模糊PID控制下的CSPRs配对进近纵向碰撞风险

为控制近距离平行跑道(CSPRs)配对进近的纵向碰撞风险,提高该程序的运行安全,首先,基于快速存取记录器(QAR)数据分析航空器在进近过程中的速度变化特征,拟合其在进近阶段的定位误差分布;其次,考虑前机的尾流影响,建立基于位置误差的配对进近纵向碰撞风险模型,计算得到前后机的最优纵向间隔;然后,使用Matlab的System Identification工具箱,拟合辨识发动机推力手柄角度和飞机速度变化的相关数据,得到其对应关系的传递函数,根据该函数设计模糊比例、积分、微分(PID)控制系统,通过控制前后机间的纵向间隔使碰撞风险维持在最低值;最后,使用Simulink仿真验证该控制系统。结果表明:模糊PID控制系统在响应时间、超调量、稳定性等方面的表现皆优于传统的PID控制系统,该模糊PID系统能在50 s内将前后机的纵向碰撞风险控制在最低值(1.72×10-38次事故/飞行小时),并且在整个配对程序的实施过程中维持该值。

基于统计分布的近距平行跑道配对进近纵向碰撞风险评估

对近距平行跑道实行配对进近有助于缓解空中交通拥堵现状,增加机场终端区空域容量。为更准确地评估配对飞机的纵向碰撞风险,考虑配对进近过程,将其分为5个阶段。研究飞机进近纵向定位误差的统计分布,通过分析广播式自动相关监视数据得到拟合效果最佳的无界约翰逊分布。综合考虑前机偏航和尾流的影响,计算各阶段配对飞机的纵向间隔,建立配对进近纵向碰撞风险评估模型。为检验模型的有效性,利用MATLAB进行算例仿真。计算结果表明,配对飞机纵向碰撞风险在前机飞越其跑道入口时达到最大值7.87×10-14,该模型可以将配对进近全程的纵向碰撞风险控制在安全目标水平之内。

基于CNS性能及人为因素的纵向碰撞风险研究

为了分析CNS性能及人为因素对航空器在平行航路的安全间距影响,基于雷达管制环境下管制员对航空器纵向穿越的干预过程,在传统碰撞风险模型的基础上引入认知可靠性与失误分析方法(CREAM),综合考虑通信、导航、监视(Communication,Navigation and Surveillance,CNS)性能以及人为因素,建立了包含人的认知可靠性的平行航路纵向碰撞风险模型。并通过算例分析了CNS性能以及人因可靠性对平行航路碰撞风险的影响。结果表明,导航性能对航路的纵向碰撞风险影响较大;通过提高人的认知可靠性可以有效地提高平行航路的安全水平。