MODELING ACTIONS AND REACTIONS OF ERGATIC SYSTEM WITH ELECTROMECHANICAL CONTROL OBJECT

A method for constructing a model of actions and reactions of the ergatic human-machine system is proposed. Coordinate and parametric uncertainties are taken into account when joint controlling an electromechanical object. It is used to provide information support for the interaction of a human operator and an automaton while joint managing a technical object at the planning and execution levels. As the initial basis, many incomplete representations of elementary motions in the form of normal systems of ordinary differential equations are used. They allow us to describe the dynamics of the ergatic system state by the image point movement along a trajectory in the state space. Actions in the model are expressed through the movements of the human-machine interface controls. Therefore, “naturalness” of the interaction between management partners is achieved, which contributes to the cognitive process of improving and optimizing the management of an object, taking into account the unformalized conditions of the so-called “human factor”. The possibilities of applying clear and interval mappings to clear and interval arguments of the mathematical model of actions and responses in the presence of coordinate and parametric uncertainties are considered. The examples and methods of mathematical and computational transformation of intervals of coordinate and parametric uncertainties into a terminal multidimensional rectangular parallelepiped of uncertainty in the space of phase coordinates are given in the paper. Methods for converting uncertainties include integrating the differential equations of a human-machine system model. Integration is performed for each vertex of a multidimensional rectangular parallelepiped of uncertainty with initial values of phase variables equal to the values of the coordinates of its vertices obtained for the time moment of the end of the previous elementary motion. Illustrative examples of the transformation of uncertainty intervals in a three-dimensional state space are given, and uncertainty rectangles are constructed in the form of projections onto a two-dimensional phase space. The proposed models are technically feasible in the human-machine interface and allow the use of mathematical and computational optimization methods to improve joint management in the ergatic human-machine system.

modeling, ergatic system, a human operator, joint control, uncertainty interval

1. Ющенко А. С. Человек и робот - совместимость и взаимодействие / А. С. Ющенко // Робототехника и техническая кибернетика. - 2014. - № 1 (2). - С. 4-9.

2. Купер А. Алан Купер об интерфейсе. Основы проектирования взаимодействия / А. Купер, Р. Рейман, Д. Кронин; Пер. с англ. -СПб.: СимволПлюс, 2009. - 688 с.

3. Ющенко А.С. Ситуационное управление и робототехника // Материалы III Поспеловских чтений «Искусственный интеллект сегодня. Проблемы и перспективы». - М., 2007. [Электронный ресурс] / А. С. Ющенко. - Режим доступа: http://www.posp.raai.org/?arch (дата обращения: 28.10.2019).

4. Saushev A. Joint control actions on electromechanical devices in ergatic systems / A. Saushev, V. Tyrva, L. Kovtun // E3S Web of Conferences. - EDP Sciences, 2019. - Vol. 135. - Pp. 01006. DOI: 10.1051/e3sconf/201913501006/.

5. Тырва В. О. Совместное управление объектом в эргатической системе: модели и реализации / В. О. Тырва // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. - 2018. - Т. 10. - № 2. - С. 430-443. DOI: 10.21821/2309-5180-2018-10-2-430-443.

6. Tyrva V.O. Automation Elements of Mental Activity and Actions of Human Operator in Ergatic System “Man-Machine” / V.O. Tyrva, A.V. Saushev, O.V. Shergina // 2018 International Russian Automation Conference (RusAutoCon). - IEEE, 2018. - Pp. 1-5. DOI: 10.1109/RUSAUTOCON.2018.8501665.

7. Тырва В.О. Оптимизация управления движением судна в технологическом процессе шлюзования / В. О. Тырва // Материалы Всероссийской научно-практической конференции «Проблемы развития транспортной инфраструктуры северных территорий». - Котлас: ГУМРФ им. адм. С. О. Макарова, 2014. - С. 22-29.

8. Петров Б. Н. Проблемы гибкости и надежности управления в теории бортовых терминальных систем / Б. Н. Петров, А. Я. Андриенко, В. П. Иванов, Ю.П. Портнов-Соколов // Автоматика и телемеханика. - 1981. - № 2. - С. 15-24.

9. Воробьёв А. В. Концепция построения эргатического интерфейса многофункционального авиационного комплекса с интегрированной модульной авионикой / А. В. Воробьёв, М. М. Сильвестров, Ю. И. Бегичев, Л. О. Котицын, Д. Н. Левин // Мехатроника, автоматизация, управление. - 2019. - Т. 20. - № 1. - С. 59-64. DOI: 10.17587/mau.20.59-64.

10. Саушев А. В. Параметрический синтез электромеханических систем / А.В. Саушев. - СПб.: ГУМРФ имени адмирала С.О. Макарова, 2013. - 315 с.

11. Борисов В. В. Нечеткие модели и сети / В. В. Борисов, В. В. Круглов, А. С. Федулов. - М.: Горячая линия-Телеком, 2007. - 284 с.

12. Скибицкий Н. В. Интервальные модели в задачах оптимального управления с дифференциальными связями / Н. В.Скибицкий, Н. В. Севальнев // Заводская лаборатория. Диагностика материалов. - 2015. - Т. 81. - № 11. - С. 66-72.

13. Моисеев Н. Н. Элементы теории оптимальных систем / Н. Н. Моисеев. - М.: Наука (Гл. ред. физ.-мат. лит-ры), 1975. - 527 с.

14. Терехин Д. Э. Системы ситуационного управления на основе технологий SemanticWeb / Д. Э. Терехин, А. Ф. Тузовский // Знания - Онтологии - Теории (ЗОНТ-2015): Материалы Всероссийской конференции с международным участием. Российская АН, Сиб. отд.; Ин-т математики им. С. Л. Соболева. - Новосибирск: ООО «Технотрейд», 2015. -Т. 2. - С. 151-155.

15. Баранов Л. А. Оптимизация управления движением поездов / Л. А. Баранов, Е. В.Ерофеев, И. С. Мелёшин, Л. М. Чинь. - М.: МИИТ, 2011. - 164 с.

16. Растригин Л. А. Современные принципы управления сложными объектами / Л. А. Растригин. - М.: Сов.радио, 1980. - 232 с.

17. Тырва В. О. Применение математических моделей для коррекции дискретных сигналов управления объектом эргатической системы / В. О. Тырва // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. - 2014. - № 1 (23). - С. 171-178.

18. Allen-Zhu Z. The lingering of gradients: how to reuse gradients over time / Z. Allen-Zhu, D. Simchi-Levi, Wang // Advances in Neural Information Processing Systems. - 2018. - Pp. 1244-1253.