【正文】 Advanced Cruise Assist Highway System。 ASV: Advanced Safety Vehicle)；二是通過 ETC 來收費的電子系統(tǒng)(Electronic Toll Collection System),相當(dāng)于不停車收費系統(tǒng)；三是 VICS 汽車信息通訊系統(tǒng)(Vehicle Information and Communication System)。據(jù)統(tǒng)計，從 2022 年初到 2022 年 6 月,日本已普及有 300 萬輛汽車安裝上了 VICS 的通訊系統(tǒng),并且對于 ETC 的應(yīng)用更加廣泛。同時，韓國政府于 2022 年 3 月開始制訂了全新的 ITS 計劃ITS 藍(lán)圖,預(yù)算投人 75 億美元,并且在 2022 年前建成 7 個先進(jìn)的 ITS 子系統(tǒng),主要包括了汽車及高速公路系統(tǒng),先進(jìn)的交通管理系統(tǒng),電子收費系統(tǒng)等。近年來,我國的許多研究學(xué)者以及研究機(jī)構(gòu)在交通建模與交通控制方面作了大量的研究工作,并將許多研究成果應(yīng)用于交通控制系統(tǒng)中,建立了一些比較優(yōu)秀的交通控制系統(tǒng)。 本文主要研究內(nèi)容 本課題的主要任務(wù)是設(shè)計一個單交叉路口交通燈智能控制系統(tǒng)，要求能根據(jù)車流量大小來調(diào)節(jié)紅綠燈亮的時間。因此，所采用的控制算法有很多種，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，專家系統(tǒng)，遺傳算法和模糊控制等，本課題選擇的是模糊控制算法，所以文章首先重點介紹模糊控制的相關(guān)知識，包括模糊控制的概述、模糊控制的特點、模糊控制理論基礎(chǔ)、模糊集合、模糊算子、模糊控制規(guī)則、隸屬函數(shù)、模糊推理、反模糊化、模糊控制器及其設(shè)計步驟等；然后將模糊控制應(yīng)用到交通燈控制系統(tǒng)中，最后通過進(jìn)行 MATLAB 仿真得以驗證其可行性。 6 模糊控制概述模糊控制是以模糊集合論作為它的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，它的誕生是以 1965 年美國的控制論專家 L. A. Zadeh 教授提出的模糊集理論為標(biāo)志，從而為描述，研究和處理模糊性現(xiàn)象提供了一種新的工具。同時，模糊控制對于利用模糊集合控制理論建立數(shù)學(xué)模型和設(shè)計控制器的方法也出現(xiàn)了。模糊控制的核心主要是利用模糊集合的控制理論，把人的控制策略轉(zhuǎn)化為能被計算機(jī)所接受的算法語言，這種方法能實現(xiàn)控制，同時能模擬人的思維方式對一些被控對象進(jìn)行有效的控制。將模糊集合的控制理論運用于自動控制中的模糊控制理論，在近幾年得到了很快的發(fā)展，其原因主要是針對那些復(fù)雜的非線性系統(tǒng)，假如不能獲得精確的數(shù)學(xué)模型時，就可以通過智能的模糊控制器來給出有效的控制。例如，在煉鋼，化工，人文系統(tǒng)以及其他的控制系統(tǒng)中，要想獲得正確而又精密的數(shù)學(xué)模型是相當(dāng)困難的。對于這些系統(tǒng)卻具有大量的以定性的形式表示的極其重要的先驗信息，以及僅僅用語言規(guī)定的性能指標(biāo)。同時，要求過程的操作人員是系統(tǒng)的基本組成部分等。所有這些都是一種不精確性，應(yīng)用一般的控制理論是很難實現(xiàn)控制的，但是，這類系統(tǒng)由人來控制卻往往容易做到。這是因為過程操作人員的控制方法是建立在直觀的和經(jīng)驗的基礎(chǔ)上，他們憑借實踐積累的經(jīng)驗，采取適當(dāng)?shù)膶Σ咄瓿煽刂迫蝿?wù)， 7 于是，人們把操作人員的控制經(jīng)驗歸納成定性描述的一組條件語句，然后運用模糊集合理論將其定量化，使控制器得以接受人的經(jīng)驗，模仿人的操作策略，這樣就產(chǎn)生了以模糊集合理論為基礎(chǔ)的模糊控制器。模糊控制理論的提出是控制思想的一次深刻的變革，它標(biāo)志著人工智能發(fā)展到了一個新的階段。 模糊控制概念模糊邏輯控制簡稱模糊控制,是一種基于模糊數(shù)學(xué)理論的新型控制方法。模糊控制中的模糊量描述是以模糊集合論為基礎(chǔ)的,模糊控制的核心在于模糊控制器。