基于小波变换的红外目标去运动模糊的研究

摘 要： 由于隧道通风系统在实际运行时需要控制的变量较多，如CO浓度、烟雾浓度等，而影响CO浓度、烟雾浓度等控制变量的因素也较多，如隧道内车流量等，将CO浓度作为控制目标，研究隧道通风风量调节控制系统。使用后反馈式控制与模糊PID控制算法相结合，对隧道内通风风量进行控制。将隧道内通风风量调节控制对象的数学模型简化为两个一阶纯滞后惯性环节相乘的形式。最后使用实验进行控制效果分析，结果表明，相比传统的PID控制方式，该文研究的模糊PDI控制风机风量调节系统能够很好地跟随CO浓度的变化调节风量，超调量更低、调整时间更短；并且此控制方法应用于隧道的通风风量调节具有较好的应用效果和明显的优势。

关键词： 隧道通风； 风量调节； 模糊PID； CO浓度

中图分类号： TN98?34； TD724 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2016）16?0125?03

Abstract： As the tunnel ventilation system has many variables （such as CO concentration， smoke concภentration and so on） which need to be controlled in the actual operation， and there are many factors （such as the tunnel flow） ทwhich may influence the CO concentration， smoke concentration and other control variables， in this paper， only CO concentration is taken as the control objective to stud♂y the air flow control system for tunnel ventilation. The post feedback control algorithm is combined with fuzzy PID control algorithm to control the air flow in the tunnel. The mathematical model for the control object of the ventilation air flow in the tunnel is simplified as the form of multiplying the two first?order pure delay inertia links with each other. The analysis results of control effect in the experiment show that， compared with the traditional PID control mode， the wind turbine can make the air volume change with the variation of CO concentration， whose overshoot amount is lower and adjustment time is shorter. The fuzzy PID control method studied in this paper has a good application effect and obvious advantages for the tunnel ventilation and air conditioning.

Keywords： tunnel ventilation； air conditioning； fuzzy PID； CO concentration

公路隧道是高速公路的重要组成之一，其数量和规模在不断增加，公路隧道的相关技术已成为了热门研究之一。其中对于公路隧道通风的研究具有十分重要的意义，因为公路隧道通风不仅关乎到隧道内车辆人员的生命财产安全，而且关乎整体高速公路的通畅运行；同时有效控制隧道通风对于节约国家能源，降低运行成本等具有积极的作用[1?4]。

由于隧道通风系统在实际运行时需要控制的变量较多，如CO浓度、烟雾浓度等，而影响CO浓度、烟雾浓度等控制变量的因素也较多，如隧道内车流量等，本文仅将CO浓度作为控制目标，研究隧道通风风量调节控制系统。传统的控制方法主要有后反馈式控制、时序控制、前馈控制。后反馈式控制是将隧道内的CO浓度检测值作为反馈量与CO浓度阈值进行比较运算，从而直接控制风机的运行。时序控制方法相对简单，但是控制效果最弱，该方法根据对某个隧道内的CO浓度变化规律进行长期监测，并设定固定的程序对风机进行控制。前馈控制法是通过对隧道内交通流量进行监测，从而判断隧道内CO浓度，并发出风机运行状态控制指令[5?6]。

本文使用后反馈式控制与模糊PID控制算法相结合，对隧道内通风风量进行控制。

1 控制对象数学模型

本文研究的通风机由风机、电机以及集流器等构成。由于控制对象具有明显滞后性和非线性等特性，因此还无法得到精确的控制模型，故使用对于模型精确性要求不高的模糊控制算法比较合适。当风机启动时的零压阶段，风机将隧道外新风送入隧道内，此时隧道内气流压力保持不变，可以将此过程看作是滞后环节；随着风机作用时间的增加，隧道内气流压力开始变化并逐渐稳定到期望的压力值，可以将此过程看作是一阶惯性环节，因此本文研究隧道内压力控制对象时，将其看作是一阶纯滞后惯性环节：

