霍一　馬曉軒

摘? 要： 隨著ZigBee無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在節(jié)能照明中得到廣泛應(yīng)用，基于ZigBee無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的智能節(jié)能照明控制系統(tǒng)已經(jīng)日漸成熟。但是當較遠距離傳輸時，當前系統(tǒng)所傳輸?shù)臄?shù)據(jù)穩(wěn)定性仍然存在不足。因此，該文提出一種新的基于ZigBee無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的智能節(jié)能照明控制方案，并設(shè)計實現(xiàn)了智能節(jié)能照明控制系統(tǒng)。首先基于ZigBee技術(shù)，提出智能節(jié)能照明控制系統(tǒng)硬件通信協(xié)議，設(shè)計實現(xiàn)智能節(jié)能照明控制硬件子系統(tǒng)，硬件子系統(tǒng)由協(xié)調(diào)器節(jié)點模塊、控制器節(jié)點模塊、傳感器節(jié)點模塊構(gòu)成，節(jié)點模塊采用CC2530芯片設(shè)計開發(fā);其次基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行終端節(jié)點數(shù)據(jù)幀檢測，優(yōu)化ZigBee網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)姆€(wěn)定性，并設(shè)計實現(xiàn)上位機監(jiān)控軟件子系統(tǒng)。實驗結(jié)果表明，該文開發(fā)的基于ZigBee無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的智能節(jié)能照明控制系統(tǒng)在保證節(jié)能的前提下，還可以使ZigBee無線網(wǎng)絡(luò)在較長距離傳輸時保持穩(wěn)定。

關(guān)鍵詞： 智能節(jié)能; 照明控制系統(tǒng); 系統(tǒng)設(shè)計; ZigBee無線網(wǎng)絡(luò); 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò); 實驗測試

中圖分類號： TN711?34? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標識碼： A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號： 1004?373X（2020）20?0061?06

Design of intelligent energy?saving lighting control system based on

ZigBee and neural network

HUO Yi， MA Xiaoxuan

（School of Electrical and Information Engineering， Beijing University of Civil Engineering and Architecture， Beijing 100044， China）

Abstract： With the wide application of ZigBee wireless network technology in energy?saving lighting， the intelligent energy?saving lighting control system based on ZigBee wireless network technology has been increasingly matured. However， the stability of the data transmitted by the current system is still insufficient when the data is transmitted over a long distance. Therefore， a new intelligent energy?saving lighting control scheme based on ZigBee wireless network technology and neural network algorithm is proposed， and an intelligent energy?saving lighting control system is designed and implemented. The hardware communication protocol of the intelligent energy?saving lighting control system is proposed based on ZigBee technology， and the hardware subsystem of the intelligent energy?saving lighting control is designed and implemented. The hardware subsystem is composed of coordinator node module， controller node module and sensor node module. The node modules are designed and developed with CC2530 chip. The data frame of terminal node is detected based on BP neural network to optimize the transmission stability of ZigBee network. The subsystem of upper computer monitoring software is designed and implemented. The experimental results show that the intelligent energy?saving lighting control system based on ZigBee wireless network technology and neural network algorithm can make ZigBee wireless network stable during long distance transmission on the premise of ensuring energy saving.

Keywords： intelligent energy saving; lighting control system; system design; ZigBee wireless network; neural network; experiment test

0? 引? 言

由于樓宇設(shè)施場所在夜間普遍存在“長明燈”現(xiàn)象，導(dǎo)致24 h內(nèi)照明燈在不間斷地消耗能量，因此造成了大量能源的浪費[1]。目前，國內(nèi)外針對節(jié)約能源問題提出了多種節(jié)能方案[2?4]，其中基于ZigBee無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的節(jié)能方案較為成熟。雖然利用ZigBee無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，開發(fā)的智能節(jié)能照明系統(tǒng)日漸成熟，并應(yīng)用廣泛，且能夠較好地節(jié)約能源。但是當較遠距離傳輸時，傳統(tǒng)ZigBee智能節(jié)能照明控制系統(tǒng)所傳輸?shù)臄?shù)據(jù)穩(wěn)定性仍然存在不足。

