郭曉杰， 方春平

(1.西南交通大學 交通隧道工程教育部重點實驗室， 四川成都 610031;2. 西南交通大學土木工程學院，四川成都 610031)

公路隧道照明的自適應模糊神經控制研究

郭曉杰1， 方春平2

(1.西南交通大學 交通隧道工程教育部重點實驗室， 四川成都 610031;2. 西南交通大學土木工程學院，四川成都 610031)

隧道建設的不斷推進要求加強隧道的照明節(jié)能控制，針對這一現(xiàn)狀，文章基于自適應模糊神經控制系統(tǒng)提出了一種具有自適應能力的照明控制系統(tǒng)，該系統(tǒng)結合了模糊控制和人工神經網絡的優(yōu)點，將車速、交通量和隧道洞外亮度作為輸入量，根據(jù)實時收集到的數(shù)據(jù)進行智能調光，達到高效節(jié)能的照明效果。對于該控制系統(tǒng)，采用Matlab進行仿真，結果表明該系統(tǒng)具有較好的調節(jié)控制能力。

隧道照明； 節(jié)能控制； 自適應模糊神經控制系統(tǒng)

隨著交通建設的不斷推進，公路隧道的數(shù)量持續(xù)增加。隧道作為一種特殊的交通構造物，其環(huán)境相對幽閉，對照明的要求較為復雜。一方面，隧道照明要求進出洞口處的亮度過渡合理，隧道內的亮度分布滿足駕駛安全需求；另一方面，隧道要求全天候不間斷照明以保障交通安全。因此，照明是隧道運營中的一項重大能源負擔，研究隧道照明的節(jié)能控制勢在必行。

針對照明的控制節(jié)能要求，本文將自適應模糊神經控制系統(tǒng)引入隧道照明控制中，運用自動控制系統(tǒng)的原理實現(xiàn)智能調光，解決照明這一非線性優(yōu)化的問題。

1 我國的隧道照明現(xiàn)狀

我國的隧道照明研究起步相對國外較晚，于2000年發(fā)布實施了JTJ 026.1-1999《公路隧道通風照明設計規(guī)范》。在2014年之前的十余年之內，隧道照明規(guī)范一直未更新。2014年，我國發(fā)布并實施了JTG/T D70/2-02-2014《公路隧道照明設計細則》，這是隧道照明的一大進步。新的照明規(guī)范中引入了許多先進的成果與理念[1]，并新增了節(jié)能標準與措施的章節(jié)，針對不同的照明方式給出了不同的節(jié)能措施。這意味著照明節(jié)能控制得到了進一步重視。

目前，我國的隧道照明還存在許多問題[2]，具體如下：

(1)照明節(jié)能的理念有誤。許多隧道工作人員為了節(jié)約能源成本，忽視交通安全而隨意進行照明調節(jié)。

(2)照明控制方式落后?，F(xiàn)階段的隧道照明控制還不能實現(xiàn)智能化與自動化?？刂品绞捷^為落后。

(3)燈具的選擇問題。目前我國隧道的照明大多使用的還是高壓鈉燈等燈具，耗能較高，照明質量較低，壽命不長。新興的LED燈具的綜合光效優(yōu)于高壓鈉燈，亟需推廣。

(4)先進的照明技術沒能得到充分使用。2014年發(fā)布規(guī)范之后至今，新型的隧道照明技術還在推廣中，尚未全面采用。

因此，在新規(guī)范的背景下，針對隧道照明存在的以上問題，十分有必要重新審視并研究隧道照明的節(jié)能控制技術。

2 公路隧道的照明節(jié)能技術

隧道的照明節(jié)能控制技術是指通過照明控制系統(tǒng)，根據(jù)隧道環(huán)境因素的變化，如車流量，洞外亮度等，進行需光量調節(jié)。要實現(xiàn)隧道照明的節(jié)能要求，照明系統(tǒng)的智能控制是至關重要的。

