автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Интерактивная оптимизация форматов индикатора на лобовом стекле современных самолетов

На правах рукописи

Гуреев Владимир Олегович

УДК 681.2.085

ИНТЕРАКТИВНАЯ ОПТИМИЗАЦИЯ ФОРМАТОВ ИНДИКАТОРА НА ЛОБОВОМ СТЕКЛЕ СОВРЕМЕННЫХ САМОЛЕТОВ

Специальность 05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка

информации

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва-2004

Работа выполнена на кафедре "Приборы и ИВК" Московского авиационного института (государственного технического университета)

Научный руководитель: доктор технических наук,

профессор Костюков Вячеслав Михайлович.

Официальные оппоненты: -доктор технических наук,

профессор Кукушкин Юрий Александрович; -кандидат технических наук, доцент Максимов Николай Анатольевич.

Ведущая организация: ОАО "ОКБ Сухого"

Защита диссертации состоится "_"_2004г.

в_час. мин. на заседании диссертационного совета:

Д212.125.11 в Московском авиационном институте (государственном техническом университете) по адресу: 125993, Москва, Волоколамское шоссе, дом 4.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МАИ. Автореферат разослан "^9" 2004г.

Просим принять участие в работе Совета или прислать отзыв в

Общая характеристика работы

Актуальность проведенных исследований обусловлена тем, что присущие современной авиационной технике сложные быстротекущие процессы с большим числом меняющихся параметров, которые необходимо контролировать и учитывать в ходе управления летательным аппаратом, требуют от летчика такой скорости приема и переработки текущей информации, которая превышает его возможности.

Сложность полетных задач, обусловленная множеством различных начальных условий, критериев управления, случайным характером внешних воздействий и, вместе с тем, требование безусловного выполнения этих задач не позволяют на современном уровне науки и техники создать системы экономически целесообразные для полного автоматического управления во всех режимах полета. И, несмотря на относительно частые ошибки летчика во время сложных режимов и высокую цену этих ошибок, все же невозможно полностью его устранить из процесса управления самолетом.

Поэтому разработка методов, с помощью которых можно создавать средства электронной индикации (в частности индикатор на лобовом стекле (ИЛС), не требующий переноса взгляда летчика из внекабинно-го пространства), учитывающие особенности решения задачи управления и восприятия зрительной информации летчиком, позволяющие оптимизировать процесс этого восприятия, весьма актуально.

Целью работы является исследование оценки влияния параметров формата изображения электронного индикатора на качество процесса ручного управления ЛА, а также поиск путей модификации описаний процессов и критериев функционирования контура ручного управления. Их использование позволяет объективно аргументировать выбор формата изображения индикатора, существенно сокращает временные затраты при оптимизации формата, дает возможность вести проектирование в автоматизированном режиме.

Предметом исследований явились адекватные решаемой задаче математические модели самолета, критериальные функции поведения летчика, модель погрешностей его зрительной системы, которые в рамках развиваемой концепции проектирования позволили бы создать необходимое математическое обеспечение для решения поставленных задач за приемлемое, с точки зрения разработчика, время при выполнении требований по точности анализа. При построении математических моделей сложных технических систем простота использования этих моделей и обозримость результатов получаемых решений имеет не меньшее значение, чем универсальность модели и ее адекватность в широком диапазоне условий функционирования системы.

В рамках реализации экспериментальных исследований для анализа управляющей деятельности летчика затратной подзадачей явилась оптимизация информационных потоков между рабочими станциями в полунатурном исследовательском стенде.

Методы исследования базируются на теории управления, идентификации и оптимизации, теории экспериментальных исследований человеко-машинных комплексов (ЧМК) и имитационном моделировании.

Научные результаты, выносимые на защиту: методика проектирования оптимальных шкал на ИЛС;

методика идентификации 2-х уровнего критерия управляющей деятельности летчика;

методика идентификации модели зрительной системы человека-оператора на основе пространственно-временного фильтра средних частот;

Практическая ценность результатов работы определяется следующим :

создан необходимый инструментарий для исследований моделей человека-оператора, обеспечивающих решение задачи проектирования оптимальных шкал ИЛС.

получены параметры 2-х уровнего критерия управляющей деятельности летчика на основе экспериментальных данных;

получены параметры математической модели зрительной системы летчика на основе экспериментальных данных;

все разработанные модели реализованы в виде программных модулей, ориентированных на стандартное обеспечение ПЭВМ и допускающих непосредственное включение в другие, более общие программы.

Реализация результатов работы. Разработанные методы и созданное программное обеспечение было использовано при решении следующих задач:

создание стендово-имитационной среды ядра бортового авиационного комплекса современного самолета (НИОКР "Интеграф"); создание комплекса полунатурного моделирования, обеспечивающего отработку БРЭО самолетов на стадии модернизации, о чем имеется соответствующий акт о внедрении результатов диссертационной работы в НИР ГосНИИ авиационных систем.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих научно-технических конференциях:

научные чтения по авиации, посвященные памяти Н.Е.Жуковского, г. Москва, 1998г.;

Всероссийская научно-техническая конференции "Проблемы совершенствования робототехнических и интеллектуальных систем летательных аппаратов", г.Москва, 2000г.;

научно-техническая конференция "Тренажерные технологии и симуляторы", г. Санкт-Петербург, 2002г.; - вторая научно-техническая конференция "Тренажерные технологии и обучение: новые подходы и задачи", г.Жуковский, 2003г.

Публикации. Основные результаты диссертационной работы отражены в 11-ти печатных работах, в том числе в б-х научно-технических отчетах.

Объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, пяти глав, заключения, списка литературы (84 источника) и приложений, содержащих пояснительный материал. Работа представлена в виде 2 49 страниц основного текста, 2 5 таблиц и 10 6 рисунков.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность проведенных исследований, сформулирована цель диссертационной работы, представлены основные положения, выносимые на защиту, показана практическая ценность работы.

В первой главе проведен анализ ситуации в области создания систем электронной индикации самолетов. Затронуты основные проблемы проектирования описаны современные методы разработки средств индикации:

математическим метод проектирования; метод экспертного оценивания;

метод виртуального прототипирования с использованием исследовательского стенда (авиационного тренажера с гибкой архитектурой) .

Исследуемый в работе подход к проектированию средств индикации основывается на антропоцентрическом принципе проектирования. В его основе лежит оптимизация оборудования для найденной модели человека-оператора. С позиций данной концепции контур ручного управления самолетом (рис.1) представляется в виде комплекса математических моделей. Поэтому в данной главе указаны задачи исследования, связанные с идентификацией математических моделей замкнутого контура ручного управления самолетом, а также рассмотрены основные методы идентификации.

Вторая глава посвящена исследованиям математической модели движения ЛА и модели управляющей деятельности летчика, который представляется оптимальным регулятором в контуре ручного управления самолетом. Это представление основано на том, что человек при решении любой задачи пытается действовать наилучшим образом, т. е. происходит выбор управляющего воздействия на основании минимизации некоторого критерия качества, которым он руководствуется. Компоненты этого критерия определяются в процессе идентификации модели управляющей деятельности.

В данной работе в качестве объекта управления рассматривался боевой истребитель, а в качестве исследуемого режима полета был взят маневр боевого разворота с набором высоты.

При управлении самолетом в зависимости от скоростей процессов, протекающих на борту, формально можно выделить два типа задач.

1) Оптимальное наведение из фактической точки нахождения самолета в конечную. Данная задача представляет наибольшую вычислительную сложность в реализации, потому что большие диапазоны возможных изменений координат и управлений не позволяют остаться в рамках линейно-квадратической теории, что требует учета полной модели траекторного и углового движения самолета.

2) Оптимальная стабилизация полученных в результате решения первой задачи траекторий, где малые (как правило случайные) отклонения от заданной программы позволяют остаться в рамках линейно-квадратической теории оптимизации.

Из-за разных скоростей протекающих в контуре ручного управления самолета процессов, в результате которых реализуется решение обеих задач, модель управляющей деятельности летчика разбивается на два уровня.

Модель первого уровня описывает деятельность летчика по формированию пространственной траектории движения самолета.

Модель второго уровня характеризует управляющую деятельность по стабилизации пространственной траектории.

МОДЕЛЬ ПЕРВОГО УРОВНЯ.

Вид контура ручного управления самолетом представлен на рисунке 2, где: X - вектор состояния самолета как динамического объекта, и - вектор управления, вырабатываемый летчиком (и1 - от модели первого уровня, и2 - от модели второго уровня) ; Хтр - конечный требуемый вектор состояния самолета для задачи наведения; Zтp -требуемый вектор состояния самолета в отклонениях для задачи стабилизации .

