城市主干路路段行程时间估计的BPR修正模型

为提高城市主干路交通流平均行程时间的估计精度,根据路段上游检测器采集的截面流量,建立了3种BPR(bureau of public roads)修正模型,包括全状态累积流量BPR修正模型、分状态标定的BPR模型和分状态累积流量BPR修正模型.仿真结果表明:全状态累积流量BPR修正模型明显优于传统的BPR模型;分状态标定的BPR模型和分状态累积流量BPR修正模型可以进一步提高估计精度,且后者可将阻滞交通状态下的平均估计误差降低至8.05%.     

融合卡尔曼滤波的高速公路状态估计误差界限分析

为分析高速公路交通流检测数据质量,本文构建平方流量误差界(Squared Flow Error Bound, SFEB)和扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter, EKF)的决策级融合模型SFEB-EKF,在检测器空间覆盖不足情况下,计算检测路段和无检测器路段的交通状态估计误差界限。与SFEB 算法相比,融合模型利用EKF交通状态估计模型估计全路段交通状态,基于得到的估计样本计算全路段交通状态估计误差下界。同时,采用最近邻法(Nearest Neighbor Method, NNM)计算全路段交通状态估计误差上界。应用开源高速公路数据集测试模型,结果表明,与需要输入真实样本的SFEB算法相比,融合模型SFEB-EKF在缺少真实样本情况下,能取得相似的结果且误差保持 在5%以内,不同检测器覆盖率实验下模型表现出良好的稳定性。本文模型通过给出无检测器路段交通状态估计界限,为高速公路交通检测器布设方案提供参考。     

轨道车辆轮对状态与线路特征的估计

为了方便、经济地获取轨道车辆轮对主动控制系统的轮对状态和线路特征信息,提出基于状态观测器的信息估计技术方案,实现了轮对状态和未知线路特征信息的共同估计.该技术方案使用惯性传感器(加速度计和陀螺仪)测得轮对摇头速度和横向加速度信号.应用该技术方案对典型的单个独立旋转车轮模型进行仿真验证.结果表明:由降维观测器和高阶滑模观测器组成的估计系统,估计效果优,不受轨道不平顺的影响,轮对状态估计误差小于0.10%;在理想线路上,线路曲率和超高信息的估计偏差在圆曲线上分别不超过0.26%和13.40%;有轨道不平顺输入的实际线路,曲率估计偏差不超过9.10%;在实际应用该技术方案时需去除滤波器波动误差.     

基于多时间尺度的城市轨道交通短时OD估计

基于状态空间模型构建了城市轨道交通短时OD估计的多模型组合方法,估计早晚高峰期间15 min内进站客流的去向目的站.组合模型以不同时间尺度下的进站客流分流率为状态变量,并利用历史数据预估其中通勤客流的分流率,然后通过交互多模型算法加权融合不同时间尺度下的分流率估计结果.以北京地铁为案例,研究表明:早高峰期间的15 min分流率估计误差的平均值和最大值分别为16.4%和21.8%,晚高峰期间分别为22.7%和24.6%,比既有文献的估计误差减小了约一半.本文的研究成果可为实时的线网客流分布预测提供更准确的输入数据,以辅助运营管理部门实现客流预警和应急响应.     

