探索高速公路入口匝道迭代学习控制方法研究

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1、分类号：U4910710-20050682港步犬海硕士学位论文』[flllIHlllrlIrHlIllllJrlrllflflIrl_JY．1。5z,o_5_63,[I高速公路入口匝道迭代学习控制方法研究王英伟导师姓名职称赵忠杰副教授申请学位级别工学硕士学科专业名称交通信息工程及控制论文提交日期2008年5月19日论文答辩日期2008年5月29日学位授予单位长安大学答辩委员会主席学位论文评阅人巨永锋教授许宏科教授刘彦明副教授摘要随着社会经济高速发展，高速公路的交通流量成几何级递增，由于交通流量的增加引起的交

2、通阻塞和交通事故频发，甚至出现交通瘫痪的情况，入口匝道控制是改善高速公路交通状况最有效的方法。根据高速公路交通流的特点，本文主要对迭代学习控制方法及其在高速公路入口匝道控制应用进行研究，研究工作如下：本文对基于迭代学习控制(ILC)的入口匝道控制方法进行了研究，ILC方法简单有效，且比其他基于模型的匝道控制方法有着明显的优越性。但该方法控制器学习增益选取仍要依赖于系统的某些知识，针对ILC方法中学习增益设鹭盲目性等问题，本文将无模型自适应理论与迭代学习控制方法相结合，给出了改进后的无模型自适应迭代学习控匍J

3、CMF—AILC)策略。设计了基于MF．AILC策略的匝道控制算法，仿真结果表明：在整个采样周期上，该策略能够使交通流密度～致收敛到期望的水平，并对出口匝道上出现的可重复性扰动具有一定抑制能力。本文在此基础上，提出了基于免疫算法优化的高速公路多匝道迭代学习控制方法。该方法以高速公路最大流量、全局最小行程时间和入口平均等待时间三者为目标函数，用免疫算法对匝道迭代学习控制器进行了优化，实现了高速公路入口匝道协调控制。仿真结果表明：该方法具有良好的控制效果和较强的鲁棒性。基于免疫优化算法的迭代学习控制在高速公路多

4、匝道控制中是有效的，对提高主线的通行能力和改善高速公路运行的安全和效率具有重要的意义。关键词：高速公路：匝道控制；迭代学习；无模型自适应；免疫优化AbstractWiththerapidsocietyeconomicdevelopment，highwaytraffichasincreasedbygeometriclevels，trafficcongestionandtrafficaccidentshavecausedfrequentlyduetotheincreaseinhighwaytraffic，and

5、eventhetrafficgridlock，theentranceon-rampfreewaytrafficcontrolisthemosteffectiveapproachtoimprovethesituationofhighwaytraffic．Accordingtothecharacteristicsoffreewaytrafficflow,thepapermainlyresearchonthemethodofiterativelearningcontrolanditsapplicationonhi

6、ghwayentranceon·rampcontrol，theresearchworkasfollows：Thispaperhasresearchonthemethodoftheentranceon-rampcontrolbasedoniterativelearningcontrol(ILC)．ResearchshowsthatILCmethodissimpleandeffectiveandhasmoreobviousadvantagesthananyothermethodsoframpmodel—base

7、dcontr01．However,themethodofstudyandgaincontrolselectedinthesystemstillhastorelyonsomeknowledge．ConsideringtheproblemsoflearninggainsettingssuchasblindnessinILCmethod，thispapercombinedthemodel—freeadaptivetheorywiththemethodofiterativelearningcontrolandput

8、forwardaimprovedmodel··freeadaptiveiterativelearningcontrol(MF·-AILC)strategy．MF—AILCdesignstrategybasedontherampcontrolalgorithms，simulationanalysis，theentiresamplingperiodonthestrategytomakethesamedensityof