伍志丹

(柳州鐵道職業(yè)技術(shù)學(xué)院,廣西 柳州 545616)

0 引言

近年來(lái)我國(guó)鐵路事業(yè)獲得迅猛發(fā)展,動(dòng)車(chē)組因具有安全、快捷以及環(huán)保等特點(diǎn),逐漸成為人們遠(yuǎn)行的重要交通工具[1]。隨著鐵路技術(shù)和人們生活質(zhì)量的持續(xù)提升,人們對(duì)動(dòng)車(chē)組客室舒適度水平提出了更嚴(yán)格的要求,舒適的客室環(huán)境不僅有益于乘客的身體健康,避免出現(xiàn)頭痛、胸悶等情況,還能給乘客帶來(lái)心理上的愉悅感[2]。由于動(dòng)車(chē)組客室基本處于封閉狀態(tài),因此通過(guò)溫度、風(fēng)速和光照度等環(huán)境參數(shù)調(diào)節(jié),為乘客營(yíng)造良好的客室環(huán)境是保證動(dòng)車(chē)組客室舒適度的有效手段[3-4]。但一直以來(lái)客室環(huán)境參數(shù)調(diào)節(jié)大多采用人工形式,經(jīng)常發(fā)生嚴(yán)重背離乘客舒適度要求的現(xiàn)象,且調(diào)節(jié)實(shí)時(shí)性較差,還容易造成能源浪費(fèi),因此研究動(dòng)車(chē)組客室舒適度控制系統(tǒng)極其必要。

針對(duì)該系統(tǒng)的設(shè)計(jì)成果有很多,例如謝苗苗和李威等,分別利用改進(jìn)D-S證據(jù)理論與人體熱感覺(jué)穿戴傳感技術(shù)完成系統(tǒng)設(shè)計(jì)[5-6]。這兩種系統(tǒng)對(duì)控制指令均具有較好的響應(yīng)效果,但需要優(yōu)化大量超參數(shù),且對(duì)參數(shù)設(shè)置較敏感。人工智能技術(shù)是對(duì)模擬和延伸人的智能進(jìn)行開(kāi)發(fā)的一項(xiàng)技術(shù)科學(xué),在各個(gè)領(lǐng)域均具有廣泛的應(yīng)用空間,因此本文研究基于人工智能技術(shù)的動(dòng)車(chē)組客室舒適度控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)。

1 動(dòng)車(chē)組客室舒適度控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)研究

1.1 系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)

基于人工智能技術(shù)的動(dòng)車(chē)組客室舒適度控制系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)如圖1所示。

(1)傳感器層:若干個(gè)類(lèi)型不同的傳感器組成,將其部署在動(dòng)車(chē)組各客室內(nèi)合適的位置上,用于采集光照度、溫濕度以及氣體等環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)。

(2)無(wú)線傳輸層:負(fù)責(zé)創(chuàng)建傳感器層和業(yè)務(wù)應(yīng)用層之間的連接,利用智慧安全型無(wú)線通信模塊,將傳感器層采集的環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)傳輸?shù)綐I(yè)務(wù)應(yīng)用層。

(3)業(yè)務(wù)應(yīng)用層:包含多源數(shù)據(jù)融合、動(dòng)車(chē)組客室舒適度預(yù)測(cè)和主控制器三大模塊。多源數(shù)據(jù)融合模塊負(fù)責(zé)對(duì)接收到的各類(lèi)環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合;依據(jù)融合結(jié)果,動(dòng)車(chē)組客室舒適度預(yù)測(cè)模塊運(yùn)用人工智能技術(shù)中的T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),預(yù)測(cè)動(dòng)車(chē)組各客室的舒適度,并將預(yù)測(cè)結(jié)果反饋給主控制器模塊;結(jié)合環(huán)境參數(shù)國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)和人體對(duì)各環(huán)境參數(shù)的敏感度,得出舒適度環(huán)境參數(shù)最優(yōu)值表,如果預(yù)測(cè)結(jié)果未達(dá)到舒適度要求,針對(duì)其中超出最優(yōu)值的環(huán)境參數(shù),主控制器模塊通過(guò)向空調(diào)、通風(fēng)和燈光等設(shè)備發(fā)出控制命令,實(shí)現(xiàn)溫濕度、空氣清新度和光照度等自動(dòng)調(diào)節(jié),從而保證動(dòng)車(chē)組各客室的舒適度水平。

