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1.2 自动着陆控制技术

大型客机进近着陆时多采用自动着陆的方式,即由自动飞行控制系统完全控制飞机进近着陆。目前,国内外机场多采用仪表着陆系统对飞机的着陆进行引导。首先,仪表着陆系统下滑信标台(Glide Slope, GS)和航向信标台(Localizer, LOC)分别发射两束波瓣,形成一条梯形状的虚拟下滑道。然后,机载计算机可根据接收到的下滑道信号和航向道信号的调制深度,计算得到飞机当前位置相对于下滑道中心线的角度偏差,从而调整飞机姿态,使飞机沿着下滑道稳定下滑,实现精密进近。

国际民航组织将飞机进近着陆分为三个等级:CAT I、CAT II和CAT III。进近着陆等级越高,飞机着陆时不同高度段的位置与机场给定的进近航迹的航迹误差越小,导航精度越高,对提高机场终端区调度效率的作用越大。因此,CAT III着陆系统能够有效地提高着陆精度和着陆效率,是未来进近着陆系统的发展方向。CAT III着陆系统又细分为A、B、C三种类型,划分依据是决断高和跑道视程(Runway Visual Range, RVR)。其中,决断高是指在使用下滑引导的仪表进近中决定继续下降或立即复飞的最低高度限制,决断高的识别可由无线电高度表测量;航空器下降至决断高时,如果不能取得继续进近所需的目视参考,必须执行复飞。跑道视程是指飞机位于跑道中线上时,飞行员能看清跑道道面标志或跑道边灯或中线灯的最大距离;自动着陆系统工作时,飞行员在接地区和跑道上需要及时且可靠的能见度情况报告;跑道视程是用视距测量仪表系统及解析周边背景灯光效果和跑道灯强度的办法测量的。CAT III A着陆是指决断高低于30m或无决断高、跑道视程小于200m的精密进近着陆,CAT III B着陆是指决断高低于15m或无决断高、跑道视程小于200m但不小于50m的精密进近着陆;CAT III C着陆是指无决断高和无跑道视程的精密进近着陆。

CAT III着陆控制技术是未来民航客机进近着陆的主要着陆引导途径。国外对CAT III着陆控制技术的研究和实施已有较深厚的经验积累,CAT III着陆控制技术及配装设备的发展也日臻成熟。1969年,法国内陆航空的快帆飞机成为民用航空史上首架实施CAT III A着陆的航空器;后续的“三叉戟”飞机、波音B747飞机(1971年)、协和式飞机(1975年)等航空器均获得了CAT III A着陆批准。目前,国外航空公司机场以及机载设备均以满足CAT III着陆系统为目的进行配装。

相较于国外,国内针对CAT III着陆系统的研究起步较晚,但也在积极追赶。目前,国内民航以国外已具备CAT III着陆系统的航空器为基础,积极推进能够满足CAT III着陆条件的机场建设。CAT III着陆控制技术的研究在近几年取得了突破,根据中国民航网报道,2017年3月30日,随着一架东方航空公司运营的空客A330飞机在上海浦东机场第二跑道成功降落,浦东机场34L跑道仪表着陆系统的CAT III A盲降飞行程序和低能见度运行程序的验证试飞工作顺利完成,标志着浦东机场第二跑道的设备以及运行程序已经初步满足CAT III A着陆条件。浦东机场执行的CAT III A着陆以仪表着陆系统为引导基础,建立了ILS-III A类运行保障系统,使得浦东机场在跑道视程大于175m、云层高于15m的气象条件下具备完全依靠机载计算机和仪表引导实现飞机自动安全起降的能力。在此之前,国内机场仪表着陆系统的最高进近着陆等级为CAT II,相比于CAT II标准(跑道视程大于350m,云层高于30m),CAT III标准可在天气和能见度更为恶劣的情况下,提升机场航班保障能力,减少由于雾霾等低能见度天气对航班运行和旅客出行的负面影响。此次CAT III A着陆的试飞成功,为浦东机场最终通过CAT III A运行审批奠定了基础,浦东机场也成为国内民航第一家具有ILS-III A运行保障能力的民用机场,跻身全球飞机起降运行保障水平最高的民用机场行列,填补了国内CAT III A运行的空白。同年12月4日,北京首都国际机场完成了基于平视显示器(Head Up Display, HUD)的跑道视程为90m的可靠能见度下起飞,以及CAT III A着陆验证飞行。近几年,为了提升运行效率,中国民航在新技术应用上取得了很大突破,此次试飞,在华北空管的指挥下,一架空客A320飞机和一架波音B737飞机仅间隔7min,先后在首都国际机场以CAT III标准平稳着陆,实施CAT III A后,首都国际机场最低标准由跑道视程为300m进一步降低至跑道视程为175m,有效地减少雾霾等能见度低的天气下对旅客出行的影响,大幅度提高首都国际机场对客机进近着陆调度的效率,同时也标志着首都国际机场成为国内第二个具备实施CAT III A的机场。首都国际机场完成试飞后不久,上海浦东机场正式实施CAT III。

