基于模糊理论的水下采油树人机界面评价

基于模糊理论的水下采油树人机界面评价丁磊1董林1曹超逸1张一凡1（1上海工程技术大学，机械工程学院，上海市，中国，201620）摘要:水下采油树界面的评价变得日益重要，但由于界面本身的复杂性，使得对它的评价具有一定的困难。运用遗传算法来确定体系指标的权重，并结合模糊理论和灰色关联理论逐层向上对界面进行评价，最后以实验验证评价方法的有效性。关键词:人机界面;模糊理论;界面评价;评价模型中图分类号：xx-xxxx-xx文献标志码：A文章编号：EvaluationonMan—machineInterfaceofChristmastreeUsingFuzzyTheoryDINGLei1,DONGLin1,CAOChao-yi1,ZHANGYi-fan1（1DepartmentofMechanicalEngineering，ShanghaiUniversityofEngineeringScience，Shanghai201620，China）Abstract:TheevaluationofChristmastreeinterfaceisbecomingincreasinglyimportant.Butthecomplexityoftheinterfacemakestheevaluationonitbecomescertaindifficulty.Applicationofgeneticalgorithmtodeterminetheweightsoftheindexsystem,andevaluatetheinterfacelayerbylayercombiningwiththefuzzytheoryandgreytheory.Theexperimentalresultsshowtheeffectivenessoftheevaluationmethod.0引言采油树的人机界面是人机交互最为频繁的场所，其人机界面设计的优劣与水下采油树的运行息息相关。水下采油树的应用环境更苛刻，工作压力更高，采用电、液控制。我国现在我国现行的水下采油树设计和建造经验相对匮乏，同样也无相关设备和系统的测试经验，更没有专用于水下生产系统测试基地[1,2]。因此，对水下采油树人机界面的研究不仅具有较大的工程应用价值，而且可以带动国内水下生产系统的相关研究工作，产生明显的经济和社会效益。目前，很多学者在各种产品人机界面的可用性方面展开了研究[3－4]。国际人机工程学会（InternationalErgonomicsAssociation，-简称IEA）对人机工程学所下的定义为：人机工程学是一门研究人在某种工作环境中的解剖学、生理学和心理学等方面的因素，研究人和机器及环境的相互作用，研究在工作中、生活中和休息时怎样统一考虑工作效率、人的健康、安全和舒适等问题的学科[5]。评价方法可分为客观评价法和主观评价法两类。前者是通过测定一些与操作舒适性有关的物理量，然后与相应的标准比较进行评价，后者是根据试验者的操作感受来进行评价。但是对评价结果的数量化比较困难，离散程度也较大，随着科学技术的发展，新的理论和方法不断出现，使本来不够严谨的主观评价法不断地被充实和完善起来。本文采用模糊理论评价的方法评价水下采油树人机界面的性能。1.评价内容水下采油树的人机界面系统需要从监测信息显示模块，工艺流程动作模块，监控界面控制模块３个方面来进行评价。对水下采油树而言，适当地布置监测信息的现实，工艺流程安排的合理安排，和监控界面的实时报警是非常重要的。1.1监测信息显示模块监测信息的显示模块主要包括按照色彩工效学合理地匹配色彩，并根据操作员的工作习惯和界面结构来安排位置布局，并根据信息的重要性分配信息类别的关注度。在具体的人机界面设计中，重要性原则、操作频率原则、操作顺序原则、相关性原则和相容性原则是优化界面元素布局的基本原则[6]。界面的可用性质量会影响用户对产品的主观满意度［7］。1.2工艺流程的合理安排工艺流程的合理安排主要包括3D模型的效果对于现场的写实程度，动画模拟对于现场实际的延迟，长时间观看人机界面对于人眼所带来的疲劳程度。1.3监控界面模块监控界面模块主要包括操作员下达命令后的及时反应，操作员在日常运行人机界面的过程中出现的误操作率及操作员所需要监控的控制模块的数量。2.多级模糊综合评判的理论与方法多层次模糊评价的基本思想是：把众多的冈素划分为若干层次，使每层包含的因素较少；然后按最底层的各冈素进行综合评价；层层依次往上评，一直评到最高层，得到综合评价结果。因此，模糊综合评价首先要进行单因素评价，在单因素评价的基础上，再进行多因素的综合评价。其具体步骤为：（1）将众多元素按某些属性分成P类，即将元素集U={u1，u2，...，up}，其中Ui——第i类元素Ui={ui1,ui2,...,uip}(i=1,2,...,p),即Ui中含有ni个元素，且满足n1+n2+...+np=n；U1∪U2∪...∪UP=U;Ui∩Uj=Ø（i≠j）。（2）进行一级模糊综合评判，即分别对每一类Ui={ui1,ui2,...,uip}中的诸因素进行综合评判。①建立因素权重集。在因素子集Ui中，根据各个因素的重要程度，赋予每个因素以相应的权数。设Ui中第i个因素Uij的权数为aij（i=1，2，...,p;j=1,2,...,nj)则Ui上的因素权重集为：Ai=(ai1,ai2,...,ainj)（i=1，2，...,p)，其中ai1+ai2+...+ainj=1;②建立备择集。备择集是以总评判的各种可能的结果为元素构成的集合，故不论因素分成多少类，备择集都只有一个。设总评判的可能结果有S个，则备择集表示为:V={v1，v2，...，vs};其中，vk(k=1,2,...,S)表示第k个可能的评判结果；③一级模糊综合评判。