CN105491720A - 基于非视觉光生物效应的智能led灯光系统及照明控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了基于非视觉光生物效应的智能LED灯光系统及照明控制方法；该系统包括FPGA主控制器、照明模块、ZigBee通信模块、传感器感应节点模块、存储模块、WiFi模块、移动终端和电源模块；FPGA主控制器分别与照明模块、ZigBee通信模块、存储模块和WiFi模块信号连接；ZigBee通信模块与传感器感应节点模块信号连接；电源模块分别与FPGA主控制器、传感器感应节点模块、ZigBee通信模块、WiFi模块和照明模块电连接；本发明分区域不同模式的灯光调节方便使用人员在不同的应用场景自动进行不同色温的灯光亮度和暗灭的调节，实现了移动终端远程监控环境照度和控制不同照明模式，方便消费者使用。

Description

基于非视觉光生物效应的智能LED灯光系统及照明控制方法

技术领域

本发明涉及一种LED智能调光系统，尤其是涉及一种结合光生物效应作为调光依据的光强可调LED灯光系统以及照明控制方法。

背景技术

现代照明技术的发展着重于节能环保，随着人们生活水平的提高，健康的理念也逐渐进入工作和生活的各个方面，因此，与人们息息相关的照明系统引起的健康与效率问题越来越受到人们的重视。

非视觉光生物效应是2002年世界上十大发现之一，它的研究表明人体的体温、人体活跃性、褪黑激素和激素皮质醇的分泌等均有昼夜节律变化，可以影响人的工作、学习效率，疲劳度和瞳孔大小等因素。为了调节办公室或书房等场合内作业人员的兴奋度，提高工作效率，可以采用不同色温和不同照明强度进行照明；同时，现代人们工作压力大，随之而来的睡眠问题已经成为困扰人们的一大难题，而夜晚家居照明也可以考虑非视觉光生物效应的因素，提高人的睡眠质量。

LED调光系统已经开始应用在现代建筑照明当中，现阶段的楼宇灯光照明已经实现了用单片机等控制单元结合上位机和传感器进行灯光的调节，同时各个模块通过电缆连接并传输数据信息。该类型的系统较为庞大，但是单片机作为控制单元存在着时钟频率较低，存储空间小，且电缆布线复杂等问题。现场可编程门阵列(FPGA)作为较新的控制单元已经大量应用在工业、消费类电子产品的控制当中，具有时钟频率高，稳定性强，外设引脚多等优势。它可以用VHDL或VerilogHDL来编程，灵活性强，由于能够进行编程、除错、再编程和重复操作，因此可以充分地进行设计开发和验证。其现场编程能力可以用来进行系统升级或除错，延长产品在市场上的寿命。

此外，随着物联网技术的兴起，现阶段也存在着利用平板电脑、手机等移动终端结合APP进行遥控的LED照明灯具，它可以通过手机无线遥控开关、亮暗程度等。无线控制技术包括了蓝牙方案、WiFi方案、ZigBee方案，三种方案各有优点，但是也存在着较大的缺点，受控制的灯具需要依赖电子设备的控制，也就是说，如果终端设备出现问题或者不在身旁，灯具就没办法实现调节控制的功能。

目前无论是利用平台还是移动终端的灯光调控，都是基于人主观的调光，并不存在任何科学理论指导，对人体在学习和工作效率、生活上的影响没办法保证。

发明内容

本发明的目的在于提供一种符合人体非视觉光生物效应机制的智能照明系统以及应用该系统的照明控制方法，用于提高办公、学习场合的作业效率，智能调节所在场合的灯光强度，并可手动切换照明模式，满足人们在工作、调节疲劳度、日常照明等多方面的照明需要。

本发明建立基于FPGA控制单元的包含无线信号传输、移动终端控制等多种控制方式结合的LED调光系统，同时，调光的依据建立在人体光生物效应的理论，结合实际实验而获得的有效数据，解决照明调光系统稳定性、布线麻烦、移动终端调光没有依据等问题。根据实际的应用的布局不同色温的LED灯进行照明，通过科学的实验获得有效的色温、照度的情况进行切换，实现了无需色温检测仪器进行不同情境的色温的科学控制。

为了解决上述存在的问题，本发明采用了以下方案：

基于非视觉光生物效应的智能LED灯光系统，包括FPGA主控制器、照明模块、ZigBee通信模块、传感器感应节点模块、存储模块、WiFi模块、移动终端和电源模块；FPGA主控制器分别与照明模块、ZigBee通信模块、存储模块和WiFi模块信号连接；ZigBee通信模块与传感器感应节点模块信号连接；电源模块分别与FPGA主控制器、传感器感应节点模块、ZigBee通信模块、WiFi模块和照明模块电连接；

所述照明模块包含LED驱动电路和LED灯珠，LED驱动电路一端与FPGA主控制器连接，另一端与LED灯珠连接；

所述ZigBee通信模块包括ZigBee发送单元和ZigBee中继站，ZigBee发送单元通过ZigBee中继站与FPGA主控制器连接；

所述传感器感应节点模块包含控制单元、光照度传感器和红外人体感应传感器；所述控制单元采用AT89S52单片机，AT89S52单片机分别与光照度传感器和红外人体感应传感器连接，控制单元与ZigBee发送单元信号连接；

FPGA主控制器通过WiFi模块与移动终端连接；FPGA主控制器被设置连接到家庭或工作环境的WiFi网络中，移动终端连接到同一个WiFi网络中。

为进一步实现本发明目的，优选地，所述的LED驱动电路采用5‐35VDC‐DC降压恒流模块。

优选地，所述的LED灯珠采用正白或暖白的5WLED灯。

优选地，所述的红外人体感应传感器选用HC‐SR501模块。

优选地，所述的光照度传感器选用BH1750型传感器。

基于非视觉光生物效应的智能LED灯光系统的照明控制方法，包括如下步骤：

步骤1、用户通过进行光生物效应的实验获得设定不同照明模式所需的光照参数Lx，其中Lx对应不同模式的光照强度；

步骤2、用户根据不同的照明场景布置的LED灯对应预设定不同的照明模式；设定默认照明模式，环境灯光按照默认的照度值照明；用户根据需要通过移动终端或主控制器的按键对环境灯光进行调节和选择照明模式；

步骤3、FPGA主控制器根据用户输入情况通过PWM对于照明模块实现调控，光生物效应所获得的光照强度与对应光照调节过程的数学模型为：

e(k)＝Lx(k)-Lx(1)

$u\left(k\right)=k_p\[e\left(k\right)-e(k-1)\]+k_i\underset{j=0}{\overset{k}{\Σ}}e\left(j\right)+k_d\[e\left(k\right)-e(k-1)\]---\left(2\right)$

Lx(k)＝K·u(k)(3)

其中，设光照度传感器的采样周期为T，t时刻光照强度为Lx(t)，对应数字化的PID控制算法的值为Lx(k)，为采样获得的第k个时期的光照强度值，k＝0,1,2..；e(k)为第k时刻LED输出的光照度被光照度传感器采样得到的Lx(k)减去光生物效应所获得的光照强度Lx的误差值；u(k)为FPGA输出的占空比；k_p、k_i、k_d为PID参数；K为PWM调制波的占空比和LED发出来的光照强度所对应的线性系数；

调控的过程先通过环境光照度采集的光照度情况，和预设的模式对应的光照度值进行差值，FPGA主控制器进行算法的计算，再通过FPGA主控制器控制PWM增减灯光亮度，最终LED进入对应的照明模式。

优选地，所述照明模式包括促进睡眠的夜间睡前活动照明模式、促进早晨唤醒的起床照明模式、学习和工作的高效作业照明模式以及家居生活的舒适照明模式；在卧室预设促进睡眠的夜间睡前活动照明模式或促进早晨唤醒的起床照明模式；在书房预设学习和工作的高效作业照明模式，在客厅和餐厅布置家居生活的舒适照明模式。

优选地，所述通过PWM对于照明模块实现调控的调控等级为256级，默认PWM输出等级为128级。

本发明通过实验获得调光依据，从而建立适当的调光模式，实现不同的照明情景。其利用心率血压监测、学习效率高低的测试获得被测人员在光照环境下的心率血压值和学习效率值，从而获得有效的影响人们在LED灯光照射下的照度值，并利用所述照度值获得系统的照明调节方案，一般包括如下4种：促进睡眠的夜间睡前活动照明模式；促进早晨唤醒的起床照明模式；学习和工作的高效作业照明模式；家居生活的舒适照明模式。

