CN103080663A

CN103080663A - 房屋的空气的质量

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Publication number: CN103080663A
Application number: CN2011800418750A
Authority: CN
Inventors: 埃里克·拉加德; 诺伯特·迪皮莱特; F·马拉瓦尔
Original assignee: Somfy SA
Current assignee: Somfy Activites SA
Priority date: 2010-07-01
Filing date: 2011-06-30
Publication date: 2013-05-01
Anticipated expiration: 2031-06-30
Also published as: FR2962193A1; FR2962193B1; CN103080663B; EP2588813B1; EP2588813A1; WO2012001657A1

Abstract

公开了一种控制方法，用于借助于控制设备来控制提供房屋的自然通风的至少一个机动装置，所述控制设备至少连接到测量空气的质量并布置在房屋中的第一传感器，还公开了实现该方法的控制设备。

Description

房屋的空气的质量

本发明涉及使用一个或多个机动自然通风装置的房屋的自然通风的领域。机动自然通风装置例如是布置在房屋的周边上的活动片，且每个机动装置使用致动器使打开或关闭活动片变得可能。活动片是例如可绕着水平轴旋转20°或30°的可移动窗口元件。链式滚筒型的致动器通常用于使这些活动片机动化。在某些情况下，可能指令在中间位置上的活动片部分打开。

机动自然通风装置的有效性取决于其数量、类型和在房屋的周边上的位置以及很多外部参数，例如自然或人工屏风的存在以及气象条件。通风装置可由一个或多个空气质量传感器——特别是能够测量房屋中的二氧化碳浓度的传感器和/或存在传感器控制。

专利EP1,383,982描述了使用存在传感器通过作用于外部开口和/或隐藏装置之一对来自太阳能增益的自然光和/或热能的水平和/或空气质量的自动控制方法。专利DE4023673也描述了根据房屋的占有者的存在的启动。

专利US5,259,553描述了一种系统，其用于通过比较每个传感器的值与预先记录的数据来控制设置有很多传感器的房屋的室内空气以便作用于致动器，这些传感器表征空气的温度和质量、照明、墙壁的温度、占有者的数量及其运动、风速等。

专利US6,161,714和US6,398,118也描述了空气调节（HVAC）系统，其中通过测量二氧化碳的浓度来控制外部空气的进入。在第一种情况下，外部空气的焓是主要的指令变量。在第二种情况下，CO₂浓度与几个阈值比较。

做出努力来去掉传感器和/或产生避免使用阈值调节的控制算法，这些调节执行起来常常是需要慎重处理的。

专利EP0637368描述了用于从建筑物外部的空气和建筑物内部的空气中的成分的浓度的测量结果来测量空气流速的间接方法。该成分例如是二氧化碳。

专利US5,803,804使用适应性控制来在更新房屋中的空气之前评估外部空气的质量。

专利US5,613,369适用于独立调节的空气单元（例如布置在天花板上的单元），控制算法对于该单元使用测量温度与参考温度之间的偏差以及该偏差的变化作为变量。该算法可具有PID类型、流控逻辑类型，或具有遗传算法。

专利US4,873,649描述了用于通过产生对控制变量例如压缩机的速度、风扇的速度、蒸发器的加热的递增破坏来识别HVAC系统的参数的方法。破坏的结果以Jacobean型矩阵的形式表示，该矩阵的逆矩阵使更新和优化指令规则变得可能。

在专利US5,579,993中，使用神经元网络来得到指令规则。控制器包括预测装置。控制方法事实上使用一种方法，其用于控制变量的提早计算（块403）和与由PID型的调整器给出的控制变量相比较（块420），以产生控制信号。

组合反馈方法和前馈方法的这种方式被自动化专家已知为具有“内部模型控制”类型，如在“Ming T.Tham的关于鲁棒控制的导论的讲义（Lectures Notes on Introduction to Robust Control）(2002)”（纽卡斯尔大学化学工程系/网站:lorien.ncl.ac.uk/ming/robust.imc.pdf）中的文件“内部模型控制（Internal Model Control）”中描述的。内部模型控制被认为具有比关于对偏差进行建模的简单PID指令更好的鲁棒性。

专利申请WO00/39506描述了用于控制建筑物的一个或多个区中的自然通风的方法，其包括：根据区域的物理参数、室内温度参考以及内部和外部温度的当前值来计算或估计通风要求。在优选实施方式中，控制单元包括具有神经元网络、流体控制或遗传算法的智能自我学习装置。

专利US6,699,120还描述了使用流体逻辑用于使用顾及内部温度、CO₂含量或湿度的舒适功能来控制机动活动片的优化方法。

从专利US7,302,313最后已知使用专家系统来控制用于采样和分析空气质量的可移动单元。

现有技术的系统和方法然而并没有使满足仅仅机动自然通风装置的控制的情况变得可能，特别是如果目的是允许没有调节或有最少的调节以及使用尽可能少数量的传感器的安装。

由于这组调节参数，这些机动装置的控制设备的试运转事实上对于安装者最经常地是需要慎重处理的，其导致不适当的调节，且通风方法的实现于是产生重复的不便，例如当机动自然通风装置都被同时启动时对占有者的额外的空气流动。

