基于全决策树的空管人因可靠性研究

1、34人类工效学2010年 06月第 16卷第 2期文章编号: 1006 8309( 2010) 02 0034 06基于全决策树的空管人因可靠性研究李海峰1, 李文权2, 武喜萍1( 1. 南京航空航天大学民航 ( 飞行 ) 学院, 江苏南京210016;2. 东南大学交通学院, 江苏南京 210096)摘要: 随着民用航空运输业的迅猛发展和空中交通流量的不断增长, 民用航空器的数量显著增加, 对空中交通管制的工作提出了更高的要求和挑战。作为民用航空运输系统中三大安全支柱之一的空中交通管制, 长久以来, 事故和事件 80% 以上是由人为表现不佳引起的, 人为因素已经成为影响安全和工作效率的最大

2、因素。本文分析了全决策树分析方法 ( the Entire D ec ision T ree, EDT )、模型原理和分析步骤, 研究了影响空管人因可靠性的相关因素, 提出了基于全决策树的空管人因可靠性的方法, 对提高空管工作的效率和安全具有参考价值。关键词: 空中交通管制 ( ATC ); 人因可靠性; 人的失误; 全决策树 ( EDT )中图分类号: X 910; D631. 5文献标识码: AStudy on ATC Human Reliability based on EDTL IH ai- feng1,LIW en- quan2, WU X i- p ing1( 1. Co lleg

3、e of C iv ilA viation and Fligh,t N anjing University o fA eronautics and Astronautics, Nan jing, 210016,2. Co llege of Transportation, SoutheastUn iversity, N anjing, 210096)Abstract: w ith the rapid deve lopm ent and constant grow th of the a ir tra ffic flow, the number of c iv il a ircra fts in

4、c rease no tab ly, thus it has put fo rw ard the dem and and challeng e fo r the w ork of a ir traffic contro ller. M o re than 80% acc iden t and incident are caused by hum an erro r. T he hum an factor has already becom e the greatest danger o f secur ityand e fficiency. T he paper presents the th

5、eory and steps of the entire dec ision tree ana ly sis,o f ATC hum an reliability . A m ethod on ATC hum an re liab ility based on EDT is prov ided,ana lys is the mpacti factors and has reference value fo rra ising effic iency and safety o f a ir traffic con tro l.K ey word: a ir traffic contro l; h

6、uman reliab ility;hum an e rror;the entire dec ision tree1 引言在民航这种高风险行业中, 不管是对于风险管理部门还是对于行业营运机构, 概率风险评价 ( Probab ilistic R isk Ana lysis, PRA ) 已成为越来越重要的工具。随着机器和电子部件可靠性的不断提高, 系统安全越来越取决于人的行为, 人因失误对系统安全的重要性也越来越受到重视。人因可靠性分析 ( H um an Reliab ility analysis, HRA ) 自 20世纪 40年代从西方国家起源并发展至今, 取得了很多的研究成果。它以分析

7、预测,减少或防止人的失误为研究核心, 对人的可靠性进行定性定量的评价。人的可靠性预测方法有许多种, 大致可分为静态的人的可靠性分析方法和动态的可靠性分析方法两类 1 。第一代人因可靠性分析方法又称为静态人因可靠性分析方法 , 主要的工作包括人的失误理论与分类研究、人的可靠性数据收集和整理以及发展以专家判断为基础的人的失误概率统计分析预测方法。第二代人因可靠性分析方法又称动态人因可靠性分析方法, 它是以认知心理学, 行为科学为基基金项目: 本文得到南京航空航天大学人才引进科研启动资金 ( 1007 907302)资助和南京航空航天大学民航学院科研基金资助 ( 1007 266911)作者简介:

8、李海峰 ( 1975- ), 男, 吉林长春人, 博士, 讲师, 研究方向: 道路和空中交通运输规划与管理, (电话 ) 025 - 84893461( 电子信箱 ) seaw ind7510 163. com。人类工效学2010年 06月第 16卷第 2期础 , 研究人的认知活动, 通过建立可靠性模型, 对人因可靠性进行综合性评价的方法。全决策树分析方法 ( the Entire Decision Tree Analysis, EDT)就是其中较好的评价方法, 它在 Pasks核电站, 国际空间站, 法国危机中心等多个项目中得到应用。本文利用这种方法来研究空管人因可靠性。2 EDT 模型2.

