一种系统化的行为形成因子分类方法

为了准确表述能够诱发人为差错的情景环境,对人因可靠性分析(HRA)中的行为形成因子(PSF)进行归纳整理,构建一种新的系统化的PSF分类方法。对现有人因可靠性文献中的PSF进行分析,明确PSF的定义及其内涵。通过分析人机交互过程,指出PSF应该包含:操作者,机器,任务,组织,环境和辅助系统等6个方面,分别从上述6个方面对PSF进行细致分解,最终构建包括6个方面38个元素的PSF分类方法。     

行为形成因子分析方法评述

为全面了解人因可靠性分析(HRA)中行为形成因子(PSF),对现有的PSF分析方法进行评述。分析情景环境的各种称谓,指出PSF是目前认可程度最高的一种,并规范PSF的定义及其内涵。分2种类型评述当前PSF的分类方法:基于影响机理分类和系统化分类。评述在HRA中PSF的选择和使用情况,针对不同的问题给出选择和使用PSF的建议。分别从定性评价和定量评价2个方面对PSF的评价方法进行评述。结果表明,PSF分析方法仍处于发展之中,需要在后续工作中不断改进。     

基于APJE-SLIM的海运人因失误概率的确定

安全是海运行业永恒的主题,调查研究表明,人因失误是造成海事的主要原因。为了对海运人因失误进行研究,探讨引起人因失误的行为形成因子(PSF),确定在PSF影响下的人因失误概率。在调查海上避让行为的人因失误和这些失误的行为形成因子的基础上,采用APJE和SLIM相结合的方法对航海人员避让行为中的可靠性进行分析。结果表明,航海人员疲劳与健康程度、知识、经验与培训水平、任务复杂程度、安全管理水平与组织有效性等PSF对人因失误概率有着不同程度的影响,相应提高PSF水平,可极大地减少人因失误概率。利用APJE确定端点绝对失误概率,解决了SLIM方法中难以获得参考点概率的问题,获得了在不同种类不同水平PSF影响下的海运人因失误概率。     

基于DEMATEL的机械生产人员行为形成关键因子分析

针对机械生产人员安全行为形成受多种因素交互影响的问题,提出了一种基于模糊数学和DEMATEL法耦合的机械生产人员行为形成关键因子量化分析方法。首先,运用行为形成因子分析方法确定机械生产人员作业行为影响因素,构建了包含5个因子大类和24个因子因素的机械生产人员行为形成因子体系,然后运用三角模糊数表征因素间的关联程度,并通过问卷调查获取数据,从而借助DEMATEL法构建机械生产人员行为形成关键因子分析模型。最后,通过一个算例,说明所提出分析模型的运用过程。结果表明,所建立的方法可以定量确定机械生产人员行为形成关键因子。     

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DEMATEL-ISM的矿工不安全情绪形成因子研究

为预防矿工不安全情绪的产生,提升人因可靠性,系统分析矿工不安全情绪形成因子间的重要程度及层级关系;基于文献和访谈研究,通过德尔菲法确定12个矿工不安全情绪形成因子;采用决策实验室法(DEMATEL)将12个形成因子聚集为强原因、弱原因、强结果和弱结果4个因子集;并进一步采用解释结构模型(ISM)构建矿工不安全情绪形成因...     

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。     

基于贝叶斯网络的人因可靠性评价

提出一种贝叶斯网络的人因可靠性评价(HRABN)方法,其中的每个因子对应于贝叶斯网络中的节点,该方法可对人因可靠性作定量分析和定性分析。在定性分析上,节点的因果关系(HRA中的因子关系)及需要改进的薄弱节点都直观地显示在层次图中;在定量分析方面,对节点因子后验概率的推断通过HRA中的先验信息(包含仿真数据、现场操作及专家知识等)和最新信息得到。如果人因可靠性贝叶斯网络中的每个节点的先验概率分布和后验概率分布都已知,模型的可信性就可通过贝叶斯因子进行定量验证。贝叶斯网络扩展性好,当有新的节点因子需要考虑时,只需要补充对应的节点;笔者的方法也能很好地应用在不同行业的HRA。     

煤矿企业员工不安全行为影响因子分析研究

为探讨煤矿企业员工不安全行为影响因子的相互关系,基于行为安全模型,从管理者、班组长和一线员工3个角度进行分析,确定了对行为安全有关键影响的因子群。在此基础上,采用决策试验与评价实验室(DEMATEL)方法,研究构建行为影响因子之间的依赖关系矩阵,揭示安全投入程度、安全监管机构能力、安全处罚适当性等因子对员工行为方式的影响程度,并形成煤矿员工行为方式影响因子的四分图。结果表明:安全投入程度是煤矿员工行为方式的主要影响因子和原因因子,管理者行为影响因子均是其原因因子,管理者的行为方式对企业安全状况有较大影响。     

计算机仿真事故响应中的班组绩效影响因子研究

在核电站应急事件的工况下,用计算机仿真的人的班组行为模型(IDAC模型)可以预计主控室操作班组人员(决策者、操作者和咨询者组成)的失误概率,为了量化事件过程中人的认知心理活动发生的机理,采用绩效影响因子(PIF)计算班组人员发生失误的概率。讨论PIF的定义、分类以及量化值的确定,描述人的认知心理活动的失误机理与PIF的关系,预计班组失误亊件发生的概率。对50个PIFs中的一些重要因子进行描述,每组中的PIF都是独立于其他组的,但是不同组中的PIF可能存在从属关系。试图基于心理学观察以及各种人的可靠性分析方法的影响路径,合理有效地选择PIF,以实现动态概率风险评价中的人误事件发生概率的量化。     

人为差错成因分析方法研究

控制甚至消除人为差错成因能从本质上降低人为差错的发生概率,从而提高系统安全性。因此,辨识和分析人为差错成因是一件非常必要而又十分重要的工作。针对该问题,在总结和分析现有的人为差错成因分析方法的基础上,提出了一种新的人为差错成因分析框架。在该框架中,将差错成因分为"操作者-系统-任务-环境-组织因素"5个方面进行分析,并提出了"从大类到小类"的层次化分析原则。为了尽量降低不同差错成因之间的关联,提出了以任务为中心,将差错成因分为任务相关和任务无关两大类因子的分类方式。最终共分析得出了34种不同的差错成因。该差错成因分类框架的提出,为人为差错概率量化以及差错规避措施的设计提供了依据。     

通用桥式起重机驾驶员操作可靠度研究

为有效改善桥式起重机驾驶员的操作水平,通过分析和确定这种起重机的工作流程,建立驾驶员基本动作序列。采用第二代人因可靠性分析(HRA)模型,按正常工作状态与紧急工作状态2种情况,对驾驶员操作可靠度进行全面、定量的分析与研究。结果表明,驾驶员操作可靠度定量研究中,重要的是要考虑起重机机型和基本操作动作序列、工作状态、动作时间、人机工效、作业环境等复杂因素。建立驾驶室人机工效定量分析与评价机制,加强驾驶员专业教育培训及考核制度、改善工作环境等技术措施,从根本上提高驾驶员操作可靠度等级,才能符合起重机械安全的发展趋势。     

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。     

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。