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基于模糊神经网络的隧道照明控制系统 Tunnel illumination control system based on fuzzy neural network 1 2 (1.湖南大学；2.湖南常吉高速公路建设开发有限公司；3.湖南大学)崔丰曦 王茂文 黎福海 3 CUI FENGXI WANG MAOWEN LI FUHAI 摘要：针对现有隧道照明存在的大量电能浪费，提出一种基于模糊神经网络的隧道照明控制 系统实现节能。将车速、车流量和洞外亮度做为系统的输入，照明回路调光数值做为系统的 输出。系统主要用于自适应控制，神经网络采用了 BP 网络。文章介绍了系统的功能和实现 的关键技术。 关键词：隧道照明；自适应控制；模糊神经网络 中图分类号：TP273 文献标识码：A Abstract:In the illumination of tunnels which waste a lot of electric energy now,a tunnel illumination control system based on fuzzy neural network was adopted to save energy. In this control system,the vehicle speed,vehicle flowrate and tunnel ambient exterior are the input ,adjustment for illumination is the output.The control system applied to self-adaptive control,BP neural network was adopted. The paper presents the capability and the key technology of system. Key words: tunnel illumination, self-adaptive control, fuzzy neural network 前言 我国的高速公路建设事业在不断发展，陆续投入运行的高速公路隧道随山区通车里程的 增加而日渐增多。但是，高的设计车速，大的交通流量和较高的车流密度给高速公路的行车 安全造成很大的威胁。特别是在进入高速公路隧道时，视野内光线的明暗发生急剧变化，人 的视力骤然下降，对行驶着的驾驶员通过隧道存在着极大的危险性。而盲目加大照明，提高 隧道内的亮度，又会使运营费用巨额增加。因此, 本文将具有学习能力的模糊神经网络模型 应用在隧道照明控制系统中, 根据环境参数(洞外亮度、车速、车流量等) 的改变自动修改控 制方案，从而实现实时节能控制。 1 公路隧道照明控制方法 1.1 逻辑开关法 目前的隧道照明大都采取逻辑开关法作为隧道照明的控制方法。逻辑开关法是利用灯具 的不同排列组合和现场控制器提供的数字信号对附加照明灯进行逻辑控制，使其产生所需光 强分布的附加亮度。逻辑开关法控制程序和线路设计简单，灯具选择灵活，维修保养容易， 但附加亮度连续性不好，而且都是以最大亮度做照明，造成大量电能的浪费。 1.2 模糊调光法 隧道照明受到洞外亮度、车速、车流量等因素的影响，而用作照明的灯具随使用时间不 同光效也不同，很难建立一个精确的数学模型。模糊控制以模仿人的模糊综合判断推理来处 理常规方法难以解决的模糊信息处理的难题，能对那些复杂的具有非线性、甚至根本无法建 立精确数学模型的系统进行有效而精确的控制。但模糊控制系统主观性较强, 其控制规则和 隶属函数是靠人的直观经验制定的, 自身不具备学习能力, 不能随着环境条件的改变而更 改。神经网络具有自适应和自学习能力，能弥补模糊控制的缺陷，而神经网络不善于表达基 于规则的知识，因此在对神经网络的进行研究训练时，由于不能很好地利用己有的经验知识， 常常只能将初始权值取为零或随机数，从而增加了网络的训练时间或者陷入非要求的局部极 值。模糊控制能充分利用已有的专家经验，弥补神经网络的不足。因此，本文提出了一种基 于模糊神经网络的模糊调光控制方案，将模糊控制和神经网络相结合，充分利用两者的优点， 弥补各自