CC BY-NC
31Методика автоматизированной обработки управляющих движений оператора в прикладных исследованиях надежности эргатических систем
Кукушкин Юрий Александрович
доктор технических наук
ведущий научный сотрудник Центрального научно-исследовательского института ВВС Минобороны
России
127183, Россия, г. Москва, Петровско-Разумовская аллея, 12, оф. А И [email protected]
Айвазян Сергей Альбертович
кандидат технических наук
ведущий научный сотрудник Научно-испытательного института эргатических систем 141180, Россия, Московская область, г. Жуковский, ул. Праволинейная, 33, оф. 100
И [email protected] Статья из рубрики "Методы, языки и модели человеко-машинного взаимодействия"
Аннотация.
Предметом исследования является оптимизация законов управления эргатическими системами с учетом психофизиологических возможностей оператора. Сложность анализа управляющих движений оператора определяется тем, что процессы манипулирования органом управления эргатической системой являются нестационарными, поэтому необходимо методами цифровой фильтрации исключить из анализируемого процесса низкочастотный тренд и перейти к анализу стационарного случайного процесса. Изложена методика автоматизированной обработки управляющих движений оператора в прикладных исследованиях надежности эргатических систем, апробированная при проведении эргономических исследований на полунатурном моделирующем комплексе. Методология исследования объединяет методы инженерной психологии, теории надежности, эргономики, спектрального анализа, математической кибернетики и вычислительной математики. Основным выводом проведенного исследования является то, что анализ управляющих движений оператора должен быть неотъемлемой частью полунатурных эргономических исследований, поскольку его результаты позволяют обеспечить адекватный учет психофизиологического состояния и резервных возможностей оператора эргатической системы при управлении ее функционированием. Это позволяет разработать и реализовать комплекс мероприятий, направленных на обеспечение должной функциональной надежности профессиональной деятельности оператора эргатической системы для обеспечения безопасности ее эксплуатации.
Ключевые слова: управление эргатической системой, функциональная надежность оператора, управляющее движение оператора, спектральный анализ сигналов, цифровая низкочастотная фильтрация, обработка нестационарного сигнала, психофизиологическая надежность, эргономические исследования, программная инженерия, инженерная психология
DOI:
10.25136/2306-4196.2018.5.18178
Дата направления в редакцию:
05-03-2016
Дата рецензирования:
10-03-2016
Введение
Оптимизация законов управления эргатическими системами с точки зрения психофизиологических возможностей оператора является важным аспектом инженерно-
психологических и эргономических исследований [1-7]. Комплекс показателей, наиболее полно характеризующих функциональную надежность оператора, характеристики управляющих воздействий (УВ) оператора на органы управления эргатической системы
при решении задач профессиональной деятельности [8-15]. Анализ моторного компонента деятельности - УВ - на органы управления важен по следующим причинам:
во-первых, УВ характеризуют функциональную надежность профессиональной деятельности оператора и эффективность выполнения ее задач,
во-вторых, УВ непосредственно связаны с процессами восприятия, анализа, переработки информации, существенно влияющими на структуру деятельности оператора.
Если восприятие приборной и неинструментальной информации является основой для формирования психического образа профессиональной деятельности, то УВ отражают характер и качество реализации программы действий (рабочих операций) и направлены на выдерживание заданных значений показателей функицонирования эргатической системы и устранение (адаптивную компенсацию) отклонений от них.
Анализировать УВ целесообразно с позиций концепции физиологии активности Н.А.Бернштейна в той её части, которая утверждает, что «...формирование навыка есть
активная психомоторная деятельность» I16!. В результате этой деятельности формируется иерархия уровней регуляции - ведущего и фонового. По мнению Н.А.Бернштейна, ведущий уровень обеспечивает смысловую коррекцию действий, а фоновый -элементарные движения. Исходя из этих положений, УВ подразделяют на действия и движения.