FPGA控制模块作为核心控制部分由FPGA实现，它负责对系统中各个节点采集到的数据进行汇总，并对整个系统进行智能控制；传感器感应节点模块负责采集环境光照强度并通过通信模块发送给所述FPGA控制模块；ZigBee通信模块作为为辅通信网络，将传感器感应节点的数据传输给FPGA主控制器；WiFi通信模块作为主通信网络，主要用于移动终端和主控制器FPGA之间的通信；终端模块控制所述FPGA控制模块并且对所述FPGA控制模块的数据进行显示；存储模块存储控制系统和用户的数据、光生物效应数据和所述ZigBee通信模块的传输数据；照明模块由LED灯珠以及其驱动电路组成；电源模块为所述FPGA控制模块、传感器感应节点模块、ZigBee通信模块、WiFi通信模块和照明模块供电。

FPGA控制模块对通过ZigBee通信模块传输的由所述传感器感应节点模块收集的光环境参数信号进行处理，将处理的信号发送给照明模块，并收集通过照明模块调节后的光环境参数，通过WiFi通信模块发送至终端模块；FPGA控制模块处理的信号与照明模块直接的通信通过PWM分级调节，FPGA主控制器将信号分为256级，对应灯光亮暗可调256级；光环境参数信号是由所述传感器感应节点模块发出的包含人体红外感应传感器以及光照度传感器发出的信号；传感器感应节点模块包含由AT89S52单片机形成的控制单元来处理与所述人体红外感应和光照度传感器接收到的信号，通信方式均由IIC进行；

ZigBee发送单元负责传输由所述传感器感应节点模块采集的信号；ZigBee中继站为ZigBee节点网络的信号接收端；终端模块包括平板电脑、智能手机等移动设备；所述终端设备上运行APP程序，实现数据显示、手动调节所述照明模块以及照明模式的选择；存储模块是由DDR存储器SDRAM来存储所述FPGA控制模块接收的数据以及开发者设定的光生物效应光照模型数据，由FLASH来存储系统的软件；LED灯珠根据生活情况，包含暖白色灯光和正白色灯光；照明模块由LED驱动电路驱动LED灯珠组成，所述LED驱动电路接收由所述FPGA主控制器发送的PWM信号对所述LED灯珠进行分级调光。LED照明系统的不同照明模式可以直接根据不同的区域进行预先设定，当所述红外人体感应传感器感应该区域有人时，可通过所述FPGA控制模块控制所述照明模块点亮并调节灯光为对应照明模式。

光生物效应光照模型数据是由通过一系列对实验者不造成危害的光照人体实验所获得的，根据所获的数据分成促进睡眠的夜间睡前活动照明模式、学习和工作的高效作业照明模式和家居生活的舒适照明模式。

系列对实验者不造成危害的光照人体实验包括利用心率血压监测、学习效率高低的测试获得被测人员在光照环境下的心率血压值和学习效率值，从而获得有效的影响人们在LED灯光照射下的照度值，并通过该照度值结合工作、学习和家居生活常用的LED照明灯具色温形成所述夜间睡前活动照明模式、学习和工作的高效作业照明模式和家居生活的舒适照明模式。

本发明现有技术相比，具有以下优点：

1)本发明基于FPGA控制平台，其高时钟频率能够快速且准确的实现LED灯光的智能调节，分区域不同模式的灯光调节方便使用人员在不同的应用场景自动进行不同色温的灯光亮度和暗灭的调节，也实现了移动终端远程监控环境照度和控制不同照明模式，方便消费者使用。同时，系统采用ZigBee和WiFi等物联网技术可以免除大量的电路布线问题，方便系统在不同环境中的搭建。

2)本发明系统中不同的照明模式采用光生物效应实验获得的有效数据，可以科学的指导对应不同情境的光照度调节，可以调节办公室或书房等场合内作业人员的兴奋度，提高工作效率；同时夜晚以及日常家居照明考虑的非视觉光生物效应的因素，可提高人的睡眠质量，提供合理的日常照明状态。

