1、铁道运输与经济RAILW AY TRANSPORT AND ECONOMY第 45 卷 第 09 期基于改进SLIM的高速铁路列车调度员人因失误概率计算方法Calculation Method of Error Probability of High Speed Railway Train Dispatchers Based on Improved SLIM孙延浩1，2，宋宏智1，2，任禹谋1，2SUN Yanhao1，2，SONG Hongzhi1，2，REN Yumou1，2(1.中国铁道科学研究院集团有限公司 通信信号研究所，北京 100081；2.中国铁道科学研究院集团有限公司 国家铁
2、路智能运输系统工程技术研究中心，北京 100081)(1.Signal&Communication Research Institute,China Academy of Railway Sciences Corporation Limited,Beijing 100081,China;2.The Center of National Railway Intelligent Transportation System Engineering and Technology,China Academy of Railway Sciences Corporation Limited,Beijing
3、100081,China)摘要：为有效计算高速铁路列车调度员的人因失误概率，以成功似然指数法(SLIM)为基础，采用二元语义和组合赋权法对SLIM进行改进。该方法从个人因素、设备因素、环境因素和组织因素4个维度出发构建了行为形成因子(PSF)。考虑到PSF的模糊性和不确定性，利用二元语义对PSF的影响程度进行表征，并采用最优组合赋权法来计算PSF权重，在此基础上计算成功似然指数，进而得出人因失误概率的量化值。选取高速铁路列车调度中常见的3个任务进行实例分析，结果表明改进SLIM方法可以实现人因失误概率的量化计算，识别列车调度员人因失误概率较高的操作，可以为高速铁路列车调度系统的人因风险预测和防
4、范提供参考依据。关键词：列车调度员；人因失误概率；成功似然指数法；二元语义；行为形成因子Abstract:In order to effectively calculate the error probability of high speed railway train dispatchers,based on the success likelihood index method(SLIM),binary semantics and combined weighting method were used to improve SLIM.This method constructed the
5、 performance shaping factors(PSF)from four dimensions:personal factors,equipment factors,environmental factors,and organizational factors.By considering the ambiguity and uncertainty of PSF,the influence of binary semantics on PSF was used to characterize the PSF weight,and the optimal combination w
6、eighting method was used to calculate the PSF weight.On this basis,the SLI was calculated,and a quantified value of the error probability of high speed railway train dispatchers was thus obtained.Three common tasks in high speed railway train scheduling were selected for example analysis.The results
7、 show that the improved SLIM method can realize the quantitative calculation of the error probability of high speed railway train dispatchers and identify the operations with a high error probability of the train dispatchers.It can provide a reference for the human risk prediction and prevention of
