[发明专利]一种归一化的人机系统飞行品质预测方法

说明书

本发明公开了一种归一化的人机系统飞行品质预测方法，属于飞行器设计技术领域。所述方法包括构建增广被控对象、构建飞行员最优控制模型指标函数、计算飞行员最优控制增益、求解观测噪声方差和操纵噪声方差、计算指标函数J、进行寻优计算直至找到令J取得最小值的加权系数、进行人机系统飞行品质预测模型拟合以及最后进行飞行品质预测的步骤。本发明提供统一的飞行品质预测标准模型，避免了原始模型系数A和B的多样性，可以形成归一化的飞行品质预测模型，有利于模型推广使用，一定程度上降低了指标函数加权系数对模型评估的影响。

技术领域

本发明属于飞行器设计技术领域，具体涉及一种归一化的人机系统飞行品质预测方法。

背景技术

利用飞机驾驶员模型开展模拟飞行员主观评价的飞行品质预测，一直是国内外学者努力追求的目标。其中基于驾驶员最优控制模型(Optimal control pilot model,OCM)开展飞行品质预测是其中的方法之一。当前基于驾驶员最优控制模型模拟飞行员开展飞行品质预测存在的主要问题之一就是评估模型同一化问题。目前飞行品质预测模型同时受指标函数、任务驱动函数和加权系数影响，在拟合中易产生结果迥异的数学表达式，如文献[David K.Schmidt.Optimal Flight Control Synthesis via Pilot Modeling[J].Journal of Guidance and Control,1978,2(4):308-312]提供的飞行品质预测模型为

PR＝2.5+ln(10J_PR)+0.3

而文献[Craig R.Edkins.The Prediction of Pilot Opinion Ratings UsingOptimal and Sub-optimal Pilot Models[R].AD-A278629,1994,3]提供的预测模型为

由此可以见，即使在计算中取得了相同指标函数J_PR，按照现有技术也无法获得一致的飞行品质预测结果。为此，需要提供一种新的归一化的人机系统飞行品质预测模型解决上述问题。

发明内容

本发明提供一种归一化的人机系统飞行品质预测方法，所述方法基于加权系数选择原则和指标函数计算原则对加权系数进行选择，然后进行人机系统飞行品质预测。

所述的归一化的人机系统飞行品质预测方法，具体包括如下步骤：

第一步，构建增广被控对象。

第二步，根据飞行任务，构建飞行员最优控制模型指标函数，给定初始加权系数值。

第三步，计算飞行员最优控制增益。

第四步，求解观测噪声方差和操纵噪声方差，计算Kalman滤波增益。

第五步，计算指标函数J。

第六步，以指标函数J为目标函数，以加权系数为自变量，进行寻优计算，直至找到令J取得最小值的加权系数。

第七步，根据最优注意力分配加权系数，计算指标函数，进行人机系统飞行品质预测模型拟合。

根据飞行试验结果对形如下式的飞行品质预测模型进行拟合。

其中的参数A和B为模型系数，采用现有飞行品质试验数据拟合得到。

第八步，采用上述模型进行飞行品质预测。

本发明的优点在于：

(1)对原始基于驾驶员最优控制模型的人机系统飞行品质预测模型进行了改进，一定程度上降低了指标函数加权系数对模型评估的影响。