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基于神經網絡的公路隧道通風控制

22349 2009-07-30 | rar | 212 | 次下載 | 2積分

資料介紹

研究并設計了一種基于神經網絡和專家系統的公路隧道通風智能控制系統。控制系統在原反饋信號——污染物濃度基礎上，加入了車流量和車速前饋信號，并通過改進的BP 神經網絡預測污染物濃度，合理的完成了對通風設備的控制。結果表明,該系統優于傳統的分級式反饋控制方法。
隨著交通運輸事業的不斷發展，我國隧道工程建設已呈現出迅猛發展勢態。公路隧道的通風監測和控制是隧道機電集成控制的重要組成部分。據分析[1]，公路隧道通風設施的造價，一般為工程造價的20%-30%，長大隧道甚至可達50%，因而必須選擇合適的通風方式使其造價和營運費用最低。隧道通風就是除去或稀釋汽車行駛排放出的有害物質（如一氧化碳CO，氮氧化合物NOx、煙霧等），使其濃度降低到允許值之內，以確保行車的安全性和舒適性。
由于公路交通量、車輛組成及行駛速度隨時間而不斷變化, 引起隧道內污染物濃度也隨之不斷變化, 于是要求隧道的通風設備運行狀態隨之改變。目前我國公路隧道縱向通風控制系統一般采用以CO 濃度值為主要被控參數的負反饋自動控制方式。當被控制量出現偏差時, 控制器發出控制指令,糾正偏差使被控變量保持在合理的數值之內。
這種傳統的控制方式的缺點是系統有較大的時間延遲, 控制不及時且靜態偏差大。鑒于隧道通風控制系統是一個非線性、時變和分布參數系統,用準確的數學解析方法表示其特性顯然比較困難基于此, 本文在充分借鑒國內外先進的控制技術的基礎上，以綠色環境和節能為目標，提出一種新型的智能控制應用算法, 利用神經網絡的非線形逼近原理和現代控制理論，很好地實現了實時節能控制