一種公路隧道一體化聯(lián)動(dòng)節(jié)能技術(shù)控制方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及藍(lán)牙技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種公路隧道一體化聯(lián)動(dòng)節(jié)能技術(shù)控制方法。
【背景技術(shù)】
[0002]目前公路隧道機(jī)電系統(tǒng)由通風(fēng)、照明、監(jiān)控、防災(zāi)、供配電等子系統(tǒng)構(gòu)成，這些設(shè)施是主要的能耗體，然而，由于設(shè)計(jì)、建設(shè)、技術(shù)等原因，這些子系統(tǒng)各自獨(dú)立，信息不能共享，不能夠就已有的機(jī)電信息、交通信息、環(huán)境信息進(jìn)行聯(lián)動(dòng)控制，浪費(fèi)了資源信息的同時(shí)，還造成運(yùn)營(yíng)管理復(fù)雜，設(shè)備效率底下等問(wèn)題。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003]本發(fā)明的目的在于提出一種公路隧道一體化聯(lián)動(dòng)節(jié)能技術(shù)控制方法，能夠?qū)崿F(xiàn)一體化聯(lián)動(dòng)節(jié)能，提升設(shè)備綜合效率。
[0004]為達(dá)此目的，本發(fā)明采用以下技術(shù)方案:
[0005]一種公路隧道一體化聯(lián)動(dòng)節(jié)能技術(shù)控制方法，包括:
[0006]獲取隧道交通多參數(shù)預(yù)測(cè)系統(tǒng)的信息和公路隧道信息；
[0007]根據(jù)隧道交通多參數(shù)預(yù)測(cè)系統(tǒng)的信息及所述公路隧道信息建立期望的控制參考值實(shí)時(shí)優(yōu)化估計(jì)模型，輸出期望控制值；
[0008]將所述期望控制值輸入機(jī)電設(shè)施聯(lián)動(dòng)優(yōu)化節(jié)能控制器，輸出期望控制指令；
[0009]將所述期望控制指令發(fā)送至專家知識(shí)庫(kù)推理智能決策模型進(jìn)行決策，輸出控制信號(hào)控制機(jī)電設(shè)施執(zhí)行機(jī)構(gòu)；
[0010]其中，安裝于隧道內(nèi)的多個(gè)傳感器將實(shí)時(shí)采集到的信號(hào)發(fā)送給多傳感器參數(shù)信息融合模型，生成多傳感器參數(shù)信息并反饋給所述隧道交通多參數(shù)預(yù)測(cè)系統(tǒng)及所述機(jī)電設(shè)施聯(lián)動(dòng)優(yōu)化節(jié)能控制器，形成閉環(huán)控制。
[0011]其中，所述專家知識(shí)庫(kù)推理智能決策模型的工作方法為:
[0012]對(duì)所述期望控制指令進(jìn)行預(yù)處理和數(shù)據(jù)類型分析，判斷所述數(shù)據(jù)類型是否為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，若是，則建立推理模型，若否，則從專家知識(shí)案例庫(kù)中提取現(xiàn)有模型，作為推理模型；
[0013]采用智能優(yōu)化技術(shù)對(duì)所述推理模型進(jìn)行優(yōu)化，去除誤差數(shù)據(jù)及小概率數(shù)據(jù)；
[0014]對(duì)優(yōu)化后的推理模型進(jìn)行多策略相似檢索，得到多個(gè)解決方案；
[0015]從所述多個(gè)解決方案中選擇一個(gè)方案，作為最終決策方案。
[0016]其中，得到多個(gè)解決方案之后，還包括:
[0017]對(duì)所述多個(gè)解決方案進(jìn)行修正，并保存到所述專家知識(shí)案例庫(kù)中。
[0018]其中，所述智能優(yōu)化技術(shù)包括:學(xué)習(xí)優(yōu)化、啟發(fā)優(yōu)化、蟻群尋優(yōu)技術(shù)和禁忌搜索策略。
[0019]其中，所述公路隧道信息具體包括:車流量限值、車速限值、能見(jiàn)度限值、一氧化碳濃度限值和亮度限值。
[0020]其中，所述隧道交通多參數(shù)預(yù)測(cè)系統(tǒng)的信息包括:機(jī)電信息、交通信息、環(huán)境信息和運(yùn)營(yíng)工況信息。
[0021]其中，所述期望控制值具體包括:能見(jiàn)度期望值、一氧化碳濃度期望值、交通擁擠時(shí)的排隊(duì)長(zhǎng)度期望值和車輛在隧道內(nèi)的持續(xù)時(shí)間期望控制值。
[0022]其中，所述機(jī)電設(shè)施聯(lián)動(dòng)優(yōu)化節(jié)能控制器包括:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)、PLC控制器和專家知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)。
