基于模糊PID控制的通風風量調節系統研究

摘 要： 對煙火場區域的人員智能視覺分析系統進行合理設計，可以對煙火場區域內的人員進行準確定位，提高火場救援效率，傳統的煙火場區域的人員智能視覺分析系統在模式識別領域一直存在誤差大、滯后大的問題。設計一種煙火場區域的人員智能視覺分析系統，對系統內的硬件進行描述：采用TI公司的DM642為核心芯片，進行煙火場區域的人員圖像采集；以DDR為中心進行圖像的存儲；以TMS320DM8168為接口核心進行與外部設備的連接，采用Ahera公司生產的FPGA芯片EPIC20F324對煙火場區域的人員進行智能分析。實驗結果表明，該系統具有良好的實時性和穩定性，可以有效地對煙火場區域的人員位置進行智能視覺分析。

關鍵詞： 煙火場區域； 人員定位； 智能視覺分析； 圖像采集

中圖分類號： TN915.5?34； TP391.41 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2016）16?0128?04

Abstract： The reasonably?designed of intelligent vision analysis system for persons in fireground area can locate the persons in fireground area accurately， and improve the efficiency of fireground rescue. Since the traditional intelligent vision analysis system for locating the persons in fireground area exists the problems of big error and large lag in pattern recognition field， an intelligent vision analysis system for persons in fireground was designed. The hardwares inside the system are described. The DM642 made by TI Company is adopted as the core chip of the system to collect the images of persons in fireground area. DDR is taken as the center for image storage. TMS320DM8168 is employed as the interface core to connect the system with external devices. The FPGA chip EPIC20F324 made by Ahera Company is adopted for intelligent analysis on the persons in fireground area. The experimental results prove that the system has good real?time performance and stability， and can effectively perform the intelligent vision analysis for the position of persons in fireground area.

Keywords： fireground area； person positioning； intelligent vision analysis； image acquisition

公路隧道是高速公路的重要組成之一，其數量和規模在不斷增加，公路隧道的相關技術已成為了熱門研究之一。其中對于公路隧道通風的研究具有十分重要的意義，因為公路隧道通風不僅關乎到隧道內車輛人員的生命財產安全，而且關乎整體高速公路的通暢運行；同時有效控制隧道通風對于節約國家能源，降低運行成本等具有積極的作用[1?4]。

由于隧道通風系統在實際運行時需要控制的變量較多，如CO濃度、煙霧濃度等，而影響CO濃度、煙霧濃度等控制變量的因素也較多，如隧道內車流量等，本文僅將CO濃度作為控制目標，研究隧道通風風量調節控制系統。傳統的控制方法主要有后反饋式控制、時序控制、前饋控制。后反饋式控制是將隧道內的CO濃度檢測值作為反饋量與CO濃度閾值進行比較運算，從而直接控制風機的運行。時序控制方法相對簡單，但是控制效果最弱，該方法根據對某個隧道內的CO濃度變化規律進行長期監測，并設定固定的程序對風機進行控制。前饋控制法是通過對隧道內交通流量進行監測，從而判斷隧道內CO濃度，并發出風機運行狀態控制指令[5?6]。

本文使用后反饋式控制與模糊PID控制算法相結合，對隧道內通風風量進行控制。

1 控制對象數學模型

本文研究的通風機由風機、電機以及集流器等構成。由于控制對象具有明顯滯后性和非線性等特性，因此還無法得到精確的控制模型，故使用對于模型精確性要求不高的模糊控制算法比較合適。當風機啟動時的零壓階段，風機將隧道外新風送入隧道內，此時隧道內氣流壓力保持不變，可以將此過程看作是滯后環節；隨著風機作用時間的增加，隧道內氣流壓力開始變化并逐漸穩定到期望的壓力值，可以將此過程看作是一階慣性環節，因此本文研究隧道內壓力控制對象時，將其看作是一階純滯后慣性環節：

