CC BY
37
2. Боярчук В. П. Анализ и синтез автоматической системы измерения динамических и механических свойств текстильных ни-
тей по основным критериям качества / В. П. Боярчук // Вестник Херсонского национального технического университета (ХНТУ). - 2006. - № 3 (26). - С. 30-37.
3. Боярчук В. П. Проверка адекватности измерения жесткости текстильных нитей для технологического процесса шлихтования
/ В. П. Боярчук // Проблемы легкой и текстильной промышленности Украины. - 2009. - №1(15). - С. 93-101.
-□ □-
В cmammi наведено порiвняння моделей керування дорожтм рухом на iзольовано-му перехрестi. Запропоновано нову модель керування рухом, яка базуеться на викори-станш теори нечтких множин та нечт-ког логжи. Використання моделi призводить до зменшення черг та покращення роботи перехрестя
Ключовi слова: iзольоване перехрестя,
свтлофорне регулювання, нечтка логша □-□
В статье приведено сравнение моделей управления дорожным движением на изолированном перекрестке. Предложена новая модель управления движением, которая основана на использовании теории нечетких множеств и нечеткой логики. Использование модели позволяет достичь уменьшения очередей и улучшения работы перекрестка
Ключевые слова: изолированный перекресток, светофорное регулирование, нечеткая логика
□-□
In this article the comparison of traffic signal control models on isolated intersection is given. New model of traffic control based on fuzzy sets and fuzzy logic is offered. Application of this model leads to reduce queues and improvement of intersection functioning
Key words: isolated intersection, traffic light control, fuzzy logic
УДК 656.051
НЕЧ1ТКА МОДЕЛЬ КЕРУВАННЯ РУХОМ НА 1ЗОЛЬОВАНОМУ ПЕРЕХРЕСТ1
А. Б. Б i л оус
Кандидат техычних наук, доцент* Контактний тел.: 050-802-41-16 E-mail: [email protected]
I. А. Могила*
Контактний тел.: 063-394-60-94 E-mail: [email protected] *Кафедра транспортних технолопй Нацюнальний ушверситет ^bBÍBCb^ полЬехшка» вул. Картнського, 2, м. Львiв, УкраТна, 79013
Вступ
Аналiз дослщжень i публжацш
Перехрестя е найб^ьш «вузькими мшцями» на вулично-дорожнш мережi з точки зору швидкого обслуговування транспортних потоюв. Величини транспортних потоюв в мштах досягнули таких зна-чень, при яких старi алгоритми та методи керування рухом на перехрестях незадов^ьно справляються з поставленими задачами. Використання штелекту-альних систем керування рухом дозволяе удоско-налити характеристики наявно! мережi i уникнути будiвництва нових мапстралей або реконструкцп шнуючих, що в мштах часто е неможливим. Тобто вдосконалення методики свилофорного регулювання е одним з найб^ьш ефективних та вщносно недорогих шляхiв зведення до мжмуму виникнення дорожшх заторiв.
Найпростший i найбшьш поширений метод керування рухом на перехрест використовуе заздале-пдь задану тривалшть циклу. Оптимальна тривалкть циклу визначаеться за формулою Вебстера [1], яка мiнiмiзуe загальну затримку транспортних потоюв задано! штенсивностк
C = -
1,5F +_5_ qi
1 - max
(1)
де C - оптимальна тривалкть циклу; F - сумарний втрачений час; qi - штенсившсть транспортного потоку кожного напрямку у фазi i; si - потж насичення кожного напрямку у фазi i.
s
Системи з жорстким циклом неадекватш до умов руху на перехресть Це зумовлюе невиправдаш затрим-ки транспорту. Багатопрограмне жорстке керування сприяе зниженню затримок, але не е достатньо опти-мальним. Параметри керування повинш враховувати як добову змшу штенсивноси руху, так i 11 рiзкi ко-ливання. Це можливо при застосуванш адаптивного керування, коли е можлившть узгоджувати фази та !х тривалiсть вiдповiдно до реальних потреб вах або деяких напрямкiв. В сучасних дослщженнях викори-стовують штучш методи, такi як експертнi системи, нейронш мережi та нечiтка логша.
