Разработка композиционной математической модели управляющих действий летчика в задачах пилотирования самолета тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.07.09, кандидат технических наук Тань Вэньцянь

• Тань Вэньцянь
• кандидат технических наук
• 2008

Оглавление диссертации кандидат технических наук Тань Вэньцянь

СПИСОК ОБОЗНАЧЕНИЙ

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА. 1 ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ И ПОДХОДЫ К ЕЕ РЕШЕНИЮ

1.1. Проблемы моделирования системы «самолет-летчик»

1.2. Подходы к моделированию управляющих действий летчика

1.2.1. Структурный подход

1.2.2. Оптимальный подход

1.3. Композиционный подход

1.3.1. Искусственный нейрон

1.3.2. Структура искусственных нейронных сетей

1.3.3. Процедура обратного распространения ошибки 45 ГЛАВ А. 2 ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ УПРАВЛЯЮЩИХ ДЕЙСТВИЙ ЛЕТЧИКА

2.1. Подготовка экспериментальных исследований

2.1.1. Входной сигнал

2.1.2. Информация, отображаемая дисплеем

2.1.3. Динамика объекта управления

2.2. Обработка результатов экспериментальных исследований

2.3. Анализ результатов экспериментальных исследований

2.3.1. База данных «А»

2.3.2. База данных «Б»

2.3.3. База данных «В»

ГЛАВА.З ПОСТРОЕНИЕ КОМПОЗИЦИОННОЙ МОДЕЛИ УПРАВЛЯЮЩИХ ДЕЙСТВИЙ ЛЕТЧИКА

3.1. Формирование показателей, требуемых для построения модели управляющих действий летчика

3.2. Формирование и обучение композиционной модели управляющих действий летчика

3.2.1. Формирование обучающего набора

3.2.2. Выбор параметров обучения композиционной модели

3.2.3. Определение структуры композиционной модели

3.2.4. Обучение композиционной модели

3.2.5. Проверка композиционной модели

3.2.6. Сравнение композиционной модели и традиционных моделей 95 З-.З. Коррекция структуры композиционной модели управляющих действий летчика

3.3.1. Использование дополнительного фильтра

3.3.2. Определение значения параметра тАу

3.4. Пстроение нелинейной, композиционной модели управляющих действий летчика

3.4.1. Обучение нелинейной композиционной модели

3.4.2. Проблема переобученности композиционной модели

3.4.3. Проверка нелинейной композиционной модели

ГЛАВА.4. ПОСТРОЕНИЕ КОМПОЗИЦИОННОЙ МОДЕЛИ ПРЕДСКАЗАНИЯ УПРАВЛЯЮЩИХ ДЕЙСТВИЙ ЛЕТЧИКА

4.1. Предсказание управляющих действий летчика с помощью композиционной модели

4.1.1. Влияние коэффициента усиления объекта управления

4.1.2. Влияние постоянной времени самолета (собственной частоты)

4.2. Композиционный подход к предсказанию управляющих действий летчика

4.2.1. Выбор близких конфигураций

4.2.2. Интерполяция частотных характеристик

4.2.3. Результаты предсказания с использованием композиционной модели

4.3. Проверка композиционного подхода для предсказания управляющих действий летчика

ГЛАВА. 5. ПРИМЕНЕНИЕ КОМПОЗИЦИОННОЙ МОДЕЛИ ДЛЯ

ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ОЦЕНОК ПИЛОТАЖНЫХ СВОЙСТВ САМОЛЕТА

5.1. Формирование критериев выбора и оценки пилотажных свойств самолета

5.1.1. Критерий «А»

5.1.2. Критерий «Б»

5.1.3. Проверка работоспособности критериев

5.2. Предсказание управляющих действий летчика в отказной ситуации управления

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка композиционной математической модели управляющих действий летчика в задачах пилотирования самолета»

Актуальность разработки нормативных требований к пилотажным характеристикам самолета. Повышение эффективности использования и безопасности полета авиационной техники всегда было важнейшей целью, преследуемой при ее создании. На различных исторических этапах, различными специалистами эти цели реализовыва-лись по-разному. В последние годы инженерами в области динамики и управления полетом предложен и реализован ряд путей достижения указанных целей. К ним, в частности, относятся:

• переход к использованию неустойчивых аэродинамических компоновок;

• применение электродистанционных систем управления;

• освоение режимов сверхманевренности;

• использование дополнительных органов управления, обеспечение их избыточности в каждом канале управления;

• использование новых устройств отображения данных (дисплеев) и рычагов управления.

Особое значение для современного самолета имеют возможности его системы управления. По сути, системы такого рода определяют динамику современного высокоавтоматизированного самолета. Такие системы управления позволяют придать ему, в принципе, практически любые динамические свойства, включая и те, которыми ранее самолет не обладал [1,2]. Так, его реакция на отклонения рычагов управления полетом может существенно отличаться от традиционной. Например, для самолета F-18 и для аэрокосмического летательного аппарата (J1A) Space Shuttle характерны нетрадиционные реакции по углу тангажа и по высоте полета, что связано с реализованным здесь принципом построения системы, согласно которому отклонение ручки пропорционально заданной угловой скорости со, [3]. Необычна также реакция самолета по углу тангажа («9) и по перегрузке при введении обратной связи по этому углу, используемой при выполнении задачи дозаправки. Поскольку, как уже отмечалось выше, высокоавтоматизированному самолету можно придать практически любые динамические свойства в каждой целевой задаче пилотирования, возникает вопрос о том, к получению каких динамических свойств необходимо стремиться при создании современного самолета. Для ответа на него существуют так называемые нормативные документы - требования к характеристикам устойчивости и управляемости (пилотажным свойствам) самолетов. Однако, несмотря на постоянное совершенствование этих документов, появление новых критериев оценки пилотажных свойств, учитывающих ряд новых особенностей динамики высокоавтоматизированных самолетов, ответа на поставленную задачу они в полном объеме не дают в силу неизменности тех принципов, на которых они построены. Эти принципы предполагают деление требований по классам самолетов, категориям полета и уровням оценок [4]. По ряду причин такой подход недостаточно адекватен применительно к высокоавтоматизированным самолетам.