Управляющее действие определяется как манипуляция оператором органом управления эргатической системой (руля, штурвала и т.п.) в интервале времени от момента его отклонения от нейтрального положения более чем на величину порога абсолютной чувствительности по отклонению, до момента, когда это отклонение достигает исходного положения. Например, исследования показывают, что величина порога абсолютной чувствительности летчика по отклонению ручки управления самолета (РУ) составляет 2,5 - 3,5 мм, а по усилиям на РУ составляет 1,96 - 5,88 Н [3, 6' 17, 18].
К управляющим движениям относятся реализации процесса отклонения оператором органа управления, заключенные между смежными точками, в которых значения скорости отклонения равны нулю, а амплитуда перемещения между ними превышает абсолютной чувствительности оператора по управлению.
В зависимости от своего назначения выделяют 3 группы управляющих действий: рабочие движения (РД), коррегирующие движения (КД) и гностические движения (ГД).
Движения, связанные с перемещением органа управления, начинающиеся с его нейтрального положения или пересекающие его и выходящие за границу ±1,5 величины абсолютной чувствительности оператора по управлению, относятся к рабочим . В частности, рабочими являются высокоамплитудные движения летчика по манипулированию РУ, влияющие на динамику полета.
Движения, связанные с перемещением органа управления, начальное и конечное значение отклонения которых превышают ±1,5 абсолютной чувствительности оператора по управлению при условии непересечения нейтрального положения, относятся к коррегирующим . Коррегирующие движения регистрируются, как правило, в процессе выполнения рабочего движения и направлены на исправление ошибки или неточности их выполнения.
Движения, связанные с перемещением органа управления, с отклонениями от нейтрального положения, не выходящими за границу ±1,5 абсолютной чувствительности оператора по управлению, относятся к гностическим . Это малоамплитудные движения, не влияющие на динамику состояния управляемой эргатической системы.
Исходя из сказанного, рабочие и коррегирующие движения относятся к ведущему уровню, а все остальные малоамплитудные движения, не влияющие на динамику состояния управляемой эргатической системы - к фоновому.
Анализ управляющих воздействий оператора проводится структурными, статистическими и спектральными и методами. Для летчика самолета обычно анализируются отклонения РУ в боковом (X э ) и продольном (X в ) каналах управления.
Ввиду того, что процессы манипулирования органом управления эргатической системой являются нестационарными, необходимо методами цифровой фильтрации исключить из анализируемого процесса низкочастотный тренд и перейти к анализу стационарного случайного процесса.
Методика обработки информации об управляющих войздействиях
Исключение низкочастотных составляющих - низкочастотного тренда, обусловливающих нестационарность (по математическому ожиданию) процесса отклонения РУ, осуществляется цифровым фильтром верхних частот. Этот фильтр реализуется путем применения к исходному процессу отклонения органа управления эргатической системой (Х {■ ) фильтра низких частот (вычисление низкочастотного тренда) (Х^- ) и затем
вычитанием результата низкочастотной фильтрации из исходного процесса [19'22].
Таким образом, цифровую фильтрацию исходного ряда дискретных отсчетов процесса Х {■ целесообразно проводить согласно преобразованиям
Yt = Xt - Хг ,
где t, Yt - отсчеты отфильтрованного процесса.
Цифровая низкочастотная фильтрация - это преобразование входного временного ряда в выходной с помощью взвешенной линейной свертки, коэффициенты которой задают так, чтобы обеспечивалась симметричная фильтрация. Наиболее часто используются
косинусоидальный фильтр и фильтр скользящего среднего [23]. Эти фильтры просто реализуются на компьютере, обладают экономичностью, т.е. требуют небольшого числа членов фильтра для реализации заданных характеристик.
Число членов фильтра т , определяющее частоту среза f ср , на которой частотная характеристика фильтра Н (f) =0,707, выбирается из условия стационарности: плотность вероятности процесса не должна зависеть от времени. Выполнимость гипотезы о стационарности ряда можно проверить с помощью построения отдельных гистограмм для каждой из половин ряда: еЕсли эти гистограммы находятся в согласии, то предположение о независимости плотности вероятности от времени оправдано.
