基于智能控制的太阳能路灯清洁方法技术

本发明专利技术公开了一种基于智能控制的太阳能路灯清洁方法，包括：通过在太阳能路灯装置上设置的传感器，采集关于太阳能路灯表面污染数据，污染数据包括灰尘、油脂、树叶和鸟粪；将采集到的污染数据传输至主控制器进行智能分析，与预设的污染阈值进行对比，确定清洁太阳能路灯的清洁时间和清洁方式；当确定需清洁时，主控制器根据当前的光照强度和设定的清洁时间间隔，控制驱动组件驱动清洁装置进行清洁操作。采用智能清洁系统可以根据实际污染情况进行清洁操作，避免了定期维护的盲目性，减少了人力和时间成本；定期清洁太阳能路灯可以防止污染物的积累，延长太阳能路灯的使用寿命，减少更换和维修的频率。少更换和维修的频率。少更换和维修的频率。

【技术实现步骤摘要】
基于智能控制的太阳能路灯清洁方法


[0001]本专利技术涉及路灯清洁
，尤其涉及一种基于智能控制的太阳能路灯清洁方法。

技术介绍

[0002]太阳能路灯作为一种环保、节能的照明设备，已经广泛应用于城市道路、公园、广场等公共场所，然而，太阳能路灯的工作效率很大程度上取决于太阳能路灯的光电转换效率，而太阳能路灯的表面如果被灰尘、油脂、树叶、鸟粪等污染物覆盖，会严重影响其光电转换效率；当前的太阳能路灯清洁技术主要依赖于人工定期清洁，这种方式存在以下几个问题：首先，人工清洁效率低，劳动强度大，且无法做到实时清洁；其次，人工清洁难以针对不同的污染物采取不同的清洁方式，清洁效果受限；再次，人工清洁无法精确控制清洁时间，可能会在光照强度较大的时候进行清洁，影响太阳能路灯的光电转换效率；此外，现有的太阳能路灯清洁系统虽然可以自动进行清洁，但是这些系统通常采用定时清洁或者定期清洁的方式，无法根据太阳能路灯表面的实际污染情况进行智能清洁，因此清洁效果和效率都有待提高。
[0003]申请号为：CN201510759411的专利技术公开了一种太阳能组件清本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于智能控制的太阳能路灯清洁方法，其特征在于，包括：S101：通过在太阳能路灯装置上设置的传感器，采集关于太阳能路灯表面污染数据，污染数据包括灰尘、油脂、树叶和鸟粪；S102：将采集到的污染数据传输至主控制器进行智能分析，与预设的污染阈值进行对比，确定清洁太阳能路灯的清洁时间和清洁方式；S103：当确定需清洁时，主控制器根据当前的光照强度和设定的清洁时间间隔，控制驱动组件驱动清洁装置进行清洁操作。2.根据权利要求1所述的基于智能控制的太阳能路灯清洁方法，其特征在于，S101步骤包括：S1011：通过在太阳能路灯装置上设置的光敏传感器，采集关于太阳能路灯表面灰尘的数据；S1012：通过在太阳能路灯装置上设置的化学传感器，采集关于太阳能路灯表面油脂的数据；S1013：通过在太阳能路灯装置上设置的形状识别传感器和颜色识别传感器，分别采集关于太阳能路灯表面树叶和鸟粪的数据。3.根据权利要求1所述的基于智能控制的太阳能路灯清洁方法，其特征在于，S102步骤包括：S1021：将采集到的污染数据送入主控制器进行智能分析，通过对污染数据的类型进行识别和分类，确定污染物的种类；S1022：将确定的污染物种类与预设的污染阈值进行对比，获取对比结果，对比结果包括当前太阳能路灯表面的污染程度；S1023：根据对比结果，主控制器确定太阳能路灯的清洁时间和清洁方式。4.根据权利要求1所述的基于智能控制的太阳能路灯清洁方法，其特征在于，S103步骤包括：S1031：在确定需进行清洁操作时，主控制器根据当前的光照强度和设定的清洁时间间隔，启动清洁过程；S1032：主控制器控制驱动组件驱动清洁装置进行清洁操作，该清洁装置固定在左右型材上，通过在太阳能路灯的表面上移动，进行清洁操作；S1033：清洁完成后，再次通过传感器和主控制器的智能分析，获取分析结果，通过分析结果判断清洁操作是否完成。5.根据权利要求3所述的基于智能控制的太阳能路灯清洁方法，其特征在于，S1021步骤包括：将采集到的污染数据送入主控制器进行智能分析，主控制器通过神经网络模型对污染数据的类型进行识别，其中，灰尘的识别依据颗粒大小和颜色，油脂的识别依据黏性和反射光谱，树叶的识别依据其形状和颜色，鸟粪的识别依据形状、颜色和化学成分；主控制器根据预设的污染物清洁方式，对污染数据进行分类，其中，灰尘采用清洁装置吸尘的方式清洁；油脂采用清洁装置溶剂清洗方式清洁；树叶采用清洁装置擦拭的方式清洁；鸟粪采用清洁装置高压水枪清洗方式清洁。6.根据权利要求3所述的基于智能控制的太阳能路灯清洁方法，其特征在于，S1022步
骤包括：将确定的污染物种类与预设的污染阈值进行对比，其中预设的污染阈值根据...

【专利技术属性】
技术研发人员：祝安辉，贾玲，徐锦方，胡晓峰，
申请(专利权)人：深圳市世纪阳光照明有限公司，
类型：发明
国别省市：