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      智慧路燈雨水收集與調(diào)控策略研究

      2020-02-02 10:47:14張國(guó)泉李俊杰趙崇杰姚宇蘢駱少明
      關(guān)鍵詞:抽水泵燈桿伺服電機(jī)

      張國(guó)泉,李俊杰,趙崇杰,姚宇蘢,黃 福,楊 勇★,駱少明★

      (1.廣東技術(shù)師范大學(xué),廣東 廣州 510635; 2.廣州長(zhǎng)仁工業(yè)科技有限公司,廣東 廣州 511338)

      0 引言

      智慧城市作為城鎮(zhèn)化的終極發(fā)展方向,在其發(fā)展過程中,各大城市仍存在較多問題.一方面是暴雨連襲及排水管道不暢而造成的城市內(nèi)澇事故.另一方面是傳統(tǒng)的路燈不能配合其它路面感知技術(shù)和裝備,使得路燈無法實(shí)時(shí)檢測(cè)氣象和安防等功能.

      “逢雨必澇”的城市頑疾,為何久治不愈[1]?城市的降雨量超過了其自身的排水系統(tǒng)的極限,導(dǎo)致城市內(nèi)澇不時(shí)發(fā)生.目前,國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)雨水控制利用進(jìn)行過一系列研究.徐美[2]等通過精細(xì)化洪澇模型,實(shí)現(xiàn)了全程模擬雨水在河道、地表、管網(wǎng)的流動(dòng)情況,為城市內(nèi)澇的識(shí)別與預(yù)警提供有力的數(shù)據(jù)支撐.任伯幟[3]提出了雨水徑流的設(shè)計(jì)方法,為城市的排水系統(tǒng)的設(shè)計(jì)以及城市雨洪調(diào)控等提供有效工具.

      張嫣和裘鴻菲[4]通過對(duì)城市的降雨匯水路徑進(jìn)行分析,從另一個(gè)層面上設(shè)計(jì)了湖水與綠地共融的城市雨洪安全格局.李佳[5]對(duì)于雨水控制利用工程的現(xiàn)行規(guī)范進(jìn)行解析,廣州市雨水調(diào)蓄入滲及雨水回收利用系統(tǒng)設(shè)計(jì)重現(xiàn)期可提高到五至十年,以抵抗大暴雨或特大暴雨.劉楠楠等[6]對(duì)雨水資源化利用工程所存在的問題進(jìn)行歸納,得出影響雨水資源的利用效率的原因是缺乏多個(gè)單項(xiàng)技術(shù)的系統(tǒng)化應(yīng)用,導(dǎo)致雨水的收集、存 儲(chǔ)、輸送與利用聯(lián)系不緊密.城市發(fā)生內(nèi)澇有歷史的、現(xiàn)實(shí)的原因,而根治則需集合各方面智慧.

      暴雨強(qiáng)度、雨水的徑流計(jì)算模型、內(nèi)澇的識(shí)別等都已具備了成熟的理論支持,但排水系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與調(diào)控還不夠完備.城市內(nèi)澇、照明信息化水平低下已然成為當(dāng)下各大城市亟待解決的問題.為此,本文設(shè)計(jì)了一種能自動(dòng)調(diào)控雨水流量、收集存儲(chǔ)雨水與太陽能、體積小、結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單的智慧路燈,為智慧城市生態(tài)系統(tǒng)建設(shè)提供一定支撐.

      1 智慧路燈的三維模型設(shè)計(jì)

      針對(duì)現(xiàn)有路燈安裝后不可拆卸、升降、笨重等關(guān)鍵技術(shù)問題,對(duì)高效雨水、陽光收集裝置結(jié)構(gòu)、雨水通道、升降關(guān)鍵零部件等進(jìn)行創(chuàng)新優(yōu)化設(shè)計(jì),本文建立高效雨水、陽光收集裝置的三維優(yōu)化模型和參數(shù)化設(shè)計(jì)系統(tǒng),如圖1所示.

