智能楼宇遮阳控制系统研究：基于LonWorks的机器学习方法

"该文档是关于人工智能在机器学习领域中应用于智能楼宇遮阳控制系统的研究，由硕士研究生任晓强撰写，导师是邵大云教授。研究主要探讨了在全球能源短缺和大型建筑不断涌现的背景下，如何通过合理有效的人工智能技术来利用能源。文章重点介绍了基于LonWorks现场总线技术的智能遮阳控制系统的设计与开发，包括遮阳设备硬件、软件以及上位监控系统的实现，旨在实现智能建筑的智能化遮阳控制。主要内容分为两部分：基于LonWorks技术的智能控制设备的硬件和软件设计与开发，以及综合控制设备的软件设计，该设备能根据插入的权重算法预测太阳的升高角和方位角。" 在本文中，作者首先阐述了研究的背景和意义，即随着世界能源的日益紧缺和大型建筑物的增多，人们越来越关注如何通过人工智能和机器学习技术来优化能源利用。智能遮阳控制系统是这一领域的具体应用，它能有效地调节室内光照，节省空调能耗，提高建筑的能效。 接着，文章详细介绍了基于LonWorks技术的智能控制设备的设计。LonWorks是一种分布式控制系统网络，其核心是Neuron 3150控制模块，每个模块可以控制2到3个遮阳装置。这种设计允许系统灵活地扩展，适应不同规模的建筑需求。 硬件设计方面，不仅涉及到了控制模块的选型和集成，还包括了与遮阳设备的接口设计，确保设备能够准确执行控制指令。 在软件开发部分，作者提到了综合控制设备的软件设计，该软件能够预测太阳的升高角和方位角，这是通过插入值权重算法实现的。这样的预测能力对于动态调整遮阳设备的位置至关重要，以最大程度地减少不必要的太阳辐射，同时保证室内采光适宜。 此外，上位监控系统的开发也是研究的重要组成部分，它能实时监测遮阳设备的状态，并根据预设策略或环境变化进行远程控制，实现对整个遮阳系统的智能管理。 这篇研究论文深入探讨了人工智能和机器学习在智能楼宇遮阳控制系统中的应用，通过硬件和软件的协同设计，实现了高效、节能的遮阳控制，为绿色建筑提供了新的解决方案。