一、紧急情况下人的误判断与误操作数学模型（论文文献综述）
宋鹏飞[1]（2021）在《面向某3DGIS平台的煤矿井下地图匹配算法研究与应用》文中进行了进一步梳理三维地理信息系统（3DGIS）是智慧矿山的重要组成部分,人员定位系统作为3DGIS平台的核心,对煤矿的日常运营和安全管理起着重要的作用。我国煤矿企业广泛使用3DGIS平台历史较短,相应平台大多不够成熟。在山东某煤矿企业使用的3DGIS平台（H平台）日常运行中,发现该平台的人员定位系统中存在人员定位偏离巷道、历史轨迹穿模等问题。此类问题不仅会对管理人员造成困扰,更可能引起系统的误判断、误操作,对煤矿的安全生产是一个重大隐患。针对上述问题,本文以H平台为例开展了以下工作:（1）针对平台中人员定位偏离巷道的问题,以基于几何的地图匹配算法为基础,结合煤矿井下UWB定位系统的误差特征,提出一种基于圆弧投影的地图匹配算法。首先,通过定位点组成的轨迹线计算出当前基站位置。其次,以基站为球心,定位点与基站距离为半径构建球体。最后,将球体与巷道的交点作为该定位点的匹配点。同时,利用候选集和加速策略提升了算法的匹配效率。实验结果证明,该算法在煤矿井下巷道中有较好的匹配精度和匹配效率。（2）针对平台中因定位数据缺失导致历史轨迹穿模的问题,提出一种基于数据融合的低采样率地图匹配算法。首先,将原始的轨迹按照连通性分成多个子轨迹,对每段子轨迹使用基于圆弧投影的地图匹配算法,将所有定位点匹配到巷道之内。其次,计算出各段子轨迹之间时间约束下的k最短路径作为候选路径集。然后,以出行习惯和时间匹配度为指标进行数据融合。最后,选择融合值最大的路径为匹配路径,对定位点进行补充。相比于传统的低采样率地图匹配算法,该算法充分考虑了时空约束和个人历史数据,提升了路径匹配精度。同时根据煤矿井下巷道的区域性特征,使用Floyd算法计算出各个巷道间的最短路径并对结果进行持久化,提升了路径匹配效率。实验结果证明,该算法在煤矿井下缺失数据路段上的匹配精度优于同类算法。（3）使用微服务架构对H平台进行了无感知升级。经测试,本文算法模块运行稳定,匹配效果良好。
董淑娴[2]（2019）在《机器人拖拉机遥操作系统功能分配研究》文中研究指明将遥操作与机器人拖拉机相结合,就是通过“人在环”的方式将机器的智能与人的智能相融合,让机器人拖拉机有了新的发展趋势——基于人机协作控制,意味着操作员需要与自动化系统相互理解、相互协作、相互配合,共同完成作业任务,这不仅能充分发挥人的作用,还能极大提高作业效率和自动化系统的智能化水平。因此,将功能在操作员与自动化系统之间进行合理的分配对以安全、高效作业为前提的机器人拖拉机遥操作系统具有十分重要的意义。通过阅读相关文献可知,在工业自动化、航空航天和飞机等领域的功能分配存在两种方式:静态功能分配和动态功能分配。研究表明,静态功能分配存在明显的不足之处,如:出现“人不在环”、操作员过于信赖自动化系统而导致的态势感知能力不足或警惕性降低的现象,因此,最好的办法是能进行人机功能动态分配,即根据实时环境的变化将功能重新分配。本文将人机合作理念融入到机器人拖拉机遥操作系统中,针对机器人拖拉机遥操作的人机协同系统中功能分配问题进行了探索,主要内容与工作有:1.人机协同模式设计。基于实验室前期搭建的遥操作平台,根据遥操作系统的特点,提出融合情景意识原则和人机功能分配原则的三种远程操纵模式,并对远程操纵系统进行了设计,包括用户界面设计、数据处理方式设计和通讯方式设计。2.人机系统功能的分析与分解。阐述了功能分解的过程与意义,通过对人机能力进行分析,完成了机器人拖拉机远程控制系统的功能分解,并描述了建立云模型推理机制的过程,实现了对任务难易程度的划分与表示。3.障碍物的检测与定位。结合目标检测技术的发展历程,选用基于信息融合的方法完成障碍物检测与定位。详细阐述了 Faster R-CNN网络结构以及激光雷达数据处理过程,搭建了基于VGG-16的Faster R-CNN的目标检测模型,建立了样本训练集和测试集,完成了对行人和拖拉机的检测,准确率分别为79.92%、87.92%,利用迭代最近点匹配算法（Iterative Closest Point,ICP）算法将二者检测结果进行融合,完成障碍物的检测与定位,从而实现机器人拖拉机能够对任务的需求进行判定。4.功能分配研究。根据人机能力优势对比分析,完成了静态功能分配,再根据农业作业实时环境因素和实际需求总结了何时改变自动化等级以及如何改变自动化等级的原则,阐述了 BP神经网络、遗传算法和自适应算法的流程,并建立了基于自适应遗传BP神经网络自动化等级预测模型。仿真结果表明,自适应遗传BP神经网络的预测效果最好。
李卓[3]（2019）在《铸造起重机起升系统不同工况的安全风险分析与评估》文中研究说明近年来随着我国工业进程的机械化和自动化逐步实现,起重机械在各个民生领域得到了广泛使用,但是不同类型的起重机械也存在着不容忽视的高安全风险隐患。本文以在冶金行业中承担着关键作业的铸造起重机起升机构为研究对象,从人—机—环境三方面建立了单体铸造起重机起升系统安全风险评估模型,并从不同工况对其系统进行风险分析和安全评估。首先,将铸造起重机起升系统划分为操作人员、机械设备和作业环境三大评估单元,分别对操作人员利用人因可靠性分析建模,对机械设备利用事故树分析建模,对作业环境采用定性分析方法进行安全风险分析。通过对系统风险初步分析,构建出系统本质安全化的评价体系程序图。其次,构建评估体系模型,考虑到系统评估单元的多样性和模糊性,选取适用于各个评估单元的评估方法,并对能反映实际风险状况的评估等级规则和定量计算模型进行深入研究。进一步考虑到评估单元常权对系统评估的缺陷,引入基于变权理论的系统综合评估优化模型,完善系统评估流程,提高系统评估可信度。最后,结合系统不同的工况,应用改进的系统安全风险评估方法,对操作人员和机械设备从多方面不同工况进行安全风险评估对比分析,同时结合人机环境系统的两种典型相关性工况组合进行系统安全风险评估分析,为铸造起重机起升系统的本质安全化研究提供一定的理论依据。
程妮[4]（2019）在《自动化相关的人为差错分析》文中指出现代飞机驾驶舱中自动化技术的广泛应用,减少了飞行员的工作量,提高了飞行效率,使飞行员的角色由手动控制逐渐转变为监督控制,对其素质能力提出了更高的要求,容易产生新的人为差错,导致灾难性的后果。为保障飞行安全,亟需对自动化环境下的飞行员差错开展进一步研究。参考信息处理模型和情境意识相关概念,构建了飞行员心理模型,详细描述了飞行员的认知过程;基于三元符号模型和系统理论过程分析（STPA）方法,建立了自动化环境下人机交互模型,研究了自动化环境下飞行员与飞机的交互过程。研究了近年来与自动化相关飞行事故,在此基础上基于SHEL模型辨识自动化相关人为差错影响因素,并通过问卷调查对其进行筛选,确定主要影响因素并具体分析;采用专家判断法对影响因素打分,基于层次分析法确定影响因素权重,其中飞行员丧失情境意识重要度最高;针对主要影响因素为飞行员、飞机运营方、飞机设计方提供建议。参考HFACS和基于信息加工路径的人为差错分类方法,基于建立的交互模型辨识了自动化环境下的人为差错,包括感知差错、理解差错、决策差错、期望差错、复合差错和执行差错;基于影响因素综合评分量化人为差错概率。从定义、分类、机理等方面分析了典型自动化相关复合人为差错——自动化惊奇,辨识了自动化惊奇的影响因素,并对其进行量化,计算了自动化惊奇的发生概率。
韩宣[5]（2017）在《以任务为中心的自适应车载人机界面设计研究》文中研究指明现代军用装甲作战车辆在信息化战争中获取大量的作战任务信息并进行处理,继而通过人机界面呈现给操作者进行作战决策。这使操作者陷于繁杂的信息处理工作中,有时会因处理无效信息而延误决策时间,影响作战效率。为了夺取战场上的决策优势与时间优势,军用车载人机界面需要准确捕捉当前任务下操作者的交互需求,适情处理显示信息,并提供决策支持功能,使操作者及时抓住战斗情境中所关注的决策线索,快速执行作战决策任务。自适应人机界面（Adaptive Human-Computer Interface,AHCI）是满足以上要求的发展方向。作为当前的研究热点,AHCI已广泛应用于计算机、手机的个性化服务中,在民用车载界面上也有所尝试。但如何为军用装甲作战车辆设计AHCI是亟待解决的问题。由于军用车载人机交互的目的是完成作战任务,因此具备“以任务为中心”的特征。设计军用车载AHCI,需要将“以任务为中心”的应用特征和“面向操作者”的设计理念相结合,得到人与任务“双赢”的效果。设计中的重点在于自适应的触发和响应方式。由此,本文特别针对军用装甲作战车辆的人机交互任务需求,围绕以任务为中心的车载AHCI设计展开研究。研究包括基于任务与用户的双重触发因素构建概念框架、针对不同决策思维分析任务信息可得性、提供决策支持功能,并结合以上理论进行可视化设计,构建设计原型实例。研究中采用实验方法验证有效性,旨在降低操作者的认知负荷,提高任务绩效,力求实现响应任务情境变化和操作者个体特征差异的双重适应,为具有同类任务特征的AHCI设计提供设计理论依据。论文主要研究内容如下:（1）以任务为中心的车载AHCI概念框架研究针对当前研究中缺少以完成特定复杂任务为目的AHCI的问题,本文以军用车载人机界面为研究对象,明确其显示需求、功能需求、任务需求,结合通用AHCI的含义及工作方式,提出以任务为中心的车载AHCI概念框架。该概念框架的重点在于以任务绩效为核心目标的同时,考虑操作者个体特征差异和操作者在不同任务情境下对界面显示的需求,提供自适应响应,顺利完成既定任务,也为后续研究奠定理论基础。（2）辅助决策任务信息的计算与显示研究为了避免大量的基础情境信息为操作者增添脑力运算工作量,本文针对军用装甲作战车辆同时受地面与空中威胁的战斗背景,对作战任务相关的属性及对应的数据进行加工,采用模糊优选理论进行威胁度评估,采用粗糙集进行预案的选择,从而提供辅助决策的任务信息显示,将操作者从海量情境信息中解放出来,为AHCI中的决策支持功能奠定理论与设计基础。（3）基于决策特征分析的用户分类研究由于以任务为中心的人机交互常涉及到决策任务,用户决策特征差异可能导致不同的决策行为。而AHCI设计中少有针对用户决策思维特征的研究,这将导致“不适应”或“过适应”,使用户产生迷惑或烦躁。本文采用LabVIEW建立模拟作战决策任务的人机交互实验,结合一般决策风格（General Decision-Making Style,GDMS）与风险偏好方面的主观评价,对军事决策任务过程中的个体决策特征进行探究。同时检验GDMS与风险偏好的相关关系,依据个体决策特征进行用户分类,为AHCI自适应触发提供前提条件与设计基础。（4）面向不同任务情境与用户类别的界面信息可得性分析研究冗余信息会妨碍决策行为,但目前AHCI设计很少考虑界面信息内容对个体决策思考的价值,而这直接影响到决策任务的完成过程和结果。为了根据操作者个体决策特征提供自适应信息内容显示,本文采用模拟作战决策实验,结合信息可得性主观评价,探究不同决策特征的操作者在不同任务情境下对任务信息显示的需求,从而决定界面信息显示的必要性,对任务信息显示做出自适应的改变。此外,通过实验验证此方法对于决策过程的有益作用,为AHCI中的自适应信息显示奠定理论与设计基础。（5）以任务为中心的车载AHCI可视化设计与原型构建研究为军用车载AHCI进行可视化设计,主要包括界面显示内容的布局安排、色彩和文字编码设计。并且综合上述理论研究,将基于任务与用户双重触发的AHCI可视化响应生成方式融入车长人机交互工作任务流程中,采用Axure RP构建车长AHCI设计原型。通过此实例说明面向不同任务情境和不同决策特征的操作者给予自适应界面响应的工作方式,为此类以任务为中心的AHCI开发与应用提供设计基础。
张力,周易川,贾惠侨,洪俊,李鹏程[6]（2016）在《基于信息熵表征的数字化控制系统信息提供率研究》文中研究说明数字化控制系统的应用,使核电厂主控室的信息显示发生了显着的变化,"巨量信息与有限显示"的矛盾突出。为了探究数据更新速度和信息量大小对信息提供率的影响,获得不同数据更新速度下的信息提供率,基于信息熵理论,结合数字化控制系统中操纵员的信息处理模型,通过实验对信息提供率进行研究。研究结果表明实验组与对照组的实验结果差异显着;数据更新的速度和信息量大小对信息提供率有显着的影响。为解决"巨量信息与有限显示"这一矛盾奠定了基础。
暴英凯[7]（2016）在《人为因素对电力系统运行可靠性影响分析》文中研究说明电力系统运行可靠性是电力行业和社会各界尤为关注的问题,电力系统事故一旦发生,很可能会造成电量损失、设备损坏甚至人员伤亡。随着电网规模不断扩大,区域之间的互联更加紧密,对电力系统可靠性的要求也更高。如何减少电力安全事故、提高电力系统的运行可靠性是当前电力系统研究的热点之一。诸多电力系统停电事故统计分析表明,人为因素是影响电力系统可靠性的重要方面,人员的误操作和不安全行为会导致事故的发生或扩大。目前电力系统中针对人为因素的分析尚处于起步阶段,仍需要进一步的研究。人为因素对电力系统运行可靠性影响分析主要研究人为失误发生的可能性,以及对电力系统可能造成的影响。本文首先分析了电力系统中人为失误发生机理和人员行为影响因素,进而提出了适用于不同电力操作场景下的人为可靠性分析方法；并在此基础上分析了人为因素对电力设备检修、电网应急调度等方面的影响：最后,基于人为可靠性动态分析方法IDAC（Information, Decision and Action in Crew）,提出了调度员评估仿真系统模型,用于提高电力系统中人员操作的可靠性。具体研究内容包括如下：（1）分析了电力系统中人为失误发生机理,引入了电力系统人为可靠性概念。根据主要影响因素,将电力系统中任务场景分为三类：时间型、过程型和应急型,提出了适用于三种场景下的人为可靠性分析方法,并建立了考虑人为因素的设备风险模型。结合电力系统实际案例,对所提出方法和模型进行验证。（2）分析了人为因素对电力设备可靠性评估和检修决策的影响。提出了一种基于比例故障模型的设备可靠度评估方法。一方面,不对设备状态转移作任何简化,即认为设备状态转移可能发生在任何时刻,而不仅仅是状态监测点；另一方面可考虑人为因素的影响。在此基础上,完善了设备定期检修模型,考虑了由人为失误造成的不完美检修情况。（3）分析了人为失误对紧急调度操作可靠性及电网连锁故障的影响。针对调度操作过程中常见的人为失误情况,提出了考虑人为因素的紧急调度操作可靠性分析流程,分别考虑操作成功风险和操作失败风险；根据电网连锁故障发生机理,分析人为因素对电网连锁故障发展的影响,并通过IEEE RTS 79系统进行仿真验证。（4）提出了调度员评估仿真系统框架。该系统以人为可靠性动态分析方法IDAC为基础,采用认知-决策-行为模型,充分考虑了人为因素的影响。系统分为四个模块：操作员仿真模块、电力系统仿真模块、系统控制模块和系统主程序模块。系统开发完成后,可对电力系统人员的认知行为过程进行模拟仿真,以便于采取针对性的改进措施,降低人员操作失误概率,提高电力系统的可靠性。
