基于任务分析的飞行机组失误预测研究

于 燕，杨 坤，褚静华

（1.中国商用飞机有限责任公司，上海 200120；2.中国民航大学天津市民用航空器适航与维修重点实验室，天津 300300）

基于任务分析的飞行机组失误预测研究

于 燕1，杨 坤2，褚静华1

（1.中国商用飞机有限责任公司，上海 200120；2.中国民航大学天津市民用航空器适航与维修重点实验室，天津 300300）

在过去的20年内有多起严重事故由机组失误引起，采取措施防止或减少飞行机组失误成为降低航空事故率的关键。通过使用人误预测技术预测机组在执行飞行任务时的失误，寻找失误原因，进一步改进驾驶舱设计或增加培训来降低航空事故率是可行的方法。本研究以民航领域飞行安全需求为背景，在原有人误预测技术基础上，开发了基于任务分析的飞行机组失误预测模型，以某型飞机起飞任务为例，对飞行机组在操纵飞机起飞过程中可能发生的人误进行分析，实现了飞行机组失误的定性和定量预测。

飞行机组；人误预测；飞行任务

美国联邦安全局（FAA）在20世纪80年代曾做过调查统计，发现70%的空难归咎于“飞行员失误”[1]。飞行员发生失误的根源非常复杂，与飞机驾驶舱内环境密切相关。人因专家Chapanes认为“飞行员人误”更多的是“飞机设计缺陷”[2]。90年代3起重大的航空事故使人们越来越清晰地认识到现代飞机驾驶舱存在设计缺陷[3]。3起典型的由于飞机自动驾驶系统和系统显示而造成的空难，促使FAA开始对现代飞机驾驶舱进行详尽的调查。调查报告指出现代商业飞机有很多重要的设计缺陷，对飞机的界面进行了批评，包括飞机自动驾驶模式警告/指示、位置/地形警告、符号和术语显示混乱，FMS（flight management system）界面显示缺乏一致性，驾驶舱内系统间的不兼容性等。

为减少飞行员失误，国际上出现的解决办法包括驾驶舱资源管理（CRM），增加对飞行员的训练，改进飞行手册等，也有人将广泛应用于核工业和化工业的人误预测技术引进到航空领域，如人的可靠性分析（human reliability analysis）和人误识别（human error identification），具体方法有人的失误率预测技术（THERP）、人误分析技术（ATHEANA）、认知可靠性与失误分析方法（CREAM）和人误模板（HET）等。然而，目前在飞行员失误分析和预测方面仍存在各研究方法侧重点不同，每种方法均不够全面以及理论性过强、难以实际应用、定量分析方法较少等问题。

本文在现有人误预测方法基础上进行改进，建立了基于任务的飞行机组失误预测模型，实现飞行机组失误的定性和定量预测，为进一步改进飞机设计提供参考和支持。

1 飞行机组失误预测

1.1 机组失误分类

对人误进行分类，是人为因素研究的核心之一。无论是进行定性分析，还是进行定量计算，对人误进行全面合理的划分是对人误研究和预测的关键，也是各研究方法差异比较大的内容。本文针对经典的人误分类方法[4-10]进行对比分析，总结出目前存在的3方面问题：

1）一些人误成因的框架分析过于细致，几乎面面俱到，缺乏分析重点，并且没有考虑到不同人误之间的关联，如THERP方法。

2）一些分析人误的框架过于粗糙，对于差错规避工作的指导意义不大，还可能遗漏某些重要的成因，如认知可靠性方法（human cognitive reliability，HCR）。

3）人误成因分析过程缺乏层次和条理。人误分类应该追求全面，但其数量并不是越大越好，过于细致的分类不仅难以保证各类型的独立性，也会导致工作量增大，可操作性差，实际应用中意义不大。

