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　　目前，LED路燈在道路照明、城市亮化工程等領(lǐng)域中獲得了廣泛應(yīng)用，然而其控制方式多為人工控制或定時(shí)控制。這兩種控制方式簡(jiǎn)單，但存在明顯缺陷：不能根據(jù)天氣情況或外界自然光情況自動(dòng)調(diào)節(jié)LED路燈的光照強(qiáng)度，從而造成電能浪費(fèi)。為解決這個(gè)問(wèn)題，許多學(xué)者和工程師進(jìn)行了大量的研究工作，試圖降低LED路燈的能耗。
　　重慶路燈廠黃昏時(shí)分的自然光照強(qiáng)度緩慢變?nèi)?，若能根?jù)自然光的這種特征，自適應(yīng)地調(diào)節(jié)LED路燈光照逐漸變強(qiáng)，從而保持整體光照程度(LED路燈光照與自然光照之和)不變，即充分利用自然光照補(bǔ)償LED路燈，可以減少LED的能耗。在這種自適應(yīng)控制方法中，首先需要完成光照強(qiáng)度檢測(cè)、構(gòu)建光照強(qiáng)度與LED驅(qū)動(dòng)電壓的模型，從而實(shí)現(xiàn)LED路燈控制。然而實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，光照強(qiáng)度檢測(cè)傳感器輸入-輸出特性、光照強(qiáng)度與LED驅(qū)動(dòng)電壓均成非線性關(guān)系，建模不易。
　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)的逼近非線性函數(shù)能力，已廣泛應(yīng)用于系統(tǒng)建模、校正與補(bǔ)償。它可通過(guò)構(gòu)建基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光照強(qiáng)度測(cè)量逆模型(即LED光照測(cè)量輸出電壓與光照強(qiáng)度之間的函數(shù)關(guān)系)、訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲得模型參數(shù)，為L(zhǎng)ED光照強(qiáng)度自適應(yīng)控制做準(zhǔn)備。這種光照控制模型的性能主要取決于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力。因此，如何提高其泛化能力對(duì)這種光照控制模型尤為重要。系統(tǒng)先驗(yàn)知識(shí)可以通過(guò)結(jié)構(gòu)約束和權(quán)值約束實(shí)現(xiàn)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化，顯著提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力。實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，LED路燈光照測(cè)量輸出電壓隨光照強(qiáng)度增強(qiáng)而增加，即輸出電壓是光照強(qiáng)度的單調(diào)遞增函數(shù)(即一階導(dǎo)數(shù)大于0)。利用LED路燈光照測(cè)量系統(tǒng)的這種先驗(yàn)知識(shí)，構(gòu)成基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)LED路燈光照強(qiáng)度控制模型的約束條件，能夠獲得比傳統(tǒng)訓(xùn)練方法更好的訓(xùn)練效果，傳統(tǒng)方法僅利用數(shù)據(jù)樣本訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，不利用導(dǎo)數(shù)信息等先驗(yàn)知識(shí)。
　　由于引入了約束條件，此時(shí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練將是一個(gè)有條件約束問(wèn)題的求解過(guò)程，與普通神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練(即無(wú)條件約束問(wèn)題)相比，其算法要復(fù)雜的多，因此需要采用新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法。現(xiàn)有的解決約束優(yōu)化問(wèn)題的乘子法等為有條件約束的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練提供了參考。因此，利用乘子法，結(jié)合導(dǎo)數(shù)約束，提出一種基于約束條件的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CCNN)LED光照強(qiáng)度控制方法，以完成黃昏時(shí)分LED路燈光照自適應(yīng)調(diào)節(jié)，實(shí)現(xiàn)LED路燈的進(jìn)一步節(jié)能。
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