摘要: 自然采光是建筑節(jié)能照明的重要方面，合理利用自然光，在節(jié)能基礎上保證室內(nèi)光環(huán)境的舒適度成為目前研究熱點之一。但是自然光具有隨機性、多變性、易干擾性，其應用與控制較為復雜。本文嘗試將模糊控制策略應用于自然光照明領域，模糊控制不依賴模型，并具有較強的抗干擾性，對于多因素變量下的模型不確定情況有很好的控制效果。另外，本文根據(jù)人體工效學思想確定模糊規(guī)則，使遮光百葉的控制更接近人對自然光的判斷，更符合人們生活習慣。

　　1 引言

　　從遠古的篝火、油燈到蠟燭、白熾燈，再到今天千家萬戶的熒光燈，人類已經(jīng)基本適應了人工光源的室內(nèi)照明環(huán)境。但是由于千萬年來的環(huán)境影響，自然光仍然是人類最習慣、感覺最舒適的光源，自然采光一直受到建筑師和照明設計師的高度重視。當今社會建筑的節(jié)能環(huán)保需求更對自然采光照明提出了進一步的要求。《建筑采光設計標準》

　　中的國家技術(shù)經(jīng)濟政策指出: 建筑設計要充分利用天然光，創(chuàng)造良好的光環(huán)境。

　　對室內(nèi)照明自然采光的研究具有重要的意義:

　　(1) 資料表明，照明用電占整個商業(yè)建筑能耗的25 － 40% ，而自然采光在特定的情況下可以節(jié)省52% 的照明用電，大大節(jié)約了能源。

　　(2) 相關(guān)研究表明，人在自然光條件下工作，可以增加滿意度和提高工作效率。保證正常的生理節(jié)奏，防止季節(jié)性情緒失調(diào)等癥狀。

　　(3) 自然采光的工作照度水平及其均勻度對視覺疲勞有著重要影響。

　　目前對自然采光的研究主要集中在CIE 標準天空模型、建筑及照明自動控制方面。由于自然光具有隨機性、易變性，而且應用場所的格局、朝向具有多樣性，因此本文引用模糊控制的方式，結(jié)合人體工效學思想，探測窗臺內(nèi)外關(guān)鍵點照度值，對自然光變化進行了模糊邏輯推理判斷，使遮光器件的調(diào)節(jié)更合理更人性化。同時區(qū)別于一般窗簾僅在高度維度上的控制，增加了對百葉角度的控制，控制自然光進入室內(nèi)的強度及角度，合理的進行自然采光，以提高辦公效率及辦公環(huán)境的舒適度，增加居住工作人員對室內(nèi)環(huán)境的滿意度。

　　2 模糊控制理論

　　模糊控制是以模糊*論、模糊語言變量及模糊邏輯推理為基礎的一種計算機數(shù)字控制。能避開對象的數(shù)學模型，將模糊控制器輸入量的確定值轉(zhuǎn)換為相應模糊語言變量值，此相應語言變量值均由對應的隸屬度來定義，適用于不易獲得精確數(shù)學模型的被控對象，其結(jié)構(gòu)參數(shù)不是很清楚，或難以求得，只要求掌握操作人員或領域?qū)＜业慕?jīng)驗或知識。作為一種語言變量控制器，其控制規(guī)則只用語言變量形式定性的表達，構(gòu)成了被控對象的模糊模型。

　　模糊控制的基本原理由圖1 表示，其核心部分為模糊控制器，即將輸入變量模糊化和輸出變量的去模糊化過程，如圖虛線框中部分所示。計算機通過采樣獲得控制量的精確值，然后將此量與給定值比較得到的誤差信號E。一般選取誤差信號E 作為模糊控制器的輸入量。把誤差信號的精確量進行模糊化，用相應的模糊語言表示。得到誤差E 的模糊語言*的一個子集e。在有e 和模糊規(guī)則R( 模糊關(guān)系) 根據(jù)推理的合成規(guī)則進行模糊決策，得到模糊控制量u 為：

　　綜上，模糊控制可以概括為以下步驟:

　　(1) 確定系統(tǒng)輸入變量，并將輸入變量的精確值模糊化;(2) 定義模糊子集;(3) 建立模糊規(guī)則并確定隸屬度函數(shù);(4) 計算得到輸出變量并進行去模糊化處理。

圖1 模糊控制系統(tǒng)原理圖

　　3 室內(nèi)自然采光模糊控制策略

　　3. 1 控制策略

　　本系統(tǒng)采用側(cè)窗采光系統(tǒng)，即在房間的一側(cè)或兩側(cè)上開采光窗口， 使用可調(diào)節(jié)百葉窗， 采用Delphi 法( 專家法)對遮光百葉進行自然采光模糊控制，解決自然光隨機性、干擾因素多等問題。