因此，針對上述問題，在滿足節(jié)約能源的前提下，本文提出一種基于ZigBee無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的智能節(jié)能照明控制系統(tǒng)，它由硬件子系統(tǒng)和上位機監(jiān)控軟件子系統(tǒng)組成。該系統(tǒng)利用ZigBee無線網(wǎng)絡(luò)進行硬件節(jié)點模塊的開發(fā)，又利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的可預(yù)測、自學(xué)習(xí)等特點[5]，進行上位機監(jiān)控軟件的開發(fā)，以實現(xiàn)現(xiàn)場節(jié)點組網(wǎng)配置和實時監(jiān)控功能，并保證節(jié)能與自組網(wǎng)穩(wěn)定的效果。

1? 系統(tǒng)總體方案設(shè)計

1.1? ZigBee技術(shù)

ZigBee無線網(wǎng)絡(luò)有著自組織、無線傳輸控制、開發(fā)成本低和設(shè)備安裝方便等特點[6]。ZigBee是標準的低功耗和低成本無線網(wǎng)絡(luò)協(xié)議[7]。因為ZigBee技術(shù)有這些特點，所以本文利用ZigBee技術(shù)設(shè)計開發(fā)無線控制器，并將其無線控制器與傳感器結(jié)合形成無線傳感網(wǎng)絡(luò)。無線傳感網(wǎng)絡(luò)之間通過ZigBee協(xié)議進行通信[8]，從而達到智能照明的目的。

1.2? 系統(tǒng)設(shè)計思想

設(shè)計智能照明系統(tǒng)時，使用傳感器掃描車或人的狀態(tài)，進而根據(jù)掃描到的車或人的不同狀態(tài)，來控制繼電器的閉合，從而控制燈的開關(guān);并且管理功能上還要設(shè)計一個串口通信模塊，將傳感器與繼電器無線連接起來，并和上位機可以實時通信。

傳感器與繼電器無線連接，傳感器對繼電器進行無線開關(guān)控制，解決了傳統(tǒng)方案24 h不間斷照明的耗能問題。上位機軟件設(shè)計時，在控制程序中加入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，通過RS 485串口對每個子模塊下發(fā)控制程序，保證ZigBee自組網(wǎng)的穩(wěn)定。

1.3? 現(xiàn)場控制網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

本文開發(fā)的智能節(jié)能照明控制系統(tǒng)主要由傳感器終端節(jié)點、照明控制終端節(jié)點、路由節(jié)點以及協(xié)調(diào)器節(jié)點和上位機組成。上位機軟件負責無線網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的組網(wǎng)配置等任務(wù)，各個節(jié)點與上位機形成一種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。整個現(xiàn)場控制網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1中各部分的關(guān)系如下：

傳感器終端節(jié)點與照明控制終端節(jié)點可以通過路由節(jié)點，將自己的物理地址發(fā)給協(xié)調(diào)器節(jié)點。路由節(jié)點用來跳轉(zhuǎn)。協(xié)調(diào)器節(jié)點與上位機用RS 485串口線相連接，并向上位機上傳所采集的傳感器終端節(jié)點與照明控制終端節(jié)點物理地址。

上位機對傳感器終端節(jié)點與照明控制終端節(jié)點進行節(jié)點配對，在配對完成后，下發(fā)配對數(shù)據(jù)給協(xié)調(diào)節(jié)點;協(xié)調(diào)節(jié)點將該數(shù)據(jù)廣播發(fā)送給傳感器終端節(jié)點與照明控制終端節(jié)點。

2? 硬件子系統(tǒng)的設(shè)計與開發(fā)

2.1? 硬件選取

本文基于CC2530芯片開發(fā)ZigBee無線網(wǎng)絡(luò)。該芯片的P1.2管腳，用于接收雷達紅外雙鑒傳感器的正電壓信號。該芯片的P1.3管腳，接三極管基極，給出一個3.3 V電壓，然后使集電極電壓放大，使得二極管導(dǎo)通，致使回路導(dǎo)通繼電器閉合。本文開發(fā)的ZigBee無線網(wǎng)絡(luò)的硬件節(jié)點模塊的穩(wěn)定傳輸距離為1～130 m。

