CN105314094B - 飞机操纵面的闭环控制 - Google Patents

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Abstract

本文提供操纵面的闭环控制。一种公开的示例方法包括测量飞机在飞行期间的飞行度量，并且基于该飞行度量使用处理器计算飞机操纵面的偏转。所公开的示例方法还包括基于所计算的偏转调整偏转至有效偏转水平以降低飞机的阻力系数。

Description

飞机操纵面的闭环控制
技术领域
本发明总体涉及飞机，并且更特别地涉及飞机操纵面的闭环控制。
背景技术
一些飞机采用可变曲面方法来调整翼面诸如飞机机翼的后缘或其他操纵面的形状。调整翼面的形状允许在起飞期间调整升力特性。此外，翼面的位置(例如，偏转、角度等)可能在巡航速度期间影响阻力。调整巡航期间的翼面以降低阻力的系统通常依赖于表格式的参考飞机数据的表(例如，表查找)来调整飞行期间的翼面。然而，这样的表格通常不能考虑影响飞机的瞬时性能的因素，例如，飞机到飞机可变性、系统变化、随机扰动等。
发明内容
示例方法包括测量飞机在飞行期间的飞行度量，并且基于该飞行度量使用处理器计算飞机的操纵面的偏转。该示例方法还包括基于所计算的偏转来调整该偏转，以减少飞机的阻力系数。
另一示例方法包括：测量飞机的飞行度量，调整飞机的操纵面至第一角度，重新测量该度量并且基于飞行条件、所测量的飞行度量或重新测量的飞行度量中的一个或多个使用处理器计算操纵面的的第二角度，以减小飞机的阻力。该示例方法还包括调整操纵面至第二角度。
另一个示例方法包括调整飞机操纵面至第一角度，在飞机达到稳定状态后测量飞行度量，基于所测量的飞行度量使用处理器计算飞机操纵面的第二角度以减少飞机的阻力系数，以及调整飞机操纵面至第二角度。
本发明的另一实施例可以涉及一种方法，该方法可以包括测量飞机在飞行期间的飞行度量；基于飞行度量使用处理器计算飞机的操纵面的偏转；以及基于所计算的偏转调整偏转以减小飞机的阻力系数。计算偏转可以包括将摄动偏转(perturbationdeflection)添加到减少阻 力的偏转估计。该方法还可以包括在测量飞行度量之前基于初始偏转致动操纵面。该偏转可以涉及机翼曲面。飞行度量可以包括阻力系数或推力量。计算偏转可以包括使用基于Kalman滤波的方法来估计飞行度量的灵敏度。如权利要求1所限定的方法，其中计算偏转包括使用阻力值、修剪推力值或节流百分率值(percent throttlevalue)。
本发明的另一个实施例可以涉及一种方法，该方法可以包括测量飞机的飞行度量；调整飞机的操纵面至第一角度；重新测量度量；基于飞行条件、所测量的飞行度量或重新测量的飞行度量中的一个或多个使用处理器计算操纵面的第二角度以减少飞机的阻力；以及调整操纵面到第二角度。飞行度量可以包括阻力系数或推力量。第一和第二角度可以涉及机翼曲面。计算第二角度可以包括使用基于Kalman滤波的方法来估计飞行度量的灵敏度。计算第二角度包括响应于操纵面的偏转而预测阻力。如权利要求8中所限定的方法，其中计算第二角度的一个或多个包括使用阻力值、修整推力值、表查找数据或节流百分率值。计算第二角度可以进一步基于表查找数据。
本发明的进一步的实施例可以涉及一种方法，该方法可以包括调整飞机操纵面到第一角度；在飞机达到稳定状态后测量飞行度量；基于所测量的飞行度量使用处理器计算飞机操纵面的第二角度以降低飞机的阻力系数；以及调整飞机操纵面到第二角度。该方法还可以包括计算第一角度和第二角度之间的收敛的水平，以确定是否重新调整飞机操纵面。第一角度可以从表查找数据中确定。计算第二角度可以包括添加摄动偏转到减小阻力的偏转估计。计算第二角度可以包括利用二次估计。计算第二角度可以进一步基于表查找数据。
附图说明
图1示出可以用于实现本文所公开的示例方法和装置的示例飞机。
图2A示出本文所公开的示例能够在其中实现的示例机翼结构。
图2B-2D示出可通过操纵面的移动获得的载荷分布。
图3是描述关于襟翼的位置的阻力系数的3-D等值线图。
图4是可以用于实现本文所公开的示例的飞机的控制系统的示意图。
图5是表示可以用于实现图4的控制系统的示例方法的流程图。
