CN111885772A - 一种隧道照明智能控制方法、设备、存储介质和系统 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种隧道照明智能控制方法、设备、存储介质和系统，控制方法包括以下步骤：获取隧道亮度智能预测模型，所述亮度智能预测模型基于贝叶斯网络训练得到不同交通量下的目标隧道段内的所需亮度；获取隧道的实际交通量，根据所述亮度智能预测模型得到所述实际交通量和实际车速条件下的所述目标隧道段的实际需求亮度；发送使所述目标隧道段的照明装置达到所述实际需求亮度的指令。通过照明控制系统实现洞内亮度根据传感器信息随时调整，节约了大量电能。

Description

一种隧道照明智能控制方法、设备、存储介质和系统

技术领域

本公开属于隧道内照明设备技术领域，特别涉及一种隧道照明智能控制方法、设备、存储介质和系统。

背景技术

隧道照明是隧道内必须安装的系统，在隧道建设和监控系统中占有重要地位，是隧道营运安全的基本保障。同时，隧道照明系统又是公路隧道内高能耗系统，对电能的消耗巨大，用电成本在公路隧道运营成本中占有很大比重。因此，对隧道照明节能技术的研究具有非常重要的现实意义和广阔的应用前景。目前我国对隧道照明节能技术的研究主要从照明灯源选择、布灯方式、供配电方式、节能控制方式和系统维护等几个方面来考虑，而合理的控制方式能够使隧道照明系统实现最大程度的节能，是隧道节能的关键。

国内外隧道照明控制方式大致可分为手动控制方式、分时段进行的时序控制方式和根据洞内外的亮度值自动控制照明回路的全自动控制方式三种。从安全、经济、节能等各个方面来考虑，自动控制方式要优于其他两种控制方式，国内大多数隧道照明系统都采用了自动控制方式。隧道照明自动控制方式是利用亮度检测仪分别采集隧道内、外的亮度参数，经对比处理后，由计算机系统或照明控制器自动控制各个照明回路的开关，开/关相应的隧道灯具，使洞内的照明亮度与外界自然光的亮度相适应。

公告号CN2542018公开的是一种智能化隧道照明控制装置，包括信号发射器、电源控制接收器、灯具控制接收器；信号发射器由施工人员携带，信号发射器通过电源控制接收器使电源向隧道照明线路供电；通过灯具控制接收器使灯具自动开启，延时后自动关闭。公开号CN201629881U公开的是一种高速公路分段时序隧道照明控制系统，其结构包括电源模块、CPU模块，输入模块，输出模块；输出模块通过五级照明控制模式与接触器连接，接触器连接隧道中的各灯。公开号CN101614361公开了一种自然光和人工光结合的隧道照明控制方法。

我国现有隧道照明多数采用分级控制，虽有一定的节能效果，但在天气、车速、车流量等参数设计阶段都是给予以最大值考虑，最终各段照明的长度和照度也始终是处于最大值状态，因此这种传统道照明设计方法存在着大量电能浪费问题。

发明内容

鉴于现有技术中的上述缺陷或不足，期望提供一种隧道照明智能控制方案。

第一方面，本申请实施例提供了一种隧道照明智能控制方法，包括以下步骤：

获取隧道亮度智能预测模型，所述亮度智能预测模型基于贝叶斯网络训练得到不同交通量下的目标隧道段内的所需亮度；

获取隧道的实际交通量，根据所述亮度智能预测模型得到所述实际交通量和实际车速条件下的所述目标隧道段的实际需求亮度；

发送使所述目标隧道段的照明装置达到所述实际需求亮度的指令。

车速可以为平均车速，也可以为中值车速，具体情况可以根据需要予以确定。所述设定路段可以为隧道基本段，隧道基本段即为隧道内部无需考虑洞外亮度的部分。

在本申请的某些实施例中，所述亮度智能预测模型基于贝叶斯网络的训练参数为：按照隧道照明规范中各所述训练参数的二次差值的对应数据，可以快速直接的给出所需亮度。

在本申请的某些实施例中，所述训练参数还包括洞外亮度，所述目标隧道段包括隧道加强段和/或隧道过渡段，隧道加强段和隧道过渡段靠近于隧道的出口部，训练参数除了实际交通量和实际车速还增加洞外亮度，可以使洞内的照明亮度与外界自然光的亮度相适应。