Проведенные исследования показали, что при выполнении летчиком пилотирования и прицеливания условию стационарности удовлетворяют фильтры с частотой среза fср<0,1
Гц . Число членов таких фильтров выбирается из неравенства:
- для косинусоидальных фильтров Тф = т D> 6 ;
- для фильтров скользящего среднего Тф = т D> 3,5 , где «окно» фильтра.
Для интервала квантования D= 0.2 с получаем, что потребное число членов косинусоидального фильтра т > 30 , а для фильтра скользящего среднего т> 18.
Применительно к управлению летательными аппаратами получено, что для этапов полета с небольшими эволюциями (заход на посадку, установившийся вираж и др.) условию стационарности удовлетворяют фильтры с частотой среза f ср <0,075 Гц. Выполнение этого условия обеспечивается при:
- для косинусоидальных фильтров: Т ф = т D >8 ;
- для фильтров «скользящего среднего»: Т ф = т D >4,5.
Приведенные данные показывают, что одну и ту же частоту среза фильтры скользящего среднего обеспечивают при меньшем числе членов фильтра (т ), но частотная характеристика этого фильтра имеет перерегулирование с дальнейшим затуханием колебаний характеристики к значению, равному единице.
Исходя из вышесказанного, предпочтение в использовании следует отдавать косинусоидальному фильтру, но, в случае ограничений по длительности реализаций (реализации малой длительности), можно использовать фильтр скользящего среднего. Если длина реализации получаемого экспериментального материала имеет малую продолжительность (менее 60 с), выбирается фильтр скользящего среднего. При продолжительности экспериментальной выборки более 60 с выбирается косинусоидальный фильтр. После этого проводится анализ УВ.
Структурный анализ УВ направлен на выделение их составляющих (рабочих, коррегирующих или гностических движений), вычисление их амплитудных, частотных и
временных характеристик. Пример представления результатов структурного анализа показателей УВ летчика приведен в таблице 1.
В результате статистического анализа У В летчика получают оценки математического ожидания и среднеквадратического отклонения для следующих величин: отклонения РУ, скорости перемещения РУ, а также мощности, расходуемой летчиком на перемещение ручки управления самолета. Величина мощности, затрачиваемой на перемещение РУ, определяется по формуле:
щ = ГУ = кХУ,
где Г - усилие, прилагаемое для перемещения РУ, V - скорость перемещения РУ, к-коэффициент пропорциональности, X - отклонение РУ.
Спектральные показатели и индексы описывают волновую структуру динамического ряда значений характеристики состояния. Анализ спектральной плотности процесса отклонения РУ позволяет получить информацию о распределении мощности процесса в зависимости от их частоты.
В результате спектрального анализа получается сглаженная выборочная нормированная спектральная плотность УВ летчика [3, 4 24].
Таблица 1 - Характеритика УВ летчика
Движения Показатели
Гру , 1/мин Ару , мм Т , с О , %
Всего 9,2 5 0,6 100
Рабочие 1,5 7,7 0,7 17
Коррегирующие 0 0 0 0
Гностические 7,6 4,4 0,6 83
Действия 3,8 3,9 0,3 -
Примечание. Гру - частота движений РУ; Ару - амплитуда движений РУ; Т - время
движений и действий, с; О - Отношение отдельных видов УВ летчика в общем их количестве, %
При вычислении С(Г) целесообразно использовать корреляционное окно Тьюки, поскольку оно обеспечивает небольшие боковые лепестки на зависимости \ (к ) и дает возможность получить заданную ширину полосы частот при минимуме вычислений. Ширину полосы частот окна Тьюки следует выбирать на основании рекомендаций,
изложенных в [3, 11 25]. Для сигнала УВ летчика она должна быть равна 0,11 Гц. Тогда число точек отсечения s можно найти из неравенства
1,33/5 D t < 0,11.
Количественная оценка спектра УВ летчика получается по величинам:
- дисперсии;
- отношения мощностей основной (Р о) и поисковой (Р п) составляющих спектра;
- отношению максимумов мощностей () в частотных областях спектра: основной (0 - 0,3 Гц) - Го тах и в поисковой (0,3 - 1 Гц) - с / тах )
ka = c(f0
max )/c(fn max
~ частот максимума основной составляющей спектра f0 max и fn max .
