基于CREAM和贝叶斯网络的航空维修人为差错概率预测

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基于Bayes估计的民航维修人为差错评估技术研究

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１２卷
和现场差错数据。其中通用数据主要包括：ＨＲＴＥＰ
手册 ¨ ＮＣＡＲ数据库和ＣＲ．ＡＡ数据库。、ＵＬＲＯＥＤＴ这些手册中的数据是对一般工业和核工业人员的
方式发生在最不利的时机。据统计，现存的人为差错概率计算方法有３０多种，主要分为三大类：时间决定论、务决定论和场景决定论。时间决定论任方法认为人为差错概率仅仅取决于可用的任务时
第１２卷
第２２期
２１０２年８月
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Ｖｏ．１Ｎｏ２Ａｕ１２．２ｇ．２２０１
１７一１１（０２２ —６９０６ｌ８５２１）２５８ —４
ＳｉｎｅＴｃｎｌｇｎｎｎｅｎｃｃｅｈｏｙａｄＥＤｅｆｇｅｏｉ
累的历史信息作为先验数据，ＴＥＰ手册提供的５以ＨＲ％分位点作为维修人为差错概率中值，运用点估计法确定维修人为差错的先验分布模型。其次，出了Ｂｙｓ先验分布参数的求解方法。最后，给ａｅ选取验后Ｂｔ分布的中值作为０的贝叶斯估计，ｅａ构建了民航人为维修差错概率计算方法。通过实例分析，以看出随着维修次数的增多，可维修人为差错概率就越接近于极大似然法估计的失效概率。现场数据的检验反映了该评估方法的有效性、精确性和实用性。

机务维修人为差错预防与控制

机务维修人为差错预防与控制摘要：1940年航空界首次统计出3/4的航空器是由于一种或多种被称为“人为差错”原因造成的，然而，到目前为止，这种状况并没有明显改变。

为了减少人为差错，国际航空协会在20世纪70年代组建了人的因素委员会，我国民航系统从1992年开始对航空器维修中的人为差错事件进行统计和研究，2000年4月民航总局将人为因素研究列为重要科研项目，颁发了“关于开展人为因素研究的通知”。

