автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Система поддержки принятия решений при оценке профпригодности оператора эргатических систем

На правах рукописи

ПЕТУХОВ ИГОРЬ В АЛЕ Г

СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ ОЦЕНКЕ ПРОФПРИГОДНОСТИ ОПЕРАТОРА ЭРГАТИЧЕСКИХ СИСТЕМ (НА ПРИМЕРЕ ТРАНСПОРТНО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ МАШИН)

Специальность 05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (в промышленности)

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

3 О Ш\ 2013

005060170

Уфа-2013

005060170

Работа выполнена в ФГБОУ ВПО «Казанский национальный исследовательский технический университет им. А. Н. Туполева - КАИ»

Научный консультант д-р техн. наук, проф.

Песошин Валерий Андреевич

Официальные оппоненты чл.-корр. РАН, д-р техн. наук, проф.

Себряков Герман Георгиевич, начальник подразделения ГНЦ ФГУП «ГосНИИ авиационных систем»,

д-р техн. наук, проф.

Ефанов Владимир Николаевич,

профессор кафедры информационно-измерительной техники ФГБОУ ВПО «Уфимский государственный авиационный технический университет»,

д-р техн. наук, проф. Горохов Андрей Витальевич,

профессор кафедры прикладной математики и информационных технологий ФГБОУ ВПО «Поволжский государственный технологический университет»

Ведущая организация ФГАОУ ВПО «Казанский (Приволжский)

федеральный университет»

Защита состоится «21» июня 2013 г. в 10 часов на заседании диссертационного совета Д 212.288.03 при Уфимском государственном авиационном техническом университете по адресу: 450000, г. Уфа, ул. К. Маркса, 12

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета

Автореферат разослан « » мая 2013г.

Ученый секретарь диссертационного совета д-р техн. наук, проф.

В. В. Миронов

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы диссертации. Проблема обеспечения надежности и безопасности эргатических систем управления (ЭСУ) в условиях современной техногенной концентрации является крайне значимой.

Анализ состояния аварийности в ЭСУ свидетельствует, что причины более 56 % аварий обусловлены человеческим фактором, при этом для ЭСУ подвижными объектами показатель аварийности увеличивается до 70 %, из которых 80 % приходится на действия оператора в режиме повышенной напряженности, во внештатных режимах и в условиях дефицита времени.

Таким образом, оператор ЭСУ определяет качество функционирования и ограничивает ее надежность и эффективность, поэтому проблема обеспечения надежности человека-оператора является важной и актуальной.

Одной из наиболее действенных мер по обеспечению надежности операторской деятельности является профилактика нарушений, возникающих при выполнении профессиональных обязанностей, посредством профессионального отбора кандидатов на операторские должности.

Принято считать, что профотбор позволяет снизить отсев при профессиональном обучении на 30...40 %, уменьшить стоимость подготовки специалистов и сократить аварийность на производстве.

Вопросы, связанные с исследованием надёжности оператора и его профпригодности, рассмотрены в работах В. А. Бодрова, В. Ф. Венды, С. Г. Гел-лерштейна, Е. В. Глебовой, А. И. Губинского, В. В. Давыдова, Н.'д. Завало-вой, Е. А. Климова, А. А. Крылова, В. С. Лазарева, А. Н. Леонтьева Б.Ф.Ломова, Р. С. Мансурова, В. Д. Небылицына, Г. С. Никифорова,' В. Я. Орлова, А. А. Пископпеля, К. К. Платонова, К. А. Пупкова, Г. Г. Себря-кова, Г. В. Суходольского, Б. М. Теплова, К. Вю, X. Койво, Я. Лью, К. Терво, Р. Фаена, Д. Шпытко и многих других.

Установлено, что для успешного обучения и эффективной профессиональной деятельности оператор должен обладать профессионально важными качествами (ПВК), необходимыми для решения его профессиональных задач.

При этом задача оценки профпригодности не тривиальна в силу недостаточно полной и нечеткой информации о структуре профпригодности оператора, сложности формализации процессов операторской деятельности, многочисленными перекрестными связями между ПВК и критериями их выбора.

Результаты анализа средств профотбора, учитывающих особенности операторского труда и его специализацию, свидетельствуют о необходимости использования интеллектуальной информационной поддержки принятия решений. Современные методы поддержки принятия решений в условиях неопределенности и реализация алгоритмов поддержки принятия решений рас-

смотрены в работах В. И. Васильева, М. Б. Гузаирова, Б. Г. Ильясова, А. В. Мельникова, В. В. Миронова, Г. Саймона, Б. Алена, Р. Бергмана и др.

В то же время наблюдается неполнота решения проблемы профотбора на основе достижений современных интеллектуальных технологий. Поэтому приходится констатировать отсутствие методологии оценки профпригодности операторов, учитывающей операторскую специализацию и многосвязную систему ПВК, единого методического подхода к проведению исследований.

В связи с этим на основе интеграции системных принципов и общенаучных подходов к построению сложных многоуровневых систем требуется разработка методологических основ оценки профпригодности оператора ЭСУ, моделей и алгоритмов оценки ПВК, способов оценки профпригодности и системы поддержки принятия решений (СППР), обеспечивающих повышение точности и достоверности оценки.

Совокупность вопросов, связанных с комплексной разработкой методологии, моделей, алгоритмов и программно-технического обеспечения СППР при оценке профпригодности оператора ЭСУ, определяет цель и задачи диссертационной работы.

Объектом исследования являются системы поддержки принятия решений при оценке профпригодности оператора в структуре ЭСУ.

Предметом исследования является совокупность способов и алгоритмов оценки профпригодности оператора ЭСУ и интеллектуальной информационной поддержки на основе слабо формализованной разнородной информации.

Целью диссертационной работы является решение актуальной научно-практической проблемы разработки методологических основ оценки профессиональной пригодности операторов ЭСУ, их реализации и автоматизации с использованием СППР и применением интеллектуальных технологий на основе иерархической модели профессиональной пригодности.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Разработать методологию оценки профпригодности оператора ЭСУ на основе приобретения и обработки знаний об операторской деятельности.

2. Разработать модель профпригодности как модель взаимосвязи ПВК и использовать ее при формировании интегральной оценки профпригодности оператора ЭСУ.

3. Разработать модель взаимодействия оператора и технической системы при осуществлении операторской деятельности и решении задачи зрительно-моторного слежения за объектом управления.

4. Разработать способы оценки ПВК оператора ЭСУ, реализующие единый методический подход к проведению исследований.

5. Разработать структуру СППР при оценке профпригодности, элементы которой позволяют обеспечить оценку ПВК, информационную поддержку

принятия решений при обработке слабо формализованной информации, формирование программы тренировки для подготовки оперативного персонала, реализовав единство методического, алгоритмического и программно-технического обеспечения.

6. Разработать методику проведения тестирования и оценки профпригодности оператора ЭСУ, адаптированную под управление транспортно-технологическими машинами.

7. Разработать алгоритмическое обеспечение и комплекс программных средств реализации предложенной методологии оценки профпригодности, а также информационной поддержки принятия решений с использованием интеллектуальных технологий.

8. Реализовать полученные результаты теоретического и экспериментального исследования в виде СППР при оценке профпригодности операторов транспортно-технологических машин и исследовать ее эффективность.

Методы исследовании включают методы системного анализа, объектно-ориентированного анализа, аппарат теории нечетких множеств, методы экспертных оценок, теории случайных процессов, методы интеллектуального анализа данных, теории рассуждений в условиях неопределенности.

Достоверность полученных результатов основана на том, что в теоретических построениях использовались законы и подходы, справедливость которых общепризнанна, а также известный и корректный математический аппарат; вводимые допущения мотивировались фактами, известными из практики. Достоверность и обоснованность научных положений подтверждена также тем, что полученные в работе теоретические результаты согласуются с данными, полученными в ходе имитационного и натурного эксперимента, и подтверждаются опытом внедрения СППР при оценке профпригодности операторов транспортно-технологических машин. Разработанные способы и устройства защищены патентами РФ.

Результаты, выносимые на защиту:

1. Методология оценки профпригодности оператора ЭСУ на основе приобретения, обработки и представления знаний об операторской деятельности, основанная на интеграции системных принципов и общенаучных подходов к построению сложных многоуровневых систем управления.

2. Модель профпригодности, описывающая зависимость интегрального показателя профпригодности от профессионально-важных качеств.

3. Модель взаимодействия оператора и технической системы при зрительно-моторном слежении за объектом управления, представляющая собой следящую систему.

4. Способы оценки ПВК посредством определения характеризующих их психофизиологических (ПФ) параметров, реализующие единый методиче-

ский подход к приобретению, обработке и интерпретации измерительной информации.

5. Структура системы поддержки принятия решений, реализующая единство методического, алгоритмического и программно-технического обеспечения, что позволяет осуществлять эффективное приобретение, обработку и представление знаний при оценке профпригодности оператора ЭСУ.

6. Методика проведения тестирования и оценки профпригодности операторов транспортно-технологических машин.

7. Алгоритмическое обеспечение и комплекс программных средств реализации предложенной методологии оценки профпригодности и информационной поддержки принятия решений с использованием интеллектуальных технологий.

8. Результаты экспериментальной проверки эффективности предложенной методологии, способов оценки ПВК, системы поддержки принятия решений при оценке профпригодности операторов транспортно-технологических машин и алгоритмов ее функционирования.

Научная новизна результатов:

1. Разработанная методология основана на интеграции общенаучных подходов, системных принципов и общих закономерностей построения, функционирования и развития сложных систем и отличается тем, что позволяет рассматривать профпригодность как единую многосвязную систему ПВК, формирование которых осуществляется путем анализа операторских действий и характеристик профессиограммы.

