公路隧道照明精确检测与智能控制系统研究

郭俊凯

doi:10.3973/j.issn.2096-4498.2020.S2.010

隧道建设 >

2020 , Vol. 40 >Issue S2: 76 - 81

DOI: https://doi.org/10.3973/j.issn.2096-4498.2020.S2.010

研究与探索

公路隧道照明精确检测与智能控制系统研究

郭俊凯

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（山西省交通信息通信有限公司，山西太原 030000）

郭俊凯（1980—），男，山西长治人，2007年毕业于同济大学，软件工程专业，硕士，高级工程师，现主要从事高速公路机电工程及科研工作。E-mail： 285272237@qq.com。

网络出版日期: 2021-03-21

基金资助

山西交通控股集团有限公司科技项目（18-JKKJ-28）

收起

Study on Lighting Accurate Detection and Intelligent Control System in Highway Tunnel

GUO Junkai

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（Shanxi Traffic Information & Communication Co., Ltd., Taiyuan 030000, Shanxi, China）

Online published: 2021-03-21

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摘要

为解决公路隧道照明系统节能与行车安全、运营管理之间的矛盾，采用理论分析及实际检验的方法，分析了隧道照明控制系统的调光原理、照明控制系统结构以及亮度检测误差产生的原因，设计了一种可调量程的亮度检测仪并给出校准及亮度检测步骤，解决了公路隧道亮度精确检测的难题，采用模糊神经网络算法在照明系统中进行了实际应用，实践证明本算法在亮度满足实际运营需求的前提下可取得良好的节能效果。

关键词： 公路隧道; 隧道照明; 亮度精确检测; 智能控制系统; 模糊神经网络

本文引用格式

郭俊凯 . 公路隧道照明精确检测与智能控制系统研究[J]. 隧道建设, 2020 , 40(S2) : 76 -81 . DOI: 10.3973/j.issn.2096-4498.2020.S2.010

Abstract

The conflicts among illuminating system energy saving and driving safety, operations management are prominent in highway tunnel. Therefore, through theoretical analysis and practical test, someitems such as lightadjusted principle, structure and error cause of brightness dection in terms of the tunnel illuminating system are analyzed. Then an adjustable brightness detector is designed, and the steps for calibration and brightness detection are presented. Therefore, the problem about brightness detection in highway tunnel is solved. By adopting fuzzy neural network algorithms, the practical application proves that the brightness can meet the requirement of actual operation, and based on the premise, the energy saving effect is good.

Key words： ; highway tunnel; tunnel lighting; brightness accurate detection; intelligent control system; fuzzy neural network

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