(4)界面層:為相關(guān)技術(shù)人員提供實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)動(dòng)車(chē)組各客室環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)和舒適度指標(biāo)的功能,可以對(duì)舒適度進(jìn)行手動(dòng)控制,還具備數(shù)據(jù)分析和管理運(yùn)行功能。

圖1 動(dòng)車(chē)組客室舒適度控制系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)圖

1.2 系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)

1.2.1 智慧安全型無(wú)線通信模塊結(jié)構(gòu)

負(fù)責(zé)傳輸動(dòng)車(chē)組客室環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)的智慧安全型無(wú)線通信模塊結(jié)構(gòu),如圖2所示。該模塊選用的處理器型號(hào)為ARM Cortex-A8 AM3354,具有功耗低、高性價(jià)比和外設(shè)接口豐富等優(yōu)點(diǎn);電源管理電路可以將多種電源電壓提供給該模塊,并能有效管理模塊各部分電源,從而達(dá)到節(jié)能的目的;復(fù)位電路可以避免模塊出現(xiàn)死機(jī)情況,對(duì)保證模塊安全穩(wěn)定運(yùn)行發(fā)揮著巨大作用;為提升動(dòng)車(chē)組客室環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)傳輸安全性,利用SPI總線連接處理器與加/解密芯片,并采用一問(wèn)一答的通信模式[7-8];通過(guò)I2C總線和MMC接口與處理器相連接的EEPROM存儲(chǔ)芯片、SD卡的作用,體現(xiàn)在對(duì)用戶設(shè)定的模塊參數(shù)進(jìn)行存儲(chǔ),以及保存模塊的風(fēng)險(xiǎn)感知數(shù)據(jù);串口1與USB(從)接口負(fù)責(zé)連接系統(tǒng)傳感器層中的各類(lèi)傳感器,完成動(dòng)車(chē)組客室環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)的接收;串口2與USB(主)接口負(fù)責(zé)連接系統(tǒng)業(yè)務(wù)應(yīng)用層中的終端,完成動(dòng)車(chē)組客室環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)的上傳。

圖2 智慧安全型無(wú)線通信模塊結(jié)構(gòu)圖

1.2.2 動(dòng)車(chē)組客室舒適度主控制器模塊結(jié)構(gòu)

負(fù)責(zé)動(dòng)車(chē)組客室舒適度控制的主控制器模塊主要由控制、驅(qū)動(dòng)和電源組成,結(jié)構(gòu)如圖3所示。

圖3 主控制器模塊結(jié)構(gòu)圖

(1)控制單元:主要職責(zé)為接收動(dòng)車(chē)組客室舒適度預(yù)測(cè)模塊反饋的預(yù)測(cè)結(jié)果、閉環(huán)控制算法實(shí)現(xiàn)以及脈寬調(diào)制輸出等[9]。

(2)驅(qū)動(dòng)單元:接收到控制單元傳送的脈寬調(diào)制信號(hào)后,負(fù)責(zé)向空調(diào)、通風(fēng)和燈光等設(shè)備發(fā)出控制命令,實(shí)現(xiàn)空調(diào)的升溫、降溫與除濕等功能,以及燈光光照強(qiáng)度調(diào)節(jié)和通風(fēng)設(shè)備的打開(kāi)或關(guān)閉功能。

(3)電源單元:該單元內(nèi)嵌開(kāi)關(guān)電源芯片和降壓集成穩(wěn)壓芯片,可以為控制單元的子電源電路提供+24 V、+12 V和+5 V電壓等級(jí)的電能,為驅(qū)動(dòng)單元提供的電能的電壓等級(jí)為+24 V和+12 V。

