基于人因可靠性的核电厂数字化人机界面功能单元数量优化方法

蒋建军，张 力,2，王以群，彭玉元，李 敏，伍大清，李鹏程，张晓玲，青 涛

(1.南华大学 经济管理学院 人因研究所，湖南 衡阳 421001；2.湖南工学院，湖南 衡阳 421002；3.华南理工大学 广州学院 计算机工程学院，广东 广州 510830；4.南华大学 网络中心，湖南 衡阳 421001；5.南华大学 计算机科学与技术学院，湖南 衡阳 421001)

基于人因可靠性的核电厂数字化人机界面功能单元数量优化方法

蒋建军1，张 力1,2，王以群1，彭玉元3，李 敏4，伍大清5，李鹏程1，张晓玲5，青 涛1

(1.南华大学 经济管理学院 人因研究所，湖南 衡阳 421001；2.湖南工学院，湖南 衡阳 421002；3.华南理工大学 广州学院 计算机工程学院，广东 广州 510830；4.南华大学 网络中心，湖南 衡阳 421001；5.南华大学 计算机科学与技术学院，湖南 衡阳 421001)

核电厂数字化人机界面功能块中的构件数量给操纵员带来了极大负荷并影响人误事件的发生。本文对功能块中的参数数量建立了一完整的优化流程图，对流程图中的几个关键部分进行详细研究：对因子数量采用动态模糊分段法产生模糊数量段；在模糊数量段因子的搜索中,建立了模糊数量段的取中查找提取方法,大幅提高了搜索性能；对人机界面参数量设计了失误亲和率函数。试验结果表明：模糊数量段的取中查找提取方法明显优于顺序查找提取方法，失误亲和率函数具有较好的稳定性、收敛性及灵敏度。

核电厂数字化人机界面；构件数量；取中查找提取方法；失误亲和率函数

核电厂引入数字化系统后，操作方式以传统控制盘台为主演变为以计算机控制为主，但数字化系统的使用最终离不开人，人在数字化人机界面中扮演了不可替代的作用。在人机界面出现的事故中，由人因引起的事故已占主要地位[1-3]。特别是在数字化系统中，呈现给操纵员的信息量非常巨大，且这些庞大的信息不断发生变化，极大增加了操纵员的负担，更易引起人因事故的发生。

人机界面优化已取得了一些成果。毛恩荣等[4]提出人机界面优化匹配评价方法，用该方法设计了一些优化构件。李文彬等[5]提出人机界面的优化研究，该研究探讨了油锯人机界面几何参数对操作者主观施力及对其身体生理负荷的影响规律。张超群等[6]研究了遗传优化深基坑支护系统人机界面，该研究主要通过设计人机界面子系统详细功能图形、详细的子菜单功能图及类图来表示人机界面的优化架构。宋正河等[7]对机械系统人机界面优化设计模型进行了研究，该研究重点考虑了机械系统人机界面各典型构成要素的特点及人机界面的设计原则。金晓萍等[8]研究了人机界面布局优化，该研究建立了优化推理机模型及模糊方法的推理体系。许彧青[9]提出核电厂后备盘台人机界面建模及其优化方法，根据工效学准则对显示器、操纵器和盘台进行优化。上述研究为人机界面优化提供了方法论及实践指导，但上述研究侧重于传统的人机界面，优化标准主要考虑操纵员的舒适程度，未考虑如何避免人因事故。

本文以人因可靠性为基础，提出核电厂数字化人机界面功能单元数量优化方法，以达到减少人因事故的目的。

1 优化方法

本文的优化是指先对功能单元数量确定一个范围，之后在确定的范围内对数量区间不断改变，每改变一次，计算出相应场景下对应的人因可靠性，反复循环，从而找到一种最优的数量段情况。核电厂数字化人机界面功能单元数量优化过程示于图1。

图1 核电厂数字化人机界面功能单元数量优化流程Fig.1 Optimizing process about function unit quantity of digital human-computer interface of nuclear power plant

