摘要:随着人类航天活动的增加，空间任务正朝着需要满足多重约束和高性能的方向发展。模型预测控制（Model predictive control， MPC）得益于其在处理约束优化问题上的能力，近年来已在航天器控制中得到了广泛研究。本文首先回顾了MPC的发展历程，并基于该方法的基本形式，对其在航天器中的应用做了分类研究。然后，针对空间环境中的不确定性，依次总结鲁棒和随机两种MPC方法以及它们在航天器上的应用情况。在此基础上，考虑到航天器的安全性问题，总结现有研究中关于避障和容错的预测控制方法。针对MPC方法计算量大的缺陷，本文也从控制器的求解策略和求解方式出发，梳理了具有高计算效率的模型预测控制方法，包括分散式/分布式方法以及显式方法。最后，根据航天器的当前实际需求和未来发展，为MPC方法在航天器控制中的进一步研究提出了几点建议。

摘要:近年来，卫星遥感图像的应用场景越来越广泛。但是由于采集设备有限及其成本限制，卫星传感器获取到的图像通常不具备足够的分辨率且分布不够均匀，同时部分目标聚集成群难以分辨，导致低分辨率遥感图像在目标检测与识别等空间语义理解任务上难以满足准确定位和分类所有目标的要求。相比于一次性采集完整高分辨率遥感图像，已有遥感图像通常在局部区域具有相对清晰的高分辨率，且具备足够的细节信息用于分辨目标群，而传统的遥感图像超分辨率重建方法主要关注遥感图像自身的全局特征，通过图像的全局特征进行分辨率和像素扩充，而忽视了遥感图像的细节信息。为了解决这些挑战，提出了一种将遥感图像局部聚集群目标区域的细节特征信息引入到完整遥感图像的采样重建中的方法，通过多层级的神经网络来提取不同尺度的图像特征，并通过残差学习的方式将这些特征进行融合并重建。在实验中，该方法相比主流现有的遥感图像超分辨率重建方法，在视觉效果和测试实验上都取得了更好的结果，证明该方法可以有效借助局部图像的像素信息，显著地提高全局遥感图像的细节效果和优化集群目标区域的分辨能力，提升了遥感图像的质量和可用性。

摘要:为了使交叉双旋翼无人直升机在全球定位系统（Global positioning system， GPS）信号不稳定的情况下实现对目标的视觉跟踪，设计了一种交叉双旋翼无人直升机视觉跟踪控制系统。首先，设计了一种视觉模块，对跟踪目标进行图像处理，利用基于方向性快速的特征点检测和旋转BRIEF（Oriented FAST and rotated BRIEF， ORB）描述子特征匹配和矩形检测，获取跟踪目标的中心点像素坐标，通过相机模型和旋转矩阵解算出跟踪目标的中心点实际位置。然后，设计了一种跟踪控制模块，采用串级比例积分微分（Proportional-integral-derivative，PID）加前馈的控制结构，为了限制极限位置和最大加速度，位置控制中采用平方根控制器，姿态控制中设计了一种交叉双旋翼姿态控制机构。之后，通过飞控地面站搭建仿真环境，对添加视觉模块的飞行控制系统进行仿真验证，结果表明，无人直升机可以很好地跟踪到视觉模块输出的期望位置。最后，进行实验验证，在设定最大飞行速度为1 m/s的条件下，姿态角最大为8°左右，位置与期望位置之间的误差最大为0.08 m，可以实现交叉双旋翼无人直升机对目标的视觉跟踪。

摘要:针对外部干扰影响下无人直升机 （Unmanned aerial helicopter， UAH） 模型参考跟踪控制问题开展研究，提出基于自适应干扰观测器的跟踪控制设计方案。首先，根据干扰部分可测特性将其建模为存在参数误差下的非线性外源系统，并设计了状态观测器及其自适应调节下的干扰观测器 （Disturbance observer， DO），用于估计无人机系统的未知状态和外部干扰。其次，将模型参考控制与基于干扰观测器的控制方法相结合，提出抗干扰复合控制设计策略，获得了由观测与跟踪误差动态组成的闭环系统。再次，利用Lyapunov稳定性理论建立了给定H_∞性能下判定闭环系统渐近稳定的充分性条件，并借助矩阵变换技术获得了观测器和控制器的联合设计方案。最后，通过数值仿真验证了所提跟踪控制算法的有效性和优越性。

摘要:针对机载航炮可攻击区求解问题，提出改进回溯法并应用其进行机载航炮可攻击区的研究。首先，根据直升机机载航炮攻击区的定义，综合考虑直升机和机载航炮的数学模型，基于最小二乘法预测目标轨迹，并针对空对地目标打击问题建立瞄准命中方程。然后，考虑武装直升机和航炮的约束条件，将可攻击区求解问题转化为空间树优化问题，引入剪枝函数和搜索优先级函数，提出改进回溯法对机载航炮可攻击区边界进行求解，略去了可攻击区内部冗余节点的搜索，提高了攻击区搜索效率。最后，通过仿真验证了所提方法的可行性和有效性。

