謝凝,陳登凱,周垚,張獻

(1.西北工業(yè)大學 工業(yè)設計研究所,陜西 西安 710072;2.工業(yè)設計與人機工效工信部重點實驗室,陜西 西安 710072)

民機駕駛艙人機界面指操作員進行人機信息交流的一切領域,是飛行員與飛機之間的人機交互接口,是執(zhí)行飛行任務的核心樞紐。研究指出,人機界面事故發(fā)生的主要原因為人因失誤[1]。駕駛艙空間封閉、結構復雜且作業(yè)精度要求高,更易引起人因事故的發(fā)生。學者對人機界面人因可靠性的研究有很多,Evica等[2]采用系統人因失誤預測的方法對駕駛艙人機界面進行了分析,結果表明界面人因可靠性較低是飛行員人因失誤的主要原因。張愛琳等[3]建立改進的CREAM(cognitive reliability and error aanalysis method,CREAM)模型,為船舶引航員的界面人因可靠性分析提供了定量評估數據。袁樂平等[4]基于德爾菲諾法與貝葉斯網絡提出了一種新的面向管制員界面人因可靠性分析方法,并通過實例驗證了該方法的可靠性。羅鳳娥和趙振武等[5-6]通過改進CREAM方法,分別確定了管制員與飛行員之間、簽派員與飛行員之間人機界面的人因可靠性評估模型。郝紅勛[7]以飛機駕駛艙人機界面的人因可靠性設計需求為基礎,結合認知行為學的基礎理論,從定性與定量的角度分別建立了飛行員人因失誤分析模型。Wang等[8]通過構建基于CPC(common performance condition)效應模糊集和擴展CREAM的方法計算飛行員認知故障概率,以此提升飛機駕駛艙人機界面人因可靠性。朱薈群[9]使用模糊推理及BP神經網絡、前后向算法實現了民機駕駛艙著陸階段人機界面的可靠性計算。也有學者對影響人因可靠性的本質行為形成因子(performance shaping factor,PSF)進行研究,Kim等[10]指出對不同情境下的PSFs進行研究,可以顯著提高核電站人機界面人因可靠性。Liu等[11]基于專家修正法對核電站控制室的4類PSF進行重新定義,并成功降低了人因失誤概率。Santoso等[12]利用CREAM分析方法對核電廠人機界面PSFs進行分析,結果顯示人機界面優(yōu)化設計和充分的培訓有助于提高操作員的績效。劉建橋等[13]對標準化核電廠風險分析-人因可靠性分析方法(SPAR-H)進行改進,為定量研究PSFs間的因果關系建立了基礎。楊越等[14]以空中管制行為形成因子作為根節(jié)點,構建貝葉斯網絡，對管制員在多任務中的人因失誤概率進行預測,結果表明,貝葉斯網絡在研究該問題時更具優(yōu)勢?？梢?大部分學者都對影響人因可靠性的本質PSFs進行了分析,但很少有學者對PSFs之間的相互作用進行研究,Bandeira等[15]指出PSFs之間的相關性在復雜民用航空運輸系統中普遍存在,其對飛行員績效和飛行程序相關任務的成功或失敗有顯著影響。可見,對PSFs之間的相關性進行探究,也是提高人機界面人因可靠性的關鍵之一。

綜上所述,研究從民機駕駛艙人機界面PSFs之間的相互作用出發(fā),建立了一種更加全面系統的評價方法來提高民機駕駛艙人機界面人因可靠性,從而在降低民機安全事故的同時,也為人機界面的設計提供更加科學有效的指導。

1 駕駛艙人機界面PSF體系構建

1.1 行為形成因子識別

利用航空安全領域經常使用的SHEL模型[16]，將民機駕駛艙人機界面涵蓋要素分為系統人員(L)、系統軟件操作規(guī)范(S)、系統硬件(H)、系統環(huán)境(E)4個方面,評估內容確定為L-L、L-S、L-H、L-E之間的關系研究,通過文獻總結與專家訪談共得到28項PSFs,如表1所示。