Деление самолетов по классам предполагает, что самолеты каждого выделенного класса характеризуются некоторыми общими свойствами. Следование данному принципу приводит к возникновению трудностей при оценке пилотажных характеристик новых типов летательных аппаратов, таких, например, как ультралегкие самолеты, аэрокосмические JIA, а также высокоавтоматизированные самолеты нового поколения. В общем случае свойства этих J1A не соответствуют свойствам самолетов соответствующего веса или маневренности, определенным в существующих требованиях. Также внутри одной весовой категории могут быть JIA, обладающие разным типом реакции на одинаковые отклонения рычага управления. Все эти особенности не учтены в современных требованиях и требуют создания более гибкого подхода, учитывающего возможность появления JIA, отличающихся от тех, для которых формировались нормативы.

Существующие требования предполагают разницу в требованиях для трех категорий задач пилотирования (А, Б, В). В качестве примера можно сказать, что категория А, объединяет все задачи точного пилотирования. К ним относятся полет строем, дозаправка топливом в воздухе, облет рельефа местности и другие. Каждая из этих задач характеризуется различной выходной координатой х(г) системы «самолет-летчик», определяющей цель управления. Таким образом, динамика самолета, определяемая переда

X(s) точной функцией Wc(s) =-, где U(s)— отклонение рычага управления, будет отли

U{s) чаться для различных X{s). Каждая задача пилотирования характеризуется также различными требованиями к точности ее выполнения, загрузкой летчика и оценкой, которую летчик дает пилотажным характеристикам самолета. В работе [5] показано, что пилотажные характеристики одного и того же самолета оцениваются по-разному для различных задач пилотирования. Например, в задаче отслеживания угла тангажа, где х = i9, пилотажные характеристики соответствовали оценке PR — 3 по шкале Купера

AU

Харпера, а в задаче управления углом визирования, где х = «9 ч--(АН — изменение L высоты, 9 — угол тангажа самолета, L - дальность до точки визирования), значение этого показателя было PR = 6.5. Существующие требования к пилотажным характеристикам не учитывают того, что при выполнении различных групп (категорий) задач пилотирования или даже в рамках одной задачи реакции на одно и то же управляющее воздействие могут быть различны. Все эти обстоятельства требуют пересмотра принципа нормирования пилотажных характеристик по категориям полета и разработки подхода, учитывающего множество задач пилотирования. В связи с тем, что каждой задаче пилотирования соответствует свой набор переменных системы «самолет-летчик», введение нового принципа требует определения в нормативных требованиях всех этих переменных. В противном случае, оценивание при разных переменных приведет к несопоставимости результатов.

Третьим и последним основополагающим принципом нормирования является разница в требованиях для различных уровней оценок. Этот принцип предполагает использование специализированных шкал для оценки пилотажных свойств. Шкалой, широко используемой для этих целей, является шкала Купера-Харпера [б]. Недостатком ее является, прежде всего, отсутствие каких-либо конкретных рекомендаций относительно определения метрики шкал перед экспериментом и в процессе его выполнения. Известно [7], что шкала Купера-Харпера имеет две таких метрики - характеристика задачи и показатель компенсации действий летчика. Это приводит к значительному разбросу в оценках летчика, во многом связанных с представлениями летчика или инженера-исследователя о величинах этих параметров. Исследование задачи отслеживания, выполненное в работах [8,9], в которых допустимый уровень ошибки рассматривался как переменная задачи, продемонстрировало существенное влияние этого параметра на все характеристики системы «самолет-летчик», включая оценки летчика. Этот результат демонстрирует необходимость определения ключевых параметров (характеристик задачи и компенсации летчика) для каждой задачи пилотирования. Только при этих условиях можно добиться уменьшения разбросов и повышения точности экспериментальных исследований.

Кроме того, деление требований по уровням оценок не нацеливает инженера на достижение наилучших пилотажных свойств. Обеспечение первого уровня пилотажных оценок уже является достаточным при выборе характеристик устойчивости и управляемости самолета. 1

Общим выводом из проведенного анализа принципов построения требований к пилотажным характеристикам высокоавтоматизированных самолетов является необходимость существенной их корректировки. Эта необходимость связана с заменой принципа деления требований по классам самолетов на принцип деления требований по типу реакций летательного аппарата, а также деления требований не по категориям, а по задачам пилотирования [6,10]. Обоснование этих принципов должно осуществляться, исходя из методологического системного подхода, единого для разных типов реакций ЛА, их классов, задач пилотирования и уровней оценок.

