基于模糊結構元方法的船舶操縱訓練自動化評估研究

陳婷婷

（江蘇航運職業技術學院，南通 226010）

0 引言

據交通運輸部發布的《2020年中國船員發展報告》顯示，截至2020年底，我國共有注冊船員超過171.6萬人，同比增長3.5%，為我國建設航運強國奠定了堅實的基礎。作為一種理論基礎和實踐技能要求都比較高的職業，我國航海院校、培訓機構已在教學過程中廣泛使用了船員培訓模擬器，航海教育理實一體，并且《海員培訓、發證和值班標準國際公約》（Interna?tional Convention on Standards of Training，Certifi?cation，and Watchkeeping for Seafarers，STCW）和《中華人民共和國海船船員適任考試和發證規則》等國際公約和國內法規都對如何使用模擬器訓練進行了強制要求。STCW78/95公約在A-1/12節《評估程序》中指出：“明確確立評估標準并做到詳盡明晰以確保評估的可靠性和統一性，并達到最佳和客觀測定和評價，使主觀判斷保持在最低程度”。但是，在實際培訓評估過程中，由教練員或評估員對其操作直接打分考核，以一次操縱結果作為最終考核成績，難以反映學員的真實水平；此外，受教練員與評估員的理論知識水平、航海實踐經驗以及對評估標準的理解等方面的影響，評估結果帶有較大的人為的主觀性；而且，由于教練員與評估員人數、精力與時間等方面的限制，難以做到對學員全過程的跟蹤評估，更加看重操縱結果，對學員的技能提升與改進起不到良好的促進作用，難以滿足國家對高質量船員的需求。

船舶模擬器仿真技術的提升以及自動化評估考試的發展趨勢，使得船員的培訓考核勢必朝著智能化的方向發展。因此，基于船舶操縱模擬器的自動化評估模型的深入及廣度的研究顯得尤為重要，可以融入到學員的日常訓練與評估考試中，變結果考核為過程考核，更加有針對性的解決學員訓練過程中的操作難點，在減少人為因素影響的前提下，實現學員的全過程跟蹤指導，對提升培訓質量具有良好的促進意義。

1 基于航海模擬器的船舶操縱培訓與評估概述

船員的考試評估已經從傳統的人工直接評判逐步向模擬器自動評估方向發展、轉變，以降低人為因素的影響。多種多樣的綜合評價方法被研究應用到模擬器自動評估中，包括廣泛應用的模糊綜合評判法、灰色關聯度法、AHP法等。其中模糊綜合評判法應用最為廣泛，在雷達模擬器評估系統的開發以及船舶自動避碰研究等方面取得較為滿意的應用效果。傳統的模糊綜合評判方法雖然具有其自身的優點，但通常是通過計算學員訓練數據系列與專家數據系列的距離或差距，給出一個簡要的分數或等級，并不能完整地反映出學員在不同操作過程中每一個步驟關鍵點的不確定性程度，即該學員在該關鍵指標上的掌握程度或熟練程度，不能很好地指導他們的進一步訓練與提高。

同時，船舶操縱是一個系統的工程，受到“人-機-環-管”四大基本要素的動態影響，學員的操縱水平不可避免地受到外在環境以及船舶操縱性能等方面的影響，在每一次不同的操縱訓練中即使操縱結果都達到考核要求，但是不可能輸出完全一樣的船舶運動軌跡。建立船舶操縱自動化評估體系時必須要充分考慮環境和船舶等因素，注重對學員操縱訓練的過程考核。因此，有必要對船員的操作過程分模塊進行評估，把復雜過程分解成多個步驟進行逐步考核，例如，船舶靠泊過程分解成船舶抵泊前、抵泊后以及靠泊三個階段，充分考慮不同階段的影響因素，分別建立評價指標體系，關注不同階段的操作要點，對學員進行全過程評價，最后綜合得出考核結果以及相應的提升建議。

本文引入模糊結構元的方法進行優化，不僅能夠總體上計算出學員操作水平與專家操作或標準操縱的距離，同時能夠全面反映出該學員在每一個步驟（或指標）上的不確定度，過程考核與結果考核相結合，從而能夠更有針對性地給予進一步的指導。

