CN113645742A - 基于双层次控制并实现数据智能匹配的灯具控制方法 - Google Patents

基于双层次控制并实现数据智能匹配的灯具控制方法 Download PDF

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CN113645742A CN202111197550.3A CN202111197550A CN113645742A CN 113645742 A CN113645742 A CN 113645742A CN 202111197550 A CN202111197550 A CN 202111197550A CN 113645742 A CN113645742 A CN 113645742A
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Abstract

本发明涉及灯具控制技术领域，具体地说，涉及基于双层次控制并实现数据智能匹配的灯具控制方法。其包括对室外环境中的温度参数和天气参数进行采集步骤；根据外环境数据对室内的灯具形成主层次控制步骤；对室内环境中的声音参数、光强参数、热感参数进行采集步骤；根据内环境数据对室内的灯具进行协调层次的控制步骤。本发明中根据外环境数据对室内的灯具形成主层次控制，具体包括暖光控制和冷光控制，以提高用户进入家中打开灯具的舒适感，实现灯具的人性化控制，在主层次控制的基础上进行协调层次的控制，以协调灯具根据不同的感知场景进行变化。

Description

基于双层次控制并实现数据智能匹配的灯具控制方法
技术领域
本发明涉及灯具控制技术领域，具体地说，涉及基于双层次控制并实现数据智能匹配的灯具控制方法。
背景技术
灯具是照明工具的统称,分为吊灯、台灯、壁灯、落地灯等，具体指能透光、分配和改变光源光分布的器具，包括除光源外所有用于固定和保护光源所需的全部零部件，以及与电源连接所必需的线路附件。
灯具产生的灯光包括冷光和暖光，冷光包括绿色光、蓝色光和紫色光等；暖光包括红色光、黄色光和橙色光。
目前的灯光光色选择通常都是根据用户自己的信号进行选择的，或者一个灯具带有不同光色的调节，这种调节需要进行手动控制的，而无法结合外界的环境进行设定，也就是说当用户在室外进入室内后不能一打开灯具就是适应当时环境的光色，这样大大降低了灯具的人性化程度，而且现有的灯具也无法与用户的心情结合进行修正，更不能根据用户心情与家中的其他设备端进行联动。
发明内容
本发明的目的在于提供基于双层次控制并实现数据智能匹配的灯具控制方法，以解决上述背景技术中提出的不能够感知场景内的设备变化，更不能随着场景内设备的变化而变化问题。
为实现上述目的，本发明提供基于双层次控制并实现数据智能匹配的灯具控制方法，包括如下方法步骤：
对室外环境中的温度参数和天气参数进行采集，然后形成外环境数据；
根据外环境数据对室内的灯具形成主层次控制，用于对灯具的主灯光进行控制；
对室内环境中的声音参数、光强参数、热感参数进行采集，然后形成内环境数据；
根据内环境数据对室内的灯具进行协调层次的控制，用于对灯具的主灯光进行协调控制，另外：
协调层次的控制的同时，根据内环境数据形成修正参数，以对主层次控制进行修正。
作为本技术方案的进一步改进，所述主层次控制包括暖光控制和冷光控制，具体的：
暖光控制中室外环境温度参数为-15℃至+15℃、天气参数为雨天或者阴天；
冷光控制中室外环境温度参数为+15℃至+45℃、天气参数为晴天或者多云。
作为本技术方案的进一步改进，所述声音参数、光强参数、热感参数分析判断出用户心情，再根据用户心情形成修正参数对主层次控制进行修正。
作为本技术方案的进一步改进，所述主层次控制修正的同时还通过物联网联动室内设备端，用于通过多设备联动配合改善用户心情，其中：
所述室内设备端包括电视、窗帘和音响。
作为本技术方案的进一步改进，所述协调层次的控制采用多感知网络算法，其算法步骤如下：
首先赋予声音感知矩阵
Figure 730786DEST_PATH_IMAGE001
、采光感知矩阵和热感感知矩阵
Figure 100456DEST_PATH_IMAGE002
一个随机数，以形成输 入层的样本对，并对感知网络进行初始化设置；
提取样本对，并计算输入样本对的输出结果；
整合各个感知矩阵，并对样本的完成完整情况进行检测。
作为本技术方案的进一步改进，所述感知网络初始化设置包括将样本模式计数器和训练次数计数器设为1，感知误差设为0，学习率设为0-1之间的一个小数，网络训练后达到的精度设为正小数。
作为本技术方案的进一步改进，所述输入层的样本对计算公式如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE003
；
Figure 145772DEST_PATH_IMAGE004
；
