基於人工神經網絡的智能路燈節能控制系統的製作方法
2023-10-11 19:52:39
專利名稱：基於人工神經網絡的智能路燈節能控制系統的製作方法
技術領域：
本發明涉及一種路燈控制系統，尤其涉及一種基於人工神經網絡的路燈節能控制系統。
背景技術：
近些年來，隨著我國經濟迅速發展，能源效率低下、能源結構陳舊已經成為實現經濟社會可持續發展所面臨的重要問題。目前國內路燈照明光源一般採用高壓鈉燈、高壓汞燈和金屬滷化物燈。常用的功率為150W，250W, 400W,目前最常用的是250W和400W兩種。當前，中國電力供需形勢嚴峻。據《發展中的中國城市照明》數據，全國路燈總盞數已達千萬盞，道路照明年總經費達五十餘億元。建設部統計數字則顯示，目前城市照明(僅計算景觀照明和路燈等功能照明)的年用電量約佔全國總發電量的4%至5%，相當於在建三峽水力發電工程投產後的年發電能力。這一系列數據顯示，作為城市發展的形象，照明節電
意義重大。城市照明系統中，由於路燈夜晚保持常亮，所以路燈照明系統的能源消耗佔很大比例。傳統的路燈系統，由市電統一供電。由於照明燈的耗能巨大以及供電系統的單一化操作，整體路燈照明系統的電能消耗變得十分巨大。現有技術中，有對環境光進行採集後， 控制路燈開啟或關閉的系統，但是，這種系統一般都是對一個區域的路燈進行集中控制的， 並不能針對某一路燈周圍的情況進行單獨控制。另一方面，由於日照情況的變化、人流、車流情況的變化、周邊其它光源的照明情況變化等，對路燈的照明需求是在不斷變化的。很多時候，只需要維持一個相對較低的照度，即可滿足人們對路燈的需求，即，目前的路燈系統有很大的節能空間。因此，設計一個根據環境變化智能判斷功率輸出的單個路燈能耗小並且整體能耗能得到有效控制的路燈照明系統變得十分必要。
發明內容
本發明的發明目的是提供一種基於人工神經網絡的智能路燈節能控制系統，以實現對路燈的獨立控制，使路燈功率隨環境變化智能變化，從而降低路燈能耗。為達到上述發明目的，本發明採用的技術方案是一種基於人工神經網絡的智能路燈節能控制系統，包括傳感器系統、節能控制系統和功率控制器，所述傳感器系統的輸出信號連接至節能控制系統的輸入端，節能控制系統的輸出信號連接至功率控制器，所述傳感器系統包括環境光信號採集處理模塊、紅外信號採集處理模塊和聲音信號採集處理模塊；所述節能控制系統包括DSP嵌入式系統和設置在DSP晶片中的人工神經網絡模塊；所述人工神經網絡模塊由人工神經網絡BP算法的前向算法和經過訓練的人工神經元構成。上述技術方案中，所述人工神經網絡模塊由計算機中經訓練的人工神經網絡移植獲得，其過程包括
(1)在計算機中構建採用BP算法的人工神經網絡，所述人工神經網絡的輸入向量包括環境光信號、紅外信號、聲音信號和時間，輸出為路燈功率；
(2)選取m個不同的路燈安裝地點，對每個地點以預先設定的時間間隔t採集η個樣本，一共採集mXn個樣本作為學習樣本，同時給出相應時間地點滿足照明要求的照明功率作為導師信號，其中，m為大於等於8的整數，0. 5小時彡t ( 2小時，η為大於等於5的整數；
m的值根據實際情況應當取足夠大，以保證能夠在各種不同的地段下取得具有普遍性的樣本。η是一天內採樣的次數，優選的方案，採樣間隔t=2小時，且nt=M小時。(3)把樣本和相應的導師信號輸入至計算機中的人工神經網絡，對人工神經網絡進行訓練，訓練完成後，把經過訓練的人工神經元的結果輸出為矩陣保存；
(4)把計算機中採用BP算法的人工神經網絡的前向算法和輸出的人工神經元矩陣移植到DSP晶片中。上述技術方案中，BP人工神經網絡的訓練包括傳感器信號預處理、前向計算、誤差反向傳播；
所述的傳感器信號預處理為，
①確定訓練的傳感器信號樣本集Xp，其中，p=l，2，……P，P為樣本的個數，取其中一個樣本進行編碼，
