CN106028585B - 一种基于牛顿极值搜索算法的双闭环照明节能控制方法 - Google Patents
一种基于牛顿极值搜索算法的双闭环照明节能控制方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN106028585B CN106028585B CN201610346293.8A CN201610346293A CN106028585B CN 106028585 B CN106028585 B CN 106028585B CN 201610346293 A CN201610346293 A CN 201610346293A CN 106028585 B CN106028585 B CN 106028585B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- energy consumption
- illumination
- value
- lamps
- total energy
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H05—ELECTRIC TECHNIQUES NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- H05B—ELECTRIC HEATING; ELECTRIC LIGHT SOURCES NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; CIRCUIT ARRANGEMENTS FOR ELECTRIC LIGHT SOURCES, IN GENERAL
- H05B47/00—Circuit arrangements for operating light sources in general, i.e. where the type of light source is not relevant
- H05B47/10—Controlling the light source
- H05B47/105—Controlling the light source in response to determined parameters
- H05B47/11—Controlling the light source in response to determined parameters by determining the brightness or colour temperature of ambient light
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02B—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES RELATED TO BUILDINGS, e.g. HOUSING, HOUSE APPLIANCES OR RELATED END-USER APPLICATIONS
- Y02B20/00—Energy efficient lighting technologies, e.g. halogen lamps or gas discharge lamps
- Y02B20/40—Control techniques providing energy savings, e.g. smart controller or presence detection
Landscapes
- Circuit Arrangement For Electric Light Sources In General (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于牛顿极值搜索算法的双闭环照明节能控制方法，通过PID闭环控制保持照度需求，同时又通过牛顿极值搜索算法，不断迭代快速寻找到照明系统能耗的最小值，并保持最小值稳定输出，该控制应用在照明系统节能上有着重要的控制作用。针对照明能耗问题，最理想的情况是既保证区域照度需求又保持能耗降到最小值，本发明中，通过牛顿极值搜索控制算法来调节灯组(每组灯具)的分组情况即百分比，既保证了照度控制区域达到照度要求即目标照度值，同时照明系统能保持较低能耗稳定输出，即满足了用户的需求，又达到了节能的效果。
Description
技术领域
本发明属于照明控制技术领域，更为具体地讲，涉及一种满足照度需求同时降低能耗的控制方法，即基于将灯具分组后采用牛顿法进行极值搜索寻找其相对能耗最低的照明节能控制方法。
背景技术
“节能也是生产力”，在满足日益增长的能源需求的基础上，如何最大限度的节约能源，达到能源利用最优，就显得尤为重要，这也是我国乃至当今世界普遍关心的主要问题之一。
在照明领域，从节能的角度出发，就是满足照度需求同时降低能耗。
在传统照明系统控制中，不能通过调节灯具照度来准确控制室内区域的照度，在电能使用上也存在许多浪费。而现有的照明系统，如申请人2015年11月09日申请，2016年01月27日公布、公布号为105282939A、名称为“一种节能照明控制方法及系统”的中国发明专利申请，能实现调节灯具照度从而满足用户的照度要求，但控制方法较复杂且能耗上也存在诸多浪费。同时，从控制方法来看，只是一种单闭环控制照度从而达到节能效果的方法。所以需要提出一种既能满足用户对照明系统的照度要求，又能通过多种方式节约能耗的控制方法。
发明内容
本发明的目的在于克服现有照明节能控制方法的不足，提供一种基于牛顿极值搜索算法的双闭环照明节能控制方法，在满足用户照度需求的情况下，能快速稳定地寻找到能耗相对最低点
