Разработка и летные исследования директорной индикации в форматах отображения пилотажной информации, речевой информации и звуковой сигнализации для вывода самолета из сложных ситуаций (UPRT), связанных с потерей управления в полете (LOC-I) тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.07.09, кандидат наук Драмшини Амина

• Драмшини Амина
• кандидат наук
• 2022

Оглавление диссертации кандидат наук Драмшини Амина

Содержание

Список условных обозначений

Список сокращений

ВВЕДЕНИЕ

Глава 1. Разработка простых алгоритмов информационной поддержки

экипажа и их исследование с помощью математического моделирования

1.1 Декомпозиция причин авиационных происшествий по факторам угроз

1.1.1 Декомпозиция общих причин АП

1.1.2 Декомпозиция причин АП, связанных с потерей управления в полете (ШС-1)

1.2 Общие положения, учитываемые при разработке систем интеллектуальной информационной поддержки

1.2.1 Основные принципы и задачи разработки алгоритмов информационной поддержки

1.2.2 Важные требования к создаваемым алгоритмам

1.2.3 Исходные данные и материалы

1.2.4 Структура и логика алгоритмов

1.2.5 Виды алгоритмов для обеспечения информационной поддержки

1.3 Математическая модель самолета ИКАРУС, используемая при разработке алгоритмов

1.4 Разработка и выбор простых алгоритмов прогноза высоты и скорости полета

1.5 Выводы первой главы

Глава 2. Разработка простых алгоритмов фильтрации и шумоподавления для сигналов бортовых систем и голосовой связи в

условиях полета

2.1 Шумоподавление при помощи фильтров низких частот

2.1.1 Фильтрация сигналов датчиков перегрузки

2.1.2 Фильтрация сигнала датчика магнитного курса

2.2 Алгоритм шумоподавления на основе прямой структуры слепого разделения сигналов и метода LMS

2.2.1 Модель смешивающей системы

2.2.2 Выбор структуры системы шумоподавления

2.2.3 Выбор метода фильтрации сигналов в системе шумоподавления

2.2.4 Применение алгоритма и анализ результатов

2.3 Выводы второй главы

Глава 3. Полунатурные и летные исследования алгоритмов и логики

индикации информационной поддержки пилотов

3.1 Состав экспериментального образца СИИПЭ

3.2 Особенности пользовательского интерфейса СИИПЭ

3.3 Отработка логики и форматов отображения информационной поддержки пилотов в наземных полунатурных экспериментах на пилотажных стендах

3.3.1 Описание пилотажных стендов

3.3.2 Методика полунатурных испытаний разработанных алгоритмов и форматов отображения на пилотажных стендах

3.3.3 Результаты полунатурных испытаний разработанных алгоритмов и форматов отображения на пилотажных стендах

3.4 Летные исследования алгоритмов и логики индикации информационной поддержки пилотов

3.4.1 Описание летающей лаборатории на базе самолета Ikarus C42

3.4.2 Методика летных испытаний разработанных алгоритмов и форматов отображения на летающей лаборатории

3.4.3 Результаты летных испытаний разработанных алгоритмов и форматов

отображения на летающей лаборатории

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

Список условных обозначений

а

Р 8в

3 5Н

ХТ

С

уа

С.

т.

уао

т.

а-0

с.

т.

т

с3-

т.

сУв

с

уа

угол атаки относительно строительной горизонтали фюзеляжа

угол скольжения

угол отклонения руля высоты

угол отклонения элеронов

угол отклонения руля направления

угловые скорости

продольная координата центра тяжести коэффициент подъемной силы коэффициент лобового сопротивления коэффициент момента тангажа коэффициент подъемной силы при а=0 коэффициент момента тангажа при а=0 коэффициент поперечной силы коэффициент момента крена

производная коэффициента момента крена по углу скольжения

производная коэффициента поперечной силы по углу отклонения руля направления

производная коэффициента поперечной силы по углу скольжения производная коэффициента момента крена по углу отклонения руля направления

производная коэффициента момента крена по углу отклонения элеронов

производная коэффициента подъемной силы по углу отклонения руля высоты

производная коэффициента подъемной силы по углу атаки

в

с

2

н

э

ОС

ж® - производная коэффициента момента тангажа по углу атаки

т5в - производная коэффициента момента тангажа по углу отклонения руля высоты

т § э - производная коэффициента момента рысканья по углу отклонения элеронов § н - производная коэффициента момента рысканья по углу

т у

отклонения руля направления т Р - производная коэффициента момента рысканья по углу скольжения

Список сокращений

EGPWS - Enhanced Ground Proximity Warning System (система раннего предупреждения близости земли)

IATA - International Air Transport Association

ICAO - International Civil Aviation Organisation

LMS - Least Mean Squares (алгоритм наименьших средних квадратов)

LOC-I - Loss Of Control In Flight

TCAS - Traffic Collision Avoidance System (Система предупреждения

столкновения самолетов в воздухе)

TAWS - Terrain Awareness and Warning System Система предупреждения

о близости земли)

UPRT - Upset Prevention and Recovery Training

АДТ - аэродинамическая труба

АДХ - аэродинамические характеристики

АОН - авиация общего назначения

АТ - авиационная техника

АП - авиационное происшествие

БзП - безопасность полетов

ВС - воздушное судно

ВПП - взлетно-посадочная полоса

ГП - горизонтальный полет

ЛТХ - летно-технические характеристики

ЛА - летательный аппарат

МАК - Межгосударственный авиационный комитет

МФД - многофункциональный дисплей

МФИ - многофункциональный индикатор

ОС - опасная ситуация

ПС - пилотажный стенд

ПМО - программно-математическое обеспечение

ПО - программное обеспечение

РУД - ручка управления двигателем

РЛЭ - руководство по летной эксплуатации

СВС - система воздушных сигналов

САУ - система автоматического управления

СГФ - строительная горизонталь фюзеляжа

СИИПЭ - система интеллектуальной информационной поддержки экипажа

САХ - средняя аэродинамическая хорда

СНГ - Содружество Независимых Государств

СНС - спутниковая навигационная система

СОК - система регистрации и объективного контроля

СПП - сложное пространственное положение

ССК - связанная система координат

СТЗ - система технического зрения

ТФ - технический фактор

ЧФ - человеческий фактор

ЭВМ - электронная вычислительная машина

ВВЕДЕНИЕ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка и летные исследования директорной индикации в форматах отображения пилотажной информации, речевой информации и звуковой сигнализации для вывода самолета из сложных ситуаций (UPRT), связанных с потерей управления в полете (LOC-I)»

Актуальность темы исследования

Обеспечение безопасности полетов - одна из важнейших и актуальных задач гражданской авиации. Чтобы повысить безопасность полетов, нужно найти пути уменьшения вероятности авиационных происшествий (АП) и способы помощи экипажу в реагировании на возникающие сложные и особые ситуации (ОС).

