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北京航空航天大学学报 Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics 2017 年 12 月 第43 卷 第12 期 http： ∥bhxb． buaa． edu． cn December 2017 Vol． 43 No. 12 jbuaa@ buaa． edu． cn DOI： 10． 13700 / j． bh． 1001-5965． 2016． 0896 基于时间 - 多资源占用的工作负荷评估模型 1， 2 1，* 1 2 田书婕 ，王波 ，王丽 ，续丹 （ 1． 中国航天员科研训练中心 人因工程重点实验室，北京 100094； 2． 西安交通大学 工业设计系，西安 710049） 要： 为了测量和评估航天员在轨维修的工作负荷，在时间线分析法和多资源占 用理论的基础上，确定了用间接获取的资源需求占用率 、直接测量的占用时间 2 个维度来进行 摘 工作负荷主客观综合评估，并提出基于动态时间窗口的时间-多资源占用的工作负荷评估模 型。为了验证模型的有效性，搭建典型在轨维修任务———液体回路子系统的维修试验环境，招 募被试，获取主观工作负荷数据，进行维修视频采集和动素时间测定。 结果表明，本文模型的 工作负荷值与主观工作负荷评估值显著相关且吻合较好 ，验证了其有效性。 词： 在轨维修； 多资源理论； 时间线分析法； 工作负荷； 评估模型 中图分类号： Ｒ857． 1； B842． 1 关 键 文献标识码： A 文章编号： 1001-5965（ 2017） 12-2497-08 随着航天技术的发展，空间站结构、组成日趋 ［1］ 复杂，性能、技术水平不断提高 。 空间站在轨 ［2］ 运行时，不可避免发生故障 。 为保障空间站在 轨持续、稳定工作，合理的空间站在轨维修成了主 ［3］ 要途径和必要手段 。 空间站的安全、可靠、持 ［2］ 续和稳定运行离不开在轨维修 。 由于人的信 ［4］ 息处理能力、记忆和注意力等资源有限 ，而航 采集环境要求较高，指标应激因素复杂，均离在轨 维修工作负荷测量和评估的实际应用还有一定距 ［6］ 离 。目前，针对在轨维修的工作负荷评估主要 使用主任务评价法和主观评价法。考虑到便于在 轨测量、实施及未来空间站任务的规划和设计 ，主 任务评价法成为了国内外学者研究的重点 。主任 天员的在轨任务繁重，且时间非常宝贵，不平衡的 务评价法最初是将完成任务花费的时间长短作为 ［7］ 衡量工作负荷多少的指标 。 但是后来发现，完 工作负荷可能导致航天员绩效降低甚至出现失 ［4］ 误 。因此，极有必要针对典型在轨维修任务进 成任务时间长短跟个人能力和任务复杂程度有很 大关系，并不能准确评估工作负荷，进而提出了时 行工作负荷评估，这对于维修任务的规划、确定合 间占用率的概念 理的维修作业量和整个飞行程序的设计及优化具 有十分重要的意义。 础上提出了针对串行任务的动态评估时间线分析 法， 定义了 9 个资源通道并提出了动态时间窗的 在轨维修任务具有作业环境复杂、作业程序 多样、高强度、长期性、航天员心理应激程度较高 概念，将动作分解到各个资源通道，将各个通道的 时间占用率之和作为工作负荷的评估指标 。 但 ［5］ 等特点 。典型工作负荷评估方法包括辅助任 务评价法、生理指标评价法、主任务评价法、主观 评价法。辅助任务评价法对实验设计控制要求较 高，生理指标评价法的生理信号采集程序较繁琐 ， ［8］ 。Miller［9］ 在时间占用率的基 是，当各个通道时间占用率相同时，任务的复杂度 不同，也会造成工作负荷的不同，将通道的时间占 用 率 作 为 评 估 指 标 存 在 不 足。 McCracken 和 Aldrich［10］在 Wickens 和 Yeh［11］ 的多资源理论基 收稿日期： 2016-11-28； 录用日期： 2017-03-06； 网络出版时间： 2017-03-23 18： 22 网络出版地址： kns． cnki． net / kcms / detail /11． 2625． V． 20170323． 1822． 