高速公路隧道通风照明节能智能模糊控制系统Word文件下载.docx
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欧美发达国家从灯具材料、光学特性、外观质量、功能结构等做了深入研究,并取得了一定的成果。
公路隧道通风方面的研究由来已久,欧洲和日本在这方面的研究都做了许多的工作,处于世界先进水平。
1919年美国修建的穿越纽约哈德逊的Holland隧道,形成了世界上最早的人工全横向通风方式,2000年底通车的挪威莱尔多隧道,该隧道通风分段的单段长度最大为9.5km。
日本对关越隧道一线采用了两座竖井加多台静电除尘器的纵向组合通风方案,该方案能适用于任何交通方式,任何长度的特长公路隧道的通风,同时带来了巨大的经济效益。
2.研究的技术原理
2.1公路隧道节能研究的技术原理
隧道通风控制节能采用的是智能控制模型和智能控制的方法。
它是通过对通风系统的模糊控制模型、神经网络控制模型和专家系统控制模型等进行研究,建立的智能控制模型;
模糊逻辑控制方法是把人的经验形式化并引入控制过程,再运用模糊集合论进行数学处理,实现糊推理,进行判断决策,以达到令人满意的结果。
控制模块:
根据专家经验或过程控制的知识生成控制规则;
根据过程的模糊模型生成控制规则;
根据对手工控制操作的系统观察和测量生成控制规则;
安全保护模块:
加密CO\VI检测元件数量;
采用平面、二次曲面拟合方法,计算隧道内CO\VI分布情况。
隧道照明节能的智能控制方式是在自动控制方式的基础上,应用人工智能、专家系统、模糊控制、神经网络、遗传算法等智能控制技术,并采用模糊控制等智能控制算法来实现隧道无级调光和照明节能的目的。
入口段、过渡段加强照明,包括开启LED灯,测试LED灯照度值,测试关键断面照度值,以及关闭LED灯,开启高压钠灯,在相同断面测试该点的照度值。
2.2模糊控制技术
模糊控制本质上是一种基于语言规则的仿人智能控制。
由于控制对象仅能提供一些模糊信息,计算机参与这类控制时必须模仿人类能够接受和处理模糊信息、进行模糊控制的本领。
模糊控制器主要由模糊量化接口、模糊知识库、模糊推理机、解模糊接口四部分组成,如下图所示:
模糊控制基本原理图
2.2.1模糊化
在模糊控制系统运行中,控制器的输入值、输出值是有确定数值的清晰量,而在进行模糊控制时,模糊推理过程是通过模糊语言变量进行的,因而必须先进行模糊化操作。
所谓模糊化,就是把输入值匹配成相应语言变量语言值的隶属度过程。
设一个模糊控制器输入的物理量为温度(以X表示)和压力(以XZ表示),输出为阀门流量的校正量(以Y表示),这是一个典型的二输入、一输出控制问题。
我们可以将温度划分成“低”、“中”、“高”、“很高”四个部分(或称四档),而将压力划分成“低于正常”,“正常”,“高于正常”三档,将阀门的开关状态划分为“关”、“半开”、“中等”、“开”四级,分别定义它们的隶属函数。
人们将“温度”称为语言变量,温度的“低”、“中”、“高”、“较高”称为这个语言变量的语言值。
在实际控制过程中,经常把一个物理量划分成“正大”、“正中”、“零”、“负大”、“负中”五级,分别以英文字母PB、PM、Z、NB、NM表示。
模糊数的隶属函数可取不同的形状,如三角形、梯形、高斯型、钟形、Z形、S形等,针对工程问题,隶属函数的形状对控制效果的影响不大,因此,一般取形状简单,容易计算,并且和其它较为复杂的隶属函数得出得控制结果差别很小的三角形隶属函数即可。
2.2.2模糊规则库
模糊控制规则库是由一系列“IF-THEN”型的模糊条件语句所构成,它是模糊控制器的核心,规则是否正确地反映操作人员和有关专家的经验和知识,是否能适应被控对象的特性,直接关系到整个控制器的性能和控制效果。
