Нейросетевой подход к разработке интеллектуальной информационно-аналитической системы управления уровнем 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:
