（控制理论与控制工程专业论文）高速公路入口匝道智能控制方法的研究.pdf

沈阳工业大学硕士学位论文 摘要 近年来，随着车辆数目的急剧增加，高速公路上交通堵塞的现象屡见不鲜，这使得 如何采用合理的控制方法，预防或缓解高速公路上的拥挤状态显得尤为重要。入口匝道 控制方法是控制高速公路交通状态最直接有效的方法之一。本文针对高速公路交通系统 的特点，对入口匝道智能控制方法展开研究，主要的研究内容和结论如下： 针对高速公路交通模型难确定的问题以及高速公路交通状态具有一定的可重复性 的特点，本文采用迭代学习控铕i j ( i l c ) 方法对高速公路的交通密度进行控制。在一阶开环 i l c 匝道控制算法的基础之上，设计了一阶开闭环i l c 匝道控制算法。严格的理论分析 证明了此一阶开闭环i l c 匝道控制算法的收敛性，仿真分析验证了此算法的有效性与优 越性。此一阶开闭环i l c 匝道控制算法结构简单，且不依赖于精确交通模型，能够有效 避免由交通模型难确定而带来的控制结果难精确问题。与一阶开环i l c 匝道控制方法相 比，此一阶开闭环方法使系统具有更快的收敛速度以及更好的暂态性能。 在一阶开闭环i l c 匝道控制算法的基础上，设计了高阶开闭环i l c 匝道控制算法， 此算法不仅具有一阶开闭环i l c 匝道控制算法的优点，而且因为其利用了更多的状态信 息进行控制，系统的稳定性更好。严格的理论分析证明了此方法的收敛性，仿真分析验 证了它的有效性以及优越性。与经典的a l i n e a 方法相比，此方法使系统拥有更精确的 控制结果以及更好的稳定性。 针对高速公路交通模型难确定，控制量难自适应交通变化以及难实现多路段协调控 制三个问题，本文设计了一种基于模糊神经网络方法的匝道控制算法。此算法中模糊 规则既实现了相邻路段间的协调控制，又调整了高速公路干道交通状态与匝谴排队长度 的大小；神经网络的自学习功能使此方法对外界交通变化具有自适应能力。该算法能够 在将高速干道交通密度维持在理想密度附近的同时，保持入口匝道排队长度尽可能的 短。在抑制交通密度波动和排队长度增长方面比经典的反馈控制方法a l i n e a 取得了更 好的效果。值得提出的是此方法具有一定的协调控制能力，比单匝道控制方法对道路容 量的利用更加充分，这在仿真数据中也有明确体现。 关键词：高速公路，匝道控制，交通密度，模糊神经网络 高速公路入口匝道智能控制方法的研究 t h ei n v e s t i g a t i o no fi n t e l l i g e n tc o n t r o la p p r o a c h e sf o rf r e e w a yo n - r a m p m e t e r i n g a b s t r a c t i nr e s c e n ty e a r st h ep h e n o m e n ao ft r a f f i cc o n g e s t i o no nu r b a nf r e e w a y si sb e c o m i n g m o r ea n dm o r ef a m i l i a rd u et ot h ed r a m a t i ce x p a n s i o no fc a r - o w n e r s h i p ，w h i c hm a k e si t u r g e n ta n ds i g n i f i c a n t t oa p p l ye f f i c i e n tc o n t r o la p p r o a c h e st ok e e pt h et r a f f i cc o n d i t i o ni na l l i d e a lw a y 。o n r a m pm e t e r i n g ，w h e np r o p e r l ya p p l i e d ，i sc o n s i d e r e da sa ne f f i c i e n tt r a f f i c m a n a g e m e n tt o o lf o rf r e e w a y s ar e s e a r c h o i l i n t e l l i g e n tf r e e w a yo n r a m pm e t e r i n g a p p r o a c h e sw a sc o n d