005． html 160051812） ； “十三五”装备预研共用技术基金 （ 41402060101） ； 载人航天四 基金项目： 人因工程重点实验室基金 （ SYFD130061813， 批预研基金 （ 030602） * 通讯作者： E-mail： wowbob@ 139． com 引用格式： 田书婕，王波，王丽，等． 基于时间-多资源占用的工作负荷评估模型［J］． 北京航空航天大学学报，2017 ，43 （ 12 ） ： 24972504． TIAN S J ，WANG B ，WANG L ，et al． Workload evaluation model based on occupation of time and multi-resource［J］． Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics ，2017 ，43 （ 12 ） ： 2497-2504 （ in Chinese ） ． 2498 北 京 航 空 航 天 大 学 学 报 础上，提出了适用于串行任务的视觉-听觉-认知运 动 （ Visual Auditory Cognitive Psychomotor， VACP） 的多资源理论评估模型，将任务的多通道 资源占用程度作为评估工作负荷的指标，该方法 虽很好地解释了不同任务对人的资源的需求 ，但 却忽略了时间积累的影响作用。 而 Hamilton 和 ［12］ 提出了适用于并行多任务的工作负 荷任务分析（ Task Analysis Workload，TAWL） 评估 模型，其实际上是综合了时间线分析和 VACP 多 Bierbaum 资源理论分析，借鉴时间线分析法的形式，基于多 资源理论来计算时间窗内的所有任务各个通道的 资源占用程度，以此作为评估指标。 上述评估模 型都是基于单维度指标进行评估，而单维度的工 2017 年 ［15］ 要集中在信息获取和信息加工阶段 ； 体力负荷 与人操作或运动有关，与多资源占用理论中的运 动 （ Psychomotor，P ） 相 关，集 中 在 操 作 反 应 阶 ［11， 15］ 段 。通过 V 和 A 的信息获取、C 的信息加工 ［15］ 和反应的运动 P 描述了任务执行的整个过程 ， 因此，可以通过信息加工模型来解释任务执行时 人从信息加工到反应的整个过程，并用多资源占 用理论表示工作负荷的构成。因此选取基于多资 源占用理论的资源需求占用率作为评估指标 ，加 上客观的、具有积累效应的占用时间指标，能够更 加全面地反映工作负荷的本质。此外，相比于传统 的单维度工作负荷评估模型中仅认为时间占用或 本文提出的模型考 资源占用对工作负荷造成影响， 作负荷评估指标不能精确评估工作负荷和描述工 ［13］ 作负荷特性 。此外，现有的工作负荷评估模型 也不能很好地同时处理串并行任务 。 将可直接观测的客观占用时 虑了两者的相互关系， 间、 间接获取的资源需求占用率融合，使形成的主 为此，本文在时间线分析法的基础上，从多资 源占用理论和时间占用角度出发，剖析工作负荷 1． 2 构成，提出资源需求占用率和占用时间 2 个维度 主客观结合的工作负荷评估指标，建立适用于串 并行任务、基于动态时间窗口的时间-多资源占用 的工作负荷评估模型。 为验证本文方法的有效性，以液体回路子系 开展地基维 统这一典型在轨维修任务为研究对象， 修试验， 采集主观评估结果及操作视频，并将主观 目前现有评估模型计算值与本文提出的模 评估值、 型计算值相比较， 验证模型的准确性和有效性。 1 模 客观综合的工作负荷评估模型具有实际应用意义。 评估模型的建立 以占用时间及资源需求占用率作为工作负荷 的评估指标，基于动态时间窗口，建立 TMＲ 模型。 其中资源需求占用率是指在单位时间内 VACP 每 个通道上资源占用程度，其含义在国内外学者的 ［16］ 研究中均有所体现。 王庄 将 VACP 资源占用 程度作为衡量任务复杂度和工作负荷的指标 ，并 ［15］ 验证了方法的有效性； Wickens 也在研究中提 到了在一定时间内，各个通道资源占用程度对工 作负荷的影响。 本文在上述研究的基础上，提出 了资源需求占用率的概念。 占用时间指的是每个动素 （ 任务被分解成最 ［17］ 小的动作单元） 在 VACP 通道上的占用时间 。 型 为了便于实施和测量、简化工作负荷的评估 过程及保证评估结果的准确性，使空间站在轨维 修任务的工作负荷评估更加便捷和高效，本文基 于时间线分析法和多资源占用理论，确定了间接 获取的资源需求占用率和直接测量的占用时间 2 个维度主客观综合的工作负荷评估指标，提出 工作负荷表示如下： W = tξ = t λ T （ 1） 式中： W 为工作负荷； t 为占用时间； ξ 为资源需求 占用率； λ 为资源占用程度； T 为动态时间窗口的 时长。