长期以来，与自然光相结合的智能照明在国内一直被忽略，大多数建筑物仍然沿用传统的手动控制方式。早上，进入房间的第一个人根据昼光的水平来决定是否开灯。如果把灯打开了，则有可能让灯一直开着，直到最后一个人离开房间。对于窗帘，他们会根据外部昼光环境来决定开窗的大小，一旦把窗帘打到一个固定的位置，则有可能会不再注意到它，直到外部的昼光对他们的视觉产生了影响。另一方面，随着人们生活水准的不断提高，电力供应日趋紧张，而我国照明用电量约占全社会用电量的20％左右。如果能合理的利用天然光就可以降低照明用电量，达到节能的目标。 鉴于以上两点，相应地提出了智能照明调光控制的控制策略，目的是创造一个舒适、灵活、方便的生活和工作环境，这样不仅可以节约能源，还可提高工作效率、减少视疲劳，带来身心健康。所以怎样能够充分利用天然光并控制照明灯具和遮阳设备以产生高效率的工作光环境？室外天然光照度和室内天然光照度分布之间的联系是怎样的？将成为本课题研究的主要问题。 本文提出了一个天然采光和人工照明相结合的智能控制策略。选择一间典型的办公室为试验对象，用BP神经网络建立模型，根据室内天然光的照度水平，自动控制灯具的输出以及遮阳设备状态，从而实现工作区域恒照度的目标。实际应用中，一旦人工照明打开，能检测到的就是天然光和人工光的混合量，很难把天然光分量用设备检测出来，这给控制带来了一定的麻烦。因此提出了一个自适应神经模糊推理系统（ANFIS），用以根据室外的水平和垂直天然光照度来预测室内的水平天然光照度，作为BP网络的输入。实验数据以及MATLAB仿真结果表明，该方法能有效节约能源，并改善工作环境，提高工作效率。