側向陣風作用下乘坐品質控制律設計

邱岳恒, 章衛國, 趙鵬軒, 孫遜

(1.西北工業大學 自動化學院, 陜西 西安 710072;2.西安飛機設計研究所 飛控與液壓設計研究所, 陜西 西安 710089;3.西安飛行自動控制研究所 飛行控制一體化國家重點實驗室, 陜西 西安 710065)

側向陣風作用下乘坐品質控制律設計

邱岳恒1, 章衛國1, 趙鵬軒2, 孫遜3

(1.西北工業大學 自動化學院, 陜西 西安 710072;2.西安飛機設計研究所 飛控與液壓設計研究所, 陜西 西安 710089;3.西安飛行自動控制研究所 飛行控制一體化國家重點實驗室, 陜西 西安 710065)

針對客機在側向紊流干擾下產生附加過載、導致乘坐品質下降的問題,提出一種新的乘坐品質控制律設計方案。首先,根據乘坐品質的設計要求,建立大氣擾動和飛機的綜合模型;然后,利用在垂直安定面上測得的壓差信號,在飛機發生不期望的偏航運動之前,驅動方向舵實現乘坐品質改善;同時,結合偏航阻尼模塊產生的偏航角速度信號,確保飛機的穩定控制;最后,采用粒子群算法在不同強度的紊流干擾和有無駕駛員操縱的情況下進行控制參數設計。仿真結果表明,所提的控制系統能有效改善飛機的乘坐舒適性。

側向紊流; 乘坐品質控制; 壓差信號; 方向舵 ;粒子群優化算法

0 引言

對于機身細長且撓性大的高速飛機,當遇到陣風干擾導致機身發生彈性振動時,乘員會感到不舒服;飛機難于操縱,影響駕駛員操縱任務的完成;機體容易疲勞損壞。上述現象就是所謂的乘坐品質問題[1-2]。在各類風場擾動中,大氣紊流持續時間長,對飛機尾部的乘坐品質影響最大。

近年來,研究人員對如何改善乘坐品質問題進行了研究,獲得了大量有價值的成果,并成功應用于B-52,Boeing747以及A320等大型飛機[3]。傳統控制方案的主要特征是:利用角速度陀螺和加速度計采集機尾運動,然后設計控制命令驅動方向舵,實現飛機尾部乘坐品質的改善。其缺點是減緩措施只能在飛機發生不期望的運動之后才能執行,嚴重影響飛機的舒適性[4]。為了彌補傳統方案的缺陷,波音公司新推出的機型均采用“偏航突風阻尼器”技術[5],通過壓差傳感器感測側向陣風,“阻尼器”立即根據壓差信號使方向舵偏轉,以降低作用在垂尾上的附加載荷。該技術可使乘務員在飛機遇到紊流時,仍能推車為乘客服務。

由于乘坐品質控制的目的是使過載增量最小化,在控制參數的設計上,可認為是參數尋優問題。粒子群優化算法[6]由Kennedy和Eberhart于1995年提出,是一種隨機全局優化的進化計算算法,具有算法簡單、尋優能力強等特點,在控制器參數尋優中得到廣泛應用。

本文提出了一種乘坐品質控制系統設計方案,并通過粒子群優化算法進行控制參數設計。在飛機遭到側向陣風干擾的情況下評估該方案的控制效果,驗證了該系統能較好地改善飛機的乘坐品質。

1 乘坐品質設計要求

飛機乘坐品質的評價指標——乘坐舒適指標[1],在美國MIL-F-9490D中有所規定。本文除采用其中的陣風過載減緩率這一評價指標之外,還依據乘坐品質C準則進行評估。

1.1 系統減緩效果評估

由于飛機對陣風干擾輸入的響應是隨機過程,因此采用統計的概念進行分析。由飛機對陣風干擾的過載響應均方根值n0,加入乘坐品質控制系統后的過載響應均方根值n1,定義過載響應的減緩率為η,且η=(n0-n1)/n0×100%。

1.2 乘坐品質評價準則

乘客對側向加速度非常敏感,但目前尚沒有側向乘坐品質指標的定義。因此,本文采用含有側向加速度的C準則來進行系統評估。在工程中常用的一種乘坐品質評價指標可按如下公式計算:

文獻[7]著重指出,該評價是以客機為主進行調查所得的結論。

表1 指標C與乘坐品質評價對應關系Table 1 Relationship with the index C and ride quality evaluation

2 乘坐品質控制系統設計

側向陣風下乘坐品質控制的目標為:抵消側向風作用在飛機垂直安定面上的壓力差產生的偏航運動,改善處于飛機尾部旅客的乘坐不舒適度。其實現方法為:通過測量垂直安定面左右的壓差,控制方向舵實現偏航阻尼。具體過程如圖1所示。

