[发明专利]一种考虑扰动的交通子区模型预测滑模边界控制方法

权利要求书

1.一种考虑扰动的交通子区模型预测滑模边界控制方法，其特征在于，包括步骤：

1)选择将要研究的子区路网，根据子区交通流，建立考虑扰动下的宏观交通流模型，判断路网运行状态；

2)根据所述考虑扰动下的宏观交通流模型，选择滑动函数S_k；

3)通过所述滑动函数S_k选择滑模控制律u_k；

4)通过所述滑动函数S_k和滑模控制律u_k，建立模型预测滑模控制律S_k+N，求得最佳输入u_k，完成对交通子区模型预测滑模边界的控制；

在根据子区交通流，建立考虑扰动下的宏观交通流模型，判断路网运行状态的步骤中，包括步骤：

2.1)采集待研究子区内从低峰状态到高峰状态的车辆数据，统计出t时刻区域内的车辆数N，对所获得的数据进行处理，剔除误差较大的数据点，获取有效的宏观基本图样本值，绘制路网MFD散点图，并根据散点数据对路网的MFD曲线进行拟合，得到待研究区域的MFD曲线以及该区域的临界累计车辆数N_r；

2.2)选择待研究的子区路网，在子区路网边界处设计安装检测器，获取t时刻子区内部交通流需求q₁₁(t)，t时刻子区i到子区j的交通流率q_ij(t)以及子区内累计车辆数到达x₁(t)时的旅行车辆完成率G₁(x₁(t))，建立宏观交通流模型得：

2.3)考虑实际城市交通系统存在对累计车辆数造成影响的扰动ξ(t)以及子区内数据采集设备输出产生的误差o(t)，在上述宏观交通流模型中加入扰动量ξ(t)和o(t)并离散化得：

2.4)将在扰动作用下的宏观交通流模型输出变量写成函数形式得：y(k+1)＝f(x(k),ξ(k))+g(x(k))u_k+o(k)，其中x(k)为x₁₁(k)与x₁₂(k)之和，ξ(k)为ξ₂₁(k)与ξ₁₂(k)之和，u_k为u₁₂(k)；

2.5)判断路网运行状态，若为拥堵状态，则实施边界控制，否则继续监测路网运行状态。

2.根据权利要求1所述的考虑扰动的交通子区模型预测滑模边界控制方法，其特征在于，选取滑动函数的步骤包括：

3.1)考虑到控制目标是最大限度地利用子区路网的通行能力，引入误差变量其中是第t时间段的期望状态，在路网未进入拥堵状态时，此时的期望曲线设置为固定配时的累计车辆数；当路网累计车辆数超过临界累计车辆数时，此时的期望曲线都设置为临界累计车辆数；

3.2)将误差变量的动态表示为：

其中是增强干扰；

3.3)引入类pi滑动函数：S_k＝GE_k+Kη_k，其中G和K分别是比例增益和积分增益；η_k为积分误差向量，η_k＝E_k+η_k-1。

3.根据权利要求1所述的考虑扰动的交通子区模型预测滑模边界控制方法，其特征在于，构建滑模控制律的步骤包括：

4.1)已知滑模控制律由等效控制和切换函数两项组成，等效控制用于保持滑模面上的动力学，切换函数用于驱动滑模向滑模面附近偏移；将滑模控制律写成：

4.2)若滑动运动位于曲面上，则选择等效控制方式为：

其中T＝G+E；

4.3)假设：设扰动的估计误差为：e_k假定有界为：

选择切换控制方式为：P是正的开关增益向量，如果满足假设1，保证闭环全局渐近稳定时，选择P使：τ_e+σ＜P，其中σ是一个任意小的常数；

4.4)根据上述4.2)和4.3)的公式得：

4.根据权利要求3所述的考虑扰动的交通子区模型预测滑模边界控制方法，其特征在于，建立模型预测滑模控制律的步骤中，包括步骤：

5.1)在理想滑动运动中，当滑动运动位于曲面上时，有S_k＝S_k+1，将所述滑动函数右侧展开得到：S_k＝GE_k+1+KE_k+1+Kη_k，将滑动面的动态方程写成：

5.2)将滑动控制律的公式代入上述公式得到：完成对滑动运动的一步预测；

5.3)把未来N个样本的预测公式表示为：

简化可得：其中S_k,和ε_k-1分别是滑动运动的N个未来样本、切换控制和扰动估计；

式中向量和矩阵如下:

S_N＝[S_k+1,S_k+2,...,S_k+N]^T，ε_k-1＝[e_k,e_k+1,...,e_k+N-1]^TΛ为单位阵，Δ_k＝Tg(x_k)；

5.4)选用目标函数其中λ为限制控制影响的一个加权因素，u_cap是控制效果的上限；代入上式并求偏导得：其中I_m＝[1,0,…,0]；

5.5)模型预测滑模控制律u_k公式表示为：

5.6)在当前控制周期内，每个信号周期的相位绿信比保持不变，到下一控制周期时，根据下一控制周期计算得到的绿信比进行调整。