Структурный и статистический анализ не являются полностью независимыми, они взаимно дополняют друг друга, а в ряде случаев характеризуют одну и ту же сторону процесса.
Для получения оценок спектра У В с достаточно узкими доверительными интервалами необходимо иметь реализации процесса длительностью 1-3 мин. Структурный анализ можно применять и для более коротких реализаций, кроме того, он дает более устойчивые результаты при наличии шумов вследствие их фильтрации в диапазоне амплитуд, не превышающих порог чувствительности.
Рассмотренные методы анализа УВ оператора эргатической системы позволяют проводить сравнительные эргономические исследования, направленные на выбор алгоритмов управления, оптимальных с точки зрения психофизиологических возможностей оператора. Негативными (для надежности деятельности оператора и безопасности эксплуатации эргатической системы) являются увеличение частоты УВ оператора и интенсивности манипулирования органами управления эргатической системы, что приводит к перераспределению спектра УВ в область высоких частот и к появлению ярко выраженной поисковой составляющей с уменьшением соотношения мощностей основной и поисковой составляющих спектра —7—Указанные особенности свидетельствуют о выраженном психофизиологическом напряжении оператора и снижении его резервных возможностей и, следовательно, о высоком риске опасных ошибочных действий Г26~351.
Результаты применения методики автоматизированной обработки управляющих движений оператора на полунатурных моделирующих комплексах
Для выбора алгоритмов прицеливания, реализуемых летчиком при сбросе грузов в точку земной поверхности с маневрирующего летательного аппарата, максимально удовлетворяющих психофизиологическим возможностям летчика, проведены экспериментальные эргономические исследования. Исследования проводились на полунатурном моделирующем комплексе, позволяющем воспроизводить деятельность летчика маневренного самолета при сбросе грузов в точку земной поверхности с маневрирующего летательного аппарата, при этом интервал квантования перемещений РУ (D РУ) принят равным 3 мм. Сравнивались заходы на цель с использованием двух алгоритмов прицеливания, обозначенных С1 и С2. В алгоритме С1, в отличие от алгоритма С2, отсутствует модуль адаптивного прогнозирования положения летательного а ппа ра та .
С помощью полунатурного моделирующего комплекса реализованы прицеливания на наземную цель (точку сброса грузов) с заданной высоты и на заданной скорости полета по каждому алгоритму при условиях: цель прямо, цель слева и цель справа. Всего было с участием 4 опытных летчиков сымитривано 120 заходов на цель: по 20 заходов по каждому алгоритму и условию.
Анализ УВ летчика (УВЛ) проводился по разработанным алгоритмам структурного и спектрального анализа. Сравнение алгоритмов прицеливания С1 и С2 показало, что при прицеливании (цель прямо) с использованием алгоритмов прицеливания С1 по сравнению с С2 имеется перераспределение спектра в боковом канале управления в
область высоких частот.
Появились выраженные пики поисковой составляющей, уменьшилось соотношение мощностей основной и поисковой составляющих спектра (1,0 против 1,5) и соотношения максимумов основной и поисковой составляющих спектра (2,0 против 2,8).
При прицеливании (цель прямо) в продольном канале управления существенных отличий в спектрах не выявлено. Не наблюдается существенных отличий в спектрах при заходе на цель справа и на цель слева.
Выявленные различия свидетельствуют о том, что прицеливание по С1 без использования прогностической информации вызывает большие затруднения у летчика, чем прицеливание по С2, поэтому алгоритм С2 является оптимальным с точки зрения соответствия психофизиологическим возможностям летчика.
Заключение
Анализ управляющих движений оператора должен быть неотъемлемой частью полунатурных эргономических исследований, поскольку его результаты позволяют обеспечить адекватный учет психофизиологического состояния и резервных возможностей оператора эргатической системы при реализации функций управления ее функционированием. Это, в свою очередь, позволяет разработать и своевременно реализовать комплекс мероприятий, напраленных на обеспечение должной функциональной надежности профессиональной деятельности оператора эргатической системы и безопасности ее эксплуатации.
