飞机地面滑行是航空运输系统中集效率、安全与碳排放关键矛盾于一体的核心环节。面对航班量持续增长带来的运行压力，传统全引擎滑行及调度牵引模式暴露出滑行时间延长、地面碰撞风险高和燃油消耗巨大等问题。为应对这些挑战，系统综述了单引擎滑行、半机器人调度牵引和机载电机/液压驱动滑行3类现代飞机地面滑行技术的研究进展与应用成效，分析了各类技术在提升运行效率、增强安全性和降低燃油排放等方面的潜力与局限，并探讨了适航认证、机场适配等共性瓶颈。在此基础上，进一步提出了分阶段推进的技术路径，建议近期以提高单引擎滑行的运行效率为重点，逐步拓展半机器人调度牵引系统的应用范围，探索零排放机载滑行技术的可行性。该路径可为中国大型机场地面运行优化和行业减排工作提供参考性思路与实践方向。

民机液压系统油液渗漏存在高发性、隐蔽性及潜在的安全风险，需要通过故障预测技术实现视情维修，以达到早期识别和预防的目的。然而，油液渗漏故障预测面临监测参数有限、机载告警粒度粗、航前勤务工作导致油量数据不连续等难题。为此，提出一种融合物理信息与油量参数动量的时序模型，量化油液渗漏发生概率。该模型引入油液热膨胀系数与手册渗漏率作为物理信息约束；通过区分航班内与跨航班模式，构建油量参数动量指标以捕捉因勤务加油而中断的累积趋势；利用时序模型映射油量变化规律，实现对早期微小油液渗漏的预测。以国产民机运行数据开展油液渗漏预测分析，案例表明：所提方法能有效利用机载数据量化油液渗漏在未来一段时间内发生的概率，为液压系统的视情维修与健康管理提供决策支持。

为进一步提升民用飞机在复杂跑道环境下的液压刹车性能与可靠性，对飞机液压刹车系统动态特性分析开展了系统性的理论与实验研究。针对民用飞机液压刹车系统，建立了包含刹车控制阀、液压管路等关键部件的详细非线性数学模型，在此基础上，针对液压刹车系统多参数问题，引入参数灵敏度分析方法，从众多系统参数中精准定位得到作动器活塞有效面积、作动器复位弹簧刚度及阀的流量-压力系数为影响液压刹车系统较为显著的参数，实现了对影响系统动态响应特性的关键参数的定量化识别。搭建飞机液压刹车系统半实物实验平台，开展刹车系统动态响应的实验验证，明确了影响液压刹车系统动态响应的关键因素，证明了理论分析成果的正确性，为民用飞机液压刹车系统设计与优化明确了方向。

液压泵油膜厚度对润滑性能与工作可靠性具有重要影响，传统数值方法在处理复杂润滑模型时常面临计算效率低、对边界条件依赖性强等问题。为此，提出了一种基于物理信息神经网络(PINN)的液压泵流场建模求解方法，并将其应用于轴向柱塞泵转子-配流盘副的油膜厚度及润滑分析。该方法将雷诺方程、能量方程及混合润滑条件嵌入神经网络的损失函数中，实现物理规律与数据驱动的融合求解。研究结果表明：在典型工况下，PINN 方法能够在无需大量训练数据的情况下，有效求解油膜厚度分布，与数值方法结果吻合较好，相对误差平均值低于 10%，且计算效率显著提高。

异构无人机(UAV)群凭借功能互补、能力协同的优势，成为对空防御的主要威胁，该类目标群整体轮廓多呈非凸形，且内部子目标在尺寸及结构上存在差异，使得量测呈现多偏斜分布特性，但现有群目标跟踪方法多建立在目标凸形及量测均匀分布假设上，一旦实际场景与假设条件不符，将导致跟踪性能下降甚至出现跟踪失败。因此，针对具有非凸形轮廓与非均匀量测分布下的异构无人机群运动状态与扩展形态的估计问题，提出一种多偏斜量测下异构无人机群期望最大化(EM)自适应跟踪方法。建立多偏斜量测噪声表示模型，利用EM理论对异构群目标中子群数目和量测分布参数进行辨识；对每个异构子群目标运动状态、扩展形态及量测噪声参数运用变分贝叶斯推理策略进行在线估计；通过对多个异构子群目标扩展形态进行并集求解，获得异构群目标的运动状态和非凸扩展形态。实验结果表明：相较于基于随机矩阵模型(RMM)、随机超曲面模型(RHM)、多椭圆模型(MEM)的群目标跟踪策略及基于偏斜正态的变分贝叶斯跟踪方法，所提方法对于具有非凸形轮廓且量测非均匀分布的异构无人机群运动状态与扩展形态具有更高的估计精度。

