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.     

驾驶员诱发振荡预测准则有效性分析

为了科学防控驾驶员诱发振荡(PIO)问题,减少飞行事故或事故症候的发生,各国研究者提出了诸多PIO预测准则。为了分析典型PIO预测准则的有效性,提出了狭义成功率和全局成功率的概念。综合运用安全性指标、非保守性指标等,对比分析预测准则的评估结果,选择出有效性较好的预测准则,为PIO预测准则的适用性和飞行模拟试验提供参考。     

Gap准则在纵向Ⅱ类驾驶员诱发振荡预测中的应用

研究了Gap准则,建立了速率限制舵机的描述函数模型、改进的Neal-Smith模型,介绍了描述函数法研究I类驾驶员诱发振荡(PIO)的机理,得到了Gap准则在预测纵向I类PIO中的计算方法。并应用Gap准则对飞机纵向I类PIO进行了预测,结果表明Gap准则能够有效的预测纵向I类PIO。     

俯仰轴飞行品质的PIO准则计算

由于新技术的采用,现代飞机出现驾驶员诱发振荡(PIO)现象大大增加,因此PIO已成为危及飞行安全的主要因素之一。介绍了MIL—STD—1797A规范中的PIO预测准则和美国“人机耦合对飞行安全影响委员会”提出的准则,论述了这些准则要求的背景、机理和计算方法,最后以某机为例进行了PIO预测计算和分析。     

一种基于小波分析的时变飞行品质准则

Ⅲ型驾驶员诱发振荡(PIO)是由飞机特性突变引起的人机不良耦合,具有非线性、时变等特点,对现代飞机的飞行安全构成严重威胁。为了研究Ⅲ型PIO问题,介绍了一种基于小波分析的时变飞行品质准则。该准则采用小波分析方法计算驾驶员输出的能量峰值和飞机被控对象的相位滞后两个特征参数,对时变人机系统进行了飞行品质评价。驾驶员在环仿真试验结果表明,该准则不仅能够预测PIO的发生,尤其是Ⅲ型PIO,还能够给出估计的PIO发生时间。研究成果可为Ⅲ型PIO的分析提供有效手段。     

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.     

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。     

驾驶员模型对驾驶员诱发振荡评估结果的影响

在飞机设计中,应用不同的驾驶员模型来预测驾驶员诱发振荡(PIO)是避免人机系统出现不良耦合的重要途径之一。以人-机闭环系统为研究对象,以某一电传飞机为例,采用Ⅱ型PIO的开环发生点OLOP评估准则,分别使用增益驾驶员模型和修正Neal-Smith驾驶员模型对人机闭环系统中的PIO易感性进行了分析、评估,对比研究了不同驾驶员模型对OLOP评估准则评估结果的影响。仿真结果表明:不同的驾驶员模型对Ⅱ型PIO评估准则(OLOP)的评估结果有较大的影响,相同驾驶员模型下不同的驾驶员增益对评估结果也有影响。在使用OLOP评估准则时应充分考虑驾驶员模型对评估结论的影响。     

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。     

电传直升机人机耦合振荡特性研究

为了分析研究电传直升机的人机耦合振荡特性,将直升机操纵/响应模型与驾驶员诱发振荡(Pilot Induce Oscillation,PIO)判定准则模型相结合,建立了一种适用于电传直升机的PIO预测方法。首先对建立的方法进行了飞行试验验证,然后应用该方法着重开展了PIO参数敏感性分析研究,得到了对降低PIO趋势有指导意义的结果。     

基于速率限制的二类驾驶员诱发振荡评估方法

速率限制问题已成为引起电传飞机驾驶员诱发振荡问题的主要原因。以人-机系统为研究对象,探究了驾驶员诱发振荡产生的机理,建立了人-机系统驾驶员模型和飞机模型,揭示了速率限制因素对人-机系统稳定性的影响规律,评估了基于速率限制的二类PIO的OLOP预测准则。该准则能否作为二类PIO评估准则进行了严格审查,评估了作为设计工具的潜在性。     

Neal-Smith准则改进分析

驾驶员在环振荡判定准则较多,其中Neal-Smith准则的应用较为普遍.但Neal-Smith准则并不能准确反映PIO趋势,与驾驶员评估结论也存在一定差异.根据Neal-Smith准则进行飞机纵向驾驶员在环振荡分析的基本方法与程序,结合系统频域响应估算工具,分析得出满足系统性能要求的驾驶员相位补偿和增益区域,并基于该区域面积定义了新的PIO判断准则.与现有Neal-Smith准则相比,新的PIO判断准则可反映一类和二类PIO趋势随闭环系统参数的连续变化情况.     