2. Новизна разработанной модели профпригодности состоит в построении интегральной оценки профпригодности в классе иерархических систем, что позволяет учесть систему взаимных связей между ПВК и результатами ПФ-тестирования, повысить полноту и точность принятия решений, сформулировать функционал качества для тренировки оперативного персонала.

3. Новизна модели взаимодействия оператора и технической системы при зрительно-моторном слежении заключается во введении контура регулирования по принципу обратной связи, состоящего из ветви «объективного регулирования», ветви «субъективного регулирования» и ветви обратной связи по оператору, реализующую функцию памяти предыдущего состояния. Разработанная модель позволяет объяснить эффект когнитивного диссонанса при вынесении решений оператором.

4. Новизна способов оценки ПВК оператора посредством ПФ-тестирования, реализованных в трех подходах, обеспечивающих единство методики измерений, заключается в использовании перцептивно простого тестового материала, варьировании условий задачи зрительно-моторного слежения, потенциала одного теста для оценки нескольких ПВК.

5. Разработанная структура СППР отличается применением схемы иерархического нечеткого вывода и наличием измерительной, информационной и тренажерной подсистем, обеспечивающих соответственно получение результатов ПФ тестирования, вынесение оценки профпригодности и формирование индивидуальной программы тренировки для подготовки операторов.

6. Новизна методики оценки профпригодности оператора заключается в формировании программы тестирования, учитывающей специфику операторской специализации, на основе анализа матрицы семантической связанности ПВК, что позволило сократить время приобретения информации, повысить ее точность и достоверность, обеспечить повторяемость и воспроизводимость эксперимента с учетом явлений обучения и адаптации испытуемого, удовлетворение требований неизбыточности данных.

7. Разработанное алгоритмическое обеспечение отличается тем, что оно позволяет в комплексе с моделями профпригодности и процесса принятия решения реализовать информационную поддержку принятия решений о профпригодности оператора ЭСУ с использованием интеллектуальных технологий, обеспечить эффективное накопление знаний и возможность развития СППР. Разработанные программные средства характеризуются новизной предложенных алгоритмов и включением соответствующих программных модулей в общую структуру СППР, что позволило обеспечить выполнение всех функций приобретения, обработки и использования психофизиологической информации в реальном масштабе времени. Алгоритмическое и программное обеспечение интерфейсного модуля СППР отличается реализацией многопользовательского режима работы, что обеспечило масштабируемость и увеличило пропускную способность системы.

8. Результаты экспериментальных исследований позволяют оценить эффективность СППР при оценке профпригодности, исследовать и установить зависимость ПФ-параметров от внешних и внутренних факторов, выявить взаимосвязь между отдельными ПВК.

Практическая ценность

Научные результаты работы явились основой создания СППР при оценке профпригодности операторов транспортно-технологических машин, учитывающей взаимосвязанность методического, алгоритмического и программно-технического обеспечения.

Практическую ценность диссертационного исследования представляют разработанные способы оценки ПВК оператора посредством ПФ-тестирования, которые позволили повысить точность измерения инерционности зрительного восприятия на 14,2 ...75,4 %, лабильности на 16,7 ... 37,4 %, времени реакции на движущийся объект на 14,3 ... 42,5 %.

Полученные экспериментальные оценки психофизиологических показателей, характеризующих ПВК, позволили определить точностные характе-

ристики оценок, дать рекомендации по применению способов их измерения и обеспечили информационное наполнение базы знаний, в результате чего повышена точность оценки и снижена ее вычислительная сложность.

Результаты использования СППР при оценке профпригодности операторов при формировании групп обучающихся по специальности «Оператор транспортно-технологических машин» показали повышение эффективности в 1,5-2 раза за счет уменьшения отсева при профессиональном обучении.

Реализация результатов работы. Основные положения диссертационной работы использовались при выполнении НИР, в которых автор являлся научным руководителем: ФЦНТП «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития науки и техники» госконтракт № 02.442.11.7329 от 06.03.06; РФФИ № 06-08-00988-а; АВЦП Развитие научного потенциала высшей школы (2009-2011 годы)» № 2.1.2/4841 и № 2.1.2/11610; ФЦП «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» на 2009-2013 гг. госконтракт № 1005П от 20 августа 2009 г.; грант Президента РФ для поддержки молодых российских ученых МК-913.2009.8; РФФИ 10-08-97019-Поволжье_а.

Результаты проведенных исследований внедрены и используются при организации проектной и производственной деятельности ОАО «Концерн ПВО «Алмаз-Антей», ОАО «Центральный научно-исследовательский и проектно-конструкторский институт механизации и энергетики лесной промышленности «ЦНИИМЭ», ООО «Фирма «Лестехком», ЗАО «Йошкар-Олинский инструментальный завод», ООО «Гласстрейд», ООО научно-производственный центр «Поиск МарГТУ», Межрегионального отраслевого ресурсного центра

в области лесного хозяйства ПГТУ.

Результаты исследования используются в учебном процессе на кафедре проектирования и производства электронно-вычислительных средств ФГБОУ ВПО «Поволжский государственный технологический университет» при преподавании дисциплин по направлению «Управление в технических системах» и ФГБОУ ВПО «Казанский национальный исследовательский технический университет им. А. Н. Туполева - КАИ» при преподавании дисциплин по направлению «Информатика и вычислительная техника».

Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на 15 всероссийских и 26 международных научно-практических конференций, наиболее значимые из которых: международная конференция «Eurodisplay-2009: International Display Research Conference» (Италия) (при поддержке гранта РФФИ 09-08-09313-моб_з); международная конференция «Junior Scientist Conference 2010» (Австрия); международный симпозиум «Ecology&Safety-2010» (Болгария) (при поддержке фанта РФФИ 10-08-09271-моб_з); международные конференции «Advances in Computer-

Human Interactions» ACHI-2011 (Франция) и ACHI-2012 (Испания, 2012), IX Всероссийская школа-конференция «Управление большими системами» УБС-2012 (Липецк); 5-я Российская мультиконференция по проблемам управления МКПУ-2012 (СПб).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 70 печатных работ, в том числе 28 статей в ведущих рецензируемых научных журналах и изданиях из перечня ВАК Министерства образования и науки РФ, 1 монография, а также 32 патента РФ на изобретение и 3 свидетельства об официальной регистрации программы для ЭВМ.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, 7 глав, заключения, списка литературы, включающего 380 наименований, и трех приложений. Основная часть работы изложена на 411 страницах машинописного текста. Работа содержит 130 рисунков и 41 таблицу.

КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность темы, формулируются объект, предмет, цель и задачи исследования, отмечены методы исследования, достоверность и новизна полученных результатов, их теоретическая значимость и практическая ценность, приведены данные о публикации, апробации и реализации результатов, сформулированы научные положения, выносимые на защиту, приведены данные о структуре и объеме диссертации, дается краткий обзор диссертации по главам.

В первой главе проводится анализ содержания проблем обеспечения надежности и безопасности ЭСУ путем уменьшения влияния человеческого фактора за счет предварительного профессионального отбора кандидатов на операторские должности.

Показано, что эффективность операторской деятельности во многом зависит от врожденных форм реагирования на определенные условия среды, приобретенных форм поведения, формируемых в индивидуальном опыте и сложных форм поведения, при этом в режиме повышенной напряженности, внештатных ситуациях и условиях дефицита времени наибольшее значение имеют индивидуальные врожденные формы реагирования.

Соответственно, для эффективного осуществления профессиональной деятельности оператор должен обладать определенным набором ПВК, характеризующих физические, анатомо-физиологические, психические и личностные свойства человека. Установлено, что оценка профпригодности может быть осуществлена либо посредством анализа ПВК, соответствующих про-фессиограмме, либо ПВК, характеризующих эффективность операторских действий на отдельных этапах операторской деятельности, и обоснована целесообразность объединения данных подходов при оценке профпригодности.

Осуществлен сравнительный анализ известных способов оценки ПВК, установлен перечень ПВК, требующих разработки соответствующего методического и программно-технического обеспечения для измерения и оценки. Так как ПВК, в общем случае, не поддаются измерению, предложено их оценивать посредством измерения соответствующих психофизиологических (ПФ) параметров, характеризующих ПВК.

Необходимость принятия решений на основе слабо формализованной и фрагментарной информации об операторской деятельности, знаний об операторских функциях и ПВК, устранения субъективности, минимизации затрат на оценку профпригодности обусловливает разработку методологии оценки профпригодности и СППР, обеспечивающей информационную поддержку принятия решений.

Сформулированная цель и основные задачи определяют приоритет разработки концептуальных и теоретических основ СППР оценки профпригодности операторов, а также последовательность решения вопросов разработки методологических основ оценки профпригодности, методов и средств приобретения, обработки и представления знаний об операторской деятельности.

Во второй главе формулируется концепция оценки профпригодности, разрабатываются методологические основы оценки профпригодности оператора ЭСУ, представляются принципы формирования перечня ПВК и основные принципы построения СППР.

С использованием методологии структурно-семантического анализа разработаны модели процесса взаимодействия объектов в эргатической системе управления, представленные в виде семантических сетей.

В соответствии с функционально-целевым подходом осуществлена декомпозиция операторской деятельности на некоторое множество этапов и разработана системная модель операторских функций, отображающая последовательное изменение модели оперативного управления и операторские функции, соответствующие сенсорному, когнитивному и моторному уровням реагирования, как показано на рис. 1.

Анализ системной модели и траекторий операторских действий позволяет выделить наиболее значимые этапы данного вида операторской деятельности с учетом ее специфики и определить перечень операторских функций, в наибольшей степени влияющих на эффективность операторского труда.

