认知可靠性和失误分析方法在船舶引航事故分析中的应用

为准确判断引发船舶引航事故的人因失误,以便采取有效措施防止类似失误出现,采用认知可靠性和失误分析方法(Cognitive Reliability and Error Analysis Method,CREAM)对引航事故进行分析。基于CREAM方法中的追溯性分析方法建立引航事故追溯模型,构建前因分类表、后果-前因链表和失误模式-前因表等3种人因失误因子关系表,实现对引航事故原因的追溯。以某典型船舶搁浅事故为例,采用该方法追溯导致事故发生的人为因素,并将所得结果与已有事故调查报告中的事故分析结果相对比,验证该方法的有效性。在此基础上,提出提升船舶引航安全性的建议,包括加强对引航员的教育与培训、提升引航设施的可靠性和严格落实规章制度等,为后续船舶引航作业的安全开展提供参考。

基于改进认知可靠性与失误分析方法的隧道驾驶人因可靠性分析模型

为有效预测驾驶人通过隧道时的人因失误概率,减少人为差错,提出一种基于改进认知可靠性与失误分析方法(cognitive reliability and error analysis,CREAM)的隧道驾驶人因可靠性分析模型。结合隧道驾驶任务的特点,调整共用绩效条件(common performance condition,CPC),给出评估细则。使用模糊数将CPC因子的绩效效应值从确定值转换为概率值,以降低主观因素对评价结果的影响。考虑CPC因子间的相互影响关系,给出调整规则。最后建立基于贝叶斯网络的改进CREAM模型,确定控制模式。对隧道驾驶实例进行分析,计算驾驶人完成隧道驾驶任务的人因失误概率。结果表明,该模型可以准确计算隧道驾驶任务中的人误概率,且灵敏性比CREAM基本法更高,可为隧道交通人因可靠性分析提供支持。

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%。

典型认知模型及其在人因可靠性分析中的应用评述

评述了典型认知模型及其在人因可靠性分析中的应用。首先,强调了在人因可靠性分析中使用认知模型的必要性;然后,介绍了认知心理学、行为科学等学科所建立的几种典型认知模型,包括信息处理模型、决策过程的阶梯模型和通用认知模型,分别分析了它们的基本结构和功能,讨论了各自的优缺点;随后,介绍了几种人因可靠性分析方法中所建立或使用的认知模型,包括HCR方法使用的SRK框架、ATHEANA方法使用的信息处理模型、CREAM方法建立的COCOM模型以及IDAC方法构建的IDA模型,分别分析了这些模型的特点;最后,提出了建立认知模型所要遵循的基本原则,并展望了认知模型的未来发展方向。

基于人的认知可靠性(HCR)模型的人因操作失误研究

以人的认知可靠性(HCR)模型为指导,选择包含技能型、规则型和知识型3种认知类型,结合大连化工集团公司影响运行安全的17个异常事件,对54名操纵员的时间响应状况和允许操作时间进行录像、记录与分析;依据IAEA提供的指标[1],找出操纵员在生产过程中可能出现的操作失误类别及其可能造成的危害;基于3参数威布尔模型推导出操纵员操作响应失误概率模型,并从人机工程学角度提出了具体预防事故的安全对策措施。结果表明,基于HCR模型的大化集团公司操纵员的人因操作失误模型实用、有效,为实现操作者与机器系统相协调的目标、正确评估操作着实时操作的响应时间提供了重要参考依据。

人因可靠性分析的加权CREAM模型

为有效预测开发阶段系统的可靠性,提高认知可靠性与失误分析方法(CREAM)分析的准确性,降低部分系统输入数据的主观性,利用区间值直觉模糊集(IVIFS)和网络分析法(ANP),在考虑共同绩效条件(CPC)间相关性的情况下,提出了一种定量计算CPC权重的优化方法,使可靠性分析更加符合实际环境。在算法中基于判断矩阵获得各CPC权重,克服了一致性检验的约束,并确定了加权的人因失效概率。最后将改进前后的方法应用在肺癌穿刺机器人手术系统的试验中。结果表明:改进后方法获得的权重的标准误差(SE)更低,与真实值更贴近,准确性更高,证明了其分析能力的优越性;改进后方法最终预测结果包含的信息更广,有效避免了对系统潜在故障的忽视。

