于智能模糊控制的隧道照明系统研究.pdf

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1、基于智能模糊控制的隧道照明系统研究R e s e a r c ho ft u n n e ll i g h t i n gs y s t e mb a s e do ni n t e l l i g e n tf u z z yc o n t r o l何鹏。董敏娥H EP e n g D O N GM i n e(陕西交通职业技术学院，西安7 1 0 0 2 1)摘要：针对公路隧道照明存在大量电能浪费现象，以秦岭终南山隧道为研究背景，提出了一种隧道智能模糊控制照明系统。系统通过传感器模块采集车流量、车速以及洞内外亮度信息，作为系统输人控制参数，经过模糊控制算法运算，输出照明的控制信号。测试结

2、果表明，与传统照明控制法相比，能显著降低隧道照明电能损耗，减少系统运营成本。关键词：隧道照明系统；智能模糊控制；仿真中囝分类号：T P 2 7 3文献标识码：A文章编号：10 0 9 0 13 4(2 0 0 9)0 9-0 10 7-0 40 引言目前公路隧道照明控制主要采用逻辑开关或无级调节法分时段照明控制方法。不管采用哪种方法都存在投资成本高、调试困难、故障率高、维修保养不变、电能损耗大问题。为解决这一问题，本文将基于专家经验的模糊控制应用在隧道照明控制系统中，根据洞内外亮度、车速、车流量等参数的改变自动修改控制方案，实现实时隧道照明节能自动控制。1 智能模糊控制照明系统模型的建立智能模

3、糊控制系统由6 i f,部分组成：交通流预测模型、洞内外光强度模型、模糊控制器、检测元件、执行元件和控制对象如图1 所示。图1 智能模糊控制系统结构图其中，检测元件主要是光亮度检测计和车辆检收稿日期：2 0 0 9 0 6-1 8作者简介：何鹏(1 9 6 3 一)，男，陕西西安人，副教授。测计，执行元件为区域控制器(P L C)，控制对象为灯光亮度。首先，根据车辆检测计测得的交通流数据，利用交通流预测模型得到下一个控制周期的交通流，并结合检测元件测得的光亮度反馈值，通过光强度模型计算出下一个周期的亮度增量；然后，由亮度的反馈量、预测增量和控制目标量确定模糊控制器的控制偏差，经过模糊推理，得到

4、区域控制器的变化量；最后，结合灯光照度状况，确定灯管开启(关闭)的数量和位置。2 模糊控制器的设计2 1 输入输出量的确定为了确定模糊输入控制器的输入输出变量，我们先来分析一下开启灯管的数量确定所涉及到的因素：1)洞外亮度。当洞外亮度高时，为了降低洞内外的亮度差，开启灯管的数量就得相应的增加，反之，就得减少。很显然，洞外亮度对开启灯管数量最直接影响。2)车速。车速的高低会影响驾驶员对隧道内亮度的适应快慢，为了保证驾驶员更好的适应，所以确定灯开启的数量也应考虑此因素。3)车流量。车流量的大小也会影响开启灯管的数量，为了保证行车安全和交通畅通，确定灯开启的数量也必须考虑到此因素。根据以上的分析，所

5、以我们选择洞外亮度、车第3 1 卷第9 期2 0 0 9 0 91 1 0 7 万方数据速、车流量为隧道照明控制器有3 个输入量，分别记为E 1、E 2、E 3；输出量为增加或减少的灯光个数A N。2 2 隶属度函数的设定正确设定隶属度函数是解决模糊控制问题的关键，一般选择三角形作为隶属度函数曲线，不仅由于它们的形状简单，计算量少，也在于当输入量变化时，三角形状比起正态形状的隶属函数具有更高的灵敏度，这一点对控制器的特性来说是相当重要的。2 2 1E 1 隶属函数隧道亮度的真实论域 0，1 0 0，2 0 0，3 0 0，4 0 0，9 0 0，1 0 0 0 l取离散论域-5，一4，3，一2

