Системний аналіз проблеми ідентифікації моделі керованого процесу в ергатичних системах

Размещено на http://www.allbest.ru/

Системний аналіз проблеми ідентифікації моделі керованого процесу в ергатичних системах

1. Наявність практичної проблеми надійності ергатичних систем. Необхідність поліпшення якості підготовки операторів

ідентифікація ергатичний оператор автоматизований

Швидкий ріст технічного прогресу, перетворив людину з виконавця на оператора, що тільки контролює робочий процес в промисловості, транспорті, енергетиці, збройних силах і т. п. Такі, так звані, ергатичні системи в наш час широко використовуються. Зокрема, такими системами є повітряні судна керовані пілотами чи автотранспортні засоби керовані водіями. Кількість аварій та катастроф пов'язаних з помилками операторів постійно зростає, а їх наслідки стають все більш масштабними та трагічними. Прикладом може бути катастрофа Су-27 у Львові. За даними всесвітньої організації охорони здоров'я на дорогах щоденно гине більше трьох тисяч чоловік, до 2020 року смертність від автотранспорту перевищить показники СПИД та інсульти.

Статистику подібних авіа катастроф можна проаналізувати на прикладі авіаційної транспортної системи (АТС). Помилки людини і відмови техніки є основною причиною більшості авіаційних подій (АП) [2-5]. Стрімке вдосконалення авіаційної техніки підвищує її надійність та знижує показники кількості АП через відмови технічних частин. Однак слабкою ланкою є людина оператор, з її вини кількість АП збільшується і вже досягає 80-90%. Такі показники пояснюються тим, що в сучасних умовах значно збільшилася інтенсивність впливу на людину різних чинників, що підвищують імовірність її помилки, зросли вимоги до всепогодності й економічності польотів, збільшилася кількість льотних обмежень, порушення яких створює загрозу безпеці польотів, самі обмеження стали більш жорсткими, у процес технічної і льотної експлуатації втягнуті великі маси людей тощо.

Попри вище сказане зростає і «ціна» помилки тому, що збільшується пасажиромісткість повітряних суден (ПС) і зростає їхня вартість, не кажучи вже про можливість падіння ПС, що терплять аварію, на житлові квартали, атомні електростанції, хімічні заводи і т. п.

Діяльність пілота з пілотування повітряного судна може бути поділена на наступні види [6]:

· Процедурна діяльність - керування силовою установкою, контроль за кількістю палива, конфігурацією повітряного судна, автопілотом, індикаторами, навігацією та зв'язком;

· Сенсорно-моторна діяльність - керування повітряним судном, контроль за параметрами польоту (швидкість, висота і т.д.), дії в небезпечних ситуаціях, ведення орієнтування;

· Діяльність пов'язана з прийняттям рішень - самооцінка навичок, знань, фізичних та психічних можливостей, оцінка можливостей бортових та наземних систем, оцінка небезпечних ситуацій, навігаційні розрахунки та корекція встановленої черговості.

Переважна більшість аварій (більше ніж 56%) є наслідком неправильної сенсорно-моторної поведінки оператора.

Аналогічною є ситуація і інших областях використання ергатичних систем. Одним з можливих шляхів розв'язання вказаної проблеми є підвищення ефективності професійного відбору та професійної підготовки операторів.

Важливою практичною проблемою є підвищення надійності ергатичних систем керування рухомими об'єктами. Найбільш типовим видом сенсорно-моторної діяльності оператора в системах ручного керування є стабілізація параметрів руху об'єкта керування (ОК).

Людина здатна створювати неформальну модель керованого процесу на основі власного керувального сигналу [1]. Це дозволяє зрозуміти сутність надзвичайно важливого психофізичного феномена - «злиття» оператора з ОК: рухи оператора спрямовані на збільшення відхилення керованого об'єкта від заданого положення є не помилкою, а саме «злиттям» - процесом збору інформації про динаміку об'єкта та сигнал збурення, як єдине ціле. Рухи, які досі вважилися грубими помилками, є необхідними і корисними.

Резонансні ділянки на експериментальних записах (ідеальна система стабілізації)

В роботі [1] було встановлено, що неформальна модель керованого процесу являє собою керувальний вплив еквівалентний за своєю дією на ОК, дії зовнішніх збурень. На експериментальних записах сигналів, що діють в системі керування на ділянках створення неформальної моделі сигнал оператора практично співпадає з сигналом збурення «резонансні ділянки».

