Диссертация (Разработка адаптивного алгоритма автоматического управления посадкой пассажирского самолета на основе антропоцентрического подхода), страница 3

Существует большоечисло работ в этой области, выполняемых как в России (ГОСНИИАС, ЦАГИ,МАИ, ЛИИ, НИИАО и ряд других организаций), так и в зарубежных научныхцентрах. В этих работах изложены методы экспериментальных исследований иматематическогомоделированиясистемы,выявленныезакономерности17поведения летчика, особенности процессов восприятия, формирования стратегииего поведения и обработки управляющих действий [14-16].Известные в настоящее время математические модели человека-оператораотражают попытки включить в них следующие характеристики, присущиечеловеку [15]: чистое запаздывание ответной реакции на входное воздействие; фильтрация низких частот; зависимость действий оператора от решаемой задачи; зависимость характеристик оператора от времени; экстраполяция входных воздействий; дискретные проявления наряду с непрерывным восприятием иобработкой информации.Вопрос выбора и обоснования использования той или иной моделиуправляющей деятельности летчика и математическая модель данной подсистемыоказывают самое непосредственное влияние на исследуемый процесс движения ина достоверность получаемых в результате моделирования данных.I.2.1.

Модель компенсационного слежения деятельности человека –оператораПервая модель для квазистационарных процессов разработана в 1944 г.Тустиным [15]. В дальнейшем она была развита в работах Эскинда и другихученых. К настоящему времени накоплен большой материал о характеристикахчеловека-оператора, работающего в системе «человек – машина», частнымслучаем которой является система «летчик – самолет». На основе этих данныхлетчик-оператор в первом приближении может быть представлен в видесовокупность трех взаимосвязанных звеньев, отображающих воспринимающиеорганы (рецепторы), центральную нервную систему и двигательные органы(эффекторы) и цепи обратной связи (рис. I-5).18ЦентральнаянервнаясистемаИнформацияВоспринимающие органыe sk1Периферийнаянервномышечнаясистема1  TD s1  Tl sk21  TN sРис.

I-5. Склетно-структурная схема основной модели летчика-оператораВоспринимающими органами являются органы чувств оператора. С ихпомощьювоспринимаетсяипередаетсяпоступающаяинформация.Врассматриваемой задаче управления самолетом используется только зрение.В результате экспериментальных исследований [14-91] выявлено, чтоприближенно структура передаточной функции летчика-оператора может бытьпредставлена в виде: 1  1  TD s Wл ( s )  ke  s . 1  TN s  1  Tl s Структурная схема, соответствующая передаточной функции, может бытьизображена в виде последовательного соединения трех звеньев (рис.

I-5). Первоезвено имеет передаточную функциюW1 ( s)  e  s ,где τ – время запаздывания ответной реакции на воспринятый органами чувствсигнал.Передаточная функция справедлива для случая, когда летчик в процессеуправления наблюдает за показаниями только одного прибора, точнее – заотклонением одного параметра от его заданного значения.Второе звено отражает адаптивные свойства летчика в зависимости отзадачи и объекта управления, и передаточная функция которого имеет вид:19W2 ( s)  k11  TD s.1  Tl sИзвестны качественные оценки направления в изменении TD и Tl приобработке сигналов [15].Нервно-мускульныепроцессывоздействиянаорганыуправленияотражаются динамикой третьего звена, представляющего собой комбинациюусилительного звена и апериодическогоW3 ( s ) k2.1  TN sПостоянную времени TN называют постоянной времени нервно-мускульнойсистемы летчика.

В вышесказанной зависимости k=k1.k2 – коэффициент усиления.TN – по отношению к TD и Tl является более стабильной характеристикой летчика.Исследования Халле показали, что для частот входного сигнала 0.5 Гц ипростых объектов управления до 95% выходного сигнала обусловлено даннойлинейной моделью, что и подтверждает ее приемлемость. Элкиндом на основеанализа линейной корреляции между компонентами входного и выходногосигналов определено, что до частот 0.75 Гц и при плоском спектре входнойвеличины корреляция ρ=0.9. Линейная корреляция уменьшается с резким спадомс увеличением частотного содержания входного сигнала при 1.6 Гц ρ=0.75, а при2.4 Гц – около 0.65.

