毕业设计基于PLC的交通信号灯Word文档下载推荐.docx
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1930年,美国盐湖市开始使用联动式信号系统,该系统把相邻的几个交叉路口作为一个整体,以人工方式集中控制,这种控制系统也就是当今协调控制系统的雏形。
随着传感器技术的发展,交通感应路口控制机开始在美国使用,这种控制机当时只用在单个交叉路口,其最大优点是能根据交通检测器测量的交通数据来调整交通控制方案,随着计算机的发展,1963年,加拿大多伦多市建立了一套由JBM650型计算机控制的交通信号系统是基于模糊逻辑的路口交通灯控制算法,这是道路交通控制技术发展的里程碑。
该系统第一次把计算机技术用于交通控制,大大提高了控制系统的性能和水平。
到80年代初,世界上己有大约250个的城市建立了区域交通控制系统,对城市交通进行整体集中控制。
1969年英国学者设计的区域控制系统优化程序TRANSYT(TrafficNetworkStudyTools)被世界各国广泛采用,对交通控制系统的发展起到了促进作用。
1979年英国道路和运输研究所研制成功了SCOOT系统,与此同时澳大利亚推出了SCAI系统。
这些实时自适应控制系统的诞生在交通控制发展史上是一个伟大的创举,他们可以根据检测器测量的实时交通数据,联机生成配时方案,同时不断修正控制参数,以适应交通流的动态随机变化,因此有较高的控制精度和较好的响应速度。
这些系统己经在发达国家的城市网络交通控制中获得了成功的应用。
随着智能控制技术的发展,学者们提出了一些智能控制的方法,如模糊控制、神经网络控制和遗传算法等。
这些技术的应用都不同程度的缩减了车辆延误、提高了道路的通行能力、改善了交通环境[3]。
现代交通信号常常由电脑来控制。
电脑与道路底下的交通检测器相连接,监视交通流量并测算出改变灯光的最佳时间。
1.2国内外交通问题的现状
在国外,特别是西方国家,由于经济发展的较快,早在60年代,交通问题便日渐突出。
据一项对美国主要城市交通状况的调查结果,在1982年至2000年间,美国城市在上下班高峰期间的交通堵塞状况不断加剧,由交通堵塞造成的时间和汽油浪费而带来的经济损失每年高达680亿美元。
一位在美国市区驾车上班者在2000年全年平均在路上遇到塞车的时间长达62小时。
根据欧美的经验,交通拥挤造成负面影响中,交通事故、汽油过量和时间成本约各占三成[4]。
我国,由于经济发展相对较晚,汽车拥有量相对较少,在改革开放前及初期,这一问题并不严重,但随着我国经济的飞速发展,机动车辆的增多,在80年代中期,特别是进入90年代以来,我国的交通状况日渐恶化,交通拥挤日益严重,特别是一些大中城市,交通拥挤己成为制约城市经济发展的瓶颈。
以北京市为例,交通问题己成为影响城市正常功能发挥和城市可持续发展的一个全局性问题。
城区主要道路的平均负荷度高达95%以上。
交通拥挤的加剧,不仅造成巨额的经济损失,发展严重甚至会导致城市功能的瘫痪。
交通拥挤不仅使交通延误增大,行车速度降低,带来时间损失,而且低速行驶增加耗油量,导致燃料费用增加、能源的浪费;
汽车尾气排放增加而造成环境质量恶化,据科学家测定,大气中所含一氧化碳的75%、碳氢化合物和氮氧化合物的50%来源于汽车的排放。
据统计北京市仅来自汽车排放的尾气中的一氧化碳、碳氢化合物、氮氧化合物分别占北京大气污染物的63%、73%和22%,是北京大气中的主要污染源;
因交通问题而引起的环境问题同样己成为人类社会的公害之一。
此外,交通拥挤使交通事故增多,而交通事故的发生又造成交通拥挤加剧,从而形成恶性循环。
