基于模糊逻辑方法的人误风险严重度识别（7页）.pdf

摘要：在系统的可靠性和安全评价中，不仅要关注硬件或软件失效引起的风险，而且要关注由人误引起的风险。本工作考虑人误可能对系统带来的风险，建立一种基于模糊逻辑方法的人误风险评价模型，识别人误风险的严重度及优先性。该方法不仅考虑人误概率，且将人误影响概率与后果严重度二因子整合到人误风险评价模型中，以满足概率风险评价的最终目的。同时，该方法能模拟系统复杂的行为历程，处理主观、模糊以及不确定的信息或知识，较传统的确定性分析方法更符合实际。通过实例说明了该方法的具体应用，表明该方法是可用的、可靠的、有价值的。
关键词：模糊逻辑；人误；风险评价
在人工系统的可靠性和安全评价中，不仅要关注由硬件失效引起的风险，而且要关注由人的失误引起的风险。Ｔｒａｇｅｒ［１］的研究表明，核电厂中由人误引起的风险达５０％～７０％。
因此，减少人误是提高系统可靠性和安全的重要方面。在人工系统中，人受失误迫使条件（ｅｒｒｏｒ ｆｏｒｃｉｎｇｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ）的影响，易产生各种各样的失误。而每一人误均有其对应的发生概率和对系统的影响程度，如果失误发生概率高，对系统后果影响严重，那么，该人误模式即为关键人误。因此，识别关键人误及其优先性对于预防和减少人误至关重要。
现在广泛使用的第１代（ＴＨＥＲＰ［２］、ＨＥＡＲＴ［３］）和第２代（ＣＲＥＡＭ［４］、
ＡＴＨＥＡＮＡ［５］）人的可靠性分析技术（ＨＲＡ）能够给出定性和定量的分析结果。但由于现行的ＨＲＡ存在各种各样的缺陷［６］，如数据可用性不良、专家判断的主观性、人的行为历程的复杂性等，使分析结果存在模糊性和不确定性。因此，确定性方法难以模拟现实的真实行为，而
模糊逻辑方法能很好地模拟复杂的过程，处理定性的、不精确的知识和信息［７］，且在可靠性和
风险评价领域有着广泛的应用［８１１］，但它们未考虑由人误带来的风险。因此，本工作采用模糊逻辑方法对系统中可能出现的人误风险严度进行识别，并确定其优先性，为风险决策提供
理论支持。
１　人误风险评价模型
本工作基于模糊近似推理建立人误风险评价模型，包括以下阶段：１）初始阶段；２）人误风险指标测量阶段；３）模糊推理阶段。
１．１　初始阶段
初始阶段包括明确具体分析对象、收集相关信息、关键任务的识别、任务分析以及人误辨识。首先是明确分析对象，即要选取有价值的分析对象并确定分析边界，本工作选择核电厂典型的极限事故作为分析对象。然后，收集和分析与选取对象相关的信息，如电厂现状、历史数据、文档文件、操作规程的分析、与有经验的专家和现场人员的访谈，以及系统结构和功能图等各种信息。关键任务的识别是识别那些有可能对人员、财产、过程或环境造成重大损失／伤害的任务。任务分析是基于上面收集到的数据进行的分析，可采用一般的层次任务分析（ＨｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌＴａｓｋＡｎａｌｙｓｉｓ，ＨＴＡ），将任务分解到具体的工作任务单元，从而构建事件序列。最后，根据收集到的信息确定最有可能发生的人误。