基于模糊结构元方法的船舶操纵训练自动化评估研究

陈婷婷

（江苏航运职业技术学院，南通 226010）

0 引言

据交通运输部发布的《2020年中国船员发展报告》显示，截至2020年底，我国共有注册船员超过171.6万人，同比增长3.5%，为我国建设航运强国奠定了坚实的基础。作为一种理论基础和实践技能要求都比较高的职业，我国航海院校、培训机构已在教学过程中广泛使用了船员培训模拟器，航海教育理实一体，并且《海员培训、发证和值班标准国际公约》（Interna⁃tional Convention on Standards of Training，Certifi⁃cation，and Watchkeeping for Seafarers，STCW）和《中华人民共和国海船船员适任考试和发证规则》等国际公约和国内法规都对如何使用模拟器训练进行了强制要求。STCW78/95公约在A-1/12节《评估程序》中指出：“明确确立评估标准并做到详尽明晰以确保评估的可靠性和统一性，并达到最佳和客观测定和评价，使主观判断保持在最低程度”。但是，在实际培训评估过程中，由教练员或评估员对其操作直接打分考核，以一次操纵结果作为最终考核成绩，难以反映学员的真实水平；此外，受教练员与评估员的理论知识水平、航海实践经验以及对评估标准的理解等方面的影响，评估结果带有较大的人为的主观性；而且，由于教练员与评估员人数、精力与时间等方面的限制，难以做到对学员全过程的跟踪评估，更加看重操纵结果，对学员的技能提升与改进起不到良好的促进作用，难以满足国家对高质量船员的需求。

船舶模拟器仿真技术的提升以及自动化评估考试的发展趋势，使得船员的培训考核势必朝着智能化的方向发展。因此，基于船舶操纵模拟器的自动化评估模型的深入及广度的研究显得尤为重要，可以融入到学员的日常训练与评估考试中，变结果考核为过程考核，更加有针对性的解决学员训练过程中的操作难点，在减少人为因素影响的前提下，实现学员的全过程跟踪指导，对提升培训质量具有良好的促进意义。

1 基于航海模拟器的船舶操纵培训与评估概述

船员的考试评估已经从传统的人工直接评判逐步向模拟器自动评估方向发展、转变，以降低人为因素的影响。多种多样的综合评价方法被研究应用到模拟器自动评估中，包括广泛应用的模糊综合评判法、灰色关联度法、AHP法等。其中模糊综合评判法应用最为广泛，在雷达模拟器评估系统的开发以及船舶自动避碰研究等方面取得较为满意的应用效果。传统的模糊综合评判方法虽然具有其自身的优点，但通常是通过计算学员训练数据系列与专家数据系列的距离或差距，给出一个简要的分数或等级，并不能完整地反映出学员在不同操作过程中每一个步骤关键点的不确定性程度，即该学员在该关键指标上的掌握程度或熟练程度，不能很好地指导他们的进一步训练与提高。

同时，船舶操纵是一个系统的工程，受到“人-机-环-管”四大基本要素的动态影响，学员的操纵水平不可避免地受到外在环境以及船舶操纵性能等方面的影响，在每一次不同的操纵训练中即使操纵结果都达到考核要求，但是不可能输出完全一样的船舶运动轨迹。建立船舶操纵自动化评估体系时必须要充分考虑环境和船舶等因素，注重对学员操纵训练的过程考核。因此，有必要对船员的操作过程分模块进行评估，把复杂过程分解成多个步骤进行逐步考核，例如，船舶靠泊过程分解成船舶抵泊前、抵泊后以及靠泊三个阶段，充分考虑不同阶段的影响因素，分别建立评价指标体系，关注不同阶段的操作要点，对学员进行全过程评价，最后综合得出考核结果以及相应的提升建议。

本文引入模糊结构元的方法进行优化，不仅能够总体上计算出学员操作水平与专家操作或标准操纵的距离，同时能够全面反映出该学员在每一个步骤（或指标）上的不确定度，过程考核与结果考核相结合，从而能够更有针对性地给予进一步的指导。

