Содержание к диссертации
Введение
1. Анализ особенностей эксплуатации и функционирования системы управления судном при решении задач расхождения 9
1.1 Анализ основных причин столкновения судов и эксплуатационных особенностей применения радиолокационных и технических средств управления судном 9
1.2 Анализ особенностей функционирования систем управления судном при решении задачи расхождения 21
1.3 Постановка задачи и основные направления исследования 30
1.4 Выводы по разделу 1 35
2. Методические основы оценивания готовности эргатических систем управления судном к решению задач расхождения 38
2.1 Обоснование показателей оценивания готовности эргатической системы управления судном к решению задач расхождения 38
2.2 Анализ существующих методов оценивания показателей эксплуатационных свойств сложных систем и обоснование метода оценивания готовности системы управления судном к решению задач расхождения 45
2.3 Алгоритм оценивания и исследования готовности эргатической системы управления судном крешению задач расхождения 52
2.4 Выводы по разделу 2 56
3 Математические модели оценивания готовности эргатической системы управления судном к расхождению судов и их анализ 58
3.1 Структурно-эксплуатационные модели функционирования эргатической системы управления судном при решении операции расхождения судов 58
3.2 Базовая математическая модель оценивания готовности системы управления судном крешению операции расхождения и ее анализ 68
3.3 Обобщенная математическая модель оценивания готовности эргатической системы управления судном к решению операции расхождения и ее анализ .74
3.4 Комплексная математическая модель оценивания готовности системы управления судном к решению операции расхождения и ее анализ 91
3.5 Выводы по разделу 3 101
4 Структура методики, алгоритм и компьютерная программа оценивания и исследования готовности эргатическои системы управления судном к решению задач расхождения 103
4.1 Структура методики оценивания и исследования готовности эргатическои системы управления судном к решению операции расхождения 103
4.2 Алгоритм и компьютерная программа оценивания и исследования готовности эргатическои системы управления судном к решению задач расхождения 107
4.3 Анализ количественных результатов оценивания готовности эргатическои системы управления судном с использованием полученной методики и математических моделей 113
4.4 Графоаналитический метод оценивания готовности эргатических систем управления судном и анализ количественных результатов при использовании методики 119
4.5 Выводы по разделу 4 128
Заключение 130
Список использованных источников
- Анализ особенностей функционирования систем управления судном при решении задачи расхождения
- Анализ существующих методов оценивания показателей эксплуатационных свойств сложных систем и обоснование метода оценивания готовности системы управления судном к решению задач расхождения
- Базовая математическая модель оценивания готовности системы управления судном крешению операции расхождения и ее анализ
- Алгоритм и компьютерная программа оценивания и исследования готовности эргатическои системы управления судном к решению задач расхождения
Анализ особенностей функционирования систем управления судном при решении задачи расхождения
Функции штурмана при внедрении средств автоматизации будут сводиться в основном к визуальному наблюдению и общему анализу навигационной обстановки, контролю за работой систем, выбору режимов плавания и режимов работы навигационных систем, принятию окончательных решений по управлению судном, особенно в сложных условиях и при непредвиденных обстоятельствах. При таком разделении функций ЭВМ действительно станет верным и надежным помощником штурмана.
Таким средством автоматизации в настоящее время на флоте является судовая система автоматической радиолокационной прокладки (САРП), удовлетворяющая вышеперечисленным требованиям к автоматическим системам, являясь помощником судоводителю и дополнением к неооходимому в современных условиях судовому радиолокатору /22,30,56/.
Вместе с тем, кривая на рис. 1.2, отражающая количество судов, погибших вследствие столкновений (кривая 3), остается на более-менее постоянном уровне, хотя казалось бы развитие технических средств навигации (в том числе и прежде всего САРП) должно было привести к резкому падению количества столкновений. По оценкам специалистов этого не происходит по причине передоверия вышеуказанным средствам, а в некоторых случаях и перенасыщенностью ими. Примером передоверия САРП может стать трагическое столкновение п/х «Адмирал Нахимов» с т/х «Петр Васев».