1.3 基于人工智能技術(shù)的動(dòng)車(chē)組客室舒適度預(yù)測(cè)

動(dòng)車(chē)組客室舒適度預(yù)測(cè)模塊依據(jù)動(dòng)車(chē)組客室環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)融合結(jié)果,運(yùn)用人工智能技術(shù)中的T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)動(dòng)車(chē)組各客室的舒適度。預(yù)測(cè)平均投票數(shù)(Predicted Mean Vote,PMV)是用于直觀反映人體舒適度的指標(biāo)[10-12],計(jì)算公式為:

PMV=[0.3RHexp(-0.3M)]×

(1)

式中,人體的新陳代謝率和對(duì)外做功分別為M、W;動(dòng)車(chē)組客室溫度為ta;動(dòng)車(chē)組客室的平均光照強(qiáng)度為tm;動(dòng)車(chē)組客室空氣質(zhì)量指數(shù)為P;動(dòng)車(chē)組客室相對(duì)濕度為RH;人體服裝面積系數(shù)和外表面溫度分別為fcl、tcl;對(duì)流交換系數(shù)為hc。fcl和hc的計(jì)算公式為:

(2)

式中,服裝熱阻值為Icl描述;風(fēng)速為va。

PMV指標(biāo)的取值介于[-3,3]范圍內(nèi),當(dāng)PMV值處于[-3,-1]和[1,3]范圍內(nèi)時(shí),表明動(dòng)車(chē)組客室舒適度不達(dá)標(biāo),當(dāng)PMV值處于(-1,1)范圍內(nèi)時(shí),表明動(dòng)車(chē)組客室舒適度達(dá)標(biāo)。

(3)

輸入向量x屬于模糊語(yǔ)言變量值的隸屬度函數(shù)為:

(4)

利用式(5)得到T-S模糊模型的輸出值y:

(5)

根據(jù)以上T-S模糊模型創(chuàng)建T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),該網(wǎng)絡(luò)將影響動(dòng)車(chē)組客室舒適度的溫度、相對(duì)濕度、平均光照強(qiáng)度、風(fēng)速和空氣質(zhì)量指數(shù)五個(gè)環(huán)境因素,以及人體新陳代謝率和服裝熱阻值兩個(gè)人體因素作為輸入,將預(yù)測(cè)的PMV指標(biāo)作為輸出。該網(wǎng)絡(luò)包含前件與后件網(wǎng)絡(luò),其中前件網(wǎng)絡(luò)由輸入、模糊化、模糊規(guī)則計(jì)算和歸一化四個(gè)層級(jí)組成,具體描述如下:

(1)輸入層:該層的各節(jié)點(diǎn)連接輸入向量的每個(gè)分量xi,可直接將輸入值傳送到模糊化層。

(3)模糊規(guī)則計(jì)算層:該層的各節(jié)點(diǎn)均屬于一條模糊規(guī)則,利用下式對(duì)各規(guī)則的適應(yīng)度進(jìn)行計(jì)算:

(6)

(7)

(8)

當(dāng)T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出的PMV指標(biāo)值未達(dá)到規(guī)定標(biāo)準(zhǔn)時(shí),需要依據(jù)舒適度環(huán)境參數(shù)最優(yōu)值表(表1),利用系統(tǒng)的主控制器模塊實(shí)現(xiàn)動(dòng)車(chē)組客室舒適度控制。

表1 舒適度環(huán)境參數(shù)最優(yōu)值表

2 系統(tǒng)的性能測(cè)試結(jié)果與分析

將某包含11個(gè)客室的動(dòng)車(chē)組作為實(shí)驗(yàn)對(duì)象,各客室布局完全相同,將光照度、溫濕度、風(fēng)速以及氣體傳感器各25個(gè)部署在各客室相同的位置上,用于采集環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù),據(jù)其利用本文系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)動(dòng)車(chē)組客室舒適度控制。