9、 1 EDT 模型原理EDT 方法的基本原理: 事故场景以及人们所处的情景决定了人们失误的概率 2 。人误概率是事故场景或人们所处的情景中影响人们出错的影响因子的函数。即: 人误的概率 = 影响因子 ( 如规程, 人机界面, 领导指挥质量 ) 的函数。情景是由一系列影响因子组成的,包括事故的种类, 事故展现给人的方式 ( 如显示的变化, 报警声音等 ) 以及人依靠专业技术, 经验和培训对事故所做出的反应。EDT 方法通过树状结构描述人误相关情景的联系以及最终的人误概率。树状结构的标题描述了情景化的影响因子。不同的场景每个影35响因子的相互作用不同, 因为它对个人行为的重要性不同, 影响因子的品

10、质不同, 品质变化与人员可靠性变化之间的联系不同。典型的 EDT 决策树可见图 1所示, 树的主要元素是影响因子, 分支结构, 影响因子的权重以及品质描述值。影响因子就是那些标题项。标题项下面的数字是事故场景的影响因子的权重值。树的分支是品质描述 ( Qua lity Descripto ,rQD )等级, 分别对应不同的品质因子值 ( Qua lity V alue, QV )。品质用于描述影响因子的好坏程度 , 一般有两个或者三个等级, 如 ! 好, 中, 差; 很有帮助的, 足够的, 不利的; 有效的, 足够的, 不利的; 好的, 足够的, 不利的; 能力超出的, 能力合适的, 能力不足

11、的 #。品质因子值则是对产品描述等级的量化表示, 描述各个 QD 对应的人的失误的概率增加的程度。树结构在开始与事件树一样, 然后在第一个标题项处分成几个路径。每个路径对应的是不同的品质描述的组合, 分支树对应影响因子品质等级。图 1典型 EDT 决策树图36人类工效学 2010年 06月第 16卷第 2期2. 2 EDT 的分析步骤( 5) 确定各因素的权重值, 可以使用专家判进行 EDT 分析有如下步骤 3 :断方法, 并且由不同的参考者的不同判断作为不( 1) 列出可能的影响因素。确定值的度量。( 2) 区分全局因素与场景相关因素。人误概( 6)选择人误概率的上下标定值。率值受到场景 (

12、 局部 ) 因素和全局因素两者的影( 7)用 QD 为每个场景的每个影响因子划分响。全局因素对每个场景都有影响。等级。( 3) 将影响因子按重要程度排列并选出最重( 8)确定各个 QD 等级对应的人误的概率,要的影响因子。这些就是 QV。( 4) 选择并且仔细定义这些因子的品质等级根据上述 EDT 分析步骤可以得到空管人因描述, 画出树结构。EDT 分析步骤, 如图 2所示。图 2空管人因全决策树法 ( EDT ) 分析过程图人类工效学2010年 06月第 16卷第 2期3 EDT 在空管中应用研究3. 1 选择影响管制人员行为的因素空中交通管制工作在民用航空运输中发挥着重要的作用。它的主要目

13、的是: 使航空器按照计划飞行, 使保障工作有条不紊; 维护飞行秩序,合理控制空中交通流量, 防止航空器之间、航空器和障碍物之间相撞, 保证飞行安全; 对违反飞行管理的现象, 查明情况, 进行处理。要完成达到这个目的需要飞行员, 人与管制雷达的界面交互程度等诸多因素的同时配合。影响管制人员行为的因子有 4 : 管制员的管制技能; 管制员的精神面貌; 空管设备的可靠性; 空管行业规章; 管制员与有关部门的协调; 管制员的工作环境。对这些因子进行分析, 便于准确的对影响管制人员的行为因素进行分类和判断各因素所处的等级。( 1) 管制员的管制技能管制员的管制技能 (能力因素 ) 包括: 个人的心理素质

14、、生理素质、业务水平和管制员的培训。个人的心理承受能力强, 才能在紧急情况下临危不乱, 做出正确的处置。具有良好的生理素质,拥有健康的体魄, 才能胜任长时间的值班岗位。培训可以提高人们对系统的认识, 包括对系统的功能和系统之间的关系。培训还可以增进人们对系统的安全经济运行的理解, 培训质量取决于良好的培训计划, 有经验的合格的管制员, 通过模拟机这种方法以保证获得接近真实状况的经验和一个能够检查人员表现并能由测试信息来纠正和提高人员培训的系统。管制员的管制技能可以分为有效, 足够和缺乏三个层次。( 2) 管制员的精神面貌管制员的精神面貌 ( 非能力因素 ) 是指管制员的管制作风、工作态度、敬业

