发明内容
本发明的主要目的在于提供一种环境控制设备、环境控制设备的学习方法以及其控制方法,以解决现有技术中环境控制设备控制的室内环境照明和电器运行,用户体验度低的问题。
为了实现上述目的,根据本发明的一个方面,提供了一种环境控制设备。
根据本发明的环境控制设备包括:环境感应装置,用于采集当前环境参数,其中,当前环境参数为当前环境控制区域的环境参数;以及控制装置,用于获取当前环境参数对应的第一控制参数和当前环境参数对应的第二控制参数,并根据第一控制参数和第二控制参数执行环境控制,其中,第一控制参数是与视觉相关的控制参数,第二控制参数是与体感相关的控制参数。
进一步地,环境感应装置用于采集多个环境参数,控制装置用于根据多个环境参数计算综合环境参数,获取综合环境参数对应的第一控制参数和综合环境参数对应的第二控制参数。
进一步地,第一控制参数为与照明光的色温和/或照度相关的控制参数,第二控制参数为与温度和/或湿度相关的控制参数。
进一步地,该控制装置还用于在通过第一控制参数执行照明控制之后,接收用户在当前照明控制下输入的第二控制参数,得到更新后的第二控制参数,并建立第一控制参数和更新后的第二控制参数之间的映射关系,以及保存映射关系。
进一步地,该控制装置还用于在通过第二控制参数执行控制之后,接收用户在第二控制参数控制下输入的第一控制参数,得到更新后的第一控制参数,并建立第二控制参数和更新后的第一控制参数之间的映射关系,以及保存映射关系。
进一步地,该控制装置还用于将第二控制参数划分为多个区间,并统计每个区间内的第一控制参数的取值范围,将通过建立区间和取值范围之间的对应关系建立第一控制参数和第二控制参数之间的映射关系。
进一步地,该控制装置内存储有环境参数和第二控制参数区间之间的映射关系,并根据环境参数和第二控制参数区间之间的映射关系确定当前环境参数对应的区间,以及获取确定的区间内的第一控制参数。
进一步地,该控制装置还用于判断当前环境参数是否满足预设条件,以及在判断出当前环境参数满足预设条件时,执行与预设条件对应的预设控制策略。
进一步地,第一控制参数包括与照明光的相关的控制参数,第二控制参数包括与温度和湿度相关的控制参数,控制装置还用于判断当前环境参数是否满足第一预设条件,并在判断出当前环境参数满足第一预设条件时,通过第二控制参数控制空调器启动执行温度控制和控制加湿器启动执行湿度控制,控制装置还用于判断当前环境参数是否满足第二预设条件,并在判断出当前环境参数满足第二预设条件时,通过第一控制参数控制照明设备执行照明控制,控制装置还用于通过第二控制参数控制空调器启动执行温度控制和控制加湿器启动执行湿度控制,并同时通过第一控制参数控制照明设备执行照明控制。
进一步地,该环境控制设备还包括:感知传感器,用于检测当前环境控制区域内是否有用户存在;以及控制装置还用于在感知传感器检测到当前环境控制区域内有用户存在时,判断当前环境参数是否满足预设条件。
为了实现上述目的,根据本发明的另一个方面,提供了一种环境控制设备的学习方法。
根据本发明的环境控制设备的学习方法包括:环境感应装置,用于采集当前环境参数,其中,当前环境参数为当前环境控制区域的环境参数;以及控制装置,用于获取当前环境参数对应的第一控制参数和当前环境参数对应的第二控制参数,并根据第一控制参数和第二控制参数执行环境控制,其中,第一控制参数是与视觉相关的控制参数,第二控制参数是与体感相关的控制参数,该学习方法包括:获取第二控制参数; 将第二控制参数按照预设等级划分为多个区间;统计每个区间内的第一控制参数的均值和方差,其中,第一控制参数的均值和方差用于确定在一个预设概率下第一控制参数的取值范围;以及通过建立区间和第一控制参数的取值范围之间的对应关系建立第一控制参数和第二控制参数之间的映射关系。
为了实现上述目的,根据本发明的另一个方面,提供了一种环境控制设备的控制方法。
根据本发明的环境控制设备的控制方法包括:环境感应装置,用于采集当前环境参数,其中,当前环境参数为当前环境控制区域的环境参数;以及控制装置,用于获取当前环境参数对应的第一控制参数和当前环境参数对应的第二控制参数,并根据第一控制参数和第二控制参数执行环境控制,其中,第一控制参数是与视觉相关的控制参数,第二控制参数是与体感相关的控制参数,该控制方法包括:读取当前环境参数,其中,当前环境参数是环境感应装置采集的参数;根据当前环境参数计算综合环境参数;确定综合环境参数对应的舒适度区间;确定照明光参数的约束条件,其中,将综合环境参数对应的舒适度区间内的照明光参数的取值范围作为约束条件;以及按照预设优化算法对环境控制设备执行控制,其中,预设优化算法包括约束条件。
