人机交互型VDT持续作业任务自适应分配方法的试验研究

为提高人机交互型视觉显示终端(VDT)持续作业的绩效和安全性,需考虑作业过程中的工间休息制度,避免疲劳作业。结合持续操作测试(CPT)任务范式和Go-Nogo反应范式,设计模拟人机交互型VDT持续作业的试验。根据试验数据分别对心理努力、任务主观难度、眼睛疲劳等11个指标进行方差分析,构建了人机交互型VDT持续作业负荷主观评价指标体系。训练BP神经网络,识别作业负荷模式,建立了人机交互型VDT持续作业任务自适应分配模型。结果表明:通过任务主观难度、眼睛、颈部、肩部、腰部、手腕疲劳度6个指标,对人机交互型VDT持续作业负荷进行模式识别,其结果可信,且对实际作业干扰性非常小;作业任务自适应分配模型能根据作业者负荷模式合理安排工间休息,保障作业者的健康,提高作业效率和安全性。     

塔机作业模糊认知可靠性与失误分析方法研究

为提高建设工程塔式起重机作业可靠性,防止人因失误酿成事故,综合运用模糊数学和认知可靠性与失误分析方法(CREAM),构建塔机作业人因可靠性分析模型。首先,剖析塔机作业环境特点,修正共同绩效条件(CPC),厘定各项CPC评估指标;其次,分析人因失误事故数据资料,构建高斯隶属度函数,模糊处理CPC评估指标;然后,融合CPC评估指标熵权,模糊计算塔机作业人员4类控制模式隶属度;最后,运用重心法进行控制模式隶属度去模糊化处理,实现塔机作业人因可靠性概率的量化评估。对湖北省某建筑企业施工现场塔机作业进行模糊认知可靠性与失误分析,验证模型有效性。结果表明:该建筑企业施工现场塔机作业人员控制模式为战略型,人因可靠性概率为99.83%。     

基于疲劳模式识别的VDT作业工间休息机制*

为保障作业人员身心健康和作业效率,运用E-Prime软件模拟认知性VDT持续作业,通过方差分析提出作业疲劳综合评价指标体系,并使用客观绩效指标和生理指标作为输入变量,主观疲劳综合指数作为输出变量,训练BP神经网络,对作业疲劳进行模式识别;提出认知性VDT持续作业工间休息机制。结果表明:通过正确反应时间、注视时间、瞳孔直径、眨眼频率4项指标,对VDT持续作业疲劳进行模式识别的结果可信度较高。因此,基于上述4项指标提出的工间休息机制客观有效。     

基于DEMATEL的人机交互型VDT持续作业人员行为形成关键因子分析

行为形成因子(PSF)作为情景环境的表征,影响人机交互型VDT持续作业的人因可靠性。首先通过专家评价法确定人机交互型VDT持续作业PSF体系;然后应用DEMATEL方法对21个PSF具体因子的相互关系进行分析和建模,最后通过灵敏度分析验证模型的有效性。结果表明:作业者态度、可用任务时间、作业规程、作业者精力、任务的新颖性、任务的复杂性、作业者性格、任务数量、任务之间相关性、管理制度、作业环境声音、作业环境照明是人机交互型VDT持续作业的关键PSF因子。管理者可针对这些关键因子制定管理措施,改善作业情景环境,提高人机交互型VDT持续作业的可靠性和绩效。     

基于RBF的起重作业岗位人因可靠性预测

为提高起重作业可靠性,防止人因失误酿成事故,针对人因失误的随机性、模糊性和不确定性特点,提出运用具有非线性映射能力和容错能力的径向基函数(RBF)神经网络,分析人因失误非线性动力学过程。以起重机操作岗位作为人因可靠性分析(HRA)实例,首先,建立基于"作业人员、交流界面、作业环境、作业特性、作业组织"的人因可靠性预测指标体系,并对指标进行量化;其次,根据人因可靠性原理,统计出人因失误次数,给出人因失误率;最后,通过对"人的疲劳和情绪、交流通道、作业复杂程度和时间裕度、照明环境和风力影响、工作强度和安全监管"等因素的分析,构建基于RBF的起重机操作岗位人因可靠性预测分析神经网络模型。分析结果表明,RBF预测分析同时包含人的操作可靠性与认知可靠性,预测结果同现场实际观测结果的符合度达到92.0%。     

基于结构方程模型的认知性VDT作业过程解析*

为实现通过过程控制和管理提高认知性视觉显示终端（VDT）作业人员可靠性和绩效的目标,应用结构方程模型（SEM）研究作业过程表征方法。构建认知性VDT作业的信息加工过程模型,抽取13个基本认知动素（CT）,提出CT概念结构模型假设,设计外显指标测试题项,运用问卷调查样本数据构建结构方程和测量方程;对测量数据与结构方程模型的拟合度进行分析,并训练BP神经网络模式识别模型对作业过程进行还原检验。结果表明:认知性VDT作业过程模型有效,元认知控制其他12个CT的结构关系成立,认知性VDT作业过程可由包括元认知在内的13个基本CT解析。     

