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基于面向?qū)ο筘惾~斯網(wǎng)絡(luò)的船用鍋爐爐膛安全性定量分析

文檔作者：初珠立楊自春文檔來源：海軍工程大學(xué)		點擊數(shù)：	更新時間： 2024年08月08日
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第39卷第5期
2010年10月
船海工程
SHIP&amp;amp;()CEAN ENGlNEERlNG
V01．39 No．5
Oct．2010
基于面向?qū)ο筘惾~斯網(wǎng)絡(luò)的
船用鍋爐爐膛安全性定量分析
初珠立。楊自春
(海軍工程大學(xué)船舶與動力學(xué)院，武漢430033)
摘要：在對船用鍋爐爐膛進行安全性分析時發(fā)現(xiàn)，故障隔離功能喪失在部件之間存在重復(fù)故障片段。
借鑒面向?qū)ο筘惾~斯網(wǎng)絡(luò)建立故障模型，采用基于Bayes的蒙特卡羅仿真得到底事件概率先驗信息。與故障
樹等傳統(tǒng)方法比較，該模型直觀簡潔，有效縮小關(guān)鍵故障因子容量，診斷更加準(zhǔn)確。
關(guān)鍵詞：鍋爐爐膛；貝葉斯網(wǎng)絡(luò)；安全性定量分析；面向?qū)ο?
中圖分類號：U664．1 TK229．7 文獻標(biāo)志碼：A 文章編號：1671—7953(2010)05-0092—05
爐膛是由水冷壁、近爐第一列管、前后壁與爐
底所構(gòu)成的密閉空間，為鍋爐的燃燒室。爐膛的
前后磚壁與水冷壁嚴(yán)密而有效地限制與隔離燃燒
火焰的擴散，保證燃燒的安全。
鍋爐爐膛前后磚壁與風(fēng)口磚直接接受高溫火
焰的沖刷與灼燒，特別是風(fēng)口磚頻繁經(jīng)受著冷熱
交變的沖擊，大風(fēng)浪艦艇的顛簸，以及油風(fēng)配合失
調(diào)引起鍋爐的振動，均是耐火磚綮破損的主因。
內(nèi)爐板緊貼高溫的耐火磚，經(jīng)受高溫的燒烤，外殼
板經(jīng)受內(nèi)外壓力差的作用，是內(nèi)外殼板損傷的主
因。鍋爐底座承受著鍋爐重力與艦艇航行中左右
搖擺產(chǎn)生的巨大慣性力作用，又要保證鍋爐熱脹冷
縮時的自由移動，這兩方面是爐底座被損的主因。
鍋爐結(jié)構(gòu)示意見圖1，圖2為鍋爐爐膛結(jié)構(gòu)組成。
爐膛耐火磚壁是爐部的薄弱部件，是可靠性
較差的部位，常見的故障模式有：隔離功能喪失；
爐膛內(nèi)部發(fā)生爆燃；磚壁涂層破碎脫落、耐火磚出
現(xiàn)裂紋、爐底固定螺栓松動，嚴(yán)重時發(fā)生倒塌；風(fēng)
口磚出現(xiàn)燒蝕、破碎；內(nèi)爐板過熱變形，甚至燒穿；
外殼板受壓變形，密封性破壞、漏氣；活動底座的
位移間隙堵塞，危及爐體自由膨脹等。同時，這些
故障模式之間又相互關(guān)聯(lián)相互影響，使得分析計
92
收稿日期：2009—09—25
修回日期：2009一10—29
基金項目：總裝武器裝備預(yù)研基金
(9140A27050106JBll)
作者簡介：初珠立(1985-)，男，碩士生。
研究方向：艦船動力及熱力系統(tǒng)的科學(xué)管理
E-mail：hgchuzhuli@1 63．corn
圖l鍋爐結(jié)構(gòu)示意
圖2鍋爐爐膛示意
算工作更加復(fù)雜。
經(jīng)過故障模式、影響及危害性分析(FME—
CA)【¨，故障模式中隔離功能喪失的故障模式發(fā)
生可能性等級為D，為較少，故障模式發(fā)生概率范
