CC BY
61
УДК 656.61. 004. 75
ЧЕЛОВЕЧЕСКИЙ ФАКТОР В РАБОТЕ МОРСКИХ УПРАВЛЯЮЩИХ СИСТЕМ
Гаращенко М.А., аспирант ФГБОУ ВО «Государственный морской университет имени адмирала Ф.Ф. Ушакова» Боран-Кешишьян А.Л., к.т.н., доцент кафедры «Судовождение», ФГБОУ ВО «Государственный морской университет имени адмирала
Ф.Ф. Ушакова»
Попов А.Н., к.т.н., доцент кафедры «Технические средства судовождения», ФГБОУ ВО «Государственный морской университет имени
адмирала Ф.Ф. Ушакова»
Попов В.В., д.т.н., профессор кафедры «Судовождение», ФГБОУ ВО «Государственный морской университет имени адмирала Ф.Ф.
Ушакова»
Современная концепция развития Е-навигации подразумевает, в национальном сегменте морского транспорта решить все 87 проблем обозначенных в рекомендациях ИМО. Одним из наиважнейших - это роль человеческого фактора в сочетании «человек-машина». В работе изложены основные принципы взаимодействия и соотношения эволюционистского состояния эргатической системы. Отражены некоторые математические предпосылки составления моделей сосуществования системы и ее эволюционирования.
Ключевые слова: эргатическая система, мультипликационный эффект, информационная модель, случайные функции, эволюционное состояние, Е-навигация, АИИС, РЭКК, СУДС
THE HUMAN FACTOR IN MARITIME MANAGEMENT SYSTEMS
Garashchenko M., the post-graduate student, FSEI HE «Admiral Ushakov Maritime State University» Boran-Keshishyan А., Ph.D, associate professor of the Navigation chair, FSEI HE «Admiral Ushakov Maritime State University» Popov А., Ph.D, associate professor of Technical means of navigation chair, FSEI HE «Admiral UshakovMaritime State University» Popov V., Doctor of Techniques, Professor of the Navigation chair, FSEI HE «Admiral Ushakov Maritime State University»
Modern concept of development of E-navigation means, in the national segment of Maritime transport to solve all 87 issues identified in the recommendations of the IMO. One of the most important is the role of the human factor in the combination "man-machine". The paper presents the basic principles of the interaction of ratio and the evolutionary status of the ergatic system. Describes some of the mathematical background of modelling the coexistence of the system and its evolution.
Keywords: ergatic system, the multiplier effect, the information model, the random function, evolutionary status, E-navigation, aims, RACK, VTS.
Гипотеза исследования эргатической системы. Качество (и прежде всего точность) исполнения целевых установок эргатической системы определяется включённостью в неё человека-оператора, который в большинстве случаев (функционалы сложных систем) оперативно разрабатывает эти установки. Эргатическая система "опеатор-машина", естественно, действует на базисе "прошлого" (омертвлённого в машине) и "живого" (воплощённого в человеке-операторе) труда. Для поддержания системы в рабочем состоянии требуется выполнение комплекса охранных мер, поддерживающих обе формы воплощённого в системе труда в номинально деятельном состоянии. Это особенно легко понять из эволюционистской модели деятельного состояния [1, ч.3, 798-802] эргатической системы, согласно которой полезный эффект Gx([x]), добываемый в этой системе, получается не из сложения, а из векторной мультипликации [г] амплитуд действия Р1 субъектов "живого" 0=ж) и "прошлого" 0=м) труда (в форме Gx=a•|[Рж X Рм]|, где а- константа порядка 2), задействованных в эргатической системе. Очевидно, что при равенстве нулю амплитуд действия Рi любого из субъектов деятельности эргатической системы её полезный эффект будет равен нулю (т.е., если целеполагающая компетентность или исполнительская состоятельность эргатической системы оказываются недостаточными, то наступает состояние хаоса).
Новый результат исследования состоит в том, что предложены системно-эргатические принципы обеспечения безопасности мореплавания технологии перегрузки нефти на супертанкер.
Современное понимание мер по охране "деятельностного состояния" эргатических систем не использует описанную выше теоретическую модель в той полной мере, которая вытекает из требований целостности эргатической системы в своём продуктивно-деятельностном состоянии. Процветает эклектичный подход к охране "живого страта системы" (труда человека-оператора), и лишь через эксплуатационно-реновационные отношения последнего с "машинным стратом системы" создается трафик к форме "омертвлённых" в последнем средств "прошлых труда и сознания".
В первом случае систему организации работ по охране и безопасности труда людей устанавливает стандарт, который определяет права и обязанности работников "Судовой компании". "Охрана труда прошлого" отдана в ведение правил технической эксплуатации "машино-го страта системы" человеком. Такой эклектичный подход не максимизирует производительности "деятельного труда" Gx=a•|[Рж X Рм]| эргатических систем с минимизацией производственных утрат в обеих стратах системы, отчего низкая надёжность последних широко известна по следующим эмоциональным оценкам низкой эффективности эргатических систем - в техногенных авариях той или иной подвижной системы виноват "человеческий фактор".
Любая целенаправленная система управляема; с этой стороны она состоит, по крайней мере, из двух основных звеньев: управляющего и управляемого. От управляющего звена к управляемому передается в виде определенных сигналов управляющая информация, вызывающая те или иные изменения в состоянии управляемого звена. В свою очередь, в управляющее звено по каналам обратной связи поступает информация, содержащая различные сведения о состоянии управляемого звена. Кроме того, как в управляющее, так и в управляемое звенья может поступать информация извне, которая, естественно, влияет как на работу отдельных звеньев системы, так и на функционирование системы в целом. Управляющая информация формируется на основе переработки всей информации, поступающей в управляющее звено. Это значит, что поступающие сигналы преобразуются здесь в другие сигналы или в соответствии с терминологией кибернетики - перекодируются.
Перекодирование осуществляется на основе, во-первых, программы, на которой работает управляющее звено, во-вторых, поступающих извне сообщений, сигнализирующих об изменении ситуации, и, в-третьих, на основе полученной ранее и сохранённой в памяти ЭВМ информации. В зависимости от того, будут ли являться человек или техническое устройство (автомат) управляющим звеном, системы управления делятся на два типа. Если управляющее звено - техническое устройство, то говорят об автоматической системе (рис.1а), если же в качестве управляющего звена выступает человек - об эргатической, автоматизированной, человеко-машинной (рис.1б).
