自适应飞机驾驶员最优控制模型研究及应用

摘要

针对驾驶员最优控制模型(OCM)无法反映飞行员在未知环境下渐进适应过程这一缺点,采用自适应状态估计理论对OCM进行改进,建立了基于自适应状态估计的驾驶员最优控制模型(MOCM-AE),给出了算法流程.通过对比飞行试验数据和未知扰动下的着舰应用,对模型进行了评估.通过人机闭环仿真进行了飞行试验再现,得到了人机闭环频域曲线.对比结果表明,与OCM相比MOCM-AE的频域特性曲线与试验更为吻合.在着舰应用中,引入低空紊流作为未知扰动进行着舰仿真,结果表明OCM强烈依赖于先验经验,而MOCM-AE无论是否具有先验经验,无论是否存在未知扰动,均能取得良好着舰效果.在未知扰动和舰尾流影响下,MOCM-AE比传统OCM着舰精度提高59％,着舰点分布范围缩小29％,这体现了飞行员对未知环境的适应能力.