图6是表示可以用于实现图4的控制系统的另一示例方法的流程图。
图7是能够执行机器可读指令以实现图5和图6的示例方法的示例处理器平台的框图。
图8表示使用本文公开的示例的襟翼位置的示例时间历程曲线和关于时间的飞机的阻力系数。
只要可能，将在整个附图和所附的书面描述中使用相同的附图标记来指代相同或相似的部件。如在本公开中所使用的，指出任何部件以任何方式被定位在另一部件上(例如，被定位在该部件上、位于该部件上、被设置在该部件上或被形成在该部件上，等等)，意味着参考部件或者与另一部件接触，或者参考部件在另一部件之上并且两者之间具有一个或多个中间部件。指出任何部件与另一部件接触意味着在这两个部件之间不存在中间部件。
具体实施方式
本文公开飞机的操纵面(例如，襟翼、方向舵、副翼等)的闭环控制。在起飞期间，操纵面可以工作以提供适当的飞行动力，从而允许或协助飞机从跑道起飞或着陆。在飞机的巡航和/或起飞期间，一个或多个操纵面的位置、角度或偏转可能影响飞机的整体阻力系数。多个操纵面造成要解决的多维问题，通过该问题阻力系数可以被降低(例如，最小化和/或优化)。阻力系数降低可以提高飞机的燃料经济性，并且因此降低燃料成本和二氧化碳(CO2)的排放。本文所公开的示例允许连续优化操纵面的位置和/或允许基于飞机的独特的和/或最新的或当前的条件(例如，由于燃料消耗引起的重量减少等)优化操纵面的位置。
本文公开的示例可以被用来通过调整飞机的一个或多个操纵面来减少飞机在飞行期间的阻力系数。本文所公开的示例将当前的度量数据提供给具有扩展的Kalman滤波的估计和优化算法，以调整一个或多个操纵面的位置，从而减少(例如，最小化)飞机的整体阻力。所公开的示例的估计和优化算法可以与搜索模式查找结合使用并且提供不确定性的缩放，以确定摄动偏转(例如，摄动、增量偏转等)，该摄动偏转与估计计算的Δ组合从而产生合力偏转。在某些示例中，估计 计算的Δ是被计算以提供飞行的最低整体阻力的操纵面偏转的变化。该计算的操纵面Δ可以被提供至控制系统，以使操纵面由限定的操纵面Δ来置换(例如，偏转)。在某些示例中，操纵面被递增地偏转(例如，摄动)以提供以上所述的合力偏转。换句话说，操纵面和/或所计算的Δ被摄动以收集可以用来将飞机的阻力系数表征为操纵面位置的函数的数据。
在某些示例中，表查找数据通过估计和优化算法来使用以连续地估计飞机操纵面的计算的Δ，其中表查找数据可以通过由多个飞机和/或计算所收集的表格式的参考数据来生成。在某些示例中，表查找数据基于估计和优化算法被修改。特别地，由表提供的估计由飞机在飞行期间所获得的测量值来更新。在某些示例中，表查找数据被应用的程度发生变化。在某些示例中，度量是阻力系数或推力。在某些示例中，操纵面仅在巡航速度已经达到后的指定的时间内被调整。在某些示例中，操纵面被偏转的程度可以基于度量的行为而变化。在某些示例中，多个操纵面被独立地调节。
如本文公开的示例中所使用的，度量数据(例如，飞行度量数据、(一个或多个)飞行度量等)描述可以被测量和/或可以根据诸如一个或多个传感器中的测量数据进行计算的数据(例如，值，表值等)。度量数据可以在多个传感器和/或处理器处进行测量和计算，并且可以包括但不限于阻力系数、推力、燃料消耗、巡航性能和/或巡航范围等。
图1示出具有连接到机身106的稳定器102和机翼104的示例飞机100，其中本文公开的示例可以被实施在飞机100中。所示示例的机翼104具有操纵面(例如，襟翼、副翼、补翼等)108，该操纵面位于机翼104的后缘，并且可以被移动或被调整(例如，成角度等)以在例如起飞期间提供升力。在某些示例中，操纵面108被彼此独立地操作(即，移位)。本文所描述的示例可以被应用于与机身106的稳定器102、机翼104和/或任何其他外部或外侧结构(例如，水平稳定器、机翼支板、发动机支板、鸭翼稳定器等)中的任意一个相关联的操纵面。特别地，机翼104和/或稳定器102可以具有操纵面110，该操纵面110可以被调整以减少(例如，最小化)度量的值，例如，减少诸如巡航期间的阻力系数cd。另外地或替代地，在某些示例中，机身106 具有可以被偏转的操纵面，以改变飞机100在巡航和/或起飞期间的飞行特性。
