飞行器自动恢复开始前的可用时间的制作方法

飞行器自动恢复开始前的可用时间
1.相关申请的交叉引用
2.根据35u.s.c.
§
229(e)，本申请要求2018年8月27日提交的名称为“time available during recovery in aircraft”的美国临时申请no.62/723,234的优先权，该申请的全部公开内容、附图和附录通过引用并入本文。
技术领域
3.本公开总体上涉及飞行器飞行包线保护系统，并且更具体地涉及估计系统启动自动恢复之前的时间的飞行器飞行包线保护系统，该时间用于警告飞行员潜在的自动恢复启动。


背景技术：

4.本节提供与本公开相关的不一定是现有技术的的背景信息。
5.飞行器被设计成在飞行器的控制表面上的某些运行速度和负载下运行。这些运行极限被称为飞行包线，在飞行包线之外，可能会损坏或失去对飞行器的控制。另外，飞行器必须在飞行轨迹上运行，以避免与地面地形和其他飞行器等实物碰撞。为了防止在飞行包线外运行或与其他对象碰撞，传统飞行器利用许多不同的保护或安全系统，每个保护或安全系统评估飞行器的各个方面以确定飞行器是否在飞行包线外运行或可能与地面或当前飞行路径上的其他对象碰撞。
6.在识别出威胁之后，这些不同的保护或安全系统通常要么立即启动恢复，要么在启动恢复之前等待特定量的时间，以便给飞行员时间以不同的方式恢复。虽然这些常规方法适用于常规系统，但它们还有待改进。


技术实现要素：

7.在第一非限制性实施例中，一种用于飞行器的航空电子系统包括威胁数据结构和处理器。所述威胁数据结构存储警报阈值和裕度阈值。所述处理器被编程为：预测在沿着潜在未来轨迹的多个位置处的飞行器状态；计算在所述多个位置中的每一处的裕度值，作为在所述多个位置中的每个相应位置处的预测未来条件和威胁值之间的差；基于沿着所述潜在未来轨迹的所述裕度值的变化来计算在所述多个位置中的每一处的裕度值的变化率；基于所述多个位置当中的最小计算裕度值和最大计算裕度变化率来估计行进时间值；以及响应于所述行进时间值达到所述警报阈值而命令指示器警告飞行员。
8.在第二非限制性实施例中，一种飞行器包括威胁数据结构和处理器。所述威胁数据结构存储警报阈值和裕度阈值，低于这些阈值，航空电子系统将启用飞行器的自动驾驶仪恢复。所述裕度阈值指示预测未来条件与威胁值之间的差异极限。警报阈值指示在启用自动驾驶仪之前飞行器将优选警告飞行员的预定时间量。所述处理器被编程为：预测在沿着所述飞行器可用的潜在未来轨迹的多个位置中的每一处的飞行器状态；计算在所述多个位置中的每一处的裕度值(mgn)，作为在所述多个位置中的每一相应位置处的预测未来条
件与威胁值之间的差；基于沿着所述潜在未来轨迹的所述裕度值的变化来计算在所述多个位置中的每一处的裕度变化率(mgndot)；基于所述多个位置当中的最小计算裕度值(mgn
min
)和最大计算裕度变化率(mgndot
max
)来估计行进时间(ttg)值；以及响应于所述行进时间值达到所述警报阈值而命令指示器警告飞行员。
9.在第三非限制性实施例中，通过飞行器的航空电子系统向飞行员警告即将进行自动恢复的方法包括预测沿着所述飞行器可用的潜在未来轨迹在多个位置中的每一处的飞行器状态。该方法还包括计算在所述多个位置中的每一处的裕度值(mgn)，作为在所述多个位置中的每一相应位置处的预测未来条件与威胁值之间的差。该方法还包括基于沿着所述潜在未来轨迹的所述裕度值的变化来计算所述多个位置中的每一处的裕度变化率该方法还包括基于所述多个位置当中的最小计算裕度值(mgn
min
)和最大计算裕度变化率(mgndot
max
)来估计行进时间(ttg)值。该方法还包括响应于所述行进时间值达到所述警报阈值而命令指示器警告飞行员。
附图说明
10.本文描述的附图仅用于说明所选择的实施例的目的，而不是所有可能的实现。因此，对附图的特定选择并不意图限制本公开的范围。
11.图1是示出威胁包络和轨迹坐标数据结构的框图，其结合被编程为执行包络保护功能的步骤的处理器；
12.图2是飞行器的示意性表示，其有助于理解所公开的共同模式和动能模型所使用的某些力矢量和角度；
13.图3是飞行器的示意性表示，其有助于理解由公共模式和动能模型使用的某些能量值，并且还示出具有示例性能量和物质威胁的投影轨迹；