[G1=K1T1S+1e-τ1s] （1）

式中：K1为静态增益；T1为惯性常数；τ1为滞后时间。 隧道内CO浓度变化也同样等效为一阶纯滞后惯性环节：

[G2=K2T2S+1e-τ2s] （2）

式中：K2为静态增益；T2为惯性常数；τ2为滞后时间。

综上可以得到本文研究隧道内通风风量调节控制对象的数学模型为[7?9]：

[G=K1T1S+1・K2T Ü2S+1e-τ1+τ2s] （3）

2 模糊PID控制器

PID控制算法技术成熟，已经广泛应用于各种领域。PID算法中的比例控制能够对系统产生的偏差➳立即成比例的进行控制，迅速降低误差；积分控制主要作用是通过降低系统静态误差，从而提高系统精度；微分控制的作用是对误差变化趋势进行预测，当误差即将变大时，微分控制会提前做出反映，降低误差，提高PID控制系统的响应速度，降低调整时间。模糊控制算法通过使用模糊化的语言描述精确的误差和误差变化量，根据制定的模糊推理规则，得到系统输出的模糊量，最后通过解模糊得到系统实际的输出量，从而降低对控制模型精确性的要求。

模糊化是将控制系统反馈量和控制输出的精确值转化到对应的模糊论域。具体的说，本文控制系统反馈量是隧道内CO浓度，将CO浓度偏差量、CO浓度偏差量变化率以及控制输出信号的具体值用{负大（NB），负中（NM），负小（NS），零（ZE），正小（PS），正中（PM），正大（PB）}这样的模糊语言表示，CO浓度偏差量、偏差量变化率以及控制输出信号模糊化并归一化后的隶属度函数如图1所示[10]。模糊PID算法通过制定的模糊规则找出PID控制的比例、积分和微分参数与CO浓度偏差量、偏差量变化率之间模糊关系，在此列出PID控制的比例、积分和微分参数的增量与CO浓度偏差量、偏差量变化率之间模糊关系，见表1[11]。通过模糊规则得到的ΔKP，ΔKI，ΔKD加上原PID的三个参数即得到PID控制器的实际控制参数，从而对隧道的通风机进行控制，调节风量，调节隧道内CO浓度。

3 实验分析

本文研究的隧道全长为890 m，通风方式是纵向通风。通风风机是对旋轴流风机，三相异步电动机型号为YBF2?160M2?2型，额定功率为30 kW，额定转速是2 930 r/min，额定电流为28.6 A，变频器型号为VFD?450F。CO最大浓度为400 ppm，CO浓度的论域设置为[50 ppm，400 ppm]，归一化论域后变为{-6，-5，-4， -3，-2，-1，0，1，2，3，4，5，6}。控制对象数学模型中K1=2.5，T1=3，τ1=1.5，K2=8，T2=2，τ2=2。设定PID参数的初始值为[KP0]=3.8、[KI0]=-1.8和[KD0]=37.5。

针对该隧道内CO浓度24 h的监测数据，图2是使用传统的后反馈式控制方式的CO浓度监测值和风机风量数据。可以看出，风机风量的调整远滞后于CO浓度变化，对于CO浓度变化的抑制效果较差。

图3是使用传统PID控制方式的CO浓度监测值和风机风量数据。可以看出，风机风量能够相对较好地跟随CO浓度的变化，能够对隧道内CO浓度进行抑制。

4 结 论

本文使用后反馈式控制与模糊PID控制算法相结合，对隧道内通风风量进行控制，对模糊PID控制器建立过程进行了详细阐述。最后使用一全长为890 m的隧道进行实验分析。结果表明，相比传统的后反馈式控制方式和传统的PID控制方式，本文控制方法能够很好地跟随CO浓度的变化调节风量，超调量更低、调整时间更短。说明本文研究的模糊PID控制方法应用于隧道的通风风量调节具有较好的应用效果和明显的优势。

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