（检测技术与自动化装置专业论文）快速路入口匝道alinea控制器的迭代反馈整定方法研究.pdf

快速路入口匝道a l i n e a 控制器的 迭代反馈整定方法研究 摘要 | | i i l i i i | i i f f i i f f f i i f f f | i l | i i i f | f i 圳 y 17 4 0 2 7 2 快速路交通流量的增加使得城市交通拥挤日趋严重，快速路的运行效率和安 全性也因此大为降低。目前，入口匝道控制被公认为是缓解快速路交通拥挤最为 有效的措施。它是通过控制匝道处进入快速路的车辆数，以保证快速路交通流运 行在最佳状态。实践表明，基于传统p i d 的a l i n e a 控制，控制律形式简单，以 良好的控制效果成为当前应用较为广泛的一种入口匝道控制方法。 然而，基于p i d 反馈的a l i n e a 方法在参数的选取上存在两点局限性：一是 当系统完全未知且没有任何先验知识可用时，参数的选取往往采用试凑的方法， 具有一定盲目性。二是系统在运行过程中，当外界扰动较大时，控制器参数不能 自动适应这种变化，需要人为地重新选取。 基于以上问题，本文将迭代反馈整定技术( i f t ) 引入到局部入口匝道的 a l i n e a i 控制器中，以此对a l i n e a 控制器的参数进行自动整定。论文的主要研 究内容和创新点如下： ( 1 ) 研究了局部入口匝道a l i n e a 控制器的i f t 参数自动整定方法。该方法本 质上是基于无模型的，即无需已知系统模型的结构，只需要获得闭环系统的输入 输出( i o ) 信息，就可根据给出的最优性能指标迭代地调整a l i n e a 中的控制增 益，这从根本上解决了a l i n e a 的控制参数或增益选取盲目性问题。仿真结果表 明，应用基于i f t 的局部入口匝道a l i n e a 控制方法对环境具有较强的适应性， 与单纯的r a l i n e a 方法相比，此方法使系统拥有更精确的控制效果。 ( 2 ) 当某一路段缺乏下游检测器时，需利用实测的上游占有率估算出当前的 下游占有率。因此，本文研究了局部入口匝道基于上游占有率的a l i n e a i 控制器 的i f t 参数整定方法。它可根据道路的实时上游占有率数据来估算当前的下游占 有率，实现参数的自整定，使受控路段主线下游占有率渐近的收敛于期望值。 ( 3 ) 在某些情况下，占有率与密度的换算关系往往比较复杂。相应的，直接 基于交通流量的控制方法，会使得控制目标更为明确，控制问题更加简单。因此， 本文研究了局部入口匝道基于流量的a l i n e a 控制器的i f t 参数整定方法。它是 根据道路的实时交通流量数据迭代的实现参数的自动整定，使受控路段主线上的 交通流量稳定在期望流量值，从而可提高进入主线车流运行速度，防止交通堵塞。 关键词：入口匝道控制，a l i n e a ，迭代反馈整定，无模型控制，i o 数据 o ni f t b a s e da l i n e ac o n t r o lf o rf r e e 恰y t r a f f i co n r a m pl 旺t e r j n g a bs t r a c t i h ei n c r e a s eo ft r a f f i cf l o wo i lf r e e w a yh a sb e c o m eas e r i o u sp h e n o m e n o n ， w h i c hc a nl e a dt oc o n g e s t i o n , r e d u c et h et r a f f i cr u ne f f i c i e n c ya n dt h er u ns e c u r i t y r e c e n t l y ，o n r a m pm e t e r i n gb e c o m e st h e m o s te f f e c t i v ec o n t r o l s t r a t e g y f o r i m p r o v i n gt h es i t u a t i o no ff r e e w a yt r a f f i c i ta i m sa tm a k i n gt r a f f i cf l o wr u ni nt h e m o s to p t i m a ls t a t eb yt u n i n gt h en u m b e ro fv e h i c l e st ob ee n t e r i n gt h ef r e e w a y m a i n l i n e t h ep i dt e c h n o l o g yb a s e da l i n e ac o n t r o l l e