基于天然采光和神经网络的室内照度一致性控制方法研究

发布时间：2017-06-24 00:08

  本文关键词：基于天然采光和神经网络的室内照度一致性控制方法研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：节能减排是世界各国研究的一个重要课题。由于LED灯具有高光效、长寿命、易控制、节能环保等诸多优点,LED照明正逐步取代传统照明。本课题受广州市科技计划项目(2013J4300021)和广东省科技计划项目(2012A080304012)资助,为了充分利用天然光,实现节能照明,研究一种基于天然采光和BP神经网络的室内照度一致性控制方法,通过控制室内LED光源的输出光通量,在充分利用天然光、节约照明用电的同时,达到照度均匀和舒适照明的效果。本论文通过理论研究和软件仿真的方式,分别对CIE天空类型判别方法、天然采光控制方法以及室内照度一致性控制方法进行研究,设计了一种高效的室内照度一致性控制方法。首先,论文对CIE标准一般天空模型进行研究,设计了一种基于室内空间模型两个测量点的照度比值对CIE天空类型进行判别的方法,该判别方法能准确地选择一种CIE天空类型来对应当前实际天空状态,准确率达80%以上;其次,论文对天然采光进行研究,设计了一种天然采光控制方法,它将窗口分为三个区域,通过调节各区域窗页角度实现对天然光的合理采集,使得天然光在室内的分布更加均匀;再次,论文对室内照明控制方法进行研究,设计了一种先进的室内照度一致性控制方法,该方法结合BP神经网络和光通传递函数矩阵方法,不仅可充分利用天然光,而且可实现室内照度一致性,实现节能及舒适照明;最后,通过DIAlux软件仿真,分析所研究的室内照度一致性控制方法的实际应用效果,结果表明该控制方法具有较好的照明性能,室内照度均匀度提高13%,节电性能提高34%,最大照度误差控制在30lx,平均误差只有12lx。
【关键词】：节能照明 CIE天空模型 神经网络 天然采光 照度一致性
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TU113;TP183
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 绪论10-15
• 1.1 研究背景与意义10-11
• 1.2 国内外研究现状11-13
• 1.2.1 国外研究现状11-12
• 1.2.2 国内研究现状12-13
• 1.2.3 国内外研究现状分析13
• 1.3 论文主要研究内容13-14
• 1.4 本章小结14-15
• 第二章 CIE标准一般天空类型判别方法研究15-29
• 2.1 CIE标准一般天空模型15-16
• 2.2 任意时间CIE标准一般天空模型的天空亮度分布计算16-23
• 2.2.1 天空亮度分布计算方法研究16-20
• 2.2.2 计算结果分析20-23
• 2.3 CIE标准一般天空类型选择23-28
• 2.3.1 利用照度比值12/v vD D将15种天空类型划分成6组23-24
• 2.3.2 利用照度比值I1/I2从各组中选择天空类型24-27
• 2.3.3 天空类型选择结果与实际天空类型的比较27-28
• 2.4 本章小结28-29
• 第三章 天然采光控制方法研究29-35
• 3.1 天然采光29-30
• 3.1.1 天然光的组成和影响因素29
• 3.1.2 采光标准29-30
• 3.1.3 采光方式30
• 3.2 采光设计30-32
• 3.3 天然采光控制方法研究32-34
• 3.3.1 天空类型判别32-33
• 3.3.2 室内工作面的天然光照度与太阳高度角、方位角的关系33
• 3.3.3 天然采光控制方法33-34
• 3.4 本章小结34-35
• 第四章 室内照度一致性控制方法研究35-53
• 4.1 室内空间仿真模型的建立35-38
• 4.1.1 DIALux软件介绍35-37
• 4.1.2 仿真室内空间模型的建立37-38
• 4.2 天然采光控制方法的关键问题解决38-43
• 4.3 室内照度一致性控制方法研究43-52
• 4.3.1 BP神经网络计算室内天然光照度分布43-51
• 4.3.2 光通传递函数矩阵计算期望的人工光源输出光通量51
• 4.3.3 室内照度一致性控制方法51-52
• 4.4 控制方法优劣评价标准52
• 4.4.1 照度均匀度52
• 4.4.2 节电性能52
• 4.4.3 最大误差和平均误差52
• 4.5 本章小结52-53
• 第五章 仿真实验和照明性能分析53-62
• 5.1 实验内容53-59
• 5.1.1 阴天天气时仿真实验54-55
• 5.1.2 多云天天气时仿真实验55-57
• 5.1.3 晴天天气时仿真实验57-59
• 5.2 照明性能分析59-61
• 5.2.1 照度均匀度59
• 5.2.2 节电性能59-60
• 5.2.3 最大误差和平均误差60-61
• 5.3 本章小结61-62
• 总结与展望62-63
• 参考文献63-67
• 攻读硕士学位期间取得的研究成果67-68
• 致谢68-69
• 附件69

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