以輝縣段為例

以南水北調(diào)中線工程輝縣段輸水渠道為例進(jìn)行運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)分析。南水北調(diào)中線干線輝縣段是南水北調(diào)中線一期工程總渠道黃河北—湵河北的組成部分，位于河南輝縣市境內(nèi)。渠段總長48.951 km，其中明渠長43.631 km，建筑物長5.320 km?？偳酪悦髑橹鳌］x縣段渠段屬暖溫帶大陸性季風(fēng)型氣候。降水量年際變幅大，夏季降雨較多，年均降水量589.1 mm，7月份降水量多，月均降水量182.3 mm。渠段地基存在弱膨脹土和濕陷性黃土，濕陷性黃土在建設(shè)過程中已經(jīng)過了強(qiáng)夯處理。

以南水北調(diào)輸水渠道的工程風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估為例，驗(yàn)證提出基于多粒語言變量的TODIM模型應(yīng)用于FMEA的有效性。

4.1.1 專家打分

首先，F(xiàn)MEA專家團(tuán)隊(duì)由3名分別為從事或研究南水北調(diào)運(yùn)行管理相關(guān)領(lǐng)域的專家組成，分別為科研專家、工程設(shè)計(jì)專家、工程運(yùn)行管理人員。根據(jù)其知識(shí)結(jié)構(gòu)和領(lǐng)域經(jīng)驗(yàn)的不同賦予權(quán)重為W=(0.28,0.31,0.41)。3位專家根據(jù)自己的偏好分別選取了評(píng)價(jià)集中元素?cái)?shù)目為5、7、9這3種不同語言粒度進(jìn)行評(píng)估。針對(duì)6個(gè)故障模式在嚴(yán)重度(S)、發(fā)生頻度(O)和不易探測度(D)3個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因子下的實(shí)際情況進(jìn)行語言評(píng)價(jià)。

3位專家的多粒度語言評(píng)價(jià)集記為S5、S7、S9,即：

打分規(guī)則：對(duì)3個(gè)不同粒度語言變量進(jìn)行打分，即：

將專家評(píng)價(jià)的多粒度語言信息轉(zhuǎn)換為區(qū)間直覺模糊數(shù)，構(gòu)造故障模式區(qū)間直覺模糊評(píng)價(jià)矩陣R；再利用直覺模糊加權(quán)算術(shù)集成(IIWAA)算子對(duì)評(píng)價(jià)信息進(jìn)行集結(jié)，得到群體綜合加權(quán)區(qū)間直覺模糊判斷矩陣R′=[a′ij]m×n。

4.1.2 權(quán)重計(jì)算

(13)

W=(0.327 7，0.353 5，0.318 8) 。

(14)

4.1.3 應(yīng)用TODIM方法對(duì)南水北調(diào)輸水渠道故障模式進(jìn)行排序

應(yīng)用TODIM方法對(duì)南水北調(diào)輸水渠道故障模式進(jìn)行排序,步驟如下。

(1)利用式(9)計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)因子相對(duì)權(quán)重W′j=(0.927 2,1.000 0,0.901 8)。

(2)相對(duì)優(yōu)勢度計(jì)算。在計(jì)算相對(duì)優(yōu)勢度時(shí)，決策者的判斷很大程度上由損失衰減系數(shù)θ的大小決定，θ與決策者的損失規(guī)避程度呈負(fù)相關(guān)。當(dāng)θ>1時(shí)，表明損失的影響將減小，決策者為風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避態(tài)度；θ<1表明損失的影響將增大，決策者為風(fēng)險(xiǎn)直面態(tài)度。通過式(3)得出其距離，并根據(jù)式(10)將故障模式兩兩對(duì)比確定不同故障模式下的風(fēng)險(xiǎn)因子O、S、D的相對(duì)優(yōu)勢度φ構(gòu)建優(yōu)勢度矩陣φc=[φij]m×m。

(3)全局優(yōu)勢度矩陣及綜合排序值計(jì)算。依據(jù)式(11)構(gòu)建全局優(yōu)勢度矩陣δ=[δij]m×m，并計(jì)算每個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因子的全局優(yōu)勢度，如表2所示。