Уравнения движения имеют вид:

х(1)=х(4)соз(х(5)со8(х(6)); х(2) = х(4)зт(х^); х(3) = -х(4)со8(х(5)зт(х(6));

.... г и1 (!)«»(")-СхЧ8 • , 1

х(4) = Б -—--8ш(х(5)) ];

х(7)

_ _и,(2)Ысо8(ц,(4))-со8(х(5)) . х(4)

х(6) = -Еи'(2)№{п(и'(4));х(7)=-С,

х(4)соз(х( 5))

(1)

Где х (1) , х(2), х(3) -декартовы координаты самолета; х(2) -высота над Землей; х(4) - модуль вектора скорости; х(5)- угол наклона траектории; х(б) - угол курса; х(7) - вес самолета; о1(1) -величина тяги двигателя, отнесенная к максимальному значению тяги Р; и1 (2) - величина перегрузки, отнесенная к максимальному значению перегрузки Ы; и1 (3)- величина тормозящей силы, отнесенная к ее максимальному значению; и1(4)- угол крена; а-угол атаки; д=9.81 м/с ; 8 - характерная площадь самолета; д- скоростной напор; Сх-коэффициент лобового сопротивления; Св- секундный расход топлива.

Использовались следующие зависимости:

q = Р(Х(2))(Х(4))2; р(х(2)) = 3.3*10"'° *(x(2)f -1.55* 10"3 *х(2)+0.125;

Р = 10+[ mt ]* 25000-х(2) а(х(2))= 340.3-4.08* 10"3 *х(2); 1 а (х(2)) 1 12.5 v

а =

_ U|(2)Nx(7) , _ [ 0.7 + 2(u,(l)-0.3)2 ]n,(l)P u,(l)P + 4.6qS' 5 3600 '

N = min( 150000,8 > Сх=0.02+3.174*аг+0.03и.(2). х(7) х(7)

Терминальная составляющая критерия управляющей деятельности летчика формируется в виде:

Где х(2)т, х(5)Т/ эс(6)т, и1(2)т, и1(4)т - соответственно высота, угол наклона траектории, угол курса, величина перегрузки и угол крена в конечной точке маневра. Т - время моделирования.

Параметры иА - значения штрафов, позволяющие установить важность учета того или иного ограничения в общей суммарной терминальной составляющей критерия.

В качестве интегральной составляющей критерия управляющей деятельности летчика применялось выражение вида:

(4)

Где х(2)Т/ х(5)т, х(б)т - соответственно высота, угол наклона траектории и угол курса в конечной точке маневра. Т - время моделирования .

Параметры д. - значения штрафов, позволяющие установить важность учета того или иного ограничения в общей суммарной интегральной составляющей критерия.

В конечном итоге параметры и д. определяют критерий, который может моделировать действия летчика как оптимальный регулятор при отработке задачи боевого разворота.

Задача идентификации математической модели управляющей деятельности летчика по формированию траектории пространственного движения ЛА (модель первого уровня) заключается в решении обратной задачи оптимизации, когда по набору экспериментальных траекторий движения самолета устанавливаются значения параметров w1 и д1. Критерием для подбора 'И1 и д1 является степень рассогласования между

исходными экспериментальными траекториями и траекториями, получаемыми при моделировании полета ЛА.

Критерий совпадения траекторий принят следующим:

Х,™ макс4 ЬЬ и,™ макс4 (>

В выражении (5) присутствуют коэффициенты ЬА

Это (как и в

предыдущей задаче) весовые коэффициенты, позволяющие установить большую "важность" совпадения траекторий по какой-либо конкретной координате. Их выбор - это отдельная, более высокоуровневая задача оптимизации, которая в данной работе не рассматривается. Для упрощения данным коэффициентам задаются некоторые значения.

Исходные экспериментальные траектории могут быть получены в результате реальных полетов. В данной работе реализации векторов состояния и управления были получены на стенде виртуального прото-типирования. Разработка стенда явилась одной из основных технических задач проведенной работы.

МОДЕЛЬ ВТОРОГО УРОВНЯ.

Модель второго уровня характеризует управляющую деятельность летчика по стабилизации выбранной пространственной траектории движения ЛА.

Для этой задачи рассматриваемый контур ручного управления самолетом (Рис. 2) при предварительном предположении об оптимальном характере вводимого управления описывается в классе линейно-квадратических задач соотношениями, приведенными ниже.

Модель объекта управления в матричной форме:

¿(1) = р2(1)+Си2(г),

(б)

где z (t) - вектор состояния (в отклонениях от требуемого зна-

чения) объекта , управления размерности п, размерности ш, Р,С матрицы коэффициентов, гО) =г°, иа(0)=и2°.

Критерий оптимальности:

вектор управлений начальные условия

1 = ](2тд12+и2т<з2и2)к( 7)

где Q1 и Q2 - матрицы коэффициентов.

Известно, что минимизация критерия (7) , при использовании изоусловия (б), позволяет получить решение в форме:

и2(0=-К2(0, (8)

где К- матрица обратной связи, которая находится как К = Р2'ОР из решения стационарного уравнения Риккати:

Задача идентификации математической модели управляющей деятельности летчика по стабилизации траектории пространственного движения ЛА (модель второго уровня) заключается в решении обратной задачи оптимизации, когда по набору экспериментальных траекторий движения самолета устанавливаются значения коэффициентов матриц Qi

и Q2•

Критерием (как и для случая идентификации модели первого уровня) является степень рассогласования между исходными экспериментальными траекториями и траекториями, получаемыми при моделировании полета ЛА.

Критерий совпадения траекторий определяется следующим образом:

1 п N Т1 = 1 j = 1

7 МОД 1

(10)

где Т - время моделирования, п - размерность вектора состояния z, N - количество измерений, w1.весовые коэффициенты.

Исходные экспериментальные траектории (как и для случая идентификации модели первого уровня) могут быть получены в. результате реальных полетов. В данной работе записи векторов состояния и управления осуществлялись на стенде виртуального прототипирования

Третья глава посвящена исследованиям математической модели зрительной системы человека-оператора.

Данная модель представляет собой алгоритм прогнозирования ошибок считывания информации с экрана индикатора в зависимости от времени экспозиции и вида изображения, предъявляемого оператору. В основе модели лежит известное представление о зрении как - гологра-фической системе. Задача построения модели состояла в переходе к количественному описанию модели и решению задачи идентификации параметров этой модели, для чего использовалась методика, применяемая в предыдущих исследованиях. При этом рассматривалась пороговая модель пространственно-временного фильтра, где порог срезания (то есть уровень частот изображения, которые не учитываются) зависит от времени экспозиции. Ошибка же считывания зависит как от времени экспозиции, так и от характера предъявляемого изображения.

Математически процесс обработки входного сигнала в модели описывается следующим образом. Пусть f(x,y)- исходное изображение; F(x,y)- пространственный спектр исходного изображения,тогда:

(11)

где Р(0)х»®у)- пространственный спектр выходного сигнала модели;

- величина порога фильтра; -продолжительность времени считывания показаний с индикатора.

110 |1100|

100 8-

[15 80 70 - 15 —^10 - 6 - 10 - 15 766- —

60 4-

30 V 1 7 30 ю 0 10 з-" м и

Рис. 3. Исходное изображение ИЛС.

Рис. 4. Отфильтрованное изображение ИЛС.

Число отфильтрованных пространственных гармоник согласно принятому предположению увеличивается при уменьшении времени восприятия данного изображения. Поэтому увеличиваются искажения на изображении, восстановленном из отфильтрованного спектра, по сравнению с исходным. Следовательно, понижается точность восприятия визуальной информации. В предполагаемой модели зрительной системы человека-оператора уменьшение времени восприятия изображения моделируется повышением фильтрующего порога.

На рис.3 и 4 приведено одно и то же изображение информационной картины ИЛС (вариант пилотажного формата) , только на рис.4. оно пропущено через пороговый фильтр. При фильтрации в исходное изображение вносятся искажения, которые заключаются в "размывании" деталей изображения.

Идентификация модели зрительной системы состоит в формировании для каждого информационного элемента индикатора (шкала) зависимости погрешностей считывания визуальной информации от времени ее восприятия. То есть, необходимо установить две зависимости:

- зависимость величины порога фильтра, моделирующего зрительное восприятие визуальной информации, от времени предъявления изображения;

- зависимость (для принятой модели) допускаемых ошибок считывания летчиком информации с индикатора от степени искажений его изображения, вызванных пороговой фильтрацией.

Кроме того, модель должна учитывать влияние внешнего фона за-кабинной обстановки, имеющего различную фактуру, в зависимости от условий полета. В данной работе было сделаны некоторые упрощения, касающиеся идентификации модели зрительной системы.