分别求导，有 了基于动态时间窗口的时间-多资源占用的工作 负荷评估模型（ workload evaluation model based on W λ =ξ= T t （ 2） time and multi-resource） ，简称 TMＲ 模型，并对其 进行描述。 W =t ξ （ 3） 1． 1 评估指标的确定 从工作负荷的构成出发，本文提出了资源需 求占用率及占用时间 2 个指标。工作负荷由脑力 ［14］ 和体力负荷组成 ，从多资源占用理论和信息加 工角度出发，脑力负荷与人的感知和认知活动有 关，也就是与多资源占用理论中视觉 （ Visual，V） 、 听觉（ Auditory，A） 及认知 （ Cognitive，C） 相关，主 对于该模型的解释如下： 1） 工作负荷受到任务持续时间长短、对资源 的占用程度的综合影响，如式（ 1） 所示。 2） 若任务持续时间一致，则资源需求占用率 越高，工作负荷越大，如式（ 2） 所示。 3） 若资源需求占用率一致，则持续时间越 长，工作负荷越大，如式（ 3） 所示。 第 12 期 从式（ 1） ～ 式 （ 3） 可以看出直接观测到的客 表2 观占用时间与间接获取的资源需求占用率之间的 关系，两者的融合更加全面和符合实际。 更进一 Table 2 步，模型中引入时间窗口，借助时间窗口的弹性、 动态，可根据需要获取工作负荷的瞬时值、阶段 ［18］ 值 ，从而为更细致的动态评估 及 预 测 提 供 输 入。总之，较现有工作负荷评估模型，本文方法描 述和建模能力更客观、全面。 1． 3 2499 田书婕，等： 基于时间-多资源占用的工作负荷评估模型 VACP 评定值与等级的映射关系 Mapping relationship between VACP evaluation values and ranks 等级 无 低 中 高 赋值 0 0． 42 0． 83 1． 25 评定值 0 1 ～3 3 ～5 5 ～7 表 2 中，等 级 的 赋 值 是 通 过 工 作 负 荷 中 的 “红线”理论得出，即当计算所得的工作负荷达到 80% 时，人的工作绩效开始下降，实际工作负荷已 评估模型的描述 操作者的每一个动作，都可以分配给人的多 资源占用理论中的 VACP 4 个通道。 操作的执行 是 4 个通道综合运用，并分别产生相应通道的工 作负荷。每个动素的资源占用情况由任务分析专 ［18， 20］ 。 经推导可知，等级赋值 到达最高值 100% 最高取值为 1． 25，等分后，从低到高 4 个等级取 0． 42、 0． 83、 1． 25。 值分别为 0、 ［19］ 家结合 VACP 标准量表 （ 见表 1） 评定。 本文 假设操作者在某一时间片段内花费 100% 的 有效时间操作某些可测量的任务，则其在该时间 中，依据资源需求占用率高低，进一步将评定值映 射为无（ 赋值 0） 、低（ 赋值 0． 42） 、中（ 赋值0． 83） 、 ［21］ 片段内承受了 100% 的工作负荷 。 这样，通过 为不同的动素画出不同的线段，使线段的长度与 高（ 赋值 1． 25） 4 个等级。映射关系如表 2 所示。 这些动素的持续时间成正比，而动素是由 4 个通 道资源组成的，根据实际情况，画出每个通道的持 VACP 标准量表［19］ 表1 Table 1 通道 视觉（ Visual） 听觉（ Auditory） 认知（ Cognitive） 运动（ Psychomotor） Standard values of VACP scale［19］ 评分 描述 续时间，并与相应通道的资源需求占用率相乘 ，就 可计算出某一通道的工作负荷，再将 4 个通道的 工作负荷综合，得到该 动 素 的 工 作 负 荷，如 图 1 所示。 0 不存在视觉 1 视觉检测 3． 7 视觉辨别 4． 0 视觉检查、核对 5． 0 视觉对齐、定位 5． 4 视觉追踪、跟随 ［T0 S i ，TE S i ］（ i∈｛ 1， 2，…｝ ） 中 T0 S i 、TE S i 代表动素 5． 