автореферат диссертации по авиационной и ракетно-космической технике, 05.07.09, диссертация на тему:Разработка композиционной математической модели управляющих действий летчика в задачах пилотирования самолета

На правах рукописи

УДК 681 5

Тань Вэньцянь

РАЗРАБОТКА КОМПОЗИЦИОННОЙ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ УПРАВЛЯЮЩИХ ДЕЙСТВИЙ ЛЕТЧИКА В ЗАДАЧАХ ПИЛОТИРОВАНИЯ САМОЛЕТА

Специальность 05 07 09 Динамика, баллистика, управление движением летательных аппаратов

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

ииз170283

Москва 2008

003170283

Работа выполнена на кафедре динамики и управления летательных аппаратов в Московском авиационном институте (государственном техническим университете)

Научный руководитель доктор технических наук, профессор

Ефремов Александр Викторович Московский авиационный институт (государственный технический университет)

Официальные оппоненты доктор технических наук, профессор

Лебедев Георгий Николаевич Московский авиационный институт (государственный технический университет)

кандидат технических наук, доцент Каганов Юрий Тихонович (Московский государственный технический университет им Н Э Баумана)

Ведущая организация Центральный аэрогидродинамический

институт (ЦАГИ)

имени профессора Н Е Жуковского

Защита состоится « » Об 2008 г в часов на заседании диссертационного совета Д 212 125 12 при Московском авиационном институте (государственном техническим университете) по адресу 125993, Москва, А-80, ГСП-3, Волоколамское шоссе, д 4, телефон (499)-158-58-62

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МАИ

Автореферат разослан «/.2 » Df 2008 г

Ученый секретарь

диссертационного совета Д 212 125 12 кандидат технических наук, доцент

арнопых В В

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследований. Особое значение для современного самолета имеют возможности его системы управления Существующие высокоавтоматизированные системы управления позволяют придать самолету практически любые динамические свойства Однако значительное расширение функций автоматики, позволяющее существенно влиять на динамику самолета, приводит к появлению ряда нежелательных побочных эффектов Эти эффекты проявляются при неблагоприятных сочетаниях действий летчика и ограниченных возможностей системы управления Как следствие, это может привести к развитию неустойчивых процессов в системе «самолет-летчик» Для понимания причины влияния действий летчика в замкнутом контуре на устойчивость системы «самолет-летчик» и определения путей решения проблемы необходима методическая основа таких исследований, базирующаяся на знании закономерностей поведения летчика Такие же знания необходимы и для формирования критериев оценки и выбора пилотажных свойств самолета, основанных на методах исследования и моделирования системы «самолет-летчик»

Успешность решения задачи оценки и выбора пилотажных свойств самолета в значительной степени зависит от точности используемой математической модели управляющих действий летчика, ее соответствия реальным данным, полученным в эксперименте Необходимость знания модели летчика возникает и при решении других прикладных задач ручного управления

Основная цель исследования состоит в разработке такой модели управляющих действий летчика, которая позволяла бы с высокой точностью и во всем частотном диапазоне его действий аппроксимировать и прогнозировать результаты экспериментальных исследований этих характеристик, а также предсказывать субъективную оценку пилотажных свойств самолета летчиком

В соответствии с указанной целью в работе решаются следующие основные задачи:

• анализ различных подходов к моделированию управляющих действий летчика и определение путей обеспечения адекватности и прогностичности получаемой модели,

• создание баз данных экспериментально полученных частотных характеристик летчика, соответствующих различным динамическим конфигурациям самолета,

• обоснование структуры и выбор параметров композиционной модели управляющих действий летчика, основанной на нейросетевом подходе и результатах экспериментальных исследований,

• сравнение эффективности различных классов моделей (структурных, оптимальных, композиционных) для описания управляющих действий летчика,

• формирование композиционного подхода, позволяющего предсказывать управляющие действия летчика, используя базу экспериментальных результатов,

• применение композиционных моделей для оценки пилотажных свойств самолетов летчиком,

• анализ полученных результатов

Объектом исследования является математическая модель управляющих действий летчика в задачах точного пилотирования обеспечивающая высокую адекватность результатам экспериментальных исследований

Предмет исследования. Методика формирования композиционной модели управляющих действий летчика основанная на использовании ней-росетевого подхода

Методы исследования, применяемые в диссертационной работе, основаны на экспериментальном изучении системы «самолет-летчик», а также на современном аппарате математического моделирования, включая методы и средства мягких и полумягких вычислений

Научная новизна диссертации заключается в следующем

1 Разработан способ построения композиционной модели нейросете-вого типа для управляющих действий летчика во временной области, с использованием результатов экспериментальных исследований Определена структура этой модели для различных динамических конфигураций самолетов в задаче компенсаторного слежения Данная модель позволяет с высокой точностью и во всем частотном диапазоне действий летчика аппроксимировать результаты экспериментальных исследований этих характеристик Показано, что для линейных динамических конфигураций наилучшее соответствие с экспериментом достигается с использованием линейной модели действий летчика, а для нелинейных динамических конфигураций - с использованием нелинейной аппроксимативной модели

2. Предложен композиционный подход, позволяющий предсказывать с высокой точностью управляющие действия летчика, используя базу экспериментальных результатов, полученных для различных конфигураций самолета

3 На основе использования композиционных моделей созданы алгоритмы определения субъективной оценки и их уровней

Практическая значимость.