提出识别方法的现有技术的文件涉及与简单和成本有效的微控制器的使用不相称的精密的成套设备。此外，识别方法假设控制变量的小的递增变化，其可在设备例如是风扇或压缩机（其速度被控制）时被实现，但其在它涉及控制仅仅具有打开位置和关闭位置或中间位置的可移动自然通风面板时进行应用是不可能的。

此外，从简单的存在信息来控制自然通风装置遇到存在传感器的已知缺陷：存在传感器通常是运动敏感的。如果房屋在办公室空间（其中，占有者在其工作台前面相对静止）中，则存在探测使用这些简单的探测器拙劣地起作用或根本不起作用。

同样，空气的流量的确定和/或控制应有利地完成，而不使用特殊传感器，其也受到拙劣操作。

最后，当房屋是家庭或服务房屋时，房屋的占有者的数量常常在整天和整个周中有规律地改变。例如，会议室有规律地在周一下午被占用用于部门会议，该部门会议比平常会议集合了数量大得多的参加者：在参加者到达之前使空气被更新因此很重要。然而，如果会议室直到第二天前将不被使用，且对房屋的正常通风足以更新大量空气，则在会议之后显著地更新空气是能量的浪费。

在住宅的情况中可能遇到相同类型的例子：膳食准备、卧室的使用等在整个周中服从重复的模式和定制的通风需要，在周末有可能更改。

在手工艺或工业领域中，车身修理厂和汽车喷漆车间也具有由特定的每日或每周循环标记的使用，例如以在使用干燥间时受益于非高峰价格。

必须配置所有该信息是乏味的，只有房屋的用户可知道和/或预测该信息，且该信息此外可在长时期（季节的、雇佣新的合作者等）内演进。

本发明因此解决了现有技术的缺点和/或不足。

根据本发明，用于使用连接到测量空气质量并布置在房屋上的至少第一传感器的控制设备来控制房屋的至少一个机动自然通风装置的方法包括：

-探测步骤（S12、S21），用于探测空气质量的测量值的具体演进，

-记录步骤（S13、S22），用于记录与所述具体演进有关的至少一个时间特征，

-预测步骤（S15、S23），用于从所记录的时间特征预测类似的即将来临的具体演进的出现。

根据本发明，空气质量的测量值可至少包括气体和/或挥发性有机化合物的一个浓度，且如果浓度超过第一阈值（TH1）和/或如果浓度的变化率超过第二正阈值（TH2），则空气质量的具体演进可以是空气质量的恶化，而如果浓度变得低于某个阈值（TH3）和/或如果浓度的变化水平超过第四负阈值（TH4），则空气质量的具体演进可以是空气质量的提高。

根据本发明，控制方法可包括启动的步骤（S14），用于在探测到具体演进之后当该具体演进是空气质量的恶化时启动机动自然通风装置。

根据本发明，控制方法可包括提早启动的步骤（S16），用于在即将来临的具体演进是空气质量的恶化时在该具体演进出现之前提早启动机动自然通风装置。

根据本发明，控制方法可包括禁止启动的步骤（S24），用于在即将来临的具体演进是空气质量的提高时在该具体演进出现之前禁止启动机动自然通风装置。

根据本发明，控制方法可包括估计和/或计算的步骤（S32、S33），用于从关于房屋的至少一条室内温度信息估计和/或计算在房屋的外部和内部之间循环的空气的流量和/或能量的流量，所述信息来自测量温度并布置在房屋上的第二传感器。

根据本发明，用于估计和/或计算空气的流量和/或能量的流量的步骤还可使用来自房屋的外部温度信息。

根据本发明，该方法可包括禁止启动步骤，用于当空气的流量超过第五阈值（TH5）时和/或当能量流量超过第六阈值（TH6）时禁止启动机动自然通风装置。

根据本发明，控制方法可包括分析的步骤（S40），用于分析机动装置和/或机动装置的组合的不同启动对空气质量的影响。

根据本发明，控制方法可包括增加阈值（TH1、TH2）的步骤（S52），当阈值（TH1、TH2）被超过时，如果启动的次数超过一阈值或如果探测到在通过控制设备启动机动装置之后用户使用控制键盘发送的停止机动装置的指令，则该增加阈值（TH1、TH2）的步骤（S52）引起机动自然通风装置的启动。

根据本发明，控制方法可包括减小阈值（TH1、TH2）的步骤（S53），当阈值（TH1、TH2）被超过时，如果探测到用户使用控制键盘发送的启动机动装置的指令，则该减小阈值（TH1、TH2）的步骤（S53）引起机动自然通风装置的启动。

根据本发明，控制方法可包括确定参数的步骤（S45），用于确定所述或所有机动装置的指令规则的参数，所述参数至少包括空气质量的当前测量值作为输入变量并包括所述或所有机动自然通风装置的当前启动状态作为输出变量。

根据本发明，用于确定参数的步骤可使用演进的个体选择算法，其中个体由至少包括机动自然通风装置的启动状态或所有机动自然通风装置的启动状态的遗传物定义，和/或其中使用与第一空气质量分数和/或第二空气流量分数和/或第三能量流量分数有关的选择标准。

根据本发明，房屋的至少一个机动自然通风装置的控制设备还包括实现如上所述的方法的硬件和软件，控制设备包括测量空气质量并布置在房屋上的至少一个第一传感器、提供当前时间和日期的时钟/日历、能够对该空气质量测量值的具体演进事件进行记录并标注日期的存储器。

根据本发明，软件装置可至少包括用于运行包括参数的指令规则的一个第一程序（PRG1）和在控制设备的操作期间确定所述参数以及其最佳值的演进型的第二程序（PRG2）。

本领域的技术人员使用与附图有关的实施方式的各种可选方案的详细描述将更好地理解本发明，其中：

图1示出设置有使用根据本发明的控制方法的控制设备的设施。

图2示出其中应用了控制方法的二氧化碳水平的演进的第一例子。

图3示出控制方法的一个实施方式。

图4部分地示出实施方式的第一可选方案。

图5部分地示出实施方式的第二可选方案。

图6部分地示出实施方式的第三可选方案，其构成用于实现控制方法的学习模式。

图7示出其中应用了控制方法的二氧化碳水平的演进的第二例子。

图8示出其中应用了控制方法的二氧化碳水平的演进的第三例子。

图9部分地示出实施方式的第四可选方案。

图1示出在房屋（未示出）中的设置有使用根据本发明的控制方法的控制设备10的设施100。

控制设备包括能够测量空气质量参数的空气质量传感器11。空气质量可由具体气体或一组气体或挥发性有机化合物的空气中的浓度表示。例如，空气质量传感器可以是测量二氧化碳水平%CO₂的简单二氧化碳传感器，如将在下文描述的。空气质量传感器也可能够提供几种气体和/或挥发性有机化合物的几个浓度的组合测量值，该组合测量值例如从关于由空气质量传感器的基本传感器提供的每种气体和/或挥发性有机化合物的测量值的加权和来产生。

可选地，空气质量传感器连接到控制设备。后者还包括处理单元12例如微处理器、数据存储器13、时钟/日历14和包括象征性地由基因交叉表示的一种或多种传统算法16和一种或多种演进算法17的软件装置15。

控制设备还包括射频型的双向发射器18，使在参考符号40所表示的家庭自动化网络RFN上进行通信变得可能。可选地，双向发射器连接到控制设备或由有线通信装置或本领域技术人员公知的任何其它传统通信装置代替。

控制设备还连接到能够在房屋内部或房屋外部传送关于参数的测量信息的信息装置20。该测量信息例如是内部温度TINT、外部温度TEXT、存在PRES、相对湿度水平等。该信息来自具体的传感器和/或服务器。具体的传感器和/或服务器可使用家庭自动化网络RFN单独地或优选地与控制设备通信。

设施包括一个或多个机动自然通风装置。第一机动自然通风装置30包括连接到移动活动片32或通风活门的致动器31。该自然通风装置通常布置在房屋的周边上，例如在眺望窗处，眺望窗构成房屋的一个组成部分。可选地，它布置在通风导管（排气、空气输出）的端部处，它控制通风导管的打开。致动器31能够在家庭自动化网络上进行通信，并至少能够从控制设备接收命令。

移动活动片例如是绕着水平轴在大约20°到30°内可移动的面板。它也可能是独立的活门。移动面板也可以是放置在倾斜配置中的可倾斜型的窗口。通常，致动器具有链式滚筒类型，并允许通风活门在第一所谓的打开位置与第二所谓的关闭位置之间的有限运动。中间位置然而可存储在致动器的存储器中。可选地，移动活动片可包括在第一位置和第二位置之间绕着平行轴在枢轴上转动的多个叶片。在这种情况下，致动器可包括传动装置，其包括用于旋转所有枢轴转动叶片的系杆。

设施包括第二机动自然通风装置30'，其例如类似于第一装置30并且也布置在房屋上。可选地，装置30和30'在性质和/或尺寸上变化。设施可只包括单个机动自然通风装置或相反包括多于两个装置。

控制设备可向装置发出控制命令，如双向箭头41所示的。例如包括用户键盘的远程控制单元50也可向装置发出命令，如双向箭头42所示的。来自远程控制单元的这些命令然而可由控制设备的双向发射器感测，如箭头43所示的，从而通知它来自房屋的用户的指令。

