主動側桿引導下的Ⅱ型駕駛員誘發(fā)振蕩抑制

許舒婷，譚文倩，孫立國，屈香菊

北京航空航天大學 航空科學與工程學院，北京 100083

為了提高飛機的飛行性能，現(xiàn)代飛機廣泛采用了放寬靜穩(wěn)定性的構型設計，并使用側桿實施操縱。側桿較中央桿操縱更靈敏，更容易造成控制面指令輸入過快，使舵機速率發(fā)生飽和，從而引起駕駛員誘發(fā)振蕩(PIO)。由舵機速率飽和引起的人機閉環(huán)振蕩屬于Ⅱ型PIO。Ⅱ型PIO嚴重威脅飛行安全[1-2]，研究Ⅱ型PIO抑制技術，對于改善人機閉環(huán)系統(tǒng)特性，提高飛行安全性有重要實際意義[3-4]。

目前，科學家們主要通過控制器的設計來降低Ⅱ型PIO發(fā)生的可能性。包括被動式控制器設計，即在飛控系統(tǒng)中設置補償器[5-11]；以及主動式控制器設計，即通過控制面分配技術[12-15]來抑制速率飽和引起的Ⅱ型PIO。但這類“修復性”的方法都是假定控制系統(tǒng)各元素按照設計者意愿工作，沒有考慮人機交互問題的影響。駕駛員相比于控制器來說自適應性更強，改變駕駛員操縱是解決Ⅱ型PIO問題的根本。

駕駛員主要通過人機交互界面獲取飛行狀態(tài)變化信息，對飛機實施控制。友好的人機界面設計能夠改善人機耦合特性，使閉環(huán)系統(tǒng)發(fā)揮更大效能。在飛機人機交互界面設計方面，Klyde和McRuer[16]提出了一個Smart-Cue智能提示操縱桿系統(tǒng)。通過自適應實際控制系統(tǒng)與理想標稱系統(tǒng)之間的系統(tǒng)誤差，將其反饋到人感系統(tǒng)，給駕駛員提供觸覺感知，從而引導駕駛員實施控制。實驗結果表明，在僅有Smart-Cue的情況下，較小的提示力駕駛員不易察覺[17]；即使力提示很大，Smart-Cue也不是那么有效[18]。當與Smart-Gain指令路徑增益系統(tǒng)結合應用時，能對舵面速率限制起到減緩的作用[19]。這種Smart-Cue與Smart-Gain技術有利于電傳操縱系統(tǒng)中主動側桿技術的發(fā)展[20]。

盡管利用操縱桿系統(tǒng)研究Ⅱ型PIO抑制問題已有一些實例，但該方法仍處于起步階段。主動側桿的重要特征是人感系統(tǒng)特性隨飛機運動反饋而變化，并將這種變化通過人感系統(tǒng)傳遞給駕駛員，給駕駛員一種觸覺感示，以加強駕駛員的“情景意識”。本文根據(jù)舵偏角系統(tǒng)誤差δerr改變主動側桿人感系統(tǒng)特性，將Smart-Cue與Smart-Gain的特性集成起來，有效避免駕駛員過快的操縱指令，從而抑制Ⅱ型PIO的發(fā)生。研究內容具體包括：① 建立主動側桿控制的人機系統(tǒng)結構模型，包括主動側桿人感系統(tǒng)模型、駕駛員模型以及飛機與飛控系統(tǒng)模型；② 通過飛行品質評價、速率飽和情況及控制誤差大小分析主動側桿對Ⅱ型PIO的抑制作用，不同人感系統(tǒng)特性對Ⅱ型PIO的影響，以及在不同被控對象情況下主動側桿的抑制效果。

1 人機閉環(huán)系統(tǒng)模型

人機系統(tǒng)結構如圖1所示，它由駕駛員、人機界面以及帶控制器的飛機系統(tǒng)組成。通過駕駛員、人機界面和飛行控制系統(tǒng)相互作用和協(xié)調來共同完成飛行任務[21]。

人機界面通過視覺、觸覺、聽覺等形式將實際狀態(tài)信息感知給駕駛員，并且將駕駛員提供的控制指令傳輸給飛機。在出現(xiàn)不良人機耦合的情況下，利用觸覺感受提示駕駛員是最直接的手段，這種感受提示可以通過主動側桿得以實現(xiàn)，主動側桿可以將飛機運動狀態(tài)信息的變化反饋到人感系統(tǒng)中，從而有效提示駕駛員。