为实现上述发明目的，本发明基于牛顿极值搜索算法的双闭环照明节能控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)、将用于照度控制区域照明的所有灯具划分为n组，且每组灯具百分比用w1,w2,…,wn表示，其中w1+w2+…+wn＝1，通过改变百分比w1,w2,…,wn的值，可以进一步控制各组灯具之间的亮度；在照度控制区域安装一个光传感器，用于照度控制区域照度的采集；
(2)、设定照度控制区域的目标照度值，初始化(估计)每组灯具的百分比为第n组我们用得到，所以在搜索算法循环的过程中只需要n-1项，构成向量(3)、向量经过扰动S(t)的作用产生输入向量W′＝[w1′,w′2,…,w′n-1]T；
所述的扰动S(t)为[a1sinσ1t,a2sinσ2t,...,an-1sinσn-1t]T，其中，t为时间，系数a1,a2,…,an-1、频率参数σ1,σ2,…,σn-1，根据具体情况确定；
所述的作用为：
(4)、将输入向量W′与百分比的第n项w′n＝1-w1′-w2′-…-w′n-1进行整合得到输入向量W＝[w1,w2,…,wn]T，光传感器将照度控制区域的采集照度值通过I2C协议传入控制器，控制器通过串口将采集照度值数据传入到上位机；在上位机中，采集照度值与目标照度值做PID闭环控制，即目标照度值减去采集照度值，差值送入PID控制器中，PID控制器输出控制量，控制量作用于各组灯具的百分比即w1,w2,…,wn，将作用后的结果通过串口输出传给控制器，然后对各组灯具亮暗程度进行控制；而当灯具的亮暗程度改变时，再通过光传感器对照度控制区域照度进行实时采集，再次进行PID闭环控制，不断减小采集照度值和目标照度值的差值，最终使采集照度值稳定在目标照度值；
(5)、计算每组灯具的能耗，然后求和，得到总能耗E′；对总能耗E′进行滤波，以滤去不稳定的波动，得到滤波后的总能耗E；
(6)、如果总能耗E与上一次得到的每组灯具的亮度百分比w1,w2,…,wn下的总能耗E0的差值ΔE，即|E-E0|小于设定的阈值，则结束，此时输出的每组灯具的亮度组合即百分比w1,w2,…,wn为满足用户照度需求，同时能耗最低亮度组合；否则，进行步骤(7)；
(7)、滤波后的总能耗E分别与扰动M(t)和N(t)作用，其中：
所述的扰动M(t)为：
所述的总能耗E与扰动M(t)作用为M(t)·E，即：
所述的扰动N(t)为一个(n-1)×(n-1)的矩阵，其中，i行i列元素Nii、i行j列元素Nij分别为：
所述的总能耗E与扰动N(t)作用为N(t)·E，即：
总能耗E与扰动N(t)作用后，其结果通过Riccati方程构造出Hessian矩阵H的逆矩阵的估计矩阵Γ，然后，将估计矩阵Γ乘以总能耗E与扰动M(t)作用后的结果，产生变量ΔW′；
(8)、将变量ΔW′乘以-K(常系数)后积分，在向量处寻找到使能耗降低的下一个估计迭代点即向量即：
然后将向量作为向量返回步骤(3)。
本发明的目的是这样实现的:
本发明基于牛顿极值搜索算法的双闭环照明节能控制方法，通过PID闭环控制保持照度需求，同时又通过牛顿极值搜索算法，不断迭代快速寻找到照明系统能耗的最低值，并保持最低值稳定输出，该控制应用在照明系统节能上有着重要的控制作用。针对照明能耗问题，最理想的情况是既保证区域照度需求又保持能耗降到最低值，本发明中，通过牛顿极值搜索控制算法来调节灯组(每组灯具)的分组情况即百分比，既保证了照度控制区域达到照度要求即目标照度值，同时照明系统能保持较低能耗稳定输出。
本发明是在一迭代点处沿输出总能耗E下降的方向(令其为负牛顿方向)寻找到下一迭代点，然后循环迭代，直到总能耗E下降的方向趋于0，即|变量|ΔW′|趋近于0，此时的输入向量W＝[w1,w2,…,wn]T就能稳定的收敛到百分比W*，从而就能稳定的搜索到相应的最低能耗值E*，而其稳定性可通过霍尔维茨定理进行证明。因此本发明在搜索最低能耗的同时可保证照度控制区域照度值稳定在用户设定照度值附近，这样即满足了用户的需求，又达到了节能的效果。
附图说明
图1是本发明基于牛顿极值搜索算法的双闭环照明节能控制方法一种具体实施方式流程图；
图2是本发明一种具体实施方式室内所有灯具分两组情况图；
图3是图2所示两组灯具分组情况下采集照度值随时间变化图；
图4是图2所示两组灯具分组情况下不采用本发明控制方法时总能耗随百分比w1变化图；
图5是图2所示两组灯具分组情况下加本发明控制方法使百分比w1随时间变化图；
图6图2所示两组灯具分组情况下总能耗随时间变化图；
图7是本发明一种具体实施方式室内所有灯具分四组情况图；
图8是图7所示四组灯具分组情况下不采用本发明控制方法时遍历w1时w2-w3-能耗E三维图；
图9是图7所示四组灯具分组情况下不采用本发明控制方法时能耗最低值E0*所在w2-w3-能耗E三维图；
图10是图7所示四组灯具分组情况下采用本发明控制方法搜索中采集照度值随时间变化图；
图11是图7所示四组灯具分组情况下采用本发明控制方法搜索中百分比w1，w2，w3随时间变化图；
图12是图7所示四组灯具分组情况下采用本发明控制方法搜索中能耗E*随时间变化图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施方式进行描述，以便本领域的技术人员更好地理解本发明。需要特别提醒注意的是，在以下的描述中，当已知功能和设计的详细描述也许会淡化本发明的主要内容时，这些描述在这里将被忽略。
图1是本发明基于牛顿极值搜索算法的双闭环照明节能控制方法一种具体实施方式流程图。
在本实施例中，如图1所示，本发明基于牛顿极值搜索算法的双闭环照明节能控制方法包括以下步骤：
S1、灯组划分及光传感器安装
将用于照度控制区域照明的所有灯具划分为n组，且每组灯具百分比用w1,w2,…,wn表示，其中w1+w2+…+wn＝1，通过改变百分比w1,w2,…,wn的值，可以进一步控制各组灯具之间的亮度，其中，照明控制区域就是我们需要进行调光的区域。为了得到需要的即目标照明值，在照度控制区域安装一个光传感器，用于照度控制区域照度的采集，以便在经过PID控制后，使实际的照度值即采集照度值稳定在(达到)设定的照度控制区域的目标照度值。
S2、设定目标照度值及百分比初始化
