| qp qs | VS | S | M | L | VL |
| VS S M L VL | NL NL NL NL NL | NM NM NM NL NL | O O O NS NM | PM PM PM PM PS | PL PL PL PL PL |
雙輸入單輸出的模糊控制器，其控制規(guī)則可寫(xiě)成如下形式：
if (qp is Qi)and (qs is Sj) then (Δe is Eij)。
這里Qi，Sj,Eij分別是上文定義的模糊語(yǔ)言變量。根據(jù)每一條規(guī)則，都可以求出相應(yīng)的模糊關(guān)系Rij：
Rij=Qi×Sj×Eij （i=1,∧，5） （3）
所有控制規(guī)則對(duì)應(yīng)的模糊關(guān)系為R，
。
2.3 模糊推理及反模糊化的方法
根據(jù)模糊堆理合成規(guī)則運(yùn)算，得出相應(yīng)的控制量變化的模糊集E，E=(Q×S)oR，即：
“o”是合成運(yùn)算符。合成的結(jié)果是一個(gè)模糊子集，可按隸屬度量大法、中位方法或加權(quán)平衡法進(jìn)行反模糊化，得到在區(qū)間E上的精確控制量Δe*，再經(jīng)尺度變換后得實(shí)際的控制量增量Δe。設(shè)直行相綠燈實(shí)際范圍為[gmin,gmax]，右行、左行相綠燈實(shí)際范圍為[g'min,g'max]，可按下列公式轉(zhuǎn)換為實(shí)際控制量e：
2.4 模糊響應(yīng)表的生成
根據(jù)輸入和輸出變量的隸屬函數(shù)、模糊控制規(guī)則，由模糊邏輯運(yùn)算可離線算出模糊關(guān)系矩陣R。R龐大，不利于儲(chǔ)存和在線運(yùn)算，通常應(yīng)進(jìn)一步求出模糊響應(yīng)表，即模糊控制表。在實(shí)際控制過(guò)程中，可根據(jù)模糊量化后的輸入變量值，直接查詢模糊響應(yīng)表，以獲得控制量的變化值Δe*。再運(yùn)用（6）或（7）式，得到綠燈配時(shí)，去控制信號(hào)燈和倒計(jì)時(shí)器。
下面以直行相為例給出生成多相位模糊響應(yīng)表的函數(shù)，straight.fis是直行相模糊控制器。
Function ulist=anstable()
sfis=readfis('straight'); %打開(kāi)straight.fis，并加載到當(dāng)前工作空間
ulist=zeros(11,11) %ulist 是模糊響應(yīng)表
for i=1:11
for j=1:11
qp=j-1;ps=i-1;
ulist(i,j)=evalfis([qp,qs],sfis)%執(zhí)行模糊推理運(yùn)算
end
end
3 仿真系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
3.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)計(jì)算
本文以通過(guò)交叉口的平均車輛延誤作為評(píng)價(jià)指標(biāo)，以此衡量多相位模糊控制器的控制性能。設(shè)在一個(gè)周期T內(nèi)，第i相位jk車道的車輛延誤為djk(i)，則：
周期T內(nèi)所有進(jìn)口的車輛總延誤為：
同理，設(shè)在一個(gè)周期T內(nèi)所有進(jìn)口車輛到達(dá)數(shù)為C（T），則：
所以k個(gè)周期內(nèi)六個(gè)進(jìn)口的車輛平均延誤為：
其中，Q0為周期開(kāi)始時(shí)所有進(jìn)口的初始隊(duì)列長(zhǎng)度之和，即在第一個(gè)周期開(kāi)始時(shí)，車輛等待隊(duì)長(zhǎng)之和。
3.2 仿真系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
設(shè)T為周期，i為相位，單路口多相位模糊控制器的仿真系統(tǒng)流程圖如圖7所示。
3.3 仿真結(jié)果分析
筆者用MATALAB 5.3編寫(xiě)了單路口交通的多相位實(shí)時(shí)模糊控制仿真程序，仿真參數(shù)Qlimit=20，[gmin,gmax]取[20,60],[g'min, g'max]取[10,20]。作為對(duì)比，亦編寫(xiě)了定時(shí)控制方法仿真程序，直行相位取60秒，其它相位取20秒。為保證結(jié)論的可靠性，將模糊控制與定時(shí)方案作了多次仿真比較，每次仿真為10個(gè)周期，結(jié)果見(jiàn)表2。
表2 模糊控制與定時(shí)控制仿真結(jié)果比較
