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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

更新时间：2019-12-25 17:23:20 大小：1M 上传用户：xiaohei1810 查看TA发布的资源 标签：关节控制器 下载积分：1分评价赚积分（如何评价?）打赏收藏评论(0) 举报

资料介绍

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制器(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.

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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

Density

freeway^traffic

composite

PⅢcontroller andcerebella modelarticulation controller

Xin—rongl，LIU Yan—yanlt，MAN Guo—yon91，XU^Jian—min2

LIANG

oflnformafion

(1．School

Engineering

traffic

Engineering，WuyiUniversity,Jiangmen Guangdong529020，China；

and

China

10640，China)

2．SchoolofCivil

University

Transportation，South

Technology,Guangzhou Guangdong

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

freeway^traffic

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

problem^is

^andPDisdesigned．and

is validated

approach

controller has excellent

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

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)

万方数据

1282

控制理论与应用

第30卷

为了进一步丰富交通响应匝道调节方法，本文提

式(5)左边对7-，右边对△z进行Taylor展开，整理得

model articula—

出基于小脑模型关节控制器(cerebella

瓦Ov=一u瓦Ov+李[K(p)一口一等塞]，(6)

^tioncontroller,CMAC)与PID复合的匝道控制方法，

对高速公路主线的密度进行控制．CMAC能有效地克

式中：Ax=o．5／p，肛=-0．50v。／op．

对式(6)进行离散化得

服反向传播神经网络、径向基函数神经网络等多层前

馈网络学习速度慢、实时性差的缺点，具有泛化能力

好和学习速度快等优点，在机器人跟踪和电动加载等

系统中得到了广泛的应用【m15】，适合于复杂动态环境

下的非线性实时控制．仿真实验表明，CMAC与PID复

合的匝道控制方法具有优越的密度跟踪性能和抑制

噪声干扰的能力．

忱(昆+1)=眈(忌)+三{K[纯(尼)】一坎(忌))+

÷ 仇(七)h一-(后)一地(七)】一

肛T胁+l(k)一pi(k)

’

(7)

(8)

7．三t

pi(七)+圪

式中：弘，丁，七为常数．流量一密度—速度的关系式为

2高速公路宏观交通流模型(Macroscopic

traffic flow

freeway

model)

qi(k)=入{pt(七)ut(七)，

宏观动态交通流模型是基于与流体动力学的相似

性来描述交通流特性的[16】，交通流满足如下方程：

qi(k)=Q入tp{(而)ui(惫)+(1一Q)入t+lPi+1(忌)ut+1(克)，

(9)

塑+丝：r—s，。’

、一7

( 1 ) O

式中a为加权系数．式(2)(4)(7卜(8)构成二阶宏观动态

t。Ox

交通流模型的核心方程．上述模型中包含的一些参数

式中：z，￡分别为空间和时间，P，口分别为交通密度和

流量：?'，s分别为入151、出口匝道流量．

需要由交通流特性决定，这些参数随着交通模式的不

同而变化．此外，交通仿真时的边界条件为

考虑一条多车道、被划分为Ⅳ段、长度为厶的高

速公路，每一段内的交通状态可近似认为是均匀的，

(10)

vo(k)=u1(％)，

且至多可以包含一个入口匝道和一个出口匝道，如

图I所示．

酬垆功’掰2(11)

式(10)意味着高速公路入口处的平均速度与路段

1的平均速度相同，式(11)意味着高速公路的出口路段

不存在拥挤．

晤 1：瞩躁‰

此外，增加约束条件式(12)以保证交通变量为正

值．

图1局速公路

Freeway

Fig．1

0，

式(1)的空间和时间离散化形式为

(12)

强‰

Pi(七+1)2

0．

雠

Pi(七)+表[qi一1(庇)一

(2)

qi(詹)+ri(后)一st(七)]，

3基于CMAC与Pill)复合的交通流密度控制

control of traffic flow based on the

(Density

式中：T为采样时间，己沩路段i的长度，A沩车道数．

T的选取应满足如下不等式：

ofPID controller and

CMAC)

composite

the

CMAC与PID复合控制算法(Algorithm^of

and

3．1

(3)

T<一a．Ji，

嘶

controlof CMAC

PID)

composite

式中：嘶为自由速度．式(3)意味着以嘶行驶的车辆在

一个采样时间内不能通过路段i．

CMAC是一种表达复杂非线性函数的表格查询型

自适应神经网络，可有效地用于非线性函数逼近、动

态建模、控制系统设计等，学习速度快，适合于复杂动

态环境下的非线性实时控制[171．

平衡速度方程用于描述平衡速度和密度之间的关

系，一个比较通用的关系式为

CMAC的基本思想是：在输入空间中给出一个状

态，从存储单元中找到对应于该状态的地址，将这些

存储单元中的内容求和得到CMAC的输出，将此响应

值与期望输出值进行比较，并根据学习算法修改这些

已激活的存储单元的内容【171．CMAC与PID复合控制

(4)

吲矶(七)】-嘶{1一[掣】。)m，

¨ a“

式中：胁。。为阻塞密度，f，m为常数．

速度和平衡速度之间的关系式为

(5)

v(x，t+7I)=K[P(z+Ax)，t]，

万方数据

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