CC BY
106
НАУЧНЫЙ ВЕСТНИК МГТУ ГА серия Авионика и электротехника
УДК 629.735
ИМИТАЦИОННОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ ЛЕТАТЕЛЬНЫХ АППАРАТОВ НА ИНТЕРАКТИВНЫХ СИСТЕМАХ ОБУЧЕНИЯ И ТРЕНАЖА КАК МЕТОД ОПТИМИЗАЦИИ ЭРГАТИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК АВИАЦИОННЫХ КОМПЛЕКСОВ
В.М. ВАСИЛЕЦ, А.В.ПОНОМАРЕНКО, Ю.Г. ОБОЛЕНСКИЙ
В статье рассмотрена возможность использования разработанных в РСК «МиГ» интерактивных систем обучения и тренажа летно-технического состава для оптимизации эргатических характеристик ЛА в процессе имитационных исследований их систем управления.
Анализ современных тенденций технического прогресса приводит к выводу, что в авиации проблема «человек — техника» приобретает особо важную роль, так как от ее решения зависит главное — полнота использования экипажем потенциальных возможностей, заложенных в современных авиационных комплексах. С несогласованностью характеристик возможностей человека с характеристиками летательного аппарата (ЛА) связано снижение проектной эффективности и надежности системы «человек — ЛА», увеличение числа ошибок членов экипажа и предпосылок к летным происшествиям. В этой связи становится понятной обязательность инженерно-психологического обеспечения (сопровождения) проектирования перспективных авиационных комплексов, систем обучения и систем тренажа с целью учета человеческого фактора.
Усложнение условий деятельности является одним из основных способов выявления преимущества одного из нескольких вариантов систем управления ЛА при сравнительных исследованиях [1, 2, 3, 4, 5].
Очень важно в процессе проведения имитационных исследований поддерживать также высокую мотивацию испытуемых. Как правило, сохранение мотивации обеспечивается осознанием оператором значимости исследования, естественным стремлением показать себя с хорошей стороны.
Широкое использование ЭВМ при разработке систем управления (СУ) стимулирует применение методов имитационного моделирования для решения различных задач: анализ эффективности альтернативных режимов управления, исследование влияния факторов полета на систему и операторскую деятельность летчиков (рис. 1), обучение летчиков, отработка нештатных ситуаций, анализ работоспособности и уровня подготовки летчиков, оптимизация параметров системы и др. (рис. 2).
Итак, имитационное моделирование предполагает по существу не только полунатурное моделирование объектов исследования, но и моделирование психологических аспектов взаимодействия человека с управляемым объектом.
Сам процесс разработки методики имитационного исследования должен обязательно предусматривать проведение исследования. Во-первых, в условиях, психологически подобным реальным, т.е. в условиях загрузки внимания, лимита времени, при неожиданных осложнениях обстановки полета. Во-вторых, при анализе реакций оператора, как сложных поведенческих актов, так и более элементарных действий, основное внимание обращается либо на двигательные реакции, либо на процессы сбора информации, принятия решения и т.д. [6].
При организации моделирования СУ необходимо учитывать способность к адаптации и вариабельности деятельности человека, проявляющейся в изменении его характеристик при повторении опытов, способности самообучаться и использовать дополнительную информацию в процессе моделирования.
Моделирование СУ на экспериментальных стендах с имитацией возмущающих воздействий позволяет получить ответы на вопросы, касающиеся оптимизации структуры и параметров системы, и учитывать влияние факторов полета на работу системы при анализе ее эффективности, а также обеспечить лучшую взаимосвязь человека и автоматических элементов системы.
Следует отметить, что исследования на любом моделирующем комплексе не исключают проведения чисто математического моделирования на этапах подготовки и последующие натурные испытания системы.
В общем случае, при сравнении систем по множеству показателей, необходима проверка условий :
О;=(Р,0к,иЛ)€По-
6м=(Р,®к,1М)€П0*, Оё=(Р,0к,и,1)еПОй,
)€^оя’
(¡.V ,|Л, к)€ [1,2,...п], иеи,©к€П0
где % ,а0| области приемлимых значений
соответственно эргономических, медико-биологических, технических и субъективных показателей
о../»...»» А ______________
Рис. 1. Сравнение систем по оценке операторской деятельности
Оценка
концепции
системы
Комплексирование и проверка реальных элементов
Проверка МО системы
Оценка
характеристик СУ
Испытание в комплексе на ЛА
Летные испытания, работоспособность и характеристики
Рис. 2. Этапы создания полуавтоматических и автоматизированных систем управления ЛА
ї - разраоотка и оценка математического ооеспечения (ми), применяемого для моделирования.