• Композиционная модель нейросетевого типа для управляющих действий летчика позволяет с высокой точностью и во всем частотном диапазоне действий летчика описывать результаты экспериментальных исследований этих характеристик, а также предсказывать управляющие действия летчика, используя базу экспериментальных результатов, полученную в

стендовых исследованиях при различных динамических конфигурациях самолета

• Разработанные алгоритмы определения субъективной оценки и их уровней являются основной предложенных критериев оценки пилотажных свойств самолетов, позволяющих достаточно точно прогнозировать субъективную оценку летчика

• Композиционная модель обладает способностью достаточно адекватно описывать свойства системы «самолет-летчик» в отказных ситуациях

Достоверность Полученные композиционные модели нейросетевого типа для управляющих действий летчика проверены путем сравнения с результатами экспериментальных исследований, полученных на пилотажном стенде для различных динамических объектов управления

Основные научные результаты, выносимые на защиту

• Композиционная модель управляющих действий летчика, а также методика выбора структуры и параметров промежуточных аппроксимирующих моделей, базирующаяся на нейросетевом подходе с использованием результатов экспериментальных исследований, обеспечивающая высокую адекватность результатов моделирования

• Подход к построению композиционных моделей, позволяющих предсказывать управляющие действия летчика, используя базу экспериментальных результатов

• Критерии оценки пилотажных свойств самолетов, базирующиеся на использовании композиционной модели

Личный вклад автора Разработана композиционная модель управляющих действий летчика, базирующаяся на композиции двух промежуточных моделей управляющих действий летчика, полученных для двух динамических конфигураций, наиболее близких к исследуемой Предложены методы выбора структуры и параметров этих моделей, основанные на результатах обширных экспериментальных исследований

Внедрение результатов работы. Результаты работы - ее алгоритмическое и программное обеспечение использованы при разработке теоретических и экспериментальных исследований фундаментальных закономерностей действия летчика выполнениях в рамках проекта 05-08-18118 (грант РФФИ) Кроме того полученные результаты внедрены использованы в учебный процесс на кафедре «Динамики и управление полетом» в курсе «Чело-веко-машиные системы»

Публикации и апробация работы. Результаты докладывались и обсуждались на 5-й Международной конференции «Авиация и космонавтика» (Авиация и космонавтика-2006), 23-26 октября 2006 года, Москва

По теме диссертации написаны и опубликованы три статьи в журналах из перечня ВАК РФ, а также написан раздел научно-технического отчета Список работ приведен в конце автореферата

Объем и структура работы Диссертация состоит из введения, 5 глав и заключения, изложена на 154 страницах печатного текста, включает 66 рисунков, 20 таблиц и список используемой литературы из 79 наименований

Автор выражает благодарность научному руководителю, профессору, д т н А В Ефремову, консультанту, доценту, к т н Ю В Тюменцеву, доценту,

к т н [А В Оглоблину], высказавшим ценные советы и замечания по содержанию диссертации, а также с н с А В Кошеленко, В В Александрову и В Л Полищуку за консультации и помощь в выполнении отдельных разделов работы

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ ДИССЕРТАЦИИ

Во введении обоснована актуальность темы исследования, определены цель и методы исследования, приведено основное содержание диссертации

В первой главе про-

Затача

веден анализ методов ис- | ----------------------| | (/

следования системы «са- ; .----т---? |-рЫЧаг— с —об. скт ~ у

молет-летчик» (рис 1) В ' Т ^ Д'^п-е,, '-Лет,.,к у„»'^с,...и ^управления | |

задачах ручного управле- у | .И |

ния, а также различных ! ----------- \

подходов к математиче- ' скому моделированию

Рис 1 Система «самолет-летчик»

управляющих действии летчика в задачах непрерывного пилотирования

Особенностью рассматриваемой системы «самолет-летчик» является зависимость всех ее переменных от решаемой задачи пилотирования [1] Следствием изменения значений переменных системы является различие в поведении летчика, определяемое в терминах характеристик его реакций В практике решения задач динамики полета и управления исследуются два вида реакций летчика управляющая и психофизиологическая Управляющая реакция определяется в терминах функции, описывающей летчика , а

