中文摘要摘要:進(jìn)入21世紀(jì)后,我國(guó)城市化快速發(fā)展,人口迅速增多,機(jī)動(dòng)車(chē)保有量迅猛增長(zhǎng),使得城市交通系統(tǒng)的復(fù)雜性不斷增大,城市交通已經(jīng)成為不可忽視的能源消耗大戶(hù),同時(shí)由于機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣排放所造成的環(huán)境污染日益嚴(yán)重,嚴(yán)重影響人們的生活水平。因此從可持續(xù)發(fā)展的角度考慮,需要從交通運(yùn)營(yíng)的視角對(duì)車(chē)輛尾氣排放進(jìn)行深入研究,分析影響車(chē)輛尾氣排放的因素,尋求節(jié)能減排突破點(diǎn)。道路交叉口是城市交通的關(guān)鍵部分,也是城市道路交通網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行的關(guān)鍵點(diǎn)。在改善城市道路交叉口運(yùn)行效果的眾多方法中,優(yōu)化信號(hào)配時(shí)可以方便快捷的達(dá)到提高運(yùn)行效率的效果。對(duì)城市道路交叉口信號(hào)優(yōu)化配時(shí)的研究具有重要的理論和實(shí)際意義。本論文以基于減少汽車(chē)尾氣排放的城市道路交叉口信號(hào)配時(shí)為研究對(duì)象,選擇延誤和停車(chē)率作為衡量配時(shí)方案的指標(biāo),建立城市道路交叉口信號(hào)優(yōu)化配時(shí)模型,采用改進(jìn)的遺傳算法求解模型,并通過(guò)構(gòu)建機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣排放測(cè)算平臺(tái)對(duì)信號(hào)優(yōu)化前后的汽車(chē)尾氣排放進(jìn)行評(píng)估。本論文的主要研究如下:1、分析了交通信號(hào)控制的基本類(lèi)型、參數(shù)、主要的評(píng)價(jià)指標(biāo)、人工智能在交通信號(hào)控制中的應(yīng)用以及考慮機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣排放的交通信號(hào)配時(shí)優(yōu)化問(wèn)題。2、釆用微觀交通仿真模型(VISSIM模型)和基于VSP分布的污染物排放模型相結(jié)合,構(gòu)建了機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣排放測(cè)算的平臺(tái),根據(jù)VISSIM模型的輸出數(shù)據(jù)獲得車(chē)輛的平均延誤和停車(chē)情況,同時(shí)利用VISSIM模型輸出的車(chē)輛實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)和基于VSP分布的污染物排放模型獲得機(jī)動(dòng)車(chē)在城市道路交叉口的污染物排放。3、分析了城市道路交叉口交通信號(hào)控制條件和方式,明確了交叉口信號(hào)優(yōu)化模型的優(yōu)化目標(biāo)和主要優(yōu)化參數(shù),構(gòu)建了城市道路交叉口信號(hào)優(yōu)化模型。然后在基本遺傳算法的基礎(chǔ)上,對(duì)選擇、交叉和變異策略進(jìn)行改進(jìn),并通過(guò)改進(jìn)后的遺傳算法對(duì)所構(gòu)建的模型進(jìn)行了求解。4、選取實(shí)際道路網(wǎng)絡(luò)中的信號(hào)控制交叉口作為研究對(duì)象,在進(jìn)行實(shí)際交通調(diào)查的基礎(chǔ)上,搭建了交叉口微觀仿真平臺(tái),設(shè)計(jì)了算法程序,對(duì)比了算法的有效性,并對(duì)所得結(jié)果進(jìn)行具體分析,從交通量變化和優(yōu)化目標(biāo)中平均延誤和停車(chē)率的所占比重發(fā)生變化方面進(jìn)行了分析。關(guān)鍵詞:道路交叉口;信號(hào)配時(shí);遺傳算法;機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣排放分類(lèi)號(hào):U491北京交通大學(xué)碩士學(xué)位論文AbstractABSTRACTABSTRACT:Afterentering21stcentury,citiesinourcountrydeveloprapidly,thetrafficdemandofcitizenshasincreasedyearbyyear,andtheprivatecarownershiprevealsatrendofdramaticincrease.Asaresult,theurbantransportationsystemisbecomingmorecomplex,andtheurbantraffichasbecomeabigenergyconsumer.Meanwhile,motorvehicleexhaustemissioncausedbyenvironmentalpollutionisbecomingmoreandmoreseriousandinfluencepeople'sstandardliving.Therefore,itisnecessarythatconsideringfromanangleofsustainabledevelopment,studyontrafficenergyconsumptionandpollutantemissions,analyzeitsinfluencingfactorsandseekingenergy-savingbreakthroughs.Astheintersectionisthekeypointofurbanroad,itisthemaincauseoftheroadcongestionandthebottleneckofurbanroadtrafficsystem.Therearesomanywaystoimprovetheoperatingefficiency,inwhichsignaltimingisoneofthemostdirectandeffectiveway.Therefore,thereisimportanttheoreticvalueandpracticalmeaningtostudyurbanroadsignaltiming.Inthisdissertation,ittakessignalcontroloptimizationofurbanstreetintersectionbaseonvehiclepollutantemissionsassessmentastheresearchobject,andselectsthedelay,numberofstopsastheindexesofmeasuringtimingschemetoestablishthemodeloftheurbanintersectionsignaltimingoptimization.Theimprovedgeneticalgorithmisusedtosolvethemodel,andthevehicleexhaustemissionmeasurementplatformisestablishedtoevaluatethevehiclepollutantemissions.Basedontheexistedresearchresults,thisdissertationmainlytakesthefollowingresearchwork:1.Thispaperanalyzesthebasetype,parameterandthemainevaluationindexoftheurbansignalcontrolandsummarizesthedevelopmentoftheurbansignalcontrol.Meanwhile,theartificialintelligenceandthevehicleemissionareconsideredinthetrafficsignalcontrol2.VISSIMmicroscopictrafficsimulationmodelandthepollutantsdischargemodelbasedonthedistributionofVSPisadoptedtobuildtheplatformofvehicleexhaustemissionmeasurement.BasedonVISSIMmodeloutputdatatoobtaintheaveragevehicledelayandparkingrate.Meanwhile,vehiclerunningreal-timedatafromVISSIM北京交通大學(xué)碩士學(xué)位論文AbstractwillbecombinedwiththepollutantsdischargemodelbasedonthedistributionofVSPtocalculatethevehicleemissionintheurbanintersection.3.Basedonanalyzingtheurbanintersectiontrafficsignalcontrolconditionsandway,clearingtheoptimizationobjectandthemainoptimizationparameter,themodeloftheurbanintersectionsignaltimingoptimizationtobeestablished.Onthebasisofthebasicgeneticalgorithmtoimprovethechoose,crossoverandmutationstrategytoestablishtheimprovedgeneticalgorithmwhichisusedtosolveandanalysistheoptimizationmodel.4.Selecttheactualroadnetworkasthesignalcontrolintersectionresearchobject.Onthebasisoftheactualtrafficinvestigation,structuretheintersectionmicroscopicsimulationplatform,runthealgorithmproceduresofthedesigninthispaperandtheresultsaredetailedanalysisandsummary.Andthen,Thispaperanalyzesthesituationofflowchangeandparameterchange.KEYWORDS:Roadintersection;Signalcontrol;Geneticalgorithm;PollutantemissionCLASSNO:U491北京交通大學(xué)碩士學(xué)位論文目錄目錄中文摘要 iiiABSTRACT iv1□ 11.1 論文選題背景和意義 11.1.1選題背景 11.1.2研究意義 21.2 主要研究?jī)?nèi)容 21.3 技術(shù)路線 31.4 本章小結(jié) 52 國(guó)內(nèi)外研究綜述 62.1 交通信號(hào)控制的基本問(wèn)題 62.1.1道路交通信號(hào)控制基本類(lèi)型 62.1.2道路交通信號(hào)控制基本參數(shù) 72.1.3道路交通信號(hào)控制的評(píng)價(jià)指標(biāo) 92.2 交通信號(hào)控制國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀 112.2.1交通信號(hào)控制的發(fā)展概況 112.2.2人工智能在交通控制中的應(yīng)用 132.3 機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣排放研究現(xiàn)狀 152.3.1機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣排放模型研究 152.3.2考慮排放的交通信號(hào)控制研究 162.4 現(xiàn)有研究的不足 182.5 本章小結(jié) 193 機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣排放測(cè)算平臺(tái) 203.1 機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣測(cè)算平臺(tái) 203.1.1平臺(tái)分析思路 203.1.2機(jī)動(dòng)車(chē)污染物排放因子和測(cè)算種類(lèi)選取 213.1.3機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣排放測(cè)算平臺(tái) 223.2 基于VSP分布的機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣排放模型 243.2.1機(jī)動(dòng)車(chē)比功率VSP 243.2.2基于VSP分布的機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣排放模型 263.3 VISSIM仿真模型的建立 28北京交通大學(xué)碩士學(xué)位論文IS3.3.1 VISSIM仿真模型的選擇 283.3.2 VISSIM模型的信號(hào)配時(shí) 293.3.3 VISSIM模型指標(biāo)的輸出 313.4本章小結(jié) 334 城市道路交叉口信號(hào)優(yōu)化模型及求解 344.1 城市道路交叉口信號(hào)控制分析 344.2 城市道路交叉口信號(hào)優(yōu)化模型構(gòu)建 354.2.1目標(biāo)函數(shù) 354.2.2約束條件 394.2.3優(yōu)化控制模型總結(jié) 404.3基于改進(jìn)遺傳算法的模型求解 404.3.1遺傳算法優(yōu)化方法 404.3.2基于改進(jìn)遺傳算法的求解算法實(shí)現(xiàn) 444.4本章小結(jié) 495 實(shí)例分析 505.1 研究對(duì)象與數(shù)據(jù)收集 505.2 案例的實(shí)現(xiàn) 525.2.1微觀仿真模型建立 525.2.2交叉口信號(hào)優(yōu)化 545.3 算法對(duì)比 555.4 結(jié)果分析 585.5 靈敏度分析 595.5.1流量影響分析 595.5.2參數(shù)影響分析 615.6 本章小結(jié) 646 結(jié)論與展望 656.1 主要研究結(jié)論 656.2 研究展望 65參考文獻(xiàn) 67作者簡(jiǎn)歷 70獨(dú)創(chuàng)性聲明 71學(xué)位論文數(shù)據(jù)集 72北京交通大學(xué)碩士學(xué)位論文 1緒論隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展、城市化加快,機(jī)動(dòng)車(chē)的保有量不斷增加,道路交通擁堵問(wèn)題和機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣排放污染問(wèn)題日益嚴(yán)重。