绝大多数事故是由于人的差错引起的，这一点特别重要。

不良的人为表现使航空界在人员与经济方面付出了巨大代价，临时或凭直觉的人为因素方法不再适用。

只有整个航空界都具有适当人为因素知识，采取有效措施，消除系统中的缺陷和隐患，才能保障航空安全。

关键词：维修差错；预防控制1 维修差错的定义和特征1.1 维修差错的定义当人的行为与客观定义的标准行为发生偏差时，称之为差错。

维修差错一般包含以下几种情况：未执行分配的职能；错误地执行职能；执行了未赋予的职能；按错误的程序或错误的时间执行职能；执行职能不全面。

1.2 维修差错的特征根据其概念的界定范围，可以归纳如下：a) 必然性。

根据墨菲定律，做某件事情，如果存在着发生差错的可能性，那么差错是迟早总要发生的。

如拆装歼六飞机机轮时，存在出现装错挡油盘、打反保险等差错的可能，随着拆装次数的增多，这些差错迟早会发生。

并且可以证明，当拆装次数趋向于无穷时，发生一次以上差错事件的概率为1，即是个必然事件，这是由产品本身固有属性决定的。

b) 突变性。

一般来说，故障的形成往往经历从量变到质变的过程，而维修差错则与维修者的一次或几次操作错误相关联，量变过程极短，具有突变性。

c) 可积性。

维修人员在操作过程中，前一个错误可以诱导后一个错误，后一个错误可以发展前一个错误，即差错可在程序上积累。

d) 可逆性。

前一个错误可以被后人自觉或不自觉地纠正。

2 维修差错的形成一般说，维修差错发生并危及飞行安全，必须具备以下条件：a) 结构上存在着出现差错的可能。

飞机维修的人为差错和控制策略探讨

飞机维修的人为差错和控制策略探讨飞机维修是保障飞机飞行安全的重要环节。

由于飞机是高科技复杂设备，涉及到众多不同的系统和部件，维修工作的差错可能会导致飞机性能下降，甚至造成事故。

飞机维修的差错和控制策略非常重要。

飞机维修的差错可以分为人为差错和非人为差错两种。

人为差错指的是由于维修人员的疏漏、疲劳、技能不足或意识不到错误等原因导致的差错。

非人为差错则是指由于设备故障、材料质量问题或设计缺陷等原因导致的差错。

人为差错可能会在维修工作的各个环节中出现。

维修人员在检查和诊断飞机故障时可能会存在错误判断的情况，导致错误的修理措施和方法。

维修人员在执行维修任务时可能会出现操作失误，例如在连接线路时连接错误、搭接面安装不当等。

维修人员可能会遗漏必要的维修步骤或环节，导致漏检问题。

维修人员的疏忽和疲劳也可能导致维修差错。

为了控制和减少飞机维修的差错，可以采取一系列的策略和措施。

培训和教育是关键。

维修人员应该接受系统的培训，熟悉飞机的结构和工作原理，并学习正确的维修方法和技能。

通过培训，可以提高维修人员的技术水平和维修能力，降低差错发生的概率。

建立严格的质量控制体系是必要的。

飞机维修单位应该建立完善的质量管理体系，包括质量控制流程、质量标准和质量控制要求等。

通过严格执行质量控制流程和要求，可以确保维修工作按照规定的程序和标准进行，减少差错的发生。

在维修现场要加强安全意识。

维修人员应该时刻注重安全，遵守相关的安全规章制度，采取必要的安全措施和防护措施，确保维修工作的安全进行。

维修人员应该定期进行身体健康检查，并合理安排工作和休息时间，以缓解疲劳和压力对工作带来的影响。

使用现代化的技术和工具也可以提高维修工作的准确性和效率。

引入数字化和自动化的维修工具、设备和系统，可以降低人为差错的发生概率。

通过自动化系统的使用，可以减少人为疏忽和操作失误的可能性，同时提高维修工作的效率和准确性。

建立和完善事故和差错的报告和分析机制也是重要的控制策略。

基于贝叶斯网络的飞机故障诊断方法研究

基于贝叶斯网络的飞机故障诊断方法研究飞机故障诊断一直是飞行安全的重要课题之一。

针对这一问题，许多研究团队提出了各种不同的方法和技术。

在这篇文章中，我们将重点介绍基于贝叶斯网络的飞机故障诊断方法的研究进展。

贝叶斯网络是一种表示变量之间依赖关系的概率图模型，可以用于建模和解决不确定性问题。

在飞机故障诊断中，贝叶斯网络可以被用来建立飞机系统中各个组件之间的依赖关系，并根据观测的故障信息来推测导致故障的可能原因。

首先，研究人员需要对飞机系统进行分析和建模。

他们会收集和整理大量的故障案例和飞机传感器数据，并通过专业的领域知识将其映射到贝叶斯网络的节点上。

每个节点代表一个系统组件或故障原因，边代表它们之间的依赖关系。

接下来，研究人员需要根据收集到的数据来学习贝叶斯网络的参数。

他们可以利用统计学习算法，如最大似然估计或期望最大化算法，从数据中估计各个节点的概率分布。

这样，贝叶斯网络就能够准确地描述飞机系统中各个组件之间的依赖关系。

一旦贝叶斯网络建立完成，研究人员就可以利用其进行飞机故障诊断。

当飞机出现故障时，传感器会收集到一系列的观测数据。

这些观测数据被用作输入，通过推理算法，贝叶斯网络可以计算出每个可能故障原因的后验概率。

为了提高诊断准确度，研究人员会利用先验知识来修正后验概率。

他们将专家知识和历史故障数据结合起来，根据先验知识对贝叶斯网络中的概率分布进行调整。

这样，即使观测数据有限或存在噪声，贝叶斯网络仍然能够给出可靠的故障诊断结果。

除了飞机故障诊断，基于贝叶斯网络的方法还可以应用于飞机维护和决策支持。

通过分析贝叶斯网络的结果，研究人员可以预测潜在故障的发生概率和严重程度，从而制定相应的维护计划。

此外，贝叶斯网络还可以用于评估不同维修方案的效果，帮助决策者做出合理的决策。

然而，基于贝叶斯网络的飞机故障诊断方法也存在一些挑战和限制。

首先，建立和学习贝叶斯网络需要大量的数据和领域知识。

对于新型的飞机和故障模式，拥有足够的数据和专业知识可能是困难的。

飞机维修的人为差错和控制策略探讨

飞机维修的人为差错和控制策略探讨飞机维修是保证飞行安全的重要环节，而维修中的人为差错往往是造成事故的重要原因之一。

对飞机维修中的人为差错进行探讨并制定有效的控制策略，对于提升飞行安全意义重大。

本文将就飞机维修中的人为差错及其控制策略进行探讨。

