《電子技術(shù)應(yīng)用》
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室內(nèi)照明自然采光的模糊控制
摘要: 摘要:自然采光是建筑節(jié)能照明的重要方面,,合理利用自然光,,在節(jié)能基礎(chǔ)上保證室內(nèi)光環(huán)境的舒適度成為目前研究熱點之一,。但是自然光具有隨機(jī)性,、多變性、易干擾性,,其應(yīng)用與控制較為復(fù)雜,。本文嘗試將模糊控制策略應(yīng)用于自然光照明領(lǐng)域,模糊控制不依賴模型,,并具有較強(qiáng)的抗干擾性,,對于多因素變量下的模型不確定情況有很好的控制效果。另外,,本文根據(jù)人體工效學(xué)思想確定模糊規(guī)則,,使遮光百葉的控制更接近人對自然光的判斷,更符合人們生活習(xí)慣,。1引言從遠(yuǎn)古的篝火,、油燈到蠟燭、白熾燈,,再到今天千家萬戶的熒光燈,,人類已經(jīng)基本適應(yīng)了人工光源的室內(nèi)照明環(huán)境。但是由于千萬年來的環(huán)境影響,,自然光仍然是人類最習(xí)慣,、感覺最舒適的光源,自然采光一直受到建筑師和照明設(shè)計師的高度重視,。當(dāng)今社會建筑的節(jié)能環(huán)保需求更對自然采光照明提出了進(jìn)一步的要求,。《建筑采光設(shè)計標(biāo)準(zhǔn)》中的國家技術(shù)經(jīng)濟(jì)政策指出:建筑設(shè)計要充分利用天然光,,創(chuàng)造良好的光環(huán)境,。對室內(nèi)照明自然采光的研究具有重要的意義:(1)資料表明,照明用電占整個商業(yè)建筑能耗的25-40%,,而自然采光在特定的情況下可以節(jié)省52%的照明用電,,大大節(jié)約了能源。(2)相關(guān)研究表明,,人在自然光條件下工作,,可以增加滿意度和提高工作效率,。
Abstract:
Key words :

  1 引言

  從遠(yuǎn)古的篝火,、油燈到蠟燭、白熾燈,,再到今天千家萬戶的熒光燈,,人類已經(jīng)基本適應(yīng)了人工光源的室內(nèi)照明環(huán)境。但是由于千萬年來的環(huán)境影響,,自然光仍然是人類最習(xí)慣,、感覺最舒適的光源,,自然采光一直受到建筑師和照明設(shè)計師的高度重視。當(dāng)今社會建筑的節(jié)能環(huán)保需求更對自然采光照明提出了進(jìn)一步的要求,?!督ㄖ晒庠O(shè)計標(biāo)準(zhǔn)》

  中的國家技術(shù)經(jīng)濟(jì)政策指出: 建筑設(shè)計要充分利用天然光,創(chuàng)造良好的光環(huán)境,。

  對室內(nèi)照明自然采光的研究具有重要的意義:

  (1) 資料表明,,照明用電占整個商業(yè)建筑能耗的25 - 40% ,而自然采光在特定的情況下可以節(jié)省52% 的照明用電,,大大節(jié)約了能源,。

  (2) 相關(guān)研究表明,人在自然光條件下工作,,可以增加滿意度和提高工作效率,。保證正常的生理節(jié)奏,防止季節(jié)性情緒失調(diào)等癥狀,。

  (3) 自然采光的工作照度水平及其均勻度對視覺疲勞有著重要影響,。

  目前對自然采光的研究主要集中在CIE 標(biāo)準(zhǔn)天空模型、建筑及照明自動控制方面,。由于自然光具有隨機(jī)性,、易變性,而且應(yīng)用場所的格局,、朝向具有多樣性,,因此本文引用模糊控制的方式,結(jié)合人體工效學(xué)思想,,探測窗臺內(nèi)外關(guān)鍵點照度值,,對自然光變化進(jìn)行了模糊邏輯推理判斷,使遮光器件的調(diào)節(jié)更合理更人性化,。同時區(qū)別于一般窗簾僅在高度維度上的控制,,增加了對百葉角度的控制,控制自然光進(jìn)入室內(nèi)的強(qiáng)度及角度,,合理的進(jìn)行自然采光,,以提高辦公效率及辦公環(huán)境的舒適度,增加居住工作人員對室內(nèi)環(huán)境的滿意度,。

