CC BY
53
ДИАГНОСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ОБЕСПЕЧЕНИЯ НАДЕЖНОСТИ И КАЧЕСТВА СЛОЖНЫХ СИСТЕМ
DIAGNOSTIC METHODS OF ENSURING THE RELIABILITY AND THE QUALITY
OF COMPLEX SYSTEMS
УДК 621.3 DOI 10.21685/2307-4205-2019-1-8
А. В. Полтавский, Н. К. Юрков
ОТБОР ОПЕРАТОРОВ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ РАБОЧИХ МЕСТ МНОГОФУНКЦИОНАЛЬНЫМ КОМПЛЕКСАМ БЕСПИЛОТНЫХ ЛЕТАТЕЛЬНЫХ АППАРАТОВ
A. V. Poltavsky, N. K. Yurkov
SELECTION OF OPERATORS OF AUTOMATED WORKPLACES OF MULTIFUNCTIONAL COMPLEXES OF UNMANNED AERIAL VEHICLES
Аннотация. Актуальность и цели. Рассматриваются один из подходов и возможность использования информационных математических моделей для оценивания уровня подготовки операторов автоматизированных рабочих мест в контуре управления многофункциональных комплексов беспилотных летательных аппаратов. Выбор вида информационной модели при разработке многих информационно-измерительных и управляющих систем для оценивания показателей качества операторов рабочих обосновывается с учетом требуемой оценки результатов анализа основных характеристик применения системы по назначению. Материалы и методы. Информационная система для получения оценок моделирования основных показателей качества и функциональной эффективности, а также предъявления желаемых требований к отбору группы из операторов для автоматизированных рабочих мест (АРМ) в общей схеме управления многофункциональных комплексов беспилотных летательных аппаратов (КБЛА). Результаты. Определена система оценок информационно-измерительных и управляющих системам (ИИУС) таким об-
Abstract. Background. One of the approaches and the possibility of using information mathematical models for evaluating the level of training of operators of automated workplaces in the control loop of multifunctional complexes of unmanned aerial vehicles is considered. The choice of the type of information model in the development of many information-measuring and control systems for assessing the quality indicators of workers' operators is justified taking into account the required assessment of the results of the analysis of the main characteristics of the application of the system by purpose. Materials and methods. Information system for obtaining estimates of modeling the main indicators of quality and functional efficiency, as well as presenting the desired requirements for the selection of a group of operators for workstation in the general control scheme of multifunctional systems of unmanned aerial vehicles (UAV). Results. A system of assessments of information measuring and control system (IMCS) has been defined in such a way that the probability of correct qualification of workstation operators in the UAV is maximum. Solved the problem of finding an operator based on the formula for the total probability of an
© Полтавский А. В., Юрков Н. К., 2019
разом, чтобы вероятность правильной квалификации операторов АРМ в КБЛА была максимальной. Решена задача поиска оператора на основе формулы полной вероятности события. Получены также статистические оценки вероятностей доставки грузов. Доказана возможность реализации предложенного подхода к оцениванию действий операторов АРМ в современной технологической компьютеризированной среде «человек-машина» на основе широкого использования программно-аппаратных средств компьютерного (имитационного) моделирования и обследования объектов многоцелевых систем ИИУС для действующих (и вновь проектируемых) КБЛА. Выводы. Представленные результаты информационного моделирования могут быть рекомендованы, прежде всего, при разработке первичных актов как нормативных документов по формированию необходимых (желаемых) требований к соответствующему уровню (и степени) подготовки операторов АРМ для эргатических систем в многофункциональных КБЛА.
Ключевые слова: комплекс с БЛА, состав, структура, система.
event. Also obtained statistical estimates of the probabilities of delivery of goods. The possibility of implementing the proposed approach to evaluating the actions of automated workplace operators in modern computer-aided human-machine environment based on the extensive use of software and hardware of computer (simulation) modeling and inspection of objects of the multi-purpose IMCS for existing (and newly designed) UAV has been proved. Conclusion. The presented results of information modeling can be recommended, first of all, in the development of primary acts as regulatory documents on the formation of the necessary (desired) requirements for the appropriate level (and degree) of training of playstation operators for ergatic systems in multifunctional UAV.
Keywords: UAV complex, composition, weaponry, system.
