Методи і моделі підготовки операторів рухомих об’єктів в автоматизованих навчальних системах

Розроблено інтегральний критерій оцінювання рівня підготовки оператора в задачі стабілізації параметрів руху об'єкта керування під дією зовнішніх збурень

,

де Su() та Sc() - спектральні щільності вихідного сигналу відповідно в некерованому та керованому режимах, FR максимальна частота сигналу збурення, яку ще компенсує оператор, FM - частота Найквіста для вибраного інтервалу дискретизації (рис. 18). D1 характеризує затрати енергії керування на частотах вхідного сигналу, D3 на частотах ремнанти. Чим ближча величина критерію (18) до одиниці, тим краще працює оператор. Слід враховувати, що оператор може не тільки стабілізувати об'єкт, але й “розгойдувати” його. У цьому випадку величина критерію є від'ємною. На жаль, якщо D1=0 a D3>0, то критерій втрачає свою ефективність. Тому практично слід обмежитись діапазоном зміни критерію від нуля (дії оператора не дають позитивного ефекту) до одиниці (ідеальний оператор).

На основі розроблених вище принципів та моделей поведінки оператора та інтегрального критерію (18) створено інформаційну технологію оцінювання рівня підготовки оператора в дидактичній задачі стабілізації параметрів руху керованого об'єкта під дією зовнішніх збурень, яка складається з методу оцінювання рівня професійної підготовки оператора та проблемно-орієнтованого програмного комплексу для його реалізації в складі АНС. Розроблений метод оцінювання рівня професійної підготовки оператора в задачі стабілізації параметрів руху об'єкта керування залежно від потрібної глибини оцінки може використовувати як гармонійну, так і активно-резонансну моделі оператора. Метод полягає у виконанні наступної послідовності кроків:

1. У процесі виконання оператором вправи зі стабілізації параметрів руху об'єкта отримують записи стабілізованого параметра для оператора і його моделі в некерованому та керованому режимах одночасно і за однакових умов (запис параметра в некерованому режимі отримується шляхом комп'ютерного моделювання); інтервал дискретизації вибирається таким, щоб забезпечити збереження інформації до частоти в кілька разів більшої від максимальної частоти сигналу збурення, яку ще компенсує оператор.

2. Отримані часові ряди центруються.

3. Виконується перевірка стаціонарності керованого і некерованого процесів.

4. Виконується перевірка ергодичності керованого і некерованого процесів.

5. Часові ряди розбиваються на сегменти (для отримання статистично стійких спектральних оцінок); кількість сегментів вибирається виходячи з потрібних гладкості та розділення спектральної оцінки.

6. Вибирається функція вікна та з її допомогою виконується зважування відліків сигналу в часовій області.

7. Обчислюються оцінки спектральної щільності потужності стабілізованого параметра в некерованому та керованому режимах.

8. Виконується процедура закриття вікна (повернення за необхідності до пункту 5 з іншою кількістю сегментів з метою досягнення оптимального співідношення числа сегментів і їх довжини).

9. Проводиться згладження в частотній області (для подальшого збільшення статистичної стійкості оцінок).

10. В якості взірцевої моделі результату навчання береться реалізація керованого процесу, отримана в результаті роботи моделі оператора. При використанні гармонійної моделі оцінюється відповідність статистичних та спектральних характеристик реалізацій оператора і моделі. При використанні активно-резонансної моделі методами регресійного аналізу оцінюються також точність та адекватність створеної оператором моделі керованого процесу та прогнозуюча здатність оператора (точність прогнозу керованого процесу на основі створеної моделі).

11. Обчислюються та порівнюються інтегральні критерії (18) для оператора і моделі. Можливе використання й інших критеріїв (наприклад дисперсії керованого процесу). За необхідності порівняння отриманої оцінки з оцінкою за діючими нормативами отримані значення критерію переводяться в оцінки за відповідною ранговою шкалою шляхом експертного оцінювання.

12. На основі отриманих у п.п. 10 та 11 результатів приймається рішення щодо подальшої підготовки оператора та виробляються рекомендації щодо корекції комплексу навчальних задач та стратегії навчання (індивідуалізація навчання).

