張曉松，金 濤，林 東

(西安公路研究院，陜西 西安 710065)

高速公路隧道通風(fēng)系統(tǒng)的多參量模糊控制研究

張曉松，金 濤，林 東

(西安公路研究院，陜西 西安 710065)

為解決隧道通風(fēng)系統(tǒng)能耗較高、智能化程度較低的問題，將隧道煙霧濃度、車流量、風(fēng)速等多種數(shù)據(jù)作為參量，預(yù)測未來多個連續(xù)時刻的煙霧濃度，并以預(yù)測結(jié)果序列的變化程度及趨勢為依據(jù)，采用模糊控制方法對隧道通風(fēng)實現(xiàn)智能化提前控制。通過仿真實驗證明，與分檔控制方法相比，該方法能夠根據(jù)煙霧濃度變化趨勢而調(diào)整風(fēng)機開啟數(shù)量，避免了因個別采樣點的影響而頻繁啟停風(fēng)機，有利于延長風(fēng)機壽命。由于根據(jù)預(yù)測結(jié)果對風(fēng)機進行了提前控制，在更好地改善隧道環(huán)境的同時，縮短了風(fēng)機開啟的總時長，節(jié)約能源，降低隧道運營成本。

隧道工程；智能交通；隧道通風(fēng)；模糊控制；風(fēng)機控制；多參量多步預(yù)測

0 引 言

隨著中國高速公路隧道運營規(guī)模的不斷擴大，隧道運營的安全性、節(jié)能性和舒適性越來越多地受到管理單位和行車人員的關(guān)注[1]。隧道中，車輛尾氣無法通過自然風(fēng)排出，積聚在隧道中的CO，NO等氣體會危害司乘人員健康，且隨著煙霧濃度的升高，行車視認距離與安全距離均變小，行車風(fēng)險增加[2]。國內(nèi)隧道通風(fēng)控制通常采用分檔控制法，該方法具有控制延遲大，風(fēng)機啟停頻繁，能耗高等缺點。

近年來，隧道通風(fēng)迫切需要一種既能滿足通風(fēng)要求，又能實現(xiàn)節(jié)能的控制策略[3]。國內(nèi)外學(xué)者對隧道通風(fēng)控制策略研究在不斷深入地進行。陳建濤等[4]提出了利用差分方程預(yù)測隧道洞口CO濃度的方法，實現(xiàn)對隧道通風(fēng)的控制，但通過對多條隧道實際數(shù)據(jù)分析，煙霧濃度較CO濃度更容易超標(biāo)；孫繼洋[5]采用前饋-反饋復(fù)合式控制法對隧道通風(fēng)方案進行了研究；B．Chu等[6]、林強等[7]和王成志等[8]均采用模糊控制法，實現(xiàn)了隧道通風(fēng)的實時控制，但其都是以隧道內(nèi)檢測設(shè)備的測量值為輸入?yún)?shù)，未考慮未來時刻的隧道環(huán)境可能的變化情況，這將引起控制決策的輸出結(jié)果頻繁變化，從而導(dǎo)致風(fēng)機的頻繁啟停；何川等[9]、陳雪平等[10]和楊寧等[11]均對隧道內(nèi)下一時刻的污染物濃度進行了預(yù)測，并以此實現(xiàn)隧道通風(fēng)的智能化控制，但由于預(yù)測參數(shù)單一，且預(yù)測點過少，無法真實反映未來一段時間內(nèi)隧道環(huán)境可能的變化趨勢?；诖?，以上這些方法仍無法避免對風(fēng)機啟停的頻繁控制，無法達到更優(yōu)的節(jié)能效果。

筆者針對以上情況，設(shè)計了多參量隧道通風(fēng)模糊控制系統(tǒng)。該系統(tǒng)以煙霧濃度、交通流量、風(fēng)速為多參數(shù)輸入量，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型多步預(yù)測和模糊控制運算，輸出需要啟?？刂频娘L(fēng)機數(shù)量，實現(xiàn)隧道通風(fēng)的智能提前控制。仿真與實踐結(jié)果表明：文中方法可避免風(fēng)機的頻繁啟停，有利于延長風(fēng)機壽命，且在達到隧道通風(fēng)要求的基礎(chǔ)上，節(jié)能效果更加明顯。

1 多參量模糊控制系統(tǒng)構(gòu)成

隧道中污染物濃度主要包括CO濃度和煙霧濃度。通過對多條隧道實際測量數(shù)據(jù)的分析，在常態(tài)工況下，煙霧濃度較CO濃度更容易超標(biāo)，它是隧道通風(fēng)控制決策的最主要因素，筆者討論的控制系統(tǒng)以降低煙霧濃度為例進行設(shè)計說明。其基本構(gòu)成如圖1。

圖1 多參量模糊控制系統(tǒng)構(gòu)成Fig.1 Constitution of multi-parameter tunnel ventilation fuzzy control system