Введение
Развитие современных эргатических систем (ЭС) с информационно-измерительными и управляющими системами (ИИУС), а также постоянная проблема обеспечения соблюдения необходимых мер безопасности в задачах управления объектами для множества сложных [1] технических систем (СТС) требуют совершенствования контроля проводимых операций и поиска новых методов информационного моделирования объектов с целью получения оценки наблюдаемых процессов в прогнозировании их надежности. Человек-оператор ЭС является неотъемлемым звеном в контуре управления звеньев ИИУС и данных СТС, и без учета такого важного звена в ней любые информационные модели функционирования СТС не могут в адекватной информационным процессам форме отражать наиболее существенные показатели качества и функциональной эффективности этих систем в целом. Одним из основных вероятностных показателей обеспечения устойчивости и безопасности функционирования объектов СТС, управляемого оператором, принято считать вероятность успешного выполнения задачи объектами СТС [1], управляемой человеком в ЭС на заданном интервале времени [0, Т] - Р*. Особенно это обстоятельство касается в получении прогнозирования желаемых (требуемых) характеристик и адекватных процессам оценок для современных СТС и управляющих звеньев ИИУС робототехники, в которых коэффициент автономности очень гибок, т.е. может иметь достаточно широкий диапазон. Современные модели к отбору человека-оператора для ЭС очень часто базируются на методах экспертных оценок, которые в своей основе уже имеют «эвристический» характер, но и для устранения этого «недоверия» к нему, он может быть дополнен и другими подходами. Покажем один из возможных подходов к отбору человека-оператора звена ЭС автоматизированного рабочего (АРМ) места многофункциональным комплексам беспилотных летательных аппаратов.
Информационная система для получения оценок моделирования основных показателей качества и функциональной эффективности, а также предъявления желаемых требований к отбору группы из операторов для автоматизированных рабочих мест (АРМ) в общей схеме управления многофункциональных комплексов беспилотных летательных аппаратов (КБЛА) - это, как правило, информационно-аналитическая система для распознавания образов [2]. Например, когда оператор АРМ многофункционального КБЛА осуществил доставку груза с БЛА к объекту-цели (ОЦ), ему следует поставить необходимую оценку в журнал за результат этой работы и отнести его к определенной квалификационной группе на основании наблюдаемого эксперимента. Сам вопрос для квалификационных групп может быть решен методами экспертных оценок или путем информационно-
го моделирования, т.е. отсюда мы можем иметь несколько возможных классов из операторов для АРМ в структуре управления многофункциональным КБЛА, к одному из которых можно причислить того или иного оператора по результатам оценки показателей с измерительного комплекса доставки груза ОЦ с помощью многоцелевого БЛА. Применение вероятностных методов и информационных моделей для распознавания образов предусматривает, прежде всего, наличие вероятностных зависимостей между признаками распознаваемых объектов и их классами, к которым непосредственно относятся данные объекты. Отсюда следует то, что замысел такого проекта и создаваемая информационно-измерительная система (ИИС) для получения первичных оценок по результатам применения многофункционального КБЛА является вероятностной системой распознавания, в которой сами классы этих объектов - это квалификационные группы из «наземных летчиков» (операторов звена АРМ в контуре управления БЛА) определенного уровня и степени подготовки, а признаки распознаваемого объекта - основные показатели качества и функциональной эффективности по оценке результатов доставки грузов с помощью многоцелевого БЛА [1-5].
Постановка задачи
Пусть производится доставка одиночного груза к ОЦ, груз может попасть в область ОЦ на различном расстоянии от точки прицеливания (ТП) с помощью ИИУС. Следует построить информационно-измерительную систему при регистрации расстояний для того, чтобы дать оценку деятельности оператора АРМ и отнести его к определенной группе по уровню его квалификации - если груз доставлен ОЦ на расстоянии к от центра, меньшем к\ (к < к\), тогда оператору АРМ ставится оценка «отлично», если к\ < к < к2 - «хорошо», если к2 < к < к3 - «удовлетворительно», если к > к3 -«неудовлетворительно». Принимаем допущения о том, что доставка груза операторами из различных квалификационных групп осуществляется с различной точностью относительно ОЦ, которая характеризуется параметром рассеивания - средним квадратическим (или стандартным) отклонением ошибок для каждой группы - а1, а2, а3 и а4, к тому же принимаем, пусть априори нам уже известны некоторые вероятности принадлежности оператора АРМ той или иной квалификационной группе ^ь G2, G3, G4}. Следует определить систему оценок ИИУС из {к1, к2, к3} таким образом, чтобы вероятность правильной квалификации операторов АРМ в структуре КБЛА была максимальной [1-4].
Решение задачи поиска оператора
Задачу решаем с помощью формулы полной вероятности события А в виде [1, 2]:
Р(А) = XР(Н,)• Р(А | И,), (1)
, =1
п _
где Нг - гипотезы XР(Н) = 1; Р(А\Н) - вероятность события А при условии Нг (, = 1,п).
