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一阶混杂佩特里网框架内的高速公路交通建模和控制.ppt

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  • 卖家[上传人]:hs****ma
  • 文档编号:601320820
  • 上传时间:2025-05-16
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    • Click to edit Master text styles,,,2021/9/24,,*,单击此处编辑母版标题样式,,单击此处编辑母版标题样式,,单击此处编辑母版文本样式,,第二级,,第三级,,第四级,,第五级,,2021/9/24,,*,Click to edit Master text styles,,,单击此处编辑母版标题样式,,2021/9/24,,*,Freeway Traffic Modeling and Control in a First-Order Hybrid Petri Net Framework,一阶混杂佩特里网框架内的高速公路,,交通建模和控制,Maria Pia Fanti, Senior Member, IEEE,,Giorgio Iacobellis, Agostino Marcello Mangini, and Walter Ukovich, Member, IEEE,报 告 人:,xxxx,,小组成员:,xxxx,IEEE Transactions on Automation Science and Engineering Publication Year: 2013,2021/9/24,1,,,第一部分 原论文结构,I. Introduction,,II. Basic of First-Order Hybrid PetriNets,,III. The Freeway Traffic Model,,IV. The Freeway Dynamics,,V. Optimal Control,,VI. The Case Study,,VII. Conclusion,2021/9/24,2,,,第二部分,交通控制策略,第一类别,:,离线或开环,控制,策略,第二,类别:依赖,流量传感器,的,实时闭环,控制策略,第,三类别:模型,预测控制策略,(MPC),,,,通过,采取,坡道,计,量,、,可变限速、联合坡道计量和变速极限控制,等方法,同,时使用和离线信息来预测未来状态和,实现,系统管理,。

      缺点,:,计算复杂,,,不利于应用,2021/9/24,3,,一阶混杂佩特里网框架内的高速公路交通流模型,,与其他文献中的现有模型比较的显著优势:,,,ⅰ,采用图形特征,建模方法简单,,,ⅱ,采取有效的数学方法,允许系统进行模拟和优化,,,ⅲ,,能够描述车道变化,、,不可预知的事故和车道堵塞,,等特殊,情况,该模型是基于,MPC,策略,的,FOHPN,框架内的一个一阶宏观、时变的交通流状态的模型它通过,FOHPN,动态添加,新的宏事件,来描述交通流且,允许我们定义一个的以车流密度最大化为目标的最优限速控制2021/9/24,4,,,第三部分 一阶混杂佩特里网基础,3.1 FOHPN,的结构和标,识,3.2 FOHPN,的,动态模型,2021/9/24,5,,FOHPN,的结构和,标识,,,,,,,,,,,1.FOHPN,的元素:,+,库所集,P,:,连续库所,集 ( );离散库所 ( );,+,变迁,集,T,:,,,连续变迁集 ( );离散变迁;,,,其中,离散变迁分为:,,,瞬时变迁 ( );随机变迁 ( );确定时延变迁 ( ),,,+,令牌(,·,)是库所中的动态对象,可以从一个库所移动到另一个库所,+,有向弧是库所和变迁之间的有向弧,,,,,,,,,,,,,一个,FOHPN,是由六元组 描述的有向图,,2.,弧关联矩阵及关联变迁集,,,,,,,其中,,C,对 约束为,2021/9/24,6,,,,3.,函数,,,,,,,,,,,恒定激发时延:,其中,F,为连续变迁的激发速度,表示为:,为变迁最小(最大)激发速度,FOHPN,的结构和,标识,,,离散时延变迁的时延:,其中 为变迁平均激发速率。

      平均激发时延:,2021/9/24,7,,,FOHPN,的结构和,标识,,,,,,,,,,,,4.,标识,,,,,一个标识 分别表示每个离散库所分配,,非负托肯数,(,用小黑点表示,),和每个连续库所分配实数;,,表示库所 的标识时刻 的标识记为 5.,使能,,,,,则离散变迁,t,在,m,使能,;,,,,,则连续变迁,t,在,m,使能,则使能的连续变迁,t,是,强使能,;,,,,,则使能的连续变迁,t,是,弱使能,2021/9/24,8,,,FOHPN,的结构和,标识,,,,,ⅰ,瞬时激发速度与使能关系,,在,FOHPN,系统 中的连续变迁 满足:,,若,不使能,,则 ;,,若,强使能,,则 ;,,若,弱使能,,则 其中, 且此由进入 的空输入连续库所数量决定ⅱ,时刻在,m,下,IFS,矢量 的是下列线性不等式,,组的可行解,S(PN,m),:,,,,(,1,),,,,其中, 是在标识,m,的连续使能,(,不使能,),变迁的子集;,,,是连续空库所的子集。

