本發(fā)明涉及一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隧道照明節(jié)能模糊控制系統(tǒng)，屬于隧道照明節(jié)能技術(shù)領(lǐng)域。。

背景技術(shù)：

隧道進(jìn)行高速公路隧道照明節(jié)能的研究勢在必行，其原因有兩方面，進(jìn)行高速公路隧道照明節(jié)能研究是提高運(yùn)營效益的需要。在高速公路隧道機(jī)電系統(tǒng)中，照明負(fù)荷約占30%左右；進(jìn)行高速公路隧道照明節(jié)能研究是高速公路隧道安全運(yùn)營的需要，從駕駛的安全性上來看，為了使駕駛者在隧道內(nèi)行駛時(shí)視覺更自然，減少交通事故的發(fā)生，要求隧道照明要盡可能模擬隧道外的環(huán)境，耗能必然會(huì)提高，照明系統(tǒng)的安全性和節(jié)能性存在著此消彼長的矛盾。

目前國內(nèi)的大部分隧道照明控制系統(tǒng)雖然配備了依據(jù)時(shí)間與環(huán)境進(jìn)行自動(dòng)照明控制的模塊，但由于光強(qiáng)檢測器的易損與軟件可靠性設(shè)計(jì)的缺陷，多數(shù)還是采用人工控制，根據(jù)不同時(shí)段和環(huán)境，主觀決定燈具開關(guān)數(shù)量和方式。

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和電子技術(shù)的發(fā)展，公路隧道照明效率取決于光源，光源的選擇是照明節(jié)能的最大的方向，目前使用在隧道中的照明光源以高壓鈉燈、高壓汞燈、鹵素?zé)舻葌鹘y(tǒng)燈具居多，不僅光效低、啟動(dòng)慢、能耗大、不利于智能控制，而且使用高壓汞燈還會(huì)帶來汞污染等問題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的在于克服當(dāng)前公路隧道照明技術(shù)不足，提供一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隧道照明節(jié)能模糊控制系統(tǒng)，其能夠通過基于一種模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制模型的led燈調(diào)光控制模塊根據(jù)隧道內(nèi)外亮度、可見度、交通量、車速等影響因素對隧道內(nèi)亮度的實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)。

本發(fā)明解決其技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案是：

本發(fā)明一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隧道照明節(jié)能模糊控制系統(tǒng)，包括隧道監(jiān)測模塊、數(shù)據(jù)傳輸模塊和照明led燈以及對led亮度進(jìn)行調(diào)節(jié)的led燈調(diào)光控制模塊,所述隧道監(jiān)測模塊用于監(jiān)測隧道外亮度、隧道內(nèi)交通量、隧道內(nèi)車速、隧道內(nèi)亮度和隧道內(nèi)能見度，并將監(jiān)測信號通過數(shù)據(jù)傳輸模塊傳輸?shù)絣ed燈調(diào)光控制模塊；所述數(shù)據(jù)傳輸模塊用于傳輸隧道監(jiān)測量和led亮度調(diào)節(jié)指令，所述led燈調(diào)光控制模塊基于一種模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制模型。其中，所述隧道外亮度采用數(shù)碼相機(jī)法獲取，所述隧道內(nèi)亮度由亮度計(jì)獲取，所述隧道內(nèi)交通量大小和車速模塊由檢測器獲取，所述隧道內(nèi)可見度由能見度檢測器獲取。

所述數(shù)據(jù)傳輸模塊包含光纖以太網(wǎng)、rs485總線與dali控制協(xié)議；其中從照明控制中心與隧道這段距離的數(shù)據(jù)傳輸用光纖以太網(wǎng)，隧道內(nèi)系統(tǒng)總線采用rs485實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)的傳輸，對隧道內(nèi)各led照明燈具的控制選用dali協(xié)議。

所述led燈調(diào)光控制模塊采用pwm的無級調(diào)光控制模式，所述無級調(diào)光控制模式包含具有pwm功能的芯片、單片機(jī)、led驅(qū)動(dòng)電路和電源；所述無極調(diào)光控制模式是通過控制led燈電源的輸出電流，調(diào)節(jié)led燈的亮度，可實(shí)現(xiàn)256級亮度調(diào)節(jié)；所述led燈調(diào)光控制模塊通過單片機(jī)進(jìn)行pwm控制，并通過具有pwm功能的芯片對led驅(qū)動(dòng)電路進(jìn)行控制。

