CN103268222B - 数字化人机界面监视单元布局方法及布局系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种数字化人机界面监视单元布局方法及系统，该方法包括:根据监视单元的特征值对人机界面的多个监视单元进行参数编码;根据经参数编码后的监视单元的序列构建初始化群体;采用基于贝叶斯网络目标函数的失误概率计算方法进行群体评价以获得该群体对应的监视人因失误概率;判断群体评价获得的监视人因失误概率是否趋向稳定，若否则利用遗传杂交算法重新构建代表进化后的监视单元序列的新群体，若是则终止进化过程;对多次群体评价获得的对应多个群体的监视人因失误概率进行比较，选取监视人因失误概率最小的群体作为最优的人机界面监视单元序列，从而得到人机界面监视单元的最佳布局。

Description

数字化人机界面监视单元布局方法及布局系统

技术领域

本发明涉及核电厂数字控制领域，特别地，涉及一种用于核电厂数字控制的数字化人机界面监视单元布局方法及布局系统。

背景技术

操作人员通过人机界面获取工厂当前运行状况的信息，将获得的信息，经判断、决策之后执行相应的行为动作。经验表明，人机界面设计好坏对人的信息获取，判断等一系列行为将带来影响。在数字控制系统发生的事故中，由人因引起的事故已占主要地位，人因事故已成为当今核电站、化工厂等事故的主要根源，例如，在系统失效中，60%-90%归于人误动作；在1995年美国统计中，大约70%-90%事件与人有关。

数字化系统的新特点从根本上改变了操作人员对人机界面的认知行为、监视行为、及应急行为等，而人因事故却是数字化主控室事故的根源，那么怎样改变这种状况呢？一方面，可以通过操作人员在整个数字化人机界面中的认知，监视等过程来提高操作人员自身的适应能力、应变能力、判断能力、应急能力等等；另一方面，可以以人因可靠性为基点对数字化人机界面进行优化，这样优化后的人机界面更能减少人因事故发生的隐患。

在人机界面优化过程中，涉及到人机界面监视单元布局的优化，现有的优化方法包括

1、约束法

该方法一般分为几个步骤:先要设定一些约束条件;根据实际情况寻找相关函数或匹配法则;把约束条件放入到函数或匹配法则中;从函数或法则中寻找最佳解。本研究只对每种布局进行不同组合，不需要先设计约束条件;其二，约束法一般是从所设计的函数或法则中一直去寻找最优解，比较适合连续过程，而本研究是对每种组合都要机械地计算一次监视过程的失误率，并且每次计算过程都会根据不同的动态因子得到不同的结果，是一种对动态因子的机械计算过程，并非对计算方法一味地寻找不同结果，因此该方法无法解决本研究所存在的问题;

2、罚函数法

该方法与约束法有些类似，分为几个步骤:目标函数的假定，Minf(u，v)等式约束条件，gi(u，v)=0;不等式约束条件，hi(u，v)＜=0;将这些假使问题转换成连续变量的优化问题，需构造罚函数，I(v)＝MvT(e-v);找出罚函数满足的条件。很明显这里涉及到约束条件及函数的连续性问题，与约束法类似同样存在不适应本研究的缺陷。

3、梯度法

该方法也是通过函数来寻找优化结果。大致步骤为:目标函数及初始点的假设;梯度函数的假定;步长的设计方法;全局收敛性确定与证明。本方法是按设计的步长，在水平或垂直集的方向进行搜索，搜索遵循事先制定的算法进行。这个方法类似本研究布局序列组合寻找组合点位置的方法，但梯度法本身是在搜索过程中逐步寻找最优解，并不是单纯的搜索，本研究第一步搜索只是单一搜索;另外该方法对序列性问题使用起来存在很多困难，并不能对序列很好的按按梯度上升或下降进行搜索；这种方法收敛速度很慢，容易产生拉锯现象。

