基于PLC的新型模糊控制交叉口车流疏导系统*

陆大同,唐淳杰,杨 超

(1.百色职业学院， 广西 百色 533000； 2.柳州城市职业学院，广西 柳州 545036)

基于PLC的新型模糊控制交叉口车流疏导系统*

陆大同1,唐淳杰2,杨 超1

(1.百色职业学院， 广西 百色 533000； 2.柳州城市职业学院，广西 柳州 545036)

针对高峰期交叉路口拥堵现状，基于PLC设计了一款新型的车流疏导系统.基于固定参数模糊控制的方法不能适应交通流非均匀分布情况，提出了一种云随机优化的模糊控制方法，在现有交通控制系统的基本模型和框架内，给出了控制系统的软硬件设计与实现方法，搭建了一套交叉口实时疏导系统.结果显示，该系统有效解决了高峰期车流不平衡问题，并缩短了车辆通行的延误时间，有效提升了交叉口的通行能力.

交通工程；PLC控制；模糊逻辑；相位控制

0 引言

随着社会经济发展，轿车逐渐成为普通家庭的消费产品之一，我国汽车购买量的增长速度一直处于世界领先地位，直接结果就是引起了各个地方的交通堵塞问题，特别是上下班高峰期的交叉口通信能力急剧降低.[1-2]因此，对交叉口信号灯的精确有效控制是疏导交通流的关键因素之一.较早的研究主要是通过建立精确的数学模型，通过收集数据信息进行相关模型参量的训练和优化，一定程度上提供了交叉口控制方法，但是这种预先人为设定的模型，无法满足日益增长的车流需求，并且受随机干扰影响较大.文献[2]首次提出了采用模糊控制的方法进行交叉口信号控制，随后，J.Favilla、A.Machion对已有的模糊控制方法进行优化处理，并提出了相应的自适应策略.[3-4]文献[5]在此基础上提出了两级模糊控制方法，并对控制的结果进行了仿真分析.文献[6]提出了四相位模糊控制方法，进一步提升了系统的运行效率和控制精度.虽然这些研究中建立的模型和提出的分析方法在理论上为缓解交叉口交通拥挤现象提供了有效的解决思路和可行方法.但是存在两点不足：1)这些研究多数都是基于相位固定的控制假设，但是在实际的路况中，交叉口的交通流分布往往是不均匀的，这种固定相位的控制方法一定程度上造成了空间和时间上的浪费；2)多数研究都是基于仿真进行分析，没有给出相关可行的硬件设计思路和验证.

笔者针对固定输入参量模糊控制方法的缺陷，提出了一种云优化的模糊控制方法，并在现有交通控制系统的基本模型和框架内，给出了控制系统的软硬件设计与实现方法，搭建了一套交叉口实时疏导系统.最后，针对交叉口高峰期车流平衡问题以及车辆延误时间及通行能力进行了实验分析.

1 控制原理分析

1.1 模糊控制实现方法

(1)

(2)

(3)

1.2 云优化模糊控制分析

模糊化的具体实现就是将输入信号的精确数值通过模糊规则处理变成计算机可以识别的二进制信号，具体的实现方式就是通过有效的模糊隶属度函数输出相应的修正值.

云模型可以表示为C(Ex，En，He)，根据文献[8]的研究，相关的计算可以表示为

(4)

(5)

1.3PLC控制实现分析

基于前面的分析，PLC控制的主要目的是实现信号灯的精确延时和分析，并进行相应的程序实现的分析.根据文献[9]的研究，可以将相应的合成输出结果表示为

E(t)=L1(t)L2(t)R

(6)

其中，R为模糊输出的总体逻辑关系，在实际的编程中假设通信车辆的相位长度为Li，且后续的相位车流为Li+1，同样将其范围设置在[0,Qmax]，满足Qmax{0,1,2,…,10}，基于模糊输出结果的基础上获取的车辆平均延误时间是衡量信号控制方案优劣的重要指标.为了减少随机噪声引起的误差，采用多周期平均的方法进行计算，本文周期选择为6，基于前面的分析，根据式(5)的结果，可以将云优化后的目标函数表示为

(7)

(8)

基于云优化处理实现的控制原理如图1所示.

图1 云优化的模糊控制实现原理框图

2 系统总体设计实现

根据性能需求，疏导系统的主要结构包括PLC云优化控制机构，交通管理分析软硬件设计、通信交换模块.总的系统框图如图2所示.

图2 交叉口疏导系统结构框图

图3显示了相应的交通流量疏导框图.其中，具体的云优化PLC控制系统已经在第2节中进行了详细的分析，该部分主要针对软硬件设计以及通信模块进行硬件设计的分析.

图3 硬件设计的交通流量疏导方案框图

2.1 软件模块设计

与PLC接口的硬件控制芯片主要是采用LQFP-44的STC125A60S2进行并联处理，与单片机的连接主要是通过RS485进行PLC控制指令的接收.控制算法的指令设置为云模糊控制器的输出参量，其中：Q1为主干道信号状态R(红)、Y(黄)、G(绿)；Q2为支干道信号状态r(红)、y(黄)、g(绿)，相应的逻辑函数分析为：[10]

2.2 通信模块设计

通信的目的主要是监控和报警，通过监控将路口的状态通过无线的方式进行传递(目前的3G和4G通信基本上都可以提供这种实时的需求)，本设计主要采用4G-LTE的方式进行无线传输，将路口信息与PLC控制总行进行数据的实时共享.