進(jìn)一步地，所述led燈調(diào)光控制模塊內(nèi)包含中心照明控制計(jì)算機(jī)，所述中心照明控制計(jì)算機(jī)內(nèi)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制模型采用多層前向bp網(wǎng)絡(luò)，共由5層組成：a層、b層、c層、d層、e層，所述a層為輸入層，接受語言變量的輸入，輸入量為隧道外亮度、隧道內(nèi)亮度、隧道內(nèi)車速、隧道內(nèi)交通量和隧道內(nèi)能見度；所述b層為隸屬函數(shù)生成層，實(shí)現(xiàn)模糊化操作；所述c層為規(guī)則前件匹配層，計(jì)算每條規(guī)則的適用；所述d層為規(guī)則結(jié)論層，對相同的規(guī)則后件進(jìn)行綜合；所述e層為輸出層，實(shí)現(xiàn)反模糊化操作，輸出量為隧道內(nèi)的調(diào)光數(shù)值。

進(jìn)一步地，所述模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制模型的程序設(shè)計(jì)及訓(xùn)練步驟如下：

步驟一、設(shè)置網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)和模糊規(guī)則數(shù)；

步驟二、對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的未知參數(shù)聚類中心c、中心寬度b、線性系數(shù)p的矩陣進(jìn)行初始化，設(shè)置誤差指標(biāo)取0.01；

步驟三、根據(jù)給定輸入樣本、初始化的未知參數(shù)矩陣及計(jì)算公式得出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算輸出量，并根據(jù)誤差函數(shù)計(jì)算出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練誤差；

步驟四、計(jì)算誤差對三類未知參數(shù)的偏導(dǎo)數(shù)，并用迭代公式根據(jù)當(dāng)前的未知參數(shù)、給定學(xué)習(xí)速率和訓(xùn)練誤差對未知參數(shù)的偏導(dǎo)數(shù)來計(jì)算并更新的三種未知參數(shù)；

步驟五、重復(fù)步驟三，將新的未知參數(shù)用于計(jì)算輸出量，若訓(xùn)練誤差＜0.01，則退出迭代，訓(xùn)練結(jié)束，得到相應(yīng)的聚類中心c、中心寬度b、線性系數(shù)p的矩陣。

通過以上技術(shù)方案，相對于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明具有以下有益效果：

1)本發(fā)明提出的一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隧道照明節(jié)能模糊控制系統(tǒng)構(gòu)建了一種模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制模型，考慮了隧道內(nèi)外亮度、隧道內(nèi)可見度、隧道內(nèi)交通量、車速等影響因素，通過多層前向bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)訓(xùn)練，能進(jìn)行較為準(zhǔn)確的隧道內(nèi)亮度實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)，與傳統(tǒng)隧道照明亮度一直保持最大值相比，節(jié)能效果明顯；

2)本發(fā)明提出的一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隧道照明節(jié)能模糊控制系統(tǒng)，采用pwm的無級調(diào)光控制模式，無極調(diào)光控制模式通過控制led燈電源的輸出電流，調(diào)節(jié)led燈的亮度，可實(shí)現(xiàn)256級亮度調(diào)節(jié)，調(diào)光級數(shù)多、范圍大，實(shí)現(xiàn)了隧道內(nèi)照明的平滑過渡，并且有效遏止隧道照明的電能浪費(fèi)；pwm(脈寬調(diào)制)調(diào)光具有能夠避免在電流變化時(shí)發(fā)生led色偏的優(yōu)點(diǎn)；

3)采用高效led照明代替?zhèn)鹘y(tǒng)的高壓鈉燈方案，同樣亮度的led光源，功率能減少30%左右。并且，通過燈具比選、配光設(shè)計(jì)、智能控制等技術(shù)措施，在達(dá)到良好照明效果同時(shí)進(jìn)一步降低led的功率，達(dá)到節(jié)能效果。

附圖說明

下面結(jié)合附圖和實(shí)施例對本發(fā)明進(jìn)一步說明。

圖1是本發(fā)明提出的一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隧道照明節(jié)能模糊控制系統(tǒng)的led燈調(diào)光控制模塊的照明自動(dòng)控制模型的示意圖；