进一步地,预设优化算法为多个优化算法,多个优化算法包括第一优化算法,按照预设优化算法对环境控制设备执行控制包括:采用第一优化算法对环境控制设备执行控制,其中,第一优化算法包括优化目标、约束条件和优化问题决策变量,优化目标为最小化照明系统、空调、加湿器的总功耗,约束条件包括使得照明设备输出的照明光参数满足综合环境参数对应的舒适度区间的照明光参数的取值范围内的第一约束条件和使得照明设备的控制电气参数在预设的最大参数范围内的第二约束条件,使得空调的预设温度和/或风速以及加湿器预设的湿度满足预设算法的映射关系的第三约束条件、使得空调的控制参数在预设的最大参数范围内的第四约束条件和使得加湿器的控制参数在预设的最大参数范围内的第五约束条件,照明设备中的不同的控制参数、空调的预设的温度和/或风速以及加湿器预设的湿度用于作为优化问题决策变量。
进一步地,按照预设优化算法对环境控制设备执行控制之后,该控制方法还包括:判断当前环境参数是否满足第一预设条件;以及如果判断出当前环境参数满足第一预设条件时,通过第二控制参数控制空调器启动执行温度控制和控制加湿器启动执行湿度控制。
进一步地,通过第二控制参数控制空调器启动执行温度控制和控制加湿器启动执行湿度控制的模式为制热或制冷模式。
进一步地,按照预设优化算法对环境控制设备执行控制之后,该控制方法还包括: 判断当前环境参数是否满足第二预设条件;以及如果判断出当前环境参数满足第二预设条件时,通过第一控制参数控制照明设备执行照明控制。
进一步地,通过第一控制参数控制照明设备执行照明控制的模式为节能模式。
进一步地,按照预设优化算法对环境控制设备执行控制之后,该控制方法还包括:通过第二控制参数控制空调器启动执行温度控制和控制加湿器启动执行湿度控制,并同时通过第一控制参数控制照明设备执行照明控制。
进一步地,通过第二控制参数控制空调器启动执行温度控制和控制加湿器启动执行湿度控制,并同时通过第一控制参数控制照明设备执行照明控制的模式为最佳舒适度模式。
进一步地,预设优化算法为多个优化算法,多个优化算法包括第二优化算法,按照预设优化算法对环境控制设备执行控制包括:采用第二优化算法对环境控制设备执行控制,其中,第二优化算法包括优化目标、约束条件和优化问题决策变量,优化目标为最小化照明系统的总功耗,约束条件包括使得照明设备输出的照明光参数满足综合环境参数对应的舒适度区间的照明光参数的取值范围内的第一约束条件和使得照明设备的控制电气参数在预设的最大参数范围内的第二约束条件,照明设备的不同的控制参数用于作为优化问题决策变量。
进一步地,预设优化算法为多个优化算法,多个优化算法包括第三优化算法,按照预设优化算法对环境控制设备执行控制包括:采用第三优化算法对环境控制设备执行控制,其中,第三优化算法包括优化目标、约束条件和优化问题决策变量,优化目标为最小化空调和加湿器的总功耗,约束条件包括使得空调的预设温度和/或风速以及加湿器预设的湿度满足预设算法的映射关系的第三约束条件、使得空调的控制参数在预设的最大参数范围内的第四约束条件和使得加湿器的控制参数在预设的最大参数范围内的第五约束条件,空调的预设的温度和/或风速以及加湿器预设的湿度用于作为优化问题决策变量用于作为优化问题决策变量。
对于上述的环境控制设备,通过环境感应装置,用于采集当前环境参数,其中,当前环境参数为当前环境控制区域的环境参数;以及控制装置,用于获取当前环境参数对应的第一控制参数和当前环境参数对应的第二控制参数,并根据第一控制参数和第二控制参数执行环境控制,其中,第一控制参数是与视觉相关的控制参数,第二控制参数是与体感相关的控制参数,解决了现有技术中环境控制设备控制的室内环境照明和电器运行,用户体验度低的问题。
具体实施方式
需要说明的是,在不冲突的情况下,本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案,下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都应当属于本申请保护的范围。