Розроблений метод відрізняється тим, що враховує корисну роль ділянок моделювання оператором керованого процесу (ремнанти), дозволяє оцінити діяльність оператора в умовах зміни спектра й рівня збурень у процесі навчання, та підвищити адекватність отриманих оцінок. Так, у процесі експериментів (с. 8) в умовах різного рівня збурень, коефіцієнт кореляції критерію (18) з експертними оцінками склав r = 0,82 при довірчій ймовірності = 0,95, у той час, коли при використанні як критерію дисперсії стабілізованого параметра, коефіцієнт кореляції склав лише r = 0,25.

Приклад застосування методу наведено на рис. 19. Два оператори навчалися стабілізувати об'єкт при квазівипадковому вхідному сигналі. Обидва, за оцінкою інструкторів, демонстрували відмінні результати. Перший навчався в умовах постійного рівня збурень (рис. 19а - 1). Дисперсія вихідного сигналу (загальноприйнятий критерій оцінювання в таких випадках) в процесі навчання зменшувалася, тобто дозволяла адекватно контролювати процес нав-чання та об'єктивно оцінювати рівень підготовки оператора. Другий оператор навчався в умовах постійного зростання рівня збурень Дисперсія стабілізованого параметра (рис. 19б - 2) теж зростала, тобто показувала не тільки відсутність будь-якого прогресу, а навіть погіршення рівня підготовки оператора в процесі навчання, що, згідно з експертними оцінками, не відповідало дійсності. Застосування ж критерію (18) свідчить, що обидва оператори мають приблизно однакові здібності до виконання даного завдання Під номером 3 на рис. 19в показана апроксимація середнього значення критерію (18) для двох операторів експоненційною залежністю, яка звичайно використовується в аналітичних дослідженнях рівня підготовки оператора.

Удосконалено розроблену в другому розділі АНС. Для забезпечення можливості практичного застосування запропонованих моделей, критерію та методу в підсистему “Учень” введено ще один блок для синхронного моделювання поведінки об'єкта в некерованому режимі за однакових умов.

У додатках наведено отримані експериментальні дані та результати їх обробки, результати імітаційного моделювання, акти впровадження результатів дисертаційної роботи.

ВИСНОВКИ

У дисертаційній роботі наведене нове вирішення актуальної та важливої науково-технічної проблеми створення науково-методичного та математичного забезпечення автоматизованих навчальних систем професійної підготовки операторів рухомих об'єктів. Використання розроблених у роботі принципів та математичних моделей поведінки оператора, методу та інформаційної технології оцінювання рівня підготовки оператора в задачі стабілізації параметрів руху об'єкта збільшує ефективність автоматизованих навчальних систем за рахунок збільшення адекватності та достовірності опису поведінки оператора, підвищення об'єктивності оцінки рівня його підготовки. Таким чином, наукові розробки дисертаційної роботи спрямовані на вирішення важливої практичної проблеми підвищення надійності ергатичних систем керування рухомими об'єктами.

У проведених дослідженнях отримані такі основні результати:

1. Розроблено математичну модель оператора в задачі стабілізації параметрів руху об'єкта керування, що знаходиться під впливом зовнішніх збурень (гармонійна модель), яка пояснює роль та місце у вихідному сигналі оператора складових з частотами вищими за максимальну частоту сигналу збурення, а саме, вважає їх процесом керування, а не шумом, як це роблять існуючі моделі. Адекватність моделі підтверджена експериментально. Розробка моделі є внеском у теорію ергатичних систем, оскільки вона, на відміну від існуючих, не містить емпіричних коефіцієнтів і дозволяє синтезувати взірцеву модель спектра вихідного сигналу оператора в усьому його частотному діапазоні, виходячи з умови раціональності дій оператора.

2. Сформульовано, теоретично обґрунтовано та експериментально підтверджено активно-резонансний принцип поведінки оператора в задачі керування, згідно з яким модель керованого процесу створюється оператором у процесі керування на основі власного сигналу керування шляхом наслідування поведінки об'єкта керування. Зазначений принцип є внеском у розвиток загальної теорії ергатичних систем тому, що дозволяє пояснити такі феномени, як здатність оператора вирішувати задачу керування без її формалізації, швидко адаптуватися до змін в динаміці керованого об'єкта та “зливатися” у своїй уяві з керованим об'єктом.

