автореферат диссертации по транспорту, 05.22.14, диссертация на тему:Автоматизированные советующие системы с нечеткой логикой в технических средствах подготовки летного и инженерно-технического персонала гражданской авиации

МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ГРАЖДАНСКОЙ АВИАЦИИ

На правах рукописи СГ

I >

ЛГБ ОД

ШИШКИН ВСЕВОЛОД ВСЕВОЛОДОВИ

30

УВТОМАТИЗИРОВАННЫЕ СОВЕТУЮЩИЕ СИСТЕМЫ С НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКОЙ В ТЕХНИЧЕСКИХ СРЕДСТВАХ ПОДГОТОВКИ ЛЕТНОГО И ИНЖЕНЕРНО-ТЕХНИЧЕСКОГО ПЕРСОНАЛА ГРАЖДАНСКОЙ

АВИАЦИИ

Специальность 05.22.14 - Эксплуатация воздушного транспорта

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва - 2000

Работа выполнена в Московском Государственном техническои университете гражданской авиации

Научный руководитель - доктор технических наук, профессор

Ведущая организация - Пензенское конструкторское бюрс моделирования

Защита диссертации состоится 5 октября 2000г. в 15 часов на заседанш специализированного совета Д.072.05.01 Московского Государственной технического университета по адресу: 125838, Москва, Кронштадтскш бульвар, д.20.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МГТУ ГА

Автореферат разослан 28 августа 2000г.

Ученый секретарь специализированного совета, доктор технических наук, профессор

В.П.Зыль'

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

А.В.Майоров

доктор технических наук, профессор, заслуженный деятель науки России

Н.А.Столяров

С.К.КАМЗОЛОВ

059-48,0

Актуальность проблемы. Сложность современных воздушных судов тнгла такого уровня, при котором каждое упущение в процедурах 1Готовки летного и инженерно-технического персонала может оказаться :дпосылкой к 'опасному летному происшествию или к выводу из строя югостоящего оборудования. По этим причинам к профессиональной ¡готовке летного и инженерно-технического персонала предъявляются ьма жесткие требования, удовлетворить которые при сохранении диционных программ и методов теоретического и практического обучения üio невозможным.

Для развития комплекса практических навыков в процессе подготовки и реподготовки летного и инженерно-технического персонала в настоящее ;мя широко используются технические средства. Такие средства являются :тавной частью системы эксплуатации ВС. Разработка технических средств дготовки летного и инженерно-технического персонала ведется на основе эрии эксплуатации сложных технических систем.

В последние годы теория эксплуатации сложных технических систем лучила значительное развитие, особенно в области авиации. Это достигнуто агодаря усилиям крупных ученых и коллективов: ВВИА им. проф. Е.Жуковского (Синдеева И.М., Константинова В.Д., Барзиловича Е.Ю., скобоева В.Ф., Красовского B.C.), ГосНИИ ГА (Климчука В.А., Ямпольского И.), ГосНИИ АН (Кушельмана В.Я., Майорова A.B., Белогородского C.JI., расева В.Я.), ГосНИИ ЭРАТ ВВС (Володко A.M., Савенкова М.В., Перова И., Коровина Ю.И., Савина С.К.), ЛИИ МАП (Бочарова В.И., Деркача О.Я.), 1И ГА (Игнатова В.А., Черненко Ж.С., Новикова B.C.), МГТУ ГА (Воробьева Г., Кривенцева В.И., Смирнова H.H., Чинючина Ю.М., Ицковича A.A., злова А.И.) и других.

При этом решены многие теоретические вопросы анализа систем ТЭ, обенно для ВС в целом, механических систем и радиооборудования. Однако, эротические исследования процессов и систем подготовки и переподготовки национного персонала, а также разработка на этой основе новых методов и стем обучения летного и инженерно-технического персонала нуждаются в пьнейшем развитии. Особенно актуальным является направление следований, связанное с разработкой технических средств подготовки тного и инженерно-технического персонала.

Целью настоящей работы является повышение эффективности дготовки и переподготовки летного и инженерно-технического персонала ГА юмощью технических средств на основе использования автоматизированных ветующих систем с нечеткой логикой.

Для достижения поставленной цели в работе решены следующие задачи: разработана структура автоматизированной советующей системы; разработаны объектные модели различных изделий авиационной техники; разработаны нечеткие ситуационные системы для изделий авиационной техники;

осуществлена реализация автоматизированных советующих систем в комплексном тренажере самолета и электронном инженерном тренажере.

Методы исследовании базируются на комплексном использовани! методов теории нечеткой логики, а также объеютю-ориентированноп программирования.

Научная повита работы заключается:

• в построении автоматизированных советующих систем как совокупносте{ моделей объектов изучения, ситуационных систем и субъектов обучения;

• в реализации объектных моделей на основе нечетких множеств соответствий, отношений, графов и гиперграфов;

• в построении ситуационных систем на основе нечетких ситуационны) отношений и сетей.

На защиту выносятся следующие основные результаты: ]

• структура автоматизированной советующей системы для изучения изделий авиационной техники;

• объектные модели, различных изделий авиационной техники на основс элементов нечеткой логики;

• нечеткие ситуационные системы для изделий авиационной техники;

• реализация автоматизированных советующих систем в технически; средствах обучения: комплексном тренажере самолета и электронно\ инженерном тренажере.

Практическое значение работы. За время работы над диссертации' автор принял участие в нескольких НИР по тематике разработки современны: технических средств подготовки летного и инженерно-технического персонала Работы велись по договорам с Департаментом Воздушного Транспорт; (Федеральной Авиационной Службой РФ), Пензенским Конструкторским Бюр< Моделирования и другими ведущими фирмами, институтами и предприятиям! гражданской авиации и авиационной промышленности.

Результаты исследований были использованы при разработка комплексных и электронных тренажеров для ВС нового поколения в Центр подготовки авиационного персонала ОАО «Аэрофлот».

Апробация результатов работы. Основные результаты работ! докладывались и обсуждались на следующих конференциях: МНТ1 «Современные научно-технические проблемы ГА», МГТУ ГА, 1995, 199' 1999; МНТК «Теория и практика имитационного моделирования и создани тренажеров», Пенза, 1997, 1999, а также многочисленных семинарах совещаниях.

Основные результаты работы опубликованы в 12 научных трудах ( печатных трудах и 7 отчетах по НИР).

Объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, 4-х гла! заключения, списка литературы и приложения с актами о внедрении. Работ содержит 140 страниц, в том числе 122 страницы текста, 32 рисунка, 11 таблш библиографию из 88 наименований.

Глава 1. АНАЛИЗ ТЕХНИЧЕСКИХ СРЕДСТВ ПОДГОТОВКИ ЕТНОГО И ИНЖЕНЕРНО-ТЕХНИЧЕСКОГО ПЕРСОНАЛА 'АЖДАНСКОЙ АВИАЦИИ И РАЗРАБОТКА СТРУКТУРЫ ЗТОМАТИЗИРОВАННОЙ СОВЕТУЮЩЕЙ СИСТЕМЫ

В первой главе проведены анализ и классификация состава, а также шнципов построения технических средств подготовки летного и инженерно-хнического персонала.

[ В последнее время в области создания и использования технических юдств практической подготовки авиационного персонала произошли здикальные изменения. Они касаются в первую очередь авиационных >енажеров и автоматизированных обучающих систем (АОС). ренажеростроение стало одной из наиболее интенсивно развивающихся зластей авиационной промышленности. Крупнейшие авиакомпании мира не ыслят подготовки и переподготовки авиационного персонала, и особенно ггного и инженерно-технического персонала, без применения авиационных >енажеров и АОС.

Для создания правильной концепции подготовки и переподготовки гтного и инженерно-технического персонала с использованием современных ¡хнологий на основе современных технических средств был проведен их {ализ и разработана классификация.

По решаемым задачам принято классифицировать тренажеры следующим 5разом:

• процедурные тренажеры,

• специализированные тренажеры,

• комплексные тренажеры самолета (КТС).