      圖1 智慧路燈結(jié)構(gòu)示意圖Fig.1 Structure diagram of smart street lamp

      智慧路燈的燈桿內(nèi)部為空心,燈桿兩端為開口,水箱安裝在燈桿的下部,燈桿和水箱相連通.燈桿上部的開口安裝擋板,太陽能光伏板轉(zhuǎn)動(dòng)式安裝在燈桿上部,太陽能光伏板可隨太陽的變化而轉(zhuǎn)動(dòng),雨水經(jīng)過太陽能光伏板進(jìn)入半圓柱筒雨水收集臺(tái).太陽能光伏板和擋板、半圓柱筒雨水收集臺(tái)、空心燈桿、水箱共同形成雨水收集器.蓄電池和路燈安裝在燈桿上,蓄電池和太陽能光伏板、路燈電連接.本裝置能根據(jù)降雨量大小實(shí)時(shí)自動(dòng)調(diào)控閥門開放大小與方向,在大降雨量的時(shí)候,開啟調(diào)控系統(tǒng)閥門,利用水泵將水箱中的雨水抽至蓄水池.

      2 伺服電機(jī)及抽水泵的建模

      本文研究的是抽水系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性,先將系統(tǒng)分為幾大部分,再對(duì)各個(gè)部分建立數(shù)學(xué)模型,這是比較常見的數(shù)學(xué)模型建立的方法.通過分析系統(tǒng)后,將其分為兩個(gè)子系統(tǒng)、分別建立其數(shù)學(xué)模型、最后集總建模三個(gè)階段[7]. 本文將抽水系統(tǒng)分為兩大模塊,分別是直流伺服電機(jī)調(diào)速模塊、抽水泵模塊,圖2為伺服電機(jī)與抽水泵控制系統(tǒng)圖.系統(tǒng)的被控對(duì)象為路面水位的高度,位移傳感器作為系統(tǒng)的反饋檢測(cè)元件.

      圖2 伺服電機(jī)與抽水泵控制系統(tǒng)圖Fig.2 Servo motor and pump control system diagram

      2.1 伺服電機(jī)數(shù)學(xué)模型建立

      本文將伺服電機(jī)簡(jiǎn)化為一階環(huán)節(jié),第一個(gè)模塊為交流調(diào)速模塊,該模塊主要是控制定量泵的流量,模塊中的電機(jī)和定量泵是連接在一起的,連接器對(duì)系統(tǒng)的影響小,故可忽略,伺服電機(jī)數(shù)學(xué)模型[7]:

      式中,Ne( s)為電機(jī)轉(zhuǎn)速(r/s),U(s)為輸入電壓(V),Kv表示速度增益(r/s/v),Tm表示時(shí)間常數(shù)(s).

      2.2 抽水泵數(shù)學(xué)模型建立

      抽水系統(tǒng)通過伺服電機(jī)的轉(zhuǎn)動(dòng),來控制泵體的抽水量,每個(gè)定量泵的抽水量是不變的.在系統(tǒng)建模時(shí),確保以下假設(shè)成立:

      (1)泵的流動(dòng)狀態(tài)是層流.

      (2)不會(huì)出現(xiàn)壓力飽和的現(xiàn)象.

      (3)忽略泵的流量脈動(dòng).

      因此,抽水泵的輸出流量為[7]:

      3 伺服電機(jī)及抽水泵控制系統(tǒng)綜合模型

      由以上各個(gè)模塊的數(shù)學(xué)模型可以得到抽水系統(tǒng)傳遞函數(shù)框圖.當(dāng)電機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)時(shí),抽水泵開始抽水,系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型框圖如圖3所示:

      圖3 伺服電機(jī)及抽水泵控制系統(tǒng)綜合模型Fig.3Integrated model of servo motor and pump control system

      本系統(tǒng)的閉環(huán)傳遞函數(shù)為:

      式中,A為實(shí)驗(yàn)區(qū)域面積(m2).

      本文利用MATLAB根據(jù)表1系統(tǒng)參數(shù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)仿真,模擬當(dāng)降雨量超過預(yù)設(shè)值時(shí),啟動(dòng)抽水泵進(jìn)行抽水,能否快速將雨水水位降低至預(yù)設(shè)值.