также шумовой составляющей, ремнанты (со) Субъективная оценка

летчиком пилотажных свойств самолета является одной из характеристик психофизиологической реакции

Помимо требования адекватности описания соответствующего явления или характеристики, предъявляемого к любой математической модели, модель управляющих действий летчика должна обладать также свойством адаптивности к изменениям значений величин, описывающих систему «самолет-летчик» Наличие алгоритма, обеспечивающего такую адаптацию, позволяет не только объяснять результаты экспериментальных исследований, но и прогнозировать их для сочетаний значений переменных системы «са-

молет-летчик», не исследовавшихся ранее В настоящее время сложились два основных подхода к описанию управляющих действий летчика, получивших достаточно широкое применение при решении прикладных задач структурный и оптимальный

В работе подробно проанализированы возможности каждого из этих двух подходов, выявлены недостатки используемых математических моделей Имея в виду эти недостатки, представляется целесообразным развитие исследований, направленных на поиск новых подходов к моделированию управляющих действий летчика, обладающих более высокой степенью адекватности и прогностичности В настоящей работе проведены исследования, направленные на создание композиционного подхода к формированию функции, описывающей летчика В рамках этого подхода строятся промежуточные модели (нейросетевые модели), представляющие собой одну из разновидностей композиционных моделей Основной целью создания таких моделей является обеспечение решения задач оценки и выбора пилотажных свойств самолетов

Для достижения этой цели предложен подход, основанный на предположении о возможности определения описывающей функции летчика W, {ja) , соответствующей динамической конфигурации Wc {ja) , путем

объединения (композиции) двух описывающих летчика функций IV {jai) и

Wl {jco) , соответствующих двум конфигурациям WCí {ja) и Wc {ja) ,

близким к Wc {jcú)

Для реализации такого подхода необходимо иметь

• достаточно большую совокупность описывающих функций летчика

С/^)} > соответствующих набору динамических конфигураций

Ко®)}.

• алгоритм определения конфигураций W^ {ja) и Wc {ja) из состава совокупности К (угу)}, наиболее близких к конфигурации Wc {ja),

• алгоритм получения функции W1 {ja) из описывающих функций W4{ja) и W^ja)

К получаемым моделям предъявляются следующие требования

• высокая степень соответствия частотных характеристик W {ja),

вычисленных по описывающим функциям W {ja) и W7 {ja) , экспериментально измеренным частотным характеристикам,

• высокая степень соответствия построенных моделей W"{ja) вычисленным частотным характеристикам W7 {ja)

В работе в качестве модели ^"(ую) предложено использовать композиционную модель нейросетевого типа При определенных условиях такая модель может сколь угодно точно аппроксимировать любую требуемую характеристику летчика

Во второй главе сформированы базы экспериментально полученных частотных характеристик (у®)| для соответствующих наборов динамических конфигураций | Экспериментальные исследования проводились с использованием рабочей станции, позволяющей решать широкий круг задач по изучению системы «самолет-летчик» и представляющий из себя упрошенный стенд с цифровой системой имитации визуальной информации отображаемой на экране монитора, а также рычагами управления В этой главе определен также состав величин, использовавшихся в экспериментальных исследованиях для описания входного сигнала и динамики объекта управления, а также для представления решаемой задачи на экране монитора рабочей станции

Созданы три базы экспериментальных данных, соответствующих определенным наборам динамических конфигураций, использовавшихся при решении различных задач

База конфигураций «А» При разработке метода формирования композиционной модели нейросетевого типа была взята линейная динамическая конфигурация, передаточная функция которой соответствует передаточной функции самолета по углу тангажа

.9(5) _ АГД1 + ВД

V)

(1)

Экспериментальные исследования были выполнены для следующих значений параметров Кс= 1 5, 7^=1 4 с, 1/7^=24 1/с и 64 Эта конфигурация обозначается далее как А1

При формировании нелинейной композиционной модели летчика была использована нелинейная конфигурация, учитывающая ограничение на

максимальную скорость отклонения рулевой поверхности (рис 2)

(-30.+30)

Рис 2 Нелинейная конфигурация А2_поп

Передаточная функция (5) для рассматриваемого случая имела вид (1), где =1 О, Тэ =1 4 с, 1 /Т =3 0 1/с и £ =0 74 Эта конфигурация получила обозначение А2 поп

База конфигураций «Б» была создана для отработки композиционного подхода, а также для уточнения композиционной модели летчика Структура передаточных функций конфигураций самолета, соответствующих этой базе, имеет вид (1) Экспериментальные исследования проводились при разных значениях переменных Кс и \/Т (табл 1)

База конфигураций «В» формировалась с целью создания критерия выбора и оценки пилотажных свойств самолета Эта база включала 40 конфигураций, 17 из которых были взяты из базы данных HAVE PIO [2], а 23 - из базы данных Нила-Смита [3], характеризующих динамику самолета по углу тагажа и охватывающих три уровня пилотажных оценок

