[發明專利]基于入睡效率因素的照明控制系統

在審

• 申請號: 202110304921.7
• 申請日: 2019-05-26
• 公開（公告）號: CN113038668A
• 公開（公告）日: 2021-06-25
• 發明（設計）人: 鄒細勇;胡曉靜;徐偉;夏浩;陳亮
• 申請（專利權）人: 中國計量大學上虞高等研究院有限公司
• 主分類號: H05B47/11
• 分類號: H05B47/11;H05B45/20;H05B45/10;H05B45/325
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.基于入睡效率因素的照明控制系統，其包括：入睡識別單元、身份識別單元、用戶接口單元、可調光燈組，以及分別與所述入睡識別單元、身份識別單元、用戶接口單元及燈組均相連的控制單元，

所述入睡識別單元采集并識別用戶眼睛開度值及其變化率、閉眼持續時長及其變化率、心率及其變化率、體動頻率及其變化率、體溫及其變化率等體征參數，所述控制單元被配置為：

內部所含的處理模塊通過輸入接口模塊從入睡識別單元讀取體征參數，

以燈組中u個LED串的驅動電流、及v個照射角度，共w個照明參數作為輸入量，以用戶眼睛開度變化率、閉眼持續時長變化率、心率變化率、體動頻率變化率、體溫變化率共5個入睡效率體征參數作為輸出量，建立動態遞歸Elman神經網絡，

調光處理部通過輸出模塊或用戶接口單元向燈組發出調光信號，針對特定用戶在不同的光環境中基于調光信號和入睡識別單元獲取動態遞歸Elman神經網絡的訓練樣本集，用樣本集對神經網絡進行訓練，

在現場環境中，照明優化處理部基于5個入睡效率體征參數建立光環境評價函數，對不同用戶分別以所述用戶對應的經訓練的動態遞歸Elman神經網絡對不同照明參數條件下的入睡效率體征參數值進行預測，通過多目標優化算法，在現場燈組照明參數可取值的空間范圍內，對LED串的驅動電流、及照射角度進行尋優，

將尋優獲得的所述驅動電流、及照射角度傳送給燈組執行調光。

2.根據權利要求1所述的基于入睡效率因素的照明控制系統，其特征在于，所述身份識別單元用于對用戶進行身份識別，所述燈組具有在亮度、色溫、顏色及照射角度之中至少一種光性質可調，所述控制單元通過輸出模塊在已知的LED燈組調光范圍內，以步進的方式改變LED燈組的出光。

3.根據權利要求1所述的基于入睡效率因素的照明控制系統，其特征在于，所述輸出模塊包括一個用來輪流指示當前用戶入睡效率各因素值的顯示條、以及一個通信接口，并通過該接口向外部輸出所檢測或預判的入睡效率的各因素值。

4.根據權利要求1所述的基于入睡效率因素的照明控制系統，其特征在于，

所述動態遞歸Elman神經網絡輸出量的5個入睡效率體征參數k_i，i＝1,2,3,4,5，按如下方式處理獲得：

基于入睡識別單元獲取各種光照條件下入睡過程中體征參數的變化過程數據并進行記錄，對于所記錄的每個入睡過程中的體征參數序列中的數據，經濾波和數據融合處理后，

對用戶閉眼持續時長y1，對其預處理，

y1＝max(y1,4)，

然后，先基于如下模型進行離線數據擬合，

y1＝g1(t)＝8·b/exp(4·c·(a-t))+1，

再計算閉眼持續時長變化率，

k_ec＝k₁＝t2-t1，其中t1＝g1^-1(4e^-1),t2＝g1^-1(4-4e^-1)；

對用戶眼睛開度、心率、體動頻率、體溫中的每個體征參數，對其歸一化處理后，先分別基于如下模型進行離線數據擬合，

y2＝g2(t)＝2·b/exp(4·c·(t-a))+1，

再計算其各自變化率，

k_i＝t2-t1，其中t1＝g2^-1(1-e^-1),t2＝g2^-1(e^-1)，i＝2,3,4,5；

其中，y1、y2為體征參數預處理或歸一化后的取值，t為時間，a、b、c為待擬合系數，k_i(i＝2,3,4,5)分別對應眼睛開度變化率k_eo、心率變化率k_h、體動頻率變化率k_b、體溫變化率k_p。