圖1 側向陣風對飛機的影響Fig.1 Influence of the lateral turbulence on aircraft

如圖1所示,當陣風從右向左方向影響飛機時,飛機產生側滑角βtur,系統控制方向舵向左偏,即可抵消側向附加載荷,達到乘坐品質改善的目的。

2.1 大氣擾動和飛機綜合模型

本文以大氣擾動的紊流形式為例進行研究。由于Dryden模型為有理式,且適用于剛體飛機,故選擇Dryden模型。

在機體坐標系中分析大氣紊流對飛機的側向作用時,紊流既隨坐標y變化,又隨時間而變,即在某一瞬間,垂直安定面所受的紊流速度Vtur不同,而且這一部件在不同時刻所受的紊流速度亦不同;因此,在研究紊流的影響時,還必須考慮紊流在飛機y軸上的梯度分布。研究中通常認為這種分布是線性的,即:

大氣紊流對飛機運動的作用就是改變了飛機上的相對氣流,從而改變了氣動力。這種氣動力的變化可通過飛機運動狀態量的等價改變來表示。y方向紊流速度Vtur的效果表現為側滑角變化:

Δβtur=-Vtur/V0

式中,V0為未擾動的飛行速度。

若將飛機看作質點,則可以不計上述梯度的影響。紊流的等效氣動效果即為Δβtur,相當于在飛機的運動方程中引入了Δβtur干擾。它們對飛機運動的影響相當于對β的影響。

飛機受到紊流作用的側向運動方程為:

式中,A和B分別為飛機的系統陣和控制陣;β為側滑角;p為滾轉角速度;r為偏航角速度;φ為傾斜角;δr為方向舵偏轉角。

2.2 乘坐品質控制律設計

2.2.1 控制結構

本文提出的控制系統方案,能夠在保證飛機有良好的靜穩定性和操縱品質的前提下,減緩大氣紊流干擾引起的附加載荷。在側向紊流影響下的乘坐品質控制系統框圖如圖2所示。

圖2 乘坐品質控制系統仿真框圖Fig.2 Simulation frame of ride quality control system

式中,g為重力加速度;θ為俯仰角;ay為側向加速度;V為飛機速度;α為迎角。

2.2.2 控制參數設計

在粒子群優化算法中,每個優化問題的潛在解都可以想象為D維搜索空間中的一個點。假設在一個D維目標搜索空間中,群體由m個粒子構成,m也被稱為群體規模。設xi=(xi1,xi2,…,xiD)為第i個粒子的D維位置;Vi=(Vi1,Vi2,…,ViD)為粒子i的飛行速度;Pi=(Pi1,Pi2,…,PiD)為粒子迄今為止搜索到的最優位置;Pgi=(Pg1,Pg2,…,PgD)為整個粒子迄今為止搜索到的最優位置。在每次迭代中,粒子根據以下式子更新速度和位置:

Vid(k+1)=Vid(k)+c1r1[pid-xid(k)]+

c2r2[Pgd-xid(k)]

(1)

xid(k+1)=xid(k)+Vid(k+1)

(2)

式中,i=1,2,…,m;d=1,2,…,D;k為迭代次數;r1和r2為[0,1]之間的隨機數;c1和c2為學習因子。

(1)初始化粒子群。群體規模設為m,每個粒子對應的位置xi和速度Vi。將各粒子初始位置作為該粒子的最優位置,即Pi=xi,設定當前優化代數k=0,最大優化代數為K;

(2)計算每個粒子的目標函數值。將最小函數值對應粒子的位置作為全局極值Pg;

(3)根據式(1)和式(2)更新粒子的位置xi和速度Vi,迭代代數k=k+1;

(4)比較f(xi)和f(Pi),如f(xi)

(5)所有粒子的各自最優位置適應度值中的最小值為fmin=min[f(Pg1),f(Pg2),…,f(Pgm)],如果fmin

(6)如果k

如圖2所示,本文在無乘坐品質控制的情況下,優化對象為增益1(D=1);在有乘坐品質控制的情況下,優化對象為圖中所示的全部4個增益(D=4),目的均為使側向過載均方根值最小。

3 仿真分析

本文仿真的系統模型為某大型國產運輸機。仿真條件為:飛行高度為5 000 m,巡航速度為170 m/s,方向舵特性為5/(s+5)。選取Dryden連續陣風模型,輕度紊流的均方根值為0.682 5,中等紊流的均方根值為1.810 3。

根據控制律參數優化算法,得到的控制律參數為:0.007 6,0.917 4,-2.339 0,-1.785 0(限于篇幅,僅以在中度紊流干擾下有乘坐品質控制的情況為例進行說明);同時,根據陣風對系統的影響特性,高通濾波器和低通濾波器的頻率均選為1.1 rad/s。在輕度和中度紊流的側向干擾下,有無駕駛操縱和乘坐品質控制的過載響應曲線如圖3～圖8所示。由圖3～圖8可知,采用乘坐品質控制系統,對飛機側向過載增量有較明顯的減緩作用。將過載減緩效果進行量化,采用側向過載響應量的均方根值的變化率來評價控制系統減緩的效果。無人操縱和有人操縱下,側向過載響應的均方根值分別為ny1和ny2。

