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          相位差模糊控制在線控制算法中的應(yīng)用設(shè)計

          作者: 時間:2012-03-14 來源:網(wǎng)絡(luò) 收藏

          摘要:在兩級遞階模型基礎(chǔ)上,針對不同的參數(shù),完成相應(yīng)的。詳細(xì)介紹了控制器的原理和過程,并將交通信息參數(shù)的變化量加入到了控制器的輸入中,增加了模糊控制器的準(zhǔn)確性和全面性。通過對實際干線的實例仿真證明本方法可以有效地減少車輛的平均延誤時間。
          關(guān)鍵詞:城市交通信號控制;線控制;差模糊控制;論域變換

          0 引言
          隨著我國經(jīng)濟(jì)的迅猛發(fā)展和社會的不斷進(jìn)步,各種車輛保有量逐年增加,城市交通需求和交通供給的矛盾越來越突出,交通擁擠狀況越來越嚴(yán)重。據(jù)研究表明,交通擁擠往往突出表現(xiàn)在道路的交叉口處,而主干線是城市交通的主體部分,又是保證城市社會經(jīng)濟(jì)活動正常運(yùn)轉(zhuǎn)的主動脈,因此對于主干線上交叉口的協(xié)調(diào)控制研究就顯得很重要。
          傳統(tǒng)的控制方法通過建立精確的數(shù)學(xué)模型或預(yù)先人為地設(shè)定多套方案,控制效果都難以盡如人意。而模糊是基于規(guī)則和經(jīng)驗的,不需要建立精確數(shù)學(xué)模型,比較適合于交通系統(tǒng),所以本文在模糊的基礎(chǔ)上做進(jìn)一步的研究。
          1977年P(guān)appis首先將模糊邏輯概念到交通控制,從此模糊方法開始在交通領(lǐng)域中。Nakatsuyama.M基于模糊神經(jīng)結(jié)構(gòu)來構(gòu)建定性智能系統(tǒng)知識推理模塊,以完成實時動態(tài)交通控制。K.Kaqolanumu等則利用模糊規(guī)則與更新及綠燈時間實現(xiàn)了針對孤立路口的智能控制器。還有其他很多文獻(xiàn)都有模糊方法的不同使用,但是在干線交叉口的協(xié)調(diào)控制上,采用多個模糊控制器進(jìn)行協(xié)調(diào)控制的方法,目前還沒有在相關(guān)文獻(xiàn)中看到。
          本文在前人研究的基礎(chǔ)上,基于兩級遞階控制模型,針對不同的控制參數(shù),分別設(shè)計相應(yīng)的模糊控制器,并詳細(xì)介紹相位差模糊控制器的設(shè)計過程。

          1 線控制的路口模型
          線控制的基本思想是:把干線上一批相鄰交叉口的交通信號進(jìn)行協(xié)調(diào)控制,使得進(jìn)入干線的車隊按某一車速行使時,能不遇或者少遇紅燈。
          在干線控制中,一般指定一個關(guān)鍵交叉路口為相位差基準(zhǔn)參考點。大量的應(yīng)用實踐表明:當(dāng)相鄰交叉口之間的距離超過800 m時,整條干線上的協(xié)調(diào)控制反而不如各交叉口的單獨控制效果好,因此在本文中假設(shè)線控路口模型中相鄰兩交叉口的距離均適合采用線控制方式。
          城市交通信號線控制的路口模型如圖1所示。

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/160963.htm

          a.jpg


          設(shè)每個路口的每個方向有三個車道,分別為左轉(zhuǎn)、直行和右轉(zhuǎn)車道。本文選擇較為常用的四相位控制,對各向左轉(zhuǎn)相單獨設(shè)置相位,讓該相位有充足的時間和空間放行,這樣消除了直行車和對面左轉(zhuǎn)車的沖突,提高了行車安全,由于車輛都是靠右行駛的,所以右轉(zhuǎn)車流不加控制。為了保證線控制系統(tǒng)的穩(wěn)定,本文采用固定相序。路口相位相序示意圖如圖2所示。

          2 線控制的分級遞階模糊控制算法
          線控制中有三個控制參數(shù):周期C、綠信比λ和相位差tos。進(jìn)行線控制時要保證每個交叉口的周期相同,從而保證干線的相位差穩(wěn)定。綠信比是根據(jù)各交叉口的排隊長度實時確定;相位差是根據(jù)路口距離以及路段速度確定。如果同時考慮信號周期、綠信比和相位差的優(yōu)化,將使問題的求解過程十分復(fù)雜。根據(jù)系統(tǒng)工程中大系統(tǒng)分解一協(xié)調(diào)思想,本文對線控制采用兩級遞階結(jié)構(gòu),其結(jié)構(gòu)圖如圖3所示。

          b.jpg


          第一級為控制級,主要由n個相似的模糊邏輯控制器組成。其主要任務(wù)是:根據(jù)檢測器檢測的交通信息參數(shù)來分別確定每個交叉路口的綠信比,并在每周期末把交通信息參數(shù)和綠信比傳送給協(xié)調(diào)級;
          第二級為協(xié)調(diào)級,其主要任務(wù)是:根據(jù)控制級傳來的交通信息參數(shù),確定線控制中的公共周期以及各路口的相位差。
          本文詳細(xì)介紹相位差的模糊控制器設(shè)計,其他的控制單元可以參照設(shè)計。

          3 相位差模糊控制器的設(shè)計
          在干線協(xié)調(diào)控制中相位差是關(guān)鍵控制參數(shù)之一。相位差即交叉口協(xié)調(diào)相位綠燈開啟時間之間的差值。
          由相位差的概念很容易想到用交叉口之間的距離除以車流速度就可以得到相位差,即求解相位差的關(guān)鍵就是求解兩交叉口之間的車流速度。而車流的速度總是和車流密度密切相關(guān)連的,這是由于駕駛員出于安全考慮,總是根據(jù)車輛間距的大小來調(diào)整自己的車速。鑒于此,文獻(xiàn)都是以線控制本信號控制階段的車輛密度為模糊控制器的輸入來決定下一信號控制階段的車流速度。本文在前人研究的基礎(chǔ)上提出增加一個輸入——本信號控制階段和上一信號控制階段的車輛密度的差值,來決定下一信號控制階段的相位差,這樣就把車輛密度的變化趨勢考慮進(jìn)來了。
          相位差模糊控制器的輸入為本路口和上一路口之間的車輛密度ρ和車輛密度變化值△ρ,輸出為車流速度v。
          相位差模糊控制器的設(shè)計框圖如圖4所示。

          c.jpg


          (1)論域變換
          ①確定輸入、輸出變量的基本論域
          輸入:交叉口前車流密度一般在0~120之間變化,所以車流密度的基本論域為[0,120];交叉口前車流密度變化值一般在-30~30之間變化,所以車流密度變化的基本論域為:[-30,30]。
          輸出:車速一般在0~90之間變化,所以車速的基本論域為[0,90]。
          ②確定輸入、輸出變量的論域元素
          選用的ρ論域為:{0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10};
          選用△ρ的論域為:{-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5};
          選用v的論域為:{0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10}。


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