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随着系统自动化程度的提高,人因事故对人机系统可靠性的影响日益突出,而地铁行车调度系统是地铁运营的核心,因此,对地铁行车调度系统人因可靠性的分析至关重要。人因可靠性分析技术虽在核电、航空等领域己有较成熟的发展,但关于地铁行车调度系统的人因可靠性分析仍处于研究起步阶段。基于此,本论文开展如下研究:首先,详细分析地铁行车调度系统、相关人员工作特性,结合相关文献、报告及现场调研、访谈的结果,初步筛选影响地铁行车调度系统人因可靠性的因素,并据此设计《地铁行车调度系统人因可靠性影响因素调查问卷》;经预调查分析后,进一步确定影响因素并优化问卷;经正式调查后,验证问卷信度、效度均较优且样本量合理,结合探索性因子分析(主成分分析法),最终确定影响地铁行车调度系统人因可靠性的因素为4个主要影响因素(个人、组织、设备和环境)及20个可观测的子影响因素。其次,利用4个主要影响因素、20个可观测的子影响因素和地铁行车调度系统人因可靠性作为变量,构建地铁行车调度系统人因可靠性影响因素结构方程模型;经t规则识别表明可进行结构方程模型验证性因子分析后,借助AMOS 23.0软件完成模型绘制构建、模型验证性因子分析及评价,采用未加权最小二乘法进行参数估计;据标准化系数评价得到组织因素对地铁行车调度系统可靠性的相对影响最大,以及在各主要影响因素中各子影响因素的相对重要程度;据拟合度指标评价,得到模型变量间因果关系,最终确定地铁行车调度系统人因可靠性各影响因素间的因果关系。最后,根据各影响因素间因果关系,构建地铁行车调度系统人因可靠性贝叶斯网络,利用三角模糊数将问卷数据语义转换为概率值,以此确定贝叶斯网络根节点的边缘概率;利用Noisy-OR模型计算贝叶斯网络中间节点和叶节点条件概率,得到地铁运营突发事件下,地铁行车调度系统人因可靠性量化值P(A)=0.9899,并验证模型计算结果合理;利用贝叶斯网络诊断推理,得到在地铁行车调度系统人因失误发生条件下各节点的后验概率,根据后验概率与先验概率变化的百分比,得到影响地铁行车调度系统中人因可靠性的敏感因素,其中“团队协作程度”、“情绪状态”、“教育培训充分性”的敏感程度排名前三,对系统人因可靠性的影响较大,并据此提出了相应的建议措施。