Першi вiдомi спроби застосувати неч^ку логiку для керування рухом зроблеш Pappis та Mamdani в 1977 [2]. Було змодельоване окреме перехрестя двох вулиць з одностороншм рухом та двома смугами без поворотних потоюв. Нечикий контролер знижував затримку транспортних засобiв порiвняно iз звичай-ними контролерами.
Nakatsuyama, Nagahashi та Nishizuka (1984) з'ясову-вали можливкть застосування неч^кого контролера на двох послiдовних перехрестях мапстраль Резуль-тати нечiткого координування показують збiльшення пропускно'1 здатностi на 10% порiвняно iз загально-прийнятими методами координування [2].
ШШутаЫ та Ри^иЫ (2000) моделювали роботу окре-мого перехрестя. Вони встановили, що застосування нечеткого контролера (fuzzy-контролера) призводить до зниження затримки транспортних засобiв i частки зу-пинок, особливо при значнш iнтенсивностi руху [3-5].
В наведених дослщженнях (розроблених моделях) за критерш ефективностi роботи свилофорного об'ек-та приймалась величина затримки руху транспортних засобiв. Незважаючи на суттеве значення ще'1 характеристики, вона не е визначальною для розв'язку окре-мих задач транспорту. Наприклад, затримка транспортних засобiв в чаи не може в повнш мiрi бути ощнкою ступеня затору на вулично-дорожнш мережi. 1ншим важливим параметром роботи перехрестя, який дозво-ляе виконати конкретну ощнку завантаження мережi, е довжина черги транспортних засобiв (максимальна та середня). Тому створення моделi роботи свгтлофор-ного об'екта з використанням неч^ко! логiки, вихiд-ним параметром яко1 е довжина черги транспортних засобiв, е реальною та необхщною задачею.
Формулювання задачi дослiджень
Метою дано! роботи е створення алгоритму роботи св^лофорного об'екта з використанням нечико! ло-гiки (з визначенням вихiдного параметру - довжини черги транспортних засобiв), розробка програмного забезпечення для реалiзащi цього алгоритму та його тестування.
Основна чястиня
Теорiя нечiтких множин запропонована професором Zadeh (1965) як математичний метод зображення нечгг-коси в реальному житть Нечiтка логша, яка базуеться на теорп нечетких множин, запропонована в 1973 р. Нечика логiка е математичним формулюванням людсько! кон-
цепцп мислення. Зараз нечгтка логiка застосовуеться до проблем, пов'язаних з контролем та прийняттям ршень.
В неч^кш логiцi використовуються лшгвштич-нi змiннi для опису роботи св^лофорних об'ектiв. Вона забезпечуе перетворення лшгвштично! стратеги (принцитв) керування, яка описуеться умовними операторами, в керуючий алгоритм. Мотивацiею для проектування нечиких контролерiв е наявшсть прямого зв'язку мiж вшьним лiнгвiстичним виразом стратеги керування та його втшенням. Нечiткi алгоритми мають перевагу над математичними функщями для формулювання ефективно! стратеги керування.
Мехашзм нечiтких висновкiв, який використову-еться в рiзноманiтних керуючих та експертних системах мае базу знань, що формуеться спещалштами пев-но! галузi у виглядi сукупнос^ нечiтких правил типу: Правило 1: якщох е А1 iy еВрто z еС1; Правило2 :якщох е А2 iy еВ2,то z еС2;
....2............2............; 2 (2)
Правилоп:якщох е Ап iy еВп,то z еСп. де х , у - вхщш змiннi; z - вихiдна змiнна; А;, В; , С - функци належностi, визначенi вiдповiдно для х , у та z .