Резонансною ділянкою будемо вважати інтервал [a; b] сигналу оператора u(t), який апроксимує сигнал збурення в смислі Чебишева, розміщений поблизу нульового рівня осі ординат та обмежується двома послідовними локальними екстремумами тренду сигналу оператора (мах і min або навпаки).

Для обробки величезної кількість експериментальних записів, «візуальний» аналіз є тривалим і трудомістким. Для цього потрібно розробити методику автоматичного пошуку вказаних ділянок на експериментальних записах.

Дослідження вказаних ділянок дозволяє пояснити здатність оператора керувати об'єктом без використання формальної моделі керованого процесу у вигляді системи інтегро-диференціальних рівнянь (яка не знаходить пояснення в межах класичної парадигми керування) та здатність швидко адаптуватися до зміни динаміки об'єкта (яка не знаходить пояснення також і в межах еволюційної парадигми).

Можливість вирішення проблеми, шляхом створення автоматизованої комп'ютерної системи оцінювання вміння оператора, створювати сенсомоторну модель керованого процесу.

Комп'ютерна система оцінювання вміння оператора має втілювати в собі елементи програмних та апаратних засобів для моделювання ергатичної системи та контролю за процесом управління. Такий комплекс дозволить дослідити індивідуальну методику керування та дати висновки щодо коректного управління ОК.

Даний комплекс повинен мати наступні модулі:

1. Автоматизовану навчальну систему (тренажери, віртуальні комплекси навчання);

2. Систему діагностики та моніторингу процесу управління (процедури проведення експериментів, попередня обробка та збереження результатів);

3. Розрахунково-дослідну систему (поглиблене вивчення індивідуальних особливостей операторів, формування висновку).

Автоматизовані навчальні системи та їх роль в підвищенні рівня професійної підготовки операторів

Тренажери, згідно з [7, 17-21], відносяться до найбільш ефективних технічних засобів професійної підготовки операторів по керуванню рухомими об'єктами.

Особливості авіаційних тренажерів п'ятого покоління (з 2000 р.) [5]:

· людино-машинний (гібридний) інтелект;

· сертифікація відповідності моделі динаміки польоту тактико-технічним характеристикам літального апарату і психофізіології пілота;

· система імітації зовнішньої обстановки, що забезпечує віртуальну реальність;

· автоматизована система об'єктивного контролю в реальному масштабі часу;

· аналіз рівня натренованості пілота з видачею рекомендацій з подальшої підготовки.

Тобто, сучасний тренажер - це АСУ реального часу з розподіленою обчислювальною структурою, підсистема єдиної АСУ військово-повітряних сил і цивільної авіації. Тренажер є складною поліергатичною системою, в якій учень (пілот) є оператором моделі реального об'єкта керування (оператор-технолог, оператор-маніпулятор, оператор-спостерігач).

Сучасні тренажери, це складні комплекси, які неможливо уявити без використання автоматизованих навчальних систем (АНС) на базі обчислювальної техніки. Математичне моделювання роботи керованої системи та широке впровадження проблемних методів навчання, дозволяють таким системам значно підвищити ефективність навчання [8].

АНС - це комплекс програмно-технічних та навчально-методичних засобів, що забезпечують активну учбову діяльність. Навчальна система відноситься до складних поліергатичних систем та є підсистемою тренажера, людино-машинною системою, автоматизованою системою управління процесом навчання. Операторами ситеми є учень (пілот) і вчитель(інструктор). Учень керує системою здобування знань та навичок. Вчитель керує процесом навчання. Об'єкт керування вчителя - учень.

Функції АНС [9]:

· Моделювання умов діяльності оператора;

· Навчання оператора та контроль за його діями і їх результатами.

· В цілому, для забезпечення формування та вдосконалення професійних навиків та вмінь оператора, на АНС покладаються такі основні задачі:

· Моделювання в регульованому масштабі часу функціонування об'єкта керування в засобах його спостереження у відповідності з керуючими діями оператора, що навчається, в нормальних та аварійних умовах;

· Моделювання фізичних факторів, що викликають у оператора відчуття, адекватні тим, що реально виникають в процесі професійної діяльності;

· Керування процесом навчання;

· Контроль, реєстрація та оцінка діяльності оператора в процесі навчання та тренування;

· Відтворення інформації, отриманої в процесі навчання, з можливістю тимчасової зупинки та повернення на будь-який з попередніх етапів навчання.

