Информатизация полетов: способна ли автоматика спасти от человеческих ошибок Виктор Ивановский

We use cookies. Read the Privacy and Cookie Policy

Информатизация полетов: способна ли автоматика спасти от человеческих ошибок

Виктор Ивановский

Опубликовано 30 сентября 2011 года

Взлётка

Тему противопоставления человека и машины вызвал к жизни и развил американский фантаст Айзек Азимов. Благодаря его книгам даже спустя десятки лет после их выхода противостояние биологического и механического начал вызывает недоверие по отношению к кремниевой платформе принятия решений. При этом мы забываем о том, что машины уже думают и действуют за нас, причём в вопросах, касающихся десятков тысяч жизней. Нет, речь сейчас пойдёт не о научно-фантастических феноменах вроде Матрицы или SkyNet, а о куда более приземлённом предмете. Точнее, если выражаться буквально, то более возвышенном. Сегодня мы поговорим об авиации.

7 сентября 2011 года, аэропорт Туношна, Ярославль. На взлёте разбивается самолёт Як-42 и уносит вместе с собой жизни 44 человек, в том числе 37 хоккеистов команды «Локомотив». Одной из возможных причин авиакатастрофы называют ошибку пилота.

Ситуация не единичная. Согласно статистике базы данных PlaneCrashInfo.com за период с 1950 по 2009 год, к аварии в 22 процентах случаев приводили проблемы с техникой, в 11 процентах — погодные условия, а всё остальное приходилось на человеческие ошибки, как пилотов, так и авиадиспетчеров.

Возникает вопрос: неужели при нынешнем уровне развития вычислительных систем мы не можем уберечь авиацию от человеческой ошибки, которая по статистике превалирует над отказами техники? Для этого необходимо определить, насколько глубоко электроника проникла в воздухоплавательные машины.

Механический пилот

Изначально самолёты управлялись с помощью тросов, систем блоков, шкивов и тяг, передававших усилия на аэродинамические элементы конструкции планера. Штурвал влево — тросы потянули за рычаги закрылков, и самолёт плавно сваливается на левый бок. Просто, эффективно, а при должном уровне контроля качества производства ещё и надёжно. Позднее их заменила гидравлика, но принцип аналогового управления ещё долго служил основой для построения воздухоплавательных машин. С ним авиация прошла длинный эволюционный этап развития от прыжков по взлётной полосе аппарата братьев Райт до первых серийных реактивных истребителей.

Развитие электроники привело к оптимизации механизмов управления воздушными судами. Русская аббревиатура ЭДСУ (электронно-дистанционная система управления) не настолько отражает суть пришедшего в авиастроение принципа, как английское Fly-by-Wire. Управляющее воздействие на приводы аэродинамических элементов в этом случае передаётся с помощью электрических сигналов. Первые ЭДСУ служили только для того, чтобы передать сигнал с датчиков штурвала на управляющие элементы.

Позже, в семидесятых годах, на смену существующим пришло новое поколение систем, на вход которых поступали не только сигналы о действиях пилота, но и информация об углах атаки, перегрузках и других лётных данных. На основании этих вводных уже цифровая ЭДСУ выдавала комплексные указания, не только обеспечивая управление самолётом, но и компенсируя и предупреждая некоторые ошибки пилота, не давая ему сойти в штопор или «свалить» самолёт. Для примера: на отечественном Су-27 при приближении к критическому режиму полёта ручка штурвала начинает дёргаться, имитируя жёсткую тряску самолёта. Да, именно как вибросигнализация на джойстиках игровых приставок.

Реализация электронной системы управления также стала необходима из-за того, что стало понятно, что планер с неустойчивой конструкцией окажется более манёвренным по сравнению с устойчивым самолётом. Неустойчивость означает, что если пилот отпустит штурвал самолёта, то машина не будет стремиться к возвращению к исходному положению. За поддержание стабильного полёта современных планеров и отвечает ЭДСУ, заодно избавляя от рутинных операций лётчиков не только военной, но и гражданской авиации.

Робот-пилот

Если системы управления самолётом настолько высокотехнологичны, то почему не предоставить искусственному интеллекту выполнение задачи доставки пассажиров по воздуху? Причина в том, что человеческий мозг и есть на самом деле самый совершенный компьютер, предназначенный для решения нестандартных задач. Компьютер может решить любую задачу, о которой знает и помнит группа разработки лётного программного обеспечения. Но что будет, если он столкнётся с неизвестной ему комбинацией факторов?