飞机维修中的人为差错多种多样，主要包括人为疏忽、操作失误、技术不符合标准、材料选错、程序错误等。

这些差错往往会导致飞机在飞行中出现故障，进而危及乘客和机组人员的生命安全。

2018年印尼狮航坠机事故中，飞机的维修记录中发现多处维修人员操作疏忽和程序错误，造成了飞机出现故障。

如何有效控制飞机维修中的人为差错，成为了当前亟待解决的问题。

飞机维修单位应建立健全的管理体系，加强对维修人员的培训和考核。

维修人员是决定飞机维修质量的关键因素，因此他们的素质水平和操作规范直接关系到飞机维修质量和飞行安全。

建立健全的管理体系，包括规范维修流程、完善操作手册、明确岗位责任等，可以有效规范维修人员的行为，减少人为差错的发生。

加强维修人员的培训和考核也是非常重要的，通过系统的培训和严格的考核，提高维修人员的专业素养和技术水平，减少操作失误和技术不符合标准等人为差错的发生。

飞机维修单位应加强对维修设备和材料的管理，确保设备完好和材料符合标准。

维修设备是保障飞机维修质量的重要保障，而材料的选用直接关系到飞机维修的质量和安全性。

飞机维修单位应加强对维修设备和材料的管理，确保设备完好并符合要求，材料符合标准，避免因设备和材料问题导致的人为差错。

这可以通过建立健全的设备管理制度，定期维护设备并进行检测，建立材料采购验收制度等方式来实现。

飞机维修单位还应加强对维修过程的监控和检查，及时发现和纠正人为差错。

飞机维修是一个复杂的过程，需要严密的监控和检查才能保证质量和安全。

飞机维修单位应建立健全的监控机制，对维修过程进行全程监控和严格检查，及时发现和纠正人为差错，确保维修质量和飞行安全。

这可以通过建立质量管理体系，实行层层审查和交叉检查等方式来实现。

航空机务维修人为差错原因及对策研究

航空机务维修人为差错原因及对策研究摘要：我国民航业在不断学习和发展的过程中，对民航飞机的维修技术也进行着更深入的研究。

航空设备维修事关航空飞行安全，良好的航空维修可以降低航空维修的成本、保障航空安全。

人为差错对装备的安全性、可靠性、维修效率均有负面影响，避免或减少人为差错越来越受到航空业的高度重视。

在解决实际航空类维修工程问题时，为了提高航空器的安全性能，人为因素已成为必须考虑的因素。

了解航空维修中人为差错的影响和原因是减少人为差错，进而提高维修效益的首要课题。

本文首先分析了导致航空维修中人为差错的一些关键因素，然后对如何减少人为差错提出了切实可行的对策措施。

关键词：航空机务维修；人为差错；原因；对策引言在航空安全运营中，维修是保障设备安全的核心，随着一些新技术及材料在航空中得到应用才大大提升了航空设备的安全稳定性。

然而航空设备维修过程中会出现一些失误，需要采取措施进行控制，以提高航空设备的整体安全。

1强化航空维修控制的意义1.1保障航空维修的质量全程监察航空维修工作状态，能够很大程度上确保维修工作质量，从而保障中国航空的正常工作状态，为乘客的生命财产安全保驾护航。

航空维修中通常包括以下内容：前期的准备工作计划、对于设备的各种零部件正确拆卸检查以及后期的一系列保养维护等。

对维修过程开展监督管理，不仅仅是对操作人员的技术的管控，同时也是对于工作人员工作态度的监督，使其能够按照正确的流程操作，避免一些非法操作，并及时地处理异常，从而保障航空维修的安全及质量。

1.2降低航空维修的成本对航空维修的监察管理，能够大大减少由于维修人员操作所导致的一些不当行为。

基于航空设备的特殊性，在一定程度上决定了其往往需要经过复杂的维修和检查，而且在此过程中必须要有专业人士和负责的工作态度，同时航空维修材料相对普通设备维修材料价格要贵一点，在拆除精细部件的过程中，往往一个很小的失误都会带来巨大的损失，并且还会影响到整个项目的维修及飞机的安全飞行。

CREAM法在机务维修操作差错概率预测中的应用

ｅｒｒｏｒｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ．Ｔｈｉｓｐａｐｅｒａｐｐｌｉｅｓｃｏｇｎｉｔｉｖｅｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙａｎｄｅｒｒｏｒａｎａｌｙｓｉｓｍｅｔｈｏｄ（ＣＲＥＡＭ）ｔｏｔｈｅｒｅｌｉａ —
ｎａｎｃｅｗｏｒｋｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｅｘｐｅｒｉｅｎｃｅｏｆＣＲＥＡＭ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｔｈｅｐａｐｅｒａｐｐｌｉｅｓｔｈｅｅｒｒｏｒｄａｔａｏｆａｎａｉｒｃｒａｆｔｍａ — ｉｎｔｅｎａｎｃｅｄｅｐａｒｔｍｅｎｔｉｎ２０１１ｔｏｃｈｅｃｋｉｎｇｔｈｅｅｒｒｏｒｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｐｒｅｄｉｃｔｅｄｂｙｔｈｅｆｏｒｍｕｌａ，ａｎｄｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｐｒｏｖｅｔｈａｔｔｈｅｆｏｒｍｕｌａｈａｓａｓｔｒｏｎｇｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙａｎｄｐｒａｃｔｉｃａｂｉｌｉｔｙ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｃｏｇｎｉｔｉｖｅｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙａｎｄｅｒｒｏｒａｎａｌｙｓｉｓｍｅｔｈｏｄ；ａｉｒｃｒａｆｔｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅ；ｅｒｒｏｒｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｏｆｍａｉｎｔｅ — ｎａｎｃｅｏｐｅｒａｔｉｏｎ；ｃｏｍｍｏｎｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｃｏｎｄｉｔｉｏｎ

概率论应用于航空安全事故的预测

概率论应用于航空安全事故的预测在人类飞行的历史中，航空安全问题一直是备受关注的话题。

尽管技术的进步使得航空安全水平得到了大幅提高，但是事故仍然时有发生。

如何准确预测航空事故并采取有效的措施进行干预，一直是各国专家学者共同关注的问题。

而其中，概率论就是一种重要的工具，它可以提供有力的理论基础为规划和预测航空事故提供较为准确的依据。

首先，我们需要知道航空安全事故的产生原因。

一般来说，有人为因素和自然因素两个方面。

人为因素包括机组成员的失误、机务人员的疏忽、恶劣的天气和异常情况等等。

自然因素则包括气象、地貌、机场覆盖等等。

在对航空事故的严格统计分析之后，通常可以得出一个关键的结论：人为因素是航空事故发生的主要原因。

那么，如何利用概率论来预测可能发生的航空安全事故呢？在这里，建议利用贝叶斯网络模型。

贝叶斯网络模型是一种基于贝叶斯概率理论的概率图模型，可以用来研究因果关系。

这个模型通常被用来描述因果关系的概率分布，并在新数据可用时更新这些概率分布。

在航空安全事故预测中，可以通过建立一个贝叶斯网络模型从而将事故的几种原因和可能因素的相互联系、影响表现出来，方便对未来的安全隐患进行预测。

假设我们将发生航空安全事故拆分为四个子集：人为因素、气象因素、机务因素和其他因素，如计划路线标注不明确或其他个别情况。

假设每个子集内又各有若干个变量，并且四个子集相互联系产生了一种因果关系网。

通过概率计算得出每个变量的概率分布，可以计算出如果某个变量发生改变的情况下，最终航空安全事故的发生概率。

例如，我们可以对“人为因素”子集内再进行拆分，如机长失误、副驾驶员失误、地勤人员失误等等。

再以机长失误为例，我们可以再将其拆分为不同种类的失误，如导航失误、气象判断错误、机械问题等等。

将其整合到一个贝叶斯网络模型中，就形成了一个复杂的网络结构，可以计算发生安全事故的概率。

通过这种方法，就可以得出比较准确的航空安全事故的发生概率，从而对未来空难进行预测。

机器学习算法在航空器故障预测与维修中的应用

机器学习算法在航空器故障预测与维修中的应用在航空运输领域中，飞机故障预测和维修是至关重要的任务，因为它不仅涉及到飞机的安全性，还关系到航空运输的效率和可靠性。

近年来，随着机器学习算法的发展和应用，它已经成为航空器故障预测和维修的重要工具。

本文将探讨机器学习算法在航空器故障预测和维修中的应用以及其带来的益处。

一、机器学习算法在航空器故障预测中的应用航空器故障预测是通过对航空器各种传感器数据的分析和处理，来预测可能发生的故障和故障的严重程度。

机器学习算法通过从大量的历史数据中学习模式和规律，能够帮助识别出特定的故障预警信号，并预测未来的故障。

以下是机器学习算法在航空器故障预测中的一些常见应用。

1.1 故障分类和诊断机器学习算法可以通过分析和处理大量的故障数据，快速准确地对航空器发生的故障进行分类和诊断。

例如，神经网络算法可以通过训练模型来对不同类型的故障进行分类，如发动机故障、液压系统故障等。

这样可以帮助维修人员快速定位和解决问题，提高故障处理的效率和准确性。

1.2 故障预测和剩余寿命估计通过分析航空器传感器数据和历史故障数据，机器学习算法可以预测航空器未来可能发生的故障，并对故障的剩余寿命进行估计。

这可以帮助航空公司提前采取维修措施，避免故障给航班运营带来的损失和延误。

例如，支持向量机算法可以通过对数据进行训练和分析，预测航空器发动机故障的概率并估计其剩余寿命。

1.3 健康监测和预警机器学习算法可以对航空器的系统和部件进行健康监测，并发出预警信号。

例如，使用决策树算法可以通过分析航空器传感器数据来判断某个特定部件是否正常运行，如果存在异常，系统会立即发出预警信号，提醒维修人员进行检查和维修。

这可以大大提高航空器的可靠性和安全性。

二、机器学习算法在航空器维修中的应用机器学习算法在航空器维修中的应用主要涉及到维修方案的优化和决策支持。

下面是机器学习算法在航空器维修中的一些常见应用。

2.1 维修方案优化机器学习算法可以通过分析历史维修数据和故障模式，学习和优化维修方案。

航空维修中人为差错诱因分析与预防建议

２人为差错的诱因
２．１恶劣的工作环境诱发了人为差错飞机大多数时间都是露天停放．夏天炎热冬天严寒．长期伴随强大的噪声和油液污染等．恶劣的工作环境促成维修人员为躲避折磨，急于完成任务而违规走捷径，降低工作标准．滋生了“ 错、忘、漏” 的发生。飞机舱室作业空间狭小．维修作业困难．多数部附件不容易接近．容易疏忽检测维护保养．进而引发故障的发生飞机维修工作的性质决定了维修人员必须不时地忍受恶劣的工作环境，很多时候在付出巨大体力的同时还必须保持细致人微的注意力及精良的操作技巧．所有这一切都是对维修人员身体耐受力和坚守规章信念的挑战２．２任务完成时间的制约诱发了人为差错不管是部队还是地方航空公司，为保证各项战备、训练任务或飞机的高利用率、航班安全正点，要求飞机的完好率比较高，就我部而言经常飞机任务还在执行中．下一任务就已经下达．机务人员为保证战备训练任务按时完成．在有限的时间内要完成较多的工作．容易引发 “ 错、忘、漏” 等的发生。美国ＮＡＳＡ航空安全报告系统收到的事件报告就是一个比较典型的例子：一架前起落架减震支柱完全没气的空客Ａ３２０飞机被送到维修站．通过历史记录得知该机因相同的故障在别的维修站做过“ 快速维护” ．按照维护手册要求．再次出现这种状况必须进行全面
Ｓｃｉｅｎｃｅ＆ＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＶｉｓｉｏｎ
科Hale Waihona Puke 技视界科技・探索・争Ｉ毫
航空维修中人为差错诱因分析与预防建议

基于贝叶斯方法的通信网络运维人误概率研究

基于贝叶斯方法的通信网络运维人误概率研究
龙磊;殷子剑;张宜静
【期刊名称】《载人航天》
【年(卷),期】2024(30)2
【摘要】为了定量化分析通信网络运维任务中人因失误的发生概率,针对网络运维人员在执行任务中可能发生的40种人误模式,采用专家判断法获取人误概率的估值,进而采用贝叶斯方法进行聚合分析,得到了各项人误模式的基础发生概率水平。

