Текст книги "Введение в анализ риска"

Полное постижение системы «человек – среда» с помощью моделей на данном этапе невозможно. Мы можем описать только малую часть этой системы. При этом будем отсекать или терять, не подозревая об их существовании, множество связей между средой и человеком (социальной системой). Как правило, мы ограничиваемся достаточно прозрачными связями, оставляя в стороне мало изученное, непонятное нам. Для того чтобы построить полную модель, требуется огромное вложение ресурсов, на которые человек не может пойти. Чем глубже мы познаем систему, тем дороже нам даются эти знания.

Как правило, надежные модели систем мы имеем при расчетном (штатном) режиме функционирования системы и не имеем их при других ее состояниях. Однако основные ошибки управления, приводящие динамические системы к катастрофам, связаны с нештатными ситуациями.

При математическом и имитационном моделировании социально-экономических процессов будем выделять следующие события и процессы:

– произведенные средой (природой), на которые человек не может влиять или которыми не может управлять; это, как правило, чрезвычайно редкие события и процессы, которые чрезвычайно трудно, часто невозможно, прогнозировать;

– являющиеся, как правило, результатом деятельности человека в окружающей среде, имеющие определенную повторяемость и достаточно четкое описание возникновения;

– обусловленные управляющими воздействиями со стороны человека в различных системах (технической, социальной, экономической, политической).

При этом будем различать события и процессы следующего вида:

– обладающие неопределенностью момента их появления и количественных характеристик (неуправляемые);

– поддающиеся статистическому описанию (как правило, тоже неуправляемые);

– случайные процессы (на выходе управляемых систем).

Отметим, что формально неопределенность отличается от определенности тем, что последняя предполагает наличие фиксированной группы условий входных сигналов – одно состояние среды, тогда как неопределенности свойственен некоторый диапазон возможных значений состояний среды, которые могут породить более, чем одно состояние входных воздействий.

Как правило, математическая модель динамической системы включает в себя систему контроля и информационно-измерительную систему. Последняя предназначена для получения количественной информации о состоянии объекта исследования, ее обработки и выдачи потребителю. Следовательно, нужно рассматривать ее как средство получения информации в неразрывной связи с объектом исследования и потребителем. С помощью информационно-измерительных систем решается задача оценивания состояния системы путем обработки результатов измерений. Оценивание осуществляется с помощью фильтров, например, Калмана, Виннера-Хопфа и других. При этом полезный сигнал X_i отделяется от помех (шумов) измерения, и в результате на выходе имеем .

В системе контроля осуществляется соответствие между текущим состоянием объекта контроля и заданным, при этом решаются следующие задачи:

– получение текущих значений контролируемых параметров x_i , определяющих данное состояние объекта контроля;

– сопоставление текущего значения x_i и его допустимых значений (x_i)_доп, которые описывают область нормального состояния объекта контроля;

– получение и выдача результатов контроля, т. е. суждения о том, каково положение вектора x_i относительно (x_i)_доп .

Отметим, что погрешности информационно-измерительных систем оказывают существенное влияние на результат контроля, следовательно, создают предпосылки выхода параметров системы из допустимой области состояний.

1.2. Виды эксплуатационного риска в технических системах

В качестве технической системы рассмотрим ЛА, представляющий собой одну из самых сложных динамических систем, параметры которой существенно изменяются в полете. В словаре Вебстера слово «риск» определяется как «опасность, возможность убытка или ущерба». Анализ статистики летных происшествий за последние годы указывает на неуменьшающееся количество жертв и потерь авиационной техники. При этом, несмотря на то, что количество катастроф в ВВС США снизилось, материальные потери возросли, что обусловлено возросшей стоимостью самолетов. В 1993 году эти потери превысили миллиард долларов. Из-за ошибок оператора и влияния погодных условий возникает порядка 66 % всех аварийных ситуаций, что определяет важность проблемы оценки риска в процессе эксплуатации ЛА [3, 8, 12, 26, 44, 46].