　　自然光的影響因素較為復雜，很多干擾難以用數(shù)學算式統(tǒng)一表達。夏天太陽太強烈時，過度的自然光容易引起不舒適; 云朵飄過、樹影浮動都會對自然光照度有較大影響，如果及時反應，遮光百葉需要頻繁地轉(zhuǎn)動，有時噪音比較大，影響室內(nèi)人員工作和休息。因此本系統(tǒng)引入人體工效學思想，結(jié)合模糊邏輯推理，合理控制遮光百葉的調(diào)節(jié)。

　　我們首先對側(cè)窗采光系統(tǒng)進行室內(nèi)照度分布測量，分析典型晴天、陰天等天氣情況下一天中室內(nèi)的照度分布及照度變化情況，并總結(jié)其規(guī)律，找到能反映當前室內(nèi)照度與外界天氣情況以及窗臺照度關(guān)系的一個或幾個點，并定義為關(guān)鍵點，探測關(guān)鍵點的照度值以及照度值變化和變化快慢，從而對百葉角度βb 進行調(diào)節(jié)( 以5 度為最小調(diào)節(jié)量)。

　　針對直射光，我們設定一個閾值，當光照強度超過閾值時，拒絕自然采光。自然光較強時( 水平遮陽百葉) 將直射日光反射到頂棚區(qū)域，形成漫反射，既保證了照度均勻以及人員與外界的視覺溝通，又避免了眩光。當且僅當太陽光的變化情況達到了我們需要的調(diào)節(jié)的范圍內(nèi)電動百葉才做出反應。如果照度變化發(fā)生且變化較慢時，做出百葉調(diào)節(jié)，照度值增加則百葉角度變小，照度值減小則百葉角度變大以增加采光; 如果照度變化且變化快時，判斷為云朵或者樹影干擾，不做出窗簾調(diào)節(jié)。

　　3. 2 模糊控制器結(jié)構(gòu)

　　我們采用模糊統(tǒng)計法及專家經(jīng)驗法進行隸屬函數(shù)的確定?？刂埔?guī)則的建立和參數(shù)的賦值，是在對我們選取的標準采光室的室內(nèi)照度分布測量數(shù)據(jù)和復旦大學、天津大學、重慶大學等建筑院系照明研究經(jīng)驗基礎上完成的。

　　本控制器為二維模糊控制器: 輸入變量為誤差△E 和誤差的變化量為CE; 輸出變量為控制量μ。

　　對誤差△E，誤差變化量CE 及控制量μ 的模糊集定義如下:

　　誤差△E，誤差變化量CE 及控制量μ 的模糊集均為:

　　{ 負大、負中、負小、零、正小、正中、正大}

　　用英文字頭縮寫為{NB，NM，NS，0，PS，PM，PB}。

　　以此建立模糊規(guī)則表如表1 所示。

表1 模糊規(guī)則控制表

　　注: 表格中列CE 由0 到PB 表示照度從小變大， 由0 到NB 變化表示照度從大變小。

　　表格中行△E 由0 到PB 表示照度按一定速度向照度增大的方向變化，由0 到NB 變化表示照度按一定的速度向照度減小的方向變化。

　　控制量μ 表示具體調(diào)節(jié)尺度( NB，NM，NS，0，PS，PM，PB)。

　　0 表示不調(diào)節(jié)，系統(tǒng)處于空閑即監(jiān)視采樣狀態(tài)。

　　鑒于窗簾控制的精確度要求不需要過高，因此本文并未區(qū)分誤差變化中N0 ( 正零) 和P0 ( 負零) 的區(qū)別。

　　3. 3 模糊規(guī)則確定

　　對于誤差△E，誤差變化CE 和控制量μ 的論域定義如下:

　　誤差△E，誤差變化CE 的論域都為:

　　{ － 5， － 4， － 3， － 2， － 1，0，1，2，3，4，5}

　　μ 的論域為:

　　{0，1}

　　根據(jù)室內(nèi)照度分布研究結(jié)果，我們將室內(nèi)照度值離散化，以50lx 為梯度，劃分為11 檔{ － 300，－ 200， － 150， － 100， － 50，0，50，100，150，200，300} ，并對應簡化為E = { － 5， － 4， － 3，－ 2， － 1，0，1，2，3，4，5}。當值不屬于該*時，用四舍五入法將其歸入最接近的整數(shù)，例如4.5 － > 5. 0，2. 7 － > 3. 0。這種粗略的模糊化方式是符合人腦對模糊信息的處理習慣的。

　　其中照度在－ 50 到50 之間變化時對人對室內(nèi)照度變化的感受并不明顯，故屬于變化負小、正小。

　　照度變化為150 左右時，由于個體差異，部分人的經(jīng)驗認為有影響，部分人認為影響不明顯，但變化達到200 以上時大部分人都認為影響是明顯的，故－ 200， － 150， － 100 及100、150、200 為中等變化范疇，再根據(jù)經(jīng)驗判斷每個數(shù)值的隸屬度，也即其對室內(nèi)照度影響的具體程度大小，具體參見表2。