非自由交通流的non-FIFO车辆轨迹估计算法

将三角基本图的交通状态细分为自由流、中断和拥堵；基于非自由流特性，重新划分了U型时空域，以此找到适合的波速范围；重新确定了上游边界累积流量，使得边界函数刻画不过于宽泛；建立了非自由流Newell模型，并提出了使用该模型的判断条件；引入了车辆秩参数，达到在多车道上描述车辆超车现象的目的，并建立了更精确的车辆秩估计模型，从而建立了非自由流Newell扩展模型；提出了针对非自由流下2种情形的车辆轨迹估计算法，根据是否存在超车现象分为先进先出(FIFO)情形与非先进先出(non-FIFO)情形；结合数值模拟和实际交通案例，验证了算法的有效性。研究结果表明:2种情形下的轨迹估计算法都是有效的，当超车现象存在时，non-FIFO情形的估计效果较准确和稳健；在数值模拟研究中，non-FIFO情形的估计误差相对FIFO情形下降13.45%，non-FIFO情形更优；实际交通案例中，2个小汽车数据集在non-FIFO情形的估计误差相对FIFO情形均有所下降，下降幅度分别为2.38%、2.04%，且估计误差均服从高斯混合模型；公交车数据集因不存在超车现象，non-FIFO与FIFO情形的估计误差相等，均为4.90%，且估计误差服从伽马分布。可见，所建立的非自由流Newell模型对于中断多或拥堵状态占比多的交通数据均是有效可行的，且所提出的non-FIFO和FIFO情形的轨迹估计算法效果表现良好。      

主动配电网的两阶段优化调度模型

为了减小可再生能源和负荷的功率预测误差对主动配电网调度策略的影响,解决DG(distributed generation)在配电网中的过压问题,提出了包括日前经济优化和日内滚动修正两阶段优化调度方法,以配电网运行成本最低为目标函数,建立了日前优化调度模型;引入DG的有功功率削减量和无功功率作为松弛变量,以配电网的调度成本和网络损耗最小为目标函数,建立了日内滚动优化模型.将本文模型应用于IEEE34节点配电网进行实例分析,结果表明:用本文模型优化后的调度策略使配电网运行成本减少了3.27%,网络损耗降低了0.22%,越限的母线电压恢复到正常范围内.      

基于双层规划的动态腹地二级港口物流网络优化

以港口为节点的区域物流与其所在地区的区域经济相互影响、协调发展. 本文研究了二级港口物流网络问题,即港口之间的海上航线系统以及各个港口与其经济腹地之间的集疏运系统的二级网络. 在动态腹地条件下,构建以区域港口群总运输成本为上层优化目标,以个体港口的经济效益为下层目标的双层规划模型. 模型反映了港口竞争力、腹地划分以及运力配备的动态性,因此更接近港口实际. 为有效求解模型,利用Kuhn-Tucker理论将双层规划问题转化成单层规划模型,并且应用算例对模型和算法的有效性进行验证,最后通过Matlab对模型进行了求解. 数值结果表明,双层规划模型及求解方法具有可行性.     

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以港口为节点的区域物流与其所在地区的区域经济相互影响、协调发展. 本文研究了二级港口物流网络问题,即港口之间的海上航线系统以及各个港口与其经济腹地之间的集疏运系统的二级网络. 在动态腹地条件下,构建以区域港口群总运输成本为上层优化目标,以个体港口的经济效益为下层目标的双层规划模型. 模型反映了港口竞争力、腹地划分以及运力配备的动态性,因此更接近港口实际. 为有效求解模型,利用Kuhn-Tucker理论将双层规划问题转化成单层规划模型,并且应用算例对模型和算法的有效性进行验证,最后通过Matlab对模型进行了求解. 数值结果表明,双层规划模型及求解方法具有可行性.     

基于加权Voronoi图的连续型物流节点布局优化

为了解决物流节点动态服务范围划分及其连续型物流节点协调布局问题,建立基于引力模型的物流节点服务范围划分模型,引入加权Voronoi图及其实现的离散生成法,实现复杂区域物流系统动态服务范围的精确划分,在此基础上,构建区域物流节点协调布局优化模型,结合最大空心圆策略和模拟退火算法提出模型的高效求解算法.     

感应电机的Takagi-Sugeno型模糊状态观测器

针对感应电机在低速发电状态时传统自适应磁链观测器性能不稳定的问题,提出了基于Takagi-Sugeno模糊模型的状态观测方法.该方法利用电机的5阶非线性时变模型进行磁链观测和速度估计.根据Lyapunov稳定理论和线性矩阵不等式技术设计了模糊观测器.仿真结果表明,将该方法用于感应电机无速度传感器控制,速度估计误差小于1.78%,感应电机在全速度范围内各种工况下都能稳定工作.     

