基于模糊逻辑的路口交通信号控制

城市交通控制(UTC)是智能交通系统中非常重要的组成部分。在一些复杂的交通情况下,使用传统的控制方法进行交通信号控制的效果并不好。由于模糊逻辑能够较好地描述复杂系统的定性模型,因此它非常适合对路口交通信号灯进行控制。该文给出了一种采用模糊逻辑进行路口信号灯控制的方法。通过从路口检测器获取车辆信息,模糊规则对信号灯进行优化控制。通过仿真模拟,给出了实验结果。     

基于模糊逻辑的区域交通协调控制方法

城市路口拥堵问题是制约城市发展的一个瓶颈。目前,信号灯模糊控制研究对象大多集中在单路口或者干线上相邻的几个交叉口,但城市区域内各个交叉口交通流实际上是相互影响的,因此以上研究存在一定的局限性。针对这一问题,将区域交通信号灯作为研究对象,对区域内信号灯进行模糊协调控制。仿真结果表明,在不同的交通流量情况下,和定时控制、感应控制方式相比,信号灯区域模糊协调控制能更大程度地减少路口车辆平均延误时间。     

交通系统的模糊控制及其神经网络实现

本文根据城市交通系统的特点设计了单个路口信号灯的模糊控制器,研究了用神经网络实现模糊控制器的方法和过程,并对该控制器进行了仿真研究,本文所设计的控制方法适合于各种车流大小随机变化的单个路口,且决策过程迅速、合理,无需对车流进行预测,是一种实时单点控制方法,由于模糊控制器由神经网络实现,控制具有学习和联想功能,仿真结果说明了该方法的有效性。     

智能交通在城市交叉口控制的应用

当前路口的信号灯控制算法大都还是研究单个路口的信号控制情况,但是单个路口的最优化之和并不代表整个城市交通控制的最优化,而必须对城市交叉口的上下游进行一体控制,实现整体交通流量的最优化。本文通过对上游相邻多个路口进行监测,结合历史数据进行建模,从而制定下游路口的信号灯方案,以保证车流能以最少的时间通过相邻的几个路口。     

基于激光传感数据的拥堵路口交通信号灯控制

针对城市车流高峰时段的道路拥堵问题,提出基于激光传感数据的交通信号灯智能控制方法研究。在道路两侧均匀布置激光传感器节点,采集实时的激光传感数据和车流量信息,并构建一种两层级的交通信号灯控制模型,以提取的交通路口实时传感数据作为输入项进行模糊推理,并求解出交通信号控制模糊子集,最后推导出当前车流长度、车辆在路口的平均滞留时长及车辆的延误时长等变量,达到缓解交通拥堵,提高通行效率的目的。仿真实验数据表明,提出的拥堵交通信号灯智能控制方法具有良好的控制效果,可以明显减少车辆延误时长,提高道路通行的效率和安全性。     

基于WSN的智能交通灯控制系统设计

针对多路口的交通信号灯控制问题,提出了基于无线传感器网络的两级组织结构,搭建了交通信号灯控制平台.利用传感器节点收集的交通信息,结合模糊控制方法,实现了交通信号灯的无线智能控制.仿真结果表明,该控制器是有效的,其控制效果优于传统的控制方法.     

基于模糊控制的智能交通系统

针对平面交叉口的智能交通信号控制,提出了多相位路口实时的模糊控制方案。根据各相位的车辆排队长度实际交通量,设计信号灯配时方案,减少车辆在路口的排队长度。对上述控制方案进行仿真实验,仿真实验结果表明,该控制方案能很好的改善实际交通状况,控制效果优于定时控制的方法,从而有效的提高平面交通路口的通行能力。     

基于车流量的交通信号灯实时控制的研究

道路交通信号灯控制与道路交通标志线的设置共同组成了对道路交通控制和管理的一个完整部分。交通信号灯控制在整个道路交通工程中起到了重要的作用,它主要应用于交通量较大、交通流冲突较多和复杂的交叉路口,以及某些道路路段上需要对交通流方向控制的地方。针对现有的交通信号灯控制中的一些缺陷,本文提出一种利用交通路口中车辆数量为引导因素,利用VC++编写信号灯实时控制程序,以达到对交通信号灯的实时控制。     

单路口信号灯F-GA-F控制策略研究

论文提出了单路口信号灯F-GA-F控制策略,该策略利用预估车流模糊推算下一个周期的值,采用遗传算法优化目标函数,得到各个相位的绿灯时间,然后,对各个相位的绿灯时间采用模糊控制实时地进行调整,使单路口在一个周期时间里的交通流量最大。计算机仿真结果表明,控制策略性能优良。     

基于0-1整数规划交通信号控制优化模型及算法

基于城市交通拥堵的现实背景,主要研究了城市交通网络中信号灯的实时控制的优化问题。通过给出0-1整数规划的模型,定量研究了交通网络中路口信号相位之间的关系,并建立了交通信号控制适时优化模型对其进行优化。针对一组具有不同信号周期的路口信号灯,假设每个路口的相序已知,任意两个路口的相位差未知,综合考虑绿信比和相位差,寻找最优控制策略。在数学模型中,假定交通网络路口具有不同的信号周期和相位差预先未知,在各路口信号周期的最小公倍数的时间段内,通过决策信号灯在任意时间段内的状态来最小化总的车辆延迟时间。问题研究中涉及大量的0-1变量,通过定义内生、外生变量,形成了对各变量的有效约束,使模型在实际仿真实验中的计算复杂度大大减少。最后利用启发式算法对给出的算例进行仿真验证。     

