基于有效绿灯时间利用率的自适应控制策略研究

为了优化单点交叉口信号控制方案,使其适应各个进口道方向交通流动态变化,提高交叉口通行效率,根据交叉口进口道排队车辆数建立有效绿灯利用率模型,提出了一种交叉口自适应控制策略.有效绿灯时间利用率模型以交叉口通行能力最大为控制参数,实时优化确定出最佳相位放行方案以及最优相位切换方案,根据进口道排队车辆最大流向的排队车辆数和车辆到达预测确定相位放行绿灯时间.利用VISSIM交通仿真软件对该自适应控制策略仿真运行,与定时控制以及感应控制对比,评价分析不同车辆到达情况下交叉口通行情况.结果表明:该自适应控制策略能有效降低车均延误,提高交叉口服务水平.     

信号交叉口控制相位的流线动态优化组合方法

在现有城市交叉口单点定时及感应信号控制方式中,相位交通流线不能动态组合,在交叉口各流向车辆到达波动较大的情况下,部分流向将产生绿灯损失.为了减少车流到达波动较大交叉口的通行时间损失,提出一种新的相位流线动态组合控制策略.通过引入交通流线相容性概念,将交通流线向量化并进行向量计算寻找相容交通流线.采用流线的逻辑运算确定可行相位组合,以相位绿灯损失最小为原则,得到周期最优控制相位流线组合.该方法能适应交叉口进口流线车辆到达随机波动较大的状态下,实时生成控制相位的流线组合,减少交叉口延误,提高通行效率.     

基于模糊神经网络的单交叉口变相序控制

针对城市交通流时变的特点，提出了一种可变相序自适应单交叉口控制算法，该算法根据通行权转移度来决定放行相位及通行时间，并综合考虑了所有相位车辆排队长度以及绿灯相位通行时间。通过多层BP神经网络实现单交叉口多相位模糊控制。结果表明，该控制器具有学习和泛化能力，可以有效的提高绿灯时间利用率并减少车辆平均延误。     

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针对城市交叉口交通流的特点,提出了一种自适应可变相序的多相位控制算法。该算法依据绿灯相位车队长度和红灯相位车队长度的比较决定绿灯相位是否转移,在不需要绿灯相位转移时,利用模糊神经网络控制器控制绿灯延时长度。不但结合了模糊控制和神经网络控制的优点,而且所给出的算法相序可变,实现了道路交叉口多相位相序可变控制。仿真结果表明,本文设计的模糊神经网络控制器能够有效降低车辆平均延误,满足实时控制的要求。     

基于模糊理论的单交叉路口变相位两级控制研究

本文用模糊控制方法对单交叉路口的交通信号进行控制,提出一种根据交通流量的大小决定相位个数,更有效提高车辆的通行效率.重点讨论两级模糊控制器的设计,并给出该模糊控制系统的总体设计方案.两级模糊控制能有效减少模糊规则数,易于提取模糊规则,适合于交通状况复杂的城市交叉口的交通控制.本方法实现了相位顺序、绿信比、周期均随着交通条件的变化而自适应变化.     

基于Petri网的城市主干道交通信号协调优化

为研究城市主干道交通信号协调优化问题,建立了包括交叉口交通信号显示模块与信号相位转换模块的时延Petri网模型与基于变速度连续Petri网的交通流模型,设计了由监控、判别和通行相位选择3个子系统构成的交通信号控制系统,并给出了具体的控制步骤.根据连续Petri网中各参数间的关系,以车辆排队长度、上游路段车流速度和下游路段畅通度为输入变量,以相位优先指数为输出变量,确定下一通行相位,采用模糊Petri网确定当前相位的最佳绿灯时间,并进行了仿真计算.仿真结果表明:采用Petri网与模糊控制相结合的方法后,由西向东与由东向西方向车流的行程时间分别缩短了7.1％、7.6％,交叉口排队长度的改进率分别为11.9％、11.2％,4个相位的交叉口平均延误分别由9.7、10.3、11.8、13.2s下降到8.2、9.1、11.4、11.4s.可见,主干道信号协调优化方法可以较好地实现干线信号协调控制.     

基于遗传算法的交通信号多层模糊控制模型研究

针对城市交通信号控制问题,提出了一种基于交通需求强度的单路口多层模栅控制模型,第一层用来判断路口的交通需求强度;第二层为相位优化层,主要完成相位优化功能;第三层为绿灯时间优化层,用来确定各个相位的有效绿灯时间,针对模糊控制模型中隶属度函数优化的问题提出了利用遗传算法进行模糊控制模型中隶属度函数的优化模型,确定了遗传算法各类参数的计算方法,通过与普通多层模糊控制模型仿真的比较,结果表明本文提出的基于遗传算法的多层模糊控制模型具有较好的控制效果.     