摘要:在采用光学手段的天基目标远距离跟踪过程中，由于仅有测角信息，存在目标跟踪精度随时间累积下降或目标丢失问题。针对该问题提出一种基于相对距离估计的静止轨道空间非合作目标跟踪方法。首先，以主航天器坐标系为参考，构建非合作目标的相对运动模型，基于Clohessy-Wiltshire （C-W）方程建立跟踪方程；然后，以相对距离作为单位量进行归一化处理，将难以观测的相对距离转化为速度与距离之比，并利用空间目标的坐标估计径向分量，从而得到空间非合作目标的相对运动轨迹。最后，对算法进行仿真验证，以空间目标的实际运动轨迹和预测轨迹的偏差角度为指标考核算法性能。仿真结果表明，在实际工程应用中，该跟踪算法可获得较高精度的运动轨迹，同时便于工程实现。

摘要:为提高多旋翼混合动力无人机的运行稳定性、输出动力性和能量利用率，利用GT-Power和Simulink进行模型联合搭建，对比基于规则的能量管理策略及等效燃油最小消耗能量管理策略（Equivalent consumption minimization strategy， ECMS），设计开发了基于BP（Back propagation）神经网络优化的自适应ECMS（Adaptive-ECMS，A-ECMS）。仿真研究表明：A-ECMS在运行稳定性上，整体工况转速波动率为7.74%，较基于规则策略和ECMS都有明显降低；A-ECMS在复合扰动下和随机紊流下转速波动率分别为8.32%、7.18%，与基于规则策略和ECMS相比在突发工况下运行更为稳定。A-ECMS能有效提高混合动力系统动力性能，使发动机处于经济工况10 kW；可根据荷电状态（State of charge， SOC）变化实时对电池功率进行调整。A-ECMS平均燃油消耗率为297.585 g/（kW?h），整体燃油消耗量为3 755.31 g，与基于规则策略和ECMS相比明显较低，在各工况下运行时发动机工况点集中于燃油经济区，有效提高了系统经济性。

摘要:为了提高机场运行高峰时航班过站时间预测的精度及可靠性，研究了一种结合无偏核密度估计（Unbiased kernel density estimation， UKDE）和极端梯度提升决策树（Extreme gradient boosting， XGBoost）模型的航班过站时间动态预测方法。首先，考虑模型输入变量航班密度的连续性和不确定性变化，利用UKDE法估计机场航班密度，将其作为动态指标输入模型。其次，引入量子粒子群（Quantum particle swarm optimization， QPSO）法优化XGBoost模型。最后，考虑前序航班延误发生前后输入特征的变化，利用初始预测结果对航班密度进行修正，得到二阶段预测结果。研究结果表明：本文方法在高峰时段的预测平均绝对误差为7.365 min，效果优于随机森林（Random forest， RF）、粒子群（Particle swarm optimization， PSO）-XGBoost和XGBoost，修正后的预测结果平均绝对误差减少了3.373 min；模型输入参数按敏感性程度由高到低依次为航班密度、前序航班提前到港时间和延误到港时间。

摘要:考虑跑道间复杂依赖关系和依赖跑道上动态间隔约束，研究了同时存在依赖、独立跑道的多目标进离场飞机排序问题。以降低航空公司延误总成本和降低旅客总延误时间为目标，建立了跑道复杂依赖关系下的多目标规划模型。通过重庆江北机场的3个实际算例，使用ε约束法求解多目标模型的Pareto最优解集。与未增加本文两处约束的传统模型进行对比显示，额外考虑复杂依赖关系后航空公司延误总成本减少了68.5%~80.3%，旅客延误总时间减少了68.8%~77.7%，额外考虑依赖跑道上动态最小间隔时间后航空公司延误总成本减少了20.4%~43.4%，旅客总延误时间减少了29.2%~42.5%。

