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文檔簡介
一階混雜佩特里網(wǎng)框架內(nèi)的高速公路交通建模和控制第一部分原論文結(jié)構(gòu)2025年4月17日I.IntroductionII.BasicofFirst-OrderHybridPetriNetsIII.TheFreewayTrafficModelIV.TheFreewayDynamicsV.OptimalControlVI.TheCaseStudyVII.Conclusion第二部分交通控制策略2025年4月17日第一類別:離線或開環(huán)控制策略第二類別:依賴流量傳感器的實(shí)時(shí)閉環(huán)控制策略第三類別:模型預(yù)測控制策略(MPC)
通過采取坡道計(jì)量、可變限速、聯(lián)合坡道計(jì)量和變速極限控制等方法,同時(shí)使用在線和離線信息來預(yù)測未來狀態(tài)和實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)管理。
缺點(diǎn):計(jì)算復(fù)雜,不利于在線應(yīng)用一階混雜佩特里網(wǎng)框架內(nèi)的高速公路交通流模型2025年4月17日與其他文獻(xiàn)中的現(xiàn)有模型比較的顯著優(yōu)勢:
ⅰ采用圖形特征,建模方法簡單
ⅱ采取有效的數(shù)學(xué)方法,允許系統(tǒng)進(jìn)行模擬和優(yōu)化
ⅲ
能夠描述車道變化、不可預(yù)知的事故和車道堵塞等特殊情況該模型是基于MPC策略的FOHPN框架內(nèi)的一個(gè)一階宏觀、時(shí)變的交通流狀態(tài)的模型。
它通過FOHPN動(dòng)態(tài)添加新的宏事件來描述交通流且允許我們定義一個(gè)在線的以車流密度最大化為目標(biāo)的最優(yōu)限速控制。第三部分一階混雜佩特里網(wǎng)基礎(chǔ)2025年4月17日3.1FOHPN的結(jié)構(gòu)和標(biāo)識3.2FOHPN的動(dòng)態(tài)模型FOHPN的結(jié)構(gòu)和標(biāo)識2025年4月17日1.FOHPN的元素:
+庫所集P:連續(xù)庫所集();離散庫所();
+變遷集T:
連續(xù)變遷集();離散變遷;
其中,離散變遷分為:
瞬時(shí)變遷();隨機(jī)變遷();確定時(shí)延變遷()
+令牌(·)是庫所中的動(dòng)態(tài)對象,可以從一個(gè)庫所移動(dòng)到另一個(gè)庫所
+有向弧是庫所和變遷之間的有向弧
一個(gè)FOHPN是由六元組描述的有向圖2.弧關(guān)聯(lián)矩陣及關(guān)聯(lián)變遷集其中,C對約束為2025年4月17日3.函數(shù)
恒定激發(fā)時(shí)延:其中F為連續(xù)變遷的激發(fā)速度,表示為:為變遷最小(最大)激發(fā)速度FOHPN的結(jié)構(gòu)和標(biāo)識離散時(shí)延變遷的時(shí)延:其中為變遷平均激發(fā)速率。平均激發(fā)時(shí)延:2025年4月17日FOHPN的結(jié)構(gòu)和標(biāo)識4.標(biāo)識
一個(gè)標(biāo)識分別表示每個(gè)離散庫所分配非負(fù)托肯數(shù)(用小黑點(diǎn)表示)和每個(gè)連續(xù)庫所分配實(shí)數(shù);表示庫所的標(biāo)識。時(shí)刻的標(biāo)識記為。5.使能
,則離散變遷t在m使能;
,則連續(xù)變遷t在m使能。
,則使能的連續(xù)變遷t是強(qiáng)使能;
,則使能的連續(xù)變遷t是弱使能。2025年4月17日FOHPN的結(jié)構(gòu)和標(biāo)識
ⅰ瞬時(shí)激發(fā)速度與使能關(guān)系在FOHPN系統(tǒng)中的連續(xù)變遷滿足:若不使能,則;若強(qiáng)使能,則;若弱使能,則。其中,且此由進(jìn)入的空輸入連續(xù)庫所數(shù)量決定。ⅱ時(shí)刻在m下IFS矢量的是下列線性不等式組的可行解S(PN,m):(1)
其中,是在標(biāo)識m的連續(xù)使能(不使能)變遷的子集;