基于上述分析，本文根据机组失误特点，基于对事故数据分析和对飞行机组操控行为的研究，将机组失误重新划分为9类：

1）遗漏：应该执行的任务而没有去执行，如忘记执行某项操作，忘记执行检查单的某一环节，执行某项操作后忘记监控飞机是否达到预期状态等；

2）过失：由于知识和经验原因导致错误的分析和错误的决策，如不采用空管雷达建议，边缘气候条件下申请使用目视飞行规则等；

3）信息误读：数据错读，如读速度表时将数字看错采取错误操作，机组之间以及机组与塔台之间语音交流时听错数据，警告符号出现却错认为正常等；

4）执行任务使用错误界面：如增加发动机推力时误操作起落架拉杆等；

5）任务执行过早：执行某动作太早，如进近时飞机构型未调整着陆形态时已经下降到预定高度，收油门过早，无法截获下滑道等；

6）任务执行过晚：执行某动作太晚，如动作序列安排不合理、过晚按某按钮、飞机加速过晚陷入失速等；

7）任务输入量过大：执行某动作时输入过大，如发动机推力过大、速度过快等；

8）任务输入量过小：执行某动作时输入过小，如襟翼角度过小、方向舵偏转角度过小等；

9）其他：上述人误以外的其他人误。

1.2 飞行机组任务分析

层次任务分析（HTA）方法[11]应用广泛，适应性强，并且层次与反馈理论符合飞行员操作特点。然而在实际操作中，HTA方法没有统一的指导文件，并且分析中止原则难以把握。本文采用文献[12]提出的基于HTA方法的飞行机组任务分析流程，该方法根据飞行机组任务特点，确立了飞行任务中止原则，实现对飞行机组任务的分析。

1.3 定性分析

在使用模型预测人误过程中，关键步骤为人误归类、专家定性描述人误和后果、定量计算后果严重程度及模拟仿真验证。

对于任务分析所得到的操作序列，应由专家逐一判断机组在执行这些操作时有可能发生哪些人误，并将这些人误按照9种分类进行归类。人误概率的确定依靠飞行事故数据和专家判断。整理飞行事故信息，查找相关人为因素事件，对判断人误有直接的帮助。相关领域专家和资深飞行员对于飞行操作过程非常熟悉，并拥有大量的实际经验，他们对飞行操作过程中可能发生的人误有着切身的体会，因此他们对人误的判断有着较高的准确性，并能够描述人误如何发生以及可能产生的后果。本文针对不同类型的飞行机组失误进行定性分析，将人误发生概率和后果严重程度都分别分为高、中、低3个级别，通过事故分析和专家判断给出。

1.4 定量计算

本文应用基于马尔可夫过程的飞行风险评估方法[13]来计算每种人误造成飞行事故的概率。采用时间和状态分离的马尔可夫过程建立受不利因素影响的人-系统飞行安全评估模型。假设人误引起的特殊情况为数集{Fi}，i=1，2，…，m。最终有两种安全状态：安全飞行状态和事故飞行状态（包括事故和事故征候），数集可分为两个子集Pi、Qi。人机系统综合飞行安全状态的概率可表示为

其中：P0为系统正常状态的概率；P为飞行安全概率；Q为飞行事故概率。

构建人机系统状态转移图，将分析得到的系统状态和可能的系统状态直观地表示出来。图1为多个不利因素影响下的人机系统状态转移图。

图1 马尔可夫状态转移图Fig.1 Markov state transfer diagram

状态转移图的顶点表示正常情况，因出现人误而从0状态直接转移得到的系统状态可称为一级状态，经过一级状态再次转移得到的状态可称为二级状态。

在第i级状态、第j个人误影响下，分别采用FSij、FRij表示飞行安全和不安全状态。第j个人误影响下，从第i级状态向i+1级状态转移时，飞行安全和不安全状态转移概率密度可表示为λi(i+1)jsij、λi(i+1)jrij。

当人误发生时，机组可能以一定的概率将系统恢复到正常状态，如发动机停车后可以重新启动。事件序列可划分为人误出现、机组消除后果和恢复系统状态。假设第j个人误概率为λj，机组消除后果的成功和失败概率分别为sj和rj，系统恢复正常的概率为uj，则状态转移图如图2所示。

图2 马尔可夫过程状态转移图Fig.2 Markov process state transfer dragram

当只出现一个人误时，可以通过一级状态进行飞行安全评估。令λ11=0，则解得

其中：Q1为一个人误导致飞行事故的概率；λ01为人误概率；r01为机组未能恢复系统的概率；λ00为系统初始状态正常概率。

通过式（3）得到飞行机组失误发生概率和机组未能恢复系统概率（令λ00=1），就可以计算该人误最终导致飞行事故的概率。针对飞行机组失误概率，目前国际上尚无公认的、成熟的研究成果可以直接应用。本文借鉴人的可靠性分析（HRA）技术中较为经典的方法——CREAM[5]为飞行机组失误的确定提供参考区间，如表1所示。但是，CREAM人误概率区间比较粗糙，因此需要进一步综合事故统计和专家经验来最终确定人误概率。