3. Розроблено математичну модель поведінки оператора в задачі стабілізації параметрів руху об'єкта керування, що знаходиться під впливом зовнішніх збурень (активно-резонансна модель), яка є внеском у теорію ергатичних систем, оскільки, на відміну від існуючих, розкриває структуру дій оператора в процесі керування, а саме вважає, що процес керування складається з циклічного повторення етапів: прийняття рішення про необхідність керування; створення моделі керованого процесу на основі керуючого сигналу; прогнозу на основі створеної моделі подальшої поведінки керованого процесу; використання інвертованого прогнозу керованого процесу як керуючого сигналу. Використання моделі дозволяє адекватно оцінювати зазначені дії оператора та відповідно корегувати навчальний процес.

4. Сформульовано, теоретично обґрунтувано та експериментально підтверджено принцип поведінки оператора в процесі навчання в задачі стабілізації параметрів руху керованого об'єкта (активно-резонансний принцип навчання), згідно з яким суть навчання полягає в тому, що оператор намагається досягти оптимального за критерієм точності стабілізації співвідношення часу створення та точності створеного сигналу-моделі керованого процесу. Зазначений принцип є внеском у загальну теорію ергатичних систем тому, що дозволяє адекватно оцінювати вдосконалення в процесі навчання вміння оператора моделювати керований процес.

5. Розроблено та апробовано метод оцінювання рівня професійної підготовки оператора в задачі стабілізації параметрів руху об'єкта керування, який, на відміну від існуючих, враховуює описані в п.2 та 4 принципи поведінки та навчання оператора та описану в п.3 структуру його дій і дозволяє об'єктивно оцінювати рівень підготовки оператора в умовах зміни рівня й спектра збурень у процесі навчання із врахуванням корисної ролі його дій зі створення моделі керованого процесу, які призводять до збільшення відхилення стабілізованого об'єкта від заданого положення і раніше вважалися помилковими.

6. Розроблено інформаційну технологію оцінювання рівня професійної підготовки оператора в задачі стабілізації параметрів рухомих об'єктів, яка дозволяє збільшити об'єктивність оцінки, порівняно з існуючими, завдяки:

· застосуванню взірцевої моделі результату навчання, яка створюється за допомогою моделей оператора, що враховують роль і місце ремнанти в керуючому сигналі оператора, корисність дій оператора зі створення моделі керованого процесу на основі керуючого сигналу, дозволяють кількісно оцінити точність і адекватність створеної оператором моделі керованого процесу, здатність оператора прогнозувати керований процес;

· застосуванню інтегрального критерію оцінювання рівня підготовки оператора, який враховує весь частотний діапазон сигналу керування та є чутливим до рівня та спектра збурень.

7. Розроблено автоматизовану навчальну систему підготовки оператора в задачі стабілізації об'єкта керування, яка відрізняється тим, що до її складу введено блок моделювання динаміки об'єкта керування, який забезпечує синхронне моделювання поведінки об'єкта в керованому і некерованому режимах за однакових умов, що дозволяє практично застосувати запропоновану інформаційну технологію оцінювання рівня підготовки оператора;

8. Розроблені науково-методичне забезпечення та інформаційна технологія дозволяють вирішити проблему підвищення ефективності автоматизованих навчальних систем професійної підготовки операторів ергатичних систем керування рухомими об'єктами за рахунок підвищення об'єктивності оцінки рівня підготовки оператора завдяки застосуванню більш адекватних та достовірних, порівняно з існуючими, моделей оператора. Результати дисертаційного дослідження можуть бути використані науково-дослідними організаціями та конструкторськими бюро, які займаються дослідженнями, розробкою та випробовуваннями ЕС, зокрема, повітряних суден, тренажерів та АНС, навчальними закладами та тренажними центрами, які проводять професійну підготовку операторів ЕС, зокрема, пілотів, що підтверджується впровадженням результатів дослідження в практику професійної підготовки операторів з допомогою автоматизованих навчальних систем.

СПИСОК ПУБЛІКАЦІЙ ЗА ТЕМОЮ ДИСЕРТАЦІЇ

1. Гученко М.І. Об'єктивна оцінка рівня навченості оператора при вирішенні задачі компенсаційного стеження в умовах зміни рівня збурень в процесі навчання // Вестник Херсонского государственного технического университета. - 2001. -№1(10). - С. 321- 325.

