CN110727286B - 用于确定下降剖面的方法和系统 - Google Patents

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Abstract

确定或估计下降剖面的方法和系统包括接收针对目标目的地的最后进近定位点，重复反算一组后续模型，基于重复反算该组后续模型确定下降剖面，和根据下降剖面操作飞行器。

Description

用于确定下降剖面的方法和系统
关于联邦政府资助的研究或开发的声明
本公开是在美国联邦航空管理局授予的合同号DTFAWA-15-A-80013的政府支持下完成的。政府在本公开中享有一定的权利。
相关申请的交叉引用
本申请要求2018年7月17日提交的美国专利申请No.16/037,214的优先权和权益，该申请的全部内容结合于此。
技术领域
本公开涉及一种用于确定交通工具的下降剖面的方法和系统。
背景技术
飞行管理系统(FMS)是飞行器上的基于计算机的系统，其执行许多飞行中任务，包括飞行计划的飞行中管理。FMS已经使用多年，并且迄今为止FMS使用的编程技术被设计用于前几代计算机化系统的计算能力。例如，当前仍在使用的之前的FMS通常对关于飞行路径的许多复杂和变化的参数做出假设，包括但不限于关于飞行器及其性能特性的方面的预定义(即，恒定)值和飞行器操作的恒定值，例如在飞行的下降部分期间恒定的飞行器校准空速或马赫数。
发明内容
在一个方面，本公开涉及一种确定下降剖面的方法，该方法包括：在控制器模块处接收针对目标目的地的最后进近定位点处的飞行器的性能特性的最终模型；通过控制器模块确定最终模型的第一飞行器能量水平，该第一飞行器能量水平限定最终模型处的飞行器的组合的动能和势能；通过控制器模块基于连续较大的飞行器能量水平重复反算一组后续模型，其中每个连续的反算基于最小化成本概况确定相应后续模型的可变推力参数值；基于重复反算该组后续模型确定下降轮廓；以及根据确定的下降轮廓操作飞行器。
在另一方面，本公开涉及一种用于确定下降剖面的系统，该系统包括：存储器，该存储器存储目标目的地的最后进近定位点的飞行器性能特性和最小化成本概况；控制器模块，该控制器模块构造成从存储器接收性能特性和最小化成本概况，基于最后进近定位点处的飞行器的性能特性确定第一飞行器能量水平，重复反算一组后续飞行器性能模型，基于重复反算该组后续模型确定下降轮廓，以及将下降轮廓提供给飞行控制器，从而根据下降轮廓操作飞行器，该飞行器能量水平限定飞行器的组合的动能和势能。
在又一方面，本公开涉及一种预测下降轮廓的方法，该方法包括：在控制器模块处接收目标高度处的飞行器的性能特性的最终模型；通过控制器模块确定最终模型的第一飞行器能量水平，该第一飞行器能量水平限定最终模型处的飞行器的组合的动能和势能；通过控制器模块基于连续较大的飞行器能量水平重复反算一组后续模型，其中每个连续的反算基于最小化成本概况确定相应后续模型的可变推力参数值；基于重复反算该组后续模型预测下降剖面；和根据预测的下降剖面操作飞行器。
附图说明
在附图中：
图1示出了根据本文描述的各个方面的飞行器的飞行剖面。
图2示出了根据本文描述的各个方面的用于操作诸如图1中的飞行剖面的飞行器系统的示意图。
图3示出了根据本文描述的各个方面的图1的飞行剖面的下降剖面。
图4示出了展示根据本文描述的各个方面的确定图3的下降剖面的方法的流程图。
图5示出了展示根据本文描述的各个方面的确定图3的下降剖面的方法的另一流程图。
具体实施方式
本公开的各方面可以在用于利用系统确定或估计下降剖面的任何环境，装置或方法中实施，而不管由下降设备执行的功能如何。例如，下降剖面可以由诸如飞行器的基于空气的交通工具(例如，固定翼或基于旋翼的，诸如直升机)，或诸如潜水交通工具的基于水的交通工具使用。
虽然将描述“一组”各种元件，但应理解“一组”可包括任何数量的相应元件，包括仅一个元件。同样如这里所使用的，虽然传感器可以被描述为“感测”或“测量”相应的值，但是感测或测量可以包括确定指示相应值或与相应值相关的值，而不是直接感测或测量该值本身。感测的或测量的值可以进一步提供给其他部件。例如，可以将该值提供给控制器模块或处理器，并且控制器模块或处理器可以对该值执行处理以确定代表所述值的代表值或电特性。
除非另有说明，否则所有方向参考(例如，上，下，向上，向下，更高，更低，后，前，上方，下方，竖直，水平等)仅用于识别目的，以帮助读者理解本公开，并且不会产生限制，特别是关于其位置，取向，相对位置或使用的限制。连接参考(例如，附接，联接，连接和连结)将被广义地解释，并且除非另有指示，否则可包括元件集合之间的中间构件和元件之间的相对移动。因此，连接参考不一定推断两个元件直接连接并且处于彼此固定关系。在非限制性示例中，可以选择性地构造连接或断开连接以提供，启用，禁用等相应元件之间的电连接。示例性附图仅用于说明的目的，并且附图中反映的尺寸，位置，顺序和相对大小可以变化。