u c t e da c c o r d i n gt os o m ec h a r a c t e r i s t i c so ft h ef r e e w a yt r a f f i cs t a t e t h e m a i nc o n t e n t sa n dr e s u l t sa r ea sf o l l o w s ： a c c o r d i n gt ot h er e p e a t a b i l i t yo ft h et r a f f i cp a a e mf o rf r e e w a y ，i t e r a t i v el e a r n i n g a p p r o a c h ( i l c ，i ns h o r t ) m e t h o dw a sa p p l i e dt or e g u l a t et h ec o n g e s t i o ns t a t e ，ao n eo r d e r o p e n - c l o s e dl o o pi l cs c h e m ew a sd e s i g n e dt o c o n t r o lt h et r a f f i cd e n s i t y b ym e a n so f r i g o r o u st h e o r e t i ca n a l y s i s ，i t sv a l i d i t ya n ds u p e r i o r i t ya r ea d e q u a t e l yp r o v e d s i m u l a t i o n r e s u l t sv a l i d a t ei t se f f i c i e n c y w h e nc o m p a r e dt ot h ec o n v e n t i o n a lo p e nl o o pi l ca p p r o a c h ， t h e s t r a t e g yp r o p o s e di n t h i st h e s i s h a sf a s t e rc o n v e r g e n c es p e e da n db e a e rt r a n s i e n t p e r f o r m a n c et h a nt h eo p e nl o o pi l cl a w b a s e do nt h eo n eo r d e ro p e n c l o s e di l ca p p r o a c h , ah i 曲o r d e ro p e n - c l o s e dl o o pi l c s c h e m e w a sf u r t h e ra n a l y z e da n dd e s i g n e d 1 1 l i sa p p r o a c hd o e sn o to n l yh a v et h ea d v a n t a g e s a st h ef i r s to r d e ro n e ，b u ta l s om a k e st h ee n t i r ef r e e w a ys y s t e mm o t es t a b l ea si tc o l l e c t sm o r e s y s t e mi n f o r m a t i o nt od e s i g nt h em e t e r i n gr a t e s i m u l a t i o nr e s u l t sc o n f i r m e di t se f f i c i e n c y w h e nc o m p a r e dt ot h ew e l l - k n o w na l i n e aa p p r o a c h , t h i sh i 曲o r d e ro p e n c l o s e dl o o pi l c a p p r o a c hh a sf a s t e rc o n v e r g e n c es p e e da n db e a e rr o b u s tp e r f o r m a n c e a c c o r d i n gt o t h e p r o b l