毕业设计（论文）-城市路口多相位自寻优交通信号控制设计.doc

城市路口多相位自寻优交通信号控制设计摘要：该文就城市交通道路十字路口的交通信号控制存在的问题进行了探讨，提出了一种不需建立复杂数学模型的十字路口交通灯模糊控制方法，并设计了城市交通路口多相位自寻优的方法，以实现算法简单，相序分配灵活，控制精度高的信号控制。该系统用PLC进行控制。仿真结果表明，此种控制方法对减少车辆平均延误时间、提高路口通行能力具有良好的效果。关键词：十字路口 模糊控制 多相位 PLCThe Design of The Signal Control of Multiphase Which Could Find The Best Method to Convert by Itself on City CrossingRui ShiHao Huang XiaoBo(Anhui University of Technology And Science Electrical Engineering Department of Automation032 Class Wuhu 241000Abstract:Discussing the problems in the Traffic Signal Control on city crossing, the title gives an approach of fuzzy control for traffic lights without building complicated mathematics models, and design a method that multiphase which could find the best method to convert by itself on city crossing. The system controlled by PLC in order to come true the signal control with simple arithmetic , flexible phase converted order and high control precision.The result of emulator indicates that it has a good effect on reducing the delaying of car and improving the capability of traffic.Keywords:crossing,fuzzy control,multiphase,PLC 1 引言交通问题是影响我国社会经济发展的一个大问题，随着我国城市现代化进程的不断推进，这个问题显得日益突出。交通是否便捷是衡量一个城市生活水平与投资环境的重要指标。近年来，随着汽车数量的猛增，我国大中型城市的城市交通，正面临着严峻的考验，日常的交通堵塞成为人们司空见惯而又不得不忍受的问题。所以，改变和完善我国现有的交通系统已成为当务之急。城市道路交通问题的核心就是对十字交叉路口交通信号的控制。近几年，国外一些发达国家把城市交通信号控制研究的重点放在城市交通干线和区域的控制上，可是控制效果并不明显。人们对十字路口交通信号的控制方法大致有如下两种：其一是建立城市交通流的数学模型，提出优化算法，但由于十字路口不同时刻车辆的流量是复杂的、随机的和不确定的，所以数学模型难以建立，控制策略中的最优目标也很难实现，且算法复杂、计算量大，实践证明控制效果不理想，实时性较差；二是根据模糊控制的方法，根据十字路口交通的车辆数确定某一相位的绿灯初始时间和绿灯延长时间，对交通灯的控制实现了一定的模糊化，但是在控制过程中相位转换的顺序不变，因而面对我国城市如此复杂的交通系统，难以保证其灵活性和实时性。因此，本文提出城市交通路口多相位自寻优方法，采用模糊控制技术对交通信号灯进行控制，使主相位和辅相位自转换，并用PLC进行实现，最大限度地减少了十字路口的车辆平均延误时间，提高了路口通行能力，从而达到缓解交通拥挤的目的。2 控制系统的总体方案2.1 控制对象 东北西南图1 十字路口模型结构图交叉字路口是城市交通运输的咽喉，其中十字交叉路口最为常见，如何使各种交通流顺畅地通过是城市交通信号控制系统成功与否的关键。随着现代城市的发展，交通流量的增加，现在的大中城市都以六车道居多，本方案即以六车道为控制对象，其模型结构如图1所示： 2.2 控制原理和控制步骤 智能交通信号的控制实质上就是模拟一个有经验的交通警察面对复杂的交通情况如何有效的指挥各车道车辆通行的行为，也就是根据正在通行的相位各车道上车辆的多少与下一相位上排队等待的车辆的多少进行比较，判断是否将通行权转给下一相位。