摘 要： 對煙火場區(qū)域的人員智能視覺分析系統(tǒng)進(jìn)行合理設(shè)計(jì)，可以對煙火場區(qū)域內(nèi)的人員進(jìn)行準(zhǔn)確定位，提高火場救援效率，傳統(tǒng)的煙火場區(qū)域的人員智能視覺分析系統(tǒng)在模式識別領(lǐng)域一直存在誤差大、滯后大的問題。設(shè)計(jì)一種煙火場區(qū)域的人員智能視覺分析系統(tǒng)，對系統(tǒng)內(nèi)的硬件進(jìn)行描述：采用TI公司的DM642為核心芯片，進(jìn)行煙火場區(qū)域的人員圖像采集；以DDR為中心進(jìn)行圖像的存儲；以TMS320DM8168為接口核心進(jìn)行與外部設(shè)備的連接，采用Ahera公司生產(chǎn)的FPGA芯片EPIC20F324對煙火場區(qū)域的人員進(jìn)行智能分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該系統(tǒng)具有良好的實(shí)時(shí)性和穩(wěn)定性，可以有效地對煙火場區(qū)域的人員位置進(jìn)行智能視覺分析。

關(guān)鍵詞： 煙火場區(qū)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(xiàn)標(biāo)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(shù)量和規(guī)模在不斷增加，公路隧道的相關(guān)技術(shù)已成為了熱門研究之一。其中對于公路隧道通風(fēng)的研究具有十分重要的意義，因?yàn)楣匪淼劳L(fēng)不僅關(guān)乎到隧道內(nèi)車輛人員的生命財(cái)產(chǎn)安全，而且關(guān)乎整體高速公路的通暢運(yùn)行；同時(shí)有效控制隧道通風(fēng)對于節(jié)約國家能源，降低運(yùn)行成本等具有積極的作用[1?4]。

由于隧道通風(fēng)系統(tǒng)在實(shí)際運(yùn)行時(shí)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(nèi)車流量等，本文僅將CO濃度作為控制目標(biāo)，研究隧道通風(fēng)風(fēng)量調(diào)節(jié)控制系統(tǒng)。傳統(tǒng)的控制方法主要有后反饋式控制、時(shí)序控制、前饋控制。后反饋式控制是將隧道內(nèi)的CO濃度檢測值作為反饋量與CO濃度閾值進(jìn)行比較運(yùn)算，從而直接控制風(fēng)機(jī)的運(yùn)行。時(shí)序控制方法相對簡單，但是控制效果最弱，該方法根據(jù)對某個(gè)隧道內(nèi)的CO濃度變化規(guī)律進(jìn)行長期監(jiān)測，并設(shè)定固定的程序?qū)︼L(fēng)機(jī)進(jìn)行控制。前饋控制法是通過對隧道內(nèi)交通流量進(jìn)行監(jiān)測，從而判斷隧道內(nèi)CO濃度，并發(fā)出風(fēng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)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(jié)合，對隧道內(nèi)通風(fēng)風(fēng)量進(jìn)行控制。

1 控制對象數(shù)學(xué)模型

本文研究的通風(fēng)機(jī)由風(fēng)機(jī)、電機(jī)以及集流器等構(gòu)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(dāng)風(fēng)機(jī)啟動(dòng)時(shí)的零壓階段，風(fēng)機(jī)將隧道外新風(fēng)送入隧道內(nèi)，此時(shí)隧道內(nèi)氣流壓力保持不變，可以將此過程看作是滯后環(huán)節(jié)；隨著風(fēng)機(jī)作用時(shí)間的增加，隧道內(nèi)氣流壓力開始變化并逐漸穩(wěn)定到期望的壓力值，可以將此過程看作是一階慣性環(huán)節(jié)，因此本文研究隧道內(nèi)壓力控制對象時(shí)，將其看作是一階純滯后慣性環(huán)節(jié)：

