相位差模糊控制在線(xiàn)控制算法中的應(yīng)用設(shè)計(jì)

摘要：在兩級(jí)遞階控制模型基礎(chǔ)上，針對(duì)不同的控制參數(shù)，完成相應(yīng)的模糊控制器設(shè)計(jì)。詳細(xì)介紹了相位差模糊控制器的原理和設(shè)計(jì)過(guò)程，并將交通信息參數(shù)的變化量加入到了模糊控制器的輸入中，增加了模糊控制器的準(zhǔn)確性和全面性。通過(guò)對(duì)實(shí)際干線(xiàn)的實(shí)例仿真證明本設(shè)計(jì)方法可以有效地減少車(chē)輛的平均延誤時(shí)間。
關(guān)鍵詞：城市交通信號(hào)控制；線(xiàn)控制；相位差模糊控制；論域變換

0 引言
    隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的迅猛發(fā)展和社會(huì)的不斷進(jìn)步，各種車(chē)輛保有量逐年增加，城市交通需求和交通供給的矛盾越來(lái)越突出，交通擁擠狀況越來(lái)越嚴(yán)重。據(jù)研究表明，交通擁擠往往突出表現(xiàn)在道路的交叉口處，而主干線(xiàn)是城市交通的主體部分，又是保證城市社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)正常運(yùn)轉(zhuǎn)的主動(dòng)脈，因此對(duì)于主干線(xiàn)上交叉口的協(xié)調(diào)控制研究就顯得很重要。
    傳統(tǒng)的控制方法通過(guò)建立精確的數(shù)學(xué)模型或預(yù)先人為地設(shè)定多套方案，控制效果都難以盡如人意。而模糊算法是基于規(guī)則和經(jīng)驗(yàn)的，不需要建立精確數(shù)學(xué)模型，比較適合于交通系統(tǒng)應(yīng)用，所以本文在模糊算法的基礎(chǔ)上做進(jìn)一步的研究。
    1977年P(guān)appis首先將模糊邏輯概念應(yīng)用到交通控制，從此模糊方法開(kāi)始在交通領(lǐng)域中應(yīng)用。Nakatsuyama．M基于模糊神經(jīng)結(jié)構(gòu)來(lái)構(gòu)建定性智能系統(tǒng)知識(shí)推理模塊，以完成實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)交通控制。K．Kaqolanumu等則利用模糊規(guī)則與算法更新相位及綠燈時(shí)間實(shí)現(xiàn)了針對(duì)孤立路口的智能控制器。還有其他很多文獻(xiàn)都有模糊方法的不同使用，但是在干線(xiàn)交叉口的協(xié)調(diào)控制上，采用多個(gè)模糊控制器進(jìn)行協(xié)調(diào)控制的方法，目前還沒(méi)有在相關(guān)文獻(xiàn)中看到。
    本文在前人研究的基礎(chǔ)上，基于兩級(jí)遞階控制模型，針對(duì)不同的控制參數(shù)，分別設(shè)計(jì)相應(yīng)的模糊控制器，并詳細(xì)介紹相位差模糊控制器的設(shè)計(jì)過(guò)程。

1 線(xiàn)控制的路口模型
    線(xiàn)控制的基本思想是：把干線(xiàn)上一批相鄰交叉口的交通信號(hào)進(jìn)行協(xié)調(diào)控制，使得進(jìn)入干線(xiàn)的車(chē)隊(duì)按某一車(chē)速行使時(shí)，能不遇或者少遇紅燈。
    在干線(xiàn)控制中，一般指定一個(gè)關(guān)鍵交叉路口為相位差基準(zhǔn)參考點(diǎn)。大量的應(yīng)用實(shí)踐表明：當(dāng)相鄰交叉口之間的距離超過(guò)800 m時(shí)，整條干線(xiàn)上的協(xié)調(diào)控制反而不如各交叉口的單獨(dú)控制效果好，因此在本文中假設(shè)線(xiàn)控路口模型中相鄰兩交叉口的距離均適合采用線(xiàn)控制方式。
    城市交通信號(hào)線(xiàn)控制的路口模型如圖1所示。