Измерение всех характеристик системы «самолет-летчик» проводилось с использованием метода коэффициентов Фурье [1] Результаты экспериментальных исследований выявили влияние исследуемых величин 8е , Kt и

1/Т на управляющие действия летчика и системы «самолет-летчик» Было обнаружено ухудшение точности решения при максимальной скорости отклонения рулевой поверхности, требуемого для отслеживания командного сигнала, как при малых, так и больших значениях коэффициента усиления Kí, а также при уменьшении значений \/Т

В третьей главе предложен метод формирования и выбор параметров композиционной модели нейросетевого типа для управляющих действий летчика, с использованием результатов экспериментальных исследований для линейной и нелинейной динамики объекта управления, применительно к замкнутой системе «самолет-летчик»

Прежде всего, были сформированы следующие четыре показателя, требуемые для построения модели летчика с обеспечением соответствия между результатами моделирования и экспериментальными данными

1 " 12 mse(c)_tiaimng = —^[cM!{tl)-c40i(tl)] , (2)

^ * i-1

J N 2

mse(c)_checkmg = —y[cJíL((l)-cm„)(t,)l , (3)

NttL J

1 " 2 mse(y)_closeloop = —Y[yM(0-y„AO] . (4)

Табл 1 Обозначения динамических конфигура-_ ций из базы конфигураций «Б»_

кс 1П

1 0 1 5 24 3 5 5 0

0 10 24010

0 25 24025

0 50 24050

0 75 10075 15075 24075 35075 50075

1 00 24100

1 50 24150

2 50 24250

= +7(5)

Показатели (2) и (3) вводятся для обучения и проверки модели в разомкнутой системе на обучающем наборе (cjKC (t)) и тестовом наборе (сэкс (/)), не использовавшемся при обучении модели Показатели (4) и (5) используются для оценки работоспособности модели в замкнутой системе «самолет-летчик» во временной и частотной области Значения этих показателей минимизировались в процессе настройки модели летчика

В работе для построения композиционной модели летчика рассматривались основные вопросы, связанные с формированием обучающего набора, с выбором метода и параметров обучения модели, а также с определением ее структуры

В задачах точного пилотирования каждый из измеряемых сигналов в системе «самолет-летчик» можно представить в виде суммы двух составляющих коррелированной и некоррелированной с входным сигналом (например, e(t) = el(t)+en(t)) Согласно результатам численного эксперимента, для формирования композиционной модели летчика достаточно использовать сигналы e,(t), с,(О и у,(t), те коррелированные с входным сигналом составляющие, с объемом обучающего набора, равным 2400 точек при шаге 0 05 с

Для формирования композиционных моделей, а также для проведения с ними соответствующих вычислительных экспериментов использовалась система MATLAB и входящий в ее состав пакет Neural Networks Обучение этих моделей осуществлялось с помощью обычного метода обратного распространения ошибки Желаемое значение ошибки обучения (соответственно показателю (2)) равняется нулю с целью получения НС-модели, согласованной с управляющими действиями летчика Допустимое значение числа выполняемых итераций, каждая из которых состоит в предъявлении всех примеров из обучающего набора и вычислении суммарной среднеквадратичной ошибки по всем примерам, выбрано равным 1000 Этого числа итераций достаточно для получения результата обучения с требуемой точностью mse(c)_trainmg < 0 02

Процесс формирования композиционной модели, требуемой для решения поставленной задачи, состоит из нескольких этапов

Выбор архитектуры композиционной модели В рассматриваемой системе предполагается, что летчик помимо визуально воспринимаемого сигнала ошибки e(t) может реагировать также на выходной сигнал y(t) Такая способность проявляется у летчика при образовании им

Рис 3 Замкнутая система «самолет-летчик» с моделью летчика

дополнительного внутреннего контура восприятия кинестетической информации (рис 3) Входы модели летчика состоят из сигнала ошибки e{t) и скорости изменения этого сигнала, а также сигнала y(t) и скорости его изменения В дальнейшем считается, что сигналы e(t) и y(t)- векторы, составляющими которых помимо значений собственно сигналов являются также и значения производных рассматриваемых сигналов Выходом модели летчика является перемещение рычага управления, те сигнал c{t)

В качестве основы для построения соответствующих композиционных моделей использовалась нейронная сеть с архитектурой типа TDNN (Time Delay Neural Network), т e сеть (рис 4а), включающая в качестве составных элементов линии задержки Она позволяет учитывать не только значение входного вектора для текущего момента времени, но и предысторию изменения этого значения В случае, когда элементы задержки в структуре сети отсутствуют, т е предыстория значений сигнала не учитывается, сеть типа TDNN вырождается в простейшую модель (рис 46), имеющую линейную

активационную функцию, с входами Х = \ххх2 хт]' и весами

W = [w, ifj ww] Связь входов и выхода этой модели, также используемой в

работе, наряду с полной сетью TDNN, определяется соотношением c = z = WX + b i(')

д(г-г,) 1(Г-Т )

л ((-т.)

