[發明專利]快速路交通系統的迭代動態線性化及自學習控制方法

有效

• 申請號: 201710292710.X
• 申請日: 2017-04-28
• 公開（公告）號: CN106935033B
• 公開（公告）日: 2020-07-28
• 發明（設計）人: 池榮虎;林娜;姚文龍
• 申請（專利權）人: 青島科技大學
• 主分類號: G08G1/01
• 分類號: G08G1/01
• 代理公司: 青島中天匯智知識產權代理有限公司 37241
• 代理人: 劉曉

1.快速路交通系統的迭代動態線性化及自學習控制方法，其特征在于，包括以下步驟：

(1)建立快速路交通系統的空間離散交通流模型；

(2)將所述空間離散交通流模型用一般非線性離散時間系統的形式表示；

(3)將一般非線性離散時間模型轉化為動態線性化數據模型；

將非線性離散時間模型轉化為動態線性化數據模型，需要設定非線性離散時間模型滿足以下2個假設：

假設1：f(…)關于控制向量r(t)的偏導數連續；

假設2：非線性離散時間模型滿足廣義Lipschitz條件，即對任意固定的t和||Δr(t)||≠0，有

||Δy(t+1)||≤b_Φ||Δr(t)||

其中，Δy(t+1)＝y(t+1)-y(t)，Δr(t)＝r(t)-r(t-1)；b_Φ是一個正常數；

則可得，對于任意的時刻t一定存在一個被稱為PPD參數矩陣Φ(t)，使得非線性離散時間模型能夠轉化為以下等價的動態線性化數據模型，

Δy(t+1)＝Φ(t)Δr(t) (6)

其中，Φ(t)∈R^n×n且||Φ(t)||≤b_Φ；

(4)建立迭代動態線性化數據模型的學習控制律和參數更新律：

(41)設定動態線性化數據模型滿足假設3，同時設定快速路交通系統在有限的運行時間間隔T內重復，Φ(t)是嚴格重復的；

假設3：PPD參數矩陣Φ(t)是正定或者非負定；

(42)設置期望交通輸出為y_d，k(t)∈Rⁿ，對于所有的t∈{0，1，∧，T}，k＝1，2，∧，y_d，k(t)是迭代相關且有界的，即

其中，b_yd為正常數且存在；

(43)定義跟蹤誤差e_k(t)＝y_d，k(t)-y_k(t),則

e_k(t+1)＝y_d,k(t+1)-y_k(t)-Φ(t)Δr_k(t)＝Φ(t)(Φ(t)^-1y_d,k(t+1)-Φ(t)^-1y_k(t)-Δr_k(t)) (9)

令

e_k(t+1)＝Φ(t)[Θ(t)ζ_k(t)-Δr_k(t)] (10)

其中，ζ_k(t)＝y_d,k(t+1)-y_k(t)∈Rⁿ，Θ(t)＝Φ(t)^-1∈R^n×n；

(44)則可得第k次的學習控制律可表述為：

其中，是Θ(t)的估計值，它的參數更新律為

其中，是給定有界的；c＞0；0＜ab_Φ＜2，P＝I_n×n是單位陣。