基于无线网络的教室内分布式灯光智能控制研究

张道远 梁婉静

摘 要：文章基于无线网络传感器通过相邻光源之间相互传输信号，实现对教室内灯光的智能控制。通过调节灯光亮度及控制区域亮度，实现节约电能和降低成本的目的。通过构建室内灯光分布控制数学模型，提出一种基于红外信号反馈下的分布式控制器进行调控。最后，通过在仿真实验室进行计算机模拟仿真，体现文章提出的控制方法的优势。

关键词：智能控制;灯光控制;分布式控制;节能

中圖分类号：TP273 文献标识码：A 文章编号：1674-1064（2021）01-091-03

DOI：10.12310/j.issn.1674-1064.2021.01.039

近年来，随着国家经济的高速发展，高等院校的发展也进入快车道，随处可见学校内教学楼的扩建、翻新等。新的教室配备新的设施，其中室内光源安装选择，需遵循绿色、环保、节能理念，大多采用LED照明技术[1]。学校教室通常白天采光不足，需要开灯补光，因此产生“长明灯”现象。“长明灯”的出现造成了大量电能消耗，这是文章主要考虑的问题。当前，高校教室的灯光控制主要还是手动开关控制，依赖于进教室的人手动打开。相对于一个总开关，现在一些大教室一般会在教室内的前、中、后三个区域分别设置手动开关，起到了一些节能的目的。但造成电能浪费的主要原因是：人们离开教室后，人走灯未关;在人员较少时，却打开所有灯;室外光线较好，无需补光，未及时关灯。为了解决上述问题，文章提出一种基于红外识别的智能灯光控制，通过红外传感器自动识别室内人员位置，就近亮灯补充光照。整个控制系统主要包括：红外传感器、光照传感器、控制器、PWM模块四个部分。为了方便实现照明智能控制，以及避免受到人为影响造成光线干扰，传感器可直接嵌套在光源上，在光照补充上按照国际标准设置即可。

当前，LED光源以其节能、易操控等优点被广泛运用到室内、外的光源控制中[2-3]。当前，室内光源控制获得了较多关注[4-8]。匡程等在文献[4]中采用一种单片机为核心控制器，通过红外传感器确定人数，结合教室内人数决定开启灯的数量。成凤敏在文献[5]中结合软件LABVIEW和单片机实现了教室内开灯手动与自动相结合的模式。闫姝[6]基于物联网技术将教室分成多个区域，提出对应区域的灯光控制方案。刘睿琼等在文献[7]中通过红外传感识别人员和环境信号，作出判断是否需要打开光源的判断。欧海燕等在文献[8]里提出了一套智能控制系统，可以实现自动与手动模式的转换。许延龙等在文献[9]中选用单片机作为灯控系统芯片，并设计制作了适合该系统的数码显示屏，实测结果显示出其经济和节能性。张等在文献[10-11]中构建室内灯光动态控制模型，将每一个LED光源看成是一个子系统，再结合模型预测控制方法，实现工作平台区域的光照度一致性。通过上述分析，文章提出以高校教室为例，考虑基于红外、光照双传感器下的室内灯光智能控制，从而进一步实现节能的目的。考虑到学校内教室具有分布广、数量大的情况，文章提出基于无线信号传输，可以简化室内布线，并以分布式控制方法避免较大数据量传输所引发的网络延迟及数据丢包现象发生。该方法的最大优势在于，大大减少了不必要的信号传输，降低了网络传输负担，提高了信号传输质量。分布式控制器嵌套在光源上，并选择只在相邻光源间互相传输信号。通过相邻光源间的信号，对室内人员活动区域进行补光调节，对无人区域则停止补光。

1 LED光源结构

LED光源通常可以产生红、绿、蓝三种颜色，然后再通过调节这三种颜色的混合比例，获得不同颜色的LED光源[12]。当前，对于绝大多数写字楼以及学校室内照明，通常选用白色光源，白光LED也是光效最高的照明光源，在现代建筑中得到了广泛运用。LED光源控制采用脉冲宽度调制（PWM）技术，通过快速切换电路接通和断开来调节发光亮度，具有易操作、反应快、灵活性高等特点，在通信、测量、流程控制等领域得到了广泛使用。PWM调光的开关频率一般高于100Hz，使得人眼无法察觉到，而通过光源的平均电流与占空比恰好呈线性关系，使得LED光源的亮度可以通过调节占空比来控制光照输出[7-8]。

2 基于LED灯的室内光源模型

文章将考虑5行13列的灯光联网控制，每个灯源位置设计如图1所示。

由文献[13]可知，每个LED光源可看成是整个灯光控制系统的一个子系统。设第i个光源的占空比为xi（t），其中xi（t）∈[0，1]，xi（t）=0表示第i个灯处于关闭状态;xi（t）=1表示第i个灯处于最大亮度。文章通过红外传感器定位人员活动区域，发现有人后的光源自行调节亮度，并将相关信息发送给周围相邻光源。然后，各个光源根据自身光照传感器感应光照强度，反馈给光源控制器以调节需要补充的亮度，从而实现无人区域尽量不亮灯，而人员活动区域光照亮度一致的效果。