Такая классификация традиционно распространяется на тренажеры для гтного персонала. Появление в последнее время тренажеров для инженерно-:хнического персонала и бортпроводников, позволяет ввести классификацию >енажеров по назначению:

• летные тренажеры,

• инженерные тренажеры,

• тренажеры бортпроводников.

По степени соответствия реальному объекту обучения тренажеры можно тссифицировать следующим образом:

• полно натурные (натурные) тренажеры,

• полунатурные тренажеры,

• электронные (компьютерные) тренажеры.

В диссертации рассмотрены типовые зарубежные авиационные >енажеры, проанализированы их достоинства и недостатки, а также ¡временная концепция и структура комплексного летного и инженерно-¡хнического тренажера - CATS (Computer Assisted Training System).

Ядром авиационного тренажера и автоматизированной обучающе" системы является программно-математическое обеспечение, без которого они представляют собой авиационное и компьютерное железо.

В данной работе предлагается создание программно-математического обеспечения на основе автоматизированной советующей системы, структура которой показана на рис.1.

Рис.1. Структура автоматизированной советующей системы.

Она включает модель объектов изучения, субъектов обучения и нечеткук ситуационную систему. Объектом изучения является ВС в целом или друпх изделие авиационной техники, например, вычислительная систем; самолетовождения. Субъектом обучения может быть летный или инженерно технический персонал. Модели объектов изучения строятся путем композицш математических объектных моделей с четкой логикой и нечетких моделей.

Принципиальное отличие данной автоматизированной советующе! системы заключается в том, что она базируется на основе нечетких моделей объектов изучения и реализована в виде нечеткой ситуационной системы.

Основными блоками нечеткой ситуационной системы являются система енки состояний (СОС), система принятия решений (СПР) и система выдачи шений (СВР).

Система оценки состояний на основе поступающей на ее вход формации о состоянии объекта изучения и действий субъекта обучения роит формализованное описание ситуации, возникающей на объекте учения. Для оценки семантики нечетких понятий используются нгвистическис переменные. В сущности, это особая форма организации спертной информации, на основе которой производится семантическая (ентификация нечетких категорий.

Каждому поступающему на вход системы оценки состояний нечеткому шятию ставится в соответствие нечеткое множество на соответствующей эедметной шкале. Шкала формируется на основе результатов экспертного фоса, либо получается из имеющихся нечетких множеств выполнением ¡которых специфических операций, определяемых формой задания нечеткого жятия. Четкая количественная информация также отображается в системе (енки состояний в нечеткие множества. Далее строится некоторая перпозиция нечетких множеств, полученных в результате идентификации :одной информации с объекта управления. Эта суперпозиция представляет 160Й формализованное описание текущей нечеткой ситуации. Система оценки »стояния оценивает нечеткую ситуацию и выдает результат оценки в систему зинятия решений.

Система принятия решений сравнивает оценку текущей нечеткой [туации с эталонной нечеткой ситуацией и на основе нечетких логических ключений вырабатывает необходимые управляющие решения. Нечеткие >гические заключения основываются на обработке входной информации от ¡четких моделей объекта управления с применением нечеткой логики. Такая ¡четкая логика отличается от обычной (четкой) логики возможностью шествования значений истинности, промежуточной между абсолютной ¡тиной (степень истинности .«1») и абсолютной ложью (степень истинности )»). То есть в нечеткой логике нечеткие высказывания могут иметь степени ¡тинности из замкнутого интервала [0;1].

В системе выдачи решений осуществляется переход от внутренней эрмы задания управляющих решений к форме, удобной для субъекта ¡учения. При этом решаются задачи лингвистической аппроксимации и 1терпретации для выдачи советов субъекту обучения как действовать в иной нечеткой ситуации.

Таким образом, при создании автоматизированной советующей системы нечеткой логикой для изучения изделий авиационной техники необходимо:

• разработать объектные модели изделий авиационной техники на основе нечетких множеств и ситуаций;

• разработать нечеткую ситуационную систему, включающую системы оценки состояний, принятия и выдачи решений;

• обеспечить взаимодействие объектных моделей изделий и нечеткой ситуационной системы с субъектом обучения;

• апробировать результаты исследований в комплексном тренажере

самолета и электронном инженерном тренажере. Пусть нечеткая модель объекта изучения задана нечетким множеством состояний А на четком множестве 5 с функциями принадлежности Д^Я).

Нечетким соответствием модели является тройка P(S,^S2^F^' где и 5\" соответственно множества входа и выхода, а Р- граф нечеткого соответствия. Нечетким отношением модели является Ф-($,Р). Модель может быть задана также нечетким графом С-($,Р) или нечетким гиперграфом Н = ($',[/,Р) на множестве ребер и с нечетким инцидентором Р.

Пусть = .....у } -множество признаков, значениями которых

описываются состояния объекта изучения - изделия авиационной техники. Каждый признак у описывается соответствующей нечеткой переменной

{У,>/)/!' где = ! Т\'Т'1'-'Т'т 1 ~~ терм-множество лингвистической

переменной у (набор лингвистических значений признака, щ1 -число

значений признака); О- базовое множество признака у . Для описания термов

1>г соответствующих значениям признака у , используются нечеткие

переменные { т], I). * ¿\ 1 ■

Тогда нечеткой ситуацией а, описывающей состояние объекта изучения, является нечеткое множество второго уровня у,)1 у, Ь У, е *> где

Л.< У,>=ик, >.,(?,>'?,)■

Системе оценки состояний необходимо сравнить входную нечеткую ситуацию с каждой нечеткой ситуацией из некоторого набора типовых

нечетких ситуаций Г={ <7,<(71.....¿Г„ }•

Системе принятия решений необходимо определить, какой именно типовой ситуации наиболее близка входная ситуация. Для этого необходимо осуществить направленный поиск наиболее сходной ситуации.

Система выдачи решений должна выдавать субъекту обучения управляющее решение соответствующее ситуации затем решения /?»'/?«,'•••'/?„>/?/• Г1ри правильном определении соответствия межд> ситуациями и решениями, решение Д должно уточняться решением /?,, а уточняться решением Цт и т.д.

Таким образом, по мере уточнения ситуации, наиболее сходной с начальной ситуацией £ , осуществляется выдача субъекту обучения сначала огрубленных, затем все более точных управляющих решений.

В этом заключается принцип действия автоматизированной советующе? системы.

Глава 2. РАЗРАБОТКА НЕЧЕТКИХ ОБЪЕКТНЫХ МОДЕЛЕЙ 13ДЕЛИЙ АВИАЦИОННОЙ ТЕХНИКИ

Во второй главе диссертации проведена разработка нечетких объектных моделей различных изделий авиационной техники.

Рассмотрим нечеткую объектную модель вычислительной системы (Правления полетом ВСУП-85 самолета Ил-96-300. Множество технических »стояний S={g ,g gt} может быть описано следующим образом: gt-

отсутствие отказов; отказ вычислительного блока управления полетом БВУП-1; Sj- отказ блока БВУП-2; St- отказ блока БВУП-3; отказ блоков БВУП-1 и БВУП-2; Sf- отказ блоков БВУП-1 и БВУП-3; Sl- отказ блоков БВУП-2 и БВУП-3; St- отказ блоков БВУП-1, БВУП-2 и БВУП-3; у,- отказ пульта управления ГГУ-56. К работоспособным состояниям можно отнести состояния 5, - 5, •

Функции принадлежности получены в результате расчетов надежности и по опросам специалистов: ¿/5^=0,95; °'95> AJs.)=0>95'>

ZJs,)= 0,2; A/Sj=0.2; Я/sJ^.

Тогда нечеткое множество А работоспособных состояний может быть таким:

Z^a/s^sMA/sJ/sMA/s^sMJs.VsJ <AJs,)'sM/LA(st)'sMAJs,)'sJ UsM Wl

или

Л ={ 1 /«отсутствие отказов»; 0,95/«отказ блока БВУП-1»; 0,95/«отказ блока БВУП-2»; 0,95/«отказ блока БВУП-3»; 0,2/«отказ блоков БВУП-1 и БВУП-2»; 0,2/«отказ блоков БВУП-1 и БВУП-3»; 0,2/«отказ блоков БВУП-2 и БВУП-3»;}.