控制规则的生成方法:
A.根据专家经验或过程知识生成控制规则
模糊控制规则是基于手动控制策略而建立的,而手动控制策略又是人们通过学习、实验以及长期经验积累而逐渐形成的,存储在操作者或专家中的一种技术知识集合,因而把蕴涵于知识集合中的知识经过理解、选择、归纳等过程抽取出来,即可形成经验型的知识模型。
在此基础上,再经过一定的试凑、调整,可获得具有更好性能的控制规则。
B.根据过程的模糊模型生成控制规则
被控过程的动态特性可以用模糊语言来描述,这样的模型称为过程的模糊模型。
基于过程的模糊模型能建立一组相应的模糊控制规则来达到系统希望的动态特性,这一组控制规则就形成模糊控制规则库。
C.根据操作人员的实际控制过程生成控制规则
在许多人工控制的工业系统中,熟练的操作人员可以成功地控制系统,但有时却难以给出用于模糊控制所用的控制语言。
因此可以通过记录操作人员实际控制过程时的输入输出数据,并从中总结出模糊控制规则。
根据以上原则建立的初步控制规则不一定是完美无缺的,往往还要通过试凑法或程序法等作进一步调整。
控制规则的静态特性:
A.完备性:
是指对于任意的输入应确保它至少有一个可适用的规则,而且规则的适用度应大于一定的数,譬如0.5。
B.干涉性:
是指任意两条控制规则,如果前件部对应语言变量的隶属函数之间的重叠率不为零,那么两条规则就会产生相互作用。
A.一致性:
控制规则主要基于操作人员的经验,它取决于对多种性能的要求,而不同的性能指标要求往往互相制约,甚至是矛盾的。
这就要求按这些指标确定的模糊控制不能出现互相矛盾的情况。
即任意两条控制规则,如果前件部相同或相似,则后件部也应相同或相似。
2.2.3模糊逻辑推理
模糊推理是指由给定的输入到输出的映射过程。
包括三个方面内容:
(1)推理条件前提隶属度的聚集,也即在模糊规则的前件中应用模糊算子(与、或)。
常用的与算子有:
min(模糊交)和prod(代数积)
常用的或算子有:
max(模糊并)和probor(概率或)
(2)规则激活:
根据模糊蕴涵运算由前提推断结论。
常用的模糊蕴涵算子有:
最小运算min(Mamdani)、代数积prod(Larsen)、算术运算(Zadeh)
(3)输出总合:
合成每一条规则的结论,得出总的结论。
常用的模糊合成算子有:
max(模糊并)、probor(概率或)、sum(代数积)。
各种模糊算子的不同组合和应用,就有不同的推理方法,常见的有:
Mamdani推理、Larsen推理等等,这两种推理方法的模糊合成算子都是取
max(模糊并),只是模糊蕴涵算子不同,Mamdani推理取的是min(模糊交),是将规则结论部分的模糊子集被规则前提条件的满足程度,即规则的力度相截(min),而Larsen推理取的是Prod(代数积),是将规则结论部分的模糊子集与规则前提条件的满足程度,即规则的力度相乘(prod),两种推理方法差别不大。
2.2.4反模糊化
所谓反模糊化,是指将模糊推理得到的控制量(模糊量)变换为实际用于控制的清晰量,也就是根据输出模糊子集的隶属函数计算出确定的输出的数值。
常用的反模糊化方法有:
(1)重心法:
重心法是取模糊隶属度函数曲线与横坐标围成面积的重心围模糊推理的输出值。
(2)最大隶属度平均法(3)面积等分法(4)最大中点法
2.3
隧道照明节能智能控制
隧道照明不同于一般道路照明,有其明显的特殊性,在隧道建设及其监控
系统中占有重要地位,是隧道营运安全的基本保障。
