基于神经网络预测模型的高速公路递阶控制

利用递阶结构和神经网络来进行高速公路入口匝道控制，其基本思想是：把高速公路作为一个大系统问题，子系统为高速公路的路段，协调控制层负责计算各路段的期望轨线，应用神经网络对各路段交通状态进行预测，并根据预测结果实施控制。给出了控制器的构造方法并进行了仿真实验，实验结果表明，该方法能够有效地消除交通拥挤和维持主线车流稳定。     

城市快速路入口匝道控制研究综述

入口匝道控制是城市快速路交通缓堵的重要手段。为全面了解其研究现状及发展趋势，回顾了入口匝道控制自提出以来近60 年的发展历程，系统梳理了入口匝道控制逻辑与类别，聚焦入口匝道控制的方法论演进。 研究发现： 入口匝道控制范围从局部最优向全局最优发展；入口匝道控制对象由宏观交通流控制向微观车辆控制发展；入口匝道控制的建模方法从确定、均质和静态等模型假设向考虑交通流随机性、异质性和动态性方向发展；入口匝道控制的求解方法分为数学推导和搜索算法两类，在收敛性和普适性方面各具优势。最后，分析了入口匝道控制研究现状，并指出了未来4 个重要研究方向，包括宏观与微观交通流协同控制、入口匝道控制的抗干扰与自恢复能力提升、大规模快速路网控制的高效可靠求解，以及网联环境下的智能控制技术实现。     

基于PID神经网络的快速路入口匝道控制

鉴于神经网络具有良好的非线性特性,学习能力以及自适应能力,本文将神经网络控制与快速路入口匝道控制结合起来,提出了一种基于PID神经网络的入口匝道的协调控制方法。仿真结果表明,较之于ALINEA控制,该方法能更好地稳定快速路的主线交通流密度。     

高速公路入口匝道无模型控制研究

高速公路交通系统是具有非线性、随机性、时变性等特性的复杂系统,用传统的数学模型很难准确地描述,因此依赖数学模型的交通流控制存在很大的局限性.建立了一个包含神经网络的无模型高速公路交通流匝道控制系统,这里以入口匝道的放行率(即控制变量)作为神经网络输出,并给出了神经网络的结构和详细的训练算法,其中训练算法采用了SPSA方法.仿真结果表明,该方法能有效地对高速公路入口匝道实施控制,且比一般的神经网络模型具有更强的在线控制能力.     

结合部区域入口匝道协调控制模型

针对进出城市的高速公路与关联城市快速路(简称结合部区域)交通拥堵日益恶化的现象,以结合部区域为研究对象,从结合部区域的匝道控制影响因素分析入手,建立了一种适用于结合部区域的单点入口控制模型和多入口匝道协调控制模型,以京津塘高速公路与北京市三环、四环的结合部区域为例,以实地调研及交通流检测数据为基础,通过仿真验证其有效性,为匝道协调控制实际应用提供理论方法.     

基于模糊算法的高速公路匝道控制方法

针对高速公路交通拥挤和堵塞问题，提出用模糊控制的方法，在拥挤和堵塞形成之前控制匝道的入口流量，避免交通拥挤和堵塞的形成。分析了交通流的构成和自然条件对交通的影响，然后设计出匝道模糊控制的基本结构，并给出了确定交通状态参数的模糊算法。     

高速公路入口匝道的模糊逻辑控制

利用模糊逻辑控制器实时地调节高速公路入口匝道,该控制器由模糊规则库,模糊生成器,模糊消除器等组成,控制器的输入量来自入口匝道以及上下游的检测器,输出是入口匝道的调节率。     

城市快速路入口匝道控制仿真分析

以深圳春风路高架快速路为例,对不同交通需求水平情况下定时、Alinea、Flow 3种常用入口匝道控制算法的实施效果进行了仿真分析,并详述了各种算法的参数取值.仿真结果表明,入口匝道控制在交通需求高到一定程度的情况下能有效发挥改善主线交通的作用.Alinea和Flow算法总体优于定时控制,但也显著增加了匝道的延误和排队长度.当交通瓶颈与上游2个入口匝道均密切相关时,Flow算法控制效果优于Alinea算法.最后,对在Alinea,Flow算法中引入匝道排队调节的情况进行了仿真分析,结果表明排队检测器离匝道入口的距离是平衡主线拥挤和匝道排队的关键因素.     