rh a sb e e nv e r i f i e da sa i n t e n s i v e l ya p p l i e dc o n t r o lm e t h o df o rr a m pm e t e r i n g i ti sv e r ys i m p l ea n dc a nb e a c h i e v eag o o dc o n t r o lp e r f o r m a n c e w 1 l i l e ，t h e r ee x i s tt w ol i m i t so nh o wt os e l e c ta l i n e ac o n t r o l l e r sp a r a m e t e r s f i r s t ，w h e nt h e r ei sn oa n yp r i o ro ft h ec o n t r o l l e ds y s t e m ，w eu s u a l l ya d o p tt h e t r i a l b y - t r i a lm e t h o dt os e l e c tt h ec o n t r o l l e rp a r a m e t e r s c l e a r l y , t h i sm e t h o di sb l i n d i ns o m ec a s e s s e c o n d ，w h e nt h ee x t e r n a ld i s t u r b a n c eb e c o m e sv e r yl a r g e ，w eh a v et o r e t u n et h ec o n t r o l l e rp a r a m e t e r st oa d a p tt h i sb i gc h a n g e a i m i n gt os o l v et h i st w op r o b l e m sa n a l y z e da b o v e ，a ni t e r a t i v ef e e d b a c kt u n i n g ( i f t ) m e t h o dh a sb e e ni n t r o d u c e di n t ot h el o c a la l i n e ar a m pm e t e r i n gs c h e m et o t u n et h ec o n t r o l l e rp a r a m e t e r sa u t o m a t i c a l l y t h em a i nc o n t r i b u t i o n sa n di n n o v a t i o n s c a nb es u m m e da sf o l l o w s ： ( 1 ) an e wa l i n e ac o n t r o l l e ri sd e s i g n e df o rt h e l o c a lr a m pm e t e r i n gb y i n c o r p o r a t i n gt h ei t e r a t i v ef e e d b a c kt u n i n gs t r a t e g y ( i f t - a l i n e a ) i f t - a l i n e ai s m o d e l f r e ei nn a t u r e ，a n dt h ec o n t r o l l e rd e s i g na n dt h ep a r a m e t e r st u n i n gd e p e n do n t h er e a l - t i m ei n p u ta n do u t p u t ( i o ) d a t ao ft h ec o n t r o l l e dc l o s e d l o o ps y s t e m ，t h e c o n t r o lg a i no fa l i n e ac a nb et u n e di t e r a t i v e l yi nt e r m so ft h eo p t i m a lp e r f o r m a n c e i n d e x a p p a r e n t l y ，t h ep r e s e n t e dm e t h o dc a no v e r c o m et h eb l i n d n e s si ns e l e c t i n gt h e p r o p e rp a r a m e t e r t h es i m u l a t i o nr e s u l t ss h o wt h a tt h ep r o p o s e di f t - a l i n e ac a n a c h i e v eab e t t e rc o n t r o lp e r f o r m a n c ec o m p a r e d 、析t 1 1t h ep u r ea l i n e am e t h o d ( 2 ) i nt h ep r a c t i c e ，w h e ns o m es e c t i o n i sl a c ko fd o w n s t r e a md e t e c t o r , t h e d o w n s t r e a mo c c u p a n c yi sn e e d e dt ob ed e t e c t e db yt h eu p s t r e a mo c c u p a n c yo fa c t u a l i i i m e 觥e m e m s o ，w ea l s oe x p l o r et h ei f t - a l i n e am e t h o db a s e do nt h eu p s t r e a m o c c u p a n c y t h ed o w n s t r e a mo c c u p a n c yc a nb ee s t i m a t e db yt h er e a l t i m ed a t ao f u p s t r e a mo c c u p a n c y , a n dt h e nt h ep a r a m e t e rt u n i n gc a nb ea t t a i n e db yt h ee s t i m a t e d o c c u p a n c yi t e r a t i v e l ya n da u t o m a t i c a l l y a sar e s u l t ，t h eo c c u p a n c yo fc o n t r o l l e d s e c t i o nc a n c o n v e r g et ot h ed e s i r e dv a l u e ，a s y m p t o t i c a l l y ( 3 ) i ns o m ec a s e s ，i ti ss oc o m p l e xt oc o n v e r tt h em a j o ro c c u p a n c yi n t od e n s i t y s o ，i ti sc l e a rw ec a nj u s tr e g a r dt h et r a f f i cf l o wa st h ec o n t r o lv a r i a b l et om a k et h e c o n t r o lt a r g e tm o r ec l e a ra n dt h ec o n t r o lp r o b l e mm o r es i m p l t h u s ，t h ei f t - a l i n e a s c h e m eb a s e do nt h et r a f f i cf l o wi se x p l o r e di nt h i sw o r k t h ep a r a m e t e rc a nb et u n e d i t e r a t i v e l y a n d a u t o m a t i c a l l y a c c o r d i n g t or e a l t i m ed a t ao ft r a f f i cf l o w t h e s i m u l a t i o nr e s u l t ss h o wt h ev a l i d i t yo ft h i sm e t h o da n dt h et r a f f i cf l o wc a nc o n v e r g e t ot h ed e s i r e dv a l u ew e l la n dt h et r a f f i cs p e e do ft h em a i n l i n ei si m p r o v e ，a sar e s u l t t h et r a f f i cc o n g e s t i o nm a yb ea v o i d e d k e yw o r d s ：o n r a m pm e t e r i n g ，a l i n e a ，i t e r a t i v ef e e d b a c kt u n i n g ，i 0d a t a , m o d e l f r e ec o n t r 0 1 i v 目录 摘要：。