Структура нечпко! системи керування рухом е ль ншним процесом iз зворотнiм зв'язком (рис. 1).
Рис. 1. Структура неч^коТ системи керування рухом
Авторами створено неч^ку модель керування рухом на регульованому перехрест^ який реалiзовано в середовишд MATLAB та Fuzzy Logic Toolbox. При моде-люванш прийнято такi умови:
- перехрестя е iзольованим, тобто процес руху на ньому не залежить вщ роботи свплофорно! сигналiза-ци на сумiжних перехрестях;
- тривалшть перехiдних сигналiв 3 с;
- не враховуеться шшохщний рух;
- не враховуеться вплив складу потоку;
- розподш iнтервалiв прибуття автомобшв - рiвно-мiрний (вiдхилення значень iнтервалiв в межах ±3 с).
Для встановлення працездатноси алгоритму створено модель найпросишого Т-подiбного iзольованого перехрестя. Схему перехрестя та дозволен напрямки руху наведено на рис. 2.
Рис. 2. Схема перехрестя
Восточно-Европейский журнал передовым технологий
Характерною особливктю моделi е те, що необхщ-на тривалiсть дозвiльного сигналу визначаеться без-посередньо перед його ввiмкненням.
Вхiдними параметрами для нечiткоi системи е довжина черги на певному напрямку та штенсив-шсть прибуття автомобШв. Для черги введено змшш «мала», «середня», «велика», та «дуже велика», для ш-тенсивностi - «мала», «середня» I «велика». Вихщним параметром е тривалкть дозвiльного сигналу. Для тривалост сигналу введено змшш «короткий», «середнш» I «довгий». Вигляд i параметри функцш належ-ностi для довжини черги, штенсивност та тривалостi сигналу наведено на рис. 3 та рис. 4.
Наступним кроком е формування сукупносп не-чиких правил (табл. 1 для потоку С). Нечик правила для потоюв А та В аналопчш, але рiшення приймаеть-ся для потоку, умови руху якого е складшшими (довша черга, б^ьша iнтенсивнiсть).
Залежнiсть тривалостi сигналу вщ довжини черги та iнтенсивностi для потоку С е складною поверхнею (рис. 5).
Таблиця 1
НечпК правила для потоку С
а)
па середня вел
200 400 бОО 800
'ттенсивнкть
б)
Рис. 3. Функци належносп довжини черги (а) та штенсивносп прибуття (б)
№ Довжина черги 1нтенсившсть Дозвшьний
з/п сигнал
1 мала мала короткий
2 мала середня короткий
3 мала велика середнш
4 середня мала короткий
5 середня середня середнш
6 середня велика середнш
7 велика мала середнш
8 велика середня довгий
9 велика велика довгий
10 дуже велика мала довгий
11 дуже велика середня довгий
12 дуже велика велика довгий
Рис. 4. Функци належносп тривалост дозвiльного сигналу
Рис. 5. Залежжсть тривалостi сигналу вщ довжини черги та iнтенсивностi потоку
Експерименти та результати
Робота нечи^ моделi керування порiвнювалась iз роботою жорсткоi моделi, розрахунок якоi проведено за методикою, наведеною в [1]. Розглянуто 5 можливих ситуацш на перехрестк
- iнтенсивнiсть потокiв незмшна (ситуацiя 1);
- один з потоюв мае рiзке зростання штенсивносп (ситуацп 2, 3, 4);
- два потоки мають рiзке зростання штенсивносп (ситуащя 5).
Iнтенсивнiсть потоюв, яю прибувають до перехре-стя, наведено штервалами по 10 хв. (табл. 2). Вихщш розрахованi параметри порiвнюються при застосу-ваннi жорст^ моделi керування (класичний метод розрахунку свилофорного циклу) i при застосуванш нечiткоi моделi (табл. 3).