Пусть необходимо определить степень истинности составного нечеткого высказывания, состоящего из следующих простых высказываний: А - «-работоспособное состояние», В- «работоспособное состояние», С- «5,-. работоспособное состояние»:

д=(А&-, В уЛ&-,С)->(В&С)==тах((Л&-, В v Л&-, С),(В&С)) = =тах((Л&1-В v J?&l-C),(S<&C))=max(min(Ji,l-5)vmin(^,l-C), min(S,C))= = тах(тах(тш(Л,1-й), тт(Л,1-С)), min(В,с)) = max(max(min(l;0,05), min(l;0,8)), min(0.95;0,2)) = max(max(0,05;0,8); 0,2) = max(0,8;0,2) = 0,8.

Пусть нечеткая высказывательная переменная J", - нечеткое высказывание «^ - работоспособное состояние», а нечеткая высказывательная переменная - нечеткое высказывание « работоспособное состояние». При этом "¡¡1 принимает значения степеней истинности из множества дискретных значений {0,95; 0,9}, а 5, принимает значения степеней истинности из множества дискретных значений {0,2; 0,3}.

Определим степень равносильности формул ^41С5г.х5-' = ~' У* -5",. Тогда согласно (2.3) получим

ЛЫ, -- )^(5■&- 5,))•

Выбирая все возможные наборы степеней истинности переменных ^ и , получаем

&( 0,9 -»0,2) <-> (0,9 & -, 0,2)&( 0,9 -* 0,3)о (0,9& -, 0,3) = =(0,05 -> 0,2) <-> (0,95&0,8)&(0,05 -> 0,3)<>(0,95&0,7)&(0,1 -> 0,2)-н» (0,9&0,8)&(0,1 0,3) <-> (0,9&0,7)= = 0,95 « 0,8 & 0,95 0,7 & 0,9 <-> 0,8 & 0,9 0,7=

тт(шах((1-0,95);0,8), шах((1-0,8);0,95) & тт(тах((1-0,95);0,7), шах((1-0,7);0,95) & тт(тах(( 1 -0,9);0,8), тах((1-0,8);0,9) & тт(тах((1-0,9);0,7), тах((1-0,7);0,9) =

= тт(тах((0,05;0,8), тах((0,2;0,95) & гшп(тах((0,05;0,7), тах((0,3;0,95) & тт(тах(0,1;0,8), тах(0,2;0,9) & тт(тах(0,1;0,7), шах(0,3;0,9) = = тт(0,8;0,95) & тт(0,7;0,95) & тт(0,8;0,9) & тт(0,7;0,9) = = 0,8 & 0,7 & 0,8 & 0,7=0,7.

То есть можно утверждать, что формулы и ¿[/х^я,) нечеткс

близки на заданных наборах степеней интенсивности высказывательных переменных 5" и

Пусть 5 = Л ={0,95/5г,0,95/5з, 0,2/^,0,2/^},

Л={0,9/а,0,3/Л}-

Тогда степени включения

{1(А,В)= (0-»0) & (0,95->0,9) & (0,95-»0) & (0->0) & (0,2->0,3) & (0,2-*0)& (0->0) = 1 & 0,9 & 0.05 & 1 & 0,8 & 0,8 & 1=0,05.

р(В,А) = (0-+0) & (0,9->0,95) & (О-*0,95) & (0->0) & (0,3->0,2) & (0-»0,2) (0->0) & = 1 & 0,95 & 1 & 1 & 0,7&0,8& 1 =0,7. Таким образом, А сг В, а В с Л.

Пусть Л={0,95/5г,0,95/5з,0,2/55,0,2/л},

¿={0,9/^,0,85/^,0,3/^,0,4/^}.

Тогда степени равенства

»(А,В)= (Оо-О) & (0,950,9) & (0,95 0,85) & (0^0) & (0,2<->0,3) & (0,2<->0,4) & (ОоО) = гтпп((тах(1-0;0), тах(0,1-0)) & тт((тах(1-0,95;0,9) шах(0,9,1-0,95)) & тт((тах(1-0,95;0,85), шах(0,85,1-0,95)) & тт((тах(1-0;0) тах(0,1-0)) & тт((тах(1-0,2;0,3), шах(0,3,1-0,2)) & тт((тах(1-0,2;0,4) тах(0,4,1-0,2)) & тт((тах(1-0;0), тах(0,1-0)) = шт(1,1) & тт(0,9;0,9) & тт(0,85;0,85) & тт(1,1) & тт(0,8;0,8) & тт(0,8;0,8) & тт(1,1) = 1 & 0,9 & 0,85 & 1 & 0,8 & 0,8 & 1 = 0,8. Таким образом, А « В.

Пусть 5,,Л-{0,95/а,0,95/аА2/лА2/л}, Я={0,9/а,

Тогда между нечеткими множествами осуществляются следующие шерации:

Л и Л={0,95/л ,0,95/, 0,3/л, 0,2/л},

ДПЯ={0,9/А,0,2/5,},

-п Л={0,05/а,0,05/а, 0,8/5,, 0,8/л},

Л\я={0,1/Л,0,95/а,0,2/л,0,2/л}.

Пусть, 5={ 5, 5,} - Тогда нечеткие множества А, ={0,95/,0,95/^,

0,2/л, 0,2 /А}, Л,={0,9/л, 0,3/л}, Л,={0,85/л,0,9/л, 0,2/5„ 0,3/5<} являются классами покрытия 9? ={ Л,, Л,, Л,}.

Таким образом, построены объектные модели изделий авиационного оборудования на основе нечетких множеств. Показаны процедуры нечетких алгебраических операций, определены степени включения и равенства нечетких множеств.

Аналогичным образом построены объектные модели на основе нечетких соответствий. Графическое изображение такого соответствия позволяет показать взаимосвязь нечетких множеств работоспособных состояний с нечеткими множествами внешних проявлений отказов и, затем, с нечеткими множествами технологических операций по обслуживанию и восстановлению работоспособности системы. Аналогичным образом построены объектные модели на основе нечетких отношений. Если имеется нечеткое множество технологических операций по ТОиР, то графы отношений на основе нечеткой логики и матрицы смежности полностью описывают объектную модель вычислительной системы управления полетом.

Пусть задано нечеткое соответствие }• Множество

технических состояний = { ,5,,у,, 5,} может быть описано следующим образом: отсутствие отказов; отказ блока БВУП-1; отказ блока БВУП-2; - отказ блока БВУП-3. Множество внешних проявлений отказов 77|={Я,|'Я-1>Я'3'Я,<Ь где К,' "лампа исправности вычислителя БВУП1 на его лицевой панели", ^ -"лампа исправности вычислителя БВУП2 на его лицевой панели ", ^ - "лампа исправности вычислителя БВУГО на его лицевой панели ", - "отказ БВУП1 на индикаторе ССЛО". Тогда нечеткий инцидентор р^ порождает множество нечеткой истинности

' Пр1)= 0,5/^,*,; 0,4/^,^; 0,8/.^,; 0,3/^^;

0,6/0,2/>. При этом является нечетким гиперграфом с

матрицей нечеткой инцидентности ^¡¡н.

Тогда для нечеткого гиперграфа можно получить такой способ задания в виде Я=(х,Я), где

г,={0,9/д; 0,8/л}, е,={0,7/л; 0,6/^}, £={0,5/5,}, £={0,4/а;0,3/л;0,2/л}.

Представим нечеткий гиперграф в виде совокупности нечетких графов. Тогда кенигово представление двудольного нечеткого графа К(Н)={8\ЗПУ) показано на рис.2.

Нечеткий вершинный граф 5СЯ>=(5,2) определяется так:

0,1/(-Л,Л); 0,1/(5,,Х7); 0,7/(51,л); 0,7/(51,л);0,7/(л,л)}. Нечеткий реберный граф П(Н)={П,\¥ ) определяется так:

Г,.я-.}. '2/(л-,.лгг); 0,2/(^,^3); од/Сл-,,^); 0,2/(я-,.*,): ъЖп^кХ о,7/(яг„^);

Рис.2. Кенигово представление гиперграфа Я,.

