海上风能作为一种清洁可再生能源,备受世界瞩目,合理开发利用海上风能可有效改善能源供给结构。漂浮式风机通过风力发电将风能转变为电能,逐步应用于深水海域风能资源的开发。但由于恶劣的海洋环境等影响,漂浮式风机系统会发生各种模式的失效,对漂浮式风机的安全运行造成极大威胁,也会导致巨大的经济损失。因而针对漂浮式风机系统结构特征,开展失效风险分析,进行故障预测,制定维修策略,对于保证漂浮式风机安全运行极具实际参考意义。采用传统和智能优化方法对漂浮式风机关键系统进行可靠性分析,并提出预防性维修策略,主要研究内容如下:首先,针对海上漂浮式风机系统失效的问题,采用故障树分析方法研究了漂浮式风机系统失效风险。通过收集和分析系统失效案例,识别漂浮式风机系统主要失效模式和失效机理,建立了漂浮式风机系统故障树模型;基于该故障树模型,全面分析了漂浮式风机主要失效的子系统是系泊系统和发电机系统,计算主要失效子系统的失效概率、平均无故障工作时间和系统可靠度,并对各个底事件的关键重要度并进行排序。针对识别出的失效原因,分别从设计、维修等方面提出风险防控措施。其次,为解决海上漂浮式风机系泊系统失效的问题,建立了漂浮式风机系泊系统可靠性分析模型。选取NREL 5MW OC4半潜式风机为基础模型,采用SESAM软件进行分析,得到系泊锚链轴向张力的时域曲线和张力特征值。基于智能优化算法对漂浮式风机系泊系统进行结构可靠度模拟计算,构建载荷概率模型和系泊链抗力概率模型作为算法中的种群。采用改进的智能优化算法与基本算法进行对比,结果表明改进算法更优;将智能优化算法与一次二阶矩法、蒙特卡洛法的可靠性指标值进行对比,结果表明智能优化算法具有更强的收敛速度,验证了算法的高效性和准确性。最后,针对海上漂浮式风机发电机系统失效的问题,建立了基于故障预测的预防性维修模型。用马尔可夫方法定量分析可维修状态时的结果,计算系统可靠度和平均无故障时间;基于预防性维修策略进行故障预测,通过目标函数构建系统优化模型,并采用智能优化算法求解优化模型中的故障预测的时间间隔和最小剩余寿命,使系统维修费用、可靠度和风险达到一个最佳的组合状态。结果表明,维修策略优化模型可以大幅提高系统的可靠度和平均无故障时间。