【正文】 49 結(jié)束語(yǔ)1）通過(guò)對(duì)單交叉口交通燈信號(hào)進(jìn)行模糊控制，并對(duì)其進(jìn)行仿真，仿真結(jié)果表明其控制效果比定時(shí)控制大為改善，但仍然存在著一些問(wèn)題例如：模糊控制方法主要基于人的經(jīng)驗(yàn)，因此對(duì)模糊變量的劃分和隸屬度函數(shù)的取值必須經(jīng)過(guò)深入研究，并通過(guò)實(shí)際運(yùn)行得到的結(jié)果不斷修正這些數(shù)據(jù)才能達(dá)到一個(gè)理想的效果。通常,模糊控制規(guī)則是通過(guò)將人的操作經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為模糊語(yǔ)言形式獲取,帶有相當(dāng)?shù)闹饔^性。模糊控制方法的車輛平均延誤與定時(shí)控制方法相比,減小(d2d1)/d2100%=%。 仿真系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)設(shè) T 為周期，i 為相位單路口多相位模糊控制器的仿真系統(tǒng)流程圖如圖14 所示： 45 初始化 T=1，i=1隨機(jī)生成j=1…6，k=1，2(0),jkq根據(jù) i 分別調(diào)用相應(yīng)模糊控制隨機(jī)生成 ，計(jì)算()jkCi()jkqii=i+1i6i=1,T=T+1是否結(jié)束？ 仿真結(jié)束YN YN圖 17 仿真系統(tǒng)流程圖 仿真結(jié)果分析用 MATALAB 編寫(xiě)了單路口交通的多相位實(shí)時(shí)模糊控制仿真程序,仿真參數(shù) Qlimit=20,[gmin,gmax]取[20,60],[g39。當(dāng)然，如果愿意的話，這些工作也可以通過(guò)命令行語(yǔ)句或程序來(lái)完成。 42 ulist(i,j)=evalfis([qp,qs], Sfis) endend MATLAB 軟件介紹MATLAB 是美國(guó) MathWorks 公司出品的商業(yè)數(shù)學(xué)軟件，用于算法開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)分析以及數(shù)值計(jì)算的高級(jí)技術(shù)計(jì)算語(yǔ)言和交互式環(huán)境，主要包括 MATLAB 和 simulink 兩大部分。ccc39。max],可按下列公式 轉(zhuǎn)換為實(shí)際控制量 e： （37）min maxin(6),()/12(eeegKg??????直 行 ） （38）` ``in axin(),()/(ee??左 ,右 行 ）式中 為由論域到基本論域的比例因子。一共有 55=25 條控制規(guī)則。從基本論域到論域的線性變換公式為：y=(10x)/Qlimit (32)圖 11 直行隊(duì)長(zhǎng)模糊子集的隸屬函數(shù)左行隊(duì)長(zhǎng) qs 基本論域?yàn)閇0，Qlimit]，設(shè)其論域 S,則 36 S={0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10}在論域上亦定義五個(gè)模糊子集{VS,S,M,L,VL},各模糊子集的隸屬函數(shù)見(jiàn)圖 12。 35 確定模糊控制器的輸入輸出變量根據(jù)前文所述,單路口交通的模糊控制器是一個(gè)二維模糊控制器。相位 1 相位 2 相位 3相位 4 相位 5 相位 6 34 圖 10 各行道示意圖如上所示：當(dāng)東西方向人行道禁止，南北方向人行道通行；東西方向亮紅燈，南北方向直行亮綠燈時(shí)，主要由相位 5 完成。依據(jù)各個(gè)車道的車流信息,以路口流通能力最大或排除候車的時(shí)間最短為目標(biāo),對(duì)交叉路口交通信號(hào)進(jìn)行模糊控制,實(shí)時(shí)確定各個(gè)相位的配時(shí),因而周期和綠燈信號(hào)比是不定的。檢測(cè)器對(duì)路口各個(gè)車道車流量進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè)而獲取車流量信息,為模糊控制提供必要數(shù)據(jù)。MATLAB 是國(guó)際上流行的控制系統(tǒng)計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)語(yǔ)言和軟件工具,其提 30 供的模糊邏輯工具箱拓展了 MATLAB 對(duì)模糊邏輯系統(tǒng)的設(shè)計(jì)能力,已經(jīng)成為運(yùn)用模糊手段解決工程問(wèn)題的有力工具。