隧道照明分回路無級調光節(jié)能控制算法研究

【摘要】：隨著公路隧道里程的迅速增加，導致基于洞內最大照度設計的隧道照明系統(tǒng)運營成本增加，節(jié)能降耗成為減少隧道照明電能浪費的重要手段。目前，工程實際中普遍采用時序分級調光控制方法來實現(xiàn)節(jié)能，這種方法按照不同時段的照明預案分回路控制燈具的邏輯開關，由于其不能結合實時的天氣狀況和交通狀況變化，造成過度照明或照明不足，同時降低了隧道通行的安全性。 本文提出了一種同時考慮實時洞外亮度、交通量和車速的隧道照明節(jié)能控制模型，同時設計了一種在分級控制基礎上改進的細分子回路無級調光控制算法。根據(jù)洞外亮度、交通量和車速的預測數(shù)據(jù)以及提出的隧道照明三元參數(shù)節(jié)能控制模型來計算優(yōu)化后的隧道各段照明需求亮度，然后根據(jù)設計出的細分子回路無級調光控制算法計算出各段各子回路燈具調光的期望功率，這種算法簡單地建立了實時的隧道照明需求亮度與燈具期望功率之間的聯(lián)系。計算結果表明：基于細分子回路無級調光控制算法的節(jié)能能耗達到50%，路面亮度總均勻度滿足規(guī)范中的評價指標。 本文采用了神經網絡控制算法來模擬細分子回路無級調光控制算法，實時的洞外亮度、交通量和車速作為神經網絡的輸入樣本，燈具調節(jié)的期望功率作為神經網絡的目標輸出樣本。利用MATLAB神經網絡工具箱進行訓練和仿真，實驗結果表明：燈具期望功率與神經網絡的實際輸出功率之間的平均誤差不大于0.2，神經網絡模型較好地擬合了細分子回路無級調光控制模型，并且訓練成功的神經網絡具備了較好的泛化能力。 【關鍵詞】：隧道照明 節(jié)能控制 細分子回路無級調光算法 神經網絡擬合 仿真實驗
【學位授予單位】：長安大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2013
【分類號】：U453.7
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 第一章 緒論10-15
• 1.1 研究背景和意義10-11
• 1.2 國內外發(fā)展狀況及發(fā)展趨勢11-13
• 1.2.1 國外發(fā)展狀況11-12
• 1.2.2 國內發(fā)展狀況12-13
• 1.3 技術路線13
• 1.4 研究內容13-15
• 第二章 公路隧道照明節(jié)能控制策略15-21
• 2.1 隧道照明控制硬件架構15-16
• 2.2 隧道照明調光控制方法分析16-17
• 2.2.1 分級調光控制方法16-17
• 2.2.2 無級調光控制方法17
• 2.2.3 細分子回路調光控制方法17
• 2.3 隧道照明調光神經網絡控制原理17-19
• 2.3.1 神經網絡控制原理17-19
• 2.3.2 隧道照明調光神經網絡控制模型19
• 2.4 隧道照明調光控制算法研究的核心內容19-20
• 2.5 本章小結20-21
• 第三章 基于 SUMO 的實時交通量及速度預測21-32
• 3.1 SUMO 仿真軟件介紹21-22
• 3.2 公路隧道交通流仿真22-29
• 3.2.1 仿真交通需求23-24
• 3.2.2 仿真方案實現(xiàn)24-29
• 3.3 仿真結果分析29-31
• 3.4 本章小結31-32
• 第四章 公路隧道照明需求計算32-54
• 4.1 隧道照明理論亮度計算32
• 4.2 隧道照明回路布置32-33
• 4.3 隧道照明燈具布置33-36
• 4.3.1 入口段照明燈具布置33-34
• 4.3.2 過渡段照明燈具布置34-35
• 4.3.3 基本段照明燈具布置35
• 4.3.4 出口段照明燈具布置35
• 4.3.5 燈具布置圖例35-36
• 4.4 隧道燈具全開模式下亮度計算36-38
• 4.5 隧道照明需求亮度控制模型38-41
• 4.5.1 入口段需求亮度控制模型38-39
• 4.5.2 基本段需求亮度控制模型39-40
• 4.5.3 過渡段需求亮度控制模型40
• 4.5.4 出口段需求亮度控制模型40
• 4.5.5 隧道照明評價指標40-41
• 4.6 細分子回路無級調光控制算法研究41-50
• 4.6.1 細分子回路無級調光控制原理41-42
• 4.6.2 細分子回路無級調光控制算法42-45
• 4.6.3 05:00~12:00 時段燈具調光期望功率45-50
• 4.7 節(jié)能能耗計算50-51
• 4.7.1 傳統(tǒng)控制方式的能耗50
• 4.7.2 細分子回路無級調光控制方式的能耗50-51
• 4.8 隧道照明調光性能及均勻度分析51-53
• 4.8.1 隧道照明燈具調光性能分析51-52
• 4.8.2 隧道照明調光均勻度分析52-53
• 4.9 本章小結53-54
• 第五章 隧道照明調光神經網絡控制算法54-67
• 5.1 隧道照明調光神經網絡結構54-55
• 5.2 隧道照明調光 BP 神經網絡學習算法55-56
• 5.3 隧道照明調光控制模型 BP 網絡訓練56-66
• 5.3.1 Input Data 和 Target Data57-58
• 5.3.2 Network58-61
• 5.3.3 BP 網絡訓練結果61-65
• 5.3.4 權值和閾值65-66
• 5.4 隧道照明調光控制模型 BP 網絡仿真66
• 5.5 本章小結66-67
• 總結與展望67-69
• 總結67
• 展望67-69
• 參考文獻69-71
• 致謝71

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