采用可见光通信技术的智能照明控制系统

1、采用可见光通信技术的智能照明控制系统 摘要:近年来，各种设备越来越智能化。在本研究中，为了实现用于质量检测的灯具和照度传感器之间的直接通信，我们提出了一种采用可见光通信技术的智能照明系统，从而为需要的位置提供必要的照度。事实上，我们构建了一个仿真实验，并在此概念的基础上验证了新开发的控制方法的有效性。测试采用专门用于照明的优化控制算法。结果表明，不同的照度传感器都能在短时间内达到预设的目标照度。我们还证明了该系统可以自适应地响应光照传感器的运动。关键词:智能，照明系统，独立配电控制，节能，可见光通信，荧光灯，相关系数简介近年来，电器、汽车、飞机等各种系统越来越智能化，系统通过自我控制来适应用户

2、和环境，从而减轻人的负担。虽然在现实世界中，系统通过这种方式变得更加智能，但它并没有应用到照明系统中，而照明系统是人类生活中必不可少的一部分。在许多非住宅建筑项目中，人工照明是主要的用电之一，约占总用电负荷的20-30%。比如无法实现设计时强加在电动螺丝上的与其他相比的光照模式，无法实现局部光照的自动调节。最近，该技术已经发展到通过连接的网络单独控制各种灯的亮度，并配备了先进的人机界面系统。此外，还有很多利用太阳光节能的新技术，这些技术理论都归功于对太阳光的深入研究。比如时间，光电开关控制已经发展到改善和提高利用太阳光的效率，这样会有更好的节能效果。然而，许多问题仍然存在。例如，它不可能在适当

3、的位置自动提供适当的照明或允许其他照明来弥补在处理照明设备故障时的不足。其他问题还包括:在房间隔断中添加或更改光照度传感器时，无法快速响应。另一方面，我们解决了这类问题，提出了一种新的节能智能照明系统，通过控制照度在适当的地方提供适当的照度。作为智能照明系统的控制算法，提出了一种基于相关系数的自适应邻域算法。通过了解相关照明设备和照度传感器的位置信息，有助于控制算法在短时间内收敛于目标照度和节能这两个因素之间。实际上，我们已经基于这一思想搭建了一个基本的实验系统来验证这种控制算法的有效性。但是ANA/ CC上还是有两个问题。一个问题是，由于照度传感器分布位置，可能不能正确地采用该相关性。这个问

4、题在更大的环境下已经成为不可避免的事实。第二个问题是，当光照传感器移动时，瞬时响应不可能属于坐标和相关稀疏性的计算。在本研究中，我们解决了这些问题，提出了一种新的智能照明系统，引入可见光通信技术，加强照明设备和照度传感器之间的直接信息传输，确保允许的位置信息能够被立即识别。在引入智能照明系统后，我们将测试可见光通信的有效性。此外，我们将开发新的算法来控制系统。什么是智能照明系统？2.1智能照明系统概述:所谓“智能照明系统”，就是将多个灯具接入一个网络系统，就能满足各种照明灯具的照明要求。智能照明系统的功能描述如下。(1)独立分散控制在智能照明系统中，没有用于整个系统的控制元件。照明是每个位置的

5、控制单元，这使得系统对故障具有高鲁棒性和高可靠性。因此，该系统具有明显的特点:易于添加照明设备和照度传感器，并且在安装时不需要设置数字等。以及每个照明器材或照明传感器的布局信息。(2)实现独立照明控制。目前唯一可实现的照明系统是通过旋拧实现开关模式。但随着智能照明系统的引入，不依赖开关就可以实现任意切换模式。此外，您可以切换使用任何所需照明亮度的设备。因此，系统通过不使用开关来节省能量。2.2智能照明系统的结构智能照明系统将多个智能照明设备、照度传感器和多个移动功率计连接到网络。所谓“智能照明灯具”，是指带有控制器的照明设备，称为学习设备。这使得每个照明设备能够独立工作。通过网络获取照度信息，

6、实现最佳照明模式。目前使用的照明控制算法称为“自适应相关系数邻域算法”。其机理是基于相关照明和一般优化方法的控制系数，称为“随机爬升”。实际上，相关系数表明有两个或两个以上的现象一起变化成一组。该算法计算出“以量改变发光强度”是有效关联、快速收敛以满足目标照度和节能的良好条件。图1示出了照明设备之间的距离与照度传感器的相关系数的原始距离和当前距离之间的关系的示例。横轴是步数。并且传感器和一灯传感器之间的相关性高，但是2灯和3灯之间的相关性低。该信息用于下一时刻的亮度生成。此外，在近距离照度传感器处应适当改变照明装置的亮度和发光强度，以满足亮度要求。图1亮度和照度传感器之间的关系智能照明系统的检

7、测采用可见光通信技术。3.1可见光通信技术最近，随着新的通信技术，可见光通信技术，使用可见光进行通信已经受到关注。与现有的红外通信技术相比，可见光通信技术的特点如下:(1)因为照明电可以直接用于通信，所以可以为设备构建简单的无线通信环境。(2)由于光不受任何无线电法的管制，它甚至可以在无线电波的限制区使用。(3)因为通信是通过可见光，所以可以通过目视检查来确认传输和接收，并且应该注意安全问题。元件发出的可见光是LED的可见光，可见光激光，有机EL和可见光通信安装技术会研究荧光灯。3.2提出系统大纲。我们提出了一种使用可见光通信技术的智能照明系统，以加速预设目标照明的实现。一种被转换成光的照明设

8、备，在接收终端的照度传感器的电信号被添加到常规系统中。系统的配置图如图2所示。在这个系统中，ID调制每个照明设备的可见光。照度传感器可以获取每个灯的ID，并且照度传感器可以确定是否获取了灯的ID信息。与传统系统相比，由于不需要花费时间来掌握位置信息，目标照明的连接变得更早。图2采用VLC的智能照明控制系统配置图3.3可见光通信技术介绍可以考虑在可见光系统中引入三种理解照明设备和照度传感器的位置信息的方法。第一类是唯一的可见光通信方式，第二类是专门用于可见光通信和ANA/ CC的方式，视不同情况而定。第三种方法是将可见光与ANA/ CC结合起来。在本研究中，我们使用第三种方法，因为粗照度传感器可

9、以与可见光通信，并通过ANA/ CC掌握其详细的位置信息。3.4控制算法该系统的控制算法基于ANA/ CC的可见光通信技术。这将被称为ANA/ CC和可见光光通信的结合(ANA/ CC的VLC)。光通信用于理解照明位置信息装置和照度传感器。算法的流程图如图3所示，解释如下。图3算法采用自适应和相关系数可见光通信。1)初始参数，如初始亮度、目标设定照度和每盏灯的初始亮度。2)照明ID通过可见光通信技术传输。3)个人购买个人照明器材需要传感器信息(照度传感器ID、当前照度、目标照度和传输照度ID)和电力消耗。从功率表算出用电量，算出照度和发光度的关系。4)计算目标函数值。5)根据信息传感器，确定附

10、近使用电器的用户。6)下一个亮度是根据相邻的亮度随机生成的，灯具适合那个亮度。7)获取个人照明传感器的信息和功耗，并计算相关的新照度和亮度。8)根据新的照度计算目标函数和功耗。9)如果目标函数值提高，即亮度设置。回到步骤2。10)如果在步骤6中从目标函数值降低的亮度的改变被取消。回到步骤2。通过执行上述操作，可以收敛到目标照度和省电状态。从step 7、step 2、step 8返回的原因是为了应对外界光线等环境变化。通过执行上述操作，可以收敛到目标照度和省电状态。原因是要回到第7步。步骤2和8是为了反映外部环境的变化。3.5该算法用于目标函数智能自主照明控制系统是使照度接近每个目标照度，照度

11、传感器的目的是使功耗最小。目标函数中使用的算法主要体现在(1)中。这个目标函数被赋予每个控制设备。整个系统的优化促进了最小化每个照明器材的功能的目标。f=p+P=n:照度传感器的数量；m:照明设备的数量；w:质量；V: ID获取状态；r:相关系数；p:用电量；Lc:当前照度；Lt:目标照度；Cd:亮度；该算法设定的设计变量作为照度亮度，以最小化(1)为目标。/是从g(i)获得的克数，其反映了当前照度Lc、目标照度Lt和总耗电量P之间的差值，如果照度之间的差值为负或50lx或更大。可以说，如果当前照度低于或高于目标照度，光线会立即增强。将每个照明设备的照度的总和Cd作为耗电量。这是由于电源电压特

12、性之间的线性关系，这是由荧光灯的亮度和使用的功率量决定的。w乘以重量和功率p。照度的优先目标优化或最小化功率使用的选项决定了该值。瓦特V代表亮ID的出现和获得，R代表相关系数。这促进了VLC和ANA/CC之间的相互利用。3.6相关测定方法在ANA/CC+VLC中，每盏灯的亮度在给定的圆内随机变化，这个圆在ANA/CC+VLC中称为关联圆。如图4所示，有三种类型的相关圆用于生成下一个亮度。图4中的测试值显示了每个相邻维度之间亮度的相对速度。通过实验测量上下测量值的相关性，相关圆A主要是将照度从当前照度降低到目标的照度。关联圆B产生相当于上下两侧之间的下一个照度，用于调节照度。相关圆C主要是增强光

13、照强度，到目前为止只有相关圆B被用作传统的控制规律。I代表照明传感器的编号。图4三个相邻的圆周选择一个自适应的邻域，无论是否使用获得的光照ID，然后下一个光照强度将与该邻域对应生成。ARi 初始值，Lti 初始值，Lti LciI代表照度传感器的数量，Lt代表目标照度，Lc代表当前照度。最优解是通过提出的优化算法偶然得到一个局部最优解而不是全局最优解，因为这个算法是基于SHC的。然而，邻域包围算法应用如此广泛，以至于远离局部最优解的可能性非常高。所以最后的结果基本不会用局部优化方案。即使可以用局部优化方案达到结果，目标函数值的局部最优解也不是差别很大的全局最优解之一。四。使用ANA/CC+VL

14、 C的确认试验4.1测试大纲我们可以在实验室中使用传统的算法ANA/CC来测试智能照明系统。然而，到目前为止，可见光通信技术还没有真正引入实验室。然而，在这项研究中，真实空间将被复制到计算机中。此外，模拟结果与真实实验室相差不大。推荐的算法将被应用，使用ANA/CC+VLC的数值实验将在下面两个实验中实现。我们通过使用ANA/CC+VLC证明了独立分布测试系统能够满足目标照度并降低功耗。此外，为了验证所提出的原始算法的有效性，将其与传统算法ANA/CC进行了比较。通过实验5可以证明，ANA/CC+VLC和ANA/CC中使用的参数如表1所示。此外，每个照明传感器的目标函数值的计算基于直光源的点方

15、法。测试1:外部条件不变。将安装的照度传感器1的目标照度设置为750 lux，传感器2的目标照度设置为650 lux，传感器3的目标照度设置为550 lux。2.移动照度传感器在实验1中，照度传感器3已经从稳定状态转到照明器材1下方。4.2可见光包围光通信。可见光的通信范围可能在亮度的基础上发生急剧变化，因为可见光通信只能传输信息范围的照明。因此，2模式设置如图6所示，并且需要验证荧光灯泡和可见光通信到达区域的亮度信息。图5实验环境图6可见光通信可达周界在大模式下，可见光通信周长较大，在最小亮度为30%时，这种方式便于获取这6个灯具的ID。相反，在模式小中，当最大亮度是100%时，可见光通信外

16、壳被设置在允许接收4个照明器材的ID的距离处，并且假设当最小亮度是30%时在某个距离附近接收2个照明器材的ID。另外，图6中所示的值是通过荧光灯的发射角计算的，并且发射角与亮度成比例。在第一实验中，采用最佳照明模式2的通信范围的每个模式的算法。显然，如果每个照度传感器都收敛到目标照度，则无论可见光如何，算法都可以适应通信范围。4.3 ANA/ CC+ VLC用于实验结果。1)实验一采用可见光围蔽下的通讯方式【大】:记录光照和用电量历史。在可见光范围内设置通信模式大如图7所示。此外，用于比较实验结果的ANA/ CC如图8所示。图7实验结果(模式大)从图7(a)可以明显看出，在实验开始后，照度传感

17、器1、2和3的照度在大约每100步771、652和568lx处满足目标照度。此外，图7(b)显示，通过进一步研究，最低耗电量正在发生变化。另外，关于目标算法和ANA/ CC的比较，很明显算法基本达到了结果。2)实验1-可见光围罩的通讯方式【小】:照度和用电量的历史。设置可见光围栏小型的通信模式，如图9所示，在相同的环境下，如图5所示。使用的参数是相同的，如表1所示。显然，使用改进的算法，照度传感器1和3是融合的，在达到目标的照度传感器通过最后一个状态后，它们需要大约120步。此外，在图9 (2)中，最小用电量几乎出现在与ANA/ CC相同的状态。图8实验结果(ANA/ CC)图9实验结果(模式

18、小)3)实验2:使用ANA/ CC+VLC。实验二验证了环境变化时的有效性和应对能力。每张照片。0 (a)表示个人照度传感器的照度和功率使用历史。同时，为了比较，使用ANA/ CC将实验结果标记在图10(b)上。图10实验结果(照度传感器)从图10(a)可以明显看出，当照度传感器5移动时(以1000步)，照度传感器3的照度远低于目标照度，但随后它线性上升，并在大约15步内达到目标照度。另外，从图10(b)可以看出，通过ANA/ CC照度传感器3达到目标照度需要大约55步。从图11(a)和11(b)可以分别看出，照度状态需要照度传感器3直接来回移动大约2000步。最后每个照度传感器的照度值分别为

19、755，650，562lx，接近目标照度。比较图11(a)和图11(b ),在照明灯1的照度增加之后，照度传感器3移动到靠近照明灯1的位置，并且由于照明灯13和14对照度传感器没有影响，所以它们的亮度降低。实验结果表明，该系统能够反映光照传感器的运动。结论智能照明系统可以帮助节约能源，并且基于从可移动照度传感器获得的信息，它可以向理想的位置提供理想的照度。在本研究中，我们提出了一个具有可见光通信和新的控制方法的智能照明系统，称为ANA/ CC+VLC。图11照明该算法加快了向预设目标照度的收敛，并检验了该系统的有效性。该模拟器用于数字验证实验。证明照度传感器附近照度增强，此算法可以快速切换到节能模式，不存在照度传感器光泽弱的情况。此外，与传统算法相比，该算法能够在瞬间对环境变化做出反应。在此基础上，该算法可以被认为是一种非常有效的智能照明系统控制算法。参考1 T.KawaokaM.Miki .智能人工制品的设计:一个基本方面。最优化和创新设计JSME国际研讨会论文集(OPID97)，1997年。2陈爱林先生。空调建筑的能源审计和调查。澳大利亚和新西兰建筑学会会议录，堪培拉大学，澳大利亚，49-54页，1995。3照明控制，bit Light Rev，第49卷，第981期，第48-1