МЕТОДИКА МНОГОПАРАМЕТРИЧЕСКОГО ОЦЕНИВАНИЯ СОСТОЯНИЯ СЛОЖНЫХ ДИНАМИЧЕСКИХ СИСТЕМ И ИХ КОМПОНЕНТОВ
На основе проведенного анализа подходов, известных в различных областях, приведена технология оценивания и мониторинга степени соответствия текущего состояния эксплуатируемой авиационной системы приемлемому (установленному) уровню безопасности полетов. Изложен способ многопараметрического количественного оценивания степени соответствия состояния сложных динамических систем и их компонентов требованиям стандартов и рекомендуемой практики. Способ предоставляет возможность компьютерного учета, регистрации и отображения результатов, а также количественного оценивания и анализа динамики состояний.
Ключевые слова: безопасность полетов; авиационная система; оценивание состояния; приемлемый уровень; характеристические параметры и признаки; диагностирование; отображение состояний.
Концепция остаточного риска, сменившая концепцию абсолютной безопасности полетов (БП), ориентирует эксплуатантов воздушных судов (ВС) и государственные полномочные органы на снижение риска авиационных происшествий (АП) до приемлемого уровня через управление безопасностью полетов как в государственном (отраслевом) масштабе, так и в масштабе отдельно взятой авиакомпании [1, 2]. При этом БП рассматривается как состояние эксплуатируемой авиационной системы [2, 3], являющейся сложной динамической по определению. Исходя из общей теории безопасности, БП – это качественно-количественная характеристика [4], а по терминологии «Глобального плана» БП является «ожидаемой характеристикой» [5]. Наиболее полно БП можно определить, как интегральный комплекс характеристик, относящихся к авиационной системе и ее компонентам. Поэтому обязательной процедурой в системе управления безопасностью полетов (СУБП) является процедура комплексного оценивания состояния эксплуатируемой авиационной системы на предмет ее соответствия требуемому уровню через «измерение и мониторинг характеристик безопасности полетов» [2].
Технология оценивания состояния авиационной системы должна предусматривать и обеспечивать контроль:
- соответствия текущего уровня БП приемлемому (установленному) уровню;
- выдерживания заданного (задаваемого) темпа повышения БП (снижения вероятности/частоты авиационных событий) [2, 6].
Оценивание состояний сложных динамических систем производится по совокупности характеристических параметров и признаков, каждый из которых с некоторой достоверностью отражает степень соответствия (или несоответствия) текущего состояния объекта (или субъекта) оценивания тому или иному идентифицируемому состоянию. Как правило, характеристические параметры и признаки классифицируются или ранжируются по степени соответствия (или несоответствия) их значений некоторым фиксированным (заданным или заведомо определенным) значениям, отражающим идентифицируемое состояние объекта или субъекта оценивания. Поскольку характеристические параметры и признаки отличаются друг от друга своей «диагностической» значимостью (информативностью), а единый (обобщенный) параметр или признак отсутствует, то оценивание состояния должно выполняться по всей их совокупности системно, с использованием аппарата комплексирования или интегрирования частных оценок.
Процедура оценивания уровня БП эксплуатируемой авиационной системы аналогична процедурам диагностирования неблагоприятных (отказных или предотказных) состояний сложных динамических систем и их компонентов, включая эргатическое звено.
Наиболее доступный, а поэтому чаще практически реализуемый подход к оцениванию БП – использование контрольных карт при проведении аудитов [2]. Признаками соответствия БП являются ответы («+» или «-») на заблаговременно сформулированные требования, например стандарты IOSA [7]. Требования могут разделяться на две категории: обязательные к выполнению и рекомендуемые. Заключение делается по количеству несоответствий, вне зависимости от важности (степени значимости или влияния на БП) контролируемых признаков. Контрольные карты способствуют реализации только «ретроактивного» метода управления БП.
