長大隧道的智能通風節(jié)能技術研究

【摘要】：我國是一個多山多隧道的國家,近些年隨著高速公路事業(yè)的飛速發(fā)展,高速公路不斷向山區(qū)延伸,隧道所占比例逐漸升高。隧道是一個相對封閉的特殊路段,車輛在隧道中行駛時產生的污染物會影響行車安全并且對人體造成傷害。為了保證車輛在隧道中有一個良好的行車環(huán)境,須采用機械通風,通過軸流風機與射流風機的配合把隧道內污染物的濃度控制在安全范圍內。 國內的隧道通風常采用分檔控制法,即通過檢測隧道內的污染物濃度值,對污染物濃度值與風機組風量的輸出直接建立相對應的線性關系,進行分檔輸出。但是,隧道通風系統(tǒng)具有離散、多變、大時滯的特點,分檔控制法不能同時滿足隧道環(huán)境安全及節(jié)能的要求。因此,本文提出了一種切實可行的智能控制方法。 首先,為實現(xiàn)智能控制,必須以實時車流量數(shù)據(jù)為基礎。通過對隧道交通量的預測,實現(xiàn)風機的預啟動,從而保證風機的啟停變化和隧道內污染物濃度的變化相一致。本文利用基于PSO優(yōu)化的LS-SVM對隧道交通量進行預測,通過仿真測試結果的對比驗證了此方法的可行性及精確性。 其次,結合長大隧道的特性和隧道內污染物變化的特點,建立前饋式模糊控制系統(tǒng)。由于隧道內的主要污染物CO和VI具有相互獨立性,建立相互獨立的CO濃度模糊控制器以及Ⅵ濃度模糊控制器。通過對隧道內污染物濃度的設計值、預測所得到的前饋值以及檢測到的反饋值進行綜合后得到誤差濃度值和誤差濃度變化值,然后利用CO/VI濃度模糊控制器分別進行模糊推理運算,通過對兩個模糊控制器中引起風機變化量的最大者進行判斷,從而對風機的工作狀態(tài)進行調整。針對模糊控制器的精度不高且缺少對系統(tǒng)化參數(shù)進行設計的缺點,采用算法簡單、不易陷入局部最優(yōu)解且尋優(yōu)快的粒子群優(yōu)化算法對模糊控制器的關鍵參數(shù)進行優(yōu)化,使模糊控制器的控制精度以及模糊規(guī)則表的利用度均得到提高。通過建立控制系統(tǒng)的SIMUlink仿真圖并對仿真結果進行對比分析得知,本文所采用的控制方法具有顯著的節(jié)能效果。 最后,在模糊控制理論的基礎上引入變頻調速技術,對隧道中起送排風作用的豎/斜井的軸流風機進行調速,滿足系統(tǒng)的通風要求且延長了設備壽命,達到了高效節(jié)能的目的。 【關鍵詞】：交通量預測 PSO 智能模糊控制 仿真 隧道通風節(jié)能
【學位授予單位】：昆明理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2013
【分類號】：U453.5
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-9
• 第一章 緒論9-17
• 1.1 研究背景及意義9-10
• 1.1.1 隧道通風概述9-10
• 1.1.2 智能控制對隧道通風的重要意義10
• 1.2 國內外研究現(xiàn)狀10-16
• 1.2.1 隧道通風方式的發(fā)展10-13
• 1.2.2 隧道通風控制的發(fā)展13-16
• 1.3 論文的研究內容16-17
• 1.3.1 主要工作16
• 1.3.2 解決方案16-17
• 第二章 長大隧道通風控制系統(tǒng)分析及相關模型17-31
• 2.1 本論文研究的隧道簡介17
• 2.2 隧道通風系統(tǒng)的基本構成17-18
• 2.3 隧道內的空氣組成18
• 2.4 隧道內污染物稀釋標準18-20
• 2.4.1 CO設計濃度19
• 2.4.2 煙霧設計濃度19-20
• 2.4.3 異味稀釋20
• 2.5 隧道通風需風量計算20-24
• 2.5.1 稀釋CO的需風量20-22
• 2.5.2 稀釋煙霧的需風量22-24
• 2.5.3 稀釋空氣中異味的需風量24
• 2.6 隧道通風系統(tǒng)數(shù)學模型24-30
• 2.6.1 空氣動力學模型24-26
• 2.6.2 污染物模型26-28
• 2.6.3 交通模型28-30
• 2.7 本章小結30-31
• 第三章 隧道交通量LS-SVM預測31-47
• 3.1 隧道交通量預測的意義31-32
• 3.2 隧道交通量預測方法32-35
• 3.2.1 歷史趨勢平均預測法32-33
• 3.2.2 卡爾曼濾波法33
• 3.2.3 求和自回歸滑動平均預測法33-34
• 3.2.4 非參數(shù)回歸預測法34
• 3.2.5 動態(tài)交通分配法34
• 3.2.6 神經(jīng)網(wǎng)絡預測法34-35
• 3.3 基于PSO優(yōu)化LS-SVM的隧道交通量預測35-45
• 3.3.1 LS-SVM35-38
• 3.3.2 粒子群優(yōu)化算法38-40
• 3.3.3 基于PSO的LS-SVM參數(shù)優(yōu)化40-42
• 3.3.4 仿真預測分析42-45
• 3.4 本章小結45-47
• 第四章 隧道通風前饋式模糊控制系統(tǒng)的設計47-71
• 4.1 模糊控制的發(fā)展47-48
• 4.2 模糊控制器的工作原理48-53
• 4.2.1 模糊控制器的基本結構48-53
• 4.2.2 模糊控制器的設計步驟53
• 4.3 前饋式模糊控制器的設計53-63
• 4.3.1 射流風機的布置以及啟停策略53-54
• 4.3.2 前饋模型54-56
• 4.3.3 隧道通風模糊控制器的設計56-63
• 4.3.3.1 輸入輸出量的確定57-58
• 4.3.3.2 隸屬度函數(shù)的確定58-61
• 4.3.3.3 模糊推理系統(tǒng)61
• 4.3.3.4 模糊規(guī)則61-63
• 4.4 前饋式模糊控制系統(tǒng)的仿真63-67
• 4.4.1 前饋式模糊控制系統(tǒng)的仿真流程63-64
• 4.4.2 仿真結果分析64-67
• 4.5 基于PSO算法的模糊控制器參數(shù)的優(yōu)化67-69
• 4.5.1 模糊控制器參數(shù)優(yōu)化流程67
• 4.5.2 仿真結果分析67-69
• 4.6 本章小結69-71
• 第五章 變頻通風控制適用性研究71-77
• 5.1 風機調速的變頻控制71-72
• 5.1.1 變頻調速原理71
• 5.1.2 節(jié)能分析71-72
• 5.2 變頻調速的應用72-75
• 5.2.1 隧道通風系統(tǒng)結構簡圖73
• 5.2.2 變頻控制流程圖73-75
• 5.3 本章小結75-77
• 第六章 總結與展望77-79
• 6.1 總結77-78
• 6.2 展望78-79
• 致謝79-81
• 參考文獻81-85
• 附錄A (攻讀碩士期間發(fā)表的論文)85-87
• 附錄B (攻讀碩士期間申請的軟件著作權)87

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