4、遗传方法

遗传算法本身具有的特点是比较适合数字化人机界面单元布局组合的，但传统遗传算法过程中的交叉位置选择方法对本研究存在一些缺陷，具体论述如下:

a.轮盘赌选择。选择某假设的概率是通过这个假设的适应度与当前群体中其他成员的适应度的比值而得到。此方法是基于概率选择的，存在统计误差;

b.排序选择。根据个体的排序来确定被选定的个体，这种方式随机性比较大，误高;

c.最优个体保存。父代群体中的最优个体直接进入子代群体中，该方式保证了个体不易被破坏，而数字化人机界面布局组合每一个个体均在往下进化，因此该方式不适合本研究;

d.随机联赛选择。每次选取N个个体中适应度最高的个体遗传到下一代群体中。该方法不适含本研究的一个主要特征是本研究是对一个排列序列，也就是从一个序列的内部寻找遗传点，并非多个遗传个体;

e.单点交叉。在个体编码串中随机设置一个交叉点后，在该点相互交换两个配对个体的部分基因。这个方法随机性大，收敛性差，寻找遗传点的次数太多;

f.两点交叉。在相互配对的两个个体编码串中随机设置两个交叉点，并交换两个交又点之间的部分基因。该方法适宜两个及以上个体，且随机大，导致收敛性差;

g.均匀交叉。两个相互配对个体的每一位基因都以相同的概率进行交换，从而形成两个新个体，该方法不适宜本研究的原因有两个:第一，个体不只一个，第二，进化次数比较多;

h.算术交叉。由两个个体的线性组合而产生出新的个体。同样该方法涉及两个个体，且杂交位置确定存在困难，收敛性差。

本研究还牵涉另一个问题就是监视中人因可靠性计算。目前，人因可靠性分析主要有:①HCR(HumanCognitiveReliability，人的认知可靠性模型)方法，该方法在应用时很难划分技能型、规则型或知识型，HCR使用的PSFs(PerformanceShapingFactors，绩效形成因子)较少，且灵敏度不好，再者，HCR忽略了具体任务特征和绝对时间长度对人误率的影响;②THREP(TechniqueforHumanErrorRatePrediction，人的失误率预测技术)方法，该方法灵敏度不好，在情景型和数据库的应用上缺乏统一性，缺乏对班组成员相关性的考虑;③SLIM(SucceSSLikelihoodIndexMethod，成功似然指数法)方法在一定程度上依赖专家判断，在可靠性评价过程中主要取决于PSFs的作用。该方法只有对影响人员响应的各种PSFs均已知的情况下才能进行定量计算，但在实际情况下，这些因子很难同时获得;④HEART(HumanErrorAssessmentandReductionTechnique，人误评估与减少技术)方法。该方法目前只能独立完成任务，无法处理定量性问题;⑤CREAM(CognitiveReliabilityandErrorAnalysisMethod，认知可靠性与失误分析方法)方法。该方法定量分析过于简单，没有适合的计算方法；⑥ATHEANA(ATechniqueforHumanEventAnalysis，人误分析技术)方法。该方法比较适合定性分析，对定量计算没有一个计算模型，只是通过概率估算得到失误情况。

因此，现有技术中人机界面监视单元的布局优化方法还存在运算量大、进化次数多等缺陷，且在计算人因可靠性失误概率方面无法量化，因而无法准确及快速的优化数字控制系统的人机界面布局。

发明内容

本发明目的在于提供一种数字化人机界面监视单元布局方法，以解决数字控制系统中人机界面的监视单元布局优化的技术问题。

本发明另一目的在于提供一种数字化人机界面监视单元布局系统，以解决数字控制系统中人机界面的监视单元布局优化的技术问题。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案如下

一种数字化人机界面监视单元布局方法，包括以下步骤

根据监视单元的特征值对人机界面的多个监视单元进行参数编码;

根据经参数编码后的监视单元组建的序列构建初始化群体;

采用基于贝叶斯网络目标函数的失误概率计算方法进行群体评价以获得该群体对应的监视人因失误概率，群体评价的对象包括初始化群体及经进化后产生的新群体;

判断群体评价获得的监视人因失误概率是否趋向稳定，即判定群体评价获得的多个监视人因失误概率中最大值与最小值的差值是否小于预定阈值，若否则利用遗传杂交算法重新构建代表进化后的监视单元序列的新群体，并对进化后的新群体进行群体评价以获得该新群体对应的监视人因失误概率;若是则终止进化过程;

