面向进近管制员认知过程的建模与风险分析研究

发布时间：2017-10-31 13:01

  本文关键词：面向进近管制员认知过程的建模与风险分析研究

  更多相关文章： 管制员认知过程 风险分析 航班动态排序 JACK Intelligent AgentsTM 扩展BPMN

【摘要】：空管系统是一个典型的高交互、高分布式和具备联合认知特征的复杂社会离散系统。近年来,随着空中交通管制自动化水平的提高,人因差错成为系统中最为薄弱的环节,因此采取有效的措施来减少人因差错及其影响是非常必要的。与此同时,传统的风险分析和识别方法并不能很好的解决人因差错导致的潜在风险分析与识别,原因在于没有从人的认知过程角度深入的进行风险分析。基于空管系统的动态发展特性,航空器到达目的机场的时间是不确定的,这将造成管制负荷的增加,成为潜在的诱发管制员人因差错的危险源。本文采取面向Agent的编程语言JACK实现了进近排序动态仿真。首先定义并分析排序系统中角色及角色之间的关系,根据各个角色的职能实现Agent的Belief,Desire,Intention各个模块的设计。首次提出了ETA修订点的概念,当航空器飞越ETA修订点时,为航空器重新分配ETA及跑道,使管制员获得较为准确的航空器进场顺序建议,一定程度上缓解管制员负荷,是减少人因差错的有效措施。进场航空器顺序的调整对进近管制员的工作状态参数的变化,这可能导致管制员认知过程中出现由于人因差错导致的潜在风险。本文基于进场排序Agent系统所得数据作为面向管制员认知过程风险分析的基础及信息来源,分析并验证航空器进场顺序的变化对管制员一系列的状态参数的影响。将进场航空器排序任务分解,对其中至关重要的认知子任务-“确定/更新MP”为研究实例,首次提出利用BPMN语言的规范性和可拓展性的优势,建立进近管制员“确定/更新MP”任务模型,提出了基于拓展BPMN的事件树风险分析方法,实现风险由定性到定量的分析。结果表明,此方法具有广泛实用性,且通过对管制员认知过程的跟踪和训练,根据计算得出的风险值可以确定流程中影响安全的薄弱环节,为空管风险识别与分析提供支持。
【关键词】：管制员认知过程 风险分析 航班动态排序 JACK Intelligent AgentsTM 扩展BPMN
【学位授予单位】：中国民航大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：V328;V355.1
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第一章 绪论9-15
• 1.1 研究背景及意义9-10
• 1.2 国内外研究现状10-13
• 1.2.1 国外研究现状10-12
• 1.2.2 国内研究现状12-13
• 1.3 主要工作与内容安排13-15
• 1.3.1 主要工作13
• 1.3.2 内容安排13-15
• 第二章 进近管制认知任务分析15-23
• 2.1 常规管制认知任务分析15-16
• 2.2 进近管制认知任务分析16-18
• 2.3“进场航空器排序”认知任务描述18-19
• 2.4“确定/更新MP”认知子任务描述19-23
• 第三章 进场排序Agent建模23-47
• 3.1 建模工具-JACK介绍23-28
• 3.1.1 JACK基本理论23-24
• 3.1.2 JACK Agent语言对Java的扩充24
• 3.1.3 JACK的推理机制24-28
• 3.2 进场排序Agent模型28-43
• 3.2.1 问题描述与需求分析29-30
• 3.2.2 Agent识别与交互关系确定30-34
• 3.2.3 Agent行为表示及模型定义34-42
• 3.2.4 算例42-43
• 3.3 仿真及结果分析43-47
• 第四章 进近管制员工作状态模型47-53
• 4.1 管制员任务等级的确定47
• 4.2 工作状态模型分析47-50
• 4.3 仿真及结果分析50-53
• 第五章 进近管制任务风险分析方法53-68
• 5.1 建模工具-BPMN介绍53-56
• 5.2“确定/更新MP”流程的BPMN建模56-58
• 5.3 用于风险分析的BPMN扩展模型58-60
• 5.4 实例-“建立/更新MP”过程的风险值分析60-68
• 第六章 总结与展望68-70
• 6.1 论文工作总结68-69
• 6.2 展望69-70
• 致谢70-71
• 参考文献71-75
• 作者简介75

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本文编号：1122429