一种照明灯具基于户外环境的优化调节系统的制作方法

本发明涉及环境调节，尤其涉及一种照明灯具基于户外环境的优化调节系统。

背景技术：

1、环境调节技术领域涉及到根据环境的变化自动调整设备参数以优化性能的系统和方法。这种技术在许多应用中非常关键，特别是在需要精确控制环境因素以提高效率和功能的场合。环境调节技术可以应用于能源管理、建筑自动化、农业、以及户外照明系统等多种环境。它通常依赖于传感器来检测环境条件(如温度、湿度、光照强度等)，并使用控制算法来调整设备或系统的运行，以保持最佳的工作状态或舒适度。

2、其中，照明灯具基于户外环境的优化调节系统是指使用各种传感器(如光传感器、温度传感器等)来监测户外环境，并根据这些数据通过控制算法自动调整照明灯具的亮度、色温或方向。这种系统的主要用途是提高能效，延长照明设备的寿命，并提升户外空间的使用舒适度和安全性。通过适应环境变化，这类系统能够确保照明效果与环境条件相匹配，从而优化能源消耗并减少维护需求。

3、现有技术通常依赖基础的环境感知和简单的控制算法，缺乏对环境数据复杂结构的深入分析和高度动态的调整能力。这导致在应对快速变化的环境条件时，如突变的天气或人流高峰，系统反应不够灵敏或过度消耗能源，无法实现最优的能效和设备性能。例如，在人流密集时段，简单的控制算法可能无法区分不同区域的实际光照需求，导致某些区域过度照明而浪费能源，或在需要更多光照的区域未能及时增强照明强度，影响安全和舒适度。此外，现有技术在维护和能源使用方面的效率通常较低，因为它们缺少灵活调整和预测维护的能力，使得长期运营成本较高。

技术实现思路

1、本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种照明灯具基于户外环境的优化调节系统。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种照明灯具基于户外环境的优化调节系统包括：

3、环境数据收集模块收集环境中的光照强度、天气条件、人流密度，整合成环境数据集，存储至数据库中，进行滤波和校准，生成环境数据快照；

4、拓扑特征分析模块从所述环境数据快照中提取关键数据，执行多尺度映射，识别映射中环和空洞的变化，计算映射的关键结构，包括集群、环形或孔洞，将关键结构整合为特征空间，生成拓扑特征空间；