表2 全局優(yōu)勢度矩陣元素Table 2 Elements of overall dominance matrix

根據(jù)式(12)中6種故障模式的風(fēng)險(xiǎn)程度綜合排序值為：ζ1=0.045 9；ζ2=0；ζ3=0.603 5；ζ4=0.522 7；ζ5=1；ζ6=0.782 5 。

根據(jù)全局優(yōu)勢度對(duì)ζi的大小進(jìn)行綜合排序，結(jié)果為：ζ5>ζ6>ζ3>ζ4>ζ1>ζ2，由排序可知，異常滲漏風(fēng)險(xiǎn)最大，冰期輸水風(fēng)險(xiǎn)最小。6種故障模式風(fēng)險(xiǎn)值雷達(dá)圖如圖2所示。

圖2 6種故障模式風(fēng)險(xiǎn)值雷達(dá)圖Fig.2 Radar chart for the risk value of six failure modes

根據(jù)圖2的雷達(dá)圖所示，異常滲漏為南水北調(diào)輸水渠道風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別中最為典型的故障模式，異常滲漏不僅會(huì)造成水量的損失,更嚴(yán)重的是會(huì)對(duì)基礎(chǔ)及岸坡產(chǎn)生沖蝕，危及建筑物整體穩(wěn)定。產(chǎn)生裂縫漏水降低材料強(qiáng)度，從而加速裂縫發(fā)展導(dǎo)致惡性循環(huán)。故異常滲漏對(duì)南水北調(diào)輸水總渠道的輸水安全有重要影響。地基缺陷這一故障模式僅次于異常滲漏，南水北調(diào)中線工程輸水干線輝縣段存在弱膨脹土。在運(yùn)行過程中要加強(qiáng)對(duì)存在地質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)的地段的檢測，出現(xiàn)問題及時(shí)采取工程措施來降低風(fēng)險(xiǎn)。結(jié)構(gòu)裂縫、渠坡失穩(wěn)、材料老化這幾個(gè)故障模式排序雖次于異常滲漏和地基缺陷，但也是南水北調(diào)輸水渠道運(yùn)行安全過程中重要的故障模式，在運(yùn)行過程中要針對(duì)這些故障模式提出改善和提高南水北調(diào)輸水渠道可靠性的具體措施。冰期輸水不暢風(fēng)險(xiǎn)最小的原因可能是輝縣地處緯度較低，冬季冰期輸水危害較北方地區(qū)小，不會(huì)出現(xiàn)大面積結(jié)冰情況。

4.2 對(duì)比與討論

采用區(qū)間直覺模糊集TOPSIS和傳統(tǒng)RPN 2種方法與TODIM方法對(duì)本案例進(jìn)行分析對(duì)比，其中RPN為傳統(tǒng)RPN方法的計(jì)算結(jié)果，RCC為采用區(qū)間直覺模糊集TOPSIS方法的計(jì)算結(jié)果，具體見表3。3種方法的排序結(jié)果非常相似，故障模式FM5與FM2的排序都相同，也就是最嚴(yán)重的故障模式和最不嚴(yán)重的故障模式排序保持不變，說明3種排序方式都是有效的。而TODIM方法與TOPSIS方法相比只有FM1與FM3排序位置互換，剩余4個(gè)故障模式風(fēng)險(xiǎn)排序相同，證明了采用多粒度語言TODIM方法的有效性。

