一种基于认知过程分析的人因失误辨识方法——应用于高速铁路列车调度系统

通过总结既有的人因失误分类方法,对主要分类方法的优缺点和适用性进行了评述。既有的人因失误分类方法主要侧重于人因事故分析,在对人的认知过程四阶段尤其是计划决策阶段的失误模式进行主动辨识具有较大的困难。通过综合认知行为四阶段模型和技能型-规则型-知识型行为理论(SRK理论),建立了高铁列车调度指挥认知行为SRK模型。以认知行为SRK模型为基础,提出一种新的人因失误分类方法用以人因失误辨识。以高铁列车调度指挥临时限速为任务背景,进行实际的人因失误辨识工作,并给出了详细的辨识结果。通过对列车调度员的访谈,辨识结果全面覆盖了临时限速时可能出现的人因失误类型,验证了方法的实用性。     

海洋平台疏散过程中的人因可靠性分析

在海洋平台安全疏散过程中,人因组织因素起着重要的作用。为了研究人因组织因素对海洋平台疏散过程的影响,本文利用NETICA软件建立了海洋平台安全疏散人因可靠性模型,并利用贝叶斯网络评估疏散过程中人因可靠性,定量分析了人因组织因素对安全疏散的影响;由于缺乏人因失误数据,本文利用专家判断和证据理论确定贝叶斯网络的先验概率;通过敏感性分析找到影响安全疏散的薄弱环节;最后利用成功似然指数法计算安全疏散中人因失误概率,并且和贝叶斯网络得到的失误概率进行比较,两种方法得到的结果基本一致。     

危险品集装箱堆场人因失误概率量化方法研究

由于人因失误是引发危险品集装箱堆场事故的主要原因,特别以成功似然指数法为框架研究了危险品集装箱堆场人因失误概率的量化方法。考虑了影响因子的主观特性,重点结合认知可靠性与失误分析方法对成功似然指数法进行修正,确定了培养与组织管理、同时出现的目标数量等6项行为形成因子。通过建立熵权法、模糊集合理论与专家判断的融合实现人因失误概率的计算。最后,用算例验证了方法的有效性,结果表明,本方法不但可将测算精度控制在有效区间(0,0.059 5),而且相较其他方法将危险系数降低了6.97%。针对危险品集装箱堆场管理这类高危行业,较高的人因失误率有利于风险辨识和风险预防。     

基于直觉三角模糊TOPSIS的高铁列车调度指挥人因失误风险排序

针对高速铁路调度指挥人因风险排序问题,从人因失误概率、人因失误探测度、人因失误重要度和事故严酷度四个方面构建风险评价指标体系。考虑到人因风险指标的模糊性和不确定性,用直觉三角模糊数描述各指标值,基于直觉模糊熵计算指标客观权重,然后建立基于TOPSIS法的高铁列车调度指挥人因失误风险排序模型。最后,基于实例验证了排序模型的实用性。     

基于APJE-SLIM的海运人因失误概率的确定

安全是海运行业永恒的主题,调查研究表明,人因失误是造成海事的主要原因。为了对海运人因失误进行研究,探讨引起人因失误的行为形成因子(PSF),确定在PSF影响下的人因失误概率。在调查海上避让行为的人因失误和这些失误的行为形成因子的基础上,采用APJE和SLIM相结合的方法对航海人员避让行为中的可靠性进行分析。结果表明,航海人员疲劳与健康程度、知识、经验与培训水平、任务复杂程度、安全管理水平与组织有效性等PSF对人因失误概率有着不同程度的影响,相应提高PSF水平,可极大地减少人因失误概率。利用APJE确定端点绝对失误概率,解决了SLIM方法中难以获得参考点概率的问题,获得了在不同种类不同水平PSF影响下的海运人因失误概率。     

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。     

组织定向的人因失误因果模型及影响关系研究

为了更好地从源头上预防人因失误,首先,基于系统理论发展一个组织定向人因失误的"结构-行为"因果模型,包括组织子模型、情境状态子模型、个体因素子模型以及人因失误子模型。然后,分析模型中各子模型之间以及其因素类别之间的直接和间接影响关系,如模型中各层级之间的因果关系:组织因素→情境状态因素→直接触发人因失误的个体因素→人的认知行为失误。最后,基于事件报告分析、专家意见和文献资料,并依据建立的4种影响类型(I,C,A,N)识别具体情境环境与人因失误或认知行为之间的影响关系。分析结果表明,情境环境因素对人因失误的影响非常复杂,不同的情境环境因素对同一人因失误可能产生不同类型的影响,同一情境环境因素对不同的人因失误可能产生不同类型的影响。     

基于贝叶斯网络的非正常情况下高铁行车调度人因可靠性分析

行车调度子系统在整个高铁运输系统中处于关键位置,虽然行车调度大多已经采用了信息化、自动化的作业程序,但发生设备故障、交通事故、自然灾害等非正常情况时,很多具体的作业组织和管理仍需行车调度作业人员的参与.提出了一种基于贝叶斯网络考虑情境环境因子交互关系的人因可靠性分析方法,以某铁路局的人因失误数据统计表为学习样本,推理出行车调度作业人员工作中存在的主要问题.结果表明,“完成任务的可用时间”、“培训”及“人员配置”的节点状态变化会对作业人员的可靠性产生很大影响.最后,以高铁行车调度人员在某种特定情境状态下的实际作业为例进行了实证研究.研究表明,所建立的方法正确可靠,能够准确、高效地辨识人因可靠性.     

