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基于物联网技术的照明控制系统的设计与实现

发布时间:2017-09-20 09:05

  本文关键词:基于物联网技术的照明控制系统的设计与实现


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【摘要】:在照明多样化的现代社会,人们不仅关注照明给人们生活带来的便利,同时,人们开始关注如何更加合理高效地使用照明。近些年,随着中国城市化发展的不断推进,越来越多的高楼大厦拔地而起,与之相对应的能源消耗问题也越来越严重,在楼宇能源消耗中,楼宇照明占据了整个楼宇能源消耗的近25%,仅次于空调。传统办公大楼的内部照明系统采用的是有线网络布线,开关方式为手动控制,灯具一般为荧光灯,存在照明效率低、监管困难、照明智能化程度低等诸多缺点。同时,人们节能意识淡薄,造成了很大的能源浪费。随着物联网技术的兴起,越来越多的学者将物联网技术与照明联系在了一起。首先,本文介绍了照明控制系统的研究背景和意义,综合分析了国内外研究现状。然后介绍了ZigBee技术、LED调光技术等相关技术。然后,本文以某一大楼照明为研究对象,将ZigBee技术、数据库技术运用到照明领域,结合本文提出的基于最优化模型的照明控制策略算法,设计并实现了一套照明控制系统。在本照明控制系统中,本文给出了系统的需求分析、总体结构设计和软硬件的详细设计。其中数据搜集模块由光照度传感器、人体热释传感器等感知当前环境数据,并发送到服务器模块,服务器模块运用本文提出的照明控制策略算法计算当前所需人工照明的光照度,然后将光照度指令发送给照明灯具控制模块,照明灯具控制模块对灯具做相应的调光控制,数据展示模块将当前传感器感知的数据以及灯具的实时状态以图表的形式展示出来。最后,本文对照明控制系统进行了整体功能测试和性能测试,测试结果表明本照明控制系统在不影响照明效果的前提下很好地节约了能源。
【关键词】:照明控制 照明控制策略 ZigBee LED照明
【学位授予单位】:南京邮电大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TU113.66;TP273
【目录】:
  • 摘要4-5
  • Abstract5-8
  • 第一章 绪论8-12
  • 1.1 研究背景和意义8-9
  • 1.2 国内外研究现状9-11
  • 1.2.1 国外研究现状9-10
  • 1.2.2 国内研究现状10-11
  • 1.3 论文主要和结构安排11-12
  • 第二章 照明控制系统相关技术12-21
  • 2.1 ZigBee技术12-16
  • 2.1.1 ZigBee技术特点12-13
  • 2.1.2 ZigBee的网络拓扑结构13-16
  • 2.2 LED调光技术16-19
  • 2.2.1 LED照明的应用现状及特点16-17
  • 2.2.2 LED的调光技术17-19
  • 2.3 人员计数19-20
  • 2.4 本章小结20-21
  • 第三章 智能照明控制系统需求分析21-28
  • 3.1 可行性分析21
  • 3.2 系统需求分析21-24
  • 3.2.1 照明系统的功能需求分析22-23
  • 3.2.2 照明系统的性能需求分析23-24
  • 3.3 系统的特点及设计依据24-26
  • 3.4 系统的设计原则26-27
  • 3.5 本章小结27-28
  • 第四章 智能照明控制系统的设计28-56
  • 4.1 系统总体设计28-30
  • 4.1.1 系统的总体结构28-29
  • 4.1.2 数据流图29-30
  • 4.2 系统硬件设计30-33
  • 4.2.1 硬件节点结构30-31
  • 4.2.2 硬件节点的通信接口31
  • 4.2.3 硬件节点的布置31-33
  • 4.3 系统软件设计33-45
  • 4.3.1 教室场景照明设计33-38
  • 4.3.2 其他场所照明设计38-40
  • 4.3.3 节点管理模块设计40-41
  • 4.3.4 数据传输模块设计41-42
  • 4.3.5 数据库设计42-45
  • 4.4 基于最优化模型的照明控制策略算法设计45-54
  • 4.4.1 最优化模型的建立45-51
  • 4.4.2 算法的实现流程51-54
  • 4.4.3 室内多人场景下54
  • 4.5 本章小结54-56
  • 第五章 智能照明控制系统的实现与测试56-67
  • 5.1 系统开发环境的建立56-57
  • 5.1.1 系统开发平台简介56
  • 5.1.2 系统开发平台的搭建56-57
  • 5.2 系统实现57-61
  • 5.2.1 数据搜集模块的实现57-59
  • 5.2.2 灯具控制模块的实现59-60
  • 5.2.3 数据展示模块的实现60-61
  • 5.3 系统测试61-66
  • 5.3.1 测试方法与测试环境61-62
  • 5.3.2 系统功能测试62-65
  • 5.3.3 算法验证65-66
  • 5.4 本章小结66-67
  • 第六章 总结与展望67-69
  • 6.1 总结67-68
  • 6.2 展望68-69
  • 参考文献69-71
  • 致谢71

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本文编号:887134


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