Розробка підходу в управлінні безпекою керування рухом судна шляхом ідентифікації станів навігатора

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2023.286156

Ключові слова:

управління безпекою, інтелектуальна система, мотивація, ідентифікація, р-адичні системи, нейронні мережі

Анотація

Об’єктом дослідження є процеси автоматизованого управління безпекою мореплавства шляхом аналізу проявів людського фактору морських навігаторів.

Проблема, що вирішувалася у даному дослідженні, обґрунтовується необхідністю формально-логічного аналізу та інтелектуальної ідентифікації ментальних мотиваційних станів (ММС) морських навігаторів, дії яких можуть спричинити небезпечні ситуації під час керування рухом судна. Високі показники аварійності з вини навігаторів, в умовах відсутності автоматизованих засобів спостереження за їх станом, викликають протиріччя між існуючими засобами контролю безпеки при керуванні рухом судна та сучасними вимогами судноводіння, що потребує вирішення.

Було розроблено підхід управління безпекою керування рухом судна що враховує специфіку навігаційних завдань та p-адичну класифікацію небезпечних ММС навігаторів. Це дозволило створити три режими безпеки, які активуються залежно від виявленого стану ММС навігатора.

Особливостями отриманих результатів є поєднання аналізу засобами p-адичних систем та інтелектуальних методів обробки даних. В результаті, було отримано достатню точність ідентифікації для понад 75 % ММС через тренування нейронних мереж.

Експериментальні дані, зібрані в ході несення навігаційної вахти, а також на симуляторах Navi Trainer 5000 navigation simulator (Wärtsilä Corporation, Фінляндія), стали основою для моделювання засобами нейронних мереж. У свою чергу, тренування нейронних мереж дозволило отримати достатню точність ідентифікації здійснивши до 3000 ітерацій. Загалом, показник рівня навчання нейронної мережі склав 0,98, що свідчить про високий рівень ідентифікації.

З практичної точки зору, отримані результати можуть бути використані для автоматизованого управління безпекою судноплавства, а також для оцінки рівня адаптації навігатора до динамічно змінюваних умов. Запропонований підхід надає можливості у застосуванні сучасних інтелектуальних технологій у сфері безпеки морського транспорту, а саме засобів штучних нейронних мереж що визначають режими сповіщень або активацію автоматичних модулів керування рухом судна.

Означене протиріччя вимагає розробки спеціалізованих систем автоматизованого управління безпекою керування рухом судна на основі ідентифікованих станів навігаторів

Біографії авторів

Павло Сергійович Носов, Херсонська державна морська академія

Кандидат технічних наук, доцент

Кафедра інноваційних технологій та технічних засобів судноводіння

Олексій Андрійович Корецький, Херсонська державна морська академія

Капітан далекого плавання, аспірант

Кафедра інноваційних технологій та технічних засобів судноводіння

Сергій Миколайович Зінченко, Херсонська державна морська академія

Доктор технічних наук, доцент

Кафедра управління судном

Юрій Олександрович Прокопчук, Історія Інституту технічної механіки Національної академії наук України