设施也可包括被控制的机械通风装置，其例如包括可变速度电动机（例如具有两个旋转速度）和/或包括可调节的外部空气吸入装置。这些装置使得对外部空气的吸入起作用变得可能，并可比得上机动自然通风装置。

图2示出当根据本发明的控制方法被应用时在房屋中的二氧化碳水平%CO2的演进的简化例子。该水平随着时间t而演进。示出了从周一D1到周日D7的一周的日子。房屋具有专业类型。

该图的解释表明，如果外部空气具有实质上不变的水平（如直虚线所示的），则高浓度是房屋的使用的结果。例如，由于房屋在周末未被占用的事实，二氧化碳水平在周六和周日明显降低，且空气被正常更新。相反，该水平在每个星期在周一早晨开始上升。

在周二早晨的强烈增加表明，在房屋中，存在聚集了比平常数量大得多的人的有规律的会议。用作启动阈值的二氧化碳水平被超过（阴影区域），且自然通风装置被启动（可能在轻微的时间偏移之后，如在通过黑色矩形在启动线ACT上的图的顶部处所示的，矩形的长度相应于启动的长度），这使二氧化碳水平快速降低，但这可能由于因而产生的空气流动而产生烦恼。此外，外部空气的相当大的贡献可能对能量水平是不利的，因为必须在高峰时间期间使用昂贵的能量来加热或冷却它。

比来自简单的存在传感器的信息更具体地，二氧化碳水平表示房屋产生的使用。以这种方式，在控制方法中预测是真正可能的。根据本发明的控制方法能够识别二氧化碳水平增加事件，以从过去存储的事件的历史分析来引起机动自然通风装置的提早启动。

例如，在周二早晨的相同类型的3个事件（超过）的重现引导控制方法引起在周一晚上开始的机动自然通风装置的提早启动，使得在房屋中的空气在前面提到的周二早晨会议开始之前处于最佳条件中。与现有技术的设备不同，不需要人的干预来设置该提早启动。

可选地，控制方法可在第三周日晚上时提早起作用，而不等待重现的确认。该方法也可在几个这样的装置存在时提早启动仅一些机动自然通风装置，只要重现未被确认。

图3示出控制方法的一个实施方式，其规定上面关于图2描述的内容。

在第一步骤S11中，至少二氧化碳浓度（或水平）在房屋中被测量。

在第二步骤S12中，该浓度与以前存储在数据存储器13中的第一阈值TH1比较。

必须注意，第一阈值TH1被选择为低于例如按照规章设置的最大可允许的浓度TMAX。

可选地或累积地，通过在前面的采样期间推断出所测量的浓度来确定浓度的变化水平，且将该变化水平（或导数）与第二阈值TH2比较。超过这些阈值中的任一个使用时钟/日历使增加事件如第三步骤S13中所述的被定义，并存储在数据存储器中。以这种方式，在第二步骤S12中在空气质量的测量值中探测具体演进，然后在第三步骤S13中记录具体演进的时间特征。如果浓度超过第一阈值TH1和/或如果浓度变化水平超过第二正阈值TH2，则由增加事件EV+构成的空气质量测量值的具体演进是空气质量的恶化。其它标准也可用于表征空气质量的恶化。

机动自然通风装置接着在第四步骤S14中被启动，即，通风活门打开以允许新空气的到达（和/或污染的空气的除去）。该装置在预定长度的时间内保持被自动启动，或例如只要二氧化碳水平不下降回到阈值之下。

启动命令的发出可具有“总启动命令”类型（在两个可能的指令0和1的情况中的指令1）。可选地，根据机动自然通风装置的性质，它可能是“增加启动命令”类型，引起参考点的增加运动（例如，电动通风电动机的参考速度或参考功率的增加）。

在第五步骤S15期间，控制方法从存储在数据存储器中的过去的增加事件的历史确定下一增加事件出现的第一日期T1。在第五步骤S15期间，从在第三步骤S13中记录的时间特征的比较中，即将来临的类似具体演进的出现的预测因此被完成。

在第六步骤S16期间，控制方法在第一日期T1提早第一偏差ΔT1的日期引起机动自然通风装置的提早启动。第一偏差ΔT1可被预先确定或从与价格、小时、由机动自然通风装置引起的空气更新率等有关的策略产生。

该方法接着循环回到第一步骤。

第一次应用于图2的情况，可看到，当第一阈值被超过时，该方法确实启动步骤S14的机动自然通风装置：第一个周二早晨（D2）、然后第二个周二早晨、然后第三个周二早晨。（当然，考虑变化率和第二阈值可以导致用与在PID调整器相同的方式的稍微的预测，但图2示出简化的情况。）

在第三个周二之前在步骤S15中的通过发生期间，事件EV+的关联仍然是不确定的，但它在该步骤S15中在第三事件EV+期间被确认。这导致在下一周二早晨（日期T1）即将来临的出现的产生。在周一晚上（日期T1-ΔT1）步骤S16中的通过期间，机动自然通风装置接着被启动，即使在那天测量的二氧化碳水平明确地在阈值之下。

