基于k-means聚类的管制员注意品质特征研究

为保障飞行安全,基于作业测验原理,设计20 min连续划消试验,探究管制员注意品质类型及其特征,并进行聚类分析。选取作业错误率、反应时均值、反应时方差作为注意广度、注意稳定性、注意转换与分配的测量参数,运用k-means聚类法将管制员注意品质分类,并描述其特征,对比分析管制员与管制学员的差异。结果表明:181名管制(学)员根据注意品质可分为4类;优秀管制员具有注意广度大、注意稳定性强、注意分配合理、注意转换速度快等特点;管制学员注意品质与管制员有明显差异。     

基于眼动和绩效分析的管制员情境意识测量

情境意识(SA)是影响管制员决策和操作绩效的重要因素。为探究有效测量管制员SA水平的客观指标,搭建模拟塔台管制员眼动试验平台,设计并完成3组不同任务难度的试验。利用最近邻算法(NNI)量化识别被试眼动注视特征,并分析不同注视特征管制员的SA和操作绩效。研究结果表明:随着任务难度的增加,被试的SA水平均呈下降趋势;注视模式呈离散型分布的被试有更高的SA水平和操作绩效;眼动分析中的NNI注视指数是未来实时人因工程中测量SA水平的潜力指标。     

基于层次分析法的空中交通管制员疲劳致因分析

本文通过递阶层次结构建立了管制员疲劳致因关系图,运用层次分析法(AHP)建立了管制员疲劳评价指标体系和层次结构模型,结合某空管局管制员实际工作情况,对管制员疲劳致因因素及其影响程度进行分析。研究结果表明,判断决策疲劳(权重C=0.648)为管制员主要疲劳类型,感知觉疲劳(C=0.229)和动作疲劳(C=0.122)为次要疲劳类型;工作强度(C=0.333)、轮班模式(C=0.25)、睡眠情况(C=0.154)为管制员疲劳的关键性致因,而生物节律、设备可操作性、空域环境是管制员疲劳的主要因素。通过对疲劳致因的识别从而提出相应的缓解措施,以达到保障航空器安全运行的目的。     

空中交通管制员人因可靠性分析方法

为有效评价空中交通管制员作业可靠性,以人为差错评价和规避方法(HEART)为基础,开发面向管制员的人因可靠性分析(HRA)方法。首先分析管制员的工作任务,确定管制员通用任务场景(GTT);然后采用几何平均法、采样法对多源的基本人为差错概率(NHEP)进行融合;按照人-机-环-管的思路,结合已有方法的差错诱发条件(EPC)或绩效形成因子(PSF),综合确定管制员EPC,并结合德尔菲法,利用贝叶斯网络(BN)计算得到EPC的最大影响值;最后以管制员调配飞行冲突为例,运用文中所提方法计算人为差错概率(HEP)。结果表明:与传统单纯使用HEART方法和认知可靠性差错分析方法(CREAM)的计算结果相比,文中所提计算结果更为合理。     

基于眼动数据的管制员注意力特征评价

为提高管制员培训的针对性和有效性,提升管制过程的安全性,提出使用注意力稳定性、注意力分配与转移和注意力广度3个指标,作为注意力特征的评价指标;设计并开展管制过程模拟管制试验,采集分析36名成熟管制员的眼动数据;提出选取兴趣区访问次数方差(VVC)、马尔可夫转移概率(MTP)和特情反应时间(RT)3个参数,将其作为刻画注意力特征3个评价指标对应的量化参数值,再使用K-Means聚类分析法对管制员的注意力特征进行分类,得到管制员注意力特征的评价值的结果分类区间,并对比评价结果与教员打分结果。结果表明：根据注意力特征,将管制员分成4类,一类为最优,四类为最差。优秀管制员具有注意力稳定性好、注意力分配合理、注意广度大和对特情敏感的特点,其量化参数值包括：VVC为13.48～95.46,MTP为0.03～0.22,RT为3～31 s。     

管制员信息加工水平鉴别技术及影响机制

为提高管制员信息加工水平的鉴别效率,以提升管制运行安全水平,首先分析管制工作信息加工过程,基于作业测验,设计管制员信息加工水平测验工具,依据信号检测理论(SDT)中的敏感性指标d与倾向性指标β来鉴别管制员信息加工水平;然后,通过实例进行聚类分析,并运用回归分析方法探究管制员神经系统特性对d、β的影响。结果表明:d、β分别是管制员信息加工能力与信息加工倾向的鉴别指标,管制员信息加工水平可聚类为3类,管制员神经系统的强度、灵活性能正向预测其信息加工能力,平衡性能负向预测其信息加工倾向。     

基于改进的可拓评价模型的安全管制员工作负荷综合评估模型

在综合分析国内外对管制员生理状况测量、人与机器系统环境相互作用和心理分析三方面研究的基础上,建立了基于改进的物元分析的管制员工作负荷综合评价模型。借鉴灰色关联分析方法 (GRA)分辨系数的设定思想对可拓关联函数进行改进,对超出节域范围的情况在函数中增加修正系数,以保证不会出现关联函数的分母为0而无法计算的情况。采用基于改进的物元分析的管制员工作负荷综合评价模型对上海终端区扇区安全管制工作进行评估。结果表明,基于改进的物元分析的管制员工作负荷综合评价模型可获得可靠的评估结果。     

疲劳状态下陆空通话语音特征变化研究

为预防空中交通管制不安全事件,利用陆空通话语音数据结合精神运动能力检测(PVT方法,研究管制员的疲劳预警机制。首先,通过处理管制模拟机训练过程中陆空通话的音频文件,截取有效的管制指令信息,提取重新定义的语速、音调等特征;然后,采用PVT方法测试管制员在每次训练前后的反应能力,对比各个语音特征和PVT测试结果;最后,采用箱型图统计观察各时间段语音特征的变化趋势,并通过k-means++算法分析疲劳状态下绝对和相对语音特征区间,观察管制员工作中疲劳的变化过程,提出安全红线。研究表明:所提出的方法可以通过语音特征有效监控管制员的工作状态,为人员疲劳进行预警,从而实现管制不安全事件的预防,提高安全管理水平。     

基于改进ISM-DEMATEL的管制员不良应激反应影响因素研究

为了研究不良应激反应对管制员工作的影响,找出关键影响因素并分析它们之间的关系,首先,提出了管制员不良应激反应关键因子评估框架,从管制员工作能力、工作复杂性、工作环境、安全氛围、身心健康等方面提取20个因素;然后将决策试验和评估实验室方法(Decision Making Trial and Evaluation Laboratory,DEMATEL)与解释结构模型(Interpretive Structural Modeling,ISM)相结合,并应用灰色系统理论对其进行改进;最后应用改进的方法对管制员不良应激反应影响因素分别进行定性和定量的有效识别,不仅以坐标系的形式直观地展示了各因素的重要度,还提取出了关键影响因素,并且绘制了各影响因素之间的层次结构模型。研究表明,通过改进的ISM-DEMATEL方法能够找到避免管制员不良应激反应的关键所在,所建立的不良应激反应影响因素的结构模型能够为预防管制员不良应激反应提供理论依据。     

基于脑电数据的管制架次对管制员疲劳影响研究

为量化研究管制区域内飞机架次的时空变化对管制员疲劳的影响,设计相应测试方案进行试验研究。有针对性地选取20名在职管制员分别在大、小夜班的班前和班后进行试验,采集完成不同流量等级下雷达模拟机任务过程中的管制员的脑电(EEG)信号数据,从数据中提取疲劳指标值,运用SPSS20.0软件统计分析指标值,根据管制员的岗龄将其分成2组进行比较,线性拟合班前班后的管制员疲劳指标值。结果表明:岗龄≥10年的管制员疲劳指标值及其波动性明显低于岗龄<10年的管制员;班前管制员疲劳指标值随管制架次的增加中后期呈下降趋势;班后管制员的疲劳指标值随管制架次的增加而增长,随时间呈3次曲线变化。     

基于粗神经网络的管制员工作差错风险预警模型

针对空中交通管制员工作差错风险类型,指出指标体系建构过程的动态性特征,从个人、团队、设备、环境及管理几个方面,建构预警指标体系,运用粗糙集在数据挖掘方面的优势,通过基于属性重要度的启发式约简算法,提取关键指标,剔除冗余指标,可以实现在不丢失关键预警监控对象的情况下,结合BP人工神经网络构建实时预警模型,既有利于加快运算速度,又有利于进行重点监控.经过实例仿真,粗糙集与BP网络结合建构的预警模型,能有效针对管制员工作差错风险进行实时预警监控.     

基于信息加工模型的管制员差错分类与分析

在Wickens的人类信息加工模型的基础上,加入注意功能、情景意识、内部和外部操作成形因素,建立了管制员信息处理模型。按照该模型,空中交通管制人为差错可按照认知领域分为感知与警觉性差错、短时记忆差错、长时记忆差错、判断与计划差错、响应选择差错和响应执行差错;影响管制员操作的情境条件可分为外部操作成形因素和内部操作成形因素。对以往空管人为差错的分析表明,在信息加工层面分类的人为差错更宜于确定差错的心理致因。基于该理论模型的差错分类系统可以改进人为差错分析的有效性和一致性,从而提高差错管理的有效性。     

基于马尔科夫蒙特卡罗的管制员警觉概率预测

为分析管制员在工作期间的警觉性变化规律,构建了一种基于马尔科夫蒙特卡罗(MCMC)的警觉性概率预测方法。首先,通过模拟管制员工作环境,利用PVT(Psychomotor Vigilance Test,PVT)获取管制员不同时间段的警觉性值;其次,根据试验数据的结构特点,采用Logistic函数构建警觉性概率预测模型;然后,基于MCMC方法的理论基础,对比M-H抽样与NUTS抽样的结果,选取更适合该模型的抽样方法进行参数估计以获取模型中参数的最优值;最后,通过模型估算特定时刻管制员处于警觉状态的概率,以反映其警觉性状态。结果表明,采用NUTS抽样算法的模型效果更好,管制员警觉与非警觉状态转变的最可能出现时间分别在03:45、06:40、09:05、13:50和15:50。     

