教室智能照明控制系统的设计
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作者:高燕 陈小辉 郑欢欢
摘 要 针对室内不同区域对于光照强度的不同要求，设计了一个利用STM32作为控制器的教室智能照明控制系统，能够依据室内照明强度以及室内人员分布情况对教室内光照强度进行实时，动态的调整。结果表明，该系统既可以保证教室内的光照强度充足，又不会造成电力浪费。
关键词 教室智能照明 室内人员分布 STM32
中图分类号：TP368 文献标识码：A DOI：10.16400/j.cnki.kjdkz.2020.01.013
Design of Classroom Intelligent Lighting Control System
GAO Yan， CHEN Xiaohui， ZHENG Huanhuan
（School of Information Engineering， Yulin University， Yulin， Shaanxi 719000）
Abstract Aiming at the different requirements of light intensity in different regions， a classroom intelligent lighting control system which is using STM32 as controller is designed. This system can adjust classroom lighting intensity dynamically and real-time according to indoor lighting intensity and personnel distribution. The result shows that the system can not only ensure the sufficient illumination intensity in the classroom， but also save energy.
Keywords classroom intelligent lighting; indoor personnel distribution; STM32
0 引言
在學校的每个教室里，照明设备都是不可或缺的。然而，有时会见到某个空无一人的教室灯火通明，或者在白天室外阳光强烈，无需开灯的情况下，教室里的灯却开着。这些情况都造成了极大的浪费。因此，教室智能照明控制系统要能够依据室内光照强度以及室内人员分布情况对教室内光照强度进行实时，动态的调整，既使得教室内的光照强度充足，又不会造成电力浪费。
1 系统的总体设计
教室智能照明控制系统一般包括室内环境信息采集模块、核心控制模块、驱动电路以及LED灯。系统总体机构图如图 1所示。其中室内环境信息采集模块负责把系统需要输入信息，也即教室内的光照强度以及教室内人员分布情况传输给以STM32芯片为核心的控制模块。控制模块再依据接收到的信息，将输入的信息转换成教室内各区域所需的亮度值，从而得到各个驱动单元所需的控制信号。最后驱动模块依据控制器发来的控制信号控制教室内各照明区域的LED灯的亮度，从而实现智能的、实时的调光。
2 硬件设计
2.1 信息采集模块设计
2.1.1 室内光照强度采集
为了实时采集教室内部光照强度，按照距离窗口的远近把教室分为六个区域，如图2所示。每个区域均安装一个照度传感器，对该区域的光照强度进行采集。并将采集到的光照强度信息传递给控制模块进行后续处理。当照度传感器探测到自然光照度充分时，则会关闭照明设备，反之则开启照明设备。
2.1.2 室内人员分布情况采集
室内人员分布情况采集的方案有很多，比较常用方法有两个，一是利用人体红外传感器进行采集，二是利用视频监控进行采集。第一种方法的优势在于人体红外传感器价格低廉，信号处理简单。然而，缺点也很明显，人体红外传感器不容易实现人员的精准定位，不能获取到教室内人员的具体位置信息，而且人体红外传感器受环境温度影响较大，容易出现感应不灵敏的现象。第二种方法的优势在于，视频监控可以实现人员精准定位，实时监测教室内人员分布情况，但是该方法成本太高，后续信息分析和处理比较复杂。
因此本系统不采用上述两种常用方法，而是利用在教室内每个座椅上安装红外探测器来实现人员分布情况监测。当有人坐在座位上时，红外探测器发出信号，并传输给控制单元。控制单元可以依据每个座位采集到的信息，判断该座位上是否有人，实现实时的，精确的获取人员在教室内的分布情况。
2.2 控制模块设计
在教室智能照明控制系统中，控制模块是核心模块，一方面可以接收信息采集单元收集到的相关信息，例如光照传感器采集到的室内光照信息和红外传感器采集到的室内人员分布信息。另一方面，控制单元可以把这些采集到的信息进行相应的处理，输出调光控制指令，并传输给驱动模块。驱动模块就可以对教室内各区域照明设备的亮度进行调节了。
普通教室按照图2划分为6个不同的照明区域，因此需要控制器能够同时连接6个驱动模块，并能够输出6路调光信号，分别控制教室内每个区域的照明设备的亮度。本系统采用了STM32F103ZET6作为控制的核心芯片，该芯片能够输出多路PWM信号而且功耗较低。
2.3 驱动模块设计 STM32芯片不能对 LED 灯进行直接控制，因此本系统选择DRIVE-SW12的LED恒流驱动模块对LED灯进行驱动。该驱动模块可以将控制模块输出的调光控制信号，也即PWM占空比，转化为相应的电压值，从而达到调光所需的亮度值，最终实现调光的目的。
3 软件设计
系统整体控制流程首先是各模块的初始化，其次获取室内光照强度和人员分布情况信息，然后依据《建筑照明设计标准》中对居住建筑的照明标准的要求，计算出教室各区域还需要调整的光照强度值，把需要调整的光照值转化为控制信号输出，从而依据控制信号对教室各区域LED的光照强度进行调整，最后延时一段时间后再次依據室内光照强度和人员分布情况对各区域LED灯的光照强度进行调整。其详细流程图如图3所示。
4 结语
教室不同区域对于光照强度有不同的要求，据此，本文设计了一个教室智能照明控制系统，能够依据室内照明强度以及室内人员分布情况对教室内光照强度进行实时，动态的调整，从而达到节能环保的目的。
基金项目：陕西省教育厅科研项目（18JK0913，18JK0902）
参考文献
[1] 王峰.建筑电气照明节能技术分析[J].能源与环境，2018（05）：39-40.
[2] 舒怀林编著.PID神经元网络及其控制系统[M].国防工业出版社，2006.
[3] 高燕，刘红霞.一种基于PID神经网络的农作物土壤湿度控制算法[J].计算机与现代化，2017（06）：122-126.
[4] 李爽.基于BP神经网络PID多变量解耦控制的研究与应用[D].沈阳大学，2013.
[5] Kennedy J， Eberhart R.C. Particle swarm optimization[A]. Proceedings of IEEE International Conference on Neural Networks[C]. Piseataway NJ： IEEE， 1995： 1942-1948.
[6] 谢文杰，郭正光.基于粒子群算法下的PIDNN解耦控制[J].现代计算机，2013.12：3-8.
[7] Shi Y，Eberhart R C.Empirical study of particle swarm optimization[C].Proceedings of the 1999 Congress on Evolutionary Computation，1999：1945-1950.
[8] 罗春松.改进的粒子群算法及其在控制器参数整定中的应用[D].湖南大学，2009.
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