CN103198230B - 人-机界面检测方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种人‑机界面检测方法及系统，该人‑机界面检测方法包括以下步骤：基于HCR方法识别出行为的不响应概率超出预定阈值的风险场景；针对识别出的风险场景采用CREAM方法确定风险场景中各任务或各行为的失误概率；按照失误概率的大小顺序依次对各任务或各行为所涉及的人‑机界面与预先设定的人因工程核查表进行核对，以确定存在缺陷的人‑机界面单元。本发明采用HCR+CREAM+HEC相结合的方法对核电站的数字化人‑机界面进行评价，以快速高效地检测出数字化人‑机界面中存在缺陷的人‑机界面单元，以找到诱发人因失误的深层次的设计缺陷，从而从整体上提高核电站数字控制系统的运行的安全性。

Description

人-机界面检测方法及系统

技术领域

本发明涉及核电站数字控制领域，特别地，涉及一种应用于核电站数字控制的人-机界面检测方法及系统。

背景技术

核电站(Nuclear power plants，NPPs)是-种复杂的高风险系统，由于三哩岛和切尔诺贝利事故，人们认识到人-机交互的重要性，人-机界面(Man-machine interface，MMI)设计的质量对于人的绩效和核安全至关重要。比如，Smith和Mosier于1986年在《Guidelines fordesigning user interface software》一文中指出：从不良的人-机界面中进行数据处理会导致频繁和严重的人因失误；Bellamy和Geyer于1988年在《Addressing human factors issues inthe safe design and operation of computer controlled process systems》一文也研究计算机控制的过程系统中发生的事件中有近60％的与操作过程中发生的人因失误有关等。

尽管花费了大量的人力和物力进行研究以提高人-机界面的设计质量，但是我国核电站的人-机界面设计和人-机交互技术一直处于发展的早期阶段——学习和吸收阶段，即“设计可用就行”，人-机界面的详细审查一直处于发展阶段。特别是在核电站主控室数字化之后，数字化人-机界面改变了操纵员所处的情境环境，如果设计人员不了解数字化人-机界面特征对操纵员有什么不利影响，那么尽管设计人员在人-机界面的设计过程中遵循了一般的设计原理和参考了一些人因工程(Human factor engineering，HFE)设计指南，但是他们在设计中可能忽视了一些更为深层次的绩效问题或者忽视了操纵员在复杂人-机交互中所处的角色等，从而不足以确保通过参考一般的人因工程设计指南就能提高人员绩效和操作系统的安全。同样，尽管存在一些人-机界面评价方法，但各国设计的数字化人-机界面的原理、方法、风格、文化等都存在差异，因此结合我国的人-机界面设计特征与我国文化特征，需要发展数字化人-机界面评价的方法和工具对人-机界面进行评审，以提高操纵员的绩效和核电厂的安全水平。

人-机界面评价方法一般可以分为实验方法和理论方法。实验方法一般是通过模拟机和仿真实验来评估控制室人-机界面的可用性，如Paulo V.R.Carvalho，Isaac L.dos Santos，JoseOrlando Gomes，Marcos R.S.Borges和Stephanie Guerlain于2008年发表在期刊<DISPLAY>上的《Human factors approach for evaluation and redesign of human-system interfaces of a nuclearpower plant simulator》一文中使用小型模拟机实验通过现场观察对先进的人-机界面设计进行审查，识别设计中的具体缺陷。我国清华大学核能技术设计研究院的陈晓明、高祖瑛、周志伟、赵炳全和日本三菱电机先端技术研究所的中川隆志、仵威合作于2004年发表在期刊<原子能科学技术>中的一文《基于计算机模拟技术的人-机界面评价系统》中介绍了一种基于计算机模拟技术的核电厂控制室人-机界面软件评价系统DIAS(Dynamic Interaction AnalysisSupport)，通过该系统来为核电厂主控室人-机界面的设计及改进提供很好的技术支持。尽管实验和模拟方法是很精确的人-机界面评价方法之，但是它难以做到与真实的风险场景一致，只能考虑少数几个行为影响因子，并且实验方法费时，其结果往往取决于参与者的经验，需要大量的费用。

