飞机的故障自修复技术研究样本

飞机故障自修复技术研究姓名：学号：专业：学院：摘要飞机在飞行过程中，如果发生升降舵、副翼、方向舵等操纵面突然卡死或损伤等故障，会导致飞行品质严重减少，甚至会破坏飞行控制系统稳定性而导致飞机坠毁。本文以某型飞机模型为对象，重点研究飞机自修复飞行控制技术，在飞机浮现操纵面故障或者战斗受损时，可以使飞机稳定和恢复过程自动化，避免飞行事故发生。一方面，建立了某型飞机六自由度非线性方程，在MATLAB语言环境下运用三次样条函数插值办法对大量气动力参数及气动力矩参数数据进行了插值解决，并在此基本上建立了飞机正常和故障飞行仿真模型。另一方面，将神经网络与逆系统理论结合，分别建立了飞机俯仰、滚转和偏航操纵通道神经网络逆系统，克服了老式逆系统设计中将不可忽视非线性关系用线性关系代替或者忽视弊端。再次，应用基于神经网络动态逆办法自适应跟踪自修复控制方案对飞机在几种典型故障下自修复控制进行了仿真研究。克服了单纯用线性控制系统理论来控制象飞机这样复杂非线性系统鲁棒性能较差问题。对由于建模误差、不拟定因素等引起非线性系统逆误差则由自组织模糊小脑模型关节控制器神经网络来对消，以获得预期控制效果，从而达到自修复控制目。核心词:飞机自修复飞行控制神经网络自适应控制逆系统一、研究目和意义飞机飞行过程中有时会发生机翼、平尾折断或升降舵、副翼、方向舵等操纵面突然卡死现象，而驾驶员重要通过管理和监控复杂飞行控制和导航等来操纵飞机。但是对于驾驶员来说，虽然是经验丰富驾驶员，恰本地应付突发性故障和反常状况是很困难。因而，在飞行控制系统设计时，运用故障自修复技术增长系统对故障适应能力，使飞机在遇到故障和危险时仍可安全飞行。事实上，飞机每一种控制操纵面偏转都能产生不同轴向附加力矩，可以在飞机某操纵面发生故障时，将此外一侧操纵面及其他操纵通道控制作用重新调节来消除或者减小故障操纵面影响，也就是说飞机控制操纵面之间存在着功能冗余。这就有了另一种提高飞行控制系统安全性办法，即运用飞行控制操纵面功能冗余，通过控制软件对控制效果进行再分派，把失效舵面力和力矩分派到其他功能完好控制舵面上，使出既有限操纵面故障或损伤飞机仍能安全飞行，这就是飞机故障自修复控制问题。对于飞机飞行控制系统而言，提高其可靠性是保障飞行安全规定。如果飞机具备故障自修复控制功能飞机控制系统，具备重要现实意义：当飞机浮现操纵面故障或者战斗受损时，使飞机稳定和恢复过程自动化，避免由于飞行员慌张之下作出错误判断或解决不当而导致飞行事故，保障飞机继续执行任务或者安全返航，提高飞机安全性、可靠性和生存能力。二、国内外研究现状飞机故障自修复技术研究从二十世纪七八十年代就开始了，陆续有了不少成果。1984年美国空军动力实验室制定了一项自修复飞控系统(SRFCS)研究筹划，目是改进飞控系统可靠性、可维护性、可生存性并减少其生命周期代价。在二十世纪八十年代，许多学者都对伪逆法在飞控系统重构控制方面应用做了大量理论研究和仿真计算，1989年至1990年，美国空军在F一15验证机上进行了飞行验证，表白其是一种有效重构控制办法。1999年，美国启动了无尾飞机飞控系统重构与自适应研究筹划，目是为后来使用无尾隐身战斗机研制一种可重构自适应飞行控制系统。该系统可通过机械计算机协调各种操纵机构动作，自动适应飞行条件以及飞机构型变化，自动补偿操纵面有限故障或战斗损伤对飞控系统影响。这一筹划研制了一种动态逆办法与神经网络相结合最新飞行控制系统，采用在线神经网络来调节相应盼望模型和实际飞机响应之间误差，在故障或损伤发生后不需要故障精确信息就可使飞机稳定，大大减少了整个自修复控制中系统辨识严格规定。这项技术将动态逆和神经网络技术结合起来，并且在诸多飞机上得到成功应用，例如无尾战斗机飞控系统等，这也阐明故障自修复控制技术进入了实用阶段，自修复控制技术也是当代先进战斗机技术规定之一。