Resumen

Con el fin de mejorar las condiciones del tráfico, en este trabajo se propone un nuevo algoritmo de control de aprendizaje iterativo (ILC) con factor de olvido para redes de carreteras urbanas utilizando las características de repetición del flujo de tráfico. Un análisis riguroso muestra que el algoritmo ILC propuesto puede garantizar la convergencia asintótica. Mediante el control de aprendizaje iterativo de los semáforos, el número de vehículos en cada carretera de la red puede aproximarse gradualmente al nivel deseado, evitando así la sobresaturación y la congestión del tráfico. El factor de olvido introducido puede ajustar eficazmente la entrada de control en función de los estados del sistema y filtrar a lo largo de la dirección de la iteración. Los resultados muestran que el factor de olvido tiene un efecto importante en la robustez del sistema. Se presentan análisis teóricos y simulaciones experimentales para verificar la validez del método propuesto.

• Materias:Control del proceso Aerodinámica Diagnóstico de fallas Regulación automática Instrumentación automática
• Subjects: Aerodynamics Fault diagnosis Automatic regulation Automatic instrumentation
• Palabras claves:factor de olvido, novedoso control iterativo de aprendizaje, control iterativo de aprendizaje, red viaria urbana, sistema, algoritmo ilc, análisis riguroso, convergencia asintótica, entrada de control, simulaciones experimentales
• Keywords:forgetting factor, novel iterative learning control, iterative learning control, urban road network, system, ilc algorithm, rigorous analysis, asymptotic convergence, control input, experimental simulations