基于駕駛員控制模型建立人機閉環(huán)系統(tǒng)，駕駛員模型有多種形式[22]。對于本文所研究的問題，需要體現(xiàn)駕駛員對人感系統(tǒng)的感知，就是人感系統(tǒng)對駕駛員的影響。基于此，本文選用Hess的結構駕駛員模型[23]，人機系統(tǒng)閉環(huán)模型如圖2所示。

圖2中，θc為俯仰角指令信號，θ為實際的俯仰角輸出，UM為駕駛員的本體反饋信號，F(xiàn)s為側桿桿力輸入，δs為側桿桿位移輸出，EM代表駕駛員延遲后的誤差輸入。轉角頻率ωc由所執(zhí)行的任務決定，這里選定一個固定的轉角頻率2.0 rad/s[24]。駕駛員增益Ye的作用是根據(jù)任務要求，保證開環(huán)穿越頻率；時間延遲τ0反映了駕駛員的操縱延遲，一般取τ0=0.2 s。

圖1 人機系統(tǒng)結構框圖Fig.1 Block diagram for pilot-aircraft system

圖2 人機閉環(huán)系統(tǒng)Fig.2 Pilot-aircraft closed-loop system

YFS代表主動側桿的人感系統(tǒng)環(huán)節(jié)。針對Ⅱ型PIO問題，本文利用主動側桿的特點——能夠隨著飛行狀態(tài)的不同實時改變人感系統(tǒng)的特性，給駕駛員以提示，提高駕駛員的情景意識。

神經肌肉系統(tǒng)YNM可以用于幫助設計和分析操縱桿。在主動側桿引導的人機系統(tǒng)中，當主動側桿動態(tài)特性發(fā)生變化時，駕駛員在操縱側桿時會改變他的神經肌肉系統(tǒng)的動態(tài)特性。

下面將詳細研究主動側桿人感系統(tǒng)模型YFS以及人感系統(tǒng)的改變引起的駕駛員神經肌肉系統(tǒng)YNM的變化。

2 主動側桿人感系統(tǒng)模型

在側桿操縱的人機系統(tǒng)中，駕駛桿位移輸出作為飛機運動的引導輸入，飛機受控運動的反作用力不再反饋給駕駛員，使駕駛員“感覺匱乏”，從而影響駕駛員實施有效的控制。側桿引導的方式如圖3所示。

主動側桿在每個運動軸上都有伺服舵機，通過與飛機飛行狀態(tài)信息相關的電信號控制人感系統(tǒng)特性，駕駛員從手部的桿力變化上就能感到飛機對指令的響應情況，從而提示駕駛員進行操縱。

由于主動側桿的人感系統(tǒng)特性是變化的，這種變化依賴于飛機的運動狀態(tài)信息，所以需要通過飛機的運動對人感系統(tǒng)進行調參。對于Ⅱ型PIO舵機速率飽和問題，可以通過Smart-Cue智能提示系統(tǒng)舵偏角誤差δerr調整人感系統(tǒng)結構參數(shù)，從而抑制Ⅱ型PIO。

圖3 側桿控制回路Fig.3 Control loop with a side-stick

圖4 人感系統(tǒng)控制回路[26]Fig.4 Feel system control loop[26]

(1)

(2)

經過拉式變換可以得到

(3)

由于在側桿的操縱下，桿力較輕，操縱敏感，容易引起過快的操縱，引發(fā)人機閉環(huán)失穩(wěn)。這時需要通過人感系統(tǒng)給駕駛員一種觸覺感示，使較大的桿力情況下得到較小的桿位移，讓駕駛員難以操縱駕駛桿。本文希望通過提高駕駛桿內等效彈簧的剛度，即彈性系數(shù)來避免出現(xiàn)速率飽和。

圖5 k與舵偏角速率的關系Fig.5 Relationship betweenkand actuator rate

的選取需要適當，如果k增加的較小，會達不到抑制Ⅱ型PIO的效果；k增加的過大時，駕駛員無法推動駕駛桿，雖然可以抑制PIO，但卻以犧牲執(zhí)行任務為代價。所以需要通過主動側桿對彈性系數(shù)進行調參，即找到合適的k。

3 神經肌肉系統(tǒng)