对多次群体评价获得的对应多个群体的监视人因失误概率进行比较，选取监视人因失误概率最小的群体作为最优的人机界面监视单元序列，从而得到人机界面监视单元的最佳布局。

进一步地，监视单元的特征值为代表监视单元的使用频率的频率值。

进一步地，参数编码为基于模式的序列编码，模式为基于监视单元的使用频率的模糊分段。

进一步地，遗传杂交算法采用线性函数来计算杂交位置。

根据本发明的另一方面，提供一种数字化人机界面监视单元布局系统，包括

参数编码模块，用于根据监视单元的特征值对人机界面的多个监视单元进行参数编码;

群体初始模块，用于根据经参数编码后的监视单元的序列构建初始化群体;

群体评价模块，采用基于贝叶斯网络目标函数的失误概率计算方法进行群体评价以获得该群体对应的监视人因失误概率，群体评价的对象包括初始化群体及经进化后产生的新群体;

群体进化模块，用于采用遗传杂交算法重新构建代表进化后的监视单元序列的新群体;

条件判断模块，用于判断群体评价模块获得的监视人因失误概率是否趋向稳定，即判定群体评价获得的多个监视人因失误概率中最大值与最小值的差值是否小于预定阈值，若是则终止进化过程，若否则群体进化模块继续构建经进化后的新群体;

优化选取模块，用于对群体评价模块获得的对应多个群体的监视人因失误概率进行比较，选取监视人因失误概率最小的群体作为最优的人机界面监视单元序列，从而得到人机界面监视单元的最佳布局。

进一步地，监视单元的特征值为代表监视单元的使用频率的频率值。

进一步地，参数编码为基于模式的序列编码，模式为基于监视单元的使用频率的模糊分段。

本发明具有以下有益效果

本发明数字化人机界面监视单元布局方法，通过对监视单元进行编码，并构建包括监视单元编码序列的群体，采用群体评价对监视单元序列的监视人因失误概率进行计算，并采用遗传杂交算法进化生成新群体，从而能快速高效地选择出最优的人机界面监视单元序列，以为数字控制系统提供安全性高、人因失误概率小的人机界面。

本发明数字化人机界面监视单元布局系统，对数字化控制系统的人机界面监视单元的采用遗传杂交法进行布局组合进化，并采用基于贝叶斯网络目标函数来计算人机界面监视单元布局的人因失误概率，从而为数字控制系统的人机界面提供最优的监视单元布局，以减少人因事故发生概率，提高数字控制系统的安全性。

除了上面所描述的目的、特优和优点之外，本发明还有其它的目的、特征和优点。下面将参照附图，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是本发明数字化人机界面监视单元布局方法优选实施例的步骤示意图;以及

图2是本发明数字化人机界面监视单元布局系统优选实施例的原理方框图。

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。

本发明数字化人机界面监视单元布局方法，将监视单元的布局及监视单元布局后的人机界面的人因可靠件分析结合起来，从而为数字化控制系统的人机界面提供最优的监视单元布局，以提高数字化控制系统的安全性及可靠性。

参见图1，本发明的优选实施例的人机界面监视单元布局方法包括以下步骤:

步骤S10、根据监视单元的特征值对人机界面的多个监视单元进行参数编码:

布参数编码的过程中，可以对待优化的人机界面的监视单元按功能进行分块，例如将人机界而分为A、B、C、D等区域，各区域中的监控单元相应编码为Al、A2、Bl、B2、Cl、C2、Dl、D2等。

本发明优选地，根据监视单元的特征值对临视单元进行参数编码，例如，以监视单元的重要度或者使用频率作为特征值，将重要度高或者使用频率高的监视单元布置在较佳区域。如将监视单元的使用频率进行模糊分段，并以模糊分段对应的使用频率值为模式，参数编码为基于模式的序列编码。由于本发明采用序列的编码方式而非二进制的编码方式，监视单元的序列就代表一种布局组合。

步骤S20、根据经参数编码后的监视单元的序列构建初始化群体;

初始化群体即为经参数编码后的原始的人机界面的监控单元布局的序列。为了简化进化次数，将需布置在特定位置的监视单元设为模式位，选择和交叉只在其他位置的监视单元进行组合优化。故将全部的监视单元构成一个序列，并将模式位进行标记，不对模式位进行进化。

步骤S30、采用基于贝叶斯网络目标函数的失误概率计算方法进行群体评价以获得该群体对应的监视人因失误概率;