模糊自适应PID参数自整定控制器的研究

当控制系统中的被控对象存在纯滞后、时变或非线性等复杂因素时,普通的PID控制器的控制效果很难达到较好的控制效果,针对这一问题,应用模糊控制和自适应控制的知识,设计了模糊自适应PID参数自整定控制器,此控制器的比例系数、积分系数和微分系数可根据模糊推理规则进行在线调整。仿真结果表明,该控制方法提高了系统的动、静态特性,使该系统具有较好的鲁棒性。     

基于积分自整定模糊控制的无刷直流电机伺服系统

为了解决基本模糊控制稳态精度欠佳的问题，提出无刷直流电机伺服系统积分自整定模糊控制器设计方法。该方法在基本模糊控制的基础上增加一个系数自整定积分器，根据实际工程经验并采用模糊控制规则确定积分因子，从而自动地调整积分系数。仿真结果表明，积分自整定模糊控制的动态和稳态性能均优于常规模糊控制。     

基于SCEA的模糊控制器的优化设计研究

有关最优模糊控制器设计的研究已经提出许多年了,也因此而提出了各种各样的模糊建模方法。该文为模糊建模提出了一种新颖的算法――计划协同进化算法(Schema Coevolutionary Algorithm-SCEA),用该算法来设计最优模糊控制器,并将优化后的模糊控制器用于汽车防抱死制动系统(ABS)。理论分析以及仿真试验都验证了该算法的有效性。     

基于Smith预估计器的变论域模糊控制

对于缺乏精确模型的过程或参数时变的滞后过程,传统Smith预估计器难以达到满意的控制效果。变论域模糊控制能够对一些非线性的、无对象模型的系统进行控制,并基本消除了系统的静态误差,但在对迟延时间较大的系统进行控制时容易产生震荡。针对具有较大纯迟延时间的系统,该文提出了基于Smith预估计器的变论域模糊控制方案。该方案将Smith预估计器和变论域模糊控制方式相结合,较好地克服了常规变论域模糊控制和传统Smith预估计控制所存在的主要问题。通过仿真实验分析,证明了该控制方案的有效性。     

普适环境下的模糊访问控制模型研究*

现有的普适访问控制模型的研究都忽视了安全中存在的模糊性问题。在普适计算环境中上下文信息可能是不完备或者模糊的,因此由残缺或模糊的上下文信息推导授权结果就显得十分重要。在使用控制模型的基础上,提出了一个模糊的普适访问控制模型（fuzzy usage control models, FUCM）,给出了模型的形式化定义,并通过实例对模型的授权过程进行分析。结果表明新的模型能够对模糊的上下文信息进行授权决策,并具有更智能的授权能力,更适用于普适计算环境。最后,给出了模型实现的参考监视器体系结构。     

基于规则可调整的双模模糊控制系统的研究

基于规则可调整的模糊控制理论,针对被控量变化范围较大的一般模糊控制算法存在“盲区”较大的特点,从提高控制精度的角度提出了采用Bang-bang控制与规则可调整的模糊控制相结合的双模控制算法,经在速度控制系统中运行表明,该控制方法具有控制精度高、实时性能好的特点。     

基于模糊控制技术的中央空调控制器的仿真研究

针对常规模糊控制技术的不足,从模糊控制的本质出发,分析了现有改善模糊控制器性能的方法。在此基础上,提出了一种变论域模糊控制加PID控制器的方案,设计了相应的控制器,并以中央空调系统为控制对象进行了仿真实验。仿真结果表明,该模糊控制比常规模糊控制的超调量小、稳态精度高并且抗干扰性较好,模糊控制器的性能得到了较大的提高,而且简单易行,适合于硬件实现。     

MULTITUNING FUZZY CONTROL SYSTEMS DESIGN

A multituning fuzzy control system structure that involves two simple, but effective tuning mechanisms, is proposed: one is called fuzzy control rule tuning mechanism (FCRTM); the other is called dynamic scalar tuning mechanism (DSTM). In FCRTM, it is used to generate the necessary control rules with a center extension method. In DSTM, it contains three fuzzy IF-THEN rules for determining the appropriate scaling factors for the fuzzy control system. In this paper, a method based on the genetic algorithm (GA) is proposed to simultaneously choose the appropriate parameters in FCRTM and DSTM. That is, the proposed GA-based method can automatically generate the required rule base of fuzzy controller and efficiently determine the appropriate map for building the dynamic scalars of fuzzy controller. A multiobjective fitness function is proposed to determine an appropriate parameter set such that not only the selected fuzzy control structure has fewer fuzzy rules, but also the controlled system has a good control performance. Finally, an inverted pendulum control problem is given to illustrate the effectiveness of the proposed control scheme.     

基于PLC的环境模拟系统温度控制算法的研究与实现

针对环境模拟试验温度控制系统中被控对象存在的非线性、时滞等特点,本文采用区间限幅PID控制算法和模糊PID控制算法对传统控制方法进行了改进。首先为了解决模拟量三通粗调阀调节缓慢的缺点,建立了区间限幅PID控制算法的控制规则表,并将其在PLC中实现。其次提出用模糊PID控制算法来解决电加热器的非线性、大时滞性问题,并结合实际控制经验建立了模糊控制规则表,然后将模糊PID控制算法在PLC中进行实现。最后将限幅PID和模糊PID控制算法应用于某大型环境模拟试验控制系统,实验结果表明利用改进算法对温度控制具有良好的稳定性及精确度。     

基于神经网络与模糊理论的备件库选址预测

简要介绍了人工神经网络和模糊理论,分析了神经网络模糊控制的结构,设计出基于神经模糊算法的备件库选址模型,通过Matlab仿真工具实现了备件库选址的科学预测.实验表明,神经模糊方法是备件库选址预测的一种创新应用,对军事领域的科学选址具有较强的泛化能力.