通信中断下考虑行驶状态时空收敛的混合编队稳定性控制算法

针对通信中断下由智能网联车辆(Connected and Automated Vehicles,CAV)与人工驾驶车辆(Manually Driven Vehicles,MDV)所组成的混合编队的稳定性控制问题,考虑基于前车-领航车通信拓扑(Predecessor-Leader Following topology,PLF)和协同自适应巡航控制(Cooperative Adaptive Cruise Control,CACC)的混合编队,构建通信正常和通信中断状态下的车辆控制器.基于Routh-Hurwitz稳定性判据和频域分析方法设计稳定条件求解算法,计算控制器和MDV跟驰模型的稳定性条件,并提出针对两种控制器的平滑切换策略.案例分析表明:车队能够稳定安全行驶,各车速度标准差变化率均低于1.8%,平均加速度变化量和其平均值均低于0.016 m/s^(2),说明所提出的稳定性控制算法具有良好的有效性,可实现车辆及编队行驶状态的时空收敛;针对加速场景和减速场景,所提出的控制器切换策略能够分别减小车辆加速度波动幅度达37.1%和59.9%,控制器切换过程中的车辆状态稳定性得到显著提升.

基于有序样本聚类的交叉口交通信号控制算法研究

针对现有多时段TOD算法和感应控制算法存在的弊端 ,从实用角度出发 ,提出一种将基于有序样本聚类的多时段TOD算法和感应控制算法相结合的交叉口交通信号控制算法。它把路口流量与路口饱和流量的比值Y作为选择感应控制算法和多时段TOD算法的评价参数 ,当Y大于 80 %时 ,采用基于有序样本聚类的多时段TOD算法 ,当Y小于80 %时 ,采用感应控制算法。本文采用Corsim5 0分别对四相位、三相位、两相位的路口进行仿真 ,结果表明本文所提算法在充分利用现有资源的前提下 ,不仅改进了现有控制算法的控制效果 ,而且计算简单 。

基于车队D-Q模型的交通信号控制算法

用D-Q模型对单交叉口的车队形成、消散进行了描述,D(discharging)代表车队的消散过程、Q(queuing)代表车队的形成过程.在交通信号控制中,设计了一种以车队总延误时间为优化目标的实时的onestep控制算法.编制交通仿真系统平台,对该方法的控制效果与定时控制进行了模拟比较,仿真试验的结果说明该方法的控制效果明显优于传统的控制方式.

混合遗传算法在智能交通信号控制中的应用

传统的交通信号控制方法不能适应交通流的实时性变化。提出混合遗传算法,并运用到交通控制系统中,使得一段时间内每辆车的延误时间最短。

Matlab与VC++混合编程及其在交通信号两级模糊控制中的应用

针对采用VC++等编程语言实现交通信号智能控制算法的项目开发强度高及仿真开发周期长等问题,提出了一种基于Matlab与VC++混合编程的交通信号智能控制策略的仿真评价方法。该方法分析Matlab与VC++混合编程的6种实现方法,具体研究基于COM组件的Matlab混合编程技术及其实现流程;同时,以城市单交叉口交通信号2级模糊控制为例,依托交通仿真软件Paramics的二次开发插件,采用COM组件的混合编程技术构建了交通信号2级模糊控制的Paramics仿真平台;最后,以典型城市单交叉口进行试验,设计面向路口不同交通条件的多种仿真场景,在4种控制策略下对提出的方法进行效用评价。研究结果表明所提出的方法开发周期短,能模拟道路的实际交通状况,在路口处于中高饱和的交通状态下,2级模糊控制具有良好控制效果。

适应中国国情的城市智能化交通信号控制算法研究

智能交通系统（Inteligent Transportsation System，简称ITS）就是将数据通信、计算机网络、自适应控制、信息检测等现代高等科技技术，有效地应用于道路交通运输及其管理所建立的一种实时、准确、高效、大范围、全方位发挥作用的交通运输管理系统。它是充分发挥现行交通基础设施的潜力和路网特点，提高交通运输及其管理效率，保障交通安全、缓解交通拥护的有力措施。作为近期中国城市交通管理的重要手段。“智能化交通信号控制系统”是未来中国城市交通管理以及ITS应用技术的重要发展方向，本文旨在针对我国现行城市路网的结构及交通流特点对其核心控制算－－“城市智能化交通信号控制算法”的研究展开讨论。