几十年来,尽管世界各国采取了各种各样的对策,但城市交通问题一直没有很好地解决,在长期的实践中,人们逐渐认识到,仅仅依靠单纯的修建道路,无法满足日益增长的交通压力,特别是在交通问题严重的市区,由于建筑格局己比较固定,进行大的道路建设往往是不可能的,在这种情况下,利用现代化的计算机、通信、控制等手段解决交通问题成为必然的选择[5]。
1.3解决城市交通的有效途径—发展智能化交通
传统交通信号控制策略存在的主要问题:
目前的交通信号控制方法主要包括定时信号控制和感应式信号控制方法。
其中,定时信号控制作为较为简单的信号控制方法,同时控制效果也较差。
对于感应式信号控制,特别是应用较为广泛的区域感应式信号控制系统,如SCO0T、SCATS等,比定时信号控制来说是交通信号控制上的一大进步,在很大程度上有效地减小了交通拥挤,大大提高了交通控制能力,为现代城市进行交通控制作出了重要贡献。
然而,这些系统本身所固有的缺陷,往往又很难真正满足交通控制的需要,与理论上的控制效果相差较远。
从80年代以来,我国北京、上海、深圳、沈阳等城市先后从国外分别引进了该类系统,由于系统本身所存在的上述问题,加之我国车流组成复杂,各种类型的车辆相互混杂,并且存在着自行车流与机动车相互干扰等的特殊情况,因此,控制效果更不理想。
随着现代科技的快速发展,计算机技术、控制理论和控制方法的不断发展,人们对交通控制技术提出了更高的要求。
采用新的人工智能技术进行交通控制,己成为现代交通控制发展的必然的要求。
城市交通矛盾的日益突出,已开始影响城市的发展,为了解决这个问题,专家提出了许多建议,如限制私人购车,增加道路宽度,建立交桥,发展城市轨道交通等等。
这些措施和办法虽然短期内也能缓解交通压力,但从长远来看,城市的空间毕竟是有限的,这些办法除了需要大量的资金支持外,还要付出惨重的代价。
特别是像北京这样的著名历史文化古城,一味地扩展路面,不仅使古建筑和古迹遭到破坏,也破坏了城市独有特征。
那么解决城市拥堵的最科学又行之有效的途径在哪里呢?
最行之有效的良方或许就是大力发展智能化交通。
智能化交通系统是将先进的信息技术、电子通讯技术、自动控制技术、计算机技术以及网络技术等综合运用于整个交通运输,从而实现运输方式和交通管理的现代化。
智能化交通管理体系在国外已经有了40多年的发展历史,是目前发达国家普遍采用的交通管理方式,这种方式是在发达的交通网络基础上,应用卫星定位系统,对所辖区域的交通流量实施有效控制,使有限的交通网络功能得到充分合理的利用,极大发挥城市的载体功能。
20世纪90年代中期后,欧、美发展智能化交通明显加快。
主张采用智能交通系统的人士说,这种技术将大大提高交通效率而节省大量的燃料和时间;
除此之外,智能交通系统能够减少交通事故,减少因事故造成的部分经济损失。
此外,发展智能交通对交通安全、节省能源、城市环保等方面还有无穷妙用[6]。
1.4智能交通系统
1.4.1智能交通系统背景
随着城市交通的不断发展和汽车化进程的加快,导致了交通拥挤加剧,交通事故频发,交通环境恶化。
当前,交通问题已成为世界范围内制约城市发展的棘手问题,人们对交通需求的持续增长和交通设施供给之间的矛盾日益突出。
解决这一矛盾,一方面措施是加大交通基础设施建设,提高交通供给水平;
另一个措施是改善城市布局,实施有效的交通管理,抑制交通需求。
无疑,缓解交通问题的最直接和最有效办法是进行大量道路建设以满足高速增长的交通需求。
但从资金、土地和城市可持续发展的战略角度来看,通过无限制修建道路来满足交通需求并不可行。
与此同时,通过限制车辆增加以达到削减交通需求的目的,也受到客观因素的制约而无法取得满意的效果。