Значительное расширение функций автоматизации, использующее электродистанционную систему, позволило не только существенно изменять классическую динамику самолета, обеспечивая максимальную точность в каждой задаче пилотирования, но и привело к появлению новых динамических особенностей, которые ранее были неизвестны, а также ряда побочных эффектов, связанных с функционированием системы управления самолета. Пилотажные свойства самолетов, имеющих такие нетрадиционные типы реакций, не могут оцениваться с помощью известных критериев, ориентированных на традиционный тип реакции самолета при отклонении рычагов управления.

Характерной чертой высокоавтоматизированного самолета является широкое использование различных фильтров, а также вычислителей, реализующих сложные алгоритмы и законы управления. Эквивалентное время запаздывания г высокоавтоматизированных JIA может быть довольно значительным по величине. Анализ показывает, что попытка учета эффекта автоматизации введением дополнительного критерия-требования к времени г оказалось несостоятельным. Требования к этому параметру (I уровень - т< ОД с, II уровень — г< 0,2 с, III уровень — т< 0,25 с), полученные без учета других характеристик (например, собственной частоты a>sp и коэффициента относительного демпфирования £ ) не соответствуют реальным оценкам, которые дает летчик. Например, аэрокосмический JIA «Буран» имел время запаздывания г больше 0.26 I с [3]. Согласно разработанным требованиям, это значение находится даже вне третьего уровня. В то же самое время, оценка летчика пилотажных свойств этого JIA на посадке соответствует PR = 4-5, т.е. соответствовала второму уровню оценок.

В системах управления имеются, как правило, различные нелинейности. По крайней мере, две из них, а именно, ограничение на скорость перекладки рулей Smax и на угол их отклонения Smax могут оказать существенное влияние на процесс управления, сопровождая его развитием неустойчивых процессов. Это связано с большими значениями коэффициентов усиления, вводимых в обратные связи высокоавтоматизироваю-щий системы управления, из-за чего значительно увеличивается величина сигналов, поступающих на вход ограничителей. При этом в настоящее время практически отсутствуют какие-либо критерии, учитывающие возможность появления неустойчивых процессов в замкнутой системе, в частности связанных с наличием в ней нелинейных элементов.

Эти эффекты проявляются при неблагоприятных сочетаниях действий летчика с выходом на ограничения, присущие конкретной системе управления [11-15]. Как следствие, это может привести к развитию колебательной неустойчивости системы «самолет-летчик» [16,17]. Отсутствие методической основы таких исследований, базирующейся на знании закономерностей поведения летчика, не позволяет понять причины влияния действий летчика в замкнутом контуре на устойчивость системы «самолет-летчик» и найти пути решения проблемы.

Выбор характеристик устойчивости и управляемости самолета, параметров и алгоритмов системы управления всегда осуществляется, исходя из нормативных требований, используя при этом так называемые критерии выбора пилотажных свойств. Как правило, такими критериями являлись либо допустимые области параметров переходных процессов самолета (по перегрузке, угловой скорости тангажа и другим координатам), либо параметры передаточной функции самолета. Автоматизация самолета привела к отличию его реакции от реакции звена второго порядка, а также к увеличению число параметров передаточной функции. В 'этом случае использование традиционных критериев снижает возможности правильного выбора пилотажных свойств высокоавтоматизированного самолета.

В связи с этим, в недавнем прошлом была разработана новая группа критериев, определяемых в терминах обобщенных параметров временных процессов и частотных характеристик. К последним относятся эквивалентное время запаздывания г, и полоса пропускания самолета соШз. Недостатками таких критериев являются:

• невозможность их использования для оценки пилотажных свойств самолетов, имеющих нетрадиционную реакцию на воздействия органов управления;

• невозможность учета влияния ряда переменных задачи пилотирования (параметров спектра входного сигнала, требований к точности пилотирования и др.); • невозможность получения рекомендаций по выбору пилотажных свойств, соответствующих определенной оценке (PR).

Стремление устранить эти недостатки объясняет появление другого подхода к созданию критериев оценки и выбора пилотажных свойств, основанных на методах исследования и моделирования системы «самолет-летчик». Одна из групп таких критериев основана на нормировании характеристик системы «самолет-летчик», определяемых в терминах требований к параметрам частотной характеристики замкнутой системы [18]. К таким критериям относится критерий Нила-Смита [19], который определен в терминах величины резонансного пика замкнутой системы г (дБ) , а также параметр компенсации летчика Асрр, определяемого как значение функции, представляющей собой разность между фазовыми характеристиками летчика, соответствующими рассматриваемой динамической конфигурации и конфигурации Wc=kl s, вычисляемое на фиксированной частоте сот, которая зависит от рассматриваемого класса самолетов [20]. Преимуществом такого критерия является возможность оценивать с его помощью пилотажные свойства высокоавтоматизированного самолета, передаточная функция которого имеет много нулей и полюсов. Однако для этого необходимо знание математической I модели действий летчика и правил выбора ее параметров. Погрешности в процедуре вычисления критерия и ограниченные возможности самой модели снижают прогностические возможности критерия [21-23]. Модификация данного критерия, выполненная в [5], связана с уточнениехМ нормируемых параметров, правил их выбора, а такие используемой модели. Все это позволило несколько улучшить возможности критерия для оценки пилотажных свойств.

