张雨琦，谷 雨

（中国飞行试验研究院，陕西 西安 710089）

1 引言

21 世纪以来，飞机本身的安全性、可靠性越来越高，人为差错已经逐渐成为导致航空安全事故的主要原因之一[1-2]，由维修差错引起的事故及事故征候占比例逐年上升[3]。目前，对于维修差错影响因素的分析，多采用定性分析或针对指标维度的单维度定量分析，例如有贝叶斯网络法[4]、灰色关联法[5]、模糊网络分析法[6]等，其结果仍然存在一定的主观性。

本文采用SHELL 模型对维修差错影响因素进行分类，融合信息熵法和灰色关联法构建航空维修差错人为因素二维分析模型，给出影响因素等级排序，并给出对应的风险提示及规避措施。

2 维修差错影响因素集构建

SHELL 模型通过研究人与硬件、软件、环境、人四个要素见的相互作用，为建立维修差错的致因体系框架提供了理论基础。参考民航局咨询通告《航空人员的维修差错管理》以及国际民航组织航空维修人为因素指导手册中不安全事件诱因中的12 大类，结合SHELL 模型进行重新组合划分，建立人为因素为中心的维修差错诱发因素集，如图1 所示。

图1 航空装备防差错评价要素体系图

3 基于信息熵与灰关联算法的影响因素排序模型

灰色关联是量化系统各因素关联程度的重要方法，可以找出影响指标值的重要因素，掌握事物的有效特征。但灰色关联法计算过程中数据采用等权处理，忽略了系统因素的影响程度。信息熵算法可用来衡量历史数据效用价值的大小，信息熵越大，信息的不确定性就越大，其效用值越小；……