Выводом комиссии о главной причине столкновения стало: «Преступная беспечность капитана п/х «Адмирал Нахимов» Макарова и маниакальная вера капитана т/х «Петр Васев» Ткаченко во всесилие САРП в ущерб визуальному наблюдению привели к столкновению и кораблекрушению парохода «Адмирал Нахимов» с гибелью большого числа людей» /47/.
На основании проведенных исследований причин столкновения п/х «Адмирал Нахимов» с т/х «Петр Васев» и других столкновений крупнотоннажных судов при использовании САРП можно сформулировать рекомендации судоводителям по их предупреждению.
К использованию САРП должны допускаться только судоводители, отвечающие за ходовую вахту, прошедшие специальную подготовку и имеющие соответствующие удостоверения. Судоводители должны уметь производить проверки, указывающие на нормальную работу САРП, определять и знать поправки и погрешности навигационной информации (формуляра и векторов), помня, что чрезмерное доверие к информации САРП - опасно, особенно при расхождении крупнотоннажных судов на пересекающихся курсах под острыми курсовыми углами, когда погрешности САРП достигают максимальных значений.
При движении судов в одном направлении с небольшой разностью скоростей относительная скорость и перемещение объекта, определяемые САРП, являются менее всего достоверными, а изменение курса маскируется и могут быть замечены с большим опозданием и с большими погрешностями. Погрешности САРП возрастают при качке, волнении, дожде и снегопаде. Возможны потеря объектов и необнаружение объектов со слабыми отражательными сигналами. При сближении объектов на небольшие расстояния или при крупном волнении может происходить «обмен» объектов (переход строба сопровождения на отметку волны или другое судно). Критериями нормальной работы САРП, кроме указанных в инструкции по эксплуатации являются : стабильность траектории движущегося объекта и быстрое распознавание перемещения его отметки на экране САРП, а также отсутствие разности показаний одних и тех же величин в режимах ЛИД и ЛОД. Появление у неподвижных объектов векторов в режиме работы САРП ЛИД при одинаковых показаниях абсолютного и относительного лагов (отсутствует течение) указывает на наличие ошибок в системе сопровождения. Судоводители должны, руководствуясь правилами 5 и 7(a), (б) МППСС-72, дополнять и контролировать информацию САРП во время расхождения судов визуальными и слуховыми наблюдениями, визуальными и радиолокационными пеленгами, радиолокационной прокладкой, а при необходимости и информацией о параметрах движения и расхождения приближающегося судна, получаемой от него по радиотелефону. Во избежание ошибок в интерпретации информации САРП судоводители должны знать возможности режимов работы ЛОД и ЛИД, закономерности изменения пеленгов и возможности необнаружения их при расхождении на пересекающихся курсах и небольших величинах Дкр.
Автоматическая радиолокационная прокладка при расхождении судов с использованием САРП должна иметь целью решение трех основных задач:
Из приведенного выше случая, очевидно, что улучшение отдельных частей всего комплекса управления судном (например автоматизация функций РЛС - САРП) не приводит к желаемому результату, а зачастую напротив способствует отвлечению внимания судоводителя. Судоводитель теряет время - очень часто основной решающий фактор при разрешении кризисной ситуации, не принимает решение на основе своего личного опыта, на основе требований МППСС (опыта предыдущих поколений), он пытается переложить ответственность за решение на машину, а между тем машина не предназначена для принятия решений. В этой связи возникает необходимость рассматривать судоводителя как неотъемлемую часть системы управления судном (СУС), часть, основной функцией которой является принятие правильных и своевременных решений, т.е. рассматривать эргатическую СУС.
Для более детального рассмотрения действий системы управления судном в процессе операции расхождения, необходимо пояснить процессы, происходящие в системе.