该方法因此有能够由可安装在现有建筑物上的设备应用而没有任何配置的优点：绝对不需要向设备指示房屋的时间范围或占用期，因为设备本身学会通过分析过去并从所测量的浓度的演进来定义那些时间范围。尽管有该学会过程（这将允许它采取如上所述的预防行动），然而这样的设备立即运行来从安装时起对浓度超过事件和/或明显的浓度变化作出反应。

该方法还适用于比上面作为例子描述的内容更简单和更频繁的情况。反应阈值只需要被选择得足够低，以使其可能不识别例外的增加事件但识别例如与早晨办公室中的占有者的到达有关的日常增加事件变得可能。这些方面在图7到图9中被概述。

图4示出被添加到如前所述的方法并从而构成实施方式的第一可选方案的额外步骤。该可选方案在人们希望节约时使得可能避免启动机动自然通风装置。

例如，增加事件（与部门会议有关）可在周五早晨有规律地出现，同时观察到从周五下午开始有自然减少，其在整个周末扩展。于是在建筑物的加热或空气调节期期间避免在高峰时间启动自然通风是优选的，而在周末空气的自然更新将使在最佳空气质量条件下开始随后的星期变得可能。

为此目的，第一可选方案包括第一步骤S21，用于在二氧化碳水平（浓度）变得低于第三阈值TH3的情况下，和/或在该浓度的变化水平变得低于第四阈值TH4的情况下，定义降低事件EV，所述第四阈值是负的，且低于阈值的通过指示在每种情况下二氧化碳浓度的降低。

在第二步骤S22中，降低事件使用时钟/日历被标注日期并存储在数据存储器中。

以这种方式，空气质量测量值的具体演进在第一步骤S21中被探测到，接着具体演进的时间特征在第二步骤S22中被记录。如果浓度变得低于第三阈值和/或如果浓度变化水平超过第四负阈值，则由降低事件EV-构成的空气质量测量值的具体演进是空气质量的提高。其它标准也可用于表征空气质量的提高。

在第三步骤S23中，存储在数据存储器中的降低事件的历史用于提供即将来临的降低时间的出现的第二日期T2。在第三步骤S23期间，从在第二步骤S22中存储的时间特征的比较来预测类似的即将来临的具体演进的出现。

在第四步骤S24中，当前日期与预测移动了第二偏差ΔT2的第二日期的日期相比较，该第二偏差例如等于一个小时或两个小时。如果当前日期使得降低事件出现在未来的日期（偏差ΔT2），则机动自然通风装置的启动接着被禁止。

关于图4描述的额外步骤例如插在控制方法的第三步骤S13与第四步骤S14之间。如果步骤S24导致禁止，则步骤S14因此被禁止。然而，可能将这些额外的步骤插在该方法的其它步骤之间。

图5示出被添加到如关于图3所述的方法并从而构成第二可选的实施方案的额外步骤。

第二可选方案使从外部和内部温度测量值推断空气流量AFLOW（或表示空气流量的量值大小）和/或能量流量WFLOW（或表示能量流量的量值大小）变得可能。

在第二可选方案的第一步骤S31中，内部温度和外部温度被测量。内部温度必须由布置在房屋中的内部温度传感器测量，如果可能，该传感器在稍后描述的情况中接近机动自然通风装置，其中该传感器用于间接流量测量。外部温度可由与控制设备通信的传感器测量，或可由气象服务器以外部温度信息的形式传输。

在一个简化的实施方式中，知道外部温度并不是必要的。

在第二步骤S32中，使用第一函数F1来确定空气流量AFLOW，第一函数F1的变量是内部温度，且可能是外部温度。第一函数可例如被写为：

AFLOW=A1x d(TINT/dt)

实际上，内部温度的突然变化可被解释为从自然通风的启动产生。只有当机动自然通风装置被启动时，这个方程才可被认为是有效的。

在第三步骤S33中，使用第二函数F2来确定能量流量WFLOW，第二函数F2的变量是内部温度，且如果可能，其是外部温度。第二函数可例如被写为：

WFLOW=A2x(TEXT-TINT)

实际上，能量增加或能量损失从外部空气温度与内部空气温度之间的偏差产生。只有当机动自然通风装置被启动时，这个方程才可被认为是有效的。为了计算，内部空气温度可被认为等于其在启动开始时的时间处的初始值。

在第四步骤S34中，如果空气流量超过第五阈值TH5，或如果能量流量超过第六阈值TH6（在任一方向上），则机动自然通风装置被禁止。在第一种情况（阈值TH5）下，该禁止根据通风舒适目标（避免空气流）产生，而在第二种情况（阈值TH6）下，它根据经济目标（避免在空气调节的时期期间增加能量或避免在加热时期期间的能量损失）产生。