1) L-L關系:飛行員與機組人員之間的信息交流、作業(yè)協作能力關系研究。

2) L-H關系:飛行員與硬件作業(yè)設備之間的交互關系研究。

3) L-S關系:飛行員與機組管理、技術培訓及操作規(guī)范制度等人機關系研究。

4) L-E關系:飛行員與駕駛艙的作業(yè)環(huán)境的關系研究。

表1 民機駕駛艙人機界面PSFs匯總

續(xù)表1

1.2 行為形成因子問卷調研

為構建民機駕駛艙人機界面人因可靠性PSF體系,采用調查問卷的方式對得到的28項行為形成因子進行調研。對具有民機駕駛艙操作經驗(即民航飛行員、民航飛行學院在校生等)且平均年齡在35歲左右的男性人群發(fā)放問卷,通過問卷數據分析,為構建PSF體系提供有力支持。

本次調查問卷的主要信息包括基本信息與影響人因可靠性的PSFs調查,采用李克特5級量表,1表示“影響程度極小”,5表示“影響程度極大”。正式問卷發(fā)放前進行小樣本預調查來保證問卷的有效性。正式問卷共回收204份,其中有效問卷201份,對回收的問卷進行可靠性檢驗來保證數據的有效性。

對回收的問卷進行信效度檢驗:① 通過SPSS軟件得到問卷的總體信度為0.981,且4個維度的信度系數分別為0.941(L-L),0.964(L-H),0.923(L-S),0.858(L-E),可見問卷各維度具有良好的一致性;② 對問卷內容效度、關聯校標效度、結構效度進行檢驗,問卷數據的KMO檢驗值為0.807,Bartlett球形檢驗近似卡方值為1 968.566,由此可知該量表適合做因子分析。使用最大方差法對初始的成分矩陣進行旋轉,得到旋轉后的成分矩陣。刪除旋轉矩陣中因子載荷小于0.6,多重載荷大于0.2的因子,即刪除S1,S17,S23,S25,刪除上述因子后,重新進行KMO值與Bartlett球形檢驗,計算得到KMO值為0.933,Bartlett值為1 477.033。

1.3 行為形成因子體系

通過問卷數據分析,最終確定包含4個維度的PSF體系,這套指標體系可以反映民機駕駛艙人機界面對飛行員操作行為的影響,如圖1所示。

圖1 行為形成因子(PSF)體系

2 駕駛艙人機界面人因可靠性評價模型構建

為明確各因子之間的作用機理,將解釋結構模型與貝葉斯網絡相結合進行PSF關系建模,通過解釋結構模型獲取層次結構,從而將模型映射到貝葉斯網絡中,完成拓撲結構的構建,在此基礎上獲取根節(jié)點的先驗概率以及條件概率完成貝葉斯網絡數據填充,建立完備的貝葉斯網絡模型以量化行為形成因子之間耦合關系強度。

2.1 PSF解釋結構模型建立

解釋結構模型(ISM)可以對復雜無序的系統進行梳理分析,它通過建立元素之間的關聯關系,借助矩陣運算、有向圖等實現多層階梯模型的構建,從而明確系統的結構與層次。利用ISM對影響人因可靠性的PSF進行了梳理,確定各PSF因子之間的相互作用關系,并建立可達矩陣?；诳蛇_矩陣完成PSF級位劃分,通過有向弧將相關PSF因子進行連接,建立民機駕駛艙人機界面的PSF解釋結構模型,如圖2所示。

圖2 PSF解釋結構模型

由圖2可知,PSF解釋結構模型分為3個層級,各層級由下往上存在層層遞階解釋關系,結合PSF體系劃分的L-L、L-H、L-S、L-E 4個維度對該解釋結構模型進行分析:

1) 第1層是造成失誤的直接原因,包括飛行員注意力集中程度、知識技能與業(yè)務能力、疲勞程度、團隊協作程度等,這些因子可以直接引發(fā)飛行員的失誤。

2) 第2層是造成失誤的間接原因，包括情緒狀態(tài)、工作責任意識等L-L維度，數字界面信息傳達、指示標志、顯控裝置布局、空間總體布局、駕駛艙座椅、通訊設備、駕駛艙報警等L-H維度，工作培訓充分性、機組作業(yè)規(guī)程完備性、工作時間合理性、人員選拔及配置合理性、人員分工及職責明確性等L-S維度。

3) 第3層是造成失誤的深層原因,包括組織管理機制、安全監(jiān)管與教育、獎懲制度等L-S維度,微小氣候以及照明、色彩環(huán)境等L-E維度等。

2.2 基于貝葉斯網絡的人因可靠性分析

1) 節(jié)點發(fā)生概率模糊化

參考Prakash的因果圖修正法[30],對模型進行調整,最終建立基于解釋結構模型的貝葉斯網絡拓撲結構。研究假設網絡層次中的每個節(jié)點由2個狀態(tài)組成,即對人因可靠性的積極與消極影響、節(jié)點狀態(tài)設置與含義，如表2所示。引入自然語言變量描述方法,建立了自然語言變量與模糊數的映射關系,語言變量與三角模糊數的對應關系如表3所示。

表2 各節(jié)點狀態(tài)含義

表3 自然語言變量與三角模糊數對應關系

2) 模糊概率的合成

由于專家的教育背景、知識儲備、認知水平存在差異性,在群體決策過程中可能會出現意見沖突,為了降低單一個體的影響,采用相似度聚合方法(similarity aggregation method,SAM)處理專家意見以使得專家意見達成共識[31]。SAM的步驟如下:

(1)

②計算專家的平均一致性。平均一致性AA(Ek)描述為(2)式

(2)

③計算專家相對一致性。相對一致性AR(Ek)描述為(3)式

(3)

④計算專家的一致性系數,如公式(4)所示

C(Ek)=β·w(Ek)+(1-β)·AR(Ek)

(4)

式中:w(Ek)為專家的權重;β是松弛因子,在不考慮專家權重時,β=0;

⑤專家意見的聚合,如公式(5)所示。

(5)

以行為形成因子S14的聚合為例進行說明,首先收集專家對于節(jié)點S14處于“St=1”的模糊評判語義值,然后按照上述方法進行數學計算,經過專家意見的聚合,S14的三角模糊數為(0.000 00,0.060 64,

0.221 28)。

3) 解模糊處理

解模糊就是對模糊概率進行數學計算得到一個精確的數值。采用均值面積法進行解模糊,其中(a,m,b)代表一組模糊數,P為解三角模糊數后的值，則解模糊的公式如(6)式所示

(6)

以根節(jié)點S14為例

4) 貝葉斯網絡條件概率獲取

采用Noisy-OR模型來描述事故原因與其相應的共同影響之間的相互作用，其優(yōu)點在于能夠大幅度降低貝葉斯網絡中CPT填充時所需要的參數數量。假設一個二元變量Y，它是由n個二元父節(jié)點Xi組成，每個變量均有0,1(0代表不發(fā)生，1代表發(fā)生)2種狀態(tài)。

在獲取父節(jié)點獨立影響子節(jié)點的條件概率之后,可以計算多父節(jié)點共同作用下的條件概率。計算公式為

以節(jié)點S2為例進行說明,在父節(jié)點單獨影響下的條件概率為P(S2←S22)=0.339,P(S2←S23)=0.265,P(S2←S24)=0.500,P(S2←S15)=0.652,計算多父節(jié)點共同作用的條件概率,將P(S2←S22),P(S2←S23),P(S2←S24),P(S2←S15)代入Noisy-OR公式中,計算過程如(9)式所示。

(9)