附图说明

图1为本发明基于非视觉光生物效应的智能LED灯光系统的结构方框示意图；

图2为本发明实现调光的过程流程图；

图3为本发明通过实验获得的用于指导学习和工作的照度与学习、工作效率的关系图；

图4为本发明通过实验获得的用于指导学习和工作的照度与脑疲劳的关系图；

图5为本发明通过实验获得的用于指导日常生活的照度与心率血压的关系图。

具体实施方式

为更好地理解本发明，下面结合附图对本发明作的说明，但本发明的实施方式不限如此。

如图1所示，基于非视觉光生物效应的智能LED灯光系统，包括FPGA主控制器1、照明模块2、ZigBee通信模块3、传感器感应节点模块4、存储模块5、WiFi模块6、移动终端7和电源模块8；FPGA主控制器1分别与照明模块2、ZigBee通信模块3、存储模块5和WiFi模块6信号连接；ZigBee通信模块3与传感器感应节点模块4信号连接；电源模块8分别与FPGA主控制器1、传感器感应节点模块4、ZigBee通信模块3、WiFi模块6和照明模块2电连接；

其中，FPGA主控制器1负责对系统中传感器感应节点模块采集到的数据进行汇总，并对整个系统进行智能控制。其中FPGA主控制器1是基于搭载Altera公司CycloneIV系列芯片的开发板来实现的，FPGA主控制器1部分的设计思路是：采用SOPC技术通过嵌入NiosII软核作为核心控制电路，嵌入式系统处理器的接口功能模块由FPGA中的LE和IP软核来实现，通过FPGA的Avalon总线，实现PWM模块、SDRAM等硬件的控制，从ZigBee网络传输过来的数据经过IIC总线发送到开发板中并存储到SDRAM中，而系统的整个软件都存储在Flash中。主控制器中软件部分NiosII软核由C语言编写，包括底层驱动程序和上层应用程序设计，其中，底层程序包括QuartusII中的Verilog程序设计以及基本输入输出函数，可用于上层程序的调用，其包括串口的协议、数码管驱动、PWM信号以及通用PIO的读写程序；上层应用程序主要实现读取串口数据并存储到SDRAM，以及基于光生物效应的PID算法的编写，并根据不同的输入值进行模式的选择以及控制PWM信号。

照明模块2包含LED驱动电路21和LED灯珠22，LED驱动电路21一端与FPGA主控制器1连接，另一端与LED灯珠22连接；LED驱动电路21采用5‐35VDC‐DC降压恒流模块，可以进行350mAPWM调光输入，根据家居或办公场合照明需要，LED灯珠22采用正白或暖白的5WLED灯，在LED驱动电路21的PWM引脚上施加一个100Hz～10kHz的PWM信号，即可进行PWM调光，调光分级256级，调光范围从0～100％。

ZigBee通信模块3包括ZigBee发送单元31和ZigBee中继站32，ZigBee发送单元31通过ZigBee中继站32与FPGA主控制器1连接；ZigBee通信模块3形成的网络为辅助网络，通过ZigBee无线网络将传感器感应节点模块4采集的数据传送到ZigBee中继站32，ZigBee中继站32使用异步串行通信的方式将数据送入FPGA主控制器1进行数据处理；当ZigBee中继站32将数据通过串口发送到FPGA主控制器1之后，FPGA主控制器1对收到的数据进行相应的分析和处理。

传感器感应节点模块4包含控制单元41、光照度传感器42和红外人体感应传感器43；控制单元41是由AT89S52单片机实现，AT89S52单片机分别与光照度传感器42和红外人体感应传感器43连接，控制单元41与ZigBee发送单元31信号连接；红外人体感应传感器43选用HC‐SR501模块，用于获取对应区域是否有人这一信号；光照度传感器42选用BH1750型传感器，用于检测对应环境的光照强度。根据场景的需要在不同区域布置该传感器感应节点模块4，实现方式为，对应在区域的人们常驻点放置红外人体感应传感器43，例如工作台面、客厅沙发、房间床头柜等地方，红外人体感应传感器43可以根据不同区域的需要调节对应的检测半径，当红外人体感应传感器43感测到该区域有人以后，给予控制单元41触发信号，控制单元41通过ZigBee通信模块3将信号传递给FPGA主控制器1，FPGA主控制器1指示照明模块2工作，点亮该区域；由于光照度传感器42采用的是两线式串行总线接口的数字型光强度传感器，光照度传感器42检测到环境光照度以后可以经过IIC总线直接将数据传输给控制单元41，而不是模拟信号需要进行A/D转换。

