CN115942569A - 一种基于室内微光采集的教室智慧照明系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种基于室内微光采集的教室智慧照明系统，包括三个子系统，分别是能量采集子系统、环境监测子系统、灯光控制子系统、数据处理单元。能量采集子系统包括非晶硅太阳能电池、电源管理模块、储能模块，为环境监测子系统的监测节点供电；环境监测子系统包括若干无线监测节点，协调器和服务器；灯光控制子系统包括若干由控制模块和通讯模块构成的灯光控制节点、控制面板、电功率检测传感器。本发明从用眼健康和节能环保出发，监测室内照明，并通过算法以采集发送更多数据量为目标，以能量均衡作为约束点，建立室内光环境动态模型，根据人体健康指标和节能要求自动调节室内光环境，放松眼部肌肉，减轻用眼疲劳，营造舒适环境。

Description

一种基于室内微光采集的教室智慧照明系统

技术领域

本发明涉及教室智慧照明系统领域，具体涉及一种基于室内微光采集的教室智慧照明系统。

背景技术

国家2021发布的《儿童青少年学习用品近视防控卫生要求》(GB 40070-2021)明确指出，普通教室照明灯具的相关色温应不小于3300K，且不大于5300K，而且色温超过5000K光色偏蓝，对人眼可能造成损伤，关于教室色温的控制很有必要。

据相关数据统计，我国青少年的近视人数飙升，而教室是青少年生活学习用眼最多的场合，自2018年国家卫健委发布《近视防治指南》以来，各地纷纷响应，要求“2023年前完成全部教室照明改造”。

现有教室灯光调控系统节能减排方面设计不足，经常出现人走灯未灭的情况，造成能量浪费。同时，很多教室灯光调控系统大多为整体调控，缺少精确独立的对点调控，有些系统忽略了日光对室内灯光环境的影响，教室智慧调光不够“智慧”。系统针对照度不均和健康用眼标准建立教室照度模型，根据一个多输入多输出随机非线性时变系统的控制规划算法来趋近该模型，达到教室健康照明要求。

教室照明改造首先要基于对教室照明的实时监测才可以达到动态控制照明环境，而一个自供电的无线传感网络可以很好地解决这个问题，既减少了为每个节点更换电池的维护成本，让整个系统更加绿色环保，也可以防止数据人工录入出错，提高数据采集准确性，使教室灯光调控更加精准实时。而现在的自供电无线传感系统的监测节点其数据采集率和能量采集效率未能达到有效均衡，在能量采集效率高时要尽量采集更多的数据，能量采集效率低时适当降低数据采集量，使系统整体的能量达到均衡，防止出现节点因为能量过低而断连，或者能量采集效率高时由于数据采集量低导致储能设备无法继续充电而浪费能量。

而通过实时改变采集周期的算法在均衡能量，保证系统正常运行的前提下，提高数据采集量，进而提高能量利用率，同时更多的数据也可以让教室光环境的建模更加精准，更好地调控教室光环境，防止近视并且提高学习效率，为师生营造一个健康舒适的教学环境。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明目的在于提供一种基于室内微光采集的教室智慧照明系统，包括以下子系统：能量采集子系统、环境监测子系统、灯光控制子系统、数据处理单元；

所述能量采集子系统为环境监测子系统供电；

所述环境监测子系统包括若干监测节点和第一协调器，所述监测节点与所述第一协调器通过无线通讯方式连接；

灯光控制子系统包括若干灯光控制节点、控制面板、电功率检测传感器、第二协调器；

所述环境监测子系统采集得到的数据通过第一协调器发送给所述数据处理单元，数据处理单元产生的控制信号，通过第二协调器发送给灯光控制子系统；

所述监测节点分成四组：第一组所述监测节点布置于课桌水平面上，称为A组；第二组所述监测节点布置于黑板前方，称为B组；第三组所述监测节点分布于窗口，称为C组；第四组所述监测节点分布于教室内部墙面中上位置，称为D组；

A组分为靠近窗口组和远离窗口组；

所述能量采集子系统包括非晶硅太阳能电池、电源管理芯片BQ25505、储能模块，非晶硅太阳能电池连接电源管理芯片BQ25505的VIN_DC管脚作为输入，电源管理芯片BQ25505的VBAT_SEC管脚连接储能模块；

所述电源管理芯片BQ25505内部包括最大功率点跟踪MPPT电路、升压控制电路、纳米级功耗管理Nano power management电路以及冷启动电路，具有低照度下冷启动功能、通过按周期采集太阳能电池的开路电压和设定电压比例系数的方式实现最大功率点追踪(MPPT)功能、稳压功能、储能/充电功能以及负载使能电路。

所述电源管理芯片BQ25505的外部电路包括芯片FDC6312P；

所述电源管理芯片BQ25505具有智能控制负载关断功能，使负载可持续性地在正常电压下工作，通过芯片FDC6312P连接负载，所述FDC6312P芯片内部包括两个PMOS，两个PMOS的S极相互连接，两个PMOS的两个G极和所述电源管理芯片BQ25505的