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE005
为第
Figure 199703DEST_PATH_IMAGE006
个感知神经元的输出结果；
Figure DEST_PATH_IMAGE007
为第
Figure 607551DEST_PATH_IMAGE008
个输入层到第
Figure DEST_PATH_IMAGE009
个隐含层 之间的感知矩阵；
Figure 289068DEST_PATH_IMAGE010
为第
Figure 24943DEST_PATH_IMAGE009
个隐含层的感知阈值；
Figure DEST_PATH_IMAGE011
为第
Figure 614056DEST_PATH_IMAGE008
个输入层的感知阈值
Figure 17356DEST_PATH_IMAGE012
为第
Figure 604195DEST_PATH_IMAGE009
个隐含层到第
Figure 152332DEST_PATH_IMAGE006
个输出层之间的感知矩阵；
Figure DEST_PATH_IMAGE013
为总感知神经元个数。
作为本技术方案的进一步改进，所述多感知网络算法还包括对各层的误差信号进行计算，其计算公式如下：
Figure 217240DEST_PATH_IMAGE014
；
Figure DEST_PATH_IMAGE015
；
其中，
Figure 6205DEST_PATH_IMAGE016
为第
Figure 295103DEST_PATH_IMAGE006
个感知神经元输出结果的误差信号；
Figure DEST_PATH_IMAGE017
为误差占比；
Figure 5570DEST_PATH_IMAGE018
为感知误 差；
Figure DEST_PATH_IMAGE019
为第
Figure 670907DEST_PATH_IMAGE009
个隐含层感知阈值的误差信号。
作为本技术方案的进一步改进，所述第
Figure 48799DEST_PATH_IMAGE006
个感知神经元输出结果的误差信号与第
Figure 180703DEST_PATH_IMAGE009
个隐含层感知阈值的误差信号之和达到网络训练后的精度时停止整合，否则重新赋值继 续整合，直到达到网络训练后的精度。
作为本技术方案的进一步改进，所述感知矩阵的整合采用感知整合学习算法，其算法公式如下：
Figure 503100DEST_PATH_IMAGE020
；
Figure DEST_PATH_IMAGE021
；
其中，
Figure 912740DEST_PATH_IMAGE022
为感知学习率；
Figure DEST_PATH_IMAGE023
为第
Figure 676297DEST_PATH_IMAGE006
个感知神经元的感知期望向量。
与现有技术相比，本发明的有益效果：
1.该基于双层次控制并实现数据智能匹配的灯具控制方法中，首先对室外环境中的温度参数和天气参数进行采集，然后形成外环境数据；根据外环境数据对室内的灯具形成主层次控制，具体包括暖光控制和冷光控制，以提高用户进入家中打开灯具的舒适感，实现灯具的人性化控制，在主层次控制的基础上进行协调层次的控制，以协调灯具根据不同的感知场景进行变化。
2.该基于双层次控制并实现数据智能匹配的灯具控制方法中，通过声音参数、光强参数、热感参数分析判断出用户心情，再根据用户心情形成修正参数对主层次控制进行修正，进一步提高灯具控制的人性化程度，另外还能通过物联网与室内的其他设备端进行联动，以改善用户的心情。
附图说明
图1为本发明实施例1的整体流程框图；
图2为本发明实施例1的多感知网络算法步骤流程框图；
图3为本发明实施例2的睡觉感知环境内分布示意图其一；
图4为本发明实施例2的睡觉感知环境内分布示意图其二；
图5为本发明实施例3的观影感知环境内分布示意图；
图6为本发明实施例4的误差信号计算步骤流程框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。
实施例1
请参阅图1所示，本发明提供技术方案：
本发明提供基于双层次控制并实现数据智能匹配的灯具控制方法，包括如下方法步骤：
对室外环境中的温度参数和天气参数进行采集，然后形成外环境数据；
根据外环境数据对室内的灯具形成主层次控制，用于对灯具的主灯光进行控制，主层次控制包括暖光控制和冷光控制，具体的：
暖光控制中室外环境温度参数为-15℃至+15℃、天气参数为雨天或者阴天；
冷光控制中室外环境温度参数为+15℃至+45℃、天气参数为晴天或者多云；
对室内环境中的声音参数、光强参数、热感参数进行采集，每个数据均由其对应的传感器进行采集，声音数据通过声音传感器进行采集，采光数据通过光学传感器进行采集，热感数据根据热敏传感器进行采集，然后形成内环境数据；
根据内环境数据对室内的灯具进行协调层次的控制，用于对灯具的主灯光进行协调控制，另外：
