Predictive Control Model Based on the MPC Algorithm on Three Different Road Sections

Predictive control is an advanced control algorithm,which is widely used in industrial process control.Among them,model predictive control(MPC)is an important branch of predictive control.Its basic principle is to use the system model to predict future behavior and determine the current control action by optimizing the objective function.This paper discusses the application of MPC in the prediction and control of the speed of vehicles to optimize traffic flow.It is a valuable reference for alleviating traffic congestion and improving travel efficiency and smoothness and provides scientific basis and technical support for future highway traffic management.

Quantum speed limit time of a two-level atom under different quantum feedback control

We investigate the quantum speed limit time （QSLT） of a two-level atom under quantum-jump-based feedback control or homodyne-based feedback control. Our results show that the two different feedback control schemes have different influences on the evolutionary speed. By adjusting the feedback parameters, the quantum-jump-based feedback control can induce speedup of the atomic evolution from an excited state, but the homodyne-based feedback control cannot change the evolutionary speed. Additionally, the QSLT for the whole dynamical process is explored. Under the quantum-jump-based feedback control, the QSLT displays oscillatory behaviors, which implies multiple speed-up and speed-down processes during the evolution. While, the homodyne-based feedback control can accelerate the speed-up process and improve the uniform speed in the uniform evolution process.

基于多智能体深度强化学习的高速公路可变限速协同控制方法

面向高速公路多路段可变限速协同控制需求,针对高维参数空间高效训练寻优难题,提出了应用多智能体深度确定性策略梯度(MADDPG)算法的高速公路可变限速协同控制方法。区别于既有研究的单个智能体深度确定性策略梯度(DDPG)算法,MADDPG将每个管控单元抽象为具备Actor-Critic强化学习架构的智能体,在算法训练过程中共享各智能体的状态、动作信息,使得各智能体具备推测其余智能体控制策略的能力,进而实现多路段协同控制。基于开源仿真软件SUMO,在高速公路典型拥堵场景对提出的控制方法开展管控效果验证。实验结果表明,提出的MADDPG算法降低了拥堵持续时间和路段运行速度标准差,分别减少69.23%、47.96%,可显著提高交通效率与安全。对比单智能体DDPG算法,MADDPG可节约50%的训练时间并提高7.44%的累计回报值,多智能体算法可提升协同控制策略的优化效率。进一步,为验证智能体间共享信息的必要性,将MADDPG与独立多智能体DDPG(IDDPG)算法进行对比:相较于IDDPG,MADDPG可使拥堵持续时间、速度标准差均值的改善提升11.65%、19.00%。

考虑智能网联车辆影响的八车道高速公路施工区可变限速控制方法

为提升车联网环境下高速公路施工区交通运行效率及安全水平,提出了一种基于强化学习的可变限速控制方法.选取智能驾驶模型和真车试验模型,分别对传统人工车辆和智能网联车辆的跟驰行为进行建模,构建了以瓶颈下游路段交通流量为效率指标、瓶颈路段速度标准差为安全指标的复合奖励值,利用深度确定性策略梯度算法,分车道动态求解最佳限速值.仿真结果表明,所提可变限速控制方法在不同智能网联车辆渗漏率条件下均能有效提升交通流运行效率和安全水平,且在智能网联车辆渗漏率较低时,提升效果更加显著.当智能网联车辆渗漏率为1.0时,瓶颈下游路段交通流量提升10.1%,瓶颈路段速度标准差均值下降68.9%;当智能网联车辆渗漏率为0时,瓶颈下游路段交通流量提升20.7%,瓶颈路段速度标准差均值下降78.1%.智能网联车辆的引入能够提升至多52.0%的瓶颈下游路段交通流量.

基于桨距角控制的永磁风电机组高电压穿越控制策略

为解决传统永磁风电机组高电压穿越控制策略存在超速脱网风险问题,提出一种基于桨距角控制的高电压穿越控制策略。高电压穿越期间,首先,按照并网要求向电网提供无功支撑;其次,考虑转子转速限制,当转子转速达到参考值时启动桨距角控制,抑制转子转速上升;最后,通过仿真试验,验证了所提控制策略的有效性。基于桨距角控制的永磁风电机组高电压穿越控制策略,既能向电网提供无功支撑,又能避免超速脱网。

