回顾人类模糊可靠性分析:应用程序和贡献

文摘

模糊集理论的应用和贡献人类的可靠性分析(HRA)是重新评估。模糊数学的主要贡献,依靠其表示模糊信息的能力。许多HRA作者贡献开发新模型,引入模糊量化方法。相反,其他人则画在模糊量化现有模型的技术或方法。模糊的贡献提高HRA在五个主要方面:(1)不确定性治疗,(2)专家判断数据处理,(3)模糊故障树,(4)性能的形成因素,和(5)人类行为模型。最后,最近的模糊应用程序和模糊HRA此处讨论的新趋势。

1。介绍

术语“人类可靠性评估”(HRA),人类的可靠性评估或分析,芒格于1962年首次引入et al。1),可以被定义为“一个任务或工作的概率是由国家成功地完成了一个人在一个特定的操作系统的最低要求的时间(如果有时间要求)”(2]。

在消极意义上,“人为错误”被定义为“执行给定任务的失效概率(或禁止执行任务),这可能会导致设备损坏或干扰序列操作”(3]。

几乎所有HRA方法和方法共享的假设大量使用的概念“人为错误”,所以它也是重要的开发方法来估计“人为错误的可能性。“因此,大量研究已经进行生产数据集或数据库用作人为错误概率(玫瑰)量化的依据。所表达的这种观点盛行尽管严重怀疑HRA的科学家和专业人士和相关学科。总复习的HRA [4)指出,很多方法都是基于对人类行为高度可疑的假设。

模糊数学的主要贡献是其代表模糊信息的能力。它已经被用于模型难以精确定义的系统(5]。作为一种方法论,模糊集理论包含模糊性和主观性。模糊决策包括人类行为决策的不确定性。模糊集理论,由德在1965年,成为一个强大的方法来定量表示和操作不精确的决策问题(6]。自视为模糊参数不精确而不是精确值,这个过程是更强大和结果更可信。模糊数学中作为一种工具来建模过程太复杂,传统技术(如概率论)和定性处理信息时,不准确,或不清楚;在这些情况下,隶属函数的概念正确代表这种类型的知识(7]。

模糊逻辑了大多数人类通信的固有财产:他们并不准确,简洁,非常清晰,脆(8]。这个词的意思(自然语言)是扩散,因为一个字完全可以应用一些对象或事件,显然不包括其他人,并且可以应用在某种程度上,在某种程度上,其他对象或事件。语言语句本质上是模糊的;这个事实可以通过模糊集合理论来解决(9]。模糊逻辑与人类做决策的方式和推论7]。

在模糊处理基本上有三个组件(7]:(1)模糊化,模糊推理(2),(3)去模糊化。模糊化的过程是输入变量转换为模糊数集。模糊推理是一组模糊if - then - else规则用于处理分散输入并生成模糊结论;即模糊推理解释输入矢量值,基于一组规则,生成一个输出向量。去模糊化的过程重和平均所有模糊值到一个输出信号或决策。

很容易看到这个工具的适用性量化人类可靠性。许多HRA作者贡献开发新模型与模糊量化方法或使用模糊技术或方法来量化现有模型,例如,模糊奶油(7]。在下面几节中HRA方法的主要概念和模糊可靠性应用和贡献人类。

2。人类的可靠性评估审查

HRA方法的诞生是在1960年,但大多数人的因素的技术评估,失败倾向而言,开发了自80年代中期。HRA技术或方法基本上可以分为两类:第一和第二代。目前,第三代动态HRA技术或方法,理解作为一个进化的前几代10),研究。

第一代方法或定量HRA方法是基于统计数据。最重要的第一代HRA方法THERP(人类错误率预测技术)(11),基于事件树分析。很多经典极品理论方法和模型假设所有概率是准确的(12];也就是说,每个概率可以完全确定。玫瑰可以分配的基础上操作的任务特点,然后修改性能形成因素(psf)。在第一代HRA,任务特征是由人肝癌细胞;和上下文,这是由PSF,被认为是一个消息灵通的次要因素评估(12]。这一代是集中在HRA量化,行动成功/失败,用更少的关注人类行为深入的原因和理由。