В информационном поле применяют понятие - система "оператор - машина - среда" (СОМС). Здесь оператор - человек (группа людей), непосредственно участвующий в достижении цели системы. Цель же системы достигается взаимодействием всех ее составляющих. Под средой понимают не только параметры внешних условий (микроклимат, освещение, шумы, вибрации и др.), но и всю ту информацию, которая поступает в систему извне (например, от диспетчеров портов, от экипажей судов и т. д.).
186 TRANSPORT BUSINESS IN RUSSIA | №5 2017 |
Рис.1. Системы управления: (а - автоматическая; б - эргатическая)
Эргатические системы при эксплуатации морских радиоэлектронных систем контроля. При эксплуатации и техническом обслуживании систем управления движением судов (СУДС, АИИС) образуются сложные эргатические системы, в которых управляющим звеном является человек-оператор, а управляемым - радиоэлектронный комплекс контроля (РЭКК) являющийся подсистемой СУДС и фиксирующий местоположение загружаемого судна и состояние окружающей его среды у нефтепричала .
В общем виде структурную схему эргатической системы "оператор-комплекс контроля" можно представить схемой, на которой главным звеном является оператор с его рецепторами - биологическими датчиками, с помощью которых он получает информацию о состоянии управляемого РЭКК, центральной нервной системой и эффекторами - органами оператора, воздействующими на РЭКК. Информация о состоянии РЭКК поступает к оператору через так называемую информационную модель (ИМ) машины. Эта модель состоит из сенсорного (чувственного) и сенсомоторного (чувственно-двигательного) полей. Сенсорное поле модели образуется набором визуальных приборов, сигнализаторов, экранов, табло, мнемосхем и т. д., звуковых и других источников, в которых от датчиков, установленных на управляемом объекте, поступают сигналы, характеризующие его состояние. На сенсорное поле (в общем случае) могут поступать сигналы не только от датчиков первичной информации, но и сигналы с выхода дополнительного обработчика информации, что во многих случаях помогает оператору принимать правильные решения при дефиците времени, наличии многоальтернативной ситуации и т. д.
Используя сенсорное поле, оператор может наблюдать за состоянием управляемой машины и за своими действиями, а также сравнивать текущее состояние у(1) машины с заданным х(1) Часть информации о состоянии управляемого РЭКК поступает к оператору непосредственно, минуя информационную модель, точнее, систему отображения информации. Информационная модель делает РЭКК наблюдаемым и управляемым.
В схеме может быть третий компонент эргатической системы - среда, которая, как уже указывалось выше, оказывает влияние как на работу РЭКК, так и на действия оператора. Что касается взаимодействия оператора с РЭКК, то наиболее часто встречающимися являются системы, в которых управляющим звеном одновременно выступают оператор системы и автоматизированные устройства . Эти устройства делают сопряженными характеристики машины с возможностями человека-оператора, осуществляющего ее эксплуатацию и техническое обслуживание.
В эргатических системах со средствами частичной автоматизации за оператором сохраняются все те функции, которые он выполняет при ручном управлении. Воспринимая от радиоэлектронных средств контроля информацию в виде е(1:)=у(1:)±х(1:), оператор подает команды управления в виде воздействия X. На судне соответствующие рули управления отклоняются на величину ё под воздействием двух сигналов: перемещения рычага управления (штурвала) Х и реакции автоматического устройства Бё. Перемещения же рычага управления и выходного элемента исполнительного привода средства частичной автоматизации суммируются таким образом, чтобы исключить их взаимное влияние: 8=кх Х+ к8Д8, где кх и к8 - передаточные коэффициенты по перемещениям органа управления оператора и выходного элемента исполнительного привода автоматического устройства.
К другому классу эргатических систем, образуемых для использовании РЭКК, относятся системы резервного управления. Они применяются на самых сложных этапах судозахода и швартовках. Как правило, вычислительные функции в таких системах передаются автоматическим устройствам. Сигналами последних при управлении и руководствуется оператор, который включен последовательно в контур управления.
Вся выходная информация вычислительного устройства поступает на командный прибор, по которому оператор при управлении РЭКК осуществляет функции слежения. При этом могут реализоваться два способа слежения: слежение с компенсацией и слежение с преследованием. При слежении с компенсацией оператор наблюдает только рассогласование е(1:)=у(1:)± х(1) между заданной входной координатой системы х(1) и текущей выходной координатой у(1) и его задача состоит в том, чтобы довести рассогласование до нуля или требуемого значения и тем самым скомпенсировать имеющееся рассогласование. Примером такого слежения является управление судном на заданной траектории по командному (директорному) прибору. Оператор, сводя эту разность к нулю (создавая необходимые углы рассогласования), решает задачу управления - оптимальным образом выходит на заданную траекторию и удерживается на ней.
Из практики инженерной психологии известно, что оператор может одновременно воспринимать информацию по различным каналам (с помощью зрительного, слухового, тактильного и др. анализаторов), в то же время выполняет действия, как правило, выборочно в зависимости от их важности.
При отказе функционирующей эргатической системы, когда требуется вмешательство оператора для определения причин и места отказа в РЭКК, когда оператор включается в замкнутую систему поиска неисправностей, как правило, возникает поисковая эргатическая система . В этих условиях оператор не принимает непосредственного участия в выполнении проверяемой системой своей функциональной задачи, а осуществляет в основном функции контроля и поиска. Поисковая эргатическая система включает, таким образом, в свой состав оператора, машину (с ее информационной моделью), в качестве которой выступает проверяемая система РЭКК, и устройство для поиска неисправностей. Устройство для поиска неисправностей обеспечивает реализацию необходимой программы поиска причины и места отказа в РЭКК и позволяет принять решение о степени работоспособности того или иного элемента РЭКК.
При этом перед оператором восстанавливающей эргатической системы возникают альтернативные ситуации, заключающиеся в необходимости принятия решения в случаях, когда:
- выбранный для замены отказавшего другой блок оказался неисправным (альтернативы: произвести ремонт блока и затем вмонтировать его в восстанавливаемую систему РЭКК или выбрать другой блок);
- извлеченный из отказавшей системы РЭКК блок имеет неисправности (альтернативы: отремонтировать блок и вмонтировать снова в систему или выбрать другой блок).
