人因可靠性分析的加权CREAM模型

为有效预测开发阶段系统的可靠性,提高认知可靠性与失误分析方法(CREAM)分析的准确性,降低部分系统输入数据的主观性,利用区间值直觉模糊集(IVIFS)和网络分析法(ANP),在考虑共同绩效条件(CPC)间相关性的情况下,提出了一种定量计算CPC权重的优化方法,使可靠性分析更加符合实际环境.在算法中基于判断矩阵获得各CPC权重,克服了一致性检验的约束,并确定了加权的人因失效概率.最后将改进前后的方法应用在肺癌穿刺机器人手术系统的试验中.结果表明:改进后方法获得的权重的标准误差(SE)更低,与真实值更贴近,准确性更高,证明了其分析能力的优越性;改进后方法最终预测结果包含的信息更广,有效避免了对系统潜在故障的忽视.     

复杂系统中人误原因因素的层次分析法

介绍和评析了人误分析历史上有重要影响的几种人误原因因素分类方法:传统人因分类法、信息处理分类法和认知系统工程分类法.基于认知可靠性及失误分析方法(CREAM)的人误原因因素分类,运用层次分析法(AHP)基本原理,建立了大规模复杂人-机系统人误原因因素层次结构模型及相应的AHP程序,并以JCO公司超临界事故为实例进行了分析.分析和应用结果表明,本文所建立的人误原因因素层次结构模型及AHP程序能够辨识出大规模复杂人-机系统中人误的主要原因因素,进而寻找出最优预防方案,对预防和减少此类人误事故的发生有积极意义.     

飞行员人因可靠性定量预测

为有效预测飞行员的人因可靠性,以保障飞行安全,基于认知可靠性与失误分析法(CREAM)的扩展法,建立飞行员人因可靠性定量预测模型。依据飞行员的任务特点,调整认知行为及认知功能。通过优化共同绩效条件(CPC)因子水平等级,并增加新的因子,改进CPC因子依赖规则,用于修正因子的初始评估结果,解决扩展法未考虑因子间关系的问题,从而完成模型的建立。利用回看分析法验证模型的有效性,采用所建立的模型和扩展法分别对已发生的飞行案例进行预测,并与实际发生结果对比分析。结果表明,与扩展法相比,采用飞行员定量预测模型得到的预测结果与案例发生结果所反映的控制模式更为匹配。     

复杂工业系统中班组人因失误分析

在复杂工业系统中 ,人因可靠性分析 (HRA)是预防和减少人因失误的有效方法。人在复杂工业系统中的生产活动 ,往往是由组织中班组成员集体完成的 ,完整的HRA必须充分考虑班组人误的产生。班组人误的产生有其自身的规律 ,如何合理地定义人员行为形成因子 (PSFs)是班组人因失误分析的难点 ,也是班组人因失误分析的重要手段 ,被广泛应用在核电厂 ,航空和造船工业领域的事故分析中。笔者详细分析和探讨了班组人因失误的定义、产生过程及相关的人的行为形成因子 ,以期能使大规模工业系统中的人因失误分析更加合理和完善。     

基于HERA-JANUS模型的空管人误认知分析

空管人误分类分析是空管人误研究的基础。为了对管制员人误进行系统的分类研究,结合空管业务知识和认知心理学理论,对欧洲航空安全局和美国联邦航空局合作开发的HERA-JANUS模型的工作原理和流程进行较详细地分析。运用该方法模型,对我国一起空管不安全事件案例进行分析后得到3个由管制员所产生的人误差错,并对这3个人误差错分别从人误类型、人误认知、相关因素3方面进行详尽的分析研究,最后得出该不安全事件的21项人误结果。结果表明,HERA-JANUS模型能较全面地从深层次分析管制员的人误,其分类形式也便于开展空管人误统计。     

基于CREAM的建筑施工人因事故定量预测分析

结合建筑施工人因事故频发的现状及特点,借鉴认知可靠性与失误分析方法(CREAM),首先提出了一种从认知活动到失效模式的人因事故求解链,接着通过对人的认知失误概率基本预测公式缺陷的分析,结合专家提供的共同绩效条件(CPC)因子所对应的权重值,得出效应影响指数ρ,对基本预测公式进行扩展,并应用扩展后的公式对建筑施工中的人因事故进行定量预测;最后结合具体实例的分析,实证该方法的合理性。研究结论对施工企业采取预防措施,降低人因失误导致的建筑工程事故具有一定的借鉴意义。     

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。     

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。     

复杂工业系统中人因失误根本原因分析

在现代大规模复杂人 -机 -环境系统中 ,人因失误诱发的故障或事件呈上升趋势。人因事件的根本原因分析 ,对于防范复杂系统中事故的发生是非常必要的。人因事件根本原因的分析包括 :需要分析的人因事件的确定 ;对事实进行调查 ,分析调查结果 ;确定根本原因 ;制定纠正措施 ;完成最终报告。人因事件的分析最终需要找出失效屏障并提出修补的方法 ,笔者采用事件与原因因子分析技术来进行分析。在分析过程中 ,需要绘出事件和原因因子图 (E&CF图 ) ,而E&CF图可以显示出从开始到结束全过程中事件发生的正确次序 ,通常包括失效屏障 ,预先存在的条件、次级事件、不恰当的动作和形成事件的原因因子。形成人因事件的原因因子在复杂工业系统中 ,可以分成 12个部分。笔者给出了核电厂蒸汽发生器 (SG)主给水阀门泄漏的人因事件的分析实例 ,确认了该实例中失效的屏障和事件的根本原因并提出了纠正措施。     

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。     

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。     

一种人因可靠性分析(HRA)方法

从控制论角度说明人因可靠性分析方法，在分析现有两代人因可靠性分析方法不足的基础上，结合控制论，提出了一种新的人因可靠性分析方法的构想。     

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。     

页岩气压裂作业人因失误结构化辨识方法研究

为提高页岩气压裂作业人因失误辨识结果的全面性和针对性,建立一种结构化的人因失误辨识方法。通过概括辨识阶段的作业流程,建立作业人员行为模型,概述作业人员的行为阶段。利用筛选出的引导词辨识行为阶段人因失误。将该方法应用于页岩气压裂过程的替液阶段。结果表明,用引导词能明确辨识方向,减少头脑风暴时间以及对专家知识的依赖;辨识过程的动态调整能改善认知可靠性,使更多人因失误模式(与传统CREAM方法相比)被辨识出来。     

低功率和停堆工况下人员可靠性分析

低功率和停堆工况下人的错误操作引起的人误事件,是电站风险的重要根源之一,应对其进行认真分析并找出其发生的主要原因。笔者根据低功率和停堆工况下人误事件的特点,通过对5种人员可靠性分析方法的比较,选择了SPAR -H作为人误事件定量化分析的方法;以停堆工况下的抽水过多事件为实例,对该事件中包含的3个人误事件进行了定量化分析,给出了定量化分析结果;通过分析、比较及实例应用的结果表明,SPAR H作为低功率和停堆工况下HRA分析方法是合适的,符合该工况下人误事件的特点,同时SPAR H过程简单,有利于电站人员进行实际应用。     

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。