Введение
Человек-оператор, обладая уникальной способностью принимать правильные решения в обстановке неполной информации, является обязательным звеном интеллектуальной системы управления. Эффективность функционирования таких систем зависит от успешной деятельности человека. Следовательно, при проектировании и разработке сложных объектов, агрегатов и машин в систему управления которых встроен человек, возникает задача математического моделирования работы человека-оператора.
Впервые к решению проблемы с инженерной точки зрения подошли Тастен в Англии, Рагаззини в США Оба исследовантеля описывали дейтсвия человека-оператора линейными дифференциальными уравнениями [1]. В дальнейшем исследователями было предложено весьма значительное число моделей деятельности оператора в эргатических системах основанных на взаимодействиях оператора с машиной и средой [2 - 6 ]. Так в статье [3] рассматриваются экспериментальные исследования процесса принятия решений человеком-оператором в интеллектуальной системе управления. Нечеткие множества и нечеткие алгоритмы используются для построения математической модели работы человека-оператора. Авторами статьи [4] предлагаются принципы построения аналитико-имитационной модели человека-оператора, которые бы учитывали функционирование человека как на физическом и психофизиологическом уровне, так и уровни логического вывода для решения человеком задачи управления технологическим процессом.
Ранее проведенные авторами результаты исследования модели человека-оператора Тастена на программном комплексе МВТУ показывают хорошую реакцию на помеху, которую модель отрабатывает, что подтверждает адекватность данной модели. При этом ответная реакция модели человека-оператора Тастена на чистые синусоиды количественно отличается от той, которая имеет место при отслеживании более сложных сигналов.
Результаты моделирования показывают , что при достаточно низких частотах (f = 0,01 Гц) модель адекватно представляет основную часть выходной величины человека-оператора (Рис.1), а по мере увеличения частоты, выходные характеристики человека-оператора, производящего отслеживание постепенно откланяются от характеристик, ожидаемых при использовании линейных неизменяемых моделей (Рис.2).
Таким образом, модель Тастена соответствует слабо подготовленному оператору, имеющему большое время нейромышечного запаздывания.
Рисунок 1 – переходная характеристика при частоте входного сигнала f= 0,01 Гц
Рисунок 2 – переходная характеристика при частоте входного сигнала f= 0,1 Гц
Математическая модель человека-оператора Рагаззини
В 1948 году Рагаззини предложил модель человека-оператора с передаточной функцией вида:
(2)
Рисунок 3 – Структура математической модели человека-оператора Рагаззини
Параметры передаточной функции зависят от частной задачи, для данного случая величина параметров модели записана на схеме. Передаточные функции этого типа называются квазилинейными.
Проведенные исследования модели человека-оператора Рагаззини на программном комплексе МВТУ показывают, что выходные характеристики модели человека – оператора Рагаззини при нейромышечном запаздывании 
и частоте входного сигнала 0,2 Гц практически совпадают с входными сигналами, имея отставание на время реакции объекта управления 
(Рис. 4).
Рисунок 4 – переходная характеристика при частоте входного сигнала f= 0,2 Гц
Для исследования реакции модели человека-оператора Рагазини на сложный входной сигнал построим структурную схему с входным сигналом, представляющим собой сумму трех синусид с различными частотами f = 0,2 Гц, f = 0,1 Гц, f = 0,01 Гц (Рис. 5).
Рисунок 5 – Структура математической модели человека-оператора Рагаззини для отслеживания сложных сигналов.
Реакция модели человека-оператора на сложный сигнал представлена на Рисунке 6.
Рисунок 6 –переходная характеристика при отслеживании сложных сигналов
Как показывает результат моделирования, переходная характеристика модели адекватно отражает входной сложный сигнал с небольшим временим чистого запаздывания, как и в первом случае, реакция на одиночную синусоиду.
В заключении можно отметить что:
1. Система квазилинейной модели деятельности человека-оператора может, описана линейным дифференциальным уравнением, коэффициенты которого зависят от структуры системы и полосы частот входного сигнала, но остаются постоянными для частной системы.
2. Линейное соотношение определяет лишь часть выходной величины системы (линейную часть). Дополнительно может присутствовать случайная или не коррелированная составляющая. Обоснованность использования квазилинейной модели зависит от той доли выходной величины, которую она определяет.
Ответная реакция человека-оператора на чистые синусоиды количественно отличается от той, которая имеет место при отслеживании более сложных сигналов.
Как видно из приведенных данных, для разработки моделей человека-оператора, применяются различные методы, сформированные в классической теории автоматического управления [7]. Однако при исследовании разработанных моделей, мы обнаруживаем разработки моделей на основе методов спектрального анализа и настройки параметров. В настоящее время все большее распространение получают адаптивные методы и методы адаптивной оптимизации.