Задача распознавания опасной навигационной ситуации при эксплуатации судна

Задачу распознавания навигационной ситуации на судне можно представить как ряд этапов, на каждом из которых должна анализироваться своя специфичная информация. Причем под навигационной ситуацией будем понимать совокупность всей информации о состоянии судна, «человеческого элемента» и внешней среды, достаточной для принятия работающего управленческого решения, то есть включения определённой структуры адекватной данной управленческой ситуации [1].

На первом этапе анализируется состояние системы управления безопасной эксплуатацией (при помощи внутренних и внешних освидетельствований системы, а также докладов о несоответствиях и так далее). Целью этого этапа является идентификация несоответствий, влияющих на эффективность и качество работы всей системы. В соответствии с концепцией формальной оценки безопасности первым этапом алгоритма управления должно быть определение опасных ситуаций и оценка риска. На втором этапе осуществляется выбор технологии функционирования подсистемы, давшей сбой. При этом анализируются наличие ресурсов, необходимых для осуществления корректирующих действий, что тоже вполне соответствует с концепцией ФОБ, то есть технологии контроля риска и оценка затрат на ресурсы. На третьем этапе выбираются конкретные процедуры, в зависимости от исходного состояния устройств и оборудования, в ФОБ — выработка процедур для последующего принятия решений.

В дальнейшем реализуются функции и технологические режимы исполнения. На последних этапах возрастает роль локальных обратных связей при принятии управленческих решений и снижается роль опережающего управления. На верхних уровнях можно применять медленно действующие, но более точные методы принятия решений, тогда как на нижних уровнях всё наоборот. Следовательно, на разных уровнях иерархии при распознавании и принятии управленческого решения анализируется разная информация, используются соответственно различные признаки распознавания.

Формальная постановка задачи распознавания состоит в следующем. Задано множество объектов или явлений Ώ = {ω₁,…, ω_z}, а также множество возможных управлений (технологий) L = {l₁,…,l_k}, которые могут быть приняты по результатам решения задачи распознавания, и на основании которых множество Ώ разбито на m непересекающихся классов A_p где p = 1,…, m [2]. Известные значения признаков, которыми характеризуются управленческие ситуации, относящиеся к соответствующим классам (связанным с необходимостью включения определённых структур), образующие априорный словарь признаков [2]. Обозначим через x^j_pk — значения j-го признака k-го объекта p-го класса, j = 1,…, k_p.

Величины называются соответственно среднеквадратичным разбросом объектов внутри класса Ώ_p и среднеквадратичным разбросом объектов классов Ώ_p и Ώ_q; λ_j представляют собой компоненты вектора = {λ₁,…, λ_n} и принимают значения 1 и 0 в зависимости от того, используется ли данный признак априорного словаря в рабочем словаре [2]

Наиболее общим предположением относительно затрат ресурсов на разработку следящих (измерительных) средств системы распознавания является предположением относительно аддитивности расходов ресурсов, то есть

где C_j — затраты на создание средства, предназначенного для определения j-го признака.

Пусть на разработку следящих средств системы выделены ресурсы, величина которых равна C₀. Тогда при

C₀C_jλ_j,

можно в полном объёме реализовать априорный словарь признаков. Однако, если

C₀ < C_jλ_j,

то возникает задача разработки такого словаря признаков, который в условиях указанных ограничений обеспечивает наибольшее значение показателя эффективности проектируемой системы распознавания.

В качестве критерия эффективности в общем случае будем использовать величину

F = R²(Ω_p, Ω_q)/S(Ω_p) S(Ω_q)   

которая характеризует отношение расстояний между классами к разбросам объектов внутри классов [2].

Максимизировать отношение можно за счёт уменьшения знаменателя, который связан с точностью измерений признаков. Этого же можно добиться увеличением числителя, который зависит от расстояния между классами и определяется информативностью используемых признаков. Многие свойства объектов по своей природе являются непрерывными и многомерными. Для классификации объектов неприемлемо измерение этих свойств во всём диапазоне изменения, тем более, что на больших участках эти свойства могут совпадать для объектов разных классов. Возникает проблема выбора точечных значений свойств, используемых в качестве признаков для максимально точной классификации.

