CN105717960B - 环境舒适度控制系统及其控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种环境舒适度控制方法，在检测到人员进入室内时启动控制系统的自动计算程序。自动计算程序通过感测器取得室内或室外的环境参数并计算目前的舒适度指数，接着再依目前的舒适度指数，计算要达到最佳舒适度指数所需的目标温、湿度调整值。控制系统依据计算所得的目标温、湿度调整值对室内设备进行控制，以通过室内设备的运作令室内环境达到最佳舒适度指数。本发明的控制系统还可启动学习程序，在用户输入回馈数据时，记录回馈数据及当下的环境参数以建立学习模型。从而，可在相同的环境参数下直接套用学习模型来进行控制。

Description

环境舒适度控制系统及其控制方法

技术领域

本发明涉及控制系统，尤其涉及舒适度的控制系统，以及其控制方法。

背景技术

为了令室内环境更为舒适，对于现今大众来说，各式的室内设备，例如空调、除湿机、风扇等，已是室内必备的物品。

一般来说，上述室内设备大部分是由使用者来手动控制。具体而言，使用者进入室内后，需先以身体实际感受室内环境的舒适度，当使用者认为室内环境的舒适度不佳，例如太冷、太热或太潮湿时，再手动控制室内设备启闭，或是调整温/湿度等，相当麻烦。

为解决上述问题，目前市场上有许多的自动控制系统被提出。然而，所述自动控制系统主要是依据内建的默认值来对室内设备进行简单的自动控制，举例来说，令办公室内恒温为27度、工厂内恒温为25度、假日的温度比工作日的温度高1度等等。

如上所述，此类自动控制系统可解决用户需要手动控制室内设备的问题。然而，不同的使用者具有不同的感觉，甚至同一个使用者在不同时间点(如冬天与夏天)的体感也不相同。因此，当使用者认为室内环境的舒适度不佳时，仍需手动调整室内设备的运作。

但是，此类自动控制系统通常不具备学习功能，不会记录用户手动调整的内容。因此，下次使用者再处于相同的室内环境时，仍然需要再次手动调整室内设备，才能令室内环境符合自已需要的舒适度，这样使得此类自动控制系统相当缺乏人性化。

发明内容

本发明的主要目的，在于提供一种环境舒适度控制系统及其控制方法，可在检测到人员进入室内时自动对室内设备进行控制，以自动调整室内环境的舒适度。

本发明的另一主要目的，在于提供一种环境舒适度控制系统及其控制方法，可依据室内目前的舒适度指数来推算要让室内环境达到最佳舒适度指数所需的目标舒适温/湿度调整值，从而控制室内设备以令室内环境达到最佳舒适度指数。

本发明的又一主要目的，在于提供一种环境舒适度控制系统及其控制方法，可记录用户输入的回馈数据以及当下的环境参数，并记录成学习模型，日后当室内环境具有相同的环境参数时，可直接套用学习模型来控制室内设备，以令室内环境能快速符合使用者的需求。

为了达成上述的目的，本发明的环境舒适度控制方法在检测到人员进入室内时，启动一环境舒适度控制系统的一自动计算程序。该自动计算程序通过室内或室外的多个感测器取得目前的环境参数(包含室内的环境参数与室外的环境参数)，据以计算目前的舒适度指数，接着再依目前的舒适度指数，计算要达到一最佳舒适度指数所需的一目标温、湿度调整值。该控制系统依据计算所得的该目标温、湿度调整值对一室内设备进行控制，以通过该室内设备的运作令室内环境达到该最佳舒适度指数。

另，本发明的该控制系统还可启动一学习程序，该学习程序在用户手动输入一回馈数据时，记录该回馈数据及当下的环境参数，并建立一学习模型。因此，当室内环境具有相同的环境参数时，可直接套用该学习模型来控制该室内设备，以令室内环境可快速符合使用者需求。

本发明对照现有技术所能达到的技术功效在于，当感测器感测到有人员进入室内时，即依据该控制系统的各项模式来对室内设备进行控制，从而令室内环境达到最佳舒适度指数。如此一来，不必由使用者手动设定与控制室内设备，例如风扇或空调机等，因而可省却使用者的麻烦。