理论方法一般包括专家判断、人-机界面设计指南、人-机界面评价模型和方法等，理论方法可使系统设计人员在没有进行实验的情境下估计人-机界面对操纵员绩效的影响。这种方法比较有效，特别在设计的早期阶段。基于专家判断、设计指南和评价模型的方法都有自身的优缺点。其中：

基于专家判断的理论方法的缺点主要是专家的主观判断，评估结果难以量化。如Sheue-Ling Hwang，Sheau-FarnMax Liang，Tzu-Yi Yeh Liu，Yi-Jhen Yang，Po-Yi Chen和Chang-Fu Chuang于2009年发表在《Nuclear Engineering and Design》上的一文《Evaluation ofhuman factors in interface design in main control rooms》中采用访谈的方式进行人-机界面评价，Yung-Tsan Jou，Chiuhsiang Joe Lin，Tzu-Chung Yenn，Chih-Wei Yang，Li-Chen Yang和Ruei-ChiTsai于2009年发表在《Safety Science》上的一文《The implementation of a human factorsengineering checklist for human-system interfaces upgrade in nuclear power plants》建立混合的人因工程检查表对人-机界面设计进行审查。但上述方法缺乏从操纵员信息处理和操作的系统性和综合考虑，从而使人的绩效在某些方面(如监视和数据的获取)得到提升，在另一些方面(如操作控制行为)可能绩效下降，没有达到整体绩效最优。

在人-机界面设计指南方面，1995年，美国核管会(U.S.Nuclear Regulatory Commission，USNRC)在《Human-System Interface Design Review Guidelines》中从信息显示、用户-界面交互与管理、控制等方面建立了具体的数字化人-机界面审查项目。2002年，美国核管会对《Human-System Interface Design Review Guidelines》进行了更新。同样，2004年美围电力研究院(Electric Power Research Institute，EPRI)在《Human Factors Guidance for Control Room andDigital Human-System Interface Design and Modification》中从信息显示、用户-界面交互和管理、软控制、报警、计算机化的规程系统、计算机化的操纵员支持系统等提出了具体的审查项目。基于设计指南的方法尽管主观性有所减少，但是由于新技术或新状态的出现，使设计指南的更新需花费大量的时间，并且由于各方面的权衡失当而有可能出现相互矛盾的指导规则，从而产生设计指南的误解释和错误应用。

在人-机界面评价模型和方法方面，人们为了克服专家判断的方法的局限性，发展了一些基于数理统计技术的方法和模型，如回归分析模型、模糊综合评价方法、灰色关联分析、神经网络方法等进行定量预测和评价。如蒋涛于2006年在其博士论文《火力发电厂DCS系统人-机界面综合评价研究》中采用灰色理论对DCS(Digital control system)系统人-机界面进行定量化综合评价。但是上述方法过度强调定量化评价结果，而未能从人因可靠性的视角详细对数字化人-机界面特征进行具体审查，难以发现人-机界面中诱发人因失误的深层次原因。

总之，随着我国核电主控室的数字化，使得传统的人-机界面评价方法难以满足分析和评价的要求，未能从数字化人-机界面的特征出发建立进行审查的人因工程核查表，未从人因可靠性及人员绩效的角度来综合建立人因工程核查表，且现有人-机界面评价方法效率低、可靠性有待提高。

发明内容

本发明目的在于提供一种人-机界面检测方法，以解决快速、可靠地识别出人-机界面中存在缺陷的界面项目的技术问题。

本发明的另一目的在于提供一种人-机界面检测系统，以快速、可靠地检测出人-机界面中存在缺陷的界面项目的技术问题。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：

