CC BY
4ПРИМЕНЕНИЕ ПОЛУНАТУРНОГО МЕТОДА ИССЛЕДОВАНИЯ В УСЛОВИЯХ НАСУЩНЫХ ПОТРЕБНОСТЕЙ РАЗВИТИЯ СОВРЕМЕННОЙ НАУКИ
Старусев Андрей Викторович
кандидат технических наук, Научно-исследовательский испытательный центр, г. Знаменск
APPLICATION HALF NATURAL OF THE METHOD OF RESEARCH IN CONDITIONS OF PRESSING NEEDS OF DEVELOPMENT OF THE MODERN SCIENCE
Starusev Andrey Viktorovich, Cand.tech.sci., The research test center, Znamensk
АННОТАЦИЯ
Предложен метод, позволяющий применить полунатурное моделирование для оценки обученности операторов автоматизированных рабочих мест (АРМ). Реализация организационно-методических и технических требований к стенду, использующего полунатурное моделирование при решении задач тренировок операторов АРМ, дает возможность обеспечить существенное повышение качества проводимых тренировок и уровня обученности операторов АРМ АСУ, что в целом, будет способствовать эффективному использованию возможностей современных и перспективных АСУ в различных условиях их применения по назначению.
THE SUMMARY
The method, allowing to apply полунатурное modelling for an estimation training operators of the automated workplaces (automated workplace) is offered. Realization organizational-methodical and technical requirements to the stand, using half natural modelling at the decision of problems of trainings of operators of an automated workplace, enables to provide essential improvement of quality of spent trainings and a level training operators of an automated workplace of the management information system, that as a whole, will promote an effective utilization of opportunities of modern and perspective management information systems in various conditions of their application to destination.
Ключевые слова: полунатурное моделирование; автоматизированная система управления; автоматизированное рабочее место; уровень обученности; тренировки операторов.
Keywords: half natural modelling; the automated control system; the automated workplace; a level training; trainings of operators.
В современных условиях развития отечественной науки важное место занимает процесс обучения высококвалифицированного персонала для предприятий промышленности. Используя постулаты прошлого и применяя достижения нового времени, определяются перспективные направления в отечественной науке.
В процессе функционирования автоматизированных систем управления (АСУ) главной задачей является обеспечение выполнения задач, стоящих перед АСУ, с наилучшим качеством или с качеством не хуже заданного. Для этого необходимо постоянно повышать профессиональный уровень не только одного оператора, но и слаженность действий всего расчета операторов автоматизированных рабочих мест (АРМ) АСУ. Одной из характерных особенностей современного этапа развития АСУ является широкое использование систем моделирования, которые применяются как для решения задач испытаний и исследований перспективных образцов АСУ, так и для проведения тренировок операторов АРМ этих АСУ.
Понятие «качество выполнения задач» является широким и в каждом конкретном случае представляет функцию многих факторов, влияние которых проявляется случайным образом. Деятельность операторов расчета АРМ, связанная с периодическими измерениями непрерывно меняющихся параметров, может характеризоваться следующими показателями:
- точностью измерения параметра (средняя ошибка измерений);
- среднее время измерения параметра;
- вероятность измерения параметра с заданной точностью за определенный интервал времени t и т.д. Деятельность операторов АРМ, характерная для
работы с пультовыми органами управления, может характеризоваться следующими показателями:
- среднее количество ошибок при вводе команд управления определенной длины;
- частота возникновения ошибок в наборе команд;
- среднее время ввода управляющих команд различной длины;
- вероятность правильного набора команд и т. д. Как показывает практика [4, 5], для оценки обученности лиц расчета операторов АРМ чаще всего используются два основных показателя - время решения задач управления и вероятность своевременного и безошибочного решения этих задач. Методы получения данных показателей можно разделить на аналитические, статистические и экспериментальные (полунатурные).
Для аналитических методов обобщенный показатель эффективности деятельности операторов АРМ можно представить в следующем виде:
W = ) P(t )G(t )dt
ш , (1) где t -время решения оператором задачи управления, pit)
J - плотность распределения вероятности времени решения задачи, P(t) - вероятность безошибочного решения задачи управления за время t, G(t) - условная эффективность деятельности оператора, когда задача решена правильно за время, не превышающее t, а - область изменения случайной величины t.
Необходимо учитывать, что при ошибочном (неправильном) решении задач управления эффективность деятельности оператора становится равной нулю.
