一类耦合映射模糊时滞跟驰系统的反馈控制
本文关键词: 耦合映射跟驰模型 模糊控制 滞后反应时间 稳定性 线性矩阵不等式 出处:《华南理工大学学报(自然科学版)》2017年01期 论文类型:期刊论文
【摘要】:由于驾驶员在感应车间距变化时存在时变滞后的问题,且其灵敏度随着不同的车速和车间距在一定范围内波动,为了准确描述车辆在行驶过程中的运行状态,文中在耦合映射(CM)跟驰模型基础上,提出了一类模糊滞后CM跟驰模型,并对该模型的稳定性进行了分析.利用Lyapunov函数给出了模糊控制器存在的充分条件,使闭环跟驰系统满足稳定性,即交通拥挤现象能够得到有效抑制,并通过求解线性矩阵不等式(LMI)得到所设计的控制器.仿真实验表明,在该模糊控制器作用下,各辆车的速度震荡幅度得到了有效的降低,且能够更快地恢复到平稳状态,同时有效降低了车辆的二氧化碳排放量,说明该方法对于抑制交通拥挤和降低二氧化碳排放量是有效的.
[Abstract]:Because the driver has the problem of time-varying lag when the distance of the induction car changes, and its sensitivity fluctuates with different speed and distance, in order to accurately describe the running state of the vehicle in the course of driving. Based on the coupled mapping (CMM) car-following model, a kind of fuzzy delayed CM car-following model is proposed in this paper. The stability of the model is analyzed, and the sufficient condition of the existence of fuzzy controller is given by using Lyapunov function, so that the closed-loop car-following system can satisfy the stability. That is, traffic congestion can be effectively suppressed, and the designed controller is obtained by solving linear matrix inequality (LMI). The simulation results show that the fuzzy controller works under the action of the fuzzy controller. The speed fluctuations of each vehicle are effectively reduced, and the vehicle can return to a stable state more quickly, while effectively reducing the carbon dioxide emissions of the vehicle. This method is effective in reducing traffic congestion and reducing carbon dioxide emissions.
【作者单位】: 华南理工大学土木交通学院;深圳信息职业技术学院交通与环境学院;
【基金】:广东省科技计划项目(2014B090901012)~~
【分类号】:TP13
【正文快照】: 近年来,随着交通需求的日益增大,交通拥挤变得愈发严重.为了探讨交通拥堵产生的机理,有效地缓解交通拥挤问题,人们提出了很多交通流模型,如元胞自动机模型[1]、水动力模型[2]、跟驰模型[3]等.然而以往主要是利用微分方程对车辆跟驰行为进行分析,对于复杂的跟驰行为存在微分方
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