摘? 要: 對(duì)現(xiàn)有飛機(jī)剎車防滑系統(tǒng)的控制算法進(jìn)行了改進(jìn)，采用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的BP算法和模糊實(shí)時(shí)控制，并用數(shù)字信號(hào)處理器(DSP)在嵌入式系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。結(jié)果表明，飛機(jī)防滑剎車效率有了明顯改進(jìn)，魯棒性增強(qiáng)。?

　　關(guān)鍵詞: 數(shù)字信號(hào)處理? 飛機(jī)剎車系統(tǒng)? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)? 模糊控制?

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　　飛機(jī)剎車系統(tǒng)是飛機(jī)上具有相對(duì)獨(dú)立功能的子系統(tǒng)，承受飛機(jī)的動(dòng)、靜態(tài)載荷及著陸時(shí)的動(dòng)能，實(shí)現(xiàn)飛機(jī)的制動(dòng)控制。?

　　從20世紀(jì)40年代至今，飛機(jī)剎車系統(tǒng)已發(fā)展到第四代。第一代飛機(jī)剎車系統(tǒng)由離合開關(guān)調(diào)節(jié)壓力來實(shí)現(xiàn)剎車控制;第二代用固定參考減速度為誤差門限進(jìn)行控制;1967年Hydro-Aire公司的第三代飛機(jī)剎車系統(tǒng)，以一定的滑移率為誤差門限進(jìn)行控制;20世紀(jì)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(shí)現(xiàn)。近年來，國(guó)外已著手運(yùn)用最新控制理論——模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論研究新一代防滑剎車系統(tǒng)，并成功地利用DC-9飛機(jī)的參數(shù)進(jìn)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(yīng)的研究，并成功地進(jìn)行了軟件仿真，本系統(tǒng)在文獻(xiàn)[5]的基礎(chǔ)上，在硬件上實(shí)現(xiàn)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊控制，較大程度地提高了飛機(jī)剎車效率。?

1 工作原理?

1.1 飛機(jī)剎車系統(tǒng)原理?

　　飛機(jī)剎車制動(dòng)主要靠剎車時(shí)輪胎和地面間產(chǎn)生的結(jié)合力來使飛機(jī)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(gè)復(fù)雜的非線性關(guān)系，在整個(gè)剎車過程中，存在一個(gè)最大值μmax，它對(duì)應(yīng)的滑移量為最佳滑移量σp，如圖1所示。?

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　　在整個(gè)剎車過程中，飛機(jī)速度不斷下降，因此σ也不斷變化，必然引起μ變化。為了達(dá)到最佳剎車，應(yīng)不斷調(diào)節(jié)剎車力矩，使剎車機(jī)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(yùn)動(dòng)。?

　　目前在剎車系統(tǒng)對(duì)μ-σ的處理中，μ取為定值，這與實(shí)際情況存在較大差異。有文獻(xiàn)采用多級(jí)σ值的計(jì)算方法來實(shí)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(luò)來處理μ-σ的非線性關(guān)系，因?yàn)楦鶕?jù)Kolmogorov神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)映射存在以下理論:任何一個(gè)給定的連續(xù)函數(shù)或映射，都能夠用一個(gè)三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來精確實(shí)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(duì)參考速度進(jìn)行修正，具有一定自適應(yīng)能力。但當(dāng)飛機(jī)由干路面進(jìn)入積水路面時(shí)，會(huì)引起剎車減速率的突變，引起系統(tǒng)和起落架的震動(dòng)。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(luò)原理?

　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中應(yīng)用最廣的是多層前向網(wǎng)絡(luò)。多層前向網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于具體實(shí)時(shí)控制問題時(shí)，必須有一個(gè)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的算法，應(yīng)用最廣的是BP算法。這種算法思路簡(jiǎn)潔明了，具有自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)、自組織功能，根據(jù)實(shí)際訓(xùn)練樣本不斷實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)自己的參數(shù)，以達(dá)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(gè)典型的三層前向網(wǎng)絡(luò)。?

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1.3 模糊控制原理?

　　模糊控制是利用人的智能和經(jīng)驗(yàn)，制定一些模糊規(guī)則，進(jìn)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(duì)系統(tǒng)造成的不利影響，極大地增強(qiáng)系統(tǒng)的魯棒性。同時(shí)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(yīng)用。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊控制兩者是互補(bǔ)的。簡(jiǎn)單地說，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(jī)結(jié)合可組成性能更好的系統(tǒng)。?

2 系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)?

　　系統(tǒng)根據(jù)μ-σ曲線上的μ_max計(jì)算出期望的飛機(jī)速度及機(jī)輪轉(zhuǎn)速ω_d，與速度傳感器測(cè)得的機(jī)輪速度ω進(jìn)行比較，將差值e放大后輸入FC(FUZZY CONTROLLER)控制器中;同時(shí)計(jì)算出ω_d與ω差值的變化率ec，輸入到FC控制器中，由規(guī)則庫給出的知識(shí)進(jìn)行查詢，輸出調(diào)節(jié)電流，由伺服閥控制剎車壓力，實(shí)現(xiàn)模糊剎車。?