j 。i a b s t r a c t ： 第一章绪论。：。 1 1 1 论文的研究背景k l 1 2 快速路的交通控制方法。2 1 2 1 主线控制3 1 2 2 入口匝道控制。：3 1 2 3 通道控制：4 1 3 入口匝道控制研究现状综述：4 1 3 1 入口匝道的国外研究现状：4 1 3 2 入口匝道的国内研究现状。5 1 4 论文的研究目的和意义：o 。7 1 5 论文的主要工作和内容：8 第二章入口匝道控制及其a l i n e a 方法1 0 2 1 入口匝道的控制方法。：。1 0 2 1 1 入口匝道控制的原理。：1 0 2 1 2 入口匝道的控制方法j 。j 1 1 2 2a l i n e a 反馈控制j 16 2 2 1a l i n e a 反馈控制1 6 2 2 2m e t a l l n e a 控制1 9 2 3 改进型a l i n e a 控制：19 2 4 小结_ - ：。2 4 第三章迭代反馈整定原理与方法：2 5 3 1 迭代反馈整定原理：2 5 3 1 12 自由度迭代反馈整定原理_ 2 5 3 1 21 自由度迭代反馈整定原理。：3 0 3 2 迭代反馈整定控制系统的收敛性3 l 3 3 小结。3 2 第四章a l i n e a 控制器的i f t 算法设计与仿真。 w 3 3 4 1 交通流模型及问题描述：3 3 4 1 1 宏观交通流模型：3 3 4 1 2 边界条件。3 5 4 2 迭代反馈整定的入口匝道控制设计3 6 4 2 1 宏观交通流模型的动态线性化j ：。3 6 4 2 2a l i n e a 参数的迭代反馈整定：3 7 4 2 3u p a l i n e a 参数的迭代反馈整定。：4 l 4 2 4f l - a l i n e a 参数的迭代反馈整定4 2 4 3 仿真研究4 3 4 3 1 仿真背景：4 3 4 3 2i f t - a l i n e a 与a l i n e a 控制效果比较4 5 4 3 3 基于上游占有率的u p i f t 与u p a l i n e a 控制效果比较4 7 4 3 4 基于流量的f l i f t 与f l - a l i n e a 控制效果比较4 8 4 4 j 、结5 0 第五章结论与展望5 l 5 1 结论。j 5l 5 2 展望一：5 2 参考文献：。5 3 致谢5 7 攻读硕士学位期间发表的学术论文。：。5 8 独创性声明。：5 9 v 青岛科技人学研究生学位论文 1 1 论文的研究背景 第一章绪论 近年来，许多大中型城市如北京、上海、南京、青岛等，自8 0 年代后期纷纷 修建城市高速道路。这些高速道路的称谓各不相同，如北京称为快速路、上海称 为高架桥，也可称为高速干道【l 】。它们的共同特点是全程无交叉口、只允许机动 车行驶、车辆行驶速度快等，并且向网络化方向发展【2 】。这些城市内的快速干道 系统，对内联系城区干道及主要交通枢纽，对外与高速公路衔接，成为城市的交 通命脉，起着主导性作用。 快速路是一种现代化高速交通设施，具有高速、高效、安全和舒适等基本特 性，对出行者的吸引力很大，可在一定程度上缓解交通资源紧张的局面【2 】。与普 通的公路相比，快速路已经取得了很大成功，带来了巨大的经济与社会效益。然 而，随着我国社会经济的飞速发展，城市化、现代化进程的不断加快，城市规模 的日益扩大，城市人口的持续膨胀，机动车的大力普及，导致城市交通安全和交 通拥挤问题日益严重，尤其在一些特大城市交通阻塞现象更是司空见惯p 】。 当前高速道路交通存在的问题主要表现如下【4 】【5 】： ( 1 ) 交通事故频繁发生，给人类生命造成极大损失。统计研究表明1 6 j ，2 0 世纪 因交通事故全世界共死亡2 5 8 5 万人，该数字比第一次世界大战中死亡的人数还 多。据统计，2 0 世纪一共生产了大约2 2 3 5 亿辆机动车，也就是说每生产1 0 0 辆 机动车平均至少要夺走1 2 人的生命。 ( 2 ) 交通拥堵严重，导致出行时间增加，能源消耗，造成巨大的经济损失。据 有关资料表明【7 1 ，在巴黎，每天由于交通拥挤引起的时间损失相当于一个拥有1 0 万人口城市的日工作时间。据测算，如果一辆小汽车在7 k m h 至8 8 k m h 的速度之 间加减速1 0 0 0 次，则比匀速行驶时多消耗燃油6 0 升，如果是卡车则多消耗燃油 1 4 4 升。在美国【8 j ，一年由于高速公路交通拥堵带来2 0 亿小时的时间损失，7 0 0 亿美元的经济损失。 ( 3 ) 空气污染和噪声污染程度日益加剧。当今世界最严重的环境污染源就是汽 车尾气的排放和噪声，这种污染在车辆制动和起动过程中更为严重。实验表明， 车辆在起动、制动时排出的废气量是匀速行驶时的7 倍以上，产生的噪声也比正 常行驶时高出数倍。 