Чем бы вы ни занимались, грамотное управление рисками даст вам чувство уверенности, предсказуемости и определенности.
(Основы риск-менеджмента)

В соответствии с документами ИКАО, при управлении безопасностью полетов (БП) и предотвращением авиационных происшествий, необходимо активно работать уже на уровне отклонений, что требует их количественной оценки. Известный принцип «Улучшено может быть то, что измерено» в применении к технике пилотирования (ТП) так же требует разработки инструмента измерения в этой области.

Действующие российские документы по обработке полетной информации определяют применение при анализе допускового контроля (то есть «норма – не норма»), в то время как при управлении рисками, очевидно, необходимо оперировать вероятностями: это обусловлено самим определением риска. Другими словами, на допусковом контроле управления рисками не построишь. Исходя из этих соображений, предложено в качестве показателей качества техники пилотирования использовать расчетные значения вероятностей выхода за установленное ограничение по заранее определенным параметрам.

Основное преимущество такого подхода, по сравнению с работой по статистике фактических отклонений (событий), заключается в учете влияния на показатель качества пилотирования не только зарегистрированных отклонений (которых может и не быть), а абсолютно всех значений параметров, входящих в рассматриваемую статистику. Естественно, что, например, наличие в статистике нескольких значений, близких к границе «норма – не норма», окажет существенное влияние на величину показателя качества.

Помимо прочего, расчетное значение вероятности позволяет перейти от дискретной оценки к практически непрерывной. Действительно, риск выхода за ограничение в случае постоянной практики «хождения по границе» либо с большим разбросом значений, будет существенно выше, чем в случае выдерживания параметра близко к номинальному значению. При этом допусковый контроль не определит этот риск, а, напротив, использование вероятностей при оценке обязательно укажет на опасность. Кроме того, постоянное отслеживание значений вероятности позволит своевременно выявить тренды на ухудшение ТП в части конкретных параметров пилотирования. Таким образом, данный метод может быть отнесен к прогностическому подходу в управлении БП.

Суть метода заключается в сборе, на основании данных полетной информации, значений ряда параметров полета в конкретных точках. Далее по крайним 20 полетам проводится расчет вероятностей выходов за ограничения по каждому из заранее определенных параметров.

На основании результатов расчета формируются оценки уровня техники пилотирования для каждого пилота и летной службы в целом, по каждому конкретному параметру пилотирования. Полученные оценки служат основой для разработки узконаправленных корректирующих мероприятий. Мониторинг изменений показателей оценки качества пилотирования во времени также позволяет оценить эффективность проведенных мероприятий.

Кроме того, как результаты расчетов, так и статистика значений параметров полета, накопленная в специализированной базе данных, могут служить инструментами в системе управления рисками, связанными с усталостью.

Для оценки вероятности выхода параметра за ограничение применяется математический аппарат статистики экстремальных значений [1, 2].

Выявлено, что максимальные и минимальные значения различных параметров подчиняются так называемым асимптотическим законам распределения – независимо от вида распределения самого параметра. Таким законом, в частности, является двойное экспоненциальное распределение:

 

где:

х – значение параметра;

Р(x) – вероятность того, что значение параметра будет менее или равно х;

v = v (x) – нормированное отклонение.

Используя статистику, то есть зарегистрированные значения х, можно рассчитать экспериментальные вероятности Р, далее нормированные отклонения v, и построить зависимость v(х), на основании которой рассчитать вероятность выхода за ограничение.

На рисунках 1 и 2 приведены статистические данные по двум пилотам, параметр – удаление на касании (масштаб по оси абсцисс различен!). Вероятность выхода за ограничение будет тем больше, чем ближе наибольшее значение параметра к ограничению и чем больше разброс значений.

Строить зависимость по нормированному отклонению V очень удобно, так как она близка к линейной, что позволяет применять экстраполяцию. Экстраполяция нужна достаточно часто, поскольку абсолютное большинство пилотов практически никогда не выходят за значения ограничений по параметрам пилотирования.

Рис. 1. Зависимость параметра распределения v от удаления на касании для пилота 1, вероятность выхода за ограничение (перелет) 0.000167906

Рис. 2. Зависимость параметра распределения v от удаления на касании для пилота 2, вероятность выхода за ограничение (перелет) 0.090564387

По рисункам 1 и 2 видно, что пилот 1 стабильно производит касание на удалении от 850 до 1850 футов – в любых погодных условиях, в любых аэропортах и при любой загрузке. Напротив, у пилота 2 разброс значений составляет до 2500 футов, соответственно, вероятность перелета у него больше, чем у пилота 1, на несколько порядков, что требует особого внимания со стороны командно-летного состава.

