基于plc的步行街交通控制燈模糊控制

基于plc的步行街交通控制燈模糊控制

1模糊控制的應(yīng)用傳統(tǒng)的交叉口交通控制燈通常是提前檢測車輛流量，并使用統(tǒng)計(jì)方法提前調(diào)整兩個(gè)方向的紅色信號(hào)的延遲。然而,實(shí)際上車輛流量的變化往往是不確定的,有的路口在不同的時(shí)段甚至可能產(chǎn)生很大的差異。即使是經(jīng)過長期運(yùn)行、較適用的方案,仍然會(huì)發(fā)生這樣的現(xiàn)象:綠燈方向幾乎沒有什么車輛,而紅燈方向卻排著長隊(duì)等候通過。這種流量變化的偶然性是無法建立準(zhǔn)確模型的,統(tǒng)計(jì)的方法已不能適應(yīng)迅猛發(fā)展的交通現(xiàn)狀,更為現(xiàn)實(shí)的需要是能有一種能夠根據(jù)流量變化情況自適應(yīng)控制的交通燈。而模糊控制恰恰具有這方面的優(yōu)勢,本文所論及的系統(tǒng)就是應(yīng)用可編程序控制器(PLC)對十字路口交通控制燈實(shí)現(xiàn)模糊控制。該系統(tǒng)采用PLC是基于以下4個(gè)原因:①PLC具有很高的可靠性,通常的平均無故障時(shí)間都在30萬小時(shí)以上;②編程能力強(qiáng),可以將模糊化、模糊決策和解模糊都方便地用軟件來實(shí)現(xiàn);③抗干擾能力強(qiáng),目前空中各種電磁干擾日益嚴(yán)重,為了保證交通控制的可靠穩(wěn)定,我們選擇了能夠在惡劣的電磁干擾環(huán)境下正常工作的PLC;④近年來PLC的性能價(jià)格比有較大幅度的提高,使得實(shí)際應(yīng)用成為可能。2輸入和模糊在該控制系統(tǒng)中,輸入量是指十字路口各方面上車輛數(shù)的動(dòng)態(tài)變化量,具體數(shù)據(jù)可由傳感器采集后送入可編程序控制器。2.1近、遠(yuǎn)坡車輛數(shù)傳感器的設(shè)置如圖1所示。在十字路口的4個(gè)方向(E、S、W、N)的近端(斑馬線附近)和遠(yuǎn)端(距斑馬線的100米處)各設(shè)置一個(gè)傳感器,分別統(tǒng)計(jì)通過該處的車輛數(shù)。近端的傳感器PJ用于記錄綠燈期間通過路口的車輛數(shù)(記為X);遠(yuǎn)端的傳感器Pr用于記錄紅燈期間進(jìn)入路口排隊(duì)等候的車輛數(shù)(記為Y)。為了簡化運(yùn)算,可以將兩個(gè)相對的方向(N與S、W與E)的X、Y值合并為一組,分別取兩個(gè)方向之最大者。2.2模糊控制決策為了實(shí)現(xiàn)模糊控制,需要將綠燈時(shí)間分為兩部分:其一是固定的10秒作為路口車輛狀態(tài)參數(shù)的采集時(shí)間t1;其二是根據(jù)兩個(gè)方向車輛流量變化進(jìn)行模糊決策的延時(shí)t2。綠燈期間車輛通過路口的速度不超過20km/h,則在10秒內(nèi)通過的最大車輛數(shù)約為10輛。以紅綠燈轉(zhuǎn)換瞬間為計(jì)時(shí)起點(diǎn),記錄10秒內(nèi)通過的車輛數(shù)作為變量x的論域,取(0～10),并將它分為3個(gè)模糊子集,少、中、多,其從屬函數(shù)設(shè)計(jì)如圖2所示。2.3車輛流量的確定遠(yuǎn)端傳感器和近端傳感器之間的距離(L)直接影響輸入量γ的變化論域。實(shí)際應(yīng)用中隨實(shí)地情況而所變化。經(jīng)過對某些路口不同時(shí)段車輛流量的實(shí)地調(diào)查分析,我們認(rèn)為L取100米左右較為適宜。通常車輛的長度連同車輛間的間距平均約為5米,則在100米內(nèi)可能滯留的車輛最大數(shù)量約為100/5=20輛。于是紅燈方向排隊(duì)等候的車輛數(shù)γ的論域?yàn)?0～20)。將其分為5個(gè)模糊子集:很少、少、中、多、很多。其從屬度函數(shù)設(shè)計(jì)如圖3所示。3綠燈的延遲分析本系統(tǒng)的輸出就是兩個(gè)方向的紅黃綠燈,還有人行橫道的紅綠燈以及按前進(jìn)方向分得更細(xì)的綠燈等等,其相互間的關(guān)系都是固定的,而且兩個(gè)方向的輸出關(guān)系也是固定的,最終都?xì)w結(jié)到對當(dāng)前綠燈的延時(shí)上。