渠吉慶，陳 禹，劉玉琪，李曉雨，孫科學(xué),2*

(1.南京郵電大學(xué) 電子與光學(xué)工程學(xué)院，江蘇 南京 210023；2.射頻集成與微組裝技術(shù)國家地方聯(lián)合工程實驗室，江蘇 南京 210023)

0 引 言

隨著智能樓宇概念的出現(xiàn)，智能家居逐漸進(jìn)入人們的視野。早期的智能家居，只是簡單地控制燈的亮滅、門、窗戶的開關(guān)等。在市場需求的推動下，傳統(tǒng)的家電企業(yè)紛紛轉(zhuǎn)型，投身到智能家居這一新興市場[1]。現(xiàn)在智能家居的設(shè)計更加注重人機(jī)交互和舒適度，可以根據(jù)外部環(huán)境等因素進(jìn)行智能化控制[2-3]。進(jìn)入21世紀(jì)后，由于消費(fèi)類電子產(chǎn)品的普及，嵌入式語音識別技術(shù)迅速發(fā)展，得到廣泛的應(yīng)用。尤其在智能家居方面，面對雜亂無章的電器，通過語音進(jìn)行控制，可以大大減少時間成本、管理成本，提高生活效率[4-5]。如今，中國乃至全球都秉持可持續(xù)發(fā)展的理念，因此智能家居系統(tǒng)的設(shè)計也要朝著這個方向邁進(jìn)。智能家居的節(jié)能環(huán)保主要體現(xiàn)在空調(diào)、暖氣的溫度控制，照明設(shè)備的亮度控制等方面，從而減少能源的消耗和二氧化碳的排放。

因此，該文設(shè)計了一套智能家居系統(tǒng)，通過語音發(fā)出命令，完成對室內(nèi)燈光和溫度的智能化控制，使燈光、空調(diào)設(shè)備在滿足人類需求的情況下，最大限度地節(jié)省電能，在節(jié)能環(huán)保方面具有很大的實用價值[6]。

1 系統(tǒng)總體設(shè)計

系統(tǒng)設(shè)計實現(xiàn)語音識別、室內(nèi)燈光亮度的調(diào)節(jié)和溫度的控制三個功能，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示。語音識別系統(tǒng)負(fù)責(zé)語音控制命令的發(fā)送；LED燈可以在利用自然光的基礎(chǔ)上補(bǔ)光；空調(diào)可以根據(jù)環(huán)境溫度、濕度，調(diào)整室內(nèi)溫度，使環(huán)境更加舒適。因此系統(tǒng)的設(shè)計方案為：首先使用LD3320語音識別模塊，保證較高的識別準(zhǔn)確率[7-9]；再對燈具的分布進(jìn)行建模分析，然后通過遲滯比較器軟件算法，調(diào)整光源的亮度[10]；最后通過建立室內(nèi)的體感溫度模型，提供室內(nèi)舒適度控制的可行性后，利用模糊PID算法控制空調(diào)，使室內(nèi)達(dá)到舒適的溫度。

2 智能家居系統(tǒng)中相關(guān)算法的分析與設(shè)計

2.1 LED燈分布模型分析與設(shè)計

假設(shè)LED燈為郎伯源，服從朗伯輻射模型。則室內(nèi)某點(diǎn)的水平照度[11]可以表示為：

(1)

其中，I0為發(fā)光源的中心發(fā)光強(qiáng)度，Φ為發(fā)光源發(fā)射角，ψ為發(fā)光源入射角，m為光源的輻射模式，與光束方向性好壞成正比，表示為：

(2)

dn為點(diǎn)(xn,yn,zn)到發(fā)光源(x0,y0,z0)的距離，表示為：

(3)

根據(jù)國家公布的住宅建筑照明標(biāo)準(zhǔn)，以0.75 m高度為參考平面，起居室的照明標(biāo)準(zhǔn)為100 lx。

以長6米、寬4米、高3米的起居室為例，設(shè)計其LED燈的布局。設(shè)距離地面0.75 m的點(diǎn)為(xn,yn,0.75)，m=2，I0=1 400 cd。不同光源分布的對比如圖2所示。

(1)單光源照射。

當(dāng)單光源照射時，LED燈的位置如圖2(a)所示。

使用MATLAB畫出單光源照度在0.75 m水平面的分布，如圖2(b)所示。從圖中可以看出，起居室四周的亮度很低，達(dá)不到照明標(biāo)準(zhǔn)，而且中心的亮度很高，使室內(nèi)的亮度不均勻。因此此方式不適合室內(nèi)照明。

圖(c)中光源1坐標(biāo)(1.5,1,3)，光源2(1.5,3,3)，光源3(4.5,1,3)，光源4(4.5,3,3)