  2 模糊控制理論

  模糊控制是以模糊*論,、模糊語言變量及模糊邏輯推理為基礎(chǔ)的一種計算機(jī)數(shù)字控制。能避開對象的數(shù)學(xué)模型,,將模糊控制器輸入量的確定值轉(zhuǎn)換為相應(yīng)模糊語言變量值,,此相應(yīng)語言變量值均由對應(yīng)的隸屬度來定義,適用于不易獲得精確數(shù)學(xué)模型的被控對象,,其結(jié)構(gòu)參數(shù)不是很清楚,,或難以求得,,只要求掌握操作人員或領(lǐng)域?qū)<业慕?jīng)驗或知識。作為一種語言變量控制器,,其控制規(guī)則只用語言變量形式定性的表達(dá),,構(gòu)成了被控對象的模糊模型。

  模糊控制的基本原理由圖1 表示,,其核心部分為模糊控制器,,即將輸入變量模糊化和輸出變量的去模糊化過程,如圖虛線框中部分所示,。計算機(jī)通過采樣獲得控制量的精確值,,然后將此量與給定值比較得到的誤差信號E。一般選取誤差信號E 作為模糊控制器的輸入量,。把誤差信號的精確量進(jìn)行模糊化,,用相應(yīng)的模糊語言表示。得到誤差E 的模糊語言*的一個子集e,。在有e 和模糊規(guī)則R( 模糊關(guān)系) 根據(jù)推理的合成規(guī)則進(jìn)行模糊決策,,得到模糊控制量u 為:

  綜上,模糊控制可以概括為以下步驟:

  (1) 確定系統(tǒng)輸入變量,,并將輸入變量的精確值模糊化;(2) 定義模糊子集;(3) 建立模糊規(guī)則并確定隸屬度函數(shù);(4) 計算得到輸出變量并進(jìn)行去模糊化處理,。

圖1 模糊控制系統(tǒng)原理圖

  3 室內(nèi)自然采光模糊控制策略

  3. 1 控制策略

  本系統(tǒng)采用側(cè)窗采光系統(tǒng),即在房間的一側(cè)或兩側(cè)上開采光窗口,, 使用可調(diào)節(jié)百葉窗,, 采用Delphi 法( 專家法)對遮光百葉進(jìn)行自然采光模糊控制,解決自然光隨機(jī)性,、干擾因素多等問題,。

  自然光的影響因素較為復(fù)雜,很多干擾難以用數(shù)學(xué)算式統(tǒng)一表達(dá),。夏天太陽太強(qiáng)烈時,,過度的自然光容易引起不舒適; 云朵飄過、樹影浮動都會對自然光照度有較大影響,,如果及時反應(yīng),,遮光百葉需要頻繁地轉(zhuǎn)動,有時噪音比較大,,影響室內(nèi)人員工作和休息,。因此本系統(tǒng)引入人體工效學(xué)思想,結(jié)合模糊邏輯推理,,合理控制遮光百葉的調(diào)節(jié),。

  我們首先對側(cè)窗采光系統(tǒng)進(jìn)行室內(nèi)照度分布測量,,分析典型晴天,、陰天等天氣情況下一天中室內(nèi)的照度分布及照度變化情況,,并總結(jié)其規(guī)律,找到能反映當(dāng)前室內(nèi)照度與外界天氣情況以及窗臺照度關(guān)系的一個或幾個點,,并定義為關(guān)鍵點,,探測關(guān)鍵點的照度值以及照度值變化和變化快慢,從而對百葉角度βb 進(jìn)行調(diào)節(jié)( 以5 度為最小調(diào)節(jié)量),。

  針對直射光,,我們設(shè)定一個閾值,當(dāng)光照強(qiáng)度超過閾值時,,拒絕自然采光,。自然光較強(qiáng)時( 水平遮陽百葉) 將直射日光反射到頂棚區(qū)域,形成漫反射,,既保證了照度均勻以及人員與外界的視覺溝通,,又避免了眩光。當(dāng)且僅當(dāng)太陽光的變化情況達(dá)到了我們需要的調(diào)節(jié)的范圍內(nèi)電動百葉才做出反應(yīng),。如果照度變化發(fā)生且變化較慢時,,做出百葉調(diào)節(jié),照度值增加則百葉角度變小,,照度值減小則百葉角度變大以增加采光; 如果照度變化且變化快時,,判斷為云朵或者樹影干擾,不做出窗簾調(diào)節(jié),。

  3. 2 模糊控制器結(jié)構(gòu)

