公交优先模糊控制算法研究

为了克服公交定时优先信号控制不够灵活的缺点，设计了公交优先模糊控制算法，该算法以公交误点数值和待行相位排队长度为输入，以当前相位绿灯延时为输出，实现了以路口总延误人数最少为目标的最优控制．借助Matlab 6．5进行仿真，仿真结果表明了该模糊算法的有效性，模糊控制算法延误人数比定时控制下的延误人数平均低26．6％．     

具有公交优先的交叉口信号控制技术

针对一类典型交叉口,提出一种具有公交优先的交叉口模糊信号控制技术。采用公交专用道和公交优先进口道实现公交车辆在空间上的优先,通过具有公交优先的交通信号控制算法实现公交车辆在时间上的优先。信号控制算法的核心模块由绿灯相位模块、红灯相位模块和决策模块组成,分别设计这3个模块的模糊控制策略。控制目标是达到对公交车辆加权的车辆平均延误最小。仿真结果表明,与定时信号控制技术相比,该控制策略不仅大幅度减少了公交车辆的平均延误,而且提高了非公交车辆的通行效率,可应用于实际工程。     

交通强度优先的交叉口模糊控制研究

为了降低交叉口车辆延误,提高通行能力,研究了一个四相位交叉口交通信号的模糊控制方法。用交通强度刻画各相位交通流通行需求的紧急程度,根据各相位的交通强度由模糊推理得到当前相位的绿灯延长时间,并选取后续绿灯相位。以交叉口车辆平均延误作为交叉口信号控制的性能评价指标,在相同交通条件下对几种控制方式进行了仿真试验。结果表明,该文的控制方法相对于感应控制方法和直接采用车辆排队长度作为输入的模糊控制方法,更能有效减小交叉口的车辆平均延误。     

单交叉口公交优先双系统模糊控制策略研究

公交系统能够显著地提高城市客运量,有效缓解日益增长的交通需求压力.交叉口公交优先是公交优先发展的一个重要措施,传统的交叉口控制方案将公交车辆与其他类型车辆同等对待,对于载客量较大的公交车辆是不公平的.以人均延误最小为目标,提出了一种单交叉口公交优先的双系统模糊控制模型,其相位模糊控制系统负责对相位方案进行优化,延时抉择模糊控制系统优化各相位的绿灯时间.仿真结果表明,相对于定时控制的公交优先机制,模型在正常交通流的情况下能够有效的减少人均延误.     

城市智能交通信号控制系统设计

基于我国城市道路交通控制的现状，提出一种新的控制方案，采用模糊控制的算法，通过初始绿灯时间和相位转换的模糊设定，建立拟人化的多相位信号灯智能控制，并由性能优越的PLC承担主要的控制任务。经实验表明，这种控制方法对减少车辆平均延误时间具有明显的控制效果。     

单路口交通多相位模糊控制器的设计与仿真

用模糊控制方法对单路口多相位的交通信号进行控制,提出以当前相的主队列和后继相的主队列决定信号配时的方法,并用Matlab及其模糊逻辑工具箱实现二维模糊控制器。以通过交叉口的平均车辆延误作为评价指标,衡量该控制器的控制性能,采用Matlab编程设计实现了交叉口六相位的仿真系统,仿真结果表明控制效果比较好。     

基于粒子群优化的交叉口公交优先控制研究

以四相位单交叉口为研究对象,计算推导交叉口的延误计算模型,包括公交优先相位减少的延误以及非公交优先相位增加的延误。模型以减少人总延误最大为控制目标,采用粒子群算法优化求解,从而得到最优的绿信比,并通过仿真算例验证算法的有效性。     

基于环形线圈检测器的复杂交叉路口多相位模糊控制

利用环形线圈检测器获得复杂交叉路口的实时交通数据,设计了一个三路交叉复杂路口交通信号灯的多相位模糊控制。通过多相位设计对交叉口的复杂交通流进行了规划组织,模糊控制策略可以对绿灯配时进行适当的调整以适应交通状况的实时变化。仿真结果表明,多相位模糊控制效果在减少车辆延误时间指标上优于传统的定时控制。     

基于ARM的交通信号灯智能控制系统设计

针对城市交通道路十字交叉路口的交通灯信号控制存在的问题进行了探讨,并基于中国城市道路交通控制的现状,提出一种新的控制方案,采用模糊控制的算法,通过主相位和辅相位的自选择,建立拟人化的多相位信号灯智能控制,并由性能优越的ARM7控制器S3C44B0承担主要的控制任务。实验表明,此种控制方法对减少车辆平均延误时间、提高路口通行能力具有很好的控制效果。     

交通控制信号优化模型的仿真研究

研究交叉路口车流量数据采集和统计分析,针对交通系统缺乏精确数学模型的问题,为了提高控制效果,提出了多相位交通信号绿灯配时的模糊控制方法和进化算法的递阶模糊控制器的优化控制.构建了相应的模糊控制规则和控制器,使用进化算法对模糊控制器所作出的决策进行动态调整.控制过程对采用以车辆平均延误为目标函数,在模糊控制器做出判决的基础上,对控制规则的调整量进行了全局寻优,加快了收敛速度.通过对一个四相位交叉口进行仿真,结果表明控制效果有明显的改善.     

