Метод прогнозування особливих випадків у польоті для підвищення оперативності прийняття рішення екіпажем повітряного судна

Abstract

Падалка І.О. Метод прогнозування особливих випадків у польоті для підвищення оперативності прийняття рішення екіпажем повітряного судна. – Кваліфікаційна наукова праця на правах рукопису. Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії за спеціальністю 275 Транспортні технології (авіаційний транспорт). – Льотна академія Національного авіаційного університету, Міністерство освіти і науки України, Кропивницький, 2022. Статистика авіаційних подій та інцидентів цивільної авіації показує, що найпоширенішою причиною аварійності (від 60 до 80%) в останні роки є так званий людський чинник. Він викликаний обмеженими можливостями людини щодо управління складною технікою в екстремальних ситуаціях. Такий стан справ обумовлює зростання ролі бортових засобів автоматизованого контролю, діагностики та управління бортовим обладнанням, розвантаження та інформаційної підтримки екіпажу у забезпеченні безпеки польотів. Зростання кількості і складності функціональних систем, агрегатів та інших об'єктів бортового обладнання сучасної авіаційної техніки, збільшення кількості критичних параметрів польоту впливають на рівень безпеки пілотування. Вони також обумовлюють необхідність подальшої автоматизації процесів контролю поточного стану повітряного судна, бортового обладнання та дій екіпажу, діагностування відмов, формування керуючих впливів і прийняття оперативних рішень на всіх етапах від наземного обслуговування і передпольотної підготовки до посадки під загальним контролем екіпажу. Основними завданнями параметричного діагностування повітряного судна є визначення фактичного технічного стану технологічного обладнання та прогнозування виникнення його відмов. Для вирішення цих завдань зараз використовуються математичні моделі, засновані на тренд-аналізі деяких реєстрованих параметрів з напрацювання. Однак існуючі діагностичні моделі, що базуються на відповідних математичних моделях, не завжди дозволяють прогнозувати виникнення відмов технологічного обладнання. Усі заходи щодо виявлення та парирування інцидентів виконуються екіпажем в умовах браку часу на прийняття рішення. Реалізація системи прогнозування особливих випадків у польоті дозволить не лише констатувати факт відмови, а й прогнозувати появу відмов та додати час на прийняття рішення. Таким чином, є невідповідність між можливостями математичного забезпечення бортових засобів автоматизованого контролю, діагностики та управління бортовим обладнанням, розвантаження та інформаційної підтримки екіпажу щодо прогнозування особливих випадків у польоті, з одного боку, та обмеженими можливостями людини щодо управління складною технікою в екстрених ситуаціях, з іншого. Для розв’язання невідповідності необхідно вирішити наукове завдання, спрямоване на розробку методу прогнозування особливих випадків у польоті на основі комплексної обробки інформації технологічного обладнання повітряного судна. Автоматизація прогнозування особливих випадків у польоті можлива шляхом створення нових і вдосконалення існуючих методів розв’язання задач комплексної обробки інформації технологічного обладнання повітряного судна, зокрема – інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень. Інтелектуалізація передбачає постійне розширення кола завдань планування, що спільно вирішуються засобами автоматизації й оператором в умовах неповноти, суперечливості та динамічної зміни зовнішнього середовища. В існуючих бортових автоматизованих системах контролю повітряних суден розв'язання зазначеного завдання у наведеній постановці реалізоване не в повному обсязі. Це призводить до недостатньої оперативності та достовірності прийняття рішення екіпажем щодо виявлення, розпізнання та недопущення негативних наслідків особливих випадків у польоті. Тому наукове завдання, що спрямоване на розробку методу прогнозування особливих випадків у польоті на основі комплексної обробки інформації технологічного обладнання повітряного судна для підвищення оперативності та достовірності прийняття рішення екіпажем щодо виявлення, розпізнання та недопущення негативних наслідків особливих випадків у польоті, є актуальним. Зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами, грантами. Робота є логічним продовженням низки теоретичних та прикладних досліджень з питань обслуговування повітряного руху при виникненні особливих випадків у польоті, а саме науково-дослідних робіт, що проводилися за планами наукової та науково-технічної діяльності в Льотній академії Національного авіаційного університету (м. Кропивницький): д/р № 0112U002683 "Розробка та впровадження віддаленої самостійної підтримки авіадиспетчерів на базі інтелектуальних тренажерів", д/р № 0118U001610 "Моделювання адаптивної професійної підготовки диспетчерів повітряного руху". Обраний напрямок досліджень тісно пов’язаний зі Стратегічним курсом розвитку аеронавігаційної системи України, що визначений Указом Президента України від 11 червня 1998 року № 615/98 "Про затвердження стратегії інтеграції України до Європейського Союзу" та зі Стратегічним планом розвитку авіаційного транспорту до 2020 року, затвердженим Міністерством інфраструктури України від 21.12.2015р. № 546. Результати дослідження використані: – метод виявлення аномальних послідовностей у діагностичних даних технологічного обладнання повітряного судна для попередження особливих випадків у польоті при проведенні дослідної експлуатації та державних