基于实际最大信号控制周期的交通流预测方法研究

基于实际最大信号控制周期的交通流预测方法研究（精选8篇）

篇1：基于实际最大信号控制周期的交通流预测方法研究

基于模糊逻辑的交通信号控制与仿真研究

提出了一种基于模糊逻辑的交叉口信号控制算法,并通过对相位顺序进行优化,获得了更好的控制效果.与传统的.信号模糊控制算法相比,该算法具有相位组合灵活、延误时间小等优点,能够有效解决交通流不平衡的问题,更适应城市交叉口实时变化的交通状况.仿真研究表明:该控制算法能够大大减少车辆延误时间,是进行城市智能交通控制的一种实用且行之有效的方法.

作 者：臧利林 贾磊 林忠琴 ZANG Li-lin JIA Lei LIN Zhong-qin 作者单位：臧利林,贾磊,ZANG Li-lin,JIA Lei(山东大学,控制科学与工程学院,山东,济南,250061)

林忠琴,LIN Zhong-qin(济南市公安局交警支队,山东,济南,250100)

刊 名：公路交通科技 ISTIC PKU英文刊名：JOURNAL OF HIGHWAY AND TRANSPORTATION RESEARCH AND DEVELOPMENT年，卷(期)：200623(4)分类号：U491.5+4关键词：交叉路口 相位 模糊控制 系统仿真

篇2：基于实际最大信号控制周期的交通流预测方法研究

基于VISSIM的感应信号控制交通仿真研究

VISSIM是由德国PTV公司开发的微观交通流仿真系统.该系统是一个微观的`、以车辆驾驶行为为基础的交通仿真软件.文章在分析了交通流微观仿真系统的特点后,介绍了VISSIM仿真系统,最后借助VISSIM对单路口进行感应信号控制设计,并对所设计的感应信号控制进行了仿真分析.

作 者：王玉鹏 WANG Yu-peng 作者单位：南京信息职业技术学院,南京,210046刊 名：交通与运输英文刊名：TRAFFIC & TRANSPORTATION年，卷(期)：“”(z1)分类号：U495关键词：VISSIM 交通仿真 感应控制

篇3：基于实际最大信号控制周期的交通流预测方法研究

交通控制和交通诱导是智能交通系统(ITS)研究的核心课题,也是解决城市网络局部拥挤的最佳途径。而有效交通控制与有效交通诱导得以实现的前提和关键是实时准确的交通流量预测[1,2,3]。

笔者以城市主干道相交路口为研究对象,针对干线多路口流量特性[4],提出了一种基于预测的干道相交路口信号控制方法。该方法通过神经网络技术预测干道相交路口各方向各相位的交通流量,通过预测数据得到下2个相位将要形成的排队长度,以预测排队长度作为输入建立主干道相交路口模糊控制模型,用以确定下一相位的绿灯持续时间,在下一相位绿灯持续时间内放行预测排队长度内的车辆。由于下一相位放行的该股车流尚未完全形成车辆排队,减少停车次数的同时也提高了放行速度,最终有效减少车辆延误。

1 研究对象及模型

本文研究对象为2条城市主干道相交的交叉路口,即该路口东西南北4个方向道路皆为城市主干道,双向4车道,具有导流线,本文中称该路口为中心路口,如图1所示。

图1分别用E、W、S、N表示4个方向的车流。右转车流可随时通过交叉路口,不会对其他方向的车流造成影响,因此在控制中不予考虑。所需考虑的交通流共有4个相位,各相位按图示顺序轮流切换,如图2所示。城市主干道相交路口各方向的典型干道平面结构如图3所示。

设vi(t)为路网中第i条路段(即中心路口)上某个观测点在时刻段t-Δt至t内的累计流量, Δt为预测周期,一般Δt≤15 min;vi(t-kΔt)、vi(t+kΔt) (以后以vi+j(t-k)、vi+j(t+k)表示)为其前、后k个时段内的流量;hi(f)为相同地点相同时段的历史统计数据;与第i个路段相邻的m个上、下游路段,其标号为i+j,j=±1,±2,…, ±m。若以上游交叉口断面i-1,i-2作为输入端、取下游交叉口断面i作为输出端,则交通流量模型关系式可表示为

$v{}_i=G(v{}_{i-1},v{}_{i-2})(1)$

求解式(1)便可得到预测交通流量,并在下游路口采取相应的控制措施。由城市干线多路口交通控制的特点,路口i处的交通流量vi (t)表示为

$v{}_i(t)=g(v{}_{i-1}(t-k\text{Δ}t),v{}_{i-2}(t-k\text{Δ}t),h{}_i(t))(2)$

式(2)即为式(1)的最终函数表达式。式中:非线性函数g(·)为上下游路口i和i-1、i-2之间存在的函数关系。

2 交通流预测

2.1 神经网络预测模型

本文以Elman回归神经网络为基础建立交通流预测模型,该网络能够以任意精度逼近非线性函数[5],其建模结构如图4所示。

图4中,输入层、隐含层和承接层、输出层分别有R1、S1、S2个节点;u(k-1)为网络的外部输入、x (k)为隐含层的输出、y(k)为网络的输出,其维数分别为R1×1、S1×1、S2×1;D为一步时延算子;Wa、Wb、Wc分别为承接层到隐含层、输入层到隐含层、隐含层到输出层的连接权矩阵,其维数分别为S1 ×S1、S1 × R1、S2 × S1;b1和b2分别为隐含层和输出层的阈值,其维数分别为S1×1、S2×1。

基于Elman神经网络的数学模型可以表述如下。

隐含层输出为

x(k)=tan sig[Wax(k-1)+Wbu(k-1)+b1] (3)

输出层输出为:

$y(k)=\text{p}\text{u}\text{r}\text{e}\text{l}\text{i}\text{n}[\mathit{W}{}_c(k)+b{}_2](4)$

