Применение алгоритмов нечёткой логики для управления освещением

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Рассматривается применение нечетких алгоритмов для управления освещением с целью повышения эффективности и комфорта в офисных помещениях, на улице и на промышленные объектах. Разработана экспертная система, использующая нечеткую логику для создания адаптивных сценариев освещения, учитывающих параметры окружающей среды, предпочтения пользователей, уровень естественного освещения и время суток. Исследуются входные лингвистические переменные, такие как температура, активность пользователя и энергопотребление, а также выходные, включая интенсивность и цветовую температуру освещения. На основе анализа выявлены оптимальные настройки для создания комфортного и энергоэффективного освещения.

Полный текст

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

 

 

Входные Л

П

 

 

 

Выходные ЛП

 

ТОС

ПЭ

ПП

УЕО

ВС

АП

ИО

ЦТС

ЭО

48,4

59,2

42,5

8,08

79,5

49,2

50,8

50,2

50

77

77

83

41

31

85

63

34,5

40,4

87

15

77

21

77

51

29,1

59,4

50

43

17

71

63

51

79

78,4

52,2

39,8

91

51

19

19

83

19

19,4

70,1

50

 

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.

×

Об авторах

А. В. Волков

Автор, ответственный за переписку.
Email: ogarevonline@yandex.ru

А. В. Марченко

Email: ogarevonline@yandex.ru

Список литературы

  1. Нечеткая логика: учебно-методическое пособие / сост. Д. В. Полупанов, С. Р. Абдюшева. – Уфа: БашГУ, 2020. – 84 с.
  2. Ланге Ф. Нечеткая логика; пер. с англ. Е. Н. Вироланен. – СПб.: Страта, 2018. – 114 с.
  3. Ланских Ю. В., Ланских В. Г., Родионов К. В. Введение в большие данные: учебное пособие. – Киров: ВятГУ, 2023. – 172 с.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. Входные и выходные лингвистические переменные нечеткой модели управления освещением.

Скачать (93KB)
3. Рис. 2. Лингвистические правила для входных и выходных переменных.

Скачать (183KB)
4. Рис. 3. Изменение состояния переменных с учётом функции принадлежности.

Скачать (229KB)
5. Рис. 4. Зависимость входной переменной (ВС) и (АП) от (ИО).

Скачать (149KB)
6. Рис. 5. Зависимость входной переменной (ТОС) и (ВС) от (ЦТС).

Скачать (138KB)
7. Рис. 6. График зависимости управления освещением с учетом ЛП.

Скачать (223KB)

Мы используем файлы cookies, сервис веб-аналитики Яндекс.Метрика для улучшения работы сайта и удобства его использования. Продолжая пользоваться сайтом, вы подтверждаете, что были об этом проинформированы и согласны с нашими правилами обработки персональных данных.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».