ПНСТ 789-2022

ПРЕДВАРИТЕЛЬНЫЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ СТАНДАРТ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ ДЛЯ НАВИГАЦИОННЫХ СИСТЕМ ВОЗДУШНЫХ СУДОВ ГРАЖДАНСКОЙ АВИАЦИИ

Алгоритм оценки состояния бедствия воздушного судна. Общие требования

Artificial intelligence for civil aviation aircraft. Algorithm for assessing the state of distress of an aircraft. General requirements

ОКС 35.020

Срок действия с 2024-01-01

до 2026-01-01

Предисловие

1 РАЗРАБОТАН Обществом с ограниченной ответственностью "ННК Консалтинг"

2 ВНЕСЕН Техническим комитетом по стандартизации ТК 164 "Искусственный интеллект"

3 УТВЕРЖДЕН И ВВЕДЕН В ДЕЙСТВИЕ Приказом Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии от 8 ноября 2022 г. N 103-пнст

Правила применения настоящего стандарта и проведения его мониторинга установлены в ГОСТ Р 1.16-2011 (разделы 5 и 6). Федеральное агентство по техническому регулированию и метрологии собирает сведения о практическом применении настоящего стандарта. Данные сведения, а также замечания и предложения по содержанию стандарта можно направить не позднее чем за 4 мес. до истечения срока его действия разработчику настоящего стандарта по адресу: contact@nnccompany.ru и/или в Федеральное агентство по техническому регулированию и метрологии по адресу: 123112 Москва, Пресненская набережная, д.10, стр.2.

В случае отмены настоящего стандарта соответствующая информация будет опубликована в ежемесячном информационном указателе "Национальные стандарты" и также будет размещена на официальном сайте Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии в сети Интернет (www.rst.gov.ru)

Введение

В полете может произойти ряд происшествий со смертельным исходом, в которых:

- аварийные радиомаяки не действовали, были уничтожены во время удара или сразу после него вследствие пожара либо были погружены в воду, что сильно снижало эффективность спасательных операций;

- для обнаружения обломков и, соответственно, для восстановления бортовых самописцев (регистраторов полетных данных) потребовалось значительное количество времени либо их нельзя было восстановить, что значительно уменьшало вероятность выяснения фактической причины таких происшествий.

Учитывая непредсказуемый характер авиационных происшествий и сложности в части надежного обеспечения сигнала бедствия при ударе воздушного судна о землю, концепция обнаружения в полете ситуации неизбежного происшествия и передачи сигнала бедствия и/или полетных данных до падения ВС рассматривается как возможность в значительной степени повысить точность определения места происшествия и эффективность спасательной операции.

Срабатывание передачи полетной информации на основе анализа бортовым оборудованием полетных параметров в реальном времени представляет собой отлаженный механизм. Такие системы уже разработаны и внедряются авиакомпаниями с целью мониторинга и контроля местоположения воздушных судов.

Развитие методов искусственного интеллекта и рост вычислительных мощностей делают возможным решение задач оценки состояния комплексных систем или подтверждения достоверности решения посредством нейронных сетей с точностью, превышающей классические аналитические и статистические методы. Это способствует применению методов искусственного интеллекта при условии проведения качественных испытаний в сферах, связанных с высоким риском для жизни и здоровья людей, в частности - навигации и гражданской авиации.

В настоящем стандарте:

- определена комплексная система оценки состояния бедствия воздушного судна гражданской авиации;

- определены характеристики алгоритма оценки состояния бедствия воздушного судна;

- формализованы требования к данным, необходимым для обучения алгоритма контроля целостности для приемников спутниковой навигации.

     1 Область применения

Настоящий стандарт распространяется на алгоритм оценки состояния бедствия воздушного судна, применяемый в вычислительных системах воздушных судов гражданской авиации, и устанавливает типовые требования к контрольным выборкам исходных данных для обучения алгоритма оценки состояния бедствия воздушного судна, реализованного с использованием искусственного интеллекта.