基于监视单元序列可开发出其对应的数字化人机界面，对该界面在其对应的情景中进行监视，运用提出的不同于传统的人因可靠性计算方法，从而得到监视人因失误概率情况。本发明中采用某于贝叶斯网络目标函数的失误概率计算方法来对人机界面进行监视人因失误概率评价。在动态贝叶斯网络中，因子Ｘ表示监视节点Ｍ中一个基本的组成，或者称为组成监视节点M的基本事件。如果把时间因子t的时间分成n个间隔，则因子t有n+l个状态。监视过程是连续和离散的混合形式，用时间分段方法体现了连续和离散的结合，符合实际情况，更能客观地反映出人机界面的监视人因失误概率。

步骤S40、判断群体评价获得的监视人因失误概率是否趋向稳定，若否则执行步骤S50;若是则执行步骤S60;

判断群体评价获得的监视人因失误概率是否趋向稳定，即判断群体评价获得的多个监视人因失误概率中最大值与最小值的差值是否小于预定阈值，若是则代表监视人因失误概率趋向稳定，并表明后续的进化过程不能产生有用的数据，为了减少进化次数，可终止进化过程。

步骤S50、利用遗传杂交算法重新构建代表进化后的监视单元序列的新群体;

采用遗传杂交算法进化出下一代个体，从而构成代表进化后的监视单元序列的新群体。为了确定进化过程中的杂交位置，本发明采用遗传杂交算法的杂交点确定进行了改进，在寻找杂交位置的时候通过线性函数来实现，并采用线性逆向杂交方法构建新群体。采用线性逆向杂交方法排列的过程中无意产生了变异过程，这就可以减少单独变异过程所花的开销。在构建了新群体后，继续返回步骤S30对新群体的监视人因失误概率进行计算。

步骤S60、终止进化过程;

当进化后群体的监视人因失误概率趋向稳定，则终止进化过程。

步骤S70、对多次群体评价获得的对应多个群体的监视人因失误概率进行比较，选取监视人因失误概率最小的群体作为最优的人机界面监视单元序列，从而得到人机界面监视单元的最佳布局。

为了验证基于人因优化理论的数字化人机界面监视单元布局的有益效果，本发明选取在蒸汽发生器传热管断裂过程中的误安注事件中的反应工厂状态的人机界面进行优化。

根据核电站操作员监视实际情况，该人机界面在事故过程中，一般不进行切换和覆盖，因为该人机界面呈现了整个事故的状况进程，所以该人机界面在事故过程中起到很重要的作用，同时，为简化布局计算，在开发该界面时对监视单元进行了分区。在试验过程中，除了主界面外，还须辅助的警告界面，事件规程界面，规程过程中需调用的参数人机界面及主界面在进化过程中呈现不同布局的界面，这一实验用到的情景模拟界面共48个，这些人机界面作者均通过VisualStudio.net语言平台开发出来，由于界面较多，这里不予列出。

通过实验获得原始人机界面及每次进化后人机界面的有关实验数据，再根据实验数据通过计算方法进行计算，得到每种人机界面的监视人因失误概率，再把每种监视人因失误概率进行比较，从而找出最优的人机界面，达到优化的目的。通过分析，可以得到蒸汽发生器传热管断裂过程中误发安注优化的主界面。

通过对实验获得的数掘进行分析，可以得到以下两点:A.误安注事件主界面布局在第12次进化时基本趋向稳定，也就是说从海量的组合迭代中(全部组合共有7！数量级)，只需进行12次的迭代就可以结束循环过程，大大减少了进化次数;B.试验最后的结论中，得到在第3次进化时就已经找到最优解。上述两点足以说明本发明优化方法收敛性快，稳定性好，迭代次数较少等优点。通过对人机界面监视单元的布局进行优化，可以保证操作者获取信息的效率和质量，以减少人因事故发生的概率，提高数字控制系统的可靠性。

根据本发明的另一方面，参照图2，一种数字化人机界面监视单元布局系统100，包括:

参数编码模块110，用于根据监视单元的特征值对人机界面的多个监视单元进行参数编码;

群体初始模块120，用于根据经参数编码后的监视单元的序列构建初始化群体;

群体评价模块130，采用基于贝叶斯网络目标函数的失误概率计算方法进行群体评价以获得该群体对应的监视人因失误概率;群体评价的对象包括初始化群体及经进化生成的新群体;