一种人-机界面检测方法，适用于核电站数字控制系统，包括以下步骤：

基于HCR方法识别出操作员行为的不响应概率超出预定阈值的风险场景；

针对识别出的所述风险场景采用CREAM方法确定所述风险场景中各任务以及任务中各行为的失误概率；

按照所述失误概率的大小顺序依次对各任务或各行为所涉及的人-机界面与预先设定的人因工程核查表进行核对，以确定存在缺陷的人-机界面单元。

进一步地，所述HCR方法计算不响应概率采用的公式如下：

其中，t为完成任务的可用时间，T_1/2为操作员完成任务的中值响应时间，α为尺度参数，β为形状参数，γ为位置参数，P(t)为不响应概率。

进一步地，所述CREAM方法具体包括以下步骤：

采用层次任务分析(Hierarchical task analysis，HTA)法分析识别后的所述风险场景的各任务及各行为，以构建事件序列；

根据情境环境分析(Context analysis)或称共同绩效条件评价(Common performanceconditions，CPCs)、认知行为分析(Cognitive activity analysis)确定所述事件序列所对应的人因失误模式；

根据CREAM方法中的人因失误模式分类及其对应的基本的失误概率确定各任务或各行为的第一人因失误概率，并经情境环境分析对所述第一人因失误概率进行修正，得到各任务或各行为对应的修正后的第二人因失误概率；

对各任务或各行为按所述第二人因失误概率进行排序。

进一步地，所述人因工程核查表为根据核电站数字控制系统的信息处理过程建立的，具体考虑的行为包括：信息的监视、状态评估、响应计划及响应执行。

进一步地，所述人-机界面单元具体包括：信息显示模块、软控制模块、数字化规程模块、用户界面管理模块及报警模块。

根据本发明的另一方面，还提供一种人-机界面检测系统，适用于核电站数字控制系统，该人-机界面检测系统包括：

风险场景筛选单元，基于HCR方法识别出操作员行为的不响应概率超出预定阈值的风险场景；

人因可靠性分析单元，针对识别出的所述风险场景采用CREAM方法确定所述风险场景中各任务及任务中各行为的失误概率；

人因工程审查单元，按照所述失误概率的大小顺序依次对各任务或各行为所涉及的人-机界面与预先设定的人因工程核查表进行核对，以确定存在缺陷的人-机界面单元。

进一步地，所述人因可靠性分析单元具体包括：

事件序列构建模块，用于采用层次任务分析法分析识别后的所述风险场景的各任务及各行为，以构建事件序列；

人因失误模式确定模块，用于根据情境环境分析、认知行为分析确定所述事件序列相应的人因失误模式；

失误概率确定模块，根据CREAM方法中的人因失误模式分类及其对应的基本的失误概率确定各任务或各行为的第一人因失误概率，并经情境环境分析对所述第一人因失误概率进行修正，得到各任务或各行为对应的修正后的第二人因失误概率；

排序模块，对各任务或各行为按所述第二人因失误概率进行排序。

进一步地，所述人因工程核查表为根据核电站数字控制系统的信息处理过程建立的，具体考虑的行为包括：信息的监视、状态评估、响应计划及响应执行。

进一步地，所述人-机界面单元具体包括：信息显示模块、软控制模块、数字化规程模块、用户界面管理模块及报警模块。

本发明具有以下有益效果：

本发明人-机界面检测方法，采用HCR+CREAM+HEC相结合的方法对核电站的数字化人-机界面进行评价，以快速高效地检测出数字化人-机界面中存在缺陷的人-机界面单元。其中，HCR方法用来识别出重要的、风险大的风险场景；CREAM方法则充分考虑认知和情境环境影响，从而识别出失误概率高的人因失误；进一步，结合HEC，从人因可靠性和人员绩效的视角建立人因工程审查表，对失误概率高的人因失误或任务所涉及的人-机界面单元进行快速可靠地验证，以找到诱发人因失误的深层次的设计缺陷，从而从整体上提高核电站数字控制系统的运行的安全性。

本发明人-机界面检测系统，包括风险场景筛选单元、人因可靠性分析单元及人因工程审查单元，其中，风险场景筛选单元用来识别出重要的、风险大的风险场景；人因可靠性分析单元则充分考虑认知和情境环境影响，从而识别出失误概率高的人因失误；进一步，人因工程审查单元从人因可靠性和人员绩效的视角建立人因工程审查表，对失误概率高的人因失误或任务所涉及的人-机界面单元进行快速可靠地验证，以找到诱发人因失误的深层次的设计缺陷，从而从整体上提高核电站数字控制系统的运行的安全性。

