CN104615055A - 一种高速公路隧道专用elc控制方法 - Google Patents

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李明涛
罗明俊
吴道鸿
袁永红
吴鹏
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    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00—Programme-control systems
    • G05B19/02—Programme-control systems electric
    • G05B19/04—Programme control other than numerical control, i.e. in sequence controllers or logic controllers
    • G05B19/042—Programme control other than numerical control, i.e. in sequence controllers or logic controllers using digital processors

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Abstract

本发明公开了一种高速公路隧道专用ELC控制方法，所述方法包括：(1)建立隧道内污染物预测模型：通过设置一氧化碳/污染物浓度检测器检测一氧化碳/污染物浓度,通过ELC控制器进行控制并选择合适的通风模式；(2)建立预测模型：设置车辆检测器检测隧道中车辆平均速度，根据采集的交通数据判别交通状态，预测车辆数的变化趋势，并通过ELC控制器进行控制；(3)建立照明预测模型：设置光线检测器检测隧道内的亮度，再通过ELC控制器控制灯具的设置和灯具开启的数量；(4)建立通风预测模型：设置风速检测仪检测隧道内的通风状况，通过ELC控制器进行控制，选择合适通风模式。本发明能够对隧道进行通风控制并降低能耗。

Description

一种高速公路隧道专用ELC控制方法
技术领域
本发明涉及一种ELC控制器，尤其是涉及一种高速公路隧道专用的ELC控制方法。
背景技术
近年来，随着我国高速公路交通事业的飞速发展，公路的等级不断提高，公路隧道也随之不断增加。由于处于封闭的环境中，隧道中一旦发生事故，特别是火灾，往往导致严重的人员伤亡和财产损失。因此，隧道运营过程中的照明、通风机电、消防设施等问题受到政府和社会各界越来越多的关注。同时现阶段隧道建设中存在照明设施布灯方式保持一直点亮的单一模式调节造成电能消耗问题；风机布置不合理，一直开启通风导致调控制不合理、易坏、电能浪费等问题；以及隧道内污染物计算预测缺失，导致的影响风机控制通风过/欠饱和问题。
因此，探究高速公路隧道的安全管理措施，建设可靠、稳定、先进、经济以及可扩展的合理的隧道照明、通风机电、消防设施的智能控制系统，对于保障车辆安全行驶，具有重要的显示意义。从公路隧道本身具有的特殊性及隧道运营管理系统的特点，可以看出隧道运营管理设施的设计、设置、系统配备因涉及较多的因素而比较复杂、要求较高。因此基于目前市场上已经开发的一款高集成度、多功能工业级智能控制器——嵌入式逻辑控制器ELC，急需设计一个控制系统，将原来的交通、通风、照明、电力、消防和通信这6个系统统一起来，变成高清数字化视频监控系统、消防联动及应急处置系统、智能监控前端设备ELC、数字紧急电话及广播系统、通风照明交通供配电综合系统。不仅可以打破国外控制器的市场垄断，并且替代了传统的PLC控制系统。
发明内容
本发明的目的是提供一种高速公路隧道专用的ELC控制方法，其解决的技术问题是：（1）隧道建设中存在照明设施布灯方式保持一直点亮的单一模式调节造成电能消耗问题；（2）风机布置不合理，一直开启通风导致调控制不合理、易坏、电能浪费等问题；（3）以及隧道内污染物计算预测缺失，导致的影响风机控制通风过/欠饱和问题；（4）不同的系统由不同的公司研发实施，线路也各自分开，要配备几个专业人员，才能维护和维修，建设和维修成本都比较高的问题。（5）之前的系统没有统一，紧急电话有专用网络，视频信号也有专用网络，隧道监控又有专用网络，信息没有综合，增加了管理的工作量的问题。
为了解决上述存在的技术问题，本发明采用了以下方案：一种高速公路隧道专用ELC控制方法，主要包括：
（1）建立隧道内污染物预测模型：通过设置一氧化碳/污染物浓度检测器（CO/VI）检测实际隧道中的一氧化碳/污染物浓度,通过ELC控制器进行控制，选择合适的通风模式；
（2）建立预测模型：设置车辆检测器（TC）检测隧道中的车辆平均速度，根据现场采集的交通数据判别交通状态，预测隧道内车辆数的变化趋势，并通过ELC控制器进行控制；
（3）建立照明预测模型：设置光线检测器（GX）检测隧道内的亮度，再通过ELC控制器控制灯具的设置和灯具开启的数量；
（4）建立通风预测模型：设置风速检测仪（WS）检测隧道内的通风状况，从而在通过ELC控制器进行控制，选择合适的通风模式。
所述ELC控制器包括以下5个子模块：预警参数设置模块、通风计算模块、交通预测与交通状态智能判断模块、运营评价模块、控制决策模块；所述预警参数设置模块通过设置一定CO浓度和车流量的平均速度来到达安全预警目的；所述通风计算模块通过计算CO浓度和烟雾浓度并且根据计算值来确定风量以及风机的开启状态或停转台数；所述交通预测与交通状态智能判断模块根据现场采集的交通数据来判别交通状态，从而可以预测隧道内车辆数的变化趋势，且可以根据隧道内车流的平均速度，判断是否出现堵塞；所述运营评价模块可以计算车辆在隧道内的停止时间，且当隧道内发生堵塞时，可以计算堵塞长度，从而对当前风机的运营状态进行评价，同时，可以通过计算运转时间，对风机的起(停)排列出优先顺序；所述控制决策模块结合运营评价模块的评价结论，决定风机的开启或停转以选择最优通风模式。
所述（1）中，隧道内污染物预测模型的建立，首先采集隧道内的CO浓度数据，然后根据采集隧道内CO浓度数据，用有限元法求解欧拉平流扩散方程,在此基础上,计算整条隧道CO指数和浓度分布。
进一步深化通风研究，完成隧道内CO浓度分布场的建立。将浓度分布场的概念引入隧道通风节能控制中。先采集隧道内的CO浓度数据，接着通过有限元计算分析方法计算局部的CO浓度场的分布，接着模拟出整条隧道的CO浓度场分布。并以此绘制CO控制期望曲线，进一步优化通风模式，提升5%的节能空间。
发明人进一步将通风节能控制模型、照明节能控制模型、CO浓度场分布建立的程序化，完成了最终集成系统的开发，通过图形化界面进行实时的控制与调节，从而系统可实现把原来的交通、通风、照明、电力、消防和通信这6个系统统一起来，变成高清数字化视频监控系统、消防联动及应急处置系统、智能监控前端设备ELC、数字紧急电话及广播系统、通风照明交通供配电综合系统。
该高速公路隧道专用的ELC控制器及控制方法与现有的控制系统相比，具有以下有益效果：
1、建成“数字化隧道系统”，把原来的交通、通风、照明、电力、消防和通信这6个系统统一起来，变成高清数字化视频监控系统、消防联动及应急处置系统、智能监控前端设备ELC、数字紧急电话及广播系统、通风照明交通供配电综合系统。
2、成本低，有了自己的核心知识产权，不用买外国产品。
3、 选择智能照明节能控制方法并建立模型，选择合理的照明灯具、灯具布置以及灯具的相关智能控制，实现了节能与降耗。
4、建立了智能通风预测模型，在正常工况下考虑未来的交通量发展趋势并结合信息融合技术，建立起洞内污染物的预测模型。通过污染物预测模型设置预警参数、计算通风量、判别交通状态及控制决策模块来对风机的进行调节，及时有效的对隧道进行通风控制并降低能耗。
5、将分布场的概念引入隧道通风节能控制中。先采集隧道内的污染物浓度(如CO浓度)数据，接着是建立起污染物浓度场的分布，根据其浓度场分布选择合理的通风模式。
6、使预测模型程序化，并通过可视化的分析得到节能控制关键技术解决方案并完成系统的开发。
附图说明
图1：本发明的控制系统总体图；
图2：通风模型技术路线框图；
图3：照明技术路线框图；
图4：污染物预测模型建立流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步说明：
如图1所示，本发明的一种具体实施方式为：通过设置一氧化碳/污染物浓度检测器（CO/VI）检测实际隧道中的一氧化碳/污染物浓度,从而建立隧道内污染物的预测模型，通过嵌入式逻辑控制器（ELC）进行控制，选择合适的通风模式。设置车辆检测器（TC）检测隧道中的车辆平均速度，根据现场采集的交通数据判别交通状态，建立预测模型预测隧道内车辆数的变化趋势，并通过ELC控制器进行控制。设置光线检测器（GX）检测隧道内的亮度，从而建立照明预测模型，再通过ELC控制器控制灯具的设置和灯具开启的数量。设置风速检测仪（WS）检测隧道内的通风状况，从而建立通风预测模型，在通过ELC控制器进行控制，选择合适的通风模式。
如图2所示，通风智能控制模型技术路线包括以下5个子模块：预警参数设置模块、通风计算模块、交通预测与交通状态智能判断模块、运营评价模块、控制决策模块。其中预警参数设置模块通过设置一定CO浓度和车流量的平均速度来到达安全预警目的。通风计算模块通过计算CO浓度和烟雾浓度并且根据计算值来确定风量以及风机的开启状态或停转台数。交通预测与交通状态智能判断模块根据现场采集的交通数据来判别交通状态，从而可以预测隧道内车辆数的变化趋势，且可以根据隧道内车流的平均速度，判断是否出现堵塞。运营评价模块可以计算车辆在隧道内的停止时间，且当隧道内发生堵塞时，可以计算堵塞长度，从而对当前风机的运营状态进行评价，同时，可以通过计算运转时间，对风机的起(停)排列出优先顺序。控制决策模块结合运营评价模块的评价结论，决定风机的开启或停转以选择最优通风模式。
如图3所示，照明技术路线分为以下三层：外围设备层、检测层、控制优化层。其中外围设备包括照度检测器和其他检测设备以及灯具布置。检测层检测的数据为隧道入口段的亮度、隧道过渡段的亮度和隧道出口的亮度。控制优化层通过照明控制模型的建立来选择隧道照明模式，分析运营安全及其他相关因素，从而选取最优照明模式已达到最节能。
如图4所示，污染物预测模型的建立，首先采集隧道内的CO浓度数据，然后根据采集隧道内CO浓度数据，用有限元法求解欧拉平流扩散方程,在此基础上,计算整条隧道CO指数和浓度分布。从而选择恰当的通风模式。

Claims (4)

1.一种高速公路隧道专用ELC控制方法，其特征是所述方法主要包括：
（1）建立隧道内污染物预测模型：通过设置一氧化碳/污染物浓度检测器（CO/VI）检测实际隧道中的一氧化碳/污染物浓度,通过ELC控制器进行控制，选择合适的通风模式；
（2）建立预测模型：设置车辆检测器（TC）检测隧道中的车辆平均速度，根据现场采集的交通数据判别交通状态，预测隧道内车辆数的变化趋势，并通过ELC控制器进行控制；
（3）建立照明预测模型：设置光线检测器（GX）检测隧道内的亮度，再通过ELC控制器控制灯具的设置和灯具开启的数量；
（4）建立通风预测模型：设置风速检测仪（WS）检测隧道内的通风状况，从而在通过ELC控制器进行控制，选择合适的通风模式。
2.根据权利要求1所述的高速公路隧道专用ELC控制方法，其特征是所述ELC控制器包括以下5个子模块：预警参数设置模块、通风计算模块、交通预测与交通状态智能判断模块、运营评价模块、控制决策模块；所述预警参数设置模块通过设置一定CO浓度和车流量的平均速度来到达安全预警目的；所述通风计算模块通过计算CO浓度和烟雾浓度并且根据计算值来确定风量以及风机的开启状态或停转台数；所述交通预测与交通状态智能判断模块根据现场采集的交通数据来判别交通状态，从而可以预测隧道内车辆数的变化趋势，且可以根据隧道内车流的平均速度，判断是否出现堵塞；所述运营评价模块可以计算车辆在隧道内的停止时间，且当隧道内发生堵塞时，可以计算堵塞长度，从而对当前风机的运营状态进行评价，同时，可以通过计算运转时间，对风机的起(停)排列出优先顺序；所述控制决策模块结合运营评价模块的评价结论，决定风机的开启或停转以选择最优通风模式。
3.根据权利要求1所述的高速公路隧道专用ELC控制方法，其特征是所述隧道内污染物预测模型的建立，首先采集隧道内的CO浓度数据，然后根据采集隧道内CO浓度数据，用有限元法求解欧拉平流扩散方程,在此基础上,计算整条隧道CO指数和浓度分布。
4.根据权利要求1所述的高速公路隧道专用ELC控制方法，其特征是将浓度分布场的概念引入隧道通风节能控制中：先采集隧道内的CO浓度数据，接着通过有限元计算分析方法计算局部的CO浓度场的分布，接着模拟出整条隧道的CO浓度场分布，并以此绘制CO控制期望曲线，进一步优化通风模式，提升5%的节能空间。
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