基于1.人在环系统可靠性建模分析工作中的几类方法

1.本技术涉及man-in-the-loop系统建模技术领域，尤其涉及一种man-in-the-loop可靠性建模预测方法、装置、设备及介质。 -循环系统。

背景技术：

2.Man-in-the-loop系统是指以若干硬件设备为主体，在某些操作场景下需要人参与决策或操作的一些环节或一些设备的复杂系统，如如船舶保障系统、半自动化工业管道等。可靠性建模和可靠性预测是系统可靠性设计和分析的重要技术手段。

3.为了将人在回路系统应用到可靠性建模分析工作中，现有技术提供了以下几种方法：方法只以人为主导，驱动机器完成任务，不考虑人员的可靠性；第二类是人的可靠性系统与软硬件系统之间的机械连接，以及相互之间的关系。它们相互独立，无法有效分析人为因素对可靠性建模分析的影响。第三类是设备运行后考虑人为因素对评价结果进行修正。显然，这种方法无法研究人为因素与设备运行的内在关系。因此，迫切需要一种人在回路的系统可靠性建模预测方法来解决上述问题。

技术实施要素：

4.该技术的目的是提供一种人在回路的系统可靠性建模预测方法、装置、设备和介质，通过考虑可靠性中的人为因素，可以有效地分析人为因素。建模预测方法与可靠性建模有内在联系，最终提高建模分析结果的准确性。

5.为了实现上述目的，本技术提供了一种人在回路系统的可靠性建模预测方法，包括：

6.定义人在环组件和其他组件，使用所有组件确定人在环系统的可靠性框图，并根据可靠性建立可靠性模型框图；

7.获取各部件的可靠性数据，利用可靠性数据判断人在回路系统的可靠性等级。

8.进一步，优选地，人在环系统的可靠性框图由所有组成单元确定，包括：

9.利用所有组成单元之间的逻辑关系，构建人在环系统的可靠性框图；可靠性框图包括串联模型、并联模型、投票模型或混合连接模型；

10.混合模型由串联模型、并联模型和投票模型组合而成。

11.进一步，优选地，获取的各单元的可靠性数据包括：

12.获取人在环单元的可靠性数据，包括计算预设工作时间内人为错误的次数，计算人为动作的失效率。

13.进一步，优选地，获取各单元的可靠性数据还包括：

14.采用应力预测法、同类产品法或统计方法获取其他部件的可靠性数据。

15.该技术还提供了一个人在回路的系统可靠性建模预测装置，包括：

16.可靠性建模模块，用于定义human-in-the-loop组件和其他组件，使用所有组件

确定人在环系统的可靠性框图，根据可靠性框图建立可靠性模型；

17.可靠性预测模块用于获取各组成单元的可靠性数据，并利用可靠性数据判断人在环系统的可靠性等级。

18.进一步，优选地，可靠性建模模块还用于：

19.利用所有组成单元之间的逻辑关系，构建人在回路系统的可靠性框图；可靠性框图包括串联模型、并联模型、投票模型或混合连接模型；

p>

20.混合模型由串联模型、并联模型和投票模型组合而成。

21.进一步，优选地，可靠性预测模块还用于：

22. 获取人在环单元的可靠性数据，包括计算预设工作时间内人为错误的次数，计算人为动作的失效率。

23.进一步，优选地，可靠性预测模块还用于：

24.采用应力预测法、同类产品法或统计方法获取其他部件的可靠性数据。

25.该技术还提供了一个终端设备，包括：

26.一个或多个处理器；

27.内存，与处理器耦合，用于存储一个或多个程序；

28.当一个或多个程序由一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器实现如上述任一所述的人在环系统可靠性建模预测方法。

29.本技术还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，以及当计算机程序由处理器执行时，如所述的人在回路系统以上任何一种都是可靠的性建模预测方法。

30.与现有技术相比，本技术的有益效果是：

31.本技术公开了一种人在环系统可靠性建模预测方法、装置、设备和介质。该方法包括：定义人在环组件和其他组件，使用所有组件单元确定人在环系统的可靠性框图，并根据可靠性框图建立可靠性模型；获取各组成单元的可靠性数据，并根据可靠性数据确定人在环系统的可靠性水平。

