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原文传递先进控制方法在智能交通系统中的若干典型应用研究

论文题名：	先进控制方法在智能交通系统中的若干典型应用研究
关键词：	智能交通系统;有限时间干扰观测器;车队纵向控制;滑模变结构
摘要：	日益增长的交通需求导致大中城市容易出现交通拥堵现象,有关研究表明区域边界控制技术和智能网联车技术能大幅改善城市交通拥堵。近年来,基于宏观基本图的区域路网边界交通流量控制已经成为一个热门的研究课题,吸引了众多专家学者的关注。路网的动力学特性呈现非线性。然而,现有基于宏观基本图的路网区域边界控制算法均采用部分线性化方法,导致无法精确描述路网动力学特性,进而造成控制效果不佳甚至降低路网通行能力。此外,实际交通环境中存在着各种不确定性,若处理不好,系统性能会受到严重影响。目前,智能网联车队微观纵向控制的相关研究鲜有同时考虑通信故障、参数不确定性和外部干扰的成果。针对具有非零初始状态、参数不确定性、外部干扰以及通信故障的车队系统,队列弦稳定性分析方面相关研究成果还存在空白。此外,针对带有参数不确定和外部干扰的车队系统,尽管能够保证队列弦稳定的控制算法可以避免扰动向车队下游传播扩大,但是现有显式考虑车辆自身约束、执行器约束、输出约束等约束问题以及驾乘舒适性和燃油经济性等优化问题的研究在设计控制器的过程中并未明确显式处理队列弦稳定性。为此,本文研究了过饱和城市区域的边界控制问题以及智能网联汽车的微观纵向抗干扰和优化控制问题,以期为智能交通系统提供理论基础与技术支撑。本文的主要工作如下:(1)为解决基于局部线性化技术的区域边界控制策略可能带来的系统性能下降,提出了一种基于反馈线性化和比例积分算法的路网边界控制算法。该算法为全局线性化方法,从而避免了局部线性化技术可能带来的系统性能下降。进一步,理论上证明了在所设计的控制策略的作用下,受控路网的状态能够指数收敛到所期望的状态。将所设计的边界控制策略应用到典型的密度均匀的棋盘式过饱和道路网中,仿真结果表明该算法可提升路网中车辆的平均速度和路网单位面积上的交通流量,缓解过饱和城市路网的交通拥堵,从而提升路网运行效率。(2)为解决路网边界控制问题中存在的宏观基本图低离散度和交通需求不确定性问题,基于终端滑模思想,为过饱和城市区域,设计了一种基于宏观基本图和积分终端滑模的区域边界控制算法。该算法可以保证系统状态的有限时间收敛,从而提升系统性能。相比于已有的比例积分边界算法和滑模变结构控制边界算法,所设计的控制方案具有更好的鲁棒性,从而能够进一步提升系统性能。(3)为克服参数不确定性,外部干扰以及车-车通信失败所带来的不匹配干扰对系统性能造成的不良影响,设计了基于广义扩张状态观测器和线性状态反馈的车队纵向跟随控制算法。进而,考虑到车队系统中不可避免地存在非零初始状态,借助输入-状态弦稳定性定义,分析了在非零初始状态下,具有通信故障、外部干扰和参数不确定性的车队纵向控制系统的队列弦稳定性。此外,仿真结果验证了理论分析的正确性以及所提算法的有效性和优越性。(4)针对带有参数不确定性和外部干扰的网联车微观纵向控制系统,零初始偏差情景下,设计了基于有限时间干扰观测器和超螺旋滑模变结构的复合控制算法。进一步,采用改进的间距策略,将所设计算法推广到能够适用于非零初始偏差工况。借助于李雅普诺夫稳定性理论,给出了保证车队稳定的充分条件。借助于拉普拉斯变换,证明了队列弦稳定性。仿真结果验证了所设计控制策略的有效性。与现有基于滑模变结构技术的车队纵向控制算法不同的是,所设计的控制策略不仅可以实现系统的有限时间稳定,还可保证控制信号的连续性,从而可削弱抖振。(5)针对带有参数不确定和外部干扰的网联车队系统的微观纵向优化控制问题,在考虑车辆自身约束、执行器约束和安全约束的基础上,以提高驾乘舒适性和燃油经济性为目标建立了车队纵向控制优化模型。为降低通信负担,避免网络拥塞,利用观测器获得前车加速度。进而,考虑到前车跟随式通信拓扑结构有助于提升整个车队的可扩展性,在此通信拓扑结构下,设计了可显式处理队列弦稳定性的分布式优化控制算法,即基于有限时间干扰观测器和管道模型预测的复合控制算法。理论上证明了在所设计的控制策略的作用下,闭环车队系统的稳定性和整个车队系统的前后车L∞弦稳定能够得到保证。仿真验证了理论分析的正确性以及所提算法的有效性和优越性。
作者：	陈倩
专业：	控制科学与工程
导师：	李世华
授予学位：	博士
授予学位单位：	东南大学
学位年度：	2022