　　根據(jù)系統(tǒng)的性能要求及實(shí)際情況，本系統(tǒng)采用DSP(數(shù)字信號(hào)處理器)實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用單片機(jī)89C52實(shí)現(xiàn)模糊控制方案。系統(tǒng)硬件原理圖如圖3所示。伺服控制系統(tǒng)框圖如圖4所示。?

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3 系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)?

3.1 系統(tǒng)硬件實(shí)現(xiàn)方案?

3.1.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部分?

　　核心處理器為DSP，外擴(kuò)8253來計(jì)外部脈沖。 DSP芯片外部接口電壓為3.3V，內(nèi)部核心電壓為1.8V，采用TI公司的專用電源芯片為DSP提供兩種低壓的電源。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值訓(xùn)練程序作為DSP的中斷子程序調(diào)用(開關(guān)觸發(fā))。?

3.1.1.1 存儲(chǔ)器?

　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部分需要保存權(quán)值與閾值參數(shù)，實(shí)現(xiàn)在線擦寫，因此采用高速FLASH。本系統(tǒng)采用5V工作的INTEL28F010A，其與DSP間電平轉(zhuǎn)換通過74LVC16245來進(jìn)行。?

3.1.1.2 復(fù)位電路?

　　在實(shí)際應(yīng)用系統(tǒng)中，可靠性是個(gè)不容忽視的問題。自動(dòng)復(fù)位電路除具有上電復(fù)位功能外，還具有監(jiān)視系統(tǒng)運(yùn)行并在系統(tǒng)發(fā)生故障時(shí)進(jìn)行復(fù)位的能力，因此采用MAX706實(shí)現(xiàn)自動(dòng)復(fù)位電路。?

3.1.2 模糊控制部分?

　　核心處理器為ATMEL公司的89C52芯片，處理完的數(shù)字控制信號(hào)由AD7528芯片轉(zhuǎn)換為模擬電流信號(hào)輸出。?

3.1.3 雙機(jī)通信?

　　系統(tǒng)設(shè)計(jì)重點(diǎn)之一在于主機(jī)和從機(jī)間的數(shù)據(jù)通信。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊控制之間要求快速高效地通信，采用DSP的HPI主機(jī)接口方式。HPI為一個(gè)8位并行接口。通過DSP和微處理器都可以訪問到DSP片內(nèi)為HPI所設(shè)的專用存儲(chǔ)器，可在DSP和微處理器之間進(jìn)行信息交換。DSP處理完信號(hào)后，向89C52發(fā)出中斷信號(hào)，觸發(fā)單片機(jī)讀取DSP的處理結(jié)果以進(jìn)行模糊控制的處理，形成一條信號(hào)處理流水線系統(tǒng)，從而大大提高了信號(hào)的處理效率，保證了系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性要求。?

3.2 系統(tǒng)軟件實(shí)現(xiàn)方案?

3.2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部分?

　　網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練程序作為DSP的中斷子程序調(diào)用。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部分處理完數(shù)據(jù)，將結(jié)果傳到HPI接口RAM緩存區(qū)，通過HINT管腳向89C52發(fā)出中斷信號(hào)。主程序流程圖見圖5。?

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　　如前所述，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部分采用常用的BP算法，其具體的學(xué)習(xí)步驟如下:?

　　(1)初始化，將各連接權(quán)值及閾值賦隨機(jī)值;?

　　(2)隨機(jī)選取模式，計(jì)算各層的輸入和輸出;?

　　(3)計(jì)算各層的一般化誤差;?

　　(4)更新各層的閾值及層之間的連接權(quán)值;?

　　(5)下一個(gè)模式對(duì)輸入網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，返回步驟(3)，至全部模式訓(xùn)練完;?

　　(6)判斷是否需要循環(huán)學(xué)習(xí)。?

　　當(dāng)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練完后，學(xué)習(xí)結(jié)果記憶在權(quán)值和閾值中。?

　　針對(duì)BP算法中存在的問題及剎車系統(tǒng)自身的特點(diǎn)，我們進(jìn)行了改進(jìn)。?

3.2.1.1 活化函數(shù)的選取?

　　在μ-σ曲線中，μ的取值存在著接近0的點(diǎn)，如果選取單極連續(xù)的S型函數(shù)則接近0或1時(shí)收斂速度極慢，所以系統(tǒng)選取雙極連續(xù)的S型函數(shù)該函數(shù)在接近0處斜率最大，收斂最快，解決了網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練在0點(diǎn)處的收斂速度問題。?

3.2.1.2 初始值的選擇?

　　由于曲線是非線性的，初始值對(duì)于學(xué)習(xí)是否達(dá)到局部最小和是否收斂影響很大。初始權(quán)值在輸入累加時(shí)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)值接近0，保證開始時(shí)不落到活化函數(shù)的平坦區(qū)上。權(quán)值和閾值一般隨機(jī)取值，該系統(tǒng)中兩者初始值均取在(-1，+1)之間，對(duì)輸入樣本初始值進(jìn)行歸一化處理，使較大的輸入仍落在活化函數(shù)梯度大的區(qū)域。?