1.1 功能块因子数量模糊编码

本文在编码过程中未采用传统的编码方式，而是采用基于模糊方法的编码方式。模糊逻辑理论[10]主要用于研究现实世界中一些模糊不清的问题，并使之清晰化。人机界面的有些因子正是这样一个无法进行精确描述的复杂问题，模糊集合理论为解决这类问题提供了有用的工具。为使因子优化更具体，优化因子采用动态模糊分段法。在使用动态模糊分段法前先假设因子的取值范围，之后对这些范围进行均匀模糊分段。在划分模糊段之前，先需根据不同类型的信息量获得一总的数量(这个数量会稍大些)，然后根据获得的总数量进行分段，分段采用平均方法，即每段中的数量基本一致。分段的多少与总数量及每段中所包含的数量有关，而总数量及每段中所包含的数量应根据信息的不同类型和精确性进行设定。这些数据采用现场调查、访谈及问卷的形式获得。

1.2 基于模糊数量段的取中查找提取方法

传统查找提取方法在求解中小规模的问题时能够达到较高的速度和精度，但实际生活中大多数情况面临的均是NP(多项式复杂程度的非确定性)问题，由于求解复杂度较大，传统的查找方法已不能适应。于是人们寻求新的算法，如模拟退火算法、蚁群算法、粒子群算法、鱼群算法等。本研究提出基于取中法的查找提取方法。该方法描述为：先对模糊优化因子模糊段由小到大进行排列，分别对队列Q1、Q2进行初始化；取模糊段当中的中间段d_m1进队列Q1，对Q1进行出队操作，这时把模糊段由d_m1为中心分成左右两部分，再分别把这两部分的中间模糊段再次进队列Q1；把Q1刚出队的模糊段按步长为n、段数为m再分段，依次把这些段进入队列Q2，直到该模糊段完成，对Q2进行出队操作，对出队的每一因子段根据实际场景进行人因可靠性计算，并保存计算结果，直到Q2队列为空；这时Q1出队，再次取出队列的模糊段d_m2，对d_m2段同样按步长为n、段数为m再分段，按顺序进Q2队列，那么d_m2段又把刚出队列的模糊段分为两段，对这两个模糊段进队列Q1。这样不断重复上述过程，直到人因可靠性基本稳定或队列Q1为空停止整个过程。

1.3 基于免疫进化理论的人因可靠性函数

根据免疫算法的亲和力原理，其失误亲和率为：

(1)

其中：η为常量因子，其取值为0.1；Pij为第i个抗原因子中的第j个模糊段优化因子有关人因的失误亲和率；Hij为抗体与抗原之间的亲和度。

当数字化人机界面优化因子取不同模糊段时得到的Hij不同，因此可通过调整Hij对人机界面功能块因子数量进行优化。由式(1)可看出，数字化人机界面参数数量设计的亲和力越好，失误亲和率Pij就越小。

Hij的定义为：

(2)

其中,λij为第i个抗原因子中的第j个模糊段优化因子与操作人员的匹配度，λ越小表示匹配度越好，从而得到的失误亲和率也会越小。λij的取值与监视功能块数量及所需要的时间直接相关，因此，λij定义为：

(3)

其中：tij为监视所需时间，s；q为在tij条件下数字化人机界面功能块中的构件数量；δ为平衡因子，其取值为2。

为获取监视所需时间，使用核电厂真实操作过程的数字化人机界面进行试验。监视过程中构件数量与所需时间的关系列于表1。需要说明的是：监视的构件数量有些只取整个数字化人机界面的一部分，执行10次试验，结果取其平均值。

表1 监视过程中构件数量与时间的关系Table 1 Relationship between component and time in monitoring process

2 事例分析

选取核电厂在蒸汽发生器传热管断裂(SGTR)过程中能总体反映工厂状态的画面来进行因子数量的优化，该主界面分区如图2所示。

优化过程中需要用到辅助的警告界面、事件过程的规程界面、规程执行过程中调用的参数界面及主界面在进化过程中各功能块参数的界面，共46个模拟界面，其中11个界面是原始界面及各功能块参数数量变化的演化界面，是优化的对象。由于界面较多，这里不予列出。

图2 主界面中优化的功能分区Fig.2 Optimization function block in main interface

试验设备为德国ManGold公司的MangoldVision MV1型眼动仪与19寸一体联想电脑组成的桌面视线追踪系统。该眼动仪通过瞳孔反射原理采集眼动数据，其精度为0.1°，头部允许移动范围为左右22 cm、上下11 cm、前后15 cm(整个过程中至少能捕捉到1只眼睛的眼动)。除眼动仪外，还使用了另外5台电脑共构成6个显示屏。

