Концептуальные основы разработки тренажерных комплексов для обучения операторов технологических установок на основе автоматизированной системы контроля

Аннотация

Разработана концепция компьютерных тренажерных комплексов (КТК) для обучения операторов технологических установок, в частности в горнодобывающей отрасли, на основе автоматизированной системы контроля (АСК) формирования сенсомоторных навыков. Рассматриваемые КТК отличаются от известных множеством взаимосвязанных подсистем, применение которых обеспечивает функциональные возможности настройки упражнений для обучения навыкам эксплуатации технологических установок, автоматическое формирование индивидуальных вариантов упражнений обучаемым, автоматическое оценивание результатов их выполнения. В соответствии с общей концепцией разработаны методы моделирования упражнений в КТК на основе формализованного представления виртуальных технологических процессов. Представленные методы являются основой разработок специализированного программного и информационного обеспечения КТК, обладающих функциональными возможностями вариативной настройки параметров предметной области технологического процесса, выполнения и автоматического оценивания упражнений в зависимости от задач обучения, требуемого уровня сложности упражнений. Результаты исследования планируются к внедрению для профессиональной подготовки персонала в учебных заведениях и обучения непосредственно на предприятиях.

Ключевые слова

Математическое моделирование, компьютерный тренажерный комплекс, автоматизированная система контроля, технологические процессы, обучение персонала горнодобывающей отрасли.

Список литературы

1. Черских О.И. Подход к устойчивому развитию предприятия открытой угледобычи // Уголь. 2024. № 9. С. 61-66. DOI: 10.18796/0041–5790-2024-9-61-66. Cherskikh O.I. An approach to sustainable development of a surface coal mining company. Ugol’. 2024;(9):61-66. (In Russ.). DOI: 10.18796/0041-5790-2024-9-61-66.
2. Litvinova E.V., Polevshchikov I.S. Automated system of monitoring professional skills development of food production operators based on a computer simulator. BIO Web Conf. 2024;(113):06011. Available at: https://doi.org/10.1051/bioconf/202411306011 (accessed 15.12.2025).
3. Mokrushin S.A., Polevshchikov I.S. Mathematical modeling of food production technological processes in a computer training complex for operator education. BIO Web Conf. 2024;(105):03007. Available at: https://doi.org/10.1051/bioconf/202410503007 (accessed 15.12.2025).
4. Venger A.L., Dozortsev V.M. Trust in artificial intelligence: modeling the decision making of human operators in highly dangerous situations. Mathematics. 2023;11(24):4956.
5. Лисицына Л.С., Сенчило М.С., Телешев С.А. Создание RLCP-совместимых виртуальных лабораторий для обучения базовым алгоритмам на нейронных сетях // Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Управление, вычислительная техника и информатика. 2021. № 3. С. 134-142. Lisitsyna L.S., Senchilo M.S., Teleshev S.A. Creation of RLCP-compatible virtual laboratories for teaching basic algorithms on neural networks. Vestnik Astrakhanskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta. Seriya: Upravlenie, vychislitel’naya tekhnika i informatika. 2021;(3):134-142 (In Russ.).
6. Тагирова Л.Ф., Зубкова Т.М. Интеллектуальная система адаптивного тестирования // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2023. Т. 23. № 4. С. 757-766. Tagirova L.F., Zubkova T.M. Intelligent adaptive testing system. Nauchno-tekhnicheskiy vestnik informatsionnykh tekhnologiy, mekhaniki i optiki. 2023;23(4):757-766 (In Russ.).
7. Kalwasi?ski D. Verification of overhead crane simulator in a training centre. Problems of Mechatronics Armament Aviation Safety Engineering. 2022;13(1):67-78.
8. Ершова О.В., Чистякова Т.Б. Методы и технологии разработки компьютерных тренажеров для обучения ресурсосберегающему управлению электротехнологическими установками // Математические методы в технологиях и технике. 2021. № 8. С. 115-124. Ershova O.V., Chistyakova T.B. Methods and technologies for developing computer simulators for teaching resource-saving control of electrical engineering installations. Matematicheskie metody v tekhnologiyakh i tekhnike. 2021;(8):115-124 (In Russ.).
9. Tao R., Ren H., Zhou Yi. A ship firefighting training simulator with physics-based smoke. Journal of Marine Science and Engineering. 2022;10(8):1140.
10. Sam O., Le D., Ang G.A., Liu Y., Zhang D. Objective and intelligent training assessment package for maritime training in simulator. Journal of Physics: Conference Series. 2022;2311(1):012014.
11. Koc D., Seckin A.C., Sat? Z.E. Evaluation of participant success in gamified drone training simulator using brain signals and key logs. Brain Sciences. 2021;11(8):1024.
12. Аkulov A.S., Zhelieznov K.I., Zabolotnyi О.M., Chabaniuk E.V., Shvets A.O. Simulator for training mining locomotive drivers. Rudarsko Geolosko Naftni Zbornik. 2022;37(4):27-35.
13. Beloglazov I.I., Petrov P.A., Bazhin V.Yu. The concept of digital twins for tech operator training simulator design for mining and processing industry. Eurasian Mining. 2020;(2):50-54.
14. Ramirez-Romero J., Rodriguez D., Rivera S. Teaching using a synchronous machine virtual laboratory. Global Journal of Engineering Education. 2020;22(2):123-129. Available at: http://www.wiete.com.au/journals/GJEE/Publish/vol22no2/08-Rodriguez-D.pdf (accessed 15.12.2025).
15. Yi-Han Liu, Yu-Tong He, Di Tian, Run-Long Fan, Li Yao. A web-based virtual laboratory for SHRIMP. Computer Applications in Engineering Education. 2018;26(5). Available at: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/cae.22053 (accessed 15.12.2025).
16. Полевщиков И.С., Таланов А.А. Алгоритмическое и программное обеспечение подсистемы автоматизированного оценивания эффективности обучения на тренажерном комплексе // Вестник Российского нового университета. Серия «Сложные системы: модели, анализ, управление». 2022. № 3. С. 145-157. Polevshchikov I.S., Talanov A.A. Algorithmic and software support for the subsystem of automated assessment of training effectiveness on the simulator complex. Vestnik Rossiyskogo novogo universiteta. Seriya “Slozhnye sistemy: modeli, analiz, upravlenie”. 2022;(3):145-157 (In Russ.).
17. Файзрахманов Р.А., Полевщиков И.С. Моделирование процесса автоматизированного управления формированием профессиональных навыков оператора производственной системы // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2016. Т. 16. № 1. С. 181-190. Fayzrakhmanov R.A., Polevshchikov I.S. Modeling of the process of automated control of the formation of professional skills of the operator of the production system. Nauchno-tekhnicheskiy vestnik informatsionnykh tekhnologiy, mekhaniki i optiki. 2016;16(1):181-190 (In Russ.).
18. Shkliaev F., Fayzrakhmanov R. Development of Exercise Designing Module for Computer Training Complex. Proceedings of International Conference on Applied Innovation in IT. 2019;7(1):37-41. DOI: 10.25673/13480.