2019年8月6日,北京大兴国际机场圆满完成了CAT III B着陆。当天17时43分、17时46分、17时56分、18时24分、21时33分,东方航空公司的一架空客A320飞机、首都航空公司的一架空客A330飞机、中国联合航空公司的一架波音B737飞机、河北航空公司的一架波音B737飞机、成都航空公司的一架ARJ21 5飞机,在华北空管的指挥下,依次在大兴国际机场平稳着陆,实现了决断高低于15m、跑道视程不小于75m的着陆。

在建设满足CAT III着陆机场的同时,中国民航也在进一步发展大型客机进近着陆段可用的导航传感器。2019年9月2日,中国民航顺利完成美国霍尼韦尔公司和中国电子科技集团公司推出的两个型号的卫星导航地基增强系统(Ground-Based Augmentation System, GBAS)地面设备合格审定及测试工作,标志着地基增强系统这项新技术在中国民航的许可认证工作取得阶段性成果。地基增强系统是一套由卫星信号引导的飞机着陆系统,主要用于航空器进近着陆,通过全球卫星导航系统实现航空器精密进近,可以极大提升飞行安全性,减少由天气原因造成的复飞和返航,增强飞行运输能力及着陆能力。该技术的推行,进一步加快了国内机场实现CAT III着陆系统的建设。

CAT III着陆控制技术的使用不仅极大地减轻了飞行员的工作负担,同时也提高了飞机的精确性和可靠性,解决了因为天气而产生的安全和经济利益之间的矛盾,进而提高市场竞争力,还提高了机场运行效率和航班的经济性。最重要的是,大幅度提高了进近着陆段飞机的安全性和可靠性。因此,CAT III着陆对民用航空的发展至关重要。虽然国内近两年加快了CAT III着陆的研究,但是目前在CAT III着陆的研究成果和进度仍然大幅度落后于国外。例如,国产大型客机C919是首次配备了CAT III A着陆功能的国产民航客机,但国内能够实施CAT III着陆的机场仅有香港地区、北京和上海三地。为了提高中国民航的竞争力,对CAT III等级自动着陆系统的研究势在必行。要达到CAT III着陆,不仅要求自动飞行控制系统具有相应的可靠性和控制精度,而且要求用于着陆控制的地面导航设备和机载导航设备达到相应的精度水平,能够为CAT III着陆系统提供高精度的导航信息。因此,如何对CAT III着陆过程的可用导航传感器测量信息进行融合得到高精度的导航信息,对CAT III着陆的实施至关重要。

本书对满足CAT III着陆的高精度、强鲁棒性控制技术进行研究,其研究范围包括进近着陆段和地面滑跑段,研究重点在于自动着陆控制律设计、着陆引导策略和地面综合控制技术三个方面。因此,下面主要针对上述三个方面的研究现状进行介绍。