На основании изложенного, в Группе «Волга-Днепр» в составе Автоматизированной системы прогнозирования и предотвращения авиационных происшествий (АС ППАП) разработан модуль «Анализ техники пилотирования» как инструмент командно-летного состава по управлению рисками в сфере качества пилотирования. Основная цель модуля – реализация непрерывной оценки ТП, основанная на регулярно обновляющихся статистических данных, для разработки и последующего контроля результатов узконаправленных мероприятий по улучшению уровня БП. Основные задачи, решаемые модулем:

– сбор и хранение статистики значений параметров в контрольных точках полета;

– расчет вероятностей выходов за ограничения как показателей качества пилотирования;

– оценка качества пилотирования;

– отслеживание изменений в качестве пилотирования для пилотов и летной службы в целом, выявление опасных тенденций;

– сравнение групп полетов, сформированных по различным признакам, в плане уровня БП;

– контроль соотношения посадок в ручном и автоматическом режиме (контроль поддержания навыка).

Перечень расчетных параметров для каждого типа ВС формируется отдельно в зависимости от особенностей регистрации полетной информации и ограничений, оговоренных эксплуатационными документами. Количество полетов для расчета по пилотирующим принято единым для всех типов ВС – 20 крайних (самых «свежих») полетов из периода за крайние 12 месяцев. Для пилотов, выполнивших в качестве активного пилотирующего менее 20 рейсов за крайние 12 месяцев, вероятности не рассчитываются, но есть возможность оценить статистические данные по фактическим значениям параметров полета. Для расчетов по летной службе (летной группе по типу ВС) в целом, используются все полеты, выполненные за месяц.

Пример перечня параметров для сбора статистики (ВС типа Boeing-747-8):

– Vy max – максимальная (по модулю) скорость снижения на заходе в диапазоне высот 1000…0 футов относительно порога ВПП;

– Eg_max – максимальное отклонение от равносигнальной зоны глиссады;

– V ref      – расчетная скорость пересечения порога ВПП (расчетная минимальная скорость захода);

– V th        – фактическая скорость пересечения порога ВПП;

– Vy th      – фактическая вертикальная скорость пересечения порога ВПП;

– H th        – геометрическая высота пересечения порога ВПП;

– V td        – фактическая скорость касания;

– L td        – удаление на касании;

– Ny td      – максимальное значение вертикальной перегрузки в зоне касания;

– Nz td      – максимальное (по модулю) значение боковой перегрузки в зоне касания;

– Roll        – максимальное (по модулю) значение крена в зоне касания;

– Ca          – коэффициент «интенсивности» выравнивания;

– Cb          – коэффициент «результативности» выравнивания;

– Rq          – коэффициент близости процесса выравнивания к эталонному виду.

При этом для ряда параметров производится расчет вероятностей выхода за ограничение как сверху, так и снизу. Параметры Ca, Cb, Rq введены в модуль в рамках мероприятий по предотвращению жестких (грубых) посадок и определяют качество выравнивания перед касанием. Описание параметров выравнивания приведено, например, в [3]. Общий перечень параметров может быть изменен / расширен по желанию пользователя.

Результаты расчетов передаются в летную службу в виде, представленном на рисунке 3. В каждой ячейке таблицы расположено значение вероятности выхода за ограничение для конкретного пилота по конкретному параметру. В случае если значение вероятности выходит за установленное пороговое значение, цвет шрифта меняется на красный. Специальным знаком (красный колокольчик) помечены параметры, по которым у данного пилота обнаружен негативный тренд (интенсивный рост вероятности выхода за ограничение по итогам двух-трех крайних месяцев). Кроме того, в каждой ячейке в скобках указано место пилота в общем рейтинге по этому параметру. Набор фильтров позволяет формировать список по количеству «красных» значений у пилота (нет; одно, два, три, …), по наличию негативных трендов и т.д.

