基于烟花算法-自适应模糊PID的LED路灯智能控制方法及装置与流程

本发明涉及智能路灯，尤其涉及一种基于烟花算法-自适应模糊pid的led路灯智能控制方法及装置。
背景技术：
：智慧城市建设既是现代信息技术发展的需要，也是实现城市可持续发展的需要。实施城市道路智慧照明是智慧城市建设的重要组成部分。智慧照明又叫智慧公共照明管理平台、智能路灯或智慧路灯，是通过应用先进、高效、可靠的电力线载波或无线通信技术等，对路灯进行远程集中控制与管理，具有根据路面的车辆实时信息和照度实时信息实现路灯亮度自动调节、远程照明控制和故障主动报警等功能。城市道路路灯照明系统是与人们生活息息相关的重要公共基础设施，随着城市化进程的加快，照明设施的需求量和建设规模日益增大。现有城市道路路灯照明系统普遍存在智能化程度低、能源浪费大和管理维护成本高等问题。技术实现要素：基于上述问题，本发明基于烟花算法-自适应模糊pid的led路灯智能控制方法及装置，对象为傍晚至清晨期间城市道路支路(或次干路)上的led路灯，通过实时智能调整led路灯的输出功率，采用自适应模糊pid算法，并用烟花算法在线优化pid控制器的初始参数(kp、ki、和kd)和模糊控制器的隶属度函数参数。本发明可有效降低城市道路照明能耗、提高路灯使用寿命，实现城市道路照明管理的自动化、智能化与网络化。实现led路灯控制具体要求为：1)傍晚环境照度小于201x时，启动照明系统；2)清晨光照大于201x时，路灯自动关闭；3)天黑时，无车通行情况下维持照度10lx，有车通行情况下维持照度20lx。所采用的技术方案是：基于烟花算法-自适应模糊pid的led路灯智能控制方法，根据路面的车辆实时信息和路面照度实时信息，采用模糊pid控制方式，并用烟花算法在线优化控制系统关键参数，动态调节led路灯的输出功率；模糊pid控制系统包括模糊控制器和pid控制器；烟花算法在线优化pid控制器的初始参数和模糊控制器的隶属度函数参数；根据路面车辆实时信息和路面照度实时信息，分析计算当前的路面期望照度值er(t)，路面期望照度值er(t)与路面照度实际值eout(t)构成误差e(t)；即e(t)＝er(t)-eout(t)；模糊控制器的输入量为误差e(t)和误差变化率ec(t)，经模糊化、模糊推理和解模糊化后得出输出量为δkp、δki和δkd，用于对pid控制器的三个参数kp、ki、和kd进行自适应整定；其中，误差变化率ec(t)，ec(t)＝de(t)/dt；pid控制器的输入量为误差e(t)，输出量u(t)转换成pwm占空比后作为led路灯调光电路的输入；利用烟花算法在线优化pid控制器参数kp、ki和kd的初始值以及模糊控制器的隶属度函数参数：采用定义的目标函数f(t)计算适应值f，作为判断烟花算法当前输出参数好坏的唯一标准；按照烟花算法的优化机理不断调整被优化的参数值，经过优化后得出一组最优pid控制器的三个参数kp、ki和kd初始值和模糊控制器的隶属度函数参数值，使优化后的目标函数f(t)的适应值f最小，实现动态调节led路灯的输出功率；其中：路面车辆实时信息，通过车辆信息实时检测模块和车辆信息检测电路实现道路车辆信息的实时采集。路面照度实时信息，通过照度传感器和照度检测电路，实现路面照度信息的实时采集。车辆信息实时检测模块为多普勒传感器模块hb100。模糊控制器，采用二输入三输出的形式，即以误差e(t)和误差变化率ec(t)作为输入，以pid控制器三个参数kp、ki和kd的修正值δkp、δki和δkd作为输出。pid控制器的参数kp、ki和kd的初始值由烟花算法在线优化确定，修正值δkp、δki和δkd由模糊控制器输出；pid控制器的输出量u(t)转换成pwm占空比信号后作为led路灯调光电路的输入，动态调节led路灯的输出功率；pid控制器的输出量u(t)转换成pwm占空比的范围为[0,1]。烟花算法在线优化模糊pid控制器参数步骤如下：(1)初始化系统参数，包括烟花群体规模m、烟花成员维数n，即待优化参数项数、烟花成员的初始位置、爆炸半径及爆炸火花数调节常数、最大迭代次数和优化精度等参数；令迭代代数t＝1；(2)根据烟花成员位置，构建模糊pid控制器模型；根据目标函数f(t)评价各烟花成员的适应值f；(3)根据适应度值产生爆炸火花和高斯变异火花，从现有烟花成员及新产生的火花成员中择优选取规模为m的个体作为下一代烟花种群成员；(4)令迭代次数t＝t+1；(5)计算烟花群体的最优解，判定迭代次数和最优适应度值是否满足要求，如果满足则停止搜索，否则返回(2)；(6)利用fwa优化算法得到的n项最优参数值确定模糊pid控制器模型，控制器输出量u(t)转换成pwm占空比，动态调节led路灯的输出功率。基于烟花算法-自适应模糊pid的led路灯智能控制装置，包括车辆信息实时检测模块、路面照度实时检测模块、主路灯智能控制终端、无线数据传输模块、从路灯控制终端；车辆信息实时检测模块、路面照度实时检测模块分别连接主路灯智能控制终端；主路灯智能控制终端再依次连接无线数据传输模块、无线连接从路灯控制终端；主路灯智能控制终端包括主路灯智能控制系统、主路灯调光电路；从路灯控制终端包括从路灯控制系统和从路灯调光电路；主路灯位于道路支路或次干路的起始位置。主路灯智能控制系统，采用模糊pid控制方式，采用多跳接力方式无线传输给多盏从路灯，并采用pwm调光技术通过主路灯调光电路动态调节主路灯的输出功率。本发明有机融合了模糊控制鲁棒性好和烟花算法优化能力强等优点，一方面，较传统的pid控制方式更为灵活稳定；另一方面，无需依赖经验设置，采用烟花算法对控制系统关键参数进行在线优化，避免了由于专家经验的主观性和现有数据的滞后性造成的负面影响，更好满足了控制系统的稳定性、快速性和准确性等性能要求。通过对城市道路支路(或次干路)路面照度进行智能调光，解决了现有城市道路路灯照明系统存在的智能化程度低和能源浪费大等不足。在符合国家行业标准规定照度的前提下，可有效降低城市道路照明能耗、提高路灯使用寿命，实现城市道路照明管理的自动化、智能化与网络化。实施城市道路照明智能化节能改造，具有以下几方面优势：1)提升照明质量及节能效果；2)实现路灯的智能调光，保持照度的均匀一致性；3)有利于延长led路灯的使用寿命；4)易于实现照明管理的自动化、智能化与网络化。附图说明图1是本发明中led路灯智能控制系统的结构框图；图2是本发明中led路灯智能控制控制系统仿真模型；图3是本发明中led路灯智能控制装置的结构示意图；图4是本发明中烟花算法优化模糊pid控制器参数流程框图；图5是本发明中模糊控制器e、ec和δkp的隶属函数。具体实施方式下面结合附图并通过实施例对本发明作进一步的详细说明，以下实施例是对本发明的解释而发明并不局限于以下实施例。参见图1至图5所示，基于烟花算法-自适应模糊pid的led路灯智能控制方法，根据路面的车辆实时信息和路面照度实时信息，采用模糊pid控制方式，并用烟花算法在线优化控制系统关键参数，采用模糊pid控制方式，并用烟花算法在线优化控制系统参数，动态调节led路灯的输出功率；模糊pid控制系统包括模糊控制器和pid控制器；烟花算法在线优化pid控制器的初始参数和模糊控制器的隶属度函数参数；根据路面车辆实时信息和路面照度实时信息，分析计算当前的路面期望照度值er(t)，路面期望照度值er(t)与路面照度实际值eout(t)构成误差e(t)；即e(t)＝er(t)-eout(t)；模糊控制器的输入量为误差e(t)和误差变化率ec(t)，经模糊化、模糊推理和解模糊化后得出输出量为δkp、δki和δkd，用于对pid控制器的三个参数kp、ki、和kd进行自适应整定；误差变化率ec(t)，ec(t)＝de(t)/dt；用于参数调整的模糊控制器采用二输入三输出的形式，即以误差e(t)和误差变化率ec(t)作为输入，以pid控制器三个参数kp、ki和kd的修正值δkp、δki和δkd作为输出。设定路面照度的变化范围为[0,30](lx)，相应照度变化率的变化范围为[-1,1](lx/s)。输入量e(t)和ec(t)，经量化因子作用后得到模糊化变量e和ec。e、ec以及δkp、δki和δkd的模糊子集均为{nb，nm，ns，ze，ps，pm，pb}。经线性变换处理，e、ec和δkp的论域均为[-5,5]，δki和δkd的论域均为[-3,3]。模糊控制器的隶属度函数参数由烟花算法在线优化确定。表1为δkp模糊控制规则，表2为δki模糊控制规则，表3为δkd模糊控制规则。pid控制器的输入量为误差e(t)，输出量u(t)转换成pwm占空比后作为led路灯调光电路的输入；pid控制器的参数kp、ki和kd的初始值由烟花算法在线优化确定，修正值δkp、δki和δkd由模糊控制器输出；pid控制器的输出量u(t)转换成pwm占空比后作为led路灯调光电路的输入，动态调节led路灯的输出功率；pid控制器的输出量u(t)转换成pwm占空比的范围为[0,1]。利用烟花算法在线优化pid控制器参数kp、ki和kd的初始值以及模糊控制器的隶属度函数参数：采用定义的目标函数f(t)计算适应值f，作为判断烟花算法当前输出参数好坏的唯一标准；按照烟花算法的优化机理不断调整被优化的参数值，经过优化后得出一组最优pid控制器的三个参数kp、ki和kd初始值和模糊控制器的隶属度函数参数值，使优化后的目标函数f(t)的适应值f最小，实现动态调节led路灯的输出功率；其中：路面车辆实时信息，通过车辆信息实时检测模块和车辆信息检测电路实现道路车辆信息的实时采集。