事实上,由于交通系统是一个相当复杂的大系统,无论单独从车辆方面考虑还是从道路方面考虑,都很难从根本上解决问题。
此外,交通对能源的消耗和对城市环境的污染问题日益为人们所关注,其严重性为人们所认识。
在这种交通背景下,从系统的观点出发,把车流辆和道路综合起来考虑,运用各种高科技技术系统地解决道路交通问题的思想就应运而生了,这就是智能交通系统。
智能交通系统是现代交通管理与控制中更先进和更高级的形式,代表了现代交通管理的更高水平。
智能交通系统是一种大范围、全方位发挥作用的实时、准确、高效的综合交通管理系统,是检测技术、计算机技术、通信技术和控制技术等信息技术在交通管理与控制中综合应用的体现。
智能交通系统的主要目标可以概括为:
保障交通安全、提高交通效率、改善城市环境、降低能源消耗。
智能交通系统的主要功能体现在智能化地收集交通信息及其他各类相关信息加以分析处理,并将注释的信息反馈给系统的操作者或驾驶员。
借助于这样的交通信息,系统操作者和车辆驾驶员能迅速做出反应,采取适当的行动,使交通状况得到改善[5]。
1.4.2现有智能交通控制的不足
智能控制能够适应交通系统复杂多变的局面,可获得比传统的定时控制、感应式控制方法更好的控制效果,必将成为未来交通控制的主要形式。
但在控制策略的运用与理解上仍存在着许多不足之处。
因此,如何在交通控制中更充分地发挥模糊控制的特点,还需要进一步深入地研究。
当前基于模糊控制的智能交通控制研究的主要不足之处表现在:
(1)主要局限于简单交叉口单向车流的研究。
(2)大多仅考虑两个方向的直行交通流,而忽略左转车流的影响。
(3)进行模糊控制时,模糊变量的选取比较简单,不能综合考虑各条车道、不同行
驶方向交通流的差异变化。
(4)决策过程也不能完全体现交警进行信号控制的实际状况。
(5)信号相位的选择单一、灵活性差,虽然有些系统也进行了多相位控制策略的研
究,但却不具备灵活的相位转换能力[7]。
1.4.3智能交通系统的发展趋势
随着城市交通的发展,交通量的增大,多相位路口的信号控制将逐渐成为主流,所以今后研究的重点将是多相位控制。
可以通过模拟有经验的交通警察指挥多相位交叉口的经验,得出多相位控制的基本原理:
在某一相位放行的过程中除了尽快消除当前通行的车队队长外,还需要不断观察下一相位车道上的车队长度,综合考虑是否把通行权交给下一个相位。
因此把队长作为控制目标,综合考虑各车道上的队长,以此决定绿灯信号分配的方法更接近人的决策过程[8]。
神经网络能够通过学习给定的有经验的训练集生成映射规则,但在网络中映射规则是不可见和难于理解的。
而模糊理论没有学习和适应能力,使用者难以确定和校正模糊规则。
随着交通控制技术智能化的不断提高,神经网络控制与模糊控制的交叉综合是90年代智能控制的研究热点,利用模糊控制与神经网络控制等智能控制技术进行交叉口信号灯控制能取得比定时控制与感应控制更好的效果,将是今后单交叉口信号灯控制的主要研究方向。
在交通控制中,配时方案的优化是非常关键的一步。
传统的数学方法还无找到它的全局最优解。
遗传算法是一种基于自然选择和进化的搜索技术,因而在优化领域有着广泛的应用。
当然,将模糊、神经网络、遗传算法等多种智能控制方法综合集成,将是今后智能控制发展的一个方向。
深人开展这种多学科的交叉综合研究,将有助于智能控制理论的发展,使智能控制的理论及应用研究更为深人,更有实际价值。
面向中国城市交通情况和功能需求,开发研究新一代的实时自适应控制与管理系统,成为中国城市交通控制系统发展的必由之路。
自适应控制系统被认为实用性最强、是发展先进的交通管理系统(ATMS)的最佳基础。
因此,自适应交通控制系统将是未来一个阶段交通控制系统的发展方向。