模糊控制器在模糊控制中起十分關(guān)鍵的作用。實施模糊控制要經(jīng)過 3 個過程,即:1)將輸入的機(jī)器、精確量經(jīng)輸入隸屬函數(shù)映射成模糊輸入變量(模糊化) ；2)用模糊規(guī)則對模糊輸入變量推理,并得到模糊控制變量(模糊推理) ；3)用輸入隸屬函數(shù)將模糊控制變量轉(zhuǎn)換成能進(jìn)行實際控制的精確控制。模糊控制的輸出量是唯一的，也就是說它給執(zhí)行機(jī)構(gòu)是一個確定的信號。在模糊控制器的設(shè)計過程中，一般是先將一個精確的輸入量模糊化。使每一個輸入量都對應(yīng)一個模糊集合。然后又由專家經(jīng)驗制訂模糊控制規(guī)則，并進(jìn)行模糊推理。控制規(guī)則是模糊控制器的核心所在。最后，要將模糊控制的輸出進(jìn)行清晰化處理，使輸出量唯一。這是因為輸入量開始時對 8 應(yīng)了一個模糊集合。經(jīng)過模糊推理，必然得到一個模糊的輸出量集合。但是一個執(zhí)行機(jī)構(gòu)的控制是唯一的，不能模棱兩可。所以，要根據(jù)一定的計算方法得出一個唯一的輸出量，傳遞給執(zhí)行機(jī)構(gòu)，進(jìn)行各項調(diào)節(jié)。 模糊控制特點模糊控制是在最近的短短十多年來發(fā)展相當(dāng)迅速，這主要是歸結(jié)于模糊控制器的一些明顯的特點。模糊控制理論的特點主要變現(xiàn)在：：1）模糊控制無需被控對象的數(shù)學(xué)模型。模糊控制是以人對被控對象的控制經(jīng)驗為依據(jù)而設(shè)計的控制器，故無需知道被控對象的數(shù)學(xué)模型。2）模糊控制是一種反映人類智慧思維的智能控制方法。模糊控制采用人類思維中的模糊量，如“高” 、 “中” 、 “低” 、 “大” 、 “小”等，控制量由模糊推理導(dǎo)出。這些模糊量和模糊推理是人類通常智能活動的體現(xiàn)。3）模糊控制易被人們所接受。模糊控制的核心是控制規(guī)則，模糊控制中的只是表示、模糊規(guī)則和模糊推理是基于專家知識或熟練操作者的成熟經(jīng)驗。這些規(guī)則是以人類語言表示的。很明顯這些規(guī)則容易被一般人所接受和理解。如“衣服臟了，則投入洗滌劑較多，洗滌時間較長” 。4）模糊控制的構(gòu)造容易。用單片機(jī)等來構(gòu)造模糊控制器，其結(jié)構(gòu)與一般的數(shù)字控制系統(tǒng)無異，模糊控制算法用軟件實現(xiàn)，也可以用專用模糊控制芯片直接構(gòu)造控制器。5）模糊控制的魯棒性和適應(yīng)性好。模糊控制系統(tǒng)無論被控對象是線性的還是非線性的，都能執(zhí)行有效的控制，具有良好的魯棒性和適應(yīng)性。 9 模糊控制理論基礎(chǔ) 模糊集合模糊集合是模糊控制的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，為了表示模糊概念，則引入模糊集合和隸屬度函數(shù)的概念： （21）其中 A 稱為模糊集合，由 0,1 及 構(gòu)成，表示元素 x 屬于模糊集合 A 的程度，取值范圍為[0,1]，稱 為 x 屬于模糊集合 A 的隸屬度。1）模糊集合的表示：①模糊集合 A 由離散性元素構(gòu)成，表示為 （22）或 （23）② 模糊集合 A 由連續(xù)性的函數(shù)構(gòu)成，各個元素的隸屬度就構(gòu)成了隸屬度函數(shù)（Membership Function） ，此時 A 表示為：（24）在模糊集合的表達(dá)中，符號“/” 、 “+”和“∫”不代表數(shù)學(xué)意義上的除號、加號和積分，它們是模糊集合的一種表示方式，表示“構(gòu)成”或“屬于” 。模糊集合是通過隸屬函數(shù)描述的，隸屬度的概念是模糊集合理論的基礎(chǔ)。???????AxxA0)1,(的 程 度屬 于?)(A??? ???ixx///21?????? ),(,),(,ix??xA/)(? 10 2）模糊集合的運算 由于模糊集是用隸屬函數(shù)來表征的，因此兩個子集之間的運算實際上就是逐點對隸屬度作相應(yīng)的運算。 ①空集 模糊集合的空集為普通集，它的隸屬度為 0，即②全集模糊集合的全集為普通集，它的隸屬度為 1，即③等集兩個模糊集 A 和 B，若對所有元素 u，它們的隸屬函數(shù)相等，則 A 和 B 也相等。即④補(bǔ)集若 為 A 的補(bǔ)集，則 ⑤子集若 B 為 A 的子集，則⑥并集若 C 為 A 和 B 的并集，則C=A∪B0)(??uAA??)