车联网环境下公交路径交通状态估计方法研究

传统感应线圈的交通状态估计方法已无法满足准确性和实时性的状态估计需要,为此提出了基于联网公交车辆实时速度的交通状态估计模型。所提模型借助实时信息采集系统的高效性和准确性的优势,对道路交通运行状态进行估计,同时利用卡尔曼滤波算法对交通状态变量进行更新。基于历史观测数据对更新后的交通状态变量进行修正,进而得到交通状态的估计值。通过采集数据并进行大量的实验,研究结果表明：基于联网公交实时速度的状态估计模型,在各种交通环境条件和占有率下,估计值误差指数（变异系数） 均小于15%,最大仅为13.15%;状态估计修正模型与状态估计模型相比,估计值误差指数下降了2%,总体误差优化性能提升了11.87%。在确保实时性和高效性的同时,基于联网公交车辆实时速度的交通状态估计模型解决了传统道路交通状态估计方法准确性低的问题。     

改进型感应电机电压模型磁链观测器设计

针对传统电压模型磁链观测器中引入低通滤波器后,带来幅值相位误差及滤波最佳截止频率选择问题,本文提出了一种高通滤波器和低通滤波器串联,且对电压模型中的电压项和电流项分别积分的改进型电压模型转子磁链观测器.文中分析了该改进型磁链观测器性能提高的原因,推导了高通滤波器和低通滤波器引起的幅值和相位误差补偿算法.仿真和实验验证了补偿算法的有效性,并且新的改进型转子磁链观测器在电机全速范围内具有优良的稳态和动态性能,具有较高的工程实践价值.     

列车轮对状态的融合监测系统

为了提高列车轮对故障诊断准确率和改善现有列车轮对状态在线监测方法的不确定性,结合多传感器信息融合原理,设计了列车轮对融合监测系统,采用特征层融合自适应加权算法进行了轮对状态融合监测,以自适应的方式寻求最优加权因子,使状态测量值总均方误差最小,比较了特征层融合自适应加权算法、模糊数据关联算法、变结构多模的状态估计算法和BP神经网络算法的计算结果。比较结果表明:当轮对两端轴承均出现故障后,两传感器输出的测量值分别为22.0470和21.0250,而此融合算法计算出的估计值为4.2642,融合值最接近真值,因此,列车轮对融合监测系统可靠性高,抗干扰性强。     

基于自动车牌识别数据的混合交通流饱和流率实时估计

为解决混合交通流饱和流率测算的实时性和时变性问题,实时获得混合交通流的饱和流率用以信号配时,本文提出基于自动车牌识别数据(Automatic License Plate Recognition,ALPR)的混合交通流饱和流率实时自动估计方法。首先,分信号周期提取车头时距数据,在当前车和后车车辆类型确定时车头时距满足同一正态分布的假设基础上,构建车头时距的高斯混合模型并应用 EM(Expectation Maximization) 算 法 求 解 ;其 次 ,基 于 赤 池 信 息 准 则 (Akaike Information Criterion,AIC)选取高斯混合模型的最优个数,拟合数据得到高斯混合模型参数;最后,根据车头时距的高斯混合模型推算出混合交通流饱和流率。以杭州城市道路3条路段的ALPR数据为例,分析基于 ALPR 数据获取车头时距的采样误差,对模型进行验证,并与传统的 HCM(Highway Capacity Manual)方法进行对比。结果表明：基于ALPR数据的车头时距采样误差满足精度要求; 与HCM的实测法相比,模型所得的混合饱和交通流率相对误差小,结果准确;该方法与传统的标准车流饱和流率折算法效果相近,并考虑混合交通流时变特性,能自动部署实时计算,鲁棒性良好,有实际应用意义。     

