基于人因可靠性的核電廠數(shù)字化人機(jī)界面功能單元數(shù)量優(yōu)化方法

蔣建軍，張 力,2，王以群，彭玉元，李 敏，伍大清，李鵬程，張曉玲，青 濤

(1.南華大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院 人因研究所，湖南 衡陽 421001；2.湖南工學(xué)院，湖南 衡陽 421002；3.華南理工大學(xué) 廣州學(xué)院 計(jì)算機(jī)工程學(xué)院，廣東 廣州 510830；4.南華大學(xué) 網(wǎng)絡(luò)中心，湖南 衡陽 421001；5.南華大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，湖南 衡陽 421001)

基于人因可靠性的核電廠數(shù)字化人機(jī)界面功能單元數(shù)量優(yōu)化方法

蔣建軍1，張 力1,2，王以群1，彭玉元3，李 敏4，伍大清5，李鵬程1，張曉玲5，青 濤1

(1.南華大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院 人因研究所，湖南 衡陽 421001；2.湖南工學(xué)院，湖南 衡陽 421002；3.華南理工大學(xué) 廣州學(xué)院 計(jì)算機(jī)工程學(xué)院，廣東 廣州 510830；4.南華大學(xué) 網(wǎng)絡(luò)中心，湖南 衡陽 421001；5.南華大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，湖南 衡陽 421001)

核電廠數(shù)字化人機(jī)界面功能塊中的構(gòu)件數(shù)量給操縱員帶來了極大負(fù)荷并影響人誤事件的發(fā)生。本文對功能塊中的參數(shù)數(shù)量建立了一完整的優(yōu)化流程圖，對流程圖中的幾個(gè)關(guān)鍵部分進(jìn)行詳細(xì)研究：對因子數(shù)量采用動(dòng)態(tài)模糊分段法產(chǎn)生模糊數(shù)量段；在模糊數(shù)量段因子的搜索中,建立了模糊數(shù)量段的取中查找提取方法,大幅提高了搜索性能；對人機(jī)界面參數(shù)量設(shè)計(jì)了失誤親和率函數(shù)。試驗(yàn)結(jié)果表明：模糊數(shù)量段的取中查找提取方法明顯優(yōu)于順序查找提取方法，失誤親和率函數(shù)具有較好的穩(wěn)定性、收斂性及靈敏度。

核電廠數(shù)字化人機(jī)界面；構(gòu)件數(shù)量；取中查找提取方法；失誤親和率函數(shù)

核電廠引入數(shù)字化系統(tǒng)后，操作方式以傳統(tǒng)控制盤臺(tái)為主演變?yōu)橐杂?jì)算機(jī)控制為主，但數(shù)字化系統(tǒng)的使用最終離不開人，人在數(shù)字化人機(jī)界面中扮演了不可替代的作用。在人機(jī)界面出現(xiàn)的事故中，由人因引起的事故已占主要地位[1-3]。特別是在數(shù)字化系統(tǒng)中，呈現(xiàn)給操縱員的信息量非常巨大，且這些龐大的信息不斷發(fā)生變化，極大增加了操縱員的負(fù)擔(dān)，更易引起人因事故的發(fā)生。

人機(jī)界面優(yōu)化已取得了一些成果。毛恩榮等[4]提出人機(jī)界面優(yōu)化匹配評價(jià)方法，用該方法設(shè)計(jì)了一些優(yōu)化構(gòu)件。李文彬等[5]提出人機(jī)界面的優(yōu)化研究，該研究探討了油鋸人機(jī)界面幾何參數(shù)對操作者主觀施力及對其身體生理負(fù)荷的影響規(guī)律。張超群等[6]研究了遺傳優(yōu)化深基坑支護(hù)系統(tǒng)人機(jī)界面，該研究主要通過設(shè)計(jì)人機(jī)界面子系統(tǒng)詳細(xì)功能圖形、詳細(xì)的子菜單功能圖及類圖來表示人機(jī)界面的優(yōu)化架構(gòu)。宋正河等[7]對機(jī)械系統(tǒng)人機(jī)界面優(yōu)化設(shè)計(jì)模型進(jìn)行了研究，該研究重點(diǎn)考慮了機(jī)械系統(tǒng)人機(jī)界面各典型構(gòu)成要素的特點(diǎn)及人機(jī)界面的設(shè)計(jì)原則。金曉萍等[8]研究了人機(jī)界面布局優(yōu)化，該研究建立了優(yōu)化推理機(jī)模型及模糊方法的推理體系。許彧青[9]提出核電廠后備盤臺(tái)人機(jī)界面建模及其優(yōu)化方法，根據(jù)工效學(xué)準(zhǔn)則對顯示器、操縱器和盤臺(tái)進(jìn)行優(yōu)化。上述研究為人機(jī)界面優(yōu)化提供了方法論及實(shí)踐指導(dǎo)，但上述研究側(cè)重于傳統(tǒng)的人機(jī)界面，優(yōu)化標(biāo)準(zhǔn)主要考慮操縱員的舒適程度，未考慮如何避免人因事故。