概率信息的完整性牵涉到两个条件:(1)所有概率和概率分布已知或可测;(2)系统组件是独立的;即所有随机变量描述组件可靠性的行为是独立或者依赖恰恰是已知的。

精确测量系统可靠性的计算只要满足这两个条件。然而,结合可靠性评估系统和组件描述可能来自各种来源。在大多数实际应用中,很难期望满足第一个条件,通常,第二个条件是违反了。

Utkin和Coolen13]提供了重要贡献不精确的可靠性,讨论各种话题,和审查的建议应用不精确概率的可靠性。造型人为错误通过概率的方法展示了一个限制在定性方面的量化人为错误和属性涉及到环境的复杂性。Mosleh和张14]表明第一代HRA方法的局限性,列举一些预期,表明方法应该基于人类行为模型。

在第一代技术是绝对的概率判断(已),减少人为错误评估和技术(心),人为错误的数据信息(JHEDI),人类概率可靠性分析(PHRA),行动树系统操作员(燕麦),和成功可能性指数法(SLIM)。最受欢迎和最有效的方法是THERP,特点,与其他第一代方法,精确的数学概率和错误率。THERP是基于事件树,每个分支代表人类活动和他们的相互影响和结果。

第一代方法的主要特点可以概括(15)(1)二进制表示的人类活动(成功/失败);(2)人类行为现象学;(3)低关注人类认知行为(缺乏认知模型);(4)强调量化错误的人类行为的概率;(5)决策错误,之间的二分法;(6)间接治疗的上下文。

THERP和方法开发的平行线是HCR(人类认知可靠性)由Hannaman Spurgin,和陆基克在1985年描述算子的认知方面性能与人类行为的认知模型,称为skill-rule-knowledge (SRK)模型(16]。这个模型中,基于人类行为分类,分为实用技巧,规则,和以知识为基础的行为,取决于所使用的认知水平。注意和意识认为个体给予活动减少从第三到第一级。这个模型的行为很符合理性的人为错误理论17):有几种类型的错误,根据行为的结果进行的目的。原因区分“滑”的错误发生在技术水平;“失误”错误造成的内存失败;和“错误”的错误在操作执行。然而,THERP坏行为分为遗漏和委员会错误代表,分别未能执行必要的操作来实现所需的结果和执行有关的行动不被称为任务,也请勿期望的结果(18]。

第一代HRA方法忽略了人类行为的认知过程,这是,实际上,他们有一个认知模型没有现实主义和心理上的不足。他们经常被批评为不考虑一些因素的影响,如环境、组织因素和其他相关psf,和治疗不足的委员会和专家判断错误(14,18,19]。Hollnagel [18)指出,“所有不足之前的HRA方法经常故意导致分析师执行消息灵通的评价高,具有更大的不确定性限制赔偿,至少在某种程度上,这些问题”(18]。这显然不是一个理想的解决方案。

在1990年代早期,需要改进的HRA方法产生了许多重要的研究和开发活动。这些努力导致第一代伟大的进步方法和新技术的诞生,确认为第二代。这些HRA方法,首先,模糊的,不清楚。虽然第一代HRA方法主要是行为的方法,渴望成为第二代HRA方法概念(14]。

代际之间的差距是显而易见的被遗弃的定量方法在概率风险分析(PRA)或概率安全评价(PSA)的更大关注人类错误的定性评估。重点是人类的认知方面,错误的原因而不是他们的频率,研究因素互动,增加错误概率和psf相互依存。

第二代HRA方法(如奶油“认知可靠性和误差分析方法”或ATHEANA“技术为人类事件分析”)是基于人类行为模型。这一代的方法强调人类错误的定性描述,描述认知根源和人类的认知功能。

