地铁车站人工照明智能控制与节能研究

【摘要】：随着社会的进步和基础设施建设事业的不断发展，地铁的建设也处于迅猛发展时期。在现代地铁的发展过程中，地铁车站是其重要的组成部分。地铁车站由于所处位置特殊，长时间照明是其主要特点。通过环境感知研究对光照的影响，利用现在的技术对地铁车站照明加以控制和优化，提供给乘客一个安全舒适的光环境。如何提高照明质量，实现地铁车站节能照明一直是人们努力探讨和迫切解决的问题。 论文结合国家自然科学基金项目“流动空间人工光环境优化与节能控制研究”的研究工作，针对地铁车站的特殊地理环境以及影响车站内光环境的主要因素，依据节能要求研究地铁车站照明控制策略，本文主要做了以下几个方面工作： （1）对地铁车站光环境进行了分析，针对影响地铁车站照明质量的主要因素进行了深入的研究和探讨，选择合理的改善地铁车站光环境质量以及节能的地铁车站照明控制方法，并采用DIALux仿真软件对地铁车站照明进行了仿真。 （2）基于DeviceNet现场总线技术设计了智能照明控制器，可实现根据地铁车站实时环境对灯具的亮度调节控制。 （3）提出在地铁车站智能照明系统中采用最小二乘支持向量机对地铁车站内光环境进行软测量并且构建模糊控制器，然后将软测量结果作为模糊控制器的输入进行仿真研究。 （4）建立基于DeviceNet的智能照明控制系统。首先对智能照明系统需求进行了分析，然后构建了基于DeviceNet总线的三层网络地铁车站照明控制系统，最后论文对地铁车站照明控制策略进行了研究及制定。 【关键词】：地铁车站 智能照明控制器 最小二乘支持向量机 模糊控制 DeviceNet现场总线
【学位授予单位】：西安建筑科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：U231.91;TP273
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-6
• 目录6-9
• 1.绪论9-13
• 1.1 研究背景及意义9-10
• 1.2. 国内外研究现状10-11
• 1.3 研究目标11
• 1.4 研究内容11-12
• 1.5 小结12-13
• 2.地铁车站光环境综述13-27
• 2.1 地下车站中光环境对心理及生理影响13-14
• 2.1.1 地铁车站中光环境对人的心理影响13-14
• 2.1.2 地下空间中光环境对人的生理影响14
• 2.2 地铁车站光环境特点14-15
• 2.3 地铁车站照明影响因素15-19
• 2.4 地铁车站照明节能研究19-24
• 2.4.1 地铁车站照明控制方式19
• 2.4.2 照明灯具的选择19-22
• 2.4.3 光源的布置22-24
• 2.5 地铁车站照明仿真24-26
• 2.5.1 照明设备的布置24-25
• 2.5.2 地铁车站光环境模拟结果分析25-26
• 2.6 小结26-27
• 3.DeviceNet 协议规范27-35
• 3.1 DeviceNet 概述27-28
• 3.2 DeviceNet 的物理层和数据链路层28-29
• 3.2.1 DeviceNet 物理层28-29
• 3.2.2 数据链路层29
• 3.3 DeviceNet 中连接的概念29-30
• 3.4 DeviceNet 的生产者/消费者网络通信模型30
• 3.5 DeviceNet 报文发送及数据通信方式30-31
• 3.6 DeviceNet 的对象模型及设备描述31-33
• 3.7 小结33-35
• 4.基于 DeviceNet 总线的智能照明控制器的设计35-55
• 4.1 智能照明控制器的基本结构35-36
• 4.2 硬件系统元件选型36-38
• 4.2.1 处理器36-37
• 4.2.2 人机交互单元37
• 4.2.3 DeviceNet 通讯模块37
• 4.2.4 传感器选择37-38
• 4.3 硬件电路设计38-43
• 4.3.1 最小系统设计38-39
• 4.3.2 LCD 显示接口39-40
• 4.3.3 照度传感器接口40-41
• 4.3.4 串口通信接口设计41-42
• 4.3.5 DeviceNet 总线通信接口42-43
• 4.4 系统软件实现43-51
• 4.4.1 处理器初始化44
• 4.4.2 照度采集44-47
• 4.4.3 串口通信47-48
• 4.4.4 DeviceNet 通信48-51
• 4.5 系统调试试验51-54
• 4.5.1 系统调试环境51
• 4.5.2 调试51-54
• 4.6 小结54-55
• 5.基于软测量技术的模糊控制器55-75
• 5.1 基于 LS-SVM 地铁车站光环境软测量55-65
• 5.1.1 LS-SVM 算法原理55-58
• 5.1.2 核函数及其选择58-59
• 5.1.3 基于 LS-SVM 的地铁车站内光环境软测量模型建立59-62
• 5.1.4 地铁车站光环境 LS-SVM 软测量仿真实验62-65
• 5.2 基于 RBF 神经网络地铁车站光环境软测量65-69
• 5.2.1 RBF 神经网络算法原理65-67
• 5.2.2 基于 RBF 神经网络的地铁车站光环境软测量模型建立67
• 5.2.3 基于 RBF 网络训练及仿真结果67-69
• 5.3 基于 LS-SVM 软测量的模糊控制器69-73
• 5.3.1 模糊控制器的设计69-72
• 5.3.2 仿真研究72-73
• 5.4 小结73-75
• 6.地铁车站智能照明系统75-79
• 6.1 智能照明系统的需求分析75
• 6.2 地铁车站智能照明控制系统结构75-76
• 6.3 地铁车站智能照明控制策略76-78
• 6.4 小结78-79
• 7.总结与展望79-81
• 7.1 总结79
• 7.2 展望79-81
• 致谢81-83
• 参考文献83-87
• 附录1 攻读硕士学位期间发表论文情况87

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