作动器速率饱和时的PIO抑制方法

 作动器速率饱和会产生附加的时间延迟, 使系统稳定性大大降低, 并增加了驾驶员诱发振荡( PIO) 的趋势。为防止作动器速率饱和, 在飞控系统中一般设置了软件速率限制器。对比分析了3 种软件速率限制器, 探讨了它们的开环和闭环特性, 从研究角度出发, 提出了某型飞机在出现低液压故障情况下的PIO 抑制方案。非线性六自由度仿真结果表明, 该方案明显改善了算例飞机在严重低液压故障时的动态响应, 降低了PIO 趋势。     

Fly-by-wire T & E challenge [aircraft test pilot handling compensation]

Systems developers and testers have always assumed that human compensation is measurable, or, at least, that a cognizant and trained tester is able to identify and detect compensation. More than one study conducted at the Wright-Patterson large amplitude multi-mode aerospace research simulator (LAMARS) facility indicates that this is not necessarily true. Test pilots were able to compensate sufficiently to fly and meet defined performance standards on intentionally crippled aircraft flight control designs. These flight control systems were designed to trigger pilot-induced oscillations, but, in most cases, test pilots could compensate sufficiently to prevent pilot-induced oscillations and to control the simulated aircraft. Anecdotally, this points to a colossal deficiency in the test of highly augmented aircraft systems that has been borne out by multiple aircraft accidents in actual aircraft designs: natural pilot compensation is sufficient to allow faulty designs to reach production and operational service while hiding critical handling qualities cliffs that can lead to loss of an aircraft. This observation, if applied across the gamut of human factors experimentation, has vast ramifications for test and evaluation and development of all human interface systems.     

民用飞机PIO工程预测准则及试飞方法研究

驾驶员诱发振荡(PIO)是备受关注的适航安全性问题之一.以某民用飞机为研究对象,设计阶段通过工程预测准则计算分析其Ⅰ类、Ⅱ类PIO趋势,适航验证阶段参考AC25-7A给出民用飞机的PIO试飞方法与评价标准.通过试飞验证的飞行数据,结合飞行员评价,表明该民用飞机在试飞期间不存在PIO趋势,满足CCAR25规章要求,且试飞结果与理论预测结果一致.     

主动侧杆引导下的Ⅱ型驾驶员诱发振荡抑制

现代飞机采用放宽静稳定性构型和侧杆控制器操纵,使得舵面速率饱和引起的驾驶员诱发振荡（PIO）成为影响飞行品质的一个重要因素。针对舵面速率饱和引起的Ⅱ型PIO问题,设计了主动侧杆人感系统,其弹性系数随着舵面偏转速率饱和的发生而改变,从而达到抑制速率饱和的作用。基于主动侧杆引导下的人机闭环系统模型,仿真分析和飞行品质评价验证表明,基于系统误差在线调整人感系统弹性系数,能够降低舵机速率饱和的程度,改善飞行品质,有效抑制舵机速率饱和引起的Ⅱ型PIO。     

A值及A准则

俄ЦАГИ在地面飞行模拟试验和飞行试验数据的统计分析基础上,提出了一个频域最佳C*响应操纵灵敏度——A值的概念,并找出了驾驶杆特性(pχ)和静态操纵灵敏度(pny、χny)最佳值与A值的表达式,以及它们偏离最佳值时飞行品质评分(PR)与人机耦合振荡(PIO)评分(PIOR)随相对偏离量的关系曲线。 A 将此关系曲线用于预测评估人感系统相关参数对PIO趋势的影响,称之为A准则。本文从应用的角度详细地进行了计算公式的推导,讨论了准则在推导过程中所采用的假设和其适用情况,重新整理和校核了计算步骤和算例,以便于我国航空界使用。     