Выражение P(t) может быть представлено как:
0 при t
P(t) = (2)
1 - exp (t - О/£ ПрИ t>t1
где - минимальное время, необходимое для решения
задач управления, 5 - среднее квадратичное отношение времени безошибочного решения задач.
Функцию G(t), определяемую условием, когда задача должна быть решена не только правильно, но и свое-
временно (не позднее времени
t «АВ
гл11
), представим как
0(г) =
1 при
0 при
Ж = 1 - С0(О 0(1 + ■
tш ) - О 0(1 + ))
5
5
где
К,
нормирующим множитель для выражения
в.
задачи управления,
О1 (*)
- функция Лапласа.
г 1 1аВ 5
определить значение показа-
г, гмв глп
5,
Р =
N
дао
N,,
N
дао
качества обученности операторов АРМ проводится в условиях адекватных процессу реального функционирования АСУ. При этом среда функционирования АСУ подыгрывается с помощью средств полунатурного моделирования, которые обеспечивают как имитацию «среды окружения» АСУ, так и автоматизированное оценивание обученности операторов.
Например, в качестве меры оценки обученности оператора АРМ может быть выбран показатель [5]:
(3)
Известно [1], что плотность распределения р(г) может быть аппроксимирована различными законами:
а - распределением, $ - распределением, усеченным нормальным и некоторыми другими.
Для случая усеченного нормального закона распределения получено [3] соотношение для расчета показателя эффективности обученности операторов расчета АРМ в виде:
* = е_(- ехХ-^))
(6)
а
, (4)
р(г)
среднее время решения задачи управления оператором, ^ ДОп - время, предельно допустимое для решения
Данное соотношение позволяет при заданных па-
раметрах теля эффективности W.
Рассмотренный метод относится к расчетно-анали-тическим и наиболее широко используется для получения как прогнозных оценок обученности операторов АРМ (по
априорным значениям 1, "в, "" , 5 ), так и количественной оценки показателя эффективности действий лиц расчета операторов АРМ (при задании указанных величин по результатам действий лиц операторов АРМ в оцениваемых экспериментах (ситуациях)).
Статистический метод, позволяет достаточно точно оценить показатели качества обученности операторов. Этот метод представляет собой метод расчета вероятностных характеристик в виде
(5)
где - число решаемых задач всех типов,
число задач поступивших для решения.
Недостатком такого метода является необходимость введения ряда допущений при формализации исследуемого процесса и абстрагирование от психофизиологической сущности анализируемой деятельности.
Свободным от значительного ряда перечисленных выше недостатков является метод полунатурного моделирования процессов функционирования АСУ, когда оценка
где ^ших - максимальный уровень обученности оператора АРМ, а - показатель, характеризующий максимально возможную частоту проведения тренировок на стенде (с применением полунатурного моделирования),
^ - показатель меры приспособленности стенда, использующего полунатурное моделирование, к реализации методических приемов проведения тренировок, N - количество проведенных тренировок.
Здесь ^^ характеризует изменение во времени
уровня подготовки операторов АРМ. Параметры ® и ^ , характеризующие степень приспособленности стенда использующего полунатурное моделирование решения задач обучения лиц АРМ, могут быть определены [2] путем анализа особенностей функционирования данного стенда.
Очевидна возможность на основе рассмотренного в данной статье полунатурного метода определить как прогнозируемый, так и фактический уровень обученности лиц АРМ и выработать рекомендации по направленности тренировок операторов АРМ АСУ. Реализация же организационно-методических и технических требований к стенду, использующего полунатурное моделирование для решения задач тренировок операторов АРМ, дает возможность обеспечить существенное повышение качества проводимых тренировок и уровня обученности операторов АРМ АСУ, что в целом, будет способствовать эффективному использованию возможностей современных и перспективных АСУ в различных условиях применения.
Список литературы
1. Венда В.Ф. Инженерная психология и синтез систем отображения информации. - М.: Машиностроение, 1982.
2. Венцель Е.С. Теория вероятности. - М.: Наука, 1969.
3. Слезкин В.Д., Спасенников В.В. Проблемы оценивания операторской деятельности // Техника, экономика. - Сер. Эргономика. - 1990. - Вып. 3.
4. Старусев А.В. Метод оценки трудоёмкости процессов программирования. // Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии. - Сер. Системный анализ, математическое моделирование. -2012. № 4 (20). С. 51- 54.
5. Старусев А.В. Метод повышения эффективности использования ресурсов ЭВМ. // Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии. - Сер. Информационно-телекоммуникационные системы и технологии. - 2013. № 1 (21). С. 12 - 16.