Если гиперграф ^г задан матрицей нечеткой инцидентности , а гиперграф задан матрицей нечеткой инцидентности , то в результате выполнения операции композиции получаем матрицу нечеткой инцидентности

1?я /?», Йй. '

Глава 3. РАЗРАБОТКА АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СОВЕТУЮЩИХ СИСТЕМ НА ОСНОВЕ НЕЧЕТКИХ ОБЪЕКТНЫХ МОДЕЛЕЙ И СИТУАЦИОННЫХ СИСТЕМ

В третьей главе диссертации проведена разработка автоматизированных советующих систем на основе разработанных во второй главе нечетких объектных моделей и нечетких ситуационных систем. Это делает возможным организацию на множестве 2" некоторой иерархии ситуаций.

Для этого строится диаграмма Хассе Н(С,)В . В графе д^ убираются транзитивно замыкающие дуги и вершины графа разносятся по уровням. При этом на верхнем, первом уровне иерархии располагаются вершины, из которых не выходит ни одной дуги. На втором уровне иерархии располагаются вершины, из которых выходят дуги, инцидентные только вершинам первого уровня. На некотором /-ом уровне иерархии располагаются вершины, из которых выходят дуги, инцидентные вершинам, расположенным на уровнях с первого по / -ый.

Иерархия типовых ситуаций может использоваться при идентификации входной ситуации двумя способами, причем выбор способа использования иерархии ситуации зависит от требований, предъявляемых к системе управления объектом и организации работы системы принятия решений.

Первый, способ - направленный поиск ситуации е Г такой, что

Сто<=ст, и(уСТ,еГ) ((СТ,ест,)-»(ст,<£<?,)•

Алгоритм направленного поиска наиболее сходной ситуации показан на

рис.3.

Поиск наиболее сходной с ^ ситуации на множестве £ начинается с верхнего уровня иерархии. Определяется ситуация верхнего уровня, в которую нечетко включается ¿V т0 есть Сто ССТ(- Ситуация полагается равной Далее осуществляется переход к ситуациям, расположенным на нижних уровнях иерархии и смежным с ситуацией ¡у(. Среди них определяется ситуация <5^, в которую включается ситуация ¿^. Если ситуация ¿у существует, то ^ ~ & и поиск продолжается. Далее рассматриваются ситуации нижних, по отношению ко второму, уровней иерархии и т.д. Поиск заканчивается, если

1) на некотором уровне иерархии в ситуацию не включается ни одна из множества ЛГ;

2) для любой ситуации ¿^, включающейся в ситуацию выполняется условие ¿Холсту

Субъекту обучения по мере построения цепочки должно выдаваться управляющее решение Цг соответствующее ситуации ¿у, > затем решения Ик »!?«'■••'/?»> И,- При правильном определении соответствия между

ситуациями и решениями, решение должно уточняться решением Д,, а ^ уточняться решением Цт и т.д.

Начало

I

Таким образом, по мере уточнения ситуации, наиболее сходной с ситуацией (уь, осуществляется выдача субъекту обучения сначала эгрубленных, затем все более точных управляющих решений.

Пусть объе'кт управления - самолет, осуществляющий заход на посадку в режиме директорного управления. Объект управления является объектом изучения в автоматизированной советующей системе.

Множество признаков состояния объекта: У={у , у , у^}, где

у -"скорость", -«отклонение от равносигнальной линии курса»,

^-«отклонение от равносигнальной линии глиссады».

Очевидно, что количество признаков существенно больше. Однако мы ограничимся пока этими тремя признаками. Набор значений признаков, уписывающих состояние самолета в некоторый момент времени, назовем ситуацией.

Для построения системы принятия решений автоматизированной советующей системы можно воспользоваться простым подходом: сформируем «решающую таблицу», то есть соответствие между всеми возможными ситуациями и некоторым набором управляющих решений. Размер таблицы определяется числом ситуаций, которое, в свою очередь, зависит от степени конкретизации значений признаков.

Если р -число признаков, ¡П/ -число значений признака у е У, то число

возможных ситуаций не превышает /Я1*/Я1Х—

В рассматриваемом случае каждый признак у может быть описан

набором лингвистических переменных - терм-множествами:

У1={«скорость мала», «скорость средняя», «скорость велика»}, у;={«отклонение велико влево», «отклонение мало влево», «отклонение отсутствует», «отклонение мало вправо», «отклонение велико вправо»},

7^={«отклонение велико вверх», «отклонение мало вверх», «отклонение отсутствует», «отклонение мало вниз», «отклонение велико вниз»}.

То есть т= 3, /яг=5, /и3=5 и предельное число ситуаций

/и,х/и2х-*т,=75

Набор типовых ситуаций достаточно полно описывает возможные состояния самолета при условии учета всех особенностей процесса управления. Однако часто невозможно учесть все особенности ввиду неточного знания о состоянии объекта управления-самолета и внешних возмущений (ветер, турбулентность и т.д.).

Пример нечеткой ситуации, характеризующей некоторое состояние, возникшее при управлении самолетом:

{(0,2/«скорость мала»; 0,9/«скорость средняя»; 0,1/«скорость велика»У"скорость"; (0,1/«отклонение велико влево»; 0,5/«отклонение мало влево»;- 0,9/«отклонение отсутствует»; 0,5/«отклонение мало вправо»; О,¡/«отклонение велико вправо»)/«отклонение от равносигнальной линии

курса», (0,1/«отклонение велико влево»; 0,5/«отклонение мало влево»; 0,9/«отклонение отсутствует»; 0,5/«отклонение мало вправо»; 0,1/«отклонение велико вправо»)/«отклонение от равносигнальной линии глиссады»}. Пусть, например, F={,yt,y }•

rrtrl.ri-rlbr.^n.Tl.Tl.rl.rl}. J^trJ.rl.rl.ri.I'Ib

ä,={(0,l/ft, 0,8/7-;, 0,2/7-;Уyt; (0,l/r;, 0,3/J^;, 0,9/J^, 0,3/J1*,

^={(0,2/7-;, 0,9/7-;, ы'тУу,-' (0W' °>4/r'. 0,8/7^, 0,4/7-;, wityyswr,' 0,6/7-;, 0,9/7t 0,6/7-;, 0,2/7^)/J3}.

Следовательно,

(у,)'Л r^=max(l-0,l;0,2)&max(l-0,8;0,9)&max(l-

0,2;0,1)=0,9&0,9&0,8=0,8;

vf^^ (yt><Xa Г^=тах(1-0,1;0,2)&тах(1-0,3;0,4)&тах(1-

0,9;0,8)&max( 1 -0,3 ;0,4)& шах( 1 -0,1 ;0,2)=0,9&0,7&0,8&0,7&0,9=0,7; v(Pia (У J'Xa <У J) 1 -0,1 ;0,3)&max( 1 -0,2;0,6)&max(l -

0,9;0,9)&шах( I -0,2;0,6)& max(l -0,1 ;0,2)=0,9&0,6&0,9&0,6&0,9=0,6; ИСТ, ,ff,)=0,8&0,7&0,6=0,6.

v(Xa (УCji;>»=max(0,l;l-0,2)&max(0,8;l-0,9)&max(0,2;l-

0,IH>,8&0,8&0,9=0,8;

v(Xn (y,)'Aa <>', Л=max(0,1; 1 -0,2)&max(0,3; 1 -0,4)&max(0,9; 1 -

0,8)&шах(0,2; 1 -0,4)& max(0,1; 1 -0,2)=0,9&0,6&0,9&0,6&0,9=0,6;

у(Ла (yj'&cr ( У У =max(°'1;1 -0,3)&max(0,2; 1 -0,6)&max(0,9; 1 -0,9)&шах(0,3;1-0,6)& max(0,l; 1-0,2)=0,7&0,4&0,9&0,4&0,8=0,4; ^OVaV 0,8&0,6&0,4=0,4.

Следовательно, ситуация <т, включается в ситуацию 3, и наоборот, ситуация S, не включается в ситуацию ст,.