再者，本发明的该控制系统可包括一自动计算模式，在该自动计算模式下，该控制系统可由室内目前的舒适度指数来进行推算，以得出要让室内环境达到最佳舒适度指数所需的目标舒适温/湿度调整值。因此，可直接以该目标舒适温/湿度调整值来控制室内设备，令室内环境的舒适度能够一次到位，降低使用者认为室内环境在调整过后仍不够舒适的可能性。

更甚者，本发明的该控制系统还可包括一学习模式，在该学习模式启动的状态下，当使用者认为室内环境不舒适而手动输入回馈数据时，该控 制系统会记录并建立一学习模型。日后在该室内环境具有相同的环境参数时，该控制系统皆可直接套用该学习模型来控制该室内设备，从而快速地令室内环境具有符合使用者需求的舒适度。

附图说明

图1为本发明的第一具体实施例的系统架构图。

图2为本发明的第一具体实施例的人机界面示意图。

图3为本发明的第一具体实施例的预设控制流程图。

图4为本发明的第一具体实施例的自动计算控制流程图。

图5为本发明的第一具体实施例的警报流程图。

图6为本发明的第一具体实施例的第一学习控制流程图。

图7为本发明的第一具体实施例的第二学习控制流程图。

图8为本发明的第一具体实施例的第三学习控制流程图。

图9为本发明的第一具体实施例的使用者设定流程图。

其中附图标记说明如下：

1…控制设备

11…默认控制程序

12…自动计算程序

13…学习程序

131…学习模型

2…人机界面

21…显示屏幕

3…室内设备

4…感测器

Z1…室内空间

S10～S18…预设控制步骤

S20～S36…自动计算控制步骤

S40～S44…警报步骤

S50～S66…学习控制步骤

S68～S78…学习控制步骤

S80～S88…学习控制步骤

S100～S108…设定步骤

具体实施方式

兹就本发明的一较佳实施例，配合附图，详细说明如后。

本发明公开一种环境舒适度控制系统(下面简称为该系统)，以及该系统使用的环境舒适度控制方法。首先请参阅图1，为本发明的第一具体实施例的系统架构图。该系统主要包括一控制设备1、一人机界面2、多个室内设备3及多个感测器4，该控制设备1、该人机界面2及该多个室内设备3主要设置在一室内空间Z1中，用以调整该室内空间Z1的室内环境。该多个感测器4则可设置在该室内空间Z1中，或是设置在室外空间(图未标示)，以同时检测室内或室外的环境参数。

该控制设备1为该系统的控制核心，并且连接该人机界面2、该多个室内设备3及该多个感测器4。本实施例中，该控制设备1与该人机界面2为分开的两个装置，彼此通过传输线(图未标示)电性连接；在其他实施例中，该人机界面2也可与该控制设备1整合为一体，但不加以限定。另一方面，该控制设备1可经由传输线电性连接该多个室内设备3及该多个感测器4，或者，也可经由局域网络或因特网与该多个室内设备3及该多个感测器4建立无线连接，不可加以限定。

该控制设备1具有一内存(图未标示)，该内存至少储存有一默认控制程序11、一自动计算程序12及一学习程序13。该默认控制程序11用以依据默认的控制参数对所述室内设备3进行控制；该自动计算程序12用以依据室内或室外的环境参数进行自动计算，并依计算结果对所述室内设备3进行控制；该学习程序13则用以记录用户手动输入的回馈数据，以建立对应的一或多个学习模型131，并在所述学习模型131适用时，以所述学习模型131的记录内容对所述室内设备3。

本实施例中，该多个室内设备3主要为用来调整该室内空间Z1的室内环境的设备，例如空调设备、风扇、除湿机或循环扇等。该多个室内设备3受该控制设备1的控制而运作，以调整室内环境的舒适度，进而令该室内空间Z1中的使用者感到舒适。

该多个感测器4主要为各式的感测器，例如温度计、湿度计、风速检测器、红外线侦测器等等，用来感测该室内空间Z1或室外空间的各项环境 参数，例如温度(temperature)、辐射温度(radiant temperature)、风速(air velocity)、湿度(humidity)、人员活动量(activity)及人员衣着量(clothing)等。所述感测器4分别将感测到的环境参数传送给该控制设备1，令该控制设备1进行控制前的计算与记录。值得一提的是，该控制设备1主要可通过该人机界面2提供该人员活动量的模式供用户选择，例如可供用户选择工厂模式或办公室模式等，其中不同的模式对应至不同的该人员活动量。另外，该控制设备1也可通过该人机界面2提供该人员衣着量的设定，例如可供使用者选择不同气候、季节的设定，其中不同的气候、季节对应至不同的该人员衣着量。