如本文所使用的，“系统”可以包括具有至少一个处理器和存储器的“控制器模块”。存储器的非限制性示例可以包括随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，闪存，或一个或多个不同类型的便携式电子存储器，例如盘，DVD，CD-ROM等，或这些类型的存储器的任何合适的组合。处理器可以被构造为运行任何合适的程序或可执行指令，该任何合适的程序或可执行指令被设计为执行各种方法，功能，处理任务，计算等，以实现或完成本文描述的技术操作或操作。该程序可以包括计算机程序产品，其可以包括用于承载或具有存储在其上的机器可执行指令或数据结构的机器可读介质。这种机器可读介质可以是任何可用介质，其可以由通用或专用计算机或具有处理器的其他机器访问。通常，这样的计算机程序可以包括例程，程序，对象，部件，数据结构，算法等，其具有执行特定任务或实施特定抽象数据类型的技术效果。
本公开涉及确定可以包括非线性编程的引导指令，例如飞行剖面。如这里所使用的，术语“非线性编程”是解决由一组未知实变量的等式和不等式的系统(统称为“约束”)以及要最大化或最小化的目标函数限定的优化问题的处理，其中一些约束或目标函数是非线性的。它是处理非线性问题的数学优化的子领域。飞行剖面还可以包括剖面的子集，例如爬升剖面，巡航剖面或下降剖面。飞行剖面可以包括或限定飞行路径，该飞行路径通过将确定的控制应用于给定的假定初始操作状态和环境条件的运动方程来确定，估计或预测。在一些方面，本公开特别涉及使用确定，运算，计算，估计，预测或非线性编程来降低下降阶段或飞行路径的部分的成本参数的系统和处理。在一些方面，可以利用非线性编程技术来更准确和有效地限定飞行路径下降剖面并生成最佳控制轨迹。如本文所用，术语“确定”是指确定已经发生或正在发生的后果或结果(例如“现在”或“当前”后果或结果)的系统或方法，并且与术语“预测”形成对比，这是指前瞻性的决定或估计，使后果或结果在事件的实际表现之前得知。
在一些方面，非线性编程可用于解决由一组未知实变量的约束系统限定的指导优化问题(例如，最小化燃料消耗，减少飞行时间，满足调度约束等)。结合使用非线性编程技术和当前计算能力可以提供一种机制，以解决和生成用于指导优化的复杂非线性问题的解。如本文所用，术语飞行器，飞机或航行器可包括如联邦法规第25部分的标题14(14CFR第25部分)所述的商用飞行器，该联邦法规第25部分的标题14包含适航标准的规则：运输类别飞机，无人机和其他飞行器。
参考图1，以图形格式示出的是飞行剖面10，例如飞行器(示意性地示出为沿着飞行剖面10飞行的虚线框20)的飞行路径。如图所示，飞行剖面10通常包括三个阶段或部分，包括爬升剖面12或上升剖面，巡航剖面14和下降剖面16。图1中的图示出了飞行器20的高度(竖直轴线)与范围(水平轴线)之间的一般关系。本公开的各方面可以包括确定，估计或预测有效的下降剖面16。如本文所使用的，“有效”的下降剖面16可包括但不限于下降剖面16并且降低或最小化下降剖面16的成本值，例如燃料消耗，下降时间，重新调度成本等。当确定有效的下降剖面16或下降剖面的效率时，可以包括附加的“成本”。
图2示出了用于确定图1的下降剖面16的系统30，包括在飞行器20沿着飞行剖面10飞行时确定下降剖面16。如图所示，系统30可以包括控制器模块32，该控制器模块32具有处理器34并且与存储器36通信地连接。系统30的非限制性方面还可包括一组输入设备38，通信设备40，一组输出设备46，以及具有或存储飞行路径数据44的飞行剖面数据库42。飞行路径数据44的非限制性示例可包括飞行剖面10或其部分的计算的剖面数据。在另一个非限制性示例中，飞行剖面数据库42或飞行路径数据44可包括一组飞行路径数据44，例如事先确定的数据或飞行剖面10，或临时计算的数据或飞行剖面10。在这种情况下，可以将当前或临时飞行路径数据44与事先确定的飞行路径数据44进行比较。在本公开的另一个非限制性方面，飞行路径数据44可以包括与飞行路径或飞行剖面或其子部分相关的参数数据。例如，飞行路径数据44可以包括航路点数据，接近数据或相应的一组性能特性“点”数据，其中一组“点”可以为沿着飞行路径的一系列或一连串点限定确定的，估计的或预测的位置，空速，高度，航向等。在另一个非限制性示例中，该组性能特性“点”数据还可以限定飞行器20的附加特性，包括但不限于劣化参数(例如，反映与飞行器的年限或其部件相关的飞行器性能特性变化)，或者个性化参数(例如，反映飞行器机群内特定飞行器20的不同构造或部件，例如发动机)。在这个意义上，飞行路径数据44或飞行剖面可包括一系列或一连串单独或离散的“点”或“模型”。