本文以人因可靠性為基礎(chǔ)，提出核電廠數(shù)字化人機(jī)界面功能單元數(shù)量優(yōu)化方法，以達(dá)到減少人因事故的目的。

1 優(yōu)化方法

本文的優(yōu)化是指先對功能單元數(shù)量確定一個(gè)范圍，之后在確定的范圍內(nèi)對數(shù)量區(qū)間不斷改變，每改變一次，計(jì)算出相應(yīng)場景下對應(yīng)的人因可靠性，反復(fù)循環(huán)，從而找到一種最優(yōu)的數(shù)量段情況。核電廠數(shù)字化人機(jī)界面功能單元數(shù)量優(yōu)化過程示于圖1。

圖1 核電廠數(shù)字化人機(jī)界面功能單元數(shù)量優(yōu)化流程Fig.1 Optimizing process about function unit quantity of digital human-computer interface of nuclear power plant

1.1 功能塊因子數(shù)量模糊編碼

本文在編碼過程中未采用傳統(tǒng)的編碼方式，而是采用基于模糊方法的編碼方式。模糊邏輯理論[10]主要用于研究現(xiàn)實(shí)世界中一些模糊不清的問題，并使之清晰化。人機(jī)界面的有些因子正是這樣一個(gè)無法進(jìn)行精確描述的復(fù)雜問題，模糊集合理論為解決這類問題提供了有用的工具。為使因子優(yōu)化更具體，優(yōu)化因子采用動(dòng)態(tài)模糊分段法。在使用動(dòng)態(tài)模糊分段法前先假設(shè)因子的取值范圍，之后對這些范圍進(jìn)行均勻模糊分段。在劃分模糊段之前，先需根據(jù)不同類型的信息量獲得一總的數(shù)量(這個(gè)數(shù)量會(huì)稍大些)，然后根據(jù)獲得的總數(shù)量進(jìn)行分段，分段采用平均方法，即每段中的數(shù)量基本一致。分段的多少與總數(shù)量及每段中所包含的數(shù)量有關(guān)，而總數(shù)量及每段中所包含的數(shù)量應(yīng)根據(jù)信息的不同類型和精確性進(jìn)行設(shè)定。這些數(shù)據(jù)采用現(xiàn)場調(diào)查、訪談及問卷的形式獲得。

1.2 基于模糊數(shù)量段的取中查找提取方法

傳統(tǒng)查找提取方法在求解中小規(guī)模的問題時(shí)能夠達(dá)到較高的速度和精度，但實(shí)際生活中大多數(shù)情況面臨的均是NP(多項(xiàng)式復(fù)雜程度的非確定性)問題，由于求解復(fù)雜度較大，傳統(tǒng)的查找方法已不能適應(yīng)。于是人們尋求新的算法，如模擬退火算法、蟻群算法、粒子群算法、魚群算法等。本研究提出基于取中法的查找提取方法。該方法描述為：先對模糊優(yōu)化因子模糊段由小到大進(jìn)行排列，分別對隊(duì)列Q1、Q2進(jìn)行初始化；取模糊段當(dāng)中的中間段d_m1進(jìn)隊(duì)列Q1，對Q1進(jìn)行出隊(duì)操作，這時(shí)把模糊段由d_m1為中心分成左右兩部分，再分別把這兩部分的中間模糊段再次進(jìn)隊(duì)列Q1；把Q1剛出隊(duì)的模糊段按步長為n、段數(shù)為m再分段，依次把這些段進(jìn)入隊(duì)列Q2，直到該模糊段完成，對Q2進(jìn)行出隊(duì)操作，對出隊(duì)的每一因子段根據(jù)實(shí)際場景進(jìn)行人因可靠性計(jì)算，并保存計(jì)算結(jié)果，直到Q2隊(duì)列為空；這時(shí)Q1出隊(duì)，再次取出隊(duì)列的模糊段d_m2，對d_m2段同樣按步長為n、段數(shù)為m再分段，按順序進(jìn)Q2隊(duì)列，那么d_m2段又把剛出隊(duì)列的模糊段分為兩段，對這兩個(gè)模糊段進(jìn)隊(duì)列Q1。這樣不斷重復(fù)上述過程，直到人因可靠性基本穩(wěn)定或隊(duì)列Q1為空停止整個(gè)過程。

