CN108583909B - 一种弹射座椅低空姿态控制方法 - Google Patents

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Abstract

一种弹射座椅低空姿态控制方法，属于航空救生安全防护领域，主要解决飞机在低空飞行时控制策略的最优性和时效性问题。该方法采用遗传算法（GA）和BP神经网络算法相结合的方式获得飞行状态参数和控制参数之间的神经网络结构，当飞行员低空飞行需弹射救生时，根据已建立的神经网络分别对主火箭、横滚火箭、俯仰火箭的工作状态进行判断，并获得各个火箭工作时的最佳时间以及射伞最佳时间，最终通过时序控制器，实现低空救生时人椅系统的最佳或接近最佳姿态控制，从而可有效提高救生成功率。与传统的模式控制方式相比，本发明控制方案具有时效性高、控制效果接近最优、容错性高的优点。

Description

一种弹射座椅低空姿态控制方法
技术领域
本发明涉及航空安全救生防护领域，特别是涉及一种弹射座椅低空姿态控制方法。
背景技术
弹射座椅的姿态控制策略是第四代座椅的核心技术之一，也是解决座椅自适应控制问题首先必须解决的问题。目前弹射座椅主要采用模式划分的方式实现姿态控制，但是该方式存在很大的局限性。随着状态参数的增加，在多维空间内进行模式划分变得异常复杂，各参数的临界值也难以确定。此外，每种工作模式采用单一的控制参数，很难保证控制规律的最优性，导致飞机尤其在低空飞行时，引起不必要的救生高度损失。
为了获得低空姿态最优的控制规律，一种有效的方式是根据特定飞行的状态参数，对控制参数采用群举的方式，获得最佳的控制策略，但是当状态参数和控制参数较多时，该方法耗时且不切实际，同时也不具有时效性。
发明内容
为了解决上述存在的问题，本发明提供一种弹射座椅低空姿态控制方法，保证飞机在低空飞行时控制策略的最优性和时效性，本发明控制方案具有时效性高、控制效果接近最优、容错性高的优点，为达此目的，本发明提供一种弹射座椅低空姿态控制方法，其特征在于，具体包括如下步骤：
（1）飞机状态传感器适时检测飞机高度及其它状态参数，当飞行员判断需弹射救生时拉动手环，人椅系统弹射出舱；
（2）根据飞行状态判断是否在设定的低空飞行包线内选择不同的控制策略，若否，选择其它控制策略，若是，基于神经网络输入参数的范围，将飞行状态参数转换，并分别输入至射伞延迟非线性神经网络、火箭工作状态模式识别神经网络，输出射伞延迟时间、主火箭、横滚/俯仰姿态火箭工作状态代码；
（3）将主火箭、横滚/俯仰姿态火箭工作状态代码解码得到各火箭工作状态，若主火箭工作，将转换后的状态参数输入主火箭非线性映射神经网络，并输出主火箭延迟时间；
（4）判断横滚火箭是否工作，若是，将转换后的状态参数输入至横滚火箭非线性映射神经网络，输出横滚火箭延迟时间；与此同时，判断俯仰火箭是否工作，若是，将转换后的状态参数输入至俯仰火箭非线性映射神经网络，输出俯仰火箭延迟时间；
（5）将上述主火箭延迟时间、横滚火箭延迟时间、俯仰火箭延迟时间、射伞延迟时间以及步骤2中的状态参数转换特征传入时序控制器，对主火箭、横滚左/右火箭、俯仰上/下火箭的工作时间、射伞时间排序，生成信号对人椅系统自由飞阶段的姿态进行控制。
本发明的进一步改进，步骤一所述状态参数包括座椅弹射离机时飞机的横滚角及角速度、俯仰角及角速度、飞机表速、下沉率。
本发明的进一步改进，步骤二所述的神经网络采用如下步骤建立：
（1）选取影响弹射座椅安全救生的关键状态参数，划定状态参数的状态变化区间，并按照一定步长将状态变化区间离散化；
（2）初始化状态参数，根据控制参数的多少，选定控制参数种群的规模，并随机初始化种群；