圖2是本發(fā)明提出的一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隧道照明節(jié)能模糊控制系統(tǒng)的程序設(shè)計(jì)及訓(xùn)練流程圖的示意圖；

圖3是本發(fā)明提出的一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隧道照明節(jié)能模糊控制系統(tǒng)的led燈調(diào)光控制模塊的照明控制系統(tǒng)硬件邏輯框圖的示意圖。

具體實(shí)施方式

現(xiàn)在結(jié)合附圖對本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)的說明。這些附圖均為簡化的示意圖，僅以示意方式說明本發(fā)明的基本結(jié)構(gòu)，因此其僅顯示與本發(fā)明有關(guān)的構(gòu)成。

本發(fā)明一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隧道照明節(jié)能模糊控制系統(tǒng)，包括隧道監(jiān)測模塊、數(shù)據(jù)傳輸模塊和照明led燈以及一種基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制模型的led燈調(diào)光控制模塊。

該隧道監(jiān)測模塊用于監(jiān)測隧道外亮度、隧道內(nèi)交通量、隧道內(nèi)車速、隧道內(nèi)亮度和隧道內(nèi)能見度，并將監(jiān)測信號通過數(shù)據(jù)傳輸模塊傳輸?shù)絣ed燈調(diào)光控制模塊。其中，隧道外亮度采用數(shù)碼相機(jī)法獲取、隧道內(nèi)亮度由亮度計(jì)獲取、隧道內(nèi)交通量大小和車速模塊由檢測器如環(huán)形線圈等獲取、隧道內(nèi)可見度由能見度檢測器獲取。

該數(shù)據(jù)傳輸模塊包含光纖以太網(wǎng)、rs485總線與dali控制協(xié)議，用于傳輸隧道監(jiān)測量和led亮度調(diào)節(jié)指令。其中從照明控制中心與隧道這段距離的數(shù)據(jù)傳輸用光纖以太網(wǎng)，隧道內(nèi)系統(tǒng)總線采用rs485實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)的傳輸，對隧道內(nèi)各led照明燈具的控制選用dali協(xié)議。

該led燈調(diào)光控制模塊包含具有pwm功能的芯片、單片機(jī)、led驅(qū)動(dòng)電路和電源。其采用pwm的無級調(diào)光控制模式，可對led亮度進(jìn)行調(diào)節(jié)。其中，單片機(jī)進(jìn)行pwm控制，具有pwm功能的芯片對led驅(qū)動(dòng)電路進(jìn)行控制，通過控制led燈電源的輸出電流，調(diào)節(jié)led燈的亮度，可實(shí)現(xiàn)256級亮度調(diào)節(jié)。

該led燈調(diào)光控制模塊內(nèi)還包含中心照明控制計(jì)算機(jī)。該中心照明控制計(jì)算機(jī)內(nèi)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制模型采用多層前向bp網(wǎng)絡(luò)，共由5層組成：a層、b層、c層、d層、e層。其中，a層為輸入層，接受語言變量的輸入，輸入量為隧道外亮度、隧道內(nèi)亮度、隧道內(nèi)車速、隧道內(nèi)交通量和隧道內(nèi)能見度；b層為隸屬函數(shù)生成層，實(shí)現(xiàn)模糊化操作；c層為規(guī)則前件匹配層，計(jì)算每條規(guī)則的適用；d層為規(guī)則結(jié)論層，對相同的規(guī)則后件進(jìn)行綜合；e層為輸出層，實(shí)現(xiàn)反模糊化操作，輸出量為隧道內(nèi)的調(diào)光數(shù)值。

本發(fā)明的led燈調(diào)光控制模塊的照明自動(dòng)控制模型流程如圖1所示，隧道內(nèi)外亮度、隧道內(nèi)交通量、隧道內(nèi)車速和隧道內(nèi)可見度通過監(jiān)測器監(jiān)測并傳輸?shù)街行恼彰骺刂朴?jì)算機(jī)內(nèi)，作為模糊網(wǎng)絡(luò)控制模型的輸入量，經(jīng)過已訓(xùn)練好的模糊神經(jīng)控制網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)算得出輸入量——隧道內(nèi)應(yīng)調(diào)節(jié)的亮度值，該亮度值通過采用pwm的led無級調(diào)光控制模式實(shí)現(xiàn)對隧道內(nèi)亮度的256級調(diào)光，實(shí)現(xiàn)隧道內(nèi)亮度的平穩(wěn)過度，并將調(diào)光后的隧道內(nèi)實(shí)時(shí)亮度反饋給中心照明控制計(jì)算機(jī)作為下一次調(diào)光的輸入量，實(shí)現(xiàn)對隧道內(nèi)亮度的實(shí)時(shí)連續(xù)調(diào)節(jié)。