傳感器檢測終端節(jié)點主要由雷達紅外雙鑒傳感器和無線收發(fā)器組成，負責采集人或者其他物體的移動信號，并發(fā)送無線控制信號。傳感器檢測電路原理如圖2所示。

傳感器檢測終端節(jié)點與照明控制終端節(jié)點設(shè)計在同一電路板內(nèi)，其終端節(jié)點結(jié)構(gòu)如圖4所示。

協(xié)調(diào)節(jié)點由含RS 485串口的1臺PC機和含RS 485串口的CC2530芯片所開發(fā)的協(xié)調(diào)器模塊組成，負責采集傳感器終端節(jié)點與照明控制終端節(jié)點物理地址。協(xié)調(diào)節(jié)點結(jié)構(gòu)如圖5所示。

2.2? 系統(tǒng)硬件通信協(xié)議設(shè)計

本文設(shè)計的智能節(jié)能照明控制系統(tǒng)硬件通信協(xié)議如下所述：

1） 各節(jié)點默認進入工作狀態(tài)。上位機向RS 485協(xié)調(diào)節(jié)點發(fā)送0xF0F0， RS 485協(xié)調(diào)節(jié)點通過無線向各節(jié)點廣播發(fā)送，各無線節(jié)點收到0xF0F0，便不再執(zhí)行任何檢測和控制任務(wù)，即進入配對狀態(tài)。然后，照明控制終端節(jié)點，上傳物理地址數(shù)據(jù)。

2） 各節(jié)點默認進入工作狀態(tài)。上位機向RS 485協(xié)調(diào)節(jié)點發(fā)送0xF0F0， RS 485協(xié)調(diào)節(jié)點通過無線向各節(jié)點廣播發(fā)送，各無線節(jié)點收到0xB0B0，便不再執(zhí)行任何檢測和控制任務(wù)，即進入配對狀態(tài)。然后，傳感器監(jiān)測終端節(jié)點，上傳物理地址數(shù)據(jù)。

3） 上位機節(jié)點向RS 485協(xié)調(diào)節(jié)點發(fā)信息：“配對”是一個檢測節(jié)點與一個控制節(jié)點配對，因此數(shù)據(jù)包長度不定。數(shù)據(jù)包起始字符為0x8080。數(shù)據(jù)包內(nèi)格式為第一個數(shù)為檢測節(jié)點地址，之后一個為控制節(jié)點地址。

4） 上位機節(jié)點向RS 485協(xié)調(diào)節(jié)點發(fā)信息：“實時監(jiān)測”是對若干個照明控制終端節(jié)點進行實時監(jiān)測。數(shù)據(jù)包起始字符為0x9090。當若干個照明控制終端節(jié)點收到0x9090，便上傳照明控制終端節(jié)點上繼電器的狀態(tài)數(shù)據(jù)給RS 485協(xié)調(diào)節(jié)點，RS 485協(xié)調(diào)節(jié)點再上傳給上位機。

智能節(jié)能照明控制系統(tǒng)的硬件通信協(xié)議設(shè)計流程如圖6所示。

3? 軟件子系統(tǒng)的設(shè)計與開發(fā)

3.1? BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理與結(jié)構(gòu)

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種按照誤差反向傳播算法訓(xùn)練的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) [9]。利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的誤差反向傳播，可以校驗ZigBee網(wǎng)絡(luò)節(jié)點所接收的數(shù)據(jù)幀是否準確;并且根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)能力，可及時修正錯誤的數(shù)據(jù)幀。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖7所示，它具有單向傳輸及多層次的特點[10]。因為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與照明所用燈具的布局十分相似，所以每個實際應(yīng)用的ZigBee網(wǎng)絡(luò)節(jié)點都可以近似看成BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)元，且節(jié)點的數(shù)據(jù)傳輸指向也可設(shè)計成符合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)。