在一个示例中，该组输入设备38可以适于向控制器模块32提供或供应飞行器数据，并且可以包括但不限于传感器，检测器，附加系统等。飞行器数据可以适于或与飞行器20的各方面，当前的或预测的飞行相关，并且用于建立，确定，估计或预测与飞行路径数据44相关的方面。在这个意义上，飞行器数据可用于通知或更新当前的，估计的或未来的飞行路径数据44。
在另一个示例中，该组输出设备46可以适于接收系统30的数据或通信，例如飞行管理系统(FMS)，自动驾驶系统，自动飞行系统，自动着陆系统等。在又一个非限制性示例中，系统30的各方面可以被包括作为FMS，或另一个飞行器20或航空电子系统的一部分。仅在非限制性示例中，系统30可以将飞行剖面数据库42或飞行路径数据44的各方面提供给另一个接收设备。通信设备40的非限制性方面可以包括任何系统，发射器，接收器，信号发生器或被构造为实现系统30与另一设备或系统之间的通信的其他机构。例如，通信设备40可以适于发送和接收与基于地面的系统，机场指令和控制系统，天气系统或基于卫星的系统，其他飞行器等的通信。在这个意义上，系统30可以利用通信设备40来接收与飞行器20的当前的或预测的飞行路径数据44的各方面相适应或相关的附加飞行器数据或通信，或者可以将飞行路径数据44的各方面通信给另一个设备，系统等。因此，通信设备40可以作为或执行为输入设备(类似于该组输入设备38)和输出设备(类似于该组输出设备46)或其组合。如这里所使用的，通信设备40可以适于处理数字或数据传输(例如上载或下载)以及模拟或非数据传输(例如语音无线电等)。
可以包括系统30的其他非限制性方面，其中系统30或控制器模块32中的至少一个与最终进近定位点数据48的数据库和成本概况数据50的数据库通信地连接。如这里所使用的，“最后进近定位点数据”48可以包括与朝向飞行目的地(诸如机场)的最后进近或着陆进近相关的数据。最后进近定位点数据48可以限定飞行器20在目的地处的最后进近着陆时的预期性能特性或参数。预期的性能特性可以包括但不限于一个或多个离散的性能特性点，该性能特性点包括但不限于最后进近空速，最后进近水平距离(例如相对于目的地)，最后进近高度，航向等。在一个非限制性示例中，最后进近定位点数据48可以通过一组标准性能特性预限定，并且由可访问数据库，相应目的地等存储，保存或维护。
成本概况数据50可包括与操作，飞行，维护或以其他方式利用飞行器20相关联的数据或值。成本概况数据50可以适于向控制器模块32供应或提供成本或价值数据。例如，成本概况数据50可包括与燃料成本或价值，基于推力的燃料燃烧速率，与调度相关联的值(例如，乘客调度成本或机组人员调度成本)等相关的数据。
虽然最后进近定位点数据48和成本概况数据50被示出为远离系统30，但是可以包括系统30的非限制性方面，其中，例如，最后进近定位点数据48和成本概况数据50包括在系统30中。例如，最后进近定位点数据48或成本概况数据50的至少一部分可以被复制，拷贝或存储在系统30的存储器36中。在另一实例中，系统30或存储器36可以通过提供给通信设备40的传输来接收最后进近定位点数据48或成本概况数据50的至少一部分。另外，虽然该组输入设备38，通信设备40和该组输出设备46被示为系统30的一部分，但是可以包括本公开的非限制性方面，其中该组输入设备38，通信设备40，该组输出设备46或其子集远离系统30定位并且与系统30通信地连接。
图3示出了可以形成图1的下降剖面16的示例性绘制图。图3包括巡航剖面14的末端的有限部分，用于理解初始下降。下降剖面16可包括朝向着陆目的地(示为机场62)下降的飞行器20的下降轨迹60。在一个非限制性示例中，下降剖面16可以包括与飞行器20的下降相关并且不被下降轨迹60捕获的附加信息。例如，下降剖面16的各方面可以包括成本分析，天气交互，定时考虑等，而下降轨迹60可以限于例如空速，航向，节气门控制或飞行器特定的特性。下降轨迹60被示出为包括沿轨迹60的离散点或“模型”68的子集，包括初始或第一模型64(例如巡航模型或轨迹)，以及最终模型66(例如最后进近定位点模型)，和最后进近定位点轨迹(从最终模型66延伸到机场62，以虚线示出)。虽然描述了离散点，但是该组模型68可以包括连续轨迹60或范围，并且不限于特定和分离的“点”。在这个意义上，下降轨迹60可以是包括一个或多个模型68的连续的，连接的或不间断的轨迹60。
该组模型68可以在下降剖面16或下降轨迹60中的各个点处由飞行器20的性能特性来限定。最终模型66或其性能特性的非限制性方面可以由最后进近定位点数据48来限定。在这个意义上，最终模型66的各方面可以是预定义的，标准化的等，而不管下降剖面16或下降轨迹60。虽然最终模型66的一个示例(例如，下降的底部)被描述为最后进近定位点模型，但是本公开的进一步的非限制性示例可以利用不是最后进近定位点模型的最终模型66，而是与飞行器20的当前的或预测的高度相比的另一或不同高度。例如，最终模型66可以是较低的巡航高度，或者是下降中的临时保持高度。