在Hess結構駕駛員模型中，神經肌肉系統(tǒng)是一個確定的二階系統(tǒng)模型，然而主動側桿人感系統(tǒng)的變化會引起駕駛員神經肌肉系統(tǒng)的變化。主動側桿彈簧剛度增大時，駕駛員會施加更大的力，從而影響駕駛員神經肌肉系統(tǒng)參數(shù)的變化。因此本節(jié)通過研究主動側桿對駕駛員神經肌肉系統(tǒng)的影響，確定神經肌肉系統(tǒng)的參數(shù)。神經肌肉系統(tǒng)的結構組成如圖6所示，主要包括肌肉系統(tǒng)和神經系統(tǒng)。其中，up為駕駛員輸入，xt為駕駛員控制行為輸出，qm為神經系統(tǒng)輸出，ms為肌肉系統(tǒng)輸出，xl為肌肉系統(tǒng)對神經系統(tǒng)的反饋信號。

3.1 肌肉系統(tǒng)組成及參數(shù)

肌肉系統(tǒng)主要模擬神經肌肉系統(tǒng)的物理部分，產生力或傳遞力，肌肉系統(tǒng)的參數(shù)由彈性皮膚模型(阻尼Bc、剛度Kc)、手臂轉動慣量Il、平行彈性部分(PEC)(剛度Kpec)、串聯(lián)彈性部分(SEC)(剛度Ke)以及收縮部分(CC)(阻尼Bm、剛度Km)組成。肌肉系統(tǒng)部分框圖結構如圖7所示。

圖6 駕駛員與神經肌肉系統(tǒng)的組成部分Fig.6 Pilot and components of his neuromuscular system

圖7 肌肉系統(tǒng)部分結構框圖Fig.7 Block diagram for muscular system

主動側桿人感系統(tǒng)的變化主要影響肌肉系統(tǒng)參數(shù)Bm、Bc。隨著桿力矩的變化，Bm、Bc會相應地變化。其他參數(shù)變化較小，相對變化基本可以忽略。其他肌肉系統(tǒng)部分基本恒定的數(shù)據(jù)見表1。基于文獻[27]，實驗得到Bm、Bc與ms的關系如圖8所示。當達到速率飽和時，主動側桿彈簧剛度都變大，此時駕駛員會施加更大的力。根據(jù)擬合曲線得到Bm與Bc隨桿力矩變化的情況(見圖9)，可知不同桿力矩下Bm與Bc的值。

表1 肌肉系統(tǒng)參數(shù)值Table 1 Parameter values of muscular system

圖8 Bm、Bc與ms的關系Fig.8 Relationship between Bm, Bc and ms

圖9 Bm與Bc隨桿力矩變化的曲線Fig.9 Curves of Bm, Bcwith change of moment on side-stick

3.2 神經系統(tǒng)組成及參數(shù)

神經系統(tǒng)部分是一種內部形式，能夠給模型產生快速的“沖擊式”運動。神經系統(tǒng)部分結構如圖10所示。

主動側桿人感系統(tǒng)的變化主要影響神經系統(tǒng)參數(shù)Kn。當側桿剛度變化時，軟件系統(tǒng)部分Kn參數(shù)值有所變化，根據(jù)文獻[28]的實驗結果，Kn隨桿力Fs的變化如圖11所示，+10°和-10°代表實驗的測試輸入斜坡速度。這里Kn取不同輸入下的平均值。因此，當達到速率飽和時，主動側桿彈簧剛度變大，桿力增大，根據(jù)擬合曲線Kn隨桿力變化(見圖12)，可知不同桿力下Kn的值。其他神經系統(tǒng)部分基本恒定的數(shù)據(jù)見表2。其中，τfL、τfl、Kf為神經系統(tǒng)內部模型參數(shù)，τnL、τnl、Δtn為神經系統(tǒng)神經反饋參數(shù)。

圖10 神經系統(tǒng)部分結構框圖Fig.10 Block diagram of nervous system

圖11 Kn與桿力的關系[28]Fig.11 Relationship between Kn and force on side-stick[28]

圖12 Kn隨桿力的變化曲線Fig.12 Curve of Kn with change of force on side-stick

表2 神經系統(tǒng)參數(shù)值Table 2 Parameter values of nervous system

變量τnL/sτnl/sΔtn/sKf/rad-1τfL/sτfl/s數(shù)值00.490.041.54600.3

4 人機閉環(huán)仿真及飛行品質評估

根據(jù)上述描述，得到主動側桿控制的人機系統(tǒng)模型如圖13所示。其中，E代表駕駛員輸入誤差信號，R代表駕駛員增益后的誤差輸入。

圖13 主動側桿控制的人機系統(tǒng)模型Fig.13 Pilot-aircraft system model with active side-stick control