陈为[8]（2016）在《精细追踪类作业的认知行为分析及建模研究》文中认为面向空间精细追踪作业任务,航天员在人机系统中的职能已经从过去单纯的控制转变为面向复杂信息处理的监测→决策→控制的过程,航天员的思维能力成为需要关注的重点。精细追踪作业中人面临的信息量杂而多,反应与决策行为集中且要求的可靠性和精确性高,人的思维信息处理过程和认知能力已成为需要关注的重点。研究人的认知机理和分析内部认知过程,提高人的思维效率和改善人的思维质量对任务操作流程规则及人机交互的设计至关重要。从感知、决策和操作各层面提取完成任务的认知过程和特征,建立具有模拟认知和决策的模型,通过模型绩效预测结果对航天员在执行作业时的思维决策或信息加工进行分析和评定已经成为改善人机工效的研究方向。认知行为模拟与仿真的目的是理解人如何获得、贮存、加工和使用信息的过程。建模过程首先需要对人的内部信息加工过程进行逻辑分析,其次结合任务流程、混合建模、程序模拟、程序优化来实现。本文主要面向精细追踪类作业的认知行为过程进行研究,以手控交会对接任务为典型实例,通过构建认知行为模型描述人在此类作业中的内部认知过程,即描述人的信息获取、存储、处理及输出等过程。本文主要从以下几个方面进行了研究:首先,精细追踪类作业的认知行为过程与认知能力差异是关于此类作业认知行为建模的内容和基础。本文以手控交会对接任务为研究对象,借鉴认知任务分析方法探讨了感知→决策→反应三种认知过程之间的映射关系,整合了任务与环境要素和基本认知特征的关联关系,建立了多维度视觉注意和决策资源分配等内部信息加工过程的形式化表示;开展了影响手控交会对接任务中绩效差异因素的认知过程实验,获取了不同经验操作者在执行任务过程中所偏好的认知差异,提取了注意选择和平移偏移量消除两个关键认知过程涉及的隐形知识和因素水平,为新知识的获得和发现、技能的提高以及选拔具有高潜质认知行为能力的人员提供了参考价值。其次,混合建模方法和认知行为模型的实例化是建模的实现技术和实现过程。本文分析了现有认知体系建模方法与外部信息交互的知识描述的局限性,实现了一种基于网络图和符号认知系统的混合建模方法,构建了融入手控交会对接任务的认知特征、认知机制、思维策略的认知行为模型,定义了符合判断决策特征的陈述性知识和符合加工顺序特征的程序性知识,提出了一种基于人的时间估计能力指标确定的决策模型。基于网络图的混合建模方法既能将复杂的思维过程分解为简单的要素和单元进行研究,又能对思维过程进行综合、整体的研究,实现思维决策过程的行为仿真预测。最后,模型预测结果是分析影响任务绩效的认知因素的重要参考依据。本文开发了“精细追踪类作业认知行为建模仿真平台”的原型系统,包括基于内部认知行为过程模拟、环境与任务的模拟、人因场景模拟等功能,实现了任务过程与认知过程同步的模拟与仿真,通过模型中各认知模块的时间占有率对绩效瓶颈进行识别,直观地判断认知负荷过载情况。同时,面向手控交会对接任务开展了模型有效性的验证,从外部信息输入、知识搜索匹配、思维决策选择、操作绩效输出等过程的模拟与仿真,预测了信息处理模块使用程度和认知资源分配趋势。因此,认知行为模型可以用于对操作者认知绩效的预测和评估,反映其操作效率、精度等评价指标与认知过程之间的关系,为任务的流程优化、操作者的训练和选拔提供参考依据。
李飞[9]（2015）在《煤矿生产系统中人的可靠性及其控制体系研究》文中认为本文在对国内外人的可靠性相关研究成果分析和总结基础上，结合煤矿复杂系统的特点，对其人的可靠性及其相关问题进行了系统研究。采用编码故障树方法，结合具体事故案例，探究了人误行为的发生机理；编制了煤矿人的可靠性分析调研问卷，并以煤炭企业一线员工为对象进行现场调查，采用因子分析、层次分析法等方式从人、设备、环境和管理四个方面对调查数据进行了分析，确定了18个煤矿安全绩效形成因子；结合煤矿生产系统的特征，通过对THERP模型和HCR模型组合和优化，构建了煤矿人误分析模型，并对瓦斯超限人因事件进行了应用分析；结合煤矿人的可靠性特征，建立了基于人误分析诊断、人误动态预警和员工不安全行为控制的煤矿人误行为控制体系；设计开发了煤矿人的可靠性分析系统，实现了人因数据采集、分类、分析、计算等功能。研究成果对提高煤矿人的可靠性，避免人误操作行为，减少人因事故发生等具有理论意义和实用价值。
吴声声[10]（2013）在《电力企业人因安全的研究与应用》文中研究说明电力行业在国民经济中所处的地位,决定了电力企业同其他的行业的企业在安全生产的责任方面有着很大的不同,电力企业的安全生产事故不仅关系到本企业声誉与经济效益,同时也会给社会生产、人民生活乃至社会稳定带来很大影响。近年来,我国电力企业生产中电网事故起数、设备事故起数来说呈现总体下降趋势,但是人身伤亡事故数和死亡人数却有所抬头。人是安全管理的核心,一切安全管理手段与安全文化的出发点和落脚点。电力企业已经意识到了入因安全是未来安全生产的重要研究方向,但是由于当前对于人因安全的研究成果较少,且多集中于违章与误操作。因此,开展对人因安全的研究具有十分重要的研究价值和现实意义。本文通过中外文献综述,建立电力企业人因安全的影响因素模型,并通过专家法确定了工作压力因素、人文关怀因素、注意力、思维力、记忆力、情绪体验为最重要的影响,随后论文针对其中最为重要的认知能力和组织因素进行研究。通过安全职业适性的方法研究认知能力,通过岗位分析、工作日志、专家法、仪器测量等,验证了认知能力可评价性,并确立敏感指标的等级。以安全应力中的压力与情绪两个组织因素作为切入点,对电力企业员工进行问卷调查,运用结构方程模型验证了安全应力影响因素模型,得出了各因素与安全应力的相关系数。最后将研究结果应用于电力企业的人因安全管理对策中,提出构建基于员工安全促进计划的安全管理模式。通过对员工安全促进计划原则、开展模式、功能、应用技术等详细介绍,希望通过一揽子的管理手段,提升电力企业的人因安全水平。本文有四个创新点。第一,在分析了人因安全影响因素的基础上,构建了电力企业人因安全影响因素理论模型。运用三角模糊层次分析法,判定了不同影响因素的权重,从而确定了电力企业生产中影响人因安全的七大因素。第二,使用特殊职业适性的测评方法,通过对调研和测量数据的统计与分析,首次在电力企业员工中确定并验证了安全职业适性中认知能力：注意力、记忆力、思维力、知觉力和预想力,并确定了其中能力指标的评价等级。第三,特别关注了电力企业的安全应力,开发了安全应力影响因素的测量工具,并经过严格的信度和效度分析,可以作为企业安全应力影响因素测量的重要手段。应用统计分析法,研究了安全应力与影响因素之间的量化关系,提出假设并验证了关系模型。第四,在人因安全管理对策应用中,从国外流行的员工援助计划得到启示,开发了符合中国国情与电力企业现状的员工安全促进计划；提出了“以人为本”的人因安全管理对策模式、员工促进计划应用技术及人因心理应急措施。