通过1.1～1.4的分析，本文建立了机组失误预测模型，如图3所示。

表1 控制模式与失误概率区间Tab.1 Control modes and error probability intervals

图3 飞行机组失误预测模型Fig.3 Flight crew error prediction model

2 案例分析

本文根据文献[12]给出的某型飞机起飞任务分析进行飞行机组失误预测模型的案例分析。起飞任务分析如图4所示。

在本文建立的人误预测模型中，将机组失误分为9种，对任务分析得到的每一个操作步骤进行逐一分析，判断机组在执行该操作时可能发生9种类型中的哪些人误。操作步骤1.1为检查/修改起飞数据。在标准飞行手册中，该步骤的操作包括了使用RTOW（规定起飞重量）表检查或重新计算起飞速度和灵活温度、交叉检查，PF独立地计算起飞速度和灵活温度、确认起飞形态、确认起飞重量限制、PF检查（或）修改MCDU的初始设置和性能页面上的起飞数据这6项工作，所需要的操作包括检查数据、输入数据、计算、交叉检查，使用的界面包括MCDU和主飞行显示的性能页面。

图4 某型飞机起飞任务分析Fig.4 Task analysis of one type of aircraft

人误模式、人误描述、人误后果、发生概率及后果严重程度需通过事故分析和专家判断来确定。本文通过问卷及访谈法得到专家判断，并结合某型飞机起飞和进近着陆过程中飞行机组失误的相关事故分析，最终确定相关数值。

通过以往事故分析和专家访谈，确定可能发生的人误类型为遗漏、过失和信息误读共3类。对第一类人误“遗漏”进行分析，可能出现机组忘记计算起飞速度，没有检查起飞形态和确认起飞重量限制，此任务步骤记为1.1.1。通过事故分析及专家访谈，在检查/修改起飞数据的操作中，“遗漏”出现的概率比较小，而且出现遗漏后，后续的操作也会使机组有所察觉，并可在起飞前的检查过程中予以纠正，但在美国发生过一起由于计算重量错误而导致的飞行事故。综合考虑，最终确定发生概率定为“低”，后果严重程度定为“低”。根据此方法，得到检查/修改起飞数据的人误分析结果，如表2所示。表2中，情景为操作飞机起飞，任务步骤为1.1检查/修改起飞数据。

表2 检查/修改起飞数据的人误分析Tab.2 Human error analysis of takeoff data checking/modifying

定性评估之后，对该人误进行赋值并计算导致飞行事故的概率。参考CREAM方法中对人误的赋值区间，并结合事故统计及专家访谈，设“检查/修改起飞数据”这一步骤中λ1=0.001，r1=0.005，带入式（3）计算得

计算结果显示该人误导致航空事故的概率相对较低。分析完“遗漏”类型的人误后，继续以相同的方式逐个分析每一任务步骤中的人误。最终得到所有15个子任务的定性和定量结果，如表3所示。

从表3中可以看出，任务步骤3.2.1、4.1.1、5.2.2、5.3.2和5.3.3导致事故概率较高，结合人误类型分析原因可能是“襟翼设置不正确”、“忘记检查刹车”、“扫视PFD/ND时发生误读”、“执行抬头时拉杆过晚导致擦尾”和“俯仰角度过大导致擦尾”。在驾驶舱设计和机组培训中应重点考虑这几处操作，防止人误发生。

3 结语

本文建立了基于任务的机组失误预测模型，并通过案例分析对该模型预测机组失误进行了初步的研究和探索：

1）结合飞行机组任务特点，对飞行机组失误类型进行划分；

2）基于HTA的任务分析方法，对起飞阶段的飞行机组失误进行定性分析；

3）基于马尔可夫过程的飞行风险评估方法，实现对飞行机组失误的定量计算。

表3 人误定性和定量分析Tab.3 Qualitative and quantitative analysis of human errors

在未来机组失误预测模型的研究中，建议：①人误分类应结合飞行员的认知过程进一步完善；②本文定量评估中人误概率的确定是通过事故分析和专家判断确定的，还需要进一步通过试验和大量数据统计以接近真实结果。

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（责任编辑：杨媛媛）

Research on flight crew error prediction based on task analysis

YU Yan1，YANG Kun2，CHU Jing-hua1
（1.Commercial Aircraft Corporation of China，Ltd.，Shanghai 200120，China；2.Civil Aircraft Airworthiness and Maintenance Key Lab of Tianjin，CAUC，Tianjin 300300，China）

A number of serious accidents were caused by flight crew errors in the past 20 years.Therefore，figuring out how to prevent or reduce flight crew errors is crucial to the reduction of aviation accident rate.It is feasible to find out the reasons for flight crew errors using human error prediction technology，then to improve cockpit design and carry out more flight crew trainings.Considering the demand for civil aviation safety，a flight crew error prediction model is developed based on current human error prediction techniques.Take off task is analyzed and flight crew errors are predicted both qualitatively and quantitatively in case study.

flight crew；human error prediction；flight task

V328

：A

：1674-5590（2014）05-0006-05

2014-05-15；

：2014-06-03

：国家重点基础研究发展计划（973计划）（2012CB720100）

于 燕（1982—），女，河北黄骅人，工程师，硕士，研究方向为民用飞机人为因素设计.