基于混合域注意力的深度强化学习交叉口信号控制方法

针对强化学习智能体对微观交通状态感知能力有限的问题,本文提出了一种基于混合域注意力的深度强化学习交叉口信号控制算法3DQN_MDAM。首先,为减少存储开销,设计了一种轻量的混合域注意力模块(Mixed Domain Attention Module, MDAM),仅使用少量的参数就能实现自适应地调整交通状态特征图中通道之间及空间位置之间权重的功能。然后,在现有基于双深度决斗Q网络(Double Dueling DQN, 3DQN)算法模型的基础上通过引入MDAM,使智能体自动地聚焦于对当前控制任务更为重要的交通状态信息,以增强智能体的状态感知能力。最后,利用仿真平台SUMO (Simulation of Urban Mobility)进行实验。实验结果显示,在低、中、高三种不同交通流条件下,3DQN_MDAM相比3DQN在各项指标上均得到改善,其中车辆平均等待时间分别缩短了20%、20%、17.6%。与其它常用的基准算法相比,3DQN_MDAM在各项指标上均得到最好的控制效果。

两相邻路口交通信号的协调控制

传统路口的控制算法大多研究单个路口的信号控制情况 .该文根据路口之间的相互关系 ,利用高阶广义神经网络及模糊推理提出了两个相邻交通路口的协调算法 .利用此算法设计的交通信号控制器 ,可以有效地协调两相邻路口的红绿灯信号 。

交通信号机单点自适应控制的配时方法探析

提出一种新型的交通配时控制方法,在交通流过饱和时、甚至出现交通拥挤的情况下能够合理应对,并根据这一配时方案进行信号控制,对解决交通、改善城市居民的出行具有十分重要的实用意义。

基于混合遗传算法的多Agent交通控制系统

首先简述了交通控制系统的控制结构,然后对多Agent技术在控制系统中的应用优势进行了分析,在对已有相关文献进行分析的基础上,提出了以路口Agent为单元的多Agent交通控制系统结构和路口Agent的内部结构,并对Agent间的协调机制进行了讨论.以混合遗传算法作为路口Agent的计算模型,以延误作为PI值,采用惩罚函数法对绿信比进行了优化,通过matlab编程进行实际数据验证,结果表明混合遗传算法的优化结果优于已有的爬山法.

海信HiCon交通信号控制系统

"HiCon交通信号控制系统"是青岛海信网络科技股份有限公司斥巨资开发的ITS行业交通控制领域高端产品,该产品应用国际领先技术,结合国内混合交通特征及国外城市交通特点研发,主要为国内外城市交通提供实时控制的软件及与软件兼容的信号机.

交叉口混合交通流高维多目标信号优化控制

为提高我国城市道路交叉口混合交通流智能信号控制的效率,提出一种基于高维多目标进化算法的交叉口混合交通流信号智能优化控制方法。首先,提出一种新的高维多目标进化算法GRMODE,设计了新的算法模型并改进了Pareto支配排序等多项关键技术;其次,设计了基于GRMODE算法的交叉口混合交通流高维多目标信号优化控制模型,提供5项控制目标最优的信号控制方案。在南京市交叉口信号控制中的仿真实验结果表明,基于GRMODE算法的控制模型能够使交叉口机动车平均延误、停车次数、通行能力、非机动车平均延误及行人等待时间等多项性能指标同时达到最优,提升交叉口智能信号控制效率。

基于电机控制算法的功率分流混合动力汽车引擎优化研究

针对功率分流混合动力汽车的引擎优化问题,文中提出了一种基础电机的控制算法。首先提出了功率分流传动的一般状态方程,并且使用动力学方程确定发动机与电机的转矩和速度之间的关系。控制算法被设计为使得其可以控制MG1和MG2的转矩,以使得发动机能够在最佳工作线上操作。在验证中,使用两个行星齿轮、离合器和制动器来设计双模式动力分流HEV实验台。使用MG1、MG2、用于模拟发动机的电机和电池的PWM转换器进行实验。结果证实,发动机可以在使用本研究中提出的MG1和MG2转矩控制算法的最佳工作线附近运行。

