公路隧道是公路上一个相对封闭的特殊路段,汽车在行驶时产生各种废气和小颗粒难以流通,从而形成污染。对于长大隧道,超标的废气会威胁驾乘人员的身体健康,过浓的烟雾会影响驾驶员行车的安全。为了净化隧道内的空气,须采用机械通风,通过启动射流风机将隧道内的污染物浓度控制在容许的限度内。由于公路隧道纵向通风系统具有很强的时变、非线性和大滞后特点,因而很难获得准确的数学模型,难用传统的控制方法来控制。同时在我国能源紧缺的形势下,降低通风系统高昂运营费用成为公路隧道建设中急需解决的关键问题之一。本文对于隧道通风节能系统提出了一种基于智能控制的新思路。首先,利用模糊控制技术,将隧道通风系统看成一个“黑匣子”。利用专家或操作者的知识和经验,制定一套控制规则,并根据“最优规则排序无关”规则对建立的规则进行调整和优化。模糊控制器根据实时检测到的和给定的污染物浓度差值,经过模糊推理,来控制射流风机的启动停止。其次,针对隧道通风这样一个大滞后的系统,利用神经网络的自学习和自适应能力,构建神经网络在线控制系统,对隧道交通量进行预测,在不同时段对射流风机进行不同程度的预启动,用来提高控制系统的自动化程度和控制精度,降低风机的启动频率以及优化控制模型,从而达到实时节能控制的目的。然后,采用变频调速技术,对电机控制进行调速和启停,从而改善通风设备的启动条件,延长系统运行的寿命,节省更多的运行电能。最后,综合分析了智能控制技术和变频调速技术对于隧道通风系统进行节能控制,得出智能控制与传统控制相比能够节省约17%的能量,变频调速技术能够取得明显的节能效果,使得隧道通风系统理论上在控制效率和控制成本上达到优化的结论。