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正文內(nèi)容

plc與模糊控制在數(shù)字顯示交通燈中的應用論文)word格式(編輯修改稿)

2025-01-12 10:14 本頁面
 

【文章內(nèi)容簡介】 交通路口車流情況的觀察,本文提出的控制原理概括如下:在一般情況下,主要進行主相位 4 的順序轉換,但在轉換過程中,若滿足輔相位 5 或 8 的換相條件時,系統(tǒng)應轉向輔相位執(zhí)行,其輔相位觸發(fā)條件為:正在通行的直行兩個行使方向中 , 一個方向車輛平均長度為零,另一個方向車輛平均長度為中等以上。其相位轉換決策流程圖如圖 33 所示: 東 北 西 南 圖 31 十字路口模型結構圖 圖 32 相位轉換示意圖 1 2 3 4 5 6 7 8 交通信號控制系統(tǒng)設計 9 如圖 32 可知,信號系統(tǒng)共有八個相位,在一個周期內(nèi)這八個相位按實際的要求進行換相,其具體的控制步驟如下: Step1:系統(tǒng)根據(jù)檢測到的交通流數(shù)據(jù),得出相位 1 初始綠燈時間 Gs,并對其開始放行,同時令 Gs=T。 Step2:當系統(tǒng)執(zhí)行完初始綠燈時間 Gs 時,輸入檢測到的交通流實時數(shù)據(jù),通過運算,確定系統(tǒng)下一步工作; 如果滿足輔相位 5 或 6 的觸發(fā)條件(包括 Step1 中系統(tǒng)檢測到的數(shù)據(jù)),則轉到 Step3;否則: 判斷是否放行相位 2,如放行,則轉到 Step3;否則: 由得到的相位 1 的 ? T, 如果 T+? TGm,則令 Gs=? T 并送系統(tǒng)執(zhí)行,同時令 T+? T=T,執(zhí)行結束后,轉 Step2; 如果 T+? T Gm,則令 Gs= Gm T 并送系統(tǒng)執(zhí)行,執(zhí)行結束后,轉 Step4; Step3: 系統(tǒng)根據(jù)檢測到的交通流數(shù)據(jù),得出相位 5 或 6 的初始綠燈時間 Gs,對相位 5 或 6 開始放行,執(zhí)行結束后,轉下一步; Step4: 系統(tǒng)根據(jù)檢測到的交通流數(shù)據(jù),得出相位 2 的初始綠燈時間 Gs,對相位 2 開始放行,執(zhí)行結束后,判斷是否繼續(xù)延長綠燈時間,如需要延長,則用與 相似的方法進行,如不需要,則轉下一步; Step5:對主相位 4,輔相位 8 的相序轉換方法與上述類同,因篇幅有限,不再贅述。 控制特點 ( 1) 在各相位初始綠燈信號時間的設定上,改變傳統(tǒng)固定時間長度的方式,由系統(tǒng)根據(jù)該相位具體車流長度而具體給出,優(yōu)點是提高了系統(tǒng)的靈 活性,減少了不必要的綠燈時間浪費。 ( 2) 在一般情況下,系統(tǒng)主要在 4 個主信號相位之間進行轉換,輔相位是主相位的補充,從而提高了系統(tǒng)相位的靈活性。 當前相位判斷 輔相位轉換器 轉換 轉換 主相位轉換器 當前相位 下一相位 下一相位 直行相位 是 否 非直行相位 交通流 否 是 圖 33 相位轉換決策流程圖 淮安信息職業(yè)技術學院畢業(yè)設計論文 ( 3) 在傳統(tǒng)的信號控制中,一般都給初始綠燈一個固定的時間,其不足之處是不考慮具體車流情況,從而在很多時候會使綠燈時間白白浪費,因此,本設計采取模糊控制的方法,根據(jù)各相位的車道綜合隊長 Ls,對相位初始綠燈時間進行模糊設定。 交通信號模糊控制的理論基礎 模糊和模糊控制的概念 在現(xiàn)實生活中一些概念是有明確意義的,比如說“建筑物”、“一個”、“ 機器”等,對于這些明確的概念,在數(shù)學中可以用經(jīng)典集合來表示。但現(xiàn)實生活中并不是所有的概念都是明確的,例如“老年人”這個概念,不可能在年齡軸上劃定一個區(qū)間,規(guī)定在這個區(qū)間內(nèi)的就是老年人。再比如,某人說“今天的溫度真高”,但對于另一個人來說,氣溫很舒適,“今天的氣溫不算高”。類似于這樣的問題,對于不同的人來說可能就有不同的答案。面對這類大量存在于客觀實際的模糊現(xiàn)象,人們使用經(jīng)典數(shù)學來描述遭遇了實質性的困難。 