基于模糊控制的教室照明系统

2013-09-16郭胜辉朱学莉朱树先

照明工程学报 2013年3期

郭胜辉朱学莉朱树先

(1.苏州科技学院机电工程系，江苏苏州 215009;2.同济大学电子与信息工程学院，上海 201804)

1 引言

学校里照明用电是学校总用电量的主要组成部分［1］。目前，教室照明灯具的控制多为教室使用者的自发控制，对教室使用者的道德水平依赖程度高，经常会出现“长明灯”的现象，造成极大的浪费。若是能设计自动控制系统，根据教室内照度及人数自动判断是否满足开启灯具的条件而控制灯具的开启或关闭，则可以解决这一问题，减少浪费［2］。然而，教室内照度及人数均是时变、非线性的，且具有较大的随机性，难以建立精确的数学模型，使得利用经典控制理论来实现其控制非常困难［3，4］。模糊控制是以模糊集理论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一种智能控制方法［5］。实际应用中可以脱离精确的数学模型，模仿有经验的管理人员进行控制，达到满意的控制效果。本文将模糊控制应用于教室照明系统中，根据教室内照度及人数的变化自动改变教室内灯具的开启数量，实现教室照明节能控制。

2 系统的工作原理及组成

2.1 模糊控制原理

模糊控制可以在行为上模仿人的模糊推理和决策过程。该方法首先将传感器测得的实时信号模糊化，再根据操作人员或专家经验编成模糊控制规则，然后将模糊化后的信号作为模糊规则的输入，完成模糊推理，再经去模糊化后，将推理后的输出量输出到执行器上［6］。

2.2 控制系统组成

影响教室灯具开启或关闭的因素主要包括两方面:一是照度，当自然光可以提供足够的照度时，无需开启灯具，只有自然光提供的照度过低时，才考虑开启灯具补充照度;二是教室人数，当教室人数过少或没有人时，即使自然光不能提供足够的照度，也应根据人数合理地确定灯具开启的数量或关闭全部灯具。

基于以上分析，设计如图1所示模糊控制系统。首先由人员检测模块及照度检测模块来获取教室的参数，而后分别与各自设定值比较后，形成两个误差输入量。两个误差输入量经模糊化后变成模糊量，用模糊语言表示。然后经模糊控制算法、模糊判决及去模糊化处理后，得到模糊控制的输出量。

图1 模糊控制系统Fig.1 Fuzzy control system

3 模糊控制器的设计

很明显，模糊控制系统的核心部分即是模糊控制器，也是模糊控制系统设计的重点。由图1可知，它是一个两输入单输出模糊控制器，输入为教室人数和照度，输出即为灯具的开启数量。

3.1 输入量的确定

输入量是指系统中需要检测的教室人数及照度。由于教室人数及照度分布的不均匀性和随机性，首先应研究检测元件的分布。根据教室座位排列及采光面分布的不同将教室划分为若干个区域，每个区域都配以一定数量的照度传感器及人员检测传感器。以单侧采光的教室为例，按照座位距离采光面 (窗户)的远近将教室划分为图2(a)所示检测区域。考虑到教室大多装有多媒体系统，为了其正常工作(环境照度不能太高)，同时进一步克服教室人数不均匀性，可以将每列按距离讲台的远近再次划分为多个区域。为了便于描述，本例中以前后两个区域为例，如图2(b)所示。照明灯具的分布也可参考这一规律。

图2 教室检测区域划分Fig.2 Detection zoning of classroom

3.1.1 人数x

教室是否有人及人数的多少是影响灯具开启数量的首要因素。当教室无人时，由灯具提供的照度则为浪费。因此，必须检测教室人数。在上述划分的6个区域内各自设置1个检测元件，采用被动式红外检测传感器。若是某个区域没有学生，则检测元件输出为低电平，否则为高电平。对于短时间内出现的非人为的红外线辐射干扰，可以在灯具开启条件满足后采用延时开启的方式解决。将教室人数分为 7个模糊集:很少 (VF)，少 (F)，较少(SF)，中 (MI)，较多 (SM)，多 (M)，很多(VM)。从而得到人数变化隶属函数，如图3所示。

图3 人数隶属函数Fig.3 Membership function of the number of people

3.1.2 照度y

当某一区域有足够的自然光照度时，应充分利用自然光照明，减少灯具的开启数量或关闭灯具。在划分的区域内各自设置1个检测元件，考虑到光敏电阻的线性度较差，采用线性度良好的光电集成照度传感器。教室内平均照度在200lx以上，即可满足阅读照度。因此将照度以200lx为中心，分为5个模糊集:低 (L)，较低 (SL)，中 (M)，较高 (SH)，高(H)。从而得到照度变化隶属函数，如图4所示。

图4 照度隶属函数Fig.4 Membership function of illumination

3.2 输出量的确定

系统的输出量即是灯具的开启数量，设置两种工作模式。当教室局部照度检测值小于系统设定值时，说明可能只有局部需要灯具照明，此时灯具的开启优先顺序是固定的，优先选择远离采光面、自然光提供照度低的内侧，此为模式一。模式二则是指当教室全部照度检测值均小于系统的设定值，说明此时需要全部依赖灯具照明，当人数越多、照度越低时，则开启的灯具数越多。在模式二下可以由教室使用者设定灯具的开启优先程度 (外侧优先或内侧优先，前排优先或后排优先，这一优先等级设定好以后，直至再次设置，将不再改变)。

将灯具开启数量分为7个模糊集:很少 (VF)，少 (F)，较少 (SF)，中 (MI)，较多 (SM)，多(M)，很多 (VM)。从而得到开启灯具数量变化隶属函数，如图5所示。

3.3 模糊控制规则

模糊控制规则采用查表离线计算法，制定过程中采用“if A and B then C”的结构形式，根据管理人员的经验总结模糊控制规则如表1所示。根据该表经仿真优化后存入微处理器中，实际应用中通过读取表中的数据进行控制输出，达到预期的目的。输出量的去模糊化采用查表法，如表2所示。

图5 灯具隶属函数Fig.5 Membership function of lamps

表1 模糊控制规则表Table 1 Fuzzy control rule table

表2 去模糊化结果Table 2 Results of removing the fuzziness

4 Matlab仿真

为了直观地检验该模糊控制器的控制效果，利用Matlab进行仿真验证，得到图6所示输入输出曲面图。从图6中可以明显地看出，当人数一定时，照度越高则开启灯具数量越少或不开启;当照度低于预设值且固定不变时，人数越多则开启灯具数量越多;而照度高于预设值时，则根据人数开启少量灯具或不开启。这与管理人员的经验基本是吻合的，说明该系统达到期望的控制效果。

图6 输入输出曲面图Fig.6 Input and output surface plot

5 实验验证

基于以上原理性分析，采用S7-200 CPU 226 PLC作为控制核心，以MCGS组态软件为人机交互界面，组成教室照明控制实验系统。MCGS组态软件不仅界面形象直观，且方便操作，还可以同时完成信息及状态显示、数据采集及输出、参数设置及控制等。MCGS组态软件在进行界面组态前，需先进行设备组态，在通用串口父设备下选择西门子_S7200PPI，根据需要再进行通道设置，详细过程可参见MCGS组态软件说明资料。组态完毕后，可进行实验。实验时，只需将PC机与PLC通过PC/PPI线直接相连，即可由MCGS完成参数输入、状态输出显示等。画面组态如图7所示。