雨雾天气下公路可变限速控制策略研究

针对雨雾天气下公路交通事故上升与通行能力下降的问题,综合考虑交通安全和通行效率两个因素,提出一种雨雾天气下可变限速控制策略;首先,考虑雨雾天气下道路线形对车辆速度和道路通行能力的影响,建立雨雾天气下动态交通流模型;然后,根据驾驶员可视距离、路面附着系数和道路曲线等因素确定雨雾天气下车辆最大安全速度;最后,采用自适应遗传算法对包含总行程时间和总行驶里程的目标函数进行求解,得到雨雾天气下各路段的限速值;仿真结果表明,所提出的可变限速控制策略有效降低了雨雾天气下公路的行车风险,并缓解了交通拥堵。     

高速公路的匝道与可变限速联合模糊控制

匝道控制是目前使用最广泛的高速公路交通控制方法之一.但是当高速公路严重拥挤时,匝道控制不再有效,需结合主线可变限速控制,以缓解交通拥挤.由此,匝道调节率与可变速度限制间高效的联合控制对于提高道路性能显得尤为重要.由于交通的非线性和不稳定特性,模型最优控制计算复杂且精度低,进而提出了一种模糊控制方法.该控制方法能够有效处理交通系统,算法简单,实现对高速公路的匝道调节率与可变限速的联合控制,保证车辆在高速公路上高效、安全运行.     

高速公路主线可变限速模糊控制及仿真研究

研究高速路交通流优化控制问题,在互通立交范围内,没有入口匝道放行限制的条件下,当交通需求达到一定程度时,造成交通拥挤甚至拥堵,交通流不稳定.为充分发挥通行效率,缓解交通拥挤,针对高速公路互通立交的特点,为主线限速控制,提出一种高速公路主线可变限速模糊控制方法.控制通过对入口匝道上游主线交通流的速度,实现交通流从拥挤状态调控到稳定状态.为评价控制方法的性能,用最短总行程时间为性能指标,与无控制情况进行比较.最后得出设计的可变限速模糊控制器,能够有效延缓互通立交范围内交通拥挤的出现,提高高速公路网的整体运行效率,保证车辆安全和高效的运行.     

基于CTM快速路可变限速标志投资优化

针对快速路可变限速标志投资缺乏系统的定量分析、位置模糊问题,基于改进元胞传输模型构建了阶梯形限速投资模型。首先,对限速控制的改进元胞传输进行了描述;接着,为实施阶梯形限速控制,引入了0-1整数规划算法和限速约束条件;最后,利用遗传算法优化了投资额一定时可变限速标志位置以及动态限速值。算例结果发现：随着投资额增大,平均临界密度标准差、饱和度会减小,车辆运行速度会提高,但同时效益生产量会随之降低,系统平均延误会随之增大。结果分析表明,该模型能够有效解决可变限速标志投资优化问题。     

ALPSO-SVM道路限速标志识别

提出了一种基于支持向量机(Support Vcctor Machine, SVM)的道路限速标志识别方法。为了提高算法对限 速标志的识别精度,采用了一种可在进化过程中通过调整学习参数来协调粒子全局与局部搜索能力的自适应学习粒 子群算法(Adaptive Learning Particle Swarm Optimization, ALPSO)对支持向量机的相关参数进行优化。实验结果表 明,提出的ALPS(}SVM方法在识别性能上优于传统的SVM,在算法收敛性能上优于标准PS+SVM.     

小型风力发电机的限速控制研究

文章分析了小型风力发电机的3种限速控制方法的工作原理及优缺点:(1)机械限速需要为风机增加1个运动环节,在风洞试验条件下具有良好的限速特性,但不能瞬时响应自然风况的变化,容易导致保护落后、失效及剧烈震动,引发风机飞车、过载等现象;(2)电压幅值控制电磁限速以电压幅值为控制信号来反映风速的大小,从而实现限速,能够基本解决风机飞车、过载问题,但仍然存在滞后问题;(3)电压频率控制电磁限速以发电机输出电压的频率为控制信号来反映风速大小,从而实现限速,保护电路简单,解决了控制滞后的问题,大大提高了小型风力发电机组的结构稳定性和工作可靠性,并具有很强的现场适应性。     