由此可见，交通问题严重影响了人们的生活质量，给环境、经济和社会带来 快速路入口匝道a l i n e a 控制器的迭代反馈整定方法研究 深重的后果。目前，人们寻求解决交通问题的办法有三种：一是修建快速路， 种方法道路建设周期长、耗资巨大，经济上难以承受，而且随着城市交通系统 完善，修建道路的空间、土地和环境都受到严格限制。二是通过行政手段改变 通的运行规律，降低交通需求。如实行车辆分别在单双号行驶( 一般多用于城市 速道路) 、限制私人车辆出行实行高占有率车辆优先等。一该方法比较有效，但 引起公众的反对和不满，一般不经常采用。三是采用先进的信息技术、通信技 术、传感器技术、智能控制技术、全球定位系统和地理信息系统等高新技术，把 人、车辆、道路紧密结合起来，使现有道路资源得到最大限度的利用，建立智能 交通系统( i n t e l l i g e n tt r a n s p o r t a t i o ns y s t e m ，简称i t s ) 。设置高速道路监控系统的 成本仅占公路全部投资的5 1 眠，是目前最经济的办法。随着智能交通系统的 兴起，智能交通控制和管理已逐步成为解决快速路交通问题的主要途径1 9 1 3 j 。 智能交通系统作为解决实际大型复杂系统问题的方法，在城市交通控制与交 通管理领域具有相当大的应用潜力。高速公路匝道控制系统作为智能运输系统最 重要的子系统之一，其基本目标是对道路上交通流进行合理的引导和控制，使高 速公路主线交通流处于最佳状态。 1 2 快速路的交通控制方法 城市快速路在设计标准和服务功能上，都与高速公路相似，而与其它等级的 城市道路区别较大，因此城市快速路的控制方法与高速公路控制方法的原理基本 相同。 在高速公路交通控制系统中，控制对象是交通流。高速公路交通控制的任务 就是对一些主要交通参数，如交通流量、交通密度、速度、占有率、堵塞度以及 交通状况i 路面状况和气象参数等的实时观察和测量，根据交通参数及交通条件 的历史数据或实时采集的数据，按照某种预定的性能准则来调节高速公路的交通 参数，对道路上交通流整体进行合理地引导和控制，从而使高速公路交通流自动 地保持在最佳的运行状态附近。经验表明，高速公路交通控制i 不仅能提高高峰 期间车辆的行驶速度，增加高峰期间的交通流量，减少交通堵塞和车辆行驶的延 误时间，同时也能大大减少交通事故和交通公害，节约燃料和减少车辆的磨损， 具有显著的经济效益【1 4 1 。 关于城市快速道路系统的控制问题由来己久，城市快速路的交通建模与控制 研究始于五十年代的美国，常用的高速交通控制方法可分为主线控制、入口匝道 控制和通道控制【l 5 。 2 青岛科技大学研究生学位论文 1 2 1 主线控制 城市快速路的主线控制是对城市快速路的主线交通进行调节、诱导和控制。 即在当前快速路交通参数的基础上，根据主线控制策略来确定快速路的运行状 态，使道路的交通流保持最佳车速，使瓶颈路段的服务交通量达到最大，从而改 善车辆运行的安全，提高道路通行能力，缓解主线上的交通拥挤和交通瓶颈对交 通的影响【1 0 1 。 城市快速路主线控制包括限速控制、车道关闭控制、驾驶员信息系统以及公 交优先控制【1 6 j 。可变限速控制可使主线交通流保持均匀和稳定，改善交通流运行 状态。车道控制是通过对车辆在使用车道的时间和空间的限制对交通流进行控 制。驾驶员信息系统是通过可变信息情报板、路侧无线传输装置，车载设备对驾 驶员提出行车速度、车辆间距限制的警告，提供行程时间和行驶路线等实时交通 信息进行路线引导，使其选择合理的运行状态，保证交通畅通。此外还有优先控 制，对一定种类的车辆，在使用交通设施时分配优先通行权或特别使用权，如对 救护车、公共汽车、合用车辆的优先控制【1 4 】【1 7 】。 这些控制方法主要是为了取得最佳车速，使其瓶颈路段的服务交通量达到最 大和防止交通状态变化而发生尾撞等目的。但是这类控制方法的最大缺点是不能 对高速道路的交通量产生重大影响，改善交通的效果不明显。如采取可变车速控 制法，但并不是所有司机都严格遵守限速指示。而且该方法没有考虑与之相邻的 普通道路的影响，严格上讲并不是真正意义上的控制方法【1 5 】。 1 2 2 入口匝道控制 实际上，入口匝道控制系统【l8 】早在6 0 年代早期就开始使用，并在许多城市得 到了成功的应用。入口匝道控制方法可极大提高道路流通能力，减少行驶时间和 道路堵塞。由于入口匝道控制的显著效果，有人甚至进一步设想对高速公路段的 主要车道实行入口匝道控制，作为减少和管理阻塞的有力工具。 入1 ：3 匝道的基本控制目标是控制快速路的交通需求，以快速路主线交通流为 控制对象，以匝道入口流量为系统的输入控制量，通过寻求最佳入口匝道流量， 使快速路的主线交通流处于最佳状态【1 9 】。它包括很多种控制方法，具体论述见第 二章。 