随着我国交通水平的提高和发展,隧道建设与日俱增,隧道照明设施的规模和数量也越来越大,隧道的营运电费和维护成本也越来越高,因此,既安全又经济节能的隧道照明技术和节能方案是隧道照明技术的重点发展方向。
国内隧道灯具多采用白炽灯、紧凑型荧光灯、高压钠灯、低压钠灯等,可安装在拱顶、墙壁或吊装顶棚上,沿隧道纵向可单排布置,也可双排布置。
在双排布置的情况下,可成对布置,也可交错布置。
为了避免灯具不连续直射光由侧面进入驾驶室造成“闪光”的不快感觉,应尽量不将灯具装在侧面,而装在隧道顶部两侧或中央,且安装高度应在路面以上4m为宜。
照明灯具呈线性分布。
2.3.1隧道照明控制方式
(1)人工控制。
人工控制是指根据洞外亮度、交通量、平均车速及天气条件等
因素的变化,由隧道管理人员手动控制照明回路的开/关或无级调控照明亮度,又可细分为远程人工控制方式和本地人工控制方式。
(2)自动控制。
自动控制方式是指利用光亮度检测仪、车辆检测器等设备采集的相关照明控制参数,由电子设备直接控制照明回路的开/关或无级调控照明亮度,无需人工参与控制过程,可细分为远程自动控制方式和本地自动控制方式。
目前国内多数隧道采用的是自动控制为主、人工控制为辅的照明控制方式。
(3)智能控制。
智能控制方式是指在自动控制方式的基础上,应用人工智能、专家系统、模糊控制、神经网络、遗传算法等智能控制技术,按隧道照明亮度递减适应曲线进行动态调光,以达到安全、舒适、高效、经济的照明效果,实现“按需照明”。
2.3.2隧道照明控制模型
(1)天气分级控制模型是当前普遍采用的一种控制方式,它将全天分为晴天、云天、阴天和重阴四个等级。
这种控制模式将交通量和车速视为设计交通量和设计车速而忽略两者的变化,仅考虑洞外亮度的变化情况,照明控制中根据各时间段内选择天气分级即可。
(2)一元参数控制模型是以单一洞外亮度为控制参数的,不考虑交通量和车速变化,仅考虑洞外亮度变化情况。
一元参数控制模型的洞外亮度取值是洞外亮度检测器的实时检测值。
它通过洞外亮度值的变化,来对照明进行控制,以使隧道洞内外亮度差在一个合适的范围内。
(3)二元参数控制模型需要同时考虑洞外亮度和交通量的变化。
二元参数控制模型同时以洞外亮度和交通量为控制参数,根据不同的值,对照明进行控制,使得隧道洞内外亮度差在一个合适的范围内。
(4)三元参数控制模型需要综合考虑洞外亮度、交通量和车速变化。
三元参数控制模型是以洞外亮度、交通量、车速变化作为控制参数,根据不同的值来对照明进行控制,使得隧道洞内外亮度差在一个合适的范围内。
2.3.3隧道照明节能措施
(1)合理的隧道照明光源选择
隧道照明中一般选用的光源是荧光灯、高压钠灯、低压钠灯等,大多存在光带窄、配光质量不够、能耗高、质量稳定性差、寿命短等问题。
普遍使用的高压钠灯发黄光,导致隧道照明的视觉效果不佳,影响行车安全。
随着照明技术的发展,采用新型照明灯具对保证隧道经济安全运行有着十分重要的意义。
电
磁感应灯、LED灯等新产品除满足隧道对灯具光效、光通量、寿命、工作特性、光色、显色性和配光控制难易程度等要求外,还能节约运行和维护成本,实现稳定经济运行。
隧道中照明光源需要针对不同隧道的条件做出合理的选择,既考虑到隧道照明的需要,又能满足节能的要求。
(2)合理的洞外亮度
洞外亮度L20(S)主要与照光气候、季节、时刻、洞口朝向、洞门构造、植被、路面颜色等有关,其取值大小直接关系到入口段和过渡段亮度的取值,即与隧道照明节能、营运电费、工程投资和行车安全有关。
由于隧道设计中一般采用固定的洞外亮度上限值,没有考虑各洞口的具体条件和特点,以致造成隧道运营照明的极大浪费。
所以应根据洞门结构设计、装饰、视野内洞外植被情况和当地光气候特点等,通过理论分析和调查实测分析,在光气候理论基础上合理地确定洞外的亮度值。
