飛機剎車模糊神經(jīng)網(wǎng)絡DSP嵌入式控制系統(tǒng)

飛機剎車系統(tǒng)是飛機上具有相對獨立功能的子系統(tǒng)，承受飛機的動、靜態(tài)載荷及著陸時的動能，實現(xiàn)飛機的制動控制。

　　從20世紀40年代至今，飛機剎車系統(tǒng)已發(fā)展到第四代。第一代飛機剎車系統(tǒng)由離合開關(guān)調(diào)節(jié)壓力來實現(xiàn)剎車控制;第二代用固定參考減速度為誤差門限進行控制;1967年Hydro-Aire公司的第三代飛機剎車系統(tǒng)，以一定的滑移率為誤差門限進行控制;20世紀70年代后，第四代系統(tǒng)用指令傳感器代替液壓閥，采用微處理器，將控制算法通過編程來實現(xiàn)。近年來，國外已著手運用最新控制理論――模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡理論研究新一代防滑剎車系統(tǒng)，并成功地利用DC-9飛機的參數(shù)進行了仿真。結(jié)果表明:新系統(tǒng)具有更高的剎車效率、更好的控制魯棒性。我們也已開始了相應的研究，并成功地進行了軟件仿真，本系統(tǒng)在文獻[5]的基礎(chǔ)上，在硬件上實現(xiàn)了神經(jīng)網(wǎng)絡和模糊控制，較大程度地提高了飛機剎車效率。

1 工作原理

1.1 飛機剎車系統(tǒng)原理

　　飛機剎車制動主要靠剎車時輪胎和地面間產(chǎn)生的結(jié)合力來使飛機減速。影響結(jié)合力大小的主要因素是結(jié)合系數(shù)μ。該系數(shù)與滑移量σ之間存在一個復雜的非線性關(guān)系，在整個剎車過程中，存在一個最大值μmax，它對應的滑移量為最佳滑移量σp，如圖1所示。

在整個剎車過程中，飛機速度不斷下降，因此σ也不斷變化，必然引起μ變化。為了達到最佳剎車，應不斷調(diào)節(jié)剎車力矩，使剎車機輪在結(jié)合系數(shù)為最大值或者在其附近區(qū)域II、III的情況下產(chǎn)生運動。

　　目前在剎車系統(tǒng)對μ-σ的處理中，μ取為定值，這與實際情況存在較大差異。有文獻采用多級σ值的計算方法來實現(xiàn)μ隨σ變化而變化，但控制效果并不理想。本文采用神經(jīng)網(wǎng)絡來處理μ-σ的非線性關(guān)系，因為根據(jù)Kolmogorov神經(jīng)網(wǎng)絡映射存在以下理論:任何一個給定的連續(xù)函數(shù)或映射，都能夠用一個三層神經(jīng)網(wǎng)絡來精確實現(xiàn)。

　　現(xiàn)有剎車系統(tǒng)根據(jù)不同的跑道狀況，由速度反饋單元不斷地對參考速度進行修正，具有一定自適應能力。但當飛機由干路面進入積水路面時，會引起剎車減速率的突變，引起系統(tǒng)和起落架的震動。在本文研制的系統(tǒng)中，按模糊規(guī)則來控制系統(tǒng)，系統(tǒng)受路面影響較小，具有較好的魯棒性。

1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡原理

　　神經(jīng)網(wǎng)絡中應用最廣的是多層前向網(wǎng)絡。多層前向網(wǎng)絡應用于具體實時控制問題時，必須有一個訓練網(wǎng)絡權(quán)值的算法，應用最廣的是BP算法。這種算法思路簡潔明了，具有自適應、自學習、自組織功能，根據(jù)實際訓練樣本不斷實時調(diào)節(jié)自己的參數(shù)，以達到理想輸出的目的。在本系統(tǒng)中即采用BP算法。圖2即為一個典型的三層前向網(wǎng)絡。

1.3 模糊控制原理

　　模糊控制是利用人的智能和經(jīng)驗，制定一些模糊規(guī)則，進行推理，得出控制查詢庫，按查詢庫來控制系統(tǒng)。采用模糊控制，可以有效地克服參數(shù)變化對系統(tǒng)造成的不利影響，極大地增強系統(tǒng)的魯棒性。同時避免不精確建模造成的誤差，使系統(tǒng)有效地工作，故近年來獲得越來越廣泛的應用。神經(jīng)網(wǎng)絡和模糊控制兩者是互補的。簡單地說，神經(jīng)網(wǎng)絡是模擬人的大腦結(jié)構(gòu)，而模糊控制模擬人的大腦功能，兩者的有機結(jié)合可組成性能更好的系統(tǒng)。