油滤作为保障液压系统油液清洁的关键部件，在实际运行中，由于颗粒污染物的尺寸与到来时间具有较强随机性，且制造、安装公差与认知不确定性难以避免，其剩余寿命预测面临参数不确定性与模型不确定性带来的双重挑战。基于此，提出一种融合失效机理退化模型与基于数据的随机过程模型的剩余寿命预测方法，基于贝叶斯推断理论结合实时退化观测数据与不同候选模型优势，对油滤的剩余使用寿命进行了有效预测。通过试验验证，所提方法的退化轨迹预测均方根误差(RMSE)为0.003 9 MPa，相较于传统失效机理Ergun物理机理模型与Wiener随机过程模型分别降低了79.9%和77.5%，表现出良好的预测精度和泛化能力，具有较高工程应用价值。

针对机电复合传动装置中多子系统在载荷传递、控制回路和功能协同作用下呈现的相关失效特性，在保持各子系统边缘可靠性模型不变的前提下，引入 Copula 方法对系统内部依赖结构进行建模。该方法通过累积分布函数将子系统寿命数据映射至统一的概率空间，实现边缘分布与相关结构的解耦描述。结合工程失效机理分析不同 Copula 模型的依赖特性，选取 Gaussian Copula 构建系统联合失效模型，并给出失效时间样本的生成流程。通过 Kendall τ 秩相关系数对样本相关性进行验证，结果表明，生成数据与预设依赖结构一致。进一步分析识别出电机驱动子系统与驱动电机控制器之间的强耦合关系，并定位了联合失效的高风险区域。研究结果表明，Copula 建模方法能够有效刻画系统层相关失效特征，为协同监测与维护决策提供可靠依据。

针对采用新型非相似余度作动系统(NT-DRAS)的临近空间飞行器(NSV)安全控制问题，提出一种基于伴生大模型的多层级容错控制(FTC)方法，该伴生大模型的物理含义为实际飞行器的虚拟系统，其与实际系统伴生存在，用于实时同步模拟和监控实际系统的功能/性能状态。该伴生大模型包含飞控级伴生主模型及作动级的伴生子模型，形成层级架构用于NSV实际系统的智能决策支持需求：当飞行器姿态相关传感器发生故障时，利用由飞控级伴生主模型的理论输出状态与真实系统可用状态共同构成混合输出状态，并基于混合输出状态通过线性二次型调节器(LQR)求解出状态反馈增益。同时，在作动级对配置的NT-DRAS进行基于伴生子模型的状态监控和余度管理，最终将基于伴生子模型推理识别的 NT-DRAS通道切换与飞控层基于伴生主模型的LQR 控制相结合，应对复杂及逐步恶化的作动器和飞控姿态传感器多故障变工况。基于MATLAB/Simulink平台的数值仿真结果验证了所提方法的有效性和先进性。

面对民机飞控系统适航符合性对于故障模拟试飞的必要性要求与空中注入故障引起的安全性风险之间的矛盾，提出一种满足民机飞控系统适航符合性验证要求的全部飞控系统故障模式的试飞故障注入系统，该系统经过充分试飞验证，并支持某型民机适航取证。所提故障注入系统的核心是基于简洁化、多模式的人机交互故障注入测试面板、飞行测试设备数据中枢及驻留于飞控计算机的故障注入控制触发程序，其保证了故障模拟的真实性与兼容性；同时，通过多种非相似的故障激励切除方式、故障激励限幅与监控机制，实现异常工况的可靠切断处理，经仿真，所提故障注入系统显著提升了系统安全性和故障容忍能力；此外，提出针对典型飞控系统故障的试飞模拟方案。通过装机试飞验证，对所提方案的可行性进行了验证。