Отметим, что полет современного ЛА немыслим без риска, уровень которого можно характеризовать следующей количественной характеристикой – вероятностью появления недопустимых (нерасчетных) значений параметров, которая может оцениваться в каждый момент времени или интегрально, за весь полет, или как осредненная характеристика за некоторый период полетов. Величина риска в виде частоты катастроф и других аварийных ситуаций в полете регламентируется руководящими документами летных служб. Существует международная организация ICAO (международная организация гражданской авиации), призванная осуществлять контроль за величиной риска на различных моделях ЛА, в аэропортах.

На основе опыта эксплуатации ЛА можно сформулировать следующие положения:

– уровень риска в полете на современном ЛА определяется уровнем свойств и состоянием всего авиационного комплекса, включая ЛА, экипаж, бортовые системы управления и обеспечения жизнедеятельности, наземные средства руководства полетами;

– необходимый уровень риска обеспечивается высоким уровнем знаний характеристик ЛА и условий полета, в том числе, состояния среды, в которой протекает полет;

– при рассмотрении проблем моделирования риска необходимо учитывать вероятностный характер многих закономерностей, имеющих место в процессе функционирования авиационного комплекса;

– ведущая роль в благоприятном завершении полета принадлежит системе «ЛА – экипаж».

С риском связаны такие полетные ситуации, как усложнение условий полета, аварийные ситуации, катастрофические ситуации, а также летное происшествие и его предпосылки. При этом летным происшествием называют событие, которое произошло во время полета, связанного с использованием ЛА по назначению, и привело к частичному или полному разрушению ЛА; гибели членов экипажа или пассажиров, находящихся на борту ЛА в результате его полного или частичного разрушения; потере ЛА в результате его вынужденной посадки при невозможности его эвакуации или к пропаже ЛА без вести. Предпосылки летного происшествия – это события, связанные с возникновением в полете аварийной или сложной ситуации, которая не закончилась таким происшествием.

Таким образом, эксплуатационный риск связан с потерями техники и человеческими жертвами и зависит от уровня свойств авиационного комплекса. Эксплуатационный риск – векторная величина, каждая компонента которой оценивается различным образом различными службами и людьми (организующими полет или участвующими в нем).

С учетом сказанного выше, будем различать следующие основные составляющие эксплуатационного риска:

– производственный риск, связанный с некачественным исполнением конструкции ЛА, двигателя и бортового оборудования;

– профессиональный риск, обусловленный подготовкой экипажа ЛА и личного состава вспомогательных наземных служб;

– технический риск, связанный с уровнем техники (электронной аппаратуры), обеспечивающей предотвращение выхода параметров состояний ЛА из области допустимых состояний;

– риск, обусловленный уровнем знаний характеристик ЛА, и надежности рекомендаций по управлению им;

– риск, обусловленный неполной информацией о состоянии среды, в которой протекает полет.

Каждая из указанных компонент риска может быть разбита еще на ряд составляющих. Разбиение зависит от поставленной задачи, от степени детализации конечных результатов по оценке влияния отдельных систем ЛА на величину риска. Важной составляющей риска является уровень знаний характеристик ЛА, его систем бортового оборудования, систем наземного комплекса, с помощью которых осуществляются взлет, посадка, полет по эшелонам.

Случайный характер отказов авиационной техники, ошибок летного состава, непредусмотренного воздействия среды на ЛА обусловлен влиянием множества факторов. Неполный учет действующих «случайных» факторов приводит к случайным непредвиденным исходам в полете.

При решении различных практических задач, принятии различных управленческих (проектных) решений можно учитывать все новые и новые группы факторов, от самых существенных до самых ничтожных, пытаясь тем самым уменьшить роль (предотвратить появление) случайного (неучтенного, неосознанного) фактора. Однако полностью исключить влияние таких факторов невозможно, ибо человеческие знания относительны и каждому уровню познания соответствуют свои погрешности. Кроме того, часто глубина наших знаний ограничивается финансовыми возможностями. Так, чтобы построить модель для исследования движения ЛА в штопоре, нужны параметры, которые необходимо получить по материалам трубных испытаний. Однако, как показал опыт, для рассматриваемого случая эти испытания финансово нецелесообразны.

