智能照明系统节能控制的研究
发布时间：2021-04-21 14:28
我国人口众多,能源紧缺严重制约了国民经济的发展。在国家经济发展中节能是一项长期的战略方针。在满足人民日益增长的能源需求基础上,如何进行节能,使能源利用率最大,是世界各国普遍关心的主要问题之一。本文针对节能系统中的照明节能,设计出具有双闭环的智能照明系统。一方面保证实时光照值稳定在设定值附近,实现一次节能。另一方面在光照值稳定的情况下对能耗寻优,从而实现进一步节能。然后根据整体设计对照明系统中各模块进行选择,搭建智能照明平台,实现系统的功能。为了简化控制复杂度,我们对所有灯具进行分组控制。这样就有很多种光照组合可以达到光照设定值,我们的目的是在众多光照组合中找到使能耗最小的组合,实现二次节能。通过常用的PID控制保证实时光照值稳定在设定值附近。根据智能照明系统中能耗寻优的需求,我们采用极值搜索算法对能耗最小值进行寻找。在本文中,我们重点研究基于梯度法极值搜索算法和基于牛顿法极值搜索算法,对它们的稳定性进行分析,并进行详细的理论证明。然后将这两种算法分别应用到智能照明系统的节能控制中,通过实验来验证这两种算法在智能照明系统中对节能控制的可行性和准确性。实验分为对输入遍历的单闭环实验,和极值...
【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：83 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
1.1 课题研究背景及意义
1.2 照明节能的研究现状
1.2.1 照明节能技术的研究
1.2.2 照明节能控制算法的研究
1.3 主要内容和章节安排
第二章 智能照明系统的设计与实现
2.1 智能照明系统的整体设计
2.1.1 照明系统的整体设计
2.1.2 照明系统中各模块简介
2.2 智能照明系统平台的搭建与实现
2.2.1 房屋模型的搭建
2.2.2 能耗的计算
2.2.3 Simulink建模
2.3 本章小结
第三章 基于梯度法智能照明系统节能控制
3.1 两组灯组下基于梯度法智能照明系统节能控制的实现
3.1.1 SISO基于梯度法极值搜索算法
3.1.2 灯具分为两组照明实验
3.1.3 灯具分组不同照明实验
3.2 多组灯组下基于梯度法智能照明系统节能控制的实现
3.2.1 MISO基于梯度法极值搜索算法
3.2.2 灯具分为三组照明实验
3.2.3 灯具分为四组照明实验
3.3 本章小结
第四章 基于牛顿法智能照明系统节能控制
4.1 两组灯组下基于牛顿法智能照明系统节能控制的实现
4.1.1 SISO基于牛顿法极值搜索算法
4.1.2 两组灯具照明实验
4.1.3 传感器位置不同实验
4.2 多组灯组下基于牛顿法智能照明系统节能控制的实现
4.2.1 MISO基于牛顿法极值搜索算法
4.2.2 三组照明实验
4.3 两种算法的对比分析
4.3.1 两种算法性能分析
4.3.2 两种算法的对比实验
4.4 本章小结
第五章 总结与展望
5.1 全文工作总结
5.2 后续工作展望
致谢
参考文献
攻读硕士学位期间取得的成果
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于嵌入式Linux的智能家居照明节能控制系统研究与实现[J]. 陆彩霞. 微电子学与计算机. 2016(10)
[2]基于KNX总线的智能照明控制系统[J]. 李少雷. 电子设计工程. 2016(02)
[3]基于STM32F的企业楼宇节能控制系统设计[J]. 周克良,张明丽,刘太钢. 计算机测量与控制. 2016(01)
[4]照明节能技术发展趋势[J]. 何柳珍. 山东工业技术. 2015(05)
[5]基于天然采光的办公建筑健康光环境研究[J]. 肖辉,陈小双,彭玲,姚梦. 照明工程学报. 2015(01)
[6]自适应模糊控制在室内采光控制中的应用研究[J]. 陈学良,陈一飞. 建筑电气. 2010(12)
[7]室内照明自然采光的模糊控制[J]. 吴春泽,朱思莉,林燕丹,孙耀杰. 照明工程学报. 2010(02)
