УДК 656:51-7

СТАТИСТИЧЕСКИЕ ЗАВИСИМОСТИ УПРАВЛЯЮЩИХ ВОЗДЕЙСТВИЙ И МОДЕЛИРОВАНИЕ ЭРГАТИЧЕСКИХ СИСТЕМ

Сухов Ярослав Игоревич1, Гарькина Ирина Александровна2
1Пензенский государственный университет архитектуры и строительства, студент
2Пензенский государственный университет архитектуры и строительства, д.т.н., профессор

Аннотация
Как элементы когнитивного моделирования эргатических систем рассматриваются статистические зависимости управляющих воздействий оператора. Предлагается структура и алгоритм квазилинейного моделирования.

Ключевые слова: математическое моделирование, статистические зависимости, управляющие воздействия, эргатические системы


STATISTICAL DEPENDENCE THE CONTROL ACTIONS AND SIMULATION ERGATIC SYSTEMS

Suhov Yaroslav Igorevich1, Garkina Irina Aleksandrovna2
1Penza state university of architecture and construction, student
2Penza state university of architecture and construction, doctor of science in engineering, professor

Abstract
We present elements of cognitive modeling of ergatic systems as parameters of statistical relationships of the operator control actions. Is given structure and algorithm of quasi-linear modeling.

Keywords: control actions, human-machine system, mathematical modeling, statistical relationships


Рубрика: 05.00.00 ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ

Библиографическая ссылка на статью:
Сухов Я.И., Гарькина И.А. Статистические зависимости управляющих воздействий и моделирование эргатических систем // Современные научные исследования и инновации. 2015. № 2. Ч. 1 [Электронный ресурс]. URL: http://web.snauka.ru/issues/2015/02/47105 (дата обращения: 05.06.2017).

В основе математического моделирования [1…3] лежат решения частной задачи идентификации с использованием статистического анализа данных нормального функционирования. Их решение практически невозможно без получения:
- распределения вероятностей дискретных значений фазовых координат,
- условных вероятностей дискретных значений параметров управляющих воздействий,
- характеристик фазовых координат и управляющих воздействий, как случайных функций,
- введение меры для оценки зависимостей между управляющими воздействиями и значениями выходных координат,
- характеристик каналов управления, как дискретных информационных каналов, в том числе характеристик дублирования и взаимодействия в передаче стимулов (выходных координат объекта) при выборе соответствующих реакций (управляющих воздействий),
- корреляционных функций и спектральных характеристик фазовых координат и управляющих воздействий.
В качестве обобщенного вектора управления целесообразно использовать параметры управляющих воздействий оператора (некоторые числовые характеристики), в частности, рассматривая их выбросы случайного процесса . В этом случае параметрами управляющих воздействий будут числа  и длительности  положительных и отрицательных выбросов, а также их средние значения  на интервале . Управляющие воздействия можно рассматривать и как импульсные процессы. В этом случае в качестве основных характеристик управляющих воздействий рассматриваются амплитуды, длительности и вероятности их распределения. Можно рассматривать управляющие воздействия и как непрерывные случайные процессы или поток импульсов. По ним, как по данным когнитивного моделирования [4], уже можно построить квазилинейную модель эргатической системы. Параметры такой модели можно идентифицировать, например, приводимым ниже методом.
Для короткопериодической составляющей продольного движения уравнения динамики имеют вид


;
.

Откуда:


.

- число измерений .
Из условий минимума

,
,

получим уравнения для определения неизвестных коэффициентов:

,
(1)
,
(2)
.

Откуда:

;
(3)
,
(4)

С учетом (3) и (1):

,
.

Имеем:


или

.

Откуда следует рекуррентная формула для определения при r-ом измерении через оценку при (r-1)-ом измерении

.

Аналогично – для оценки :

.

Приведенный алгоритм эффективно использовался при разработке тренажных и обучающих комплексов для различных отраслей промышленности [5…8].


Библиографический список
  1. Данилов А.М., Гарькина И.А., Домке Э.Р. Математическое и компьютерное моделирование сложных систем. –  Пенза: ПГУАС, 2011. – 296 с.
  2. Данилов А.М., Гарькина И.А. Интерполяция, аппроксимация, оптимизация: анализ и синтез сложных систем: монография. – Пенза: ПГУАС. –2014. – 168 с.
  3. Гарькина И.А., Данилов А.М., Домке Э.Р. Математическое моделирование управляющих воздействий оператора в эргатической системе / Вестник Московского автомобильно-дорожного государственного технического университета (МАДИ). –2011. – № 2.  – С. 18-23.
  4. Гарькина И.А., Данилов А.М., Королев Е.В. Когнитивное моделирование при синтезе композиционных материалов как сложных систем / Известия высших учебных заведений. Строительство.  2009. № 3-4. С. 30-37.
  5. Гарькина И.А., Волкова Т.Н. Опыт оптимизации многоцелевой системы / Современные научные исследования и инновации. –  2014. –  № 10-1 (42). –  С. 120-124.
  6. Данилов А.М., Домке Э.Р., Гарькина И.А. Формализация оценки оператором характеристик объекта управления  /  Информационные системы и технологии.– 2012. – №2 (70). –С.5-11.
  7. Гарькина И.А., Данилов А.М., Пылайкин С.А. Тренажеры и имитаторы транспортных систем: выбор параметров вычислений, оценка качества / Мир транспорта и технологических машин. –№3(42). –2013. –С.115-121.
  8. Будылина Е.А., Данилов А.М., Пылайкин С.А., Лапшин Э.В. Тренажеры по подготовке операторов эргатических систем: состояние и перспективы /
  9. Современные проблемы науки и образования. –2014.  – № 4. – С. 154.


Все статьи автора «fmatem»


© Если вы обнаружили нарушение авторских или смежных прав, пожалуйста, незамедлительно сообщите нам об этом по электронной почте или через форму обратной связи.

Связь с автором (комментарии/рецензии к статье)

Оставить комментарий

Вы должны авторизоваться, чтобы оставить комментарий.

Если Вы еще не зарегистрированы на сайте, то Вам необходимо зарегистрироваться: