基于模糊神經網絡的隧道照明系統控制方法研究

劉 金

(遼寧省交通科學研究院有限責任公司 沈陽市 110015)

1 概述

1.1 研究背景及意義

洞外亮度、車速、車流量可以看作隧道內光亮度的輸入因素，這三種輸入隨時間變化而變化，每時每刻皆不相同，很難用一個準確的數學模型去描述它。引入模糊控制目的在于通過人的專家經驗處理這種復雜多變、具有非線性的問題進行有效控制。但模糊控制系統優點在于人的經驗有助于制定模糊控制規則，缺點是缺少學習能力，只能針對單一種類被控對象。

神經網絡的學習能力和自適應能力突出，原因在于神經網絡由人類神經元原理而來[1]，能彌補模糊控制的缺陷。而神經網絡于規則方面表達存有缺陷，訓練神經網絡時，可以將模糊控制專家經驗作為設置初始權值可供選擇的經驗知識，也避免了神經網絡訓練時間過長或陷入局部極值。

1.2 隧道照明控制方法

(1)傳統照明控制方法

目前三種隧道照明控制模式(手動、時序和智能控制)在我國高速公路隧道廣泛應用。

通常情況下，根據照明設計規范要求，隧道照明區間各段分為入口段、過渡段、基本段和出口段。各段所有照明組件均分為幾個電路。通過控制照明電源和分配電路的開啟，可以調節照明燈的開和關。但這樣一來因為每個照明電路的輸入電壓不同，不能高效地控制隧道照明的亮度，因此智能控制難以實現。

通過對現場某隧道照明情況的調研，以國內外平均照明實際為樣本，結合已有科學方法，得出能夠安全可靠、更高效的照明控制方法，不斷邁上照明節能的新臺階。

(2)模糊神經網絡控制方法

隧道照明節能的關鍵在于控制系統的實時跟蹤控制，需要考慮隧道不同情況的實時情況，比如車流量、洞外亮度以及車速等等，綜合各因素調整隧道燈具的亮度，從而隧道內行車安全得到極大的保障。

將模糊系統與神經網絡二者自身特點相結合，可以優化普通神經網絡，該神經網絡模糊系統的不同節點一一對應[2]。在訓練BP多層模糊神經網絡中，主要內容是處理好誤差的正向、反向傳播的學習算法；為避免訓練時間過長，必須合理地限制學習次數，可在必要時跳過循環。BP神經網絡在多樣化樣本的基礎上實現輸出層誤差，并調整和傳遞神經網絡以改善輸出誤差。最終訓練神經網絡，在此過程中，需要考慮車流量、車速、洞外亮度、修正因子等因素，誤差達到符合預期結果，結束學習過程。

2 高速公路隧道照明系統分析

隧道照明是保障隧道內施工、提升隧道內環境、行車安全的重要設施。設計隧道照明措施時，首先考慮到高速公路隧道內行車安全以及設備維護等需要面臨各種工況。

2.1 隧道照明控制原則

隧道照明系統的控制原則為：遇亮(洞外光亮度)越亮(洞內光亮度)，遇快則亮，反之亦然。隧道內燈具可按照基本照明與加強照明來控制調光，也可按照入口一段、過渡段一段、過渡段二段、基本段及出口段來控制。白天按照洞外光強來調節洞內的照明亮度，夜晚按照時間段來調節亮度。

2.2 視覺現象

在白天，駕駛員從洞外200m距離駛入隧道到駛出隧道，并不是一個100%安全的過程，而是會受外界影響經歷一些安全隱患。

隧道嚴格來講是一個半封閉空間，且是兩端開放。由于處于白天，隧道內外光亮度存在明顯差異，外界的亮度遠高于洞內的亮度。如果隧道足夠長，司機進入隧道時瞬間會看到一個黑洞，這就是所謂的“黑洞”現象[3]；如果隧道很短，司機視網膜前會出現一個“黑匣子”。原理在于司機從外面明亮的地方進入黑暗的隧道時，人的視力需要一定的適應時間，所以不能很快適應隧道內的亮度情況。這種現象被稱為“適應滯后現象”[4]。

2.3 隧道分段

根據國家2021年最新頒布實施的《公路工程質量檢驗評定標準 第二冊 機電工程》(JTG 2182—2020)的規范要求，遼寧省將隧道照明按照不同的區段劃分并設置不同亮度值，如圖1。

