基于前向道路信息的拖车倒车系统滚动时域控制(英文)

针对离轴联接形式的拖车倒车系统,阐述了其混合逻辑(mixed logical dynamics,MLD)的建模理论和基于滚动时域控制(receding horizon control,RHC)的方法.首先,采用Lyapunov理论分析了拖车倒车系统的运动学特性.接着,采用MLD建模理论来描述拖车倒车系统的运动学模型.针对此MLD运动学模型,提出了一种扩展的二次型代价函数.为了减小拖车的跟踪误差以及平滑牵引车转向角的操控性能,提出将其等效为线性二次型跟踪问题.针对此问题,利用多参数混合整数二次规划(multiparametric mixed-integerquadratic programming,mp-MIQP)技术,设计了一种考虑有限时域前向道路信息的显式RHC控制器.最后,通过仿真对控制器进行验证.结果表明尽管跟踪非平滑的参考路径,控制器均表现出期望的控制效果.     

线性离散零和问题的改进滚动时域控制

提出一种改进的滚动时域控制算法来解决离散线性时不变系统的零和问题.与普通滚动时域控制不同的是,每一步中性能指标的终端权值矩阵将随着运算的进行不断更新,这等价于延长了时域长度.严格证明了该算法得到的控制律将收敛到无限零和问题的解,同时保证了闭环系统的一致最终指数稳定性,而不需要对终端状态、时域长度及终端性能指标施加额外的约束.最后仿真例子说明了该算法的有效性.     

基于滚动时域的遗传-免疫算法优化航班着陆调度

航班调度问题一直是空中交通管制(ATC)中的一个复杂而具有重要意义的任务,而航班着陆问题(ALS)是其中的核心问题.航班着陆调度是NP-hard问题,具有规模大、约束条件多的特点.因此,为了有效合理地解决航班着陆问题,本文提出了基于滚动时域的遗传-免疫算法(RHC HGIA)的航班着陆调度算法.RHC HGIA主要从两个方面解决航班着陆问题,一方面根据设定的滚动时域长度与大小选择需要进行优化的待降落航班;另一方面对选择的待降落航班使用遗传-免疫算法进行优化并确定其实际着陆时间.经过优化后的航班组成新的航班降落序列,从该序列中选择实际着陆时间在给定时域范围内的航班进行着陆.重新设置滚动时域长度,选择待降落航班进行优化,直到所有待着陆航班都已着陆为止.本文仿真实验以某机场一天内的20架待着陆航班数据为基础,并在机场管制仿真系统中进行模拟仿真.仿真实验表明,与传统航班着陆调度算法(FCFS)相比,经过RHC_HGIA算法优化后的待着陆航班的额外成本有明显的降低.     

基于滚动时域混合整数线性规划的汽车紧急避让问题求解方法

为了提高汽车高速紧急避让行驶安全性,提出一种汽车紧急避让问题求解方法.基于滚动时域混合整数线性规划(RHC-MILP),通过引入逻辑变量和连续变量的混合形式的线性约束来描述障碍物避让约束,对车辆的动态特性进行线性近似,建立离散时间模型;以整数变量描述车辆和障碍物之间的相对位置,以安全顺利避开障碍物性能指标作为代价函数,建立混合整数规划,并采用滚动时域控制策略进行求解.仿真和实车试验结果表明,该方法能够求解汽车的紧急避让问题,具有求解精度高,求解时间短的优势,并且仿真值和试验值的变化趋势基本一致,从而验证了该方法的正确性和可行性.     

基于时域声辐射模态的结构噪声主动控制研究

以平板为例，在时域里对声辐射模态进行了初步研究．研究表明时域声辐射模态既与时间无关，也互相独立，使得计算和控制声功率得以简化．针对瞬时声功率主要由第一阶辐射模态的声功率所决定的特点，在时域里进行结构噪声的主动控制研究，提出了新的主动控制策略，即通过抵消第一阶辐射模态的声功率使得总的声功率得以有效降低．在此基础上，建立基于FXLMS算法的自适应前馈控制系统，进行仿真计算，结果证明了主动控制策略是有效的．     