定义yd(k)为系统的期望输出,误差可描述如下

$\mathit{E}(k)=\frac{1}{2}(y{}_d(k)-y(k)){}^{\text{Τ}}(y{}_d(k)-y(k))(5)$

2.2 网络参数优化

采用变异粒子群优化算法更新权矩阵。在常规粒子群优化算法中,由于每次迭代,粒子总是通过跟踪2个最优位置——到目前为止的群体最优位置和个体最优位置来更新自己[6]。因此,该算法收敛速度快,但由于易陷入局部最优解和易发散等缺点而导致搜索精度不高。此处引进带变异因子的粒子群优化算法,通过对变异因子的随机变异来提高算法跳出局部收敛的能力,用于更新权矩阵等网络参数的优化。

3 相交路口控制

3.1 模糊控制算法

交警在有信号交叉路口指挥交通的过程如下。

在通行权由一个相位Pi转到下一个相位Pj时,Pi方向到达的车辆停止在停车线后形成排队,而Pj方向的车辆具有通行权。交警在绿灯相位即将结束时,观察Pj方向的车流情况和Pi方向的排队长度并判断是否延长本相位的绿灯时间。若Pj方向仍有很多车辆要通过,而Pi方向队长较短,则交警会延长绿灯时间而暂不放行Pi方向的车流。通过观察绿灯延长持续时间(短,中,长等)以及Pi方向排队长度决定是否终止该绿相位,而放行Pi方向车流。若绿灯延长持续时间长,Pi方向排队较长,则终止该相位,放行Pi方向车流。通行权在Pi方向时,推理过程同上。

本文针对排队长度是通过预测数据折算而得到这一数据特点,对上述指挥过程作出改进如下。

称当前绿灯相位为第1相位,后继相位为第2相位,第2相位的后继相位为第3相位。改进设计的模糊控制算法如图5所示。模糊控制规则模块在当前相位绿灯时间即将结束时,以第2相位的车辆排队长度与第3相位的预测车辆排队长度为输入,根据知识库中的模糊规则,应用模糊推理运算得到控制器的模糊输出——第3相位的绿灯时间。

模糊推理[7]基于下列规定:

1) 最小绿灯时间为10 s。

2) 每个相位绿灯时间不大于80 s。

3) 当前绿相位时间即将结束时进行模糊推理决定下一相位绿灯时间。

此处所涉及的各相位、各方向预测车辆排队长度,为通过神经网络交通流预测技术预测出的当前绿相位将要结束时第2相位和第3相位的预测交通累计流量,并采用下式折合成车辆排队长度:

$p{}_{ij}={\displaystyle \sum _1^m\alpha }v{}_n(6)$

式中: pij为某一相位持续时间内排队队长;i为相位(i=1,2,3,4);j为方向(j=1,2,3,4,分别代表东、南、西、北4个方向);m为该相位持续时间内时间域上观测点的个数;vn为时间域上观测点n到n-1之间的时间内的累计交通流量;α为交通流量与排队长度的转换系数。

3.2 模糊控制器的设计

模糊控制器的设计主要内容是:以第2和第3相位的预测车辆排队长度作为模糊输入,以第2相位绿灯时间作为模糊输出的模块设计。

对于任何一个相位模糊控制器都有4个输入。分别记东、西、南、北4个方向上的车辆排队长度为EQ、WQ、SQ和NQ,以及他们的左转弯队长EQ-L、WQ-L、SQ-L和NQ-L。每一相位的4个输入中都有2个直行队列和2个左转队列,模糊输出变量为下一相位的绿灯时间T。定义在[0,35]上的直行路段车辆数的模糊子集为{S, M, L},其隶属度函数见图6;定义在[0,20]上的转弯路段车辆数的模糊子集为{S, M, L},其隶属度函数见图7;定义在其论域[10,80]上的输出模糊变量T模糊子集为{VS, S, M, L, VL},其隶属度函数见图8。可以看出,两者的隶属度函数定义有所不同,这是因为直行车辆数一般多于左转车辆数,而且受拐弯半径及非机动车流的影响,左转车流通过交叉路口时的时间一般大于直行车流。

模糊控制规则以相位1为例,规则1:

if max(EQ,WQ) is S and max(EQ-L,WQ-L) is S then T is S

其中:max(EQ,WQ)为第2相位队长(L2),max(EQ-L,WQ-L)为第3相位队长(L3),其他相位时依次类推,下一相位绿灯时间模糊规则见表1。

4 仿真实验

本研究的仿真采用实测样本数据验证神经网络预测的有效性。用实测数据建立了研究路段3 d内的流量、速度、占有率数据库,数据每隔5 min采集一次。取218组数据进行预测及进行结果分析。其中,取204组数据为网络学习数据,剩余14组数据为预测检验数据。预测模型有6个输入节点、20个隐层节点和1个输出节点,粒子群优化算法种群规模为20+6×20+20×1+20×20=560。连接权值在[-2,2]之间变化。迭代终止条件为最大迭代次数。

神经网络预测仿真实验在Matlab环境下进行,得到的该模型的预测值与实际值的相对平均误差为3.75%,最大误差为9.1%,测试精度MSE=9.995×10-4,学习时间为33.7 s,表明该模型学习时间短,预测精度高。模型的预测结果如图9所示,其中0～204为训练部分,205～219为预测部分,其预测误差曲线如图10所示。

为更好的模拟实际路况,中心路口控制仿真实验通过对实际检测的干道交通数据进行统计分析,将具有典型干道交通流特征的数据作为仿真软件里所设置的中心路口各方向上游交通流的输入,以预测后的数据作为中心路口模糊控制器的输入,使用TSIS进行仿真实验。

通过与相同车流状况下感应控制和增加绿相位延时的模糊控制等方法的车辆延误时间和停车时间进行对比,考察采用不同控制策略时的道路运行效率。仿真采用多组数据进行实验求平均值,仿真周期按30 min计,结果如表2所示。