2. Гученко М.І. Аналітичний синтез алгоритму роботи оператора на частотах ремнанти // Вісник Національного авіаційного університету. - 2002. - №1(12). - С. 53 - 56.

3. Гученко М.І., Шевченко І.В., Іванова М.М., Костенко О.В. Автоматизоване робоче місце передпольотної підготовки екіпажу транспортного вертольота Мі-8МТВ // Вісник Національного авіаційного університету. - 2002. - №3(14). - С. 29 - 34.

4. Гученко М.І. Активно-резонансний алгоритм стабілізації // Нові технології. Науковий вісник Інституту економіки та нових технологій. - 2003. - № 1(2). - С. 57- 61.

5. Гученко М.І. Методика оцінки майстерності людини-оператора на базі активно-резонансної моделі // Вестник Херсонского государственного технического университета. - 2003. - №2(18). - С. 198 - 203.

6. Гученко М.І. Особливості спектральних та статистичних характеристик вихідного сигналу оператора в ідеальній системі компенсаторного стеження // Нові технології. Науковий вісник Інституту економіки та нових технологій. - 2004. -№1-2 (4-5). - С. 232 - 234.

7. Гученко М.І. Адаптивні до збурень суттєво нелінійні алгоритми стабілізації динамічних об'єктів та ідентифікації параметрів їх математичних моделей // Наукові праці Національного авіаційного університету. Серія: електроніка та системи управління. - 2004. - №1. - С. 146 - 153.

8. Гученко М.І. Інформаційний метод оцінки рівня майстерності оператора. // Проблемы создания новых машин и технологий. Научные труды КГПИ. - Кременчуг. - 1998, Вып. 1. - С. 163 - 168.

9. Гученко М.І., Лашко Ю.В., Сидоренко В.М. Експериментальні дослідження частотного спектру вихідного сигналу при вирішенні оператором задачі компенсаційного стеження в одноканальній системі керування // Проблемы создания новых машин и технологий. Научные труды КГПИ. - Кременчуг. - 1998, Вып. 1.- С. 168 - 172.

10. Гученко М.І., Лашко Ю.В., Сидоренко В.М. Експериментальні дослідження процесу навчання оператора // Проблемы создания новых машин и технологий. Научные труды КГПИ. - Кременчуг. - 1998, Вып. 1.- С. 173 - 177.

11. Гученко М.І., Лашко Ю.В., Сидоренко В.М. Коефіцієнт корисної дії оператора при компенсаційному стеженні // Проблемы создания новых машин и технологий. Научные труды КГПИ. - Кременчуг. - 1998, Вып. 2. - С. 201 - 205.

12. Гученко М.І., Лашко Ю.В., Сидоренко В.М. Метод оцінки якості керування в ергатичних системах, оснований на аналізі спектру ремнанти // Проблемы создания новых машин и технологий. Научные труды КГПИ. - Кременчуг. - 1999, Вып. 1. - С. 196 - 201.

13. Гученко М.І. Синтез реакції оператора на випадковий сигнал // Адаптивні системи автоматичного управління. (Національний технічний університет України “КПІ“). - Дніпропетровськ: Системні технології. - 2000. - №3(23). - С. 82 - 89.

14. Гученко М.І., Лашко Ю.В., Сидоренко В.М. Вплив рівня збурень на спектр ремнанти в ергатичній системі компенсаторного стеження // Вісник Житомирського інженерно-технологічного інституту. Серія: Технічні науки. - Житомир. - 2000, Вип.15. - С. 170 - 173.

15. Гученко М.І. Про роль ремнанти в вихідному сигналі оператора при компенсаційному стеженні // Вісник Національного технічного університету України "КПІ". Серія: Інформатика, управління та обчислювальна техніка. - Київ. - 2000. - № 34. - С. 108 - 112.

16. Гученко М.І. Проста аналітична апроксимація гармонійної моделі оператора. // Проблемы создания новых машин и технологий. Научные труды КГПУ. - Кременчуг. - 2000, Вып. 2. - С. 390 - 393.

17. Гученко М.І. Гармонійна модель оператора // Науково-технічний збірник Національного науково-дослідного центру оборонних технологій і воєнної безпеки України. - Київ. - 2000, Вип. 4. - С. 10 - 15.

18. Гученко М.І. Синтез алгоритму роботи оператора в області частот ремнанти при гармонійному сигналі збурення // Проблемы создания новых машин и технологий. Научные труды КГПУ. - Кременчуг. - 2000, Вып. 1. - С. 333 - 336.