(2)多光源照射。

由于單光源的缺點(diǎn)，這里采用四個LED燈均勻地分布在室內(nèi)，室內(nèi)模型如圖2(c)所示。

高度為0.75米水平面上的光照強(qiáng)度為各個光源照度的疊加，得到多光源照度分布如圖2(d)所示。從圖中可以看出，即使是光照強(qiáng)度最低的四個角落，也達(dá)到了100 lx左右，符合國際照明標(biāo)準(zhǔn)。因此采用四個光源分布的設(shè)計。

2.2 LED燈亮度優(yōu)化算法設(shè)計

當(dāng)室內(nèi)四個LED燈時，由圖2(d)可知，沒有自然光源的補(bǔ)充仍然可以達(dá)到國家照明標(biāo)準(zhǔn)，并且效果很好。然而實際生活中，受到自然光的影響不可避免，這就需要調(diào)整LED燈的亮度，進(jìn)行補(bǔ)光，從而節(jié)省電能。而LED亮度的調(diào)整需要依據(jù)光照傳感器的數(shù)據(jù)，所以需要四個光強(qiáng)傳感器，安裝在四個角落，即四個距離LED燈最遠(yuǎn)的點(diǎn)。只要這四個點(diǎn)的光照強(qiáng)度值滿足照明標(biāo)準(zhǔn)，其他各位置均可滿足。LED燈與光強(qiáng)傳感器一一對應(yīng)。

傳感器的分布如圖3所示。

圖3 傳感器分布

自然光的光強(qiáng)變化一般都是連續(xù)的，要么遞增要么遞減，所以利用滯回比較器的思路設(shè)計算法，具有很好的穩(wěn)定性。將LED燈光的亮度分為六個等級，第一等級LED熄滅，第六等級LED光照達(dá)到最強(qiáng)。當(dāng)LED光照達(dá)到最大亮度時，一定會符合標(biāo)準(zhǔn)，所以在算法中不用檢測是否已經(jīng)到達(dá)最高等級。而當(dāng)LED熄滅時，自然光也有可能達(dá)到100 lx，所以需要加入光照等級是否為0的檢測。

算法流程如圖4所示。

圖4 遲滯比較器軟件算法流程

2.3 基于GEP算法體感溫度的分析與模型建立

人體主觀的舒適度與體感溫度密切相關(guān)，體感溫度又與環(huán)境中的多個因素有關(guān)[12]。故通過GEP算法[13]建立體感溫度與環(huán)境因素的函數(shù)關(guān)系[14]，是研究人體舒適度的重要內(nèi)容，為溫度控制打下基礎(chǔ)。

根據(jù)文獻(xiàn)[14]經(jīng)過100次的換代后，得到了種群的最優(yōu)解，如式(4)所示。

(4)

其中，t為體感溫度，a為環(huán)境溫度，b為相對濕度。

由式(4)可知，處于夏季時，當(dāng)相對濕度小于50的時候，對體感溫度的影響很小。而當(dāng)相對濕度大于50的時候，將會對體感溫度產(chǎn)生影響，例如當(dāng)相對濕度較大時，即使溫度不高，人也會感到十分悶熱而不舒適。

可以簡化得到壞境溫度與最佳體感溫度tmax、相對濕度的關(guān)系，如式(5)所示。此式將會為溫度控制提供需要的設(shè)置溫度。

(5)

2.4 模糊PID算法的分析

PID控制在工業(yè)控制領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，即使是人工智能算法迅速發(fā)展的今天，仍然有90%以上的控制回路采用PID控制。調(diào)節(jié)其比例系數(shù)可以加快系統(tǒng)的響應(yīng)時間，積分系數(shù)可以消除靜態(tài)偏差，微分系數(shù)可以改善系統(tǒng)的動態(tài)特性，抑制超調(diào)量。在離散情況下，位置式PID的公式如下：

kd(e(k)-e(k-1))

(6)

其中，e(k)=Sv-PK，Sv為用戶設(shè)定值，PK為當(dāng)前測量值。

在設(shè)置PID控制的過程中，最重要也是最關(guān)鍵的一步就是參數(shù)整定，即確定kp、ki和kd的值。在實際應(yīng)用過程中，當(dāng)環(huán)境改變時，也要適時地重新整定PID參數(shù)，以保證其穩(wěn)定工作，這就增加了工作量，也非常不方便。這時模糊控制就可以發(fā)揮作用，不需要精確的數(shù)學(xué)模型，與PID算法結(jié)合，組成模糊PID控制算法[15-17]。利用模糊邏輯并根據(jù)一定的模糊規(guī)則對PID參數(shù)進(jìn)行實時優(yōu)化，從而克服傳統(tǒng)PID算法無法實時調(diào)整PID參數(shù)的缺點(diǎn)。由于各個家庭環(huán)境還有暖氣設(shè)備的不同，PID的參數(shù)肯定不同，所以該文采用模糊PID控制，增加系統(tǒng)的魯棒性、便捷性，也會使室內(nèi)環(huán)境更加舒適。