Доктор технічних наук, доцент, провідний науковий співробітник

Відділу системного аналізу та пробем управління

Ігор Валерійович Грицук, Херсонська державна морська академія

Доктор технічних наук, професор

Кафедра експлуатації суднових енергетичних установок

Ігор Васильович Сокол, Морський фаховий коледж

Кандидат педагогічних наук

Костянтин Володимирович Кириченко, Херсонська державна морська академія

Кандидат технічних наук, старший викладач

Кафедра безпеки життєдіяльності та професійно-прикладної фізичної підготовки

Посилання

  1. Antão, P., Soares, C. G. (2019). Analysis of the influence of human errors on the occurrence of coastal ship accidents in different wave conditions using Bayesian Belief Networks. Accident Analysis & Prevention, 133, 105262. doi: https://doi.org/10.1016/j.aap.2019.105262
  2. Nosov, P., Zinchenko, S., Popovych, I., Safonov, M., Palamarchuk, I., Blakh, V. (2020). Decision support during the vessel control at the time of negative manifestation of human factor. Computer Modeling and Intelligent Systems, 2608, 12–26. doi: https://doi.org/10.32782/cmis/2608-2
  3. Plokhikh V. V., Yanovska S. G. (2022). Sex differentiation in the organization of emergency sensorimotor action. Insight: The Psychological Dimensions of Society, 7, 24–39. doi: https://doi.org/10.32999/2663-970x/2022-7-3
  4. Popovych, I. S., Blynova, O. Ye., Aleksieieva, M. I., Nosov, P. S., Zavatska, N. Ye., Smyrnova, O. O. (2019). Research of Relationship between the Social Expectations and Professional Training of Lyceum Students studying in the Field of Shipbuilding. Revista ESPACIOS, 40 (33). Available at: http://ekhsuir.kspu.edu/bitstream/handle/123456789/9358/5.pdf?sequence=1&isAllowed=y
  5. Solovey, O., Ben, A., Dudchenko, S., Nosov, P. (2020). Development of control model for loading operations on heavy lift vessels based on inverse algorithm. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 5 (2 (107)), 48–56. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2020.214856
  6. Dinis, D., Teixeira, A. P., Guedes Soares, C. (2020). Probabilistic approach for characterising the static risk of ships using Bayesian networks. Reliability Engineering & System Safety, 203, 107073. doi: https://doi.org/10.1016/j.ress.2020.107073
  7. Makarowski, R., Plopa, M., Piotrowski, A., Plopa, W. (2020). The Human Factor in Maritime Transport: Personality and Aggression Levels of Master Mariners and Navigation Students. Advances in Cognitive Psychology, 16 (4), 363–369. doi: https://doi.org/10.5709/acp-0310-5
  8. Nosov, P., Ben, A., Zinchenko, S., Popovych, I., Mateichuk, V., Nosova, H. (2020). Formal approaches to identify cadet fatigue factors by means of marine navigation simulators. In: CEUR Workshop Proceedings, 2732, 823–838. Available at: https://ksma.ks.ua/wp-content/uploads/2021/03/2-LW.pdf
  9. Li, W., Zhong, L., Xu, Y., Shi, G. (2022). Collision Risk Index Calculation Based on an Improved Ship Domain Model. Journal of Marine Science and Engineering, 10 (12), 2016. doi: https://doi.org/10.3390/jmse10122016
  10. Hoem, Å. S., Fjortoft, K., Rødseth, Ø. J. (2019). Addressing the Accidental Risks of Maritime Transportation: Could Autonomous Shipping Technology Improve the Statistics? TransNav, the International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation, 13 (3), 487–494. doi: https://doi.org/10.12716/1001.13.03.01
  11. Man, Y., Lundh, M., Porathe, T., MacKinnon, S. (2015). From Desk to Field - Human Factor Issues in Remote Monitoring and Controlling of Autonomous Unmanned Vessels. Procedia Manufacturing, 3, 2674–2681. doi: https://doi.org/10.1016/j.promfg.2015.07.635
  12. Zhang, X., Chen, W., Xi, Y., Hu, S., Tang, L. (2020). Dynamics Simulation of the Risk Coupling Effect between Maritime Pilotage Human Factors under the HFACS Framework. Journal of Marine Science and Engineering, 8 (2), 144. doi: https://doi.org/10.3390/jmse8020144
  13. Wróbel, K., Gil, M., Chae, C.-J. (2021). On the Influence of Human Factors on Safety of Remotely-Controlled Merchant Vessels. Applied Sciences, 11 (3), 1145. doi: https://doi.org/10.3390/app11031145
  14. Wang, X., Zhang, B., Zhao, X., Wang, L., Tong, R. (2020). Exploring the Underlying Causes of Chinese Eastern Star, Korean Sewol, and Thai Phoenix Ferry Accidents by Employing the HFACS-MA. International Journal of Environmental Research and Public Health, 17 (11), 4114. doi: https://doi.org/10.3390/ijerph17114114
  15. Hasanspahić, N., Vujičić, S., Frančić, V., Čampara, L. (2021). The Role of the Human Factor in Marine Accidents. Journal of Marine Science and Engineering, 9 (3), 261. doi: https://doi.org/10.3390/jmse9030261
  16. Pietrzykowski, Z., Wielgosz, M., Breitsprecher, M. (2020). Navigators’ Behavior Analysis Using Data Mining. Journal of Marine Science and Engineering, 8 (1), 50. doi: https://doi.org/10.3390/jmse8010050
  17. Lin, W.-C., Cheng, H.-H. (2021). Enhancing marine administrative management based on human factor through safety criteria. Journal of Marine Science and Technology, 29 (3), 268–279. doi: https://doi.org/10.51400/2709-6998.1432