飞机着陆下滑状态人-机系统动态特性分析

采用最优控制驾驶员模型在频率域内分析是理论评价电传操纵飞机着陆下滑状态飞行品质的一种有效方法。基于人 -机系统响应特性可揭示出驾驶员工作负荷和系统动态特性之间相互影响。驾驶员相位补偿作为驾驶员工作负荷的度量 ;取人 -机系统闭环带宽、开环高频峰值和飞行轨迹倾角误差均方值等指标来评价系统动态特性。这些评价准则与驾驶员主观评分之间具有很好的相关性。应用该方法对某电传操纵飞机进行分析 ,其结果与飞行模拟评价结果较为一致     

主动侧杆操纵的人机特性评价方法

建立了一种主动侧杆的人机系统控制模型,基于Hess的结构驾驶员模型,提出一种研究主动侧杆引导方式下,人机闭环飞行品质评价及PIO预测的方法,并与试验结果进行比较,以验证其合理性.用该评价和预测方法,进一步分析了主动侧杆在反馈俯仰角和俯仰角速度的构型下对飞行品质的影响.结果表明,主动侧杆反馈参数与被控对象特性密切相关,对于难以控制的被控对象,主动侧杆反馈俯仰角速度能取得更好的效果.     

飞行员数学模型与新机飞行品质预测

简述了建立飞行员数学模型的重要意义和方法，给出了飞行员的常用数学模型形式及有关参数参考数据，并着重讨论了飞行员数学模型在新机飞行操纵品质评估预测中的应用 。     

现代飞机俯仰跟踪时诱发振荡预测分析

根据飞机纵向ＰＩＯ的特点，提出了预测分析ＰＩＯ所用的人－机闭环系统数学模型，其中飞机采用等效系统数学模型，驾驶员操纵采用ＭｃＲｕｅｒ模型，参数按地面人－机模拟飞行跟踪试验确定，集中介绍了四种飞机纵向ＰＩＯ预测准则，Ｓｍｉｔｈ－Ｇｅｄｄｅｓ准则，修正带宽准则，增益，相位裕度准则，Ｎｅａｌ－Ｓｍｉｔｈ原则，并提供了相应的计算方法。     

基于傅立叶变换和模糊逻辑的APC/PIO探测方法

为了对飞机-驾驶员耦合(APC)或驾驶员诱发振荡(PIO)现象实现在线探测,提出了适于实时计算的滑动窗口傅立叶变换递推算法、相关特征的模糊隶属函数以及基于模糊逻辑的识别模型。各种情况飞行试验数据的计算和分析表明,该方法对探测APC/PIO是有效、可行的。最后提出了进一步研究的若干建议。     

防止Ⅱ型驾驶员诱发振荡技术的研究

许多严重的飞行事故都与由速率限制引起的Ⅱ型PIO有关。针对如何预防PIO，首先介绍了自适应杆增益和软件限制环节的设计原理。然后以某带速率限制的电传飞机为例，运用同一理论，分析采用自适应杆增益和软件限制环节来改善速率限制的不利影响。仿真结果表明，自适应杆增益环节和软件限制环节都能抑制住PIO的发生，但两者组合加入抑制效果更好，飞行品质也能达到满意的程度。     

用于人机耦合振荡探测的操纵振荡特征确定

为了实现人机耦合振荡的在线探测，提出了适于实时计算的滑动窗口Fourier变换递推算法和与人机耦合振荡相关的飞机操纵振荡特征，并通过人机耦合振荡试飞数据的计算，分析了操纵振荡特征的合理、有效性。最后指出拟进一步开展的研究工作及建议。     

操纵系统非线性因素对飞机纵向驾驶员诱发振荡影响的探讨

采用描述函数法建立了含有非线性控制系统的人机系统数学模型,确定了系统的极限特性,探讨了极限环与驾驶员诱发振荡(PIO)之间关系和操纵系统非线性因素对PIO影响等。并以JJ7机为例通过人机系统数字仿真验证分析结果。     