Согласно триадной системной концепции, описание ЭСУ представлено в виде множества триад, образованных множествами системообразующих факторов: 5ЭС=< Ф, Я, Str, Г, W, G>, где Ф - первичные элементы ЭСУ (оператор, машина, среда), Н - отношения между базовыми элементами ЭСУ, Str -структуры, Г — параметры базовых элементов (параметры ЭСУ), W - инте-гративные свойства ЭСУ, G - цели функционирования системы.

модель

управления

Когнитивный ""уровень

Сенсорный уровень1

Моторный уровень

информация

данные

управляющее \ решени^/

улравляющее Чдействис X"

Прием и восприятие информации

Реализация принятого решения

; Оценка ^ и переработка ¡-»-1 , I информации | •

Принятие решения

МОДЕЛЬ і УПРАВЛЕНИЯ і управления ^ і на прерывании! і

Модель | Ситуационная"! ¡^Концептуальная"! ! Адаптивная'

модель

Шіамення _ і !_управлеішя_

прямая последовательность этапов операторской деятельности

Рисунок

ЭТАПЫ ОПЕРАТОРСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ

. Системная модель операторских функциі

возврат на предыдущий этап операторской деятельности

Аналогичным образом представляются триады системообразующих факторов человека-оператора, раскрывающиеся через систему параметров оператора, характеризующих профпригодность и ПВК.

Тогда профпригодность оператора представим в виде многопараметрической структуры системных знаний: 8={Т, 7, Р, V, А, X, О}, где Т - свойства человека оператора; 2 - показатели профпригодности; Р - характеристики профессиограммы; и - этапы операторской деятельности; А,, - ПВК, определенные через Р, Аи - ПВК, определенные через и, А - множество оцениваемых ПВК; Х- множество ПФ-тестов, цель.

Сформулирована концепция оценки профпригодности, базирующаяся на анализе эффективности действий на каждом из выделенных этапов операторской деятельности и уровней очередности операторских действий с учетом требований к содержанию ПВК, определенных в профессиограммах.

На основе данной концепции разработана методология оценки профпригодности оператора эргатических систем, в основу которой заложены система принципов, общенаучных подходов, дополненных конфигурацией СППР,

^ определяющей структуризацию знаний и пР°ЦеДУРы приобретения, обработки и „ ^и^йЩ-ЩЙР/^ представления знаний об операторских

функциях. В этом случае модель цикла оценки профпригодности представляется в виде пространственной структуры системных знаний 5 (рис. 2). Методология оценки профпригодности оператора включает следующие уровни анализа и обработки информации:

Рисунок 2. Модель цикла оценки профпригодности

1. т-*2. Анализ операторской деятельности, представление знаний о профессиональной деятельности оператора ЭСУ с учетом ее специфики.

2. 2-+Р. Выявление множества характеристик профессиограммы Р={Рі, ... , /У, характерной для определенного вида операторской деятельности по результатам анализа нормативно-регламентирующей документации.

2.1. Выявление характеристик профессиограммы Р={Рі, ... , Рп}, покрывающих все этапы операторской деятельности: 5іг = II; Рц,) = 1. N.

2.2. Анализ матрицы коэффициентов взаимосвязей характеристик профессиограммы и внешних, и внутренних параметров системы:

\ЛГрііЄІ ™Р\,ег Мрі.еЗ ™Р1,е4 И'Р1іОІ И!рх,ог

W = где Е

Wpn,e 1 Wpn'e2 Wpn'e3 WPn,e 4 WPn,ol wPl,o2 Wpno3

e,, e2, e3, e4} - совокупность внешних факторов (e, - факторы трудовой среды, е2 - алгоритмизации действий, е3 - автоматизации, е4 - организации трудового процесса), О = {оь о2, о3} - совокупность внутренних факторов (о, - информационные, о2 - организационные, о3 - психофункционального состояния).

2.3. Ранжирование характеристик профессиограммы ranke,(Р) по критерию минимума: min(Sf=1 wPn,el + ELi ^Pn.ok), обеспечивающего свойство инвариантности Сі характеристик профессиограммы.

2.4. Ранжирования характеристик по критерию мощности (\-ß) с использованием экспертных оценок: гапка(Р), где ß - ошибка второго рода.

2.5. Двухкритериальный выбор характеристик профессиограммы Р={Р], ... , PJ по критериям инвариантности С/ и мощности С2 посредством поиска парето-оптимальных решений и отсева слабо эффективных решений, которые не могут быть улучшены сразу по всем критериям Cj и С2. В случае если условие покрытия этапов операторской деятельности (п. 2.1) не выполняется, то отсев слабо эффективного решения не производится.

3. р-*Ар. Выявление ПВК, соответствующих профессиограмме с использованием методов отображения онтологий. Поиск для каждого из концептов онтологии характеристик профессиограммы О; подобных ему концептов в онтологии ПВК и ПФ параметров 02 с использованием одного из известных критериев подобия онтологий тар (О = 02 таким образом, чтобы выполнялось условие подобия сущностей Рі и APi: sim(Pi,APi) > t, где t - уровень подобия, Pt Є Ои АРІ Є 02. В результате отображения онтологий получаем множество ПВК Ар = {АР1, ...,АРп}, соответствующих характеристикам профессиограммы, где n - количество ПВК.

4. Z—*U. Выбор операторских функций, характеризующих эффективность операторских действий на отдельных этапах операторской деятельно-

сти и уровнях очередности и в наибольшей степени влияющих на эффективность операторского труда в целом на основе системной модели, рис. 1.

5. и^>Ац. Выявление ПВК, характеризующих эффективность операторских действий на отдельных этапах операторской деятельности и уровнях очередности операторских действий посредством отображения и онтологии Оз в понятии ПВК Аи онтологии 04, где 6 03, Ат е 04,

6. Ар О Ац -* А. Формирование ПВК для оценки профпригодности.

6.1. Формирование единого перечня ПВК: АР п Аи {а \ а Е АР А а 6 Аи} и определение перечня А={а;, а2, ..., а„} множества вариантов ПВК.

6.2. Анализ семантической связанности ПВК и их корректировка.

6.3. Многокритериальный анализ вариантов ПВК с использованием представления критериев оценки вариантов ПВК К={к¡, к2, ..., К,} в виде нечетких множеств с функцией принадлежности ^'(яг) на основе парных сравнений. Формирование матрицы парных сравнений: д(^) = [с!-;-], где элемент йу оценивается экспертом по 9-балльной шкале Саати. Вычисление степени принадлежности для формирования нечеткого множества в соответствии с методикой А. П. Ротштейна и С. Д. Штовбы: = ——-¡-^-—.

<г11+"2(+"+<гт1

Определение наилучшего варианта ПВК с учетом коэффициентов важности критериев IV!, и/2,... как варианта, для которого степень принадлежности наибольшая:

ах а2

где IV; свидетельствует о концентрации нечеткого множества /с; в соответствии с мерой важности критерия.

6.4. Ранжирование ПВК для оценки профпригодности.

7. А—*Х. Формирование перечня ПФ-тестов путем отображения множества ПВК А={а1, ...ап} на множество ПФ-тестов Х={х1, ...хп}, характеризующих ПВК А—>Х. Условием отображения является его сюръективность, когда каждому элементу а 6 А соответствует один или несколько элементов х 6 X.

8. Проведение тестирования. Функционалом качества профпригодности при этом является: I = f{(avE, О),..., (ап,Е, О)}.

В соответствии с разработанной методологией сформулированы принципы построения СППР и осуществлен выбор аппарата для ее реализации.

В третьей главе разработана модель профпригодности и процесса принятия решения, предложена модель зрительно-моторного слежения, являющаяся основой для разработки ПФ-тестов оценки ПВК.

Для повышения достоверности оценки профпригодности оператора число ПВК должно стремиться к бесконечности, что приводит к комбинаторному взрыву и чрезмерной сложности вычислительных алгоритмов.

Согласно этому разработана модель профпригодности и процесса принятия решения в классе иерархических систем на основе метода анализа иерархий, заключающаяся в выборе 12 наиболее значимых для данного вида операторской деятельности ПВК и разбиении их на 3 группы с соответствующими весовыми коэффициентами (рис. 3). Каждая из групп также характеризуется своим набором из 4 ПВК со своими весовыми коэффициентами W =(w¡, ..., wj.

Зависимость показателя профпригодности от ПВК моделируется: OUT=f(а,, а2, а3, а4, а5, а6, а7, а8, а9, a¡0, а,,, а12) на основе четырех баз знаний, которые описывают такие зависимости (рис. 4): z¡ =f2(a¡,а2,а3,а4), z2=f2(a5,aü,a7,a^, z}=f2(a9,al0,an,a]2) и z=f3(z,,z2,z3).

Рисунок 3. Схема перекрестных связей между ПФ методами тестирования и ПВК

Рисунок 4. Иерархическая система нечеткого логического вывода об уровне профпригодности оператора, где OUT - корень дерева, профпригодность оператора;

2/.....гз - нетерминальные вершины, свертки II этапа;

а1, .... ai2 — нетерминальные вершины, свертки I этапа; xi, ..., х„ — терминальные вершины - частные влияющие факторы влияния, W=[Wx=(wxi, ■■■, wщ), Wy=(wqi, ...,

Wqlz), Wz=(wzl, wz2, У>хз)]~ ВвСОВЫв Коэффициенты

Рисунок 5. Схема ПФ портрета испытуемого из 12 ПВК

Аналогичным образом получено формальное описание отношений между ПВК и ПФ-тестами, позволяющими оценить уровень сформированности ПВК посредством анализа измеренных значений ПФ-параметров: а, =/(х,, ..., х„), где (х/, ..., х„) — результаты ПФ-тестов.