випробувань виробу 9С162 у науково-виробничому підприємстві "Аеротохніка-МЛТ" (акт від 04 травня 2020 року); – метод передбачення особливих випадків у польоті на основі завчасного виявлення аномальних послідовностей у діагностичних даних технологічного обладнання повітряного судна у ході дослідницьких робіт у Харківському регіональному структурному підрозділі Украерорух у тренажерному центрі автоматизованої системи керування повітряним рухом "Юлія" (акт від 28 серпня 2019 року). Метою дисертаційних досліджень є підвищення оперативності та достовірності прийняття рішення екіпажем повітряного судна щодо виявлення, розпізнання та недопущення негативних наслідків особливих випадків у польоті. Для досягнення поставленої мети в роботі вирішені такі основні часткові завдання дослідження: 1. Проаналізовані умови та фактори виникнення особливих випадків у польоті. 2. Проаналізовані методи і моделі прогнозування виявлення та розпізнання особливих випадків у польоті. 3. Запропонована модель представлення часового процесу функціонування технологічного обладнання повітряного судна на основі аналізу даних параметричної діагностики для прогнозування відмов на основі марковської моделі та продукційних правил. 4. Запропонований метод виявлення аномальних послідовностей у діагностичних даних технологічного обладнання повітряного судна для попередження особливих випадків у польоті, заснований на використанні моделі представлення часового процесу функціонування технологічного обладнання повітряного судна. 5. Запропонований метод передбачення особливих випадків у польоті на основі завчасного виявлення аномальних послідовностей у діагностичних даних технологічного обладнання повітряного судна. 6. Проведена оцінка ефективності застосування методу прогнозування особливих випадків у польоті на основі комплексної обробки інформації технологічного обладнання повітряного судна. 7. Розроблені рекомендації щодо застосування методу прогнозування особливих випадків у польоті на основі комплексної обробки інформації технологічного обладнання повітряного судна. Об’єкт дослідження – процес виникнення і розпізнавання особливих випадків у польоті. Предмет дослідження – моделі та методи прогнозування особливих випадків у польоті. Наукова новизна отриманих результатів обумовлена новим рішенням наукового завдання розробки методу прогнозування особливих випадків у польоті на основі комплексної обробки інформації технологічного обладнання повітряного судна. Отримані наступні наукові результати: 1. Вперше запропонована модель представлення часового процесу функціонування технологічного обладнання повітряного судна на основі комплексної обробки інформації параметричної діагностики, що заснована на об'єднанні марковської моделі і продукційних правил, що дозволить коригувати ймовірнісні характеристики діагностичних даних при нетиповому розвитку процесу. 2. Отримав подальший розвиток метод виявлення аномальних послідовностей у діагностичних даних технологічного обладнання повітряного судна для попередження особливих випадків у польоті, який, на відміну від відомих, заснований на використанні моделі представлення часового процесу функціонування технологічного обладнання повітряного судна, що дозволяє підвищити достовірність прийняття рішень екіпажем щодо виявлення, розпізнання та недопущення негативних наслідків особливих випадків у польоті. 3. Отримав подальший розвиток метод передбачення особливих випадків у польоті, який, на відміну від відомих, базується на завчасному виявленні аномальних послідовностей у діагностичних даних технологічного обладнання повітряного судна, який враховує спостереження за процесом роботи технологічного обладнання, що дозволяє підвищити оперативність та достовірність прийняття рішень екіпажем щодо виявлення, розпізнання та недопущення негативних наслідків особливих випадків у польоті. Методи дослідження. Методологічною основою дослідження є системний підхід. Як спеціальні методи застосовані: методи інтелектуального аналізу даних, теорії часових рядів, теорії ймовірностей та марківського моделювання, теорії нечітких множин і машинного навчання. Для формалізації та обробки знань про стан роботи технологічного обладнання повітряного судна у польоті використовувалась теорія інтелектуального аналізу даних. Для побудови стохастичної моделі використовувалась теорія марківських процесів та фрагменти семантичної мережі. Визначення параметрів стохастичної моделі здійснювалось з використанням статистичного аналізу та оцінки максимальної правдоподібності. Методи імітаційного моделювання використовувались для оцінки ефективності розроблених методів. Обґрунтованість і достовірність одержаних у роботі наукових результатів, висновків і рекомендацій підтверджується коректною постановкою наукового завдання, грамотним використанням методів інтелектуального аналізу даних, теорії часових рядів, теорії ймовірностей та марківського моделювання, теорії нечітких множин і машинного навчання на етапах моделювання й аналізу результатів досліджень, несуперечливістю отриманих результатів відомим законам, а також апробацією результатів на наукових конференціях і їх публікацією у визнаних наукових виданнях. Практичне значення роботи полягає у доведенні запропонованих теоретичних методів до їх практичної реалізації. Реалізація системи підтримки прийняття рішень на основі розроблених моделей та методів дозволяє на 16% збільшити оперативність прийняття рішень і на 14% збільшити коефіцієнт достовірності. Padalka I. The method for