Требования к различным видам контроля

Проведенный анализ возможных методов и видов контроля и диагностики состояния оператора позволяет сделать прогноз развития методов и средств контроля. Прежде всего необходимо отметить, что основное вни­мание следует уделить дальнейшему совершенствова­нию методов профилактического контроля, поскольку именно к этому виду контроля предъявляются наибо­лее высокие требования, которые в полной мере еще не реализованы на практике. В первую очередь это относится к выполнению тех требований, которые позволяют обеспечить непрерывный, бесконтактный, оперативный контроль.

Другая тенденция в развитии методов контроля должна заключаться в разработке прогнозирующих, методов. Это наиболее важно для тех категорий опера­торов, которые работают в экстремальных условиях, выполняют особо ответственные функции и должны оперативно решать возникающие задачи. Во всех этих случаях необходимо предсказать изменение функцио­нального состояния человека прежде, чем это скажет­ся на результатах деятельности.

Еще одной перспективной тенденцией в развитии методов контроля должно быть их комплексное исполь­зование, т. е. создание симптомокомплексов контроля. Решение этой задачи позволяет существенно повысить эффективность контроля. Важным вопросом при реше­нии этой задачи является нахождение правил, позво­ляющих в каждом конкретном случае формировать симптомокомплекс и реализовать полиэффекторный метод контроля состояния операторов.

При такой постановке вопроса возникает еще одна перспективная задача — распознавание состояний по симптомокомплексу. Это обусловлено тем, что измене­ние одних и тех же показателей у разных людей может иметь неоднозначный характер. Поэтому важно на основании некоторого множества показателей, которые в ряде случаев могут меняться неоднозначно, дать обобщенную, интегральную оценку состояния опера­тора. Перспективным здесь является применение тео­рии распознавания образов.

Указанные обстоятельства существенным образом ограничивают возможности применения многих изве­стных методов для проведения непрерывного текуще­го контроля состояния операторов непосредственно в процессе их работы. Поэтому весьма актуальной явля­ется задача разработки бесконтактных методов, в кото­рых сигналы контроля вырабатываются автоматичес­ки, без отвлечения оператора от выполнения основной деятельности. У числу таких бесконтактных (малокон­тактных) методов относятся речевой сигнал, актограмма, некоторые из тепловых методов. Их возможности по реализации предъявляемых к контролю состояния оператора методов приведены в табл. 15.2.

Весьма перспективным является использование для целей контроля речевого сигнала оператора. Возмож­ность применения метода заключается в том, что практи­чески любой вид деятельности оператора связан с речью (разговор по телефону, ответы на запросы дру­гих операторов, доклады начальникам и т. п.). Данный метод не нарушает и не изменяет деятельности опера­торов, кроме того, он позволяет осуществить непрерыв­ный, автоматический, дистанционный и бесконтактный контроль состояния оператора.

В речевом сигнале содержатся признаки, характе­ризующие не только индивидуальные особенности оператора, но также его эмоциональное и физиологи­ческое состояние, причем эти признаки можно выде­лить и отдифференцировать. К признакам, несущим информацию о психофизиологическом состоянии, мож­но отнести:

■ изменение динамического диапазона речи;

■ смещение энергетического спектра речи;

■ изменение частотного спектра речи (увеличение или уменьшение числа спектральных составляющих);

■ смещение форматных частот относительно своего сред­него уровня;

■ изменение частоты, основного тона;

■ временные характеристики речевого сигнала, такие, как длительность слогов, слов и отдельных фраз, длитель­ность пауз между слогами и словами, латентный период речевого сигнала и т. п.

Рассмотрение перечисленных признаков показы­вает, что контроль состояния оператора может прово­диться по результатам анализа энергетических, частот­ных (спектральных) или временных характеристик речевого сигнала. Энергетические характеристики обладают сравнительно низкой специфичностью и информативностью, они могут использоваться в соче­тании лишь с другими показателями.

Спектральные характеристики речи обладают боль­шей информативностью, изменение их меньше зависит от желания и установки оператора. Однако имеются очень большие трудности с точки зрения практической реализации данного метода. Этот метод требует приме­нения сложных полосовых фильтров.