入口匝道控制可以调整进入高速道路的交通量，可以使整个高速路网上的交 通流量分布合理，充分利用高速公路或城市快速路的通行能力，并同时可消除或 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 入口匝道a l l n e a 控制器的迭代反馈整定方法研究 高速道路交通控制的主要手段。 是由快速路、侧道和其他平行干线道路所组成的。通道控制 系统( 而不只是快速路) 运行于最佳状态。其控制的战略是指 出发，为实现提高通道系统的效率和安全的目的，而对通道 、评价指标、系统组成、控制功能、控制结构、控制技术和 方法以及控制逻辑的一个优选组合方案。具体来说，就是检测通道系统中所有道 路，将超载道路上的交通转移到通行能力过剩的道路上来【2 0 1 。 在高峰期间，可以通过实施通道控制，把需要使用城市快速路的部分车辆引 导到与城市快速路平行的道路上，这样能够减小周期性拥挤的可能性。 1 3 入口匝道控制研究现状综述 1 3 1 入口匝道的国外研究现状 匝道控制技术最早出现在美国的芝加哥市，1 9 6 3 年芝加哥市借助于交通警察 在高速公路入口匝道处管理交通流，通过事先设定好的控制比例来释放入口匝道 处的车辆进入高速公路主线，这样在一定程度上确保车辆的行车安全和主线车流 的平滑。芝加哥市匝道控制的成功使得美国各州及加拿大、法国、日本的一些地 方纷纷效仿，应用匝道控制技术来控制高速公路交通流，并且各种各样匝道控制 算法的研究也应运而生1 2 l j 。 1 9 6 5 年，w a t l e w o r t h 和b e r r y 提出了利用线性规划实现开环匝道控制的固定配 时控制算法【1 8 】。该方法将匝道系统控制最优化视为资源分配问题，即高速道路容 量为有限资源，该资源( 各区段容量) 将被各入口匝道驶入的车辆所分配，获得分 配资源的车辆才允许进入高速公路，这样使高速公路上行驶车辆始终控制在其总 容量之下。由于固定配时控制的调节率是依据静态模型和历史数据预先设定的， 因而，是静态的开环调节方式，不能适应交通流的随机变化。 二十世纪7 0 年代曾有一些学者对此方法做过进一步研究。19 7 3 年p a y n e 2 2 】提 出了线性二次型反馈控制，该方法是利用实时检测的交通信息进行闭环控制。但 由于计算量大，实时性难以保证，求得的反馈增益阵具有交迭结构，因此i s a k s e n t 2 2 j 在1 9 7 3 年提出了设计分散型次最优匝道控制器，但鲁棒性仍不足；1 9 8 4 年 p a p a g e o r g i o um 2 3 1 针对入口匝道控制中的随机干扰与建模误差，提出了递阶匝道 4 青岛科技人学研究生学位论文 控制系统，系统包括适应层、优化层和控制层，可增强控制系统鲁棒性。 1 9 7 5 年，m a s h e r t 2 4 】提出了根据需求一容量关系计算匝道调节率的方法，这种控 制策略以交通量为控制参量，通过调节进入主线的交通量，使得进入主线的交通 量与上游交通量之和不超过匝道下游的通行能力，从而保证下游主路交通量维持 在其通行能力负领域之内，确保最大限度地利用主路。实际上，这种控制方法是 一种开环控制，系统的抗干扰能力差。随后人们又提出了占有率法( t h eo c c u p a n c y s t r a t e g y ) t 2 5 j ，这种控制方法是通过测量下游占有率值，用经验公式来估算下游剩 余的通行能力。 1 9 9 1 年希腊专家m p a p a g e o r g i o u 等人在慕尼黑技术大学共同提出了a l i n e a 控制算法【2 6 】，并成功应用于一些欧美的大城市。随后m p a p a g e o r g i o u 等人针对 高速公路入口匝道整体控制在a l l n e a 算法的基础上进行改进，提出了 m e t a l i n e a 协调控制算法瞄7 1 ，并在法国巴黎的b o u l e v a r dp 高速公路进行多匝道 控制研究。 为了加强a l i n e a 的实时适应性，研究者又提出 a d a p t i v e a l i n e a 方法【2 引。 此方法加入了一个对临界占有率的估计器，以获得实时变化的期望占有率，因此， 改进的a d a p t i v e - a l i n e a 方法具有更好的协调性和适应性，控制效果明显比 a l l e n a 好。 除了上述已经实施的匝道控制算法以外，还有一些新的匝道控制算法也不断 出现。其中包括2 0 世纪8 0 年代，c h e n t 2 9 】提出了单个匝道入口的模糊控制问题。同 时，t a y l o r 和m e l d r u m t 3 0 】也将模糊控制应用于c 甜l e 高速公路的匝道控制，现场实 验表明模糊控制比定时控制和需求一容量控制的控制效果都好。1 9 9 4 年以来 p r i s i n i t h 等人【3 l j 尝试利用人工神经网络设计匝道控制器。