Процессы управления протекают в системе, под которой подразумевается некоторая обособленная совокупность элементов (частей). Взаимосвязь между элементами определяет свойства, состояния системы и их изменения во времени. Для управления любым объектом, процессом требуется иметь информацию об их состоянии, ресурсах и ограничениях в системе, о внешней среде и ее изменениях. Информация возникает на основе наблюдений, измерений, вычислений. При этом особое значение имеют обратные связи -каналы, по которым в систему вводятся данные о состояниях ее элементов и результаты реализации управляющих воздействий.
В простейшем случае систему управления судном, решающей задачу расхождения с другим объектом можно изобразить состоящей из четырех частей: управляемой (объекта управления - судно), измерительной (получение, обработка и выбор нужной информации), управляющей (судоводителя)
Анализ существующих методов оценивания показателей эксплуатационных свойств сложных систем и обоснование метода оценивания готовности системы управления судном к решению задач расхождения
Метод статистического моделирования дает возможность исследовать систему практически в любых условиях ее работы. Он предусматривает как натурное моделирование с участием реальных средств системы (производственный эксперимент и т. п.), так и математическое моделирование, которое состоит в разработке математической модели функционирования всех средств системы и проведении расчетов по разработанной модели. Обычно математические модели систем являются достаточно сложными, и поэтому расчеты по таким моделям возможны только на современных ЭВМ. Иногда бывает необходимо совмещать натурное и математическое моделирование -когда одна часть системы моделируется с помощью физических элементов системы, а другая часть - с помощью математической модели.
К недостаткам статистического моделирования следует отнести, прежде всего, приближенный характер моделирования. Это относится как к натурному, так и к математическому моделированию. У математического моделирования есть еще один недостаток, заключающийся в том, что для проведения расчетов по разработанным моделям требуются характеристики функционирования средств системы.
К математическим моделям системы предъявляются требования, которые достаточно широко освещаются в литературе по исследованию операций. /21,24/. Из этих требований мы выделим лишь требование учета случайных факторов и существенную зависимость всех характеристик системы от времени. В настоящее время хорошо развит аппарат метода статистических испытаний (метод Монте-Карло), который в полной мере учитывает оба эти требования. Однако при моделировании реальных систем методом Монте-Карло мы сталкиваемся с тем, что его практически трудно реализовать в условиях, когда система состоит из тысяч и десятков тысяч элементов. Большая размерность модели не дает возможности реализовать ее на современных ЭВМ. Поэтому метод Монте-Карло обычно используется для моделирования функционирования только отдельных подсистем и их элементов.
При описании процесса функционирования системы случайным процессом естественно стремление получить это представление в наиболее простом виде. Такими процессами являются, например, марковские. Они достаточно хорошо изучены, и поэтому системы, описываемые марковскими процессами с дискретным пространством состояний, поддаются детальному аналитическому исследованию. Однако многие практически важные системы не входят в указанный класс. Для исследования таких систем часто прибегают к методам фаз Эрланга, вложенных марковских цепей или введения дополнительных переменных, позволяющих описать функционирование системы с помощью марковских процессов, но с более сложным фазовым пространством.
Метод фаз Эрланга - исследование системы с любыми функциями распределения путем замены их системами с соответствующими эрланговскими распределениями. Недостатки: введение фаз, вызывает значительное увеличение количества состояний системы. Это приводит к очень громоздким, не наглядным системам уравнений, которые часто бывает трудно решить в явном виде. Для отдельных конкретных задач были разработаны специальные рекуррентные алгоритмы решения систем линейных уравнений для стационарных вероятностей состояний в системах со многими фазами Эрланга. Безусловно, это обстоятельство сужает применимость метода фаз Эрланга для решения конкретных задач.