給出環境信息的導師信號t，初始化權值； 所辻的前向計算為，
①隱含層的輸入為
權利要求
1.一種基於人工神經網絡的智能路燈節能控制系統，包括傳感器系統、節能控制系統和功率控制器，所述傳感器系統的輸出信號連接至節能控制系統的輸入端，節能控制系統的輸出信號連接至功率控制器，其特徵在於所述傳感器系統包括環境光信號採集處理模塊、紅外信號採集處理模塊和聲音信號採集處理模塊；所述節能控制系統包括DSP嵌入式系統和設置在DSP晶片中的人工神經網絡模塊；所述人工神經網絡模塊由人工神經網絡BP 算法的前向算法和經過訓練的人工神經元構成。
2.根據權利要求1所述的基於人工神經網絡的智能路燈節能控制系統，其特徵在於 所述人工神經網絡模塊由計算機中經訓練的人工神經網絡移植獲得，其過程包括(1)在計算機中構建採用BP算法的人工神經網絡，所述人工神經網絡的輸入向量包括環境光信號、紅外信號、聲音信號和時間，輸出為路燈功率；(2)選取m個不同的路燈安裝地點，對每個地點以預先設定的時間間隔t採集η個樣本，一共採集mXn個樣本作為學習樣本，同時給出相應時間地點滿足照明要求的照明功率作為導師信號，其中，m為大於等於8的整數，0. 5小時彡t ( 2小時，η為大於等於5的整數；(3)把樣本和相應的導師信號輸入至計算機中的人工神經網絡，對人工神經網絡進行訓練，訓練完成後，把經過訓練的人工神經元的結果輸出為矩陣保存；(4)把計算機中採用BP算法的人工神經網絡的前向算法和輸出的人工神經元矩陣移植到DSP晶片中。
3.根據權利要求2所述的基於人工神經網絡的智能路燈節能控制系統，其特徵在於 BP人工神經網絡的訓練包括傳感器信號預處理、前向計算、誤差反向傳播；所述的傳感器信號預處理為，①確定訓練的傳感器信號樣本集Χρ，其中，ρ=1，2，……P，P為樣本的個數，取其中一個樣本進行編碼，②給出環境信息的導師信號t，初始化權值 ，! 、；所述的前向計算為，①隱含層的輸入為^=^11^ ,5為第i個輸入神經元， 為輸入層和隱含層之間的權值，隱含層的輸出為~=/卩》，其中/(A) = ^7為sigmoid函數；②輸出層的輸入<=ψ￥^,沐為隱含層和輸出層之間的權值，輸出層的輸出為Λ = Mk) = / ZwJkf(Lw^i)&為給出的學習信號的值，ff為人工神經網絡的輸出與學習信號的差方的和； 所述的誤差反向傳播為，①更新規則——利用梯度下降法調整權值，學習速率為巧， de
4.根據權利要求2所述的基於人工神經網絡的智能路燈節能控制系統，其特徵在於 nt=24。
5.根據權利要求1所述的基於人工神經網絡的智能路燈節能控制系統，其特徵在於 路燈採用大功率LED節能燈，由DSP產生PWM信號輸出至功率控制系統，功率控制系統進行功率放大後控制LED節能燈。
全文摘要
本發明公開了一種基於人工神經網絡的智能路燈節能控制系統，包括傳感器系統、節能控制系統和功率控制器，所述傳感器系統的輸出信號連接至節能控制系統的輸入端，節能控制系統的輸出信號連接至功率控制器，其特徵在於所述傳感器系統包括環境光信號採集處理模塊、紅外信號採集處理模塊和聲音信號採集處理模塊；所述節能控制系統包括DSP嵌入式系統和設置在DSP晶片中的人工神經網絡模塊；所述人工神經網絡模塊由人工神經網絡BP算法的前向算法和經過訓練的人工神經元構成。本發明根據每個路燈照明單元的周邊環境情況，實現智能功率控制，在滿足照明要求的前提下，有效降低能耗。
文檔編號G06N3/067GK102413605SQ20111023132
公開日2012年4月11日 申請日期2011年8月12日 優先權日2011年8月12日
發明者吳迪, 季晶晶, 張曉俊, 許宜申, 邵名巍, 陶智 申請人:蘇州大學