基于太阳能自动追光的智能路灯控制系统.pdf

收稿日期：2021-12-13基金项目：沈阳工程学院大学生创新创业项目（202111632136）作者简介：丁一婷（2001-），女，辽宁鞍山人。通讯作者：刘俊清（1972-），女，山东泗水人，讲师，硕士。基于太阳能自动追光的智能路灯控制系统丁一婷，刘俊清（沈阳工程学院 自动化学院，辽宁 沈阳 110136）摘要：针对太阳能的能量密度较低问题，通过加入太阳能自动追光系统进行实时光电追踪，以实现大幅度提高电池板发电效率的需求。同时，加入行人检测系统，利用红外线感应装置对来往人流密度进行判断，以便对夜间路灯的亮度做出相应控制，从而达到节省能源的目的。该系统采用单片机作为驱动芯片实现系统的闭环控制。经多次实践结果表明：所采用的方法使太阳能路灯达到了绿色节能、安全可靠等要求，具有一定的实用意义，同时有助于太阳能路灯的推广和应用。关键词：单片机；太阳能；路灯照明；光电追踪；红外感应中图分类号：TP273文献标识码：A文章编号：1673-1603（2023）03-0058-05DOI：10.13888/ki.jsie（ns）.2023.03.011第 19 卷第 3 期2 0 2 3 年 7 月Vol.19 No.3Jul.2023沈阳工程学院学报（自然科学版）Journal of Shenyang Institute of Engineering（Natural Science）目前，一些居民小区、公园内部的夜间照明路灯还在使用极其简单的夜间全照明、白天全熄灯的照明方式，有着管理系统简单低效、不具备智能化和灵活化等特点1。这对居民日常生活造成了极大不便，降低了居民生活的安全性和舒适性。本控制系统以单片机和模数转换器为核心2，将太阳能自动追光系统、照明系统及行人监测系统等模块链接在一起，实现对路灯的追光控制、照明控制、环境及行人监测的智能控制。通过光电追踪可以实现实时高效率发电，并且采用红外感应装置采集信息，判断行人环境，从而调节路灯的亮度，能够有效解决照明领域能源短缺的问题3。这既优化了居民生活的舒适性和安全性，又实现了能源使用的最大化和能源汲取的高效化，具有较好的推广及应用价值。1系统整体框架设计基于太阳能自动追光的智能路灯控制系统包括太阳能自动追光模块、单片机系统、行人检测模块及照明模块。搭建以89C52单片机为核心的系统硬件平台，实现对路灯设备的控制。整个控制系统将实现以下功能：实现光照强度的实时监测，使太阳能电池板朝向光强最大的方向，达到高效充电；当有行人经过时，控制系统检测到行人并判断路灯附近区域的人流密度情况，根据人流密度大小进行不同明暗程度的照明。追光模块负责采集光照信息并传入单片机进行信息处理，同时判断光照强度最大的方向并驱动电机转动至该朝向进行充电。行人检测模块负责监测路灯区域人流密度，将采集的信息传入单片机进行处理和判断。照明模块将根据人流量大小来决定路灯的明暗程度。系统工作模型如图1所示。图1系统工作模型2太阳能自动追光模块设计2.1追光方式选择太阳能自动追光模块是控制系统中的核心模块，也为整个控制系统供电。目前，实现追踪太阳的方式大多分为两类：视日运动轨迹追踪方式和光电追踪方式。前者需要太阳运行规律的天文算法作为基础，其计算过程复杂，开发成本高；而后者能实现自适应控制，有着跟踪精度好、灵敏度高的特点4。本控制系统采用光电追踪的方式。光电追踪方式是通过检测太阳光的方向来调整相应的设备，确保设备始终朝向太阳。结合系统需求，为了对路灯四周的太阳光强度进行实时采集，选用4个光敏电阻，分别安装在太阳能电池板的电机的4个方向上，实现光照信息采集，进而达到高效的光电转换。图2为太阳能自动追光装置模型。图2太阳能自动追光模块模型2.2模块工作原理首先，搭建硬件电路，使得各方向不同程度的光照强度能够对应输出4个电压信号；其次，输出的电压信号将被传输至单片机系统中进行后续处理。由于输出电压为模拟信号，主控芯片无法直接处理，故利用单片机片内的A/D转换模块，将输出电压值转化成单片机可运算的数字信号。同时，采用算法将数值依次对比出最终数据以确定该数值的对应方向，进而判断出光照最强的方向；通过单片机输出控制信号驱动电机转动，使太阳能电池板朝向光最强的方向，实现自动追光的需求。最后由太阳能电池板将光能转化为电能并存入电池中。图3为太阳能自动追光模块程序流程。图3太阳能自动追光模块程序流程2.3软件程序实现在单片机A/D转换模块把光照强度这一模拟量转化为数字量后，由于光敏电阻存在个体差异，相同的光照强度转化而成的数字量之间会存在偏差。若忽略对转化的数字量的处理，在相同的光照时，电机会发生向一个方向持续转动的情况。该问题的解决方法是将转化的数字量进行一次软件平衡，以确保在相同光照情况下转化的数字量之间的相对偏差量在合理范围内，然后再对不同光敏电阻转化的数字量进行运算。在数值比较过程中，采用冒泡排序法将4组数值逐次比较，取得最大数值后再进行下一步信息处理。本设计进行了多次调整以取得较合理的差值范围，确保电机对光照变化的敏感程度在模块所需求的范围内，避免在光照细微变化时发生电机转动第 3 期丁一婷，等：基于太阳能自动追光的智能路灯控制系统59第 19 卷沈阳工程学院学报（自然科学版）等不合理的情况。另外，采用PWM技术对电机转速进行控制，确保电机转速不会过快或过慢而造成整体运动卡顿或转动时间过长。以下为太阳能自动追光模块程序的部分代码。#include Servo servo；int a；int b；#define pirIn1 8#define pirIn2 10/定义引脚标号void setup（）/本段对单片机各引脚工作状态进行定义pinMode（A0，INPUT）；pinMode（A1，INPUT）；servo.attach（9）；pinMode（pirIn1，INPUT）；pinMode（pirIn2，INPUT）；void loop（）a=analogRead（A0）-70；/传入数据并软件平衡b=analogRead（A1）；if（a-b30）/设定差值差值范围servo.write（120）；/电机正向转动else if（a-b-30）servo.write（60）；/电机反向转动elseservo.write（90）；/电机静止不动3行人检测模块及照明模块的设计行人检测模块一般采用视觉传感器或者红外人体识别传感器。