城市快速路系统的无模型自适应迭代学习控制研究

摘要

近年来，由于城市车辆数的急剧增加，快速路主辅路交通流分布不均衡的状况已经成为当今的普遍现象。因此，必须从全局考虑研究合理有效的快速路主辅路均衡控制方法，来提高快速路系统的使用效率。
　　现有的城市快速路主辅路系统控制方法大多是将主路和辅路分开，分别进行控制。此外，现有的绝大多数主辅路控制方法对模型的依赖大，很难适应主辅路系统的强非线性、时变性、周期性特点。因此，本文以无模型自适应迭代学习控制(Model free adaptive iterative learning control，MFAILC)为理论基础，深入系统地研究城市快速路主辅路系统的均衡控制方法。
　　论文的主要工作总结如下:
　　第一，本文将Papageogiou提出的宏观交通流模型作为主路的交通流模型，将存储转发模型(Store-and-forward model)进行简化，并作为辅路的交通流模型。最终建立起适合理论和仿真研究的主辅路系统模型。
　　第二，本文从局部均衡控制，即主路和辅路之间的均衡控制以及全局均衡控制，即主路和辅路之间、辅路各路段之间的均衡控制这两个方面进行了研究。在城市主辅路系统局部均衡控制研究中，以主路与辅路之间的交通密度均衡为控制目标，提出了基于MFAILC的城市主辅路系统局部均衡控制方案;在城市主辅路系统全局均衡控制研究中，进一步考虑了相邻两个辅路路段的交通密度均衡，其中，主辅路之间使用局部均衡控制方法，辅路各路段之间使用多交叉口协调控制。
　　第三，对于提出的基于MFAILC的城市快速路主辅路系统局部均衡控制方案和全局均衡控制方案这两种控制方案进行了收敛性分析。经过分析表明，所提出的两种控制方案能确保均衡控制误差收敛，从而保证完成主辅路系统的均衡控制任务。
　　第四，利用MATLAB和Vissim仿真工具对所提两种控制方案的有效性进行仿真验证，给出了不同仿真平台下的不同控制方案的仿真结果。

目录

声明

致谢

摘要

1 引言

1．1 研究的背景及意义

1．2 国内外研究现状

1．2．1 快速路系统均衡控制的国内外研究现状

1．2．2 MFAC在交通控制中的应用现状

1．2．3 迭代学习控制的国内外研究现状

1．3 论文内容和结构安排

2 城市快速路主辅路系统控制方法

2．1 城市快速路主辅路交通控制方法概述

2．2 城市快速路主路控制方法

2．2．1 城市快速路与高速公路的异同

2．2．2 城市快速路主路控制方法

2．3 城市快速路辅路控制方法

2．3．1 交叉口定时控制

2．3．2 交叉口感应控制

2．3．3 交叉口自适应控制

2．4 城市快速路主辅路系统控制方法

2．4．1 并行多路系统概述

2．4．2 主辅路系统均衡控制方法

2．4．3 现有的主辅路系统均衡控制局限性分析与解决办法

2．5 本章小结

3 城市快速路主辅路系统均衡控制方案设计与收敛性分析

3．1 城市快速路主辅路系统模型

3．1．1 交通流理论发展简介

3．1．2 快速路系统路段划分

3．1．3 城市快速路主辅路系统主路交通流模型

3．1．4 城市快速路主辅路系统辅路交通流模型

3．2 基于MFAILC的城市快速路主辅路系统局部均衡控制

3．2．1 SISO系统在迭代域的紧格式动态线性化方法

3．2．2 快速路主辅路系统在迭代域的入口匝道控制算法设计

3．2．3 快速路主辅路系统在迭代域的入口匝道控制算法收敛性分析

3．3 基于MFAILC的城市快速路主辅路系统全局均衡控制

3．3．2 快速路主辅路系统在迭代域的协调控制算法设计

3．3．3 快速路主辅路系统在迭代域的协调控制算法收敛性分析

3．4 本章小结

4 仿真与分析

4．1．1 仿真场景

4．1．2 入口匝道无控制、辅路实施交叉口定时控制

4．1．3 入口匝道实施ALINEA控制的快速路主辅路系统

4．1．4 基于MFAC的主辅路系统局部均衡控制

4．1．5 基于MFAC的主辅路系统全局均衡控制

4．1．6 基于MFAILC的主辅路系统局部均衡控制

4．1．7 基于MFAILC的主辅路系统全局均衡控制

4．2 VISSIM仿真与分析

4．2．1 仿真场景

4．2．2 入口匝道无控制、辅路实施交叉口定时控制

4．2．3 基于MFAILC的主辅路系统局部均衡控制

4．2．4 基于MFAILC的主辅路系统全局均衡控制

4．3 本章小结

5 总结与展望

5．1 总结

5．2 展望

参考文献

作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果

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