В силу ограниченных возможностей человеческого организма невозможно полностью устранить ошибки в пилотировании, связанные с так называемым "человеческим фактором". Вероятность ошибок возрастает в случае паники, страха, усталости и других негативных психических состояний. Многие виды ошибок могут приводить к АП, связанным с потерей управления в полете (Loss of Contol in Flight - LOC-I). Предотвращение или преодоление этого вида АП представляет наибольшую трудность для экипажа воздушного судна (ВС). LOC-I относится к АП, в которых экипаж не смог удержать управление ВС в полете, что привело к неустранимому отклонению от предполагаемой траектории полета. LOC-I может быть результатом факторов, влияющих на характеристики пилотирования, отказов двигателя, неблагоприятных метеорологических условий, сваливания, попадания в сложное пространственное положение (СПП) или других обстоятельств, которые мешают пилоту контролировать траекторию полета самолета. Это одна из самых сложных категорий АП, в которой участвует множество факторов, действующих по отдельности или, чаще, в сочетании. Способствующие факторы включают скрытые условия в системе, внешние угрозы для летного экипажа, ошибки в обработке этих угроз и неблагоприятные состояния воздушного судна, возникающие в результате недостатков взаимодействия экипажа с угрозами и ошибками. Несчастные случаи LOC-I почти всегда катастрофичны. За период с 2009 по 2018 год 94% происшествий LOC-I были связаны с гибелью пассажиров или летного экипажа [2] (Рис. 1). Учитывая эту серьезность, происшествия LOC-I были оценены IATA [2], ICAO [3, 4, 5, 6] и

другими представителями отрасли [1, 8, 9, 10, 13] как одно из приоритетных направлений исследований в области безопасности полетов и снижения рисков.

Рис. 1. Статистика 1АТА о человеческих жертвах в происшествиях, связанных с потерей управления в полете (ЬОС-!)

"В свою очередь потеря управления чаще всего имеет место в результате сваливания. Пилоты хорошо подготовлены, самолеты оборудуются системами защиты от выхода на большие углы атаки, и все равно это происходит. Почему? -задается вопросом Сунжу Эдвани и предлагает свою версию ответа: - Потому что потеря управления в полете - явление редкое, непредсказуемое и с катастрофическими последствиями. Подготовить к нему в принципе очень сложно, и существующие программы подготовки пилотов эту задачу не решают".

В материалах анализа катастрофы самолета Airbus A330-200 авиакомпании Air France в июне 2009 г. французские расследователи отметили, что второй пилот, управлявший самолетом в момент катастрофы, продолжал тянуть ручку управления на себя даже после срабатывания звуковой сигнализации, предупреждающей о сваливании. "Ни один из пилотов не проходил подготовку по ручному пилотированию в режимах, близких к сваливанию, или при сваливании на больших высотах", - говорится в отчете [21, 22].

Есть функции, которые пилот может безошибочно выполнять длительное время с вероятностью возникновения ошибки, близкой к нулю. Допускаемые

ошибки при выполнении этих функций пилот своевременно и уверенно парирует. Очевидно, что в данном случае уровень безопасности полетов, определяемый надежностью работы пилота, будет высоким. Надежность пилота-оператора существенно снижается, если на него неожиданно ложится выполнение функций, не соответствующих стандартным процедурам и соответственно его привычкам и возможностям, в случаях, когда внезапно возникшая в полете особая ситуация требует от пилота необычных и, как ему кажется, противоестественных действий. Так, например, при попадании в режим сваливания самолет опускает нос, а пилот, вместо того чтобы отдать орган продольного управления «от себя», на уменьшение угла атаки, берет его «на себя» в соответствии с навыками управления самолетом в эксплуатационной области режимов полета. В рассматриваемых случаях пилот может с большой вероятностью допустить ошибку и зачастую, как показывает практика, не находит возможности парировать ее последствия [21, 22].

Даже опытным пилотам бывает трудно предотвратить угрозу происшествий

ЬОС-1. Еще большую трудность ЬОС-1 представляет для пилотов авиации общего

назначения (АОН) и пилотов-любителей, имеющих невысокий уровень

подготовки и опыт пилотирования. При этом количество ВС АОН в мире

непрерывно растет по мере развития и роста популярности частной и малой

авиации. Согласно статистике [13, 14, 15, 16], к малой авиации во всем мире

относятся 90% судов, 87% полетов и 80% пилотов гражданской авиации.

Значительную часть этой статистики представляют США, где в период с 2015 по

2018 г. зарегистрировано 213905 частных ВС [17]. В России малая авиация пока

не получила широкого распространения: за тот же период зарегистрировано лишь

2300 частных ВС [18]. Однако потенциал малой авиации в России очень велик

благодаря огромной и недостаточно покрываемой дорогами территории,

постепенному росту доступности частных ВС для населения и развитию

воздушного транспорта в регионах. При этом рост количества ВС АОН в мире

имеет и отрицательную сторону, что проявляется в высокой доле АП, вызванных

"человеческим фактором". В таблице 1 и на Рис. 2 приведены данные об

авиационных происшествиях в странах СНГ, опубликованные

10

Межгосударственным авиационным комитетом в 2018-2021 гг. [11, 12]. По этим данным, в среднем почти 60% всех происшествий возникли из-за ошибок пилотирования.

Таблица 1. Статистика авиационных происшествий в странах СНГ за 2018-2021

гг. по данным Межгосударственного авиационного комитета

Число происшествий по различным

Год Общее кол-во Кол-во Кол-во причинам

АП катастроф погибших Человеческий фактор Технический фактор Другие факторы

2018 24 10 21 20 4 0

2019 17 14 25 нет данных нет данных нет данных

2020 27 14 27 15 5 7

2021 19 12 25 14 3 2

2017 2018 2019 2020 2021

■ Авиационные происшествия ■ Катастрофы ■Погибло

Рис. 2. Статистика авиационных происшествий в странах СНГ за 2018-2021 гг. по данным Межгосударственного авиационного комитета

Известные пути снижения рисков, связанных с происшествиями ЬОС-1, можно отнести к двум основным подходам: специальная пилотажная подготовка (включая моделирование на пилотажных стендах) и введение в систему управления ВС специальных модулей, помогающих пилоту заблаговременно избежать опасной ситуации и правильно действовать в случае, если такая ситуация возникла.

В авиационной отрасли ведутся многочисленные исследования, связанные с первым подходом. Организация специальной подготовки летного состава по отработке навыков ручного пилотирования в особых случаях полета активно решается зарубежными ведомствами гражданской авиации путем введения соответствующих норм в законодательство, включая разработку соответствующих программ тренажерной подготовки, установления требований к уровню подготовки инструкторского состава и комплексным тренажерам воздушных судов. Например, этот вопрос был озвучен в ходе 40-ой сессии Ассамблеи ИКАО [7]. Авиационными экспертами отмечается, что используемые в настоящее время пилотажные тренажеры не позволяют реалистично имитировать динамику полета самолета на больших углах атаки, близких к сваливанию и при сваливании, что при проведении обучения на этих режимах приводит к приобретению отрицательных навыков. Даже самые современные авиационные тренажеры не обеспечивают должную подготовку экипажей за пределами эксплуатационной области режимов полета. Таким образом, для повышения качества тренажерной подготовки пилотов по предотвращению попадания самолета в сложные пространственные положения, в режимы сваливания и выводу самолета из них (UPRT - Upset Prevention and Recovery Training) необходима разработка специализированных тренажеров для тренировки летного состава по выводу самолетов транспортной категории из критических режимов полета (со специализированной системой подвижности и математическими моделями аэродинамики и динамики за пределами эксплуатационной области режимов полета). При этом важно оценить достаточность упражнений по отработке действий экипажа в особых ситуациях, которые приводили к авиационным происшествиям (АП) и инцидентам, связанным с LOC-I, но не включенным в программы тренировок летного состава на тренажере.

Имеющиеся результаты подробного анализа материалов расследования АП

с самолетами 1...3 классов [1, 5, 12] свидетельствуют о том, что программы

подготовки летного состава, как правило, не содержат упражнений для отработки

действий экипажа по парированию ряда особых ситуаций, перечисленных выше и

представляющих угрозу безопасности полетов. Аналогично обстоит дело и с

12

моделированием на тренажерных устройствах сложных явлений атмосферной турбулентности, хотя различными авторами предлагаются подходы и делаются опыты по моделированию сложных природных явлений с использованием реалистичных моделей турбулентности вихревой природы [34].

В соответствии с Госпрограммой по безопасности полетов, принятой 6 мая 2008 года, в 2012 году должны были быть разработаны и внедрены современные тренажеры для тренировки летного состава по выводу самолетов транспортной категории из критических режимов полета. Но это до сих пор не сделано. Вместе с тем, в российской авиационной промышленности (ФГУП «ЦАГИ им. профессора Н.Е. Жуковского», АО «ЛИИ им. М.М. Громова» и АО «Гражданские самолеты Сухого») успешно ведутся работы по разработке математической модели самолета транспортной категории с расширенным диапазоном углов атаки, включая сваливание [29, 30, 31]. Полученные результаты, накопленный опыт могут быть успешно использованы для доработки отечественных тренажеров.

Второй подход, связанный с разработкой размещаемых на ВС вспомогательных систем, является более перспективным, так как его развитие не сдерживается проблемами моделирования на пилотажных стендах. Поэтому одновременно с совершенствованием тренажеров и организацией специальной подготовки пилотов в настоящее время актуальной задачей становится разработка бортовых систем, которые могли бы своевременно и безошибочно информировать экипаж о приближении к опасным условиям полета, прогнозировать исход дальнейшего развития ситуации и подсказывать экипажу, как ему действовать, чтобы предотвратить развитие особой ситуации и избежать тяжелых последствий [21].

Данная диссертация посвящена разработке простых вычислительных алгоритмов для небольшой и недорогой системы информационной поддержки, которая может быть установлена на легких воздушных судах. Внедрение такой системы для предупреждения и предотвращения опасных ситуаций позволит снизить долю авиационных происшествий из-за человеческого фактора, которая

особенно высока в активно развивающейся авиации общего назначения и малой авиации.

Степень разработанности темы исследования

В ряде ведущих российских авиационных организаций были предложены реализации систем, информирующих и поддерживающих экипаж ВС при внештатных ситуациях. Такие системы называются Интеллектуальная система поддержки экипажа (ИСПЭ) и основаны на накопленной статистической информации об АП (причинах происшествия, реакции пилотов, работе бортового оборудования ВС), адаптированной для использования в ЭВМ. Данные системы позволяют идентифицировать потенциально опасную ситуацию и сформировать указания о том, как выйти из данной ситуации при ее возникновении. К особым ситуациям, в которых задействуется ИСПЭ, относятся переход ВС в критические режимы (сваливание, штопор и др.), выход за эксплуатационные ограничения, опасность столкновения в воздухе или около земли, попадание ВС в неблагоприятные метеоусловия, различные технические отказы систем и оборудования ВС, ошибки экипажа при ручном управлении летательным аппаратом, и другие.

Разработка бортовых систем такого типа для легких ВС и АОН как в России, так и за рубежом продолжается до сих пор. Над этой темой работали многие российские ученые и исследователи, такие как: Ахрамеев В. И. [43, 44, 46], Берестов Л.М., Харин Е.Г., Якушев А.Ф., Ясенок А.В., Минеев М.И. и др. [54, 55, 56]

Алгоритмы и принципы, предложенные в работе, являются частью

разрабатываемой компанией ООО «Ваис Техника» компактной и недорогой

системы интеллектуальной информационной поддержки экипажа (СИИПЭ),

ориентированной на использование в легкомоторных самолетах и ВС АОН.