Другая группа критериев рассматриваемого типа учитывает отмеченные выше недостатки обобщенных критериев. Каждый из критериев этой группы предполагает прямое вычисление оценки, даваемой летчиком, в процессе моделирования системы «самолет-летчик». Такой подход, получивший наименование «бумажный летчик», был предложен Андерсоном и Диллоу [24,25]. Он предполагает задание математической модели системы «самолет-летчик». Моделирование этой системы позволяет вычислить ряд показателей (дисперсию, постоянную времени, опережения в действиях летчика и др.), а на их основе - минимизируемую функцию J, объединяющую все показатели, численное значение которой и будет равно оценке летчика PR. Таким образом, решение задачи оценки и выбора пилотажных свойств в значительной степени зависит от точности используемой математической модели характеристик управляющих действий летчика, ее соответствия реальным характеристикам, полученным из эксперимента [17,22,26,27]. Необходимость знания модели летчика возникает и при решении других прикладных задач ручного управления.

Кроме обеспечения требуемой точности модели летчика, такой подход сопряжен еще и с трудностями, возникающими при построении функционала J, объединяющего частные показатели, в частности, при определении весовых коэффициентов, отвечающих значимости этих показателей.

История исследования системы «самолет-летчик». Базисом для изучения системы «самолет-летчик» стала теория управления, которая сформировалась к середине 40-х годов XX века и позволяла теоретически и экспериментально исследовать системы с обратной связью. Используя этой инструмент, английский инженер А.Тастин был первым [28], кто начал экспериментальные исследования характеристик действий летчика как элемента замкнутой системы. Он ввел определение «описывающая функция» (describing function) и «остаток» (remnant), произведя линеаризацию управляющей реакции летчика. Результаты выполненных измерений этих характеристик позволили установить первые закономерности, которые нашли применение при решении им практических задач. Дальнейшее развитие теории управления, а также прогресс в области создания вычислительной техники позволили в начале 50-х годов существенно расширить объем .исследований системы «самолет-летчик», установить принципиальные закономерности поведения человека-оператора в процессе управления, выявить его возможности по адаптации к особенностям задачи: к динамике объекта управления, способам предоставления информации летчику, к используемому рычагу управления, входному сигналу.

В октябре 1957 г. была опубликована работа «Динамическая реакция человека-оператора» [29], которая обобщила результаты пионерского этапа в исследованиях системы «самолет-летчик». В этой работе приведены данные о закономерностях поведения летчика и системы в целом. Дальнейшие исследования в этой области выполнялись другими авторами. Наиболее важные результаты были получены благодаря работам Д. Макруэра и его сотрудников из System Technology Inc. Они позволили выявить фундаментальные закономерности поведения летчика и привели к созданию математических моделей характеристик управляющих действий летчика [30-34]. Это были линейные модели, построенные на основе классической теории управления, а выбор их параметров было предложено осуществлять с помощью разработанных правил настройки [30]. Применяемые при этом модели получили название «классические». Они отличаются той или иной степенью полноты и, в основном, охватывают главные закономерности описывающей функции управляющих действий летчика в районе частоты среза разомкнутой системы «самолет-летчик» [30]. Поэтому модели такого рода получили название «модели частоты среза» (crossover model). В остальных частотных диапазонах, особенно в области низких частот, эта модель очень часто, особенно с уменьшением ширины спектра входного сигнала, не позволяет добиться хорошего соответствия с экспериментальными данными [5]. Это связано с тем, что рекомендации авторов модели по выбору отдельных параметров (частоты среза и времени запаздывания) получены из экспериментов с широкополосными прямоугольными спектрами входного сигнала. Уменьшение ширины спектра приводит к различию рекомендаций с измеряемыми значениями параметров.

К середине 1960-х гг. завершился важный этап в создании традиционных моделей характеристик поведения летчика. В этот период была разработана модель спектральной плотности шумовой составляющей в действиях летчика. Несмотря на ряд недостатков, полученные результаты оказались весьма полезными при решении различных прикладных задач динамики и управления полетом.

Во второй половине 1960-х гт. был предложен новый подход к математическому описанию характеристик действий оператора, основанный на современной теории оптимального управления. Он получил развитие в ряде работ [22,35-40], а также нашел применение при решении широкого круга задач. Однако проблемы выбора весовых коэффициентов целевого функционала качества, неадекватность модели экспериментальным данным в области низких частот, невозможность с ее помощью учета требований к точности выполнения задачи пилотирования, а также получаемый с ее помощью уменьшенный резонансной пик замкнутой системы по сравнению с результатами экспериментов ограничили применение этого подхода для предсказания результатов прикладных исследований. В работах [23,26,41-42] были предложены модификации этой модели, которые позволили снять ряд отмеченных проблем.

Развитием классического подхода к описанию модели действий летчика явилась так называемая структурная модель Хесса, предложенная в конце 1970-х гг. [43]. Эта модель учитывает возможность летчика использовать кинестетическую информацию при формировании управляющих действий и обладает более высокими возможностями по сравнению с классической моделью в достижении соответствия с экспериментом [4346]. Однако предложенная процедура выбора параметров модели далека от совершенства и часто не позволяет реализовать возможности модели [5].

Предложенная в работе [5] модификация структурной модели позволила улучшить ее прогностические свойства и приблизить результаты моделирования к экспериментально полученным. Уточнение математической модели и расширение ее возможностей повысило достоверность получаемых с ее помощью результатов, однако все еще не в той степени, которая необходима для решения задач оценки пилотажных характеристик высокоавтоматизированных самолетов.

Основания предлагаемого подхода к исследованию систем «самолет-летчик». В свете сказанного в предыдущем разделе, представляется целесообразным развивать исследования, направленные на поиск новых подходов к моделированию характеристик управляющих действий летчика, обладающих более высокой адекватностью и прогно-стичностью.

В настоящей работе предлагается строить такие подходы на использовании композиционных моделей нейросетевого типа, предназначенных для моделирования описывающей функции летчика. Основная цель формирования таких моделей состоит в обеспечении возможности решения задачи выбора пилотажных свойств самолетов.

Модели рассматриваемого класса основаны на использовании композиции функций (отображений), описывающих элементарные составные части решаемой проблемы. Один из важнейших подклассов данного класса моделей - искусственные нейронные сети. Именно модели такого вида используются в работе. Будем именовать их «композиционными моделями нейросетевого типа», либо, более кратко, «композиционными моделями» или «нейросетевыми моделями» (НС-моделями). В пределах данной работы оба этих сокращенных наименования формируемого класса моделей рассматриваются как синонимы.

Композиционные модели нейросетевого типа обладают рядом свойств, привлекательных с точки зрения решения проблемы оценки пилотажных характеристик высокоавтоматизированных самолетов [47-53]. В частности, их можно настраивать («обучать») на имеющихся экспериментальных данных. При этом из предъявленных данных будут извлечены содержащиеся в них зависимости, которые каким-либо другим способом I чаще всего получить нельзя [51]. Формируемая НС-модель при определенных условиях может со сколь угодно высокой точностью аппроксимировать нелинейные зависимости, в том числе и многомерные. Важное свойство НС-модели - способность к обобщению, т.е. умение правильно реагировать после завершения процесса ее обучения не только на данные, предъявлявшиеся ей при обучении, но и на другие данные, принадлежащие к области определения решаемой задачи.

Как показывает анализ имеющейся литературы, попытка построения модели управляющих действий летчика с применением нейронных сетей предпринимается впервые. Основой для такого построения являются результаты экспериментальных исследований управляющих действий летчика, используемые при обучении НС-моделей.

Цель и методы исследования. Целью диссертационной работы является разработка модели управляющих действий летчика, позволяющей с высокой точностью и во всем частотном диапазоне действий летчика аппроксимировать и предсказывать результаты экспериментальных исследований этих характеристик, а также прогнозировать субъективную оценку летчиком пилотажных свойств самолета.

Для достижения этой цели в работе предложен подход, основанный на предположении о том, что характеристики управляющих действий летчика в виде описывающей функции W (jco), соответствующей какой-либо динамической конфигурации самолета

Wc {jco), формируются на основе опыта, полученного при управлении конфигурациями WCt (jco) и Wc (jco), близкими к исследуемой. При этом считается, что описывающие функции Шл (jco) и Wi (jco) для близких конфигураций W^ (jco) и Wc (jco) также достаточно близки между собой. Это позволяет находить функцию W (jco) путем введения процедуры осреднения близких частотных характеристик W^ (jco) и 1¥л (jco). Понятно, что точность получения математической модели управляющих действий летчика зависит не только от точности осреднения частотных характеристик близких моделей, но и от точности исходных моделей.

Таким образом, для реализации настоящего подхода необходимо создать:

• базу экспериментально полученных частотных характеристик \W'(jco)^, соответствующих базе динамических конфигураций {Wc(jco)};

• алгоритм определения близких к Wq (jco) конфигураций W^ (jco) и Wc (jco) , a также осреднения близких частотных характеристик W° (jco) и WD (jco);

• методику формирования математической модели летчика, отличающуюся высокой степенью адекватности, для вычисления осредненной частотной характеристики w:xjco).

В настоящей работе проведен комплекс таких исследований, позволивших создать композиционную модель действий летчика в задачах точного пилотирования. Проведено также исследование возможностей этой модели для предсказания оценок летчиком пилотажных свойств самолета, а также свойств системы «самолет-летчик» в штатных и отказных ситуациях управления.

Структура и содержание исследования. В первой главе диссертации проведен анализ методов исследования системы «самолет-летчик» в задачах ручного управления, сопоставление различных подходов к математическому моделированию управляющих действий летчика, формируются основы построения композиционных моделей нейро-сетевого типа применительно к поставленной задаче.

Во второй главе с помощью рабочей станции, специально предназначенной для изучения характеристик систем «самолет-летчик», создается база экспериментально полученных частотных характеристик \w3(ja))}, соответствующих базе динамических конфигураций \Wc{jco)\ . При этом, динамика объекта управления представляется в обобщенном виде, через передаточные функции звеньев, параметры которых не привязаны к конкретным самолетам.

В третьей главе предложен метод формирования композиционных моделей ней-росетевого типа для представления управляющих действий летчика по результатам экспериментальных исследований этих действий для случаев линейной и нелинейной динамики объекта управления. Здесь также рассматриваются основные вопросы, связанные с подготовкой данных, требуемых для выбора структуры композиционной модели, а также для ее обучения.

В четвертой главе дается подход к построению композиционной модели, позволяющей предсказывать управляющие действия летчика, используя базу экспериментальных результатов, полученную в стендовых исследованиях при различных динамических конфигурациях самолета. С целью расширения прогностических возможностей формируемой композиционной модели, выдвигается гипотеза о возможности использования для этого моделей летчика, соответствующих конфигурациям, близким к той, для которой строится искомая модель. Введенная гипотеза в работе получила подтверждение.

В пятой главе разработанная композиционная модель использована для создания критерия выбора и оценки пилотажных свойств самолетов. Предложенный критерий позволяет средствами математического моделирования вычислить субъективную оценку летчиком пилотажных свойств самолета в процессе выполнения задач непрерывного пилотирования. Показано хорошее совпадение результатов прогнозирования оценки и оценки, полученной в экспериментах. Кроме того, здесь же показана возможность использования композиционной модели нейросетевого типа для описания свойств системы «самолет-летчик» в отказных ситуациях управления.

Заключение диссертации по теме «Динамика, баллистика, дистанционное управление движением летательных аппаратов», Тань Вэньцянь

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Полученные в работе результаты позволяют сделать следующие выводы.

1. В работе предложен композиционный подход к моделированию управляющих действий летчика, основанный на предположении о том, что описывающая функция летчика или ее временной аналог, соответствующий исследуемой динамической конфигурации самолета, могут быть получены как результат композиции описывающих функций летчика, адекватных соответствующих динамическим конфигурациям самолетов, близким к исследуемой. Полученная таким образом частотная характеристика летчика используется для построения соответствующей композиционной модели летчика, базирующаяся на нейросетевом подходе.

2. Разработана методика построения промежуточной композиционной модели, включающая определение ее параметров: архитектуры модели, состава набора входов и выходов, числа скрытых слоев и количества нейронов в каждом из них, вида активаци-онных функций, типа и объема обучающих наборов для широкого круга переменных.

3. Показано, что при линейной динамике самолета для построения композиционной модели достаточно иметь наборы сигналов, коррелированных с входом. При этом модель должна описываться структурой с одним нейроном, обладающим линейной активационной функцией. При нелинейной динамики самолета для построения модели используемые сигналы в обучающем наборе должны содержать шумовую составляющую, а структура - нелинейную активационной функцией.

4. Композиционная модель управляющих действий летчика позволяет с высокой точностью аппроксимировать и предсказывать результаты экспериментов, полученных в стендовых исследованиях при различных динамических конфигурациях самолета. В области низких и высоких частот частотная характеристика композиционной модели практически совпадает с результатами экспериментальных исследований. В области средних частот различие амплитудной и фазовой частотной характеристики не превышает 2.5 дБ и 20 град, соответственно.

5. На базе созданной композиционной модели управляющих действий летчика разработана методика вычисления субъективной оценки летчика, а также определения уровня оценки пилотажных свойств самолета. Полученные соотношения и области являются критериями оценок пилотажных свойств самолета, позволяющими получать значения оценок летчика или их уровни, достаточно близкие к экспериментальным.

6. Композиционные модели показали достаточную работоспособность для описания свойств системы «самолет-летчик» в отказных ситуациях (приводящих к резкому изменению динамических характеристик в полете). Полученные временные процессы достаточно хорошо соответствуют процессам, происходящим в реальном полете после возникновения отказа. I

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Тань Вэньцянь, 2008 год

1. Фан ЧЖ. Динамика полета автоматизированного самолета (на китайском языке). -Пекин: Издательство МОП, 1999.яшят, 1ЬЖ : , 1999 . )

2. Цзинъ Ч. Управление полетом (на китайском языке). Пекин: Издательство МОП, 1999.щ ) , , : , 1999 . )

3. Ефремов А.В. Разработка методологии, программных и технических средств для нормирования пилотажных характеристик перспективных высокоавтоматизированныхсамолетов. Москва, МАИ, технический отчет, ноябрь 2000.

4. Military Specification. Flying Qualities of Piloting Vehicles MIL-STD-1797(USAF).

5. Ефремов А.В., Оглоблгш А.В., Предтеченский A.H., Родченко В.В. Летчик какдинамическая система. — М: Машиностроение, 1992. 343 с.

6. Hoh R.H. Advances in flying qualities concepts and criteria for a mission oriented flying qualities specification//AGARD-LS-157, 1988.

7. Cooper G.E., Harper R.P., Jr. The use of pilot rating in the evaluation of aircraft handling qualities. -TN-D-5158. April 1969, NASA.

8. Hess R.A. Unified theory for aircraft handling qualities and adverse aircraft-pilot coupling // Journal of Guidance, Control and Dynamics. 1997. - Vol. 20, No. 6. - pp.1141-1148.

9. Ефремов A.B., Оглоблин А.В. Методическое обеспечение исследований пилотажных свойств самолетов на пилотажных стендах и тренажерах // Полет, № 5, 2001.

10. McRuer D.T. Human dynamics in man-machine system // Automatics, 1980, Vol.16, pp.237-253.

11. McRuer D.T., Droste C.S. Aviation safety and pilot control: On the effects of aircraft pilot coupling on flight safety. National Academy Press, 1997, 189 pp.

12. Zeyada Y., Hess R. A., Siwakosit W. Analysis of aircraft handling qualities and pilot-induced oscillation tendencies with actuator saturation // AIAA 98-4334, AIAA atmospheric flight mechanics conference, August 10-12, Boston, 1998.

13. Efremov A. V., et al. Analysis of aircraft pilot coupling (APC) problem by means of system approach. Technical Report, Contract AS1 MAI N46.821/96, March, 1998.

14. David G.M., Roger H.H., Bimal L.A,.David H.K. The measurement and prediction of pilot-in-the loop oscillations // AIAA-94-3607, 1994.

15. McRuer D.T., Klyde D.H.,-Myer T.T. Development a comprehensive PIO theory // AIAA-3433, 1996, p.597.

16. Innocenti M., Minciotti R. L. Pilot modeling techniques for the analysis of aircraft linear dynamic behavior // Aeronautical Journal, May 1990.

