• 飛機自動駕駛儀論文(現代飛機普遍采用數字式自動駕駛儀)

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    本篇文章給大家談談飛機自動駕駛儀論文,以及現代飛機普遍采用數字式自動駕駛儀對應的知識點,希望對各位有所幫助,不要忘了收藏本站喔。 本文目錄一覽: 1、飛機的自動駕駛儀是怎樣控制飛機的?它在飛機起飛后的哪個時間段能用上? 注意詳細!

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    本文目錄一覽:

    飛機的自動駕駛儀是怎樣控制飛機的?它在飛機起飛后的哪個時間段能用上? 注意詳細!

    除無人控制機以外,基本上都是達到一定的高度時使用 飛機與自動駕駛儀構成的自控系統稱為飛機自動駕駛儀系統,其中,駕駛儀是調節器,飛機是被控對象。飛機自動駕駛儀系統是一個復雜的閉環系統,自動駕駛儀發出一個信號控制舵面偏轉,產生舵面操縱力矩,從而實現對飛機的操縱,而后飛機改變飛行姿態,通過測量裝置改變自動駕駛儀的輸出信號,這樣反復作用,最后達到平衡。 1 飛行自動控制系統的基本性能 1.1 自動駕駛儀的分類與組成 自動駕駛儀可分為積分式與比例式自動駕駛儀,主要由測量、放大、執行、操縱、保安和位置反饋裝置構成。此外,還有誤差控制應反饋式俯仰傾斜雙通道駕駛儀和俯仰、傾斜、方向舵三通道比例式多功能增穩駕駛儀,前者的主要組成部件為傾斜俯仰速率陀螺、自動回零機構、晶體放大器等,后者則由自動回零機構、速率陀螺組、加速度計組和放大器組成。 參考資料:

    希望采納

    自動駕駛儀的工作原理

    自動駕駛儀是模仿駕駛員的動作駕駛飛機的。它由敏感元件、計算機和伺服機構組成。當某種干擾使飛機偏離原有姿態時,敏感元件(例如陀螺儀)檢測出姿態的變化,計算機算出需要的修正舵偏量,伺服機構(或稱舵機)將舵面操縱到所需位置。自動駕駛儀與飛機組成反饋回路,保證飛機穩定飛行。

    影響飛機飛行安全因素

    1、氣壓、氣溫、大氣密度。

    這些因素影響飛機起飛和著陸時的滑跑距離,影響飛機的升限和載重以及燃料的消耗。專家指出,飛機的準確落地和高空飛行離不開場壓和標準大氣壓,而氣溫對飛機的載重和起飛、降落過程的滑跑距離影響較大。隨氣溫的升高,空氣密度變小,產生的升力變小,飛機載重減小,同時起飛滑跑距離變長。

    2、風。

    風影響著飛機起飛和著陸的滑跑距離和時間。專家介紹說,一般飛機都是逆風起降,側風不能過大,否則無法起降。航線飛行,順風減少油耗,縮短飛行時間,頂風則相反。但易造成飛行事故的是風切變,它占航空事故的20%左右,這是風的不連續性造成的,具有時間短、尺度小、強度大的特點。

    3、云。

    機場上空高度較低的云會使飛行員看不清跑道,直接影響飛機的起降。其中,危害最大的云是對流云,飛機一旦進入,易遭到電擊,使儀表失靈,油箱爆炸,或者造成強烈顛簸、結冰,使操縱失靈,發生飛行事故。

    航空安全主要包括:

    1、飛行安全:在航空器運行期間不發生由于飛行或其他原因造成的人員傷亡、航空器損壞等事故。

    2、航空地面安全:圍繞航空器運行而在停機坪和飛行區范圍內開展生產活動的安全。防止發生航空器損壞、旅客和地面人員傷亡及各種地面設施損壞事件。同時還包括飛機維護、裝卸貨物及服務用品、航空器加油等活動的安全,以及軍用航空器武器、***安全等。

    3、安防安全:防止發生影響航空器正常運行和直接危及飛行安全的非法干擾活動,以及防止地面武器誤射等。

    自動駕駛儀通過飛行案例學習駕駛飛機

    2009年6月1日,法航從里約飛往巴黎的航班在大西洋中部遇到了風暴。測量飛機空速的供應器結冰,使飛行員無法了解飛機空速這一生死攸關的數據。按照設計好的程序,飛機自動駕駛裝置自動關閉,將飛機的控制權轉交給飛行員。在不知道飛機空速也看不到地平線的情況下,飛行員駕駛飛機在暴雨傾盆的夜空中飛行。飛行員抬升飛機機鼻,試圖迫使飛機上升;隨后不久,飛機就墜入大西洋,導致機上228人員死亡。

    法國航空事故調查員對此事故的結論是飛行員缺乏訓練是導致這場悲劇的主要原因。隨著飛機駕駛艙的計算機化的程度越來越高,飛行員需要實時更新自身的飛行技能。但飛行員處于供不應求的狀態——在7月份,空中客車公司就預計:到2035年,需要50萬名飛行員才能跟上航空業的發展步伐。這就意味著航空公司迫于壓力,只能讓飛行員坐在駕駛艙里,賺取經濟利益,而不是讓飛行員坐在模擬器里,接受進修課程培訓。