在這種情況下,研究基于減少機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣排放的城市道路交叉口交通信號(hào)優(yōu)化配時(shí)具有重要的實(shí)際意義。1.1論文選題背景和意義1.1.1選題背景經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展和城市化水平的不斷提高,促使城市轄區(qū)范圍不斷擴(kuò)大,常住人口和居民出行量劇增,機(jī)動(dòng)車(chē)保有量迅猛增長(zhǎng)。機(jī)動(dòng)車(chē)保有量的增加,導(dǎo)致道路交通擁堵現(xiàn)象日益嚴(yán)重,交通擁堵持續(xù)時(shí)間逐漸增長(zhǎng),機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣排放逐漸增多。道路交通擁堵和污染物排放己經(jīng)成為城市面臨的重要社會(huì)問(wèn)題。我國(guó)在《國(guó)家中長(zhǎng)期科學(xué)和技術(shù)發(fā)展規(guī)劃綱要(2006-2020)》中明確指出,交通領(lǐng)域的能源消耗和環(huán)境污染問(wèn)題十分嚴(yán)峻,同時(shí)將交通安全和交通擁堵問(wèn)題提上了議程,并指出交通運(yùn)行情況和和環(huán)境污染問(wèn)題密切關(guān)系到城市經(jīng)濟(jì)的發(fā)展、人們生活環(huán)境的優(yōu)劣。隨著道路交通擁堵和污染物排放的惡化,交通管理者和相關(guān)的研究人員將城市交通的擁堵和環(huán)境污染作為了重要的研究課題,并開(kāi)展了多層次的研究工作。其中包括完善基礎(chǔ)設(shè)施、改善車(chē)輛技術(shù)和交通管理與控制等。在完善基礎(chǔ)設(shè)施和改進(jìn)車(chē)輛技術(shù)等方面所能達(dá)到改善交通擁堵和污染物排放效果的功能已經(jīng)很難再向前推進(jìn)的情況下,交通管理和控制逐漸受到了人們的廣泛關(guān)注。其中應(yīng)用計(jì)算機(jī)強(qiáng)大處理能力和先進(jìn)控制理論在減少道路交通擁堵和污染物排放領(lǐng)域受到了最廣泛的應(yīng)用,例如城市道路交叉口的信號(hào)配時(shí)技術(shù)、車(chē)輛誘導(dǎo)信息技術(shù)、單行路交通政策和車(chē)道分配控制等在優(yōu)化城市交通運(yùn)行狀況中起到了至關(guān)重要的作用。目前,一些學(xué)者已經(jīng)將環(huán)境因素逐步納入到交通規(guī)劃、控制和管理之中,并開(kāi)展了不同層次的相關(guān)研究。城市道路交叉口作為城市交通網(wǎng)絡(luò)的重要組成部分不容忽視,它是影響交通擁堵的重要影響因素。同時(shí),車(chē)輛在交叉口處頻繁的加減速運(yùn)動(dòng),使得城市道路交叉口成為車(chē)輛尾氣排放相對(duì)集中的區(qū)域。因此,研究城市道路交叉口信號(hào)控制并將其應(yīng)用于實(shí)際的交通管理與控制中,從而達(dá)到減少車(chē)輛尾氣排放和緩解交通擁堵的目的,己成為亟待解決的重要問(wèn)題。1北京交通大學(xué)碩士學(xué)位論文 m.1.1.2研究意義城市道路交叉口是城市交通網(wǎng)絡(luò)的重要組成部分,是交通網(wǎng)絡(luò)中多向交通流的集中和分散處,這就使得城市道路交叉口成為了交通網(wǎng)絡(luò)中的瓶頸地點(diǎn)。而交叉口處信號(hào)的控制會(huì)造成機(jī)動(dòng)車(chē)運(yùn)行工況的變化,即經(jīng)歷減速、停車(chē)和加速的過(guò)程,在這一過(guò)程中會(huì)不可避免的產(chǎn)生一定的延誤。另外,由于機(jī)動(dòng)車(chē)的排放特性,使得機(jī)動(dòng)車(chē)在頻繁加減速的過(guò)程中會(huì)比勻速行駛時(shí)排放更多的污染物。針對(duì)上述的分析,研究基于減少汽車(chē)尾氣排放的城市道路交叉口信號(hào)優(yōu)化配時(shí)就有了很實(shí)際的意義。首先,我國(guó)大城市道路交通擁堵和環(huán)境污染問(wèn)題日益凸顯,嚴(yán)重影響了人們的生活質(zhì)量,如何緩解道路交通擁堵和減少車(chē)輛污染物的排放已經(jīng)成為了亟待解決的重大問(wèn)題。其次,在城市道路交叉口信號(hào)優(yōu)化配時(shí)研究中,選取不同的優(yōu)化方法會(huì)得到不同的優(yōu)化效果,本論文提出的優(yōu)化方法和相應(yīng)的求解方法可以為后續(xù)的城市道路交叉口信號(hào)優(yōu)化研究提供參考。同時(shí),應(yīng)用模擬仿真和優(yōu)化方法相結(jié)合的思路也可以對(duì)其他研究有一定的啟示。最后,本論文構(gòu)建的機(jī)動(dòng)車(chē)污染物排放測(cè)算平臺(tái)同樣可以推廣到交叉口以外的機(jī)動(dòng)車(chē)污染物的排放測(cè)算研究中。由于應(yīng)用了本地化的污染物排放模型,對(duì)于研究本地的交通環(huán)境問(wèn)題將會(huì)更加實(shí)用準(zhǔn)確。1.2主要研究?jī)?nèi)容本論文的研究目標(biāo)在于提出城市道路交叉口的信號(hào)配時(shí)的優(yōu)化模型,并且研究信號(hào)交叉口在信號(hào)優(yōu)化前后的車(chē)輛污染物排放情況,進(jìn)而對(duì)指定的交叉口信號(hào)進(jìn)行優(yōu)化,達(dá)到減少機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣排放的效果;通過(guò)借助微觀交通仿真模型、機(jī)動(dòng)車(chē)排放模型構(gòu)建了機(jī)動(dòng)車(chē)污染物排放的測(cè)算平臺(tái),設(shè)計(jì)了城市道路交叉口信號(hào)優(yōu)化配時(shí)模型,設(shè)計(jì)出基于改進(jìn)遺傳算法的優(yōu)化算法程序并對(duì)模型進(jìn)行求解分析,并通過(guò)案例研究,對(duì)所提的方法進(jìn)行論證。針對(duì)以上研究目標(biāo),本論文的研究?jī)?nèi)容主要包括以下幾個(gè)方面:(1)研究現(xiàn)狀分析對(duì)城市道路交叉口交通信號(hào)控制的基本參數(shù)、基本類(lèi)型和評(píng)價(jià)指標(biāo)做了詳細(xì)分析,從交通信號(hào)控制的發(fā)展、人工智能在交通控制中的應(yīng)用和考慮排放的交通信號(hào)控制研究三個(gè)方面對(duì)交通信號(hào)控制的國(guó)內(nèi)外研究進(jìn)行了綜述。(2)機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣排放測(cè)算平臺(tái)構(gòu)建本論文的主要目標(biāo)是對(duì)城市交叉口交通信號(hào)優(yōu)化控制的環(huán)境效益進(jìn)行研究,2北京交通大學(xué)碩士學(xué)位論文 緒論針對(duì)于這一目標(biāo),采用微觀交通仿真模型(VISSIM模型)和基于VSP分布的污染物排放模型相結(jié)合構(gòu)建了機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣排放測(cè)算的平臺(tái),根據(jù)VISSIM模型的輸出數(shù)據(jù)獲得車(chē)輛的平均延誤和停車(chē)率,同時(shí)利用VISSIM模型的輸出的車(chē)輛實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)和基于VSP分布的污染物排放模型獲得機(jī)動(dòng)車(chē)在城市交叉口的污染物排放。(3)建立了城市道路交叉口信號(hào)優(yōu)化模型并用改進(jìn)的遺傳算法求解,對(duì)城市道路交叉口交通信號(hào)控制的條件和方式進(jìn)行分析,明確了交叉口信號(hào)優(yōu)化模型的優(yōu)化目標(biāo)和主要的優(yōu)化參數(shù),構(gòu)建城市交叉口信號(hào)優(yōu)化模型。然后在基本遺傳算法的基礎(chǔ)上,對(duì)選擇、交叉和變異策略進(jìn)行改進(jìn),并通過(guò)改進(jìn)后的遺傳算法對(duì)所構(gòu)建的模型進(jìn)行了求解,對(duì)結(jié)果進(jìn)行分析。(4)實(shí)例測(cè)算與結(jié)果分析選取實(shí)際道路網(wǎng)絡(luò)中的信號(hào)控制交叉口作為研究對(duì)象,在進(jìn)行實(shí)際交通調(diào)查的基礎(chǔ)上,搭建交叉口的微觀仿真平臺(tái),設(shè)計(jì)了算法程序,并對(duì)所得結(jié)果進(jìn)行具體分析,對(duì)比了算法的有效性,從而對(duì)本論文所提的方法和理論的可行性和有效性進(jìn)行驗(yàn)證。1.3技術(shù)路線本論文在分析交通信號(hào)控制基本問(wèn)題和交通信號(hào)控制國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上,通過(guò)選取微觀交通仿真模型(VISSIM模型)和基于機(jī)動(dòng)車(chē)比功率VSP的污染物排放模型搭建了機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣測(cè)算平臺(tái),對(duì)城市交叉口的交通信號(hào)控制進(jìn)行了分析,構(gòu)建了城市交叉口交通信號(hào)控制模型,并用改進(jìn)的遺傳算法對(duì)構(gòu)建的模型進(jìn)行求解分析。通過(guò)選取實(shí)際道路中的交叉口作為研究對(duì)象,對(duì)本論文所提的方法和理論的可行性和有效性進(jìn)行驗(yàn)證。本論文的技術(shù)路線如圖1-1所示。3北京交通大學(xué)碩士學(xué)位論文 □國(guó) S本類(lèi)型、參數(shù)2交通控制基木問(wèn)題一 ^r 基木評(píng)價(jià)指標(biāo)7卜 研 交通信號(hào)控制 _信號(hào)控制的發(fā)展究 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀 p-~如二匕一,,,綜 ~人T智能的應(yīng)Mj述 模型和信號(hào)控制機(jī)動(dòng)VSP分布 HVSPBINh￡2啡六剩H義艦h -1f5議個(gè)人HBIN排放率h氣排 T 「放的 r-運(yùn)行工況 測(cè)算 排放計(jì)算Vp' 9人fUft/具 I 1 葉口 延誤指標(biāo)I城市交叉u信號(hào)控制分析I—口信 d優(yōu)化0標(biāo)卜號(hào)優(yōu) 城市交叉口信號(hào)—化控 伏;化控制模型L-j優(yōu)化參數(shù)M制模 I 52~改進(jìn)的遺傳i法~^1模型求解設(shè)計(jì)求解 fi職聽(tīng)hI城市交叉口信號(hào)I信號(hào)優(yōu)化后^L n優(yōu)化控偉ij模型hi交叉口狀況I例一-—II ?!機(jī)動(dòng)車(chē)馬氣測(cè)算平臺(tái)—I優(yōu)化結(jié)果和靈敏度分析I圖M本論文研究的技術(shù)路線Fig.1-1Thetechnicalchartofthesis木論文的內(nèi)容包括以下六章:第一章為緒論,主要闡述本論文研究的背景和意義,介紹主要研究?jī)?nèi)容和研究H標(biāo),闡述研究的主要思路。