图2A示出本文所公开的示例可以在其中被实施的飞机(例如，图1的飞机100)的示例机翼结构200。示例机翼结构200具有操纵面(例如，限定机翼曲面的后缘表面)202，该操纵面202包括内侧襟翼204、襟副翼206、外侧襟翼208以及内侧副翼210。另外或替代地，在某些示例中，操纵面202包括诸如扰流片212和/或缝翼214的前缘表面。所示示例的内侧襟翼204和外侧襟翼208改变飞机的升力和阻力。所示示例的襟副翼206和内侧副翼210改变飞机的侧滚。所示示例的扰流板212改变飞机的升力、阻力以及侧滚。在此示例中，缝翼214改变飞机的升力。所示示例的操纵面202还在确定飞机在巡航期间的整体阻力系数方面起作用。此外，减小(例如，最小化)阻力的操纵面202的偏转位置可能在飞行期间随着飞机的条件(例如，外部条件)的改变而变化。因此，操纵面202相对于彼此的位置和/或偏转的水平可以在巡航期间被改变以保持飞机的整体阻力系数。具体地，例如，彼此独立地偏转内侧襟翼204和外侧襟翼208可以大大改变飞机的阻力系数。此外，相对于彼此移动内侧襟翼204和外侧襟翼208的效果也可以大大改变飞机的操作条件，例如，飞机的重量、机翼结构、操纵面几何形状等。在某些已知的示例，襟翼、副翼以及襟副翼在巡航期间基于表查找数据被定位在预先定义的角度，该表查找数据不考虑飞机的当前的(例如，瞬时的)操作条件。因此，这有利于定位(例如，偏转、角度、移位等)操纵面202，从而(例如，最小化)在飞行期间基于多个瞬时操作条件中的一个或多个减小阻力。
所示示例的操纵面202可以独立地移动(例如，偏转)以控制在机翼结构200上的不同方向上的载荷分布。载荷分布和/或飞行特性可以在大体由箭头216指示的翼弦方向上被调整。同样地，载荷分布和/或飞行特性可以在大体由箭头218指示的顺翼展方向上被调整。
在机翼结构200的顺翼展方向上的载荷分布在图2B-2D中示出。转到图2B，载荷分布224表示矩形载荷。同样地，图2C的载荷分布226表示沿机翼结构200的跨度的三角载荷。图2D的载荷分布228表示机翼结构200的跨度上的椭圆载荷。载荷分布224、226、228表明 操纵面可以显著地改变通过操纵面横跨机翼施加的载荷。不同的载荷分布224、226、228可以显著地改变飞机的阻力系数。因此，围绕飞机的顺翼展方向和翼弦方向独立控制操纵面以减少(例如，最小化)阻力系数是多维问题。
图3是描绘有关飞机的内侧襟翼和外侧襟翼(诸如以上结合图2A所描述的内侧襟翼204和外侧襟翼208)的位置的阻力系数的3-D等值线图300。所示示例的第一轴302表示外侧襟翼的各种位置。在这个示例中，位置由以度为单位的正角和负角以及零(例如，中性或水平位置)来表示，其中正角和负角表示可以彼此相对的位置(例如，向下成角度与向上成角度)。同样地，所示示例的第二轴304表示内侧襟翼位置，这些位置也由正角、负角以及零来表示。在这个示例中，第三轴306表示飞机在巡航期间处于稳定状态条件时的阻力系数cd。所示示例的表面等值线308表示内侧襟翼和外侧襟翼的多个位置的阻力系数的变化。等值线308具有由较低区域(例如，最小点)310描述的较低的阻力系数区域。减小(例如，最小化)阻力系数是多维问题，因为多个操纵面受控(例如，偏转)而影响飞机的整体阻力系数。因此，为了减小整体阻力系数，要考虑多个操纵面的多个可能的位置。在某些示例中，如结合图2所描述的，多个操纵面的顺翼展方向和翼弦方向的控制被考虑。在某些示例中，例如，一个或多个襟翼可以从它们的所计算的偏转(例如，所计算的偏转用来最小化阻力系数)和/或稳定状态偏转被递增地移动(例如，摄动)，以收集数据(例如，度量数据)来计算预测偏转和/或限定移动的预测变化的偏转Δ，从而减少(例如，最小化)阻力系数。以下结合图4所描述的估计和优化算法404试图表征(例如，限定)合成阻力系数(例如，诸如等值线308的等值线的形状)。
