基于显式模型预测控制的交通信号优化控制方法研究

发布时间：2021-08-01 23:16

　　随着城市机动车保有量的不断增长,交通拥堵问题变得愈发严重。交通信号控制系统是一个具有多输入输出,时变等特点的复杂大系统,模型预测控制（Model Predictive Control,MPC）方法在处理该类型系统的控制问题时具有诸多优势并已经被应用于城市交通路网的控制中。然而,由于传统的模型预测控制存在反复的在线优化过程,交通信号控制优化问题的计算复杂度随着问题规模的增大而快速增长,过高的计算负荷限制了其在对实时性要求比较高的场景中的应用。为此,本文的主要研究内容如下:针对模型预测控制的不足,本文基于存储转发模型（Store-and-Forward Model）描述交通流的进程,首次将显式模型预测控制（Explicit Model Predictive Control,EMPC）引入到交通信号控制问题中。该方法将传统的预测控制方法中反复的在线优化过程转变为离线计算和在线查找两阶段,提升了预测控制在交通系统中的实时可操作性。仿真实验表明,基于显式模型预测控制的信号控制方法优于传统的固定时间信号控制,并与传统模型预测控制相比,显式模型预测控制方法有效降低了在线计算复杂度,可以显著提升交通信... 

【文章来源】：安徽工业大学安徽省

【文章页数】：61 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

论文框架图

模型预测控制代后期，得益于计算机技术飞速发展的推动，预测用来应对复杂控制系统迈向高层优化控制的挑战。问题的思想也日益为研究者们所认可的同时，收获功案例，其广阔的应用范围及高效的优化控制效果究。模型预测控制基本原理一种有效的方法，模型预测控制在处理具有多输入具有诸多优势。它的基本思想是利用系统的预测模型态值，则系统的优化问题可以视为一个有限时域的最标在线优化求解，然后将最优控制序列的第一项作状态，并将最新得到的状态值作为初始状态刷新优化优化过程。为此，该方法也成为滚动时域控制，其具控制Syd(k+j)

基于显式模型预测控制的交通信号优化控制方法研究20图2-5 显式模型预测控制的基本流程2.2.3 显式模型预测控制的应用价值结合以上分析，相比于传统的模型预测控制方法，显式模型预测控制的主要优势是在离线阶段引入多参数规划理论转变了其反复的在线优化过程，有效降低了预测控制方法的计算成本，进一步拓宽了其应用前景。因此，引入显式模型预测控制完善预测控制理论的主要价值在于：1）在显式模型预测控制的离线预处理过程中，利用多参数规划方法，巧妙避免了传统的预测控制方法中过高的在线计算复杂度。因此，显式模型预测控制的实时可操作性得到提升，进一步改善了模型预测控制方法在实时性要求高、变化速率较快的应用场景中的控制性能。2）在显示模型预测控制中，所有状态分区的最优控制律的一般形式是线性关系式

【参考文献】：
期刊论文
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硕士论文
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本文编号：3316422