圍為10q≤P≤10．4；危險的嚴(yán)重性等級為I級，
人員死亡或多人重傷，系統(tǒng)癱瘓或報廢，重大財產(chǎn)
損失(損失i00萬元及以上)，重大環(huán)境損害；風(fēng)險
指數(shù)為8，屬嚴(yán)重等級，給出的評價準(zhǔn)則為不希
望，一般不接受。由此可見，爐膛隔離功能喪失對
鍋爐安全性危害較大，因此，結(jié)合OOBN(object—
oriented bayesian networks)方法[2卅對該故障進
行分析。
萬方數(shù)據(jù)
基于面向?qū)ο筘惾~斯網(wǎng)絡(luò)的船用鍋爐爐膛安全性定量分析——初珠立，楊自春
1 建模分析
由于在鍋爐爐膛的實體結(jié)構(gòu)中，耐火磚、絕熱
層、內(nèi)爐板、外殼板由內(nèi)而外層層包裹，出現(xiàn)隔離
功能喪失時存在相關(guān)順序失效的情況。其對應(yīng)的
故障節(jié)點依次為M5：耐火磚破損，M；：絕熱層破
損，M7：內(nèi)爐板破損，聰：外殼板破損。
在進行FTA分析時發(fā)現(xiàn)，節(jié)點之間存在相
同的故障片段Mj，故障樹拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)見圖3，圖中
三角符號代表重復(fù)片段。
圖3爐膛隔離功能喪失故障樹
根據(jù)00BN原理，分析爐膛隔離功能喪失建
模過程見圖4。建立對象關(guān)系見圖5。
故障模式辨識卜_—爿待分析故障
竺望竺刊攀l
M耐火磚【l IM內(nèi)爐板
M爐底
松動
M封II磚
燒蝕脫落
圖S隔離功能喪失對象關(guān)系圖
在故障樹分析中要重復(fù)建立M4(對應(yīng)的貝葉
斯網(wǎng)絡(luò)片段見圖4)及其下面的子節(jié)點事件，不僅
增加了建模的工作量，而且使得故障樹的計算推
理效率大大下降，同時因為重復(fù)記入近似故障概
率，將增大最終計算誤差。而采用OOBN方法就
會避免將片段重復(fù)復(fù)制和粘貼帶來的冗余運算，
從而提高運算效率，圖6為壇對應(yīng)的貝葉斯網(wǎng)
絡(luò)片段。
圈6艦對應(yīng)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)
對各中間事件作進一步分析，找出各自的子
事件，確定其內(nèi)部BN的結(jié)構(gòu)和參數(shù)，并將片段
M。整合到M對應(yīng)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中，得到圖7所
示完整的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。
93
萬方數(shù)據(jù)
第5期船海工程第39卷
M
圖7轉(zhuǎn)化后的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)圖
表1 中間事件(頂)事件編號及含義
編號含義編號含義
M 爐膛隔離功能喪失A磊外殼板破碎脫落
M一爐底松動M9腐蝕
Mz 前后磚肇倒塌M10霧化不良造成偏燒
M3 封門磚燒蝕脫落MI-熱應(yīng)力
％機械振動^磊z工況急劇變化
^磊耐火磚破碎脫落M-。燃油壓力過低
^磊絕熱層破碎脫落M·t噴油器污染銹蝕
M； 內(nèi)爐板破碎脫落
在文獻[7]的基礎(chǔ)上，采用基于貝葉斯的蒙特
卡洛數(shù)字仿真方法‘8塒。對Xm X，。、X。。、X。，概率
值進行仿真。
1)X13、X1s。
指數(shù)分布單元進行定數(shù)截尾實驗，失效數(shù)取
