[发明专利]基于虚拟飞行经验的着舰指挥员纵向强制指令建模方法

权利要求书

1.基于虚拟飞行经验的着舰指挥员纵向强制指令建模方法，其特征在于：

第一步，建立带有飞行员观察阈值特性的人机闭环动力学模型；

第二步，确定LSO和飞行员约定操纵原则；

第三步，以飞行安全指标为目标函数，以约定操纵原则为前提条件，寻优求解并计算指令包线；所述的飞行安全指标是指判定飞行风险发生的标准；

第四步，汇总强制指令包线，形成LSO指令产生式系统；第一步具体步骤如下，

步骤一：构建形如下式的增广被控对象：

其中，x_s是带有延迟的增广状态向量，为x_s的一阶导数，A_s、B_s、C_s、D_s、E_s是增广系数矩阵，u_p是飞行员操纵量，y是输出状态量，w是外界扰动向量，其中C_s＝[C DC_d]，D_s＝D，x为飞机小扰动方程状态向量，x_d是带有延迟的增广状态向量，A_d、B_d、C_d分别为时间延迟系数矩阵，A、B、C、D、E是飞机小扰动方程系数矩阵，

飞行员实际感知向量y_obs为：

y_obs＝C_sx_s+D_su_p+v_y (2)

其中v_y是观测噪声，观测噪声强度V_y为其中ρ_y是感知噪声信噪比，为观测噪声方差；

步骤二，根据飞行任务，构建驾驶员最优控制模型指标函数，设定初始加权系数值Q_y和r_u；采用二次指标函数构建驾驶员最优控制模型指标函数J_p如下：

其中，Q_y是观察向量加权系数，r_u是操纵向量加权系数，f是操纵速率加权系数，是u_p的一阶导数，E_∞是指标函数稳态期望值；

步骤三，计算飞行员最优控制增益；

通过最优控制理论得到控制关系为：

其中，是飞行员最优操纵量，G_p是调节器增益向量，是状态向量X的估计值，K是由下列Riccati方程确定的唯一解：

0＝(A_o)^TK+KA_o+Q_o-KB_of^-1(B_o)^TK (5)

其中，

将X＝[x_s u_p]^T＝[x x_d u_p]^T代入(4)式，则，

其中G_n是增益向量，为x_s的估计值，G_n1是的增益向量；令，

则，

I_p即为飞行员最优控制增益，因此，(7)式写为，

令引入操纵噪声v_u，则

其中v_u是强度为V_u的零均值高斯白噪声；ρ_u是操纵噪声信噪比系数，是操纵噪声方差；

步骤四：循环迭代求解观测噪声方差和操纵噪声方差，计算Kalman滤波增益；

联立(1)和(11)式得到：

其中，为带有操纵量的增广状态向量X的一阶导数，w为外界扰动向量，v_u为操纵噪声，v_y为观测噪声，C₁＝[C DC_d D]；

状态向量X的估计值可以由Kalman滤波得到，其中滤波增益矩阵F为：

F＝Σ₁(C₁)^T(V_y)^-1 (13)

其中，V_y为观测噪声强度，估计误差矩阵Σ₁是由下列Riccati方程确定的唯一解：

0＝A₁Σ₁+Σ₁(A₁)^T+W₁-Σ₁(C₁)^T(V_y)^-1(C₁)Σ₁ (14)

其中W₁＝diag(W,V_u)，W为外界扰动强度，V_u为操纵噪声强度；带有状态估计的人机闭环状态方程为，

其中I₁＝[I_p,0]，C_δ＝[0 C_d 1]，F为Kalman滤波增益矩阵，δ为飞机舵面偏转量；

协方差矩阵X_cov是下列Lyapunov方程的解：

其中，Q_lyp＝diag(W,V_y,V_u)，V_y是观测噪声强度，V_u操纵噪声强度；

则，输出协方差矩阵：

其中，

由此得到观测噪声方差和操纵噪声方差分别为：

循环迭代计算，直到信噪比满足ρ_y＝0.01和ρ_u＝0.003为止；同时，迭代结束后得到Kalman滤波增益；

步骤五：计算指标函数J；

其中，J_e＝Y_cov(1,1)，J_u＝Y_cov(2,2)，row_u＝row_X-row_x-row_x_d，row_X是向量X的行数，row_x是向量x的行数，row_x_d是向量x_d的行数；

步骤六：根据最优注意力分配假设计算加权系数；

设定不同Q_y和r_u，通过共轭梯度法寻优计算直到指标函数J取得最小值；由此确定了OCM模型最优加权系数Q_y和r_u；

步骤七：根据最优加权系数和飞行员模型指标函数设定驾驶员模型初值；

步骤八：离散飞机状态方程计算，得到飞机当前时刻动态响应；

将方程(1)、方程(11)离散化如下：

其中H、B_dis、D_dis是状态转移矩阵，Ф_u、B_udis、E_udis是操纵向量离散方程状态向量，给定x_s、y、w、u_p在k-1时刻初值，即可计算飞机当前时刻动态响应；

步骤九：飞行员根据外界感知进行自适应状态估计；

时变噪声估值器如下，

其中(k)表示k时刻，(k-1)表示k-1时刻，为扰动均值估计，扰动方差矩阵估计，ε是新息向量，是观察噪声方差估计，是观察噪声均值估计，d是渐进遗忘系数，d_k-1＝(1-b)/(1-b^k)，0<b<1，b为遗忘因子；P是状态预测方程矩阵，I是单位阵，D(k)是递推算子，表达式如下：

自适应滤波器为：

P(k|k)＝[I_n-K_F(k)H(k)]P(k|k-1) (32)

是X的估计值，K_F是滤波增益；

步骤十：由式(22)根据最优控制理论，得到飞行员最优操纵量；

步骤十一：带有飞行员观察阈值特性的人机闭环动力学模型构建完毕。