认知控制模式下的CREAM方法概率量化

研究了人因可靠性分析(Human Reliability Analysis,HRA)中人为差错概率的量化.首先,介绍了认知可靠性与差错分析方法(Cognitive Reliability and Error Analysis Method,CREAM)中基本法的基本理论,讨论了两种概率化认知控制模式的确定方法——贝叶斯网络法和模糊逻辑法,强调了概率化认知控制模式下量化人为差错概率的必要性.然后,在分析认知模式下人为差错概率分布的基础上,通过理论推导,构建了概率化认知控制模式下人为差错概率的量化方法.为了提高计算效率,提供了人为差错概率的蒙特卡洛仿真算法.最后,通过实例,演示了方法的使用过程,并证明了方法的有效性.     

基于TRACEr的管制员差错风险量化分析

为准确辨识管制员(ATCO)的人为差错风险,量化预测不同认知领域的差错发生概率,根据认知差错回溯与预测分析(TRACEr)中的认知功能框架定义管制差错类型,分析心理差错机制的致因因素,将其作为根节点建立空中交通管理(ATM)不安全事件的贝叶斯网络;引入加权距离计算网络节点的条件概率,分析我国近10年的空管人误数据,以挖掘差错风险因素。研究结果表明:管制员的人为差错产生于各个认知领域,由此导致的不安全事件发生概率为0.040 7;警觉性失效、未充分学习、忽略危险、沟通误解和信息传输不清晰是主要风险因素,产生判断差错和信息传输差错的概率较大。     

基于CREAM方法的人因失效概率预测模型研究

认知可靠性与差错分析方法(CREAM)是第二代人因可靠性分析方法中的代表方法之一,通过对任务环境进行分析从而直接确定人为差错发生概率。本文分析了该方法及其后续研究在人因可靠度评估时存在的主要问题,并以CREAM方法为基础建立新的人因失效概率预测模型。模型首先要求有针对性的对具体任务环境确定通用性能影响因子(CPC)权重,然后通过对CPC进行打分对任务环境进行量化,通过加权求和的方式分别计算出CPC的改进总分值G和降低总分值J,最后运用新建的预测模型计算出人因失效概率。新模型提出了三点改进:第一将任务环境设定为连续的空间;第二提出了不同的工作环境(任务环境)应该有其对应的CPC因子权重;第三考虑正影响CPC因子和负影响CPC因子的双重影响,建立双变量预测模型,预测结果更加合理。     

基于不确定性理论的防相撞人因CREAM模型

提高人的可靠性,可最大限度降低人为差错发生的概率,改善防相撞工作的安全管理水平。为此,基于认知可靠性和失误分析方法 (CREAM)与不确定性理论建立防相撞人因失效分析模型。首先,采用CREAM扩展法,建立认知需求剖面,评价共同绩效条件,识别失效模式,预测失效概率;然后,在无客观历史数据情况下,基于不确定性理论对专家数据进行处理,修正CREAM得出的失效概率,评估事故中人的可靠性。以管制员为主体的空中相撞事故的实例分析表明,此方法可对防相撞工作中人的可靠性进行定量评估,且过程严谨,操作性强,可信度高;还能够采集和丰富人为因素的基本数据,表明其在防相撞人因失效分析中也有一定可行性和有效性。     

CREAM方法中控制模式分类的模糊方法

认知可靠性与差错分析方法(CREAM)通过对任务环境进行分析从而直接确定人为差错发生概率。该方法提出控制模式的概念,认定不同的任务环境下可能对应不同的控制模式,而人为差错概率直接由控制模式确定。因此,确定控制模式是其中的关键环节。针对该问题,笔者提出了一种模糊方法。通过对性能影响因子进行打分对任务环境进行量化,利用专家打分的方式确定性能影响因子分值对于控制模式的隶属度;通过拟合分析确定性能影响因子的分值对控制模式的隶属函数,得到控制模式与分值之间的对应关系;将该方法应用到两个示例中,其结果与原有方法的结果基本一致。     

基于云模型的管制员岗位工效学评价

通过对现有中国民航管制员岗位的工效学评价,减少管制员的人为差错,保障民航的安全运行,结合管制员岗位人机界面的特点,从人机界面构成要素和工效学角度,综合考虑各种影响管制员工作的因素,建立了管制员岗位工效学评价指标体系。基于云模型和模糊综合评价法构建了管制员岗位工效学评价模型,并应用该模型对某机场塔台管制员岗位的工效学现状进行了评价。该模型具有量化分析,评价结果直观的特点,能够反映出系统人机界面中存在的不足,为改进人机界面设计和减少管制员差错提供理论基础。     

基于CREAM和贝叶斯网络的空管人误概率预测方法

针对研究管制人因可靠性时存在的模糊性和片面性问题，采用认知可靠性与失误分析方法（CREAM）中的扩展预测法，计算10项管制通用任务的人误概率；在此基础上，以管制行为形成因子作为根节点构建贝叶斯网络，建立其与情景控制模式的不确定关系模型，对管制员在多任务中的人误概率进行预测。研究结果表明:在由相同评判者给出行为形成因子影响效应的前提下，由CREAM扩展预测法和构建贝叶斯网络的方法预测得到的多数任务的人误概率差异较大，从方法的客观性、合理性和适用性角度分析，贝叶斯网络在研究该问题时更具优势。     

