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    基于贝叶斯网络和模糊推理的机载着舰态势评估.pdf

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    基于贝叶斯网络和模糊推理的机载着舰态势评估.pdf

    第 20卷增刊 系 统 仿 真 学 报 Vol. 20 Suppl 2009 年 8 月 Journal of System Simulation Aug., 2009 269 基于贝叶斯网络和模糊推理的机载着舰态势评估 张 艳 , 陈宗基 北京航空航天大学 控制一体化技术国家级重点实验室 , 北京 100191 摘 要 舰载机在复杂环境下着舰,对着舰态势进行准确评估是安全着舰的重要保障。舰载机的健康状况是舰载机执行着舰任务的基础, 舰载机飞行控制系统的控制跟踪效果直接体现了舰载机执行着舰任务的能力。给出了 机载着舰态势评估 的概念,建立了可给出舰载机着舰定性和定量评估结果的 机载着舰态势评估系统 ,其中重点研究了 基于贝叶斯网络的舰载机健康状况评估算法 和 基于模糊推理的航迹跟踪效果评估算法 。仿真给出的评估结果表明了该方案的合理性和有效性。 关键词 态势评估 ; 贝叶斯网络 ; 模糊推理 ; 舰载机 ; 着舰 中图分类号 V249 文献标识码 A 文章编号 1004-731X 2009 S-0269-05 Airborne Assessment of Carrier Aircraft Landing Situation Based on Bayesian Belief Networks and Fuzzy Inference ZHANG Yan, CHEN Zong-jiNational Key Laboratory of Science and Technology on Integrated Control Technology, Beihang University, Beijing 100191, China Abstract In complex environment, timely and exact situation assessment is important to carrier aircraft landing. Health condition of the carrier aircraft is the foundation of flight, and the landing ability is reflected by the tracking performance of the flight control system. The concept of airborne landing situation assessment was given, and the airborne landing situation assessment system was developed to generate qualitative and quantitative results for decision-making. The health condition and tracking performance assessment algorithms respectively based on Bayesian belief networks and fuzzy inference were proposed. Finally, simulation results illustrated the rationality and validity of the system. Key words situation assessment; Bayesian belief networks; fuzzy inference; carrier aircraft; carrier landing 引 言1舰载机是海军航空兵的主要作战手段之一, 是在海战中夺取和保持制空权、 制海权的重要力量。 舰载机执行完作战、训练、侦察等任务后,安全顺利地着舰是十分重要的工作。在航母上着陆的种种苛刻条件使舰载机着舰相对于飞机着陆更具有危险性[1]。舰载机的安全降落,需要精确的飞行轨迹控制,如果飞机严重偏离给定的进场下滑轨迹,驾驶员必须执行复飞。因此,对舰载机着舰过程进行准确、及时的评估和决策具有十分重要的意义。 舰载机复飞指令由母舰上的着陆信号官 LSO, Landing Signal Officer发出,并由 LSO 对每架飞机的进场着舰负责。舰载复飞决策辅助设备的研究和应用对于复杂着舰环境下的决策过程起到了有效的辅助作用。通过实时计算复飞边界、预估飞机复飞轨迹和预测着舰轨迹等技术[3]可帮助 LSO提前做出正确的复飞决策[2], 减轻了 LSO 的压力。由于舰载辅助决策设备是基于完整的母舰信息和通过通信设备获得的部分舰载机信息, 因此其产生的复飞决策不能反映着舰过程中的全局态势。