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.     

高速公路匝道非线性反馈控制器的设计与仿真

提出了一种非线性方法设计高速公路入口匝道反馈控制器,非线性反馈控制器由高速公路交通流模型和比例积分调节器组成。阐述了入口匝道控制原理,建立了高速公路交通流模型,模型的流量—密度关系是非线性的,设计了高速公路匝道非线性反馈控制器模型。仿真结果表明非线性反馈控制器性能优越,它能使高速公路主线交通流密度保持为设定的期望密度,同时又能维持可接受的匝道服务水平。     

城市高速公路交通的神经网络建模与控制

从城市高速公路交通流的宏观、动态特性出发 ,分析了交通流控制中常用的宏观、动态、确定性模型 在此基础上 ,利用人工神经网络技术建立了城市高速公路的神经网络模型 ,并提出了入口匝道放行和路段速度相结合的多变量神经网络控制策略 利用该控制策略建立的自适应神经网络控制器 ,可以使高速公路上的交通密度维持在理想的密度值附近 .进一步分析可以得到 ,该控制器是一个状态和控制作用均可跟踪的伺服系统 .以杭州某高架高速公路为背景的仿真结果表明 :该控制器具有较强的鲁帮性 ,控制效果令人满意 .     

扩展Kalman滤波法在高速公路交通流模型上的应用

高速公路交通流模型是高速公路交通监控系统设计、分析、仿真、运行的基础.由于高 速公路交通流模型是一个高阶非线性时变系统,这使得该模型的状态估计问题成为一个非常困 难的问题.这里简要描述了传统解析模型中的交通流宏观动态模型及扩展的卡尔曼滤波法 (Extended Kalman Filter-EKF)状态估计原理,讨论了该类模型在一条具有三个等长路段,一个 入口匝道,一个出口匝道的公路的应用,并利用EKF得出对三路段高速公路车流密度、车流速 度跟踪的仿真结果.仿真结果表明了算法的实用性.     

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。     

基于CMAC与PID复合控制的汽轮机功率控制系统

针对汽轮机功率调节过程的非线性特征,提出了将CMAC神经网络与常规PID控制相结合的方法,并将其应用于汽轮机功率控制中。该复合控制方法可以实现前馈与反馈的联合控制,其中前馈控制由CMAC神经网络实现,反馈控制由常规PID控制器实现。通过对比分析CMAC/PID复合控制与常规PID控制的仿真结果,可以看到在不同的扰动因素存在时,CMAC/PID复合控制均能取得较好的控制效果。     

基于CMAC的PID控制在不确定性电液伺服系统中的应用

介绍了CMAC网络的控制原理,给出了CMAC网络与PID复合控制的控制器设计步骤,并将该方法应用到某电液位置伺服系统中.仿真结果表明,该方法能获得良好的跟踪性能,具有一定的鲁棒性,对于抑制并消除系统的不确定性具有良好的控制效果.     

基于CMAC与PID复合控制的柴油机调速系统

针对柴油机模拟参数多变化、非线性因素较强的特点.结合传统PID控制的优点,提出了改进CMAC与PID复合控制方案,并应用于柴油机调速系统的设计中去,给出了柴油机调速系统数学模型和新的控制算法.改进的复合控制方案是采用模糊化的方法的选择泛化邻域及学习率,并采用层叠来完成对系统的学习.控制方法开始时是常规PID控制器起作用,经过对常规控制器输出的不断学习,逐渐由小脑模璎的输出起控制作用.与传统的PID输出及CMAC与PID复合控制相比,仿真结果表明,改进的复合控制效果更好,超调小,鲁棒性强,更适合于类似于柴油机调速系统的非线性环境.     

基于粒子群算法的多匝道协调控制

高速公路入口多匝道协调控制是调节各个入口匝道进入到主线的交通量,从而使主线交通流处于最佳状态。由于多个入口匝道相互关联和相互影响,多匝道协调控制具有强的耦合性、非线性和时变性。针对上述问题,提出了一种基于系统分层和粒子群优化算法的控制方法。首先论述了高速公路多匝道系统的原理模型;然后阐述了多匝道协调控制系统的实现,系统由协调控制层和直接控制层组成,其中前者负责模型选择、参数调整和确定期望的密度轨迹,后者采用比例积分微分控制器实施控制,并引入粒子群算法对控制器的比例系数、积分系数和微分系数进行优化;最后进行了仿真实验。结果表明,当高速公路出现交通拥堵时,系统能够快速地消除拥堵,并使主线交通流趋于稳定。该方法为高速公路多匝道控制提供了一种切实可行的新途径。     

飞机舵机电液加载系统的多余力抑制方法研究

针对飞机舵机电液加载系统出现的多余力问题,建立系统数学模型,分析与多余力密切相关的因素,提出改进型CMAC神经网络控制器与积分分离式PID控制器复合控制的方法;改进型CMAC神经网络控制器实现前馈控制,以产生舵机加速度的力信号和加载力误差信号作为输入,提高了系统的加载精度和响应速度;积分分离式PID控制器实现反馈控制,克服了经典PID控制器易产生积分过渡的缺点,提高了系统的动态性能;仿真结果表明,复合控制器不仅能够有效抑制多余力,而且使系统具有良好跟踪效果,完全能够达到系统控制性能指标的要求。     

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.     

快速路入口匝道模糊自整定PI 控制方法

入口匝道调节是快速路交通控制中较有效的一种方式,现基于快速路交通系统的常微分模型,设计了一种新的入口匝道的模糊自整定PI 控制方法,充分利用了上游路段流入的交通流量和向下游路段流出的交通流量信息进行控制律更新,有效抑制了系统扰动等不确定性因素的影响。设计了相应的模糊控制逻辑,实现了复杂交通系统实际控制过程中的PI控制器参数的模糊自整定。仿真研究中,与传统PID 和ALINEA 方法进行了充分比较,说明了所提出方法的有效性。     

一种基于小脑模型关节控制器评论-策略家的机器人跟踪控制算法

本文提出了一种基于小脑模型关节控制器(CMAC)的评论–策略家算法,设计不依赖模型的跟踪控制器,来解决机器人的跟踪问题.该跟踪控制器包含位置控制器和角度控制器,其输出分别为线速度和角速度.位置控制器由评价单元和策略单元组成,每个单元都采用CMAC算法,按改进δ学习规则在线调整权值.策略单元产生控制量;评判单元在线调整策略单元学习速率.以双轮驱动自主移动机器人为例,与固定学习速率CMAC做比较,仿真数据表明,基于CMAC的评论–策略家算法的跟踪控制器具有跟踪速度快,自适应能力强,配置参数范围宽,不依赖数学模型等特点.     

Missile guidance law design using adaptive cerebellar model articulation controller

An adaptive cerebellar model articulation controller (CMAC) is proposed for command to line-of-sight (CLOS) missile guidance law design. In this design, the three-dimensional (3-D) CLOS guidance problem is formulated as a tracking problem of a time-varying nonlinear system. The adaptive CMAC control system is comprised of a CMAC and a compensation controller. The CMAC control is used to imitate a feedback linearization control law and the compensation controller is utilized to compensate the difference between the feedback linearization control law and the CMAC control. The online adaptive law is derived based on the Lyapunov stability theorem to learn the weights of receptive-field basis functions in CMAC control. In addition, in order to relax the requirement of approximation error bound, an estimation law is derived to estimate the error bound. Then the adaptive CMAC control system is designed to achieve satisfactory tracking performance. Simulation results for different engagement scenarios illustrate the validity of the proposed adaptive CMAC-based guidance law.     

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。     

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．