  18. Progoulakis, I., Rohmeyer, P., Nikitakos, N. (2021). Cyber Physical Systems Security for Maritime Assets. Journal of Marine Science and Engineering, 9 (12), 1384. doi: https://doi.org/10.3390/jmse9121384
  19. Zhuravlova L. P., Lytvynchuk A. I., Grechukha I. A., Bedny I. S. (2023). Subclinical personal correlates of psychological safety. Insight: The Psychological Dimensions of Society, 9, 94–111. doi: https://doi.org/10.32999/ksu2663-970x/2023-9-6
  20. Zinchenko, S., Tovstokoryi, O., Ben, A., Nosov, P., Popovych, I., Nahrybelnyi, Y. (2021). Automatic Optimal Control of a Vessel with Redundant Structure of Executive Devices. Lecture Notes on Data Engineering and Communications Technologies, 266–281. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-030-82014-5_18
  21. Zinchenko, S., Tovstokoryi, O., Nosov, P., Popovych, I., Kobets, V., Abramov, G. (2020). Mathematical support of the vessel information and risk control systems. In: CEUR Workshop Proceedings, 2805, 335–354. Available at: http://ceur-ws.org/Vol-2805/paper25.pdf
  22. Rakić, T., Živković, S., Veljković, M. (2017). Hierarchy of work motives and motivators with the aim of forming more efficient working environment. Facta Universitatis, Series: Working and Living Environmental Protection, 087. doi: https://doi.org/10.22190/fuwlep1701087r
  23. Nosov, P., Zinchenko, S., Plokhikh, V., Popovych, I., Prokopchuk, Y., Makarchuk, D. et al. (2021). Development and experimental study of analyzer to enhance maritime safety. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 4 (3 (112)), 27–35. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2021.239093
  24. Baksh, A.-A., Khan, F., Gadag, V., Ferdous, R. (2015). Network based approach for predictive accident modelling. Safety Science, 80, 274–287. doi: https://doi.org/10.1016/j.ssci.2015.08.003
  25. Khraban, T. E., Silko, O. V. (2022). Combat and military-professional stress: the influence of emotions and emotional states on the choice of coping strategies. Insight: The Psychological Dimensions of Society, 8, 71–87. doi: https://doi.org/10.32999/2663-970x/2022-8-6
  26. Mamenko, P., Zinchenko, S., Kobets, V., Nosov, P., Popovych, I. (2021). Solution of the Problem of Optimizing Route with Using the Risk Criterion. Lecture Notes on Data Engineering and Communications Technologies, 252–265. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-030-82014-5_17
  27. Khrennikov, A. (2004). Modeling thinking processes in p-adic coordinate systems. Moscow: Fizmatlit, 296.
  28. Popovych, I., Blynova, O. (2019). The Structure, Variables and Interdependence of the Factors of Mental States of Expectations in Students’ Academic and Professional Activities. The New Educational Review, 55 (1), 293–306. doi: https://doi.org/10.15804/tner.2019.55.1.24
  29. Popovych, I., Hoi, N., Koval, I., Vorobel, M., Semenov, O., Semenova, N., Hrys, A. (2022). Strengthening of student youth’s mental health using play sports. Journal of Physical Education and Sport, 22 (6), 1384–1395. doi: https://doi.org/10.7752/jpes.2022.06174
  30. Popovych, I., Halian, I., Lialiuk, G., Chopyk, R., Karpenko, Ye., Melnyk, Yu. (2022). Research of young female handball players’ self-actualizing mental states. Journal of Physical Education and Sport, 22 (7), 1599–1607. doi: https://doi.org/10.7752/jpes.2022.07201
  31. Murtagh, F. (2016). Sparse p-adic data coding for computationally efficient and effective big data analytics. P-Adic Numbers, Ultrametric Analysis, and Applications, 8 (3), 236–247. doi: https://doi.org/10.1134/s2070046616030055
  32. Amit, D. J. (1990). Attractor neural networks and biological reality: associative memory and learning. Future Generation Computer Systems, 6 (2), 111–119. doi: https://doi.org/10.1016/0167-739x(90)90027-b
  33. Bradley, P. E. (2009). On p-adic classification. P-Adic Numbers, Ultrametric Analysis, and Applications, 1 (4), 271–285. doi: https://doi.org/10.1134/s2070046609040013
  34. Serhii, Z., Oleh, T., Pavlo, N., Ihor, P., Kostiantyn, K. (2022). Pivot Point position determination and its use for manoeuvring a vessel. Ships and Offshore Structures, 18 (3), 358–364. doi: https://doi.org/10.1080/17445302.2022.2052480
Розробка підходу в управлінні безпекою керування рухом судна шляхом ідентифікації станів навігатора

##submission.downloads##

Опубліковано

2023-08-31

Як цитувати

Носов, П. С., Корецький, О. А., Зінченко, С. М., Прокопчук, Ю. О., Грицук, І. В., Сокол, І. В., & Кириченко, К. В. (2023). Розробка підходу в управлінні безпекою керування рухом судна шляхом ідентифікації станів навігатора. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 4(3 (124), 19–32. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2023.286156

Номер

Том 4 № 3 (124) (2023): Процеси управління

Розділ

Процеси управління

Ліцензія

Авторське право (c) 2023 Pavlo Nosov, Oleksiy Koretsky, Serhii Zinchenko, Yurii Prokopchuk, Igor Gritsuk, Ihor Sokol, Kostiantyn Kyrychenko

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.

Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.