,=1
Пусть А - событие, соответствующее определению «проведена правильная классификация по результатам доставки груза к ОЦ с БЛА»; гипотеза Нг - оператор АРМ, принадлежащий к ,-й отборочной классификационной группе (, = 1, п).
Из постановки задачи следует, что вероятность Р(Н,) = G,, (, = 1,п); Р(А\Н) - вероятность правильной классификации при условии, что оператор АРМ многофункционального КБЛА принадлежит к ,-й классификационной группе; Р(А\Н) можно вычислить как вероятность попадания груза в круг ОЦ с радиусом внутренней окружности кг-\ и радиусом внешней окружности кг (кг-\ < к,), при рассеивании груза относительно центра ОЦ, которое соответствует летчику-оператору АРМ в составе ЭС многофункционального КБЛА ,-й классификационной группы. Эти вероятности вычислим как разность между вероятностью попадания в круг радиуса кг - Р(к,) и вероятностью попадания в круг радиуса к,1 - Р(км):
Р(А\Н) = Р,(к,) -Р(к1Л\ (2)
где индекс , при символе Р(-) показывает, что данная вероятность вычисляется при рассеивании ошибок для операторов из ,-й классификационной группы. Первое слагаемое в правой части последнего равенства зависит только от отклонения к,, а второе - только от к,-\.
Для 7 = 1, к7-1 = к0 и Р(Л\И1) - вероятность попадания груза в круг ОЦ с радиусом к\. Для 7 = п, Р(Л\Ип) =1 - Рп(кп-1), так как кп ^^ . Таким образом, следует Р(Л\И1) = Р1(к1); Р(Л\И2) = Р2(к2) - Р2(^1); ... Р(Л\И) = ВД) - Р^); ... Р(Л\Щ = 1 - Рп(к-1).
Далее применим формулу для полной вероятности [1, 2], с помощью которой находим вероятность правильной классификации, т.е. вероятность того, что оператор АРМ в контуре управления многофункционального КБЛА [3, 4, 7] из выбранной классификационной группы претендентов попал на определенный (требуемый или желаемый) уровень подготовки и ему поставлена соответствующая оценка в нормативный журнал:
Р(А) = НРОи) + к2 (Р2 (¿2) - Р2 (М)) + ... + к1 Р (к) - Р1 (к-1)) + ... + кп (1 - Рп (кп-1)),
где п для нашей задачи информационного моделирования принято п = 4.
Решение поставленной задачи возможно по условию экстремума на основании [1, 2, 4]:
dP( A) _ 0,...,dP (A) _ 0, dP (A)
d\ _ dh "" dhn_i
dP (A) _ G ад) - G2 dP2(h,) _
dhl 1 dh, dh,
dP(A) _ .G dp ( h ) G +, dP+i(h) _
ЪЪг ' dh 1+1 dh
дР(Л) = в ^ ЭРпЧ(кп-1) _С д.Рп(кпч) = 0.
Экп_1 п-1 Экп_1 п Экп_1 '
Таким образом, получена система из п - 1 уравнений для определения неизвестных {к1, ..., кп-1}, а каждое неизвестное в этой системе входит только в одно из п - 1 уравнений. Например, к7 определяем из уравнения как
G дР (к ) с ¿Р+1( к ) = 0
1 Экт 7+1 д к '
Классы объектов распознавания
Как отмечено выше, в системе ИИУС объектом распознавания является оператор АРМ с определенным уровнем (степенью) подготовки, а классы объектов - это группы операторов АРМ. Определим четыре класса по квалификационному уровню: отличные операторы АРМ, хорошо подготовленные операторы АРМ, удовлетворительные и неудовлетворительные операторы АРМ. Сам уровень подготовки операторов АРМ по указанным классам будем характеризовать средним квад-ратическим отклонением ошибок попадания (доставки) груза - а (СКО), таким образом, условно считаем, что систематические ошибки малы. Точность доставки груза характеризуется по направлению полета ах и в боковом отклонении а2. В формируемой информационной модели ИИУС необ-
* *
ходимо получить статистические оценки по доставке груза ах, а2 и по результатам применения КБЛА. Для того, чтобы дать необходимую характеристику действиям оператора АРМ одним «точностным» параметром, следует определить среднее значение - а = у]ах • а 2 . Структура из уровней
