一种城市道路系统交通信号灯故障检测方法

1.本发明属于交通工程技术领域，涉及到一种对城市道路系统交通信号灯的故障检测方法，利用随机切换技术、事件触发策略以及滤波器设计方法，从而实现城市交通信号灯的故障检测。


背景技术：

2.道路交通系统在城市基础建设中具有重要的作用。道路交通系统主要由路网系统、交通流、交通监测和控制系统这四部分构成，路网系统主要由道路和交叉口组成，是交通流运行的载体，交通检测和控制系统负责引导车流有序通过路网中的冲突点。路网系统、交通监测和控制系统犹如蓄水池和蓄水池间的阀门，阀门控制道路上通过路网节点的交通流，从而使车流能够安全有序地通过。
3.随着我国智慧城市建设不断取得进步，越来越多的人选择居住在城市，为了迎合城市发展需求，城市道路的建设也在不断增加，城市人均道路占有面积也在不断扩大，但城市交通量正以年均20％的增长速度不断增加。这就出现了一种奇怪的现象，明明城市道路建设一直在增加，但城市道路系统并没有流畅的运转，甚至越来越拥挤。主要原因是城市不同区域关于道路建设的规划不同，城市的新开发区、商业园区，郊区等区域涌入了大量的人口。由于城市的发展节奏快，人们工作节奏快，为了能够让城市人民出行更加方便，这些区域道路建设不断增加，但这也导致更多的人口涌入城市，从而对城市道路建设有了更大的需求。因此，对于城市中交通拥挤是无法通过增加道路建设来解决的，不仅仅是车流拥挤因素，还有很多因素可能导致交通拥挤、甚至是交通瘫痪，比如交通信号灯发生故障、道路上随机出现的人群、突发的交通事故等。此外，我国城市交通控制和安全管理还不够完善，也是城市道路系统拥堵的一个重要原因。为了有效的缓和城市道路系统中发生的拥堵，提出了一种城市道路系统交通信号灯故障检测方法，考虑到道路上车辆数具有随机性，而且它是非负的，因此采用正半马尔科夫跳变系统对城市道路系统建模。同时考虑可能造成交通拥挤的各种不确定性因素，比如突然涌入的车流、发生交通事故等。为了有效的防止车流量过大而导致的交通拥堵，提出一种事件触发机制，当满足事件触发条件时来调整交通信号灯来引导车流。还要对交通信号灯进行故障检测，其中基于滤波器的故障检测方法最为常用，因此，设计了一种事件触发故障检测滤波器，当交通信号灯出现故障时及时报警，从而在一定程度上缓和交通拥堵。