Скорость восстановления работоспособности отказавшей системы непосредственно влияет на техническую эксплуатацию РЭКК, связанные в основном с простоем системы за время восстановления РЭКК (это же относится и ко времени поиска причины и места возникновения неисправностей). Качество работы оператора по восстановлению системы непосредственно влияет на надежность и долговечность работы РЭКК и, как следствие, на уровень безопасности мореплавания. Как поисковая, так и восстанавливающая эргатические системы по мере дальнейшей автоматизации управления на объекте будут приобретать решающее значение и, вероятно, составят в будущем основные категории эргатических систем РЭКК. В процессе технической эксплуатации и технического обслуживания РЭКК могут принимать участие различное число специалистов. Число операторов в эргатической системе зависит от типа этой системы, объема оборудования и уровня его автоматизации, степени сложности выполняемых задач, специализации обслуживающего персонала.
ТЯАШРОЯТ ВиЗШЕББ Ш ЯШВТА | №5 2017 | 187
Эргатические системы по числу операторов, функционирующих в них, делятся на моноэргатические при одном и полиэргатические - при числе операторов больше одного. Необходимость разделения эргатических систем на моно- и полиэргатические системы вызвана практическим опытом создания и применения РЭКК.
Практика технической эксплуатации РЭКК показывает, что даже опытные и хорошо обученные операторы могут допускать грубые ошибки в своей работе. Поэтому для особо важных систем (а к ним относятся и РЭКК) целесообразно использовать двух и более самостоятельно работающих операторов. В этом случае ошибка может произойти только в том случае, если оба оператора одновременно совершат ее. Вероятность такого совпадения очень мала, что значительно повышает общую надежность работы системы. Оценить вероятности появления идентичных ошибок РТ сразу у двух операторов (А и Б) можно по формуле:
PT=Z
5=1
i=l
(1)
где Р8 - вероятность обеспечения времени, необходимого для выполнения операции 8; РSi - вероятность того, что оператор А сделает ошибку типа i при операции 8; Р^ - то же, но для оператора Б.
Если моноэргономическая система управляется (или обслуживается) одним оператором, то полиэргатическая система - группой лиц.
В структурном и информационном отношении полиэргатические системы неизмеримо сложнее моноэргатических, так как в них стоит задача разделения функций не только между оператором и машиной, но и между операторами.
Надёжность оператора и пути её повышения. Проблема надежности человека-оператора при эксплуатации и техническом обслуживании РЭКК - одна из важнейших, так как она непосредственно связана с такими основополагающими показателями деятельности, как безопасность мореплавания и эффективность системы контроля. Во-первых, проблема надежности оператора является как бы составной частью проблемы безопасности мореплавания. Все факторы, влияющие на надежность человека-оператора при технической эксплуатации РЭКК, входят в состав комплекса факторов безопасности мореплавания, т.е. прямо или косвенно определяют функциональную эффективность системы "оператор-машина" и (или) фактические условия ее эксплуатации.
Во-вторых, практикой накоплены статистические данные, показывающие насколько можно увеличить производительность труда операторов путем реализации мероприятий по повышению их работоспособности и надежности (например, прирост производительности труда операторов за счет использования рациональных режимов труда и отдыха составляет 4...25 %, рационального обучения и инструктажа - 10...20 %, рационализации рабочей позы - 5...10 %, применения функциональной музыки - 5...14 % и др.). Всякая ошибка, допущенная оператором в процессе эксплуатации и обслуживания, может явиться предпосылкой к аварийной ситуации. И, наконец, с проблемой надежности человека-оператора связан большой круг эргономических вопросов технической эксплуатации РЭКК.
В качестве критерия безошибочности оператора при эксплуатации или техническом обслуживании РЭКК принимают вероятность безошибочного выполнения им функционального задания:
р (0 = -^ ^(0, (2)
где ш(1:) - число правильно решенных задач; N(1) - общее число решаемых задач.
Однако безошибочность оператора (при известном алгоритме выполнения оператором задания и вероятности выполнения отдельных операций, входящих в этот алгоритм) определяется как:
PJt) = Y\kiPi
(3)
где Рi - вероятность безошибочного выполнения ьй операции (действия); М - число операций (действий) i - го типа в алгоритме; п -общее число различных операций (действий) в алгоритме.
Своевременность действий оператора характеризуется вероятностью своевременного выполнения функционального задания:
* л
PJt)=\(p(t)dt
0 , (4)
где j(t) - функция плотности времени решения функционального задания, определяемая для проектируемых систем методами прогнозирования, для эксплуатируемых систем - экспериментальными методами; Тл - допустимый лимит времени на решение задания.
Готовность оператора - такое его состояние, при котором он психологически готов к осуществлению задания. Готовность оператора к выполнению функционального задания характеризуется коэффициентом готовности, определяемым как вероятность его включения в работу в любой произвольный момент времени:
' , (5)
где То - время, в течение которого оператор по каким-либо причинам не может принимать поступающую к нему информацию (крайний случай - оператор отсутствует на рабочем месте); Т - общее время выполнения функционального задания (работы). Готовность может
быть различной: от максимальной при ^on (0 ^(готовность к немедленному действию - состояние дежурства) до минимальной при
К,М) = о, , ,
(отдых, отсутствие на работе).
Восстанавливаемость оператора - его свойство, выражающееся в способности к восстановлению работоспособности и сохранению выносливости. Восстанавливаемость оператора описывается вероятностью исправления ошибки в решении задания:
Р (t)-P Ct) Р (t)-P Ct)
восстУ S и.м.У у обнУ / испр\ ' ^^
где ) _ вероятность адекватного представления информации об изменении состояния управляемого объекта (процесса) на
Р - Ct)
информационной модели; — вероятность обнаружения оператором изменения в состоянии управляемого объекта (процесса);
Р (t)
- вероятность исправления ошибочных действий оператора при повторном выполнении задания. Показатель восстанавливаемости позволяет оператору осуществлять самоконтроль своих действий и исправление допущенных ошибок, как на уровне отдельных действий, так и на уровне алгоритма в целом. В качестве показателя надежности оператора можно использовать показатель безотказной работы, зависящий от степени психофизиологической напряженности, которая оценивается временем выполнения предписанных ему функций с заданной точностью:
188 TRANSPORT BUSINESS IN RUSSIA | №5 2017 |
р0(0 = 1/лг<7) = м[г]
м[ ]
(7)
где N(1) - уровень психофизиологической напряженности оператора; ^ - математическое ожидание времени безотказной работы системы.