(?EA?)(BA???)(1)(uAA???)(uAB???? 11 一般地，⑦交集若 C 為 A 和 B 的交集，則C=A∩B一般地， 模糊算子模糊集合的邏輯運算實質(zhì)上就是隸屬函數(shù)的運算過程。采用隸屬函數(shù)的取大（MAX）取?。∕IN）進(jìn)行模糊集合的并、交邏輯運算是目前最常用的方法。但還有其它公式，這些公式統(tǒng)稱為模糊算子。設(shè)有模糊集合 A、B 和 C，常用的模糊算子如下：1）交運算算子設(shè) C=A∩B，有三種模糊算子：① 模糊交算子 (25) 　　 ②代數(shù)積算子 (26) ③有界積算子 (27)2）并運算算子)()(,max()( uuuBABABA ??????? )()(,min()( uuuBABABAA ?????????)(,)(xMinxBAc???)()(xxBAc????1)(,0)( ??MaBAc ?? 12 設(shè) C=A∪B，有三種模糊算子：①模糊并算子(28) ②概率或算子(29)③有界和算子 (210)3）平衡算子當(dāng)隸屬函數(shù)取大、取小運算時，不可避免地要丟失部分信息，采用一種平衡算子，即“算子”可起到補(bǔ)償作用。設(shè) ，則CAB?= (211)其中 γ 取值為[0，1]。當(dāng) γ=0 時， ，相當(dāng)于 A∩B 時的算子。當(dāng) γ=1 時， ，相當(dāng)于 A∪B 時的算子。平衡算子目前已經(jīng)應(yīng)用于德國 Inform 公司研制的著名模糊控制軟件FuzzyTech 中。 隸屬度函數(shù)對于一個特定的模糊集合來說，隸屬度函數(shù)基本上體現(xiàn)了所有的模糊性，所以這種描述也體現(xiàn)了模糊集合的特性和運算的性質(zhì)。在經(jīng)典集合中，??)(,)(xMaxBAc???)()()( xxxBABAc ?????)(,1)(xMinxBAc????????? ??? )(1)(1)()( xxxx BAc ??????)()(xxBAc? )(xBA??????? 13 特征函數(shù)只能取 0 和 1 兩個數(shù)值，然而在模糊集合中，它的特征函數(shù)的取值范圍可以擴(kuò)大到[0,1]區(qū)間的任意連續(xù)值。為了把兩者之間區(qū)分開來，就把模糊集合的特征函數(shù)稱作隸屬度函數(shù)。隸屬度函數(shù)是模糊集合論的基礎(chǔ)，因而如何確定隸屬度函數(shù)就是一個關(guān)鍵的問題。由于模糊集理論研究的對象具有“模糊性”和“經(jīng)驗性” 。因此找到一種統(tǒng)一的隸屬度函數(shù)計算方法是不現(xiàn)實的。盡管隸屬度函數(shù)的方法帶有主觀因素，但是主管的反映和客觀的存在時有一定聯(lián)系的，是受到客觀制約的，隸屬度函數(shù)實質(zhì)上反映的是事物的漸變性。在 Matlab 中已經(jīng)開發(fā)出了 11 種隸屬函數(shù)，即雙 S 形隸屬度函數(shù)（dsigmf） 、聯(lián)合高斯型隸屬度函數(shù)（gauss2mf） 、高斯型隸屬度函數(shù)（gaussmf） 、廣義鐘形隸屬度函數(shù)（gbellmf） 、II 型隸屬度函數(shù)(pimf)、雙 S 形乘積隸屬度函數(shù)（psigmf） 、S 狀隸屬度函數(shù)（smf） 、S 形隸屬度函數(shù)（sigmf） 、梯形隸屬度函數(shù)（trapmf） 、三角形隸屬度函數(shù)（trimf） 、Z形隸屬度函數(shù)（zmf） 。在模糊控制中應(yīng)用較多的隸屬度函數(shù)有以下 6 種隸屬度函數(shù)。1）高斯型隸屬度函數(shù)高斯型隸屬函數(shù)由兩個參數(shù) ? 和 c 確定： (212)2()(,)xfxce??其中參數(shù) b 通常為正，參數(shù) c 主要用于確定曲線的中心。Matlab 表示為： ]),σ[gausmf(x 14 2）廣義鐘型隸屬度函數(shù)廣義鐘型隸屬度函數(shù)由三個參數(shù) a，b，c 確定：(213)其中參數(shù) b 通常為正，參數(shù) c 主要用于確定曲線的中心。Matlab 表示為：3) S 形隸屬度函數(shù)S 形隸屬度函數(shù) sigmf(x,[a c])由參數(shù) a 和 c 決定：(214)其中參數(shù) a 的正、負(fù)符號決定了 S 形隸屬度函數(shù)的開口朝左或者是朝右，用來表示“正大”或“負(fù)大”的概念。Matlab