[發明專利]一種LED路燈壽命仿真的系統及方法

有效

• 申請號: 202011046291.X
• 申請日: 2020-09-29
• 公開（公告）號: CN111914493B
• 公開（公告）日: 2021-02-02
• 發明（設計）人: 吳傳炎
• 申請（專利權）人: 北京中設光環境科技研究院有限公司
• 主分類號: G06F30/27
• 分類號: G06F30/27;G06N3/04;G06K9/62;G06Q10/04;G01D21/02;G06F119/04
• 代理公司: 北京華創智道知識產權代理事務所(普通合伙) 11888
• 代理人: 彭隨麗

1.一種LED路燈壽命仿真系統，其特征在于，包括：

燈具實時監測物聯網，對當前聯網管理的LED路燈進行實時監測，每間隔固定時間對各區域LED路燈當前運行狀態進行記錄；

后臺數據中心，接收物聯網傳輸的實時數據，以時間順序整理并將整理后的數據傳送至壽命預測模塊中，得到預測數據；

LED路燈器件庫，采集并存儲燈具器件的基本信息；

壽命預測模塊，利用實時監測數據，訓練神經網絡，將預測數據輸入預測模型，獲得LED路燈壽命預測結果，所述壽命預測模塊包括：

數據整理模塊，使用一段時間內采集的各時間點的路燈光通量、電流、工作溫度作為采樣數據；

數據歸一化模塊：歸一化方式為,和分別為采樣點數據中的最大值和最小值；

預測模型構建模塊，所述預測模型包括：

輸入層，將歸一化后的特征作為神經網絡的輸入，神經網絡的輸入節點數等于特征數量；選擇訓練集數據的第k個采樣點處的樣本，；

其中為訓練集提取出的在各采樣點上的n維特征，k=1,2,...,p;其中，p為采樣點個數，為輸入層的第k個采樣點處的第j個節點，j=1,2,…,n；將所有K個采樣點的樣本輸入到神經網絡中，所述神經網絡的輸入層節點數與特征數一致；

競爭層，取競爭層的節點個數為d，，其中M為輸入的樣本數量；計算競爭層中所有d個節點與輸入層樣本的距離為，選擇距離最近的節點作為最佳匹配節點c，即，為最佳匹配節點的向量，競爭層中的每個節點和與其連接的輸入層節點之間的連接權重構成的向量，其中??′表示競爭層的第??′個節點，??′=1,2,…,d；更新最佳匹配節點及相鄰節點與輸入層節點的連接權重：

其中，??為最佳匹配節點c周圍的競爭層內第??個鄰近節點，t是訓練步驟；是t+1次訓練時輸入層節點與競爭層第??個鄰近節點之間的連接權重，是t次訓練時輸入層節點與競爭層第??個鄰近節點之間的連接權重；??(??)為增益函數，0??(??)1，且??(??)隨著訓練次數增加逐漸減??；為權重，根據競爭層的最佳匹配節點c與其鄰近節點之間的距離值更新權重，

其中為競爭層的最佳匹配節點c的第??個鄰近節點與最佳匹配節點c的歐式距離，??為最佳匹配節點c的各個鄰近節點與最佳匹配節點c距離值的標準差；

選取另一個n維樣本提供給神經網絡的輸入層，重復訓練步驟，直到訓練集樣本全部提供給神經網絡；訓練步驟t=t+1，重復訓練，直至訓練步驟達到最大訓練次數T為止；

輸出層，訓練結束后輸入測試數據，在競爭層中尋找最佳匹配單元，計算出各采樣點的壽命估算因子：

從而構建出測試數據的壽命曲線。

2.如權利要求1所述的仿真系統，其特征在于，所述燈具實時監測物聯網包括：

光通量監測傳感器，監測路燈光通量變化情況；

狀態監測器，檢測正常狀態下的LED路燈電路的交流輸入電壓、電流、設備溫度；

空氣溫濕度傳感器，檢測空氣溫度、濕度的參數數據；

環境監測設備，監測沙塵、濃霧、PM10、降雨天氣情況；

異常運行狀態報警裝置，記錄包括供電電網波動、大規模停電、電壓過載情況；

數據上傳裝置，通過建立無線通信網絡和有線通信網絡相結合的物聯網網絡系統與后臺數據中心進行數據交互。

3.如權利要求2所述的仿真系統，其特征在于，所述物聯網網絡系統包括：電力載波、ZigBee、3G、GPRS、6LowPAN、RS232、RS485方式。

4.如權利要求1所述的仿真系統，其特征在于，所述LED路燈器件庫包括對LED路燈燈頭、電子芯片、傳感器、驅動電源、散熱器、封裝材料、信息傳輸芯片的器件基本信息的描述；

所述器件基本信息包括：

物理信息，用于描述電子元器件的大小尺寸以及接通方式的信息；

標識信息，用于識別電子元器件所屬的公司；

工作信息，用于描述電子元器件的材料及所適用的環境參數；

地理位置信息，用于獲取電子元器件所應用的地理位置。