基于人機(jī)交互仿真實(shí)驗(yàn)的起重違規(guī)作業(yè)影響因素分析

段在鵬，艾仁華，邱少輝，謝漢青，王寓霖

(1.福州大學(xué)環(huán)境與安全工程學(xué)院，福建 福州 350108；2.中鋁東南材料院(福建)科技有限公司，福建 福州 350015)

近些年起重機(jī)械成為我國(guó)建筑施工中必不可少的特種設(shè)備，但也伴隨著巨大的風(fēng)險(xiǎn)。據(jù)統(tǒng)計(jì)，2018年我國(guó)起重機(jī)械事故占特種設(shè)備事故的比例高達(dá)45.66%，死亡人數(shù)為116人。其中，違章作業(yè)或操作不當(dāng)導(dǎo)致的起重機(jī)械事故18起，總占比約為58%，故而研究人因違規(guī)對(duì)起重機(jī)械事故控制十分重要。

國(guó)內(nèi)外有關(guān)起重機(jī)械的安全研究主要集中在機(jī)械本身的設(shè)備特性，如Shapira等對(duì)塔式起重機(jī)施工現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行了定量評(píng)價(jià)，建立了塔式起重機(jī)安全評(píng)估一體化模型；全維軍根據(jù)門座起重機(jī)風(fēng)險(xiǎn)因素的特點(diǎn)，應(yīng)用層次分析法和多級(jí)模糊綜合評(píng)判法對(duì)其進(jìn)行了安全評(píng)價(jià)；盧艷結(jié)合危險(xiǎn)源分析和事故樹，對(duì)起重作業(yè)常見危險(xiǎn)進(jìn)行了分析，并給出了事故預(yù)防措施；Frendo通過對(duì)門式起重機(jī)脫軌事故進(jìn)行分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)起重機(jī)脫軌事故是由設(shè)計(jì)錯(cuò)誤引起，故指出設(shè)計(jì)之前應(yīng)對(duì)起重機(jī)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估；Raviv等利用K-means聚類分析方法分析了大量起重機(jī)事故，結(jié)果發(fā)現(xiàn)技術(shù)故障是塔式起重機(jī)領(lǐng)域內(nèi)最危險(xiǎn)的危險(xiǎn)因素。

目前關(guān)于人和環(huán)境因素對(duì)起重機(jī)械違規(guī)作業(yè)的影響研究相對(duì)較少，但是在其他機(jī)械行業(yè)如汽車駕駛領(lǐng)域?qū)τ谌撕铜h(huán)境因素的安全研究較多。如Hill等利用Logistic回歸模型預(yù)測(cè)了交通事故傷害程度，結(jié)果發(fā)現(xiàn)不利天氣下54歲以上的女駕駛員比同齡男駕駛員汽車碰撞傷害的危險(xiǎn)程度更高；莊明科等使用探索性因素分析得出了影響駕駛行為的4個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素，并研究了駕駛經(jīng)驗(yàn)、人格特質(zhì)、駕駛態(tài)度和駕駛技術(shù)與駕駛行為的關(guān)系；Ersal等首次將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與支持向量機(jī)(SVM)分類器結(jié)合，研究了駕駛過程中次要任務(wù)對(duì)駕駛?cè)说挠绊?，并?jù)此判斷駕駛?cè)耸欠穹中模籑artimussen等利用K-means聚類分析方法，將駕駛?cè)朔譃槭炀毜陌踩{駛?cè)恕⒁走`規(guī)的危險(xiǎn)駕駛?cè)?、不熟練的危險(xiǎn)駕駛?cè)恕⑷狈ψ孕诺陌踩{駛?cè)?類；陶達(dá)等采用方差分析方法研究了駕駛員的性別、年齡和人格特質(zhì)與危險(xiǎn)駕駛行為的關(guān)系；Bener等利用SPSS進(jìn)行統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析，得到了疲勞、嗜睡與不安全駕駛行為之間的關(guān)系；張衛(wèi)華等利用Pearson相關(guān)性和結(jié)構(gòu)方程模型(SEM)分析方法，研究了駕駛員性別、危險(xiǎn)感知能力、技術(shù)性駕駛能力等對(duì)低能見度環(huán)境中危險(xiǎn)駕駛行為的影響程度；史晨軍等通過構(gòu)建基于擴(kuò)展計(jì)劃行為理論(Ex-TPB)的駕駛員疲勞駕駛行為結(jié)構(gòu)方程模型(SEM)，得出行為意向、知覺行為控制和行為經(jīng)驗(yàn)顯著正向影響駕駛員疲勞駕駛行為，其中行為意向的影響最顯著;段在鵬等首次利用起重機(jī)模擬器進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，通過對(duì)起重機(jī)司機(jī)失誤進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，并記錄新入職的員工操作起重機(jī)的各項(xiàng)數(shù)據(jù)，分析了影響起重機(jī)司機(jī)失誤的因素；徐婷等利用K-means聚類分析方法和AdaBoost算法建立了貨車司機(jī)安全傾向性分類模型，研究了貨車司機(jī)駕駛行為的差異性，以便對(duì)不同貨車駕駛?cè)藢?shí)行分類管理。