（3）基于上述状态参数、控制参数种群，通过预先设计的弹射座椅数值模拟程序计算种群所有个体的目标参数；
（4）基于上述状态参数采用遗传算法，以目标参数最优为条件，寻找最佳的控制参数，并将获得的“状态—控制—目标参数”数据对保存；
（5）依步长改变状态参数，并判定状态参数是否在设定范围内，若是，执行步骤2，若否，将所有已计算状态参数下的“状态—控制参数”数据对保存至数据库；
（6）采用BP神经网络算法，根据状态参数个数，设定网络层数和节点数，对上述数据库中的数据训练，建立BP神经网络结构，其中输入为状态参数，输出为控制参数。
（7）在步骤1中设定的状态变化区间内，随机生成若干状态参数，构成点集，并执行步骤2～4，获得“状态—控制—目标参数”数据对集；
（8）基于步骤6生成的BP神经网络结构，输入步骤7中的状态参数点集，输出与之对应的控制参数点集；
（9）将步骤8中的“状态—控制参数”数据对集导入弹射座椅数值模拟程序，获得对应条件下的目标参数点集；
（10）将步骤7和步骤9中的“状态—控制—目标参数”数据对集中的目标参数比对，若总体平均误差和个体误差均符合要求，则导出BP神经网络结构，作为弹射座椅低空姿态的控制策略，若否，选出不符合要求的个体的状态参数，并将其锁定在步骤1所述的离散化区间上，选出预测不达标的离散子区间，并将该区间按照一定步长细分，执行步骤2，改进BP神经网络结构。
本发明的进一步改进，所述控制参数包括主火箭、俯仰、横滚姿态火箭是否工作，主火箭、俯仰、横滚姿态火箭工作时的延迟时间，救生伞延迟时间。
本发明的进一步改进，所述目标参数为最低安全救生高度或者救生伞张满时的高度。
本发明的进一步改进，所述弹射座椅数值模拟程序包括弹射座椅出舱、自由飞、救生伞拉直以及张满四个阶段的数值模拟。
本发明一种弹射座椅低空姿态控制方法，有益效果如下：
本发明方法可以保证飞机在低空飞行时控制策略的最优性和时效性，当飞机在低空飞行，需弹射救生时，根据当前飞机的飞行状态参数，采用已建立的神经网络结构，可快速输出最优或者接近最优的控制方案，减小安全救生高度的损失，提高飞行员救生的成功率。
附图说明
图1为本发明弹射座椅低空姿态控制方法流程图。
图2为本发明弹射座椅低空姿态神经网络设计流程图。
图3为本发明座椅弹射数值模拟程序流程图。
具体实施方式
下面结合附图与具体实施方式对本发明作进一步详细描述：
本发明提供一种弹射座椅低空姿态控制方法，保证飞机在低空飞行时控制策略的最优性和时效性，本发明控制方案具有时效性高、控制效果接近最优、容错性高的优点。
本发明所述状态参数包括座椅弹射离机时飞机的横滚角及角速度、俯仰角及角速度、飞机表速、下沉率；所述控制参数包括主火箭、俯仰、横滚姿态火箭是否工作，主火箭、俯仰、横滚姿态火箭工作时的延迟时间，救生伞延迟时间；所述目标参数为最低安全救生高度或者救生伞张满时的高度；如图3所示，所述弹射座椅数值模拟程序包括弹射座椅出舱、自由飞、救生伞拉直以及张满四个阶段的数值模拟。
如图1和2所示，本发明实施例中对特定型号的座椅，首先建立其低空飞行姿态下的控制策略神经网络结构，具体包括如下步骤：
（1）选取影响弹射座椅安全救生的关键状态参数，划定状态参数的状态变化区间如下：横滚角[0～180°]、俯仰角[-90～90°]、横滚角速度[-300～300°/s]、俯仰角速度[-300～300°/s]、表速[0～650km/h]、下沉率[-50～0m/s]；并按照如下步长将状态变化区间离散化：横滚角和俯仰角10°、横滚角和俯仰角角速度30°/s、表速50km/h、下沉率10m/s；
