作者：李志鹏公路隧道通风控制模糊控制神经网络
摘要：运用前馈式神经网络理论、空气动力学理论以及模糊控制理论,针对马鞍山特长隧道的特点,以污染物浓度预测增量、污染物实测浓度和控制目标为输入,以需要增加或减少的风机组数为输出,构建了前馈式智能模糊控制系统,达到了隧道按需通风、节能减排的目的,解决了传统后馈式通风控制方式滞后、粗放的问题,利用Matlab软件对该系统进行仿真、调试,验证了该系统的有效性,通过计算马鞍山隧道一天开启风机的耗电量可知,采用前馈式智能模糊控制系统可以比采用传统后馈式通风控制系统相对节能12.21%左右,节能减排效果显著,对类似隧道工程的研究具有参考和指导意义。
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