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基于智能控制的隧道通风节能系统的研究

来源:论文学术网
时间:2024-08-20 12:11:35
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基于智能控制的隧道通风节能系统的研究【摘要】:公路隧道是公路上一个相对封闭的特殊路段,汽车在行驶时产生各种废气和小颗粒难以流通,从而形成污染。对于长大隧道,超标的废气会威胁驾乘人员

【摘要】: 公路隧道是公路上一个相对封闭的特殊路段,汽车在行驶时产生各种废气和小颗粒难以流通,从而形成污染。对于长大隧道,超标的废气会威胁驾乘人员的身体健康,过浓的烟雾会影响驾驶员行车的安全。为了净化隧道内的空气,须采用机械通风,通过启动射流风机将隧道内的污染物浓度控制在容许的限度内。 由于公路隧道纵向通风系统具有很强的时变、非线性和大滞后特点,因而很难获得准确的数学模型,难用传统的控制方法来控制。同时在我国能源紧缺的形势下,降低通风系统高昂运营费用成为公路隧道建设中急需解决的关键问题之一。本文对于隧道通风节能系统提出了一种基于智能控制的新思路。 首先,利用模糊控制技术,将隧道通风系统看成一个“黑匣子”。利用专家或操作者的知识和经验,制定一套控制规则,并根据“最优规则排序无关”规则对建立的规则进行调整和优化。模糊控制器根据实时检测到的和给定的污染物浓度差值,经过模糊推理,来控制射流风机的启动停止。 其次,针对隧道通风这样一个大滞后的系统,利用神经网络的自学习和自适应能力,构建神经网络在线控制系统,对隧道交通量进行预测,在不同时段对射流风机进行不同程度的预启动,用来提高控制系统的自动化程度和控制精度,降低风机的启动频率以及优化控制模型,从而达到实时节能控制的目的。 然后,采用变频调速技术,对电机控制进行调速和启停,从而改善通风设备的启动条件,延长系统运行的寿命,节省更多的运行电能。 最后,综合分析了智能控制技术和变频调速技术对于隧道通风系统进行节能控制,得出智能控制与传统控制相比能够节省约17%的能量,变频调速技术能够取得明显的节能效果,使得隧道通风系统理论上在控制效率和控制成本上达到优化的结论。 【关键词】:公路隧道 通风节能系统 智能控制 变频调速
【学位授予单位】:湖南大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2007
【分类号】:U453.5
【目录】:
  • 摘要5-6
  • Abstract6-11
  • 第1章 绪论11-21
  • 1.1 概述11-12
  • 1.2 公路隧道内污染物稀释标准12
  • 1.2.1 CO 设计浓度12
  • 1.2.2 烟雾设计浓度12
  • 1.3 国内外研究状况以及存在的问题12-16
  • 1.3.1 公路隧道通风方式12-14
  • 1.3.2 公路隧道通风控制方式14-16
  • 1.4 选题背景及意义16-17
  • 1.5 研究内容17-18
  • 1.6 工作的重点与难点18
  • 1.7 拟采取的解决方案18-20
  • 1.7.1 建立智能控制系统18-20
  • 1.7.2 控制系统策略和算法的研究20
  • 1.7.3 变频调速技术的研究20
  • 1.8 本章小节20-21
  • 第2章 公路隧道通风系统分析及其数学模型21-33
  • 2.1 隧道通风系统的基本构成21
  • 2.2 隧道通风系统数学模型21-30
  • 2.2.1 基本假设21-22
  • 2.2.2 隧道通风需风量计算22-24
  • 2.2.3 空气动力学模型24-26
  • 2.2.4 污染模型26-28
  • 2.2.5 交通模型28-30
  • 2.3 岩门界隧道简介30-32
  • 2.4 本章小节32-33
  • 第3章 模糊控制及隧道通风模糊控制系统33-49
  • 3.1 模糊控制33-34
  • 3.2 模糊控制系统的工作原理34-39
  • 3.2.1 模糊控制器的基本结构34
  • 3.2.2 模糊控制器的基本功能34-39
  • 3.3 模糊控制器的一般设计方法39
  • 3.4 隧道通风模糊控制系统39-48
  • 3.4.1 模糊控制系统的建模39-41
  • 3.4.2 MATLAB 模糊逻辑工具箱简介41
  • 3.4.3 建立隧道通风模糊推理系统41-42
  • 3.4.4 建立变量和隶属度函数42-45
  • 3.4.5 模糊规则45-46
  • 3.4.6 射流风机布置和启停策略46
  • 3.4.7 仿真结果46-47
  • 3.4.8 规则调整及仿真47-48
  • 3.5 本章小节48-49
  • 第4章 神经网络及隧道交通量神经网络预测49-61
  • 4.1 隧道交通量预测的意义49
  • 4.2 样本数据49-50
  • 4.3 隧道交通量传统预测方法50-51
  • 4.3.1 国内研究概况50
  • 4.3.2 多元统计分析法预测50-51
  • 4.4 神经网络技术51-58
  • 4.4.1 神经网络概述51-52
  • 4.4.2 BP 网络的概述52-53
  • 4.4.3 基于BP 神经网络的隧道交通量的预测53-58
  • 4.5 结果分析和比较58-59
  • 4.5.1 误差分析58
  • 4.5.2 结果比较和分析58-59
  • 4.6 基于神经网络预测的模糊控制系统59-60
  • 4.7 本章小结60-61
  • 第5章 变频调速在隧道通风控制中的运用61-67
  • 5.1 风机调速的传统控制61
  • 5.2 风机调速的变频控制61-63
  • 5.2.1 电机的配用62
  • 5.2.2 变频调速的原理62-63
  • 5.2.3 变频调速的特点63
  • 5.3 变频调速在隧道通风中的应用63-66
  • 5.3.1 变频调速系统结构63-64
  • 5.3.2 节能可行性分析64-65
  • 5.3.3 节能分析65-66
  • 5.4 变频调速技术在隧道中应用的注意点66
  • 5.5 本章小结66-67
  • 第6章 隧道通风系统的节能分析67-76
  • 6.1 智能控制方法实现节能分析67-74
  • 6.1.1 传统控制67-70
  • 6.1.2 模糊控制70-72
  • 6.1.3 基于神经网络预测的模糊控制72-73
  • 6.1.4 节能分析73-74
  • 6.2 变频调速技术节能分析74-75
  • 6.3 本章小节75-76
  • 总结和展望76-78
  • 1.总结所做的主要工作76
  • 2.存在的不足和问题76-77
  • 3.下一步的研究设想77-78
  • 参考文献78-81
  • 致谢81-82
  • 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录82-83
  • 附录B 相关程序83-84


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