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专利号: 2021105998442
申请人: 杭州电子科技大学
专利类型:发明专利
专利状态:已下证
专利领域: 信号装置
更新日期:2024-01-05
缴费截止日期: 暂无
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摘要:

权利要求书:

1.一种城市道路系统交通信号灯故障检测方法,其特征在于基于正半马尔科夫跳变系统模型、事件触发策略和滤波器,针对道路上随机发生车流量进行数据采集,从而有效的对交通信号灯进行故障检测,处理城市道路上车辆阻塞、人流拥挤导致的交通事故和交通瘫痪的问题,具体实现步骤如下:

步骤1、建立城市道路系统的状态空间模型;

步骤2、建立城市道路系统车流的事件触发条件;

步骤3、建立事件触发滤波器模型;

步骤4、构造城市道路系统交通信号灯的故障检测模型;

步骤5、引入阈值报警故障检测机制;

步骤6、设计城市道路中交通信号灯的事件触发故障检测滤波器。

2.根据权利要求1所述的一种城市道路系统交通信号灯故障检测方法,其特征在于步骤1具体实现如下:

1.1通过对城市道路系统的输入输出数据进行采集描述实际交通网络:考虑城市道路系统环形路口,一个城市道路系统的环形路口是由四条主路、四条支路以及用于疏导车辆的交通信号灯组成;各个路口的交通信号灯能够在环形交通网络中起到调节各个路段车流量的作用,对防止发生车辆拥堵或者交通事故有着至关重要的作用;使用正半马尔科跳变系统建模,并对交通信号灯进行故障检测,防止发生交通拥堵;

1.2构造城市道路系统的状态空间模型:y(t)=C(rt)x(t)+D(rt)w(t)+F(rt)f(t),(1)T n

其中,x(t)=[x1(t),x2(t),...,xn(t)]∈R为时刻t驶入路口的车辆数,xj(t)为时刻tp

第j条道路上的车辆数,其中1≤j≤n,n代表主路的条数;y(t)∈R 为时刻t驶出部分路口的车辆数,p代表y(t)的维数, 是不可测的造成交通拥堵的外部扰动因素,m是支路的条数; 是造成交通拥堵的故障信号,q表示交通信号灯的数量;当交通信号灯发生故障时,此时无法正常的引导车流有序的流通;rt表示一个半马尔科夫跳变过程,在一个+

有限集S={1,2,...,J},J∈N内取值;A(rt),B(rt),C(rt),D(rt),E(rt),F(rt)为已知的系统矩阵;为方便起见,令rt=i,i∈S,则系统矩阵可被记作Ai,Bi,Ci,Di,Ei,Fi;假定矩阵Ai是n + n×n

Metzler矩阵,Bi≥0,Ci≥0,Di≥0,Ei≥0,Fi≥0;R , N ,R 分别表示n维向量、n维非负向量、正整数和n×n维欧氏矩阵空间;

1.3设计半马尔科夫跳变信号rt,其转移概率λij(h)满足:其中,h>0,随着Δ趋于0有(ο(Δ)/Δ)趋于0,其中Δ表示自变量,o(Δ)表示Δ的高阶无穷小;对于每个i∈S,i≠j都有λij(h)>0且 其中N表示子系统的个数。

3.根据权利要求2所述的一种城市道路系统交通信号灯故障检测方法,其特征在于步骤2所述的建立城市道路系统车流的事件触发条件,其构造形式如下:||m(t)‖1>β||y(t)‖1,(3)其中,常量0<β<1,m(t)是测量的车流量误差, 其中表示自然数,它表示时刻tι驶出路口的车辆数,y(t)为时刻t驶出路口的车辆数。

4.根据权利要求3所述的一种城市道路系统交通信号灯故障检测方法,其特征在于步骤3所述的建立事件触发滤波器模型,其构造形式如下:其中,xf(t)表示滤波器的状态信号,rf(t)表示残差信号,Afi,Bfi,Cfi,Dfi是要设计的滤波器矩阵。

5.根据权利要求4所述的一种城市道路系统交通信号灯故障检测方法,其特征在于步骤4所述的构造城市道路系统交通信号灯的故障检测模型,具体实现如下:其中, e(t)=rf(t)‑f(t),I表示具有兼容维度的单位矩阵。

6.根据权利要求5所述的一种城市道路系统交通信号灯故障检测方法,其特征在于步骤5所述的引入阈值报警故障检测机,具体实现如下:其中,T表示评估时间,E{}表示数学期望,L1[0,∞)表示L1范数空间,Jr(T)表示残差评估函数,Jth表示阈值,当Jr(T)>Jth时,说明发生故障,并产生报警。

7.根据权利要求6所述的一种城市道路系统交通信号灯故障检测方法,其特征在于步骤6所述的设计城市道路中交通信号灯的事件触发故障检测滤波器,具体实现如下:

6.1设计的事件触发故障检测滤波器系统矩阵如下:n p

其中,α>0,R 向量 R 向量 μ,v是设计滤波器的中间变量,1n表示元素全为1的n维向量, 表示第μ个元素为1,其余元素为0的n维向量,q是交通信号灯的数量;

n

6.2设计常数α>0,β>0,γ>0,σ>0,R向量p

R向量

使得以下不等式:

对于每一个μ=1,2,...,n,ν=1,2,...,q,在步骤6.1设计的滤波器下成立,其中α是证明故障检测系统为正使用的中间变量,β为事件触发条件中的系数,γ是L1增益性能指标,σ是保证故障检测系统稳定使用的中间变量,Z1=I‑β1p×p,Z2=I+β1p×p,1p×p是p行p列的全1矩阵, 是半马尔科夫过程转移概率λij(h)的上界;

6.3根据步骤2、步骤6.1和步骤6.2的前三个条件,得到保证故障检测系统为正的条件:其中,

Ci=(DfiZ1Ci Cfi),Di=(DfiZ1Di DfiZ1Fi‑I).

6.4考虑外部各种不确定因素对城市交通网络上道路车辆的影响,考虑如下约束性能:

6.5根据步骤2、步骤6.1得到保证故障检测系统随机稳定的条件:其中,

6.6设计随机李亚普诺夫函数 其中 它的弱无穷小算子:

根据步骤6.2中的条件,得到:根据步骤6.6说明故障检测系统在设计的事件触发滤波器下是L1随机稳定的。