需要说明的是,本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第 二”等是用于区别类似的对象,而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换,以便这里描述的本申请的实施例。此外,术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形,意图在于覆盖不排他的包含,例如,包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元,而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
图1是根据本发明实施例的环境控制设备的示意图。如图1所示,该设备包括:环境感应装置10和控制装置20。
环境感应装置10,用于采集当前环境参数,其中,当前环境参数为当前环境控制区域的环境参数。
环境感应装置10采集当前环境控制区域的环境参数。
控制装置20,用于获取当前环境参数对应的第一控制参数和当前环境参数对应的第二控制参数,并根据第一控制参数和第二控制参数执行环境控制,其中,第一控制参数是与视觉相关的控制参数,第二控制参数是与体感相关的控制参数。
优选地,第一控制参数为与照明光的色温和/或照度相关的控制参数,第二控制参数为与温度和/或湿度相关的控制参数。
控制装置20获取当前环境参数对应的与视觉相关的控制参数和当前环境参数对应的与体感相关的控制参数,并根据当前环境参数对应的与视觉相关的控制参数和当前环境参数对应的与体感相关的控制参数执行环境控制。
本发明实施例的环境控制设备,通过环境感应装置10,用于采集当前环境参数,其中,当前环境参数为当前环境控制区域的环境参数;以及控制装置20,用于获取当前环境参数对应的第一控制参数和当前环境参数对应的第二控制参数,并根据第一控制参数和第二控制参数执行环境控制,其中,第一控制参数是与视觉相关的控制参数,第二控制参数是与体感相关的控制参数,解决了现有技术中环境控制设备控制的室内环境照明和电器运行,用户体验度低的问题,根据当前环境参数对应的与体感相关的控制参数和与视觉相关的控制参数执行环境控制,达到了提升用户体验度的效果。
优选地,在本发明实施例的环境控制设备中,环境感应装置用于采集多个环境参数,控制装置用于根据多个环境参数计算综合环境参数,获取综合环境参数对应的第一控制参数和综合环境参数对应的第二控制参数。
优选地,控制装置还用于在通过第一控制参数执行照明控制之后,接收用户在当前照明控制下输入的第二控制参数,得到更新后的第二控制参数,并建立第一控制参 数和更新后的第二控制参数之间的映射关系,以及保存映射关系。
优选地,控制装置还用于在通过第二控制参数执行控制之后,接收用户在第二控制参数控制下输入的第一控制参数,得到更新后的第一控制参数,并建立第二控制参数和更新后的第一控制参数之间的映射关系,以及保存映射关系。
优选地,控制装置还用于将第二控制参数划分为多个区间,并统计每个区间内的第一控制参数的取值范围,将通过建立区间和取值范围之间的对应关系建立第一控制参数和第二控制参数之间的映射关系。
优选地,控制装置内存储有环境参数和第二控制参数区间之间的映射关系,并根据环境参数和第二控制参数区间之间的映射关系确定当前环境参数对应的区间,以及获取确定的区间内的第一控制参数。
优选地,控制装置还用于判断当前环境参数是否满足预设条件,以及在判断出当前环境参数满足预设条件时,执行与预设条件对应的预设控制策略。
优选地,第一控制参数包括与照明光的相关的控制参数,第二控制参数包括与温度和湿度相关的控制参数,控制装置还用于判断当前环境参数是否满足第一预设条件,并在判断出当前环境参数满足第一预设条件时,通过第二控制参数控制空调器启动执行温度控制和控制加湿器启动执行湿度控制,控制装置还用于判断当前环境参数是否满足第二预设条件,并在判断出当前环境参数满足第二预设条件时,通过第一控制参数控制照明设备执行照明控制,控制装置还用于通过第二控制参数控制空调器启动执行温度控制和控制加湿器启动执行湿度控制,并同时通过第一控制参数控制照明设备执行照明控制。
