[发明专利]一种确定某类工作的人的极限工作时间的方法

说明书

技术领域

本发明涉及安全人机工程领域，特别是涉及确定某类工作的人的极限工作时间。

背景技术

我国是一个劳动力大国，在高度机械化和自动化的今天，仍有大量的劳动者从事着以人为主要动力来源的劳动。人与机器相比有着丰富的创造能力，但同时人在长时间的劳动过程中会在生理和心里方面产生疲劳。在疲劳状态下工作的操作人员，心情烦躁，注意力难以集中，不但工作效率低下，而且会生产较多的残次品，这样更会加重操作人员的心里压力，使人的行为更加不可靠，甚至会由于操作不当造成人身伤亡。所以，确定一个适当的工作时间，不仅能提高操作者的效率，而且能提高产品的合格率，这样一方面保护了劳动者，另一方面也增加了企业的经济效益。换句话说，就是在保证操作人员操作可靠性不小于某个特定值的前提下，确定操作者可以工作的最长时间，即极限工作时间(LWT)。

关于人的可靠性及适合的工作时间的研究，目前有柴松等的基于CREAM和不确定推理的人因可靠性分析方法和海洋工程人因可靠性定量分析方法与应用；董学军等的基于补偿和不可替代因素合成的人因可靠性分析方法；蒋建军等的基于隐马尔可夫的核电厂半数字化人-机界面事故诊断过程人因可靠性模型和考虑人因的核电厂主控室认知可靠性模型研究；倪蓉的煤矿职工疲劳度相关因素分析与控制研究。

发明内容

本发明提出了基于SPCC和ARIMA的人的LWT的确定方法。该方法主要分为两部分，一部分是构造SPCC并得到LCL、UCL、CL和极限时间范围，这部分的数据来源是多个样本(操作者)的统计数据；另一部分使用ARIMA，配合SVM和RTA预测某一个新样本在工作时间不足的情况下后继时间序列的变化，进而形成该新样本的DRTS，结合得到的SPCC可预测该样本的LWT。

先给出用到的相关缩写的概念：SPCC：统计过程控制图(Statistical process control chart，简记SPCC)；ARIMA：差分自回归移动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,简记ARIMA)；LCL：下控制线(low control line,简记LCL)；UCL：上控制线(up control line,简记UCL)；CL：中心线(center line,简记CL)；LWT：极限工作时间(limit Working time,简记LWT)；SVM：支持向量机(Support Vector Machine,简记SVM)；RTA：实时跟踪算法(Realtime Tracing Algorithm,简记RTA)；DRTS：次品率时序序列(Defective rate time series,简记DRTS)；ACF：自相关函数(autocorrelation coefficient function,简记ACF)；ACP：自相关系数(autocorrelation coefficient parameter,简记ACF)；PACF：偏自相关函数(partial autocorrelation coefficient function,简记PACF)；PACP：偏自相关系数(partial autocorrelation coefficient parameter,简记PACP)；AIC：最小艾卡信息量准则(lowest Akaike information criterion,简记AIC)；SSPCC：休哈特统计控制过程图(Shewhart statistical process control chart,简记SSPCC)。

一种确定某类工作的人的极限工作时间的方法，其特征在于，为了了解在保证可靠性的前提下，操作者最长可持续的工作时间，即极限工作时间LWT提出了一种结合SPCC和ARIMA的方法来进行确定，用连续时间中单位时间间隔内的次品率衡量人的可靠度，并形成次品率时序序列DRTS；其包括如下步骤：一方面使用该数列基于ARIMA构建SPCC，并确定样本的UCL、LCL和极限时间范围；另一方面使用ARIMA和SVM配合RTA对需要确定LWT的某一操作者的DRTS进行预测；最后将预测曲线置于SPCC中来确定该操作者LWT的范围；本发明可用于确定某类工作的人的极限工作时间。