CN116804372A - 一种隧道施工作业尘毒控制方法、***及设备 - Google Patents
一种隧道施工作业尘毒控制方法、***及设备 Download PDFInfo
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Abstract
本发明提供了一种隧道施工作业尘毒控制***及方法，***包括：尘毒净化模组，由一级净化台架、二级净化台架和动力台架组成；一级净化台架包含条缝型射流风幕和大断面泡沫发生装置；二级净化台架搭载若干过滤净化装置；动力台架提供净化模组所需的水、电和压缩气体等动力源；环境参数监测控制模块，由前端监测传感器和控制中心组成，监测施工作业环境内的粉尘、一氧化碳等环境参数，传输到所述的控制中心，控制中心控制尘毒净化模组的泡沫发生量、风幕出口风速等参数。本方案安装后可无缝接入原有施工工序，不影响设备人员进出和作业，可有效减少滤芯更换频次，降低设备运行成本，智能调控净化模组运行状态，有效降低能耗和运行成本。
Description
技术领域
本发明属于隧道建设阶段施工作业环境控制技术、智能控制***数据处理方法领域，具体涉及一种用于隧道施工作业尘毒控制***及方法。
背景技术
隧道施工作业中***、出渣、喷浆等工序产生大量粉尘和有毒有害气体(以下简称尘毒)，不仅严重危害施工作业人员安全与健康，也制约了现场施工速度。随着隧道长度不断增加，仅依靠隧道通风排除施工作业产生的尘毒，已经越来越难达到预期效果，现场迫切需要局部尘毒治理装备，净化施工区域空气，保障施工安全高效稳步推进。
针对隧道施工尘毒治理技术与装备，目前存在以下几种：①以除尘台车为主体的移动式除尘装备，如CN 110107336A公开了一种以车体搭载吸尘、除尘部件的除尘台车；CN112682085 B公开了一种移动式车载循环除尘装置配合固定式风幕装置的***。除尘台车能够起到局部净化作用，但现场应用时存在影响大型施工机械设备进出、台车本身退出隧道时间较长等现实问题。②尾气催化净化装置，主要针对燃油设备产生的尾气污染物，但使用时可能会降低燃烧效率，导致燃油设备动力不足。③局部通风装置，主要作用是增强局部区域的风流循环，但不能从本质上解决污染物排出所需时间长的问题。
因此，如何同时解决隧道内粉尘与有毒有害气体问题，同时降低对现有施工工序的影响，是本领域面临的现实技术问题。
发明内容
有鉴于此，本发明提供了以下技术方案：
一方面，本发明提供了一种隧道施工作业尘毒控制***，所述***包括环境参数监测控制模块1和尘毒净化模组2；
所述尘毒净化模组2包括一级净化台架3、二级净化台架4和动力台架5；所述一级净化台架3用于快速降低高浓度粉尘，完成对含尘毒气体的一级净化，所述二级净化台架4用于完成对含尘毒气体的二级净化；
所述环境参数监测控制模块1包括监测传感器101和控制中心102；
所述监测传感器101检测隧道内环境参数，并传输至所述控制中心102，所述控制中心102基于所述环境参数调节所述尘毒净化模组2的运行状态。
优选地，所述尘毒净化模组2主体为门字型台架结构201，所述门字型台架结构201中间设置行车通道202，所述门字型台架结构201底部设置电力驱动滚轮203。
优选地，所述一级净化台架3包括条缝型射流风幕304和大断面泡沫发生装置；所述条缝型射流风幕304水平布设于行车通道202上方，射流方向设置为与隧道原有通风方向一致。
优选地，所述条缝型射流风幕304由压缩机组503供风，也可由隧道内压风管路供风。
优选地，所述大断面泡沫发生装置包括多组泡沫发生喷嘴301、PVC软管302与加液箱303；所述泡沫发生喷嘴301环形布设于一级净化台架3外侧，所述泡沫发生喷嘴301通过PVC软管302与加液箱303连接，所述加液箱303放置于一级净化台架3内部。
优选地，所述二级净化台架4设置于所述一级净化台架3后方，所述二级净化台架4上并联设置有若干组过滤净化组件401，所述过滤净化组件401包括导风口402、风机403、净化滤芯404、清灰反吹机构405和排风口406；
污染气流由导风口402进入净化滤芯404，过滤后风流由排风口406排出，导风口402朝向行车通道202，排风口406朝向隧道出口。
优选地，压缩气体由清灰反吹机构405吹出，除去净化滤芯404上积聚的灰尘。
