基于模糊控制的隧道通风节能控制模型研究

【摘要】：随着我国高速公路建设的发展，公路隧道在整个公路建设中所占的比重也越来越大。公路隧道是一个相对比较封闭的特殊路段，车辆在行驶过程中所产生的各类废气和卷起的尘埃会影响车辆在隧道内的正常通行，同时隧道内的各类废气会对驾驶员的健康造成危害。因此，为了保证车辆在隧道内的正常行驶和良好的行车环境，需要通过射流风机对隧道进行运营通风。 但是，在公路隧道通风系统运营费用高昂，我国能源紧缺的大背景下，如何降低隧道通风系统的运营费用就成为了公路隧道建设和管理中急需解决的关键问题之一。本文对于公路隧道通风节能系统提出了一种基于神经网络的隧道通风节能控制的新思路。 本文首先阐述了目前国内外公路隧道通风方式的发展，介绍了隧道的通风控制方式。接着详细说明了隧道内稀释各类污染物浓度（烟雾浓度、CO浓度和空气中异味的浓度）的需风量以及隧道通风系统的三个数学模型（空气动力学模型、污染物模型和交通流模型）。 在交通流预测模型中，将BP神经网络和RBF神经网络的交通流预测模型进行仿真测试并比较分析，选择出较为合适的预测模型。在模糊控制模块，以汉宁高速公路中铁炉沟隧道为研究对象，对模糊控制器进行了详细设计，并通过MATLAB进行了仿真。 针对隧道通风的模糊控制系统，制定出一套模糊控制规则，在此基础上，调整和优化控制规则，最终获得较优的规则库。模糊控制器根据CO浓度值和车流量值，经过模糊推理，得到隧道需要启动的风机台数。 最后，综合分析了传统控制和智能控制技术在公路隧道通风控制过程中的能耗情况，得出智能控制相比传统控制节省很多能耗，从而使得公路隧道通风控制系统达到了理论上在控制成本和控制效率方面得到优化的结论。 【关键词】：公路隧道 交通流预测 模糊控制 通风节能
【学位授予单位】：长安大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：U453.5
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 绪论9-21
• 1.1. 问题的提出及选题意义9-10
• 1.2. 研究背景10
• 1.3. 国内外研究现状及目前存在的不足10-15
• 1.3.1. 公路隧道通风方式的发展10-12
• 1.3.2. 公路隧道通风控制方式介绍12-15
• 1.3.3. 目前公路隧道通风控制存在的不足15
• 1.4. 公路隧道通风方式介绍15-17
• 1.4.1. 自然通风16
• 1.4.2. 机械通风16-17
• 1.5. 研究的重点与难点17-18
• 1.6. 本文的主要研究内容及章节安排18-20
• 1.6.1. 研究内容与目标18-19
• 1.6.2. 章节安排19-20
• 1.7. 本章小结20-21
• 第二章 公路隧道纵向式通风系统分析及其数学模型21-29
• 2.1. 隧道纵向式通风系统的基本构成21
• 2.2. 公路隧道纵向式通风系统设计准则21
• 2.3. 隧道需风量计算21-23
• 2.3.1. 稀释烟雾浓度需风量22
• 2.3.2. 稀释 CO 浓度需风量22-23
• 2.3.3. 稀释空气中异味的需风量23
• 2.4. 隧道通风系统数学模型23-27
• 2.4.1. 空气动力学模型23-25
• 2.4.2. 污染物模型25-26
• 2.4.3. 交通流模型26-27
• 2.5. 铁炉沟隧道简介27
• 2.6. 本章小结27-29
• 第三章 隧道通风系统节能的理论分析29-34
• 3.1. 分档控制算法研究29
• 3.2. 变频调速算法研究29-33
• 3.2.1. 变频调速的基本原理29-30
• 3.2.2. 变频调速系统结构30
• 3.2.3. 节能可行性分析30-33
• 3.3. 本章小结33-34
• 第四章 隧道短时交通流预测模型34-51
• 4.1. 引言34
• 4.2. 几种主要的短时交通流预测模型34-36
• 4.3. 隧道实际交通量分析36-37
• 4.4. 基于 BP 神经网络的短时交通流预测模型37-45
• 4.4.1. BP 神经网络学习算法37-40
• 4.4.2. 基于 BP 神经网络的短时交通流预测设计40-43
• 4.4.3. 仿真测试及评价43-45
• 4.5. 基于 RBF 神经网络的短时交通流预测模型45-50
• 4.5.1. RBF 神经网络学习算法45-47
• 4.5.2. 基于 RBP 神经网络的短时交通流预测设计47-50
• 4.6. 本章小结50-51
• 第五章 模糊控制及隧道通风模糊控制系统51-63
• 5.1. 引言51
• 5.2. 模糊控制的基本原理51-55
• 5.2.1. 模糊控制原理51-52
• 5.2.2. 模糊控制器的组成52-53
• 5.2.3. 模糊控制系统的组成53-54
• 5.2.4. 模糊控制器的设计方法54-55
• 5.3. 基于模糊控制技术的公路隧道通风系统设计55-62
• 5.3.1. 模糊控制系统的建立流程55
• 5.3.2. 输入变量与输出变量的确定55-56
• 5.3.3. 输入变量与输出变量的模糊化56
• 5.3.4. 输入输出隶属度函数的确定56-57
• 5.3.5. 通风模糊控制规则制定57-58
• 5.3.6. 模糊推理58-59
• 5.3.7. 反模糊化59-60
• 5.3.8. 隧道通风模糊控制系统仿真性能分析60-62
• 5.4. 本章小结62-63
• 第六章 隧道通风系统的能耗分析63-69
• 6.1. 引言63
• 6.2. 传统控制的能耗分析63-65
• 6.3. 基于神经网络预测的模糊控制的能耗分析65-66
• 6.4. 两种方式的能耗节能分析对比66-67
• 6.5. 变频调速67
• 6.6. 技术节能分析67-68
• 6.7. 本章小结68-69
• 总结及展望69-71
• 参考文献71-75
• 攻读学位期间取得的研究成果75-76
• 致谢76

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