数字化控制系统信息显示特征对操纵员信息 捕获绩效的影响及优化研究

随着计算机技术和仪控技术的发展,数字化仪控系统逐步在大型控制室得到应用,主控室信息界面随之也出现了 “巨量信息与有限显示”的矛盾。通过分析数字化主控室信息显示的特点,基于认知心理学的相关理论,通过实验研究 信息显示率、信息提供率、数据更新率对操纵员信息捕获绩效的影响。实验结果表明:对操纵员信息捕获绩效影响最主 要的因素是信息显示率,其次是信息提供率,最后是数据更新率;信息显示率与信息提供率对被试信息捕获绩效的影响 具有较高的灵敏度,而数据更新率的变化对被试信息捕获绩效的影响并不显著;信息显示的最佳匹配组合是信息显示率 为56.4 bit,信息提供率为9.4 bit,数据更新率为3 s。研究成果可为数字化主控室信息显示的设计提供理论基础。     

EEG功率信息显示特征对认知负荷的影响

为解决防空反导指控舱人机界面"巨量信息,有限显示"的矛盾,通过试验探究信息显示率、信息提供率、数据更新率对指控舱界面认知负荷的影响。建立以脑电信号(EEG)α波的频谱功率及任务负荷指数(TLX)量表为评价指标的主、客观认知负荷综合评价模型,并用此模型评估认知负荷。结果表明:3个因素对认知负荷影响极其显著,影响从大到小排序为信息显示率、信息提供率、数据更新率;使认知负荷最小的因素组合为信息显示率80 bit、信息提供率4 bit、数据更新率3 s。     

数字化核电站SGTR事故操纵员认知分析

核电站主控室数字化后的人因特征包括数字化规程、警报系统、操作班组信息共享、界面管理任务,它们对操纵员认知可靠性都有重要影响。IDA认知模型把操纵员认知过程分为信息(Information)、诊断(Diagnosis)/决策(Decision)、执行(Action)3个阶段。按IDA模型把数字化核电站主控室操纵员SGTR事故认知过程分为3个阶段,对每个阶段进行操作分析,找到操纵员在SGTR事故认知过程各阶段最容易发生的失误和主要失误。操纵员认知失误发生的原因在于界面管理任务增大了认知难度以及数字化后缺乏情景意识等。     

核电厂主控室数字化对人执行状态评估任务影响

核电厂主控室进行数字化变革后,操纵员执行状态评估任务的方式发生了巨大变化。为了有效地识别及评估数字化对状态评估的潜在影响,以知觉/循环、资源限制等认知理论为基础,以贝叶斯概率网络为工具,建立状态评估可靠度的影响因素模型。定性分析这些因素对状态评估任务的影响机制,并定量比较它们的影响程度。分析结果表明,界面管理任务和任务负荷变迁,对状态评估的影响最为显著。需采取针对性的措施,优先处理这些人因问题,以最大限度地提高数字化核电厂的安全水平。     

核电厂主控室人机界面评价实验研究

基于以人为中心的人机交互设计和评估的思想,结合国内核电厂的实际情况,确定一些重要的核电厂主控室人机界面评估因素,并划分核电厂主控室人机界面各组成部分的评价指标与评价层次,建立了客观的评价指标体系,为核电厂主控室人机界面综合评价奠定了基础。运用模糊数学的方法,建立核电厂主控室人机界面定量评价模型,对核电厂主控室人机界面进行较为客观的综合评价。通过对核电厂操纵员问卷调查的形式进行实验验证,从而实现了定性评价与定量评价的一致性。研究表明,该方法应用于核电厂主控室人机界面评价是一种有效的方法。     

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。     

违章一错再错 造成电气事故

事故经过：2008年1月14日下午14时40分,辽宁省某热电厂锅炉运行班班长打电话要求：因检修5#球磨机需要切断其电源,并且派人将检修工作票送到主控室。主控室代理负责人口头指示李某去执行断电任务。     

