Надежность АСОИУ (1088455), страница 45

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 45)

Величины а1, ..., ak являются числовымипараметрами функции f2 Для нахождения этой функции сначала определяют две частные функции:W1(1,2) = f 2 ( x10 , x2 , a1(1) ,..., ak(1) ) и W2(1,2) = f 2 ( x1n , x2 , a1( 2) ,..., ak( 2) ),где х10 — оптимальное значение первого фактора; х1н — крайне неоптимальное значение этого фактора изобласти возможных. Тогда:]ak( 2) − ak(1)a1( 2) − a1(1)(1)(1)W1(1, 2) = f 2  x2 , a1(1) +(W−minW+(W (1) − − min W (1) )) = f 2 ( x1 , x2 ), так как(1)(1)(1)(1)max W − min Wmax W − min WW (1) = f1 ( x1 ).На третьем этапе в первую очередь определяют две частные функции:W1(1, 2,3) = f 3 ( x10 , x20 , x3 , b1(1) ,..., bm(1) )иW2(1, 2,3) = f 3 ( x1н , x2 н , x3 , b1( 2) ,..., bm( 2 ) )При этом факторы х4, ... хn остаются в диапазоне оптимальных значений.

Как и на втором этапе, обобщенныйпоказатель можно записать следующим образом:b1( 2) − b1(1)W1(1, 2,3) = f 3  x3 , b1(1) +(W (1, 2) − min W (1, 2) ),..., bn1 +(1, 2 )(1, 2 )max W− min Wbm( 2 ) − bm(1)(1, 2 )(1, 2 ) +(W−minW) = f 3 ( x1 , x2 , x3 ),max W (1, 2 ) − min W (1, 2 )так как W (1, 2) = f 2 ( x1 , x2 ).Эргономические экспериментальные исследования (испытания).

Эргономические эксперименты проводятся как висследовательских, так и в испытательных целях. Главным условием постановки экспериментов являетсяпсихофизиологическая адекватность модели (макета дисплейного пульта, опытного образца, стенда и т. п.) томукомпоненту реальной деятельности, который предполагается исследовать или оценивать.В любом эксперименте следует точно определять зависимые и независимые переменные и их регистрируемыепоказатели.Основными зависимыми переменными являются:1.

Показатели эффективности системы или качества деятельности оператора (в целом или отдельных операций идействий):а) точностные;б) временные;в) надежностные.2. Показатели напряженности деятельности:а) активационных процессов (эмоционального состояния, волевых усилий и т. п.);б) физиологических функций. Основными независимыми переменными являются:1. Факторы способа (психофизиологической структуры) деятельности:а) информационные (характеристики информационных моделей, средств отображения информации, навыкиоператора и т. п.);б) физические (антропометрические, биомеханические характеристики и т. п.);в) временные (длительность работы, соотношение периодов работы и отдыха и т.

п.);г) состояние организма (общее психическое и физическое состояние).2. Факторы условий деятельности:а) психологические (мотивация, взаимоотношения между операторами и т. п.);б) физико-химические (гигиенические).В ходе эргономических экспериментов, проводимых в интересах оценки эффективности АСОИУ или качествадеятельности, как правило, регистрируются выходные характеристики системы, непосредственно влияющие на качестворешения моделируемой задачи (частота выхода за допустимые пределы регулируемых характеристик, время принятиярешения и т.

п.).В некоторых случаях при проведении эргономических экспериментов вводятся:• стандартная параллельная задача для оценки резервов внимания;• неожиданные высокозначимые задачи (отказы техники, игровые ситуации и т. п.) для оценки способностиоператора выполнять работу в усложненных условиях.Проведение эргономического эксперимента можно условно разделить на три этапа: планирование, эксперимент ианализ.Планирование включает постановку задачи, которую нужно решать, выбор показателя, подвергающегосяисследованию, рассмотрение факторов, влияющих на него.

В сложных исследованиях приходится, как правило,сталкиваться с ситуациями, требующими специальных, тщательно продуманных приемов постановки эксперимента,иначе результаты окажутся искаженными. Искажения обусловлены тем, что в любом, даже хорошо организованномисследовании приходится иметь дело с неконтролируемыми факторами. Поэтому желательно усреднить влияние массынеконтролируемых факторов на выбранный показатель. Это достигается с помощью приема, называемого«рандомизацией», позволяющего считать ошибки измерения взаимно независимыми. Основным шагом на первом этапеявляется выбор показателя оптимальности и нахождение матриц планирования, удовлетворяющих этому показателю, спомощью методов математического планирования эксперимента.Эксперимент должен проводиться в соответствии с программой, составленной на первом этапе.