WiFi模块6组建的网络为主控制网络，主要用于移动终端7(如智能手机)和FPGA主控制器1之间的通信。一般情况下，FPGA主控制器1被设置连接到家庭或工作环境的WiFi网络中，则移动终端7也必须连接到同一个WiFi网络中，实现通信。如果家庭或工作环境没有WiFi网络，FPGA主控制器1也可以自己创建一个WiFi网络，用户需要设置手机连入主控制器创建的这个WiFi网络以实现通信。主控制网络主要用于用户控制终端和主控制器之间发送智能照明系统的控制指令，在用户控制终端输入相关指令后会把控制命令发送给主控制器，主控制器接收到控制命令后，对其进行处理，再经过ZigBee通信网络发送给照明电路，实现对照明系统的控制。

移动终端7开发用于平板电脑或智能手机的APP控制软件，控制软件完成的主要功能包括对用户进行权限认证，根据信息选择控制对象并进入对应的控制界面，向FPGA主控制器1发送控制指令。其中，用户权限验证为，本发明需要利用WiFi验证，用户需要通过WiFi网络的验证，连入家庭或工作环境的WiFi网络。

电源模块8为所述FPGA主控制器1、传感器感应节点模块4、ZigBee通信模块3、WiFi模块6和照明模块2供电，供电方式包括高压电源、低压电源发生电路以及电池。

如图2所示，基于非视觉光生物效应的智能LED灯光系统的照明控制方法，包括如下步骤：

步骤1、用户通过进行光生物效应的实验获得设定不同照明模式所需的光照参数Lx，其中Lx对应不同模式的光照强度；

步骤2、用户根据不同的照明场景布置的LED灯对应预设定不同的照明模式；照明模式包括促进睡眠的夜间睡前活动照明模式、促进早晨唤醒的起床照明模式、学习和工作的高效作业照明模式以及家居生活的舒适照明模式；一般地，在卧室预设促进睡眠的夜间睡前活动照明模式或促进早晨唤醒的起床照明模式；在书房预设学习和工作的高效作业照明模式，在客厅和餐厅布置家居生活的舒适照明模式。

步骤3、设定默认照明模式，环境灯光按照默认的照度值照明，用户可以根据需要通过移动终端或主控制器的按键对环境灯光进行调节和选择照明模式；

步骤4、FPGA主控制器根据用户输入情况通过PWM对于照明模块实现调控，调控等级为256级，默认PWM输出等级为128级；光生物效应所获得的光照强度与对应光照调节过程的数学模型为：

e(k)＝Lx(k)-Lx(1)

$u\left(k\right)=k_p\[e\left(k\right)-e(k-1)\]+k_i\underset{j=0}{\overset{k}{\Σ}}e\left(j\right)+k_d\[e\left(k\right)-e(k-1)\]---\left(2\right)$

Lx(k)＝K·u(k)(3)

其中，设光照度传感器42的采样周期为T，t时刻光照强度为Lx(t)，对应数字化的PID控制算法的值为Lx(k)，即为采样获得的第k个时期的光照强度值，k＝0,1,2..；则e(k)为第k时刻LED输出的光照度被光照度传感器42采样得到的Lx(k)减去光生物效应所获得的光照强度Lx的误差值；u(k)为FPGA输出的占空比；k_p、k_i、k_d为PID参数，关系为 由于式(2)为离散化处理后的PID算法的增量式形式，参数自整定采用增量型调整原理，因此此三个参数在自整定的时候采用其变化量Δk_p、Δk_i、Δk_d进行调整，即k_p＝k_p0+Δk_p、k_i＝k_i0+Δk_i、k_d＝k_d0+Δk_d，其中k_p0、k_i0、k_d0为初始参数，系统搭建的时候采用经验值进行先比例、再几分最后微分参数的调整，使得优化的控制效果；K为PWM调制波的占空比和LED发出来的光照强度所对应的线性系数。

调控的过程先通过环境光照度采集的光照度情况，和预设的模式对应的光照度值进行差值，FPGA主控制器1进行算法的计算，再通过FPGA主控制器1控制PWM增减灯光亮度，最终LED进入对应的照明模式。