9 视觉阅读 S i 的起止时刻，区间长度 L｛ ［T0 S i ，TE S i ］｝ = TE S i － 7 视觉扫描、搜索、监控 T0 S i 代表动素 S i 的持续时间，λ V i 、λ A i 、λ C i 、λ Pi ∈ 0 不存在听觉 1 听觉检测 2 确定声音的方向 ｛ 0，0． 42，0． 83，1． 25｝ 分别为动素 S i 的 VACP 等级值。 4． 2 确定声音的方位 4． 3 验证听觉的反馈 4． 9 解释语义的内容 6． 6 分辨声音的特点 7 解释声音的模式 0 不存在认知 1 没有意识的行为 1． 2 选择 3． 7 符号、信号的识别 4． 6 评估与判断（ 只考虑单方面） 5． 3 编码、解码、回忆 6． 8 评估与判断（ 综合考虑多方面） 7 评估、计算、换算 0 不存在运动 1 说话 2． 2 离散的行为（ 按按钮、开关等） 2． 6 连续调整 4． 6 手动操纵 5． 8 离散的调节（ 转动旋钮、调整等） 6． 5 符号产生（ 书写） 7 序列离散的手动操纵（ 键盘输入） 具体方法描述如下： 设动素 序 列 为 ｛ 〈S1 ，S2 ，…，S N 〉｝ ，区 间 数 任取时间片长度为 TC， 则在 ［jTC，（ j + 1） TC］ （ j∈｛ 0， 1，…｝ ） 的时间片内，根据时间-资源占用 A、 C、 P 4 个通道的 定义和区间数运算性质， 定义 V、 WLA 、 WLC 、WLP 分别为 时间-资源占用计算式WLV 、 图1 Fig． 1 动素-时间窗分解 Decomposition of therbligs-time-window 2500 北 京 航 空 航 天 大 学 学 报 WL V = L｛ ［jTC， （ j + 1） TC］∩｛ ∪i = 1，…，N［T0Si ， μvSi TESi ］｝ ｝ T （ 4） WL A = L｛ ［jTC， （ j + 1） TC］∪ ｛ ∩i = 1，…，N［T0Si ， μaSi TESi ］｝ ｝ T 2017 年 6 人分为 3 组，每组 练程度。每次实验 2 人一组， 进行 4 次试验，共进行 12 次试验。一组中包括主 操作人员和辅助操作人员，主操作人员主要负责 任务执行，辅助操作人员负责协助，如递取维修工 具等。每组 2 人交替作为主操作人员和辅助操作 人员。 2． 3 仪器和测试工具 （ 5） 头戴摄像机、全局摄像机用来记录被试人员 任务执行时的情况。头戴摄像机采集第 1 视角的 L｛ ［jTC， （ j + 1） TC］∩ ｛ ∪i = 1，…，N［T0Si ， μcSi TESi ］｝ ｝ 数据，记录主操作人员的维修动作和细节 ； 全局摄 像机采集第 3 视角的数据，如双人交互过程，以确 WL C = T （ 6） 保维修动作数据的完整性。试验操作时调整好全 局摄像机的位置， 被试人员中的主操作人员佩戴头 L｛ ［jTC， （ j + 1） TC］∪ ｛ ∩i = 1，…，N［T0Si ， μpSi TESi ］｝ ｝ 记录操作动作用于动素的分析和统计。 戴摄像机， 考虑多维工作负荷评价量表的条目较多，一 WL P = T （ 8） ［23］ 定程度对任务执行造成干扰 ，本次试验选择执 行简单、可以测量出时间窗内的整体工作负荷的 －1 Si （ 9） 单维度 OWL 量表 －1 Si μc S i = TE ［λ C i （ TE S i － T0 S i ） + T0 S i ］ （ 10） －1 μp S i = TE S i ［λ Pi （ TE S i － T0 S i ） + T0 S i ］ （ 11） （ 7） －1 μv S i = TE S i ［λ V i （ TE S i － T0 S i ） + T0 S i ］ μa S i = TE ［λ A i （ TE S i － T0 S i ） + T0 S i ］ ［15］ 根据 Wickens 荷 WL 为 资源占用理论，综合工作负 WL =（ WL V + WL A + WL C + WL P ） /4 （ 12） 式（ 4） ～ 式 （ 12） 即为本文提出的基于时间多资源占用的工作负荷评估模型 。 2 2． 1 试 ［18］ 。在主操作人员进行液体回 路子系统的维修任务的过程中，每间隔 5 min（ 不 打扰关键操作的节点 ） ，主操作人员报告自己当 时的工作负荷情况，从 0 至 100 值越大表示工作 ［18］ 负荷越大。量表如图 2 所示 。 