с(0

(а) Сеть типа TDNN (б) Сеть простейшего вида

с линейной активационной функцией Рис 4 Структура используемых композиционных моделей нейросетевого

типа

Формирование набора входов Число входов модели определяется числом входных сигналов пе, пь, пи и л (производные сигналов е(/) и ^(0

можно заменить сигналами Ле(/) и Ду(/) ) Например, при двух входных сигналах Де, (?) = е(/ - г,) - е(/ - т2) и Ае2 (() = е(1 - г2) - е(( - т3), пы =2 Чем больше входов поступает в сеть, тем больше варьируемых параметров в модели, что дает возможность повысить точность данной модели Однако при избыточной точности сеть начинает запоминать и воспроизводить такие подробности обучающего набора, которые не должны присутствовать в получаемой модели Поэтому число входов модели следует ограничить Временные шаги и <5Д1 используются при вычислении сигналов Де(0 и

Ду(0 Значение для <5^, выбрано меньшим, чем значение для 5йу, поскольку сигнал е(/) изменяется быстрее, чем сигнал у(() Согласно смыслу решаемой задачи, параметр те означает задержку реакции летчика на сигнал е(1) По результатам известных исследований ее величина примерно равна 0 20 с Значение параметра состоит из той же самой задержки реакции летчика на сигнал е(/) плюс время вычисления скорости изменения сигнала е(/),те оно должно быть больше, чем значение параметра те Параметры т и гд>

характеризуют задержку получения информации о перемещении рычага управления

Для определения состава входов сети был обучен ряд моделей с различными входами, затем эти модели сравнивались между собой по значениям показателя J Для конфигурации А1 были найдены следующие значения параметров, дающих модель с достаточно малым значением показателя 7=33 „,=1, = 0 25 с, пм =2, ги =040с, =0 05с, 0, пА) =3, гд>

= 0 05 с и 8Ау = 0 10 с

Определение числа скрытых слоев, числа нейронов в них и видов ак-тивационных функций Для формируемой модели летчика можно выбрать структуру с одним скрытым слоем (рис 5) Этого оказалось вполне достаточно для описания управляющих действий летчика В нейронах скрытого слоя используются нелинейные активационные функции-сигмоиды, определяемые соотношением = 1/(1 + е~2') В выходном слое сохранена линейная активационная функция Зависимость между входом и выходом для рассматриваемой модели определяется выражением

: МУг2г +Ь1=Ш1 /(1 + е'2' ) + Ь2=Щ /(1 + )) + Ь2

(6)

Число нейронов в выходном слое равняется 1, поскольку выходом модели является только сигнал с(г), а число нейронов в скрытом слое является варьируемым параметром

пхт Г71 1Х„

2 АЖ

Пх1 П--

тх1

кж

*~Х ' Н к п/Л

А 1x1

п-Л

1х 1

скрьи Ы11 слой

ВЫЧОДНОИ С 1011

Рис 5 Композиционная модель нейросетевого типа с одним скрытым слоем

Сопоставление значений различных показателей позволяет сделать вывод, что для линейного объекта управления (конфигурация А1) полученная композиционная модель с одном нейроном, обладающим линейной ак-

зо

г ¡те (с)

Рис.6. Результаты построения композиционной модели летчика

0.0153). На рис.6 показаны ре-

тивационной функцией, при использовании обучающего набора без шума достаточно хорошо описывает управляющие действия летчика.

Для конфигурации А1 в табл.2 приведены параметры композиционной модели при обучении ( ше(с)=

Табл.2. Параметры композиционной модели

зультаты проверки этой модели в замкнутом контуре, где /775е(с) _training = 0.0153, /775е(с)_checking = 0.5319 , т¡е(у)

с1о$е1оор= 0.0713 \\ О =

33.

Работоспособность сформированной композиционной модели нейро-сетевого типа проверялась в замкнутом контуре системы «самолет-летчик». Полученные результаты показали более высокую степень согласованности с экспериментальными данными по сравнению с результатами, достигаемыми при использовании широко известных квазилинейных моделей управляющих действий летчика (рис.6).