高铁列车客运安全评价及风险管控

为提升高铁列车系统安全性、保障列车安全运行,在分析高铁列车安全事故的基础上,利用事故树分析得到高铁列车安全风险指标体系,并转化为贝叶斯网络;结合云模型的模糊处理方法,将专家对各列车评价指标的定性自然评价语言转化为对应的模糊数;并对传统逼近理想解排序(TOPSIS)模型进行改进,综合考虑主观权重与客观权重,得到最优组合赋权的TOPSIS模型,据此对高铁列车安全进行评价;基于梯形模糊数和Buckley方法标定网络节点的相对先验概率,并通过Netica软件计算事故发生时各节点的相对后验概率。对比前后数据得出京沪高速铁路北京南-济南西区段列车主要安全风险为火灾爆炸,分析得到其主要潜在风险源并提出管控措施,可实现对高铁列车的安全管控。     

高铁应急调度STAMP/STPA安全性分析

为克服传统安全分析模型不能评估高铁调度系统中组件之间复杂交互的缺陷,基于系统理论的事故过程模型(STAMP),将高铁应急指挥系统中人员与设备之间交互安全性问题视作系统控制和反馈问题,构建高铁应急调度控制反馈模型,识别系统安全风险与约束;采用系统理论过程分析法(STPA),分析不安全控制行为及诱发不安全控制行为的控制缺陷;基于台高铁脱轨事故实例分析,验证STAMP/STPA应用于高铁应急调度安全分析的有效性。结果表明:构建的高铁应急调度控制反馈模型可分析得到高铁应急调度指挥的风险因素为感知或执行误差、决策失误、接收或执行时延;同时通过该模型可演绎安全约束失效路径。     

基于CREAM和贝叶斯网络的航空维修人为差错概率预测

航空维修差错不仅严重威胁着飞行安全,同时也会增加航空公司的维修成本。针对航空维修人员发生差错成因的复杂性以及历史事故数据缺乏的情况下,将人因可靠性与失误分析方法（CREAM）和贝叶斯网络（BN）相结合,提出一种改进的维修差错分析模型。根据维修任务构建相应的贝叶斯网络模型,为各子节点设置条件概率表（CPT）;基于维修基地的实际维修环境,对行为形成因子（PSFs）进行评估,得到共同绩效条件（CPCs）的水平;利用各CPC因子下各个行为功能失效模式的权重因子,对各认知活动进行失效概率的修正;将修正概率作为贝叶斯网络根节点的输入,利用推理机制,得到差错发生概率。通过案例分析和计算,验证了所述方法的可行性和有效性。     

基于贝叶斯网的交通事故机理分析

针对道路交通事故的形成机理进行定性、定量研究,根据我国道路交通事故记录数据特征,应用贝叶斯网对事故发生概率进行定量分析.引入"驾驶员紧张度"和"道路线形合理度"两个隐节点,建立了事故分析的贝叶斯网多层隐类模型,采用最大似然估计方法确定了模型的边缘概率和条件概率.将贝叶斯网模型应用于国道104二级公路(K1310+000～K1330+000)的事故分析中,运用贝叶斯网分析软件包Netica对其历史事故记录数据进行分析.结果表明: 贝叶斯网不仅可以定量计算某种道路交通状态下的事故发生概率,而且可以找出影响事故概率的关键原因和最不利状态组合(事故概率最大时的道路交通状态).     

人的失误理论研究进展

人的失误理论研究已进入结合认知心理学并以人的失误动态过程为研究热点的阶段。笔者回顾了人的失误理论研究的进展,讨论了相关的人的认知行为类型、认知失误的基本概念和人的失误模型。例如适用于不同情景和应用条件的几种模型:刺激-调制-响应(S-O-R)模型;失误的决策阶梯(Step-ladder)模型;通用GEMS模型以及Worledge认知模型。由于人的行为的复杂性和难以预测性造成了人的可靠性分析(HRA)的困难,因此,对人的行为的深入了解必须从人的行为特性及其规律性入手,将人的可靠性分析与行为科学理论结合起来,揭示人的失误发生的内在规律。与此同时,重点分析了概率安全评价技术(PSA)中如何对人的失误事件进行定量估计;如何考虑人的心理因素影响的几种重要的人的失误理论模型,并对今后这该领域中的研究方向进行了讨论。     

