根据自然光照自动调节室内照明的方法及实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.2 智能照明发展现状 | 第12-14页 |
| 1.3 论文的主要工作及章节安排 | 第14-15页 |
| 第二章 智能调光数学模型的建立 | 第15-30页 |
| 2.1 背景知识 | 第15-20页 |
| 2.1.1 天文地理知识 | 第15-18页 |
| 2.1.2 光学知识 | 第18-20页 |
| 2.2 不同天空亮度分布 | 第20-21页 |
| 2.3 自然光室内衰减模型 | 第21-27页 |
| 2.3.1 两种类型的自然光线 | 第21-23页 |
| 2.3.2 太阳散射光室内衰减模型 | 第23-25页 |
| 2.3.3 太阳直射光室内衰减模型 | 第25-27页 |
| 2.4 人眼对照度需求的估算模型 | 第27-29页 |
| 2.4.1 阅读照度标准介绍 | 第27-28页 |
| 2.4.2 估算人眼对照度需求 | 第28-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 室内智能照明系统简介 | 第30-39页 |
| 3.1 室内智能照明系统总体架构介绍 | 第30-33页 |
| 3.1.1 LED 照明 | 第31-32页 |
| 3.1.2 Zigbee 技术简介 | 第32-33页 |
| 3.2 管理平台介绍 | 第33-38页 |
| 3.2.1 服务器软件 | 第34-36页 |
| 3.2.2 Web 管理平台 | 第36-38页 |
| 3.2.3 数据库设计 | 第38页 |
| 3.3 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 智能调光算法的详细设计 | 第39-60页 |
| 4.1 获取地理信息 | 第39-40页 |
| 4.2 太阳高度角和太阳方位角的计算 | 第40-42页 |
| 4.3 采光节点 | 第42-48页 |
| 4.3.1 五面采光节点 | 第42-45页 |
| 4.3.2 采光节点的通信 | 第45-48页 |
| 4.4 智能调光算法的实现 | 第48-55页 |
| 4.4.1 根据五面采光数据判断天气状况的方法 | 第49-51页 |
| 4.4.2 计算自然光室内衰减照度 | 第51-54页 |
| 4.4.3 估算人眼需求照度和确定灯管亮度等级 | 第54-55页 |
| 4.5 具体实现实例 | 第55-59页 |
| 4.6 本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 智能调光算法效果测试 | 第60-73页 |
| 5.1 测试目的及准备 | 第60页 |
| 5.2 计算天文地理参数误差比较 | 第60-63页 |
| 5.3 采光节点转化照度值和实测值比较 | 第63-64页 |
| 5.4 自然光室内衰减计算值和实测值比较 | 第64-69页 |
| 5.4.1 室外晴天 | 第64-67页 |
| 5.4.2 室外多云天 | 第67-69页 |
| 5.5 智能调光效果测试 | 第69-72页 |
| 5.7 本章小结 | 第72-73页 |
| 第六章 结论 | 第73-76页 |
| 6.1 总结 | 第73-74页 |
| 6.2 展望 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-78页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 附件 | 第80页 |