При застосуванні АНС, порівняно з традиційними методами навчання, легко впроваджуються дидактичні принципи навчання, що дозволяє [7]:

· Дати оператору можливість безпосередньо спостерігати за керованим процесом, що забезпечує в свідомості оператора зв'язок між інформаційною та функціональною моделями об'єкта;

· Забезпечити операторові показ можливого кінцевого результату його дій, що сприяє кращому засвоєнню операцій керування;

· Вчити оператора сприймати відхилення контрольованого процесу від заданого, що дозволяє краще закріпити зв'язки суттєві для керування.

· Підвищити активність оператора, що навчається, шляхом варіювання вправ, що використовуються в процесі навчання.

Головним недоліком існуючих систем навчання, порівняно з АНС, є недостатнє врахування індивідуальних особливостей операторів, що навчаються. В результаті з'являється невідповідність навчальних впливів індивідуально-психологічним особливостям та професійному рівню оператора і зниження рівня мотивації до навчання, і, як наслідок, зменшення ефективності навчання.

Наступним, та не менш важливим недоліком традиційних методів навчання також є відсутність або значне запізнення зворотного зв'язку та недосконалість контролю і оцінки знань та вмінь.

Існуючі методи та засоби, в наслідок суб'єктивізму оцінок не забезпечують необхідної стійкості та інваріантності оцінки якості засвоєння учбового матеріалу, а також необхідної адекватності цієї оцінки дійсному рівню професійної підготовки. Нарешті, використання АНС дозволяє уникнути суб'єктивізму оцінок, характерного для традиційних методів і пов'язаного з відсутністю технічних засобів контролю та дефіцитом часу на поточний контроль.

Системний аналіз діяльності оператора в системі керування

За визначенням цілеспрямована система - це система функціонування якої призначене досягненню певної цілі, тому ергатичні системи (ЕС) відносяться до класу цілеспрямованих [7]. Результативність їх діяльності оцінюється по ступеню досягнення заданої мети, або, більш обмежено, - по характеру процесу функціонування системи, що веде до досягнення мети. Розрізняють властивості та показники ефективності, якості та надійності функціонування ЕС [7-12].

Ефективність ЕС - властивість ЕС досягати кінцевої мети (заданої величини критерію керування в даних умовах).

Якість функціонування ЕС - властивість, що визначається характеристиками процесу функціонування, який веде до досягнення заданої мети в заданих умовах.

Надійність функціонування ЕС - властивість ЕС зберігати стійкість процесу функціонування, тобто відсутність зриву процесу та помилок.

З точки зору функціонального призначення в них людини-оператора виділяють три класи таких систем [7, 9]:

· клас A - чітко регламентована та алгоритмізована робота оператора з деякими елементами прийняття рішень;

· клас B - робота оператора обмежується виконавчими функціями;

· клас C - інтелектуальна та слабо формалізована діяльність.

Дана магістерська робота присвячена системам класу А основними функціями яких є контроль, управління та регулювання керованого процесу. Технічним засобом керування для люлини-оператора в таких ЕС є пульт керування та важелі керування.

В найбільш загальному вигляді операторську діяльність в ЕС можна представити у вигляді послідовності етапів, що циклічно повторюється [7]:

· сприйняття інформації, необхідної для виконання функцій;

· обробка отриманої інформації та прийняття рішення по реалізації керуючих дій;

· контроль за виконанням функцій та аналіз отриманих результатів.

Надійність роботи оператора зумовлюється трьома факторами [8]:

· Ступенем інженерно-психологічної узгодженості техніки з психічними можливостями оператора при вирішенні задач, що виникають (фактор визначається якістю ергономічного забезпечення технічних засобів);

· Фізіологічними та психологічними даними оператора (фактор визначається професійною придатністю людини до даної діяльності);

· Рівнем навченості та тренованості оператора (фактор визначається якістю методичних, програмних та технічних засобів навчання).

При цьому під рівнем професійної підготовки розуміють [7-8,13-16] властивість оператора виконувати певну діяльність з певною якістю. В основі процесу професійної підготовки лежить оволодіння знаннями, виникнення вмінь і перетворення всіх елементів діяльності в навики.

Модель об'єкта керування.

Об'єкт керування (регулювання) - це сукупність технічних засобів (машин, апаратів, пристроїв), які виконують технологічний процес, але при цьому потребують спеціально організованих впливів ззовні для досягнення поставленої мети керування.

Вхідна величина об'єкта регулювання (канал керування) - фізична величина на вході об'єкта регулювання, значення якої впливає на регульовану величину об'єкта. Цей параметр будемо позначати як X(t).