可以包括本公开的各方面，其中关于图3描述的系统30可以被构造为确定，生成，计算或以其他方式限定下降剖面16或下降轨迹60。限定下降剖面16或下降轨迹60可以在飞行期间发生，在启动飞行器20的下降剖面16之前发生，或者可以在下降剖面16(例如，重新确定或重新生成更新的下降剖面16)期间发生。在另一个非限制性示例中，系统30的各方面可以在飞行发生之前或者在操作飞行器20之前(例如，小时，天，周等)估计或预测未来的下降剖面16或下降轨迹60。在另一个非限制性示例中，系统30可以被构造为在不同或远程定位的系统之间共享或分配该确定，生成，计算或以其他方式限定下降剖面16或下降轨迹60(例如，在基于地面的计算机和飞行的飞行器20的FMS之间共享)。
系统30可以通过以预定的最终模型66开始，并且沿着下降剖面16向上反算下降剖面16或下降轨迹60的模型68(例如，在距离机场62更远的距离，更高的高度，或其组合处反算后续模型)，来可操作地确定，预测或估计下降剖面16或下降轨迹60。如这里所使用的，沿着下降剖面16的“向上”方向用箭头76表示。系统30通过基于前一模型68求解或计算后续模型68的性能特性来操作以在向上方向76上反算该组后续模型68。本说明书中的“先前”指的是与向上方向76相反的方向。
因此，当系统30接收到具有最后进近定位点处的飞行器20性能特性的最终模型66时，例如基于最后进近定位点数据48，系统30可以后续从最终模型66在向上方向上反算接下来的模型，例如第二模型70。类似地，在向上方向76上，系统30可以后续基于第二模型70反算接下来的模型，例如第三模型72，然后可以基于第三模型72反算第四模型74，依次类推。
该组模型68的每个反算可以求解一个或多个飞行器20的性能特性，包括但不限于空速或可变推力参数控制。在一个非限制性方面，系统30还可以求解限制的或以其他方式受限的飞行器20的性能特性，例如求解不同于或大于空转推力控制值(例如，大于零的推力或部分推力的性能特性)的可变推力控制。在另一个非限制性示例中，可变推力控制可以仅在下降剖面16的一部分期间(例如在下降剖面16的第一部分期间)被限制或以其他方式受限。在这种情况下，下降剖面16的第一“半”可以由高度，时间等或其组合来限定。
如本文所使用的，“推力参数控制”，“推力参数值”等指的是实现或构造成调节飞行器20或飞行器发动机的推力或推力输出的设定，输入，控制系统响应等。在一个非限制性示例中，推力参数值可包括发动机控制设定或参数，燃料消耗设定或参数等。在另一个非限制性示例中，推力参数值可以包括实现推力或推力输出的设定或参数的组合。
针对该组模型68的每个反算还可以基于由成本概况数据库50限定的成本值或成本参数。例如，系统30可以基于由成本概况数据库50和特定的每个后续模型68限定的最小化成本或价值，来求解飞行器20的性能特性，例如空速或可变推力控制。
在另一个非限制性示例中，系统30还可以通过首先计算在每个相应模型68处的阈值来求解一个或多个飞行器20的性能特性。可以在每个相应模型68处计算的阈值的一个示例可以是飞行器能量值，即，在相应的模型68处飞行器20的势能和动能的实际的，估计的，预测的或任意量的总数或总和。在另一示例中，通过已知的或事先已计算的先前模型68，模型68的后续反算可至少部分地基于例如在相应的模型68处飞行器20的实际的，估计的，预测的或确定的空速或推力控制(例如，将与飞行器20的动能相关的值)。或者，模型68的后续反算可以至少部分地基于例如在相应模型68处飞行器20的实际的，估计的，预测的或确定的高度(例如，将与飞行器20的势能相关的值)。在又一个示例中，模型68的后续反算可以至少部分地基于空速，推力控制，高度或在先前模型68中限定或计算的任何其他性能特性的子集。后续反算还可以基于飞行器20或环境的附加状态信息，例如由该组输入设备38或通信设备40接收的数据，包括但不限于大气信息，飞行路径约束，交通工具约束，机场交通，对流天气模型等。
因此，该组后续模型68的重复反算可以基于例如连续更大或更高的飞行器20能量水平，其中随着反算模型68在向上方向76上移动，由于更高的高度和更高的空速或推力控制，能量水平连续地更大或更高。连续地更大或更高的飞行器20能量水平的非限制性示例可以基于预定的，确定的，计算的，实际的，估计的，预测的或任意增加的能量水平。在一个非限制性示例中，当反算达到，符合，超过或满足由系统30(例如，通过该组输入设备38或通信设备40)感测或测量的飞行器20的当前性能特性(例如，当前高度，当前空速或其组合)时，重复反算可以停止或终止。或者，当反算达到，符合，超过或满足第一模型64时，重复反算可以停止或终止。
