期刊文献+
共找到4篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
基于HERA-JANUS模型的空管人误认知分析 被引量:17
1
作者 吴聪 解佳妮 +1 位作者 杜红兵 袁乐平 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第6期92-99,共8页
空管人误分类分析是空管人误研究的基础。为了对管制员人误进行系统的分类研究,结合空管业务知识和认知心理学理论,对欧洲航空安全局和美国联邦航空局合作开发的HERA-JANUS模型的工作原理和流程进行较详细地分析。运用该方法模型,对我... 空管人误分类分析是空管人误研究的基础。为了对管制员人误进行系统的分类研究,结合空管业务知识和认知心理学理论,对欧洲航空安全局和美国联邦航空局合作开发的HERA-JANUS模型的工作原理和流程进行较详细地分析。运用该方法模型,对我国一起空管不安全事件案例进行分析后得到3个由管制员所产生的人误差错,并对这3个人误差错分别从人误类型、人误认知、相关因素3方面进行详尽的分析研究,最后得出该不安全事件的21项人误结果。结果表明,HERA-JANUS模型能较全面地从深层次分析管制员的人误,其分类形式也便于开展空管人误统计。 展开更多
关键词 空中交通管制(ATC) 人误分类 hera-janus模型 认知 空中交通管理(atm)
在线阅读 下载PDF
管制移交人误本体建模及BN诊断研究 被引量:2
2
作者 王洁宁 庾睿 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第6期67-72,共6页
为管控人为差错导致的空中交通管制(ATM)移交风险,提高空管运行安全,基于空管人误分类模型(HERA-JANUS)构建领域本体模型,并借助BNTab插件和Netica J接口将领域本体转化为贝叶斯网络(BN)模型,通过软件Netica对管制移交人误进行可... 为管控人为差错导致的空中交通管制(ATM)移交风险,提高空管运行安全,基于空管人误分类模型(HERA-JANUS)构建领域本体模型,并借助BNTab插件和Netica J接口将领域本体转化为贝叶斯网络(BN)模型,通过软件Netica对管制移交人误进行可视化诊断;利用Netica训练美国航空安全报告系统(ASRS)中的统计数据,修正先验概率,以实际案例验证模型的有效性,并得出关键差错行为。结果表明:BN诊断可实现管制移交人误关键因素的识别,信息发送不正确、管制员误判、较晚和(或)没有发现目标等3种内部差错行为显著影响信息传输、行为选择和行为时间。 展开更多
关键词 管制移交 人误诊断 本体转化 贝叶斯网络(BN) 空管人误分类模型(hera-janus)
在线阅读 下载PDF
基于STPA和模糊BN的AIDC移交人误研究 被引量:13
3
作者 王洁宁 李保燊 冀姗姗 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第9期27-35,共9页
为评估因空管自动化系统功能不完备而潜在的管制移交人因风险,首先,采用系统理论过程分析(STPA)方法,构建空中交通服务设施间数据通信(AIDC)移交过程的安全控制结构图,识别出AIDC移交时的关键人误;然后,结合空管人误分类模型(HERA-JANUS... 为评估因空管自动化系统功能不完备而潜在的管制移交人因风险,首先,采用系统理论过程分析(STPA)方法,构建空中交通服务设施间数据通信(AIDC)移交过程的安全控制结构图,识别出AIDC移交时的关键人误;然后,结合空管人误分类模型(HERA-JANUS)构建基于贝叶斯网络(BN)的人误分析模型,利用专家经验和模糊集理论量化各节点的先验概率;最后,通过Ge NIe软件训练数据,可视化诊断模糊BN,得到目标事件的发生概率,分析出关键人误。结果表明:STPA方法驱动下的模糊BN能够全面地识别AIDC移交过程中的关键人误致因,其中AIDC移交失败时系统无告警是管制移交过程中的重要人误风险源;当目标事件发生时,管制员“注意力分散”、“忘记监控”、“注意力不集中”和“警觉性降低”4种差错行为发生的概率占比较高,是造成管制移交时航空器小于安全间隔的关键差错行为。 展开更多
关键词 空管自动化系统 人因风险 系统理论过程分析(STPA) 模糊贝叶斯网络(BN)
在线阅读 下载PDF
基于本体的空管人为差错分析研究与应用 被引量:1
4
作者 王洁宁 倪端瑞 《计算机工程与设计》 北大核心 2018年第1期276-281,共6页
为实现空管人为差错致因及危险等级语义分析,开发人为差错本体分析软件。通过空管运行人为差错(HeraJanus)及人为差错预测(Hera-Predict)手册中获取的领域知识构建领域本体;结合事故调查报告知识创建存储本体,建立Hera-Janus本体知识库... 为实现空管人为差错致因及危险等级语义分析,开发人为差错本体分析软件。通过空管运行人为差错(HeraJanus)及人为差错预测(Hera-Predict)手册中获取的领域知识构建领域本体;结合事故调查报告知识创建存储本体,建立Hera-Janus本体知识库,根据类与个体之间的关系定义Jena推理规则。通过Eclipse平台中的Jena应用调用Pellet推理机分析实际案例,在人机交互界面给出差错类型及危险程度,其结果表明了空管事故智能化分析的有效性和可行性。 展开更多
关键词 危险等级划分 本体 空管运行人为差错(human error in atm technique hera-janus) Jena规则推理 Pellet推理机
在线阅读 下载PDF
上一页 1 下一页 到第
使用帮助 返回顶部