predicting special cases in flight to improve the efficiency of decision making by the aircraft crew. – Qualifying scientific work as a manuscript. Dissertation for the degree of candidate of technical Sciences (Doctor of Philosophy) in specialty 05.22.13 "Navigation and traffic control" (05 – Technical sciences). – Flight Academy of the National Aviation University, Ministry of Education and Science of Ukraine, Kropyvnytskyi, 2022. The statistics of aviation accidents and incidents of civil aviation show that the most common cause of accidents (from 60 to 80%) is the so-called human factor. It is caused by a limited human ability to control complex equipment in extreme situations. This state of affairs leads to an increase in the role of on-board automated control, diagnostics and control of on-board equipment, unloading and information support of the crew in ensuring flight safety. An increase in the number and complexity of functional systems, units and other objects of onboard equipment of modern aviation technology, an increase in the number of critical flight parameters affect the level of piloting safety. They also make it necessary to further automate the processes of monitoring the current state of the aircraft, on-board equipment and crew actions, diagnosing failures, generating control actions and making operational decisions at all stages from ground handling to pre-flight preparation to landing under the general control of the crew. The main tasks of parametric diagnostics of an aircraft are to determine the actual technical state of technological equipment and predict the occurrence of its failures. To solve these problems, mathematical models based on trend analysis of some registered operating time parameters are now used. However, the existing diagnostic models based on the corresponding mathematical models do not always allow predicting the occurrence of technological equipment failures. All measures to identify and counter incidents are carried out by the crew in the absence of time to make a decision. Implementation of a system for predicting special cases in flight will allow not only to state the fact of a failure, but also to predict the occurrence of failures and add time to making a decision. Thus, there is a discrepancy between the capabilities of the mathematical support of on-board automated monitoring, diagnostics and control of on-board equipment, unloading and information support of the crew for predicting special cases in flight, on the one hand, and limited human capabilities to control complex equipment in emergency situations, on the other. To solve the discrepancy, it is necessary to solve a scientific problem aimed at developing a method for predicting special cases in flight based on the integrated processing of information from the aircraft technological equipment. Automation of forecasting special cases in flight is possible by creating new and improving existing methods for solving the problems of integrated processing of information from aircraft technological equipment, in particular, intelligent decision support systems. Intellectualization presupposes a constant expansion of the range of planning tasks, which are jointly solved by automation tools and the operator in conditions of incompleteness, contradictions and dynamic changes in the external environment. In the existing on-board automated control systems for aircraft, the solution of this problem in the given formulation is fully implemented. This leads to insufficient efficiency and reliability of the crew's decision to identify, recognize and prevent the negative consequences of special cases in flight. Therefore, the scientific task aimed at developing a method for predicting special cases in flight based on the integrated processing of information from the technological equipment of the aircraft to increase the efficiency and reliability of the crew's decision to identify, recognize and prevent the negative consequences of special cases in flight is relevant. Communication of work with scientific programs, plans, themes, grants. The work is a logical continuation of a number of theoretical and applied studies on air traffic services in the event of special cases in flight, namely, research work carried out according to the plans of scientific and scientific and technical activities at the Flight Academy of the National Aviation University (Kropyvnytskyi): ZhK 0112U002683 "Development and implementation of remote self-support for air traffic controllers based on intelligent simulators" DR 0118U001610 "Modeling of adaptive professional training of air traffic dispatchers". The chosen direction of research is closely related to the Strategic course for the development of the air navigation system of Ukraine, determined by the Decree of the President of Ukraine dated June 11, 1998 No. 615/98 "On Approval of the Strategy for Ukraine's Integration into the European Union" and with the Strategic Plan for the Development of Aviation Transport until 2020, approved by the Ministry of Infrastructure of Ukraine from 21.12.2015 No. 546. The research results were used: – a method for detecting abnormal sequences in the diagnostic data of aircraft technological equipment to prevent special cases in flight during trial operation and state tests of the 9С162 product at the Aerotochnika-MLT research and production enterprise (act dated May 4, 2020) – a method for predicting special cases in flight based on the early detection of abnormal sequences in the diagnostic data of the technological equipment of the aircraft during research work in the Kharkiv regional structural unit of UkSATSE in the training center of the automated air traffic control system "Yulia" (act dated August 28, 2019). The purpose and objectives of the research. The purpose of the dissertation research is to increase the efficiency and reliability of decision-making by the aircraft crew to identify, recognize and prevent the negative consequences of special cases in flight. To achieve this goal, the following main partial tasks have been solved in the work: 1. The conditions and factors of occurrence of special cases in flight have been analyzed. 