对于单点控制,当交叉口处于过饱和或者近饱和状况时,无论多么智能的控制系统也将无能为力,仍然需要交通警察的指挥来疏导交通。
问题在于超长排队会导致交叉口的瘫痪,仅靠单个路口来尽快消散排队是不可能的。
城市交通控制研究的新发展还体现在城市交通网络的各个方面:
区域交通信号灯和城市高速公路匝道口的新的控制方法上;
实现区域和高速公路的集成控制;
采用动态路由导航与交通网络控制结合;
实现先进车辆控制系统AVCS为主的智能运输系统(ITS);
实现ATMS和ATIS为主的城市多智能体交通控制系统;
以及一些辅助的交通策略如道路自动计费、公共交通优先权等。
从城市交通控制的发展历史和未来社会对城市交通的要求来看,实现城市整体交通网络智能化控制将是发展的必然。
智能交通系统的未来研究方向应更重视人的能动性,提供各种各样的信息,从不同的方案中选择最符合实际情况的一种。
因此,智能交通系统的最终目标是以信息技术为基础的实时、准确、高效的综合管理系统,使人、车、路密切地配合,和谐的统一。
1.5本文的主要研究内容
由于交通流量是时变的、非线性的,具有较大的随机性,并且很难建立精确的数学模型,所以本文设计了一种根据前后车流量来决定信号灯配时的模糊控制系统,其主要内容如下:
(1)对十字路口交通信号灯控制问题、智能控制系统组成等进行描述。
(2)设计模糊控制系统。
(3)学习三菱公司FX2N系列PLC的原理以及程序设计。
(4)在PLC上编程实现此模糊控制系统。
(5)完成硬件电路的焊接。
2模糊控制
2.1模糊控制理论概述
2.1.1模糊控制的背景
有时,人们难以用精确的概念来描述事物,例如,可以按身高把人分为“高”与“不高”两类,但是难以给出精确的度量来区分“高”与“不高”。
因此,一个事物只用真假两个值来划分并不能描述某些事物的状态以及他们之间的关系。
模糊逻辑就是在这种条件下形成和发展的。
经典逻辑对于自然界普遍存在的非真非假现象是无法进行处理的。
因此,对于含有模糊概念的对象,只能用基于模糊集合的模糊逻辑系统来描述。
模糊逻辑是研究含有模糊概念或带有模糊性的陈述句的逻辑。
而模糊系统是由那些模糊现象引起的不确定性系统。
也就是说一个模糊系统,它的状态或输入、输出具有模糊性[9]。
自从加利福尼亚大学教授扎德(L.A.Zadeh)提出了模糊集合的概念之后,模糊理论得到了飞速的发展,并应用于各个学科,产生了模糊识别、模糊控制等一系列前沿学科。
到1974年Momdoni成功地研制出第一台模糊控制器,从此模糊理论从一种思维方式变成了控制理论中的一种具体应用。
模糊控制理论的提出,是现代控制理论、人工智能领域的一个重要突破,它实际上是对人类长期以来对自然界中一些复杂的、不确定的、无法用现有数学工具进行描述的对象进行定量的模糊的描述和控制。
模糊控制与传统控制的根本不同在于模糊控制不需要对象的数学模型,因此,可以有效地克服对象数学模型建立上所遇到的非线性、时变性、滞后性等问题,先进的模糊控制器还具有参数优化、模糊规则的自整定、自学习、自组织功能。
所以模糊控制理论的发展是控制理论领域认识思维的改变,是模仿人脑中固有的“模糊”思维的结晶,是又一次飞跃。
经过人们长期研究和实践形成的经典控制理论,对于解决线性定常系统的控制问题是很有效的,但对于非线性时变系统却难以奏效,随着计算机尤其是微机的发展和应用,基于状态变量描述的现代控制对于解决非线性、定长或时变的多输入多系统问题,获得了广泛的应用。
但是无论采用经典控制理论还是现代控制理论在设计一个控制系统时,都需要事先知道被控对象(或生产过程)精确的数学模型。
然后根据数学模型以及给定的性能指标选择适当的控制规律,进行控制系统设计。
然而,在许多情况下被控对象的精确数学模型很难建立。
