基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的公路隧道通風(fēng)控制方法研究.pdf

1、公路隧道通風(fēng)系統(tǒng)具有很強(qiáng)的非線形特征，傳統(tǒng)的線性控制理論難以獲得精確的數(shù)學(xué)模型，因此，模糊控制等現(xiàn)代控制方法成為公路隧道通風(fēng)控制的趨勢，但模糊控制存在隸屬函數(shù)、控制規(guī)則難以確定的問題。 本文將具有強(qiáng)大學(xué)習(xí)能力的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合到模糊控制系統(tǒng)中，研究了公路隧道通風(fēng)的模糊神經(jīng)控制方法。解決了模糊控制系統(tǒng)本身的學(xué)習(xí)和適應(yīng)能力差、模糊變量各語言值隸屬函數(shù)，控制規(guī)則不能隨著環(huán)境參數(shù)(如交通量、基準(zhǔn)排放量等)的改變而自動調(diào)整和修改等問題。

2、 針對公路隧道通風(fēng)模糊控制系統(tǒng)，參考了最優(yōu)規(guī)則排序無關(guān)，在此基礎(chǔ)上修改控制規(guī)則，獲得了較優(yōu)的規(guī)則庫，與常規(guī)試湊法相比，大大節(jié)省了調(diào)整時間，同時利用等價結(jié)構(gòu)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，使其與規(guī)則庫更好的匹配，反復(fù)調(diào)整隸屬函數(shù)和修改控制規(guī)則，獲得最佳模糊組合。 并且建立了隧道小時交通量預(yù)測模型，可以獲得任意給定交通量預(yù)測模型下的最佳模糊組合，從而實現(xiàn)了最優(yōu)控制。 提出基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的隧道通風(fēng)控制方法，能自動修改規(guī)則庫和調(diào)整隸