VACP 量表用来评估任务操作中资源占用情 况，样式如图 3 所示。资源分为 V、A、C、P 4 个通 道，每个操作时，对每个通道的主观工作负荷感受 不同 。各通道占用工作负荷可用0 ～ 7 的值表示 ， 验 试验设计 ［22］ 负荷是一种主观感受 ，因此，基于液体回 路子系统地基维修试验，利用被试对工作负荷的 主观评估值来验证本文方法的有效性。 此外，也 图2 OWL 量表［18］ Fig． 2 OWL scale［18］ 通过与现有评估模型计算值比较进一步验证本文 方法 的 有 效 性。 通 过 综 合 工 作 负 荷 （ Overall Workload，OWL） 量表采集被试的主观评估值； 通 过 VACP 量表和视频采集，分别获取资源占用程 度和动素时间，计算 TAWL、时间线分析法以及本 文提出的 TMＲ 模型的工作负荷值。主观评估值、 现有模型计算值分别与 TMＲ 模型计算值进行相 关性分析，验证 MTＲ 模型的准确性、有效性。 被 试 本次试验中被试一共 6 名，为中国航天员科 研训 练 中 心 科 研 人 员，均 为 男 性，年 龄 在 35 ～ 2． 2 38 岁之间 （ 均值为 36． 5，标准差为 1． 05 ） ，右利 手，视力听力正常。试验前对被试进行统一训练， 使被试对液体回路子系统的维修任务操作达到熟 图3 Fig． 3 VACP 量表示意图 Schematic of VACP scale 第 12 期 田书婕，等： 基于时间-多资源占用的工作负荷评估模型 2501 ［19］ 评判标准根据 VACP 标准量表，如表 1 所示 。 VCAP 量表 打 分 由 人 因 专 家 和 熟 练 的 被 试 共 同 3． 2 完成。 2． 4 试验流程 在工作负荷研究中，验证模型的有效性，通常 ［18， 24-25］ 。 鉴于 OWL 量表 通过相关性分析来检验 试验分为试验前准备、 液体回路子系统的维修 任务操作以及填写量表等环节， 试验流程如图 4 所 和工作负荷模型得到的评估结果量纲不统一 ，首 先利用 Z-score 标准化方法对 2 种方法的计算结 313 个动素。 示。本次维修共分为 18 个步骤、 果进行标准化处理； 然后利用数据分析软件进行 相关性分析，两者相关系数为 0． 79 （ p ＜ 0． 05） 属 于显著相关。图 5 直观显示了应用 2 种方法得到 有效性验证 3． 2． 1 TMＲ 模型计算值与 OWL 主观评估值比较 2 条辅助线的走势基本同步且较为 的工作负荷值， 吻合， 说明负荷模型具有一定的有效性和可信度。 图4 Fig． 4 试验流程 Steps of test 结果分析 3 3． 1 OWL / TMＲ / TAWL / 时间线分析结果 1） OWL 主观评估值 在进行液体回路子系统的维修试验中 （ 约 30 min） ，每 5 min（ 时间窗为 5 min） 进行 OWL 量表 测量，每次试验进行 7 次统计，记录主操作人员的 工作负荷值，并求出平均值，如表 3 所示。 2） TMＲ 模型计算值 首先根据对液体回路子系统的分析中得到的 动素，以及采集的视频数据，进行动素时间的测 定。其次根据 VACP 量表，对每个动素的 V、A、 C、P 4 个通道占用程度进行统计取均值，本次打 分包括专家 4 人，被试 6 人。 最后根据模型公式 计算各个通道的工作负荷，再求和，如表 3 所示。 图5 Fig． 5 3． 2． 2 TMＲ 模型与 OWL 量表的对比 Comparison between TMＲ model and OWL scale TAWL 模型、时间线分析模型、TMＲ 模型 计算值与 OWL 主观评估值比较 为了验证本文方法较之于其他方法更为有 效，分 别 对 TAWL 模 型、时 间 线 分 析 模 型、本 文 TMＲ 模型、OWL 量表进行 Z-score 标准化，然后计 算每种方法与 OWL 量表的相关性。TAWL 模型、 时间线分析模型、本文 TMＲ 模型的相关性分别为 3） TAWL 模型、时间线分析模型计算值 0． 75 （ p ＜ 0． 05 ） 、0． 74 （ p ＜ 0． 05 ） 、0． 79 （ p ＜ 根据 V、A、C、P 4 个通道的占用程度值以及 0． 05） ，相比之下本文提出的 TMＲ 模型相关性更 高，与 OWL 吻合程度更高。