显然,任何试图理解人类的行为应该包括人类认知的作用,定义为知道的行为或过程包括感知和人类操作员法官。从HRA分析师的角度来看,直接解决方案考虑人类认知是引入一个新的错误类别:“认知错误,”被定义为缺乏一个活动主要是认知和推断活动失败的原因。例如,奶油,1993年由Hollnagel,维护部门之间的原因和人为错误的逻辑后果。不当行为的原因(基因型)确定某些行为的发生的原因和效果(表型)是由不正确的形式的认知和不得体的行为。

认知模型已经开发代表人类的logical-rational过程,包括依赖个人因素(如压力、无能、等等),形势条件下(正常的系统条件下,异常条件,或紧急情况),和人机界面模型,反映了过程控制系统(20.]。从这个角度看,人类操作员必须被视为一个集成的系统的一部分(其英文缩写MTO:“Man-Technology-Organization”),也就是说,一组操作符(男性)共同努力实现同样的目标,这是参与机械过程(技术)在一个组织和公司管理(组织),在一起,代表了可用的资源。认知模型中使用的第二代是基于假设人类行为是由两个基本原则:人类认知的周期性和认知过程依赖环境和工作环境。

另一个区别代指PSF的选择和使用。没有第一个HRA方法试图解释如何psf对性能和发挥他们的作用,此外,PSFs-such管理方法和态度,组织因素,文化差异,非理性行为不充分解决。psf的第一代主要是关注环境影响,而在第二代psf是通过关注认知效果(21]。psf修订的两代人都收集在一个分类的性能因素22]。

最重要的是第二代人类事件分析方法是一种技术(ATHEANA),认知环境模拟(CES),联结主义人类(CAHR)可靠性的评估,和方法d”实现des任务Operateur pour la Surete (MERMOS-assessment操作安全任务的方法)。

3所示。应用程序和可靠性模糊数学对人类的贡献

3.1。不确定性问题:模糊可靠性

的一个主要可靠性模糊数学对人类的贡献是捕获现象的不确定性,与信息来源和人机系统的内在随机性。正如f.t.表明(23),可靠性分析中的一个基本问题是失败发生的不确定性及其后果。

风险分析三种类型的治疗根据程度的不确定性信息的可用性(24):(1)历史信息和足够的(通过简单的概率模型频率);(2)信息但不足(统计理论模型,贝叶斯网络);和(3)信息没有通过专家判断(模仿)。不确定性是不完备的函数和模糊性,可以模拟使用成员函数。对不确定性因素四(24):(1)不足统计分析方法(统计参数);(2)缺乏足够的信息进行适当统计分析(统计模型);(3)工作条件的复杂性和健康(专家的判断);(4)教育的水平和经验专家的判断(也)。

的Konstandinidou et al。7)有必要构建一个人类可靠性模型可以结合主观信息,因此,一个适当的数学处理这种类型的信息。谢里丹说(8运营商的知识(任务分析不可或缺的信息来源)的系统变量及其相互关系是模糊的。

自然语言引入了不确定性模糊和不精确。例如,基本所有系统的设计原则是,如果系统被设计为承受最严重的事故场景然后可以抵抗任何可信事故;指“最坏情况”这意味着主观性和随意性,导致极不沉思的场景(23]。模糊处理的语言术语应该解决这个问题。

同样,概念结构,如“态势感知”(SA),批评其模糊性和不精确,被Naderpour模仿等。25使用贝叶斯网络和模糊推理系统。态势感知是一个至关重要的因素来提高性能和减少人为错误;然而,一些方法评估SA因为很难模型和评估。构建“心智模式”,确认为民间模型以及态势感知(26),可以采取两种形式:第一种是定性(描述一组对象之间的相互关系和经验丰富的事件);第二个是一个定量因果关系(这种模式地址这样的问题“如果”)。第二种类型的心智模型可以表示为模糊规则(8]。

英雄模式9)是一个专家系统的模糊语言语句是模仿语言变量表示为模糊数和模糊区间。“专家系统”是psf评价的输入自然语言和输出,也在自然语言,是一种人为错误描述(不太可能,可能,可能,很有可能,而且很有可能)。

一些作者说的“模糊可靠性”将这个问题(27,28]。在模糊可靠性概率和二进制取而代之的可能性和模糊状态。错误的可能性提供了一个更详细的描述比误差概率概率可靠性(27]。

