地鐵調(diào)度員人因失誤數(shù)據(jù)及其采集方法的研究.pdf

1、隨著地鐵的更新?lián)Q代，人—機交互的情況將成為地鐵工作的常態(tài)。據(jù)統(tǒng)計在復雜人—機系統(tǒng)中，人因失誤是導致系統(tǒng)安全水平下降的重要原因。地鐵調(diào)度員是地鐵運營系統(tǒng)的決策者，研究其在系統(tǒng)中的人因失誤具有很重要的現(xiàn)實意義。在研究過程中，最大的難題是缺乏人誤數(shù)據(jù)。本研究以解決這一難題為目的，創(chuàng)建地鐵調(diào)度員人因失誤數(shù)據(jù)的采集方法，即根據(jù)行車調(diào)度系統(tǒng)和任務(wù)的特點，設(shè)計出自動列車監(jiān)控系統(tǒng)（Automatic Train Supervision，ATS）工作站主

2、界面，通過模擬機實驗方法得到人誤數(shù)據(jù)，并對實驗數(shù)據(jù)進行處理。
　　本文首先闡述了地鐵系統(tǒng)人因失誤數(shù)據(jù)研究的背景和意義，并概述人誤數(shù)據(jù)在核電、航天和醫(yī)療以及其他領(lǐng)域的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，在列舉現(xiàn)有的人因失誤數(shù)據(jù)采集方法并對比分析其優(yōu)缺點的基礎(chǔ)上，確定將人誤數(shù)據(jù)庫和模擬機實驗法作為本論文的研究方法，提出人因差錯率預測技術(shù)（Technique for Human Error Rate Prediction, THERP），包括從THERP手

3、冊里獲取的人誤數(shù)據(jù)和對數(shù)據(jù)進行分析的方法。具體做法是：針對地鐵行車調(diào)度系統(tǒng)的特點，以北京地鐵1號線為例，介紹ATS系統(tǒng)并分析系統(tǒng)人機界面；概述地鐵行車調(diào)度任務(wù)，將任務(wù)分成四種類型，并引出實驗部分的情景任務(wù)；再根據(jù)北京地鐵1號線的運營特點，采用visual C＃軟件設(shè)計出ATS系統(tǒng)工作站主界面，并對實驗情景的操作流程進行詳細描述；將實驗得到的原始數(shù)據(jù)與標準反應(yīng)時比較，從而獲得人誤數(shù)據(jù)。最后，將人誤數(shù)據(jù)進行分類比較，算出每種實驗情景在不同操