该人机界面2主要可为键盘、鼠标、屏幕组，或是触摸屏，不加以限定。该人机界面2用以显示该系统的各项信息，例如上述所述环境参数、该室内空间Z1目前的舒适度指数(comfort index)、以及所述室内设备3的运作状态等。本发明中，该人机界面2还可接受用户的手动操作，以选择该系统的不同运作模式、手动控制所述室内设备3、以及查询上述所述环境参数等等。

参阅图2，为本发明的第一具体实施例的人机界面示意图。如图2所示，该系统在初始运作时，可经由该人机界面2的一显示屏幕21显示一运作模式的选择页面。在该选择页面上，使用者可选择要令该系统运作在一默认模式或是一自动计算模式。并且，用户还可选择是否要启动该系统的一学习模式。

具体而言，由于各个国家与地区的气候、环境皆不相同，故使用者所感受到的舒适度也不尽相同。因此，该系统还可设置一全球定位系统(Global Positioning System,GPS，图未标示)，以取得该系统所在的国家与地区(例如台湾省的台北市或美国的纽约州等)。或者，该系统也可通过该人机界面2提供一地区选择页面，以供使用者手动选择或输入所在的国家与地区。本实施例中，该默认模式主要可针对该系统所在的国家、地区的不同，对应采用不同的默认值，并非所有的该系统都采用相同的默认值。因此，该默认模式也可视为一种区域性设定模式，并且可依据不同的设置地点，采用预先储存的多个默认值的其中之一。其中，该多个默认值分别对应至不同的国家、地区。然而，上述仅为本发明的较佳具体实例，不应以此为限。

该默认控制程序11可依据该系统所在的国家或地区而采用对应的默认值，以控制该多个室内设备3，其中各该默认值内分别包括对应的预设温、湿度。在其他实施例中，该自动计算程序12同样可依据该系统所在的国家或地区，采用对应的算法来进行最佳舒适度指数与目标舒适温/湿度值的计算。如此一来，本发明的该系统无论在任何国家、任何地区使用，皆可符合当地的使用者对于舒适度的需求。另外，通过其他的感测器与选择页面，该系统还可得到该室内空间Z1的类型(例如办公室、会议室、仓库、产线或大厅等)，以及目前的日期(例如工作日或假日)与时间(例如早上或下午)，如此一来，实可提供更多更详尽的环境参数，以令该系统后续的控制能够更为准确。

若用户选择了该默认模式，则该控制设备1在该系统运作时会采用该默认控制程序11；若选择了该自动计算模式，则该控制设备1在该系统运作时会采用该自动计算程序12。

若用户勾选了该学习模式，则该控制设备1会同时采用该学习程序13，并通过该学习程序13进行用户需求的学习，以建立或更新该学习模型131。本实施例中，该学习模型131可为一或多个，不加以限定。若该学习模型131为多个，可对应至不同的空间、时间、日期或温、湿度等环境参数，以便在不同的室内环境中被套用。

具体而言，若使用者勾选了该学习模式，则当有人进入该室内空间Z1时，该控制设备1先通过该多个感测器4取得目前室内或室外的环境参数，接着从已建立的一或多个学习模型131中，选取可以和目前的环境参数相匹配的该学习模型131，以决定目标的温、湿度值并控制该多个室内设备3。反之，若该控制设备1尚未建立该学习模型131，或是现有的所述学习模型131中并不适用在目前的环境参数，则该控制设备1再改以该默认模式或该自动计算模式来设定目标的温、湿度值，并控制该多个室内设备3。其中，该控制设备1要采用该默认模式或该自动计算模式，用户通过该人机界面2的设定。

