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    綜掘工作面人因失誤模型

    2016-07-14 08:09:04史德強郭其科陳振偉
    工業(yè)工程 2016年3期
    關(guān)鍵詞:可靠性

    戚 星, 陸 剛, 靳 波, 史德強, 郭其科, 陳振偉

    (中國礦業(yè)大學(xué) 礦業(yè)工程學(xué)院,江蘇 徐州,221116)

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    綜掘工作面人因失誤模型

    戚星, 陸剛, 靳波, 史德強, 郭其科, 陳振偉

    (中國礦業(yè)大學(xué) 礦業(yè)工程學(xué)院,江蘇 徐州,221116)

    摘要:煤礦綜掘工作面是由人、機器設(shè)備和環(huán)境組成的復(fù)雜生產(chǎn)系統(tǒng),其工作面環(huán)境條件易變、作業(yè)空間狹窄、視覺環(huán)境差等,對機器設(shè)備的可靠性,以及工人的作業(yè)效率及身心健康都有重要的影響。通過理論和實際調(diào)研的結(jié)合,在研究綜掘工作面人-機-環(huán)境關(guān)系的基礎(chǔ)上,借鑒統(tǒng)計理論,建立人因失誤模型,運用參數(shù)估計進行統(tǒng)計分析,量化人因失誤致因因子,求解人子系統(tǒng)的可靠性指標(biāo),深入分析人因失誤行為發(fā)生的類型、行為因子。

    關(guān)鍵詞:綜掘工作面; 人因失誤模型; 可靠性

    綜掘工作面人-機-環(huán)境系統(tǒng)是相互作用和影響的復(fù)雜系統(tǒng)[1-4],具有動態(tài)反饋的制約作用,影響著系統(tǒng)的最優(yōu)性能。其工作面作業(yè)線就是集掘進、運煤、材料運輸、巷道支護等于一體的生產(chǎn)線,具有較高的掘進效率,能夠帶來可觀的經(jīng)濟效益。Huang等[5]根據(jù)人的失誤對人機系統(tǒng)正常功能的影響程度,將人的失誤歸結(jié)為危險性人為失誤和隱藏性人為失誤?;糁厩诘萚6]系統(tǒng)分析了航空事故中人的不安全行為,將失誤分為感知失誤、記憶失誤、決策失誤和技能失誤4個類別,并通過實證研究表明人的因素干預(yù)矩陣對于指定安全建議具有良好的適用性。王永剛等[7]在對現(xiàn)有人因失誤理論模型和分類方法比較分析的基礎(chǔ)上,提出民航人因失誤分類框架,該框架為人因失誤的分析、數(shù)據(jù)收集等工作奠定基礎(chǔ)。綜上所述,國內(nèi)外學(xué)者多從事故安全的角度研究人-機-環(huán)境系統(tǒng),但是對于系統(tǒng)內(nèi)人因失誤因子的分析以定性分析為主,存在著主觀局限性,且子系統(tǒng)與系統(tǒng)整體性能的影響關(guān)系不明確,有著系統(tǒng)整體性能提升時子系統(tǒng)因素實施措施定量化不足的局限性。因此,本文分析綜掘工作面的影響因素,構(gòu)建綜掘工作面人-機-環(huán)境系統(tǒng),建立人因失誤致因模型,為企業(yè)提高系統(tǒng)可靠性的提升提出了參考措施,并定量化分析其可靠度,有助于提升系統(tǒng)整體性能。

    1綜掘工作面人因失誤類型及致因分析

    人因失誤,基于不同的著眼點,有著廣泛的定義[8-12]。一般情況下認(rèn)為,人因失誤是指在系統(tǒng)的運行過程中,人的作業(yè)出現(xiàn)錯誤,引起對設(shè)定的目標(biāo)未能完成。顯而易見的是,系統(tǒng)的非正常狀態(tài)下運行,必定是某些方面超出了人的能力限度閾值,但并不是所有的人因失誤都會導(dǎo)致系統(tǒng)的錯誤,故討論產(chǎn)生不良后果或者事故的人因失誤。

    在實際的生產(chǎn)過程中,由于人的主觀能動性,人因失誤會有不同的表現(xiàn)形式,依據(jù)不同的出發(fā)點,人因失誤的分類就會有多種,如表1所示。

    表1 人因失誤分類

    綜掘工作面生產(chǎn)系統(tǒng)是一個相互制約的人-機-環(huán)境系統(tǒng),依據(jù)系統(tǒng)工程理論,對大量人因失誤事故實例進行的分析,可以看出,人因失誤行為形成的原因[13-16]主要集中于兩方面,一方面是人自身的特征原因;另一方面是外部環(huán)境作用,如表2所示。

    在研究綜掘工作面人-機-環(huán)境關(guān)系的基礎(chǔ)上,分析人因失誤行為發(fā)生的類型、行為因子等,結(jié)合系統(tǒng)工程原理,綜掘工作面人機環(huán)境系統(tǒng)中的人子系統(tǒng)是一個層次間從上至下有支配關(guān)系的結(jié)構(gòu)系統(tǒng),人因失誤因素的遞階結(jié)構(gòu)如圖1所示。