结果表明:在无其他突出情境因素影响时,大多数人误模式的基础发生概率量级在1E-3左右,其中由于理解失效和决策制定失效导致的人误发生概率与其他宏认知功能的失效相比较高。

在实际应用中,相对概率高的人误模式在安全和质量管理中应得到优先控制。

【总页数】8页(P183-190)
【作者】龙磊;殷子剑;张宜静
【作者单位】北京建筑大学机电与车辆工程学院;人因工程全国重点实验室;清华大学工业工程系
【正文语种】中文
【中图分类】X914
【相关文献】
1.基于AHP-SLIM的航空器维修人误概率确定
2.基于THERP+HCR的航空维修差错人误概率计算
3.基于贝叶斯方法的ICU患者死亡概率预测研究
4.基于超级贝叶
斯方法的专家意见先验概率修正研究5.基于人误系统复合状态(MSHES)的人误防范理论研究
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基于贝叶斯网络的航班延误与波及预测共3篇

基于贝叶斯网络的航班延误与波及预测共3篇基于贝叶斯网络的航班延误与波及预测1基于贝叶斯网络的航班延误与波及预测航班延误是航空公司和旅客共同面临的难题。

航班延误不仅给旅客带来不便，还会给航空公司造成不同程度的经济损失。

因此，预测航班延误及其波及对航空公司和旅客都非常重要。

本文基于贝叶斯网络提出了一种航班延误及其波及的预测方法。

一、贝叶斯网络介绍贝叶斯网络是一种表示概率关系的有向无环图模型，其中节点表示变量，边表示概率关系。

贝叶斯网络是一种强大的工具，可以用于各种推理问题，例如概率推理、参数学习和模型选择等。

应用领域包括生物医学、金融、物流等。

二、航班延误预测航班延误的预测涉及的变量非常多，例如天气、燃油价格、机组人员状况、航班时刻表等。

这些变量之间存在着复杂的关系，在传统的预测方法中，往往难以准确地预测延误情况。

在贝叶斯网络中，每个节点代表一个变量，每个边代表概率关系。

航班延误的预测可以转化为一个贝叶斯网络推理问题。

假设我们想要预测航班延误发生的概率P(D)，节点变量包括天气、燃油价格、机组人员状况、航班时刻表等。

根据贝叶斯公式，P(D)可以表示为：P(D) = ∑ P(D|A,B,C)P(A)P(B)P(C)其中，A、B、C是其它变量节点。

根据链式法则，节点A、B、C之间的概率关系可以表示为：P(D|A,B,C) = P(D|A)P(D|B)P(D|C)节点A、B、C与D之间的概率关系可以通过历史数据推导出来。

航班延误预测可以通过贝叶斯网络模型对各个节点之间的概率关系进行计算，最终得到延误发生的概率。

三、航班延误波及预测航班延误不仅给旅客带来不便，还会对其它航班产生波及影响。

航班波及是指由于某一航班延误导致其它航班相继延误或取消的状况。

在贝叶斯网络中，航班波及可以表示为一个条件概率。

假设航班A与航班B之间存在波及关系，航班A延误时，航班B延误的概率可以表示为：P(B|D(A)) = ∑ P(B|D(A),E)P(E)其中，E是其它变量节点，P(B|D(A),E)表示在给定A延误和E 的情况下，B延误的概率。

飞机维修的人为差错和控制策略探讨

飞机维修的人为差错和控制策略探讨【摘要】飞机维修是保障飞行安全的重要环节，但人为差错却是导致事故的主要原因之一。

本文旨在通过分析飞机维修的人为差错，并探讨相应的控制策略。

我们会分析飞机维修中常见的人为差错，并探讨其产生原因。

接着，我们将提出相应的控制策略，包括提高飞机维修人员的技能培训、优化维修流程以及引入先进技术辅助。

我们将总结人为差错对飞机维修的影响，并提出改进建议和未来发展方向。

通过本文的研究，可以为飞机维修领域提供有效的控制策略，提升飞行安全水平，保障乘客和机组人员的安全。

【关键词】飞机维修、人为差错、控制策略、技能培训、流程优化、先进技术、影响、建议、发展方向1. 引言1.1 背景介绍飞机维修是保障飞机安全飞行的重要环节，而人为差错是导致飞机事故的主要原因之一。

随着航空业的不断发展，飞机维修技术不断更新，飞机维修的复杂性也在增加。

在这种情况下，人为差错的风险也相对增加，为飞机维修带来了更大的挑战。

飞机维修人为差错可能源自操作人员的疏忽、技术水平不足、设备故障等多种因素，一旦出现差错，可能导致飞机失效甚至事故发生。

对飞机维修的人为差错进行深入分析和有效控制是非常重要的。

本文将通过对飞机维修的人为差错进行分析，探讨相关的控制策略，并提出相应的改进建议和未来发展方向，以提高飞机维修的质量和安全水平，为航空业的持续发展提供有力支持。

1.2 研究意义飞机维修是保障航空安全的重要环节，而人为差错是导致飞机事故的主要因素之一。

研究飞机维修的人为差错及其控制策略具有重要的意义。

深入了解人为差错的发生机制和影响因素，有助于揭示飞机维修过程中存在的隐患，及时采取有效的控制措施。

制定合理的控制策略和培训计划，可以提高飞机维修人员的意识和技能水平，减少人为差错的发生率，提高维修工作的质量和效率。

优化飞机维修流程和引入先进技术，可以更好地应对复杂的维修任务，提升整体维修水平。

研究飞机维修的人为差错和控制策略，对提升航空安全水平、保障飞行安全具有重要的现实意义和实践价值。

基于贝叶斯网络算法的航班延误实时概率预测方法[发明专利]