是連續(xù)空庫所的子集。使用線性不等式來描述所有的瞬時(shí)激發(fā)速度向量集S,對于任一IFS矢量v∈S代表系統(tǒng)一種特定的運(yùn)行模式,再根據(jù)目標(biāo)函數(shù)從所有可行的IFS矢量集S中選取最佳運(yùn)作模式,即進(jìn)行優(yōu)化。。6.瞬時(shí)激發(fā)速度(IFS)2025年4月17日FOHPN的動(dòng)態(tài)模型FOHPN的動(dòng)態(tài)包含時(shí)間驅(qū)動(dòng)動(dòng)態(tài)和事件驅(qū)動(dòng)動(dòng)態(tài)。FOHPN的動(dòng)態(tài)模型
在宏周期系統(tǒng)行為描述如下:
(2)其中矩陣,向量的元素是0或1,并由采樣時(shí)間的宏事件是否發(fā)生決定。時(shí)延變遷在計(jì)時(shí)矢量滿足:
不使能,;
使能,,;
當(dāng)不使能或激發(fā),計(jì)時(shí)器清0。2025年4月17日FOHPN的動(dòng)態(tài)模型POHPN舉例
由(2)得:第四部分高速公路交通模型2025年4月17日4.1一般高速路延伸模型4.2入口匝道和出口匝道模型4.3車流量中斷4.4事故后的恢復(fù)程序4.5車輛換用備用路線4.6車輛從高速公路反向車道通過4.7某車道內(nèi)的車流量增速減緩2025年4月17日一般高速路延伸模型兩車道路線的FOHPN模型
2025年4月17日入口匝道和出口匝道模型入口匝道的FOHPN模型出口匝道的FOHPN模型2025年4月17日車流量中斷車流中斷的FOHPN模型2025年4月17日事故后的恢復(fù)程序事故后的恢復(fù)程序由同時(shí)運(yùn)用的兩種行為組成:行為a:車輛在事故發(fā)生地上游的第一個(gè)出口匝道排隊(duì),并且他們成功地通過備用路線在事故發(fā)生地下游重新進(jìn)入第一個(gè)入口匝道。
行為b:在事故上游排隊(duì)的車輛通過砍掉護(hù)欄從反向車道分流。
兩種行為的目的均是移走困在事故發(fā)生地和上游的最近出口匝道之間的車輛。2025年4月17日車輛換用備用路線(行為a)換備用路線情況的FOHPN模型2025年4月17日車輛從高速公路反向車道通過(行為b)通過反向車道情況的FOHPN模型2025年4月17日某車道內(nèi)的車流量增速減緩某車道增速減緩的FOHPN模型第五部分高速公路動(dòng)態(tài)模型及優(yōu)化控制2025年4月17日高速公路動(dòng)態(tài)模型代入?yún)?shù):
(4)定義新的宏事件,發(fā)生條件:(5)本文定義閾值:(6)輸出車流的IFS:
(3)定義新的宏事件的目的是通過來近似(3)中求。車道內(nèi)車輛數(shù)未超過閾值,IFS由(3)式?jīng)Q定;若超過,新的宏事件就發(fā)生,的IFS就被更新。(3)中瞬時(shí)激發(fā)速度最大誤差:
(7)2025年4月17日FOHPN框架內(nèi)的交通模型固定流密度關(guān)系圖
2025年4月17日優(yōu)化控制(Opt)條件(8)為變遷的IFS元素集:
(9)J為性能指標(biāo)函數(shù):
(10)第六部分案例分析及結(jié)論2025年4月17日
案例是在意大利東北部Portogruaro和SanStino的高速路分支。仿真所用數(shù)據(jù)由AutoviaVenete公司(高速公路的管理方)提供。模型路線的的參數(shù):模型入口匝道的的參數(shù):模型2025年4月17日案例研究
,與S0誤差:
S0:采用真實(shí)數(shù)據(jù)的系統(tǒng)S1、S2:比S0稍擁擠的系統(tǒng)S3:非常擁擠的系統(tǒng)NV:高速公路平均車輛數(shù)Nl:成熟系統(tǒng)的路線li8的平均車輛數(shù)Na:最終發(fā)生事故的li4的平均車輛數(shù)2025年4月17日案例研究
N:不采用恢復(fù)程序(RP)和優(yōu)化控制(Opt)RP:只采用RPRP&Opt:同時(shí)采用RP和OptOpt:只采用Opt2025年4月17日案例研究2025年4月17日結(jié)論
仿真結(jié)果驗(yàn)證了FOHPN框架內(nèi)的高速公路交通狀況的評估、控制模型并顯示了本文提出的基于限速的控制方案的有效性。本文提出的模型和控制
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