    英國倫敦大學學院的人工智能專家表示:現在就解決上述問題的方法。海塞姆·褒瑪(Haitham Baomar)及其同事彼得·賓利研發出了一種自動駕駛儀,該自動駕駛儀配置了一套“機器學習”系統,以便應對復雜飛行環境,而不是將飛機控制權移交給飛行員。

    褒瑪先生表示:航空公司不能對現有的自動駕駛儀進行訓練,因為它們內置硬編碼程序,只定義了有限的幾種飛行環境,并制定了相應的飛行方式——讓飛機保持一定的飛行高度和速度。對于諸多飛行情況,現有自動駕駛儀無法很好地應對:讓電腦來處理一個沒有設置程序的情況,電腦只會將決策權移交給人類飛行員。

    褒瑪先生認為“機器學習”算法能從人類飛行員應對突發嚴重情況的過程中學習處置方法,突發的湍流、發動機停車、甚至包括上述法航無法感知重要飛行數據的情況都屬于突發嚴重情況。褒瑪先生表示有了這種“機器學習”算法,自動駕駛儀不會像平常那樣將飛機的控制權轉交給飛行員,從而挽救生命。

    人工智能,起飛!

    在人工智能領域,“機器學習”是一個熱門話題。技術人員已經使用“機器學習”來執行多種任務,例如識別人類語音、圖像設別或者向網絡用戶定向投放廣告?!皺C器學習”程序依靠人工神經網絡來運行,人工神經網絡粗略地模擬生物大腦,以便對大量數據進行分析,分析數據模式并找出其中規律,讓人工神經網絡能夠高效地處理所有任務。這意味著電腦能自行學習經驗法則,如果要人類程序員按照經驗法則類編寫詳盡的代碼,這可是一項極其困難的工作。

    英國倫敦大學學院在“機器學習”領域有著豐富的研究經驗。英國倫敦大學學院是深思公司(DeepMind)的初創之地,深思公司(現已被谷歌公司收購)發明的阿爾法狗(AlphaGo)系統今年擊敗了一位人類圍棋大師,圍棋是一種極其復雜的棋類游戲。英國倫敦大學學院研發團隊編寫了一套被稱為“智能自動駕駛系統”的軟件,該軟件系統配置有十套單獨的人工神經網絡,每套人工神經網絡學習如何在一個飛行條件不斷變化的情況下,將相應的的控制系統設置為最佳狀態(例如節流閥、副翼、升降舵等)。彼得·賓利博士表示:如果要控制一架實體飛機,就得配置數百套人工神經網絡。但要檢測一個想法是否可行,有十套人工神經網絡就能很好地實現目標了。

    為了對自動駕駛儀進行培訓,其搭載的十套人工神經網絡通過飛行模擬器來觀察人類飛行員的行為。當飛機飛行時,即起飛、巡航、降落時,或者遭遇惡劣天氣時,或者飛機在飛行任何階段發生故障時,人工神經網絡能弄懂動力飛行飛機單個元件與其他元件之間的關系。一旦將飛行模擬器交給人工神經網絡控制,人工神經網絡就會知道如何控制飛機改變飛行姿勢,不論發生什么情況,讓飛機盡量保持平直飛行。

    在英國倫敦大學學院的實驗室進行的一場展示中,這套自動駕駛儀系統能平穩地將飛機從各種飛行事故中恢復過來,這些事故包括發動機熄火、遭遇極端湍流或極端冰雹天氣。褒瑪先生表示:如果這套系統遭遇了法航班機無法獲得飛機空速的情況,它會盡量降低飛機機鼻,以防止飛機失速。最新版本的飛機自動駕駛系統會從其他途徑獲取飛機空速數據,例如全球定位系統。

    讓褒瑪的研究團隊團隊感到驚訝的是,這套自動駕駛儀還能應對之前沒有被培訓過的情況。雖然該自動駕駛儀統是使用的是一臺西銳輕型飛機模擬器進行訓練,但研究人員發現該自動駕駛儀也能適應數據庫里的大型客機和戰斗機的飛行控制。此種現象是機器學習“通用化”的一個良好實例,即人工神經系統經過飛行培訓后,它們就能處理基本類似的飛行狀況,盡管細節方面有所不同。

    英國倫敦大學學院不是唯一對改進自動駕駛儀的機構。安德魯?安德森是空中客車的員工,他表示空中客車公司也在研究人工神經網絡??罩锌蛙嚬臼菤W洲的一家大型飛機制造廠商。雖然如此,現有自動駕駛儀還不能駕駛噴氣式客機。人工神經網絡自我培訓的缺點就是培訓結果不能為人所知。人工神經系統通過調節模擬神經元之間的力度來學習,模擬神經元的精確的力度不是由工程師進行編程控制的,外部觀測者可能不清楚是哪一個神經元在工作。彼得·拉德金是德國比勒費爾德大學的安全專家,他表示:上述情況表明人工神經網絡還不能得到航空部門的認證。

    雖然如此,新型自動駕駛儀可以首先在無人機上得到運用。在2016年的維吉尼亞州無人飛機系統國際會議上,當褒瑪先生公布了一篇論文后,新型自動駕駛系統的通用性留給了參加會議的代表深刻印象。拉德金博士表示:新型自動駕駛系統能在各種惡劣飛行環境中控制飛機,可用于諸如研究臺風和龍卷風的科研活動,這些極端氣候然飛機面臨巨大挑戰。

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