Разработка системы началась в 2014 г. Сначала были реализованы алгоритмы

увода ВС от столкновений с воздушными и наземными объектами (аналог систем

TCAS, TAWS, EGPWS меньших размеров и стоимости) [24, 25]. Разработка

получила имя "Бортовая система обеспечения безопасности полета для

14

предотвращения столкновений в воздухе и выполнения маловысотного полета с использованием малогабаритной РЛС (БСБМП МБ ЛК)". Она имеет следующие свойства:

- основная функция - обеспечение безопасности полетов;

- обеспечивает поддержку экипажа в пилотировании ВС;

- дает указания пилоту в реальном времени при приближении к опасным ситуациям и для вывода из них (в ограниченном наборе ситуаций, связанных со столкновениями).

В настоящее время разрабатываются различные расширения функциональных возможностей системы, часть которых представлена в настоящем исследовании.

Производителями авиационного оборудования на данный момент не предлагается аналогичных недорогих СИИПЭ. Существующие системы интеллектуальной поддержки реализованы лишь на крупных ВС и имеют несравнимо более высокую стоимость, размеры, массу и потребляемую мощность. Для малой авиации предлагаются либо сравнительно простые навигационные системы, не имеющие функций интеллектуальной поддержки, либо реализующие часть этих функций, но очень дорогие навигационные комплексы.

В качестве примера можно рассмотреть продукцию известного производителя Garmin Ltd. (США). Навигатор GPSMAP 695 [26] имеет функцию оповещения об опасности столкновения с землей, но не сертифицирован как система предупреждения столкновений и имеет высокую стоимость, из-за чего не подходит для применения на ВС АОН. Ближайшим к СИИПЭ по архитектуре является пилотажный и навигационный комплекс G1000, сертифицированный для ряда ВС и имеющий функции интеллектуальной поддержки и предотвращения ОС, но его стоимость еще выше (50 000 - 60 000 $, что сравнимо со стоимостью целого легкомоторного самолета).

Многие производители предлагают более простые и дешевые комплексы типа EMS (система контроля двигателя) и EFIS (электронная система полетной информации) [27, 28], например:

- навигационные мониторы компании Advanced Flight Systems ($45005200);

- комплексы Enigma, Voyager, Odyssey производства MGL Avionics (Канада) стоимостью $4300-$6000;

- комплексы INTEGRA производства TL-electronic (Чехия) весом 0.75 кг и стоимостью 240 000 руб в базовой комплектации;

- D100 EFIS производства Dynon Avionics (США) ценой 127 000 руб.

- бортовые комплексы (навигаторы) фирмы Garmin GTN 650/750.

Перечисленные и схожие с ними устройства предоставляют различную

пилотажную и картографическую информацию, но не имеют функций СИИПЭ.

Российская группа компаний «Транзас» представила на МАКС-2009 комплекс КБ0-201 для легких самолетов (испытан на самолете Аккорд-201), который имеет функцию предупреждения экипажа в случае близости выхода за эксплуатационные режимы полета. Данная система пока не получила коммерческой реализации.

Следует отметить, что практическая реализация СИИПЭ для малой авиации стала возможной лишь недавно с появлением подходящих вычислителей и цветных многофункциональных дисплеев, устанавливаемых на борту ВС. При стоимости легких самолетов порядка 5 млн. рублей очевидна потребность в более дешевых, чем перечисленные выше модели, бортовых комплексах, предлагающих функции интеллектуальной поддержки и предупреждения ОС.

Цели и задачи исследования

Цель работы - исследование возможности повышения безопасности полетов в авиации общего назначения и малой авиации с помощью бортовых систем небольших размеров и стоимости, реализующих функции интеллектуальной информационной поддержки экипажа, фильтрации полетных сигналов и голосовой связи.

В работе ставились следующие задачи: 1. Анализ статистики и выделение основных причин авиационных

происшествий (АП) в гражданской авиации.

16

2. Разработка простых алгоритмов информационной поддержки для предотвращения выхода воздушного судна за летные ограничения по высоте и скорости полета.

3. Разработка простых алгоритмов фильтрации и шумоподавления для сигналов бортовых систем и голосовой связи в условиях полета.

4. Исследование работоспособности предложенных алгоритмов с помощью математического моделирования, полунатурного моделирования на пилотажных стендах и в натурном летном эксперименте.

Научная новизна результатов, полученных в диссертационной работе,

заключается в том, что разработанные автором алгоритмы максимально просты и нетребовательны к бортовым системам (в сравнении с алгоритмами существующих систем интеллектуальной информационной поддержки экипажа для крупных воздушных судов). При этом они эффективны и безопасны для применения на борту летательного аппарата, что подтверждается результатами математического моделирования, испытаний на пилотажных стендах и натурных летных испытаний.

Теоретическая и практическая значимость работы

Теоретически значимыми являются

- сформулированные и примененные в работе принципы построения простых алгоритмов информационной поддержки экипажа,

- предложенные в работе простые алгоритмы прогноза параметров полета и адаптивного шумоподавления,

- результаты исследований по выбору оптимального типа алгоритма из нескольких возможных вариантов.

Практическая значимость работы состоит в том, что системы

информационной поддержки на основе предложенных алгоритмов могут иметь на

порядок меньшую стоимость и габариты, чем аналогичные системы,

устанавливаемые в настоящее время на крупных воздушных судах. При этом они

реализуют те же самые функции и могут быть установлены в воздушных судах

17

авиации общего назначения и малой авиации, которые особенно остро нуждаются в оборудовании, позволяющем повысить безопасность полетов и снизить количество АП, связанных с ЧФ и потерей управления в полете. Предложенный в работе алгоритм адаптивного шумоподавления может применяться как в авиационной технике, так и в других областях, где требуется фильтрация сигналов.

Методология и методы исследования

Исследование включает теоретическую и экспериментальную части, в которых для решения поставленных задач используются соответствующие методы.

Методы теоретической части исследования:

- теория динамики полета ЛА;

- методы численного решения дифференциальных уравнений (Рунге-Кутта);

- методы теории обработки сигналов (интегральные преобразования, цифровая фильтрация, метод ЬМБ);

- математическое моделирование в программном пакете МАТЬАБ (лицензия МФТИ).

