Preview

Труды учебных заведений связи

Расширенный поиск

Метод парирования угрозы авиационного происшествия на основе искусственного интеллекта

https://doi.org/10.31854/1813-324X2021-7-4-110-117

Полный текст:

Аннотация

Предлагается метод парирования угрозы авиационного происшествия, реализованный в модуле поддержки принятия решений, который является основным элементом системы управления безопасности полета летательного аппарата и представляет динамическую экспертную систему. На основе предложенного метода формируются рекомендации экипажу по парированию угрозы авиационного происшествия на основе информации о его психофизическом состоянии, техническом состоянии объекта управления, внешних воздействующих факторов, а также прогноза изменения условий полета. Преимущество предложенного метода является возможность идентификации непосредственной угрозы авиационного происшествия, а также выработка управленческих решений по уменьшению влияния причины происшествия на безопасность полета. Особенность метода парирования угрозы авиационного происшествия заключается в классификации управленческих решений в зависимости от условий полета воздушного судна, что позволит снизить вычислительные затраты на формирование сигнала парирования угрозы. Численное моделирование работы с использованием оценки набора правил поддержки принятия решений позволило подтвердить его работоспособность. Полученные результаты могут быть использоваться при разработке систем управления безопасностью полета летательных аппаратов, а именно математического обеспечения систем поддержки принятия решений.

Об авторе

А. А. Кулик
Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана
Россия

кандидат технических наук, доцент, доцент кафедры Системы автоматического управления Московского государственного технического университета имени Н.Э. Баумана

Москва, 105005, Российская Федерация



Список литературы

1. Сапогов В.А., Анисимов К.С., Новожилов А.В. Отказобезопасная вычислительная система для комплексных систем управления полетом летательных аппаратов // Труды МАИ. 2010. № 45.

2. Глубокая М.Г. Облик бортовой системы поддержки принятия решений на этапе взлета пассажирского самолета // Известия РАН. Теория и системы управления. 2009. № 3. С. 105−121.

3. Шевченко А.М., Начинкина Г.Н., Солонников Ю.И. Моделирование средств информационной поддержки пилота на этапе взлета самолета // Труды Московского института электромеханики и автоматики (МИЭА). 2012. № 5. С. 54−64.

4. Сухолитко В.А. Способ поддержки оператора в опасных ситуациях. Патент на изобретение RUS 2205442 С1 G05D1/00 от 02.10.2001. Опубл. 27.05.2003.

5. Wolf W. Cyber-physical system // Computer. 2009. Vol. 42. Iss. 3. PР. 88−89. DOI:10.1109/MC.2009.81

6. Rad C.R., Hancu O., Takacs I.A., Olteanu G. Smart Monitoring of Potato Crop: A Cyber-Physical System Architecture Model in the Field of Precision Agriculture // Agriculture and Agricultural Science Procedia. 2015. Vol. 6. PР. 73–79. DOI:10.1016/j.aaspro.2015.08.041

7. Lee J., Bagheri B., Kao H.-A. A Cyber-Physical Systems architecture for Industry. 4.0-based manufacturing systems // Manufacturing Letters. 2015. Vol. 3. PР. 18–23. DOI:10.1016/j.mfglet.2014.12.001

8. Kupriyanovsky V., Namiot D., Sinyakov S. A Cyber-physical system as the basis for the digital economy // The International Journal of org Open Information Technologies. 2016. Vol. 4. № 2. PP. 18−25.

9. Kosko B. Fuzzy Systems as Universal Approximators // IEEE Transactions on Computers. 1994. Vol. 43. Iss. 11.

10. PР. 1329−1333. DOI:10.1109/12.324566

11. Cordon O., Herrera F.A. General study on genetic fuzzy systems // In Genetic Algorithms in Engineering and Computer Science. John Wiley & Sons. 1995. PP. 33−57.

12. Averchenkov V.I., Miroshnikov V.V., Podvesovskiy A.G., Korostelyov D.A. Fuzzu and Hierarchical Models for Decision Support in Software Systems Implementation // Proceedings of the 11th on Joint ConferenceKnowledge-Based Software Engineering (Volgograd, Russia, 17−20 September 2014). Communications in Computer and Information Science. Cham: Springer, 2014. Vol. 466. PP. 410−422. DOI:10.1007/978-3-319-11854-3_35

13. Denisov M., Kozin A., Kamaev V., Davydova S. Solution on Decision Support in Determining of Repair Action Using Fuzzy Logic and Agent System // Proceedings of the 11th on Joint ConferenceKnowledge-Based Software Engineering (Volgograd, Russia, 17−20 September 2014). Communications in Computer and Information Science. Cham: Springer, 2014. Vol. 466.

14. PP. 533−541. DOI:10.1007/978-3-319-11854-3_46

15. Большаков А.А., Кулик А.А., Сергушов И.В., Скрипаль Е.Н. Метод прогнозирования авиационного происшествия летательного аппарата // Мехатроника, автоматизация, управление. 2018. Т. 19. № 6. С. 416−423. DOI:10.17587/mau.19.416-423.

16. Большаков А.А., Кулик А.А., Сергушов И.В. Разработка алгоритмов функционирования системы управления безопасностью полета летательного аппарата вертолетного типа // Известия Самарского научного центра РАН. 2016.

17. Т. 18. № 1-2. С. 358−362.

18. Федунов Б.Е., Прохоров М.Д. Вывод по прецеденту в базах знаний бортовых интеллектуальных систем // Искусственный интеллект и принятие решений. 2010. № 3. С. 63−72.

19. Баханов Л.Е., Демкин М.А., Федунов Б.Е. Математическая модель движения самолета для баз знаний бортовых оперативно советующих экспертных систем // Известия РАН. Теория и системы управления. 2010. № 1. С. 103‒111.

20. Неймарк М.С., Цесарский Л.Г., Филимонюк Л.Ю. Модель поддержки принятия решений при входе воздушных судов в зону ответственности аэропорта // Полет. Общероссийский научно-технический журнал. 2013. № 3. С. 31–37.

21. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. СПб: Питер, 2000. 384 с.

22. Куклев Е.А. Управление безопасностью полетов воздушных судов на основе нечетких оценок рисков возникновения нештатных условий полетов // Научный вестник МГТУ ГА. 2016. № 226. С. 199−205.

23. Большаков А.А., Кулик А.А., Сергушов И.В., Скрипаль Е.Н. Интеллектуальный метод оценки угрозы авиационного происшествия // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2018. № 5(167). С. 3−9. DOI:10.14489/vkit.2018.05. pp.003-009

24. Кулик А.А. Разработка методики испытания системы управления безопасностью полета воздушного судна // Вестник Самарского государственного технического университета. Серия: Технические науки. 2019. № 4(64). С. 30−42.


Рецензия

Для цитирования:


Кулик А.А. Метод парирования угрозы авиационного происшествия на основе искусственного интеллекта. Труды учебных заведений связи. 2021;7(4):110-117. https://doi.org/10.31854/1813-324X2021-7-4-110-117

For citation:


Kulik А. Artificial Intelligence-Based Aircraft Accident Threat Parrying Method. Proceedings of Telecommunication Universities. 2021;7(4):110-117. https://doi.org/10.31854/1813-324X2021-7-4-110-117

Просмотров: 34


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1813-324X (Print)
ISSN 2712-8830 (Online)