项目名称: 基于PSO和NN的隧道照明节能方法研究

项目编号: No.61463015

项目类型: 地区科学基金项目

立项/批准年度: 2015

项目学科: 自动化技术、计算机技术

项目作者: 杨超

作者单位: 华东交通大学

项目金额: 46万元

中文摘要: 隧道照明系统是高能耗系统,随着我国公路里程和隧道里程的增加,隧道照明能耗将显著增加,如何有效降低该能耗已成为急需解决的问题。为此,本项目开展公路隧道照明智能节能方法研究。主要研究内容包括:采用DIAlux软件设计实际隧道的仿真模型,根据相似理论,设计、搭建隧道相似模型;建立隧道各区段LED灯布置参数优化模型,采用PSO优化算法,快速获取各区段LED灯的节能布置参数;建立隧道各区段需求亮度模型;采用PSO和NN相结合的控制方法和PWM调光方式实现隧道LED灯的无级调光控制,试验研究其节能性;将隧道LED灯的节能布置和无级调光控制方法相结合,试验研究其节能性;将本项目研究成果应用于实际隧道照明系统,检验本项目所建模型和LED灯无级调光控制方法的有效性和节能性,确定隧道照明最优节能方法。项目研究成果可为隧道照明系统的设计和改造提供依据,对降低公路隧道照明能耗具有重要的现实意义和广阔的应用前景。

中文关键词: 隧道照明;智能控制;无级调光;粒子群优化算法;神经网络

英文摘要: Tunnel lighting system is the high energy consumption system of the highway tunnel, and the energy consumption of tunnel lighting will increase significantly with the increases of highway mileage and tunnel mileage, how to reduce the tunnel lighting consumption effectively has become the problem in need of solution. Therefore, intelligent energy-saving control methods for the highway tunnel lighting are researched in this project, the main research contents include: (1) to design the simulation model of a real highway tunnel with the software DIALux, to degign and establish a similarity model of the highway tunnel based on similarity theory; (2) to establish the optimization models on LED lamps' arrangement parameters of different tunnel segments, to acquire quickly the energy-saving arrangement parameters of the LED lamps with the optimization algorithm-PSO(Particle Swarm Optimization); (3) to establish the required luminance models of the different tunnel segments; (4) to realize the stepless dimming control of LED lamps with the method of combining PSO and NN(Neural Networks) and PWM(Pulse Width Modulation), and to study the energy-saving property of the method experimentally; (5) to combine the energy-saving arrangement of LED lamps and its stepless dimming control method, and to study the energy-saving property of the method experimentally; to apply the research results of the project to real tunnel lighting system to verify the effectiveness and energy-saving property of the established models and the stepless dimming control method, and to determine the optimal energy-saving method of tunnel lighting. The research results of the project can offer the basis for design and modification of tunnel lighting system, and have practical significance and extensive application prospect in reducing energy consumption of the highway tunnel lighting.

英文关键词: tunnel lighting;intelligent control;stepless dimming;particle swarm optimization;neural networks

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