管脚连接；所述控制面板，接受触屏输入信息，并向所述数据处理单元发送输入的灯光控制信号，所述灯光控制信号包括照度信息、色温信息、时间信息；

所述第二协调器用于向灯光控制节点发送控制信号；

所述电功率检测传感器通过有线方式连接投影仪，向所述数据处理单元发送投影仪使用情况信号；所述电功率传感器通过检测教室中投影仪的电功率消耗来控制灯具的关灭；

每个所述灯光控制节点包括直流恒压模块、恒流驱动模块、灯具、人体检测装置和Zigbee通讯模块；

所述直流恒压模块将220V交流电转化为直流低电平为恒流驱动模块、灯具、人体检测传感器和Zigbee通讯模块供电；

所述恒流驱动模块通过Zigbee通讯模块接收所述第二协调器下发的用于调光的控制信号，驱动所述灯具；

所述人体检测装置包括红外传感器单元，所述红外传感器单元采集当前灯光控制节点所在区域是否有人员存在的信息，通过Zigbee通讯模块，发送到第二协调器，第二协调器根据是否有人员存在控制灯具的光照强度；；

所述灯光控制节点分为两组，一组分布在教室顶端，称为学生组；一组置于黑板顶端，称为讲台组。

本发明还提供一种基于室内微光采集的教室智慧照明系统的控制方法，所述能量采集子系统的控制方法包括以下步骤：

太阳能电池接收室内光输入能量到所述电源管理芯片BQ25505；

当电源管理芯片BQ25505的输出电压低于1.8V时，所述电源管理芯片BQ25505处于冷启动模式，控制太阳能电池输入电压为330mV；

当所述电源管理芯片BQ25505的输出电压大于或等于1.8V时，所述电源管理芯片BQ25505进入升压充电模式，所述最大功率点跟踪MPPT电路开始工作，通过电压比例系数法，周期性地断开太阳能电池采集太阳能电池的开路电压，控制输入电压为乘以比例系数的开路电压，所述比例系数为最大功率点电压和开路电压的比例系数，使太阳能电池工作在最大功率点；

当所述电源管理芯片BQ25505的输出电压大于或等于2.7V时，停止向所述储能模块充电，防止过充；

当所述电源管理芯片BQ25505的输出大于或等于2.6V时，所述PMOS的G极输入低电平，导通所述储能模块和负载，负载开始正常工作；当电压下降到2.3V时，关闭负载；

所述环境监测子系统2中监测节点的采样周期控制方法，包括如下步骤：

获取在室内光强度为100～1000Lux范围内，不同光强度下，能量采集子系统光能转换为电能的效率；

再根据监测节点的数据采集发送功耗和静态功耗，计算出各个所述监测节点在不同光照下的能耗，选择贪心算法找出最优的采集发送时间间隔，作为定时器周期；

所述算法需要满足在所述定时器周期内，采集到的能量E_collection要高于消耗能量E_consumption要满足如下公式：

E_collection≥E_consumption

采集到的能量包括该时刻的电池保有量E_battery，与该周期内不同照度下能源采集效率的平均值

和周期T的乘积的和；消耗的能量包括该周期内的静态功耗W_leakage和采集发送一次数据的功耗W_data，如以下公式所示：

每个周期都需要计算下一个周期的时长；

周期内能源采集效率的平均值

具体要考虑太阳能电池的采集转换效率η_pv和电源管理模块的效率η_PMU；电池保有量E_battery要考虑储能模块的自放电功率损耗P_{self_discharge}；电池管理模块效率要考虑MPPT误差损耗η_MPPT，控制电路损耗η_control；具体如以下公式所示：

E_battery＝E′_battery-P_{self_discharge}*T

η_PMU＝η_MPPT*η_control

其中，E′_battery指上一周期结束时的电池保有量；

所述灯光控制子系统控制照度的方法，包括以下子步骤：

子步骤(1)采集数据，训练出一个神经网络作为系统模型：

x⁺＝F(x,u)

x＝[x_inner,x_outer]为照度矢量，其中x_inner是代表位于教室内的所述监测节点测得的照度，x_outer代表位于所述窗口的所述监测节点测得的自然照度；

u为控制灯具照度的控制电流矢量，x⁺为在某一x与u的作用下所得到的新照度矢量；

根据该模型，预测系统状态轨迹如下：

x_u(0)＝x(n) x_u(k+1)＝F(x_u(k),u(k))k＝1,2,……，N-1

其中，x_u(k)代表x和u共同作用后的照度；n代表时间，n时刻作为初始状态，u(k)可以均为一常数；

子步骤(2)，建立最优控制问题

其中l(x_u(k))＝||x_u(k)-X_ref||²用来保证优化趋近于健康用眼照度X_ref；同时Th||δu(k)||²是正则项，用以保证对照度的调节是平滑的，不致于剧烈变动，防止灯具闪烁；

根据序列二次规划，求解上述最优化问题，可得最优控制电流矢量序列为：

u^*(0),u^*(1),...,u^*(N-1)

其中，u^*代表最优控制电流矢量，N代表调节次数；

子步骤(3)，施加最优控制电压矢量序列的首项，用以调节灯具照度；

再判断各所述监测节点是否均将照度状态数据通过第一协调器传入数据处理模块；若所述照度状态数据已通过第一协调器传入数据处理模块，则取得x(n+1)，转入子步骤(1)，开始新一轮迭代；