控制系統(tǒng)由隧道傳感器采樣子系統(tǒng)、數(shù)據(jù)預(yù)處理子系統(tǒng)、多參量多步神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型、V趨勢運算模型及模糊控制器組成。系統(tǒng)通過隧道內(nèi)傳感器采集V,D,W值，在數(shù)據(jù)預(yù)處理后輸入多參量多步神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型。模型經(jīng)過訓(xùn)練，預(yù)測未來連續(xù)12個時刻的VP，并分別與VS求差，得到一組ΔVP序列。將這組ΔVP的均值、方差、上升或下降趨勢以及測量的W作為模糊控制器的多參數(shù)輸入量。經(jīng)過模糊運算，得到需要啟停風(fēng)機的數(shù)量，從而進行風(fēng)機控制調(diào)節(jié)，改善隧道環(huán)境。

2 多參量多步神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型

根據(jù)隧道通風(fēng)系統(tǒng)大時滯、非線性的特點，需要較為準(zhǔn)確地分析煙霧濃度將要變化的趨勢，才能實現(xiàn)對其更為有效、合理地控制。但僅對下一時刻煙霧濃度進行預(yù)測，無法滿足對其變化趨勢分析，且隧道采樣周期一般較短，在一個采樣周期時間內(nèi)不足以通過控制風(fēng)機啟停來改變煙霧濃度趨勢。

為了建立隧道煙霧濃度的多步預(yù)測模型，控制系統(tǒng)采用了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。以梯度快速下降法為學(xué)習(xí)規(guī)則，學(xué)習(xí)和存儲大量的輸入輸出模式映射關(guān)系，通過反向傳播方式不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值，使網(wǎng)絡(luò)平方誤差達到最小[12-14]。同時，通過數(shù)據(jù)分析可知，煙霧濃度與車流量和風(fēng)速之間具有較強的相關(guān)性，它們共同影響著未來時段煙霧濃度的變化。為了減小誤差，模型利用了車流量、風(fēng)速值以及煙霧濃度自身值對預(yù)測值進行了修正。模型的基本原理公式為

ΔV(k+1)=f(VI(k),V(k-1),V(k-2),…,

D(k),D(k-1),D(k-2),…,

W(k),W(k-1),W(k-2),…)

(1)

式中：ΔVP(k+1)為V在(k+1)時刻的變化量；V(k)，D(k)，W(k)分別為V，D，W在k時刻的值。

3 多參量模糊控制器設(shè)計

3.1 輸入與輸出量的確定

3.2 隸屬度函數(shù)的設(shè)定

圖的隸屬度函數(shù)Fig.

圖的隸屬度函數(shù)Fig.

3.2.3TΔVP的隸屬度函數(shù)

TΔVP為ΔVP序列上升趨勢、持平趨勢和下降趨勢，定義其模糊語言變量為{上升，持平，下降},語言變量詞集表示為{MI，K，MD}，隸屬度函數(shù)如圖4。

圖4 TΔVP的隸屬度函數(shù)Fig.4 Subjection function of TΔVP

3.2.4W的隸屬度函數(shù)

W的真實論域為[0，8]，定義其模糊語言變量為{零，正小，正大}，語言變量詞集表示為{Z,PS,PB}，隸屬度函數(shù)如圖5。

圖5 W的隸屬度函數(shù)Fig.5 Subjection function of W

3.2.5 ΔNFJ的隸屬度函數(shù)

輸出變量ΔNFJ為需要啟停控制的風(fēng)機數(shù)量，其真實論域為[-2，2]，定義其模糊語言變量為{負大，負小，零，正小，正大}，語言變量詞集表示為{NB,NS,Z,PS,PB}。為了避免風(fēng)機過渡頻繁啟停，選用正態(tài)形隸屬度函數(shù)，如圖6。

圖6 ΔNFJ的隸屬度函數(shù)Fig.6 Subjection function of ΔNFJ

3.3 模糊規(guī)則與推理

根據(jù)輸入輸出變量的隸屬度函數(shù)，結(jié)合實際數(shù)據(jù)分析，建立模糊規(guī)則。四維數(shù)據(jù)表1列出了FLC的全部135條規(guī)則，現(xiàn)列舉規(guī)則R1和R2說明FLC推理過程。

表1 隧道通風(fēng)多參量模糊控制規(guī)則Table 1 Rule of Multi-parameter fuzzy control in tunnel ventilation

(續(xù)表1)

ΔNFJWSZPSPBΔVPS2ΔVPZ,ZPS,Z,ZZZ,NS,NSZ,PSPS,Z,ZPS,Z,ZZZ,PBPB,PS,PSPS,Z,ZPS,Z,ZPS,ZPS,Z,ZPS,Z,ZZPS,PSPB,PS,PSPS,Z,ZZPS,PBPB,PB,PSPB,PS,PSPS,Z,ZPB,ZPB,PS,PSPS,Z,ZZPB,PSPB,PS,PSPB,PS,PSPS,Z,ZPB,PBPBPB,PS,PSPB,PS,PS