3.2? BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化終端節(jié)點設(shè)計

3.2.1? 終端節(jié)點結(jié)構(gòu)說明

本文利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來檢測傳感器終端節(jié)點通過ZigBee網(wǎng)絡(luò)向控制器終端節(jié)點所發(fā)的數(shù)據(jù)幀，并檢查該數(shù)據(jù)幀的準確性。

本文以一個傳感器終端節(jié)點為例，一個傳感器終端節(jié)點掃描到移動的人或物，向上下左右垂直水平發(fā)出控制信號給控制器終端節(jié)點，使控制器終端節(jié)點的繼電器閉合。實際一個傳感器終端節(jié)點控制周圍4盞燈具，加上傳感器終端節(jié)點自身的控制器，可一共控制5盞燈具的亮滅。每一個傳感器終端節(jié)點每一次向控制器終端節(jié)點所發(fā)的數(shù)據(jù)幀，都會利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來檢測一次其數(shù)據(jù)幀的準確性。

3.2.2? 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的終端節(jié)點數(shù)據(jù)幀檢測

本文使用三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，激活函數(shù)使用sigmoid函數(shù)，函數(shù)公式如下：

[sigmoid（z）=11+e-z]

神經(jīng)元拓撲結(jié)構(gòu)圖如圖8所示。

圖8中，x1，x2，…，xj為傳感器終端節(jié)點的數(shù)據(jù)幀發(fā)送神經(jīng)元的輸入，w1，w2，…，wj為連接權(quán)值調(diào)節(jié)各個輸入量的權(quán)重比;yk為控制器終端節(jié)點的數(shù)據(jù)幀接收神經(jīng)元的輸出。用bj代表神經(jīng)元的偏差。選取最便捷的線性加權(quán)求和可得zj神經(jīng)元凈輸入為：

[zi=i=1nwj·xj+bj] （1）

用θj表示神經(jīng)元的閾值，將zj和θj進行比較，然后通過激活函數(shù)處理以產(chǎn)生神經(jīng)元的輸出。這樣就得到控制器終端節(jié)點的數(shù)據(jù)幀接收神經(jīng)元的輸出為：

[yk=f（zj-θj）] （2）

通過反向傳播，對比傳感器終端節(jié)點的數(shù)據(jù)幀發(fā)送神經(jīng)元的輸入x與控制器終端節(jié)點的數(shù)據(jù)幀接收神經(jīng)元的輸出y的數(shù)據(jù)值是否相同，從而判定ZigBee無線網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)傳輸是否穩(wěn)定。

如果數(shù)據(jù)傳輸不穩(wěn)定，本文通過修正連接權(quán)值w 與神經(jīng)元的偏差值b，來整定控制器終端節(jié)點的數(shù)據(jù)幀接收神經(jīng)元的輸出y的數(shù)據(jù)值，從而使ZigBee無線網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)傳輸保持穩(wěn)定。

3.2.3? 連接權(quán)值與神經(jīng)元偏差值的修正

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反向傳播能夠更改神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重w和偏差b。利用代價函數(shù)計算代價函數(shù)對權(quán)重w和偏差b的偏導(dǎo)數(shù)，從而修正權(quán)重w和偏差b。

把單個樣本的代價函數(shù)定義為：

[L（x，y）=-[y?log x+（1-y）?log（1-x）]] （3）

引入一個中間變量δj+1，把它叫作神經(jīng)元的輸出層誤差。反向傳播能夠計算出誤差δj+1，然后再將其對應(yīng)回代價函數(shù)對權(quán)重w和偏差b的偏導(dǎo)數(shù)。添加一個擾動Δdj+1使得代價函數(shù)變小，通過梯度下降法原理，計算出誤差δj+1。誤差δj+1為：