图4是可以用于实现本文所公开的示例的飞机(例如，图1的飞机100)的控制系统的示意性表示。在这个示例中，控制系统400通过确定(例如，表征)最小阻力区域(例如，以上结合图3所描述的等值线308的较低区域310)以识别最优的操纵面偏转或角度来减小(例如，最小化)飞机的阻力系数。所示示例的控制系统400包含表查找数据402，该表查找数据402被提供给估计和优化算法404。在这个示例中， 表查找数据402包括(一个或多个)操纵面的估计的最佳位置或偏转。在某些示例中，表查找数据402包括表数据(例如，参考表数据)以基于诸如速度(例如，马赫数)、海拔高度、升力系数、飞机设计、襟翼的配置等输入提供的建议的操纵面位置或偏转。所示示例的估计和优化算法404利用扩展Kalman滤波框架来产生操纵面的计算的偏转变化(例如，Δ)406并且向设备(plant)408提供所计算的偏转变化406，该设备408包括飞机401的致动器和传感器。特别地，所计算的偏转变化406限定操纵面应当由(一个或多个)致动器偏转或致动的量。在这个示例中，所示示例的估计和优化算法404接收在设备408处测量的度量数据410和/或表查找数据402，以相对于操纵面偏转和/或操纵面偏转变化来估计度量的行为(例如，估计度量数据410的预测值)，例如，该度量的行为可以是阻力系数。
为确保有足够的信息可用于生成此类估计和/或表征例如与阻力系数相关联的度量数据410的行为，在某些示例中，操纵面被递增地偏转(例如，摄动)。在这个示例中，摄动偏转(例如，摄动、递增的偏转等)412经由数据运算414被添加到所计算的偏转变化406，从而产生以当前估计为中心的搜索模式。在某些示例中，Kalman滤波框架估计度量数据410的灵敏度(例如，度量数据410对操纵面的变化和/或摄动的灵敏度)来调整不确定的缩放因子418和/或摄动偏转412。在某些示例中，估计和优化算法404利用二次估计来计算偏转变化406和/或不确定的缩放因子418。
在这个示例中，估计和优化算法404将所计算的偏转变化406提供至数据运算414并且将不确定的缩放因子418提供至数据运算420。所示示例的搜索模式查找422提供多维搜索模式(例如，搜索模式矩阵)至数据运算420，该数据运算420将不确定的缩放因子418与从搜索模式查找422提供的搜索模式(例如，搜索模式矩阵)相乘，从而产生摄动偏转412。所示示例的搜索模式可以由估计和优化算法404通过所估计的不确定的缩放因子418来缩放或解除，从而减小(例如，最小化)或者消除施加到操纵面的递增的偏转或摄动。在某些示例中，摄动偏转412基于在估计和优化算法404的估计过程内所计算的缩放的不确定性水平。特别地，当存在关于操纵面的最优偏转的相对大的 不确定性时，缩放可以导致大的摄动。在多维示例(例如，多个襟翼)中，每个操纵面的摄动可以被彼此独立地缩放(例如，单独缩放)。
如以上所述，在这个示例中，摄动偏转412和所计算的偏转变化406在数据运算414处被相加(例如，加法运算、求和等)，以提供合成偏转426来通过设备408偏转操纵面，设备408可以具有用来偏转操纵面的多个致动器。虽然在这个示例中合成偏转426被提供给设备408，但是所计算的表面偏转可以替代地直接从估计和优化算法404被提供至设备408。所示示例的设备408进而通过设备408中的传感器向估计和优化算法404提供度量数据410。在这个示例中，设备408在偏转(一个或多个)操纵面后飞机401已经达到稳定状态条件之后提供度量数据410(例如，在测量的度量达到稳定状态条件所必需的时间之后测量)。
所示示例的估计和优化算法404确定和/或减少诸如阻力系数的度量值。所示示例的最小值估计框架可以通过以下步骤来说明。例如，可以表示降低和/或最小化阻力系数的偏转(例如，最佳偏转)的计算的u，可以基于参数估计
Figure BDA0000758930820000081
来计算。主要假设的是，例如，此函数可以由诸如后缘和/或前缘表面位置的受控变量的二次函数来估计。受控变量u可以被表示为：
f(u)＝uTQ2u+Q1u+Q0 (1)，
其中
Figure BDA0000758930820000082
并且假定
Figure BDA0000758930820000083
因为方程1是u的二次方程式，存在限定的计算值u*，例如，该值与函数和/或阻力系数的最小值有关，并且可以通过对方程1求取微分来计算，这产生下面的方程2:
Figure BDA0000758930820000084
u*的计算值因此可以在方程3中表示为：
Figure BDA0000758930820000085
方程4定义
Figure BDA0000758930820000086
为：
Figure BDA0000758930820000091
已知状态估计协方差∑x，最小化值的协方差的近似估计在方程5中表示为：
Figure BDA0000758930820000092
由于项
Figure BDA0000758930820000093
的计算可能是复杂的。然而，在某些示例中，以下公式被用于计算
Figure BDA0000758930820000094
以计算期望的雅克比(Jacobian)，如方程6所示：
Figure BDA0000758930820000095
以上所描述的关系说明可以在其中实现扩展的Kalman滤波的示例。这样的示例可以使用矩阵来表征系统的行为(例如，表征有关操纵面偏转变化的度量行为)。虽然示出扩展的Kalman滤波，然而任何其他数学关系、等式等都可以被用来诸如基于度量数据估计操纵面偏转。
表查找数据402被应用于估计和优化算法404的程度可以变化。在没有应用表查找数据402的示例中，估计和优化算法404主要依赖于从设备408提供的度量数据的(一个或多个)测量值410。在其他示例中，表查找数据402在很大程度上被应用于估计和优化算法404，以减少操纵面摄动。在其他示例中，针对相对降低的摄动要求，表查找数据402以均衡的方法来使用。在某些示例中，仅应用表查找数据402使用表格化数据来直接更新合成偏转426。在其他示例中，表查找数据402被应用的程度可以通过综合测量更新来改变，其中Kalman滤波框架允许将表推导值中的不确定性包含在估计器状态的更新中。特别地，该过程的步骤包括执行状态的Kalman更新，该状态假设度量函数参数直接测量值，并且在当前位置对该度量进行采样，以校正在更新过程中形成的任何偏差。在某些示例中，包含表查找数据402改善了表格化数据和/或控制系统400的健康监测。
在某些示例中，估计和优化算法404可以基于度量的表征的行为 更新表查找数据402。也就是说，估计和优化算法可以基于所确定的度量的行为和/或在飞行期间在设备408处所测量的数据将递增的变化引入到表查找数据402的建议的(一个或多个)操纵面位置。特别地，例如，表查找数据402的存储的操纵面位置数据可以被更新，以便反映基于定期飞行特定轨迹的飞机的具体度量行为的更新。
在某些示例，过程噪声参数可以被引入到估计和优化算法404，以模拟施加到状态动力学的随机干扰。在某些示例中，估计和优化算法404检测度量数据410的变化和/或某个行为(例如，偏离预测行为、显著变化等)并且重新接入搜索模式查找422以确认或更新所计算的偏转406和/或合成偏转426。在某些示例中，估计和优化算法404基于度量行为和/或度量行为变化来选择搜索模式。在某些示例中，如果通过诸如χ平方(卡方)检验的统计检验认为度量数据410无效，那么估计和优化算法404忽略度量数据410。
表示用于实现图4的控制系统400的示例方法的流程图在图5和图6中示出。在这些示例中，该方法可以使用机器可读指令来实现，该机器可读指令包括由处理器(例如，以下结合图7所论述的示例处理器平台700示出的处理器712)执行的程序。程序可以在存储在有形的计算机可读存储介质上的软件中体现，该有形的计算机可读存储介质诸如CD-ROM、软盘、硬盘驱动器、数字多功能盘(DVD)、蓝光光盘或与处理器712相关联的存储器，但是整个程序和/或其部分可以替代地由不同于处理器712的器件来执行和/或在固件或专用硬件中体现。此外，尽管参照图4所示的流程图描述示例程序，但是可以替换地使用实现示例控制系统400的许多其他方法。例如，框的执行顺序可以被改变和/或所描述的框中的某些可以被改变、删除或组合。