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201911316177.1(22)申请日 2019.12.19(71)申请人南京航空航天大学地址 210016 江苏省南京市江宁区将军大道29号(72)发明人唐小卫　王语桐　张生润　陈祯　钱婧婧　(74)专利代理机构南京钟山专利代理有限公司32252代理人陈月菊(51)Int.Cl.G06Q 10/04(2012.01)G06K 9/62(2006.01)(54)发明名称基于贝叶斯网络算法的航班延误实时概率预测方法(57)摘要本发明公开了一种基于贝叶斯网络算法的航班延误实时概率预测方法，包括：制定航班延误判定标准、分析延误波及对航班延误的影响、确定离港航班放行公平性；对延误特性进行分析，确定航班延误因素，基于贝叶斯网络创建航班延误动态预测模型；采用基于时间序列的动态预测技术对本场横向波及衡量指标进行预测，得到最终航班延误预测值，生成预测集；利用训练得到的航班延误动态预测模型对预测集数据进行概率预测，采用概率最大原则得到各航班延误等级的预测值。

本发明能够对机场每天单个航班的离港延误等级进行实时概率预测，提高航班延误预测精度，及时向旅客发布延误预警通告和调整运行策略，降低由航班延误导致的各种不利影响。

权利要求书2页说明书14页附图3页CN 111144631 A 2020.05.12C N 111144631A1.一种基于贝叶斯网络算法的航班延误实时概率预测方法，其特征在于，所述实时概率预测方法包括：S1：基于大数据分析技术，结合航班历史运行数据，制定航班延误判定标准、分析延误波及对航班延误的影响、确定离港航班放行公平性；S2：对延误特性进行分析，确定航班延误因素，基于贝叶斯网络创建航班延误动态预测模型，结合航班历史运行数据生成训练数据集，对创建的航班延误动态预测模型进行训练；S3：采用基于时间序列的动态预测技术对本场横向波及衡量指标进行预测，基于Hive 框架实现航班运行数据与机场天气数据的融合，得到最终航班延误预测值，生成预测集；S4：利用训练得到的航班延误动态预测模型对预测集数据进行概率预测，采用概率最大原则得到各航班延误等级的预测值，所述航班延误等级根据离港航班延误时长划分得到。

航空维修中人为差错诱因分析与预防建议

航空维修中人为差错诱因分析与预防建议发布时间：2023-02-23T02:40:23.349Z 来源：《新型城镇化》2023年1期作者：成杰[导读] 以下就从人为差错的概念入手，分析人为差错的原因，并根据原因的分析提出预防措施。

国营长虹机械厂广西省 541002摘要：人为差错的发生有其偶然性和必然性，是一个由量变到质变的过程，人为差错和数学误差一样不可避免，但可以无限度地减小。

积极稳妥地采取有效预防措施，将人为差错被动发生转化为主动预防，全面质量管理的一个基本思想就是“预防为主”，维修人员人为差错管理应该从研究人为因素的相关性出发，事前对维修工作程序、工作方法，工作完成难度和参加工作的人员结构以及工作中可能出现的问题进行有效的评估，切实把人为差错管理的重点放到“事先预防上来”。

本文对航空维修中人为差错诱因分析与预防进行探讨，以供参考。

关键词：航空维修；人为差错引言随着时代的发展，科学技术的进步，飞机的机械设计水平也不断地提高，这就大大降低了由于机械原因而发生的飞行事故，人为原因导致的飞行事故就相对的增多了，因此对人为差错的分析，对减低飞机的事故发生率有很大的帮助作用。

以下就从人为差错的概念入手，分析人为差错的原因，并根据原因的分析提出预防措施。

1 对人为差错问题的认识误区1.1 重视事后把关，轻视事先预防虽然航空维修企业近年来采用了一些先进的管理方法，不断引入六西格玛、6S管理、精益修理、流程再造等先进管理理念和管理方法，但在质量管理方面，质量管理人员更像是消防队员，一天到晚神经紧绷、焦头烂额地忙于四处灭火，一直成为制约航空维修企业发展的“瓶颈”问题。

仔细分析这些“火源”，其中有70%以上是由人为维修差错引发的。

企业目前的质量控制依然寄希望于质量管理员和检验员的事后检查把关，这一传统的质量控制措施虽然对航空产品维修质量起到了一定程度的保证作用，但只是防守型的质量管理。

因为事后检查只能起到栅栏作用，何况错检、漏检的现象经常发生，而且很多产品的质量问题或许就在受检后、参与系统调试时才会显现，具有一定的“潜伏性”。

基于数据分析如何控制飞机维修中的人为差错

基于数据分析如何控制飞机维修中的人为差错摘要近年来，我国的科学技术水平得到了大幅度的提升，在航空领域得以广泛应用，这在一定程度上保障了我国的飞机飞行安全。

然而，近年来，由人为因素引发的飞行安全问题日益突出，必须对此进行有效的控制。

本文对飞机维修中的人为差错成因进行分析，提出有效控制飞机维修中人为差错的方法，以保障我国航空飞行的安全、平稳运行。

关键词控制；飞机维修；人为差错；安全性1 飞机维修中的人为差错成因分析1.1 人的原因由于人的心理活动具有复杂且多变的特点，因此人的感知、判断及动作将受到心理品质和状态的直接影响。

