【文摘】中国要奋起直追，看日本世界领先的人工智能和AE ...

你自己引的那个三菱技报资料里还提到了心神自修复飞控的试飞情况．在心神自由飞模型上进行的智能重构飞控系统的实验水平，从飞控项目组发表的论文和一些影像资料上可以看出来．这里就不作评价了．只说一点，前些年心神的鸭翼之所以能拿掉就是在这套系统的实验成果．这套系统牛X到了心神1/5自由飞模型左平尾和右襟翼均处于气动极度不对称的随机模拟偏转故障状态下地面人员仍然可以按照通常的操作控制率进行飞行实验.当天实验室里看完录像的多国技术人员嘴全都几个小时合不上.这种可重构神经网络的快速收敛能力已经远远超过美国当初的X-36了．

心神这个飞控强的地方不仅在于变稳和设定的单个模拟气动面故障状态下能飞行。两个力距极不平衡气动面在模拟故障状态下做独立的随机偏摆，飞机的光传飞控仍能保持正常操控下的飞行姿态。说明这套神经网络飞控系统的收敛响应速度已经可以实时解算飞机的运动状态了。以前的神经网络包括X-36在内，只能通过较长时间的学习来建立新的稳态响应。例如打掉一半机翼什么的残损能够通过飞控来觅补。这套系统却在理论上已经满足实时解算各气动面和飞行状态的能力，那么下一步的工作就是研证飞机即时演算生成的控制命令。


这有什么意义，现在的电传飞机都是在设计时就装订好了的控制率，大多数时侯是飞机都是在查找表中找出一种最接近的控制率状态来解算飞行员的操作命令.打个比方，就像你查数学用表一样。飞机在单轴上作复杂运动时，如果表里只有5^(1/2)  5.5^(1/2) 6^(1/2)三个输出项可用  但飞行员操作出了个5.4^(1/2)的状态，就只能在5.5和5之间做一次或多次插值作为输出。精度当然会比较低一些。而且各气动面对于这个输入只有唯一固定的偏转响应。在不同的飞行状态下飞机气动面的配合就相对不是那么好。特别飞机是在多轴同时进入复杂的运动状态，怎么样把这些运动解藕，传统的模式计算的结果精度很差，这会严重影响飞控和火控的效率。快速收敛的神经网络可以实时按算法来无限逼近最优解，通过不停地学习，能把气动面对飞行员的响应精度不断地提升。要一个好理解但不是很恰当的比方，通常基于设计时先期固定装表的飞控响应就像任天堂八位游戏机展现水波纹的画质，可以做得很精美，但是只能是几幅平面贴图按照一定的时间播放。不论什么时侯观看都一样，仅仅是看起来像水波纹而已。快速响应的神经网络飞控就索尼的PS3一样，水波纹是即时演算生成的，根据时间，游戏者视角和远近的不同，水波纹能做到完全不同。之前的神经网络响应速度可能只有每秒几侦，如果要实时表现水波人还是会觉得很假。但新系统有每秒24祯的能力。这样就更贴进真实的情况。而这种能装机的实验飞控上体现出来的这种能力是现今已知除同样处于早期实验状态美国外的其他国家所不具备的。这些国家的神经网络快速收敛飞控系统还处于对某个单一状态下的计算仿真和论文阶段。现在不理解，没问题。具体是个什么水平，过个7-8年再看看某篇八股文登出的喜报你就理解当初这群参加INNS专项会议的人为什么会在10年前看到日本搞出来的飞行录像后会张大嘴巴了。

按照我的理解和当时碰巧路过会场得到的一些零星资料.日本人的希望开发出的系统结构和美国人的X-36是不相同的．下面先来看看美国人对于战斗机敏捷性和操作品质的技术演进线：

敏捷性和操作品质与战斗机机动性的区别这里就不再强调了.分析这个问题也不是本人善长的领域．不过用不太严谨但是通俗的话来说，敏捷性是指战斗机对某项操作的响应速度，操作品质是战斗机对某项操作的完成水平．机动性是战斗机的飞行包线衡量的性能．所以机动性是从图上能读出来的硬指标.敏捷性和操作品质则是软指标．特别是在电传系统飞机上，不仅不同的飞机上同样操作状态响应不同，同一架机上对不同的操作的响应也不同．所以很难用一个统一的标准来横量这两个指标

1 多轴向CCV技术,使用PID+非线性大滞后特性PID模糊控制进行直接力补偿技术(70年代80年代中期）
2 基于非线性动态逆算法参数解耦及自适应动态补偿的控制技术（80年代后期-----90年代中期）
3 基于非线性动态逆参数解耦及神经网络数据融合的状态识别技术(90年代中期-----?)


