高速公路隧道环境数据处理与通风控制模型研究

摘要

高速公路隧道的建设在为公路交通创造有利条件的同时,高额的隧道运营费用,尤其是通风运营费用,也成为隧道管理部门面临的难题。在保证隧道内人员通行安全的前提下,论文建立了基于模糊神经网络的隧道通风控制模型,实现隧道通风的实时控制,达到安全、节能运营的目的。
　　论文研究以铜黄隧道为依托,数据来源于其监控系统数据库。论文首先结合目前主要的隧道通风及控制方式,建立了适用于铜黄隧道的通风系统数学模型。其次,针对隧道环境数据的复杂及特殊性,设计了隧道监控数据分析处理软件,可以方便完成对大量数据的查询与保存、排序与插值、滤波、统一采样时间等工作;在数据预处理基础上,论文对数据间复杂相关关系进行了定性定量的相关性分析,为数据预测模型的建立提供了输入数据。再次,论文对传统神经网络算法进行改进,建立了效果良好的隧道环境数据预测模型,实现了对CO及烟雾浓度变化趋势的短时间预测,并将此预测结果作为通风控制模型的输入变量。最后,论文在对模糊控制与神经网络控制进行深入对比分析之后,将二者优点进行融合,确定了适用于隧道通风控制的隶属度函数与模糊规则,最终建立了基于模糊神经网络的隧道通风控制模型。
　　对论文实现的模型进行仿真分析,数据预测模型的预测结果误差在允许范围内,可将其应用于控制算法的研究;隧道通风控制模型的仿真结果表明,通过对风机启停的合理控制,隧道通风运营费用可节省20％以上,节能效果明显。

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第一章 绪论

1.1论文的选题背景及意义

1.2隧道通风方式发展现状

1.3隧道通风控制方式及国内外研究现状

1.4 论文的主要研究内容及章节安排

第二章 高速公路隧道通风控制系统分析

2.1铜黄隧道及相关设备介绍

2.2隧道通风系统数学模型

2.3隧道环境数据标准

2.4隧道通风控制需风量计算

2.5隧道通风控制系统构成

2.6本章小结

第三章 高速公路隧道环境数据预处理

3.1数据预处理目的

3.2传统数据预处理方法分析

3.3论文数据预处理方法

3.4本章小结

第四章 隧道环境数据预测

4.1数据相关性分析

4.2预测模型分析

4.3基于BP神经网络的预测模型与实现

4.4本章小结

第五章 隧道通风控制模型研究

5.1模糊神经网络控制模型

5.2基于模糊神经网络的隧道通风控制模型

5.3通风控制模型的仿真结果

5.4系统节能性分析

5.5本章小结

结论与展望

参考文献

致谢