4北京交通大學(xué)碩士學(xué)位論文 緒論第二章是國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究綜述,首先分析了交通信號(hào)控制的基本參數(shù)、基本類(lèi)型和主要的評(píng)價(jià)指標(biāo),然后對(duì)交通信號(hào)控制的國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究從三個(gè)角度進(jìn)行了分析。第三章構(gòu)建了機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣測(cè)算平臺(tái),通過(guò)對(duì)機(jī)動(dòng)車(chē)比功率的研究,選取基于機(jī)動(dòng)車(chē)比功率VSP的污染物排放模型用于機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣排放的測(cè)算,選取VISSIM微觀仿真模型研究車(chē)輛的運(yùn)行情況。第四章構(gòu)建了城市道路交叉口交通信號(hào)優(yōu)化控制模型,對(duì)城市道路交叉口交通信號(hào)協(xié)調(diào)控制進(jìn)行分析,將車(chē)輛量的平均延誤和停車(chē)次數(shù)作為優(yōu)化目標(biāo),將交叉口的周期長(zhǎng)度和各相位綠燈時(shí)間作為優(yōu)化參數(shù),最后通過(guò)改進(jìn)的遺傳算法對(duì)模型進(jìn)行分析求解。第五章選取實(shí)際城市道路交叉口為研究對(duì)象,對(duì)城市交叉口交通狀況進(jìn)行交通調(diào)查,結(jié)合搭建的機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣排放測(cè)算平臺(tái),和構(gòu)建的城市道路交叉口交通信號(hào)優(yōu)化控制模型,對(duì)城市交叉口的信號(hào)控制進(jìn)行優(yōu)化,并將所得結(jié)果與現(xiàn)行交通信號(hào)控制策略比較。然后選取交通流量和優(yōu)化指標(biāo)參數(shù)進(jìn)行靈敏度分析。第六章是主要研究結(jié)論和研究展望,首先對(duì)全文的研究成果進(jìn)行簡(jiǎn)要總結(jié),并根據(jù)得到的結(jié)論給出下一步的研究方向。1.4本章小結(jié)本章首先介紹了本論文的選題背景和論文的選題意義,然后明確了本論文的主要研究?jī)?nèi)容與研究方法,在此基礎(chǔ)上,最后給出了研究的技術(shù)路線和論文結(jié)構(gòu)安排。5北京交通大學(xué)碩士學(xué)位論文 國(guó)內(nèi)外研究綜述2國(guó)內(nèi)外研究綜述本章首先介紹城市道路交通信號(hào)控制的基本問(wèn)題,包括交通信號(hào)控制的基本類(lèi)型、基本參數(shù)和主要的評(píng)價(jià)指標(biāo)。然后對(duì)交通信號(hào)控制的國(guó)內(nèi)外的研究現(xiàn)狀從交通信號(hào)控制的發(fā)展、人工智能在交通控制中的應(yīng)用和考慮排放的交通信號(hào)控制三個(gè)角度進(jìn)行了綜述。2.1交通信號(hào)控制的基本問(wèn)題道路交通信號(hào)控制的基本問(wèn)題主要包括城市交通信號(hào)控制的基本類(lèi)型、基本參數(shù)和主要的評(píng)價(jià)指標(biāo)三個(gè)方面。2.1.1道路交通信號(hào)控制基本類(lèi)型道路交通信號(hào)根據(jù)控制的范圍和方式的不同,其基本的類(lèi)型也不同。從控制范圍的角度劃分,交通信號(hào)控制的基本類(lèi)型分為區(qū)域交通信號(hào)控制,交通干線的協(xié)調(diào)控制和單個(gè)交叉口的控制三類(lèi)⑴。(1)區(qū)域交通信號(hào)控制區(qū)域交通控制也可以稱(chēng)為面控,區(qū)域交通信號(hào)控制的對(duì)象是所控制區(qū)域內(nèi)的所有信號(hào)控制交叉口,通過(guò)對(duì)控制區(qū)域內(nèi)全部的信號(hào)燈進(jìn)行配置,實(shí)現(xiàn)對(duì)所有的交叉口信號(hào)燈的綜合性協(xié)調(diào)控制,從而來(lái)提高交通控制區(qū)域內(nèi)的車(chē)輛通行能力,減少交通控制區(qū)域內(nèi)車(chē)輛的損失情況。對(duì)區(qū)域交通信號(hào)控制范圍較小的區(qū)域可以釆用整區(qū)集中控制;對(duì)于范圍較大的區(qū)域,可以把點(diǎn)控和線控組成特定的控制級(jí)別,釆用分區(qū)分級(jí)管理的控制方法。區(qū)域交通信號(hào)控制的優(yōu)化目標(biāo)可以是車(chē)輛的平均延誤、排隊(duì)長(zhǎng)度和能耗排放等,控制參數(shù)一般情況下為周期、綠信比和相位差。(2)干線的協(xié)調(diào)控制干線的協(xié)調(diào)控制也可以稱(chēng)為線控,控制的對(duì)象是城市主干線上若干個(gè)連續(xù)的信號(hào)交叉口,通過(guò)特定的方式將交通干線上連續(xù)的交叉口連接起來(lái),對(duì)這些連續(xù)的信號(hào)交叉口釆用協(xié)調(diào)的配時(shí)方法,可以使得車(chē)輛在干線上行駛時(shí)通過(guò)干線交叉口時(shí)更多的遇到連續(xù)的綠燈,提高整個(gè)干線交通的運(yùn)行效率,減少干線上車(chē)輛在交叉口的平均延誤和平均停車(chē)次數(shù),緩解城市交通干線的壓力。干線交通信號(hào)控制的優(yōu)化目標(biāo)同樣可以是車(chē)輛的平均延誤、排隊(duì)長(zhǎng)度和能耗排放等;控制參數(shù)一6北京交通大學(xué)碩士學(xué)位論文 國(guó)內(nèi)外研究綜述般情況下為周期、綠信比和相位差。(3)單個(gè)交叉口的控制單個(gè)交叉口的控制也可以稱(chēng)為點(diǎn)控,單個(gè)交叉口的控制的對(duì)象是城市交通網(wǎng)絡(luò)中的單個(gè)信號(hào)控制交叉口,通過(guò)對(duì)信號(hào)控制交叉口的主要信號(hào)配時(shí)參數(shù)進(jìn)行配置,實(shí)現(xiàn)對(duì)單個(gè)信號(hào)控制交叉口的優(yōu)化控制,從而來(lái)提高單個(gè)交叉口的車(chē)輛通行能力和車(chē)輛在交叉口的排隊(duì)長(zhǎng)度和平均延誤。單個(gè)交叉口的控制的優(yōu)化目標(biāo)可以是車(chē)輛的平均延誤、排隊(duì)長(zhǎng)度和交叉口的通行能力等;控制參數(shù)一般情況下為周期、綠信比和相位時(shí)長(zhǎng)。無(wú)論是區(qū)域交通信號(hào)控制、交通干線的協(xié)調(diào)控制或者單個(gè)交叉口的控制,從控制的操作角度講,三種交通信號(hào)控制都包含在定時(shí)控制和感應(yīng)控制中[2】。(1)定時(shí)控制定時(shí)控制是在城市道路網(wǎng)絡(luò)中使用最廣泛的一種交通控制方式,這種控制方式易于實(shí)現(xiàn),根據(jù)信號(hào)交叉口在特定時(shí)間內(nèi)的交通流量數(shù)據(jù)就可以預(yù)先確定周期、綠信比和相位差等所有的控制參數(shù)。在交通管理控制中,可以一直采用一種配時(shí)方案,即單時(shí)段定時(shí)控制;也可以在不同的時(shí)間段采用不同的配時(shí)方案,即多時(shí)段定時(shí)控制。定時(shí)控制的參數(shù)不會(huì)隨著交通情況的改變而改變,因此它并不能很好的滿(mǎn)足實(shí)際的交通需求。(2)感應(yīng)控制感應(yīng)控制沒(méi)有固定的交叉口信號(hào)控制參數(shù),是根據(jù)交叉路口的交通流量的變化情況來(lái)實(shí)現(xiàn)信號(hào)實(shí)時(shí)控制的。通過(guò)在交叉口進(jìn)口的上游設(shè)置車(chē)輛檢測(cè)器來(lái)檢測(cè)車(chē)輛的到達(dá)情況,然后根據(jù)設(shè)定的計(jì)算方法進(jìn)行信號(hào)參數(shù)的計(jì)算,從而實(shí)現(xiàn)交叉口信號(hào)的感應(yīng)控制。根據(jù)車(chē)輛檢測(cè)器的設(shè)置情況可將感應(yīng)控制分為半感應(yīng)控制和全感應(yīng)控制兩種類(lèi)型。半感應(yīng)控制是指只在一部分交叉路口進(jìn)口的上游設(shè)置檢測(cè)器;全感應(yīng)控制是指在所有交叉路口進(jìn)口的上游設(shè)置檢測(cè)器。2.1.2道路交通信號(hào)控制基本參數(shù)道路交通信號(hào)控制的基本參數(shù)包括相位、周期、綠信比、相位差等,用于交通信號(hào)控制的直接控制參數(shù)是周期、綠信比和相位差。合理的分配信號(hào)控制交叉口的控制參數(shù),可以有效的減少交叉口處車(chē)輛的平均延誤和平均停車(chē)次數(shù),從而改善實(shí)現(xiàn)交叉口的通行能力。1.相位信號(hào)相位是指交通節(jié)點(diǎn)單元在某個(gè)方向或幾個(gè)方向上的交通流獲得的通行權(quán)的時(shí)間段。針對(duì)交通流所處的車(chē)道情況可以采取不同的放行策略,如果交通流合7北京交通大學(xué)碩士學(xué)位論文 國(guó)內(nèi)外研究綜述成在同一條車(chē)道,這些交通流將會(huì)在一個(gè)相位同時(shí)放行;相反,交通流分散在不同的車(chē)道,它們可能被有選擇的放行。針對(duì)單個(gè)交叉路口來(lái)說(shuō)可以把它設(shè)計(jì)為兩相位、三相位也可以是更多的八相位,針對(duì)不同的相位設(shè)計(jì)出來(lái)的信號(hào)系統(tǒng)稱(chēng)之為相位信號(hào)系統(tǒng),多相位信號(hào)系統(tǒng)雖然可以提高交通的安全性,但是這使得路口的利用率不高。在進(jìn)行相位數(shù)和信號(hào)相位方案的設(shè)計(jì)時(shí),以下兩個(gè)重要的因素應(yīng)該得到重視。(1)相位劃分通過(guò)分離有交叉沖突的交通流可以減少危險(xiǎn)。然而,信號(hào)相位數(shù)量的增加,通常會(huì)增加車(chē)輛的等待時(shí)間和排隊(duì)的長(zhǎng)度從而降低信號(hào)操作效率,相位設(shè)計(jì)時(shí)應(yīng)綜合考慮各方面的影響。(2)相位設(shè)計(jì)方案應(yīng)該與交叉口處的具體情況包括車(chē)道的設(shè)置情況、地貌特征、車(chē)輛運(yùn)行情況、行人和非機(jī)動(dòng)車(chē)等的需求想?yún)f(xié)調(diào)。2.周期對(duì)交通控制而言,信號(hào)燈從起始相位到終止相位所經(jīng)歷的時(shí)間稱(chēng)為一個(gè)信號(hào)周期。適宜的周期長(zhǎng)度的設(shè)置可以有效的減少交叉口處車(chē)輛的排隊(duì)等待時(shí)間和更快速的疏散交叉口處的車(chē)流量。信號(hào)周期長(zhǎng)度與交叉口處車(chē)流量的關(guān)系應(yīng)該是協(xié)調(diào)變化的,信號(hào)周期長(zhǎng)度隨著交通流量增大而增大可以使單位周期內(nèi)的車(chē)輛最大可能的在綠燈時(shí)間內(nèi)全部通過(guò)交叉口,從而使車(chē)輛延誤最小,緩解交通擁堵?tīng)顩r;另一方面,信號(hào)周期長(zhǎng)度并不能隨交通流量的變化而無(wú)限制的變化,因?yàn)橹芷谶^(guò)長(zhǎng)會(huì)導(dǎo)致其他道路上的紅燈時(shí)間增長(zhǎng),增加這些道路上車(chē)輛的排隊(duì)等待時(shí)間,同時(shí)本車(chē)道上的路燈時(shí)間過(guò)長(zhǎng),會(huì)造成道路使用效率的下降,而周期太短將會(huì)造成車(chē)流量疏散不及時(shí),產(chǎn)生交通擁堵。所以,信號(hào)周期是交通信號(hào)控制的重要參數(shù)[3]。3.綠信比周期確定后,根據(jù)相位的關(guān)鍵交通流量將可用的綠燈時(shí)間分配給每一相位。綠信比是指在一個(gè)周期內(nèi)對(duì)某一指定相位有效綠燈時(shí)間與信號(hào)周期長(zhǎng)度之比,通常用A表示。綠燈時(shí)間是指一個(gè)相位內(nèi)綠燈亮起的時(shí)間;損失時(shí)間指的是綠燈開(kāi)始時(shí)車(chē)輛起動(dòng)所產(chǎn)生的延誤時(shí)間和當(dāng)交叉路口車(chē)輛己清空時(shí)的轉(zhuǎn)換間隔時(shí)間之和;有效綠燈時(shí)間g,指的是車(chē)輛在獲得通行權(quán)后能夠有效使用的時(shí)間,它是由綠燈時(shí)間和轉(zhuǎn)換時(shí)間減去損失時(shí)間構(gòu)成的。式(2-1)表示的是交叉口處的綠信比;I:;1=1(2-1)C通過(guò)分析可知0<;1<1。交叉口處的綠信比反應(yīng)的是所處相位的交通流通過(guò)交叉口所需要的綠燈時(shí)間,是進(jìn)行交叉口信號(hào)交通控制的重要參數(shù),綠信比的優(yōu)化對(duì)道路交叉口處的交通流的快速疏散和減少交叉口處車(chē)輛的延誤和排隊(duì)有非常重要的作用。 .8j匕鼓社輸數(shù) 國(guó)內(nèi)夕卜研究綜述4.相位差相位差針對(duì)的是多個(gè)信號(hào)交叉口而言的,當(dāng)同時(shí)考慮多個(gè)交叉口的信號(hào)控制時(shí),問(wèn)題將會(huì)變得更加復(fù)雜,除了相位、綠信比和周期外,相位差也是一個(gè)非常關(guān)鍵的參數(shù)。設(shè)置合理的相位差可以使車(chē)流更加舒暢的經(jīng)過(guò)有多個(gè)信號(hào)控制交叉路口組成的道路,選擇多個(gè)交叉口中的一個(gè)交叉口作為參考交叉口,其他交叉口的相位開(kāi)始時(shí)刻落后于參考交叉口出的相位起始時(shí)刻的最小時(shí)間長(zhǎng)度稱(chēng)為絕對(duì)相位差,在車(chē)輛前進(jìn)的方向上相鄰交叉口之間的協(xié)調(diào)相位的起始時(shí)刻的最小相位差,稱(chēng)為相對(duì)相位差。2.1.3道路交通信號(hào)控制的評(píng)價(jià)指標(biāo)有效的道路交通信號(hào)控制可以使得復(fù)雜的交通流有效快速的通過(guò)城市交叉口。在進(jìn)行交叉口信號(hào)控制時(shí),經(jīng)?？紤]的因素有交叉口處車(chē)輛的通行情況、車(chē)輛的排隊(duì)情況、車(chē)輛的延誤情況、車(chē)輛的燃油消耗情況和車(chē)輛的污染物排放t青況,同時(shí)在信號(hào)控制時(shí)還要兼顧交通安全和利用效率。針對(duì)以上各種需要,主要常用的交通評(píng)價(jià)指標(biāo)包括延誤、排隊(duì)長(zhǎng)度、通行量和停車(chē)次數(shù)等指標(biāo)[4]。1.延誤延誤時(shí)間指的是在進(jìn)行交叉口信號(hào)控制時(shí)車(chē)輛受到信號(hào)控制的影響所造成的車(chē)輛行駛時(shí)間的損失。將交叉口處所有進(jìn)道口的車(chē)輛延誤進(jìn)行平均可以得到交叉口處車(chē)輛的平均延誤;將交叉口處所有進(jìn)道口的車(chē)輛延誤進(jìn)行求和可以得到交叉口處車(chē)輛的總延誤。延誤是信號(hào)控制的關(guān)鍵指標(biāo),主要包括以下幾種[2]:(1)固定延誤一在交叉路口處,由于設(shè)置交通信號(hào)控制裝備或交通標(biāo)志所造成的車(chē)輛的延誤,固定延誤與道路上交通流的運(yùn)行狀態(tài)和以及在道路上行駛的其它車(chē)輛的干擾無(wú)關(guān)。(2)行駛延誤一車(chē)輛在不擁擠的道路上以平均速度通過(guò)調(diào)查路線所耗費(fèi)的時(shí)間稱(chēng)為計(jì)算時(shí)間,而計(jì)算時(shí)間和實(shí)際行駛時(shí)間的差值成為行駛延誤。(3)停車(chē)延誤一車(chē)輛由于信號(hào)信號(hào)控制的影響需要停車(chē)排隊(duì)等待通過(guò)所耗費(fèi)的時(shí)間,其中包括駕駛員剎住車(chē)輪和車(chē)輛停止不動(dòng)的時(shí)間,以及駕駛員的反應(yīng)時(shí)間。(4)排隊(duì)延誤一在經(jīng)過(guò)排隊(duì)路段時(shí),車(chē)輛以暢行車(chē)速通過(guò)所耗費(fèi)的時(shí)間與車(chē)輛排隊(duì)通過(guò)所耗費(fèi)的時(shí)間的差值。(5)引道延誤一在入口引道上,由于信號(hào)控制的影響,造成車(chē)輛在引道上行駛的延誤稱(chēng)之為引道延誤。2.排隊(duì)長(zhǎng)度9北京交通大學(xué)碩士學(xué)位論文 國(guó)內(nèi)外研究綜述排隊(duì)長(zhǎng)度作為衡量城市交叉口信號(hào)控制的非常重要的指標(biāo),受到了廣泛的研究。針對(duì)交叉口處車(chē)輛的排隊(duì)情況,交叉口處車(chē)輛的排隊(duì)情況可分為非飽和條件下,飽和條件下和過(guò)飽和條件下的排隊(duì)長(zhǎng)度三種情形[5]:(1)非飽和條件下在交叉口處,如果交通流量并沒(méi)有達(dá)到飽和狀態(tài)時(shí),取飽和度為X,車(chē)輛在停車(chē)線后的排隊(duì)長(zhǎng)度可以采用下面的公式計(jì)算:L=Lo+LR (2-2)L。=exp卜(4/3)*(M*r*《,)。5*(1-jc)/X]/[2(1-x)] (2-3)式中,一綠燈.未開(kāi)始時(shí)車(chē)輛的排隊(duì)長(zhǎng)度;一紅燈未開(kāi)始時(shí)車(chē)輛的排隊(duì)長(zhǎng)度;一紅燈期間的車(chē)輛排隊(duì)長(zhǎng)度。LR=qy*tR==g,*Til-u) (2-4)式中,q!一每單位路寬的飽和流量;Teg—W效M-;IT日寸I旬;r一信號(hào)周期;一到達(dá)交通流量;U一綠伯比;tji一紅燈時(shí)間。(2)飽和條件下在交叉口處,如果交通流量達(dá)到飽和狀態(tài)時(shí),假設(shè)z,_,表示第/-1周期的車(chē)輛的排隊(duì)長(zhǎng)度,表示第/周期的車(chē)輛排隊(duì)長(zhǎng)度,那么有下面的公式成立-A=A-1+(《V-義+ (2-5)式中,g—綠燈時(shí)間;—紅燈時(shí)間;A一綠信比。(3)過(guò)飽和條件下在交叉口處,如果交通流量已經(jīng)超過(guò)了飽和狀態(tài)時(shí),車(chē)輛的排隊(duì)長(zhǎng)度可根據(jù)下面公式確定: L=,(x_l+如一 (2-6)式中,&一交叉口入口通行能力。^=0.67+^^-^ (2-7)6003.停車(chē)次數(shù)一個(gè)信號(hào)周期內(nèi),完全停車(chē)次數(shù)的總和就是停車(chē)次數(shù)。一個(gè)信號(hào)周期內(nèi),停車(chē)車(chē)輛數(shù)除以通過(guò)交叉口停車(chē)線的車(chē)輛總數(shù)叫做停車(chē)率。停車(chē)次數(shù)作為交通信號(hào)10北京交通大學(xué)碩士學(xué)位論文 國(guó)內(nèi)外研究綜述控制中受到廣泛應(yīng)用的性能指標(biāo),可以通過(guò)反映車(chē)輛在交叉口處的停車(chē)情況從而反映交叉口處信號(hào)控制的效果,在相同的環(huán)境下,停車(chē)次數(shù)越小則信號(hào)控制效果最好。4.通行能力通行能力是指在現(xiàn)有的交通環(huán)境和交叉口信號(hào)控制的條件下,在規(guī)定的時(shí)間段內(nèi)通過(guò)交叉口進(jìn)口道的停車(chē)線的車(chē)輛數(shù)的最大值。將所有的進(jìn)口道在規(guī)定的時(shí)間段內(nèi)通過(guò)的車(chē)輛數(shù)相加可以得到交叉口的通行量[2]。交叉口的通行能力與信號(hào)周期密切關(guān)聯(lián),周期越長(zhǎng),通行能力越大,但無(wú)限制的增加信號(hào)周期并不能持續(xù)的提高進(jìn)口道的通行能力。值得注意的是,通行能力的增加還會(huì)造成交叉口處車(chē)輛燃油消耗和環(huán)境污染和噪音污染的加重,所以在確定交叉口處車(chē)輛的通行能力時(shí)要把握適當(dāng)?shù)某潭取?.2交通信號(hào)控制國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀2.2.1交通信號(hào)控制的發(fā)展概況隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展,城市道路里程不斷增多,城市道路交叉口數(shù)量猛增,交叉口的安全和擁堵問(wèn)題受到了人們的廣泛關(guān)注,1850年人們就開(kāi)始對(duì)城市交通信號(hào)進(jìn)行簡(jiǎn)單的控制。1968年,英國(guó)倫敦市首次使用燃?xì)馍珶粜盘?hào),用于城市交通的控制[6】,這使得在全世界范圍內(nèi)出現(xiàn)了真正意義上的交通信號(hào)燈,具有里程碑的意義。1908年美國(guó)紐約也采取了類(lèi)似英國(guó)倫敦的交通信號(hào)燈控制,從而引領(lǐng)了全美信號(hào)燈的廣泛應(yīng)用。1914年,美國(guó)在克利夫城安裝使用了人工操作的電氣照明信號(hào)燈,1919年,紐約市開(kāi)始把手動(dòng)指揮的旗子換成了電機(jī)控制的信號(hào)燈。在1923年,GarrettMorgan申請(qǐng)專(zhuān)利Morgan交通信號(hào)燈,后來(lái)賣(mài)給了通用電氣公司。1926年,英國(guó)研制成功第一臺(tái)使用固定周期的控制方式的交叉路口自動(dòng)控制交通信號(hào)機(jī),后來(lái)又研發(fā)出多時(shí)段固定周期的自動(dòng)控制交通信號(hào)機(jī)。隨后的1928年,美國(guó)研制出了使用橡皮管氣壓式檢測(cè)器的車(chē)輛感應(yīng)式交通信號(hào)燈,幾年后被英國(guó)、日本等國(guó)采用。到1932年,整個(gè)美國(guó)已經(jīng)全部釆用了電機(jī)控制信號(hào)燈。伴隨著交通信號(hào)的不斷發(fā)展和廣泛的應(yīng)用,交通信號(hào)控制的手段和策略也在不斷的改進(jìn)和完善。從開(kāi)始的單一交叉口控制到交通干線信號(hào)控制再到后來(lái)的區(qū)域交通控制都得到了廣泛的應(yīng)用。1917年,美國(guó)鹽湖城安裝使用了人工控制的干道信號(hào)協(xié)調(diào)系統(tǒng)。隨后使用電子計(jì)時(shí)器的干道信號(hào)協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)出現(xiàn)在美國(guó)休斯敦,1928年一種步進(jìn)式的定周期干道信號(hào)控制定時(shí)系統(tǒng)在美國(guó)研制成功,并在英國(guó)、德國(guó)、日本等國(guó)得到了非常廣泛的應(yīng)用17]。11北京交通大學(xué)碩士學(xué)位論文 國(guó)內(nèi)外研究綜述隨著科技的發(fā)展,電子計(jì)算機(jī)技術(shù)被逐漸應(yīng)用到交通控制中,這促使交通信號(hào)控制的發(fā)展進(jìn)入了一個(gè)薪新的階段。1952年,美國(guó)丹佛利用模擬電子計(jì)算機(jī)對(duì)車(chē)輛檢測(cè)器收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行整理分析,結(jié)合單一交叉路口的交通感應(yīng)控制方法將信號(hào)的控制范圍擴(kuò)展到街道交通信號(hào)網(wǎng)絡(luò),利用模擬電子計(jì)算機(jī)的計(jì)算能力不斷的調(diào)整各交叉口的交通信號(hào)程序。經(jīng)過(guò)十余年的發(fā)展,這種采用模擬電子計(jì)算機(jī)的交通信號(hào)控制系統(tǒng)在美國(guó)得到了廣泛的應(yīng)用。1963年,一套使用IBM650型計(jì)算機(jī)的集中協(xié)調(diào)感應(yīng)控制信號(hào)系統(tǒng)在加拿大多倫多市誕生,這標(biāo)志著城市道路交通控制系統(tǒng)進(jìn)入了一個(gè)新的階段。經(jīng)過(guò)幾十年的發(fā)展,城市交通信號(hào)控制系統(tǒng)先后有很多種,其中包括英國(guó)廣泛使用的TRANSYT和SCOOT系統(tǒng)、澳大利亞研發(fā)的SCATS系統(tǒng)、加拿大研發(fā)的RTOP系統(tǒng)等在交通控制中均取得了很好的控制效果,現(xiàn)今世界上多數(shù)城市都是使用上述信號(hào)控制系統(tǒng)。我國(guó)北京、上海、杭州、沈陽(yáng)、廣州、青島、大連、深圳、鄭州和長(zhǎng)春在20世紀(jì)80年代末期分別引進(jìn)了TRANSYT、SCOOT、SCATS、SANCO等系統(tǒng)。(1) TRANSYT系統(tǒng)【8]TRANSYT(trafficnetworkstudytool)系統(tǒng),是由英國(guó)道路研究所(TRRL)花費(fèi)近10年時(shí)間研制而成的脫機(jī)優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)信號(hào)配時(shí)的一套程序。自從1968年第一版問(wèn)世以來(lái),隨著交通工程的實(shí)踐,得到了不斷的改進(jìn)和完善,已經(jīng)發(fā)展成為先進(jìn)的TRANSYT-14型。該系統(tǒng)釆用靜態(tài)模式,主要組成部分包括優(yōu)化算法和仿真模型兩部分組成,以綠信比與相位差為控制參數(shù),以車(chē)輛的平均停車(chē)次數(shù)、排隊(duì)長(zhǎng)度和車(chē)輛平均延誤為主要的優(yōu)化目的,以爬山法作為系統(tǒng)的優(yōu)化方法。TRANSYT系統(tǒng)受到在世界范圍內(nèi)得到了廣泛的應(yīng)用,是迄今為止最成功的靜態(tài)交通控制系統(tǒng)。