С увеличением уровня психофизиологической напряженности (оператора ставят в условия дефицита времени при выполнении с заданной точностью предписанных ему функций) надежность оператора уменьшается
Ошибки оператора. Известно, что 70...80% морских катастроф и инцидентов, более 50% отказов различных технических устройств совершаются по вине человека, его ошибочных действий. Под ошибочным действием оператора понимают неправильное или несвоевременное действие по управлению объектом и его оборудованием без наличия умысла действовать в нарушение установленных правил. Различают два вида ошибок операторов при технической эксплуатации РЭКК: ошибки по вине "личностного" и ошибки по вине "человеческого" факторов.
Ошибки людей-операторов в связи с определенными условиями - это проявление "человеческого фактора". Причиной ошибочных действий оператора в этих ситуациях является не болезненное состояние или недостаточный уровень его подготовки, не слабые профессиональные способности или недисциплинированность, а недостаточно хорошо организованное его взаимодействие с объектом и оборудованием.
Понятие "человеческого фактора" включает в себя:
- психофизиологические свойства человека, присущие всем людям;
- его возможности и ограничения, проявляющиеся в конкретных условиях взаимодействия человека с объектом управления;
- зависимость характеристик деятельности человека от особенностей используемого радиоэлектронного оборудования.
Основными источниками ошибок при технической эксплуатации РЭКК являются, в первую очередь, человек и во вторую, - машина,
которые объединены в систему, имеющую общую цель. Эффективность системы - функция не столько ее составляющих, сколько их взаимодействий и взаимозависимостей. А это означает, что ни подготовленный специалист, ни совершенная техника, изолированно взятые, не могут гарантировать безопасность мореплавания, поскольку система - целостное образование, обладающее новыми качественными характеристиками, не содержащимися в образующих его компонентах.
Влияние надежности человека-оператора на надежность эргатической системы. Опыт технической эксплуатации РЭКК показывает, что между надежностью оператора, технических устройств РЭКК и эргатической системы в целом существует сложное взаимное влияние. Как оператор, так и машина могут каждый в отдельности отказывать и выводить из строя эргатическую систему. Конечно, эти отказы являются независимыми, причем оператор включен последовательно в систему управления комплексом контроля и его отказ приводит к разрыву замкнутой системы управления. С другой стороны, оператор может при управлении машиной вызывать в ней отказы (в основном за счет ошибок по вине "личностного" фактора), а машина, из-за ее несовершенства, может провоцировать отказы оператора. Другими словами, речь идет об ошибках по вине "человеческого" фактора. Эти отказы относятся к классу зависимых, так как они обусловлены повреждениями или отказами других элементов эргатической системы.
Человек-оператор способен и благотворно влиять на надежность всей системы: он может быстро обнаруживать и устранять отказы и неисправности в РЭКК; может даже при отказах отдельных компонентов РЭКК удерживать выходные параметры системы в заданных пределах и не допускать при этом ее полного отказа. Сегодня работают над созданием машин, способных в процессе работы системы контролировать состояние и управляющие действия оператора, способные купировать его ошибки, а в случае нарушения нормальной жизнедеятельности оператора автоматически резервировать его и таким образом предупреждать отказ системы.
Факторы, влияющие на надежность оператора. Надежность оператора зависит от многих факторов, в частности от уровня автоматизации системы.
Количественно влияние автоматизации можно характеризовать с помощью коэффициента:0 < Уа < 1.0.
Уровень автоматизации Уа изменяется от 0 (ручное управление) до 1 (автоматическое управление). Максимальная автоматизация не всегда полезна и выгодна с точки зрения надежности системы управления. Существует какой-то промежуточный уровень автоматизации, при котором надежность системы и ее элементов будет самой высокой. Причем этот уровень зависит от многих факторов: условий эксплуатации, уровня подготовки операторов и т.д.
Исследования надежности систем для будущих без пилотных судов, полностью автоматизированных, с двух-, трех-, четырех-, и пятикратным дублированием и включающих человека, показали, что система "оператор - машина" более надежна, чем полностью автоматизированные системы. Разумеется, оператор не может выйти за некоторые естественные пределы, например, повысить скорость реакции сверх свойственной ему максимальной скорости или более точно считывать показания навигационных приборов, чем та, которая соответствует остроте его зрения.
Оставаясь в количественном отношении "ограниченным", оператор обладает чрезвычайно гибкими характеристиками, поэтому может легко приспосабливаться к любой машине и операции.
Оценка операторской деятельности в сложных автоматизированных системах управления и контроля
Обычно выделяют следующие контуры основных функций, действующих в эргатической системе:
- первый контур - сбор статистических данных для анализа результатов деятельности оператора и их обработка;
- второй контур - построение и анализ экспертных оценок и моделей, планирование, реализация и обработка специальных экспериментов;
- третий контур - прогнозирование характеристик качества функционирования оператора;
четвертый контур - анализ результатов прогнозирования и структурно-параметрическая оптимизация обучения и восстановления характеристик качества работы оператора.
Четвертый!-р—|--Четвертый г-
К0Н1УР контур Третий контур----|—| Третий кошур-
Второй контур
Первый контур
Второй контур
Первый контур
1„ 11 и г, 14 г7 ^ („ и t4 г, /б (7 г,
Временные эпюры решения задач различных контуров систем.
Времена решения задач в различных контурах могут частично совмещаться (особенно задачи соседних контуров), а в обеспечении решения задач контуров со второго по четвертый участвует первый контур. Продолжительность решения задач в каждом из контуров определяется сложностью функций конкретного оператора в данной системе, например в морской системе контроля динамики судно - выносное причальное устройство (ВПУ), его индивидуальными характеристиками, принятой долговременной стратегией использования системы.
ТЯАШРОЯТ ВШШЕББ Ш ЯШБТА | №5 2017 | 189
Проведем анализ основной схемы планирования заданий. Первые два контура в основном обеспечивают сбор и обработку экспериментальных данных, а также построение экспертных моделей и корреляционно-регрессионных уравнений (в том числе и полученных методами активного планирования эксперимента). В этих контурах программа ЭЭ принимает решение о проведении циклических работ в каждом контуре и целесообразности переходов с контура на контур. Здесь процессы принятия решений относительно проще, чем на старших - третьем и четвертом контурах. Это обусловливается возможностью использования четких и математически строго обоснованных критериев проверки различных гипотез. Прежде всего, это критерии математической статистики - Фишера, Колмогорова, Пирсона и др.