优选地，所述动力台架5包括供电***501、供水***502和压缩机组503，所述供电***501、供水***502为所述一级净化台架3和所述二级净化台架4提供水和电，所述压缩机组503为备用气源，为条缝型射流风幕304和清灰反吹机构405提供压缩气体。
优选地，所述动力台架5设置于一级净化台架3、二级净化台架4之间。
优选地，所述监测传感器101沿隧道纵向布设，至少在一级净化台架3前方、二级净化台架4前方和二级净化台架4后方各布设1台。
优选地，所述监测传感器101至少包括粉尘传感器、一氧化碳传感器。
优选地，所述监测传感器101还布设于装药台车后端和仰拱附近的隧道侧壁。
优选地，所述控制中心102和监测传感器101、一级净化台架3、二级净化台架4和动力台架5之间通过蓝牙模块进行通讯。
另一方面，本发明还提供了一种隧道施工作业尘毒控制方法，所述方法应用于如上所述的隧道施工作业尘毒控制***，该方法包括：
S1、确定输入变量、输出变量的论域、对应模糊子集及论域到模糊子集的映射，并对输入变量、输出变量进行模糊化处理；
S2、建立模糊规则库，确定输入变量与输入变量之间的关系；
S3、基于所述模糊规则库及输入变量，进行模糊推理，得到输出变量的隶属度；
S4、对所述输出变量的隶属度进行反模糊化处理，得到控制参数清晰值。
优选地，所述S3进一步包括：
S301、构建多维多重模糊推理模型；
S302、计算输入量的笛卡尔乘积，令
将多维多重模糊推理模型转化为一维多重模糊推理模型：
其中，x1，x2，…，xn为输入变量，A11，A12，…，Amn为规则库中输入变量的模糊取值，B1，B2，…，Bm为规则库中输出变量的模糊取值，A′1，A′2，A′3，…，A′n表示实际输入量的模糊取值，B′表示实际输出量的模糊取值。
S303、将一维多重模糊推理模型分解为m个简单模糊推理模型：
则/>
其中，y为输出变量；
S304、将m个简单模糊推理模型聚合，得到最终推理结果：
B′＝B′1∪B′2∪…∪B′m；
则输出变量的隶属度为B′(y)＝B′1(y)∨B′2(y)∨…∨B′m(y)。
优选地，所述S4进一步包括：
将输出变量的隶属度曲线与横坐标围成的面积的重心，作为控制参数清晰值，即：
优选地，所述输入变量包括粉尘浓度自然对数、环境风速、工人距除尘设备距离、干式除尘器压损及是否为喷浆结束；所述输出变量包括泡沫发生量、干式除尘器过滤风速、风幕出口风速及干式除尘器清灰时间间隔。
与现有技术相比，本发明至少具备以下有益效果：①尘毒净化模组2外形采用门字型台架型式，安装后可无缝接入原有施工工序，保留行车通道202不影响设备人员进出和作业；②采用干湿联合净化方式快速降低***、喷浆等工序产生的高浓度尘毒，可减少滤芯更换频次，降低设备运行成本；③通过监测控制模块感知隧道内环境参数变化情况，根据处理负荷智能调控净化模组运行状态，可降低***能耗，减少碳排放。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1为本发明实施例的隧道施工作业尘毒控制***结构示意图；
图2为本发明实施例中尘毒净化模组2结构示意图；
图3为本发明实施例的环境参数监测控制模块传感器部署示意图；
图4为本发明实施例的方法流程示意图；
图5为本发明实施例的模糊推理机示意图。
附图中：
1-环境参数监测控制模块；2-尘毒净化模组；3-一级净化台架；4-二级净化台架；5-动力台架；101-监测传感器；102-控制中心；201-门字型台架结构；202-行车通道；203-电力驱动滚轮；301-泡沫发生喷嘴；302-PVC软管；303-加液箱；304-条缝型射流风幕；401-过滤净化组件；402-导风口；403-风机；404-净化滤芯；405-清灰反吹机构；406-排风口；501-供电***；502-供水***；503-压缩机组。
具体实施方式
下面结合附图对本发明实施例进行详细描述。应当明确，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
本领域技术人员应当知晓，下述具体实施例或具体实施方式，是本发明为进一步解释具体的发明内容而列举的一系列优化的设置方式，而该些设置方式之间均是可以相互结合或者相互关联使用的，除非在本发明明确提出了其中某些或某一具体实施例或实施方式无法与其他的实施例或实施方式进行关联设置或共同使用。同时，下述的具体实施例或实施方式仅作为最优化的设置方式，而不作为限定本发明的保护范围的理解。
如图1、图2所示，本发明实施例中，本***包括尘毒净化模组2和环境参数监测控制模块1。所述尘毒净化模组2基本承重结构为门字型台架，如图2中的门字型台架结构201所示，尘毒净化模组2包含一级净化台架3、二级净化台架4和动力台架5。一级净化台架3由条缝型射流风幕304和大断面泡沫发生装置组成，大断面泡沫发生装置由泡沫发生喷嘴301、PVC软管302、加液箱303构成；所述风幕与隧道原有通风形成协同增效作用，加强掌子面污染物的排出，所述大断面泡沫发生装置用于快速降低高浓度粉尘。二级净化台架4以并联过滤净化组件401为主体，完成对污染气体的二次净化。所述环境参数监测控制模块1由监测传感器101和控制中心102组成，通过监测传感器101感知隧道内粉尘和有毒有害气体浓度，传输至控制中心102，控制中心102通过数据分析判断***处理负荷，调节尘毒净化模组2的泡沫发生量、风幕出口风速、过滤净化组件401处理风量等参数，控制尘毒净化模组2运行状态。控制中心102和监测传感器101、一级净化台架3、二级净化台架4和动力台架5之间通过蓝牙模块进行通讯。
通过本实施例提供的上述技术方案，可无缝接入原有施工工序，不影响设备人员进出和作业；通过环境参数监测控制模块1感知隧道内环境参数变化情况，根据处理负荷智能调控净化模组运行状态，可有效降低***能耗，减少碳排放。
请参阅图2，本发明实施例中，所述尘毒净化模组2由一级净化台架3、二级净化台架4和动力台架5组成。一级净化台架3用于快速降低高浓度粉尘，完成对含尘毒气体的一级净化，所述二级净化台架4位于一级净化台架3后方，完成对含尘毒气体的二级净化。
尘毒净化模组2为门字型台架结构201，中间为行车通道202，门字型台架结构201底部设置电力驱动滚轮203。
一级净化台架3设有条缝型射流风幕304和大断面泡沫发生装置。条缝型射流风幕304水平布设于行车通道202上方，由空压机或隧道内压风管路供风，射流方向与隧道原有通风方向一致，以形成射流协同效应，加快掌子面处污染物排出速度。大断面泡沫发生装置包括多组环形布置的泡沫发生喷嘴301，通过PVC软管302连接加液箱303提供药液，当粉尘浓度高于设定阈值时，泡沫发生喷嘴301自动开启，快速降低高浓度粉尘，减轻后续净化环节负荷；加液箱303放置于一级净化台架3内部。
二级净化台架4包括若干组过滤净化组件401，过滤净化组件401之间可以设置为并联，单个组件由导风口402、净化滤芯404、清灰反吹机构405、排风口406、风机403等组成。运行一段时间后，压缩气体由清灰反吹机构405吹出，除去滤芯上积聚的灰尘，恢复滤芯过滤性能。
动力台架5上安装有供电***501、供水***502、压缩机组503和环境参数监测控制模块1的控制中心102。供电***501为压缩机组503、过滤净化组件401、加液箱303、控制中心102等供电；压缩机组503为备用气源，为条缝型射流风幕304和清灰反吹机构405提供压缩气体。
尘毒净化模组2的泡沫发生量、风幕出口风速、过滤净化组件401处理风量等参数可由控制中心102自动调节。所述尘毒净化模组2采用干湿联合净化方式快速降低***、喷浆等工序产生的高浓度尘毒，可减少滤芯更换频次，降低设备运行成本。
在更为优选的实施方式中，监测传感器101沿隧道纵向布设，至少在一级净化台架3前方、二级净化台架4前方和二级净化台架4后方各布设1台。
在又一个优化的实施方式中，请参阅图3，本方案，所述尘毒净化模组2安装于装药台车和仰拱栈桥之间。监测传感器101至少包括粉尘、一氧化碳传感器，传感器沿隧道纵向布设，分别安装在装药台车后端、一级净化台架3前端、二级净化台架4前端和仰拱附近的隧道侧壁。
进一步优选的实施例中，结合图4所示，控制中心102通过监测传感器传输的数据，实现对***处理负荷的预估，从而实现对泡沫发生量、条缝型射流风幕304出口风速、过滤净化组件401处理风量等参数的计算，实现***的智能化、精准化控制。