基于认知可靠性的飞行差错影响因素体系的构建

提高飞行员认知可靠性可以有效降低飞行差错发生概率。合理确定飞行差错影响因素有利于客观、快速地评估飞行差错,提高飞行中的安全性。基于人的认知可靠性建立P-D-A-F飞行认知可靠性模型分析飞行差错发生机理;并结合对人的认知可靠性影响因素分析结果,构建以心理、生理、外部为主要影响因素的飞行差错影响因素体系;运用Delphi法确定体系包含40个影响因子,并提出影响因子以独立或者联合影响的方式影响飞行差错。该影响因素体系可以应用于飞行差错分析与评估。     

基于毕达哥拉斯模糊和改进TOPSIS的管制员人为风险评估

为降低由管制员导致的不安全事件比例,客观准确地评估管制员人为风险,确保风险决策的可靠性和有效性.首先,基于HFACS构建了管制员人为风险评估指标体系.其次,利用毕达哥拉斯模糊集将专家评估语言转换为定量信息,运用改进TOPSIS表征各指标之间的相对重要关系,综合评价指标确定风险排序结果,构建了基于毕达哥拉斯模糊和改进TOPSIS的管制员人为风险评估模型.最后,利用所构建的模型对某地区空管局管制员人为风险进行评估,结果表明,管制员身体状态不佳疲劳工作、管制员与飞行员沟通时用语不规范、大流量或冲突等情况下管制员处置能力差等10个指标风险较高,提出了针对性风险应对建议.     

空管威胁、差错与意外状态的贝叶斯模型分析研究

为准确理解民航空中交通管理中各类人为差错数据的可靠性和相关性,为安全决策提供量化依据,对空管威胁、差错和意外状态数据进行贝叶斯模型分析。该方法在先验概率基础上,通过研究空中意外状态发生条件下威胁与差错各自发生的后验概率,获得上述3类安全信息的相关性大小排序。针对收集到的625起数据样本进行了研究,结果表明:与空中意外状态的发生相关性最大的3类差错依次为:管制员对机组的通讯差错、信息差错以及管制员对管制员的通讯差错;与空中意外状态的发生相关性最大的3类威胁依次为:程序威胁、相邻单位威胁和空中交通威胁。空管运行单位的安全管控应重点关注管制员/机组间的通讯差错,并针对各种可能出现的威胁预先制定应对程序。     

管制员人为差错影响因素及指标权重分析

根据SHELL模型,将影响管制员人为差错的因素从内部因素和外部因素进行分析,内部因素包括管制员生理因素、心理因素、管制员业务技能三个部分;外部因素包括管制员与管制员班组之间、管制员与管制设备之间、管制员与管制程序等软件之间。通过分析和专家咨询,建立了影响管制员人为差错的影响因素指标体系,在模糊层次分析法的基础之上引入0.1-0.9标度法的三角模糊数,通过对各影响因素进行对比分析,得出了影响管制员人为差错的三级指标的重要度排序,排在前八位的因素依次为酒精及药物影响、形势意识、班组人员性格搭配、班组人员能力搭配、疲劳、人机界面、外界压力、情绪状态。为管制员培训和管理层进行安全检查提供了基础理论依据。     

基于人差错纠正能力的人因可靠性模型研究

根据人-机系统中人的操作行为具有时序性和差错可纠正性的特点,结合船舶舱室行为形成主因子,开展船舶舱室人因可靠性研究。以人因失误的时序性和差错纠正参数为基础,建立人-机系统中操作者行为模式和人因失误事件树模型。通过对人的差错纠正能力的分析,开展人因可靠性量化模型纠正理论研究。最后,以船舶舱室操作台的监控任务人因可靠性为例进行量化计算,定量评估操作人员执行任务的可靠度。     

人为差错成因分析方法研究

控制甚至消除人为差错成因能从本质上降低人为差错的发生概率,从而提高系统安全性。因此,辨识和分析人为差错成因是一件非常必要而又十分重要的工作。针对该问题,在总结和分析现有的人为差错成因分析方法的基础上,提出了一种新的人为差错成因分析框架。在该框架中,将差错成因分为"操作者-系统-任务-环境-组织因素"5个方面进行分析,并提出了"从大类到小类"的层次化分析原则。为了尽量降低不同差错成因之间的关联,提出了以任务为中心,将差错成因分为任务相关和任务无关两大类因子的分类方式。最终共分析得出了34种不同的差错成因。该差错成因分类框架的提出,为人为差错概率量化以及差错规避措施的设计提供了依据。     