    設(shè)每個(gè)路口的每個(gè)方向有三個(gè)車(chē)道，分別為左轉(zhuǎn)、直行和右轉(zhuǎn)車(chē)道。本文選擇較為常用的四相位控制，對(duì)各向左轉(zhuǎn)相單獨(dú)設(shè)置相位，讓該相位有充足的時(shí)間和空間放行，這樣消除了直行車(chē)和對(duì)面左轉(zhuǎn)車(chē)的沖突，提高了行車(chē)安全，由于車(chē)輛都是靠右行駛的，所以右轉(zhuǎn)車(chē)流不加控制。為了保證線(xiàn)控制系統(tǒng)的穩(wěn)定，本文采用固定相序。路口相位相序示意圖如圖2所示。

2 線(xiàn)控制的分級(jí)遞階模糊控制算法
    線(xiàn)控制中有三個(gè)控制參數(shù)：周期C、綠信比λ和相位差tos。進(jìn)行線(xiàn)控制時(shí)要保證每個(gè)交叉口的周期相同，從而保證干線(xiàn)的相位差穩(wěn)定。綠信比是根據(jù)各交叉口的排隊(duì)長(zhǎng)度實(shí)時(shí)確定；相位差是根據(jù)路口距離以及路段速度確定。如果同時(shí)考慮信號(hào)周期、綠信比和相位差的優(yōu)化，將使問(wèn)題的求解過(guò)程十分復(fù)雜。根據(jù)系統(tǒng)工程中大系統(tǒng)分解一協(xié)調(diào)思想，本文對(duì)線(xiàn)控制采用兩級(jí)遞階結(jié)構(gòu)，其結(jié)構(gòu)圖如圖3所示。

    第一級(jí)為控制級(jí)，主要由n個(gè)相似的模糊邏輯控制器組成。其主要任務(wù)是：根據(jù)檢測(cè)器檢測(cè)的交通信息參數(shù)來(lái)分別確定每個(gè)交叉路口的綠信比，并在每周期末把交通信息參數(shù)和綠信比傳送給協(xié)調(diào)級(jí)；
    第二級(jí)為協(xié)調(diào)級(jí)，其主要任務(wù)是：根據(jù)控制級(jí)傳來(lái)的交通信息參數(shù)，確定線(xiàn)控制中的公共周期以及各路口的相位差。
    本文詳細(xì)介紹相位差的模糊控制器設(shè)計(jì)，其他的控制單元可以參照設(shè)計(jì)。

3 相位差模糊控制器的設(shè)計(jì)
    在干線(xiàn)協(xié)調(diào)控制中相位差是關(guān)鍵控制參數(shù)之一。相位差即交叉口協(xié)調(diào)相位綠燈開(kāi)啟時(shí)間之間的差值。
    由相位差的概念很容易想到用交叉口之間的距離除以車(chē)流速度就可以得到相位差，即求解相位差的關(guān)鍵就是求解兩交叉口之間的車(chē)流速度。而車(chē)流的速度總是和車(chē)流密度密切相關(guān)連的，這是由于駕駛員出于安全考慮，總是根據(jù)車(chē)輛間距的大小來(lái)調(diào)整自己的車(chē)速。鑒于此，文獻(xiàn)都是以線(xiàn)控制本信號(hào)控制階段的車(chē)輛密度為模糊控制器的輸入來(lái)決定下一信號(hào)控制階段的車(chē)流速度。本文在前人研究的基礎(chǔ)上提出增加一個(gè)輸入——本信號(hào)控制階段和上一信號(hào)控制階段的車(chē)輛密度的差值，來(lái)決定下一信號(hào)控制階段的相位差，這樣就把車(chē)輛密度的變化趨勢(shì)考慮進(jìn)來(lái)了。
    相位差模糊控制器的輸入為本路口和上一路口之間的車(chē)輛密度ρ和車(chē)輛密度變化值△ρ，輸出為車(chē)流速度v。
    相位差模糊控制器的設(shè)計(jì)框圖如圖4所示。