参阅图3，为本发明的第一具体实施例的预设控制流程图。若该系统依据用户的选择，采用了该默认模式，则该系统依照图3所示的各步骤进行运作。首先，该系统通过该多个感测器4的其中之一，持续侦测是否有人 员进入室内(步骤S10)。本发明中，可通过热感测器、红外线感测器或监视器等设备，侦测是否有人员进入该室内空间Z1中。若有人员进入室内，则该控制设备1启动该默认控制程序11(步骤S12)。值得一提的是，该控制设备1可在用户通过该人机界面2选择了该默认模式后立即启动该默认控制程序11，也可在有人员进入该室内空间Z1时才启动该默认控制程序11，不加以限定。

该默认控制程序11启动后，取得用户或该系统的制造商设定的一默认舒适温度值及一默认舒适湿度值(步骤S14)，从而，该控制设备1可依据该默认舒适温度值及该默认舒适湿度值(下面简称为该预设舒适温/湿度值)来控制该多个室内设备3(步骤S16)，进而调整该室内空间Z1中的舒适度。

值得一提的是，该预设舒适温/湿度值也可为一预设舒适温/湿度范围，例如为24度～25.5度。这样的好处在于，若使用者有节能需求，则该控制设备1可依据该预设舒适温/湿度范围中较高的温/湿度来控制该多个室内设备3，从而在调整室内环境的舒适度的同时，达到节能的效果。

如前文中所述，该默认控制程序11可具有唯一一组的该预设舒适温/湿度值，也可依据不同的国家、地区、日期、时间及该室内空间Z1的类型等环境参数而储存多组的该预设舒适温/湿度值，不加以限定。若该默认控制程序11储存有多组的该预设舒适温/湿度值，则该控制设备1可因应运作时的环境参数不同(例如亚洲或美洲、办公室或产线、工作日或假日、上午或下午)，采用对应的该预设舒适温/湿度值来控制该多个室内设备3。如此一来，即使该系统被移动至不同的环境，仍可在启动后立即令所在环境达到最佳的舒适度。

本实施例中，该控制设备1持续对该多个室内设备3进行控制，以令该室内空间Z1保持在最佳的舒适度。同时，该控制设备1持续判断该系统是否关闭，或是该室内空间Z1中的人员是否离开(步骤S18)，若是，则该系统结束运作，以避免浪费无谓的电力。值得一提的是，除了该室内空间Z1的温、湿度之外，该系统还可在该多个感测器4侦测到人员进入时，同时启动该控制设备1的一二氧化碳监控程序(图未标示)。该二氧化碳监控程序控制该多个室内设备3的其中之一(例如循环扇)，以调整该室内空间Z1中的二氧化碳含量。如此一来，本发明的该系统可同时调整室内的温度、 湿度及空气质量，以令用户感受到最佳的舒适度。

续请参阅图4，为本发明的第一具体实施例的自动计算控制流程图。若该系统依据用户的选择，采用了该自动计算模式，则该系统依照图4所示的各步骤进行运作。首先，该系统通过该多个感测器4的其中之一，持续检测是否有人员进入室内(步骤S20)，并且在检测到有人进入室内时，该控制设备1启动该自动计算程序12(步骤S22)。同时，该控制设备1还可启动前文所述的该二氧化碳监控程序(步骤S24)。相同地，该自动计算程序12可在用户勾选了该自动计算模式后启动，或是在检测到有人进入室内后才启动。

当该自动计算程序12被启动后，通过该多个感测器4来取得目前的环境参数(步骤S26)，其中，包括该室内空间Z1的环境参数与室外空间的环境参数。本实施例中该环境参数主要包括温度、辐射温度、湿度、风速、人员的活动量及人员的衣着量等至少六项，但不加以限定。该步骤S26后，该自动计算程序12依据所述环境参数，计算该室内空间Z1目前的舒适度指数(Comfort index)(步骤S28)。

本发明中所指的舒适度指数，主要可例如为美国冷冻空调协会(ASHRAE)的ASHAREStandard 55所定义的舒适区域(comfort zone)的指数。ASHARE定义的该舒适区域主要适用于80％的人，并且可分为-3至+3等七个等级，其中-3代表非常冷，0代表舒适，+3代表非常热。本实施例中所指的舒适度指数可为-3至+3的其中一个数值，用以令该系统了解该室内空间Z1目前给予使用者的舒适程度。然而，上述仅为其中一种具体的实施例，本发明也可采用其他标准，例如可将舒适度分为-5至+5等十一个等级，而不以ASHARE为唯一标准。