  我們采用模糊統(tǒng)計法及專家經(jīng)驗法進(jìn)行隸屬函數(shù)的確定,。控制規(guī)則的建立和參數(shù)的賦值,,是在對我們選取的標(biāo)準(zhǔn)采光室的室內(nèi)照度分布測量數(shù)據(jù)和復(fù)旦大學(xué),、天津大學(xué)、重慶大學(xué)等建筑院系照明研究經(jīng)驗基礎(chǔ)上完成的,。

  本控制器為二維模糊控制器: 輸入變量為誤差△E 和誤差的變化量為CE; 輸出變量為控制量μ,。

  對誤差△E,誤差變化量CE 及控制量μ 的模糊集定義如下:

  誤差△E,,誤差變化量CE 及控制量μ 的模糊集均為:

  { 負(fù)大,、負(fù)中、負(fù)小,、零,、正小、正中,、正大}

  用英文字頭縮寫為{NB,,NM,NS,0,,PS,,PM,PB},。

  以此建立模糊規(guī)則表如表1 所示,。

表1 模糊規(guī)則控制表

  注: 表格中列CE 由0 到PB 表示照度從小變大, 由0 到NB 變化表示照度從大變小,。

  表格中行△E 由0 到PB 表示照度按一定速度向照度增大的方向變化,,由0 到NB 變化表示照度按一定的速度向照度減小的方向變化。

  控制量μ 表示具體調(diào)節(jié)尺度( NB,,NM,,NS,0,,PS,,PM,PB),。

  0 表示不調(diào)節(jié),,系統(tǒng)處于空閑即監(jiān)視采樣狀態(tài)。

  鑒于窗簾控制的精確度要求不需要過高,,因此本文并未區(qū)分誤差變化中N0 ( 正零) 和P0 ( 負(fù)零) 的區(qū)別,。

  3. 3 模糊規(guī)則確定

  對于誤差△E,誤差變化CE 和控制量μ 的論域定義如下:

  誤差△E,,誤差變化CE 的論域都為:

  { - 5,, - 4, - 3,, - 2,, - 1,0,,1,,2,3,,4,,5}

  μ 的論域為:

  {0,1}

  根據(jù)室內(nèi)照度分布研究結(jié)果,,我們將室內(nèi)照度值離散化,,以50lx 為梯度,劃分為11 檔{ - 300,,- 200,, - 150,, - 100, - 50,,0,,50,100,,150,200,,300} ,,并對應(yīng)簡化為E = { - 5, - 4,, - 3,,- 2, - 1,,0,,1,2,,3,,4,5},。當(dāng)值不屬于該*時,,用四舍五入法將其歸入最接近的整數(shù),例如4.5 - > 5. 0,,2. 7 - > 3. 0,。這種粗略的模糊化方式是符合人腦對模糊信息的處理習(xí)慣的。

  其中照度在- 50 到50 之間變化時對人對室內(nèi)照度變化的感受并不明顯,,故屬于變化負(fù)小,、正小。

  照度變化為150 左右時,,由于個體差異,,部分人的經(jīng)驗認(rèn)為有影響,部分人認(rèn)為影響不明顯,,但變化達(dá)到200 以上時大部分人都認(rèn)為影響是明顯的,,故- 200, - 150,, - 100 及100,、150、200 為中等變化范疇,,再根據(jù)經(jīng)驗判斷每個數(shù)值的隸屬度,,也即其對室內(nèi)照度影響的具體程度大小,,具體參見表2。

表2 模糊變量E 賦值表

  CE 所對應(yīng)的*{ - 5,, - 4,, - 3, - 2,, - 1,,0,1,,2,,3,4,,5} 分別表示照度單位采樣時間內(nèi)的變化情況,。照度減小的程度從大到小對應(yīng)- 5 到- 4; 照度增大的程度從大到小對應(yīng)1 到5。用來反映誤差的變化趨勢及變化程度,,從而判斷照度的變化是干擾還是不可逆轉(zhuǎn)的改變,。依據(jù)照度差值的變化,以及工效學(xué)中人對于照度感受值的體驗,,可以確定照度變化值的CE 賦值表,。其中的誤差的變化CE 由dE/dt得到,引入原理如圖2 所示:

 圖2 誤差引入原理圖

  ShannON 采樣定理指出采樣周期的上限為:

  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(xù)控制,但考慮到電動窗簾的響應(yīng)時間,,本文將采樣頻率定為5 次/ 分鐘,,T= 12s。