14.图4是示出n维威胁空间和轨迹坐标空间(时空)之间的关系的数据模型框图；
15.图5是示出了如何使用第一次遇到的触发来发起飞行器保护响应的一个可行的和两个不推荐的轨迹的详细视图；
16.图6至图8是潜在飞行器时间可用计算场景的示意性表示；以及
17.图9是流程图并且示出了用于警告飞行员飞行器的潜在自动恢复的方法。
具体实施方式
18.以下详细描述本质上仅是示例性的，并不意图限制本发明或本发明的应用和用途。此外，无意受前述背景技术部分或以下详细描述中提出的任何理论的束缚。
19.引言
20.所公开的飞行器飞行包线保护系统使用飞行路径预测技术来提供统一的全包线保护，其在整个系列的飞行器飞行条件工作，以应对全系列的不同类型危险。使用动能模型从飞行器的当前状况连续计算飞行路径预测。计算多个预测轨迹，每个代表不同的逃避路线，在达到危险的阈值或触发点时，该逃避路线使得从危险恢复。该系统考虑不同类型的危险，一些涉及飞行器固有属性，比如速度和高度限制，一些涉及外部问题，比如地形和物体避让。所公开的飞行器飞行包线保护系统被设计为在所有这些威胁包线边界工作。
21.尽管计算了多个轨迹，但是该包线保护系统持续地评估并弃用在飞行器当前状况
下不可行的轨迹。弃用的轨迹被系统视为不可行，除非飞行器的状况发生变化，才会使得弃用的轨迹又变得可行。所公开的保护系统在后台工作，不会凌驾于飞行员的权限之上或篡夺飞行员的权限，直至仅留有一个可行的预测轨迹(所有其他预测轨迹都被弃用)，并且触发了威胁。在这种情况下，该保护系统自动部署自动驾驶机构，从而采取规避动作，以从危险条件恢复。该保护系统还可以向飞行员生成警告，但是一旦留有的一个可行轨迹达到触发点，则优选地不依赖于飞行员来采取恢复动作。
22.优选地，该预测性包线保护系统被配置成提供非二元系列的恢复动作，包括在该系列的一端的乘客安全软乘坐(soft
‑
ride)恢复，以及在该系列的另一端的硬恢复。当需要避免紧急威胁时，系统触发硬恢复。然而，在有更多时间来恢复的不那么极端的情况下，该系统触发软恢复—乘客安全平滑恢复。当触发该软恢复时，该系统会可选地将飞行员的输入混合到恢复算法中，从而允许飞行员基于飞行员的技术和经验修改恢复机动性(aggressiveness)。
23.参照图1，所公开的飞行器威胁包线保护系统的实施方式可使用处理器10来实现，处理器10具有相关联的存储器电路20，存储器电路20是根据预定威胁包线数据结构22来配置的，预定威胁包线数据结构22存储与飞行器28相关联的多个不同类型的威胁。优选地，处理器10和相关联的存储器电路20由飞行器携带。该数据结构可以包括记录表格、记录清单或记录矩阵，每个对应于不同威胁类型，在图1中在24处以栏的形式示出。每个威胁类型24具有在26处存储的相应触发条件。这些触发条件基于n维威胁空间使用通用方案被参数化，并告诉处理器10在什么条件下达到了特定的威胁条件。重要的是，威胁空间的通用方案维度被选择成使得可以使用最小集合的通用基本变量来呈现全系列的不同威胁条件。在下面名为“动能模型”的部分中会讨论当前优选的最小集合的基本变量。
24.存储器电路20还被配置为支持轨迹坐标数据结构30，该轨迹坐标数据结构30按着时空坐标变量32存储多个轨迹。为了说明的目的，使用直角坐标系(x,y,z,t)标识时空坐标变量。也可以使用其他坐标系(例如，球面)。
25.生成规划轨迹
26.轨迹坐标数据结构(针对被建模的每个规划轨迹独立地)填充有时空坐标变量序列，这些时空坐标变量位于并因此限定时空中恢复轨迹形状。为了说明，处理器10被编程为在40处执行生成规划轨迹的步骤，这导致根据时空坐标定义的多个规划恢复轨迹，如42的时空图所示。以飞行器的当前状态为出发点，并假设在彼时启动每个恢复动作，来计算每个规划轨迹。
27.在此处示出的示例中，处理器10生成三个规划轨迹。对于本公开的其余部分，将示出三个规划轨迹。在给定的实现方式中，可以使用不同数量的轨迹来定义多个轨迹的工作集。在商用或商务喷气机中，三个规划轨迹通常合适于支持从威胁进行平滑的乘客安全的恢复。对于可能需要倒转飞行或靠近地球颈背飞行的飞行器，例如军用飞行器，可能需要更多的规划轨迹。