圖3 輕度紊流下無乘坐品質控制Fig.3 Quality control in light turbulence without ride

圖4 輕度紊流和無人操縱下乘坐品質控制Fig.4 Ride quality control in light turbulence and without pilot control

圖5 輕度紊流和有人操縱下乘坐品質控制Fig.5 Ride quality control in light turbulence and with pilot control

圖6 中度紊流下無乘坐品質控制Fig.6 Quality control in moderate turbulence without ride

圖7 中度紊流和無人操縱下有乘坐品質控制Fig.7 Ride quality control in moderate turbulence and without pilot control

圖8 中度紊流和有人操縱下乘坐品質控制Fig.8 Ride quality in moderate turbulence and with pilot control

各自的減緩效果見表2。由表2可知,采取乘坐品質控制系統的側向過載增量響應的減緩率較高,尤其是在有人操縱的情況下,減緩效果更加明顯。

表2 側向過載均方根值與減緩率Table 2 Root-mean-square value and alleviation rate of lateral load

為了準確地評價模型飛機的乘坐品質,選取飛機尾部為基點,對不同強度紊流下的過載響應進行乘坐品質C準則評估。將無乘坐品質控制、無人操縱但有乘坐品質控制和有人操縱且有乘坐品質等狀態下的評估分別記為C0,C1和C2。評估結果如表3所示。

表3 乘坐品質評估等級Table 3 Ride quality rating

由表3的結果可以看出,在不同紊流的影響下,采用乘坐品質控制系統的飛機,可以在一定幅度上改善乘坐品質評估指標;而且,大氣越惡劣,改善的效果越明顯。

4 結束語

針對大型客機在大氣紊流的干擾下,出現彈性振動等影響乘客乘坐舒適性的問題,本文給出了一種基于乘坐品質設計要求的載荷減緩控制律設計方案。該方案采用偏航角速度、壓差和側滑角速度作為反饋信號控制方向舵,利用粒子群優化算法設計控制參數。仿真結果表明,在輕度和中度紊流干擾和有無駕駛員操縱的情況下,應用上述控制方法能改善因陣風引起的乘坐品質下降問題,而且在有人駕駛和紊流強度較大的情況下,減緩效果尤為明顯。

[1] 文傳源.現代飛行控制[M].北京:北京航空航天大學出版社,2004:184-192.

[2] 毛珊珊,張平.垂直陣風作用下乘坐品質控制系統設計[C]//中國制導、導航與控制學術會議.北京,2012:565-568.

[3] 吳志剛,陳磊.彈性飛機陣風響應建模與減緩方案設計[J].中國科學:技術科學,2011,3(41):394-402.

[4] Bleeg R J.Apparatus and method for reducing aircraft loads resulting from atmospheric turbulence and gusts:U S,5375794 [P].1994-12-27.

[5] 費玉華.陣風減緩直接升力控制方案的仿真研究[J].飛行力學,2000,18 (1): 69-72.

[6] 孫遜,章衛國,尹偉.基于免疫粒子群算法的飛行控制器參數尋優[J].系統仿真學報,2007,19(12):2765-2767.

[7] 孫權志.某大型飛機在大氣紊流作用下乘坐品質響應計算[J].飛行力學,1984,2(1):61-79.

Designofridequalitycontrollawforaircraftinlateralturbulence

QIU Yue-heng1, ZHANG Wei-guo1, ZHAO Peng-xuan2, SUN Xun3

(1.College of Automation, Northwestern Polytechnical University, Xi’an 710072, China;2.Flight Control and Hydraulic System Design Institute, Xi’an Aircraft Design Institute, Xi’an 710089, China;3.National Key Laboratory Management System of Flight Control Integration, Xi’an Flight Automatic Control Research Institute, Xi’an 710065, China)

To solve the problem of ride quality deterioration when aircraft flies in lateral turbulence genertes additional load, a new ride quality control scheme has been proposed by reducing the lateralload. According to the ride quality design requirements, an integrated model including the gust and aircraft is developed. The ride quality can be improved by using the pressure differential signal to generate a corrective rudder deflection signal before the undesired motion is initiated, and the signal can be measured across opposite sides of the vertical stabilizer. To maintain the stability of aircraft, a beta-dot signal from the yaw damper module is added to the rudder deflection signal. The flight controller parameters are designed on the basis of particle swarm optimization algorithm under the interference of turbulences of different intensities and with/without the pilot control. The simulation results indicate that the ride quality control system improve the comfort of passenger effective.

lateral turbulence; ride quality control; pressure differential signal; rudder; particle swarm optimization arithmetic

V249.1

A

1002-0853(2013)05-0420-05

2013-01-04;

2013-04-27; < class="emphasis_bold">網絡出版時間

時間:2013-08-21 16:15

國家自然科學基金資助(60974146)；航空科學基金資助(20100753009)

邱岳恒(1984-)，男，江西撫州人，博士研究生，研究方向為飛行控制和故障診斷。

(編輯：李怡)