图 6 反映了 4 种方法 动素时间，由 TAWL 模型和时间线分析模型的计 算公式分别求值，结果如表 3 所示。 表3 OWL / TMＲ / TAWL / 时间线分析结果 Table 3 Ｒesults of OWL / TMＲ / TAWL / timeline-analysis 时间 / s 工作负荷 OWL TMＲ 模型 TAWL 模型 时间线分析模型 0 24． 17 7． 65 9． 60 10． 07 300 62． 50 109． 36 141． 13 97． 98 600 85． 83 117． 45 109． 67 106． 35 900 82． 92 111． 11 185． 00 101． 62 1 200 81． 25 124． 39 98． 47 95． 95 测得工作负荷结果。 3． 3 各通道之间、各通道与整体工作负荷之间的 相关性分析 通过对各个通道工作负荷与本文方法计算得 到的整体工作负荷值进行相关性分析，发现 V 通 C 通道工作负荷及 P 通道工作负荷与 道工作负荷、 整体工作负荷值相关性较 高，分 别 为 0． 89 （ p ＜ 0． 98（ p ＜ 0． 05） 、 0． 91 （ p ＜ 0． 05） ，体现了各 0． 05） 、 个通道在整体工作负荷的贡献。具体相关性值如 表 4 所示。 1 500 59． 58 36． 84 69． 07 86． 48 通过对各个通道工作负荷之间的相关性分 析，发现 V 通道工作负荷与 C 通道工作负荷及 1 730 92． 50 80． 14 118． 43 65． 51 C 通道工作负荷与 P 通道工作负荷相关性较高， 2502 北 京 航 空 航 天 大 学 学 报 2017 年 分别为 0． 93（ p ＜ 0． 05） 、0． 85 （ p ＜ 0． 05） ，如表 5 所示。表明了 V 与 C、C 与 P 存在关联性。 而 V 当时间窗口间距为 0． 5 s 时，模型计算结果可以作 为瞬时负荷值； 当时间窗口的间距大于 0． 5 s 小于 和 C 存在关联性已被多篇论文证明，对各个通道 之间 关 系 的 研 究，有 助 于 进 一 步 对 多 资 源 进 行 等于任务执行时间时，模型计算的是每段时间窗 ［18， 25］ ，且与 OWL 主观量表在每 口内的整体负荷 分析。 段时间窗口内的整体负荷值显著相关，证明了本 文模型计算值的有效性和准确性。而其他 2 种特 性———峰值负荷和累积负荷，可通过公式推导得 ［18］ 到 。本文模型可以对工作负荷特性进行相对 精确的描述，体现了其全面性和有效性。 2） 模型体现了收缩效应。研究指出： 人在接 受刺激时，会产生累积效应，会有一个叠加、衰减、 ［26］ 慢慢趋于平和的状态变化过程 。 而相关研究 进一步表明刺激强度与感觉强度服从韦伯定律 ， 感觉强度越强，刺激强度越大。 而工作负荷是操 作者的主观感受，也是一种刺激，同样也存在着累 ［26］ 积效应 。工作负荷的累积效应可以看作是一 图6 TAWL 模型、时间线分析模型、TMＲ 模型与 OWL 量表的对比 Fig． 6 Comparison among TAWL，timeline analysis， TMＲ model and OWL scale 表4 整体工作负荷与各个通道工作负荷的相关性分析 Table 4 Correlation analysis between total workload and workload of each channel 多通道 W与V W与A W与C W与P 相关性 0． 89 0． 179 0． 98 0． 91 表5 各个通道工作负荷之间的相关性分析 Table 5 多通道 V与A V与C V与P A与C A与P C与P 相关性 0． 24 0． 93 0． 63 0． 07 0． 08 0． 85 讨 为过去的工作负荷对当前工作负荷的影响 ，过去 的工作负荷越大对当前的工作负荷影响越大 。这 种影响是从叠加开始，进而衰减，再到影响消失。 ［9］ 同时 Miller 也认为在任务执行的整段时间 内，各个资源通道的时间占用，并不是占了任务执 行时间的整段时间，这与资源占用需求程度有关。 而模型通过对资源需求情况的等级划分，当资源 需求程度低时，展现出时间占用上的收缩； 当资源 需求程度高时，体现了工作负荷的积累效应。 