28.处理器有多种方式来确定多个轨迹中的每一个的时空形状。在一个实施方式中，轨迹时空形状遵循标准化的一组预定义解曲线，该预定义解曲线对应于一组已知的危险规避动作，该危险规避动作适于该保护系统的设计所针对的一类飞行器。通常，这些解曲线基于受训飞行员为从特定危险恢复而可能会怎么飞。例如，这些可能包括标准的一组上拉、俯
冲、左转和右转操纵，其中选择了特定参数(例如，爬升角和倾斜角)以使乘客的安全性和舒适性最大化。在一些实施方式中，可以使用复合恢复动作，其中将不同类型的动作串联在一起。例如，商务喷射机可能会采用复合动作，其中在最终的爬升动作之前先进行跃升(zoom)动作，以将多余的空速换成高度，同时争得最佳的稳态爬升。在该实施方式中，标准化的一组相对少量的预定义解曲线(例如，三个规划轨迹)对于包括商务喷气机的许多类型的飞行器是足够的。使用相对较少数量的解曲线和少量基本动能变量会使处理器的负荷最小。因为轨迹被持续地重新计算，所以即使解集已减少到仅有少量规划轨迹，该系统仍可基于若干基本变量产生好的结果。当然，如果特定飞行器应用需要更高的解析度，则可以对处理器进行编程以计算更多的轨迹，并且计算可以被扩展，以支持附加变量。如果需要更大的处理量，则可以利用并行处理技术和可编程门阵列电路组件来增强或替换处理器10。
29.作为从标准的一小组预定义解曲线生成规划轨迹的替代方式，处理器可被编程为从所存储的不同族(family)的预定义解曲线集的集合进行选择，其中每族是针对从特定类型或类别威胁进行最佳恢复而设计的。因此，为从失速危险恢复而选择的解曲线族可能不同于为从实用升限危险恢复而选择的解曲线族。为了评估采用哪一族解，处理器可将当前飞行器状态投射到n维威胁空间，从而确定哪个威胁族最接近当前飞行器状态。这样，处理器实时确定哪个威胁最紧迫，然后使规划轨迹模型基于在当前情况下最合适的预定义解曲线族。
30.将威胁触发点与每个潜在轨迹相关联
31.或者与生成轨迹并行地，或者在生成轨迹之后串行地，在步骤44，处理器将与在威胁包线数据结构内识别出的威胁相对应的可应用触发点与时空中沿着每个规划轨迹的点相关联。对于任何给定的轨迹，起初可能没有检测到威胁。然而，随着飞行器继续飞行，且轨迹被持续重新计算，在一些时间点可能检测到威胁，并且在适用的情况下，作为每个轨迹上的触发点关联该威胁(在时间上首次被检测到)。如46处的时空图中概略表示的，这些触发点表示，当飞行器将达到应启动规避或恢复动作的威胁响应裕度时，沿着时空轨迹上的点。
32.应当再次强调：所生成的规划轨迹代表飞行员(或自动化系统)可能选择遵循的不同假想轨迹。因为这些轨迹中的每个被不断生成，所以它们都代表飞行器的可能未来状态。飞行器的当前状态位于规划的未来轨迹从其偏离的起点或奇点。只要有多个规划轨迹可用，飞行员就可自由地遵循其希望的任何路线。不管飞行员选择飞什么路线，处理器10仅针对预定的未来轨迹重新计算其解。
33.弃用不可行的规划轨迹
34.随着飞行器继续飞行，并且随着规划轨迹被不断重新计算，可能会出现给定轨迹不再可行的情况。例如在飞行器缺乏足够能量来执行规划轨迹动作时，或者在规划轨迹动作会导致违反速度限制(这会潜在地损坏飞行器)时，会发生这种情况。如果规划轨迹会将飞行器置于以足以毁坏飞行器的动量与实体物体碰撞的路线上，那么也会发生这种情况。在步骤48，处理器10在此基础上评估每个规划轨迹，并停用或弃用不再可行的任何轨迹。在图1中的50处，其中两个规划轨迹以虚线示出，以表示它们已被弃用。
35.在随后的保护性响应中不使用已弃用的轨迹。然而，由于处理器持续更新轨迹解，如果脱离了导致轨迹被弃用的条件，那么弃用轨迹会恢复到可行。例如，如果某轨迹因为将飞行器置于与另一飞行器碰撞的路线上而被弃用，且此后另一飞行器移出碰撞范围，则处
理器将通过删除弃用轨迹的弃用状态来恢复该轨迹。
36.启动保护性响应
37.如52处所示，如果处理器达到仅留有一个可行轨迹的状态(所有其他轨迹已被弃用)，则处理器启动保护性响应。该响应可包括向飞行员发送警告或警报消息，飞行员可留意或不留意。不管是否留意，处理器启动的保护性响应都被设计为将飞行器置于计算出的将避免或逃脱首先遇到的威胁(如果在计算出的轨迹上存在多个威胁)的轨迹。为了完成这一点，处理器向自动驾驶系统发送一个或更多个命令，稍后描述其细节。