Метод вложенных марковских цепей относится к стандартным методам теории массового обслуживания, он называется также методом Кендалла. Для некоторых моделей этот метод с аналитической точки зрения довольно сложен, и определение стационарного распределения марковской цепи часто приводит к громоздким расчетам. Зато его удобно применять даже тогда, когда распределения характеристик отдельных элементов системы не показательны, причем необходимо, чтобы только одно из них было не показательным. В этом случае его обычно применять проще, чем метод введения дополнительной переменной. С методом вложенных марковских цепей тесно связано применение полумарковских процессов.
Метод дополнительных переменных. При исследовании систем, в которых не все функции распределения являются показательными или эрланговскими, часто в описании состояний кроме дискретных компонент (обычно количество требований в системе) дополнительно вводятся непрерывные параметры, т.е. так называемые дополнительные переменные. Они применяются для того, чтобы исследование системы, описываемой не марковским процессом, свести к изучению однородного марковского процесса с расширенным, как правило, пространством состояний, что часто является более выгодным. С помощью такой «марковизации» процесса расчет вероятностей состояний можно провести путем решения следующих уравнений: дифференциальных уравнений (метод дифференциальных уравнений); интегро-дифференциальных уравнений (метод интегро-дифференциальных уравнений); итерационных уравнений (при использовании кусочно-линейных марковских процессов). Если модели не слишком сложные, они решаются доступными средствами. Однако с возрастанием количества состояний и непоказательно распределенных величин трудности возрастают.
В качестве развития метода дополнительных переменных был введен специальный класс однородных марковских процессов - кусочно-линейные марковские процессы (КЛМП), которые являются одинаково важными как в теории массового обслуживания, так и в теории надежности. При этом требуется, чтобы, по крайней мере, хотя бы часть распределений, характеризующих поведение элементов, была показательна. Для КЛМП имеет место эргодическая теорема с легко проверяемыми условиями. Структура КЛМП позволяет строить итерационные формулы и использовать метод последовательных приближений для расчета вероятностей состояний, как для стационарного, так и для нестационарного случая. Их хорошо применять для описания и исследования больших систем.
Для исследования сложных систем и описывающих их процессов, когда аналитические методы неприменимы, пользуются методами статистического имитационного моделирования.
Анализ существующих методов оценивания показателей эксплуатационных свойств (ЭС) сложных систем позволил выделить две самостоятельные группы: точные и приближенные методы.
В группу точных методов обычно включают: методы теории массового обслуживания; методы пространства состояний; методы прямого перебора состояний и путей; методы теории логических графов; методы с применением теории разложения, булевой алгебры, интегрально - дифференциальных уравнений, корреляционные и комбинированные, сетевые и матричные методы и другие.
В группу приближенных методов включают эмпирические аналитические методы, методы статистического моделирования, методы сокращенного перебора состояний, топологические методы и другие.
Базовая математическая модель оценивания готовности системы управления судном крешению операции расхождения и ее анализ
Результаты такого исследования позволяют находить пути обеспечения (повышения) готовности и эффективности функционирования СУС с учетом реальных возможностей, а также решать ряд других практических задач, возникающих как при разработке, так и эксплуатации систем управления, и относящихся в первую очередь к обоснованию требований к основным показателям эксплуатационных свойств СУС и путей их обеспечения.
Таким образом, получена комплексная марковская математическая модель оценивания готовности и эффективности функционирования эргатической системы СУС при различных стратегиях операции расхождения в виде аналитических зависимостей для показателей готовности (Р4) и эффективности функционирования (Рд), позволяющих учитывать характерные особенности применения и динамику функционирования РЛС (САРП), стратегии расхождения судов и систем управления, а также параметры обслуживающего персонала (судоводителя) и представлять указанные показатели в виде функций интенсивностеи отказов и восстановления систем управления судном, интенсивностеи определения судоводителем на различных этапах операции расхождения координат судна, целей, определения местоположения, интенсивностеи проверок и обслуживания РЛС (САРП) судоводителем при работе в различных режимах, в особенности при учете помех, интенсивностеи измерения и уточнения параметров, интенсивностеи в режиме готовности и других параметров.