Рассмотрим более подробно процедуру замены одной структуры другой. Отдельные структурные ветви могут работать одновременно, то есть параллельно или последовательно, подчиняясь тому или другому закону их выбора. Не исключена также комбинация этих двух способов.

Структуры при параллельной работе должны быть поэлементно максимально независимы друг от друга. Объединяют же их общесистемные ресурсы управляющих воздействий. Поэтому доступ к этим ресурсам должен быть скоординирован, то есть максимально согласован для каждой структурной ветви. В таких системах могут быть совместно используемые элементы, но тогда к ним необходимо относиться так же, как к общим ресурсам, то есть строго согласовывать их использование, избегая конфликтов между параллельно работающими структурами.

При последовательной работе выбранная в данный момент структура единовластно пользуется ресурсами управляющих воздействий, а также может пользоваться элементами из других структур. Тогда в данном случае имеет место перекрытия структур. Это перекрытие для двух структур может быть оценено коэффициентом структурного перекрытия второй структуры по отношению к первой

c₁₂ = K_n/K₁     

где K_n — количество совместно используемых элементов структур, K₁ — общее количество элементов в первой структуре. При этом обе величины могут оцениваться и в стоимостном выражении.

Если в метасистеме n ветвей, то характеристикой количества совместно используемых элементов будет уже матрица структурно перекрытия

Диагональные коэффициенты этой матрицы единичные, а все остальные могут быть равны или меньше единицы. Ясно, что приближение коэффициентов матрицы к единице повышает загруженность элементов системы, уменьшает суммарную её стоимость и сложность. Следовательно, при создании новой метасистемы необходимо добиваться как можно большего значения суммы всех коэффициентов этой матрицы

Ограничения в данной задаче будут обусловлены применяемой технологией. Для системы управления безопасностью, как для параллельной метасистемы необходимо также найти характеристику, отражающую степень участия каждой структуры в распределении общих ресурсов управления. Однако сама доля используемых ресурсов не является мерой полезности структуры с точки зрения метасистемы.

Показателем точности управляемой величины может служить её дисперсия относительно заданного управляющего воздействия. Для обеспечения возможности сравнения необходимо взять безразмерные дисперсии управляемых величин в каждой структуре, для чего текущее значение дисперсии можно отнести к норме, взятой из требований технологического процесса. Полученное отношение будет отражать потери, возникающие от недостатка ресурсов управления этой величиной. Однако, влияние каждой управляемой величины на целевую функцию метасистемы может быть различным (может даже быть большая дисперсия некоторых из управляемых величин). Чтобы учесть этот факт, умножим относительную дисперсию данной управляемой величины (за управление которой ответственна одна из составляющих систем метасистемы) на коэффициент её значимости. Полученная величина называется потерей от дисперсии управляемой величины. В хорошо работающей системе потери от дисперсий (D_i) должны быть примерно одинаковы, а суммарная занимаемая ими площадь должна быть минимальной.

где α_i –коэффициент ранжирования.

Ограничение в этой задаче будут обусловлены как применяемой технологией, так и величиной общесистемных ресурсов. Это необходимо иметь в виду при синтезе метасистемы параллельного действия.

Таким образом, эти два свойства: возможность перекрытия последовательно работающих структур и возможность перераспределения управляющих ресурсов с сильных структур на слабы — эмерджентны. Они придают дополнительный смысл агрегированию локальных систем в единую метасистему, увеличивая их общую эффективность. Кроме того, полное снятие управляющих ресурсов со всех систем, кроме одного, превращает параллельную метасистему в последовательную, а полное перекрытие одной системы другой приводит к обратному результату.

Литература:

1.                  Проблемы безопасного мореплавания в сложных навигационных условиях стесненных вод / В. И. Меньшиков, А. Н. Суслов, В. В. Шутов; под общ. ред. В. И. Меньшикова. — Мурманск: Изд-во МГТУ, 2013. — 186 с.

2.                  Особенности эксплуатации судов компаниями с интегрированной системой менеджмента / В. И. Меньшиков, М. А. Пасечников, Пеньковская К. В., Пеньковский Д. В. — Мурманск: Изд-во МГТУ, 2014. — 195с.