Для операторов первой группы:
более продолжительно используются первые два контура;
принятие решений у ЭЭ является относительно быстрым;
часты возвраты со второго контура на первый;
процесс планирования ограничивается первыми двумя контурами.
Для операторов второй группы:
- большую часть времени отнимают задачи второго контура;
- замедлилась скорость принятия решений ЭЭ;
- возвраты на первый контур практически отсутствуют;
- задачи четвертого контура почти не планировались.
Для операторов третьей группы:
- наиболее часто используются задачи второго и третьего контуров;
- еще более увеличилось время, необходимое ЭЭ на принятие решений;
- относительно редки задачи четвертого контура.
Временные эпюры планирования задач различных контуров для операторов первой (а), второй (б) и третьей (в) групп.
Планирование работы ЭЭ является многоэтапным процессом принятия решений, где все действия разделены на четкие логические секции: в первом контуре - это двухальтернативная процедура, во втором - трех-, а в третьем и в четвертом - четырехальтернативная процедура. Однако планирование не является однородным процессом. В этой связи разделим его на три этапа: стационарное; оперативное; перспективное.
Стационарное планирование направлено на решение задач внутри данного контура. Оперативное планирование связано со сменой контуров, т.е. с моментами принятия решений ЭЭ. Перспективное планирование - это выбор стратегий при обучении, контроле, восстановлении работы оператора, правил принятия решений, построение критериев качества функционирования оператора. Отметим, что ЭЭ может использоваться в трех основных режимах: при контроле качества функционирования оператора, его обучении и, наконец, восстановлении утраченных свойств (необходимого быстродействия, вероятности успешной работы, точности исполнения команд и т.д.). Логика работ с использованием ЭЭ указывает на целесообразность построения цепочек смены режимов ( а - время для контроля функций оператора; в - время на обучение оператора; у - время, отводимое на восстановление функциональных характеристик оператора; 8 - время, когда оператор участвует в рабочем функционировании системы "оператор - РЭКК" и нет необходимости привлечения средств ЭЭ).
Типовые цепочки смены режимов работы ЭЭ в зависимости от функционального состояния оператора могут трактоваться, как логическая последовательность изменений определенных состояний основных структурных элементов ЭЭ, с одной стороны, и с другой, - состояний оператора в системе, т.е. рассматривается процесс функционирования ЭЭ во времени. Для получения формального описания переходов ЭЭ из одних режимов функционирования в другие выделим следующие ее состояния .
Пусть, а - состояние контроля функциональных характеристик оператора, проводимого с использованием средств ЭЭ. В этом
5 В
состоянии система находится, как это было принято выше, некоторое время б. Обозначим через состояние обучения и тренировки оператора для последующей его работы в системе "оператор - РЭКК", и в котором система находится некоторое время р. Положим также,
Я
что состоянию ' соответствует реализация режима восстановления функциональных характеристик оператора. Наконец, обозначим через
° состояние, при котором уровень значений функциональных характеристик оператора соответствует требуемому и оператор участвует в работе системы "оператор - РЭКК". В этом режиме функции ЭЭ ограничены проведением контрольных операций.
Оперативное взаимодействие ЭЭ с ее алгоритмическим, программным, организационным и техническим обеспечением, а также представление управляющей информации составляют одну из главных процедур при реализации принятой технологии выработки решений по режимам функционирования системы.
190 ТКАШРОЮ" БШШБББ Ш КШБТЛ | №5 2017 |
Временная диаграмма изменения состояния электронного экстраполятора (ЭЭ) при взаимодействии ее с оператором.
Воспользовавшись схемой, рассмотрим подробнее динамику смены режимов функционирования ЭЭ и определим роль и функции, выполняемые при этом. На схеме все основные переходы пронумерованы, переход с номером i в дальнейшем обозначается, как рь Вход
в схему возможен по переходам р18, р19, р20 или р21. Положим, что в начальный момент ЭЭ находится в состоянии а и при этом обеспечивается решение функциональных задач первого контура, т.е. вход осуществляется по р19. При реализации перехода р11 после завершения очередного цикла контроля выполняется анализ результатов обработки данных о характеристиках оператора. В ходе анализа результатов контроля принимается одно из следующих решений:
- следует продолжать контроль функциональных характеристик оператора (переход р10) и подключить к работе второй контур;
- включить оператора в рабочее функционирование система "оператор - РЭКК", т.е. перевести ЭЭ в состояние ° (переход р8), в котором ее взаимодействие ограничено плановыми проверками работоспособности оператора;
Я
- обеспечить переход системы в состояние ' (переход р17).
Схема планирования и решения задач анализа операторской деятельности для различных режимов работы электронного экстраполятора
(ЭЭ).
При неудовлетворительном исполнении человеком-оператором своих функций в системе "оператор - РЭКК" принимается одно из следующих решений:
- обеспечивается перевод ЭЭ в состояние а (переход р22) в случае, если по данному оператору отсутствует в требуемом объеме информация в автоматическая база данных (АБД) (например, оператор только приступил к исполнению своих функций в системе "оператор - РЭКК");
5 В
- обеспечивается перевод ЭЭ в состояние (переход р14) для реализации программы обучения оператора исполнению требуемых функций;
5у
- обеспечивается перевод ЭЭ в состояние (переход р2).
Вероятность принятия последнего варианта решения наибольшая для оператора, который принадлежит к группе операторов с низкими показателями и для которых характерна высокая степень их нестабильности в процессе работы операторов. После успешного выполнения
оператором обучающего задания ЭЭ (переход р4) принимается решение о переводе системы в состояние и (переход р7), т, е. оператор приступает к исполнению своих функций в системе "оператор - РЭКК". Если не удалось получить удовлетворительных результатов при
5
обучении оператора, программа ЭЭ переводит систему в состояние а по переходу р13. Далее реализуется усиленный режим контроля функциональных характеристик оператора. Одновременно с первым контуром могут быть подключены второй - четвертый контуры, что позволяет получить в полном объеме информацию о всех (включая динамические) характеристиках оператора.
