CC BY
53
УДК 656.61
ФОРМИРОВАНИЕ МОДЕЛИ ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ ОЦЕНКИ БЕЗОПАСНОСТИ ДВИЖЕНИЯ СУДНА
Акмайкин Д.А. к.ф-м.н., доцент кафедры «Технические средства судовождения», ФБОУВПО «Морской государственный
университет имени адмирала Г. И. Невельского» Клюева С.Ф., к.т.н., доцент кафедры «Автоматических и информационных систем», ФБОУ ВПО «Морской государственный
университет имени адмирала Г.И. Невельского»
Москаленко А.Д., д.т.н., профессор кафедры «Начертательной геометрии и графики», ФБОУ ВПО «Морской государственный
университет имени адмирала Г. И. Невельского» Москаленко М.А. д.т.н., профессор кафедры «Теории и устройства судна», ФБОУ ВПО «Морской государственный университет имени
адмирала Г.И. Невельского»
В работе рассмотрена модель экспертной системы для определения коэффициента безопасности движения судна. Приведены этапы формирования модели экспертной системы. Экспертная система представлена, как составная часть бортовой вычислительной системы, и используется на этапе многокритериальной оценки параметров оптимизации маршрута судна в условиях изменяющихся факторов внешней среды. Составными частями формирования экспертной системы являются этапы построения функций принадлежности и нечетких множеств. Затем представлено формирование коэффициента безопасности на основе построения выходной функции системы. Экспертная система формирования коэффициента безопасности мореплавания может быть применена для конкретных судов при любых условиях мореплавания и состоянии внешней среды.
Ключевые слова: маршрут судна, безопасность мореплавания, критерии безопасности, нечеткая логика, экспертная система.
CREATION OF ASSESSMENT OF MARITIME SAFETY EXPERT SYSTEM MODEL
Akmaykin D., Ph.D., assistant professor of the Technical means of navigation chair, FSEIHPE «Maritime State University named after admiral
G.I.Nevelskoi»
Klyueva S., Ph.D., assistant professor of the Automatic and Information Systems chair, FSEI HPE «Maritime State University named after
admiral G.I.Nevelskoi»
Moskalenko A., Doctor of Techniques, professor of the Descriptive geometry and graphics chair, FSEI HPE «Maritime State University named
after admiral G.I.Nevelskoi»
Moskalenko M., Doctor of Techniques, professor of the Ships theory and devices, FSEI HPE «Maritime State University named after admiral
G.I.Nevelskoi»
The article considers the model of an expert system to assessment the safety factor of the vessel. The stages of the formulation of a model of an expert system shown in the article. The expert system presented, as a component of the on-board computer system, and it used to estimating the parameters of multicriteria optimization of the route the ship under varying environmental factors. The components of the formation of an expert system are the stages of construction of membership functions and fuzzy sets. After that presented the formation of a safety factor based on the construction of the output function of the system. The expert system forming safety factor of navigation. This factor can be applied, to specific vessels under all conditions of navigation and the state of the environment.
Keywords: ships route, safety of navigation, safety factor, fuzzy logic, expert system.
Введение
В задачах планирования и оптимизации маршрута судна необходимо учитывать факторы навигационной безопасности, которые могут изменяться в процессе перехода [1]. Параметры, влияющие на указанную составляющую безопасности мореплавания, могут существенно изменять предварительно найденное решение по оптимизации маршрута. Для реализации подобных задач - принятия решений в условиях неопределенности, в судовых навигационных комплексах используются экспертные системы оценки. Такая экспертная система, как правило, строится на базе нечеткой логики и позволяет оперировать знаниями и процедурами использования накопленных данных [2- 5].
Предварительно сформированный план маршрута судна, обрабатывается вычислительной системой и формируется оптимальный маршрут судна, включающий такие критерии как минимальное время перехода, минимальная стоимость перехода и минимально допустимый уровень навигационной безопасности перехода по маршруту судна, [1].
