带有迭代学习外环的快速路入口匝道无模型自适应预测控制

针对快速路交通系统复杂时变以及难以建模的特点,首先,本文设计了基于无模型自适应预测控制的快速路入口匝道控制方案.其次,根据快速路交通系统具有重复性特点,本文在无模型自适应预测控制方法的基础上引入开环迭代学习控制,提出一种带有迭代学习前馈外环的无模型自适应入口匝道预测控制方案.相比无模型自适应预测控制方案,该方案可以利用迭代学习前馈控制器补偿系统可重复扰动,实现系统的完全跟踪.值得说明的是,预测控制器和学习控制器可以独立工作也可以联合工作.最后,文章给出了控制方案的收敛性分析,并通过交通流仿真验证了所提控制方案的有效性.     

城市快速路入口匝道控制策略比较分析

入口匝遭控制是缓解城市快速路交通拥挤最有效的方法之一；首先阐述了城市快速路入口匝道控制的基本原理和作用，对匝道控制策略进行了分类，在此基础上，对各种入口匝道控制策略进行了比较研究，分析了各自的优缺点以及适用范围，最后，根据快速路构造上的特点，对入口匝道控制的研究方向进行了展望。     

基于蚁群算法的城市快速路优化控制

根据城市快速路交通流的特性,以宏观稳态交通流Macro模型为基础,将快速路虚拟划分为多个路段,将车辆在快速路系统内总的服务流量最大及入口匝道车辆平均等待时间最小作为优化控制目标,设计快速路多匝道联合控制模型,并采用蚁群优化算法对设计的控制模型进行求解计算,以确定各匝道最优调节率。模拟实验结果表明,通过多匝道联合控制,能够提高城市快速路系统的运行效率,减少交通事故及交通拥堵的发生概率。     

单相正弦波逆变电源波形控制技术的研究

重复控制是改善非线性负载下单相正弦波逆变电源输出电压波形的一种有效手段,但控制动态响应慢。模糊自整定比例积分(PI)控制则可以加快系统响应速度。为了提高逆变电源的动、静态性能,提出了将模糊自整定PI控制与重复控制相结合的单相逆变电源变结构控制方案。误差大时,采用模糊自整定PI控制,误差小时,采用重复控制。分析了变结构控制系统的结构及系统的设计方法,并进行了仿真研究。仿真结果表明,变结构控制策略使系统具有输出波形好、动态响应快等优点。并且控制策略具有在线计算和计算量小的特点,是一种实用的数字控制方案。     

基于RBF神经网络整定的高速公路匝道PID控制器

研究RBF神经网络整定PID控制器的参数,并应用到高速公路入口匝道控制中。首先阐述了入口匝道控制原理,然后建立了高速公路交通流模型,并设计了RBF神经网络整定的高速公路匝道PID控制器,RBF神经网络通过对被控对象Jacobian信息的辨识来动态调节PID控制器的参数,最后用MATLAB软件进行系统仿真。仿真结果表明,该控制器具有优越的动态和稳态性能,用于高速公路入口匝道控制中效果良好。     

快速路匝道入口智能网联车协同合并控制研究

针对快速路匝道入口场景在高车流量的情况下容易发生交通拥堵的问题，提出了一种快速路匝道入口智能网联车(connected and automated vehicles, CAV)协同合并控制的解决方案，将问题解耦成多车顺序决策和车辆运动规划两部分。其中多车顺序决策对通行效率起到重要作用，因此设计了一种基于状态评价模型(state evaluation model, SEM)的多车顺序决策算法。该算法首先建立状态空间并初始化，考虑通行效率和车辆延迟设计状态评价函数，通过状态转移关系选择出最优状态，最终回溯得到最优通行顺序。根据车辆状态和到达冲突点时间，控制器实时推导各车辆纵向速度的解析解，实现车辆运动规划。仿真和实验结果表明，该方案在满足交通系统实时性要求的同时能有效提高快速路匝道入口的通行效率，缩短车辆延迟，降低燃油消耗。     

基于模糊PI控制的无刷直流电机调速系统仿真

针对传统PI控制方法在对稀土永磁无刷直流电动机进行控制时鲁棒性差、精度低等缺点,提出了一种参数自整定模糊PI控制方法,即采用传统的PI控制与模糊控制相结合的新型控制方法。将方法应用于永磁无刷直流电动机双闭环调速系统的转速闭环中,并利用MATLAB软件中的模糊控制工具箱进行了系统的辅助设计与仿真。仿真结果表明,参数自整定模糊PI控制方法改善了电机的动静态性能,系统的鲁棒性和精度也大大提高。     

快速路控制策略仿真研究

城市快速路是城市交通的主动脉,承担着城市大部分交通量,良好的快速路控制策略能有效缓解道路拥堵。本文借助改进的宏观交通流模型,采用Visual Basic面向对象语言,开发城市快速路的控制仿真系统。运用该仿真系统对一个包含两起点两终点的快速路段进行仿真,模拟采用ALINEA策略和不采用控制的快速路交通运行状态。仿真结果表明,对入口匝道实施ALINEA控制后,高峰时刻主线流量增加约150veh/h,入口匝道与主线汇合区速度提高约10km/h,说明ALINEA控制策略能有效缓解快速路拥堵。     

高速公路非线性反馈模糊逻辑匝道控制器

入口匝道控制是高速公路交通控制和智能运输系统的重要组成部分,但现有的入口匝道控制效果尚不理想.为此,本文提出一种非线性反馈方法用模糊逻辑进行入口匝道控制.建立了高速公路交通流动态模型,在此基础上,结合模糊逻辑理论设计了非线性反馈匝道控制器,根据密度误差和误差变化用模糊控制决定匝道调节率,模糊变量选用三角形隶属度函数,并制定了包含56条模糊规则的规则库,最后用MATLAB软件进行系统仿真.结果表明该控制器具有优越的动态和稳态性能,它能使高速公路主线交通流密度保持为设定的期望密度,该方法用在高速公路入口匝道控制中效果良好.     