e m st h a ta r e e n c o u n t e r e di nc u r r e n tr a m pc o n t r o lr e s e a r c h ： u n c e r t a i n t yo ft h et r a f f i cm o d e l 、d i f f i c u l t yi nd e s i g n i n ga l la d a p t i v er a m pc o n t r o l l e ra n dt h e n e c e s s a r yo ft h ec o o r d i n a t e da l g o r i t h m s ，t h en e u r o - f u z z yn e t w o r km e t h o dw a sa p p l i e dt o r e s o l v et h ep r o b l e m sa b o v ea n da l la d a p t i v ea n dc o o r d i n a t e do n - r a m ps t r a t e g yw a sd e s i g n e d t h i sa p p r o a c hc o n s i d e r sb o t ht h et r a f f i cd e n s i t ya n dt h eo n - r a m pq u e u el e n g t ht o g e t h e ra n d 一 达里三些奎塑主鲨笙窒 a i m sa tc o n t r o l l i n gb o t ho f t h e ms i m u l t a n e o u s l y w h e nc o m p a r e dt ot h ew e l l k n o w n a l n e a s t r a t e g y ，t h i sa p p r o a c hh a sb e t t e rp e r f o r m a n c ei nr e s t r a i n i n gt r a f f i cf l o wf l u c t u a t i o na n dq u e u e i n c r e a s e i ti sw o r t h yt op o i n to u tt h a tt h ea p p r o a c hi sc o o r d i n a t e d ，w h i c hc a nu t i l i z et h er o a d c a p a c i t yb e r e rt h a nt h es i n g l eo n - r a m pm e t h o d s k e yw o r d s ：f r e e w a ys y s t e m ，o n - r a m pm e t e r i n g ，t r a f f i cd e n s i t y ，n e u r o f u z z y n e t w o r k 独创性说明 本人郑重声明：所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工 作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方 外，论文中不包含其他人已经发表或撰写的研究成果，也不包含为获得 沈阳工业大学或其他教育机构的学位或证书所使用过的材料。与我一同 工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表 示了谢意。 签名：缝舀盈日期：墨塑：兰：! 至 关于论文使用授权的说明 本人完全了解沈阳工业大学有关保留、使用学位论文的规定，即： 学校有权保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅；学校可以公 布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论 文。 ( 保密的论文在解密后应遵循此规定) 签名：l 公盈杰导师签名：之堑型：日期：垃! ：12 沈阳工业大学硕士学位论文 1 绪论 本章主要介绍高速公路入口匝道控制方法的概述，发展概况，国内外研究现状和目 前所存在的问题以及本论文的主要研究工作。 