其中，x(n+1)是针对x(n)的下一状态，x(n)为n时刻的照度矢量；转入子步骤(1)是指x(n+1)＝x_u(1)，也就是将上一时刻的预测结果作为这一时刻的初始照度状态；新一轮迭代是指改变初始照度状态，用新采集到的照度状态数据取代上一时刻的照度状态数据，进行下一轮预测，并求解最优控制电流矢量序列；

若所述监测节点的照度状态数据未通过第一协调器传入数据处理模块，则针对未曾传入的照度状态数据x_i(n+1),用第i次照度状态数据的预测值(n+1)代替未曾传入的照度状态数据数据x_i(n+1)，再转入子步骤(1)，开始新一轮迭代；

其中，x_i(n+1)代表没有传入数据处理模块的第i次的照度状态数据；

若所述监测节点的所有照度状态数据均未传入，则在下一采样时刻直接采用预测控制电流矢量序列u^*(1),...,u^*(N-1)，直至有监测节点向数据处理模块传入数据，再转入子步骤(1)，开始新一轮迭代。

色温对学生的情绪、健康、睡眠、学习状态会产生影响，根据不同时间段学生的作息规律、学习效率以及国家用眼标准，将色温分为上午高效学习状态、下午高效学习状态、午休状态和过渡状态时间段进行控制，保证午休睡眠质量，提高学生学习效率，达到健康规律的学习状态。

作为优选，按如下方式控制所述灯具提供的色温，上午6点到8点，控制所述灯具提供的色温从3300K上升至5300K，上午8点到10点，色温保持在5300K，中午12点到1点，色温控制在3300K以下，下午1点到3点色温上升到5300K，下午3点到6点色温控制在5300K，下午6点到8点色温缓慢下降到3300K，下午8点以后色温逐渐降低直至关灯。

根据教室学习需要，不同教学场景下的师生所需照度条件不同，按照教学目的和师生状态，将灯光控制子系统分为不同的调节模式，便于照度调节。

所述灯光控制子系统根据不同教学场景下的师生所需照度条件不同，按照教学目的和师生状态，提供三种控制模式：幻灯片模式，自习模式和午休模式，所述幻灯片模式关闭讲台组灯具，学生组灯具的光照控制在50lux以下，自习模式学生组光照控制在400lux以上，讲台组光照控制在500lux以上，午休模式为每日定时，中午12：00开始，讲台组关闭灯具，学生组光照控制在200lux左右，12：30到1点间关闭学生组灯具，1点以后打开讲台组灯具，学生组灯具以一定时间步长缓慢恢复到400lux以上。

作为优选，所述储能模块可选用：3mAh微小圆柱形可充电二次钛酸锂电池CT04120；可充电固态薄膜电池(EFL1K0AF39)；由超级电容和小容量可充电锂电池(CG-320A)组合充电；

不同的应用要求决定了负载功能和储能要求，不同负载的工作电压不同，不同的储能元件充放电状态和限制条件也不同，因此需要更换不同储能元件来适配负载达到应用要求。

当替换为不同工作电压的储能模块时，需要将BQ25505的输出电压调节到相应工作电压，然后连接输出电压可编程的降压模块(TPS62840)，将电压稳定在2.3V左右为负载供电。

受应用环境限制，为了适应室内微光的照度，提高光电转化效率，非晶硅太阳能电池相较常见的单晶硅和多晶硅太阳能电池有优势，同时也可以用钙钛矿太阳能电池、III-V半导体太阳能电池、有机太阳能电池、染料敏化太阳能电池、胶体量子点太阳能电池等代替，尺寸根据不同太阳能电池的转化效率进行相应调整。

相对于现有技术，本发明具有以下有益效果：本发明为自供电实时闭环调控系统，根据采集到的数据和国家用眼健康标准，可以精准控制每一个相对位置灯具的灯光效果，达到健康照明，均衡灯光，解放双手，节能减排的效果；同时，由室内微光采集的能量为监测节点供电，可以解除电池寿命对监测节点寿命的影响，降低人工维护成本，提高系统鲁棒性；再者，通过算法在均衡能量的前提下提高数据采集量可以提高能量利用率，同时更多的数据也可以让教室光环境的建模更加精准，该照度模型针对照度不均和健康用眼标准建立，根据一个多输入多输出随机非线性时变系统的控制规划算法来趋近该模型，达到教室健康照明要求，营造一个健康舒适的教室环境。

附图说明

为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单介绍，后文将参照附图以示例性而非限制性的方式详细描述本发明的一些具体实施例。附图中相同的附图标记标示了相同或类似的部件或部分。本领域技术人员应该理解，这些附图未必是按比例绘制的。附图中：

