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北方工业大学王力获国家专利权

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龙图腾网获悉北方工业大学申请的专利一种自适应控制的多相位单交叉口信号控制系统及方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN116434572B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202310234204.0,技术领域涉及:G08G1/08;该发明授权一种自适应控制的多相位单交叉口信号控制系统及方法是由王力;任叶;尹浩;吉鸿海;于泉;王庞伟;何忠贺;刘世达设计研发完成,并于2023-03-06向国家知识产权局提交的专利申请。

一种自适应控制的多相位单交叉口信号控制系统及方法在说明书摘要公布了:本发明提供一种自适应控制的多相位单交叉口信号控制系统及方法。本发明通过将交叉口各个相位设置的车辆检测器测量出的车辆排队长度数据采集上传到数据处理平台,数据处理平台通过输入的各相位车辆排队长度差计算出伪雅克比矩阵,然后通过伪雅克比矩阵和理论排队长度差计算出该周期所要达到该排队长度差所需要的各相位绿灯配时,计算完成后将数据下发到信号机执行,待执行完后,开始进入下一个循环周期,以此实现交叉口的无模型自适应控制。

本发明授权一种自适应控制的多相位单交叉口信号控制系统及方法在权利要求书中公布了:1.一种自适应控制的多相位单交叉口信号控制系统,该系统包括数据处理平台、交互服务器、车辆检测器、执行器,其特征在于, 车辆检测器,其检测各个相位在一个周期结束时的车辆排队长度,并将数据通过交互服务器发送到数据处理平台,所述车辆检测器为雷达检测器、视频检测器或地磁检测器; 数据处理平台,将接收所述车辆检测器收集的每周期各相位车辆排队长度数据,以每周期内各相位排队长度均衡为目标进行无模型自适应控制,通过前一周期的车辆排队数据计算出下一周期各相位的绿灯时间,并下发给执行器使其按照指令运行; 交互服务器,用于连接车辆检测器和数据处理平台,以及连接数据处理平台和执行器;其将数据转化成所述数据处理平台能够识别的数据,并将所述数据处理平台计算出的数据转化成执行器的指定; 执行器,接收数据处理平台经过交互服务器下发的指令,并让交叉口信号灯在下一周期执行; 该系统采用如下方法步骤: 第一步:由车辆检测器可得各相位的排队长度Lk; 第二步:计算出各相位的排队长度差yk;其中y1k=L1k-L2k,y2k=L2k-L3k,y3k=L3k-L4k 第三步:由排队长度差yk计算出该周期的伪分块雅克比矩阵Φk; 第四步:将yk结合Φk以及想要达到的排队长度差即理论排队长度差ydk计算出该周期各相位的绿灯时间gk; 第五步:并将第k周期的配时下发给执行器,并执行; 第六步:待执行器执行完第k周期时,k=k+1,返回第一步,进入第k+1个周期; 该方法具体计算方式如下: 数据模型表示为: yk+1-yk=Φp,LkΔGLk1 其中,ΔGLk为一个由在滑动时间窗口[k-L+1,k]内的所有控制输入向量组成的向量;估计准则函数: JΦp,Lk=||Δyk-Φp,LkΔGLk-1||2+μ||Φp,Lk-Φp,Lk-1||22 其中,Δyk表示k时刻排队长度差与k-1时刻排队长度差的差值; 极小化2得到系统的伪分块雅克比矩阵Φp,Lk: 其中,Φp,Lk=[Φ1k,…,ΦLk]∈Rm×mL, 为相应的子方阵 φii1k=φii11,如果|φii1k|<b2或|φii1k|>αb2或signφii1k≠signφii11,i=1,…,m φij1k=φij11,如果|φij1k|>b1或signφij1k≠signφij11,i,j=1,…,m,i≠j 其中,m表示矩阵的维度,α≥1;b2>b12α+1m-1,a,b为常数; ΔGLk=[ΔgTk,…,ΔgTk-L+1]T 其中,Δgk为各相位绿灯时间k周期与k-1周期的差值,Δgk=gk-gk-1,yk是系统各个相位在第k个采样周期的控制输出排队长度差,gk是系统各个相位在第k个采样周期的控制输入绿灯时间,μ0是权重因子,η是步长因子; 考虑如下控制各相位绿灯时间输入准则函数: Jgk=||ydk+1-yk+1||2+λ||gk-gk-1||24 将1代入4,对gk进行求导,并令其等于零可得各相位绿灯时间: 其中,λ是避免信号变化过于激烈的惩罚因子,ρ1,…,ρL为步长因子,ydk+1为目标排队长度差; 各相位绿灯时间约束: 如果gi<gmin 如果gi>gmin而且 如果gi>gmin,gj<gmin,gi有n个,gj有3-n个 gmin为最小绿灯时间,C为周期时长,Δt为周期内损失时间。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人北方工业大学,其通讯地址为:100144 北京市石景山区晋元庄路5号;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。

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