Выходами СППР являются интегральная оценка профпригодности в диапазоне от 0 до 100 %, а также оценки уровня развитости отдельных ПВК, составляющих индивидуальный ПВК портрет оператора (рис. 5).

Для тренировки и подготовки оперативного персонала предложен контур управления, критерием которого является повышение интегрального показателя профпригодности до уровня «не хуже, чем нормально», определен-

ного посредством имитационного моделирования. Если а?сп- < а"°рм\ формируется управляющее воздействие на развитие отдельных ПВК, обеспечивающих повышение общего уровня профпригодности: Да, - ан°Рм- _ а"сп.

1 li Ч '

где a"jCn- - уровень ПВК, а"°рм' - уровень ПВК «не хуже, чем нормально».

Функционалы качества /1 для тренировки отдельного ПВК, имеющего наибольшую значимость, и J2 совокупности ПВК представлены в виде:

71 = та xljeknwijlcijlcpW<\a™p")),J2 = Z.iizkf(wlj,cij,<p(a^,a™*")'),

где Wj - весовой коэффициент значимости ПВК в общей структуре профпригодности; С{ -коэффициент сложности развития ПВК, разделяющий ПВК на развиваемые, условно развиваемые и неразвиваемые; <р(а^сг\ а"013"') - функция, характеризующая возможность развития ПВК и отражающая нелинейную зависимость возможности изменения текущего значения параметра а".сп-

от его относительного уровня: <р(а^сп ,а™рм ) = ехр(а"°р" ) - ехр(а("сп ).

Ввиду сложности формализации деятельности оператора для оценки его профпригодности обосновано использование аппарата теории нечетких множеств. Оценку профпригодности предложено проводить в 3 этапа (рис. 6).

При осуществлении I этапа входной переменной х, выступают значения результатов ПФ-тестов (Т,).

Разбиение пространства входных переменных осуществлялось на основе определенных минимальных и максимальных значений ПФ-параметров:

V <7 Lc™*) v(max)~\ „(min)

xi 6 >xi I, где x> - минимальное значение ПФ-параметра; xjmax^ - максимальное значение ПФ-параметра.

В соответствии со схемой иерархического логического вывода примем существование множества пар, соответствующих

отдельным ПВК: Tt = {(х0цТ1(х^; xt е Xj i = 1, -, п, где Xi-входная переменная - результат 7*, теста, ßT. - функция принадлежности. Значения лингвистической переменной представлены в виде кортежа из 5 нечетких переменных: «очень плохо», «плохо», «нормально», «хорошо» и «отлично».

Фаззификация: процедура перехода к значениям лингвистических переменных

И

Этап I: Оценка степени вьтм^но{ти_ПШС

Этап II: Оценка степени выраженности ГТГОК

I

Дефаззифи кация

Этап III: Оценка операторской пригодности

Дефаззификация

т

Вывод о профессиональной пригодности и данные индивидуального психофизиологического портрета оператора

Рисунок 6. Обобщенная схема нечеткого логического вывода

Так как все входные параметры Х=(х1, ..., ху, ..., х„) имеют разное влияние на конечный результат, использовалось ранжирование входов посредством введения весовых коэффициентов.

Формирование базы правил для конкретного вида операторской деятельности осуществляется с использованием методов экспертной оценки для каждого конкретного случая, что позволяет транслировать представленную модель в общем виде на частные области операторского труда, и имеет вид:

Я,: Ш (ху18.£;ДАЖ>.(л:;>.18.£„).АЖ>.....AND.fe.ISJ,/«), ТНЕЫа = £,

Л,: 1Р (х/.18.1/,).АШ.(*г.18..£«).АШ.....АЫО.(х„.18.!,„), ТНЕЫ а= В,

Ят: Ш(х1Ш.Ьт1).АИО.(х2.18.Ьт2).АМВ.....ШО.(хп.18.Ьтп), ТНЕЫа=Вт

где хк - входные переменные; а - выходная переменная; Ь,к - заданные нечеткие множества с функциями принадлежности.

На II этапе в качестве лингвистической переменной выступает «ПВК,», которая также задается аналогичным кортежем из 5 элементов, а нечеткие

переменные задаются в виде ПВК£ = №шкг(аг)); ^ 6 л| I = 1,..., 12, где а, - входная переменная - значения ПВК (ПВК;); Цивк^д- степень принадлежности входного значения данному нечеткому множеству.

Входом III этапа оценки является результат с выхода II этапа. Нечеткие

множества в этом случае ГПВК( = {(^./¿твкД2;)); е я} I = 1,2,3,

где г,- входная переменная - значения ГПВК (ГПВК,), МгпвкД^) - степень

принадлежности входного значения данному нечеткому множеству.

Для операторов подвижными объектами в качестве тестовой задачи оценки операторской деятельности в общем виде выбрана задача зрительно-моторного слежения (ЗМС) как типичная для данного вида управления.

Взаимодействие оператора и технической системы при ЗМС представим в виде следящей системы, работающей по отклонению, где х(г) - задающее воздействие, - возмущающее воздействие, е(1) - значение ошибки, ОУ -объект управления (рис. 7). Функцией оператора является слежение за системой, чтобы выходная величина ХО с течением времени изменялась в соответствии с изменением задающего воздействия х(/) и мало зависела от у(/).

Отличительной особенностью модели является наличие в цепи обратной связи двух составляющих: объективного регулирования («ОР») и субъективного регулирования («СР»).

Среда

*і(0

ОУ

у(0

О*— Уз(0 Т-1 ОР ч— —£

СР

г(0

Среда МЕМ

| Среда

Рисунок 7. Модель взаимодействия оператора и технической системы при ЗМС

Кроме того, данная модель включает совокупность возмущающих воздействий у2(0, у3(/) и обратную связь по оператору, реализующую функцию памяти предыдущего состояния МЕМ.

Сформулирована гипотеза, согласно которой действия оператора в процессе решения задачи ЗМС должны иметь корреляцию. При этом данные, полученные в условиях «ОР», должны отличаться большей статистической зависимостью, в отличие от данных, полученных в «СР».

Для проверки гипотезы проведен статистический анализ результатов исследования решения задачи ЗМС, которое представляет в общем случае случайный процесс измерения параметра Х(0 в условиях натурного эксперимента. Условиями задачи ЗМС являлись оценка точности действий оператора по значению ошибки е(1') и их цикличность.

Тогда -Ххф) — случайная функция измерения параметра в условиях «ОР», а Х2(0 -параметра Х2 в условиях «СР». Так как сечение случайного процесса Х(1) представляет собой дискретную случайную величину с рядом распределения, определим математическое ожидание тх(Ь) случайной функции ее дисперсию их(Х) и среднее квадратичное отклонение ах(£) (табл. 1). Для анализа случайных функций и проведен анализ

степени зависимости между сечениями, относящимися к различным £ с использованием автокорреляционной функции.

Таблица 1.

Тип ЗМС тМ) Ог(0 <гМ)

Процесс «ОР» 4,45 999,21 31,61

Процесс «СР» 28,98 1464,78 38,27

Установлено, что значения А"(і), полученные в условиях «ОР», характеризуются большей статистической зависимостью. При этом в условиях «СР» корреляция результатов измерений наблюдается, что подтверждает наличие субъективной составляющей в обратной связи и подтверждает адекватность разработанной модели ЗМС и сформулированную гипотезу.

Задача ЗМС охватывает полный цикл действий оператора в процессе выполнения одного цикла операторской деятельности. Постоянные визуальные характеристики объекта слежения при ЗМС позволяют выделить сенсорный уровень, а использование постоянной моторной программы — моторный уровень операторской деятельности. Анализ процесса решения задачи ЗМС в условиях «ОР» и «СР» позволяет исследовать когнитивный уровень.

Для операторов стационарных объектов обосновано исследование процессов зрительного восприятия, так как на сенсорном уровне до 80 % информации обеспечивает зрительный анализатор.

Предложена структурно-функциональная модель зрительного анализатора и восприятия перцептивно простой зрительной информации, особенностью которой является выделение палочкового и колбочкового каналов восприятия, реализующих функцию ночного и дневного зрения. Данная модель позволила объяснить механизм дифференцирования информационных сигналов, различия во временной динамике восприятия световых импульсов при различной освещенности и явилась основой для разработки ПФ-тестов оценки ПВК, соответствующих сенсорному уровню.

В четвертой главе сформулированы принципы формирования ПФ-тестов для оценки ПВК, обеспечивающие единый методический подход к проведению исследований, разработаны способы их измерения и оценки.

В качестве основных требований к ПФ-тестам определены:

- ориентация на простейшие перцептивные функции человека, его зрительно-моторные навыки и простейшие когнитивные функции, что позволило снизить влияние языковой, территориально-распределенной, смысловой и лексической тестовой нагрузки;

- минимизация времени тестирования, что позволило снизить утомляемость испытуемых и проводить многократное тестирование;

- повторяемость параметров тестирования, что обеспечило надежность, точность и достоверность результатов тестирования;

- мощность параметров тестирования, что позволило обеспечить регистрацию, дифференцированность и интерпретацию результатов тестов.

На основании результатов анализа деятельности оператора разработана схема соответствия этапов операторской деятельности и ПВК, являющихся целью тестирования (рис. 8).

Для практической реализации ПФ-тестов предложены три подхо-; ^«Г1; да, которые удовлетво-

ряют представленным требованиям и обеспечивают единство методики измерений.

