流动空间人工光环境优化与节能控制研究

流动空间光环境服务于人车的通行，优化流动空间人工光环境并实施照明节能是提高交通安全、降低照明能耗的关键。因此，研究流动空间人工光环境的优化与节能控制具有重要的理论价值和现实意义。本项目拟以流动空间中最复杂的公路隧道人工光环境控制为主要研究对象，采用理论分析和实验研究相结合的方法，系统分析和研究人(视觉)、流动空间环境和照明系统之间的相互影响规律和作用机制，确立影响人工光环境控制的环境因素主因子及其权重，建立环境信息模型；揭示视觉特性与亮度及分布变化的非线性关系，阐明外界信息对视觉变化的影响机理和表现形式，建立视觉变化在线预测模型；基于环境信息模型和视觉预测模型，建立适应环境变化和视觉特性的人工光环境控制策略，并动态调整照明系统的照明亮度水平及分布，实现光环境、视觉适应性和照明节能之间的协调控制和最优化。研究成果为提高流动空间人工光环境的智能控制水平和照明节能效果提供理论指导和技术创新。

课题组按照项目计划书的要求，按时完成了课题的研究工作，实现了预期的研究成果。完成情况简述如下：.通过对现有照明控制系统的分析及光环境优化控制需要的研究，提出了具有现场控制层、监控管理层和集群管理层三个层次的可扩展的控制系统体系结构，并依据此体系结构搭建了以DCS控制站为核心的光环境参数采集和控制实验平台；通过研究图像和亮度之间的内在关系，提出了一种自适应步长的曝光算法，实现了基于图像处理的亮度信息在线测量；针对环境参数获取过程中存在离群数据而影响样本数据完整性和一致性问题，提出了一种基于改进粒子群优化算法的高维空间离群点检测算法，保证了数据的有效性，并采用基于概念图的倾向性信息过滤技术，提高了数据处理效率；通过分析光环境评价中的主客观因素，将表征视觉特性的亮度、色温和眩光等客观因素与反应心理感受的私密感、拥挤感和方向感等主管因素纳入评价指标中，构建评价指标体系和评价语集，采用模糊综合评价模型，实现了光环境的合理评价；针对流动空间出入口的明暗适应问题，提出了基于软测量技术的检测方法，实现视觉变化的在线测量，拓展了视觉理论在人工光环境控制中的应用；通过分析局部光环境控制方式和策略，提出了基于区域图像目标检测的光环境细化控制方法，实现了光源定位和局部光环境的优化控制；针对地下空间光环境的特殊性，提出了基于模糊最小二乘支持向量机(FLS-SVM)的空间环境评判算法，实现了光环境依据空间客观环境动态调控和照明节能的目的；针对地下流动空间封闭、容易迷失方向的问题，提出了灯光引导的人员疏散路径优化算法，以达到缩短疏散路径、提高疏散效率的目的。.通过上述内容的研究，构建了流动空间人工光环境控制的理论模型，形成了较为完备的支持自适应控制的光环境控制系统的体系架构，为流动空间人工光环境的设计和优化控制提供了理论依据和技术手段。主要研究成果如下：.在国内外学术期刊及相关国际会议上发表《基于图像处理和神经网络的光环境优化控制研究》等科研论文11篇；授权发明专利1项，授权实用新型专利3项；获西安市科技进步二等奖1项。课题组在该研究领域培养了闯家亮、黄璐等研究生7名。研究成果可用于指导人工光环境控制系统性能算法的优化设计，对提升光环境质量，改善光环境控制系统性能有明显的理论价值和实际意义。