在国内航空领域，飞行控制系统自修复控制己成为研究重点之一。南京航空航天大学和北京航空航天大学为飞机自修复控制研究奠定了一定理论和实践基本，近几年来在结合工程实际基本上获得了某些阶段性研究成果。三、研究详细内容1、建立数学模型建立某型飞机六自由度非线性方程，在MATLAB语言环境下运用三次样条函数插值办法对大量气动力参数及气动力矩参数数据进行了插值解决，并在此基本上建立了飞机正常和故障飞行仿真模型。飞机动力学仿真是在飞机普通运动方程基本上依照仿真目的需求建立仿真数学模型，描述飞机在地面上运动和空中飞行时性能和动态特性。2、分析所建立数学模型将神经网络与逆系统理论结合，采用直接逆系统辨识办法建立了飞机操纵通道BP神经网络逆系统。飞机操纵通道中存在三个互相耦合子系统:滚转、偏航和俯仰子系统。因而需要三个BP神经网络来分别建立飞机三个操纵通道逆系统模型。运用BP神经网络建立飞机俯仰、滚转和偏航通道神经网络逆系统，可以抵消对象非线性耦合特性和时变特性，使系统成为若干积分环节串联线性化解耦时不变系统(伪线性系统)。把一种非线性系统解耦为伪线性系统，具备十分重要意义，解耦后伪线性系统咱们可以运用线性系统构造特性来分析该数学模型，使用线性系统各种设计理论来完毕伪线性系统综合。3、飞机故障自修复控制基于神经网络动态逆办法自适应跟踪控制方案对飞机在几种典型故障下自修复控制进行了研究。通过应用此办法，克服了单纯用线性控制系统理论控制飞机这样复杂非线性系统鲁棒性能较差问题，对于建模误差、不拟定因素等引起非线性系统逆误差则由SOFCMAC神经网络来对消以获得预期控制效果，从而达到自修复控制目。四、研究核心问题1、建模复杂与简化问题飞机对象数学建模是研究飞行控制系统基本。飞机空间运动有六个自由度，由于其系统庞大、构造复杂、气动数据多，因此建立完整六自由度全量飞机模型比较困难。以往研究-荀民对象时，将飞机按纵向和横向分开建模，采用小扰动增量飞机方程和固定气动系数来建立五或六自由度飞机对象模型。用以上办法研究飞机对象在一定限度上也可以反映飞机特性，但随着研究工作不断进一步以及对飞机模型推确性规定不断提高，这种建模办法已经不能满足规定，必要建立更为精确六自由度飞机模型。2、模型分析办法问题：为了保证研究精度，咱们建立模型是复杂非线性系统模型，这给模型后期分析解决制造了很大困难。为了保证研究经度而又可以运用线性系统理论来研究非线性问题，咱们引入了反馈线性化办法。反馈线性化是通过非线性反馈和非线性坐标变换(或者动态补偿)将非线性系统变换为线性系统，然后对变换后线性系统采用成熟线性系统理论进行研究一种理论办法。在反馈线性化理论研究中，微分几何法是用较早一种办法，这种办法需要通过一种微分同胚坐标变换和一种非线性状态反馈给出解耦构造，需要将问题变换到几何域。另一种反馈线性化办法是逆系统办法。逆系统办法不需要对所研究问题进行中间变换，可以直接进行研究，因此逆系统办法直观并且容易理解和实现。逆系统办法是指:对于给定被控系统，依照被控系统精准数学模型求出它正则积分逆系统，并用这种逆系统与原系统复合，将原系统线性化解耦成若干互相独立积分型解祸子系统(伪线性系统)。运用逆系统办法目是将非线性系统线性化解祸为伪线性系统，便于使用线性系统各种设计理论来完毕伪线性系统综合。五、研究技术手段1、建立系统数学模型建立了某型飞机六自由度非线性方程，在MATLAB语言环境下运用三次样条函数插值办法对大量气动力参数及气动力矩参数数据进行了插值解决，并在此基本上建立了飞机正常和故障飞行仿真模型。飞机动力学仿真模型构造如图1所示。