1 引言 随着中国民航发展的持续繁荣，繁忙机场日吞吐量日益趋于饱和水平。目前，为应对航班拥堵，民航局出台＂不限起飞＂的举措——针对八大繁忙机场的航班，规定除天气和军方活动外，上述机场航班将不再受对方机场管制影响而推迟起飞。这样，在保证地面航班准点起飞的同时，增加了空中航空器的潜在飞行冲突，造成了管制员的管制负荷加重。 专家系统作为人工智能( artificialintelligence，AI)领域的核心分支之一，其技术已广泛应用于国外的空中交通管制(ATC)中。早在20世纪80年代中期，美国联邦航空局(FAA)即开始对人工智能技术在ATC中应用的可行性进行研究，美国麻省理工学院的Lincoln实验室及MITRE公司参与了技术研发;在1991年，美国航空航天局NASA建立了基于民航空中交通管制的ATCEXPERT SYSTEM专家系统。该系统能够迅速、准确、高效和不知疲倦地进行工作。而我国在这方面的研究及应用甚少。 2 两机优先级专家系统构建 2.1 两机优先级知识库内容 本节将以自学习判定树为构架理论基础，依照一线管制员在航空器优先级调配上的启发式管制知识经验与技巧，表示出处于雷达监视下的、终端区某一冲突航路或相邻航路上，两架航空器调配选择过程。 冲突解脱专家系统的推理分析过程中，选择应该对哪架航空器进行飞行态势调整，哪架航空器保持飞行态势，因为从实际的角度，应该尽量缩小抑或避免航空器延误区域面积。同时按照航空器性能、飞行员可操纵性要求，选择调配的航空器，这是十分重要的。需给这些航班拟订一个优先级，然后按照优先级进行调配。具有优先权的航空器指保持当前飞行态势，无需做机动动作调整的航空器。 影响两机调配优先级的因素有： (1)飞行意图 飞行意图分为巡航、爬升、下降。管制员调配优先级按以下顺序进行：巡航>爬升>下降。在两架航空器出现冲突时，一机为巡航状态，由于为过境飞行且一般情况飞行速度较快，相对于本就要爬升或下降的航空器来说，如果进行高度、航向或速度的调整，冲突消失后，需要引导归航，人为增加了管制员的管制工作量。即存在最高优先级。同理，考虑调配难度及飞机性能要求，爬升为第二优先级。优先调配下降进场航空器。 (2)目的地机场繁忙时刻 繁忙机场上的一架飞机延误会造成一系列连锁反应，而在非主干航路和非繁忙机场调节的余度很大，所以前者应比后者在这方面优先级要高。据相关资料显示，国内八大机场的繁忙时刻一般在08:00—22:00，调配时，应避免在上述时刻范围内。 (3)航班类型 国际航班优先级一般都较高。国际航班在调配时，语言上的理解偏差是事故多发主要原因，同时由于其多为长航线，从而，更倾向于调配国内航班。一架航空器往往在一天内执行多次航班，初始时刻延误将导致后续航班任务的延误。一般航班的优先等级依下述规则排定，且各条规则的优先等级依次序进一步减小：国际航班优先于国内航班;续航航班优先于不续航航班。 (4)机型成本率 假设两架航空器起飞时间相同的情况下，地面等待成本高和耗油率高的机型比地面等待成本低和耗油率低的机型具有更高优先级。 所谓机型的成本率是根据该机型的性能来制定的，它涉及到两项重要机型性能：机型的最大业载和机型空中飞行平均耗油率。前者是估计该机型作单位时间的地面等待所产生的费用(即地面等待成本)的重要因素。后者是估计该机型做单位时间的空中飞行所产生的费用(即空中飞行成本)的重要因素。另外，将航空公司信誉、机组人员工作负荷、飞机日常维护成本等次要因素(影响到地面等待成本和空中飞行成本)折算到单位业载成本和航油价格中。 设机型最大业载为w(kg)、耗油率为N(kg/h)，每位乘客地面等待一小时损失值为H，航油价格为P，则机型成本率C可用以下公式计算： C= W H /100+PN ?? (设每位乘客连行李平均100 kg) 可以看出机型成本率就是该机型的航班做一个小时的地面等待和一个小时的空中飞行所产生的＂费用之和。 2.2 两机优先级专家系统构建 飞行冲突两机优先级所涉及的知识为结构性知识，在知识表示方法上使用语义网中一种特殊表示方式—自学习判定树，其推理机制也即蕴含在知识表示中。 (1)两机优先级的知识表示及推理机制 判定树中冲突调配方案所使用代号的含义。在调配方案中的字母＂A＂和＂B＂分别代表航空器的编号;接下来的字母＂X＂、＂P＂和＂J＂分别代表巡航、爬升、下降;然后＂Y＂、＂N＂分别代表＂是＂、＂否＂，＂&＂为简单命题中的＂且＂。 特别指出的是，假设A的飞行意图为＂巡航＂并且B航空器的飞行意图为＂爬升＂，那么调配A航空器，反之，如果，A为＂爬升＂并且B为＂巡航＂，则调配B航空器。由于写出所有的判定树结构为1 152种，为简化并避免不必要的重复。 如果A、B均为＂巡航&巡航＂，进一步判断航空器A、B哪一架处于繁忙航路或者繁忙目的地机场，若为＂是&是＂，则进一步遍历比较，直到结点的类型为答案结点(叶子结点)时，给出初步的判定答案。其他结点的含义如上同理。 (2)事实的知识表示 在此判定树中的结点存储事实。在实际的程序实现时，也代表着程序运行的进度。接下来，将所有图中的结点抽象化，采用同一种的对象—属性—值的知识表示方法来表示结点信息。 3 两机优先级专家系统设计 自学习知识程序：在程序实现上，自学习判定程序嵌入在两机优先级知识库中，程序运行到优先级评定时，推理机会将工作存储器中的控制事实(规则)激活，来运行自学习知识程序。知识库自动更新后将新生成的结点信息存储入相应的知识库中。自学习也是该专家系统知识获取的重要途径之一。 用户输入输出接口：作为专家系统人机交互的主要方式是用来提问，根据用户的输入生成事实，匹配知识库内规则中的模式，给出相应的策略。值得注意的是，推理机会根据用户的输入正确与否来判定程序是否向下进行。 工作存储器：用来存储被激活的事实、规则、中间数据。 解释器：对输出的结果及中间过程进行一定程度的解释。本文中暂不涉及对用户输入的语句的语法分割及语义的解析。 飞行冲突检测与解脱知识库：包含各个相应模块的事实集、(过程中生成)单一事实及控制事实(规则)、规则及各种自定义模板及自定义事函数等。 4 总结 冲突解脱优先级专家系统可以帮助管制员对冲突的航空器进行调配，提高管制员的管制效率。空中交通管制专家系统的构建是一个需要不断完善的过程，这个过程需要启发式知识经验与技巧、CCAR法律法规的编码等内容的支撑。专家系统是一个软件系统，不可能达到人的智力水平，因此在提高专家系统准确性的同时，也要提高管制员的管制能力。