智慧路灯控制系统设计与算法研究
这是一篇关于NB-IoT,智慧路灯,模糊控制,节能控制的论文, 主要内容为在物联网技术飞速发展的今天,我国城市照明的管理正逐步朝着精细化和智能化方向迈进。在这样的背景之下,智慧路灯应运而生,其作为智慧城市的组成部分,以智能、节能的特性为城市照明的管理提供了新的思路。然而,目前大部分城市的照明系统仍采用较为传统的控制方式,使用定时控制、依靠人工巡检、计算机监控等,这些监控和管理模式缺乏灵活性。因此,针对传统照明系统存在的管理技术落后、照明效率不高、能源消耗过度等问题,本文对智慧路灯控制系统进行研究,实现对城市照明的智能管理。首先,本文对智慧路灯控制系统的总体方案进行了设计,明确了系统的功能需求及整体架构,系统组成包括感知层、传输层、平台层和应用层,具体又分为智慧路灯终端、窄带物联网(Narrow Band Internet of Things,NB-IoT)通信模块、物联网平台和客户端应用软件。按照系统架构,分别对各部分进行了设计开发,完成了路灯硬件实物的搭建,编写程序实现了传感器数据采集及上传,完善了平台层的功能,利用Java语言编写了手机应用程序,最终完成了智慧路灯端到端的集成开发。然后,本文提出了一种智慧路灯节能控制算法,引入金枪鱼群算法优化长短期记忆(Tuna Swarms Optimize Long and Short-Term Memory,TSO-LSTM)模型预测短时车流量,结合光照强度模糊控制器和车流量模糊控制器对路灯整体光效进行控制,并在MATLAB软件中,完成车流量预测算法的训练及双模糊控制器的设计。最后,对智慧路灯控制系统各部分进行功能测试,结果表明各部分均能正常工作,智慧路灯终端的传感器可以成功采集到数据,并且终端与云平台之间能够正常通信,手机应用程序也可获取到路灯终端相关信息并能远程控制路灯的开关状态,达到了预期的效果。接着在MATLAB软件中,对设计的节能控制算法进行仿真,并与传统路灯控制方式所消耗的电能进行对比,最终计算出基于双模糊控制的路灯比全夜灯节省44.03%电能,比隔亮灯节省20.74%电能,验证了该方案在照明系统中具有一定可行性。
基于LoRa的智慧路灯控制系统设计与实现
这是一篇关于LoRa,智慧路灯,STM32,模糊控制,控制系统的论文, 主要内容为路灯作为城市基础设施建设中重要的组成部分,在完成基本照明任务的同时如何实现科学化、智能化的管理受到了业界的普遍关注。传统的路灯控制方式存在资源浪费、管理效率低等诸多问题:一方面在人员活动较少的时间段、区域内,路灯持续满额状态工作,浪费了大量的电力资源;另一方面,传统的路灯控制系统不具备无线通信和智能控制功能,需要人工控制、管理和检修,导致工作效率较低,管理模式混乱。本文摒弃粗糙的路灯管理模式,提出一种精细化、智能化的路灯控制系统。该系统由现场系统和远程控制平台组成,现场系统包含集中控制器部分、单灯控制部分、传感器部分、无线传输部分,远程控制平台主要负责现场系统的管理与控制,包含故障信息处理、路灯监控等功能。现场系统将嵌入式系统技术与无线通信技术相结合,以STM32为核心设计集中控制器,采用本文提出的Lo Ra速率自适应算法实现集中控制器与单灯控制器之间的一对多无线通信,有效地提高了无线通信的效率,使本系统在复杂工作场景下依然保持通信稳定。设计了Modbus总线和通信协议,集中控制器通过Modbus总线采集各个传感模块的环境参数信息,并根据环境参数结合本文提出的基于模糊控制的综合控制策略智能调节路灯亮度,达到了智能化、节约型照明的目标。远程控制平台采用主流编程技术(Python、Maria DB、Nginx)设计实现,并通过以太网与集中控制器进行通信,实现智慧路灯系统的远程监测和控制。最后,搭建测试环境对路灯控制系统进行单机硬件测试、路灯控制策略测试、远程控制平台测试,测试结果表明该系统在可靠性、节能性以及智能控制等方面具有较强优势,能够应用于各种环境下的照明,具有较好的应用前景和市场潜力。
