[发明专利]公路隧道照明设施服役性能评估方法

说明书

本发明公开了一种公路隧道照明设施服役性能评估方法，包括：S1.采集隧道路面亮度以及影响照明设施光通量的衰损参数；S2.计算各个衰损参数与光通量的相关系数，将相关系数不小于设定值的衰损参数作为目标参数；S3.构建神经网络模型，设置网络模型训练参数，并使用目标参数以及隧道路面亮度对神经网络模型进行训练，得到训练好的神经网络模型；S4.采集待测的目标参数，并将待测的目标参数输入到训练好的神经网络模型，输出估计的隧道路面亮度；S5.对估计的隧道路面亮度进行评估，得到照明设施服役性能的评估结果。本发明能够筛选出影响隧道路面亮度的关键指标，实现了照明设施服役性能的可靠性评估。

技术领域

本发明涉及公路隧道照明领域，具体涉及一种公路隧道照明设施服役性能评估方法。

背景技术

随着我国公路隧道逐年增加，公路工程已从建设阶段逐步转向运营阶段，当前我国已成为公路隧道数量最多的国家，且每年以10％的速度增长。随着隧道运营年限的增加，照明设施性能会逐渐衰损或失效，其照明性能能否满足隧道内行车安全需求难以判别，一旦照明设施性能衰损严重或无法满足隧道行车安全，就会带来隧道交通安全隐患，目前，缺乏有效的隧道照明设施服役性能的评估手段。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的是克服现有技术中的缺陷，提供公路隧道照明设施服役性能评估方法，能够筛选出影响隧道路面亮度的关键指标，实现了照明设施服役性能的可靠性评估。

本发明的公路隧道照明设施服役性能评估方法，包括如下步骤：

S1.采集隧道路面亮度以及影响照明设施光通量的衰损参数；所述衰损参数包括灯具电气指标、隧道内环境指标以及灯具累计运行时间；

S2.计算各个衰损参数与光通量的相关系数，将相关系数不小于设定值的衰损参数作为目标参数；

S3.构建神经网络模型，设置网络模型训练参数，并使用目标参数以及隧道路面亮度对神经网络模型进行训练，得到训练好的神经网络模型；

S4.采集待测的目标参数，并将待测的目标参数输入到训练好的神经网络模型，输出估计的隧道路面亮度；

S5.对估计的隧道路面亮度进行评估，得到照明设施服役性能的评估结果。

进一步，所述灯具电气指标包括输入电流、输入电压以及额定功率；所述隧道内环境指标包括温度、湿度、气压、风向以及风速。

进一步，所述步骤S2，具体包括：

S21.对各个衰损参数进行标准化处理，得到标准化后的衰损参数；

S22.计算标准化后的衰损参数与光通量的相关性，得到各个衰损参数对应的相关系数；

S23.判断相关系数是否小于设定值，若是，则舍弃所述相关系数对应的衰损参数，若否，则将相关系数对应的衰损参数作为目标参数。

进一步，对各个衰损参数均按照如下步骤进行标准化处理：

将不同工况下的衰损参数作为集合{x₁,x₂,...,x_i,...,x_n}；其中，x_i为第i个工况下的衰损参数；

对集合{x₁,x₂,...,x_i,...,x_n}中的元素进行标准化处理，得到标准化后的集合{y₁,y₂,...,y_i,...,y_n}，其中，y_i为x_i对应的标准化结果。

进一步，所述步骤S3，具体包括：