15、精神, 也就是管制员的主观能动性是否得到发挥。管制员的精神面貌可以分为好, 足够和不够三个层次。( 3) 空管设备的可靠性空管设备包括通讯设备、导航设备、监视设备。通讯指管制员与飞行员的语音和数据传输。语音和数据通过无线电进行地空传输。导航设备有自动定向机、甚高频全向信标台、测距机、一次雷达、二次雷达等。当前广泛采用二次雷达作为监视设备, 在终端区和高密度陆地空域, 采用 A /C 模式或 S模式的二次监视雷达。使用设备的类型和设备的可靠性影响空管员的行为。空管设备的可靠性可以分为三个等级: 很有帮助37的 , 可用的, 不利的三个层次。 ( 4) 空管行业规章空中交通管制是一项复杂的系统工程

16、, 需要行之有效的规章来维护。空管行业规章包括: 航空法规、程序, 空域划分, 管理体制和管理机构。分为三个级别: 很有帮助的, 可用的, 不利的。( 5) 管制员与有关部门的协调管制员与有关部门的协调包括与机组、气象部门、军方、其他管制单位的协调。管制工作以班组为单位, 由多个席位、多名管制员共同完成,席位间, 管制区间以及军民航管制单位间的飞行动态要互相通报, 航空器的管制责任要进行移交 , 联系频繁, 关系密切。高效的管制协调, 各部门共同配合可以提高民航安全。管制员与有关部门的协调分为三个级别: 很有帮助的, 可用的,不利的。( 6) 管制员的工作环境管制员的工作环境包括管制员的工作环

17、境和管制的空域情况。管制员的工作环境是指环境的噪音、高低温、照明、空间等对人的影响。采取隔音、防噪、安装空调系统、营造明亮宽敞的工作场所使环境适应人的需要。管制的空域情况是指管制员所管辖扇区空间范围, 航路结构的复杂程度和飞行量的大小。管制员的工作环境分为三个等级: 好, 足够, 不够。3. 2 各影响因子的重要性排序选择影响因子之后, 下一步就是确定它们的相对权重值。这可以采用层次分析法 ( Analytic H ierarchy Process, AHP ) 实现。AHP 是为每个影响因子决定重要性顺序的一种方法, 它使用各因子之间成对比较相对权重来构建相对性矩阵。已经证明, 参与比较的因

18、子的相对权重等同于该矩阵最大特征值的归一化向量。 Com er等曾认为使用直接估计法也能得到不错的结果, 而且简单易行。不过对于大多数的专家判断来说, 人们需要重点关心的是确保专家正确理解所需进行的判断。结合多年空管行业经验, 总结得出如下结论: 管制员的管制技能权重值为 0. 3, 管制员的精神面貌权重值 0. 45, 空管设备的可靠性权重值 0. 03, 空管行业规章权重值 0. 05, 管制员与有关部门的协调权重值 0. 07, 管制员的工作环境权重值 0. 1。3. 3 全决策树的构造构造全决策树的模型的元素包括关键因子38的列表, 影响因子之间的相对权重, 品质因子列表 , 品质值和

19、标定值。假定影响因子是相对独立的, 因此可以在决策树中任意排列。树结构构建起来后, 根据各影响因子的相对权重、品质因子值和标定值, 计算人误概率值。由图 1决策树可以得出, 低的人的失误的概率在上方, 越往下越高。因此上下边界对应最好与最坏的影响因子品质描述, 这两个值称为标定值。3. 4 选择品质因子和鉴定影响因子的重要等级在实际分析中, 一般的影响因子都可以用三个品质描述来划分。划分为两个等级略显粗糙,划分为四个等级在实际操作时就可能难以区分。3. 5 选择品质描述值给定每个影响因子的品质描述之后, EDT 方法要求分析品质变化如何影响可靠性。为每个影响因子最好等级 ( 好, 有效, 很有

20、帮助 ) 赋予一个统一值。较低的品质档次会增加人误概率, 可以通过为品质因子赋予大于 1的值来体现。AHP使用顺序量表比较优先、重要性或者 ! 好 #度, 从1- 9的度量。可以选择 3作为从好到中, 从中等到差的因子。因此, 影响因子的品质值! 好 #为 1, ! 中 #为 3, ! 差#为 9。文中研究品质描述值与路径无关的情况。与路径相关的情况, 需要对每一条路径的每一个品质描述值一一判断、赋值, 当路径数呈几何级数增加时, 需要赋值的品质描述将成千上万的,这对实际工作是不可取的, 而且对最后得到的人误概率的精确度并无多大的贡献。因此, 本文采用与路径无关的品质因子值进行计算。3. 6