在人们以往的研究中，往往把右转方向作为常通来考虑。可是由于我国大多数城市里并没有过街天桥或地下通道，为了保证行人安全通行，本文把右转相位加以考虑，将路口的信号相位设为8个相位，具体设定如图2所示。其中，主信号相位如图2中相位1（东西向直行）、相位2（东西向左转加右行）、相位3（南北向直行）、相位4（南北向左转加右行）；辅相位如图2中5、6、7、8相位所示。图2 相位转换示意图12345678经过长期对十字交通路口车流情况的观察，本文提出的控制原理概括如下：在一般情况下，主要进行主相位1、2、3、4的顺序转换，但在转换过程中，若满足辅相位5或6、7、8的换相条件时，系统应转向辅相位执行，其辅相位触发条件为：正在通行的直行两个行使方向中，一个方向车辆平均长度为零，另一个方向车辆平均长度为中等以上。其相位转换决策流程图如图3所示：当前相位判断辅相位转换器转换转换主相位转换器当前相位下一相位下一相位直行相位 是否非直行相位交通流否 是图3 相位转换决策流程图具体的控制步骤如下： （1）对信号相位1，若该相位所属车道综合车队长度L为零，则跳过该相位，直接转换到下一个主信号相位2；若不为零，则根据该相位的综合车队长度L给予该相位一个初始绿灯时间Gs(15s)，并对其开始放行，同时令Gs=T。 （2） 在该相位所给的初始绿灯时间用完后，判断该相位所属车道综合车队长度L，若L=0，则直接将执行相位转换到下一个主相位2，重复步骤(1)；若L0，则通过模糊控制判断是否进行相位转换，若需进行相位转换，再判断是直接转换到下一个主相位2还是转换到辅相位5或6，则转换后再执行步骤(1)；否则，再给以该相位一单位绿灯延长时间T，重复步骤(2)，此时T=Gs+T。(3) 判断正在执行相位所用的绿灯时间T，若TGm(125s)，则转换到下一相位，重复步骤(1)。（4）对主相位3、4，辅相位7、8之间的相序转换方法与步骤与上述类同，不再赘述。2.3 控制特点（1） 在各相位初始绿灯信号时间的设定上，改变传统固定时间长度的方式，由系统根据该相位具体车流长度而具体给出，优点是提高了系统的灵活性，减少了不必要的绿灯时间浪费。 （2）在一般情况下，系统主要在4个主信号相位之间进行转换，辅相位是主相位的补充，从而提高了系统相位的灵活性。（3）在传统的信号控制中，一般都给初始绿灯一个固定的时间，其不足之处是不考虑具体车流情况，从而在很多时候会使绿灯时间白白浪费，因此，本设计采取模糊控制的方法，根据各相位的车道综合队长Ls，对相位初始绿灯时间进行模糊设定。3. 模糊控制器的设计3.1 模糊控制器的实现方法 本文采用PLC控制技术来实现模糊控制器，和其他方法相比较有着以下的优点： （1）PLC 具有很高的可靠性, 通常的平均无故障时间都在30 万小时以上; （2）编程能力强, 可以将模糊化、模糊决策和解模糊都方便地用软件来实现; （3）抗干扰能力强,目前空中各种电磁干扰日益严重, 为了保证交通控制的可靠稳定, 我们选择了能够在恶劣的电磁干扰环境下正常工作的PLC;（4）近年来PLC 的性能价格比有较大幅度的提高, 使得实际应用成为可能。因此本文采用PLC对交通信号控制系统进行实现，既能满足控制要求，又具有很高的抗干扰性和稳定性。3.2 模糊控制器输入输出量的设定 （1）车辆检测器的设置车辆检测器（传感器）设置如图4所示。在十字路口的每条车道上，分别设置两个传感器，一个设在十字路口处，用于检测离开的车辆数；另一个设在距第一个传感器约100米处，用于检测到达的车辆数。这样可以检测出每个车道上的车辆数，再经过比较可得出当前绿灯方向和当前红灯方向处于检测区的最大车辆数即队长（按平均5米一辆车计算，100米车道最多停车20辆）。N2W1100米车道图4 车辆检测器设置图N1E1E2W2S1S2 （2）初始绿灯时间的模糊设定 在传统的信号控制中，一般都给初始绿灯一固定的时间，其不足之处是不考虑具体车流情况，从而在很多时候会使绿灯时间白白浪费，因此，本设计采用模糊控制的方法,根据某一相位所停车辆的多少，设定一绿灯初始时间，从而减少绿灯时间的浪费。为了实现交通灯的模糊控制，将绿灯时间分为两个部分。第一是初始绿灯时间Gs，第二是根据车辆流量变化进行模糊决策的绿延时间T。