雖然目前國(guó)內(nèi)外有很多關(guān)于駕駛?cè)藛T和環(huán)境因素的安全研究，但是汽車駕駛與起重機(jī)械操作有較大的區(qū)別。因此，本文擬基于對(duì)起重機(jī)械作業(yè)人員在作業(yè)過程中受到的各個(gè)影響因素，運(yùn)用統(tǒng)計(jì)分析方法進(jìn)行分析，找出對(duì)起重違規(guī)作業(yè)次數(shù)有顯著影響的因素，以期為起重作業(yè)管理提供指導(dǎo)，進(jìn)一步提高起重作業(yè)的安全管理水平。

1 人機(jī)交互仿真實(shí)驗(yàn)

1.1 研究問題的提出

汽車駕駛與起重機(jī)械操作有較大區(qū)別，但原理相似，根據(jù)他人的研究結(jié)果，本文選定性別、體脂、身體質(zhì)量指數(shù)(BMI)、音樂種類、睡眠質(zhì)量、疲勞程度、呼吸頻率、外界天氣、工作難度、實(shí)驗(yàn)時(shí)長(zhǎng)、噪音、風(fēng)速作為起重違規(guī)作業(yè)潛在的影響因素。同時(shí)，根據(jù)實(shí)驗(yàn)設(shè)備和實(shí)驗(yàn)流程，利用起重機(jī)模擬器分別模擬橋式、門式、塔式起重場(chǎng)景，將起重機(jī)種類作為影響因素指標(biāo)，操作完畢后根據(jù)實(shí)驗(yàn)要求帶上手套進(jìn)行再一次的操作。由于設(shè)備數(shù)量限制，且實(shí)驗(yàn)人員和實(shí)驗(yàn)次數(shù)較多，實(shí)驗(yàn)操作過程所處時(shí)間和室內(nèi)溫度有所變化，實(shí)驗(yàn)人員人體饑餓程度、尿意和人體水分含量也有所變化，因此本文選定起重機(jī)種類、手套佩戴、工作時(shí)間段、溫度、人體饑餓程度、尿意和人體水分含量作為影響因素，探究其是否對(duì)起重違規(guī)作業(yè)有影響。

1.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)備

本次人機(jī)交互仿真實(shí)驗(yàn)使用WM-SE/TD型、WM-SE/BP型等起重機(jī)模擬器分別模擬橋式、門式、塔式起重機(jī)作業(yè)場(chǎng)景，并采集每個(gè)實(shí)驗(yàn)人員在不同影響因素下的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，其綜合實(shí)驗(yàn)平臺(tái)具體如圖1所示。