    表2 人因失誤形成致因分析

    圖1 人因失誤因素遞階結(jié)構(gòu)

    在該層次結(jié)構(gòu)中,按屬性的不同,人因失誤致因因素被劃分為不同的層次,上一層次對相鄰的下一層次或者某些因素有著支配的作用,同一層次的因素之間不存在支配關(guān)系,形成了人因失誤因素遞階結(jié)構(gòu)。遞階結(jié)構(gòu)的構(gòu)造,使得人因失誤致因因素的分析更加清晰。

    2人因失誤模型的建立與求解

    2.1人因失誤的參數(shù)估計

    人因失誤依據(jù)不同工種,可劃分為m個部件單元,其故障模式為Mi(i=1,2,…,m),其損害等級由輕度至重度,用Gj(j=1,2,3,4)表示,共劃分為1、3、6、9四個等級;人因失誤類型依據(jù)人因失誤類型分類表,用Uk(k=1,2,3,4)表示,劃分為4個等級(錯覺失誤、技術(shù)失誤、狀態(tài)失誤、管理失誤)。人因失誤數(shù)據(jù)估計可以用式(1)表示。

    (1)

    人因失誤的參數(shù)數(shù)據(jù),擁有較多的信息。為合理分析人因失誤,首先收集其參數(shù)數(shù)據(jù),在分析可靠性的同時,說明人因失誤發(fā)生的運行機制,提供有效的數(shù)據(jù)支撐。

    2.2人因失誤參數(shù)的計算

    (2)

    (3)

    單元ai的故障率為

    密度函數(shù)為

    f(t)=βie-βi·t。

    把單元ai維修時間分為k組,每組間隔Δtmin,組距中位數(shù)的倒數(shù)ti和單元修復(fù)率的倒數(shù)δ分別為

    (4)

    (5)

    單元ai的修復(fù)率為

    密度函數(shù)為

    φ(t)=μie-μi·t。

    2.3人因失誤修正度

    人在發(fā)生失誤的時候,可能會發(fā)現(xiàn)并進行糾正,即有糾錯能力。定義人因失誤修正度函數(shù)為C(t)=p{t時間內(nèi)人因失誤的修正},未能修正的函數(shù)為

    (6)

    其中,N為在時間t內(nèi)未完成改正的次數(shù)。

    (7)

    (8)

    單元ai修正時間服從負(fù)指數(shù)分布,則人因失誤的修正度

    (9)

    其中,μi=Cri(t)為修正率函數(shù)。

    2.4人子系統(tǒng)有效度

    人子系統(tǒng)中,功能單元處于故障狀態(tài)或者正常運行的狀態(tài),顯而易見的是,狀態(tài)間的轉(zhuǎn)換依賴于人因失誤的修正度。系統(tǒng)經(jīng)過長時間的運行后,處于正常狀態(tài)的有效度為

    (10)

    2.5人因失誤致因因子的量化

    人的可靠性(HRA)研究中,Swain A D提出了人的行為形成主因子(KPSFs)概念,是指人機系統(tǒng)中,影響人正常作業(yè)的一些因素,受到多重因素的制約,包括人自身能力、狀態(tài)以及作業(yè)環(huán)境等。

    選擇相關(guān)的作業(yè)人員共p名,給定評價指標(biāo)的最小值為1,最大值為10,然后對人行為形成因子的指標(biāo)xij(i=1,2,…,p;j=1,2,…,q)進行評價,得到

    (11)

    特征值為

    (12)

    特征矩陣為

    (13)

    針對綜掘工作面人因失誤特點,人因失誤引起的系統(tǒng)故障百分比ω,可以看成是行為形成主因子的失誤概率F,則

    R=P(1-F)≈P(1-ω),

    (14)

    (15)

    其中,P為行為形成主因子的度量值;R為人的可靠度。

    2.6人因失誤模糊分析

    對于影響人因失誤參數(shù)的系統(tǒng)狀態(tài),應(yīng)用模糊語言描述系統(tǒng)工作狀態(tài),以判別系統(tǒng)狀態(tài),進而較為準(zhǔn)確地記錄與分析工人的行為數(shù)據(jù)。因為人在系統(tǒng)內(nèi)進行作業(yè)行為時,不僅受到作業(yè)任務(wù)的支配,也受到自身個體內(nèi)在因素的影響,只有較為貼切地描述了系統(tǒng)的狀態(tài),才能分析人在這個狀態(tài)上的作業(yè)行為。

    設(shè)可靠度R到模糊語言值X之間的映射關(guān)系為X={極可靠、很可靠、可靠、較可靠、臨界可靠、較不可靠、不可靠、很不可靠、極不可靠},取常數(shù)y=0.6得9個模糊子集的隸屬函數(shù)。

    (16)

