2.5 Задачи для самостоятельного решения на занятии
Задача № 1
В состав АСУ ТП входит 2 полукомплекта ВК. Аппаратура восстанавливаемая. Для функционирования системы достаточно одного комплекта. Оценить оперативную готовность системы в межрегламентный период, если допустить, что:
достоверность непрерывного контроля абсолютна;
восстановление системы начинается сразу же после возникновения неисправности;
= const; = const .
Задача № 2
В состав АСУ ТП входит 2 полукомплекта ВК. Аппаратура восстанавливаемая. Для функционирования системы достаточно одного комплекта. Оценить оперативную готовность системы, если допустить, что:
- периодичность контроля Тк= 100 ч.
достоверность периодического контроля абсолютна;
восстановление системы начинается немедленно при обнаружении отказа вычислительного комплекса ;
= const; = const .
Задача № 3
В состав АСУ ТП входит 3 канала АПД (1 канал вверх, 1 вниз, 1 резервный). Для управления объектом управления достаточно двух каналов управления. Оценить вероятность доведения информации до объекта управления в межрегламентный период при следующих допущениях:
достоверность непрерывного контроля абсолютна;
восстановление системы начинается сразу же после обнаружения неисправности;
= const; = const .
Задача № 4
В состав АСУ ТП входит 2 канала АПД (1 канал вверх, 1 вниз). Для управления объектом управления достаточно одного канала управления. Оценить вероятность доведения информации до объекта управления в межрегламентный период при следующих допущениях:
- периодичность контроля Тк= 100 ч.
достоверность периодического контроля абсолютна;
восстановление системы начинается немедленно при обнаружении отказа ;
= const; = const .
Практическое занятие №3
Тема: «ОЦЕНКА ВЛИЯНИЯ РАЗМЕЩЕНИЯ ЭЛЕМЕНТОВ НА ПУЛЬТЕ НА ВРЕМЯ ВЫПОЛНЕНИЯ АЛГОРИТМА»
I. Основные теоретические положения для проведения практического занятия
Одним из достаточно простых способов количественной оценки влияния размещения элементов пульта на своевременность выполнения алгоритма является метод статического эталона.
Статистическим эталоном называется совокупность уравнений регрессии, обобщающих результаты экспериментальных исследований влияния ряда факторов сложности на продолжительность выполнения эталонных алгоритмов на эталонной аппаратуре.
Эталонная аппаратура (рисунок 3.1 а) получается из реальной (рисунок 3.1 б), если на месте элементов рабочего поля реальной аппаратуры расположить простейшие элементы – кнопки управления. Эталонный алгоритм состоит из десяти операций по нажатию кнопок эталонной аппаратуры в той очередности, которая предписана реальным алгоритмом с замененными ими реальными элементами. Исходными данными для расчета по способу статистического эталона являются размещение элементов на рабочем поле, их тип, последовательность использования в алгоритме и координаты размещения оператора на рабочем месте. Эти данные могут задаваться натурно (в виде готового пульта и инструкции), чертежом, эскизом или координатами размещения каждого элемента и указанием очередности их использования (без раскрытия существа выполняемого алгоритма).
На основе упомянутых исходных данных, задающих аппаратурную и оперативную сложность работы оператора, рассчитываются два или пять параметров сложности операторской деятельности при выполнении алгоритма на эталонной аппаратуре. Количество рассчитываемых параметров определяется требуемой точностью расчетов: трехфакторная регрессионная модель объясняет вариациями учитываемых факторов до 80% вариаций математического ожидания продолжительности безошибочного выполнения алгоритма и обеспечивает среднеквадратическую ошибку оценки до 0,1 с на одну операцию, шестифакторная – до 88% и 0,05 с соответственно. Подставляя параметры сложности в уравнения регрессии, получают эталонные значения математического ожидания mэi и среднего квадратического отклонения σэi времени безошибочного выполнения десяти эталонных операций алгоритма, которые с помощью поправочных коэффициентов пересчитываются в реальные значения mрi и σрi и в характеристики алгоритма mа и σа.
Методика проведения расчета:
1. Все элементы рабочего поля нумеруются в порядке очередности их следования вдоль горизонтальных рядов слева направо, начиная с левого верхнего (дальнего от оператора) угла рабочего поля. Каждый ряд считается самостоятельным, если через распложенные в нем элементы можно провести условную линию, расположенную ниже (ближе к оператору) предшествующей на 40 мм и более.
2. С учетом проведенной нумерации элементов текстовый алгоритм инструкции переводится в цифровую последовательность выполнения операций (последовательно выписываются номера используемых элементов).
3. В полученной цифровой последовательности операций выделяют расчетные совокупности (эталонные алгоритмы) по десять операций в каждой. При выделении эталонных совокупностей в последней совокупности может оказаться менее десяти операций. В таком случае эта часть искусственно дополняется до десяти за счет операций предыдущей совокупности или за счет повторения нескольких первых операций. Такое дополнение должно быть учтено в последующих расчетах поправочным коэффициентом Δ1=d/10, где d – фактическое количество операций в последней части.
4. Для каждой j – ой совокупности определяются значения параметров аппаратурной и оперативной сложности:
а) Показатель оперативной неупорядоченности h определятся по формуле для десяти последовательных операций:
,
(3.1)
где Ni- номер элемента, используемого при I – ой операции из элементарной совокупности;
δ – количество перемен знака разности, стоящей под знаком абсолютной величины, при расчете последующих членов суммы.