8、the high speed railway train dispatching system.Keywords:Train Dispatcher;Error Probability;SLIM;Binary Semantics;PSF文章编号：1003-1421（2023）09-0125-07 中图分类号：U298.1 文献标识码：ADOI：10.16668/ki.issn.1003-1421.2023.09.18引用格式：孙延浩，宋宏智，任禹谋.基于改进SLIM的高速铁路列车调度员人因失误概率计算方法J.铁道运输与经济，2023，45(9)：125-131.SUN Yanhao，SONG H
9、ongzhi，REN Yumou.Calculation Method of Error Probability of High Speed Railway Train Dispatchers Based on Improved SLIMJ.Railway Transport and Economy，2023，45(9)：125-131.-125孙延浩 等 基于改进SLIM的高速铁路列车调度员人因失误概率计算方法0引言随着科技的不断进步，硬件设备的可靠性不断提高，人因失误越来越成为制约安全的瓶颈1。在轨道交通领域，人因失误也是导致事故的重大诱因，以欧洲铁路运输为例，从1990年到2013年，7
10、5%的事故是由人因失误引起的2。如何对人因失误进行预防和干预成为目前高速铁路运输领域亟待解决的重要问题。对高速铁路运输系统来说，高速铁路列车调度指挥系统是其神经中枢，是保证高速列车安全、正点运行的关键所在3。高速铁路列车调度员作为调度指挥系统的主要参与者和决策者，其人因可靠性的高低直接影响到高速铁路的行车安全。因此，对列车调度员展开人因失误分析研究，改进高速铁路安全管理，降低人因失误操作带来的风险，对于高速铁路运输行业具有十分重要的现实意义。人因失误分析最初应用于核工业领域，并伴随着人因可靠性分析(Human Reliability Analysis，HRA)技术的兴起而不断发展1。目前，HR
11、A方法已经发展了3代，产生了许多计算人因失误概率(Human Error Probability，HEP)的经典方法，比如人因失误概率预测(The Technique for Human Error-Rate Prediction，THERP)、认 知 可 靠 性 与 失 误 分 析 法(Cognitive Reliability and Error Analysis Method，CREAM)、成功似然指数法(Success Likelihood Index Method，SLIM)等。其中 SLIM 由于原理简单，计算灵活，被广泛应用于各领域4-6。与其他 HRA 方法类似，在数据缺乏的情
12、况下，SLIM在使用过程中也存在着主观性较强的缺陷5。因此不少专家对其进行了改进，Zhou等7利用网络层次分析法来获取SLIM中行为形成因子(Performance Shaping Factors，PSF)的权重；Erdem等8和Akyuz9分别采用三角模糊集和区间2型模糊集来表征专家对PSF的描述，并以此来降低HEP计算的主观性；席永涛等10运用端点绝对概率判断法对HEP的极大值和极小值进行赋值，再采用层次分析法来计算PSF权重，进而确定航海人员的HEP。康毅军等6、吴海涛等11、Tu等12和Abrishami等5均利用贝叶斯网络(Bayesian Network，BN)对SLIM进行了改进
13、，通过贝叶斯推理计算成功似然指数，在此基础上获取SLIM计算公式的系数值，最终实现HEP的量化计算。Zhou等7通过复杂网络(Complex Network，CN)来计算PSF的权重，并提出了CN-SLIM的混合方法来确定完成特定任务时的HEP值。Liu等13将q-rung orthopair 2-tuple作为评估语言，构建了一种改进的大群体SLIM模型用以计算船员的HEP值。上述研究对SLIM改进取得了一定的应用效果，但依然存在着不足，一方面BN虽然可以很好地降低SLIM的主观性和不确定性，但是基于BN的改进方法大都是离散的，并且通过BN推算的结果到底是可靠性值还是成功似然指数(Succe
14、ss Likelihood Index method，SLI)还有待商榷9。另一方面对于PSF权重的计算方法也较为单一，基本上是以获取主观权重为主。基于此，拟将组合赋权法引入到PSF权重的计算当中，并利用二元语义来对PSF进行表征，最后根据高速铁路列车调度员在各PSF下任务可靠度和PSF权重，实现了高速铁路列车调度员人因失误概率HEP的量化计算。1基本理论方法1.1SLIM20 世纪 80 年代由 Embrey 首次提出了 SLIM，它是一种由专家集体进行评判的方法，该方法认为人员完成任务的可靠性是靠PSF 共同作用来实现的，PSF是指能对人的可靠性起影响作用的因素。因此人员在完成任务过程中的
15、人因失误概率主要取决于PSF对人的影响程度4，通常用SLI表示。SLI指的是完成任务的成功似然指数，其计算公式为SLIi=iwjrij式中：SLIi为任务i的SLI；wj为第j个PSF的权重；rij为在第j个PSF的影响下，完成任务i的可靠度。人因失误概率HEPj的计算公式为lgHEPj=aSLIj+b式中：a，b为待定系数，由已知任务的人因失误概率的极大值和极小值进行获取。1.2二元语义对于PSF的可靠度描述，由于主要靠专家进行评估，具有较强的主观性和模糊性，相较于一般的模糊数或者模糊集，二元语义在集结过程中，信息丢失较少，且准确性和可靠性都比较高14，故将二-126孙延浩 等 基于改进SL
16、IM的高速铁路列车调度员人因失误概率计算方法元语义作为PSF的表征语言。设S=s1，s2，sg是一个语言术语集，0，g为符号集成运算值，则可通过函数和逆函数D-1实现的二元语义转换，其表达式分别为D()=(si，)=si i=round()=-i -0.5，0.5)D-1(si，)=i+=式中：round()为四舍五入取整符号；为是符号转移值，表示结果与si的偏差。假定S=(s1，1)，(s2，2)，(sn，n)为一组二元语义，W=(w1，w2，wn)T为该二元语义对应的权重，且wi(0，1)，i=1nwi=1，则二元语义算术加权平均算子(S)为(S)=D(i=1nwiD-1(si，i)对于二
17、元语义(si，i)来说，可以利用核函数K将其转换成精确数值16，表达式为K(si，i)=D-1(si，i)g2改进SLIM方法步骤2.1问题描述假定由 l 位不同经验和知识度的专家Dk(k=1，2，l)对高速铁路列车调度员在m个不同任务Ti(i=1，2，m)下的 n 个PSFj(j=1，2，n)的影响度和自身重要度采用二元语义进行表征，其中PSFj的权重满足wj0，j=1nwj=1。设Xk=xkijmn为可靠度表征矩阵，xkij表示第k位专家对第i个任务下第j个PSF的可靠度的二元语义表征值。Y=ykj为重要度表征矩阵，其中ykj表示第k位专家对第j个PSF的重要度的二元语义表征值。2.2PS
18、F的筛选为了提高高速铁路的运行效率，降低事故，我国高速铁路采用分散自律调度集中控制系统(Centralized Traffic Control，CTC)，CTC 系统在通信、信号、远程控制和计算机网络等多学科基础上，实现了高速列车调度指挥的自动化，但系统的主体功能依然需要列车调度员通过调度终端来进行手动操作。从系统论的角度出发，设备、环境和管理因素都会对调度员的操作产生相应的影响，Kyriakidis等15通过分析192起铁路人因事故，将铁路人因失误PSF分为人员、设备、环境和管理4个方面，并给出了248项铁路人因失误PSF。在借鉴既有PSF研究的基础上，结合列车调度员的工作内容和特点，从“人
19、-机-环-管”的角度出发，以Kyriakidis的PSF库为蓝本，筛选出关于列车调度员的PSF，并最终构建起个人因素、设备因素、环境因素和组织因素4个维度的列车调度员PSF，高速铁路列车调度员PSF如表1所示。2.3PSF权重的计算2.3.1主观权重的计算首先，利用算术加权平均算子对各专家表征的重要度矩阵Y的行进行加权运算。yj=k=1lkykj j=1，2，n式中：yj为矩阵Y的元素，表示第j个PSF的重要度的二元语义表征值；k为第k位专家的权重。接着，根据公式将 yj转换成二元精确数值K(yj)。最后，将数值归一化，获取主观权重j。j=K(yj)jnK(yj)表1高速铁路列车调度员PSFT
20、ab.1PSF of high speed railway train dispatcher影响因素个人因素设备因素环境因素组织因素标号PSF1PSF2PSF3PSF4PSF5PSF6PSF7PSF8PSF9PSF10PSF11PSF12PSF13PSF14PSF15PSF16PSF17PSF18PSF19行为形成因子知识技能与业务能力工作负荷疲劳程度工作满意度及责任感生理状况情绪状态界面显示易读性系统操作简易便捷性通信设备清晰度温度、噪声、照明等适应性办公设备布置合理性工作时间合理性人员分工及职责明确性人员选拔与配置合理性教育培训充分性团队协作程度奖惩制度有效性应急预案及演练合理性规章制度完
21、备性-127孙延浩 等 基于改进SLIM的高速铁路列车调度员人因失误概率计算方法2.3.2客观权重的计算首先，将专家对任务可靠度表征矩阵Xk利用算术加权平均算子进行加权运算得到X=xijmn，其中xij计算公式为xij=k=1lkxkij i=1，2，m；j=1，2，n其次，将Xk利用算术加权平均算子进行加权运算得到X=xj1n，其中xj计算公式为xj=k=1lkxkj根据熵理论，定义第j个PSF的熵计算公式为Ej=-i=1mfijlnfij j=1，2，n式中：fij表示第j个PSF出现的概率。fij计算公式为fij=D-1()xijD-1()i=1mxij特别地，当fij=0时，Ej=0。
22、最后，利用最大熵对熵值进行归一化处理。ej=Ejlnm式中：lnm为最大熵。根据熵的计算公式，当系统处在不同状态的概率相等时，其熵值最大，即E(f1j，f2j，fmj)E(1/m，1/m，1/m)=lnm。熵值越大，则PSF在不同任务下的差异越小，提供的信息流越小，因此其权重也越小，对ej做互补值，归一化处理后，得到PSF的熵权j。j=1-ejj=1n(1-ej)2.3.3最优组合赋权法假定有p种主观赋权法和q种客观赋权法获取到主客观权重，且权重满足归一化和标准化，从主、客观权重中分别抽取p和q个样本，则对任一PSFj，其权重wj与(p+q)个主客观权重偏差最小时为最优。minH(wj)=ja