但是TRANSYT系統(tǒng)也存在著許多不足:首先,該系統(tǒng)需要的計(jì)算量非常大,這個(gè)問(wèn)題在大城市中尤為突出;其次,周期長(zhǎng)度不進(jìn)行優(yōu)化,事實(shí)上是很難獲得整體最優(yōu)的配時(shí)方案;再次,因其離線優(yōu)化,需大量的路網(wǎng)集合尺寸數(shù)據(jù)和交通流數(shù)據(jù)。(2) SCOOT系統(tǒng)[9]SCOOT(splitcycleandoffsetoptimizationtechnique)系統(tǒng)是由TRRL在TRANSYT系統(tǒng)的基礎(chǔ)上釆用自適應(yīng)控制方式,經(jīng)過(guò)8年的研究于1980年提出的動(dòng)態(tài)交通控制系統(tǒng)。SCOOT仍采用了TRANSYT的交通模型,但揚(yáng)長(zhǎng)避短,它最大程度的吸納了TRANSYT系統(tǒng)的優(yōu)點(diǎn),另外SCOOT系統(tǒng)是實(shí)時(shí)控制信號(hào)系統(tǒng),更加符合復(fù)雜和時(shí)變的交通狀況,其效果明顯優(yōu)于靜態(tài)信號(hào)控制系統(tǒng)。SCOOT系統(tǒng)通過(guò)在上游路口的出口處埋設(shè)檢測(cè)器,同時(shí)對(duì)交叉口綠信比、相位差、周期時(shí)長(zhǎng)進(jìn)行協(xié)調(diào)調(diào)整,然后使用小步長(zhǎng)漸進(jìn)尋優(yōu)法進(jìn)行交叉口信號(hào)的優(yōu)化配時(shí)。SCOOT系統(tǒng)的實(shí)時(shí)交通模型適用范圍廣泛,而且準(zhǔn)確靈活,可以用于信號(hào)控制,也可以12北京交通大學(xué)碩士學(xué)位論文 國(guó)內(nèi)外研究綜述用于提供交通信息;同時(shí)對(duì)未來(lái)周期的交通情況進(jìn)行預(yù)測(cè)可以提高控制結(jié)果的可靠性;車(chē)輛檢測(cè)器埋設(shè)地點(diǎn)的特殊性為交叉口信號(hào)配時(shí)的配置爭(zhēng)取了充分的時(shí)間,增加了信號(hào)控制的效果;系統(tǒng)的調(diào)整參數(shù)是通過(guò)設(shè)置小增量大頻率變化的,可以緩解信號(hào)突變引起的不必要損失,同時(shí)參數(shù)小增量大頻率變化可以很好的適應(yīng)交通情況的變化。但是,SCOOT系統(tǒng)仍然存在一些缺點(diǎn):一是系統(tǒng)的相序不能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)的變更,相位不能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)的增減,未完全智能化;二是系統(tǒng)需要人工的進(jìn)行控制子區(qū)的劃分;三是系統(tǒng)的飽和流率的校對(duì)核算仍然不能自動(dòng)化,這就會(huì)造成非常繁瑣的現(xiàn)場(chǎng)安裝調(diào)試程序。(3)SCAT系統(tǒng)[5]SCAT(Sydneycoordinatedadaptivetrafficmethod)系統(tǒng)是20世紀(jì)70年代末期的澳大利亞A.GSims等人共同研發(fā)的信號(hào)協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)。SCAT系統(tǒng)充分利用了計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的優(yōu)點(diǎn),控制結(jié)構(gòu)靈活多變,控制方案切換簡(jiǎn)易,系統(tǒng)可以通過(guò)比較法在預(yù)先確定的多個(gè)參數(shù)中選取系統(tǒng)的控制參數(shù),這些參數(shù)包括綠信比、相位差和周期,該系統(tǒng)沒(méi)有實(shí)時(shí)的交通模型,采用的是地區(qū)級(jí)的聯(lián)機(jī)控制,中央級(jí)的聯(lián)機(jī)和脫機(jī)同時(shí)進(jìn)行的信號(hào)控制模式。SCAT系統(tǒng)也存在著明顯的缺點(diǎn):第一,SCAT系統(tǒng)對(duì)計(jì)算機(jī)硬件的要求很高,只能在PDP11系統(tǒng)數(shù)字計(jì)算機(jī)系統(tǒng)上實(shí)施;第二,SCAT系統(tǒng)方案選擇性質(zhì)約束了該系統(tǒng)的優(yōu)化程度的;第三,系統(tǒng)不根據(jù)實(shí)時(shí)的車(chē)流情況來(lái)設(shè)置相位差,造成信號(hào)控制的可靠性低。2.2.2人工智能在交通控制中的應(yīng)用人工智能技術(shù)的研究始于20世紀(jì)五六十年代,計(jì)算機(jī)的廣泛應(yīng)用促成了人工智能的巨大發(fā)展。針對(duì)傳統(tǒng)交通控制系統(tǒng)技術(shù)的缺點(diǎn),將人工智能技術(shù)應(yīng)用于交通控制系統(tǒng)取得了較好的效果。鑒于此,近年來(lái),不少交通專(zhuān)家以及學(xué)者始利用智能控制理論及一些先進(jìn)的優(yōu)化算法來(lái)對(duì)信號(hào)配時(shí)進(jìn)行優(yōu)化研究,其中主要的方法和理論有模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制和遺傳算法等。1.模糊控制技術(shù)模糊邏輯是一種處理不確定性、非線性等復(fù)雜系統(tǒng)問(wèn)題的有力工具。模糊控制特別適用于不確定性的復(fù)雜系統(tǒng),在現(xiàn)代交通控制領(lǐng)域中有著重要的地位。在國(guó)外研究領(lǐng)域中,Pappis等人首先提出第一個(gè)在城市單個(gè)交叉口應(yīng)用模糊方法進(jìn)行兩相位信號(hào)控制,通過(guò)對(duì)交叉口進(jìn)行模擬仿真后發(fā)現(xiàn)此種控制算法比以往的控制算法減少大約7%的車(chē)輛延誤。許多研究人員在Pappis的算法研究基礎(chǔ)上進(jìn)行了更深入的研究,將算法的適用范圍從單車(chē)道擴(kuò)展到多車(chē)道,將相位從兩相位擴(kuò)展到多相位,同時(shí)研究了具有左轉(zhuǎn)交通流的交叉路口。我國(guó)的許多學(xué)者在13北京交通大學(xué)碩士學(xué)位論文 國(guó)內(nèi)外研究綜述城市交通信號(hào)的模糊控制技術(shù)研究領(lǐng)域也取得了許多成果【|3】【14]。高俊俠等人將兩級(jí)模糊控制系統(tǒng)應(yīng)用于單個(gè)交叉口的交通信號(hào)控制,同時(shí)使用遺傳算法的優(yōu)化方法將信號(hào)交叉口的兩級(jí)模糊控制器中的模糊隸屬度函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化處理,通過(guò)模擬仿真發(fā)現(xiàn)上述方法對(duì)于減小車(chē)輛在交叉口的平均等待時(shí)間有很明顯的作用。李威武,王慧等[14]人提出了一種面向城市單個(gè)交叉口的自適應(yīng)兩級(jí)模糊控制系統(tǒng),并釆用遺傳算法對(duì)兩級(jí)模糊控制器中模糊隸屬度函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整,此信號(hào)控制系統(tǒng)采納了分級(jí)模糊控制存在的優(yōu)點(diǎn),可以非常顯著的改善信號(hào)控制的效果。交叉口作為城市交通網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn),其運(yùn)行情況會(huì)受到其他相鄰交叉口的影響,所以對(duì)城市干線交通控制的深入研究具有重要意義。2.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[15]是一種非線性的動(dòng)力學(xué)系統(tǒng),它是由大量的神經(jīng)元構(gòu)成的處理單元通過(guò)特定的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)相互連結(jié)而成的,是對(duì)人類(lèi)大腦的特定功能的模擬的結(jié)果,是以人類(lèi)大腦的主要神經(jīng)組織結(jié)構(gòu)和運(yùn)作方式為基礎(chǔ)的,突出體現(xiàn)了各個(gè)神經(jīng)元之間的相互協(xié)調(diào)的功能。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)具有人腦神經(jīng)系統(tǒng)固有的優(yōu)點(diǎn),其魯棒性和智能性非常突出,可以處理非線性、不確定性甚至是多維的復(fù)雜系統(tǒng)所需要的控制問(wèn)題;同時(shí)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)具有非常強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力,可以在控制的過(guò)程中不斷的調(diào)整和修正各個(gè)神經(jīng)元之間的連接參數(shù)值,并對(duì)參數(shù)值進(jìn)行離散化存儲(chǔ)。因而對(duì)非線性系統(tǒng)和難以建模的系統(tǒng)具有良好的映射功能和學(xué)習(xí)功能。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)的非線性逼近能力和自學(xué)習(xí)能力,而交通控制系統(tǒng)是一個(gè)非線性、時(shí)變系統(tǒng),所以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的興起為解決交通控制問(wèn)題帶來(lái)了生機(jī)。1991年,Nahatsuji和Temtoshi丨15】通過(guò)將單一交叉口進(jìn)行處理,將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到交叉口的信號(hào)有處理上,通過(guò)對(duì)該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,最終獲得了該交叉口的最優(yōu)綠信比,并在該研究的基礎(chǔ)上,將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究應(yīng)用于三個(gè)交叉口的研究上。國(guó)內(nèi)的徐冬玲等[16】將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于單點(diǎn)模糊控制器的開(kāi)發(fā)中,取得了很明顯的效果,但是針對(duì)目前的多相位控制的信號(hào)交叉口,這種只考慮兩相位的控制器有很大的局限性,它沒(méi)有實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)的功能,多復(fù)雜的交通流狀況的交叉口的應(yīng)用性不強(qiáng),有待進(jìn)一步的改進(jìn)。李秀平等在現(xiàn)有研究的基礎(chǔ)上更進(jìn)一步,充分發(fā)揮了人工神經(jīng)的實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)功能,設(shè)計(jì)了一種雙神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多相位信號(hào)控制方案,通過(guò)設(shè)置頂層的控制效果評(píng)價(jià)層和底層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信號(hào)控制器相結(jié)合形成了控制方案,控制系統(tǒng)通過(guò)底層網(wǎng)絡(luò)一直處于學(xué)習(xí)和工作兩種狀態(tài),通過(guò)上層的評(píng)價(jià)效果層來(lái)決定下層的兩種狀態(tài),下層結(jié)束相應(yīng)學(xué)習(xí)狀態(tài)后就可以確定信號(hào)控制的策略。并對(duì)上述的方法進(jìn)行模型仿真,通過(guò)仿真結(jié)果的分析發(fā)現(xiàn),此控制方案可提高交叉口的通行能力,并且對(duì)于實(shí)時(shí)變化的交通情況有很強(qiáng)的適應(yīng)能力。同時(shí),該方法也存在著不足,一方面是網(wǎng)絡(luò)的初始值很難確定,通過(guò)對(duì)歷史14:|匕棘駄賴(lài)±立^?文 國(guó)內(nèi)夕卜研究綜述數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)而用于現(xiàn)在的交通控制并不具備交通流量實(shí)時(shí)快速變化的需求,另外該控制方法對(duì)計(jì)算機(jī)的硬件要求和運(yùn)算能力的要求非常高。3.遺傳算法遺傳算法是一種模仿生物界中物種進(jìn)化過(guò)程的隨機(jī)搜索算法,它充分體現(xiàn)了達(dá)爾文、孟德?tīng)柕纳镞M(jìn)化思想,本質(zhì)上能在全局范圍內(nèi)快速和并行搜索的優(yōu)化方法,能在搜索過(guò)程中自動(dòng)的獲取和積累有關(guān)空間的知識(shí),自適應(yīng)的控制搜索過(guò)程以求得最優(yōu)解,其在交通控制領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。