1 1 引言 随着经济的发展，私人车辆的数目急剧膨胀，使得城市交通状况拥挤不堪。于是国 内外许多城市纷纷建设城市高速公路，期望为出行者提供无延误的行驶空间。在高速公 路建设完成的初期，高速公路的确改善了这些城市的交通状况，然而随着交通量的快速 增长和缺乏对高速公路系统的研究和控制，高速公路上的堵塞情况屡见不鲜，高速公路 没有发挥预期的作用。因而如何采用合适的控制方法，最大限度地利用耗费巨资修建的 高速公路，显得尤为重要。 高速公路交通系统通过匝道与普通道路交通系统耦合在一起，这样的结构特点决定 了高速公路上的交通状态必然受匝道处的交通状态影响，因而可以通过控制从匝道处进 入高速公路的车辆数目，来改善高速公路上的交通状态，入口匝道控制思想就是基于这 样的原理发展起来的。这种控制方法通过控制进入高速道路的交通量，使整个高速路网 上的交通流量分布合理，充分利用道路的通行能力，同时可以消除或减少匝道处交通流 交汇时的冲突和事故，更重要的是它可以影响与之相邻的普通道路的交通状况，是高速 道路交通控制的主要手段。 近些年来，国外有很多专家学者对入口匝道控制方法进行了研究 i - 3 。一些城市高 速公路，如穿过美国亚利桑那州p h o e n i x 市的i 一1 0 高速公路与市区4 9 街道相交的一段 高速道路采用了入口匝道控制，应用结果表明，采用入口匝道控制方法很大地改善了高 速公路的交通状态，减少了延时与环境污染。国内这方面的理论相对较少 4 , 5 1 ，实际中也 几乎没有得到应用，因此，对入口匝道控制方法进行研究有着十分重要的意义。 1 2 入口匝道控制的基本原理 入口匝道控制是高速公路交通控制中使用最广泛的一种方式。其基本原理是平衡入 口匝道处高速公路上、下游交通量。一般来说，如果上游交通量与从匝道进入的交通量 之和大于下游的通行能力时，就会发生交通拥挤。若根据上游的交通需求与下游的通行 高速公路入口匝道智能控制方法的研究 能力之差，来限制从匝道进入高速公路主干道的车辆数目，交通拥挤的现象便可得到缓 解。也就是说，匝道控制的基本原理就是控制匝道处进入高速公路的车辆数，以保证交 通状态达到理想状态。入口匝道控制系统早在6 0 年代早期就有6 1 ，并在许多城市得到了 成功的应用。这种控制方法的主要优点是：首先，能够减少干道用户的总旅行时间；其 次，能有效地利用高速公路干道的通行能力：再次，能减少匝道处交通流交汇时的冲突 和事故等等。另外一项研究表明入口匝道控制虽然可以减少车辆在整个交通系统中的旅 行时间，但改善多少取决于系统的网络结构口1 。这种控制方法的缺点就在于：它鼓励使 用替代路径，在替代路径容量不足的情况下，可能会产生交通回溢，从而给普通道路交 通状态的管理带来负面影响。然而，总的来说，匝道控制方法带来的积极效果远远大于 它的负面影响，其本身的有效性以及优越性使其成为当今高速公路交通控制方法中，使 用最广泛的一种方法。 1 3 入口匝道控制方法的研究现状 近年来，关于入口匝道控制方法的研究有很多，主要可以分成：定时控制、感应控 制、动态最优控制、智能控制方式。 1 3 1 定时控制方法 入口匝道定时算法早在6 0 、7 0 年代就已被提出。它通过对整个高速道路网络系统 在过去一段时间间隔内流量的研究和分析，进而对将来高速道路系统的状态变量( 流量、 密度、速度、入口队长等) 做出估计和预测，在此基础上，对高速道路网络的流量进行 控制。其中比较常用的方法是线性规划法。早在6 0 年代，j a w a t t e r w o r t h 和佐佐木纲 等学者首先采用线性规划方法，系统地研究了高速公路的入口匝道控制问题1 8 , 9 1 ，其基本 思想是以高速道路主线上的交通量不超过其通行能力为约束，流入高速道路的交通量最 大为目标函数，并利用线性规划方法进行求解入e l 匝道调节率。匝道调节率，( v e h h ) 的计算公式为： r = q 。一q a ( 1 1 ) 式中，吼为匝道下游容量，吼为匝道上游交通需求匝道调节周期长度c 为： ：3600nc ( 1 2 ) = 一 l 1 z ， 沈阳工业大学硕士学位论文 式中，聆为每个调节周期允许进入的车辆数。匝道调节率，还要受下列条件的约束： d一学，d+pr01 ( 1 3 ) 1 o ， r m i n r ，赢 式中d 为匝道到达率，t 为时段长度，p 一为匝道上允许的最大排队长度，p o 为匝道上 初始排队长度，咖为调节率下限值，。为调节率上限值。 