32.该技术将人与产品之间的交互作用抽象为一个系统功能单元，并考虑人为因素构建人在环系统的可靠性建模预测模型，使其可靠性更接近真实场景，提高可靠性建模预测分析结果的准确性。

图纸说明

33.为了更清楚地说明本技术的技术方案，下面简要介绍实施方式中使用的附图。显然，以下描述中的附图仅用于本技术，对于本发明的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来说，在没有创造性劳动的情况下，还可以从这些附图中获得其他的附图。

34. 图。附图说明图1是本技术实施例提供的一种预测人在环系统可靠性建模方法的流程示意图；

35. 图。图2为本发明实施例提供的人在环系统的串并联可靠性框图；

36.图3为本技术实施例提供的考虑人为可靠性的起重机系统可靠性模型；

37.图4为本技术实施例提供的考虑人为可靠性的门控系统可靠性模型；

38. 图。图5为本发明实施例提供的一种人在回路系统可靠性建模预测装置的结构示意图；

39. 图。图6为本发明实施例提供的一种终端设备的结构示意图。

具体实现方法

40.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述。显然，所描述的实施例仅仅是本技术的一部分实施例。 ，并非所有示例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。

41. 应该理解，文中使用的步骤编号只是为了描述方便，并不限制步骤的执行顺序。

42. 应当理解，本技术说明书中使用的术语仅用于描述特定实施例的目的，并不旨在限制本技术。在本说明书和所附权利要求中使用的单数形式“a”、“an”和“the”旨在包括复数形式，除非上下文另有明确规定。

43.术语“包含”和“包含”表示存在所描述的特征、整数、步骤、操作、元素和/或组件，但不排除一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。

44.术语“和/或”指并包括一个或多个相关列出项目的任何和所有可能的组合。

45. 参考图。参照图1，本技术的实施例提供了一种用于预测人在环系统的可靠性建模的方法。如图所示。如图1所示，人在环系统可靠性建模预测方法包括步骤s10至s20。步骤如下：

46.s10、定义human-in-the-loop组件和其他组件，使用所有组件确定human-in-the-loop系统的可靠性框图，并建立基于可靠性框图的可靠性模型。

47.需要注意的是，该技术中的“人在回路”系统不同于人机系统。人机系统是由人与机器组成，依靠人与机器的交互作用来完成规定功能的系统，如驾驶员-舰载机系统、驾驶员-机车系统和驾驶员-机动车系统。人机系统的功能是通过人机交互来实现的，人是系统的主导驱动单元，一般没有工作模式的备份。在“人在环”系统中，人是系统中的参与单元，其他组件自主运行。人们参与某些系统任务或作为备份工作模式。例如，系统的某些功能可以实现自动模式和手动模式两种工作模式。

48.对于人在环系统，需要将人员可靠性融入到传统的可靠性建模和预测技术中，在原有技术手段的基础上进行改进，从而形成适合人在环系统的人在环系统。可靠性建模和预测技术。在这项技术中，系统中的“人”（如操作员或决策者）被纳入系统，在可靠性建模过程中成为系统的重要组成部分。基于此方法的可靠性建模有望更接近实际情况。 .

49.应建立人在环系统的可靠性模型，用于可靠性分配、预测和评估。可靠性模型包括可靠性框图和相应的数学模型。建立可靠性模型的基本信息来自功能框图。功能框图表示系统各单元之间的功能逻辑关系，可靠性框图表示系统各单元故障如何导致系统故障的逻辑关系。其中，产品的基本可靠性模型由产品所有单元组成的串联模型组成，而任务可靠性模型一般根据部件之间的功能故障逻辑关系，用更复杂的串并联混合模型来表示。单位。