2 - испытания реальных подсистем.
3 - определение функциональных характеристик подсистем
4 - полунатурное моделирование действующих подсистем, комплексирование
5 - комплексирование и проверка характеристик датчиков бортовых систем радиоэлектронного оборудования
6 - комплексная проверка МО
7 - имитационное моделирование
8 - наземные испытания на ЛА
9 - летные испытания
Для сокращения затрат и сроков экспериментального исследования на комплексе целесообразно использовать достижения теории планирования эксперимента и математической статистики, позволяющие уменьшить объем работ и получить данные о точности и надежности результатов.
Мощные вычислительные средства с развитым математическим обеспечением, входящие в состав комплекса, позволяют существенно повысить степень автоматизации и управления исследованием. В данном случае имеется в виду возможность проводить исследование в автоматическом, интерактивном и диалоговом режимах и при комбинации этих режимов; представлять информацию при помощи графических и алфавитно-цифровых дисплеев на любом этапе исследований; оперативно вмешиваться в ход исследования вплоть до изменения темпа, алгоритма и т.д.; легко переводить ЭВМ из режима «управления» в режим «консультации» и наоборот; автоматизировать контроль за ходом исследования на отдельных этапах и в целом.
В первую очередь возникает вопрос о возможности экспериментальных исследований для решения поставленной задачи и целесообразности сочетания экспериментальных и аналитических методов. Исследователь должен при этом использовать накопленный опыт, интуицию, а также экспертные оценки специалистов в области решаемых проблем. Поэтому операции на первом этапе подготовки исследования плохо формализуются и пока практически не автоматизированы.
При проектировании систем обучения и тренажа основная трудность заключается в том, что отсутствует эффективная оценка качества этих систем. В ряде случаев сравнительную оценку вариантов систем представления информации оператору, вариантов систем автоматизации решения ряда других задач и т.д. можно получить, используя косвенные показатели: количество ошибок, совершаемых оператором при решении предъявляемых ему задач управления; время обнаружения оператором отклонения от заданного режима работы объекта; точность выполнения заданной программы; характеристики психофизиологического состояния оператора (неравномерность пульса, изменения кровяного давления); интенсивность глазодвигательной активности и т.д. Эти показатели легко регистрируются в ходе исследования. В качестве факторов, определяющих численное значение этих показателей, могут рассматриваться характеристики системы представления информации, вид возмущения, вид режима управления, степень автоматизации, характеристики диалогового режима моделируемых систем, структура системы и т.д.
Целью первых этапов исследования является проверка гипотезы о зависимости функций отклика измеряемых показателей от факторов, выбранных по предварительным соображениям для решения поставленной задачи. При экспериментальных исследованиях широкое распространение получили полиномиальные модели, связывающие выбранные показатели с варьируемыми. Параметрами модели являются коэффициенты полинома, определяющие вклады факторов функции связи (функции откликов), и средние квадратические отклонения, характеризующие погрешности определения коэффициентов и аппроксимации. В общем виде такая модель представляется следующим образом:
к к к
Г=В+£ в; X, + £ в',х,х, + £ 3X2
1=1 ,=1,,=1 1=\
где: Г - функция отклика, В', В;, В; - коэффициенты полинома; X,, Х,1, X^ - переменные, независимо варьируемые в процессе эксперимента;
К - число независимых переменных.
Если ограничить полином заданием конечного значения порядка и ввести следующие обозначения:
^ = \, ^ = Х\, ¥2 = X2,..., ¥к = Хк,
Рк+\ = XI ¥к+2 = X22,... ¥2к = X2, ...,¥к = X,,
то полином будет записываться как однородное линейное уравнение
У = Во ¥о + В ¥\ +... + Вр¥р где ¥0, ¥],..., ¥р — исследуемые факторы, число которых Р = С^+0.
Выбор полиномиальной модели диктуется сложностью изучаемых процессов, недостаточностью их знания, удобством применения статистических методов при обработке результатов исследования, возможностью уточнения модели (путем повышения порядка полинома), линейностью полинома относительно коэффициентов.
Обработка результатов эксперимента позволяет получить численные данные по точности и достоверности искомых зависимостей. Интерпретация результатов исследования, а также выводы об успешном решении поставленной задачи основываются на анализе этих зависимостей.
Рассмотрим упрощенную структурную схему типовой модели системы полуавтоматического управления ЛА. В эту модель входит модель кабины ЛА, оборудованная элементами, с которыми взаимодействует человек-оператор (пульт управления, информационные приборы, оптические приборы, органы управления СУ и органы управления оптическими или другими элементами бортового оборудования).
