隧道照明分回路无级调光节能控制算法研究

【摘要】：随着公路隧道里程的迅速增加，导致基于洞内最大照度设计的隧道照明系统运营成本增加，节能降耗成为减少隧道照明电能浪费的重要手段。目前，工程实际中普遍采用时序分级调光控制方法来实现节能，这种方法按照不同时段的照明预案分回路控制灯具的逻辑开关，由于其不能结合实时的天气状况和交通状况变化，造成过度照明或照明不足，同时降低了隧道通行的安全性。 本文提出了一种同时考虑实时洞外亮度、交通量和车速的隧道照明节能控制模型，同时设计了一种在分级控制基础上改进的细分子回路无级调光控制算法。根据洞外亮度、交通量和车速的预测数据以及提出的隧道照明三元参数节能控制模型来计算优化后的隧道各段照明需求亮度，然后根据设计出的细分子回路无级调光控制算法计算出各段各子回路灯具调光的期望功率，这种算法简单地建立了实时的隧道照明需求亮度与灯具期望功率之间的联系。计算结果表明：基于细分子回路无级调光控制算法的节能能耗达到50%，路面亮度总均匀度满足规范中的评价指标。 本文采用了神经网络控制算法来模拟细分子回路无级调光控制算法，实时的洞外亮度、交通量和车速作为神经网络的输入样本，灯具调节的期望功率作为神经网络的目标输出样本。利用MATLAB神经网络工具箱进行训练和仿真，实验结果表明：灯具期望功率与神经网络的实际输出功率之间的平均误差不大于0.2，神经网络模型较好地拟合了细分子回路无级调光控制模型，并且训练成功的神经网络具备了较好的泛化能力。 【关键词】：隧道照明 节能控制 细分子回路无级调光算法 神经网络拟合 仿真实验
【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】：U453.7
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 第一章 绪论10-15
• 1.1 研究背景和意义10-11
• 1.2 国内外发展状况及发展趋势11-13
• 1.2.1 国外发展状况11-12
• 1.2.2 国内发展状况12-13
• 1.3 技术路线13
• 1.4 研究内容13-15
• 第二章 公路隧道照明节能控制策略15-21
• 2.1 隧道照明控制硬件架构15-16
• 2.2 隧道照明调光控制方法分析16-17
• 2.2.1 分级调光控制方法16-17
• 2.2.2 无级调光控制方法17
• 2.2.3 细分子回路调光控制方法17
• 2.3 隧道照明调光神经网络控制原理17-19
• 2.3.1 神经网络控制原理17-19
• 2.3.2 隧道照明调光神经网络控制模型19
• 2.4 隧道照明调光控制算法研究的核心内容19-20
• 2.5 本章小结20-21
• 第三章 基于 SUMO 的实时交通量及速度预测21-32
• 3.1 SUMO 仿真软件介绍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 仿真方案实现24-29
• 3.3 仿真结果分析29-31
• 3.4 本章小结31-32
• 第四章 公路隧道照明需求计算32-54
• 4.1 隧道照明理论亮度计算32
• 4.2 隧道照明回路布置32-33
• 4.3 隧道照明灯具布置33-36
• 4.3.1 入口段照明灯具布置33-34
• 4.3.2 过渡段照明灯具布置34-35
• 4.3.3 基本段照明灯具布置35
• 4.3.4 出口段照明灯具布置35
• 4.3.5 灯具布置图例35-36
• 4.4 隧道灯具全开模式下亮度计算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 过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 隧道照明评价指标40-41
• 4.6 细分子回路无级调光控制算法研究41-50
• 4.6.1 细分子回路无级调光控制原理41-42
• 4.6.2 细分子回路无级调光控制算法42-45
• 4.6.3 05:00~12:00 时段灯具调光期望功率45-50
• 4.7 节能能耗计算50-51
• 4.7.1 传统控制方式的能耗50
• 4.7.2 细分子回路无级调光控制方式的能耗50-51
• 4.8 隧道照明调光性能及均匀度分析51-53
• 4.8.1 隧道照明灯具调光性能分析51-52
• 4.8.2 隧道照明调光均匀度分析52-53
• 4.9 本章小结53-54
• 第五章 隧道照明调光神经网络控制算法54-67
• 5.1 隧道照明调光神经网络结构54-55
• 5.2 隧道照明调光 BP 神经网络学习算法55-56
• 5.3 隧道照明调光控制模型 BP 网络训练56-66
• 5.3.1 Input Data 和 Target Data57-58
• 5.3.2 Network58-61
• 5.3.3 BP 网络训练结果61-65
• 5.3.4 权值和阈值65-66
• 5.4 隧道照明调光控制模型 BP 网络仿真66
• 5.5 本章小结66-67
• 总结与展望67-69
• 总结67
• 展望67-69
• 参考文献69-71
• 致谢71

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