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。     

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。     

管制员认知偏差测评量表的编制与应用

利用信息加工模型,结合管制工作的特殊性,编制出管制员认知偏差测评量表。利用该量表对管制员认知偏差进行测量,结果表明管制员管制过程中存在较大的认知偏差;不同性别及年龄的管制员在认知偏差方面存在显著差异。     

民航空中交通管制员危险感知差异研究

为探究不同经验的民航空中交通管制员危险感知能力差异性及其与管制安全行为的关系,采用场景分类法和问卷调查法进行试验,研究不同经验下管制员危险感知能力。根据情景难度、扇区内航空器数量、气象等条件将管制情境划分为4种场景,利用数据挖掘中的关联规则Apriori算法对比分析4组数据,寻找不同管制情境对管制员危险感知影响差异性。研究结果表明:危险感知能力与管制经验相关联;二级管制员感知危险数量最多,只有二级管制员能将管制指令时间作为危险感知的标准,三级和助理管制员做不到这点;影响管制员危险感知能力的关键因素是指令时间、安全间隔、航路拥挤与气象条件。     

大流量管制情境下雷达管制员眼动特征分析

为提高大流量管制运行的安全水平,研究雷达管制员的眼动特征变化规律,整合雷达管制模拟机和眼动仪,构建试验系统。选取具有实际工作经验的进近雷达管制员作为被试,将某管制空域内的航班数量分为小、中和大流量3种模拟管制情境。获取不同情境下被试的眼动特征数据,结合被试的不同技能水平,统计分析其在3种情境下的眼动特征数据。结果发现:随着流量的增大,注视、眼跳、瞳孔3类眼动数据发生显著变化,且注视、眼跳的部分指标在不同技能水平的被试间也存在显著差异。不同技能水平的管制员的信息搜索策略存在差异,且均随管制流量的变化发生改变。     

雷达管制员情景意识评价研究

为更好地评价管制员的情景意识,有效地预测管制员情景意识的发展趋势,保证航空管制过程中的安全,控制航空事故的风险事故率,运用集对分析的五元联系数法构建管制员情景意识的同异反评价模型,对管制员情景意识的致因因素进行对比分析,并以某一线单位空管局为例进行数据收集类比处理。结果表明,管制员的管制能力、周围环境分别处于同势区1级、3级,应激能力、疲劳程度均处于反势区183级。计算各阶偏联系数发现总体上管制员情景意识存在着一种波动式的发展趋势。因此,在风险管理上对管制员的应激能力、疲劳程度应提高关注度,多投入精力。该评价模型避免了传统评价模型无法进行预测分析的缺点,模型更加客观,同时避免了人为因素占比较大的缺陷,实现了管制员情景意识动态与静态的结合分析。     

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。     

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。     

眼动指标检测管制疲劳的性能研究

为了挖掘更多检测管制疲劳的眼动指标,利用模拟塔台管制软件和眼动仪搭建试验平台,采集被试的眼动数据和主观疲劳的程度值,通过其疲劳前后眼动指标差异的显著性、与疲劳的相关性、以及受试者的工作特征曲线(ROC)分析,探讨了各眼动指标检测管制疲劳的性能。结果表明:疲劳前后被试的扫视速度、注视点和平均注视时长差异显著,扫视幅度无显著差异;扫视幅度与疲劳无相关性,平均注视时长与疲劳呈弱相关,扫视速度和注视点数与疲劳均呈中等以上的显著相关;利用注视点、扫视速度二元分类识别疲劳的效果为接近较好水平,是有潜力的管制疲劳检测指标,可为管制员疲劳检测和预警提供试验支撑。     

基于运行数据的管制员工作效能测评方法

针对当前我国空管单位在监测和评估管制员(ATCO)工作效能时普遍存在的主观性强、结果差异性大等问题,首先设计基于飞行航迹、管制空域、设备操作以及指令发布数据的管制效能测评指标体系,从飞行安全、运行效率、管制规则3个方面研究指标的测评流程和计算方法,并基于模糊综合评价法量化指标分值;然后在Matlab平台上开发管制效能测评系统,并应用我国某扇区的模拟运行数据验证系统的有效性。研究结果表明:与传统的检查单评价法相比,用这种基于客观运行数据的效能测评方法能够对管制员的操作技能和决策水平进行集成化、定量化和智能化的综合评估,快速获得准确评价结果。     

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。     

进近管制员工作进程分类及工作负荷研究

空中交通管制员是管制工作的核心,其工作负荷直接决定该管制空域的飞行容量,而管制员的工作负荷包括可观察的客观负荷和认知理解的主观负荷两类。借鉴国外的MBB,DORA原理,将雷达管制的实施细分为18个工作进程,并通过调查、统计,确定每一工作进程的难度系数;通过多角度摄像方式对成都进近管制室雷达管制席位的工作进行长时间的拍摄,参照划分的工作进程对采集的数据进行深入的统计、分析,采用MMBB方法计算出指挥单架飞机的操作时间和思考时间;确定得出管制单架飞机的工作负荷,以及该空域的容量。     

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。     

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。     

基于主成分分析法的空管多指标安全综合评估研究

在空中交通管制运行风险识别的基础上,建立反映其安全状况的指标体系,并确定指标的量化方式。运用主成分分析法对指标数据进行处理,建立管制安全综合评价模型;通过实例对管制安全的评价结果进行分析,认为管制员违规操作和技术水平是影响管制安全运行的重要因素,另外空管设备的完好程度对管制安全存在较大的隐患。根据建立的模型,对4个管制单位的安全性进行了评价。综合评估的结果为空管部门制定安全措施及预防对策提供科学的分析依据。     

飞行认知能力的测量方案设计及模型研究

为了对飞行员飞行认知能力水平提供评价依据,进行飞行认知能力测量方案设计。根据飞行员的驾驶特征以及操作行为提出6项测量指标,分别为空间定位能力、空间定向能力、空间想象能力、信息获取能力、信息加工能力和学习能力;根据测量指标和认知能力测试量表功能间的对应关系,设计包括6项认知测验的测量方案。随后开展测量并对结果进行分析,提取3个主因子分别命名为空间认知能力、信息管理能力和学习能力,从而建立起二阶多维度的认知能力结构模型。该模型可应用于飞行认知能力的测评工作。     

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。     

基于五元联系数法的进近管制员压力评价模型

空中交通管制是一项高负荷、高压力的工作。为了减轻进近管制员的压力,提出具有针对性的缓解措施,提高民航业的安全水平,建立了进近管制员压力源量表,引入五元联系数法,对进近管制员的压力情况实现了静态与动态、定性与定量的多重结合分析,构建了进近管制员压力评价模型。以某空管局为例收集数据并进行分析,结果表明,进近管制员的压力存在波浪式的发展趋势,且各压力源的态势两级分化较为严重,业务层面的因素大多处于强反势,而人为因素及设备层面的一些因素为强同势。研究表明,五元联系数法用于进近管制员压力研究是可行的,并验证了该评价模型的合理性。