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.     

SWARM 算法在高速公路入口匝道控制中的应用

交通运输业是国民经济中具有全局性和先导性的基础产业.高速公路作为现代化交通基础设施,以其通行能力大、行车速度高的显著特点,成为适应现代产业发展需要的骨干运输方式和重要通道.高速公路的交通控制是高速公路完善程度的重要标志,入口匝道控制则是高速公路控制系统的重要内容,本文介绍了高速公路入口匝道控制系统,包括入口匝道控制的基本原理和典型的控制方法, 并给出了高速公路入口匝道控制系统结构图.SWARM算法在高速公路入口匝道控制中的应用,它以高速公路主线交通流为控制对象,以入口流量为系统的输入控制量,通过计算匝道上游交通需求与下游道路容量差额来寻求最佳匝道入口流量控制,从而使高速公路本身交通需求不超过它的容量,使高速公路主线交通流处于最佳状态.     

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.     

高速公路入口匝道汇合控制下的道路通行能力

研究了高速公路入口匝道实行汇合控制下的通行能力，在以往的研究中通常把可接受间隙作为一个固定参数进行计算，在本文中，则把可接受间隙作为一个概率分布来研究，同时本研究根据主线车流车头时距分布，给出了各级服务水平下道路通行能力的计算公式，并给出了仿真结果。     

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.     

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。     

高速公路入口匝道控制器设计

为了缓解高速公路交通拥堵问题,对强非线性、随机性和不确定性高速公路数学模型进行分析,提出了一种利用模糊PID控制匝道的方法.该方法依据密度偏差及偏差变化实时修正匝道控制参数,调节进入高速公路的车辆数,从而使高速公路的主线车流密度处于理想状态.结果表明,该控制器较具有较好的动态性能,可以使高速公路交通流密度处于期望密度,提高道路使用效率.     

高速公路匝道入口处冲突点仿真研究

针对近年来高速公路匝道入口车辆与直行车辆冲突点而造成的交通事故愈加频繁的情况,通过采取在冲突点前方设置智能车道诱导屏并结合地面变道标识的方式,诱导直行车辆空出最外侧单车道,设定限制行驶区间,供入流车辆进入高速公路,直接消除了冲突点隐患,提高了车辆的通行效率.以滨博高速博山收费站入口匝道为例,通过TransModeler仿真验证了该方法的有效性.     

高速道路入口匝道控制方法综述

高速道路入口匝道控制，在国外许多大城市已有广泛的应用和研究．其控制方法依据控制范围、复杂程度可归纳为静态控制、单点动态控制、动态协调控制三类．国内在此领域内尚未展开大规模的研究，目前也没有实际应用的案例。本文对几种基本的高速道路入口匝道控制方法及其优缺点进行总结和分析，并对相关研究的发展提出看法．     

一类非线性系统的模糊推理建模与控制仿真

针对一类非线性系统,首先使用模糊推理建模法由输入输出数据对得到该系统的数学模型,然后直接对所得的模型进行变论域自适应模糊控制,最后在不同参考输入情况下进行了仿真实验,并与常规模糊控制进行了比较。结果表明,基于模糊推理模型基础上的变论域自适应模糊控制具有相当的普适性和非常好的跟踪性、实时性。     

高速路入口匝道的模糊神经网络自适应协调控制

为了实现高速公路多路段入口匝道的协调控制,提出了一种基于模糊神经网络的自适应协调控制方法.该方法首先利用模糊规则实现了相邻路段间交通状态的协调,并对匝道排队进行调节,使其不超过最大排队长度.然后,在神经网络权值优化过程中,采用遗传算法对隶属度函数进行优化,避免算法收敛于局部最优解.该方法具有不依赖于系统的精确模型、控制算法能自适应外界变化、可实现多路段间协调控制等优点.仿真结果表明,该方法对3个路段的高速公路入口匝道能够较好地实现自适应协调控制;与经典的ALINEA方法相比,优化速度更快,在抑制交通密度波动和排队长度增长方面效果更好,对道路容量的利用也更加充分.     

水源地地下水水位模糊控制仿真

文章对城市供水水源地地下水的补水和供水系统进行了分析,并利用Matlab模糊控制工具箱和Simulink构建了仿真模型进行了仿真;对有效地保护城市水源地地下水水位平衡具有借鉴意义.     

模糊PID控制在汽车ABS中的应用与仿真研究

ABS是一种变工况、非线性的系统,参数自整定模糊PID控制可以利用模糊控制规则对PID参数进行在线修改,因而具有较好的自适应能力．设计了一种参数自整定模糊PID控制器,在分析单轮汽车模型的基础上,探讨了其在汽车ABS上的应用．采用模糊控制、PID控制、模糊PID控制三种方法分别对汽车ABS进行仿真研究,结果表明：模糊PID控制方法兼备了前面两种方法的优点,可以达到更好的控制效果．     

双离合器式自动变速器建模与控制系统仿真

为了减少双离合器式自动变速器(DCT)控制系统的开发时间和费用,利用Matlab/SimDriveLine车辆动力传动系统建模仿真软件,建立了DCT整车系统的动力学模型,采用神经网络训练改进了软件中的发动机模型,基于Matlab/Simulink系统设计了DCT车辆的起步、换挡过程以及换挡规律控制策略仿真模型。在此基础上,进行了DCT整车系统仿真。仿真实验结果表明所建立的DCT系统动力学模型及所设计的控制器的合理性和可行性,证明该方法建立的仿真模型适用于DCT控制系统开发,提高了系统设计的效率。     

城市快速路入口匝道控制算法的改进

本文阐述了城市快速路入口匝道控制的机理和作用,对匝道控制方法进行简单分类,分别给出了各种控制方法的模型表达式,并比较分析了不同控制方法的优缺点和给出了各自的适用范围。针对目前城市快速路入口匝道控制中的不足,结合模糊理论控制和支持向量机算法,提出了一种新的城市快速路入口匝道控制策略的标定方法,并给出了基本算法流程,能够满足城市快速路中不断变化的交通状况对控制策略的动态需求。最后,结合广州市某主干道上的实际调查数据,利用本文的控制算法得出了相应的控制方案,并将其用于该主干道的匝道控制中,通过对调查数据的分析表明本文的控制方法能满足动态变化的交通状况,控制效果较好,对城市入口匝道控制的方法研究有一定的参考作用。     

汽车电子制动力分配的分级控制与仿真研究

解决制动初期的制动力分配难题对汽车安全性具有重要意义。在对汽车制动特性进行分析的基础上,提出含有控制级和协调级的电子制动力分配(EBD)分级控制方法,设计了基于模糊推理的各轮预分配制动力控制策略,并根据各轮参考滑移率对各轮预分配制动力进行调整。利用汽车电子控制单元的嵌入式系统开发平台,在不同条件下进行了汽车EBD与ABS硬件在回路仿真试验试验结果表明,EBD分级控制在制动初期ABS起作用前,能够有效调整汽车制动力分配,提高了整车制动的安全性。     

模糊PI参数自适应永磁同步电机矢量控制系统的研究

利用控制对象的非线性、参数时变性的特性,将基于模糊推理的模糊PI控制器加入到永磁同步电机控制系统中,在MATLAB／Simulink中建立相应的仿真模型．仿真结果显示,该系统具有反应速度快、超调小、动态性能好等优点．