Содержание к диссертации
Введение
Раздел 1. Оптимальные модели коррекции движущихся объектов 9
Глава 1.1 Марковские случайные процессы в моделях коррекции движения транспортных объектов 9
Глава 1.2 Оптимальное управление марковским случайным процессом отклонений от заданной траектории с учетом ошибок измерения 26
Глава 1.3 Оптимальное управление полумарковским случайным процессом отклонений от заданной траектори и 35
Глава 1.4 Оптимальное управление движением транспортных средств при монотонном случайном отклонении от заданной траектории 38
Глава 1.5 Более удобное правило оптимальной коррекции. Сравнение результатов 42
Глава 1.6 Общая оптимальная модель коррекции траектории движущегося объекта 50
Глава 1.7 Оптимальные алгоритмы коррекции движения воздушного судна 63
Глава 1.8 Гипотетический пример применения общего алгоритма коррекции движущегося объекта 80
Глава 1.9 Коррекция траектории воздушного судна в условиях чрезвычайных вертикальных перемещений 89
Раздел 2. Оптимальная модель предупреждения столкновений воздушных судов 96
Раздел 3. Информационное обеспечение и модели оценки показателей безопасности движущихся объектов 101
Глава 3.1 Базы данных и базы знаний для оценки уровней безопасности движущихся объектов 101
Глава 3.2 Оценка точности определения показателей безопасности полетов при ограниченной статистике 114
Глава 3.3 Применение теории перевыборок к оценке показателей безопасности полетов 121
Раздел 4. Временная избыточность как фактор обеспечения надежности и безопасности воздушных судов в нештатных ситуациях 130
Глава 4.1 Общие понятия о ситемах с временной избыточностью 130
Глава 4.2 Источники временной избыточности и классификация методов временного резервирования 136
Глава 4.3 Временная избыточность как фактор безопасности всистеме «человек - машина» 141
Раздел 5. Полетное диспетчерское обслуживание экипажей воздушных судов 147
Глава 5.1 Необходимость введения в процессе летной эксплуатации воздушных судов должности «Диспетчер по обеспечению полетов» 154
Глава 5.2 Основные задачи и функциональные обязанности диспетчера по обеспечению полетов 157
Глава 5.3 Особенности и отличия летного диспетчера от других авиационных специалистов 159
Глава 5.4 Организация рабочего места летного диспетчера и основные требования к оборудованию 161
Глава 5.5 Квалификационные требования, порядок отбора и подготовки специалистов 162
Глава 5.6 Состояние полетного диспетчерского обслуживания в мировой гражданской авиации 166
Общие выводы по работе 170
Список использованных источников 173
Приложение 180
- Оптимальное управление марковским случайным процессом отклонений от заданной траектории с учетом ошибок измерения
- Оптимальная модель предупреждения столкновений воздушных судов
- Оценка точности определения показателей безопасности полетов при ограниченной статистике
- Источники временной избыточности и классификация методов временного резервирования
Введение к работе
Вопросам повышения эффективности летной эксплуатации воздушных судов гражданской авиации постоянно уделяется большое внимание в отрасли.
При этом под эффективностью летной эксплуатации воздушного судна понимается его свойство выполнить планируемый полет с заданным качеством (без отклонения от существующих летных норм и правил, с заданными параметрами летной годности) за заданное время.
Количественным показателем эффективности летной эксплуатации воздушного судна является вероятность выполнения полета с заданным качеством за заданное время. Этот показатель зависит от многих факторов: надежности и готовности воздушного судна (ВС) и его оборудования, его технических (конструктивных) характеристик, обученности и подготовленности экипажа, средств организации воздушного движения и других факторов, при этом установление взаимосвязи этих факторов и их влияния на эффективность летной эксплуатации ВС остается сложной и актуальной научной проблемой.
Поэтому в диссертации исследуются лишь отдельные аспекты этой проблемы: некоторые вопросы повышения безопасности полетов ВС, совершенствования навигационного обеспечения, организации работы экипажа в воздухе и его наземной подготовки к полетам.
Решение этих главных вопросов и явилось целью диссертационного исследования.
На защиту выносятся:
- оптимальные модели коррекции движущихся объектов;
- модели предупреждения столкновений воздушных судов;
- концепция информационного обеспечения для оценки уровней безопасности движущихся объектов;
- модели оценок показателей безопасности движущихся объектов;
- исследование вопросов временной избыточности как фактора обеспечения безопасного полета ВС при возникновении нештатных ситуаций;
- концепция полетного диспетчерского обслуживания экипажей ВС и первые результаты ее апробации в ОАО «Аэрофлот».
