空中交通流量管理系统危机处置的理论建模与控制优化

论文摘要

随着航空运输的高速发展,流量管理在民航安全中的地位日益突显。本文主要讨论了空中交通流量管理系统危机管理问题,在深入分析欧美日空中流量管理系统与我国流量管理系统的基础上,构建了适合我国的协同流量管理危机处置系统。本文的主要工作有:1.结合灰色预测理论、BP神经网络、RBF神经网络建立相应的危机预测模型;探讨了多层次综合评价的原理和方法;引入风险预警管理理论和CDM协同决策理论丰富了危机管理的理论体系。2.对空管事故的成因进行了系统分析,深入研究了空中交通流量管理系统中的危机问题,结合欧美先进流量管理系统的经验,提出了我国协同流量管理系统中通用危机问题处理方法,采用IDEF系统分析方法,对危机问题的处理过程进行了系统地分析和建模,优化了危机处置的工作流程,并定义了流程各个阶段的数据。3.利用时隙分配算法与时隙压缩算法对我国空中交通流量管理系统危机处置算法进行构建,设计出算法中的输入输出参数,分析了算法中的航班时间数据并给出其变更规律。4.结合欧美经验,建立了我国空中交通流量管理系统危机管理系统性能指标体系,分析了该指标体系的层次结构,给出了每个监控领域和监控元素的含义,并给出了空中交通拥挤判断指标及应用。5.在对危机问题进行分析和理论研究的基础上,给出了我国空中交通流量管理危机处置的整体解决方案,具体包括流量管理中组织结构的设计、机构内部席位的设计、危机问题相应的解决方案和规划,并结合项目研究的实际,进行了危机管理系统的开发。

论文目录

• 中文摘要
• Abstract
• 1 绪论
• 1.1 研究目的和意义
• 1.2 空中交通流量管理基本概念
• 1.3 危机基本概念
• 1.4 我国流量管理系统危机管理研究存在的问题
• 1.5 论文主要研究内容与结构安排
• 2 国内外研究现状
• 2.1 空中交通流量管理系统现状
• 2.1.1 美国空中交通流量管理系统
• 2.1.2 欧洲空中交通流量管理系统
• 2.1.3 日本空中交通流量管理系统
• 2.1.4 中国流量管理的发展与现状
• 2.1.5 中国与欧美国家在流量管理方面的比较
• 2.2 危机管理国内外研究现状
• 2.2.1 国外研究综述
• 2.2.2 国内研究综述
• 2.3 理论算法研究现状
• 2.3.1 地面等待策略问题
• 2.3.2 飞机着陆排序问题
• 小结
• 3 危机分析预测与管理理论
• 3.1 安全系统模型分析
• 3.2 基于神经网络的危机预测
• 3.2.1 危机预测的基本原则
• 3.2.2 基于BP 神经网络的民航事故预测
• 3.2.3 基于径向基神经网络的民航事故预测
• 3.3 危机风险评估理论及方法
• 3.3.1 综合评价的优化选择
• 3.3.2 民航安检质量的模糊综合评价
• 3.4 危机风险预警管理理论
• 3.5 协同决策理论
• 3.5.1 协同决策（CDM）理论背景
• 3.5.2 CDM 中用户的选择和约束信息的发布
• 3.5.3 协同决策（CDM）基本原则
• 小结
• 4 空中交通流量管理系统危机问题分析
• 4.1 空中交通管理事故成因分析
• 4.2 空中交通流量管理系统危机问题分析
• 4.2.1 低能见度运行
• 4.2.2 机场关闭
• 4.2.3 空域关闭
• 4.2.4 恶劣天气
• 4.2.5 标准程序
• 4.2.6 条件限制与非条件限制
• 4.2.7 意外事故
• 4.2.8 返航回最初的起飞机场
• 4.2.9 军民航的冲突
• 4.2.10 飞机危急情况
• 4.2.11 设备设施故障
• 4.2.12 人员管理危机
• 小结
• 5 ATFM 危机问题协同处理过程的系统分析和建模
• 5.1 经典IDEF 系统分析方法介绍
• 5.2 通用流量管理系统危机问题处理工作流程
• 5.2.1 流量管理程序提出
• 5.2.2 流量管理程序启动前调整
• 5.2.3 流量管理程序启动
• 5.2.4 流量管理程序运行中调整
• 5.2.5 流量管理程序终止
• 5.2.6 归档
• 5.3 各阶段数据定义
• 5.3.1 流量管理程序参数组
• 5.3.2 流量管理程序发布
• 5.3.3 流量管理程序终止
• 5.3.4 流量管理程序归档
• 小结
• 6 ATFM 危机处置中流量管理算法的研究
• 6.1 典型的流量管理问题
• 6.2 空中交通流量管理系统危机问题算法研究
• 6.2.1 时隙分配算法
• 6.2.2 时隙压缩算法
• 6.2.3 流量管理系统算法设计
• 6.2.4 流量管理算法输入输出参数设计
• 6.3 算法中航班时间数据分析
• 6.3.1 航班的主要时间参数
• 6.3.2 航班主要时间参数变更实例
• 小结
• 7 ATFM 危机管理系统指标体系的研究
• 7.1 指标体系的设计原则
• 7.2 指标体系的构建模式与步骤
• 7.3 监控领域和监控元素设计
• 7.3.1 资源占用情况
• 7.3.2 流量
• 7.3.3 容量
• 7.3.4 流量/容量匹配度
• 7.3.5 延误
• 7.3.6 可预测性
• 7.3.7 控制执行情况
• 7.3.8 可协同性
• 7.4 性能指标体系层级结构分析
• 7.5 在线分析指标定义
• 7.5.1 航班类指标
• 7.5.2 延误类指标
• 7.5.3 公平性指标
• 7.6 事后统计分析指标定义
• 7.6.1 航班类指标
• 7.6.2 延误类
• 7.7 空中交通拥挤判别指标的建立与应用
• 7.7.1 空中交通拥挤判别指标的建立
• 7.7.2 基于CP 的拥挤状态判别应用
• 小结
• 8 ATFM 危机管理问题总体解决方案的研究
• 8.1 协同流量管理组织结构
• 8.2 协同流量管理机构内部席位
• 8.2.1 流量管理中心
• 8.2.2 区管流量管理部
• 8.2.3 终端流量管理部
• 8.2.4 机场流量管理部
• 8.2.5 机场当局流量管理协调席
• 8.2.6 航空公司流量管理协调席
• 8.3 ATFM 危机问题解决方案规划
• 8.3.1 信息发布程序
• 8.3.2 中央管理程序
• 8.3.3 管制室管理程序
• 8.3.4 危险天气协商程序
• 8.3.5 在线分析程序
• 8.3.6 飞行后统计分析程序
• 8.4 ATFM 危机管理系统GDP 程序设计
• 8.4.1 公共参数
• 8.4.2 执行参数设置
• 8.4.3 机场容量限制
• 8.4.4 在线分析参数设置
• 小结
• 结论
• 致谢
• 参考文献
• 附录