    (1)論域變換
    ①確定輸入、輸出變量的基本論域
    輸入：交叉口前車(chē)流密度一般在0～120之間變化，所以車(chē)流密度的基本論域?yàn)閇0，120]；交叉口前車(chē)流密度變化值一般在-30～30之間變化，所以車(chē)流密度變化的基本論域?yàn)椋篬-30，30]。
    輸出：車(chē)速一般在0～90之間變化，所以車(chē)速的基本論域?yàn)閇0，90]。
    ②確定輸入、輸出變量的論域元素
    選用的ρ論域?yàn)椋簕0，1，2，3，4，5，6，7，8，9，10}；
    選用△ρ的論域?yàn)椋簕-5，-4，-3，-2，-1，0，1，2，3，4，5}；
    選用v的論域?yàn)椋簕0，1，2，3，4，5，6，7，8，9，10}。
    ③確定量化因子和比例因子輸入ρ的量化因子為：
    K1=(10-0)／(120-0)=1／12
    △ρ的量化因子為：
    K2=(5-(-5))／(30-(-30))=1／6
    輸出v的比例因子：
    K3=(90-0)／(10-0)=9
    (2)模糊化
    ①選取輸入、輸出變量的模糊語(yǔ)言值
    選用輸入ρ和△ρ的模糊語(yǔ)言值為{負(fù)大，負(fù)中，負(fù)小，零，正小，正中，正大)，即{NB，NM，NS，Z，PS，PM，PB}；選用輸出v模糊語(yǔ)言值為{負(fù)大，負(fù)中，負(fù)小，零，正小，正中，正大}，即{NB，NM，NS，Z，PS，PM，PB}。
    ②隸屬函數(shù)表示
    本文選用應(yīng)用最為廣泛的三角函數(shù)作為隸屬度函數(shù)。
    查閱相關(guān)資料，可確定輸入ρ的各模糊語(yǔ)言值的隸屬度函數(shù)表示。圖形表示法如圖5所示。表格表示法如表1所示。

    輸入△ρ的各模糊語(yǔ)言值的隸屬度函數(shù)表示，圖形表示法如圖6所示。

    輸出v的各模糊語(yǔ)言值的隸屬度函數(shù)表示，圖形表示法如圖7所示。
    模糊后的值分別記為：。
    (3)模糊控制規(guī)則
    相位差模糊控制器的模糊控制是基于這樣的規(guī)則的：密度大，則車(chē)速低；密度小，則車(chē)速大。如果車(chē)流密度變化值減少，說(shuō)明下一信號(hào)控制階段的車(chē)流密度比本階段可能會(huì)減少，則應(yīng)在密度確定的車(chē)速的基礎(chǔ)上增加車(chē)速；反之如果車(chē)流密度變化增加，說(shuō)明下一信號(hào)控制階段的車(chē)流密度比本階段可能會(huì)增加，則應(yīng)在密度確定的車(chē)速的基礎(chǔ)上減少車(chē)速。具體的模糊控制規(guī)則表如表2所示。

    表2中每一個(gè)元素表示一條模糊控制規(guī)則，共有7×7=49條模糊控制規(guī)則，例如第一條規(guī)則是：
   
    將上述隸屬度函數(shù)和模糊控制規(guī)則輸入到Matlab后，可得模糊推理系統(tǒng)輸出曲面，如圖8所示。

    具體的模糊推理和解模糊以及論域反變換方法與其他模糊控制器設(shè)計(jì)是一樣的，這里就不再詳細(xì)敘述。至此，相位差模糊控制器設(shè)計(jì)完成。