设定照度控制区域的目标照度值，初始化(估计)每组灯具的百分比为第n组我们用得到，所以在搜索算法循环的过程中只需要n-1项，构成向量
S3、向量经过扰动S(t)的作用产生输入向量W′＝[w1′,w2′,…,w′n-1]T；
所述的扰动S(t)为[a1sinσ1t,a2sinσ2t,...,an-1sinσn-1t]T，其中，t为时间，系数a1,a2,…,an-1、频率参数σ1,σ2,…,σn-1，根据具体情况确定；
所述的作用为：
S4、整合输入及PID闭环照明控制
将输入向量W′与百分比的第n项w′n＝1-w1′-w2′-…-w′n-1进行整合得到输入向量W＝[w1,w2,…,wn-1]T，整合输入的目的是使每组灯具百分比用w1,w2,…,wn满足w1+w2+…+wn＝1的要求，便于进行灯组的控制。
光传感器将照度控制区域的采集照度值通过I2C协议传入控制器，控制器通过串口将采集照度值数据传入到上位机；在上位机中，采集照度值与目标照度值做PID闭环控制，即目标照度值减去采集照度值，差值送入PID控制器中，PID控制器输出控制量，控制量作用于各组灯具的百分比即w1,w2,…,wn，将作用后的结果通过串口输出传给控制器，然后对各组灯具亮暗程度进行控制；而当灯具的亮暗程度改变时，再通过光传感器对照度控制区域照度进行实时采集，再次进行PID闭环控制，不断减小采集照度值和目标照度值的差值，最终使采集照度值稳定在目标照度值。需要说明的是，PID闭环控制还有一些等同的控形式，具体实施过程中，不限于上述具体形式。
S5、计算总能耗并滤波
计算每组灯具的能耗值，然后求和，得到总能耗E′；对总能耗E′进行滤波，以滤去不稳定的波动，得到滤波后的总能耗E。
S6、判断
如果总能耗E与上一次得到的每组灯具的亮度百分比w1,w2,…,wn下的总能耗E0的差值ΔE，即|E-E0|小于设定的阈值，则结束，此时输出的每组灯具的亮度组合即百分比w1,w2,…,wn为满足用户照度需求，同时能耗最低亮度组合；否则，进行步骤S7。
S7、产生反应能耗差值的变量ΔW′
滤波后的总能耗E分别与扰动M(t)和N(t)作用，其中：
所述的扰动M(t)为：
所述的总能耗E与扰动M(t)作用为M(t)·E，即：
在本发明中，总能耗E与扰动M(t)是为了估计总能耗E的一阶导数。
所述的扰动N(t)为一个(n-1)×(n-1)的矩阵，其中，i行i列元素Nii、i行j列元素Nij分别为：
所述的总能耗E与扰动N(t)作用为N(t)·E，即：
总能耗E与扰动N(t)作用后，其结果通过Riccati方程构造出Hessian矩阵H的逆矩阵的估计矩阵Γ，然后，将估计矩阵Γ乘以总能耗E与扰动M(t)作用后的结果，产生变量ΔW′。
S8、获取下一个估计迭代点即向量并返回步骤S3
将变量ΔW′乘以-K(常系数)后积分，在向量处寻找到使能耗降低的下一个估计迭代点即向量即：
然后将向量作为向量返回步骤S3。
牛顿法的迭代公式为：w(k+1)＝w(k)-▽2E(w(k))-1▽E(w(k))，其中▽2E(w(k))即为Hessian矩阵H，▽2E(w(k))-1的估计即为Γ，▽E(w(k))即为滤波后的总能耗E与扰动M(t)作用后的估计，-▽2E(w(k))-1▽E(w(k))即为所令负牛顿方向，在此处二个估计点的差值：所以积分后能寻找到下一个估计迭代点
在本发明中，使用了牛顿极值搜索算法，其输入为各组灯组百分比构成的输入向量W＝[w1,w2,…,wn]T,输出为总能耗E′，总能耗E′经过高通滤波器，产生稳定信号即总能耗E，在经过扰动M(t)作用后，与Hessian矩阵H的逆矩阵的估计矩阵Γ相乘，其中Hessian矩阵H是总能耗E对输入向量W的二阶导数，而估计矩阵Γ是通过Riccati方程构造而得，相乘后进行积分得到能耗降低的下一个估计迭代点即向量此时：
其中K和h都是正常数，是设计参数，根据具体情况设定。
所述的扰动N(t)为一个(n-1)×(n-1)的矩阵，其中，i行i列元素Nii、i行j列元素Nij分别为：
用其与滤波后的总能耗E作用来估计Hessian矩阵H。在经过扰动S(t)的作用后产生输入向量W′，其中，所述的扰动S(t)为[a1sinσ1t,a2sinσ2t,...,an-1sinσn-1t]T。
定义输入误差为W′：
则：
由(4)可知当能稳定的收敛于0时，W就能稳定的收敛到W*，从而就能稳定的搜索到相应的最低能耗E*，而其稳定性的证明可通过对(1)和(2)式进行均值化处理，然后求出其霍尔维茨矩阵，用霍尔维茨定理进行稳定性证明，基于牛顿法的极值搜索控制系统也是一个闭环系统，通过不断的循环，最终可稳定的寻找到最低能耗E*。
一、数据处理与分析
记录稳定后得各组灯具百分比w1,w2,…,wn，以及此时的总能耗E，即为相对最低能耗值。通过观察总能耗(E)-时间(t)的仿真图可以观察采用牛顿法搜索到最优能耗值的过程，最终总能耗E将稳定在最低耗值周围，同时得到最低能耗值对应的灯组百分比组合为
通过将牛顿极值搜索控制算法得到的稳定最低能耗E*与相同环境下不加控制算法获得的最低能耗E0*相比较，若存在|E*-E0*|<E0*×ε，(ε为小于1的较小正数)则证明采用牛顿法搜索到的最优能耗值达到了降低能耗的效果，从而证明了牛顿极值搜索算法寻找相对最低能耗的可行性。
二、实例1
现以分组n＝2为例，对照明控制区域中所有灯具进行分组，即分为2组，具体控制过程如下：
第一步：如图2所示，对于室内需要进行照明控制的区域C，根据相关配置信息，人为地将室内所有11盏灯具分为两组：其中编号为1的的5盏灯为灯组1，百分比为w1，剩下的编号为2的6盏灯为灯组2，百分比为w2。百分比w1+w2＝1，通过改变百分比w1,w2的值可以控制两组灯具之间的亮度。在照度控制区域即区域C中安装一个光传感器，用于采集该区域的照度。
第二步：设置其照度为70lux，初始化即估计两组灯具中第一个的百分比，然后，经过扰动作用产生百分比w1,另一个输入w2通过1-w1得到。
启动光传感器实时采集区域C的照度值，如图3所示，通过PID控制器不断调节能够使区域C光照值稳定在目标照度值附近，即70lux附近。