基于多模型与滚动时域估计的机动目标跟踪算法

针对受限于已知物理约束的机动目标,提出了一种目标跟踪算法。针对机动目标的不同运动模式,采用多模型组合的方法进行了近似;针对目标的已知物理约束,采用滚动时域估计方法进行处理,并将其作为状态估计的先验信息来提高估计精度;最终通过设计多模型结构的状态估计演化方程、改进滚动时域估计的误差协方差矩阵更新公式,给出了一种多模型结构与滚动时域估计相结合的机动目标跟踪算法。仿真结果表明:该算法与自适应卡尔曼滤波(AKF)、交互式多模型(IMM)算法相比,可以对具有物理约束的机动目标进行更好的跟踪。     

基于动态切换的城市轨道交通车站应急疏散模型

基于应急条件下乘客可能采取的最近疏散行为、退避疏散行为、从众疏散行为、回返疏散行为、均衡疏散行为等5种主要疏散行为对乘客吸引力的动态变化,构建了基于应急信息刺激的乘客疏散行为动态切换的3层模型体系.对不同微观行人仿真模型的优缺点进行分析,构建了融合应急行为决策模型、A*算法、社会力模型的应急疏散联合仿真体系.最后,利用实际城市轨道交通车站的应急疏散调查数据,对模型参数进行了标定,并对仿真效果进行了验证.     

基于绿色交通的自行车与轨道交通换乘研究

轨道交通与自行车出行是单位能耗较低的两种方式,实现轨道交通与自行车的有效换乘是发展绿色交通的一个重要内容.本文对轨道交通与自行车换乘的可行性进行了分析,并指出了我国目前在此方面存在的问题,以及针对该问题应采取的措施.     

基于自动售检票数据的轨道车站客流识别模型

为探究城市轨道交通车站客流模式,采用轨道自动售检票(automatic fare collection,AFC)数据,构建客流指标,提出了一种基于K-means聚类算法的站点客流识别模型.以重庆轨道3号线连续1个月的AFC数据为例,探讨工作日、周末、节假日时期不同客流指标和综合多变量指标的聚类结果.结果表明:不同时期客...     

基于MVEKF算法的单站无源定位与跟踪方法研究

在对空中运动目标的单站无源定位问题中,建立了基于多普勒频率变化率的定位与跟踪模型．依据运动学原理,提取目标与观测站的相对信息,概念清晰直观,其定位速度和定位精度都比传统定位方法高．针对EKF方法受滤波初值影响大、易发散的缺点,采用修正协方差的扩展卡尔曼滤波算法（MVEKF）对初始估计值进行滤波处理,既能快速精确地对目标定位跟踪,又可以避免误差较大的初始估计值对滤波结果的不利影响．通过计算机仿真,结果验证了该方法的稳定性和有效性．     

基于智能交通卡数据的城市轨道交通乘客个体路径选择模型

在分析城市轨道交通乘客旅行时间组成要素的基础上,提出了一种基于智能交通卡数据的乘客个体路径选择模型,克服了传统路径选择模型只考虑群体路径选择的弊端。通过分析轨道交通刷卡出行的特点,建立了乘客旅行时间模型,确立了各旅行时间要素并分析了其独立性。对出行要素进行了估计,计算出路径旅行时间,提出了乘客个体的出行路径选择模型。以北京地铁网络为案例,分析了乘客个体的路径选择,并用实际数据验证了模型的有效性。     

分组拥塞控制在城市交通控制中的应用

针对交通拥塞这一困扰城市的难题,根据城市道路交通网中交通流与数据通信网中分组流相类似的特点,利用数据通信网中解决分组拥塞的理论,分析了城市交通拥塞的原因,并提出了解决思路。给出了分布式、集中式两种智能化的交通拥塞反馈控制系统模型,重点论述了分布式交通拥塞控制系统模型中最重要的组成部件——交通控制器的主要功能及其流量控制算法、汽车行进路线算法。认为该系统模型能实现城市智能交通控制,有效解决城市交通拥塞问题。     

