基于模糊控制算法的室內遮陽百葉控制系統研究

肖 輝，劉 金

(同濟大學電子與信息工程學院，上海 201804)

1 引言

在我國的“十二五”規劃中，將建設節約環保型社會列為重要研究課題之一，以人為本的建筑智能化也越來越受到人們的重視。而為了盡可能地節約照明用電，提高建筑物的能源利用率，不僅要在合理選擇光源與燈具的基礎上實現人工照明的照明優化，更要考慮到天然采光的應用效益。良好的天然采光不僅可以最大限度地利用天然光代替人工照明，減少相應的照明和空調能耗，還可以提高室內環境的視覺舒適度，改善人們的心理狀態。然而，天然采光仍存在著一定的不確定性，不僅會根據地理位置、朝向與格局的不同而不同，還會隨著晝夜、季節與氣候的變化而變化。因此，如何合理有效地利用天然光便成為了首要解決的問題之一。

目前常用的建筑室內遮陽百葉控制系統大多采用手控、遙控與網絡控制等控制方式，但這些控制方式均缺乏一定的靈活性與智能性，不僅不能很好地滿足人們對室內舒適度的要求，更無法有效地節約照明能耗。因此，本文提出了一種基于二維模糊控制算法的室內遮陽百葉控制系統，可根據室內外照度的變化進行模糊邏輯推理判斷，自動改變百葉葉片的旋轉角度，以調整進入室內的天然光的強度與角度，實現室內采光的智能化與人性化。

2 模糊控制算法的基本原理

2.1 模糊控制算法

模糊控制是以模糊集合論，模糊語言變量及模糊邏輯推理為基礎的一種計算機數字控制，基本原理如圖1所示[1]。其中，虛線部分的模糊控制器作為模糊控制的核心組成部分，可實現輸入變量的模糊化與輸出變量的去模糊化過程，主要步驟如下：

①由計算機通過采樣獲得控制量的精確值，并將此精確值與給定值相比較得出誤差信號E；

②選取誤差信號E作為模糊控制器的輸入量進行模糊化，并用相應的模糊語言表示出來，得到誤差信號E的模糊語言集合的一個子集e；

③將子集e與模糊控制規則R(模糊關系)根據推理的合成規則進行模糊決策，得到模糊控制量u；

u=e·R

④計算得出的輸出變量并進行去模糊化處理。

圖1 模糊控制系統原理圖Fig.1 Schematic diagram: fuzzy control system

本文所提出的二維模糊控制算法選用受控變量電壓值與給定電壓值之間的誤差量E及誤差變化量EC作為輸入變量，能夠較為嚴格地反應受控過程中輸出變量的動態特性，控制效果也比一維模糊控制器要好得多。

2.2 采光與補光模糊控制

智能建筑的室內采光與照明補光是一個多參數、強耦合的非線性過程，容許有一定的合理誤差，因此適于模糊控制策略的應用。同時，相比于傳統的控制方式，模糊控制系統的抗干擾性較強，響應速度較快，穩態誤差也較小，具有良好的控制效果與市場前景。其控制流程如圖2所示。

圖2 室內采光與補光模糊控制模型Fig.2 Model: fuzzy control of indoor lighting and artificial lighting

如圖2所示，室內采光與補光模糊控制系統主要由光信號采集模塊、控制器處理模塊、智能遮陽與補光模塊以及反饋模塊四個部分組成。光信號采集模塊將檢測到的室內照度值與期望照度值一同傳送給控制器，經自適應模糊控制運算后輸出信號控制百葉葉片的旋轉角度與人工照明的補光檔位。最后，通過反饋模塊將測得的照度值進行反饋，使室內照度達到理想狀態。

3 模糊控制系統設計

3.1 輸入輸出模糊化

① 輸入變量：本設計采用經典的二維模糊控制器，選用實測室內照度值與期望照度值之間的照度偏差E與照度偏差變化量EC作為輸入變量，即

ECi=Ei-Ei-1(i=1，2，3…)

(1)

其中，Ei為第i次采樣所得的偏差值。

② 輸出變量：本設計所得的輸出變量為控制變量U，模擬控制器的輸出變量對應于百葉驅動管狀電機的觸發脈沖，ON-OFF控制的輸出控制變量對應于照明補光的雙向可控硅導通角。