3 实验与分析

根据设计的系统，采用VISSIM仿真软件和PLC控制单元结合进行实际的系统仿真，并基于C语言设计了相应的控制程序.用于实验分析一段交叉路口的实际数据性质如表1所示.实验中将本文方法同文献[6]的方法进行了综合比较.

表1 实验输入及输出值

从图4中的拟合曲线可以看出，车速大小对流量的影响较小，本文通过云优化处理以后，处理车辆的通行能力有一定程度的提升，整个通行过程与车速本身的关系并不明显.四个方向的整体通行能力实验分析的结果如表2所示，基于本文设计系统的交叉口平均车辆延误时间有所改善.

图4 实验分析拟合曲线

表2 几种延误时间的控制比较

Tab.2ComparisonofSeveralDelayTimeControl

车辆平均到达速率/(peu/s)交叉口车辆平均延误时间/s次数东-西西-东南-北北-南定时控制文献[6]方法本文方法11/31/31/31/35.815.425.421/21/4.51/31/3.55.584.844.7631/21/21/31/3.55.955.265.241/21/21/31/3.55.964.904.65

通过整个系统的测试结果可以看出，在交叉口出现加大的车辆流动的时候，本文方法的延误时间最短，整体提升了近10%.但是本系统的最大的优点是基于现有的交通控制平台的升级，因此，具有一定的应用价值，能够在当前情况下缓解道路交叉口的交通压力.

4 结论

针对交叉口高峰期通行车流量情况下的车辆疏导控制系统进行研究，提出了一种基于PLC控制的新型车辆疏导系统.采用一种云随机模糊优化控制参数的方法，在现有交通控制系统的基本模型和框架内，给出了控制系统的软硬件设计与实现方法，搭建了一套交叉口实时疏导系统.最后的结果显示，本文方法能够有效缓解高峰期车流不平衡问题，并有效缩短通行时间.针对目前社会交通拥堵严重的情况，具有较好的应用价值.

[1] J Favilla， A Machion， F Gomidel. Fuzzy Traffic Control : Adaptive Strategies[J]. Fuzzy Systems， Second，1993，28: 506-511.

[2] 陈森发，陈洪，徐吉谦.城市单路口交通的两级模糊控制及其仿真[J]. 系统仿真学报，1998，4:35-40.

[3] Jarkko Niittymaki， Ville Kononen. Traffic Signal Controller Based On Fuzzy Logic[C]. Systems， Man， and Cybernetics， IEEE International Conference， 2000，5:3578-3581.

[4] 徐良杰，王炜.信号交叉口行人过街时间模型研究[J]. 交通运输工程学报，2005 (1):111-115.

[5] 徐良杰，王炜，俞斌.信号交叉口非机动车及行人交通控制研究[J].交通工程信息学报，2004(6):102-108.

[6] AlOKaisy A F， Stewart J. A New approach for developing warrants of protected left-turn phase at signalized intersections[J]. Transportation Re2search Part A : Policy and Practice， 2011， 35(6):561-574.

[7] Leden Larsa1Pedestrian risk decrease with pedestrian flow1A case study based on data from signalized intersections in Hamilton Ontario[J]. Accident Analysis and Prevention， 2012， 34(4):457-464.

[8] 毕晓君，刘国安.基于云差分计划算法的约束多目标优化实现[J].哈尔滨工程大学学报，2012,33(8)：1-7.

[9] 韩强，刘治平，刘家壮.城市交叉口智能控制系统的研究[J].系统工程，2014 (6):83-86.

[10] 王玉娇，李长城.基于3G通讯和PLC的交通信号控制[J].公路交通科技，2014,31(6)：138-142.

[责任编辑 苏 琴]

[责任校对 黄祖宾]

New Fuzzy Control Intersection Traffic Flow Guidance System based on PLC

LU Da-tong1,TANG Chun-jie2,YANG Chao1

(1.BaiseVocationalandTechnicalCollege,Baise533000,China；2.LiuzhouCityVocationalCollege,Liuzhou545036,China)

In view of current situation of peak intersection congestion, this paper designs a new type of traffic flow guidance system based on PLC. In order to solve the problem of fixed parameters of fuzzy control method based on non-uniform distribution can not adapt to traffic flow, this paper proposes a cloud random optimization method of fuzzy control in the existing within the framework of the basic model and traffic control system, gives the hardware and software of the control system design and realization method of real-time guidance system to build a set of intersection. Results showed that the system effectively solve the rush hour traffic imbalance, and traffic delay time is shortened, effectively improve the traffic capacity of intersection.

traffic engineering; PLC control; Fuzzy logic; Phase control

2016-09-20.

广西教育厅科研课题 (KY2016YB 778)；广西教育厅科研课题(KY2016YB779).

陆大同(1969-)，男，百色职业学院副教授，研究方向：电工电子技术、机电一体化. 通信作者：唐淳杰(1978-)，男，硕士，柳州城市职业学院副教授，研究方向：计算机应用技术.

U491.5

A

1673-8462(2016)04-0077-04