飞机控制系统的智能决策技术分析

飞机控制系统的智能决策技术分析

吕文博

西安爱生技术集团有限公司  陕西省西安市 710065

摘要：随着计算速度和准确率的不断提升，飞机智能控制处理的应用越来越普遍，并推动了智能决策技术的发展速度。虽然还有很多无法克服的缺点，但是借助这一重要的科技发展技术，定能逐步推动各行业蓬勃发展，让生活更加智能化。智能决策处理大大减少了人力成本，提升了飞机飞行的安全性，智能控制是重要的技术基础，在工业生产领域有着深远影响。

关键词：飞机控制系统；智能决策技术；飞机智能化

引言：

为了提高飞行的稳定性，常规的飞机采用了更大的扁平尾部和垂直尾部，以提高其自身的质量。为了保持机动性能，需要加大发动机的推进力，从而提高发动机的推进率，从而使发动机的质量和燃油消耗都有所提高。而智能控制技术，则是为了解决飞行器的稳定性和灵活性，提高飞行器的性能。

1飞机控制系统与智能决策技术概述

1.1飞机控制系统发展概述

随着时间的推移，飞机的飞行高度、飞行包线的扩展、操稳特性的变化越来越大，而手动控制系统也越来越不适应飞机的发展，于是，人们把它引入了手动控制。这是FCS历史上的又一次重大改革，它解决了飞行包线的扩展和操稳特性的严重问题；但是，随着科学技术的发展，无人驾驶技术的不断发展，使其越来越接近于传统的飞行控制技术的终点，绝大多数的飞机都能适应这种技术的变革；该系统能很好地弥补飞机的操纵性能与稳定性的不足，使飞行员的工作效率得到了极大的提升，从而达到对飞机的精确控制。传统的飞行控制方式，在飞机的气动布局、推进系统和机身结构等方面都有了很大的变化。针对此问题，一些学者提出了主动控制技术，以突破常规的三个阶段的协同和优化，实现了四个层次的协调与优化，从而实现了现代的飞行控制。现代飞行控制阶段包括两个阶段：主动控制、电传操纵、综合飞行系统。前者在战斗机上得到了广泛的应用，随着技术的发展，现在已经被广泛地运用到了最先进的战机和民机上，并且还被尝试着将其与直升机、公务飞机相结合；后者尽管在实际应用中还处在发展的阶段。

1.2智能决策支持系统的形成

随着计算机技术与应用的不断发展，如科学计算、数据处理、管理信息系统、运筹学、管理科学等方面的发展，为决策支撑系统的建立奠定了坚实的基础。DSS是80年代快速发展起来的一门新兴的计算机科学。DSS的概念是美国70年代早期的M·S·斯科特·莫顿提出的。DSS本质上是基于MIS和运筹学的发展。MIS着重于处理海量的资料。在应用模式的帮助下，运筹学在单一模式的辅助决策中得到了反映。随着科技的进步，需要解决的问题越来越多，模型的数量也越来越多，模型的种类也越来越多[1]。在此基础上，在多个模型的辅助下，由人来完成多个模型之间的联合与协作。DSS的产生主要是为了解决计算机对多个模型的自动组织与协同，以及对海量数据库中的数据进行访问和处理，从而实现更高水平的辅助决策。DSS的一个新特征是在DSS中加入了一个模式库，使大量的模型（包括数学模型、数据处理模型和更大范围的模型）被高效地组织和储存，并将它们与数据库相结合。这种与人机互动的有机结合，自然而然地促成了一种新的系统——DDS。它与MIS的数据处理、模型的数值计算都有很大的区别，它是两者的有机结合。该系统兼具了数据的处理和数值计算的双重作用。

2飞机控制系统智能决策技术的应用

2.1离散时间非线性系统的自适应动态规划理论和方法

在实际应用中，最常用的是对离散时间非线性系统进行自适应动态规划。在该体系结构下，可以实现更好的优化功能，包括评价模型、实施等，从而使评价过程更加完善，例如，评价模块可以对各实施单元的实际性能进行评估；对成本函数进行了优化和修改；该执行模块能够生成执行该改善策略的实际操作，并且能够对被控制目标的状况做出有效的响应，在该操作完成后，能够进行多种反馈；以决定实际评估和操作状况[2]。同时，采用相关神经网络和强化学习等方法对函数进行逼近和优化，并能实时地更新系统的内部参数。该方法不仅能有效地解决常规规划所不能解决的多维问题，而且还能解决非线性系统的优化问题。

2.2系统控制与调整优化

当飞行器的控制模式运行后，它会被周围的环境所影响，从而影响和反馈自己的评价系统。通过对运算函数与平方函数的误差进行运算，使最后的误差减小逐步逼近[3]。在进行判定后，首先要将判定函数最小化，并采用贝尔曼优化原理，从而大大缩短了运算时间；同时，能够有效地响应不确定的系统变化。该方法能有效地调节某些权值和参数，并通过神经网络进行控制，最后得出自适应动态规划的效果，从而实现对系统的控制和评价。

2.3自适应动态规划技术

首先，利用动态规划法，对离散系统进行优化设计。在此基础上，提出了一种基于贝尔曼最优方法的求解方法。在进行最优控制时，需要对各阶段进行优化，不管初始条件是什么，最后都能得到最优的控制；它具有重要的递归关系，使得复杂的最优过程可以被转换为每个步骤，并且可以通过计算机得到合理的求解。其次，采用自适应规划方法，能够解决不能确定相关的数学表达式的最优问题，能够对系统的输入、输出进行仿真，并能得到最佳的建模

[4]。但是，由于该方法具有一定的不确定性，需要对各状态和各变量进行解耦，从而简化了多维的系统，从而方便了计算；同时，对已离散的系统，要把它转化成一个连续的系统，从而可以使一个复杂的系统达到最优。

结束语：

总之，利用电子反馈技术来提高飞行器的运动阻尼和稳定性，是一种新型的主动控制方法。因为在那个时代，电子控制系统比机械控制要差得多，所以仅有电子稳定控制的舵面转向权，对电子反馈的主动控制也受到了限制。利用自适应动态规划技术，研究了飞机的智能决策问题，有助于提高飞机的智能控制和提高飞机的安全性。

参考文献：

[1]周露岩,赵成. 航空维修智能决策支持系统的设计与分析[J]. 中国信息化,2022,(06):51-52.

[2]李石川,张铁军,马榜,王博,陈元泰,倪凯捷. 飞机末端自卫无源干扰智能决策技术[J]. 航天电子对抗,2021,37(03):41-44.

[3]潘耀宗,张健,杨海涛,袁春慧,赵洪利. 战机自主作战机动双网络智能决策方法[J]. 哈尔滨工业大学学报,2019,51(11):144-151.

[4]李利荣,袁欣,孙立伟,吕骘. 基于航空业的维修智能决策系统的设计[J]. 机械工程师,2019,(06):65-67+70.