z=I，總實驗時間r一150 h，工作時間取t。一
20 h，驗前信息為ZO一1，動----400 h。
2)X14、X17。
指數(shù)分布單元進行定數(shù)截尾實驗，失效數(shù)取
z=l，總實驗時間r一150 h，工作時間取￡。一
20 h，驗前信息為ZO一2，功=400 h。
置信度取)，一0．95，仿真次數(shù)取為N一
20 000，Matlab編程計算得到失效概率：
Q13----3．1×10一，Q14—2．3×10～，
Q15一1．2×10一，Q】7—2．5×lO一。
其余節(jié)點的先驗信息參考文獻‘73以及充分參
考專家經(jīng)驗得到，見表2。
94
表2底事件節(jié)點名稱及概率值
節(jié)點名稱Q值
X-：固定螺栓松動
X2：大風(fēng)浪顛簸
)(3：機艙內(nèi)機械震動
X4：油風(fēng)配合器失調(diào)
x5：內(nèi)外壓力應(yīng)力
)(6：重油雜質(zhì)超標(biāo)
X，：高溫氧化腐蝕
K：冷熱交變應(yīng)力
)(9：調(diào)風(fēng)器壓力過低
X，。：噴油器結(jié)焦
Xu：正車至倒車
X-z：緊急停機
X。。：燃油總管破損
X?回油閥磨損過大
x】s：噴油器霧化片磨損
X。s：燃油泵排量降低
X，t：燃油過濾器破損
Q1=1．5×10一5
Q一2．o×lO叫
0_3—4．o×lO一4
Q4=2．6×lO_4
Q=3．o×lO_4
0_6=2．1×10一4
Q7=2．4xlO-4
Q=1．6×10_5
Q一2．4×lO一5
Qlo=3．2×lO_4
Q11=3．o×lO“
Q12=1．1×10-4
Q13=-3．o×lO一6
Q14=2．3×lO-5
Q15—1．O×10一5
Q16=3．1×10一6
Q17—2．2×lO_5
2 OOBN與FTA計算對比分析
2．1 OOBN計算結(jié)果
貝葉斯網(wǎng)絡(luò)可以根據(jù)某個根節(jié)點的數(shù)值變化
自動更新整個網(wǎng)絡(luò)，找到發(fā)生概率最大的頂事件。
根據(jù)式其定義可求得頂事件M發(fā)生概率：
1 ^
P(M一1)(ΣⅡP(XP 一1)一(>：|I P Xi 7ci))×
i xi‘0f。1
P(M—l I砌)=
6．94×lO_4 (1)
式中：鞏——父節(jié)點的集合。
頂事件與各底事件之間的條件概率：
P(M=1 I墨一1)一
≥：P(墨=鉑M一1，墨=1，
X、'．．．’x‘孓m，?'XN
1≤k≤N，歹≠志)×[P(墨一1)]-1 (2)
另外，還可求得各底事件重要度I影，表示節(jié)
點Xj更新前后頂事件M的概率值變化，定義為
Birnbaum Measure(BM)重要度，即：
J影一P(M一1 Xi一1)一
P(M一1 Xf一0) (3)
依次更新各底事件概率，對照更新前后根事
件概率值的變化，見表3。
分析表3，其中XH、X。。改變值最為顯著，表
明他們是導(dǎo)致M事件發(fā)生的主要原因，對應(yīng)部件
在平時的使用和維護中當(dāng)出現(xiàn)爐膛隔離功能喪失
時應(yīng)該作重點檢查。至于其他節(jié)點，改變值比較
萬方數(shù)據(jù)
基于面向?qū)ο筘惾~斯網(wǎng)絡(luò)的船用鍋爐爐膛安全性定量分析——初珠立，楊自春
表3 OOBN底事件更新后M概率變化值BM
各數(shù)量值級×101
更新后8．12 7．14 7．86 7．33 7．87 8．43 6．99 7．05 8．14
些!；!!!；!!!；!!!；!!!；!!!；!!!：!!!：!!!：!!