单点交通信号控制系统的优化设计

针对城市固定相序的单路口多相位交通信号进行控制,本文设计了基于车流量预测的动态调整相位最大绿灯时间的模糊控制系统。综合考虑当前相位、后续相位的交通需求度,以此决定绿灯时间分配。通过模拟交通指挥者实际进行交通控制,实时根据各相位车辆的多少进行信号的智能控制。采用遗传算法对模糊隶属度函数进行优化调整,使隶属函数的选取更为合理,随交通状况的改变自适应地调整。仿真结果表明,该方法能有效降低通行车辆在交叉口的平均等待时间,明显优于传统控制方法,并且能更有效地处理随机性较大、不确定性较强的交通流。     

信号交叉口模糊逻辑自适应控制

针对城市道路交叉口的智能交通信号控制,提出了一种主从式模糊逻辑自适应控制算法,该算法综合考虑了本相位最小绿灯时间结束时刻的路段车辆数和相邻相位的车辆排队长度,以及本相位非关键车流对关键车流的影响,采用两个规则前件进行主模糊控制器的模糊推理,设计了具有更多控制信息的两级模糊控制器。结合已有类似研究成果进行了仿真比较研究,结果表明:该控制算法在减少车辆延误方面有明显改进。     

交叉口信号实时滚动优化模型及算法

为了合理控制单交叉口交通流并且优先公交,建立可变相序的实时滚动优化模型.该模型将公交优先嵌入优化控制,对每辆公交车实时分配权重系数,以交叉口社会车辆和公交车辆的人均延误最小为目标,优化确定相位序列和相位长度.通过跳相来实现相序优化,运用改进的遗传算法来求解.具体实例表明,可变相序的实时滚动优化模型能有效地减少系统的人均延误,并能在尽量减小对社会车辆的影响下实现公交优先.     

单路口右转信号的模糊控制策略

针对单路口右转车辆在转入方向车流稀疏的情况下仍在等待而造成不必要延误的现象作了分析 ,基于人的对单路口右转车辆控制决策过程 ,提出了一种控制算法并设计了模糊控制器 ,把禁行方向机动车和自行车队长度作为输入 ,以此来决定下一相位右转车辆绿时提前的时间 (前时 )长短。仿真结果表明 :此种方法能够有效地减少右转车辆不必要的延误     

一种基于模糊神经网络的正则化学习算法的地铁列车运行控制

将两种不同的模糊神经网络分别应用于地铁列车控制中的站间运行阶段和定位停车阶段,仿真取得了令人满意的结果。为了降低控制系统的复杂度,提高系统的泛化能力,采用了在误差函数中引入正则项的方法。同时采用了基于扩展的自适应神经-模糊推理系统(简称ANFIS)获取模糊规则数和训练隶属度函数中心和宽度的方法。实验结果表明,将以上方法应用于地铁列车运行控制是可行的,可以保证较好的舒适性、速度跟随性和停车准确性。     

相序优化模糊控制在智能交通中的应用研究

根据平面交叉路口的智能交通信号控制原理,建立了一个交叉路口的交通流量模型,提出一种基于相序优化模糊控制的交通控制方法,以PCU(小客车当量)平均延误时间为控制目标实施控制。仿真结果表明,这种控制方法能使交叉路口的PCU平均延误时间明显减小,取得了较好的控制效果。     

城市交通信号两级模糊控制及其优化

提出一种面向城市交叉路口的交通信号两级模糊控制系统,其能够分散处理交通信息参数,有效减少模糊规则数,易于提取模糊规则,并实现相位顺序、绿信比和周期均随着交通状况的变化而自适应变化;并利用混沌优化对模糊控制器的隶属度函数进行优化搜索,从而提高交叉路口的通行效率,减少车辆的延误时间。     

一种用于转炉炉口微压差控制的混合控制策略

针对转炉炉口微差压控制系统的时变性、强干扰性及大时滞等非线性特征,本文提出了一种混合模糊推理与改进S m i t h预估补偿的控制策略。采用模糊推理,根据实际专家经验对微压差控制系统进行非线性控制,以提高系统的鲁棒性。提出了一种新型高阶Smith预估控制器,以补偿控制系统的时滞性,丰富系统的动力学特征。数值仿真表明,与传统模糊控制相比,本文提出的控制策略具有响应快、无超调的优点。工程实践效果表明,本文提出的转炉炉口微压差控制策略是有效可行的,达到了很好的烟气减排和煤气回收效果。     

大时滞系统自适应模糊Smith控制

针对大时滞对象,把史密斯（Smith）预估控制原理和模糊控制器参数的自适应调整方法结合起来,即在Smith预估控制系统中,利用自适应机制在线整定模糊控制器的参数,即根据控制系统在各个阶段呈现出的不同特点来适时调节模糊控制器的量化和比例因子,以适应对象特性的变化。仿真研究表明,所提方法能有效克服普通模糊控制算法不适应大时滞系统控制和常规Smith算法过于依赖模型精度的缺陷,提高了普通模糊控制器对大滞后系统的控制能力。同时该算法还具有很强的鲁棒性和良好的控制品质。