针对低测温分辨力限制下的航天器精密控温需求，提出基于卡尔曼滤波(KF)的高精度控温方法。该方法构建控温对象的热模型，通过卡尔曼滤波方法预估温度状态变化、抑制温度测量噪声，基于滤波数据进行闭环控制实现高精度控温。针对该方法参数整定困难的问题，提出依据滑动均值滤波结果进行持续修正的优化卡尔曼滤波(mKF)方法。通过试验和仿真，分析了参数取值对控温精度的影响规律。结果表明：在测温分辨力低于100 mK的限制条件下，控温系统在应用所提卡尔曼滤波方法后可提升控温精度并增强对大PI参数的适应性，在较宽的参数范围内取得优于10 mK的稳定度。应用所提优化卡尔曼滤波方法后，系统在大PI控制参数下的控温精度进一步提升，且对PI控制参数、滤波参数、热模型参数的敏感度更低，具有更小的参数整定难度和更强的鲁棒性。

针对传统多智能体深度确定性策略梯度(MADDPG)算法在多无人机(UAV)航迹规划中存在的探索效率低、价值估计偏差大及训练稳定性不足等问题，提出一种改进的MADDPG算法。该算法引入双延迟深度确定性策略梯度(TD3)的核心机制，包括双价值网络、延迟策略更新及目标策略平滑，并结合探索噪声的指数衰减策略，从而在保持策略多样性的同时提升收敛稳定性。在此基础上，分别设计适用于多无人机协同航迹规划的状态空间与动作空间，构建密集型奖励函数，并实现高效稳定的路径规划策略。通过在三维静态环境下的仿真实验，对比传统MADDPG算法与所提改进MADDPG算法的性能差异。结果表明：所提改进MADDPG算法能够在多种起止位置及障碍分布条件下实现快速收敛与稳定规划，相较于传统MADDPG算法在路径效率、任务完成率及协同控制能力等方面均具有显著优势，验证了其在复杂空域多无人机协同航迹规划任务中的有效性与鲁棒性。

针对航天器需实时规避多个动态禁止指向区域的技术难题，提出基于水滴形排斥人工势函数的姿态轨迹规划方法。区别于传统将天体视为静止禁区的假设，聚焦深空探测器规避微流星体撞击和低轨卫星避免高轨卫星光反射干扰等典型场景，通过分析微流星体超高速特性及卫星间相对角速度差异，构建了准确描述禁止指向约束动态演化的数学模型。突破传统圆形均匀排斥势场局限，提出水滴形自适应势函数，根据航天器与禁区的接近角度实时调整势场强度分布，在威胁方向增强排斥、远离方向适当减弱，避免过度保守；引入基于历史状态的运动趋势预测函数，通过分析相对运动特性实现风险预判和主动规避；设计排斥势函数系数正负可调的短路径绕行策略，使航天器能灵活选择远离式避障或贴边绕行模式。通过单/多敏感器和单/多动态禁区等复杂场景仿真验证，结果表明：所提方法在避障成功率、路径优化和能量消耗等关键指标上均优于传统方法，显著提升了航天器在动态环境中的预见性和避障性能。研究成果为解决动态约束下的航天器姿态控制问题提供了新的理论基础和实用化技术方案，对提高航天器自主避障能力具有重要工程应用价值。

针对飞控系统多余度惯性数据存在的共模风险抑制、奇异故障正确表决及单余度数据可用性三大工程难题，提出一种引入运动非相似监控的故障检测算法及余度管理架构。其核心是通过简化模型的工程化过载软重构计算建立姿态、角速率、过载及体轴线加速度关系，实现对惯性数据的故障检测，达到飞控系统安全增强的目的。使用实际试飞数据构建地面离线试飞验证平台，通过飞机在严苛边界条件下的试飞数据对所提算法进行校验。结果表明：在惯性数据正常情况下通过飞机动力学关系理论计算的体轴过载与飞机实际测量过载高度一致，最大偏差量小于0.1g；当惯性数据中角速率、过载或姿态任一信号故障后，理论计算的体轴过载与实际测量的过载存在明显差异，可在不新增硬件设备的情况下实现对故障的精准识别与隔离，达到飞控系统安全增强的效果。