对于一些变量多,各种参数存在时变性,且具有非线性,强藕合等特点的系统,建立精确的数学模型非常困难,难以进行自动控制系统设计。
但有经验的操作人员进行手动控制,却能收到满意的效果。
通常将人的控制行为用语言加以描述,总结成一系列条件语句,即控制规则。
在描述控制规则的条件语句中的一些词,如“较大”、“稍小”、“偏高”等都具有一定的模糊性,因此用模糊集合来描述这些模糊条件语句,即组成了所谓的模糊控制器。
2.1.2模糊控制的特点
模糊控制的特点如下:
(l)模糊控制系统不依赖于精确的数学模型,特别适宜于很难获得准确数学模型的复杂系统(或过程)与模糊对象。
经典控制理论和现代控制理论解决控制问题时首先要建立基于传递函数或者状态方程的被控制系统的数学模型。
在很多控制问题中,这种数学模型可能不存在或不完整。
其原因在于系统本身由于滞后、时变、强非线性、多扰动等因素非常复杂,其控制过程还没有被人类完全认识。
即使是建立了数学模型,由于利用了参数线性化处理、高阶系统的降阶处理、大系统的分割处理、参数估计的误差忽略处理等手段,所以模型难以表达系统特性,控制精度受到影响,一些自动控制系统甚至不如手动控制。
而模糊控制不需要精确的数学模型,只是根据现场操作人员或专家的经验和知识,把人的控制规则模型化,模拟人的控制过程即可实现自动控制。
(2)模糊控制中的知识表述、模糊规则和合成推理是基于专家知识或者熟练操作者的成熟经验,并通过学习可不断更新,因此它具有智能性和自学习性。
(3)模糊控制系统的核心是模糊控制器。
而模糊控制器均以计算机(微机、单片机等)为主体,因此它兼有计算机控制系统的特点,如具有数字控制的精确性与软件编程的柔软性等。
(4)模糊控制系统具有极好的稳定性和鲁棒性。
模糊控制由于对数据的描述上采用了隶属函数的方法,在控制规则的生成上基于人工控制的经验,模拟了人脑的模糊判断,故控制过程中几个规则的失效对控制特性影响极小。
由于模糊控制系统对系统参数变化的低敏感性,避免了常规控制系统中控制参数或系统参数变化引起整个系统失灵的问题。
(5)模糊控制器设计简单、调试方便。
模糊控制由于是从控制过程的定性认识出发,建立基于人类语言信息的控制规则,所以使得控制机理和控制策略易于理解和接受、设计简单。
在改善系统性能时,模糊控制不像传统控制系统那样只能调节个别参数,它可以通过改变控制规则、隶属函数、推理方法、决策方法等多个途径进行调试,增加了高度的灵活性。
(6)对控制对象的干扰具有较强的抑制能力。
(7)模糊控制系统的人机界面具有一定程度的友好性,它对于有一定操作经验但对控制理论不熟悉的工作人员来说,很容易掌握,并且易于使用“语言”进行人机对话,更好的为操作者提供控制信息[10]。
正是由于模糊控制的上述特点,使其在控制领域得到了广泛的应用。
2.1.3模糊集合和隶属函数
一般地,给定一个论域,把具有某种确定性质且彼此可以区别的对象组成的一个整体称为集合。
若用A代表论域X中的一个集合,x表示论域中一个元素,则把x属于A记为
;
否则x不属于A,记为
。
即论域中的任一元素,要么属于某个集合,要么不属于该集合,决不会出现含混不清的情况。
然而现实生活中时刻存在着模糊概念,如“运行状况良好”、“水温有点高”等,它们的边界都是不明确的。
模糊集合的概念和普通集合的概念主要区别是不能绝对的用属于或不属于来描述,也即论域上的元素符合概念的程度不是绝对的0或1,而是介于0和1之间的一个实数。
模糊集合定义为:
给定论域X中的一个模糊集合,是指对任意x,都为其指定一个数
[0,1]与之对应,这个数称为x的隶属度。
由模糊集合的定义可知,论域X上的模糊子集完全由隶属函数来刻划。