19. Гученко М.І., Лашко Ю.В., Сидоренко В.М. Критерій оцінки ефективності роботи оператора // Вісник Рівненського державного технічного університету. - Рівне. - 2000, Вип. 3(5), Част. 2. - С. 45 - 51.

20. Гученко М.І. Активний резонанс - принцип реакції оператора на вхідний сигнал в системі компенсаційного стеження // Адаптивні системи автоматичного управління. (Національний технічний університет України “КПІ“). - Дніпропетровськ: Системні технології. - 2001. - № 4'(24). - С. 30 - 38.

21. Гученко М.І. Енергетична ефективність роботи оператора в системі компенсаційного стеження // Проблемы создания новых машин и технологий. Научные труды КГПУ. - Кременчуг. - 2001, Вып. 2. - С. 333 - 336.

22. Гученко М.І. Диференційне рівняння гармонійної моделі людини-оператора в системі компенсаційного стеження. // Адаптивні системи автоматичного управління. (Національний технічний університет України “КПІ“). - Дніпропетровськ: Системні технології. -2002. - № 5(25). - С. 3 -11.

23. Гученко М.І. Активно-резонансна модель навчання оператора в задачі компенсаційного стеження // Вісник Житомирського інженерно-технологічного інституту. Серія: Технічні науки. - Житомир. - 2002. - №3(22). - С. 114 - 122.

24. Гученко Н.И., Костенко А.В., Миронович М.В., Іванова М.Н. Модуль штурманского расчета автоматизированного рабочего места предполетной подготовки экипажа транспортного вертолета // Вісник Кременчуцького державного політехнічного університету. - Кременчук. - 2002(12), Вип. 1. - С. 391- 396.

25. Гученко М.І. Автоматизована навчаюча система операторів рухомих об'єктів та технологічних установок на базі гармонійної моделі оператора // Вісник Кременчуцького державного політехнічного університету. - Кременчук. - 2003(20), Вип. 3. - С. 127 - 131.

26. Гученко М.І. Експериментальне підтвердження адекватності активно-резонансної моделі динаміки людини-оператора в системі компенсаційного стеження // Вісник Кременчуцького державного політехнічного університету. - Кременчук. - 2003(18), Вип. 1. - С.186 - 190.

27. Теленик С.Ф., Гученко Н.И., Алексеев О.П. Интеллектуализация транспортных технологий // Вісник Харківського національного автомобільно-дорожного університету. - Харків. - 2003, Вып. 20. - С. 91- 93.

28. Гученко М.І. Постановка задачі навчання людини-оператора в задачі стабілізації параметрів керованого об'єкта на базі активно-резонансного принципу керування // Вісник Кременчуцького державного політехнічного університету. - Кременчук. - 2004(25), Вип. 2. - С. 182 - 186.

29. Стенин А.А., Иванова Е.В., Путыля А.В., Гученко Н.И. Структурное и алгоритмическое построение автоматизированных обучающих систем // Постметодика. - 2002. - № 2 - 3(40 - 41). - С. 123 - 126.

30. Гученко М.І., Лашко Ю.В., Сидоренко В.М. Експериментальні дослідження інформаційним методом процесу навчання оператора при компенсаційному стеженні // Материалы региональной научно-технической конференции "Проблемы создания новых машин и технологий". - Кременчуг, КГПУ. - 1998. - С. 23.

31. Гученко М.І., Лашко Ю.В., Сидоренко В.М. Експериментальні дослідження частотного спектру вихідного сигналу при вирішенні оператором задачі компенсаційного стеження в одноканальній системі керування // Материалы региональной научно-технической конференции "Проблемы создания новых машин и технологий". - Кременчуг, КГПУ. - 1998. - С. 24.

32. Guchenko M.I. Objetive Evaluation of the Training Level of Human Operator Solving Compesatory Tracking Task in a Change of Disturbances Level During Training. // “Proceedings of SCI'2001”, Vol.11. The 5th World Multi-Conference on Systemics, Cybernetics and Informatics SCI 2001 (and the 7th International Conference on Information Systems Analysis and Synthesis (ISAS 2001)), July 22-25, 2001, Orlando, Florida, USA, - PP. 536 - 539.

