[發(fā)明專利]路徑依賴對人機(jī)交互故障的促進(jìn)/抑制度計算方法、裝置

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011123655.X
• 申請日: 2020-10-20
• 公開（公告）號: CN112528459A
• 公開（公告）日: 2021-03-19
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 肖毅;唐偉財;徐鳳剛;張小鵬;孫晨卉;姜昌華;展文豪;王立志;滕鵬
• 申請（專利權(quán)）人: 中國人民解放軍63919部隊
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20;G06F17/16
• 代理公司: 北京清亦華知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11201
• 代理人: 周紅

1.一種路徑依賴對人機(jī)交互故障的促進(jìn)度與抑制度計算方法，其特征在于，包括以下步驟：

根據(jù)空間站機(jī)械臂任務(wù)中路徑依賴對人機(jī)交互故障的作用方式，建立多級遞階結(jié)構(gòu)模型；

基于所述多級遞階結(jié)構(gòu)模型建立對比矩陣；

根據(jù)所述對比矩陣確定所述多級遞階結(jié)構(gòu)模型中各指標(biāo)的權(quán)重；

獲取各指標(biāo)的評語集標(biāo)準(zhǔn)隸屬度；

根據(jù)所述權(quán)重和所述評語集標(biāo)準(zhǔn)隸屬度計算路徑依賴對人機(jī)交互故障的促進(jìn)度與抑制度。

2.如權(quán)利要求1所述的路徑依賴對人機(jī)交互故障的促進(jìn)度與抑制度計算方法，其特征在于，所述空間站機(jī)械臂任務(wù)中路徑依賴產(chǎn)生的條件包括一級指標(biāo)和二級指標(biāo)，所述一級指標(biāo)包括任務(wù)沖突性、設(shè)備故障與退化、環(huán)境沖擊、人的因素中的至少一個，其中，

所述任務(wù)沖突性對應(yīng)的二級指標(biāo)包括初始位置的安全風(fēng)險性、延遲性、信息顯示性中的至少一個，所述設(shè)備故障與退化包括操縱桿、艙外攝像頭中的至少一個，所述環(huán)境沖擊對應(yīng)的二級指標(biāo)包括噪聲、照度中的至少一個，所述人的因素包括認(rèn)知操作能力變化、經(jīng)驗水平、體力疲勞、心理壓力、心理疲勞中的至少一個。

3.如權(quán)利要求2所述的路徑依賴對人機(jī)交互故障的促進(jìn)度與抑制度計算方法，其特征在于，所述對比矩陣包括各一級指標(biāo)之間相對重要度的專家評判矩陣和各一級指標(biāo)下各二級指標(biāo)之間相對重要度的專家評判矩陣。

4.如權(quán)利要求2或3所述的路徑依賴對人機(jī)交互故障的促進(jìn)度與抑制度計算方法，其特征在于，所述根據(jù)所述對比矩陣確定所述多級遞階結(jié)構(gòu)模型中各指標(biāo)的權(quán)重，包括：

通過如下公式對所述對比矩陣中的打分進(jìn)行歸一化處理，得到權(quán)重矩陣：

each_line＝1,2,…,n，

W＝[w₁,w₂,…,w_{each_line},…,w_M]，

其中，i＝1,2,…,n，a_ij表示所述對比矩陣中的元素，n×n表示所述對比矩陣的維數(shù)，W表示所述權(quán)重矩陣；

根據(jù)如下公式計算所述權(quán)重矩陣的最大特征值：

其中，λ_max表示所述最大特征值，F(xiàn)表示(a_ij)_n×n對比矩陣，(FW)_i表示對比矩陣與對應(yīng)的歸一化權(quán)重相乘后獲得新矩陣的第i個值，w_i表示第i個歸一化權(quán)重；

根據(jù)所述最大特征值對所述權(quán)重矩陣進(jìn)行一致性檢驗，以判斷所述對比矩陣中的打分是否合理；

如果所述對比矩陣中的打分不合理，則調(diào)整所述對比矩陣，并返回所述對所述對比矩陣中的打分進(jìn)行歸一化處理的步驟；

如果所述對比矩陣中的打分合理，則根據(jù)所述權(quán)重矩陣確定各指標(biāo)的權(quán)重，其中，所述各指標(biāo)的權(quán)重包括各一級指標(biāo)的權(quán)重和各一級指標(biāo)下各二級指標(biāo)的權(quán)重。

5.如權(quán)利要求4所述的路徑依賴對人機(jī)交互故障的促進(jìn)度與抑制度計算方法，其特征在于，所述根據(jù)所述最大特征值對所述權(quán)重矩陣進(jìn)行一致性檢驗，包括：

通過如下公式計算所述權(quán)重矩陣的一致性取值：

CR＝CI/RI，

其中，CI＝(λ_max-n)/(n-1)，n表示對比矩陣F的階數(shù)，CR表示所述權(quán)重矩陣的一致性取值，RI表示平均隨機(jī)一致性指標(biāo)；

判斷所述一致性取值是否小于預(yù)設(shè)閾值；

如果所述一致性取值小于所述預(yù)設(shè)閾值，則判定所述對比矩陣中的打分合理；

如果所述一致性取值大于或等于所述預(yù)設(shè)閾值，則判定所述對比矩陣中的打分不合理。