优选地,该环境控制设备还包括:感知传感器,用于检测当前环境控制区域内是否有用户存在;控制装置还用于在感知传感器检测到当前环境控制区域内有用户存在时,判断当前环境参数是否满足预设条件;以及在判断出当前环境参数满足预设条件时,执行与预设条件对应的预设控制策略。
具体地,如图2所示,空调具有通信功能,可以是有线或者无线等方式进行通信。有线如RS485、DMX512、DALI等;无线如ZigBee、wifi、蓝牙等。具体的通信方式需要与照明系统控制器和灯具对应。有以下两种方式:
1、照明系统控制器向空调提供其学习的用户室内综合环境参数的变化规律,并提供实时测量的环境参数以及综合环境参数,空调的控制器自行根据这些参数计算空调的设定参数,如制冷、加热、抽湿等工作模式以及温度的设定值。
2、照明系统控制器向空调直接提供空调的设定参数,如制冷、加热、抽湿等工作 模式以及温度的设定值。
加湿器具有通信功能,可以是有线或者无线的。有线如RS485、DMX512、DALI等;无线如ZigBee、wifi、蓝牙等。具体的通信方式需要与照明系统控制器和灯具对应。有以下两种方式:
1、照明系统控制器向加湿器提供其学习的用户室内综合环境参数的变化规律,并提供实时测量的环境参数以及综合环境参数,加湿器的控制器自行根据这些参数计算输出蒸气量和速度的设定值。
2、照明系统控制器向空调直接提供加湿器输出蒸气量和速度的设定值。
空调和加湿器等其它家电设备可以通过照明系统控制器接入互联网,形成用户对这些家电的远程控制。
由于单一的环境参数往往不能完全反应人体感觉的冷暖,体感温度或综合环境参数与温度、湿度、风速、衣着、新陈代谢等多种环境和人体的因素之间的关系。因而,在本发明实施例中,优选地,环境参数为综合环境参数,相应地,初始控光参数可以是与综合环境参数对应的控光参数,在控制装置10内预先设置有与综合环境参数对应的初始控光参数。对于综合环境参数,可以通过以下方式计算得到。
首先,综合环境参数可以是人体舒适度参数,如果综合环境参数是人体舒适度参数,人体舒适度参数的计算公式可以采用以下公式:
C=(1.818*t+18.18)*(0.88+0.002*f)+(t-32)/(45-t)-3.2*v+18.2
在该公式中,t为平均气温,f为相对湿度,v为风速。
根据上述公式进行计算,可以把人体舒适度分成9个等级,如以下表1所示。
表1
指数C |
等级 |
描述 |
86—88 |
4 |
人体感觉很热,极不适应,希注意防暑降温,以防中暑 |
80—85 |
3 |
人体感觉炎热,很不舒适,希注意防暑降温 |
76—79 |
2 |
人体感觉偏热,不舒适,可适当降温 |
71—75 |
1 |
人体感觉偏暖,较为舒适 |
59—70 |
0 |
人体感觉最为舒适,最可接受 |
51—58 |
-1 |
人体感觉略偏凉,较为舒适 |
39—50 |
-2 |
人体感觉较冷(清凉),不舒适,请注意保暖 |
26—38 |
-3 |
人体感觉很冷,很不舒适,希注意保暖防寒 |
<25 |
-4 |
人体感觉寒冷,极不适应,希注意保暖防寒,防止冻伤 |
如表1所示,在人体舒适度参数对应的环境下,按照人体的感觉不同而划分的9 个等级。例如,当根据上述公式进行计算得到人体舒适度参数C为86~88时,当人体处在人体舒适度C为86~88对应的环境下时,人体感觉很热,极不适应,希望注意防暑降温,以防中暑。将人体舒适度参数C为86~88的等级划分为等级4。当人体处在人体舒适度C为76~79对应的环境下时,人体感觉偏热,不舒适,可适当降温。将人体舒适度参数C为76~79的等级划分为等级3,等等。
其次,综合环境参数也可以是人体不舒适度指数,人体不舒适指数的计算公式可以采用以下公式:
0.72*(td+tw)+40.6
在该公式中,td和tw分别为干球和湿球温度,同温度、湿度、风速有关。根据公式进行计算得到的人体不舒适指数建立的温度和湿度同人体感觉的对应关系可以如图3所示。
建立体感舒适度和照明视觉舒适度之间映射关系的学习方法,学习的目的是一个由温湿度决定的人体舒适度(为区别起见,以下称为体感舒适度)和由照明光的照度和色温决定视觉舒适度的综合舒适度的图表。
需要说明的是,现存有各种评价跟温湿度、风速、气压等环境参数有关的体感舒适度的图表和计算公式,也有一些描述视觉舒适度的数据,但是还没有人提出过任何合理的将这两种不同的舒适度综合起来评价舒适度的数据、图表或计算公式。