50.具体来说，在执行步骤s10时，分为三个部分：

51.第一步：定义man-in-the-loop组件和其他组件。其中，在考虑人在环系统中人为因素的可靠性时，在定义系统组件时应遵循以下原则：

52.1)框图中的一个块代表系统组件的故障或单元功能的故障；

53.2)在分析产品可靠性时必须考虑方框所代表的单元的可靠性特征值；

54.3)所有连接方框的线都没有可靠性值。如果需要描述与产品相关的实体连接关系并具有可靠性，则实体连接关系，如连接线路电缆、管道等，作为一个单独的单元；

55.4)产品的所有输入均在规格范围内；

56.5)就失效概率而言，一个框所代表的每个单元或功能的失效概率是相互独立的；

57.6)将“人”的行为抽象为一个功能单元，即一个盒子；

58.7)“人”的输入是光信号、声音信号、温度等人类视觉、听觉、触觉能够感知的信号；

59.8)“人”的输出是人的行为，如“按钮”、“开/关开关”、“操作手柄”等；

60.9)根据建模分析的需要，可以将人体感觉采集信号行为和人体行为定义为独立的组件；

61.10)可以将集体执行某种功能的团队定义为一个单元。

62.第2步：确定使用所有组件的人在回路系统的可靠性框图。

63.在某个实施例中，利用所有组成单元确定人在环系统的可靠性框图包括：构建人在环系统的可靠性框图。循环系统利用所有组成单元之间的逻辑关系；可靠性框图包括串联模型、并联模型、投票模型或混合模型；混合模型由串联模型、并联模型和投票模型组合而成。

64.在本实施例中，以“人”作为人在环系统的组成单元后，可以根据功能与系统中的其他组成部分构建系统可靠性模型。串联和并联等关系。作为优选实施例，典型的可靠性模型包括串联模型和并联模型。

65.串联模型：假设一个系统由n个子组件组成，当且仅当所有子组件都能正常工作时，系统才能正常工作预计方法，这样的系统称为串联系统. n个设备（相互独立工作）串联的基本可靠性和任务可靠性数学模型相同：

[0066][0067]

当各单元的寿命分布服从指数分布时，

[0068][0069][0070]

并联模型：当构成系统的所有单元发生故障时，系统发生故障。这种系统称为并行系统。 n台设备并联系统（工作相互独立）的任务可靠性数学模型为：

[0071][0072]

投票模型：只有组成系统的n个相同单元中至少有k个正常，系统才能正常运行。这种系统称为投票系统。具有 n 个设备（彼此独立工作）的正常投票系统的任务可靠性数学模型需要至少 k 个设备：

[0073][0074]

其中 rs 是系统可靠性； ri 是第 i 个子系统的可靠性； r 为系统组成单元的可靠性； λi 为第 i 个子系统的故障率，单位为 1/h； mtbfs是平均故障间隔时间，单位是h； t为系统工作时间，单位为h； n 是子系统/组件单元的数量。

[0075]

混合模型：由串联模型、并联模型和投票模型组合而成。串联模型、并联模型和投票模型的数学模型可以通过逐步计算得到系统可靠性的数学模型。

[0076]

第 3 步：根据可靠性框图构建可靠性模型。

[0077]

s20、获取各组成单元的可靠性数据，并根据可靠性数据判断人在环系统的可靠性水平。

[0078]

在具体实施方式中，获取各单元的可靠性数据预计方法，包括：

[0079]

获取人在环部件的可靠性数据，包括计算在预设工作时间内人为错误的次数，计算人为动作的失效率。

[0080]

采用应力预测法、同类产品法或统计方法获取其他部件的可靠性数据。

[0081]

可以理解的是，在“人在环”系统中，“人”单元也会出现隐匿、错觉、误判、误操作等现象，也会受到外界的影响。环境因素。例如，雾天能见度低时，可能很难看到信号状态；天气寒冷时，手脚可能会麻木，导致误操作。

[0082]

一般来说，“人”实现某项功能的失败率是通过统计的方式得到的。相关数据参数通过统计一定时间内“人”执行指定功能的累计工作时间和错误次数得到，故障率按如下公式计算：

[0083][0084]

r(t)=e-λt

[0085]

ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ

(7)

[0086]

公式中，λ为“人”实现该功能的失败率，单位为“/小时”； t是“人”完成规定功能的累计工作时间； r为累计工作时间t，当输入正确的情况下指定功能没有正确实现的次数； r(t) 是“人”在时间 t 的可靠性。