5、灯光配置优化模块利用所述拓扑特征空间进行灯光配置路径搜索，调整灯光设置的能效、光照强度和方向，匹配环境需求，生成优化灯光配置方案；

6、实时调控反馈模块根据所述优化灯光配置方案监控环境变化，调整灯光配置匹配实际环境，同步更新光照效果与环境数据，生成调整后的灯光输出。

7、作为本发明的进一步方案，所述环境数据快照的获取步骤具体为：

8、从多个传感器收集环境中的光照强度、天气条件和人流密度，每项数据经过初步验证和格式标准化处理，采用公式：

9、

10、计算加权数据，生成归一化数据集p；

11、其中，n代表差异化数据源的数量，vi代表第i个数据源的原始数据，ai代表数据的归一化系数；

12、对所述归一化数据集应用加权移动平均滤波器，去除偶然误差和环境噪声，采用公式：

13、

14、计算滤波后数据，生成滤波数据集d；

15、其中，k为参照的数据点数量，pj代表第j个数据点的归一化值，wj为第j个数据点的权重；

16、将所述滤波数据集进行统计分析和长期趋势校准，采用公式：

17、

18、计算数据集的方差，生成环境数据快照s；

19、其中，di代表滤波数据集中的数据点，代表滤波数据集的平均值，n为数据点的总数。

20、作为本发明的进一步方案，所述多尺度映射的获取步骤具体为：

21、从环境数据快照中提取关键数据包括光照强度、天气条件和人流密度，采用公式：

22、

23、生成关键数据集；

24、其中，n代表关键数据的总数，si代表提取的第i个关键数据，di代表数据的维度因子；

25、将所述关键数据集应用到多尺度映射处理中，参照差异化观测尺度的影响，采用公式：

26、

27、生成映射数据；

28、其中，ki代表数据集中的元素，αi代表尺度参数，τ代表时间常数，β代表衰减指数；

29、对所述映射数据进行分析，识别多尺度下数据的特征变化，采用公式：

30、

31、得到多尺度映射；

32、其中，代表尺度参数集中的一个变量，a代表尺度参数集。

33、作为本发明的进一步方案，所述拓扑特征空间的获取步骤具体为：

34、从所述多尺度映射结果中分析和识别映射中的关键结构，如环和空洞，采用公式：

35、

36、生成关键结构数据集c；

37、其中，n代表多尺度映射结果中的元素总数，vi代表映射结果中的第i个元素，φ代表识别阈值，σ代表敏感性调整参数；

38、对所述关键结构数据集进行迭代分析，提取集群、环形或孔洞的特征，采用公式：

39、

40、生成特征分析数据f；

41、其中，cj代表关键结构数据集中的元素，λ代表特征提取参数，γ代表增强因子，δ代表规范化因子；

42、将所述特征分析数据整合为特征空间，采用公式：

43、

44、得到拓扑特征空间t；

45、其中，t代表整合过程中的参数，k代表加权因子，ρ是整合函数。

46、作为本发明的进一步方案，所述优化灯光配置方案的获取步骤具体为：

47、从所述拓扑特征空间进行灯光配置路径搜索，采用公式：

48、

49、生成灯光路径搜索结果r；

50、其中，n代表特征点的数量，ti代表特征点，di代表距离，θi代表角度，∈i代表散射系数，σ代表角度调整系数；

51、根据所述路径搜索结果，调整灯光设置匹配环境需求，采用公式：

52、

53、生成调整后的灯光配置a；

54、其中，λ代表能效参数集，m代表灯光配置的总数，λj代表能效参数，rj代表路径搜索结果中的强度值，γ代表强度增强因子，φj代表方向；

55、整合所述灯光路径搜索结果和所述路径搜索结果，采用公式：

56、

57、生成优化的灯光配置方案u；

58、其中，α代表衰减系数，t代表整合参数，r代表权重因子。

59、作为本发明的进一步方案，所述调整后的灯光输出的获取步骤具体为：

60、监控环境变化，通过实时数据流分析，根据所述优化灯光配置方案，进行环境与灯光配置匹配分析，采用公式：

61、

62、生成环境与灯光配置匹配分析结果b；

63、其中，n代表环境监控点的数量，ui代表从优化方案u中获取的配置参数，ei代表环境变化数据，κi代表环境响应敏感度参数，ξi代表环境变异系数；

64、根据所述环境与灯光配置匹配分析结果，进行灯光配置的动态调整，采用公式：

65、

66、生成新的灯光配置w；

67、其中，m代表调整参数的总数，θj代表调整参数，bj代表来自分析结果b的匹配值，α代表匹配值的放大系数，ψj代表调整角度；

68、基于所述新的灯光配置，同步更新光照效果与环境数据，采用公式：

69、

70、生成调整后的灯光输出x；

71、其中，β代表反馈响应速度参数，t代表时间变量，s代表时间影响系数。

72、与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：

73、本发明中，通过整合环境中的多维数据，并进行复杂的拓扑分析，识别出环境数据中的关键结构，使得照明系统能够更精确地调整光照设置以适应外部条件。这种方法不仅增强了灯光系统的适应性，还显著提高了能效和光照质量。特别是多尺度映射和拓扑特征的提取，使得灯光配置能够在不同的环境条件下保持最优状态，减少能源浪费并延长设备寿命。此外，实时反馈机制确保灯光配置随环境变化即时更新，增强了系统的动态调整能力，保证光照效果始终与实际环境相匹配，从而提升了使用者的舒适度和安全性。