红外人体识别传感器包括带通放大器、热释电型传感器、延时电路、菲涅尔透镜及输出电路几个部分。其规模比较小，具有较便捷、工作性能高、灵敏度高等优点5，符合控制系统的需求。在照明模块方面，通过控制LED灯的亮起个数来调节灯的亮暗程度。这样的解决方式更加简洁，也利于后续调试。单片机根据行人检测模块传入的信息发出相应的驱动指令以控制LED灯的点亮数量，实现了精细化的亮度控制，最终实现分级照明。3.1工作原理当行人进入红外传感器所覆盖的范围内时，行人检测模块将被启动，开始工作。按照系统所要求的根据人流量大小，实现不同明暗程度的照明。所用的实现方法是在路灯周围区域内放置间隔距离相等的传感器，由此可实现将人流密度情况通过用同一时间内红外传感器被同时触发的个数体现出来。当人流量小时，同一时间内红外传感器被触发的个数少；当人流量大时，传感器被触发的个数多。传感器被触发的个数不同，相应的传入单片机的信息也不相同。同光敏电阻一样，传感器的输出电压也为模拟信号，因此本模块也需要单片机A/D转换模块将其转化成数字信号。单片机根据传入的信息量判定和规划不同区间，驱动照明模块进行不同亮暗等级的照明。图4为行人检测模块模型。图4行人检测模块模型603.2软件程序实现在片内A/D转换模块把红外传感器部分电路的输出电压转化为数字量后，将各红外传感器分别对应相应的 LED 灯，这样就实现了同时间内传感器被同时触发，驱动LED灯点亮的数量也相应变多。以下为行人检测及LED驱动程序的部分代码。#include Servo servo；#define ledOut1 11#define ledOut2 12/定义引脚标号void setup（）/本段对单片机各引脚工作状态进行定义pinMode（A0，INPUT）；pinMode（A1，INPUT）；servo.attach（9）；pinMode（ledOut1，OUTPUT）；pinMode（ledOut2，OUTPUT）；void loop（）int sensorValue1=digitalRead（pirIn1）；int sensorValue2=digitalRead（pirIn2）；if（sensorValue1=1）digitalWrite（ledOut1，HIGH）；elsedigitalWrite（ledOut1，LOW）；if（sensorValue2=1）digitalWrite（ledOut2，HIGH）；elsedigitalWrite（ledOut2，LOW）；4仿真运行4.1软件仿真首先，在软件上编写驱动程序，对各模块的代码进行仿真与功能调试，并且对端口的状态进行实时监控，检测每个被用到的外部引脚的电位变化，确保电位变化处于预期变化范围之内；其次，将各模块链接整合，为防止不同模块整合时产生同一变量的复用错误，在每一模块整合之前，对整个模块进行全面检查，并重新对变量进行顺序编号。在所有模块整合完毕之后，整个驱动程序达到运行正常且在相应状态下完成设计需求的驱动。编写相应的单片机程序并对电路进行仿真，验证其结果的正确性6。仿真程序如图5所示。图5仿真程序第 3 期丁一婷，等：基于太阳能自动追光的智能路灯控制系统61第 19 卷沈阳工程学院学报（自然科学版）4.2硬件实验为测试整套电路和操作系统的功能实现程度及故障排查，进行如下实验：1）针对强光照条件下的光照强度判断能力及电机跟随光强变化转动功能测试。在实验室用手电筒模拟太阳光改变光强方向及同方向不同光强变化，模拟强光照条件下系统对光强的判断能力及不同光强对系统判断力的影响。运用控制变量法对同光强不同方向的变化及同方向不同光强的变化两种情况进行实验，结果显示：该系统能判定光强方向并驱动电机转动至相应的方向。至此对追光系统的实验及校对结束。2）针对太阳能电池板对光能的吸收效率及太阳能电池的续航能力测试。通过不同程度遮挡同一光源来模拟现实生活中的不同光照条件，对太阳能电池板进行照射。经过多次测试，太阳能电池板能够将光能转换为电能并存入到电池中。同时，对太阳能电池板的电流和电压进行实时监测，以确定其在不同光照条件下的输出电压是否稳定。经测试，太阳能电池板的输出电压和电流虽然在不同光照条件下会有不同程度的变化，但对于整个系统而言相对稳定，起到了储存电量的作用。3）针对该系统中对行人监测部分的灵敏度测试及对路灯控制的正确性测试。在黑暗环境下，当不同数量的人经过红外传感器区域时，LED灯亮起的数量也相应的变化，实现了分级照明，做到了在满足照明需求的同时，最大限度地节省能源。实验装置如图6所示。图6实验装置经过上述测试，整套系统的主要功能全部通过测试并表现良好，可在复杂光照情况下及时做出准确的判断。5结语本文介绍了基于太阳能自动追光的智能路灯控制系统的设计。该控制系统采用太阳能智能追光系统自动对比并定位光照强度最强方位，有效地提升了电池板的效率，使能源使用率大幅度提高，在能源的获取阶段获得了优势；利用行人检测系统收集数据并进行处理，判断经过路灯区域人流密集程度，进而控制路灯的明暗，完成了精细化的亮度控制。该系统实现了在满足照明需求的基础上，更大限度地节省能源，减少能源的消耗，增强了路灯系统的节能效果。参考文献1 徐圆圆，姚善化，王月.智能感应路灯控制系统设计 J.洛阳理工学院学报（自然科学版），2021，31（1）：58-63.2徐洪亮.基于单片机控制的太阳能LED智能路灯照明系统分析 J.科技创新导报，2019，16（19）：119.3 肖春华.基于太阳能LED智能路灯控制系统设计 J.电子设计工程，2019，27（5）：26-30.4 张宗磊，徐源，杨晨.太阳能电池板自动追光系统设计 J.科技视界，2017，（7）：83-84.5张伟，杨森林.基于单片机控制的智能路灯控制系统设计 J.现代电子技术，2018，41（14）：110-113.6李丽霞，李润金.基于单片机控制的超感智能座便器系统设计 J.沈阳工程学院学报（自然科学版），2022，18（3）：68-71.