В дальнейшем разработаем процедуру анализа риска, позволяющую дать эксплуатирующим организациям, конструкторам, производителям ЛА и инвесторам необходимые данные для принятия решения о целесообразности участия в проекте по изготовлению, закупке данного типа ЛА и предусмотреть меры по защите от возможных финансовых и иных потерь. В качестве примера рассмотрим техническую постановку задачи создания новых образцов авиационной техники.

Одной из первоочередных задач, стоящих перед проектировщиками и разработчиками таких сложных и дорогостоящих технических систем, как бортовое оборудование самолета, является задача выбора и обоснования технических требований к системе, в которых отражалось бы целевое назначение системы, и которые соответствовали бы научно-техническому потенциалу разработчиков. При проектировании бортового оборудования выбор технических требований к нему должен производиться, исходя из целей и задач, стоящих перед проектируемым самолетом-носителем. Такие цели формулируются, как правило, на качественном уровне и позволяют судить лишь об общем направлении работ по созданию бортового оборудования или его совершенствованию. Для обеспечения необходимой ясности и однозначности формулировок целей последние лучше задать в терминах характеристик бортового оборудования. Для этого генеральную цель – выполнение самолетом полетного задания – приходится разбивать на совокупность более частных, зато более простых и конкретных подцелей, т. е. проводить квантификацию целей. При этом имеют место подцели: обеспечение регулярности полета, безопасности и экономичности.

Осуществив квантификацию, получают многоуровневое иерархическое дерево целей, на нижнем уровне которого оказывается полный набор измеримых целей. Для обеспечения полноты в набор целей нижнего уровня приходится включать цели, характеризующие различные стороны процесса функционирования системы. Дерево целей позволяет иметь полный перечень задач для подсистем любого уровня иерархии. При этом проектировщик формулирует технические задания для подсистем, в которых учитываются цели и задачи более высокого уровня.

Процесс квантификации целей завершен, когда получен набор количественно измеримых подцелей, связанных с показателями эффективности функционирования подсистем и системы, т. е. бортового оборудования в целом. На практике обычно используется следующий чисто эмпирический подход к построению показателей эффективности и оценке качества систем.

Из множества технических показателей систем лицо, принимающее решение, выделяет тот или те, которые, по его мнению, в наибольшей степени характеризуют соответствие системы заданному целевому назначению. Поскольку бортовое оборудование служит для обеспечения регулярности (R), безопасности (Б) и экономичности (Э) полета самолета, последние являются показателями эффективности этого оборудования. Отсюда следует, что задача проектирования заключается в том, чтобы создать такое бортовое оборудование, которое обеспечивало бы самолету заданные значения показателей регулярности, безопасности и экономичности.

Сформируем и обоснуем показатель экономической эффективности бортового оборудования, устанавливающий связь между его техническими характеристиками и стоимостью.

Целью создания нового бортового оборудования или совершенствования старого является, как следует из вышеизложенного, повышение регулярности, безопасности и экономичности полета самолета. Как правило, реализация этой цели поддается экономической оценке, в результате чего могут быть получены зависимости

J₁ = J₁(ΔR, ΔБ, ΔЭ, T), J₂ = J₂(ΔR, ΔБ, ΔЭ),

где J₁ – прибыль за время T эксплуатации самолета, оснащенного таким бортовым оборудованием; ΔR, ΔБ, ΔЭ – соответственно приращения показателей регулярности, безопасности и экономичности полета нового самолета по отношению к аналогичным показателям старого варианта самолета; J₂ – затраты на создание бортового оборудования. Очевидно, экономический эффект от внедрения

ΔJ = J₁ – J₂.           (1.1)

