SIMULATION OF HUMAN OPERATORS GROUP INTERACTION DURING THE CONTROL OF INDUSTRIAL SYSTEM
Abstract
The proposed simulator concept involves the development of a complex simulator for training a team of control operators (for example, operators of a multi-stage oil refining process). Simulations should be performed with a visual simulation of the production by mnemonic diagrams, providing operators with the necessary information, as well as supporting them in decisions making using indicators, audio signals and information messages. Time parameters of operators’ interaction and criteria of quality control are assumed to be estimated to analyze the quality of operators’ teamwork.
About the Authors
M. Ya. BraginskyRussian Federation
e-mail: mick17@mail.ru
D. V. Tarakanov
Russian Federation
e-mail: sprtdv@mail.ru
References
1. Baron S., Kruser D. Quantitative modeling of human performance in complex, dynamic systems. Washington, DC: National Academies Press, 1990. 96 p.
2. Дружинин Г. В. Учет свойств человека в моделях технологий. М. : МАИК Наука/Интерпериодика, 2000. 237 с.
3. Sheridan T. Humans and Automation: System Design and Research Issues, John Wiley and Sons, 2002. 261 p.
4. Брагинский М. Я., Тараканов Д. В. Построение многофункционального тренажера по управлению теплоэнергетической системой // Вестник кибернетики. 2018. № 2 (30). С. 161–168.
5. Дозорцев В. М. и др. Интерфейс полевого оператора в компьютерном тренаже-ре: 3D погружение или 2D панорама? // Человеческий фактор в сложных технических систе-мах и средах : II Междунар. науч.-практич. конф. (Эрго-2016). СПб., 2016. С. 268–276.
6. Осипов В. А., Даныкина Г. Б. Повышение эффективности обучения операторов технологических процессов на базе компьютерных тренажеров // Системы. Методы. Техно-логии, 2011. С. 106–114.
7. Суконщиков А. А., Крюкова Д. Ю. Нейроподобные сети Петри при моделирова-нии социальных процессов // Программные продукты и системы. 2011. № 2. С. 25–30.
8. Leclercq E. et al. Petri nets design based on neural networks. ESANN 2008, 16th Euro-pean Symposium on Artificial Neural Networks, Bruges, Belgium, April 23–25, 2008, Proceedings. Р. 529–534.
9. Сочнев А. Н. Оптимизация функционирования систем с использованием нейросе-тевых моделей сетей Петри // Мат. моделирование. 2014. Т. 26, № 4. С. 119–128.
10. Peterson J. Petri net theory and the modeling of systems. Prentice-Hall, 1981. 290 p.
11. Брагинский М. Я., Бурыкин Ю. Г., Тараканов Д. В. Моделирование человеко-машинных систем с учетом влияния световых стимулов на человека-оператора // Вестник кибернетики. 2016. № 1. C. 63–73.
12. Braginsky M. Ya., Tarakanov D. V., Tsapko S. G. Hierarchical analytical and simula-tion modelling of human-machine systems with interference // Journal of Physics: Conference Se-ries. 2017. Vol. 803 : Information Technologies in Business and Industry (ITBI2016) : Internation-al Conference, 21–26 September 2016, Tomsk, Russian Federation. P. 120–126.
13. Брагинский М. Я., Тараканов Д. В. Е-сетевое иерархическое моделирование про-извольных и непроизвольных движений человека-оператора с помощью параметрической нейросетевой идентификации // Вестник кибернетики. 2017. № 3 (27). С. 19–25.
14. Antonella Petrillo, Fabio De Felice, Francesco Longo, Agostino Bruzzone. Factors af-fecting the human error: representations of mental models for emergency management. Journal: In-ternational Journal of Simulation and Process Modelling. Vol. 12. № 3/4. 2017. Р. 287–299.
15. Sanfilippo F. A multi-sensor fusion framework for improving situational awareness in demanding maritime training // Reliability Engineering & System Safety. May 2017. Vol. 161. P. 12–24.
16. Пупков К. А., Устюжанин А. Д. Идентификация и оценка обученности в динами-ческих человеко-машинных системах // Вестник МГТУ им. Н. Э. Баумана. Сер. Приборо-строение. 2003. № 4. C. 95–103.
17. Дозорцев В. М. Обознов А. А. Имитационное моделирование как инструмент экс-периментально-психологических исследований // Имитационное моделирование. Теория и практика (ИММОД-2015). 2015. С. 34–48.
18. Круглов В. В., Дли М. И. Интеллектуальные информационные системы: компью-терная поддержка систем нечеткой логики и нечеткого вывода. М. : Физматлит, 2002. 256 с.
19. Braginsky M. Ya., Tarakanov D. V., Tsapko S. G. E-Network Modelling of Process In-dustrial Control Systems in Building Computer Simulators [Electronic resources] // Control and Communications (SIBCON) : Proceedings of the XII International Siberian Conference. Moscow, May 12–14. 2016. Р. 185–191.
20. Бусленко Н. П. Моделирование сложных систем. М. : Наука, 1978.
21. Best E., Fernandez C. Non–sequential Processes, a Petri Net View // EATCS Mono-graphs on Theoretical Computer Science. Berlin: 1988. № 13.
22. Dozortsev V., Nazin V., Oboznov A., Gutsykova S., Mironova A. Evaluation of the Process Operator Knowledge Formation Resulting from Computer-Based Training // In Proceed-ings of the ECEC'2015-EUROMEDIA'2015-FUBUTEC'2015 Conference. Lisbon, Portugal, April 27–29, 2015. P. 118–123
Review
For citations:
Braginsky M.Ya., Tarakanov D.V. SIMULATION OF HUMAN OPERATORS GROUP INTERACTION DURING THE CONTROL OF INDUSTRIAL SYSTEM. Proceedings in Cybernetics. 2018;(4 (32)):100-106. (In Russ.)