З табл. 3 видно, що при незмшнш штенсивносп прибуття автомобШв до перехрестя довжина черги (середня та максимальна) в нечгткш модел^ порiвняно iз жорсткою, е дещо б^ьшою за рахунок зменшення кiлькостi циклiв на 1 годину (тобто зб^ьшення три-валостi циклу). Але при наявносп в потоках нерiв-номiрностi, в т. ч. пiкових значень штенсивносп, що спостер^аеться в реальних транспортних потоках,
система адаптуеться до умов руху, i за рахунок незнач-ного зб^ьшення черг на неiнтенсивних напрямках зменшуються затримки на завантажених напрямках (тобто збшьшуеться 1х пропускна здатнiсть).
Таблиця 2
1нтенсившсть потомв на тдходах до перехрестя
Висновки
Розроблена нечика модель керування рухом на окремому перехреси е ефективнiшою, нiж жорстка модель, яка в даний час використовуеться практично на вах перехрестях. При нечикому керуванш умови руху враховуються в режимi реального часу, що дозво-ляе краще задовольняти потребу в ру« та покращити якiсть роботи перехрестя.
Практичною щншстю результатiв роботи е розро-блене програмне забезпечення, яке реалiзуе алгоритм нечеткого керування, дозволяе провести експерименти з дослщження руху транспортних засобiв на iзольова-ному перехрестi та дае можливкть оцiнити величину черги, а, отже, й стутнь завантаження дiлянки ву-лично-дорожньо1 мережi. Принципи нечгтко! логiки можуть також застосовуватись для регулювання т-шохiдного руху або надання прюритету громадському транспорту.
Ситуащя Потш А, авто/год. Потш В, авто/год. Потш С, авто/год.
1 700-700-700700-700-700 700-700-700700-700-700 300-300-300300-300-300
2 700-700-700700-700-700 700-700-700700-700-700 300-300-500500-500-300
3 700-700-700700-700-700 700-700-700700-700-700 300-300-800800-300-300
4 700-700-900900-900-700 700-700-700700-700-700 300-300-300300-300-300
5 700-700-900900-900-700 700-700-700700-700-700 300-300-500500-500-300
Таблиця 3
Порiвняння моделей керування рухом
« '1 у т и о Модель Середня кшькють цикшв за 1 годину Середня довжина черги, авто Максимальна довжина черги, авто
А В С А В С
1 жорстка 109 2,99 2,93 2,00 7 6 3
неч1тка 73 5,24 5,19 2,36 10 10 4
2 жорстка 109 2,97 2,97 13,92 6 6 41
неч1тка 72 5,58 5,62 3,20 11 11 6
3 жорстка 109 2,93 2,93 63,66 6 6 151
неч1тка 68 6,44 6,49 5,34 18 20 26
4 жорстка 109 8,25 2,96 1,98 38 6 3
неч1тка 67 9,52 5,26 2,75 25 9 5
5 жорстка 109 9,84 2,94 14,61 40 6 43
неч1тка 65 10,69 5,43 3,82 36 10 9
Лиература
Кременец Ю.А. Технические средства организации дорожного движения [Текст]: учеб. для вузов / Ю.А. Кременец, М.П. Печерский, М.Б. Афанасьев. - М.: ИКЦ «Академкнига», 2005. - 277 с.
Murat Y. A. Fuzzy logic multi-phased signal control model for isolated junctions / Y. Murat, E. Gedizlioglu // Transportation research. - 2005. - Part C. Vol. 13. - P. 19-36. Niittymaki J. Installation and experiences of field testing a fuzzy signal controller / J. Niittymaki // European journal of operational research. - 2001. - Vol. 131. - P. 273-281. Niittymaki J. Fuzzy traffic signal control - Principles and applications. Doctoral thesis. / J. Niittymaki. // Helsinki University of Technology, Transportation Engineering. Publication 103, 2002. - P. 71.
Kosonen I. Multi-agent fuzzy signal control based on realtime simulation / I. Kosonen // Transportation research. - 2003. - Part C. Vol. 11. - P. 389-403.