Во-первых, модель зрительной системы не учитывала цветовое восприятие. То есть, все исследования проводились с изображениями ИЛС, выполненными в оттенках серого цвета.

Во-вторых, использовался определенный тип внекабинного фона.

Так (в зависимости от характера внешний закабинный фон можно разделить

1) Высотный полет (рис. 5) , ха- ' рактеризующийся низкой контрастностью участков изображения. Цветовая гамма фона состоит в | основном из цветов, интенсив- ! ность которых достаточно близ- 1 ка к белому цвету. |

2) Горизонтальный полет (рис. б) . | Характеризуется достаточно I плавным изменением цветов уча- | стков индикатора от близких к | черному (снизу) до близких к | белому (сверху). Центр изобра- , жения имеет участки достаточ- ' ной контрастности. ,

3) Снижение с больиим отрицатель- \ ным углом тангажа (рис. 7) . ^ Изображение имеет явно выраженную контрастную структуру I изображения. Участки с яркими ! цветами соседствуют с участка- I ми с темньми цветами. |

Для каждого типа фона идентифи- ! цируемые модели зрительной системы . разнятся. Но в рамках одного типа вида закабинной обстановки параметры модели сохраняют достаточное посто- ; янство. |

Закабинная обстановка имитируется с помощью подсистемы визуализации стенда виртуального прототипирования.

В качестве исследуемого формата ИЛС использовался пилотажный формат (рис.8), а модель зрительной системы идентифицировалась для шкалы воздушной скорости.

В левой части информационной картины исследуемого формата ИЛС расположена подвижная вертикальная шкала воздушной скорости 1. Индекс 2 указывает текущую, а подвижный индекс 3 (директорная метка) заданную воздушную скорость.

Поскольку в работе исследуемый маневр - это боевой разворот истребителя с набором высоты, то модель зрительной системы идентифицировалась для типа фона закабинной обстановки, соответствующего как горизонтальному полету, так и полету с набором высоты (второй тип фона).

выполняемой летчиком задачи) на три типа.

Рис. 5.

Рис. 6.

Л

г-- •-.-с" ..

Рис. 7

УСТАНОВЛЕНИЕ ЗАВИСИМОСТИ ПОРОГА ФИЛЬТРА ОТ ВРЕМЕНИ ПРЕДЪЯВЛЕНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЯ.

Пороговая фильтрация предполагает отсеивание некоторых гармоник спектра при данном времени восприятия. Следовательно, человек при этом времени восприятия просто не "видит" эти гармоники. Поэтому, если путем подбора соответствующего значения порога фильтра удалить такие гармоники и представлять человеку отфильтрованное изображение, то для такого же времени восприятия точность считывания информации не ухудшится. Отсюда процесс идентификации модели зрения в виде порогового фильтра должен состоять из двух серий экспериментов. В первой серии проводятся эксперименты по определению точности считывания информации с исходного изображе- Рис.

ния при различных продолжительностях времени восприятия. Во второй серии проводят такие же эксперименты, но только с отфильтрованным изображением. При этом подбирают величины порога фильтра таким образом, чтобы для одних и тех же продолжительностей времени восприятия точности считывания информации с исходного и отфильтрованного изображений совпадали.

Каждый эксперимент первой серии заключался в предъявлении оператору изображения информационной картины ИЛС с некоторым случайным расположением риски на шкале воздушной скорости. После экспозиции формата индикатора в течение ограниченного интервала времени изображение ИЛС исчезало. Оператор должен был считать показание со шкалы за это время. В каждом эксперименте изображение формата ИЛС предъявлялось в течение времени, случайным образом взятого из следующего ряда: 0,2 с. ; 0,3 с. ; 0,4 с. ; 0,5 с; 0,6 с. ; 0,7 с. В первой серии было проведено 80 опытов с одним оператором, причем в результате все интервалы времени экспозиции формата ИЛС использовались примерно одинаковое число раз. Если оператор не был в состоянии воспринять изображение, опыт можно было повторить. Если 80 опытов для оператора были слишком большой величиной, эксперимент можно было ограничить меньшим количеством опытов. По завершении эксперимента программа приступала к обработке результатов .

Вычисление оценки средней ошибки считывания:

где 0д - действительное значение, отображаемое указателем шкалы; 0 - значение величины, считанное оператором; п . число опытов с ] -м временем экспозиции;

Оценка дисперсии отклонения ошибки считывания:

Вторая серия экспериментов проводилась с отфильтрованным изображением информационной картины ИЛС. Применялась цифровая фильтрация изображения. Данный эксперимент предназначен для определения опытным путем порога фильтра, моделирующего зрительное восприятие человека-оператора

Суть эксперимента остается прежней. В течение ограниченного времени оператору предъявляется отфильтрованное изображение для каждого значения интервала выдержки. При этом в ходе эксперимента подбирается такое значение порога фильтра, при котором статистические характеристики ошибок считывания данного эксперимента совпадали со статистическими характеристиками первого эксперимента. Если это так, то величину порога фильтра можно считать правдоподобной. Далее можно установить зависимость величины порога фильтра от времени предъявления изображения. Проведение второго эксперимента возможно только при условии уже проведенного первого эксперимента, потому что этот эксперимент основан на сравнении полученных значений в первом эксперименте.

На основании проведенных двух экспериментов (с оригинальным изображением и с отфильтрованным) возможно установить зависимость величины порога фильтра, моделирующего зрительное восприятие информации, от продолжительности этого восприятия.

В результате проведенных экспериментов на стенде виртуального прототипирования с пилотажным форматом ИЛС (рис.8), с учетом влияния закабинного фона для шкалы воздушной скорости была получена следующая зависимость величины порога фильтра, моделирующего зрительное восприятие со шкалы воздушной скорости, от времени предъявления изображения индикатора:

где Б - порог фильтра, т - время экспозиции изображения индикатора.

ЕСАе^Шде)2 1=1___

(13)

П.--1

О = 1б-21.53(х-0.2)

(14)

1101

УСТАНОВЛЕНИЕ ЗАВИСИМОСТИ ДОПУСКАЕМЫХ ОШИБОК СЧИТЫВАНИЯ ИНФОРМАЦИИ С ИНДИКАТОРА ОТ СТЕПЕНИ ИСКАЖЕНИЙ ЕГО ИЗОБРАЖЕНИЯ, ВЫЗВАННЫХ

ФИЛЬТРАЦИЕЙ.

__М-

ГВ7>

100

Рис. 9

80'

/

Первый и второй эксперименты позволяют установить зависимость точности восприятия информации с индикатора от времени ее предъявления. Но для исследования эффективности геометрических образов необходимо также установить связь между погрешностями считывания показаний со шкалы индикатора и геометрическими погрешностями, которые обусловлены "размыванием" элементов ИЛС. Так, например, для шкалы воздушной скорости (рис.9) количественная мера показаний пропорцио-

нальна расстоянию 1 между директорной меткой и указателем (на рис.9 представлен "галочкой"). При фильтрации изображения риски и метки "размываются". Степень "размывания" величина случайная, зависящая от индивидуальных особенностей оператора. Поэтому

ст, = о, +а2; ш, =|ш, -ш21.

(15)

Где Ох - среднее квадратическое отклонение (с.к.о.) величины

1; Ох - с.к.о. точек, изображающих метку после фильтрации, от своих

начальных положений; а2 - аналогичное с.к.о. для указателя; m1 - математическое ожидание величины 1; т1, m2 - математические ожидания расстояний от метки и указателя до нижней кромки поля индикатора соответственно. Зависимости (15) позволяет установить третий эксперимент. Изображение индикатора фильтруется, затем определяется степень его "размывания", путем оценки МО и СКО точек, изображающих элементы индикатора до и после фильтрации.

Для соответствующих значений выдержек изображения ИЛС (0,2 с; 0,3 с; 0,4 с; 0,5 с; 0,6 с; 0,7 с), сопоставляя экспериментально установленные оценки (12), (13) из первого эксперимента и оценки (15) из третьего, выводится зависимость, позволяющая определять оценку ошибок оператора в зависимости от степени фильтрации изображения ИЛС. В результате проведенных экспериментов на стенде виртуального прототипирования были установлены следующие оценки (15)для шкалы воздушной скорости ИЛС:

'до

= 1.04 а,,

т АО = 0.048 ДО

т,

/

--1

(16)

В результате, задавая продолжительность времени считывания информации с экрана ИЛС, получаем соответствующую величину порога фильтра, моделирующего зрительное восприятие. После фильтрации изображения анализируются в количественном отношении степень "размывания" директорной метки и указателя. В итоге определяется модель ошибок, делаемых оператором при восприятии данного изображения в течение данного интервала времени.

Таким образом, выражения (14) и (16) описывают идентифицированную модель зрительной системы летчика для шкалы воздушной скорости ИЛС с учетом влияния закабинного фона.