      表1 泵抽水水位控制系統(tǒng)參數(shù)Table1 Parameters of pump level control system

      4 模糊PID控制器及算法研究

      目前應(yīng)用較為精確的控制器是模糊PID控制器,其具有魯棒性強(qiáng)、結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單的特點(diǎn).抽水泵抽水會(huì)因?yàn)橥饨鐪囟鹊淖兓斐筛蓴_,因此采用模糊PID控制器可以增強(qiáng)抗干擾的能力.

      4.1 模糊PID控制器設(shè)計(jì)

      由于抽水泵需要在外界存在干擾的情況下進(jìn)行抽水,為了提高抽水泵的調(diào)節(jié)精度和調(diào)節(jié)速度,采用PID控制策略可以有效提高抽水泵響應(yīng)速度.PID控制器中的比例系數(shù)是影響抽水泵的調(diào)節(jié)速度,積分環(huán)節(jié)是用于調(diào)節(jié)系統(tǒng)的誤差,提高精度,微分環(huán)節(jié)是為了防止系統(tǒng)出現(xiàn)超調(diào)現(xiàn)象.

      PID控制主要是對(duì)PID的參數(shù)進(jìn)行整定,但在很多情況下,系統(tǒng)存在非線性的問題,如果采用傳統(tǒng)PID的控制方法,其精度可能達(dá)不到期望值.故選擇模糊PID控制,讓模糊規(guī)則自動(dòng)推理出PID最佳參數(shù).以誤差e及誤差變化率ec為輸入,自動(dòng)完成PID參數(shù)的自整定.設(shè)計(jì)的模糊控制器如圖4所示[8]

      圖4 模糊PID控制器結(jié)構(gòu)Fig. 4 Structure of fuzzyPID controller

      4.2 模糊PID控制算法與模糊規(guī)則的設(shè)計(jì)

      PID控制的表達(dá)式[9]如式(5)所示:

      式中,u(t)為PID控制的輸出,e(t)為PID控制的輸入,KP為比例系數(shù),KI為積分系數(shù),KD為微分系數(shù).

      模糊PID控制算法能對(duì)當(dāng)前系統(tǒng)的誤差及誤差變化率進(jìn)行調(diào)節(jié),根據(jù)模糊規(guī)則進(jìn)行推理,實(shí)現(xiàn)對(duì)PID參數(shù)的自動(dòng)調(diào)節(jié),增強(qiáng)系統(tǒng)的抗干擾能力.KP、KI、KD整定如(6)(7)(8)所示:

      將誤差e及誤差率ec作為系統(tǒng)的輸入為系統(tǒng)的輸出,輸入輸出的模糊子集為{NB、NM、NS、Z0、PS、PM、PB},分別代表負(fù)大、負(fù)中、負(fù)小、零、正小、正中、正大.設(shè)置輸入輸出論域?yàn)閇-3,3],量化等級(jí)設(shè)置為{-3、-2、-1、0、1、2、3}[10].選擇輸入隸屬度函數(shù)與輸出隸屬度函數(shù)分別為高斯函數(shù)、三角形函數(shù),誤差e及誤差率ec的隸屬度函數(shù)如圖5所示:

      圖5 誤差e及誤差率ec的隸屬度函數(shù)Fig. 5 Membership function of error e and error rate ec

      表2 ΔKP 參數(shù)調(diào)節(jié)模糊規(guī)則表Table 2 Fuzzy rule table of ΔKP parameter adjustment

      表3 ΔKI 參數(shù)調(diào)節(jié)模糊規(guī)則表Table 3 Fuzzy rule table ofΔKI parameter adjustment

      表4 ΔKD 參數(shù)調(diào)節(jié)模糊規(guī)則表Table 4 Fuzzy rule table ofΔKDparameter adjustment

      5 雨水調(diào)控仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

      根據(jù)模糊規(guī)則,在MATLAB 中的simulink進(jìn)行系統(tǒng)的搭建,模擬在900m2區(qū)域內(nèi),5min 降雨量為10500L ,即水位高度約為12mm ,輸入雨水水位預(yù)設(shè)高度為10mm . 在Simulink上搭建好數(shù)學(xué)模型[12],通過不斷調(diào)試,設(shè)定模糊PID控制器的3 個(gè)參數(shù)初始值分別為時(shí),控制效果較好.由此,可以得到以下的仿真圖:

      圖6 伺服電機(jī)及抽水泵控制系統(tǒng)模糊PID控制圖Fig.6 PID control chart of servo motor and pump control system

      圖7 控制系統(tǒng)響應(yīng)圖Fig.7 Response diagram of control system

      圖6為本文研究的抽水泵控制系統(tǒng)PID控制圖.系統(tǒng)仿真實(shí)驗(yàn)搭建完畢后,開始仿真實(shí)驗(yàn).在Simulink上輸入一個(gè)水位高度,將仿真時(shí)間設(shè)置成0.5s,可以得出傳統(tǒng)PID調(diào)節(jié)時(shí)間大約為0.2s,引入模糊控制后,系統(tǒng)調(diào)節(jié)時(shí)間大約為0.1s,響應(yīng)速度得到明顯的提高,調(diào)節(jié)時(shí)間更為迅速.從圖7中可以看出,模糊PID控制的調(diào)節(jié)時(shí)間為0.1s,即暴雨天氣下,當(dāng)雨水水位超過設(shè)定值時(shí),啟動(dòng)抽水泵進(jìn)行抽水,0.2s后即可將雨水水位降至設(shè)定值.

      圖8 加入干擾的控制系統(tǒng)響應(yīng)圖Fig.8 Response diagram of control system with disturbance

      圖8為本文研究的抽水泵控制系統(tǒng)在加入干擾后的系統(tǒng)響應(yīng)圖,在0.3s時(shí)加入干擾,傳統(tǒng)PID調(diào)節(jié)的時(shí)間大約為0.04s,進(jìn)入穩(wěn)定狀態(tài)的速度較慢,而在引入模糊規(guī)則后的PID控制,調(diào)節(jié)的時(shí)間大約為0.02s,響應(yīng)速度較傳統(tǒng)PID快,由于加入模糊控制后,控制器的參數(shù)能夠根據(jù)目前的系統(tǒng)狀態(tài)做出相應(yīng)的PID參數(shù)調(diào)整.所以,引入模糊規(guī)則的PID控制器比傳統(tǒng)PID控制器的魯棒性更強(qiáng)、響應(yīng)速度更快、穩(wěn)定性更好.

      6 總結(jié)

      本文針對(duì)大降雨引起的城市內(nèi)澇、道路淹堵以及能源緊缺等一系列問題,提出了一種利用智慧路燈收集雨水和自動(dòng)調(diào)控雨水流量的策略.首先利用三維繪圖軟件SolidWorks對(duì)智慧路燈進(jìn)行建模,設(shè)計(jì)了一種能自動(dòng)調(diào)控雨水流量、收集存儲(chǔ)雨水與太陽能、體積小、結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單的智慧路燈.接著,以智慧路燈為平臺(tái),通過對(duì)抽水泵進(jìn)行改裝,對(duì)抽水泵位置控制系統(tǒng)建立數(shù)學(xué)模型,在MATLAB中的Simulink進(jìn)行實(shí)驗(yàn)仿真,傳統(tǒng)PID 控制的抽水泵位置控制系統(tǒng)的水位響應(yīng)曲線較平滑,無超調(diào)量,穩(wěn)態(tài)誤差較小,但進(jìn)入穩(wěn)定狀態(tài)的時(shí)間長(zhǎng).引入模糊規(guī)則后的PID控制器,系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間短,無超調(diào)量,誤差小,顯示該系統(tǒng)工作狀態(tài)良好,響應(yīng)速度較快,穩(wěn)定性和適應(yīng)性較好.在加入干擾后,模糊PID控制器比傳統(tǒng)PID的響應(yīng)時(shí)間短,穩(wěn)定性好.即在暴雨天氣下,當(dāng)雨水水位超過預(yù)設(shè)值時(shí),啟動(dòng)抽水泵進(jìn)行抽水,可以快速將雨水水位降至到預(yù)設(shè)值.

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