AnilKamarajugadda[l7]將遺傳算法應(yīng)用于交叉口車(chē)輛平均延誤和第95百分點(diǎn)車(chē)輛延誤的控制優(yōu)化,通過(guò)建立合理的控制實(shí)現(xiàn)流程,并開(kāi)發(fā)遺傳算法程序?qū)崿F(xiàn)了對(duì)交叉口信號(hào)的優(yōu)化控制,將優(yōu)化結(jié)果與利用SYNCHRO進(jìn)行優(yōu)化取得的結(jié)果進(jìn)行比較發(fā)現(xiàn),利用遺傳算法進(jìn)行優(yōu)化控制時(shí)可以更大程度的減少交叉口車(chē)輛的延誤。黃輝先和史忠科[18]將交叉口處的停車(chē)數(shù)作為目標(biāo)函數(shù),構(gòu)建了基于遺傳算法的城市道路交叉口信號(hào)配時(shí)模型。該模型的缺點(diǎn)是未考慮交叉口車(chē)輛在上一周期的時(shí)間延誤。同時(shí),針對(duì)城市交通擁擠、道路通行能力低等問(wèn)題,建立了交通干線系統(tǒng)信號(hào)配時(shí)模型,并利用改進(jìn)的混合式遺傳算法對(duì)模型進(jìn)行了求解,改進(jìn)后的算法重新構(gòu)建了適應(yīng)度函數(shù)、交叉?zhèn)嚷泛妥儺惒呗?同時(shí)融合了混沛優(yōu)化思想。通過(guò)對(duì)優(yōu)化結(jié)果分析發(fā)現(xiàn),該優(yōu)化方法提高了各交叉口信號(hào)控制器的工作效率,明顯改善了干線交通系統(tǒng)的交通運(yùn)行狀況。承向軍、楊肇夏在交通信號(hào)控制中應(yīng)用了機(jī)器學(xué)習(xí)和模糊控制理論,設(shè)計(jì)出了一種基于遺傳算法的城市單個(gè)交叉口交通信號(hào)模糊控制的方法。該方法將交叉口處到達(dá)的車(chē)輛進(jìn)行模糊分類(lèi),并將不同情形下的信號(hào)控制方案儲(chǔ)存在預(yù)先設(shè)定的知識(shí)庫(kù)內(nèi),并利用遺傳算法對(duì)規(guī)則集進(jìn)行改進(jìn)以達(dá)到交叉口信號(hào)控制的目的。2.3機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣排放研究現(xiàn)狀2.3.1機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣排放模型研究目前應(yīng)用最為廣泛的機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣排放模型主要包括美國(guó)環(huán)保局開(kāi)發(fā)的MOBILE和MOVES、歐洲共同體發(fā)的COPERT、加州大學(xué)河邊分校和全球可持續(xù)體系研究組織及國(guó)際可持續(xù)研究中心共同開(kāi)發(fā)的IVE和CMEM模型。(1)MOBILE模型和MOVES模型美國(guó)EPA于1978年發(fā)布了MOBILE1.0版本,其程序源代碼用FORTRAN語(yǔ)言編寫(xiě)的,且能計(jì)算3種標(biāo)準(zhǔn)污染物HC、CO和NOx的平均在用車(chē)隊(duì)的排放因子。并在2001年3月發(fā)布了M0BILE6。同時(shí)為了滿(mǎn)足交通環(huán)境影響分析和評(píng)價(jià)的需15北京交通大學(xué)碩士學(xué)位論文 國(guó)內(nèi)外研究綜述求,EPA開(kāi)發(fā)新一代尾氣排放模型MOVES,此模型與以往的模型相比有多方面的進(jìn)步,而這些進(jìn)步在交通環(huán)境研究方面具有里程碑的意義[2?！俊OVES模型包含了宏觀、中觀和微觀3種情況。MOVES是由Java編程語(yǔ)言和SQL關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)聯(lián)合開(kāi)發(fā),基于車(chē)輛的運(yùn)行工況,將車(chē)輛的比功率與平均速率相結(jié)合來(lái)模擬車(chē)流的運(yùn)行狀況,使得計(jì)算更加準(zhǔn)確。(2) COPERT模型COPERT模型是歐洲委員會(huì)在1985年開(kāi)始研究的被認(rèn)為是動(dòng)態(tài)源的標(biāo)準(zhǔn)尾氣排放量編制系統(tǒng),其應(yīng)用了CORINAI/COPERT法(道路交通尾氣排放資料協(xié)調(diào)/尾氣排放計(jì)算機(jī)程序法)構(gòu)成了模型體系的基礎(chǔ),可以估算NOx、CO、二氧化碳、二氧化硫、非甲焼揮發(fā)性有機(jī)物、甲焼、氨、柴油粒子和鉛的排放量。在開(kāi)發(fā)COPERT模型之后,歐盟又開(kāi)發(fā)出了一個(gè)名為FOPEMOVE的預(yù)測(cè)模型。模型包括兩個(gè)主模塊:機(jī)動(dòng)車(chē)動(dòng)態(tài)模塊:它是預(yù)測(cè)在一個(gè)國(guó)家一年中所登記的機(jī)動(dòng)車(chē)數(shù)量、年齡及其分布。尾氣排放計(jì)算模塊:COPERT模型再附加一些計(jì)算機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣排放的算法。(3) IVE模型IVE模型是由加州大學(xué)河邊分校、全球可持續(xù)體系研究組織和國(guó)際可持續(xù)研究中心共同開(kāi)發(fā)的[22】,便于發(fā)展中國(guó)家進(jìn)行本地化處理的機(jī)動(dòng)車(chē)排放模型。由于IVE是最近開(kāi)發(fā)的宏觀模型,其理論基礎(chǔ)和模型框架均有了較大變革,尤其是行駛模式有詳盡的考慮。(4) CMEM模型CMEM[23]模型通過(guò)車(chē)輛行駛模式和發(fā)動(dòng)機(jī)運(yùn)行狀況參數(shù)計(jì)算機(jī)動(dòng)車(chē)逐秒的排放,能夠與微觀交通仿真模型較好結(jié)合。CMEM模型結(jié)構(gòu)特征可以歸納為兩類(lèi)輸入變量、三個(gè)核心參數(shù)、六個(gè)主要模塊。三個(gè)核心參數(shù)為燃油消耗率、發(fā)動(dòng)機(jī)排放率、催化轉(zhuǎn)換器的排放通過(guò)率;六個(gè)主要模塊指的是發(fā)動(dòng)機(jī)功率模塊、發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速模塊、空燃比模塊、油耗模塊、發(fā)動(dòng)機(jī)排放模塊、催化通過(guò)率模塊。2.3.2考慮排放的交通信號(hào)控制研究世界各國(guó)在機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣治理的過(guò)程中進(jìn)行了大量的策略研究和應(yīng)用,其中主要包括靜態(tài)尾氣控制和動(dòng)態(tài)尾氣控制策略?xún)蓚€(gè)方面。許多國(guó)內(nèi)外的專(zhuān)家學(xué)者開(kāi)始將交通環(huán)境污染控制因素也納入了交通管理與控制需要考慮的條件或目標(biāo),大量的研究在此領(lǐng)域展開(kāi)。SugawaraandNiemeier[24】將機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣排放作為最優(yōu)目標(biāo)函數(shù)值,并貼近實(shí)際情況的選取了不同平均車(chē)速下的尾氣排放情況進(jìn)行了研究。研究結(jié)果顯示,如果將單一的考慮排放最優(yōu)與單一的考慮行程時(shí)間最優(yōu)的UE和SO16北京交通大學(xué)碩士學(xué)位論文 國(guó)內(nèi)外研究綜述平衡配流模型相比,尾氣排放最優(yōu)的情況下能夠相對(duì)的減少排放量,在運(yùn)行條件擁擠的道路網(wǎng)絡(luò)中,結(jié)果非常的明顯,減少量甚至可以達(dá)到30%?！辍蓟?3011[25]等通過(guò)提取瑞典德隆的交通基礎(chǔ)數(shù)據(jù),以交通燃油和污染物排放最小化為目標(biāo)來(lái)研究出行者的路徑選擇行為,通過(guò)對(duì)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析研究,得出了大約46%的機(jī)動(dòng)車(chē)駕駛員在自由選擇駕駛路徑的情況下燃油利用率比較低下,如果通過(guò)人為的路徑選擇優(yōu)化可以節(jié)省8.2%的燃料消耗量。:^701111￡110[26]通過(guò)對(duì)機(jī)動(dòng)車(chē)駕駛員實(shí)際選擇行為進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)有些駕駛員為了節(jié)省時(shí)間或避免擁堵會(huì)選擇速度快,耗費(fèi)時(shí)間少的出行路徑。基于這種情況,通過(guò)對(duì)選擇不同路徑的燃油消耗情況和排放情況進(jìn)行研究分析,發(fā)現(xiàn)燃油消耗量和污染物排放量大的路徑往往是行程時(shí)間小的路徑,相反,燃油消耗量和污染物排放量小的路徑往往是行程時(shí)間和行駛速度較低的路徑。當(dāng)出行者選擇旅行時(shí)間相對(duì)較長(zhǎng)的路線時(shí)能節(jié)省旅行中的燃油消耗,節(jié)省比例能達(dá)到7.63%。隨著交通擁堵的和機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣排放的不斷加劇,各位專(zhuān)家學(xué)者在開(kāi)展宏觀方面研究的同時(shí)也把注意力集中向路網(wǎng)的局部區(qū)域,比如采用交通控制措施的特殊路段、交叉口等,并通過(guò)研究路段的交通特性和機(jī)動(dòng)車(chē)的運(yùn)行狀態(tài)來(lái)分析機(jī)動(dòng)車(chē)的尾氣排放。Jaeyoung【27]等利用微觀仿真模型TRANSIMS和微觀能耗模型VT-Micro模型相結(jié)合,設(shè)置合理的接口,同時(shí)應(yīng)用遺傳算法來(lái)研究交通走廊的時(shí)間消耗、能耗和排放的問(wèn)題,研究結(jié)果表明對(duì)交通走廊所有交叉口的信號(hào)進(jìn)行協(xié)調(diào)控制可以很好的達(dá)到交通控制的目標(biāo),對(duì)比了信號(hào)協(xié)調(diào)控制前后的結(jié)果,發(fā)現(xiàn)進(jìn)行信號(hào)協(xié)調(diào)控制后可以節(jié)約近20%的能源消耗,減少8%-20%的污染物排放,節(jié)約27%的時(shí)間消耗。(:0611361[28]等將交通干線上機(jī)動(dòng)車(chē)污染物的排放和噪音污染作為主要的指標(biāo),構(gòu)造了一個(gè)由微觀仿真模型,污染物排放模型和噪音傳播模型組成的綜合模型,通過(guò)場(chǎng)景設(shè)置,研究不同交通強(qiáng)度,不同信號(hào)控制策略和不同的信號(hào)參數(shù)對(duì)噪音和主要污染物的排放的影響。研究發(fā)現(xiàn),合理的進(jìn)行干線綠波帶協(xié)調(diào)控制可以降低10%-40%的污染物的排放,同時(shí)交叉口處的噪音排放有所緩解,但路段上的噪音排放卻有一定的增加。Zito[29^j用流量探測(cè)器和污染物排放檢測(cè)器來(lái)研究協(xié)調(diào)的交通信號(hào)控制策略對(duì)路邊的CO和C6H6的濃度的影響,文章以信號(hào)周期和延誤時(shí)間作為基本的變量,通過(guò)不同的場(chǎng)景設(shè)計(jì)獲得了路邊的CO和C6H6的濃度隨信號(hào)周期和延誤時(shí)間的變化規(guī)律。國(guó)內(nèi)學(xué)者在交通管理控制的宏觀層面也做了大量的工作,并取得了豐碩的成果。陸化普【3。]等人指出,現(xiàn)行的城市規(guī)劃對(duì)于城市道路系統(tǒng)的規(guī)劃考慮的不周全,同時(shí)對(duì)交通對(duì)環(huán)境的影響和資源的利用情況重視程度不夠,沒(méi)有充分考慮交通的發(fā)展與城市發(fā)展之間相互制約、演化的作用,針對(duì)存在的各種問(wèn)題,作者從現(xiàn)在存在的問(wèn)題出發(fā)提出了基于環(huán)境和能源問(wèn)題對(duì)策的交通規(guī)劃框架流程。劉娟娟[31】17北京交通大學(xué)碩士學(xué)位論文 國(guó)內(nèi)外研究綜述等人釆用雙層規(guī)劃模型描述城市交通分配中的出行時(shí)間和環(huán)境污染問(wèn)題。該研究一方面從用戶(hù)的角度考慮,網(wǎng)絡(luò)中用戶(hù)的路徑選擇行為遵循用戶(hù)最優(yōu)原則;另一方面從管理者的角度考慮,使道路網(wǎng)絡(luò)中的機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣排放量最小。