表2 模糊變量E 賦值表

　　CE 所對應的*{ － 5， － 4， － 3， － 2， － 1，0，1，2，3，4，5} 分別表示照度單位采樣時間內(nèi)的變化情況。照度減小的程度從大到小對應－ 5 到－ 4; 照度增大的程度從大到小對應1 到5。用來反映誤差的變化趨勢及變化程度，從而判斷照度的變化是干擾還是不可逆轉(zhuǎn)的改變。依據(jù)照度差值的變化，以及工效學中人對于照度感受值的體驗，可以確定照度變化值的CE 賦值表。其中的誤差的變化CE 由dE/dt得到，引入原理如圖2 所示：

　圖2 誤差引入原理圖

　　ShannON 采樣定理指出采樣周期的上限為：

　　ωmax為采樣信號的上限角頻率， 在此范圍中，采樣周期越小就越接近連續(xù)控制，但考慮到電動窗簾的響應時間，本文將采樣頻率定為5 次/ 分鐘，T= 12s。

　　3. 4 模糊規(guī)則的合成

　　根據(jù)模糊數(shù)學計算法則及合成規(guī)則，設合成后的控制規(guī)則隸屬函數(shù)為μ ( u)。

　　由于控制量μ 的*U 在本設計中論域為經(jīng)典*的論域{ 0，1 } ， 故經(jīng)公式4 合成， 同時結(jié)合實際情況和經(jīng)驗值調(diào)整后得到如表3 所示。

表3 窗簾模糊控制規(guī)則賦值表

　　輸出量的去模糊化采用最大從屬度法，并結(jié)合具體控制方式模糊*被精確化，由此可得執(zhí)行結(jié)果，選擇是否對窗簾進行調(diào)節(jié)。

　　3. 5 系統(tǒng)模糊控制流程

　　根據(jù)上述模糊規(guī)則的設置，我們設計了如下圖3 所示的模糊控制程序流程圖。

圖3 模糊控制系統(tǒng)流程圖

　　系統(tǒng)首先對關(guān)鍵點照度進行監(jiān)控，當照度發(fā)生變化時，通過模糊判斷該變化是干擾量還是需要調(diào)節(jié)的變量。首先以一分鐘為時間節(jié)點，主控單元通過傳感器獲得五次采樣的照度值。通過依次計算相鄰兩個數(shù)據(jù)之間的差值，判斷照度的大小變化。差值為正表示照度變大，差值為負表示照度變小。僅當五次的變化同為正或同為負時，也即一分鐘內(nèi)照度的變化趨勢一致時，用第五次采樣的值與第一次采樣的照度值之差作為CE 的值。用五次差值的平均值作為模糊規(guī)則中的ΔE。根據(jù)前面規(guī)定的模糊控制規(guī)則，程序可以通過調(diào)用相應的窗簾調(diào)節(jié)子程序完成相應的調(diào)節(jié)動作。

　　根據(jù)上述程序流程，在每次模糊判別的子程序中，系統(tǒng)通過判斷照度誤差△E，誤差變化情況CE的值，判別當前室外照度變化是否屬于外界干擾，若不屬于干擾應采取何種調(diào)節(jié)方式。輸出量的去模糊化采用最大從屬度法，具體表現(xiàn)為當時進行調(diào)節(jié)，并結(jié)合具體控制方式模糊*被精確化，其執(zhí)行結(jié)果如表4 所示。

表4 模糊控制子程序執(zhí)行結(jié)果表

　　實驗結(jié)果顯示，當外界照度變化小于設定值時，系統(tǒng)不進行調(diào)節(jié)。當外界照度變化超過設定值，但是變化速度較快，而且在預設時間內(nèi)照度恢復到接近原值時，系統(tǒng)判定為外界干擾，不進行調(diào)節(jié)，這樣可以避免很多情況下的無意義操作，極大地降低了外界干擾對自然采光照明的影響。只有在外界照度持續(xù)變化，且單向改變的情況下，系統(tǒng)作出相應的調(diào)節(jié)。該控制方式使系統(tǒng)準備性得到了極大地提高，并且減少了很多的干擾波動，使用戶感覺更為舒適與人性化。

　　4 結(jié)論

　　本文根據(jù)相關(guān)標準確定了自然采光的模糊控制策略，根據(jù)室內(nèi)照度變化的情況，利用Delphi 專家法確定了模糊變量的隸屬度函數(shù)，以室內(nèi)關(guān)鍵點的照度變化為控制變量，并進行了變量的模糊化處理和模糊控制。

　　經(jīng)過原理性試驗， 我們設計了基于C8051 單片機芯片的自然采光控制器， 并將百葉控制與智能照明控制相結(jié)合， 取得了較好的實驗結(jié)果。模糊控制具有很強的魯棒性， 可以很好的避免干擾出現(xiàn)時窗簾的頻繁移動， 并且模糊算法與工效學結(jié)合，可以更好的符合人體對自然采光的感受以及控制行為。

　　自然采光可以充分的利用陽光資源，除了節(jié)能環(huán)保之外，還更符合人體舒適性感受。綜上所述，自然采光與模糊控制的結(jié)合是非常有應用價值的。