研究并設計了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡和專家系統(tǒng)的公路隧道通風智能控制系統(tǒng)。控制系統(tǒng)在原反饋信號——污染物濃度基礎上，加入了車流量和車速前饋信號，并通過改進的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡預測污染物濃度，合理的完成了對通風設備的控制。結果表明,該系統(tǒng)優(yōu)于傳統(tǒng)的分級式反饋控制方法。
隨著交通運輸事業(yè)的不斷發(fā)展，我國隧道工程建設已呈現(xiàn)出迅猛發(fā)展勢態(tài)。公路隧道的通風監(jiān)測和控制是隧道機電集成控制的重要組成部分。據(jù)分析[1]，公路隧道通風設施的造價，一般為工程造價的20%-30%，長大隧道甚至可達50%，因而必須選擇合適的通風方式使其造價和營運費用最低。隧道通風就是除去或稀釋汽車行駛排放出的有害物質（如一氧化碳CO，氮氧化合物NOx、煙霧等），使其濃度降低到允許值之內，以確保行車的安全性和舒適性。
由于公路交通量、車輛組成及行駛速度隨時間而不斷變化, 引起隧道內污染物濃度也隨之不斷變化, 于是要求隧道的通風設備運行狀態(tài)隨之改變。目前我國公路隧道縱向通風控制系統(tǒng)一般采用以CO 濃度值為主要被控參數(shù)的負反饋自動控制方式。當被控制量出現(xiàn)偏差時, 控制器發(fā)出控制指令,糾正偏差使被控變量保持在合理的數(shù)值之內。
這種傳統(tǒng)的控制方式的缺點是系統(tǒng)有較大的時間延遲, 控制不及時且靜態(tài)偏差大。鑒于隧道通風控制系統(tǒng)是一個非線性、時變和分布參數(shù)系統(tǒng),用準確的數(shù)學解析方法表示其特性顯然比較困難基于此, 本文在充分借鑒國內外先進的控制技術的基礎上，以綠色環(huán)境和節(jié)能為目標，提出一種新型的智能控制應用算法, 利用神經(jīng)網(wǎng)絡的非線形逼近原理和現(xiàn)代控制理論，很好地實現(xiàn)了實時節(jié)能控制