（2）初始化状态参数，根据控制参数的多少，选定控制参数种群的规模为50，并随机初始化种群；
（3）基于上述状态参数、控制参数种群，通过预先设计的弹射座椅数值模拟程序计算种群所有个体的目标参数；
（4）基于上述状态参数采用遗传算法（GA），以目标参数最优为条件，寻找最佳的控制参数，并将获得的“状态—控制—目标参数”数据对保存；
（5）依步长改变状态参数，并判定状态参数是否在设定范围内，若是，执行步骤（2），若否，将所有已计算状态参数下的“状态—控制参数”数据对保存至数据库；
（6）采用BP神经网络算法，根据状态参数个数，设定网络层数为1和节点数40，对上述数据库中的数据训练，建立BP神经网络结构，其中输入为状态参数，输出为控制参数。
（7）在步骤（1）中设定的状态变化区间内，随机生成若干状态参数，构成点集（点集应尽可能覆盖全区间），并执行步骤（2～4），获得“状态—控制—目标参数”数据对集；
（8）基于步骤（6）生成的BP神经网络结构，输入步骤（7）中的状态参数点集，输出与之对应的控制参数点集；
（9）将步骤（8）中的“状态—控制参数”数据对集导入弹射座椅数值模拟程序，获得对应条件下的目标参数点集；
（10）将步骤（7）和步骤（9）中的“状态—控制—目标参数”数据对集中的目标参数比对，若总体平均误差和个体误差均小于5%，则导出BP神经网络结构，作为弹射座椅低空姿态的控制策略，若否，选出不符合要求的个体的状态参数，并将其锁定在步骤（1）所述的离散化区间上，选出预测不达标的离散子区间，假定为横滚角[130～140°]、俯仰角[50～60°]、横滚角速度[-90～-60°/s]、俯仰角速度[30～60°/s]、表速[150～200km/h]、下沉率[-10～0m/s]的一个或多个子区间，并将各个子区间按照四等分细分，执行步骤（2），改进BP神经网络结构。
当该型弹射座椅在服役期间工作时：
（1）飞机状态传感器适时检测飞机高度及其它状态参数，当飞行员判断需弹射救生时拉动手环，人椅系统弹射出舱；
（2）根据飞行状态判断是否在设定的低空飞行包线内选择不同的控制策略，若否，选择其它控制策略，若是，基于神经网络输入参数的范围，将飞行状态参数转换（例如当下横滚角为-20°时，不在设定的[0～180°]范围内，此时需采用对称原则转换为20°，并将与之相关的横滚角速度作符号变换），并分别输入至射伞延迟非线性神经网络、火箭工作状态模式识别神经网络，输出射伞延迟时间、主火箭、横滚/俯仰姿态火箭工作状态代码；
（3）将主火箭、横滚/俯仰姿态火箭工作状态代码解码得到各火箭工作状态，若主火箭工作，将转换后的状态参数输入主火箭非线性映射神经网络，并输出主火箭延迟时间；
（4）判断横滚火箭是否工作，若是，将转换后的状态参数输入至横滚火箭非线性映射神经网络，输出横滚火箭延迟时间；与此同时，判断俯仰火箭是否工作，若是，将转换后的状态参数输入至俯仰火箭非线性映射神经网络，输出俯仰火箭延迟时间；
（5）将上述主火箭延迟时间、横滚火箭延迟时间、俯仰火箭延迟时间、射伞延迟时间以及步骤（2）中的状态参数转换特征传入时序控制器，对主火箭、横滚左/右火箭、俯仰上/下火箭的工作时间、射伞时间排序，生成信号对人椅系统自由飞阶段的姿态进行控制。
以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非是对本发明作任何其他形式的限制，而依据本发明的技术实质所作的任何修改或等同变化，仍属于本发明所要求保护的范围。

Claims (5)

1.一种弹射座椅低空姿态控制方法，其特征在于，具体包括如下步骤：
（1）飞机状态传感器适时检测飞机高度及其它状态参数，当飞行员判断需弹射救生时拉动手环，人椅系统弹射出舱；
