学位论文 第三章 基于模糊控制的交通信号控制系统
第三章 基于模糊控制的交通信号控制系统
3.1 模糊控制概述
模糊控制是一种将模糊结合理论与模糊逻辑推理应用在控制过程中的一种方法，它是模糊理论、模糊技术以及自动控制技术相结合的产物，模糊控制不需要进行数学建模，这就提升了控制的效率。当今社会不断发展，人们对控制的要求逐渐提高，各行各业对自动控制的要求也越来越高，在这种情况下模糊控制的应用弥补了传统的控制方法的不足，模糊控制具有下面明显的优点：
1）模糊控制不仅有着系统化的理论，又有丰富的实际应用实例；
2）模糊控制基于规则进行控制，模糊控制器不需要被控对象有精确的数学模型，它易 于对那些不确定性系统实现控制；
3）模糊控制器具有很好的鲁棒性；干扰以及参数发生变化时，控制效果受到的影响较 小，适合非线性、纯滞后和时变系统的控制；
4）模糊控制器组成简单，有更多的方式实现控制； 5）控制过程中具有非常好的稳定性，能随时发现问题；
6）模糊控制能够处理不确定性以及模糊信息。从本质上看，模糊控制基于语言规则进 行智能控制，因为控制对象只能提供模糊信息，计算机进行模糊控制时就需要模仿人类接受并且处理模糊信息。
正是由于模糊控制具有的这些优点，模糊控制才在控制领域得到这么广泛的应用。
3.1.1 模糊控制的基本概念
在人们的思维中，有许多没有明确外延的概念，称为模糊概念。如对于人的年龄，“青年”、“中年”、“老年”就没有明确的外延，模糊概念不能用经典的集合加以概述，我们不能绝对的区分“属于”和“不属于”，在我们这篇论文中用到的重要模糊概念有：变量的论域、模糊子集、隶属度、模糊关系和模糊矩阵。
1）论域：被研究对象的所有元素的全体称为论域，又被称为全域、有的也叫做空间， 用大写字母U表示。
2）模糊子集：对于给定的论语U，U到?0,1?的闭区间任意映射?A ?A：U??0,1? ???A
都确定U的一个模糊子集A,即论语U的模糊子集。 3）隶属度函数：?A称为模糊子集的隶属度函数。 隶属度函数的表示方法有： （1）表格表示； （2）图形表示；
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（3）公式表示。
4）隶属度：?A???为?对A的隶属度。
5）模糊关系：模糊关系也称为模糊控制规则，它描述的是各元素之间的关联程度，当 论域都为有限集时，可以用模糊矩阵来表示模糊关系。
3.1.2 模糊控制的组成
模糊逻辑控制是以模糊数学理论为基础的一种全新的控制方式，模糊量的描述是以模糊集合为基础，模糊控制的核心部分是模糊控制器，模糊控制器在模糊控制中有十分重要的作用，它是由模糊化、模糊推理以及解模糊三部分组成，它们通过知识库（由人们在生活中的一些常识和知识组成）来对这三部分进行调控。模糊化是将给定的或者反馈回的精确量转变为模糊量；模糊推理是由条件聚合、推断以及累加这几部分组成，模糊推理首先计算控制规则中每条规则的满足程度（条件聚合），然后推断单一规则输出的大小（推断），最后将所有输出累加，得到总的模糊输出；解模糊是指将推理输出的模糊量依据解模糊方法转化为精确量。
模糊控制器的组成结构如图：
图3-1 模糊控制器的组成结构
3.1.3 模糊控制器的设计步骤
1)确定模糊控制器的输入和输出变量； 2)设计模糊控制规则；
3)确定模糊化以及解模糊的方法；
4)确定模糊控制变量的论域以及模糊控制器参数的确定； 5)编写模糊控制算法；
6)确定模糊控制算法的采样周期。
3.1.4模糊控制的控制过程
在模糊控制过程中，主要有5个步骤，分别是模糊化、知识库、模糊推理、解模糊以及查询表的建立。 1)模糊化
模糊化是把我们每一个要输入的变量进行模糊处理，使之成为一个模糊论域，从而能