1965 年美國加州大學伯克萊學院的 Zadeh 教授首次發(fā)表了關于模糊集的論文,從而奠定了模糊數(shù)學的基礎 。 1968~ 1973 年間又先后提出語言變量、模糊條件語句和模糊算法等概念和方法,使得某些以往只能用自然語言的條件語句形式描述的手動控制規(guī)則可采用模糊條件語句形式來描述,從而使這些規(guī)則成為在計算機上可以實現(xiàn)的算法。在過去 40 多年里,對模糊集合和模糊控制的理論研究和實際應用廣泛而活躍。目前,模糊理論已經(jīng)在自動控制、人工智能、圖像識別、氣象研究等領域發(fā)揮了重要作用。需要特別指出的是,盡管模糊理論描述的現(xiàn)象可能是模糊的,但理論本身卻是精確的。 模糊控制是模糊理論在控制領域的應用,是智能控制的主要方法之一。概括地說,模糊控制模仿操作人員的控制過程(包括控制經(jīng)驗和知識),用語言規(guī)則來描述控制規(guī)律。這里的語言規(guī)則在模糊系統(tǒng)中就是所謂的 IFTHEN 規(guī)則。例如,如果汽車速度快,則給油門施加較小的力,這就是一個模糊 IFTHEN 規(guī)則。由于模糊控制無需知道被控對象的數(shù)學模型,所以在控制具有不確定性和具有強非線性對象時,較經(jīng)典控制方法有著無法比擬的優(yōu)勢。自從 1973 年英國教授 . Mamdani 首先將模糊集合理論成功地應用于鍋爐和蒸氣機的控制以來,模糊控制已形成了產(chǎn)業(yè)化趨勢,尤其在家用電器行業(yè)的應用已相當 成熟,日本、歐美等國家的模糊家電已相當普及。 模糊集合和隸屬函數(shù) 一般地,給定一個論域,把具有某種確定性質且彼此可以區(qū)別的對象組成的一個整體稱為集合。若用 A 代表論域 X 中的一個集合, x 表示論域中一個元素,則把 x 屬于 A 記為 x?A;否則 x 不屬于 A,記為 x? A。即論域中的任一元素,要么屬于某個集合,要么不屬于該集合,決不會出現(xiàn)含混不清的情況。然而現(xiàn)實交通信號控制系統(tǒng)設計 11 生活中時刻存在著模糊概念,如“運行狀況良好”、“水溫有點高”等,它 們的邊界都是不明確的。 Zadeh 創(chuàng)立的模糊集合為解釋這種模糊概念提供了可能。這種模糊集合的邊界是模糊的,允許論域中的某些元素部分屬于該集合,只要規(guī)定該元素屬于這個集合的程度即可。 模糊集合定義為:給定論域 X 中的一個模糊集 A,是指對任意 x? X,都為其指定個數(shù)μ A(x)?[0,1]與之對應,這個數(shù)稱為 x 對 A 的隸屬度。 做出一個映射: μA: X →[0,1] , x →μA (x) ,稱 μA為 A 的隸屬函數(shù)。由模糊集合的定義可知,論域 X 上的模糊子集 A 完全由隸屬函數(shù) μA(x)來表征。 X 對模糊子集 A 的隸屬程度由μ A(x)在閉區(qū)間 [0, 1]的取值大小來反映。 μA(x)的值越接近 1,表示 x 從屬于 A 的程度越大;反之, μA(x)的值越接近 0,則表示 x 從屬于 A 的程度越小。顯然,當 μA(x)的值為 {0, 1}時,隸屬函數(shù) μA 已蛻變成一個清晰集合的特征函數(shù),模糊集合也就蛻變成為一個清晰集合。因此,可以這樣概括清晰集合和模糊集合間的互變關系,即模糊集合是清晰集合在概念上的拓展,清晰集合是模糊集合的一種特殊形式。隸屬函數(shù)則是特征函數(shù)的擴展,特征函數(shù)是隸屬函數(shù)的一個特例。 模糊關系 (1) 普通二元關系和關系矩陣 關系是集合理論中的一個重要概念,是描述客觀事物之間聯(lián)系的數(shù)學模型。如果對集合 X、 Y 的元素之間的搭配 [(x, y), x?X, y?Y]施加某種限制,這時構成的集合就是直積 X Y 的一個子集。該子集具有某種特定性質,反映了 X、 Y 元素之間的某種特定關系。關系的定義如下:設 X 與 Y 是兩個非空集合,集合 X,Y 的直積 X Y 的一個子集 R 稱為 X 到 Y 的一個二元關系,簡稱關系。關系R 的特征函數(shù)為: CR(x, y) =??? ?? Ryx Ryx ),(,0 ),(,1 (31) 關系 R 可以用矩陣來表示,稱為關系矩陣,其中元素 rij 基于特征 函數(shù)的定義,與序偶 (xi, yj )?R 對應的記為 1,與序偶 (xi,yj)? R 對應的記為 0。 (2) 模糊關系 在普通集合理論中,關系 R 描述事物之間有或無的肯定關系,對于不能簡單地用是或否來表達的模糊概念,則需要用模糊關系來描述。模糊關系是普通關系的擴展,普通關系只是表示事物間是否存在關聯(lián),而模糊關系是描述事物間對于某一模糊概念上的關聯(lián)程度。模糊集合 X 到模糊集合 Y 的一個模糊關系是指以直積 X Y 為論域的一個模糊子集,記 作 R。模糊關系 R 由其隸屬函數(shù) 181。R 完全刻畫。當論域 X Y 為有限情況下, 模糊關系可以寫成矩陣形式。設有限集 X ={x1,x2,…… xm}, Y ={y1, y2,…… yn},則 X Y 中的模糊關系 R 可以表示成 m n 階矩陣: 淮安信息職業(yè)技術學院畢業(yè)設計論文 ????????????),() , . . .,(),(. . . . . . . . . .. . . . . . . . . .. . . . . . . . . .. . . . . . . . . .. . . . . . . . . .),() , . . . . .,(),(),() , . . . . . .,(),(212221212111nmmmnnyxRyxRyxRyxRyxRyxRyxRyxRyxR (32) (3) 模糊矩陣的運算 由于模糊矩陣本身表示一個模糊關系子 R,因此根據(jù)模糊集的交、并、補運算定義,模糊矩陣也可作相應的運算。對于任意兩個模糊矩陣 R = (Rij), (I =1,2,… m。 j =1,2,… n)和 S = (Sjk ), ( j =1,2,… n。 k =1,2,… l),則模糊矩陣的交、并、合成運算為: 模糊矩陣交: R? S= (Rij ∧ Sjk) ml (33) 模糊矩陣并: R? S= (Rij ∨ Sjk) ml (34) 模糊矩陣合成運算: R 對 S 的合成運算 RoS 指的是一個 m 行 l 列的模糊關系矩陣 T = (tik),其中 T 的第 i 行第 k 列元素 tik等于 R 的第 I 行元素與 S 的第 k列的對應元素兩兩先進行取小運算,然后在所得的結果中再進行取大運算,即 tik = niV1? (Rij ∧ Sjk), (I =1, 2…m。 k =1, 2…l) (35) 在對實際的被控對象進行經(jīng)驗總結時,通常可以知道輸入模糊集中各元素及其隸屬度和輸出模糊 集中各元素及其隸屬度。只要求出輸入輸出的關 R,并根據(jù)R 制定模糊控制規(guī)則表,當對系統(tǒng)輸入一個已知的值后,就可以根據(jù)它計算出輸出值??梢?,模糊關系 R 對于模糊控制有著極其重要的作用。 交通信號模糊控制器的設計 模糊控制器的基本原理 本文的核心部分在于模糊控制器的實現(xiàn),設計一個模糊控制器主要需要解決以下三方面問題:精確量的模糊化、模糊推理、輸出變量的反模糊化。 (1) 精確量的模糊化:由于輸入數(shù)據(jù)是精確值,而模糊控制中的控制規(guī)則用到的都是模糊的語言量,這就需要對輸入數(shù)據(jù)進行模糊化,用相應的模糊集 合來表示。 (2) 模糊推理:模糊控制算法的設計。通過一組模糊條件語句構成模糊控制規(guī)則,利用模糊推理合成原則和經(jīng)模糊化的輸入集合,計算出模糊關系。 (3) 輸出信息的反模糊化:將模糊推理得到的模糊控制量變換為實際用于控制的精確量。 常見的模糊控制器有以下幾種: (1)單輸入單輸出模糊控制器 圖 34(a)為單輸入單輸出模糊控制器,其控制規(guī)則用條件語句表示為: If A then B If A then B else C (2) 雙輸入單輸出模糊控制器 圖 34(b)為雙輸入單輸出模糊控制器,其控制規(guī)則用條件 語句表示為: If A and B then C 這是模糊控制中應用最多的一種控制規(guī)則。 交通信號控制系統(tǒng)設計 13 (3) 多輸入單輸出模糊控制器 圖 34I 為多輸入單輸出模糊控制器,其控制規(guī)則用條件語句表示為: If A and B and … and N then U (4) 雙輸入
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