    (17)

    (18)

    (19)

    (20)

    (21)

    (22)

    (23)

    (24)

    3案例分析

    本文以河南永城煤電集團有限責(zé)任公司城郊煤礦二十輔助采區(qū)掘進巷道為研究對象,該掘進巷道為城郊煤礦二十輔助采區(qū)軌道巷外段,主要擔(dān)任二十輔助采區(qū)采掘工作面通風(fēng)及運輸任務(wù),該巷道南側(cè)為西翼行人暗斜井下平巷(已掘),其余均為未采區(qū)。設(shè)計總工程量為782.708 m(平距), 在20FG8點前67.5 m位置沿8°方位角按+3‰施工至二十輔助采區(qū)軌道巷里段開始位置。本掘進工作面自2014年10月30日開工,預(yù)計2015年5月30日竣工。

    3.1數(shù)據(jù)收集與統(tǒng)計

    巷道施工采用“邊掘邊擴”的方式施工,施工工藝流程如圖2所示。

    采用掘進機配合人工使用風(fēng)鎬、手鎬開挖施工,詳細設(shè)備及工具具體配備情況見表3所示。

    圖2施工工藝流程

    Fig.2Construction technology process

    表3 綜掘工作面機器設(shè)備配備

    對巷道進行實地調(diào)研,結(jié)合生產(chǎn)日志的數(shù)據(jù),對收集到的人因失誤故障數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計歸類,如表4所示。

    表4 人因失誤故障統(tǒng)計

    3.2人因失誤計算結(jié)果與分析

    從實例中分析可知,結(jié)合人因失誤數(shù)據(jù)估計公式,對統(tǒng)計數(shù)據(jù)進行計算,得到人因失誤故障停機率占總故障停機率為11.8%,人子系統(tǒng)的可靠度為0.931 8,有效度為0.954,修正度為0.145 2,隸屬度為0.89(0.95),屬于極好的工作狀態(tài)。這說明該系統(tǒng)實際測得的可靠度真實有效,符合實際的生產(chǎn)過程。人因失誤在影響系統(tǒng)正常生產(chǎn)運行中,有著較為重要的作用。由此可得,提高人的自身技能素質(zhì)、適應(yīng)環(huán)境的抗壓能力、應(yīng)急情況預(yù)處理與決策能力是提高系統(tǒng)可靠性的有效保障。

    4結(jié)論

    對煤礦綜掘工作面的人子系統(tǒng)進行分析,分析了其系統(tǒng)層次結(jié)構(gòu)構(gòu)成,清晰展現(xiàn)了人因失誤因素。從統(tǒng)計分析的角度出發(fā),結(jié)合系統(tǒng)可靠性原理,以系統(tǒng)單元故障分析人因失誤的參數(shù),闡述人因失誤的修正度、人因失誤的有效度等內(nèi)容,針對人因失誤的行為形成因子,進行量化分析,辨識出人因失誤致因因子。運用模糊算法定量化分析系統(tǒng)運行狀態(tài),分析系統(tǒng)可靠度,建立了人因失誤模型,并通過實際案例進行了驗證分析,指出了人子系統(tǒng)的可靠性指標(biāo)等內(nèi)容。實證結(jié)果證明該方法應(yīng)用的可靠性,并且可以提高人因可靠性在煤礦井下生產(chǎn)應(yīng)用的準(zhǔn)確性。以綜掘工作面為基礎(chǔ)的人因失誤計算對系統(tǒng)的正常運行有著重要的作用,為提高系統(tǒng)可靠性提出了有效的改善方法。

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    Human Error Model of Fully-mechanized-heading Face

    QI Xing , LU Gang , JIN Bo,SHI Deqiang,GUO Qike,CHEN Zhenwei

    (School of Mines China University of Mining and Technology,Xuzhou 221116,China)

    Abstract:The man-machine environment of fully-mechanized-heading face is a complex system which?is composed of people, machinery, equipment and environment. Its various working environments, with narrow operation space and poor visual condition, has important influence on the reliability of the machinery and equipment, as well as on the efficiency of the workers and their physical and mental health. Through the combination of theory and practice research, the research on the relationship of digging work face with machine and environment, and with the statistical theory for reference, a human error model is established. Using the statistical analysis of parameter estimation, human error factors are quantitatively analysed, solving the reliability index of the subsystems, and analysing the type of behavior and behavior factors causing human errors.

    Key words:fully-mechanized-heading face; human error factor model; reliability index system

    收稿日期:2015- 11- 14

    基金項目:中央高?;究蒲袠I(yè)務(wù)費專項資助項目(2010QNA34)

    作者簡介:戚星(1992-),江蘇省人,碩士研究生,主要研究方向為工業(yè)工程、礦井人機可靠性、人因工程.

    doi:10.3969/j.issn.1007- 7375.2016.03.018

    中圖分類號:TD421.8

    文獻標(biāo)志碼:A

    文章編號:1007-7375(2016)03- 0109- 06

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