3 事例分析

事例選自某航空公司發(fā)布的年度航空安全案例匯編。一架北京飛往西寧的飛機,在進近過程未放襟翼30°(不在著陸構型),致使飛機處于無線電高228英尺時觸發(fā)TOO LOW SLAPS的警戒,構成一件飛行安全嚴重差錯事件。根據事故報告顯示,該航班的飛機型號B737-800。

3.1 概率獲取

為獲取節(jié)點狀態(tài),研究邀請5位領域專家進行訪談,專家根據實際經驗以及事件基本資料給出PSF處于“St=1”時模糊評判值,計算在不同父節(jié)點組合影響下的條件概率。通過Netica的診斷推理獲取后驗概率,假設民機駕駛艙人機界面的人因可靠性低,處于消極狀態(tài),即設置節(jié)點S0的狀態(tài)P(S0=1)=100%,更新網絡的概率參數,得到此時各節(jié)點的后驗概率,各節(jié)點先驗概率與后驗概率對比如表4所示。

表4 貝葉斯網絡各節(jié)點概率對比

3.2 貝葉斯因果推理

利用Netica軟件計算該駕駛艙人機界面的人因可靠性概率為39.8%,如圖3所示,這與該航班運行過程狀態(tài)基本吻合。該航班在飛行過程中,機長忽視了未放襟翼30°,副駕駛對襟翼核實不到位,隨機出現TOO LOW SLAPS的警戒,在警戒之后機組認識到錯誤進行了復飛,后續(xù)正常落地,沒有釀成重大錯誤。這驗證了本研究提出的基于解釋結構模型的貝葉斯網絡方法在民機人機界面人因可靠性評價方面具有一定的適用性。

圖3 因果推理示意圖

3.3 風險節(jié)點改進

由于PSF隸屬于L-L、L-H、L-S、L-E不同維度,若將不同種類的PSF進行敏感度比較,則缺乏可比性,得到的結論缺乏說服力。為了更加客觀地分析數據并確定敏感因子,依據所確定的PSF體系,從L-L、L-H、L-S、L-E 4個維度分別進行討論,并繪制出先驗概率與后驗概率變化差異的條形圖,直觀表現節(jié)點概率的變化,如圖4所示。

圖4 4個維度關系因子敏感度數據

1) 在L-L關系中,飛行員的疲勞程度因素敏感度最高。

研究表明暫時遠離任務的時間會提高工作人員的機敏性,適時的休息可以作為一種風險管理措施[32],飛行前進行疲勞測試以確定飛行員是否做好飛行準備，飛行員應堅持科學、有條理的生活方式。注意力集中程度的敏感度處于第二位,在復雜的飛行過程中存在大量的外部環(huán)境和機艙內部信息,飛行員必須立即獲取、掃視并選擇大量信息,這時飛行員的注意力程度成為決定性因素。團隊協作程度的敏感度處于第三位,在任務復雜性、信息不確定性超出個人能力,一旦產生錯誤便會造成嚴重后果的環(huán)境下,往往需要團隊合作，征求群體意見，進行多方面權衡最終做出決策。情緒狀態(tài)的影響是多方面的,比如煩躁、憂傷等負面情緒會導致飛行員信息處理能力下降,也會導致機組工作氛圍冷淡與壓抑從而影響團隊溝通與交流,而過分高亢的情緒容易造成注意力轉移。知識技能與業(yè)務能力是衡量一名飛行員是否合格的基礎,如果缺乏對知識、技能的掌握,那么在執(zhí)行飛行任務時,會缺失處理各種情況的科學依據,不能正確執(zhí)行相關程序,從而產生失誤。工作責任意識體現了一個人的使命感,其不僅是飛行員在日常工作中的自我約束力,更考驗了飛行員在關鍵時刻的奉獻精神。

