Open AccessАЛГОРИТМИ ОБРОБКИ ДАНИХ ПІД ЧАС ПІДГОТОВКИ ПІЛОТІВ НА КОМПЛЕКСНОМУ ТРЕНАЖЕРІ ЛІТАКА
Author(s) -
Ю. Грищенко,
Maksym Zaliskyi,
Svitlana Pavlova,
Олександр Соломенцев
Publication year - 2020
Publication title -
vodnij transport
Language(s) - Ukrainian
Resource type - Journals
eISSN - 2663-645X
pISSN - 2226-8553
DOI - 10.33298/2226-8553.2020.2.30.11
Subject(s) - computer science
У статті розглянуті питання підвищення якості підготовки екіпажів на комплексному тренажері літака Ан-148. Ці дослідження спрямовані на підвищення безпеки в особливих випадках польоту. Проблема людського фактора сьогодні є актуальною. На сучасних тренажерах відпрацьовуються дії в простих і складних умовах польоту. Проте всі дії під час одночасних відмов передбачити неможливо. Зазначені відмови також призводять до підвищеної напруженості людини-оператора. Сьогодні існує завдання навчити пілота не погіршити якість техніки пілотування в таких ситуаціях. Сучасні цифрові тренажери дають великі можливості для обробки статистичних даних. Тому на часі впровадження нових методів для автоматизації аналізу польотної інформації і отримання результатів за експериментальними даними. Зміни параметрів польоту мають випадковий характер, не зважаючи на прагнення пілота чітко слідувати по заданій траєкторії польоту. У результаті статистичної обробки даних кута крену за глісадою були визначені дві моделі опису імовірнісних законів розподілу цього важливого параметра польоту повітряного судна. Зокрема, під час польоту без відмов і з одиничними відмовами пропонується використовувати нормальний закон розподілу кута крену. Під час одночасних комплексних відмовах, коли їх кількість більше двох, пропонується використовувати узагальнений розподіл Вейбулла для флуктуацій кута крену. Ця модель зміни кута крену вказує на погіршення якості техніки пілотування через підвищення психофізіологічної напруженості роботи пілота повітряного судна. У статті виконано синтез двох алгоритмів виявлення факту підвищеної психофізіологічної напруженості пілота у випадку складних відмов. Перший алгоритм заснований на критерії Неймана-Пірсона, а другий – відповідає оптимальному Байєссівському критерію. У процесі синтезу алгоритмів виявлення використовувалося припущення про те, що в тренді кута крену у випадку складних відмов спостерігається гармонійна складова. Це дозволило спростити аналітичний вид алгоритмів обробки даних.Ключові слова: детерміновані коливання, закон розподілу, якість техніки пілотування, випадковий процес, людський фактор