（2）根据飞行状态判断是否在设定的低空飞行包线内选择不同的控制策略，若否，选择其它控制策略，若是，基于神经网络输入参数的范围，将飞行状态参数转换，并分别输入至射伞延迟非线性神经网络、火箭工作状态模式识别神经网络，输出射伞延迟时间、主火箭、横滚/俯仰姿态火箭工作状态代码；
步骤（2）所述的神经网络采用如下步骤建立：
1）选取影响弹射座椅安全救生的关键状态参数，划定状态参数的状态变化区间，并按照一定步长将状态变化区间离散化；
2）初始化状态参数，根据控制参数的多少，选定控制参数种群的规模，并随机初始化种群；
3）基于上述状态参数、控制参数种群，通过预先设计的弹射座椅数值模拟程序计算种群所有个体的目标参数；
4）基于上述状态参数采用遗传算法，以目标参数最优为条件，寻找最佳的控制参数，并将获得的“状态—控制—目标参数”数据对保存；
5）依步长改变状态参数，并判定状态参数是否在设定范围内，若是，执行步骤2），若否，将所有已计算状态参数下的“状态—控制参数”数据对保存至数据库；
6）采用BP神经网络算法，根据状态参数个数，设定网络层数和节点数，对上述数据库中的数据训练，建立BP神经网络结构，其中输入为状态参数，输出为控制参数；
7）在步骤1）中设定的状态变化区间内，随机生成若干状态参数，构成点集，并执行步骤2）～4），获得“状态—控制—目标参数”数据对集；
8）基于步骤6）生成的BP神经网络结构，输入步骤7)中的状态参数点集，输出与之对应的控制参数点集；
9）将步骤8)中的“状态—控制参数”数据对集导入弹射座椅数值模拟程序，获得对应条件下的目标参数点集；
10）将步骤7)和步骤9）中的“状态—控制—目标参数”数据对集中的目标参数比对，若总体平均误差和个体误差均符合要求，则导出BP神经网络结构，作为弹射座椅低空姿态的控制策略，若否，选出不符合要求的个体的状态参数，并将其锁定在步骤1所述的离散化区间上，选出预测不达标的离散子区间，并将该区间按照一定步长细分，执行步骤2)，改进BP神经网络结构；
（3）将主火箭、横滚/俯仰姿态火箭工作状态代码解码得到各火箭工作状态，若主火箭工作，将转换后的状态参数输入主火箭非线性映射神经网络，并输出主火箭延迟时间；
（4）判断横滚火箭是否工作，若是，将转换后的状态参数输入至横滚火箭非线性映射神经网络，输出横滚火箭延迟时间；与此同时，判断俯仰火箭是否工作，若是，将转换后的状态参数输入至俯仰火箭非线性映射神经网络，输出俯仰火箭延迟时间；
（5）将上述主火箭延迟时间、横滚火箭延迟时间、俯仰火箭延迟时间、射伞延迟时间以及步骤(2)中的状态参数转换特征传入时序控制器，对主火箭、横滚左/右火箭、俯仰上/下火箭的工作时间、射伞时间排序，生成信号对人椅系统自由飞阶段的姿态进行控制。
2.根据权利要求1所述的一种弹射座椅低空姿态控制方法，其特征在于：步骤（1）所述状态参数包括座椅弹射离机时飞机的横滚角及角速度、俯仰角及角速度、飞机表速、下沉率。
3.根据权利要求1所述的一种弹射座椅低空姿态控制方法，其特征在于：所述控制参数包括主火箭、俯仰、横滚姿态火箭是否工作，主火箭、俯仰、横滚姿态火箭工作时的延迟时间，救生伞延迟时间。
4.根据权利要求1所述的一种弹射座椅低空姿态控制方法，其特征在于：所述目标参数为最低安全救生高度或者救生伞张满时的高度。
5.根据权利要求1所述的一种弹射座椅低空姿态控制方法，其特征在于：所述弹射座椅数值模拟程序包括弹射座椅出舱、自由飞、救生伞拉直以及张满四个阶段的数值模拟。
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