基于强化学习的车道级可变限速控制策略

针对高速公路合流区主线各车道交通流运行状况受合流车辆影响的差异性,研究了1种基于强化学习的车道级可变限速(differential variable speed limit,DVSL)控制策略。由于DVSL控制问题存在高维动作空间求解困难,本文利用限速变化值优化动作空间,确定状态空间以及考虑多因素的奖励函数;在求解过程中,使用优质经验回放技术(prioritized experience replay,PER)进行改进,以提高训练效率和模型性能;同时提出1种车道间的安全检测机制辅助PER-DDQN展开训练,保证车道级可变限速模型可实施性。利用SUMO仿真软件测试所提出策略的控制效果,结果表明:所提出的车道级可变限速策略相较于未实施可变限速控制场景,全程行程时间降低41.88%、平均速度提高5.65%,合流区行程时间降低66.91%、平均速度提高43.42%;且车道级可变限速控制策略下合流区内各车道拥堵时间明显缩短,速度变化更加平稳。此外,还测试了智能网联车(connected-automated vehicles,CAVs)在不同渗透率场景对所提出策略的影响,渗透率在低于60%时实施车道级可变限速策略控制效果明显优于未实施可变限速控制策略,在渗透率为20%、40%和60%的场景中平均全程行程时间分别降低了41.88%、13.38%和7.46%,平均速度提高了6.08%、2.36%和1.61%;当渗透率达到80%以上时,鉴于CAVs车辆能明显改善交通流状况,实施车道级可变限速控制策略改善效果不明显。

矿用气动潜水泵自动限速控制系统设计

气动潜水泵的稳定性和安全性都优于传统电动潜水泵,然而在气动潜水泵抽不到水时,会造成轻载或空载,容易出现失控现象。基于出口节流调速原理,根据液位传感器能否检测到水面,通过继电器的开/关来控制电磁阀的换向,气动潜水泵自动限速控制系统调节气动泵排气出口流量大小。这样可以限制空载状态下气动涡轮潜水泵的转速,防止空载导致的失控现象。同时在预定时间内,系统自动停止运行,有负载时自动启动,从而达到节能和减少环境污染的目的。通过模拟试验和工业试验,成功实现了气动潜水泵的自动限速,进一步提高了矿用潜水泵监测的自动化程度。

智能网联测试场混合交通流仿真研究

智能网联汽车的出现为解决交通问题提供了新的技术手段。通过智能网联汽车与交通控制协同策略消除交通冲击波的生成和传播影响是提高交通效率与安全的有效手段之一。研究对混合流下的智能网联车辆速度控制与可变限速控制以及两者的协同控制模型与机制,通过搭建测试场数字孪生感知平台,获取测试场高环区域内的实时混合交通流数据,并构建协同控制模型框架与最优化求解办法,探究协同管控策略在测试场高环场景下对交通效率与安全的实际效果。通过仿真实验,对比交通效率、安全等核心指标,显示的协同控制策略对测试场交通流碰撞时间分布数据优化了50%以上,对当前场景的总行程时间优化超过20%,为智能网联车辆控制优化交通流提供解决思路。

利用高精度频差控制器提升机组一次调频性能

电厂一次调频面临的主要问题包括网频与机组汽机转速越限时刻存在偏差,15s贡献指数、30s贡献指数、积分电量贡献指数未达到要求,机组转速测量不够精确等。针对以上问题利用高精度转速控制器提升机组一次调频性能,效果明显。

微型燃汽轮机发电系统柔性协调控制策略

在微型燃汽轮机发电系统中,转速稳定对于微型燃气轮机的效率、运行安全十分重要,而负荷变化对燃气轮机转速稳定有很大影响。为此,提出了一种针对负荷变化的微型燃汽轮机发电系统柔性协调控制策略。策略将负荷变化引起的转速波动由燃气轮机和变流器共同控制,构成“机-电”协调控制。结果表明,在加快功率动态响应的同时,保障了控制策略的准确性,避免微型燃气轮机系统达到温度限制而转速失稳。

基于MBD的直流减速电机控制器设计

为解决现有教学实验装置开放性差,编程过于复杂以及信号检测难等问题,设计一种基于Arduino与Simulink的直流减速电机控制器。该控制器融合了系统模型的工程设计(MBD)理念,涉及单片机、系统建模、微型电机、自动控制等技术。硬件系统以Arduino单片机平台为控制核心,配有编码器、驱动器、输入/输出等接口;软件系统以Simulink作为实验装置软件开发平台,具备算法设计、仿真、执行、数据实时观测等功能,采用限幅式增量PID控制算法在负载变化的情况下对直流电机进行速度控制,并分析理论控制量与实际PWM控制的区别与联系,实验效果可达到设计要求。整个软硬件系统具有开放性好、实现快捷、安全可靠、成本低等特点,可以完成电机控制等多种算法验证,能够满足新工科人才教学培养与科研需求。