1.2.1 自动着陆控制律设计研究现状

自动着陆控制律是自动着陆系统的基础,该控制律设计的好坏直接关系到自动着陆系统的稳定性与鲁棒性。满足CAT III要求的自动着陆控制律设计的难点体现在以下三个方面。

(1)飞机跑道视程短、决断高很低或无决断高。

(2)要求飞机精确跟踪下滑航迹,对接地点散布要求很高,即对航迹跟踪的精度很高。

(3)飞机进近着陆段的外界环境比较复杂,大气紊流、阵风、侧风、风切变及导航设备的测量误差等都会对飞行造成很大影响,地面效应、模型参数摄动等也会影响飞机的稳定性。

就目前而言,PID控制法依旧是自动着陆控制律的主流设计方法,已经在飞行控制领域成熟应用了数十年。设计人员根据着陆控制模态选择合适的反馈信号,然后整定比例(P)、积分(I)、微分(D)组合的参数,从而确定控制律。2017年,海军航空大学的朱飞翔等人采用PID控制法设计俯仰角控制回路和高度控制回路,在无扰动的情况下可以精确跟踪下滑航迹。随着航空业的发展,民航客机对自动着陆系统提出了更高的要求。为满足CAT III着陆的需求,波音公司对着陆段纵向、侧向及平飞段的控制方案进行改进,但是控制律依然采用PID控制法进行设计。PID控制法工程实用性好,但也存在很多缺点,如鲁棒性不够强、对外界扰动的抑制能力有限、控制律参数设计比较烦琐等。

为解决自动着陆控制律的鲁棒性和航迹精确跟踪控制问题,国内外学者采用现代控制理论对此进行相关研究,取得了不错的研究成果,所用研究方法主要包括鲁棒控制法、最优控制法、智能控制法等。鲁棒控制法主要包括 H 控制法、 μ 综合法、线性二次型调节器(Linear Quadratic Regulator, LQR)等,当系统存在扰动、参数摄动时,鲁棒控制仍能保持良好的动态响应和稳定性。2001年,北京大学的Che在稳定逆思想和 H 控制法的基础上设计了有人机的自动着陆控制律,提高了飞机对外界扰动和噪声的抑制能力,其控制精度和鲁棒性达到了美国联邦航空管理局(Federal Aviation Administration, FAA)对CAT III精密进近着陆的要求。2003年,北京航空航天大学的王会把着陆控制系统中的设计要求和飞行品质要求转化为结构奇异值 μ 综合法中权函数的选择。由此设计出的控制律能够对下滑航迹进行精确跟踪,具有抑制扰动的良好性能,但是 μ 综合法的计算量很大,迭代过程烦琐,并且无法保证在全局内的最优性。2013年,南京航空航天大学学者李欣、江驹等人采用 H 控制法和PID控制法对飞机在进近过程中的姿态控制律进行研究。实验表明,在侧风扰动下, H 控制法能够精准快速地进行姿态跟踪,在侧风作用下有很快的恢复能力。但是采用 H 控制法设计自动着陆控制律时,需要依赖大量传感器的测量信息构造状态观测器,很难应用到实际工程中。2014年,克拉约瓦大学的Romulus Lungu等人采用 H 控制法和反步法相结合的方式,对纵向着陆过程进行控制,其理论结果通过波音B747飞机的数值模拟进行验证。结果表明,该方法能满足美国联邦航空管理局对CAT III精密进近着陆的要求,所得到的控制律不仅具有抑制传感器误差、阵风和低强度风切变的能力,还具有鲁棒性,但对CAT III精密进近着陆的指标要求定义不够清晰。2016年,北京航空航天大学的Zhang等人采用线性二次型调节器和自抗扰控制(Active Disturbance Rejection Control, ADRC)技术相结合的方法,设计着陆姿态控制器,用线性二次型调节器代替原始的比例微分增益。结果表明,该方法能有效解决着陆过程中的参数摄动问题和抑制未知干扰,但是对 Q 矩阵和 R 矩阵的选取太简单,完全依靠经验给出。总的来看,鲁棒控制法很难用于实际工程:一是所需成本太高,需要配备大量的传感器;二是控制器的阶次可能比控制对象的阶次更高,使结构变得复杂,不利于工程化应用。

