基于任務(wù)分析的飛行機組失誤預(yù)測研究

于 燕，楊 坤，褚靜華

（1.中國商用飛機有限責(zé)任公司，上海 200120；2.中國民航大學(xué)天津市民用航空器適航與維修重點實驗室，天津 300300）

基于任務(wù)分析的飛行機組失誤預(yù)測研究

于 燕1，楊 坤2，褚靜華1

（1.中國商用飛機有限責(zé)任公司，上海 200120；2.中國民航大學(xué)天津市民用航空器適航與維修重點實驗室，天津 300300）

在過去的20年內(nèi)有多起嚴(yán)重事故由機組失誤引起，采取措施防止或減少飛行機組失誤成為降低航空事故率的關(guān)鍵。通過使用人誤預(yù)測技術(shù)預(yù)測機組在執(zhí)行飛行任務(wù)時的失誤，尋找失誤原因，進一步改進駕駛艙設(shè)計或增加培訓(xùn)來降低航空事故率是可行的方法。本研究以民航領(lǐng)域飛行安全需求為背景，在原有人誤預(yù)測技術(shù)基礎(chǔ)上，開發(fā)了基于任務(wù)分析的飛行機組失誤預(yù)測模型，以某型飛機起飛任務(wù)為例，對飛行機組在操縱飛機起飛過程中可能發(fā)生的人誤進行分析，實現(xiàn)了飛行機組失誤的定性和定量預(yù)測。

飛行機組；人誤預(yù)測；飛行任務(wù)

美國聯(lián)邦安全局（FAA）在20世紀(jì)80年代曾做過調(diào)查統(tǒng)計，發(fā)現(xiàn)70%的空難歸咎于“飛行員失誤”[1]。飛行員發(fā)生失誤的根源非常復(fù)雜，與飛機駕駛艙內(nèi)環(huán)境密切相關(guān)。人因?qū)＜褻hapanes認(rèn)為“飛行員人誤”更多的是“飛機設(shè)計缺陷”[2]。90年代3起重大的航空事故使人們越來越清晰地認(rèn)識到現(xiàn)代飛機駕駛艙存在設(shè)計缺陷[3]。3起典型的由于飛機自動駕駛系統(tǒng)和系統(tǒng)顯示而造成的空難，促使FAA開始對現(xiàn)代飛機駕駛艙進行詳盡的調(diào)查。調(diào)查報告指出現(xiàn)代商業(yè)飛機有很多重要的設(shè)計缺陷，對飛機的界面進行了批評，包括飛機自動駕駛模式警告/指示、位置/地形警告、符號和術(shù)語顯示混亂，F(xiàn)MS（flight management system）界面顯示缺乏一致性，駕駛艙內(nèi)系統(tǒng)間的不兼容性等。

為減少飛行員失誤，國際上出現(xiàn)的解決辦法包括駕駛艙資源管理（CRM），增加對飛行員的訓(xùn)練，改進飛行手冊等，也有人將廣泛應(yīng)用于核工業(yè)和化工業(yè)的人誤預(yù)測技術(shù)引進到航空領(lǐng)域，如人的可靠性分析（human reliability analysis）和人誤識別（human error identification），具體方法有人的失誤率預(yù)測技術(shù)（THERP）、人誤分析技術(shù)（ATHEANA）、認(rèn)知可靠性與失誤分析方法（CREAM）和人誤模板（HET）等。然而，目前在飛行員失誤分析和預(yù)測方面仍存在各研究方法側(cè)重點不同，每種方法均不夠全面以及理論性過強、難以實際應(yīng)用、定量分析方法較少等問題。

本文在現(xiàn)有人誤預(yù)測方法基礎(chǔ)上進行改進，建立了基于任務(wù)的飛行機組失誤預(yù)測模型，實現(xiàn)飛行機組失誤的定性和定量預(yù)測，為進一步改進飛機設(shè)計提供參考和支持。

1 飛行機組失誤預(yù)測

1.1 機組失誤分類

對人誤進行分類，是人為因素研究的核心之一。無論是進行定性分析，還是進行定量計算，對人誤進行全面合理的劃分是對人誤研究和預(yù)測的關(guān)鍵，也是各研究方法差異比較大的內(nèi)容。本文針對經(jīng)典的人誤分類方法[4-10]進行對比分析，總結(jié)出目前存在的3方面問題：

1）一些人誤成因的框架分析過于細(xì)致，幾乎面面俱到，缺乏分析重點，并且沒有考慮到不同人誤之間的關(guān)聯(lián)，如THERP方法。

2）一些分析人誤的框架過于粗糙，對于差錯規(guī)避工作的指導(dǎo)意義不大，還可能遺漏某些重要的成因，如認(rèn)知可靠性方法（human cognitive reliability，HCR）。

