面向地鐵突發(fā)事件的行車調(diào)度系統(tǒng)人誤預(yù)測研究.pdf

1、近年來，隨著地鐵列車運(yùn)行控制系統(tǒng)技術(shù)的發(fā)展，行車調(diào)度系統(tǒng)自動化程度越來越高，降低了由行車調(diào)度員失誤引發(fā)事故的可能性，但與此同時，當(dāng)?shù)罔F突發(fā)事件發(fā)生后，由于行車調(diào)度員處理不當(dāng)而導(dǎo)致事故發(fā)生或結(jié)果惡化的問題日益凸顯。行車調(diào)度系統(tǒng)是地鐵安全運(yùn)營的重要保障，行車調(diào)度員則是地鐵突發(fā)事件下系統(tǒng)的最終保護(hù)和恢復(fù)機(jī)制，如何有效地避免和減少地鐵突發(fā)事件中行車調(diào)度系統(tǒng)人誤是各國地鐵亟需解決的安全問題。為此，本文以國家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(863計(jì)劃)“列車運(yùn)

2、行綜合優(yōu)化控制技術(shù)”為背景，從分析地鐵行車調(diào)度系統(tǒng)人誤致因出發(fā)，提出研究地鐵突發(fā)事件下行車調(diào)度系統(tǒng)人誤預(yù)測的兩個關(guān)鍵方面——人誤行為風(fēng)險預(yù)測和人誤誘發(fā)因素風(fēng)險預(yù)測，提出基于場景的突發(fā)事件人誤行為識別、預(yù)測指標(biāo)定級和人誤行為風(fēng)險評價技術(shù)，同時提出考慮因果作用的人誤誘發(fā)因素風(fēng)險預(yù)測技術(shù)，并形成與提出的人誤預(yù)測技術(shù)相匹配的規(guī)范化的行車調(diào)度系統(tǒng)人誤數(shù)據(jù)采集和管理方法，為地鐵行車調(diào)度系統(tǒng)人誤預(yù)防與減少提供理論方法和技術(shù)支撐，具有重要的理論與實(shí)際應(yīng)

3、用價值。
　　首先，對行車調(diào)度員突發(fā)事件處理任務(wù)和行車調(diào)度系統(tǒng)人機(jī)交互特點(diǎn)進(jìn)行了詳細(xì)分析，在此基礎(chǔ)上構(gòu)建了地鐵行車調(diào)度員人誤機(jī)理模型，從人誤行為和人誤誘發(fā)因素兩個方面對人誤機(jī)理進(jìn)行描述，先后基于層次任務(wù)分析法和m-SHEL模型建立了人誤行為分析模型和人誤誘發(fā)因素識別模型，形成了以多資源理論為基礎(chǔ)的行車調(diào)度員人誤模式分類框架和以Jae W.Kim研究為基礎(chǔ)的行車調(diào)度系統(tǒng)人誤誘發(fā)因素備選庫，并以國內(nèi)某地鐵公司1997-2011年間的9

4、8份行車調(diào)度員突發(fā)事件處理的人誤分析報(bào)告為對象，通過灰色關(guān)聯(lián)分析、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和評分者信度評估驗(yàn)證了人誤模式分類框架、人誤誘發(fā)因素分類、人誤模式分析模型和人誤誘發(fā)因素識別模型的合理性和正確性。
　　針對行車調(diào)度系統(tǒng)人誤數(shù)據(jù)缺乏而引起的無法直接或間接計(jì)算、估計(jì)和預(yù)測人誤率的問題，參考硬件故障模式、影響及危害性分析技術(shù)提出了以人誤行為可能性、可恢復(fù)性和后果嚴(yán)重性為指標(biāo)的人誤行為風(fēng)險預(yù)測模型，并結(jié)合行車調(diào)度系統(tǒng)人誤模式分類框架確定了人誤

5、行為可能性等級劃分標(biāo)準(zhǔn);結(jié)合系統(tǒng)人誤屏障的特點(diǎn)確定了人誤行為可恢復(fù)性等級劃分標(biāo)準(zhǔn);結(jié)合地鐵事故管理規(guī)定確定了人誤行為后果嚴(yán)重性等級劃分標(biāo)準(zhǔn)，形成了對人誤行為風(fēng)險進(jìn)行評價和定級的度量圖和風(fēng)險度量矩陣。
　　考慮到人誤行為風(fēng)險預(yù)測模型定量化的需要，參考硬件故障模式發(fā)生概率等級的評分準(zhǔn)則和系統(tǒng)人誤屏障的失誤率減少作用確定了人誤行為可能性和可恢復(fù)性指標(biāo)的定量化定級標(biāo)準(zhǔn)，研究了基于貝塔分布的定量化人誤數(shù)據(jù)的采集和估計(jì)方法，解決了人誤率數(shù)據(jù)采

6、集難的問題，設(shè)計(jì)并開發(fā)了基于典型任務(wù)的ATS模擬實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)，通過視線追蹤技術(shù)對定量化人誤數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，完成了對采集方法的驗(yàn)證，為行車調(diào)度系統(tǒng)定量化人誤數(shù)據(jù)收集提供思路。
　　在建立的人誤行為風(fēng)險預(yù)測技術(shù)上研究突發(fā)事件場景人誤行為風(fēng)險的識別方法。根據(jù)行車調(diào)度員突發(fā)事件處理任務(wù)可模塊化的特點(diǎn)，建立了基本任務(wù)模塊庫及相應(yīng)的突發(fā)事件人誤場景生成技術(shù)，以人誤場景構(gòu)建規(guī)則為對象，分析和確定了突發(fā)事件場景的失誤后果嚴(yán)重性等級、可恢復(fù)性等級、可能性

7、等級和風(fēng)險等級的計(jì)算規(guī)則，以及關(guān)鍵人誤行為識別技術(shù)，并通過對接觸軌斷電突發(fā)事件人誤風(fēng)險預(yù)測實(shí)例驗(yàn)證了方法的實(shí)用性。
　　在人誤誘發(fā)情景風(fēng)險預(yù)測方面，充分考慮人誤誘發(fā)因素間因果關(guān)系，以及因果關(guān)系而導(dǎo)致的其對系統(tǒng)人誤的綜合和整體效應(yīng)的變化情況，構(gòu)建了以模糊認(rèn)知圖來進(jìn)行描述的人誤誘發(fā)情景圖模型，引入模糊認(rèn)知圖在因素關(guān)系推理、權(quán)重計(jì)算方面的理論成果，形成人誤誘發(fā)情景影響效應(yīng)的評價技術(shù)，完成了對某地鐵公司人誤誘發(fā)情景風(fēng)險預(yù)測的實(shí)例分析。為了