可以看出,本文中提出的预测控制方法有效的改善了延误时间和停车次数,较大地提高了道路的使用效率,证明该控制方法行之有效。研究过程中,还通过改变中心路口各干道的通行能力等道路交通状况指标进行比较演算,结论相同。

5 结 语

基于预测的信号控制方法相对于其他方法减少了延误时间和停车次数,提高了干道相交路口相关区域内的道路使用率,是一种有效的交通控制方法。今后还需进行深入研究,一方面将继续提高预测模型的速度及精度,减少预测时间和误差;另一方面要将算法扩展到多相位路口交通信号控制,比如8相位等,以便于对干道多路口的协调控制以及整个路网的控制作进一步的研究。

参考文献

[1]盖斐,赵建玉,贾磊.基于智能计算的干线多路口交通信号优化控制[J].济南大学学报:自然科学版,2008,22(2):137-144

[2]臧利林,贾磊.城市交通智能控制优化算法[J].中国公路学报,2006,19(6):98-101

[3]史强,贾磊.基于模糊神经网络的交通干线分层递阶控制[J].控制工程,2006,13(6):543-546

[4]陈永恒,葛兴,王殿海.城市干线典型路段速度-流量特性分析[J].吉林大学学报:工学版,2006,36(4):614-617

[5]于万霞,杜太行,郑宏兴,等.基于粒子群的模糊神经网络交通流量预测[J].微计算机信息,2008,24(2):232-233

[6]朱铭琳,陈阳舟,杨玉珍.单交叉路口信号的动态模糊控制[J].交通与计算机,2005,23(3):7-10

篇4：基于实际最大信号控制周期的交通流预测方法研究

摘 要：以沈阳地铁为例，分析了在网络化条件下的城市轨道交通路网客流形态，运用灰色人工神经网络组合模型，预测处于客流成长阶段的城市轨道交通网络高峰小时最大断面客流量，为城市轨道交通运营企业在合理编制列车计划运行图时提供了参考依据。

关键词：网络化；城市轨道交通；灰色人工神经网络模型；高峰小时最大断面客流量

1 研究背景

城市轨道交通网络形成后，随着客流量和乘客换乘机会的增加，客流变化的规律将比单一线路结构下更加复杂，但在一定时间范围内，客流具有明显的特征，主要体现在客流量大且持续增长、换乘量大、新线接入网络后客流OD及路径改变大等方面，这对网络客流统计、分析、高效的运营提出了更高的要求[1]。在日常运营中，如果能够对城市轨道交通网络中线路的高峰小时最大断面客流量做出比较准确的预测[2]，那么轨道交通运营企业来说，在编制列车计划运行图时也将会更加的合理，从而达到既能满足客流的需求，又能提高乘客满意度和网络运营服务质量的目的。因此，本文将以沈阳地铁为背景，运用灰色模型和BP神经网络模型相结合的方法，来预测处于客流成长阶段的城市轨道交通网络高峰小时最大断面客流量。

2 预测模型及算法

2.1 GM（1，1）预测模型

灰色预测模型GM（1，1）的建模步骤如下：

设时间序列x（0）有n个非负统计值，x（0）={x（0）（1），x（0）（2），…，x（0）（n）}，生成累加后的新序列x（1）={x（1）（1），x（1）（2），…，x（1）（n）}，生成序列x（1）所对应的微分方程为：

+ax=u（1）

式中，a为发展系数，u为内生控制灰数。

设为待估计参数变量，=[a，b]T，利用最小二乘法求解可得=（BTB）-1BTYn。

[其中B=

-

[x（1）+

x（2）] 1

-

[x（2）+

x（3）] 1

-

[x（n-1）+

x（n）] 1 ，][…][…][Yn=

x（2）

x（3）

x（n）][…]

，

将求得的代入式（1）中，解得：

x（1）（t）=[x（t）-]e+

GM（1，1）模型x（0）（k）+az（1）（k）=b的时间响应序列为：

（1）（i+1）=[x（1）-]e+，i=1，2，…，n （2）

預测方程为式（2），再利用一次累减，可得：

（0）（i+1）=（1）（i+1）-（1）（i）=（1-ea）（x（0）（1）-）e，i=1，2，…，n （3）

由上述该模型的计算过程可以看出，GM（1，1）模型是一个典型的趋势分析模型，因此可以较好地利用该模型来预测城市轨道交通网络客流处于增长阶段的相关指标[3]。

2.2 灰色人工神经网络组合模型建模

灰色人工神经网络组合模型建模的具体步骤如下：

Step1：取原始数据序列为{x（0）（i）}，i=1，2，…，n，由GM（1，1）模型拟合得（0）（i），i=1，2，…，n，则定义时刻i的原始数据x（0）（i）与GM（1，1）模型拟合值（0）（i）之差为时刻i的残差，记为e（0）（i），即e（0）（i）=x（0）（i）-（0）（i）；

Step2：构建残差序列的BP网络模型；

设{e（0）（i）}，i=1，2，…，n，为残差序列，S为预测阶数，即用e（0）（i-1），e（0）（i-2），…，e（0）（i-S）作为BP网络训练的输入样本，只要样本足够多，神经网络的权系数、阈值就可以得到有效训练，就作为预测残差序列的基础。同时，将e（0）（i）的值作为BP网络训练的预测期望值，其中i=1，2，…，n。

Step3：确定新的预测值。

用BP神经网络模型对残差序列{e（0）（i）}拟合出的新序列为{（0）（i）}，基于此序列可以构造新的预测值为（i）=（i）-（i），而（i）即为灰色人工神经网络组合模型的预测结果。