В процессе анализа полученной информации программа ЭЭ (переход р16) принимается одно из следующих решений:
- планируется реализация задач восстановления функциональных характеристик оператора до требуемого уровня (переход р12);
5 в
- осуществляется перевод системы по р5 в состояние р и производится повторное обучение оператора;
- при неудовлетворительном восстановлении утраченных навыков у оператора производится перевод системы в состояние ход р15) с целью сбора дополнительной информации для принятия решения;
5
(пере-
ТКАШРОЮ" БШШБ88 Ш Я^ТЛ | №5 2017 | 191
5*
- при успешном восстановлении характеристик оператора система переводится в состояние ° в (по переходу р9). По проведенному качественному анализу динамики изменения режимов работы ЭЭ в зависимости от состояния оператора построена
С
5„
5а 5 в 5У 5?
графовая математическая модель . Вершинам графа соответствуют состояния а , , 'и , каждому из которых может быть по
ставлена в соответствие вероятность пребывания системы в этом состоянии Р( а ). Дуги графа определяют возможные переходы системы
в со
5- 5 в
Р(Б )
из одних состояний в другие. Каждой из дуг графа ставится в соответствие значение вероятности перехода, т.е. аР определяет
вероятность перехода системы из состояния а в состояние ^
оа я.
Л
5у
Ра
Л
^ Р
Графовая модель динамики изменения состояний электронного экстраполятора (ЭЭ) в процессе ее взаимодействия с оператором.
Если учесть, что построенная графовая модель является графовой интерпретацией цепи Маркова, то для ее аналитического описания можно использовать аппарат теории марковских процессов. Тогда процесс изменения состояний системы будем описывать с помощью
модели, заданной системой дифференциальных уравнений:
^^=)- КуР^^+^Аь)+)+\Лг \
^^ = )- ¿АЯу )- КЛу )+ КА$а )+ ¿И5* >
я.
(8)
где У - интенсивность перехода системы из состояния 81, в состояние Б]. В стационарном режиме функционирования системы производные в левых частях уравнений становятся равными нулю. При этом условии система уравнений записывается уже, как система алгебраических уравнений, т.е.
О = ) - ли/Р(Би) + )+ Я^)+ Агар(яг \
о = -яРер(з,)-я^Ф)+я^НУ+я^ }, < 0 = -А^у)-\А$у)-Я7ЛУ)+ ЛагР(Яа)+Л&Р&);
(9)
5 5 в 5„
В результате решения системы получаем аналитические выражения для оценки вероятностей Р( а ), Р( и ), Р( ' ) и Р
Оценка состояний оператора. Состояние надёжной функциональности оператора является интегральной характеристикой и для её получения необходимо привлечение совокупности методов и моделей. Пусть, А(а1) - множество параметров, определяющих характеристики задания, выполняемого оператором, В(Ы) - множество, элементы которого описывают состояния окружающей среды, в которую погружен оператор, С(и) - множество, элементы которого определяют индивидуальные характеристики (в том числе, психофизиологические) оператора, О(Ш) - множество, элементы которого характеризуют принятую методику восстановления, контроля или обучения оператора. Обозначим через Ро вероятность выполнения задания на момент начала работы электронного экстраполятора (ЭЭ) с данным оператором, Р1 - текущая вероятность и Р1 - конечная вероятность. Тогда можно записать в общем виде совокупность системных моделей:
Р0 — / [а1, а2,...., ап ; Ь1, Ь2,..., Ьк; С1, ^2,..., Сг ; ^1, ^2,.", ^т ] ,
Р = ф |Ро,а, в ,...,у , *
а — ^[а1, а2,...., ап ; Ь1, Ь2,..., Ьк; с1, С2,..., СГ ; ^1, ^2,.", ^т ] , (10)
192 ТЯАШРОЯТ БиБШЕББ Ш ЯШ81А | №5 2017 |
где второе уравнение системы описывает динамику изменения вероятностей выполнения заданий человеком-оператором и, если ЭЭ
5 В 5у
находится в состоянии р, то это модель обучения, если в состоянии ' , то это модель восстановления (а,Р, ..., у - параметры модели).
Последнее уравнение идентифицирует параметры модели обучения или восстановления.
В качестве модели обучения мы используем классические модели (1. Буша и Мостеллера, 2. Миллера и Мак Гилла, 3. Халла, Рестла, 4. Кричевского, Брушлинского). Первая и последняя модели, как правило, являются регрессионными, и их построение может быть выполнено по известным вычислительным схемам. Большинство аргументов этих моделей не имеют метрической оценки, носят качественный характер
На основе анализа этой информации принимается решение о том, в каком состоянии находится оператор в данный момент. В режиме рабочего функционирования ( ) оценка состояния оператора может быть произведена согласно схеме:
СУО
1 т
Технические средства
регистрации и измерения
данных
„ 1
Оператор
Оценка состояния оператора в режиме рабочего функционирования: СУО - система управления оператором
В режиме обучения оператора или восстановления его функциональных характеристик состояние оператора определяется под воздействием имитируемых сигналов и управляющих команд, моделирующих различные рабочие ситуации в системе "оператор - РЭКК". С целью получения достоверных оценок состояния оператора ЭЭ имеет возможность при необходимости получить дополнительную информацию, изменив режимы работы тренажеров и имитационных стендов, входящих в систему.
Вероятная схема оценки состояния оператора в режиме обучения или восстановления его характеристик регулярным тренингом.
Существенное углубление процесса оценки состояния оператора при функционировании ЭЭ осуществляется в режиме контроля его функциональных характеристик (состояние8 ).Основной целью реализации этого режима является получение от ЭЭ всесторонней информации об операторе. Наряду с простым увеличением числа регистрируемых параметров ставится задача оценки состояния в динамике при реализации различных режимов работы оператора в системе "оператор - РЭКК". Это, в свою очередь, требует получения данных о внешней среде и исполняемых человеком-оператором функций с системой "оператор - РЭКК". Таким образом, от ЭЭ поступают результаты первичной обработки данных, по которым им принимаются необходимые решения.
Функциональная схема оценки состояния оператора в режиме контроля его рабочих функциональных характеристик.