二、紧急情况下人的误判断与误操作数学模型（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、紧急情况下人的误判断与误操作数学模型（论文提纲范文）
（1）面向某3DGIS平台的煤矿井下地图匹配算法研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 地图匹配算法研究现状 |
| 1.3 研究内容及结构安排 |
| 2 平台介绍与问题分析 |
| 2.1 平台介绍 |
| 2.2 问题分析 |
| 2.2.1 问题介绍 |
| 2.2.2 原因分析 |
| 2.2.3 解决思路 |
| 2.3 实验平台搭建 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 相关理论基础 |
| 3.1 地图匹配问题 |
| 3.1.1 基本定义 |
| 3.1.2 相关算法 |
| 3.1.3 低采样率地图匹配算法 |
| 3.2 路径规划问题 |
| 3.2.1 基本定义 |
| 3.2.2 相关算法 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 基于圆弧投影的地图匹配算法 |
| 4.1 煤矿井下定位误差分析 |
| 4.1.1 定位方式介绍 |
| 4.1.2 误差分析 |
| 4.2 算法设计与实现 |
| 4.2.1 算法设计 |
| 4.2.2 数据预处理 |
| 4.2.3 候选集选取 |
| 4.2.4 基站位置计算 |
| 4.2.5 匹配点位置计算 |
| 4.2.6 加速策略 |
| 4.3 实验与结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 基于数据融合的低采样率地图匹配算法 |
| 5.1 算法框架 |
| 5.2 预处理 |
| 5.3 基于A~*算法和优先队列的k最短路径算法 |
| 5.4 融合指标 |
| 5.4.1 时间匹配度 |
| 5.4.2 出行习惯 |
| 5.5 基于贝叶斯近似的D-S证据融合算法 |
| 5.6 实验与结果分析 |
| 5.6.1 模拟数据实验 |
| 5.6.2 真实数据实验 |
| 5.7 本章小结 |
| 6 平台升级与算法应用 |
| 6.1 微服务架构 |
| 6.2 方案设计 |
| 6.2.1 系统结构设计 |
| 6.2.2 技术选型及实现 |
| 6.3 结果展示 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（2）机器人拖拉机遥操作系统功能分配研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 遥操作农业机器人发展现状 |
| 1.3 人机智能融合 |
| 1.4 功能分配国内外研究现状 |
| 1.5 研究目标及论文结构安排 |
| 1.5.1 研究目标及内容 |
| 1.5.2 论文结构安排 |
| 第二章 机器人拖拉机遥操作人机操纵系统设计 |
| 2.1 遥操作系统与通讯网络平台介绍 |
| 2.1.1 系统总体介绍 |
| 2.1.2 通讯网络 |
| 2.1.3 机载终端硬件与控制系统 |
| 2.2 人机合作的概念 |
| 2.3 遥操作控制回路设计 |
| 2.4 情境意识原则 |
| 2.5 远程遥操作系统设计 |
| 2.5.1 远程遥操作控制模式设计 |
| 2.5.2 远程操纵系统软件设计 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 人机系统功能的分析与分解 |
| 3.1 人机系统功能分析和类型 |
| 3.1.1 人机系统功能分析 |
| 3.1.2 人机系统的类型 |
| 3.2 人机能力分析与对比 |
| 3.3 功能的分析与分解 |
| 3.3.1 云模型理论 |
| 3.3.2 云规则的确定 |
| 3.3.3 云规则的形成过程 |
| 3.4 功能分配原则 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于信息融合的障碍物检测与定位 |
| 4.1 目标检测算法 |
| 4.2 障碍物检测硬件系统介绍 |
| 4.3 基于信息融合的障碍物检测 |
| 4.3.1 基于区域提取的目标检测 |
| 4.3.2 结果分析 |
| 4.3.3 激光雷达数据聚类分析 |
| 4.3.4 基于ICP算法的数据融合 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 机器人拖拉机遥操作系统功能分配研究 |
| 5.1 功能分配的概念 |
| 5.2 静态功能分配 |
| 5.3 动态功能分配 |
| 5.3.1 动态功能分配触发机制 |
| 5.3.2 自动化等级的划分 |
| 5.3.3 自动化等级改变的流程 |
| 5.4 基于神经网络和专家系统的自动化等级改变方法 |
| 5.4.1 BP神经网络 |
| 5.4.2 基于自适应遗传算法优化的BP神经网络设计 |
| 5.5 仿真结果 |
| 5.5.1 迭代次数对比 |
| 5.5.2 预测准确率对比 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间取得的学术成果 |
（3）铸造起重机起升系统不同工况的安全风险分析与评估（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 课题来源 |
| 1.1.2 背景及意义 |
| 1.2 铸造起重机概述 |
| 1.2.1 铸造起重机简介与应用 |
| 1.2.2 铸造起重机工作特点 |
| 1.3 相关领域研究发展趋势 |
| 1.3.1 国内外安全风险评估发展 |
| 1.3.2 起重机械安全风险评估发展趋势 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 第二章 系统安全风险评估理论基础 |
| 2.1 起重机械系统安全事故理论 |
| 2.1.1 起重机械系统事故特点分析 |
| 2.1.2 安全事故致因理论概述 |
| 2.2 安全风险评估概述 |
| 2.2.1 风险的定义 |
| 2.2.2 安全风险评估的主要内容 |
| 2.2.3 系统安全风险评估主要流程 |
| 2.3 安全风险评估方法理论基础 |
| 2.3.1 安全风险评估常用方法 |
| 2.3.2 模糊数学理论 |
| 2.3.3 层次分析理论 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 铸造起重机起升系统安全风险分析 |
| 3.1 操作人员安全风险分析 |
| 3.1.1 人因可靠性分析概述 |
| 3.1.2 分析模型的选择 |
| 3.1.3 操作人员动作模型分析 |
| 3.2 机械零、部件安全风险分析 |
| 3.2.1 事故树分析方法描述 |
| 3.2.2 起升机构机械零、部件系统事故树 |
| 3.2.3 事故树定性定量分析 |
| 3.3 作业环境安全风险分析 |