2 基于模糊結構元方法的評估模型

設為實數域上的模糊集，隸屬函數記為()，∈，如果()滿足下列性質：

（1）(0)=1，(1+0)=(-1-0)=0；

（2）在區間［-1，0）上()是單調遞增右連續函數，在區間（0，1］上是單調遞減左連續函數；

（3）當-∞＜＜-1或1＜＜+∞時，()=0。

則稱模糊集為上的模糊結構元。

模糊結構元是上的正規凸模糊集，是表示模糊零概念的特殊模糊數，它可以具有各種形態。如果模糊結構元的隸屬函數關于縱坐標軸=0對稱，則稱為對稱型模糊結構元。如果模糊結構元的隸屬函數在區間（-1，1）上有()＞0，且在（-1，0）內是嚴格單增連續函數，在區間（0，1）內是嚴格單降連續函數，則稱為正則的模糊結構元。

例如，設模糊集具有隸屬度函數：

稱其為三角結構元，隸屬函數圖形為：

圖1 三角模糊結構元

對于上的任何模糊值函數?，總存在一個上的模糊結構函數E 以及某個普通函數或區間函數()和一個非負函數()，使得：

()稱為核函數，或者是趨勢函數；模糊度函數()的值就反映了在點處?的不確定度，是離散點與趨勢函數（核函數）之間的一種距離的度量，反映的是離散點屬于?的程度。

在基于模擬器的船舶操作的自動化評估中，根據已建立的指標體系，可以提取出在每個指標上的學員操作數值和專家操作數值，如表1所示。

表1 模糊結構元評價集

表1中x (=1,2,…,)是指標體系集；y (=1,2,…,)為學員的列操作結果值；(x )(=1,2,…,)是專家操作值或者標準參考值，在這里，我們把它當做核函數。

所以，模糊度函數()可以表達為：

根據模糊結構元的性質，可知，離散點y 屬于?的隸屬程度為：

通過模糊回歸函數計算，使得，求出模糊度函數()。進行排序后，可以反映出該學員在哪些指標上存在較大的不確定性或波動，從而判斷他在該指標或操作上仍然不熟練或存在問題。

3 評估實例

以船舶靠泊操作為例，船舶運行軌跡簡略如圖2所示。

圖2 船舶靠泊操作軌跡圖

從系統工程學的角度把該操作分為三個部分，分別為：

操作過程是船舶進入抵泊區前的一段操作，主要的結果是到達抵泊區位置①的速度以及此時的船首向與碼頭岸線間的角度。在操作過程中應注意船舶操縱安全性（航跡偏移情況、速度控制情況等）以及車舵運用的熟練性等。

操作過程是船舶進入抵泊區后的靠泊操縱過程，主要考慮抵泊余速（位置②）、抵泊橫距、抵泊角度、靠攏角度、靠攏速度、靠泊角度的選取、車舵運用的準確性與連續性等因素。

最終靠泊完成，主要考慮靠泊完成后與前后泊位/船舶的安全距離、靠泊位置準確性、總耗時、靠泊過程中航跡的總體平滑性、靠泊結果安全性（是否對碼頭泊位造成損害、是否對船體造成損害等）等因素。

建立三個子過程的評價指標體系，通過采集模擬器中船員的操作數據以及環境信息等，與建立的專家庫數據進行對比，對三個子過程分別進行綜合評價，并得出綜合結果描述：

借助專家咨詢法和層次分析法，得出指標權重集為=(,,…,a )；

然后，根據傳統的模糊綜合評價方法，計算得出學員的綜合成績或評估等級，作為評估結果的PartⅠ；

接著，根據模糊結構元方法，計算得出每個指標x (=1,2,…,)處的模糊度函數值(x )，對模糊度進行排序，找出不確定度相對較大或波動較大的指標點，確定存在問題或仍不熟練的地方，作為評估結果的PartⅡ；

最后，綜合PartⅠ與PartⅡ的結果給出評價等級，并制定相應的訓練措施與指導建議。

4 結語

船舶操縱模擬器已被廣泛地應用到船員的培訓與考核中，對船員隊伍的建設起到了至關重要的作用。為了提高船員培訓質量，建立完善的自動化評估流程與模型是非常必要的。而傳統的自動化評估方法更加注重評估結果，對學員的訓練過程關注較少，本文引入的模糊結構元方法豐富了傳統的模糊綜合評價方法，融合之后使得評估結果更加完整、直觀、具有針對性，重點關注學員的操作過程以及薄弱點，對學員的訓練水平提高更具有指導意義。