盐城市建军路单向(西-东)绿波控制

在对现有盐城市五个交叉口的交通情况分析基础上,指出其信号配时的不合理。通过比较设计前后道路通行能力的变化和延误的变化以及交通综合效应的改善,证明单向绿波协调控制能够在不增加各交叉口总延误前提下,使主干道上主流方向的车辆在规定车速下不间断的通过各交叉口,从而改善该主流方向的交通运行状况。最后对盐城市一条实际道路上的五个交叉口进行单向绿波协调控制设计。     

平面道路错位交叉口的信号配时优化方法研究

错位信号控制交叉口由于其几何拓扑结构的特殊性,导致不能够用常规的单点信号控制方法进行信号配时。针对错位交叉口的信号配时问题,提出两种可能的配时方法。其一为将两个交叉口作为一个交叉口来处理进行信号配时的方法,其二为将两个交叉口进行绿波协调控制的方法。以上海市某错位交叉口为应用案例,利用VISSIM仿真软件对上述两种方法进行对比分析。以车均延误、排队长度、通行能力和停车次数为指标,综合分析了两种方法各自的适用性。     

过饱和条件下信号交叉口协调控制可靠性优化

以避免交叉口出现死锁和减少绿灯时间浪费为目标,利用交通流波动理论,建立了一种过饱和条件下的信号交叉口协调控制的可靠性优化模型,并提供了可靠性区间的计算方法.该模型基于信号控制交叉口处不同的排队溢出形式和交通流波动状态的分类研究,以控制排队溢出形式和上下游交叉口通行能力匹配作为约束条件,以增大排队溢出缓冲时间作为优化目标.通过仿真试验表明,该策略可以减少延误24.6％,同时交叉口的死锁概率降低30％,能有效地承受过饱和交通流的冲击,提高路网的可靠性.     

基于DP优化的有轨电车用燃料电池混合电源系统协调控制

为了降低有轨电车用燃料电池/锂电池混合电源系统的氢气消耗、改善燃料电池功率变化速率以及避免锂电池荷电状态(state of charge,SOC)出现积累式缺电或供电过剩,文章提出了一种基于动态规划(Dynamic Programming,DP)优化的有轨电车用燃料电池混合电源系统协调控制策略.基于燃料电池混合电源系统...     

并联式混合动力汽车驱动模式切换协调控制方法

在并联式混合动力汽车驱动模式切换过程中, 以整车动力需求转矩不发生波动与车速稳定跟随期望值为控制目标, 提出了基于车轮转速差PID控制的电机转矩补偿控制方法; 分析了模式切换时混合动力汽车动力传动系统的频域特性, 基于车轮实际转速与期望转速的差值, 通过PID闭环控制计算补偿转矩, 由永磁同步电机提供补偿转矩, 来解决模式切换时2种动力源之间的动态协调控制问题; 利用AVL Cruise和MATLAB仿真平台建立了混合动力汽车动态协调控制模型, 对转矩补偿控制方法进行仿真验证。仿真结果表明: 相比于无动态协调控制的模式切换, 采用动态协调控制方法时的总输出转矩的响应时间从0.90s降低到0.08s, 总输出转矩控制精度提高了11.1%, 跟踪期望车速的精度提高了8.0%, 整车的动力性提高了4.4%, 因此, 采用动态协调控制方法降低了并联式混合动力汽车模式切换中总输出转矩的波动, 提高了车速跟随期望值的精度, 有效保证了汽车的动力性和行驶平顺性。     