心理因素的影响范围颇大，几乎在各类维修差错中都找到其踪影，所以要想使维修差错能够减少，较为有效的途径之一就是加强心理训练，养成积极的心理定式。

同时还存在着维修人员具有的专业知识与工作实际要求相差较远，对新机型、新技术不熟悉，对手册、技术文件的理解有偏差，这样容易造成超标放行，不能及时发现飞机上已经存在危及安全的故障和缺陷，对复杂故障缺乏正确判断和迅速处理能力，易诱发维修差错，造成误换件，浪费航材。

没有过硬的专业知识是不能给安全形成有力的保证的。

维修人员在职培训差，对人员培训重视不够，培训机制和管理不完善，缺乏有效培训计划，这无形中增加了人为差错发生的可能性。

1.2 机的原因维修性主要指的是装备的四性，即可达性、适航性、易修性以及互换性。

就维修效能而言，维修性能够对其起到决定性作用，对维修差错率造成直接影响。

如果维修人员的感知能力低，导致设计较差，容易弄错，甚至装反的情况，在设计制造过程中有些隐藏的缺陷很难被人们发现，从而导致错误的识别和判断，安装的位置不恰当，对人的操作姿态造成影响。

另外，造成维修差错机的因素中不容忽视的一点还有维修手段存在的问题。

比如用于检测、监控以及调整等方面不良的常用工具设备，这些设备对于维修对象的信息無法正确进行反映，而且对于人的意图也无法在调整过程中正确体现。

贝叶斯网络在航空器故障诊断与预测中的应用研究

贝叶斯网络在航空器故障诊断与预测中的应用研究引言在航空器运行中，故障的发生是不可避免的。

为了确保航空器的安全性和可靠性，故障诊断与预测成为了一个重要的研究领域。

贝叶斯网络作为一种概率图模型，已经在许多领域中得到了广泛应用。

本文将探讨贝叶斯网络在航空器故障诊断与预测中的应用，并分析其优势和局限性。

一、贝叶斯网络概述贝叶斯网络是一种基于概率图模型的图形化表示方法，它能够描述变量之间的依赖关系，并通过概率推理来进行推断。

它由节点和有向边组成，节点表示变量，有向边表示变量之间的依赖关系。

通过给定观察到的节点值，可以计算其他节点值出现的概率。

二、航空器故障诊断与预测1. 故障诊断航空器故障诊断是指通过分析观察到的现象来确定发生了什么问题，并找出导致问题的原因。

传统的故障诊断方法通常基于专家经验和规则，但这种方法存在主观性和不确定性。

贝叶斯网络可以通过建立故障模型，结合观察到的现象，来进行故障诊断。

它能够考虑到不同故障之间的依赖关系，并通过概率推理来确定最可能的故障原因。

2. 故障预测航空器故障预测是指通过分析历史数据和实时数据，来预测未来可能发生的故障。

传统的故障预测方法通常基于统计模型或机器学习算法，但这些方法往往需要大量数据和计算资源。

贝叶斯网络可以通过建立时间序列模型，并结合观察到的数据，来进行故障预测。

它能够考虑到时间上的依赖关系，并通过概率推理来计算未来发生故障的概率。

三、贝叶斯网络在航空器故障诊断与预测中的应用1. 故障诊断案例以某型客机发动机为例，建立了一个贝叶斯网络模型用于进行发动机相关问题的诊断。

该模型包括了多个节点，如发动机转速、燃油流量、排气温度等。

通过观察到的节点值，可以推断出发动机可能的故障原因，如燃油泵故障、气门泄漏等。

实验结果表明，贝叶斯网络模型在故障诊断方面具有较高的准确性和可靠性。

2. 故障预测案例以某型客机液压系统为例，建立了一个贝叶斯网络模型用于进行液压系统故障的预测。

CREAM法在机务维修操作差错概率预测中的应用

CREAM法在机务维修操作差错概率预测中的应用摘要：飞机维修是航空系统要素不可缺少的，人为失误会给飞机的辐射安全和效率带来不利影响，在尽可能低的水平上维修差错控制，有必要建立一套可靠的维修人员错误概率预测模型。

本文将认知可靠性和误差分析方法引入工程维修可靠性分析，第一次使用前一些添加和修改的方法，然后根据经验的法律符合工程的特点维护操作误差概率预测公式，最后到一个特定的飞机维修部门数据维护操作错误在2011年作为一个例子，这个公式来预测维护维修操作误差概率与历史数据分析，结果表明，该公式具有很强的可靠性和可用性。

关键词：CREAM模型；人误；机组资源管理1 CREAM法在机务维修操作差错概率预测中的应用1.1在维修差错概率预测前，对法进行改性和补充方法对人类可靠性分析方法的一种相对成熟的方法,及其在民用航空中的应用主要是针对这两种类型的控制器和飞行员员工认知错误出现在决策的过程的实现概率预测，但由于维修工作效率没有明显的认知决策操作特点，它更加注重船员操作活动，因此本文使用方法维护维修人为错误概率定量分析，需要修改一些基本概念。