Недостаток данной модели состоит в том, что при сложномобъекте управления большая часть выходного сигнала должна объясняться черезостаточный выходной компонент ξ(t) [15]. Далее данная модель используется длярешения задачи стабилизации движения по глиссаде, определяются параметры TD,Tlиτ[15],ииспользуетсядлямоделированиявболеесложноммодифицированном виде и для этапа выравнивания, где входной сигнал – высота.I.2.2. Оптимальные модели поведения человека-оператораОптимальные модели поведения человека-оператора основаны на том, чточеловек при решении любой задачи пытается действовать наилучшим образом,20т.е. происходит выбор управляющего воздействия на основании минимизациинекоторого качества, которым он руководствуется.

Первые работы в этой областипроведены Элкиндом, Обермайером и Муклером. Однако лишь с применениемметодов пространства состояния эти модели достигли приемлемого уровняразвития [15].Модель Клеймена – Барона – Левинсона [51] представляет собойоптимальную линейную модель, которая основана на результатах теорииКалмана.В работе [92] развита более сложная нелинейная модель поведениячеловека-оператора как оптимального нелинейного регулятора. Структура ипараметры модели найдены в указанной работе для режима выхода на глиссаду.Проведенный автором анализ экспериментальных данных позволил обосноватьструктуру и достоверность математических моделей разработанных автором.Модели были использованы при разработке комплекса цифрового бортовогооборудования самолета Ил-86 и Ту-204 [92].Нахождение вида функций, которые соответствовали бы критериям,используемым человеком, в предположении, что получаемые данные являютсяследствием оптимального поведения человека при управлении, представляетсобой задачу, обратную задаче оптимального управления [15,92].Учитывая особенности работы оператора, одна и та же модель не дастудовлетворительные результаты для различных задач, решаемых человекомоператором.

Речь идет о модели оператора при выполнении конкретной операции.В данной работе рассмотрены алгоритмы построения модели управляющейдеятельности летчика и программа их реализации для этапов выхода на глиссаду,движения по глиссаде и выравнивания самолета до касания ВПП.21Как выше отмечено, имеются три выраженных участка посадки самолета, ицелесообразно описывать модель управляющей деятельности летчика тремявариантами:- Для участка энергичного разворота на глиссаду, где объект (самолет)описывается нелинейным дифференциальным уравнением, модель летчикапредставляетсянелинейнымоптимальнымрегулятором,длянахожденияпараметров которого анализируются эксперименты по деятельности конкретноголетчика при ручном наведении на глиссаду;- При движении самолета по глиссаде, вследствие малого отклонения отглиссады, модель динамики самолета может описываться и восприниматьсялетчиком как линейная и деятельность летчика может описываться (адекватномодели объекта), линейной моделью, а режим управления компенсационнымслежением [14,15].

Параметры модели идентифицируют непрерывно в процессеполета и используются в том числе и при выравнивании;- Этап выравнивания с точки зрения динамики летчика также можноописывать квазилинейной моделью [14,15] с адаптивно выбираемой высотойвыравнивания (Нвыр) и законам управления тягой двигателя  RTi  (подробнее см. вразд. IV.2 главы IV).δT.балНвырЗаконы изменения тяги  RTi Δh2(t)KyTD s  1 ∆δв.упр(t)САМTl s  1δв.балАлгоритмбалансировки :f(h)Нвырh(t)НвырδТ(t)г 3 ; Н выр ; Vтр  (t )h(t)22I.3.