第三步：计算两个灯组总能耗并滤波得到总能耗E，以负牛顿方向作为搜索方向，结合PID闭环控制，寻找总能耗的最低值；
第四步：记录和保存整个搜索过程的百分比w1,w2和总能耗E的变化值，找出最终趋于稳定的百分比以及对应的最低能耗值E*。整理数据，汇总到表1。
表1
主要数据具体分析如下：
在本实施例中，如图4所示，为百分比w1-总能耗E的二维图，此时搜索到的(实际)最低能耗值E0 *＝1.172对应的百分比w1＝0.73411。从图4上可知w1在0.25～1时满足能耗误差27％的最大范围，而当w1在0.60～0.85时则表示此时搜索到百分比比较精准，而采用本发明控制方法，其总能耗与实际最低能耗误差在3.83％，从而达到节约能耗的效果。
在本实施例中，如图5所示，为本发明控制方法下百分比w1随时间的变化图，将数据加入表1。从图5中，在180秒后，可以看出百分比w1稳定在0.54左右。在本实施例中，从图6可以看出，在25秒后总能耗E稳定在1.16左右，实现了快速稳定地寻找到能耗相对最低点的目的。
二、实例2
现以分组n＝4为例，对照明控制区域中所有灯具进行分组，即分为4组，具体控制过程如下：
第一步：在本实施例中，如图7所示，对于室内需要进行照明控制的区域C，根据相关配置信息，人为地将室内所有11盏灯具分为四组：其中位于区域C中编号为1的灯为灯组1，百分比为w1；编号为2的4盏灯为灯组2，百分比为w2；编号为3的2盏灯为灯组3，百分比为w3，占编号为4的4盏灯为灯组4，百分比为w4。百分比w1+w2+w3+w4＝1，通过改变百分比w1,w2,w3,w4的值可以控制两组灯具之间的亮度。在照度控制区域即区域C中安装一个光传感器，用于采集该区域的照度。
第二步：设置其照度为50lux，初始化即估计四组灯具中前三个的百分比，然后，经过扰动作用产生百分比w1,w2,w3,另一个输入w4通过1-w1-w2-w3得到。
第三步：计算四个灯组总能耗并滤波得到总能耗E，以负牛顿方向作为搜索方向，结合PID闭环控制，寻找总能耗的最低值；
第四步：记录和保存整个搜索过程的百分比w1,w2,w3,w4和总能耗E的变化值，找出最终趋于稳定的百分比以及对应的最低能耗值E*。整理数据，汇总到表2。
表2
在本实施例中，如图8所示，在采用本发明控制方法的情况下，固定w1从0到0.9(间隔为0.1)，测得当区域C中照度值保持在50lux时，绘制相应w2-w3-能耗E的10幅三维图(从左到右，从上到下分别为w1为0到0.9，间隔为0.1时绘制的能耗E三维图)，通过求得10幅三维图的最低值，从而获得总体能耗最低值E* 0，计算得出能耗最低值E* 0所在的w2-w3-能耗E三维图如图9所示，星形点表示采用本发明控制方法后搜索到的最终的稳定点(w2，w3，E*)，根据表2中误差范围数据分析以及该三维图可采用本发明控制方法验证获得的数据能稳定在最低能耗值的最大误差范围以内。
在本实施例中，本发明控制方法作用下区域C中照度随时间变化图如图10所示，可以看出通过PID调节作用能使照度值稳定在50lux附近。
在本实施例中，本发明控制方法作用下，百分比随时间的变化过程如图11所示。从图11中分析可得：在200秒左右，百分比最终稳定在0.58左右，百分比最终稳定在0.19左右，百分比最终稳定在0.07左右。根据图8所示的10幅三维图数据得出最低能耗E* 0＝0.3911，可根据能耗误差的27％得出百分比w1 *的范围为0～0.7，百分比的范围为0.1～0.8，百分比的范围为0～0.51，最低能耗E*的范围为0.29～0.50。若本方面控制方法下，百分比数据在此范围内，则说明加入本方面控制方法后可将能耗稳定在相对最低能耗附近从而证明本发明控制方法的稳定性和准确性。进一步根据能耗误差的20％得出百分比的范围为0～0.6，百分比的范围为0.2～0.7，百分比的范围为0～0.46，最低能耗E*的范围为0.31～0.47，若本发明控制方法下，数据在此范围内，则说明加入本发明控制方法后搜索出的最低能耗值精确度很高。
在本实施例中，采用本发明控制方法后，能耗E*随时间的变化过程如图12所示，从图12中分析可得：最低能耗E*在130秒最终稳定在0.4628左右，通过图8中分析实际最低能耗E* 0＝0.3911，说明采用本发明控制方法后获得的最低能耗E*能很快稳定在实际最低能耗E* 0误差范围的20％以内，具有良好的精度。
尽管上面对本发明说明性的具体实施方式进行了描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。
Claims (1)
1.一种基于牛顿极值搜索算法的双闭环照明节能控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)、将用于照度控制区域照明的所有灯具划分为n组，且每组灯具亮度百分比用w1,w2,…,wn表示，其中w1+w2+…+wn＝1，通过改变亮度百分比w1,w2,…,wn的值，可以进一步控制各组灯具之间的亮度；在照度控制区域安装一个光传感器，用于照度控制区域照度的采集；
(2)、设定照度控制区域的目标照度值，初始化每组灯具的亮度百分比为第n组用得到，所以在搜索算法循环的过程中只需要n-1项，构成向量
(3)、向量经过扰动S(t)的作用产生输入向量W′＝[w′1,w′2,…,w′n-1]T；
所述的扰动S(t)为[a1sinσ1t,a2sinσ2t,...,an-1sinσn-1t]T，其中，t为时间，系数a1,a2,…,an-1、频率参数σ1,σ2,…,σn-1，根据具体情况确定；
所述的输入向量W′为：
<mrow>
<msup>
<mi>W</mi>
<mo>&prime;</mo>
</msup>
<mo>=</mo>
<mfenced open = "[" close = "]">
<mtable>
<mtr>
<mtd>
<msubsup>
<mi>w</mi>
<mn>1</mn>
<mo>&prime;</mo>