不确定性的压力和强度模糊可靠性的组件可以分类如下28):(1)随机模糊强度、压力和模糊随机应力和强度(2),(3)模糊应力和模糊强度。对于一个电子组件,例如,压力可以操作温度或电压;强度可以组件支持的最高温度或电压。在实践中,变量的压力或强度很难计算,所以它们是模糊变量。在模糊可靠性每个组件作为模糊变量。

其他类型的不确定性处理模糊逻辑源于人类的失败事件和人类活动依赖关系。方法发展到目前为止没有提供任务依赖关系(29日];一种改进模型的可取的属性之一,是涵盖人类失败事件的能力,他们的依赖性,复苏(30.]。这个源的不确定性是在两个主要方面:由模糊专家判断引出(31日,32由依赖性的考虑[]或熟知的修改33,34]。最近的第三代HRA模型,或动态HRA,包括模拟解决任务依赖关系(35]。

3.2。专家判断数据处理

应用HRA方法涉及大量自然语言表达的判断;例如,THERP的程度的压力,操作说明,口头和培训质量合格;或者在HRC,他们是完全基于语言评价(9]。

的一大问题,从一个专家中提取信息是人们的判断变量值的偏差程度(8]。为了解决这个问题,使用三种类型的校准:(1)人们的偏见相当稳定,所以他们将相同的相同或相似的情况下相同或相似的变量,因此,他们可以用概率密度;(2)人类的判断不仅包括最好的猜测,在self-response信心的程度;和(3)的判断可以与真实事件。

国家的客观概率风险信息是极其罕见的或不足,使用基于专家经验的主观判断不可避免(24]。在这些情况下模糊理论是有用的;模糊集是用来处理模糊概率模型的主观判断。例如,应用模糊理论将专家意见在自然语言获得风险因素的数值(36]。

佛拉斯风险评估模型(飞行操作风险评估系统)37)是一种模糊专家系统(菲斯),基于航空专家知识(可以语言变量值)。风险是风险因素的层次分解模型,用模糊集表示相互关系的规则。这种分解允许识别的主要贡献因素。菲斯是理想的环境中,如航空安全、知识是非常主观的,经验,由于多年的经验,事故调查、模拟,和心理研究。

绝大多数的模糊集应用程序在HRA使用模糊逻辑能力正式代表定性和模糊的语句,不包括菲斯获得专业知识。根据f.t. et al。31日),唯一的模型,获得专家知识通过模糊集合理论发表黄等。38]。

3.3。二进制逻辑与模糊逻辑:模糊故障树

根据二进制逻辑错误是模仿的成功/失败,所以其他错误模式不明确标识(39]。然而,人类不应局限于可靠性分析二进制处理人类活动(正确或失败的行动)通常用于故障树。许多行动可能不包括在二进制的逻辑,例如,初始的事件(15]。二叉故障树也不允许上下文表示个人的代表,他们的相互关系,系统动力学(40]。

在模糊因果模型(FCM) (36),事故机制是用有向无环图来解释各种事件的逻辑关系。相比传统的故障树,甚至贝叶斯网络,不仅发生事件的概率范围还发生率之间的关系和影响程度不同的事件是由三角模糊数表示。因果模糊模型有两个有趣的贡献:(1)逻辑运算符“放松”,也就是说,和运营商,考虑到真实的输入变量,不发生概率低的输出变量,或操作,考虑到负的输入变量,有一个输出变量的低可能性的发生;(2)模糊条件操作符,输出变量发生概率给定的输入变量,可以模糊值。

侯赛因和Cebi41]使用人为因素分析和分类系统(HFACS)理论结合模糊层次分析法(模糊),定量评估人类错误的贡献在运输事故,试图确保事故报告一致性为了清楚地识别事故的原因。