Библиография
1. Ломов Б.Ф. Человек и техника (очерки инженерной психологии). Л., 1963. 266 с.
2. Пономаренко В.А. Психология человеческого фактора в опасной профессии. Красноярск: издательство Поликом , 2006. 629 с.
3. Кукушкин Ю.А., Айвазян С.А., Кузьмин А.С., Богданов Ю.В., Лукаш А.А. Технология анализа управляющих движений оператора эргатической системы // Безопасность в техносфере. 2013. № 2 (41). С. 21-26.
4. Лушкин А.М. Технология автоматизированной рискометрии функциональной надёжности оператора эргатической системы // Тренды и управление. 2015. № 1. С. 78-86.
5. Богомолов А.В., Кукушкин Ю.А., Пономаренко А.В., Козловский Э.А. Методическое обеспечение исследования нервно-эмоционального напряжения и резервов внимания оператора в процессе тренажерной подготовки // Актуальные проблемы психологии труда, инженерной психологии и эргономики. Выпуск 5 / Под ред. А.А.Обознова, А.Л.Журавлева. М.: Издательство Института психологии РАН, 2013. С. 153-176.
6. Ушаков И.Б., Пономаренко В.А., Кукушкин Ю.А., Богомолов А.В. Автоматизированные системы для контроля состояния специалистов опасных профессий. М.: Новые технологии, 2005. 24 с.
7. Богомолов А.В., Кукушкин Ю.А. Концептуальные основы математического обеспечения обработки информации о функциональных состояниях операторов в инженерно-психологических и эргономических исследованиях // Развитие психологии в системе комплексного человекознания: часть 2 / Отв. ред. А. Л. Журавлев, В. А. Кольцова.-М.: Изд-во Института психологии РАН, 2012. С. 415-417.
8. Ушаков И.Б., Кукушкин Ю.А., Богомолов А.В. Физиология труда и надёжность
деятельности человека. М.: Наука, 2008. 318 с.
9. Гузий А.Г., Богомолов А.В., Кукушкин Ю.А. Теоретические основы функционально-адаптивного управления системами «человек-машина» повышенной аварийности // Мехатроника, автоматизация, управление. 2005. №1. С. 39-48.
10. Ушаков И.Б., Богомолов А.В., Кукушкин Ю.А. Паттерны функциональных состояний оператора. М.: Наука, 2010. 390 с.
11. Дворников М.В., Кукушкин Ю.А., Богомолов А.В., Матюшев Т.В. Технология синтеза законов управления человеко-машинными системами, эксплуатируемыми в условиях высокого риска гипоксических состояний человека // Двойные технологии. 2014. № 1 (66). С. 8-11
12. Филатов В.Н., Шишов А.А., Оленев Н.И. Приоритетные направления совершенствования системы психофизиологической подготовки летного состава маневренной авиации // Полет. Общероссийский научно-технический журнал. 2013. № 9. С. 45-50.
13. Ушаков И.Б., Богомолов А.В., Кукушкин Ю.А. Методологические аспекты динамического контроля функциональных состояний операторов опасных профессий // Медико-биологические и социально-психологические проблемы безопасности в чрезвычайных ситуациях. 2010. № 4, часть 2. С. 6-12.
14. Кукушкин Ю.А., Богомолов А.В. Методы обработки информации в задачах диагностики функциональных состояний оператора // Актуальные проблемы психологии труда, инженерной психологии и эргономики. Выпуск 3 / Под. ред. В.А. Бодрова, А.Л. Журавлева. М.: Издательство Института психологии РАН, 2012. С. 316-336.
15. Ушаков И.Б., Богомолов А.В., Кукушкин Ю.А. Психофизиологические механизмы формирования и развития функциональных состояний // Российский физиологический журнал им. И.М. Сеченова. 2014. Т. 100. № 10. С. 1130-1137.
16. Бернштейн Н.А. Физиология движений и активность. М.: Наука, 1990. 496 с.
17. Богомолов А.В., Гридин Л.А., Кукушкин Ю.А., Ушаков И.Б. Диагностика состояния человека: математические подходы. М.: Медицина, 2003. 464 с.