城轨路网下车站重要度的评价方法及应用

为了分析不同运营车站的重要程度,以此作为城市轨道交通运营管理的理论依据,通过对城市轨道交通典型运营车站的深入调研,分析影响车站重要度的因素,参照国家标准规范对各因素进行量化,从客流、车站属性和环境3方面构建了车站重要度评价指标体系。在分析各指标特性的基础之上,建立指标数据预处理方法,提出基于层次分析法的主成分分析综合评价模型,对车站的重要程度进行评价。最后选取北京城轨路网的8个典型车站进行实例验证,计算结果与实际情况吻合较好,该指标体系与评价模型能够在一定程度上为城市轨道交通运营管理提供理论决策支持。     

基于遗传算法的城域交叉路口两级模糊控制

分级模糊控制能有效减少模糊规则数,易于提取模糊规则,适合于交通状况复杂的城域交叉路口的交通控制,但它存在难以由人工合理定义全部模糊隶属度函数的问题.为此,提出了一种面向城域单交叉路口的自适应两级模糊控制系统,并采用遗传算法对两级模糊控制器中模糊隶属度函数进行优化调整.该控制系统具有分级模糊控制的优点,同时可以让模糊隶属度的选取更为合理,使模糊隶属度函数在不同交通情况下自适应地变化,从而改善控制效果.对一个两相位孤立交叉口进行仿真.结果表明该法能有效降低通行车辆在交叉口的平均等待时间.     

基于生物种群模型的智能交通网络控制

针对传统交通网络控制方法,通过对其约束条件和交通网络需求分析,以动态设置交通网络控制参数和提高交通网络性能为目的,提出一种基于生物种群模型的智能交通控制算法.在Matlab环境下进行仿真,结果表明,与传统交通网络控制方法相比,基于生物种群模型的智能交通控制算法可以显著提高交通网络利用率,减少车辆在网络中的延误时间.     

基于Monte Carlo模拟的交通灯动态时间控制系统

为了解决城市交通拥堵的问题,针对当前大多数交通灯采用固定红绿灯时长、通行效率低的情况,提出一种基于Monte Carlo模拟的交通灯动态时间控制系统设计方案,利用各路口的车流量信息计算分配当前各车道的通行时间,利用Monte Carlo法模拟实际交通情况,采用车辆平均等待时间作为评价指标对红绿灯时长分配进行优化。该系统可实现交通灯的动态时间控制,有效提高交叉路口车辆的通行效率。     

基于灵活编组的轨道交通列车开行方案优化方法

针对城市轨道交通全日客流时间分布不均衡特性下的列车开行方案优化问题,从乘客广义出行成本和企业运营成本角度,考虑列车满载率对牵引能耗成本的影响,利用数学规划方法构建基于灵活编组模式下的多目标列车开行方案优化模型,并提出四阶段求解算法.以某城市轨道交通线路为对象进行案例分析,对比传统固定编组列车开行方案,基于灵活编组的列车开行方案使乘客广义出行费用和企业运营成本分别减少了14.6％和11.0％.结果表明:该方法能有效实现既有固定编组条件下,列车开行方案难以达到的乘客出行费用和企业运营成本双赢目标,可为我国城市轨道交通新型运输组织方案的制定提供新方法.     

基于模型预测控制的快速路网匝道调节方法

探索了基于模型预测控制(MPC)的匝道调节方法.提出了匝道MPC调节的非线性动态时间离散最优控制模型及其解法.最优控制模型采用动态网络交通流模型作为过程模型,采用遗传算法求解.考察了匝道MPC调节的效果和鲁棒性,并将其效果与经典的ALINEA匝道调节方法相比.针对三起点三终点快速路网的仿真案例显示,匝道MPC调节能明显缓解拥堵,改善路网总体运行效率,较之ALINEA调节能够更连续平稳地调节交通流,在存在预测误差的情况下控制效果依然很好,其路网总耗时改善率明显高于ALINEA调节,具有很好的鲁棒性和应用前景.     

基于绿色交通理念的城市交通发展策略

21世纪是一个环保世纪,环境问题是新时期城市发展的首要问题,城市交通发展必须遵循这一原则,把发展无污染的"绿色交通"作为基本政策和目标.选择正确的城市交通发展模式成为支撑城市可持续发展的必要条件;文章解析了城市绿色交通的涵义及其与可持续发展的关系,并以马鞍山市为例,对马鞍山市交通现状进行了分析,从宏观上论述了实现城市的绿色交通,必须制定完善的政策保障策略和交通方式策略.