[发明专利]一种自然采光控制系统无效

专利信息
申请号: 201010023167.1 申请日: 2010-01-22
公开(公告)号: CN101737703A 公开(公告)日: 2010-06-16
发明(设计)人: 吴迪;王帅;水名岳;周博;楚舒宇 申请(专利权)人: 上海恩济节能科技有限公司;楚舒宇
主分类号: F21S19/00 分类号: F21S19/00;H05B37/02;G05B11/01;A47H5/02
代理公司: 上海三方专利事务所 31127 代理人: 吴干权
地址: 201419 上海市奉贤*** 国省代码: 上海;31
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摘要:
搜索关键词: 一种 自然 采光 控制系统
【说明书】:

技术领域

发明涉及照明设备技术领域,具体地说是一种自然采光控制系统。

背景技术

当前,我国面临着严峻的节能减排形势。在所有耗能产业中,建筑是能源消耗大户。如何减少建筑能源消耗,提高建筑能源效率,引起了人们广泛的关注和兴趣。我国自然光资源充足,但是利用自然光照明的应用并不多。在白天的工作时间,通常是第一个人进入房间,就打开照明,直到最后一个人离开房间,才会熄灭照明,造成了严重的能源浪费。

怎样有效利用自然光,节约照明用电,是我们面临的重要问题。通过对窗帘的控制实现自然采光,问题主要出在室外照度不断变化,太阳高度角的变化,天空云朵的移动,都会影响到进入室内光线的强度、方向,导致室内光照度的难以捉摸,给窗帘的控制带来诸多不便。根据室外光线的强弱、方向,灵活调节窗帘的开度,合理利用自然光,一直是利用窗帘采光控制的中心环节。

发明内容

本发明的目的就是要解决上述的不足而提供的一种自然采光控制系统。

为实现上述目的,本发明提出一种自然采光控制系统,包括人体感应器、照度传感器、控制器、窗帘控制模块及照明控制模块,其特征为:所述人体感应器、照度传感器的输出端连接控制器,控制器输出端连接窗帘控制模块及照明控制模块,所述控制器为模糊控制器,其主要由模糊化、模糊规则及模糊推理、清晰化三部分组成。

所述模糊控制器形式为Mamdani型或Sugeno型。

所述模糊化是将模糊控制器输入量的确定值转换为相应模糊语言变量值的过程,此相应语言变量均由对应的隶属度来定义,所述模糊规则由若干条模糊条件语句组成,这些规则来自现场操作人员,利用模糊推理,由输入的模糊集合E得到输出的模糊集合U,所述清晰化也称为去模糊或解模糊,根据规则经过推理得到的是模糊集合,而实际被控对象所需要的控制信号是精确值,仍然无法用于实际控制,因此需要将模糊集合变成精确值。

所述窗帘控制模块包括电机、自动开闭窗帘,所述电机控制端连接控制器,电机主轴输出端配合连接自动开闭窗帘。

所述照明控制模块包括灯具、电子调光镇流器,所述电子调光镇流器控制端连接控制器,电子调光镇流器输出端连接灯具。

本发明的有益效果:

1.系统机构简单、清晰。由于太阳能增益对需要制冷的夏季起负作用,而在冬季有助于降低加热功率,系统对冬季工况和夏季工况分别给出了性能指标,夏季侧重于照度和温度指标,冬季侧重于照度和空调加热功率指标,分别建立了窗帘开度对工作面照度、室内温度、太阳能增益模型。

2.控制部分简单,便于实现。由于自然光具有易变性和难以捉摸的特性,为避免窗帘的频繁移动,利用模糊控制设计对窗帘进行控制。将自然采光控制和照明控制结合起来,提出了采光和照明综合控制设计:当室内有人,采用照度优先控制;室内无人,采用能量优先控制。

3.能耗计算方便。可以快速方便地计算出开关控制和调光控制下的照明能源消耗。

附图说明

图1为本发明系统框架示意图;

图2为本发明模糊控制器示意图;

图3为隶属度函数均匀对称分布图;

图4为隶属度函数非均匀对称分布图;

图5为窄型隶属度函数和宽型隶属度函数图。

具体实施方式

如图所示,一种自然采光控制系统,包括人体感应器、照度传感器、控制器、窗帘控制模块及照明控制模块,其特征为:所述人体感应器、照度传感器的输出端连接控制器,控制器输出端连接窗帘控制模块及照明控制模块,所述控制器为模糊控制器,其主要由模糊化、模糊规则及模糊推理、清晰化三部分组成。

(1)模糊化

模糊化是将模糊控制器输入量的确定值转换为相应模糊语言变量值的过程,此相应语言变量均由对应的隶属度来定义。

若以偏差e为输入,通过模糊化处理,用模糊语言变量E来描述偏差,以山T(E)记E的语言值集合,则有T(E)={负大,负中,负小,零,正小,正中,正大},或用其英文字头缩写表示成T(E)={NB,NM,NS,ZE,PS,PM,PB}。

一般来说,每个语言变量宜选用2-10个值,语言值多了会使控制规则变得复杂,制定起来也比较困难。因此,在选取语言变量值时,既要考虑到控制规则的灵活与细致性,又要兼顾其简单与易行的要求。

过程参数的变化范围是各不相同的,为了统一到指定的T(E)论域中来,模糊化的第一个任务是进行论域转换,过程参数的实际变化范围为基本论域,可以通过量化因子实现由基本论域到T(E)论域的变换。

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