民用飞机适航取证中的APC/PIO评估方法

总结了MA600飞机在适航取证过程中所做的APC/PIO研究与评估工作。根据APC/PIO产生的机理及类型,理论分析了MA600的APC/PIO易感性及可能发生的类型;选择适合于运输机的预测准则,对纵向和横向的APC/PIO易感性进行了评估和分析;制定了试飞大纲,由试飞员在全动飞行模拟器上完成了试飞任务,并对其APC/PIO趋势做出了评分和评语;最后,对试飞数据进行了分析,所得结果与理论分析结果、准则评估结果及试飞员评语一致,表明MA600飞机没有发生APC/PIO的趋势,满足适航条例对APC/PIO的要求。     

In-Flight Simulators

The Flight Dynamics Laboratory (FDL) has sponsored and managed the development and use of several generations of in-flight simulators during the last thirty years. These vehicles were designed and fabricated, and are operated by the Flight Research Department of Calspan Corporation, Buffalo, New York. These unique aircraft have been used to develop control laws and control systems, to evaluate new aircraft before first flight, to provide specialized training for test pilots, to perform essential flight research in flying and handling qualities, and to develop and validate the military specifications for handling qualitites of piloted airplanes. As aircraft and control systems have become more complex and capable, systems integration issues have required more and more effort and resources.     

发动机空中起动包线扩展试飞组织与实施

适航条款要求装配两台发动机的飞机,在单发失效后在一定的高度、速度和发动机状态下具备重新起动的能力。为表明对适航条款的符合性,飞机主制造商必须开展发动机空中起动包线扩展试飞(简称空起扩包试飞)试验。而发动机空起扩包试飞是一项风险高、难度大,影响因素众多而复杂的试飞任务。以某型飞机的空起扩包试飞为参考,从试飞科目分析、试飞准备、试飞组织与实施、试飞试验结果等方面总结了相关试飞经验,分析了试飞员、指挥员、试飞工程师、课题和设计人员在空地决策机制方面的专业知识和角色定位。及时把握飞机的状态,并判读试验点的有效性,是试验高效和安全开展的有力保障。该空起扩包试飞的成功组织与实施为后续试飞活动及未来其他型号的类似试验奠定了良好的基础,提供了一定的技术储备。     

神经网络模型在TDNS准则中的应用研究

时域Neal-Smith（TDNS）准则源于频域Neal-Smith（FDNS）准则和阶跃目标跟踪准则,被广泛应用于纵向驾驶员诱发振荡（PIO）趋势的预测研究。在该准则采用的人机闭环系统中,广泛运用结构简单且能反映飞行员基本行为特征的拟线性驾驶员模型。但在实际情况中,驾驶员的行为通常具有高度的非线性,为了更精确地描述驾驶员的非线性特性,采用神经网络方法建立驾驶员模型。利用某机的试飞数据对神经网络进行了训练和测试,生成了神经网络模型。针对TDNS预测准则,建立了相应的仿真模型,通过仿真运算,得到了该飞机的P10预测结果。研究表明：相对于传统的驾驶员模型,神经网络模型能够更好与真实驾驶员相匹配;在TDNS评估准则中运用神经网络模型具有实际的意义。     

飞机失速自动改出装置的设计

采用机械操纵系统的飞机相对电传控制飞机不具备飞行包线保护功能,驾驶员可能在误操作情况下使飞机进入失速状态,特别是新机研制试飞和失速飞行试验。失速自动改出装置通过控制反驱作动器带动操纵系统,抑制驾驶员将飞机操作进入失速,并在飞机进入失速后帮助驾驶员改出失速。模糊控制理论具备常规控制理论所不具备的很多优势,可以使控制律更简单、直观和有效,用于失速改出控制将使系统更加简单易行。     

运输类飞机PIO试飞方法研究

基于CCAR-25-R4《运输类飞机适航标准》要求,结合FAA咨询通告AC25-7C《运输类飞机合格审定飞行试验指南》,叙述了驾驶员诱发振荡(PIO)的分类,以及运输类飞机PIO的合格审定试飞要求,分析了PIO试飞方法、试验点的选取原则、试飞评定准则、注意事项和风险规避措施等,可为民用飞机的PIO试飞提供参考。