人为差错严重影响人机系统的可靠性和安全性，已经成为导致事故的主要原因之一，研究人为差错发生的特点及规律，并在此基础上设计人为差错的管理措施具有十分重要的意义。论文以工程实践对人因可靠性分析方法的现实需求为牵引，以推动人因可靠性分析研究的发展为导向，在人因可靠性分析的理论和方法方面开展了一系列深入的研究工作。具体的研究思路为：在已有成果的基础上，系统性地研究了人的认知行为描述、情景环境的表征、人为差错的辨识和人为差错的概率量化等4个人因可靠性分析的核心内容，提出了一系列具有规范性或创新性的方法，并通过工程应用验证了方法的工程适用性和有效性。论文的主要研究内容和成果如下：（1）人的认知行为描述通过分析比较现有的认知模型，选择SRK模型来描述人的认知行为过程，并以此作为论文后续研究的心理学基础。为了提高SRK模型的理论合理性，更新了SRK模型的解释。考虑到行为模式决定因素的状态可能存在不确定性，分别使用模糊逻辑和概率的方法，构建了静态和动态两种情景环境中行为模式的确定方法，使得行为模式的确定方法更具适用性。（2）情景环境的表征以人机交互过程为范本，分析得到了包含6个方面、3个层次、38个具体元素的行为形成因子分类，将情景环境的内涵描述得更加全面、细致和规范。根据SRK模型中3种行为模式的特点，对行为形成因子作了再分类，进一步得到了与3种行为模式对应的主要和次要行为形成因子。借鉴和适度规范了行为形成因子评分的专家判断法，有助于提高行为形成因子评分结果的有效性。通过分析人为差错数据，提出了基于关联规则挖掘的行为形成因子权重确定方法，提高了行为形成因子权重确定方法的有效性和工程适用性。最后，给出了综合评价情景环境的基本步骤，对行为形成因子的选择、评分和权重确定中所需要注意的问题，都进行了充分的讨论。（3）人为差错的辨识首先，改进和完善了外部人为差错的辨识方法。通过分析和归纳，得到了外部人为差错辨识方法的基本框架，以“执行差错基本分类”为分类框架，提出了层次性、完备性和细致性兼顾的外部人为差错分类方法，通过在分类的基础上设计“问题”，构建了基于“问题”引导的外部人为差错辨识方式。然后，创新性地着重研究了内部人为差错的辨识方法。分析构建了内部人为差错辨识方法的基本框架，分析了认知模式差错、认知功能差错和认知行为差错3者之间的关系，提出了基于SRK模型的内部人为差错分类方法，通过在分类的基础上设计“问题”，构建了基于“问题”引导的内部人为差错辨识方式，弥补了现有方法的不足。另外，通过分析行为形成因子与认知行为差错模式之间的关联关系，提出了查找认知行为差错模式成因的辅助方法。最后，将外部人为差错的辨识和内部人为差错的辨识有机结合，给出了人因可靠性工程中全面开展人为差错辨识工作的流程图。（4）人为差错的概率量化探索性地建立了人为差错概率量化的基本框架。分析了情景环境、行为模式和人为差错概率3者之间的映射关系，分别设计了静态和动态两种情景环境中人为差错概率的预测方法，提高了人为差错概率预测方法的工程适用性。分析了人为差错数据的来源，分别设计了基于Bayes基本法和基于Bayes信息融合的人为差错概率的修正方法，用于提高人为差错概率量化结果的有效性。（5）工程应用以研究成果为基础，形成了人因可靠性分析的工程方案，详细分析了汽车驾驶过程中驾驶员的认知行为描述、驾驶过程情景环境的表征、驾驶员人为差错的辨识以及驾驶员人为差错的概率量化等4个人因可靠性分析过程的主要环节。分析结果表明，所提出的方法弥补了现有方法存在的一些缺陷和不足，具有较好的工程适应性和有效性，能够为人因可靠性工程的有效开展提供帮助和指导。