23、=1p(wj-aj)2+jb=1q(wj-bj)2式中：aj，bj分别为第a(a=1，2，p)种主观赋权法和第b(b=1，2，q)种客观赋权法获取的权重；j，j分别为主、客观权重系数。j计算公式为j=Ex()ajEx()aj+Ex()bj式中：Ex(aj)、Ex(bj)分别为主、客观权重的期望。j计算公式为j=Ex()bjEx()aj+Ex()bj对所有PSF，根据矩估计理论，最终的主、客观权重的重要度系数为=1nj=1nj=1nj=1nj对于每一个PSFj，H(wj)越小越好，得到最优组合权重模型：minH(w1)，H(w2)，H(wn)=j=1na=1p(wj-waj)2+j=1nb=1q
24、(wj-wbj)2s.t.j=1nwj=1 0wj“人工办理接车”“控制模式转化”。为了验证模型的有效性，将本研究基于改进SLIM的方法与文献4采用的AHP-SLIM法和文献17采用的改进CREAM法进行对比，不同方法的计算结果对比如表6所示。对于3个作业任务，基于改进SLIM方法和改进 CREAM 法的计算结果相差不大，基于改进SLIM方法计算的HEP值相对来说更大，由于高速铁路列车调度员面对是一种安全苛求系统，因此计算保守一些是完全可以接受的，同时这2种方法的HEP值都是“列控临时限速”“人工办理接车”“控制模式转化”，这与现场调研情况类似，从侧面验证了结果的合理性。反观AHP-SLIM法
25、，其计算结果与基于改进SLIM方法和改进CREAM法相差较大，这是由于只采用 AHP 主观权重计算方法，导致PSF权重的获取不是十分的准确，从而导致计算出现较大的偏差。4结束语高速铁路列车调度员是铁路运输的关键岗位，一旦出现人因失误，极易形成行车事故。为了实现列车调度员人因失误概率的量化计算，提出一种改进的SLIM方法，考虑到行为形成因子PSF的模糊性和不确定性，该方法采用二元语义来对PSF进行表征，并利用最优组合权重法来计算PSF的权重，相较于单一权重的计算方法，组合权重法使得权重的获取更加准确，从而提高了HEP计算的准确度。改进的SLIM方法的计算公式中系数获取，采用的是欧盟的数据，因此如
26、何更多地采集国内高速铁路列车调度系统人因数据是今后研究的重点。参考文献：1 Erjavac A J，Iammartino R，Fossaceca J M.Evaluation of Preconditions Affecting Symptomatic Human Error in General Aviation and Air Carrier Aviation AccidentsJ.Reliability Engineering&System Safety，2018，178(10)：156-163.2 KYRIAKIDIS M，PAK K T，MAJUMDAR A.Railway Acci
27、dents Caused by Human Error：Historic Analysis of UK Railways，1945 to 2012J.Transportation Research Record，2015(1)：126-136.3 孙延浩.高速铁路行车调度系统可靠性评估方法研究D.北京：中国铁道科学研究院，2020.4 PARK K S，LEE J.A New Method for Estimating Human Error Probabilities：AHP-SLIMJ.Reliability Engineering&System Safety，2008，93(4)：578
28、-587.5 ABRISHAMI S，KHAKZAD N，HOSSEINI S M，et al.BN-SLIM：A Bayesian Network Methodology for Human Reliability Assessment Based on Success Likelihood Index Method(SLIM)J.Reliability Engineering&System Safety，2020，193(1)：106647.6 康毅军，郑云水，牛行通.基于SLIM-BN的非正常条件下铁路接发列车人因可靠性分析J.铁道运输与经济，2018，40(1)：56-62.KANG
29、Yijun，ZHENG Yunshui，NIU Xingtong.Human Reliability Analysis Based on SLIM and Bayesian Network 表6不同方法的计算结果对比Tab.6Comparison of calculation results of different methods方法基于改进SLIM方法AHP-SLIM法改进CREAM法HEPT10.088 20.321 40.080 3HEPT20.032 00.010 70.025 8HEPT30.012 70.365 30.011 1表53个任务的成功似然指数Tab.5SLIs of