Первый подход основан на предъявлении испытуемому перцептивно простых тестовых последовательностей в виде световых импульсов типа «да» - «нет». В соответствии с этим разработаны способы исследования сенсорного уровня операторской деятельности, характеризующие скорость переработки информации при различных внешних условиях (Пат. 2195174, Пат. 2209030, Пат.

Вероятностное прогнозирование

" Сенсорный : ! уровень .' Коптатіивішй^ Уровень

Этап восприятия информации Этап переработки информации

Этап принятия

'ШЄИИЯ

Этап реал и за-ции решения

Внимание Переключение внимания —^ -» Скорость переработки информации Память Технический интеллект Способность зрительного анализа и синтеза

Рисунок 8. Схема взаимосвязи этапов операторской деятельности и ПВК

2252701, Пат. 2339349, Пат. 2372834); способность к зрительному анализу (Пат. 2262293, Пат. 2334453), вниманию (Пат. 2204932).

В основе способов лежит измерение параметров инерционности зрительного анализатора при слиянии световых мельканий (рис. 9).

Рисунок 9. Временная диаграмма зрительных ощущений, где г„ - длительность световых импульсов; ?„„„ -длительность межимпульсного интервала; Г| - время ощущения; г2 - время восстановления; /пор - пороговая длительность межимпульсного интервала, при которой наблюдается слияние импульсов в паре

Т,о., мс

Рисунок 10. График функции Т„, =/(т„) для оценки лабильности

Для исследования свойств нервной системы оператора и оценки скорости генерации нервных процессов разработаны способы определения лабильности человека при различных внешних условиях, являющейся одной из наиболее стабильных характеристик центральной нервной системы (Пат. 2233115, Пат. 2441571). В основе способов положена зависимость инерционности зрительного анализатора от длительности световых импульсов и определение (рис. 10). За оценку лабильности принимают значение, обратное значению времени зрительного восприятия в точке минимума функции Твзв =/(ти).

Второй подход основан на оценке действий оператора в процессе решения задачи ЗМС и используется для исследования ПВК, соответствующих когнитивному и моторному уровням. На основе метода оценки времени реакции на движущийся объект, в соответствии с которым испытуемый следит за траекторией движения тестового объекта 1 и фиксирует его положение в момент достижения им определенной метки 2, разработаны способы оценки времени реакции в условиях «ОР» (Пат. 2326595), «СР» (Пат. 2322187, Пат. 2405436) и их комбинации (Пат. 2369326).

С учетом особенностей профессиональной деятельности операторов ЭСУ разработаны способы оценки времени реакции на объект движущийся: с ускорением (Пат. 2400139); по направлению к испытуемому (Пат. 2400138), рис. 11; по произвольной траектории (Пат. 2398511), рис. 12.

Для исследования способности к зрительному анализу, синтезу и к прогнозированию развития событий разработан способ (Пат. 2381742 РФ) отличительной особенностью которого является то, что на участке траектории 3 движущийся объект невидим для испытуемого (рис. 13).

2

1 \

' \ *

■ь

Рисунок 11. Схема способа оценки времени реакции на движущийся по направлению к испытуемому объект

Рисунок 12. Схема способа оценки времени реакции на движущийся по произвольной траектории объект

Рисунок 13. Схема способа исследования способности к прогнозированию

Анализируя параметры движения объекта 1 на «видимом» участке траектории, испытуемый прогнозирует перемещение объекта на «невидимом» участке траектории и пытается остановить его в момент предполагаемого совпадения с неподвижной меткой 2. Оценкой ПФ-параметров является время запаздывания или упреждения несовмещения объекта и метки.

Третий подход основан на аналитической и статистической обработке результатов измерений ПФ-параметра Х(0 в условиях натурного эксперимента, полученных с использованием первых двух подходов. Это позволяет снизить количество используемых способов измерений ПФ-параметров, уменьшить время исследования, получить новую информацию о действиях оператора.

Анализ графика результатов измерений ПФ-параметра Х(0 позволяет выделить этап адаптации, соответствующий переходному процессу, этап нормальной работы, соответствующий установившемуся процессу, и этап утомления. Переходный процесс определяется временем, после которого имеет место неравенство | х(г)-х0| < Д/2, где х((у текущее значение ПФ-параметра; х0 - значение ПФ параметра в установившемся режиме; Д - вариабельность значений отклонений ПФ параметра в установившемся режиме, и который может быть выделен на индивидуальном графике значений.

В соответствии с данным подходом разработаны способ оценки подвижности нервной системы (Пат. 2417750), основанный на измерении длительности этапа адаптации; способы оценки силы нервной системы (Пат. 2465821, Пат. 2473300, Пат. 2473309), основанные на оценке вариабельности значений ПФ-параметра Х(1) в установившемся режиме; способ оценки соотношения процессов возбуждения и торможения (Пат. 2381743), основанный на распределении результатов измерений относительно нулевого уровня.

Для исследования когнитивных функций оператора разработан способ оценки способности к корректировке операторских действий, согласно которому способность к корректировке вычисляют: С = где ^-среднее значение времени реакции на движущийся объект по методу «ОР», х^-среднее значение по методу «СР».

Таким образом, в четвертой главе разработаны способы ПФ-тестирования, удовлетворяющие сформулированным требованиям к ПФ-тестам и позволяющие обеспечить единый методический подход получения, обработки и интерпретации информации о развитости ПВК.

Пятая глава посвящена разработке алгоритмов работы и программно-технических средств ПФ-тестирования, анализа, визуализации, обработки и вынесения решения по оценке операторской пригодности человека ЭСУ, разработке структуры СППР.

Общий алгоритм процедуры оценки профпригодности представлен на рис. 14 в виде алгоритма-силуэта в соответствии с правилами визуального языка для построения блок-схем алгоритмов ДРАКОН.

Рисунок 14. Алгоритм действий, описывающих процедуру оценки операторской профпригодности

Для измерения ПФ-параметров разработан ряд автономных цифровых приборов с ручным и автоматическим изменением параметров тестовых последовательностей, микропроцессорные устройства, позволяющие автоматизировать процесс проведения измерений ПФ-параметров и обработки результатов измерений, программно изменять методику измерений, программно-алгоритмическое обеспечение (Пат. 2205596, Пат. 2220656, Пат. 2269293, Пат. 2283030, Пат. 2301623, Пат. 78057, Пат. 89361).

Разработана структура программного обеспечения СППР, реализующая процедуру вынесения оценки о профпригодности на основе разработанных моделей профпригодности и процесса принятия решения (рис. 15).

¡ИЗМЕРИТЕЛЬНАЯ ПОДСИСТЕМА-

Рисунок 15. Структура программного обеспечения СППР

Структура СППР представлена на рис. 16. Ее отличительной особенностью является наличие измерительной, информационной и тренажерной подсистем, обеспечивающих соответственно получение результатов ПФ-тестирования, вынесение оценки профпригодности и формирование индивидуальной программы тренировки для подготовки оперативного персонала на основе индивидуального ПФ-портрета испытуемого.

Рисунок 16. Структурная схема СППР

Измерители ПФ-параметров, реализующие разработанные способы определения ПВК, формируют входной поток данных для разработанной модели и системы оценки профпригодности операторов ЭСУ. Все данные протоколируются в блоке хранения информации и обрабатываются в блоке обработки результатов согласно разработанным алгоритмам.

Измеренные ПФ-параметры в четком виде поступают в блок оценки профпригодности, в котором осуществляется фаззификация, реализация механизма нечетких логических выводов и дефаззификация. В блоке определения тренажерного усилия осуществляется оценка индивидуальных значений ПВК, их совокупности как интегрального показателя профпригодности, и сравнение с моделью «среднего оператора».

В блоке выбора программы тренажера по критерию сбалансированности ПВК определяются набор ПВК, требующих дополнительного развития или поддержки исходного уровня, и набор тренажерных методик.

При разработке алгоритмического и программного обеспечения использовался принцип многопоточности, реализующий процедуру синтеза и вывода на экран изображения и процедуру опроса периферийного устройства, что позволило снизить время формирования тестового изображения до 59,9 %.

Разработана структура терминальной многопользовательской СППР, представленной на рис. 17, отличающаяся организацией человеко-ориентированного интерфейса «исследователь-испьпуемый-система» и обеспечением режима «интерактивного диалога» для осуществления процесса обучения испытуемого и тестирования (Пат. 109889).

Стандартный монитор исследователя

ПО

±

сга

__ Э В М^база данн ых__

I ога+11

дуд ; ф увл/руI

Сенсорный монитор испытуемого /'

ЦУД; -^УОЛ/РУ!

Сенсорный монитор испытуемого (+1

вР11п

№В \ \УОА/РУ1

Сенсорный монитор испытуемого п

информационный поток

управляющий поток

Виртуальный терминал / / ^Виртуальный терминал / виртуальный терминал л _ .____________ч,_____________у '------------

Рисунок 17. Структура терминальной многопользовательской системы Отличительной особенностью алгоритмического и программного обеспечения интерфейсного модуля СППР является разделение информационного и управляющего потоков и использование разработанного способа виртуализации терминальных систем (Пат. 2459246), позволяющего обеспечить выполнение всех требуемых функций приобретения, обработки и использования информации в реальном масштабе времени. Использование такой структуры позволяет реализовать тестирование до 12 испытуемых одновременно,

что обеспечивает масштабируемость и увеличивает пропускную способность.

Основным результатом пятой главы является совокупность алгоритмического, программно-технического обеспечения проведения ПФ-тестирования и реализация СГТПР при оценке профпригодности операторов ЭСУ.

В шестой главе разработана методика ПФ-тестирования, приведены результаты экспериментальных оценок ПФ-показателей и утомления человека, позволившие определить точностные характеристики оценок и дать рекомендации по применению способов оценки ПФ параметров.