圖1 綜合實(shí)驗(yàn)平臺(tái)Fig．1 Integrated platform for experiments

1.3 實(shí)驗(yàn)人員

本實(shí)驗(yàn)共有48名實(shí)驗(yàn)人員，均為高中及大學(xué)以上學(xué)歷，平均年齡為20歲，其中男性35人、女性13人。其各自占比見圖2。在實(shí)驗(yàn)開始前，讓實(shí)驗(yàn)人員通過前期學(xué)習(xí)培訓(xùn)，熟悉基本操作，具備獨(dú)自操作設(shè)備的能力，分別對(duì)橋式、門式和塔式起重機(jī)模擬器進(jìn)行未佩戴手套和戴手套操作，實(shí)驗(yàn)總次數(shù)為288次，記錄起重違規(guī)作業(yè)次數(shù)。

圖2 實(shí)驗(yàn)人員性別分布圖Fig.2 Gender distribution of experimenters

1.4 起重違規(guī)作業(yè)評(píng)定規(guī)則

本次人機(jī)交互仿真實(shí)驗(yàn)起重違規(guī)作業(yè)分為以下幾種：①定點(diǎn)停放過程時(shí)沒有進(jìn)圈或壓圈;②定點(diǎn)停放過程中水桶灑水；③起吊水桶過高(高于5m) ;④起吊水桶過低(低于1m);⑤開始作業(yè)前未鳴笛;⑥鉤物困難(大于1 min未鉤起貨物);⑦吊鉤與水桶脫開(脫鉤)。

1.5 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法

變量為觀察對(duì)象的某項(xiàng)特征，根據(jù)變量特征的屬性，變量可分為連續(xù)變量和分類變量，其中連續(xù)變量的取值是連續(xù)可度量的，一般是區(qū)間型或比率型變量；分類變量的取值是非連續(xù)的，一般代表類別或狀態(tài)。根據(jù)變量分類的數(shù)量，變量可分為二分類變量和多分類變量，其中二分類變量表示只能有2種取值的分類變量；多分類變量則表示有3種及以上取值的分類變量。本次實(shí)驗(yàn)變量為影響因素，將起重違規(guī)作業(yè)次數(shù)作為評(píng)定指標(biāo)，實(shí)驗(yàn)設(shè)備模擬結(jié)果和人體其他因素作為評(píng)定指標(biāo)因素，探究評(píng)定指標(biāo)因素對(duì)評(píng)定指標(biāo)是否有顯著的影響。本次實(shí)驗(yàn)因素根據(jù)變量分類規(guī)則，針對(duì)不同因素獲取方法及其實(shí)際意義，將其分為連續(xù)因素、二分類因素和多分類因素，并利用SPSS 22.0軟件對(duì)于不同變量類型，采用不同的統(tǒng)計(jì)分析方法進(jìn)行分析，判別不同因素對(duì)起重違規(guī)作業(yè)次數(shù)是否有顯著的影響。

1.6 因素獲取及分類

根據(jù)各類影響因素的獲取情況，本實(shí)驗(yàn)采用不同的收集方法，并進(jìn)行因素分類，其分類結(jié)果見表1。

表1 實(shí)驗(yàn)因素分類Table 1 Classification of experimental factors

2 因素影響差異性檢驗(yàn)

2.1 二分類因素影響的差異性檢驗(yàn)

采用獨(dú)立樣本

t

檢驗(yàn)法對(duì)二分類因素影響的差異性進(jìn)行檢驗(yàn)，分析二分類因素對(duì)起重違規(guī)作業(yè)次數(shù)的影響，其檢驗(yàn)結(jié)果見表2。

表2 獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)法對(duì)二分類因素影響差異性的檢驗(yàn)結(jié)果Table 2 Results of t test of influence difference of binary factors’ independent samples

由表2可知：性別對(duì)起重違規(guī)作業(yè)次數(shù)有顯著的影響，結(jié)合平均值可以得出男性起重違規(guī)作業(yè)次數(shù)多于女性；有無佩戴手套對(duì)起重違規(guī)作業(yè)次數(shù)無顯著的影響；有無尿意對(duì)起重違規(guī)作業(yè)次數(shù)有顯著的影響，結(jié)合平均值可以得出有尿意會(huì)導(dǎo)致起重違規(guī)作業(yè)次數(shù)增加。

2.2 多分類因素影響的差異性檢驗(yàn)