[G1=K1T1S+1e-τ1s] （1）

式中：K1為靜態增益；T1為慣性常數；τ1為滯后時間。

隧道內CO濃度變化也同樣等效為一階純滯后慣性環節：

[G2=K2T2S+1e-τ2s] （2）

式中：K2為靜態增益；T2為慣性常數；τ2為滯后時間。

綜上可以得到本文研究隧道內通風風量調節控制對象的數學模型為[7?9]：

[G=K1T1S+1·K2T2S+1e-τ1+τ2s] （3）

2 模糊PID控制器

PID控制算法技術成熟，已經廣泛應用于各種領域。PID算法中的比例控制能夠對系統產生的偏差立即成比例的進行控制，迅速降低誤差；積分控制主要作用是通過降低系統靜態誤差，從而提高系統精度；微分控制的作用是對誤差變化趨勢進行預測，當誤差即將變大時，微分控制會提前做出反映，降低誤差，提高PID控制系統的響應速度，降低調整時間。模糊控制算法通過使用模糊化的語言描述精確的誤差和誤差變化量，根據制定的模糊推理規則，得到系統輸出的模糊量，最后通過解模糊得到系統實際的輸出量，從而降低對控制模型精確性的要求。

模糊化是將控制系統反饋量和控制輸出的精確值轉化到對應的模糊論域。具體的說，本文控制系統反饋量是隧道內CO濃度，將CO濃度偏差量、CO濃度偏差量變化率以及控制輸出信號的具體值用{負大（NB），負中（NM），負小（NS），零（ZE），正小（PS），正中（PM），正大（PB）}這樣的模糊語言表示，CO濃度偏差量、偏差量變化率以及控制輸出信號模糊化并歸一化后的隸屬度函數如圖1所示[10]。模糊PID算法通過制定的模糊規則找出PID控制的比例、積分和微分參數與CO濃度偏差量、偏差量變化率之間模糊關系，在此列出PID控制的比例、積分和微分參數的增量與CO濃度偏差量、偏差量變化率之間模糊關系，見表1[11]。通過模糊規則得到的ΔKP，ΔKI，ΔKD加上原PID的三個參數即得到PID控制器的實際控制參數，從而對隧道的通風機進行控制，調節風量，調節隧道內CO濃度。

3 實驗分析

本文研究的隧道全長為890 m，通風方式是縱向通風。通風風機是對旋軸流風機，三相異步電動機型號為YBF2?160M2?2型，額定功率為30 kW，額定轉速是2 930 r/min，額定電流為28.6 A，變頻器型號為VFD?450F。CO最大濃度為400 ppm，CO濃度的論域設置為[50 ppm，400 ppm]，歸一化論域后變為{-6，-5，-4， -3，-2，-1，0，1，2，3，4，5，6}。控制對象數學模型中K1=2.5，T1=3，τ1=1.5，K2=8，T2=2，τ2=2。設定PID參數的初始值為[KP0]=3.8、[KI0]=-1.8和[KD0]=37.5。

針對該隧道內CO濃度24 h的監測數據，圖2是使用傳統的后反饋式控制方式的CO濃度監測值和風機風量數據。可以看出，風機風量的調整遠滯后于CO濃度變化，對于CO濃度變化的抑制效果較差。

圖3是使用傳統PID控制方式的CO濃度監測值和風機風量數據。可以看出，風機風量能夠相對較好地跟隨CO濃度的變化，能夠對隧道內CO濃度進行抑制。

4 結 論

本文使用后反饋式控制與模糊PID控制算法相結合，對隧道內通風風量進行控制，對模糊PID控制器建立過程進行了詳細闡述。最后使用一全長為890 m的隧道進行實驗分析。結果表明，相比傳統的后反饋式控制方式和傳統的PID控制方式，本文控制方法能夠很好地跟隨CO濃度的變化調節風量，超調量更低、調整時間更短。說明本文研究的模糊PID控制方法應用于隧道的通風風量調節具有較好的應用效果和明顯的優勢。

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