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为解决区域交通信号协调控制领域中常规网络绿波模型可行域窄或无解的问题,提出了约束可松弛的网络绿波模型。应用混合整数线性规划方法构建模型,以所有路段双向绿波带宽加权和最大为优化目标,利用约束松弛方法,将干线约束和网络外圈闭环约束转变为可松弛的不等式约束。模型针对每条路段引入了0~1二元变量,表示路段的绿波是否被打断。通过模型求解,获得网络中必要的松弛路段,并打断相应的路段绿波,去除外圈闭环约束,以扩大可行域并找到最优解。算例对不同控制方案下提出的模型和其他绿波模型的绿波优化结果进行比较分析。算例显示,当网络各个交叉口采用同一化控制方案时,易于在不打断任何路段绿波的条件下找到最优解。此时,所提出的模型的解和常规网络绿波模型的解等价。当网络各交叉口采取差异化控制方案时,常规网络绿波模型无可行解,Gartner网络绿波模型仅获得非最优的可行解,而所提出的模型能够获得全局最优解。算例中只有1条路段的绿波被打断,而网络的其他路段均获得有效绿波带,且任意相交的干线绿波能够合理协调。算例优化结果表明:所提出的模型优于常规网络绿波模型和Gartner网络绿波模型,更适合复杂的城市交通网络信号优化设计。 相似文献
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王昊 《电力机车与城轨车辆》2013,36(4):88-89
针对HXD2型机车运行中发生的空转故障,介绍HXD2型机车防空转系统特点,并对空转故障原因进行了详细分析,提出了空转故障的处理对策。 相似文献
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双目视觉技术能够实现目标的识别与距离计算,在自动驾驶领域有很大的应用空间。然而,现阶段双目视觉存在光照干扰、遮挡、弱纹理区域歧义匹配等问题,影响其测量的准确性和可靠性。提出基于双目视觉的跟驰状态实时感知系统,该系统采用基于车辆跟驰模型的扩展卡尔曼滤波方法对车辆跟驰状态进行实时估计,包括跟驰距离、前后车速度差等。通过实际道路试验,证明了该系统能够识别并修正测量数据中的异常值,解决弱纹理区域误匹配问题。试验结果表明:25 mm焦距与12 mm焦距的双目系统跟驰间距测量值的平均误差分别为2.66%与9.14%;在相对速度测量方面,2种焦距系统的测量精度基本相同,平均误差均为1 m·s-1左右。所提出的方法在自动驾驶车辆环境感知领域有较好的应用前景。 相似文献
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