针对半球谐振陀螺测控系统中两轴检测回路存在的相位不均衡误差，提出基于驻波自进动的陀螺相位不均衡误差快速诊断与补偿方法。通过观察恒速自进动时的正交控制力常值耦合量，得到共有相位误差补偿值，通过观察不同自进动速率下的正交控制力残差，得到差异相位误差补偿值，调整了两轴检测回路解调量的相位不均衡误差补偿值，消除了检测模态下控制力的相互耦合，使谐振子重新工作于谐振状态，降低了陀螺角度相关性零偏(ADB)峰峰值。实验表明：陀螺ADB峰峰值由15.56 (°)/h减小至0.71 (°)/h，降低了约22倍，验证了所提方法的有效性和正确性。

高速电磁阀作为数字液压回路的核心控制元件，其动态特性决定了该液压回路的流量特性表现，为提高数字液压回路流量特性计算精度，提出一种包含可控占空比修正特征的液压回路动态流量计算模型，并通过线性占空比区内的实测流量结果验证了所提模型的准确性。实验结果表明：与理想开关无延迟模型相比，实际开关有延迟动态流量特性模型所求瞬时流量最大相对误差减小20.3%，平均相对误差减小9.3%，平均输出流量最大误差减少73%，计算精度显著提升。当高速电磁阀阀口有效开启时间t_se处于2～7.43 ms之间，工作频率由50 Hz提升至100 Hz，液压回路平均输出流量高出额定输出流量40%，流体惯性效应对输出流量影响显著。

针对起落架油气混合缓冲器的非线性动态特性，通过数据驱动方法结合理论分析与落震试验，采用伪线性最小二乘法，建立了以过载值为因变量，综合考虑缓冲器行程、速度和加速度等因素的多元非线性数学模型，并通过多次改进显著提高了模型的拟合精度和预测能力。为解决模型预测值与试验数据之间的时延现象，引入加速度项，模型的均方根误差（RMSE）从0.0447降低至0.0401，调整判定系数从0.968提升至0.974。为进一步改善初始阶段（行程为0～50 mm）的拟合偏差问题，在模型中加入了加速度的0.5次方项，模型的RMSE从0.0401降低至0.0341，调整判定系数从0.974提升至0.981，模型对系统动态行为的描述能力和预测精度显著增强。研究结果表明：所建模型为起落架缓冲器的非线性动态特性提供了更准确的描述方法，并为整机自动控制系统的设计与优化提供了可靠的理论基础。

针对浸油式电静液作动器(OI-EHA)在宽温域下跟踪控制精度低的问题，提出一种考虑油温的预设自适应有限时间控制策略。通过构建动态热耦合模型，实现对不可测油温的实时估计，将温度动态特性嵌入控制器架构，以降低系统复杂度；有限时间观测器(FTO)的设计有效抑制了温度预测误差、参数摄动及外部扰动形成的复合干扰，并通过干扰估计值反馈使系统误差在有限时间内收敛，引入预设性能函数(PPF)对跟踪误差及其动态特性进行约束，确保误差始终处于预设边界内；利用反步法设计整合FTO与PPF，形成兼具温度敏感参数和不确定干扰补偿机制的复合控制器，确保闭环系统的稳定性。实验结果表明：在不同工况下，所设计控制器均表现出优异的控制性能。

直驱电磁阀(DDSV)作为航空液压系统的关键执行元件，其故障诊断面临电磁干扰与噪声耦合的挑战，而传统数据驱动方法鲁棒性不足。为此，提出基于注意力感知权重机制的鲁棒故障诊断方法，通过投影梯度下降(PGD)法生成贴合实际工况的干扰样本，模拟复杂电磁干扰；深度神经网络(DNN)与注意力感知模块(APM)协同训练，动态调整样本权重，提升模型鲁棒性。搭建了航空液压系统DDSV故障诊断验证实验平台，实验结果显示：所提方法可避免极端权重集中，充分利用原始与干扰样本强化抗干扰能力，在干扰条件下的诊断准确率、收敛稳定性等指标均优于其他传统加权策略。