[0023]其中，所述期望控制指令包括:風(fēng)機(jī)、燈具優(yōu)化組合及無(wú)級(jí)調(diào)控指令。
[0024]其中，所述安裝于隧道內(nèi)的多個(gè)傳感器實(shí)時(shí)采集到的信號(hào)包括:能見(jiàn)度、一氧化碳濃度、交通擁擠時(shí)的排隊(duì)長(zhǎng)度、車輛在隧道內(nèi)的持續(xù)時(shí)間、氣象信號(hào)和車輛檢測(cè)器信號(hào)。
[0025]本發(fā)明的有益效果為:一種公路隧道一體化聯(lián)動(dòng)節(jié)能技術(shù)控制方法，包括:獲取隧道交通多參數(shù)預(yù)測(cè)系統(tǒng)的信息和公路隧道信息；根據(jù)隧道交通多參數(shù)預(yù)測(cè)系統(tǒng)的信息及所述公路隧道信息建立期望的控制參考值實(shí)時(shí)優(yōu)化估計(jì)模型，輸出期望控制值；將所述期望控制值輸入機(jī)電設(shè)施聯(lián)動(dòng)優(yōu)化節(jié)能控制器，輸出期望控制指令；將所述期望控制指令發(fā)送至專家知識(shí)庫(kù)推理智能決策模型進(jìn)行決策，輸出控制信號(hào)控制機(jī)電設(shè)施執(zhí)行機(jī)構(gòu)，本發(fā)明根據(jù)環(huán)境、氣候、交通量與交通工況的實(shí)時(shí)變化，采取多參數(shù)預(yù)測(cè)系統(tǒng)及專家知識(shí)庫(kù)推理智能決策模型支持隧道機(jī)電設(shè)施的運(yùn)行，實(shí)現(xiàn)一體化聯(lián)動(dòng)節(jié)能，提升設(shè)備綜合效率。
【附圖說(shuō)明】
[0026]圖1是本發(fā)明【具體實(shí)施方式】提供的一種公路隧道一體化聯(lián)動(dòng)節(jié)能技術(shù)控制方法流程圖。
[0027]圖2是本發(fā)明【具體實(shí)施方式】提供的專家知識(shí)庫(kù)推理智能決策模型的工作方法流程圖。
【具體實(shí)施方式】
[0028]下面結(jié)合附圖并通過(guò)【具體實(shí)施方式】來(lái)進(jìn)一步說(shuō)明本發(fā)明的技術(shù)方案。
[0029]圖1是本發(fā)明【具體實(shí)施方式】提供的一種公路隧道一體化聯(lián)動(dòng)節(jié)能技術(shù)控制方法流程圖。
[0030]一種公路隧道一體化聯(lián)動(dòng)節(jié)能技術(shù)控制方法，包括:
[0031]步驟110、獲取隧道交通多參數(shù)預(yù)測(cè)系統(tǒng)的信息和公路隧道信息；
[0032]步驟120、根據(jù)隧道交通多參數(shù)預(yù)測(cè)系統(tǒng)的信息及所述公路隧道信息建立期望的控制參考值實(shí)時(shí)優(yōu)化估計(jì)模型，輸出期望控制值；
[0033]步驟130、將所述期望控制值輸入機(jī)電設(shè)施聯(lián)動(dòng)優(yōu)化節(jié)能控制器，輸出期望控制指令；
[0034]步驟140、將所述期望控制指令發(fā)送至專家知識(shí)庫(kù)推理智能決策模型進(jìn)行決策，輸出控制信號(hào)控制機(jī)電設(shè)施執(zhí)行機(jī)構(gòu)；
[0035]其中，安裝于隧道內(nèi)的多個(gè)傳感器將實(shí)時(shí)采集到的信號(hào)發(fā)送給多傳感器參數(shù)信息融合模型，生成多傳感器參數(shù)信息并反饋給所述隧道交通多參數(shù)預(yù)測(cè)系統(tǒng)及所述機(jī)電設(shè)施聯(lián)動(dòng)優(yōu)化節(jié)能控制器，形成閉環(huán)控制。
[0036]在本實(shí)施例中，根據(jù)環(huán)境、氣候、交通量與交通工況的實(shí)時(shí)變化，采取多參數(shù)預(yù)測(cè)系統(tǒng)及專家知識(shí)庫(kù)推理智能決策模型支持隧道機(jī)電設(shè)施的運(yùn)行，實(shí)現(xiàn)一體化聯(lián)動(dòng)節(jié)能，提升設(shè)備綜合效率，降低災(zāi)害損失，使機(jī)電設(shè)施的協(xié)調(diào)控制朝著智能控制的方向發(fā)展。
[0037]如圖2所示，在本實(shí)施例中，所述專家知識(shí)庫(kù)推理智能決策模型的工作方法為:
[0038]步驟141、對(duì)所述期望控制指令進(jìn)行預(yù)處理和數(shù)據(jù)類型分析，判斷所述數(shù)據(jù)類型是否為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，若是，則建立推理模型，若否，則從專家知識(shí)案例庫(kù)中提取現(xiàn)有模型，作為推理模型；
[0039]步驟142、采用智能優(yōu)化技術(shù)對(duì)所述推理模型進(jìn)行優(yōu)化，去除誤差數(shù)據(jù)及小概率數(shù)據(jù)；
[0040]步驟143、對(duì)優(yōu)化后