自动化概论课程论文

1、 自动化概论课程报告题目 智能红绿灯 学 院 信息科学与工程学院班 级 自动化 16 级 4 班 学 号 201604134145 学生姓名 黄金 指导教师 潘炼 日期：2016.12.09 智能交通应用及其相关内容一智能交通出台实际意义市民“吐槽”城区红绿灯多导致通行能力下降    城区有不少分支路口绿灯时间太短，上下班时间容易造成交通拥堵；而有些路口当右转绿灯亮时，斑马线绿灯同时亮，导致车辆和行人 “打架”，存在安全隐患；还有一些路段红绿灯太多，导致道路通行能力下降。因此出台智能红绿灯是当务之急。智能红绿灯系统由智能交通指挥中心、地感线圈、

2、监控探头、红绿灯四个部分构成，地感线圈埋在红绿灯下面，当车辆驶过路面时，动感线圈会自动计数，将数字信息传达到指挥中心，指挥中心再根据车流量指导信号灯，以达到信号灯自动调时的目的。这种红绿灯是没有时间显示的，这是与传统的实时控制红绿灯的很大的一个区别。红绿灯“自适应”，将会在车流量大的时候自动延长通行时间，对缓解交通压力有很大的帮助。智能红绿灯系统将把路况信息及时反馈到指挥中心，如果发生交通事故或其他交通堵塞，信号灯将自动调整，以缓解因堵塞带来的交通压力。交警也将及时了解实时信息，及时做出判断和采取处理决策，对交通事故进行迅速处理。二控制的原理图。3 逐一分析给定电位差，就是给定一个具体的流量值

3、也就是我们所希望的红绿灯两边车辆的速度。控制器也就是根据误差信号来进行控制的，如果误差为正，则表示低于期望值，控制器就会增大电压，来调节红绿灯时间，则让其变长。反之则减少红绿灯时间。而这只是简单叙述，实际上要建立庞大数学模型来判断。以下就是一种方法：根据我们的仿真研究，我们提出了一种模糊控制的方法。单个交叉口的控制要在全局优化调度的基础上执行。对单个交叉口而言，当交通需求较小时，信号周期则应短一些，但一般不能少于×15秒（为相位数）以免某一方向的绿灯时间小于15秒使车辆来不及通过路口影响交通安全；当交通需求较大时，信号周期则应长一些，但一般不能超过120秒，否则某一方向的红灯时间将超

4、过60秒，驾驶员心理上不能忍受。当交通需求很小时，一般按最小周期运行；当交通需求很大时，只能按最大周期控制，此时，车辆堵塞现象已不可避免。根据专家的经验，单个交叉路口的模糊控制算法可描述为：步骤从相位开始，分别指定各相位的最大绿灯时间 ；步骤先给该相位以最短绿灯时间， 15秒；步骤在内测得放行车道上的交通需求，设其为 ；步骤若 小于某一给定的值或累积绿灯时间 ，则将绿灯转到下一相位，回到步骤，否则继续；步骤根据 值的大小来确定绿灯延长时间，若 小，则少量延长绿灯时间，若 大，则大量延长绿灯时间。由此建立模糊控制规则。设延长的绿灯时间为，若 ，则 ；否则该相位的绿灯时间为 ，回到步骤。算法中的交

5、通需求通常用两种方法描述，一是用交叉口停止线前的排队长度即停止线前相隔一定距离（通常为80至100）的两检测器之间的车辆数来表示交通需求；另一种方法是：当占有率不低于某一基准占有率时，用占有率表示交通需求；当占有率小于某一基准占有率且交通量不低于某一基准交通量，则用交通量表示交通需求。检测器在指定的时间内（通常为分钟）测得的计数值（方波数）为交通量；检测器在指定的时间内（通常为分钟）测得的方波宽度总和与该时间值的比为占有率。用队长来表示交通需求可用下述方法建立模糊控制规则。将测得的队长可看作模糊变量 ，其论域为：，取个语言值： （很长）， （长）， （较长）， （中等）， （较短）， （短），

6、 （很短）。绿灯追加时间同样看作模糊变量 ，其论域为：，取个语言值： （很多）， （多）， （较多）， （适中）， （较少）， （少）， （很少）。根据人的控制经验一般可总结出下列条控制规则，若 ,则 ,i,。根据模糊理论知道，一个完整语言控制策略是由很多不同的语言控制策略所组成的。由条语言控制策略可组成单输入单输出语言控制策略，每条控制策略可用模糊关系矩阵表示。主要也就是重要的就是检测装置，检测装置运用地感线圈原理来检测。检测装置原理如下：其检测原理是，在两个地感线圈中央放上两只传感器，如图43 公 路 1 2 车辆行驶方向 地感线圈检定装置 由地感线圈检定装置先给干传感器3输入一个脉冲信号

7、，再给传感器4输入一个脉冲信号，两个脉冲信号相隔时间TT=S/V其中S：地感线圈1与地感线圈2之间的距离（可以用尺子测量出来） V：想要检测的车速（如：20km/h、80 km/h、100 km/h、200 km/h等）。传感器3和传感器4中分别产生一个电磁场，模拟汽车行驶时引起地感线圈1与地感线圈2的磁通量变化，产生旋流，检测器检测到信号后计算出地感线圈所测的车辆速度值。地感线圈车辆检测器，是一种基于电磁感应原理的车辆检测器。它通常在同一车道的道路路基下埋设环形线圈，通以一定工作电流，作为传感器。当车辆通过该线圈或者停在该线圈上时，车辆本身上的铁质将会改变线圈内的磁通，引起线圈回路电感量的变

8、化，检测器通过检测该电感量的变化来判断通行车辆状态。电感变化量的检测方法一般有两种：一种是利用相位锁存器和相位比较器，对相位的变化进行检测；另一种是利用环形线圈构成的耦合电路对其振荡频率进行检测。最后我想说智能交通前景很广大，但由于以下原因阻碍它的发展，只要我们解决他们，未来就是美好的。问题一：海量设备管理问题随着系统规模扩大，前端设备点位增加，设备故障点也呈几何级数增长，管理人员仅忙于应付设备故障，无暇他顾。以电子警察系统为例，目前一、二线城市基本都实现了电警设备在重点路口、路段的全覆盖，建设规模均有上千台摄像机及相应的控制设备，由于各厂商产质量量良莠不齐，前端设备实际完好率不高。设备故障未

9、暴露，或暴露但没有得到及时维护的现象非常严重，给业主造成了大量的投资浪费。问题二：统一标准和技术规范国内智能交通系统项目的建设先于行业统一标准的推出。在缺乏标准的条件下，许多地区的智能交通系统自成体系，缺乏应有的衔接和配合，标准互不统一。即便在城市内部，道路上的传感器标准也非常混乱，因为传感器设备生产企业缺乏统一的接口标准。标准和规范的混乱妨碍了交通数据的获取，从而无法进行交通流的分析和预测。在高速公路收费系统方面，各省或地区内建设的网络一卡通或不停车收费系统，也没有统一指导和标准，为将来的全国联网造成了困难。问题三：系统可靠性与稳定性智能交通系统复杂度和整合程度越来越高，而系统的健壮性却没有

10、同步提高，往往有牵一发而动全身的问题出现。以某地级市为例，智能交通系统由近200台服务器和2千多台前端设备组成，包括信号控制、交通流量采集、交通诱导、电子警察、卡口等子系统，数据要和省级交管平台、区县级交管子平台、公安业务集成平台等系统相连。系统具有流程复杂、业务系统众多、客户端分散等等一系列特点。业主竭尽全力为了保证业务系统的正常运行，但还是经常出问题。系统及网络结构复杂是一方面，业务系统众多无法“照顾”过来才是最严重的问题。问题四：数据源的质量智能交通应用需要高质量的数据源，而目前设备长时间运行的性能得不到保证，数据质量不高限制了智能交通业务高水平的扩展应用。现代化的交通诱导和交通信号控制需要实时准确的交通流量数据以供交通状态判断以及短时交通预测使用。而由于目前系统健壮性不足，难以自行判断数据质量，从而使得交通诱导和信号控制系统不能发挥预期效用，从而影响了整体智能交通系统的投资价值。问题五：信息安全问题由于智能交通兼具交通工具带来的移动特性和通信传输所使用的无线通信两方面的特点，它也就集成了无线网和移动网两大类型网络的安全问题。然而，当前针对