所述控制中心102的控制逻辑主要由变量模糊化处理、规则库构建、模糊推理、去模糊化处理四个步骤组成。本实施例中，该控制中心102的输入变量我们设置为粉尘浓度的自然对数、环境风速、工人距除尘设备的距离、干式除尘器压损、是否为喷浆结束，输出变量为泡沫发生量、干式除尘器过滤风速、风幕出口风速、干式除尘器清灰时间间隔。
首先，我们确定输入变量与输出变量的论域、对应的模糊子集以及论域到模糊子集的映射，使用隶属度值法对变量进行模糊化处理。
对于输入变量的设置如下表所示：
使用隶属度值法对上述变量进行模糊化处理，其中对于变量：粉尘浓度的自然对数、干式除尘器压损优选使用三角形隶属度函数，对于变量：泡沫发生量、干式除尘器过滤风速、风幕出口风速、干式除尘器清灰时间间隔优选使用梯形隶属度函数，对于变量：环境风速、工人距除尘设备的距离、是否为喷浆结束优选使用三角形和梯形隶属度函数。我们以一个更为优选的实际算例，说明上述各个变量的隶属度参数的设置，各变量的具体隶属度函数参数可设置如下：
粉尘浓度的自然对数：[1.36 2.99 4.63](低)，[3.32 4.95 6.58](中)，[5.286.91 8.54](高)；
干式除尘器压损：[-0.625 0 0.625](低)，[0.125 0.75 1.375](中)，[0.875 1.52.125](高)；
泡沫发生量：[-6.75 -0.75 0.75 6.75](低)，[2.25 8.25 9.75 15.75](中)，[11.25 17.25 18.75 24.75](高)；
干式除尘器过滤风速：[-0.75 -0.08333 0.08333 0.75](低)，[0.25 0.91671.083 1.75](中)，[1.25 1.917 2.083 2.75](高)；
风幕出口风速：[6.25 7.584 10.41 11.75](低)，[10.25 13.58 14.42 17.75](中)，[15.25 18.58 19.42 22.75](高)；
干式除尘器清灰时间间隔：[-6 0 0.5 1](极短)，[0.5 7.333 8.667 14](短)，[10 15.33 16.67 22](中)，[17.3333 24 30.6667](长)；
环境风速：[-0.83 0 0.25](低)，[0 0.5 1](中)，[0.5 1 2.083 2.75](高)；
工人距除尘设备的距离：[0 0 10](近)，[0 20 100 200](远)；
是否为喷浆结束：[-0.75 -0.08 0.83 0.95](非)，[0.8 1 1.83](是)；
步骤二中，我们通过建立模糊if-then规则的规则库，得到输入与输出之间的蕴含关系。
针对***除尘参数和干式除尘器清灰参数分别建立R1、R2两个规则库，其中干式除尘器清灰参数为干式除尘器清灰时间间隔和是否为喷浆结束，其余输入变量均属于***除尘参数。
针对***除尘参数，建立R1规则库：
a1：IF粉尘浓度高and环境风速高and工人距除尘设备远，Then泡沫发生量高、干式除尘器过滤风速高、风幕出口风速低。
a2：IF粉尘浓度高and环境风速高and工人距除尘设备近，Then泡沫发生量低、干式除尘器过滤风速高、风幕出口风速低。
……
a 18：IF粉尘浓度低and环境风速低and工人距除尘设备近，Then泡沫发生量低、干式除尘器过滤风速低、风幕出口风速高。
针对干式除尘器清灰参数建立R2规则库：
b1：IF除尘器压损高and喷浆结束，Then清灰装置的喷吹时间间隔极短。
b2：IF除尘器压损高and非喷浆结束，Then清灰装置的喷吹时间间隔短。
……
b6：IF除尘器压损低and非喷浆结束，Then清灰装置的喷吹时间间隔长。
接下来，步骤三中，结合所建规则库和输入变量，使用Mamdani算法进行模糊推理，得到输出变量的模糊子集。
基于Mamdani算法构建多维多重模糊推理模型如下：
存在规则库：
if x1＝A11，x2＝A12，…，xn＝A1n→then y＝B1
if x1＝A21，x2＝A22，…，xn＝A2n→then y＝B2
if x1＝Am1，x2＝Am2，…，xn＝Amn→then y＝Bm，
则有如下推理过程：
x1＝A′1，x2＝A′2，…，xn＝A′n→y＝B′