地铁行车调度系统人误影响因素识别及评定研究北大核心CSCD

为寻找影响地铁行车调度系统人误的因素,提出结合SHEL模型与层次分析法(AHP)的人-机-环系统人误影响因素识别及评定技术。通过扩展SHEL模型到人-任务、人-列车、人-人机界面、人-环境、人-线路、人-人、人-客观其他7个界面,构建人误影响因素分析模型;在对上海地铁54名行车调度员问卷调查的基础上,引以因子分析法识别出19项人误影响因素;并通过搭建人误影响因素层次结构模型及运用AHP法实现对人误影响因素的评定。结果表明,影响行车调度人误的因素中权重居前5位的分别为客流问题、行车密度、问题列车数、人机界面可支持性及人机界面布局合理性。因此,在客观运营条件不能改变的情况下,可以用改善人机界面条件来减少人误的发生。     

地铁行车调度系统人误影响因素识别及评定研究

为寻找影响地铁行车调度系统人误的因素,提出结合SHEL模型与层次分析法(AHP)的人-机-环系统人误影响因素识别及评定技术。通过扩展SHEL模型到人-任务、人-列车、人-人机界面、人-环境、人-线路、人-人、人-客观其他7个界面,构建人误影响因素分析模型;在对上海地铁54名行车调度员问卷调查的基础上,引以因子分析法识别出19项人误影响因素;并通过搭建人误影响因素层次结构模型及运用AHP法实现对人误影响因素的评定。结果表明,影响行车调度人误的因素中权重居前5位的分别为客流问题、行车密度、问题列车数、人机界面可支持性及人机界面布局合理性。因此,在客观运营条件不能改变的情况下,可以用改善人机界面条件来减少人误的发生。     

基于DEMATEL方法的海运行为形成因子影响关系分析

为揭示并量化海运人因可靠性分析(HRA)中行为形成因子(PSF)间复杂的影响关系,采用DEMATEL方法对航海人员值班任务中9个PSF的依赖关系进行建模和分析,并验证该方法的有效性。结果表明:船上组织的完善程度、驾驶台班组成员的合作质量、可用时间等PSF在系统中的作用大;船上组织的完善程度、人机界面(MMI)与运行支持的完善性、值班区间以及培训和准备的充分性4个PSF为原因因素,驾驶台班组成员的合作质量、同时出现的目标任务数量、可用时间、船上工作及船舶航行条件和操作规程/计划的可用性5个PSF为结果因素。安全管理人员应针对作用大或原因因素中的PSF制定安全管理措施,改善情景环境,提高人因可靠性。     

Human error taxonomies applied to driving: A generic driver error taxonomy and its implications for intelligent transport systems

Recent research indicates that driver error contributes to up to 75% of all roadway crashes. Despite this, only relatively little is currently known about the types of errors that drivers make and of the causal factors that contribute to these errors being made. This article presents an overview of the literature on human error in road transport. In particular, the work of three pioneers of human error research, Norman, Reason and Rasmussen, is scrutinised. An overview of the research on driver error follows, to consider the different types of errors that drivers make. It was found that all but one of these does not use a human error taxonomy. A generic driver error taxonomy is therefore proposed based upon the dominant psychological mechanisms thought to be involved. These mechanisms are: perception, attention, situation assessment, planning, and intention, memory and recall, and action execution. In addition, a taxonomy of road transport error causing factors, derived from the review of the driver error literature, is also presented. In conclusion to this article, a range of potential technological solutions that could be used to either prevent, or mitigate, the consequences of the driver errors identified are specified.     

The research on extracting the information of human errors in the main control room of nuclear power plants by using Performance Evaluation Matrix

Digitalized nuclear instruments and control systems have been the main stream design for the main control room (MCR) of advanced nuclear power plants (NPPs) nowadays. Digitalization of human–system interface (HSI) could improve human performance and, on the other hand, could reduce operators’ situation awareness as well. It might cause that humans make wrong decision during an emergency unintentionally. Besides, digital HSI relies on computers to integrate system information automatically instead of human operation. It has changed the operator’s role from mainly relating operational activity to mainly relating monitoring. However, if the operators omit or misjudge the information on the video display units and wide display panel, the error of omission and error of commission may occur. This study applies Content Category Analysis (CCA) and Performance Evaluation Matrix (PEM) methods to explore the potential problems in the MCR of advanced NPPs which are caused by human errors. The results show that the potential problems that would probably contribute to the human performance of MCR in the advanced NPPs are multiple accidents, pressure level, number of operators, and other factors such as working environmental. The conclusions of this research may be considered to avoid and prevent human errors in the human factor related researches especially in the nuclear safety field.     