智能控制[3]是在自動控制上發(fā)展起來的控制方式，結合了模糊控制、神經網絡等控制與優(yōu)化技術，依據(jù)人眼的視覺適應曲線，根據(jù)計算機實時采集得到的參數(shù)變化進行分析，發(fā)出控制命令，進行動態(tài)調光，達到安全舒適、高效節(jié)能的照明效果。

2014年實施的JTG/T D70/2-02-2014《公路隧道照明設計細則》中要求[1]，隧道照明的照明控制方式應以智能控制或自動控制為主、手動控制為輔。因此，在新規(guī)范的背景下，本文結合模糊控制和神經網絡的原理，建立自適應模糊神經控制系統(tǒng)，并進行仿真研究，證明其可靠性。

3 自適應模糊神經系統(tǒng)的原理

模糊控制[4]是模擬人類大腦的模糊思維判斷方式，根據(jù)實踐經驗建立語言型控制規(guī)則，對系統(tǒng)進行控制。模糊控制不需要建立精確的數(shù)學模型，設計簡單，靈活性強，但是模糊控制沒有學習能力，對環(huán)境的適應能力較差。

人工神經網絡[4]是模擬人類神經元細胞建立的數(shù)學模型，通過調整神經元的連接權值，學習得到系統(tǒng)所具有的規(guī)律。神經網絡具有自主學習能力，環(huán)境適應能力較強。但是神經網絡的知識表達不明確，模型類似于黑箱，靈活性低。

模糊控制和神經網絡都可以用來解決非線性問題。將模糊神經網絡將模糊控制和神經網絡相結合，兩者相互彌補，模糊控制處理模糊信息，神經網絡記憶模糊規(guī)則，完成模糊推理，則可以充分發(fā)揮兩者的優(yōu)點，同時避免了其缺點。目前，模糊控制和神經網絡的結合方式有許多種。本文采用的是由學者Jang R提出的自適應模糊神經控制系統(tǒng)(Adaptive Network-based Fuzzy Inference System)，簡稱ANFIS。ANFIS系統(tǒng)是基于T-S型模糊推理系統(tǒng)提出的，已被廣泛應用。該推理系統(tǒng)可以看成是利用神經網絡來實現(xiàn)T-S模糊系統(tǒng)。它利用神經網絡的學習能力從輸入輸出數(shù)據(jù)中學習得到模糊規(guī)則和隸屬度參數(shù)，用該模糊規(guī)則來描述系統(tǒng)，這樣系統(tǒng)同時具有神經網絡的學習能力和模糊系統(tǒng)的推理決策能力。

4 自適應模糊神經控制系統(tǒng)的建立及仿真

自適應模糊神經控制系統(tǒng)便于實現(xiàn)，在許多非線性問題中得到了成功運用。本文將自適應模糊神經控制系統(tǒng)應用到照明控制問題中，實現(xiàn)照明的智能控制。

4.1 輸入輸出變量隸屬度函數(shù)的確定

影響隧道照明的因素眾多，主要有交通量Q、車速v以及隧道洞外亮度L20三個因素。

對于交通量Q，當隧道內車流量增多時，為了保證行車安全，必須提高照明亮度。對于車速v，它影響著駕駛員的視覺適應時間。當車速較高時，必須調整亮度保證駕駛員能夠快速地適應隧道內的照明環(huán)境。對于洞外亮度L20，當隧道內外亮度差較大時，必須調整隧道內的亮度減小亮度差，營造較好的照明環(huán)境，保證行車安全。

因此，輸入變量取交通量Q、車速v以及隧道洞外亮度L20，輸出變量取照明亮度L。

4.2 隸屬度函數(shù)的確定

根據(jù)照明設計規(guī)范，車速劃分為100 km/h、80 km/h、60 km/h、40 km/h，離散化之后的論域取為{-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4}，模糊語言描述為“較慢”“一般”“較快”“快”。

考慮到隧道中的實際情況以及規(guī)范要求，交通量的真實論域取{0,2400}。將交通量劃分為五檔，離散化之后的論域取{-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4}，模糊語言描述為“較小”“一般”“較大”“大”。

