Application of fuzzy logic algorithms to control lighting

Texto integral

При построении современных систем управления освещением стремятся к повышению энергоэффективности и созданию комфортных условий для пользователей. Одним из наиболее перспективных подходов к решению данной задачи является использование нечеткой логики, которая позволяет создавать системы с адаптивными настройками на основе множества факторов. Это особенно важно в условиях, когда требования к освещению могут варьироваться в зависимости от времени суток, уровня естественного света и индивидуальных предпочтений пользователей.

Нечеткая логика представляет собой математический подход к обработке информации, основанный на принципе частичной принадлежности, что позволяет учитывать неопределенность и неточность входных данных. В отличие от традиционной бинарной логики,  где переменные могут принимать только два значения (0 или 1), нечеткая логика оперирует с промежуточными значениями, что делает её более гибкой для моделирования реальных процессов [2]. В контексте управления освещением это особенно важно, поскольку такие параметры, как предпочтения пользователя, уровень естественного света и температура окружающей среды, могут изменяться постепенно и требуют плавных корректировок. Применение нечетких алгоритмов позволяет разрабатывать системы, которые адаптируются к изменяющимся условиям, создавая комфортные и энергоэффективные сценарии освещения на основе лингвистических переменных, таких как «низкая», «средняя» и «высокая» интенсивность освещения или «теплая», «нейтральная» и «холодная» цветовая температура света [1].

Для рассматриваемой нечеткой модели управления освещением была разработана модель адаптивной и энергоэффективной системы управления освещением в зависимости от конкретных условий и предпочтений пользователей, которая позволяет создать персонализированные сценарии освещения, учитывая множество факторов, что способствует повышению комфорта, эффективности и энергоэффективности в использовании искусственного освещения на основе технологии нечетких правил вывода с использованием лингвистических переменных (ЛП).

В качестве входных лингвистических переменных модели были взяты показатели температуры окружающей среды (ТОС), уровень естественного освещения (УЕО), время суток (ВС), активность пользователя (АП), потребление энергии (ПЭ), предпочтения пользователя (ПП).

Выходной лингвистической переменной является интенсивность освещения (ИО), цветовая температура света (ЦТС), эффективность освещения (ЭО).

Для входных ЛП (лингвистических переменных) вводится терм-множество:

• температура окружающей среды (ТОС) – низкая, средняя, высокая;
• потребление энергии (ПЭ) – низкое, среднее, высокое;
• предпочтения пользователя (ПП) – светлый, нейтральный, теплый;
• уровень естественного освещения (УЕО) – низкий, средний, высокий;
• время суток (ВС) – день, вечер, ночь;
• активность пользователя (АП) – низкая, средняя, высокая. Для выходных ЛП вводится терм-множество:
• интенсивность освещения (ИО) – низкая, средняя, высокая;
• цветовая температура света (ЦТС) – холодный, нейтральный, теплый;
• эффективность освещения (ЭО) – низкая, средняя, высокая.

 Оценка эффективности освещения может учитывать не только уровень интенсивности, но и другие параметры, такие как равномерность освещения и отраженный свет.

Для моделирования экспертной системы, автоматизирующей систему управления освещением на основе факторов, способствующих повышению комфорта, эффективности и энергоэффективности в использовании искусственного освещения, использовалось программное средство Fuzzy Logic Toolbox, дополнение к пакету программ MATLAB для решения технических вычислений, предоставляющее инструменты для проектирования нечетких логических систем [3]. На рисунке 1 представлены входные и выходные лингвистические переменные нечеткой модели управления освещением.

Рис. 1. Входные и выходные лингвистические переменные нечеткой модели управления освещением.

На практике выбор формы функций принадлежности зависит от вычислительной сложности. Треугольные и трапецеидальные функции принадлежности широко распространены из-за их универсальности и низких требований к ресурсам при реализации. После ввода входных и выходных параметров функции, установим лингвистические правила для заданных переменных (рис. 2).

Рис. 2. Лингвистические правила для входных и выходных переменных.

Проанализируем окно значения переменных заданных правил. Результаты экспертной оценки значения переменных, рассчитанные по 100 балльной шкале (в %). На рисунке 3 представлено окно программ, в котором происходит оценка переменных по функциям принадлежности с учетом лингвистических переменных.

Рис. 3. Изменение состояния переменных с учётом функции принадлежности.

Программа графически представляет зависимость входных параметров от выходных. На рисунке 4 представлена зависимость входной переменной (ВС) и (АП) от (ИО), а на рисунке 5 представлена зависимость (ТОС) и (ВС) от (ЦТС):

Рис. 4. Зависимость входной переменной (ВС) и (АП) от (ИО).

Рис. 5. Зависимость входной переменной (ТОС) и (ВС) от (ЦТС).

Для отслеживания динамики изменения интенсивности освещения, цветовой температуры света, эффективности освещения, на основании заданных правил, был проведен анализ численных показателей, данные приведены в таблице 1. На рисунке 6 представлен график зависимости управления освещением с учётом входных и выходных лингвистических переменных.

Таблица 1. Показатели динамики изменения интенсивности освещения, цветовой температуры, эффективности освещения

Рис. 6. График зависимости управления освещением с учетом ЛП.

На основе предоставленных данных установлено, что оптимальные уровни интенсивности освещения (ИО), цветовой температуры (ЦТС) и эффективности освещения (ЭО) соответствуют средним значениям таких параметров, как температура окружающей среды (ТОС), уровень естественного освещения (УЕО), время суток (ВС), активность пользователя (АП), энергопотребление (ПЭ) и предпочтения пользователя (ПП). При низких значениях этих параметров, система снижает яркость и использует нейтральную цветовую температуру для создания расслабляющей атмосферы. В дневное время с высокой активностью и энергопотреблением рекомендуется увеличение яркости и теплая цветовая температура.  Система эффективно адаптирует освещение в зависимости от комбинации параметров, поддерживая комфорт и энергоэффективность.

Sobre autores

А. Volkov

Autor responsável pela correspondência
Email: ogarevonline@yandex.ru

A. Marchenko

Email: ogarevonline@yandex.ru

Bibliografia

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares

Ação

1. JATS XML

Baixar

2. Fig. 1. Input and output linguistic variables of the fuzzy lighting control model.

Baixar (93KB)

Metadados

3. Fig. 2. Linguistic rules for input and output variables.

Baixar (183KB)

Metadados

4. Fig. 3. Change in the state of variables taking into account the membership function.

Baixar (229KB)

Metadados

5. Fig. 4. Dependence of the input variable (VS) and (AP) on (IO).

Baixar (149KB)

Metadados

6. Fig. 5. Dependence of the input variable (TOS) and (BC) on (CTS).

Baixar (138KB)

Metadados

7. Fig. 6. Graph of the dependence of lighting control taking into account the LP.

Baixar (223KB)

Metadados