38.图5更详细地示出了这一重要的危险恢复响应协议。如图所示，一个轨迹60仍然可行，而轨迹62和64已被弃用。沿着可行的轨迹60，首先发生的威胁66触发启动保护性响应。在启动时，飞行器按照规划轨迹飞行。实际上，规划轨迹变成飞行器将飞行的实际轨迹实例，其后续将根据规划轨迹的随后迭代更新而更改(如果有)。如图所示，规划轨迹被预先计算，以排除任何地形威胁，如68所示。因此，当被66处的首先发生的威胁(可以例如是由于机头低的条件导致的速度违规)触发时，用来计算规划轨迹形状的配方被设计为规避68处的地形威胁。
39.动能模型
40.处理器10使用的当前优选的基本变量最小集合依赖于动能模型，该动能模型在飞行器的物理位置、其能量状态以及作用在飞行器上影响轨迹的力方面定义预测轨迹。在这方面，与飞行器的纵向轴线垂直的力(法向力)改变轨迹方向，而与飞行器的纵向轴线相切的力(切向力)改变飞行器沿着轨迹的速度。
41.在一个实施方式中，n维威胁空间的通用方案可以由最小集合的基本变量n
z
、p
s
和γ来表示。如图2所示，n
z
代表法向力(与飞行器的纵向轴线正交或垂直的力)。在图2中，飞行器28的纵向轴线指向页面。法向力n
z
还表示作用在飞行器上的g力。当飞行器在水平稳态条件飞行时，作用在飞行器上的g力是重力。然而，当飞行器以非零倾斜角飞行时，g力朝向改变。
42.如图3中所示，飞行器28的能量状态包括两个分量：与飞行器的速度有关的动能36(ke＝1/2mv2，其中m是飞行器质量，v是速度)，和可用于产生加速度的势能38。势能包括飞行器高度分量——势能随着高度而增加(pe＝mgh，其中m是飞行器质量，h是飞行器高度，g是重力常量)——以及代表附加推力量的机载存储的能量分量，它是可通过增加发动机的功率输出而发展来的。尽管有许多可测量变量可用于计算飞行器的动能和势能，但是在一个实施方式中，从真实空速(tas)得出动能36；从飞行器高度、比过剩功率p
s
(可用推力功率减去阻力功率)和飞行航道倾角γ得出势能38。比过剩功率p
s
被归一化以使其与飞行器重量无关，使p
s
成为与重量无关的能量项。值p
s
＝0表示没有过剩功率可用，意味着每一点功率都仅是在克服阻力。在p
s
＝0的条件下，飞行器仍可通过机头下俯飞行来加速，或可通过机头上仰飞行来减速。这种效果通过γ项得到解释，该项代表飞行航道倾角(机头上仰角度，机头下俯角度)。当调用非零γ角时，动能和势能被交换：机头上仰γ角放弃一些动能以增加势能；相反，机头下俯γ角放弃一些势能以增加动能。
43.这些变量可用于代表图4中所示的n维威胁空间80内的威胁，且还可用于通过使用动能关系在n维威胁空间80和轨迹坐标空间82之间变换数据来计算飞行器沿着规划轨迹在时空中的位置和未来位置处的能量状态。动能关系变换由变换处理器84执行，该变换可通
过以动能关系对处理器10编程来实现，其中动能关系将飞行器p
s
、n
z
、和γ威胁空间值与时空中的飞行器轨迹坐标(x，y，z，t)相关联。
44.所公开的预测性飞行器威胁包线保护系统因为其独特的数据模型而能够提供全包线保护，该数据模型能够使用通用方案来表示所有威胁，该通用方案采用最小集合的基本变量。如图4中所示，所公开的威胁包线保护系统实质上采用基于最小集合的变量的动能数据模型，和将数据模型的关键分量结合在一起的处理器组件。数据模型的一个关键分量限定了n维威胁空间80，通过该n维威胁空间80所有威胁使用一对力变量(nz，)和一对能量状态变量(ps，γ)来表示。要预防的威胁是先验已知的，且被预先填充到威胁包线数据结构22中(图1)。先验已知的威胁包括例如与不同能量限制有关的威胁，如失速限制、超速限制和低速限制。其中一些限制在飞行器设计时已知，而其他限制是在飞行期间计算出的。
45.数据模型的另一关键分量在时空变量(x,y,z,t)方面限定了轨迹坐标空间。一些威胁比如附近的地形对象或其他飞行器(占据空间的物质的两个例子)更容易基于对象的位置在坐标空间中表示。例如，该系统可利用地图数据来存储地形结构比如飞行期间会遇到的山脉的物理位置。该系统能够对能量威胁和物质威胁二者进行建模。为了说明，在图4中两个威胁位于飞行器轨迹上，能量威胁56(例如可以是飞行器失速限制)和物质威胁58(可以是地形对象，如山脉)。