Перспективным является использование для кон­троля состояния оператора временных характеристик речевого сигнала. Большие возможности открываются здесь для диагностики состояния утомления. Извест­но, что в этом состоянии у человека замедляются мно­гие реакции, снижается активное функционирование ряда систем организма. Естественно, что это приводит к изменению длительности произношения слов в фра­зе, пауз между словами, длительности слогов и пауз между ними. При этом наиболее прогностичным ока­зывается последний показатель [45].

Еще одним из бесконтактных методов является актограмма — регистрация непроизвольных перемеще­ний положения тела оператора относительно кресла. Актограмма наиболее удобна для регистрации состоя­ния утомления у операторов, находящихся в состоянии оперативного покоя (работающих в режиме ожидания сигналов). Информация о состоянии оператора в виде электрических сигналов снимается с тензодатчиков, закрепленных на металлической основе под сидением кресла. По частоте колебаний актограммы возможна диагностика по крайней мере трех состояний операто­ра: утомление (0,23—0,32Гц), нормальная работоспособ­ность (0,15—0,23Гц), потеря бдительности, сон (менее 0,15Гц). Пороги изменения каждого из этих состояний строго индивидуальны для различных людей.

К числу бесконтактных методов относится также ВЧ-фотометрия — измерение характеристик свечения (интенсивность, спектр, динамика тока) пальца или руки оператора в поле высокочастотного разряда. Обнаружена тесная корреляция характеристик свече­ния с температурой тела и величиной КГР, являющи­мися широко известными контактными методами кон­троля [102].

Для проведения бесконтактного контроля может использоваться также регистрация плотности лучис­того потока инфракрасного диапазона с височной об­ласти головы оператора. Регистрация ведется с помо­щью серийного тепловизора, работающего в режиме радиометра. Обнаружена высокая корреляция (до 0,74) между вероятностью безошибочной работы и измене­нием плотности лучистого потока [65].

В настоящее время рассмотренные бесконтактные методы прошли успешную апробацию в лабораторных условиях. Настоятельной задачей является теперь внедрение их в практику эксплуатации СЧМ.

Важным вопросом контроля оператора является определение допустимых отклонений контролируемых физиологических и психологических показателей от своих номинальных значений. Для их определения в каждом конкретном случае можно воспользоваться одним из следующих способов.

1. Показатели состояния оператора считаются нор­мальными в процессе работы, если отклоняются не более чем на ± 10 % от своего исходного уровня.

2. В результате статистического анализа психологичес­ких и физиологических показателей определенного контингента операторов находятся математические ожидания M_i, и среднеквадратические отклонения σ_i этих показателей. Допустимыми в процессе ра­боты считаются те из них, значения которых лежат в интервале М_i ± σ_i.

3. Показатели состояния оператора считаются нор­мальными, если их изменение в процессе работы является незначимым (в статистическом смысле) по сравнению с исходным уровнем.

В зависимости от требуемой точности, собранного статистического материала, вида изучаемого показате­ля может использоваться тот или иной способ.

Как уже отмечалось в главе VII, для определения состояния оператора нужно контролировать не один параметр, а их комплекс (симптомокомплекс). Это тре­бует созданияне только отдельных устройств, но и специальных систем контроля состояния оператора. Создание системы контроля требует выбора: номенк­латуры анализируемых показателей, периодичности контроля, алгоритма обработки информации об анали­зируемых показателях и структуры измерительно-вы­числительной системы, способов и режимов использо­вания результатов контроля.

Можно выделить три режима функционирования системы контроля: исследовательский, обучения и ра­бочий. В исследовательском режиме осуществляется выбор основных характеристик системы контроля. Режим обучения позволяет осуществить «подстройку» системы к индивидуальным особенностям оператора. В этих режимах происходит набор статистики и пост­роение моделей, обеспечивающих нормальную работу в рабочем режиме.

Кроме того, в режиме обучения с помощью специальных программ по результатам замеров параметров психофизиологического состояния и тестовой проверки определяют основные данные об исходных состоя­ниях оператора. В рабочем режиме происходит пери­одический замер показателей состояния оператора. В соответствии с принятым алгоритмом принимаются диагностические и управленческие решения, т. е. ре­шения по диагностике состояния и (в случае отклоне­ния его от нормы) по его нормализации (управлению состоянием).