摘要:对扇区流量进行短期预测，是精准实施扇区流量优化和管理措施的前提。基于分解集成预测方法论，建立了变分模态分解-最小二乘支持向量机（Vibrational mode decomposition-least square support vector machines，VMD-LSSVM）预测模型。首先，应用变分模态分解（Vibrational mode decomposition，VMD）方法将扇区流量时序数据分解为若干个模态；然后，使用最小二乘支持向量机（Least square support vector machines，LSSVM）模型分别对模态进行预测；接着，对模态的预测结果进行加和集成，得到了最终的预测值。算例计算结果显示，针对60 min统计尺度流量时间序列，VMD-LSSVM模型在1~6 h的均等系数（Equal coefficient， EC）值为0.97，在7~12 h的EC值为0.94；与差分自回归滑动平均模型（Autoregressive integrated moving average model，ARIMA），反向传播（Back propagation，BP）神经网络和LSSVM单一模型相比，VMD-LSSVM模型1~6 h的EC值分别提升了11.5%、7.8%、4.3%；与完整聚合经验模态分解（Compete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise， CEEMDAN）-LSSVM、CEEMDAN-BP和VMD-BP相比，提升了2.1%、6.6%、5.4%；与30 min和15 min统计尺度相比，的EC值分别提升了6.6%和19.8%；针对时间普适性的8次实验，EC值均在0.94以上，针对27个扇区普适性的实验，有24个扇区的EC值在0.9以上。算例结果表明，VMD-LSSVM模型具备良好的预测性能和较好的普适性，用于扇区流量短期预测是可行的和有效的。

摘要:为提升航班计划的鲁棒性，提出基于航班重分配策略的航班计划网络鲁棒性的评估方法。首先，提出航班计划网络的构建方法，分析航班计划网络的无标度和小世界特性。给出航班计划网络鲁棒性的定义，以及航班重分配策略，重分配方式包括延迟起飞、取消起飞和转移起飞。基于复杂网络理论，从功能和结构两方面构建鲁棒性指标，并进行综合计算。最后以2019 年上半年我国航班计划为例，采用本文方法分别对随机攻击和蓄意攻击下每小时航班计划网络的鲁棒性进行动态计算，分析航班计划网络鲁棒性与攻击时段、攻击机场数量、容量损失率和指标权重的关系。结果显示，随机攻击下，攻击机场数在20以内时，航班计划鲁棒性变化不大。蓄意攻击下航班计划网络鲁棒性较随机攻击有大幅下降，尤其对于高峰时段内机场容量损失率达10%及以上时，鲁棒性下降更为明显，并挖掘出使网络综合效率下降较快的7个关键机场。不同权重设置对鲁棒性较差时段的识别影响较小。结果表明，本文方法能实现不同时段航班计划网络鲁棒性的动态评估，并能挖掘出对航班计划编制和实际运行具有重要意义的规律。

摘要:飞行程序人员主要依据国际民航组织（International Civil Aviation Organization， ICAO）第8168号规章从飞行安全考虑，兼顾部分经济性指标进行程序设计。目前，飞行程序设计鲜有考虑所涉及的不同用户的需求。同时，对飞行程序的评价主要依据专家经验打分，缺少对客观因素的分析。本文面向飞行程序涉及的4个用户，提出了一种融合神经网络与熵权法的飞行程序评价体系。首先，分析了飞行员、民航管制员、军航管制员、机场和城市规划部门4个飞行程序用户对飞行程序的需求，从而基于多用户需求建立了飞行程序的三级评价体系。再次，通过利用基于神经网络计算的主观权重以及基于熵权法的客观权重，利用博弈论框架得到了一种综合性主客观权重的评价体系。最后，基于中国西部某军民航合用机场的离场程序，对评估体系进行了实例验证，并对程序中的改进方向提出了建议。综合多用户需求的飞行程序将在空域资源受限条件下进一步提升空中飞行效率，降低延误。

摘要:为兼顾进场运行效率与管制工作经验，提出了一种基于分类与优化的进场调度方法。在分析进场管制特点的基础上，将进场排序问题转化为机器学习领域的分类问题，并构建随机森林分类器预测航空器着陆次序；利用综合得分机制和滑动时间窗实现进场航空器动态在线排序；针对预测着陆次序建立多目标优化模型，实现着陆时间优化；采用长沙黄花机场3组繁忙时段的进场运行数据，验证方法的可行性。结果表明：随机森林分类器预测着陆次序与实际着陆次序高度吻合，正确率达到99.00%以上；相比于传统先到先服务策略，本文方法减少了平均延误时间、平均飞行时间、最大飞行时间、最大延误时间和着陆位置变动次数；相比于常规优化方法，本文方法能够在保障优化指标的基础上，将航空器着陆位置变动由12次降为2次。

摘要:停机位指派问题是机场运营管理的核心问题。现有的停机位指派问题研究集中在提高停机位的利用效率上，而忽略了停机坪的运行安全。针对这一问题，本文以最大化近机位利用率和最小化鲁棒性损失为目标，提出一个考虑港湾安全约束的停机位指派模型；提出一种可精确求解面向港湾机坪的停机位指派问题的分支定价算法；利用机场实际数据验证提出的模型和算法。实验结果表明，在小、中、大规模算例中分支定价的最优解比CPLEX分别改进了0.3%、17.3%、26.7%，在中大规模算例中有明显的优势。在小、中、大规模算例中，本文的设计能分别预先避免27.16%、16.35%、11.01%的航空器发生港湾冲突。在提高近机位利用率和指派计划鲁棒性的同时，提高了机坪的安全性。