不论是建立评价体感舒适度的数据、图表或计算公式,还是建立评价视觉舒适度的数据、图表或计算公式,都需要做大量的实验。这些实验都需要人来实际评价舒适度,而且现存的数据或公式通常都是从大量的实验样本中得到的统计规律。
由于同体感舒适度相比,上述综合舒适度多了照明光参数的几个维度,通过实验的方法建立综合舒适度的步骤变得更多、方法更复杂,而且需要的样本数量也答复增加。
本发明提出建立上述综合舒适度可以通过“移动互联网、大数据、智能手机”这些如今已经大量应用的媒介。方法如下。
学习综合舒适度应该区分个性化的偏好和统计意义上的偏好。学习个性化的偏好应该先于统计大量不同的个性化的偏好。
第一阶段,学习个性化的偏好。
第二阶段,通过互联网收集大量的不同用户的偏好,并统计出一种共性的规律。
学习个性化的偏好的方法与前面方法相同,即通过以下步骤。
首先,照明控制系统需要读取传感器的测量值,并计算综合环境参数。
其次,照明控制系统需要按照出厂时预设的综合环境参数与照明光参数的映射关系生成对应的照明光参数。
再次,照明控制系统通过交互界面显示当前的温湿度、人体舒适度等级,并询问用户是否感觉灯光与当前的环境舒适度相匹配?若不匹配,则引导用户设置一个匹配的感觉舒适的灯光,即先设置色温,再根据色温设置照度。
最后,如果用户更改了当前的照明光参数,则照明控制系统记忆该参数,并保存调整后的映射关系。
通过大数据学习综合环境参数和照明光参数之间的映射关系的方法如下:
照明系统控制器如果发现用户对预设照明参数进行了调整,则通过互联网自动向服务器上传以下数据:某个综合环境参数,优选为描述人体舒适度的一个数据或者是在某个描述人体冷热感觉的图表上的一个坐标点,即体感舒适度;用户选择的色温和照度;当时的时间和日期(可通过系统实时时钟获得)。
根据本发明实施例的环境控制设备的学习方法,该学习方法包括:获取第二控制参数;将第二控制参数按照预设等级划分为多个区间;统计每个区间内的第一控制参数的均值和方差,其中,第一控制参数的均值和方差用于确定在一个预设概率下第一控制参数的取值范围;以及通过建立区间和第一控制参数的取值范围之间的对应关系建立第一控制参数和第二控制参数之间的映射关系。
具体地,将体感舒适度的数值按照相应的舒适度等级分成区间,比如,按照表1所示的舒适度等级将体感舒适度的数值在0~88的范围内分成9个不同的区间。通常,室内环境的舒适度值应该在39~85的范围内。用Qi表示第i个区间。
统计所有收集到的落在Qi区间内的色温和照度值的坐标点对,记为(Tj,Lj),其中,j代表第j个用户选定的色温和照度。用模式识别中的聚类方法(比如k-means clustering方法)找到k个集中的点簇,其中,k代表预期的点簇个数。通常,当数据量非常大时,根据统计理论中的大数定律,落在Qi区间内所有点应该服从正态分布,即(Tj,Lj)服从二维高斯分布,此时k=1,即所有的点集中在一个点簇。
如果k>1,那么画出所有点的散点图,判断有几个集中的点簇,进而求出每个集中点簇的中心点的坐标值。这种情况下,系统学习到的对应于Qi舒适度区间的照明光参数应该有多种选择,分别对应于这些中心点的坐标。如果k=1,那么求出所有落在Qi区间内点的均值,记为(mTi,mLi);及协方差(注:因为坐标点是二维统计量,所以是协方差,而非方差),记为Si。根据均值(mTi,mLi)和协方差Si,按二维高斯分 布求出对应于99%的累计概率密度的椭圆形边界。将这个边界包围的范围作为对应于第i中舒适度等级的照明参数的取值范围。
这应该是更常见的情况,下文默认为这种情况,即系统学习到的对应于Qi舒适度区间的照明光参数只有对应于均值坐标的一种选择。
按照上述方法,统计所有区间内的照明光参数的均值,并将舒适度区间同相应的照明光参数的均值对应起来,形成一个学习的体感舒适度与照明光视觉舒适度的映射关系。
一个实施例如图4所示。其中,小圆点代表用户选择的照度和色温值。计算过程如下:
针对某一个舒适度等级,比如71~75,按下面的步骤统计所有的用户数据,
画出散点图,判断有几个集中的点簇;
图中假设用户的数据量非常大,因此只有一个集中的点簇;
计算这些点的均值;
计算这些点的协方差;
将对应于99%的累计概率密度的椭圆形边界包围的范围作为对应于第i个舒适度等级的照明参数的取值范围;