一种基于可变多簇结构的动态概率粒子群优化算法

针对传统粒子群优化算法中全连接型拓扑和环形拓扑的特点,引入了一种粒子群信息共享方式——多簇结构,进而基于多簇结构提出了动态可变拓扑策略以协调动态概率粒子群优化算法的勘探和开采能力,并从理论上分析了最优信息在各种拓扑中的传播,同时从图论角度分析了几种经典拓扑以及动态可变多簇结构的统计特性.通过典型的Benchmark函数优化问题测试并比较了几种经典拓扑以及可变拓扑在高斯动态粒子群优化算法中的性能.实验结果表明,基于多簇结构的可变拓扑策略在求解复杂优化问题时优势明显,可以有效地避免算法陷入局部最优,在保证收敛速度的同时增强了算法的全局搜索能力.     

交通事件下快速路网匝道控制与路线诱导的集成控制

本文建立了交通事件影响下匝道控制与路线诱导相结合的完全集成控制模型,即建立了一个以节点分流比例与匝道调节率为控制变量的非线性最优控制模型,模型中考虑了突发交通事件后快速路的交通特点,基于粒子群算法设计了模型的求解算法.以一个简单的小型路网为例,讨论了突发事件后采用不同控制策略对系统的全局影响,仿真表明,匝道控制与路线诱导相结合的集成控制有效地降低了事件的影响.     

可变车道行驶方向的动态控制方法研究

针对大城市道路双向交通需求不均衡的潮汐交通问题,提出一种根据双向交通运行状态动态控制可变车道行驶方向的交通控制方法.利用可变车道路段双向饱和度分析道路交通运行状态,以此划分为5种交通状态,建立各种交通状态下对应的车道行驶方向优化模型,并使用枚举法对模型求解,最后应用微观仿真软件进行案例分析.结果表明:与传统的定时控制模式相比,本文提出的动态控制方法能够更好地减少潮汐路段的车辆平均延误和提高车辆通行效率,有效缓解潮汐交通需求条件下的道路交通拥堵现状.     

路面除雪融冰智能控制与远程监控系统

针对传统路面除雪融冰的弊端,设计了一种路面除雪融冰智能控制与远程监控系统.采用ARM嵌入式主机对环境温湿度进行实时监测,并通过3G网络实现与远程监控系统之间数据的接收和发送.远程监控系统实时显示环境温湿度信息,并自动或手动触发嵌入式主机启动加热控制器,实现路面除雪融冰智能化管理.整个系统性能稳定、操作简单,经实际应用表明:该系统能够很好地完成路面除雪融冰工作,在城市高架、高速公路、机场等关键路段具有良好的应用前景.     

智能交通环境下车辆群体速度优化控制方法研究

为降低智能交通系统中车辆的能量消耗,该研究以智能网联汽车为研究对象,提出了一种车 辆速度优化控制方法。该方法以车辆的能量消耗模型为依据,综合考虑了其他车辆以及交通信号灯配 时对车速的影响。通过瞬时优化算法实时计算出经济车速,从而降低车辆的能量消耗并减少车辆的信 号灯等待时间。为验证其有效性,该研究提出了 3 种基准测试方法,并在 Vissim/Autonomie 联合仿真平 台上对几种方法进行了比较。结果显示,该方法分别实现了 14.32%、9.74% 和 73.72% 的能耗降低。     

Asymptotic Tracking Control for Wind Turbines in Variable Speed Mode

This paper presents a variable speed control strategy for wind turbines in order to capture maximum wind power. Wind turbines are modeled as a two-mass drive-train system with generator torque control. Based on the obtained wind turbine model, variable speed control schemes are developed. Nonlinear tracking controllers are designed to achieve asymptotic tracking for a prescribed rotor speed reference signal so as to yield maximum wind power capture. Due to the difficulty of torsional angle measurement, an observer-based control scheme that uses only rotor speed information is further developed for global asymptotic output tracking. The effectiveness of the proposed control methods is illustrated by simulation results.      