Рассмотрим вектор А параметров, полностью характеризующих бортовое оборудование. Тогда R=R(A), Б=Б(A), Э=Э(A), и задача заключается в отыскании такого вектора A=A* из допустимого множества Ω_доп(А), при котором показатель (1.1) достигает максимального значения, причем допустимое множество Ω_доп(А) выбирается так, что на его границе значения ΔJ достигают порога П минимальной прибыли, характеризующего целесообразность создания бортового оборудования. Таким образом, задача состоит в отыскании вектора A*, удовлетворяющего условию

В результате задача проектирования бортового оборудования сводится к построению: алгоритма, с помощью которого устанавливается связь между свойствами вектора A и значениями R, Б, Э; алгоритма вычисления эффекта J₁ и затрат J₂ в зависимости от R, Б, Э и A, а также метода нахождения A, удовлетворяющего условию (1.2).

Предположим, что показатели регулярности, безопасности и экономичности полета представляют собой вероятности возникновения некоторых событий (например, особых ситуаций, опасных ситуаций, ложных срабатываний). Предположим также, что алгоритм (метод) расчета эффекта J₁ в зависимости от значений указанных показателей известен. В качестве такого примера рассмотрим алгоритм, устанавливающий зависимость между эффектом J₁ и значениями показателя безопасности полета, под которым будем понимать вероятность или частоту особых ситуаций.

Пусть для всего парка самолетов заданного класса известно общее количество особых ситуаций, имевших место за заданный период времени. Это позволит определить экономические потери, обусловленные такими ситуациями. С другой стороны, предположим, что в результате проектирования будет создано такое бортовое оборудование, которое обеспечит уменьшение особых ситуаций за тот же период времени, в результате чего потери от них составят величину П^**. Тогда экономический эффект от эксплуатации самолета-носителя, имеющего такое бортовое оборудование (без учета стоимости самого самолета), выразится следующим образом:

ΔЈ = П^* – П ^**.

С учетом введенных предположений, решение исходной задачи, т. е. определение вектора A^*, характеризующего бортовое оборудование и удовлетворяющего (1.2), сведется к задаче определения затрат J₂ на создание оборудования, обеспечивающего самолету значения показателей R, Б, Э полета не хуже заданных (требуемых).

Решение данной задачи может быть сведено к последовательному решению следующих двух задач: задачи синтеза структуры бортового оборудования, обеспечивающего значения указанным показателям не хуже требуемых, и задачи определения затрат на создание бортового оборудования, имеющего такую структуру.

Один из путей решения первой задачи заключается в следующем: бортовое оборудование представляется в виде некоторой автоматизированной системы управления полетом. На основании анализа целей, для достижения которых и предназначено названное оборудование, определяются пути и алгоритмы их достижения. Реализация алгоритмов осуществляется посредством связанных между собой функционально-конструктивных модулей (ФКМ), представляющих собой различного рода вычислители, датчики, сигнализаторы, индикаторы, устройства сопряжения вычислителей и приводов рулевых поверхностей.

Каждый ФКМ, как следует из сказанного выше, представляет собой блок, реализующий определенное функциональное соотношение между входными и выходными сигналами, которое является известным (для «традиционного» ФКМ) или должно быть получено (для «нетрадиционного» ФКМ). Совокупность функциональных соотношений, соответствующих набору ФКМ, составляющих структуру бортового оборудования, представляет собой его математическую модель. На основании этой модели разрабатывается алгоритм вычисления показателей регулярности, безопасности и экономичности полета самолета, обеспечиваемых выбранным бортовым оборудованием. Исходными данными алгоритма являются вектор A параметров ФКМ и свойства входных сигналов. Затем осуществляется выбор таких значений параметров ФКМ, т. е. такого вектора A, которые обеспечивают показателям регулярности, безопасности и экономичности значения не хуже заданных. При этом выбор осуществляется, как правило, в несколько этапов, на каждом из которых значения данных показателей полета определяются как указано ранее.