Научная новизна диссертации состоит в том, что в ней впервые разработаны модели и алгоритмы оптимального управления движущимися транспортными объектами (ВС и др.), обеспечивающие при их реализации повышение безопасности функционирования ВС при минимизации средних затрат на управление.
Практическая ценность работы и достоверность полученных результатов заключаются в их реализуемости в гражданской авиации, в положительных результатах предложенной системы организации работы экипажа как во время полетов, так и при его наземной подготовке к полетам.
Практическая значимость работы заключается в следующем:
- по результатам исследований обоснована и создана «Служба летных диспетчеров» в ОАО «Аэрофлот», которая по первому опыту работы показала свою высокую эффективность;
- опыт созданной «Службы» обобщается и распространяется в виде методических рекомендаций для использования в других авиакомпаниях;
- в стадии согласования находятся вопросы реализации предложенных алгоритмов оптимальной коррекции движущихся транспортных средств (ВС и др.) при взаимодействии службы летных диспетчеров и диспетчеров по организации воздушного движения.
Апробация результатов работы. Основные материалы выполненных исследований и отдельные результаты работы докладывать на ряде отраслевых научно-практических конференциях, на семинаре «Проблемы воздушного транспорта» РАН (май 2004 г.), на международной научно-технической конференции, посвященной 35-летию со дня основания Университета «Гражданская авиация на современном этапе развития науки, техники и общества», Москва, МГТУ ГА, 18-19 мая 2006 г. По теме диссертации опубликовано 7 печатных работ, из них одна монография (в соавторстве) в МГУ им. М.В. Ломоносова (12,3 п.л.).
Диссертация состоит из введения, пяти разделов, общих выводов по работе, списка использованных источников и трех приложений.
Остановимся на кратком содержании диссертации, предварительно дав общую оценку полученным результатам, опирающимся на некоторые последние достижения в области фундаментальных исследований.
В диссертации сделана попытка по-новому взглянуть на один из возможных и важных аспектов приложений в области управляемых случайных процессов, а именно: на обоснование применимости алгоритмов оптимально управляемых случайных процессов к решению проблем обеспечения безопасности движущихся объектов транспортного типа.
Это направление исследований только начинает развиваться и становится все более актуальным и востребованным по мере использования в управлении движением прогрессивных организационных форм и современных технических средств определения параметров движущихся объектов (например, а авиации это, прежде всего, использование спутниковых систем навигации и связи) и средств цифровой передачи дан ных на диспетчерские службы управления и на сами движущиеся объекты.
В силу особенностей сред, в которых происходит движение, ошибок управления и измерения движущийся объект (воздушное или морское судно, космический объект) случайным образом отклоняется от заданной траектории. При этом его отклонения считаются допустимыми, если они не выходят за пределы заданных коридоров движения.
Рассмотренные в работе задачи оптимального управления такими объектами сводятся к выбору некоторых упреждающих коридоров движения и шага наблюдения за движущимся объектом, обеспечивающих экстремум (минимум) некоторого функционала качества (потерь). При этом функционал качества включает в себя энергетические потери на корректировки движения (например, топлива), затраты на измерения параметров движения и потери от возможных, но маловероятных аварий движущегося объекта.
Моделирование показало, что введение таких упреждающих коридоров движения на воздушном транспорте может уменьшить вероятность столкновения воздушных судов на маршрутах на два - три порядка.
В первом разделе диссертации дан подробный обзор имеющихся в литературе марковских моделей управления применительно к оптимальной коррекции движущихся объектов. Второй раздел посвящен предложенной автором модели предупреждения столкновений воздушных судов. Третий раздел диссертации, в котором изложены базы знаний и динамические базы данных о безопасности движущихся объектов, опирающиеся на широкое использование вычислительной техники и позволяющие на основе объединения вновь получаемой информации непре рывно и оперативно уточнять проводимые расчеты показателей безопасности полетов, также ориентирован на прикладной интерес.
Заслуживают внимания здесь и алгоритмы статистической оценки точности определения уровней безопасности движения при ограниченном объеме данных об авариях и катастрофах движущихся объектов.
