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室内照明自然采光的模糊控制

作者:时间:2011-02-28来源:网络收藏

  3. 2 器结构

  我们采用模糊统计法及专家经验法进行隶属函数的确定。控制规则的建立和参数的赋值,是在对我们选取的标准采光室的室内照度分布测量数据和复旦大学、天津大学、重庆大学等建筑院系照明研究经验基础上完成的。

  本控制器为二维器: 输入变量为误差△E 和误差的变化量为CE; 输出变量为控制量μ。

  对误差△E,误差变化量CE 及控制量μ 的模糊集定义如下:

  误差△E,误差变化量CE 及控制量μ 的模糊集均为:

  { 负大、负中、负小、零、正小、正中、正大}

  用英文字头缩写为{NB,NM,NS,0,PS,PM,PB}。

  以此建立模糊规则表如表1 所示。

表1 模糊规则控制表



  注: 表格中列CE 由0 到PB 表示照度从小变大, 由0 到NB 变化表示照度从大变小。

  表格中行△E 由0 到PB 表示照度按一定速度向照度增大的方向变化,由0 到NB 变化表示照度按一定的速度向照度减小的方向变化。

  控制量μ 表示具体调节尺度( NB,NM,NS,0,PS,PM,PB)。

  0 表示不调节,系统处于空闲即监视采样状态。

  鉴于窗帘控制的精确度要求不需要过高,因此本文并未区分误差变化中N0 ( 正零) 和P0 ( 负零) 的区别。

  3. 3 模糊规则确定

  对于误差△E,误差变化CE 和控制量μ 的论域定义如下:

  误差△E,误差变化CE 的论域都为:

  { - 5, - 4, - 3, - 2, - 1,0,1,2,3,4,5}

  μ 的论域为:

  {0,1}

  根据室内照度分布研究结果,我们将室内照度值离散化,以50lx 为梯度,划分为11 档{ - 300,- 200, - 150, - 100, - 50,0,50,100,150,200,300} ,并对应简化为E = { - 5, - 4, - 3,- 2, - 1,0,1,2,3,4,5}。当值不属于该*时,用四舍五入法将其归入最接近的整数,例如4.5 - > 5. 0,2. 7 - > 3. 0。这种粗略的模糊化方式是符合人脑对模糊信息的处理习惯的。

  其中照度在- 50 到50 之间变化时对人对室内照度变化的感受并不明显,故属于变化负小、正小。

  照度变化为150 左右时,由于个体差异,部分人的经验认为有影响,部分人认为影响不明显,但变化达到200 以上时大部分人都认为影响是明显的,故- 200, - 150, - 100 及100、150、200 为中等变化范畴,再根据经验判断每个数值的隶属度,也即其对室内照度影响的具体程度大小,具体参见表2。

表2 模糊变量E 赋值表



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