Scientific journal
Modern problems of science and education
ISSN 2070-7428
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 0,931

THE METHOD OF CONSTRUCTING A "VIRTUAL WORLD" OPERATOR-MANAGED DISTRIBUTED OBJECTS DURING EXERCISE

Kuznetsov D.N. 1 Malyshev V.A. 1
1 Russian Air Force Military Educational and Scientific Center of the "N. E. Zhukovskiy and Yu. A. Gagarin Air Force Academy"
Существующие методы обучения операторов пунктов управлений (ПУ) управляемых рассредоточенных объектов (УРО), в том числе в ходе учений, предусматривают определенную долю статизма в поведении системы. Например, если техническая система в тренажере обычно изменяет свое состояние, т.е. применяется динамическое моделирование, то оператор, осваивающий военно-технические системы (ВТС), рассматривается как статический элемент, т.е. не изменяющийся в процессе тренировки. В реальности большинство операторов ПУ УРО, не имеющие достаточного опыта работы в определенных условиях и недостаточно освоившие ее особенности, неспособны правильно действовать во всех штатных ситуациях, а если возникает нештатная ситуация, характерная для учений, то ее последствия могут носить случайный характер. И причина этого кроется не столько в недостаточной базовой подготовке, сколько в неумении применить свои знания, умения и навыки на практике и малым опытом работы с конкретной системой на ПУ УРО. Для ликвидации этого недостатка базовой подготовки предлагается применять новые информационные технологии, такие как имитационное моделирование, в сочетании с предлагаемым методом построения «виртуального мира» оператора ПУ УРО в ходе учений.
Existing methods of training operators control point (CP) of controlled distributed objects (URO), including during the exercise, provide a certain share of statism in the behavior of the system. For example, if the technical system in a simulator typically changes its state, i.e. use dynamic simulation, the operator, master military-technical system (PTS), is seen as a static element, ie, does not change during the workout. In reality, most of the operators CP UB, do not have enough experience in certain circumstances and under-mastered its features, unable to properly operate in all regular situations, and if there is an emergency situation, characteristic of the exercise, its effects can be random. And the reason for this lies not so much in a lack of basic training as the inability to apply their knowledge and skills in practice and little experience working with a particular system on CP UB.To eliminate this drawback of basic training are encouraged to apply the new information technologies, such as simulation, combined with the proposed method of constructing a "virtual world" CP operator URO during the exercise.
simulation training
distributed objects
control points
The operator

Существующие методы обучения операторов пунктов управлений (ПУ) управляемых рассредоточенных объектов (УРО), в том числе в ходе учений, предусматривают определенную долю статизма в поведении системы [1]. Например, если техническая система в тренажере обычно изменяет свое состояние, т.е. применяется динамическое моделирование, то оператор, осваивающий военно-технические системы (ВТС), рассматривается как статический элемент, т.е. не изменяющийся в процессе тренировки [2]. Чаще всего предполагается, что знание основных принципов работы системы и особенностей ее эксплуатации является достаточным для того, чтобы оператор успешно взаимодействовал с ВТС.

В реальности большинство операторов ПУ УРО, не имеющие достаточного опыта работы в определенных условиях и недостаточно освоившие ее особенности, неспособны правильно действовать во всех штатных ситуациях [3-5]. А если возникает нештатная ситуация, характерная для учений, то ее последствия могут носить случайный характер. И причина этого кроется не столько в недостаточной базовой подготовке, сколько в неумении применить свои знания, умения и навыки на практике и малым опытом работы с конкретной системой на ПУ УРО.

Для ликвидации этого недостатка базовой подготовки предлагается применять новые информационные технологии, такие как имитационное моделирование, в сочетании с предлагаемым методом построения «виртуального мира» оператора ПУ УРО в ходе учений.

В основу этого метода предлагается положить принцип создания виртуальной динамической обстановки учений с синхронизацией времени, выбором степени априорной неопределенности ситуации и уровня случайного возмущения, динамика которой зависит как от управляемых, так и неуправляемых переменных окружающей среды.

На основе этого принципа сформулирован метод построения «виртуального мира» оператора пункта управления в ходе учений, заключающийся в изучении принципов функционирования по штатной должности, работы с аппаратурой ПУ УРО и получении умений и навыков работы с ней на основе взаимодействия с моделями независимых и (или) взаимосвязанных операторов ПУ УРО, как без временных и ситуационных ограничений, так и с ограничениями, накладываемыми ходом учений.

Цель метода – повышение гибкости и эффективности системы управления учениями за счет увеличение степени автоматизации процесса создания и изменения обстановки учения.