如上所述，图5和图6的示例方法可以使用存储在有形的计算机可读存储介质上的编码指令(例如，计算机和/或机器可读指令)来实现，该有形的计算机可读存储介质诸如硬盘驱动器、闪速存储器、只读存储器(ROM)、光盘(CD)、数字多功能盘(DVD)、高速缓冲存储器、随机存取存储器(RAM)和/或可以在其中存储信息达任意持续时间(例如，延长的时间周期、永久地、短暂的情况、暂时缓冲和/或信息的高速缓存)的任意其他存储设备或者存储盘。如本文所使用的，术语“有形 的计算机可读存储介质”被明确地限定为包括任何类型的计算机可读存储设备和/或存储盘，并且被限定为排除传播信号并且排除传输介质。如本文所使用的，“有形的计算机可读存储介质”和“有形的机器可读存储介质”可以互换地使用。另外或替代地，图5和图6的示例过程可以使用被存储在非暂时性计算机和/或机器可读介质上的编码指令(例如，计算机和/或机器可读指令)来实现，该非暂时性计算机和/或机器可读介质诸如硬盘驱动器、闪速存储器、只读存储器、光盘、数字多功能盘、高速缓冲存储器、随机存取存储器和/或可以在其中存储信息达任意持续时间(例如，延长的时间周期、永久地、短暂的情况、暂时缓冲和/或信息的高速缓存)的任意其他存储设备或者存储盘。如本文所使用的，术语“非暂时性计算机可读介质”被明确地限定为包括任何类型的计算机可读存储设备和/或存储盘，并且被限定为排除传播信号并且排除传输介质。如本文所使用的，当短语“至少”用作权利要求中的前序部分的过渡术语时，它与术语“包括”以相同的方式是开放式的。
图5表示可以用于实现图4的控制系统400的示例方法的流程图。图5的示例方法开始于框500，其中飞机已经起飞并且已经达到巡航速度(框500)。飞机的操纵面的初始偏转被确定(框502)。初始偏转可以通过表查找数据诸如以上结合图4所描述的表查找数据402来确定。在某些示例中，初始偏转是预定义的默认位置。飞机操纵面接着被致动(例如，被调整、被偏转等)到所确定的初始偏转(框504)。然后，飞机的度量诸如度量数据410被测量(框506)。该度量可以是阻力系数、推力设置、修整推力值、节流百分率值或任何其它合适的度量。在一些示例中，操纵面的偏转接着基于该度量数据和表查找数据诸如表查找数据402来计算。此计算可以使用以上结合图4所描述的方程式1-6。例如，所示示例的偏转使用搜索模式查找(例如，搜索模式查找422)连同不确定性缩放(例如，不确定性缩放因子418)来计算，以限定摄动偏转(例如，递增的偏转)诸如摄动偏转412。在某些示例中，该摄动偏转(例如，摄动)接着被添加到计算的偏转(例如，计算的偏转406)，从而产生合成偏转(例如，合成偏转426)(框508)。所示示例的合成偏转是有效的偏转，针对该偏转飞机的阻力系数被降低(例如，最小化)。在某些示例中，此类计算通过操控表示多维数据的矩阵(例如，基于多个襟翼和 相应的多个襟翼偏转的预测值)和/或搜索模式矩阵来完成。如上所述，表查找数据被应用的程度可以改变。另外或替代地，不确定性缩放418可以基于诸如度量数据的模式或偏移来改变。在某些示例中，相应的度量基于所计算的表面偏转(框509)来预测。
接着，操纵面被移动(例如，被偏转、被致动等)到所计算的偏转(例如，有效的偏转、位移等)(框510)。在该示例中，度量然后在操纵面已经被调整后被重新测量(框512)。在某些示例中，在飞机已经达到稳定状态条件之前该度量不再被重新测量。在度量被重新测量之后，例如，确定操纵面是否应当由估计和优化算法404重新调整(框513)。该确定可以基于收敛准则(例如，所计算的偏转仅在先前迭代的先前计算的偏转的小的程度上变化)。在某些示例中，操纵面可以具有被调整的时间限制(例如，操纵面仅在飞机已经达到巡航速度之后的时间段内被调整)。在某些示例中，例如，该确定可以通过计算的估计和优化算法404中确定的误差带(error band)的缩减(narrowing)来实现(例如，估计周围的误差带的缩减)。如果确定操纵面要被重新调整(框514)，则基于重新测量的度量(框516)、表查找数据和/或从操纵面的偏置所获得的度量数据来计算该操纵面的另一表面偏置，并且因此，相应的预测度量值被预测(方框509)并且操纵面被调整到所计算的表面偏转(框510)。相反，如果确定操纵面不要被调整(框514)，那么过程结束(框518)。