隧道洞外亮度的真實論域取{0,5000}，離散化之后的論域取{-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6}，模糊語言描述為“暗”“較暗”“一般”“較亮”“亮”“很亮”。

亮度輸出值的離散論域選取{-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6}，模糊語言描述為“暗”“較暗”“一般”“較亮”“亮”“很亮”。

本文中隸屬度函數(shù)均選擇三角形隸屬度函數(shù)，這種函數(shù)計算簡便，靈敏度高。

4.3 實例仿真

采用自適應模糊神經控制系統(tǒng)，對某隧道入口段進行照明控制設計，利用Matlab軟件進行仿真研究[6～7]，得到調光曲面，驗證其可靠性。根據(jù)其交通量、車速、洞外亮度進行歸一化處理，將其變換為離散論域中的值。

在Matlab中建立自適應模糊神經控制系統(tǒng)，系統(tǒng)的結構如圖1所示。

圖1 自適應模糊神經控制系統(tǒng)

18030605245設置學習次數(shù)100次，容許誤差為0，學習算法為混合算法，輸出變量設置為線性，經學習100次之后的誤差為0.000 5，符合要求(圖2)。用校核樣本的數(shù)據(jù)對該系統(tǒng)進行核對檢驗，校核數(shù)據(jù)與系統(tǒng)輸出結果的對比如圖3所示，學習之后的系統(tǒng)輸出結果與校核數(shù)據(jù)的平均誤差0.18。

圖2 訓練誤差

圖3 校核數(shù)據(jù)誤差

經過系統(tǒng)學習之后得到的模糊調光曲面如圖4所示。

通過仿真結果可以看出，自適應模糊神經控制系統(tǒng)的輸出亮度可以根據(jù)隧道內的實時狀況變化而變化，較好的反應了實際情況。將該輸出結果轉化為控制信號，發(fā)送信號調節(jié)照明設備，對于LED燈具，可以實現(xiàn)隧道的無級調光。對于高壓鈉燈，則可以實現(xiàn)分級調光。這種控制方法不需要建立復雜的數(shù)學模型，切實可行，使隧道照明更為合理科學，同時也減少了不必要的電能浪費，實現(xiàn)了節(jié)能與安全之間的平衡。

該系統(tǒng)輸出的是入口段的亮度，對于過渡段、中間段和出口段的照明，可根據(jù)規(guī)范提供的方法由入口段亮度計算得到。

5 結論

本文運用自適應模糊神經控制系統(tǒng)實現(xiàn)隧道照明控制，結合了模糊控制和神經網絡的優(yōu)點，不需建立精確的數(shù)學模型，根據(jù)已有的數(shù)據(jù)學習得到照明控制規(guī)則，實現(xiàn)控制。該系統(tǒng)可以實現(xiàn)分級調光和無級調光。Matlab的仿真證明了控制的可靠性，通過照明的自適應控制，改善了照明環(huán)境，節(jié)約了能源。

(a) 車速、交通量與照明亮度的映射曲面

(b) 交通量、洞外亮度與照明亮度的映射曲面

(c) 車速、洞外亮度與照明亮度的映射曲面

[1] JTGT D70/2-01-2014 公路隧道照明設計細則[S]. 人民交通出版社, 2014.

[2] 王少飛， 涂耘， 張琦， 等. “低碳經濟”背景下公路隧道照明節(jié)能策略[J].公路，2011(9)：226-232.

[3] 張斌.吉林省高速公路隧道照明節(jié)能技術研究[D].西安：長安大學，2013.

[4] 周潤景，張麗娜.基于MATLAB與fuzzyTECH的模糊與神經網絡設計[M]. 北京：電子工業(yè)出版社，2010.

[5] 武星星，劉金國.模糊系統(tǒng)和ANFIS的改進及其在空間光學中的應用[M]. 北京：科學出版社，2012.