对应于本文模型，这种积累效应体现在各个 Correlation analysis between workload of each channel 4 个连续变化并且前后相关的过程，过去的工作负 荷状态对当前任务执行产生影响，这种影响体现 论 本文在时间线分析法的基础上，基于工作负 荷的构成及多资源占用理论，提出资源需求占用 率和占用时间 2 个主客观指标，建立了基于动态 时间窗口的多资源占用的工作负荷评估模型 。通 过开展液体回路子系统试验，收集操作视频数据 和主观评估结果，将主观评估值与模型计算值相 比较，验证了模型的有效性。 同时较之于其他现 有工作负荷评估模型，验证了本文模型的精确性 实用性。 1） 模型具有完备性。 检验工作负荷评估模 型是否完备，主要在于是否能测量出工作负荷的 ［18］ 特性 。通过时间窗口的动态弹性变化，本文模 型可以计算得出瞬时负荷、平均负荷、整体负荷。 通道占用时间的延长，进而影响下一时间窗口的 工作负荷。这种收缩体现在某些通道占用时间的 收缩，表明在该段时间内通道资源的剩余 。 3） 模型具有更好的适用性。 相比于以往的 单维度工作负荷评估模型，本文模型从工作负荷 的构成出发，从主客观 2 个角度提出了资源需求 占用率和占用时间 2 个评估指标，反映了工作负 荷的本质； 只需收集操作者执行各个动素的时间 以及专家评定的 VACP 占用程度，不影响正常操 作，便于测量和实施，更具有实际应用价值。更进 一步，通过数据的积累，可以形成标准规范的动素 编码（ 包含动素占用时间以及动素对应的 VACP 占用程度） ，通过本文模型直接计算工作负荷值， 为维修任务的规划、维修作业量的合理确定和整 个在轨维修流程的设计及优化提供参考 。 4） 模型的不足。①特殊环境因素（ 在轨失重 等） 可能会对工作负荷产生影响，需要进一步试 验进行验证。 ②本文假设 4 个通道的权重一致。 第 12 期 田书婕，等： 基于时间-多资源占用的工作负荷评估模型 需进一步开展试验，收集大量数据进行验证，优化 模型中各个通道的权重，使其更符合实际。 5 结 论 1） 基于在轨维修任务，开展了液体回路子系 统试验，本文建立的时间-多资源占用的工作负荷 评估模型计算值与试验获得的 OWL 主观评估值 显著相关，且与目前现有评估模型相比，本文提出 的模型更精确和有效。 2） 解决了目前评估模型单维度准确性不高 和不能同时处理串并行任务的问题，从工作负荷 构成 出 发，提 出 了 资 源 需 求 占 用 率 和 占 用 时 间 2 个指标，更加全面地反映了工作负荷的本质。 此外考虑了两者的相互关系，将可直接观测的客 观占用时间、间接获取的资源需求占用率融合 ，形 成主客观综合的工作负荷评估模型，更具有实际 意义。 3） 从数据分析可以看出，在轨维修任务中， 视觉通道和认知通道与整体工作负荷的相关性较 高，是在轨维修工作负荷的主要贡献者 。 2503 ［J］． Advances in Psychological Science，2014，22 （ 8 ） ： 13381349（ in Chinese） ． ［6 ］ 王大鹏，谭春林，张柏楠． 载人航天器在轨维修性系统设计 ［J］． 中国空间科学技术， 2010， 30（ 5） ： 16-21． WANG D P，TAN C L，ZHANG B N． On-orbit maintainability system design for manned spacecraft［J］． Chinese Space Sci2010， 30（ 5） ： 16-21（ in Chinese） ． ence and Technology， ［7 ］ 赵志群． 典型工作任务分析与学习任务设计［J］． 职教论 2008（ 12） ： 1． 坛， ZHAO Z Q． Typical task assignment and learning task design ［J］． Vocational ＆ Technical Education Forum，2008 （ 12 ） ： 1 （ in Chinese） ． ［8 ］ HACKOS J A T，ＲEDISH J C． User and task analysis for interface design［J］． 