4-3_速度矢量驾驶仪-优快云博客

第四章第三节速度矢量驾驶仪

定位：姿态驾驶仪控制"弹体指向"，过载驾驶仪控制"加速度大小"，速度矢量驾驶仪控制"速度方向本身"。巡航导弹沿预定航线飞行、空地导弹按规划航路点转弯——这些场景不需要大攻角机动，而是需要让速度矢量精确跟随一条空间曲线。第三节解决的就是"速度方向跟踪"问题。

4.3 速度矢量驾驶仪

4.3.0 全景认知：知识图谱与总体结构

4.3.0.1 知识图谱：三种驾驶仪的第三极

图注：本图展示三种驾驶仪在传感器、被控对象、适用场景上的三极分布。黄色为被控物理量，绿色为传感器，蓝色为控制结构，紫色为适用场景。关键节点为：惯导速度（速度矢量驾驶仪核心传感器）、GPS组合（航迹跟踪增强信息源）、巡航航迹跟踪（速度矢量驾驶仪主战场）。

4.3.0.2 总体结构图：速度矢量驾驶仪的四层骨架

图注：本图展示速度矢量驾驶仪的总体结构。蓝色实线为主结构：速度方向指令经方向外环、角速度中环、舵机到弹体。橙色虚线为动压补偿通路，根据速度大小调整回路增益。紫色为输出，黄色为执行。关键节点为：方向外环（跟踪速度方向）、动压补偿（速度变化增益调度）、速度方向输出（被控量）。

4.3.0.3 演化路径图：从姿态跟踪到航迹跟踪

图注：本图展示速度矢量驾驶仪的演化路径。绿色为姿态稳定基础，蓝色为过载机动升级，橙色为速度方向跟踪成型，紫色为航迹规划融合。每一步标注了该阶段解决的核心问题。关键节点为：弹道倾角反馈（速度矢量驾驶仪特有）、航迹跟踪（核心使命）、航路点序列（任务输入升级）。

4.3.0.4 决策分支图：何时选用速度矢量驾驶仪

图注：本图为决策分支图，展示不同任务类型对驾驶仪的选择逻辑。黄色为任务输入，蓝色为决策点，绿色为姿态驾驶仪，紫色为过载驾驶仪，橙色为速度矢量驾驶仪。关键节点为：巡航段（速度矢量主场）、航迹跟踪（核心需求）、能量管理（速度矢量优势）。

认知检查点：速度矢量驾驶仪不是姿态或过载驾驶仪的替代品，而是第三种控制语言。姿态驾驶仪说"弹体请指向某角度"，过载驾驶仪说"弹体请产生某加速度"，速度矢量驾驶仪说"速度方向请转到某方向"。巡航导弹的航迹跟踪、空地导弹的地形跟随——这些任务天然需要第三种语言。

4.3.1 速度矢量控制的物理本质

4.3.1.1 速度方向、弹体姿态、法向过载的三元关系

想象一艘帆船在风中航行。帆船的"船头指向"（弹体姿态）与"实际航行方向"（速度方向）并不相同——侧风会让船产生侧滑，船头偏右但实际轨迹偏左。法向过载则是风对帆的侧向推力大小。速度矢量驾驶仪关心的不是船头指向哪里，也不是帆的侧向力多大，而是"船的实际轨迹方向"是否对准了目的地。

在导弹动力学中，这三者的关系由以下链条决定：舵偏角 $δ\delta$ 产生控制力矩 → 弹体姿态变化产生攻角 $α\alpha$ → 攻角产生法向力 → 法向力改变速度方向（产生 $θ˙\dot{\theta}$ ）。速度矢量驾驶仪直接以 $θ˙\dot{\theta}$ （速度方向变化率）或 $θ\theta$ （弹道倾角）为反馈量，跳过了中间的"姿态"和"过载"环节，直接控制最终关心的运动学量。

图注：本图展示舵偏角到速度方向的四级传递链条。黄色为输入，蓝色为中间变量，紫色为最终输出。左侧简化概念图用帆船类比建立直觉，右侧完整细节图展示导弹动力学对应。关键节点为：攻角（姿态与速度的耦合点）、法向过载（力的大小）、速度方向（最终运动学结果）。