При использовании любой из схем оценки состояния оператора производится измерение тех или иных параметров. В зависимости от природы измеряемых характеристик различают параметрические и физические методы оценки состояния оператора. Используемые в ЭЭ параметрические методы базируются на контроле тех параметров, которые характеризуют качество его работы или всей системы "оператор - РЭКК".
Важным аспектом определяют контролируемые параметры разделяемые на группы: статические и динамические. Статические параметры (установившиеся) определяются на относительно продолжительном интервале (этап функционирования ЭЭ, решение конкретной целевой задачи и т.д.). Динамические параметры (быстропеременные) рассматриваются, как функция времени внутри отдельных этапов работы ЭЭ. В режиме рабочего функционирования оператора в системе "оператор - РЭКК" предпочтительным при оценке его состояния
является использование статических параметров. Следовательно, статический параметр - значение состояния, соответствующее именно
5
этому событию. При оценке состояния оператора в ходе обучения ( а ) или восстановления его характеристик более информативными оказываются именно динамические параметры (длительность обучения, число отказов оператора, амплитуды колебаний психофизиологических характеристик в течение рабочей смены и т.д.). В ряде случаев при оценке состояния оператора оказывается необходимым привлечение как статических параметров, так и динамических. Например, в ходе прогнозирования операторской деятельности такая оценка ведется по двум группам параметров.
ТКЛШРОЯТ БШШБ88 Ш КШ8!А | №5 2017 | 193
Методика электронной экстраполяции (ЭЭ) состояний. Более детальное рассмотрение возможностей привлечения известных методов идентификации функции распределения к решению обсуждаемого здесь круга вопросов показал следующее: большинство из предложенных подходов при их использовании для получения адекватного решения задач анализа и оптимального управления операторской деятельностью в системе "оператор - РЭКК" на базе ЭЭ недостаточно эффективны. Некоторые из них требуют существенной доработки или модификации, прежде чем они могут быть использованы в задачах оценки состояния оператора.
Структурная схема процесса оценки состояния оператора при использовании электронного экстраполятора (ЭЭ).
Эту возможность представляет оценка состояний методами стохастического управления. состояния оператора в самом общем случае может быть описана с использованием вероятностей :
К^) ,и) 5а е 5, и е 5, и е и Б, е 5. (11)
ь(5а |и, 5,-)
В блоке 2 производится вычисление функции правдоподобия , а в блоке 3 - апостериорных вероятностей :
Рп' = рп Ь1 = Р'-1 Ь;'
Ь = ь(а \и, , 5,' )
'
Ь = ПЬ, ' = 1,2,3,...,
I ,=1 (12)
Отсюда следует, что информация о человеке-операторе в ходе очередной оценки его состояния содержится в функции правдоподобия. Апостериорное распределение может быть вычислено и после каждой оценки состояния, и после любого их числа. В блоке 4 принимается решение об окончании процесса оценки состояния или о необходимости продолжения. Если принято решение о продолжении оценки состояния оператора, то в блоке 5 определяется следующий момент 1 сбора необходимой для проведения оценки информации о состоянии
5] Т
оператора. Наконец, блок 6 предназначен для принятия окончательного решения об оценке состояния оператора в момент . Таким образом, процесс оценки состояния оператора в ЭЭ можно интерпретировать, как управляемый случайный процесс с дискретным временем Т Т
1=1, 2, 3, ... , , где - случайный момент очередной остановки процесса оценки состояния оператора.
Решение задачи рациональной, а в пределе и оптимальной организации процесса оценки состояния оператора в системе "оператор -РЭКК" на основе ЭЭ, требует выбора или построения соответствующего критерия. При построении такого критерия следует каким-либо
с\р'-\и,,Л с (Рт х)
образом учесть затраты 4 ап ' на проведение оценки состояния оператора в ЭЭ и потери - ^ ' ' из-за ошибки при
оценке состояния оператора. Первое из выдвинутых требований следует из того, что достоверность результатов оценки состояния оператора возрастает с увеличением объема статистического материала, на основе которого программой ЭЭ принимаются определенные решения. Но при этом возрастают и затраты с1, связанные с реализацией мероприятия по оценке состояния (регистрация данных, их обработка и передача потребителю, уменьшение периода между двумя последовательными тактами регистрации данных и т.д.). Второе требование объясняется тем, что с уменьшением объема статистических данных, на основе которых программа ЭЭ принимает решения, увеличивается вероятность появления ошибки в процессе выбора решения при оценке состояния оператора. Таким образом, возникает потребность в решении оптимизационной задачи. Реализуя в ЭЭ метод стохастического управления объектом критериально, получим:
-1
и=1
где Е - символ математического ожидания суммы с1 и с2.
(13)
РМ р(Ф,', и')
' = 1.2
Использование в ЭЭ критерия требует значения функции распределения В общем случае идентификация функций распределения контролируемых параметров и характеристик оператора существенно определяется объемом выборочных значений. То есть для решения оптимизационной задачи с помощью критерия необходимо установить взаимосвязь между объемом выборки, точностью определения статистических характеристик.
Выбор оптимальных параметров важен, так как избыточность данных при оценке состояния оператора ведет к увеличению затрат с1,
а недостаточный объем данных может стать причиной существенных искажений оценок состояний оператора, получаемых в ЭЭ в моменТ
ты 1=1, 2, 3, ... , , и принятия ошибочного решения при анализе текущего состояния оператора, что приведет к возрастанию потерь с2. В предположении, что выборочные значения регистрируемых в ЭЭ характеристик оператора случайны, всегда существует определенная точность результатов экспериментов, которая в значительной степени зависит от размера выборки. От правильности определения объема выборки зависят, в конечном итоге, значения с1 и с2. Проблеме определения объемов выборок посвящено много работ, однако указанные вопросы рассматриваются в них на разной методологической основе, причем в большинстве случаев для частных задач, сводящихся к случаю нормального распределения.
Предположение о нормальности распределения выборочных значений не позволяет использовать такие методы в ЭЭ. Существование решений, получаемых с помощью имитационных моделей, основывается на существовании асимптотически корректных, состоятельных и эффективных оценок дисперсии.
Модели анализа стационарных и нестационарных состояний оператора.. Модель последовательного уточнения оценок предназначена для имитации процесса извлечения выборок из основной совокупности, имеющей нормальное распределение, и позволяет за конечное
194 ТКЛШРОКГ БШШБ88 IN ЯШ81Л | №5 2017 |
число итераций получить оценку необходимого объема данных, отвечающих требуемому уровню точности и надежности определения параметров этой совокупности.