Основными элементами экспертной системы является информационная база данных о различных параметрах безопасности перехода, алгоритмы поиска и принятия решений и интерфейса пользователя. Программа анализа данных навигационной и метеорологической информации NM Service [6] располагает необходимым интерфейсом, позволяя обрабатывать информацию о влиянии внешних факторов. Часть информации о текущей гидрометеорологической информации в районе движения судна, получают посредством программно-аппаратного комплекса Radar Data Converter Lan 20 Export [7].
Экспертная система принятия решений
Модель экспертной системы безопасного перехода судна представляет собой набор продукционных правил, которые включают качественные понятия относительно навигационных опасностей и значений коэффициентов безопасности на различных участках маршрута.
В базе данных судового навигационного комплекса обрабатываются данные для каждого района плавания: сила ветра, высота волнения, скорость и направление течения, видимость, осадки; навигационные опасности, наличие льда, информация о встречных судах. Каждая из опасностей характеризуется весовыми коэффициентами в пределах от 0 до 1.
Правила нечеткой продукционной модели представлены структурой типа MISO, много входов - один выход [4]. В качестве входных параметров выступают параметры: ветра, волнения, течения и другие навигационные опасности. Далее необходимо определить входные и выходные лингвистические переменные, соответствующие числовым множествам значений параметров.
Входными лингвистическим переменными являются: «ветер», «волнение», «течение». В качестве значений лингвистических переменных обычно используют модификаторы [2, 3, 4]: «низкое» «средне», «высокое». Далее необходимо определить пространство входных и выходных переменных.
Множество входных параметров в работе обозначено через x1(k) - «ветер», x2(k) - «волнение», x3(k) - «течение», выходной параметр через y(k) - «безопасность», выходная нечеткая переменная, и y2 - выходная численная переменная коэффициент безопасности.
Минимальные и максимальные значения для каждой входной и выходной переменной соответственно:
[(min) (max) I I (min) (max) I I (min) (max ) I I (min) (max) I
x J\ ,x2 e I x2 ',x\ J\ ,x3 e I x ',x\ J\ ,y e I y ,yK J\
Диапазон значений лингвистических переменных и принадлежащих им термов для усредненного маломерного судна приведен в табл.
1
Значение параметров нечетких множеств
Параметр Нечеткое «низкое» «среднее» «высокое»
множество L М Н
Скорость ветра, м/с «ветер» X, 0-7,5 7 - 14 12-20
Высота «волнение» 0-0,8 0.7-1,7 1,5-2,5
Волны, м х2
Скорость «течение» 0-0,8 0.7-1,5 1-2,5
течения, узл, Х3
Таблица 1. Диапазон входных значений нечетких множеств Далее области определения переменных разбиваются на отрезки, и на каждом отрезке задаются функции принадлежности, т.е. для каждой входной лингвистической переменной определяются числовые множества и функции принадлежности. Для каждой переменной определяются нечеткие множества с лингвистическими значениями «низкое» - L1, «среднее» - М1, «высокое» - Н1. Соответственно данным значениям сопоставляются функции принадлежности мА(х.). Для параметра «низкое» целесообразно выбрать функцию принадлежности класса L [5].
1,х < а
L (x,a,b)-
■x
b - a 0,x > b
,a < x < b,
где а, Ь границы интервала [а, Ь] определены из диапазона значений табл. 1.
Для параметра нечеткого множества «высокое» задана функция принадлежности класса г [5].
0,х < а
(1)
y(x,a,b)--
Ь - а 1,х > Ь
Для значений параметра нечеткого множества «среднее» использована трапециевидная функция принадлежности [5]:
x - a
,a < x < b.
(2)
Ц (x ) =
0,x < a
x - a
b - a 1,b < x < c d - x
,a < x < b
d - c
,c < x < d
0,d<x
(3)
где а, Ь, с и ё определены из диапазона значений табл. 1, а и ё граничные значения диапазона.