基于CREAM的电网人为可靠性定量分析方法

目前电网可靠性的相关研究主要集中在输变电设备或是电网供电可靠性,人为操作可靠性的研究尚不多见。首先叙述了电网人为操作可靠性概念及认知可靠性和失误分析模型(CREAM)基本法,然后借鉴了核工业领域的人为可靠性分析模型,结合电力操作特点和已有的安全相关的规章制度,给出9类通用效能条件的评估细则,提出一种基于CREAM的电网人为操作可靠性定量分析方法。通过不同环境条件下某变电站倒闸操作的案例分析,验证了模型的正确性。

基于CREAM的值班驾驶员避险可靠性分析

为探索船舶值班驾驶员(OOW)在船舶避险中的可靠性——人为失误概率,基于CREAM,建立值班驾驶员避险中的可靠性计算模型。采用任务细化、动作分解方法,提炼出驾驶员避险事件的理想序列模型,确定子任务中的认知行为。通过专家评价驾驶员身处的情境,运用改造的三角白化权函数、Bayesian-CREAM网络,得出驾驶员4种不同控制模式的概率值。据此修正CREAM中人的基本失误概率值。根据可靠性串联和并联原理,计算出班驾驶员避险中的可靠性程度。最后,以实例验证,得到航行值班驾驶员在避险过程中的人为失误概率在10-5数量级。

基于CREAM和不确定推理的人因可靠性分析方法

提出了一种基于认知可靠性与失误分析方法(CREAM)和不确定性推理的适用于海洋工程的人因可靠性分析方法.首先根据海洋工程的作业环境特点,对共同绩效条件(CPC)进行了修正.之后为解决CREAM本身固有的不确定性,利用模糊数学原理实现CPC评价的模糊化,再基于CREAM的分析流程建立贝叶斯网络,完成由CPC得到控制模式的推理过程,并证明贝叶斯网络的建模效率要高于模糊模型.由贝叶斯网络输出控制模式的隶属度,再通过去模糊化的方式计算得到人误概率.最后,针对某平台的实例分析结果证明该方法能够提高计算的精度.

船舶驾驶员操作可靠性量化的CREAM改进模型

为解决不确定信息条件下船舶值班驾驶员(OOW)操作可靠性量化问题,以认知可靠性和失误分析方法 (CREAM)为基础,采用模糊集合(FS)、贝叶斯网络(BN)和证据推理(ER)算法对多源粗糙观测数据进行处理,构建一个改进的CREAM模型。用该模型对长江特定场景下驾驶员操作可靠性进行量化。结果显示,驾驶员认知行为控制模式为战术型,失误概率为3.40×10-3。数据对比验证和模型灵敏度分析表明,结果合理,模型稳定。

基于不确定理论和CREAM的飞行员应急操作可靠性分析

为分析飞行异常情况下飞行员应急操作的可靠性,基于不确定理论(UT)和认知可靠性和失误分析方法(CREAM)建立飞行应急操作可靠性分析模型。利用基元事件分析方法,分析应急操作中的飞行员的认知行为,确定任务中相应的失效模式。同时,运用UT的不确定分布来修正CREAM中人的常模基本失误概率。最后,利用可靠性串联和并联原理,来评价飞行员应急操作的可靠性。结果表明,该模型的计算能够量化飞行员应急操作可靠性,能采集和丰富民航人为因素方面的基本数据。

基于改进CREAM的签派员与飞行员间人因可靠性分析

将航空公司运行控制中的可靠性视为签派员与飞行员之间沟通、监控的可靠性,为了确定签派员与飞行员间的人因可靠性,结合签派员与飞行员的交互过程对认知可靠性与失误分析方法(CREAM)模型进行改进,得出签派员与飞行员间交互的人因可靠性模型。通过改进后的CREAM模型对航空公司运行控制中的环节进行定量化分析,并计算得出签派员与飞行员交互过程中的失误概率,结合给出的评价标准确定签派员与飞行员交互中的薄弱环节,为今后航空公司非正常运行的研究提供参考。