[G1=K1T1S+1e-τ1s] （1）

式中：K1為靜態(tài)增益；T1為慣性常數(shù)；τ1為滯后時(shí)間。

隧道內(nèi)CO濃度變化也同樣等效為一階純滯后慣性環(huán)節(jié)：

[G2=K2T2S+1e-τ2s] （2）

式中：K2為靜態(tài)增益；T2為慣性常數(shù)；τ2為滯后時(shí)間。

綜上可以得到本文研究隧道內(nèi)通風(fēng)風(fēng)量調(diào)節(jié)控制對象的數(shù)學(xué)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(shù)成熟，已經(jīng)廣泛應(yīng)用于各種領(lǐng)域。PID算法中的比例控制能夠?qū)ο到y(tǒng)產(chǎn)生的偏差立即成比例的進(jìn)行控制，迅速降低誤差；積分控制主要作用是通過降低系統(tǒng)靜態(tài)誤差，從而提高系統(tǒng)精度；微分控制的作用是對誤差變化趨勢進(jìn)行預(yù)測，當(dāng)誤差即將變大時(shí)，微分控制會提前做出反映，降低誤差，提高PID控制系統(tǒng)的響應(yīng)速度，降低調(diào)整時(shí)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(jù)制定的模糊推理規(guī)則，得到系統(tǒng)輸出的模糊量，最后通過解模糊得到系統(tǒng)實(shí)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(tǒng)反饋量和控制輸出的精確值轉(zhuǎn)化到對應(yīng)的模糊論域。具體的說，本文控制系統(tǒng)反饋量是隧道內(nèi)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(fù)大（NB），負(fù)中（NM），負(fù)?。∟S），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(shù)如圖1所示[10]。模糊PID算法通過制定的模糊規(guī)則找出PID控制的比例、積分和微分參數(shù)與CO濃度偏差量、偏差量變化率之間模糊關(guān)系，在此列出PID控制的比例、積分和微分參數(shù)的增量與CO濃度偏差量、偏差量變化率之間模糊關(guān)系，見表1[11]。通過模糊規(guī)則得到的ΔKP，ΔKI，ΔKD加上原PID的三個(gè)參數(shù)即得到PID控制器的實(shí)際控制參數(shù)，從而對隧道的通風(fēng)機(jī)進(jìn)行控制，調(diào)節(jié)風(fēng)量，調(diào)節(jié)隧道內(nèi)CO濃度。

3 實(shí)驗(yàn)分析

本文研究的隧道全長為890 m，通風(fēng)方式是縱向通風(fēng)。通風(fēng)風(fēng)機(jī)是對旋軸流風(fēng)機(jī)，三相異步電動(dòng)機(jī)型號為YBF2?160M2?2型，額定功率為30 kW，額定轉(zhuǎn)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(shè)置為[50 ppm，400 ppm]，歸一化論域后變?yōu)閧-6，-5，-4， -3，-2，-1，0，1，2，3，4，5，6}。控制對象數(shù)學(xué)模型中K1=2.5，T1=3，τ1=1.5，K2=8，T2=2，τ2=2。設(shè)定PID參數(shù)的初始值為[KP0]=3.8、[KI0]=-1.8和[KD0]=37.5。

針對該隧道內(nèi)CO濃度24 h的監(jiān)測數(shù)據(jù)，圖2是使用傳統(tǒng)的后反饋式控制方式的CO濃度監(jiān)測值和風(fēng)機(jī)風(fēng)量數(shù)據(jù)?？梢钥闯?，風(fēng)機(jī)風(fēng)量的調(diào)整遠(yuǎn)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(tǒng)PID控制方式的CO濃度監(jiān)測值和風(fēng)機(jī)風(fēng)量數(shù)據(jù)?？梢钥闯?，風(fēng)機(jī)風(fēng)量能夠相對較好地跟隨CO濃度的變化，能夠?qū)λ淼纼?nèi)CO濃度進(jìn)行抑制。

4 結(jié) 論

本文使用后反饋式控制與模糊PID控制算法相結(jié)合，對隧道內(nèi)通風(fēng)風(fēng)量進(jìn)行控制，對模糊PID控制器建立過程進(jìn)行了詳細(xì)闡述。最后使用一全長為890 m的隧道進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析。結(jié)果表明，相比傳統(tǒng)的后反饋式控制方式和傳統(tǒng)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(diào)節(jié)風(fēng)量，超調(diào)量更低、調(diào)整時(shí)間更短。說明本文研究的模糊PID控制方法應(yīng)用于隧道的通風(fēng)風(fēng)量調(diào)節(jié)具有較好的應(yīng)用效果和明顯的優(yōu)勢。

參考文獻(xiàn)

[1] 趙洋楊.基于模糊控制的隧道通風(fēng)節(jié)能系統(tǒng)的研究與設(shè)計(jì)[D].西安：長安大學(xué)，2013.

[2] 周奎寧.基于模糊控制的隧道節(jié)能通風(fēng)控制系統(tǒng)研究[D].長沙：湖南大學(xué)，2013.

[3] 黨江杰.基于模糊控制的隧道通風(fēng)節(jié)能控制模型研究[D].西安：長安大學(xué)，2013.

[4] 葉龍.基于PLC控制的高速公路隧道通風(fēng)節(jié)能系統(tǒng)[D].長沙：湖南大學(xué)，2012.

[5] 馮威.越江隧道的通風(fēng)控制模型及控制方法研究[D].上海：同濟(jì)大學(xué)，2007.

[6] 任桂山.城市公路隧道通風(fēng)智能控制系統(tǒng)研究[D].武漢：武漢理工大學(xué)，2008.

[7] 黃惠斌.基于PSO優(yōu)化的模糊控制在隧道通風(fēng)中的應(yīng)用[D].長沙：湖南大學(xué)，2009.

[8] 馬永杰.公路隧道縱向通風(fēng)神經(jīng)模糊控制系統(tǒng)應(yīng)用研究[D].成都：西南交通大學(xué)，2003.

[9] 楊治攀.公路特長隧道安全運(yùn)營節(jié)能與智能聯(lián)動(dòng)研究[D].重慶：重慶交通大學(xué)，2014.

[10] 吳萍，劉滌塵，趙潔，等.基于模糊自適應(yīng)PID控制的壓水堆負(fù)荷跟蹤[J].電網(wǎng)技術(shù)，2011（4）：76?81.

[11] 朱雪耀，趙福宇.壓水堆負(fù)荷跟蹤的模糊控制系統(tǒng)[J].核動(dòng)力工程，1998（5）：456?461.