17. Neal T.P. Smith R.E. Development of a flying qualities criterion for the design of fighter flight control systems // AIAA Paper 70-927, Los Angeles, Calif., 1970.

18. Bacon D.J., Schmidt D.K. An optimal control approach to pilot/vehicle analysis and the Neal-Smith criteria // J. Guidance. 1983. - Vol.6, No.5.

19. Efremov A.V., et al. Development of criteria for prediction of handling qualities of new generation of aircraft. MAI, Moscow, ADA 333344, Technical Report No.425741, Nov. 1997, 167 pp.

20. Anderson R.O. A new approach to the specification and evaluation of flying qualities. — AFFDL-TR-69-120, 1970. 60 pp.

21. Dillow J. The "Paper-Pilot" — a digital computer program to predict pilot rating for the hover task. AFFDL-TR-70-40, March 1971.

22. Efremov A. V., et al. Investigation of pilot-induced oscillation tendency and prediction criteria development. WL-96-310999 Wright Lab USA, May 1996, 138 pp.

23. Hess R.A. Unified theory for aircraft handling qualities and adverse aircraft-pilot coupling //Journal of Guidance and Control. 1997, Vol.20, No.6, pp.1141-1148.

24. Tustin A. An investigation of the operator's response in manual control of a power driven gun // Metropolitan-Vickers Electrical Co. Ltd, Attercliffe Common Works, Sheffield, England, C.S. Memorandum No.169, 22, Aug, 1944.

25. McRuer D.T., Krendel E.S. Dynamics response of human operators. — WADC-TR-56-524, 1957.

26. McRuer D.,Jex H. A review of a quasilinear pilot models // ШЕЕ Trans, Vol. HFE-8, No.3, Sept, 1967, pp.231-249.

27. McRuer D.T., Krendel E.S. Mathematical models of human pilot behavior. — AGARD-AG-188, 1974.

28. Ashkenas J. Pilot modeling application. AGARD Lecture Series No. 157, AGARD-LS-157, May-June 1988.

29. Thompson P.M. and McRuer D. Comparison of the optimal control and crossover models // AIAA Paper 88-4183 CP, 1988, pp.1083-1090.

30. McRuer D., et al. Minimum flying qualities. Vol.2. Pilot modeling for flying qualities applications. WRDC-TR-89-3125, 1990, 132 pp.

31. Baron S., Kleinman D. The human as an optimal controller and information processor // IEEE Transactions on Man-Machine Systems, MMS-10, Mar. 1969., Vol.1, pp.9-17.

32. Baron S., Kleinman D., Levision W. An optimal control theory for prediction of human performance in a complex task // Proceedings of the Fifth NASA-University Annual Conference on Manual Control, 1969, NASA-SP 215. -pp.367-387.

33. Curry R, et al. A model for simultaneous monitoring and control // The Eleventh NASA-University Annual Conference on Manual Control, 1975, USA. -pp.144-150.

34. Schimidt D.K. On the use of the OCM objective function as a pilot rating metric // 17th Annual Conference on Manual Control, 1981.

35. McRuer D., Schmidt D.K. Pilot-vehicle analysis of miltiaxis tasks // AIAA Guidance, Navigation and Control Conference, Aug 1987, Collection Tech. Paper, Vol.2, No.4, pp.1312-1323.

36. Hess R. Prediction of pilot opinion ratings using an optimal pilot model // Human Factors, Vol.19, No.3,1997.

37. Efremov A. V., Ogloblin A. V. Problems on selection and estimation of flying of modernaircraft // Notes of Academy of Aviation, No 1,- 2002, pp.6-20.i

38. Hess R. Structural model of the adaptive human pilot // J. of Guidance and Control. -1979. Vol.3, - No.5. - pp.416-423.

39. Hess R., et al. Identification of pilot-vehicle dynamics from in-flight tracking data // Journal of Guidance and Control, 1986, Vol.9, No.4.

40. Hess R. Investigation of aircraft handling qualities using structural model of the human pilot//AIAA, 1987.

41. Hess R. A model for the human use of motion cues in vehicular control // Journal of Guidance, Control and Dynamics, Vol.13, No.3, 1990, pp.476-482.

42. Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика. М: Мир, 1992. — 343 с.

43. Hristev R. М. The ANN book. Electronic Edition, 1998. - 374 pp.

44. ЧЖан H., Янь П. Нейронные сети и нечеткое управление (на китайском языке) — Пекин: Издательство Цинхуаского Университета, 1998.дозй , mw-я, шттшштшт, , ms.)

45. Ши ЧЖ. Теория нейросетевого управления (на китайском языке) Сиань: Издательство Северо-Западного Промышленного Университета, 2000.штшттъ, : шыйл^ШЛЙЯ: . 2000.)

46. Soufian М., Soufian М. and Thomson М. Practical comparison of neural networks and conventional identification methodologies // Artifical Neural Networks, 7-9 July 1997, Conference Publication, No.440, IEE, 1997.

47. Морозов Н.И., Тюмет{ев Ю.В., Яковенко A.B. Корректировка динамических свойств объекта управления с использованием искусственных нейронных сетей // Вестник МАИ. 2002, Том 9,№ 1.

48. Дорофеев Е.А., Дынников А.И., Каргополъцев А.В., Свириденно Ю.Н., Фадеев А.С. Методика оценки пилотажных характеристик самолета с использованием искусственных нейронных сетей // Ученые записки ЦАГИ. Том XXXVIII, 2007, № 1-2.