</msubsup>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<msubsup>
<mi>w</mi>
<mn>2</mn>
<mo>&prime;</mo>
</msubsup>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<mo>.</mo>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<mo>.</mo>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<mo>.</mo>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<msubsup>
<mi>w</mi>
<mrow>
<mi>n</mi>
<mo>-</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
<mo>&prime;</mo>
</msubsup>
</mtd>
</mtr>
</mtable>
</mfenced>
<mo>=</mo>
<mover>
<mi>W</mi>
<mo>^</mo>
</mover>
<mo>+</mo>
<mi>S</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>t</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>=</mo>
<mfenced open = "[" close = "]">
<mtable>
<mtr>
<mtd>
<msub>
<mover>
<mi>w</mi>
<mo>^</mo>
</mover>
<mn>1</mn>
</msub>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<msub>
<mover>
<mi>w</mi>
<mo>^</mo>
</mover>
<mn>2</mn>
</msub>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<mo>.</mo>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<mo>.</mo>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<mo>.</mo>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<msub>
<mover>
<mi>w</mi>
<mo>^</mo>
</mover>
<mrow>
<mi>n</mi>
<mo>-</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
</msub>
</mtd>
</mtr>
</mtable>
</mfenced>
<mo>+</mo>
<mfenced open = "[" close = "]">
<mtable>
<mtr>
<mtd>
<mrow>
<msub>
<mi>a</mi>
<mn>1</mn>
</msub>
<msub>
<mi>sin&sigma;</mi>
<mn>1</mn>
</msub>
<mi>t</mi>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<mrow>
<msub>
<mi>a</mi>
<mn>2</mn>
</msub>
<msub>
<mi>sin&sigma;</mi>
<mn>2</mn>
</msub>
<mi>t</mi>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<mo>.</mo>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<mo>.</mo>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<mo>.</mo>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<mrow>
<msub>
<mi>a</mi>
<mrow>
<mi>n</mi>
<mo>-</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
</msub>
<msub>
<mi>sin&sigma;</mi>
<mrow>
<mi>n</mi>
<mo>-</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
</msub>
<mi>t</mi>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
</mtable>
</mfenced>
<mo>;</mo>
</mrow>
(4)、将输入向量W′与亮度百分比的第n项w′n＝1-w′1-w′2-…-w′n-1进行整合得到输入向量W＝[w1,w2,…,wn]T，光传感器将照度控制区域的采集照度值通过I2C协议传入控制器，控制器通过串口将采集照度值数据传入到上位机；在上位机中，采集照度值与目标照度值做PID闭环控制，即目标照度值减去采集照度值，差值送入PID控制器中，PID控制器输出控制量，控制量作用于各组灯具的亮度百分比即w1,w2,…,wn，将作用后的结果通过串口输出传给控制器，然后对各组灯具亮暗程度进行控制；而当灯具的亮暗程度改变时，再通过光传感器对照度控制区域照度进行实时采集，再次进行PID闭环控制，不断减小采集照度值和目标照度值的差值，最终使采集照度值稳定在目标照度值；