Αp=

Dp=[0]

(4)

式中：Αp代表飛機系數(shù)矩陣；Bp代表飛機控制矩陣；Cp代表飛機輸出矩陣；Dp代表直接傳遞矩陣。

表3 飛行控制系統(tǒng)參數(shù)Table 3 Parameters of flight control system

表4 人感系統(tǒng)參數(shù)值[29]Table 4 Parameter values of feel system[29]

4.1 時域仿真結果

為了探究主動側桿對速率飽和抑制及對人機閉環(huán)系統(tǒng)操縱品質的影響，對NT-33A飛機采用MIL-HDBK-1797A[30]中一個典型的離散變化的俯仰跟蹤任務進行仿真。為了能大幅度觸發(fā)速率飽和，設定速率飽和為20(°)/s。

仿真結果見圖14，其中圖14(a)為加入速率飽和的側桿結果，圖14(b)是加入速率飽和的主動側桿跟蹤結果，俯仰跟蹤任務跟蹤誤差e結果見圖15。圖16為操縱面舵角輸出。主動側桿系統(tǒng)舵偏角誤差δerr見圖17。主動側桿誤差均方根σe如圖18所示。

圖14 NT-33A飛機俯仰跟蹤任務跟蹤結果Fig.14 Tracking results of pitch tracking tasks of NT-33A airplane

從圖14中可以看出，對于離散俯仰跟蹤指令信號，側桿在前42 s跟蹤較好，在42 s后發(fā)生了振蕩。主動側桿在42 s左右存在較大的超調，但最后趨于穩(wěn)定。對于操縱面舵角輸出(圖16)，可以看出側桿發(fā)生了嚴重的速率飽和，產生了嚴重的三角波，主動側桿在42 s和75 s左右存在三角波，其他情況基本良好，基本抑制了速率飽和。從圖17可以看出主動側桿在42 s和75 s左右，δerr發(fā)生變化, 隨著k的增大，δerr的值有所降低，對速率飽和的抑制效果更好。但從圖18可以看出，并非k值越大，完成任務質量越高。當k足夠大使駕駛員無法推動駕駛桿時，可以抑制PIO，但卻以犧牲執(zhí)行任務為代價。

圖15 NT-33A飛機俯仰跟蹤任務跟蹤誤差Fig.15 Tracking errors of pitch tracking tasks of NT-33A airplane

圖16 NT-33A飛機操縱面舵角輸出Fig.16 Actuator deflection output of NT-33A airplane

圖17 NT-33A飛機主動側桿舵偏角誤差δerrFig.17 Actuator deflection error δerr of active side-sticks of NT-33A airplane

圖18 NT-33A飛機誤差均方根值對比Fig.18 Root mean square errors comparison of NT-33A airplane

4.2 飛行品質評估

對于單通道的飛行任務，Hess提出的飛行品質指標與PIO預測方法[23]能提供充分的定量預測和可靠的結果[31-32]。因此，本文選擇飛行品質指標與PIO預測方法對主動側桿進行評價，分析不同k值對PIO的影響。

實際飛行過程中，駕駛員常以本體感受反饋信號UM(t)的值作為衡量任務的難以度量，不同的輸入量CM(t)影響UM(t)的值，故Hess[23]取QHQSF=|(UM/CM)(jω)|作為飛行品質評價指標。對于非線性系統(tǒng)，根據(jù)隨機理論可知QHQSF的等價形式為

(5)

式中：φUMUM(ω)、φCC(ω)分別為UM(t)和CM(t)的功率譜密度。

Hess通過飛行試驗和模擬證明了駕駛員誘發(fā)振蕩評價(PIOR)與UM(t)的功率譜密度φUMUM(ω)有關[23]。按照PIOR等級可將φUMUM分為3級，即1≤PIOR≤2，2

計算側桿與主動側桿的飛行品質指標與PIO預測如圖19和圖20所示。圖19表示飛行品質指標QHQSF與頻率f的關系，圖20表示UM(t)的功率譜密度φUMUM(ω)與頻率f的關系。從圖中可以看出，普通側桿的飛行品質達到3級，PIOR≥4。主動側桿的飛行品質達到了1級，對于PIO預測圖，隨著k增大，PIO發(fā)生的幾率越小。這與圖17主動側桿舵偏角誤差的結論是一致的。