選擇四類(lèi)傳感器進(jìn)行零點(diǎn)標(biāo)定測(cè)試,以驗(yàn)證各傳感器對(duì)動(dòng)車(chē)組客室環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)采集的穩(wěn)定性,某日10:00-18:00的傳感器零點(diǎn)響應(yīng)變化結(jié)果用圖4描述。分析圖4可以發(fā)現(xiàn),在10:00-18:00,各類(lèi)傳感器的輸出電壓均較為穩(wěn)定,特別是氣體傳感器的輸出電壓基本保持不變,并且各類(lèi)傳感器的輸出電壓十分接近,均在2.0 V附近波動(dòng)。因此表明本文系統(tǒng)選用的傳感器具有較理想的零點(diǎn)穩(wěn)定性,有助于保證采集的動(dòng)車(chē)組客室環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)質(zhì)量。

圖4 傳感器零點(diǎn)響應(yīng)變化結(jié)果圖

使用本文系統(tǒng)對(duì)動(dòng)車(chē)組任意三個(gè)客室的PMV指標(biāo)值進(jìn)行預(yù)測(cè),各時(shí)段預(yù)測(cè)結(jié)果如表2所示,從表2可知,在大多數(shù)時(shí)間段,本文系統(tǒng)對(duì)各客室PMV指標(biāo)值的預(yù)測(cè)值與期望值一致,最大偏差僅為0.2。因此表明本文系統(tǒng)具有較優(yōu)異的動(dòng)車(chē)組客室舒適度預(yù)測(cè)效果,可為動(dòng)車(chē)組客室舒適度控制提供可靠依據(jù)。

表2 動(dòng)車(chē)組客室PMV指標(biāo)值預(yù)測(cè)結(jié)果表

對(duì)夏季某日上午10:00動(dòng)車(chē)組各客室PMV指標(biāo)值進(jìn)行預(yù)測(cè),所得結(jié)果中有5個(gè)客室的舒適度未達(dá)標(biāo),利用本文系統(tǒng)控制這5個(gè)客室的舒適度,各客室原始環(huán)境參數(shù)和控制后的環(huán)境參數(shù)結(jié)果如表3所示。分析表3可以看出,使用本文系統(tǒng)對(duì)動(dòng)車(chē)組各客室舒適度進(jìn)行控制后,各客室的環(huán)境參數(shù)均與表1中的舒適度環(huán)境參數(shù)最優(yōu)值相符合,因此表明本文系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)動(dòng)車(chē)組不同客室舒適度的全面、準(zhǔn)確控制。

表3 動(dòng)車(chē)組客室舒適度控制測(cè)試結(jié)果表

本文系統(tǒng)溫濕度監(jiān)測(cè)界面如圖5所示。通過(guò)該界面能清晰呈現(xiàn)動(dòng)車(chē)組不同客室的溫度和濕度信息,能為技術(shù)人員提供空調(diào)模式的手動(dòng)控制功能,包括加熱、制冷、加濕以及除濕,并且界面設(shè)計(jì)較為友好,便于操作。因此可知,本文系統(tǒng)可為技術(shù)人員進(jìn)行動(dòng)車(chē)組客室環(huán)境參數(shù)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和舒適度控制提供支持。

圖5 動(dòng)車(chē)組客室環(huán)境數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)界面圖

3 結(jié)語(yǔ)

為解決動(dòng)車(chē)組客室環(huán)境參數(shù)手動(dòng)調(diào)節(jié)存在的實(shí)時(shí)性較差和易背離乘客需求等問(wèn)題,研究基于人工智能技術(shù)的動(dòng)車(chē)組客室舒適度控制系統(tǒng)。該系統(tǒng)選用的各類(lèi)傳感器能有效保證動(dòng)車(chē)組客室環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)采集質(zhì)量;利用人工智能技術(shù)中學(xué)習(xí)能力較穩(wěn)定的T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)動(dòng)車(chē)組客室舒適度,所得預(yù)測(cè)值與期望值基本相同,且該系統(tǒng)能將動(dòng)車(chē)組不同客室的環(huán)境參數(shù)控制在最優(yōu)區(qū)間,舒適度控制效果優(yōu)勢(shì)顯著。