考虑转向有轨电车线路的干线绿波优化

为弥补对包含有轨电车的干线绿波优化能力的不足, 提出了一种基于多路径绿波模型的干线绿波优化模型, 确保干线转向有轨电车与干线直行社会车辆的通行效率与独立运行; 确定了转向有轨电车线路的信号相位与干线社会车辆信号相位之间的协调关系, 构建了干线绿波模型的基本约束条件; 考虑有轨电车停车过程的加、减速特性, 以及通过交叉口时清空时间的要求, 建立了有轨电车补充约束条件; 设置了相位顺序控制变量, 增大解空间, 提高了干线绿波优化模型的建模能力; 设置旅行时间变量, 保证社会车辆行驶在路段规定的安全速度之内, 确保有轨电车上、下行总旅行时间一致, 保障调度运行的高效合理; 在满足有轨电车绿波带宽基本要求的条件下, 构建了社会车辆绿波带宽最大化的目标函数; 应用干线绿波优化模型对南京麒麟镇有轨电车干线路段沿线4处交叉口进行了交通信号协调优化。研究结果表明: 干线绿波优化模型能对各交叉口信号相序进行优化, 为有轨电车提供包含转弯相位的绿波; 优化后干线信号周期为142.4 s, 各交叉口相位差分别为0、116.8、52.0、5.7 s, 单方向社会车辆绿波带宽为26.6 s, 上、下行社会车辆绿信比达到37.4%, 有轨电车绿波带宽为10 s, 满足干线系统交通需求。     

临界饱和状态交通干线协调控制模型

为提升临界饱和状态下干线车流通行效率,提出了一种基于冲击波理论的干线双向信号协调控制方法。首先,建立了考虑车速变化、转向比例、车道变化等因素的干线交通流模型,分析了临界饱和交通干线交通流运行状态与各参数间的关系。第二,构建了以干线双向通过量最大化为优化目标的混合整数线性规划模型,通过优化干线公共周期和各交叉口绿信比以提高干线通行能力。第三,构建了以延误最小化为优化目标的二次规划模型,并提出了相应的求解算法,通过优化相位差和相位方案实现了干线交叉口的信号协调。临界饱和交通干线协调控制模型由通过量最大化模型和延误最小化模型构成,考虑各交叉口间的制约影响关系,有效避免了排队滞留、溢出、交叉口“死锁”等现象。采用两阶段优化方法,通过通过量最大化模型优化周期及绿信比,继而应用延误最小化模型优化交叉口相位方案及相位差,获得干线系统双向信号协调最优控制方案。最后,应用临界饱和交通状态干线协调控制模型对南京市中山东路10个交叉口进行了信号协调优化,并对优化结果进行了仿真分析。结果表明：临界饱和交通状态干线协调控制模型能对双向临界饱和干线的信号控制方案进行优化,与对照方案相比,优化方案的双向总交通量提升了21.9%,车均延误降低了63.1%,通行能力与服务水平提升显著。     

乐山市绿心路信号线控方案优化设计

针对乐山市绿心路部分路段交通效率低下的问题,在完成交通调查的基础上分别使用图解法和Synchro并结合渠化措施对其进行信号线控方案的优化设计,然后使用VISSIM分别对现状配时方案和两种线控方案进行仿真评价。结果表明两种线控方案控制下主干道的延误、停车次数等参数均小于原配时方案,且在相同时间内均能通过更多的车辆数。进一步比较两种线控方案得知,基于Synchro的线控方案能使线控系统整体的延误等参数更小,而基于图解法的线控方案能让干道通过的车辆数更多,证明两种线控方案具有各自的优势,从而为不同的控制需求提供了多样化的选择。     

考虑绿灯协调位置的双向绿波控制算法

为研究协调相位中绿灯不同协调位置对绿波带控制效果的影响,提出一种考虑绿灯协调位置的双向绿波协调控制算法。该算法考虑交叉口相位组成、相位顺序等因素,通过调整协调相位绿灯协调位置的方式,推导出协调相位绿灯起止时刻计算公式,以车均延误及停车次数最小为目标,完成干线绿波带的方案设计。通过算例对比分析绿灯协调位置,分别为0%、25%、50%、75%、100%时的延误和停车次数,以此来分析不同协调位置所对应绿波带方案的控制效果。算例分析结果表明,随着绿灯协调位置的改变,各绿波带控制方案的控制效果存在一定差异,在本算例中,协调位置在100%时车均延误及停车次数最小。该研究对优化绿波带控制效果、提高干线服务水平具有现实意义。     

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.