Регульована (вихідна) величина - фізичний параметр, який цілеспрямовано змінюється або зберігається незмінним у процесі керування. Умовимося позначати даний параметр через Y(t).

Звичайно регульовані величини в тій або іншій мірі характеризують якісно-кількісні показники процесу в керованому об'єкті.

Поточне значення регульованої величини (Yт) - абсолютне значення параметра в даний момент часу.

Задане значення регульованої величини (Yз) - параметр задається з допомогою елемента автоматики, який називають «задаючим пристроєм», або «задатчиком», абсолютне значення вихідного параметра, яке є метою керування даним об'єктом.

Задавач може розташовуватися поблизу регулятора або знаходитися на значній відстані від автоматичної системи і бути пов'язаним з нею дистанційно.

Керування здійснюється змінненням положення або стану органу керування, що є невідємною частиною ОК. Вплив на орган керування, призводить до впливу на сам об'єкт, тобто на вихідний параметр.

Пояснення будови і принципу дії автоматичних систем реалізовують з допомогою функціональних і структурних схем. У залежності від числа регульованих величин, необхідних для ефективної роботи регульованих об'єктів, останні розділяються на об'єкти з однією і декількома регульованими величинами.

Об'єкти з однією регульованою величиною мають одну вихідну Y_вих і декілька вхідних величин, з яких одна є регулюючим впливом Хр, а всі інші - збурюючими впливами Хв1, Хв2,… Хвп. Збурення, що діє на об'єкт по тому ж каналу, що й регулюючий вплив, називається внутрішнім, або основним. Інші збурення називаються зовнішніми. У межах невеликих відхилень цих величин промислові об'єкти регулювання можуть розглядатися як лінійні системи. Тому відхилення регульованої величини Y_вих, викликане дією всіх вхідних величин, дорівнює сумі відхилень, викликаних дією кожного вхідного сигналу нарізно. Для повного опису динамічних властивостей об'єкта з однією регульованою величиною необхідно знати стільки його диференціальних рівнянь (або характеристик, що замінюють їх), скільки вхідних величин він має. У разі регульованого об'єкта з декількома регульованими величинами (рис. 1.4.б, в) число регулюючих впливів, а отже, і кількість регулюючих органів, як правило, дорівнює числу регульованих величин.

Модель зовнішнього середовища.

Модель зовнішнього середовища - будується на основі індивідуальних сенсорних даних та сенсорних даних, отриманих від минулих циклів навчання [22].

Модель є однією зі складових макропроектування. Формується інформація про реальну систему та зовнішнє середовище, формулюються критерії якості функціонування системи, що відображають її мету, критерії оцінки ступеня відповідності моделі системі (критерії оцінки адекватності моделі), критерії декомпозиції системи.

Математична модель поведінки оператора на сенсорно-моторному рівні.

З точки зору адаптації навчального процесу до індивідуальних особливостей оператора, найважливіший компонент АНС - ммодель оператора. Людина-оператор є складною системою, тому математична модель його поведінки має об'єднувати цілий спектр властивих людині біомеханічних, фізичних, психофізичних і психологічних параметрів, її реакції і взаємодії з навколишнім середовищем. Описати поведінку оператора в цілому, без урахування всих навколишніх вакторів і впливів некоректно. З цієї причини єдиної моделі поведінки оператора, яка б охоплювала всі задачі, які стоять перед АНС немає. Існують лише часткові моделі, які відбивають ті чи інші аспекти поведінки оператора.

Розглянуті в даній роботі задачі моделювання поведінки та навчання оператора за своєю суттю фактично є задачами керування.

В [23] описується дві загальни парадигми розв'язання таких задач:

· Класична парадигма базується на апараті інтегро-диференціального числення і пропонує суттєво аналітичний підхід до створення моделі керованого процесу. Модель процесу задається у явному вигляді (рівняння, нерівності).

· Еволюційна парадигма, представлена штучними нейронними мережами та генетичними алгоритмами, пропонує суттєво синтетичний підхід. Створення моделі відбувається шляхом навчання за заданими зразками. Модель керованого процесу не є явною. Вона закладена в структурі та вагових коефіцієнтах мережі, яка просто імітує поведінку модельованого процесу в цілому.

З допомогою теорії адаптивних систем автоматичного керування, теорії інформації, теорії надійності, системного аналізу, теорії прийняття рішень, експертних систем, нечіткого моделювання, штучних нейронних мереж, нейро-нечітких систем будуються моделі призначені для контролю процесу навчання в цілому, опису поведінки оператора в процесі навчання в режимі реального часу, адаптації навчального процесу до індивідуальних особливостей оператора.