系统30还可以基于该组后续模型68的重复反算来确定，估计或预测下降剖面16或下降轨迹60，如所描述的。系统30可以通过该组输出设备46或通信设备40(例如自动飞行器，自动驾驶仪或自动驾驶系统)将确定的或预测的下降剖面16提供给另一系统，使得飞行器20可以根据确定的或预测的下降剖面16流动。在另一个非限制性示例中，系统30或与系统30连接的另一系统可以根据确定的或预测的下降剖面16生成，提供或以其他方式确定飞行员要遵循的指令。
因此，当确定或预测下降剖面16时，与传统下降剖面程序相比，本公开的各方面可以生成降低成本的下降剖面16。与传统的下降剖面开端(以虚线80表示)相比，降低成本的下降剖面16还可以以较早的下降78(例如，在离目的地或机场62更远的距离处)和至少下降剖面16的第一部分中的可变部分推力控制开始。在一个非限制性示例中，确定的或预测的具有较早的下降78和可变部分推力控制的下降剖面16可以节省大约0.7％的成本，例如燃料燃烧或飞行时间。
除了示出和描述的内容之外的许多其他可能的方面和构造是本公开所预期的。例如，本公开的一个方面预期系统30可以计算，估计或预测在该组反算模型68之间的下降剖面16或下降轨迹60的飞行器操作特性。本公开的另一方面预期系统30还可以至少部分地基于飞行器20的确定的，计算的，估计的或预测的重量来确定下降剖面16。例如，系统30可以基于例如燃料燃烧率(其影响飞行器20的重量)，巡航剖面14，整体飞行剖面10或当前飞行计划，飞行器20在初始下降点处的估计的水平距离等，或其组合，来估计或预测在下降剖面16的估计的或预测的初始下降点处的飞行器20重量。然后，系统30可以执行重复反算，如本文所述的。一旦系统30确定或预测下降剖面16，系统30还可以基于第一模型64，下降剖面16的水平距离和下降剖面16的性能特性(例如，可变推力参数值)，来确定或预测飞行器20的重量。然后，系统30可以将初始下降点处的估计的或预测的飞行器重量与下降剖面16的反算估计的或预测的飞行器重量比较，并且当满足比较时(例如，该比较在值，范围，阈值或容差之外)，通过利用初始下降点处的飞行器重量的更新的预测或估计重复反算一组新的模型68，重复该过程以确定或预测新的下降剖面16。
图4示出了第一流程图，该第一流程图示出了确定下降剖面16的方法100，如所描述的。方法100可以在102处通过可选地确定，预测或估计在下降顶部处的初始飞行器20状态，并且确定，预测或估计在最后进近定位点处的飞行器20重量来开始。然后，在104处，方法100可以开始以能量阶梯离散下降轨迹60，从最后进近定位点或最终模型66开始。接下来，在106处，方法100求解用于速度和推力控制的相应模型66,68，例如以最小化由成本概况数据50限定的成本，接着在108处，基于能量水平反算后续模型68。然后，在110处，方法100在向上方向76上沿着下降轨迹60将飞行器20状态步进到下一个能量水平。然后，在112处，方法100确定下一个能量水平是否与巡航高度，巡航速度，巡航剖面14等相对应。如果下一个能量水平与巡航高度，巡航速度，巡航剖面14等不对应，则方法100返回到步骤106以重复步骤106-110直到达到巡航。如果在步骤112中下一个能量水平与巡航高度，巡航速度，巡航剖面14等相对应，则方法100继续到步骤114。
在步骤114中，方法100可选地计算飞行器20沿着在步骤106-110的重复反算期间确定的下降剖面16行进的水平距离。然后，在116处，方法100可选地确定在所确定的下降剖面16的第一模型64处的当前飞行计划的飞行器20重量。在118处，方法100可选地确定重量计算是否一致(例如，初始下降点处的估计的或预测的飞行器重量与下降剖面16的反算估计的或预测的飞行器重量的比较是否满足)。如果重量计算不一致，则方法100可选地迭代最后进近重量以在120处实现收敛，并且以在最后进近定位点处的迭代飞行器20重量的情况下返回到步骤104。如果重量计算在步骤118中一致，或者在步骤112中达到巡航之后，则在122处，可以根据确定的下降剖面16操作飞行器20。
图4的方法的工作示例可以是指导性的。例如，在102处，方法100可以估计在下降顶部(例如，第一模型64)处的飞行器20状态，并且确定，预测或估计在最后进近定位点处(例如，在最终模型66处)的飞行器20重量。接下来，在104处，方法100使用最后进近定位点数据48可以限定最终模型66的性能特性，包括但不限于空速，高度，轨迹等。在106处，知道空速，高度，轨迹等，方法100可以利用参数方程来求解在最终模型66处的推力控制，利用成本概况数据50最小化在最终模型66处操作飞行器20的成本。在步骤106或108中，方法100还可以在知道空速，高度，轨迹等的情况下计算势能和动能的总飞行器能量。