Четвертая глава посвящена использованию в исследовательской деятельности и вопросам построения стенда виртуального прототипи-рования (авиационный тренажер с гибкой архитектурой).

Целью работы является поиск методики (в основе которой лежит исследование и модификация описаний процессов и критериев функционирования контура ручного управления), позволяющей объективно аргументировать выбор формата изображения электронного индикатора как оптимизацию деятельности летчика для задачи оптимизации формата индикатора на лобовом стекле (ИЛС). В силу особенностей данного индикатора (летчик почти беспрерывно наблюдает закабинную обстановку сквозь индикатор) его проектирование невозможно проводить без учета этого внешнего закабинного воздействия на летчика. Поэтому для всех экспериментов, касающихся исследования реализуемых

летчиком управлений, а самолетом траекторий движения, для создания летчику адекватной информационной среды внутри кабины самолета, а главное - высококачественной и реалистичной имитации закабинной обстановки с макетом проектируемого формата ИЛС - для всего этого необходим комплекс (стенд) виртуального прототипирования. Стенд обеспечивает погружение летчика в информационную среду, максимально приближенную к реальности. При этом гибкие средства позволяют менять конфигурацию данной среды. Тем самым разработчику, решающему задачу анализа и синтеза ИЛС, дается гибкий и действенный инструмент .

Стенд прототипирования формально можно рассматривать как замену реального самолета, поскольку он способен виртуально воссоздавать все режимы полета и применения бортовых систем и устройств во всех режимах. Кроме того (в отличие от реального самолета) все приборы воссоздаются с помощью компьютерного моделирования-имитации и в рамках задачи проектирования форматов индикаторов могут быть оперативно обновлены с целью улучшения информационного взаимодействия с пилотом. Средства закабинной обстановки способны имитировать любой регион земной поверхности в любое время суток и при любых погодных условиях.

Стенд представляет собой моделирующий проблемно-ориентированный комплекс открытой архитектуры на базе распределенной вычислительной системы с использованием геоинформационной поддержки. Он позволяет в лабораторных условиях при применении универсальных коммерческих программно-аппаратных средств проводить моделирование и динамические исследования, отработку прототипов бортовых устройств и оборудования в условиях, приближенных к реальным, через реализацию в программном обеспечении информационной среды и поля входных воздействий на моделируемые структуры.

В данной главе также рассмотрены вопросы оптимизации производительности программного обеспечения подсистемы визуализации. Исследована и оптимизирована производительность локальной вычислительной сети стенда виртуального прототипирования.

Пятая глава посвящена оптимизации формата индикатора на лобовом стекле с использованием идентифицированных моделей управляющей деятельности летчика (модель из двух уровней) и модели зрительной системы человека-оператора, полученных с использованием стенда виртуального прототипирования.

Усовершенствование микрокомпоновки информационной картины ИЛС в смысле уменьшения необходимого времени считывания летчиком информации математически можно сформулировать как задачу оптимизации, критерий которой характеризует время, затрачиваемое летчиком в среднем на непосредственное считывание одного параметра в течение данного режима полета, и представляет собой следующее выражение:

Т = £рл. (17)

1=1

где К - вероятность обращения летчика к 1-му компоненту информационного изображения в течение полета; ^ - продолжительность времени считывания показаний с 1-го компонента в течение полета, включает в себя весовой коэффициент, учитывающий важность показания для осуществления ручного управления; п - число компонентов на информационном изображении.

Оптимизация микрокомпоновки ИЛС заключается в таком варьировании параметров отдельных компонентов информационного изображения, при котором критерий (17) сводится к своему минимально возможному значению для рассматриваемого режима полета. Решение задачи оптимизации осуществляется посредством математического моделирования для найденных моделей процесса ручного управления самолетом в условиях действия внешних возмущений. Учитывая, что в контур ручного управления входят самолет, летчик со своей зрительной системой и ИЛС, математическое моделирование осуществляется на базе структуры, изображенной на рис.1.

Корректное решение оптимизационной задачи можно получить, если установить ограничения сверху и снизу на варьируемые параметры критерия (17).

Формирование ограничений снизу основывается на том, что продолжительности времени считывания показаний определяют точность восприятия информации и, следовательно, точность управления. Точность управления определяется допуст!мьми отклонениями координат самолета от своих требуемых значений. Пусть Д"(Ъ), - соответ-

ственно векторы нижних и верхних пределов допустимых отклонений действительных значений координат самолета. Тогда неравенство:

должно выполняться для всех моментов времени, принадлежащих интервалу управления. Здесь zTp(t) - требуемое значение вектора состояния объекта управления; z(t) -действительное значение вектора состояния .

Располагая моделью летчика как исполнительного звена в контуре ручного управления, по необходимой точности управления определяется необходимая точность считывания визуальной информации. Модель зрительной системы человека-оператора позволяет определить потребную продолжительность времени считывания. Таким образом, неравенство (18) косвенно ограничивает продолжительности времени считывания показаний снизу.

Вместе с тем продолжительности времени считывания отдельных показаний не могут быть произвольно большими. Летчик при управлении самолетом контролирует, как правило, несколько параметров. Если какое-либо показание считывается слишком долго, то другие неконтролируемые в это время параметры могут выйти за допуски под действием возмущений. Рассмотрим наиболее быстро возмущаемую случайными ветровыми воздействиями координату самолета:

¿ДО = шах {¿ДО,0 < 15= Т}0 = 1,2,..., п) ,

(19)

где - скорость изменения ^й координаты самолета в момент

времени ^ [0,1"] - интервал управления рассматриваемого режима полета.

Эта координата может отклоняться в большую или меньшую сторону от требуемого значения:

б^г^Ю-гДО, t<=[0lT]. (20)

Величина 1

3 (Ь)=ш± п^б^ (1:) - Д" з (С )|,| Д+з (Ъ) - е[ь ,т]

равна минималь-

ному из расстояний до верхней или нижней границы допуска от текущего действительного значения j-й координаты. Тогда

ДхХО=1^)/^(ОД€[0,Т] (21)

есть минимальное время, через которое j-я координата может выйти за границу допуска под действием ветровых возмущений, если не предпринимать попыток парировать образующиеся отклонения. Для гарантии рассматривается минимальное значение этой величины на всем

интервале управления

Дт; = тт|Дт,(01 J о^т1-

Составляющие времени считывания отдельных показаний должны быть такими, чтобы летчик возвращался к контролю ] -й координаты через время, не превышающее Дг^:

(22)

¡=1

Выражение (22) есть условие, ограничивающее продолжительности времени считывания показаний сверху.

Летчик реализует управление стабилизацией, исходя из экстре-мализации критерия:

I = {(гЧ^г + и2тС>2и2}11 .

(23)

Важность какого-либо показателя для формирования нужных управлений можно определить, если, установить степень влияния неточности оценки соответствующей координаты вектора состояния на критерий (23) . Чувствительность критерия (23) к неточности оценки вектора состояния в момент времени t равна градиенту эд критерия по вектору состояния z(t) в тот же момент времени _ . .

&(г)

Для того, чтобы определить относительную важность соответствующих показаний для формирования управлений на рассматриваемом режиме полета, вычислим среднее значение составляющих градиента критерия по всему интервалу управления:

1 Т ¡г

(24)

дг' Т >дг>(т)

В итоге продолжительность времени считывания j-гo показания с экрана дисплея, отвечающая модели, что летчик готов тратить на считывание параметров время, пропорциональное их важности, будет:

Ъ-С

д]

(25)

дг1 '

где с - неизвестный, определяемый в процессе оптимизации, коэффициент .

Построение пространственной траектории ЛА (модель первого уровня)

*тр

(0:

ПИП 1(«\ ч), х = Цх, и,,О

1Д0

± Матрицы Р и й

¿(0 = Рг(1)+Си2(0+лу

(модель второго уровня)

^ Идеальные траектории

Шаг алгоритма к=1, С=С0

Т= I Запомнить: Тк=Т.

X

Модель зрительной системы. Формирование у(1).

С=С+ДС

Модель управляющей деятельности. Формирование иг=-Кг, где К=-Ог*1СР из решения уравнения Риккати

ря+ртр-рса,-,стр-ю1=0

¿(0 = Ргф+Ои2 0) +

(модель второго уровня)

Положение директорией метки

<с Конец^>

Рис. 10.

Математическая постановка задачи оптимизации микрокомпоновки информационного изображения ИЛС заключается в минимизации (за счет подбора вида изображения формата ИЛС) критерия (17) с ограничения-

ми (18,22) и решении внутренней задачи нахождения промежуточной переменной с в выражении (25).

