基于Synchro-VISSIM的干线协调控制优化研究

合理的配时和信号协调控制方案是提高道路通行效率和缓解交通拥挤的主要手段之一。结合交通组织优化改善措施,应用Synchro软件对泉州市津淮街的三个毗邻交叉口进行信号配时协调优化,并通过VISSIM仿真结果比较优化前后的干道信号协调控制的运行效果。结果表明：经过交通组织优化改善和信号配时优化后,自西向东方向,案例中3个交叉口的延误分别降低了51．9％、31．8％和65．5％,路段延误降低了27．9％,路段行程时间降低了21．7％。同时,各交叉口的平均排队长度也分别降低了61．6％、19．3％和19．2％,改善效果非常显著。     

混合动力车辆无离合器操作换档动态协调控制方法

为减小混合动力车辆换档过程中产生的冲击,缩短换档时间与提高车辆的加速性能,基于一种双电机混合动力系统构型,提出了无离合器操作的换档协调控制方法。通过控制自动变速器输入轴处的电机,实现无离合器操作换档过程中变速器输入轴的转速快速同步,缩短换档时间。为了防止离合器频繁分离与结合导致过度的磨损,控制自动变速器输出轴处的电机,在换档过程中通过驱动力补偿来保证整个系统的转矩输出连续,减小换档过程的冲击度。试验结果表明：应用无离合器操作换档协调控制方法能够确保车辆在换档过程中驱动力的连续输出,与传统的换档方式相比,冲击度降低了约60％,车辆在0～50 km·h-1与0～60 km·h-1的加速性能分别提高了5．53％与5．94％。     

Development of Vehicle Control System for Hybrid Electric City Bus

为某一混合动力城市客车开发了整车控制系统,包括能量管理策略和动力协调控制.能量管理策略根据对客车工作模式的划分和分析,确定各个模式相应的控制策略;动力协调控制则以主驱动电机转矩作为补偿,实现了AMT换挡的动力不中断.同时,基于自动代码生成技术开发了整车控制器(HCU)软件.实车试验表明,所开发的整车控制系统使混合动力城市客车经济性提高了约26％,动力性改善了约17％,排放也有所降低.     

Coordinated Torque Control of Power Sources for Driving Mode Switch of Full Hybrid Electric Vehicle

针对采用离合器和行星排作为动力耦合机构的重度混合动力汽车在模式切换过程中动力源输出转矩波动过大从而影响驾驶平顺性的问题,考虑模式切换过程中发动机和电机动态特性的差异,采用遗传算法结合BP神经网络建立了发动机转矩模型.在对离合器接合与分离前后发动机输出转矩准确估计的基础上,通过离合器接合压力的模糊控制和电机输出转矩对发动机转矩波动的补偿控制,减小了不同模式切换过程的输出转矩波动,以提高模式切换的平顺性.建立了该重度混合动力汽车的动力学仿真模型,并进行了不同混合驱动模式之间模式切换的仿真分析.结果表明,采用本文提出的转矩协调控制方法能够有效提高模式切换的平顺性.     

AMT：自动化机械式变速器

AMT是在原固定轴式有级变速器的基础上增加自动变速操纵系统构成的。在ECU的控制下，模拟驾驶员的操纵动作。通过控制离合器、换档和油门执行机构，自动完成离合器的分离与接合、选档、换档操作以及发动机油门的调节，以实现起步和换档过程的自动操纵。AMT既具自动变速的优点又保留原手动换档变速器（MT）传动效率高、结构简单、工作可靠、制造和维护成本低的特点。但由于AMT是切断动力换档，必须将离合器与发动机进行协调控制，因而其控制难度大于AT和CVT。     

并联混合动力电动汽车动态协调控制试验研究

针对并联混合动力汽车在发动机和电动机工作过程中,需要根据路况进行能量分配和工作模式切换的问题,以并联混合动力汽车在状态切换过程中总转矩不发生大的波动为控制目标,提出了"转矩预分配+发动机调速+发动机转矩估计+电动机转矩补偿控制"的动态协调控制策略。借助dSPACE快速控制原型工具,搭建了试验台架,进行了稳态切换控制和动态协调切换控制试验。结果表明,在各种状态切换过程中,动态控制算法能有效控制混合动力系统的转矩波动,保证动力传递的平稳性。     

基于多智能体的城市交通区域协调控制方法

在分析城市道路交通信号控制特点的基础上,提出了基于多智能体的城市道路区域协调控制方法.在单路口Agent中引入加强学习方法,实现交通信号实时在线调整;在由多交叉口构成的区域路网中,以车辆平均延误为目标,通过多路口Agent之间的协调机制,实现城市交通区域信号控制的智能协调和全局优化,提高整个区域交通的效率,减少车辆的延误.通过仿真实验,与定时控制和感应控制相比,该方法使车辆的平均延误明显减小.     

装配AMT的HEV动力总成协调控制策略

为了有效改善装有AMT的混合动力电动汽车(HEV)换挡品质和加速性能,分析了换挡过程的协调控制方法,在Matlab/Si mulink平台上建立了换挡仿真模型,并对换挡过程协调控制进行了仿真。研究结果表明:在各种状态切换过程中,采用仿真模型能够对HEV换挡过程协调控制进行模拟,在Ⅰ挡升Ⅱ挡换挡过程中,动力中断的时间仅为1.2 s,保证了动力传递的平稳性;提出的改善车辆加速性能的改进措施与优化控制策略,使车辆0～100 km.h-1加速时间由14.82 s降低到12.39 s。     

基于线性规划的干线模糊补偿控制

针对传统干线控制方法的不足,提出了新的控制策略,采用递阶结构将传统的控制方法与模糊控制结合在一起对交通干线进行实时协调控制。由上层的中央协调单元通过传统的线性规划对交通中的确定性因素进行建模,得到干线控制所需要的信号周期、各个路口之间的相位差和绿信比等参数作为初步配时方案;然后针对交通问题中较强的随机性和不确定性,以模糊控制对得到的初步方案进行补偿,主要通过模糊逻辑对相位差进行调整,并最终由路口信号机根据路口的实际情况对绿信比进行调节,使整个干线控制得到优化。仿真结果表明,该方法比传统的定时控制和感应控制能更有效地提高干线的通行能力。     

全网络神经模糊控制在城市单路口交通实时控制中的应用

在已有城市单路口交通模糊控制方式和控制策略的基础上，提出了基于全网络化结构的神经模糊控制方法。方法考虑了影响信号灯控制策略的各种因素，根据分级并行控制思路，对车流采用不同的优先级和不同的控制策略进行协调控制，提高了系统的实时性，降低了系统的复杂性。采用6层全网络结构的神经网络进行了控制算法的实现，并利用已有数据对神经网络进行了学习训练，使网络结构和参数具有更为广泛的适用性。