[发明专利]一种基于前馈预测的环境照度的自动控制方法

说明书

本发明公开了一种基于前馈预测的环境照度的自动控制方法，包括：首先确认控制设备与被控设备处于同一房间，然后获取环境的初始亮暗阈值，当学习超过两天后，判断环境光是否发生突变及环境光的变化趋势，学习用户的作息时间，学习用户的亮暗黑阈值，根据学习到的亮暗阈值进行自动控制，并根据用户的操作习惯进行校正。本发明的有益效果：通过采用自动控制结合手动调整，不仅可以根据用户用光习惯来执行自动开关灯，省去了手动开关的繁琐，同时可以根据环境灯光变化来进行自动控制，节约资源。

技术领域

本发明涉及自动化控制领域，具体来说，涉及一种基于前馈预测的环境照度的自动控制方法。

背景技术

一方面，随着经济的高速发展，对电能的应用也日益增多，同时电能浪费现象也日趋严重，尤其是在室内或一些公共场所，照明灯常常点亮，而不管是否有人在；另一方面，由于灯光具有不同使用场景，用户对光线需求也不一样。因此电能照明越来越重要，现在普遍采用的照明节能方式有声控、接触控制等，虽然在使用体验上方便许多，但却无法实现完全智能化的开关与调节。

针对相关技术中的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

针对相关技术中的上述技术问题，本发明提出一种基于前馈预测的环境照度的自动控制方法，能够实现灯光智能控制。

为实现上述技术目的，本发明的技术方案是这样实现的：

一种基于前馈预测的环境照度的自动控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1通过比较开灯前后开关上的光敏读数，确认控制设备与被控设备处于同一个房间；

S2当学习不超过2天时，获取环境的初始亮阈值:hi＝L_STD+(Day_Max-L_STD)/2，初始暗阈值：lo＝Day_Min+(L_STD-Day_Min)/4+(Day_Max-L_STD)/4,dark＝Day_Min+(L_STD-Day_Min)/8，其中，Day_Max为一天中光敏读数的最大值，Day_Min为一天中光敏读数的最小值，L_STD为在自然光为0的环境中光敏读数的最大值；

S3当获取到环境初始亮暗黑阈值后或者学习超过2天后，判断环境光是否发生突变及环境光的变化趋势：

S31计算取样间隔为2秒的光敏读数差值：GAP＝T(i)-T(i-2)；

S32若GAP-50＝0，则说明环境光未发生突变；

S33若GAP-50>0，则说明环境光发生突然变亮的突变；

S34若GAP-50<0，则说明环境光发生突然变暗的突变；

S35每5分钟判断一次环境光的变化趋势；

S4学习用户的作息时间，对用户每天最后关灯时间和每天第一次开灯时间应用聚类算法找到最常用的关灯时间作为用户睡眠开始时间，最常用的开灯时间作为用户睡眠结束时间；

S5学习用户的亮暗阈值，将用户在6点到19点之间的开灯前后以及关灯前后的亮度值记录下来，当有效数据达到12个或以上时，进行聚类分析得到亮阈值和暗阈值：

S6学习用户黑阈值，收集用户的手动开灯前后以及手动关灯前后的光敏值，当有效开灯及关灯次数均达到12次后，进行聚类分析得到黑阈值Dark；

S7根据学习到的亮暗阈值进行自动控制，并根据用户的操作习惯进行校正。

作为优选，S5具体包括：

S51若用户开灯前的值大于黑阈值+10，则记录此次开灯前后灯光亮度值；

S52若用户关灯前的值大于开灯前的值，且开灯前的值与关灯后的值差大于1，则记录此次关灯前后的灯光亮度值；