Полученная комплексная модель в виде графа состояний и переходов и аналитических зависимостей позволяет рассмотреть дополнительную модель, характерную для реальных условий функционирования эргатической СУС (рис.3.3.1) и проводить всестороннее исследование и количественную оценку как комплексного, так и индивидуального влияния стратегии расхождения судов, основных параметров, характеризующих безотказность и восстанавливаемость систем, параметры судоводителя и РЛС (САРП) при организации и управлении процессом расхождения на готовность и эффективность функционирования эргатической СУС, и определять за счет изменения каких управляемых параметров, на каких направлениях и на какую величину можно достигнуть увеличения показателя Р4 (готовности) в тех или иных условиях.
Используя результаты анализа особенностей эксплуатации и функционирования систем управления судном и основные положения метода пространства состояний (п.2.2) и опираясь на алгоритм оценивания и исследования готовности (п.2.3) разработаны три основные группы моделей функционирования эргатической СУС, наиболее характерные для реальных условий и стратегий проведения операции расхождения и включающие содержательное описание, структурно-эксплуатационные модели в виде графа состояний и переходов и матрицы независимых функций распределения времени пребывания системы в і-ом режиме (состоянии) перед переходом в j-й режим (состояние), если бы он был единственным.
Проведенный анализ особенностей, условий и стратегий применения СУС показал, что наиболее целесообразно выделить следующие основные группы моделей ее функционирования (МФ): базовые МФ, представляющие собой СУС как некоторый обобщенный элемент, функционирующий на определенном временном интервале и с определенным сроком эксплуатации; обобщенные МФ, учитывающие основные эксплуатационно-технологические режимы собственно судна, применительно к решению задачи расхождения и стратегии, используемые судоводителем при проведении указанной операции; комплексные МФ, учитывающие в наиболее полном, а следовательно и более детальном виде как основные эксплуатационно-технологические режимы собственно судна и стратегий используемых судоводителем при проведении операции расхождения, так и характеристики деятельности самого судоводителя как части системы, используемой в операции РЛС и процессов оказывающих влияние на выбор и отработку цели.
На основании метода пространства состояний на базе марковских процессов и реализующего его алгоритма оценивания готовности для рассматриваемых групп моделей функционирования эргатической системы управления судном при решении операции расхождения судов разработан комплекс марковских математических моделей оценивания готовности СУС, в виде аналитических зависимостей для вероятностно-временных показателей готовности СУС, учитывающих как параметры системы обеспечения готовности, так и режимы, динамику, условия и особенности процесса расхождения, а также характеристики обслуживающего судоводителя.
При исследовании влияния как отдельных параметров СУС, так и их совокупностей целесообразно иметь наряду с обобщенными и комплексными математическими моделями оценивания готовности системы и частные их разновидности. В разделе получен комплекс таких частных моделей, а именно для случаев: абсолютно надежный судоводитель и РЛС (САРП); абсолютно надежный судоводитель и ненадежная РЛС (САРП); абсолютно надежная РЛС (САРП) и ненадежный судоводитель и других. Сравнительный анализ получаемых по ним количественных результатов позволяет определить степень влияния того или иного параметра, а также оценить предельно возможные значения показателя готовности системы управления судном в идеальных условиях (абсолютно надежный судоводитель и РЛС (САРП)).