接下来，在110中，方法100向上步进到下一个模型(例如，图3中的第二模型70)，并且将一定量的能量添加到总飞行器能量水平。所添加的能量的量可以是设定值，任意值等。在一个示例中，方法100可以当向上步进到下一个模型时添加50千焦的能量，例如特定的能量(例如，能量除以质量)。在另一个示例中，所添加的能量的量可以对应于预期的或预定的高度阶梯，例如在先前模型和下一个模型之间的500英尺高度。如果未到达巡航，则该方法返回到步骤106，继续到步骤108，其中方法100开始重复对第二模型70的反算。在步骤106处，所添加的飞行器能量可以在第二模型70处的飞行器20的较快空速(与最终模型66相比，例如添加的动能)，第二模型70处的飞行器20的较高高度(与最终模型66相比，例如添加的势能)或其组合之间划分。在106处，知道空速，高度，轨迹等，方法100可利用参数方程来求解第二模型70处的推力控制，利用成本概况数据50最小化在最终模型66处操作飞行器20的成本。在现在知道第二模型70和最终模型66之间覆盖的推力控制和水平距离(例如，计算燃料消耗)的情况下，方法100还可以计算在第二模型70处的估计的飞行器重量。
接下来，方法100可以在110中向上步进到下一个模型(例如，图3中的第三模型72)，并且将一定量的能量添加到总飞行器能量水平，并且继续重复计算该组模型66和相应的性能特性直到达到飞行器的巡航高度。一旦达到该组模型66的巡航高度，在知道推力计算，空速，轨迹等的情况下，方法100可以在114中计算更新的下降剖面16行进的距离，并在116中确定更新的下降剖面16的燃料消耗和在下降顶部(例如，第一模型64)处的相应的飞行器重量。如果在步骤118中，在第一模型64处的飞行器重量与来自步骤102的估计的重量不一致，则方法100可以从步骤102迭代估计的飞行器重量，并且在步骤104-118中反算另外的更新的下降剖面16直到实现收敛。然后可以根据更新的下降剖面16操作飞行器。
虽然图4被描述为示出确定下降剖面16，但是可以包括本公开的非限制性方面，其中图4的方法100和描述应用于预测下降剖面16的方法，如所描述的。
图5示出了第二流程图，该第二流程图示出了确定下降剖面16的另一方法200，如所描述的。在210处，方法200通过在控制器模块32处接收针对目标目的地的最后进近定位点处的飞行器20的性能特性的最终模型66开始。接下来，在220处，方法200通过控制器模块32确定最终模型66的第一飞行器能量水平，第一飞行器能量水平限定最终模型66处的飞行器20的组合的动能和势能。然后，在230处，方法200继续通过控制器模块32基于连续更大或更高的飞行器能量水平重复反算一组后续模型68，其中每个连续的反算基于最小化成本概况(例如，由成本概况数据50限定)来确定相应的后续模型68的可变推力参数值。
然后，在240处，方法200基于重复反算该组后续模型68来确定下降剖面16，并且在250处根据确定的下降剖面16来操作飞行器20。虽然图5被描述为示出确定下降剖面16，但是可以包括本公开的非限制性方面，其中图5的方法200和描述应用于预测下降剖面16的方法，如所描述的。
方法100和200中描绘的顺序仅用于说明目的，并不意味着以任何方式限制方法100,200，因为应理解该方法的各部分可以以不同的逻辑次序进行，可以包括附加或插入部分，或者可以将该方法的所描述的部分划分为多个部分，或者可以省略该方法的所描述的部分而不偏离所描述的方法。
本文公开的方面提供了用于确定或预测下降剖面的方法和系统。技术效果是上述方面使得能够确定，预测或以其他方式生成要由飞行器飞行的下降剖面。在上述方面中可以意识到的一个优点是，上述方面减少了飞行器下降阶段期间的飞行操作成本。可以以时间，调度，燃料消耗或由成本概况数据50捕获的其他方面来测量成本。本公开的另一个优点可以包括从巡航轮廓更平滑地过渡到下降剖面，从而改进乘客乘坐质量。
在未描述的范围内，各个方面的不同特征和结构可以根据需要彼此组合使用。该一个特征不能在所有方面中示出，并不意味着被解释为它不能有，而是为了描述的简洁而完成。因此，可以根据需要混合和匹配不同方面的各种特征以形成新方面，无论是否明确地描述了新方面。本公开内容涵盖本文描述的特征的组合或置换。
本公开的各种特性，方面和优点还可以体现在本公开的各方面的任何置换中，包括但不限于在列举的方面中限定的以下技术方案：
1.一种确定下降剖面的方法，该方法包括：
在控制器模块处接收针对目标目的地的最后进近定位点处的飞行器的性能特性的最终模型；
通过控制器模块确定最终模型的第一飞行器能量水平，该第一飞行器能量水平限定最终模型处的飞行器的组合的动能和势能；
通过控制器模块基于连续较大的飞行器能量水平重复反算一组后续模型，其中每个连续的反算基于最小化成本概况确定相应后续模型的可变推力参数值；
基于重复反算该组后续模型确定下降剖面；和
根据确定的下降剖面操作飞行器。
2.根据任何所公开方面的方法，其中重复反算该组后续模型包括在每次重复反算中沿着下降轨迹向上步进。
3.根据任何所公开方面的方法，其中可变推力参数值不同于空转推力值。