2 基于模糊结构元方法的评估模型

设为实数域上的模糊集，隶属函数记为()，∈，如果()满足下列性质：

（1）(0)=1，(1+0)=(-1-0)=0；

（2）在区间［-1，0）上()是单调递增右连续函数，在区间（0，1］上是单调递减左连续函数；

（3）当-∞＜＜-1或1＜＜+∞时，()=0。

则称模糊集为上的模糊结构元。

模糊结构元是上的正规凸模糊集，是表示模糊零概念的特殊模糊数，它可以具有各种形态。如果模糊结构元的隶属函数关于纵坐标轴=0对称，则称为对称型模糊结构元。如果模糊结构元的隶属函数在区间（-1，1）上有()＞0，且在（-1，0）内是严格单增连续函数，在区间（0，1）内是严格单降连续函数，则称为正则的模糊结构元。

例如，设模糊集具有隶属度函数：

称其为三角结构元，隶属函数图形为：

图1 三角模糊结构元

对于上的任何模糊值函数͂，总存在一个上的模糊结构函数E 以及某个普通函数或区间函数()和一个非负函数()，使得：

()称为核函数，或者是趋势函数；模糊度函数()的值就反映了在点处͂的不确定度，是离散点与趋势函数（核函数）之间的一种距离的度量，反映的是离散点属于͂的程度。

在基于模拟器的船舶操作的自动化评估中，根据已建立的指标体系，可以提取出在每个指标上的学员操作数值和专家操作数值，如表1所示。

表1 模糊结构元评价集

表1中x (=1,2,…,)是指标体系集；y (=1,2,…,)为学员的列操作结果值；(x )(=1,2,…,)是专家操作值或者标准参考值，在这里，我们把它当做核函数。

所以，模糊度函数()可以表达为：

根据模糊结构元的性质，可知，离散点y 属于͂的隶属程度为：

通过模糊回归函数计算，使得，求出模糊度函数()。进行排序后，可以反映出该学员在哪些指标上存在较大的不确定性或波动，从而判断他在该指标或操作上仍然不熟练或存在问题。

3 评估实例

以船舶靠泊操作为例，船舶运行轨迹简略如图2所示。

图2 船舶靠泊操作轨迹图

从系统工程学的角度把该操作分为三个部分，分别为：

操作过程是船舶进入抵泊区前的一段操作，主要的结果是到达抵泊区位置①的速度以及此时的船首向与码头岸线间的角度。在操作过程中应注意船舶操纵安全性（航迹偏移情况、速度控制情况等）以及车舵运用的熟练性等。

操作过程是船舶进入抵泊区后的靠泊操纵过程，主要考虑抵泊余速（位置②）、抵泊横距、抵泊角度、靠拢角度、靠拢速度、靠泊角度的选取、车舵运用的准确性与连续性等因素。

最终靠泊完成，主要考虑靠泊完成后与前后泊位/船舶的安全距离、靠泊位置准确性、总耗时、靠泊过程中航迹的总体平滑性、靠泊结果安全性（是否对码头泊位造成损害、是否对船体造成损害等）等因素。

建立三个子过程的评价指标体系，通过采集模拟器中船员的操作数据以及环境信息等，与建立的专家库数据进行对比，对三个子过程分别进行综合评价，并得出综合结果描述：

借助专家咨询法和层次分析法，得出指标权重集为=(,,…,a )；

然后，根据传统的模糊综合评价方法，计算得出学员的综合成绩或评估等级，作为评估结果的PartⅠ；

接着，根据模糊结构元方法，计算得出每个指标x (=1,2,…,)处的模糊度函数值(x )，对模糊度进行排序，找出不确定度相对较大或波动较大的指标点，确定存在问题或仍不熟练的地方，作为评估结果的PartⅡ；

最后，综合PartⅠ与PartⅡ的结果给出评价等级，并制定相应的训练措施与指导建议。

4 结语

船舶操纵模拟器已被广泛地应用到船员的培训与考核中，对船员队伍的建设起到了至关重要的作用。为了提高船员培训质量，建立完善的自动化评估流程与模型是非常必要的。而传统的自动化评估方法更加注重评估结果，对学员的训练过程关注较少，本文引入的模糊结构元方法丰富了传统的模糊综合评价方法，融合之后使得评估结果更加完整、直观、具有针对性，重点关注学员的操作过程以及薄弱点，对学员的训练水平提高更具有指导意义。