表3 不同方法排序比較結(jié)果Table 3 Comparison of ranking result among different methods

故障模式風(fēng)險(xiǎn)排序比較見圖3，波動(dòng)百分?jǐn)?shù)為各個(gè)方法計(jì)算的結(jié)果值除以該方法最大值的百分比。從圖3可以看出，3種方法的波動(dòng)形式基本一致，傳統(tǒng)RPN值波動(dòng)幅度最小，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別靈敏度較差。TODIM法和TOPSIS法風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別結(jié)果差異是由于TODIM法考慮了專家的心理行為和風(fēng)險(xiǎn)偏好。本文提出的TODIM-FMEA模型將多粒度語言評(píng)價(jià)、區(qū)間直覺模糊熵和TODIM方法相結(jié)合。專家采用多粒度語言評(píng)價(jià)方法可以更有效地處理專家評(píng)價(jià)信息的不確定性。采用區(qū)間直覺模糊熵計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)因子權(quán)重和按照領(lǐng)域經(jīng)驗(yàn)對(duì)專家賦予權(quán)重，可以同時(shí)考慮風(fēng)險(xiǎn)因子和專家權(quán)重對(duì)風(fēng)險(xiǎn)排序順序的影響。因此，多粒度語言TODIM法所得的風(fēng)險(xiǎn)排序結(jié)果有更強(qiáng)的魯棒性，所得結(jié)果可為輸水渠道運(yùn)行安全提供較精確的風(fēng)險(xiǎn)管理參考依據(jù)。

圖3 故障模式風(fēng)險(xiǎn)排序比較Fig.3 Comparison of ranking of failure modes among different methods

改進(jìn)的FMEA風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法與其他方法排序不同，可以從以下幾個(gè)方面來解釋：

(1)傳統(tǒng)的RPN計(jì)算為清晰數(shù)，采用多粒度語言變量，可以有效處理評(píng)價(jià)信息的模糊性，之后轉(zhuǎn)化為區(qū)間直接模糊數(shù)，定量地解釋了專家評(píng)估結(jié)果。

(2)傳統(tǒng)RPN計(jì)算沒有為風(fēng)險(xiǎn)因子S、O、D賦權(quán)，而采用改進(jìn)的區(qū)間直覺熵為風(fēng)險(xiǎn)因子賦權(quán)，可以確定風(fēng)險(xiǎn)因子在評(píng)價(jià)中所發(fā)揮影響的大小。

(3)本文提出的采用TODIM方法改進(jìn)FMEA模型充分參考了評(píng)估專家的心理行為，而TOPSIS法則設(shè)定專家是絕對(duì)理性人，忽略了其心理行為。TOPSIS法計(jì)算結(jié)果可同時(shí)逼近正負(fù)理想解，而TODIM首先計(jì)算相對(duì)優(yōu)勢度，所有故障模式兩兩比較最后得到全局優(yōu)勢度使排序結(jié)果包含更多信息。本文提出的TODIM-FMEA模型可在充分考慮專家心理偏好的同時(shí)更準(zhǔn)確地采用失效模式之間的關(guān)系進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)排序。

5 結(jié) 語

渠道工程是調(diào)水工程最重要的系統(tǒng)工程之一，通過識(shí)別和評(píng)價(jià)運(yùn)行期風(fēng)險(xiǎn)因子可保障工程安全有效運(yùn)行。本文基于多粒度語言信息TODIM方法提出了一種新的FMEA風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型。運(yùn)用可轉(zhuǎn)化為區(qū)間直覺模糊集的多粒度語言對(duì)工程故障模式進(jìn)行評(píng)價(jià)，利用隸屬度和非隸屬度來表現(xiàn)決策者的猶豫心理，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)進(jìn)行量化。采用改進(jìn)的區(qū)間直覺模糊熵計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)因子的權(quán)重。

(1)基于TODIM-FMEA方法構(gòu)建了風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型。最終對(duì)南水北調(diào)輸水渠道的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估進(jìn)行了實(shí)例分析，識(shí)別了故障模式的風(fēng)險(xiǎn)排名，得出異常滲漏為風(fēng)險(xiǎn)最大的故障模式。

(2)計(jì)算結(jié)果與傳統(tǒng)的RPN和TOPSIS方法進(jìn)行對(duì)比，驗(yàn)證了該方法的合理性。多粒度語言TODIM的FMEA風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型為水利工程中運(yùn)行安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估提供了新的解決途徑，具有較強(qiáng)的可操作性和實(shí)用性。

本研究局限性在于直接給定了專家的權(quán)重，可能導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)排序結(jié)果的偏差，未來可以研究合適的方法計(jì)算專家權(quán)重以優(yōu)化風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型。