3）人誤成因分析過程缺乏層次和條理。人誤分類應(yīng)該追求全面，但其數(shù)量并不是越大越好，過于細(xì)致的分類不僅難以保證各類型的獨立性，也會導(dǎo)致工作量增大，可操作性差，實際應(yīng)用中意義不大。

基于上述分析，本文根據(jù)機組失誤特點，基于對事故數(shù)據(jù)分析和對飛行機組操控行為的研究，將機組失誤重新劃分為9類：

1）遺漏：應(yīng)該執(zhí)行的任務(wù)而沒有去執(zhí)行，如忘記執(zhí)行某項操作，忘記執(zhí)行檢查單的某一環(huán)節(jié)，執(zhí)行某項操作后忘記監(jiān)控飛機是否達到預(yù)期狀態(tài)等；

2）過失：由于知識和經(jīng)驗原因?qū)е洛e誤的分析和錯誤的決策，如不采用空管雷達建議，邊緣氣候條件下申請使用目視飛行規(guī)則等；

3）信息誤讀：數(shù)據(jù)錯讀，如讀速度表時將數(shù)字看錯采取錯誤操作，機組之間以及機組與塔臺之間語音交流時聽錯數(shù)據(jù)，警告符號出現(xiàn)卻錯認(rèn)為正常等；

4）執(zhí)行任務(wù)使用錯誤界面：如增加發(fā)動機推力時誤操作起落架拉桿等；

5）任務(wù)執(zhí)行過早：執(zhí)行某動作太早，如進近時飛機構(gòu)型未調(diào)整著陸形態(tài)時已經(jīng)下降到預(yù)定高度，收油門過早，無法截獲下滑道等；

6）任務(wù)執(zhí)行過晚：執(zhí)行某動作太晚，如動作序列安排不合理、過晚按某按鈕、飛機加速過晚陷入失速等；

7）任務(wù)輸入量過大：執(zhí)行某動作時輸入過大，如發(fā)動機推力過大、速度過快等；

8）任務(wù)輸入量過小：執(zhí)行某動作時輸入過小，如襟翼角度過小、方向舵偏轉(zhuǎn)角度過小等；

9）其他：上述人誤以外的其他人誤。

1.2 飛行機組任務(wù)分析

層次任務(wù)分析（HTA）方法[11]應(yīng)用廣泛，適應(yīng)性強，并且層次與反饋理論符合飛行員操作特點。然而在實際操作中，HTA方法沒有統(tǒng)一的指導(dǎo)文件，并且分析中止原則難以把握。本文采用文獻[12]提出的基于HTA方法的飛行機組任務(wù)分析流程，該方法根據(jù)飛行機組任務(wù)特點，確立了飛行任務(wù)中止原則，實現(xiàn)對飛行機組任務(wù)的分析。

1.3 定性分析

在使用模型預(yù)測人誤過程中，關(guān)鍵步驟為人誤歸類、專家定性描述人誤和后果、定量計算后果嚴(yán)重程度及模擬仿真驗證。

對于任務(wù)分析所得到的操作序列，應(yīng)由專家逐一判斷機組在執(zhí)行這些操作時有可能發(fā)生哪些人誤，并將這些人誤按照9種分類進行歸類。人誤概率的確定依靠飛行事故數(shù)據(jù)和專家判斷。整理飛行事故信息，查找相關(guān)人為因素事件，對判斷人誤有直接的幫助。相關(guān)領(lǐng)域?qū)＜液唾Y深飛行員對于飛行操作過程非常熟悉，并擁有大量的實際經(jīng)驗，他們對飛行操作過程中可能發(fā)生的人誤有著切身的體會，因此他們對人誤的判斷有著較高的準(zhǔn)確性，并能夠描述人誤如何發(fā)生以及可能產(chǎn)生的后果。本文針對不同類型的飛行機組失誤進行定性分析，將人誤發(fā)生概率和后果嚴(yán)重程度都分別分為高、中、低3個級別，通過事故分析和專家判斷給出。

1.4 定量計算

本文應(yīng)用基于馬爾可夫過程的飛行風(fēng)險評估方法[13]來計算每種人誤造成飛行事故的概率。采用時間和狀態(tài)分離的馬爾可夫過程建立受不利因素影響的人-系統(tǒng)飛行安全評估模型。假設(shè)人誤引起的特殊情況為數(shù)集{Fi}，i=1，2，…，m。最終有兩種安全狀態(tài)：安全飛行狀態(tài)和事故飛行狀態(tài)（包括事故和事故征候），數(shù)集可分為兩個子集Pi、Qi。人機系統(tǒng)綜合飛行安全狀態(tài)的概率可表示為

