【摘 要】
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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-
【机 构】
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海军航空工程学院; 北京航空航天大学航空科学与工程学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金(51505493,91116019);国家“973”计划(2011CB707002)~~
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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。
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