群体进化模块140，用于采用遗传杂交算法重新构建代表进化后的监视单元序列的新群体;

条件判断模块150，用于判断经群体进化模块140进化后生成的新群体的监视人因失误概率是否趋向稳定，若是则终止进化过程，若否则群体进化模块140继续构建新的进化群体；

优化选取模块160，用于对群体评价模块130获得的对应多个群体的监视人因失误概率进行比较，选取监视人因失误概率最小的群体作为最优的人机界面监视单元序列，从而得到人机界面监视单元的最佳布局。

本发明优选地，根据监视单元的特征值对监视单元进行参数编码，例如，以监视单元的重要度或者使用频率作为特征值，将重要度高或者使用频率高的监视单元布置在较佳区域。如将监视单元的使用频率进行模糊分段，并以模糊分段对应的使用频率值为模式，参数编码为基于模式的序列编码。由于本发明采用序列的编码方式而非二进制的编码方式，监视单元的序列就代表一种布局组合。

本发明数字化人机界面监视单元布局系统100，对数字化控制系统的人机界面监视单元的采用遗传杂交法进行布局组合进化，并采用基于贝叶斯网络目标函数来计算人机界面监视单元布局的监视人因失误概率，从而为数字控制系统的人机界面提供最优的监视单元布局，以减少人因事故友生概率，提高数字控制系统的安全性。

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 (6)

1.一种数字化人机界面监视单元布局方法，其特征在于，包括以下步骤：

根据监视单元的特征值对人机界面的多个监视单元进行参数编码；

根据经所述参数编码后的监视单元组建的序列构建初始化群体；

采用基于贝叶斯网络目标函数的失误概率计算方法进行群体评价，以获得该群体对应的监视人因失误概率，所述群体评价的对象包括初始化群体及经进化后产生的新群体；所述经进化后产生的新群体为采用遗传杂交算法重新构建代表进化后的监视单元序列的新群体；

判断所述群体评价获得的监视人因失误概率是否趋向稳定，若否则利用遗传杂交算法重新构建代表进化后的监视单元序列的新群体，并对进化后的所述新群体进行群体评价以获得该新群体对应的监视人因失误概率；若是则终止进化过程；

对多次所述群体评价获得的对应多个群体的监视人因失误概率进行比较，选取监视人因失误概率最小的群体作为最优的人机界面监视单元序列，以作为所述人机界面的监视单元的最佳布局。

2.根据权利要求1所述的数字化人机界面监视单元布局方法，其特征在于：

所述监视单元的特征值为代表监视单元的使用频率的频率值。

3.根据权利要求1所述的数字化人机界面监视单元布局方法，其特征在于：

所述参数编码为基于模式的序列编码，所述模式为基于所述监视单元的使用频率的模糊分段。

4.一种数字化人机界面监视单元布局系统，其特征在于，包括：

参数编码模块(110)，用于根据监视单元的特征值对人机界面的多个监视单元进行参数编码；

群体初始模块(120)，用于根据经参数编码后的监视单元组建的序列构建初始化群体；

群体评价模块(130)，采用基于贝叶斯网络目标函数的失误概率计算方法进行群体评价以获得该群体对应的监视人因失误概率，所述群体评价的对象包括初始化群体及经进化后产生的新群体；所述经进化后产生的新群体为采用遗传杂交算法重新构建代表进化后的监视单元序列的新群体；

群体进化模块(140)，用于采用遗传杂交算法重新构建代表进化后的监视单元序列的新群体；

条件判断模块(150)，用于判断经所述群体评价模块(130)获得的监视人因失误概率是否趋向稳定，若是则终止进化过程，若否则返回所述群体进化模块(140)继续构建经进化后的新群体；

优化选取模块(160)，用于对所述群体评价模块(130)获得的对应多个群体的监视人因失误概率进行比较，选取监视人因失误概率最小的群体作为最优的人机界面监视单元序列，以作为所述人机界面的监视单元的最佳布局。

5.根据权利要求4所述的数字化人机界面监视单元布局系统，其特征在于：

所述监视单元的特征值为代表监视单元的使用频率的频率值。

6.根据权利要求4所述的数字化人机界面监视单元布局系统，其特征在于，

所述参数编码为基于模式的序列编码，所述模式为基于所述监视单元的使用频率的模糊分段。