1.2用乳脂法预测维修操作失误概率的程序采用以下步骤预测机器维修工作中的操作失误概率:(1)基于维护工作的情景环境，描述人类行为的影响因素——CPC因素，同时，将人员的因素添加到情境环境因素中，使影响机器维护保养的因素是完整的、全面的，这与预测机器维护操作的误差特征更为一致。

(2)基于任务的情境环境和人因信度的关系曲线，假设情境影响指数和待定系数k计算了操作误差的概率公式，根据误差的概率和操作误差的最大值和最小值计算出k值，得到了完整的预测公式。

(3)基于问卷调查的方法来确定一个维护网站最近一段时间内的共产党因素水平，改变相应的期望效应，量化的因素影响的总和mi值并计算相应的影响指数β，代入到预测计算公式，并与历史数据，来验证这个公式的可靠性。

当使用的预测维护维修操作误差概率数值较大，找出因素的数值有很大的影响，对中国共产党的内容因素采取相应措施，操作误差控制在可接受的范围，以保证航空安全的维护工作在一个恒定状态。

航空维修中人为差错诱因分析与预防建议

航空维修中人为差错诱因分析与预防建议作者：韩良元来源：《科技视界》2017年第05期【摘要】随着航空科技的不断发展进步，航空部附件的可靠性已经达到了前所未有的水平，由于人的因素导致的飞行事故或者事故征候率相比于高可靠性的航空部附件是在逐年增加的。

现今科技时代航空装备具有高可靠性和安全性，但大部分的维修保养工作仍然是由人来完成，从而使得航空器维修人为差错成为引发或直接导致飞行事故最重要的原因之一，如何增强机务维修人员预防人为差错的意识，最大程度的减少人为差错对飞行安全的危害，是相关维修人员、决策部门所面临的重大课题。

笔者从自身从事机务维修工作的经历和体会出发，分析了航空维修中人为差错的诱发因素，并就如何改进维修工作程序，减少维修人员的人为差错提出了建议。

【关键词】航空维修；人为差错；预防建议1 人为差错的定义航空维修中人为差错可以定义为：维修者的形为结果偏离了预期的工作规范或标准，并产生了不良影响非主观故意的违规行为。

人为差错是当前航空业最难解决的人为因素之一，各级航空维修职能、管理部门都期望所有的维修人员都能严格按照工作法规、工作程序、工作规范的要求无差错的履行职能，但事实上在实际的航空维修工作中，维修人员具有各自的外因和内因以及自身不同的行为规范，发生人为差错仍比较普遍，这给维修质量和飞行安全都带来了较大的威胁。

2 人为差错的诱因2.1 恶劣的工作环境诱发了人为差错飞机大多数时间都是露天停放，夏天炎热冬天严寒，长期伴随强大的噪声和油液污染等，恶劣的工作环境促成维修人员为躲避折磨，急于完成任务而违规走捷径，降低工作标准，滋生了“错、忘、漏”的发生。

飞机舱室作业空间狭小，维修作业困难，多数部附件不容易接近，容易疏忽检测维护保养，进而引发故障的发生。

飞机维修工作的性质决定了维修人员必须不时地忍受恶劣的工作环境，很多时候在付出巨大体力的同时还必须保持细致入微的注意力及精良的操作技巧，所有这一切都是对维修人员身体耐受力和坚守规章信念的挑战。

航空维修人为差错预防研究

航空维修人为差错预防研究作者：侯胜利姚武文李艳来源：《职业时空》2014年第03期摘要：航空维修人为差错是危及空、地安全的主要问题之一。

其主要表现形式可用丢、错、漏、蛮四个字来概括，是行为人和工作环境、所用设备、维修管理等诸多因素共同作用的结果。

针对引起航空维修人为差错发生的主要原因，采取相应的预防措施，才能对预防人为差错的发生和保证航空安全起到一定的指导作用。

关键词：航空维修；人为差错；原因；预防美国空军战斗司令部（ACC）曾对大量航空事故调查后得出结论：无论是民用航空，还是军用航空，维修人为差错是造成航空器事故和事故征候的主要原因之一[1]。

在世界上所有航空事故案例中，人为差错约占85%[2-4]。

在我军的维修工作中，发生的地面事故大多是人为差错造成的，约1/3的维护责任事故、事故征候与人为差错有关。

人为差错是危及空、地安全的主要问题之一，制约着战斗力的提高和部队的全面发展。

因此，研究人为差错，揭示人在特定环境中产生差错的机理，提出其预防措施，消除其发生的可能性，对预防人为差错，确保部队训练安全具有重要意义。

一、人为差错的表现形式人为差错是指人违反了系统的客观要求而做出错误行为并导致了偏离规定的结果[5]。

就航空维修人为差错而言，是指维修人员因受到各种外在和内在因素的影响而导致的错误行为，使航空维修作业活动发生偏差和错误，不能达到预期目的，并伴随有航空装备状态异常、设备损坏或人员伤亡等不良后果[6]。

其主要表现形式可用丢、错、漏、蛮四个字来概括。

（一）丢指丢失工具、螺钉、螺帽、垫片、消耗器材等。

丢失的后果可能卡住飞机操纵系统、打坏发动机，造成短路、机件故障或误时、误事。

（二）错指将牌号相近但性能不同的机件或大小相同但电流值不同的保险丝混装、外形相似但材料不同的胶垫混用等，造成机件工作失误或密封失效；反方向操作，例如将单向活门、安全活门、减压器、油滤、偏心销等机件装反，造成系统不工作或工作异常。