除了上面所描述的目的、特征和优点之外，本发明还有其它的目的、特征和优点。下面将参照图，对本发明作进一步详细的说明。

附图说明

构成本申请的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1是本发明优选实施例的人-机界面检测方法的步骤示意图；

图2是图1中步骤S20的优选步骤示意图；

图3是本发明优选实施例的人-机界面检测系统的原理方框图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的实施例进行详细说明，但是本发明可以由权利要求限定和覆盖的多种不同方式实施。

术语解释：

HCR：人的认知可靠性(Human Cognitive Reliability)；

CREAM：认知可靠性及失误分析方法(Cognitive Reliability and ErrorAnalysis Method)；

HEC：人因工程核查表(Human Engineering Checklist)。

本发明人-机界面检测方法，适用于核电站数字控制系统。由于核电站采用数字控制之后，存在大量的人-机界面，本发明人-机界面检测方法则通过HCR、CREAM及HEC方法相结合的方式对人-机界面进行检测，从而高效可靠地找出诱发人因失误的深层次的人-机界面缺陷。

参照图1，本发明人-机界面检测方法，具体包括以下步骤：

步骤S10，基于HCR方法识别出操作员行为的不响应概率超出预定阈值的风险场景，这样可以筛选出风险大的风险场景以有针对性的进行人-机界面检测。

步骤S20，针对识别出的所述风险场景采用CREAM方法确定风险场景中各任务及任务中各行为的失误概率；通过将超出预定阈值的风险场景做人因可靠性分析，可以识别出人因失误概率高、对事故风险贡献率大的任务或行为，以便进一步做风险评估。

步骤S30，按照失误概率的大小顺序依次对各任务或各行为所涉及的人-机界面与预先设定的人因工程核查表进行核对，以确定存在缺陷的人-机界面单元。

较佳地，步骤S10中HCR方法计算不响应概率采用如下公式：

在公式(1)中，t为完成任务的可用时间，T_1/2为操作员完成任务的中值响应时间，α为尺度参数，β为形状参数，γ为位置参数，P(t)为不响应概率。

T_1/2＝T_1/2，n(1+K₁)(1+K₂)(1+K₃) (2)

在公式(2)中，T_1/2，n为一般状况(如模拟机训练)的执行时间，K₁、K₂、K₃分别表示“训练”修正因子、“心理压力”修正因子及“人-机界面”修正因子。在实际操作中，通过识别操作员完成任务的可用时间t，及操作员在不同场景下的行为类型得到不同的参数，并评估HCR模型中行为形成因子的状态水平，得到不同的修正因子，并将各参数值代入HCR模型即可得到操作班组的失误概率，从而识别出操作员不响应概率高的风险场景，以对关键的风险场景作进一步分析。

较佳地，在步骤S20中，参照图2，CREAM方法具体包括以下步骤：

步骤S21，采用层次任务分析(Hierarchical task analysis，HTA)法分析识别后的风险场景的各任务及各行为以构建事件序列；

步骤S22，根据情境环境分析(Context analysis)或称共同绩效条件评价(CPC)、认知行为分析(Cognitive activity analysis)确定事件序列相应的人因失误模式；

情境环境分析即以共同绩效条件(common performance condition，CPC)作为分析对象，并分别对每个CPC提出了量化等级。认知行为分析是对每个任务需要的具体认知行为进行分析，例如，实践中具体的认知行为包括：协调(coordinate)、交流(communicate)、比较(compare)、诊断(diagnose)、评估(evaluate)、执行(execute)、辨识(identify)、保持(maintain)、监控(monitor)、观察(observe)、计划(plan)、记录(record)、调整(regulate)、扫描(scan)、确认(verify)等。在确定了任务的认知行为后，根据认知行为与认知功能的对应关系以及情境环境分析就能预测可能的人因失效模式。

步骤S23，根据人因失误模式及其对应的基本的人因失误模式概率确定各任务或各行为的第一人因失误概率，并根据情境环境分析对第一人因失误概率进行修正，得到各任务或各行为对应的修正后的第二人因失误概率；