Нечеткие множества, соответствующие лингвистическим переменным «ветер», «волнение», «течение» показаны на рис. 1. Выходное нечеткое множество Y - «опасность», определено на интервале [0, 1]. Лингвистическая переменная Y «опасность» имеет термы: «низкая» - Ь^ «средняя» - Му, «высокая» - Ну, и сочетание ЬМу. Числовые интервалы: [0, 0.35], [0.3, 0.55], [0.5, 0.75], [0.7, 1], как показано на рис. 2. Для значений Ьу выбрана функция принадлежности класса Ь, для значений ЬуМу и Му, сформирована трапециевидная функция принадлежности, для значений Ну выбрана функцию принадлежности класса г:
На следующем этапе происходит формирование базы правил логического вывода. Наиболее часто используются нечеткие продукционные правила консеквенты которых представляют собой четкие функции. Правила вывода для такой модели будет иметь такой вид [4]:
ТО y есть i=1, ..., n,
(4)
где х^ 0=1, ..., т) - входные переменные, х] С X., X. - область определения соответствующей предпосылки; у - нечеткая выходная переменная, у С Y, Y - область определения заключения; А., В. - нечеткие множества, определенные на X. и Y с функциями принадлежности соответственно:
^(ф[0Л]иН(уМ0Л]
Формирование начальной базы правил основано на подходе, представленном [4], где каждому примеру из выборки ставится в соот-
Рис. 1. Нечеткие множества входных переменных
(х(к^Ц(к'„у(к)),к = 1, ..., К
ветствии отдельное правило. Для этого для каждого примера х 7 определяются степени принад-
лежности заданных значений переменных к соответствующим нечетким множествам рис. 4:
х(1) • Чы (х(1))= 0,Чм1 (х(1))= 0 6,цн 1 (*(1))= 0
для х 7 х 7 х 7 ,
Х(2) • Чы1 (х(2))= 0,Чм 1 (х(2))= 0.75,Чн 1 (х(2))= 0
для 4 7 4 7 4 ' ,
х! / Чы2 (*2(1))= 0.25,Чм2 (х2(1))= 0.25,Чн2 (х2(1))= 0
для х 7 х 7 х 7 , (5)
х2(2): Чы2 (х22))= 0,Чм2 (х22))= 0.95,Чн2 (*2(2))= 0
для 4 7 х 7 х 7 ,
Хз(1)'Ч3 (*?)= 0.75,Чмз (*з(1))= 0,Чнз (4°)= 0
для х 7 х 7 х 7 ,
Хз(2):Чыз (*?> 0,Чмз (*?> 0,Чнз (^ 1
У(1): Чыу (У1(1))= 0.1,Чыму (У1(1))= 0.75,Чму (У1(1))= 0,Чну (у!')= 0 у(2' ; Ч^ (У1(2))= 0,Ч^ (У1(2))= 0,Чму (у(2))= 0,Чну (у(2')= 1 '
для
Далее каждому примеру ставятся в соответствие те нечеткие множества, степени принадлежности к которым у соответствующих значений переменных из этого примера являются максимальными. Для х1(1) ставится в соответствие М1, для х2 (1) - М2, хз(1) - L3. Тогда для у(1) по максимуму будет соответствовать множество М .
для
для
'о 0.1 0.2 0 3 0 4 0.5 0.6 0.7 0 8 0 9 1
у(1) у (2)
Рис. 2. Нечеткие множества «опасность»
(х1) ,х2), хз() ,у ()) Для второго примера:
х(2) — И,,х22) — М2,х3(2) — Н3,у(2) —Ну.
), х2), х3),у ())
Тогда примеру
Аналогично, примеру
ставится в соответствие правило: ЕСЛИ х есть М И.И х есть М И.И х есть Ь ТО у есть М
1 1 2 2 3 3 ^ у
(Х1 >Х2 ,Х3 ,у )
ставится в соответствие правило: ЕСЛИ х есть М И.. .И х есть М И...И х есть Н ТО у есть Н .
1 1 2 2 3 3 ^ у
Максимальное количество правил в базе определяется как [4]:
(6)
(7)
I 1Х • ¡2 ... 1т • 1у,
где ¡1, ¡2, ..., ¡т - число функций принадлежности для х, х2, ..., хт; - для выходной переменной у.