定时控制算法建模简单，计算方便，但只是一种理想的控制方式，没有考虑实际中 入口匝道交通需求和路网上的交通状况随时间的变化对控制解的影响，所以不具有实用 性。对于交通事故、突发事件，系统也缺乏相应的处理能力。最近的研究显示，虽然高 速公路系统的状态变化有一定的规律，但实际的变化相当大，因此定时控制算法的效力 十分有限。 1 3 2 感应控制方法 定时调节是根据历史交通数据，按预先给定的调节率进行控制的，因此它不能响应 交通量的随机变化，难以排除交通拥挤。为了克服这个缺点，可以采用交通感应匝道控 制方法。常用的感应控制方法有：交通需求一通行能力控制和反馈控制。 ( 1 ) 交通需求一通行能力控制 交通需求一通行能力控制方法的特点是在实时的匝道上游交通量和下游容量的基础 上选择匝道调节率，其目标是很好地利用有效道路容量。记离散时间下标k = 0 ，1 ，2 ， 及时间段r ，则r ( k ) 表示时间段 k t ，( 七+ 1 ) 卅内的调节率，其计算公式为： r ( k ) = g 。一( 七一1 ) ，若o o 。( k ) o c t r ( k ) = 。， 否则( 1 4 ) 式中，吼为匝道下游容量，q m ( k - 1 ) 为时间段 k t ，( | j + 1 ) 明内的匝道上游交通需求， d ( 七) 为匝道下游占有率测量值，为占有率的临界值，r n 为预先设定的占有率下限 值。 ( 2 ) 反馈控制方法 著名的反馈控制策略a l i n e a 1 0 1 的表达式为： r ( k ) = r ( k 一1 ) + k 【一o o ( j ) 】 ( 1 5 ) 高速公路入口匝道智能控制方法的研究 式中，k r 0 为调节器参数，为匝道下游期望的占有率，一般1 议o c , 。从上式可以看出： 如果占有率，( ) 比期望占有率小，则r ( k ) 要在r ( k - 1 ) 基础上增加；如果占有率 ，( t ) 比期望占有率大，则，( ) 要在r ( k 一1 ) 的基础上减少。这是一种完全合理的控制 行为，实践也证明了这一结论。还有一些其他形式的反馈控制策略【l l 1 2 l ，基本原理与 a l i n e a 相似，由于篇幅的限制，这里不再说明。 反馈控制方法的特点是：调节率的变化不再依赖于过去观测到的交通状况，而是依 赖于现场检测到的交通状况，它以实时检测数据来确定匝道调节率，因而能够响应交通 流的随机变化。 但是这种方法只考虑控制某一种交通状态，如a l i n e a 控制方法只是对占有率进行 控制，使其能够达到期望值，交通流量一通行能力控制策略也只是对于道上的流量进行 控制，来保证对干道容量的充分利用。我们知道高速公路上的交通状态如车流速度、密 度、流量、匝道排队长度等等都是相互影响的，只考虑某一种状态会影响控制效果，因 此感应控制方法对高速公路上，由意外事件引起的偶发性拥挤的控制效果不明显。 1 3 3 动态最优控制 动态最优控制能够很好地解决上述问题，j a y a k r i s h n a n 和l e v i n s o n 用这种方法对高 速公路交通状态进行控制1 3 , 1 4 ，仿真结果表明，该方法对突发性交通事故的控制效果非 常显著。其主要原理是在满足控制约束与状态约束的条件下，寻求最优控制解，使得性 能指标最优。如考虑一条包含个路段的高速公路，其动态交通最优的目标函数可以写 成： ，= a l p , ( 后) ，v j ( k ) ，a ( 后) ，d ( | i ) ，1 ( ) ，p ( 后) 1 k - i + 去她盼( t ) 一成】2 + n ( 七) 一k 】2 + 0 9 3 只( t ) 一风】2 + 【( 七) 一订 ( 1 6 ) 式中n 。和k 为该路段的期望密度和期望速度，p 。和0 为匝道期望排队长度和期望调节 率，q ，、吐、鸭，、( 0 4 ，f = 1 ，2 ，n 为权系数。 由高速公路动态交通流模型动态方程，定义下列变量： 沈阳工业大学硕士学位论文 x ( ) = 【局( ) ，h ( ) ，易( ) ，j ( ) v ( ) p 。( ) 】7 ( 1 7 ) “( ) = 【1 ( ) ， ( ) ，魂( ，p 。( ) ，( ) ，6 ，( ) r ( 1 8 ) 式l 。7 与1 8 分别为状态向量和控制向量，高速公路最优控制问题可以写成如下带 有约束的有限时间终端控制嚣问题： 1k - i j = ( 膏) 】+ 去【” ) ，掰 ) 1 山k = o s j 硝露+ 1 ) = f i x ( k ) ，u c k ) ，x ( o ) = x o 甜( 七) 越。 ( 1 9 ) 这类非线性最优控制问题的求解一般用数值计算的方法，由于计算量大，使得求解 非常困难。 1 3 4 智能控制方法 高速公路交通系统具有较强的随机性，模糊性和不确定性，而且目前我国高速公路 的车流量分布很不均匀，车辆组成复杂，车速离散性大，传统的描述方法很难适应在这 种环境中进行复杂的控制和决策。近年来，智能控制理论及应用得到迅速发展，为解决 上述问题提供了一种薪的思路。智能交通控制方法主要有递阶智能控制，模糊控制，神 经网络控制，迭代学习控制方法等。 ( 1 ) 递阶智能控制 s i n g h 和t i t l i 于1 9 7 8 年提出了季中多层递阶结构。分为自组织层，适应层，最优 化层和调节层。其信息传递仅在相邻两层之问发生。在此结构基础上，可根据高速公路 交通系统的特点给出一种改进的多层描速方法：把高速公路交通控制系统按由高到低的 顺序分为自组织层，自适应层，最优化层和调节层，调节层可直接将信息提供给自组织 层和自适应层，其结构如图l 。l 所示。 自组织层主要根据用户对任务的不完全描述和实际过程的检测信息，进行模糊推 理，自动产生切合实际的控制目标，向低层下达。自适应层主要根据交通量检测数据在 线或离线辨识不同性能指标下的系统模型和约束条件，并提供给最优化层和调节层。这 里的系统模型可以为神经网络模型，模糊模型等。最优化层为调节层选择最优设定点或 最优轨线。调节层的主要任务是采用适当的控制量作用于高速公路系统，使状态变量尽 高速公路a n 匝道智能控制方法的研究 快达到期望值或最优轨线。最优化层和调节层所解决的问题常常是高维的，因此会遇到 维数灾难问题。 图1 1 多层描述结构 f i g ，1 1s t r u c t u r eo f t h em u t t i l a y e rd e s c r i p t i o n 国内一些专家、学者对递阶方法进行了研究，刘智勇等人对这种方法作了详细的分 析u 5 1 ，罗方述等人对从西安一临潼高速公路段采用递阶方法【1 6 1 ，取得了很好的控制效果。 研究表明，这种控制方法的控制结果很强地依赖于优化结果，一旦优化结果失真，控制 器就会失效。因此，在优化过程中，寻求好的求解方法是问题所在。 ( 2 ) 模糊控制和神经网络控制 模糊逻辑用于交通控制已有很长的历史【5 1 。p a p p i s 和m a m d a n i 于七十年代设计的路 口信号灯模糊控制器是模糊控制的一个范例【1 7 1 。迄今为止，有关多路口或多匝道e l 模糊 控制的文献还很少，这种研究恰恰是更有意义的。有经验的交警或匝道管理员可以熟练 地完成孤立路口或匝道口的灯色控制，但他们很难处理地域跨度很大的多路口或多匝道 6 沈阳工业大学硕十学位论文 口的协调控制问题，因为他们不具备有关知识与经验。目前，在交通工程中，模糊逻辑 多用于解决拥堵判别、事故检测及交通建模等问题t 1 8 ，1 9 1 。 八十年代随着人工神经元网络研究热潮的兴起，人们发现在各种可能的近似函数 中，神经元网络具有很强的非线性近似能力。n g u y e ndh 和p a r i s i n ir 利用n 个串 级神经元网络实现了一个反馈控制函数。z h a n gh 尝试利用神经元网络去逼近匝道反馈 控制律中的非线性项圈，其仿真表明，在强干扰作用下，神经元网络方法优于一般方法。 利用神经元网络设计匝道控制器很有新意。 ( 3 ) 迭代学习控制方法 从宏观的角度来看，高速公路交通状态本身具有一定的可重复性。例如某一路段上 的交通流量，在凌晨o 一5 点期间车流量很少，在5 7 点期间流量有所回升，在7 8 点期间车流量会达到一个峰值，之后流量有所减少，至中午l l - - 1 3 点又会到达另一个 峰值，第三个峰值大概会在下午1 7 一1 9 点期间。这一天的交通流量按照这样的特点波 动。相似的流量特征在第二天同样发生，这说明，在相邻的几天内，每一天的交通状态 具有一定的相似性。同样，如果以星期为周期，每相邻几个星期的交通状态也具有可重 复性。这样的重复性在以月，甚至年为周期来观察的时候，也是存在的，这充分说明了 高速公路交通状态的可重复性。而对于具有重复运动性质的非线性被控对象，迭代学习 控制技术是一种简单而有效的方法。这种方法的主要特点是控制算法非常简单且需要较 少的先验知识，能以简单的迭代达到在线寻优的目的。