其中对于初始绿灯时间Gs，模糊控制器的输入变量为队长L，其变化范围为120；把L论域量化为5级，即1，2，3，4，5，模糊子集为短，中等，长，其量化因子W1=0.2，其隶属函数赋值表如表1所示：表1 队长L隶属函数赋值表语言值队 长12345短（L1）10.5000中等（L2）00.510.50长（L3）0000.51初始绿灯时间为Gs，其变化范围为1555s，把Gs论域量化为5级，即1 ，2 ，3，4，5，控制量的模糊子集为短，中等，长，比例因子W2=0.1，其隶属函数赋值表如表2所示：表2 初始绿灯时间Gs隶属函数赋值表语言值初 始 绿 灯 时 间12345短（Gs1）10.5000中等（Gs1）00.510.50长（Gs2）0000.51 由模糊控制理论计算得到模糊控制量查询表（具体计算过程本文中不再赘述），如表3所示：表3 模糊控制量查询表L12345Gs12345其对应精确量查询表，如表4所示：表4 精确量查询表L12345Gs1525354555（3）相位转换的模糊设定 相位转换包括主相位到主相位和主相位到辅相位的转换。我们设定在以下三种情况下，相位发生转换：a. 某相位通行时间达到最大绿灯时间。b. 某相位的综合平均队长Ls为零。c. 当前相位的队长L和下一待转相位的队长L相比很短而且当前相位已用较长时间时，综合看来就应转到下一相位，以便让更需要通行的相位通行。另一方面，如果当前相位的队长L和下一待转相位的队长L相比很短但是当前相位只用了较短的时间时，就不能进行相位的转换，以免造成相位过早的转换。因此，对于多相位控制系统，既要避免当前相位占用过长的绿灯时间，又要防止当前相位的绿灯时间过早结束。针对这一现实要求，我们设定当前相位的队长L与下一待转相位的队长L之差L和最大绿灯时间Gm与当前相位已用时间之差G作为相位转换模糊控制的两个输入量，把相位是否转换X作为其输出量。语言值最大绿灯时间Gm与当前相位已用时间之差G12345很小 (G1)10.5000小 (G2)0.510.500中 (G3)00.510.50大 (G4)000.510.5很大 (G5)0000.51 L的论域分别为-3，-2，-1，0，1，2，3，语言变量分别为负大，负中，负小，零，正小，正中，正大，其量化因子W3=0.15，其隶属函数赋值表如表5所示： 语言值当前相位的队长L与下一待转相位的队长L之差L-3-2-10123 负大（L1）10.500000负中（L2）0.510.50000负小（L3）00.510.5000 零 (L4)000.510.500正小 (L5)0000.510.50正中 (L6)00000.510.5正大 (L7)000000.51表5 L赋值表G的论域分别为1，2，3，4，5，语言变量分别为很小，小，中，大，很大，其量化因子W4=0.06，其隶属函数赋值表如表6所示：表6 G赋值表相位是否转换X作为其输出量，其中“1”表示进行相位转换，“0”表示不进行相位转换，其隶属函数赋值表如表7所示：表7 相位转换控制规则表语言值负大负中负小零正小正中正大很小1111100小1111000中1110000大1110000很大1100000（4）绿灯延长时间T的模糊设定当判定当前通行相位不进行转换时，系统就会给当前通行相位增加一个绿灯延长时间T。这里的输入量是当前相位的队长L，输出量是绿灯延长时间T。输入量L的论域为1，2，3，4，5，6，7，8，9, 语言变量为短，较短，中，较长，长，其量化因子W5=0.4，其隶属函数赋值表如表8所示：语言值队 长 L123456789短10.50000000较短00.510.500000中0000.510.5000较长000000.510.50长00000000.51表8 L赋值表输出量T的1，2，3，4，5，6，7，语言变量为小，较小，中，较大，大，其量化因子W6=0.1，其隶属函数赋值表如表9所示：表9 T赋值表语言值绿 灯 延 时 时 间 T1234567小10.500000较小00.510.5000中000.510.500较大0000.510.50大000000.51再由模糊控制理论计算得到模糊控制量查询表 ，如表10所示：表10 模糊控制量查询表L123456789T123445567其对应精确量查询表，如表11所示：表11 精确量查询表L123456789T1020304040505060704 用PLC实现模糊控制4.1 基于PLC交通信号控制系统的简介由PLC实现模糊控制，即采用PLC作为模糊控制器。本文中的控制系统是由一台FX2N 48MR(FX2N8EYR为扩展模块)作为主控实际的交通流数据由传感器检测传输给PLC输入端。十字路口共有12盏灯，每个灯红、黄、绿三色。PLC输入、输出接线图如图5所示：传感器1传感器2传感器22X0X1X2Y1X3Y0X21Y27COMCOMY30Y43COMFX2N -48MRFX2N-8EYR起动停止图5 PLC输入/输出连接图4.2 模糊控制在PLC中的实现当模糊控制表设计好后，将此表存放在PLC的内存里。