Для побудови моделей поведінки об'єкта керованого оператором, оцінки сенсорно-моторної поведінки оператора, прогнозування цієї поведінки в нових, не вивчених раніше, обставинах, комп'ютерної генерації реакцій органів керування та об'єктів матеріального світу на дії оператора у віртуальній реальності застосовуються наступні основні підходи: теорія автоматичного керування, теорія оптимального керування, експертні системи, нечітка логіка, штучні нейронні мережі, гібридний підхід.

Адекватний опис поведінки оператора є надзвичайно складною задачею [15,24]. З допомогою математичних залежностей можливо описати статичну модель дій оператора при вирішенні окремих задач, не дивлячись на його індивідуальні особливості. Проте поведінка такої моделі є близькою до середньої поведінки оператора при великій кількості експериментів.

Майже всі відомі роботи з побудови математичної моделі оператора розглядають просту систему керування зображену на (рис. 1.5.) [24]. Це обумовлене відсутністю загальної теорії роботи оператора. Багато положень теорії є спірними і не загальновизнаними, а методи аналізу поведінки оператора знаходяться в стадії створення та розвитку.

Задача оператора - візуально виділити похибку системи і зменшити її з допомогою відповідних керуючих рухів. Вважається, що оператор має одну або, щонайбільше, дві вхідні величини. Іншими вхідними величинами і зворотними зв'язками нехтують. Якщо оператор сприймає лише розходження між вхідною величиною r і керованою змінною c, і намагається його зменшити, то задача називається «компенсуючим стеженням». Якщо оператор сприймає і вхідну величину r і керовану змінну c, і намагається зменшити розходження між ними, то задача називається «переслідувальним стеженням». В такій системі, в процесі тренування, оператор виробляє достатньо стабільні характеристики, які й можуть вивчатися.

Питання про те як оператор стабілізує систему є першочерговим. Без вирішення цієї задачі дослідження більш складних задач практично неможливо.

В задачі стабілізації відзначаються такі особливості поведінки людини-оператора [24]:

· наявність спізнення реакції;

· фільтрація низьких частот;

· залежність від задачі (властивість змінювати свої характеристики в залежності від цілі керування, динаміки керованого об'єкту, виду інформації, що використовується);

· залежність від часу (проявляється в двох формах: по-перше, характеристики оператора з часом змінюються, оскільки він навчається; по-друге, оператор відчуває зміну параметрів зовнішнього середовища і керованого об'єкту і відповідно змінює й свої характеристики);

· передбачення (властивість передбачувати майбутнє положення цілі на основі знання попередніх);

· суттєва нелінійність;

· недетермінованість (характеристики оператора в одному й тому ж експерименті відрізняються від досліду до досліду, однак ця мінливість мала, якщо час навчання достатній, а задача не є складною, тому детермінована модель може використовуватися в статистичному смислі);

· перервність (в деяких випадках оператор поводить себе як дискретна система).

Виходячи з описаних вище особливостей поведінки оператора мова може йти не про комплексну модель, розраховану на всі випадки діяльності оператора, а лише про модель виконання конкретної операції. Вважається, що оператор достатньо тренований для виконання цієї операції, а динаміка об'єкта керування і зовнішні умови діяльності оператора є незмінними.

Складність та висока вартість технічного забезпечення призводить до обмеженого використання фізичного моделювання ергатичних систем, тому основним засобо

Фізичне моделювання ергатичної системи має обмежене використання через складність та високу вартість. З цієї причини основний засіб отримання даних для побудови моделей - тренажерні комплекси. Експериментальні дані мають значне розсіяння через випадкові відхилення в діяльності людини, викликані багатьма причинами від зміни емоційного стану до втрати уваги і втоми. Тому експерименти виконуються багатократно, а їх результати піддаються статистичній обробці.

Відомі методи ідентифікації моделей оператора можна розбити на дві групи:

· метод «чорного ящика»;

· параметрична ідентифікація моделі з заданою структурою.

В методі «чорного ящика» на входи об'єкта (в даному випадку - оператора) подаються спеціально вибрані сигнали і реєструються сигнали на виходах. Після цього на основі якого-небудь критерію правдоподібності знаходиться оператор, що описує динаміку людини.