為確定偏差E的基本論域，先假設其為Re=[-e,+e].并選定偏差E的量化論域為Xe={-2,-1, 0,+1,+2}，由此得到偏差E的量化因子Ke=2/e。最后，根據量化因子Ke完成從基本論域到量化論域之間的映射，即

n=[e′·Ke](n∈Xe,e′∈Re)

(2)

式中方括號表示取整運算[2]。

在本設計中，將輸入與輸出模糊變量的基本論域均定為[-2,+2]，即輸入變量與輸出變量的量化論域均為{-2,-1, 0,+1,+2}。同時，將輸入與輸出變量的模糊子集定義為{負大(NB)，負小(NS)，零(Z)，正小(PS)，正大(PB)}，將論域Xe上描述模糊語言變量NB、NS、Z、PS、PB的隸屬函數μ(x)定義為正態分布型模糊變量，即

μ(x)=exp{-(x-a)2/2b2}

(3)

再通過將確定的隸屬函數離散化得到有限點上的隸屬度，從而構成相應的模糊變量的模糊子集，并由此建立語言變量的賦值表如表1所示。

表1 語言變量U的賦值表Table 1 Assignment table: Linguistic variable U

3.2 模糊控制規則

影響天然采光的因素較為復雜，很難用統一的數學算式來表達，尤其是天然光較為強烈的夏季，云朵飄過、樹影浮動，都會對天然采光造成較大的影響。如果遮陽系統的反應過于頻繁，便會造成明顯的噪音，影響室內人員的工作與休息。因此，在本設計中設定了幾個閾值，當且僅當天然光的光照強度與變化情況達到設定值的調節范圍內時，百葉簾的驅動電機才做出反應。即如果天然光的照度發生變化且變化速度較慢，則做出相應的百葉調節；而如果天然光的照度變化較快，則判斷為云朵或樹影的干擾，不做出調節。其具體調節規則如下：

① 若室內照度遠高于設定值，且上升速度較快，則百葉工作在全遮擋狀態(90°)；

② 若室內照度稍高于設定值，且上升速度較慢，則百葉工作在正向翻轉狀態(60°)；

③ 若室內照度遠低于設定值，且上升速度較慢，則百葉工作在不遮擋狀態(0°)；

④ 若室內照度稍低于設定值，且上升速度較快，則百葉工作在反向翻轉狀態(30°)；

⑤若室內照度與設定值相近，且無明顯變化趨勢，則百葉工作在停止狀態。

其模糊規則控制表如表2所示[3]。

表2 模糊規則控制表Table 2 Table: rules of fuzzy control

3.3 程序模塊設計

本程序模塊采用89S52系列的單片機，由室內照度傳感器對前向通道的信號進行處理，再經A/D轉換模塊轉換成單片機可以識別的以數字量形式表示的室內照度。單片機工作時可以調用該程序模塊，通過計算光差和光差變化率來進行模糊變量的離散化處理，并根據預先確定的模糊規則，采用簡單的查表方法做出相應的模糊決策，得到精確的控制量，并由單片機輸出脈沖的長短來控制百葉管狀電機，以達到微秒級的控制精度，調節百葉角度。照明補光控制由室內實際照度與照度均勻度的檢測值來決定，在規定的舒適度指標以外時，補光動作由單片機及時地進行分級調整，改變電壓，負載調功，以實現燈具的啟動與調壓功能。同時，也可以通過單片機的中斷來調節延時子系統和通道選擇子程序。

3.4 模糊控制系統實現

人眼察覺亮度變化的能力是有限的。照度在-50lx到+50lx之間的變化對室內人員的影響并不明顯；而照度變化在±100lx左右時，基于個體差異，部分人認為有影響而部分人認為影響并不明顯；但照度變化達到±200lx以上時，大部分人都會察覺到明顯的變化。由此，本設計將室內照度值離散化，劃分為{-200,-100, 0,+100,+200}，并對應簡化為E={-2,-1, 0,+1,+2}。當當前值不屬于該集合時，用四舍五入法將其歸入最接近的整數。

