城市軌道交通環(huán)境控制系統(tǒng)控制策略的探討摘 要:簡要介紹了城市軌道交通環(huán)境控制系統(tǒng)的作用,對其系統(tǒng)結(jié)構(gòu)進行了分析,并著重研究以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為控制方法的控制方案可行性;同時通過建立數(shù)學模型來研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于城市軌道交通環(huán)境控制系統(tǒng)具有良好的控制效果。關(guān)鍵詞:城市軌道交通;環(huán)境控制系統(tǒng);神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 城市軌道交通環(huán)境就是指影響乘客和操作人員舒適性的一切環(huán)境因素,包括溫度、濕度、空氣流動、噪音、灰塵、氣味以及振動頻率等方面。城市軌道交通系統(tǒng)中有許多機電設(shè)備、車輛運行發(fā)熱、旅客散熱、新鮮空氣帶入的熱量等,使系統(tǒng)的溫、濕度逐步升高,在某些站臺和通道中乘客還要忍受較高風速的干擾。為了改善城市軌道交通的環(huán)境,許多城市都安裝了空調(diào)、通風設(shè)備,組成了環(huán)境控制系統(tǒng)。環(huán)境控制系統(tǒng)的啟用,降低了城市軌道交通系統(tǒng)的溫、濕度,提高了空氣質(zhì)量。1 城市軌道交通環(huán)境控制系統(tǒng)分析 城市軌道交通環(huán)境控制系統(tǒng)的設(shè)計按兩級管理、晝夜有人值班的方式進行設(shè)置。第一級為中央級,作為防災(zāi)控制中心,設(shè)于一期工程控制中心大樓中央控制室內(nèi);第二級為車站級,作為本地防災(zāi)控制室,設(shè)于一期工程各車站、車輛段、主變電所、控制中心大樓,除控制中心大樓、車輛段單獨設(shè)置防災(zāi)控制室外,其它地方采用與值班室合設(shè)的方式,各車站的防災(zāi)控制室與車站控制室合設(shè)。
系統(tǒng)中央級與車站級間的信息交換,利用通信系統(tǒng)提供的通信通道進行及時、可靠的傳輸。為了避免設(shè)備重復設(shè)置,在滿足防災(zāi)需要的前提下,本系統(tǒng)利用各車站平時的閉路電視、廣播、電話(消防專用電話除外)。 基于城市軌道交通環(huán)境控制系統(tǒng)智能化控制的需要,在軸流風機的風量、風壓滿足環(huán)控標準的前提下,如何進行智能控制的研究成為關(guān)鍵。在滿足站臺及站廳的必要新風量的條件下,借助于變頻技術(shù),采用變風量送風的智能化環(huán)境控制方式是關(guān)系城市軌道交通能否正常運行的關(guān)鍵。2 城市軌道交通環(huán)境控制系統(tǒng)可采用的控制策略 尋求一種合理的環(huán)境控制規(guī)律,直接應(yīng)用于現(xiàn)場的控制設(shè)備上,不僅能降低成本,安全性好,有利于維護;而且各種設(shè)備、線纜間的通訊將非常方便;同時對于實現(xiàn)智能控制能提供合理可行的方案。近年來,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣泛應(yīng)用于控制領(lǐng)域,并形成了新的控制方法,只要網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)合適,它能近似任何的非線性函數(shù),與傳統(tǒng)控制方法相比,具有:(1)非線性(2)學習和自適應(yīng)性(3)多變量系統(tǒng)。 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BackpropagationNN)是一單向傳播的多層前向網(wǎng)絡(luò),一般由輸入層、中間層(隱層)和輸出層組成,中間隱層可有若干層,網(wǎng)絡(luò)除輸入輸出節(jié)點外,有一層或多層隱節(jié)點,同層節(jié)點之間沒有任何耦合。輸入信號從輸入層節(jié)點,依次經(jīng)過各隱層節(jié)點,然后傳到輸出層節(jié)點,每一層節(jié)點的輸出只影響下一層節(jié)點的輸入。其單元特性(傳遞函數(shù))通常為S型(sigmoid函數(shù)),但在輸出層中,節(jié)點的單元特性有時為線性。在現(xiàn)場控制中,考慮到可編程邏輯控制器的容量,因此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制算法不可能太復雜,節(jié)點的數(shù)目應(yīng)綜合比較和分析學習誤差、泛化能力,并要考慮網(wǎng)絡(luò)的復雜程度,以期達到較為優(yōu)化和簡潔的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預測控制算法。圖2表示為一個有M個輸入,單個輸出,x個節(jié)點的單個隱層的三層簡單的BP網(wǎng)絡(luò)。m為輸入節(jié)點個數(shù),am為系統(tǒng)輸入值,ti、rj為相應(yīng)的閾值,n為樣本對數(shù)。 f(x)是激勵函數(shù),也稱為傳遞函數(shù)或活躍規(guī)則,其功能是對神經(jīng)元的輸入產(chǎn)生相應(yīng)的反應(yīng)。S函數(shù)輸出曲線兩端平坦,中間部分變化劇烈,與階躍函數(shù)相似,但是一個連續(xù)非遞減函數(shù),具有可微分性和飽和非線性特性,增強了網(wǎng)絡(luò)的非線性映射能力;另一方面,S函數(shù)更加接近生物神經(jīng)元的信號輸出形式,所以常被采用為激勵函數(shù)。 控制系統(tǒng)模擬采用只含一個隱含層的三層BP網(wǎng)絡(luò)。具有足夠多隱含單元的三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以記憶任何多個樣本;對于給定的樣本集,三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱含單元數(shù)必須在一定范圍內(nèi)才能較滿意地記憶所有樣本。要對一個被控對象進行控制,須為其建立一個合適的數(shù)學模型,但過多的變量必然使模型過于復雜,反而不利于問題的解決。對于城市軌道交通環(huán)境控制系統(tǒng)來說,影響環(huán)控系統(tǒng)變頻通風風量改變的因素包括站臺層空氣濕度;站廳層空氣、濕度;室外干濕球溫度;人員密度;機車運行密度附加活塞風等。 考慮到模擬的可行性,我們可以假設(shè):(1)城市軌道交通內(nèi)外環(huán)境無直接熱傳遞;(2)城市軌道交通內(nèi)部各點溫度趨于均勻;(3)忽略城市軌道交通內(nèi)部的熱容影響。因此,以站臺溫、濕度;室外干球溫度;人員密度;機車運行密度、活塞風量作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層參數(shù),輸出層參數(shù)僅為風量,隱層節(jié)點個數(shù)設(shè)定為5個。具體的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模擬流程如下:(1)選定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)NN的結(jié)構(gòu),即選定輸入層節(jié)點數(shù)M和隱含層節(jié)點數(shù)Q,并給出各層權(quán)系數(shù)的初值ωij(2) 、ωli(3)(0),選定學習速率η和平滑因子α;(2)對輸入變量進行歸一化處理,作為NN的輸入; (3)根據(jù)公式,前向計算NN的各層神經(jīng)元的輸入和輸出;(4)根據(jù)性能指標函數(shù)來計算誤差,若誤差滿足要求,則結(jié)束,否則繼續(xù);(5)計算修正輸出層的權(quán)系數(shù)ωli (k) ;(6)計算修正隱含層的權(quán)系數(shù)ωij(k) ; (7)置k=k+1,返回到23結(jié)論 城市軌道交通環(huán)境控制系統(tǒng)是一個具有強耦合、非線性和參數(shù)時變的復雜多變量控制系統(tǒng),城市軌道交通中環(huán)境控制費用約為總費用的8%-10%,進一步研究以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-PID技術(shù)或以模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為控制方案的城市軌道交通智能化環(huán)境控制技術(shù)將獲得良好的節(jié)能效果。參考文獻:[1] 朱軍,我國城市軌道交通發(fā)展問題探討北京城市規(guī)劃建設(shè),2002.2[2] 王永驥等,神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)控制,機械工業(yè)出版社,1998.2[3] 劉晨暉,多變量過程控制系統(tǒng)解耦理論,水利水電出版社,1984.11
系統(tǒng)中央級與車站級間的信息交換,利用通信系統(tǒng)提供的通信通道進行及時、可靠的傳輸。為了避免設(shè)備重復設(shè)置,在滿足防災(zāi)需要的前提下,本系統(tǒng)利用各車站平時的閉路電視、廣播、電話(消防專用電話除外)。 基于城市軌道交通環(huán)境控制系統(tǒng)智能化控制的需要,在軸流風機的風量、風壓滿足環(huán)控標準的前提下,如何進行智能控制的研究成為關(guān)鍵。在滿足站臺及站廳的必要新風量的條件下,借助于變頻技術(shù),采用變風量送風的智能化環(huán)境控制方式是關(guān)系城市軌道交通能否正常運行的關(guān)鍵。2 城市軌道交通環(huán)境控制系統(tǒng)可采用的控制策略 尋求一種合理的環(huán)境控制規(guī)律,直接應(yīng)用于現(xiàn)場的控制設(shè)備上,不僅能降低成本,安全性好,有利于維護;而且各種設(shè)備、線纜間的通訊將非常方便;同時對于實現(xiàn)智能控制能提供合理可行的方案。近年來,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)廣泛應(yīng)用于控制領(lǐng)域,并形成了新的控制方法,只要網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)合適,它能近似任何的非線性函數(shù),與傳統(tǒng)控制方法相比,具有:(1)非線性(2)學習和自適應(yīng)性(3)多變量系統(tǒng)。 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BackpropagationNN)是一單向傳播的多層前向網(wǎng)絡(luò),一般由輸入層、中間層(隱層)和輸出層組成,中間隱層可有若干層,網(wǎng)絡(luò)除輸入輸出節(jié)點外,有一層或多層隱節(jié)點,同層節(jié)點之間沒有任何耦合。輸入信號從輸入層節(jié)點,依次經(jīng)過各隱層節(jié)點,然后傳到輸出層節(jié)點,每一層節(jié)點的輸出只影響下一層節(jié)點的輸入。其單元特性(傳遞函數(shù))通常為S型(sigmoid函數(shù)),但在輸出層中,節(jié)點的單元特性有時為線性。在現(xiàn)場控制中,考慮到可編程邏輯控制器的容量,因此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制算法不可能太復雜,節(jié)點的數(shù)目應(yīng)綜合比較和分析學習誤差、泛化能力,并要考慮網(wǎng)絡(luò)的復雜程度,以期達到較為優(yōu)化和簡潔的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預測控制算法。圖2表示為一個有M個輸入,單個輸出,x個節(jié)點的單個隱層的三層簡單的BP網(wǎng)絡(luò)。m為輸入節(jié)點個數(shù),am為系統(tǒng)輸入值,ti、rj為相應(yīng)的閾值,n為樣本對數(shù)。 f(x)是激勵函數(shù),也稱為傳遞函數(shù)或活躍規(guī)則,其功能是對神經(jīng)元的輸入產(chǎn)生相應(yīng)的反應(yīng)。S函數(shù)輸出曲線兩端平坦,中間部分變化劇烈,與階躍函數(shù)相似,但是一個連續(xù)非遞減函數(shù),具有可微分性和飽和非線性特性,增強了網(wǎng)絡(luò)的非線性映射能力;另一方面,S函數(shù)更加接近生物神經(jīng)元的信號輸出形式,所以常被采用為激勵函數(shù)。 控制系統(tǒng)模擬采用只含一個隱含層的三層BP網(wǎng)絡(luò)。具有足夠多隱含單元的三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以記憶任何多個樣本;對于給定的樣本集,三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱含單元數(shù)必須在一定范圍內(nèi)才能較滿意地記憶所有樣本。要對一個被控對象進行控制,須為其建立一個合適的數(shù)學模型,但過多的變量必然使模型過于復雜,反而不利于問題的解決。對于城市軌道交通環(huán)境控制系統(tǒng)來說,影響環(huán)控系統(tǒng)變頻通風風量改變的因素包括站臺層空氣濕度;站廳層空氣、濕度;室外干濕球溫度;人員密度;機車運行密度附加活塞風等。 考慮到模擬的可行性,我們可以假設(shè):(1)城市軌道交通內(nèi)外環(huán)境無直接熱傳遞;(2)城市軌道交通內(nèi)部各點溫度趨于均勻;(3)忽略城市軌道交通內(nèi)部的熱容影響。因此,以站臺溫、濕度;室外干球溫度;人員密度;機車運行密度、活塞風量作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層參數(shù),輸出層參數(shù)僅為風量,隱層節(jié)點個數(shù)設(shè)定為5個。具體的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模擬流程如下:(1)選定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)NN的結(jié)構(gòu),即選定輸入層節(jié)點數(shù)M和隱含層節(jié)點數(shù)Q,并給出各層權(quán)系數(shù)的初值ωij(2) 、ωli(3)(0),選定學習速率η和平滑因子α;(2)對輸入變量進行歸一化處理,作為NN的輸入; (3)根據(jù)公式,前向計算NN的各層神經(jīng)元的輸入和輸出;(4)根據(jù)性能指標函數(shù)來計算誤差,若誤差滿足要求,則結(jié)束,否則繼續(xù);(5)計算修正輸出層的權(quán)系數(shù)ωli (k) ;(6)計算修正隱含層的權(quán)系數(shù)ωij(k) ; (7)置k=k+1,返回到23結(jié)論 城市軌道交通環(huán)境控制系統(tǒng)是一個具有強耦合、非線性和參數(shù)時變的復雜多變量控制系統(tǒng),城市軌道交通中環(huán)境控制費用約為總費用的8%-10%,進一步研究以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-PID技術(shù)或以模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為控制方案的城市軌道交通智能化環(huán)境控制技術(shù)將獲得良好的節(jié)能效果。參考文獻:[1] 朱軍,我國城市軌道交通發(fā)展問題探討北京城市規(guī)劃建設(shè),2002.2[2] 王永驥等,神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)控制,機械工業(yè)出版社,1998.2[3] 劉晨暉,多變量過程控制系統(tǒng)解耦理論,水利水電出版社,1984.11
