CN101375225B - 将飞行器的动态结构载荷最小化 - Google Patents

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Abstract

将由外部激励(1)引入的飞行器(2)的动态结构载荷最小化，其中，包括：生成表示外部激励(1)的信号(x)；根据预控规则从所述激励指示信号(x)中获得用于启动飞行器(2)的控制元件的预控信号(y)，以便减小被引入到飞行器(2)中的动态结构载荷；生成表示预控性能的误差信号(e，e＊)；通过误差信号(e，e＊)和/或激励指示信号(x)优化预控规则以便将所述动态结构载荷最小化。

Description

将飞行器的动态结构载荷最小化
技术领域
本发明涉及将飞行器的动态结构载荷最小化，所述动态结构载荷由外部激励引入至所述飞行器。
背景技术
动态结构载荷通过诸如由于风、阵风、湍流等影响引起的外部激励以及通过由于飞行员/飞行控制系统要求引起的激励而被引入到飞行器结构中。由于飞行器结构的柔性特征，这样的激励可能导致超过给定幅度的振动或者颤动，因而它们对飞行器的结构有害，尤其是频率在柔性飞行器结构自然的或者特有的振动范围内的振动或者颤动。如果想要在较高的机翼和机身的展弦比的情况下减小飞行器结构的质量，则有必要采取措施以应对过大的动态结构载荷。
从文献DE 198 41 632 C2可知一种用于补偿由外部激励引入的飞行器结构振动的方法，包括用传感器装置检测飞行器的至少一个体速率，将所述至少一个体速率提供给飞行控制器，并且引起飞行器的操纵面的动作以将激励的振动最小化。
从US 5 515 444中进一步可知，用来减小涡轮风扇发动机的飞行器发动机管道噪声的有源噪声控制系统，其中的压气机生成一个噪声初级声场。有源噪声控制系统包括安装在位于风扇旁边的发动机中的叶片通道传感器，用于生成与发出的声音相关的参考声学信号，以及被配置以响应初级声音域来产生误差声学信号的分布误差传感器。由阵列或压电驱动面板组成的声学驱动器装置安装在发动机的风扇入口处，用来补偿所述噪声初级声场。控制器响应参考声学信号和误差声学信号，用于驱动声学驱动装置，以产生具有与所述初级声场振幅近似相等而相位相反的次级声场，从而有效地减小发动机噪音。
发明内容
本发明的目的是提出对飞行器的动态结构载荷进行有效地最小化。
该目的通过根据权利要求1所述的将由外部激励引入的飞行器动态结构载荷最小化的方法来达到。更进一步地，该目的通过根据权利要求15所述的将由外部激励引入的飞行器的动态结构载荷最小化的装置来达到。
本发明的附加特征包括在相应的从属权利要求中。
本发明提供一种将由外部激励引入到飞行器的动态结构载荷最小化的方法，包括生成表示外部激励的信号；根据预控规则(pre-controlling rule)从所述激励指示信号获得预控信号来启动飞行器的控制元件，以便减少被引入到飞行器中的动态结构载荷；生成表示所述预控性能的误差信号；通过所述误差信号和/或所述激励指示信号优化预控规则，以便将动态结构载荷最小化。
生成作为误差信号来表示所述预控性能的所述信号可以用来指示飞行器结构的结构载荷。
生成所述激励指示信号可以包括检测指示湍流、风和阵风的强度和方向、迎角、偏航角、以及欧拉角中的一个或多个的信号。飞行员/FCS要求的信息可以被添加到激励指示信号，以便将飞行员引起的载荷/颤动最小化。
生成所述误差信号可以包括检测表示在飞行器结构中指定位置处的加速度，应力或应变(stresses or strains)中的一个或多个的信号。
生成所述误差信号可以包括减去飞行员或者飞行控制器命令对飞行器操纵面的影响，该影响包括在结构载荷中。减去飞行员或者飞行控制器命令的影响可以基于飞行器的刚性体模型来执行。
所述激励指示信号可以从飞行器的柔性体模型或者观测器(observer)/卡尔曼滤波器(Kalman filter)中生成。