混合交通流环境下基于改进强化学习的可变限速控制策略

现有的可变限速(VSL)控制策略灵活性较差,响应速度较慢,对驾驶人遵从度和交通流状态预测模型的依赖性较高,且单纯依靠可变限速标志(VMS)向驾驶人发布限速值,难以在智能网联车辆(CAVs)与人工驾驶车辆(HDVs)混行的交通环境中实现较好的控制效果。对此,结合深度强化学习无需建立交通流预测模型,能自动适应复杂环境,以及CAVs可控性的优势,提出一种混合交通流环境下基于改进竞争双深度Q网络(IPD3QN)的VSL控制策略,即IPD3QN-VSL。首先,将优先经验回放机制引入深度强化学习的竞争双深度Q网络(D3QN)框架中,提升网络的收敛速度和参数更新效率;并提出一种新的自适应ε-贪婪算法克服深度强化学习过程中探索与利用难以平衡的问题,实现探索效率和稳定性的提高。其次,以最小化路段内车辆总出行时间(TTS)为控制目标,将实时交通数据和上个控制周期内的限速值作为IPD3QN算法的输入,构造奖励函数引导算法输出VSL控制区域内执行的动态限速值。该策略通过基础设施到车辆通信(I2V)向CAVs发布限速信息,HDVs则根据VMS上公布的限速值以及周围CAVs的行为变化做出决策。最后,在不同条件下验证IPD3QN-VSL控制策略的有效性,并与无控制情况、反馈式VSL控制和D3QN-VSL控制进行控制效果上的优劣对比。结果表明:在30%渗透率下,所提策略即可发挥显著控制性能,在稳定和波动交通需求情境中均能有效提升瓶颈区域的通行效率,缩小交通拥堵时空范围,与次优的D3QN-VSL控制相比,两种情境中的TTS分别改善了14.46%和10.36%。

高速公路连续瓶颈混合交通流可变限速与换道协同控制方法

为缓解高速公路连续瓶颈区车辆强制换道造成的通行能力下降的问题,减轻瓶颈之间的相互干扰,提出了面向智能网联车辆(connected and automated vehicles,CAVs)与普通车辆混行情况的高速公路连续瓶颈可变限速与换道协同控制策略。对传统的细胞传输模型(cell transmission model,CTM)进行改进,使其更好地预测考虑了可变限速地混合交通流状态;基于实验模拟,得到了不同交通需求场景下合理的换道控制段长度,通过对瓶颈上游车流进行预先换道提醒,缓解因强制换道引发的通行能力下降现象,进而提高可变限速控制的效果,同时利用可变限速对高交通需求下的流量进行调控,为换道控制段内车辆能够完成预先换道提供保障;构建了连续瓶颈下协同控制框架,并以最小化总行程时间和速度差为目标,优化连续瓶颈的交通运行性能;分析了3种CAVs渗透率对协同控制的影响。结果表明:相比于无控制和可变限速控制,在协同控制下总行程时间分别降低了54.76%和33.05%,总速度差分别减少了86.84%和29.58%。此外,CAVs对协同控制性能和道路运行状况有着积极作用。当CAVs渗透率为0.5时最低限速值由渗透率为0时的30 km/h提高至60 km/h,当渗透率为1时限速值始终保持在自由流速度,随着CAVs渗透率的增加协同控制下系统的总行程时间可从239.64 h减少至158.86 h。研究可为高速路连续瓶颈和未来含CAVs的混合交通流主动管控提供参考。

开关磁阻电机低速运行无位置传感器检测方法

针对开关磁阻电机低速运行方法中的传统脉冲注入法只利用非导通相电流信息,存在导通区间受限和续流影响估计精度的问题。本文对低速控制策略与无位置检测原理进行研究,提出了一种双电流斩波限PWM滞环控制的三相电流斜率差值无位置传感器检测方案。所提方案在导通区采用双斩波限PWM滞环控制,使导通区电流斩波次数增加,能够改善低速运行时的性能,并提高电流斜率差值的计算精度。与传统非导通相电流比较方法只利用非导通相信息相比,该方案增加了导通相电流计算。在计算导通相电流斜率差值后,与两非导通相形成三相电流斜率差值,从而估计电机的实时位置信息。以三相12/8结构的电机进行了相关仿真和实验验证,实验结果表明,该方案能够有效解决传统方法存在的导通区间固定和实时角度计算受续流影响的问题。