Для решения задачи оптимизации формата ИЛС была модифицирована схема алгоритма оптимизации форматов электронной индикации. Она приводится на рисунке 10.

Необходимые исходные данные для алгоритма -это допуски на координаты самолета, вероятности обращения летчика к отдельным компонентам информационной картины ИЛС.

Модель управляющей деятельности летчика, модель его зрительной системы были идентифицированы в данной работе.

Для примера проводится оптимизация шкалы воздушной скорости формата индикатора ИЛС, общий вид которого был приведен на рис.8. Геометрические параметры шкалы (размерность: пиксели) приведены в таблице 1.

Таблица 1.

Размещение шкалы

По горизонтали 100

По вертикали 50

Параметры шкалы

Толщина линий 3

Длина шкалы 310

Длина риски 5

Цифры

Размер шрифта 25

Смещение цифр 15

Указатель

Тип галочка

Толщина линий 3

Длина 15

Высота 16

Начальное значение промежуточной переменной С было взято равным 0.45. Время моделирования было взято равным 100 секундам, шаг моделирования 0.1 секунды/ количество шагов анализируемой траектории - 200 шагов. Таким образом, исследовалось информационное взаимодействие летчика с индикатором на протяжении 20 секунд полета. С помощью разработанного программного обеспечения, реализующего алгоритм интерактивной оптимизации формата ИЛС, для принятых его параметров (таблица 1) были получены следующие оценки формата индикатора (таблица 2 ) .

Таблица 2.

№ п.п. Значение коэффициента С Количество несовпадений по точкам траектории (точность пилотирования) Величина критерия Т (сек.)

1 0.45 148 0.19413

2 0.65 39 0 .28041

3 0.8 8 0.34512

4 1.1 1 0.47454

5 1.2 0 0.51768

Для дальнейшей оптимизации индикатора был изменен формат шкалы воздушной скорости. В частности были изменены (увеличены) ширина и высота указателя шкалы (таблица 3) .

_Таблица 3

Указатель шкалы воздушной скорости

Толщина линий 3

Длина 20

Высота 20

Затем процедура оценки формата вновь была повторена. Были получены следующие результаты (таблица 4).

Таблица 4.

№ п.п. Коэффициент С Количество несовпадений по точкам траектории (точность пилотирования) Величина критерия Т (сек.)

1 0.5 88 0.2157

2 0.7 13 0.30198

3 0.85 5 0.36669

4 0.95 1 0.40983

5 0.99 0 0.427086

Сравнивая таблицы 4 и 2, замечаем, что для последнего варианта указателя воздушной скорости величина критерия Т, соответствующая наилучшей точности пилотирования (количество несовпадений по точкам траектории равно нулю) , меньше аналогичного значения критерия для первоначального варианта указателя. То есть, летчику стало требоваться меньше времени на считывание информации со шкалы при сохранении эффективности управления самолетом. Таким образом, удалось улучшить формат ИЛС с точки зрения количества времени, необходимого на восприятие информации с индикатора.

В заключении перечислены основные результаты работы, которые сводятся к следующему:

1)Осуществлена модификация модели управляющей деятельности летчика посредством ее разбиения на 2 уровня (в зависимости от скоростей протекающих процессов в контуре ручного управления ЛА ) .

Модель первого уровня описывает деятельность летчика по формированию пространственной траектории движения самолета. Здесь учитывается нелинейность характеристик самолета.

Модель второго уровня характеризует управляющую деятельность по стабилизации пространственной траектории, полученной с помощью модели первого уровня.

Произведена идентификация моделей обоих уровней в виде значений параметров критерия управляющей деятельности летчика.

2) Произведена идентификация модели зрительной системы летчика для случая использования индикатора на лобовом стекле. Применялась модель на основе пространственно-временного фильтра средних частот. Установлены параметры модели фильтра, моделирующего ошибки зрительного восприятия. Получена зависимость, устанавливающая связь между временем считывания летчиком информации с индикатора и величиной допускаемой при этом ошибки, вызываемой дефицитом времени и особенностями зрительной системы.

3) На основе замкнутого комплекса математических моделей элементов эргатической системы "самолет-летчик-среда", адекватного реальным процессам, протекающим на борту летательного аппарата, модифицирована и реализована методика оптимизации средств электронной индикации, заимствованная из предыдущих исследований. Произведена оптимизация формата ИЛС.

4) Произведена разработка технических средств виртуального прототипирования, решающих задачу построения адекватных моделей управляющей деятельности пилота, считывания летчиком информации со шкал ИЛС с учетом сенсорного восприятия внекабинной обстановки.

5) Результаты работы (разработанное математическое и программное обеспечение, технические средства) использованы в научно-производственной деятельности ГосНИИАС, о чем имеется соответствующий акт о внедрении.

Основные результаты диссертационной работы отражены в следующих печатных работах:

1. Гуреев В.О., Костюков В.М., Половинкин В.А. Разработка оптимизационного подхода к выбору вариантов форматов изображений на индикаторах радиоэлектронных средств. Материалы Всероссийской научно-технической конференции "Наука -производству: современные задачи управления, экономики, технологии и экологии в машино- и приборостроении". -Арзамас, 1998, -331 с.

2. Гуреев В.О. Разработка программы визуализации закабинного пространства. Материалы докладов Всероссийской молодежной научно-технической конференции "Приборостроение в аэрокосмической технике". - Арзамас, 1999, -285 с.

3. Гуреев В.О., Костюков В.М. Автоматизация процесса выбора микрокомпоновки средств индикации на лобовом стекле. Сборник докладов VI Всероссийской научно-технической конференции "Проблемы совершенствования робототехнических и интеллектуальных систем летательных аппаратов". - М: МАИ, 2000, -339 с.

4. Гуреев В.О.,. Карасев В.В., Каширкин СВ., Татарников И.Б. Создание программно-аппаратного комплекса открытой архитектуры для отработки взаимодействия экипажа самлета с информационно- управляющим полем кабины в виртуальной среде. Материалы научно-технической конференции "Тренажерные технологии и симуляторьГ. - Санкт-Петербург: СПбГПУ, 2002, -206 с.

5. Гуреев В.О., Карасев В.В., Каширкин СВ., Татарников И.Б. Технология разработки комплексов моделирования для исследования информационно -управляющего поля кабины ЛА нового поколения. Сборник докладов второй научно-технической конференции "Тренажерные технологии и обучение: новые подходы и задачи". -Жуковский: БАГИ, 2002, -238 с.

#-86 15

Введение.

ГЛАВА 1. ОБЗОР СУЩЕСТВУЮЩИХ МЕТОДОВ ПРОЕКТИРОВАНИЯ

СИСТЕМ ОТОБРАЖЕНИЯ ИНФОРМАЦИИ ЛА.

Ф 1.1. Проблемы и задачи разработки систем отображения информации

СОИ) ЛА.

1.2. Математические методы проектирования.

1.3. Экспериментальные методы проектирования.

1.3.1. Метод экспертного оценивания.

1.3.2. Метод виртуального прототипирования.

1.4. Существующие методы нахождения математических моделей.

1.4.1. Структурно-параметрическая идентификация математических моделей движения самолетов.

1.4.2. Принципы выбора структуры математической модели движения ^ самолета как сложной технической системы

1.5. Техническая постановка решаемой задачи.

1.6. Математическая постановка задачи.

ГЛАВА 2. ИДЕНТИФИКАЦИЯ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ УПРАВЛЯЮЩЕЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ЛЕТЧИКА.

2.1. Математическая модель управляющей деятельности летчика по формированию пространственной траектории (модель первого уровня).

2.1.1. Нелинейная оптимальная модель эргатической системы.

2.1.2. Пример решения задачи оптимального наведения ЛА.

2.1.3. Программа решения задачи оптимального наведения ЛА и ис-# следования управляющей деятельности летчика

2.1.4. Задача идентификации математической модели управляющей деятельности летчика по формированию траектории пространственного движения ЛА.

2.1.5. Программа просмотра траекторий движения ЛА, полученных с помощью программы, реализующей модель управляющей деятельности летчика по формированию пространственной траектории (модель первого уровня).

2.2. Математическая модель управляющей деятельности по стабилизации траектории пространственного движения ЛА модель второго уровня).

2.2.1. Линейная оптимальная модель эргатической системы

2.2.2. Программа оптимальной стабилизации траектории на основе линейной оптимальной модели эргатической системы.

2.2.3. Программа просмотра результатов моделирования математической модели управляющей деятельности летчика по стабилизации траектории (модель второго уровня).

2.2.4. Задача идентификации математической модели управляющей деятельности летчика по стабилизации траектории пространственного движения ЛА.'.

2.2.5. Экспериментальное нахождение модели оптимального поведения человека-оператора.