优化预控规则可以包括频率分离以减去飞行员或者飞行控制器命令的影响。优化预控规则可以包括迭代算法。
所述启动控制元件以便将动态结构载荷最小化，可以包括启动飞行器的升降舵，方向舵，副翼或者其它操纵面中的一个或多个。启动控制元件以将动态结构载荷最小化可以包括启动机电、电磁、液压、气动或者压电(piezoelectric)的致动器中的一个或者多个，以直接将载荷阻尼力(damping force)引入到飞行器结构中。
优化所述预控规则可以包括生成飞行器的传递函数或者任何其它数学模型。
生成传递函数可以通过在线系统识别来执行，该在线系统识别包括通过数量为n个自适应滤波器对限带随机噪声或者chirp信号或者任何其它的识别信号进行滤波(其中n对应于被识别的飞行器传递函数的数量)，以及包括以向量形式从误差信号中减去的滤波响应。系统识别可以包括估计初级控制路径。(为了飞行器的结构化颤动/载荷的减小，次级控制路径可以根据初级控制路径轻易地估计出，而初级控制路径比二级路径更易识别。)
更进一步地，本发明提供一种将由外部激励引入到飞行器结构的动态结构载荷最小化的装置，包括：激励信号发生装置，用于生成指示飞行器结构的外部激励的信号；调节电路，用于根据预控规则从激励指示信号中获得预控信号，来启动飞行器的控制元件，以便减小被引入到飞行器中的动态结构载荷；误差信号发生装置，用于生成作为误差信号来表示预控性能的信号；优化电路，用于通过误差信号和/或激励指示信号来优化预控规则，以便将动态结构载荷最小化。
可以配置误差信号发生装置以生成作为误差信号表示预控性能的信号来指示飞行器结构的结构载荷。
激励信号发生装置可以包括传感器装置，用于检测指示湍流、风和阵风的强度和方向、迎角、偏航角和欧拉角中的一个或多个的信号。
可以配置误差信号发生装置来检测指示飞行器结构中指定位置处的加速度、应力或应变中的一个或多个的信号。更进一步地，提供误差信号发生装置以减去飞行员或者飞行控制器命令对飞行器的操纵面的影响，所述影响包括在结构载荷中。
还可以配置误差信号发生装置以基于飞行器的刚性体模型减去飞行员或者飞行控制器命令的影响。
可以配置激励信号发生装置以从飞行器的柔性体模型或者观测器/卡尔曼滤波器中生成激励指示信号。
优化电路可以包括频率分离器，用于通过频率分离优化预控规则，以便可以抵消控制器没有任何影响的频率范围。可以配置优化电路以通过迭代算法优化预控规则。
为了将动态结构载荷最小化而被启动的控制元件可以包括一个或者多个飞行器的升降舵，方向舵，副翼或者其它操纵面。更进一步地，为了将动态结构载荷最小化而被启动的控制元件可以包括一个或者多个机电、电磁、液压、气动或者压电的致动器，以直接将载荷阻尼力引入到飞行器结构中。
配置优化电路以生成飞行器的传递函数来优化预控规则。也可以配置优化电路来通过在线系统识别生成传递函数，所述在线系统识别包括通过数量为n个自适应滤波器来对限带随机噪声或者chirp信号进行滤波(其中n对应于被识别的飞行器传递函数的数量)，以及包括用于以向量形式从误差信号中减去过滤响应。
附图说明
下面结合附图披露了本发明的一个实施例，其中：
图1是根据本发明的实施例披露了将由外部或者飞行员/FCS激励引入到飞行器的动态结构载荷最小化的方法和装置的框图；
图2是描述了本发明中所使用的误差信号的生成的框图；
图3是根据本发明描述了将由外部激励引入到飞行器的动态结构载荷最小化的方法和装置的又一实施例的示意性框图；
图4是用于本发明实施例中的自适应预调整或预控电路的示意性框图；
图5是描述自适应预控的另一个示意性框图；
图6是飞行器的示意性框图，示出了可以根据本发明的一个实施例来使用的传感器装置，以将飞行器的动态结构载荷最小化；以及
图7是一个示图，对应于频率示出了平均误差信号的大小，所述平均误差信号的大小指示由外部激励引入到飞行器的结构载荷。
具体实施方式