30、three tasks成果似然指数SLIT1(s4，0.467)0.744 5T2(s5，-0.125)0.812 5T3(s5，0.249)0.874 8-130孙延浩 等 基于改进SLIM的高速铁路列车调度员人因失误概率计算方法Model under the Abnormal Conditions in the Case of Arrival and Departure of TrainsJ.Railway Transport and Economy，2018，40(1)：56-62.7 ZHOU J L，LEI Y.A Slim Integrated with Empirical Stu
31、dy and Network Analysis for Human Error Assessment in the Railway Driving ProcessJ.Reliability Engineering&System Safety，2020，204(12)：107148.8 ERDEM P，AKYUZ E.An Interval Type-2 Fuzzy SLIM Approach to Predict Human Error in Maritime TransportationJ.Ocean Engineering，2021，232(7)：109161.9 AKYUZ E.Quan
32、titative Human Error Assessment During Abandon Ship Procedures in Maritime TransportationJ.Ocean Engineering，2016，120(7)：21-29.10 席永涛，陈伟炯，夏少生，等.基于APJE-SLIM的海运人因失误概率的确定J.中国安全科学学报，2011，21(3)：84-89.XI Yongtao，CHEN Weijiong，XIA Shaosheng，et al.APJE-SLIM Based Method for Marine Human Error Probability Es
33、timationJ.China Safety Science Journal，2011，21(3)：84-89.11 吴海涛，罗 霞.高铁列车调度员人因失误概率量化方法研究J.中国安全科学学报，2015，25(5)：108-113.WU Haitao，LUO Xia.Research on Human Error Probability Quantification Method for High Speed Railway Train DispatcherJ.China Safety Science Journal，2015，25(5)：108-113.12 TU J，LIN W，LIN Y
34、.A Bayes-SLIM Based Methodology for Human Reliability Analysis of Lifting OperationsJ.International Journal of Industrial Ergonomics，2015，45(2)：48-54.13 LIU H C，WANG J H，ZHANG L，et al.New Success Likelihood Index Model for Large Group Human Reliability Analysis Considering Noncooperative Behaviors a
35、nd Social NetworkJ.Reliability Engineering&System Safety，2022，228(12)：108817.14 张细香.基于二元语义模糊语言偏好表示的群体决策方法研究D.上海：东华大学，2009.15 KYRIAKIDIS M.Developing A Human Performance Railway Operational Index to Enhance Safety of Railway OperationsD.London：Imperial College，2014.16 Rail Human Factors：Supporting re
36、liability，Safety and Cost ReductionM.Leidon：CRC Press，2013.17 孙延浩，张 涛，刘宁馨，等.基于证据推理的改进加权 CREAM 模型J.安全与环境工程，2022，29(2)：16-22，31.SUN Yanhao，ZHANG Tao，LIU Ningxin，et al.Improved Weighted CREAM Model based on Evidential ReasoningJ.Safety and Environmental Engineering，2022，29(2)：16-22，31.收稿日期：2022-09-06基金项目：国家自然科学基金项目(U1834211)；中国铁道科学研究院集团有限公司科研项目(2021YJ097)责任编辑：刘宁馨-131