可选地，第二可选方案的前三个步骤由使用具体的传感器的直接空气流量和/或能量流量测量代替。

如在第一可选方案的情况中的，关于图4描述的额外步骤例如也插在控制方法的第三步骤S13与第四步骤S14之间。类似于第一可选方案，如果步骤S34导致禁止，则步骤S14接着被禁止。然而，将这些步骤插在控制方法的其它步骤之间也是可能的。

在该方法中，优选地预先确定某些阈值，例如与二氧化碳浓度有关的阈值，而其它阈值可根据外部条件来逐步发展：例如，与房屋中的空气的循环有关的第五阈值可依赖于外部空气和内部空气之间的温度偏差。与经历具有非常不同的温度的空气流相比，经历与周围温度相同的温度的空气流事实上更可忍耐。与二氧化碳浓度有关的阈值且更通常地与空气质量测量值有关的阈值也可从预定的值逐步发展，如在图8和9中所述的。

该方法的其它可选方案是可能的，例如通过引入机动自然通风装置的一个或多个中间位置和/或通过组合那些装置中的几个的作用。

控制方法及其可选方案的不同步骤可使用传统软件装置来实现，在一些情况下连续和/或并行地执行它们。遗忘过程有利地添加到该方法，以便允许它适合于用户行为中的重大修改。

然而，使用至少一个演进算法来执行该方法是优选的。这样的算法使得从变量集的随机序列快速确定设备的指令规则的参数的最佳解决方案变得可能，变量集特别包括自然通风装置的打开和关闭条件、内部温度和/或外部温度、日期（日子和时间），并包括二氧化碳水平和/或其变化水平。选择标准（使在每种情况下向着最佳解决方案收敛变得可能）将是与阈值（二氧化碳浓度、能量流量、空气流量）的偏差。演进算法顾及过去的事件以改进指令规则的参数，并自然地包括遗忘过程。更简单地，在用作演进算法的遗传算法中，“个体”由“遗传物”表征，遗传物由系统的可能条件，即，上面提到的每个变量的随机值构成。随机值被选择以便限制个体的总数：“群体”。为每个个体计算例如代表空气质量或能量流量或空气流量（或能量消耗）的分数。具有最低分数的个体不继续前进到下一代，且因此被消除。在下一代中，消除的个体例如随机地由具有修改的遗传物的新个体代替（“变异”）。可选地，性型交叉通过交换其遗传物的一半而出现在个体之间。分数计算和选择方法接着再次以新一代开始。演进算法使向着最佳条件（产生最佳分数的遗传物）快速收敛变得可能。

因此，在该方法的优选安装版本中，所述方法包括以常规类型的第一程序PRG1的形式的指令规则，该指令规则的输出变量是机动自然通风装置的启动指令（该指令规则的输出变量是所有机动自然通风装置和/或任何其它机动装置的启动指令），且该指令规则的输入值至少是二氧化碳浓度和日期（日子和时间），并且也可包括内部和外部温度、存在信息、气象信息（风速、日照等）。指令规则将输出变量连接到参数装置的输入变量。

这些参数又由演进型的第二程序PRG2确定，使根据由阈值设置的约束并根据二氧化碳浓度的增加或降低事件的历史来确定参数的最佳值变得可能。特别是，关于不同的所识别的情况，第一偏差ΔT1和/或第二偏差ΔT2的最佳值可因此被确定。

这两个程序的组合使获得关于控制方法的预测和/或禁止行动变得可能。

图6示出被添加到如关于图3描述的方法的额外步骤，因而形成控制方法的第三可选方案。这些步骤有利地构成用于实现控制方法的学习模式。这些额外的步骤可例如有利地插在控制方法的步骤S11之前。

学习模式的实现允许安装的更快和更令人满意的实现，其包括使用控制方法的控制设备并包括至少一个演进程序。

在学习方法的第一步骤S41中，安装者安装控制设备（例如，在已经包括几个机动自然通风装置的现有设施内）并使控制设备与各种传感器（特别是二氧化碳传感器，如果它们与设备分离）以及各种机动自然通风装置匹配。可选地，安装者执行控制设备和机动装置的致动器和/或传感器之间的有线连接。

在不担心传感器和/或致动器的位置的情况下，安装者继续前进到后面的步骤，其优选地完全自动地发生。

在第二步骤S42中，设置一个或多个阈值TH，特别是上面描述的阈值TH1和/或TH2，或所有描述的阈值TH1-TH6。可选地，关于相同的量值大小，该阈值是与以前的阈值不同的值。

这些阈值可由控制设备的制造商预先记录，或可例如使用家庭自动化网络RFN或另一通信装置从服务器自动下载。

在第三步骤S43中，移动活动片的打开和关闭序列被自动发起，例如运行几个小时。该序列优选地是随机的，由将启动命令发送到机动自然通风装置的控制设备引起，并由时钟/日历标注日期。该序列包括大量打开和关闭。