[6] 張德豐. MATLAB模糊系統(tǒng)設計[M].北京：國防工業(yè)出版社，2009.

[7] 吳曉莉，林哲輝. MATLAB輔助模糊系統(tǒng)設計[M].西安：西安電子科技大學出版社，2002.

U418.7

A

[定稿日期]2017-05-22

郭曉杰(1993～),男,碩士研究生。

市政公用行業(yè)安全生產大檢查方案(一)

一、總體要求

深入貫徹黨中央、國務院關于加強安全生產工作部署和習近平總書記、李克強總理重要指示批示精神，落實《住房城鄉(xiāng)建設部辦公廳關于加強市政公用行業(yè)安全生產工作的通知》(建辦城電[2017]61號)的各項要求，強化市政公用行業(yè)安全風險管控，嚴格落實各項安全防范責任和措施，以堅決遏制重特大安全生產事故為重點，全面深入排除市政公用行業(yè)安全生產隱患，防止安全生產事故發(fā)生，保障市政公用設施安全運行，保障群眾生命財產安全和公共安全，為黨的十九大勝利召開創(chuàng)造穩(wěn)定的市政公用行業(yè)安全生產環(huán)境。

二、檢查內容

檢查范圍為全國市政公用行業(yè)：

(一)城鎮(zhèn)燃氣安全檢查內容。

1.城鎮(zhèn)燃氣企業(yè)檢查內容。

(1)安全生產管理責任落實情況。重點檢查主要負責人履職情況，建立和落實安全生產責任制、依法設置安全生產管理機構或配備安全生產管理人員和保障安全生產投入等情況。

(2)安全生產管理制度建立和執(zhí)行情況。重點檢查安全生產管理制度建立情況，對主要負責人和安全管理人員安全生產知識與管理能力考核情況。燃氣從業(yè)人員專業(yè)培訓、考核情況。

(3)安全風險管控情況。重點檢查安全生產重要設施完好狀況和日常管理維護情況。對存在較大危險風險因素的生產環(huán)節(jié)進行識別和制定落實管控措施情況。城鎮(zhèn)燃氣應急儲備和調峰設施建設情況。

(4)隱患排查治理情況。重點檢查建立事故隱患排查治理制度、開展隱患自查自改情況。隱患排查發(fā)現(xiàn)問題及落實整改情況。

(5)應急管理情況。重點檢查應急組織體系建設和制度建設情況。編制應急預案和現(xiàn)場處置方案、組織應急演練、配備必要裝備、加強崗位應急培訓情況。

2.住房城鄉(xiāng)建設(城鎮(zhèn)燃氣)主管部門檢查內容。

(1)安全生產責任制落實情況。重點檢查各級管理部門建立安全生產責任體系、落實行業(yè)監(jiān)管責任、強化安全生產責任措施情況。落實燃氣管理部門管理責任和加強監(jiān)督責任情況。

(2)嚴格監(jiān)管執(zhí)法情況。重點檢查燃氣經營許可管理工作情況。在燃氣經營許可證核發(fā)中對規(guī)定的許可條件審查落實情況。燃氣經營許可發(fā)證部門準予許可決定的公開情況。燃氣燃燒器具安裝維修企業(yè)資質管理情況。

(3)安全防范制度措施落實情況。重點檢查嚴格安全準入、強化源頭管控情況，燃氣特許經營實施工作中對燃氣經營許可制度的貫徹情況。組織開展燃氣安全生產隱患排查和對存在問題的整改情況。

(4)深入開展專項治理情況。重點檢查燃氣老舊管網更新改造情況。對瓶裝燃氣、居民戶內燃氣設施等薄弱環(huán)節(jié)的安全風險防范情況。對瓶裝液化石油氣摻混二甲醚的監(jiān)管情況。對《城鎮(zhèn)燃氣反恐怖防范工作標準》(建城[2016]203號)的貫徹落實情況。高層建筑燃氣安全管理情況。

摘自中華人民共和國住房和城鄉(xiāng)建設部網站