圖1 隧道照明分段示意圖

2.4 隧道照明質量要求

(1)臨近段L20

對于我國不同種類隧道，可采取相應不同措施降低相鄰斷面的亮度，如對臨近段路面的鋪裝、洞口標高及洞口洞壁采用啞光材料進行處理；普遍在洞口附近或上方種植樹木，遮住外界陽光；或者實現海拔高的隧道洞口，以降低隧道亮度，節約能源。在實際運行中，根據隧道類型和相關規范標準，隧道臨近段的亮度區間在3000～8000cd/m2[1]。

(2)加強段Lth亮度要求

為了保持司機良好的視覺狀態同時確保隧道內行車安全，入口段要設計成隧道內所有照明段中的最高的亮度，臨近段亮度L20作為加強段Lth主要參考對象。加強段的亮度可使用表1中給出的Lth/L20比率計算。

表1 加強段照明系統系數表

(3)過渡段Ltr亮度要求

進入長隧道后，過渡段的作用是給司機需要一段時間來適應入口段向中間段的過渡。過渡段亮度介于入口段和中間段之間，過渡段亮度受加強段Lth影響，其分布沿隧道軸線，通過式(1)確定，過渡段長度由圖2曲線標記和車速確定：

Ltr=Lth(1.9+t)-1.4

(1)

圖2 加強段與過渡段相關圖

(4)中間段Lin亮度要求

中間段又稱為基本照明，不與入口段和過渡段亮度有著直接函數關系，而是只考慮隧道內車速和車流量的影響。為了保證行車安全，需要中間段保持高于規范設計要求亮度外，還應考慮道路方向路面的反射條件。但反之過高的亮度產生光污染，隧道內照明條件變差。這就是中間段的亮度要緊密結合制動距離和交通密度。

(5)出口段Lex亮度要求

由于司機駛過出口段時，視覺調節速度很快，因此無需在隧道出口處增加照明來緩解視線。但為了使駕駛員在洞外亮度較高的情況下，能清楚地分辨障礙物，在離開出口時可以獲得良好的視野，出口段照明設計參考入口段，燈具布設方式和密度可以與入口段相近，出口段照明亮度一般設置為基本段亮度水平的3～5倍，越靠近洞口亮度越高。

表2 中間段最低照明要求

3 隧道照明控制系統設計

3.1 系統總體設計

設計了模糊神經網絡控制用于控制隧道照明，將實時洞外亮度、車速和車流量作為輸入，輸出為控制調節隧道內照明回路達到節能目的。

洞外亮度檢測器、車量檢測器(采集車速和車流量)以及電能監控單元將數據上傳至單片機，同時這些參數經過光纖傳輸系統，將數據發送至遠程服務器并存儲。基于模糊神經網絡控制的隧道照明系統結構圖如圖3所示。

圖3 系統整體架構

3.2 系統流程及功能需求

遼寧省高速公路隧道通常采用無人值守的運營模式。為了提高隧道運營的自動化管理水平，根據遠程監控RTU結合隧道機電設備監控平臺來實現高速公路隧道照明系統的監控和管理，如圖4。

圖4 隧道照明回路接線圖

RTU主要是采集隧道內照明信息、臨時存儲數據到本地服務器。監控中心根據實際需要，通過電源、通信等諸多模塊遠程控制隧道洞口變電所的PLC、隧道照明控制模塊等終端設備。本次設計的遠程監控RTU中需要滿足如下要求，比如監控中心遠程配置、照明狀態的實時監控、系統穩定安全等[5]。

4 結論

4.1 總結

分析當前高速公路隧道照明系統實際情況，結合國內外照明控制系統發展現狀，通過查詢最新前沿的照明設計文獻，提出遼寧省在原有時序經緯度控制和人工控制的基礎上，加入基于更先進的模糊神經網絡控制方法。模糊神經網絡控制考慮了洞外亮度、車流量、車速等實時信息，取代了原先呆板的控制模式，達到實時節能的效果。

4.2 展望

通過能耗分析，本次設計可以作為隧道照明控制算法未來發展考慮方向之一，但仍有提升空間：

(1)不同隧道照明系統硬件設施老化程度和硬件水平不完全相同，本次設計只是提出控制方法思路和作為一個代表性，若大范圍應用需要具體問題具體分析。

(2)本次設計的模糊神經網絡隧道照明控制系統過于獨立，未來可以考慮與隧道消防、通風及視頻監控等系統進行平臺對接。