技术实现要素：

4.本发明提出了一种城市道路系统交通信号灯故障检测方法。本发明基于正半马尔科夫跳变系统模型、事件触发策略和基于滤波器的故障检测方法，针对道路上随机发生车流量进行数据采集，提出了一种城市道路系统交通信号灯故障检测方法，该方法可以有效的对交通信号灯进行故障检测，从而有效处理城市道路上车辆阻塞、人流拥挤以及其他各种不确定因素的影响导致的交通事故和交通瘫痪等一系列问题。
5.本发明解决问题所采用的技术方案包括如下步骤：
6.步骤1、建立城市道路系统的状态空间模型，具体方法是：
7.1.1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：
8.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，见图1环形路口示意图(见说明书附图)。图1展示了环形路口中各条主路、支路以及交通信号灯之间的联系，每条道路上车辆的行驶方向以在图中标出。图1中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。我们知道交通信号灯切换的时间一般来说是固定的，然而城市道路系统中路况是相当复杂的，当路口的车流量很大时，很容易发生拥堵现象，比如图1中，当主路r1、r3为绿灯时，此时c1由主路r1到主路r3直行，来自支路r1的d1右转、来自主路r2的c2以及来自支路r2的d2，右转并入到直行车流中，这样来自不同路口的车辆汇聚在一起很容易发生交通阻塞，此时事件产生器检测到车流量过大，系统会切换到延长拥堵路口绿灯时间和延长非拥堵路口的红灯时间的工作模式，路口车流量正常时，则切换到正常的工作模式。当交通信号灯发生故障时，会及时的发出警报，通知相关工作人员来处理故障。考虑到道路路口处的车流量并不是固定的，它具有随机性，而且是非负的，因此，我们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。
9.1.2构造城市道路系统的状态空间模型：
[0010][0011]
y(t)＝c(r
t
)x(t)+d(r
t
)w(t)+f(r
t
)f(t),
ꢀꢀꢀ
(1)
[0012]
其中，x(t)＝[x1(t),x2(t),...,x
n
(t)]
t
∈r
n
为时刻t驶入路口的车辆数，x
j
(t)为时刻t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
p
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(例如交通事故的发生，高峰期车流量的突然增加等)，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。r
t
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(r
t
),b(r
t
),c(r
t
),d(r
t
),e(r
t
),f(r
t
)为已知的系统矩阵。为方便起见，令r
t
＝i,i∈s,则系统矩阵可被记作a
i
,b
i
,c
i
,d
i
,e
i
,f
i
。假定矩阵a
i
是metzler矩阵，r
n
,n
+
,r
n
×
n
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。
[0013]
1.3设计半马尔科夫跳变信号r
t
，其转移概率λ
ij
(h)满足：
[0014][0015]
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λ
ij
(h)＞0且其中n表示子系统的个数。
[0016]
步骤2、建立城市道路系统车流的事件触发条件，其构造形式如下：
[0017]
||m(t)‖1＞β||y(t)‖1，
ꢀꢀꢀ
(3)
[0018]
其中，常量0＜β＜1，m(t)是测量的车流量误差，其中其中表示自然数，它表示时刻t
ι
驶出路口的车辆数，y(t)为时刻t驶出路口的车辆数。
[0019]
步骤3、建立事件触发滤波器模型，其结构形式如下：
[0020][0021][0022]
其中，x
f
(t)表示滤波器的状态信号，r
f
(t)表示残差信号，a
fi
,b
fi
,c
fi
,d
fi
是要设计的滤波器矩阵。
[0023]
步骤4、构造城市道路系统交通信号灯的故障检测模型：
[0024][0025][0026]
其中，e(t)＝r
f
(t)
‑
f(t)，
[0027][0028][0029]
i表示具有兼容维度的单位矩阵。
[0030]
步骤5、引入阈值报警故障检测机制：
[0031][0032]
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，j
r
(t)表示残差评估函数，j
th
表示阈值，当j
r
(t)＞j
th
时，说明发生故障，并产生报警。
[0033]
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：
[0034]
6.1设计的事件触发故障检测滤波器系统矩阵如下：
[0035][0036]
其中，α＞0,r
n
向量r
p
向量μ,v是设计滤波器的中间变量，1
n
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。
[0037]
6.2设计常数α＞0,β＞0,γ＞0,σ＞0,r
n
向量r
p
向量使得以下不等式：
[0038][0039][0040][0041][0042][0043][0044][0045][0046]
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
‑
β1
p
×
p
，z2＝i+β1
p
×
p
，1
p
×
p
是p行p列的全1矩阵，是半马尔科夫过程转移概率λ
ij
(h)的上界。
[0047]
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：
[0048][0049][0050]
其中，
[0051]
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：
[0052][0053]
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：
[0054]
[0055]
其中，
[0056][0057]
6.6设计随机李亚普诺夫函数其中它的弱无穷小算子：
[0058][0059][0060]
根据步骤6.2中的条件，可以得到：
[0061][0062]
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。
[0063]