В работе была осуществлена оценка возможности применения полученной композиционной модели с данной структурой для описания действий летчика в экспериментах с другими конфигурациями. С этой целью модели летчика, полученные для динамических конфигураций из базы данных «Б», использовались для описания действий летчика применительно к другим конфигурациям. Результаты вычислений показывают, что для конфигураций 35075 и 50075 полученная модель летчика не позволила обеспечить устойчивость в замкнутом контуре. Амплитудная частотная характеристика этих конфигураций имеет нулевой наклон в области частоты среза (1-3 рад/с)

(рис 7) Такая особенность требует от летчика умения вводить сглаживающую коррекцию /(754-1)) в районе частоты среза Сигналы, подаваемые на входы композиционной модели с архитектурой определяются моментами времени дл, однако в их состав не входят прогнозируемые сигналы для моментов времени < + Ы Такая структура модели летчика позволяет анализировать опережающие действия летчика, однако она не может быть использована для описания его сглаживающих действий Для обеспечения такой возможности было предложено ввести в рассмотрение дополнительный фильтр Ж,

Рис 7 Частотные характеристики для различных конфигураций

ф,пьтр= + (рис 8) По-

стоянная времени 1/Гу в этом фильтре должна соответствовать п о ^

^ у Рис 8 Система «самолет-летчик» с вве-

значению частоты передаточной , ,

, _ г денным в нее фильтром 1 /(7,5 +1)

функции объекта управления, '

после которой наклон его частотной характеристики равен нулю

При исследовании рассматриваемых конфигураций было установлено,

что каждому объекту управления соответствует свое наилучшее значение

задержки гд> Увеличение фазового запаздывания частотной характеристики

объекта приводит к увеличению значения гд> Для описания фазового запаздывания комбинации звеньев IV' = Ж IV,____________ был введен показатель

I С «у/сг /ЬИц/

®_135 > определяющий частоту, на которой фаза частотной характеристики Ж' равняется-135° Увеличение значения ю т соответствует уменьшению

запаздывания звена IV' Согласно результатам проведенного обучения композиционных моделей по показателю J для рассмотренных 40 конфигураций в базе данных «В», значения тА} следующим образом определяются величиной со

Гл> =

1 00 с, при Ю_|35 < 0 65, 0 70 с, при 0 65 < ю 135 <1 12, 0 40 с, при 1 12 < £у_|35 <2 00, 0 35 с, при а > 2 00

(7)

На рис.9 представлена структура композиционной модели нейросете-вого типа, полученная с учетом проведенных выше модификаций.

1

7>+ 1

г(г-0.25)

е(М).40)-г(г-0.45) __

► \У. \

е(М).45)-ф-0.50) —4^71

- >-1 \

Г*(М ,,-0.1 0)-Г *(/-!., - 0.20)-

>! «■, |

.>'*(г-т„-0.20)-г*(Г-т„- 0.30)- > »4

Ф)

Рис.9. Структура композиционной модели летчика нейросетевого типа

Для нелинейного объекта управления (конфигурация А2_поп) и обучающего набора с шумом была построена композиционная модель с нелинейной активационной функцией. Входы модели были определены так, как это показано на рис.9. Параметры этой модели T¡ =1.4 с и тм =0.40 с. Результаты вычислений для данной модели, структурно более сложной, чем использовавшиеся ранее, показали, что она склонна к переобучению.

Чтобы не допустить переобучения модели, в работе реализован комплекс мер, включающий выбор соответствующей структуры модели, выявление рационального объема используемых экспериментальных данных и величины шага их представления, а также числа итераций процесса обучения.

В четвертой главе предлагается композиционный подход, позволяющий предсказывать управляющие действия летчика.

Чтобы сформировать уточненную модель предсказания управляющих действий летчика для какой-либо конфигурации необходимо использовать интерполяцию результатов, полученных применительно к частотным характеристикам летчика для пары конфигураций, близких к требуемой.

Для нахождения близких конфигураций необходимо ввести меру их близости. С этой целью предложено использовать показатель У, который для рассматриваемой задачи перепишется в следующем виде:

I = I {К, К) - А,1К„ К )]2 + Т^г [<?,, К)" К )]2} ■ (8)

Этот показатель вычисляется в диапазоне частот 1-10 рад/с, существенном с точки зрения свойств системы «самолет-летчик». Полученные результаты показали, что чем меньше значение показателя , тем ближе две сравниваемые конфигурации. По этому показателю выбирались две конфигурации ^•■ДУ®) и ^„Д/®)' характеризующиеся наименьшими значениями Jt и Jm.