第一阶段的代表是F-16CCV和实验型F-15B机.该类型机的原理是接收到输入信号以后,使用PID或合模糊PID装置对电传飞机的混合操作信号进行平滑滤波.解决电传飞机在面对突发性操作补偿时过调的问题.使用直接力补偿的好处是算法简单，轴向上缺什么力在该轴上补什么力，不用进行复杂的力学耦合计算.该类型飞机的典型特征是气动翼面较多，以保证各轴向上都能得到直接力控制．同时二维和三维的推力矢量(TVC)技术也被整合进飞控系统以方便进行飞机整体重心的调控．该阶段的成果是，飞机在进行常规飞行动作时电传的响应速度和飞行品质都得到很大的提高．同时具有一定的航向解耦能力．例如F-16CCV完成的机体包持水平飞行时机头离轴的能力


第二阶段的代表是F-18HARV型机.该机使用非线性动态逆算法快速完成战斗机运动学数据解耦工作．并使用自适应闭环系统进行操作性补偿.突出特点是飞机在强气流变化和进行复杂的稳态飞行动作时有较好的能力．例如F-18HARV型机可以在不使用TVC和过多气动操作面的状态下也能通过各常规气动面的自适应协调快速完成猫鼬机动和70度的大迎角稳定动作.YF-22的验证机飞控使用了类似的技术．但是该类技术的弱点时，非线性动态逆计算只在系统承受小扰动特性干扰的时侯才有效，对于较大的扰动．因为要经过多次迭代,系统通常会表现出响应平滑时间过长的特点．这就是为什么该类型机在早期演示较稳定的非常态动作时完成得很好，但是在完成一些很简单的但是需要进行快速调整操作的动作时容易发生问题.1992年F-22降落时操作失控机腹滑行的视频给人印象深刻．这是一次典型的因为飞行员操作调控得过快导致早期的电传控制率和飞行员操作之间产生了错误的耦和节拍，我们称这种失误为PIO,中文是飞行员诱发振颤.这个问题在电传早期，硬件处理水平较低时极易发生，例如空中客车A320早期就经常在降落时出这一类事故．这和发动机的使用没有关系


第三阶段的代表是以X-36和X-37为代表的使用神经网络的手法进行数据融合自适应补偿的气动类飞行器.严格来说,该类飞机并不是完全应用神经网络．只是在飞控操作状态进入某些特定点时接通处于监视状态的神经网络.以X-36为例,飞机在进入基于常规动态逆飞控无法解算稳定的非稳态飞行或者气动面缺损时．单通道的神经网络飞控会在前后数据对比中发现气动面操作数据的异常．此时，单隐层的RBF神经网络会使用失稳前后的数据流设置中心进行快速的聚类.并拟合出正确的控制信号，让飞机摆脱不可控的状态回归稳态．在回稳后使用学习成果使用动态拟解算出补偿量并通过自适应进行补偿．这是X-36在电传模拟进入有垂尾模型状态时仍能够调动各气动面使飞机进行快速回稳的原因。当然，飞机在地面时会使用装载一些模型,但是深经网络的聚类特性实际上能快速选择各操作动作的权重，进而拟合出对操作面的控制率修改意见.从这个意义上来说这类系统是具有在线学习和实际应用价值的．不过这时的系统只能在某些特点的状态下接管操作，对其它的状态下的飞行并无影响能力．例如，飞机在进入超大迎角时虽然能用动态逆自适应进行很好的稳定．但是此时如果飞火推一体化系统还需要让机头指向快速改变自动跟踪住方位角较快移动的敌机就是不可能的事了．飞行员做出这种机动后飞控会测量各气动作用对操作信号的扰动程度以及气动面的最大响应裕度，然后把机头调整到系统可以解算的角度上再完成跟踪指令．否则会因为飞控的运算误差而进入失稳状态．这是因为这类系统仍选用基于非线性动态拟解算补偿参数的常规自适应算法造成的．



这样会浪费掉格斗时的不少机会．飞机的机动性潜力发挥不出来．

三菱重工是日本工业机器人的主要制造商之一.在长期的工业机器人制造中.对于机器人的实时在线操作和多机器人之间的联网操作具有很多的成果.例如在造船使用的多机械臂空间焊接和喷涂中,智能工业机器人多关节臂要面对的环境和那种流水线上常见的做固定流程的那种工业机器人完全不同,其对模式识别能力,力学实时解耦和多机通信联动的水平都达到了很高的层次.