3 线路现状分析

3.1 沈阳地铁1号线现状

3.1.1 基本情况

沈阳地铁1号线（“1号线”）是连接沈阳市中心区与市郊的东西走向线路，线路长度为27km，运营区间为十三号街站—黎明广场站，全线22座车站，十三号街车辆段1座，全线设有4座换乘站，分别与已开通的2号线青年大街站换乘，以及建设中的9号线铁西广场站、10号线滂江街站、4号线太原街站换乘。

3.1.2 客流情况

①选取1号线某工作日（周一）一天的客流数据进行分析，具体如图1～3所示。

图1 1号线全天分时段最大断面客流统计图（单位：人次/h）

由图1可以看出，1号线工作日全天高峰小时最大断面客流出现在极端早高峰时段（8：00-9：00），致使上班高峰期上行方向的运能不足，下行方向的运能冗余。

②选取1号线2015年某连续十个周一高峰（早高峰）小时最大断面客流量数据，具体如表1所示。

表1 1号线连续十个周一高峰小时最大断面客流量数据

[第i个周一

最大断面客流量][1

17110][2

17210][3

16688][4

17398][5

17700][6

16242][7

17516][8

18137][9

18423][10

17998]

3.2 沈阳地铁2号线现状

3.2.1 基本情况

沈阳地铁2号线（“2号线”）是连接沈阳市中心区与市郊的南北走向线路，目前线路长度为26km，运营区间为全运路站—航天航空大学站，全线22座车站，浑南停车场1座，全线设有4座换乘站，分别与已开通的1号线青年大街站换乘，以及建设中的9号线奥体中心站、10号线崇山路站、4号线沈阳北站站换乘。

3.2.2 客流情况

选取2号线某工作日（周一）客流数据分析，具体如图4～6所示。

图4 2号线全天分时段最大断面客流与运能对比图（单位：人次/h）

篇5：基于实际最大信号控制周期的交通流预测方法研究

径流序列可以看成是各种不同成分线性叠加构成的时间序列.利用小波变换良好的`局部化时频分析能力,将年最大径流序列进行分解,使其趋势项、周期项和随机项得以分离.各子序列分别代表不同的时间尺度,反映了各种物理因素对径流过程的影响.然后根据各子序列的特性分别建立幂函数、周期函数或ARMA模型并进行预测.最后将各子序列的预测值合成,得到年最大径流序列的预测值.对宜昌站1991～2002年最大径流量的预测结果表明,该方法是切实可行的.并指出小波包变换在分析中、高频信息方面优于小波变换,有助于进一步提高预测的精度.

作 者：刘晓安  作者单位：华中科技大学水电与数字化工程学院,武汉,430074 刊 名：中国农村水利水电  ISTIC PKU英文刊名：CHINA RURAL WATER AND HYDROPOWER 年，卷(期)：2006 “”(7) 分类号：P333.1 关键词：小波分析   时间序列分析   年最大径流预报  

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篇6：基于实际最大信号控制周期的交通流预测方法研究

在旋转机械的状态监测和故障诊断中,时域分析方法所能提供的信息量非常有限,往往只能粗略地回答机械是否有故障[1]。而基于傅里叶变换的频谱分析法则能分析测试对象的动态特性,提取对象的故障特征值[2],对设备的状态做出评价并准确有效地诊断和定位故障,因此,频谱分析法是设备状态监测和故障诊断中最重要、最常用的分析方法。对于平稳信号而言,若信号为整周期等相位采样,则每次采样截取的信号长度都等于振动信号周期的整数倍,且信号为等间隔采样,作频谱分析时,分析谱线将落在振动信号的频率上,从而获得比较准确的频谱,以避免频谱泄漏和栅栏效应对频谱分析精度的影响;对于非平稳信号[3]而言,整周期等相位采样可以使信号在一定程度上变得平稳,可以减弱频谱泄漏和栅栏效应对分析精度的影响。旋转机械转子的振动信号一般工况下是平稳信号,在启/停机状态或突发状态时,其信号将变成非平稳信号。可见,不论设备运行在什么状态,对转子振动信号进行整周期等相位采样都能提高信号频谱分析的精度,为设备状态监测和故障诊断提供强有力的依据,为设备的安全运行提供更高的保障。

当前整周期等相位采样的方法可以分为软件和硬件方法。软件方法主要是指重采样法[4],而硬件方法主要是指键相倍频信号触发整周期采样法。重采样法是对转子的振动信号和键相信号同时做定时采样,然后对采集的数据进行处理而得到整周期等相位的采样数据。它的不足在于计算量和数据量大,实时性不好。键相倍频信号触发整周期采样法主要有3种电路实现方式:其一为采用分立数字元器件构建的全数字键相倍频电路[5];其二为以锁相环电路为核心构建的键相倍频电路[6];其三为以单片机为核心构建的键相倍频电路。分立元器件构成的倍频电路,占用大量电路空间,集成度低;以锁相环为核心构成的倍频电路则有硬件电路复杂、对突变信号的频率捕捉速度较慢、波形畸变时存在较大的测量误差等问题;以单片机为核心构成的倍频电路,同样存在电路结构复杂、芯片资源利用率低、电路集成度不高等问题。

笔者针对以上整周期等相位采样控制电路中存在的一些问题,提出了一种基于FPGA的转子振动信号整周期等相位采样控制方法。

1 基于FPGA的整周期等相位采样控制电路分析

所谓整周期等相位采样,即在时域信号的每个周期内都等间隔采集个数为N的数据。其关键在于如何将一个完整的周期信号均匀地分成N等分进行采样,这可以通过对一个周期内只有一个脉冲的键相信号进行N倍频操作来实现。用键相信号的N倍频信号来触发采样,即可实现信号的整周期等相位采样。因此,基于FPGA的键相倍频采样控制电路是整周期等相位采样系统中最关键的部分。

当前基于FPGA的键相倍频采样控制电路主要有两种,一种是以FPGA芯片上内嵌的功能模块锁相环74HCT297[7]为核心构成的倍频电路,另一种是由加法计数器、除法器和减法计数器组成的倍频电路[8],下面分别对两种倍频电路进行分析。

