用同一理论预测飞机飞行品质和PIO敏感性

用同一理论来预测评价飞机飞行品质和驾驶员诱发振荡(PIO)是最近提出的一种方法.它是基于改良的补偿驾驶员结构模型和提出一套确定其模型参数的方法,并用驾驶员感受反馈信号的功率谱来衡量飞行品质和PIO.同一理论既适用人-机线性系统,也适用非线性系统.针对某电传操纵飞机,用同一理论进行分析,其结果与其它准则作了对比,最后并分析了速率限制环节、延迟环节等的影响.      

基于缩比模型的全尺寸飞机纵向Ⅰ类PIO预测

驾驶员诱发振荡（PIO）对飞机的飞行安全构成严重威胁，在进行全尺寸飞机PIO特性评估飞行试验之前，利用与全尺寸飞机动力学相似的缩比模型进行飞行试验，对全尺寸飞机的PIO特性进行初步评估，可以达到节约试验成本和降低试验风险的目的。针对驾驶杆操纵到指令形成过程中的时间延迟这一因素诱发的纵向Ⅰ类PIO，选取带宽准则和Neal-Smith准则作为评定准则，分析了全尺寸飞机和缩比模型对应PIO评定参数的相似比例关系，并建立了基于缩比模型的全尺寸飞机纵向Ⅰ类PIO预测方法。以某型军用运输机及其缩比模型作为算例飞机进行了仿真验证，验证结果表明:分析得到的相似比例关系是正确的，基于缩比模型试验数据可以较为准确地评估全尺寸飞机的Ⅰ类PIO特性。      

Gap准则在Ⅱ型PIO预测中的应用

针对Ⅱ型PIO(Pilot Induced Oscillations)严重威胁先进战斗机飞行安全的问题,提出运用Gap准则对纵向Ⅱ型PIO进行预测.建立了舵机速率限制的正弦输入/三角输出描述函数模型,改进了Neal-Smith驾驶员模型.提出运用描述函数法研究Ⅱ型PIO的产生机理,推导了非线性人机系统失稳公式,得到了Gap准则的一般计算方法.应用Gap准则对某型飞机纵向Ⅱ型PIO敏感性展开了研究,并进行了时域仿真验证.结果表明:Gap准则物理意义明晰、结果直观、计算高效,能有效地预测Ⅱ型PIO的发生.研究结果可为先进战斗机飞行控制系统的设计提供重要理论依据.     

基于解析小波的光流计算方法

在基于小波变换的光流计算中,实值小波系数的相位振荡和多分辨率计算的累计误差是影响光流计算精度的两个主要原因.通过引入解析小波以降低相位振荡的影响,同时结合M估计子能够有效抑制参数估计产生的大误差项,提出一种多尺度多分辨率的光流计算方法.实验表明,与现有的基于小波变换的光流计算方法相比,提出的方法不论在光流计算的精度还是可计算范围上都有很大程度的提高.      

采用回路分离参数法预测飞机着陆品质

阐述回路分离参数法的物理意义和计算方法,并将它推广到安装纵向数字电传操纵系统的某验证机上,预测了该飞机的着陆飞行品质、飞机临界失稳操纵频率和可能产生驾驶员诱发振荡趋势的操纵频率等等,从而得出一些有益的结论。     

一种预测驾驶员操纵行为的建模方法

在飞机设计中,应用驾驶员数学模型预测飞机飞行品质是避免人机系统出现不良耦合的重要途径之一.驾驶员神经网络模型是利用飞行模拟实验数据建立的驾驶员模型.基于该模型,针对纵向单通道俯仰跟踪任务,详细讨论了具有不同增益、不同短周期振荡频率飞机构型的驾驶员操纵行为变化规律.研究结果表明:对于特性相似的飞机构型,其驾驶员操纵特性也相似.因此,提出了一种利用相似构型的驾驶员操纵行为特性建立驾驶员预测模型的方法.通过对预测模型进行精度评价,可以证明采用本方法能够获得比较满意的驾驶员操纵行为特性预测结果.     

遥控模式下无人机系统纵向飞行品质评定

建立了无人机系统模型,根据通信数据链存在时延、无人机飞行员不能直接感受到无人机的过载信息等特点,参照有人驾驶飞机飞行品质准则,提出了遥控模式下无人机系统纵向飞行品质的评定方法.对某算例无人机系统的纵向短周期飞行品质及驾驶员诱发振荡(PIO,Pilot-induced Oscillations)趋势进行了评定及分析.结果表明:通信数据链对无人机系统的短周期频率、阻尼等特性的影响较小;但是,无人机飞行员在地面控制站遥控操纵无人机时,通信数据链时延会增加无人机系统的延迟时间,导致闭环操纵的短周期飞行品质发生降级,并具有PIO倾向;为避免发生PIO,应避免无人机在遥控模式下执行快速机动飞行任务.     

大长宽比单元有限元误差分析及高精度计算

针对大长宽比单元将传统的基于单元整体尺度的有限元误差估计扩展为基于单元不同方向尺度的误差估计;根据不同方向误差应该同量级的思想,得到了误差匹配准则.该准则可以作为网格划分的判据.根据这一匹配准则,提出了一种提高计算精度的方法——单向高次插值法.数值实验表明该误差估计是正确的,误差匹配准则作为网格划分的判据是有效的,采用合理的有限元插值逼近能够有效地减小计算误差,提高计算的精度和效率.      