高速公路网动态交通分配离散模型与算法

给出了一个入口匝道流量控制下高速公路网动态交通分配离散模型，其中采用了一个反馈控制，通过调节匝道流量使高速公路各路段的车辆数接近理想值。并给出了求解的迭代算法和算例。     

可接受间隙匝道控制策略及其参数标定研究

对城市快速路入口匝道控制的作用和几种常用方法的优缺点进行了分析,结合广州市内环路的实际特点,提出了广州内环路入口匝道采用可接受间隙控制的方法。在此基础上,对入口匝道控制的临界交通量参数进行了调查与标定,为系统的应用打下坚实基础。     

SCGM预测控制对纯滞后伺服系统性能的改善

通过对圆网伺服系统的分析，提出了一种基于系统云灰色模型（SCGM）的预测补偿控制器，它结合灰色预测，PID控制以及决策控制的思想，可以较好地改善小的纯滞后伺服系统的跟踪性能，仿真试验和实验运行证明了该控制方案能够在不影响原有系统阶跃响应的情况下，减小斜坡响应的稳态误差，提高伺服系统的动态响应能力。     

进气道调节系统数字式控制器的设计与实现

某飞机进气道调节系统数字式控制器与进气道斜板位置传感器配套使用,形成斜板控制指令。由执行机构驱动斜板运动,改变进气道喉道面积,使进气道出口空气流量和流场满足发动机工作需求。通过数字仿真,对该斜板调节规律进行研究。分析了数字式控制器控制交联接口关系,提出数字式控制器的实现方案。论述了数字式控制器的软件设计。用地面试验和飞行试验对数字式控制器进行验证,结果证明该数字式控制器有效、准确、可靠。     

高速公路匝道协调控制系统的仿真分析

采用连续流宏观稳态交通模式和占有率调节控制策略,使用Visual Basic软件设计了一个高速公路匝道协调控制系统,模拟了高速公路交通系统的动态运行过程,并通过数据仿真对系统运行和计算的有效性进行了分析.仿真结果表明,控制系统具有良好的动态性能,所提出的方法能够有效地消除交通拥挤,维持主线车流稳定,实现车辆在高速公路上的高效、安全运行.     

飞机可调斜板式进气道板位突变特性研究

通过分析可调斜板式进气道的调节规律,结合飞行试验数据和CFD三维流场仿真,研究了板位突变条件下的两个基本特性——进气道内流压力脉动、进气道入口激波系变化,进而分析了空中飞行时进气道异常响声的原因,提出可调斜板式进气道调节的优化方法,该特性研究方法对同类进气道试飞具有一定的工程应用价值。     

松软地面下履带车辆斜坡转向特性

越野环境下的松软地面是履带车辆行驶的主要地形,在这种条件下行驶不可避免地要进行斜坡转向操作,履带车辆的斜坡转向特性值得重点关注.针对研究履带车辆斜坡转向特性的必要性和重要性.根据履带车辆转向的运动特点,建立了坡道转向动力学模型,结合地面力学理论,进一步深入研究履带车辆在松软地面下斜坡转向特性.通过履带车辆在斜坡上完成规定半径转向动作所需的滑转率这一指标,来分析坡角、地面性质、转向半径对履带车辆斜坡转向性能影响,为履带式无人车的设计、路径规划和跟踪控制打下基础.     

基于倾角传感器的坡道角度识别研究

针对坡道角度识别问题,探究汽车车身倾角传感器信号与坡道角度的关系。分析了汽车在坡道上的受力,并对车身倾角与前、后悬架伸缩量的关系进行探讨。根据悬架与轮胎变形量推导出坡道误差角。运用Matlab/Simulink建立数学模型并进行仿真,生成坡道误差角曲线。结果表明:坡道误差角随着坡道角度增加而增大,限值可达6.5%,本文的识别方法可有效消除这一误差,提高坡道角度识别的精确度。     

基于ALINEA算法的上海快速路入口匝道控制方法

通过分析上海典型匝道--内环内侧武夷路上匝道,将国外运用较为成功的单点控制方法--ALINEA算法,在附加考虑匝道排队长度限制的基础上,运用于实际的工程实践.经过离线模拟,发现主线速度得以提高,同时匝道流量的脉冲性被一定程度地平滑了.故认为:以ALINEA算法为基础的控制方法,适用于上海快速路入口匝道控制.     

基于ALINEA算法快速路入口匝道单点动态控制

在考虑匝道排队控制和控制阈值约束的前提下,基于ALINEA算法对武夷路上匝道进行动态控制.研究ALINEA算法参数设置目的,综合以往研究成果,分析相关采集数据,确定ALINEA参数设置;分析ALINEA经典排队模型,结合武夷路上匝道实际物理条件,提出匝道排队分段约束模型.分析匝道单点动态控制机理和武夷路匝控相关数据特征,构建控制阈值表;控制阈值表、ALINEA算法和匝道排队分段约束模型一起构成了武夷路上匝道单点动态控制策略.离线仿真结果证明了该策略不但平滑了匝道流量脉冲,而且提高了主线下游行车速度,解决了主线下游的拥挤.