Рассмотрим граф отношения Gs нечеткого включения, показанный на рис.4. Здесь показано взаимодействие между следующими нечеткими ситуациями: ff- заход на посадку днем в условиях хорошей видимости; fft-заход на посадку днем в условиях плохой видимости; ffs- заход на посадку ночью; fft- заход на посадку с использованием директорного способа; fft-заход на посадку с использованием автоматического способа; fft- заход ш посадку с полностью исправным оборудованием; ff -заход на посадку при отказе ВСУП-85; ^-заход на посадку при отказе ВСУТ-85; ff4 - посадка; ffK-уход на 2-ой круг.

Рис.5. Диаграмма Хассе графа Gs¡.

Таким образом, показано, что на основе отношений в нечетких ситуациях можно построить нечеткие модели различных объектов изучения. В частности, нечеткие модели самолета как объекта управления при заходе на посадку строятся на основе термов-множеств лингвистических переменных в базовом множестве признака. Это позволяет учесть неопределенность исходной информации о внешних условиях и разброс оценок степени близости траектории полета самолета к заданной траектории различными экспертами.

Развитие ситуации описывается графом нечеткого включения, который затем трансформируется в диаграмму Хассе. На основе двух алгоритмов направленного поиска наиболее сходной ситуации осуществляется поиск. Такие модели на основе отношений в нечетких ситуациях служат основой автоматических советующих систем.

Тогда состояние самолета оценивается системой оценки состояний через некоторые дискретные промежутки времени. Состояние самолета! представляется в виде нечеткой ситуации. Полученная входная нечеткая ситуация сравнивается со всеми типовыми ситуациями, хранящимися в решающей таблице. Определяется типовая нечеткая ситуация, в некотором смысле наиболее близкая входной нечеткой ситуации. Информация об этой типовой нечеткой ситуации поступает в систему принятия решений. По решающей таблице определяются необходимые в данном состоянии самолета управляющие решения и выдаются в качестве совета субъекту обучения.

Глава 4. РАЗРАБОТКА ТЕХНИЧЕСКИХ СРЕДСТВ ПОДГОТОВКИ ЛЕТНОГО И ИНЖЕНЕРНО-ТЕХНИЧЕСКОГО ПЕРСОНАЛА ГРАЖДАНСКОЙ АВИАЦИИ

В четвертой главе проведена апробация автоматизированных советующих систем в комплексном тренажере самолета и электронном инженерном тренажере.

Так, на рис.6 показана структурная схема КТС самолета Ил-96-300. Этот тренажер разработан и внедрен в Центре подготовки авиационного персонала ОАО «Аэрофлот». Автоматизированная советующая система является частью программно-математического обеспечения ЭВМ инструктора и успешно апробируется в настоящее время для обучения пилотов действиям в нечетких ситуациях.

На рис.7 показана реализация концепции CATS в комплексном и электронном инженерном тренажерах самолета Ил-96-300. Взаимодействие программно-математического обеспечения двух составных частей тренажера позволяет существенно повысить качество обучения как летного, так и инженерно-технического персонала.

В диссертации приведен фрагмент реализации автоматизированной советующей системе в электронном инженерном тренажере на примере системы сбора и локализации отказов.

Кабина пилотов

Мониторы

КВС

Мониторы 2-го пилота

3-х степенной

динамический

стенд

СШУ и САЗ

Блоки управления

Индикатор РЛС

Кабинное оборудование

Усилители и блоки питания

Щиток управления

Устройство сопряжения

САЗ

Гидроаккумуляторы

Гидронасосная станция

Стойка

управления

подвижностью

Коммутатор с узлом речевой связи

л

Процессор

объекта

управления

Контроллер обмена

^Компьютер 1 ) Т

Монитор 1

Монитор ИВО

Мышь и клавиатура

Процессор

субъекта

управления

Контроллер обмена

Компьютер 2

Монитор 2

Мышь и клавиатура

Рабочее место инструктора (РМИ)

Стойка и шкаф электропитания

Агрегаты электропитания

4

Рис.6. Структурная схема КТС.

Советующая система выдает управляющие решения обучаемому . нечеткой ситуации, что позволяет ему более глубоко разобраться в технологической процедуре автоматизированного контроля базового комплекса стандартного цифрового пилотажно-навигационного оборудования.

ПОЛНЫЙ ПОЛЕТНЫЙ ТРЕНАЖЕР

Рис.7. Инженерный тренажер, комплексированный с полным полетным

тренажером.

Предлагаемая схема удобна гибкостью и возможностью наращиванш системы по мере разработки программного обеспечения и не исключает возможные промежуточные варианты:

при отсутствии моделей электронный тренажер работает, использу! модели КТС и собственную графику;

электронный тренажер работает на собственных моделях и собственно; графике;

рабочие станции электронного тренажера работают автономно, кажда' реализует при этом модель своей системы.

Всем выше упомянутым операционным системам свойствене; заложенный в них изначально объектно-ориентированный подход к работе 1 взаимодействию программ и программных модулей, что делает естественны» представление в них любых объектов реальных систем ботового оборудования делящихся на функциональные блоки.

Таким образом, в процессе проведенных исследований сделаны ледуюшие основные выводы:

1. Основными техническими средствами подготовки летного и нженерно-технического персонала ГА являются комплексные и электронные ренажеры. Анализ тенденций в развитии тренажеров показывает, что аправление по разработке автоматизированных обучающих систем как рограммно-методического обеспечения тренажеров становится наиболее ерспективным.

2. Новым направлением в развитии автоматизированных обучающих истем является направление, связанное с разработкой автоматизированных оветующих систем. Особенно перспективным это направление является в том :лучае, когда объект изучения и субъект обучения оказываются в ^определенной ситуации, обусловленной недостаточной информацией об объекте или нечеткостью оценки этой ситуации как экспертом-инструктором, ак и самим обучаемым.

3. Автоматизированная советующая система представляет собой ювокупность моделей объектов изучения, ситуационной системы и субъекта »бучения. Кроме того, она может включать в себя инструктора. Ситуационная ■истема представляет собой совокупность системы оценки состояний объекта пучения, а также систем принятия и выдачи решений.

4. Нечеткие объектные модели изделий авиационной техники строятся на 1Снове основных элементов нечеткой логики: нечетких множеств, оответствий, отношений, графов и гиперграфов.

5. Нечеткие ситуационные системы описывают состояние изделий [виационной техники, а также вырабатывают и выдают решения субъекту (бучения. Они также могут быть построены на основе элементов нечеткой югики, в частности, нечетких ситуационных сетей.

6. Реализация автоматизированных советующих систем с нечеткой югикой осуществляется аппаратными средствами комплексных и электронных ренажеров. Вычислительные ресурсы тренажеров позволяют разместить втоматизированные советующие системы в виде программной надстройки, «уществляющей управление процессом обучения.

По содержанию работы имеются следующие публикации:

. Перегудов Г.Е., Малахов Б.М., Шишкин В.В. Анализ оперативной деятельности и структуры системы подготовки ИТС ГА. Сб научных трудов "Совершенствование авиационного оборудования". М.: МГТУ ГА., 1996. . Шишкин В. В. Системный подход в построении курсов обучения инженерно-технического состава гражданской авиации. Научный вестник МГТУ ГА №3, серия «Авионика», М.: МГТУ ГА, 1998, с.47-52. . Шишкин В.В., Климкин В.Н., Почкаенко Д.В. Концепция модернизации комплексных тренажеров экипажей ЛА. Сборник материалов «Теория и практика имитационного моделирования и создания тренажеров. Пенза, 1999, с.60-61.

4. Шишкин В.В., Малахов Б.M. Анализ и классификация технических средств практической подготовки авиационного персонала гражданской авиации. Научный вестник МГТУ ГА №3, серия «Авионика», М.: МГТУ ГА, 1998, с.53-58.

5. Шишкин В.В., Малахов Б.М. Современное состояние технических средств подготовки инженерно-технического персонала гражданской авиации и пути их развития. В сб. тезисов докладов МНТК «Современные научно-технические проблемы ГА., М.: МГТУ ГА, 1999, с.167.

6. Анализ состава и структуры авионики нового поколения «цифровых» самолетов. Отчет по НИР «Разработка компьютерных технологий обучения принципам построения и устройству авионики нового поколения «цифровых» самолетов». Научный руководитель В.Г.Воробьев. М.: МГТУ ГА, 1998.