从已有经验者的视角看，速度矢量驾驶仪的被控对象动力学可以从过载驾驶仪的模型直接导出。由 $ay=Vθ˙a_y = V \dot{\theta}$ ，俯仰舵到弹道倾角角速度的传函为：

$\frac{\dot{\theta}(s)}{\delta_z(s)} = \frac{a_y(s)/V}{\delta_z(s)} = \frac{k_\theta (A_2 s^2 + A_1 s + 1)}{T_m^2 s^2 + 2\mu_m T_m s + 1}$

其中 $kθ=ka/Vk_\theta = k_a / V$ 。这个公式如果翻译成图，画出来会是与过载传函完全相同的二阶振荡结构，只是增益系数被速度 $V$ 归一化，输入输出从"舵偏角-过载"变成了"舵偏角-速度方向变化率"。

4.3.1.2 为什么需要速度矢量驾驶仪：航迹跟踪的精度瓶颈

如果不用速度矢量驾驶仪，直接用过载驾驶仪飞巡航段，会发生什么？想象自动驾驶汽车在高速公路上行驶，控制系统只控制"横向加速度"而不直接控制"航向角"。当道路出现长弯道时，加速度控制会产生累积误差——因为加速度积分得到速度变化，再积分才得到位置，双重积分放大了所有传感器偏差和模型误差。

过载驾驶仪控制的是 $θ˙\dot{\theta}$ 的瞬时值，但航迹跟踪关心的是 $θ\theta$ 的积分（即实际飞行路径）。速度矢量驾驶仪通过直接测量和反馈速度方向 $θ\theta$ ，把双重积分的误差累积压缩为单重积分，显著提高了航迹精度。

图注：本图为对比视图，展示过载与速度矢量驾驶仪在航迹跟踪中的误差累积差异。左侧紫色为过载路径：加速度→速度方向→位置，双重积分放大误差。右侧绿色为速度矢量路径：直接控制速度方向→位置，单重积分压缩误差。关键节点为：二次积分（误差放大根源）、速度方向控制（精度提升核心）。

常见误解：很多人会误以为速度矢量驾驶仪只是"把过载驾驶仪的传感器换了一下"。实际上速度矢量的测量需要惯导+GPS组合，其信息融合算法、坐标转换、风扰补偿都是过载驾驶仪不具备的。传感器链路的差异决定了控制结构的本质差异。

认知检查点：速度矢量驾驶仪的物理本质是直接控制"速度方向"这个运动学量，跳过姿态和过载的中间环节。它的被控对象传函与过载驾驶仪同源（都来自弹体气动模型），但反馈量和指令量的物理含义完全不同。

4.3.2 速度矢量驾驶仪的结构

4.3.2.1 内环：角速度阻尼与过载驾驶仪共享

现在我们已经了解了速度矢量控制的物理本质，接下来看看它的控制结构。速度矢量驾驶仪的内环与过载驾驶仪、姿态驾驶仪几乎完全相同——都是角速度阻尼回路。这不是巧合，而是因为弹体的短周期动力学（舵偏角→角速度→姿态）在所有控制模式下都是不变的物理事实。

想象三种不同的司机驾驶同一辆汽车：一个关心车头指向（姿态司机），一个关心横向加速度（过载司机），一个关心行驶方向（速度矢量司机）。无论他们关心什么，汽车的转向系统和轮胎侧滑动力学是同一套物理机制。角速度阻尼回路就是这辆汽车的"转向减震器"，三个司机共享。

图注：本图展示三种驾驶仪共享角速度阻尼内环的架构。蓝色粗边框为共享内环，绿色为姿态外环，紫色为过载外环，橙色为速度外环。三个外环并行接入同一内环。关键节点为：角速度陀螺（共享传感器）、阻尼反馈（共享算法）、舵机（共享执行器）。

4.3.2.2 外环：弹道倾角跟踪与弹道偏角跟踪

速度矢量驾驶仪的外环有两个并行的通道：俯仰通道跟踪弹道倾角 $θ\theta$ （速度矢量与水平面的夹角），偏航通道跟踪弹道偏角 $ψV\psi_V$ （速度矢量在水平面的投影与北向的夹角）。这两个角度由惯导系统通过速度分量解算得到：

$\theta = \arctan\frac{V_y}{\sqrt{V_x^2 + V_z^2}}, \quad \psi_V = \arctan\frac{-V_z}{V_x}$