6、，一1，0，l，2，3，4，5J，该变量的模糊语言变量值选取为 负大(N B)，负小(N S)，零(z)，正小(P s)，正大(P B)。分别表示当前洞外亮度为：“很低”、“较低”、“一般”、“较高”，“很高”。函数如图2 所示。图2 洞外亮度隶属函数2 2 2E 2 隶属函数根据设计规范的要求，将车速划分为8 0 k m h，6 0 k r n h，4 0 k m h 三档，既满足了车速对隧道照明的影响，又避免了因为划分过细而导致的控制的过度复杂。图3 速度隶属函数|1 0 8 1第3 1 卷第9 期2 0 0 9 0 9取离散论域 一4，一3，一2，一l，0，1，2,3，4)，速度的模糊语

7、言变量值选取 负小(N S)，零(z)，正小(P s)正大(P B)。分别表示当前车速为：“较低”、“一般”、“较高”、“很高”。隶属函数如图3 所示。2 2 3E 3 隶属函数在设计规范中对双车道单向交通划为了3类：交通量 7 0 0 辆h，交通量在7 0 0 2 4 0 0 辆1 1 之间，交通量2 4 0 0 辆1 1。考虑车流量对隧道照明的影响时，由于交通量在7 0 0 2 4 0 0 辆l l 之间时按内插取值，设计时应考虑所应用隧道的实际交通量，本方案将车流量划分为三档：7 0 0 辆h，1 6 0 0 辆 l，2 4 0 0 辆I l。取离散论域 3，2，1，0，1，2，3)，车

8、流量的模糊语言变量值选取 负小(N S)，零(z)，正小(P s)，正大(P B)1。分别表示当前车速为：“较低”、“一般”、“较高”、“很高”。隶属函数如图4 所示。图4 车流量隶属函数2 2 4A N 的隶属函数取其离散论域为卜6，6 ，模糊语言变量值选取 负大(N B)，负小(N S)，零(z)，正小(P s)，正大(P B)。分别表示增加或减少灯个数为：“很少”、“较少”、“一般”、“较多”、“很多”。隶属函数如图5 所示。图5 增加或减少灯个数隶属函数万方数据2 3 模糊规则隧道照明系统的控制模型是一个多输入单输出系统，根据经验数据，可以得到以下模糊推理规则，如表1 所示。表1P L

9、 C 模糊推理规则表E 1E 2E 3ANN BN SN SN BN BZN SN BN BN SZN BN BZZN SP BP SP BP BP BP BP SP BP BP BP BP B2 4 模糊推理每条模糊条件语句表示的输入、输出的模糊关系R。，用M a m d a n i 推理法得出R=A E XA E 2。X 3。XB A N 0式中：k=l，8 0；1=1，8 0；m=l，8 0；n=l，8 0；o=1，8 0；X 为模糊算法乘号。R l=N B E l lXN B E 2 lXN B E 3 1XN B N 1R 2=N B E l 2XN B E 2 2XN B E 3

10、2XN B N 2R 3=N B E l 3XN B E 2 3XN B E 3 3XN B N 3R 4=N B E l 4 N B E 2 4XN B E 3 4XN B 洲R 5=N B E l 5XN B E 2 5XN B E 3 5XN B N 5根据模糊关系矩阵尺=U R k，期中R 是一个(1 19)X7 的矩阵2 5 去模糊化通过上述的推理过程后，我们获得了最终的模糊变量结果，但该结果必须通过模糊判决，转变成一个精确的数值。本文采用的模糊判决方法是重心法，根据其代数表达式：A。“硝(A N，)眦5 专瓦面厂式中：叭为增加或减少灯数的精确值；l 为增加或减少灯数的第i 个关系函

11、数；(f)为第i 个关系函数的隶属度。3 实验测试根据上面定义的输入、输出隶属度函数和规则库，可得到E 1 和E 2 与A N 映射曲面如图6 所示；E l和E 3 与A N 映射曲面如图7 所示；E 2 和E 3 与A N 映射曲面如图8 所示。第3 1 卷第9 期2 0 0 9-o g1 1 0 9 万方数据根据图1 的基本模型及模糊推理编写仿真测试程序，实验测试中依托的隧道为秦岭终南山隧道，对采用高压钠灯的隧道利用传统控制方法和本方案的模糊节能控制方法各运行2 4 h 的电能消耗结果如图9 和图1 0。电能消耗堕，艽电能消耗量一箕图9 模糊智能控制灯管运行2 4 h 电能消耗变化图图1

12、0 模糊智能控制灯管运行2 4 h 电能消耗变化图4 结论对于长大公路隧道的照明控制系统，引入智能模糊控制，对下一个周期的交通量、速度和洞外亮度进行预测，将信号提前传给控制程序，从根本上解决了传统控制法不能解决的时滞性问题。引入模糊推理方法，采用人的经验对灯开启数量进行控制，与传统控制方法相比，可显著节约能耗，减少系统的运营成本。参考文献：【l】崔丰曦，王茂文，黎福海基于模糊神经网络的隧道照明控制系统 J】控制系统，2 0 0 9(2 5)：9，1 3 1 4【2 郭兰英，梁波公路隧道照明控制系统研究与实现 J】控制系统，2 0 0 9(2 5)：2 7，3 8 3 9【3】李国勇智能控制及其

13、M A T L A B 实现【M 北京：电子工业出版社，2 0 0 5【4】王立新模糊系统与模糊控制教程 M 北京：清华大学出版社，2 0 0 3【5 陈雪平，胡刚，曾盛召B 于宁，傅惠公路隧道前馈式模糊通风控制系统及仿真【J】交通与计算机，2 0 0 8，4(2 6)：7 8-8 3 6】(J T J0 2 6 2 1 9 9 9)公路隧道通风照明设计规范 S】1 9 9 9【7】孙巧燕，杜爱月，苏诗琳基于模糊控制的公路隧道通风控制系统 J】长安大学学报(自然科学版)，2 0 0 3，4(2 3)：5 1：5 3【8 戚佳金，刘晓胜，李琰，等基于动态调光的隧道照明监控系统研究 J 电气应用，

14、2 0 0 6，2 5(1 2)：1 2 3 1 2 7【9】陈亮高速公路隧道照明节能系统的设计与实现【J】中国交通信息产业，2 0 0 7，1：1 2 3 1 2 5【1 0 朱渝，赵体波，周定九隧道照明智能控制【J】灯与照明，2 0 0 6：2(3 0)8：1 0 妇 翕 出出妇 品 玉 是j 品 是 出啦j 盘 重I 妇 蛊妞 岛 是妇j 矗妇岛j 岛【上接第5 4 页】_ i 山L。-。一一J 一岬1 f 7-1 一咐榭础讥：、图5 的重构信号和F I 可变换以判定D A A 3 是故障产生的微冲击。为了进一步的验证，用D A A 3 进行重构，如图5 所示，冲击非常明显，且与连续小波

15、提取的冲击基本一致。为了找出微冲击出现的频率，对D A A 3 进行F 丌变换，需要指出的D A A 3 是本身是高频信号，这里仅为了找出故障的特征频率(微冲击出现的频率)，所以不需要恢复它本身的频率。从图5 可以清楚的看出，故障1 1 1 0 1第3 1 卷第9 期2 0 0 9 0 9的特征频率是7 8 H z，它的倍频1 5 6 H z、2 3 4 H z 等也依次出现。3 结论本文利用离散小波变换方法提取非平稳冲击信号。并对具体的信号进行了分析，结果表明用离散小波变换提取故障产生的微冲击是可行的。在实际的应用中取得了良好的效果。参考文献：【1】钟秉林，黄仁机械故障诊断学 M】北京：机械工业出版社，2 0 0 7【2】王江萍机械设备故障诊断技术及应用 M】西安：西北工业大学出版社，2 0 0 1 3】何正嘉，等机械设备非平稳信号的故障诊断原理及应用 M】北京：高等教育出版社，2 0 0 1 0卯稻弱如药加”加如0OO0OOOO0O砌筋加弱砌笛加”砌如万方数据