重复上述步骤,直到统计完所有的舒适度区间。图10中的椭圆就是上述的舒适度区间内的取值范围。注意,这些椭圆的长短轴和倾斜角度都是由数据决定的,对应舒适度区间的数据都不一定相同。
采用两种常用的综合环境舒适度公式,即人体舒适度和人体不舒适度指数,根据上述学习方法建立的体感舒适度与照明光视觉舒适度的映射关系分别可以用图5和图6的形式表示。
进一步的,与人体舒适度等级对应的照明光参数的取值范围也可以在图7所示的三维坐标系中表示成一个三维管状的图形所包围的空间。
根据本发明实施例的环境控制设备的控制方法,该控制方法包括:读取当前环境参数,其中,当前环境参数是环境感应装置采集的参数;根据当前环境参数计算综合环境参数;确定综合环境参数对应的舒适度区间;确定照明光参数的约束条件,其中,将综合环境参数对应的舒适度区间内的照明光参数的取值范围作为约束条件;以及按照预设优化算法对环境控制设备执行控制,其中,预设优化算法包括约束条件。
优选地,根据本发明实施例的环境控制设备的控制方法,该控制方法还包括:预设优化算法为多个优化算法,多个优化算法包括第一优化算法,按照预设优化算法对环境控制设备执行控制包括:采用第一优化算法对环境控制设备执行控制,其中,第一优化算法包括优化目标、约束条件和优化问题决策变量,优化目标为最小化照明系统、空调、加湿器的总功耗,约束条件包括使得照明设备输出的照明光参数满足综合环境参数对应的舒适度区间的照明光参数的取值范围内的第一约束条件和使得照明设备的控制电气参数在预设的最大参数范围内的第二约束条件,使得空调的预设温度和/或风速以及加湿器预设的湿度满足预设算法的映射关系的第三约束条件、使得空调的控制参数在预设的最大参数范围内的第四约束条件和使得加湿器的控制参数在预设的最大参数范围内的第五约束条件,照明设备中的不同的控制参数、空调的预设的温度和/或风速以及加湿器预设的湿度用于作为优化问题决策变量。
具体地,综合环境参数和照明光参数之间的映射关系在控制方法中的作用:根据系统实测的传感器信号,计算综合环境参数Ci,将该参数Ci对应到某个舒适度区间Qi,将经学习获得的区间Qi内的照明光参数的取值范围作为优化照明光参数的约束条件使用。优化方法可以是下述任何一种方法。
控制方法的总体原理如图8所示。控制方法如下:
读取温湿度、风速等传感器模块发送的测量数据;根据测量数据计算照明环境内的综合环境参数Ci,将该参数Ci对应到某个舒适度区间Qi;将经学习获得的、或者灯具出厂时预设的、区间Qi内的照明光参数的取值范围(如图5、图6所示的某个椭圆,或者图7所示的某段管状空间)作为优化照明光参数的约束条件;以表1所示的人体舒适度等级为例(相同的方法适用于其它量化的综合环境参数计算公式及其对应的人体舒适度等级),在最佳舒适度区间内,控制采用如下优化算法:
优化目标:最小化照明系统、空调、加湿器的总功耗;
约束条件:灯具输出的照明光参数满足用上述方法获得的对应于舒适区间的照明光参数的约束条件,即上述的第一约束条件;灯具中各个不同颜色、不同色温的LED灯珠通道的驱动电气参数在设计的最大参数范围内,即上述的第二约束条件;空调的设定温度和/或风速以及加湿器设定的湿度满足以下关系:人体舒适度指数71<=C<=75,C=(1.818*t+18.18)*(0.88+0.002*f)+(t-32)/(45-t)-3.2*v+18.2。其中,t为温度,f为相对湿度,v为风速,即上述的第三约束条件;空调的驱动参数在设计的最大参数范围内,即上述的第四约束条件;加湿器的驱动参数在设计的最大参数范围内,即上述的第五约束条件。需要说明的是,空调的设定温度、空调的设定风速和加湿器设定的湿度三者可进行任意的排列组合。
优化问题的决策变量:每个灯具中的各个不同颜色、不同色温的LED灯珠通道的驱动电气参数、空调的设定温度和/或风速以及加湿器设定的湿度。
具体地,上述控制方法以达到综合最佳环境舒适度为目标。但是,出于更加节能的目的,本发明继续提出以下几种控制方法。这些控制方法对应于几种不同的系统控制模式。
划分系统控制模式的方法如下:
将体感舒适度按照相应综合环境参数值的范围分成三大类,即舒适、较为舒适、不舒适。
比如,按照表1所示的舒适度等级将舒适度划分为舒适、较为舒适(包括略偏凉、偏暖)、不舒适(包括略较冷、很冷、寒冷、偏热、炎热、很热);