舰载机作为着舰的重要组成部分,其状态和能力对能否安全着舰有重要的影响, 而舰载设备可用的舰收稿日期 2008-07-19 修回日期 2008-10-10 基金项目 国家自然科学基金 60674103, 航空科学基金 2006ZC51026 作者简介 张艳 1981-, 女 , 河北人 , 博士生 , 研究方向为飞行控制 ; 陈宗基1943-, 男 , 上海人 , 博士 , 教授 , 博导 , 研究方向为飞行器控制 , 自适应控制等。 载机相关数据十分有限。因此,针对舰载机的机载信息进行着舰态势的辅助评估具有重要意义。 贝叶斯网络 BBN, Bayesian Belief Networks作为一种不确定性知识表达和推理的强有力工具, 是当今人工智能领域不确定知识表达和推理技术的主流方法, 在态势评估领域中的应用得到了广大工程人员的重视[4]。模糊推理方法可以有效地整合定量数据与定性经验, 在舰载复飞决策辅助设备的研究中也得到了很好的应用, 例如应用模糊化过程和基于规则的逻辑推理对着舰轨迹进行匹配预报舰载机的着舰轨迹[2]等。本文提出了机载着舰态势评估的概念,研究了基于贝叶斯网络的舰载机着舰健康状况评估和基于模糊推理的舰载机着舰跟踪效果评估, 并将其综合在舰载机机载着舰态势评估系统中, 通过对舰载机着舰过程中的态势进行评估给出舰载机定量化的着舰指数和定性化的着舰级别。 该态势评估系统可以协助驾驶员和 LSO 对着舰过程中的舰载机状态进行评估,并辅助做出切换着舰模式或复飞等决策,能在更大程度上保证舰载机的安全。 1 机载着舰态势评估 态势评估 SA, Situation Assessment通常是指对一定时空范围内某些环境因素的感知、理解和预测[5]。机载着舰态势评估 ACLSA, Airborne Carrier Landing Situation Assess- ment定义为对舰载机在着舰过程中机载相关因素的感知与理解,如飞行器健康因素与着舰航迹跟踪效果因素等,以及DOI10.16182/j.cnki.joss.2008.s2.017第 20 卷增刊 Vol. 20 Suppl 2009 年 8 月 系 统 仿 真 学 报 Aug., 2009 270 以此为依据的各因素综合评价。 机载态势评估结果包括定量的着舰指数 CLI, Carrier Landing Index和定性的舰载机着舰等级 CLCL, Carrier Landing Capacity Level。其中, CLI 取值在 0 至 1 之间,数值越大表示着舰态势越好, CLCL 共分为三个级别良好、艰难、无法着舰。 本文建立的机载着舰态势评估系统 ACLSAS, Airborne Carrier Landing Situation Assessment System为分层的评估推理结构,如图 1 所示。除了应用舰载机自身传感器系统的各项数据外, 本系统还综合了通过通信设备获得的母舰控制指令等信息。 系统底层包括舰载机跟踪着舰航迹的效果评估和舰载机健康状况评估, 上层的推理系统根据底层评估结果得到定量化的着舰指数反馈至母舰接收系统, 并将定性结果以直观方式显示在舰载机座舱中。 安全着舰指数推理舰载机健康状况评估航电设备跟踪航迹效果评估纵向偏差及变化率侧向主要控制量的饱和程度与理想着舰点的距离纵向主要控制量的饱和程度侧向偏差及变化率纵向通道跟踪效果评估侧向通道跟踪效果评估推进及发动机系统舰载机硬件图 1 分层的评估推理结构 通过对舰载机健康状况的评估结果和下滑航迹跟踪效果评估结果的加权综合,可以得到精确描述的着舰指数。 12345CAHS_H CAHS_M CAHS_L Log LatCLI TkkkkkPPPEE其中CAHS_HP 、CAHS_MP 和CAHS_LP 分别为舰载机健康状况{High,Medium,Low}的概率,LogE 和LatE 分别为舰载机着舰过程中对纵向和侧向的跟踪效果, ,15iki 为加权系数,该组加权系数的选择需要根据专家经验进行设置和调整。 着舰过程中,纵向跟踪效果更为关键,因此一般45kk 。 根据归一化的 CLI 确定舰载机着舰的等级 Carrier Landing Level, CLL 的规则如下 If CLI0.75, CLL is good; If 0.35,其中网络结构 , ZG 是一个有向非循环图,12{, , , }nVV V “V ,1n ≥ 是表示所有结点, A是弧的集合。网络参数 P 中的第i 个元素分别代表结点iV 的条件概率密度,有 12 12 11 , , , , , , nni iiPV PV V V PV V V V−∏““ 在独立性假设的前提下,对于网络结构中的任意结点,必可找到与之条件都不独立的最小子集12{, , , }inUVVV⊆ “ , 使得1 niiiPPVU∏V 。 BBN 网络用网络拓扑描述因果关系,其中,结点表示原因和结果,弧线连接表示结点间的依赖关系。以连接X Y→ 为例,随机变量 X 和 Y 分别表示某原因和其导致的结果,待评估量 X 非直接可观,而 Y 通常表示可以用来判断X 态势情况的一些具体事件、征兆。