此外,一些学者将神经网络控制、模糊控制、预测控制、滑模控制等方法应用于着陆控制研究。2014年,新加坡南洋理工大学的D.M.K.K将滑模控制应用于非线性六自由度飞机的自动着陆控制,将参考下滑航迹与飞机之间的位置误差转化为有滑动功能的状态变量,将着陆机动转化为航迹跟踪问题。该方法虽然控制性能优于PID控制器,但是选择滑动函数、到达定律和推导控制定律却比PID控制器复杂很多。2017年,克拉约瓦大学的Mihai Lungu将神经网络控制法用于飞机进近着陆过程控制,虽然控制效果较好,但是神经网络是用于模拟人大脑神经的行为,将其用于着陆控制还处于理论仿真阶段,是否能在实际工程中得到应用尚未可知。针对外界环境变化引发飞机对象参数摄动这一问题,Zhang F、Kato A等人将模糊控制用于飞机的进近着陆控制,并且对模糊控制法进行了相应的改进,提出自适应模糊控制、因子修正模糊数模型、带优化修正函数的无量化模糊控制器等。使用模糊控制法可以利用系统状态信息调节控制量的大小,能动态改善系统在参数摄动下的控制效果,但是需要使用模糊规则进行控制量的校正,控制形式太复杂,并且计算量大。2019年,学者Mihai Lungu采用反步法设计飞机着陆姿态控制律,先将系统的阶次进行分解,然后为每个子系统设计李雅普诺夫(Lyapunov)函数和虚拟控制量,一步步反推得到控制量,虽然反步法能解决飞机的非线性问题,但是依然需要比较精确的模型,常需要结合其他方法才有更好的效果。此外,反步法涉及微分求解问题,计算麻烦。南京航空航天大学Zhen等人采用自适应控制方法进行着陆姿态控制律设计,与期望姿态进行比较,动态地调整控制律参数,实现对期望姿态的跟踪。但是,当飞机的不确定扰动变化较快时,自适应控制效果会变差。

我国韩京清研究员在1989年以对经典控制方法的反思为开端,在PID控制法缺陷的基础上提出“跟踪微分器”(Tracking Differentiator, TD)、“非线性误差反馈”(Nonlinear State Error Feedback, NLSEF)等一系列改进措施,在1998年正式提出自抗扰控制法。自抗扰控制法不需要精确的控制对象模型,也不需要外界扰动的具体模型,它将作用于被控对象的所有不确定因素当成系统的“总和扰动”,利用被控对象的输入输出信息,主动自发地通过扩张状态观测(Extended State Observer, ESO)将扰动信号进行实时估计并补偿,降低或消除扰动信号对系统的作用。自抗扰控制法旨在解决控制过程中的核心问题:抗扰,而不再重点纠缠被控系统的线性-非线性问题、时变-时不变问题。

经过多年的发展,自抗扰控制法已广泛应用于各个领域,在飞行控制领域也得到实际应用。2019年,南开大学的孙明纬等人对高超声速航空器的三个姿态通道设计线性自抗扰控制器,并在弱耦合情况下,俯仰角控制和滚转角控制能直接应用于攻角和侧滑角控制上,并取得了满意的控制效果。天津大学的Zhu等人为解决固定翼飞机在降落时容易受风扰动问题,采用自抗扰控制法和PID控制法设计纵向着陆控制律。结果表明,自抗扰控制法的抗扰动性比PID控制法更强,在整个降落过程中具有很好的稳定性和跟踪精度。北京航空航天大学的Shan等人针对飞翼无人机强耦合性问题,采用自抗扰控制法和PID控制法相结合策略,以PID控制法控制内回路的角速度,以自抗扰控制法控制外回路对角速度进行控制,设计结果完全满足控制精度要求。