4.根据任何所公开方面的方法，其中重复反算该组后续模型还包括重复反算直到飞行器能量水平达到飞行器的巡航高度。
5.根据任何所公开方面的方法，其中飞行器的巡航高度是飞行器的当前的巡航高度或估计的巡航高度中的至少一个。
6.根据任何所公开方面的方法，进一步包括确定所确定的下降剖面的估计的水平距离。
7.根据任何所公开方面的方法，进一步包括基于估计的水平距离确定初始下降点。
8.根据任何所公开方面的方法，还包括基于所确定的下降剖面，该组可变推力参数值，所估计的水平距离和估计的最终模型的最后进近飞行器重量来确定初始下降点处的估计的下降剖面飞行器重量。
9.根据任何所公开方面的方法，进一步包括基于飞行器的当前飞行计划确定初始下降点处的估计的飞行计划飞行器重量。
10.根据任何所公开方面的方法，进一步包括将估计的飞行计划飞行器重量与估计的下降剖面飞行器重量比较，并且在满足比较时更新最终模型的估计的最后进近飞行器重量，并重复确定第一飞行器能量水平以及重复反算该组后续模型。
11.根据任何所公开方面的方法，其中最小化成本概况是基于最小化每个后续模型处的燃料消耗。
12.根据任何所公开方面的方法，其中在目标目的地的最后进近定位点处接收飞行器的性能特性的最终模型包括接收以下中的至少一个子集：相对于目标目的地的最后进近速度，最后进近高度和最后进近距离。
13.根据任何所公开方面的方法，其中接收最终模型包括从最后进近定位点数据库接收针对目标目的地的预定的一组性能特性。
14.根据任何所公开方面的方法，其中基于连续较大的飞行器能量水平重复反算该组后续模型还包括基于前一模型确定估计的飞行器的空速和估计的飞行器的高度。
15.一种用于确定下降剖面的系统，该系统包括：
存储器，该存储器存储目标目的地的最后进近定位的飞行器性能特性和最小化成本概况；
控制器模块，该控制器模块构造成从存储器接收性能特性和最小化成本概况，基于最后进近定位点处的飞行器的性能特性来确定第一飞行器能量水平，重复反算一组后续飞行器性能模型，基于重复反算该组后续模型确定下降剖面，以及向飞行控制器提供下降剖面，从而根据下降剖面操作飞行器，该飞行器能量水平限定飞行器的组合的动能和势能。
16.根据任何所公开方面的系统进一步包括飞行管理系统。
17.根据任何所公开方面的系统，其中控制器模块进一步构造成通过在每个重复反算中沿着下降轨迹向上步进来重复反算该组后续模型。
18.根据任何所公开方面的系统，其中最小化成本概况是基于最小化每个后续模型处的燃料消耗。
19.根据任何所公开方面的系统，其中控制器模块进一步构造成基于连续较大的飞行器能量水平重复反算该组后续模型，并基于前一模型来确定估计的飞行器的空速和估计的飞行器的高度。
20.一种预测下降剖面的方法，该方法包括：
在控制器模块处接收目标高度处的飞行器的性能特性的最终模型；
通过控制器模块确定最终模型的第一飞行器能量水平，该第一飞行器能量水平限定最终模型处的飞行器的组合的动能和势能；
通过控制器模块基于连续较大的飞行器能量水平重复反算一组后续模型，其中每个连续的反算基于最小化成本概况确定相应后续模型的可变推力参数值；
基于重复反算该组后续模型预测下降剖面；和
根据预测的下降剖面操作飞行器。
本书面描述使用示例来公开本公开的各方面，包括最佳模式，并且还使本领域的任何技术人员能够实践本公开的各方面，包括制造和使用任何设备或系统以及执行任何结合的方法。本公开的可专利范围由权利要求限定，并且可以包括本领域技术人员想到的其他示例。如果这些其他示例具有与权利要求的字面语言没有不同的结构元件，或者如果它们包括与权利要求的字面语言无实质差别的等效结构元件，则这些其他示例意图落入权利要求的范围内。

Claims (17)

1.一种确定下降剖面的方法，其特征在于，所述方法包括：
在控制器模块处，接收针对目标目的地的最后进近定位点处的飞行器的性能特性的最终模型；
通过所述控制器模块，确定所述最终模型的第一飞行器能量水平，所述第一飞行器能量水平限定所述最终模型处的所述飞行器的组合的动能和势能；
通过所述控制器模块，基于连续较大的飞行器能量水平重复反算一组后续模型，其中每个连续的反算基于最小化成本概况确定相应后续模型的可变推力参数值；
基于重复反算所述一组后续模型确定下降剖面；
基于所确定的下降剖面，一组所述可变推力参数值，所估计的水平距离和估计的所述最终模型的最后进近飞行器重量来确定初始下降点处的估计的下降剖面飞行器重量；
基于所述飞行器的当前飞行计划确定所述初始下降点处的估计的飞行计划飞行器重量；
将估计的飞行计划飞行器重量与估计的下降剖面飞行器重量比较；
在满足比较时更新所述最终模型的估计的最后进近飞行器重量，并重复确定第一飞行器能量水平以及重复反算所述一组后续模型；和
