LED路燈光照強度自適應控制方法

鄭海群

摘要：作為新一代光源的LED具有著節能環保、壽命長、響應快速的優點，在交通信號、應急照明、大型屏幕顯示等領域應用越來越廣泛。本文主要探討了一種LED路燈光照強度自適應控制方法，可為在道路照明中推行LED路燈提供一定參考。

關鍵詞：LED路燈；光照強度；自適應

一、LED路燈在道路照明中的特點分析

首先，LED路燈發射的燈光能夠定向，不會出現光慢反應現象，可以很好的達到節能減耗的效果.其次，LED燈具使用壽命比較長，并且顯現出的色性能較好，在夜間能夠清晰真實的顯示事物。其次，LED燈具的安全性較高，符合低碳環保理念，還能夠進行數字化控制，可以更好的實現節能資源和成本，以免出現電能浪費的現象。最后，LED燈具在城市道路照明中尚有較大的發展空間，尤其是在節能環保方面還可以進行進一步的提升。但從實際應用情況來看，LED路燈在道路照明中也存在明顯的不足。第一，LED路燈在路面照明方面的均勻性不夠，尤其是設計不夠精準時就會出現所謂的“斑馬線”。第二，LED路燈的散熱性能不是很好，在比較炎熱的夏季，LED路燈產生的熱量不容易散去，使用過程中存在潛在的風險。第三，LED路燈不適合在大霧天氣使用，因為在大霧天氣中產生的高眩光容易影響車輛的正常行駛，為安全帶來了隱患。

二、LED路燈光照強度自適應控制方法

目前，LED路燈在道路照明、城市亮化工程等領域中獲得了廣泛應用，然而其控制方式多為人工控制或定時控制。這兩種控制方式簡單，但存在明顯缺陷：不能根據天氣情況或外界自然光情況自動調節LED路燈的光照強度，從而造成電能浪費。為解決這個問題，許多學者和工程師進行了大量的研究工作，試圖降低LED路燈的能耗。這些方法LED路燈光照強度自適應方法，能在一定程度上降低LED能耗，但是控制方式過于簡單，節能效果有待進一步提高。本文在文獻研究基礎上，提出了一種LED路燈光照強度自適應控制方法，具體分析如下。

（一）LED路燈光照強度自適應控制原理

黃昏時分的自然光照強度緩慢變弱，若能根據自然光的這種特征，自適應地調節LED路燈光照逐漸變強，從而保持整體光照程度（LED路燈光照與自然光照之和）不變，即充分利用自然光照補償LED路燈，可以有效減少LED的能耗。在這種自適應控制方法中，首先需要完成光照強度檢測、構建光照強度與LED驅動電壓的模型，從而實現LED路燈控制。LED路燈光照強度調節模型見圖1所示。

圖1中，設整體光照強度（即補償后的輸出）為，當前自然光光照強度，LED路燈需要提供的光照強度（即目標光照強度）為，則有：

（1）

式中，為時間變量。圖1中，為LED路燈的光照強度，其受驅動電壓的控制，即是的函數；理想情況下，=。因此，只要獲得時刻的目標光照強度，然后通過光照測量逆模型，求得相應的控制電壓，配合硬件驅動電路，即可得到光照強度。所以，光照測量逆模型是光照強度控制的關鍵。

（二）LED光照強度控制的神經網絡模型

實驗發現，是的非線性函數，因此也是或的非線性函數，其模型不易確定。利用神經網絡強大的逼近非線性函數的功能，可以實現函數的逼近，從而完成光照測量逆模型的構建。由于為單輸入單輸出的非線性函數，因此用于逆模型構建的神經網絡是一個單輸入單輸出的3層網絡，其網絡模型如圖2所示。

（三）CCNN算法

實驗發現，LED路燈光照測量輸出電壓隨光照強度增強而增加，即是的單調遞增函數。因此，函數也滿足單調遞增性，即其導數>0。這種特性可以作為神經網絡訓練的約束條件。設神經網絡訓練的目標函數為，采用批量訓練法（N個訓練樣本），則有：

由于，因此，約束條件是（3）可簡化為：

（四）LED路燈光照強度自適應控制實現

光敏傳感器（光敏電阻）采集的自然光照信號經調理電路處理、送微處理器STM32F103，經其內部A/D轉換，獲得自然光照強度信息；調用保存在微處理器中的自適應控制模型（神經網絡參數、和控制參數等保存在微處理器中），獲得控制量；同時利用微處理器的PWM功能，獲得LED路燈光照強度調節量（即PWM控制量），控制LED路燈驅動芯片，完成LED路燈亮度調節。

基于CCNN的LED路燈光照自適應控制模型訓練完成后，將神經網絡各參數保存在數據采集電路中的CPU中，然后進行在線測試。結果顯示，黃昏時分，LED路燈功耗隨外界自然光照強度變弱而增加，節能效果明顯。

三、結語

綜上所述，本文建立了一種基于神經網絡的LED路燈光照強度自動調節方法，通過構建光照強度測量逆模型， 并利用LED路燈光照測量系統的先驗知識（一階導數大于0）構造約束條件，完成逆模型的優化，實現了LED路燈光照強度隨自然光照強度自適應調節。仿真實驗與現場測試表明，利用這種先驗知識構造CCNN方法，其性能遠優于DINN方法（訓練時只利用數據樣本，不利用先驗知識）；采用這種CCNN方法的LED路燈黃昏時分（17：10～18：00）最大節能超過20%。

參考文獻：

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