再如,按照图3所示的舒适度等级将舒适度划分为舒适、较为舒适(凉爽、暖和)、不舒适(包括冷、热、闷热、很闷热)。
可选地,根据本发明实施例的环境控制设备的控制方法,按照预设优化算法对环境控制设备执行控制之后,该控制方法还包括:判断当前环境参数是否满足第一预设条件;以及如果判断出当前环境参数满足第一预设条件时,通过第二控制参数控制空调器启动执行温度控制和控制加湿器启动执行湿度控制,通过第二控制参数控制空调器启动执行温度控制和控制加湿器启动执行湿度控制的模式为制热或制冷模式。
需要说明的是,该第一预设条件为不舒适等级,其中,该不舒适等级为根据当前环境参数计算出人体舒适度对应的舒适度等级为不舒适(包括略较冷、很冷、寒冷、偏热、炎热、很热)。
具体地,如果体感舒适度为不舒适,那么通过调节照明系统的光参数显然不足以让人感觉舒适。这种情况下,系统需要立即启动空调和加湿器,按照冷和热的不同情况进行制热、加湿,或者制冷、抽湿。本发明称这种模式为制热或制冷控制模式。
可选地,根据本发明实施例的环境控制设备的控制方法,按照预设优化算法对环境控制设备执行控制之后,该控制方法还包括:判断当前环境参数是否满足第二预设条件;以及如果判断出当前环境参数满足第二预设条件时,通过第一控制参数控制照明设备执行照明控制,通过第一控制参数控制照明设备执行照明控制的模式为节能模式。
需要说明的是,该第二预设条件为较为舒适,其中,较为舒适为根据当前环境参数计算出人体舒适度对应的舒适度等级为较为舒适(包括略偏凉、偏暖)。
具体地,如果体感舒适度为较为舒适,那么通过在不改变空调和加湿器的工作状态的情况下,调节照明系统的光参数也可以让人感觉到舒适。此时,因不需要进行额外的制热、加湿,或者额外的制冷、抽湿,本发明称这种模式为节能控制模式。
可选地,根据本发明实施例的环境控制设备的控制方法,按照预设优化算法对环境控制设备执行控制之后,该控制方法还包括:通过第二控制参数控制空调器启动执行温度控制和控制加湿器启动执行湿度控制,并同时通过第一控制参数控制照明设备执行照明控制,通过第二控制参数控制空调器启动执行温度控制和控制加湿器启动执行湿度控制,并同时通过第一控制参数控制照明设备执行照明控制的模式为最佳舒适度模式。
需要说明的是,根据用户需要使包括温湿度、风速和照明光在内的综合环境因素下的体感舒适度达到最佳舒适度,那么就需要同时控制照明系统、空调和加湿器,本发明称这种模式为最佳舒适度控制模式。
系统决定采用以上述哪种控制模式的步骤如图9所示。其中提到存在感知传感器,因为很显然只有当系统中有人时才需要启动的任一模式。
步骤S901,读取当前的各种传感器信号,获取当前的照明光参数,并且存在感知传感器检测到系统中有用户存在。
在当前环境下,环境控制设备中环境感应装置10通过各传感器采集控光区域的当前环境参数,接收到当前传感器信号。环境控制设备读取环境感应装置10接收到的当前传感器信号,具体地,当前环境参数包括温度、湿度和风速中的任意一种或其多种参数。传感器信号包括存在感知传感器信号、光传感器信号、温湿度传感器信号和风速传感器信号中的一种或多种信号。
步骤S902,根据温湿度、风速等传感器的当前测量值计算综合环境参数,并给出体感舒适度等级。
根据前文中给出的公式计算综合环境参数,并根据表1中体感舒适度等级判断出当前综合环境参数所属的体感舒适度等级。
步骤S903,判断当前体感舒适度是否属于最舒适的等级。
根据当前综合环境参数所属的体感舒适度等级,判断是否属于最舒适的等级。
步骤S904,如果判断出当前体感舒适度属于最舒适的等级,不改变当前的系统工作状态。
步骤S905,如果判断出当前体感舒适度不属于最舒适的等级,判断当前体感舒适 度是否属于较为舒适的等级。
步骤S906,如果判断出当前体感舒适度不属于较为舒适的等级,启动制冷或制热控制模式。
步骤S907,如果判断出当前体感舒适度属于较为舒适的等级,判断用户设定的工作模式是节能模式还是最佳舒适度模式。
步骤S908,如果判断出用户设定的工作模式是节能模式,启动节能控制模式。
步骤S909,如果判断出用户设定的工作模式是最佳舒适度模式,启动最佳舒适度模式。
通过上述步骤,系统根据当前体感舒适度等级启动相应的控制模式调节室内环境,实现了提升用户体验度的效果。
