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摘要：長大公路隧道縱向通風控制方法的選擇，直按影響行車安全性、舒適度及營運電力耗費。在對國內外主要的幾種控制方法進行分析的基礎上，提出了可適用于長及特長公路隧道的前饋式智能模糊通風 控制系統的基本原型。...

長大公路隧道前饋式智能模糊通風控制系統原型設計研究

丁全衛1，何世龍2

1貴州省遵義公路管理局，貴州遵義563000；2．西南交通大學峨眉校區，四川峨眉614202)

    西部山區長大公路隧道在整個線路中所占比例極大。因汽車在隧道內行駛時排出的廢氣和卷起的塵埃會妨礙行車安全和對人體造成危害，同時由于長大隧道的特殊結構和環境條件又極易造成行車堵塞和誘發重大交通事故。為保證車輛在隧道內快速安全行駛和良好的行車環境，需對隧道進行通風，并進行以通風控制系統為核心的多項系統的運營集成中心控制管理。先進可靠的運營通風控制技術是長大公路隧道運營安全、暢通的保障，是實現高等級公路“高速、高效、安全、舒適”的關鍵技術之一。

    對于長大公路隧道的運營通風方式，國外從上世紀80年代，國內從90．年代開始，已基本上從全橫向方式或半橫向方式演變到縱向通風方式。國內外大量研究及工程實踐表明，縱向通風方式與其它方式相比有利于降低工程造價，縮短建筑周期，節約運營開支，它目前已成為我國長大公路隧道運營通風的主流形式。但在通風控制方面，橫向式通風方式的送排風與車輛行走方向呈直角關系，車輛排出的有害氣體及煙塵在短時間內被排出，通風控制中能用單純的體系進行模擬。而在縱向式通風中，有害氣體及煙塵順行車道流動，其濃度分布隨空間、時間是離散的，與交通量車輛種類和車輛走行速度的不斷變化有關，所要求的通風量也是不斷變化的。與此相適應的通風設備的運轉及車道內的風速也是變化的。因而通風控制變得十分復雜。

1.通風控制方法

    隧道通風控制方法大致可分為自動控制和手動控制兩類。自動控制方法由設置于隧道內的煙霧透過率傳感器、一氧化碳濃度傳感器、車輛檢測器、風向與風速測試儀所得到的傳感信號，通過控制網絡進行風量控制。手動控制方法是靠人工操縱儀器控制風量，它分為聯動控制與單獨控制。至于長大隧道通風控制，目前國內外主要采用自動控制為主，手動控制為輔助手段的方式。但控制均以最小的電力消耗來維持隧道內良好的視覺環境、控制空氣污染狀態在允許的范圍之內，以及能及時有效地處理火災等緊急事態為目的。目前國內外在隧道通風自動控制中采用的主要方法有后饋控制法(也稱FB控制法)、程序控制法、前饋式控制法(也稱r FF控制法)和前饋式智能模糊控制法。

    1.1后饋式控制法

    該方法是通過分布在隧道內各點的煙霧透過率傳感器和一氧化碳濃度傳感器，直接檢測行駛車輛排放出的煙霧濃度和C0濃度值，將隧道內當前的污染濃度(VI值和C0值)與控制目標值進行比較，以不超過目標值為原則，經計算處理后，給出控制信號，對風機的風量、運轉臺數進行控制。基于VI、C0濃度信息的后饋式控制法較為簡單、直接，我國許多隧道目前較普遍采用這種方式。后饋式控制無預測功能，與實態常產生延遲現象；同時風機運轉無追蹤性，其運轉時間較長。在交通形態變化大，不良車輛行走時，易產生波動，不能進行風量分擔控制。適用于風機臺數較少的中短隧道。后饋式控制法流程圖如圖1。

 

    1.2程序控制法

    該方法不考慮VI、C0濃度及交通量的變化情況，而是按時間區間(如白晝與夜晚，節假日與平時)預先編成程序來控制風機運轉。

    1.3前饋控制法

    該方法是由進入隧道前區段的交通量信息及洞內的車輛檢測器，實時了解隧道內交通量、行車速度、車輛構成等，通過檢測交通流狀況；對以后的交通量進行預測，并分析交通流特征，用數值模擬手段計算出以后一段時間內的污染濃度(隨時間、空間的分布形態)前饋信號，并考慮由VI傳感器、C0傳感器測出來的污染物濃度后饋信號，由前饋信號和反饋信號共同完成對風機的風量，運轉臺數等進行控制。此法能根據交通量的變化，對風機進行追蹤控制，不易產生大的波動現象，可按預先設定的標準模式，在一定范圍內進行風量分擔控制。與后饋控制相比，可節省5％的電耗。適用于風機臺數較多的中長隧道。前饋式控制法流程圖如圖2。