(5)、计算每组灯具的能耗，然后求和，得到总能耗E′；对总能耗E′进行滤波，以滤去不稳定的波动，得到滤波后的总能耗E；
(6)、如果总能耗E与上一次得到的每组灯具的亮度百分比w1,w2,…,wn下的总能耗E0的差值ΔE，即|E-E0|小于设定的阈值，则结束，此时输出的每组灯具的亮度组合即亮度百分比w1,w2,…,wn为满足用户照度需求，同时能耗最小亮度组合；否则，进行步骤(7)；
(7)、滤波后的总能耗E分别与扰动M(t)和N(t)作用，其中：
所述的扰动M(t)为：
<mrow>
<mi>M</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>t</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>=</mo>
<msup>
<mrow>
<mo>&lsqb;</mo>
<mfrac>
<mn>2</mn>
<msub>
<mi>a</mi>
<mn>1</mn>
</msub>
</mfrac>
<msub>
<mi>sin&sigma;</mi>
<mn>1</mn>
</msub>
<mi>t</mi>
<mo>,</mo>
<mfrac>
<mn>2</mn>
<msub>
<mi>a</mi>
<mn>2</mn>
</msub>
</mfrac>
<msub>
<mi>sin&sigma;</mi>
<mn>2</mn>
</msub>
<mi>t</mi>
<mo>,</mo>
<mo>...</mo>
<mo>,</mo>
<mfrac>
<mn>2</mn>
<msub>
<mi>a</mi>
<mrow>
<mi>n</mi>
<mo>-</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
</msub>
</mfrac>
<msub>
<mi>sin&sigma;</mi>
<mrow>
<mi>n</mi>
<mo>-</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
</msub>
<mi>t</mi>
<mo>&rsqb;</mo>
</mrow>
<mi>T</mi>
</msup>
<mo>;</mo>
</mrow>
所述的总能耗E与扰动M(t)作用为M(t)·E，即：
<mrow>
<mi>M</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>t</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>&CenterDot;</mo>
<mi>E</mi>
<mo>=</mo>
<mfenced open = "[" close = "]">
<mtable>
<mtr>
<mtd>
<mrow>
<mfrac>
<mn>2</mn>
<msub>
<mi>a</mi>
<mn>1</mn>
</msub>
</mfrac>
<msub>
<mi>sin&sigma;</mi>
<mn>1</mn>
</msub>
<mi>t</mi>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<mrow>
<mfrac>
<mn>2</mn>
<msub>
<mi>a</mi>
<mn>2</mn>
</msub>
</mfrac>
<msub>
<mi>sin&sigma;</mi>
<mn>2</mn>
</msub>
<mi>t</mi>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<mo>.</mo>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<mo>.</mo>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<mo>.</mo>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<mrow>
<mfrac>
<mn>2</mn>
<msub>
<mi>a</mi>
<mrow>
<mi>n</mi>
<mo>-</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
</msub>
</mfrac>
<msub>
<mi>sin&sigma;</mi>
<mrow>
<mi>n</mi>
<mo>-</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
</msub>
<mi>t</mi>
</mrow>
</mtd>
</mtr>
</mtable>
</mfenced>
<mi>E</mi>
<mo>;</mo>
</mrow>
所述的扰动N(t)为一个(n-1)×(n-1)的矩阵，其中，i行i列元素Nii、i行j列元素Nij分别为：
<mrow>
<msub>
<mi>N</mi>
<mrow>
<mi>i</mi>
<mi>i</mi>
</mrow>
</msub>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<mn>16</mn>
<msubsup>
<mi>a</mi>
<mi>i</mi>
<mn>2</mn>
</msubsup>
</mfrac>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msup>
<mi>sin</mi>
<mn>2</mn>
</msup>
<mo>(</mo>
<mrow>
<msub>