智慧路灯控制模块研发及其应用
这是一篇关于智慧路灯,雾计算,路灯光控模块,迁移学习,系统集成的论文, 主要内容为随着技术的发展,自动化的路灯控制已经成为智慧路灯管理的重要要求。目前利用光线传感器可以对路灯进行有效的单灯自动化控制,但是因一些衰老、损坏、污染等因素影响造成了光控路灯在普及中出现投诉率高的问题。通过雾计算在区域数据的基础上解决路灯光控调光中的实际问题,对智慧路灯控制系统的发展有一定的促进作用与现实意义。当前在路灯管理方面很多市民通过12345热线或微博等渠道反馈路灯情况,管理部门通过人工进行相应的问题处理。业务流程环境多,效率低下,人工成本高。本文研究的重点是将雾计算的理念融入传统光控,优化光控模型并利用自然语言处理技术(Natural Language Processing,NLP)结合区域舆情构建一体化平台,为智慧路灯控制全面数字化发展提供参考。本论文主要内容包括以下几个方面:1.提出了基于雾计算的路灯光控模块:该模块综合利用边缘节点解决现有智慧路灯光控设备受灰尘,落叶,光敏电阻老化、损坏而影响自动控制的问题。通过编码定位区域,获取区域路灯数据进行联合计算,将结果用于路灯光电控制系统纠偏或替代,以此解决传感器故障对路灯系统造成的影响。该模块的应用可以有效降低路灯投诉事件,减少运维频率,提升市民满意度的同时降低管理者的运营成本。2.提出了基于迁移学习Bi LSTM-CRF的故障路灯事件识别方法:分析路灯管理的各种必要因素,使用迁移学习Bi LSTM-CRF技术从舆情中识别故障路灯事件,提取事件中的相关地址信息并确定信息的有效性。通过系统对地址中的故障路灯准确定位,可以解决传统路灯故障位置信息需要运维人员二次确认的问题,提升系统效率,降低人力资源成本。3.基于微服务架构的智慧路灯控制模块实现及管理系统集成:基于微服务架构使用Spring Cloud、Kubernets、Docker等技术,将控制模块与智慧路灯控制系统进行集成,实现基于雾计算的路灯光控功能以及基于迁移学习Bi LSTM-CRF的传统路灯管理功能,提升开发效率,增强系统可用性,扩大系统管理范围,提升市民满意度。在测试中,对系统的性能和效果评价均达到预期。提升路灯自动化控制水平,降低人工成本,是智慧路灯控制系统发展的重要目标。本文主要研究传统路灯光控方法并运用迁移学习Bi LSTM-CRF技术提升智慧路灯控制系统的管理能力。
基于LoRa的智慧路灯控制系统设计与实现
这是一篇关于LoRa,智慧路灯,STM32,模糊控制,控制系统的论文, 主要内容为路灯作为城市基础设施建设中重要的组成部分,在完成基本照明任务的同时如何实现科学化、智能化的管理受到了业界的普遍关注。传统的路灯控制方式存在资源浪费、管理效率低等诸多问题:一方面在人员活动较少的时间段、区域内,路灯持续满额状态工作,浪费了大量的电力资源;另一方面,传统的路灯控制系统不具备无线通信和智能控制功能,需要人工控制、管理和检修,导致工作效率较低,管理模式混乱。本文摒弃粗糙的路灯管理模式,提出一种精细化、智能化的路灯控制系统。该系统由现场系统和远程控制平台组成,现场系统包含集中控制器部分、单灯控制部分、传感器部分、无线传输部分,远程控制平台主要负责现场系统的管理与控制,包含故障信息处理、路灯监控等功能。