对于任意事件结点需定义其穷举的互斥状态集合 {, 1,2, ,}iyi n “ ,假设随机变量 X具有 m 个状态,则二者之间的依赖关系可用 mn 维条件概率矩阵表示 11 11 yxyxnmnmyx Y yX xPy x Py xPy x Py x→↓ ⎡ ⎤⎢ ⎥⎢ ⎥⎢ ⎥⎣ ⎦““MP P其中,每一个元素 j iPy x 分别表示iX x 时事件jYy 发生的概率。 2.2 健康状况的评估模型 BBN 应用于舰载机健康状况 CAHS, Carrier Aircraft Health State评估时,网络拓扑中的结点分别代表待评估的局部、全局态势和可检测的事件。模型的建立分为两个阶段定性分析阶段,给出影响待评估态势的因素,定义各结点的穷举互斥的状态;定量阶段是分析各结点依赖关系,根据专家经验和实验数据给出先验的条件依赖矩阵。 网络模型的参数可以通过评估中的自学习过程来调整和优化[5]。 按照 BBN 建模步骤,通过对舰载机机载系统的分析可知,影响舰载机健康状况的主要因素包括推进系统及发动第 20卷增刊 Vol. 20 Suppl 2009 年 8 月 张艳,等基于贝叶斯网络和模糊推理的机载着舰态势评估 Aug., 2009 271 机状态,机体与舵面状态,燃油,航电设备状态和通讯状态等,图 2 给出了 CAHS 评估的 BBN 模型。 图 2 CAHS 评估的 BBN 模型 这些事件用随机向量表示并定义其详细状态。例如,舰载机健康状况结点可以用三个状态来描述,记为 {High, Medium,Low} 。另外,飞机系统各传感器、控制与执行部件的状态信号和维护数据经过隶属度函数的模糊化, 获得的隶属度就等同于变量的观测值属于各个状态的概率。 表 1 给出了对应各结点的状态定义。 表 1 CAHS 评估模型结点定义 结点随机变量 状态定义 CAHS High, Medium, Low Power State Good, Medium, Poor Engine Normal, partly work, invalidated Fuel 80, 8050, 5020, 20 Airframe If rate of height error is NZ, rudder deflection is PB, then track performance is poor. 3.2 偏差的动态隶属度函数 在下滑道入口处,根据母舰型号、舰载机机型等信息可以确定唯一的理想下滑线。 母舰根据甲板运动情况及舰载机第 20 卷增刊 Vol. 20 Suppl 2009 年 8 月 系 统 仿 真 学 报 Aug., 2009 272 当前位置给出控制指令, 舰载机的真实状态与指令的偏差是衡量航迹跟踪效果的重要输入信息。 与理想着舰点的距离是本文模糊推理系统的重要参数之一,着舰安全区域就是该距离的函数[10]。高度误差安全范围从着舰开始的 450ft和 -180ft减少到着舰前 5秒的 8ft和 -5ft;侧向偏差界从着舰前 13 秒的 20ft 到 5 秒的 12.5f t。 因此,高度偏差和侧向偏差具有动态隶属度函数。纵向和侧向误差从正向到负向模糊集合分别定义为正向大 PB, Positive Big、正向中 PM, Positive Middle、正向小 PS, Positive Small、适中 NZ, Near Zero、负向小 NS, Negative Small、负向中 NM, Negative Middle、负向大 NB, Negative Big。 图 5和图 6为本文设计的纵向和侧向误差隶属度函数图,其中的18zz和14yy为舰载机距离理想着舰点距离的函数,该函数应由经验丰富的舰载机飞行员和 LSO 共同确定。 1.00.80.60.40.20隶属度纵向偏差( f t)1z2z3z4z5z6z7z8z图 5 高度偏差的隶属度函数 1y2y3y4y图 6 侧向偏差的隶属度函数 从图 5 可以看出高度偏差在正负方向上的模糊集合定义范围并不对称,应符合高度的误差安全范围,意味着对着舰过程中低于下滑线的飞行要求更加严格。 图 6 中仅反映了侧向偏差正向模糊集合的隶属度函数情况, 其隶属度函数具有对称性。 3.3 控制量饱和因素 在着舰过程中, 自动着舰控制系统根据控制律解算对各控制量在权限内进行控制, 而各控制量的饱和程度也体现了舰载机进一步调整偏差的能力和关键时刻的复飞能力。因此,对控制效果的评估需要将该因素作为一个重要参数。 对于控制舵面而言,其饱和程度的模糊集合分为正向大 PL, Positive Large、正向小 PS, Positive Small、适中 NZ, Near Zero、负向小 NS, Negative Small和负向大NL, Negative Large, 分别以达到电传操纵系统的操纵权限的 20, 50, 80为刻度刻画其隶属度函数如图 7所示。 图 7 控制舵面和尾喷管的隶属度函数 4 仿真分析 4.1 舰载机健康状况评估仿真 假设舰载机健康状况的先验估计为 [ ]13 13 13π 即各种状况的概率相当, 也表示系统初始时刻对舰载机状态缺乏了解。 λ为贝叶斯网络叶结点各状态发生的概率向量,其各元素的取值与表 1 中的状态元素定义相对应。