作者采用TRANSYT7-F中的排放模型給出了雙層規(guī)劃算例中,管理者通過(guò)采取措施,雖然增加了用戶(hù)的出行時(shí)間,但可以減少污染的排放總量,達(dá)到控制城市交通污染的目的。宋國(guó)華[32]在其博士論文中對(duì)主要的交通能耗和排放的測(cè)算方法和預(yù)測(cè)模型進(jìn)行了綜述分析,從交通管理和交通規(guī)劃兩個(gè)層面研究了車(chē)輛的能源消耗和污染物的排放情況,在分析了機(jī)動(dòng)車(chē)比功率(VSP)與輕型車(chē)油耗排放的關(guān)系后,VSP被識(shí)別為油耗排放建模的解釋變量,結(jié)合VSP聚類(lèi)方法,提出了油耗排放的標(biāo)準(zhǔn)化方法。然后建立了面向交通管理策略評(píng)價(jià)的油耗排放量化模型(FETM)。在路網(wǎng)的局部區(qū)域,如路段、交叉口等采取交通管理控制措施方面,國(guó)內(nèi)學(xué)者也進(jìn)行了研究。張澄淺,陳旭梅等[33]和張瀟[34]利用車(chē)載尾氣檢測(cè)技術(shù)收集和比較了北京市典型信號(hào)協(xié)調(diào)路段與普通路段的實(shí)測(cè)尾氣排放數(shù)據(jù),分析了兩種控制策略下的機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣污染水平與分布規(guī)律,結(jié)合微觀交通仿真模型VISSIM和基于VSP變量的尾氣排放建模方法,搭建了微觀交通尾氣仿真平臺(tái),通過(guò)實(shí)例仿真評(píng)價(jià)了不同信號(hào)配時(shí)和不同交通流量?jī)煞N交通控制策略下的尾氣排放。余柳[35]等充分利用了VISSIM微觀仿真軟件的功能,將VISSIM仿真軟件與遺傳算法相結(jié)合,設(shè)置VISSIM微觀仿真軟件的自動(dòng)調(diào)用程序來(lái)進(jìn)行交叉口的信號(hào)優(yōu)化過(guò)程,在進(jìn)行優(yōu)化過(guò)程中將交叉口處的車(chē)輛的平均延誤和主要污染物的排放情況進(jìn)行加權(quán)處理,作為優(yōu)化過(guò)程的評(píng)價(jià)指標(biāo),最后選取典型的實(shí)際交叉口作為研究對(duì)象,對(duì)所得結(jié)果進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn),信號(hào)優(yōu)化可以有效的緩解交叉口處車(chē)輛的延誤,同時(shí)可以一定程度的減少交叉口處車(chē)輛污染物的排放。2.4現(xiàn)有研究的不足許多學(xué)者對(duì)交通信號(hào)控制和機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣排放進(jìn)行了大量的研究,取得了豐碩的成果。但是在這些研究成果中也存在著不足之處,概括起來(lái)主要包含以下幾個(gè)方面。(1)在應(yīng)用機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣排放模型進(jìn)行機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣排放的測(cè)算過(guò)程中,對(duì)所使用的排放模型的適應(yīng)性驗(yàn)證不夠充分。其中包括將國(guó)外的排放模型直接用于國(guó)內(nèi)道路機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣排放的測(cè)算。(2)在進(jìn)行交通信號(hào)控制策略對(duì)機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣排放的影響評(píng)價(jià)過(guò)程中,多數(shù)研究局限于對(duì)有無(wú)信號(hào)控制條件下的機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣排放的影響評(píng)價(jià),并未具體到特定的信號(hào)控制參數(shù)和指標(biāo)對(duì)機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣排放的影響。18北京交通大學(xué)碩士學(xué)位論文 國(guó)內(nèi)外研究綜述(3)在考慮道路機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣排放的情況下進(jìn)行道路交通信號(hào)優(yōu)化的過(guò)程中,多數(shù)研究均達(dá)到了減少道路機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣排放的結(jié)果。但是在優(yōu)化過(guò)程中,并沒(méi)有對(duì)信號(hào)控制的參數(shù)對(duì)減少道路機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣排放的貢獻(xiàn)值大小進(jìn)行詳細(xì)的分析。2.5本章小結(jié)本章首先分析了交通信號(hào)控制的基本問(wèn)題,包括道路交通信號(hào)控制的基本類(lèi)型、基本參數(shù)和主要的評(píng)價(jià)指標(biāo)。然后從交通信號(hào)控制的發(fā)展概況和人工智能在交通控制中的應(yīng)用兩方面對(duì)交通信號(hào)控制的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀進(jìn)行了綜述。其后研究了應(yīng)用較為廣泛的機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣排放模型和考慮排放的交通信號(hào)控制問(wèn)題。最后對(duì)現(xiàn)有的研究進(jìn)行分析,提出了三點(diǎn)不足。19北京交通大學(xué)碩士學(xué)位論文 機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣排放測(cè)算平臺(tái)3機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣排放測(cè)算平臺(tái)為了研究和評(píng)價(jià)不同的城市道路交叉口信號(hào)控制策略對(duì)機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣排放的影響,首先要確定所要研究的污染物排放的種類(lèi),然后需要獲得機(jī)動(dòng)車(chē)的微觀運(yùn)行參數(shù),包括瞬時(shí)的速度和加速度,最后結(jié)合本地化的微觀機(jī)動(dòng)車(chē)排放模型來(lái)計(jì)算車(chē)輛的污染物排放情況。VISSIM仿真模型可以很好的刻畫(huà)機(jī)動(dòng)車(chē)每秒的運(yùn)行工況,同時(shí)基于機(jī)動(dòng)車(chē)比功率VSP分布的排放測(cè)算模型可以準(zhǔn)確的測(cè)算機(jī)動(dòng)車(chē)的污染物排放情況,通過(guò)將二者進(jìn)行適宜的對(duì)接處理,形成機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣排放測(cè)算平臺(tái)。3.1機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣測(cè)算平臺(tái)在研究機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣測(cè)算平臺(tái)過(guò)程中,首先選取了氮氧化物NOx、一氧化碳CO和碳氧化合物HC三種污染物作為主要的排放測(cè)算目標(biāo),然后選取基于機(jī)動(dòng)車(chē)比功率VSP分布的排放測(cè)算模型和VISSIM仿真模型組成了測(cè)算平臺(tái)。3.1.1平臺(tái)分析思路機(jī)動(dòng)車(chē)污染物排放種類(lèi)繁多,對(duì)環(huán)境和人類(lèi)健康等的貢獻(xiàn)程度不同,機(jī)動(dòng)車(chē)污染物排放測(cè)算模型的適用范圍和準(zhǔn)確性也有很大差異,選擇適當(dāng)?shù)奈廴疚餃y(cè)算模型對(duì)于污染物排放測(cè)算非常關(guān)鍵,車(chē)輛運(yùn)行軌跡的獲取是機(jī)動(dòng)車(chē)污染物測(cè)算模型必不可少的輸入數(shù)據(jù),所以在形成機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣測(cè)算平臺(tái)過(guò)程中要綜合考慮以上因素。具體的機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣測(cè)算平臺(tái)構(gòu)建思路如圖3-1所示。研究對(duì)象漲\|主要污染物交叉口機(jī)動(dòng)車(chē)種類(lèi)確定 排放J 排i 放”發(fā) 1 能否 微觀仿真模型X、機(jī)動(dòng)車(chē)排放模型 I成功對(duì)接I 圖3-1機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣測(cè)算平臺(tái)思路Fig.3-1Constructionofvehicleemissionmeasuringplatform20北京交通大學(xué)碩士學(xué)位論文 機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣排放測(cè)算平臺(tái)3.1.2機(jī)動(dòng)車(chē)污染物排放因子和測(cè)算種類(lèi)選取機(jī)動(dòng)車(chē)污染物排放的指標(biāo)有很多,應(yīng)用最廣泛的是機(jī)動(dòng)車(chē)排放因子,它可以很好的刻畫(huà)機(jī)動(dòng)車(chē)的尾氣排放情況。所謂機(jī)動(dòng)車(chē)排放因子是指一輛機(jī)動(dòng)車(chē)運(yùn)行單位里程或小時(shí)或消耗單位燃料所排放的污染物的量,單位為g/km或g/kg或g/s。機(jī)動(dòng)車(chē)排放因子可以用來(lái)比較不同車(chē)輛的排放情況,消除了由于機(jī)動(dòng)車(chē)類(lèi)型、運(yùn)行狀況等因素不同造成的非可比性,為進(jìn)行交通排放的評(píng)估提供了良好的工具。機(jī)動(dòng)車(chē)的排放因子可以通過(guò)最主要的兩種途徑獲得,一種方式是通過(guò)現(xiàn)有的排放模型來(lái)計(jì)算機(jī)動(dòng)車(chē)的排放因子,另一種方式是利用機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣實(shí)測(cè)方法來(lái)獲取機(jī)動(dòng)車(chē)的排放因子。排放因子用來(lái)反映機(jī)動(dòng)車(chē)的排放水平,為進(jìn)行尾氣排放控制對(duì)策研究提供最基本的依據(jù),會(huì)受到很多因素的影響,其中包括車(chē)輛的行駛工況、車(chē)輛的發(fā)動(dòng)機(jī)類(lèi)型、外界的運(yùn)行環(huán)境、駕駛情況和燃料類(lèi)型等。機(jī)動(dòng)車(chē)的污染物排放可以通過(guò)直接檢測(cè)獲得,也可以通過(guò)模型測(cè)算獲得,不同的方法的適用范圍有所不同,而且機(jī)動(dòng)車(chē)的污染物排放種類(lèi)根據(jù)機(jī)動(dòng)車(chē)的型號(hào)、燃油種類(lèi)和燃料的燃燒情況的不同也有所不同。機(jī)動(dòng)車(chē)的主要污染物排放包括以下幾種136】:(1)氮氧化物NOx燃料在高溫燃燒過(guò)程中剩余的氧與氮化合形成的產(chǎn)物就是氮氧化物,機(jī)動(dòng)車(chē)排放中主要是N0,約占95%,其次是NOz,約占5%。NO是一種無(wú)色微剌激性氣體,當(dāng)其濃度達(dá)到一定值時(shí)會(huì)給人和動(dòng)物的中樞神經(jīng)系統(tǒng)帶來(lái)危害。N02作為赤褐色的刺激性氣體對(duì)人類(lèi)的生活和健康有很大的影響,當(dāng)人吸入N02后,由于其溶解性較低,很難被上呼吸道吸收,就會(huì)進(jìn)入到下呼吸道以及肺部,并會(huì)在這些部位造成嚴(yán)重的危害,甚至?xí)斐煞尾克[及而危害生命。(2) 一氧化碳CO一氧化碳是有機(jī)物氧化物燃燒的中間產(chǎn)物,是機(jī)動(dòng)車(chē)及內(nèi)燃機(jī)排氣中有害濃度最大的產(chǎn)物。機(jī)動(dòng)車(chē)排放產(chǎn)生了現(xiàn)代城市空氣污染中80%左右的CO。CO是一種無(wú)色無(wú)味的有毒氣體,由機(jī)動(dòng)車(chē)燃料的不完全燃燒產(chǎn)生,被人體吸收后,能與比氧氣強(qiáng)20倍的結(jié)合能力同血液中的血紅蛋白結(jié)合,使體內(nèi)的供氧量不足,繼而造成中樞神經(jīng)麻搏,使人發(fā)生頭痛、惡心等癥狀,嚴(yán)重時(shí)會(huì)危害人的生命。此外,CO還會(huì)對(duì)胎兒和幼兒的生長(zhǎng)發(fā)育造成很?chē)?yán)重的影響。