1 引言

　　从远古的篝火、油灯到蜡烛、白炽灯，再到今天千家万户的荧光灯，人类已经基本适应了人工光源的室内照明环境。但是由于千万年来的环境影响，自然光仍然是人类最习惯、感觉最舒适的光源，自然采光一直受到建筑师和照明设计师的高度重视。当今社会建筑的节能环保需求更对自然采光照明提出了进一步的要求。《建筑采光设计标准》

　　中的国家技术经济政策指出: 建筑设计要充分利用天然光，创造良好的光环境。

　　对室内照明自然采光的研究具有重要的意义:

　　(1) 资料表明，照明用电占整个商业建筑能耗的25 － 40% ，而自然采光在特定的情况下可以节省52% 的照明用电，大大节约了能源。

　　(2) 相关研究表明，人在自然光条件下工作，可以增加满意度和提高工作效率。保证正常的生理节奏，防止季节性情绪失调等症状。

　　(3) 自然采光的工作照度水平及其均匀度对视觉疲劳有着重要影响。

　　目前对自然采光的研究主要集中在CIE 标准天空模型、建筑及照明自动控制方面。由于自然光具有随机性、易变性，而且应用场所的格局、朝向具有多样性，因此本文引用模糊控制的方式，结合人体工效学思想，探测窗台内外关键点照度值，对自然光变化进行了模糊逻辑推理判断，使遮光器件的调节更合理更人性化。同时区别于一般窗帘仅在高度维度上的控制，增加了对百叶角度的控制，控制自然光进入室内的强度及角度，合理的进行自然采光，以提高办公效率及办公环境的舒适度，增加居住工作人员对室内环境的满意度。

　　2 模糊控制理论

　　模糊控制是以模糊*论、模糊语言变量及模糊逻辑推理为基础的一种计算机数字控制。能避开对象的数学模型，将模糊控制器输入量的确定值转换为相应模糊语言变量值，此相应语言变量值均由对应的隶属度来定义，适用于不易获得精确数学模型的被控对象，其结构参数不是很清楚，或难以求得，只要求掌握操作人员或领域专家的经验或知识。作为一种语言变量控制器，其控制规则只用语言变量形式定性的表达，构成了被控对象的模糊模型。

　　模糊控制的基本原理由图1 表示，其核心部分为模糊控制器，即将输入变量模糊化和输出变量的去模糊化过程，如图虚线框中部分所示。计算机通过采样获得控制量的精确值，然后将此量与给定值比较得到的误差信号E。一般选取误差信号E 作为模糊控制器的输入量。把误差信号的精确量进行模糊化，用相应的模糊语言表示。得到误差E 的模糊语言*的一个子集e。在有e 和模糊规则R( 模糊关系) 根据推理的合成规则进行模糊决策，得到模糊控制量u 为：

　　综上，模糊控制可以概括为以下步骤:

　　(1) 确定系统输入变量，并将输入变量的精确值模糊化;(2) 定义模糊子集;(3) 建立模糊规则并确定隶属度函数;(4) 计算得到输出变量并进行去模糊化处理。

图1 模糊控制系统原理图

　　3 室内自然采光模糊控制策略

　　3. 1 控制策略

　　本系统采用侧窗采光系统，即在房间的一侧或两侧上开采光窗口， 使用可调节百叶窗， 采用Delphi 法( 专家法)对遮光百叶进行自然采光模糊控制，解决自然光随机性、干扰因素多等问题。

　　自然光的影响因素较为复杂，很多干扰难以用数学算式统一表达。夏天太阳太强烈时，过度的自然光容易引起不舒适; 云朵飘过、树影浮动都会对自然光照度有较大影响，如果及时反应，遮光百叶需要频繁地转动，有时噪音比较大，影响室内人员工作和休息。因此本系统引入人体工效学思想，结合模糊逻辑推理，合理控制遮光百叶的调节。

　　我们首先对侧窗采光系统进行室内照度分布测量，分析典型晴天、阴天等天气情况下一天中室内的照度分布及照度变化情况，并总结其规律，找到能反映当前室内照度与外界天气情况以及窗台照度关系的一个或几个点，并定义为关键点，探测关键点的照度值以及照度值变化和变化快慢，从而对百叶角度βb 进行调节( 以5 度为最小调节量)。

　　针对直射光，我们设定一个阈值，当光照强度超过阈值时，拒绝自然采光。自然光较强时( 水平遮阳百叶) 将直射日光反射到顶棚区域，形成漫反射，既保证了照度均匀以及人员与外界的视觉沟通，又避免了眩光。当且仅当太阳光的变化情况达到了我们需要的调节的范围内电动百叶才做出反应。如果照度变化发生且变化较慢时，做出百叶调节，照度值增加则百叶角度变小，照度值减小则百叶角度变大以增加采光; 如果照度变化且变化快时，判断为云朵或者树影干扰，不做出窗帘调节。