它的取值范围为闭区间[0,1]。
x的值越接近l,表示x从属于的程度很高;
x的值越接近0,则表示x从属于的程度很低。
当值域为[0,1]时,隶属函数已蜕化成一个普通集合的特征函数,模糊集合也就蜕变成为一个普通集合。
由此不难看出,普通集合是模糊集合的一种特殊形式,即模糊集合是普通集合概念上的推广,隶属函数则是特征函数的扩展,特征函数是隶属函数的一个特例[11]。
2.2模糊控制与传统控制的关系
2.2.1模糊控制理论
模糊控制理论是建立在扎德的模糊集合和模糊推理的基础上。
扎德在1965年把普通集合中的绝对隶属关系加以推广,提出模糊集合的概念。
绝对集合隶属关系中隶属度只能取“0”和“1”两个值,即“是”和“非”。
对于一个手画的圆来说只是“是圆”或“不是圆”两个选择。
而模糊集合隶属函数可以取[0,1]中的任何值,隶属度越接近1,表示该点隶属模糊集合的程度越高,否则越低。
对于一个手画的圆来说,隶属度就表示该圆有几分像圆。
在模糊集合的基础上扎德又推出模糊推理方法,这种推理方法是模拟人的日常推理的一种近似推理,它是以一个模糊推理规则出现,它是一组类似于“如果…,则…”的模糊推理语句。
模糊控制理论是以扎德的模糊集合论为数学依据,它将模糊推理语句演变成模糊控制规则,用于运算和推理。
如图2.1为一个工业控制系统的方框图。
图2.1工业控制系统方框图
模糊控制器的作用与传统控制系统中控制器的作用相同。
一个模糊控制器通常有三部分组成;
(一)模糊化:
由于实际中输入值通常是连续变化的,所以必须将输入量变化范围由相关专家评定来分成有限个级别,以便使输入量对应有限个模糊集。
再根据隶属函数的定义可以求出输入变量对各模糊集合的隶属度,这样就把普通变量的值变成了模糊变量的值,完成了模糊化的工作。
输入变量的值在内部论域时是普通数值,经过模糊化以后变为[0,1]区间内的隶属度。
定义模糊集隶属函数通常采用三角形模糊数与梯形模糊数。
(二)模糊算法:
通常是模糊推理规则,它是由若干个语句组成的表,例如:
若P则Q,若P或Q则S,若A则B,否则C等。
每一条语句都对应不同实际情况的一个模糊关系,各模糊关系的并集即为总的模糊关系。
(三)解模糊:
根据给定的模糊算法,对输入的模糊量进行运算,从而进行判定,即将模糊集合映射到普通集合,从而可得到输出的确定量。
假如对烧制陶瓷的过程,我们可以首先将制陶师傅的经验和整个烧制过程进行模糊化,将过程中的人脑的推理归纳成一组条件语句,制成模糊控制规则。
在实际过程中,模糊控制器根据输入的模糊量,按照模糊控制规则进行运算、推理、判断,最终给出控制量。
可见模糊控制器能根据人的经验,模仿人的策略、指令,实现对系统的最优控制。
解模糊的过程是模糊化的反过程,它是在模糊推理结果的基础上产生输出控制量的数值。
被控对象只能接受一个精确的控制量,因此必须从决策值模糊集中判决出一个确切的清晰量。
解模糊的过程就是将模糊推理得到的模糊集合映像到输出量的普通集合的过程,即是从一个模糊量变为清晰量的过程。
解模糊的方法有最大隶属度法、取中位数法、加权平均法。
(1)最大隶属度法
它是在输出模糊集合中选取隶属度最大的论域元素为判决结果。
这种方法的优点是简单易行,缺点是它概括的信息量教少,引起一定的不精确性。
如果在多个论域元素上同时出现隶属度最大值,不能唯一确定,这时就应用平均最大隶属度法。
(2)平均最大隶属度法
平均最大隶属度法取所有达到控制作用隶属函数最大值的点的平均值作为判决结果。
(3)加权平均法
此法又称重心法,就是取输出模糊集合隶属度函数曲线与横坐标轴围
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