协调层次的控制的同时，根据内环境数据形成修正参数，以对主层次控制进行修正
具体的，请参阅图2所示，协调层次的控制采用多感知网络算法，其算法步骤如下：
首先赋予声音感知矩阵
Figure 306998DEST_PATH_IMAGE001
、采光感知矩阵
Figure 54374DEST_PATH_IMAGE024
和热感感知矩阵
Figure 405721DEST_PATH_IMAGE002
一个随机数，以形成 输入层的样本对，并对感知网络进行初始化设置（感知网络初始化设置包括将样本模式计 数器和训练次数计数器设为1，感知误差设为0，学习率设为0-1之间的一个小数，网络训练 后达到的精度设为正小数）；
提取样本对，输入层的样本对计算公式如下：
Figure 617260DEST_PATH_IMAGE003
；
Figure 28649DEST_PATH_IMAGE004
；
其中，
Figure 263322DEST_PATH_IMAGE005
为第
Figure 277414DEST_PATH_IMAGE006
个感知神经元的输出结果；
Figure 484405DEST_PATH_IMAGE007
为第
Figure 191329DEST_PATH_IMAGE008
个输入层到第
Figure 910368DEST_PATH_IMAGE009
个隐含层之 间的感知矩阵；
Figure 869097DEST_PATH_IMAGE010
为第
Figure 524069DEST_PATH_IMAGE009
个隐含层的感知阈值；
Figure 808420DEST_PATH_IMAGE011
为第
Figure 17684DEST_PATH_IMAGE008
个输入层的感知阈值
Figure 514525DEST_PATH_IMAGE012
为第
Figure 555162DEST_PATH_IMAGE009
个隐含层到第
Figure 213676DEST_PATH_IMAGE006
个输出层之间的感知矩阵；
Figure 910237DEST_PATH_IMAGE013
为总感知神经元个数，
另外，为了保证样本计算的完整性，在计算后对样本的完成完整情况进行检测，若样本模式计数器的计数值小于训练次数计数器的计数值则重新进行计算，反之再感知整合学习算法对感知矩阵进行整合，其算法公式如下：
Figure 69823DEST_PATH_IMAGE020
；
Figure 105912DEST_PATH_IMAGE021
；
其中，
Figure 263224DEST_PATH_IMAGE022
为感知学习率；
Figure 243818DEST_PATH_IMAGE023
为第
Figure 348040DEST_PATH_IMAGE006
个感知神经元的感知期望向量，整合后，各个感 知矩阵进行整合形成一个感知环境，而后根据感知环境生成感知控制信号，并将该信号发 送至环境中设置的灯具，以通过灯具与环境中构建的物联网（物联网包括WiFi、蓝牙和射频 识别技术）进行连接，然后通过物联网对灯具进行协调层次的控制，从而实现在不同环境下 的灯具的控制，大大提高了灯具的功能性。
工作原理：
假设此时室外的温度为10℃，且天气参数为雨天，则形成的外环境数据表示室外环境较为寒冷，然后对室内的灯具进行主层次控制，即：调节灯具的照明方式为暖光（红色光、黄色光或橙色光），其主要目的在于使室内保持在暖色光，这样用户从寒冷的室外回到家中给其一种温暖的感觉，实现灯具的人性化控制。
在主层次控制后，灯具就已经确立了光色，而协调层次的控制情况通过以下实施例进行举例说明：
实施例2
为了在睡觉时对灯具进行控制，本实施例在实施例1的基础上进行实施，具体分为如下感知环境：
感知环境1、睡觉时并没有关灯，此时请参阅图3所示，其中，A为房间内的床、B为房门、d为房间内的灯具、s为声音传感器、r为热敏传感器，然后当床A上的人睡觉后，首先声音传感器s对鼾声进行分贝检测，同时热敏传感器r对床A上的人消耗的热量进行检测，得到鼾声分贝检测结果为50-80分贝和消耗的热量检测结果为40-55千卡其中一个则可以判断床A上的人已处于睡眠状态，此时感知控制信号控制房间内的所有灯具d关闭，以节省电量，同时保证人员的睡眠质量；
感知环境2、若声音传感器s对环境中的分贝检测为0-3分贝时，则判断床A上的人处于睡前状态，此时感知控制信号控制床A的对角两个灯具d灯光强度降低，其余灯具d关闭，从而解决睡前灯光全部关闭会使人产生恐惧的问题，同时降低光强可以使人员快速的进入睡眠状态；
感知环境3、在夜间睡觉期间需要上厕所，或者在夜间起床时，请参阅图4所示，其中g为光学传感器、C为窗户，当声音传感器s对环境中的分贝检测为5-10分贝、光学传感器g检测结果为5-50cd，并且热敏传感器r检测出床A上的人员有起床动作时，此时判断该人员需要上厕所或者夜间起床，然后感知控制信号控制房间内的所有灯具d灯光强度由弱变强的方式打开，从而避免瞬间点亮对刚睁开的眼镜造成损伤，同时为夜间起床的人员提供光亮，避免摔倒。