| 3.4 起升系统安全风险评价程序图 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 铸造起重机起升系统安全风险评估体系 |
| 4.1 系统评估层次结构模型的构建 |
| 4.1.1 评估单元的划分原则 |
| 4.1.2 评估指标体系构建原则 |
| 4.1.3 评估体系模型的建立 |
| 4.2 人与环境的安全风险评估体系 |
| 4.3 机械零、部件安全风险评估体系 |
| 4.3.1 零、部件定性评价等级划分 |
| 4.3.2 零、部件风险等级的确定 |
| 4.3.3 零、部件评估单元的计算模型 |
| 4.4 系统综合安全风险评估体系 |
| 4.5 系统安全评估流程的优化 |
| 4.5.1 指标常权确定的改进 |
| 4.5.2 变权评估方法的引用 |
| 4.5.3 变权综合评估方法的改进 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 起升系统不同工况的安全风险分析与评估 |
| 5.1 铸造起重机起升系统工况分析概述 |
| 5.1.1 系统不同工况的划分 |
| 5.1.2 工况评估指标权重的确定 |
| 5.2 操作人员不同工况的安全风险分析 |
| 5.2.1 正常操作情况下人员定性定量分析 |
| 5.2.2 紧急操作情况下人员定性定量分析 |
| 5.2.3 人机相关性安全风险分析 |
| 5.3 机械零、部件不同工况的安全风险分析与评估 |
| 5.3.1 零、部件不同工况风险分析 |
| 5.3.2 零、部件不同工况安全风险评估 |
| 5.4 系统不同工况的安全风险分析与评估 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 |
| 硕士期间参与的科研项目 |
（4）自动化相关的人为差错分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 缩略词 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 驾驶舱人为差错 |
| 1.2.2 自动化相关人为因素 |
| 1.2.3 自动化惊奇 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 论文结构 |
| 第二章 自动化环境下人机交互过程研究 |
| 2.1 飞机自动化系统研究 |
| 2.2 飞行员认知过程描述 |
| 2.2.1 常用模型研究 |
| 2.2.2 飞行员心理模型构建 |
| 2.3 自动化环境下人机交互建模 |
| 2.3.1 建模基础 |
| 2.3.2 自动化环境下人机交互模型 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 自动化相关人为差错影响因素研究 |
| 3.1 影响因素辨识与筛选 |
| 3.1.1 初始影响因素 |
| 3.1.2 影响因素调查 |
| 3.2 主要影响因素分析 |
| 3.2.1 飞行员自身 |
| 3.2.2 飞行员与其他人员 |
| 3.2.3 飞行员与硬件 |
| 3.2.4 飞行员与软件 |
| 3.2.5 飞行员与环境 |
| 3.3 影响因素量化 |
| 3.3.1 影响因素评分 |
| 3.3.2 影响因素权重 |
| 3.4 影响因素风险对策 |
| 3.4.1 飞行员 |
| 3.4.2 飞机运营方 |
| 3.4.3 飞机设计方 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 自动化相关人为差错辨识与概率量化 |
| 4.1 人为差错辨识流程 |
| 4.2 自动化相关人为差错分类 |
| 4.2.1 常用人为差错分类方法研究 |
| 4.2.2 基于交互模型的人为差错分类 |
| 4.3 自动化相关人为差错概率量化 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 自动化相关人为差错案例分析 |
| 5.1 自动化惊奇分类 |
| 5.2 自动化惊奇机理分析 |
| 5.2.1 飞行员有输入时 |
| 5.2.2 飞行员无输入时 |
| 5.2.3 实例分析 |
| 5.3 自动化惊奇定量分析 |
| 5.3.1 影响因素辨识 |
| 5.3.2 影响因素评分 |
| 5.3.3 影响因素权重 |
| 5.3.4 概率计算 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
| 附录 |
| 附录1 近50年来典型自动化相关飞行事故/事故征候 |
| 附录2 自动化相关人为差错影响因素调查问卷 |
（5）以任务为中心的自适应车载人机界面设计研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 .绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 军用车载人机界面及其智能研究 |
| 1.2.2 AHCI及其研究热点 |
| 1.2.3 AHCI的触发因素 |
| 1.2.4 AHCI的可视化响应 |
| 1.3 存在问题 |
| 1.4 课题来源与研究意义 |
| 1.4.1 课题来源 |
| 1.4.2 研究意义 |
| 1.5 本文主要研究内容及文章结构 |
| 第2 章.以任务为中心的车载AHCI概念框架 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 军用装甲作战车辆的人机交互分析 |
| 2.2.1 车长人机交互任务 |
| 2.2.2 车长人机交互的工作方式 |
| 2.2.3 车长人机界面需求分析 |
| 2.3 以任务为中心的AHCI概念 |
| 2.4 AHCI交互模式 |
| 2.4.1 AHCI的一般交互模式 |
| 2.4.2 以任务为中心的AHCI交互模式 |
| 2.5 AHCI架构 |
| 2.5.1 AHCI的一般架构及工作方式 |
| 2.5.2 以任务为中心的车载AHCI架构及工作方式 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 .辅助决策任务信息的计算与显示 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 作战决策任务及辅助决策信息 |
| 3.3 目标威胁度计算 |
| 3.3.1 目标威胁度的概念与作用 |
| 3.3.2 目标威胁度评估步骤 |
| 3.3.3 基于模糊优选理论的目标威胁度评估 |
| 3.4 作战预案计算 |
| 3.4.1 作战预案的概念与作用 |
| 3.4.2 基于粗糙集的作战预案选择 |
| 3.5 辅助决策任务信息的显示 |
| 3.5.1多任务下的信息辨识绩效实验 |
| 3.5.2 多任务下的界面显示区域划分 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 .基于决策特征分析的用户分类 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 决策特征 |