В четвертом разделе диссертации излагается общий подход к управлению возникающими на борту воздушного судна нештатными ситуациями на базе предлагаемой модели искусственного интеллекта (так называемой балансной сети) и указывается на алгоритм автоматического управления такими ситуациями. Рассматриваются также модели временной избыточности, играющие важную роль в оценке безопасности воздушных судов в нештатных ситуациях.
В заключительном пятом разделе исследуется организационный вопрос, решение которого позволит существенно повысить безопасность полетов воздушных судов отечественной гражданской авиации прежде всего за счет уменьшения негативного влияния так называемого человеческого фактора. В этом разделе формулируются конкретные предложения по организации «Службы летных диспетчеров» в гражданской авиации России.
Таким образом, новейшие достижения фундаментальной науки в области теории вероятностей (теории управляемых случайных процессов), математической статистики (ее нового и быстро развивающегося раздела - компьютерной статистики), искусственного интеллекта (балансных сетей), прогрессивных форм организации летной эксплуатации воздушных судов были применены в работе для создания эффективных прикладных алгоритмов и рекомендаций по обеспечению безопасности полетов воздушных судов гражданской авиации.
Оптимальное управление марковским случайным процессом отклонений от заданной траектории с учетом ошибок измерения
Известно, что параметры движения объекта (его координаты, скорость и др.) определяются с ошибками. Будем задавать эти ошибки как эквивалентное воздействие на контролируемые параметры аддитивных и мультипликативных помех. Обозначим через X (t) - вектор, компонентами которого являются случайные параметры движения объекта; выборочные значения вектора измерения параметров движения объекта, и (или) измеренные значения детерминированных функций - S( X(t), t), выборочные значения оценок вектора X(t). Итак, компоненты вектора X (t) являются случайными функциями времени. Вектор измерения (t), как правило, можно представить в виде где s\X(t),t\ - детерминированная вектор-функция; п (t) - вектор аддитивных шумов измерения. На выходе системы измерения наблюдаются выборочные значения вектора t; (0, т.е. Назначение системы обработки состоит в фильтрации компонент, определяющих состояние движущегося объекта, т.е. в получении оценки вектора X (t). Использование для управления не результатов измерения , к, а соответствующих оценок X , т.е. повышение инструментальной достоверности контроля, уменьшает вероятность ошибок 1 и 2-го рода при принятии решения о коррекции движения объекта. Применение методов оптимальной линейной фильтрации Калмана и марковской теории оптимальной нелинейной фильтрации позволяет формировать оптимальные оценки Xк согласно выбранному критерию для весьма широкого класса процессов X (t), s [ X (t), t]n п (t).
Применительно к рассматриваемой здесь проблеме движения объектов задачу оптимальной нелинейной фильтрации процесса X (t) можно сформулировать следующим образом. Вектор X (t), называемый вектором состояния, есть где т - символ транспонирования. Пусть подлежащий оценке w-мерный вектор состояния X (t) удовлетворяет стохастическому дифференциальному уравнению соответственно п- и m-мерные векторы; G(t) = [gai(0] известная матрица размером (п х т). В уравнении (1.13) Ях(0 - вектор формирующих белых шумов с известными статистическими характеристиками: где U = [uy] - симметричная неотрицательно определенная матрица ин-тенсивностей белых шумов размером (т х т). Всюду считаем ограничения, накладываемые на гладкость и ограниченность вектора-функции а (X (t), t), выполненными, чтобы X (t) мог считаться непрерывным марковским процессом. Компоненты а{Х, t) могут быть нелинейными функциями от X и t. Функции at(X, і) и gai(t) не содержат запаздывающих аргументов.
При t = f0 заданы начальные условия для уравнения (1.13), а именно: компоненты вектора Х0 - случайные величины с известными распределениями. Таким образом, в данном случае параметры, определяющие состояние движущегося объекта, представляются компонентами многомерных диффузионных марковских процессов. Это требование не является жестким, так как реальные случайные процессы часто можно аппроксимировать ими с требуемой точностью. Можно отметить здесь важный случай уравнения (1.13), когда X (t) представляет собой гауссовский марковский процесс. При этом а [ X (t), t] =A(t) X (t), где A(t) - матрица размером (n x n), и уравнение (1.13) принимает вид Пусть измеряются выборочные значения /7-компонентного вектора e(t), определяемого согласно (1.11) и (1.12), который назовем вектором сигналов измерения Здесь s(X, t) = [s \(X, t), Si(X, t), ..., sP(X, t)\ т- известная в общем случае нелинейная вектор-функция своих аргументов. В часто встречающемся на практике случае, когда где H(t) - прямоугольная матрица размером (р х п), вектор измерения s [ X (t), t] зависит от вектора состояния X (t) линейно. Выборочные значения вектора шумов измерения щ обычно представляют собой случайную гауссовскую векторную последовательность с известными характеристиками [60]: где (ТАЇ - символ Кронекера, имеющий значения Ng - симметричная положительно определенная матрица интенсивности шумов измерения размером (р х р). Считаем также, что у матрицы Ng существует обратная матрица. Это означает, что все измерения производятся в присутствии шумов. Для простоты полагаем, что шумы п х(0 и п к взаимно независимы.