本發(fā)明的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制模型程序設(shè)計(jì)及訓(xùn)練流程如圖2所示，在本發(fā)明中，隧道內(nèi)外亮度、隧道內(nèi)交通量、隧道內(nèi)車速和隧道內(nèi)可見度作為網(wǎng)絡(luò)的輸入量矩陣，隧道內(nèi)的調(diào)光數(shù)值作為網(wǎng)絡(luò)的輸出量，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)設(shè)置為5層，模糊規(guī)則數(shù)設(shè)置為7，對該網(wǎng)絡(luò)模型中的三個(gè)未知參數(shù)聚類中心c、中心寬度b和線性系數(shù)p的矩陣進(jìn)行初始化，訓(xùn)練該模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之前，先設(shè)置誤差指標(biāo)取0.01，根據(jù)給定輸入樣本、初始化的未知參數(shù)矩陣及計(jì)算公式得出模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算輸出量，并根據(jù)誤差函數(shù)計(jì)算出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練誤差及計(jì)算誤差對三類未知參數(shù)的偏導(dǎo)數(shù)，并用迭代公式根據(jù)當(dāng)前的未知參數(shù)、給定學(xué)習(xí)速率和訓(xùn)練誤差對未知參數(shù)的偏導(dǎo)數(shù)來計(jì)算并更新的三種未知參數(shù)，此時(shí)網(wǎng)絡(luò)判斷訓(xùn)練誤差是否達(dá)到給予的誤差精度指標(biāo)，若滿足誤差精度指標(biāo)，如訓(xùn)練誤差＜0.01，則該訓(xùn)練過程結(jié)束，完成對網(wǎng)絡(luò)中各未知參數(shù)的訓(xùn)練，得到相應(yīng)的聚類中心c、中心寬度b、線性系數(shù)p的矩陣，否則再次對輸入樣本進(jìn)行計(jì)算，用更新后的未知參數(shù)用于計(jì)算輸出量，并再進(jìn)行未知參數(shù)更新和訓(xùn)練誤差判斷。

本發(fā)明的led燈調(diào)光控制模塊的照明控制系統(tǒng)硬件邏輯框圖如圖3所示，亮度、車速、交通量、可見度的監(jiān)測器通過dali總線傳輸?shù)絛ali控制器，由該控制器完成各數(shù)據(jù)采集，并通過隧道系統(tǒng)內(nèi)的rs485總線和隧道系統(tǒng)外的光纖以太網(wǎng)傳送到中心照明控制計(jì)算機(jī)，中心照明控制計(jì)算機(jī)根據(jù)實(shí)時(shí)的采集數(shù)據(jù)和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制模型內(nèi)的各種算法得出控制led燈亮度命令，并通過光纖以太網(wǎng)和rs485總線傳輸?shù)奖镜豥ali控制器，并由本地dali控制器對各led燈具發(fā)出調(diào)光指令，最后由led燈具完成亮度調(diào)節(jié)。

本技術(shù)領(lǐng)域技術(shù)人員可以理解，除非另外定義，這里使用的所有術(shù)語（包括技術(shù)術(shù)語和科學(xué)術(shù)語）具有與本申請所屬領(lǐng)域中的普通技術(shù)人員的一般理解相同的意義。還應(yīng)該理解的是，諸如通用字典中定義的那些術(shù)語應(yīng)該被理解為具有與現(xiàn)有技術(shù)的上下文中的意義一致的意義，并且除非像這里一樣定義，不會(huì)用理想化或過于正式的含義來解釋。

以上述依據(jù)本發(fā)明的理想實(shí)施例為啟示，通過上述的說明內(nèi)容，相關(guān)工作人員完全可以在不偏離本項(xiàng)發(fā)明技術(shù)思想的范圍內(nèi)，進(jìn)行多樣的變更以及修改。本項(xiàng)發(fā)明的技術(shù)性范圍并不局限于說明書上的內(nèi)容，必須要根據(jù)權(quán)利要求范圍來確定其技術(shù)性范圍。