这个公式如果翻译成图，画出来会是惯导坐标系中的速度矢量分解： $V_x$ 向前， $V_y$ 向上， $V_z$ 向右，通过反正切运算把三维速度投影为两个方向角。它相当于给导弹装了一个"电子罗盘+倾角仪"，实时告诉控制系统速度方向在哪里。

图注：本图展示速度矢量到方向角的解算过程。左侧简化概念图展示三维速度分量与两个方向角的关系。右侧完整细节图展示反正切运算的细节。黄色为速度分量，蓝色为解算运算，紫色为输出方向角。关键节点为：反正切运算（数学核心）、弹道倾角（俯仰通道外环反馈）、弹道偏角（偏航通道外环反馈）。

外环控制器通常采用PI或PID结构，因为被控对象内环已提供足够阻尼，外环的核心任务是消除速度方向跟踪的静差和抵抗风扰等持续干扰。

核心结论：速度矢量外环的带宽设计比过载外环更窄。过载驾驶仪需要快速响应制导律的剧烈变化（如末制导的大机动），而速度矢量驾驶仪在巡航段追求平稳跟踪，外环带宽通常仅为过载外环的 $\sim 1/5$ 。

实现细节：弹道倾角和偏角的计算对惯导精度敏感。纯惯导长时间积分会发散，因此巡航段通常引入GPS或地形匹配进行位置/速度修正，再由修正后的速度分量计算方向角。GPS更新率一般为 $\sim 10$ Hz，远低于控制回路速率，需要采用卡尔曼滤波进行信息融合。

4.3.2.3 与过载驾驶仪的等价性与差异

速度矢量驾驶仪与过载驾驶仪在数学上存在直接的等价关系。由 $ay=Vθ˙a_y = V \dot{\theta}$ ，控制速度方向变化率 $θ˙\dot{\theta}$ 等价于控制过载 $a_y$ 除以速度 $V$ 。当速度恒定时，二者完全等价；当速度变化时，速度矢量驾驶仪自动包含了"按速度归一化"的增益调度。

想象两辆不同速度行驶的汽车：一辆时速 $30$ 公里，一辆时速 $100$ 公里。要让它们都转过 $5°$ 方向，慢车只需要很小的横向加速度，快车需要很大的横向加速度。过载驾驶仪如果不做增益补偿，会在高速时响应迟钝、低速时响应过激。速度矢量驾驶仪天然消除了这个矛盾——它控制的是"方向变化率"，与速度大小无关。

图注：本图为对比视图，展示速度矢量与过载驾驶仪的等价与差异。左侧绿色为等价条件：速度恒定。右侧橙色为差异条件：速度变化。关键节点为：速度恒定（等价前提）、增益调度（过载必需）、速度方向天然无关（速度矢量优势）。

procedure VelocityVectorAutopilot(thetac, theta, dtheta, V);
    var e_theta, e_int, omega_c, u_damp, u, delta : real;
begin
    // 对应图 4-3-2：外环方向误差
    e_theta := thetac - theta;                    // e_theta: 方向误差 [1, 1]

    // 对应图 4-3-2：PI生成角速令
    e_int := e_int + Ki * e_theta * dt;           // e_int: 积分累积 [1, 1]
    e_int := Clamp(e_int, int_min, int_max);      // 抗饱和限幅
    omega_c := Kp * e_theta + e_int;              // omega_c: 角速指令 [1, 1]
                                                  // 此时 omega_c 已含直流偏置能力

    // 对应图 4-3-2：动压补偿（速度调度）
    omega_c := omega_c / V;                       // 按速度归一化 [1, 1]
                                                  // 此时 omega_c 与速度大小解耦

    // 对应图 4-3-2：内环阻尼（共享）
    u_damp := K_g * (omega_c - dtheta);           // u_damp: 内环驱动 [1, 1]

    // 对应图 4-3-2：舵机执行
    u := KA * u_damp;
    delta := ServoFirstOrder(u, T_servo);         // delta: 舵偏角 [1, 1]

    // 对应图 4-3-2：弹体响应
    theta_new := MissileVelocityDynamics(delta, V); // theta_new: 新方向角 [1, 1]
    return theta_new;
end;