1.3 基于免疫進(jìn)化理論的人因可靠性函數(shù)

根據(jù)免疫算法的親和力原理，其失誤親和率為：

(1)

其中：η為常量因子，其取值為0.1；Pij為第i個(gè)抗原因子中的第j個(gè)模糊段優(yōu)化因子有關(guān)人因的失誤親和率；Hij為抗體與抗原之間的親和度。

當(dāng)數(shù)字化人機(jī)界面優(yōu)化因子取不同模糊段時(shí)得到的Hij不同，因此可通過調(diào)整Hij對人機(jī)界面功能塊因子數(shù)量進(jìn)行優(yōu)化。由式(1)可看出，數(shù)字化人機(jī)界面參數(shù)數(shù)量設(shè)計(jì)的親和力越好，失誤親和率Pij就越小。

Hij的定義為：

(2)

其中,λij為第i個(gè)抗原因子中的第j個(gè)模糊段優(yōu)化因子與操作人員的匹配度，λ越小表示匹配度越好，從而得到的失誤親和率也會(huì)越小。λij的取值與監(jiān)視功能塊數(shù)量及所需要的時(shí)間直接相關(guān)，因此，λij定義為：

(3)

其中：tij為監(jiān)視所需時(shí)間，s；q為在tij條件下數(shù)字化人機(jī)界面功能塊中的構(gòu)件數(shù)量；δ為平衡因子，其取值為2。

為獲取監(jiān)視所需時(shí)間，使用核電廠真實(shí)操作過程的數(shù)字化人機(jī)界面進(jìn)行試驗(yàn)。監(jiān)視過程中構(gòu)件數(shù)量與所需時(shí)間的關(guān)系列于表1。需要說明的是：監(jiān)視的構(gòu)件數(shù)量有些只取整個(gè)數(shù)字化人機(jī)界面的一部分，執(zhí)行10次試驗(yàn)，結(jié)果取其平均值。

表1 監(jiān)視過程中構(gòu)件數(shù)量與時(shí)間的關(guān)系Table 1 Relationship between component and time in monitoring process

2 事例分析

選取核電廠在蒸汽發(fā)生器傳熱管斷裂(SGTR)過程中能總體反映工廠狀態(tài)的畫面來進(jìn)行因子數(shù)量的優(yōu)化，該主界面分區(qū)如圖2所示。

優(yōu)化過程中需要用到輔助的警告界面、事件過程的規(guī)程界面、規(guī)程執(zhí)行過程中調(diào)用的參數(shù)界面及主界面在進(jìn)化過程中各功能塊參數(shù)的界面，共46個(gè)模擬界面，其中11個(gè)界面是原始界面及各功能塊參數(shù)數(shù)量變化的演化界面，是優(yōu)化的對象。由于界面較多，這里不予列出。

圖2 主界面中優(yōu)化的功能分區(qū)Fig.2 Optimization function block in main interface

試驗(yàn)設(shè)備為德國ManGold公司的MangoldVision MV1型眼動(dòng)儀與19寸一體聯(lián)想電腦組成的桌面視線追蹤系統(tǒng)。該眼動(dòng)儀通過瞳孔反射原理采集眼動(dòng)數(shù)據(jù)，其精度為0.1°，頭部允許移動(dòng)范圍為左右22 cm、上下11 cm、前后15 cm(整個(gè)過程中至少能捕捉到1只眼睛的眼動(dòng))。除眼動(dòng)儀外，還使用了另外5臺(tái)電腦共構(gòu)成6個(gè)顯示屏。

由試驗(yàn)得到原始界面優(yōu)化因子數(shù)量的失誤情況列于表2。B1、B2、B3、B4功能塊中各優(yōu)化因子的最優(yōu)數(shù)量取值結(jié)果列于表3。表中，A_inf為警告因子數(shù)量，p_quan為參數(shù)因子數(shù)量，char_line_quan為行字符數(shù)因子數(shù)量。一般情況下，監(jiān)視特定功能塊內(nèi)參數(shù)時(shí)產(chǎn)生的失誤親和率越小，表示該功能具備的參數(shù)數(shù)量設(shè)計(jì)越好。