基于改进PEM的高铁调度员关键PSF分析

为深入分析高铁调度员人因可靠性的影响因素,通过文献查阅、调度员任务分析、结构性访谈等方式,构建高铁调度员行为形成因子(PSF)体系,并应用网络层次分析法(ANP)计算PSF重要度。根据PSF体系编制测评量表,对调度员进行问卷调查,计算PSF实施度;运用改进的绩效评估矩阵(PEM)方法,提取关键PSF。结果表明:复杂事件的认知水平、工作负荷、操作技能是重要度排在前3位的PSF,劳动组织与排班、工作负荷、安全信息报告与反馈是实施度排在后3位的PSF,工作负荷、对复杂事件的认知水平、安全信息报告与反馈是高铁调度员的关键PSF。     

船舶驾驶员操作可靠性量化的CREAM改进模型

为解决不确定信息条件下船舶值班驾驶员(OOW)操作可靠性量化问题,以认知可靠性和失误分析方法 (CREAM)为基础,采用模糊集合(FS)、贝叶斯网络(BN)和证据推理(ER)算法对多源粗糙观测数据进行处理,构建一个改进的CREAM模型。用该模型对长江特定场景下驾驶员操作可靠性进行量化。结果显示,驾驶员认知行为控制模式为战术型,失误概率为3.40×10-3。数据对比验证和模型灵敏度分析表明,结果合理,模型稳定。     

数字化人机界面操纵员监视过程中信息搜集失误试验研究

数字化人机系统人因可靠性数据非常匮乏。验证数字化人机界面操纵员在监视过程中可能存在信息收集失误,并获得其失误概率。其中信息搜集失误主要包括4种失误类型:1)未搜集到相关信息;2)搜集到多余干扰信息;3)信息搜集不充分;4)信息搜集超时。通过模拟试验验证这4种类型失误的存在,并运用相关性分析、回归分析和曲线拟合分析对数据进行处理。结果表明,数字化人机界面操纵员在监视过程中会出现信息收集失误,并且信息搜集失误概率为0.018 7,其中,未搜集到相关信息失误概率为0.000 9,搜集到多余干扰信息次数失误概率为0.002 7,信息搜集不充分失误概率为0.007 1,超时失误概率为0.008 0。信息搜集任务反应时与信息数量水平存在显著相关性,回归方程为^y=6639.87+599.311x;信息搜集任务总体失误率与信息数量水平之间存在显著相关性,拟合函数为ln^y=-6.292+0.214x。但信息搜集任务主要的4种失误类型的失误率和信息数量水平之间没有显著相关性。     

冰雪道路环境下交通流微观仿真及事故率研究

为给冰雪下交通管控提供更加科学的决策支持以提高行车安全性,在考虑驾驶员特性的基础上,分析车辆受力及驾驶行为,讨论可能发生的追尾和侧滑事故,建立冰雪下单向双车道可能交通事故的元胞自动机模型(CAM);通过仿真校验该模型,并分析冰雪下流量-密度特性及管控措施下的事故概率。结果表明:应根据冰雪路面类型及道路几何线形采取不同措施以降低事故概率,光滑冰膜水平路面使用融雪剂并限速可将事故概率降低41. 02%,其他冰雪下水平路面采用分类限速可将事故概率降低34. 20%以上;纵坡采取融雪剂结合分类限速可有效降低事故概率;光滑冰膜下纵坡需安装防滑链或使用冬季轮胎以提高行车安全性。     

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FTA-BN的云ERP不安全事件的人因失误分析

为明确云企业资源计划(ERP)不安全事件的人因失误因素,构建基于故障树分析-贝叶斯网络(FTA-BN)的人因失误分析模型,以避免单一方法的局限性。首先,对云ERP安全审计记录披露的不安全事件进行分类和追因分析,构建云ERP不安全事件故障树,并定量分析最小割集、结构重要度;然后,将故障树映射为BN结构,利用案例数据进行结构学习和参数学习得到最终的贝叶斯网络;最后,依托贝叶斯网络的敏感性分析辨识关键人因失误因素,凭借预测推理计算发生不安全事件的概率。研究结果表明：云ERP安全人因失误因素中工作不到位、培训不足、资源分配不足、管理流程存在问题、职责不清等因素在对应的事件域中应得到重点关注,以保障持续安全。     

人因可靠性分析中的概率因果模型

根据人因失误的机理和特点提出了一个分层的人因可靠性概率因果模型,采用贝叶斯网建立了人因可靠性影响因素之间的因果关系.采用分层方法进行建模,充分利用了条件独立性以降低模型的复杂度,同时分层机制也符合人因可靠性的内在要求.该模型既能满足回溯型分析需求又能满足预测型分析需求.在模型的定量化方面,设计了一个简化可行的模型参数计算方法.该模型可以用于工程化的人因可靠性分析,也可扩展为人因行为理论研究模型.