| 4.2.1 决策风格 |
| 4.2.2 风险偏好 |
| 4.3 模拟作战决策任务实验平台搭建 |
| 4.3.1 实验任务设计 |
| 4.3.2 实验界面设计 |
| 4.4决策行为稳定趋势分析实验 |
| 4.4.1 被试者 |
| 4.4.2 实验任务与目的 |
| 4.4.3 实验结果分析 |
| 4.5操作者决策特征分析实验 |
| 4.5.1 被试者 |
| 4.5.2 实验任务与目的 |
| 4.5.3 决策风格分析 |
| 4.5.4 风险偏好分析 |
| 4.6 结合决策风格与风险偏好的用户分类 |
| 4.6.1 不同决策风格下的风险偏好程度 |
| 4.6.2 用户分类 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 .面向不同任务情境与用户类别的界面信息可得性分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 人-机信息交流中的用户心理特征 |
| 5.3 决策任务信息可得性分析 |
| 5.3.1 决策任务相关信息 |
| 5.3.2 实验问卷 |
| 5.3.3 信息可得性问卷分析方法 |
| 5.3.4 决策任务信息可得性分析结果 |
| 5.4决策任务信息可得性验证实验 |
| 5.4.1 实验设计 |
| 5.4.2 被试者 |
| 5.4.3 实验任务与目的 |
| 5.4.4 实验结果分析 |
| 5.4.5 自适应任务信息显示设计 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6 章.以任务为中心的车载AHCI可视化设计与原型构建 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 军用车载AHCI可视化设计原则 |
| 6.3 界面信息显示设计 |
| 6.3.1 界面显示内容的布局设计 |
| 6.3.2 色彩编码设计 |
| 6.3.3 文字编码设计 |
| 6.4 军用车载AHCI可视化响应生成方式 |
| 6.4.1 可视化响应生成方式 |
| 6.4.2 界面变体 |
| 6.5 车长AHCI的工作流程 |
| 6.6 车长AHCI设计原型实例 |
| 6.6.1 注册登录界面 |
| 6.6.2 AHCI自适应测试界面 |
| 6.6.3 行军界面 |
| 6.6.4 入网界面 |
| 6.6.5 战斗准备界面 |
| 6.6.6 针对不同任务情境和操作者类别的AHCI战斗实施界面 |
| 6.6.7 信息查看界面 |
| 6.6.8 紧急情况 |
| 6.7 本章小结 |
| 第7章 .结论与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 主要创新点 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间参与的科研项目和发表的论文 |
| 附录A.一般决策风格(GDMS)问卷 |
| 附录B.风险偏好问卷 |
| 附录C.修正后的GDMS问卷 |
| 附录D.信息可得性评价问卷 |
| 致谢 |
（6）基于信息熵表征的数字化控制系统信息提供率研究（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 信息熵与操纵员信息处理模型 |
| 2.1 信息与信息量的数学表达 |
| 2.1.1 信息与信息量的定义 |
| 2.1.2 信息量的数学表达 |
| 2.2 核电厂操纵员信息处理模型 |
| 3 实验设计 |
| 3.1 实验目的 |
| 3.2 实验方法 |
| 3.2.1 被试 |
| 3.2.2 自变量 |
| 3.2.3 因变量 |
| 3.2.4 实验器材 |
| 3.3 实验流程 |
| 4 实验结果与分析 |
| 4.1 实验组与对照组的正确率与反应时分析 |
| 4.2 信息提供率结果分析 |
| 5 讨论与结论 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 讨论 |
（7）人为因素对电力系统运行可靠性影响分析（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 人为失误理论与人为可靠性理论研究现状 |
| 1.2.2 人为可靠性分析方法研究现状 |
| 1.2.3 电力领域人为可靠性研究现状 |
| 1.3 本文工作与章节安排 |
| 第2章 电力系统中人为因素建模与分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 电力系统中的人为失误 |
| 2.2.1 电力系统中人为失误机理 |
| 2.2.2 电力系统中人为影响因素 |
| 2.3 电力系统中人为可靠性分析 |
| 2.3.1 时间相关型场景下人为可靠性分析(TR-HRA) |
| 2.3.2 过程相关型场景下人为可靠性分析(PR-HRA) |
| 2.3.3 应急相关型场景下人为可靠性分析(ER-HRA) |
| 2.4 考虑人为失误的设备可靠性模型 |
| 2.5 算例分析 |
| 2.5.1 算例1(变电站投运阶段的人为失误分析) |
| 2.5.2 算例2(倒闸操作过程中的人为失误分析) |
| 2.5.3 算例3(故障恢复过程中的人为失误分析) |
| 2.5.4 算例4(IEEE 9节点测试系统可靠性评估) |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 人为因素对电力设备检修的影响 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 考虑人为因素的设备可靠度评估 |
| 3.2.1 基于PHM的设备故障率模型 |
| 3.2.2 人为因素对设备可靠度评估的影响 |
| 3.3 人为因素对设备检修的影响 |
| 3.3.1 人为因素导致的不完美检修 |
| 3.3.2 考虑人为因素的设备定期检修模型 |
| 3.4 算例分析 |
| 3.4.1 设备状态变化对可靠度的影响 |
| 3.4.2 人为失误概率对设备可用率的影响 |
| 3.4.3 故障修复时间对设备可用率的影响 |
| 3.4.4 检修故障比例对设备可用率的影响 |
| 3.5 设备检修过程中人为失误管理 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 人为因素对电力系统调度操作的影响 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 人为因素对调度操作影响分析 |
| 4.2.1 电力系统中调度员状态感知水平 |
| 4.2.2 考虑人为因素的紧急调度操作可靠性分析 |
| 4.3 人为因素对电网连锁故障发展影响分析 |
| 4.3.1 电力系统连锁故障发展机理 |
| 4.3.2 人为因素对电力系统连锁故障影响 |