Для заданных условий база нечетких правил включает 108 правил. На этапе дефаззификации происходит преобразование найденных нечетких значений выходных переменных в четкие значения коэффициента безопасности перехода.
Но прежде следует выполнить переход от нечеткого множества «опасность» к нечеткому множеству Y6 «безопасность». Для Y6 была выбрана функция принадлежности класса Б [5].
1,х < d
б (х^, Ь,а) =
1 - 2
х - d
\2
d - а
^ < х < Ь
2
' х - а
2
d - а
\
0,х > а
,Ь < х < а,
(8)
где ё, а - границы интервала, Ь - середина интервала (рис. 3).
Рис. 3. Нечеткое множество выходной переменной «безопасность» Формирование правил вывода на этом этапе основано на сопоставлении численных значений:
Ьу, ЬИу, Иу, Ну — [0, 0.1], [0.1,0.3], [0.3,0.5], [0.5,0.99].
Правила вывода основаны на подходе, описанном выше. Тогда для примеров (5)
х(1) — И1 ,х^} — И2,х3(2) —Ь3,у(2) —>ЬИб,У ^ (0.1,0.3) х(2) —^ И1 ,х22) — И2 ,х3(2) — Н3, у(2) — Нб,У —(0.5,0.9 )
Приведение к четкости выполнено с использованием метода среднего максимума. Для дискретизированной выходной переменной уЧ выражение имеет вид [4]:
у
' = 7^ X тах М- ^ (У )
Ч_7" С тах
тах Отах
где О - число элементов носителя нечеткого множества В.
Таким образом, для примеров (5) окончательно, получены значения коэффициента безопасности:
х(1) — И1, х^ — И2, х3(2) — Ь3, у(2) — ЬИб, У — (0.1,0.3 ) — 0.8
х(2) — И1, х22) — И2, х3(2) — Н3, у(2) — Нб,У —(0.5,0.9 ) — 0.75
База знаний системы должна включать все правила вывода вида (4), (8), (9).
206 ТЯАШРОЯТ ВиБШБББ Ш ЯУББТА | №6 2015 |
Заключение
В работе показаны этапы формирования экспертной системы, построение функций принадлежности и нечетких множеств, формировании коэффициента безопасности на основе построения выходной функции нечеткой системы.
Полученные данные о безопасности перехода для отдельных участков маршрута и всего маршрута позволяют принимать оперативно решения в процессе движения судна по маршруту с учетом гидрометеорологических факторов на основе методов и алгоритмов определения оптимального маршрута судна и заранее избегать участков небезопасных для движения судна.
Литература:
1. Акмайкин Д.А., Клюева С.Ф., Салюк П.А. Эвристический поиск оптимального маршрута судна по северному морскому пути. Вестник Государственного университета морского и речного флота им. адмирала С. О. Макарова. 2015. - №. 5 (33). - C. 52- 56
2. Полковникова Н. А, Курейчик В. М. Разработка модели экспертной системы на основе нечёткой логики. Известию ЮФУ. Технические науки. 2014.- №1(150) - С. 83-92.
3. Сазонов А. Е., Осипов Геннадий Сергеевич, Клименко В. Д. Использование метода экспертных отношений предпочтения для оценки уровня совершенства системы управления безопасностью морского судна. Вестник Государственного университета морского и речного флота им. адмирала С. О. Макарова. 2013. - № 3 (19) - с. 94-105.
4. Борисов В.В., Круглов В.В., Федулов А.С. Нечеткие модели и сети. М.: Горячая линия-Телком, 2012. - 284 с.
5. Рутковский Лешек. Методы и технологии искусственного интеллекта [Текст] / Пер. с польск. И. Д. Рудинского.- М.: Горячая линия - Телеком, 2010. - 520 с.
6. Программа анализа данных навигационной и метеорологической информации NM Service. Акмайкин Д.А., Клюева С.Ф., Салюк П.А. Свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ. Рег. №2015618690. Дата поступления 18 июня 2015 г, зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ 14.08.15. Дата публикации 20.09.15.