(3)碳?xì)浠衔颒C碳氧化合物HC是僅由碳和氧兩種元素組成的有機(jī)化合物,又叫經(jīng)。焼烴、烴C?H2?+2、環(huán)焼烴C?H2?、稀烴、芳香族化合物和含氧化合物酸、醇、酸類(lèi)和酮類(lèi)等是機(jī)動(dòng)車(chē)排放中的主要的碳氧化合物組成。這些碳復(fù)化合物都會(huì)在一定程度上對(duì)21北京交通大學(xué)碩士學(xué)位論文 機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣棑放測(cè)算平臺(tái)人體造成危害,包括刺激雙眼和呼吸道,引起惡心、貧血等。(4)光化學(xué)煙霧光化學(xué)煙霧是碳氧化合物(HC)和氮氧化物(NOx)等一次污染物在陽(yáng)光(紫外光)作用下會(huì)發(fā)生光化學(xué)反應(yīng)生成二次污染物,參與光化學(xué)反應(yīng)過(guò)程的一次污染物和二次污染物的混合物所形成的煙霧污染現(xiàn)象。它會(huì)危害人類(lèi)和動(dòng)物的健康、影響農(nóng)作物的生長(zhǎng)、對(duì)建筑物造成破壞、降低大氣的能見(jiàn)度,繼而增加交通事故發(fā)生的可能性。(5)微粒機(jī)動(dòng)車(chē)在運(yùn)行過(guò)程中會(huì)排放許多的固態(tài)和液態(tài)微粒,而這些微粒的直徑一般都在1微米以下。同時(shí),這些微粒會(huì)以煙霧、塵埃等狀態(tài)長(zhǎng)時(shí)間的大氣中活動(dòng)。機(jī)動(dòng)車(chē)排放的微粒會(huì)對(duì)人類(lèi)身體健康產(chǎn)生嚴(yán)重危害,特別是人類(lèi)的呼吸道和血液系統(tǒng)造成的危害尤為明顯。文章根據(jù)各種污染物的排放量以及其對(duì)環(huán)境污染和人類(lèi)健康危害的貢獻(xiàn)程度,確定選取機(jī)動(dòng)車(chē)排放的污染物氣氧化物NOx、一氧化碳CO和碳?xì)浠衔颒C作為主要的研究對(duì)象來(lái)展開(kāi)研究。3.1.3機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣排放測(cè)算平臺(tái)交通仿真模型在近些年已經(jīng)被廣泛的應(yīng)用于研究道路交通問(wèn)題,隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展和完善,交通仿真模型可以很好的模擬運(yùn)行在復(fù)雜性和時(shí)變性的道路交通系統(tǒng)中車(chē)輛的運(yùn)行情況。根據(jù)所要模擬的道路交通系統(tǒng)的分類(lèi)情況不同,交通仿真模型可分為宏觀、中觀以及微觀三種。宏觀交通仿真模型對(duì)交通系統(tǒng)的要素及行為的細(xì)節(jié)描述處于一個(gè)較低的程度,許多細(xì)節(jié)不予考慮;中觀交通仿真模型對(duì)交通系統(tǒng)的要素發(fā)行為的細(xì)節(jié)描述程度較高,對(duì)車(chē)輛運(yùn)動(dòng)的細(xì)節(jié)問(wèn)題可以近似的描述;微觀交通仿真可以精確的描述車(chē)輛的運(yùn)動(dòng)軌跡。微觀交通仿真將單車(chē)作為最基本的單元來(lái)對(duì)交通流進(jìn)行研究,它對(duì)車(chē)輛在道路上行駛的行為刻畫(huà)的非常詳細(xì),可以具體到跟車(chē)、超車(chē)以及車(chē)輛變道等微觀的交通行為。微觀交通仿真是利用交通模型來(lái)模擬車(chē)輛在不同的交通環(huán)境下行駛情況的,這些交通模型簡(jiǎn)單而且準(zhǔn)確,輸出的結(jié)果形式多樣,可以適應(yīng)不同需求的研究,這與傳統(tǒng)數(shù)學(xué)模型相比有很大的改觀,可以與計(jì)算機(jī)技術(shù)相結(jié)合精確的描述車(chē)輛在實(shí)際的道路交通網(wǎng)絡(luò)中的運(yùn)動(dòng)情況。研究城市交叉口信號(hào)優(yōu)化需要獲得車(chē)輛在交叉口處的運(yùn)行軌跡,利用微觀仿真模型可以非常方便的獲得所需要的參數(shù),包括車(chē)輛的延誤、停車(chē)率、加速度和速度等。本論文選取微觀仿真模型VISSIM作為獲取城市信號(hào)交叉口車(chē)輛的運(yùn)行工況的研究工具,在下文的研究過(guò)程中將會(huì)對(duì)VISSIM模型的選取22北京交通大學(xué)碩士學(xué)位論文 機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣排放測(cè)算平臺(tái)做詳細(xì)的介紹。通過(guò)對(duì)典型的機(jī)動(dòng)車(chē)排放模型MOVES模型、IVE模型和CMEM模型分析發(fā)現(xiàn),這些模型都可以與微觀交通軟件相結(jié)合進(jìn)行交通策略的評(píng)價(jià)。但是,一方面這些模型要求輸入的參數(shù)繁多,運(yùn)算效率有待提高;另一方面,這些模型都是針對(duì)特定國(guó)家和地區(qū)的道路情況、車(chē)輛運(yùn)行工況和車(chē)輛類(lèi)型等因素來(lái)進(jìn)行機(jī)動(dòng)車(chē)污染物排放的測(cè)算,而針對(duì)于我國(guó)道路機(jī)動(dòng)車(chē)排放測(cè)算的準(zhǔn)確性有待評(píng)估。結(jié)合本文第五章的研究對(duì)象,選取了更能準(zhǔn)確測(cè)算機(jī)動(dòng)車(chē)排放的基于機(jī)動(dòng)車(chē)比功率VSP分布的排放測(cè)算模型進(jìn)行交叉口污染物排放的測(cè)算。通過(guò)以上對(duì)微觀交通仿真模型VISSIM模型和基于機(jī)動(dòng)車(chē)比功率VSP分布的排放測(cè)算模型的選取,構(gòu)建了機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣測(cè)算平臺(tái),如圖3-2所示了機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣排放測(cè)算平臺(tái)微觀仿真模型I@度>1基于VSP分布的VISSIM減排放測(cè)算模型^^^I^^丄j 1IiI交叉口信"^ i1p. or1i—.轉(zhuǎn)!生,數(shù).」I一 j圖3-2機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣排放測(cè)算平臺(tái)Fig.3-2Vehicleemissionmeasuringplatform將城市信號(hào)交叉口通過(guò)改進(jìn)的遺傳算法進(jìn)行優(yōu)化后,可以通過(guò)微觀仿真模型VISSIM模型來(lái)檢測(cè)主要的優(yōu)化指標(biāo),同時(shí)通過(guò)構(gòu)建的機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣排放測(cè)算平臺(tái)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)城市交叉口信號(hào)優(yōu)化策略的環(huán)境效益進(jìn)行評(píng)價(jià)。具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程如圖3-3所示:~交叉口現(xiàn)行、一,汝吣^^ippd- 朽染物_.朽染物^^ 排型H排$指標(biāo)基5、—f傳vIsSIM仿真模型 ^算化__I__ 平均延誤指標(biāo) I 優(yōu)化后交叉口 上鮮抄信號(hào)配時(shí)^ M脾編不圖3-3城市交叉口信號(hào)優(yōu)化環(huán)境效益評(píng)價(jià)Fig.3-3Urbanintersectionsignaloptimizationenvironmentbenefitevaluation23北京交通大學(xué)碩士學(xué)位論文 機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣排放測(cè)算平臺(tái)3.2基于VSP分布的機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣排放模型機(jī)動(dòng)車(chē)比功率(VSP)是目前機(jī)動(dòng)車(chē)模型化參數(shù)中最接近實(shí)際情況的參數(shù)之一,能有效的刻畫(huà)道路上實(shí)際的機(jī)動(dòng)車(chē)駕駛行為特征。其考慮了車(chē)輛在實(shí)際行駛中的功率輸出情況,與油耗排放緊密相關(guān),并且可以利用較易獲取的參數(shù)計(jì)算。因此,近年來(lái)基于VSP的方法廣泛應(yīng)用于油耗排放測(cè)算的研究中。3.2.1機(jī)動(dòng)車(chē)比功率VSP路網(wǎng)中的車(chē)輛在行駛過(guò)程中,會(huì)受到來(lái)自不同因素的影響,包括車(chē)輛所處的天氣環(huán)境、交通狀況和車(chē)輛自身的情況等的影響,這些因素都會(huì)引起車(chē)輛功率消耗的變動(dòng),進(jìn)而導(dǎo)致車(chē)輛能源消耗和污染物排放的不同。針對(duì)于車(chē)輛的做功的需求和車(chē)輛在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中的能源消耗和污染物排放之間的相互關(guān)系,只要獲得詳細(xì)的車(chē)輛的瞬時(shí)功率輸出就可以獲得車(chē)輛的能耗和排放情況。對(duì)于獲得詳細(xì)功率輸出的需求,機(jī)動(dòng)車(chē)比功率(VehicleSpecificPower,簡(jiǎn)稱(chēng)VSP)的概念于1999年被麻省理工學(xué)院的Jimenez-Palacios在其博士學(xué)位論文中提出。機(jī)動(dòng)車(chē)比功率被定義為車(chē)輛的發(fā)動(dòng)機(jī)移動(dòng)一頓質(zhì)量所輸出的功率,其中的質(zhì)量包括車(chē)輛的自身重量,單位是kW/t(或W/kg)。Jimenez-Palacios在其論文中詳細(xì)的闡述了VSP變量在遙感尾氣檢測(cè)(RemoteSensingDevice,簡(jiǎn)稱(chēng)RSD)中的應(yīng)用方法[37]。由于遙感尾氣檢測(cè)位置具有很大程度的局限性,除了單一的瞬時(shí)檢測(cè)數(shù)據(jù),車(chē)輛的很多參數(shù)都不能被記錄,而VSP變量獨(dú)立于車(chē)輛的車(chē)重等變量可以將車(chē)輛的瞬時(shí)工況與車(chē)輛污染物排放緊密聯(lián)系起來(lái)。因此VSP變量可以應(yīng)用于不同類(lèi)型和不同檢測(cè)方法的車(chē)輛的污染物排放的比較研究。近年來(lái),許多研究學(xué)者諸如Frey[38]、Younglove[39]、03〃丨8[4°】等對(duì)基于VSP變量的建模方法進(jìn)行了深入研究和應(yīng)用。應(yīng)用非常廣泛的MOVES模型、IVE模型等典型的機(jī)動(dòng)車(chē)排放模型也都是通過(guò)機(jī)動(dòng)車(chē)比功率VSP作為排放模塊的主要計(jì)算模型。在理論上講,機(jī)動(dòng)車(chē)在行駛過(guò)程中會(huì)受到發(fā)動(dòng)機(jī)提供動(dòng)力的作用,同時(shí)又要克服地面阻力和空氣阻力,這些因素綜合決定了機(jī)動(dòng)車(chē)功率的變化情況。對(duì)于這種情況,機(jī)動(dòng)車(chē)VSP變量綜合考慮了機(jī)動(dòng)車(chē)在行駛過(guò)程中發(fā)動(dòng)機(jī)通過(guò)將燃料燃燒產(chǎn)生的熱能轉(zhuǎn)化為動(dòng)能的做功變化情況、克服道路高度所消耗的勢(shì)能的變化情況,以及車(chē)輛在行進(jìn)過(guò)程中受到的地面的滑動(dòng)摩擦的阻力和空氣的阻力。綜合考慮以上幾部分機(jī)動(dòng)車(chē)發(fā)動(dòng)機(jī)做功的方式,機(jī)動(dòng)車(chē)VSP變量的公式推導(dǎo)過(guò)程可以表示如下:24北京交通大學(xué)碩士學(xué)位論文 機(jī)動(dòng)車(chē)尾氣排放測(cè)算平臺(tái)—{KE+PE)+Frollingv+-p.C^Aiv+v?)^vVSP=盤(pán) 2 (3-1)m式中,五+P￡)—機(jī)動(dòng)車(chē)的動(dòng)能/勢(shì)能變化所需的功率;atFrollingv一克服滾動(dòng)阻力所需的功率;|P/:dJ(V+vJ2V—克服空氣阻力所需的功率;欠五一機(jī)動(dòng)車(chē)的動(dòng)能;—機(jī)動(dòng)車(chē)的勢(shì)能;Frolling一機(jī)動(dòng)車(chē)所受的滾動(dòng)阻力;m—機(jī)動(dòng)車(chē)的質(zhì)量,kg;V—機(jī)動(dòng)車(chē)行駛速度,m/s;一機(jī)動(dòng)車(chē)迎面風(fēng)速,m/s;C。一風(fēng)阻系數(shù),無(wú)量綱;