（下转第68页）62第 19 卷沈阳工程学院学报（自然科学版）Research on Assembly Identification Method Based on ImprovedYOLOv5 General Electric Control BoardJIANG Kuosheng1,2,HUANG Zhiwei1,QUAN Yuewen1,MO Shiyu1（1.School of Mechanical Engineering,Anhui University of Science and Technology,Huainan 232001;2.State Key Laboratory of Deep Coal Mining Response and Disaster Prevention and Control in Deep Coal Mines,Huainan 232001,Anhui Province）Abstract：Aiming at the problems of missing connection,missing assembly and lower assembly accuracy inthe manual assembly process of electrical control board,an improved YOLOv5 model algorithm is proposed todetect the assembly of electrical control board.Firstly,a two-axis active camera console is designed to collectthe image of the assembly area.Then,the Squeeze Excitation(SE)module is added to establish the connectionbetween each channel,and the features are further weighted according to the weight of different channels.Transformer Prediction Heads(TPH)is integrated into YOLOv5,and PANet structure is replaced by BiFPN.The experimental results show that the improved YOLOv5 algorithm based on deep learning is better than thatbefore improvement.The detection accuracy range of the device is 96%and the detection rate is 26 fps.It canrealize the accurate detection and recognition of the devices on the electrical control board and meet the needsof improving the assembly accuracy in the equipment manufacturing process.Keywords：Assembly inspection;Electrical control panel;Image acquisition;YOLOv505-10.https：/arxiv.org/abs/1908.05900.15张德春，李海涛，李勋，等.基于CBAM和BiFPN改进YoloV5的渔船目标检测 J.渔业现代化，2022，49（3）：71-80.16韩岩江，王伟，王峰萍.融合坐标注意力和BiFPN的YOLOv5s交通标志检测方法 J.国外电子测量技术，2022，41（11）：170-179.Intelligent Street Lamp Control System Basedon SolarAuto-TracingDING Yiting,LIU Junqing（School of Automation,Shenyang Institute of Engineering,Shenyang 110136,Liaoning Province）Abstract：In response to the low energy density of solar power,an automatic solar tracking system was addedfor real-time photovoltaic tracking to improve the efficiency of the solar panel significantly.Additionally,apedestrian detection system was incorporated using infrared sensors to determine pedestrian density and adjustthe brightness of the streetlights accordingly,achieving significant energy savings.The system wasimplemented with closed-loop control using a microcontroller as the driving chip.Through multiple practicaltests,the adopted methods have met the requirements for green energy efficiency,safety,and reliability,andhave practical significance for promoting and applying solar-powered streetlights.Keywords：SCM;solar energy;street lighting;photoelectric tracking;infrared induction（上接第62页）68