Кабину ЛА можно закрепить на плече центрифуги для моделирования перегрузок, являющихся важным фактором, который влияет на процесс управления при выполнении фигур пилотажа на самолете.
Для имитации динамики управления, а также для обеспечения ощущений, возникающих при управляющих воздействиях, модель кабины может разворачиваться вокруг осей ориентации и продольно перемещаться по всем осям с помощью специального привода, управляемого вычислителем, в соответствии с программой моделирования и динамикой процесса управления.
Параметры процесса управления, характеристики систем и функциональное состояние оператора регистрируются и обрабатываются в блоке регистрации и вычисления данных эксперимента. Этот блок обычно представляет собой часть аналого-цифрового комплекса, дополненного специальной аппаратурой для регистрации психофизиологических показателей деятельности человека-оператора.
Возможность создания перегрузок, имитация движения кабины, шумов и т. д. приводит к тому, что летчик получает дополнительную информацию для построения своей концептуальной модели процесса управления. Это позволяет ему более полно формировать свои знания, навыки и умения.
Возможность формирования у оператора концептуальной модели с помощью физического моделирования и с применением реальной аппаратуры определяет его преимущество по сравнению с математическим.
Концепция построения системы психофизиологической оценки подготовленности летчика на пилотажных тренажерах определяет комплекс характеристик, который следует использовать для повышения объективизации самой оценки. Этот комплекс должен включать характеристики:
- эффективность выполнения полетного задания;
- степень нервно-эмоционального напряжения;
- резервные возможности летчика.
Наиболее сложным является вопрос учета данных психофизиологического контроля при комплексной оценке качества деятельности и уровня обученности летчика на тренажере. Элементы и последовательность объективной оценки подготовленности летчика (курсанта) на тренажере в самом общем виде представлены на рис. 3.
Как видно из рис. 3, решение о подготовленности летчика может быть принято лишь в том случае, когда его показатели по всем четырем элементам оценки будут соответствовать нормативным требованиям. Однозначное заключение о слабой подготовке летчика должно быть сделано, когда качество пилотирования низкое, а показатели нервно-психического напряжения выходят за их нормативные значения.
Качество: пилотирования,
боевого применения,
/ самолетовождения
1-І и /у Высокое Низкое
!
I
0
=Г
О
I
ф
0
п;
О
Резервы
внимания
Достаточные Недостаточные
т
\
Действия летчика в особых случаях в полете
Своевременные и правильные
Несвоевременные,
ошибочные
Нервно-психическое
напряжение
В пределах нормы
Повышенное
НУ
Подготовлен
I
ш
с;
ш
о
9
с
0
X
і
0
с;
ш
о
3
[=
0
X
о
I-
2
с
0
X
I
0
ц
ш
О
5
с
ш
х
Рис. 3. Последовательность объективной оценки подготовленности летчика на тренажере
Дальнейшее развитие этого направления должно идти по линии уточнения критериев психофизиологической оценки подготовленности летчика на тренажере и разработки, создания и внедрения в практику комплексной автоматизированной (инструментальной) системы объективной оценки, контроля и управления обучением летчика на тренажере (рис. 4 и 5).
Нетрудно заметить, что широкое использование данной системы объективной оценки и контроля процесса тренировки летного состава предполагает обязательную автоматическую обработку показателей качества пилотирования и нервно-эмоционального напряжения летчика. Такая система объективной оценки, контроля и управления обучением летчика на тренажере об-
ладает еще одним важным свойством — дает возможность накапливать достоверные данные, позволяющие раскрыть психофизиологическую природу навыка летчика, эффективно управлять процессом его формирования.
Лётчик
Устройство регистрации психофизиологических показателей
Программа контроля условий безопасности полётов
Автоматический
останов
тренажера
Блок обработки психофизических показателей
Индикатор
оценки
Оценка
взлета
Оценка психофизиологической напряженности летчика
Программы контроля выполнения упражнений
Техника Боевое Самоле-
пилоти- приме- товож-
рования нение дение
Оценка захода на посадку
Оценка
выполнения
упражнения
Программы контроля работы летчика в условиях отказов авиатехники
Пульт инструктора
Задание Оценка Контроль
условий действий работы
обучения обучаемого систем
Инструктор
Рис. 4. Система объективной оценки качества выполнения упражнений на тренажере
Однако следует помнить, что объективная система оценки и контроля степени подготовленности летчика или курсанта на тренажере ни в коем случае не должна полностью заменить инструктора. Она может и должна лишь расширить возможности инструктора, повысить надежность его заключений.