值得说明的是，若光学传感器g判断的是非夜间状态，则无需控制灯具d打开。
实施例3
为了在观影状态下使用，本实施例在实施例1的基础上进行实施，具体分为如下感知环境：
感知环境1、在客厅或者卧室观看电视时，请参阅图5所示，其中，D为投影仪、E为电视，此时光学传感器g检测出电视E为亮起状态时或者声音传感器s检测出电视E发出声音又或者热敏传感器r检测出电视E发出热量时，则判断电视E处于打开状态，然后控制电视E两侧的灯具d打开，其余灯具d关闭，从而提高电视E周围的光亮，降低电视E对观影这眼镜造成的损伤。
感知环境2、请参阅图5所示，光学传感器g检测出投影仪D相对一侧的墙面上发出亮光或者，声音传感器s检测出电视E周围有声音，且热敏传感器r检测出投影仪D发出热量时，此时控制电视E两侧的灯具d关闭，相对与电视E的两个灯具打开，且降低该灯具d的光亮强度，从而避免投影墙面侧的光亮太强降低投影质量，同时远离投影墙面一侧的灯具d打开为在房间内活动人员提供光源，以免发生碰撞，进而提高观影时的安全性。
实施例4
为了降低多感知网络算法产生的误差，本实施例与实施例1不同的是，请参阅图6所示，多感知网络算法还包括对各层的误差信号进行计算，其计算公式如下：
Figure 835041DEST_PATH_IMAGE014
；
Figure 428833DEST_PATH_IMAGE015
；
其中，
Figure 506511DEST_PATH_IMAGE016
为第
Figure 539058DEST_PATH_IMAGE006
个感知神经元输出结果的误差信号；
Figure 346477DEST_PATH_IMAGE017
为误差占比；
Figure 783274DEST_PATH_IMAGE018
为感知误 差；
Figure 879406DEST_PATH_IMAGE019
为第
Figure 450065DEST_PATH_IMAGE009
个隐含层感知阈值的误差信号。
另外，第
Figure 784094DEST_PATH_IMAGE006
个感知神经元输出结果的误差信号与第
Figure 719689DEST_PATH_IMAGE009
个隐含层感知阈值的误差信 号之和达到网络训练后的精度时停止整合，否则重新赋值继续整合，直到达到网络训练后 的精度，从而降低感知网络算法产生的误差，提高感知场景的准确性。
实施例5
考虑到用户个人的心情有时候会与当时的光色发生冲突，比如：在晴天的时候，主层次控制的灯具为冷光，这时候用户因为自身原因心情并不是很好，如果回到家中还是保持在冷光的话会进一步破坏用户的心情，此时通过声音参数、光强参数、热感参数分析判断出用户心情，再根据用户心情形成修正参数对主层次控制进行修正。
工作原理：
通过对声音参数、光强参数、热感参数的采集分析出室内环境中设备端的工作状态，例如用户一回家就一个人坐在沙发上，此时热感参数会感知到用户一个人坐在沙发上，即没有看电视也没有听音乐，此时形成修正参数，通过物联网对室内的灯具进行控制，将冷光转变成暖光。
进一步的，主层次控制修正的同时还通过物联网联动室内设备端，用于通过多设备联动配合改善用户心情，其中：
室内设备端包括电视、窗帘和音响。
假设此时室外又是晴天，这时候通过物联网联动窗帘，将其打开，并且利用物联网发出信号控制音响播报“主人，外面的天气正好，不如打开窗帘欣赏一下美丽的风景吧，散去不开心的事”，并在播报之后播放音乐，以缓解用户的心情，起到改善的作用。
以上显示和描述了本发明的基本原理、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仅为本发明的优选例，并不用来限制本发明，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.基于双层次控制并实现数据智能匹配的灯具控制方法，其特征在于，包括如下方法步骤：
对室外环境中的温度参数和天气参数进行采集，然后形成外环境数据；
根据外环境数据对室内的灯具形成主层次控制，用于对灯具的主灯光进行控制；
对室内环境中的声音参数、光强参数、热感参数进行采集，然后形成内环境数据；
根据内环境数据对室内的灯具进行协调层次的控制，用于对灯具的主灯光进行协调控制，另外：
协调层次的控制的同时，根据内环境数据形成修正参数，以对主层次控制进行修正。
2.根据权利要求1所述的基于双层次控制并实现数据智能匹配的灯具控制方法，其特征在于：所述主层次控制包括暖光控制和冷光控制，具体的：
暖光控制中室外环境温度参数为-15℃至+15℃、天气参数为雨天或者阴天；
冷光控制中室外环境温度参数为+15℃至+45℃、天气参数为晴天或者多云。
3.根据权利要求2所述的基于双层次控制并实现数据智能匹配的灯具控制方法，其特征在于：所述声音参数、光强参数、热感参数分析判断出用户心情，再根据用户心情形成修正参数对主层次控制进行修正。