Для выявления и оценивания неблагоприятных состояний (из множества возможных состояний) могут использоваться диагностические алгоритмы: балльные, логические, вероятностные, логико-вероятностные,… Многие из них применимы для решения задач общего и частного оценивания БП.
В балльных алгоритмах, в отличие от контрольных карт, каждому характеристическому признаку (реже - параметру) присваивается определенное количество баллов. По сумме баллов, выделенных (или выявленных) признаков, делается заключение о степени соответствия требуемому уровню. Признаки, отражающие обязательные для выполнения требования, подлежат выделению в отдельную группу. Балльные алгоритмы строятся в большом объеме экспериментальных данных о возможных состояниях. Вероятность выявления или не выявления признаков не учитывается.
Лoгические алгоритмы предусматривают сравнение результатов оценивания с каждым из возможных состояний. Частным видом лoгического алгоритма является матричный, в котором строки отражают информативные признаки (их наличие или отсутствие), а столбцы – состояния системы. Для учета информативности признаков может использоваться не «+» или «-», а «вес» в баллах или процентах каждого признака для каждого состояния.
С помощью вероятностных алгоритмов определяется, с какой вероятностью в каком из возможных состояний находится объект оценивания. При этом могут использоваться коэффициенты правдоподобия.
Возможности логических и вероятностных алгоритмов объединены в категории логико-вероятностных алгоритмов, в которых предусматривается деление информативных признаков на группы в зависимости от вероятности их появления (наличия) в оцениваемых состояниях. Каждая группа признаков имеет свой коэффициент веса. Простейшая оценочная функция формируется в виде суммы:
где ki коэффициент веса i-ой группы признаков;
ni - количество проявившихся признаков в i-ой группе;
N - количество групп признаков.
Информативность связей между отдельными парами характеристических параметров (и/или признаков) учтена в корреляционном логико-вероятностном алгоритме, разработанном для оценивания функциональной надежности летчика в полете по двум связанным группам информативных параметров:
- физиологических (психофизиологических), характеризующих текущее функциональное состояние летчика;
- физических, характеризующих неблагоприятные факторы полета, действующие на функциональное состояние летчика [8].
Для оценки неблагоприятных состояний и степени их развития диагностически значимыми оказываются не количественно выраженные информативные параметры, но направления и величины их сдвигов от нормальных (фоновых) значений. Эта промежуточная задача решается нормированием информативных параметров (и признаков) относительно разности между нормальным (фоновым) и экстремальным значениями. Таким образом обеспечивается выполнение требований по безразмерности показателей и по единству шкалы оценок.
Для многопараметрического оценивания степени развития отдельных неблагоприятных состояний обычно используются уравнения регрессии [9] с синтезом интегральных показателей. Задача синтеза интегральных показателей решается:
- методами восстановления зависимостей – при конечном множестве возможных структур зависимости, агрегирующей показатели состояния в интегральный показатель;
- гинетическими алгоритмами - при бесконечном множестве возможных структур зависимости [10].
Аналитические выражения для оценивания состояния получаются по набору верифицированных описаний состояния с преобразованием используемых на практике дискретных показателей состояния в непрерывные, изменяющиеся в шкалах ограниченного диапазона. Математическое обеспечение синтеза интегральных показателей наиболее полно разработано в области оценивания функционального состояния специалистов операторского профиля [11].
Большинство известных подходов к оцениванию неблагоприятных состояний сложных динамических систем рассчитаны на наличие репрезентативной (представительной) выборки состояний (событий), но авиационные события относятся к редким событиям, поэтому, несмотря на свою простоту, рассмотренные подходы не нашли общего практического применения в области БП, за редким исключением. Так в масштабе и интересах эксплуатантов ВС оценивание безопасности авиационной системы по априорной информации может производиться с помощью методики оценивания риска столкновений исправных ВС с землей (CFIT), т.е. по Контрольному перечню CFIT [12], разработанному Всемирным фондом безопасности полетов /Flight Safety Foundation (FSF)/ в 1994 г.