多分類變量常用的檢驗(yàn)方法有單因素方差分析法檢驗(yàn)和秩和檢驗(yàn)法。若變量方差齊性，使用單因素方差分析法檢驗(yàn)；若變量方差不齊性，使用秩和檢驗(yàn)法檢驗(yàn)。經(jīng)統(tǒng)計(jì)分析發(fā)現(xiàn)：音樂種類、疲勞程度和外界天氣3個(gè)因素萊文統(tǒng)計(jì)的顯著性均大于0.05，通過了方差齊性檢驗(yàn)，采用單因素方差分析法檢驗(yàn)；工作時(shí)間段、工作難度、起重機(jī)種類和人體饑餓程度4個(gè)因素萊文統(tǒng)計(jì)的顯著性均小于0.05，未通過方差齊性檢驗(yàn)，采用秩和檢驗(yàn)法檢驗(yàn)。

2.2.1 單因素方差分析法檢驗(yàn)

分析音樂種類、疲勞程度和外界天氣對(duì)起重違規(guī)作業(yè)次數(shù)的影響，采用單因素方差分析法對(duì)多分類因素影響的差異性進(jìn)行檢驗(yàn)，其檢驗(yàn)結(jié)果見表3。

由表3可知，音樂種類和人體疲勞程度對(duì)起重違規(guī)作業(yè)次數(shù)有顯著的影響，外界天氣對(duì)起重違規(guī)作業(yè)次數(shù)無顯著的影響。

表3 單因素方差分析法對(duì)多分類因素影響差異性的檢驗(yàn)結(jié)果Table 3 One-way ANOVA test results of influence difference of polytomous factors

因?yàn)槭嵌喾诸愐蛩匮芯浚饕蛩鼐唧w的差別不能僅依靠平均值分析，還需要對(duì)音樂種類和疲勞程度進(jìn)行多重比較分析。

經(jīng)過ANOVA檢驗(yàn)，得出音樂種類和疲勞程度對(duì)起重違規(guī)作業(yè)次數(shù)有顯著的差異，選用LSD法進(jìn)行兩兩比較，其比較結(jié)果見表4和表5。

表4 音樂種類多重比較結(jié)果Table 4 LSD results of music types

表5 疲勞程度多重比較結(jié)果Table 5 LSD results of fatigue

由表4可知：無音樂情況下的起重違規(guī)作業(yè)次數(shù)顯著地少于輕快音樂和動(dòng)感音樂情況下;舒緩音樂下的起重違規(guī)作業(yè)次數(shù)顯著地少于動(dòng)感音樂情況下;輕快音樂下的違規(guī)作業(yè)次數(shù)顯著地少于動(dòng)感音樂情況下;其他均無顯著差異。

由表5可知，輕度疲勞情況下的起重違規(guī)作業(yè)次數(shù)顯著地少于重度疲勞情況下，其余均無顯著差異。

2.2.2 秩和檢驗(yàn)法檢驗(yàn)

分析工作時(shí)間段、工作難度、起重機(jī)種類和人體饑餓程度對(duì)起重違規(guī)作業(yè)次數(shù)的影響，采用秩和檢驗(yàn)法對(duì)多分類因素影響的差異性進(jìn)行檢驗(yàn),其檢驗(yàn)結(jié)果見表6。

表6 秩和檢驗(yàn)法對(duì)多分類因素影響差異性的檢驗(yàn)結(jié)果Table 6 Rank sum test results of influence difference of polytomous factors

由表6可知：工作時(shí)間段、起重機(jī)種類和人體饑餓程度對(duì)起重違規(guī)作業(yè)次數(shù)無顯著的影響；工作難度對(duì)起重違規(guī)作業(yè)次數(shù)有顯著的影響。

通過采用秩和檢驗(yàn)法對(duì)多分類因素影響的差異性進(jìn)行檢驗(yàn)，得出工作難度對(duì)起重違規(guī)作業(yè)次數(shù)有顯著的差異，對(duì)其進(jìn)行成對(duì)比較，其比較結(jié)果見表7。

表7 多分類因素影響的差異性成對(duì)比較結(jié)果Table 7 Paired comparison results of influence difference of polytomous factors

由表7可知：工作難度為容易時(shí)，起重違規(guī)作業(yè)次數(shù)顯著少于工作難度為中、較難和難的情況；工作難度為中時(shí)，起重違規(guī)作業(yè)次數(shù)顯著少于工作難度為難的情況；工作難度為較難時(shí)，起重違規(guī)作業(yè)次數(shù)顯著少于工作難度為難的情況；其余均無顯著差異。

2.3 連續(xù)因素影響的差異性檢驗(yàn)

分析起重機(jī)作業(yè)時(shí)連續(xù)因素對(duì)違規(guī)作業(yè)次數(shù)的影響，可采用廣義線性模型方法對(duì)連續(xù)因素影響的差異性進(jìn)行檢驗(yàn)。經(jīng)過統(tǒng)計(jì)分析，廣義線性模型的德賓-沃森數(shù)值為1.858，在1.5～2.5之間，無自我相關(guān)，且ANOVA檢驗(yàn)顯示

p

<0.01，說明9個(gè)自變量中至少有一個(gè)對(duì)因變量有顯著的影響。連續(xù)因素影響的差異性廣義線性模型檢驗(yàn)結(jié)果見表8。

表8 廣義線性模型對(duì)連續(xù)因素影響差異性的檢驗(yàn)結(jié)果Table 8 Generalized linear model test results of influence difference of continuous factors

由表8可知，通過回歸分析發(fā)現(xiàn)：BMI和風(fēng)速與起重違規(guī)作業(yè)次數(shù)在顯著性0.05水平上呈顯著正向相關(guān)；實(shí)驗(yàn)時(shí)長(zhǎng)與起重違規(guī)作業(yè)次數(shù)在顯著性0.05水平上呈顯著負(fù)向相關(guān)。

3 因素影響規(guī)律分析

3.1 因變量的離散化

人為實(shí)驗(yàn)過程存在一定的不可控因素，其也會(huì)對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果產(chǎn)生影響，為了減少該影響，本文擬對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果(起重違規(guī)作業(yè)次數(shù))模糊化，即將起重違規(guī)作業(yè)次數(shù)離散化，將其轉(zhuǎn)換成新變量稱為起重違規(guī)作業(yè)次數(shù)等級(jí)，并利用SPSS軟件分析數(shù)據(jù)分布，再利用分割點(diǎn)將起重違規(guī)作業(yè)次數(shù)分成五相等組，閾值分別為5、8、12、17，將其重新編碼為不同變量，具體分類等級(jí)見表9。

由表9可知，起重違規(guī)作業(yè)次數(shù)越少，等級(jí)越低，評(píng)價(jià)越高。

表9 起重違規(guī)作業(yè)次數(shù)轉(zhuǎn)化等級(jí)代碼及含義Table 9 Conversion level codes and meanings of illegal hoisting operation times

3.2 邏輯回歸分析

因變量為等級(jí)數(shù)據(jù)，可以利用有序Logistic回歸進(jìn)行分析。將上述篩選出的有影響的因素作為自變量，通過檢驗(yàn)后發(fā)現(xiàn)不符合平行性檢驗(yàn)，采用多項(xiàng)Logistic回歸對(duì)顯著性影響因素進(jìn)行檢驗(yàn)，其檢驗(yàn)結(jié)果見表10。

表10 影響因素的Logistic回歸檢驗(yàn)結(jié)果Table 10 Logistic regression test results of the influencing factors

由表10可知，經(jīng)過多項(xiàng)Logistic回歸檢驗(yàn)，最終確定音樂種類、疲勞程度、工作難度、BMI和風(fēng)速對(duì)起重違規(guī)作業(yè)次數(shù)有顯著的影響。