常用的反模糊化有三種：最大隸屬度法、重心法和加權(quán)平均法。??PBMSZNB, 28 3）定義輸入輸出隸屬函數(shù)模糊變量誤差 E、誤差變化 EC 及控制量 u 的模糊集和論域確定后，需對(duì)模糊語(yǔ)言變量確定隸屬函數(shù)，確定論域內(nèi)元素對(duì)模糊語(yǔ)言變量的隸屬度。2. 多變量模糊控制器 一個(gè)多變量模糊控制器（Multiple Variable Fuzzy Controller）系統(tǒng)所采用的模糊控制器，具有多變量結(jié)構(gòu)，稱之為多變量模糊控制器。 1）一維模糊控制器 如圖所示，一維模糊控制器的輸入變量往往選擇為受控量和輸入給定的偏差量 E。在模糊控制中，考慮到推理時(shí)間，通常采用運(yùn)算較簡(jiǎn)單的推理方法。模糊規(guī)則通常有一系列的關(guān)系詞連接而成，如 ifthen、else、also、end、or 等，關(guān)系詞必須經(jīng)過(guò)“翻譯”才能將模糊規(guī)則數(shù)值化。Matlab 提供五種解模糊化方法：（1）centroid：面積重心法；（2）bisector：面積等分法；（3）mom：最大隸屬度平均法；（4）som：最大隸屬度取小法；（5）lom：大隸屬度取大法。在一些控制要求不高的場(chǎng)合，可采用最大隸屬度法。2）已知輸入 A 和輸出 B，求模糊關(guān)系 R，或已知模糊關(guān)系 R 和輸出 B，求輸入 A，這是模糊綜合評(píng)判的逆問(wèn)題，需要求解出模糊關(guān)系的方程。2）模糊判斷句：是模糊邏輯中最基本的一種語(yǔ)句。在獲得系統(tǒng)的知識(shí)后，將知識(shí)改為 if…then 的型式，這樣便可構(gòu)成模糊控制規(guī)則，同時(shí)獲得和實(shí)現(xiàn)最佳的系統(tǒng)性能。遵照這一原則的隸屬度函數(shù)的主要選擇方法有以下幾種。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(hào)決定了 S 形隸屬度函數(shù)的開(kāi)口朝左或者是朝右，用來(lái)表示“正大”或“負(fù)大”的概念。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(gè)關(guān)鍵的問(wèn)題。設(shè)有模糊集合 A、B 和 C，常用的模糊算子如下：1）交運(yùn)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(yùn)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(yùn)算時(shí)，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。 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。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(shí)或熟練操作者的成熟經(jīng)驗(yàn)。所以，要根據(jù)一定的計(jì)算方法得出一個(gè)唯一的輸出量，傳遞給執(zhí)行機(jī)構(gòu)，進(jìn)行各項(xiàng)調(diào)節(jié)。在模糊控制器的設(shè)計(jì)過(guò)程中，一般是先將一個(gè)精確的輸入量模糊化。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(shí)現(xiàn)控制的，但是，這類系統(tǒng)由人來(lái)控制卻往往容易做到。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(diǎn)介紹模糊控制的相關(guān)知識(shí)，包括模糊控制的概述、模糊控制的特點(diǎn)、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(jì)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(guò)進(jìn)行 MATLAB 仿真得以驗(yàn)證其可行性。所以在不通過(guò)增加對(duì)道路的投資的前提下,ITS 很明顯地提高了交通通行效益,道路暢行了許多。在交叉口處,不同運(yùn)行方向車輛的交叉運(yùn)行,容易導(dǎo)致交叉路口處的車 4 輛運(yùn)行效率降低。目前美國(guó)有 3000 多家公司從事高智能汽車研制,已經(jīng)推出自動(dòng)恒速控制器,紅外智能導(dǎo)駛儀等產(chǎn)品。