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Shujie1，2 ，WANG Bo1，* ，WANG Li1 ，XU Dan2 （ 1． National Key Laboratory of Human Factors Engineering，China Astronaut Ｒesearch and Training Center，Beijing 100094，China； 2． Department of Industrial Design，Xi’an Jiaotong University，Xi’an 710049，China） Abstract： To measure and evaluate the astronauts’workload of on-orbit maintenance，based on timeline analysis and multi-resource theory，the subjective and objective comprehensive evaluation of the workload was carried out by using two dimensions of“indirect acquisition value of the resource demand occupancy rate”and “direct measurement value of the occupied time”． A workload evaluation model based on dynamic time scene and time resource occupancy was put forward． In order to verify the effectiveness of the proposed model，the maintenance experiment of the liquid circuit subsystem，as a typical on-orbit maintenance task，was established． Testees were recruited to obtain the subjective workload questionnaires，maintenance videos were acquired，and the occupation time of therbligs was measured． The results reveal that the workload values of the proposed model have good agreement and significant correlation with subjective workload evaluation values． Hence the effectiveness of the workload evaluation model is validated． Keywords： on-orbit maintenance； multi-resource theory； timeline analysis； workload； evaluation model Ｒeceived： 2016-11-28； Accepted： 2017-03-06； Published online： 2017-03-23 18： 22 UＲL： kns． cnki． net / kcms / detail /11． 2625． V． 20170323． 1822． 005． html Foundation items： Foundation of National Key Laboratory of Human Factors Engineering （ SYFD130061813，160051812 ） ； The“13th FiveYear”Equipment Pre-research Fundation on Common Technology （ 41402060101） ； Manned Space Pre-research Foundation （ 030602） * Corresponding author． E-mail： wowbob@ 139． com
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