Методы экспериментальных исследований:

- полунатурное моделирование на пилотажных стендах с имитацией приближения к опасным ситуациям;

- натурный летный эксперимент на легком самолете с имитацией приближения к опасным ситуациям;

- экспертная оценка результатов полунатурных и натурных испытаний летчиками-испытателями.

Положения, выносимые на защиту

1. Проведенный автором анализ статистики и выделение основных причин авиационных происшествий в гражданской авиации и авиации общего назначения.

2. Простые и нетребовательные к бортовым системам алгоритмы прогноза скорости и высоты полета.

3. Простой алгоритм шумоподавления методом слепого разделения источников с адаптацией методом LMS.

4. Результаты тестирования алгоритмов с помощью математического моделирования и в испытаниях прототипа системы информационной поддержки экипажа на пилотажных стендах и в натурных условиях на летающей лаборатории.

Степень достоверности и апробация результатов

Обоснованность и достоверность результатов обеспечивается

- применением известных математических методов и программных пакетов;

- проведением исследований на базе экспериментальных комплексов специализированных организаций (ОАО «Летно-исследовательский институт имени М.М. Громова», ЗАО «Техавиакомплекс», ООО «Ваис Техника») -пилотажных стендах и летающей лаборатории Ikarus C42;

- успешными испытаниями прототипа системы интеллектуальной информационной поддержки экипажа на натурном ЛА и положительными оценками летчиков-испытателей.

Апробация результатов работы:

- 5 докладов на 3 международных и всероссийских научных конференциях,

- 3 публикации в рецензируемых научных журналах, рекомендованных

ВАК,

- внедрение алгоритмов в разрабатываемую ООО «Ваис Техника» систему информационной поддержки для легких самолетов.

Список работ, опубликованных автором по теме диссертации

Материалы диссертации опубликованы автором достаточно полно в следующих научных статьях:

1. [Индексируется базой данных RSCI] Пути решения проблемы

безопасности полетов воздушных судов гражданской авиации, связанной

19

с потерей управления в полете. Часть 1. о необходимости изменения подходов к подготовке экипажей / А. Драмшини, В.И. Ахрамеев, Е.В. Данилевич, О.С. Опара, Д.В. Плаксин, Е.С. Цветков, В.Н. Швакин // Авиакосмическое приборостроение, 2020, № 10, стр. 42-59. [21]

2. [Индексируется базой данных RSCI] Пути решения проблемы безопасности полетов воздушных судов гражданской авиации, связанной с потерей управления в полете. Часть 2. информационно-аналитическая поддержка экипажа / А. Драмшини, В.И. Ахрамеев, Е.В. Данилевич, О.С. Опара, Д.В. Плаксин, Е.С. Цветков, В.Н. Швакин // Авиакосмическое приборостроение, 2020, № 11, стр. 37-55. [103]

3. [Индексируется базой данных RSCI] Разработка алгоритмов системы шумоподавления на самолете методом прямого слепого разделения источников / Драмшини. А // Авиакосмическое приборостроение, 2022, № 6, стр. 40-50.

Основные результаты работы докладывались на следующих научных конференциях и семинарах:

1. 63-я Всероссийская научная конференция МФТИ, ноябрь 2020, Жуковский

Ахрамеев В.И., Драмшини А. - Разработка алгоритмов информационно-интеллектуальной поддержки экипажа для обеспечения безопасности полетов легких самолетов

2. V международная научно-практическая конференция «Радиоинфоком-2021», ноябрь 2021, Москва

Dramchini A. - Noise reduction by direct blind source separation technique

3. 64-я Всероссийская научная конференция МФТИ, декабрь 2021, Жуковский

- Ахрамеев В.И., Драмшини А. - Экспериментальные исследования

системы информационно-интеллектуальной поддержки экипажа для

обеспечения безопасности полетов легких самолетов

- Драмшини А. - Улучшение качества связи на самолете методом прямого

слепого разделения сигналов

- Нгуен В.Т., Ахтешам Б.М., Драмшини А. - Разработка алгоритмов определения устойчивости и управляющих характеристик легкого самолета на различных режимах летных испытаний

Глава 1. Разработка простых алгоритмов информационной поддержки экипажа и их исследование с помощью математического моделирования

1.1 Декомпозиция причин авиационных происшествий по факторам

угроз

1.1.1 Декомпозиция общих причин АП

В результате анализа статистических данных по безопасности полетов выявлены три основные группы причин опасных ситуаций [1, 2, 5, 11, 12, 14]. В таблице 1.1 приведены эти причины и соответствующая доля (в процентах) от общего числа авиационных происшествий, представленная происшествиями по каждой причине.

Таблица 1.1. Доля происшествий по различным причинам и на различных этапах полета.

Причины опасных ситуаций Этапы полета

Ошибки летного состава Отказы АТ Неблагоприятные условия полета Взлет и набор высоты Маршрутный полет Заход на посадку и посадка

60-80% 10-25% 5-10% 31% 16% 53%

I. Ошибки летного состава

Наибольшее количество ошибок экипажа, доля АП из-за которых составляет 60-80%, обусловлены отклонением от рекомендуемых параметров полета. Особенно часто они имели место при взлете, заходе на посадку и посадке. Среди этих случаев преобладали:

• выкатывание за пределы ВПП и вбок на взлете из-за несвоевременного принятия решения о прекращении взлета при превышении взлетной массы самолета, предельно-передней центровки, попытке взлета с заторможенными колесами, с убранной механизацией крыла и других

усложнениях условий полета, а также несвоевременного применения систем торможения;

• приземление до начала ВПП в результате приближения к точке входа в глиссаду со значительными отклонениями по высоте и боковому уклонению, а также со значительными отклонениями по скорости, попытки выйти на визуальный контакт с земными ориентирами в сложных метеоусловиях, в том числе при нарушении метеоминимума;

• грубые посадки на ВПП из-за входа в глиссаду с большими отклонениями параметров полета от рекомендованных, разбалансировки самолета на посадочной прямой, запоздалого выпуска шасси и механизации крыла, подныривания под глиссаду, преждевременного снижения, высокого выравнивания, приземления на повышенной скорости, нарушения предельно допустимых значений центровки самолета;

• выкатывание за пределы ВПП и вбок при посадке самолета в результате перелета, приземления на повышенной скорости, высокого выравнивания, неустранения угла упреждения при посадке с боковым ветром, ошибочных действий при применении средств торможения самолета;

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Драмшини Амина, 2022 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Анализ состояния безопасности полетов в гражданской авиации РФ в 2020 г. Федеральное агентство воздушного транспорта. Управление инспекции по безопасности полетов. Москва, 2021.