Следует отметить, что методов выбора параметров при заданной структуре существует достаточное количество.

Практическое осуществление первой задачи может происходить различным образом. Например, анализ целей, стоящих перед бортовым оборудованием, определение путей и алгоритмов их достижения, назначение состава ФКМ производится проектировщиком оборудования, выбор же требуемых параметров ФКМ поручается ЭВМ. В принципе возможен и другой путь, связанный с переложением всех указанных операций на ЭВМ, т. е. связанный с полной автоматизацией решения задачи. Возможен и третий, комбинированный путь, когда анализ целей, определение алгоритмов их достижения и назначение соответствующего состава ФКМ осуществляются в режиме диалога проектировщика и ЭВМ, все остальное по-прежнему возлагается на ЭВМ. Но в любом случае будет иметь место целенаправленный перебор различных вариантов возможных структур бортового оборудования, имеющий целью нахождение оптимальной структуры. Поэтому большое значение приобретают методы такого перебора.

Решение второй задачи осуществляется на основе функционально-стоимостного анализа бортового оборудования, структура которого определена описанным выше способом. При этом по заданным значениям показателей регулярности, безопасности и экономичности полета можно, используя результаты данной работы, определить характеристики точности и надежности этого оборудования. Последние, как известно, непосредственно связаны со стоимостью.

Рассмотрим некоторые аспекты экономического риска реализации рассмотренного проекта. В необходимости учета риска при разработке проекта (создания ЛА и его систем или организации эксплуатационного предприятия) заинтересованы следующие его следующие участники: заказчик, инвестор, исполнитель, страховая компания. При анализе риска любого из участников проекта используются положения, предложенные американским экспертом Б. Берлимером [55]:

– потери от риска независимы друг от друга;

– потеря по одному направлению «портфеля рисков» не обязательно увеличивает вероятность потери по другому (за исключением форс-мажорных обстоятельств);

– максимальный возможный ущерб не должен превышать финансовые возможности участника проекта.

Риск обычно подразделяется на два типа: динамический и статический.

Динамический риск – это риск непредвиденных изменений характеристик проекта (основного капитала на этапе проектирования и производства) вследствие принятия управленческих решений или непредвиденных изменений характеристик (параметров) внешней среды (рынка). Такие изменения могут привести как к потерям, так и к доходам.

Статический риск – это риск потерь реальной техники (активов) вследствие нанесения ущерба собственности фирмы, а также потерь дохода из-за недееспособности организации. Этот риск может привести только к потерям.

При анализе характеристик риска выделим два взаимно дополняющих друг друга вида: качественный и количественный. Качественный анализ может быть сравнительно простым, его главная задача – определить факторы, влияющие на риск по этапам работ, при выполнении которых риск возникает. Количественный анализ риска сводится к численному расчету размеров отдельных компонент риска и риска проекта в целом. Эта проблема и анализируется в настоящей работе.

Все факторы, так или иначе влияющие на рост величины риска в проекте, можно условно разделить на две группы: объективные и субъективные. К объективным относятся факторы, не зависящие непосредственно от самой фирмы или авиационного комплекса: это старение техники, политические и экономические кризисы, экология, таможенные пошлины, наличие режима наибольшего благоприятствования и т. д. К субъективным относятся факторы, характеризующие непосредственно данную фирму, данный проект, данный авиационный комплекс: это производственный потенциал, техническое оснащение, уровень предметной и технологической специализации, организация труда, уровень производительности и т. д.

Количественный расчет величины риска в полете может быть осуществлен одним из следующих методов:

– статистическим;

– вероятностным;

– экспертных оценок;

– с использованием аналогов.