Оцениваемые факторы риска (информативные признаки), содержащиеся в Контрольном перечне CFIT, относятся, главным образом, к условиям на посадке. Отличаются своими значениями только некоторые коэффициенты риска.
Проверка достоверности оценивания БП по Контрольному перечню CFIT, выполненная по имевшим место авиационным событиям методом апостериорного анализа условий БП [13], показала неприемлемость методики по ряду причин:
- оценивание состояния авиационной системы ограничено возможностями усеченного факторного (но не многофакторного) анализа отдельных компонентов (элементов) системы, выполняемого в рамках рекомендуемого перечня;
- положенный в основу методики несовершенный балльный метод оценивания состояний не позволяет учитывать информативность признаков, их совокупностей и корреляций;
- перечень не содержит ряд являющихся существенными характеристических признаков (факторов риска), не учитываются особенности типов ВС, индивидуальные и групповые особенности членов экипажа, их совместимость, …;
- количественные оценки факторов и коэффициентов риска носят субъективный характер, без научного или статистического обоснования, а, следовательно, требуют корректировки с учетом изменяющихся условий эксплуатации ВС;
- отсутствует возможность учитывать вероятность (частоту) проявления рассматриваемых факторов риска авиационного происшествия (АП), т.к. все рекомендуемые для учета факторы оцениваются, как достоверные события;
- не предусмотрена количественная (вероятностная) оценка риска АП в полете.
В практике оценивания состояния авиационной системы с точки зрения БП целесообразно использовать системный подход с многопараметрическим представлением, в общем случае, конечного количества непрерывных информативных параметров, например X1 – X8 (рис. 1,а).
Увеличить guziy072009-002.gif (24кб)
Рис. 1. Отображение состояния авиационной системы по восьми информативным параметрам
Переходом к нормированию информативных параметров (и признаков) обеспечивается безразмерность показателей и единство шкалы оценок от 0 до 1 (рис. 1,б). Точками на осях откладываются текущие значения информативных параметров. Многоугольник, полученный соединением точек текущих значений, отражает текущее состояние авиационной системы, а площадь многоугольника – интегральная количественная оценка состояния. Полное соответствие авиационной системы требованиям БП по всем оцениваемым информативным параметрам (признакам) отражается равносторонним многоугольником максимальной площади. Степень несоответствия требованиям по каждому из локальных параметров (признаков) отражается в виде отрезка на оси между точками полного соответствия и текущего значения параметра. Разница площадей многогранников – несоответствие по интегральному параметру.
Чтобы площадь многогранника, отражающего оценку состояния, при некоторых фиксированных значениях X1 – X8, не зависела от порядка чередования осей, для каждой оси целесообразно отвести свой угловой сектор, а ось направить по биссектрисе. Координатный круг поделить на сектора с углами, пропорциональными значимости («весу») информативных параметров. Координатная сетка наносится в виде окружностей с радиусами, соответствующими оценочным критериям информативных параметров по кругам:
- внутренний – недопустимое несоответствие (красный);
- средний – условно приемлемое несоответствие (оранжевый);
- внешний – рабочее несоответствие эталону (желтый).
Увеличить guziy072009-003.gif (42кб)
Рис. 2. Отображение состояния авиационной системы по семи неравнозначным информативным параметрам на круговой координатной сетке
Интегральная оценка при абсолютном соответствии – площадь круга (внешнего) с радиусом R=1 (рис. 2).
Текущая оценка соответствия по локальному информативному параметру Xi – площадь четырехугольника в соответствующем секторе:
где ki коэффициент значимости информативного параметра Xi, определяется методом экспертных оценок [14].
Текущая интегральная оценка соответствия – площадь многоугольника (семиконечной звезды) с вершинами по границам секторов:
Представленный подход к многопараметрическому оцениванию БП авиационной системы и ее компонентов предусматривает использование как непрерывных, так и дискретных нормированных локальных информативных параметров, а также информативных признаков несоответствия требованиям стандартов по БП. При компьютерном учете результатов оценивания подход позволяет отображать динамику уровня БП при задании темпов его повышения.
