单交叉口公交信号优先控制策略建模研究

为研究公交信号优先策略对交叉口公交车及社会车辆的影响,建立公交信号优先控制模型及延误模型,以采取公交优先方式后交叉口所有车辆的人总延误减小为控制目标,引入效益指数PI,以信号交叉口优先相位获得的效益与非优先相位损失效益的差值来衡量整体效益,使得每一次采取的公交优先策略都能提高信号交叉口的整体效益。结果表明:在信号交叉口采取信号优先控制策略后,交叉口车辆的人总延误显著降低。本研究成果对其他信号优先控制方式模型、交叉口群公交优先协调控制等具有一定的参考价值和理论意义。     

基于人均延误的公交优先信号交叉口配时研究

以交叉口人均延误最小为目标,考虑公交专用道影响因素,利用延误偏差优度指数建立信号配时优化模型。结合实例,实现定时控制交叉口参数确定过程,并得到参数与延误偏差优度指数的关系。该配时方案能有效减少人均延误,为进一步发展公交优先及提高交叉口通行能力提供理论依据。     

一种高精度声呐波束发射系统的设计与实现

为解决传统声呐发射系统利用移位寄存器的冗余效应的设计方法所引起的精度不高问题,介绍一种采用DSP芯片与FPGA芯片结合设计的声呐发射系统的方法.该系统可同时产生多路信号,每路信号均可独立调节、设定,且各路信号可严格同步,并可按要求设定时延控制、循环发射等功能,各路信号间的延时精度可达200 ns,从而为波束发射系统的开发提供了一种新的思路.实践表明,该方法具有实现过程简单、精度较高的特点,适合于工程应用.     

强噪声背景下舰船信号混沌检测方法研究

给出了舰船信号混沌检测原理,在分析Duffing方程混沌行为的基础上,给出了强噪声背景下舰船信号混沌检测模型,并分析了噪声对该混沌检测方法的影响。最后运用该混沌检测方法对舰船信号进行了数值实验,结果显示了此种方法的有效性和优越性。     

船舶电网电能质量的数字测量系统研究

分析了船舶电网的特点和船舶电网电能质量参数,阐述了对船舶电网电压畸变进行测量的重要性,提出了将传统的船舶电网电压畸变的模拟式测量法改进为数字式测量法。同时设计了一种适合船舶应用的数字型电压谐波测量系统。该系统用于船舶电力推进物理仿真实验系统电压谐波畸变的测量后,其试验结果证明了该测量系统适用于船舶电网电能质量的参数测量。     

线路流体化在城市轨道交通中的应用研究

构建了在大城市轨道交通环境下线路流体化系统的结构框架,提出了流体化的具体运作流程,分析了流体化的技术支撑条件.以位于巴黎市区的全欧洲交通密度最大的一段线路为试验,对流体化系统进行效果评估,从而为提高轨道交通车辆的运行准点性提供了一种新的技术方法.     

ZPW-2000A轨道电路小轨电压异常判断分析

ZPW-2000A轨道电路小轨电压反映调谐区的状态.一是日常出现的波动原因较多,造成现场不容易查找;二是发生故障时,对小轨电压关注分析不够,造成查找故障走弯路.结合现场经验及案例,利用信号集中监测数据及曲线,分析小轨电压波动、异常成因.     

基于交叉口双站台的BRT 优先控制研究

为解决交叉口因BRT优先影响其他车辆通行问题,提出基于交叉口双站台的BRT 优先控制方法. 给出交叉口BRT双站台设置方法,对比分析BRT在交叉口单、双站台的平均延误. 根据BRT发车时刻、交叉口信号配时、BRT平均车速、交叉口间距及站台停靠时间等,制定 BRT站台预停靠方案和行车时刻表. 为确保BRT按照预停靠站台及时刻表运行,采用BRT车速引导与信号配时双重补偿修正BRT 实际离站时刻与时刻表的偏差. 以常州BRT 1 号线为例,对应用本文方法的5 个交叉口进行分析. 结果表明：BRT在每个站台实际离站时刻偏差范围为±5 s、±10 s、±20 s 时,本文优先控制方法显著减少BRT停车次数和延误,提高了BRT整体运营效率.     

基于主线拥堵场景的快速路级联信号控制方法

城市快速路高峰时段已经呈现出常态性拥堵,对快速路主线拥堵进行疏导尤为必要.本文通过在主线和入口匝道进行三级交通检测判别,设计了多级联动的信号控制流程与实现方式,构建了不同拥堵程度下的分级响应控制策略,基于瓶颈点通行能力最大化下的实时信号控制算法及最大排队长度限制下的实时信号控制算法,建立了主线及匝道车道开关闭、汇合处信号灯控制、主线动态限速、交通信息诱导等于一体的快速路级联信号控制方法.仿真分析结果表明,在主线不同拥堵程度下采取的级联信号控制方法,可以有效提升快速路主线平均车速,并未导致匝道排队的恶化,局部路网平均延误均有明显降低.     

多Agent强化学习下的城市路网自适应交通信号协调配时决策研究综述

相对于传统的交通信号配时决策方法,多Agent 强化学习及其协调方法能更好地适应城市 路网交通环境的变化。为探讨其在城市路网自适应交通信号配时决策中的应用,系统地总结了多 Agent 强化学习及协调机制的研究方法,详细地分析了国内外研究现状,并指出现有研究中存在 的问题,在此基础上对未来研究进行了展望。研究结果表明,既有研究主要针对规模较小的路 网,存在维数灾难问题,强化学习与协调机制结合研究还不够深入,相关学习参数分析不够细 致,仿真环境和情景现实性不强。未来研究可以引入马尔科夫博弈提高决策协调性,嵌入混合交 通流、公交优先等交通管理思想增强决策实用性,引入先验知识及其他学习技术加快学习速度, 融入物联网、主动管理、大数据等先进理念和前沿技术增加决策的实时性,与交通诱导等集成提 升决策的系统性。