Представленная таблица позволяет оперативно выявить «узкие» места у пилотов. Так, например, если у пилота велика вероятность посадки с креном более допустимого, имеет смысл при занятиях на тренажере поставить ему условия с предельным боковым ветром. Кстати, практика показывает, что в большинстве случаев достаточно просто известить пилота, что он находится в «группе риска» по какому-либо параметру.

Рис. 3. Общий вид таблицы «Рейтинг по ТП», рейтинг построен по параметру Vy max

Кроме этого, для каждого пилота можно вывести графики изменения значений вероятностей выходов за ограничения по всем параметрам за любой назначенный период – рис. 4. При подтверждении явного тренда, командно-летный состав принимает решение о проведении корректирующих мероприятий.

Рис. 4. Временной график вероятностей пилота с выраженным негативным трендом по параметру «Удаление на касании Ltd max»

Помимо приведенных результатов, командно-летному составу ежемесячно представляются временнЫе графики по всем контролируемым параметрам, рассчитанные для летной службы в целом. При этом автоматические заходы исключены из статистики. Здесь хорошо видны не только текущие значения вероятностей, но и их тренды, и сразу понятно, в каком направлении следует работать шеф-пилоту в первую очередь – рис. 5.

Используя эти материалы, можно оценить изменения в технике пилотирования, к которым привела стратегия летной подготовки, выбранная КЛС. После оценки может быть принято решение об изменении стратегии подготовки на основе вновь выявленных тенденций в пилотировании.

Рис. 5. Пример графиков изменения вероятностей выходов за ограничения по параметрам в указанный период для летной службы в целом

С помощью модуля «Анализ техники пилотирования» можно провести также сравнительные оценки, например, по аэропортам, по отдельным ВПП, по пилотам первого года работы в сравнении с более опытными пилотами (рис. 6) и так далее.

Рис. 6. Сравнение техники пилотирования пилотов первого года работы с общей статистикой по ЛС: синим цветом – все пилоты, красным – пилоты первого года работы

Материалы модуля также могут быть использованы для решения задач Системы управления рисками, связанными с утомлением. Так, для численной иллюстрации влияния усталости экипажей на безопасность полётов, проведены расчёты вероятностей выходов за ограничения для стандартных и усиленных экипажей – рис. 7. Расчет проведен с помощью раздела «Сравнение групп» модуля. Из 12 анализируемых параметров для 6 – примерно равные значения вероятностей; в 1 случае вероятность выше для усиленного экипажа, в 5 случаях – для стандартного, т.е. итоговый результат 1:5 – посадки, выполненные стандартным экипажем, имеют существенно более высокую, по сравнению с усиленным экипажем, вероятность выхода за ограничения.

Рис. 7. Сравнение вероятностей выходов за ограничение по параметрам для стандартного и усиленного экипажей

Лётчики с повышенной утомляемостью на длительных перелётах могут быть выявлены путём представления статистики параметра Rq в зависимости от длительности полёта. Данные по группе таких пилотов (12 человек) представлены на рис. 8.

Рис. 8. Статистика по параметру Rq в зависимости от полетного времени для группы пилотов (в идеальном случае Rq = 1)

Следует добавить, что работа описанным инструментом не заменяет собой стандартную схему работы, в основе которой лежит допусковый контроль. Оба направления ведутся параллельно.

Литература
1. Гумбель Э. Статистика экстремальных значений – М.: МИР, 1965.
2. Лушкин А.М. Методическое обеспечение процедур мониторинга в системе управления безопасностью полетов: автореф. диссерт. на соискание ученой степени канд. техн. наук. – М.: 2010.
3. Способ оценивания качества пилотирования самолета летчиком на этапе выравнивания перед касанием: пат. на изобретение РФ № 2693392 / В.В. Завершинский. – Опубл. 01.08.2019.

Группа «Волга-Днепр»

Завершинский Владимир Витальевич – руководитель службы объективного контроля ООО «Авиакомпания ЭйрБриджКарго», кандидат технических наук

Титов Константин Николаевич – руководитель центра обработки и анализа полетной информации ООО «Авиакомпания Волга-Днепр».

МКАА «Безопасность полетов» не несет ответственности за содержание этого материала. Содержимое сообщения не обязательно является мнением или взглядом учредителей МКАА «Безопасность полетов». Материал публикуется с целью ознакомления авиационного сообщества с различными мнениями специалистов.

Содержание материалов представлено в том виде, в котором их подготовили авторы – без какой-либо редакторской правки.