Сущность метода состоит в виртуальном построении общей обстановки учений, оперативном динамическом ее изменении в зависимости от действий операторов ПУ УРО и моделирования на ее основе частных обстановок в виде «виртуального мира» для предъявления их каждому оператору в ходе учений в рамках его штатных функциональных обязанностей.

Для практической реализации метода предусматривается использование в составе автоматизированной системы управления учениями (АСУУ) системы «виртуального мира» (СВМ). Сущность метода раскрывают отдельные этапы осуществления процесса автоматизированного управления учениями.

Подсистемы, входящие в СВМ, реализуют следующие этапы процесса управления учениями:

- выбор или синтез моделей УРО и ПУ УРО, участвующих в учении (тип, состав, ресурсы, окружающая среда);

- выбор алгоритма функционирования моделей УРО и ПУ УРО (детерминированный, случайный, комбинированный);

- моделирование общей обстановки (ОО) учений (задание неуправляемых переменных);

- определение в соответствии с ОО состава штатных должностей в моделируемом ПУ УРО;

- входное тестирование операторов ПУ УРО;

- определение соответствия штатной должности;

- моделирование частной ситуации (ЧС) функционирования УРО (задание управляемых переменных);

- оценка действий оператора ПУ УРО путем сравнения с синтезированной моделью;

- анализ результатов деятельности оператора УРО;

- изменение общей обстановки или частной ситуации.

Раскроем более подробно каждый из этих этапов.

На первом этапе до начала учений конкретной ВТС создается база данных моделей УРО, участвующих в учениях ВМ, содержащая как законченные системные модели конкретных УРО или ПУ УРО, а также отдельные элементы для динамического моделирования других систем

ВМ={МУРО, МПУ, МОП}, (1.1)

где МУРО – множество системных моделей УРО; МПУ – множество моделей ПУ УРО; МОП – множество моделей операторов УРО.

Одновременно создаются еще две базы данных. Первая из них содержит данные для синтеза алгоритмов и собственно алгоритмы функционирования объектов учений в штатных ситуациях АШС, вторая – данные для синтеза алгоритмов функционирования объектов учений в нештатных ситуациях АНС и множество моделей «виртуального мира» МВМ для оперативного моделирования случайной ситуации. Тогда модель ситуации, в которой функционирует конкретный УРО, имеет вид

МС={АШС, АНС, МВМ}. (1.2)

Модели УРО и ситуаций используются для моделирования общей обстановки учений

МОО={МУРО, МС}, (1.3)

где МОО – модель общей обстановки.

Модель (1.3) отражает как структуру УРО, так и обстановку, в которой УРО функционирует, т.е. состояние неуправляемых переменных.

Управление базами данных возможно осуществлять как вручную, так и автоматически. При ручном управлении модель УРО, а также начальная и текущая ситуации создаются детерминировано. При автоматическом управлении возможны варианты синтеза ситуаций как заранее заданные, так и смоделированные случайным образом.

На следующем шаге необходимо определить место оператора в УРО, чтобы сформировать набор управляемых переменных. Для этого в зависимости от МОО определяется перечень штатных должностей конкретного ПУ УРО составляющих множество МШД. Причем

МШД={МК, МЭ, МО}, (1.4)

где МК – множество командных должностей, обеспечивающих управление функционированием УРО; МЭ – множество эксплуатационных должностей, обеспечивающих функционирование конкретных ТС УРО; МО – множество обеспечивающих должностей, служащих для снабжения УРО ресурсами, в том числе, информацией.

В свою очередь, каждое из вышеуказанных множеств состоит из подмножеств и (или) элементов, определяющих их в полном объеме. Задача на данном шаге состоит в определении штатной должности оператора, на которой он будет работать во время учений. Для этого проводится входное тестирование оператора с целью формирования его модели МОП и определения степени соответствия его текущего уровня квалификации требуемому согласно конкретной должности qвх. В случае если такая степень несоответствия незначительная, то оператору предоставляется возможность участия в учениях на этой должности. Если несоответствие значительное, то оператору предлагается другая должность, либо он не допускается к участию в учениях. Процесс подготовки такого оператора ПУ УРО начинается с должности, соответствующей сформированной модели. Затем, по мере повышения уровня квалификации, оператор переводится на следующую должность, и так далее до достижения необходимого уровня квалификации. Этот процесс можно отобразить следующим образом:

Т0: МОП→ М*ОП, (1.5)

где М*ОП – сформированная модель оператора ПУ УРО; МОП – истинная модель оператора; Т0 – определяющий тест.