对第一人因失误概率的修正即为考虑CPC对认知行为的影响权重，对认知行为没有影响的CPC的权重因子为1，考虑各个CPC对认知行为的影响权重，最后采用连乘的形式对第一人因失误概率进行修正，得到修正后的第二人因失误概率。

步骤S24，对各任务或各行为按第二人因失误概率进行排序，以识别出关键的任务或行为。

较佳地，在步骤S30中预先设定的人因工程核查表为根据核电站数字控制系统的信息处理过程建立的，具体信息处理行为包括：信息的监视、状态评估、响应计划及响应执行。人-机界面单元具体包括：信息显示模块、软控制模块、数字化规程模块、用户界面管理模块及报警模块。

下面以误安注场景为例，来分析其不响应概率，根据公式(1)和公式(2)，收集相关数据，具体见表1：

表1误安注场景采集的数据表

将K₁，K₂，K₃的值代入公式(2)可得：

T_1/2＝10×1.8432＝18.432分钟；

将α＝0.601，β＝0.9，γ＝0.6，t＝20，T_1/2＝18.432代入公式(1)可得误安注场景的不响应概率：P(t)＝0.4384。由于误安注场景的不响应概率非常高，因此，有必要对误安注场景下的相关人-机界面进行优化。

进一步，针对误安注场景中的预先执行行为(PRE-ACT)采用CREAM方法确定该任务中的行为的失误概率，经过分析得出关键的人因失误任务依次是：“I3解释延迟”和“O2错误辨识”等，关键的任务排序依次是“REA503KA报警出现？”、“REA404KA报警出现？”、“在此过程中是否有化学物质的注入？”等。从而可重点针对这些关键的或重要的人因失误或任务进行分析，对由人-机界面诱发的人因失误进行重点审查，节省资源，做到有的放矢。

进一步，采用人因工程核查表对相关失误概率高的行为所涉及的人-机界面进行检测，从而识别出具体的缺陷，并提出相应的建议，以找出诱发人因失误的深层次的人-机界面设计缺陷。

参照图3，本发明人-机界面检测系统，适用于核电站数字控制系统，该人-机界面检测系统包括：

风险场景筛选单元，基于HCR方法识别出操作员行为的不响应概率超出预定阈值的风险场景；

人因可靠性分析单元，针对识别出的所述风险场景采用CREAM方法确定所述风险场景中各任务及任务中各行为的失误概率；

人因工程审查单元，按照失误概率的大小顺序依次对各任务或各行为所涉及的人-机界面与预先设定的人因工程核查表进行核对，以确定存在缺陷的人-机界面单元。

进一步地，所述人因可靠性分析单元具体包括：

事件序列构建模块，用于采用层次任务分析法分析识别后的所述风险场景的各任务及各行为，以构建事件序列；

人因失误模式确定模块，用于根据情境环境分析、认知行为分析确定所述事件序列相应的人因失误模式；

失误概率确定模块，根据CREAM方法中的人因失误模式分类及其对应的基本的失误概率确定各任务或各行为的第一人因失误概率，并经情境环境分析对所述第一人因失误概率进行修正，得到各任务或各行为对应的修正后的第二人因失误概率；

排序模块，对各任务或各行为按第二人因失误概率进行排序。

进一步地，人因工程核查表为根据核电站数字控制系统的操纵员信息处理过程建立的，具体信息处理行为包括：信息的监视、状态评估、响应计划及响应执行。该人因工程核查表从人因可靠性和人员绩效的视角来建立，综合考虑了数字化人-机界面的特征及一般的人因工程原理，为数字化人-机界面的人因审查服务。人-机界面单元具体包括：信息显示模块、软控制模块、数字化规程模块、用户界面管理模块及报警模块。