Особенностью методики является последовательное осуществление способов оценки ПВК без повторения общих операций согласно методу «от простого — к сложному», за счет чего сокращаются временные и материальные затраты на проведение исследований без снижения информативности и достоверности оценки, обеспечивается выполнение принципа неизбыточности данных. Алгоритм процесса разработки методики отображен на рис. 18.

Рисунок 18. Алгоритм действий, описывающих разработки методики тестирования.

Осуществлена адаптация методики проведения ПФ тестирования для оценки профпригодности операторов транспортно-технологических машин.

Проведены экспериментальные исследования, целью которых являлось наполнение базы данных СППР результатами ПФ тестирования для проведения статистического анализа результатов измерений и осуществления процедуры фаззификации.

Для повышения точности оценки ПВК предварительно осуществлена модернизация способов измерений ПФ параметров. В результате получено снижение среднего квадратического отклонения в сравнении со способами-прототипами при измерении инерционности зрительного восприятия на

14,2 ...75,4 %, лабильности - 16,7 ... 37,4 %, времени реакции на движущийся объект - 14,3 ... 42,5 %.

В качестве общих ПВК оценивались функциональная подвижность, сила нервной системы, соотношение процессов возбуждения и торможения, толерантность к утомлению при ЗМС.

При определении специфических ПВК, согласно разработанным способам, определялись четкие значения измеренных ПФ-параметров, результаты статистической обработки измерений которых представлены в табл. 2.

Таблица 2

№ Оценки временных параметров

Значение параметра Индивидуальные значения Медианна по группе

СЕНСОРНЫЙ УРОВЕНЬ

1 Инерционность зрительного восприятия методом критической частоты световых мельканий, Гц 36,15 ...46,33 40,21

2 Оценка внимания, Гц 0,23 ...0,47 0,36

3 Время восстановления зрительного анализатора, мс 12,73 ...37,90 22,98

4 Время зрительного восприятия, мс 77,73 ... 102,9 87,98

5 Интегральная оценка инерционности, мс 50,90 ... 53,80 51,40

6 Оценка способности к зрительному анализу, мс 24,32 ... 46,74 35,67

7 Лабильность зрительного анализатора, Гц 11,07 ...24,64 19,40

КОГНИТИВНЫЙ УРОВЕНЬ

8 Время реакции на движущийся объект «ОР», мс -9,3 ...+18,6 +7,15

9 Время реакции на движущийся объект «ОР» и способу с приближением объекта, мс -4,2 ... 9,8 +1,8

10 Время реакции на движущийся объект «СР» со свободной траекторией движения объекта, мс -32,8 ...+40,4 +4,7

11 Оценка способности к корректировке 0,1 ... 100,67 1,17

12 Способность к прогнозированию, мс -38,4 ...+45,7 +7,86

13 Время реакции на движущийся объект «ОР» и способу с ускорением объекта, мс -32,1 ... 29,3 -4,5

МОТОРНЫЙ УРОВЕНЬ

14 [ Время реакции на движущийся объект «СР», мс -11,4 ...+22,2 +9,75

Дополнительно для получения значений ПВК, соответствующих моторному уровню, проведены экспериментальные исследования и статистическая обработка результатов измерений времени сенсомоторной реакции, точности и скорости координации.

База данных первоначально сформирована на основе экспериментальных измерений ПФ-параметров, соответствующих общим и специфическим ПВК, объемом выборки более 6000 значащих значений и предполагает последующее накопление и уточнение данных в процессе проведения исследований.

Экспериментально установлено, что временные параметры зрительного восприятия являются диагностическими параметрами зрительного и физического утомления и могут использоваться для исследования характера адаптации оператора при зрительно-напряженной работе.

Основным результатом шестой главы являются разработанная методика ПФ-тестирования, экспериментальные данные ПФ-показателей и утомления.

Седьмая глава посвящена практической реализации СППР оценки профпригодности оператора ЭСУ. В качестве объекта управления выбраны транспортно-технологические машины.

На основе квалификационных требований экспертами выделены ПВК, осуществлена их группировка и представлено их соотношение с набором разработанных и известных ПФ-тестов, как показано на рис. 19._

Психофизиологические тесты_

Инерционность зрительного восприятия Время зрительного восприятия Время реакции на движущийся объект «ОР» и :пособу с ускорением объекта

Лабильность зрительного анализатора_

Время реакции на движущийся объект «ОР» Время реакции на движущийся объект «ОР» и

способу с приближением объекта_

Способность к прогнозированию Оценка способности к зрительному анализу

Время реакции на движущийся объект «СР»

Тест «Кольца Ландольта»_

Тест «Перепутанные линии»_

Личностный опросник Айзенка_

Время сенсомоторной реакции_

Сила нервной системы_

Подвижность нервной системы_

Толерантность к утомлению при ЗМС_

Рисунок 19. Структура соотношения ПВК и ПФ-тестов

Помимо разработанных ПФ-тестов для оценки ряда ПВК принято решение об использовании известных и широко используемых ПФ-тестов «Кольца Ландольта», «Перепутанные линии», личностный опросник Айзенка и оценка времени сенсомоторной реакции».

При формализации знаний экспертов использовались методы «Дельфи» и метод парного сравнения. Для оценки согласованности в ранжировках экспертов рассчитывался коэффициент конкордации Кенделла, составляющий от 0,78 до 0,84, что соответствует высокой согласованности мнений, с использованием пакета Statistica 6.2.

Выделение терминов из нормативно-методической документации осуществлялось с помощью лингвистического процессора «Text Analyst 2.0»

Формирование нечетких правил осуществлялись в среде MATLAB с использованием пакета FuzzyLogicToolbox.

Программное обеспечение разработано с использованием языков программирования Objective-C, С++ и объектно-ориентированной среды Cocoa для работы под управлением операционной системы Mac OS X версий 10.7 и выше. При разработке программного обеспечения использовались концепция

ПВК

Особо важные ПВК

1 Точность ЗМС

2 Скорость переработки информации, подвижность нервной системы

І Вероятностное прогнозирование

4 Внимание, переключение внимания

Важные ПВК

5 Эмоциональная стабильность

6 Уравновешенность нервной системы

7 Точность идентификации объекта

8 Устойчивость внимания

Маловажные (1ВК

9 Распределение внимания

10 Точность зрительного анализа

11 Работоспособность и утомляемость

VI Адаптационные способности

Рисунок 20 Схема процесса нечеткого логического вывода Мамдани I этапа

MVC (Model-View-Controller), библиотека OpenGL для формирования графических элементов тестов и среда разработки Apple Xcode.

В качестве функции принадлежности выбрана треугольная функция, для экстремальных значений х результатов ПФ-тестов использовались линейная Z-образная и линейная 5-образную функции. Обосновано применение схемы логического вывода Мамдани (Mamdani), реализующей минимаксную ком-

минимум позицию нечетких множеств

(рис. 20).

Дефаззификация нечеткого множества осуществлялась по методу центра тяжести. Степени соответствия и база правил формировались экспертами. Число ПФ тестов / для каждого конкретного ПВК изменялось в диапазоне от 1 до 4. База правил составила 4020 правил для первого этапа, 625 правил для второго этапа и 125 правил для третьего этапа нечеткого логического вывода. Полная база правил представляется 4770 правилами.

С использованием разработанной системы оценки были проведены экспериментальные исследования оценки профпригодности операторов транс-портно-технологических машин в группе из 100 испытуемых Межрегионального отраслевого ресурсного центра в области лесного хозяйства.

Исследование профпригодности включало циклы наполнения базы данных и разработку базы правил информационной системы поддержки принятия решений, процедуры измерения ПФ-параметров и процедуру анализа и построения оценки профпригодности.

Для упрощения процедуры принятия решения о профпригодности испытуемых на выходе системы получали значение профессиональной годности каждого из испытуемых как выраженное в %, так и в виде нечеткой оценки (рис. 21, где оценка «1» соответствует «плохо», «2» -«удовлетворительно», «3» - «нормально», «4» -«хорошо» и «5» - «отлично»), а также их индивидуальные портреты (рис. 22).

Результаты использования СППР при оценке профпригодности операторов при формировании групп обучающихся по специальности «Оператор транспортно-технологических машин» показали повышение эффективности в 1,5-2 раза, выраженное в уменьшении отсева при профобучении до 15 %.

Кол-во испытуемых

3 4 5 Оценки профпригодности

Рисунок 21. Результаты тестирования профпригодности

Построенный дуальный портрет

ляет сделать вывод о витости тех или иных ПВК, может использоваться как для тренировки и подготовки оперативного персонала, так и для адаптивной настройки информационной и технической составляющей ЭСУ под возможности пользователя с учетом его текущего функционального состояния.

Таким образом, установлено, что разработанная система оценки профессиональной пригодности может быть использована в практических целях.

Основным результатом седьмой главы являются СППР при оценке профпригодности операторов ЭСУ, результаты ее внедрения и апробации.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Основным результатом диссертационной работы является решение крупной научно-практической проблемы, имеющей важное хозяйственное значение и заключающейся в разработке методологических основ оценки профессиональной пригодности операторов ЭСУ, их реализации и автоматизации с использованием СППР и применением интеллектуальных технологий на основе иерархической модели профессиональной пригодности.

При проведении диссертационного исследования получены следующие научные и практические результаты:

1. Разработана и формализована методология оценки профпригодности оператора эргатических систем, базирующаяся на концепции взаимосвязи отдельных этапов операторских действий и операторских функций на сенсорном, когнитивном и моторном уровнях очередности их выполнения и известной триадной системной концепции представления сложных систем. Отличительной особенностью методологии является то, что она позволяет рассматривать профпригодность как единую многосвязную систему ПВК, формирование которых осуществляется путем анализа операторских действий и характеристик профессиограммы.