一种混合控制算法在飞机防滑刹车系统中的应用研究

由于飞机防滑刹车系统的复杂性和非线性,建立其准确的动力模型比较困难。常规的PID控制算法因过于依赖于模型的精确性,对飞机防滑刹车系统的控制难以达到预期效果。基于以上因素,以飞机防滑刹车系统为对象,提出了一种新的神经网络模糊PID混合控制算法,并在惯性模拟实验台测试。实验结果表明:采用此控制算法,提高了刹车的效率,缩短了刹车距离,提升了飞机制动性能,增强了系统的鲁棒性。

多变量系统混合加权最小二乘约束稳定预测控制算法研究

单变量混合加权最小二乘(MWLS)稳定预测控制算法具有在线计算量少、闭环系统稳定以及处理存在不可行解的情况等优点。但是在实际工业控制过程中,许多化工过程都是多变量的。因此,在此基础上,针对多输入多输出系统,研究了MWLS算法,并进行了仿真研究,仿真结果证实了该算法的可行性。

相邻交叉口混合交通流鲁棒多目标信号优化控制

针对我国城市道路相邻交叉口混合交通流环境下智能信号控制中的不确定性和效率问题,提出一种基于鲁棒多目标优化算法的优化控制方法.设计了相邻交叉口的鲁棒多目标信号优化控制模型,并提出一种新的鲁棒多目标进化算法IDR-NSGA-Ⅱ,通过对自适应抽样技术、鲁棒度定义、鲁棒偏序关系定义等多项关键技术的综合改进,提升了算法的求解精度和运行速度.提出新的多属性决策方法 ELM-MADMA来选择配时方案.上海市相邻交叉口控制的仿真实验结果表明:IDR-NSGA-Ⅱ算法能够有效地实现周期时长扰动和交通流波动下机动车平均延误、道路通行能力、慢行交通平均延误、机动车平均停车率等多项性能指标的最优化控制;与其他决策方法相比,ELM-MADMA能够较好地进行决策,提升相邻交叉口智能信号控制的效率.

广义预测控制算法在混合隔振中的应用研究

阐述混合隔振系统模型的建立,混合隔振广义预测控制系统的设计,并给出了一个具体实例设计和仿真分析过程。从仿真结果来看,所提出的混合隔振广义预测控制系统,有效地弥补了舰船动力机械被动隔振系统的不足,且系统具有较强的鲁棒性能。

改进的混合权系数最小二乘约束预测控制算法

混合权系数最小二乘预测控制算法(MWLS)与QP预测控制算法相比。具有减少计算量、运算速度快以及可以处理优化无可行解的情况等优点,在保证这些优点的基础上,通过分析MWLS算法中约束项目标函数的物理意义,提出了输入项约束加权系数不变的MWLS改进算法以及根据是否违反约束来改变加权系数的MWLS改进算法(IMWLS)。通过仿真研究,证明了两种改进算法的有效性,并与原MWLS算法相比大大改善了系统的动态响应特性。

具有硬约束的混合权系数最小二乘稳定预测控制算法

针对约束为硬约束的系统分析了混合权数最小二乘预测控制(MWLSPC)算法的可行性,提出了在违反硬约束时重新计算输出设定值,以保证MWLSPC算法可行的改进的MWLSPC算法.该算法不仅能保证闭环系统的稳定性和零稳态偏差特性,而且还能满足系统对硬约束的要求.仿真结果表明了该算法的可行性和有效性.

串联式混合动力电动车能源设备的分类及控制算法的研究

对现在串联式混合动力电动汽车的动力相关设备进行分类，对各种控制算法和策略进行了总结，并结合某混合动力城市客车阐述了实行对应设备的控制策略的必要性。事实证明，采用好的控制算法确实能够将混合动力的优势发挥出来。