節(jié)點
X10 Xu X12 XIs X14 Xls X1s X17
小的原因除了本身故障概率較小以外，更主要是
因為他們與系統(tǒng)關(guān)聯(lián)度比較小。
2．2 OOBN與FTA計算結(jié)果對比
根據(jù)FTA頂事件概率計算
研0匕
P(D—P(“U G)一ΣP(G)一 i=1
ΣP(GG)+?+(一1)一1P(II Cf)(4)
1≤禹≤．塒凈1
式中：C__一上行法求得的最小割集；
m——最小割集數(shù)。
根據(jù)式(4)：
25
b 20
、X 15
囂lo
窶5
O
P(T)≈ΣP(Ci)一7．03 X 10-4
i=1
表4 FrA底事件更新后M概率改變值
(各值數(shù)量級) ×101
差堡!!：!!!!；!!!；!!!；!!!；!!!；!!!；!!!；!!!；!!
節(jié)點
XlO xtl X12 X13 X14 x15 X16 X17
表4中數(shù)據(jù)可以反映出各底事件的重要度。
其中：X1、X2、X3、X。、X。。、X。。的改變幅度相對較
大，反應(yīng)出這6個節(jié)點事件對頂事件發(fā)生的影響
比較大。因此，當(dāng)出現(xiàn)頂事件對應(yīng)故障時，應(yīng)該優(yōu)
先排查上述6部件，在平時的使用和維護中，也應(yīng)
予以重點關(guān)注。
0()Bl、J和FrA計算結(jié)果可以直觀地反映在圖
8,9中，從中可以直觀地查找關(guān)鍵故障，在FD～中為
X1、X2、X3、X4、X1t、X1s，在00BN中為xlt、X1s。
1 4 7 10 13 16
節(jié)點序號
圖8 OOBN計算各底事件重要度
3結(jié)束語
由于存在重復(fù)的故障片段，因此考慮借鑒面
向?qū)ο笏枷?，并采用表達能力更強的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)
方法對船用鍋爐爐膛隔離功能喪失進行建模。利
用基于Bayes的蒙特卡洛仿真方法得到部分部件
故障概率值，得出底事件重要度，進而查找對頂事
件影響最大的故障因子。最后將似．)BN和FTA
計算作比較，發(fā)現(xiàn)()()BN方法縮小了關(guān)鍵故障因
子容量(由6個減少為2個)，查找故障更加準(zhǔn)確
快捷，體現(xiàn)出更高的運算效率，得出的結(jié)論也更具
有實際指導(dǎo)意義。
參考文獻
[1]范永濤．船用增壓鍋爐安全性分析及VFA軟件實現(xiàn)
[D]．武漢：海軍工程大學(xué)，2008．
[2]徐克俊，金星，鄭永煌．航天發(fā)射場可靠性安全性評
估與分析技術(shù)[M]．北京：國防工業(yè)fl{版社，2006．
1 4 7 10 13 16
節(jié)點序號
圖9故障樹計算各底事件重要度
[3]KOLLER D，PFEFFER八Object-Oriented Bayesian
Networks[C]／／Proceedings of the Thirteenth Annu—
al conference on Uncertainty in Artificial Intelligence．
Providence，Rhode Island：1997，302-313．
[4]BANGSA 0，WUII，I。EMIN P H．Top-down construction
and repetitive structures representation in
bayesian networks[C]／／Proceedings of the 13th In—
ternational Florida Artificial Intelligence Research Society
Conference．AAAI Press，2000，282—286．
[5]周忠寶．基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的概率安全評估方法及應(yīng)用
研究[D]．長沙：國防科技大學(xué)，2007．
[6]STEPHSON T A An introduction to bayesian net—
work theory and usage[R]．IDIALP-RR，2000．
[7]楊鐵勇，楊波．盯A在船用鍋爐燃燒供風(fēng)系統(tǒng)中的
應(yīng)用[J]．機電設(shè)備，2000，(3)：7-10．
[8]金星，洪延姬．系統(tǒng)可靠性評定方法[M]．北京：國
防工業(yè)出版社，2005．
[9]張圣坤，白勇，唐文勇．船舶與海洋工程風(fēng)險評估
[M]．北京：國防工業(yè)出版社，2003．(下轉(zhuǎn)第98頁)
95
萬方數(shù)據(jù)
第5期船海工程第39卷
圖6第六階振型圖
圖7第六階應(yīng)力圖
2．2葉片振動特性分析
由圖2～7圖示振型圖及其他振型圖分析知，
第一階振型為一階周向彎曲振動，第二階振型為
一階軸向彎曲振動，第三～六階振型分別為一階
扭轉(zhuǎn)振動、二階軸向彎曲振動、二階扭轉(zhuǎn)振動和二
階軸向彎曲振動。