图1为本发明所适用环境的远离窗口的一天工作时间照度分布图。

图2为本发明所适用环境的靠近窗口的一天工作时间照度分布图。

图3为本发明基于室内微光采集的教室智慧照明系统明系统框图。

图4为不同LED照度下不同太阳能板的P_max(每平方厘米的最大功率)和PCE(光电转换效率)。

图5为本发明能量采集子系统系统框图。

图6为本发明能量采集子系统的工作流程。

图7为本发明环境监测子系统系统框图。

图8为本发明灯光控制子系统系统框图。

图9为本发明灯光控制子系统多输入多输出随机非线性时变系统的控制规划算法流程图。

图10为本发明Zigbee监测节点外壳结构示意图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

基于室内微光采集的教室智慧照明系统设置传感节点要考虑约束条件，包括布置的难易、范围，是否符合数据采集要求等，而自供电无线传感节点还需要考虑各个点位的光照强度是否足够为整个节点供电。同时系统目的是提供健康照明条件，设计标准指出，教室的光照强度的照度均值要不小于300Lux，且课桌面上的采光系数应该高于百分之二，黑板前照度不小于500lux。因此，在综合考虑能量均衡、节约成本和建模要求和系统效率等因素下，将传感节点分成四组。第一组布置于课桌水平面上(可以在课桌角落划定一个凹槽放置节点)，在教室形成网格结构(后续利用二维坐标系经行点位定位)，用来监测课桌面的照度，称为A组，由于节点体积小，厚度薄，不会占用太大空间，因此不会对学习产生影响；第二组布置于黑板前方(均匀分布于略高于黑板的墙面上)，用来监测黑板照度，称为B组，数量较少；第三组分布于窗口(水平置于窗台上)，用来监测室外光照，为建模提供预测数据，称为C组；第四组分布于教室内部墙面中上位置，这是教室内光照最弱处，用来监测教室最弱光照，称为D组。A组可以继续细分，分为靠近窗口组和远离窗口组，更利于后续灯光控制子系统的调节。当照度满足上限值时，教室内灯具关闭，使用自然光照明，只有当D组照度低于一定阈值时，才打开灯具，减少灯具开关频率。

为了系统高效运行，需要获得更多数据量来使模型和后续算法更加精确，而获取更多数据量需要设置更多的传感节点来采集数据，这就需要增加节点数量，导致更高的成本和能耗，因此需要设计一个算法，以节能和数据量为两个制约标准来优化节点的分布和数量。

为了达到精准调控目的，所述灯光控制子系统的灯光控制节点根据调控范围分为两组，一组均匀分布在教室顶端并编号(与传感节点网络A组对应)，称为学生组；一组分布在讲台区域，分别均匀置于黑板顶端，称为讲台组(与传感节点网络B组对应)，便于分区管理；

根据教室学习需要，不同教学场景下的师生所需照度条件不同，按照教学目的和师生状态，将灯光控制子系统分为不同的调节模式，便于照度调节。

所述灯光控制子系统有三种模式可在服务器或者控制面板进行选择，分别为幻灯片模式，自习模式和午休模式。幻灯片模式关闭讲台组灯具，学生组灯具的光照控制在50lux以下；自习模式学生组光照控制在400lux以上，讲台组光照控制在500lux以上；午休模式为每日定时，中午12：00开始，讲台组关闭灯具，学生组光照控制在200lux左右，12：30到1点间关闭学生组灯具，1点以后打开讲台组灯具，学生组灯具以一定时间步长缓慢恢复到400lux以上；

所述电功率传感器用来测量投影仪等设备的电功率消耗来识别教师行为，从而判断灯光控制子系统的调节模式

所述人体检测装置控制灯具的关灭，学生组的灯光控制节点在检测到人体时打开，否则关灯；讲台组的灯光控制节点通过人体检测传感器检测到人体并且电功率识别为使用投影仪时，自动设置为幻灯片模式，讲台组的灯光控制节点通过人体检测传感器检测到人体并且电功率识别为未使用投影仪时，自动设置为自习模式，讲台组的灯光控制节点通过人体检测传感器未检测到人体并且电功率识别为未使用投影仪时，关闭灯具。

同时，为了兼顾学生每日的健康作息和用眼健康标准，集中注意力，提高学习工作效率，根据人体每日褪黑素水平，系统对色温也进行了定时控制。教室色温控制为：上午6点到8点，色温从3300K缓慢上升至5300K，上午8点到10点，色温保持在5300K，中午12点到1点，色温控制在3300K以下，下午1点到3点色温缓慢上升到5300K，下午3点到6点色温控制在5300K左右，下午6点到8点色温缓慢下降到3300K，下午8点以后色温逐渐降低直至关灯。

上述色温和照度控制均为夏季时令，冬季时令每个时间节点均往前提前1小时。

下面结合说明书附图对本发明作进一步说明。

如图1和图2所示，一个室内环境靠经窗口和远离窗口的光照照度是不同的，室内照度分布不均匀，会影响室内学习办公的用眼健康。

如图3所示，一种基于室内微光采集的教室智慧照明系统，包括三个子系统和一个数据处理单元，分别是能量采集子系统、环境监测子系统、灯光控制子系统和数据处理单元。所述能量采集子系统为环境监测子系统的监测节点供电，所述环境监测子系统监测教室光环境并将数据上传分析，所述灯光控制子系统根据所述环境监测子系统分析得出的调光数据控制室内光环境，所述数据处理单元包括服务器、所述服务器能与云端进行数据交换，所述数据处理单元处理环境监测子系统上传数据，经过分析处理后下发灯光控制子系统。本发明虽然针对教室环境，但是可以拓展应用空间，可以是任何需要调节光环境的室内空间、车载空间或者是单节点台灯。