2) 在L-H關系中,數字界面信息傳達因素敏感度最高。

在飛行任務中,飛行員通過視覺獲得了所需信息的85%[33],顯示器的合理顯示與布局可以有效提高飛行員視覺信息的處理效率,減少資源占用和認知成本。指示標志的指向是否明確、含義是否清晰對信息傳遞具有重要作用。告警系統是駕駛艙的重要聽覺來源,其設計應保證不同信號之間存在優(yōu)先級順序、較強的區(qū)分度等,以減輕飛行員的認知負荷。顯控裝置布局主要關系到飛行員是否可以順暢地獲取有效信息并完成規(guī)定的操縱任務,并對飛行員的疲勞程度產生影響,飛行員在駕駛艙需要依靠上肢完成一系列操縱任務,長時間保持不良的工作姿勢或者重復某幾個動作會使得肌肉處于高張力狀態(tài)極易造成肌肉疲勞積累。駕駛艙座椅對飛行員的人身安全具有保護作用,同時座椅對飛行員的身體疲勞及舒適性有一定程度的影響。通訊設備的可靠性則關系到機組人員與地面人員的溝通與交流,在飛行安全方面發(fā)揮著不可替代的作用?？臻g總體布局主要指駕駛艙過道、入口以及輔助設施的排布,對人因可靠性敏感度較低。

3) 針對L-S關系,工作時間合理性因素的敏感度最高。

目前國際民航組織成員國中大多數國家僅僅對飛行員的最大飛行時間和單次工作持續(xù)時間做出規(guī)定[34],缺乏細致的限制與安排。飛行員與軟件系統進行人機交互時,應考慮晝夜節(jié)律的影響,針對白天與夜間飛行員節(jié)律的不同,進行區(qū)別對待,使飛行員保證充分的睡眠時間。機組操作任務規(guī)程完備性是飛行員進行操縱任務的參考標準,只有保證操作程序的人性化、完備性,飛行員的任務執(zhí)行才有望達到高效與安全的高度統一,減少飛行過程中出錯率。工作培訓充分性一般包括軟件理論教學與模擬機操作,其與飛行員技能掌握具有密切關系,只有保證充分、嚴格的培訓,飛行員才有可能具備完備的領域知識以應對各種飛行情景。獎懲制度合理性關系到飛行員對工作的積極性與主動性,在正確操作系統并完成飛行任務后得到獎勵有利于提高飛行員的工作責任意識以及對安全飛行的忠誠度。

4) 針對L-E關系,噪聲、振動因素敏感度最高。

控制噪聲源聲壓級,比如增大渦扇發(fā)動機的涵道比;控制噪聲的傳播路徑[35],使噪聲在傳播過程中的損失增大,主要包括在艙內合理布置一些隔聲與吸聲材料、隔振與吸振結構等。照明、色彩的敏感度處于第二位,光環(huán)境會對顯示器的顯示工效產生影響,從而加大飛行員對顯示器信息讀取的誤差,而且光環(huán)境的不同會造成人眼生理狀態(tài)的不同,對飛行員的視覺工效產生影響。色彩環(huán)境具有較強的意象性,對人的情緒狀態(tài)有重要影響。微小氣候在人因可靠性分析中的敏感度較低,主要關系到飛行員的體感舒適度。

4 結 論

對民機駕駛艙人機界面的人因可靠性研究有很多,并且建立了一些評價方法,但傳統方法未考慮PSFs相互之間的影響。文中提出的駕駛艙人機界面人因可靠性評價方法,可以更加全面且科學地對駕駛艙人機界面人因可靠性進行評估,使民機駕駛艙人機界面的發(fā)展更加安全高效。

本文所建立的評價模型主要依靠問卷與專家打分來對各因素進行評估,而客觀的生理、心理與績效等數據可以更加真實地反映飛行員當下飛行的狀態(tài),因此,未來將通過實驗與仿真的方法對民機駕駛艙人機界面PSFs狀態(tài)進行評估,減少專家評分的主觀性,以更加客觀的數據來對駕駛艙人因可靠性進行評價。