NAVIGATION SAFETY CONTROL SYSTEM DEVELOPMENT THROUGH NAVIGATOR ACTION PREDICTION BY DATA MINING MEANS

Abstract

Актуальність. Враховуючи сучасні тенденції розвитку ергатичних систем морського транспорту було визначено фактори впливу навігатора на процеси управління судном. В рамках гіпотези дослідження для підвищення безпеки судноводіння необхідно застосувати прогностичні моделі Data mining та автоматизацію управління рухом судна. Мета. Метою дослідження є розробка системи управління безпекою судноводіння на основі прогнозу дій навігатора в критичних ситуаціях, що дозволить знизити ймовірність виникнення критичних ситуацій під час виконання маневрів. Метод. Запропоновано схему ергатичної системи управління судном та модель ідентифікації впливу «людського фактору» навігатора під час судноводіння. У рамках моделі, що побудована на принципах дерев прийняття рішень навігатором, застосовано прогноз засобами Data mining з урахуванням ідентифікаторів виникнення критичної ситуації. За результатами прогнозу розроблено метод оптимального керуванні рухом судна у критичних ситуаціях що спрацьовує на вузлах дерева прийняття рішень навігатором та знижує імовірність критичного впливу на управління судном. Результати. Запропоновані підходи було апробовано у науково-дослідній лабораторії «Розробки систем підтримки прийняття рішень, ергатичних та автоматизованих систем управління рухом судна». Застосовування тренажеру Navi Trainer 5000 navigation simulator (Wärtsilä Corporation, Фінляндія) та імітаційне моделювання роботи системи управління безпекою судноводіння у критичних ситуаціях дозволила підтвердити її результативність. В результаті апробації було визначено, що активізація системи дозволила зменшити імовірність виникнення критичних ситуацій на 18–54 %. У 11 % випадків система переводила процеси керування рухом судна в автоматичний режим та, як наслідок, знизити рівень ризику виникнення аварійних ситуацій. Висновки. Використання автоматизованих засобів Data mining дозволило нівелювати негативний прояв «людського фактору» навігатора та зменшити середній час на виконання маневрів при куруванні судном до 23 %. Taking into account current trends in the development of ergatic maritime transport systems, the factors of the navigator's influence on vessel control processes were determined. Within the framework of the research hypothesis, to improve navigation safety, it is necessary to apply predictive data mining models and automated vessel control. The paper proposes a diagram of the ergatic vessel control system and a model for identifying the influence of the navigator human factor during navigation. Within the framework of the model based on the principles of navigator decision trees, prediction by data mining means is applied, taking into account the identifiers of the occurrence of a critical situation.Based on the prediction results, a method for optimal vessel control in critical situations was developed, which is triggered at the nodes of the navigator decision tree, which reduces the likelihood of a critical impact on vessel control. The proposed approaches were tested in the research laboratory Development of decision support systems, ergatic and automated vessel control systems. The use of the Navi Trainer 5,000 navigation simulator (Wartsila Corporation, Finland) and simulation of the navigation safety control system for critical situations have confirmed its effectiveness. As a result of testing, it was determined that the activation of the system allowed reducing the likelihood of critical situations by 18-54 %. In 11 % of cases, the system switched the vessel control processes to automatic mode and, as a result, reduced the risk of mergencies. The use of automated data mining tools made it possible to neutralize the negative influence of the "human factor" of the navigator and to reduce the average maneuvering time during vessel navigation to 23 %