ГЛАВА 3. ИДЕНТИФИКАЦИЯ МОДЕЛИ ЗРИТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЫ ЧЕЛОВЕКА-ОПЕРАТОРА.

3.1. Особенности функционирования зрительной системы человека.

3.2. Модель зрительной системы человека на основе порогового фильтра средних пространственных частот.

3.3. Модель зрительной системы человека, учитывающая цветовое восприятие.

3.4. Методика идентификация модели зрительной системы человека-оператора

3.5. Результаты идентификация модели зрительной системы человека-оператора

3.5.1. Примеры изображений индикатора ИЛС при различных малых временах восприятия информационной картины.—

3.5.2. Анализ экспериментальных данных для идентификации модели зрительной системы.

3.6. Исследование влияния фонового рисунка на восприятие информационной картины ИЛС.

3.6.1. Сравнительный анализ влияния фильтрации на различные типы фоновых рисунков.

3.6.2. Идентификация модели зрительной системы с учетом фонового рисунка.

3.7. Описание программы Visual System Explorer.

ГЛАВА 4. ПРИМЕНЕНИЕ СТЕНДА ВИРТУАЛЬНОГО ПРОТОТИПИРО-ВАНИЯ В ЗАДАЧАХ ИДЕНТИФИКАЦИИ ИСПОЛЬЗУЕМЫХ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ.

4.1. Назначение стенда виртуального прототипирования (моделирующего комплекса).

4.2. Роль стенда виртуального прототипирования в данной исследовательской работе

4.3. Структура и состав стенда виртуального прототипирования.

4.4. Имитация приборной доски ЛА как элемента информационно-управляющего поля кабины (ИУП).

4.5. Особенности построения подсистемы генерации закабинной обстановки.

4.5.1. Конструктивные особенности

4.5.2. Особенности программного обеспечения визуализации

4.6. Технология разработки объектов трехмерной модели местности реальных регионов земной поверхности.

4.6.1. Использование космических снимков.

4.6.2. Использование аэрофотоснимков.

4.6.3. Использование геоинформационных систем.

4.7. Оптимизация производительности подсистем стенда моделирования.

4.7.1. Оптимизация производительности ПО подсистемы визуализации.

4.7.2. Оптимизация производительности локальной сети моделирующего стенда.

ГЛАВА 5. ОПТИМИЗАЦИЯ ИНДИКАТОРА НА ЛОБОВОМ СТЕКЛЕ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ КОМПЛЕКСА МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ КОНТУРА РУЧНОГО УПРАВЛЕНИЯ ЛА.

5.1. Математическая постановка задачи оптимизации микрокомпоновки ИЛС.

5.2. Схема решения задачи оптимизации изображения ИЛС.

5.3. Результаты оптимизации формата ИЛС для режима навигации.

5.3.1. Оптимизация формата ИЛС с учетом ошибок восприятия только по шкале воздушной скорости.

5.3.2. Оптимизация формата ИЛС с учетом ошибок восприятия по всем шкалам.

5.4. Описание структуры комплекса "Программное обеспечение исследователя средств электронной индикации"

5.5. Программа оптимизации форматов средств электронной индикации StepAnalizer 1.0.

Процесс управления самолетом сопровождается сложной интеллектуальной работой летчика (суммированием и дифференцированием, сглаживанием и осреднением поступающей информации, интегрированием, логическими операциями), а также механическим воздействием на рычаги управления (рулями ЛА и двигателями) либо на соответствующие кнопочные устройства (при пользовании воздушными тормозами, полетной механизацией крыла, взлетно-посадочными устройствами или специальными бортовыми системами).

Летчик является центральным звеном в замкнутой системе управления пилотируемым ЛА. Он воспринимает и соответствующим образом перерабатывает неупорядоченный поток первичной информации, определяя и дозируя при этом необходимые управляющие воздействия. По существу он выполняет функции регулирующего звена.

Современное развитие науки, техники и технологий выводит создаваемые системы управления ЛА на качественно новый уровень возможностей. Возрастают скорости ЛА, увеличивается число потенциально решаемых им задач, а вместе с тем растут объем и скорость обрабатываемой на борту информации. Это создает дополнительные нагрузки на пилота. Однако на сегодняшний день не стоит рассчитывать на повышение летчиком качества управления ЛА. Он находится на пределе своих функциональных возможностей по обработке информации и выработке управляющих воздействий. А раз так, очень важной задачей является согласование характеристик человека-оператора (летчика) с характеристиками ЛА. Учитывая и без того максимальную загруженность пилота, системе управления необходимо самой подстраиваться (а не наоборот) под особенности поведения летчика, становясь адаптивной системой управления.

Экспериментальные исследования показали, что человек обладает определенными характеристиками как в плане управляющей деятельности, так и в плане восприятия информации.

К числу особенно важных свойств летчика, которые необходимо принимать во внимание при анализе устойчивости системы летчик—система управления—самолет [6], относятся:

- способность следить только за сигналами, поступающими с определенной частотой (0—3 Гц), т. е. наличие определенной полосы пропускания;

- способность отвечать только на такие внешние сигналы, величина которых выше порога восприятия их органами чувств, т. е. наличие некоторой зоны нечувствительности;

- запаздывание ответной реакции на внешние сигналы, воспринимаемые органами чувств;

- прерывистый (дискретный) характер ответной реакции на воспринимаемые органами чувств непрерывные возмущения, монотонно меняющие свою величину;

- способность к логической фильтрации внешних сигналов, воспринимаемых органами чувств, т. е. к последовательному устранению рассогласования по какому-то одному параметру, что свойственно одноканальному усилителю;

- способность дозировать управляющие воздействия в зависимости от величины и знака поступающих внешних сигналов, что свойственно звену с обратной связью по управляющему воздействию;

- способность реагировать не только на отклонения параметра от заданной величины, но и на их производные и интеграл от отклонения параметра, что свойственно дифференцирующему и интегрирующему звеньям;

- способность усиливать при необходимости величину управляющего воздействия для компенсации запаздывания своей реакции, что свойственно форсирующему звену;

- способность приспосабливаться через определенное время к изменившимся условиям, т. е. свойство адаптации.

Обладая всеми этими особенностями, человек, тем не менее, старается в меру своих интеллектуальных и физических особенностей выполнять поставленную перед ним задачу как можно лучше. Учет этого факта дает право на существование антропоцентрического принципа проектирования.

Теоретические основы данной концепции применительно к разработке систем, в которых присутствует человек-оператор, развил в своих работах основоположник инженерной психологии Ломов Б.Ф. [61].

В проектировании средств индикации антропоцентрический принцип означает поиск характеристик человека (хотя бы для отдельного режима) и выбор таких характеристик индикаторов, которые бы обеспечивали восприятие информации летчиком наиболее удобным. Указанный подход предполагает нахождение математических моделей для описания управляющей деятельности человека и модели восприятия им информации. Универсальных моделей, описывающих человека, найти нельзя, т.к. он - самый сложный объект из наблюдаемых. Поэтому необходимо строить частные модели, но обладающие достаточной общностью, чтобы решать требуемые задачи проектирования. Характеристики, входящие в описание человека, ищутся с привлечением экспериментальных данных, а также с использованием выявленных принципов, которые тоже получены на основе экспериментов. Важнейшим преимуществом является то, что человек ведет себя "наилучшим" образом, т.е. его поведение может быть описано экстремальными правилами. Однако критерии, которые заложены в этом поведении, неизвестны и подлежат определению в условиях деятельности летчика, максимально приближенных к тем, для которых проектируется система. Предполагается, что характер (цель) деятельности при переходе с одного объекта на другой не меняется. Летчик пытается экстремализировать один и тот же критерий. Меняется управляющая деятельность, но она связана с адаптацией под объект управления и среду, а не в связи с изменением критерия деятельности летчика. Таким образом, экспериментальные данные позволяют выявить критерий. Для вновь проектируемого объекта может быть перенесен именно выявленный критерий, а не конкретная управляющая деятельность.

Для того, чтобы замкнуть контур управления ЛА через характеристики индикатора, необходима модель ошибок зрительной системы. С точки зрения моделей восприятия летчиком информации рассматривается голографическая модель зрительной системы, где данная система (глаз+мозг) моделируются как пространственно-временной фильтр средних частот. Проведенные исследования в этом направлении привели к тому, что возникла необходимость рассматривать многоуровневые модели человека-оператора. Это позволило бы решать задачи прогнозирования математических моделей человека-оператора не только для задач стабилизации движения, но и выбора траекторий пространственного движения ЛА, тем самым формируя оптимальные траектории ручного наведения (оптимальные с точки зрения антропоцентрического принципа). .