49. Sheridan Т.В. and Ferrell W.R. Man-machine systems: Information, control and decision models of human performance // The MIT Press: Cambridge, Massachusetts, and London, England, 1974.

50. Xy ЧЖ. Нормативные требования к характеристикам самолетов в системе «самолет-летчик» (на китайском языке) Пекин: Издательство Пекинского Авиакосмического Университета, 1994.сшш, ш , , ^ьзш^ш^^шш:, 1994.)

51. Бочкарев А.Ф., Андреевский В.В., Белоконов В.М., Климов В.И., Турапин В.М. Аэромеханика самолета. — М: Машиностроение, 1985. 360 с.

52. McRuer D.T., Graham D., Krendel E.S. Reisener W. Jr. Human pilot dynamics in compensatory systems theory, model and experiments with controlled element and forcing function variation. AFFDL-TR-65-15.

53. McRuer D.T., Graham D., Krendel E.S. Manual control of single-loop systems. Part I, II // Journal of the Franklin Institute, Vol. 283, № 2, Jan. 1967. pp. 1-27, 145-170.

54. Curry R., Young L. et al. A pilot model and motion cues // Proceedings of the AIAA Visual and Motion Simulation Conference, 1976. pp. 1-5.

55. Efremov А. К, Ogloblin А. V. Progress in pilot-in the loop investigations for flying qualities prediction and evaluation // ICAS 2006, 25th International Congress of the Aeronautical Sciences.

56. Ефремов A.B., Оглоблин A.B. Развитие исследований системы самолёт-лётчик // Полет, № 12, 2005.

57. Technical report on research The workstation for the research on manual control tasks — The user's manual. - Moscow, Russia, July 1995.

58. Ефремов A.B., Оглоблин A.B. Методическое обеспечение исследований пилотажных свойств самолетов на пилотажных стендах и тренажерах // Полет, № 5, 2001.

59. Ефремов А.В., Оглоблин А.В. Проблема выбора и оценки пилотажных характеристик современных самолетов // Вестник Академии наук авиации и воздухоплавания, № 1, 2002, с.6-20.

60. Ефремов А.В., Оглоблин А.В., Тань В., Тюменцев Ю.В. Нейросетевая модельIуправляющих действий лётчика // Вестник МАИ. — 2007. — Том 14, №2. — с.53-66.

61. Kish В.А., Leggett D.B., Nguyen В.Т., Cord T.J., Shitz G.J. Concepts for detecting pilot-induced oscillation using manned simulation. — AIAA-96-3431-CP. (have PIO)

62. Bjorkman E.A. Flight test evaluation of techniques to predict pilot induced oscillations. MS Thesis, Air Force Institute of Technology, AFIT/GAE/AA/86J-1, Wright-Patterson AFB, OH, Dec. 1986.

63. Тань В., Ефремов A.B., Тюменцев Ю.В. Построение и применение нейросетевой модели характеристик управляющих действий летчика для оценки и выбора пилотажных свойств самолетов // Полет, 2008, № 6.

64. Hodgkinson J., LaManna W.J. Equivalent system approaches to handling qualities analysis and design problems in augmented aircraft // AIAA paper 77-1122, Atmospheric Flight Mechanics Conference Hollywood, FL, Aug. 1977.

65. Дон Ч. Использование нейронных сетей в MATLAB (на китайском языке) Пекин: Издательство МОП, 2005.1.1Ш0: ШШ. MATLAB 1ЬЖ : , 2005. 1.)

66. Krose В., van der Smagt P. An introduction to neural networks. 8th Edition. The University of Amsterdam, 1996. - 135 pp.

67. Bishop С. M. Neural networks for pattern recognition. New York: Oxford University Press, 1996.-482 pp.

68. Янь П., ЧЖан Ч. Искусственные нейронные сети и эволюционные вычисления (на китайском языке). Пекин: Издательство Цинхуаского Университета, 2000.1.. хлшт^тшшттж. dfcm 2000. i.)

69. Тань В., Цюй С., Ван В. Сравнение нейросетевой модели с квазилинейными моделями управляющих действий летчика (на китайском языке) Пекин: Вестник Авиации, 2003, Том 24, № 6. - с.481-485.ii£fif J .

70. Ж : Ш^Ш , 2003 , Vol. 24, No. 6,р.481-485 . )

71. Тань В., Ефремов А.В., Тюменцев Ю.В. Оценка пилотажных свойств самолета с применением нейросетевой модели предсказания характеристик управляющих действий летчика // Вестник МАИ. 2008. - Том 15, №1.

72. Ефремов А.В. и др. Отчет о НИР по теме «Эллипс-2», этап 1: «Анализ проблем и разработка основ оценивания и нормирования пилотажных характеристик современных высокоавтоматизированных ЛА», Москва, МАИ, декабрь 1996.

73. Efremov А. К, Ogloblin А. V. Evaluation and standardization of modern aircraft flying qualities. MAI, Moscow, Russia, 1998. /

74. Efremov A.V., Ogloblin A.V., Koshelenko A.V. Evaluation and prediction of aircrafthandling qualities // Proceeding of AIAA Conference on Flight Mechanics, AIAA-98-4145, Aug. 1998.

75. Ефремов А.В., Оглоблин А.В., Кошеленко А.В. Оценка и предсказание пилотажных характеристик современных самолетов // Полет, 1999, №3.