3.4。性能影响因素

大多数人的可靠性相关理论是基于隐函数psf与错误概率;然而,他们没有考虑变化、不确定和不完整的知识描述许多领域和专家(42]。

名导[43)使用“模糊认知图”排名psf的重要性。使用一个专家小组通过德尔菲法,名导之间的关系建立了34 psf,设置“模糊认知图。“因此,他决定“噪音”的因素是人类的可靠性降低的主要因素。这是一个非常有趣和实用的发现,尤其是在系统设计,但有问题的使用在绝对值和量化人类的可靠性。

在模型中由李等人。44),所有的性能因素,如“工作环境”,有三个州(不兼容,兼容,有利);每个国家都有一个发生的概率(由专家判断和估计不是通过历史数据)根据三角模糊隶属函数,峰值是最有可能值和极端值置信区间的限制。

英雄模式9)使用一个模糊推理系统(专家系统)结合模糊值每个PSF的;然后计算这些值相关的人为错误的可能性。

金姆和Bishu [45]参数中使用模糊逻辑建模(年龄、经验和控制室,和教育)之间的关系影响响应时间和误诊的概率在紧急情况下。尽管在实验室观察和实地观察,发现差异所导致的一个近似误差值模糊回归模型考虑到困难中扮演一个重要的角色在现实情况下数据采集。

3.5。人类行为模型

人工智能的作者使用模糊逻辑模拟和模拟人类行为和认知。许多作者,为了改善HRA方法,介绍人类认知的作用[15],他们利用这个知识融入人类可靠性分析人类行为建模与模糊逻辑或人类信息处理。

作为一个例子,样本模型(Pilot-in-the-Loop态势感知模型评价)46可以引用)。由查尔斯河分析和赖特-帕特森空军基地的支持下,样本是一个动态系统“信息处理模型”;它有一个基于代理的体系结构,它代表了人类实体(战斗机飞行员,商业飞行员、空中交通管制员,和调度程序)。它包括模糊技术、贝叶斯推理和基于规则的专家系统。

另一个有趣的问题是决策模型。德(47]提出的使用模糊逻辑来处理不确定性与人类相关的决策。莱顿et al。46)是决策理论的先驱基于识别(recognition-primed决策RPD)。根据这一理论,好的决策可以通过经验的识别达到在典型情况下的替代和后续的识别工作。这一认识是应用模糊模式识别模型。

通常的假设在模糊逻辑是,给定一个情况下,规则或组合的规则有更大的适用性(隶属度)应该主导行动;换句话说,行动证明必须选择一个更大的隶属度(8]。Terano和Sugeno48)模糊逻辑用于多个目标权重问题。决策者可以分配一个分数每一个目标,也可以判断相关性的任意组合目标(一次一个,成对,等等)。为每个目标组合,相关性为每个目标与最糟糕的成绩相比,组合和最糟糕的两个。然后选择结合更多的体重。

4所示。最近和应用模糊集的贡献

模糊逻辑的应用在1965年开始在枝的出版物(6),主要是在自动控制49),视觉和语音识别,家用电子产品,人机交互模型,人工智能,和一些工业应用。孟德尔和约翰50)提出模糊集2型以模型为不同形式的数据不同程度的不确定性。根据(51)二型模糊集的方法似乎是处于起步阶段。在本节中,最近的模糊应用程序相比,模糊了极品应用程序更符合实际。

文献计量分析了从2012年到2015年使用在线数据库:美国isi科学、ScienceDirect, SpringerLink, Informaworld,工程村庄,翡翠,IEEE Xplore。应用模糊集可分为以下三个主要集(图1):(1)制造业务和行业,(2)服务操作和产业,和(3)信息和通信技术(通信网络规划、图像处理、模式识别、信息检索,和天气预报等);和模糊应用的主要领域是计算机科学、工程、自动控制系统、机器人技术,和数学。主要模糊工程应用[52)(图2)(一)分类和模式识别、模糊控制系统(b), (c)模糊优化、模糊认知地图(d),和(e)系统识别。在这种情况下,模糊HRA出版物代表近1%的本金模糊应用程序(图1(图)和1%的模糊工程应用2)。

尤其是在模糊了极品,分类后的部分3,最近的出版物(2012 - 2015)被不确定性治疗(15%)、专家判断数据处理(45%)、模糊故障树(9%)、性能影响因素(18%),和人类行为模型(13%)。