2. IATA annual report 2018-2021. International Air Transport Association (www.iata.org)

3. Doc. 10004, глобальный план обеспечения безопасности полетов ICAO 2017-2019, Издание второе, 2016.

4. Doc. 10004, глобальный план обеспечения безопасности полетов ICAO 2020-2022, Издание второе, 2019.

5. Состояние безопасности полетов в мире, Монреаль, ИКАО, 2013, 54 с.

6. Состояние безопасности полетов в мире, специальное издание ИКАО, Монреаль, Канада, 2011.

7. Рабочий документ ИКАО № A40-WP/296 TE/120 «Повышение качества подготовки пилотов в части зависимости от автоматизации».

8. В.В. Козлов «Управление безопасностью полетов: что это такое?» - ОАО «Аэрофлот -российские авиалинии», Москва, 2008 г.

9. Состояние безопасности полетов в ГА государств-участников «Соглашения о ГА и об использовании воздушного пространства» в 2014 г, Межгосударственный авиационный комитет (МАК), Москва, 2015.

10. Состояние безопасности полетов в ГА государств-участников «Соглашения о ГА и об использовании воздушного пространства» в 2008 году - Доклад МАК, 2008 г.

11. Отчеты Состояния безопасности полетов в ГА государств-участников Соглашения о гражданской авиации и об использовании воздушного пространства (МАК) в 2017-2021 г.

12. Результаты расследования авиационных происшествий ВС в ГА, Материалы Межгосударственного Авиационного Комитета (МАК), за период 2005-2020 г.

13. J. Nall, General Aviation Accidents in 2011, 23th Report, Air Safety Institute, division of AOPA foundation, Maryland, 2012, 48 p.

14. General aviation safety, FAA, july 30 2018. https://www.faa.gov/newsroom/general-aviation-safety

15. Авиация общего назначения: стратегический просчет регулятора. www.aex.ru. Дата обращения: 3 марта 2019. Архивировано 6 марта 2019 года.

16.General aviation safety, « Additional FAA Efforts Could Help Identify and Mitigate Safety Risks », GAO, Washington, 2012, 44 p.

17.GAMA 2017 Annual Report. Дата обращения: 3 марта 2019. Архивировано 10 апреля 2018 года.

18.Новости. www.favt.ru Дата обращения: 3 марта 2019. Архивировано 6 марта 2019 года.

19. С.Н. Рябухин, Проблемы возрождения малой авиации в России,

http://federalbook.ru/fïles/Infrastruktura/Soderïaniye/Tom-2/I/Ryabuhin.pdf

20. С.Н. Рябухин, Развитие малой авиации в Российской федерации. http://federalbook.ru/files/SVAYZ/saderzhanie/Tom%2011/XII/Ryabuhin.pdf

21. А. Драмшини, В.И. Ахрамеев, Е.В. Данилевич, О.С. Опара, Д.В. Плаксин, Е.С. Цветков, В.Н. Швакин, Пути решения проблемы безопасности полетов воздушных судов гражданской авиации, связанной с потерей управления в полете. Часть 1. О необходимости изменения подходов к подготовке экипажей, Авиакосмическое приборостроение, 2020, № 10, стр. 42-59.

22.Отчет анализа катастрофы самолета Airbus A330-200 авиакомпании Air France в июне 2009 г.

23.Шишкин В.Г. Безопасность полетов и бортовые информационные системы. Иваново: издательство МИК, 2005. - 239 с

24.Booklet introduction to TCAS II Version 7.1, FAA, Feb 28, 2011, 50p.

25. А. Ильинский. Система отображения воздушной обстановки и предотвращения столкновения самолетов в воздухе TCAS / ACAS II, (Руководство для летчиков), https://pandia.ru/text/77/467/12170.php

26.GPSMAP 695/696, портативный авиационный приемник, руководство пользователя Garmin, декабрь 2008, 192с. https://www.garmin.by/upload/manual/GPSMAP 695 696.pdf

27. Комплексный пилотажно-навигационный прибор Glance EFIS, Инструкция пользователя, Frontline Avionics, 2011-2014.

28.Electronic Flight Information System «XTreme EFIS», оperation manual. english 1.08, USA, 2012. 110p. http : //www. mglavionics. co. za/Infinitec/Manuals/XTreme%20EFIS%20Manual. p df

29.Сурков Н.А., Шелюхин Ю.Ф., Кузьмин П.В. - Математическая модель динамики неманевренного самолета на режимах сваливания - Материалы IX Международной конференции «Авиационные тренажеры и Учебные центры России - 2017», 2017.

30.Зайчик Л.Е. - Некоторые вопросы полунатурного моделирования полета с точки зрения обучения летчиков управлению при попадании в сложное пространственное положение или сваливание - Материалы VII Международной конференции «Авиационные тренажеры и Учебные центры России - 2015», Москва, 2015.

31. Пресс-релиз и Протоколы Летно-методического совета Росавиации http://www.favt.ru/novosti-novosti/?id=3561.

32.А.В. Крутов, В.И. Ахрамеев. Человеческий фактор, безопасность полетов и бюджетное финансирование. Лента.ру. 2015.

33.Алексей Торгашев. Опыты над самолетами и людьми - Журнал "Кот Шредингера", № 3, март 2017. № 3. март 2017.

34.Ахрамеев В.И., Данилевич Е.В., Ю.С., Опара., Д.В. Пласкин., Цветков Е.С., Швакин В.Н. - Математическое моделирование вихревой природы атмосферных возмущений и оценка эффективности автопилота в режимах стабилизации в условиях турбулентности. Проблемы безопасности полетов, 2021, № 3.

35. В.В. Бирюков, Вывод самолета из критических режимов - новый подход к обучению пилотов // Авиатранспортное обозрение (АТО), № 136, январь-февраль 2014.

36. Ахрамеев В.И., Бирюков В.В., Данилевич Е.В., Плаксин Д.В., Швакин В.Н., Широких В.П, - Подготовка пилотов по предотвращению и выводу из сложных пространственных положений и сваливания // Материалы XI Международной конференции «Авиационные тренажеры и Учебные центры России - 2019», 2019.