      使用线性不等式来描述所有的瞬时激发速度向量集,S,,对于任一,IFS,矢量,v ∈S,代表系统一种特定的运行模式,再根据目标函数从所有可行的,IFS,矢量集,S,中选取最佳运作模式,即进行优化6.,瞬时激发速度(,IFS,),2021/9/24,9,,,FOHPN,的,动态模型,FOHPN,的,动态包含时间驱动动态和事件驱动动态FOHPN,的,动态模型,,,在宏周期 系统行为描述如下:,,,,,(,2,),,,其中矩阵 ,向量 的元素是,0,或,1,,并由采样时间 的宏事件是否发生决定时延变迁在 计时矢量 满足:,,,不使能,, ;,,,,使能,,, ;,,,当 不使能或激发,计时器清,0,2021/9/24,10,,,FOHPN,的,动态模型,,,,,,,,,,,,,,,,POHPN,举例,,由(,2,)得:,2021/9/24,11,,,第四部分 高速公路交通模型,4.1,一般高速路延伸模型,,4.2,入口匝道和出口匝道模型,,4.3,车流量中断,,4.4,事故后的恢复程序,,4.5,车辆换用备用路线,,4.6,车辆从高速公路反向车道通过,,4.7,某车道内的车流量增速减缓,2021/9/24,12,,,一般高速路延伸模型,两车道路线的,FOHPN,模型,,2021/9/24,13,,,入口匝道和出口匝道模型,入口匝道的,FOHPN,模型,出口匝道的,FOHPN,模型,2021/9/24,14,,,车流量中断,车流中断的,FOHPN,模型,2021/9/24,15,,,事故后的恢复程序,事故后的恢复程序由同时运用的两种行为组成:,,,行为,a,:,车辆在事故发生地上游的第一个出口匝道排队,并且他们成功地通过备用路线在事故发生地下游重新进入第一个入口匝道。

      行为,b,:,在事故上游排队的车辆通过砍掉护栏从反向车道分流两种行为的,目的,均是移走困在事故发生地和上游的最近出口匝道之间的车辆2021/9/24,16,,,车辆换用备用路线(行为,a,),换备用路线情况的,FOHPN,模型,2021/9/24,17,,,车辆从高速公路反向车道通过(行为,b,),通过反向车道情况的,FOHPN,模型,2021/9/24,18,,,某车道内的车流量增速减缓,某车道增速减缓的,FOHPN,模型,2021/9/24,19,,,第五部分 高速公路动态模型及优化控制,高速公路动态模型,代入参数:,,,(,4,),定义新的宏事件,,发生条件 : (,5,),,本文定义阈值 :,,(,6,),输出车流的,IFS,:,,,,(,3,),,,定义新的宏事件的,目的,是通过 来近似(,3,)中求 车道内车辆数未超过阈值,,IFS,由(,3,)式决定;若超过,新的宏事件就发生, 的,IFS,就被更新2021/9/24,20,,(,3,)中瞬时激发速度最大误差:,,,,,(,7,),,,,FOHPN,框架内的交通模型,固定流密度关系图,,,2021/9/24,21,,,优化控制(,Opt,)条件,(,8,),为变迁的,IFS,元素集:,,,,,(,9,),,J,为性能指标函数:,,,,(,10,),2021/9/24,22,,,第六部分 案例分析及结论,,案例是在,意大利东北部,Portogruaro,和,San Stino,的,高,速路分支,。

      仿真所用数据由,Autovia Venete,公司(高速公路的管理方)提供模型路线的的参数,:,模型入口匝道的的参数,:,模型,2021/9/24,23,,,案例研究,,,与,S0,误差:,,S0,:采用真实数据的系统,,S1,、,S2,:比,S0,稍拥挤的系统,,S3,:非常拥挤的系统,,N,V,:高速公路平均车辆数,,N,l,:成熟系统的路线,li8,的平均车辆数,,N,a,:最终发生事故的,li4,的平均车辆数,2021/9/24,24,,,案例研究,,N,:不采用恢复程序,(RP),和优化控制,(Opt),,RP,:只采用,RP,,RP,&,Opt,:同时采用,RP,和,Opt,,Opt,:只采用,Opt,2021/9/24,25,,,案例研究,2021/9/24,26,,,结论,,仿真结果验证了,FOHPN,框架内的高速公路交通状况的评估、控制,模型并显示了,本文,提出的基于限速,的,控制方案的,有效性,本文提出的模型,和控制技术,在,意大利东北部,,的高速路分支,上得到,运用提出的管理系统,已经,运用于事故和大型车道堵塞问题的解决上2021/9/24,27,,2021/9/24,28,,。

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