33. Гученко М.І., Шевченко І.В., Іванова М.М. Експертна система автоматизованого робочого місця передпольотної підготовки екіпажу вертольота. // Матеріали IV Міжнародної науково-технічної конференції АВІА 2002, 23 - 25 квітня 2002 р. Національний авіаційний університет. - Київ. - C. 24.1 - 24.4.

34. Guchenko M.I. Simple adaptive algorithm of stabilization based on the human operator's control behaviour principles. // Матеріали V Міжнародної науково-технічної конференції АВІА 2003, 23 - 25 квітня 2003 р. Національний авіаційний університет. - Київ. - С. 21.103 - 21.106.

35. Гученко М.І. Особливості спектральних та статистичних характеристик вихідного сигналу оператора в ідеальній системі компенсаторного стеження // Матеріали електронної техніки та сучасні інформаційні технології. 14-17 квітня 2004 р., - Кременчук, ІЕНТ. - С. 147-149

АНОТАЦІЯ

Гученко М.І. Методи і моделі підготовки операторів рухомих об'єктів в автоматизованих навчальних системах. - Рукопис. Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора технічних наук за спеціальністю 05.13.06 - автоматизовані системи управління та прогресивні інформаційні технології. - Харківський національний університет радіоелектроніки, Харків, 2006.

Подано нове вирішення актуальної науково-прикладної проблеми побудови науково-методичного забезпечення автоматизованих навчальних систем професійної підготовки операторів рухомих об'єктів у задачі об'єктивного оцінювання рівня підготовки оператора при стабілізації ним параметрів руху об'єкта.

Сформульовано та експериментально підтверджено принцип поведінки оператора, згідно з яким модель керованого процесу створюється оператором на основі власного сигналу керування і який пояснює здатність оператора вирішувати задачу керування без її формалізації, та принцип поведінки оператора в процесі навчання, згідно з яким, оператор навчається створювати на основі сигналу керування точнішу модель керованого процесу за менший час. Розроблено дві математичні моделі оператора в задачі стабілізації параметрів руху об'єкта керування, які, порівняно з існуючими, є більш адекватними та достовірними тому, що раціонально пояснюють поведінку оператора в усьому частотному діапазоні сигналу керування, його адаптивну та прогнозуючу здатності. На основі зазначених принципів та моделей розроблено метод та інформаційну технологію, які дозволяють об'єктивно оцінювати рівень підготовки оператора в умовах зміни рівня та спектра збурень, що діють на об'єкт керування. Вироблені рекомендації до змін у функціональній структурі автоматизованих навчальних систем з метою її адаптації до запропонованої технології.

Ключові слова: автоматизовані навчальні системи, принципи поведінки, навчання та моделі поведінки оператора, методи та критерії оцінювання рівня професійної підготовки оператора.

Гученко Н.И. Методы и модели подготовки операторов подвижных объектов в автоматизированных обучающих системах. - Рукопись. Диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук по специальности 05.13.06 - автоматизированные системы управления и прогрессивные информационные технологии. -Харьковский национальный университет радиоэлектроники, Харьков, 2006.

Представлено новое решение проблемы построения научно-методического обеспечения автоматизированных обучающих систем профессиональной подготовки операторов подвижных объектов в задаче объективного оценивания уровня подготовки оператора при стабилизации параметров движения объекта в условиях действия внешних возмущений.

Аналитические результаты диссертации основаны на экспериментальных исследованиях поведения и обучения оператора в специально разработанной автоматизированной обучающей системе. Поведение объекта управления моделировалось с помощью компьютера. Исследования проводились при гармонических и стохастических возмущениях с объектом в виде усилительного звена с единичным коэффициентом усиления и шестнадцатью другими динамиками, которые описывались обыкновенным дифференциальным уравнением второго порядка и оценка управляемости которых варьировала от A1 до B6 по шкале Купера-Харпера. Особенностями экспериментов были синхронное моделирование управляемого и неуправляемого движения объекта в одинаковых условиях и изучение сигналов системы в диапазоне частот в несколько раз большем максимальной частоты сигнала возмущения. В экспериментах обнаружено явление создания оператором на основе собственного управляющего сигнала эквивалента действующего на объект управления внешнего возмущения.