При расчете h (как и для l) в качестве нулевого элемента эталонного алгоритма следует рассматривать левый верхний элемент, а для последующих эталонных алгоритмов – последний элемент предыдущего эталонного алгоритма.
б) Длина маршрута обслуживания l измеряется при рассчитывании в метрах как сумма длин отрезков, соединяющих последовательно элементы рабочего поля в порядке их использования в алгоритме:
(3.2)
где li- длина отрезка маршрута обслуживания от i – го до (i+1) элемента;
в) Характеристика выделения очередных элементов является качественной. Если после выполнения операции очередной элемент подсвечивается или выделяется другим способом, то считают выполнение операции «с выделением элемента», в противном случае выполняется операция «без выделения». Эта характеристика используется для выбора соответствующего столбца коэффициентов из таблицы 1.
г) Величина поля обзора рассчитывается в виде произведения:
(3.3)
где Sвmax – максимальный угол зрения оператора на самый верхний и самый нижний элементы поля, спроецированный на вертикальную плоскость,
Sгmax – максимальный угол зрения оператора на самый левый и самый правый элементы поля, спроецированный на горизонтальную плоскость.
д) Показатель группирования g определяется количеством горизонтальных уровней расположения приборов на вертикальной или наклонной плоскости или количеством рядов группирования элементов.
е) Показатель упорядоченности алфавита обозначений определяется типом принятых обозначений элементов: если обозначение однозначно определяет местоположение элемента на панели, то а=0, если обозначение элемента не определяет положения на панели, то а=2,5; в промежуточных случаях а=1.
5. При пользовании шестифакторной моделью полученные значения параметров сложности для каждой j-ой расчетной совокупности Ckj подставляются в формулы расчета эталонных значений математического ожидания mэj и среднего квадратичного отклонения σэj:
(3.4)
(3.5)
где
- постоянные уравнения регрессии,
-
коэффициенты регрессии по k-
му параметру сложности, приведенные в
таблице 2,
Сkj – значения рассчитанных параметров сложности (С1=Sj, С2=gj, С3=aj, С4=lghj, С5=lj).
Таблица 1.
Значения параметров регрессионной модели для расчета эталонных характеристик
Параметр сложности |
Параметры уравнения регрессии |
С выделением элемента |
Без выделения элемента |
|||||
Для m |
Для σ |
Для m |
Для σ |
|||||
Постоянные уравнения регрессии |
||||||||
- |
|
+6,54 |
+0,7 |
-6,86 |
-0,05 |
|||
Коэффициенты регрессии |
||||||||
S |
|
+0,02 |
+0,09 |
-0,22 |
-0,21 |
|||
g |
|
-0,3 |
0 |
+1,65 |
+0,72 |
|||
а |
|
-0,18 |
-0,13 |
+1,58 |
+0,56 |
|||
Lg h |
|
+1,57 |
+0,51 |
+13,14 |
+2,39 |
|||
l |
|
+0,48 |
-0,02 |
+1,3 |
+0,98 |
|||
Параметры оценки достоверности |
||||||||
- |
σz |
0,53 |
0,37 |
2,72 |
2,35 |
|||
|
dz |
0,88 |
0,23 |
0,83 |
0,5 |
|||
Где σz – средняя квадратическая ошибка оценки m или σ с помощью регрессионной модели,
Dz – коэффициент множественной детерминации.
6. Полученные значения mэj и σэj для последней совокупности должны быть умножены на величину поправочного коэффициента Δ1.
7. Полученные значения mэj и σэj пересчитываются в эталонные характеристики:
;
(3.6)
(3.7)
8.Реальные значения mэа и σэа для алгоритма определяются по формулам:
(3.8)
где Δ2 – коэффициент приведения, вычисляемый по формуле:
,
(3.9)
где nк – количество операций с кнопками;
nп – количество перестановок переключателей;
nл – количество сигнальных ламп (транспарантов), свечение которых должно быть воспринято;
no – количество отсчетов по стрелочным приборам;
nр – количество плавных регулировок, выполняемых вращением ручки настройки;
nш – количество плавных регулировок, выполняемых с помощью отвертки;
nа – общее количество операций в алгоритме.
С помощью этого коэффициента вводятся поправки на отличие времени выполнения операций с перечисленными элементами от времени нажатия кнопки.
Полученные по способу статистического эталона математическое ожидание времени выполнения алгоритма и среднее квадратическое отклонение времени выполнения алгоритма могут рассматриваться в качестве первичных характеристик продолжительности выполнения алгоритма с учетом аппаратурной и операционной сложности работы на конкретном рабочем месте. Их можно использовать для расчета нормативов выполнения алгоритмов. При этом следует учитывать, что для опытных операторов фактические значения будут составлять 60 – 70% от расчетных.
Варианты решений
ВАРИАНТ 1
МАСШТАБ 1:5
ВАРИАНТ 2
МАСШТАБ 1:5
ВАРИАНТ 3
МАСШТАБ 1:5
ВАРИАНТ 4
МАСШТАБ 1:5
ВАРИАНТ 5
МАСШТАБ 1:5
ВАРИАНТ 6
МАСШТАБ 1:5
ВАРИАНТ 7
МАСШТАБ 1:5
ВАРИАНТ 8
МАСШТАБ 1:5
ВАРИАНТ 9
МАСШТАБ 1:5
Практическое занятие № 4
Тема: «МЕТОДИКА ОЦЕНКИ ПСИХОФИЗИОЛОГИЧЕСКОЙ ПРИГОДНОСТИ К ОПЕРАТОРСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ»