文档介绍：谖步夫海硕士学位论文基于模糊神经网络的公路隧道通风控制方法研究学科专业名称交通信息工程及控制分类号:导师姓名职称申请学位级别彭尚军赵忠杰副教授硕士论文提交日期年日论文答辩日期年日学位授予单位长安大学答辩委员会主席巨永锋教授学位论文评阅人王华牢高工苏诗琳副教授
要摘关键词:隧道通风公路隧道通风系统具有很强的非线形特征,传统的线性控制理论难以获得精确的数学模型,因此,模糊控制等现代控制方法成为公路隧道通风控制的趋势,但模糊控制存在隶属函数、控制规则难以确定的问题。本文将具有强大学习能力的神经网络融合到模糊控制系统中,研究了公路隧道通风的模糊神经控制方法。解决了模糊控制系统本身的学习和适应能力差、模糊变量各语言值隶属函数,控制规则不能随着环境参数缃煌量、基准排放量等母谋涠远髡托薷牡任侍狻针对公路隧道通风模糊控制系统,参考了最优规则排序无关,在此基础上修改控制规则,获得了较优的规则库,与常规试凑法相比,大大节省了调整时间,同时利用等价结构的模糊神经网络模型,使其与规则库更好的匹配,反复调整隶属函数和修改控制规则,获得最佳模糊组合。并且建立了隧道小时交通量预测模型,可以获得任意给定交通量预测模型下的最佳模糊组合,从而实现了最优控制。提出基于模糊神经网络模型的隧道通风控制方法,能自动修改规则库和调整隶属函数,与单纯的模糊控制方法相比,提高了控制系统的自动化程度,提前预测未来的交通状况,节省了调整时间,降低了电能消耗。模糊神经网络控制方法交通量预测’
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导师签名:电艽礁歹卯甓嘣耲,苟彰”辏买仁沙甓嘣拢甪论文独创性声明论文知识产权权属声明本人声明:本人所呈交的学位论文是在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果。除论文中已经注明引用的内容外,对论文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本论文中不包含任何本人在导师指导下所完成的论文及相关的职务作品,知识产权归属学校。学校享有以任何方式发表、复制、公开阅览、借阅以及申请专利等权利。本人离校后发表或使用学位论文或与该论文直接相关的学术论文或成C艿穆畚脑诮饷芎笥ψ袷卮斯娑未加明确注明的其他个人或集体已经公开发表的成果。本声明的法律责任由本人承担。论文作者签名:果时,署名单位仍然为长安大学。
第一章绪论概述近年来随着高速公路建设的迅猛发展,在山区为克服地形限制、改善线型、缩短行车距离,以及保护生态、节省燃料、节省时间、提高经济效益,越来越多的高速公路选择修建隧道来解决这些问题。隧道越修越多,也越修越长,特别是我国中西部山区的公路建设,将有许多长大或特长公路隧道需要修建,正在施工的秦岭终南山公路隧道,设。在整个隧道的建设中,通风控制方案的优劣将对通风运营效果的好坏起着决定性的影响,多年来,国内在公路隧道通风控制方面积累了许多成功的经验,但也存在许多问题,特别是许多长大或特长公路隧道的建设和规划。通风已经成为影响和制约长大公路隧道建设的关键,因而特长隧道对通风控制系统又提出了一个新的课题,随着人们对公路隧道通风控制理念的转变,通风控制系统不但要满足隧道日常行车运营卫生、安全的要求,满足隧道火灾情况下排烟系统的有效运作以保证隧道安全运营性,而且要满足降低能源消耗和资源浪费,降低隧道运营成本的功能。解决这一问题的途径就是合理通风方式的选择和高效控制方法的研究。本论文旨在针对长大公路隧道的通风控制系统进行优化,探讨特长公路隧道合理、科学、节能、经济的通风控制系统。依靠现代化技术手段对通风过程进行控制和管理,提高设备运行效率和可靠性,节省宝贵的电资源,是通风控制技术发展的必然趋势。本论文在对几种运营通风方式,通风方法研究测试对比的基础上,提出更适合长大隧道的通风系统模型,使得隧道通风控制系统比现在具有更好的通风实时性与可靠性、开放性与互操作性、更加简洁高效并且经济,充分发挥高速公路“车速快、流量大、运效高、安全好”的优势;模糊控制系统避开了数学模型,能很好适应公路隧道通风系统非线性和分布式参数特征,但是模糊控制系统本身的学习和适应能力差,导致了模糊变量各语言值隶属函数和控制规则不能随着环境参数缃煌俊⒒寂欧帕康的改变而自动调整和修改等问题,本文将具有强大学习能力的神经网络融合到模糊控制系统中,研究和探讨了隧道通风模糊神经控制,并通过与污染物计算和交通量预测相结合的方法,与单纯的模糊控制方法,固定程序控制法、反馈控制法约扒袄】刂品缺冉希岣吡丝刂葡低车淖远潭龋省了调整时间,降低了电能消耗。计长度更是长达长安大学硕上学位论文
⒄公路隧道发展初期,都是依靠自然风和交通风通风的,这可以说是最早的通风系统,当然这是由当时的技术水平和经济条件决定的。然而,随着汽车时代的到来,交通量日趋增长,仅仅依靠自然风