46.为了将这两个数据模型分量结合在一起，以必要的动能等式对处理器10(图1)进行编程，以使其用作变换处理器84，变换处理器84使用从适当传感器比如gps获得的当前飞行器位置86、威胁空间80内的力变量和能量状态变量，来计算轨迹坐标空间82中的规划轨迹。如果需要，变换处理器还可以将轨迹坐标空间82内的点投射到威胁空间80中，以评估例如飞行器的当前位置或规划的未来位置是否与包线威胁限制相交。
47.全包线保护
48.所公开的飞行器飞行包线保护系统提供的全包线保护涉及两个相关方面：(1)所公开的系统提供的保护覆盖所有情况，不仅最常见的危险；以及(2)所公开的系统同时处理多个不同的威胁条件。其不限于单个危险。为了说明第一方面，该系统被设计为在所有情况下提供保护，而不仅在飞行包线的中心或仅针对最常见的危险。例如，传统的超速保护系统仅在接近机翼水平时工作。在非常高的倾斜角，超速保护受到抑制。其原因是合乎逻辑的。超速保护通过将机头向上拉高来工作，以帮助减慢飞行器。如果飞行器处于非常高的倾斜角，例如倒转，则将机头向上拉高会恶化问题，而不是减轻问题。所公开的系统提供的全包线保护没有这样的限制，并且在整个系列的飞行器飞行条件工作。
49.为了说明第二方面，该系统被设计为针对全部威胁而不仅是单个威胁提供全面保护。在传统的增强型地面接近警告系统(taws)中，例如，针对地面撞击提供保护。然而，不提供低速保护——传统上为此提供单独的低速保护系统。与之对照，所公开的飞行器飞行包线保护系统在单个系统中针对所有威胁提供保护。在单个系统中处理所有威胁避免了一组联合系统会出现的冲突。
50.为了说明，曾经发生过装备有taws和低速保护的飞行器以低速撞击地面的灾祸。问题在于，联合系统不知道其他系统假设。在示例情况下，飞行器正以低速飞行，但是由于速度不接近失速，所以尽管速度低到了足以阻止立即爬升也没有触发低速保护。因为飞行器正在下降到跑道并且系统假设存在爬升能力，所以地面接近系统没有被触发。两个系统
都不知道另一个系统邻近威胁，以及另一个系统关于速度和高度做出的假设。所公开的飞行器飞行包线保护系统提供无缝综合系统，其针对所有威胁提供保护，并充分了解所有相关参数。
51.多轨迹
52.所公开的预测系统是多轨迹系统，在一个优选实施方式中，该系统使用3个主要轨迹来预测警报/恢复启动时间。能够从飞行器倒转(倒置)条件恢复的另一个实施方式使用6个主要轨迹。在讨论多个轨迹之前，首先考虑单个预测轨迹系统及其如何被实现为警报系统。对于单个预测轨迹系统，系统查看当前状态，然后假设在彼时启动恢复。然后针对与所防护的威胁的接近度建模并测试预测性恢复。例如，如果飞行器在向地面俯冲，则系统将预测机头低恢复将会是什么样，并针对与空速限制和地形二者的接近度测试该轨迹。如果没有超过限制并且裕度可接受，则不会发出警报。如果超过了限制或者裕度小得不可接受，则将会触发恢复警报，如“拉高”。在许多情况下，单个轨迹就够了。在针对平坦地形的机头低情况下，实际上仅有一种好的恢复方式，那就是滚转机翼水平，降低功率并拉高至恢复n
z
，直至排除了地形和空速限制。
53.支持多个预测性轨迹(在一个优选实施方式为6个轨迹)的原因可由第二示例来说明，在第二示例中飞行器正水平飞向沙漠中的一个沙丘。在这样的情况下，有两个预测性轨迹可使用。飞行员可通过左转或右转来避开沙丘，或通过保持在航线上并爬升高过沙丘来避开。这带来如下问题，即在什么点系统应启动“拉高”警报？或者，如果水平转弯最好，那根本不需要发起“拉高”警报。该问题的解决方案是使用多个轨迹。由于飞行员具有多个逃避选项，系统对这些选项中的每个进行建模。在沙丘示例中，系统将对三个轨迹进行建模：左转弯轨迹、右转弯轨迹和爬升轨迹。如果单个轨迹违反了限制且裕度不足，但是其他轨迹没有问题，则不发出警报，因为飞行员仍然有余地选择其他选项。仅在只有一个可行的轨迹且该轨迹达到触发点时才发出警报。所以在沙丘示例中，如果左转和右转被排除，那么在爬升轨迹裕度降到期望阈值以下时发出“拉高”。如果由于不同地形邻近或地形类型，爬升轨迹被排除，那么在相应轨迹是最后可用的并且达到其触发裕度时将发出“左转”或“右转”警报。
