基于模糊PID控制的家居照明环境智能调节方法

摘要

本研究融合了神经网络和模糊推理技术,提出了一种家居照明智能调节方案。该方法以家庭各区域的活动时间为输入变量,根据活动时间长短来识别不同的生活场景,并以此为规则推导出目标场景的特征值。灯具控制模型采用三层前馈型BP神经网络,包括输入层、一个隐含层(13个神经元)和输出层,利用正向传播和误差逆向传播优化模型参数。此外,引入了模糊PID控制技术实现了对灯具更精确的调光控制。经仿真验证,BP神经网络模型拟合优度好、泛化能力强,其预测得到的调光值可直接用于灯具调控。而模糊PID控制算法与传统PID控制相比,能够实现更加精确和稳定的控制效果,与其他主流控制方法相比更适用于家居照明。