圖19 NT-33A飛機飛行品質評價Fig.19 Handling flight qualities of NT-33A airplane

圖20 NT-33A飛機PIO預測Fig.20 PIO prediction of NT-33A airplane

5 主動側桿在F-16飛機上的應用驗證

(6)

駕駛員結構模型參數(shù)為Ye=1.359、τ0=0.2 s、YPF=2/(s+0.4)。

選擇上例的人感系統(tǒng)特性并結合主動側桿進行仿真，任務仍選擇離散變化的俯仰跟蹤。設定速率飽和為20(°)/s。

對于加入速率飽和的人機系統(tǒng)，沒有主動側桿的情況下，完全無法跟蹤輸入，造成嚴重發(fā)散。加入主動側桿后，得到主動側桿跟蹤結果如圖21所示，在離散俯仰跟蹤任務中，42 s 輸入近似階躍函數(shù)，是跟蹤任務中最嚴峻工作狀態(tài)。主動側桿基本能跟蹤指令任務，雖快速性欠佳，但幾乎不存在振蕩，平穩(wěn)性表現(xiàn)相對較好。主動側桿俯仰跟蹤任務跟蹤誤差結果見圖22。從圖23主動側桿操縱面舵角輸出中可以看出，主動側桿在42 s和75 s左右存在三角波，其他情況基本沒有出現(xiàn)速率飽和。主動側桿系統(tǒng)舵偏角誤差δerr如圖24所示，在0 s和42 s左右出現(xiàn)了較大的變化，由于這兩個時間點是比較大的階躍響應，跟蹤難度較大，相應地出現(xiàn)了舵偏角誤差。

圖21 F-16飛機俯仰跟蹤任務跟蹤結果Fig.21 Tracking results of pitch tracking tasks of F-16 ariplane

圖22 F-16飛機俯仰跟蹤任務跟蹤誤差Fig.22 Tracking errors of pitch tracking tasks of F-16 ariplane

主動側桿的飛行品質指標與PIO預測如圖25和圖26所示。從圖中可知，主動側桿的飛行品質達到了一級，PIOR等級為2

圖23 F-16飛機操縱面舵角輸出Fig.23 Actuator deflection output of F-16 ariplane

圖24 F-16飛機主動側桿舵偏角誤差δerrFig.24 Actuator deflection error δerrof active side-sticks of F-16 ariplane

圖25 F-16飛機飛行品質評價Fig.25 Handling flight qualities of F-16 ariplane

圖26 F-16飛機PIO預測Fig.26 PIO prediction of F-16 ariplane

6 結 論

1) 針對舵面速率飽和引起的Ⅱ型PIO問題，設計了主動側桿人感系統(tǒng)。該系統(tǒng)根據(jù)舵偏角控制誤差δerr實時對人感系統(tǒng)中的彈性系數(shù)k進行調整，從而達到抑制速率飽和的目的。針對主動側桿人感系統(tǒng)反饋力實時變化這一特性，設計了能夠描述駕駛員操縱變化的神經肌肉系統(tǒng)模型，該模型可用于研究主動側桿引導下的人機閉環(huán)特性。

2) 人機閉環(huán)仿真結果表明，對于離散俯仰跟蹤指令信號，采用側桿人感系統(tǒng)出現(xiàn)嚴重的舵面速率飽和。采用主動側桿人感系統(tǒng)基本可以跟上指令信號。基于Hess同一理論的飛行品質評價結果表明，采用側桿人感系統(tǒng)的飛行品質指標達到三級，PIO評分為PIOR≥4。而主動側桿的飛行品質達到了一級，沒有發(fā)生潛在PIO的傾向。由此證明本文設計的主動側桿人感系統(tǒng)有抑制速率飽和的作用。

3) 采用側桿操縱的飛機F-16作為被控對象進行應用驗證，在主動側桿的作用下，跟蹤結果幾乎不存在振蕩，跟蹤效果較好；飛行品質指標與PIO預測結果表明沒有發(fā)生潛在PIO傾向。驗證結果說明了主動側桿有助于改進F-16飛機側桿系統(tǒng)的設計。

本文設計主動側桿人感系統(tǒng)可以利用反饋給駕駛員的信息使駕駛員有足夠的時間調整人機系統(tǒng)的狀態(tài)，但主動側桿的參數(shù)設計仍需進一步研究，從而更有效地抑制Ⅱ型PIO。