最近和重要的研究方向是关于模糊贝叶斯网络(模糊HRA应用程序从2012年到2015年的26%);的应用程序,例如,psf量化改进(44)、案例应用程序(53- - - - - -56),和模糊贝叶斯奶油(57]。另一方面,最近最受欢迎的作品是关于模糊奶油(可能由于方法普及),然而,没有一个大数量的出版物(2%)。隶属度函数而言,最常用的继续是三角函数(56%),其次是高斯(26%)和梯形(18%)。只有6(< 1%的模糊HRA应用程序)从2012年到2015年的文章提到了二型模糊集,但是没有人真正适用。

目前研究HRA表明“失败源自系统和可预测的组织因素在起作用,不是简单地飘忽不定的个人行为”(58]。这个新行关注预测和预防失败条件作为系统特征,而不考虑人类操作员概率故障组件。这个系统容量称为弹性(59]。弹性工程重新定义安全的概念:“成功的能力在不同条件下”(59]。作为一个新兴的研究,弹性工程需要改进,尤其是在测量组织的弹性。德克和Hollnagel26]表明现象或构造解释应该分解或减少到基本元素表明可能的措施允许展开的确证。抽象和复杂构造的量化和测量像“弹性工程”需要大量的问题,和模糊逻辑应该适当的数学工具,其造型。然而,在这个问题上没有出版物。

5。结论和讨论

本文提出了使用模糊数学量化人类的优点的可靠性。即使他们代表了不到1%的实际应用模糊,人的可靠性分析被证明是一个繁荣和增长的应用领域,模糊技术。模糊的贡献提高HRA在五个主要方面:(1)不确定性治疗,(2)专家判断数据处理,(3)模糊故障树,(4)性能的形成因素,和(5)人类行为模型。

在第一种情况下,来源的不确定性和模糊处理的例子进行了讨论。模棱两可,定性的、不精确和模糊的信息建模与模糊集在许多HRA方法。使用模糊集的主要优势是捕获相关的不确定性语言语句,语言变量,主观信息,概念结构(如情况意识或思维模式),和任务依赖关系。在模糊可靠性概率和二进制取而代之的可能性和模糊状态。

在HRA专家判断信息的主要来源,它是非常困难的,甚至是不可能的,开发一个HRA方法没有利用专家意见。模糊集是用来处理模糊概率模型的主观判断,将自然语言转换成数值和解决人民的判断变量值的偏差程度。模糊专家系统在HRA证明获取专家知识的应用。

另一个重要贡献是模糊故障树模糊条件包括“放松”逻辑运算符和运算符。模糊故障树允许简单的表示复杂的人类行为的本质比二叉故障树和更大的灵活性。

关于PSF,模糊技术的广泛应用,从三角模糊数来表示PSF置信区间模糊认知地图建立PSF和依赖的关系,确定人类可靠性降低的主要因素。模糊集承认psf可变性、不确定性和不完整的知识。

最后,许多HRA方法包括人工智能方法人类行为模型。一个基于代理的体系结构,代表人类实体与模糊技术、贝叶斯推理和基于规则的专家系统和基于模糊模式识别的决策模型或多个目标权重问题复杂性的例子通过模糊人工智能方法在HRA的应用程序。由于这些方法,伟大的深度和精度可以达到模拟人类行为。

本文提出了模糊集理论的应用和贡献人类的可靠性模型。如图所示,大多数这些应用程序采用三角隶属度函数展示力量,灵活性和简单性足够的安全分析。将模糊理论2型是空HRA的研究领域之一。孟德尔和约翰提出的为一个扩展的普通的模糊集,模糊等级或模糊集2型可能降低人的可靠性分析的不确定性。然而,这一理论在人类的利用安全可靠性技术分析可能会增加计算复杂性不切实际的水平。

相互竞争的利益

作者宣称没有利益冲突。

确认

这项工作是支持的国家科学和技术研究理事会国家阿根廷,Cuyo国立大学,门多萨,阿根廷。

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