Для правильногопроведения эксперимента необходимо соблюдать ряд условий. Во-первых, до начала эксперимента следует достаточнообъективно установить пригодность участвующих в работе операторов к данному виду деятельности. Во-вторых,следует обеспечить высокую мотивацию на выполнение заданной по эксперименту деятельности.

Необходимо быть уверенным в том, что возникающие ошибки оператора не связаны с его халатным отношением к делу.Анализ — окончательный этап, включающий упорядочение экспериментальных данных, вычисления определенныхстатистических показателей, необходимых для принятия решений относительно различных сторон эксперимента.Последним шагом на этом этапе является обработка опытных данных для получения аналитических зависимостей,описывающих точностные, временные и надежностные характеристики деятельности человека-оператора как функцииисследуемых факторов.Способы обработки экспериментальных данных по качеству деятельности оператора. Существует ряд особенностейобработки опытных данных для получения точностных, временных и надежностных показателей качества деятельности.При обработке экспериментальных данных для получения точностного показателя в состав алгоритма включаютследующие элементы:• выбор вида показателя для оценки качества действий операторов;• разделение операторов на однородные группы;• получение экспериментальных данных для определения количественных значений показателя при решенииоператорами однородной группы конкретных задач;• подбор эмпирической модели для функции распределения показателя точности каждой из групп операторов;• проверка адекватности эмпирической и реальной моделей.Конкретный вид показателя для оценки точности работы оператора зависит от выполняемой им задачи.

Еслиоператор считывает показания какого-либо прибора, то его основной точностной характеристикой является ошибкасчитывания — случайная величина, подчиняющаяся определенному закону распределения. Для оператора слеженияподобной характеристикой является ошибка слежения, также подчиняющаяся некоторому закону распределения.Разделение контингента испытуемых (операторов) на группы можно проводить по различным показателямоднородности. Это делается для получения более достоверных и пригодных к практическому использованию данных,так как в противном случае рассчитанный по полученным опытным данным закон распределения показателя точностиможет оказаться искаженным (например, двумодальным). В качестве показателя однородности можно выбрать,например, класс операторов, определяющий их квалификационный уровень подготовки.

В общем же случае можновыбирать те показатели, которые не только определяют качество работы операторов, но и относят их к той или инойгруппе по однородности законов распределения показателей качества. Кроме указанной классной квалификации (уровняподготовки) к таким показателям можно отнести индивидуально-психологические свойства оператора, стажнепрерывной работы на конкретном рабочем месте, результаты психофизиологического отбора (ранжирования)операторов (группы ранжирования) и т. д.Подборраспределенийдляэкспериментальныхданныхпредставляетдовольносложнуюзадачу.Распространенным способом является принятие гипотезы о нормальности распределения.Наиболее корректным в математическом плане является подбор эмпирической модели распределения по значениямквадрата нормированного показателя асимметрии (β1) и нормированного показателя островершинности (β2).Чтобы подобрать эмпирическую модель, необходимо знать значения β| и β2.

Поэтому на практике в первую очередьопределяются выборочные оценки (Ь { и ^2) для β, и β2:b1 = m3−2 / m2−3 , b2 = m 4−2 / m 2−2где m2, m3, и m4 — 2 , 3 и 4-й центральные моменты, вычисленные по экспериментальным данным.Если точка с координатами Ь{ и Ь2 лежит достаточно близко отточки, кривой или области, соответствующейопределенному распределению, то это распределение можно использовать для описания эмпирических данных. Такойподбор распределений не гарантирует полной адекватности выбранной модели, так как оценки b{ и Ь2 оченьчувствительны к небольшому числу крайних значений выборки.Следующей задачей является оценка приемлемости выбранной модели на основании экспериментальных данных.Существуют два подхода к решению поставленной задачи: графическое представление вероятности и статистическаяпроверка гипотез.Графическое представление вероятности является субъективным методом, так как решение о приемлемостивыбранной модели принимается на основе визуального наблюдения.Суть метода заключается в построении графиков, которые позволяют приближенно оценить соответствиестатистических данных предполагаемому закону и, кроме того, получить графические оценки параметров положения имасштаба.

С помощью графического метода можно делать один из трех выводов: выбранная модель правильна,выбранная модель неправильна, адекватность модели не доказана.Статистические проверки являются более объективным подходом, позволяющим вероятностными методамиоценить адекватность выбранной модели. Этот подход используется в дополнение к графическому, когда последний непозволяет принять определенное решение. Обычно статистическая проверка гипотез включает следующие основныеэтапы:формулируются гипотезы H0 и H1, где H0 утверждает, что эмпирическое распределение соответствует выбранномутеоретическому распределению, a H1 — обратная гипотеза (отвергающая гипотезу Н0);выбираются значения ошибок первого (а) и второго (β) рода;выбирается критерий согласия.

Характеристики

Список файлов книги