2. Разработана и формализована модель профпригодности оператора и процесса принятия решения по оценке профпригодности в классе иерархических систем на основе метода анализа иерархий, заключающаяся в выборе 12 наиболее значимых для данного вида операторской деятельности ПВК. На основе модели сформирована оценка профпригодности в виде функционала

[ПК-) ППК-1

ПВК-4 П11К-10

пвк-5 пвк-';

а) б)

Рисунок 22. Индивидуальные ПФ-портреты А-испытуемого (а — 37 % профпригодность) и Б-испытуемого (б — 86 % профпригодность)

качества, разработана структура, определим состав и функции СППР, обоснован и определен математический аппарат для ее реализации.

3. Разработана и исследована модель взаимодействия оператора и технической системы при ЗМС как типовом процессе профессиональной деятельности операторов подвижных объектов. Отличительной особенностью модели является введение контура регулирования по принципу обратной связи, состоящего из ветви «объективного регулирования», ветви «субъективного регулирования» и ветви обратной связи по оператору, реализующую функцию памяти предыдущего состояния. Модель позволяет объяснить эффект когнитивного диссонанса при вынесении решений оператором и является основой для разработки способов оценки ПВК.

4. Разработаны и исследованы способы оценки ПВК оператора ЭСУ посредством определения ПФ-параметров зрительного восприятия и характеристик зрительно-моторного слежения, обеспечивающие единство методики измерений, требуемую точность и достоверность результатов измерений, перцептивную простоту тестового материала и потенциал одного теста для оценки нескольких ПВК, что позволяет повысить объективность оценки профпригодности. Повышение точности измерения инерционности зрительного восприятия составило 14,2...75,4 %, лабильности - 16,7...37,4 %, времени реакции на движущийся объект -14,3...42,5 %.

5. Разработана структура СППР, сформированы база данных, база знаний, включающая набор из 4770 правил вывода, особенностями которых являются трехэтапная процедура получения оценки профпригодности и применение аппарата нечеткой логики, что позволяет осуществлять эффективное накопление знаний и использовать СППР при оценке профпригодности в различных областях операторской деятельности, возможность ее развития.

6. Разработана и конкретизирована методика проведения тестирования и оценки профпригодности оператора транспортно-технологических машин, реализующая формирование состава и последовательности выполнения ПФ-тестов для оценки ПВК, что позволило сократить время приобретения информации, повысить ее точность и достоверность, обеспечить повторяемость и воспроизводимость эксперимента с учетом явлений обучения и адаптации испытуемого, удовлетворение требований неизбыточности данных.

7. Разработано алгоритмическое обеспечение и комплекс программных средств реализации предложенной методологии оценки профпригодности и информационной поддержки принятия решений с использованием интеллектуальных технологий, обеспечивающих выполнение всех функций приобретения, обработки и использования информации в реальном масштабе времени. Отличительной особенностью является реализация многопользовательского режима работы, что обеспечило масштабируемость и увеличило про-

пускную способность системы. Использование принципа многопоточности позволило снизить время формирования тестового изображения до 59,9 %.

8. На экспериментальном материале показана эффективность применения разработанных способов и СППР при оценке профпригодности при проведении профессионального отбора операторов транспортно-технологических машин. Установлено, что при использования СППР при формировании групп обучающихся по специальности «Оператор транспортно-технологических машин» их отсев при профобучении снижается в 1,5-2 раза, что свидетельствует об эффективности разработанной СППР.

Таким образом, поставленные в диссертации задачи исследования решены полностью и цель достигнута.

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

Публикации в изданиях, рекомендованных ВАК РФ:

1. Измерение времени зрительного восприятия человека / В. В. Роженцов, И. В. Петухов // Вестник Казанского государственного технического университета им. А.Н. Туполева. 2004. № 4 (36). С. 13-16.

2. Исследование адаптации человека-оператора к зрительно-напряженному труду / И. В. Петухов // Системы управления и информационные технологии. 2006. №4(26). С. 95-97.

3. Измерение лабильности нейронных структур зрительной системы / И. В. Петухов, О. В. Роженцов // Проектирование и технология электронных средств. 2006. № 4. С. 62-65.

4. Исследование точности оценок временных характеристик зрительного восприятия / И. В. Петухов, В. В. Роженцов, М. Т. Алиев // Бюллетень экспериментальной биологии и медицины. 2007. Т. 144, № 8. С. 236-237.

5. Способ и техническое обеспечение оценки времени реакции человека на движущийся объект / И. В. Петухов, А. В. Песошин, В. В. Роженцов // Вестник Казанского государственного технического университета им. А.Н. Туполева. 2008. №12. С. 22-26.

6. Точность оценки критической частоты световых мельканий и времени восстановления зрительного анализатора / И. В. Петухов, В. В. Роженцов // Биомедицинские технологии и радиоэлектроника. 2008. № 5. С. 24-28.

7. Оценка профпригодности операторов человеко-машинных систем / И.В. Петухов //Управление персоналом. 2009. № 4. С. 51—53.

8. Методическое и техническое обеспечение оценки времени зрительного восприятия человека-оператора / И.В. Петухов // Автоматизация и современные технологии. 2009. № 9. С. 12-16.

9. Оценка лабильности нервной системы человека-оператора / И.В. Петухов // Диагностика и контроль. 2009. № 11. С. 34-39.

10. Исследование толерантности человека-оператора к физической нагрузке / М. Т. Алиев, И. В. Петухов // Известия вузов. Северо-Кавказский регион. Технические науки. 2010. № 4. С. 15-20.

11. Аппаратно-программный комплекс для психофизиологических исследований операторов / И.В. Петухов, JI.A. Стешина // Вестник Ижевского государствен-

ного технического университета. 2010. № 3 (47). С. 113-115.

12. Инструментальное обеспечение методов исследования инерционности сенсорных систем человека-оператора / И. В. Петухов, Н. В. Дегтярев, JI. А. Стешина // Вестник Марийского государственного технического университета. Серия «Радиотехнические и инфокоммуникационные системы». 2010. № 3. С. 127-133.

13. Исследование процессов принятия решения человеком оператором / И. В. Петухов // Автоматизация и современные технологии. 2010. № 12. С. 11-17.

14. Информационное и математическое обеспечение исследования деятельности оператора человеко-машинных систем / И. В. Петухов, JI. А. Стешина, М. Г. Глушкова // Вестник Марийского государственного технического университета. Серия «Радиотехнические и инфокоммуникационные системы». 2010. № 3. С. 58-66.

15. К вопросу обеспечения надежности эргатических систем управления / И. В. Петухов // Мехатроника, автоматизация, управление. 2011. № 1 (118). С. 25-30.

16. Исследование временных аспектов инерционности зрительного восприятия человека / И. В. Петухов // Вестник Ижевского государственного технического университета. 2011. № 1 (49). С. 125-128.

17. Микропроцессорный комплекс оценки времени реакции человека на движущийся объект / Д. С. Репин, Н. В. Дегтярев, И. В. Петухов // Фундаментальные исследования. 2011.№ 8,ч.1. С. 167-171.

18. Информационные технологии в исследовании деятельности оператора ЭВМ / И. В. Петухов // Биомедицинские технологии и радиоэлектроника. 2011. № 4. С. 10-15.

19. Телеизмерительная информационная система для автоматизированных систем управления трубопроводным транспортом / И. В. Петухов, И. В. Рябов, Л. А. Стешина // Диагностика и контроль. 2011. № 5. С. 44-47.

20. Аппаратно-программный комплекс тестирования профпригодности операторов человеко-машинных систем / И. В. Петухов // Автоматизация процессов управления. 2011. № 2 (24). С. 66-71.

21. Исследование деятельности человека-оператора в режиме слежения / И. В. Петухов // Системы управления и информационные технологии. 2011. № 2. (44). С. 39-44.

22. Модель и система оценки успешности операторской деятельности в человеко-машинных системах управления / И. В. Петухов // Научно-технический вестник Поволжья. 2011.№3. С. 155-161.

23. Моделирование успешности профессиональной деятельности оператора эргатических систем / И. В. Петухов // Вестник Поволжского государственного технологического университета. Серия «Радиотехнические и инфокоммуникационные системы». 2012. № 1. с. 51-59.

24. Исследование сенсорно-моторного взаимодействия человека-оператора и технической системы / И. В. Петухов // Мехатроника, автоматизация, управление. 2012. №2. С. 33-37.

25. Исследование времени восстановления зрительной системы / И. В. Петухов, В. В. Роженцов // Бюллетень экспериментальной медицины и биологии. 2012. № 8.

С. 262-264.

26. Виртуализация в терминальных системах автоматизированного управления / Л. А. Стешина, И. О. Танрывердиев, И. В. Петухов // Автоматизация и современные технологии. 2012. № 6. С. 26-30.

27. Система поддержки принятия решений при оценке профпригодности операторов / И. В. Петухов // Вестник Поволжского государственного технологического университета. Серия «Радиотехнические и инфокоммуникационные системы». 2012. № 2. С. 78-82.

28. Методологические основы оценки профпригодности оператора эргатиче-ских систем / И. В. Петухов// Современные проблемы науки и образования. 2013. № 2; URL: http://www.science-cducation.ru/108-8581 (дата обращения: 13.03.2013).

Монография:

29. Эргатические системы: техногенная безопасность / И. В. Петухов, JI. А. Стешина// Воронеж: Научная книга, 2012. —280 с.