在本申请的某些实施例中，每隔设定间隔时间获取所述实际交通量和/或所述实际车速，所述设定间隔时间为20-40秒；当检测到无交通量后，所述照明装置在设定延时时间后熄灭，所述设定延时时间为5分钟。

第二方面，本申请实施例还提供一种隧道照明智能控制设备，所述设备包括：

一个或多个处理器；

存储器，用于存储一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器执行时实现上述一种或多种隧道照明智能控制方法。

第三方面，本申请实施例还提供一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，该程序被处理器执行时实现上述一种或多种隧道照明智能控制方法。

第四方面，本申请实施例还提供一种隧道照明智能控制系统，包括数据采集装置、数据分析控制装置和照明装置，其中：

所述数据采集装置用以采集实际交通量和实际车速；

所述数据分析控制装置包括亮度智能预测模型模块，所述模型模块基于贝叶斯网络训练得到不同交通量和不同车速训练参数下的目标隧道段的所需亮度，所述数据分析控制装置利用所述模型模块得到在所述实际交通量和所述实际车速条件下的所述目标隧道段的实际需求亮度，并发送使所述目标隧道段的所述照明装置达到所述实际需求亮度的照明指令；

所述照明装置包括照明控制模块和若干照明灯，所述照明控制模块根据所述照明指令发送调光命令、调整若干所述照明灯的亮度使所述目标隧道段达到实际需求亮度。

在本申请的某些实施例中，所述数据采集装置包括车辆检测器，设于洞外的所述车辆检测器距隧道洞口的距离为300-500m。

在本申请的某些实施例中，所述数据采集装置还包括若干亮度监测计，位于洞外的所述亮度监测计需设在隧道入口安全停止距离处的地面上，设置高度约为1.0-2.0m处；；位于洞内的所述亮度监测计设于相邻的两所述照明灯之间。

在本申请的某些实施例中，所述照明灯为LED灯；所述照明控制模块包括LED调光控制器。LED应用于隧道照明，可实现亮度的无级控制，并且不会因开关频率的增多而减少使用寿命，奠定了隧道照明能够实时跟踪控制的基础。

本申请实施例提供的隧道照明智能控制方案，实时智能监测和采集交通参数(车流量、车速等)，通过照明控制系统实现洞内亮度根据传感器信息随时调整，免于使隧道各段照明的长度和照度始终处于最大值状态，与传统隧道照明方式相比，节约了大量电能。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1为隧道基本段亮度需求贝叶斯网络智能预测模型示意图；

图2为利用贝叶斯网络模型自动进行亮度计算示意图；

图3为多层多参数隧道照明智能控制系统示意图。

具体实施方式

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述。显然，所描述的实施例是本申请实施例一部分而不是全部的实施例。为了便于描述，附图中仅示出了与申请实施例相关的部分。

需要说明的是，在不冲突的情况下，通常在此附图中描述和示出的本申请实施例的部分可以以各种不同的配置来布置和设计。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关申请实施例，而非对该申请实施例的限定。基于本申请实施例中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请实施例保护的范围。

在本申请实施例的描述中，需要说明的是，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

在本申请实施例的描述中，还需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，属于“设置”、“连接”应作广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体的连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接连接，也可以通过中间媒介间接连接，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本申请实施例中的具体含义。

本申请实施例提供的一种基于贝叶斯网络的多参数多层隧道照明智能控制系统，包括以下部分：

一、隧道路面照明亮度需求贝叶斯网络智能预测模型

根据交通量和车速，为了更快速、方便、智能确定隧道需求亮度，本项目建立了隧道基本段亮度需求贝叶斯网络智能预测模型。首先，根据照明规范要求生成了若干组包含交通量、车速、亮度值等参数的数据，然后利用这些数据对所建立的贝叶斯网络模型进行训练，训练模型得到一个隧道内需求的亮度。

当上述贝叶斯网络模型训练完成后，只需要输入车流量N和车速v，即可自动计算基本段所需亮度。比如，当车流量N和车速v，通过训练后的贝叶斯网络智能预测模型即可自动、快速计算基本段所需亮度大约在L1至L2之间，可取L0，满足照明规范要求。

二、多层多参数隧道照明智能控制系统

隧道照明控制系统分为三层：数据处理和显示层，数据通信层和数据采集层。第一层是数据处理和显示层，包括照明控制软件，用于计算隧道各部分的需求亮度，向LED调光控制器发送调光命令，以调整LED灯具的输出功率。第二层是数据通信层，由本地和远程光收发器组成，将收集的数据传递到照明控制软件，然后通过RS-485总线将控制命令发送到LED调光控制器。第三层是数据采集层，通过设置在隧道入口或内部的线圈车辆检测器，亮度计等直接收集车速，交通量，外部亮度等信息。

