鉴于近年来世界各地频发的灾难性隧道运营事故,隧道的运营安全问题已引起各界极大关注,隧道的运营和管理技术也成为当今研究的热点课题。按照国家规划到2020年,我国公路交通要基本实现现代化,西部公路交通要实现跨越式发展,公路隧道的建设势必大规模增加,同时隧道的运营管理的高效率需要有智能化的综合监控技术来实现,但目前我国该领域某些关键技术和相关设备还比较落后,主要依赖于进口和二次开发。为了提高我国公路隧道运营管理水平,增加公路隧道监控技术科技含量,填补国内技术空白,急需开发具有自主知识产权的核心技术。本文提出对集成化隧道监控技术及系统开发进行研究,以期实现隧道监控系统的标准化、集成化、智能化,逐步替代相关进口技术和设备。 本文以提高我国隧道运营管理技术水平,确保隧道运营安全为出发点,运用现代控制理论,以人工智能和神经网络理论为基础,以信息技术、通信技术为手段,研究隧道运营管理的综合监控技术和集成系统开发。提出了公路隧道智能控制的关键技术与发展方向以及当前应着重解决的问题,描述了公路隧道监控技术应尽快实现国产化并初步走向智能化的目标。为该领域相关技术的进一步研究打下了基础。同时搜集分析了国内外本领域的最新研究成果,研究提出了隧道综合监控技术的集成化方法,进行了隧道监控技术集成化的结构设计。开发了一套开放的、标准的、可集成化的隧道综合监控系统,创新了隧道运营管理模式。 通过分析现行的高速公路长大公路隧道通风控制存在的不足,本文应用人工智能原理研究长大隧道通风的智能控制方法,提出了一套动态的、实时的、有自学习能力的智能控制方法。这种隧道通风智能控制系统具有在线自学习能力,能使知识库的内容不断完善更新,让系统逐渐接近实际运营的隧道环境,从而达到高效节能的控制目的。本文提出的智能控制方法算法简单,调试方便,实时控制结果令人满意,在工程上有推广和应用价值。 由于交通系统具有较强的非线性、模糊性和不确定性,是一个典型的分布式系统,传统的理论与方法很难对其进行有效控制。目前,把先进的智能控制技术、信息融合技术、智能信息处理技术与交通工程学结合起来已成为智能交通控制研究的方向。因此,本文在对高速公路隧道宏观动态交通流解析模型进行分析研究