Алгоритм и компьютерная программа оценивания и исследования готовности эргатическои системы управления судном к решению задач расхождения
Полученный во 2 разделе работы марковский алгоритм оценивания и исследования готовности системы управления судном к решению задач расхождения и разработанные в 3 разделе диссертационной работы структурно-эксплуатационные (концептуальные) модели функционирования эргатической системы управления судном показали, что наиболее удобно при решении теоретических и практических задач готовности СУС к решению задач расхождения, определять марковский процесс (МП), если заданы: граф состояний G(P,Q) и возможные переходы {i,j}: матрица Q(t)={Qij(t)) независимых функций распределения времени пребывания СУС в і-ом состоянии перед переходом в j-oe состояние, если бы данный выход из состояния і был бы единственным: начальное состояние в момент t=0 (если рассматривается переходный период). В условиях решения СУС различных задач для выполнения расхождения судна, и полученный на их основе комплекс марковских математических моделей оценивания готовности (и других эксплуатационных свойств) позволяют представить структуру методики оценивания и исследования готовности эргатической системы управления судном в следующем виде (рис. 4.1 - марковская модель).
Модель состоит из индивидуальной и универсальной частей. Индивидуальная часть отражает специфику конкретной эргатической СУС и принятых концептуальных моделей ее применения в условиях решения задач расхождения с другим объектом. Универсальная часть отражает закономерности марковского процесса функционирования системы обеспечения готовности системы управления судном и включает матричные уравнения, приведенные в алгоритме, и остается постоянной для любой СУС, имеющей марковскую индивидуальную часть модели.
Разработка индивидуальной части модели, в свою очередь, распадается на содержательный анализ системы обеспечения готовности СУС и на задание марковского процесса по формализованным признакам. Содержательный анализ состоит в обосновании работы структурно-эксплуатационных (концептуальных) моделей функционирования системы управления судном в различных условиях выполнения операции расхождения (например, при отсутствии либо наличии помех при работе РЛС), в выборе признаков классификации (описания) состояний и их определении во множестве Е обобщенных состояний, в построении и разметки графа состояний и переходов, а также в обосновании параметров независимых функций распределения времени пребывания в і-ом состоянии перед переходом в j-oe состояние и описании вероятностно-физических закономерностей каждого перехода в отдельности. Результаты содержательного описания оформляются в виде размеченного графа G (P,Q) переходов между состояниями, а также в виде элементов матрицы Q(t)={Qij(t)} независимых функций распределения времени пребывания системы управления судном в і-ом состоянии перед переходом в j-ое состояние. Следует подчеркнуть, что сведение сложного процесса функционирования системы обеспечения готовности СУС с большим числом внутренних связей к независимому описанию каждого перехода в отдельности делают содержательный анализ громоздким, но относительно простым в формальном отношении, что является одним из преимуществ марковских моделей.
Основная информация по готовности СУС и параметров системы обеспечения готовности для любых состояний и переходов получается с помощью количественного анализа по общим неизменным зависимостям (конечные зависимости отличны) и составляющими универсальную часть модели. Это позволяет разрабатывать стандартные процедуры анализа эргатической системы управления судном, а именно, оценивать количественные значения показателей готовности СУС к решению задач расхождения, влияние различных параметров системы обеспечения готовности на готовность СУС, выделять наиболее эффективные управляемые параметры и определять возможные наилучшие пути обеспечения готовности и других эксплуатационных свойств СУС в различных условиях функционирования применительно к решаемым задачам.
Таким образом, как видно из рис.4.1, что для оценивания и проведения исследования готовности (и других эксплуатационных свойств) эргатической системы управления судном основная информация заключена в матрицах Q(t)={Qij(t)}, P={Pi}, T={ti}. Рассмотренные структура и содержание методики оценивания (построения математических моделей) и исследования готовности СУС показывают каким образом получаются концептуальные модели функционирования и марковские математические модели оценивания готовности СУС при различных условиях их применения, а также как эти модели и получаемая на основе их количественного анализа информация может быть использована для обоснования параметров системы обеспечения готовности СУС и путей их поддержания, включая и готовность СУС. Кроме того, следует указать, что разработанные алгоритм и методика построения марковских математических моделей оценивания готовности СУС могут найти применение при оценивании и исследовании других эксплуатационных свойств других различных сложных систем.