路面照度实时信息，通过照度传感器和照度检测电路，实现路面照度信息的实时采集。车辆信息实时检测模块为多普勒传感器模块hb100。烟花算法在线优化模糊pid控制器参数步骤如下：(1)初始化系统参数，包括烟花群体规模m、烟花成员维数n，即待优化参数项数、烟花成员的初始位置、爆炸半径及爆炸火花数调节常数、最大迭代次数和优化精度等参数；令迭代代数t＝1；(2)根据烟花成员位置，构建模糊pid控制器模型；根据目标函数f(t)评价各烟花成员的适应值f；(3)根据适应度值产生爆炸火花和高斯变异火花，从现有烟花成员及新产生的火花成员中择优选取规模为m的个体作为下一代烟花种群成员；(4)令迭代次数t＝t+1；(5)计算烟花群体的最优解，判定迭代次数和最优适应度值是否满足要求，如果满足则停止搜索，否则返回(2)；(6)利用fwa优化算法得到的n项最优参数值确定模糊pid控制器模型，控制器输出量u(t)转换成pwm占空比，动态调节led路灯的输出功率。基于烟花算法-自适应模糊pid的led路灯智能控制装置，包括车辆信息实时检测模块、路面照度实时检测模块、主路灯智能控制终端、无线数据传输模块、从路灯控制终端；车辆信息实时检测模块、路面照度实时检测模块分别连接主路灯智能控制终端；主路灯智能控制终端再依次连接无线数据传输模块、无线连接从路灯控制终端；主路灯智能控制终端包括主路灯智能控制系统、主路灯调光电路；从路灯控制终端包括从路灯控制系统和从路灯调光电路；主路灯位于道路支路或次干路的起始位置。主路灯智能控制系统，采用模糊pid控制方式。本发明的仿真模型如图2所示，对于模糊pid控制方法，kp、ki和kd3个参数取值分别为3.24、8.16和1.01，根据模糊控制器输入输出变量的论域及典型等腰三角形隶属度函数特征，设置隶属度函数的34项参数。对于烟花算法-自适应模糊pid控制方法，37项参数均通过烟花算法优化获取。fwa优化算法的烟花成员规模m为40、维数n为37、爆炸半径为150及爆炸火花数调节常数为100、爆炸火花数上限和下限分别为25和1、高斯变异火花数g＝60、最大迭代次数为3000，优化精度为0.01。将烟花算法优化的模糊pid控制器参数输入控制系统仿真图中，即可得到基于烟花算法-自适应模糊pid控制策略的系统响应曲线，采用模糊pid控制策略时超调量为28.7％，上升时间为0.074s；而采用烟花算法-自适应模糊pid控制策略时超调量为6.2％，上升时间为0.056s。采用基于烟花算法-自适应模糊pid控制策略具有良好的整体优化性能，通过参数优化整定，能使系统在响应速度较快和超调量较小的前提下实现平稳收敛，整体调控效果良好。基于本发明设计了相应的led路灯智能控制系统，实现对城市道路支路路面照度的智能调光，并进行了led路灯耗能情况的测试与分析。控制对象为某城市支路上的10盏功率为40w的led路灯，测试周期为路灯照明时间相对较短的夏季某一周，统计数据为头日晚上19:00至次日凌晨4:30时间段内10盏led路灯的能耗情况。以10盏路灯在普通照明方式下一周内的日平均耗电量w0作为参照数据，分析每盏路灯工作在普通照明方式和智能控制方式下的日平均耗电量w1和w2。表4中数据为各盏路灯的w1或w2与w0的比值。如表4，统计的路灯能耗情况表明，在符合道路照明要求的前提下，采用本发明所提出的方法进行led路灯照明控制，平均能耗约为普通控制方式的85.8％，可节约14.2％的电量，有效降低了城市道路照明能耗并提高了路灯的使用寿命。烟花算法(fireworksalgorithm,fwa)在线优化pid控制器的初始参数kp、ki和kd以及模糊控制器的隶属度函数参数；两侧的隶属度函数nb和pb为直角三角形，每个隶属度函数分别有1项参数，即斜边与横坐标交点需优化，中间5个隶属度函数nm、ns、ze、ps和pm为普通三角形，每个隶属度函数分别有3项参数，即三角形3个点的横坐标，需优化；这样，共有34项隶属度函数参数(各有17项参数)需要优化。包括pid参数kp、ki和kd的3个初始值在内，需要烟花算法优化调整的参数为37项。表1δkp模糊控制规则表2δki模糊控制规则表3δkd模糊控制规则表4两种工作状态下耗能情况序号12345678910平均值普通10.02％9.72％9.85％10.31％10.39％10.27％10.19％10.03％9.57％9.65％10.00％智能8.65％8.52％8.43％8.66％8.95％8.53％8.51％8.60％8.49％8.45％8.58％当前第1页12