在第四步骤S44中，来自传感器的量值和至少二氧化碳浓度或内部温度被自动测量和存储。内部温度变化与移动活动片的打开和/或关闭相关。其它量值也可被测量。第三步骤（S43）和第四步骤（S44）可有利地以单个步骤中被集合在一起，用于分析机动装置和/或机动装置的组合的各种启动对空气质量的影响（S40）。

在第五步骤S45中，演进算法用于确定控制设备的指令规则的参数。该演进算法例如与在控制方法中使用的相同。可选地，它可被修改以便顾及打开和关闭序列的预先定义的特征。

在这两种情况下，用作优化标准的演进算法的选择标准是与阈值TH的偏差（人们可能希望该偏差尽可能高或尽可能低）。由于第三步骤的打开和关闭序列，指令规则的参数的识别比通过应用控制方法快得多，同时将学习模式限制到前两个步骤。

此外，在移动活动片的打开和关闭序列期间，当几个装置存在时，启动命令也使机动自然通风装置的测试组合变得可能。

图7示出其中应用了控制方法的二氧化碳水平的演进的第二例子。时间尺度比在图2的情况中的更扩展，并在由D3到D6（周二、周四、周五和周六）表示的4天上延伸。在该记录中，一天被分成以4小时为单位的6个时隙：从午夜到4AM的第一时隙H1、从4AM到8AM的第二时隙、从8AM到12PM的第三时隙、从12PM到4PM的第四时隙、从4PM到8PM的第五时隙以及从8PM到午夜的第六时限H6。在本记录中将注意到，二氧化碳浓度没有在任何时间达到第三阈值TH1。然而，该记录仍然使定义空气质量测量的具体演进（例如与在第一阈值TH1之下的学习阈值TH0有关的增加和/或降低事件）变得可能。

空气质量测量值的变化水平也用于定义具体演进，但为了简单起见，我们不显示图7中从%CO₂得到的曲线。

该记录（以及其变化的分析）表明，房屋有规律地在周三和周四从大约8AM到5PM被占用，但占有者在周五较早时候离开：大约2PM或甚至1PM。在早晨的每日增加期间，斜率比降低陡（变化水平具有比负值强的正值），这通过下列事实来解释：当空气更新完成时，在不启动所述或所有机动自然通风装置的情况下，房屋的占有者的到达比起离开更快速地增加了二氧化碳浓度。

在周六D6，房屋未被占用，且二氧化碳水平达到其最低水平。该方法也适用于空气质量测量值的具体演进的探测，而不引起所述装置的启动，但证明对设施的学习是有用的，例如同时有利地能够被代替用于提供如在现有技术中的存在传感器的时间表或使用，或至少完成并指定那些传感器所提供的信息。

有利地，由于其展示相关性的能力，演进算法也用于设置最适合的学习阈值TH0和/或从空气质量测量值的时间导数值确定用于探测房屋的占有的最佳过程。

图8示出其中应用了控制方法的二氧化碳水平的演进的第三例子。在本例中，使用与在前面的情况中的相同的房屋占用系统。然而，第一阈值TH1是适应性的，并根据部分地在图9中描述的控制方法的第四可选方案而演进。

图9示出被添加到如关于图3描述的方法并从而形成控制方法的第四可选方案的额外步骤。步骤（S51、S52、S53）可有利地插在关于图3描述的方法的每个步骤之间。

在第一步骤S51中，对第一阈值TH1设置低初始值。对第二阈值TH2完成同样的工作。然而，在第二步骤S52中，如果机动自然通风装置证明被拙劣地使用，该阈值递增，至少只要它保持低于最大可允许的浓度TMAX。拙劣的使用指超过预定的极限值N的大量的日常启动或房屋的用户认为不合适的启动。该用户例如具有允许他取消机动自然通风装置的自动指令的控制键盘。这样的反应是启动阈值太低的迹象。

第一种情况是在周三D3在设施的试运转期间出现的情况。阈值TH1很低，在那天有4次启动。如果N例如被设置为2，则第一阈值TH1在那天结束时（例如在午夜时）自动递增。作为结果，第二天——周四D4，只看到一次启动。然而，用户对该启动做出反应，也许由于害怕前一天的情景重复本身。第一阈值TH1仍然在那天结束时自动递增，这次是由于用户的反应。

在不同阈值处可应用的该方法的这个可选方案允许阈值特别是在设施的试运转期期间演进。优选地，第一阈值TH1的上限值将不限制到最大可允许的浓度值TMAX，而是被限制到较低值，其对于整个方法偏移了足够的幅度MG以保证空气质量尽可能好。第二步骤S52的第一行于是被写为：

只要TH1<TMAX–MG

此外，极限值N可被选择为变量，且又可从第一预定值演进：例如，第一天N=4，第二天为3，以及最后第三天为2。

在第四可选方案中，也可能应用在用户的反应包括其自身启动机动自然通风装置的情况下改变第一阈值的原理。在该种情况下，显然第一阈值的初始值被选择得太高，且启动阈值接着在第三步骤S53期间减小。