37. Алексей Торгашев. Опыты над самолетами и людьми // Кот Шредингера, № 1, февраль 2017.

38.Н. Нильсон, Принципы искусственного интеллекта. 1985, 376 c.

39.V.I. Akhrameev, I.V. Akhrameev, A.V. Babichenko, E.S. Zemlyaniy, S.M Sokolov, Low altitude flight safety system development for light vehicles // Biosciences, Biotechnology Research Asia, India, Vol. 12, No. 03, 2015.

40.М. Мину, Математическое программирование. Теория и алгоритмы, М.: Наука, 1990. 488с.

41.V.I. Akhrameev, D.V. Shoulepov, Development of Emergency Situations Detection Algorithms that Require Immediate Use of Survival Equipment at the Take-Off, Landing Modes and Low-Altitude Flights // International Journal of Applied Engineering Research // ISSN 0973-4562, Vol. 11, № 3, 2016, pp. 16991714.

42. В.Г. Шишкин, Безопасность полетов и бортовые информационные системы, МИК, 2005, 239с.

43. В.И. Ахрамеев, Е.В. Данилевич, Д.В. Плаксин, А.В. Островой, В.Н. Швакин. Интеллектуально-информационная поддержка внешнего экипажа и обеспечение безопасности полетов дистанционно-пилотируемых летательных аппаратов // Инженерная физика, № 5, 2018, стр. 74-85.

44. Ахрамеев В.И., Джанджгава Г.И., Шибаев В.М., Шулепов Д.В. Исследования принципов и разработка алгоритмов диагностики критических режимов полета на больших углах атаки, связанных с потерей

управляемости в боковом движении. - Авиакосмическое приборостроение, 2015, № 8, стр. 39-57.

45. И.М. Пашковский, В.А. Леонов, Б.К. Поплавский, Летные испытания самолетов и обработки результатов испытаний // Учебное пособие для студентов авиационных специальностей вузов - М.: Машиностроение, 1985 - 416 с.

46. O.V. Saenko, V.I. Akhrameev, S.L. Chernyshev, T.A. Chernysheva - Workshop in Flight Simulator Design and Critical Flight Regime Investigation // Department of Aeronautical Engineering Chung Cheng Institute of Technology, Taiwan, Republic of China, November 16-21, 2000.

47. Ж.-Л.Лорьер, Система искусственного интеллекта. - М.: Мир, 1991 - 568 с.

48. Г.С. Бюшгенс, Р.В. Студнев, Аэродинамика самолета. Динамика продольного и бокового движения. - M.: Машиностроение, 1973 - 352 с.

49. В.А. Лукас. Теория автоматического управления. - M.: Недра, 1990 - 416 с.

50.Р. Калман, П. Фалб, М. Арбиб, Очерки математической теории систем. Изд. 2-е, стереотипное. - М.: Едиториал УРСС, 2004 - 400 с.

51. Самолет Ту-154М, № 85317. Руководство по летной эксплуатации. ОКБ им. А.Н. Туполева. 1981.

52. Л.М. Берестов, Е.Г. Харин, А.Ф. Якушев и др, Система поддержки экипажа в опасных ситуациях. Патент РФ № 2128854. 1996.

53. А.А. Красовский, "Селективно-усреднительный метод решения многоэкстремальных задач", Автомат. и телемех, 1992, № 9, 1992, стр. 1410-1419.

54. Е.Г. Харин, А.Ф. Якушев, А.В. Ясенок, М.И. Минеев и др. Разработка технических предложений по созданию бортовой системы интеллектуальной поддержки экипажа в критических ситуациях полета. Отчет ЛИИ им. М.М. Громова № 199-05-IX, 2005.

55. Л.М. Берестов, Е.Г. Харин, А.Ф. Якушев и др. Автоматизированная система обеспечения безопасности полета ЛА. Патент РФ № 2339547. 2008.

56. Л.М. Берестов, Е.Г. Харин, А.Ф. Якушев и др. Автоматизированная высокоинтеллектуальная система обеспечения безопасности полетов ЛА. Патент РФ № 2388663. 2009.

57. А.А. Красовский, В.Н. Буков, В.С. Шендрик, Универсальные алгоритмы оптимального управления непрерывными процессами. - М.: Наука. 1977 -272 с.

58. В.И. Жулев, В.С. Иванов. Безопасность полетов летательных аппаратов. М.: Транспорт. 1986. 224 с.

59.А. А. Кучерявый. Бортовые информационные системы. Ульяновск. УлГТУ. 2004 г.

60.В.В. Фаронов, Delphi 4, Программирование на языке высокого уровня: Учебник для вузов. - М.: Питер. 2010 - 640с.

61.В.И. Ахрамеев, М.Г. Гоман, А.Е. Меркулов, А.С. Клумов, Автоматизация вывода самолета из штопора с использованием метода резонансной раскачки, труды ЦАГИ, № 3370, 1989.

62.В.И. Ахрамеев, М.Г. Гоман, Синтез алгоритмов резонансной раскачки углового движения самолета для вывода из режимов штопора. Книга «Исследование некоторых задач аэродинамики и динамики полета самолета». М., 1989.

63. C.A. O'Reilly, V.V. Rutenburg, V. Vladislav, R.P. Wishner, Dynamic Sequence Assignment // AI and DS TR-1026-1, 1983.

64.В.И. Ахрамеев, М.Г. Гоман, Автоматизация вывода маневренного самолета из режимов штопора, Техника воздушного флота, 1991, № 3, стр. 491.

65. А.В. Бабиченко, Е.С. Земляный, К обоснованию требований к бортовым экспертным системам интеллектуальной поддержки экипажа // Авиакосмическое приборостроение, 2014, № 12, стр. 26-37.

66. John L. Vian, John R. Moore, Trajectory optimization with risk minimization for military aircraft // J.Guidance, VOL.12, № 3, May-June 1989, pp. 311-317.

67. В.А. Лукас, Теория автоматического управления. Учебник для вузов. - 2-е изд. перераб. и доп., М.: Недра, 1990. - 416 с.

68.М.Г. Котик, А.В. Павлов, И.М. Пашковский, Н.Г. Щитаев, Летные испытания самолетов. Машиностроение, 1968, 424 с.