Наприклад, якщо оператор є лінійним, а процеси, що проходять в системі є стаціонарними, то динаміка оператора може бути описана ваговою функцією K(t) [11]. Подаючи на вхід стаціонарний випадковий сигнал g(t) з кореляційною функцією K_g(t) та вимірюючи взаємну кореляційну функцію сигналу g(t) та сигналу x(t) на виході об'єкта, можна знайти K(t) з рівняння Вінера-Хопфа.

(1.1)

При цьому забезпечується мінімум середньоквадратичної похибки між процесом x(t), отриманим експериментальним шляхом, та процесом x^*(t), отриманим шляхом використання побудованої моделі.

Якщо об'єкт нелінійний, то для його опису може бути використана модель у вигляді ряду Вольтерра [11]

(1.2)

Така модель є узагальненням лінійної моделі, яка є першим членом цього ряду. Для такої системи існує аналог рівняння Вінера-Хопфа - система рівнянь, що дозволяє визначити ядра членів ряду K₁(t,), K₂(t,₁, ₂), … K_n(t,₁, ₂,…, _n), в залежності від моментів випадкових процесів g(t) та x(t) вищих порядків.

Достоїнство моделі - підвищення точності в міру ускладнення моделі.

Недолік - завелика, навіть для сучасної обчислювальної техніки, складність обчислень.

В зв'язку з цим використовуються простіші моделі. Наприклад в [23] запропована модель в якій вхідний сигнал має вигляд

(1.3)

а вихідний -

(1.4)

тобто оператор міняє амплітуду і фазу гармонійних сигналів, що подаються на вхід. Якщо припустити, що B_i(t) та _i(t) змінюються достатньо повільно, то складові сигналу x(t) можна отримати з допомогою фільтрів настроєних на частоти _i.

Більш загальна процедура такого типу передбачає розклад вхідного та вихідного сигналів в ряд по системі ортогональних поліномів Лагерра-Чебишева. Якщо система нелінійна, то використання ортогональних рядів приводить до рядів Вінера.

Широке застосування знайшли методи теорії автоматичного керування [24-26,28]. Всі подібні моделі базуються на припущенні, що оператор має одну або дві вхідні величини. За відомими вхідним та вихідним сигналами визначається вигляд ланки, що здійснює подібне перетворення.

Стеження можна представити у вигляді стереотипної послідовності сенсомоторних актів, що складається з двох основних взаємозв'язаних компонентів: перцептивної оцінки величини і знаку розходження і координованих з результатом перцептивної оцінки керуючих дій, направлених на усунення розходження [11].

В психологічному аспекті робота оператора в режимі стеження демонструє яскраво виражений взаємозв'язок сенсорних і моторних процесів і є найбільш типовим видом діяльності в системах ручного керування.

Керуючі дії оператора мають подвійну природу і складаються з детермінованої та випадкової складових:

· детермінована складова являє собою майже періодичний процес і свідчить про нелінійне перетворення вхідного сигналу;

· статистичні характеристики випадкової складової залежать від виду вхідного сигналу, складності задачі, функціонального стану оператора.

Класифікація існуючих моделей функціонування оператора:

· з точки зору математичних перетворень, що їх виконує модель над вхідними змінними, моделі динаміки оператора можна умовно поділити на лінійні, квазілінійні та нелінійні [11,24];

· з точки зору механізмів сприйняття сигналу та реакції на нього моделі оператора можна поділити на аналогові (неперервні) та дискретні [24,27];

· з точки зору врахування моделлю складності вхідного сигналу моделі можна поділити на одновходові і багатовходові [24];

· з точки зору адаптації моделі до керованого процесу моделі оператора можна поділити на класичні та еволюційні [23].

2. Лінійні моделі людини-оператора в системі керування

Модель активного резонансу.

Принцип активного резонансну (АР) базується на здібності оператора повторювати сигнал зовнішнього збурення використовуючи власний сигнал управління [1]. Людина-оператор вирішує задачу стабілізації при відсутності формальної математичної моделі об'єкта управління прямим методом, сприймаючи зовнішнє збурення разом з реакцією об'єкта на зовнішнє збурення.

Метод активно-резонансного управління передбачає створення неформальної моделі керуючого процесу в реальному часі на основі управляючого впливу, еквівалентному за своєю дією на керуючих об'єкт дією невідомих зовнішніх збурень в умовах невідомої динаміки ОК [1]. Даний метод дозволяє в процесі нормального функціонування керуючого об'єкта, отримувати інформацію про дії на нього зовнішнього збурення. Ця інформація може бути використана для ідентифікації параметрів математичної моделі об'єкта керування в реальному часі.

Размещено на Allbest.ru