14、智能飞机损伤评估、轨迹规划与不确定条件下的决策制定

智能飞机损伤评估、轨迹规划与不确定条件下的决策制定

1. 引言

在过去二十年里，为提升飞机系统的安全性和性能，人们在故障检测、隔离与恢复（FDIR）以及预测性健康管理（PHM）子系统的开发上投入了大量精力。飞机无论是在地面还是飞行过程中，都可能遭遇离散损伤事件，如冰雹撞击、雷击、运输和搬运过程中的损伤以及外来物体的影响等。此外，大量的飞行循环也会造成永久性的损伤。在这些困境条件下，飞机系统的动力学特性可能与正常状态有很大差异，导致飞行控制性能显著下降，甚至可能无法完成既定任务，包括安全降落。

在这种情况下，飞行员需要将障碍物感知、智能决策、路径规划和轨迹生成等功能集成起来，以完成飞行任务。而这些决策必须在不确定的条件下做出，例如故障信息有限、飞行环境复杂等。本文旨在开发一种用于在飞行中重新规划最优长度轨迹的框架，使受损飞机能够安全降落。该方法将与集成车辆健康监测（IVHM）和容错控制（FTC）系统结合使用，提出了一种在不确定条件下进行综合决策、车辆健康监测和运动规划的分层方法，目标是在发生困境事件时确保任务成功，包括安全降落，并通过二维和三维模拟展示了该方法在简化飞机运动学模型中的应用。

2. 集成车辆健康监测

集成车辆健康监测（IVHM）的主要目标是通过传感器、软件和设计提供最新的车辆健康信息。这些信息将由具有智能推理和响应能力的决策机制处理，以最大化安全结果的概率。对于受损飞机，IVHM系统将为自适应和/或可重构控制系统提供有价值的信息，以便有效地应对故障和损伤，同时更新飞行性能状态，确定适当的决策和响应，以完成任务或实现安全降落。

生成可飞行的轨迹依赖于对车辆动态行为和约束的了解。然而，由于知识的不确定性或所使用的预测方法，特别是