Определим оптимальную оценку вектора состояния Xк = X (tf) как математическое ожидание по апостериорной плотности вероятности: щер( X,tk jfj - апостериорная плотность вероятности процесса X (t); = {%/, I к} - реализация процесса (t), которая наблюдалась на отрезке от /о до L Ошибка оценивания определяется как разность между истинным значением вектора состояния и значением оценки в моменты измерения: Оценка, определяемая апостериорным средним (1.19), соответствует использованию квадратичной функции потерь и обеспечивает минимум среднеквадратичной ошибки фильтрации. В соответствии с методом марковской теории оптимальной нелинейной непрерывно-дискретной фильтрации в гауссовском приближении для оптимального устройства обработки при условии (1.12) и (1.13) имеют место следующие соотношения. Уравнение для оценок и матрицы апостериорных вторых центральных моментов на интервалах между измерениями имеют вид В моменты измерений уравнения для оценок и ковариационной матрицы апостериорных ошибок следующие
Оптимальная модель предупреждения столкновений воздушных судов
Обозначим в начальный момент наблюдения t0 через у0 минимальное значение т-критерия, т.е. и будем в каждый последующий момент наблюдения t\, t2,.... с интервалом /і фиксировать только значения yt (і ї 0), которые будут еще меньше у0 (уі у0, і = 1,2,...), но больше некоторого предельного значения y„pi. Одна из возможных реализаций такой случайной последовательности уі (і = 0,1,2,...) может выглядеть, например, так (см. рис. 2.1). Если область (0, уд) разбить на Q подобластей (состояний), на рис. 2.1 Q = 8, то «реализация» случайной величины уз находится в 5-й подобласти с момента tx до момента U (с точностью до шага наблюдения h). Физически это означает следующее: ВС под номером 3 с момента to начало сближаться с зафиксированным нами ВС под номером 0 (применительно к бортовой системе предупреждения столкновений, т.е. к ВС под номером 0 мы и ведем все рассуждения), в моменты t\, tb ti U и с момента t\ по U Уъ = const, но в момент /5 ВС под номером 3 имело у3 5. Рассуждения дальше продолжаются аналогично. Можно считать случайным время пребывания критерия в состоянии 5 (см. рис. 2.1). Функция распределения времени пребывания критерия /з в подобласти 5 (или в любой другой) должна быть определена статистически, так же как и все возможные вероятности переходов из одной подобласти в другую. При обосновании соответствующих затрат на управление случайной последовательностью и наличии необходимой исходной статистики для переходных вероятностей и времен пребывания в каждом состоянии задача оптимального управления может быть решена по алгоритму для полумарковского случайного процесса.
Следует только учесть, что для каждого Ук (1 к N(t)) должно быть задано предельно допустимое значение. Это значение в силу определения т-критерия есть предельно допустимое время на разведение ВС с целью недопущения их столкновения. Важно при решении данной задачи отметить одно определенное обстоятельство, позволяющее решать сформулированную выше задачу и состоящее в том, что в отличие от теории надежности, испытывающей все больший статистический голод по мере совершенствования техники, в теории управления воздушным движением при многократно повторяющихся движениях по маршрутам и фиксировании в АС УВД динамических траекторий полета ВС достаточная статистика для решения данной задачи может быть собрана сравнительно быстро. Укажем и еще один путь решения задачи предупреждения столкновений ВС для бортовой системы. Предлагаемый ниже квазиоптимальный алгоритм решения может оказаться проще и иметь более наглядную физическую интерпретацию. Пусть ynpi - предельно допустимое (минимальное) значение т-критерия для /-го фиксированного ВС, /; (7 = 1,2,..., N(t)) - текущее его значение. Пусть, далее, упр-, уі 2упрі. Будем рассматривать при фиксированном і (і = 1, 2,..., N(t)) только случайную последовательность {%к, к = 1, 2,....}, которая возрастает по новой оси времени (по индексу к) в границах (0, 1). Применительно к случайной последовательности {Е,к} на рис.2.2 оптимальное упреждение есть Здесь Fk(x) - функция распределения приращений последовательностей {%ij по шагам контроля, Т - среднее таких приращений, С и А -показатели экономичности и безопасности. Для реализации на борту фиксированного ВС квазиоптимальное упреждение для пары (0, і), где i=l,N (і), следует задавать в виде подбирается по данным моделирования и уточняется в процессе апробации модели. Таким образом, при превышении предельно допустимого значения т-критерия на (8ОІ)% 0-му воздушному судну должна быть выдана команда на разведение с соответствующим ВС. Предложенная информационная система предупреждения столкновений воздушных судов позволит повысить эффективность в целом управляющей бортовой систе мы предупреждения столкновений и еще в большей степени исключить при этом ошибки по вине человеческого фактора.
