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。     

空管安全风险评估指标体系的优化设计

结合国际民航组织提出的安全管理体系实施的相关要求及我国《民航空管安全管理体系指导手册(试行)》的指导思想,根据安全管理一线工作人员及中高层管理者的访谈记录,收集整理出影响空管安全的风险因素,并按照人员、设备、环境、管理4个方面进行分类、提炼、合并和综合,设计了风险评估指标体系并进行优化。该体系把安全科学和系统论相结合,把错综复杂的安全风险因素细化综合、提炼出脉络分明的监控对象,有助于空管系统进行风险识别和综合预警,查找安全隐患和分析不安全事件或事故征候的原因,为民航安全风险信息化管理提供基础数据和决策依据。     

基于粗神经网络的管制员工作差错风险预警模型

针对空中交通管制员工作差错风险类型,指出指标体系建构过程的动态性特征,从个人、团队、设备、环境及管理几个方面,建构预警指标体系,运用粗糙集在数据挖掘方面的优势,通过基于属性重要度的启发式约简算法,提取关键指标,剔除冗余指标,可以实现在不丢失关键预警监控对象的情况下,结合BP人工神经网络构建实时预警模型,既有利于加快运算速度,又有利于进行重点监控.经过实例仿真,粗糙集与BP网络结合建构的预警模型,能有效针对管制员工作差错风险进行实时预警监控.     

空中交通管制员与飞行员通信风险评估指标体系研究

对空管安全风险管理的关键环节——管制员与飞行员的通信过程进行分析,探讨管制员与飞行员通信失误的表现,分析造成通信失误的原因,从人员、设备、环境和管理4个方面探讨通信风险因素。在此基础上,构建管制员与飞行员通信风险评估指标体系,包括总体层、因素层和指标层3个层次及18项评估指标。通过对通信风险进行监测、评价和管控,帮助管理人员发现通信过程存在的安全隐患,增强管制员与飞行员通信工作的可靠性,从而提高空中交通安全水平。     

民航管制员安全行为能力模型研究

界定了民航管制员安全行为能力的内涵,结合民航管制员的工作特点和准入机制,建立了由3个二级指标、17个三级指标构成的民航管制员安全行为能力指标体系.运用层次分析法确定各指标的权重,用模糊综合评价法确定最终隶属度,建立了基于层次分析法的模糊综合评价模型,实现了民航管制员安全行为能力的定量化评价.     

基于模糊集和改进TOPSIS方法的跑道侵入风险评估

为预防民航机场跑道侵入事件的发生,减轻塔台管制员面临的跑道运行安全的压力,根据国际民航组织(ICAO)颁布的《防止跑道侵入手册》描述的空中交通管制(ATC)因素,建立影响跑道侵入的ATC指标评价体系。首先运用模糊集理论建立评价模型,并计算子指标的模糊可能性值,其值反映所论子指标风险概率。其次,采用改进的TOPSIS方法进行验证,并计算子指标的信度效度值。结果表明,得出的子指标风险值与模糊可能性值的排序一致。最后,根据子指标风险值的大小提出防止跑道侵入事件发生的建议。     

伊春“8·24”坠机事故回顾

2010年8月24日21时38分,河南航空有限公司E190机型B3130号飞机执行哈尔滨至伊春VD8387定期客运航班任务时,在黑龙江省伊春市林都机场近着陆过程中失事,造成机上44人死亡、52人受伤,直接经济损失3亿891万元.这是继2004年“11·24”包头空难,2002年“4· 15”釜山空难,2002年“5·7”大连空难之后的又一次航空大难.此前,中国民航安全飞行纪录已保持了2102天.戛然而止的安全飞行记录和惨痛的事故后果,震惊了全国.     

冰岛火山喷发瘫痪欧洲

冰岛埃亚菲亚德拉冰盖冰川附近一座火山14日喷发后,形成的大量烟尘严重影响了欧洲空中交通。出于安全考虑,欧洲许多国家陆续宣布取消航班或关闭领空。欧洲三大航空枢纽——英国、德国、法国的机场已经连续关闭了数天。全球范围内,航空运营商每天的损失约为两亿美元。     

基于扇区动态复杂性因素的航空管制员工作负荷计算

为了更加准确地计算和预测航空管制员的工作负荷,利用雷达管制模拟试验获取的数据,分别采用线性回归、神经网络的非线性回归和基于神经网络的支持向量机方法,建立了基于扇区复杂性因素的管制员工作负荷实时计算模型。结果表明,这3种模型的绝对误差平均值分别为0.969、1.049、0.240;相对误差平均值分别为16.667%、17.979%、6.229%;均方根误差分别为0.186、0.206、0.114。另外,若采用5%作为基准精度,基于神经网络的支持向量机模型可以将相对误差控制在-0.5%~0.5%,表现出较强的误差控制能力。研究表明,可以采用扇区动态复杂性因素来计算管制员的工作负荷,相比线性回归、神经网络的非线性回归方法,基于神经网络的支持向量机方法对管制员工作负荷的计算有更高的精度。     

基于集对分析的空中交通管制运行风险评价

为了对空中交通管制运行风险进行有效的分析,首先根据SHEL模型确立管制运行风险评价指标体系,它由人的因素、硬件因素、软件因素、环境因素4个方面的17个因素组成;使用熵权法与超标倍数赋权法综合分析确定各指标权重;针对管制运行风险各评价指标的不确定性,利用集对分析理论进行分析,确定评价样本与指标之间的联系度,并对样本进行"同一""差异""对立"的集对分析来确定评价样本风险等级。结果表明,提出的集对分析模型对风险指标的处理结果与实际情况基本相符,可以用于空中交通管制运行风险评价。