3.2.1.3 退火系數(shù)Q的選擇?

　　系統(tǒng)中加入了動(dòng)量項(xiàng)，針對(duì)學(xué)習(xí)過程中易引起振蕩的現(xiàn)象，加入退火系數(shù)來改變活化函數(shù)曲線形狀，以改變接近0處的斜率，即活化函數(shù)為從而可通過調(diào)節(jié)Q值消除振蕩和發(fā)散現(xiàn)象。?

3.2.1.4 BOOT設(shè)計(jì)?

　　TMS320C54X DSP芯片一般都在片內(nèi)設(shè)置有BOOT程序，其作用是開機(jī)時(shí)將程序從外部裝入內(nèi)部程序存儲(chǔ)器。DSP芯片有多種BOOT方式，本系統(tǒng)采用8位并口BOOT方式。?

3.2.2 模糊控制部分?

　　89C52收到DSP發(fā)的中斷信號(hào)時(shí)，向DSP的HPI口發(fā)出讀信號(hào)，讀取DSP的處理結(jié)果。由89C52進(jìn)行查表及反模糊化控制，最終將所得數(shù)字結(jié)果通過D/A轉(zhuǎn)換器轉(zhuǎn)換為所需的模擬電流控制信號(hào)。?

　　模糊控制需進(jìn)行三部分的工作:輸入精確量的模糊化、模糊控制規(guī)則的推理合成運(yùn)算和模糊量的精確化(反模糊化)。在實(shí)際應(yīng)用中，考慮到單片機(jī)的特點(diǎn)，力求使其存儲(chǔ)、變換和處理過程簡(jiǎn)單、快捷、節(jié)省內(nèi)存，本文采用直接查表法。?

　　查表法可歸納為以下四步的工作:?

　　(1)確定輸入量及輸出量的論域;?

　　(2)根據(jù)各論域所分級(jí)數(shù)n，將e、u變化范圍分為n檔，使每檔與論域的某個(gè)元素相對(duì)應(yīng);?

　　(3)查模糊控制表，得出控制量u，反模糊化;?

　　(4)將控制量u乘以比例因子，施于被控對(duì)象。?

　　模糊控制表格的生成是脫機(jī)進(jìn)行的。表格生成后，存入單片機(jī)的ROM中，這樣輸入模糊化、模糊推理以及模糊量的精確化過程就可簡(jiǎn)化為查模糊控制表來實(shí)現(xiàn)。這種控制器結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、響應(yīng)速度快、資源開支少，適于在單片機(jī)上實(shí)現(xiàn)。?

4 試驗(yàn)結(jié)果及分析?

　　通過實(shí)驗(yàn)和研究表明:采用新系統(tǒng)后，飛機(jī)防滑制動(dòng)性能明顯提高，制動(dòng)距離、制動(dòng)時(shí)間均減少。新系統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果見圖6。表1示出了新系統(tǒng)與原系統(tǒng)的比較結(jié)果，可以看出: ?

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　　(1)新系統(tǒng)有效縮短滑跑距離，提高剎車效率，在濕跑道、積水跑道上更為明顯;?

　　(2)新系統(tǒng)在各種跑道上的減速率從高速到低速變化均在5%以內(nèi)，明顯小于原系統(tǒng)(最大達(dá)15%)。說明剎車力矩變化平穩(wěn);?

　　(3)新系統(tǒng)的減速率在濕跑道和積水跑道均比原系統(tǒng)要大20%左右，干跑道也大6%;?

　　(4)新系統(tǒng)的滑移率σ控制在0.15左右，剎車效能始終保持在最佳狀態(tài);?

　　(5)新系統(tǒng)在各跑道上均未出現(xiàn)抱死現(xiàn)象，也消除了原系統(tǒng)的打滑逐漸加深的現(xiàn)象。?

　　本系統(tǒng)通過應(yīng)用智能控制領(lǐng)域的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊控制兩個(gè)分支，改進(jìn)了飛機(jī)剎車系統(tǒng)的控制算法，并通過DSP和單片機(jī)組成雙機(jī)系統(tǒng)，不僅快速實(shí)時(shí)地實(shí)現(xiàn)了新一代飛機(jī)剎車系統(tǒng)的性能改進(jìn)，而且將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在硬件上實(shí)現(xiàn)，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等復(fù)雜算法不再只是停留在計(jì)算機(jī)仿真的階段，而是有了切實(shí)可行的實(shí)現(xiàn)途徑，為其在嵌入式系統(tǒng)中得到廣泛的應(yīng)用提供了新的方法。該系統(tǒng)的算法已經(jīng)在微機(jī)上實(shí)現(xiàn)仿真，并且在硬件上得以實(shí)現(xiàn)，提高了原有飛機(jī)防滑剎車的效率和控制的魯棒性。?

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