7. Анализ состава и структуры авионики самолета Ил-96М/Т как объекта электронного моделирования. Отчет по НИР «Разработать автоматизированную обучающую систему для инженерно-технического состава самолетов Ил-96М/Т». Научный руководитель В.Г.Воробьев. М.: МГТУ ГА. 1999.

8. Анализ существующих компьютерных технологий обучения авиационных инженеров. Выбор и обоснование аппаратных и программных средств для компьютерного обучения. Отчет по теме "Разработка и обоснование концепции, методологии и технологий компьютерного обучения инженеров в области жеплуатации авиационного оборудования". Научный руководитель В.Г.Воробьев. М.: МГТУ ГА, 1995.

9. Апробация концепции, методологии и технологий компьютерного обучения на примере основных специальных дисциплин и разработка компьютерных обучающих программ. Отчет по теме "Разработка и обоснование концепции, методологии и технологий компьютерного обучения инженеров в области эксплуатации авиационного оборудования". Научный руководитель В.Г.Воробьев. М.: МГТУ ГА. 1997.

10.Разработка автоматизированной обучающей системы для ИТС самолета Ил-96М/Т. Отчет по НИР «Разработать автоматизированную обучающую систему для инженерно-технического состава самолетов Ил-96М/Т». Научный руководитель В.Г.Воробьев. М.: МГТУ ГА, 1999.

11 .Разработка компьютерных технологий изучения конкретной авиационной техники. Отчет по НИР "Разработка компьютерных технологий обучения инженеров в области эксплуатации авиационного оборудования". Научный руководитель В.Г.Воробьев. М.: МГТУ ГА, 1998.

12.Разработка компьютерных технологий обучения принципам построения и устройству авионики нового поколения «цифровых» самолетов». Отчет по НИР «Разработка компьютерных технологий обучения принципам построения и устройству авионики нового поколения «цифровых» самолетов». Научный руководитель В.Г.Воробьев. М.: МГТУ ГА, 1998.

ВВЕДЕНИЕ.,.

1. АНАЛИЗ ТЕХНИЧЕСКИХ СРЕДСТВ ПОДГОТОВКИ ЛЕТНОГО И ИЖЕНЕРНО-ТЕХНИЧЕСКОГО ПЕРСОНАЛА ГРАЖДАНСКОЙ АВИАЦИИ И АЗРАБОТКА СТРУКТУРЫ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СОВЕТУЮЩЕЙ ИСТЕМЫ.

1.1. Анализ и классификация состава технических средств подготовки летного инженерно-технического персонала

1.2. Анализ принципов построения технических средств подготовки летного и нженерно-технйческого персонала.

1.3. Разработка структуры автоматизированной советующей системы и остановка задачи диссертационной работы.

Выводы по 1-ой главе.

2. РАЗРАБОТКА НЕЧЕТКИХ ОБЪЕКТНЫХ МОДЕЛЕЙ ИЗДЕЛИЙ ШИАЦИОННОЙТЕХНИКИ.;.

2.1. Объектные модели на основе нечетких*множеств

2.2. Объектные модели на основе нечетких соответствий

2.3. Объектные модели на основе нечетких отношений

2.4. Объектные модели на основе нечетких графов и гиперграфов.

Выводы по 2-ой главе.

3. РАЗРАБОТКА АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СОВЕТУЮЩИХ СИСТЕМ НА ЗСНОВЕ НЕЧЕТКИХ ОБЪЕКТНЫХ МОДЕЛЕЙ И СИТУАЦИОННЫХ СИСТЕМ

3.1. Нечеткие ситуационные системы в автоматизированных советующих системах.

3.2. Системы принятия решений в нечетких ситуационных системах.

3.3. Системы выдачи решений в нечетких ситуационных системах.

Выводы по 3-ей главе.

4. РАЗРАБОТКА ТЕХНИЧЕСКИХ СРЕДСТВ ПОДГОТОВКИ ЛЕТНОГО И ИНЖЕНЕРНО-ТЕХНИЧЕСКОГО ПЕРСОНАЛА ГРАЖДАНСКОЙ АВИАЦИИ

4.1. Реализация автоматизированной советующей системы в комплексном тренажере самолета .:.

4.2. Реализация автоматизированной советующей системы в электронном енерном тренажере.

Выводы по 4-ой главе.

Сложность современных воздушных судов (ВС) достигла такого уровня, при сотором каждое упущение в процедурах подготовки летного и инженерно-технического персонала может оказаться предпосылкой к опасному летному 1роисшествию или к выводу из строя дорогостоящего оборудования. По этим 1ричинам к профессиональной подготовке летного и инженерно-технического тсрсонала предъявляются весьма жесткие требования, удовлетворить которые при сохранении традиционных программ и методов теоретического и практического обучения стало невозможным. Для развития комплекса практических навыков в процессе подготовки и переподготовки летного и инженерно-технического персонала в настоящее время широко используются технические средства. Такие средства являются составной частью системы эксплуатации ВС. Разработка технических средств подготовки летного и инженерно-технического персонала ведется на основе теории эксплуатации сложных технических систем.

В последние годы теория эксплуатации сложных технических систем получила значительное развитие, особенно в области авиации. Это достигнуто благодаря усилиям крупных ученых и коллективов: ВВИА им. проф. Н.Е.Жуковского (Синдеева И.М., Константинова В.Д., Барзиловича Е.Ю., Воскобоева В.Ф., Красовского B.C.), ГосНИИ ГА (Климчука В.А., Ямпольского В.И.), ГосНИИ АН (Кушельмана В .Я., Майорова A.B., Белогородского С.Л., Карасева В.Я.), ГосНИИ ЭРАТ ВВС (Володко

A.М., Савенкова М.В., Перова В.И., Коровина Ю.И., Савина С.К.), ЛИИ МАП (Бочарова В.И., Деркача О .Я.), КИИ ГА (Игнатова В.А., Черненко Ж.С., Новикова

B.C.), МГТУ ГА (Воробьева В.Г., Кривенцева В.И., Смирнова H.H., Ицковича A.A., Козлова А.И.) и других. При этом решены многие теоретические вопросы анализа систем ТЭ, особенно для ВС в целом, механических систем и радиооборудования.

Однако, теоретические исследования процессов и систем подготовки и переподготовки авиационного персонала, а также разработка на этой основе новых методов и систем обучения летного и инженерно-технического персонала нуждаются в дальнейшем развитии. Особенно актуальным является направление исследований, связанное с разработкой, технических средств подготовки летного и инженерно-технического персонала.

5 ,

Целью настоящей работы Является повышение эффективности подготовки и реподготовки летного и инженерно-технического персонала ГА с помощью хнических средств на основе использования автоматизированных советующих [стем с нечеткой логикой.

Для достижения поставленной цели в работе решены следующие задачи: разработана структура автоматизированной советующей системы; разработаны объектные модели различных изделий авиационной техники; разработаны нечеткие ситуационные системы для изделий авиацйонной техники; осуществлена реализация автоматизированных советующих систем в комплексном тренажере самолета и электронном инженерном тренажере.

Методы исследований базируются на комплексном использовании методов :ории нечеткой логики, а также объектно-ориентированного программирования.

Научная новизна работы заключается: в построении автоматизированных советующих систем как совокупностей моделей объектов изучения - изделий авиационной техники, ситуационных систем и субъекта обучения - летного и инженерно-технического персонала; в реализации объектных моделей изделий авиационной техники на основе нечетких множеств, соответствий, отношений, графов и гиперграфов; в построении, на основе нечетких отношений и сетей ситуационных систем, моделирующих наиболее типичные ситуации, возникающие в процессе профессиональной деятельности авиационного персонала.

Практическое значение работы. За время работы над диссертацией автор ринял участие в нескольких НИР по тематике разработки современных технических редств подготовки летного и инженерно-технического персонала. Работы велись по оговорам с Департаментом Воздушного Транспорта (Федеральной Авиационной !лужбой РФ), Министерством Обороны, Пензенским Конструкторским Бюро 1оделирования и другими ведущими фирмами, институтами и предприятиями ражданской авиации и авиационной промышленности.

