城市軌道交通排水泵智能控制技術(shù)研究

董夢雪 趙帥帥

（杭州萬向職業(yè)技術(shù)學(xué)院，浙江杭州 310023）

以地鐵為代表的城市軌道交通系統(tǒng)通常設(shè)于地下，可以疏導(dǎo)地面密集的人流，但也存在安全隱患。發(fā)生洪澇災(zāi)害時(shí)，洪水進(jìn)入地鐵內(nèi)部會(huì)迅速波及整個(gè)連通區(qū)域，造成城市軌道交通車輛及設(shè)備損壞。以潛污泵為代表的排水泵是實(shí)現(xiàn)城市軌道交通排水過程的重要裝備[1]，城市軌道交通使用的潛污泵存在智能化水平低、缺乏自動(dòng)控制及遠(yuǎn)程控制功能、對突發(fā)情況適應(yīng)性差等問題[2]。城市軌道交通排水系統(tǒng)智能控制的缺失可能導(dǎo)致在緊急情況下缺乏人工干預(yù)，造成人民財(cái)產(chǎn)及生命安全損失。因此，發(fā)展城市軌道交通排水泵智能控制技術(shù)對城市軌道交通系統(tǒng)高效安全運(yùn)行具有重要的意義[3]。

1 城市軌道交通排水系統(tǒng)及控制算法可行性分析

傳統(tǒng)的城市軌道交通排水系統(tǒng)由排水管道、污水池及潛污泵組成，采用排水分流制，各類污水、廢水、雨水分類收集，經(jīng)排潛污泵機(jī)組提升排放至市政排水管網(wǎng)中。系統(tǒng)具有技術(shù)成熟、運(yùn)營管理經(jīng)驗(yàn)豐富、設(shè)備初期投資較小等優(yōu)點(diǎn)。城市軌道交通排水系統(tǒng)的動(dòng)力源自泵房中的潛污泵組。多套潛污泵組共同工作實(shí)現(xiàn)排水過程，但排水泵單機(jī)獨(dú)立工作，對城市軌道交通系統(tǒng)排水需求并不敏感，難以適應(yīng)復(fù)雜的環(huán)境變化。

多泵并聯(lián)智能控制技術(shù)是解決城市軌道交通排水泵智能化水平低的重要方法，技術(shù)的核心是智能算法。常見的智能算法包括遺傳算法、模擬退火、差分進(jìn)化、禁忌搜索、粒子群算法和蟻群算法等[4]。其中，遺傳算法受自然進(jìn)化過程中的基因遺傳、選擇、自然變異和雜交等現(xiàn)象的啟發(fā)，由美國密歇根大學(xué)的Holland教授首先提出。廖莉等[5]在使用指數(shù)曲線準(zhǔn)確地?cái)M合水泵性能曲線的基礎(chǔ)上，建立供水泵站效率優(yōu)化問題的數(shù)學(xué)模型，設(shè)計(jì)相應(yīng)的遺傳算法進(jìn)行求解。Wang等[6]改進(jìn)遺傳算法，對供水系統(tǒng)中離心泵運(yùn)行過程進(jìn)行多目標(biāo)優(yōu)化。將遺傳算法應(yīng)用于城市軌道交通多泵并聯(lián)排水系統(tǒng)具有可行性。

2 城市軌道交通多泵并聯(lián)排水系統(tǒng)特性方程

多泵并聯(lián)排水系統(tǒng)的硬件設(shè)備包括變頻控制器、潛污泵、壓力罐、進(jìn)水總管和出水總管。其中，變頻控制器通過控制泵轉(zhuǎn)速實(shí)現(xiàn)潛污泵的控制，實(shí)現(xiàn)對流量和揚(yáng)程的控制。排水系統(tǒng)的管網(wǎng)阻力包括特定流量下的管路壓力損失以及控制閥門的局部壓力損失。管路壓力損失由流速和管路的阻力系數(shù)決定，控制閥門的局部壓力損失主要由閥門的開度決定，具體表現(xiàn)為閥門開度越大，局部壓力損失越小；為了實(shí)現(xiàn)對多泵并聯(lián)系統(tǒng)的智能控制，需要建立系統(tǒng)的管網(wǎng)特性曲線方程。

式中：Hr——系統(tǒng)所需的總揚(yáng)程（m）；Qr——系統(tǒng)所需的總流量（m3/s）；H0——系統(tǒng)初始管網(wǎng)壓力（Pa）；k——管網(wǎng)阻力特性系數(shù)。

為了計(jì)算潛污泵的流量和功率，需要建立泵的特性方程。采用三臺(tái)型號(hào)相同的潛污泵時(shí)，可以采用同一組特性方程表達(dá)，得到水泵的揚(yáng)程和功率特性方程，采用三次多項(xiàng)式近似方程表達(dá)。

式中：Q——水泵的輸出流量（m3/s）；P——水泵驅(qū)動(dòng)電機(jī)的輸入功率（W）；f——水泵的運(yùn)行頻率（Hz）；H——水泵的輸出揚(yáng)程（m）；a00～a30——揚(yáng)程特性方程的系數(shù)；b00～b30——功率特性方程的系數(shù)。

利用公式（2）和（3）可以得到不同頻率和流量下的潛污泵揚(yáng)程和功率值，保證后續(xù)水泵運(yùn)行參數(shù)的計(jì)算和遺傳算法的迭代求解。

3 城市軌道交通系統(tǒng)多泵智能控制算法

3.1 算法實(shí)現(xiàn)流程

將遺傳算法用于城市軌道交通排水系統(tǒng)多泵并聯(lián)智能控制，可以實(shí)現(xiàn)排水系統(tǒng)流量、揚(yáng)程和頻率的自動(dòng)調(diào)整，使?jié)撐郾脵C(jī)組的總體運(yùn)行效率達(dá)到最優(yōu)值，大幅降低系統(tǒng)運(yùn)行能耗。

遺傳算法流程如圖1所示。

圖1 遺傳算法流程

基于排水系統(tǒng)所需的流量和所需的揚(yáng)程，通過定義初始種群的規(guī)模控制最優(yōu)化求解的收斂速度和種群多樣性，種群規(guī)模N通常被控制為20～200。計(jì)算水泵的運(yùn)行參數(shù)，確定初始種群所需的個(gè)體樣本。

定義水泵的臺(tái)數(shù)；隨機(jī)確定每臺(tái)泵的運(yùn)行頻率，根據(jù)頻率隨機(jī)函數(shù)fi=Rand（0…fmax）確定指定水泵的運(yùn)行頻率，fi為第i臺(tái)水泵的頻率，fmax為頻率的最大值，即50 Hz；隨機(jī)確定每臺(tái)泵的揚(yáng)程，根據(jù)揚(yáng)程隨機(jī)函數(shù)Hi=Rand（0…Hmax）確定指定水泵的揚(yáng)程，Hi為第i臺(tái)水泵的揚(yáng)程，Hmax為揚(yáng)程的最大值；基于隨機(jī)計(jì)算得到的頻率fi和揚(yáng)程Hi，根據(jù)公式（2）計(jì)算每臺(tái)泵的流量；三臺(tái)泵否計(jì)算完成進(jìn)入下一步，否則返回再次計(jì)算；計(jì)算特定運(yùn)行參數(shù)下的并聯(lián)水泵系統(tǒng)總流量Qsys；）對比系統(tǒng)總流量Qsys和系統(tǒng)所需流量Qr以及單臺(tái)泵揚(yáng)程Hi和系統(tǒng)所需揚(yáng)程Hr，判定計(jì)算的個(gè)體樣本是否滿足性能要求；基于判定結(jié)果，確定合格個(gè)體樣本，設(shè)定個(gè)體樣本對應(yīng)的染色體結(jié)構(gòu)。

由系統(tǒng)總體流量Qsys以及公式（3）計(jì)算得到的每臺(tái)水泵消耗的功率Pi，建立多泵并聯(lián)系統(tǒng)流量和效率最優(yōu)目標(biāo)函數(shù)F（Q）和F（η）：

式中：ΔQ——系統(tǒng)實(shí)際流量與系統(tǒng)所需流量的差值與系統(tǒng)所需流量的比值，即流量溢出率；η——系統(tǒng)的總效率，即三臺(tái)水泵輸出功率之和與三臺(tái)水泵驅(qū)動(dòng)電機(jī)輸入功率之和的比值；ρ——水的密度（kg/m3）；g——重力加速度（m/s2）。

3.2 算法求解過程

遺傳算法由編碼、適應(yīng)度函數(shù)、遺傳算子（選擇、交叉、變異）及運(yùn)行參數(shù)組成。

①確定染色體結(jié)構(gòu)和每臺(tái)泵的初始化運(yùn)行參數(shù)。染色體結(jié)構(gòu)和每臺(tái)泵的初始化運(yùn)行參數(shù)如表1所示。

表1 染色體結(jié)構(gòu)和每臺(tái)泵的初始化運(yùn)行參數(shù)

②對個(gè)體染色體結(jié)構(gòu)進(jìn)行編碼。編碼為十進(jìn)制到二進(jìn)制的轉(zhuǎn)換，原始十進(jìn)制數(shù)值的格式為小數(shù)點(diǎn)保留一位，為了快速有效地進(jìn)行二進(jìn)制轉(zhuǎn)換，將十進(jìn)制數(shù)值乘以10，將整數(shù)化的十進(jìn)制數(shù)值進(jìn)行二進(jìn)制轉(zhuǎn)換，獲得有效編碼，不足9位的在編碼右側(cè)補(bǔ)“0”。

染色體結(jié)構(gòu)編碼如表2所示。

③定義遺傳算法迭代次數(shù)n，為了平衡計(jì)算時(shí)間和精度，迭代次數(shù)設(shè)定為n=10 000。

④采用遺傳算子：選擇、變異、交叉，對個(gè)體樣本進(jìn)行處理，首先定義適應(yīng)度函數(shù)G，適應(yīng)度函數(shù)可以反映每個(gè)染色體與問題最優(yōu)解染色體之間的距離。

適應(yīng)度函數(shù)由系統(tǒng)總效率與流量溢出率的倒數(shù)組成，數(shù)值越大表明個(gè)體染色體越接近最優(yōu)解染色體；選擇算子將適應(yīng)度高的個(gè)體遺傳到下一代種群；通過變異算子獲得新個(gè)體，運(yùn)算時(shí)需要定義變異率，變異運(yùn)算通過均勻變異隨機(jī)函數(shù)確定變異位，通過其他等位基因替換原始基因。

個(gè)體染色體變異運(yùn)算如表3所示。

表3 個(gè)體染色體變異運(yùn)算

采用交叉算子獲得新的個(gè)體，運(yùn)算時(shí)需要定義交叉概率，交叉運(yùn)算通過單點(diǎn)交叉法隨機(jī)設(shè)定一個(gè)交叉點(diǎn)，實(shí)行交叉時(shí)，點(diǎn)后的兩個(gè)個(gè)體的部分結(jié)構(gòu)進(jìn)行互換，生成兩個(gè)新個(gè)體，原始的個(gè)體A和個(gè)體B通過交叉運(yùn)算后，產(chǎn)生新的個(gè)體A和新的個(gè)體B。

個(gè)體染色體交叉運(yùn)算如表4所示。

表4 個(gè)體染色體交叉運(yùn)算

⑤基于優(yōu)化流量和效率目標(biāo)函數(shù)，對遺傳算法求解后的種群內(nèi)的個(gè)體樣本進(jìn)行評估，獲取最佳解。

⑥判定迭代次數(shù)是否達(dá)到設(shè)定值n=10 000，超過時(shí)停止迭代。

⑦遺傳算法優(yōu)化結(jié)束，獲得流量溢出率最小值、系統(tǒng)總效率最高的水泵最佳運(yùn)行參數(shù)解，對最佳解進(jìn)行反編碼，將其轉(zhuǎn)換成可讀性強(qiáng)的十進(jìn)制。

⑧對最佳解進(jìn)行反編碼運(yùn)算，將二進(jìn)制數(shù)值轉(zhuǎn)化為十進(jìn)制數(shù)值，除以10，進(jìn)行還原處理，獲得最終的參數(shù)最優(yōu)解。水泵運(yùn)行參數(shù)反編碼如表5所示。

表5 水泵運(yùn)行參數(shù)反編碼

3.3 算法實(shí)施結(jié)果

針對特定系統(tǒng)管路特性，確定水泵最佳運(yùn)行參數(shù)，將水泵運(yùn)行參數(shù)中的頻率值作為設(shè)定值寫入變頻控制器，對系統(tǒng)動(dòng)態(tài)智能調(diào)整，保證排水系統(tǒng)所需流量和壓力，提升水泵綜合運(yùn)行性能，降低系統(tǒng)運(yùn)行能耗。

4 結(jié)語

基于遺傳算法的城市軌道交通排水泵智能控制技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)排水系統(tǒng)流量、揚(yáng)程和頻率的自動(dòng)調(diào)整，使水泵機(jī)組的總體運(yùn)行效率達(dá)到最優(yōu)值，大幅降低系統(tǒng)運(yùn)行能耗，實(shí)現(xiàn)城市軌道交通多泵并聯(lián)排水系統(tǒng)的智能控制，為城市軌道交通排水泵智能控制技術(shù)的發(fā)展提供參考。