[0087]

需要注意的是，可靠性预测是对系统在规定运行条件下的可靠性水平进行估计。当基于人在环系统可靠性模型进行可靠性预测时，根据上述方法可以得到“人”故障率。

[0088]

进一步，在获得人为故障率后，还需要获得其他组成单元的可靠性数据。优选地，其他系统部件的可靠性数据通常通过应力预测法、同类产品法或数据统计法等方法获得，预期水平。优选地，可以通过工具excel或相应的编程语言来实现相应的计算。

[0089]

为了便于理解预测可靠性等级的方法，在一个具体实施例中，以人在环系统的串并联可靠性框图为例进行说明。

[0090]

如图2所示，man-in-the-loop系统由n个单元组成，其中单元i和单元k是人的抽象单元，其余的是组成单元。此时，预测人在环系统的可靠性水平由公式For计算：

[0091]

[0092]

因此，本实施例提供的人在环系统可靠性建模预测方法，通过将人与产品之间的交互行为抽象为一个系统功能单元，考虑人为因素来构建可靠性。人在环系统建模预测模型使其可靠性水平更接近真实场景，提高了可靠性建模预测分析结果的准确性。

[0093]

为了说明该技术的可靠性预测效果，将结合以下两个例子：

[0094]

示例 1：串联的人在环系统。

[0095]

以遥控吊车运输货物为例，吊车操作员使用吊车遥控装置，根据观察到的货物位置，遥控吊车将货物吊起然后运行到目标位置，完成起吊运输货物的任务。

[0096]

“人在环”系统中完成吊运货物任务的单元包括起重机执行单元、起重机驱动单元、起重机滑轨、起重机遥控器、操作员组成系统的单元是不可或缺的。为串联系统模型，建立的“人在环”系统可靠性模型如图3所示。具体而言，起重机系统各组成硬件单元的可靠性等级如表1所示。

[0097]

表1 桥式起重机系统各组成硬件单元的可靠性等级

[0098]

单元名称 mtbf(h) 故障率(/h) 起重机遥控。4 起重机滑轨 起重机驱动单元 起重机执行单元

[0099]

据统计，在作业人员累计进行的5000小时吊装工作中，5次因人为原因吊装任务失败。那么操作者控制起重机的故障率为：

[0100][0101][0102]

根据串联系统的可靠性数学模型，考虑人为因素可靠性的遥控起重机系统的可靠性预测结果为：

[0103][0104]

当只考虑遥控起重机自身的可靠性等级时，遥控起重机系统的可靠性预测结果如下：

[0105][0106]

通过可靠性预测结果对比可以看出，考虑人为因素时，可靠性预测结果与仅考虑设备本身可靠性水平时的可靠性预测结果存在较大差异。在实际使用过程中，操作人员由于各种影响因素，在控制过程中难免会出现判断错误、操作失误、反应不及时等问题，从而影响起重机吊装任务的实现。传统方法不考虑人的因素或假设人是完全可靠的或忽略人与产品本身的交互作用，计算系统的mtbfs'

＝1220.4h>mtbf

操作员

=1000 小时。根据系统的故障间隔时间 mtbf 不大于所有系统组件的故障间隔时间。因此，传统的可靠性建模和可靠性技术方法不适用于“人在环”系统，可靠性等级计算结果不合理。考虑人为因素的可靠性后，系统整体完成吊装任务的预测可靠性，mtbfs=549.3h，更符合实际情况。

[0107]

示例 2：串并联人在环系统。

[0108]

以水利闸门控制系统为例，其中闸门（提升机）有两种工作模式，一种是自动启闭控制模式，一种是手动控制工作模式，即操作人员可在一定条件下（如紧急情况、闸门开闭故障等）手动控制闸门实现闸门的启闭。完成“人在环”系统任务的单元包括液位传感器、plc控制器、提升机、电机控制器和操作员。根据系统的功能原理关系，对于串并联系统模型，建立的“人在回路”系统可靠性模型如图4所示。系统如表2所示。

[0109]

