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针对入口匝道控制中局部需求大于高速公路主线容量情况下Alinea控制算法不能有效反馈的问题,结合模糊控制和神经网络的优点,通过神经网络来训练模糊控制规则,提出蚁群算法优化的模糊神经网络控制器,并对控制器应用于入口匝道控制进行了详细设计。仿真结果表明,基于蚁群优化算法的模糊神经网络控制器学习次数远小于Alinea控制算法,且收敛速度快,运算效率高,控制品质好,能够更好地稳定主线交通流密度。 相似文献
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电动汽车热泵空调系统具有时变性、非线性和滞后性的特点,传统的比例-积分-微分(PID)控制方法无法达到理想的控制效果。针对反向传播(BP)神经网络,推导出其正向和反向传播阶段公式,给出了详细的控制算法设计,在传统PID控制器基础上设计出一种自学习BP神经网络PID控制器。对热泵空调系统模型仿真,结果表明,该控制器具有稳定性高,鲁棒性好等优点,优于传统PID控制效果。最后把BP-PID算法与脉冲宽度调制(PWM)控制相结合,进行了系统软硬件原理设计,与传统PID控制相比稳定时间从155 s减少到145 s,实现空调温度控制,为后续车型开发做准备。 相似文献
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为解决盾构在复杂地层施工时推进速度和压力难以控制的问题,在压力流量控制的基础上提出BP神经网络控制策略。通过AMESim建立推进系统物理模型,并利用Simulink设计出BP神经网络控制器,最后对系统进行联合仿真,分析推进系统液压缸在变流量和变负载工况下推进速度和压力的响应特性。仿真结果表明:该控制策略与常规PID控制相比,波动幅度降低,调节时间快。采用BP神经网络PID控制能够有效地提高盾构在负载突变情况下速度和压力控制精度,稳定性好、适应能力强,为盾构控制系统设计和优化提供理论参考。 相似文献
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论文在模糊神经网络内部引入递归环节,设计了入口匝道的动态响应调节算法,介绍了算法的模糊神经网络结构、隶属度函数、模糊规则。由于递归神经元有内部反馈连接,可以捕获系统的动态响应,能简化网络模型,网络各个参数具有明确的物理意义,可根据经验选择初始值,且其是一个动态映射网络,比普通模糊神经网络更适于描述动态系统。最后分别通过数值仿真试验和交通TSIS模拟实验,详细分析了入口匝道智能控制的效果,仿真结果表明论文设计的入口匝道模糊神经网络控制算法在控制效果上比常规定时、Alinea控制显示了较大的优势,在重要指标上优于定时控制策略和Alinea控制策略。 相似文献
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基于模糊逻辑的高速公路入口匝道控制方法 总被引:1,自引:0,他引:1
为提高高速公路入口匝道的控制能力,以达到增进车流平稳性的目的,对传统闭环控制器ALINEA进行了扩展,并结合模糊逻辑理论,给出一种新的入口匝道控制器。该模糊控制器加入了流量变化的因素,以交通流量为控制目标,实际流量与设定期望值的偏差及流量变化量作为输入,根据所设定的模糊规则给出匝道控制率的调节量。最后通过实例对控制器进行了评价。仿真试验表明:该模糊控制器能够快速地将交通流调整到期望状态,可以适应主干道交通流以及匝道需求的大幅变化,有效抑制波动的产生;同传统的ALINEA策略相比,模糊匝道控制器具有更加稳定的控制效果。 相似文献
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匝道控制决定了城市快速路进出口匝道以及与之关联的地面道路交通状况,为确保快速路匝道控制与 ITS 系统组成各单元彼此间的“互操作性”和“互换性”。基于 ARM9G20的 CPU 核心板,实现了多接口控制和扩展的匝道控制器,根据 NTCIP 协议中1207匝道交通信号控制协议 MIB 的内容,构建了包含完整对象操作内容的结构体,通过管理中心和匝道控制器间 SNMP 信息报文接收、发送,完成对数据库中对象的读取、设置,实现 NTCIP 1207中相应功能和灯组交通配时的控制,从而解决不同匝道控制器协调、通信上的障碍。 相似文献
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在分析永磁无刷直流电机(BLDCM)数学模型的基础上,建立了相应的仿真模型。设计了用于BLDCM转速控制的神经PID控制器。通过仿真计算,验证了神经PID响应快、跟随性好、鲁棒性强的特点,能够满足干式双离合器式自动变速器中对离合器作动控制系统的要求。 相似文献