В соответствии со сказанным применение систем контроля позволяет: производить текущий контроль со­стояния оператора; обеспечивать выдачу рекомендаций и осуществление воздействий по управлению челове­ческими и машинными звеньями и СЧМ в целом по данным результатов контроля; производить исследова­ние СЧМ с целью оптимизации связей между челове­ком и машиной, а следовательно, и повышения эффек­тивности деятельности оператора [102].

Конечной целью контроля и диагностики состоя­ний оператора является их нормализация (управление состоянием). Она представляет собой систему воздей­ствий, направленных на предотвращение неблагопри­ятных состояний оператора, и имеет целью предупреж­дение ошибок человека и сохранение его здоровья. Множество воздействий на человека может включать в себя коррекцию режимов труда и отдыха, воздействие внешними раздражителями, различные виды саморе­гуляции состояния.

Названные методы управления состоянием явля­ются составной частью более общей системы психо­логической поддержки оператора и организации про­филактического обслуживания СЧМ. В основе этих мероприятий лежит идея о создании т.н. трехконтурных систем «человек-машина» [187]. Более подробно данный вопрос рассматривается в главах XXV и XXVI.

Однако в любом случае управление состоянием базируется на предварительной диагностике текущего состояния оператора с учетом его конкретных индиви­дуальных особенностей. При этом под диагностикой понимается отнесение текущего функционального со­стояния у одного из заранее выбранных классов. В про­стейшем случае диагностика ведется по принципу «нор­ма — не норма», в более сложных случаях учитываются и некоторые промежуточные градации, либо пытаются диагностировать различные виды состояний, например, «норма — эмоциональное напряжение» и т. п. Такая диагностика может влиять на выбираемые методы кор­рекции (нормализации) состояния в случае отклонения его от нормы, поскольку эти методы зависят от вида текущего состояния при возникновении утомления или эмоционального напряжения могут быть различными. Наиболее просто задача диагностики решается, когда контроль ведется только по одному параметру и четко определены допустимые границы его изменения. Однако такой случай на практике встречается крайне редко, поскольку контроль, как уже отмечалось, ведет­ся по симптомокомплексу показателей; при этом изме­нения этих показателей даже у одного испытуемого могут носить разнонаправленный характер. Это услож­няет процедуру диагностики состояний. Данное обстоятельство требует разработки специальных методов диагностики, большинство из которых основано на использовании теории распознавания образов. Деталь­ный анализ этих методов провел Г.Г. Маныпин, суть их сводится к следующему [102, 214].

1. Метод «R — не R» заключается в том, что множе­ство всех возможных состояний разбивается на два взаимно противоположных подмножества работос­пособных и неработоспособных состояний. Оцени­вается вероятность принадлежности текущего со­стояния к одному из этих множеств.

2. Сравнение текущего состояния с эталоном осуще­ствляется методом, называемым «скользящим пра­вилом». При этом строится диагностическая мат­рица, в которой столбцами являются диагнозы, а строками признаки (симптомы). Если симптом при данном состоянии встречается, ставится 1, если не встречается — 0. Искомый диагноз определяется по полному совпадению признаков.

3. Если практически полного совпадения структур эталонного и текущего состояний добиться затруд­нительно, целесообразно проведение оценки методом минимального расстояния. При этом осуще­ствляется сравнение структур текущего состояния со структурами элементов множества эталонных состояний.

4.Метод допустимых отклонений не требует пооче­редного сравнения с большим числом эталонов. От­несение состояния к одной из групп производится сравнением с эталонным состоянием. Критерием диагностики служит допустимое значение рассто­яния «эталон — текущее состояние», в общем слу­чае зависящее от времени.

5.Построение оптимального решающего правила Байеса производится в предположении знания априорных сведений о диагностируемых состоя­ниях, стоимости штрафов за неправильную диаг­ностику, стоимости эксперимента.

В зависимости от конкретных условий, имеющих­ся исходных данных и целей исследования применя­ется тот или иной из рассмотренных методов диагно­стики.

