羅澤裕 劉書陶



摘要:車子進入隧道后,司機視野中的強光會產生較大的視覺沖擊,存在較大的安全隱患,但若長時間固定亮度照明必然造成大量能源浪費。為解決這一問題,文章設計了一套基于智能感知技術的隧道智慧照明按需控制系統。該系統為嵌入式架構,基于模糊控制算法和分級控制思想,選取了亮度間距可調節的LED隧道照明燈具,實現系統三級實時控制,大大降低隧道照明耗電,并有效提升隧道行車安全。
關鍵詞:公路隧道;按需照明系統;節能控制;智能感知技術
中圖分類號:U453.7? ?文獻標識碼:A
文章編號:1673-4874(2024)04-0183-03
0 引言
與一般道路燈光要求不同,高速公路隧道內白天燈光的問題比較復雜。科學設置公路隧道照明,并調整其亮度模式和分配方式,可在保障隧道內安全、舒適行駛的前提下,實現高速公路隧道控制的智能化、節能化[1]。
荔玉高速公路管轄路段地形非常特殊,隧道非常多,照明系統在工程初期設計時,沒有利用自然采光,在車流量較小的情況下,采用隧道出入口“長明燈”模式,未對照明亮度進行自動調節,造成大量能源浪費;且一般都是人工定時排查,在這種分布范圍非常廣的照明設備上,管理難度較大,常規維護成本較高。
道路智能感知技術是指利用雷達、攝像頭、亮度儀、能見度儀等各種傳感器和智能算法對道路周邊的交通環境進行實時感知和分析的技術。通過感知車輛、行人、交通標志、信號燈等道路要素等信息,提取車流量、車輛駕駛行為、路況信息等關鍵數據,為智能交通系統提供可靠的技術信息保障。
隧道照明系統基于道路智能感知技術的應用,可以很好地解決以上問題。為此,本文開展荔玉高速公路隧道照明節能方法研究,先采集隧道外亮度傳感數據、隧道內車速傳感數據,通過光纖以太網與控制中心由控制中心計算機完成數據處理和科學建模,得到最優的燈光配置,并在符合國家標準和行車安全的前提下,進行智能遠程調控,實現綠色節能。
1 系統總體架構設計方案
該系統在滿足行業標準規范的前提下,合理制定隧道照明運營管理標準,確保隧道安全。其系統架構設計如圖1所示。
由圖1可知,該系統主要由監控中心電腦和各隧道智能控制系統組成,通過通信系統工業光纖交換機和監控中心電腦交互數據。其中,作為系統控制中心的電腦,可以通過相應的監控軟件遠程監控各個控制器智能控制調光的情況,負責執行隧道LED智能調光的所有功能。
2 系統硬件設計概述
2.1 洞內外光照強度數據采集系統設計
現場環境參數采集包括洞內外光照度和車流量數據。光照度的采集又分為兩部分:隧道外數據和隧道內數據。均采用高精度亮度儀采集,亮度儀的光敏感應器安裝在高速公路隧道入口段以及入口出口附近的隧道外路段,通過4~20 mA模擬量信號接入嵌入式主板或就近的區域控制器,從而實現對隧道內外光照度的采集[2]。基于STM32的亮度儀數據硬件采集部分主要涉及電源模組設計和資料收集模組設計兩個方面。以最大光照度10 000 cd/m2為例,光強計算公式如下:
LUX=(I-4)(20-4)×10 000 cd/m2(1)
式中:LUX——光照度(cd/m2);
I——電流值(mA)。
2.2 車流量數據采集
該系統的車流量數據是通過激光式車輛檢測傳感器采集的[2],不需要破壞路面,減少了施工成本,還可實現多車道的交通流量探測。車輛通過激光幕時,采集控部件可將通過時間、車輛寬度高度、車速等信息記錄下來,從而實現車輛流量的數據采集。如圖2所示。
2.3 嵌入式控制系統的設計
系統基于嵌入式架構開發,采用Cortex-M4嵌入式處理器,它具有高效的運算能力、低功耗特性和豐富的外設接口。并結合傳感器進行數據采集,通過通信模塊與外部交互。設計控制算法實現精確控制,編寫軟件程序實現功能,進行硬件電路設計與調試,確保系統穩定可靠,滿足控制需求。并結合洞內外亮度和車流量等參數,并通過物聯網通信技術上傳至遠端服務器,通過本地+遠程智能算法綜合分析參考,以模糊控制算法和分級控制思想,選取了亮度間距可調節LED的隧道照明燈具,實現系統三級實時控制,嵌入式控制系統設計流程圖如圖3所示。
一個隧道分為左右洞,每個洞的燈具分為三個控制回路,分別為入口加強回路(包含入口加強、過度加強),基本應急回路(包含基本回路和應急回路),出口加強回路。如圖4所示。
3 關鍵技術
在道路智能感知技術中,智能算法起著至關重要的作用。通過深度學習、機器視覺和模式識別,可以高效、準確地處理和分析感知的數據。例如,可以利用卷積神經網絡(CNN)對攝像頭獲取的圖像中的物體進行檢測和識別,從而實現對車輛和行人的自動識別和跟蹤,以便更好地調整智能照明控制策略,在確保安全通行的前提下,達到最佳節能效果。
系統設計方案參考荔玉高速公路實際情況,在符合行業標準規范的前提下,優化隧道照明設計,在確保安全的前提下,合理制定隧道照明運營管理標準,為公路運營降低經濟成本。基于上述設計理念,在控制策略運用了如下幾項關鍵技術。
3.1 基于模糊控制算法進行動態亮度調節
先收集洞外的亮度和車流量信息,通過調光控制器,將數據發送至數據管理平臺,與實時采集到的洞內亮度信息進行比對,根據模糊控制的輸出結果[3],調整燈的電流大小,計算出隧道內的亮度,以滿足洞內的亮度需求,從而達到節約能源的目的。如圖5所示。
3.2 多傳感器環境和車輛信息感知相融合的閉環反饋控制
系統將整合處理后的多源信息,如車速、車流量、洞外的亮度等,在有車輛準備進入隧道的情況下,測算隧道所需亮度[5]。如圖6所示。
同時,對隧道內的實際照明亮度進行實時監控和調整,照明燈具采用“分段暗燈”的辦法。利用數據挖掘技術,將隧道流量的時間序列進行劃分,實時適應性調光[5]。如下頁圖7所示。
3.3 基于堆疊自編碼器模型的車流量預測算法
該系統的控制思路是基于隧道外部的自然光強度等環境參數以及實時交通流量并結合交通流量預測來控制隧道照明系統。而對于交通流量預測,目前已經有許多精度很高的算法,可以準確預測工作日和節假日隧道中的交通流量和不同的天氣流量。利用優化的堆疊自編碼器模型預測高速公路隧道內的交通流量,并利用預測的交通流量信息對隧道照明進行智能控制。
基于堆疊自編碼器模型的交通流量預測的算法為:準備交通流量的歷史數據作為訓練集;每個樣本包含一段時間內的輸入特征和相應的輸出交通流量;輸入特征可以包括時間、日期、天氣狀況等;輸出變量是要預測的交通量。
堆疊式自編碼器通過逐層預訓練和微調來構造。假設有一個L層編碼器,其中L層的輸入是X(l),輸出是Y(l),隱含層是H(l)。那么計算過程可以表示為:
H(l)=f(W(l)×X(l)+b(l))X(l+1)=H(l)(2)
式中:f——激活函數;
W(l)、b(l)——第1層的權重和偏置項。
在訓練階段,對每個自編碼器進行逐層訓練,逐步生成更好的特征表示。這些要素表示捕捉輸入要素和交通量之間的關系,從而提取有用的信息。
在預測階段,使用經過訓練的堆疊自編碼器,以當前輸入特征作為輸入,通過前向傳播獲得最后一個隱藏層的特征表示。然后,將該特征傳輸到最后一層的解碼器,通過反向傳播重構輸出,即預測交通量。
3.4 采用無極調光技術優化照明調光算法
LED燈具照度根據洞外實時亮度和車流情況進行動態調整,并結合以往運行經驗對調光算法模型進行優化,使隧道照明實時照度變化受到更細化分級的照明系統的智能控制,實現經濟性與安全性的平衡。
此外,系統還通過多種方式實時檢測隧道供電設施、照明燈具等設備的運行狀態,通過系統平臺發出設備故障的告警,告知檢修人員及時處理,提高了隧道設施故障響應的速度和設施完好率,通過技術手段變被動為主動,減少了檢修、巡查工作量,減少了檢修費用支出。
總之,道路智能感知技術通過傳感器和智能算法的結合,實現對道路交通環境的實時感知和分析,為智能交通系統提供重要支持,具有廣闊的應用前景。
4 應用案例及預期成果
隧道照明控制主機實時采集洞外亮度和車流數據,并內置國家相關隧道照明標準優化的控制算法,通過調光控制設備自動進行LED隧道燈的調光和開關控制操作,使隧道內照明滿足交通安全需求,同時又不會造成照明過度,從而實現節能最大化[8]。如表1所示。
通過這個系統的開展和實施,可以帶來節能減排的直觀效益,在滿足隧道照明國家標準要求的情況下,通過技術創新,使隧道照明用電降低30%以上。如表2所示。
以黃京山一號隧道為應用試點對隧道進行了照明方面的優化設計。根據隧道交通對照明亮度的要求,對LED燈進行動態調光,既滿足交通安全需求,又實現了隧道照明能耗的節約,通過測試數據分析,綜合節電率達到40%,且車輛通過黃京山一號隧道時駕駛員視覺舒適度明顯提高。
5 結語
本文針對荔玉高速公路智能隧道照明調光系統進行了研究,運用當前先進的智能感知等創新技術定時收集并儲存洞外亮度和車流數據等信息,并通過物聯網通信技術上傳至遠端服務器,通過本地+遠程智能算法綜合分析參考,實時智能控制公路隧道內各路段的照明。通過實際應用案例證明,該系統可以有效地按需控制隧道內各路段的照明,大大提高了隧道通行的安全性,并較大程度實現了節能減排。
參考文獻
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[3]宋峰華.公路隧道照明節能方法研究[D].贛州:江西理工大學,2017.
[4]張 乾.公路隧道照明智能控制系統的設計[D].大連:大連海事大學,2016.
[5]秦 莉.公路隧道照明系統智能控制的關鍵技術研究[D].大連:大連海事大學,2019.
作者簡介:羅澤裕(1985—),工程師,主要從事高速公路機電工程管理,收費三大系統和隧道機電設備運維、管理工作。