1.目的及意义

1.1选题背景及意义

近年来，随着物联网，计算机视觉，大数据，云计算等技术的发展，船舶智能化的进程逐步加快，智能船舶、无人船舶将在未来成为可能^[1]。无人驾驶技术展现了强大的动力，无人驾驶运输船已逐步成为国内外运输领域的热点。在当前船舶市场低迷与长期运力过剩的情况下，各大航运公司更加注重船舶运行效率与安全性。无人船有着提升船舶运行效率，提高设备稳定性以及管理策略效率上的优势^[2]。未来智能船舶将会沿着从“仅需少量船员”到“岸上远程操控”再到“完全自动化驾驶”的路径发展。在此背景下，无人驾驶船舶将成为智能船舶的重要发展方向^[3]。

智能船舶航行安全的重要保障之一是持续稳定的动力系统。提升船舶动力装置运行的稳定性也是未来“无人船”需要重点突破的技术障碍^[4]。瑞典保险公司对船舶理赔事故的统计资料表明，由船舶动力系统故障引发的海难事故占总事故的45%，位居所有事故首位^[5]。因此，船舶动力系统的运行保障技术是船舶安全航行的关键。无人船慢慢将投入航运业，采用无人船是因为其高效性与安全性，但是无人船舶对于潜在事故的反应仍不确定，也缺乏对其效果的可观研究。建立科学完整的安全性分析方法，能够在实践中指导船舶动力系统安全性的设计工作，消除或降低事故发生的可能性^[6]。

鉴于无人船动力系统稳定的重要性，国内外学者将安全系统工程中的分析方法引入船舶领域，对船舶安全展开分析研究。麻省理工学院的Leveson 提出了系统理论事故及过程模型（Systems-Theoretic Accident Modeling andProcess, STAMP），全面辨识危险致因^[7]。在STAMP模型理论的基础上，Leveson制定了系统理论过程分析方法（Systems-TheoreticProcess Analysis, STPA）^[8]。该方法有别于单一的事故假设和线性分析方法，是一种将系统的安全性问题当成一个控制问题而不是组件失效问题的方法，这样对于系统的综合分析有着更强的分析能力^[9]。无人船系统是一个高度复杂的集合体，单一分析，线性分析事故的原因是无法彻底分析清楚风险。STAMP模型与STPA分析方法更适合于研究无人船动力系统的风险识别，其分析结果也会更加完善。

运用STPA分析无人船动力系统的风险对制定无人船的安全规范，无人船的风险预警与防护和处理无人船事故等方面有着深远影响。

1.2国内外研究现状

随着物联网，云计算等技术的高速发展，船舶智能化，无人船已经是航运业的热点之一，国内外公司都开始大力发展无人船行业。国内无人船公司珠海云洲智能科技有限公司于2010年成立，专注于水面无人艇技术的研发和应用，至今已开发出环境测量系列无人船、海洋调查系列无人艇、安防搜救系列无人艇、军用系列无人艇以及无人货运等五大系列产品^[10]。2005年以色列Elbit公司推出一款“黄貂鱼（Stingary）”号水面无人艇（Unmanned Surface Vessel, USV），能够完成海岸物标识别、智能巡逻、电子战争等多项任务^[11]。

国内外已将安全分析应用到无人船领域，安全分析结果已是衡量无人船性能的重要标准之一。对于高度复杂的无人船系统，国内外运用STPA分析方法进行系统性分析运行过程中产生的不安全行为，全面了解整个系统的安全状态，提出安全约束，降低不安全事件发生的概率。

1.2.1国外研究现状