An integrated framework to the predictive error analysis in emergency situation

This paper introduces an analysis framework and procedure to predictively analyze human errors in performing emergency tasks, which are mostly composed of cognitive activities, in nuclear power plants. The framework focuses on the cognitive errors and provides a new perspective in the utilization of context factors into cognitive error prediction. The basic viewpoint on the occurrence of cognitive error taken in this paper is that the cognitive function failures occur from the mismatch between operator's cognitive capability and the requirements of a given task and situational condition. In accordance with this viewpoint, performance influencing factors that influence the occurrence of human errors are classified into three groups, i.e. Performance Assisting Factors (PAF), Task Characteristic Factors (TCF), and Situational Factors (SF). This classification helps analysts view the overall task context in an integrative way by considering the level of PAF with the requirements of TCF and SF to predict the possibility of cognitive function failures. Further, it enables analysts to draw specific error reduction strategies. The framework suggested was applied to the analysis of cognitive error potential for the bleed and feed operation of emergency tasks in nuclear power plants.     

基于GIS的非点源污染的研究及应用

非点源污染已经成为全球重要的环境问题，数学模型是非点源污染研究的核心内容之一。本阐述了GIS与非点源污染模型结合的意义及其必然性，分析了两结合的基本组成及集成方式，并对两不同集成方式进行了描述。分析了目前国内外的研究状况，最后结合项目给出了GIS和非点源污染模型相结合的应用示例。     

基于元胞自动机的人因追尾事故仿真研究

人为因素已经成为导致交通事故发生的关键因素之一,而车辆追尾碰撞是公路上最常见、危害最大的一类事故.本文将驾驶员的心理细分为放松、谨慎和紧张三种状态,设计了状态切换规则以及不同状态下驾驶员的行为规则,建立了一种公路人因追尾事故的元胞自动机仿真模型.随后通过仿真实验研究了交通流参数以及驾驶员驾驶特性对追尾事故发生率的影响,仿真结果表明随着车辆最大允许速度和车辆密度的增加,追尾事故发生率显著上升;跟驰状态下驾驶员的反应延迟与差错率对事故率影响最大,而紧急情况下驾驶员的人为因素对事故率没有显著影响.研究结果对交通中人因事故发生机理研究及人因事故的预防有一定参考价值.     

民航人因失误分类框架

人因失误分类是否系统、完整及对人误描述是否一致直接影响人误分析的结果。本文对民航中主要几种人误分析方法进行了详细评述,指出其在考虑人的认知过程和行为外在表现形式方面的不足。在对现有人误理论模型和人误分类方法详细分析的基础上,提出了民航人误分类框架。框架由人的行为过程的四个阶段“获取信息-分析处理信息-决策／计划-执行”和八类人误模式及相应的子模式构成。行为阶段与人误模式可针对具体活动进行组合,框架的使用具有灵活性。框架对保证民航中人误辨识结果的规范性和准确性具有重要意义。     

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BP神经网络的煤层自燃预测

在全面分析影响煤层自燃因素的基础上,建立了煤层自燃预测的人工神经网络模型.应用该模型对某煤田的多个煤层样本进行了训练和预测,网络经过10次训练后,误差达到设定的最小值,6次预测测试中最大误差仅为0.027 8,最小的为0.000 1.研究表明,该模型精度较高,可用于预测煤层自燃的实际应用.     

Errors of perception in air traffic control

Accurate and timely perception of visual and auditory information by air traffic controllers is critical to aviation safety. The aim of this research was to investigate the types of errors of perception that occur in air traffic control (ATC). The data were gathered from interviews with 28 UK area controllers and a review of 48 area and terminal control incidents involving loss of separation in the UK spanning three years. The data gave rise to a set of classifications, which form part of the technique for the retrospective analysis of human error (TRACEr). The results are discussed in terms of theory and empirical research. Key main implications for future automation are outlined, in terms of display design, automation reliability and the operation of multiple tools designed and developed separately.