下面结合图3、图4、图5对光生物效应实验做说明：其中图3、图4和表1为学习和工作效率采用剂量作业测定法进行测试，使用安菲莫夫表进行综合评定，以脑力工作能力指数(indexofmetalcapacity,IMC)描述学习效率。安菲莫夫表由8个字母(A、B、C、E、H、K、N、X)随机编成15行，每行各80个，每个字母出现频率约150次，共有1200个字母。学习效率采用剂量作业测定法进行测试，计量作业测定法各指标的计算公式如下：

$IMC=\left(\frac{R}{2}\right)\×\frac{(C-W)}{C}---\left(1\right)$

其中R为阅读字母表中字幕的数目，C为字母表中应该删除的数目，W为字母表中错误和漏删的数目。

学习效率需要结合人体学习过程的疲劳度来考虑，避免以牺牲疲劳度来换取短暂的高效学习，或者导致人体学习后过度疲劳，因此在灯光选取的过程还进行了脑疲劳度的测试。脑疲劳用学习效率变化率来表示，脑疲劳反映自习前后大脑清醒状态。脑疲劳采用如下公式进行：

$N=LE\left(\%\right)=\frac{A-B}{B}---\left(2\right)$

其中N为脑疲劳值，LE为学习效率变化率，A为自习后学习效率，B为自习前学习效率。

以上实验使用的为正白色光源的LED灯，实验地点在普通会议室，试验者为年龄介于20‐25岁的学生6名，每天晚上7:00‐10:00为实验时间，控制周围环境LED光照度，使到达眼睛附近的照度值分别为50、100、150、250、500、700和1000lx，开始实验前试验者先静坐适应一段时间所处光环境，随后受试者的学习效率利用安菲莫夫字母表进行测试，让试验者自习45min后，再一次测量学习效率，脑疲劳值通过学习前学习效率与实习后学习效率的变化率计算得出，最终获得图3、图4和表1数据，表1为本发明通过实验获得的不同照度下测试的学习效率和脑疲劳程度数据；

表1

表2

图5为生活照明的LED灯光照度、色温的选择则采用人体的心率情况来进行，人体的正常家居生活中，灯光主要目的是能满足人的视觉照明，同时稳定人的生理参数，避免造成视觉疲劳或者脑疲劳，即心率血压的影响达到最低值。

由于居家常用的为暖白和正白两种LED光源，因此实验使用不同色温的正白和暖白LED作为光源，在自制实验室进行整个实验流程。每种光源测试五种不同照度情况，分别为50lux、200lux、700lux、1000lux以及1500lux，在不同色温光源测试期间设置一组无光情况的参照组。两种色温光源测试时间为连续六个晚上的7：00到8：50，光源变换时间隔一天。每种光环境测试时分两个阶段，阶段一为7:00到7:30的无光照环境，被测试者在无光的环境中静坐30分钟，随后进行10次间隔1分钟的血压心率测量；阶段二为7:40到8:40的光照环境，被试者仍采用坐姿并在所设置的光环境中静坐1小时，其后进行10次间隔1分钟的血压心率测量。最终获得图5数据。

根据以上图3、图4表1和图5的数据总结出表2的不同照明模式。表2为本发明不同模式下对应的照度和色温数据。其中，促进睡眠的夜间睡前活动照明模式为满足基本的照度情况下越昏暗的场景可以促进人脑疲惫，促进褪黑色素的分泌，根据图5中正白LED灯光在200lux可以导致人体心率跳动达到最低值，减缓人兴奋状态，满足促进睡眠要求；

促进早晨唤醒的起床照明模式为满足人醒后较快脱离昏昏欲睡的状态，提高人体兴奋度，暖白LED灯光在200lux附件达到心率变化率峰值，满足人们早晨唤醒起床的要求；

学习和工作的高效作业照明模式为满足人们在工作和学习的情况下保持较高的学习效率以及较低的脑疲劳程度，根据图3和图4整理出的表1可以看出，700lux的正白LED灯可以满足人们工作的高效率和低脑疲劳程度；

家居生活的舒适照明模式为稳定人的生理参数，即心率血压的影响达到最低值，根据图5可以看出，500lux附件白光LED灯光照明为心率变化率接近0的地方，满足该模式需要。

本发明的研发受到广东省科技计划项目(No.2015A010103005)的资助。

Claims (8)