從功能角度上來(lái)說(shuō),包含的項(xiàng)目很多,大體可以分為以下五類：1）先進(jìn)的交通管理系統(tǒng)(ATMS)：是指開(kāi)發(fā)先進(jìn)的交通控制,監(jiān)測(cè)和信息處理的先進(jìn)管理技術(shù)。為此 ITS 已引起了各國(guó)的關(guān)注和重視。 c 信息傳輸系統(tǒng)：在控制中心與信息采集,提供系統(tǒng)終端之間,需要借助于信息傳輸系統(tǒng)進(jìn)行聯(lián)系。 5）先進(jìn)的大眾運(yùn)輸系統(tǒng)(APTS)：采用如個(gè)人計(jì)算機(jī)，電視等各種智能技術(shù)向公眾根據(jù)出行的時(shí)間和路線,方式以及對(duì)各種車輛的選擇等提供咨詢,并在公共車站通過(guò)顯示器向乘客提供車輛的不同情況的運(yùn)行信息等方法來(lái)促進(jìn)公共運(yùn)輸業(yè)的發(fā)展。從美國(guó)對(duì) ITS 項(xiàng)目的規(guī)劃中知道,從 2022 年到2022 年,美國(guó)已經(jīng)準(zhǔn)備了 200 億美元投資于構(gòu)造全國(guó)的 ITS 項(xiàng)目中。同時(shí)，韓國(guó)政府于 2022 年 3 月開(kāi)始制訂了全新的 ITS 計(jì)劃ITS 藍(lán)圖,預(yù)算投人 75 億美元,并且在 2022 年前建成 7 個(gè)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(fèi)系統(tǒng)等。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。模糊控制器在模糊控制中起十分關(guān)鍵的作用。這是因?yàn)檩斎肓块_(kāi)始時(shí)對(duì) 8 應(yīng)了一個(gè)模糊集合。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。用單片機(jī)等來(lái)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(wú)異，模糊控制算法用軟件實(shí)現(xiàn)，也可以用專用模糊控制芯片直接構(gòu)造控制器。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(yùn)算實(shí)質(zhì)上就是隸屬函數(shù)的運(yùn)算過(guò)程。 隸屬度函數(shù)對(duì)于一個(gè)特定的模糊集合來(lái)說(shuō)，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(yùn)算的性質(zhì)。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)。Matlab 表示為：隸屬度函數(shù)是模糊控制的應(yīng)用基礎(chǔ)。 模糊控制規(guī)則模糊控制器的核心是模糊控制規(guī)則，規(guī)則的正確與否直接影響到模糊控制器的性能，然而對(duì)于規(guī)則數(shù)目的多、少也是一個(gè)重要因素，因此我們將對(duì)模糊控制規(guī)則作進(jìn)一步的探討何研究。其次還有另一種表示的方法，是將后面部分改為系統(tǒng)狀態(tài)變量的函數(shù)，其型式如下：Ri：if x1 is Ai1 and x2 is Ai2….and xn is Ain then y＝f１(x1,x2,…….,xn)2)目標(biāo)評(píng)估模糊控制規(guī)則：目標(biāo)評(píng)估（object evaluation）模糊控制規(guī)則能夠評(píng)估控制目標(biāo)，并且預(yù)測(cè)未來(lái)的控制信號(hào)，其型式如下： 18 Ri：if(U is Ci→(x is A1 and y is B1))then U is Ci 模糊推理將含有模糊概念的語(yǔ)法規(guī)則所構(gòu)成的語(yǔ)句稱為模糊語(yǔ)句。模糊推理語(yǔ)句“If A and B then C”確定了三元模糊關(guān)系 R，即： (218)1TRC?=(A)其中 為模糊關(guān)系矩陣 構(gòu)成的 mn 列向量，n 和 m 分別1()T?(mnB?為 A 和 B 論域元素的個(gè)數(shù)。 最大隸屬度法不需要考慮輸出隸屬度函數(shù)的形狀，只考慮最大隸屬度處的輸出值。不同的系數(shù)就決定了系統(tǒng)具有不同的響應(yīng)特性。對(duì)于一個(gè)模糊輸入變量 e，其模糊子集通?？梢宰魅缦路绞絼澐郑?）={負(fù)大，負(fù)小，零，正小，正大}={NB, NS, ZO, PS, PB}2）={負(fù)大，負(fù)中，負(fù)小，零，正小，正中，正大}={NB, NM,