5.4 问题五的模型建立与求解
5.4.1 主成分分析影响因素模型
1)主成分分析方法
主成分分析方法是将多个具有相关性的要素转化成几个不相关的综合指标的分析与统计方法。综合指标有可能包含众多相互重复的信息,主成分分析在保证信息最少丢失的原则下,对原来指标进行降维处理,把一些不相关的指标省去,将原来较多的指标转换成能反映研究现象的较少的综合指标,这样能够简化复杂的研究,在保证研究精确度的前提下提高研究效率。
主成分分析主要通过对协方差矩阵进行特征分析,达到在减少数据维数的同时保持数据集对方差贡献最大的目的。也就是在数据信息损失最小的情况下,通过降维把原来的多个指标转化为一个或几个综合指标,即主成分。各主成分间互不相关。具体计算过程如下：
(1)求出标准化数据指标的矩阵。设脆弱性评价指标个数为n,评价对象个数为m,数据矩阵为X,xij表示第i行的第j个数值,则：
(2)求相关系数矩阵：
式中,rij为标准化数据的第i个指标与第j个指标间的相关系数,并且可得相关系数矩阵R。
(3)求相关系数矩阵的特征值和特征向量,以及特征值对应的方差贡献率和累计贡献率。取特征值大于1且累计方差贡献率大于85%的前q个主成分综合原始数据信息,记其方差贡献率为：
(4)取对应的q个特征向量,将其标准化：
式中,e是特征向量,f∈[1,q]。
(5)各指标对总体的贡献率为：
(6)对P做归一化得：
式中,wj为第j个指标的权重。
2)分析主要因素
结合问题三和问题四中的讨论结果,我们可以得出与飞行动作相关的敏感参数和特征参数,如下表所示：
(1)爬升
(2)下滑
(3)平飞
(4)转弯
利用主成分分析法,将各项参数数据标准化如下：
①对于正相关量：
②对于负相关量：
按主成分分析方法步骤求得各指标归一化后的贡献率排序如表17(前六)所示：
表17 转弯动作参数贡献率排序表
因此,影响飞行质量的参数主要为累加高度变化、航向角偏差、油门。
结论：影响飞行质量的主要因素有：操纵杆的操纵灵敏度、操控手的方向性、给油门的时机和大小。
5.4.2 容错机制
1)容错性
容错性是指产品对错误的承载能力,它是衡量产品使用过程中出现错误的概率以及成功解决错误的效率的指标,其在飞行操纵系统领域中应用广泛。
本文认为无人机操纵容错性主要是指无人机操纵手对错误的承载能力。一个无人机操纵手的容错性主要是看这个操纵手操作时出现错误的概率和操作错误出现后得到解决的妥善程度和效率。出现操作错误的概率越低,而且出现错误后得到解决的妥善程度和效率越高,就说明无人机操作的容错性越好。
2)错误分类及出错原因
(1)失误
①描述性失误：是指做错动作的对象。空间上的距离越小发生的几率就越大。
②数据干扰失误：行为的无意识性会干扰正在进行的动作。
③联想失误：人们内在的思维所引发的动作失误。
④功能状态失误：若操纵功能复杂且方法过多,就常会出现功能性失误。
⑤突然忘记目的失误：大多数情况下是由于产生目标机制的衰退而造成的。
(2)错误
①注意力失效：进行操作时心理活动关注于另一个动作。
②记忆失误：忘记之前构思好要做的事情。
③错误感知：对感官感知进行错误判断。
④推理出错：对某个突发情况得出错误结论或者对情况不能进行全面处理。
3)容错性原则
(1)避免错误操作的出现。
(2)及时反馈错误并提供纠错帮助。
(3)进行正确和有效的引导。
4)容错机制流程图
图25 容错机制流程图
5.4.3 基于容错机制的无人机操控手分级考核办法
在参考《中国航空器拥有者及驾驶员协会(AOPA-China)无人机考试培训大纲》的基础上,利用问题三建立的基本飞行科目飞行质量评价指标体系和问题四建立的无人机操控手综合飞行技能模糊层次评价模型,本文以科学性和有效性为原则建立了基于容错机制的无人机操控手分级考核办法。
1)等级考核
鉴于目前对无人机操控手能力需求难度不一的情况,本文依据飞行动作要求的难易程度,对无人机操控手飞行技能考核划分为初级、中级、高级三个能力等级。
其中初级考核内容为起飞、降落、前进、后退;中级考核内容为水平直线飞行、转弯(左右)、爬升、下滑;高级考核内容为水平“8”字动作、45°上升起飞、45°下降着陆。每当被考核者依次通过考核等级后即可获得相应等级的能力认证证明。
表18 无人机操控手分级考核办法
2)分级评价
为了方便等级考核成绩评定,本文对于同一等级技能考核采用优秀、良好、及格、不及格四级评价等级。
表19 无人机操控手分级考核评价表
