一种人因要素隐患分析诊断方法技术

本发明专利技术公开了一种人因要素隐患分析诊断方法，包含以下步骤：步骤S1、采集一线员工全覆盖人因要素信息，构建人因要素基本指标数据集合；步骤S2、根据人因要素基本指标数据集合构建人因要素可拓分析模型；步骤S3、构建人因要素隐患分析诊断决策模型；步骤S4、输入待测员工样本数据，得到人因要素综合诊断决策及其置信评估。本发明专利技术综合考虑主客观人因要素的数据物理差异与特点，基于信息变换、可拓分析等大数据压缩分析技术，实现对覆盖电力一线人群的海量感知测评信息的深度挖掘融合，使得基本指标数据集物理意义更加清晰，更加客观全面地反映人因要素的数据特征。

【技术实现步骤摘要】
一种人因要素隐患分析诊断方法
本专利技术涉及安全管理领域，具体涉及一种人因要素隐患分析诊断方法。
技术介绍
安全生产是我国的一项基本国策，是保证经济建设持续、稳定、协调发展和社会安定的基本条件，也是社会文明进步的重要标志。电力的安全生产不仅是电力工业发展的前提和基础，也是电力企业发挥社会效益和提高企业经济效益的保证，“安全第一，预防为主”的方针是电力生产建设的永恒主题。电力生产系统是由物质设备、人员等多种要素构成的庞大系统。其中，作为重要组成部分的物质技术系统、人文社会系统以及个体成员系统等三大系统，以人因要素(生理、心理、体征)也即“人因的主导性”为联结整个安全生产系统的关键纽带，相互影响、相互作用，共同构成了电力企业安全生产的物质条件、人文环境和参与主体，使得电力安全生产呈现显著的时变动态性和系统复杂性特点，决定了探索电力企业安全生产的过程中，需要把握其安全生产规律。从电力企业安全生产系统来看，人、物、环是维持其安全状态的基本要素，这三种要素在企业安全生产中的作用和地位都毋庸置疑。但在实际生产中，人、物、环三要素对于维持系统的安全可靠性的价值却是存在显著差异，其中，环境因素可随“人”和“物”的变化而改变；同时，“物”因的不安全性水平已大为下降，提高“物”因安全水平需要大量的科技投入才有可能收效；而“人”因作为造成电力企业生产事故的首要原因，由于“人”因所具有的可学习性、可调控性等突出特点，其可靠性仍具有广阔的提升空间。但目前，对人因要素作用机理及其可靠性的研究实践仍然处于起步阶段，依赖员工自主性和设备辅助减压的浅层应用探索效果欠佳。特别是缺乏统一、规范、有效的人因要素认知和评估方法，因此，通过对人因要素的干预调控来提高电力安全生产、促进降本增效仍然任重而道远。其难点主要体现在：(1)人因要素表观认知复杂，指标变量规范性、可用性难人体作为复杂的生物学系统，其生理、心理、体征等人因要素主要表现为复杂的神经、运动系统对外界信号的综合感知响应，因此，对其复杂的作用机理的表观认知仍然难度较大。经过近年来的不断发展，目前，应用研究中采用的两种主要技术手段包括基于生物电、物理脉搏、呼吸等生理信号的客观可测感知，以及基于主观心理素质的文本测评。但上述两种方法，其感知机理和结果呈现方式均存在较大差异，为人因要素关联机理认知和进一步分析利用调控带来了极大的困难。(2)既有评估方法主观依赖性强，诊断决策结果片面单一基于电力大数据分析的人工智能算法在电力系统调度运行与设备状态评估等多个领域均得到广泛应用，如模糊监督学习能力较强的人工神经网络算法、线性空间划分性能较好的高斯贝叶斯线性回归过程、以及高维非线性空间分割性能较好的支持向量机分类等智能多分类方法。但上述单一算法的实施应用存在以下问题：其一，算法关键性能参数以及关联输入指标需要依赖主观经验选取，算法本身不具备参数指标关联性挖掘的能力；其二，单一算法问题分析适用性不同，采用单一算法得到的诊断决策结果片面单一，导致误诊率高。(3)忽视不同员工群体岗位特征，系统有效复用性欠佳对于电力一线作业人员而言，根据工作岗位特征和作业要求的不同，可划分为变电站检修调试、站端调度运维、线路带电作业等多种员工群体，反映出的不同员工群体人因要素作用来源和主次特征也不尽相同，而目前以设备辅助减压为目标的人因要素干预浅层应用，并没有充分考虑上述岗位特征差异性对算法指标关联性以及诊断决策可靠性的影响。(4)成效验证反馈流程冗余，快速响应反馈机制欠缺目前，成效验证反馈机制通常由反馈联络表填写以及用户走访等人力反馈验证方式构成，成效验证反馈过程冗余繁琐，人力成本高，时效性不佳，无法满足电力安全生产对人因要素评估时效性的要求。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种人因要素隐患分析诊断方法，以解决上述现有技术所存在的问题。为达到上述目的，本专利技术提供了一种人因要素隐患分析诊断方法，包含以下步骤：步骤S1、采集一线员工全覆盖人因要素信息，构建人因要素基本指标数据集合；步骤S2、根据人因要素基本指标数据集合构建人因要素可拓分析模型；步骤S3、构建人因要素隐患分析诊断决策模型；步骤S4、输入待测员工样本数据，得到人因要素综合诊断决策及其置信评估。上述的人因要素隐患分析诊断方法，其中，还包括步骤S5、由后台系统对诊断决策结果进行发布推送，指导进行人因要素隐患回溯治理。上述的人因要素隐患分析诊断方法，其中，在步骤S1中，所述人因要素信息包含客观感知信息和主观感知信息。上述的人因要素隐患分析诊断方法，其中，在步骤S2中，具体包含以下步骤：步骤S21、将人因要素基本指标数据划分为量变经典域和质变节域；步骤S22、根据划分的经典域和节域构造人因要素可拓分析模型。上述的人因要素隐患分析诊断方法，其中，在步骤S3中，具体包含以下步骤：步骤S31、基于样本统计特性估计分析，对基本指标集合样本数据集进行自适应样本过采样融合；步骤S32、基于均衡样本集对指标集合与算法集合进行并行多目标优化，并对集合关联性深度挖掘，对指标/算法Pareto特征非劣子集求解最优关联特征子集；步骤S33、在对最优特征向量以及最优分类器集合的综合性能进行测试验证之后，对最优分类器集合的诊断决策结果进行信度融合，生成针对不同群体的人因要素隐患分析诊断决策模型。上述的人因要素隐患分析诊断方法，其中，在步骤S31中，具体包含以下步骤：步骤S311、按照人因要素状态类型将基本指标数据集划分为四个子集：状态优良、状态良好、状态合格、状态不合格；步骤S312、计算所述待融合少数样本集样本数，对于每个少数数据集样本计算其相对k邻近比率，在此基础上，对相对k临近比率进行归一化计算密度分布；步骤S313、构造基于高斯分布的加权过采样概率密度估计函数，并从所述概率密度分布中采样待融合少数样本集样本数，构造满足样本均衡条件的融合少数数据集。上述的人因要素隐患分析诊断方法，其中，在步骤S33中，具体包含以下步骤：步骤S331、根据关联的Pareto非劣算法决策结果集合构建决策矩阵；步骤S332、对决策矩阵的每一行分别取悲观态度策略和乐观态度策略计算OWA算子，即分别取该行评价值的最小值与最大值，得到多个决策信息区间；步骤S333、将区间的左列视为悲观信息源，其右列作为乐观信息源，分别对其进行归一化，构造代表悲观态度和乐观态度的模糊决策向量；步骤S334、使用α-cut法将模糊决策向量转化为DS证据理论中的基本信度分配，并基于Dempster-Shafer信度融合规则得到最终的综合决策规则，从而判定人因要素样本的最终状态类型归属。相对于现有技术，本专利技术具有以下有益效果：(1)综合考虑主客观人因要素的数据物理差异与特点，基于信息变换、可拓分析等大数据压缩分析技术，实现对覆盖电力一线人群的海量感知测评信息的深度挖掘融合，使得基本指标数据集物理意义更加清晰，更加客观全面地反映人因要素的数据特征。(2)充分考虑不同电力一线作业群体、相同作业群体不同状态类型的细分差异化，综合利用并行多目标优化、证据理论信息深度融合等人工智能技术构建人因要素隐患分析诊断决策模型，建立了智能诊断综合决策信息库，让诊断决策结果更加公平合理。附图说明图1为本专利技术人因要素隐患分析诊断方法的流程图；图2为构建人本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种人因要素隐患分析诊断方法，其特征在于，包含以下步骤：步骤S1、采集一线员工全覆盖人因要素信息，构建人因要素基本指标数据集合；步骤S2、根据人因要素基本指标数据集合构建人因要素可拓分析模型；步骤S3、构建人因要素隐患分析诊断决策模型；步骤S4、输入待测员工样本数据，得到人因要素综合诊断决策及其置信评估。

