[发明专利]一种LED路灯寿命仿真的系统及方法

权利要求书

1.一种LED路灯寿命仿真系统，其特征在于，包括：

灯具实时监测物联网，对当前联网管理的LED路灯进行实时监测，每间隔固定时间对各区域LED路灯当前运行状态进行记录；

后台数据中心，接收物联网传输的实时数据，以时间顺序整理并将整理后的数据传送至寿命预测模块中，得到预测数据；

LED路灯器件库，采集并存储灯具器件的基本信息；

寿命预测模块，利用实时监测数据，训练神经网络，将预测数据输入预测模型，获得LED路灯寿命预测结果，所述寿命预测模块包括：

数据整理模块，使用一段时间内采集的各时间点的路灯光通量、电流、工作温度作为采样数据；

数据归一化模块：归一化方式为,和分别为采样点数据中的最大值和最小值；

预测模型构建模块，所述预测模型包括：

输入层，将归一化后的特征作为神经网络的输入，神经网络的输入节点数等于特征数量；选择训练集数据的第k个采样点处的样本，；

其中为训练集提取出的在各采样点上的n维特征，k=1,2,...,p;其中，p为采样点个数，为输入层的第k个采样点处的第j个节点，j=1,2,…,n；将所有K个采样点的样本输入到神经网络中，所述神经网络的输入层节点数与特征数一致；

竞争层，取竞争层的节点个数为d，，其中M为输入的样本数量；计算竞争层中所有d个节点与输入层样本的距离为，选择距离最近的节点作为最佳匹配节点c，即，为最佳匹配节点的向量，竞争层中的每个节点和与其连接的输入层节点之间的连接权重构成的向量，其中𝑖′表示竞争层的第𝑖′个节点，𝑖′=1,2,…,d；更新最佳匹配节点及相邻节点与输入层节点的连接权重：

其中，𝑖为最佳匹配节点c周围的竞争层内第𝑖个邻近节点，t是训练步骤；是t+1次训练时输入层节点与竞争层第𝑖个邻近节点之间的连接权重，是t次训练时输入层节点与竞争层第𝑖个邻近节点之间的连接权重；𝜂(𝑡)为增益函数，0𝜂(𝑡)1，且𝜂(𝑡)随着训练次数增加逐渐减小；为权重，根据竞争层的最佳匹配节点c与其邻近节点之间的距离值更新权重，

其中为竞争层的最佳匹配节点c的第𝑖个邻近节点与最佳匹配节点c的欧式距离，𝜎为最佳匹配节点c的各个邻近节点与最佳匹配节点c距离值的标准差；

选取另一个n维样本提供给神经网络的输入层，重复训练步骤，直到训练集样本全部提供给神经网络；训练步骤t=t+1，重复训练，直至训练步骤达到最大训练次数T为止；

输出层，训练结束后输入测试数据，在竞争层中寻找最佳匹配单元，计算出各采样点的寿命估算因子：

从而构建出测试数据的寿命曲线。

2.如权利要求1所述的仿真系统，其特征在于，所述灯具实时监测物联网包括：

光通量监测传感器，监测路灯光通量变化情况；

状态监测器，检测正常状态下的LED路灯电路的交流输入电压、电流、设备温度；

空气温湿度传感器，检测空气温度、湿度的参数数据；

环境监测设备，监测沙尘、浓雾、PM10、降雨天气情况；

异常运行状态报警装置，记录包括供电电网波动、大规模停电、电压过载情况；

数据上传装置，通过建立无线通信网络和有线通信网络相结合的物联网网络系统与后台数据中心进行数据交互。

3.如权利要求2所述的仿真系统，其特征在于，所述物联网网络系统包括：电力载波、ZigBee、3G、GPRS、6LowPAN、RS232、RS485方式。

4.如权利要求1所述的仿真系统，其特征在于，所述LED路灯器件库包括对LED路灯灯头、电子芯片、传感器、驱动电源、散热器、封装材料、信息传输芯片的器件基本信息的描述；

所述器件基本信息包括：

物理信息，用于描述电子元器件的大小尺寸以及接通方式的信息；

标识信息，用于识别电子元器件所属的公司；

工作信息，用于描述电子元器件的材料及所适用的环境参数；

地理位置信息，用于获取电子元器件所应用的地理位置。