69. Ю.П. Гуськов, Г.И. Загайнов, управление полетом самолета. Учебник для авиационных вузов. -М.: Машиностроение, 1980, 213 с.

70. А.М. Летов. Динамика полета и управление. М.: Наука, 1969, 360 с.

71.Б. Банди. Методы оптимизации. Вводный курс: Пер, с англ. М.: Радио и связь, 1988. 128 с.

72.И. Бабашка, Э. Витасек, М. Прагер. Численные процессы решения Дифференциальных уравнений; пер. с англ. Москва: М.: Мир, 1969, 368 с.

73.В.И. Крылов, В.В. Бобков, П.И. Монастырский. Вычислительные методы, Том 1,2, Минск: -Вышэйшая школа, 1972-1975, 1256 с.

74. Le crash d'hélicos français était lié à une mauvaise communication. https://www.tdg.ch/le-crash-dhelicos-francais-etait-lie-a-une-mauvaise-communication-552778878777

75. Catastrophe de Ténérife - Définition et Explications https://www.techno-science.net/glossaire-definition/Catastrophe-de-Tenerife-page-2.html

76. Seamless Aeronautical Networking through integration of Data links Radios and Antennas // Integrated Communications, Navigation and Surveillance Conference (ICNS), 22-25 April 2013.

77. S. Butterworth, On the theory of filter amplifiers // Experimental Engineer, October 1930, pp. 536-541.

78. P. Comon, C. Jutten, Handbook of Blind Source Separation, Independent Component Analysis and Applications. - Cambridge (Massachusetts): Academic Press (Elsevier), 2010, 856 p.

79. Najim M. Filtrage optimal // Techniques de l'Ingénieur, March 1998.

80. Vaseghi S.V. Wiener Filters, Advanced Digital Signal Processing and Noise Reduction, Second Edition. - Chichester (UK): John Wiley & sons Ltd, 2000, 467 p.

81. Nguyen Thi H.L., Jutten Ch., Caelen J. « Séparation aveugle de parole et de bruit dans un mélange convolutif » Treizième colloque Gretsi - Juan-les-pins. du 16 au 20 septembre 1991.

82. M. Feder, A.V. Oppenheim, E. Weinstein, Maximum likelihood noise cancellation using the EM algorithm // IEEE Trans. On Acoustics, Speech and Signal Processing, Vol. ASSP-37, No. 2, February 1989.

83. A. Harrison, J.S. Lim, E. Singer, A new application of adaptive noise cancellation // IEEE Trans. on Acoustics, Speech and Signal Processing, Vol. ASSP-34, No. 1, February 1986.

84. R.P. Saurabh, B. Bhalchandra Godbole, Optimization of LMS Algorithm for System Identification // experimental projects with community collaborators, juin 2017.

85. Saurabh R Prasad. Shrinivas A Patil. Implementation of LMS algorithm for system identification // International Conference on Signal and Information Processing (IConSIP), 2016.

86. O. Zaporozhets, V. Tokarev, K. Attenborough, Aircraft Noise Assessment, prediction and control // Taylor & Francis e-Library, 2011.

87. S. Lewy, Techniques de l'Ingénieur « L'aéroacoustique en aéronautique», April

2007.

88. L. Ghalouci, M.F. Belbachir, Blind source separation for instantaneous mixtures: an improved algorithm // Sciences & Technologie A, N° 27, Volume-A, Juin,

2008, pp. 63-70.

89. Hyvârinen A. Blind Source Separation by Nonstationarity of Variance: A Cumulant-Based Approach // IEEE Transactions on Neural Networks, vol. 12, N° 6, November 2001, pp. 1471-1474.

90. C. Jutten, J. Herault, Blind separation of sources, part I: an adaptive algorithm based on neuromimetic architecture // Signal processing, vol. 24, N°1, July 1991, pp. 1-10.

91. M. Gaeta, J.L. Lacoume, Estimateurs du maximum de vraisemblance étendus à la séparation de sources non gaussiennes // Traitement de Signal vol. 7, N°5 spécial «non gaussien, non linéaire », 1 janvier 1990, pp. 267-274.

92. A.J. Bell, T.J. Sejnowski, An Information-Maximization Approach to Blind Separation and Blind Deconvolution // Neural Computation, vol. 7, N°6 1995, pp. 1129-1159.

93. M.H. Hayes. Statistical digital signal processing and modeling // Wiley, ISBN 0471-59431-8, 1996.

94. S. Haykin. Cognitive dynamic systems // Proceedings of the IEEE, 2006.

95. W. Norbert. Extrapolation, Interpolation, and smoothing of stationary time series. Wiley, 1949.

96. P. Kolodzy and al. Next generation communications // Kickoff meeting, 2001.

97. B. Farhang-Boroujeny. Variable step size LMS algorithm, New developments and experiments // Newnes Elsevier, 141(5), 1994, 311—317pp.

98.S. Haykin. Adaptive filter theory // Prentice Hall, 2002.

99.A. H. Sayed. Fundamentals of adaptive filtering // Wiley-IEEE Press, 2003.

100. R. L. Zinser and J. B. Evans « Some experimental and theoretical results using a new adaptive filter structure for noise cancellation in the présence of crosstalk inProc. ICASSP 1985, Florence, Italy, April 1985, pp. 1253-1256.

101. S. Van Gerven and D. Van Compernolle, « Signal séparation by symmetric adaptive decorrelation: stability, convergence and uniqueness » IEEE Transactions on Signal Processing, vol.43, pp. 1602-1612, July 1995.

102. G. Mirchandani, R. L. Zinser, Jr., and J. B. Evans « A new adaptive noise cancellation scheme in the présence of crosstalk » IEEE Transactions on circuits and Systems II: Analog and Digital Signal Processing, vol. 39, pp. 681-694, Oct.1992.

103. А. Драмшини, В.И. Ахрамеев, Е.В. Данилевич, О.С. Опара, Д.В. Плаксин, Е.С. Цветков, В.Н. Швакин. Пути решения проблемы безопасности полетов воздушных судов гражданской авиации, связанной с потерей управления в полете. Часть 2. информационно-аналитическая поддержка экипажа // Авиакосмическое приборостроение, 2020, № 11, стр. 37-55.