В полёте лётчику приходится решать множество задач, при этом постоянно принимая решения. В качестве примера — случай с командиром группы, заходившей на аэродром в условиях ограниченной видимости. В сложных для пилотирования условиях ему было необходимо проводить:

анализ обстановки;

cбор информации;

выделение вариантов: заход на посадку или уход на запасной аэродром;

взвешивание вариантов — нужно было предвидеть действия всех ведомых самолётов;

выбор варианта и решение о наиболее соответствующем действии;

подачу команды экипажу и ведомым бортам;

выдерживание режима полёта в сложных метеоусловиях;

работу с группой ведомых самолётов;

работу с руководителем полётов;

работу с экипажем: реагировать на сообщения, делать запросы, ожидать ответы, перепроверять сведения, отдавать команды.

На проведение этих действий в условиях аварийной ситуации (подача сигнала о сближении с землёй) у командира корабля ушла 31 секунда. Спроектировать возможность данной ситуации на земле практически невозможно, как и запрограммировать действия робо-пилота в ней. Возможности же человека в стрессовой ситуации — безграничны, равно как и число возможных комбинаций факторов, из которых может сложиться нештатная ситуация на борту.

Вовремя остановиться

Может быть, решение — в наращивании вычислительных мощностей современных самолётов? Современные вычислительные системы уже обладают достаточными возможностями для организации высокопроизводительных отказоустойчивых комплексов, даже в габаритах авиационного планера.

Проблема кроется прежде всего в отказоустойчивости. Если мы можем многократным дублированием добиться максимальной наработки аппаратной платформы на отказ, то создаваемое программное обеспечение, несмотря на наличие как западных (RTCA/DO-178B/ED-12), так и российских стандартов безопасности разработки (КТ 178В) всё равно не гарантирует 100 процентов работоспособности программного комплекса в полёте. Примером может служить трагическое происшествие с Airbus A310 в Иркутске в 2006 году. Тогда следственным комитетом при прокуратуре РФ в числе причин катастрофы пассажирского лайнера в ходе расследования были упомянуты ошибки в разработке логики бортового компьютера, а также непредвиденная реакция программного обеспечения самолёта на возникшую при посадке ситуацию. Такие инциденты обладают достаточным весом для того, чтобы пресечь все рассуждения о возможности тотальной автоматизации полёта авиационной техники.

Где же тогда предел уровня развития интеллекта автопилотов? Как выяснилось, усложнение систем автоматизации полёта не ведёт к уменьшению нагрузки на лётчика. Исследования, проведенные NASA, помогли установить, что более совершенные комплексы пилотирования помогают снизить физическую нагрузку на лётчика, но психологическую при этом только усиливают. Пилот постоянно должен быть готов взять управление на себя в случае отказа автоматики, а для этого нужно непрерывно контролировать показания автоматики, положение самолёта в пространстве.

Кривая А показывает уровень физической нагрузки на лётчика, кривая В — психологической. Ось ОХ показывает сложность автоматизированной системы управления самолётом. Линия С показывает суммарную нагрузку на пилота и демонстрирует, что существует оптимальный уровень автоматизации полёта, который позволяет максимально облегчить процесс пилотирования. Во время авиарейса лётчик: 1) воспринимает окружающую информацию; 2) принимает решения; 3) приводит их в исполнение. Работы психологов помогли выяснить, что в отсутствие двух из трёх процедур снижается возможность пилота быстро адаптироваться к изменению ситуации. А с учётом использования автопилота большинство времени лётчик просто смотрит на индикаторы информационных систем...

Где же выход? Автоматизировать или нет? Данная задача, как и любая инженерная проблема, — комплексная. Приведённая выше кривая, к сожалению, носит качественный характер. Не существует магического коэффициента, определяющего оптимальный уровень развития систем автопилотирования, процесс, к сожалению, невозможен без опыта, сына трудных и зачастую трагических ошибок. Всё, на что остается уповать, — так это то, что в сфере развития авиационных компьютерных технологий у создателей программного обеспечения для серебристых птиц найдутся силы для того, чтобы в один прекрасный момент остановиться и заглушить двигатели, не продолжая обречённый на падение взлёт.

- Посвящается ХК «Локомотив»-Ярославль

К оглавлению