近几年，美国的 m p a t e l 和n r a n g a n a t h a n 3 2 】设计实现的神经网络和模糊专家系统集成的系统对 高速公路进行智能控制。 1 3 2 入口匝道的国内研究现状 国内对入口匝道控制的研究起步比较晚，是从2 0 世纪9 0 年代开始的，并取 得了一定的理论成果。 。 长安大学姜紫峰，荆便顺教授于1 9 9 7 年【3 3 】针对m a r k o sp a p a g c o r g i o u 的高速公 路交通流宏观、动态、确定性交通流模型，提出了独立的入口匝道控制和入口匝 道联合控制两种策略，并以高速公路总行程时间、总服务流量计算入口匝道平均 等待时间作为入口匝道控制效果评价的目标函数，并利用计算机仿真技术验证了 上述两种入口匝道控制策略的控制效果。 5 快速路入口匝道a l i n e a 控制器的迭代反馈整定方法研究 理工大学的谭满春等【3 4 】根据快速路及其车辆组成的系统复杂多变等特 9 9 年利用模糊逻辑控制器实时地调节高速公路入口匝道。这种模糊逻辑 数可以调整，使之与不同的入口匝道相适应。其优点在于它不需要控制 确数学模型，同时可利用各位专家的经验，允许不精确的数据输入，能 服原始数据的误差问题。但是模糊规则的获取比较困难，控制参数的设 量的工作，且不具备在线学习功能；对于多个匝道控制，其模糊规则将 加，这是导致模糊控制没有成功地推广到多个匝道控制的原因。 年，华南理工大学的贺敬凯等【3 5 】根据入口匝道控制难于用数学模型准确 建模，以及人工神经元网络具有表示非线性关系和学习的能力，设计了入口匝道 的神经网络控制器：神经网络控制的优点在于它的自学习能力，能直接应用于非 线性系统，不需要对非线性系统进行线性化。它的不足之处在于神经元数目的确 定没有一个合理的标准，对实时性要求较高的交通控制系统来说，其学习时间相 对较长，难以满足匝道控制的高实时性要求。 1 2 0 0 2 年，中科院自动化研究所陈德望教授在文献【1 5 】对国外先进的匝道控制 算法进行了回顾，详细比较了几种应用比较广泛的入口匝道控制方法的适用场合 和局限性，使用分层递阶智能控制理论和多目标优化的方法来实现高速公路与替 代公路的综合集成控制。研究表明【l5 1 ，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。t 其后，陈德望等【3 6 】又研究了考虑入口匝道的排队长度和高速公路主线交通流 密度两个因素，提出了不依赖于具体高速公路参数可以自动调整和自动适应的模 糊神经网络的智能控制算法。该算法能够在维持理想的主线交通流密度的同时， 保持入口排队长度尽可能短。在抑制交通流密度波动和入口排队长度增长方面比 定时控制和a l i n e a 算法取得了更好的效果。同时该算法具有自学习功能，可以 在线调节模糊神经网络参数以适应不同的交通流状况，对系统模型的参数的变化 不敏感，具有很好的鲁棒性。 北京交通大学的王春蔚在2 0 0 5 年【1 4 】将不依赖于被控对象数学模型的无模型 自适应控制理论应用到交通控制领域之中，提出基于无模型自适应控制理论的局 部入口匝道控制方法：该方法无需考虑入口匝道交通系统本身的结构，只考虑系 统的输入和输出，方法简单；只有一个需要在线调节的参数，对环境变化具有较 强的适应性。 2 0 0 6 年，广西大学的王冬丽【1 2 】针对高速公路交通流宏观动态模型的非线性、 不确定性等特点，利用仿真技术对基于遗传算法的入口匝道神经网络预测控制与 无控制情况下的结果进行比较，证明了预测控制算法实现入口匝道的神经网络预 6 青岛科技大学研究生学位论文 测控制的有效性。但神经网络的训练学习时问长，收敛速度慢，通常需要几千步 迭代，因此神经网络预测控制也有许多缺点，这对于交通的实时控制有很大的影 响。 最近，侯忠生等 3 7 4 0 1 首先利用快速路交通系统的重复性和周期性特征；提出 了入口匝道的迭代学习控制方法。该方法不但是首次尝试了将迭代学习控制方法 应用到快速路入口匝道调节的研究，而且取得了初步的成果，因此具有重要的实 际应用价值和理论研究意义。但是，该方法控制器学习增益选取仍要依赖于系统 的某些知识，学习增益的选取具有盲目性等问题。 青岛科技大学的池荣虎教授【4 l 】提出了入口匝道的无模型自适应迭代学习控 制方法，克服了迭代学习控制器的设计和分析依赖于某些系统知识的局限，同时 该方法不要求系统满足相同初始条件的假设，可实现快速路上的交通流密度的几 乎完全跟踪性能。 除此以外，还有一些其它研究者对包括匝道控制方法在内的整条快速路的控 制进行了研究【4 2 】【4 3 1 ，在这里不一一详述。 1 4 论文的研究目的和意义 综上所述，随着国民经济的发展，城市交通拥堵现象日益严重，实施快速路 交通控制，缓解交通流拥堵，已成为当今交通控制领域的研究热点。