鉴于自抗扰控制原理简单、容易实现、抗干扰能力强等优点,将其用于复杂环境下的自动着陆控制是可行的。本书采用自抗扰控制法设计着陆姿态控制律和自动油门控制律,从而保证着陆控制的鲁棒性。

1.2.2 着陆引导策略研究现状

鲁棒着陆控制律是实现飞机在复杂环境中着陆的前提,而着陆引导策略是航迹控制精度和飞行安全的重要保障。自动进近着陆过程是一个短暂而复杂的过程,涉及进近、截获、下滑、拉平等多个阶段,容易受到大侧风、紊流、风切变等大气扰动。如何根据着陆阶段和外界环境条件采取相应的控制策略,适时地进行控制律切换,保证飞机的引导精度和飞行安全,是着陆引导的关键。总体来说,着陆引导策略涉及纵向引导、横侧向引导、抗风策略和复飞决策。

飞机的着陆引导依赖于仪表着陆系统的引导信号,根据波束偏差信号生成引导指令,操纵飞机跟踪下滑航迹。2011年,北京航空航天大学的李会杰针对CAT III着陆引导分别设计了纵向控制律和横侧向控制律。纵向控制律包括定高控制、下滑控制和拉平控制,下滑控制时用下滑波束偏差角经PI控制直接生成俯仰角信号;在设计横侧向控制律时充分考虑了侧风作用,采用侧滑法抗侧风策略。虽然通过蒙特卡洛模型仿真验证了该着陆控制律具有较高的精度和鲁棒性,但是并未给出控制律的切换判断条件,未体现出航向截获和下滑截获过程,同时只研究了空中着陆段,对地面滑跑段的控制未加研究。2012年,西北工业大学的常凡凡将波束偏差信号等效为角度信号,根据飞机的运动姿态和飞机与下滑信标台(GS)和航向信标台(LOC)的距离计算出角度信号,在横侧向进行了航向预选控制、航向信标截获控制和航向信标跟踪控制。航向预选控制以偏航角为反馈信号,将飞机的航向控制在便于截获的角度上;航向信标截获控制以波束偏差角信号和航迹方位角信号为控制信号,乘以比例系数,以生成横滚指令;航向信标波束跟踪控制以波束偏差角为控制信号,经PID组合生成横侧向引导指令;纵向引导以垂直速度和纵向偏差角生成期望垂直速度,经PI控制生成俯仰角指令,采用指数拉平轨迹设计。仿真结果表明,跟踪精度满足CAT III A/B着陆的要求,但是该方法仅考虑了侧风作用,对于抗紊流、风切变等扰动的能力未知。此外,飞机模型采用线性化模型,忽略了耦合和参数摄动等影响。2017年,南京航空航天大学的高丽丽建立了航迹倾斜角和俯仰角之间的数学模型,利用波束偏差信号生成航迹倾斜角指令,从而改变俯仰角,实现对下滑航迹的跟踪;整个过程采用PID控制法,未加入扰动因素,也没有验证鲁棒性。

针对拉平段存在较大跟踪误差的问题,北京航空航天大学的郝现伟等人在高度控制的基础上加入前馈校正环节。根据指数轨迹的变化对俯仰角指令进行超前校正,消除了拉平段的轨迹跟踪误差。

针对着陆过程中易受侧风扰动问题,南京航空航天大学的嵇鼎毅等人提出了偏航法、侧滑法和直接侧力法的抗侧风策略,并且进行了对比仿真,得出直接侧力法具有更强的优势,但直接侧力法依靠垂直鸭翼获得侧力,不适用于所有机型。

针对风切变环境中的着陆控制问题,南京航空航天大学的桂远洋等人引入能量高度和风切变危险因子作为安全性指标,采用美国联邦航空管理局提出的三种改出方法,进行风切变的改出对比分析,但是没有给出需要改出的判断条件。

