长大隧道的智能通风节能技术研究

【摘要】：我国是一个多山多隧道的国家,近些年随着高速公路事业的飞速发展,高速公路不断向山区延伸,隧道所占比例逐渐升高。隧道是一个相对封闭的特殊路段,车辆在隧道中行驶时产生的污染物会影响行车安全并且对人体造成伤害。为了保证车辆在隧道中有一个良好的行车环境,须采用机械通风,通过轴流风机与射流风机的配合把隧道内污染物的浓度控制在安全范围内。 国内的隧道通风常采用分档控制法,即通过检测隧道内的污染物浓度值,对污染物浓度值与风机组风量的输出直接建立相对应的线性关系,进行分档输出。但是,隧道通风系统具有离散、多变、大时滞的特点,分档控制法不能同时满足隧道环境安全及节能的要求。因此,本文提出了一种切实可行的智能控制方法。 首先,为实现智能控制,必须以实时车流量数据为基础。通过对隧道交通量的预测,实现风机的预启动,从而保证风机的启停变化和隧道内污染物浓度的变化相一致。本文利用基于PSO优化的LS-SVM对隧道交通量进行预测,通过仿真测试结果的对比验证了此方法的可行性及精确性。 其次,结合长大隧道的特性和隧道内污染物变化的特点,建立前馈式模糊控制系统。由于隧道内的主要污染物CO和VI具有相互独立性,建立相互独立的CO浓度模糊控制器以及Ⅵ浓度模糊控制器。通过对隧道内污染物浓度的设计值、预测所得到的前馈值以及检测到的反馈值进行综合后得到误差浓度值和误差浓度变化值,然后利用CO/VI浓度模糊控制器分别进行模糊推理运算,通过对两个模糊控制器中引起风机变化量的最大者进行判断,从而对风机的工作状态进行调整。针对模糊控制器的精度不高且缺少对系统化参数进行设计的缺点,采用算法简单、不易陷入局部最优解且寻优快的粒子群优化算法对模糊控制器的关键参数进行优化,使模糊控制器的控制精度以及模糊规则表的利用度均得到提高。通过建立控制系统的SIMUlink仿真图并对仿真结果进行对比分析得知,本文所采用的控制方法具有显著的节能效果。 最后,在模糊控制理论的基础上引入变频调速技术,对隧道中起送排风作用的竖/斜井的轴流风机进行调速,满足系统的通风要求且延长了设备寿命,达到了高效节能的目的。 【关键词】：交通量预测 PSO 智能模糊控制 仿真 隧道通风节能
【学位授予单位】：昆明理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：U453.5
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-9
• 第一章 绪论9-17
• 1.1 研究背景及意义9-10
• 1.1.1 隧道通风概述9-10
• 1.1.2 智能控制对隧道通风的重要意义10
• 1.2 国内外研究现状10-16
• 1.2.1 隧道通风方式的发展10-13
• 1.2.2 隧道通风控制的发展13-16
• 1.3 论文的研究内容16-17
• 1.3.1 主要工作16
• 1.3.2 解决方案16-17
• 第二章 长大隧道通风控制系统分析及相关模型17-31
• 2.1 本论文研究的隧道简介17
• 2.2 隧道通风系统的基本构成17-18
• 2.3 隧道内的空气组成18
• 2.4 隧道内污染物稀释标准18-20
• 2.4.1 CO设计浓度19
• 2.4.2 烟雾设计浓度19-20
• 2.4.3 异味稀释20
• 2.5 隧道通风需风量计算20-24
• 2.5.1 稀释CO的需风量20-22
• 2.5.2 稀释烟雾的需风量22-24
• 2.5.3 稀释空气中异味的需风量24
• 2.6 隧道通风系统数学模型24-30
• 2.6.1 空气动力学模型24-26
• 2.6.2 污染物模型26-28
• 2.6.3 交通模型28-30
• 2.7 本章小结30-31
• 第三章 隧道交通量LS-SVM预测31-47
• 3.1 隧道交通量预测的意义31-32
• 3.2 隧道交通量预测方法32-35
• 3.2.1 历史趋势平均预测法32-33
• 3.2.2 卡尔曼滤波法33
• 3.2.3 求和自回归滑动平均预测法33-34
• 3.2.4 非参数回归预测法34
• 3.2.5 动态交通分配法34
• 3.2.6 神经网络预测法34-35
• 3.3 基于PSO优化LS-SVM的隧道交通量预测35-45
• 3.3.1 LS-SVM35-38
• 3.3.2 粒子群优化算法38-40
• 3.3.3 基于PSO的LS-SVM参数优化40-42
• 3.3.4 仿真预测分析42-45
• 3.4 本章小结45-47
• 第四章 隧道通风前馈式模糊控制系统的设计47-71
• 4.1 模糊控制的发展47-48
• 4.2 模糊控制器的工作原理48-53
• 4.2.1 模糊控制器的基本结构48-53
• 4.2.2 模糊控制器的设计步骤53
• 4.3 前馈式模糊控制器的设计53-63
• 4.3.1 射流风机的布置以及启停策略53-54
• 4.3.2 前馈模型54-56
• 4.3.3 隧道通风模糊控制器的设计56-63
• 4.3.3.1 输入输出量的确定57-58
• 4.3.3.2 隶属度函数的确定58-61
• 4.3.3.3 模糊推理系统61
• 4.3.3.4 模糊规则61-63
• 4.4 前馈式模糊控制系统的仿真63-67
• 4.4.1 前馈式模糊控制系统的仿真流程63-64
• 4.4.2 仿真结果分析64-67
• 4.5 基于PSO算法的模糊控制器参数的优化67-69
• 4.5.1 模糊控制器参数优化流程67
• 4.5.2 仿真结果分析67-69
• 4.6 本章小结69-71
• 第五章 变频通风控制适用性研究71-77
• 5.1 风机调速的变频控制71-72
• 5.1.1 变频调速原理71
• 5.1.2 节能分析71-72
• 5.2 变频调速的应用72-75
• 5.2.1 隧道通风系统结构简图73
• 5.2.2 变频控制流程图73-75
• 5.3 本章小结75-77
• 第六章 总结与展望77-79
• 6.1 总结77-78
• 6.2 展望78-79
• 致谢79-81
• 参考文献81-85
• 附录A (攻读硕士期间发表的论文)85-87
• 附录B (攻读硕士期间申请的软件著作权)87

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