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体育馆照明节能控制的研究

来源:论文学术网
时间:2024-08-20 12:11:19
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体育馆照明节能控制的研究【摘要】:节约能源是一个传统的话题。近年来对于节能问题的探讨也越来越多,这是由于地球资源有限,而且减少的越来越快。目前电能还主要依靠自然能源转化。所以节约电

【摘要】: 节约能源是一个传统的话题。近年来对于节能问题的探讨也越来越多,这是由于地球资源有限,而且减少的越来越快。目前电能还主要依靠自然能源转化。所以节约电能就是在一定程度上节约自然资源。照明用电量在总耗电量中的比例很大,所以进行照明节能控制是很有实际意义的。 随着08年奥运会的临近,我国体育场馆的建设也进入到了高速发展的阶段。对体育场馆照明节能的控制是十分具有实际意义的,这样既可以减少电能的消耗,节约电费;又可以降低对灯具的损耗,提高灯具使用寿命,也可以节省投入资金。 本文研究的目的就是要开发一种智能的照明控制器,可以完成电压预测和提前调节照度等功能,即把电压波动对照明质量的影响降到最小,并达到节能目标。论文分别从课题背景、方案论证、系统软硬件设计、控制算法研究展开说明。在方案论证部分,作者首先对体育馆照明光源的选择进行了研究,从而选定利用高压钠灯作为照明光源。然后又列举了国内外几种主要的调压方式,对它们作了充分的比较,并且选择了一种智能调压方式。在硬件设计方面,作者对控制系统的主要电路进行介绍,并且给出了电路形式、工作原理和所完成的功能。对于控制电路的核心,二进制调压器作了十分详细的解释说明工作,并给出设计计算过程。在软件设计方面,论文结合硬件的工作方式和算法的实现步骤给出了程序的流程图。在论文中最重要的算法研究部分,作者首先对电压预测的合理性与可行性进行了论证。之后又对预测工具神经网络和所用到的算法进行了阐述,而后对于预测模型的建立和其在MATLAB上的仿真进行详细的解释说明。通过对两种训练算法的比较,本文采用了LM算法来进行神经网络的训练。最后作者给出了仿真结果分析,证明了神经网络预测的有效性和实用性。 本论文通过研究证明了此种照明控制方式的实时性、可靠性。从理论与实际结果来看能够满足体育场馆照明系统的节能控制要求。可见本研究对于体育馆照明节能控制是十分有意义的,并可以在各种照明系统进行扩展与推广。 【关键词】:节能 照明控制 调压 神经网络 预测
【学位授予单位】:哈尔滨工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2006
【分类号】:TM923
【目录】:
  • 摘要4-5
  • Abstract5-9
  • 第1章 绪论9-15
  • 1.1 课题背景9-10
  • 1.2 绿色照明节能方式研究10-12
  • 1.3 体育场馆照明要求12-14
  • 1.4 本论文主要工作内容14
  • 1.5 本章小结14-15
  • 第2章 方案论证15-23
  • 2.1 照明光源的选择15-18
  • 2.1.1 实验条件15-16
  • 2.1.2 高压钠灯发光的能效比实验研究16-17
  • 2.1.3 金属卤化物灯发光的能效比实验研究17-18
  • 2.2 国内外照明节能控制设备的性能比较18-21
  • 2.3 总体方案21-22
  • 2.4 本章小结22-23
  • 第3章 系统的组成及其工作原理23-37
  • 3.1 系统硬件设计方案的选择23
  • 3.2 主控制电路23-24
  • 3.3 稳压器的控制系统模型24-29
  • 3.3.1 电路分析25-26
  • 3.3.2 调压主电路设计26-28
  • 3.3.3 主电路参数计算28-29
  • 3.4 直流供电电路设计29-30
  • 3.5 电流同步过零检测电路30-31
  • 3.6 晶闸管触发电路31-32
  • 3.7 电压电流采样电路32-33
  • 3.8 无功补偿电路33-36
  • 3.9 串口电平转换电路36
  • 3.10 本章小结36-37
  • 第4章 基于神经网络的调光控制研究37-53
  • 4.1 神经网络相关理论37-45
  • 4.1.1 人工神经元基本原理38-39
  • 4.1.2 反向传播BP网络算法及其改进39
  • 4.1.3 误差逆传播校正方法39-42
  • 4.1.4 BP网络的学习过程42-43
  • 4.1.5 LM算法43-45
  • 4.2 神经网络预测应用45-52
  • 4.2.1 样本数据的选择和组织46
  • 4.2.2 网络结构与建立46-47
  • 4.2.3 系统仿真47-49
  • 4.2.4 结果分析49-52
  • 4.3 本章小结52-53
  • 第5章 系统软件设计53-59
  • 5.1 主程序流程图53-54
  • 5.2 调压子程序54-55
  • 5.3 A/D转换子程序55-56
  • 5.4 串行通讯子程序56
  • 5.5 神经网络算法程序56-57
  • 5.6 本章小结57-59
  • 结论59-61
  • 参考文献61-64
  • 附录64-68
  • 致谢68


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