誤差變化量CE由dE/dt得出，對應的集合{-2,-1, 0,+1,+2}表示單位采樣時間內照度的變化情況，用來反映誤差的變化程度與變化趨勢，從而判斷照度的變化是否來自干擾。其原理見圖3[4]：

圖3 誤差引入原理圖Fig.3 Schematic diagram: error introduced

Shannon采樣原理指出，采樣周期的上限為：

T≤π/ωmax(ωmax為采樣信號的上限角頻率)

在此范圍中，采樣周期越小就越接近連續控制，但考慮到電動百葉的響應時間與動作噪音，本設計將采樣頻率定為1次/分鐘，并以五分鐘為一個采樣節點。主控單元通過傳感器獲得五次采樣的照度值，并以此計算相鄰兩個數值之間的差值，判斷照度變化的大小：差值為正表示照度變大，差值為負表示照度變小。僅當五次變化同時為正或同時為負時，即五分鐘內照度變化的趨勢一致時，用第五次采樣的照度值與第一次采樣的照度值之差作為CE的值，用五次差值的平均值作為模糊規則中的差值E，并由此判斷當前室外照度的變化是否來自外界干擾。

實驗結果顯示：當外界照度變化小于設定值時，系統不進行調節；當外界照度變化超過設定值，但是變化速度較快，且在預設時間內恢復到接近原值時，系統判定為外界干擾，不進行調節，從而有效地避免了很多情況下的無意義操作，極大地降低了外界干擾對天然采光的影響；只有在外界照度持續變化，且單向改變的情況下，系統才做出相應的調節。這種控制方式不僅極大地提高了系統的準備性與機動性，還有效地避免了許多外界條件的干擾波動，使用戶感覺更加舒適與人性化。

同時，本設計中的照明補光系統采用簡單的ON-OFF控制，分為三種補光狀態：

①當百葉全部打開且室內照度遠低于標準值時，采用強檔補光；

②當百葉全部打開且室內照度稍低于標準值時，采用中檔補光；

③當百葉全部打開且室內照度基本處于標準值時，停止補光。

即，如果百葉動作后，檢測到室內照度突然變暗(例如出現陰雨天)，則將百葉完全打開(水平方向導入光線)，而若這時仍然達不到標準視覺舒適亮度500～600lx，則開始補光。在補光時，先從低檔照度開始，通過系統進一步檢測后，進一步調整補光檔位，直到室內檢測光照度在500～600lx范圍內為止。

經實驗室試驗，系統整體性能很穩定。由于采用了模糊控制，室內光照度穩定在490～525lx，符合人體視覺舒適度要求；百葉簾的翻轉角度由單片機模糊控制達到微秒級的控制精度；燈光的補光動作由單片機及時地進行分級調整。整體而言，本系統可以達到預計的控制指標。

4 總結

本文主要提出了一種基于二維模糊控制算法的室內遮陽百葉控制系統，可根據室內外照度的變化進行模糊邏輯推理判斷，自動改變百葉葉片的旋轉角度，以調整進入室內的天然光的強度與角度，實現了室內采光的智能化；同時，從光環境的舒適度出發，制定相應的智能控制策略，把人的行為活動和舒適性關聯參數融入控制之中，引入模糊理論實施對光環境的自主型控制，實現了室內采光的人性化。但另一方面，由于天然采光會根據建筑物朝向、窗口的大小與位置的不同而不同，因此，如何解決其通用性的問題便成為今后研究的主要方向。同時，還應進一步對光環境的視覺質量、控制質量和效能質量等方面展開研究，依據光環境的不同場景和人的行為習慣對模糊控制規則進行優化，形成全方位、多因素的綜合評判標準，使光環境的控制更加靈活。

[1] 諸靜.模糊控制原理與應用[M].北京：機械工業出版社，2005:4～837.

[2] 韓俊峰，李玉惠.模糊控制技術[M].重慶：重慶大學出版社，1998:38～39.

[3] 郎恩才，陳一飛.基于視覺舒適度的室內采光模糊控制器的研究[J].中國儀器儀表，2008(2):57～59.

[4] 吳春澤，朱思莉，林燕丹，孫耀杰.室內照明自然采光的模糊控制[J].照明工程學報，2010,21(2):24～28.