Патенты и свидетельства об официальной регистрации программ для ЭВМ:

30. Патент 2195174 РФ. Способ определения времени инерционности зрительной системы человека / В.В. Роженцов, И.В. Петухов. Заявл. 18.06.2001; опубл. 27.12.2002, Бюл.№ 36.

31. Патент 2204932 РФ. Способ оценки точности определения критической частоты световых мельканий / В. В. Роженцов, Т. А. Лежнина, И. В. Петухов. Заявл. 10.04.2001; опубл. 27.05.2003, Бюл.№ 15.

32. Патент 2205596 РФ. Устройство для измерения критической частоты световых мельканий / В. В. Роженцов, И. В. Петухов. Заявл. 26.06.2001; опубл. 10.062003, Бюл.№ 16.

33. Патент 2209030 РФ. Способ определения времени восприятия зрительной информации / В. В. Роженцов, И. В. Петухов. Заявл. 26.06.2002; опубл. 27.072003, Бюл. №21.

34. Патент 2220656 РФ. Устройство дня исследования параметров инерционности зрительной системы человека / В. В. Роженцов, И. В. Петухов. Заявл. 15.04.2002; опубл. 10.01.2004, Бюл.№ 1.

35. Патент 2233115 РФ. Способ определения лабильности зрительной системы человека / О. В. Роженцов, И. В. Петухов. Заявл. 18.09.2003; опубл. 27.07.2004, Бюл. №21.

36. Патент 2252701 РФ. Способ определения времени инерционности зрительной системы человека / М. Т. Алиев, И. В. Петухов, В. В. Роженцов. Заявл. 06.02.2004; опубл. 27.05.2005, Бюл. № 15.

37. Патент 2262293 РФ. Способ определения времени инерционности зрительной системы человека / И. В. Петухов, А. В. Лежнин, В. В. Роженцов. Заявл. 18.11.2004; опубл. 20.10.2005, Бюл. № 29.

38. Патент 2269293 РФ. Устройство для определения времени восприятия зрительной информации / И. В. Петухов, В. В. Роженцов. Заявл. 06.09.2004; опубл. 10.02.2006, Бюл. №4.

39. Патент 2283030 РФ. Устройство для определения лабильности зрительной системы человека / И. В. Петухов, В. В. Роженцов, Т. А. Лежнин. Заявл.

11.04.2005; опубл. 10.09.2006, Бюл. № 25.

40. Патент 2301623 РФ. Устройство для исследования параметров инерционности зрительной системы человека / И. В. Петухов, В. В. Роженцов. Заявл. 06.02.2006; опубл. 27.06.2007, Бюл. № 18.

41. Патент 2326595 РФ. Способ оценки времени реакции человека на движущийся объект / А. В. Песошин, И. В. Петухов, В. В. Роженцов. Заявл. 04.06.2007; опубл. 20.06.2008, Бюл. № 17.

42. Патент 2322187 РФ. Способ оценки соотношения процессов возбуждения и торможения в центральной нервной системе / А. В. Песошин, И. В. Петухов, В. В. Роженцов. Заявл. 04.06.2007; опубл. 20.04.2008, Бюл. №11.

43. Патент 2334453 РФ. Способ оценки времени инерционности зрительной системы человека / В. В. Роженцов, М. Т. Алиев, И. В. Петухов, А. С. Иванова Заявл. 09.01.2007; опубл.: 27.09.2008, Бюл. № 27.

44. Патент 78057 РФ. Устройство для психологических исследований / И. В. Петухов, А. В. Песошин, В. В. Роженцов, А. В. Петухов. Заявл. 26.05.2008-опубл. 20.11.2008, Бюл. № 32.

45. Патент 2339349 РФ. Способ определения времени восприятия зрительной информации / И. В. Петухов, В. В. Роженцов. Заявл. 20.08.2007; опубл.: 27.11.2008, Бюл. №33.

46. Патент 2372834 РФ. Способ определения времени инерционности зрительной системы человека / И. В. Петухов. Заявл. 052008; опубл. 20.11.2009, Бюл. № 32.

47. Патент 2369326 РФ. Способ оценки времени реакции человека на движущийся объект / И. В. Петухов. Заявл. 18.04.2008; опубл. 10.10.2009, Бюл. №28.

48. Патент 2417750 РФ. Способ оценки подвижности нервных процессов человека/И. В. Петухов. Заявл. 01.12.2009; опубл. 10.05.2011, Бюл. № 13.

49. Патент 89361 РФ. Устройство для психологических исследований / И. В. Петухов. Заявл. 25.05.2009; опубл. 10.12.2009, Бюл. № 34.

50. Патент 2381742 РФ. Способ определения способности к предвидению событий / И. В. Петухов. Заявл. 25.11.2008; опубл. 20.02.2010, Бюл. № 5.

51. Патент 2381743 РФ. Способ определения уровня соотношения процессов возбуждения и торможения в центральной нервной системе / И. В. Петухов. Заявл. 11.2008; опубл. 20.02.2010, Бюл. № 5.

52. Патент 2398511 РФ. Способ определения соотношения процессов возбуждения в центральной нервной системе / И. В. Петухов. Заявл. 25.05.2009; опубл. 10.09.2010, Бюл. №25.

53. Патент 2400138 РФ. Способ определения времени реакции человека на движущийся по направлению к нему объект / И. В. Петухов, А. В. Пуртов, Д. С. Репин. Заявл. 11.01.2009; опубл. 27.09.2010, Бюл. № 27.

54. Патент 2400139 РФ. Способ оценки времени реакции человека на движущийся объект / И. В. Петухов, Д. С. Репин, А. В. Пуртов Заявл. 11.01.2009; опубл. 27.092010, Бюл. №27.

55. Патент 2405436 РФ. Способ определения времени реакции человека на движущийся объект / И. В. Петухов. Заявл. 07.09.2009; опубл. 10.122010, Бюл. № 34.

56. Патент 2441571 РФ. Способ, определения лабильности зрительной системы

человека / И. В. Петухов, В. В. Роженцов. Заявл. 07.10.2010; опубл. 10.02.2012, Бюл. №4.

57. Патент 109889 РФ. Терминальная система / И. В. Петухов, И. О. Танрывердиев, JI. А. Стешина, Е. О. Турашев. Заявл. 24.122010; опубл. 27.102011, Бюл. №30.

58. Патент 2459246 РФ. Способ виртуализации терминальных систем / И. О. Танрывердиев, JI. А. Стешина, И. В. Петухов, Е. О. Турашев. Заявл. 12.07.2011; опубл. 20.08.2012, Бюл.№23.

59. Патент 2465821 РФ. Способ оценки силы нервной системы человека / Н. В. Дегтярев, И. В. Петухов. Заявл. 07.04.2011; опубл. 10.11.2012, Бюл. №31.

60. Патент 2473300 РФ. Способ оценки силы нервной системы человека / И. В. Петухов, Н. В. Дегтярев. Заявл. 27.04.2011; опубл. 27.01.2013, Бюл. № 3.

61. Патент 2473309 РФ. Способ оценки силы нервных процессов человека / И. В. Петухов, Н. В. Дегтярев. Заявл. 27.04.2011; опубл. 27.01.2013, Бюл. № 3.

62. Свид. об офиц. per. программы для ЭВМ № 2001611723. Программа функциональной диагностики / И. В. Петухов, В. В. Роженцов, А. Г. Масленников. За-рег. 17.12.2001. М.: РосАПО, 2001.

63. Свид. об офиц. per. программы для ЭВМ № 2007610609. Программа для определения времени восприятия зрительной информации / И. В. Петухов. Зарег. 18.012007. М.: РосАПО, 2007.

64. Свид. об офиц. per. программы для ЭВМ № 2010613870. Программа определения времени реакции на движущийся объект / И. В. Петухов, Е.О. Турашев, JL А. Стешина. Зарег. 15.06.2010. М.: РосАПО, 2010.

Другие публикации:

65. Исследование зрительного восприятия оператора / И. В. Петухов // Евродис-плей-2009: тр. Междунар. конф. Рим, Италия. 2009, С. 620-624. (Статья на англ. яз.).

66. Развитие профессионально-важных качеств оператора как элемента обеспечения индустриальной безопасности / И. В. Петухов // Экология и безопасность: Журнал междунар. науч. публ. 2010. Т.4, ч. 1. С. 346-353. (Статья на англ. яз.).

67. Комплексный подход к повышению надежности и безопасности промышленных систем управления / И. В. Петухов, Т. А. Буканова, JI. А. Стешина // Экология и безопасность: Журнал междунар. науч. публ. 2010. Т.4, ч.1. С. 354-362. (Статья на англ. яз.).

68. Временные аспекты человеко-машинного взаимодействия при восприятии зрительной информации / И. В. Петухов // Современные человеко-машинные интерфейсы: тр. IV Междунар. конф. Глостер, Франция, 2011. С. 43-47. (Статья на англ. яз.).

69. Система оценки профессиональной пригодности оператора человеко-машинных систем / И. В. Петухов // Управление большими системами: матер. IX Всерос. школы-конф. молодых ученых. Липецк, 2012. Т. 2. С. 225-227.

70. Система поддержки принятия решений при оценке профпригодности оператора подвижных объектов / И. В. Петухов // 5-я российская мультиконференция по проблемам управления: матер, конф. СПб, 2012. С. 77&-78L>

Диссертант Петухов

Подписано в печать 13.05.2013. Формат 60x84 '/¡6. Бумага офсетная. Печать офсетная. Усл. печ. л. 2,0.

_Тираж 150 экз. Заказ № 5078._

Отпечатано с готового оригинал-макета в редакционно-издательском центре ПГТУ 424006, Йошкар-Ола, ул. Панфилова, 17