4.根据权利要求3所述的基于双层次控制并实现数据智能匹配的灯具控制方法，其特征在于：所述主层次控制修正的同时还通过物联网联动室内设备端，用于通过多设备联动配合改善用户心情，其中：
所述室内设备端包括电视、窗帘和音响。
5.根据权利要求1-4任意一项所述的基于双层次控制并实现数据智能匹配的灯具控制方法，其特征在于：所述协调层次的控制采用多感知网络算法，其算法步骤如下：
首先赋予声音感知矩阵
Figure 64877DEST_PATH_IMAGE001
、采光感知矩阵
Figure 447929DEST_PATH_IMAGE002
和热感感知矩阵
Figure 634191DEST_PATH_IMAGE003
一个随机数，以形成输入 层的样本对，并对感知网络进行初始化设置；
提取样本对，并计算输入样本对的输出结果；
整合各个感知矩阵，并对样本的完成完整情况进行检测。
6.根据权利要求5所述的基于双层次控制并实现数据智能匹配的灯具控制方法，其特征在于：所述感知网络初始化设置包括将样本模式计数器和训练次数计数器设为1，感知误差设为0，学习率设为0-1之间的一个小数，网络训练后达到的精度设为正小数。
7.根据权利要求5所述的基于双层次控制并实现数据智能匹配的灯具控制方法，其特征在于：所述输入层的样本对计算公式如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE005A
；
Figure DEST_PATH_IMAGE007A
；
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE009A
为第
Figure DEST_PATH_IMAGE011A
个感知神经元的输出结果；
Figure DEST_PATH_IMAGE013A
为第
Figure DEST_PATH_IMAGE015A
个输入层到第
Figure DEST_PATH_IMAGE017A
个隐含层之间的 感知矩阵；
Figure DEST_PATH_IMAGE019A
为第
Figure DEST_PATH_IMAGE017AA
个隐含层的感知阈值；
Figure DEST_PATH_IMAGE021A
为第
Figure DEST_PATH_IMAGE015AA
个输入层的感知阈值
Figure DEST_PATH_IMAGE023A
为第
Figure DEST_PATH_IMAGE017AAA
个 隐含层到第
Figure DEST_PATH_IMAGE011AA
个输出层之间的感知矩阵；
Figure DEST_PATH_IMAGE025A
为总感知神经元个数。
8.根据权利要求7所述的基于双层次控制并实现数据智能匹配的灯具控制方法，其特征在于：所述多感知网络算法还包括对各层的误差信号进行计算，其计算公式如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE027
；
Figure DEST_PATH_IMAGE029
；
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE031
为第
Figure DEST_PATH_IMAGE011AAA
个感知神经元输出结果的误差信号；
Figure DEST_PATH_IMAGE033
为误差占比；
Figure DEST_PATH_IMAGE035
为感知误差；
Figure DEST_PATH_IMAGE037
为第
Figure DEST_PATH_IMAGE017AAAA
个隐含层感知阈值的误差信号。
9.根据权利要求7所述的基于双层次控制并实现数据智能匹配的灯具控制方法，其特 征在于：所述第
Figure DEST_PATH_IMAGE011AAAA
个感知神经元输出结果的误差信号与第
Figure DEST_PATH_IMAGE017_5A
个隐含层感知阈值的误差信号 之和达到网络训练后的精度时停止整合，否则重新赋值继续整合，直到达到网络训练后的 精度。
10.根据权利要求7所述的基于双层次控制并实现数据智能匹配的灯具控制方法，其特征在于：所述感知矩阵的整合采用感知整合学习算法，其算法公式如下：
Figure DEST_PATH_IMAGE039
；
Figure DEST_PATH_IMAGE041
；
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE043
为感知学习率；
Figure DEST_PATH_IMAGE045
为第
Figure DEST_PATH_IMAGE011_5A
个感知神经元的感知期望向量。
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