本發(fā)明公開(kāi)了基于混雜預(yù)測(cè)控制的飛行事故事件序列最可信估計(jì)方法，具體涉及一種在事故分析中優(yōu)化估計(jì)非正常時(shí)間序列的方法，屬于飛行數(shù)據(jù)處理和飛行安全的技術(shù)領(lǐng)域。

背景技術(shù)：

對(duì)于航空事故原因分析來(lái)說(shuō)，常會(huì)發(fā)現(xiàn)事故現(xiàn)象有可能出現(xiàn)很多的相互矛盾或看似無(wú)關(guān)的故障，不少資深飛行員和機(jī)械師都認(rèn)為這種情況是不可能發(fā)生的。但事故調(diào)查員的常識(shí)是：兩個(gè)或兩個(gè)以上不相關(guān)的系統(tǒng)、部件，同時(shí)或在短時(shí)間內(nèi)相繼發(fā)生故障是小概率事件。所有的事故現(xiàn)象都是有一個(gè)基本原因，然后發(fā)生一連串的事件序列，最后的事件就是事故。前一事件是后一事件的起因，后一事件是前一事件的后果。這就像多米尼骨牌一樣，如果中間抽掉一張牌，后邊的牌就不會(huì)倒，事故就不會(huì)發(fā)生。這種分析法通常也叫事件鏈分析法。應(yīng)用事件鏈分析法時(shí)，先從許多事件中找出與事故原因有關(guān)的一些事件，按照事件發(fā)生的事件順序和因果關(guān)系，一環(huán)一環(huán)地分析，列出事件鏈，然后逐個(gè)事件進(jìn)行分析。通常這都需要事故分析人員人工進(jìn)行邏輯分析，非常耗時(shí)耗力，也容易分析出錯(cuò)誤結(jié)果。

對(duì)于特定的飛行事故，希望利用實(shí)際飛行事故數(shù)據(jù)和建立的飛行動(dòng)力學(xué)模型，在快速模擬過(guò)程中估計(jì)出事故發(fā)生的最可能事件序列，代替人工估計(jì)事件序列，為實(shí)時(shí)模擬提供指導(dǎo)。目前商用化的飛行事故再現(xiàn)仿真和分析軟件，都是將事故飛機(jī)黑匣子中的fdr數(shù)據(jù)進(jìn)行駕駛艙儀表和視景仿真環(huán)境的回放，并加入時(shí)間配準(zhǔn)過(guò)的cvr話音記錄對(duì)飛行事故整個(gè)過(guò)程進(jìn)行再現(xiàn)，但并沒(méi)有自動(dòng)估計(jì)出非正常事件序列的功能。

事實(shí)上用于飛行事故分析的飛行模型通常是一個(gè)混合系統(tǒng)，混合系統(tǒng)是連續(xù)系統(tǒng)和離散系統(tǒng)的結(jié)合體，包括了動(dòng)力學(xué)模型這樣的連續(xù)系統(tǒng)，也包括離散事件驅(qū)動(dòng)的離散系統(tǒng)。對(duì)于這樣一個(gè)系統(tǒng)，需要估計(jì)出其中最有可能發(fā)生的一個(gè)事件序列，使得整個(gè)混雜系統(tǒng)的仿真輸出數(shù)據(jù)與實(shí)際飛行事故數(shù)據(jù)之間的誤差最小。由于這些事件輸入都有范圍限制，而且需要?jiǎng)討B(tài)在線優(yōu)化離散序列，所以需要設(shè)計(jì)先進(jìn)的混雜系統(tǒng)預(yù)測(cè)算法，估計(jì)出事故發(fā)生時(shí)最可信的非正常事件序列信息，為飛行事故調(diào)查和原因分析提供有效的工具。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的發(fā)明目的是針對(duì)上述背景技術(shù)的不足，提供了基于混雜預(yù)測(cè)控制的飛行事故事件序列最可信估計(jì)方法，為飛行事故原因調(diào)查提供高可信度的非正常事件序列，將事件序列估計(jì)自動(dòng)化，減少了分析人員的工作量，解決了現(xiàn)有飛機(jī)事故原因調(diào)查中人工分析事故事件鏈工作量大、容易出錯(cuò)的技術(shù)問(wèn)題。