当飞机受到的风切变、紊流等大气干扰过大,超出飞机的控制能力时,必须拉起机头复飞,民航客机的复飞决策是民航客机安全飞行的重要内容。

1.2.3 地面综合控制技术研究现状

着陆滑跑段是飞机着陆的最后阶段,也是受力最为复杂的阶段。在飞机拉平接地后,飞机进入地面滑跑。在此过程中,受跑道长度、宽度的限制以及外界环境因素的影响,飞机因控制困难容易发生冲出跑道、擦尾、爆胎、侧翻等飞行事故。保证飞机在恶劣环境条件下实现平稳快速的减速制动和沿跑道中心线滑跑,是航空业界一直以来追求的目标。为实现飞机地面运动的安全与稳定,需要开展滑跑动力学建模和地面综合控制研究。

着陆滑跑段的受力分析和精确建模是开展地面综合控制的基础,同时也是急需解决的技术难点。早在1937年,美国学者Michael. F在分析无人机的地面运动特性时,将飞机的起落架系统简化成一个线性的弹簧阻尼系统,虽然等效的系统能够反映飞机在地面运动时的动态特性,但却忽略了起落架缓冲器的摩擦力。1970年,美国航空航天局(National Aeronautics and Space Administration, NASA)对波音B747客机建立了地面动力学模型,并将其用于开发飞行模拟器。1985年,A G Barnes等人为了研究固定翼飞机在地面上的操纵特性和相关品质,建立了飞机地面运动的六自由度模型,但该模型未充分考虑飞机轮胎、起落架和机体之间的相互耦合关系,无法真实模拟出飞机的地面运动特性。1994年,德国的St.Germann和M.Wurtenberger对地面与飞机轮胎之间的摩擦作用进行研究,极大地提高了轮胎所受摩擦力的精确性;W.S.Pi在考虑起落架和飞机机体相互作用的基础上,对多架不同类型飞机的起落架进行建模,但是对滑跑六自由度模型进行简化,忽略了角运动,只建立了四自由度模型。2001年,南京航空航天大学民航学院的顾宏斌建立包括前轮操纵系统在内的地面六自由度数学模型,但是未考虑停机角对受力的影响。2003年,Canudas-de-Wit根据实验室得到的数据,采用偏微分方程将飞机地面运动的动力学特性进行数学表达,建立了摩擦力模型,该模型能够反映飞机轮胎在制动和加速运动时摩擦力的变化。2004年,清华大学的段松云对无人机起飞和着陆的动力学特性进行研究,建立了三轮接地的数学模型、主轮离地后爬升的数学模型、从进近到主轮接地和三轮接地滑跑直至完全停下的数学模型,但是他在建模过程中使用了大量假设条件,并且没有给出飞机地面运动的仿真曲线,对建模是否正确没有进行验证。2011年,西北工业大学航天学院的王鹏等人根据飞机地面运动的受力情况,建立飞机滑跑段的全量非线性模型,将起落架视为刚体,通过受力平衡条件对飞机的支持力进行求解,该方法便于建立模型,但是忽略了起落架缓冲器受力等情况。2017年,南京航空航天大学的李洁玉也从飞机地面运动的受力情况出发,根据平衡状态方程求解支持力,建立飞机的滑跑动力学模型,但是他只考虑了三轮滑跑情况,忽略了飞机横侧向和纵向的姿态变化。在2018年,西安爱生技术集团公司飞机设计研究室的张琳等人用一个弹簧阻尼系统代替起落架的机械特性,建立了滑跑起飞验证平台,对飞机从滑跑、离地爬升到安全高度的过程进行仿真,但是他们在该模型中未考虑侧向摩擦力的作用。南京航空航天大学的范大旭等人根据弹簧阻尼系统的压缩量和压缩速度计算飞机轮胎受到的支持力,但是未指明起落架刚度系数和阻尼系数的出处。飞机地面模型越复杂,控制越困难,建立既满足控制要求又能反映地面运动特性的数学模型,是急需解决的问题。

