核电厂的仪控(Instrumentation and control, I&C)系统由传统的模拟控制发展到数字化控制,使技术系统、人-机界面、规程等影响人因可靠性的情境环境发生变化,改变了操纵员的认知行为模式,出现新的失误机理。传统的人因可靠性分析(Human reliability analysis,HRA)模型和方法难以满足数字化控制系统中操纵员的认知行为失误和可靠性分析的要求。开展数字化控制系统中的HRA技术研究是当前国际上研究的前沿和热点问题。基于当前HRA方法的局限性,本文以数字化控制系统中HRA为研究对象,重点开展以下研究工作:(1)核电厂数字化控制系统中的人因失误因果模型。基于Rasmussen的技能、规则、知识(Skill-based、rule-based、knowdge-based, SRK)三级行为模型对操纵员认知行为模型进行扩展,分析核电厂数字化控制系统中操纵员的认知行为和人因失误。通过对数字化控制系统中的情境环境特征分析,识别核电厂数字化控制系统中典型的行为形成因子(Performance shaping factor, PSF)。基于人因事件的分析,进一步识别核电厂普遍存在的主要组织缺陷以及PSF之间的相关关系。通过上述研究,基于系统理论提出从组织因素、情境状态因素、个体因素及人因失误建立人因失误因果概念模型,并分析情境环境因素与个体因素、个体因素与人因失误的影响关系,为人因失误和可靠性分析提供理论基础和指导性框架。(2)考虑情境环境因果关系的HRA方法。基于人因失误因果概念模型,建立考虑情境环境因果关系的HRA方法,模拟PSF之间的因果影响关系,克服传统HRA方法中由于PSF分类的非完全独立和非正交性带来重复计算的局限性。采用模糊方法处理HRA模型中节点变量的先验和条件概率,减少专家主观判断带来的不确定性,使人因失误概率(Human error probability, HEP)的量化更符合实际。并且考虑组织管理因素对人因可靠性的影响,构建整合组织管理因素的HRA的模糊贝叶斯网络分析方法,提高人因可靠性分析的质量。并通过贝叶斯网络的诊断推理,识别影响人因失误的主要贡献因子,为人因失误的预防提供决策支持。(3)顾及失误恢复的操纵员行为相关性分析方法。相比传统的模拟控制系统,数字化控制系统中操纵员行为之间的相关性更为普遍。识别核电厂数字化控制系统中影响操纵员行为相关性的因素,建立操纵员行为相关性分析的工作模型。提出一种基于模糊逻辑理论识别数字化控制系统中操纵员行为相关性水平的方法,从而考虑失误恢复因子对人因可靠性的影响,进一步完善HRA模型,对HEP进行修正,使结果更符合实际,提高人因可靠性分析的质量。(4)整合失误影响的人因失误风险评价/预测方法。对传统只考虑HEP来量化人因失误风险的方法进行改进,综合考虑人因失误概率(HEP)、失误影响概率(Error-effect probability, EEP)、失误后果严重度(Error cosequence severity, ECS),建立一种基于自适应神经-模糊推理系统(ANFIS)的核电厂人因失误风险评价方法,并且在数据获取时考虑因子的相对权重,使评价更为合理,是一种简单、实用、可靠的人因失误风险预测工具。