Оценка точности определения показателей безопасности полетов при ограниченной статистике
Условимся считать, что безопасность в системе «человек - машина» обеспечена, если время Т\, фактически затраченное на устранение аварийной ситуации, не превышает предельно допустимого времени Т2. Время Ті складывается из времени обнаружения аварийной ситуации и времени на ее устранение. Тогда условие безопасности в рассматриваемой системе может быть записано (считаем Т\ и Т2 случайными величинами) в виде где а - вероятность, с которой гарантируется безопасность в системе.
Величины Т\ и Т2 определяются эксплуатационно-техническими характеристиками машины, ее конструктивной отработанностью, степенью изношенности, условиями эксплуатации, квалификацией обслуживающего персонала и множеством других причин. На основании (4.1) имеем ще
Формулы (4.2) и (4.3) можно использовать при любых законах распределения случайных величин Тх и Т2, принимающих только положительные значения и имеющих плотности распределения, равные нулю при отрицательных значениях аргументов. Вместе с тем эти формулы получены исходя из того, что за время эксплуатации или выполнения задания возникает не более одной аварийной ситуации.
В реальных условиях за весь срок службы системы или за время выполнения задания длительностыо / угроза аварийной ситуации может возникать неоднократно. Безопасность обслуживающего персонала в течение заданного времени эксплуатации (выполнения задания) будет обеспечена при таких возможных событиях: аварийные ситуации отсутствуют; возникла одна аварийная ситуация, которая была устранена за допустимое время; возникли две аварийные ситуации, каждая из которых также была устранена за допустимое время.
Обозначим / (і = О,1, ...) интервал времени между /-м в (i+ lj-м отказами, a Fi(t) = Р{$ t}- функцию распределения ,-. Предположим, что поток отказов является потоком с ограниченным последействием ( независимы в совокупности). Тогда в соответствии с определением отказа системы по формуле полной вероятности можно записать вероятность обеспечения безопасности обслуживающего персонала в течение времени /: где Fy(t) = 1 - Fi(t). Здесь W(t) - вероятность того, что появившийся в некоторых момент времени отказ не приведет через время / к аварии. Определим эту вероятность. Очевидно, что Выражение (4.5) получено в предположении, что каждый отказ устраняется независимо. Часто предполагают, что поток отказов системы образует простейший поток с параметром Я. В этом случае Подставляя (4.50) в равенство (4.48), получаем искомую вероятность: На практике имеет место ситуация, когда может быть устранен только один отказ и наличие двух отказов в системе приводит к аварии. Очевидно, появление некоторого отказа в момент . , не приводит к аварии либо тогда, когда Т2 t - / (если xs+i .t /, т.е. отказов не было до момента t и допустимое время Т2 достаточно велика), либо тогда, когда следующий отказ появился до момента / (т.е. xs+i t s Х(), а предыдущий отказ был к этому моменту устранен ранее допус-/=i тимого времени Т2. Другими словами, в этом случае имеет место событие В первом случае вероятность отсутствия аварии равна ( s } W t - X X/ , во втором случае вероятность события (4.8) такова: \ /=i )
Источники временной избыточности и классификация методов временного резервирования
После шестинедельного курса обучения и сдачи государственных экзаменов они сертифицированы Федеральными Авиационными Властями США в качестве Диспетчера Самолета (Flight Dispatcher). После возвращения в Россию, сертификаты FAA заменены на сертификаты Государственной службы гражданской авиации МТ РФ. Силами первых выпускников «Sheffield School» подготовлены нормативная база авиакомпании, определяющая деятельность Летных Диспетчеров, учебные программы и учебные пособия. После этого на базе Центра подготовки авиационного персонала авиакомпании организовано обучение персонала будущей Службы Летных Диспетчеров. Квалификационные требования к кандидатам на обучение самые жесткие - высшее специальное авиационное образование (пилот, штурман, диспетчер по управлению воздушным движением, инженер по аэронавигационному обеспечению полетов), психологический тест, знание английского языка на уровне Upper Intermediate и успешно сданный вступительный экзамен, определяющий уровень базовых авиационных знаний. Безусловно, высокий уровень требований к квалификации будет определять и достойный уровень заработной платы этих специалистов (в большинстве авиакомпаний труд летных диспетчеров оплачивается наравне с пилотами небольших самолетов типа В-737 или А-320).