[δj+1=?L（xj，yk）?dj+1]? （4）

對dj+1求偏導(dǎo)為：

[δj+1=?L?xjσ′（dj+1）]? （5）

再通過梯度下降法原理，計算出神經(jīng)元的隱層誤差δj。誤差[δj]為：

[δj=kwj·δj+1·σ′（dj+1）] （6）

再通過反向傳播得代價函數(shù)對權(quán)重w和偏差b的偏導(dǎo)數(shù)，其偏導(dǎo)數(shù)為：

[?L?bj=δj，?L?wj=xj·δj] （7）

再根據(jù)梯度下降法原理，反方向更新權(quán)重w和偏差b。最終權(quán)重w和偏差b為：

[bj=bj-α·?L?bj，wj=wj-α·?L?wj]? ? （8）

式中，[α]是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)度。

最后通過所求得的連接權(quán)值w與神經(jīng)元的偏差值b，來修正控制器終端節(jié)點的數(shù)據(jù)幀接收神經(jīng)元的輸出y的數(shù)據(jù)值，從而使ZigBee無線網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)傳輸達到準確無誤。

3.3? 照明中心管理模塊設(shè)計

考慮到照明控制系統(tǒng)在投入使用后，將會有不同類別人員使用上位機管理軟件，本文在上位機設(shè)計基于角色的權(quán)限控制機制，使不同類別的用戶具有不同權(quán)限。管理人員可以通過管理中心軟件界面查看終端節(jié)點上傳的實時數(shù)據(jù)，根據(jù)對數(shù)據(jù)的分析可以手動或者自動對燈具的運行狀態(tài)進行設(shè)定。同時可以看到當前路燈的實際運行狀態(tài)，當燈具發(fā)生故障時，管理中心軟件會發(fā)出報警，同時照明管理中心根據(jù)軟件的照明燈具管理圖信息，在管理圖中標出不同區(qū)域燈具的具體位置，能夠在管理圖上查看到報警燈具的定位信息，方便維護人員準確到達路燈損壞位置。

4? 實驗測試與分析

4.1? 照明中心管理模塊測試與分析

本文使用3 000 m2的地下車庫作為實驗中心，用來檢測本文開發(fā)的ZigBee無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的智能節(jié)能照明控制系統(tǒng)的節(jié)能與自組網(wǎng)穩(wěn)定情況。

照明中心管理模塊可以觀察地下車庫燈具分布情況，以及人或車輛來往過程中燈具的照明情況。照明中心管理模塊中地下車庫照明燈具部分分布圖如圖9所示。圖9中所有燈具為熄滅狀態(tài)。

根據(jù)該分布圖，測試車輛移動與?？繒r，地下車庫燈具照明情況。車輛移動與?？康臒艟哒彰髑闆r圖如圖10所示。圖中，黑色箭頭方向為車輛移動方向，紅色圓點為燈具點亮狀態(tài)，白色圓圈為燈具熄滅狀態(tài)。當測試車輛?？? min后，地下車庫燈具相應(yīng)熄滅，燈具回到圖9的狀態(tài)。

以圖9、圖10中燈具的照明情況分析，當車輛在行駛過程中，本文的ZigBee無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的智能節(jié)能照明控制系統(tǒng)，可以保證在車輛經(jīng)過時，車輛周邊的燈具點亮;車輛?？亢?，地下車庫燈具相應(yīng)熄滅。因此，該系統(tǒng)是切實可行的。

4.2? 系統(tǒng)的ZigBee網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性測試與分析

用本文的ZigBee網(wǎng)絡(luò)傳輸距離，與傳統(tǒng)的ZigBee網(wǎng)絡(luò)傳輸距離進行比較。實驗以不同間距的傳感器節(jié)點模塊與控制器節(jié)點模塊組成，傳感器節(jié)點模塊發(fā)射信號給控制器節(jié)點模塊，當控制器節(jié)點模塊的繼電器閉合時，該繼電器所控制的燈具點亮。實驗結(jié)果以燈具的亮滅為標準，來測量本文的ZigBee網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)幀傳輸準確個數(shù)與傳統(tǒng)的ZigBee網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)幀傳輸準確個數(shù)。

實驗采用1 000盞熒光燈，在本文使用的3 000 m2的地下車庫，進行數(shù)據(jù)幀傳輸準確數(shù)目的比較。本文在傳感器節(jié)點模塊與控制器節(jié)點模塊距離為70 m，130 m，分別進行10次測量。其測量后所得的ZigBee網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)幀傳輸準確數(shù)目比較圖，如圖11、圖12所示。

