毕业设计101用PLC实现十字路口交通灯的模糊控制.doc
毕业设计101用PLC实现十字路口交通灯的模糊控制
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电气电子毕业设计论文
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毕业设计101用PLC实现十字路口交通灯的模糊控制,电气电子毕业设计论文
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用PLC实现十字路口交通灯的模糊控制摘 要 本文介绍了一种用PLC对十字路口交通灯进行自适应模糊控制的方法，较好地解决了交通流量不均衡、不稳定带来的问题。该系统具有较好的抗干扰性和鲁棒性。关键词 模糊控制 交通灯控制 可编程序控制器0引言 传统的十字路口交通控制灯，通常是事先经过交通流量的调查，运用统计的方法将两个方向红绿灯的延时预先设置好。然而实际上交通流量的变化往往是不确定的，有的路口在不同的时段甚至可能产生很大的差异。即使是经过长期运行、适用的方案，仍然会发生这样的现象：绿灯方向几乎没有什么车辆，而红灯方向却排着长队等候通过。这种流量变化的偶然性是无法建立准确模型的，统计的方法已不能适应迅猛发展的交通现状，需要有一种能够根据流量变化情况自适应控制的交通灯。而模糊控制恰恰具有这方面的优势。本系统就是应用可编程序控制器(PLC)对十字路口交通控制灯实现模糊控制。 本系统采用PLC是基于以下四个原因： (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。1输入及其模糊化 本控制系统的输入量是指十字路口各方向上车辆数的动态变化量。具体由传感器采集后送入可编程序控制器。11传感器的设置 传感器的设置如图1所示。在十字路口的四个方向(E、S、W、N)的近端J(斑马线附近)和远端Y(距斑马线约100米处)各设置一个传感器，分别统计通过该处的车辆数。 近端的传感器PJ，用于记录绿灯期间通过路口的车辆数(记为X)；远端的传感器PY用于记录红灯期间进入路口排队等候的车辆数(记为Y)。 为了简化运算，可以将两个相对的方向(N与S、W与E)的X、Y值合并为一组，分别取两个方向之最大者。 12绿灯期间通过路口车辆数(X)的模糊化 为了实现模糊控制，需要将绿灯时间分为两部分：其一是固定的10秒作为路口车辆状态参数的采集时间t1；其二是根据两个方向车辆流量变化进行模糊决策的延时t2。 绿灯期间车辆通过路口的速度不超过20kmh，则在10S内通过的最大车辆数约为10辆。以红绿灯转换瞬间为计时起点，记录10S内通过的车辆数作为变量X的论域，取(010)，并将它分为三个模糊子集：少、中等、多，其从属函数设计如图2所示。13红灯期间排队等候车辆数(Y)的模糊化 远端传感器和近端传感器之间的距离(L)直接影响输入量Y的变化论域。实际应用中随实地情况而有所变化。经过对某些路口不同时段车辆流量的实地调查分析，我们认为L取100米左右较为适宜。通常车辆的长度连同车辆间的间距平均约为5米，则在100米内可能滞留的车辆最大数量约为100520辆。于是红灯方向排队等候的车辆数Y的论域为(020)。将其分为5个模糊子集：很少、少、中等、多、很多。其从属度函数设计如图3所示。2输出及其模糊分类 本系统的输出就是两个方向的红黄绿灯，还有人行横道的红绿灯以及按前进方向分得更细的绿灯等等，其相互间的关系都是固定的，而且两个方向的输出关系也是固定的，最终都归结到对当前绿灯的延时t2。根据实际测试，对一般不太大的路口，t2最大取30S较为恰当，则绿灯的延时t2的论域为(030)。将其分为5个模糊子集：很短、短、适中、长、很长。其从属函数的设计如图4所示。3模糊规则的设计 本系统模糊控制规则的设计采用矩阵方式，根据交警实际操作的经验及有关知识来确定。模糊控制规则表如下表所示。 表中，当两个方向的状态处于同一量级时，如同为多，或同为中等，或同为少时，绿灯的延时t2均取“短”，其目的是保证双方流量相差不多的情况下，尽快地均衡疏散。 上表中一共包含了5315条模糊条件语句： 规则1：若X多，且Y很少，则t2很长，否则 规则2：若X多，且Y少，则t2长，否则 规则3：若X多，且Y中等，则t2适中，否则 规则4：若X多，且Y多，则t2短，否则 规则5：若X多，且Y很多，则t2很短，否则 规则6：若X中等，且Y很少，则t2长，否则 规则7：若X中等，且Y少，则t2适中，否则 规则8：若X中等，且Y中等，则t2短，否则 规则9：若X中等，且Y多；则t2短，否则规则10：若X中等，且Y很多，则tz很短，否则 规则11：若X少，且Y很少，则tz短，否则 规则12：若X少，且Y少，则t2短，否则 规则13：若X少，且Y中等，则t2很短，否则 规则14：若X少，且Y多，则t2很短，否则 规则15：若X少，且Y很多，则t2很短4模糊推理算法与解模糊 从模糊规则得到的结果仍然是模糊量，还要经过模糊推理算法还原为精确量才能输出。 本设计采用当今模糊控制算法的主流算法简易模糊推理算法。对于每个确定的输入X和Y值对应不同的模糊子集，具有不同的从属度。由此而激活的多条模糊规则以取小的策略求出各输出于模糊集的从属度： 1 (t2)A! (X)B1 (Y)2 (t2)A1 (X)B2 (Y) 然后再采用重心法(加权平均法)解模糊，求出t2的精确值： 式中：i为确定的X、Y输入值所对应的不同模糊子集的从属度；Ti为输出各模糊子集所对应的重心值。 例如测得X5，Y13。根据图2可知当X5时对应于两个模糊子集(中等和多)，其从属度分别为： 中等(5)05 多(5)05 同样，根据图3可知当Y13时对应两个模糊子集(中等和多)，其从属度为： 中等(13)025 多( (13)075 此时被激活的模糊规则有第3、4、8、9条： 规则3：若X多，且Y中等，则t2适中 规则4：若X多，且Y多，则t2短 规则8：若X中等，且Y中等，则t2短 规则9：若X中等，且Y多，则t2短 以上四条规则的输出从属度(t2)，取其两个前提条件的从属度最小者： 推论3：适中(t2)多(X)中等(Y)025 推论4：短(t2)多(X)多 (Y)05 推论8：短(t2)中等(X)中等(Y)025 推论9：短(t2)中等(X)多(Y)05 从图4可以看
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