如今，中央空調(diào)可以設(shè)置多個出風(fēng)口，比傳統(tǒng)空調(diào)更加舒適而且安裝隱蔽，不影響房子的整體美感，因此很快得到普及。家用空調(diào)中使用比較多的還是變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)，通過改變冷熱風(fēng)速，從而改變溫度。通過模糊PID算法控制送風(fēng)機(jī)，改變其轉(zhuǎn)速，達(dá)到溫度控制的目的。下面是模糊PID算法的設(shè)計過程：

(1)模糊化。

溫度偏差e，溫度偏差變化率ec，用模糊語言定義為：NB(負(fù)大)，NM(負(fù)中)，NS(負(fù)小)，ZO(零)，PS(正小)，PM(正中)，PB(正大)。e和ec的變化范圍E={-3,-2,-1,0,1,2,3}，EC={-3,-2,-1,0,1,2,3}。kp、ki和kd的模糊語言為ZO，PS，PM，PB。kp、ki和kd的變化范圍為kp={0,2,4,6}，ki={0,0.01,0.02,0.03}，kd={0,1,2,3}。以上均采用三角隸屬度函數(shù)。

(2)模糊推理。

在實際應(yīng)用中，根據(jù)平時調(diào)試的經(jīng)驗和專家數(shù)據(jù)，分別對kp、ki和kd設(shè)置模糊規(guī)則表，該文通過MATLAB使用模糊語言語句if A and B than C的方式進(jìn)行設(shè)計。

(3)去模糊化。

去模糊化就是將模糊變量轉(zhuǎn)換為精確量的過程。該系統(tǒng)采用重心法來解模糊，表達(dá)式為：

(7)

其中，Z0為模糊控制器輸出量，即解模糊后的精確值；Zi為模糊控制量論域內(nèi)的值；μc(Zi)為Zi的隸屬度值。

去模糊化后將會得到kp、ki和kd的矯正值，帶入PID控制器，即可進(jìn)行PID運(yùn)算。

模糊PID算法的流程如圖5所示。

圖5 模糊PID程序流程

使用MATLAB中的Simulink仿真，由式(6)可以得到其拉式變換，如式(8)所示。根據(jù)式(8)可以很容易地搭建仿真模型，這里將模糊PID控制模型和PID控制模型放在一起，便于對比，如圖6所示。

圖6 模糊PID與PID的Simulink仿真圖

其中Fuzzy Controller采用的是封裝的形式，由三個模糊控制器組成，分別輸出kp、ki和kd的矯正值。

(8)

圖7 模糊PID與PID的階躍響應(yīng)

通過圖7，可以看出模糊PID的響應(yīng)速度更快，動態(tài)性能更好，相對于傳統(tǒng)的PID控制有了很大的提高。

3 系統(tǒng)測試

為了檢驗系統(tǒng)的準(zhǔn)確性以及穩(wěn)定性，在兩種不同的環(huán)境下進(jìn)行實驗，分為安靜環(huán)境和噪音環(huán)境。通過播放音樂創(chuàng)造噪音環(huán)境，平均噪聲強(qiáng)度為50 dB。首先測試人員說出語音指令，檢查語音識別是否正確，緊接著判斷下位機(jī)是否接收到信號，做出正確的響應(yīng)，比如讀取溫濕度的數(shù)據(jù)、關(guān)閉LED燈等。每個語音指令在不同的環(huán)境下，重復(fù)測試30次。只有指令的識別與響應(yīng)同時正確時，才算這次測試成功。這樣測試的成功率就代表了語音識別的準(zhǔn)確率和數(shù)據(jù)傳輸?shù)臏?zhǔn)確率。測試結(jié)果如表1所示。

表1 系統(tǒng)測試結(jié)果

從表1可以看出，當(dāng)處于安靜環(huán)境時，系統(tǒng)測試的成功率比較高，在50分貝噪音環(huán)境下，測試結(jié)果顯示成功率在80%以上，可以較好地適用于家居環(huán)境。

4 結(jié)束語

文中設(shè)計了一種基于語音識別的智能家居系統(tǒng)，主要完成了語音識別系統(tǒng)、室內(nèi)光照采集與控制系統(tǒng)和室內(nèi)溫度檢測與控制系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)。通過測試，該系統(tǒng)可以穩(wěn)定運(yùn)行，識別正確率高。該系統(tǒng)能夠完成語音識別、根據(jù)自然光的光照強(qiáng)度自動調(diào)整光源亮度、根據(jù)室內(nèi)的溫濕度自動調(diào)節(jié)室內(nèi)溫度的功能，具有低功耗、穩(wěn)定性高、準(zhǔn)確性高的特點(diǎn)。為了進(jìn)一步提高智能家居的體驗，下一步計劃與深度學(xué)習(xí)結(jié)合，以實現(xiàn)更加舒適、節(jié)能、方便的家居生活。