一、什么是认知行为可靠性分析

二、认知行为可靠性分析的步骤

1. 任务定义

2. 任务分析

3. 人误辨识

4. 人误恢复的可能性和机制

5. 辨识附加约束

6. 量化使用工作

三、认知行为可靠性评价方法

1. 人的失误率预测技术（THERP）

2. 人的认知可靠性模型(HCR)

3. 操作员动作树(OAT)

4. 事故引发与进展分析(AIPA)

5. 成对比较法

6. 成功似然指数法(SLIM)

7. 人因可靠性社会技术评估方法(STAHR)

8. 混淆矩阵(CM)

9. 人误评估与减少技术(HEART)

10. 估计人决策失误方法(INTENT)

11. 误分析技术(ATHEANA)

12. 认知可靠性与失误分析方法(CREAM)

一、什么是认知行为可靠性分析

认知行为可靠性分析是以人因工程、系统分析、认知科学、概率统计、行为科学等诸多学科为理论基础‚以对人的可靠性进行定性与定量分析和评价为中心内容，以分析、预测、减少与预防人的失误为研究目标。研究的数学手段一般多采用概率论与数理统计。其基本框架如图（1）所示：

图1 基本框架

二、认知行为可靠性分析的步骤

1. 任务定义

理解对所需解决的总体任务(或失误)给出准确的定义。这样可划清研究的边界和与其他正在进行评价的界面。

2. 任务分析

为了成功地完成总体任务‚研究所有的单个元素如何组合。本质上这是一个采集信息、建造任务逻辑结构的细致过程。

3. 人误辨识

基于任务分析‚仔细辨识整个任务中每一步潜在的失误。

4. 人误恢复的可能性和机制

识别及评估所辨识出的人误恢复的可能性及其机制‚这需要在最初的任务分析中收集额外的信息。

5. 辨识附加约束

如行为形成因子通过以上工作已可识别出与总体任务相关的大多数特定的约束条件，但还有其他因素需要考虑‚特别是与人员执行任务相关的因素‚如经验‚培训水平‚应激水平。凡是对于成功完成总体任务有重要影响的因素都应当寻找出来。

6. 量化使用工作

（1）-（5）获得的信息量化各单项任务(子任务)或人误，进而完成总体任务成功/失败的量化。

三、认知行为可靠性评价方法

1. 人的失误率预测技术（THERP）

如果人员的工作能够划分为一系列的如读数、操作等动作单元‚则可以用人的失误率预测技术来分析人员正确完成该工作的可能性。该法主要基于人因可靠性事件树模型。按事件

发展的过程，对人因事件涉及的所有人员行为进行分析，并在事件树中确定失效途径后进行定量计算。

THERP的主要贡献在于提供了HRA事件树和基本HEP数据库，以及创建了人因可靠性的一个重要概念——行为形成因子(PSFs)。THERP的理论基础是布尔代数模型，以简单的方程处理了设备变量、人员冗余、培训、紧张程度等因素带来的行为的多样性。它还是一种结构化的工程分析方法。至今为止PSA中使用最普遍的人因可靠性分析方法。

2. 人的认知可靠性模型(HCR)

随着计算机的普遍使用‚不少作业岗位对运行人员的要求己从一系列的操作转变为综合认知判断与操作。在此场合‚要将作业划分为一系列的单元动作来分析是困难的。人的认知可靠性模型是为了评价运行班组未能在有限时间内完成诊断决策的概率而开发的。HCR方法有两个很重要的基本假设。首先，它认为在系统人一机界面上的所有人员行为可以依据是否为例行工作、程序书情况及培训程度等‚划分为技能型、规则型及知识型三种类别。HCR的第二个基本假设是每一种行为类别的失误概率仅与允许时间(t)和执行时间的比值有关。

HCR模型提供了在人一机交互作用过程中‚用模拟机实验数据进行人的认知可靠性分析的有力工具。但人的决策过程往往是综合利用各种能力的过程，很多情况下难以将其明确地划分为技能型、规则型或知识型。

3. 操作员动作树(OAT)

人对事件的响应分为三个连续的阶段：观察事件、诊断事件、对事件的响应。OAT假设第三阶段发生的错误，即执行响应动作过程中出现的失误不是最重要的，最重要的是发生在第二阶段的失误。因而OAT集中于对操纵员正确诊断事件概率的确定。

明显改进就是将人的响应行为划分为三个阶段一观察、诊断、响应动作。

4. 事故引发与进展分析(AIPA)

该技术的目的是确定操作者在反应时间内某一行为发生的概率，这与操纵员的评价响应时间有关。操纵员的行为被描述为是否做出了需要的响应，也将行为区分为成功或失败。

AIPA并没有显式地建立人的行为模型。在AIPA中‚人被当作一个黑匣子，其输出是成功或失败的人的行为‚但不知道黑匣子内部处理机制如何。AIPA也没有考虑各种行为形成因子的影响。