上述模型中x1，x2，…，xn为输入变量，A11，A12，…，Amn为规则库中输入变量的模糊取值，y为输出变量，B1，B2，…，Bm为规则库中输出变量的模糊取值，A′1，A′2，A′3，…，A′n表示实际输入量的模糊取值，B′表示实际输出量的模糊取值。
首先计算各输入量的笛卡尔乘积，将多维输入转化为一维输入。即令
数学计算公式为：/>
从而将多维多重模糊推理模型转化为一维多重模糊推理模型：
再将一维多重模糊推理模型分解为m个简单模糊推理模型：
则/>
最后将m个简单模糊推理结果聚合得到最终推理结果：
B′＝B′1∪B′1∪…∪B′m，则输出的隶属度值为B′(y)＝B′1(y)∨B′2(y)∨…∨B′m(y)。
最后，步骤四中，将模糊推理结果转化为精确值，即反模糊化处理，得到输出控制参数清晰值。本实施例中，取隶属度函数(即输出变量的模糊推理结果)曲线与横坐标围成面积的重心，作为模糊推理的最终输出值。计算公式如下：
基于以上构建的多维多重模糊推理模型，结合所构建规则库R1，可以借助MATLAB软件构造如图5所示的模糊推理机。
我们以一个实际算例为例，当向模糊推理机中输入粉尘浓度、环境风速、工人距除尘设备距离分别为[4.9522 0.2 50]时，可以得到泡沫发生量为9L/min，干式除尘器过滤风速为1m/min，风幕出风口风速为14.5m/s。
本方案在又一种实施方式下，其控制方法部分可以通过电子设备的方式来实现，该电子设备可以包括执行上述各个实施例中各个或几个步骤的相应模块。因此，可以由相应模块执行上述各个实施方式的每个步骤或几个步骤，并且该电子设备可以包括这些模块中的一个或多个模块。模块可以是专门被配置为执行相应步骤的一个或多个硬件模块、或者由被配置为执行相应步骤的处理器来实现、或者存储在计算机可读介质内用于由处理器来实现、或者通过某种组合来实现。
该电子设备可以利用总线架构来实现。总线架构可以包括任何数量的互连总线和桥接器，这取决于硬件的特定应用和总体设计约束。总线将包括一个或多个处理器、存储器和/或硬件模块的各种电路连接到一起。总线还可以将诸如***设备、电压调节器、功率管理电路、外部天线等的各种其它电路连接。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本方案的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本方案的实施方式所属技术领域的技术人员所理解。处理器执行上文所描述的各个方法和处理。例如，本方案中的方法实施方式可以被实现为软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储器。在一些实施方式中，软件程序的部分或者全部可以经由存储器和/或通信接口而被载入和/或安装。当软件程序加载到存储器并由处理器执行时，可以执行上文描述的方法中的一个或多个步骤。备选地，在其他实施方式中，处理器可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行上述方法之一。
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，可以具体实现在任何可读存储介质中，以供指令执行***、装置或设备(如基于计算机的***、包括处理器的***或其他可以从指令执行***、装置或设备取指令并执行指令的***)使用，或结合这些指令执行***、装置或设备而使用。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。
Claims (10)
1.一种隧道施工作业尘毒控制***，其特征在于，所述***包括环境参数监测控制模块(1)和尘毒净化模组(2)；
所述尘毒净化模组(2)包括一级净化台架(3)、二级净化台架(4)和动力台架(5)；所述一级净化台架(3)用于快速降低高浓度粉尘，完成对含尘毒气体的一级净化，所述二级净化台架(4)用于完成对含尘毒气体的二级净化；
所述环境参数监测控制模块(1)包括监测传感器(101)和控制中心(102)；
所述监测传感器(101)检测隧道内环境参数，并传输至所述控制中心(102)，所述控制中心(102)基于所述环境参数调节所述尘毒净化模组(2)的运行状态。
