Поиск
   
     
   
     
 
 
Статьи :: ПБП ::

Нейросетевой подход к разработке интеллектуальной информационно-аналитической системы управления уровнем безопасности полетов

к.т.н. С. М. Гладкин, д. т. н., проф. А. Г. Гузий (ВВИА им. Н.Е. Жуковского), к. т. н., доцент В. В. Онуфриенко (Ставропольский ВАТИ), журнал «Проблемы безопасности полетов»


    Рассматривается возможность создания на корпоративном уровне интеллектуальной информационно-аналитической системы (ИИАС) управления безопасностью полетов на основе нейронных сетей (НС).

    Продекларированная «проактивная» стратегия предотвращения авиационных происшествий требует априорного оценивания текущего и прогнозирования перспективного уровня безопасности полетов с целью управления им в сторону минимизации риска авиационного происшествия в предстоящих полетах. На современном этапе развития науки одним из путей создания ИИАС может быть применение многослойных НС, обучающихся на имеющихся и накапливаемых статистических данных. Область применения НС: решение задач автоматизации процессов, распознавания образов, адаптивное управление, аппроксимация функционалов, прогнозирование, экспертные системы, организация ассоциативной памяти и др.

   

    Очевидная актуальность перехода от ретроактивной к проактивной стратегии предотвращения авиационных происшествий (АП) [1, 2] обуславливает необходимость проведения фундаментальных научных исследований, направленных на создание соответствующих методических, нормативных, аппаратных и организационных основ управления уровнем безопасности полетов (БП).

    При отсутствии государственной комплексной Программы предотвращения АП, как организационно-методической основы деятельности всех участников-функционеров авиационно-транспортной системы (АТС) по обеспечению БП в ГА РФ, возникает необходимость разработки интеллектуальной информационно-аналитической системы (ИИАС) управления уровнем БП если не на отраслевом, то на межкорпоративном или (первоначально) на корпоративном уровне, в пределах отдельно взятой компании или группы компаний.

    На этапе факторного анализа АП в целях формирования необходимого информационного поля целесообразно собрать в единый информационный поток все возможные факторы, в той или иной степени влияющие на БП. К ним можно отнести как факторы риска АП, так и факторы, предотвращающие (снижающие вероятность) АП.

    Условно все факторы, влияющие на БП, можно классифицировать по их происхождению и объединить в четыре группы, содержащие однотипные явления, события, действия и процессы:

    - факторы, связанные с состоянием авиационной техники;

    - факторы, связанные с действиями обслуживающего персонала;

    - факторы, связанные с действиями экипажей и групп руководства полетами (ГРП);

    - факторы, связанные с внешними условиями и воздействиями.

    Кроме того, для обеспечения автоматизированной обработки входного информационного потока необходимо внутри групп факторов провести классификацию явлений, событий, действий и процессов, влияющих на БП, выявить их взаимосвязи и оценить степень воздействия на БП по частоте проявления и тяжести последствий.

    Синтез номенклатуры факторов и их совокупностей, а также разработка, расчет, оценка частных вероятностных показателей и значимости взаимосвязей (корреляций) могут быть выполнены на основании:

    - расчетов вероятности опасных ситуаций (ОС), возникающих при отказах в функциональных системах (выполняется разработчиком при оценке соответствия самолета нормам летной годности [3] на этапе сертификации типа);

    - результатов испытаний всех типов [2];

    - анализов уровня летной годности при отказах функциональных систем по результатам эксплуатации за год и период (выполняется разработчиком, изготовителем и эксплуатирующей организацией);

    - информации об АП и инцидентах, содержащейся в базе автоматизированной системы обеспечения БП воздушных судов ГА РФ, согласно введенной стандартной форме [4];

    - результатов анализа материалов объективного контроля полетов;

    - результатов моделирования полетов, в том числе моделирования, выполненного на ситуационных и комплексных тренажерах;

    - информации, получаемой по системе добровольных сообщений;

    - обработанных материалов экспертного анализа и рекомендаций экспертов (ученых, разработчиков, исследователей и практиков) [12, 13], результатов «априорной интервенции» [5].

    Полученная совокупность конечного количества взаимосвязанных, предварительно количественно и качественно оцененных факторов и их сочетаний, подлежит включению в разработанную авторами логико-вероятностную модель развития ОС в полете [2].

    На основании полученных данных о входных параметрах и частных показателях, отражающих их сущность, необходимо провести анализ, спрогнозировать вероятный сценарий развития событий и дать предложения по выработке управляющих воздействий, направленных на управление уровнем БП («риском АП»).

    Решения, принятые в условиях неопределенности и «риска» являются прогнозными. Это объективное свойство может порождать неопределенность в оценке степени воздействия «риска», поставляемого тем или иным входным параметром. Неопределенность связана с тем, что за период с момента получения информации до момента исполнения управляющего воздействия могут происходить:

    - старение информации, на основании которой принималось решение;

    - изменение функций, структуры, параметров объекта прогнозирования;

    - изменение функций, структуры, параметров внешней среды.

    Кроме того, методическая составляющая неопределенности закладывается неадекватностью модели развития ОС. Неадекватность обусловлена, в первую очередь, конечным количеством (неполным множеством) факторов и их сочетаний в сформированной на момент прогнозирования совокупности, которая подлежит расширению по мере накопления (уточнения) знаний.

    Для уменьшения элемента риска при выборе решения в условиях неопределенности предлагается использовать ИИАС, блок схема которой состоит из 4 основных уровней, представленных на рис. 1.

   

    Скачать полную версию статьи:

    gladkin-9-2007.pdf (163кб)



  Рейтинг:  отсутствует

Добавить ваш комментарий