对应于图 2 的健康状况评估模型,各叶结点的诊断概率为 Engineλ [0.7, 0.2, 0.1]; ASλ [0.8, 0.2, 0]; CSλ [0.7, 0.2, 0.1]; Fuelλ [0.6, 0.3, 0.1, 0]; GNCλ [0.7, 0.2, 0.1]; Otherλ [0.5, 0.3, 0.2]; Comλ [0.6, 0.3, 0.1]。 根据专家知识确定条件概率矩阵, 在这种初始条件下应用贝叶斯网络进行舰载机健康状况评估, 表 2 给出了评估结果推理过程。 表 2 舰载机健康状况评估推理 仿真步数 舰载机健康状况估计 1 BEL= [0.7378; 0.2562; 0.0060] 2 BEL= [0.9170; 0.0829; 0.0001] 3 BEL= [0.9770; 0.0230; 0.0000] 在上述想定中, 贝叶斯网络叶结点的诊断概率说明影响舰载机健康状况的关键部件均处于良好的工作状态。由表 2中给出的结果可见,随着推理步数的增加,贝叶斯网络以各叶结点的概率为证据不断进行推理, 根结点舰载机健康状况为 High 的概率快速增加,其它两种状态的概率将至极低,表明舰载机目前应处于非常良好的健康状况, 该结果与经验和常识相吻合。 第 20卷增刊 Vol. 20 Suppl 2009 年 8 月 张艳,等基于贝叶斯网络和模糊推理的机载着舰态势评估 Aug., 2009 273 图 8 舰载机机载着舰态势评估系统仿真结构图4.2 CAHS 仿真 在 MATLAB 的 SIMULINK 环境下, 本文应用贝叶斯网络和模糊逻辑工具箱建立舰载机机载着舰态势评估系统, 其仿真结构如图 8 所示。 本文对该系统的仿真基于如下假定 z 舰载机的健康状况如 4.1; z 舰载机的侧向航迹跟踪无偏差; z 舰载机遭遇上升气流带来高度偏差,经过归一化后的高度偏差如图 9 所示。 在上述输入条件下, 经过图 8 中舰载机着舰态势评估系 图 9 舰载机机载着舰态势评估系统仿真结构图 统仿真可以得到归一化的 CLI 曲线及 CLCL, 如图 10 所示。由评估结果来看, CLI 因着舰主要影响因素的剧烈变动而变化, 当高度跟踪出现较大偏差或者偏差具有加剧趋势等恶劣情况出现时,舰载机的 CLCL 会由良好的着舰状况降低至艰难着舰,这与驾驶员的驾驶经验是相符的。 图 10 舰载机机载着舰态势评估系统仿真结构图 5 结论 本文提出了机载着舰态势评估的概念, 讨论了基于贝叶斯网络的舰载机健康状况评估和基于模糊推理的航迹跟踪效果评估, 并在此基础上给出了综合的着舰态势评估系统构建方法。通过对典型态势进行的评估仿真,表明该系统能够 0 2 4 6 8 10 时间 /秒 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0 -0.1 -0.2 归一化后的高度偏差0246 8 10时间 /秒 0.90.850.80.750.70.65CLI良 好 艰 难 MATLABFunctionBayesian Belief NetworksScope2 Scope4Scope3 CLL caculationCLI caculation MATLAB Function MATLABFunctionScopeScope1Fuzzy LogicController with Ruleviewer1Fuzzy LogicController wity RuleviewerMATLAB Function MATLAB Function normalization Altitude_error Derivative du/dt du/dt Derivative1 normalization14 5 6 7 8 9 10 11 12 3 2 1 Altitude_control_occupy Lateral_error Lateral_control_occupy Engine 舰栽机机体状态 控制舵面状态 其他航电系统状态 Fuel GNC WeaponCom (下转第 316 页)第 20 卷增刊 Vol. 20 Suppl 2009 年 8 月 系 统 仿 真 学 报 Aug., 2009 316 5 结论 本文在无人机三轮滑跑及两后轮滑跑非线性全量数学模型基础上, 由无人机三轮滑跑及两后轮滑跑的特有性质推导出地面对无人机的支撑力公式。 利用支撑力的变化作为无人机起飞时三轮滑跑、 两轮滑跑、三轮离地飞行三个阶段的切换依据,利用支撑力作为无人机着陆时三轮离地飞行、两轮滑跑、三轮滑跑三个阶段的衔接变量,分别进行起飞及着陆仿真。仿真结果表明支撑力变化符合实际,证明支撑力推导正确,滑跑模型合理。 文中仿真均在无人机无侧偏情况下进行。 当无人机发生较大侧偏时,利用支撑力公式 35-36、 51-52得出的支撑力有可能一正一负,负的支撑力不符合实际。此时,应考虑到起落架的缓冲性能,而不能将起落架假设为刚性,这是下一步工作中所要解决的问题。 参考文献 [1] 飞机设计手册 总编委会 . 飞机设计手册 [M]. 北京 航空工业出版社 , 2002. 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