高铁列车调度员人因失误概率量化方法研究

为评估高铁列车调度员操作可靠性及其对列车调度系统风险的影响,建立改进的高铁列车调度人因失误概率量化方法。首先根据高铁列车调度指挥认知行为模型划分列车调度任务类型,对各任务类型下的人因失误分别构造贝叶斯网络(BN)模型。然后,基于证据理论(D-S)合成专家多源信息,以确定节点变量状态先验概率和条件概率。最后,通过贝叶斯推理计算成功似然指数(SLI),并依据成功似然指数法(SLIM)将其转化为人因失误概率。以列车临时限速为例进行应用分析。研究结果表明,在给定边界概率的基础上,用该方法能获得列车调度员不同任务类型和不同行为影响因子下的人因失误概率。列车调度员发布限速调度命令时总的人因失误概率为0.002 24。     

人因可靠性数据库基础架构研究

针对人因可靠性分析中的数据匮乏问题,在技能-规则-知识(SRK)模型的基础上建立层次化的人因可靠性数据分类体系,其中包括人因失误模式和人因失误影响因素。结合对一些实际人因失误数据的考察,以及可控实验,确定人因可靠性数据库中基准人因失误概率。在人因数据外推系统中,使用层次分析法(AHP)来定量评价人因失误所处的情境的等级,并使用概率方法将基准人因失误概率与情境进行叠加,从而得到人因失误概率。人因数据库有助于人因可靠性数据的搜集和分析,形式化的外推方法减少了对主观因素的依赖。     

基于熵权-HDT的航空器维修人误概率确定

人误是造成民用航空维修差错的主要因素。为确定不同情境下人误发生概率,结合某维修基地具体情况,采用熵权法确定主要的影响因子,并基于全决策树法分析主要影响因子对航空器维修人误概率的影响程度。计算结果显示,该维修基地人因可靠性的主要影响因子包括航空器维修人员的安全态度、技能、沟通、工作环境、压力以及工段长领导能力。根据各主要影响因子的不同品质描述等级组合,确定该情境下航空器维修人员的人误概率。鉴于该维修基地人因可靠性影响最明显的因子是"沟通",提出信息及时交流、明确沟通重要性等解决措施。     

CREAM失误概率预测法在驾驶舱机组判断与决策过程中的应用

CREAM强调人在生产活动中的绩效输出不是孤立的随机性行为,而是依赖于人完成任务时所处的环境或工作条件,它通过影响人的认知控制模式和其在不同认知活动中的效应,最终决定人的响应行为。在驾驶舱内,机组的绩效输出不仅仅是人的自身行为,还依赖于其完成任务时所处的情景环境,所以CREAM方法能够结合驾驶舱环境对机组的认知差错进行分析。在飞行中,驾驶舱内机组非常重要的一个环节是判断与决策过程,这一过程中包括询问、讨论、确定方案、执行、反馈五个环节。本文将通过分析这五个环节的相互关系及影响,以明确这种讨论过程是减少机组人为差错发生的一种有益方式,然后应用CREAM的预测法对这五个环节进行定量化分析,得出机组判断与决策过程的失误概率,完成对机组认知行为的客观评价,并为以后能够定量化研究驾驶舱内飞行员认知差错提供方法的借鉴。     

核电站事故前人因可靠性分析方法

人因可靠性分析 (HRA)已成为概率安全分析 (PSA)必不可少的内容 ,事故前人因事件可靠性分析对有效预防维修、调校工作中的人因失误有着重要作用 ,是人因可靠性分析的重要组成部分 ,对PSA最终计算结果有重要影响。笔者结合核电站人因可靠性分析的实际需求 ,运用了以THERP为主的人因失误概率评价方法 ,创建了事故前人因事件分析的基本程序、方法及分析文档模式 ,表述了程序化的事故前人因事件分析模式 ,为我国核电站事故前人因可靠性分析提供了完整和有效的分析方法 ,并有效用于秦山核电站的PSA。     

考虑冰风载荷影响的输电线路运行风险评估方法*

为预防在极端冰灾环境下大规模停电事故的发生，提出1种考虑冰风载荷的输电线路运行风险评估方法。在极端冰风环境下，计算输电线路与杆塔所承受的总载荷，利用强度与应力干涉模型确定输电线路与杆塔的故障率，同时结合串联可靠性原理确定线路故障综合概率；利用非贯序蒙特卡洛法与线路故障综合概率设置预想故障集，结合直流潮流优化模型计算每条线路的失负荷量；综合考虑负荷等级与抢修恢复时间，确定线路失负荷的经济价值并定义为故障后果；将故障后果与线路故障综合概率的乘积定义为输电线路风险评估指标。以实际拓扑结构修正的IEEE30节点开展算例分析。结果表明:所提方法可对输电线路运行风险进行有效评估。     

基于ETA的四溴双酚A合成生产工艺安全分析

为了定量分析四溴双酚A合成生产工艺的可靠性,本文采用事件树方法构建了四溴双酚A合成生产工艺事件树,并通过专家打分和min-max标准化数据处理方法确定了生产工艺各环节事件的影响度,同时采用HEART方法对工艺环节事件的失效概率进行了计算,并利用布尔代数运算法则对四溴双酚A制备事故发生概率进行了计算,在与企业应急处理方案阈值进行比较后,确定了企业应启动应急预案的条件。相关研究成果可为化工企业开展应急管理工作提供理论支撑。