(3)合理的基本照明平均路面亮度值
基本照明是整个隧道中以一定间隔设置的照明,即中间段照明,平均路面亮度值以驾驶员在各种设计速度下能够辨别障碍物为标准来设定。
晚上交通量少时,隧道内透明度高,平均路面亮度值可降低一半。
应深入研究隧道照明标准,确定更为合理的隧道照明设计标准值,以降低隧道营运费用。
(4)合理预测交通量
隧道照明亮度和交通量也息息相关,同种车速的情况下,交通量不同要求照明亮度也不同。
合理的预测交通量,可以指导照明优化设计,并分期实施,做到最大限度的有效利用电能。
(5)合理设计速度
隧道照明设计亮度与设计车速关系密切,合理的设计车速可以达到有效用电的目的。
(6)合理的隧道照明灯具安装方式
隧道基本路段布灯主要有中间单排布灯、两侧对称布灯、两侧交错布灯三种方式。
不同的布灯方式,其所用灯具数量、维护方便程度都不相同。
需要根据不同的隧道条件,选择合适的安装方式。
2.3.4隧道照明节能控制研究
一般在隧道里安装灯具的长度是几百米或几千米,如果按照全年最大照度设计,就洞内亮度这一指标分析,只要是晴天,洞内亮度就是多余的,长时间势
必造成电能的极大浪费。
所以,应根据实际要求不断调整隧道内各段照明的长度和照度,实现动态地对隧道内各段灯具照明的自动控制。
长度小于1000m的隧道,实现对各段灯具照度的自动控制;
隧道长度超过1000m,实现对各段的照明长度和照度的全面动态控制,才能从根本上杜绝隧道照明能源的浪费。
(1)照明节能控制策略研究
时间模式控制策略:
根据不同季节和天气时段,在不同的时间段打开不同组数的灯组,以此保证隧道内外的照度差在合理范围之内。
照度模式控制策略:
根据隧道口安装的内外两个照度计采集的照度差的值,动态调整灯组的开与关。
(2)照明节能控制算法研究
影响照明控制的因素主要为:
交通量、洞外亮度、时间因素和外部事件等。
不同的交通量对照明需求不同,交通量越大、平均车速越快对照明的需求也就越大。
洞外亮度越大造成洞内外亮度比加大,随之照明需求加大。
时间因素、外部事件因素主要包含交通事故、隧道火灾、隧道维护、时序控制、人工外部指令等。
手动控制:
手动控制不需要控制算法,控制输出直接响应手动操作。
事件响应控制算法:
事件响应控制主要用于紧急情况的照明预案的响应,控
制系统接受其他系统事件数据实现照明系统与其他系统的控制联动。
事件响应控制算法取决于照明预案的制定,通过事件触发条件对照明进行控制。
自动控制算法:
自动控制算法是依据交通量及洞外亮度建立洞内亮度理论需求曲线,然后根据洞内亮度理论需求进行灯具的动态调光控制。
隧道照明理论需求曲线采用分段方式进行计算,分为入口段、过渡段、中间段和出口端。
入口段、中间段、出口段为亮度需求直线,相应灯具为整体调光。
过渡段为亮度需求曲线,相应灯具为单灯调光。
模拟自动控制算法:
模拟自动控制算法是对所在地进行每一时刻的洞外理论最大亮度值模拟,根据模拟值导出隧道照明需求,据此进行照明控制输出。
模拟自动控制算法通常适用于白天的应急控制方式,控制触发条件主要是在传感器信号丢失或传感器信号严重异常的情况。
3.公路隧道节能系统研究的主要内容
为了开展困扰长大公路隧道节能关键问题的研究,着力解决高速公路长大隧道纵向通风的理论与实现问题,明确风流组织、风机布置与原则、风流控制
模型及其控制策略。
围绕安全、环保、节能与高效,制定适应不同地区经济发展水平的节能与安全策略,提出安全与节能的理论模型,主要着眼于高速公路长大隧道的通风节能与安全智能控制模型和照明节能与安全智能控制模型的建立,最终建立高速公路长大隧道节能控制集成应用系统。