人的可靠性认知模型在核电站中的应用

阐述了认知模型中几种重要的、与人的可靠性模型相关的概念，描述了通用失误模型系统（ＧＥＭＳ）及其在核电站事故分析中的应用，并指出了该ＧＥＭＳ模型在人误预测中的作用，最后简要说明了ＧＥＭＳ模型的应用前景。

基于CREAM的航天发射场人因可靠性定量分析方法

为准确得到航天发射场人因失误概率,以我国航天发射场安全评估为背景,基于认知可靠性和失误分析方法,开展航天发射场人因可靠性定量分析方法研究。结合航天发射场特点对共同绩效条件(common performance condition,CPC)进行改进,采用模糊方法处理CPC到控制模式之间的映射关系,提出环境影响因子值的概念,建立航天发射场HRA定量分析流程,并针对火箭吊装过程进行了实例分析。分析结果表明:该方法能够准确计算航天发射场任务作业中的人因失误概率,可为航天发射场人员安全分析提供理论基础和参考。

人因可靠性分析方法CREAM及其应用研究

文章在系统分析了第一代人因可靠性分析方法存在的不足的基础上 ,详细地介绍了第二代人因可靠性分析方法CREAM。包括CREAM独特的认知模型、前因 /后果分类方案和分析技术。并结合一个实例详细描述了CREAM的具体应用过程。

人因可靠性分析——CREAM模型

CREAM模型是以认知模型为基础的第二代人因可靠性分析法,本文主要对认知可靠性和失误分析法(CREAM法)进行论述,归纳了CREAM法的概念,对CREAM的根原因追溯以及失效概率预测进行总结与分析,从而得出易于在实际问题中使用,分析人因问题的CREAM分析法。

基于认知可靠性人误分析法的超市收银系统人误分析

目的拓展认知可靠性人误分析法(CREAM)研究,分析超市收银系统,找出人因失误根原因,提出改善措施。方法运用模特排时法(MOD)确定收银作业的标准时间,运用达宝易软件计算其实际时间,比较标准时间和实际时间计算人因失误率。应用CREAM的追溯分析法对此进行分析。结果找出超市收银系统中人因失误率较高的"拿物品、扫描和放钱"三个操作步骤的根原因,提出改进措施。结论 CREAM结合基础IE方法在一般工业、服务业中具有广泛的应用价值。

基于人的认知失误分析模型的跑道侵入风险评估研究

本文主要对导致跑道侵入的人为因素进行研究分析,运用认知可靠性与失误分析法(CREAM)的认知模型建立跑道侵入风险评估模型,并以南苑机场为实例验证该模型的可靠性,计算出来的南苑机场发生跑道侵入事件的风险值较为合理,结果表明运用人的可靠性分析模型对跑道侵入的风险进行评估具有实用价值。

人因可靠性评价的改进加权BN-CREAM模型

传统认知可靠性与失误分析方法 (cognitive reliability and error analysis method,CREAM)存在诸多缺陷,导致适用面较窄,但仍具有较大的开发潜力。为提高方法评价的精度和扩展其适用性,提出一种改进加权的贝叶斯网络(Bayesian network,BN)与CREAM方法相结合的模型。该模型首先使用灰色关联法与决策实验室分析法获取在场景下因子的权重,再利用贝叶斯网络推理得到调整后的共同绩效条件因子节点概率分布;然后将加权后的因子进行抽样仿真,得到在该场景下人所处控制模式的概率分布。选用1 800 W定制种子电源的案例,通过分析评估结果,再对比其他方法,验证了模型的有效性和可行性。改进后模型的适用性更广,输出结果更客观,为人因可靠性评价指标体系的构建提供参考。

基于认知分析的变电站人为可靠性分析方法

叙述了变电站设备可靠性分析方法和其他工业领域的人为可靠性分析研究历史,分析了变电站运行人员的操作行为和操作票制度,并指出了智能电网战略下数字化、无人值守变电站的发展趋势,以及程序化操作和远动执行装置的推广运用对运行人员具体操作的影响。结合电力操作独有的特点,修改基本的认知可靠性和误差分析模型,使其符合电力系统实际,提出了一种基于认知可靠性和误差分析模型的变电站人为操作可靠性分析方法。通过某变电站倒闸操作的案例分析,验证了模型的正确性,并指出模型的应用方向。