[发明专利]一种基于贝叶斯网络的致因场景安全性定量评价方法

说明书

本发明提供一种基于贝叶斯网络的致因场景安全性定量评价方法，其步骤如下：步骤1：基于多资源理论确定认知过载模型节点；步骤2：基于多资源理论确定认知过载模型相关关系；步骤3：基于模式匹配的决策理论确定认知混淆模型节点与相关关系；步骤4：对致因场景层进行建模；步骤5：对人为失误层与事故层进行建模。通过以上步骤，本发明达到了在考虑认知过载和认知混淆两类人误机理的情况下对致因场景进行定量评价的目的，它能在设计阶段对系统和设备进行评估，以支持相关改进，具有很高的实用价值。

技术领域

本发明提供一种基于贝叶斯网络的致因场景安全性定量评价方法，它以贝叶斯网络为基 础，通过对典型认知机理进行建模，用以定量评价不同致因场景可能发生的安全性事故的概 率。现代设备所执行的任务更为多样，系统更为复杂，这也决定了可能出现的事故后果更为 严重，附带影响更为恶劣，因此对设备可能存在的风险场景开展安全性定量评价十分必要。 本专利的主要任务是应用贝叶斯网络，对致因场景进行事故成因分析，确定事故演化途径及 其发生概率大小，以支持在设计阶段改进相关设计，属于安全性定量评价技术领域。

背景技术

基于贝叶斯网络的风险场景定量评价方法的核心就是应用贝叶斯网络对认知过载和认知 混淆两类认知机理进行建模。下面分别从认知过载和认知混淆的角度，对为何对这两种认知 机理进行介绍。

认知过载定义为在存在时间窗口的前提下，人由于认知资源有限而未能感知到所需的全 部信息的状态。国际上主流的对于认知过载的建模仿理论是美国科学家Wickens提出多资源 理论。多资源理论包含四个维度：阶段、知觉通道、视觉加工和加工代码，解释了人机交互 认知过程中信息的来源和资源的分配消耗问题。阶段指人机交互行为中的感知、认知和反应 三个阶段，分别对应于信息感知、判断决策和操作执行阶段。知觉和认知阶段用到的资源是 一样的，包括视觉、听觉和言语认知，并且在功能上与反应阶段的使用资源有所区别。据图， 任务的完成由信息加工的不同阶段组成，由公共的资源支持存在资源竞争，需求知觉认知加 工任务间存在大量的干扰。知觉通道描述的是认知资源通道，包括视觉通道、听觉通道和触 觉通道。跨通道的认知资源时间共享比通道内的更好，如同时看报纸和与人交流需用资源要 比识别同时性听觉信息要简单。完成任务时，需要将资源分配到多种通道。视觉加工分为焦 点视觉和外周视觉两种。两者使用单独的资源，能够实现有效的时间共享，前者用于感知精 细细节、模式和物体识别，例如辨识具体数字、阅读文字等，后者包含大量的周围视觉，用 于感知方向和自我运动。加工代码反映模拟/空间和类别/符号(通常是语言的或言语的)加工 之间的区别。在知觉、认知和反映上，空间和言语的加工都依赖于独立的资源。假设手动反 应在本质上是空间的(追踪、驾驶操纵杆或鼠标运动)，声音反应通常是言语的，那么空间和 言语资源的区分就可以解释手动和声音反应可以实现时间共享，从而保持相对高的效率。然 而在现实中,对于多资源理论的使用有两个问题，1)未体现环境因素对认知过载预测结果的影 响；2)环境因素的评测可能会引入不确定性，需要引入专门的处理工具。

除了认知过载，还有一类认知机理是认知混淆。认知混淆指的是人由于感知信息不完全 (缺失)或感知信息错误而又没有通过信息复核验证，最终形成系统故障的错误判断状态。 认知混淆通用的建模方法是基于模式匹配的决策理论。在多任务状态下，机器可能的潜在故 障会造成人获取到错误或者缺失的信息；另外，资源分配的不合理同样会造成重要的信息未 能捕获；时间窗口的减小会造成并行任务的产生，可能也会造成信息未能有效获取。人能够 用于识别故障诊断的信息仅包含终端显示信息，如人机交互显示界面上的信息、外界环境观 察获得的信息、通讯渠道获取的信息、与同伴交流获得的、触觉或嗅觉获得的。由于错误或 者缺失信息的存在，可能有多个产生式规则的条件同时被满足。因为当前信息每次只允许一 个产生式规则被激发，所以需要系统提供选择机制选择特定规则激发。当产生式规则出现错 误的模式匹配，就会出现认知混淆。

在实际情况中，为了描述认知过载与认知混淆这两类认知机理，立足于风险场景的安全 性评估，引入了基于贝叶斯网络来对风险场景进行定量评价。

发明内容