Описание алгоритма модели :
Конец
Алгоритм функционирования имитационной модели
Модель произвольного распределения оптимизирует параметры с неизвестной дисперсией основной совокупности. Модель может быть использована при распределениях, существенно отличающихся от нормального.
Предположение о нормальности распределения результирующей величины в модели удовлетворено, так как отклик модели является статистической величиной. Этот факт позволяет применить традиционный статистический анализ, в частности вычислить доверительные пределы и проверить вероятность выполнения неравенства:
(Ц - хУ Ц < £ , а4)
д х £
где - среднее значение основной совокупности, - оценка среднего значения, - точность этой оценки. Описание алгоритма функционирования имитационной модели в графической форме
Алгоритм функционирования имитационной модели
В основе разработанной методики исследований динамики изменения состояний оператора лежит сравнительный анализ выборочных значений показателей, полученных в различные моменты. При этом учитывается, что изменение состояний оператора влечет за собой количественные и качественные изменения регистрируемых показателей, а, следовательно, и функций распределения. Поэтому на первом этапе производится проверка на однородность двух или более выборок. Для этих целей использован критерий Вилкоксона, алгоритм применения которого программно реализован в виде модуля. В случае, когда гипотеза о равенстве средних двух выборок, проверяемая по критерию Вилкоксона, не отвергается, реализуется второй этап: производится проверка гипотезы о равенстве выборочных дисперсий по критерию Сиджела - Тьюки . Следующим этапом является проверка стационарности выборочных данных с помощью критерия серий . Разработанные алгоритмы и программные модули для анализа динамики изменения состояний оператора по имеющимся реализациям случайных процессов операторской деятельности основываются на многоэтапных проверках гипотез об их однородности, а также идентичности функций распределений. По своему прикладному содержанию разработанный комплекс алгоритмов и программных модулей позволяет получить необходимую информацию для принятия решений о текущем состоянии оператора и составления прогноза его будущих состояний вплоть до выявления тех границ, за порогом которых оператор становится ненадёжным звеном управления эргатической системой.
Итог "эргоанализа". Приведённый здесь анализ методов и вытекающих из них моделей оценки надёжности операторов, органично встроенных в той или иной эргатической системе в эксплуатационный процесс более надёжных радиоэлектронных комплексов контроля тех или иных техпроцессов судовождения и наливки нефти в танкеры, показал, что это направление повышения надёжности действия судовых систем обеспечения безопасности мореплавания, внутрипортового манврирования и швартовки-отшвартовки судов находится в той начальной стадии перспективной разработки (особенно в связи с внедрением в мире морских АИС и береговых комплексов Е-навигации).
Современные технические средства наблюдения и контроля положения судна на акватории порта обеспечивают гораздо более высокую (на два порядка выше) надёжность работы (при оценке их вклада в безаварийную проводку и швартовку судов к пирсам портовых терминалов), чем это обеспечивается в настоящее время операторами судопроводки по данным статистики морских происшествий.
Исследования указывает на то, что в судовой практике и в технологиях оперативного контроля состояния судов на акватории портов (со стороны СУДС) весьма неполно используются возможности средств технического контроля. При сохранении приоритета в контроле зон безопасности плавания каждого конкретного судна и принятии решений по управлению судном за лоцманом и капитаном следует избыточно дублировать (в ряде случаев, многократно) эти же функции контроля с помощью технических средств пассивного контура непрерывного наблюдения за зонами безопасности каждого судна, которые бы информировали лоцмана или капитана о критических ситуациях с судами в зонах безопасности (опасность навала, столкновения и т.п.) при их швартовке или маневрировании.
Необходимо повышение надёжности и действенности средств технического контроля за проводкой танкеров как из зоны морского района А1 к пункту встречи лоцманов, так, в особенности, и зонах лоцманской проводки танкеров и швартовки к ВПУ; параллельное (с действиями лоцмана и капитана судна) действие средств технического контроля проводки танкеров (даже при сохранении приоритета в принятии решений за человеком) способно повысить надёжность судопроводки до уровня, сравнимого с надёжностью работы технических средств контроля зоны безопасного плавания судна.
Литература:
1. Бурцев В.К., Свечарник Д.В. О надежности и эффективности систем автоматического контроля и регулирования. - Приборостроение, 1963, № 6, с.10-14.
2. Васильев Б.В. Расчет радиоэлектронной аппаратуры на надежность с учетом постепенных и внезапных отказов. - Сб. научных статей по вопросам надежности радиотехнических средств ВВС. ВВИА им. Жуковского. - М.. 1961, с. 29 - 41.
3. Васильев Б.В., Козлов Б.А., Ткаченко Л.Г. Надежность и эффективность радиоэлектронных устройств. - М.: Сов. радио 1964.-368с.
TRANSPORT BUSINESS IN RUSSIA | №5 2017 | 195
4. Вентцель Е.С. Введение в исследование операций. - М.: Сов. радио, 1964, 388 с.
5. Волкович В.Л., Ишняк В.Ф. Оценка вариантов сложной системы управления на этапе предварительного проектирования по заданной степени выполнения основной задачи. Труды семинара "Сложные системы управления". - Киев: Наукова думка, 1969, вып.1, с. 77-94.
6. Гуткин Л.С. Оптимизация радиоэлектронных устройств по совокупности показателей качества. - М.: Сов. радио, 1975, 368 с.
7. Емельянов С.В., Борисов В.И., Малевич А.А., Черкашин А.М. Модели и методы векторной оптимизации. - Техническая кибернетика, 1973, № 5, с. 386-448.
8. Жербин К.С., Первозванский А.А. Об оценке эффективности восстанавливаемых систем управления. - Техническая кибернетика, 1967, № 2, с. 38-42.
9. Здор В.В., Кочубиевский И.Д. Об одном методе построения области допустимых значений параметров элементов систем автоматического управления. - Техническая кибернетика, 1966, № 6, с. 52-56.
10. Ивахненко А.Г. Техническая кибернетика.- М.: ГИТТЛ, 1959, 422 с.
11. Кочубиевский И.Д. Эффективность систем автоматического управления. - Техническая кибернетика, 1964, № 3, с. 134-140.
196 ТКАШРОКГ БШШБББ Ш КШБТА | №5 2017 |