5. 成对比较法

成对比较法(Paircomparison PC)是一种基于结构化的专家判断来定量估计人误概率的方法。它不要求专家们直接作任何定量的分析，而只需比较一系列成对任务。对每一对任务，专家必须决定哪个最容易产生失误。通过该方法获得一组专家的比较判断以及有关任务失误可能性的相对等级。然后用两个或者更多的、已知其失误概率的任务来校准这个等级‚最后通过对数变换获得评估。

PC法的有效性主要依靠专家们的知识经验,标准数据难找,主观性较大。

6. 成功似然指数法(SLIM)

成功似然指数法出自决策分析领域,基本思想是在一系列备择方案中量化专家的选择偏好,是一种专家集体评判方法。该方法认为,人完成某项任务的可靠性极大地依赖于当时的行为形成因子的作用。因此，只要能计算出这些形成因子对人行为的影响度即可计算出人员完成该任务可能失败的概率。

就一个任务而言，SLIM能以一个较高或整体的水平来量化人因可靠性。但它只有在对影响人员响应的各种形成因子均己知的条件才可能进行定量计算。但是，在某些情况下，这些因素很难获得。

7. 人因可靠性社会技术评估方法(STAHR)

人因可靠性社会技术评估方法在很大程度上受到SLIM方法的启发和影响，它由一个“技术

部件”和一个“社会部件”构成。技术部件是一个影响因素图,用以描述目标事件、事件情景状态及各种可能的影响因子之间的关系。该建模技术来源于决策理论‚比事件树和故障树易用，只要建立了事件关系模型‚影响图就可将这些事件组织成一个条件概率系统。

STAHR也属专家判断方法。它没有使用详细的操作员模型,也没有对人误行为作出显式的处理.而是使用影响图表达多层次形成因子与目标任务间的关系‚因而它有较广的适用范围。

8. 混淆矩阵(CM)

混淆矩阵(ConfusionMatrix CM)技术过去常用来评估初因事件误诊断的概率。混淆矩阵通常包括自动化系统响应事件序列中的所有动作, 但不包括事故反应范围外的行为。

CM技术本质上也是专家判断方法, 主要用作定性分析那些相似征兆及其预期影响，还可以按照混淆度对初因事件排序，为改进系统人一机界面设计和提高操作者培训质量提供支持。另外，它还在一定程度上动态地反映了事故序列的发展。

9. 人误评估与减少技术(HEART)

人误评估与减少技术侧重于研究对人的行为有负面影响的工效学因子和环境因子,即所谓的失误产生条件.HEART将一般的任务按难度、时间要求等特性划分为八大类(可增减),对每一类中的任务赋予名义人误概率。对一项要分析的任务,首先将它归类, 选取名义概率值。然后辨识失误产生条件,用HEART提供的表格评估失误产生条件影响的大小。最后按HEART的一套准则计算人误概率。

该技术应用便捷，适合用作设计过程中的风险评估工具。

10. 估计人决策失误方法(INTENT)

估计人决策失误方法是一种评估决策人误概率的方法，它以辨识和量化“意图”失误为目的。

11. 误分析技术(ATHEANA)

人误分析技术是一种基于运行经验的改进的HRA方法，ATHEANA的指导思想认为，大部分人的失误事件是因系统的具体条件与人的行为形成因子(PSFs)影响相结合的产物。这种结合效应会激发人的失误机制而导致人的不安全动作的产生。这些失误机制并不总是“生就”的坏行为，而是允许进行技能的、灵活的操作活动。然而由于错误匹配或疲劳或工作负荷过重，就可能导致不恰当的动作而引发不安全后果。

12. 认知可靠性与失误分析方法(CREAM)

该模型把人的行为按认知功能分为四类，即观察、解释、计划、执行。人的行为是在现实的环境背景下按一定的预期目的和计划进行。人又可以根据环境背景反馈的信息随时调整自己的行为，这是一个反复交互循环的过程。

另外还有十余种几乎未被应用或现已很少使用的方法，如时间相关事故序列分析(TDASA），模拟机数据(SD），专家评估(EE），维修个人行为模拟模型(MAPPS），人行为概率(HAP），操作员可靠性计算和评估(ORCA），Fullwood方法，时间可靠性曲线(TRC），

人误数据信息调整(JHEDI），变化图(VD），原因树(TC），墨菲图(MD），人的问题解决(HPS），执照事件报告(LEP），矫正模型(SRM），任务集成网络系统分析(SAINT），速度-精度比较评定(SAI）等。

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4. 人误恢复的可能性和机制

5. 辨识附加约束

6. 量化使用工作

三、认知行为可靠性评价方法

1. 人的失误率预测技术（THERP）

2. 人的认知可靠性模型(HCR)

3. 操作员动作树(OAT)

4. 事故引发与进展分析(AIPA)

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6. 成功似然指数法(SLIM)

7. 人因可靠性社会技术评估方法(STAHR)

8. 混淆矩阵(CM)

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