При использовании в прямом или косвенном оценивании функциональной надежности и профессионального уровня персонала, в первую очередь летного, может использоваться для контроля обучаемости, динамики профессионального роста и эффективности мер по исправлению ошибочных действий.
Литература
1. Приложение 6 к Конвенции о Международной гражданской авиации. Эксплуатация воздушных судов. Часть1. Международный коммерческий транспорт. Самолеты. Изд.8-е. – ИКАО, 2001.
2. Руководство по управлению безопасностью полетов (РУБП). Издание первое. Doc.9859 – AN/460. – ИКАО, 2006.
3. Безопасность полетов летательных аппаратов./ Под ред. В. С. Иванова. – М.: ВВИА им. Н. Е. Жуковского, 2003.
4. Северцев Н. А., Бецков А. В. Введение в безопасность. – М.: ТЕСИС, 2008.
5. Глобальный план обеспечения безопасности полетов. – ИКАО, 2007.
6. Implementing the Global Aviation Safety Roadmap. – ICAO, AIRBUS, BOEING, IATA, FSF, ACI, CFNSO, IFALPA. 2008.
7. Руководство по стандартам IOSA. – IATA, 2006.
8. Гузий А. Г., Гришунов В. Н. Оценка функционального состояния летчика в полете на основании логико-вероятностных методов./ Эксплуатация и ремонт авиационной техники. Научно-технический сб. – М.: ВВИА им. Н. Е. Жуковского, 1990.
9. Руководство по эргономическому обеспечению создания и эксплуатации вооружения, военной техники и техники гражданской авиации (РЭО-83 М), часть II, кн.3. Эргономическое обеспечение разработки систем формирования и поддержки требуемой работоспособности операторов. – М.: Изд-во стандартов, 1985.
10. Ушаков И. Б., Богомолов А. В., Гридин Л. А., Кукушкин Ю. А. Методологические подходы к диагностике и оптимизации функционального состояния специалистов операторского профиля. – М.: ОАО «Издательство «Медицина», 2004.
11. Богомолов А. В., Гридин Л. А., Кукушкин Ю. А., Ушаков И. Б. Диагностика состояний человека: математические модходы. – М.: Медицина, 2003.
12. FSF CFIT Checklist. Evaluate the Risk and Take Action// Flight Safety Digest. Vol.15. No 7/8. July-August 1996. P. 26 - 29. - Flight Safety Foundation, 1996.
13. Гузий А. Г. Апостериорный анализ факторов риска катастрофы самолета Boeing 747-200F по априорным данным./ Труды общества независимых расследователей авиационных происшествий (Выпуск 18). – М., 2006.
14. Гузий А. Г., Чуйко А. А. Методологический подход к экспертному прогнозированию уровня безопасности полетов.// Проблемы безопасности полетов. Информационный сборник. 2006. Вып.10. - М.: ВИНИТИ, 2006.
METHOD OF MULTIPLE PARAMETER ESTIMATION OF THE CONDITION OF DIFFICULT DYNAMIC SYSTEMS AND THEIR COMPONENTS
A. G. Guziy («TRANSAERO Airlines»),
Yu. A. Guziy (Moscow state pedagogical university)
On the basis of the spent analysis of known approaches in various areas there is resulted the technology of estimation and monitoring of conformity degree of a maintained aviation system current condition to the comprehensible (established) level of flight safety. The way of multiple parameter quantitative estimation of difficult dynamic systems condition conformity degree is stated requirements of standards and recommended practice. The way gives possibility of the computer account, registration and display of results, and also quantitative estimation and the analysis of dynamics of conditions.
Keywords: flight safety; aviation system; the condition estimation; comprehensible level; characteristic parameters and signs; diagnosing; display of conditions.