疲劳及紧张状态管制员通话语音反应特征研究

为预防管制员工作中陷入疲劳及紧张状态,研究处于这2种状态时管制员的管制通话语音反应特征。通过管制模拟试验方式采集管制员在正常、疲劳、紧张和疲劳且紧张等4种状态的管制语音数据,并提取各状态下管制员回复机长的语音次数和反应时间,统计平均每架航班反应次数、整个管制任务及不同时段平均反应时间等3种参数,分析疲劳和紧张导致这些参数的变化特征。研究表明:疲劳和紧张将使管制员完成同等管制任务需要更多反应次数,疲劳时管制员反应速度变慢、稳定性降低,且两者会随工作时间增加变得更差;紧张将使反应时间稳定性降低,并使反应随工作时间增长而变慢。     

进近管制员监听错误的影响因素分析

监听/复诵环节是管制员和航空器驾驶员陆空通话中确保信息准确传递的重要组成部分。基于监听错误对航空安全的重要性,首先利用雷达管制运行仿真试验平台获取5 351句进近管制模拟机陆空通话数据,采用文字记录分析法处理语音数据,从通话特征、空中交通情况和管制员个体特征3大方面,利用Logistic模型分析影响管制员监听错误的因素。结果表明:进离港航空器越多,管制员的监听错误越多;空中交通复杂度对监听错误有显著负向影响,即空中交通越复杂,管制员的监听错误越少;管制员工作单位不同,其监听错误也有显著差异。     

初始管制员人因差错与神经系统特性相关性分析

为探究管制员人因差错与神经系统特性的相关性,选取60名初始管制员进行20 min作业测验,采集错报、虚报、漏报的发生频率与反应时数据,采用巴甫洛夫气质量表(PTS)评定神经系统的强度、平衡性与灵活性,运用相关分析与回归分析等方法研究人因差错与神经系统的强度、平衡性、灵活性的相关性。结果表明,错报率随神经系统强度的升高呈先降低后升高的趋势;虚报率、漏报率与神经系统的平衡性、灵活性负相关;3种差错的反应时均与强度、平衡性、灵活性负相关;可根据神经系统特性指标,有效预测人因差错的发生概率与反应时。     

小睡清醒时间及个性特征对注意绩效影响研究

合理安排小睡是民航运输岗位人员常用的疲劳缓解措施，然而飞行员和管制员在值勤期间小睡后预留的清醒时间并无统一标准，其中个体差异性特别是个性特征对小睡后警觉状态的恢复影响尚不明确。为探讨小睡后睡眠惯性对注意绩效的影响，搭建试验平台，被试进行30 min小睡，采集其小睡前及清醒后2 min、12 min、22 min和32 min时主观疲劳度、心率值和注意稳定性特征，分析不同个性特征被试小睡后警觉度恢复的主客观数据差异性及变化趋势。结果表明，在立即清醒后，警觉度主客观数据均显著下降，警觉度自评在醒后12 min恢复到睡前水平，而注意绩效数据显示到22 min才能恢复。被试醒后32 min时其警觉度自我感受与绩效表现均优于小睡前水平。这些发现可为从事安全敏感类岗位人员值勤中的小睡时长及醒后返岗作业前预留清醒时间等内容细则的制定提供建议与参考。     

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。     

管制员安全能力模型研究

为准确评价管制员安全能力,基于能力的定义和管制员工作职责,界定管制员安全能力的内涵;依据该内涵及其工作特性,建立由身体素质、业务素质和意识3个结构维度组成的管制员安全能力模型。其中,身体素质包括生理状况和心理状况;业务素质包括教育状况、培训状况、技能状况和经验状况;意识包括安全意识和工作意识。在各项指标性质差异较大情况下,利用功效系数法实现评价指标的标准化以减小误差,客观反映指标情况,同时采用G1-法和熵值法集成的主客观综合赋权法确定指标的权重,在一定程度上弥补主客观单一赋权的不足,最后通过逼近理想解排序法(TOPSIS)评价管制员安全能力。结果表明,按照从大到小排序对管制员安全能力的影响因素依次为意识、身体素质和业务素质。就对所论能力的影响而言,心理状况强于生理状况;技能状况强教育、培训和经验状况;安全意识对意识的影响大于工作意识。     

不同流量等级下管制员特情反应时的相关性分析

为探究不同流量等级下管制员特情反应时间与疲劳状态、岗龄之间的关系及相互影响,利用Mangold-10生理多导仪采集一线管制单位管制员管制过程中的脑电信号,附以管制教员评测分数、特情反应时等数据,通过Matlab编程计算脑电波形的平均功率谱,进而构建了疲劳指数,数量化地表征当前管制员的疲劳程度。通过SPSS 20. 0软件分析拟合出管制员疲劳指数与反应时、岗龄的关系模型。结果表明,管制员反应时与疲劳指数呈现高度线性关系。管制员岗龄与反应时呈现三次函数关系,12 a岗龄为临界值。研究结果可为管制单位调度繁忙扇区人员及合理排班提供参考。