54.自动化
55.预测性飞行器飞行包线保护系统是全自动化系统，这意味着其不依赖于飞行员干预。尽管它会向飞行员提供或者可能应该提供警报，但是该系统是自动化的并且不依赖于飞行员关注该警报来提供保护。这需要一些另外的考虑。首先，需要一个系统来实现该预测性警报。需要实施执行包线保护动作的某种形式的自动驾驶系统。该自动驾驶系统应当对侧滚、俯仰以及速度致动器和油门具有完全权限。此外，由于该系统必须在一个发动机不起作用(one
‑
engine
‑
inoperative，oei)的情况下工作，所以自动驾驶必须能够处理非对称推力的情况。所公开的系统提供的解决方案是将推力补偿加到基本飞行器控制规则中。结果，即使在没有在进行规避时，飞行器也表现得好像两个发动机的推力线沿着飞行器的中心线。在一个实施方式中，发动机之间的n1差用来调度补偿舵。还有其他经验证的推力补偿方法可用于替代n1。
56.自动化系统的第二个必要特征是：对于故障和传感器损坏，自动化系统必须比手动系统更加具有抵抗能力。对于手动系统，虚假警报会被容易地忽视。对于自动化系统，虚
假警报不能被忽视，因此对虚假警报的抵抗能力必须显著更高。因此所公开的系统提供了多个冗余传感器，它们与监控电路和表决电路相结合，其中监控电路确定传感器何时发生故障或不可信，表决电路确定当在多个冗余传感器之间存在某些差异时将哪个传感器值报告给系统。
57.最后，自动化系统允许将飞行员输入与系统提供的控制混合在一起。在之前的这种性质的系统中(例如军事应用中使用的传统自动化地面防撞系统)，恢复一般几乎总是飞行器的最大能力。原因来自军事应用所需的性能，其中不考虑乘坐质量，需要无干扰极低水平操作(地球颈背操作)。在商务喷射机中，恰恰相反。不需要极低水平、地球颈背操作，并且乘客的乘坐质量是最重要的。结果，商务喷射机的优选恢复一般远非飞行器的最大性能能力。
58.然而，平滑的乘客安全恢复确实带来了挑战。首先，在喷气尾流使飞行器上下倒转或风切变将飞行器投向地面的复杂情况期间，平滑的乘客安全恢复是不能够的。在这些极端罕见的“不可抗拒”情况下，飞行器如何实现目标不重要；重要的是使用所有可用的控制能力来恢复飞行器。其次，存在如下情况：启动了自动恢复，然而在恢复期间，飞行员意识到与地面有多近，并且希望通过增加恢复性能来增加地形裕度。在这种情况下，系统通过将飞行员输入与计算出的平滑乘客安全恢复相混合，来允许飞行员增加恢复机动性。这样，该系统灵活地处理平滑的乘客安全恢复可能不适合的极端情况：在一个情况中允许系统自动增加恢复机动性，而在另一个情况中允许飞行员这样做。为了应对这些情况，系统实施非二元控制系统，稍后对此进行描述。
59.非二元
60.在二元系统中，自动恢复或警报处于打开或关闭状态，没有中间状态。如之前所述，为商务喷射机设计的所公开自动系统需要更多。解决方案是非二元系统。在所公开的系统中，使用平滑的乘客安全软乘坐，但是允许飞行员混合，并且如果裕度降低或不能改进，则软乘坐被自动地混合到越来越硬的恢复中。实现这一点的一种方式是比较同一方向上的软乘坐优选轨迹和硬乘坐轨迹，并且基于该比较来混合自动推杆器/增益调节器(nudger/fader)。在可以使用对限制的裕度来驱动该混合的情况下，可以使用其他方法。例如，处理器可评估是否平滑乘坐不能实现期望的裕度。在这样的情况，轨迹预测算法逐渐增加机动性，并且作为响应指示越来越机动的恢复。自动推杆器/增益调节器设计应被设立为使得飞行员可辅助恢复，但是在裕度小时机动地防止恢复退化。
61.飞行员警报
62.行进时间或可用时间是飞行员在必须启动恢复之前延迟恢复的时间量，以避免违反威胁限制。在所提供的示例中，“行进时间”值是根据定义的危险来计算的。可以有多个定义的危险，因此可以有多个计算的预测轨迹的“行进时间”值。
63.对于每个定义的危险，每个轨迹计算都跟踪该危险的最小裕度和在轨迹路线上朝向该危险的最大裕度变化率。通过将危险的最小裕度除以危险的最大裕度变化率来计算“行进时间”。如本文所使用的，正裕度是不存在限制违规的情况，而负裕度是存在限制违反的情况。类似地，趋近极限的一种方式是趋近极限的正变化率。应当理解，所使用的符号公约可在不偏离本说明范围的情况下加以修改。