подготовки операторов АРМ в системе ЭС - «отлично» подготовленные операторы - показатель С1, «хорошо» подготовленные операторы - С2, «удовлетворительно» подготовленные - С3, «неудовлетворительные» - С4. Уточнение этой структуры производится методом экспертных оценок в модели информационной системы, т.е. весь личный состав из операторов АРМ с вероятностью С1 может принадлежать 1-й классификационной группе и с вероятностью С2 ко 2-й. Допустим, что априори уже известен некоторый объект ОЦ с нормативным кругом радиуса к, при попадании в который оператору ставится оценка принадлежности к первой квалификационной группе («наземный лет-чик»-оператор в КБЛА первого класса). Если он не попадает в этот круг, тогда считается, что он принадлежит ко второй квалификационной группе. Принимаем допущение о том, что рассеивание точек падения груза - круговое, а сброс с БЛА проводится одиночным грузом. Соответственно, точ-
ность попадания авиагруза в область ОЦ из первой квалификационной группы характеризуется СКО -а1, а для второй группы - о2, 01< о2, обозначим как == —. Следует определить величину радиуса
ОЦ к (как норматив) таким образом, чтобы вероятность правильной классификации (событие А) была максимальной. Имеем следующие две гипотезы: Н1 оператор АРМ принадлежит к первой классификационной группе, Н2 - оператор АРМ принадлежит ко второй группе. Вероятность данных гипотез находим по следующим формулам [1-5]:
Р(Н1) = в1 и Р(Н2) = в2. (4)
Далее определим радиус к в долях а2, чтобы найти коэффициент как радиус этой шкалы из-
к
мерений (также в долях) в проектируемой ЭС по формуле к = — [6, 9].
а 2
Если оператор АРМ в контуре управления многофункционального КБЛА принадлежит к первой классификационной группе, тогда вероятность правильной классификации есть вероятность попадания его «внутрь» соответствующего круга и принятого радиуса к:
- 2 С к Т
Р(А1Н 1) = 1 - е . (5)
Если оператор АРМ системы ИИУС принадлежит к второй группе, тогда вероятность правильной классификации есть вероятность попадания вне круга радиуса к:
-1 к2
Р(А | Н2) = е 2 . (6)
Применим формулу полной вероятности для нахождения вероятности события А - правильная классификация результатов работы оператора АРМ в контуре управления КБЛА:
/
i
P(A) = P(Я,)• P(A | Я,) + P(H2) • P(A | H2),P(A) = О,
1 - e
+ О2e"2* . (7)
Находим производную Р(А) по к в целях определения экстремума Р(А) = max:
dP(A) О к О к dP(A) 0 2 О2 4 к Ф 0
—= О,—гe 2= -О2ке 2 ,—^^ = 0, e 2= == — e 2,к Ф 0; dk = dk О,
к л G'o 2 к
= ln— =2--^ к ==
2 =2 О, 2
2ln О ^2
О,
=2 -!
(8)
Из формулы (8) следует, что, зная соотношение СКО из соседних групп (=) в ЭС, можно найти такой радиус круга, который дает возможность определить квалификацию оператора АРМ для решения задачи, поставленной многофункциональным КБЛА с максимальной вероятностью.
Заключение
Представленные результаты информационного моделирования к создаваемым ИИУС могут быть рекомендованы, прежде всего, при разработке первичных актов как нормативных документов по формированию необходимых (желаемых) требований к соответствующему уровню (и степени) подготовки операторов АРМ для систем ЭС в многофункциональных КБЛА. В современной технологической компьютеризированной среде «человек-машина» предлагаемый подход к оцениванию действий операторов АРМ возможно реализовать на основе известных приемов - способов, алгоритмов и практикующих методик, которые основаны на широком использовании программно-аппаратных средств компьютерного (имитационного) моделирования и обследования объектов многоцелевых систем ИИУС для действующих (и вновь проектируемых) многофункциональных КБЛА [Ь 2, 4, 5, 7, 8].
Библиографический список
1. Северцев, Н. А. Системный анализ и моделирование безопасности : учеб. пособие / Н. А. Северцев, В. К. Дедков. - Москва : Высш. шк., 2006. - 462 с.
2. Полтавский, А. В. Основы распознавания образов с помощью средств вычислительной техники / А. В. Полтавский // Двойные технологии. - 2017. - № 2 (79) - С. 55-66.
3. Научно-методические материалы по вероятностным задачам авиавооружения / под ред. И. Е. Казакова. -Москва : ВВИА, 1978 - С. 193.
4. Полтавский, А. В. Управление безопасностью движения беспилотного ЛА / А. В. Полтавский // Датчики и системы. - 2008. - № 9. - С. 4-8.
