Экспериментальная проверка метода оценки функционирования автоматизированных систем на воздушных судах последнего поколения

Современный автоматизированный самолет является системой с высокой информативностью параметров его работы. Двигательно-моторный навык пилота на режимах управления полетом с помощью автопилота и автомата тяги остается невостребованным на таких типах воздушных судов. Это приводит к недостатку информации о состоянии воздушного судна в полете и повышает риск развития аварийной ситуации. Для решения этой проблемы авторами был разработан новый метод, позволяющий пилотам оценивать функционирование сложных систем, управляющих самолетом, основанный на формировании интегрированного навыка по совмещению статических и динамических параметров от различных источников информации, находящихся в кабине пилотов. Такой метод основан на математической модели оценки эффективности деятельности оператора и позволяет сформировать методику обучения пилотов по оценке функционирования автоматизированных систем воздушного судна и состояния самого воздушного судна в полете. Метод заключается в том, что при выполнении полета в полуавтоматическом режиме управления самолетом пилот частично должен замещать работу автопилота ручным пилотированием. Выполняя команды, задаваемые на панели управления режимами полета, пилот находится в частичной зависимости от условий работы автоматики, которая осталась включенной в работу. Теоретический расчет показал, что полет необходимо разделить на характерные этапы, а параметры источников информации, предъявляемых пилоту в полете, на статические и динамические. При выполнении обучения необходимо ступенчато увеличивать информационную нагрузку на пилота через статические параметры источников информации, требуя от обучаемого выдерживать их посредством влияния на динамические параметры. Также необходимо постепенно изменять уровень автоматизации режима пилотирования.

Результаты эксперимента позволили определить, что участники экспериментальной группы на 24% эффективнее справились с выполнением полета при переходе от полета с высокой степенью автоматизации к полету с минимальной степенью автоматизации. Обработка результатов эксперимента показала, что при применении предложенного метода подготовки статистически достоверно была повышена эффективность оценки функционирования автоматизированных систем воздушного судна (ВС).

1. Величковский Б. М. Когнитивная наука. Основы психологии познания: в 2 т. Т. 2. М.: Академия, 2006. 432 с.

2. Коваленко Г. В. Совершенствование профессиональной подготовки летного и диспетчерского составов / Под ред. Г. А. Крыжановского. – М.: Транспорт, 1996. 320 с.

3. Коваленко Г. В. Расчет количества информации, воспринимаемой пилотом при управлении воздушным судном в автоматическом режиме / Г. В. Коваленко, И. С. Муравьев, В. Е. Чепига, Н. О. Моисеева // Проблемы летной эксплуатации и безопасность полетов. 2018a. № 12. С. 5-13.

4. Коваленко Г. В. Проблемы взаимодействия в системе «экипаж – автоматизированное воздушное судно – среда» / Г. В. Коваленко, И. С. Муравьев // Вестник Санкт-Петербургского государственного университета гражданской авиации. 2018б. № 1(18). С. 5-17.

5. Муравьев И. С. Способ оценки эффективности пилотирования воздушного судна / И. С. Муравьев, Г. В. Коваленко //Актуальные проблемы защиты и безопасности: Труды XXIV Всероссийской научно-практической конференции РАРАН (1-4 апреля 2021 г.) Т.6. 2021. C. 173-180.

6. Муравьев И. С. Оценка функционирования системы «экипаж – высокоавтоматизированное воздушное судно – среда» на основе когнитивно-информационных преобразователей алгоритмов деятельности пилотов // Качество и жизнь. 2022. № 1 (33). С. 65-76. DOI: 10.34214/2312-5209-2022-33-1-65-76.

7. Наследов А. Д. IMB SPSS Statistics 20 и AMOS: профессиональный статистический анализ данных. – СПб.: Питер, 2013. 416 с.

8. Руководство по производству полетов программы подготовки членов летного экипажа. ОАО «Авиакомпания Ютэйр». – Тюмень, 2020, 154 с.

9. Fishburn Peter C. Utility Theory for decision making. – New York, London, Sydney, Toronto: Research Analysis Corporation, 1970. 352 p.

10. Latash Mark L. Biomechanics and motor control. Defining central concepts. – Department of Kinesiology, The Pennsylvania State University, PA, USA: Academic Press, 2016. 426 p. doi. org/10. 1016/C2013-0-18342-0.

11. Sheridan Thomas B., Ferrell William R. Man-Machine Systems: Information, Control, and Decision Models of Human Performance. – Cambridge, Massachusetts, and London, England: The MIT Press, 1974. 400 p.

12. The aircraft operations manual A320 (AOM 320). – 2008.