3.1研究安全保证前提下的智能模糊控制方法
建立安全节能智能通风控制方法,解决风机的最优控制问题,最大化节约能耗;
建立智能照明控制模型与方法,在保障洞口与过渡段照明安全的前提下,最大化节约能耗;
长大隧道照明灯具的布置方式,结合洞口亮度、隧道长度、路面形式、车流量、车速、灯具的养护管理等情况,提出最佳的灯具布置方案。
3.2建立选择性预测模型
建立安全节能智能通风选择性预测模型,解决风机的最优控制问题。
交通流、污染物预测模型包括自回归滑动平均模型、神经网络模型和样条函数模型,通过模型的评价来选取自适应模型。
研究根据汽车流量、空气CO浓度和烟雾浓度来控制通风量,研究根据天气变化、车速、车流量设置等运行参数进行自动控制的、可编程的隧道照明控制技术,解决现有的隧道照明控制模式存在的节能与安全的矛盾,建立高速公路长大隧道节能控制集成系统。
4.高速公路隧道通风照明节能控制系统的设计
4.1高速公路隧道通风节能与安全智能模糊控制模型的研究与建立通风智能控制包括:
输入输出模块(检测元件、输出控制单元)、控制模块
(交通流预测模型、污染物预测模型、模糊控制器(FLC)、增加风机台数、风机开启台数与位置)、安全保护模块(CO/VI动态)。
对于正常工况,当隧道内污染物浓度达到最大值时,若采用最大浓度控制法,这时必须增开风机,若考虑未来交通量的发展趋势,未来一段时间交通量将减少,则污染物得排放量会减少,不增加风机的开启台数,原来的通风法案也能满足运营需求。
因此,预测模型的通风控制是通风节能的有效手段。
基于以上思想,预测模型的通风控制模型有以下5个模块构成。
(1)预警参数设置模块:
预警参数包括CO浓度与车流平均速度,用于判断隧道环境条件是否将超过有关规范的要求。
(2)通风计算模块:
根据交通发展变化情况,计算CO和烟雾浓度,从而有通风计算模块计算需要的风量以及风机开启或停转台数。
(3)交通预测与交通状态智能判断模块:
根据现场采集的交通数据,判别交通状态(正常或堵塞);
预测期内隧道内车辆数变化趋势,是将增加、减少或基本保持不变,当随到内车辆数基本保持不变时,不需要改变风机的运行状态,当隧道内车辆数增加时,可能会增加风机的开启台数,当随到内车辆数减少时可能会减少风机的开启台数;
隧道内车流的平均速度用于判断是否会出现阻塞。
(4)运营评价模块:
计算车辆在隧道的停滞时间,发生阻塞时计算阻塞长度,对隧道当前风机的运营状态进行评价,根据运转时间,对待(停)开机的风机排列优先顺序,以便进行通风控制决策。
(5)控制决策模块:
结合运营评价模块的评价结论,决定风机的开启或停转。
4.2高速公路隧道照明节能与安全智能模糊控制模型的研究与建立
照明智能控制:
检测洞外亮度、照度检测器、检测设备及灯具的布置(入口段和过渡段加强照明)、照明模式控制系统建立。
然后依据隧道照明视觉特点,从隧道照明控制模式、营运安全及其他因素分析隧道照明节能的现状,提出隧道照明节能模型。
4.3高速公路隧道节能控制集成应用系统的研究
由于CO和烟雾主要是行使在隧道内的车辆所致,与交通流量、车辆速度、车辆构成密切相关。
因此,试图通过检测交通参数分析计算出CO和烟雾的排放值,而取代昂贵的检测仪,降低投资和维护的成本。
这就需要建立交通参数与CO和烟雾的排放值的控制预测智能模型。
根据对环境亮度、能见度、车流量、照度、驾驶员视觉特性、安全行车等关系的分析,采用智能控制算法来实现隧道无级调光和照明节能的目的。
通过以上对隧道通风及照明节能的算法、控制模型、控制方法的研究,设计出复合要求的硬件设备,研究出优化的算法及调试出软件程序,最终开发一套以软件为核心的软硬件结合的隧道节能集成应用系统。