系統(tǒng)根據(jù)模糊規(guī)則運算后，可得到需要啟停控制的風(fēng)機數(shù)量。列舉當(dāng)TΔVP= MI，W=PS時，ΔNFJ的模糊規(guī)則曲面如圖7。

圖7 ΔNFJ的模糊規(guī)則曲面Fig.7 ΔNFJ fuzzy regular surface diagram

4 多參量模糊控制系統(tǒng)的仿真

目前的隧道通風(fēng)控制大多采用分檔控制的方式，即把檢測V劃分為不同的等級，當(dāng)檢測V達到某個等級時，開啟相應(yīng)數(shù)量的風(fēng)機。為了與分檔控制方式進行比較，取依托工程隧道中V，D，W的連續(xù)100個采樣點數(shù)據(jù)，根據(jù)圖1的基本原理建立仿真模型。兩種控制方式下，V變化曲線和風(fēng)機開啟數(shù)量曲線分別如圖8、圖9。

圖8 V變化Fig.8 Variety diagram of V

圖9 風(fēng)機開啟數(shù)量變化Fig.9 Variety diagram of running fans

本系統(tǒng)為了避免風(fēng)機頻繁控制，啟停變換控制周期設(shè)置為15 min，隧道V和風(fēng)機狀態(tài)采樣周期為5 min。采用分檔控制法雖然開啟了相應(yīng)數(shù)量的風(fēng)機，但由于隧道通風(fēng)系統(tǒng)大時滯性特點，V仍超過控制期望值較長時間。而采用多參量模糊控制系統(tǒng)，利用預(yù)測未來多個連續(xù)時刻V變化偏差和趨勢，對風(fēng)機進行了提前控制，能夠有效減緩V變化趨勢，降低V濃度，縮短峰值時間，減少風(fēng)機開啟總時間。

為對節(jié)能效果進行評估，可計算隧道內(nèi)風(fēng)機的耗電量，如式(2)：

W1=N1×P×T

(2)

式中：W1為所有開啟風(fēng)機的總能耗；N1為所有風(fēng)機開啟周期總數(shù)；P為每臺射流風(fēng)機的功率；T為風(fēng)機控制周期時長。

取P=30 kW，T=15 min，根據(jù)式(2)計算，仿真實驗中風(fēng)機的耗電量結(jié)果如表2。

表2 風(fēng)機能耗對比結(jié)果Table 2 Comparison of fan’s energy consumption

通過仿真實驗比較，多參量模糊控制系統(tǒng)比分檔控制系統(tǒng)節(jié)能9.45%。

5 結(jié) 語

多參量隧道通風(fēng)模糊控制系統(tǒng)利用采集的多種數(shù)據(jù)，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，預(yù)測未來多個連續(xù)時刻的煙霧濃度，并以其變化程度及趨勢作為模糊控制的策略依據(jù)，可實現(xiàn)風(fēng)機的提前控制。通過仿真實驗證明，本系統(tǒng)在很好地滿足隧道通風(fēng)控制要求的前提下，可縮短風(fēng)機運行時間，減少啟?？刂祁l率，延長風(fēng)機使用壽命，節(jié)約能耗，降低隧道運營成本。

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Research on Multi-parameter Fuzzy Control Algorithm of Highway Tunnel Ventilation System

ZHANG Xiaosong, JIN Tao, LIN Dong

(Xi’an Highway Research Institute, Xi’an 710065, Shaanxi, P.R.China)

In order to solve the problems of high energy consumption and low intelligence in tunnel ventilation system, it was proposed that using fuzzy control algorithm for achieving the target of controlling tunnel ventilation intelligently in advance, according to the sequence of change and trends in smoke concentration data, which is predicted in multiple consecutive time in the future based on the parameters of smoke concentration, vehicle flow, and wind speed. The simulation results prove that the fuzzy control algorithm can adjust the number of working fans by the change and trends in smoke concentration data compared with step control method, which can avoid frequent start-stop of fans because of the influence of individual sample and also extend the service life of fans. The method for controlling fans in advance by the result of prediction can improve the environment of tunnel, shorten total working time of fans, save energy and reduce the operating cost of tunnel.

tunnel engineering; intelligent transportation; tunnel ventilation; fuzzy control; fan control; multivariate and multistep prediction

10.3969/j.issn.1674-0696.2016.04.05

2015-12-28；

2016-03-03

交通運輸部科技成果推廣項目(2012 318 361 110)；陜西省交通建設(shè)科技項目(08-16K)

張曉松(1965—)，男，陜西西安人，高級工程師，主要從事智能交通及應(yīng)用方面的研究。E-mail：1286743765@qq.com。

金 濤(1978—)，男，上海嘉定人，高級工程師，主要從事交通信息技術(shù)及ITS方面的研究。E-mail：xgyjt@qq.com。

U453.5

A

1674-0696(2016)04-020-05