其中：P0為系統(tǒng)正常狀態(tài)的概率；P為飛行安全概率；Q為飛行事故概率。

構(gòu)建人機系統(tǒng)狀態(tài)轉(zhuǎn)移圖，將分析得到的系統(tǒng)狀態(tài)和可能的系統(tǒng)狀態(tài)直觀地表示出來。圖1為多個不利因素影響下的人機系統(tǒng)狀態(tài)轉(zhuǎn)移圖。

圖1 馬爾可夫狀態(tài)轉(zhuǎn)移圖Fig.1 Markov state transfer diagram

狀態(tài)轉(zhuǎn)移圖的頂點表示正常情況，因出現(xiàn)人誤而從0狀態(tài)直接轉(zhuǎn)移得到的系統(tǒng)狀態(tài)可稱為一級狀態(tài)，經(jīng)過一級狀態(tài)再次轉(zhuǎn)移得到的狀態(tài)可稱為二級狀態(tài)。

在第i級狀態(tài)、第j個人誤影響下，分別采用FSij、FRij表示飛行安全和不安全狀態(tài)。第j個人誤影響下，從第i級狀態(tài)向i+1級狀態(tài)轉(zhuǎn)移時，飛行安全和不安全狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率密度可表示為λi(i+1)jsij、λi(i+1)jrij。

當(dāng)人誤發(fā)生時，機組可能以一定的概率將系統(tǒng)恢復(fù)到正常狀態(tài)，如發(fā)動機停車后可以重新啟動。事件序列可劃分為人誤出現(xiàn)、機組消除后果和恢復(fù)系統(tǒng)狀態(tài)。假設(shè)第j個人誤概率為λj，機組消除后果的成功和失敗概率分別為sj和rj，系統(tǒng)恢復(fù)正常的概率為uj，則狀態(tài)轉(zhuǎn)移圖如圖2所示。

圖2 馬爾可夫過程狀態(tài)轉(zhuǎn)移圖Fig.2 Markov process state transfer dragram

當(dāng)只出現(xiàn)一個人誤時，可以通過一級狀態(tài)進行飛行安全評估。令λ11=0，則解得

其中：Q1為一個人誤導(dǎo)致飛行事故的概率；λ01為人誤概率；r01為機組未能恢復(fù)系統(tǒng)的概率；λ00為系統(tǒng)初始狀態(tài)正常概率。

通過式（3）得到飛行機組失誤發(fā)生概率和機組未能恢復(fù)系統(tǒng)概率（令λ00=1），就可以計算該人誤最終導(dǎo)致飛行事故的概率。針對飛行機組失誤概率，目前國際上尚無公認(rèn)的、成熟的研究成果可以直接應(yīng)用。本文借鑒人的可靠性分析（HRA）技術(shù)中較為經(jīng)典的方法——CREAM[5]為飛行機組失誤的確定提供參考區(qū)間，如表1所示。但是，CREAM人誤概率區(qū)間比較粗糙，因此需要進一步綜合事故統(tǒng)計和專家經(jīng)驗來最終確定人誤概率。

通過1.1～1.4的分析，本文建立了機組失誤預(yù)測模型，如圖3所示。

表1 控制模式與失誤概率區(qū)間Tab.1 Control modes and error probability intervals

圖3 飛行機組失誤預(yù)測模型Fig.3 Flight crew error prediction model

2 案例分析

本文根據(jù)文獻[12]給出的某型飛機起飛任務(wù)分析進行飛行機組失誤預(yù)測模型的案例分析。起飛任務(wù)分析如圖4所示。

在本文建立的人誤預(yù)測模型中，將機組失誤分為9種，對任務(wù)分析得到的每一個操作步驟進行逐一分析，判斷機組在執(zhí)行該操作時可能發(fā)生9種類型中的哪些人誤。操作步驟1.1為檢查/修改起飛數(shù)據(jù)。在標(biāo)準(zhǔn)飛行手冊中，該步驟的操作包括了使用RTOW（規(guī)定起飛重量）表檢查或重新計算起飛速度和靈活溫度、交叉檢查，PF獨立地計算起飛速度和靈活溫度、確認(rèn)起飛形態(tài)、確認(rèn)起飛重量限制、PF檢查（或）修改MCDU的初始設(shè)置和性能頁面上的起飛數(shù)據(jù)這6項工作，所需要的操作包括檢查數(shù)據(jù)、輸入數(shù)據(jù)、計算、交叉檢查，使用的界面包括MCDU和主飛行顯示的性能頁面。

圖4 某型飛機起飛任務(wù)分析Fig.4 Task analysis of one type of aircraft

人誤模式、人誤描述、人誤后果、發(fā)生概率及后果嚴(yán)重程度需通過事故分析和專家判斷來確定。本文通過問卷及訪談法得到專家判斷，并結(jié)合某型飛機起飛和進近著陸過程中飛行機組失誤的相關(guān)事故分析，最終確定相關(guān)數(shù)值。

