道路照明用LED灯智能控制技术规范主要技术

本标准规定了道路照明用LED灯智能控制系统的一般要求、系统架构、主站以及集中器、中间控制器、集中控制器和单灯终端模块的通用要求，主站与集中器通讯协议等技术要求、信息安全和试验方法。

侯民贤、周逊盛、张平、王米成、陈萍、张建民、陈中、华启迪、沈章尧、林涛、宋宏伟、吴建荣。

浙江大学、杭州瑞琦信息技术有限公司、杭州市亮灯监管中心、杭州鸿雁电器有限公司、浙江省电子信息产品检验所、国网浙江浙电节能服务有限公司、浙江印加光电科技有限公司、杭州市路灯管理所、浙江大有实业有限公司配电工程分公司、浙江华源电气有限公司、浙江方大智控科技有限公司、浙江省能源与核技术应用研究院。

本标准规定了道路照明用LED灯智能控制系统的一般要求、系统架构、主站以及集中器、中间控制器、集中控制器和单灯终端模块的通用要求，主站与集中器通讯协议等技术要求、信息安全和试验方法。

本标准规定了道路照明用LED灯（以下简称“LED路灯”）的结构组成、LED模块分类和型号、控制装置型号，LED模块、控制装置等关键部件的一般要求和互换性，以及试验要求与方法、标志要求。2100433B

3.1

道路照明用LED灯具效能　efficacy of LED luminaire for road lighting

在标准规定的测试条件下，道路照明用LED灯具发出的初始总光通量与其所消耗的功率之比，单位为流明每瓦（lm/W）。

3.2

道路照明用LED灯具能效限定值 minimium allowable vaule of efficiency of LED luminaire for road lighting

在标准规定的测试条件下，道路照明用LED灯具效能应达到的

第1章绪论

1.1智能控制的发展

1.1.1智能控制问题的提出

1.1.2智能控制的发展

1.2智能控制的几个主要分支

1.2.1基于知识的专家系统

1.2.2模糊控制

1.2.3神经元网络控制

1.2.4学习控制

1.3智能控制系统的构成原理

1.3.1智能控制系统结构

1.3.2智能控制系统的特点

1.3.3智能控制系统研究的主要数学工具

习题和思考题

第2章模糊控制论

2.1引言

2.2模糊集合论基础

2.2.1模糊集的概念

2.2.2模糊集合的运算

2.2.3模糊集合运算的基本性质

2.2.4隶属度函数的建立

2.2.5模糊关系

2.3模糊逻辑、模糊逻辑推理和合成

2.3.1二值逻辑

2.3.2模糊逻辑的基本运算

2.3.3模糊语言逻辑

2.3.4模糊逻辑推理

2.3.5模糊关系方程的解

2.4模糊控制系统的组成

2.4.1模糊化过程

2.4.2知识库

2.4.3决策逻辑

2.4.4精确化过程

2.5模糊控制系统的设计

2.5.1模糊控制器的结构设计

2.5.2模糊控制器的基本类型

2.5.3模糊控制器的设计原则

2.5.4模糊控制器的常规设计方法

2.6模糊PID控制器

2.6.1模糊控制器和常规PID的混合结构

2.6.2常规PID参数的模糊自整定技术

2.7模糊控制器的应用

2.7.1流量控制的模糊控制器设计

2.7.2倒立摆的模糊控制

习题和思考题

第3章人工神经元网络控制论

3.1引言

3.1.1神经元模型

3.1.2神经网络的模型分类

3.1.3神经网络的学习算法

3.1.4神经网络的泛化能力

3.2前向神经网络模型

3.2.1多层神经网络结构

3.2.2多层传播网络的BP学习算法

3.2.3快速的BP改进算法

3.2.4BP学习算法的MATLAB例程

3.3动态神经网络模型

3.3.1带时滞的多层感知器网络

3.3.2Hopfield神经网络

3.3.3回归神经网络

3.4CMAC神经网络

3.4.1小脑网络的感知器模型

3.4.2CMAC的映射原理

3.4.3CMAC网络的学习算法

3.5RBF神经网络模型

3.5.1具有固定中心的RBF神经网络的训练

3.5.2径向基神经网络训练的随机梯度逼近法

3.6神经网络控制基础

3.6.1引言

3.6.2神经网络的逼近能力

3.7非线性动态系统的神经网络辨识

3.7.1神经网络的辨识基础

3.7.2神经网络辨识模型的结构

3.7.3非线性动态系统的神经网络辨识

3.8神经网络控制的学习机制

3.8.1监督式学习

3.8.2增强式学习

3.9神经网络控制器的设计

3.9.1神经网络直接逆模型控制法

3.9.2真接网络控制法

3.9.3多神经网络自学习控制法

3.10单一神经元控制

习题和思考题

第4章专家控制

4.1引言

4.2专家控制的基本原理

4.2.1专家控制系统的基本内容

4.2.2知识表达

4.2.3知识推理

4.2.4专家控制系统的设计

4.3专家控制应刚举例

4.3.1PID专家控制系统设计

4.3.2过程专家控制系统

4.4仿人智能控制

4.4.1仿人智能控制的引入

4.4.2仿人智能控制的基本概念

4.4.3仿人智能控制的实现

4.4.4仿人智能控制的应用举例

习题和思考题

上机实验题

第5章分层递阶智能控制

5.1引言

5.2递阶智能控制的基本原理

5.3递阶智能控制的组织和协调

5.3.1递阶智能控制的组织级

5.3.2递阶智能控制的协调级

5.3.3递阶智能控制的执行级

5.4分层递阶智能控制的应用举例

5.4.1智能机器人系统的递阶控制

5.4.2集散递阶智能控制系统

习题和思考题

第6章学习控制

第7章模糊神经网络控制与自适应神经网络

第8章进货算法

第9章多智能体系统控制 2100433B