有利地，也使用演进算法来完成这个阈值调节。

如在现有技术中描述的，在指令规则中和在该指令规则的参数的学习中可考虑其它变量，特别是外部噪声和/或外部空气质量的具体测量值。

Claims

1.一种控制方法，用于使用控制设备来控制房屋的至少一个机动自然通风装置，所述控制设备连接到测量空气质量并布置于所述房屋的至少第一传感器，所述控制方法包括：

2.如权利要求1所述的控制方法，特征在于，所述空气质量的测量值至少包括气体和/或挥发性有机化合物的一个浓度，且如果所述浓度超过第一阈值（TH1）和/或如果所述浓度的变化率超过第二正阈值（TH2），则空气质量的具体演进可以是所述空气质量的恶化，而如果所述浓度变得低于某个阈值（TH3）和/或如果所述浓度的变化水平超过第四负阈值（TH4），则所述空气质量的具体演进可以是所述空气质量的提高。

3.如前述权利要求中的任一项所述的控制方法，特征在于，该控制方法包括启动的步骤（S14），用于在探测到具体演进之后当该具体演进是所述空气质量的恶化时启动所述机动自然通风装置。

4.如前述权利要求中的任一项所述的控制方法，特征在于，该控制方法包括提早启动的步骤（S16），用于在即将来临的具体演进是所述空气质量的恶化时，则在该具体演进出现之前提早启动所述机动自然通风装置。

5.如前述权利要求中的任一项所述的控制方法，特征在于，该控制方法包括禁止启动的步骤（S24），用于在即将来临的具体演进是所述空气质量的提高时，则在该具体演进出现之前禁止启动所述机动自然通风装置。

6.如前述权利要求中的任一项所述的控制方法，特征在于，该控制方法包括估计和/或计算的步骤（S32、S33），用于从关于所述房屋的至少一条室内温度信息来估计和/或计算在所述房屋的外部和内部之间循环的空气流量和/或能量流量，所述至少一条室内温度信息来自测量温度并布置于所述房屋的第二传感器。

7.如权利要求6所述的控制方法，特征在于，用于估计和/或计算空气流量和/或能量流量的步骤还使用所述房屋的外部温度信息。

8.如权利要求6或7中的任一项所述的控制方法，特征在于，该控制方法包括禁止启动的步骤，用于当所述空气流量超过第五阈值（TH5）时和/或当所述能量流量超过第六阈值（TH6）时禁止启动所述机动自然通风装置。

9.如前述权利要求中的任一项所述的控制方法，特征在于，该控制方法包括分析的步骤（S40），用于分析所述机动装置和/或所述机动装置的组合的不同启动对所述空气质量的影响。

10.如前述权利要求中的任一项所述的控制方法，特征在于，该控制方法包括增加阈值（TH1、TH2）的步骤（S52），当所述阈值（TH1、TH2）被超过时，如果启动的次数超过一阈值或如果探测到在通过所述控制设备启动所述机动装置之后用户使用控制键盘发送的停止所述机动装置的指令，该增加阈值（TH1、TH2）的步骤（S52）引起所述机动自然通风装置的启动。

11.如前述权利要求中的任一项所述的控制方法，特征在于，该控制方法包括减小阈值（TH1、TH2）的步骤（S53），当所述阈值（TH1、TH2）被超过时，如果探测到用户使用控制键盘发送的启动所述机动装置的指令，该减小阈值（TH1、TH2）的步骤（S53）引起所述机动自然通风装置的启动。

12.如前述权利要求中的任一项所述的控制方法，特征在于，该控制方法包括确定参数的步骤（S45），用于确定所述或所有机动装置的指令规则的参数，所述参数至少包括所述空气质量的当前测量值作为输入变量并包括所述或所有机动自然通风装置的当前启动状态作为输出变量。

13.如权利要求12所述的控制方法，特征在于，用于确定参数的步骤能够使用演进的个体选择算法，其中所述个体由至少包括机动自然通风装置的启动状态或所有所述机动自然通风装置的启动状态的遗传物定义，和/或其中使用与第一空气质量分数和/或第二空气流量分数和/或第三能量流量分数有关的选择标准。

14.一种控制设备，用于房屋的至少一个机动自然通风装置，所述控制设备包括测量空气质量并布置于所述房屋的至少一个第一传感器、提供当前时间和日期的时钟/日历、能够对空气质量测量值的具体演进事件进行记录并注明日期的存储器，所述控制设备特征在于该控制设备还包括实现如权利要求1到13中的任一项所述的方法的硬件和软件。

15.如权利要求14所述的控制设备，特征在于，软件装置包括用于运行包括参数的指令规则的至少一个第一程序（PRG1）和用于在所述控制设备的操作期间确定所述参数以及所述参数的最佳值的演进型的第二程序（PRG2）。