基于模糊理论的城市区域交通控制研究

城市区域交通协调控制是智能交通的主要研究方向,研究的主要目的是避免交通拥塞的产生,并能够在发生时及时疏散车辆。针对这种情况,提出一种基于模糊理论的区域协调控制方法,以区域内交叉口各相位方向的排队长度为评价参数,建立模糊控制规则对区域交通进行协调控制,采用典型五交叉口组成的区域对提出方法进行验证。结果显示:该方法能够有效地提高交叉口的通行能力和平均延误时间。     

区域交通流协调控制方法

根据Agent技术和模糊控制方法,提出了区域交通流协调控制方法.以路段拥挤度和绿灯持续时间为输入变量,以绿灯修正延长时间为输出变量,确定了变量数据的获取方式以及变量之间的对应关系,设计了协调控制器.根据下游交叉口配时的不同方案,制定了不同的模糊控制规则,修正了控制策略,并运用MATLAB进行仿真.仿真结果表明:采用Ag...     

交叉口多相位模糊控制及其BP神经网络实现

针对城市交叉口交通流的特点,提出了一类交叉口多相位自适应控制算法,介绍了基于改进的多层神经网络实现交叉口模糊控制的方法,给出了学习算法。仿真结果表明,设计模糊神经控制器具有学习和泛化能力,实时性好,能在车流大小随机变化的单个路口中得到应用。     

新型智能控制系统研究

本文从实际应用的高度出发，基于传统控制方法和智能控制思想，提出了一种新型智能控制（ＩＣ）结构，并应用小增益定量为闭环自学习智能控制系统建立了稳定性分析，给出了ｌ＾∞稳定性结果。该控制器已成功地应用于一温湿度自动控制系统，效果良好。     

强制稳定模糊控制系统设计方法

基于在线辩识被控对象输出量的状态变化趋势,给出了一套强制稳定模糊控制设计方法,克服了常规模糊控制在系统参数发生时容易出现的振荡现象,引入了曲线形态描述函数向财光滑过渡系统等概念,从理论上对系统的动态过程进行了分析。     

基于大时滞特性预估补偿的模型辨识及模糊控制方法

对具有大迟延特性的对象采用径向基神经网络辨识其预测控制模型,在不需要知道被控对象的精确物理解析数学模型,也不需要知道对象的脉冲激励响应模型和阶跃激励响应模型的情况下,可以实现对系统响应特性的在线辨识．采用分级模糊建模的思想,设计一种分级模糊控制器,可以极大地减小模糊规则基的规模,在分级模糊控制器的设计中,采用共生进化遗传算法对参数寻优,提高了进化速度．仿真试验证明,该方法的效果很好．     

一种实用智能控制器的设计

本文根据专家控制和模糊控制的特点，将专家控制技术与模糊控制技术结合起来，设计了一种简单适用的智能控制器，解决了单纯模糊控制中存在的问题。仿真结果和在炉温控制的实际应用中证明了该方法的有效性。     

通用型变结构智能控制器及其应用

基于专家控制,模糊控制和ＰＩ控制的特点,将其结合起来,设计了一种通用型变结构智能控制器,解决了单纯ＰＩＤ控制和模糊控制器中存在的问题。仿真结果和在温度控制的实际应用中均证明了该方法的有效性。     

基于Fuzzy - PID汽油机怠速控制器的设计

通过对汽油机怠速工况的分析,采用PID与模糊控制相结合的复合控制策略,即在大偏差范围内采用模糊控制,小偏差范围内转换成PID控制,使系统在较大误差时追求速度,在较小误差时强调精度.仿真结果表明:该控制策略使系统实现了快速、平稳、无误差跟踪的特性,怠速工况的控制精度大为提高,系统的控制品质大为改善.     

一种智能动态矩阵控制研究

本文研究了一种新型控制算法──智能动态矩阵控制算法。文中提供了计算方法并进行了仿真研究。重点讨论了该算法在对象参数和时滞等发生时的鲁棒性。与常规动态矩阵控制相比,该算法具有良好性能且无需复杂计算,很适合于工业控制应用。     

PID和预测控制两种方法的比较

本文以过程控制设备为对象,以MATLAB和SCADA软件为平台,对双容水位系统实现PID控制和在线预测控制实验。通过比较MAtLAB软件仿真PID控制的实验和借助SCADA软件的在线预测控制实验,发现预测控制水位响应速度快,相对PID控制来说没有超调,精确度高,控制效果好。     

城市交通感应控制综述

城市交通感应信号控制是一种重要的交通信号控制方法,目前被国内外许多中小城市广泛应用。简略介绍了传统的感应控制方法,重点论述了基于绿时有效利用率的感应控制、基于模糊控制和绿时有效利用率的全感应控制、具有相序优化功能的全感应控制等几种改进的感应控制算法的基本原理、控制过程及线圈安装位置,分析了各种感应控制方法的延时策略。分析了定时信号控制和感应信号控制的优缺点,最后对感应信号控制的进一步研究提出了几点看法。     

模糊控制与PID控制的内在联系

讨论了模糊控制与ＰＤ控制、ＰＩ控制的关系。提出一种积分分离式的模糊控制方法。进而讨论了模糊控制比例因子的调整方案及其对稳定性的影响。