| 4.4 算例分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于IDAC的调度员评估仿真系统 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 调度员培训仿真系统 |
| 5.2.1 调度员培训仿真系统组成与功能 |
| 5.2.2 调度员培训仿真系统的不足 |
| 5.3 IDAC |
| 5.3.1 IDA认知行为模型 |
| 5.3.2 行为影响因子模型 |
| 5.3.3 认知响应因果模型 |
| 5.4 基于IDAC的调度员评估仿真系统 |
| 5.4.1 操作员仿真模块 |
| 5.4.2 电力系统仿真模块 |
| 5.4.3 系统控制模块 |
| 5.4.4 系统主程序模块 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表或录用的论文 |
（8）精细追踪类作业的认知行为分析及建模研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究目的和意义 |
| 1.2 国内外相关领域研究现状 |
| 1.3 本文的研究内容与创新点 |
| 1.4 论文的组织结构 |
| 2 精细追踪类作业的认知行为特征 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 研究对象 |
| 2.3 认知行为特征研究 |
| 2.4 视线追踪特征提取 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 影响绩效的认知因素分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 影响绩效差异的认知因素 |
| 3.3 目标注意选择实验 |
| 3.4 平移偏移量消除实验 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 认知行为混合建模方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 拟“人”的计算机建模方法 |
| 4.3 面向精细追踪类作业的认知行为建模 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 手控交会对接的认知行为建模 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 模型的层次和构成 |
| 5.3 模型的有效性验证 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 原型系统研发与应用 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 系统架构设计 |
| 6.3 系统功能模块 |
| 6.4 软件开发与运行环境 |
| 6.5 应用实例 |
| 6.6 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 本文总结 |
| 7.2 研究工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 攻读学位期间发表学术论文目录 |
（9）煤矿生产系统中人的可靠性及其控制体系研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 详细摘要 |
| Detailed Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究概述 |
| 1.2.1 煤矿人的可靠性研究现状 |
| 1.2.2 人误行为特征和分类 |
| 1.3 研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究技术路线 |
| 第二章 煤矿安全事故中人误行为分析 |
| 2.1 事故统计 |
| 2.2 基于编码故障树方法的事故分析 |
| 2.2.1 瓦斯事故分析 |
| 2.2.2 顶板事故分析 |
| 2.2.3 水害事故分析 |
| 2.2.4 火灾事故分析 |
| 2.3 人误行为分析 |
| 2.4 人误行为发生机理研究 |
| 2.4.1 通用失误模型系统概念 |
| 2.4.2 应用 GEMS 的煤矿事故实例分析 |
| 2.4.3 人误行为的特征和相关规律 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 煤矿安全绩效形成因子研究 |
| 3.1 绩效形成因子概念 |
| 3.2 调查问卷的编制 |
| 3.2.1 煤矿人的可靠性调查问卷的特征要求 |
| 3.2.2 问卷编制的主要流程和步骤 |
| 3.2.3 分析方法和分析工具 |
| 3.3 外部绩效形成因子研究 |
| 3.3.1 样本概况 |
| 3.3.2 设备因素分析 |
| 3.3.3 环境因素分析 |
| 3.3.4 组织管理因素分析 |
| 3.4 内部绩效形成因子研究 |
| 3.4.1 人的特征影响因素提取 |
| 3.4.2 影响因素权重计算 |
| 3.4.3 内部绩效形成因子确定 |
| 3.5 煤矿安全绩效形成因子汇总 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 煤矿人误分析模型 |
| 4.1 人的可靠性分析方法介绍 |
| 4.1.1 人的失误率预测技术（THERP） |
| 4.1.2 人的认知可靠性模型（HCR） |
| 4.1.3 人误分析技术（ATHEANA） |
| 4.1.4 人的可靠性社会技术评估方法（STAHR） |
| 4.1.5 混淆矩阵（CM） |
| 4.2 煤矿人误分析模型（Human Error Analysis Model）的建立 |
| 4.2.1 THERP+HCR 模型组合 |
| 4.2.2 THERP 和 HCR 模型接口 |
| 4.3 煤矿人误分析模型技术程序 |
| 4.4 瓦斯超限事件分析 |
| 4.4.1 事件背景 |
| 4.4.2 事件成功准则 |
| 4.4.3 调查与访谈结论 |
| 4.4.4 事件分析 |
| 4.4.5 建模与计算 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 煤矿人的可靠性控制体系研究 |
| 5.1 煤矿人误分析模型库研究 |
| 5.1.1 THERP 模型 |
| 5.1.2 HCR 模型 |
| 5.1.3 HEAM 模型 |
| 5.1.4 HEP 外推模型 |
| 5.2 人误分析诊断体系 |
| 5.2.1 人误分析诊断体系理论 |
| 5.2.2 人误分析诊断技术的实现 |
| 5.3 人误动态预警体系 |
| 5.4 员工不安全行为控制体系 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 煤矿人的可靠性分析系统设计与实现 |
| 6.1 人的失误分类体系 |
| 6.2 系统功能设计 |
