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。     

对PIO预测的A值及A准则的分析

从应用的角度详细地介绍了国外预测PIO时使用A值及A准则的情况。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及其适用情况，重新整理和校核了计算步骤和算例，以便于推广使用。     

带CAS系统飞机纵向的PIO问题研究

本文根据PIO问题研究的需要,考虑到CAS系统对PIO问题影响的严重性,推导了包括CAS系统在内的驾驶员-操纵系统-CAS系统-飞机本体组合系统的纵向动态结构图。并以某飞机两个飞行状态为例在IBM-PC/XT数字计算机上,进行了数字仿真计算。计算结果同《瑞典作战飞机的飞行品质规范》中关于PIO问题要求检查计算的结果是一致的.从而初步说明本文所介绍的PIO问题的数字解研究方法是可信的,也是具有实际分析使用价值的.     

基于自适应学习策略的改进鸽群优化算法

鸽群优化（PIO）算法已广泛用于无人机编队和控制参数优化等领域，但标准PIO算法容易陷入局部最优。提出了一种基于自适应学习策略的改进鸽群优化（ALPIO）算法。该算法引入了基于容差的搜索方向调整策略、基于自学习的候选者生成策略以及基于竞争学习的预测策略，通过增强种群的多样性，可提高算法全局最优概率，其已在8个基准函数上进行测试。仿真试验结果表明:所提算法在多峰函数优化问题中的收敛精度和收敛速度有了显著提升，并且能够更有效避免陷入局部最优解。      

预防Ⅱ型PIO的作动器设计

重点分析由作动器非线性因素(速率限制)引起的Ⅱ型PIO问题。将非线性因素线性化,采用赫尔维茨稳定性方法分析线性时不变系统的稳定性,采用二次型稳定性方法分析参数时变系统的稳定性。运用ROBAN算法确定稳定域,进而得到条件分析模型,分析了三种条件下的PIO趋势,给出合适的作动器设计方法。仿真研究表明,采用该方法设计的作动器使得某型飞机飞控系统具有良好的鲁棒性,可以有效避免Ⅱ型PIO的产生。     

前馈结构DASA抑制器在抑制PIO中的应用研究

现代电传飞行控制系统中由于作动器速率饱和产生的突然的附加相位滞后以及系统操纵增益的降低是触发非线性PIO的主要原因,对此通常采用相位补偿的方法进行抑制。为研究抑制器的抑制效能,建立了非线性的人机闭环系统模型。在分析基于前馈结构的DASA抑制器频域特性及其相位补偿能力的基础上,采用离散俯仰跟踪任务与正弦跟踪任务在时域内仿真研究了抑制器对PIO的抑制效能,结果表明该抑制器可以抑制非线性PIO。最后在地面飞行模拟器上进行了进一步验证,结果表明DASA抑制器可以改善飞机飞行品质,能用于PIO的抑制。     

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。     

反馈结构RLF补偿器在抑制Ⅱ型PIO中的应用研究

现代电传飞行控制系统中由于作动器速率饱和产生的突然的附加相位滞后以及系统操纵增益的降低,是触发Ⅱ型PIO的主要原因,对此通常采用相位补偿的方法进行抑制。为研究补偿器的抑制效能,建立了非线性的人机闭环系统模型。在分析基于反馈结构的RLF补偿器频域特性及其相位补偿能力的基础上,采用离散俯仰跟踪任务与正弦跟踪任务在时域内仿真研究了补偿器对Ⅱ型PIO的抑制效能。仿真结果表明,RLF补偿器可以有效抑制Ⅱ型PIO,经地面飞行模拟器进一步验证,表明补偿器明显改善了飞机飞行品质,可以用于Ⅱ型PIO的抑制。     

基于指数平均动量鸽群优化的多无人机协同目标防御

针对多无人机(UAV)协同目标防御问题,提出了一种基于指数平均动量鸽群优化(EM-PIO)算法。针对三维空间中的多无人机协同目标防御系统进行建模,得到了无人机支配区域的曲面约束方程,并获得了双方无人机的最优控制输入量。采用多级罚函数法构造了优化算法的目标函数,并通过所提出的EM-PIO算法来求解最优目标点。将所提EM-PIO算法与遗传算法(GA)和粒子群优化(PSO)算法进行仿真对比实验,验证了所提EM-PIO算法更加有效解决多无人机协同目标防御问题。      

驾驶员诱发振荡预测方法应用研究

随着电传操纵系统在战斗机和民用运输机上的运用,驾驶员诱发振荡现象逐渐增加,对现代航空飞行安全构成直接威胁.介绍了Ⅰ型和Ⅱ型PIO的多种预测准则,重点研究了Ⅰ型PIO预测准则中的A准则、带宽准则和Neal-Smith准则,并对多型飞机的PIO趋势进行了预测.计算结果表明:A准则、带宽准则和Neal-Smith准则是预测PIO的有效方法.