图1示出了将由外部激励1引入的飞行器2的动态结构载荷最小化的一个原理性实施例。外部激励1可以是，例如风、阵风或者湍流。激励1引起了飞行器2结构中的动态结构载荷，尤其是由于飞行器的柔性体特性而带来的结构内固有或特征振动所引起的动态结构载荷。在图1中，将激励1引入飞行器2，该飞行器被视为柔性体。
外部激励1由激励或者参考传感器5检测到，该传感器产生指示外部激励1的信号x，在这种情况下参考传感器5是一个或者多个传感器或是一个传感器装置。指示外部激励1的信号x输入到自适应预控电路6、17中，用于根据预控规则获取控制信号y来启动飞行器2的控制元件，在自适应预控电路16、17中执行所述预控规则。用于启动控制元件的控制信号y减少由外部激励1引入到飞行器2中的动态结构载荷。控制信号y被输出给飞行器2以便启动配置在飞行器中的控制元件。
在飞行器2中生成指示结构载荷的信号，所述结构载荷由外部激励1引入到飞行器2中，该信号被用作误差信号e、e＊，且描述了电路6、17的预控规则的控制性能。误差信号e、e＊被输入到电路8、9中以通过所述误差信号e、e＊来优化预控规则，以便将动态结构载荷最小化，即，减小飞行器2结构中的振动幅度。在电路8、9中执行优化在某种意义上来说是使振动和动态结构载荷的最小化适应于飞行器2的实际载荷和飞行状态。如果优化规律不是迭代的，则信号x还要被用来对电路6、17的可调整的预控规则进行优化。
参考传感器5可以包括多个传感器，所述传感器检测风、湍流和阵风的强度和方向、迎角、偏航角等，例如欧拉角。飞行器2中的误差传感器检测到的误差信号e、e＊可以包括，例如飞行器结构中不同指定位置处的加速度，以及飞行器结构中指定位置处的应力和应变。为了将动态结构载荷最小化而启动的飞行器2中的控制元件可以包括升降舵、方向舵、副翼或者其他操纵面，并且它们可以包括机电、电磁、液压、气动或者压电的致动器，以直接将载荷阻尼力引入到飞行器结构中。
更进一步地，作为特定的选择，飞行员或者飞行控制系统命令3，4也被添加到激励指示信号x中，这些命令也有可能在飞行器2中引起不必要的结构载荷和颤动。因此，由于飞行员或者飞行系统命令而产生的飞行器的结构载荷和颤动也被最小化。
预控规则的优化可以根据适当的方法来执行，即，最小均方根误差法或者最小均方根误差回归法(LMS，RLS)或者将二次型函数(quadratic cost function)最小化的方法。
图2示出了滤波误差信号e的生成。提供飞行器2的内部模型16用来减去飞行员或者飞行控制器命令3、4的影响，这些命令输出至飞行器的操纵面并由对应的飞行动作而引起结构载荷。然而，这些命令不会导致预控电路6、17的动作。当然，这意味着飞行员或者飞行控制器命令一般不通过预控电路6、17补偿，但是飞行员引起的颤动将被补偿。为此，内部模型16为刚性体模型。
从内部飞行器模型16输出的信号与初始误差信号e＊在合成电路25中合成，以生成输出给优化电路8、9的滤波误差信号e。可选地，用于飞行器的操纵面的控制命令y可以输入到内部模型16中，并且指示外部激励的信号x可以从合成电路25中去除。
如果仅仅为了从初始误差信号e＊中减去飞行员或者飞行控制器命令的影响而使用飞行器2的内部模型16，则内部模块16可以是刚性体模型。然而，如果内部模型16要生成指示信号x的外部激励，它就必须是飞行器2的完全柔性体模型。内部模型也可以用来从激励指示信号中减去寄生反馈。
图3示出了将飞行器的动态结构载荷最小化的装置的一个实施例的示意性框图。外部激励1(可以是风、阵风或者湍流)被引入到飞行器2的结构中。激励1引起颤动或者振动，尤其是自然的或者飞行器结构中特有的振动。通过飞行员命令3和飞行控制器4控制飞行器2。风激励1由参考传感器5测得。这可以是激光光学传感器或者其它风传感器(如α传感器，β传感器)。