64.如果最小裕度项小于或等于零，则预测到对限制的违反，并且需要表示ttg(其将
是负值)的替代形式。在一些实施例中，ttg被设置为与极限违反的幅度成比例的负值。每次完成预测轨迹后，更新危险的最小裕度和危险的最大裕度变化率，从而更新“行进时间”。
65.在一些实施例中，可以简单地通过将最接近该极限的方法除以正在接近极限的速率来计算在冲击极限之前可用的时间。对于将由图6中的图描述的地形。在水平地形上，图6所示的方法是有效的。您只需取最小高度并将其除以起始时的垂直速度(vvi)就可以计算出可用的时间。然而，在崎岖不平的地形上，可以如图7中所示地修改该方法。在一些实施例中，除了在图9中描述的方法之外，还使用参考图6和图7所描述的方法。例如，当计算地形的行进时间时可以使用图6至图7的方法，并且图9的方法可以用于其他威胁(vmax、vmin等)。在一些实施例中，针对所有威胁的行进时间使用从图6、图7或图9中选择的相同方法。
66.因为最接近地形的情况可能发生在下降过程中，甚至是在达到正爬升速率后，仅仅观察初始下降速率是不够的。解决方案是看接近最小高度平面的初始速率。这在图7中示出。为了计算在崎岖地形上的可用时间，基于初始飞行路径角(gamma)和结束飞行路径角(gamma
mat
)之间的关系来计算有效垂直速度。
67.这种方法通过观察你离极限有多近以及你在轨迹开始时对极限的速度来确定可用时间。对于简单的轨迹，这种方法已经足够了。然而，在一些复杂的轨迹情景中，应考虑额外的步骤。例如，在其中飞行器是机头高但在非常高的倾斜(例如，120度)的情况下，飞行器将通过滚动机翼水平而恢复。这样，飞行器爬升姿态将显著下降，并且一旦倾斜角度被校正，将需要机头低恢复。这里的主要问题是飞行器在完成机头低恢复之前会超速和/或撞击地面。因此，尽管在轨迹开始的时候机头很高，主要的威胁是地面碰撞和超速。如果我们预测这个轨迹，发现其非常接近地面或超速，我们如何计算可用时间？如果我们使用上面描述的方法，我们将得到非常无效的结果。以地面碰撞为例，在轨迹的开始处，我们正在爬升，所以我们的矢量实际上是远离地形的。负向量将产生使用先前方法的无限可用时间。假设我们要把飞行器再转一点，比如说倾斜180度。在这种新的滚转姿态下，我们不再能够及时恢复以避免地面撞击。但是，我们的初始矢量远离我们预计要撞击的地面，所以需要采取额外的步骤。
68.一种解决方案是使用增加的恢复延迟时间来简单地重新运行轨迹预测，直到轨迹不再可行为止。则轨迹不再可行的恢复延迟时间将是可用时间。不幸的是，这种重新计算将是一个巨大的计算负担。另一种解决方案是使用固定延迟(例如，2秒)并且以两秒延迟查看裕度，再次仅运行一次轨迹。如果该延迟使情况变得更好(更大的裕度)，则可用时间就很大。如果在这两秒钟内情况变得更糟，则可以如以前通过查看接近极限的速度来估计可用时间，但是该方法不使用飞行器在轨迹开始时的接近速度，而是使用从无延迟轨迹到2秒延迟轨迹的接近速度。
69.在一些实施例中，当由tpa选择的恢复不使用可从飞行器获得的最大性能并且飞行员比恢复更积极地操纵飞行器时，系统使用替代方法。例如，如果f
‑
16系统使用5g恢复，但飞行员在8gs下进行潜水恢复，上述方法将得出结论，可用时间是无限的。在时间零点，有一个朝向地面的矢量，5g恢复几乎不会错过地面。执行5g恢复的可用时间很小。然而，如果飞行员在8gs下机动，并且飞行员延迟2秒，则飞行器将比其在5gs下立即恢复时更大的距离错过地面。这是因为飞行员在延迟期间的性能优于自动恢复。上述方法表明，随着2秒的延迟，情况正在变得更好，可用的时间是无限的。诚然，如果飞行员保持以8gs进行机动，飞行
器就不会处于危险之中，则飞行员不一定有很大的裕度。
70.在一些实施例中，利用上述方法，并且如果延迟恢复指示接近危险，则使用该值。然而，如果延迟恢复表明清除得到改善，则使用以前的方法。另一种解决方案是运行轨迹时有延迟，但将当前条件限制在自动恢复所使用的最大值，这样您就不能在延迟期间执行恢复。这本身也有一些复杂性。例如，高滚动率有时会有所帮助，但也会造成伤害。在一些实施例中，系统在运行轨迹预测之前简单地外推当前位置和滚转姿态达2秒。