7. RadarDataConverter Lan20Export. Акмайкин Д.А., Хоменко Д.А., Клюев Д.В. Свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ. Рег. №2015618318. Дата поступления 18 июня 2015г, зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ 05.08.15. Дата публикации 20.09.15.
УДК 656.61
АНАЛИЗ ФАКТОРОВ, ВЛИЯЮЩИХ НА БЕЗОПАСНОСТЬ МОРСКИХ КОНТЕЙНЕРНЫХ ПЕРЕВОЗОК
Акмайкин Д.А., к.ф-м.н., доцент кафедры «Технические средства судовождения», ФБОУ ВПО «Морской государственный
университет имени адмирала Г. И. Невельского» Царик Р.С., аспирант кафедры «Лазерной физики», ФБОУ ВПО «Морской государственный университет имени адмирала Г. И.
Невельского» e-mail: [email protected], Москаленко А.Д., д.т.н., профессор кафедры «Начертательной геометрии и графики», ФБОУ ВПО «Морской государственный
университет имени адмирала Г. И. Невельского» Москаленко М.А., д.т.н., профессор кафедры «Теории и устройства судна», ФБОУ ВПО «Морской государственный университет
имени адмирала Г.И. Невельского» Клюева С.Ф., к.т.н., доцент кафедры «Автоматических и информационных систем», ФБОУ ВПО «Морской государственный
университет имени адмирала Г.И. Невельского»
В настоящей статье рассмотрены факторы, влияющие на безопасность морских контейнерных перевозок, и соотнесение их с установленными критериями. Четкое задание или квантификация которых позволяет отнести основные угрозы безопасности к их первопричинам и проанализировать возможные корректирующие и предупреждающие меры.
Ключевые слова: факторы безопасности, безопасность мореплавания, критерии безопасности, контейнерные перевозки.
ANALYSIS OF FACTORS AFFECTING THE SAFETY OF CONTAINER SHIPPING
Akmaykin D., Ph.D., assistant professor of the Technical means of navigation chair, FSEI HPE «Maritime State University named after admiral
G.I.Nevelskoi»
Tsarik R., the post-graduate student of the Laser physics chair, FSEI HPE «Maritime State University named after admiral G.I.Nevelskoi»
e-mail: [email protected]
Moskalenko A., Doctor of Techniques, professor of the Descriptive geometry and graphics chair, FSEI HPE «Maritime State University named
after admiral G.I.Nevelskoi»
Moskalenko M., Doctor of Techniques, professor of the Ships theory and devices, FSEI HPE «Maritime State University named after admiral
G.I.Nevelskoi»
Klyueva S., Ph.D., assistant professor of the Automatic and Information Systems chair, FSEI HPE «Maritime State University named after
admiral G.I.Nevelskoi»
In the article, factors influencing safety of container shipping and their correlation with specified criteria are considered. Their clear definition or quantification allows to relate basic threats to their root cause and to analyze feasible corrective and preventive measures.
Keywords: safety factors, safety of shipping, safety criteria, container shipping.
Введение
В безопасности судоходства в целом, и морских контейнерных перевозок, в частности, при оценке потенциальных угроз иногда используются такие формулировки, как «хорошая морская практика» и «человеческий фактор».[1]
Понятие «хорошей морской практики» ( ХМП) очень часто применяется в вопросах обеспечения безопасности судоходства. ХМП, в частности, узаконена правилами МППСС-72 (правило 2 и 8), что придает ей статус официального понятия [8].
ХМП складывалась веками - вместе с развитием судоходства.
Личный опыт мореплавателей и морские аварии ложились в основу обширного комплекса практических знаний об обеспечении безопасного плавания и управлении судном. Итоги расследования морских аварий очень часто включают в себя такие формулировки, как «несоблюдение хорошей морской практики». Но даже мнение экспертов отрасли представляет собой лишь субъективное суждение о ХМП в конкретном случае. Однако практически любая авария, это невыполнение утвержденных отраслевых правил.
Человеческий фактор (далее ЧФ) может быть сформулирован как вероятность принятия человеком неверного решения в той или