一般包括风的速度和方向的三维信息的激励或参考信号，被送入预控电路6中来启动飞行器2的控制元件以便减小和最小化飞行器2的结构振动和结构载荷。控制元件可以是如上所述的升降舵、方向舵、副翼或者其他的空气动力学有效操纵面，和/或它们可以是机械控制元件以便直接将结构载荷最小化，机电、电磁、液压、气动或者压电的致动器，以直接将载荷阻尼力引入到飞行器结构中。
为了适应和优化，预控电路6已经输入由误差传感器7产生的一个或多个误差信号(所述误差传感器在飞行器2中检测误差信号并被最小化)，以及关于飞行器2的传递函数的进一步的信息(由线上系统识别9提供)，以及关于飞行员和飞行控制器命令的信息(不能通过结构载荷最小化系统被补偿的)。
在线系统识别9与随机噪声发生器8相连，所述随机噪声发生器为每个致动器生成限带随机噪声。没有一个随机噪声信号必须与激励信号或者参考信号相关。为提供良好的信噪比，不能在同一时间测量不同致动器的传递函数。噪声信号被递送到致动器或者控制元件以将结构载荷最小化，并被递送到系统识别9。在系统识别9中，识别噪声信号通过n个自适应滤波器(例如，FIR，IIR，神经网络(Neuronal Networks)等)，其中n是被识别的飞行器传递函数的数量。
这些自适应滤波器整体提供了飞行器2的滤波器模型。该滤波器模型对识别噪声信号的响应10，通过减法装置11以向量形式从由飞行器2的误差传感器7生成的误差信号中被减去。误差信号与识别噪声信号相关的那些部分是飞行器2对识别噪声信号的响应。该向量减法的结果表示飞行器传递函数和滤波器模型之间的误差。
滤波器系数12是被变换并递送到自适应预控电路6中的频率场。滤波器模型系数12的自适应可以通过LMS或者RLS算法或者其他算法来执行。这就可以保证通过发生器8生成的识别噪声信号的使用，在系统识别9中，只有与识别噪声信号相关的从误差传感器7输出的信号中的那些部分被考虑。飞行器2的加速度，体速率等也被输入到飞行控制器4中。
图4中示出了自适应预控电路6的一个实施例。由误差传感器7生成的飞行器2的误差信号和参考传感器5(图3)的参考信号都包括在由飞行员和飞行控制器命令引起的普通信息中。为了避免无意的由动态结构载荷最小化系统而对飞行员和飞行控制器命令进行最小化或者补偿，飞行员和飞行控制器命令的影响分别通过合成电路14和15从参考和误差信号中减除。通过飞行器2的内部刚性体模型16计算飞行员和飞行控制器命令3，4对参考传感器5和误差传感器7的信号的影响。本内部模型16仅包括刚性体飞行器的飞行机械特性，且在设计飞行器时通常是众所周知的。
补偿误差和参考信号与滤波器模型的频率域系数一起被输入至自适应预控电路17。预控电路17的输出通常以向量形式被传送到似真性检查单元18中并且输入到电路19中以优化的分配不同致动器20的控制命令，以便将结构载荷/颤动最小化。
图5a中示出了自适应预控的一个实施例。自适应滤波器24的适应可以依靠迭代分布算法23实现，所述迭代分布算法通过Δw改变滤波系数并检查误差信号是否较大或较小。如果误差信号较小，则滤波系数将再一次变化Δw，否则将变化-Δw，等等。对于这样的迭代算法，不需要关于飞行器传递函数的信息，并且不需要在线系统识别。
图5b示出了自适应预控的另一个实施例。包括关于外部激励的信息的补偿参考信号被输入至n个自适应滤波器22中，其中，n是结构载荷阻尼激励的数量乘以误差传感器的数量。自适应滤波器输出控制命令给似真性检查单元18和电路19来对给致动器20或者控制元件的控制命令做优化分配以将结构载荷最小化。滤波系数的适应可以通过滤波的X-LMS算法21来执行，这是本领域的现状。滤波的X操作可以在频率域内利用在线系统识别的滤波器模型的系数来执行。
图6示出了在Z方向上检测加速度(与飞行器的机翼表面垂直的加速度)的三个传感器的滤波装置的实施例。加速度传感器NzLF和NzRF位于机翼的尖部，并且NzRF用来测量飞行器质量中心的Z加速度。然而，在机身的前部/后部配置加速度传感器来测量机身的阻尼垂直和水平加速度的y方向和z方向上的加速度。