在傳感器節(jié)點模塊與控制器節(jié)點模塊不同距離范圍內(nèi)，進行一次測量，得到ZigBee網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)幀傳輸準確數(shù)目比較表，如表1所示。

綜合考慮圖11、圖12與表1數(shù)據(jù)，本文的ZigBee網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性較強，尤其是在遠距離傳送數(shù)據(jù)幀上，有著較強的優(yōu)勢。以圖11，表1的70 m傳送距離為例，在本文ZigBee網(wǎng)絡(luò)傳送數(shù)據(jù)幀的準確度為100%時，傳統(tǒng)ZigBee網(wǎng)絡(luò)傳送數(shù)據(jù)幀的準確度下降為99%，雖然百分比變化不大，但是在有1 000盞照明熒光燈的地下車庫，就意味著燈具間在90 m的相對距離時，傳統(tǒng)ZigBee網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)所控制的燈具，會有9～11盞燈具在應(yīng)該點亮?xí)r而未點亮，這會造成一定的安全性問題發(fā)生。因此，本文的ZigBee網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)在保證ZigBee網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)穩(wěn)定性的同時，也減少了一定的不安全因素。

4.3? 系統(tǒng)的節(jié)能檢測與分析

本文對該3 000 m2的地下車庫進行了1個月的無ZigBee網(wǎng)絡(luò)、有傳統(tǒng)ZigBee網(wǎng)絡(luò)、有本文ZigBee網(wǎng)絡(luò)的燈具用電量的預(yù)估統(tǒng)計。預(yù)估統(tǒng)計中燈具的用電量，是按照每天每盞燈具平均照明時長乘以燈具總數(shù)乘以燈具功率乘以30天來計算的。地下車庫的燈具距離為70 m。節(jié)能預(yù)估統(tǒng)計檢測結(jié)果如表2所示。

根據(jù)表2的實驗數(shù)據(jù)比較，本文所設(shè)計開發(fā)的ZigBee無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的智能節(jié)能照明控制系統(tǒng)，與所使長明熒光燈的一般中型地下車庫比較，一個月節(jié)省能源消耗約30 240 kW·h，可節(jié)省用電量約66%;與所使傳統(tǒng)ZigBee網(wǎng)絡(luò)的一般中型地下車庫比較，在一個月節(jié)省能源消耗上基本持平。雖然在實際生活中，用電量是梯度計算，但本文所用的預(yù)估統(tǒng)計方法所計算出的可節(jié)約電量的百分比，與梯度計算可節(jié)約電量的百分比相比較，二者的比值應(yīng)該是波動不大的。因此，本文所設(shè)計開發(fā)的ZigBee無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的智能節(jié)能照明控制系統(tǒng)，在節(jié)約能源的問題上也是切實可行的。

5? 結(jié)? 語

針對長明燈的能源消耗大與ZigBee無線網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性問題，本文利用CC2530芯片設(shè)計開發(fā)了基于ZigBee無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的智能節(jié)能照明控制系統(tǒng)。本文首先設(shè)計智能照明系統(tǒng)硬件通信協(xié)議;然后開發(fā)了無線網(wǎng)絡(luò)協(xié)調(diào)器節(jié)點、傳感器終端節(jié)點以及照明控制終端節(jié)點，并以上位機為控制中心，并協(xié)調(diào)、綁定各個節(jié)點，完成組網(wǎng)配置功能;最后利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行了終端節(jié)點數(shù)據(jù)幀檢測，優(yōu)化ZigBee網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)姆€(wěn)定性。實驗結(jié)果表明，所開發(fā)的ZigBee網(wǎng)絡(luò)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的照明智能節(jié)能控制系統(tǒng)成功解決了長明燈控制系統(tǒng)能源消耗大、傳統(tǒng)ZigBee智能節(jié)能照明控制系統(tǒng)在較遠距離傳輸數(shù)據(jù)不穩(wěn)定等問題。

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