基于人差错纠正能力的人因可靠性模型研究

根据人-机系统中人的操作行为具有时序性和差错可纠正性的特点,结合船舶舱室行为形成主因子,开展船舶舱室人因可靠性研究。以人因失误的时序性和差错纠正参数为基础,建立人-机系统中操作者行为模式和人因失误事件树模型。通过对人的差错纠正能力的分析,开展人因可靠性量化模型纠正理论研究。最后,以船舶舱室操作台的监控任务人因可靠性为例进行量化计算,定量评估操作人员执行任务的可靠度。     

人机交互型VDT持续作业自适应工间休息制度

为提高人机交互型视觉显示终端(VDT)持续作业的绩效和可靠性,利用试验方法,研究工间休息制度。通过作业特征分析,设计作业疲劳评价指标体系和心算试验;应用模糊统计方法,结合最小模糊熵原理,确定并优化疲劳模糊子集在时间论域上的隶属函数;构建模糊综合评价模型评估绩效时间拐点的作业疲劳值,结合任务难度相对系数确定绩效时间拐点的作业总负荷值;最后通过对比试验检验方法的有效性。结果表明:用模糊综合评价模型能有效测评作业疲劳,作业者仅需主观评价任务难度相对系数就能自主决策是否进入工间休息,方法操作简单,对作业干扰小。     

脑力疲劳对视觉选择性注意影响的研究

为探究人的脑力疲劳对其视觉选择性注意的影响,开展监控作业系统人机工效设计试验。以32名男性为被试,采用140 min记忆刷新试验任务(2-back任务)模拟监控作业诱发脑力疲劳,然后采用2×3因素设计的中心线索提示范式模拟自动告警测量选择性注意能力,通过分析行为学及脑电(EEG)数据,研究脑力疲劳对视觉选择性注意的影响。结果表明:140 min 2-back任务诱发了脑力疲劳,脑力疲劳状态下,中心线索提示范式中的无效线索和目标刺激的疲劳效应最强,有效线索和干扰刺激的疲劳效应最弱,被试的选择性注意任务绩效下降、P300潜伏期显著延长、幅值显著减小,脑力疲劳对视觉选择性注意能力有负性影响。     

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。     

高铁列车调度员人因失误概率量化方法研究

为评估高铁列车调度员操作可靠性及其对列车调度系统风险的影响,建立改进的高铁列车调度人因失误概率量化方法。首先根据高铁列车调度指挥认知行为模型划分列车调度任务类型,对各任务类型下的人因失误分别构造贝叶斯网络(BN)模型。然后,基于证据理论(D-S)合成专家多源信息,以确定节点变量状态先验概率和条件概率。最后,通过贝叶斯推理计算成功似然指数(SLI),并依据成功似然指数法(SLIM)将其转化为人因失误概率。以列车临时限速为例进行应用分析。研究结果表明,在给定边界概率的基础上,用该方法能获得列车调度员不同任务类型和不同行为影响因子下的人因失误概率。列车调度员发布限速调度命令时总的人因失误概率为0.002 24。     

基于BN-CREAM的深水井控压井作业风险诱因研究

深水井控压井作业是有效控制溢流演化为井喷事故的二级井控工艺屏障。为提高深水井控压井作业可靠性,采用 BN-CREAM方法对其风险诱因进行研究。结合深水井控压井作业特点,考虑共因失效等因素,采用贝叶斯网络方法建立深 水井控压井作业风险演化模型。应用人因可靠性分析CREAM法计算深水压井人因失误先验概率,参考海洋可靠性数据手 册OREDA确定深水井控设备失效先验概率。依托贝叶斯网络的逆向推理能力辨识压井作业的主要风险节点,从而实现对 深水井控压井作业风险诱因的有效预测和评估。研究表明:深水井控压井作业共包含6个关键风险根节点,且压井作业人 因可靠性要低于设备可靠性;3级子节点“压井方法选择不合理”对深水压井作业的成功起到至关重要的作用,需进一 步开展风险分析研究。     