71.现在参照图8，并且继续参照图1至图7，示出了飞行器28以及最后可行(非废弃)轨迹102。处理器10计算包括第一轨迹点108a和第二轨迹点108b的多个未来轨迹点。序数“第一”和“第二”用于解释清楚，并且决不暗示相对于沿着轨迹102计算的其他点的计算顺序。轨迹点108a、108b中的每一个都存在于海拔(alt)处并且与如上所述的预计飞行器状态变量相关联。
72.相应地形高度109a、109b与沿着轨迹102的预计轨迹点108a、108b之间的差是存在于飞行器的预计位置与威胁之间的裕度106a、106b。为了便于解释，所提供的示例将地形冲突示为危险/威胁，但是用于计算行进时间的算法也适用于其他威胁。例如，对于地形的威胁被示出为高度限制，而对于超速保护的威胁是由给定高度处的飞行器设计限制指示的最大速度值，这将在下面变得显而易见。
73.现在参照图9，并且继续参照图1至图8，示出了向飞行员警告即将到来的自动恢复启动的方法200。在所提供的示例中，处理器10执行方法200的任务。
74.任务210预测沿着飞行器可用的潜在未来轨迹的多个位置中的每一处的飞行器状态。例如，处理器10可计算潜在轨迹60、62、64或102中的任何一个。在参照方法200讨论的示例中，处理器10预测飞行器28将在沿着轨迹102当前计算的时间位置t处的轨迹点108b处，并且将在沿着轨迹102先前计算的时间位置t
‑
1处的轨迹点108a处。
75.任务212计算多个位置中的每一处的裕度值(mgn)，作为所述多个位置中的每个相应位置处的预测未来条件与威胁值之间的差。在所提供的示例中，威胁数据结构22存储警报阈值，在该阈值处，处理器10应当向飞行员警告潜在的自动恢复。威胁数据结构22还存储裕度阈值，在该裕度阈值以下，航空电子系统将进行飞行器的自动驾驶仪恢复。裕度阈值指示点108处的预测未来条件与地形高度109处的危险/威胁值之间的容许裕度。
76.响应于任务214确定mgn
min
大于或等于零，任务216将到达时间(ttg)设置为mgn
min
。
77.任务218基于沿着潜在未来轨迹的裕度值的变化来计算所述多个位置中的每个位置处的裕度变化率针对多个潜在未来轨迹中的每一个独立于所述多个潜在未来轨迹的彼此而计算mgn
min
和例如，轨迹102具有与针对潜在轨迹60、62、64计算的值分离的mgn
min
和在所提供的示例中，根据下式计算多个位置中的每个位置处的
[0078][0079]
其中，i是多个位置中的当前位置，t是沿着潜在未来轨迹在飞行器前方投影的时间变量。时间变量t指的是沿着潜在轨迹的预测时间帧中的先前时间片，并且不与和飞行器的实际飞行相关联的实时帧相关联。例如，当t是100秒时，处理器10处于迭代计算的点处，
在该点处，处理器10正在计算飞行器28预计从当前实时时间到100秒的位置。
[0080]
任务222响应于任务220确定小于或等于零而将ttg设置为超出范围。
[0081]
任务224基于所述多个位置之间的最小计算裕度值(mgn
min
)和最大计算裕度变化率来估计行进时间(ttg)值。在一些实施例中，mgndot
max
是基于以下各项中的至少一项来计算的：在多个位置中的每一处沿着潜在未来轨迹的裕度值的变化、在预测开始时条件的当前值的变化率、或者预测开始时的条件的变化率减去多个位置中的每个位置处的极限的变化率。在所提供的示例中，处理器10根据下式计算ttg：
[0082][0083]
任务226确定ttg是否小于或等于警报阈值。当ttg小于警报阈值时，在任务228处，处理器10警告飞行员处理器10可以在由ttg指示的时间内启动自动恢复。
[0084]
在这里描述的系统中，处理器10做出关于何时启动自动恢复的确定，而不考虑在启动之前已经给予飞行员的时间量。例如，处理器10可以在裕度106a或106b低于裕度阈值时发起恢复，无论指示器已经警告飞行员多长时间。
[0085]
尽管在前述说明中呈现了至少一个示例性实施方式，但是应当理解存在大量的变型。应当理解，示例性实施方式仅是例子，且不意在以任何方式限制本发明的范围、适用性或配置。而是：前述详细说明为本领域技术人员提供了实现在此构思的示例性实施方式的便利路线图。应当理解，在不脱离所附权利要求中阐述的本发明范围的情况下，可对示例性实施方式中描述的要素的功能和设置进行各种改变。