На основании анализа указанного явления сформулирован принцип поведения оператора в задаче управления, названный “активно-резонансным принципом”. Согласно этому принципу, оператор в процессе управления сначала создает сигнал-модель управляемого им процесса в виде собственного сигнала управления, эквивалентного по своему действию на управляемый объект действию всех внешних возмущений, путем подражания поведению неуправляемого объекта, а затем синтезирует управление на основе созданной модели. Принцип объясняет способность оператора решать задачу управления без ее формализации и быстро адаптироваться к изменениям в динамике управляемого объекта.

На основании анализа изменения участков моделирования управляемого процесса сформулирован принцип поведения оператора, согласно которому в процессе обучения оператор стремится достичь оптимального по критерию точности стабилизации соотношения времени создания и точности созданной сигнал-модели.

На основании спектрального анализа сигнала оператора разработана эталонная модель оператора, названная “гармонической”. Модель объясняет необходимость и полезность присутствия в управляющем сигнале оператора спектральных составляющих с частотами выше максимальной частоты входного сигнала. Модель синтезирована исходя из условий, что максимальное значение модуля контролируемого параметра не должно превышать некоторого наперед заданного значения, а затраты энергии на управление должны быть минимально возможными. Представлена в виде обыкновенного дифференциального уравнения, коэффициенты которого для простых динамик объекта управления могут быть найдены аналитически. Позволяет синтезировать сигнал оператора во всем диапазоне его частот. Модель может быть использована в теоретических исследованиях поведения оператора или для синтеза эталонной модели результата обучения в частотной и временной областях.

На основании активно-резонансного принципа разработана модель поведения оператора в задаче стабилизации объекта управления, названная “активно-резонансной” и представленная в форме алгоритма. Согласно модели, высокочастотные компоненты сигнала оператора отражают в частотной области участки моделирования оператором динамики объекта управления и внешних возмущений как единого целого во временной области. Модель может быть использована для анализа поведения оператора и в качестве эталонной модели результата обучения.

Разработанные модели являются более адекватными и достоверными, чем существующие, так как рационально объясняют поведение оператора во всем его частотном диапазоне, адаптивную и прогнозирующую способности оператора.

На основе указанных принципов и моделей разработаны критерий, метод и информационная технология, позволяющие объективно оценивать уровень подготовки оператора в условиях изменения уровня и спектра возмущений, действующих на объект управления. Разработаны рекомендации по изменениям в функциональной структуре автоматизированных обучающих систем с целью адаптации к предложенной технологии.

Ключевые слова: автоматизированные обучающие системы, принципы деятельности, обучения и модели поведения оператора, методы и критерии оценивания уровня профессиональной подготовки оператора.

Guchenko M.I. Methods and Models of Mobile Objects' Operators' Training in Automated Training Systems. - Manuscript: A Thesis for Doctor of Technical Science Degree by Speciality 05.13.06 - Automated Control Systems and Progressive Information Technologies. Kharkiv National University of Radioelectronics, Kharkiv, 2006.

Presented herein is a new solution of the current scientific-applied problem of building of a scientific-methodical base of automated training systems (ATS) for human operators of mobile objects in the objective evaluation of operator's skill level in the controlled object motion parameters stabilization task.

Principle of operator behavior, which explains his abilities to solve a task of control without its formalization and to adapt quickly to a change of controlled object dynamic and principle of operator training, according to which operator learns to create a more precise model of controlled process on the basis of his own control signal in a shorter time, were formulated and experimentally proved. Two mathematical models of operator behavior in a task of controlled object stabilization were developed. They are more adequate and reliable compared to existent models, because they rationally explain the operator behavior within the whole control signal frequencies band and his adaptive and prognostic abilities. Based on the above mentioned principles and models, the method and information technology were developed, which make possible the objective evaluation of operator professional skill level in conditions of changing level and spectrum of disturbances acting on the controlled object. Recommendations were developed concerning the change of automated training system functional structure for its adaptation to proposed technology.

Keywords: automated training systems, principles of behavior, training and modeling of human-operator behavior, methods and criteria of evaluation of operator professional skill level.

Підписано до друку 19.02.2007 р. Формат 60 90/16

Ум. друк. арк. 1,9. Обл.- вид. арк. 1,9.

Наклад 130. Зам. 13371

Видавничий відділ КДПУ

Кременчук, вул. Першотравнева, 20

Размещено на Allbest.ru