图7中示出了将由风的外部激励引入到飞行器的结构载荷最小化的实例，其中平均误差信号作为频率函数被示出。虚线示出了不具有结构载荷最小化的误差信号，而实线示出了具有结构载荷最小化的误差信号。最大峰值示出了机翼的第一垂直弯曲颤动，即，固有的或者由飞行器柔性特征引起的特有的振动。由此可以看出，弯曲颤动以及结构载荷都显著减小了。
参考符号列表
1激励
2飞行器
3飞行员命令
4飞行控制器命令
5参考传感器
6自适应预控电路
7误差传感器
8限带随机噪声或chirp发生器
9系统识别
10滤波器模型的响应
11减法装置
12滤波器系数
14结合电路
15结合电路
16内部飞行器模型
17自适应预控
18似真性检查单元
19操纵面驱动电路
20致动器(操纵面)
21 LMS算法
22自适应滤波器
23迭代干扰算法
24自适应滤波器
25结合电路
x激励指示信号
y控制信号
e＊误差信号
e滤波的误差信号

Claims (26)

1.将飞行器的动态结构载荷最小化的方法，所述动态结构载荷由外部激励(1)引入至所述飞行器(2)，所述方法包括：
生成指示所述外部激励(1)的信号(x)；
根据可调整的预控规则从所述激励指示信号(x)获得用于启动所述飞行器(2)的控制元件(20)的预控信号(y)，以便减小引入至所述飞行器(2)的所述动态结构载荷；
生成用于指示所述飞行器结构的结构载荷且表示所述预控的性能的误差信号(e，e＊)；以及
通过所述误差信号(e，e＊)和/或通过所述激励指示信号(x)来优化所述可调整的预控规则，以将所述误差信号(e，e＊)最小化，从而将所述动态结构载荷最小化。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，生成所述激励指示信号(x)包括检测指示湍流、风和阵风的强度和方向、迎角、偏航角中的一个或多个的信号。
3.根据权利要求1所述的方法，其中，关于飞行员或者飞行控制系统命令的信息被添加到所述激励指示信号(x)中，以便减小由所述飞行员或者飞行控制系统命令引起的动态结构载荷。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，生成所述误差信号(e，e＊)包括检测指示所述飞行器结构的指定位置处的加速度、应力或应变中的一个或多个的信号。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述生成所述误差信号(e，e＊)包括减去飞行员或者飞行控制器命令(3，4)对所述飞行器(2)的操纵面的影响，所述影响包含在所述结构载荷中。
6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述减去飞行员或者飞行控制器命令(3，4)的影响是基于所述飞行器(2)的钢性体模型而执行的。
7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述激励指示信号(x)从所述飞行器(2)的柔性体模型或者观测器/卡尔曼滤波器中生成。
8.根据权利要求1所述的方法，其中，所述优化所述预控规则包括频率分离以抵消不能被控制的一定频率范围，特别是飞行员命令的频率范围。
9.根据权利要求1所述的方法，其中，优化所述预控规则包括迭代算法(23)。
10.根据权利要求1所述的方法，其中，启动所述飞行器的控制元件(20)以便将动态结构载荷最小化，包括启动所述飞行器(2)的升降舵，方向舵，副翼或者其他操纵面中的一个或多个。
11.根据权利要求1所述的方法，其中，所述启动控制元件以便使动态结构载荷最小化，包括启动机电、电磁、液压、气动或者压电的致动器中的一个或多个，以直接将载荷阻尼力引入到所述飞行器结构中。