图码对应：伪代码中的外环方向误差、PI生成角速令、动压补偿、内环阻尼、舵机执行、弹体响应六个步骤，分别对应图 4-3-2 完整细节图中的六个功能节点。

认知检查点：速度矢量驾驶仪与过载驾驶仪共享同一套弹体动力学和同一套内环阻尼，但外环的反馈量和指令量不同。速度变化时，速度矢量驾驶仪天然避免了增益调度问题，这是它在巡航段优于过载驾驶仪的根本原因。

4.3.3 速度矢量驾驶仪的设计要点

4.3.3.1 速度测量与估算：信息融合的精度瓶颈

速度矢量驾驶仪的性能上限由速度方向的测量精度决定。如果不用GPS，纯惯导的速度误差会随时间漂移——想象闭着眼睛跑步，你估计自己跑了多远，但每一步的小偏差会累积成巨大的位置误差。对于巡航时间 $30$ 分钟的导弹，纯惯导的速度方向误差可能达到数度，完全无法满足航迹跟踪的精度要求。

GPS的引入改变了这个局面。GPS直接测量地速（对地速度），不受惯导漂移影响，但更新率低（通常 $\sim 10$ Hz），且存在信号遮挡风险（山谷、建筑物、干扰）。工程上的解决方案是卡尔曼滤波：用惯导的高频输出（ $\sim 200$ Hz）填补GPS的采样间隙，用GPS的绝对精度抑制惯导的漂移趋势。

图注：本图展示速度信息融合的三层架构。黄色为传感器层（多源异频），蓝色为融合层（卡尔曼滤波），紫色为输出层（统一状态估计）。关键节点为：卡尔曼滤波（融合核心）、高频修正输出（填补间隙）、速度方向（速度矢量驾驶仪直接反馈量）。

4.3.3.2 弹道倾角与弹道偏角的解算：坐标转换的陷阱

弹道倾角和偏角不是惯导直接输出的原始量，而是需要从导航坐标系的速度分量解算。这个解算过程隐藏着一个数学陷阱：当速度水平分量极小时（如导弹垂直爬升或俯冲）， $ψV=arctan⁡(−Vz/Vx)\psi_V = \arctan(-V_z/V_x)$ 的分母接近零，反正切函数对噪声极度敏感，偏角解算会出现剧烈跳变。

想象在北极点附近看指南针：所有方向都是南方，指南针失去意义。弹道偏角在垂直飞行时面临同样的"奇点"困境。工程上的处理是：在速度水平分量小于阈值时，冻结偏角反馈，改用姿态驾驶仪或纯惯性稳定；待速度水平分量恢复后再重新启用速度矢量外环。

图注：本图展示弹道偏角解算的奇点问题与处理策略。绿色为正常区域，红色为奇点区域，蓝色为处理策略。虚线表示问题触发。关键节点为：反正切敏感（数学奇点）、冻结偏角（应急对策）、切换姿态（降级运行）。

4.3.3.3 风扰补偿与侧滑抑制

速度矢量驾驶仪在巡航段面临一个独特的干扰：风。导弹的惯导测量的是"对地速度"，但气动舵面控制的是"对气速度"（即空速）。如果存在侧风，对地速度方向与对气速度方向不一致，导弹会出现"侧滑"——对地轨迹正确，但弹体横轴与来流存在夹角，产生额外的气动阻力和结构载荷。

想象帆船顺风航行：船的实际轨迹由风力和舵共同决定，如果只按GPS轨迹操舵，帆的角度可能与风向不匹配，导致帆面抖动、效率低下。速度矢量驾驶仪需要估计风速风向，在控制律中引入补偿项，让弹体对准来流方向，消除侧滑。

图注：本图为因果链图，解释风扰引起的侧滑问题及对策。红色为干扰来源，橙色为物理影响，绿色为工程对策。虚线表示推导关系。关键节点为：对地速度与对气速度不一致（核心矛盾）、侧滑角产生（气动后果）、风速估计（补偿前提）。

风速估计通常采用"扰动观测器"或"模型参考自适应"方法：根据舵偏角、角速度、加速度的实测值与无风模型的预测值之间的残差，反推风速分量。这是一个在线估计问题，需要在控制回路中并行运行一个风扰观测器。

核心结论：风扰补偿是速度矢量驾驶仪区别于过载驾驶仪的标志性功能。过载驾驶仪在末制导段飞行时间短、风扰可忽略；速度矢量驾驶仪在巡航段飞行时间长、风扰累积显著，必须显式处理。