基于人的认知可靠性模型(HCR)的接车进路办理诊断时间的研究

接发列车作业事故在铁路运输事故中占有相当大的比重。为减少接车作业事故的发生,合理制定车站接车进路办理时的诊断时间是保证接车作业安全的关键。针对车站采用写实法查定时具有较大随意性的问题,提出采用人的认知可靠性(HCR)模型,根据人因失误概率计算接车作业诊断时间的方法,并在自动闭塞区段通过模拟机实验进行了验证。结果表明,HCR模型确定的诊断时间与人因失误之间的关系与写实法的测定数据具有良好的符合性;作业人员的训练水平对诊断时间有较大的影响;利用该模型,根据作业人员的训练水平与可接受的人因失误概率,可以确定接车进路办理的最佳诊断时间,或对写实法测定的诊断时间进行订正。     

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。     

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。     

基于任务情境的航线飞行员脑力负荷特征研究

为探究飞行任务中航线飞行员的脑力负荷特征，开展了2种经验水平(机长、副驾驶)×3种任务阶段(进近阶段、火警阶段、着陆阶段)的混合双因素设计试验，记录HR、HRV、EDA和眼动指标作为因变量，建立广义线性混合模型并分析数据。结果显示，与副驾驶组相比，机长组HR均值、SCL、SCR和平均瞳孔直径更小，IBI均值和PNN20更大；被试在不同任务阶段的脑力负荷生理特征亦存在差异。研究表明，航线飞行员的脑力负荷特征受到经验水平的影响，机长在全部任务阶段中脑力负荷均低于副驾驶；不同任务阶段的脑力负荷特征存在差异，由进近阶段到着陆阶段，航线飞行员的脑力负荷表现出逐级上升的趋势。研究结果可为实现循证训练、提高训练效率提供数据支持，有助于提升飞行安全水平。     

基于眼动指标的脑力疲劳识别研究

为减少因脑力疲劳导致的安全事故的发生,研究如何测量和识别脑力疲劳具有十分重要的现实意义.本文提出通过作业前后心算可靠性下降率作为判断脑力疲劳程度的指标,利用眼动追踪仪Tobii Glasses设备测量被试者疲劳前后的瞳孔直径、注视点、陀螺和加速计等眼动参数指标,探究被测试者眼动指标变化规律与脑力疲劳之间的关系.结果表明:发生脑力疲劳时瞳孔直径增加,陀螺和加速计的值减小,注视点的分散程度增加.瞳孔直径、注视点、陀螺和加速计等眼动指标都与脑力疲劳相关.本文研究结果可为建立脑力疲劳评价指标体系和预测脑力疲劳奠定基础.     

隋鹏程安全原理系列讲座之十三 事故序列信息论（之四）

皮特森(Petersen)模型在人失误致因分析中,菲雷尔(R·Ferrell)认为,作为事故原因的人失误的发生,可以归结为下述三个方面的原因: 1.超过人的能力的过负荷。 2.与外界刺激要求不一致的反应。 3.由于不知道正确方法或故意采取不恰当的行为。在这里,过负荷指在某种心理状态下的承受能力与负荷不适应。负荷包括操作任务方面的负荷、环境负荷、心理负荷(担心、忧虑等)及立场方面的负荷(态度是否暧昧、人际关系如何等)。人的承受能力取决     

气质与VDT持续搜索策略及人因可靠性的关系

为提高视觉搜索作业的人因可靠性,运用试验方法研究了气质与VDT视觉搜索策略及绩效的关系.首先定义视觉搜索策略随机指数(RI)和视觉搜索人因可靠性评价指标,然后运用E-Prime软件设计试验,记录被试的气质类型测评结果、视觉搜索反应时(RT)、正确率(AR)及注视点(FP),最后对试验数据进行统计分析.结果表明:1)气质类型与视觉搜索注视点轨迹的分布特征存在显著相关性,同种气质类型的VDT搜索作业者的RI指数无显著差异,均有与其气质类型相匹配的搜索策略;2)不同气质类型的作业者在VDT视觉搜索过程中RI指数存在显著差异,抑郁质随机性最高,黏液质随机性最低;3)在30 min的视觉搜索过程中,所有气质类型作业者的RT绩效稳定,胆汁质和抑郁质作业者搜索策略保持不变但AR绩效在20 min后呈现下降趋势,多血质和黏液质作业者在20 min以后会调整搜索策略且AR绩效稳定.     

煤矿作业人员人因可靠性的径向基神经网络评价模型研究

依据人因可靠性原理、事故致因理论,结合煤矿生产系统的特点,提出了观测可靠度的概念,确立了一系列便于统计和赋值的人因可靠性评价指标。针对人因失误事件过程的动态性、复杂性以及数据的不完整性,利用径向基（RBF）神经网络学习速度快、抗干扰能力强的特点,建立了基于RBF神经网络的煤矿作业人员人因可靠性评价模型。对于岗位工龄短或有效记录不足的煤矿作业人员,利用训练好的RBF神经网络模型进行人因可靠性评价,经过实例验算证实了模型的可信性。