南京航空航天大学自动化学院 邹雨春 孙逸凡 盛守照

人工智能在其发展的过程中不断体现出自身的优势，各行各业的智能化是未来发展的大潮流。人工智能具有快速处理非线性、大容量和复杂的数据的能力，相较于传统的控制方法具有突出的优势。本文首先将传统控制方法和智能控制进行对比，展现出人工智能方法的优越性。再通过展现人工智能近些年来在直升机飞行控制领域的发展现状及已有成果，向读者呈现人工智能在直升机飞行控制领域的应用的可行性及优越性。最后对人工智能未来在直升机飞行控制领域的发展进行展望。

直升机具有操纵复杂，空气动力学模型具有阶次高，强非线性，强耦合性，不确定性等复杂性，以及具有飞行模态多、飞行环境复杂等难题。直升机驾驶员需及时获取直升机飞行状态及周围环境信息，尤其在面对险峻环境和恶劣天气时，需耗费巨大精力。

早在本世纪初斯坦福大学的Pieter Abbeel等人就已经提出，运用大量飞行数据训练人工神经网络，使其能够在不同的飞行情况下选取相应的控制器，然而此时的神经网络并没有在控制环路内。Eric N.Johnson和Suresh K.Kannan直升机外环校正指令需要平移动力学模型，但是这些模型带有误差，训练神经网络可以消除模型误差。但是这种自适应只能改善姿态动力学的跟踪性能。直至今日，学者们还在致力于研究出一个应用广泛，智能化高的飞行控制系统，减轻驾驶员操纵负担，甚至可以逐步取代驾驶员的地位。……