根据所确定的所述下降剖面操作所述飞行器。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，其中重复反算所述一组后续模型包括在每次重复反算中沿着下降轨迹向上步进。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，其中所述可变推力参数值不同于空转推力值。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，其中重复反算所述一组后续模型进一步包括重复反算直到所述飞行器能量水平达到所述飞行器的巡航高度。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，其中所述飞行器的所述巡航高度是所述飞行器的当前的巡航高度或估计的巡航高度中的至少一个。
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，进一步包括确定所确定的所述下降剖面的估计的水平距离。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，进一步包括基于估计的水平距离确定初始下降点。
8.根据权利要求1-7中任一项所述的方法，其特征在于，其中最小化成本概况是基于最小化每个后续模型处的燃料消耗。
9.根据权利要求1-7中任一项所述的方法，其特征在于，其中在所述目标目的地的所述最后进近定位点处接收所述飞行器的性能特性的所述最终模型包括接收以下中的至少一个子集：相对于所述目标目的地的最后进近速度，最后进近高度和最后进近距离。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，其中接收所述最终模型包括从最后进近定位点数据库接收针对所述目标目的地的预定的一组性能特性。
11.根据权利要求1-7中任一项所述的方法，其特征在于，其中基于连续较大的飞行器能量水平重复反算所述一组后续模型进一步包括基于前一模型确定所述飞行器的估计的空速和估计的高度。
12.一种用于确定下降剖面的系统，其特征在于，所述系统包括：
存储器，所述存储器存储针对目标目的地的最后进近定位点的飞行器性能特性和最小化成本概况；
控制器模块，所述控制器模块被构造成：
从所述存储器接收所述性能特性和最小化成本概况；
基于所述最后进近定位点处的所述飞行器的所述性能特性来确定第一飞行器能量水平，所述飞行器能量水平限定所述飞行器的组合的动能和势能；
重复反算一组后续飞行器性能模型，基于重复反算所述一组后续模型确定下降剖面；
基于所确定的下降剖面，一组可变推力参数值，所估计的水平距离和估计的最终模型的最后进近飞行器重量来确定初始下降点处的估计的下降剖面飞行器重量；
基于所述飞行器的当前飞行计划确定所述初始下降点处的估计的飞行计划飞行器重量；
将估计的飞行计划飞行器重量与估计的下降剖面飞行器重量比较；
在满足比较时更新所述最终模型的估计的最后进近飞行器重量，并重复确定第一飞行器能量水平以及重复反算所述一组后续模型；以及
向飞行控制器提供所述下降剖面，从而根据所述下降剖面操作所述飞行器。
13.根据权利要求12所述的系统，其特征在于，进一步包括飞行管理系统。
14.根据权利要求12所述的系统，其特征在于，其中所述控制器模块进一步被构造成通过在每个重复反算中沿着下降轨迹向上步进来重复反算所述一组后续模型。
15.根据权利要求12-14中任一项所述的系统，其特征在于，其中最小化成本概况基于最小化每个后续模型处的燃料消耗。
16.根据权利要求12-14中任一项所述的系统，其特征在于，其中所述控制器模块进一步构造成基于连续较大的飞行器能量水平重复反算所述一组后续模型，并基于前一模型来确定估计的所述飞行器的空速和估计的所述飞行器的高度。
17.一种预测下降剖面的方法，其特征在于，所述方法包括：
在控制器模块处，接收目标高度处的飞行器的性能特性的最终模型；
通过所述控制器模块，确定所述最终模型的第一飞行器能量水平，所述第一飞行器能量水平限定所述最终模型处的所述飞行器的组合的动能和势能；
通过所述控制器模块，基于连续较大的飞行器能量水平重复反算一组后续模型，其中每个连续的反算基于最小化成本概况确定相应后续模型的可变推力参数值；
基于重复反算所述一组后续模型预测下降剖面；
基于所预测的下降剖面，一组所述可变推力参数值，所估计的水平距离来预测初始下降点处的估计的下降剖面飞行器重量；
基于所述飞行器的当前飞行计划预测所述初始下降点处的估计的飞行计划飞行器重量；
将估计的飞行计划飞行器重量与估计的下降剖面飞行器重量比较；
在满足比较时更新所述最终模型的估计的最后进近飞行器重量，并重复确定第一飞行器能量水平以及重复反算所述一组后续模型；和
根据预测的下降剖面操作所述飞行器。
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