随着空运在运输中所占比例不断升高,航班起降频次不断增加,对空港地面保障能力要求也不断提高。目前,众多空港都面临航班地面保障服务效率低、保障资源不足的问题。现阶段发展方向主要有利用自动驾驶车辆代替传统车辆,以提高地面保障服务自动化水平;发展智慧空港,基于信息共享和协同决策优化地面资源分配。而从系统综合的角度,融合自动驾驶技术和智慧空港各自优势的研究,特别是在动态环境下,如何对特种车辆协同作业进行统筹管理,目前尚处于起步阶段。为实现空港特种车辆自动化,提高其使用和运行效率,本文基于任务流和信息流,对特种车辆和调度系统的结构和功能进行重新规划,提出空港特种车辆智能协同保障体系,并重点针对空港特种车辆协同调度方案优化问题展开研究。主要研究内容如下:(1)提出了空港特种车辆智能协同保障体系。基于空港地面保障服务任务流和信息流,规划综合监控中心、智能调度中枢、信息交互网络及自主特种车辆四大系统,综合实现空港特种车辆集群安全、经济与自主运行。(2)研究了空港特种车辆智能协同保障体系技术难点。采用基于云与端融合的故障诊断处理方法,实现系统运行情况实时监测、有倾向性故障早期预警、偶发故障及时高效处理;设计基于“系统最优”的特种车辆调度方法,优化复杂动态环境下特种车辆集群任务分配;对特种车辆电子电器架构统一规划、整车控制策略分层处理,降低特种车辆产业化成本并实现整车多系统多目标协同控制;对系统信息进行分布式计算和分层处理,解决复杂时变状态下系统信息识别、处理和共享问题。(3)研究了空港特种车辆调度系统构成和调度方案。分析空港空侧资源、航班及特种车辆与调度系统相关属性;对航班地面保障服务种类及保障服务流程进行深入分析,确定保障服务自身与其他服务之间的约束关系;针对空港特种车辆调度问题特点,较为深入地探讨相应解决办法,为空港特种车辆协同调度策略建立及求解算法选择提供一定的理论基础。(4)建立了空港特种车辆协同调度策略和多目标数学模型。对特种车辆调度流程进行简化,根据航班服务需求及特种车辆状态,制定特种车辆调度系统功能和协同调度策略;结合特种车辆调度策略和航班地面保障服务流程约束关系,建立以特种车辆使用数量最少、特种车辆集群行驶距离最短和航班平均延误时间最短的多目标数学模型。(5)设计了调度模型求解算法及调度方案决策方法。采用NSGA-II算法,求解特种车辆调度模型Pareto解集;利用层次分析法,对优化目标进行定性和定量分析,确定目标权重,通过对比方案满意度,挑选最优调度方案;通过仿真,对空港特种车辆协同调度策略和调度模型进行功能性验证。本文所提出的空港特种车辆智能协同保障体系及特种车辆协同调度方法,为空港智慧化和无人化发展提供了一定的理论价值和参考意义。