旋翼飞机地形跟踪操纵预测引导指示信号综合

从提高驾驶员操纵控制飞机的跟随性能和减轻驾驶员的操纵负担出发,提出了预测引导指示信号综合的结构和实现方法,其特点是驾驶员能够只需采取增益加延时的操纵控制特性,在预测决策操纵指示的引导下完成高性能的飞机跟踪控制任务.通过旋翼飞机变空速地形跟踪任务的指示信号综合研究,提出了由空速控制回路耦合干扰观测器的设计消除其对驾驶员高度控制影响的方法.     

基于室内无线模型的穿墙损耗校正

K-M（Keenan-Motley）模型将单墙固定损耗值相加来计算室内无线信号穿透多墙的总损耗值，存在较大误差。针对该问题选取多种室内场景分别进行连续波（Continuous Wave，CW）测试，对无线信号穿墙损耗的影响因素和变化规律进行分析，提出了一种基于人工神经网络的室内无线模型穿墙损耗校正方法，对预处理后的测试数据进行训练并建立预测模型。经验证该预测模型符合校正判别准则，在实际场景下具有良好的预测准确度。     

驾驶员－飞机闭环系统特性综合的一种方法

为获得驾驶员－飞机良好的匹配特性，根据Ｎｅａｌ－Ｓｍｉｔｈ闭环系统评价准则，建立了相应的边界条件方程．采用牛顿迭代和最速下降法相结合，迭代求得驾驶员模型参数和飞机模型参数．按良好飞行器品质要求，对闭环特性进行综合．驾驶员模型选用俯仰跟踪时的形式，飞机模型采用等效系统模型．     

抑制俯仰Ⅱ型PIO的四种滤波器性能比较

FWB、DS、DASA、RLF作为4种成熟、有效的非线性滤波器均用于解决以作动器速率饱和为特征的Ⅱ型驾驶员诱发振荡(PIO)相位滞后的问题,从而抑制PIO发生.借助描述函数理论,对各滤波器中非线性环节线性化处理,得到4种滤波器拟线性传递函数和相频特性曲线,研究、比较各滤波器在不同参数、不同输入条件下开环相位补偿能力.针对俯仰PIO问题,选取本机动态特性较差、易发生PIO的纵向飞机模型,构建带速率限制作动器的人机闭环系统,通过3个典型的俯仰飞行仿真任务,从抑制作动器速率饱和能力、俯仰响应特性、相位补偿能力、减轻驾驶员操作负担4个方面全面比较各滤波器性能.实验表明:DASA滤波在抑制PIO、改善飞机俯仰响应特性方面相对较优.实验结果为滤波器设计、俯仰PIO抑制的相关研究提供有益参考.      

基于自适应谱估计的跳频捕获技术

提出了一种基于谱估计的跳频(FH, Frequency Hopping)信号的捕获方法,建立了自回归自适应谱估计模型和算法,通过计算信号频谱估计了跳频信号的瞬时频率.当频率估计存在偏差时,为了避免错误判决,实现稳健捕获,给出了一种新的捕获逻辑.在高斯白噪声( AWGN, Additive-White Gaussian Noise)环境和瑞利(Rayleigh)衰落环境下,对不同天线阵元数目情况下的捕获性能包括平均捕获时间和误码率进行了数值仿真.仿真结果表明:谱估计算法能快速准确地估计出信号频率,实现跳频信号的快速捕获.      

电传飞机人机闭环系统的诱发振荡

 具有潜在危险、突发性的,可能导致飞行失控的严重人机闭环诱发振荡(PIO——Pilot Induced Oscillation)是电传飞机发展阶段频频发生飞行事故的首要原因.迫使人们去研究它产生的飞行动力学机理;查明引发它的飞行控制系统设计缺陷,寻找防范严重PIO的设计方法、工具和工作流程…….电传飞机的PIO事故,实际上在世界范围内推动了对人机耦合问题的新一轮的再认识,其中包括提出更确切的定义;提出更全面的多种分类方法;开发更有效的,考虑非线性因素、能辨识严重PIO振荡趋势的评估准则.     

变重量/重心飞机建模及姿态控制律设计

为解决飞机在重量、重心变化下的姿态控制问题,从相互作用力的角度将重量、重心的变化转化为干扰力和干扰力矩,提出并建立了变重量/重心飞机的一般动力学模型和重量、重心特性模型.该模型可以反映重量、重心动态变化与飞机运动的耦合,解决了现有模型无法处理飞机重心动态变化的问题.在姿态控制律设计上,提出了针对飞机重量、重心变化的干扰观测补偿控制器结构,将重量、重心变化转化为干扰输入,采用比例积分观测器对重量、重心变化引起的干扰力和力矩进行观测,并将观测值解算为补偿信号引入自动驾驶仪,设计了纵向姿态的干扰补偿控制器.以运输机重型货物空投为背景的计算机仿真结果表明:该模型可以准确反映飞机在重心变化各个阶段的动力学特性;在观测器的补偿指令作用下,俯仰角对重量、重心变化的响应波动远小于未加补偿的情形,满足精确姿态控制的需要.      

基于相关滤波器的嵌入式动态目标跟踪系统设计

针对空间非合作运动目标监控，提出了一种基于嵌入式技术的动态目标实时检测与跟踪方法，并完成了跟踪系统的研制设计和测试。该视觉目标跟踪系统以嵌入式处理器为控制器，通过相机模组获取实时视频图像，图像经过视觉检测与跟踪算法程序分析，得到目标的位置信息后，控制伺服运动系统调整相机姿态实现对动态目标跟踪。提出了基于相关滤波原理的跟踪算法，搭建了树莓派嵌入式测试系统，完成实时检测与跟踪的实验评估。实验结果表明，嵌入式处理器中检测与跟踪程序的平均运行帧率达到25FPS，伺服机构在水平360°和俯仰±60°范围内实现了对移动速度90°/s的目标的实时、稳定监控与跟踪。