地面综合控制是实现飞机在恶劣环境中安全和稳定滑行的保证,在此方面的研究,欧美等发达国家和地区已经走在了前列。为了减轻飞行员在进近着陆段的负担,进一步满足机电综合管理的需要,国外正在大力发展公共管理系统,将前轮转向操纵系统和防滑制动系统纳入其中,其控制功能已经被综合到分系统的控制器中,并已经在民航客机上得到运用。目前,国外还在发展先进制动控制技术的相关技术,该技术将前轮起落架系统、防滑制动控制和方向舵操纵三部分进行综合,以提供一个相对完善的、自动化的地面操纵系统,该系统有望解决飞机在光滑跑道和大侧风扰动下的地面运动控制问题。例如,在高速滑跑时主要采用方向舵控制;低速滑跑时,使用前轮进行控制。空客公司以A320飞机、A340飞机、A380飞机为代表的民航客机机型,在起落架的控制上采用了电子综合控制技术,把方向舵脚蹬、手轮操纵和前轮转向操纵的联合控制以及差动制动功能都综合到一个控制器里进行控制,可以根据需要与方向舵联动,进行转弯指令的叠加等,并且对最大转角做出限制,能在综合控制的作用下确保飞机着陆安全和航向正确。1999年,美国人Abzug在综合考虑方向舵和前轮偏转对航向控制影响的基础上,对飞机地面运动的稳定性展开研究。Golghorpe等人根据研究需求,在建模时加入前轮偏转和制动模块,实现飞机在两者共同作用下的地面转弯。2009年,南京航空航天大学的陈磊对单独使用前轮转向纠偏和主轮差动制动纠偏两种方式进行飞机纠偏设计,并对比了两种纠偏控制的效果。2014年,北京航空航天大学的郝现伟等人采用纠偏控制的方法,将多输入(方向舵偏转、前轮转向、主轮差动制动)等效为单一虚拟控制舵面,进而用PID控制法设计控制参数和指令分配系数。该方法虽然对纠偏控制有一定的启发,但是指令系数分配算法过于简单且采用线性化模型,无法体现真实的滑跑纠偏过程。2015年,西北工业大学的吴成富等人采用PID设计纠偏控制器,针对不同速度设计了不同的控制律参数,然后利用模糊控制方法使飞机根据速度匹配相应的参数。该控制器能在高速和低速时同时使用,但是在多个速度点处设计参数过于烦琐。随着控制理论的发展,很多智能控制算法被用于滑跑纠偏控制。2018年,西北工业大学365研究所的高采娟使用主辅模糊控制器相结合的双重模糊控制方法,采用主轮差动制动和阻力方向舵联合纠偏。仿真结果表明,该方法有较好的控制效果。中南大学的刘正辉采用相似性双余度技术,提出了前轮和主轮综合纠偏的设计方案,并详细设计了软硬件执行方案,但是没有将方向舵进行综合。南京航空航天大学的尹乔芝对不同速度下各个纠偏子系统的纠偏权重进行优化,得出了高速段方向舵纠偏效果最佳、中速段主轮差动制动纠偏性能最佳、低速段前轮转向控制最佳的结论。2019年,北京航天无人机系统工程研究所的付国强等人在采取方向舵和前轮转向联合纠偏的基础上,将侧滑角作为反馈信号引入航向控制回路,这种方法对改善稳定性较弱的高速无人机的抗侧滑性能有明显作用。

从地面综合控制的研究现状来看,国外已经拥有相当成熟的技术,而我国在地面综合控制方面,大部分都停留在仿真理论阶段,而且大多是针对无人机展开的,对民航客机的研究还很少。目前,在我国,由飞行员分别操纵方向舵、前轮脚蹬和制动系统实现地面减速和纠偏功能。因此开展地面综合控制研究势在必行。 XaEycXhi/oKV6Cy3P1sfTo9hbCaVQhlksypufR8XVUXOHGf3gkVooizIKw8iGu0g

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