本發(fā)明為實(shí)現(xiàn)上述發(fā)明目的采用如下技術(shù)方案：

(1)由于飛行事故包括飛機(jī)動(dòng)力學(xué)模型和多種飛行狀態(tài)的切換，具有一些典型的混雜系統(tǒng)的特征，如具有多子模切換的系統(tǒng)、有限狀態(tài)機(jī)描述的時(shí)序邏輯系統(tǒng)、離散事件系統(tǒng)等，所以使用mld模型對(duì)飛行事故進(jìn)行描述，其中使用微分方程建立飛機(jī)動(dòng)力學(xué)模型，同時(shí)引入輔助邏輯變量用來(lái)描述不同飛行狀態(tài)以及不同飛行狀態(tài)之間的切換；

(2)對(duì)飛行仿真模型中各個(gè)狀態(tài)變量的約束取值情況進(jìn)行系統(tǒng)的分析，顯式考慮系統(tǒng)中存在的約束如執(zhí)行器的飽和、飛行狀態(tài)的取值范圍以及切換事件集合，輸入約束主要是操縱輸入量的幅值和速率的限制，如油門(mén)、腳蹬、駕駛桿的有效幅度和操縱速度限制。狀態(tài)約束主要包括模型中各狀態(tài)變量的限制，如各舵面的幅值和速度限制等。并設(shè)計(jì)模型預(yù)測(cè)控制所使用的二次型性能指標(biāo)；

(3)使用混雜系統(tǒng)基于二次型性能指標(biāo)的預(yù)測(cè)控制策略，通過(guò)在線求解混合整數(shù)二次規(guī)劃，獲得當(dāng)前最優(yōu)控制序列和狀態(tài)估計(jì)，在得到最優(yōu)控制序列后，取第一個(gè)元素作為當(dāng)前時(shí)刻的控制量，也就是飛機(jī)事故過(guò)程中的時(shí)間或控制量的估計(jì)，通過(guò)一段時(shí)間的仿真運(yùn)行，就可以估計(jì)得出事故發(fā)生過(guò)程階段的特殊事件序列；

(4)估計(jì)出的非正常事件序列，通過(guò)fdr數(shù)據(jù)和cvr數(shù)據(jù)中相應(yīng)時(shí)間點(diǎn)特殊事件的驗(yàn)證比較，確認(rèn)最終的最可信非正常事件序列。

本發(fā)明采用上述技術(shù)方案，具有以下有益效果：通過(guò)綜合使用混雜系統(tǒng)理論和模型預(yù)測(cè)控制技術(shù)，把操縱輸入和干擾等事件看作系統(tǒng)輸入，將飛機(jī)實(shí)際狀態(tài)作為系統(tǒng)輸出，將非正常事件的估計(jì)轉(zhuǎn)換為一個(gè)有約束的混雜系統(tǒng)滾動(dòng)優(yōu)化問(wèn)題，能夠簡(jiǎn)化事故分析流程，將事件序列估計(jì)自動(dòng)化，減少了分析人員的工作量，有助于及時(shí)發(fā)現(xiàn)飛行事故中重要的時(shí)間點(diǎn)和異常事件。

附圖說(shuō)明

圖1是本發(fā)明的一種結(jié)構(gòu)示意圖。

圖2是本發(fā)明事件序列驅(qū)動(dòng)下的飛行事故混雜模型示意圖。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合附圖對(duì)發(fā)明的技術(shù)方案進(jìn)行詳細(xì)說(shuō)明。

在進(jìn)行飛行事故事件序列最可信估計(jì)的實(shí)施過(guò)程中，主要有幾個(gè)主要的步驟，包括飛行事故建模、飛行狀態(tài)取值范圍和時(shí)間序列的確定、二次型目標(biāo)函數(shù)確定、在線滾動(dòng)優(yōu)化求解混合整數(shù)二次規(guī)劃、最可信事件序列驗(yàn)證，整個(gè)流程如圖1所示。具體的實(shí)施步驟如下。