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被下一控制过程识别。输入变量和模糊论域存在一种一一对应的关系，然后内部论域将对其建立与之对应的隶属函数，经过进一步的处理就可以得到隶属度函数，到此模糊化过程就结束了。模糊化的主要完成的功能：
（1）论域转换
输入变量的真实论域必须转换到模糊控制器的内部论域。如果内部的论域是离散型的，那么论域就转换为｛0，?整数｝，如果内部的论域是连续型的，论域就转换为??1,1?。论域的变换就是在真实论域的基础上乘一个比例因子使其成为内部论域。
（2）对变量的模糊化
论域经过转换后，输入量还是普通变量，我们就需要定义一些模糊集合，并规定内部论域上的各个模糊集合所对应的隶属函数。利用隶属函数的求出输入变量对模糊集合的隶属度，这样普通变量就成为了模糊变量。 2）知识库
知识库的作用是记录相关模糊化、模糊推理、解模糊与模糊控制规则，知识库是模糊控制器的核心部分，它包括规则库和数据库。
（1）规则库
规则库中存有模糊控制规则，，模糊控制规则是人们积累下来的经验以及一些理论知识，利用模糊数学进行处理后，构成模糊关系形成规则库。模糊控制规则一般以“IF···THEN···”这样的形式表示模糊条件语句。另外所有的规则库中的规则都是并列的。
（2）数据库
数据库里面存储了所有与模糊化、模糊推理与解模糊相关的知识。 3）模糊推理（也称模糊决策）
当有实时输入时，为了便于作出决策，模糊控制中也有一个推理法则。常用的有两种：广义前向推理和广义反向推理。对于控制规则，IF部分是前提，THEN部分是结论。如果由前提求结论，是广义前向推理。如果是由结论求前提，就是广义反向推理。 4）解模糊（模糊判决）
解模糊过程是模糊化的反过程，利用模糊映射将系统的不同输出量转化成不同的论域，使系统最终输出一个实值量。解模糊的过程需要完成两项工作：
（1）对变量解模糊
对于被控对象，它只能接受一个精确的控制量，我们就需要从决策值集合中判决出确切的清晰值。通常采用的方法有：最大隶属度法、面积法、加权平均法和重心法。
（2）论域反变换
通过解模糊将内部论域变换到控制变量的真实论域上，从而对被控对象进行控制。
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3.2. 单交叉路口交通信号两级模糊控制系统的设计
3.2.1 交通信号相位的设置
首先我们将本课题研究的路口定为如图所示的路口，这个交叉路口分为东南西北四个方向，交通流分为机动车流和非机动车流，各车流分为直行、左转、右转，不同的车流停在对应的车道上。
图3-2 交叉路口示意图
我们将交叉路口的相位确定为如图所示：
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图3-3 单交叉路口相位示意图
3.2.2 两级模糊控制器设计
我们采用闭环控制系统，两级控制系统的结构框图如图。
图3-4 两级模糊控制系统的结构
两个相邻的检测器之间的距离L的计算公式：
l??,150? （3-1） L?min?150?400?? 其中l--相邻交叉口的长度。
因为交叉口之间的距离超过400米适合点控制，所以车道安装的检测器之间的距离设为150米，前后检测器都选用感应线圈。另外，控制器不仅需要改变周期和绿信比还需要改变相位顺序，才能适应交通条件发生的变化。
两级模糊控制器依据检测器检测到的信息进行通行相位的选择，某个相位被选择后，这个相位就有了通行权并被给予最小绿灯时间，之后每经过2秒，控制器重新收集信息决定是否延长该相位的绿灯时间或者进行换相操作。在绿灯变换前，我们设定黄灯时间为4秒，这段时间车辆不能进入交叉路口。我们设定直行相位最小绿灯时间是15秒，左转相位是17秒（公式：Gmin?（此相位路口长度/步行速度+宽限值，宽限值为2秒）。而且各个相位车辆等待时间不能太长，我们设定120秒。
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