高速公路入口匝道模糊控制器的设计

入口匝道控制是高速公路控制中的重要内容,但目前在高速公路中使用的入口匝道控制方法的效果均不理想.本文提出使用模糊控制方法进行入口匝道控制的思路,并根据入口匝道控制的原理和模糊控制系统的设计步骤对模糊控制器进行了设计.选用上、下游时间占有率、车速及排队长度等五个模糊量为输入量,根据实际情况分别采用三角形和梯形隶属度函数,建立了包含12条模糊控制规则的规则库,并使用MATLAB工具进行系统仿真.结果表明该控制器用在高速公路入口匝道控制中具有良好的效果.     

基于遗传算法优化的高速公路匝道PI控制器

研究遗传算法优化PI控制器的参数,并应用到高速公路匝道控制中。阐述了匝道控制目标,建立了高速公路交通流模型,给出了遗传算法优化的步骤,并对入口匝道PI控制器的参数进行了优化。仿真结果表明,该方法性能优越,用于高速公路入口匝道控制中效果良好。     

基于模糊理论的高速公路递阶控制

将递阶结构和模糊控制用于高速公路多匝道的协调控制,协调控制器采用多输入-多输出的模糊控制方法协调确定相邻路段的匝道入口调节率;各路段根据协调控制器给定的匝道入口调节率,利用单匝道模糊控制器将系统状态保持在给定的标称点范围内。给出了分层控制系统的结构和控制算法,并在交通仿真软件PARAMICS上进行了仿真实现。仿真结果表明,该方法能够有效地消除交通拥堵,维持主线车流稳定。     

基于模糊控制律的遗传神经匝道协调控制

讨论了快速路匝道系统中智能控制技术问题。针对匝道系统特点,分析了模糊控制、人工神经网络、遗传算法的适用性,提出了一种基于模糊控制律的遗传神经匝道协调控制方案。在该方案中,对模糊控制输入输出数据进行线性修正,使用修正后的数据完成遗传神经网络训练,并用神经网络代替模糊控制器对匝道系统进行控制。给出了神经网络结构和遗传算法流程,并结合宏观交通流模型进行系统仿真。仿真结果表明,与模糊控制相比,控制效果显著提高。     

一种基于模糊逻辑的入口匝道自适应控制器

高速公路的交通流存在很大的不确定性,模糊逻辑是解决其控制问题的有效方法。对传统的ALINEA模型进行了扩展,提出一种新的自适应模糊匝道控制器。当高速公路路段的临界密度不能被预先正确估计或者因交通环境的实时变化而难以估计时,提出的自适应模糊控制器将显示出其优越性。在仿真试验中,根据交通流的各种性能指标,将新的自适应控制器同传统的ALINEA方法做了详细的对比。     

高速公路主线限速与匝道融合的协调控制

为缓解高速公路的交通拥挤,主线限速、匝道融合等常被应用,因主线限速和匝道融合经各自优化获得的控制策略可能存在矛盾,故二者协调是必须的,而如何建立和求解二者的协调控制模型还没有有效方法.本文基于宏观交通流理论和多agent技术研究了此协调控制问题.为此首先阐述了高速公路的一般宏观交通流模型;然后分析主线限速、匝道融合的交通特性,建立了主线限速-匝道融合交通流模型;并协调主线限速和匝道融合,建立了协调控制模型.最后,基于多agent技术和分层递阶结构提出了协调控制模型的求解算法,并给出了应用此方法控制仿真高速公路的一个实例.     

基于小脑模型关节控制器与PID复合的高速公路交通流密度控制

高速公路交通控制系统是一个复杂的非线性时变系统, 传统的匝道控制方法难以取得满意的控制效果. 为此, 本文提出基于小脑模型关节控制器(CMAC)与PID复合的匝道控制方法. 首先建立了二阶宏观动态交通流模型, 然后研究了CMAC与PID复合控制算法, 结合非线性反馈理论, 设计了基于CMAC与PID复合的高速公路交通流密度控制器, 该密度控制问题是一个输出跟踪和扰动抑制问题, 最后采用两个仿真实例对该方法的有效性进行验证. 结果表明, 复合控制具有优越的密度跟踪性能和抑制噪声干扰的能力; 复合控制方法能够有效地消除交通拥挤, 并使主线车流趋于稳定.     

高速公路多匝道协调控制系统设计与仿真

采用大系统分解和协调的方法研究高速公路多匝道的协调控制问题．建立了反映高速公路交通动态变化的有限差分模型，结合交通系统的特点提出改进的多层控制方法．控制结构分三层：局部控制层决定匝道调节率；协调控制层为局部控制层确定期望密度；自适应层根据实时检测交通状况选择模型和调整模型参数．仿真结果表明，控制系统具有良好的动态性能，该方法能有效地消除交通拥挤和维持主线车流稳定，能提高主线的通行能力，实现车辆在高速公路上高效、安全地运行．