因此，它能够解决常规控制策略 难以解决的问题，如高度非线性、强耦合、难建模等，很合适于高速公路交通系统的特 点。目前这方面的研究还很少，h o uzs 等人在文献 2 3 - 2 5 仲有详细介绍。 1 。4 高速公路入口匝道控制存在的问题 高速公路匝道控制发展至今，在理论和应用方面已取得了很多成果，但由于匝道控 制理论处于形成和发展阶段，还存在许多有待解决的问题。 ( 1 ) 动态最优控制是目前使用最广泛的控制方式，递阶智能控制代表目前匝道控制 研究的较高水准，这两种方法中都涉及到求最优控制解的问题。由于高速公路系统的复 杂性，给求解带来很大的困难，因此，研究一种快速简单的求解方法是至关重要的。 高速公路入口匝道智能控制方法的研究 ( 2 ) 对于高速公路交通系统这样的强非线性系统，严格基于交通模型的控制方法有 局限性。系统模型中的参数难于辨识或难以精确，不精确的模型参数会随之影响控制结 果。研究一种不依赖于系统精确模型的控制算法很有意义，智能控制方法是一种很好的 尝试。此方法在该领域的研究还处在初步阶段，但已经取得很明显的效果，值得进一步 研究。 ( 3 ) 高速公路的交通状态是变化的，研究一种能够自适应外界变化，从而保证控制 系统状态始终最优的控制策略一直是研究的热点，此项研究很有实际意义，值得在前人 基础之上进一步学习研究。 ( 4 ) 高速公路相邻路段之间的交通状态是相互影响的，协调的匝道控制策略能够更 充分地利用道路容量，具有更好的应用价值，因此研究一种能够协调相邻路段，甚至整 个高速公路网的交通状态的协调控制策略有很广阔的前景，这也是将来匝道控制方法研 究的主要方向【2 6 】。 1 5 本文的主要研究工作 本文针对问题( 2 ) 、( 3 ) 、( 4 ) 进行研究。分别提出了基于一阶开闭环i l c 、高阶开闭 环i l c 方法的不严格基于高速公路模型的单匝道控制策略，以及基于模糊神经网络控制 方法的自适应协调控制策略。本论文的主要研究工作如下： 针对问题( 2 ) ，根据高速公路交通状态的可重复性特点，本文采用i l c 控制思想对单 匝道控制方法进行研究。本文在文【2 5 】的基础之上，提出了一阶开闭环i l c 匝道控制算 法。严格的理论分析，证明了此控制算法的收敛性。由理论分析可知，此方法不仅算法 简单，而且不严格基于交通模型，很适合高速公路交通模型难确定的特点，优越于其他 基于模型的单匝道控制方法。仿真结果验证了此策略的有效性以及优越性。 在一阶开闭环i l c 匝道控制算法的基础上，提出了高阶开闭环i l c 匝道控制算法。 此高阶开闭环i l c 方法不仅具有一阶开闭环i l c 方法的优点，而且由于其利用了更多的 系统信息进行控制，控制系统拥有更好的稳定性。严格的理论分析与仿真试验证明了它 的有效性以及优越性。一阶开闭环i l c 控制方法与高阶歼闭环i l c 控制方法能够有效解 决问题( 2 ) 。 一8 沈阳工业大学硕士学位论文 针对问题( 2 ) 、( 3 ) 、( 4 ) ，在文 2 7 】与【2 8 】的基础之上，研究并设计了一种基于模糊神 经网络方法的匝道控制算法。该算法能够在将高速公路干道交通密度维持在理想密度附 近的同时，调节入口匝道排队使其不超过最大排队长度。在抑制交通密度波动和排队长 度增长方面比经典的反馈控制方法a l i n e a 取得了更好的效果。此算法不完全基于交通 模型，具有自适应与协调控制的能力，能够有效地解决问题( 2 ) 、( 3 ) 、( 4 ) 。 高速公路入口匝道智能控制方法的研究 2 高速公路交通模型 2 1 宏观稳态交通模型的基本特征 宏观模型通常要采用适当的交通流状态变量来表达在特定位置，特定时刻的车辆群 的平均行为，因此宏观模型的基本特征主要用交通流量，交通密度和空问平均速度等描 述。 定义1 ：x 点处，在t 时刻，单位时间内通过的车辆数称为交通流量，用q ( x ，t ) 表 示，单位为v e h h 。 定义2 ：x 点处，f 时刻，每车道单位长度道路上拥有的车辆数，为交通密度， 用p ( x ，) 表示，单位为v e h k m 。 定义3 ： 在f 时刻，z 点附近，车辆的速度平均值称为空间平均速度，用v ( x ，) 表 示，单位为k m h 。 根据上述定义及实际测量结果，人们发现，当车流均匀，车道单一时，3 个量之间 存在关系： q ( x ，) = p ( x ，t ) v ( x ，) ( 2 1 ) 这与流体力