    1.4前饋式智能模糊控制法

    該方法基本構成與前饋式控制法相同，是將前饋信號與后饋信號輸入AI模糊控制器，采用模糊理論進行推演，提出多種模擬通風方案進行評價，最后用AI模糊控制器演算出最優方案。與前饋法相比，能獲得更加穩定的通風效果。能從細微處出發，對風機進行最優化組合，可實現風量分擔控制，最大限度地減少風機的開停頻度。與后饋式控制法相比，最大可節省25％的電力消耗，并延長風機的使用壽命。適用于風機臺數多，通風方式復雜的長及特長隧道。前饋式智能模糊控制法流程圖如圖3。

 

2.各種控制方法應用現狀簡述

    目前世界各國均投入力量研究開發能適應長大隧道和復雜交通情況下的前饋式智能模糊控制系統。近年日本在九州公路的金剛山隧道和福知山隧道、能生隧道等處的通風控制中進行了該控制方式的實驗應用，收到了極好的效果。在新開通的東京灣橫斷公路海底隧道中(雙孔各長9.6 km，單向交通，豎井送排縱向通風)即全面采用了該控制法，并計劃在近期對運營中的關越隧道等長大隧道(這些隧道目前主要采用后饋控制)的通風控制進行全面更新改造。國內目前在已建成的長大公路隧道中主要采用以程序控制法和后饋式控制法為主的通風控制方法，尚未進行前饋式控制法和前饋式智能模糊控制法的研究開發。基于前饋式控制法或前饋式模糊控制法的通風控制系統除能明顯改善通風效果，增加行車舒適度，提高行車安全性及預防重大火災和其它重大交通事故的發生，增加車輛通行能力，還可節約電力消耗。開發研究適應我國國情的長大公路前饋式智能模糊通風控制系統，能完善我國現有縱向通風技術，提高通風設備的有效利用率，節省電力消耗，增加行車安全舒適度，有廣闊的應用前景和巨大的技術經濟效益。前饋式智能模糊控制系統已成為今后長大公路隧道運營通風控制技術的前沿領域和發展的主要方向。

3.前饋式智能模糊控制系統原型的提出

    經過對幾種控制方法的特點及其應用現狀分析，筆者提出了可適用于長及特長公路隧道的前饋式智能模糊通風控制系統的基本原型。該原型主要包括四部分內容：交通流預測模型、空氣動力學模型、污染模型及前饋式智能模糊推理控制器。

    3.1交通流預測模型

    模擬隧道內車輛的行駛狀態和特征，在對車輛的種類進行判別的同時，并對未來的交通流量，車速和行車位置(包括不同規模的交通阻塞、火災、交通事故等緊急狀況引起的突變)進行預測和模擬。以此作為空氣動力學的計算和污染物濃度計算的基礎。

    3.2空氣動力學模型

    用于模擬隧道內的風向、風速。綜合考慮交通流通風能力，機械升壓力，隧道流體損失力，自然通風力，流體慣性力等因素的影響。

    3.3污染模型

    用于模擬隧道內的污染狀態即C0、VI的時間和空間分布形態。根據每臺車輛排出的煤煙量和一氧化碳的累積量及風機的運轉狀況、自然風等的影響進行模擬。

    3.4智能模糊推理控制器

    控制器在對交通量、風速，當前污染狀況 (隨時間、空間的分布形態)等定量模擬的基礎上，并考慮當前的VI、C0實測值，采用模糊理論進行推演，演算出最優方案。控制器還同時推定與火災、交通事故等緊急狀況引起突變時的救災通風方案。系統原型的總體構成如圖4。

 

4.結束語

    該長大公路隧道前饋式智能模糊通風控制系統原型設計研究，僅僅是長大公路隧道智能前饋式通風控制系統開發的第一步，筆者目前已經完成了基于該原型的靜態(將隧道內的空氣流、交通流作為不隨時間變化的恒定流處理)程序編制。選擇渝合高速公路在建中的北碚隧道(單洞長4026 m為特長隧道)和西山坪隧道(單洞長2500 m，為長隧道)為研究的依托工程，完成整個系統開發。

參考文獻：

[1]Japan Highway Public Corporation Research Institu-te. Highway Technology, No 9,1997,12.

[2]JTJ 026．1—1999，公路隧道通風照明設計規范[S]．

(本文來源：陜西省土木建筑學會  文徑網絡：尚雯瀟 尹維維 編輯  文徑 審核)

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