为了提高太阳能电池在室内微光环境下的适应性，需要了解室内光环境的特征。

如图4所示，所述能量采集子系统输入为室内光(100～1000lux)，相较传统的室外光，光照强度弱，能量密度低，因此本系统没有采用常见的多晶硅和单晶硅太阳能电池，而是采用更适合非自然光(LED、荧光灯、卤素灯)下采集能量的非晶硅太阳能电池，转换效率更高，提高了系统的整体性能。

如图4所示，根据不同LED照度下不同太阳能板的P_max(每平方厘米的最大功率)和PCE(光电转换效率)，所述非晶硅太阳能电池可以换成其他适合室内光采集的太阳能电池，比如钙钛矿太阳能电池、III-V半导体太阳能电池、有机太阳能电池、染料敏化太阳能电池、胶体量子点太阳能电池等代替，尺寸根据不同太阳能电池的转化效率进行相应调整。

如图5所示，所述能量采集子系统包括非晶硅太阳能电池、电源管理模块、储能模块，所述非晶硅太阳能电池尺寸为55mm*56mm，所述电源管理模块为BQ25505及其外部电路，BQ25505内部包括MPPT电路、升压控制电路、Nano power management电路以及冷启动电路，所述储能模块为微小圆柱形可充电二次钛酸锂电池CT04120。

BQ25505能够满足系统在微光环境下保持较高的转换效率，缩短充电时间，保护储能单元和负载，控制负载正常可持续性工作，增加系统鲁棒性。

不同的应用要求决定了负载功能和储能要求，不同负载的工作电压不同，不同的储能元件充放电状态和限制条件也不同，因此需要更换不同储能元件来适配负载达到应用要求。本发明针对教室室内环境，为了保持系统能量均衡和连续性运行，储能单元要配合能量采集满足超低照度环境和无光环境的可持续性供电。同时，环境监测子系统的节点要满足微型化、美观化、稳健化需求，所需储能模块以及整体电路和太阳能电池要尽可能减少尺寸。

所述储能模块也可以替换成可充电固态薄膜电池(EFL1K0AF39)或者由超级电容和小容量可充电锂电池(CG-320A)组合充电。当替换为不同工作电压的储能模块时，需要将BQ25505的输出电压调节到相应工作电压，然后连接输出电压可编程的降压模块(TPS62840)，将电压稳定在2.3V左右为负载供电。

如图6所示，所述能量采集子系统的控制流程为：输入室内光，太阳能电池工作输入能量到电源管理模块。当电源管理模块的输出电压低于1.8V时，充电处于冷启动阶段，控制太阳能电池输入电压为330mV；当达到1.8V时，进入升压充电模式，MPPT开始工作，通过电压比例系数法，按周期采集太阳能电池的开路电压，控制输入电压为乘以比例系数的开路电压，所述比例系数为最大功率点电压和开路电压的比例系数(一般为0.7～0.8)，使太阳能电池工作在最大功率点。电源管理模块连接一个小容量锂电池(CT04120)作为储能模块，储存能量，根据CT04120的工作范围(1.8V～2.7V)，当电压达到2.7V时，停止充电，防止过充。负载工作电压在2.0V～3.6V，电源管理模块通过两个S极相连的PMOS连接负载，控制负载关断，电源管理模块的输出超过2.6V时，G级输入低电平，导通储能模块和负载，负载开始正常工作；当电压下降到2.3V时，关闭负载。

所述S极相连的PMOS直接由芯片FDC6312P搭建。

如下表所示，所述电源管理模块所用芯片通过筛选比较类似功能的电源管理芯片，根据启动功率、冷启动电压、静态电流、输出电压、转换效率以及价格成本等综合考虑选定。

表1针对室内光采集的电源管理模块参数整理表。

如图7所示，所述环境监测子系统监测节点和第一协调器通过Zigbee组网通讯，芯片为CC2530，所述光照传感器为MAX44009，第一协调器上带有LCD显示屏，所述节点上电后通过定时器周期性地采集信息并向第一协调器发送数据，再由第一协调器通过WIFI或者4G通讯发送到服务器，最终上传云端，将所获得数据建模分析，转化为每个位置相应调光数据后下发给第二协调器，由第二协调器传递给各个灯光控制节点；

所述环境监测子系统的通讯方式需要满足低功耗、低时延组网的要求，除了Zigbee，也可以是NB-IoT，LoRa或者蓝牙等无线通讯方式，所述蓝牙指低功耗蓝牙，蓝牙4.0及以上。

为了提高能量利用率，通过算法实现均衡能量的前提下提高数据采集量，同时更多的数据也可以让教室光环境的建模更加精准，让系统的调控更加智能。

所述定时器时间由监测节点采集到的光照度、电池保有量与监测节点的数据采集发送功耗和静态功耗决定。首先通过计算和实验验证，收集不同光照下(室内光强度为100～1000Lux左右)，能量采集子系统光能转换为电能的效率，再根据监测节点的数据采集发送功耗和静态功耗，计算出节点在不同光照下的能量变化，可以选择贪心算法等找出最优的采集发送时间间隔，作为定时器周期。所述算法需要满足在周期内，采集到的能量(E_collection)要高于消耗能量(E_consumption)要满足如下公式：