以锁相环为核心构成的倍频电路,主要由鉴相器、数字环路滤波器、数控振荡器和分频器组成[9]。其工作原理为:将信号输入鉴相器后,与反馈输出的信号进行相位比较,比较的结果用模可变可逆计数器进行计数,计数结果为进位或借位信号。将该信号输入数控振荡器,并对其输出脉冲进行相应地增加或扣除半个脉冲,以此来调整输出信号的相位,该输出信号即为输入信号的倍频信号。锁相环方式的倍频电路存在跟踪速度慢,可靠性低以及低频段性能难以满足实际要求等问题。

以加法计数器、除法器和减法计数器组成的倍频电路,其工作原理为:加法计数器对键相信号一个周期内的系统时钟脉冲数进行计数,然后将计数值K送入除法器除以倍频值N,得到商,余数省去。将商送入减法计数器对时钟信号进行减法计数,减法计数器的溢出信号即为键相信号的N倍频信号。设时钟信号clk、输入信号PhaseIn、输出信号PhaseTri的频率分别为:fc、fin、fout;其计算方法为:fc=K·fin,fc=(K/N)·fout,从而有fout=N·fin。该方法可以实现倍频,其不足之处在于,除法运算不能整除时,就会产生较大的误差,从而导致倍频信号不准确;而且除法运算需要占用大量的逻辑资源,FPGA实现起来也不方便。

2 基于FPGA的整周期等相位采样控制电路方案设计

2.1 整周期等相位采样控制电路总体方案

针对以上整周期等相位采样控制电路中存在的问题,笔者提出一种由分频器、加法计数器、线性预测器及减法计数器组成的键相倍频采样控制电路。其工作原理为:首先将系统时钟信号进行N分频得到分频信号clkN,利用加法计数器对键相信号一个周期内的时钟分频信号clkN进行计数,得到计数值K,再将计数值K送入线性预测器,线性预测器根据键相信号的相邻两个周期计数值来计算下一个周期的长度K1,将K1送入减法计数器作为其模值进行减法计数,减法计数器的溢出信号即为键相信号的N倍频信号。设时钟信号clk、时钟N分频信号clkN、键相信号PhaseIn、倍频信号PhaseTri的频率分别为:fc、fN、fin、fout,当转子匀速运转,键相信号的周期不变时,线性预测器的输出K1=K,则有:fc=N·fN,fN=K·fin,fc=K·fout,从而有fout=N·fin。当转子匀变速运转时,线性预测器的输出K1是转子当前实际运转周期的线性预估,与不作预估相比,能在一定程度上提高键相信号倍频的精度。

将通过键相倍频电路产生的倍频脉冲用于A/D采样控制,便可构建基于FPGA的转子振动信号整周期等相位采样控制系统,控制电路的总体方案如图1所示。系统包括时钟同步处理器、分频器、加法计数器、线性预测器、减法计数器和A/D采样控制器等6个功能子模块。

2.2 各功能子模块设计

(1) 时钟同步处理器。

时钟同步处理器的作用是将信号一个周期内的高电平时间处理成只有固定的时钟周期宽度,便于后续的周期计数。传感器采集的键相信号经过预处理电路后,成为可被FPGA引脚接收的数字信号,该信号每个周期的高电平宽度都会有所变化,所以为了便于周期计数,必须对该信号进行时钟同步处理。时钟同步处理电路采用2个D触发器、1个非门和1个与门实现。

(2) 分频器。

分频器的作用是将系统时钟信号进行分频,得到的分频信号用于测量键相信号的周期。分频器的分频系数等于整个键相倍频电路的倍频系数,分频系数可以根据实际需要进行设置,设置成8、16、32、64、128等数字,从而可以实现各种倍频需要,与传统的固定倍频系数相比,该设计更加灵活、实用。分频器采用计数器溢出的方式实现。

(3) 加法计数器。

加法计数器的作用是测量键相信号的周期长度,对时钟分频信号进行计数,由键相信号经过时钟同步处理后的方波信号的上升沿进行计数、初值清零和计数值锁存。

(4) 线性预测器。

线性预测器的作用是对转子的运行周期长度进行预估计算。传统的倍频电路只能跟踪信号的周期,不能根据真实的转速来产生倍频触发信号。为了提高键相信号倍频电路的精度,并满足实时性和低成本等要求,本设计中采用线性模型对转子的运行周期进行预估。

设输入信号上一个周期和当前周期的周期计数值分别为K1和K2,根据线性插值模型,便可以计算出下一周期的周期计数值K3,K3=2×K2-K1。其具体电路采用移位寄存器方式实现。当转子匀速运行时,周期预测值与实际值相比基本没有误差;当转子是匀变速运行时,周期预测值能在一定程度上逼近转子的实际周期值,提高了整周期采样的精度。

(5) 减法计数器。

减法计数器的作用是以线性预测器的输出值作为模值做减法计数,其溢出信号即为倍频信号。

(6) A/D采样控制器。

A/D采样控制器用于对两片多通道同步高速采集的A/D转换芯片进行控制,键相倍频信号在A/D允许使能的情况下,在转子旋转的每个周期产生N个等间隔的低电平脉冲,用于触发振动信号的整周期等相位采样。该部分可采用双进程状态机实现,其中一个进程为时序进程,促使状态不断地跳变,另一个进程为组合进程,确定状态如何跳变及输出的变化。倍频信号作为组合进程的一个输入,平常为高电平,当低电平脉冲到来时,即可触发A/D采样和转换。

2.3 键相倍频电路误差分析

采样控制系统的误差主要是指采样的实际触发时刻与理想触发时刻之间的偏离。若采用光电编码器的方式来产生倍频触发信号,则基本不存在这个误差。但是基于FPGA的键相倍频触发方式则必定存在误差。误差来源主要有两方面,一方面是周期测量误差,另一方面是转速变化带来的相位误差。