Литература

1. Аветисов Э.С., Роземблюм Ю.З. Вопросы офтальмологии в кибернетическом освещении. М.: Медицина, 1973.

2. Авиационные цифровые системы контроля и управления. / Под редакцией В.А. Мясникова и В.П. Петрова. Л: Маши­ностроение, Ленингр. отд., 1976.

3. Адамович Н.В. Управляемость машин (эргономические ос­новы оптимизации рабочего места человека-оператора). М.: Машиностроение, 1977.

4. Алексеев В.Е. Совершенствование инженерно-психологи­ческого обеспечения создания СЧМ на основе методов ситуцианного моделирования // Проблемы инженерной психологии: Тезисы VI всесоюзной конференции. Л.: ЛГУ, 1984, с. 90-91.

5. Ананьев Б.Г. О проблемах современного человекознания. М.: Наука, 1977.

6. Анохин П.К. Биология и нейрофизиология условного реф­лекса. М.: Медицина, 1968.

7. Аруин А.С., Зациорский В.М. Эргономическая биомехани­ка. М.: Машиностроение, 1989.

8. Бедный Г.З. Совершенствование нормирования труда: психо-физиологический аспект. М.: Экономика, 1978.

9. Бондаровская В.М. Психологические вопросы проектиро­вания и эксплуатации экранных пультов. Киев: Знание, 1980.

10.Борисов СВ. Эргатические системы военного назначения. Харьков: МО СССР, 1982.

11.Борисюк А.А. Эргономика в машиностроении. Киев: Техника, 1985.

12.Бринза В.Н., Векшин B.C., Потоцкий Е.П. Математическое моделирование условий труда в металлургии. М.: Металлургия, 1983.

13.Бочарова СП. Память как базовая функциональная систе­ма в структуре деятельности человека-оператора // Пси­хологический журнал. 1981. Т. 2, №3.

14.Бояринов И.М. Помехоустойчивое кодирование числовой информации. М.: Наука, 1983.

15.Введение в эргономику / Под ред. В.П. Зинченко. М.: Сов. радио, 1974.

16.Величковский Б.М. Современная когнитивная психология. М.: МГУ, 1982.

17.Венда В.Ф. Инженерная психология и синтез систем ото­бражения информации. М.: Машиностроение, 1982.

18.Венда В.Ф., Нафтульев А.И., Рубахин В.Ф. Организация труда операторов: инженерно-психологические пробле­мы. М.: Экономика, 1978.

19.Веников В.А. Теория подобия и моделирование. М.: Высшая школа, 1965.

20.Вероятностное прогнозирование в деятельности человека / Под ред. И.М. Фейгенберга и Г.Е. Журавлева. М.: Наука, 1977.

21.Вершинин К.И. Ускоренная оценка предельных эргономи­ческих характеристик устройств ввода алфавитно-циф­ровой информации // Тезисы докладов всесоюзной кон­ференции «Диалог человек — ЭВМ». Л.: ЛЭТИ, 1982.

22.Войненко В.М., Мунипов В.М. Эргономические принципы конструирования. Киев: Техника, 1988.

23.Воспоминания о Марксе и Энгельсе. М.: Политиздат, 1956.

24.Выщепан Л.И., Выщепан Л.Н. Коэффициент загрузки и надежность оператора // Прикладные вопросы инженер­ной психологии. Вып.2. Таганрог: ТРТИ, 1975.

25.Гаврилов Э.В. Эргономика на автомобильном транспорте. Киев: Техника, 1977.

26.Галактионов А.И. Основы инженерно-психологического проектирования АСУ ТП. М.: Энергия, 1978.

27.Герасимов Б.М., Тарасов В.А., Токарев И.В. Человеко-ма­шинные системы принятия решений с элементами искус­ственного интеллекта. Киев: Наукова думка, 1993.

28.Гиппенрейтер Ю.Б. Введение в общую психологию. М.: ЧеРо, 1998.

29.Глушков В.М. Математизация научного знания и теория решений // Вопросы философии. 1976, №1.

30.Говоров B.C., Исмагилов Д.И. Преобразователи машинно­го кода в графические символы. Киев: Техника, 1983.

116.4.