大型电传民用飞机人机耦合（APC）分析与评估

大型民用客机电传操纵系统的应用,使驾驶员诱发振荡（PIO）的可能性大大增加,直接影响到飞机的安全性。通过对PIO的分析,介绍了三个工程上实用的Ⅰ类PIO趋势评估准则：姿态带宽准则、Smith-Geddes准则、综合（姿态带宽加回落）准则,并结合准则给出了相应的算法和算例。最后提出了防范不利人机耦合的改进方案和设计措施。     

基于序列二次规划的PIO易感性时域评估方法

时域Neal-Smith准则是评估PIO易感性比较理想的量化准则,但驾驶员的自适应特性给该准则的使用带来了困难。以某机型为算例,将序列二次规划算法应用于时域Neal-Smith准则,对其PIO易感性进行了评估。评估结果表明,将序列二次规划算法用于时域Neal-Smith准则来评估飞机的PIO易感性是可行的。     

基于速率限制的Ⅱ型驾驶员诱发振荡评估方法

速率限制问题已成为电传操纵飞机发生驾驶员诱发振荡（PIO）的主要原因。在新机设计中,随着复杂性的提高,预测PIO变得更加困难和重要。以人一机系统为研究对象,讨论速率限制对系统的影响,重点分析验证基于速率限制的Ⅱ型PIO的开环发生点（OLOP）准则的评估方法。针对不同飞行状态下的飞机纵向运动模型,使用两种驾驶员控制模型,在不同的驾驶员输入、不同速率限制条件下进行数值仿真试验研究。结果表明：OLOP准则是有效的评估工具,杆振幅因素对评估结果的影响较强。     

民用飞机驾驶员诱发振荡特性

<正>驾驶员诱发振荡(Pilot Induced Oscillations,PIO)是一种恶性的人机耦合现象,严重威胁现代电传操纵系统飞机的飞行安全。为了消除PIO现象,必须对其发生原因进行分析和预测。关于PIO的分类以及预测方法,国内外已有许多研究。PIO现象主要分为以下3类:I型PIO是线性的人-机动力学特性不匹配而引起的人-机耦合振荡现象,其发生具有代表性,是PIO研究的重     

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。     

引入杆位移抑制滤波器的驾驶员诱发振荡防范方法

对人-机闭环系统进行数学建模,基于 Neal-Smith频域准则,对建立的模型进行参数匹配。在该模型条件下,以对驾驶员诱发振荡(Pilot Induced Oscillation,PIO)现象的产生机理及诱发因素的研究为基础,深入探讨了在恶劣环境下 PIO的防范方法,并利用 Neal-Smith频域准则对该防范方法进行评估。通过开环特性和闭环特性分析,确立了引入杆位移抑制滤波器的方法来有效抑制 PIO的发生,为飞机设计研制过程中有效防范 PIO提供借鉴和参考。     

驾驶员诱发振荡探析

分析了驾驶员诱发振荡(PIO)成因和机理,总结了PIO的种类和预测方法,提出了抑制PIO发生的方法和应当采取的措施,并给出了在飞机设计过程中应对PIO的建议,为飞机研制过程中如何避免发生PIO现象提供了指导。     

非线性系统驾驶员诱发振荡预测判据的研究

本文首先对R.H.Smith提出的PIO理论在预测非线性人机系统PIO方面存在的问题进行了详细评述,并提出了更为严密、更为合理的新的PIO预测判据;然后,对驾驶员模型及其参数的选择进行了阐述,并介绍了一种计算包括多个非线性环节的闭环系统极限环的简便方法,以及在时域内判别PIO的方法,最后给出了算例。