Чтобы исключить влияние коэффициента усиления рассматриваемой конфигурации, было предложено использовать нормированные значения

амплитуд конфигурации А' =А11К1 при вычислении показателя J¡ Известно, что в определенном диапазоне изменения величины Кс произведение коэффициентов усиления летчика и объекта управления остается примерно постоянной величиной Поэтому соответствующее значение для коэффициента усиления летчика можно получить из выражения А* = Л, х Кс

Частотные характеристики летчика, соответствующие исследуемой конфигурации УУспред , можно получить путем линейной интерполяции

предварительно полученных частотных характеристик летчика, соответствующих двум конфигурациям, наиболее близким к исследуемой При этом значения амплитудных и фазовых характеристик летчика на частотах интерполяции определяются из следующих соотношений

Л "Л «(<»,)

/и>,)=л,,(*>,)- ,',.:'*1Ам), (9)

(10)

здесь

Л X) = X(0.) - 4 »,«•> )| > (11)

= (12) где х = к или т Знаки показателей 11х и / зависят от соотношения величин А1Г1рсд, Аск, Аст, а также величин <рсп/к0, <рск, <рст Например, если значение Ас л находится внутри интервала значений Аск , Аст (те Ак < А г,< А,„ )> то знаки 1Ак и 1Ат различны Если Аспрса > Аск и АпРа>Аст (и™ Атд<Аск и Атд<Аст), то знаки 1Аки 1Ат одинаковы В связи с тем, что до проведения процедуры интерполяции величины Алк и Ат были увеличены в Кск и Кст раз (А'к =А1кхКск, А\я =А,тхКст), то после ее проведения необходимо изменить А' а именно, вычислить А = А' /К

1 пред т пред с щкд

Полученная указанным выше способом частотная характеристика летчика используется для построения соответствующей композиционной модели В табл 3 в терминах показателя J приведены результаты оценки композиционной модели летчика, построенной применительно к замкнутой системе Здесь показатель Зш оценивает адекватность результатов интерполяции

Ь п

= £ 1А.с К) - А,тя, К )]2 + ) ~ К)]: О 3)

Конфигурация 10075 15075 24075 35075 50075

Конфигурация к 15075 10075 35075 50075 35075

Л 477 477 263 175 175

Конфигурация т 24075 24075 15075 24075 24075

Л, 1982 538 538 263 841

тапер 248 70 83 302 200

257 159 124 400 260

— 1 0075 (эксперимент)

— 24075 (эксперимент)

=.-100 " -150 -200

жсисрнмсш ни гсриолмронаннс к'омнолпшоипам mo.ic.ii. ....

Рис.10. Частотные характеристики модели летчика, полученные с использованием композиционного подхода

Для всех конфигураций были получены удовлетворительные значения показателя 3 < 400. В качестве примера на рис.10 приведены частотные характеристики модели летчика для конфигурации 15075.

В пятой главе разработанная композиционная модель была использована для формирования критерия оценки летчиком пилотажных свойств самолета.

На рис.11 (критерий МАИ) представлены полученные в работе [4] границы первого и второго уровней пилотажных характеристик в задаче управления углом тангажа (см. пунктирные линии) в плоскости двух параметров: резонансного пика частотной характеристики замкнутой системы г и показателя компенсации летчиком негативных динамических свойств объекта управления А<р . Показатель компенсации определяется сглаживающей Асрр или опережающей А<р* коррекцией летчика. Коррекции сглаживания и опережения согласно [4] характеризуют, соответственно, минимальное значение (отрицательное) и максимальное значение (положительное) фазовой частотной характеристики (ФЧХ) А<рр = (рр- ср"'" в районе частоты среза системы «самолет-летчик», где <р и

Д(Ру (ГРЯД)

Рис.11. Критерий «А»

<р°р' являются ФЧХ действий летчика, вычисленные при моделировании

летчика для исследуемой динамической конфигурации и для конфигурации с оптимальными динамическими свойствами, соответственно Под оптимальной понимают конфигурацию, при управлении которой летчик демонстрирует простейший, пропорциональный тип поведения Фазовая характеристика српримерно равняется -57 3та , где г =0 18 с

С помощью приведенной выше композиционной модели предсказания управляющих действий летчика были получены показатели г и А ср в

замкнутой системе для исследовавшихся конфигураций из базы конфигураций «В» (см рис 11) Видно, что для 22 конфигураций из этой базы прогнозирование уровней пилотажных характеристик композиционными моделями дает правильные результаты сравнения с летным экспериментом С целью улучшения прогнозных свойств в работе было предложено изменить границы первого и второго уровния оценок критерия «А» Эти границы приведены на рис 11 как сплошные линии Процент правильного прогноза рассматриваемого критерия соответственно достигают 70%

Критерий «Б» базируется на прямом вычислении субъективной оценки РЯ, даваемой летчиком по шкале Купера-Харпера Для ее получения необходимо было установить связь между значением оценки, даваемой летчиком в ходе летных экспериментов и объективно измеренными или моделируемыми показателями В качестве одного из таких показателей было предложено использовать среднеквадратичную величину ошибки слежения, коррелированную с входным сигналом Данные, позволяющие судить о

корреляции оценки РЯ и сг, , приведены на рис 12(а) Видно, что все исследовавшиеся динамические конфигурации можно отнести к двум группам