Наиболее распространенным методом оценки риска (потерь) в авиации в настоящее время является статистический метод. Он прост в осуществлении и связан со сбором материалов в эксплуатирующих авиационных подразделениях. При этом используются показатели аварийности, выраженные отношениями числа летных происшествий или их предпосылок к суммарному налету. Они характеризуют уровень аварийности за некоторый период времени и представляют собой средний риск неблагополучного завершения полетов. Среди таких показателей риска отметим следующие:

– средний налет на одно летное происшествие

где t_i – налет i-го типа ЛА за рассматриваемый период; n_ЛП – общее число летных происшествий за рассматриваемый период; k – число ЛА данного типа;

– средний налет на одну предпосылку летного происшествия

где n_ПЛП – общее число таких предпосылок за рассматриваемый период;

– среднее число полетов, приходящихся на одно происшествие

где N_i – количество полетов i-го ЛА за рассматриваемый период;

– среднее количество полетов ЛА определенного типа, приходящихся на одну предпосылку

На практике часто N_ЛП и N_ПЛП распределены по закону Пуассона. В этом случае уровень среднего риска определяется по формулам

Из них следует, что показатель риска может изменяться от 0 (отсутствие риска, когда N_ЛП = N_ПЛП = 0) до 1 (явная угроза гибели экипажа, когда N_ЛП и N_ПЛП стремятся к бесконечности).

Недостатки статистических показателей:

– необходим большой объем исходных данных в течение длительного периода эксплуатации ЛА данного типа, когда полученные материалы теряют свою актуальность и значимость;

– их невозможно получить на этапе проектирования и производства, а также при подготовке и обеспечении конкретных полетов на этапе эксплуатации;

– практически невозможно оценить влияние отдельных подсистем и факторов на показатель риска.

Отметим, что вероятностный метод является основой способа расчета риска, предложенного в настоящей работе.

Начало исследований в области безопасности полета было связано с совершенствованием требований к авиационной технике на основе статистических данных по результатам летных происшествий [14, 46]. Дальнейшие исследования были связаны с оптимизацией пилотажных характеристик, определением характеристик при возникновении опасных режимов полета [47, 58] и со снижением общей загрузки летчика [5, 48, 51]. Влияние отказов технических систем на безопасность полета исследовано в работах [7, 61, 79]. В них не затрагивается ряд задач, связанных с разработкой бортовых технических средств предупреждения предельных режимов и методов их расчета, а также критериев надежности и эффективности функционирования системы контроля при ограничении критических режимов полета.

В [19, 39, 41, 45, 49, 63, 64, 81] заложены основы теории, анализа и синтеза систем контроля и управления, которые позволяют определять технические характеристики системы, проводить оптимальный синтез структуры в стандартных условиях эксплуатации без учета выхода на предельные режимы.

В работах [10, 42, 52, 59, 71, 75] рассмотрены общетеоретические основы анализа сложных технических систем на базе современных достижений в области обработки информации, оптимальности, надежности. В них отмечается важность и сложность научного обоснования и формирования критериев функционирования сложных систем, позволяющих проводить структурный микроанализ.

В [44] на основе результатов исследований в области теории допусков контрольно-измерительных устройств с использованием методов математической статистики разработаны интегральные критерии, позволяющие определить порядок формирования параметров допускового контроля газотурбинных двигателей.

Построение интегральных критериев связано с определением плотностей распределения отклонения параметров движения ЛА и погрешностей их измерения, а также плотностей распределения продолжительности превышения параметром заданного уровня и допустимой величины этого времени.

Плотность распределения продолжительности выбросов случайного процесса за заданные уровни определена в работах [26, 42, 72–74] на основе методов теории информации, а также марковских процессов, зависящих от ряда характеристик ЛА, в том числе от прочности и устойчивости. Существующие исследования [76] в области механических свойств материалов позволяют определить допустимую величину упругих деформаций при воздействии быстроисчезающих сил. На базе этого можно сформулировать задачу определения допустимого времени пребывания таких параметров, как перегрузка и максимальная скорость, в опасной области с учетом динамики полета, нестационарности обтекания крыла, его кручения и прогиба. Допустимая величина времени для ряда параметров движения (угла атаки, минимальной скорости полета и других) определяется характеристиками устойчивости. Эта задача в аналитическом виде не решена. Некоторые аспекты ее решения, полученные на основе летных испытаний, рассмотрены в работе [58]. Общие аспекты этой сложной проблемы освещены в работе [47]. Трудности сопряжены с необходимостью построения физической и математической моделей процесса.