现场系统将嵌入式系统技术与无线通信技术相结合,以STM32为核心设计集中控制器,采用本文提出的Lo Ra速率自适应算法实现集中控制器与单灯控制器之间的一对多无线通信,有效地提高了无线通信的效率,使本系统在复杂工作场景下依然保持通信稳定。设计了Modbus总线和通信协议,集中控制器通过Modbus总线采集各个传感模块的环境参数信息,并根据环境参数结合本文提出的基于模糊控制的综合控制策略智能调节路灯亮度,达到了智能化、节约型照明的目标。远程控制平台采用主流编程技术(Python、Maria DB、Nginx)设计实现,并通过以太网与集中控制器进行通信,实现智慧路灯系统的远程监测和控制。最后,搭建测试环境对路灯控制系统进行单机硬件测试、路灯控制策略测试、远程控制平台测试,测试结果表明该系统在可靠性、节能性以及智能控制等方面具有较强优势,能够应用于各种环境下的照明,具有较好的应用前景和市场潜力。
智慧路灯控制模块研发及其应用
这是一篇关于智慧路灯,雾计算,路灯光控模块,迁移学习,系统集成的论文, 主要内容为随着技术的发展,自动化的路灯控制已经成为智慧路灯管理的重要要求。目前利用光线传感器可以对路灯进行有效的单灯自动化控制,但是因一些衰老、损坏、污染等因素影响造成了光控路灯在普及中出现投诉率高的问题。通过雾计算在区域数据的基础上解决路灯光控调光中的实际问题,对智慧路灯控制系统的发展有一定的促进作用与现实意义。当前在路灯管理方面很多市民通过12345热线或微博等渠道反馈路灯情况,管理部门通过人工进行相应的问题处理。业务流程环境多,效率低下,人工成本高。本文研究的重点是将雾计算的理念融入传统光控,优化光控模型并利用自然语言处理技术(Natural Language Processing,NLP)结合区域舆情构建一体化平台,为智慧路灯控制全面数字化发展提供参考。本论文主要内容包括以下几个方面:1.提出了基于雾计算的路灯光控模块:该模块综合利用边缘节点解决现有智慧路灯光控设备受灰尘,落叶,光敏电阻老化、损坏而影响自动控制的问题。通过编码定位区域,获取区域路灯数据进行联合计算,将结果用于路灯光电控制系统纠偏或替代,以此解决传感器故障对路灯系统造成的影响。该模块的应用可以有效降低路灯投诉事件,减少运维频率,提升市民满意度的同时降低管理者的运营成本。2.提出了基于迁移学习Bi LSTM-CRF的故障路灯事件识别方法:分析路灯管理的各种必要因素,使用迁移学习Bi LSTM-CRF技术从舆情中识别故障路灯事件,提取事件中的相关地址信息并确定信息的有效性。通过系统对地址中的故障路灯准确定位,可以解决传统路灯故障位置信息需要运维人员二次确认的问题,提升系统效率,降低人力资源成本。3.基于微服务架构的智慧路灯控制模块实现及管理系统集成:基于微服务架构使用Spring Cloud、Kubernets、Docker等技术,将控制模块与智慧路灯控制系统进行集成,实现基于雾计算的路灯光控功能以及基于迁移学习Bi LSTM-CRF的传统路灯管理功能,提升开发效率,增强系统可用性,扩大系统管理范围,提升市民满意度。在测试中,对系统的性能和效果评价均达到预期。提升路灯自动化控制水平,降低人工成本,是智慧路灯控制系统发展的重要目标。本文主要研究传统路灯光控方法并运用迁移学习Bi LSTM-CRF技术提升智慧路灯控制系统的管理能力。
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