3.3 顯著性影響因素匯總與分析

將上述差異性分析和Logistic回歸分析得到的顯著性影響因素進(jìn)行匯總，其結(jié)果見表11。

表11 顯著性影響因素匯總Table 11 Summary of significant influencing factors

上述利用人機(jī)交互實(shí)驗(yàn)與多種統(tǒng)計(jì)方法探究了起重作業(yè)人員在作業(yè)過程中受到的各個(gè)影響因素對(duì)起重違規(guī)作業(yè)次數(shù)的影響，為了確定因素是否會(huì)顯著影響起重違規(guī)作業(yè)次數(shù)及其影響程度大小，將其分為3個(gè)等級(jí)：無影響因素是在差異性分析和邏輯回歸分析中均不顯著的因素；中等影響因素是僅在差異性分析中顯著的因素；強(qiáng)影響因素是在差異性分析和邏輯回歸分析中均顯著的因素。經(jīng)調(diào)研，音樂種類、疲勞程度、工作難度、BMI、風(fēng)速和性別等影響因素與實(shí)驗(yàn)結(jié)果一致；睡眠質(zhì)量、外界天氣和噪音等影響因素與實(shí)驗(yàn)結(jié)果存在差異，下面進(jìn)行具體討論：

(1) 強(qiáng)影響因素：①音樂種類。本次仿真實(shí)驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)，音樂節(jié)奏加快，實(shí)驗(yàn)人員起重違規(guī)作業(yè)次數(shù)變多；起重違規(guī)作業(yè)次數(shù)平均值在無音樂時(shí)最少，在動(dòng)感音樂時(shí)最多。通過詢問實(shí)驗(yàn)人員得知，在實(shí)驗(yàn)過程中，無音樂時(shí)實(shí)驗(yàn)人員精神較為集中，起重違規(guī)作業(yè)次數(shù)較少，但隨著音樂節(jié)奏加快，實(shí)驗(yàn)人員精神也隨之分散，因此產(chǎn)生較多的起重違規(guī)作業(yè)次數(shù)。日本學(xué)者M(jìn)izoguchi等考慮了音樂的節(jié)奏要素，把音樂節(jié)奏分為快、中和慢三類，其實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：高音量的音樂對(duì)駕駛行為造成了明顯的不良影響，而慢節(jié)奏和喜歡的音樂則對(duì)安全駕駛有利，這與本次實(shí)驗(yàn)結(jié)果一致。②疲勞程度。本次仿真實(shí)驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)，隨著疲勞程度增加，實(shí)驗(yàn)人員起重違規(guī)作業(yè)次數(shù)也相應(yīng)增加。在實(shí)驗(yàn)過程中，生理和心理疲勞程度增加會(huì)導(dǎo)致實(shí)驗(yàn)人員警戒性和注意力受損，警戒性的降低會(huì)使實(shí)驗(yàn)人員起重違規(guī)作業(yè)概率增加，而注意力受損會(huì)導(dǎo)致在實(shí)驗(yàn)人員起重違規(guī)作業(yè)行為發(fā)生時(shí)無法及時(shí)糾正，使得起重違規(guī)作業(yè)次數(shù)增多。Dorrian等研究了20名駕駛員在低、中、高疲勞水平下的精神運(yùn)動(dòng)警覺性任務(wù)(Psychomotor Vigilance Task,PVT)測(cè)試的自我評(píng)價(jià)表現(xiàn)和主觀警覺性方面表現(xiàn)，結(jié)果顯示隨著疲勞程度增加，PVT反應(yīng)時(shí)顯著增加，駕駛員對(duì)列車操作失誤率增加，駕駛員自我監(jiān)控能力下降，證實(shí)了疲勞增加導(dǎo)致駕駛員警戒性和注意力受損，這與本次實(shí)驗(yàn)結(jié)果一致。③工作難度。本次仿真實(shí)驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)，隨著工作難度增加，實(shí)驗(yàn)人員起重違規(guī)作業(yè)次數(shù)也隨之增加。因?yàn)椴煌墓ぷ麟y度，要求實(shí)驗(yàn)人員掌握工作技巧有不同的標(biāo)準(zhǔn)，工作難度越大，標(biāo)準(zhǔn)越高，操作難度越大，則操作不熟練概率越大，實(shí)驗(yàn)人員起重違規(guī)作業(yè)次數(shù)越多。④BMI。本次仿真試驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)，BMI較高人群在仿真作業(yè)時(shí)經(jīng)常出現(xiàn)定點(diǎn)停放壓圈的違規(guī)行為，相對(duì)于BMI在正常范圍內(nèi)的人群報(bào)告了更多的違規(guī)行為。張玲等通過問卷調(diào)查得出BMI對(duì)OSAHS(即阻塞性睡眠呼吸暫停低通氣綜合征)有顯著的影響，從而影響交通事故發(fā)生率，這與本次實(shí)驗(yàn)結(jié)果一致。⑤風(fēng)速。本次仿真實(shí)驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)，風(fēng)載荷過大會(huì)影響起重機(jī)的穩(wěn)定性和結(jié)構(gòu)性，讓實(shí)驗(yàn)人員出現(xiàn)不同程度的違規(guī)作業(yè)，因此認(rèn)為風(fēng)速越高，起重違規(guī)作業(yè)操作次數(shù)越多，甚至?xí)斐蓢?yán)重的傷亡事故。高正平等利用風(fēng)速觀測(cè)資料并結(jié)合當(dāng)?shù)貧庀髼l件，得出不同塔高處風(fēng)速對(duì)吊裝構(gòu)件偏移量的影響較大，為保證施工安全，風(fēng)速大于安全值時(shí)，應(yīng)停止吊裝施工，這與本次實(shí)驗(yàn)結(jié)果一致。