Одним из известных способов уменьшения аварийности авиационной техники является существенное (примерно на 20 %) сужение эксплуатационной области состояний ЛА. Другой путь снижения числа аварийных ситуаций и расширения области допустимых состояний связан с включением в бортовой комплекс управления системы автоматического контроля, что сопряжено с дополнительными расходами. Создание такой системы, обеспечивающей полет на границе области допустимых состояний, нереально, поскольку для этого требуются идеально работающие бортовые комплексы. Следовательно, в реальных условиях области допустимых значений и эксплуатационных состояний не совпадают, т. е. необходим запас по ограничиваемому параметру движения. При этом возникает важная проблема обоснованного назначения запаса по ограничиваемому параметру с целью своевременного обнаружения или прогнозирования момента выхода ЛА на критические режимы полета.

Таким образом, необходимость разработки средств контроля и предотвращения критических режимов ЛА связана с необходимостью повышения регулярности и безопасности полетов, расширения эксплуатационной области состояний ЛА.

Среди таких средств широкое распространение получили система оповещения летчика о совпадении или приближении текущих значений к их предельным значениям, которую в дальнейшем будем называть системой предупреждения критических режимов (рис. 1.1), а также система автоматического ограничения отклонения управляющих поверхностей ЛА, предотвращающая выход параметров движения в недопустимую область, – ее будем называть в дальнейшем системой предотвращения критических режимов. Поскольку с точки зрения управления роль этих систем одинакова, введем их обобщенное название – СПКР.

Рис. 1.1

На рис. 1.1 обозначено

 – угол атаки и скорость его изменения;

 – перегрузка в центре тяжести и скорость ее изменения;

 – скорость полета по прибору и скорость ее изменения;

 – число Маха полета и скорость его изменения;

 – скорость вертикального перемещения ЛА и скорость ее изменения;

ω_x – угловая скорость вращения ЛА относительно его оси OX;

 – угол скольжения и скорость его изменения;

 – угол крена и скорость его изменения;

 – перегрузки по осям OZ, OX и скорости их изменений;

L – дальность полета;

Х_т – положение центра тяжести ЛА;

H – высота полета;

G_т – вес топлива;

δ_ш – положение шасси;

δ_з – угол отклонения шасси;

ΔH_эш – расстояние между эшелонами (заданная величина).

На начальном этапе внедрения были созданы следующие автономные СПКР: система сигнализации об опасной скорости сближения с Землей (ССОС-1); система сигнализации о превышении допустимых значений угла атаки и перегрузки; система обнаружения сдвига ветра и контроля параметров разбега. Однако более перспективным направлением развития таких систем считается создание интегральной СПКР. При этом повышается эффективность ограничения параметров движения за счет введения гибкого приоритета выдачи предупреждающей и аварийной сигнализаций различных подсистем.

Так, система предупреждения критических режимов СПКР-85 предназначена для:

– вычисления пороговых значений (границ эксплуатационных допусков) контролируемых параметров полета;

– выдачи информации о пороговых значениях контролируемых параметров полета в систему электронной индикации;

– формирования и выдачи в комплексную информационную систему сигнализации, системы аварийной сигнализации и электронной индикации предупреждающих сигналов о приближении параметров полета к своим пороговым значениям;

– формирования и выдачи в систему сбора и локализации отказов информации о режимах работы, готовности и работоспособности вычислителей СПКР-85.

Система обеспечивает контроль следующих параметров полета:

– дистанций достижения заданных скоростей на этапе разбега;

– скорости движения на этапе прерванного взлета;

– потенциального угла наклона траектории и барометрической высоты на этапе взлета;