自主船舶自动化作业风险分析的一种新方法

为了弥补无人驾驶船舶风险评估缺乏历史事件数据的不足，本研究采用故障模式与影响分析（FMEA）对潜在故障进行分析，并根据专家的经验，根据故障发生的可能性、后果的严重程度和检测难度对其进行排名。首先，引入模糊语言变量来表示专家在处理无人货船故障模式的固有不确定性时的偏好。其次，在专家调查中，引入了犹豫指标，以反映专家对评估的故障模式的熟悉程度。第三，为了克服FMEA无法对具有相同风险值的故障模式进行排序的问题，本研究采用了与理想解相似的偏好排序技术（TOPSIS），对已识别的故障模式进一步进行排序。最后，选择了19种自动驾驶系统的故障模式来说明评估是如何进行的。实证分析结果表明，该模型能够有效地筛选出高风险的失效模式。这项研究还提供了风险控制选项，并为无人货船的风险评估提供了一种新的实用方法。