Neural Network Based Dimming Level Control of LED Network

Energy crisis is one of the major problems faced by many countries in the world which hinder their development process as energy supply forms the basis of production of goods in various fields. Production of energy and its conservation plays a vital role in ascending the steps towards development. Avoiding wastage of energy and conserving is equally importance as production of the same. Energy utilized for lighting purpose sums up to a considerable part in the overall energy consumed. Effective and efficient lighting helps in reducing the unwanted excessive energy that is wasted. Smart illuminance control techniques concentrates on providing effective illuminance at a work place by varying the dimming levels of the networked luminaires. Many conventional illuminance control methods are available such as open loop control approach, closed loop control approach, zoning approach etc. A neural network based illuminance control strategy is proposed in this paper in which a back propagation algorithm is used to train the neural network based controller that effectively controls the dimming levels of the networked luminaires to provide required luminance at the workspace. DOI: 10.17762/ijritcc2321-8169.15020

Optimierung LED-basierter adaptiver Tageslichtsysteme unter Berücksichtigung der Beobachtermetamerie

Natürliches Tageslicht besitzt eine signifikante Relevanz für das Wohlbefinden und die Gesundheit des Menschen, jedoch ist es in vielen Innenräumen nicht ausreichend vorhanden. Stattdessen kommen dort künstliche Lichtquellen zum Einsatz, welche zunehmend mit mehrkanaligen LED-Systemen realisiert werden. Dadurch besteht die Möglichkeit Farbe und Helligkeit des Lichts dynamisch zu variieren und somit das Tageslicht zu simulieren beziehungsweise zu imitieren. Hieraus leitet sich die Motivation dieser Arbeit ab, Verfahren, Metriken und Algorithmen zu entwickeln, mit deren Hilfe die Farbgenauigkeit und weitere spektrale Qualitätsmerkmale von LED-Licht optimiert werden können. Dies geschieht im Hinblick auf eine Anwendung in der adaptiven Beleuchtung, welche sich an das vorherrschende Tageslicht anpassen kann. Eine dabei implizierte Anpassung der LED-Lichtfarbe an das natürliche Tageslicht kann aufgrund der Beobachtermetamerie zu wahrnehmbaren Farbdifferenzen zwischen den beiden Lichtarten führen. Die Beobachtermetamerie – der Effekt, dass Spektren zwar für den Normalbeobachter farblich identisch sind, ein realer Beobachter jedoch einen Farbunterschied wahrnimmt, aufgrund der individuellen spektralen Empfindlichkeit seiner Sehzellen – wird hier in Bezug auf die Tageslichtreferenz untersucht. Es werden mit einem individuellen Beobachtermodell 1000 unterschiedliche Beobachter simuliert, um Farbdifferenzen zwischen Metameriepaaren zu berechnen. Hierfür werden anhand von Spektrometermessungen und verschiedener Tageslichtmodelle 1568 Referenzspektren generiert. Mittels acht verschiedener 3-Kanal-LED-Systeme werden für jeden individuellen Beobachter zu jeder Tageslichtreferenz Metameriespektren gemischt. Anhand dieser Daten wird gezeigt, welche LED-Spektren welche durchschnittliche individuelle Farbdifferenz hervorrufen. Da solche Berechnungen für echtzeitfähige Optimierungen auf den begrenzten Ressourcen des Mikrocontrollers einer adaptiven Leuchte nicht gut geeignet sind, werden drei Varianten eines Beobachtermetamerie-Index definiert. Basierend auf einer Korrelationsanalyse wird dabei die Variante mit der höchsten Korrelation zu der Referenzberechnung als Beobachtermetamerie-Index vorgeschlagen. Der hierbei definierte Abweichungsbeobachter wird zusätzlich verwendet, um einen Beobachtermetamerie-Koeffizienten zu definieren. Anhand dieses Koeffizienten lässt sich die Variabilität des individuellen Farbstimulus von einem einzelnen