本发明提出了一种城市道路系统交通信号灯故障检测方法。该方法针对城市道路系统中由车流量过大或者交通信号灯故障以及各种外部干扰因素引起的交通拥堵和事故问题，提出了一套交通系统的故障检测方案，能够及时的避免交通信号灯发生故障时道路的长时间拥堵。该方法针对城市交通系统路口驶入车流量过大，各种外部不确定干扰因素，以及交通信号灯的故障等对交通网络的影响，利用正半马尔科夫跳变系统对系统建模，建立了系统的状态空间模型。通过设计系统的李雅普诺夫函数来设计事件触发滤波器，以保证故障检测系统是l1稳定的。
附图说明
[0064]
图1为本发明流程图。
具体实施方式
[0065]
下面结合附图对本发明作进一步说明。
[0066]
如图1所示，以城市道路系统环形路口节点处驶入和驶出车流量为研究对象，以驶入路口车流量为控制输入，以路口驶出车流量为输出，来建立城市交通系统车流量的动态模型。
[0067]
步骤1、建立城市道路系统的状态空间模型，具体方法是：
[0068]
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：
[0069]
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，见图1环形路口示意图(见说明书附图)。图1展示了环形路口中各条主路、支路以及交通信号灯之间的联系，每条道路上车辆的行驶方向以在图中标出。图1中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。我们知道交通信号灯切换的时间一般来说是固定的，然而城市道路系统中路况是相当复杂的，当路口的车流
量很大时，很容易发生拥堵现象，比如图1中，当主路r1、r3为绿灯时，此时c1由主路r1到主路r3直行，来自支路r1的d1右转、来自主路r2的c2以及来自支路r2的d2，右转并入到直行车流中，这样来自不同路口的车辆汇聚在一起很容易发生交通阻塞，此时事件产生器检测到车流量过大，系统会切换到延长拥堵路口绿灯时间和延长非拥堵路口的红灯时间的工作模式，路口车流量正常时，则切换到正常的工作模式。当交通信号灯发生故障时，会及时的发出警报，通知相关工作人员来处理故障。考虑到道路路口处的车流量并不是固定的，它具有随机性，而且是非负的，因此，我们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。
[0070]
1.2构造城市道路系统的状态空间模型：
[0071][0072]
y(t)＝c(r
t
)x(t)+d(r
t
)w(t)+f(r
t
)f(t),
[0073]
其中，x(t)＝[x1(t),x2(t),...,x
n
(t)]
t
∈r
n
为时刻t驶入路口的车辆数，x
j
(t)为时刻t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
p
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(例如交通事故的发生，高峰期车流量的突然增加等)，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。r
t
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(r
t
),b(r
t
),c(r
t
),d(r
t
),e(r
t
),f(r
t
)为已知的系统矩阵。为方便起见，令r
t
＝i,i∈s,则系统矩阵可被记作a
i
,b
i
,c
i
,d
i
,e
i
,f
i
。假定矩阵a
i
是metzler矩阵，r
n
,n
+
,r
n
×
n
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。
[0074]
1.3设计半马尔科夫跳变信号r
t
，其转移概率λ
ij
(h)满足：
[0075][0076]
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λ
ij
(h)＞0且其中n表示子系统的个数。
[0077]
步骤2、建立城市道路系统车流的事件触发条件，其构造形式如下：
[0078]
||m(t)‖1＞β||y(t)‖1，
[0079]
其中，常量0＜β＜1，m(t)是测量的车流量误差，其中其中表示自然数，它表示时刻t
ι
驶出路口的车辆数，y(t)为时刻t驶出路口的车辆数。
[0080]
步骤3、建立事件触发滤波器模型，其结构形式如下：
[0081]
[0082][0083]
其中，x
f
(t)表示滤波器的状态信号，r
f
(t)表示残差信号，a
fi
,b
fi
,c
fi
,d
fi
是要设计的滤波器矩阵。
[0084]
步骤4、构造城市道路系统交通信号灯的故障检测模型：
[0085][0086][0087]
其中，e(t)＝r
f
(t)
‑
f(t)，
[0088][0089][0090]
i表示具有兼容维度的单位矩阵。
[0091]
步骤5、引入阈值报警故障检测机制：
[0092][0093]
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，j
r
(t)表示残差评估函数，j
th
表示阈值，当j
r
(t)＞j
th
时，说明发生故障，并产生报警。
[0094]
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：
[0095]
6.1设计的事件触发故障检测滤波器系统矩阵如下：
[0096][0097][0098]
其中，α＞0,r
n
向量r
p
向量μ,v是设计滤波器的中间变量，1
n
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。
[0099]
6.2设计常数α＞0,β＞0,γ＞0,σ＞0,r
n
向量r
p
向量使得以下不等式：
[0100][0101][0102]
[0103][0104][0105][0106][0107][0108]
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
‑
β1
p
×
p
，z2＝i+β1
p
×
p
，1
p
×
p
是p行p列的全1矩阵，是半马尔科夫过程转移概率λ
ij
(h)的上界。
[0109]
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：
[0110][0111][0112]
其中，
[0113]
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：
[0114][0115]
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：
[0116][0117][0118]
其中，
[0119][0120]
6.6设计随机李亚普诺夫函数其中它的弱无穷小算子：
[0121][0122]
[0123]
根据步骤6.2中的条件，可以得到：
[0124][0125]
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。