[01458176]基于LonWorks总线路灯控制系统的智能节点群系统设计与仿真研究
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所属行业:
控制系统
类型:
非专利
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技术详细介绍
课题研究将一种基于LonWorks现场总线技术的路灯照明监控系统智能节点群系统改良了以往仅仅依靠单个节点来完成所有工作任务的模式,利用LonWorks通信的高效性与实时性,采用多个节点构成有机的智能节点群系统来共同配合完成监控功能,加快了任务运行速度,提高了系统的工作效率。其创新点在于:在LonWorks监控网络结构设计上,充分利用LonWorks通信的高效性与实时性,提出采用多个节点构成有机的智能节点群系统来共同配合完成路灯的监控功能。在路灯照度控制器设计上针对路灯照度模型的非线性、时变性、大滞后、多干扰、多耦合等特点,首先采用神经网络进行模型辨识,进而根据辨识模型特点提出将自适应能力和鲁棒性更强的单神经元PID控制算法应用于路灯照度智能控制中的“软件”实现方案。在路灯照度单神经元PID控制器参数优化中,采用近几年最新兴起的寻优速度更快且不会陷入局部极值和错过最优解的、全局搜索能力更强的SFLA(混洗蛙跳算法)对单神经元PID控制器中的神经元比例系数和学习速率进行离线寻优。该项技术具有广阔的应用前景。
课题研究将一种基于LonWorks现场总线技术的路灯照明监控系统智能节点群系统改良了以往仅仅依靠单个节点来完成所有工作任务的模式,利用LonWorks通信的高效性与实时性,采用多个节点构成有机的智能节点群系统来共同配合完成监控功能,加快了任务运行速度,提高了系统的工作效率。其创新点在于:在LonWorks监控网络结构设计上,充分利用LonWorks通信的高效性与实时性,提出采用多个节点构成有机的智能节点群系统来共同配合完成路灯的监控功能。在路灯照度控制器设计上针对路灯照度模型的非线性、时变性、大滞后、多干扰、多耦合等特点,首先采用神经网络进行模型辨识,进而根据辨识模型特点提出将自适应能力和鲁棒性更强的单神经元PID控制算法应用于路灯照度智能控制中的“软件”实现方案。在路灯照度单神经元PID控制器参数优化中,采用近几年最新兴起的寻优速度更快且不会陷入局部极值和错过最优解的、全局搜索能力更强的SFLA(混洗蛙跳算法)对单神经元PID控制器中的神经元比例系数和学习速率进行离线寻优。该项技术具有广阔的应用前景。