(1) 周期测量误差分析。

设转子运转过程中,某一周期的实际长度为Tr,测量值为Tm,时钟分频信号clkN的周期为TN,周期测量的绝对误差为ΔT,相对误差的绝对值为Er,则:

周期测量值为:

Tm=K·TN(0≤x<1,K为计数值) (1)

周期实际值:

Tr=(K+x)·TN(0≤x<1) (2)

周期测量的绝对误差:

ΔT=x·TN(0≤x<1) (3)

周期测量的相对误差绝对值:

$E{}_r=\left|\frac{{\rm T}{}_m-{\rm T}{}_r}{{\rm T}{}_r}\right|\times 100\%=\frac{x}{x+{\rm K}}\times 100\%(4)$

由于Er是随x在定义域(0≤x<1)上单调递增的函数,x的最大值为1,即周期测量的最大误差为一个clkN周期TN,所以周期测量的相对误差的绝对值Er取值范围为:

$0\le E{}_r\le \frac{1}{1+{\rm K}}\times 100\%({\rm K}$为计数值) (5)

本系统的晶振频率为20 MHz,键相倍频电路的倍频系数N设置为64,设转子转速为6 000 r/min,换算成频率为100 Hz。根据式(1)可计算得周期计数值K为3 125,根据式(5)可以计算得转子周期测量的最大相对误差:

$E{}_{r\text{Μ}\text{a}\text{x}}=\frac{1}{1+3125}\times 100\%=0.032\%(6)$

转子周期测量的最大相对误差在上述条件下为0.032%,这是理论上的误差,实际情况比较复杂,由于键相脉冲存在一定的宽度,电路有延时等,实际的误差要大于此。

(2) 转速变化带来的相位误差分析。

在转子转速随时间变化的条件下,比如转子的启、停机阶段,会产生另一种性质的误差。因为转子旋转一周只产生一个键相脉冲,当前这一转的周期只能由以前几转的周期来估计。一般的做法是将前一转的周期值作为当前转的周期估计值。由于这种误差与转子的工况有关,只能根据经验进行估算。假定转子转速在2 min内由1 000 r/min匀加速上升到3 000 r/min,单位换算得:1 000 r/min=104.7 rad/s,3 000 r/min=314.2 rad/s,2 min=120 s。

则角加速度为:

$a=\frac{314.2-104.7}{120}=1.745\text{r}\text{a}\text{d}/\text{s}{}^2(7)$

在1 000 r/min时,前后两转的转速差百分比为:

$\frac{\text{Δ}\omega }{\omega }=\frac{a\cdot t}{\omega }=\frac{2\cdot \text{π}\cdot a}{\omega {}^2}=0.100\%(8)$

转速的变化将会造成信号采样的相位误差,由于整周期等相位采样一般一次连续采集8转的数据,因此计算连续采集8转造成的相位误差Δθ大约为:

$\text{Δ}\theta =\text{Δ}\omega \cdot t\cdot 8=2\cdot \text{π}\cdot \frac{\text{Δ}\omega }{\omega }\cdot 8=0.05\text{r}\text{a}\text{d}=2.9°(9)$

同样的方法可以计算得转子在2 000 r/min和3 000 r/min时的相位误差分别为0.71°和0.32°。可见在匀加速条件下,相位误差随转速增加而减小。以上相位误差Δθ是直接使用转子前一转的周期值作为当前转的周期值,如果使用线性插值的方法对键相信号的周期进行预估,则预估值会更加接近转子当前转的真实周期值,由于转速均匀变化而造成的相位误差将小于以上计算结果。

3 键相倍频电路仿真和实验分析

3.1 倍频电路的时序仿真

整周期等相位采样控制电路采用Altera公司Cyclone系列型号为EP1C6Q240的FPGA芯片,用VHDL语言编程实现[10]。在Quartus II软件中,用simulater软件对键相倍频程序进行时序仿真。仿真时设定系统时钟频率clk为20 MHz,并用一个频率为1 kHz的信号Key_in作为键相信号输入,程序中设置倍频系数为64,倍频电路的时序仿真结果如图2所示,可以看到在Key_in的一个周期内,Mul_out产生了64个倍频触发脉冲。这说明基于FPGA的整周期等相位采样控制键相倍频电路理论上能够实现倍频功能。

3.2 倍频电路的实验验证

将键相倍频程序下载至基于FPGA的数据采集电路板中,用信号发生器产生周期为50 Hz,占空比为1%的方波信号以模拟键相信号输入,用示波器来采集键相信号和倍频信号的数据,并将示波器中的数据通过USB线上传至电脑中进行观察,实验结果如图3所示。图3中CH1通道是倍频信号二分频后的信号,CH2通道是模拟的键相脉冲信号。从图3可以看出,倍频信号二分频后的信号频率为1.613 kHz,计算可得倍频信号为输入键相信号频率的64.52倍,由此可能造成整周期采样相位相对误差约为0.8%。实验结果表明,笔者设计的基于FPGA的键相倍频电路实际可以实现键相倍频功能,可以应用于转子振动信号的整周期采样控制。

4 结束语

笔者对转子振动信号整周期等相位采样的控制方法进行研究,提出了一种基于FPGA的整周期等相位采样控制方法。该方法的思想是利用以FPGA为主控制器的电路实现键相倍频功能,将产生的倍频信号用于振动信号的整周期等相位采样控制。与传统的整周期等相位采样控制电路相比,笔者设计的电路具有以下特点:

(1) 电路精简,体积小,解决了由分立数字元器件或者锁相环构建键相倍频电路而造成的电路复杂、占用电路面积大、调试不方便等问题。

(2) 电路的频率适应范围广,对高、低频键相信号都能产生很好的倍频脉冲,电路的倍频系数可根据实际需要进行选择,与传统的固定倍频系数电路相比,更加灵活、更加实用。

(3) 电路具有转子周期线性预测功能,根据转子当前周期和上一周期的周期计数值,采用线性插值的预测方法,计算出转子下一周期的周期预估值,从而有效提高键相倍频信号的倍频精度。