| 6.3 数据库设计 |
| 6.3.1 基本事件库设计 |
| 6.3.2 数据管理模块设计 |
| 6.3.3 人误概率计算模块设计 |
| 6.4 系统业务流程 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介及在学成果 |
| 附录 |
（10）电力企业人因安全的研究与应用（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 目录 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究选题背景 |
| 1.1.2 研究理论意义 |
| 1.1.3 现实意义 |
| 1.2 研究对象及研究视角选择 |
| 1.2.1 研究对象 |
| 1.2.2 研究对象工作情况 |
| 1.2.3 研究视角的选择 |
| 1.3 国内外研究综述 |
| 1.3.1 电力企业安全管理的研究综述 |
| 1.3.2 人因学国内外研究综述 |
| 1.3.3 人因安全研究综述 |
| 1.3.4 研究评述 |
| 1.4 论文研究目的、思路、主要内容和方法 |
| 1.4.1 研究目的 |
| 1.4.2 研究思路与主要内容 |
| 1.4.3 研究方法 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 理论与方法基础 |
| 2.1 人因事故理论及模型 |
| 2.1.1 海因里希多米诺骨牌理论 |
| 2.1.2 简·舍利模型(Jean Surry's model)及其改进模型 |
| 2.1.3 能量释放理论及模型 |
| 2.2 群体与组织相关理论 |
| 2.2.1 群体动力学理论 |
| 2.2.2 组织相关理论 |
| 2.3 方法基础 |
| 2.3.1 文献研究与实证研究相结合 |
| 2.3.2 专家调查法与专家会议法 |
| 2.3.3 问卷调查法 |
| 2.3.4 仪器测量法与软件测量法 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 电力企业人因安全影响因素研究 |
| 3.1 电力企业中人因安全系统特征分析 |
| 3.1.1 电力安全生产的重要性 |
| 3.1.2 电力安全生产系统因素分析 |
| 3.1.3 电力安全生产系统中的人因特点 |
| 3.2 电力企业中人因安全影响因素综合理论模型 |
| 3.2.1 入因安全个体影响因素分析 |
| 3.2.2 人因安全组织影响因素分析 |
| 3.3 电力企业人因安全影响因素的模糊层次分析法应用 |
| 3.3.1 模糊层次分析法 |
| 3.3.2 电力企业人因安全影响因素模糊层次结构模型构建 |
| 3.3.3 结论分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 电力企业员工安全职业适性研究：认知能力的测量与评价 |
| 4.1 安全职业适性及其相关概念 |
| 4.1.1 职业适性的定义与分类 |
| 4.1.2 安全职业适性：职业适性在安全管理中的延伸 |
| 4.1.3 认知能力与人格倾向比较 |
| 4.2 电力企业操作员工认知能力研究 |
| 4.2.1 操作员工的岗位特征 |
| 4.2.2 操作员工认知能力因素调查 |
| 4.2.3 操作员工认知能力指标的确定 |
| 4.3 电力企业操作员工认知能力的测定 |
| 4.3.1 认知能力测定项目与仪器选择 |
| 4.3.2 测量数据分析 |
| 4.3.3 认知能力安全职业适性研究结论 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 电力企业安全应力研究：压力与情绪 |
| 5.1 电力企业安全应力的前期调研 |
| 5.1.1 关于情绪的前期调研 |
| 5.1.2 关于压力的前期调研 |
| 5.2 结构方程模型应用与安全应力量表的设计 |
| 5.2.1 结构方程模型的简介 |
| 5.2.2 结构方程的结构 |
| 5.2.3 LISREL语法结构 |
| 5.2.4 安全应力量表的设计与开发 |
| 5.3 调查概况与信度效度分析 |
| 5.3.1 问卷发放情况 |
| 5.3.2 问卷对象基本情况 |
| 5.3.3 问卷信度效度检验 |
| 5.4 安全应力影响因素假设及实证研究 |
| 5.4.1 研究假设 |
| 5.4.2 安全应力的实证分析 |
| 5.4.3 结论与分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 电力企业人因安全管理的应用 |
| 6.1 基于马克思主义原理的人因安全管理理念 |
| 6.1.1 “以人为本”本体论分析 |
| 6.1.2 “以人为本”价值论分析 |
| 6.1.3 “以人为本”的人因安全管理理念 |
| 6.2 电力企业员工安全促进计划的原理 |
| 6.2.1 员工帮助计划的特点与不足 |
| 6.2.2 员工安全促进计划的管理模式 |
| 6.2.3 员工安全促进计划的实施原则 |
| 6.2.4 员工安全促进计划的开展模式 |
| 6.3 员工安全促进计划的应用 |
| 6.3.1 员工安全促进计划的功能组成 |
| 6.3.2 员工安全促进计划中的典型技术 |
| 6.3.3 人因心理应急措施 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 研究结论及展望 |
| 7.1 论文的主要结论 |
| 7.2 论文的主要创新点 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录A |
| 附录B |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
四、紧急情况下人的误判断与误操作数学模型（论文参考文献）
- [1]面向某3DGIS平台的煤矿井下地图匹配算法研究与应用[D]. 宋鹏飞. 西安科技大学, 2021(02)
- [2]机器人拖拉机遥操作系统功能分配研究[D]. 董淑娴. 南京农业大学, 2019(08)
- [3]铸造起重机起升系统不同工况的安全风险分析与评估[D]. 李卓. 太原科技大学, 2019(04)
- [4]自动化相关的人为差错分析[D]. 程妮. 南京航空航天大学, 2019(02)
- [5]以任务为中心的自适应车载人机界面设计研究[D]. 韩宣. 北京理工大学, 2017(02)
- [6]基于信息熵表征的数字化控制系统信息提供率研究[J]. 张力,周易川,贾惠侨,洪俊,李鹏程. 工业工程与管理, 2016(04)
- [7]人为因素对电力系统运行可靠性影响分析[D]. 暴英凯. 浙江大学, 2016(07)
- [8]精细追踪类作业的认知行为分析及建模研究[D]. 陈为. 华中科技大学, 2016(08)
- [9]煤矿生产系统中人的可靠性及其控制体系研究[D]. 李飞. 中国矿业大学（北京）, 2015(05)
- [10]电力企业人因安全的研究与应用[D]. 吴声声. 北京交通大学, 2013(02)