首先，将各个量化因子置入PLC的保持继电器中，再利用A/D模块将采集到的各个输入量置入PLC的数据寄存器中，经过处理后根据它们所对应的输入模糊论域中的相应元素，查模糊控制查询表，求得模糊输出量，再乘以输出量化因子即可得实际输出量，也可如本文中所述，直接制成精确量输出查询表，由D/A模块进行控制。（1） 初始绿灯时间模糊控制算法流程图如图6所示：开始将量化因子W1、W2置入M500M501中采样时间到？将输入量L置入D200中将输入量分别量化至输入语言变量的模糊控制论域（1、2、3、4、5）中对应元素，并置入D205中查模糊控制精确量查询表，求得Gs输出控制结束 NY 图6初始绿灯时间模糊控制算法的流程图（2） 相位转换模糊控制算法流程图如图7所示：将输入量分别量化至输入语言变量的模糊控制论域(-3，-2，-1，0，1，2，3)、(1、2、3、4、5）中对应元素，并置入D206、D207中将量化因W3、W4置入M502、M503中采样时间？将输入量L、G置入D201、D202中查模糊控制精确量查询表，求得X输出控制结束YN开 始图7相位转换模糊控制算法的流程图（3）绿延长时间模糊控制算法流程图如图8所示开 始将量化因子W5置入M504中将输入量分别量化至输入语言变量的模糊控制论域(1，2，3，4，5，6，7、8、9)中对应元素，并置入D208中将输入量L置入D203中查模糊控制精确量查询表，求得T输出控制结 束图8 绿灯延长时间模糊控制算法的流程图采样时间？到？NY在整个程序编制中，最重要的就是模糊控制查询表的查询程序编制，其梯形图如图10所示。图中FNC 10 CMP和FNC 12 MOV分别是FX2N型PLC的比较功能指令和传送功能指令。当继电器X000由OFF变为ON时，第一操作数（如D202）中数据分别与第二操作数（如D210）开始的连续5个数字寄存器中预置的数据进行比较,若第一操作数中的数据与第二操作数中的某一数据相同，则第三操作数（如M0）中的相应位M1置“1”，否则M1仍为“OFF”。D300D348中按顺序存储着模糊控制查询表中的49个控制结果，将D202与D203中数据分别与输入论域中的元素（D210D216中数据）相比较，由比较结果，根据M100与M200的状态查询输出量，将其送入D400，以备输出使用。X000M1 M208.M1 M200M1 M104M1 M100M100M200FNC 12MOVD300D400M100M201FNC 12MOVD301D400M104M208FNC 12MOVD348D400FNC 10CMPD203D218M0FNC 10CMPD203D210M0FNC 10CMPD202D214M0FNC 10CMPD202D210M0. 图10控制查询表的梯形图4.3 程序流程图 交通信号控制系统相位转换流程图如图10所示：开始按启动按钮状态1否亮TGS秒是否是是亮TGS秒状态5西直行队长中等以上?东直行方向队长是否为零西直行方向队长是否为零状态5亮TGS秒否是东直行队长中等以上?状态1状态1否状态2亮TGS秒模糊判定模糊判定模糊判定模糊判定状态3状态5状态6状态2亮TGS秒模糊判定图10 交通信号控制系统相位转换流程图图10 (续)状态8亮TGS秒否是南直行队长中等以上?状态3模糊判定状态7状态3否亮TGS秒是否是是亮TGS秒状态7北直行队长中等以上?南直行方向队长是否为零北直行方向队长是否为零状态3否状态4模糊判定模糊判定状态8亮TGS秒模糊判定模糊判定控制框图如图11所示：当前相位参数车队长L=0？是否下一相位初始绿灯时间Gs下一相位 Gs=0？否是当前相位车队长L=0？否是由模糊控制判断相位转换？否加一单位绿灯延长时间TT=0？否是TGm？T+TT否GsT是是图11 模糊判断控制方框图5.计算机仿真研究根据该系统模糊控制器，本文用模糊控制语言编写了仿真程序，并设定一模拟十字交叉路口为控制对象。设定值如下，此路口各方向平均饱和流量为2800PUC/h,各方向车辆到达是随机的，且到达时间基本服从泊松分布，其中左转、直行和右转大约分别占30%、50%和20%。经考虑，本文设定车辆离开路口斑马线的速率为1.0PUC/s,各方向车辆分别以0-0.3PUC/s、0-0.5PUC/s和0-0.7PUC/s三种情况到达，每种情况仿真时间都为1200s。交通控制的目的是使交叉路口的交通顺畅，使行使车辆平均延误时间尽可能的短。仿真结果如表12所示。作为比较，表12中同时列出传统模糊控制器在完全相同的情况下得到的结果。表12 仿真结果路口各方向交通流量（PUC/s）车辆平均延误时间本文的方法传统模糊方法相对改进率0-0.37.79.317.2%0-0.59.910.99.2%0-0.514.915.43.2% 从表12中可以看出，本文提出的方法在情况1和情