有待深入研究的地方在于,建立一个更加合理、有效且便于FPGA实现的转子周期预估模型,对转子的运行周期进行预估计算,以进一步提高键相倍频信号触发转子振动信号整周期等相位采样的精度,从而进一步提高信号频谱分析的精度。

摘要：为了提高频谱分析的精度,要求对振动信号进行整周期等相位采样。因此,提出了一种基于FPGA的整周期等相位的采样控制方法。该方法将键相倍频信号作为A/D转换的触发信号,键相倍频电路利用FPGA芯片内部逻辑器件实现,电路中加入了周期线性插值预估模块,以提高键相倍频的精度。研究结果表明:该方法设计的键相倍频电路能实现预定功能,且具有集成度高、倍频范围广等优点,可以广泛应用于转子振动信号的整周期等相位采样控制。

关键词：自动控制技术,状态监测,整周期,倍频,线性插值

参考文献

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篇7：基于实际最大信号控制周期的交通流预测方法研究

关键词：云控制器；智能交通信号灯；控制；应用

中图分类号：TP273.5 文献标识码：A 文章编号：1674-7712 （2014） 16-0000-01

交通系统是一个十分复杂的体系，它具有随机性、很强的不确定性和非线性的特点，所以倘若在其中建立数学模型是十分困难的。专业人员为了解决现代经济发展所带来的交通问题就提出了将云控制器融入到智能交通信号灯系统控制中。本文就简要介绍了云控制在智能交通信号灯系统控制中的应用。

一、对云控制器的认识

云技术是指用语言表示的定量与定性之间不确定性的转换工具。它的英文全称为Cloud technology，它是基于云计算商业模式应用的网络技术、信息技术、整合技术、管理平台技术和应用技术等的总称，可以组成资源池，按需所用，灵活便利。云计算技术体系结构分为4层分别是：物理资源层、资源池层、管理中间件层和SOA构建层。另外，电子云还具有概然性、弥漫性和同时性等特点。

二、智能交通信号灯系统

智能交通信号灯系统主要包括交通信号灯系统、将交通信号灯信息以无线方式发射出来的发射装置和设置在机动车辆上的车载接收装置三部分。

道路交通信号灯作为道路交通信号中的一个重要组成部分，是道路交通系統的十分重要的基本语言。道路交通信号灯主要是由红灯、绿灯、黄灯三部分组成，它们分别有禁止通行、允许通行和警示三种含义。道路交通信号灯又可以分为：机动和非机动车信号灯、人行横道和车道信号灯、方向指示信号灯等。

道路交通信号灯的产生是为了保证道路交通的安全和通畅，加强道路交通的管理，减少交通事故的发生，提高道路的使用率，改善交通状况。道路交通信号灯适用于人流和车流量较大的十字路口和丁字路口等，由道路交通信号控制机来控制，指导车辆和行人安全有序地通行

车载接收装置又包括接收单元、控制单元、语音单元以及显示单元四部分。这四部分之间相互联系，密不可分。

当智能信号灯系统工作时，发射装置会读取交通信号灯中所显示的内容并以较小的功率以无线的方式发送出去，然后再由车载接收装置进行接收，然后接收单元将接收到的无线信号传递给控制单元，由控制单元对信号进行解码，解码结束后，控制单元会将解码出的交通信号通过语音单元发声或通过显示单元显示出来。

三、云控制在智能交通信号灯控制中的应用

（一）控制算法的目标。智能交通信号灯控制系统存在的主要目的是是车辆和人流快速的通过道路路口，不会堵塞交通或等待时间过长。解决车辆和人流流通问题最有效的方法就是控制道路路口的车容量、车速和等待时间。车容量主要是指在道路路口中等待的车辆数量以及排队的长度，过多的车辆数量和过长的排队长度都会导致道路交通的瘫痪；对于提高车速则可以减少车辆在道路路口中停留的时间，提高效率；而依照现实的实际车流量合理的安排交通信号时间则可以合理的分配时间，减少时间的浪费，提高道路路口的行车效率。

（二）基于云理论的控制算法。在云模型的基本算法中，通常会使用期望、熵、超熵这三个基本参数来定义概念，其中这三个参数的数学表示为Ex、En、He，其中Ex表示x云滴在空间U中分布的核心，利用这一概念可以明确的反映出云滴群体的重心；En则是对对象不确定性的一种客观的度量，它可以反映出数据的分散和模糊的程度；He则是对En的不确定性的客观度量，它可以反映出二阶所具有的不确定性。

利用遥感设备可以获得：公交车辆的数量为C，车辆的速度为V，车辆的载重量为P。车辆的汇总结果表示道路信息，将道路流量、路况指标利用云模型进行表示，将具体的统计指标进行转换，使其符合云模型的参数特征，与其相互对应的算法被称之为逆向云发生器，其具体的算法为，首先计算依据各个车辆的速度计算出车辆的平均值，一阶速度的中心矩和速度方差；其次是计算出公交车辆的速度期望即Ex；然后依据公式计算出公交车辆的速度熵；最后是计算公交车辆的超熵。通过这种规律以此类推，就可以得到具体的统计指标的云描述信息。

除了使用逆向云发生器进行控制和计算外，云理论系统还能够提供其他的算法，例如，条件云发生器等，它也是构建智能交通信号灯控制系统的关键因素之一。

基于云控制器在智能信号灯控制系统中的应用，以公交车辆作为例子进行简要的介绍和说明，利用了公交车辆中的智能系统对公交车辆的运行参数进行采集，进而反映了道路的路况数据信息，最后构建成为智能交通信号灯控制系统。将云控制应用于智能交通信号灯控制系统中进行综合路况的信息处理，可以有效的提高信号控制的灵活性以及实时性，最大限度的减少了车辆的平均延误，使整个智能交通信号灯控制系统更具有智能化和自动化。

四、结束语

智能交通信号灯控制系统的提出充分的解决了现代经济发展存在的各种问题，提高了信号控制的灵活性以及实时性，在一定程度上大大地缓解了交通运输的压力，减少了车辆的平均延误，维持了交通秩序，提高了道路路口的车辆通行量和通行的效率，以及道路秩序维持的灵活性。

参考文献：

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[4]张健.基于ZigBee无线网络技术在智能交通信号灯控制中的应用[J].铜陵学院学报，2013（02）：103-106.