<mi>&sigma;</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
<mi>t</mi>
</mrow>
<mo>)</mo>
<mo>-</mo>
<mfrac>
<mn>1</mn>
<mn>2</mn>
</mfrac>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>,</mo>
<msub>
<mi>N</mi>
<mrow>
<mi>i</mi>
<mi>j</mi>
</mrow>
</msub>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<mn>4</mn>
<mrow>
<msub>
<mi>a</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
<msub>
<mi>a</mi>
<mi>j</mi>
</msub>
</mrow>
</mfrac>
<mi>s</mi>
<mi>i</mi>
<mi>n</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msub>
<mi>&sigma;</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
<mi>t</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mi>s</mi>
<mi>i</mi>
<mi>n</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msub>
<mi>&sigma;</mi>
<mi>j</mi>
</msub>
<mi>t</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>,</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>i</mi>
<mo>&NotEqual;</mo>
<mi>j</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>;</mo>
</mrow>
所述的总能耗E与扰动N(t)作用为N(t)·E，即：
总能耗E与扰动N(t)作用后，其结果通过Riccati方程构造出Hessian矩阵H的逆矩阵的估计矩阵Γ，然后，将估计矩阵Γ乘以总能耗E与扰动M(t)作用后的结果，产生变量ΔW′；
(8)、将变量ΔW′乘以-K后积分，其中K为常系数，在向量处寻找到使能耗降低的下一个估计迭代点即向量即：
<mrow>
<msub>
<mover>
<mi>W</mi>
<mo>^</mo>
</mover>
<mn>1</mn>
</msub>
<mo>=</mo>
<mover>
<mi>W</mi>
<mo>^</mo>
</mover>
<mo>-</mo>
<msup>
<mi>K&Delta;W</mi>
<mo>&prime;</mo>
</msup>
<mo>;</mo>
</mrow>
然后将向量作为向量返回步骤(3)。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201610346293.8A CN106028585B (zh) | 2016-05-23 | 2016-05-23 | 一种基于牛顿极值搜索算法的双闭环照明节能控制方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201610346293.8A CN106028585B (zh) | 2016-05-23 | 2016-05-23 | 一种基于牛顿极值搜索算法的双闭环照明节能控制方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN106028585A CN106028585A (zh) | 2016-10-12 |
| CN106028585B true CN106028585B (zh) | 2018-03-09 |
Family
ID=57096773
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201610346293.8A Expired - Fee Related CN106028585B (zh) | 2016-05-23 | 2016-05-23 | 一种基于牛顿极值搜索算法的双闭环照明节能控制方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN106028585B (zh) |
Families Citing this family (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106447136B (zh) * | 2016-11-07 | 2019-05-28 | 电子科技大学 | 基于变幅值变增益梯度极值搜索算法的照明节能控制方法 |
| CN106507566B (zh) * | 2016-11-07 | 2018-10-16 | 电子科技大学 | 基于变增益牛顿极值搜索算法的照明节能控制方法 |
| CN106604496B (zh) * | 2016-11-24 | 2019-04-05 | 海南电力技术研究院 | 基于模糊技术的停车场照明系统控制方法 |
| CN107329403B (zh) * | 2017-07-17 | 2020-06-26 | 电子科技大学 | 一种基于分数阶牛顿算法的照明平台最小能耗搜索方法 |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102413605A (zh) * | 2011-08-12 | 2012-04-11 | 苏州大学 | 基于人工神经网络的智能路灯节能控制系统 |