冰雪天气下高速公路可变限速控制研究

为保障冰雪天气条件下高速公路的行车安全与通行效率,在建立安全限速模型与交通流预测模型的基础上,提出一种基于粒子群优化算法的可变限速控制策略;首先,通过分析冰雪天气下车辆制动性能和交通流演化规律,提出适用于冰雪天气条件的高速公路安全限速模型以及交通流预测模型;其次,设计了兼顾通行效率与行车安全的优化目标函数,并考虑实际行车需求给出相关约束条件;最后,基于交通流预测模型并结合粒子群优化算法对可变限速值进行求解,并通过搭建的元胞自动机交通流模型将所提出的可变限速策略的控制效果与固定限速方案和分段安全限速方案进行对比仿真实验;仿真结果表明,相比于固定限速方案,可变限速控制减少了总行程时间、总行程延误时间和车辆冲突时间;相比于分段安全限速方案,可变限速控制有效减小了管控路段内的车辆行驶速度标准差,总行程延误时间和车辆冲突暴露时间也有所降低,验证了所提出可变限速控制策略的有效性。

基于NP芯片的SRv6网络切片设计与实现

随着云和互联网的快速发展,用户对网络业务的需求也呈现出多样化的趋势,为实现不同业务的多样化需求,SRv6网络切片应运而生。基于网络处理器的SRv6网络切片功能在转发过程中引入全局切片标识,并将其封装于IPv6的逐跳扩展头中。通过切片标识与VLAN子接口的绑定关系来区分不同的转发资源,并与子接口限速相结合实现对不同业务流量的差异化控制,达到提高网络规划与管理的便捷性,减少网络扩展压力的目的,以满足同一张网络上不同业务的差异化需求。

基于道路限速策略的规划路网噪声控制

为缓解交通噪声污染,研究限速方案对交通噪声的影响。考虑道路限速策略下的阻抗函数,建立基于道路限速的随机用户均衡模型并实现路网交通分配,对规划路网在不同限速策略下的噪声控制规律进行研究。案例结果表明:道路限速控制对象应选取噪声影响道路;道路限速策略控制噪声的主要因素在于降低影响道路上出行车辆的出行速度,控制区域噪声值与路网总出行时间呈线性关系,道路限速80%的情况下,控制区域噪声和路网总出行时间分别降低2.94 dB和增加0.66%;路网总噪声排放存在两种不同变化趋势,且与道路等级,绕行系数相关。研究可为从道路规划角度实现交通噪声控制提供有效参考。

雨雪天气下高速公路可变限速研究

针对雨雪天气情况下高速公路存在的通行效率下降和安全问题,提出了一种雨雪天气下可变限速控制方法,阐述了雨雪天气下可变限速系统的组成及工作流程,确定了雨雪天气下及道路线形下的最大安全车速,根据约束条件确定限速值,并进行仿真验证,结果表明:在雨雪天气下,采用可变限速控制可以减少车辆延误时间,提高通行效率和车辆平均行驶速度。

近接工程施工引起的高速铁路隧道变形的控制标准研究

为了合理评估近接工程在施工过程中对既有隧道的不利影响,基于隧道结构本身强度控制以及轨道控制要求的变形控制标准,对近接工程施工引起的隧道变形的控制限值开展了研究。主要内容为:(1)依据相关规范,推导得到基于正态型纵向变形假设、弧形或四次曲线型纵向变形假设、荷载分布形式假设等三种隧道结构纵向变形限值的计算公式;(2)根据收敛变形极限值与截面应变的关系以及极限状态截面应力应变特征,得到隧道结构横线变形限值的计算公式;(3)依据近接工程施工引起隧道结构的变形传递关系,得到基于轨道平顺性要求的变形控制标准。

柔性限流控制技术研究与现场应用

针对电网短路电流超标的问题,结合天一变220 kV正母分段改造的工程实际提出了一种柔性限流控制技术。该技术主要基于高速开断技术,实现动态调整系统拓扑,达到降低短路电流的目的。阐述了构成柔性限流控制技术的快速保护装置和快速开关的原理,给出了工程现场的应用及组网方式,并通过两次人工短路试验测试快速开关与常规开关动作的时序和对短路电流的抑制效果,论证了柔性限流控制技术在工程上应用的可行性。