5. Полтавский, А. В. Модель измерительной системы в управлении БЛА / А. В. Полтавский // Информационно-измерительные и управляющие системы. - 2009. - № 10. - С. 73-77.
6. Decision making concept to create complex technical systems / A. V. Poltavsky, A. S. Zhumabaeva, A. V. Pivkin, A. M. Telegin, K. A. Ayzharikov // Reliability and quality of complex systems. - 2016. - № 2 (14). - P. 74-84.
7. Полтавский, А. В. Процесс обработки когерентных сигналов в приемниках глобальной спутниковой системы ГЛОНАСС / А. В. Полтавский, Е. В. Агулов // Научные и образовательные проблемы гражданской защиты МЧС. - 2012. - № 3. - С. 16-21.
8. Полтавский, А. В. Модификация модели системы управлен-ия подвижным объектом / А. В. Полтавский, Н. К. Юрков // Надежность и качество сложных систем. - 2014. - № 1 (5). - С. 65-70.
9. Мубаракшин, Р. В. Бортовые информационно-управляющие средства оснащения ЛА / Р. В. Мубаракшин, Н. В. Ким, М. Н. Красильщиков // МАИ. - 2003. - С. 54-89.
References
1. Severtsev N. A., Dedkov V. K. Sistemnyy analiz i modelirovanie bezopasnosti: ucheb. posobie [System analysis and modeling of security: proc. benefit]. Moscow: Vyssh. shk., 2006, 462 p. [In Russian]
2. Poltavskiy A. V. Dvoynye tekhnologii [Dual technology]. 2017, no. 2 (79), pp. 55-66. [In Russian]
3. Nauchno-metodicheskie materialy po veroyatnostnym zadacham aviavooruzheniya [Scientific-methodical materials on the probabilistic task of air combat materials]. Ed. by I. E. Kazakov. Moscow: VVIA, 1978, p. 193. [In Russian]
4. Poltavskiy A. V. Datchiki i sistemy [Sensors and systems]. 2008, no. 9, pp. 4-8. [In Russian]
5. Poltavskiy A. V. Informatsionno-izmeritel'nye i upravlyayushchie sistemy [Information-measuring and control systems]. 2009, no. 10, pp. 73-77. [In Russian]
6. Poltavsky A. V., Zhumabaeva A. S., Pivkin A. V., Telegin A. M., Ayzharikov K. A. Reliability and quality of complex systems. 2016, no. 2 (14), pp. 74-84.
7. Poltavskiy A. V., Agulov E. V. Nauchnye i obrazovatel'nye problemy grazhdanskoy zashchity MChS [Scientific and educational problems of civil protection of Ministry of emergencies]. 2012, no. 3, pp. 16-21. [In Russian]
8. Poltavskiy A. V., Yurkov N. K. Nadezhnost' i kachestvo slozhnykh system [Reliability and quality of complex systems]. 2014, no. 1 (5), pp. 65-70. [In Russian]
9. Mubarakshin R. V., Kim N. V., Krasil'shchikov M. N. MAI. 2003, pp. 54-89. [In Russian]
Полтавский Александр Васильевич
доктор технических наук,
ведущий научный сотрудник,
Институт проблем управления
им. В. А. Трапезникова РАН
(117997, Россия, г. Москва, ул. Профсоюзная, 65)
E-mail: avp57avp@yandex.ru
Юрков Николай Кондратьевич
доктор технических наук, профессор, заслуженный деятель науки РФ, заведующий кафедрой конструирования и производства радиоаппаратуры, Пензенский государственный университет (440026, Россия, г. Пенза, ул. Красная, 40) E-mail: yurkov_NK@mail.ru
Poltavsky Alexander Vasilyevich
doctor of technical sciences, leading researcher,
Institute of management problems
named after V. A. Trapeznikov RAS
(117997, 65 Profsoyuznaya street, Moscow, Russia)
Yurkov Nikolay Kondratievich
doctor of technical sciences, professor, the honoured worker of science of the Russian Federation,
head of sub-department of radio equipment design
and production,
Penza State University
(440026, 40 Krasnaya street, Penza, Russia)
УДК 621.3 Полтавский, А. В.
Отбор операторов автоматизированных рабочих мест многофункциональным комплексам беспилотных летательных аппаратов / А. В. Полтавский, Н. К. Юрков // Надежность и качество сложных систем. - 2019. - № 1 (25). - С. 70-76. - БОТ 10.21685/2307-4205-2019-1-8.