21、选定人误概率标定值选定高标定值, 即认定当所有影响人们行为的因子都是坏的时候, 人们通常会犯错误。如果事故中得不到任何帮助, 就会失败, 失误的概率为 1。低标定值可以变化, 并且其不确定性可以包含在分析中。低标定值对应的是该情形中所有影响因子均为最好值。人们期望管制员和飞行员的成功概率高, 每个场景赋予一个不同的低标定值。3. 7 计算人误概率值当影响因子的权重值和品质描述值以及标定值选定以后, 就可以计算每条路径的人的失误的概率值。首先计算路径加权值。路径加权值是对应于路径人的失误的概率的各因子权重的加权值。设各影响因子归一化后的权重值为 Ii ( i =人类工效学2010年 06月第 1

22、6卷第 2期1 n, n为影响因子数 )Ii 对应的品质描述值为 OVi。计算 路径 (PW i ) 的加权值 Si有三种方法:( 1) 叠加模式。这种方法认为路径上的因子作用是叠加的, 即Si= Ij QVj( 1)j, QV j% PW j( 2) 相乘模式。这种方法认为路径上的因子作用是成倍作用的, 即Si = & QVj( 2)j, QV j% PW j( 3) 综合模式。这种方法综合了前面两种方法 , 即Si = Ij QVj&QVj( 3)j, QV j% PW j,j Q Vj % PW j表 1 影响因子与品质描述等级的对应关系影响因子影响因子品质描等级值权重值述等级1.管制员

23、的管制技能0.3中32.管制员的精神面貌0.45中33.空管设备的可靠性0.03中34.空管行业规章0.05好15.管制员与有关部门的0.07好1协调6.管制员的工作环境0.1好1结合表 1, 根据空管实际, 可得:S1 = 3 0. 3 =0. 9;S 2 = 3 0. 45 = 1. 35;S 3 = 3 0. 03 = 0. 09;S 4 = 1 0. 05 = 0. 5;S 5 = 1 0. 07 = 0. 07;S 6 = 1 0. 1 = 0. 1;由上述计算, 可以确定各个影响因素对人因可靠性影响。通过比较可以得出: 管制员的精神面貌是影响最明显的因子, 从而进行人为干预,使得空

24、管中人的可靠性得以提高。Spurg in曾使用插值公式来计算各分支人的失误的概率 5 , 即HEP i /HEP1 = (HEPh /HEP 1 )Si - S1Sla st - S1( 4)其中, HEPi 为全决策树中第 i路径的人的失误的概率, HEP1 为人误概率的低标定值; H EPh 为人类工效学2010年 06月第 16卷第 2期人的失误的高标定值; Sla st 为最后一条路径的加n权值。 Ij = 1, S1 为 Si 的最低可能值, 在本公式j = 1中 Si = 1; Sla st 为 Si 的最高值, 在本公式中 Si = 9。选用叠加模式即公式 1, 计算 S i比较

25、合理, 并且方便计算。6Si = Sj = 2. 56j = 1H EP i =2. 56 - 1= 20%9 - 1即在各影响因素相对权重值给定情况下, 空管人因失误概率为 20% 。4 结论全决策树评价方法 ( EDT) 是一种动态的人的可靠性分析方法, 它属于定性的人的可靠性分析模型, 更强调人际相互作用的整体性。使用基于全决策树的空管人因可靠性方法可以方便的确定各影响因素对人因可靠性的影响程度39和空管人因失误概率值。该方法是一种科学性和可行性的方法, 对提高空管工作的效率和安全具有参考价值。参考文献: 1 沈祖培, 高佳, 王遥. 人因失误的后果前因 追溯表 J . 清华大学学报,

26、2005, 45( 6): 1- 5. 2 何旭洪, 黄祥瑞. 工业系统中人的可靠性分析: 原理、方法与应用 M . 北京: 清华大学出版社, 2007. 3 何爱武, 杨洪. 人因可靠性分析方法 J. 中国安全科学学报, 2001, 11( 3) : 1- 9. 4A lfier iScarbo rough, L arry Ba iley, Ju lia Pounds. Exam ining ATC O pera tiona l Errors U sing the H um an F ac tors A nalysis and C lassifica tion System R . C iv

27、 ilA e r o space M edical Institute, F ederal A v iation Adm in istra tion Ok lahom a C ity, OK 73125, D ecem ber 2005: 7 - 8. 5 金伟娅, 张康达. 可靠性工程 M . 北京: 北京化学工业出版社, 2005: 3.收稿日期 2008- 11- 21修回日期 2009- 04- 07(上接第 33页 )5 结论( 1) 两种注意条件下, 被试类型、提示效度对数字加工影响差异显著。提示效度和被试类型的交互作用显著;( 2) 数字加工绩效随年龄增长而提高, 三年级儿童 ( 9岁左右 ) 处于发展中, 六年级儿童 ( 12 岁左右 ) 已经接近成人水平。参考文献: 1Berch D B. Extracting Par i