气动系数模块气动系数模块运动方程模块气动数据操纵系统舵偏角气动力(力矩)飞行状态和姿态图1飞行仿真系统接受来自操纵负荷系统操纵面位置，通过仿真系记录算，获取飞机姿态和位置以及其他飞行参数，然后和其他某些构成闭环仿真系统动力学仿真模型中运动方程模块由各种子模块构成，重要完毕飞机六自由度刚体运动方程解算，该模块中，一方面综合飞机所受各种力和力矩，涉及重力、气动力、发动机推力及各种力矩，计算沿机体轴线加速度和角加速度;然后应用积分产生飞机合成速度，计算飞行轨迹参数;把机体轴角速度分解到稳定轴上，计算飞机迎角、侧滑角及其变化率，以提供应气动模型使用;把角速度分解到地轴上，用积分办法计算三个欧拉角(俯仰、滚转和偏航)，为运动系统提供飞机姿态参数。气动系数模块数学模型和软件完毕飞机空气动力特性仿真，计算飞机横侧向和纵向气动系数、气动力和力矩，调用插值子程序求出飞行瞬间相应气动数据，供计算气动系数使用。2、所建立数学模型分析对所建立数学模型用反馈控制系统中基于神经网络动态逆系统分析办法进行分析。对于一种具备动态过程系统，有相应逆过程，或称为逆系统。如果一种信号先后通过逆过程和原过程，其成果等价于通过一种被原则化了单位映射，从而等价于通过一种线性解耦系统。依照这种逆系统线性化解耦思想人们提出一种直接反馈线性化解耦办法—逆系统办法规定懂得系统精准模型解析式，并且还必规定出逆系统显式表达，这对大多数非线性系统来说往往难以实现。神经网络为解决这个问题提供了有效办法。神经网络就能一致逼近于任意持续函数，这阐明神经网络在构造逆系统时较为适当。图2和图3分别为单输入单输出和多输入多输出时，基于原系统内部特性神经网络逆系统及相应伪线性复合系统。图2单输入单输出图3多输入多输出3、飞机俯仰、滚转和偏航操纵通道神经网络a阶逆系统飞机操纵通道中存在三个互相祸合子系统:滚转、偏航和俯仰子系统。因而需要三个BP神经网络来分别建立飞机三个操纵通道逆系统模型。由于三个逆系统模型类似，仅以俯仰子系统为给出用BP神经网络来建立俯仰角二阶积分逆系统。俯仰通道伪线性系统构造和俯仰角二阶积分逆系统仿真构造示意图如图4和图5所示：图4俯仰通道伪线性系统构造图5俯仰角二阶积分逆系统仿真构造示意图4、飞机故障自修复控制飞机故障自修复控制系统控制方案如图6所示。图6基于神经网络动态逆直接自适应重构控制系统该方案中近似动态逆由BP神经网络来实现并与原系统模型构成伪线性系统(第三章);参照模型和线性控制器按盼望系统性能进行设计;SOFCMAC神经网络用来补偿逆误差。控制目的是设计控制律u使得闭环系统稳定，且状态x跟踪参照模型状态x。结论本文建立了某型飞机六自由度非线性模型，在此基本上研究飞机自修复控制技术，对正常和故障状况下飞机进行了数学建模。将神经网络与逆系统理论结合，直接对飞机强耦合、强非线性方程求逆，建立了歼击机神经网络逆系统并设计了伪线性控制器。在此基本上，应用基于神经网络动态逆非线性模型参照自适应自修复控制方案对飞机在各种故障条件下进行了自修复控制研究。当飞机操纵面发生故障时，可以在线消除系统近似逆误差和前向神经网络映射误差，使飞机控制达到或接近正常状态。参照文献：[1]Dr.J.M.MacieJowski.ReeonfigurableFlightControlFirstYearRePort.[2]JovanDBoskovicandRamanK.Mehra.Amultiplemodel一basedreconfigurablefightcontrolsystemdesign..InProeeedingsonthe37thIEEEConferenceonDecision&Control.[3]JosePhS.BrinkerKevinA.Wise，Reconfigurableflighteontrolforatailessadvancedaircraft.[4]MosheIdan，MatthewJohnson，andAnthonyJ.Calise.Ahierarchiealapproachtoadap