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在采用MIL-1797-STD有人驾驶飞机飞行品质规范检验某第三代战斗机飞行品质过程中,在计算鹊克准则(即瞬时峰值比、上升时间及有效时间延迟)时,认为通过利用高阶系统传递函数求出的时间响应特性得出的结果比通过求解由飞机及控制系统组成的微分方程得出的结果更合理;在计算尼尔一史密斯准则时,提出了一种利用优化技术确定该准则的驾驶员参数kp和补偿τp1,τp2值的方法,取得了满意的效果. 相似文献
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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。 相似文献
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基于闭环准则的LQG/LTR飞行控制律优化设计 总被引:1,自引:0,他引:1
针对LQG/LTR飞行控制律设计中加权矩阵的选取问题,提出了一种基于闭环准则的LQG/LTR飞行控制律优化设计方法。以俯仰姿态控制律优化设计为例,首先基于闭环准则选取了满足一级飞行品质要求的参考模型,并基于该参考模型使用粒子群优化算法优化得到了两个加权矩阵,从而得到了卡尔曼滤波器和相应的目标反馈回路。进而借鉴飞机等效系统拟配的方法,优化得到了另两个加权矩阵,从而得到了LQG最优控制器,完成了回路传递恢复的优化设计。仿真结果表明,通过该方法能够快速自动地选取合适的加权矩阵,使得优化设计的LQG/LTR飞行控制律较好地满足了俯仰姿态控制的要求。 相似文献
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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。 相似文献
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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. 相似文献
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