图6是表示可以用于实现图4的控制系统400的另一示例方法的另一流程图。图6的示例方法开始于框600，其中飞机已经起飞并且已达到巡航速度(框600)。接着，确定是否应当执行操纵面调整(框602)。例如，此确定可以响应于飞机已经达到巡航速度后超过阈值时间而发生。在其他示例中，该确定产生自确定稳定状态条件已经达到的监测飞行参数和/或控制系统。在其他示例中，该确定可以通过测量的飞行度量的收敛和/或计算的偏转而发生。如果确定将要执行操纵面的调整(框602)，那么度量被测量(框604)。反之，如果将不执行操纵面的调整(框602)，那么处理结束(框605)。如果操纵面的调整将要被执行，那么操纵面被移动到第一角度(框606)，在某些示例中，该第一角度从表查找数据诸如以上结合图4所描述的表查找数据402来确定。在某些示例中，第一 角度可以通过表查找数据、搜索模式查找和/或度量数据来限定。
度量然后被重新测量(方框608)，这可以在飞机已经达到稳定状态条件且操纵面处于第一角度后发生。接着基于飞行条件、测量的度量或重新测量的度量中的一个或多个来计算第二角度(框610)。例如，此计算可以使用以上结合图4所描述的估计和优化算法404和/或方程(1)-(4)。在某些示例，预测基于第二角度的度量值(框611)。操纵面然后被调整到所计算的第二角度(框612)。接着，例如，收敛水平诸如第一和第二角度已经收敛的程度被确定(框614)。如果收敛水平高于阈值(框616)，那么过程结束(框605)。如果收敛水平低于阈值(框616)，那么重复该过程(框605)。
图7是能够执行指令以实现图5和图6的方法从而实现图4的示例控制系统400的示例处理器平台700的框图。处理器平台700可以是诸如服务器、个人计算机、移动设备(例如，诸如iPadTM的平板电脑)、个人数字助理(PDA)、互联网应用或任何其他类型的计算设备。
所示示例的处理器平台700包括处理器712。所示示例的处理器712是硬件。例如，处理器712可以通过一个或多个集成电路、逻辑电路、来自任何期望系列或制造商的微处理器或控制器来实现。
所示示例的处理器712包括本地存储器713(例如，高速缓冲存储器)。所示示例的处理器712通过总线718与主存储器通信，该主存储器包括易失性存储器714和非易失性存储器716。易失性存储器714可以通过同步动态随机存取存储器(SDRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、RAMBUS动态随机存取存储器(RDRAM)和/或任何其他类型的随机存取存储设备来实现。非易失性存储器716可以通过闪速存储器和/或任何其他期望类型的存储器设备来实现。对包括易失性存储器714和非易失性存储器716的主存储器的访问由存储器控制器控制。
所示示例的处理器平台700还包括接口电路720。该接口电路720可以通过任何类型的接口标准诸如以太网接口、通用串行总线(USB)和/或PCI Express接口来实现。
在所示示例中，一个或多个输入设备722被连接到接口电路720。(一个或多个)输入设备722允许用户输入数据和命令至处理器712中。(一个或多个)输入设备可以通过诸如音频传感器、麦克风、摄像机(静态 的或视频)、键盘、按钮、鼠标、触摸屏、跟踪板、跟踪球、isopoint和/或语音识别系统来实现。
一个或多个输出设备724也被连接到所示示例的接口电路720。该输出设备724可以通过诸如显示设备(例如，发光二极管(LED)、有机发光二极管(OLED)、液晶显示器、阴极射线管显示器(CRT)、触摸屏、触觉输出设备、打印机和/或扬声器)来实现。所示示例的接口电路720因此通常包括图形驱动器卡、图形驱动器芯片或图形驱动器处理器。
所示示例的接口电路720还包括通信设备，例如，发射机、接收机、收发器，调制解调器和/或网络接口卡，以方便通过网络726(例如，以太网连接、同轴电缆、蜂窝电话系统等)与外部机器(例如，任何种类的计算设备)交换数据。
所示示例的处理器平台700还包括一个或多个用于存储软件和/或数据的大容量存储设备728。此类大容量存储设备728的示例包括软盘驱动器、硬盘驱动器、光盘驱动器、蓝光磁盘驱动器、RAID系统以及数字多功能盘(DVD)驱动器。