Техническая постановка задачи решаемой в диссертацииНа основании анализа деятельности летчика по управлению самолетом впроцессе посадки в ручном режиме разработать наиболее благоприятный(позволяющий совершать максимальные ошибки, учитывающий состояниелетчика и его навыки ручного управления) для данного летчика варианталгоритма ручного управления и параметры желаемой траектории ручнойпосадки и реализовать этот алгоритм и параметры желаемой для ручной посадкитраектории при расчете оптимального управления в автоматическом режимепосадки, что позволит безболезненно при необходимости переходить на ручноеуправление в любой момент, т.е.

реализовать антропоцентрический принцип.I.4. Математическая постановка задачиДля реализации постановленной технической задачи в данной работерешаются следующие задачи:1. при заданных управлениях u(t) и траекториях движения ЛА x(t) дляизвестного объекта: x(t )  f  x(t ), u(t ), t ; x(t0 )  x0 найти параметры KкритерияtfJ =  [ x(t f ), xж (t f ), K ]   L[ x(t ), xж (t ), u (t ), t , K ]dt ,которымt0руководствуется оптимальный нелинейный регулятор, реализовавшийданное управление и траектории;2. проанализировать работоспособность алгоритма поиска критерия приналичии шумов измерения x(t) до 5% от уровня x(t), и влияние напоисковый алгоритм начального приближения вектора K 0 , отклоняющегодо 20% Kист;3.

повысить устойчивость алгоритма оптимального управления градиентнымметодом за счет введения дополнительного цикла подбора весовыхкоэффициентов уточняющего управления при решении двухточечнойграничной задачи;234. реализовать решение задачи выбора оптимальной высоты выравнивания ввиде поискового алгоритма на максимизацию допустимой относительнойошибки оценки высоты начала выравнивания по допустимому наборузаконов изменения тяги и линейному закону отклонения руля высоты посленачала выравнивания;5. реализовать все этапы поиска наиболее удобной для летчика траектории иее реализацию в виде “желаемой” для автоматического оптимальногорегулирования посадки.В соответствии с поставленными задачами в главе II изложены градиентныйметод при решении задачи оптимального управления самолетом, разработка ММкомплексного моделирования движения самолета при посадке.В главах III и IV изложены разработка алгоритмов построения ММдеятельности летчика для целей их использования в формировании желаемойтраектории автоматической посадки на основе антропоцентрического принципа иреализацииоптимальногоуправленияпосадкойкритериями на основе антропоцентрического подхода.самолета с найденными24ГЛАВА II – ОПТИМАЛЬНОЕ УПРАВЛЕНИЕ САМОЛЕТОМ И ОБЩИЙАЛГОРИТМ КОМПЛЕКСНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ДВИЖЕНИЯСАМОЛЕТА ПРИ ПОСАДКЕII.1.

Существующие методы решения задач оптимального управленияВ задачах оптимального управления решается задача определения управления,которое необходимо подать на вход объекта, чтобы он двигался наилучшим образомв течении интервала времени управления этим объектом, понятие «наилучшимобразом» определяется проектировщиком в виде критерия оптимальности.Критерий оптимальности далее рассматривается в форме критерия ошибки,измеряющего недостатки в работе объекта при подаче на него выбранной функцииуправления.

С этой целью используется скалярная величина, полученнаяинтегрированием по интервалу управления некоторой меры ошибки, которая самаявляется функцией переменных состояния и управления.Уравнения состояний объекта и начальное состояние имеют видx  f  x, u , t  , x  t0   x0а критерий ошибки равенtfJ   L  x, u, t dt ,t0где L обозначает принятую меру ошибки.Посколькупассажирскийвданнойсамолет,диссертациикоторыйисследуемымописываетсяобъектомнелинейнойявляетсясистемойдифференциальных уравнений, среди всех методов оптимизации наилучшимобразом походят необхо-условия Эйлера-Лагранжа [63-76].В работе при решении двухточечной задачи итерацией функции управленияприменяется градиентный метод первого порядка [76].25II.2.