Family Cites Families (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100546366B1 (ko) * | 2003-08-20 | 2006-01-26 | 삼성전자주식회사 | 광픽업의 광파워 조정 방법 |
| US7292315B2 (en) * | 2003-12-19 | 2007-11-06 | Asml Masktools B.V. | Optimized polarization illumination |
| CN104918369B (zh) * | 2015-06-29 | 2017-10-27 | 常州千明智能照明科技有限公司 | 基于led光源的功能照明系统 |
-
2016
- 2016-05-23 CN CN201610346293.8A patent/CN106028585B/zh not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102413605A (zh) * | 2011-08-12 | 2012-04-11 | 苏州大学 | 基于人工神经网络的智能路灯节能控制系统 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN106028585A (zh) | 2016-10-12 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN106028584B (zh) | 一种基于梯度极值搜索算法的双闭环照明节能控制方法 | |
| CN106028585B (zh) | 一种基于牛顿极值搜索算法的双闭环照明节能控制方法 | |
| KR101565606B1 (ko) | 조명 분위기를 자동적으로 렌더링하는 조명 제어 시스템 및 방법 | |
| Yin et al. | Energy-saving control strategy for lighting system based on multivariate extremum seeking with Newton algorithm | |
| RU2373560C2 (ru) | Контроллер | |
| CN105120550A (zh) | 一种基于超声定位的led无影灯智能调光系统 | |
| JP2014103958A (ja) | 植物生育環境制御システム及び植物生育環境制御方法 | |
| Afshari et al. | An optimization framework for control of non-square smart lighting systems with saturation constraints | |
| CN105279558B (zh) | 一种基于bp神经网络的多峰值光伏mppt方法 | |
| CN110416105B (zh) | 一种用于光电转换的光源特征参数确定方法及系统 | |
| CN106447136B (zh) | 基于变幅值变增益梯度极值搜索算法的照明节能控制方法 | |
| CN105387569A (zh) | 光伏空调系统控制方法和装置 | |
| CN106341938B (zh) | 基于变幅值牛顿极值搜索算法的照明节能控制方法 | |
| JP5732346B2 (ja) | エネルギー総和抑制制御装置、電力総和抑制制御装置および方法 | |
| CN107329403B (zh) | 一种基于分数阶牛顿算法的照明平台最小能耗搜索方法 | |
| Ma et al. | Estimating harvestable energy in time-varying indoor light conditions | |
| CN109673082B (zh) | Led照明系统的光谱、颜色及色温控制方法 | |
| Jiang et al. | Development of greenhouse LED system with RedlBlue mixing ratio and daylight control | |
| CN106507566B (zh) | 基于变增益牛顿极值搜索算法的照明节能控制方法 | |
| Mohagheghi et al. | Neural network-based LED lighting control with modeling uncertainty and daylight disturbance | |
| CN106358351B (zh) | 基于变幅值梯度极值搜索算法的照明节能控制方法 | |
| Aldrich | Dynamic solid state lighting | |
| Galabov | Spectral luminance modeling of a LED luminaire, made by the Tunable White techology | |
| CN109899941A (zh) | 一种光伏发电智能调控温度系统及其温度调控方法 | |
| Chen et al. | Evaluation of energy savings of daylight-linked lighting control strategies using different sky distribution models |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee | ||
| CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20180309 Termination date: 20210523 |