基于上述分析，图1中的室内光源控制系统可描述如下：

xi（t）=ui（t），i=1，2...，65                                          （1）

其中，xi（t）代表第i个LED光源的占空比，ui（t）代表第i个光源控制器。

文章的目标是通过设计分布式控制器ui（t），实现人员活动区域光照亮度一致。考虑到该网络系统中产生大量的数据采集和传输，而大量数据包同时传输又会造成网络传输负担，引发传输时延甚至丢包情况，文章将采取的分布式控制方法有利于减少数据信号传输，维护网络传输稳定。以图1中光源分布为例，不考虑局部阴影覆盖，通过网络对红外信号进行检测，识别出人员活动区域，检测出的第 个光源将光源亮度信号传送给相邻的光源，实现该区域亮度一致，满足用户对灯光照度的需求。即：

分布式控制器设计如下：

其中，xr（t）表示识别出人员活动的光源的所需亮度参考值，该参考值是需要光源补充的亮度，由光源控制器根据光照传感器采集的实际光照度计算而得。akj表示有信号从第k号光源传递到第j号光源，bk表示第k号光源从i号光源获取信号。控制器（3）的设计是以i号检测到有人的光源为調节标准，通过向相邻光源传输信号，从而实现人员活动区域灯光亮度一致的目标。

3 模拟仿真与分析

以图1中光源分布为例，为了检验以上控制方法的有效性，将分别考虑白天和夜晚的情况。白天的时候，因为有太阳光线进入室内，对于室内光线不足的地方，只需要进行补光即可。如果教室内坐满人，所有光源通过光照传感器计算出需补充的光照强度值即可。如果教室内前五排光源检测到有人员活动，此时第5排光源还会传输信号给第6排光源进行补光。利用MATLAB软件仿真，设置参数akj=10，bk=30，当有人从早上进入教室到中午下课离开，户外日光会越来越强，而在下午会变得越来越弱。室内光源作为补充光源，在上午的时候补光越来越少，而在下午时越来越多。在模拟时，笔者选取前5排光源占空比从0-0.7-0.1先增后减的策略，观察所有光源的亮度情况。数值仿真结果如图2所示，从图2中容易观察到各光源的亮度变化，在t=20s时，各光源亮度达到一致。随后，当室内外部光线较强时，补光减少，设置光源占空比为0.1时，观察光源调控过程。结果显示，调控能够很好地满足系统设计目标。

夜晚的时候，室内亮度全部依赖LED光源提供，如果教室坐满人，所有光源提供对应的亮度即可，此时会发现所有光源亮度趋于一致，如图3所示。如果在教室前面两排和后两排有人员活动，此时根据相邻的光源间传递信息，将会有前3排和后3排光源开启。从图4中可看出，对应人员活动的区域才会亮灯，其他区域的灯处于关闭状态。

4 结语

文章基于红外传感器和照度传感器，设计了室内灯光控制系统的自动调节功能。LED节能灯的亮度可调功能，在满足光照的情况下，可最大限度节约电力消耗。同时，为了减少数据传输，减轻网络负担，文章采取分布式网络控制，检测出有人的光源只会传输信号给相邻的光源，该方法有助于增强网络传输稳定性，仿真结果进一步验证了该方法的可行性。

参考文献

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[2] 张维.上海世博会开幕式室外灯光控制系统简介[J].演艺科技，2010（52）：23-25.

[3] 张道远.基于无线网络下的户外球场灯光智能控制[J].现代信息科技，2020，4（12）：54-56.

[4] 匡程，程智明，蒋胤冰.高校教室智能灯光控制系统的设计[J].江苏科技信息，2016（36）：63-65.

[5] 成凤敏.基于WIFI的教室灯光远程控制系统[J].唐山学院学报，2018，31（6）：38-41.

[6] 闫姝.基于物联网的高校教室灯光智能控制[J].数字通信世界，2018（8）：37，31.

[7] 刘睿琼，张文丽.灯光自动控制系统的设计与实现[J].电子设计工程，2018，26（9）：101-104.

[8] 欧海燕，翁秋华，陈业旺.室内灯光智能控制系统的设计[J].电脑与电信，2017（4）：50-53.

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[10] D Zhang，X Xia.Distributed illumination control of light-emitting diodes networked systems based on multi-agent consensus[C].36th Chinese Control Conference，2017：8467-8472.

[11] D Zhang，X Xia.Distributed illumination control of LED networked systems via local occupancy information[C].IEEE 56th Annual Conference on Decision and Control，2017：4141-4146.

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[13] F Li，Y Shen，D Zhang，et al.Leader-following consensus for upper-triangular multi-agent systems via sampled and delayed output feedback[J].Neurocomputing，2018，275：1441-1448.