Совершенствование управляющей деятельности летчика требует рассмотрения (изучение и оптимизация) наряду с традиционными индикаторами вертикальной и горизонтальной обстановок специализированного индикатора — индикатора на лобовом стекле (ИЛС), используемого в современных самолетах в напряженных режимах полета. Этот индикатор не требует переноса на него взгляда из внекабинного пространства.

Целью работы является исследование оценки влияния параметров системы отображения информации на качество процесса ручного управления ЛА и путей модификации описаний процессов и критериев функционирования контура ручного управления, использование которых позволит объективно аргументировать выбор формата изображения индикатора на лобовом стекле (ИЛС), существенно сократит временные затраты при оптимизации формата изображения индикатора, а также даст возможность вести проектирование в автоматизированном режиме.

Предметом исследований явились математические модели самолета, критериальные функции поведения летчика, модель погрешностей его зрительной системы, которые в рамках развиваемой концепции проектирования позволили бы создать необходимое математическое обеспечение для решения поставленных задач за приемлемое (с точки зрения разработчика) время при выполнении требований по точности анализа. При построении математических моделей сложных технических систем простота использования этих моделей и обозримость результатов получаемых решений имеет не меньшее значение, чем универсальность модели и ее адекватность в широком диапазоне условий функционирования системы.

В рамках реализации экспериментальных исследований для анализа управляющей деятельности пилота затратной подзадачей явилась оптимизация информационных потоков между рабочими станциями в полунатурном стенде.

Актуальность проведенных исследований обусловлена тем, что присущие современной авиационной технике сложные быстротекущие процессы с большим числом меняющихся параметров, которые необходимо контролировать и учитывать в ходе управления ЛА, требуют от летчика такой скорости приема и переработки текущей информации, которая превышает его возможности.

Сложность полетных задач, обусловленная множеством различных начальных условий, критериев управления, статистическим характером внешних воздействий, вместе с тем требование безусловного выполнения этих задач не позволяет на современном уровне науки и техники создать системы полного автоматического управления для всех режимов полета. Поэтому, несмотря на относительно частые ошибки летчика во время сложных режимов полета и высокую цену этих ошибок, все же невозможно на таких режимах полностью его устранить из процесса управления.

Поэтому задача разработки методов, с помощью которых можно создавать средства индикации, учитывающие особенности решения задачи управления и восприятие летчиком зрительной информации, позволяющие оптимизировать процесс этого восприятия, весьма актуальна.

Научные результаты, выносимые на защиту:

- методика идентификации 2-х уровнего критерия управляющей деятельности летчика;

- методика идентификации модели зрительной системы человека-оператора на основе пространственно-временного фильтра средних частот;

- методика проектирования оптимальных шкал на ИЛС;

Практическая ценность результатов работы определяется следующим:

- создан необходимый инструментарий для исследований моделей человека-оператора, обеспечивающих решение задачи оптимизации ИЛС.

- получены параметры 2-х уровнего критерия управляющей деятельности летчика на основе экспериментальных данных;

- получены параметры математической модели зрительной модели летчика на основе экспериментальных данных;

- все разработанные модели реализованы в виде программных модулей, ориентированных на стандартное обеспечение ПЭВМ и допускающих непосредственное включение в другие, более общие программы.

5) Результаты работы (разработанное математическое и программное обеспечение, технические средства) использованы в научно-производственной деятельности ГосНИИАС, о чем имеется соответствующий акт о внедрении.

Заключение

1) Осуществлена модификация модели управляющей деятельности летчика за счет ее разбиения на 2 уровня (в зависимости от скоростей протекающих процессов в контуре ручного управления ЛА).

Модель первого уровня описывает деятельность летчика по формированию пространственной траектории движения самолета. Здесь учитывается нелинейность характеристик самолета.

Модель второго уровня характеризует управляющую деятельность по стабилизации пространственной траектории, полученной с помощью модели первого уровня. Задача стабилизации позволяет остаться в рамках линейно-квадратической теории оптимизации для случая линейных моделей самолета

Произведена идентификация моделей обоих уровней в виде значений параметров критерия управляющей деятельности летчика.

2) Произведена идентификация модели зрительной системы летчика для случая использования индикатора на лобовом стекле. Применялась модель на основе пространственно-временного фильтра средних частот. Установлены* параметры модели фильтра, моделирующего ошибки зрительного восприятия летчиком информации с индикатора. Получена зависимость, устанавливающая связь между временем считывания пилотом информации с индикатора и величиной допускаемой при этом ошибки, вызываемой дефицитом времени и особенностями зрительной системы человека.

3) На основе замкнутого комплекса математических моделей элементов эргатической системы "самолет-летчик-среда",. адекватного реальным процессам, протекающим на борту летательного аппарата, модифицирована и реализована методика оптимизации средств электронной индикации, заимствованная из предыдущих исследований. Произведена оптимизация формата ИЛС для шкалы воздушной скорости.

4) Произведена разработка технических средств виртуального прототипирования, решающих задачу построения адекватных моделей управляющей деятельности пилота, считывания летчиком информации со шкал ИЛС с учетом сенсорного восприятия внекабинной обстановки.

1. Августонович В.Т., Акивдинов В.А., Боев Б.Л. Идентификация систем управления авиационных газотурбинных двигателей. /Под ред. В.Т. Дедеша. -I.: Машиностроение, 1984. -200с.

2. Андерсен Т. Введение в многомерный статистический анализ. -М.: Физматгиз. 1963. -500с.

3. Аэромеханика самолета /Под ред. А.Ф.Бочкарева и В.В. Андреевского. -М.: Машиностроение, 1985. -360с.

4. Батищев Д.И. Поисковые методы оптимального управления. -М.: Сов. радио, 1975. -216с.

5. Батенко А.П. Системы терминального управления. -М.: Радио и связь, 1984. -160с.

6. Бейко И.В., Бублик Б.Н., Зинько П.М. Методы и алгоритмы решения задач оптимизации. Киев: Вища шк., 1983. -512с.

7. Белоцерковский С.М., Качанов Б.О., Кулифеев Ю.Б., Морозов В.Ё. Создание и применение математических моделей самолетов. -I.: Наука, 1984. -140с.

8. Белоцерковский С.М., Кочетков Ю.А., Красовский A.A., Новицкий В.В. Введение в аэроавтоупругость. -I.: Наука, 1971. -383с.

9. Береговой Г.Т., Завьялова Н.Д., Ломов Б.Ф., Пономаренко В.А. Экспериментально-психологические исследования в авиации и космонавтике. -М.: Наука, 1978. -303с.

10. Берестов Л.М., Поплавский Б.К., Мирошниченко Л.Л. Частотные методы идентификации летательных аппаратов. М.: Машиностроение, 1985. -184с.

11. Н.Богачев С.К. Авиационная эргономика: вероятностные методы. -М.: Машиностроение, 1978. -140с.

12. Боднер В.А. Оператор и летательный аппарат. -М.: Машиностроение, 1976. -224с.

13. Боднер В.А. Оптимизация терминальных стохастических систем. -М.: Машиностроение, 1986. -207с.

14. Боднер В.А., Закиров P.A., Смирнова И.И. Авиационные тренажеры. -М.: Машиностроение, 1978. -192с.

15. Бородин В.Т., Рыльский Г.И. Пилотажные комплексы и системы управления самолетов и вертолетов. -М.: Машиностроение, 1978. -216с.

16. Брайсон А., Хо Ю-Ши. Прикладная теория оптимального управления: Пер. с англ. -М.: Мир, 1972. 544с.

17. Браммер К., Зиффлинг Г. Фильтр Калмана—Бьюси: Детерминированные наблюдения и стохастическая фильтрация /Пер. с нем. -М.: Наука, 1982.

18. Бугацкий A.A. Оценка комплексных пультов и индикаторов с учетом характеристик взаимодействия с ними. -М.: Труды ГОСНИИГА "Авиационная эргономика и подготовка летного состава", 1980, вып. 194.

19. Бюшгенс Г.С., Студнев Р.В. Динамика пространственного движения самолета. -М.: Машиностроение, 1965. -370с.

20. Бюшгенс Г.С., Студнев Р.В. Аэродинамика самолета: динамика продольного и бокового движения. -М.: Машиностроение, 1979. -352с.

21. Ванюрихин Г.И., Иванов В.М. Синтез систем управления движением нестационарных объектов. -М.: Машиностроение, 1988. -168с.

22. Венда В.Ф. Инженерная психология и синтез систем отображения информации. -М.: Машиностроение, 1975. -396с.

23. Волков Е.А. Численные методы. -М.: Наука, 1982. -256с.

24. Гаврилова Т.А., Воинов A.B. Антропоцентрический подход к разработке адаптивных систем: методология и инструментарий. Материалы VI Международной конференции КИИ-98, Пущино, 1998 г.

25. Горбатенко С.А., Макашов Э.М., Голушкин Ю.Ф. и др. Механика полета. -М.: Машиностроение, 1969. -420с.

26. Гришин В.Н., Дятлов В.А., Милов Л.Т. Модели, алгоритмы и устройства идентификации сложных систем. -Л.: Энергоатомиздат, 1985. -104с.

27. Гроссман К., Каплан A.A. Нелинейное программирование на основе безусловной минимизации. -Новосибирск: Наука, 1981. -183с.

28. Гуреев В.О. Разработка программы визуализации закабинного пространства. Материалы докладов Всероссийской молодежной научно-технической конференции "Приборостроение в аэрокосмической технике". -Арзамас, 1999, -285 с.

29. Тренажерные технологии и симуляторы. Санкт-Петербург: СПбГПУ, 2002, -206 с.

30. Гуськов Ю.П. Дискретно-непрерывное управление программным выведением самолетов. -М.: Машиностроение, 1987. -128с.

31. Дженкинс Г., Ватте Д. Спектральный анализ и его приложения /Пер. с англ. -М.: Мир, 1971. Т. 1. -316с.

32. Дейч A.M. Методы идентификации динамических объектов. -М.: Энергия, 1979. -239с.

33. Доброленский Ю.П. Динамика полета в неспокойной атмосфере. -М.: Машиностроение, 1969. -256с.

34. Доброленский Ю.П., Завьялова Н.Д., Пономаренко -В.А., Туваев В.А. Методы инженерно-психологических исследований в авиации/Под ред. Ю.П.Доброленского. -М.: Машиностроение, 1975. -280с.

35. Жданюк Б.Ф. Основы статистической обработки траекторных измерений. -М.: Радио и связь, 1978. -384с.

36. Зараковский Г.М. Проблема индивидуальных различий операторов. Сбор и обработка данных массовых психофизиологических иелледований. -В кн.: Инженерная психология. М., "Знание", 1967.

37. Ивахненко А.Г., Юрачковский Ю.П. Моделирование сложных систем по экспериментальным данным. -М.: Радио и связь, 1987. -120с.

38. Изерман Р. Цифровые системы управления. -М.: Мир, 1989. -541с.

39. Икрамов Х.Д. Численное решение матричных уравнений. -М.: Наука, 1984. -192с.

40. Исследование и моделирование деятельности человека-оператора/ Под ред. Ю.М.Забродина. -М.: Наука, 1981. -151с.

41. Касьянов В.А., Ударцев Е.П. Определение характеристик воздушных судов методами идентификации. -М.: Машиностроение, 1988. -170с.

42. Кашин Г.М., Федоренко Г.И. Автоматическое управление продольным движением упругого самолета. -М.: Машиностроение, 1974. -312с.

43. Кашьяп P.JL, Рао А.Р. Построение динамических стохастических моделей по экспериментальным данным /Пер. с англ. -М.: Наука, 1983. -384с.

44. Коллиматорные системы визуализации в военных тренажерах. Научно-техническая информация, № 5-6, 1996.

45. Костюков В.М., Лыков А.Е. Частотный метод анализа лицевых частей приборов СЭИ./Анализ и синтез бортовых информационных систем ЛА. -М.: МАИ, 1985. -60с.

46. Костюков В.М., Лабутин A.A. Анализ характеристик человека-оператора при управлении сложным объектом. -В кн.: Управление сложными техническими системами.: Межвуз. научн. сб. N 9. -Уфа: УАИ, 1986. -130с.

47. Костюков В.М., Запорожец A.B. Проектирование систем отображения информации. -М.: Машиностроение, 1992. -336с.

48. Костюков В.М. Оптимизация форматов изображения систем электронной индикации самолетов. Журнал "Приборы и Системы. Управление, контроль, диагностика". М: НАУЧТЕХЛИТИЗДАТ, № 8,2000, -96 с.

49. Кочетков Ю.А. Использование априорной информации в методе наименьших квадратов. Техническая кибернетика //Изв. АН СССР, 1 2, 1967. с. 17-29.

50. Красовский A.A. Системы автоматического управления полетом и их аналитическое конструирование. -М.: Наука, 1973. -558с.

51. Красовский A.A. Основы теории авиационных тренажеров. -М.: Машиностроение, 1995.

52. Кулифеев Ю.Б. Дискретно-непрерывный метод идентификации непрерывных систем. ДАН СССР. Механика твердого тела. 1981. !5. с. 47-55.

53. Кульбак С. Теория информации и статистика / Пер. с англ. -М.: Наука, 1967. -407с.

54. Леонов В.А. Математическая обработка экспериментальных данных. -М.: МАИ, 1975.-104с.

55. Лернер А.Я., Розенман Е.А. Оптимальное управление. -М.: Энергия, 1970. -360с.

56. Летов A.M. Математическая теория процессов управления. -М.: Наука, 1981.-256с.

57. Ли Р. Оптимальные оценки, определение характеристик и управление. -М.: Наука, 1966. -176с.

58. Ломов Б.Ф. Принцип активного оператора в инженерной психологии. Кибернетика живого. Человек в разных аспектах. -М.: МАИ, 1983. -55 с.

59. Махонькин Ю.Е., Павлова З.А., Фальков А.И., Корачков В.И. Автоматизированная обработка результатов измерений при летных испытаниях (Справочная библиотека авиационного инженера-испытателя). -М.: Машиностроение, 1983. -112с.

60. Методы инженерно-психологических исследований в авиации/ Под ред. Ю.П.Доброленского. -М.: Машиностроение, 1975. -280с.

61. Отчет о НИР по теме "Разработка макета моделирующего комплекса с геоинформационной поддержкой". -М.: ГосНИИАС, 2001г. -Гос. Регистрация № 149(14884)2001.

62. Отчет о НИР по теме "Исследование в области перспективных форматов отображения информации и взаимодействия летчика с информационно-управляющим полем с использованием HOTAS". -М.: ГосНИИАС, 2001г. -Гос. Регистрация № 156(14891)2001.

63. Отчет о НИР по теме "Тестирование и интеграция автоматизированной системы проектирования информационно-управляющего поля". -М.: ГосНИИАС, 2003г. -Гос. Регистрация № 106(15134)2003.

64. Отчет о НИР по теме "Методы виртуального прототипирования в отработке авионики самолетов новых поколений". -М.: ГосНИИАС, 2003г. — Гос. Регистрация № 104(15132)2003.

65. Ошибки пилота: человеческий фактор/ Под ред. Р.Херста и Л.Херста. -М.: Транспорт, 1986. -262с.

66. Пашковский Н.М., Леонов В.А., Поплавский Б.К. Летные испытания самолета и обработка результатов испытаний. -М.: Машиностроение, 1985. -416с.

67. Петров А.К., Минин В.В. Анализ качества больших адаптивных стохастических систем. -М.: МАИ, 1991.

68. Полякова Л.В., Лейн В.М. Отображение измерительной информации. -Л.: Энергия, 1978. -144с.

69. Рудис В.И. Полуавтоматическое управление самолетом. -М.: Машиностроение, 1978. -152с.

70. Себер Дж. Линейный регрессионный анализ. -М.: Мир, 1980. -456с.

71. Сейдж Э.П., Мелса Дж. Теория оценивания и ее применение в связи и управлении. -М.: Связь, 1976. -396с.

72. Сильвестров М.М., Козиоров Л.М., Пономаренко В.А. Автоматизация управления летательными аппаратами с учетом человеческого фактора. -М.: Машиностроение, 1986. -184с.

73. Снешко Ю.И. Исследования в полете устойчивости и управляемости самолета. -М.: Машиностроение, 1971. -328с.

74. Современная теория систем управления/ Под ред. К.Т. Леондеса. -М.: Наука, 1970. -512с.

75. Современные методы идентификации систем: Пер. с англ. /Под ред. П. Эйкхоффа. -М.: Мир, 1986. -398с.

76. Спиди К., Гудвин Р., Браун Дж. Теория управления: Пер. с англ. -М.: Мир, 1973. -247с.

77. Столяров А.М. Системы отображения информации и инженерная психология. -М.: Высшая школа, 1982. -192с.

78. Структурная идентификация математической модели движения самолета /Васильченко К.К., Кочетков Ю.А., Леонов В.А., Поплавский Б.К. -I.: Машиностроение, 1993. -352с.

79. Химмельблау Д. Прикладное нелинейное программирование. -М.: Мир, 1975. -536с.

80. Цибулевский И.Е. Человек как звено следящей системы. -М.: Наука, 1981.-288с.

81. Шеридан Т.Б., Феррелл У.Р. Системы "человек-машина": модели обработки информации, управления и принятия решений человеком-операторомЛТер. с англ. -М.: Машиностроение, 1980. -400с.