Степень соответствия текущего уровня квалификации оператора УРО требуемому имеет вид

qвх={М*ОП, МШДт, Твхт}; , (1.6)

где МШДт – модель оператора УРО соответствующего требуемой штатной должности; qвх – соответствие множества М*СТ множеству МШДт; Твхт – входной тест для требуемой должности.

Соответствие штатной должности определяется как

(1.7)

где qшдi – множество соответствий i-й должности; Твхj – входной тест для j-й должности, причем j-я должность по иерархии УРО ниже i-й.

Степень несоответствия моделей МШДт и М*ОП определяется как

МОБ=МШДт\М*ОП, (1.8)

где МОБ – разность множеств МШДт и М*ОП, определяющая текущее несоответствие оператора определенной штатной должности в УРО.

Для моделирования частной ситуации в системе «виртуального мира» кроме моделей (1.4) и (1.8) используется модель «виртуального мира» оператора ПУ

МЧС={МОБ, МШДт, МВМi}, (1.9)

где МВМi – модель виртуального мира i-го оператора ПУ УРО.

В выражении (1.9) управляемыми переменными являются МОБ и МВМi, так как оператор может влиять на ситуацию, повышая свой уровень квалификации (МОБ→Ø) и изменяя МВМi.

На следующем этапе оператор ПУ УРО участвует в учениях, выполняя определенные задания в соответствии с изменением МОО. Так как изменения МОО влекут за собой преобразование МЧС, то оператор должен произвести определенные действия для перевода МВМi в требуемое состояние. Тем самым он применяет знания, полученные в процессе теоретической подготовки, и приобретает необходимые навыки.

Так как система управления учениями моделирует общую обстановку и частную ситуацию, то она экстраполирует действия оператора согласно сформированной ей же модели М­­­*ОП. Реальные действия оператора в процессе решения конкретной задачи в рамках частной ситуации сравниваются с последовательностью операций согласно динамике модели М­­­*ОП. Тогда можно утверждать, что сравнению подлежат два кортежа, отражающие последовательности реальных действий оператора Jр и операций, смоделированных СВМ Jм. Соответствие этих кортежей можно записать как

qJ={Jм, Jр, QJ}; , (1.10)

где qJ – множество соответствий кортежей Jм и Jр; QJ – правило определения соответствия.

По содержанию qJ проводится анализ результатов деятельности оператора. Чем меньше элементов в qJ, тем в большей степени действия оператора соответствуют сформированной модели.

Изменение общей обстановки или частной ситуации производится последовательно в соответствии с результатами анализа qJ. Так как действия оператора влекут за собой изменение состояния «виртуального мира», а, следовательно, частной ситуации, то это циклически приводит к изменению общей обстановки и т.д. Однако в случае наличия qJ, частная обстановка изменяется не так как предусмотрено моделью общей обстановки. Следовательно, динамика ее изменения уже не соответствует выражению (1.3). Данная модель используется только на этапе формирования первоначальной обстановки до вмешательства оператора. После начала работы оператора с моделью «виртуального мира» и УРО общая обстановка преобразуется следующим образом:

МОО={МС, МУРО, МОБ, qJ}. (1.11)

Так как qJ изменяется независимо от других компонентов МОО, то это вносит дополнительную неопределенность в процесс формирования общей обстановки. Это приобретает особое значение при работе на ПУ УРО нескольких операторов одновременно, так как в данном случае моделируется групповое взаимодействие в системе, т.е. в общем случае частная ситуация у каждого отдельного оператора зависит от действий всех остальных членов ПУ УРО. Тогда для групповой работы выражение (1.11) примет вид:

МОО={МС, МУРО, МОБ, QJg}; (1.12)

QJg={qJi}; i=1…N, (1.13)

где qJi – множество соответствий реальных действий и моделей каждого оператора в группе; N – количество операторов в группе.

После изменения общей обстановки повторяется весь описанный выше цикл, который продолжается до момента МОБ→Ø или же до специальной команды (окончания учений).

Таким образом, применение метода позволяет максимально автоматизировать процесс управления учениями в целом и на его основе построить СВМ в составе АСУУ.

Рецензенты:

Душкин А.В., д.т.н., доцент кафедры управления и информационно технического обеспечения ФКОУ ВПО Воронежский институт ФСИН России, г. Воронеж;

Работкина О.Е., д.т.н., доцент, профессор кафедры гражданской защиты ФГБОУ ВПО Воронежский институт ГПС МЧС России, г. Воронеж.