1.基于非视觉光生物效应的智能LED灯光系统，其特征在于，包括FPGA主控制器、照明模块、ZigBee通信模块、传感器感应节点模块、存储模块、WiFi模块、移动终端和电源模块；FPGA主控制器分别与照明模块、ZigBee通信模块、存储模块和WiFi模块信号连接；ZigBee通信模块与传感器感应节点模块信号连接；电源模块分别与FPGA主控制器、传感器感应节点模块、ZigBee通信模块、WiFi模块和照明模块电连接；

所述照明模块包含LED驱动电路和LED灯珠，LED驱动电路一端与FPGA主控制器连接，另一端与LED灯珠连接；

所述ZigBee通信模块包括ZigBee发送单元和ZigBee中继站，ZigBee发送单元通过ZigBee中继站与FPGA主控制器连接；

所述传感器感应节点模块包含控制单元、光照度传感器和红外人体感应传感器；所述控制单元采用AT89S52单片机，AT89S52单片机分别与光照度传感器和红外人体感应传感器连接，控制单元与ZigBee发送单元信号连接；

FPGA主控制器通过WiFi模块与移动终端连接；FPGA主控制器被设置连接到家庭或工作环境的WiFi网络中，移动终端连接到同一个WiFi网络中。

2.根据权利要求1所述的基于非视觉光生物效应的智能LED灯光系统，其特征在于，所述的LED驱动电路采用5‐35VDC‐DC降压恒流模块。

3.根据权利要求1所述的基于非视觉光生物效应的智能LED灯光系统，其特征在于，所述的LED灯珠采用正白或暖白的5WLED灯。

4.根据权利要求1所述的基于非视觉光生物效应的智能LED灯光系统，其特征在于，所述的红外人体感应传感器选用HC‐SR501模块。

5.根据权利要求1所述的基于非视觉光生物效应的智能LED灯光系统，其特征在于，所述的光照度传感器选用BH1750型传感器。

6.权利要求1所述的基于非视觉光生物效应的智能LED灯光系统的照明控制方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1、用户通过进行光生物效应的实验获得设定不同照明模式所需的光照参数Lx，其中Lx对应不同模式的光照强度；

步骤2、用户根据不同的照明场景布置的LED灯对应预设定不同的照明模式；设定默认照明模式，环境灯光按照默认的照度值照明；用户根据需要通过移动终端或主控制器的按键对环境灯光进行调节和选择照明模式；

步骤3、FPGA主控制器根据用户输入情况通过PWM对于照明模块实现调控，光生物效应所获得的光照强度与对应光照调节过程的数学模型为：

e(k)＝Lx(k)-Lx(1)

$u\left(k\right)=k_p\[e\left(k\right)-e\left(k-1\right)\]+k_i\underset{j=0}{\overset{k}{\Σ}}e\left(j\right)+k_d\[e\left(k\right)-e\left(k-1\right)\]---\left(2\right)$

Lx(k)＝K·u(k)(3)

其中，设光照度传感器的采样周期为T，t时刻光照强度为Lx(t)，对应数字化的PID控制算法的值为Lx(k)，为采样获得的第k个时期的光照强度值，k＝0,1,2..；e(k)为第k时刻LED输出的光照度被光照度传感器采样得到的Lx(k)减去光生物效应所获得的光照强度Lx的误差值；u(k)为FPGA输出的占空比；k_p、k_i、k_d为PID参数；K为PWM调制波的占空比和LED发出来的光照强度所对应的线性系数；

调控的过程先通过环境光照度采集的光照度情况，和预设的模式对应的光照度值进行差值，FPGA主控制器进行算法的计算，再通过FPGA主控制器控制PWM增减灯光亮度，最终LED进入对应的照明模式。

7.根据权利要求6所述的基于非视觉光生物效应的智能LED灯光系统的照明控制方法，其特征在于，所述照明模式包括促进睡眠的夜间睡前活动照明模式、促进早晨唤醒的起床照明模式、学习和工作的高效作业照明模式以及家居生活的舒适照明模式；在卧室预设促进睡眠的夜间睡前活动照明模式或促进早晨唤醒的起床照明模式；在书房预设学习和工作的高效作业照明模式，在客厅和餐厅布置家居生活的舒适照明模式。

8.根据权利要求6所述的基于非视觉光生物效应的智能LED灯光系统的照明控制方法，其特征在于，所述通过PWM对于照明模块实现调控的调控等级为256级，默认PWM输出等级为128级。