该控制系统还可以通过在隧道入口前设置检测器收集数据，数据包括车流量、车速。通过确定车辆检测器位置，控制两个距离，(1)在从检测到车辆到最后所有LED照明灯点亮的时间间隔内车辆行驶的距离D1，(2)是所有照明灯都亮起时车辆与隧道入口之间的距离D2，避免引起视觉不适问题。来确保车走灯熄。最后检测器将收集的数据上传至照明控制计算机，通过贝叶斯网格智能亮度计算模型控制隧道内基本断和出口段的亮度。

为了减少车流量和车数频繁变化带来的不利影响，可每隔30s左右统计一次车流量、车速等参数；另外，当检测到无交通量后，为延长LED灯具寿命防止灯具的频繁启动关闭，可设置LED灯具延时熄灭，延时5分钟左右。

照明控制计算机将根据隧道内实际车流量、车速等计算出的隧道需要的实际亮度数据传递给数据转换器，转换器将数据转换传递到驱动电源处；

驱动电源收到数据，改变电流，调整LED隧道灯的亮度。从而改变隧道内的亮度。

本申请实施例提供的基于贝叶斯网络的隧道照明智能控制系统，提出了考虑交通量参数的隧道照明智能控制系统。隧道内的灯光亮度不是越大越好，隧道内最佳亮度与洞外环境亮度、隧道长度、行车速度等诸多变量有关，考虑到能源消耗问题，洞内灯光应根据车流量随时调整，隧道内环境变化复杂，难以精确确定控制参数。因此，本申请实施例建立的基于贝叶斯网络的多参数多层隧道照明智能控制系统，实时智能监测和采集交通参数(车流量、车速等)、时间参数和洞外亮度参数，通过贝叶斯网络智能预测模型预测隧道路面照明亮度需求，通过多参数多层照明控制系统实现洞内亮度根据传感器信息随时调整，

由于本发明使用上述的技术方案，所以具有具体以下几点优点：

与其他技术相比，贝叶斯网络可以非常有效地进行训练，并且可以获得非常好的预测准确性。

本申请实施例可以灵敏的调节隧道内的灯光亮度，所以相对与其他的灯光控制系统，能够相对节约很多电力，不会在不必要的时候给予隧道很高的亮度导致电力的浪费。

实施例一

一种基于贝叶斯网络的多参数多层隧道照明智能控制系统，其具体实施方式如下：

根据隧道路面照明亮度需求来使用贝叶斯网络智能预测模型。首先，根据照明规范要求生成了若干组包含交通量、车速、亮度值等参数的数据，然后利用这些数据对所建立的贝叶斯网络模型进行训练，通过生成的数据模拟计算出隧道内路面的需求亮度，贝叶斯网络模型训练完成后，只需输入车流量N和车速v，自动计算基本段所需亮度。

使用多层多参数隧道照明智能控制系统对隧道照明进行控制。隧道照明控制系统分为三层：数据处理和显示层，数据通信层和数据采集层。数据处理和显示层，数据通信层和数据采集层。第一层是数据处理和显示层，包括照明控制软件，用于计算隧道各部分的需求亮度，向LED调光控制器发送调光命令，以调整LED灯具的输出功率。第二层是数据通信层，由本地和远程光收发器组成，将收集的数据传递到照明控制软件，然后通过RS-485总线将控制命令发送到LED调光控制器。第三层是数据采集层，通过设置在隧道入口或内部的线圈车辆检测器，亮度计等直接收集车速，交通量，外部亮度等信息。将收集信息传给控制计算机通过贝叶斯网格计算的处隧道内需求亮度。通过三层系统对隧道内车辆进行检测，将信息传递给照明控制计算机，通过贝叶斯网格智能亮度计算模型控制隧道内基本断和出口段的亮度。

为了实现车走灯熄的效果，线圈车辆检测器可设置在距隧道入口约300-500m，用于检测车辆是否即将进入隧道，提供车流量，车速参数。车辆检测器位置的确定考虑了两个因素：一个是在从检测到车辆到最后所有LED照明灯点亮的时间间隔内车辆行驶的距离D1，另一个是所有照明灯都亮起时车辆与隧道入口之间的距离D2，避免引起视觉不适问题。D1由最大行驶速度(取100km/h)和亮度调整过程的时间间隔(取3s)确定。从车辆上检测到所有LED照明器最后都点亮，即83m(3s×100km/h)；D2需大于一个停车视距，可取200–400m。