(2) 中等影響因素：①性別。本次仿真實(shí)驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)，男性比女性報(bào)告了更多的違規(guī)作業(yè)行為，在實(shí)驗(yàn)過程中，女性實(shí)驗(yàn)人員表現(xiàn)得較為謹(jǐn)慎與細(xì)心，產(chǎn)生了較少的起重違規(guī)作業(yè)次數(shù)；男性實(shí)驗(yàn)人員則表現(xiàn)得較為激進(jìn)與冒險(xiǎn)，產(chǎn)生了較多的起重違規(guī)作業(yè)次數(shù)。段在鵬等利用起重機(jī)模擬器進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)，通過分析得出女性司機(jī)在首次進(jìn)行起重機(jī)操作時(shí)，操作失誤次數(shù)小于或等于男性司機(jī)的失誤次數(shù)，這與本次實(shí)驗(yàn)結(jié)果一致。②尿意。本次仿真實(shí)驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)，有尿意的實(shí)驗(yàn)人員比無尿意的實(shí)驗(yàn)人員報(bào)告了更多的違規(guī)作業(yè)行為。在實(shí)驗(yàn)過程中，無尿意感知的實(shí)驗(yàn)人員表現(xiàn)得較為平靜，注意力較為集中，起重違規(guī)作業(yè)次數(shù)較少；有尿意感知的實(shí)驗(yàn)人員注意力較為分散，起重違規(guī)作業(yè)次數(shù)較多。③實(shí)驗(yàn)時(shí)長(zhǎng)。在本次仿真實(shí)驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)，實(shí)驗(yàn)所用時(shí)長(zhǎng)越多，實(shí)驗(yàn)人員起重違規(guī)作業(yè)次數(shù)越少。完成同樣任務(wù)所用時(shí)長(zhǎng)越多，主要是指實(shí)驗(yàn)人員花費(fèi)更多時(shí)間準(zhǔn)確停放水桶，表現(xiàn)為較少的起重違規(guī)作業(yè)次數(shù)。