Spektrum berechnen. Es wird gezeigt, dass sich dieser Koeffizient eignet, um die Beobachtermetamerie eines LED-Spektrums zu optimieren, wenn aufgrund von fehlenden Spektraldaten der Tageslichtreferenz der Beobachtermetamerie-Index nicht verwendet werden kann. Das individuelle Beobachtermodell, auf dem diese Simulationen basieren, wird mit einem Probandentest verifiziert. Hierbei führen die Testpersonen einen farblichen Abgleich von LED-Licht und natürlichem Tageslicht durch. Die zur Generierung eines Metameriespektrums nötigen Farbmischberechnungen werden für ein 3- und 5-Kanal-System vorgestellt. Hierbei wird die nicht-ideale Dimmkennlinie von realen Systemen berücksichtigt und durch eine iterative Farbmischberechnung kompensiert. Dadurch wird die Farbgenauigkeit sowie die Genauigkeit der Leuchtdichte signifikant gesteigert, verglichen mit Berechnungen, welche eine lineare Dimmkennlinie implizieren. Durch die Verwendung von mehr als drei LED-Kanälen können bei konstanter Lichtfarbe unterschiedliche Lichtqualitätsmerkmale variiert werden. Die dazugehörigen spektralen Berechnungen eignen sich jedoch oft nicht für echtzeitfähige Implementierungen auf dem Mikrocontroller einer adaptiven Leuchte. Zusätzlich besteht bei der Farbmischung mit mehr als drei LED-Kanälen das Problem eines unterbestimmten Gleichungssystems. Um dieses Problem zu lösen wird ein neues Verfahren vorgestellt, bei dem die Lichtqualität zum Zeitpunkt der Farbmischung optimiert werden kann. Hierbei werden jeweils zwei physische LED-Kanäle zu einem virtuellen LED-Kanal zusammengefasst, wodurch ein eindeutig lösbares 3-Kanal-System simuliert werden kann. Die Farbvalenz eines virtuellen LED-Kanals wird aus dem Leuchtdichteverhältnis der beiden zugrunde liegenden physischen Kanäle bestimmt. Anhand solcher Leuchtdichteverhältnisse wird der unterbestimmte Lösungsraum der Farbmischung parametrisiert und gleichzeitig deren Einfluss auf verschiedene Lichtqualitätsmetriken untersucht. Dadurch können die gegenseitigen Abhängigkeiten unterschiedlicher Qualitätsmetriken analysiert werden und die Parametrisierungswerte, welche für ein Optimum sorgen, identifiziert werden. Die so bestimmten Parametrisierungswerte lösen das Problem der Unterbestimmtheit und ermöglichen es die Farbmischberechnung des hier verwendeten 5-Kanal-Systems in Echtzeit durchzuführen. Dabei können die verschiedenen Qualitätsmetriken dynamisch priorisiert und optimiert werden. Da die Farbmischberechnungen hierbei erst zum Zeitpunkt der gewünschten Farbeinstellung durchgeführt werden, eignet sich der Algorithmus für weitere Entwicklungen, bei denen beispielsweise eine alterungsbedingte Farbverschiebung der LEDs kompensiert werden soll

Adaptive illumination rendering in LED lighting systems

\u3cp\u3eWe consider energy-efficiency- and user-comfortdriven design of indoor light-emitting-diode (LED) lighting control systems by achieving spatial illumination rendering adapted to presence and daylight conditions, and user preference for the amount of rendered illuminance. A localized illumination rendering strategy for lighting control is presented, where a given level of uniform illuminance is provided with a certain user satisfaction level over a user-occupied zone, and a lower illuminance level is maintained in unoccupied zones. Under these illuminance constraints, our objective is to minimize a weighted sum of power consumed in localized illumination rendering and the net user dissatisfaction with the rendered illumination. This is achieved by determining the dimming levels for controlling the multiple LED luminaires. Algorithms for centralized and distributed lighting control are proposed. Simulation results are presented to evaluate the performance of the algorithms in achieving power savings and in meeting user preferences of illumination levels.\u3c/p\u3