用于实现图5和图6的方法的编码指令732可以被存储在大容量存储器件728、易失性存储器714、非易失性存储器716和/或可移除的有形的计算机可读存储介质诸如CD或DVD上。
图8使用本文公开的示例表示襟翼的襟翼位置和飞机的阻力系数相对于时间的示例时间历程曲线。在该示例中，第一曲线图800表示作为时间的函数的襟翼位置。所示示例的第一曲线图800包括水平轴802和竖直轴804，其中水平轴802将时间表示为无单位参数，竖直轴804表示以度测量的襟翼位置。所示示例的最优线806表示在稳定状态条件下的理论最优襟翼位置(例如，对应于飞机的最低阻力系数的襟翼位置)。在该示例中，例如，估计线808表示由算法诸如以上结合图4所描述的估计和优化算法404所计算的估计最优襟翼位置(例如，用来最小化阻力系数的计算的偏转估计)。虚线810和虚线812分别表示估计线808的较低和较高的误差估计。虚线810和812可以通过算法诸如估计和优化算法404来确定。在该示例中，位置线814表示襟翼的实际位置。所示示例的位置线814开始于初始时间(即，t＝0时)处的中立位置。在该示例中，命令线816表示由诸如估计和优化算法404确定的襟翼设置点(例如，命令设置点)。如第一曲线图800所示，随着时间的推移，估计线808朝着最优线806收敛。另外，虚线810和812都朝着最优线806收敛(例如，估计线808周围的误差带变得更紧)。随着时间的推移，襟翼的位置线814关于最佳线806的偏移减小，如进一步在时间上由较小的位置移位所示(例如，摄动偏转或摄动减少)。
所示示例的第二个曲线图820表示作为时间的函数的飞机的阻力系数。与第一曲线图800的水平轴802相同，水平轴822也将时间表示为无单位的测量值。所示示例的竖直轴824表示阻力系数。在该示例中，预测线826表示根据算法诸如以上结合图4所描述的估计和优化算法404预测的最小(例如，最佳)阻力系数。所示示例的真实线828表示基于襟翼位置的理论最小阻力系数。分散点830表示实际测量的阻力系数的数据点。此类分散可能由于测量、振荡等中的噪声而产生。在该示例中，随着时间的推移，预测线826和真实线828收敛，从而表明算法的阻力系数最终收敛到理论预测。后来的分散点832表明即使预测线826和真实线828已经收敛阻力系数测量值的噪音仍然持续。第二曲线图820表示本文所公开的示例如何能够鲁棒地整理(sort through)和/或过滤测量值中的噪声以确定最低阻力系数值和/或区域诸如以上结合图3所描述的较低区域310。
虽然本文已经公开某些示例方法、装置以及制品，然而本专利的覆盖范围不限于此。相反，本专利覆盖完全落入本专利的权利要求书的范围内的所有方法、装置以及制品。虽然飞机被描述，然而示例装置可以被应用于车辆、空气动力结构等。尽管所描述的示例主要涉及巡航期间的飞机，但是该示例可以被应用于关于飞机的起飞或任何其它适当的阶段。

Claims (6)

1.一种用于飞机操纵面的闭环控制的方法，所述方法包括：
测量飞机在飞行期间的飞行度量，所述飞行度量包括由所述飞机上的一个或更多个传感器计算和/或测量的数据；
基于所述飞行度量使用处理器通过优化算法以计算所述飞机的操纵面的偏转，其中计算所述操纵面的偏转包括将摄动偏转添加到偏转估计，其中所述操纵面的偏转减小所述飞机的阻力系数；
将所述操纵面移动到计算的所述操纵面的偏转；
重新测量所述飞行度量；和
基于所述优化算法确定是否应该调整所述操纵面的所述偏转。
2.根据权利要求1所述的方法，进一步包括在测量所述飞行度量之前基于初始偏转致动所述操纵面。
3.根据权利要求1所述的方法，其中所述操纵面的偏转包括机翼曲面。
4.根据权利要求1所述的方法，其中所述飞行度量包括阻力系数或推力量。
5.根据权利要求1所述的方法，其中计算所述操纵面的偏转包括使用基于Kalman滤波的方法来估计所述飞行度量的灵敏度。
6.根据权利要求1所述的方法，其中计算所述操纵面的偏转包括使用阻力值、修整推力值或节流百分率值。
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