(3)無影響因素：①佩戴設(shè)備。本次仿真實(shí)驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)，實(shí)驗(yàn)人員是否佩戴手套對(duì)起重違規(guī)作業(yè)次數(shù)無顯著的影響。佩戴手套的目的是對(duì)操作人員的手部進(jìn)行防護(hù)，在本次仿真實(shí)驗(yàn)中，實(shí)驗(yàn)機(jī)器對(duì)實(shí)驗(yàn)人員無手部危害，因而其影響不顯著。②睡眠質(zhì)量?；貧w分析表明，睡眠質(zhì)量對(duì)實(shí)驗(yàn)人員起重違規(guī)作業(yè)次數(shù)無顯著的影響。LeBlanc等對(duì)人群研究發(fā)現(xiàn)，睡眠質(zhì)量不好對(duì)工作會(huì)有更大的壓力。駕駛起重機(jī)是腦力活動(dòng)，需要全神貫注，壓力過大，精神過于緊張，會(huì)有疲勞感，容易造成失誤，這與本次實(shí)驗(yàn)結(jié)果存在差異。這可能是因?yàn)閱蝹€(gè)實(shí)驗(yàn)人員仿真實(shí)驗(yàn)時(shí)間較短，精力在短時(shí)間高度集中，受到睡眠質(zhì)量的影響較小，實(shí)際起重機(jī)操作中，操作時(shí)間長(zhǎng)，睡眠質(zhì)量可能會(huì)影響起重違規(guī)作業(yè)次數(shù)。③外界天氣。目前沒有太多外界天氣對(duì)起重安全的研究，但有較多外界天氣對(duì)駕駛員安全駕駛行為的影響研究。大多數(shù)研究都表明，外界天氣對(duì)駕駛員安全駕駛行為有顯著的影響，本實(shí)驗(yàn)得到不同結(jié)論可能是因?yàn)閷?shí)驗(yàn)為仿真實(shí)驗(yàn)，天氣變化對(duì)實(shí)驗(yàn)人員的真實(shí)影響并沒有體現(xiàn)，因此不會(huì)顯著影響違規(guī)作業(yè)次數(shù)。④起重機(jī)種類。本次仿真實(shí)驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)，塔式起重機(jī)、門式起重機(jī)、橋式起重機(jī)在駕駛員起重作業(yè)違規(guī)次數(shù)上沒有統(tǒng)計(jì)意義上的顯著性差異。在本次仿真實(shí)驗(yàn)中，起重機(jī)種類通過模擬軟件給出，且橋式和門式起重機(jī)為同一仿真機(jī)器模擬，不能完全真實(shí)地模擬。⑤溫度。因?yàn)槭欠抡鎸?shí)驗(yàn)，在室內(nèi)進(jìn)行，溫度沒有極端差異，因此對(duì)實(shí)驗(yàn)人員起重違規(guī)作業(yè)次數(shù)無顯著的影響。⑥噪音。Picard等研究發(fā)現(xiàn)，每日職業(yè)噪聲暴露≥100分貝和噪聲引起的聽力損失可能會(huì)干擾機(jī)動(dòng)車輛的安全運(yùn)行。本次仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果與他人研究成果存在差異，可能原因是本次實(shí)驗(yàn)從實(shí)驗(yàn)人員的健康考慮，將模擬實(shí)際作業(yè)環(huán)境下的噪音控制在了46～93分貝之間，并且將噪音絕大多數(shù)控制在70分貝以下，沒有產(chǎn)生更多的影響。

4 結(jié) 論

本文根據(jù)其他學(xué)者的研究成果，結(jié)合具體實(shí)驗(yàn)流程，收集了19項(xiàng)潛在的起重違規(guī)作業(yè)影響因素，通過起重機(jī)模擬器進(jìn)行288次人機(jī)交互仿真實(shí)驗(yàn)，記錄了不同影響因素下的起重違規(guī)作業(yè)情況，并利用獨(dú)立樣本

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檢驗(yàn)分析了二分類因素對(duì)起重違規(guī)作業(yè)的影響，利用方差分析和秩和檢驗(yàn)分析了多分類因素對(duì)起重違規(guī)作業(yè)的影響，利用廣義線性回歸分析了連續(xù)因素對(duì)違規(guī)作業(yè)的影響，最后使用多項(xiàng)Logistic回歸分析了全部影響因素，同時(shí)將其與差異性分析結(jié)果進(jìn)行匯總，確定了影響因素等級(jí)。結(jié)果表明：在起重機(jī)械操作中，影響駕駛員起重違規(guī)作業(yè)的主要因素有音樂種類、疲勞程度、工作難度、BMI和風(fēng)速，其次是性別、尿意和實(shí)驗(yàn)時(shí)長(zhǎng)，而手套佩戴、睡眠質(zhì)量、外界天氣、起重機(jī)種類、溫度和噪音等對(duì)起重違規(guī)作業(yè)并無顯著的影響。