基于粒子群优化的集气管压力变结构模糊控制

针对某焦炉集气管压力波动幅值大、压力振荡剧烈的情况,提出了一种基于粒子群优化的变结 构模糊控制方法．该方法针对集气管压力的不同波动范围,采用不同的控制规则设计了两个模糊控制器．针 对模糊量化因子调节的困难,采用粒子群优化惯性系数的自适应调整机制,以寻优模糊控制器量化因子．仿 真实验以及实际运行结果表明,采用该方法所建立的控制系统能够快速调节3#阀门开度,使集气管压力在短 时间内达到稳定,证明了该算法的有效性和优越性．     

基于时空注意力网络的动态高速路网交通速度预测

交通速度是影响高速路网通行效率和安全的重要指标,精准预测高速路网交通速度可以减少交通事故和通行时间,预先为交通控制提供有价值的参考信息,对高速公路管理具有重要意义。基于时空注意力网络,提出一种由数据和长期预测任务驱动面向动态高速路网的交通速度预测模型(ST-ANet)。通过图注意力网络提取高速路网的动态空间关联特征,使用长短期记忆网络提取输入数据的时间关联特征。在此基础上,采用基于多头自注意力机制的时间注意力网络计算历史输入数据和预测值之间的相关性,并利用密集连接和层归一化方法进一步提升模型性能。基于中国宁夏回族自治区银川市高速路网监测数据进行实验,结果表明,与GCN-LSTM模型相比,STANet模型预测未来1 h、2 h和3 h内高速路网交通速度的平均绝对误差分别降低4.0%、3.6%和3.9%。     

变速风力发电机组最大风能追踪与桨距控制

针对变速变桨风力发电机组(Variable Speed Variable Pitch,VSVP)如何在低风速时最大限度捕获风能以及在额定风速以上稳定输出功率进行研究。低风速时在传统风能追踪控制策略的基础上,提出通过改变最优增益系数来追踪最佳风能利用系数的自适应转矩控制策略。在额定风速以上,依据风机空气动力学原理、风轮扫及面内风速风切特性,提出基于桨叶方位角信号的独立变桨距控制策略。该策略通过权系数将统一变化的桨距角转化为3桨叶独立变化的桨距角。以国产某2 MW风力发电机组为验证对象,基于Bladed软件平台对所采用的控制策略进行仿真验证。结果表明,相对传统控制,所提出的控制策略在低风速时能够更好的追踪最大功率点。额定风速以上时,使风力发电机组能够在额定转速下保持稳定的电功率输出。     

变速风力发电机组出功控制策略研究

变速风力发电机组通常采用转速控制和变桨距控制相结合的方法,在额定风速以下主要调节发电机的转矩使转速跟随风速变化而变化,以获得最佳叶尖速比;在额定风速以上通过调整桨叶节距,改变气流对叶片攻角,从而改变风力发电机组获得的空气动力转矩,才能使功率输出保持稳定传统PID控制方案在风电控制中仍然发挥重要的作用,先进的控制算法与传...     

高速磁悬浮机床主轴的离散变结构控制

研究了高速磁悬浮机床主轴的变结构控制, 建立了考虑切削过程的主轴 磁轴承系统动力学模型, 并以磁轴承为控制对象, 设计了离散变结构控制器来抑制主轴振动. 仿真结果表明, 变结构控制律对于阶跃、冲击及切削等扰动具有很强的抑制能力, 对系统模型摄动及复杂加工过程具有良好的适应能力.     

汽车自动限速系统设计

该系统的目的在于自动限制汽车的运行速度;它能根据道路的不同,设置不同的限速值,通过对汽车当前速度的测量,并与设定的限速值相比较,当大于限速值时,使油门自动关小,由于这是一个负反馈控制过程,能使汽车的运行速度限制在限速值附近;限速值是由交通部门根据路况设置的,进入某种路况时将会自动地改变限速值,而且,司机无法更改限速值;从而,使超速行驶的可能性大大减少。交通事故也明显下降。