表2 门控系统各部件的可靠性等级

[0110]

单元名称 mtbf(h) 故障率 (/h) 液位传感器控制器 升降电机控制器

[0111]

据统计，在操作者的10000小时工作中，由于人为原因，一共发生了1次系统任务失败。那么操作者操作闸门的故障率为：

[0112][0113]

根据串并联系统的可靠性数学模型，假设各功能单元服从指数分布，考虑人为因素可靠性的门控系统可靠性预测结果如下：

[0114][0115]

其中，电机控制器与算子并联后的可靠性预测结果为：

[0116][0117]

在不考虑手动工作方式时，门控系统的可靠性预测结果为：

[0118][0119]

通过可靠性预测结果对比可以看出，考虑人为因素时，可靠性预测结果与传统方法不考虑人为因素计算的系统可靠性预测结果存在较大差异rs′

(t=50h)=0.

[0120]

综上所述，该技术提出了一种“人在环”系统的可靠性建模预测方法，将“人”与产品的相互作用抽象为一个系统功能单元，考虑人的因素，在此基础上对建模预测技术进行了改进和完善，形成了适用于“人在回路”系统的新的可靠性建模预测技术，从而更好地了解系统的可靠性水平并解决问题“人在回路”系统的可靠性。建模和可靠性预测问题。为当前涉及大量人员的系统可靠性水平的计算和可靠性相关设计分析提供了很好的解题思路和相应的技术手段。

[0121]

参见图。参见图5，在本技术的一个实施例中，还提供了一种人在环系统可靠性建模预测装置，包括：

[0122]

可靠性建模模块01用于定义人在环组件和其他组件，使用所有组件确定人在环系统的可靠性框图，并根据可靠性框图；

[0123]

可靠性预测模块02用于获取各部件单元的可靠性数据，并利用可靠性数据判断人在环系统的可靠性等级。

[0124]

在一个具体实施例中，可靠性建模模块01还用于：

[0125]

利用所有组成单元之间的逻辑关系，构建人在环系统的可靠性框图；可靠性框图包括串联模型、并联模型、投票模型或混合模型；

[0126]

混合模型由串联模型、并联模型和投票模型组合而成。

[0127]

在一个具体实施例中，可靠性预测模块02还用于：

[0128]

获取人在环部件的可靠性数据，包括计算在预设工作时间内人为错误的次数，计算人为动作的失效率。

[0129]

在一个具体实施例中，可靠性预测模块02还用于：

[0130]

采用应力预测法、同类产品法或统计方法获取其他部件的可靠性数据。

[0131]

可以理解的是，本实施例提供的人在回路系统可靠性建模预测装置用于执行本发明任一项所述的人在回路系统可靠性建模预测方法。上述实施例，实现相同的技术效果，此处不再赘述。

[0132]

参见图。如图6所示，本技术实施例提供了一种终端设备，包括：

[0133]

一个或多个处理器；

[0134]

内存，与处理器耦合，用于存储一个或多个程序；

[0135]

当一个或多个程序由一个或多个处理器执行时，一个或多个处理器实现上述的人在回路系统可靠性建模预测方法。

[0136]

处理器用于控制终端设备的整体运行，以完成上述人在环系统可靠性预测方法的全部或部分步骤。 The is used to store types of data to at the , such data may , for , for any or to on the , as well as - data. The can be by any type of or non- or their , such as (sram for short), read-only (read-only, for short) ), read-only (read-only, to as eprom), read-only (read-only, to as prom), read-only (read-only, to as rom), , flash , disk or disc.

[0137]

In an , the may be by one or more - (as1c for short), (dsp for short), (dspd for short), A logic (logic, pld for short), field gate array (field gate array, fpga for short), a , a , a or other is for any of the above The man-in-the-loop the same as the above .

[0138]

In , there is also a - a , which when by a the man-in-the-loop to any one of the above Steps in the of sex . For , the - can be the above- a , and the above- can be by the of the to the man-in-the-loop to any one of the above , And the same as the above .

[0139]

The above are the of the . It be out that for those in the art, from the of the , and can be made. These and is also the scope of this .