2. Methods and models for predicting the detection and recognition of special cases in flight have been analyzed. 3. The model is proposed for representing the temporal process of the aircraft technological equipment operation based on the analysis of parametric diagnostics data for predicting failures based on the Markov model and production rules. 4. The method for detecting anomalous sequences in the diagnostic data of the aircraft technological equipment is proposed to prevent special cases in flight, based on the use of a model for representing the temporal process of the aircraft technological equipment functioning. 5. The method for predicting special cases in flight based on the early detection of anomalous sequences in the diagnostic data of the aircraft technological equipment is proposed. 6. Evaluation of the effectiveness of the application of the method of forecasting special cases in flight based on the integrated processing of information from the technological equipment of the aircraft. 7. Recommendations have been developed for the application of the method for predicting special cases in flight based on the integrated processing of information from the aircraft technological equipment. The object of research is the process of occurrence and recognition of special cases in flight. The subject of research is models and methods for predicting special cases in flight. The scientific novelty of the results obtained is due to a new solution to the scientific problem of developing a method for predicting special cases in flight based on the integrated processing of information from the aircraft technological equipment. The following scientific results have been obtained: 1. For the first time, a model is proposed for representing the temporal process of the functioning of the technological equipment of an aircraft based on the integrated processing of parametric diagnostics information based on the combination of the Markov model and production rules, which will allow correcting the probabilistic characteristics of the diagnostic data in case of atypical development of the process. 2. The method of detecting abnormal sequences in the diagnostic data of the aircraft technological equipment was further developed to prevent special cases in flight, which, unlike the known ones, is based on the use of a model for representing the temporal process of the aircraft technological equipment functioning, which makes it possible to increase the reliability of the crew's decision-making on identification, recognition and prevention of negative consequences of special cases in flight. 3. The method for predicting special cases in flight has been further developed, which, unlike the known ones, is based on the early detection of anomalous sequences in the diagnostic data of the aircraft technological equipment, taking into account the observation of the process of the technological equipment operation, which makes it possible to increase the efficiency and reliability of decision-making by the crew on identification, recognition and prevention of negative consequences of special cases in flight. Research methods. The methodological basis of the study is a systematic approach. How special methods are applied: data mining methods, time series theory, probability theory and Markov modeling, fuzzy set theory and machine learning. To formalize and process knowledge about the state of operation of the aircraft technological equipment in flight, the theory of data mining was used. To build a stochastic model, the theory of Markov processes and fragments of the semantic network were used. The determination of the parameters of the stochastic model was carried out using statistical analysis and maximum likelihood estimation. Simulation methods were used to assess the effectiveness of the developed methods. The validity and reliability of the scientific results, conclusions and recommendations obtained in the work is confirmed by the correct formulation of the scientific problem, the competent use of data mining methods, the theory of time series, the theory of probability and Markov modeling, the theory of fuzzy sets and machine learning at the stages of modeling and analysis of research results, consistency the obtained results are known to laws, as well as the approbation of the results at scientific conferences and their publication in recognized scientific journals. The practical significance of the work lies in bringing the proposed theoretical methods to practical implementation. Implementation of the decision support system based on the developed models and methods allows increasing the efficiency of decision-making by 16% and increasing the reliability coefficient by 14%.