E_collection≥E_consumption

采集到的能量包括该时刻的电池保有量(E_battery)，与该周期内不同照度下能源采集效率的平均值

和周期(T)的乘积的和；消耗的能量包括该周期内的静态功耗(W_leakage)和采集发送一次数据的功耗(W_data)，如以下公式所示：

每个周期的光照，电池保有量都在改变，因此每个周期都需要计算下一个周期的时长。

不同照度下能源采集效率的平均值

具体要考虑太阳能电池的采集转换效率(η_pv)和电源管理模块的效率(η_PMU)；电池保有量(E_battery)要考虑储能模块的自放电功率损耗(P_{self_discharge})；电池管理模块效率要考虑MPPT误差损耗(η_MPPT)，控制电路损耗(η_control)。具体如以下公式所示：

E_battery＝E_b′_attery-P_{self_discharge}*T

η_PMU＝η_MpPT*η_control

这里E′_battery指上一周期结束时的电池保有量。

如图8所示，灯光控制子系统包括若干由直流恒压模块、恒流驱动模块、灯具、人体检测传感器和Zigbee通讯模块构成的灯光控制节点和控制面板、电功率检测传感器。直流恒压模块将220V交流电转化为直流低电平为整个控制节点供电，通过Zigbee接收到第二协调器下发的调光信息，输出PWM波到恒流驱动模块，恒流驱动模块驱动灯具；

如图9所示，所述灯光控制子系统为了智能控制照度，达到节能、均匀、健康的照明需求，需要选择一个多输入多输出随机非线性时变系统的控制规划算法，具体为：

1.首先，利用传感器测量或仿真，训练出一个神经网络作为系统模型：

x⁺＝F(x,u)

x＝[x_inner,x_outer]为照度矢量，其中x_inner是室内照度传感器(置于室内特定采集点上)，x_outer是自然照度传感器(置于自然光采光处)。

u为控制灯具照度的控制电流矢量，x⁺为在某一x与u的作用下所得到的新照度矢量。

根据该模型，可以预测系统状态轨迹

x_u(0)＝x(n)x_u(k+1)＝F(x_u(k),u(k))k＝1,2,...,N-1.

n时刻作为初始状态，u(k)可以均为一常数。

2.其次，建立最优控制问题

其中l(x_u(k))＝||x_u(k)-X_ref||²用来保证优化趋近于健康用眼照度X_ref。同时T_h||du(k)||²是正则项，用以保证对照度的调节是平滑的，不致于剧烈变动(解决灯具闪烁问题)。

根据序列二次规划，求解上述最优化问题，可得最优控制电流矢量序列为：

u^*(0),u^*(1),...,u^*(N-1)

3.最后，施加最优控制电压矢量序列的首项，用以调节灯具照度。再判断各照度传感器是否均将数据通过第二协调器传入灯光控制系统节点。如果均已获得，则取得x(n+1)，转入1，开始新一轮迭代。否则，针对未曾传入数据状态x_i(n+1),代之以

再转入1，开始新一轮迭代。如果所有状态均未传入，则在下一采样时刻直接采用预测控制u^*(1),...,u^*(N-1)等，直至有传感器传入数据，再转入1，开始新一轮迭代。

通过将未能测得状态代之以预测状态的方法，可以使所述环境检测节点的传感器在准备好数据时在行发送数据。

为了达到精准调控目的，所述灯光控制子系统的灯光控制节点根据调控范围分为两组，一组均匀分布在教室顶端并编号(与传感节点网络A组对应)，称为学生组；一组分布在讲台区域，分别均匀置于黑板顶端，称为讲台组(与传感节点网络B组对应)，便于分区管理；

根据教室学习需要，不同教学场景下的师生所需照度条件不同，按照教学目的和师生状态，将灯光控制子系统分为不同的调节模式，便于照度调节。

所述灯光控制子系统有三种模式可在服务器或者控制面板进行选择，分别为幻灯片模式，自习模式和午休模式。幻灯片模式关闭讲台组灯具，学生组灯具的光照控制在50lux以下；自习模式学生组光照控制在400lux以上，讲台组光照控制在500lux以上；午休模式为每日定时，中午12：00开始，讲台组关闭灯具，学生组光照控制在200lux左右，12：30到1点间关闭学生组灯具，1点以后打开讲台组灯具，学生组灯具以一定时间步长缓慢恢复到400lux以上；

所述灯光控制子系统的照度控制和色温控制都是基于用眼健康标准以及人体身体节律。

所述电功率传感器用来测量投影仪等设备的电功率消耗来识别教师行为，从而判断灯光控制子系统的调节模式

所述人体检测传感器控制灯具的关灭，学生组的灯光控制节点在检测到人体时打开，否则关灯，讲台组的灯光控制节点通过人体检测传感器检测到人体并且电功率识别为使用投影仪时，自动设置为幻灯片模式，讲台组的灯光控制节点通过人体检测传感器检测到人体并且电功率识别为未使用投影仪时，自动设置为自习模式，讲台组的灯光控制节点通过人体检测传感器未检测到人体并且电功率识别为未使用投影仪时，关闭灯具。