3結(jié)論
用仿真形式分析葉片的振動特性具有一定的
精確性、有效性和可靠性。并且該方法還可以分
析顯示其高階振型，這一點是實驗與解析分析無
法達到的。研究為工程界提供了一種快速有效的
計算葉片振動特性的方法，可為進一步研究該葉
片的設(shè)計優(yōu)化和振動安全性檢驗提供數(shù)值依據(jù)。
參考文獻
E1]章巧芳，盛頌恩．汽輪機末級扭葉片振動特性分析
EJl．汽輪機技術(shù)，2005，47(4)：273-275．
E23蔣海濤，劉仁志，周春良．預(yù)應(yīng)力條件下渦輪葉片模
態(tài)分析EJl．汽輪機技術(shù)，2008，50(3)：197-200．
E3]趙衛(wèi)強，魯墨武，趙永健，等．基于UG的航空發(fā)動機渦
輪葉片模態(tài)分析[J]．機械設(shè)計與制造，2007(9)：76-77．
E43王永旗，夏毅銳，李艷坤，等．渦輪葉片的UG建模和
Patran／Nastran有限元應(yīng)力分析EJ]．海軍航空工程
學(xué)院學(xué)報，2007，22(6)：610-614．
E53張朝暉．ANSYSll．0結(jié)構(gòu)分析工程應(yīng)用實例解析
[M]．2版．北京：機械工業(yè)出版社，2008．
E6-1李翔鵬．P()R／ENGINEER Wildfire 3．0基礎(chǔ)實例
[M]．北京：中國鐵道出版社，2006．
E7-1黃名海，宋華芬．UG平臺下渦輪葉片曲面造型的一
個處理技巧[J]．現(xiàn)代制造工程，2007，(1)：36—37．
Modal Analysis of the Steam Turbine Blade Based on Ansys
SUN Ji-hong．YANG Zi-chun
(School of Naval Architecture and Power，Naval University of Engineering，Wuhan 430033，China)
Abstract：The entity model of a steam turbine blade was built．The vibration characteristics of the steam turbine
blade were studied numerically by using the structure analysis block in Ansys．The former six orders of natural frequen—
cies and vibration modes of the blade were calculated．The analytical results can be used as reference for optimization de—
sign and vibration safeness verification for the steam turbine blade,
Key words：steam turbine blade；finite element method；modal analysis
(上接第95頁)
Quantitative Safety Analysis of Hearth of Warship
Boiler Based on Bayesian Networks
CHU Zhu-li．YANG Zi-chun
(Scbool of Naval Architecture and Powar，Naval University of Engineering，Wuhan 430033，China)
Abstract：Taking the lost of insulate function as a case of the hearth of ship boiler，the quantitative safety analysis
was carried out based on the transition of FTA tO Bayesian networks．This technique broke through the short of duality in
the盯A theory，with multi-conditions of every node,Meanwhile。the method took the relationships among them in top
account，sought for parameters of the nodes before the quantitative calculate．The results showed that this technique is
more reasonable and of more engineering practicability．
Key words：hearth of ship boiler；bayesian networks；quantitative safety analysis；object-oriented
98

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