飞行员诱发振荡(PIO)是导致直升机事故的核心因素之一，其诱发机理与人机耦合系统的动力学特性密切相关。基于边界规避-追踪(BAT)理论模型，构建了创新的多任务飞行模拟实验平台，通过输入配置和边界难度2个关键触发因素的参数化调控，系统分析其对任务绩效及PIO现象的作用。实验结果表明：所设计的触发参数可有效诱发被试者行为的改变，进而影响其任务绩效和PIO特征响应，且改进的能量保持小波变换(PPWT)检测方法相较于传统相位-侵略性准则(PAC)方法和Klyde的小波变换方法具有更优的识别性能。研究结果改进了BAT任务框架下的PIO研究范式，提出的“触发-检测”实验和方法为直升机人机耦合现象的研究提供了新的技术路径。

激光粉末床熔融(L-PBF)作为一种增材制造技术，已经成为制造复杂几何形状零件最具应用前景的技术之一。L-PBF技术虽然增加了飞机液压流道设计的自由度，但改善流道悬垂结构的表面质量和氧化行为仍是关键挑战。基于此，通过实验探究了激光功率密度、光斑直径和铺粉厚度等关键工艺参数对流道顶部悬垂结构表面粗糙度和氧化特性的影响规律，揭示了悬垂结构表面未完全熔融颗粒和微裂纹的成形机理。通过扫描电子显微镜(SEM)对悬垂结构表面的微观形貌进行表征，利用能量色散X射线光谱(EDS)表征氧元素在完全熔融和未完全熔融区域的分布，揭示不完全熔融与氧化之间的相关性。实验结果表明：较高的激光功率密度不仅会加剧表面粗糙度，同时会促进未完全熔融区域的氧化；对于直径10 mm的流道，光斑直径130 μm、铺粉厚度40 μm可以有效降低其顶部的表面粗糙度；未完全熔融区域的氧元素含量远大于未熔融区域和完全熔融区域；完全熔融区域和未完全熔融区域的氧元素含量均随着成形层数的增加呈下降趋势；使用新鲜粉末不仅可以降低悬垂结构表面粗糙度，还可以降低氧化物含量。研究成果为L-PBF技术在飞机液压流道的应用提供了理论依据和实验指导。

为有效预防飞机着陆冲出跑道事故，针对现有着陆距离预测方法在实时性和处理非线性动态过程中的局限性，提出一种基于模糊推理的飞机着陆距离混合预测算法。基于着陆过程3个动态特性各异的阶段，融合多种预测策略：在下滑阶段，使用地速矢量映射法预测；在滑跑阶段，使用轨迹解析法预测；在状态变化剧烈、难以精确建模的拉平阶段，使用基于Mamdani型模糊推理法预测。提出多工况、高保真仿真平台验证方法，可在紊流风场动态环境中实现对着陆距离的实时预测，拉平距离预测误差小于35 m，算法单次预测平均耗时小于3 ms，满足实时决策需求，为提升着陆安全裕度提供了一种可行的工程策略方法。

针对现有飞机无法高效地利用多个纠偏执行器进行协同纠偏，导致冲偏出跑道事故频发的问题，提出一种基于时变模型预测控制(MPC)的多执行器协同纠偏控制方法。建立精细的飞机地面滑跑动力学模型，并提出一种内外环分层控制方法架构；外环采用动态虚拟目标点导引律，将飞机与跑道中线的横向位置偏差转化为内环的偏航角指令；内环基于MPC方法，通过设计随滑跑速度动态调整的控制权重矩阵，在线优化求解方向舵、前轮转弯及主轮差动刹车的控制量，实现多执行器的协同控制。搭建了六自由度飞机动态仿真平台，并在多种工况下进行了验证，仿真结果表明：所提控制策略能够快速稳定地跟踪跑道中线，有效应对复杂工况，实现全速域内各纠偏执行器的平滑切换与高效协同。

为提升航空发动机压气机主动流量控制(AFC)系统的执行性能，设计了可在压气机匣部署的双叠堆放大式压电作动器，基于热压电本构方程和广义哈密顿原理，建立了考虑工况条件和预紧力的多场耦合动力学模型，并配套设计了完整功能的作动器上下游装置，搭建了作动系统样机和硬件在环性能验证平台。搭建的试验平台可模拟0.1～0.5 MPa、最高80 ℃的压气机引气环境。通过性能验证平台测试，压电作动器在0.3 MPa、55 ℃和0.5 MPa、80 ℃工况下，1～200 Hz混频信号作动试验数据与模型数据的平均误差分别为2.5%和4.1%，最大误差分别为4.3%和7.1%，验证了模型准确性。在AFC喷射气流测试中，系统最快可在2.5 ms内达到峰值流量59.6 g/s，同时验证了压电作动系统的高频响特性及AFC系统在提升压气机性能方面的实用价值。