В зависимости от признака свойств реальной системы, воспроизводимых в модели, можно выделить взаимосвязи между элементами системы, человеком и системой. При таком моделировании воспроизводятся связи человека-оператора не только с исследуемой СУ по управлению
конкретным режимом полета ЛА, но и со всеми системами в процессе подготовки и проведения режима полета, а также с последующими операциями, которые выполняются после исследуемого режима. Выполнение при моделировании управляемого полета всего цикла операций и подготовки придает определенную эмоциональную окраску операторской деятельности и позволяет оптимизировать порядок и время выполнения операций.
Функциональное моделирование позволяет исследовать поведение системы в различных условиях и при этом оценить изменение характеристик системы.
Новым классом систем управления, обеспечивающих высокую эффективность в условиях неопределенности, являются интеллектуальные. К этому классу систем управления относятся системы, в которых не только анализируются отдельные параметры и процессы внешних условий функционирования системы, но и распознаются ситуации, в которых функционирует система. Решение задачи распознавания ситуации позволяет реализовывать в системе управления такие решающие устройства, которые в зависимости от определенной ситуации формировали бы новую цель управления. Изменение цели управления может приводить к смене критерия оп-
тимизации. Реализация интеллектуального управления повышает оперативность решения задач, и на основе этого открываются определенные возможности по повышению эффективности полета.
Таким образом, в настоящее время для повышения эффективности и качества операторской деятельности летчика при создании систем полуавтоматического и автоматизированного управления значительно возрастает роль программно-математического обеспечения (ПМО) и особенно содержащего имитационные системы неинструментальной информации. Следует отметить, что моделирование не заменяет полностью летные испытания в качестве окончательного этапа процесса разработки СУ. В качестве промежуточных исследований большая роль в отработке СУ отводится моделированию в полете с использованием самолетов-имитаторов, которое составляет очень важную и интересную часть программы разработки СУ ЛА.
ЛИТЕРАТУРА
1. Красовский А.А. Основы теории авиационных тренажеров. - М.: Машиностроение, 1995.
2. Сильвестров В.Ю. Концепция построения специализированных компьютерных тренажеров для летного и инженерно-технического состава модернизируемых и перспективных ЛА. - М.: Наука / Автоматика и Т елемехани-ка. №7, 2001.
3. Вопросы разработки автоматизированных систем обучения /Под ред. Ветошкина В.М. - М.: ВВИА им. Н.Е. Жуковского, 1999.
4. Доброленский Ю.П., Завалова Н.Д., Пономаренко В.А., Туваев В.А. Методы инженерно-психологических исследований в авиации. - М.: Машиностроение, 1975.
5. THE URER B F-104D SIDE STICK CONTROL SYSTEM // THE SOSIETY OF EXPERIMENTAL TEST PILOTS TECHNICAL REVUE, №2, 1979.
6. Завалова Н.Д., Ломов Б.Ф., Пономаренко В.А. Образ в системе психической регуляции деятельности. -М.: Наука, 1986.
IMITATING RESEARCH OF AIRCRAFT CONTROL SYSTEMS ON INTERACTIVE SYSTEMS OF TRAINING AND TRIAL AS A METHOD OF ERGONOMIC CHARACTERISTICS OF AVIATION COMPLEXES OPTIMIZATION
Vasilets V.M., Ponomarenko A.V., Obolenskiy Y.G.
Here is shown the possibility to use interactive training systems for flying and maintenance personnel developed by Federal State Unitary Enterprise "Russian Aircraft Corporation "MiG" for optimizing interactive aircraft performance during simulation research of their control systems.
Сведения об авторах
Василец Валерий Михайлович, 1944 г.р., окончил МВТУ им. Баумана (1967), доктор технических наук, профессор, главный специалист отделения инженерного центра ФГУП РСК “МиГ”, автор более 100 научных работ, область научных интересов - комплексные исследования систем “человек -летательный аппарат - среда”, разработка методов инженерно-психологического проектирования авиационных и космических летательных аппаратов.
Пономаренко Андрей Владимирович, 1955 г.р., окончил МАИ (1979), кандидат технических наук, начальник отделения 8021 инженерного центра ФГУП РСК “МиГ”, автор свыше 10 научных работ, область научных интересов - интерактивные автоматизированные системы обучения.
Оболенский Юрий Геннадиевич, 1952 г.р., окончил МАИ (1975), кандидат технических наук, начальник отделения ФГУП РСК “МиГ”, автор более 20 научных работ, область научных интересов - математическое и полунатурное моделирование и создание систем автоматического и дистанционного управления.