摘要:民用航空发动机的性能参数状态呈现多阶段变化特性，目前性能参数状态的评估方法不能有效利用状态监控大数据准确识别其对民航发动机性能的影响，据此提出一种新的考虑民航发动机性能参数状态动态演变阶段相关性的可靠性评估模型。模型根据变点分阶段的特性利用动态Wiener过程对民航发动机性能参数状态进行表征，利用Copula函数建立阶段性动态Wiener过程的联合概率分布函数模型，同时结合民航发动机性能参数状态演变的首达阈值的数学性质，利用蒙特卡洛仿真抽样法进行可靠性评估。利用航空公司实际的状态监测数据验证所提模型的优越性，结果表明，相较于不考虑演变阶段间相关性的模型，所提模型对评估民航发动机性能参数的状态可靠性的平均误差降低了约12.9%。

摘要:针对电流源逆变器（Current source inverter， CSI）超高速电机驱动系统控制对象阶数高、耦合强的特点，提出一种基于定子电流反馈有源阻尼的三闭环改进型解耦控制策略。首先，通过在Z域构建考虑控制延时的CSI超高速电机二阶系统等效模型，设计了复矢量解耦电流外环、前馈解耦电压内环构成的分级解耦驱动系统。其次，基于重构模型分析三闭环控制系统在全速域的稳定性，讨论了该解耦策略在高速工况下失稳与二阶系统谐振问题的相关性。本文将定子电流反馈有源阻尼引入电流环调节器，在解决高阶系统谐振问题的同时实现超高速电机在全速域的高性能稳定运行。最后搭建了550 000 （r?min^-1）/110 W超高速永磁同步电机的CSI驱动平台，并进行相关仿真及实验验证，证明了所提改进策略的有效性和优越性。

摘要:如何快速准确检测结构疲劳试验中的薄弱部位是个难题。常规方法严重依赖试验人员的工作经验且效率低下，因此提出一种基于结构疲劳试验实测应变数据的裂纹检测新方法。首先对海量散乱试验数据进行了整合，采用负载均衡原理和并行技术大大提升了处理效率；其次提出了一种基于曲线最小变形能的光顺算法，降低了试验数据中包含的噪声，为后续分析计算提供了数据支撑；最后定义了回归函数和裂纹判定准则，通过L-M算法求解回归模型的关键参数实现了结构疲劳裂纹的检测，极大提高了裂纹检测的准确性。开发了关键结构疲劳试验数据后处理及分析软件，实例表明本文提供的方法有效、可靠。

摘要:针对石英纤维与碳纤维混杂加筋壁板，研究其在剪切载荷作用下的极限承载能力，分析其损伤破坏模式。使用二维Hashin准则和二次名义应力准则作为混杂复合材料加筋壁板的层内和层间失效判据，建立了考虑渐进损伤的剪切破坏分析模型，并在ABAQUS有限元软件平台进行建模与求解。开展了石英纤维与碳纤维混杂加筋壁板剪切试验，测量其破坏载荷，获得其典型破坏模式。仿真结果与试验结果的屈曲载荷和破坏载荷相对误差均在15%以内，破坏模式一致，验证了该建模分析方法的可行性与有效性。

摘要:为满足卫星天线板的在轨热变形测量要求，需要建立精确有限元模型模拟天线板热变形过程。蜂窝夹层板作为天线板主体结构，在有限元建模过程中通常需要对其进行简化处理，导致有限元计算结果与实验测量值之间存在差异。针对上述问题，进行了高温环境下天线板结构的热变形实验，得到温度场分布与热变形位移矩阵。通过对温度场拟合得到有限元模型热载荷。在此基础上，提出了利用天线板有限元模型与实验模型面外位移测量矩阵的均方根误差作为修正目标，基于多岛遗传算法的有限元模型修正方法，对模型材料参数与边界条件进行修正。修正后有限元模型的预测精度得到了明显提高。

摘要:探讨了一种高效的三维涡流无损检测求解模型。该模型首次使用截断型自适应交叉算法和奇异值分解算法加速基于边界元法的涡流无损检测模型。该模型使用没有低频崩溃问题的Stratton-Chu 方程作为边界积分方程，然后使用Rao-Wilton-Glisson矢量基函数和脉冲基函数分别将等效面电流、磁流和磁场法向分量展开，通过Galerkin方法测试，得到阻抗矩阵。借助八叉树结构，根据块与块之间的距离关系将阻抗矩阵分为对角块、近区块和远区块，其中对角块和近区块使用边界元法直接计算存储，远区块通过综合运用自适应交叉算法、奇异值分解算法和截断核函数算法进行压缩存储。最后，以涡流无损检测基准问题为例，将运用该方法预测的结果与其他模型预测的结果以及实验结果相比较，验证了所提求解模型的准确性和有效性。