基于模糊控制的隧道通风节能系统的研究与设计

【摘要】：在交通信息化、智能化、发展资源节约型交通的背景下，公路隧道运营单位如何最大限度地降低日常运营中的电费已成为一项很重要的课题。本文针对目前公路隧道通风系统存在可靠性不高、智能化水平低、能耗浪费严重的问题，基于神经网络技术、模糊控制技术、电机调频等技术，提出了一种基于模糊控制的隧道通风节能控制方案。 论文首先阐述了目前国内外公路隧道通风方式、通风控制方式的发展与现状，总结出了一些不足之处；之后对整个隧道通风系统进行了分析，阐述了不同隧道通风方式的适用情况与控制方法的选择。然后为了得到准确的短时交通流预测值，利用BP神经网络算法设计了短时交通流预测模型并进行了仿真与验证，为基于模糊控制的系统的输入量提供了依据。 以交通量预测值和CO浓度值为输入量，以风机风速调节信号（频率大小不同）或风机的启动台数为输出量设计了模糊控制器。模糊控制器根据CO浓度值和车流量值，经过模糊推理，就可得到隧道风机风速的调节信号或需要启动的风机台数，然后通过变频调速控制风机以不同转速运行。 最后，以铜黄高速公路马家梁隧道为工程案例，通过能耗计算分析对比了传统控制和模糊控制技术在公路隧道通风控制过程中的能耗情况，得出基于模糊控制的通风系统相比传统控制法更加节省能耗，更能降低运营成本的结论。 【关键词】：公路隧道 交通流预测 通风节能 模糊控制
【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;TP273
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 绪论8-13
• 1.1 论文研究的背景与意义8-9
• 1.2 国内外研究现状9-11
• 1.2.1 国外发展状况9-10
• 1.2.2 国内发展状况10
• 1.2.3 存在的不足10-11
• 1.3 本文主要内容及结构安排11-13
• 第二章 隧道通风系统分析13-25
• 2.1 公路隧道通风标准13-15
• 2.2 隧道的通风方式15-18
• 2.2.1 自然通风15-16
• 2.2.2 机械通风16-18
• 2.2.3 通风方式的选择18
• 2.3 隧道需风量计算18-20
• 2.4 隧道通风控制方法20-23
• 2.4.1 控制方法介绍21-22
• 2.4.2 控制方法选择22-23
• 2.5 隧道通风系统构成23-24
• 2.5.1 控制目标23
• 2.5.2 系统构成23-24
• 2.6 本章小结24-25
• 第三章 短时交通流预测模型25-35
• 3.1 短时交通流预测的特性25
• 3.2 短时交通流预测模型方法概述25-27
• 3.3 BP 神经网络短时交通流预测模型27-34
• 3.3.1 BP 神经网络学习算法27-30
• 3.3.2 基于 BP 神经网络的短时交通流预测模型设计30-31
• 3.3.3 仿真测试及验证31-34
• 3.4 本章小结34-35
• 第四章 基于模糊控制的隧道通风控制系统设计35-47
• 4.1 模糊控制的基本原理35-38
• 4.1.1 模糊控制系统的组成35-36
• 4.1.2 模糊控制器的设计方法36-37
• 4.1.3 模糊控制的实现算法37-38
• 4.2 基于模糊控制的公路隧道通风系统设计38-43
• 4.2.1. 模糊控制系统的建立流程38
• 4.2.2. 输入变量与输出变量的确定38-39
• 4.2.3. 输入变量与输出变量的模糊化39
• 4.2.4. 输入输出隶属度函数的确定39-40
• 4.2.5. 通风模糊控制规则制定40-41
• 4.2.6. 模糊推理41-42
• 4.2.7. 反模糊化42-43
• 4.3 隧道通风模糊控制系统仿真性能分析43-46
• 4.3.1 隧道通风模糊控制器设计43-44
• 4.3.2 通风系统的近似模型44-45
• 4.3.3 仿真结构及结果分析45-46
• 4.4 本章小结46-47
• 第五章 工程实例计算47-53
• 5.1 相关公式定义47
• 5.2 传统控制法的能耗分析47-49
• 5.3 基于模糊控制法的能耗分析49-51
• 5.4 两种方式的能耗节能分析对比51-52
• 5.5 本章小结52-53
• 总结与展望53-55
• 参考文献55-57
• 致谢57

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