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时间:2020-03-28
《舰船人因安全可靠性贝叶斯网络建模及实验研究.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、V01.35No.032015.03船电技术I应用研究舰船人因安全可靠性贝叶斯网络建模及实验研究李东亮,许伟,程刚,朱国情,耿江华(海军工程大学,武汉430033)摘要:人因失误广泛存在于动力装置操作的全过程中,然而现有部队训练还未提升到利用人因失误分析技术查找问题、指导运行的高度。本文分析了三类操作人员的的认知过程,将人的学习能力、环境因素、精神状态、人机界面操作、等考虑在内,结合组训方式、培训间隔、训练时间,设备状态等多种人因失误因素,采用贝叶斯网络建立人因失误模型。该模型分析因素具有普遍性,可扩展到其他操作训练中,具备较高的准确性。关键词:舰船人因失误贝叶斯培训模
2、型中图分类号:TPl8文献标识码:A文章编号:1003.4862(2015)03.0001.05ModelingandSimulationbyBayesianNetworkofHumanSafetyandReliabilityLiDongliang,XuWei,ChengGang,ZhuGuoqing,GengJianghua(NavalUniversityofEngineering,Wuhan430033,China)Abstract:Humanerrorwidelyexistsinthewholeprocessofsteampowerplantoperation.H
3、owever,theexistingforcetrainingisnotpromotedtousehumanerroranalysistechnologytofindoutproblemsandguidetheoperation.Thispaperanalyzescognitiveprogressofthreekindsofoperator.Somefactorsaretakenintoaccount,suchashumanlearningability,environmentalfactors,mentalstate,man-machineinterface.With
4、consideringsomehumanerrorslikeorganizationway,intervaltrainingtime,trainingtimeandequipmentstatus,amodelofhumanerrorisestablishedbytheBayesianmethod.肭砌universalfactors。thismodelcanbeextendedtootheroperatingtrainings.Whatimore,thismodelhashighaccuracy.Keywords:ship:humanerror:Bayesian;tra
5、ining;model0引言人因失误广泛存在于我国蒸汽动力装置操作的全过程中,然而现有部队训练还未提升到利用人因失误分析技术查找问题、指导运行的高度。国外人因失误分析起步较早,早在20世纪50年代,一些行为科学家和工程师们注意到仅仅辨识出人因失误的原因尚显不够,还必须量化人失误的可能性大小,以便作为一种有用的工具,用于对复收稿日期:2014.12.18基金项目:海军工程大学科学研究基金资助项目(20140172)作者简介:李东亮(1981一),男,讲师。研究方向:热力系统建模仿真研究与模拟训练。杂系统的风险评价。第一次量化人因失误概率的工作是由Sandia国家实验室的数
6、学家H.L.Williams和电子工程师PurdyMergs于1952年进行,1994年Gertman在归纳最近10年来各国学者对人的失误及其可靠性分析的研究成果的基础上,结合自己在该领域的长期研究积累,出版了《人的可靠性与安全性分析数据手册》,首次大容量地公布了部分人的失误概率和可靠度数据,这是目前较为全面和内容新颖的专著【10】。国内在人因失误分析方面,国防科大的孙志强教授在对比两代HRA方法后提出了“操作者.系统.任务一环境.组织因素”的差错成因分析框架。北京交通大学的武淑平针对电力企业生产中人因失误影响因素及管理对策进行了研究,并运用层次分析法对不同因素的重要程
7、度进行了判定,确定船电技术I应用研究V01.35No.032015.03了重点对员工人格特征、能力素质、心理健康等个体性因素和组织沟通、安全生产职能部门、组织文化等作为主要因素。第一代HRA方法在对由于错误的情境评断而引起的操作人员的危险行为的处理上显得很不足。第二代HRA方法考虑了人进行情景评断所处的环境条件等因素,但是其方法在建模上显得比较复杂,处理和分析上也不够简捷。近十几年来发展起来的贝叶斯网络技术,适用于表达和分析不确定性事物,从推理机制和状态描述上来看非常适合于安全性分析,基于贝叶斯网络的概率安全评估方法能够有效地将专家经验、
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