Результаты исследований были использованы при разработке комплексных етных и электронных инженерных тренажеров для ВС нового поколения в Центре одготовки авиационного персонала ОАО «Аэрофлот» - Ил-96-300, Ту-204 и других.

Апробация результатов работы. Основные результаты работы докладывались и обсуждались на Международных Научно-технических конференциях «Современные научно-технические проблемы ГА», МГТУ ГА, 1995, 1997, 1999; Научно-технических конфнренциях «Теория и практика имитационного моделирования и создания тренажеров», Пенза, 1997, 1999, а также многочисленных семинарах и совещаниях.

Публикация результатов работы. Основные результаты работы опубликованы в 12 научных трудах (5 печатных трудах [62, 78, 79, 80,81] и 7 отчетах по НИР [4, 5, 6, 8, 69,70,71]).

Диссертационная работа состоит из введения, 4-х глав, заключения, списка литературы и приложения с актами о внедрении.

ВЫВОДЫ по 4-ой главе:

1. Реализация автоматизированной советующей системы осуществляется в комплексном тренажере самолета и электронном инженерном тренажере на основе моделей нечеткой логики.

2. Вычислительные ресурсы управляющих цифровых вычислительных систем КТС позволяют разместить дополнительные программные средства автоматизированных советующих систем. Это не только не сказывается на производительности УЦВС, но и обеспечивает более широкие возможности использования имеющихся вычислительных ресурсов.

3. Наиболее рациональной структурой электронного инженерного тренажера, в состав которого входит АСС, является локальная вычислительная сеть с двумя серверами моделей и графики, объединенная с управляющей цифровой вычислительной системой КТС.

122

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В процессе проведенных исследований сделаны следующие основные выводы:

1. Основными техническими средствами подготовки летного и инженерно-технического персонала ГА являются комплексные и электронные тренажеры. Анализ тенденций в развитии тренажеров показывает, что направление по разработке автоматизированных обучающих систем как программно-методического обеспечения тренажеров становится наиболее перспективным.

2. Новым направлением в развитии автоматизированных обучающих систем является направление, связанное с разработкой автоматизированных советующих систем. Особенно перспективным это направление является в том случае, когда объект изучения и субъект обучения оказываются в неопределенной ситуации, обусловленной недостаточной информацией об объекте или нечеткостью оценки этой ситуации как экспертом-инструктором, так и самим обучаемым.

3. Автоматизированная советующая система представляет собой совокупность моделей объектов изучения, ситуационной системы и субъекта обучения. Кроме того, она может включать в себя инструктора. Ситуационная система представляет собой совокупность системы оценки состояний объекта изучения, а также систем принятия и выдачи решений.

4. Нечеткие объектные модели изделий авиационной техники строятся на основе основных элементов нечеткой логики: нечетких множеств, соответствий, отношений, графов и гиперграфов.

5. Нечеткие ситуационные системы описывают состояние изделий авиационной техники, а также вырабатывают и выдают решения субъекту обучения. Они также могут быть построены на основе элементов нечеткой логики, в частности, нечетких ситуационных сетей.

6. Реализация автоматизированных советующих систем с нечеткой логикой осуществляется аппаратными средствами комплексных и электронных тренажеров. Вычислительные ресурсы тренажеров позволяют разместить автоматизированные советующие системы в виде программной надстройки, осуществляющей управление процессом обучения.

123

1. Аверкин А.Н., Батыршин И.З., Блишун А.Ф., Силов В.Б., Тарасов В.Б. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / Под ред. Поспелова Д.А. - М.: Наука, 1986. - 312 с.

2. Автоматизированные обучающие системы профессиональной подготовки операторов летательных аппаратов. /Под ред. В.Е. Шукшунова. М.: Машиностроение, 1986.240 с.

3. Александров В.В., Садовничий В.А., Чугунов О.Д. Математические задачи динамической имитации полета. М.: Изд-во МГУ, 1986, 181 с.

4. Борисов А.Н., Алексеев A.B., Крумберг O.A. и др. Модели принятия решений на основе лингвистической переменной. Рига: Зинатне, 1982. - 256 с.

5. Буков В.Н. Адаптивные прогнозирующие системы управления полетом. М.: Наука, 1987. 232 с.

6. Бусленко Н. П. Моделирование сложных систем. М. Наука, 1978. - 400 с.

7. Воробьев В.Г., Зыль В.П., Кузнецов C.B. Основы теории технической эксплуатации ПНО. М.: Транспорт, 1999,334с.

8. Воробьев В.Г., Константинов В.Д. Техническая эксплуатация авиационного оборудования. М.: Транспорт, 1990, 300с.

9. Воробьев В.Г., Кузнецов C.B. Автоматическое управление полетом самолетов. М.: Транспорт, 1995.

10. Гасов В.М., Соломонов Л.А. Инженерно-психологическое проектирование взаимодействия человека с техническими средствами. М.: Высшая школа, 1990.

11. ГОСТ 21036-75. Система "человек-машина". Тренажеры. Термины и определения. М. : Изд-во стандартов, 1975. - 7 с.

12. ГОСТ 21676-76. Тренажеры авиационные. Термины и определения. М. : Изд-во стандартов, 1976. - 8 с.

13. Гуреев В.О., Каширкин C.B., Курзенков Г.Д. Разработка и исследование программ визуализации для авиационных тренажеров. В сб. тезисов докладов МНТК «Современные научно-технические проблемы ГА.», М.: МГТУ ГА, 1999, с. 170.

14. Диденко Н.И. Автоматизация управления обучением и оценки действий обучаемых на тренажере / Тезисы докладов Ш ВНТК "Тренажеры и компьютеризация профессиональной подготовки", Калининград, 1991, М.: Изд. СНИО СССР, 1991. с. 59.

15. Ежкова И.В., Поспелов Д.А. Принятие решений при нечетких основаниях. I. Универсальная шкала. Изв. АН СССР. Техн. кибернетика. - 1977. - № 6. - с. 3-11.

16. Заде JI. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. М.: Мир, 1976. - 165 с.

17. Зайцева JI. В. и др. Разработка и применение автоматизированных обучающих систем на базе ЭВМ. Рига: Зинатне, 1989. - 230 с.

18. Зыль В.П. Кузнецов C.B., Комаров В.Ю., Перегудов Г.Е. Применение технологий мультимедиа для изучения авиационного оборудования. В сборнике тезисов докладов МНТК "Современные научно-технические проблемы ГА". М.: МГТУ ГА, 1996, с. 119.

19. Клыков Ю. И. Ситуационное управление большими системами.- М. Энергия, 1974. 136 с.

20. Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств. М.: Радио и связь, 1982. -432с.

21. Красовский A.A. Концепция оптимального инструктора и автоматизация обучения на тренажерах // Изв. АН СССР. Техн. кибернет. 1989. № 6. С. 139-144.

22. Красовский A.A. Математическое моделирование и компьютерные системыобучения и тренажа. М.: Изд. ВВИА им. Жуковского, 1989.255 с.

23. Красовский A.A. Основы теории авиационных тренажеров. М.: Машиностроение, 1995.304 с.

24. Красовский A.A. Прогнозно-оптимизационная модель деятельности человека-оператора // Автоматика и телемеханика. 1991. № 10. с. 144—153.

25. Красовский A.A., Лопатин В.И., Наумов А.И., Самолаев Ю.Н. Авиационные тренажеры. М.: Изд. ВВИА им. Жуковского, 1992. 320 с.

26. Крок Н. С. Квантовый подход к построению программ авторских курсов / Проблемы автоматизированного обучения пользователей путем организационного управления, Одесса, 1984. - С. 67-83.

27. Кузнецов С.В, В.П.Зыль, Г.Е.Перегудов, В.Ю.Комаров. Применение технологий мультимедиа для изучения авиационного оборудования. В сб. Научных трудов соискателей грантов МГТУ ГА. 1997.

28. Кузнецов С.В, В.П.Зыль, Г.Е.Перегудов. Применение технологий мультимедиа для изучения авиационного оборудования. Научный вестник МГТУ ГА, 1997, с.45-54.