2.根据权利要求1所述的***，其特征在于，所述尘毒净化模组(2)主体为门字型台架结构(201)，所述门字型台架结构(201)中间设置行车通道(202)，所述门字型台架结构(201)底部设置电力驱动滚轮(203)。
3.根据权利要求1所述的***，其特征在于，所述一级净化台架(3)包括条缝型射流风幕(304)和大断面泡沫发生装置；所述条缝型射流风幕(304)水平布设于行车通道(202)上方，射流方向设置为与隧道原有通风方向一致。
4.根据权利要求3所述的***，其特征在于，所述大断面泡沫发生装置包括多组泡沫发生喷嘴(301)、PVC软管(302)与加液箱(303)；所述泡沫发生喷嘴(301)环形布设于一级净化台架(3)外侧，所述泡沫发生喷嘴(301)通过PVC软管(302)与加液箱(303)连接，所述加液箱(303)放置于一级净化台架(3)内部。
5.根据权利要求1所述的***，其特征在于，所述二级净化台架(4)设置于所述一级净化台架(3)后方，所述二级净化台架(4)上并联设置有若干组过滤净化组件(401)，所述过滤净化组件(401)包括导风口(402)、风机(403)、净化滤芯(404)、清灰反吹机构(405)和排风口(406)；
污染气流由导风口(402)进入净化滤芯(404)，过滤后风流由排风口(406)排出，导风口(402)朝向行车通道(202)，排风口(406)朝向隧道出口。
6.根据权利要求5所述的***，其特征在于，压缩气体由清灰反吹机构(405)吹出，除去净化滤芯(404)上积聚的灰尘。
7.根据权利要求1所述的***，其特征在于，所述动力台架(5)包括供电***(501)、供水***(502)和压缩机组(503)，所述供电***(501)、供水***(502)为所述一级净化台架(3)和所述二级净化台架(4)提供水和电，所述压缩机组(503)为备用气源，为条缝型射流风幕(304)和清灰反吹机构(405)提供压缩气体。
8.根据权利要求1所述的***，其特征在于，所述监测传感器(101)沿隧道纵向布设，至少在一级净化台架(3)前方、二级净化台架(4)前方和二级净化台架(4)后方各布设1台。
9.一种隧道施工作业尘毒控制方法，其特征在于，所述方法应用于权利要求1-8任一所述的隧道施工作业尘毒控制***，该方法包括：
S1、确定输入变量、输出变量的论域、对应模糊子集及论域到模糊子集的映射，并对输入变量、输出变量进行模糊化处理；
S2、建立模糊规则库，确定输入变量与输入变量之间的关系；
S3、基于所述模糊规则库及输入变量，进行模糊推理，得到输出变量的隶属度；
S4、对所述输出变量的隶属度进行反模糊化处理，得到控制参数清晰值。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述S3进一步包括：
S301、构建多维多重模糊推理模型；
S302、计算输入量的笛卡尔乘积，
令
将多维多重模糊推理模型转化为一维多重模糊推理模型：
其中，x1，x2，…，xn为输入变量，A11，A12，…，Amn为规则库中输入变量的模糊取值，B1，B2，…，Bm为规则库中输出变量的模糊取值，A′1，A′2，A′3，...，A′n表示实际输入量的模糊取值，B′表示实际输出量的模糊取值；
S303、将一维多重模糊推理模型分解为m个简单模糊推理模型：
则/>
其中，y为输出变量；
S304、将m个简单模糊推理模型聚合，得到最终推理结果：
B′＝B′1∪B′2∪…∪B′m；
则输出变量的隶属度为B′(y)＝B′1(y)∨B′2(y)∨…∨B′m(y)。
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| CN202310712182.4A CN116804372A (zh) | 2023-06-15 | 2023-06-15 | 一种隧道施工作业尘毒控制方法、***及设备 |
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2023
- 2023-06-15 CN CN202310712182.4A patent/CN116804372A/zh active Pending
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