18. Кукушкин Ю.А., Богомолов А.В., Гузий А.Г. Принципы построения системы обеспечения жизнедеятельности операторов систем «человек-машина», адаптивных к их функциональному состоянию // Мехатроника, автоматизация, управление. 2005. № 3. С. 50.
19. Майстров А.И., Богомолов А.В., Алехин М.Д., Зарецкий А.П. Математическое моделирование ритмокардиографических сигналов для стандартизации методов их спектрального анализа // Труды Московского физико-технического института. 2015. Т. 7. № 3 (27). С. 116-130.
20. Алёхин М.Д. Сравнительный анализ время-частотных преобразований в обработке нестационарных квазипериодических сигналов // Электромагнитные волны и электронные системы. 2015. Т. 20. № 1. С. 35-40.
21. Кукушкин Ю.А., Богомолов А.В., Ушаков И.Б. Математическое обеспечение оценивания состояния материальных систем // Информационные технологии. 2004. № 7. С. 32.
22. Алёхин М.Д., Алёхин Ф.Д. Методика обработки информации при биорадиолокационном мониторинге состояния летчика // Программные системы и вычислительные методы. 2015. № 2. С. 205-216.
23. Дженкинс Г., Ваттс Д. Спектральный анализ и его приложения. М.: Мир: Т.1. 317 с, 1971; Т.2. 285 с, 1972.
24. Макаренко В.Г., Подорожняк А.А., Рудаков С.В., Богомолов А.В. Инерциально-спутниковая навигационная система управления транспортными средствами // Проблемы управления. 2007. № 1. С. 64-71.
25. Федоров М.В., Богомолов А.В., Цыганок Г.В., Айвазян С.А Технология планирования многофакторных экспериментальных исследований и построения эмпирических моделей комбинированных воздействий факторов на операторов эргатических систем // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2010. № 5. С. 44-49.
26. Ушаков И.Б., Богомолов А.В., Гридин Л.А., Кукушкин Ю.А.. Методологические подходы к диагностике и оптимизации функционального состояния специалистов операторского профиля. М.: Медицина, 2004. 144 с.
27. Никифоров Д.А., Ворона А.А., Богомолов А.В., Кукушкин Ю.А. Методика оценивания потенциальной ненадежности действий летчика // Безопасность жизнедеятельности. 2015. № 7 (175). С. 7-16.
28. Щербаков С.А., Кукушкин Ю.А., Солдатов С.К., Зинкин В.Н., Богомолов А.В Психофизиологические аспекты совершенствования методов изучения ошибочных действий летного состава на основе концепции человеческого фактора // Проблемы безопасности полетов. 2007. № 8. С. 10.
29. Богомолов А.В., Кукушкин Ю.А. Автоматизация персонифицированного мониторинга условий труда // Автоматизация. Современные технологии. 2015. № 3. С. 6-8.
30. Лукаш А.А., Димитриев Ю.В., Житников А.Г. Методы эргономического обеспечения разработки систем управления эргатических комплексов // Тренды и управление. 2015. № 2. С. 154-161.
31. Гусев Д.В., Климов Р.С. Программный комплекс априорного оценивания показателей качества профессиональной деятельности оператора эргатической системы // Программные системы и вычислительные методы. 2015. № 4. С. 374-389.
32. Алёхин М.Д., Алёхин Ф.Д. Методика обработки информации при биорадиолокационном мониторинге состояния летчика // Программные системы и вычислительные методы. - 2015. - 2. - С. 205 - 216. DOI: 10.7256/23056061.2015.2.15170.
33. Лушкин А.М. Технология автоматизированной рискометрии функциональной надёжности оператора эргатической системы // Тренды и управление. - 2015. - 1. -С. 78 - 86. DOI: 10.7256/2307-9118.2015.1.14117.
34. Голосовский М.С. Информационно-логическая модель процесса разработки программного обеспечения // Программные системы и вычислительные методы. -2015. - 1. - С. 59 - 68. DOI: 10.7256/2305-6061.2015.1.14119.