实现细节：侧滑抑制通常通过偏航通道的协调转弯实现。当速度矢量驾驶仪发出偏航转弯指令时，滚转通道同时协调滚转一个微小角度，让弹体侧轴倾斜，利用重力分量抵消侧滑趋势。这类似于飞机的"协调转弯球"保持在中央。

认知检查点：速度矢量驾驶仪的设计要点不在控制结构本身（它与过载驾驶仪结构高度相似），而在信息链路：GPS/惯导融合提供速度方向，风扰观测器提供空速修正，奇点检测提供安全降级。这些外围信息处理环节决定了速度矢量驾驶仪的工程成败。

4.3.4 三种驾驶仪的协同与切换

4.3.4.1 姿态/过载/速度矢量的三模态架构

现在我们已经了解了三种驾驶仪各自的物理使命，接下来看看它们如何在同一枚导弹上共存。想象一架现代战斗机有三个自动驾驶模式：起飞模式（保持机头仰角）、战斗模式（跟随飞行员拉杆产生的G值）、巡航模式（按航线点自动飞行）。导弹的三模态驾驶仪正是这个逻辑。

图注：本图展示三模态驾驶仪的完整架构。黄色为任务输入层，蓝色为模式管理层（核心仲裁），紫色为驾驶仪层（三选一执行），绿色为共享执行层。关键节点为：三模态仲裁（决策中心）、状态机（切换逻辑）、无扰渐变（切换安全）、共享舵机（资源瓶颈）。

4.3.4.2 任务驱动的模式选择：全航程状态机

三种模式的切换不是随意的，而是由飞行剖面严格定义的状态机。典型状态转移如下：

离轨 → 姿态模式（发射段，速度低，需稳定弹体指向）；
助推结束 → 过载模式（速度建立，需快速爬升/转弯）；
巡航开始 → 速度矢量模式（进入预定航线，需精确航迹跟踪）；
末制导启动 → 过载模式（发现目标，需大机动拦截）。

图注：本图展示全航程三模态状态机。绿色为姿态模式，紫色为过载模式，橙色为速度矢量模式，蓝色虚线为异常触发。关键节点为：速度建立（姿态→过载触发）、进入航线（过载→速度矢量触发）、发现目标（速度矢量→过载触发）、GPS失效（速度矢量→过载降级）。

4.3.4.3 无扰切换的实现：共享状态的继承

三种驾驶仪共享同一个角速度内环和同一套舵机，但外环的控制器状态完全不同：姿态外环维护的是角度误差积分，过载外环维护的是加速度误差积分，速度矢量外环维护的是方向误差积分。如果直接切换，积分器的初始值不匹配会导致舵机冲击。

解决方法是"状态预置"：在切换前，让目标驾驶仪的积分器从当前实际值反向推算出一个等效初始值，使得切换瞬间的输出与当前驾驶仪的输出一致。想象接力赛跑，接棒运动员在接棒前就开始以与传棒运动员相同的速度奔跑，交接瞬间速度无缝衔接。

图注：本图展示无扰切换的三阶段过程。蓝色为切换前准备，橙色为预置窗口（核心），绿色为切换瞬间（目标状态）。关键节点为：反向推算积分初值（数学核心）、目标模式输出对齐（预置目标）、两输出相等（切换判据）。

procedure TriModeSwitch(mode_old, mode_new, theta, ay, dtheta, V);
    var delta_old, delta_new, e_int_new, alpha_blend : real;
    var delta_out : real;
begin
    // 对应图 4-3-4：当前模式计算舵令
    if mode_old = 1 then
        delta_old := AttitudeAutopilotOutput(theta, dtheta);
    else if mode_old = 2 then
        delta_old := AccelerationAutopilotOutput(ay, dtheta);
    else
        delta_old := VelocityVectorOutput(theta, dtheta, V);
    end;

    // 对应图 4-3-4：目标模式预置积分初值
    e_int_new := BackCalculateIntegral(delta_old, mode_new);
                                                  // e_int_new: 反向推算初值 [1, 1]
                                                  // 此时目标模式积分器被预置

