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原文传递非正常条件下高铁列车调度指挥人因可靠性研究

论文题名：	非正常条件下高铁列车调度指挥人因可靠性研究
关键词：	高速铁路;列车调度员;人因失误辨识;可靠性分析
摘要：	高速铁路行车调度指挥系统作为铁路运输的神经中枢，担负着组织指挥高速铁路列车安全、正点、高效运行的重要任务。为保障高速铁路运营安全，提高运营效率，我国高速铁路采用先进的调度集中系统（CTC系统）和列车运行控制系统。正常条件下，由于高速铁路不存在车流调整问题，CTC系统以列车阶段调整计划为依据自动实现列车进路控制，列车调度员的主要工作为监控列车运行和设备技术状态，人为干预很少。调度员和设备处于良好的工作状态，人机系统可靠性水平很高;而当系统处于设备故障、技术设备施工、自然灾害、不良天气，或者列车运行过程中遭遇各种突发状况等非正常条件时，由于不能按照正常运输作业办法和运输工作计划来完成既定运输任务，列车调度员受知识经验、工作应力、应急演练不足等因素的影响，发生人因失误的概率将比正常条件下显著增加。　　本论文以非正常条件下高速铁路列车调度员（含助理调度员）为研究对象，以系统论、认知心理学、安全工程学、人因可靠性理论为指导，采用文献分析法、解释结构模型、网络层次分析法、绩效评估矩阵、实证分析法、证据理论以及贝叶斯网络方法开展研究工作，构建了一套系统的高铁调度指挥人因失误辨识和人因可靠性分析方法。论文的主要工作如下: 　　(1)对高速铁路调度指挥系统的结构与功能、高速铁路列车调度岗位设置、高铁列车调度指挥设备以及列车调度员工作任务进行了阐述与分析;对高速铁路运输非正常条件进行了界定，并通过相关数据对高铁运输非正常条件的情况进行了统计分析;从列车调度员工作能力和任务需求的耦合作用关系出发，对非正常条件下高铁列车调度员工作能力和任务需求的具体影响因素以及变化情况进行分析，进而提出非正常条件下高铁调度指挥人因风险机理。　　(2)通过总结既有的人因失误分类方法，对主要分类方法的优缺点和适用性进行了评述。既有的人因失误分类方法偏重于显性的人因失误模式辨识，对决策计划阶段隐性的人因失误辨识存在一定的缺陷。通过综合Wickens的认知行为四阶段模型和Rasmussen的技能型-规则型-知识型行为理论（SRK理论），建立了高铁列车调度指挥认知行为SRK模型。以认知行为SRK模型为基础，提出一种新的人因失误分类方法用以人因失误辨识。以高铁列车调度指挥临时限速为任务背景，进行实际的人因失误辨识工作，并给出了详细的辨识结果。通过对列车调度员的访谈，辨识结果全面覆盖了临时限速时可能出现的人因失误类型，尤其是在规则型失误的辨识上具有更好的引导意义。　　(3)在前人提出的行为形成因子的基础上，结合非正常条件下高铁列车调度指挥任务特征分析，构建了完整的高铁列车调度员行为形成因子体系。针对行为形成因子之间及以及行为形成因子与人因失误之间存在复杂的关联关系，应用系统工程中的解释结构模型(ISM)法，对各因子的关系和层级结构进行分析，构建行为形成因子多级递阶有向图。根据各因子的相互依存关系，采用网络层次分析法（ANP）计算PSF的影响力权重，并对ANP法和AHP法的计算结果进行了比较分析，说明了ANP方法的优越性。以高铁列车调度员行为形成因子体系为基础，通过设计调查问卷对高铁列车调度指挥人因可靠性影响因素进行调查分析，应用绩效评估矩阵方法对人因可靠性的关键影响因素进行了识别与实证分析。研究结果表明:非正常条件下的工作负荷、对非正常事件的理解与认知水平、安全信息报告与反馈、规程的可操作性是高铁调度指挥亟待改善的人因风险关键因素。　　(4)在总结既有人因失误概率量化方法的基础上，通过综合运用贝叶斯网络、证据理论和SLIM方法，提出一种改进的人因失误概率量化方法，用以高铁列车调度员人因失误概率的计算，并以“列车临时限速”任务场景中列车调度员发布限速调度命令为例进行了实际应用分析。针对高速铁路调度指挥人因风险排序问题，从人因失误概率、人因失误探测度、人因失误重要度和事故严酷度4个方面构建风险评价指标体系。考虑到人因风险指标的模糊性和不确定性，用直觉三角模糊数描述各指标值，基于直觉模糊熵计算指标客观权重，然后建立基于TOPSIS法的高铁列车调度指挥人因失误风险排序模型。
作者：	吴海涛
专业：	交通工程
导师：	罗霞
授予学位：	博士
授予学位单位：	西南交通大学
学位年度：	2014
正文语种：	中文