控制理论与应用
Control
、b1．30 No．10
Oct．2013
第30卷第10期
2013年10月
Theory＆Applications
DOI：10．7641，C1．A．2013．30016
基于小脑模型关节控制器与PID复合的高速公路交通流密度控制
梁新荣1，刘艳艳H，满国永1，徐建闽2
(1．五邑大学信息工程学院，广东江门529020；2．华南理工大学土木与交通学院，广东广州510640)
摘要：高速公路交通控制系统是一个复杂的非线性时变系统，传统的匝道控制方法难以取得满意的控制效果．为
此，本文提出基于小脑模型关节控$1J器(CMAC)与PID复合的匝道控制方法．首先建立了二阶宏观动态交通流模型，
然后研究了CMAC与PID复合控制算法，结合非线性反馈理论，设计了基于CMAC与PID复合的高速公路交通流密
度控制器，该密度控制问题是一个输出跟踪和扰动抑制问题，最后采用两个仿真实例对该方法的有效性进行验证．
结果表明，复合控制具有优越的密度跟踪性能和抑制噪声干扰的能力；复合控制方法能够有效地消除交通拥挤，并
使主线车流趋于稳定．
关键词：高速公路；匝道控Stl；交通流模型；小脑模型关节控制器；反馈控制
中图分类号：TP27
文献标识码：A
control for
flow based onthe
of
Density
freewaytraffic
composite
PⅢcontroller andcerebella modelarticulation controller
Xin—rongl，LIU Yan—yanlt，MAN Guo—yon91，XUJian—min2
LIANG
oflnformafion
(1．School
Engineering
traffic
Engineering，WuyiUniversity,Jiangmen Guangdong529020，China；
and
China
of
5
10640，China)
2．SchoolofCivil
University
Transportation，South
Technology,Guangzhou Guangdong
is
a
nonlinear and which the results of
time．varying system；for
control
Abstract：Freeway
conventional
system
complex
method based on the
control in this second-order
paper．First，a macroscopic
ofPDcontroller and cere—
controImethods are not
new
ramp
satisfactory．A
composite
bella model articulation
for
controller(CMAC)is proposed
ramp
of山e
model iS
then．the
built；and
control of CMAC and PⅢiS studied．In
traffic flow
dynamic
algofithm
controller of
composite
non,near feedback
flow based on the of CMAC
composite
wim
conjunction
theory．a density
freewaytraffic
the
density
Finallv’the effectiveness ofthis new
control
formulated as an
anddisturbance
output tracking rejection problem．
show
intensive simulations in two different cases．The results
problemis
andPDis designed．and
is validated
approach
controller has excellent
by
traffic
that the
and noise
rejection ability,effectively eliminating
composite
and
tracking performance
the traffic flow on
mainlines．
congestions
stabilizing
freeway
flow
modelarticulation control
controller；feedback
control；traffic
model；cerebella
Key words：freeway；ramp
1
对匝道控制的作用和有效性进行了系统的阐述．文
引言(Introduction)
献[2】对高速公路匝道控制的现状进行了详细的综述，
这里不再赘述．现有的匝道控制算法通常可分为两大
入口匝道控制是高速公路交通控制的重要组成部
分，它的基本原理是通过入口匝道调节进入到高速公
路主线的车辆数目，以保证主线的交通需求不超过其
交通容量【l】．匝道调节是一个通用的术语，它包括通
过入口匝道限制车辆进入到高速公路主线的各种技
术．匝道控制能够调节进入到给定高速公路的交通量，
从而使高速公路主线运行在期望的服务水平上，并避
免交通拥挤．一般来说，当高速公路交通量太少时，匝
道调节并不需要；当高速公路交通量太多时，匝道调
节也是无效的，因为交通阻塞必然发生．匝道调节适
用于交通量不太少和不太多的情况．文献[1]中第8章
类，即定时调节和交通响应调节，交通响应调节能响
应交通量的随机变化，因而比定时调节更加有效．交
通响应调节方法包括需求容量、占有率控制【11，线性
二次调节器[31、多层控制【41、模型预测控$t15】、非线性
最优控制【¨ 】、强化学习【81、模糊控制【91、神经网络控
SOtl01、迭代学习[2,111、动态规划【12]等．神经网络在逼
近非线性函数和自学习方面的优点使其得到了一定
的应用【lo，13】，但常规的神经网络学习速度慢，不适合
实时控制．
收稿日期：2013—01—05：收修改稿日期：2013一04—23．
t通信作者．E—mail：liuyany_hi@126．com．
基金项目：广东省自然科学基金资助项目($2012010010356)
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