     2 Сокращения

В настоящем стандарте применены следующие сокращения:

ВС - воздушное судно;

УВД - управление воздушным движением;

AOA - истинный угол атаки;

CAS - расчетная воздушная скорость;

CVR - бортовой речевой регистратор;

EGPWS - усовершенствованная система предупреждения о приближении земли;

ERP - система для решения задач привязки оперативных параметров полета - времени, скорости, высоты - к потребности самолета с конкретной конфигурацией в ресурсах и материалах для оперативного ремонта и технического обслуживания;

ГЛОНАСС - глобальная навигационная спутниковая система;

GPWS - система предупреждения столкновения с землей;

GPS - глобальная система определения местоположения;

TAWS - система предупреждения о близости земли;

TCAS - система предупреждения столкновения самолетов;

RA TCAS - система рекомендаций по ликвидации угрозы столкновения.

     3 Комплексная система оценки состояния бедствия воздушного судна гражданской авиации

3.1 Описание модели

Компоненты системы оценки состояния бедствия ВС в полете и критериев срабатывания передачи данных могут быть разбиты на отдельные функциональные блоки, которые имеют уникальные входные и выходные сигналы. Каждый функциональный блок изображен на рисунке 1 и определен в пункте 3.1.1.

     Рисунок 1 - Модель системы критериев оценки состояния бедствия воздушного судна в полете и критериев срабатывания для передачи данных

3.1.1 Описание функциональных блоков

3.1.1.1 Датчики состояния воздушного судна

Этот блок включает входные сигналы для логики срабатывания, которые могут использоваться для идентификации изменения состояния ВС. Они могут включать следующее (но не ограничиваются этим): воздушную скорость или пространственное положение. Источниками этих входных сигналов являются бортовые радиоэлектронные системы.

3.1.1.2 Система выявления и инициирования состояния бедствия воздушного судна

Этот блок содержит алгоритмы, которые выполняют операции для оценки состояния ВС.

3.1.1.3 Средства индикации

Этот блок включает все виды индикации, обеспечиваемой летному экипажу, которые информируют экипаж о статусе срабатывания и/или состоянии передачи.

3.1.1.4 Оборудование мониторинга и контроля местоположения воздушного судна по сигналам спутниковых систем ГЛОНАСС/GPS

Этот блок включает оборудование мониторинга и контроля местоположения ВС по сигналам спутниковых систем ГЛОНАСС/GPS, которое передает информацию о состоянии бедствия ВС оператору.

     4 Характеристики алгоритма оценки состояния бедствия воздушного судна

4.1 Введение

Целью этого раздела является определение требований работе алгоритма оценки состояния бедствия ВС. Соответствие этим требованиям рекомендуется как средство обеспечения удовлетворительного выполнения алгоритмом своей предполагаемой функции при штатных условиях эксплуатации.

Алгоритм оценки состояния бедствия ВС должен быть спроектирован для обработки данных, относящихся к состоянию воздушных судов, и обеспечения выходных сигналов в оборудование мониторинга и контроля местоположения ВС по сигналам спутниковых систем ГЛОНАСС/GPS для запуска и/или отмены передачи полетной информации. Настоящие требования содержат минимальный набор сценариев, которые должны быть обнаружены алгоритмом.

Чтобы свести к минимуму отвлекающие срабатывания и оптимизировать логику срабатывания, такой алгоритм может быть заблокирован или может быть ограничен в функции обнаружения событий бедствия на следующих этапах полета: взлет, начальный набор высоты, конечный участок захода на посадку, посадка и уход на второй круг.

Подавление логики срабатывания не отменяет активность системы.

4.2 Требования к алгоритму срабатывания

Алгоритм срабатывания, основанный на искусственном интеллекте, должен отслеживать состояние ВС на предмет возникновения состояния бедствия.