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。     

基于信息处理和事故链原理的结构化飞行员差错模型

为了对民航飞行员人为差错进行系统分析,研究民航业中常见人为差错的分析方法,指出其局限性。基于信息处理过程和事故链原理,从微观的认知过程和宏观的HFACS框架2个层面构建一种新的飞行员人为差错分析模型,并对模型中的情景分析、差错模式与分类、认知机理、差错恢复、差错成因、反馈机制和防御机制等几大核心模块进行阐述,重点介绍认知机理在差错形成中产生的关键影响因素,提出结构化差错分析方法的思路与步骤。该模型为民航飞行员人为差错的产生机理、差错分类和差错成因的分析提供一种新思路,但模型的进一步应用还有待于通过案例分析来验证。     

基于BP神经网络的海军飞行员人为差错安全影响评估

为了更客观合理地对海军飞行员人为差错安全影响进行评估,提出了一套基于BP神经网络的海军飞行员人为差错安全影响评估方法。首先,根据"人为错误因素"模型并结合海军航空兵飞行员人为因素事故案例建立海军飞行员人为差错安全影响评估指标体系;然后,依据该指标体系构建了基于BP神经网络的人为差错飞行安全影响评估模型;最后,以海军航空兵历年人为因素事故统计数据为训练样本对BP神经网络安全影响模型进行训练,并利用该模型对部分数据进行飞行安全影响评估测试。结果表明,评估结果符合实际情况,该方法可对海军航空兵飞行员人为差错安全影响进行评估。     

行为形成因子与人为差错模式的定性关联分析

为揭示人为差错的发生规律以便有效管理人为差错,研究行为形成因子与人为差错模式间的对应关系。将行为形成因子作为情景环境的表征,在SRK(skill,rule,knowledge)模型的基础上,将认知功能的效能分为3种指标:全面性、准确性和效率,将认知功能与效能指标相结合得到人为差错模式的分类。在此基础上,根据经验详细分析行为形成因子对认知功能3种效能指标的影响,得到行为形成因子与人为差错模式的关联关系表格。该关联关系是定性的,包含密切关联、重要关联、一般关联和没有关联4种关联程度,不但可以用于人为差错事件的调查,而且可以用于人为差错模式的预测。     

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SEM的机组资源管理对机组人为差错的影响研究

为研究机组资源管理对机组人为差错的影响,以沟通和交流、领导管理技能、监控/质询、情景意识、决策及工作负荷作为机组资源管理变量,将人为差错分为认知差错和操作差错,利用230份飞行员的问卷调查数据,采用结构方程模型(SEM)的方法,构建有关机组资源管理与机组认知差错及操作差错关系的结构方程模型.结果表明:沟通和交流与操作差错显著相关;领导管理技能与认知差错及操作差错显著相关;监控/质询与认知差错及操作差错显著相关;情景意识与认知差错及操作差错显著相关;决策与操作差错显著相关;工作负荷与认知差错及操作差错显著相关;认知差错与操作差错显著相关.根据上述影响关系提出了建设团队氛围、培养机组成员的协同工作和加强机组成员的情景意识保持能力等措施.     

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。     

航空人为差错事故/事件分析(ECAR)模型研究

为深入研究航空人为差错事故/事件的影响因素,以人为差错相关理论为基础,对比分析几种典型的人为差错分析模型;通过借鉴ECCAIRS分析框架,并在基元事件分析(EEAM)逻辑和CCAR396部的分类方法基础上,构建航空人为差错事故/事件分析(ECAR)模型,它从事件层、描述层、原因层和组织因素与改进建议层,分析航空事故和不安全事件的人为差错。此外,还将组织因素概念引入该模型。     

基于差错分类框架辨识人为差错

为解决人因可靠性分析中的人为差错辨识问题,提出新的工作流程。在该流程中,由人为差错引导词引导,以自问自答方式开展差错辨识工作。针对动作和决策2种差错类型,分别设计差错基本分类框架。其中,动作差错基本分类框架包括5个差错大类,10个差错小类;决策差错基本分类框架包括2个差错大类,10个差错小类。这些差错小类可作为差错辨识过程中的引导词。通过2个实例,演示这2个框架在差错辨识过程中的作用。演示结果表明,在人为差错引导词引导下开展差错辨识工作,更容易保证差错辨识结果的全面性和一致性。     

航空维修差错分析及其管理

航空维修差错是诱发或直接导致飞行事故最重要的原因之一 ,对维修差错进行分类和分析有助于航空安全。笔者在分析航空维修环境变化的基础上 ,基于Reason模型构建了维修差错分类与诱因分析的框架 ,并结合机务维修的实际情况 ,对框架所包括的不安全行为、不安全行为的先兆、不安全的管理及组织因素进行了初步编码。文章还简要论述了维修差错的管理技术 ,指出借助框架编制详细的差错分类与分析编码系统是发展的方向。