本发明人-机界面检测方法及系统，采用HCR+CREAM+HEC相结合的方法对核电站的数字化人-机界面进行评价，以快速高效地检测出数字化人-机界面中存在缺陷的人-机界面单元。其中，HCR方法用来识别出重要的、风险大的风险场景；CREAM方法则充分考虑认知和情境环境影响，从而识别出失误概率高的任务或行为；进一步，结合HEC，从人因可靠性和人员绩效的视角建立人因工程审查表，对人-机界面单元进行快速可靠地验证，以找到诱发人因失误的深层次的设计缺陷，从而从整体上提高核电站数字控制系统的运行的安全性。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种人-机界面检测方法，适用于核电站数字控制系统，其特征在于，包括以下步骤：

基于HCR方法识别出操作员行为的不响应概率超出预定阈值的风险场景，所述HCR方法用来识别出重要的、风险大的风险场景；

针对识别出的所述风险场景采用CREAM方法确定所述风险场景中各任务以及任务中各行为的失误概率；

按照所述失误概率的大小顺序依次对各任务或各行为所涉及的人-机界面与预先设定的人因工程核查表进行核对，以确定存在缺陷的人-机界面单元，所述人-机界面单元具体包括：信息显示模块、软控制模块、数字化规程模块、用户界面管理模块及报警模块。

2.根据权利要求1所述的人-机界面检测方法，其特征在于：

所述HCR方法计算不响应概率采用的公式如下：

$P\left(t\right)=\exp -{\left\{\frac{t/T_{1/2}-\mathrm{\&gamma;}}{\mathrm{\&alpha;}}\right\}}^{\mathrm{\&beta;}}$

其中，t为完成任务的可用时间，T_1/2为操作员完成任务的中值响应时间，α为尺度参数，β为形状参数，γ为位置参数，P(t)为不响应概率。

3.根据权利要求1所述的人-机界面检测方法，其特征在于：

所述CREAM方法具体包括以下步骤：

采用层次任务分析法分析识别后的所述风险场景的各任务及各行为，以构建事件序列；

根据情境环境分析、认知行为分析确定所述事件序列所对应的人因失误模式；

根据CREAM方法中的人因失误模式分类及其对应的基本的失误概率确定各任务或各行为的第一人因失误概率，并经情境环境分析对所述第一人因失误概率进行修正，得到各任务或各行为对应的修正后的第二人因失误概率；

对各任务或各行为按所述第二人因失误概率进行排序。

4.根据权利要求1所述的人-机界面检测方法，其特征在于，

所述人因工程核查表为根据核电站数字控制系统的信息处理过程建立的，具体考虑的行为包括：信息的监视、状态评估、响应计划及响应执行。

5.一种人-机界面检测系统，适用于核电站数字控制系统，其特征在于，该人-机界面检测系统包括：

风险场景筛选单元，基于HCR方法识别出操作员行为的不响应概率超出预定阈值的风险场景，所述HCR方法用来识别出重要的、风险大的风险场景；

人因可靠性分析单元，针对识别出的所述风险场景采用CREAM方法确定所述风险场景中各任务及任务中各行为的失误概率；

人因工程审查单元，按照所述失误概率的大小顺序依次对各任务或各行为所涉及的人-机界面与预先设定的人因工程核查表进行核对，以确定存在缺陷的人-机界面单元，所述人-机界面单元具体包括：信息显示模块、软控制模块、数字化规程模块、用户界面管理模块及报警模块。

6.根据权利要求5所述的人-机界面检测系统，其特征在于，

所述人因可靠性分析单元具体包括：

事件序列构建模块，用于采用层次任务分析法分析识别后的所述风险场景的各任务及各行为，以构建事件序列；

人因失误模式确定模块，用于根据情境环境分析、认知行为分析确定所述事件序列相应的人因失误模式；

失误概率确定模块，根据CREAM方法中的人因失误模式分类及其对应的基本的失误概率确定各任务或各行为的第一人因失误概率，并经情境环境分析对所述第一人因失误概率进行修正，得到各任务或各行为对应的修正后的第二人因失误概率；

排序模块，对各任务或各行为按所述第二人因失误概率进行排序。

7.根据权利要求5所述的人-机界面检测系统，其特征在于，

所述人因工程核查表为根据核电站数字控制系统的信息处理过程建立的，具体考虑的行为包括：信息的监视、状态评估、响应计划及响应执行。