【技术特征摘要】
1.一种人因要素隐患分析诊断方法，其特征在于，包含以下步骤：步骤S1、采集一线员工全覆盖人因要素信息，构建人因要素基本指标数据集合；步骤S2、根据人因要素基本指标数据集合构建人因要素可拓分析模型；步骤S3、构建人因要素隐患分析诊断决策模型；步骤S4、输入待测员工样本数据，得到人因要素综合诊断决策及其置信评估。2.如权利要求1所述的人因要素隐患分析诊断方法，其特征在于，还包括步骤S5、由后台系统对诊断决策结果进行发布推送，指导进行人因要素隐患回溯治理。3.如权利要求1所述的人因要素隐患分析诊断方法，其特征在于，在步骤S1中，所述人因要素信息包含客观感知信息和主观感知信息。4.如权利要求1所述的人因要素隐患分析诊断方法，其特征在于，在步骤S2中，具体包含以下步骤：步骤S21、将人因要素基本指标数据划分为量变经典域和质变节域；步骤S22、根据划分的经典域和节域构造人因要素可拓分析模型。5.如权利要求1所述的人因要素隐患分析诊断方法，其特征在于，在步骤S3中，具体包含以下步骤：步骤S31、基于样本统计特性估计分析，对基本指标集合样本数据集进行自适应样本过采样融合；步骤S32、基于均衡样本集对指标集合与算法集合进行并行多目标优化，并对集合关联性深度挖掘，对指标/算法Pareto特征非劣子集求解最优关联特征子集；步骤S33、在对最优特征向量以及最优分类器集合的综合性能进行测试验证之...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈婷，周大鹏，俞国勤，姚勇，高宇博，周毓颖，高敬贝，陈京，姜玉靓，彭勇，
申请(专利权)人：国网上海市电力公司，
类型：发明
国别省市：上海,31