复杂动态监控任务工作负荷的Petri网建模理论及方法研究

复杂动态监控任务工作负荷的Petri网建模理论及方法研究

论文摘要

复杂动态监控任务是一类时间和空间上具有操作不确定性,且信息量大、行为复杂的活动集合,广泛存在于列车/飞机驾驶、行车调度、空中管制、核电监控等安全苛求系统之中。近年来,随着智能化设备的不断应用,人机交互任务内涵的不断变化,传统的系统安全风险集中点正在从硬件向人转化,如何保证复杂动态监控任务的执行绩效,构建人在环的安全评价体系成为了复杂人机系统设计亟待解决的问题。工作负荷作为重要的工效学指标之一,目前普遍被作为人机交互任务设计水平的一个有效度量,而形式化方法中的Petri网则被广泛应用于复杂动态系统的建模分析当中。因此,本文以国家自然基金面上项目“基于任务的复杂人机交互系统操纵适配性度量与优化”和北京市科技计划项目“城市轨道交通全自动驾驶系统关键技术研究与示范应用”为背景,从复杂动态监控任务工作负荷的角度出发,引入形式化的方法,采用着色Petri网对连续监控任务工作负荷测量的可行性和有效性进行了探索和论证。在此基础上,通过对工作负荷的内涵、表达方式以及与Petri网结构映射关系的深入分析,建立了一种基于时间Petri网的短时并发多任务工作负荷预测模型,并在实验室环境中进行了验证。最后以地铁全自动运行应急场景中大面积晚点下列车人工离站任务为例,对短时并发多任务进行了时间序列优化的探讨,证明了预测模型工程应用的可行性,为复杂系统人机交互任务的优化设计提供了理论方法和技术支撑,具有十分重要的理论与实际应用意义。论文完成了下列主要工作:(1)深入分析了工作负荷的定义、评价方法、预测模型和应用的现状,归纳总结了目前工作负荷相关研究中的存在问题,以铁路行业和工效学应用为媒介,分析了 Petri网与工作负荷的相关背景研究,并指出其潜在联系,以此确定了本文的研究目的、方法和技术路线。(2)对复杂动态监控任务进行了定义,明确了其适用环境、分类和特点。剖析了复杂动态监控任务构成要素和工作负荷特征,探讨了 Petri网和工作负荷的内在联系以及采用Petri网描述工作负荷的可行性。(3)在VACP、多资源理论的基础上,建立了着色Petri网下基于行为的任务过程工作负荷度量模型,通过引入任务过程中重复行为对负荷的影响,有效地提高了其度量精度,并在MATB-II多任务环境中对模型进行了验证。(4)针对复杂系统人机交互中的短时并发多任务,在基于行为的任务过程工作负荷度量模型的基础上,进一步构建了一种时间Petri网下面向资源分配的工作负荷预测模型,通过设计和实施相关实验论证了该模型在人机交互任务优化中应用的可行性。(5)研制了地铁列车驾驶任务测试平台,应用短时并发多任务工作负荷预测模型实现了地铁列车应急人工离站任务的时序优化,并通过平台仿真实验对任务优化前后的差异展开了分析,对模型的工程应用进行了探讨。

论文目录

  • 致谢
  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 英文缩略语
  • 1 绪论
  •   1.1 研究背景及意义
  •   1.2 国内外文献研究现状与分析
  •     1.2.1 工作负荷的定义
  •     1.2.2 工作负荷的评价
  •     1.2.3 Petri网与工作负荷
  •     1.2.4 存在的问题
  •   1.3 研究内容与技术路线
  •   1.4 论文的章节安排
  • 2 建模机理分析
  •   2.1 复杂动态监控任务相关概念
  •     2.1.1 复杂动态监控任务的定义及适用环境
  •     2.1.2 复杂动态监控任务的分类和特点
  •     2.1.3 复杂动态监控任务的构成要素分析
  •     2.1.4 复杂动态监控任务的工作负荷特征
  •   2.2 Petri网理论基础
  •     2.2.1 基本概念
  •     2.2.2 运行规则
  •   2.3 复杂动态监控任务Petri网建模的可行性分析
  •   2.4 工作负荷与Petri网的内联分析
  •   2.5 本章小结
  • 3 基于行为的工作负荷模型的构建与验证
  •   3.1 建模理论体系与方法
  •     3.1.1 任务要素的CPN映射分析
  •     3.1.2 任务结构建模
  •     3.1.3 CPN元素属性的构建
  •     3.1.4 工作负荷的量化表示
  •   3.2 模型验证实验的设计与实施
  •     3.2.1 测试环境和设备
  •     3.2.2 实验任务设计
  •     3.2.3 实验实施
  •   3.3 结果讨论和分析
  •     3.3.1 被试个体差异敏感性分析
  •     3.3.2 被试行为特征分析
  •     3.3.3 CPN模型的信度分析
  •     3.3.4 问题讨论
  •   3.4 本章小结
  • 4 基于资源分配的工作负荷模型构建与验证
  •   4.1 建模理论基础与方法
  •     4.1.1 TPN中任务要素的分类
  •     4.1.2 资源分配结构建模
  •     4.1.3 行为时间、误差和客观资源需求量分析
  •     4.1.4 多任务中的绩效描述
  •     4.1.5 人的资源和工作负荷的计算
  •   4.2 模型验证实验的设计与实施
  •     4.2.1 被试、实验设备与场景
  •     4.2.2 多任务测试环境的设计
  •     4.2.3 任务的TPN模型
  •     4.2.4 实验流程与数据处理
  •   4.3 结果分析和讨论
  •     4.3.1 工作负荷的预测
  •     4.3.2 模型的区分度
  •     4.3.3 多任务优化的可行性分析
  •   4.4 本章小结
  • 5 工作负荷预测模型在短时并发多任务优化中的应用
  •   5.1 列车应急人工离站驾驶多任务的工作负荷模型
  •     5.1.1 列车应急人工离站驾驶任务的TPN建模
  •     5.1.2 驾驶行为的资源需求量
  •     5.1.3 驾驶任务的时序优化目标
  •   5.2 实验设计
  •     5.2.1 被试
  •     5.2.2 测试平台的设计
  •     5.2.3 测试任务的设计
  •     5.2.4 实验流程
  •   5.3 实验结果分析与讨论
  •     5.3.1 行为的客观资源需求量
  •     5.3.2 优化结果有效性分析
  •     5.3.3 被试行为分析
  •     5.3.4 应用探讨
  •   5.4 本章小结
  • 6 总结与展望
  •   6.1 主要完成的工作
  •   6.2 主要创新点
  •   6.3 研究局限和展望
  • 参考文献
  • 附录A
  • 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果
  • 学位论文数据集
  • 文章来源

    类型: 博士论文

    作者: 王鹏

    导师: 方卫宁

    关键词: 工作负荷,复杂动态监控任务,资源分配,列车应急驾驶,任务时序优化

    来源: 北京交通大学

    年度: 2019

    分类: 基础科学,工程科技Ⅰ辑,工程科技Ⅱ辑

    专业: 生物学,安全科学与灾害防治,工业通用技术及设备,铁路运输

    单位: 北京交通大学

    基金: 国家自然基金面上项目“基于任务的复杂人机交互系统操纵适配性度量与优化”,北京市科技计划项目“城市轨道交通全自动驾驶系统关键技术研究与示范应用”

    分类号: X913;TB18;U284.48

    总页数: 150

    文件大小: 13337K

    下载量: 303

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