根据演讲人的介绍,这些开发的成果别部分引进了心神的开发过程中.日本人的目标是做到带一定智能推理能力的分析执行题系,而不仅只是一个只会做计算和调控的系统.从技术力量上来分析,三菱重工及为其提供智能技术支持的关西地区伙伴 京都大学 名古屋大学 在人工智能和控制类领域都是享有国际声誉的.三菱集团上个十年本身就在具有里程碑意义的RWC计划中负责控制和信息分析方向,布局了如下研究室：

新机能三菱研究室 自组织型信息库
理论三菱研究室 神经系统的视觉信息处理
光三菱研究室 光神经计算机
超并列三菱研究室 超并行对象模型
....已及多家工控和智能开发界的合作伙伴所共享的技术

三菱重工本身在研制开发这一类具有一定模式识别和推理分析能力的运动学装置神经网络系统及光传操作，光电操作信号转换界面的技术水平就处于世界前列．更为重要的时，美国同行所不具备的大规模研制制造和长期实际使用工业智能机器人和高精度机床的经验，三菱重工本身也是具备的．所以，我认为日本人在这方面的自信是有根据的．

飞机演示只是日本方面与会人员整个人工智能控制视频中的一段.只有1分多种的样子.从那次演示初略的分析结果和画面上不多的提示细节透露来看，只能猜测出日本人在气动面控制和联动上可能使用了基于信度分配的模糊CMAC神经网络作为飞控控制基础．使用SOM网络通过对气动面气动压力和操作光电信号的对比识别气动面运作状态及效率，还有一种不知名的神经网络算法用于直接分解多轴耦合的力学信息.这不是我参加会议的部分,对于这套系统的技术水平的评价来之于当时身旁站着一起观看录像的一名德国智能技术专家.据他认为,如果这是实用化的系统．应该能代标当时世界上神经网络最高的应用水平.因为07年对这些算法的研究，世界上大多数国家还处于理论分析阶段．对于这样一种很可能神经网络可能参与全程调试的系统，他认为很可能还不是完全成熟的．因为这套系统的平均在线响应速度的速度是很多国家连理论计算上的算例都没法比拟的．那种CMAC网络协调能力和不知名的神经网络力学分解算法很可能和前几个画面上出现的8臂多关节型自协作船体焊接技术有关．计算的过程很可能还是和地面风洞实验有关，分解测算出不同气动面在同一条件下对于机体某种状态的隶属度，使用不知名神经网络算法在SOM气动面识别基础上分别对飞行员意图和飞机现状进行判定，用对非线性系统快速逼近形成伪线性解耦实时参数的办法代替通常使用的基于确定信号的动态逆解算最后使用CMAC进行数据融合联动．所以，这个系统的响应的绝大部分是应该是在线响应生成的.


１分多种的视频一共可以分为三个场景,均使用当时还没有正式公布的心神自由飞模型完成．还有一个垂直风洞模型的实验，从外形上来看，应该不是心神.第一个镜头为水平飞行时两个不对称气动面按照变稳控制自动模拟失灵,模型使用了3秒左右将飞机完成重新稳定.使用的时间比X-36公布数据要短.第二镜头是在TVC的辅助下完成倒扣的失速螺旋时仅用两圈半就改出．第三个画中画镜头是展示在约45大迎角稳态飞行时完成对航线延长线上方约200米－300处另一架正切通过心神的跟踪．机头大概至少离轴稳定随动了30度以上才落下.约2秒.我估算了一下这个动作大概能减少空空弹发射初段数十g的使用过载和大量的燃料,改善导引头的抗脱锁能力．应该说是相当有实际意义的.风洞没有具体看懂具体的演示细节.从外形上看可能还是从气动面缺损导致的的平螺旋中改出有关．时间较长一些，大概用了6-7秒

RF是射频的意思,日本人希望开发出一种具有雷达,通信天线和电子战能力的综合天线系统(术语叫做共径使用),这样就不用在飞机上安装太多的天线．运用AESA天线的特点还能使通信天线和射频攻击特性得到发挥拥有类似于APG-77V3相类似的能力水平．这是实现智能皮肤的第一步．那么日本人有成果了吗？日本人有成果了，这台装置的初步实验是在2007年进行的，而智能皮肤的实验型装置初步定在2011年.日本人为什么能从4年多一点的时间里就能把共径AESA从0做到样机测试的水平.   日本人又不是超人．答案是日本人早就开始干这个活了

APG-77也要等到2012年升级到3.2版本时才开始实验.其次,这个综合射频系统是一个多波段的AESA，能在C和Ka之间自由跳．这是靠着日本人的器件优势，现在好像还没有听说第二家搞出来了．理论上来说它作为通信天线的能力应该比APG-77还搞，前几年APG-77(V)1实验里能搞到270多兆的速度，估计日本人怎么也能保证到400兆的水平．那个WINDS上的AESA不是做到了和1米2天线之间单向1.2G双向600M的水平嘛．所以应用前景是很大的．现在的LINK-16才多少点