    // 对应图 4-3-4：目标模式计算舵令（含预置）
    if mode_new = 1 then
        delta_new := AttitudeAutopilotWithPreset(e_int_new, theta, dtheta);
    else if mode_new = 2 then
        delta_new := AccelAutopilotWithPreset(e_int_new, ay, dtheta);
    else
        delta_new := VecAutopilotWithPreset(e_int_new, theta, dtheta, V);
    end;

    // 对应图 4-3-4：渐变过渡
    alpha_blend := BlendWeight(t_switch, T_blend); // alpha_blend: 渐变权重 [0, 1]
    delta_out := (1 - alpha_blend) * delta_old + alpha_blend * delta_new;
                                                  // 加权混合 [1, 1]

    return delta_out;
end;

图码对应：伪代码中的当前模式计算、目标模式预置、渐变过渡三个步骤，分别对应图 4-3-4 中的三个过程节点。

认知检查点：三种驾驶仪的共存不是简单的"三选一"，而是"一套共享内环+三套独立外环+一个仲裁器"的层次化架构。切换的关键不是控制律本身，而是外环积分器状态的预置与渐变，这决定了切换过程是否平滑。

4.3.5 完整三层架构总览与闭环

4.3.5.1 完整三层架构总览图

图注：本图为速度矢量驾驶仪融合的完整三层架构总览。黄色为任务层，蓝色为模式仲裁层（核心调度），紫色为驾驶仪层（三外环+共享中环+舵机），橙色为弹体层，绿色为传感器层（含GPS速度专属传感器）。实线为数据流。关键节点为：三模态状态机（仲裁核心）、共享内环调度（资源复用）、GPS速度（速度矢量驾驶仪专属传感器）、速度外环（本节新增模块）。

4.3.5.2 瓶颈热力图：三模态系统的资源争夺

图注：本图为瓶颈热力图，展示三模态系统的性能死锁。蓝色粗线为主路径：任务→仲裁→驾驶仪→舵机→弹体。红色粗边框节点为瓶颈：舵机频带（执行天花板）、GPS更新率（速度矢量信息瓶颈）、模式切换瞬态（安全瓶颈）、风扰估计收敛（精度瓶颈）。虚线表示依赖关系。关键节点为：GPS更新率（速度矢量特有瓶颈）、模式切换瞬态（三模态特有瓶颈）。

4.3.5.3 接口对接图：速度矢量驾驶仪与导航系统

图注：本图为速度矢量驾驶仪与导航系统的接口对接图。蓝色为导航模块（信息源），橙色为速度矢量驾驶仪（控制律），绿色为共享执行层。关键节点为：卡尔曼滤波（导航核心）、方向输出（接口信号）、外环控制器（速度矢量核心）、角速指令输出（与执行层接口）。

4.3.5.4 演化路径图：从单模态到三模态融合

图注：本图展示驾驶仪从单模态到三模态融合的演化路径。绿色为单模态基础，蓝色为双模态扩展，橙色为三模态成型，紫色为智能仲裁未来。每一步标注了该阶段解决的核心问题。关键节点为：加入速度矢量（巡航段补全）、全航程闭环（三模态目标）、任务自适应（未来方向）。

4.3.5.5 这在实际使用中意味着什么

在实际使用中，第四章第三节的内容意味着：现代导弹的控制系统不是单一驾驶仪，而是一个"驾驶仪家族"。速度矢量驾驶仪的加入，让导弹的自主飞行能力从"发射+末制导"两段式扩展为"发射+巡航+末制导"全航程闭环。巡航导弹、空地导弹、反舰导弹——这些需要长时间按预定航迹飞行的弹种，没有速度矢量驾驶仪就无法实现精确的航迹跟踪和地形跟随。

从训练角度看，掌握这一节的关键是建立"速度方向"作为独立被控量的直觉。姿态驾驶仪控制弹体指向，过载驾驶仪控制加速度，速度矢量驾驶仪控制速度方向——三者构成一个从"内层刚体"到"外层运动学"的完整控制谱系。速度矢量驾驶仪的结构与过载驾驶仪高度同源，但其信息链路（GPS、风扰补偿、奇点处理）和任务场景（巡航、航迹规划）完全不同。

工程设计的最终交付物是一个"三模态控制律+模式仲裁器+无扰切换机制"的完整软件包。全航程仿真必须覆盖所有可能的模式切换序列，包括异常降级路径（如GPS失效时从速度矢量模式降级到过载模式）。只有通过全状态遍历测试，才能交付飞行试验。