当应用于台灯时，可以加入机械臂控制，机械臂代替台灯的支撑架来调节灯源与水平桌面的距离，进而控制灯光照度，通过低功耗蓝牙连接手机app代替所述墙面控制面板的作用。

如图10所示，所述环境监测子系统中每个无线监测节点外壳使用3D打印技术，由两个零件辅以四个螺丝组成一个装配体，用于组装节点电路和太阳能电池；壳体尺寸受限于节点电路尺寸、天线尺寸以及感光模块的位置；壳体上方是固定太阳能电池的框体1，即零件1，下方是放置节点电路的盒体2，即零件2；零件1中底部框体突起101是为了从水平面上固定太阳能电池，零件1中底部半框体突起102是为了竖直面上固定太阳能电池；零件2中盒体四周的四个薄片201为放置太阳能电池的支撑点，节点电路放置在四个薄片201下方的盒体202内；四个螺丝把框体零件1和盒体零件2固定，从上往下穿过框体零件1的小孔103和盒体零件2的小孔203，两个小孔重合后就是装配体小孔3的位置。

以上是结合具体实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明具体实施仅局限于此；对于本发明所属及相关技术领域的技术人员来说，在基于本发明技术方案思路前提下，所作的拓展以及操作方法、数据的替换，都应当落在本发明保护范围之内。

以上所述，仅为本发明部分具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本领域的人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.基于室内微光采集的教室智慧照明系统，其特征在于，包括以下子系统：能量采集子系统、环境监测子系统、灯光控制子系统、数据处理单元；

所述能量采集子系统为环境监测子系统供电；

所述环境监测子系统包括若干监测节点和第一协调器，所述监测节点与所述第一协调器通过无线通讯方式连接；

所述灯光控制子系统包括若干灯光控制节点、控制面板、电功率检测传感器、第二协调器；

所述环境监测子系统采集得到的数据通过第一协调器发送给所述数据处理单元，数据处理单元产生的控制信号，通过第二协调器发送给灯光控制子系统；

所述监测节点分成四组：第一组所述监测节点布置于课桌水平面上，称为A组；第二组所述监测节点布置于黑板前方，称为B组；第三组所述监测节点分布于窗口，称为C组；第四组所述监测节点分布于教室内部墙面中上位置，称为D组；

A组分为靠近窗口组和远离窗口组；

所述能量采集子系统包括非晶硅太阳能电池、电源管理芯片BQ25505、储能模块，非晶硅太阳能电池连接电源管理芯片BQ25505的VIN_DC管脚作为输入，电源管理芯片BQ25505的VBAT_SEC管脚连接储能模块；

所述电源管理芯片BQ25505内部包括最大功率点跟踪MPPT电路、升压控制电路、纳米级功耗管理Nano power managment电路以及冷启动电路，所述电源管理芯片BQ25505的外部电路包括芯片FDC6312P；

所述电源管理芯片BQ25505通过芯片FDC6312P连接负载，所述FDC6312P芯片内部包括两个PMOS，两个PMOS的S极相互连接，两个PMOS的两个G极和所述电源管理芯片BQ25505的

管脚连接；所述控制面板，接受触屏输入信息，并向所述数据处理单元发送输入的灯光控制信号，所述灯光控制信号包括照度信息、色温信息、时间信息；

所述第二协调器用于向灯光控制节点发送控制信号；

所述电功率检测传感器通过有线方式连接投影仪，向所述数据处理单元发送投影仪使用情况信号；所述电功率传感器通过检测教室中投影仪的电功率消耗来控制灯具的关灭；

每个所述灯光控制节点包括直流恒压模块、恒流驱动模块、灯具、人体检测装置和Zigbee通讯模块；

所述直流恒压模块将220V交流电转化为直流低电平为恒流驱动模块、灯具、人体检测传感器和Zigbee通讯模块供电；

所述恒流驱动模块通过Zigbee通讯模块接收所述第二协调器下发的用于调光的控制信号，驱动所述灯具；

所述人体检测装置包括红外传感器单元，所述红外传感器单元采集当前灯光控制节点所在区域是否有人员存在的信息，通过Zigbee通讯模块，发送到第二协调器，第二协调器根据是否有人员存在控制灯具的光照强度；

所述灯光控制节点分为两组，一组分布在教室顶端，称为学生组；一组置于黑板顶端，称为讲台组。

2.如权利要求1所述的基于室内微光采集的教室智慧照明系统，其特征在于，所述监测节点的光照传感器为MAX44009，所述第一协调器上带有LCD显示屏，所述监测节点周期性地采集数据并向第一协调器发送，再由第一协调器发送给数据处理模块，将所获得数据建模分析。

3.如权利要求2所述的基于室内微光采集的教室智慧照明系统的控制方法，其特征在于：

所述能量采集子系统的控制方法包括以下步骤：

太阳能电池接收室内光输入能量到所述电源管理芯片BQ25505；

当电源管理芯片BQ25505的输出电压低于1.8V时，所述电源管理芯片BQ25505处于冷启动模式，控制太阳能电池输入电压为330mV；

当所述电源管理芯片BQ25505的输出电压大于或等于1.8V时，所述电源管理芯片BQ25505进入升压充电模式，所述最大功率点跟踪MPPT电路开始工作，通过电压比例系数法，周期性地断开太阳能电池采集太阳能电池的开路电压，控制输入电压为乘以比例系数的开路电压，所述比例系数为最大功率点电压和开路电压的比例系数，使太阳能电池工作在最大功率点；