п 10

9 8 7

5

4 }

2 1

-1 0 09 -08 0 7 -06 05 04 03 -02 0 1 0 0 -10 20 30 40 50 60

Цсг,) (град)

(а) РЯа =109 + 11 61псг (б) РЯ9 = -0 075А^; +0 75

Рис 12 Модель прогнозирования оценки пилотажных свойств самолета

Для динамических конфигураций первой группы основным фактором при расчете оценки пилотажных свойств самолета является характеристика точности слежения в виде среднеквадратичного отклонения ошибки слежения <те Для динамических конфигураций из второй группы оценка пилотажных свойств самолета определяется другим фактором Анализ данных показывает, что для большинства конфигураций из этой группы характерной является глубокая сглаживающая коррекция А<р~ <-26 5°, применяемая летчиком в низкочастотной области На рис 12(6) показана корреляция между полетными значениями оценки РЯ и показателем А<р~ для рассматриваемой

второй группы конфигураций Таким образом, можно выделить два независимых фактора, которые определяют оценку пилотажных свойств самолета Предложенный алгоритм прогнозирования значений оценки пилотажных свойств самолета заключается в следующем Для каждой исследуемой динамической конфигурации определяются показатели точности пилотирования (7 и коррекции сглаживания Д<р'р Затем по соотношениям рис 12 (а) и

(б) вычисляются значения РЯа и РЛ и определяется окончательное значение оценки РЯ

'пред

как макси-

мальное из значений РЛа и РЯ РЯ„/хд=тах(РЯа,РЯг)

(14)

На рис 13 представлена корреляция между полетным РЯ„оит и ; прогнозируемым по модели (14) значениями оценки пилотажных свойств самолета Видно, что с учетом разброса полетных значений РЯ получается достаточно хорошая (в пределах ДРЯ = ±15) корреляция, за исключением трех динамических конфигураций

Помимо задач стационарного слежения в работе была проведена также проверка возможности использования композиционной модели для случаев возникновения отказов в работе системы управления На рис 14 представлены полученные из моделирования замкнутого контура временные процессы, в котором на 24-й секунде происходило изменение динамической конфигурации возни-

3 ^

(

- а> во -о о

„ О 9

23456789 РЯ (щ'^ЛЧчЛЛДШИ.)

Рис 13 Критерий «Б»

£

/1

К;

Рис 14 Временные процессы для случаев возникновения отказов

кающий в результате отказа Композиционная модель также изменялась на модель соответствующую новой конфигурации после временного интервала (А? = 5 5 с) связанного с адаптацией к ней летчика Полученные в результате моделирования временные процессе достаточно хорошо совпадают с результатами экспериментальных исследований

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

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, базирующей на нейросетевом подходе

2 Разработана методика построения промежуточной композиционной модели, включающая определение ее параметров архитектура модели, состав набора входов и выходов, число скрытых слоев и количество нейронов в каждом из них, вид активационных функций, тип и объем 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 достаточно простой структурой с одним нейроном, обладающим линейной активационной функцией Для нелинейной динамики самолета необходимо иметь сигнал

с шумовой составляющей для построения композиционной модели с нелинейной 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

СПИСОК ПУБЛИКАЦИЙ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1 Тань В, Ефремов А В, Тюменцев Ю В, Оглобчин А В Использование нейросетевой модели для описания управляющих действий летчика // Сб тезисов 5-й Международной конференции «Авиация и космонавтика» (Авиация и космонавтика-2006), Москва, 23-26 октября 2006 г - с 52

2 Ефремов А В, Оглоблин А В, Тань В, Тюменцев Ю В Нейросетевая модель управляющих действий летчика // Вестник МАИ - 2007 - Том 14, №2 - с 53-66

3 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 -с 92-108

4 Тань В, Ефремов АВ, Тюменцев ЮВ Построение и применение нейросетевой модели характеристик управляющих действий летчика для оценки и выбора пилотажных свойств самолетов // Полет - 2008, №6 -с 23-30

5 Отчет по теме «Разработка методов и средств для теоретических и экспериментальных исследований фундаментальных проблем и решения прикладных задач управления летчиком высокоавтоматизированных ЛА» Ефремов А В , Москва, МАИ, 2007 (Проект 05-08-18118, РФФИ )

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

1 Ефремов А В, Оглоблин АВ, Предтеченский АН, Родченко В В Летчик как динамическая система -М Машиностроение, 1992 -343 с

2 Kish В А , Leggett D В, Nguyen В Т, Cord TJ, Slutz G J Concepts for detecting pilot-induced oscillation using manned simulation // AIAA-96-3431-CP

3 Neal TP Smith REA flying qualities criterion for the design of fighter flight-control systems //J Aircraft - 1971 - Vol 8, No 10

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

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

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

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

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.