湖南雪峰山特长公路隧道通风控制研究

论述了通风控制的发展现状与存在的主要问题,分析了通风控制参数CO浓度、排队长度、车辆在隧道内的滞留时间与交通运营的关系,提出了基于表格查询法的通风模糊控制模型,达到既满足隧道环境条件要求,又节能与保证设备运转平衡的目的.     

公路隧道通风网络理论的研究及应用

主要讨论了通风网络理论及其在公路隧道通风中的应用。推导出交通通风力在通风网络理论中的计算公式,介绍了风机、自然风等各压力源在通风网络中的处理办法。应用隧道通风网络解算程序,对雪峰山隧道的通风方案进行计算分析,取得了良好的工程效果。     

基于模糊神经网络的公路隧道照明控制系统研究

针对目前隧道照明中存在的能源浪费问题,提出一种基于模糊神经网络算法的隧道照明控制策略,进一步降低隧道照明控制系统的能耗。具体是将实时采集的隧道口洞外亮度、过往的车流量及车速作为照明控制系统的输入量,隧道各照明段的回路调光值作为照明控制系统的输出量,搭建1个3输入-单输出的控制模型,重点对模型的建立和算法的机理及训练进行分析。最后通过仿真实验验证该算法在隧道照明中的节能效果,为现阶段隧道照明控制的相关研究提供一定的参考。     

公路隧道通风系统的节能设计及应用

隧道内保持良好的空气状态是行车安全的必要条件,通风的目的是为了把隧道内的有害气体或污染物质的浓度降低至一个允许的浓度之下,以保证汽车行驶的安全性和舒适性。此时,隧道通风系统的控制就显得尤其重要,并且在日益提倡可持续发展的前提下,也要考虑系统运行的节能效果,以节约运行成本。     

通风网络理论在公路隧道运营通风设计中的应用

将通风网络理论运用在公路隧道运营通风设计中，是研究公路隧道运营通风的一种新方法。同时解决了在多通路隧道、长大隧道中，运营通风的宏观控制问题。     

六盘山公路隧道通风设计

本世纪60年代以来，国外修建了很多设有纵向式通风系统的高速公路和城市道路隧道，随着内纵向通风系统由安装在车道上方顶板（或拱顶）上的小口径射流风机组成。我国公路长隧道的通风方式，以往都采用横向和半横向式。给向式射流通风只是近几年才应用于公路隧道的一种通风方式。     

公路隧道通风网络理论的研究及应用

本文讨论了通风网络理论及其在公路隧道通风的应用。推导出交通通风力在通风网络理论中的计算公式,介绍了风机、自然风等各压力源通风网络中的处理办法。应用隧道通风网络解算程序,对雪峰山隧道的通风方案进行计算分析,取得了良好的工程效果。     

营运公路隧道通风系统的选择

公路隧道通风方式除应考虑交通量、隧道长度外还须结合地形、周围环境、非常情况及隧道工程与维修费用，选用纵向、横向及半横向通风系统，以使隧道内有害气体浓度及可见度达到要求。     

对公路长大隧道纵向式通风的探讨

本文简要对公路隧道中种通风方式进行了比较；并通过工程实例证明纵向式通风具有十分明显的经济效益和优越性，既可以减少工程质量、简化施工工工序，缩短工期，又能节省建设投资，降低营运费用，是近代公路隧道通风方式的发展趋势。同时提出了纵向式通风设计的技术条件和通风计算方法。     

公路隧道前馈式模糊通风控制系统及仿真

将前馈式智能模糊控制应用于公路隧道通风控制系统中,以模糊逻辑专家控制经验作为控制的知识模型,以模糊集合、模糊语言变量以及模糊逻辑推理作为控制算法的数学工具,对通风系统实施前馈式模糊控制.仿真测试结果表明,与普通的前馈式控制相比,在相同的条件下,将显著降低隧道通风控制中电能的消耗,减少运营成本.     

基于CFD仿真的隧道通风模糊控制算法

将模糊控制应用于岩门界高速公路隧道的通风控制中,并在CFD仿真模型上对控制规则表进行了优化与调整。结果表明,在同一车流量样本的条件下,模糊控制相对与传统分档控制节能百分比达到11.7%。且风机启停次数减少,延长了风机寿命。     

基于CFD仿真的隧道通风模糊控制算法

将模糊控制应用于岩门界高速公路隧道的通风控制中,并在CFD仿真模型上对控制规则表进行了优化与调整。结果表明,在同一车流量样本的条件下,模糊控制相对与传统分档控制节能百分比达到11．7％。且风机启停次数减少,延长了风机寿命。     

隧道通风系统模糊控制算法研究

针对隧道通风系统存在的控制策略单一、智能化程度较低的问题,将模糊控制应用在隧道通风控制中。考虑与通风系统运行相关的各种影响因素,选取实时检测的CO浓度和能见度值与设定值的差作为模糊控制器的输入,对隧道通风模糊控制算法进行设计和Matlab仿真。通过与传统隧道通风的分档控制方法进行试验比较,发现模糊控制算法可以利用灵活的控制策略,动态调整风机数量,改善隧道空气环境,降低风机的启停频率,并降低设备损耗。     

模糊神经网络在发动机怠速控制中的应用

讨论了发动机怠速控制方法,对用模糊控制，BP神经网络控制方法进行了深入研究，给出了模糊控制和PID调节在怠速控制上的对比及BP神经网络用于学习模型控制器的输入与输出之间的函数关系，以取代模数控制规则表。在BP网络的训练过程，采用了自调整的学习算子以加速收敛，并给出了仿真结果。     

基于神经网络实现交叉口多相位模糊控制

根据城市交叉口交通流的特点，给出了一种交叉口多相位自适应控制算法，综合考虑相邻车道上的车队长度，利用多层BP神经网络实现了道路交叉口多相位模糊控制。仿真结果表明，所设计的模糊神经网络控制器能有效地减少单交叉口平均车辆延误，具有较强的学习和泛化能力。     

基于神经网络实现交叉口多相位模糊控制

根据城市交叉口交通流的特点,给出了一种交叉口多相位自适应控制算法,综合考虑相邻车道上的车队长度,利用多层BP神经网络实现了道路交叉口多相位模糊控制.仿真结果表明,所设计的模糊神经网络控制器能有效地减少单交叉口平均车辆延误,具有较强的学习和泛化能力.     

基于神经网络模糊PID控制的无刷直流电机控制系统研究

针对电动汽车行驶工况的要求,为了使电机能够有良好的启动特性和稳态特性,在Simulink中建立了无刷直流电机转速-电流双闭环控制系统仿真模型,转速控制神经网络和模糊控制对PID控制参数进行在线整定;电流环采用电流滞环控制,并对控制模型进行空载启动后加载实验。实验结果表明,本文设计的控制系统响应速度快,无静差,抗干扰能力强。     

基于模糊神经网络的纯电动车动力系统控制研究

在分析纯电动车动力系统结构特点的基础上,建立了基于自适应模糊神经网络系统(ANFIS)的纯电动车动力控制系统模型,包括驱动系统模型、制动系统模型与制动能量回收系统模型.仿真试验结果表明,采用ANFIS的动力控制系统模型能够较好地实现车辆踏板辨识与相应的动力控制,所开发的控制系统提高了车辆的安全性与稳定性,实现了电动车简单方便的驾驶.