基于节点弹性评估的民机驾驶舱人机系统风险分析方法

本发明属于复杂人机系统风险分析领域，具体涉及一种基于节点弹性评估的民机驾驶舱人机系统风险分析方法。

背景技术：

1、风险分析是了解系统存在的风险，估计风险事件的发送概率和可能产生的伤害及损失的严重程度的工作。风险分析技术可以分为定性分析方法和定量分析方法。定性分析方法对民航系统风险事件的影响因素进行非量化的分析，做出风险事件是否发生的感性判断。定量分析方法是在定性分析的基础上，运用数学方法分析系统风险事件及影响因素之间的关系，对风险事件做出数量化的描述。其中定性分析方法已趋于成熟，但无法适应智能人机系统风险复杂化的趋势；定量分析方法发展不够成熟，缺少量化风险动态传播过程及影响程度的有效技术手段。

技术实现思路

1、发明目的：为了克服现有技术中存在的不足，提供一种基于节点弹性评估的民机驾驶舱人机系统风险分析方法，在复杂人机系统中分析风险事件及风险对系统的伤害程度，进而对风险事件采取针对性措施，对提高未来民机驾驶舱智能交互人机系统的鲁棒性、安全性和韧性具有重要意义。

2、技术方案：为实现上述目的，本发明提供一种基于节点弹性评估的民机驾驶舱人机系统风险分析方法，包括如下步骤：

3、s1：分析典型飞行阶段下的飞行机组操作任务；

4、s2：基于功能共振分析方法对驾驶舱人机系统功能进行分析和分解，筛选出人机系统主要功能单元；

5、s3：分析功能的输出特性，考虑功能的内在和外在影响因素，得到功能失效链接，构建人机系统风险传播网络模型；

6、s4：计算人机系统风险传播网络中各节点的传播指标；

7、s5：基于一种节点弹性评估方法，通过随机模拟方法计算节点弹性值，分析人机系统关键节点。

8、进一步地，所述步骤s1具体包括：

9、a1：选择具体的飞行阶段，分析飞行任务的主目标；

10、a2：在约束与假设范围内将主目标分解为多个子目标，拆解每个子目标下的操作任务或操作动作；

11、a3：画出以主目标为引导的飞行操作序列的hta图，明确动作的顺序以及动作的从属关系。

12、进一步地，所述步骤s2具体包括：

13、b1：将任务过程分解为多个人员、技术与组织功能；

14、b2：构建人机系统功能网络模型，节点为分解出的功能，节点之间依据“输出-输入”、“输出-前提”、“输出-资源”、“输出-时间”和“输出-控制”等功能关系连接。

15、进一步地，所述步骤b1中每个功能由六个方面组成：输入、前提、资源、时间、控制和输出。

16、进一步地，所述步骤s3具体包括：

17、c1：分析功能的输出特性，从时间和精度角度说明功能的风险输出；

18、c2：分析功能的内在影响因素和外在影响因素；

19、c3：根据功能的风险输出和影响因素得到功能失效链接；

20、c4：构建人机系统风险传播网络模型g(n,v)，其中，n为网络节点集，v为网络边集；影响因素和各功能的风险输出看作节点ni，i＝1,2,...,n，将失效链接看作节点ni与节点nj之间的有向连接。

21、进一步地，所述步骤s4中传播指包括传播率、感染率和恢复率指标，具体的计算方法包括如下步骤：

22、d1：基于认知可靠性与失误分析方法，将风险事件分为13种人因失效模式和2种系统功能失效模式；

23、d2：将人机系统风险传播网络节点状态定义为3类：风险未感染状态、风险感染状态、风险恢复状态；计算人机系统风险传播网络模型中的感染率β、传播率ε和恢复率γ；

24、感染率β的计算包括：给出基于统计的失效概率基本值；根据每项事件所处的情景环境设定共同绩效条件；对失效概率进行修正；

25、传播率ε的计算包括：将节点之间的连接分为“人→人”、“机→人”、“人→机”和“机→机”四类；分别计算各连接的失效概率，计算步骤同感染率；

26、恢复率γ的计算通过下式计算：

27、γ＝1-(1-(1-p(a)(1-p(b)(1-p(c))

28、其中，a为诊断环节失效事件，b为核实环节失效事件，c为系统自纠错环节失效事件。

29、进一步地，所述步骤s5具体包括：

30、e1：基于随机模拟方法，首先从节点集中选择初始风险节点，然后根据sir传染病模型机理，遍历并计算节点是否感染风险或是否恢复；

31、e2：将风险传播网络模型的性能指标定义为未感染节点数与节点总数之比，记录每一次模拟后网络性能变化；

32、e3：根据性能变化计算节点弹性度量，公式如下：

33、

34、其中，q为系统性能度量，qmax是初始性能值，qmin是性能最小值，ts是性能出现损失的时刻，tm是性能到达最小的时刻，te是系统性能恢复至原状的时刻；

35、e4：根据节点弹性计算结果对节点进行排序，分析人机系统风险事件。

36、进一步地，所述步骤e1中sir传染病模型机理为：

37、基于sir传染病模型的人机系统风险传播将节点分为三种状态：风险未感染状态、风险感染状态、风险恢复状态。风险未感染状态即风险尚未出现的状态；风险感染状态是节点被风险占据，并能将风险传播给其他节点；风险恢复状态是系统和机组对风险进行辨别、交流和控制，并能使其他节点得到恢复；

38、sir传染病模型具有以下假定：(1)节点总数始终保持一个常数；(2)节点都具有感染力，记为感染率β；(3)节点与节点之间的联系对感染具有不同程度的影响，记为传播率ε；(4)每时刻已感染节点都有概率从感染状态恢复，记为恢复率γ。

39、节点是否感染风险或是否恢复的计算方法为：

40、在一次风险传播过程中，设人机系统网络g(n,v)中节点j感染风险的事件为i，节点j的感染率为βj，风险恢复的概率为γ，则事件i发生的概率为：

41、

42、其中，ω为当前节点j的父节点集合，εij为节点i和j之间的风险传播率；

43、节点j恢复事件为l，则事件l发生的概率为：

44、pj(l)＝γ

45、本发明方法整体包括：针对典型飞行阶段民机驾驶舱操纵程序，基于层次任务分析法和功能共振分析方法分解民机驾驶舱操纵程序，构建人机系统功能网络模型；从人机系统功能网络模型中功能输出的精度和时效角度考虑功能输出的风险事件，并综合功能的内在和外在影响因素，构建人机系统风险传播网络模型；基于认知可靠性和失误分析方法计算人机系统风险传播网络模型中节点的传播率、感染率和恢复率；使用一种节点弹性评估方法，基于sir传染病模型模拟风险在人机系统中的动态传播过程，通过随机模拟的方法计算人机系统风险传播网络模型中各节点的弹性，分析人机系统关键环节。

46、有益效果：本发明与现有技术相比，能够在复杂人机系统中分析风险事件及风险对系统的伤害程度，解决了现有民机驾驶舱人机系统中难以分析复杂任务过程中的风险因素和难以量化风险对人机系统性能影响的问题，本发明对提高未来智能化飞机驾驶舱人机系统的安全性、抗风险能力和恢复能力具有重要意义和价值。