需要说明的是,上述步骤和方法是在假设系统中没有恒温控制装置的情况下提出的。如果系统中有恒温控制装置,那么本发明提出的控制方法和步骤中可以省略控制空调和加湿器的部分,即图9的步骤可以简化成图10所示的过程,即只控制照明系统。
步骤S1001,读取当前的各种传感器信号,获取当前的照明光参数,并且存在感知传感器检测到系统中有用户存在。
该步骤同上述步骤S901,在此不再赘述。
步骤S1002,根据温湿度、风速等传感器的当前测量值计算综合环境参数,并给出体感舒适度等级。
该步骤同上述步骤S902,在此不再赘述。
步骤S1003,判断当前体感舒适度是否属于最舒适的等级。
步骤S1004,如果判断出当前体感舒适度属于最舒适的等级,不改变当前的系统工作状态。
步骤S1005,如果判断出当前体感舒适度不属于最舒适的等级,判断用户设定的工作模式是节能模式还是最佳舒适度模式。
步骤S1006,如果判断出用户设定的工作模式是节能模式,启动节能控制模式。
步骤S1007,如果判断出用户设定的工作模式是最佳舒适度模式,启动最佳舒适度模式。
通过上述步骤,系统根据当前体感舒适度等级启动相应的控制模式调节室内环境, 实现了提升用户体验度的效果。
可选地,根据本发明实施例的环境控制设备的控制方法,该的控制方法还包括:预设优化算法为多个优化算法,多个优化算法包括第二优化算法,按照预设优化算法对环境控制设备执行控制包括:采用第二优化算法对环境控制设备执行控制,其中,第二优化算法包括优化目标、约束条件和优化问题决策变量,优化目标为最小化照明系统的总功耗,约束条件包括使得照明设备输出的照明光参数满足综合环境参数对应的舒适度区间的照明光参数的取值范围内的第一约束条件和使得照明设备的控制电气参数在预设的最大参数范围内的第二约束条件,照明设备的不同的控制参数用于作为优化问题决策变量。
具体地,上述节能控制模式无需控制空调和加湿器,只需控制照明,采用如下优化算法:
根据当前的温湿度和风速决定当前的舒适度等级和对应的照明参数的取值范围;
优化目标:最小化照明系统的总功耗;
约束条件:灯具输出的照明光参数满足用对应于当前舒适度区间的照明光参数的取值范围,即上述的第一约束条件;以及灯具中各个不同颜色、不同色温的LED灯珠通道的驱动电气参数在设计的最大参数范围内,即上述的第二约束条件。
优化问题的决策变量:每个灯具中的各个不同颜色、不同色温的LED灯珠通道的驱动电气参数。
可选地,根据本发明实施例的环境控制设备的控制方法,该的控制方法还包括:预设优化算法为多个优化算法,多个优化算法包括第三优化算法,按照预设优化算法对环境控制设备执行控制包括:采用第三优化算法对环境控制设备执行控制,其中,第三优化算法包括优化目标、约束条件和优化问题决策变量,优化目标为最小化空调和加湿器的总功耗,约束条件包括使得空调的预设温度和/或风速以及加湿器预设的湿度满足预设算法的映射关系的第三约束条件、使得空调的控制参数在预设的最大参数范围内的第四约束条件和使得加湿器的控制参数在预设的最大参数范围内的第五约束条件,空调的预设的温度和/或风速以及加湿器预设的湿度用于作为优化问题决策变量用于作为优化问题决策变量。
具体地,上述制热或制冷控制模式的目的是使温湿度迅速达到是人体至少感觉到较为舒适的程度,无需控制照明,采用如下优化算法:
优化目标:最小化空调和加湿器的总功耗;
约束条件:空调的设定温度和/或风速以及加湿器设定的湿度满足以下关系:人体 舒适度指数51<=C<=75,C=(1.818*t+18.18)*(0.88+0.002*f)+(t-32)/(45-t)-3.2*v+18.2。其中,t为温度,f为相对湿度,v为风速,即上述的第三约束条件。空调的驱动参数在设计的最大参数范围内,即上述的第四约束条件;以及加湿器的驱动参数在设计的最大参数范围内,即上述的第五约束条件。需要说明的是,空调的设定温度、空调的设定风速和加湿器设定的湿度三者可进行任意的排列组合。
优化问题的决策变量:空调的设定温度和/或风速以及加湿器设定的湿度。
需要说明的是,上述所有的控制方法虽然以人体舒适度指数为例给出,但同样适用于图3所示的不舒适度指数公式,以及其它量化的综合环境参数计算公式及其对应的人体舒适度等级。
以上仅为本发明的优选实施例而已,并不用于限制本发明,对于本领域的技术人员来说,本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。