事实上，城 市快速路交通系统是一类典型的复杂系统，其完全未知性、强非线性、随机性和 网络性等特征 4 4 1 ，使得建模过程往往比控制任务本身更加复杂，甚至不可能。即 使模型建立起来，又存在“未建模动态 和“鲁棒性”问题难以解决。因此，传 统控制方法【1 8 】【2 2 】【2 3 1 ，即依据物理化学机理建立的精确数学模型进行控制的方法， 已变得越来越困难。 因此，智能交通控制方法研究受n - ；广大学者的关注。例如神经网络【3 1 1 1 3 5 1 、 模糊控制【2 9 】【3 0 】【3 4 】、预测控n l l 2 1 等，试图解决对模型的依赖和复杂系统的控制问题， 但实际上仍没有摆脱模型框架的束缚，其应用范围仍受到一定的限制。例如神经 网络控制中网络的选取、模糊控制中模糊规则的制定等，都是建立在对被控系统 控制的深入认识的基础上的。 事实上，城市交通系统具有丰富的交通检测实时数据，其中蕴含了大量的交 通系统动力学规律和模式。目前，如何有效利用测量数据，对复杂系统进行预测、 控制和评价，已成为国内外控制领域研究的新热点【4 5 钔】。自动化学报于2 0 0 9 年6 月出版了“基于数据的控制、决策、调度与故障诊断 专刊，推动数据驱动 控制方法的发展。 7 快速路入口匝道a l i n e a 控制器的迭代反馈整定方法研究 动控制理论的本质在于“控制器的设计和收敛性分析仅依赖受控系统 ( i o ) 数据，控制器中不包含受控过程模型的任何信息 ，现已取得一 果【1 4 】【4 8 1 ，其核心是利用数据所隐含的知识或规律，提高在线控制系统 入口匝道的a l i n e a 控制作为一种反馈p i d 技术，其本质上属于数据驱 畴。a l i n e a 控制律形式简单，具有良好的控制效果，是当前应用较 种入口匝道控制方法。然而，基于a l i n e a 的这些方法的设计并没有 脱对被控系统知识的依赖性，尤其表现在其控制增益的选取上，不能 应外界扰动，对于复杂环节的控制效果并不尽人意。 h h j a l m a r s s o n 提出了一种迭代反馈整定方法( i f t ) 1 4 9 1 ，本质上是一种 驱动的无模型控制方法。它是通过有限次的迭代，无需已知模型的任 何先验知识，只需根据获得的输入输出实验数据就可以很快求得目标函数的最优 值，调节控制器的控制参数。文献 5 0 】将i f t 方法应用于p i d 控制器的参数整定， 既保留了i f t 控制器的简洁性特点，又解决了p i d 控制器参数调整的复杂性问题， 并且不需要系统模型的任何信息。文献 5 l 】研究结果表明，采用i f t 方法能获得 不差于其他经典方法( z - n 法、内模控制法、积分平方误差法) 的系统性能，并且 在设定时间、超调量等指标方面优于其他方法。 另外，i f t 方法已经应用于电液伺服系统【5 2 1 、宝钢2 0 5 0 粗轧直流主传动系统 【s 3 】，分馏塔温度测量【5 4 】等实际应用领域中，都取得良好效果，但是将i f t 方法应 用于交通控制领域的研究工作尚未出现。因此如何将i f t 技术应用到局部入口匝 道控制之上，有着非常重要的研究意义。 1 5 论文的主要工作和内容 本文的研究内容来自于国家自然科学基金项目( 编号：6 0 9 7 4 0 4 0 ) 的一部分， 重点研究快速路入口匝道控制方法。 针对城市快速路交通系统是一类典型的强非线性、不确定性和网络性，入口 匝道a l i n e a 方法中参数的选取更多的来源于以往的经验值，并且在实际中进行 微调非常困难的问题，本文提出了将i f t 技术应用于快速路入口匝道的控制中， 对a l i n e a 控制器参数进行整定。该方法整定过程中无需已知系统模型的任何知 识，仅利用闭环操作获得的i o 信息，就可从根本上解决a l i n e a 控制参数或增益 的选取问题，使得基于i f t 的入口匝道控制方法对交通情况反应更加灵敏，控制 效果更加理想。 论文的主要工作是将i f t 技术引入到高速公路局部入口匝道控制系统之中， 青岛科技大学研究生学位论文 提出基于i f t 的入口匝道a l i n e a 控制方法；根据实际情况，提出了以流量为控制 对象和利用上游占有率检测下游占有率的i f t 控制方法；最后，利用m a t l a b 仿 真技术，应用快速路交通系统宏观交通流模型给出的仿真数据，把基于i f t 的局 部入e l 匝道a l i n e a 、上游占有率的a l i n e a 、以流量为控制对象的a l i n e a 控制 方法与基于简单反馈的a l i n e a 控制方法相比较，验证所提出算法的有效性。+ 。 研究表明，基于i f t 的入口匝道a l i n e a 控制方法能更有效地对进入快速路入 口匝道的车辆进行调节，以更加平滑的调节率进行实际车流引导，从而提高进入