篇8：基于实际最大信号控制周期的交通流预测方法研究

工作原理

目前，在十字路口等待通行信号时，经常遇到在没有车辆需要通行的路口方向是通行的信号，而在有车等待的路口方向却是亮着红灯的情况。这样既浪费了司乘人员的时间，也浪费了马路的效率。另外，由于汽车在等待信号时还会排出尾气，也不利于环保。为此，在采用CPLD设计新型交通信号灯控制器时，在控制器中增加了车辆检测电路。新的智能交通信号灯控制器的原理框图如图1所示。从图1中可以看出，控制器由车辆检测电路、定时电路、输出驱动电路和主控制电路组成。车辆检测电路由传感器和波形整形器构成，整个车辆检测电路有四路相同的支路构成，四个传感器被安放在十字路口停车线的位置，当有车辆到达路口时，就由相应路口的传感器产生请求通过信号，交通灯控制器根据此信号确定信号灯的变换。同时，还假设十字路口是由一条主干道和一条次干道汇合而成，并且主干道的车流量比次干道的车流量大。考虑到主、次干道车流量不同，主干道每次放行时间较长，次干道每次放行时间较短。当绿灯转换成红灯时，中间有一段黄灯亮的时间作为信号过渡期，以便车辆有时间停靠在停车线之外。这里设主、次干道放行时间分别为45s、25s，过渡时间为5s。定时电路用来完成这三种时间定时工作。主控电路将根据传感器信号和定时时间的状态控制信号灯的切换。输出驱动电路由光电耦合器和继电器驱动电路组成，用来控制信号灯开关。

智能交通信号灯控制器的实现

根据上述智能交通信号灯控制器的工作原理，可以得到如图2所示的智能交通信号灯控制器的控制状态转换图。为了设计实现智能交通信号灯控制器，引入逻辑变量和逻辑状态表示图2中的状态转换，主干道和次干道的传感器检测电路的输出用逻辑变量A、B表示，A代表主干道的传感器输出有效，即主干道有车要求通过，B代表次干道的传感器输出有效，表示次干道有车要求通过。定时电路的输出用逻辑变量L、S、P表示，它们分别代表45s、25s、5s定时器输出状态，当这些定时器定时时间到时，对应的逻辑变量L、S、P有效。主、次干道的通行状态用S0、S1、S2、S3 四个状态表示，其中用S0=00表示主干道通行状态，用S1=01表示主干道停车状态、用S2=11表示次干道通行状态，用S3=10表示次干道停车状态。用上述逻辑变量和逻辑状态替换图2中的逻辑状态转换图，就可以得到用逻辑变量来表示的状态转换图。这里由于篇幅有限省略此图，根据状态转换图，可以得到如表1所示的状态转换表。状态转换表中的Q₁ⁿ 、Q₂ ⁿ表示触发器现态，Q₁ ⁿ⁺¹、Q ₂ⁿ⁺¹表示次态触发器，表1中x代表任意态。

为实现表1所示的状态转换，根据表1 可以得到关于Q₁ⁿ⁺¹、Q₂ⁿ⁺¹的状态方程，状态方程经过化简表示如下：

为实现这两个的状态方程，选用两个JK触发器作为状态控制触发器，将上述Q₁ⁿ⁺¹、Q₂ⁿ⁺¹的状态方程与JK触发器的特征方程对照处理，可以得到两个JK触发器的驱动方程如下：

根据上述表达式，在MAXPLUS Ⅱ系统中，采用原理图输入方式设计的主控电路图如图3所示。

在主控电路中，输入信号L、S、P为定时电路的输出，它们分别为45s、25s、5s定时时间到的输出信号，在定时电路中，采用1Hz的信号作为时基信号，分别设计45进制，25进制和5进制三个计数器，就可以实现45s、25s、5s的定时信号、以25进制计数器为例，采用VHDL语言为输入方式的源程序见本刊网站。其它进制计数器的实现只需修改计数器的终值就可以实现，这里不再重述。

主控电路的状态输出经过译码电路，产生交通信号灯的开关控制信号。根据状态控制电路所产生的不同状态，来完成主干道和次干道的红灯、绿灯、黄灯之间的切换操作，根据图2给出的状态转换图，可以得出如表2所示交通信号灯开关状态的逻辑真值表。其中“1”表示信号灯亮，“0”表示信号灯灭。由此设计的译码电路如图4所示。

将上述各单元连接起来，就可以得到智能交通灯控制器设计的顶层图，如图5所示。所设计的顶层图包括5个单元，其中CNT45、CNT25、CNT5是3个计数器，实现定时功能,Control 是主控电路所对应的模块，decoder 是信号灯译码电路对应的模块。图5中的计数器模块的计数输出端这里没有使用，当需要有定时显示时，可以将其输出控制时间显示。

结 语

本文所给出的智能交通灯控制器的设计过程是采用自底而上（bottom-up）的设计方法，在初学EDA设计时，这是一种较为实用的设计方法，设计者可以很容易地从中小规模集成电路设计转为超大规模集成电路设计。与自底而上设计方法相对的还有自顶而下（top－down）的设计方法，这种设计方法一般被用在开发FPGA芯片，设计较为复杂时序电路时使用。