Главная цель создания службы летных диспетчеров - дальнейшее повышение качества предполетной подготовки экипажей и реализация функций сопровождения экипажей в полете.
Действующие в настоящее время нормативные документы гражданской авиации России предписывают исполнение части обязанностей летного диспетчера членам летного экипажа. В зарубежных компаниях подразделения летных диспетчеров наиболее динамично развивались при переходе на эксплуатацию самолетов с ограниченным составом экипажа, часть функций, выполняемых ранее членами летного экипажа на этапах подготовки к выполнению полета и в полете, были возложены на летного диспетчера, то есть летный диспетчер - это специалист со статусом, близким к понятию «наземный член летного экипажа». Сегодня подразделения летных диспетчеров - непременный атрибут в практике аэронавигационного обеспечения полетов экипажей передовых зарубежных авиакомпаний.
Создание службы летных диспетчеров влечет за собой необходимость исполнения авиакомпанией функций, ранее им несвойственных. Речь идет, прежде всего, о предоставлении эксплуатантам права непосредственного представления плана полета (FPL) соответствующему органу ОВД, минуя АДП аэродрома вылета. Авиакомпании должны иметь возможность также использовать альтернативные источники метеорологической информации и получить дистанционный доступ к электронным базам метеорологических данных.
Основные профессиональные ресурсы для создания подразделения летных диспетчеров - закончившие по различным причинам летную работу штурманы и пилоты. Как нельзя лучше подходят для этой работы выпускники авиационных вузов по специальности «Аэронавигационное обеспечение полетов». Базовые авиационные знания этих специалистов позволяют им успешно переквалифицироваться в летных диспетчеров.
В 1955 году Аэронавигационная комиссия ИКАО отметила, что время от времени от авиационных эксплуатантов поступали запросы, непосредственно связанные с осуществлением эксплуатационного контроля. В то время отсутствовало единообразие разработанных принципов, относящихся к осуществлению такого контроля со стороны эксплуатантов, хотя в некоторых регионах мира такие принципы и практика применялись в течении длительного времени. В связи с этим был опубликован циркуляр, в котором разъяснялась концепция проведения совместных консультаций и разделения ответственности между командиром корабля и наземным персоналом авиакомпании, степень такого сотрудничества, зависящего от многих факторов, например от объема осуществляемых полетов, предоставляемых средств и системы осуществления полетов, созданной эксплуатантом. Эта концепция варьировалась от простого диспетчерского обслуживания, когда основная функция наземного персонала заключалась в оказании помощи командиру корабля в предполетном планировании, до оказания помощи командиру корабля на маршруте и после полета, когда многие функции по производству полетов разделялись с наземным персоналом. Основное внимание уделялось ответственности за получение и предоставление информации, представляющей интерес для воздушного судна в полете. Поэтому первый циркуляр был базой для рассмотрения данного вопроса на 3-й Аэронавигационной конференции ИКАО, проведенной в Монреале в 1956 году. Обсуждаемые вопросы в основном касались обеспечения метеорологической информацией, в результате чего было сделано небольшое уточнение общей концепции и целей руководства полетами. Однако в течение последующих лет многие государства пришли к выводу о том, что для обеспечения эффективного и безопасного осуществления воздушного движения необходимо осуществлять контроль за производством полетов со стороны эксплуатантов. Поэтому в целях обеспечения такого контроля и для осуществления тесного взаимодействия между воздушным судном в полете и наземным обслуживанием, а также между членами экипажа и наземным персоналом эксплуатанта были введены должности «диспетчер по обеспечению полетов», также известный как «полетный диспетчер авиакомпании» (Flight Dispatcher).