Optimization and Algorithm for Through Train Connections at District Stations

In the optimization of train diagrams, selecting the arrival and departure paths of the through trains has a great impact on the dwell time at district stations.In this paper, on the basis of train paths and the through train connection time standard at district stations, we built a mathematical model aiming at minimizing dwell time of through trains at two adjacent district stations, and then converted this into a network flow model to which is added a source and a sink node.Then, we propose a new algorithm for solving the network flow model based on the minimum-cost flow algorithm.A case study for through trains from the Guiyang South Railway Station to the Chongqing West Railway Station shows that the algorithm is reliable and efficient for solving the problem of through train connections, and there is a reduction in the total dwell time that the through trains spend at two adjacent district stations.     

基于组合预测模型的轮轨力连续测试

为了精确判断车辆的运行状态,提出了一种轮轨力连续测试方法.根据轮轨相互作用的特点,采用阈值判断法从测试数据中提取轮轨力的有效信息.针对轮轨力测试系统的时变性和不确定性,将动态测试序列作为灰色过程处理,提出用灰色理论对轮轨力进行连续测试.为了提高预测精度,结合遗传算法和神经网络对传统的GM(1,1)模型进行改进.建立了10个预测模型分别进行预测,然后将精度较高的预测值输入串联灰色神经网络进行二次预测,以提高预测精度与稳定性.将这10个预测模型应用到轮轨力连续测试中,结果表明:灰色系统、遗传算法与神经网络三者的组合模型具有较高的精度,平均相对误差不超过2%,满足轮轨力连续测试的要求,并且能够降低传感器失效对测试结果的影响.     

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无线传感网是采集实时交通信息的重要工具.因其节点能量有限,必须设计高能效的分簇路由算法以延长网络周期.本文通过建立一种智能交通中无线传感器网络的应用模型,根据其特点和要求分析LEACH协议的优缺点并提出一种能量负载均衡的分簇算法.该算法对LEACH协议当中的簇首机制进行改进,综合考虑候选节点的剩余能量和簇首节点的分布位置;建立簇间多跳路由机制以避免单跳通信的大能量消耗;创造一种簇重构方法,避免过于频繁的簇重构引起的不必要能量消耗.仿真结果表明,能量均衡算法可有效平衡节点能量消耗分布,延长网络生命周期,可很好的应用于基于WSN的ITS当中.     

地铁网络服务韧性评估与最优恢复策略

针对已有基于拓扑效率的地铁网络韧性指标无法反映地铁运营实际的不足，构建考虑线 路流量影响的路网服务效率指标和基于服务效率的路网服务韧性指标，以及基于路网服务效率 的节点重要度指标；提出以路网服务韧性最大化为目标的优化模型，并基于遗传算法求解模型获 得最优恢复策略。算例结果表明：分别以服务效率和拓扑效率作为路网性能指标，获得的失效节 点恢复次序明显不同；蓄意攻击下，最优恢复策略获得的路网服务韧性分别比基于重要度的优先 恢复策略、基于节点度的优先恢复策略和随机恢复策略高16.76%、72.11%和86.21%。上述结果 表明，必须根据地铁运营实际合理选择路网性能指标和恢复策略，否则可能得到次优甚至明显偏 离实际的方案，无法实现预期目标。     

基于模糊扩展卡尔曼滤波的轮毂电机驱动车辆纵向速度估计算法

为了获取轮毂电机驱动车辆的纵向速度,设计了基于轮速信号和车身加速度信号的扩展卡尔曼滤波的估计算法,建立了研究对象的离散状态方程和测量方程,并采取不同的扩展卡尔曼滤波器对测量信号进行滤波去噪处理和车辆纵向速度估算.通过模糊控制器,对车速估计滤波器的估算参数进行实时动态调节,实现了估计算法的自适应性.研究结果表明,在路面附着系数为1.00的良好路面上,估算得到的车速和动力学模型输出的实际车速误差小于2%;在路面附着系数为0.25的路面上,最大估算误差小于10%.