  3. 4 模糊規(guī)則的合成

  根據(jù)模糊數(shù)學(xué)計算法則及合成規(guī)則,,設(shè)合成后的控制規(guī)則隸屬函數(shù)為μ ( u),。

  由于控制量μ 的*U 在本設(shè)計中論域為經(jīng)典*的論域{ 0,1 } ,, 故經(jīng)公式4 合成,, 同時結(jié)合實際情況和經(jīng)驗值調(diào)整后得到如表3 所示。

表3 窗簾模糊控制規(guī)則賦值表

  輸出量的去模糊化采用最大從屬度法,,并結(jié)合具體控制方式模糊*被精確化,,由此可得執(zhí)行結(jié)果,選擇是否對窗簾進(jìn)行調(diào)節(jié),。

  3. 5 系統(tǒng)模糊控制流程

  根據(jù)上述模糊規(guī)則的設(shè)置,,我們設(shè)計了如下圖3 所示的模糊控制程序流程圖。

圖3 模糊控制系統(tǒng)流程圖

  系統(tǒng)首先對關(guān)鍵點照度進(jìn)行監(jiān)控,,當(dāng)照度發(fā)生變化時,,通過模糊判斷該變化是干擾量還是需要調(diào)節(jié)的變量,。首先以一分鐘為時間節(jié)點,主控單元通過傳感器獲得五次采樣的照度值,。通過依次計算相鄰兩個數(shù)據(jù)之間的差值,,判斷照度的大小變化。差值為正表示照度變大,,差值為負(fù)表示照度變小,。僅當(dāng)五次的變化同為正或同為負(fù)時,也即一分鐘內(nèi)照度的變化趨勢一致時,,用第五次采樣的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(guī)則中的ΔE。根據(jù)前面規(guī)定的模糊控制規(guī)則,,程序可以通過調(diào)用相應(yīng)的窗簾調(diào)節(jié)子程序完成相應(yīng)的調(diào)節(jié)動作,。

  根據(jù)上述程序流程,,在每次模糊判別的子程序中,,系統(tǒng)通過判斷照度誤差△E,誤差變化情況CE的值,,判別當(dāng)前室外照度變化是否屬于外界干擾,,若不屬于干擾應(yīng)采取何種調(diào)節(jié)方式。輸出量的去模糊化采用最大從屬度法,,具體表現(xiàn)為當(dāng)時進(jìn)行調(diào)節(jié),,并結(jié)合具體控制方式模糊*被精確化,其執(zhí)行結(jié)果如表4 所示,。

表4 模糊控制子程序執(zhí)行結(jié)果表

  實驗結(jié)果顯示,,當(dāng)外界照度變化小于設(shè)定值時,系統(tǒng)不進(jìn)行調(diào)節(jié),。當(dāng)外界照度變化超過設(shè)定值,,但是變化速度較快,而且在預(yù)設(shè)時間內(nèi)照度恢復(fù)到接近原值時,,系統(tǒng)判定為外界干擾,,不進(jìn)行調(diào)節(jié),這樣可以避免很多情況下的無意義操作,,極大地降低了外界干擾對自然采光照明的影響,。只有在外界照度持續(xù)變化,且單向改變的情況下,,系統(tǒng)作出相應(yīng)的調(diào)節(jié),。該控制方式使系統(tǒng)準(zhǔn)備性得到了極大地提高,并且減少了很多的干擾波動,,使用戶感覺更為舒適與人性化,。

  4 結(jié)論

  本文根據(jù)相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)確定了自然采光的模糊控制策略,,根據(jù)室內(nèi)照度變化的情況,利用Delphi 專家法確定了模糊變量的隸屬度函數(shù),,以室內(nèi)關(guān)鍵點的照度變化為控制變量,,并進(jìn)行了變量的模糊化處理和模糊控制。

  經(jīng)過原理性試驗,, 我們設(shè)計了基于C8051 單片機(jī)芯片的自然采光控制器,, 并將百葉控制與智能照明控制相結(jié)合, 取得了較好的實驗結(jié)果,。模糊控制具有很強(qiáng)的魯棒性,, 可以很好的避免干擾出現(xiàn)時窗簾的頻繁移動, 并且模糊算法與工效學(xué)結(jié)合,,可以更好的符合人體對自然采光的感受以及控制行為,。

  自然采光可以充分的利用陽光資源,除了節(jié)能環(huán)保之外,,還更符合人體舒適性感受,。綜上所述,自然采光與模糊控制的結(jié)合是非常有應(yīng)用價值的,。

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