教室照明节能和自巡检系统的设计及应用

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　　摘要：教室照明节能和自巡检系统由arduino单片机主控系统、热释电红外传感器、光敏传感器、360度舵机构成。将检测器固定于舵机上，在教室屋顶中央进行全方位旋转扫描。根据对人体红外线、光线的检测结果，采用DBSCAN算法，得出人员较密集的区域，点亮该区域相应数量的灯具。若某处灯具出现故障，可以把其位置信息传送到维护人员的手机上，方便及时维修。此外，本照明系统搭配有两种照明模式（教师授课模式与学生自习模式），用来满足不同的照明需求。
　　关键词：DBSCAN算法;ardiuno单片机;热释电红外传感器;光敏传感器;360度舵机
　　中图分类号：TP273 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2020）09-0128-02
　　0 引言
　　自巡检系统适用于长时间工作运行的地方，教室内学生离开后不随手关灯，白天光线十分充分却没有意识主动关灯的现象十分普遍，因此校园照明用电占据了总体用电的很大一部分。为积极响应国家节能减排的号召，针对此现象，本项目依据设定的开关闭合与关断的条件，自主检测教室中是否需要开灯，避免了资源因疏忽而导致的不必要损耗。
　　系统以学生自习照明模式为基本模式。当系统处于自习模式时舵机和检测装置开始运行，黑板灯关闭，前排灯与后排灯若符合其相应开关条件，则正常打开。而上课时手动选择教师授课模式，黑板灯亮起，前排灯变暗，后排灯正常打开，舵机和检测装置停止运行。系统检测一节课的时间过去后，自动恢复至自习模式。因此不会由于疏忽而使系统一直处于授课照明状态，影响正常运行。系统可自动检查灯具是否出现故障，发现后自动报警。将其位置发送至维修人员，便于维护。
　　1 系统设计方案
　　教室照明节能和自巡检系统将传统的固定式检测转换成360度旋转检测，实现全范围无死角检测，再将光敏传感器采集的数据传送的arduino核心板上，利用GSM＼GPRS短信电话模块将系统出现的报警信息发送到用户的手机端上，把数据部署在云端的账号，实现数据的采集和报警推送。
　　目前，教室照明节能和自巡检系统已经成功地运行，极大的提高了照明效率，并体现出智能化的特点。照明系统能够实现对光线的有效调节，并能满足人们对于照明的不同需求。
　　2 系统组成
　　2.1 红外检测教室内人员分布
　　人体辐射的红外线中心波长为9～10μm，而探测元件的波长灵敏度在0.2～20μm范围内几乎稳定不变。在传感器顶端开设了一个装有滤光镜片的窗口，这个滤光片可通过光的波长范围为7～10μm，正好适合于人体红外辐射的探测，而对其它波长的红外线由滤光片予以吸收，因此我们采用热释电红外传感器来完成对人体红外线的扫描。热释电红外传感器若接收到人体红外信号，经内部芯片及外部电路进行放大与滤波等处理后把信息发送给主控系统，arduino按照接收到的高低电平按先后顺序存入一个新的集合中以供下一步DBSCAN算法进行进一步处理，来控制相应部分的照明系统。
　　2.2 光敏电阻检测教室亮度
　　采用光敏電阻传感器完成对光线的检测，当光照强度越高，光电管的电流也就越大，电流通过一个电阻时，电阻两端的电压被转换成可被采集器的数模转换器接受的0～5V电压，然后采集以适当的形式把结果保存下来。光敏电阻传感器模块在环境光线亮度达不到设定阈值时，DO端输出高电平，当外界环境光线亮度超过设定阈值时，DO端输出低电平。DO输出端可以与单片机直接相连，编写程序根据不同的光线强度完成光线条件对照明系统的控制。
　　2.3 关于DBSCAN算法
　　DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是一种带噪点的基于密度的聚类算法，DBSCAN将簇定义为密度相连的点的最大集合，能够把具有足够高密度的区域划分为簇，并可在噪声的空间数据库中发现任意形状的聚类。
　　对应到教室照明节能和自巡检系统中即指在人群分散的教室中，把每个人看作一个不同的点，由密度可达关系导出的最大密度相连的样本集合，即为我们最终聚类的一个类别，或者说一个簇。且簇是密度相连的集合，簇里面可以有一个或者多个核心对象。通过聚类算法把分散点分为几个簇，簇的范围之外的点作为噪点不做考虑，然后点亮簇中心位置上方附近的照明灯，即可达到合理分配能源的目的。对应到如果只有一个核心对象，则簇里其他的非核心对象样本都在这个核心对象的邻域里;如果有多个核心对象，则簇里的任意一个核心对象的邻域中一定有一个其他的核心对象，否则这两个核心对象无法密度可达，这些核心对象的邻域里所有的样本集合组成一个DBSCAN聚类簇，将得到的所有聚类簇放入一个新的集合中，供计算机处理使用。
　　由于教室内的人数、分布密度、分布形状没有定值，寻找这样的簇样本集合时，选择DBSCAN算法有诸多优点：此算法不需要事先知道要形成的簇类的数量并可以发现任意形状的簇类，十分适合用于人数随机且变动较大的场所（上课时人员分布比较整齐，上自习时人员分布随机），使用DBSCAN算法需任意选择一个没有类别的核心对象作为种子，然后找到所有这个核心对象能够密度可达的样本集合，即为一个聚类簇。接着继续选择另一个没有类别的核心对象去寻找密度可达的样本集合，这样就得到另一个聚类簇（这样的得到都肯定是密度相连的），一直运行到所有核心对象都有类别止。
　　3 结语
　　用于教室的节能照明系统，在国内的生产厂家还比较少，且现有的节能照明系统因广泛采取固定式检测，普遍存在判断错误的问题：如教室足够明亮却没有关灯，或教室很黑暗却关了灯。这样的照明系统并不能有效节约用电，也极易给学生的学习带来不便。在国际上，虽然可能有少数国家的技术相比我国有一定的领先，但是在一些方面例如自巡检功能上还是有一定程度的欠缺。因此我们在检测系统中加入通信模块，实现了人机交互，能够把系统状态、灯具损坏状况发送到指定手机，可以在系统故障时及时通知技术人员进行检修。通过本文的研究，希望能为智能照明领域提供参考，相信这一领域将具有更为广阔的发展前景。
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