29. Кузнецов C.B., Зыль В.П. Новые концепция и методология подготовки и переподготовки инженерно-технического состава гражданской авиации по авионике современных типов ВС. Научный вестник МГТУ ГА №3, серия «Авионика», М.: МГТУ ГА, 1998, с.27-36.

30. Кузнецов C.B., Перегудов Г.Е., Комаров В.Ю. Анализ состояния развития авиационных эксплуатационных тренажеров и их классификация. Сб научных трудов "Совершенствование авиационного оборудования". М.: МГТУ ГА, 1996.

31. XI. Ларичев О.И., Моргоев В.К. Проблемы, методы и системы извлечения экспертных знаний // А и Т. 1991. № 6. с. 3—27.

32. Майоров A.B., Мусин С.М., Янковский В.Ф. Выявление причин отказов авиационного оборудования. М.: Транспорт, 1996,288с.

33. Мартинес Ф. Синтез изображений. Принципы, аппаратное и программное обеспечение. М.: Радио и связь, 1990. 192 с.

34. Меерович Г.Ш., Годунов А.И., Ермолов O.K. Авиационные тренажеры и безопасность полетов. М.: Воздушный транспорт, 1991. 343 с.

35. Мелихов А.Н., Берпггейн A.C. Конечные четкие и расплывчатые множества. Часть 1. Четкие множества. Таганрог: Изд-во ТРТИ, 1980. -101 с.

36. Меньшов А.И., Рыльский Г.И. Человек в системе управления летательными аппаратами. М.: Машиностроение, 1976. 192 с.

37. Методика разработки обучающих программ для автоматизированных обучающих систем. М. : МЭИ, 1985. - 48 с.

38. Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения / Под ред. Р. Ягера. М.: Радио и связь, 1986. - 391 с.

39. Парамонов Ю. В. Автоматизация обучения по базовым дисциплинам с использованием ПЭВМ. М. : МЭИ, 1988.

40. Перегудов Г. Е. Перспективы разработки и использования авиационного комплексного инженерного тренажера. // Тренажеры и компьютеризация профессиональной подготовки : Тезисы докладов Ш-ей ВНТК г. Калининград, -М., 1991.-с. 301.

41. Перегудов Г.Е., Малахов Б.М., Шишкин В.В. Анализ оперативной деятельности и структуры системы подготовки ИТС ГА. Сб научных трудов "Совершенствование авиационного оборудования". М.: МГТУ ГА., 1996.

42. Перегудов Г.Е., Фирсов В.В., Крылов А.И. Новое в компьютерных технологиях подготовки инженерно-технического персонала гражданской авиации. В сб. тезисов докладов МНТК «Современные научно-технические проблемы ГА., М.: МГТУГА, 1999, с. 167.

43. Платонов К. К. Психологические вопросы теории тренажеров // Вопросы психологии. 1961. - № 4. - С. 77-86.

44. Плотников Н.И. Тенденция развития авиационных тренажеров за рубежом / Тезисы докладов II ВНТК "Тренажеры в формировании профессиональных навыков специалистов" Ч. I. М.: Изд. СНИО СССР. 1988. с. 69-72.

45. Применение локальных вычислительных сетей на тренажерах и испытательных стендах, работающих в реальном масштабе времени // Авиастроение. Экспресс-информация. М.: ВИНИТИ. 1988. № 17. с. 23-27.

46. Применение технологий мультимедиа для изучения авиационного оборудования. Отчет по грантам МГТУ ГА. Научные руководители С.В.Кузнецов и В.П.Зыль. М.: МГТУ ГА, 1996.

47. Проблемы развития новых информационных технологий в обучении. Основные результаты исследований ВНИИВШ в 1989 г. / Под ред. А.Я. Савельева. М.: Изд. ВНИИВШ, 1989.

48. Разработка автоматизированной обучающей системы для ИТС самолета Ил-96МУТ. Отчет по НИР «Разработать автоматизированную обучающую систему для инженерно-технического состава самолетов Ил-96М/Т». Научный руководитель В.Г.Воробьев. М.: МГТУ ГА, 1999.

49. Разработка компьютерных технологий изучения конкретной авиационной техники. Отчет по НИР "Разработка компьютерных технологий обучения инженеров в области эксплуатации авиационного оборудования". Научный руководитель В.Г.Воробьев. М.: МГТУ ГА, 1998.

50. Разработка концепции, методологии и технологий компьютерного обучения • инженеров в области эксплуатации авиационного оборудования. Отчет по теме

51. Разработка и обоснование концепции, методологии и технологий компьютерного обучения инженеров в области эксплуатации авиационного оборудования". Научный руководитель В.Г.Воробьев. М.: МГТУ ГА, 1996.

52. Рощупкин А.А. Методика подготовки автоматизированных учебных курсов в условиях развития новых информационных технологий при подготовке военных авиационных инженеров. М.: Изд. ВВИА им. Жуковского, 1991. с. 10-22.

53. Руководство по обучению. Часть Д-1. Техник по обслуживанию воздушных судов. Дос. 7192-AN/857 ИКАО, 1990.

54. Тэлло Э. Р. Объектно-ориентированное программирование в среде Windows: Пер. с англ. М. : Наука-Уайли, 1993. - 347 с.

55. Шеннон Р. Имитационное моделирование сложных систем искусство и наука. -М. : Мир, 1979.-418 с.

56. Шишкин В.В. Системный подход в построении курсов обучения инженерно-технического состава гражданской авиации. Научный вестник МГТУ ГА №3, серия «Авионика», М.: МГТУ ГА, 1998, с.47-52.

57. Шишкин В.В., Климкин В.Н., Почкаенко Д.В. Концепция модернизации комплексных тренажеров экипажей JIA. Сборник материалов «Теория и практика имитационного моделирования и создания тренажеров. Пенза, 1999, с.60-61.

58. Шишкин В.В., Малахов Б.М. Анализ и классификация технических средств практической подготовки авиационного персонала гражданской авиации. Научный вестник МГТУ ГА №3, серия «Авионика», М.: МГТУ ГА, 1998, с.53-58.

59. Шишкин В.В., Малахов Б.М. Современное состояние технических средств подготовки инженерно-технического персонала гражданской авиации и пути их развития. В сб. тезисов докладов МНТК «Современные научно-технические проблемы ГА., М.: МГТУ ГА, 1999, с. 167.

60. Fédéral Aviation Régulations. Part 145. Repair Stations. US Department of Transportation. Fédéral Aviation Administration. 1989.

61. Fédéral Aviation Régulations. Part 65.Certification: Airmen Other Then Flight Crewmembers. US Department of Transportation. Fédéral Aviation Administration. 1990.

62. Результатом модернизации AT является повышение эксплуатационных характеристик и методических возможностей AT что положительно сказывается на повышении безопасности полетов в ГА и имеет значительную экономическую эффективность для ОАО "Аэрофлот".

63. В процессе выполнения диссертационной работы Шишкиным В. В. разработаны автоматизированные советующие системы для комплексных и инженерных тренажеров различных типов ВС.

64. Использование результатов диссертационной работы В.В. Шишкина повышает методические возможности и эффективность использования авиационных тренажеров для подготовки Л С и ИТП ГА и ВВС.

65. В учебном процессе МГТУ ГА используются следующие электронные тренажеры и автоматизированные обучающие системы, разработанные с участием В.В.Шишкина:

66. Электронный инженерный тренажер пилотажно-навигационного оборудования самолета Ту-154М с комплексом «Жасмин».т

67. Электронный инженерный тренажер самолета Ил-96-300.

68. АОС вычислительных систем самолетовождения и управления полетом совместно с системой электронной индикации самолета Ил-96-300.

69. АОС системы сбора и локализации отказов самолета Ил-96-300.

70. АОС инерциальной системы И-21.

71. АОС запуска двигателей на самолете Ту-154М.

72. Кроме того, материалы диссертационной работы использовались при руководстве дипломным проектированием нескольких десятков студентов факультета авиационных систем и комплексов, в работе трех аспирантов кафедры «ТЭ АЭС и ПНК».

73. Декан ФАСК, д.т.н., профессор СЗ^^с*^ АЛЛогвин

74. Зам.зав.каф. ТЭАЭиПНК, к.т.н., Профессор1. В.Д.Константинов