洞外亮度计放置在距隧道入口安全停止距离的地面以上1.5m处测量外部亮度，并且可以连续监测以隧道洞门为中心的20°角范围内的平均亮度(即L)。洞外两度计没每隔一定时间检测一次洞外亮度，并上传至照明控制计算机，此时控制计算机根据贝叶斯网络智能亮度计算模型可计算出隧道内入口段和过渡段的需求亮度值。洞内亮度检测器可安装在同侧相邻两LED照明灯之间、隧道墙壁侧的行车道边，每隔一定时间将检测到的洞内亮度上传至照明控制计算机。计算机通过上传的数据控制LED灯功率来保证隧道内亮度。

为了减少车流量和车数频繁变化带来的不利影响，可每隔30s左右统计一次车流量、车速等参数；另外，当检测到无交通量后，为延长LED灯具寿命防止灯具的频繁启动关闭，可设置LED灯具延时熄灭，延时5分钟左右。

照明控制计算机将根据隧道内实际车流量、车速、亮度等计算出的隧道需要的实际亮度数据传递给数据转换器，转换器将数据转换传递到驱动电源处；

驱动电源收到数据，通过改变LED灯的功率，来调整LED隧道灯的亮度。从而始终保持改变隧道内的亮度为适宜的亮度。

以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (10)

1.一种隧道照明智能控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取隧道亮度智能预测模型，所述亮度智能预测模型基于贝叶斯网络训练得到不同交通量下的目标隧道段内的所需亮度；

获取隧道的实际交通量，根据所述亮度智能预测模型得到所述实际交通量和实际车速条件下的所述目标隧道段的实际需求亮度；

发送使所述目标隧道段的照明装置达到所述实际需求亮度的指令。

2.根据权利要求1所述的一种隧道照明智能控制方法，其特征在于，所述亮度智能预测模型基于贝叶斯网络的训练参数为：按照隧道照明规范中各所述训练参数的二次差值的对应数据。

3.根据权利要求1所述的一种隧道照明智能控制方法，其特征在于，所述训练参数还包括洞外亮度，所述目标隧道段包括隧道加强段和/或隧道过渡段。

4.根据权利要求1所述的一种隧道照明智能控制方法，其特征在于，每隔设定间隔时间获取所述实际交通量和/或所述实际车速，所述设定间隔时间为20-40秒；当检测到无交通量后，所述照明装置在设定延时时间后熄灭，所述设定延时时间为5分钟。

5.一种隧道照明智能控制设备，其特征在于，所述设备包括：

一个或多个处理器；

存储器，用于存储一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器执行时实现上述权1-权4任一所述的隧道照明智能控制方法。

6.一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，其特征在于：该程序被处理器执行时实现上述权1-权4任一所述的隧道照明智能控制方法。

7.一种隧道照明智能控制系统，其特征在于：包括数据采集装置、数据分析控制装置和照明装置，其中，

所述数据采集装置用以采集实际交通量和实际车速；

所述数据分析控制装置包括亮度智能预测模型模块，所述模型模块基于贝叶斯网络训练得到不同交通量和不同车速训练参数下的目标隧道段的所需亮度，所述数据分析控制装置利用所述模型模块得到在所述实际交通量和所述实际车速条件下的所述目标隧道段的实际需求亮度，并发送使所述目标隧道段的所述照明装置达到所述实际需求亮度的照明指令；

所述照明装置包括照明控制模块和若干照明灯，所述照明控制模块根据所述照明指令发送调光命令、调整若干所述照明灯的亮度使所述目标隧道段达到实际需求亮度。

8.根据权利要求7所述的一种隧道照明智能控制系统，其特征在于：所述数据采集装置包括车辆检测器，设于洞外的所述车辆检测器距隧道洞口的距离为300-500m。

9.根据权利要求7所述的一种隧道照明智能控制系统，其特征在于：所述数据采集装置还包括若干亮度监测计，位于洞外的所述亮度监测计需设在隧道入口安全停止距离处的地面上，设置高度约为1.0-2.0m处；位于洞内的所述亮度监测计设于相邻的两所述照明灯之间。

10.根据权利要求7所述的一种隧道照明智能控制系统，其特征在于：所述照明灯为LED灯；所述照明控制模块包括LED调光控制器。

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