表2 原始界面優(yōu)化因子數(shù)量的失誤情況Table 2 Error probabilities of optimization factor quantity in initial interface

表3 功能塊中各優(yōu)化因子的最優(yōu)數(shù)量取值Table 3 Optimal quantity of each optimization factor about function block

取中查找提取方法與順序查找提取方法的性能比較示于圖3。由圖3可見，取中查找提取方法性能比順序查找提取方法性能優(yōu)越，具有更好的查找次數(shù)與收斂性。

核電廠SGTR事件功能塊查找提取過程中失誤親和率的變化如圖4所示。由圖4可看出：由于每個(gè)點(diǎn)的數(shù)據(jù)在不斷變化，因此失誤親和率具有好的靈敏度；雖然在進(jìn)化過程中每條失誤親和率曲線均發(fā)生了跳躍,但變化的幅度不是太大，且均在一個(gè)范圍內(nèi)變化(0.05)。因此，失誤親和率函數(shù)具有較好的穩(wěn)定性及收斂性。

圖3 取中查找提取方法與順序查找提取方法的性能比較Fig.3 Performance comparison between middle search fetching method and sequence search fetching method

圖4 SGTR事件功能塊查找提取過程中失誤親和率的變化Fig.4 Change of error affinity probability in searching and fetching function block about SGTR event

3 小結(jié)

本文提出了基于人因可靠性的核電廠數(shù)字化人機(jī)界面功能塊數(shù)量優(yōu)化方法,以減少人因事故的發(fā)生。通過試驗(yàn)獲得了SGTR主界面功能塊中幾個(gè)因子的最優(yōu)取值，并得到如下結(jié)論：1) 模糊數(shù)量段的取中查找提取方法明顯優(yōu)于順序查找提取方法；2) 失誤親和率函數(shù)具有較好的穩(wěn)定性。

本文只是對核電廠數(shù)字化人機(jī)界面的幾個(gè)重要參數(shù)的數(shù)量進(jìn)行人因可靠性優(yōu)化方法研究,還需進(jìn)一步對其他參數(shù)優(yōu)化及其他數(shù)字化領(lǐng)域的參數(shù)數(shù)量進(jìn)行優(yōu)化,這將是下一步的研究重點(diǎn)。

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Method for Optimizing Quantity of Function Unit of Digital Human-computer Interface in Nuclear Power Plant Based on Human Reliability

JIANG Jian-jun1, ZHANG Li1,2, WANG Yi-qun1, PENG Yu-yuan3, LI Min4，WU Da-qing5, LI Peng-cheng1, ZHANG Xiao-ling5, QING Tao1

(1.HumanFactorsInstitute,SchoolofEconomic&Management,UniversityofSouthChina,Hengyang421001,China; 2.HunanInstituteofTechnology,Hengyang421002,China;3.SchoolofComputerEngineering,GuangzhouCollegeofSouthChinaUniversityofTechnology,Guangzhou510830,China;4.NetworksCenter,UniversityofSouthChina,Hengyang421001,China;5.SchoolofComputerScienceandTechnique,UniversityofSouthChina,Hengyang421001,China)

The quantity of components of a function block in digital human-computer interface of nuclear power plant brings heavy burden to operators and influences human error event to occur. In this paper, a complete optimizing process for the quantity of parameters in function block was established, and a few key points in the complete optimizing process were discussed. Using dynamic fuzzy method, the fuzzy segment was formed by quantity of factor, the middle search fetching method that could well improve search performance for fuzzy quantity of segments included quantity of optimization factor was established, and an error affinity probability function was proposed as well. The experimental results show that the middle search fetching method of fuzzy quantity of segments is superior to sequence search fetching method, and error affinity probability function has good stabilization, convergence and sensitivity.

digital human-computer interface of nuclear power plant; quantity of component; middle search fetching method; error affinity probability function

2014-07-02;

2015-01-22

國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(71071051,71371070)；湖南省重點(diǎn)學(xué)科項(xiàng)目——管理科學(xué)與工程科學(xué)資助；湖南省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(14JJ7046)； 湖南省教育廳基金資助項(xiàng)目(14C0974)；南華大學(xué)科研支撐項(xiàng)目資助(2012XQD51)

蔣建軍(1977—)，男，湖南衡陽人，講師，博士，從事人因工程、數(shù)據(jù)挖掘研究

X946

A

1000-6931(2015)10-1876-06

10.7538/yzk.2015.49.10.1876