在美国空军实验机构已经进行的实验中，仿APG-77阵面大小的实验型阵已经能破坏掉模拟85千米外一种典型平板雷达天线数字波束自动成型功能，窄波束强干扰源能从主瓣直接进入，从输出能级上判断．典型作战高度上30－40公里能完成天线硬杀伤效果．下一步是要和AESA上的雷达扫瞄功能进行整合．近距离上的杀伤效果肯定比不上专用的大型微波武器，但优点在于能和雷达扫描随动．又不需要庞大的专用能源，作战灵活性上就要强得多

SAIC公司为美空军研究开发高能微波


  [美国《国防工业日报》2008年11月17日报道]    SAIC公司收到美国科特兰德（Kirtland）空军基地空军研究实验室（AFRL）一份价值1600万美元的IDIQ研究开发合同，并发布了一份名为《电磁效应研究开发》的广泛机构公告。
    研究内容将包括高能电磁波（Electro-Magnetic，EM）的破坏性能、军事装备在高能微波（HPM）环境下的生存性能、HPM武器的开发和HPM的改进——将预言性型号改进为作战型号。
    军方希望SAIC公司合理运用可用的AFRL/RDH资本资产，并且增强和完善AFRL/RDH的性能，而不仅仅是从事研究。
    电磁脉冲（EMP）是一种强辐射爆炸的衍生现象，常见于核武器爆炸。EMP能够烧毁其作用范围内的大多数半导体电子器件，也就是目前几乎所有的电子产品。因此核弹空爆产生的EMP就拥有了一种潜在的进攻用途。
    HPM同样包含EMP，但不会如此显著。例如，人们声称现代AESA雷达能够将其阵列聚焦，在局部范围内产生HPM效应，从而使敌方雷达弱化甚至失能。
    在未来十几年内AESA雷达将陆续装备俄罗斯和欧洲的战斗机，随着应用物理学相关内容研究的深入，这种物理现象将会在进攻和防御领域发挥作用。

．AESA的T/R模块合成波束与惠更斯原理有关 就像往池子里扔石头一样，同一条平行线上两个同时落时落水的等大石头能在两个落水点距离的平分线上合成一个直线运动的水波，如果改变其中一个落水石头的时间，就能让这个波发生偏转．如果多加上几个波，就能让这个波束的形装发生改变，改变石头的大小也行　　在AESA中改变单个T/R模块'落水时间'的是移相器．而现有的基于电的移相器，因为在延迟上的控制速度和精度不够，电磁波的频率又高，为了保证同步性，一般就只有15 30 45 60四个移相角度．换言之，每个T/R落水时间只有四个固定的延时量.这样在使用上就会受到限制


一般雷达的扫描过程和电视机CRT打荧光频的过程是类似的．逐行扫．但是对于现在的AESA来说，因为单个的移相器只能偏固定角度,线路从电脑到T/R模块传输偏转信号也需要一定的时间延迟,这个提前量也要考虑进去．所要扫描到特定角度的目标，就需要用不同位置的T/R模块进行相位和功率的组合这样砸出的水波才能在整个平面上连续扫描．这是现有的AESA扫描算法特别复杂的原因．难度远远高于一般的平板天线扫描过程．而且，整个整面同时产生波束的个数也受到限制．换言之，照射某个特定角度的目标并不能使用整个阵面来产生波束


但是基于新技术的这两家不同.美国和日本的光延迟线技术这两年已经过关,对于X波段的电磁波来说，光的频率要高得多.这意味着在响应速度能得到保怔的情况下移相器偏转的角度不再只有4个.这样对电波成型的难度就大大降低，同样大小的阵面产生波形数至少能增加一个数量级.这就是为什么现在能做AESA天线的地方多，但是除了雷达以外还能同时搞通信，ESM ECM甚至阵面能量聚焦实验的只有这两家. 高速通信过程需要的能量频率和波形变换的需求远大于雷达的需要　日本人的这个阵面不仅把X波段的频率盖了，连Ku波段它都能作到移相器的连续相位变化。Ku的频率更高，而这个波段一般也能作通信天线.日本的winds同步轨道实验通信卫星使用小型AESA天线能覆盖1/3个地球完成最高1.2G的通信速度.世界上范围内现在还只有这一家能做到.你可以自己猜一猜日本有哪些技术完成了整体突破并且实用化了，我之前为什么要下那个结论．

第3,即使在不考率功率效果的前题下，一台雷达就能成整个过程，而不必使用外挂的专门的器材．雷达确认目标后，就能自动聚焦开始功击，即使在EF-18G上，这个工作也得两个人来完成，而且是两个独立的过程，效果自然要差得多．