当所述电源管理芯片BQ25505的输出电压大于或等于2.7V时，停止向所述储能模块充电，防止过充；

当所述电源管理芯片BQ25505的输出大于或等于2.6V时，所述PMOS的G极输入低电平，导通所述储能模块和负载，负载开始正常工作；当电压下降到2.3V时，关闭负载；

所述环境监测子系统中监测节点的采样周期控制方法，包括如下步骤：

获取室内不同光强下能量采集子系统光能转换为电能的效率；

再根据监测节点的数据采集发送功耗和静态功耗，计算出各个所述监测节点在不同光照下的能耗，选择贪心算法找出最优的采集发送时间间隔，作为定时器周期；

所述算法需要满足在所述定时器周期内，采集到的能量E_collection要高于消耗能量E_consumption要满足如下公式：

E_collection≥E_consumption

采集到的能量包括该时刻的电池保有量E_battery，与该周期内不同照度下能源采集效率的平均值

和周期T的乘积的和；消耗的能量包括该周期内的静态功耗W_leakage和采集发送一次数据的功耗W_data，如以下公式所示：

每个周期都需要计算下一个周期的时长；

周期内能源采集效率的平均值

具体要考虑太阳能电池的采集转换效率η_pb和电源管理模块的效率η_PMU；电池保有量E_battery要考虑储能模块的自放电功率损耗P_{self_discharge}；电池管理模块效率要考虑MPPT误差损耗η_MPPT，控制电路损耗η_control；具体如以下公式所示：

E_battery＝E′_battery-P_{self_discharge}*T

η_PMU＝η_MPPT*η_control

其中，E′_battery指上一周期结束时的电池保有量；

所述灯光控制子系统控制照度的方法，包括以下子步骤：

子步骤(1)采集数据，训练出一个神经网络作为系统模型：

x⁺＝F(x,u)

x＝[x_inner,x_outer]为照度矢量，其中x_inner是代表位于教室内的所述监测节点测得的照度，x_outer代表位于所述窗口的所述监测节点测得的自然照度；

u为控制灯具照度的控制电流矢量，x⁺为在某一x与u的作用下所得到的新照度矢量；

根据该模型，预测系统状态轨迹如下：

x_u(0)＝x(n) x_u(k+1)＝F(x_u(k),u(k))k＝1,2,……，N-1

其中，x_u(k)代表x和u共同作用后的照度；n代表时间，n时刻作为初始状态，u(k)可以均为一常数；

子步骤(2)，建立最优控制问题

其中l(x_u(k))＝||x_u(k)-X_ref||²用来保证优化趋近于健康用眼照度X_ref；同时T_h||δu(k)||²是正则项，用以保证对照度的调节是平滑的，不致于剧烈变动，防止灯具频闪；

根据序列二次规划，求解上述最优化问题，可得最优控制电流矢量序列为：

u^*(0),u^*(1),...,u^*(N-1)

其中，u^*代表最优控制电流矢量，N代表调节次数；

子步骤(3)，施加最优控制电压矢量序列的首项，用以调节灯具照度；

再判断各所述监测节点是否均将照度状态数据通过第一协调器传入数据处理模块；若所述照度状态数据已通过第一协调器传入数据处理模块，则取得x(n+1)，转入子步骤(1)，开始新一轮迭代；

其中，x(n+1)是针对x(n)的下一状态，x(n)为n时刻的照度矢量；转入子步骤(1)是指x(n+1)＝x_u(1)，也就是将上一时刻的预测结果作为这一时刻的初始照度状态；新一轮迭代是指改变初始照度状态，用新采集到的照度状态数据取代上一时刻的照度状态数据，进行下一轮预测，并求解最优控制电流矢量序列；

若所述监测节点的照度状态数据未通过第一协调器传入数据处理模块，则针对未曾传入的照度状态数据x_i(n+1),用第i次照度状态数据的预测值(n+1)代替未曾传入的照度状态数据x_i(n+1)，再转入子步骤(1)，开始新一轮迭代；

其中，x_i(n+1)代表没有传入数据处理模块的第i次的照度状态数据；

若所述监测节点的所有照度状态数据均未传入，则在下一采样时刻直接采用预测控制电流矢量序列u^*(1),...,u^*(N-1)，直至有监测节点向数据处理模块传入数据，再转入子步骤(1)，开始新一轮迭代。

4.如权利要求2所述的基于室内微光采集的教室智慧照明系统的控制方法，其特征在于：所述灯光控制子系统根据不同教学场景下的师生所需照度条件不同，按照教学目的和师生状态，提供三种控制模式：幻灯片模式，自习模式和午休模式，所述幻灯片模式关闭讲台组灯具，学生组灯具的光照控制在50lux以下，自习模式学生组光照控制在400lux以上，讲台组光照控制在500lux以上，午休模式为每日定时，中午12：00开始，讲台组关闭灯具，学生组光照控制在200lux左右，12：30到1点间关闭学生组灯具，1点以后打开讲台组灯具，学生组灯具以一定时间步长缓慢恢复到400lux以上。

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