城市快速路无模型自适应预测均衡控制研究

发布时间：2020-11-16 18:19

　　 城市快速路是城市交通运输的大动脉,具有运输速度快、运输量大等特点。大多城市半数以上的交通任务靠城市快速路完成,因此做好城市快速路的控制至关重要。城市快速路主辅路均衡控制是交通控制领域中一个新的研究方向。到目前为止,在此领域的研究还比较少,且存在一些问题,主要集中在两方面:其一,城市快速路系统具有干扰因素多、交通情况复杂等特征,很难建立其精确数学模型,导致难以对交通系统做进一步优化与控制。其二,现有的主辅路系统的控制方法大多是针对主路或辅路分别进行研究的,很少从系统整体和全局的角度考虑问题。针对上述问题,本文提出了如下解决方案:针对问题(1),本文结合无模型自适应控制(MFAC,Model Free Adaptive Control)与模型预测控制(MPC,Model Predictive Control)各自的优势,提出了基于无模型自适应预测控制的主辅路均衡控制算法(MFAPBC,Model Free Adaptive Predictive Balance Control),本方案无需知道主辅路系统的精确数学模型,仅仅利用系统的输入输出(I/O,Input/Output)数据(车辆信息)就可以实现对主辅路系统的控制,且具有控制效果好、鲁棒性强、应用场景广泛等优势。针对问题(2):本文将快速路主路与辅路看成一个整体系统,进行路段划分,给出主辅路系统最小单元模型,并提出了两种均衡控制方案。方案一是城市快速路主辅路无模型自适应预测均衡控制方案:通过调节入口匝道进入主路的车辆数,使主辅路系统的车辆分布达到局部均衡效果,同时对主路车辆均衡分布起到了促进作用。方案二是城市快速路主辅路和辅路交叉口的无模型自适应预测均衡控制方案:进一步考虑了辅路交叉口信号配时对全局控制的影响,通过同时动态调节辅路交叉口与入口匝道处的车流量,使快速路主辅路和辅路交叉口均达到均衡的效果,提高了车辆对城市交通路网的利用率。利用MATLAB和VISSIM软件对所提方案进行仿真分析,验证了所提方案的有效性。
【学位单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：U491
【部分图文】：

是???ｙ??图２－２半感应控制流程图??Ｆｉｇ．２－２?Ｓｅｍｉ－ａｃｔｕａｔｅｄ?ｓｉｇｎａｌ?ｃｏｎｔｒｏｌ?ｆｌｏｗｃｈａｒｔ??考虑到次干道上有行人和非机动车通过，如果没有机动车通过次干道，次干??道将持续保持红灯状态，此时次干道上的非机动车与行人将无法通行。因此在实??际应用中会在主干道的信号灯配时中设置一个最大绿灯时间用来解决次干道上的??行人与非机动车的通行问题。??全感应信号控制是指在辅路交叉口所有的进口道路上均安装车辆检测器的感??应信号控制方式。此控制方式主要适用于交叉口各个进口道交通流量不大ｍｉ，但??车流量波动范围较大的交叉口。以两相位信号控制为例，下图为车辆到来式全感??应信号控制流程图。??１７??

一否??＜ｄ２ｊｊ北最大绿灯时???图２－３全感应信号流程图??Ｆｉｇ．２－３?Ｆｕｌｌ－ａｃｔｕａｔｅｄ?ｓｉｇｎａｌ?ｃｏｎｔｒｏｌ?ｆｌｏｗｃｈａｒｔ??２．４城市快速路主辅路均衡控制??２．４．１并行多路系统??并行多路系统指的是在一个系统中有《（？＞２）个处理单元，每一个处理单??１８??

３．１．３主路交通流模型??宏观交通流模型［６４］公式描述简单、可以精确的反应快速路交通流的动态特性，??选择宏观交通流模型作为主路的交通流模型。??（１）宏观交通流模型??在主路路段／上，Ａ?＋１时刻的主路车流量密度（Ａ：?＋１）与Ａ时刻的主路车流量??密度（幻根据车辆数的守恒定律可以描述为式（３－１）??／Ｖ，（灸?＋?”?＝?／Ｖ，（々）＋?ｆ?（％，，－丨（灸）＿?？，，（幻?＋?讲）－?＇?Ｗ）?（３－１）??式（３－２）所示的是在主路路段／上，Ａ＋?１时刻的车辆的平均速度＼，认＋?１）与灸时??刻车辆的平均速度ｖｍ，．（Ａ：）之间的关系，也称为动态速度的经验方程。其中（幻）??具体形式如式（３－句所示。??ｖｍ，，（＾?＋?ｌ）?＝?ｖｍ，（＾）?＋?Ｉ（ｒ（ｐｍ，（＾））－ｖｍ，（Ａ－））?＋??Ｔ?＂、?，?ｖＴ?ＰｍＡｋ））?（３＂２）??
【参考文献】

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1 侯忠生;董航瑞;金尚泰;;基于坐标补偿的自动泊车系统无模型自适应控制[J];自动化学报;2015年04期

2 郭代银;鲁兴举;金尚泰;;快速路入口匝道无模型自适应控制及ARM实现[J];森林工程;2015年01期

3 郭海锋;程君;方良君;彭起涛;;短时预测下的单点交叉口无模型自适应控制方法[J];中国公路学报;2014年12期

4 马骕;张玉梅;;高速公路入口匝道控制算法综述[J];计算机仿真;2009年01期

5 陈德望,李灵犀,刘小明,宫晓燕,王飞跃;城市高速道路交通控制方法研究的回顾与展望[J];信息与控制;2002年04期

6 席裕庚;动态不确定环境下广义控制问题的预测控制[J];控制理论与应用;2000年05期

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3 程志辉;基于MFAC的快速路主辅路系统均衡控制[D];北京交通大学;2015年

4 黄阿琼;城市快速路主辅路交通流分析与控制方法研究[D];北京交通大学;2011年

5 陈思;多交叉口的无模型自适应控制[D];北京交通大学;2011年

6 赵欢;单信号交叉口绿灯时间无模型自适应控制[D];北京交通大学;2009年

7 张学志;基于模糊逻辑的城市交通单路口复合式信号控制[D];国防科学技术大学;2004年

本文编号：2886514