考虑人因的核电厂主控室认知可靠性模型研究

面对传统认知因素及认知建模所存在的缺陷,以核电厂主控室为参考背景,以人因为关键点,提出了一种基于贝叶斯网络的认知可靠性分析模型.该模型重点分析了影响认知可靠性的人因,对认知节点及认知节点所对应的影响因素提出了一系列方法及相应函数公式来计算认知可靠性.该模型及方法可以应用于核电厂主控室操作人员认知过程的评价.     

核电站人因失误的动态灰色关联分析

基于人的失误率预测技术(THERP)和失误分析方法(CREAM),运用一种动态的、关注影响结果的人因失误动态灰色关联分析方法,搜集、整理、分析了2006年至2008年间我国6座运行核电厂的人因事件情况.在此基础上,对人因事件进行分类,运用动态灰色关联分析得到相应的关联度,提出核电厂应重点控制与预防管理的人因失误因素.     

核电厂人因失误分析与人因失误动态作用模型

分析了核电厂人因失误动态影响因素和人因失误特性,并结合人的生理、心理因素分析了核电厂人因失误的分布规律。最后以现在运行的核电厂为依据,提出了核电厂人因失误动态作用模型。该模型可以更好地总结人因失误经验,使得人因研究成果在核电厂得到更直接的应用,更有效地减少人因失误。     

基于入侵性野草算法的核动力装置故障诊断

针对船用核动力装置故障原因与相应故障征兆之间并非完全一一对应的特点,提出了一种将入侵性野草算法和概率因果模型相结合的故障诊断方法,该方法将概率因果模型中的似然函数作为入侵性野草算法的适应函数,从而将复杂系统的故障诊断转化为优化问题。结果表明,该方法能用于诊断过程中出现的不确定性问题,也可实现通过多个征兆来诊断多个故障的目的,且具有较高的诊断可靠性与实用性。     

基于人因可靠性的核电厂数字化人机界面功能布局优化方法研究

监视信息过程中,人的可靠性很大程度上取决于数字化人机界面中功能块之间的布局。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布局优化方法,对该优化方法建立了一个完整的优化流程,提出了线性逆向杂交方法,使用人因可靠性作为优化标准。对该优化方法进行实验分析,实验结果表明,线性逆向杂交方法有较好的稳定性,本文提出的优化方法有较好的精确性及收敛性。     

核电厂人因可靠性分析中的相关性分析方法研究

人因可靠性分析（HRA）是核电厂风险分析中的重要组成部分,其中人误事件的相关性分析是HRA中必不可少的内容,忽略人误事件间的相关性,将导致低估核电厂的风险水平。本文提出了一种基于D（邓）数和层次分析法-决策试行与评价实验室（AHP-DEMATEL）方法的相关性分析模型。首先,确定两事件间相关性的影响因素及其结构关系,并针对每个影响因素建立相关性等级的隶属度函数及其锚点;其次,利用AHP-DEMATEL方法来确定各影响因素的综合权重;最后,根据实际情况评估各因素的相关性等级并构建D数,并根据D数和综合权重计算出两人因事件的相关性程度及其可信度,通过算例验证了该模型及其方法的有效性。      

核电人因工程与软件工程共融设计

提出了核电人因工程与软件工程相结合的核电行业软件设计思路,讨论了核电领域软件研发过程如何与人因工程的要素有机结合。结合数字化堆外核测量系统就地显示软件研发过程,从关系模型搭建、需求分析、人机界面设计和软件验证与确认四个角度论证了核电人因工程标准对研发高质量、更安全的核电软件的重要性。     

SPAR-H方法在数字化核电厂人因可靠性分析中的应用研究

标准化核电厂人因风险分析（SPAR-H）方法在数字化核电厂的适用性尚未得到充分研究。本研究通过对核电厂数字化后操纵员行为特征的研究和SPAR-H方法在岭东核电厂中的具体应用,分析得出SPAR-H方法应用于数字化核电厂时存在分析结果过度保守、认知过程不够完整、部分行为形成因子（PSF）过于敏感等不足,并针对以上不足对SPAR-H方法提出明确PSF水平的判断标准、完善SPAR-H方法的认知模型、建立人因数据库等改进建议,从而使SPAR-H方法更适用于数字化核电厂的人因可靠性分析。      

基于概率因果模型与遗传算法的船舶核动力装置故障诊断的新方法

介绍一种将概率因果模型和遗传算法相结合的核动力装置二回路凝给水系统的故障诊断方法,它将概率因果模型的似然函数作为遗传算法的适应函数,从而将复杂系统的故障诊断转化为最优问题。仿真结果表明,该方法能够适应诊断过程中出现的不确定性,并实现多故障诊断,具有较高的诊断可靠性和实用性。     

考虑人因的面向对象贝叶斯网络概率安全评估模型

人因对系统安全的影响日益突出,但现有的概率安全评估方法对其重视不足.本文建立了一种考虑人因的面向对象贝叶斯网络概率安全评估模型.该模型将人因整合到已有的事件序列图框架中,然后构建面向对象贝叶斯网络模型中的类,并转化为潜在贝叶斯网络进行推理,最后将推理结果整合到事件序列图中进行概率安全评估.利用该模型对核电站失水事故进行了分析,结果表明,该模型不仅适用于实时情境评估的情形,还适用于积累了一定量信息之后的情境评估.由于采用了面向对象的建模思想,有效地降低了建模的复杂程度,非常适用于大型复杂系统安全性建模分析.