设按Ui中的第j个因素Uij评判，评判对象隶属于备择集中第k个元素的隶属度为rijk（i=1，2，...,p;j=1,2,...,nj;k=1,2,...,s)，则一级模糊综合评判的单因素评判矩阵为：injsinj2inj1i2si22i21s1ii12i11ir...rr............r...rrr...rrR,(i=1,2,...,p)矩阵中的第j行，表示按Ui中的第j个因素Uij进行评判的结果。因此，第i类因素Ui的模糊综合评判集为：iiiRAB(ai1,ai2,...,ainj)injsinj2inj1i2si22i21s1ii12i11r...rr............r...rrr...rr=（bi1，bi2，...,bis）,(i=1,2,...,p)（3）进行二级模糊综合评判，这是在类之间进行综合评判。将每一个Ui视为一个因素，则U={U1，U2，...，Up}又是一个因素集，以Bi作为因素集Ui的单因素评判集。于是U的单因素评判矩阵为：p21B...BBRPP2211RA...RARApsp2p12s22211s1211b...bb............b...bbb...bb每个Ui作为的一部分，反映了的某种属性，可根据它们的重要程度，给出权重分配：A={A1，A2，...，Ap}，其中Ai（i=1，2，...,p)表示第i类因素Ui的权数。于是得到二级模糊综合评判集为：RAB），，，（s21PP2211b...bbRA...RARA如果每个因素集Ui（i=1，2，...,p)仍然有较多的因素，则可将Ui再进行分类，然后仿照上述步骤进行三级甚至更多级模糊综合评判。上面出现的“”是模糊运算子，应该根据具体情况进行选择，不能盲目使用。3.应用实例本文建立了一个水下采油树人机界面模型，如图(1)所示，该模型具有很好的代表性和通用性，可以适用于任意一个采油油田。并尝试按照上述的模糊评判步骤，根据人机工程学实验要求，选不同百分位的被试人员进行试验，对该模型进行综合评判。图1模拟人机界面的建立3.1评价指标体系的建立对于文中建立的机械系统人机界面模型，首先确定该评价的评价因素集为二级因素系统。在评价过程中监测信息显示模块,工艺流程的合理,安排监控界面模块3个要素具有最高的概括性，并且相互之间存在一定的独立性，因此可以确定为第一层评价因素。同时，这76个因素又分别包括若干个子因素，它们反映出被评判的水下采油树人机界面中监测信息显示模块,工艺流程的合理,安排监控界面模块各方面的特点和性能。根据各子因素和相应的人机工程标准建立二级评价因素集合，如图(2)所示。综合评判的第一层次因素集合表示为U={U1,U2,U3}={监测信息显示模块,工艺流程的合理,安排监控界面模块};第二层次因素集合表示为：U1={U11,U12,U13};U2={U21,U22,U23};U3={U31,U32,U33}人机界面视觉绩效性监控界面控制模块监测信息显示模块工艺流程动作模块色彩匹配位置布局信息类型3D效果动画延迟视觉疲劳反应时间误操作率控制模块数量图2人机界面评价模型3.2评价集和权重集的选取（1）由于人机界面操作人员是带有主观意识和主体思维，不完全约束控制其行为和思想，由于这些非确定因素对人机界面的影响，故采用舒适度作为人机界面的评价标准，具体分为舒适、较舒适、一般、不舒适、很不舒适五个等级。该标准之间没有明确的、严格的界限，具有一定的模糊性、不确定性。建立评价集X={舒适、较舒适、一般、不舒适、很不舒适}。（2）人机界面是一个相互关联、相互作业的复杂系统，各因素应该具有一定的重要性。但是人机界面在不同的情况下，各因素表现出来的重要性不同。该人机界面模型根据内部具体情况和其作业等功能特点，通过调研、试验、分析，确定第一层因素重要性分配为权重集A={0.3,0,4,0.3}。对于第二层次评价因素权重的确定，采用层次分析法[12]结合专家评分可得到权重集为A1={0.5,0.3,0.2},A2={0.6，0.1，0.3},A3={0.7,0.2,0.1}。3.3评价过程根据定量评分法和定性评语法，结合实例由经验和推理得到专家评语对评语集的隶属度，再综合应用统计法可得人机界面的单因素评判矩阵为R1、R2、R3，其中的数据分别表示监测信息显示模块、工艺流程动作模块、监控界面控制模块各因素对评价集的隶属程度。根据人的评价特性，这一层次的模糊运算子选主因素决定型，这样能较好反映各因素评判结果和因素的重要程度。因此对监测信息显示模块、工艺流程动作模块、监控界面控制模块的评价分别为：B1=A1οR1={0.20，0.30，0.20，0.15，0.10},B2=A2οR2={0.30，0.35，0.25，0.05，0},B3=A3οR3={0.20，0.30，0.25，0.10，0}。分别对B1、B2、B3归一化处理，得B1’={0.211,0.316,0.211,0.158,0.105},B2’={0.316,0.368,0.263,0.053,0},B3’={0.235，0.352，0.294，0.118，0}。将第二层次单因素模糊矩阵和权重集进行合成运算，得第二层次单因素模糊矩阵：0118.0294.0352.0235.00053.0263.0368.0316.0105.0158.0211.0316.0211.0'''R321BBB本层次的模糊运算子选择加权平均型，这样可全面考虑各因素的影响和各单因素的评判结果情况。将第一层次的权重集A={0.3,0,4,0.3}和第二层次的模糊矩阵进行模糊运算，得到最终对于人机界面的综合评判为：B=AοR={0.316，0.368，0.294，0.158，0.105}将B归一化后，得:B’={0.255,0.297,0.237,0.127,0.085}式中模糊向量即为所求的模糊评判结果，应