12.根据权利要求1所述的方法，其中，优化所述预控规则包括生成所述飞行器(2)的传递函数。
13.根据权利要求12所述的方法，其中，通过在线系统识别(9)执行生成所述传递函数，所述在线系统识别包括通过数量为n个自适应滤波器(22)对表示为向量形式滤波响应的限带随机噪声或者chirp信号进行滤波，其中n对应于将被识别的所述飞行器的传递函数的数量，所述在线系统识别还包括以向量形式将所述滤波响应从所述误差信号中减去。
14.将飞行器结构的动态结构载荷最小化的装置，所述动态结构载荷由外部激励(1)引入至所述飞行器(2)，所述装置包括：
激励信号发生装置(5)，用于生成指示所述飞行器结构的外部激励(1)的信号(x)；
调节电路(6，17)，根据可调整的预控规则从所述激励指示信号(x)中获得用于启动所述飞行器(2)的控制元件的控制信号(y)，以便减小引入至所述飞行器(2)的所述动态结构载荷；
误差信号发生装置(7，25)，用于生成作为误差信号(e，e＊)指示所述飞行器结构的结构载荷且表示所述预控性能的信号；以及
优化电路(8，9)，连接至所述调节电路(6，17)，用于通过所述误差信号(e，e＊)和/或激励指示信号(x)来优化所述可调整的预控规则，以将所述误差信号(e，e＊)最小化，从而将所述动态结构载荷最小化。
15.根据权利要求14所述的装置，其中，所述激励信号发生装置(5)包括用于检测指示湍流、风和阵风的强度和方向、迎角、偏航角中的一个或多个的信号的传感器装置。
16.根据权利要求14所述的装置，其中，所述误差信号发生装置(7，25)配置有用于检测指示所述飞行器结构的指定位置处的加速度、应力或应变中的一个或多个的信号的装置(7)。
17.根据权利要求14所述的装置，其中，所述误差信号发生装置(7，25)配置有用于减去飞行员或者飞行控制器命令(3，4)对所述飞行器(2)的操纵面的影响的装置(25)，所述影响包含在结构载荷中。
18.根据权利要求14所述的装置，其中，所述误差信号发生装置(7，25)配置用来基于所述飞行器(2)的钢性体模型(16)减去飞行员或者飞行控制器命令(3，4)的影响。
19.根据权利要求14所述的装置，其中，所述激励信号发生装置(5)配置用来从所述飞行器(2)的柔性体模型(16)或者观测器/卡尔曼滤波器中生成所述激励指示信号。
20.根据权利要求14所述的装置，其中，所述优化电路包括频率分离器，用来通过频率分离优化所述预控规则，以减去飞行员或者飞行控制器命令(3，4)的影响。
21.根据权利要求14所述的装置，其中，配置所述优化电路(8，9)，用于通过迭代算法优化所述预控规则。
22.根据权利要求14所述的装置，其中，启动控制元件(20)以将动态结构载荷最小化，所述控制元件包括所述飞行器(2)的升降舵、方向舵、副翼或者其他操纵面中的一个或多个。
23.根据权利要求14所述的装置，其中，启动控制元件(20)以将动态结构载荷最小化，所述控制元件包括机电、电磁、液压、气动或者压电的致动器中的一个或多个，以直接将载荷阻尼力引入到所述飞行器结构中。
24.根据权利要求14所述的装置，其中，所述优化电路(8，9)，配置用于生成所述飞行器的传递函数以优化所述预控规则。
25.根据权利要求24所述的装置，其中，所述优化电路(8，9)设置用于通过在线系统识别(9)生成所述传递函数，所述在线系统识别包括通过数量为n个的自适应滤波器对限带随机噪声或者chirp信号进行滤波，其中n对应于将被识别的所述飞行器的传递函数的数量，所述在线系统识别还包括以向量形式将所述滤波响应从所述误差信号中减去。
26.根据权利要求14所述的装置，其中，关于飞行员或者飞行控制系统命令(3，4)的信息被添加到所述激励指示信号(x)中，以便减小由所述飞行员或者飞行控制系统命令引起的动态结构载荷。
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