基于强化学习的干线信号混合协同优化方法

交通拥堵已成为很多大中城市普遍存在的社会问题。信号控制作为缓堵保畅的重要措施之一，愈发受到社会关注。信号优化手段可分为模型驱动和数据驱动两类，且随着交通大数据的不断充实，基于强化学习的数据驱动方法日益成为新兴发展方向。然而，现有数据驱动类研究主要偏重于决策模型设计，缺乏对智能体结构的探讨；同时，在多路口协同方面多采用分布式策略， 忽略了智能体之间信息交互，无法保障区域层面的整体最优性。为此，本文以干线信号为对象， 构建一种多智能体混合式协同决策的信号优化方法。首先，针对交通状态的多样性、异构性及数据不均衡性，设计分布训练-分区记忆的单智能体决策模型，并优化状态空间和回报函数，界定单路口控制的最佳方案；其次，融合分布式和集中式学习的模型优势设计多智能体交互方法，在单路口分布式控制的基础上，设置中心智能体评价局部智能体的决策行为并反馈附加回报以调整局部智能体的决策模型，实现干线多信号的协同运行。最后，搭建仿真平台完成效果测试与算法对比。结果表明：新方法与独立优化和分布式协同相比，在支路交通流基本不受影响的前提下， 干线停车次数分别降低了14.8%和13.6%，具有更好的控制效果。     

电动汽车轮毂电机发展综述

在节能减排、气候变化等多重因素驱动下,许多国家正在积极促进电动汽车产业的发展。轮毂电机驱动是现代电动汽车驱动方式的一个发展方向。文章主要通过对轮毂电机驱动技术的优势和特点进行简单介绍,分析其国内外研究现状,总结出目前轮毂电机存在的一些问题及解决措施,并指出了轮毂电机技术的趋势。     

PHEV能量管理策略研究

针对一款串联型插电式混合动力公交车,文章基于MTLALB建立整车和各部件数值模型。在中国典型城市公交工况下,建立基于全局优化的DP策略,并与CD-CS策略和PMP策略进行能耗对比分析。结果表明:(1)基于CD-CS策略的后期SOC在一定范围内波动,DP策略与PMP策略的SOC轨迹近似呈线性变化。(2)CD-CS策略较DP策略的能耗成本高22.68%,PMP策略比DP策略的能耗成本高0.30%。DP策略与PMP策略可以合理分配能量源,实现全局最优,但DP策略相比PMP策略计算量大。     

某纯电动汽车直流充电异常分析及解决方案

随着纯电动汽车的普及,电动汽车充电系统运行的可靠性及稳定性关乎整车的安全性,车辆在充电过程中出现充电异常的情况,应受到足够的重视。本文通过某纯电动汽车在点火锁处于关闭状态下直流充电异常的案例,结合整车控制通信架构讲述该纯电动汽车快充系统无法充电的异常原因分析及排除过程,为电动汽车从业者提供一些整车通信网络架构设计思路和充电异常的分析思路。     

基于遗传算法的道路车辆自组织网络源路由机制

在当前基于交叉路口的城市车辆自组织网络(VANETs)路由协议中，道路上数据包传输大多采用基于地理位置的贪婪转发策略，当数据量较大时，个别节点负载较重，极易引起传输延迟增大乃至丢包的情况.本文提出了一种基于遗传算法的源路由机制，通过记录单体车辆的驾驶信息而非传统方法中的车流均值数据，来预测道路上车辆网络的连通情况，并借助遗传算法，首次基于道路连通性、节点负载和连接跳数这3 点综合考虑，计算得出道路上最佳的源路由节点序列.仿真实验结果表明，在传输率与延迟时间上，性能均优于传统的贪婪路由机制，尤其在车流量为250 veh· lane-1· h-1时，传输率提升约13%.该研究可为智能交通信息通讯提供可靠助力.     

车辆协同巡航控制系统设计改进与试验评价

为提高交通流运行的机动性、稳定性，对车辆协同巡航控制(CACC)系统进行了改进设计. 基于经典Newell 模型提出了考虑CACC的改进跟驰模型，分析了所提出的CACC改进跟驰模型的动力学特性，给出了CACC改进跟驰模型的线性稳定性条件，并对由CACC车辆和非CACC车辆组成的非均匀车队的不同无线通讯拓扑结构进行了比较研究. 通过数值试验进一步研究了在起步、刹车和意外事件的情况下，CACC车辆的存在对交通流动力学的影响. 研究结果表明，通过合理设计CACC跟驰系统的模型参数取值后，CACC车辆的存在一方面可以提高交通流运行的机动性与稳定性，另一方面可以使交通出行更加的安全和舒适. 此外，由于不同车队中CACC车辆的无线通讯拓扑结构会影响交通流的机动性与稳定性，对于 CACC车辆的无线通讯拓扑结构应慎重的设计与优化.     

动车组单车调试工艺及发展趋势

对动车组传统单车调试工艺进行了总结对比,阐述了以智能调试系统、数字化平台为基础的自动化调试原理。重点介绍了智能单车调试设备、智能端部模拟器和移动控制终端,分析了单车智能调试技术的发展趋势。     

智能船舶航行功能测试验证的方法体系

智能船舶航行技术发展的核心在于构建从辅助决策到自主驾控的完整软硬件系统,实现人工驾驶到智能驾驶的演化,而核心技术的突破与软硬件系统的研发离不开完善的测试验证体系和健全的规范标准。对目前国内外智能船舶测试场现状进行综述,对以性能、能效、信息、智能为对象的智能船舶航行功能测试构想进行解析,最终提出以虚拟仿真为初试、模型测试为中试和实船验证为终试的智能船舶航行功能测试验证方法体系。     

改进支持向量回归机的短时交通流预测

短时交通流预测是实施智能交通控制的基础和保障.针对目前短时交通流预测方法拟合交通数据的能力偏弱，以及过分依赖历史数据的不足，提出一种基于深度学习回归机的短时交通流预测方法.首先构建深度学习回归机算法模型，包括受限玻尔兹曼机的显层节点输入端，受限玻尔兹曼机的若干中间层，以及径向基支持向量回归机输出端.通过实验将深度学习回归机预测方法与其他典型的短时交通流预测算法进行比较，结果表明，在相同的数据和计算平台下，本文提出的深度学习回归机预测方法精度更高，且预测实时性也能满足实际的需求.     

快速路与邻接交叉口分散换道和速度引导方法

研究车路协同城市快速路与邻接交叉口主线分散换道和速度引导自适应控制方法. 对高饱和度入口匝道与邻接交叉口，提出主线分散换道自适应控制方法，依据合流区上游不同车道密度制定换道规则，以主线流量最大化为目标确定邻接交叉口相位相序；对出口匝道存在超长排队，提出主线速度引导自适应控制方法，依据主线上游车辆目的地确定速度引导策略，以出口匝道需求与通行能力相匹配为目标确定出口匝道关联相位优先权. 采用元胞自动机模型仿真验证，结果表明，所提方法与非协调控制、传统协调控制、车路协同交叉口自适应控制相比，区域流量分别提高17.38%、5.52%、10.06%，总时间消耗分别下降35.86%、 26.21%、17.39%.