基本想法是將發(fā)生故障情況或構(gòu)型變化的飛機(jī)的狀態(tài)空間進(jìn)行子空間分割。每個(gè)子空間內(nèi)的子系統(tǒng)可由傳統(tǒng)意義上的微分方程建模。然后用簡(jiǎn)單的或者復(fù)合的命題邏輯關(guān)系描述每個(gè)子空間，命題的真假用0,1來(lái)表示,通過(guò)命題邏輯和混合整數(shù)不等式的等價(jià)關(guān)系把命題邏輯轉(zhuǎn)化成為混合整數(shù)線性不等式。同時(shí)在系統(tǒng)的線性離散狀態(tài)方程中引入邏輯變量以及輔助變量,并考慮系統(tǒng)的原始約束和命題邏輯轉(zhuǎn)換引入的線性混合整數(shù)不等式,在統(tǒng)一的框架下描述系統(tǒng)的連續(xù)部分和邏輯部分以及它們之間的相互作用，這樣就將故障情況的離散事件與飛行的連續(xù)過(guò)程進(jìn)行了統(tǒng)一,如圖2就是個(gè)在離散事件驅(qū)動(dòng)下的飛行事故混雜模型。

正常狀態(tài)飛機(jī)的方程可以表示為：

x(t+1)＝a0x(t)+b0u(t)(1)

其中：

x＝[δuδwδqδθ]^t(4)

u＝[δeδt]^t(5)

當(dāng)發(fā)生故障或構(gòu)型變化時(shí)，飛機(jī)的穩(wěn)定性參數(shù)發(fā)生了改變，方程的參數(shù)矩陣可以表示為：

這樣，總的狀態(tài)空間方程可以表示成如下的形式：

其中，q(t)表示發(fā)生故障或構(gòu)型變化的離散事件。則mld框架下的狀態(tài)方程和混合整數(shù)不等式可表達(dá)為：

x(t+1)＝ax(t)+b1u(t)+b2δ(t)+b3z(t)(9)

e2δ(t)+e3z(t)≤e1u(t)+e4x(t)+e5(10)

其中，

b2＝0(13)

b3＝[b31b32b33b34b35](19)

然后將飛行事故事件序列最可信問(wèn)題，轉(zhuǎn)化為一個(gè)基于混合整數(shù)規(guī)劃的混雜系統(tǒng)模型預(yù)測(cè)控制滾動(dòng)優(yōu)化問(wèn)題。

對(duì)于飛行事故模型這樣一個(gè)混合邏輯動(dòng)態(tài)系統(tǒng)，給定平衡對(duì)(xε,uε)。并設(shè)t為當(dāng)前時(shí)刻，x(t)為當(dāng)前狀態(tài)變量，通過(guò)直接測(cè)量得到或是通過(guò)狀態(tài)，觀測(cè)器得到。當(dāng)t＝0時(shí)，x(t)為系統(tǒng)的初始狀態(tài)，定義

考慮以下優(yōu)化控制問(wèn)題：

其中，q1＝q1>0，q2＝q2≥0，q3＝q3≥0，q4＝q4>0，q5＝q5≥0，表示在t時(shí)刻求得的未來(lái)k個(gè)時(shí)刻的最優(yōu)控制序列，x(k|t)＝x(t+k,x(t),表示基于系統(tǒng)的模型，t時(shí)刻在狀態(tài)x(t)以及作用下，對(duì)t+k時(shí)刻系統(tǒng)狀態(tài)的預(yù)測(cè)。類似的可定義δ(k|t)，z(k|t)，y(k|t)。各個(gè)不等式表達(dá)了系統(tǒng)輸入、輸出和狀態(tài)的取值范圍約束。

上述問(wèn)題最終形成一個(gè)miqp問(wèn)題。設(shè)在時(shí)刻t，求得最優(yōu)控制序列根據(jù)滾動(dòng)時(shí)域控制的原理，取最優(yōu)控制序列的第一個(gè)元素作用于系統(tǒng)，

舍去控制序列的其他元素在t+1時(shí)刻，根據(jù)測(cè)量到的狀態(tài)信息x(t+1)，重復(fù)上述過(guò)程，就能滾動(dòng)得到最優(yōu)的控制輸入和狀態(tài)切換事件估計(jì)，也就是飛行事故中事件序列的最可信估計(jì)。

最后，飛行事故調(diào)查人員可以將估計(jì)出的非正常事件序列，通過(guò)fdr數(shù)據(jù)和cvr數(shù)據(jù)中相應(yīng)時(shí)間點(diǎn)事件的多重驗(yàn)證比較，確認(rèn)最終的最可信非正常事件序列，尋找到真正的事故原因。