可重复使用液体火箭发动机的安全运行直接影响火箭飞行安全与复用效率，研究其故障检测技术具有重要意义。为此，提出一种结合堆叠小波自编码器(SWAE)与孤立森林(IF)的无监督故障检测方法。该方法仅使用正常工况数据训练，利用SWAE融合小波变换的时频分析能力与自编码器(AE)的特征学习优势，逐层提取抗噪时序特征；并引入IF算法，利用其对异常样本的快速孤立特性，实现无监督故障检测。在3类典型工程案例中，所提方法在多类型故障识别、跨工况泛化及渐变故障的早期检测中表现优异，与自适应阈值等传统方法相比，该方法的检测准确率、召回率及F₁分数均为最优。

开关电源作为现代机电设备中重要的提供能量设备，对其健康状态进行实时的监测与评估，是保障系统高效运行的关键。针对传统基于物理模型和基于机器学习方法在复杂非平稳退化信号预测中的局限性，提出一种结合经验模态分解(EMD)与长短时记忆网络(LSTM)的混合模型对开关电源的退化信号展开预测的方法。该方法通过EMD对开关电源退化信号进行多尺度分解，通过对提取各个有效特征分量继续进行处理与筛选，利用LSTM捕捉时间序列中的长期依赖与非线性演化规律，从而实现对开关电源性能退化趋势的高精度预测，为寿命评估与可靠性保障提供了有效途径。为验证所提方法的有效性，设计并开发了开关电源退化模拟试验台，通过设计故障注入电路模拟开关电源中滤波模块中电容退化情况、完成开关电源关键元件退化的模拟。在退化实验中完成了对所提方法有效性的验证。

为实现开关电源的状态识别与退化监测，根据电容值相对于初始电容退化程度，划分为4个状态区间，为后续状态识别任务提供了明确的标签依据。提出一种基于纹波信号特征提取与深度学习分类模型相结合的方法，以实现对当前状态的快速识别。通过小波变换对纹波信号进行多尺度分解，提取其时频域特征图，从而捕捉电容退化过程中的微弱动态特征。在特征提取的基础上，构建了一个基于残差网络(ResNet)的深度卷积神经网络模型，利用其强大的特征表达能力与残差学习机制对不同状态特征图进行分类识别。采用ResNet-LSTM模型预测电源退化趋势，结果表明，其能实现较为准确的预测。

针对复杂控制系统在多个子系统之间的强耦合特性展开研究，发现传统基于独立性假设的可靠性建模方法易导致系统可靠性高估问题。针对该问题，提出一种基于故障树解构与Copula建模的可靠性分析方法：通过故障树对复杂控制系统进行结构解构，识别关键失效模式及最小割集；利用Copula函数刻画子系统间的非独立相关关系，推导系统整体可靠度表达式；以某型复杂控制系统为案例，对比独立假设与Copula建模下的可靠性结果。研究表明：考虑耦合效应后，该型复杂控制系统在任务执行期间，可靠度下降幅度较传统计算方法扩大得更大，证实传统基于独立性假设的建模方法存在显著高估风险。所提方法为复杂控制系统的可靠性评估与优化设计提供有效的理论支撑。

针对直升机在动力失效条件下表现出的强非线性、非仿射特性及参数不确定性问题，提出基于自适应深度置信网络(ADBN)的非仿射智能控制方法。建立直升机六自由度刚体标称模型，并推导动力失效情况下的非仿射动力学模型；设计状态观测器以实现状态估计与调节，并利用ADBN逼近未知非线性项，从而增强模型的表达能力和泛化性能；在此基础上，结合自适应律构造非仿射控制器，以提升系统在不确定性和外部扰动下的鲁棒性。通过仿真验证了所提方法的有效性和优越性，结果表明：所提方法能够在参数未知和环境扰动存在的情况下保持较高的姿态稳定性、速度稳定性和轨迹跟踪精度。研究结果为直升机在极端工况下的安全控制提供了一种新的思路和技术途径。