通過以往事故分析和專家訪談，確定可能發(fā)生的人誤類型為遺漏、過失和信息誤讀共3類。對第一類人誤“遺漏”進行分析，可能出現(xiàn)機組忘記計算起飛速度，沒有檢查起飛形態(tài)和確認(rèn)起飛重量限制，此任務(wù)步驟記為1.1.1。通過事故分析及專家訪談，在檢查/修改起飛數(shù)據(jù)的操作中，“遺漏”出現(xiàn)的概率比較小，而且出現(xiàn)遺漏后，后續(xù)的操作也會使機組有所察覺，并可在起飛前的檢查過程中予以糾正，但在美國發(fā)生過一起由于計算重量錯誤而導(dǎo)致的飛行事故。綜合考慮，最終確定發(fā)生概率定為“低”，后果嚴(yán)重程度定為“低”。根據(jù)此方法，得到檢查/修改起飛數(shù)據(jù)的人誤分析結(jié)果，如表2所示。表2中，情景為操作飛機起飛，任務(wù)步驟為1.1檢查/修改起飛數(shù)據(jù)。

表2 檢查/修改起飛數(shù)據(jù)的人誤分析Tab.2 Human error analysis of takeoff data checking/modifying

定性評估之后，對該人誤進行賦值并計算導(dǎo)致飛行事故的概率。參考CREAM方法中對人誤的賦值區(qū)間，并結(jié)合事故統(tǒng)計及專家訪談，設(shè)“檢查/修改起飛數(shù)據(jù)”這一步驟中λ1=0.001，r1=0.005，帶入式（3）計算得

計算結(jié)果顯示該人誤導(dǎo)致航空事故的概率相對較低。分析完“遺漏”類型的人誤后，繼續(xù)以相同的方式逐個分析每一任務(wù)步驟中的人誤。最終得到所有15個子任務(wù)的定性和定量結(jié)果，如表3所示。

從表3中可以看出，任務(wù)步驟3.2.1、4.1.1、5.2.2、5.3.2和5.3.3導(dǎo)致事故概率較高，結(jié)合人誤類型分析原因可能是“襟翼設(shè)置不正確”、“忘記檢查剎車”、“掃視PFD/ND時發(fā)生誤讀”、“執(zhí)行抬頭時拉桿過晚導(dǎo)致擦尾”和“俯仰角度過大導(dǎo)致擦尾”。在駕駛艙設(shè)計和機組培訓(xùn)中應(yīng)重點考慮這幾處操作，防止人誤發(fā)生。

3 結(jié)語

本文建立了基于任務(wù)的機組失誤預(yù)測模型，并通過案例分析對該模型預(yù)測機組失誤進行了初步的研究和探索：

1）結(jié)合飛行機組任務(wù)特點，對飛行機組失誤類型進行劃分；

2）基于HTA的任務(wù)分析方法，對起飛階段的飛行機組失誤進行定性分析；

3）基于馬爾可夫過程的飛行風(fēng)險評估方法，實現(xiàn)對飛行機組失誤的定量計算。

表3 人誤定性和定量分析Tab.3 Qualitative and quantitative analysis of human errors

在未來機組失誤預(yù)測模型的研究中，建議：①人誤分類應(yīng)結(jié)合飛行員的認(rèn)知過程進一步完善；②本文定量評估中人誤概率的確定是通過事故分析和專家判斷確定的，還需要進一步通過試驗和大量數(shù)據(jù)統(tǒng)計以接近真實結(jié)果。

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（責(zé)任編輯：楊媛媛）

Research on flight crew error prediction based on task analysis

YU Yan1，YANG Kun2，CHU Jing-hua1
（1.Commercial Aircraft Corporation of China，Ltd.，Shanghai 200120，China；2.Civil Aircraft Airworthiness and Maintenance Key Lab of Tianjin，CAUC，Tianjin 300300，China）

A number of serious accidents were caused by flight crew errors in the past 20 years.Therefore，figuring out how to prevent or reduce flight crew errors is crucial to the reduction of aviation accident rate.It is feasible to find out the reasons for flight crew errors using human error prediction technology，then to improve cockpit design and carry out more flight crew trainings.Considering the demand for civil aviation safety，a flight crew error prediction model is developed based on current human error prediction techniques.Take off task is analyzed and flight crew errors are predicted both qualitatively and quantitatively in case study.

flight crew；human error prediction；flight task

V328

：A

：1674-5590（2014）05-0006-05

2014-05-15；

：2014-06-03

：國家重點基礎(chǔ)研究發(fā)展計劃（973計劃）（2012CB720100）

于 燕（1982—），女，河北黃驊人，工程師，碩士，研究方向為民用飛機人為因素設(shè)計.