[8]基于模糊神经网络的室内照度控制系统的研究[J]. 李怀,陈一飞. 建筑电气. 2008(07)
[9]照明节能技术发展趋势[J]. 胡耀祖,李丽玲,李宏俊,李清然. 照明工程学报. 2008(02)
[10]极值搜索算法的研究与进展[J]. 左斌,胡云安,施建洪. 海军航空工程学院学报. 2006(06)
硕士论文
[1]建筑电气照明节能技术的研究[D]. 何叶.长安大学 2014
[2]中心流形定理与非线性系统临界稳定性的研究[D]. 李玉梅.新疆大学 2004
本文编号：3151929
【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：83 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
1.1 课题研究背景及意义
1.2 照明节能的研究现状
1.2.1 照明节能技术的研究
1.2.2 照明节能控制算法的研究
1.3 主要内容和章节安排
第二章 智能照明系统的设计与实现
2.1 智能照明系统的整体设计
2.1.1 照明系统的整体设计
2.1.2 照明系统中各模块简介
2.2 智能照明系统平台的搭建与实现
2.2.1 房屋模型的搭建
2.2.2 能耗的计算
2.2.3 Simulink建模
2.3 本章小结
第三章 基于梯度法智能照明系统节能控制
3.1 两组灯组下基于梯度法智能照明系统节能控制的实现
3.1.1 SISO基于梯度法极值搜索算法
3.1.2 灯具分为两组照明实验
3.1.3 灯具分组不同照明实验
3.2 多组灯组下基于梯度法智能照明系统节能控制的实现
3.2.1 MISO基于梯度法极值搜索算法
3.2.2 灯具分为三组照明实验
3.2.3 灯具分为四组照明实验
3.3 本章小结
第四章 基于牛顿法智能照明系统节能控制
4.1 两组灯组下基于牛顿法智能照明系统节能控制的实现
4.1.1 SISO基于牛顿法极值搜索算法
4.1.2 两组灯具照明实验
4.1.3 传感器位置不同实验
4.2 多组灯组下基于牛顿法智能照明系统节能控制的实现
4.2.1 MISO基于牛顿法极值搜索算法
4.2.2 三组照明实验
4.3 两种算法的对比分析
4.3.1 两种算法性能分析
4.3.2 两种算法的对比实验
4.4 本章小结
第五章 总结与展望
5.1 全文工作总结
5.2 后续工作展望
致谢
参考文献
攻读硕士学位期间取得的成果
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于嵌入式Linux的智能家居照明节能控制系统研究与实现[J]. 陆彩霞. 微电子学与计算机. 2016(10)
[2]基于KNX总线的智能照明控制系统[J]. 李少雷. 电子设计工程. 2016(02)
[3]基于STM32F的企业楼宇节能控制系统设计[J]. 周克良,张明丽,刘太钢. 计算机测量与控制. 2016(01)
[4]照明节能技术发展趋势[J]. 何柳珍. 山东工业技术. 2015(05)
[5]基于天然采光的办公建筑健康光环境研究[J]. 肖辉,陈小双,彭玲,姚梦. 照明工程学报. 2015(01)
[6]自适应模糊控制在室内采光控制中的应用研究[J]. 陈学良,陈一飞. 建筑电气. 2010(12)
[7]室内照明自然采光的模糊控制[J]. 吴春泽,朱思莉,林燕丹,孙耀杰. 照明工程学报. 2010(02)
[8]基于模糊神经网络的室内照度控制系统的研究[J]. 李怀,陈一飞. 建筑电气. 2008(07)
[9]照明节能技术发展趋势[J]. 胡耀祖,李丽玲,李宏俊,李清然. 照明工程学报. 2008(02)
[10]极值搜索算法的研究与进展[J]. 左斌,胡云安,施建洪. 海军航空工程学院学报. 2006(06)
硕士论文
[1]建筑电气照明节能技术的研究[D]. 何叶.长安大学 2014
[2]中心流形定理与非线性系统临界稳定性的研究[D]. 李玉梅.新疆大学 2004
本文编号：3151929
本文链接：https://www.wllwen.com/jianzhugongchenglunwen/3151929.html