由试验得到原始界面优化因子数量的失误情况列于表2。B1、B2、B3、B4功能块中各优化因子的最优数量取值结果列于表3。表中，A_inf为警告因子数量，p_quan为参数因子数量，char_line_quan为行字符数因子数量。一般情况下，监视特定功能块内参数时产生的失误亲和率越小，表示该功能具备的参数数量设计越好。

表2 原始界面优化因子数量的失误情况Table 2 Error probabilities of optimization factor quantity in initial interface

表3 功能块中各优化因子的最优数量取值Table 3 Optimal quantity of each optimization factor about function block

取中查找提取方法与顺序查找提取方法的性能比较示于图3。由图3可见，取中查找提取方法性能比顺序查找提取方法性能优越，具有更好的查找次数与收敛性。

核电厂SGTR事件功能块查找提取过程中失误亲和率的变化如图4所示。由图4可看出：由于每个点的数据在不断变化，因此失误亲和率具有好的灵敏度；虽然在进化过程中每条失误亲和率曲线均发生了跳跃,但变化的幅度不是太大，且均在一个范围内变化(0.05)。因此，失误亲和率函数具有较好的稳定性及收敛性。

图3 取中查找提取方法与顺序查找提取方法的性能比较Fig.3 Performance comparison between middle search fetching method and sequence search fetching method

图4 SGTR事件功能块查找提取过程中失误亲和率的变化Fig.4 Change of error affinity probability in searching and fetching function block about SGTR event

3 小结

本文提出了基于人因可靠性的核电厂数字化人机界面功能块数量优化方法,以减少人因事故的发生。通过试验获得了SGTR主界面功能块中几个因子的最优取值，并得到如下结论：1) 模糊数量段的取中查找提取方法明显优于顺序查找提取方法；2) 失误亲和率函数具有较好的稳定性。

本文只是对核电厂数字化人机界面的几个重要参数的数量进行人因可靠性优化方法研究,还需进一步对其他参数优化及其他数字化领域的参数数量进行优化,这将是下一步的研究重点。

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Method for Optimizing Quantity of Function Unit of Digital Human-computer Interface in Nuclear Power Plant Based on Human Reliability

JIANG Jian-jun1, ZHANG Li1,2, WANG Yi-qun1, PENG Yu-yuan3, LI Min4，WU Da-qing5, LI Peng-cheng1, ZHANG Xiao-ling5, QING Tao1

(1.HumanFactorsInstitute,SchoolofEconomic&Management,UniversityofSouthChina,Hengyang421001,China; 2.HunanInstituteofTechnology,Hengyang421002,China;3.SchoolofComputerEngineering,GuangzhouCollegeofSouthChinaUniversityofTechnology,Guangzhou510830,China;4.NetworksCenter,UniversityofSouthChina,Hengyang421001,China;5.SchoolofComputerScienceandTechnique,UniversityofSouthChina,Hengyang421001,China)

The quantity of components of a function block in digital human-computer interface of nuclear power plant brings heavy burden to operators and influences human error event to occur. In this paper, a complete optimizing process for the quantity of parameters in function block was established, and a few key points in the complete optimizing process were discussed. Using dynamic fuzzy method, the fuzzy segment was formed by quantity of factor, the middle search fetching method that could well improve search performance for fuzzy quantity of segments included quantity of optimization factor was established, and an error affinity probability function was proposed as well. The experimental results show that the middle search fetching method of fuzzy quantity of segments is superior to sequence search fetching method, and error affinity probability function has good stabilization, convergence and sensitivity.

digital human-computer interface of nuclear power plant; quantity of component; middle search fetching method; error affinity probability function

2014-07-02;

2015-01-22

国家自然科学基金资助项目(71071051,71371070)；湖南省重点学科项目——管理科学与工程科学资助；湖南省自然科学基金资助项目(14JJ7046)； 湖南省教育厅基金资助项目(14C0974)；南华大学科研支撑项目资助(2012XQD51)

蒋建军(1977—)，男，湖南衡阳人，讲师，博士，从事人因工程、数据挖掘研究

X946

A

1000-6931(2015)10-1876-06

10.7538/yzk.2015.49.10.1876