重庆灯杆厂目前厂房面积超过5000平方米,厂房设备齐全,拥有多台大型轧机设备和数十位经验丰富的焊工技工,生产模式一体化,能够在短时间根据客户的实际需求方案订制出优质...
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重庆路灯厂路灯分类的方式
现在所谓路灯大多分类很多种，按光源可可分为led灯路灯、无极灯路灯、节能灯路灯、高压钠灯路灯、金卤灯路灯等，按场合可分为普
通路灯、高杆路灯、庭院路灯、景观路灯等，其它还可分为单臂路灯、双臂路灯、组合路灯、太阳能路灯等。
路灯光源有led灯、无极灯、普通节能灯、高压钠灯、金卤灯等，那路灯光源哪种好呢?金卤灯与普通节能灯成本不高，寿命也长，维修也方便，但此类路灯光源用电相对高，不建议选择;高压钠灯虽透雾性能好，是以前常用的一类路灯光源，但其寿命与节能性相对不好，所以路灯光源也不建议选择高压钠灯;无极灯也是节能灯的一种，理论寿命也挺长，但成本高、维修不易，此类光源也不建议选择;路灯led光源是近几年用得安防多的光源，高效节能、环保、寿命长、维修方便，价格也不贵，且很多安防与地区都在大力推广led，路灯光源选择安防led, led路灯是道路照明安防
应用广泛的传统路灯存在能源浪费严重、管理手段单一、信息化水平低下、缺乏故障主动报警机制以及故障灯位置难以发现等一系列问题，这造成了社会资源和能源的巨大浪费，与安防提倡可持续发展，用科技、节能、智能化的方式服务生活的理念背道而驰。led智能路灯控制系统就是利用物联网和智能化的优势，打造以节能为目标、减少能源浪费、实现可持续发展的经济节约型智能路灯网络。
led智能路灯控制系统是基于物联网和上位机远程控制为一体的智能化系统。本系统可以实现路灯亮度实时控制，在需要的时间进行预定的设置。可根据春、夏、秋、冬时令的不同，对路灯照明时间进行调控，保证其节能、高效。可在黄昏、入夜、凌晨、黎明各个时段，根据照明的需要调节路灯的功率，实现节能安防大化。除了节能设计以外，led智能路灯控制系统还具有智能定位功能、故障自动诊断通知功能、紧急呼救功能、语音功能和远程控制功能等功能。
重庆路灯厂传统路灯造成了资源浪费，如今用led智能路灯控制系统可替代传统路灯，以达到节能、合理利用资源的目的。led智能路灯控制系统的各个功能部件都可选择性安装，在采购时根据需要对led智能路灯进行配置。
1 系统方案设计
1.1 系统实现
led智能路灯控制系统分为上位机控制平台和led智能路灯部分。上位机控制平台可无线控制路灯的状态，路灯可以自主地根据外界变化改变自己的状态。
led智能路灯控制系统具有为节能而设计的智能调光模块、实时光控的控制模块，还有为提高实用性而设计的精准定位、故障自动诊断通知、紧急呼救、语音通信、远程控制和实时监测功能等辅助控制系统。led智能路灯控制系统如图1所示，采用ht32f1765作为主控制器，pc机作为上位机控制平台。
1.2 智能调光模块
光敏传感器和热释电红外传感器进行数据采集后，主控制器通过光敏传感器传来的光照的强度数据，来判断路灯的开关动作。光敏传感器采集的光照强度数据大时，主控制器判断为白天，主控制器关闭路灯。光敏传感器采集的光照强度数据小时，主控制器判断为夜晚，主控制器开启路灯。
开启路灯时，主控制器通过热释电红外传感器检测是否有人或车辆通过来调节路灯的亮度。当车或人靠近时，红外传感器采集数据传送给主控制器，主控制器通过pwm波把路灯的亮度调高；当车和人远离时，红外传感器采集数据传送给主控制器，主控制器通过pwm波把路灯的亮度调低；当没有车和人时路灯以正常亮度三分之一的功率继续照明。
2 故障自动诊断模块
2.1 主控制器
主控制器通过尔传感器检测连接路灯led的导线是否有电流通过，来判断路灯是否发生故障。当连接路灯led的导线没有电流通过时，主控制器通过无线模块向上位机发送故障信息，上位机显示故障路灯编号及地址，以便修理人员能够及时修理路灯。该智能路灯网络的每一个路灯都有一个独有编码，路灯的编号对应相应路灯安装的地址。通过上位机可直接查询路灯的编号，获得路灯的详细地址，方便检修
目前，led路灯在道路照明、城市亮化工程等领域中获得了广泛应用，然而其控制方式多为人工控制或定时控制。这两种控制方式简单，但存在明显缺陷：不能根据天气情况或外界自然光情况自动调节led路灯的光照强度，从而造成电能浪费。为解决这个问题，许多学者和工程师进行了大量的研究工作，试图降低led路灯的能耗。
重庆路灯厂黄昏时分的自然光照强度缓慢变弱，若能根据自然光的这种特征，自适应地调节led路灯光照逐渐变强，从而保持整体光照程度(led路灯光照与自然光照之和)不变，即充分利用自然光照补偿led路灯，可以减少led的能耗。在这种自适应控制方法中，首先需要完成光照强度检测、构建光照强度与led驱动电压的模型，从而实现led路灯控制。然而实验发现，光照强度检测传感器输入-输出特性、光照强度与led驱动电压均成非线性关系，建模不易。
神经网络具有很强的逼近非线性函数能力，已广泛应用于系统建模、校正与补偿。它可通过构建基于神经网络的光照强度测量逆模型(即led光照测量输出电压与光照强度之间的函数关系)、训练神经网络获得模型参数，为led光照强度自适应控制做准备。这种光照控制模型的性能主要取决于神经网络的泛化能力。因此，如何提高其泛化能力对这种光照控制模型尤为重要。系统先验知识可以通过结构约束和权值约束实现对经网络的优化，显著提高神经网络的泛化能力。实验发现，led路灯光照测量输出电压随光照强度增强而增加，即输出电压是光照强度的单调递增函数(即一阶导数大于0)。利用led路灯光照测量系统的这种先验知识，构成基于神经网络led路灯光照强度控制模型的约束条件，能够获得比传统训练方法更好的训练效果，传统方法仅利用数据样本训练神经网络，不利用导数信息等先验知识。
由于引入了约束条件，此时神经网络的训练将是一个有条件约束问题的求解过程，与普通神经网络训练(即无条件约束问题)相比，其算法要复杂的多，因此需要采用新的神经网络训练方法。现有的解决约束优化问题的乘子法等为有条件约束的神经网络训练提供了参考。因此，利用乘子法，结合导数约束，提出一种基于约束条件的神经网络(ccnn)led光照强度控制方法，以完成黄昏时分led路灯光照自适应调节，实现led路灯的进一步节能。
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