1 引言
传统的十字路口交通控制灯，通常是事先经过交通流量的调查，运用统计的方法将两个方向红绿灯的延时预先设置好，然后实际的变化却是未知的，所以常常出现绿灯方向几乎没有什么车辆，而红灯方向却排着长队等候通过的调度失控。本文据此提出模糊智能交通路口指挥调度控制系统。
2 交通十字路口传感器的设置
在十字路口的四个方向(e、s、w、n)的近端j(斑马线附近)和远端y(距斑马线约100米处)各设置一个传感器，分别统计通过该处的车辆数。如图1所示。
图1 传感器的设置
近端的传感器用于记录绿灯期间通过路口的车辆数(记为x)；远端的传感器用于记录红灯期间进入路口排队等候的车辆数(记为y)。为了简化运算，可以将两个相对的方向(n与s、w与e)的x、y值合并为一组，分别取两个方向之最大者。
3 模糊控制器的设计
本模糊控
3.1 系统分析
确定控制器的输入变量和输出变量以及它们的数值变化范围。输入变量为x、y，输出变量为t。绿灯期间车辆通过路口的速度不超过20公里/小时，则在15秒时间内通过的最大车辆数约为15辆。则x的变化范围为0～15。当远端和近端传感器之间距离约为100米时，考虑一般车辆车身长度连同两车辆间距平均5米左右，所以100米内可能停留等待的车辆数最多可达到100/5=20辆，于是红灯方向排队等待的车辆数y变化范围为0～20。本系统的输出就是两个方向的红黄绿灯，还有斑马线处人行横道的红绿灯以及按前进方向分得更细的绿灯相互间关系及两个方向的输出关系最终归结到对当前绿灯的延时t。根据现场测试，输出变量t的变化范围为15～60。
3.2 模糊化方法的选择与确定
为了实现模糊控制，需要将绿灯时间分为两部分：其一是固定的1o秒作为路口车辆状态参数的采集时间t1；其二是根据两个方向车辆流量变化进行模糊决策的延时t2。绿灯期间车辆通过路口的速度不超过10m/s，则在10s内通过的最大车辆数约为l5。以红绿灯转换瞬间为计时起点，记录10s内通过的车辆数作为变量x的论域，取(0-15)，并将它分为三个模糊子集：少、中等、多。其从属函数设计如图2所示。
图2 绿灯期间通过路口车辆数(x)从属函数设计
红灯期间排队等候车辆数(y)的模糊化， 输出量模糊分类都采用三角形属函数的设计。
3.3 模糊规则的设计
当两个方向的状态处于同一量级时，如同为多，或同为中等，或同为少时，绿灯的延时t2均取“短”，如表1所示,其目的是保证双方流量相差不多的情况下，尽快地均衡疏散。
表1 模糊规则表
3.4 模糊推理算法与解模糊
从模糊规则得到的结果仍然是模糊量，还要经过模糊推理算法还原为精确量才能输出。本设计采用当今模糊控制算法的主流算法—简易模糊推理算法。对于每个确定的输入x和y值对应不同的模糊子集，具有不同的从属度。由此而激活的多条模糊规则以取小的策略求出各输出于模糊集的从属度，然后再采用重心法(加权平均法)解模糊，求出t2的精确值：
式中：μi为确定的x、y输入值所对应的不同模糊子集的从属度；ti为输出各模糊子集所对应的重心值。
4 系统设计
4.1 系统硬件设计
模糊控制器采用三菱的fx2n型plc，通过编程来实现交通调度过程控制。图3所示的模糊控制系统数据采集及a/d转换由模拟量输入模块fx2n-2ad完成，d/a转换由模拟量输出模块fx2n-2da完成。
图3 plc实现模糊控制的硬件连接
其中y10-y12是东西方向红绿灯的控制线路,y13-y15则是南北方向的控制线路,yo-y7则是控制7段显示器的控制线路。
4.2 软件设计
plc编程能力强，可以将模糊化.模糊决策和解模糊方便地用软件来实现，基于交叉路口车辆等待长度的变周期交通模糊控制器模糊判决子程序的算法流程如图4所示。
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nbsp; 首先分别读入红绿灯方向检测区中各检测器显示值,计算最大车辆数x和y 然后将x和y分别乘以量化因子,求得相应论域元素表征的查找控制表所需的x和y,并根据表4模糊控制规则表查得输出控制量的论域值t 最后将其代入公式15+ki×t, 可计算出实际换向后绿灯的时间长度t。5 运行测试及结果分析
本文设计的基于plc的模糊交通控制系统，在某路口经过了试运行并现场测试，并与传统的定时控制方法进行了比较(见表2所示)，比较结果表明：在交通流较小或接近定时配时的预期量时,模糊控制与定时控制方法并无太大差别,而当交通量逐渐增大时,本系统的模糊控制的优势就明显起来,可以有效地减少延误车队长和车辆平均延误时间，其中南北方向和东西方向的平均延误分别较定时控制的减少6.74%和5.32 %。
表2 模糊控制与定时控制方案效果比较对照表
6 结束语
理论与实践证实，应用可编程控制器plc对十字路口交通信号灯进行模糊控制,其控制效果要比定