根據(jù)實(shí)際測試,對一般不太大的路口,t2最大取30秒較為恰當(dāng),則綠燈的延時(shí)t2的論域?yàn)?0～30)。將其分為5個(gè)模糊子集:很短、短、適中、長、很長,其從屬度函數(shù)的設(shè)計(jì)如圖4所示。4模糊條件的句子本系統(tǒng)模糊控制規(guī)則的設(shè)計(jì)采用矩陣方式,根據(jù)交警實(shí)際操作的經(jīng)驗(yàn)及相關(guān)數(shù)據(jù)來確定。模糊控制規(guī)則表如表1所示。表中,當(dāng)兩個(gè)方向的狀態(tài)處于同一量級(jí)時(shí),如同為多,或同為中,或同為少時(shí),綠燈的延時(shí)t2均取“短”,其目的是保證雙方流量相差不多的情況下,盡快地均衡疏散。表中一共包含了5×3=15條模糊條件的語句:規(guī)則1:若X=多,且γ=很少,則t2=很長,否則;規(guī)則2:若X=多,且γ=少,則t2=長,否則;規(guī)則3:若X=多,且γ=中,則t2=適中,否則;規(guī)則4:若X=多,且γ=多,則t2=短,否則;規(guī)則5:若X=多,且γ=很多,則t2=很短,否則;規(guī)則6:若X=中,且γ=很少,則t2=長,否則;規(guī)則7:若X=中,且γ=少,則t2=適中,否則;規(guī)則8:若X=中,且γ=中,則t2=短,否則;規(guī)則9:若X=中,且γ=多,則t2=短,否則;規(guī)則10:若X=中,且γ=很多,則t2=很短,否則;規(guī)則11:若X=少,且γ=很少,則t2=短,否則;規(guī)則12:若X=少,且γ=少,則t2=短,否則;規(guī)則13:若X=少,且γ=中,則t2=很短,否則;規(guī)則14:若X=少,且γ=多,則t2=很短,否則;規(guī)則15:若X=少,且γ=很多,則t2=很短,否則。5模糊算子的自屬度通常,從模糊規(guī)則得到的結(jié)果仍然是模糊量,還要經(jīng)過模糊推理算法還原為精確量才能輸出。本系統(tǒng)設(shè)計(jì)采用當(dāng)今模糊控制算法的主流算法——簡易模糊推理算法。對于每個(gè)確定的輸入X和Y值對應(yīng)不同的模糊子集,具有不同的從屬度。由此而激活的多條模糊規(guī)則以取少的策略求出各輸出于模糊集的從屬度:μ1(t2)=μA1(X)∧μB1(Y)μ2(t2)=μA1(X)∧μB2(Y)ue796然后再采用重心法(加權(quán)平均法)解模糊,求出t2的精確值:t2=∑i=1mμiτi/∑i=1mμit2=∑i=1mμiτi/∑i=1mμi式中:①μi為確定的XY輸入值所對應(yīng)的不同模糊子集的從屬度;②τi為輸出各模糊子集所對應(yīng)的重心值。例如測得X=5,Y=13。根據(jù)圖2可知當(dāng)X=5時(shí)對應(yīng)于兩個(gè)模糊子集(中和多),其從屬度分別為:μ中(5)=0.5μ多(5)=0.5同樣,根據(jù)圖3可知當(dāng)=13時(shí)對應(yīng)兩個(gè)模糊子集(中和多),其從屬度為:μ中(13)=0.25μ多(13)=0.75此時(shí)被激活的模糊規(guī)則有第3、4、8、9條:規(guī)則3:若X=多,且Y=中,則t2=適中規(guī)則4:若X=多,且Y=多,則t2=短規(guī)則8:若X=中,且Y=中,則t2=短規(guī)則9:若X=中,且Y=多,則t2=短以上4條規(guī)則的輸出從屬度μ(t2),取其兩個(gè)前提條件的從屬度中最小者:推論3:μ適中(t2)=μ多(X)∧μ中等(Y)=0.25推論4:μ短(t2)=μ多(X)∧μ多(Y)=0.5推論8:μ短(t2)=μ中(X)∧μ中(Y)=0.25推論9:μ短(t2)=μ中(X)∧μ多(Y)=0.5從圖4可以看出,在對稱的等腰三角形從屬函數(shù)中,重心τi對應(yīng)的值即三角形頂點(diǎn)對應(yīng)之值,輸出延時(shí)“短”和“適中”兩個(gè)子模糊集對應(yīng)的重心值分別為6秒和12秒。由重心法計(jì)算公式得:t2=0.5×