4 實(shí)例分析
    選擇某城市干線(xiàn)道路來(lái)驗(yàn)證本文設(shè)計(jì)方法的有效性。
    道路交通概況如下：天河北路是天河地區(qū)一條東西向生活性主干道，全長(zhǎng)3．2 km，其中大道路口到天壽路路口之間的路段是雙向10車(chē)道，兩板塊結(jié)構(gòu)；天壽路口到天科路口之間的路段是雙向6車(chē)道，兩板塊結(jié)構(gòu)。該道路周邊是重要的高檔辦公區(qū)和高檔住宅區(qū)，土地開(kāi)發(fā)密度較高。另外，由于火車(chē)東站、體育中心等交通吸引源的存在，也增加了該條道路的交通需求。天河北路目前設(shè)置信號(hào)燈的路口或路段共有11處(9個(gè)信控交叉口，2個(gè)人行過(guò)街點(diǎn))，由于路口之間的信號(hào)沒(méi)有協(xié)調(diào)，所以車(chē)輛走走停停，啟動(dòng)頻繁，延誤較大，車(chē)速只有25 km左右。
    Synchro軟件建立的整體分析模型如圖9所示。

    為了驗(yàn)證本文設(shè)計(jì)的模糊線(xiàn)控制方法的控制效果，在相同的交通條件下分別對(duì)本文的模糊線(xiàn)控制和傳統(tǒng)的定時(shí)線(xiàn)控制方法(所研究路段正在使用的線(xiàn)控制配時(shí)方法)在龍口西路和龍口東路兩個(gè)路口組成的干線(xiàn)上進(jìn)行了仿真比較。選龍口西路為相位差基準(zhǔn)路口。停車(chē)線(xiàn)前車(chē)輛的到達(dá)服從泊松分布，干線(xiàn)上的關(guān)鍵車(chē)流為由西向東的單向交通流，考慮該方向的協(xié)調(diào)控制，即相位差是該方向上的。設(shè)控制方案中最短綠燈時(shí)間為20 s，最長(zhǎng)綠燈時(shí)間為80 s，每隔6個(gè)周期對(duì)運(yùn)行方案進(jìn)行調(diào)整，評(píng)價(jià)指標(biāo)是平均車(chē)輛延誤。設(shè)次干道的車(chē)流量均為600 PCU／h，分別對(duì)主干道交通流量為1 000 PCU／h，1100 PCU／h，1 200 PCU／h，1 300 PCU／h，1 400 PCU／h以及1 600 PCU／h時(shí)的不同情況下進(jìn)行了6次仿真對(duì)比，每次仿真周期為100個(gè)信號(hào)周期。
    模糊線(xiàn)控制主程序的流程圖如圖10所示。傳統(tǒng)定時(shí)線(xiàn)控制使用交通信號(hào)控制配時(shí)軟件Synchro來(lái)進(jìn)行仿真。仿真結(jié)果如表3所示。

    從表3可以看出，本文設(shè)計(jì)的模糊線(xiàn)控制方法可以有效減少干線(xiàn)上交叉口的車(chē)輛平均延誤，并且隨著主干線(xiàn)交通流量的增加，比傳統(tǒng)定時(shí)線(xiàn)控制改善的幅度越大，體現(xiàn)了本文設(shè)計(jì)的模糊線(xiàn)控制算法的優(yōu)越性，提高了干線(xiàn)的通行效率。

5 結(jié)語(yǔ)
    城市干線(xiàn)交通信號(hào)協(xié)調(diào)控制，既是交通領(lǐng)域研究的一個(gè)熱點(diǎn)，又是該領(lǐng)域研究中的一個(gè)難點(diǎn)。本文在設(shè)計(jì)協(xié)調(diào)級(jí)模糊控制器時(shí)，提出在模糊控制器的設(shè)計(jì)輸入中加入交通特征參數(shù)的變化值，這樣可以把交通特征的變化趨勢(shì)加進(jìn)來(lái)。仿真實(shí)例證明了本文設(shè)計(jì)的模糊線(xiàn)控制算法能有效減少干線(xiàn)上交叉口的平均延誤，可以在一定程度上解決城市交通擁堵問(wèn)題，提高交通效率。
    城市交通系統(tǒng)是一個(gè)綜合性的大系統(tǒng)，要提高交通網(wǎng)的運(yùn)行效率，單單依靠交通信號(hào)控制是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不行的，應(yīng)該將交通規(guī)劃、交通管制、交通誘導(dǎo)等技術(shù)與交通信號(hào)控制技術(shù)相結(jié)合對(duì)交通進(jìn)行綜合的研究與治理，才能取得較好的效果。