本发明的主要目的，是令室内环境可以达到最佳的舒适度。该步骤S28后，该系统可得到该室内空间Z1目前的舒适度指数(例如，-3至+3的其中之一)。该自动计算程序12通过目前的舒适度指数计算出要达到一最佳舒适度指数(本实施例中以0为例)所需之一目标舒适温度调整值(步骤S30)。举例来说，若对目前的环境参数来说最佳的温度是26度，则当室内温度达到26度时，该舒适度指数会是0。因此，若目前的室内温度是29度，且该舒适度指数为+2，则该自动计算程序12可算出要让该舒适度指数由目前的+2 变为0，所需的该目标舒适温度调整值是-3度。

再者，由于在不同的温度下，不同的湿度也会影响到使用者的体感，因此在该步骤S30后，该自动计算程序12还可依据该目标舒适温度调整值，计算出一最佳的目标舒适湿度调整值(步骤S32)。举例来说，若室内温度26度时最佳的湿度值是50％，但目前的室内湿度是70％，则该自动计算程序12可计算出该目标舒适湿度调整值是-20％。

步骤S32后，该控制设备1可依据计算所得的该目标舒适温度调整值及该目标舒适湿度调整值，对该多个室内设备3进行控制(步骤S34)，以令室内环境达到一目标温度及一目标湿度。值得一提的是，在本实施例中，该自动计算程序12是计算出该目标舒适温度调整值及该目标舒适湿度调整值，因此该控制设备1主要是以增加/减少温度几度、增加/减少湿度百分之几的方式对该多个室内设备3进行控制。在其他实施例中，该自动计算程序12也可直接计算出一目标舒适温度值与一目标舒适湿度值，从而直接控制该多个室内设备3运作在该目标舒适温度值与该目标舒适湿度值。然而，以上所述仅为本发明的较佳具体实例，并不加以限定。

再者，相同于前述的该默认模式，在该自动计算模式中，该自动计算程序12可不设定前述的该最佳舒适度指数，而改为设定一最佳舒适度范围(例如-1至+1)。因此，在前述步骤S30中，该自动计算程序12是计算要达到该最佳舒适度范围所需之一目标舒适温度调整范围。举例来说，若对目前的环境参数来说最佳的温度是24～25.5度，则当室内温度位在24～25.5度时，该舒适度范围指数会是-1至+1。因此，若目前的室内温度是29度，且该舒适度指数为+2，则该自动计算程序12可算出要让该舒适度指数由目前的+2变为-1至+1，所需的该目标舒适温度调整范围是-3.5至-5度。

相同地，在该步骤S32中，该自动计算程序12也可以相同的方式计算一目标舒适湿度调整范围，不加以限定。再者，若该自动计算程序12采用该目标舒适温度调整范围与该目标舒适湿度调整范围来控制该多个室内设备3，则当使用者有节能需求时，该控制设备1同样可以该目标舒适温/湿度调整范围中较高的温/湿度来控制该多个室内设备3，从而在调整该室内环境的舒适度的同时，达到节能的效果。

该步骤S34之后，该控制设备1持续判断该系统是否关闭，或是人员 是否离开(步骤S36)。若该系统没有关闭，并且人员还留在该室内空间Z1中，则回到该步骤S26，由该多个感测器4持续取得目前的环境参数、由该自动计算程序12持续计算最佳的该目标舒适温度调整值(或该目标舒适温度调整范围)与该目标舒适湿度调整值(或该目标舒适湿度调整范围)、及由该控制设备1持续对该多个室内设备3进行控制。反之，若该系统被关闭，或是人员已全数离开该室内空间Z1，则该自动计算程序12结束动作。

一般自动控制系统常常遭遇到的问题是，虽然统设定了一个目标(例如设定目标室内温度为20度)，但该目标永远无法被达成。一般来说，温度无法下降可能是受到许多外力的影响，例如室内人数过多、门窗未关、空调设备老旧或在室内食用热食等。

为能确认该系统在设定了该目标温度及该目标湿度后，是否有如期达到，本发明进一步提出了下述技术方案。

参阅图5，为本发明的第一具体实施例的警报流程图。当该控制设备1启动该自动计算程序12，计算得出该目标舒适温度调整值及该目标舒适湿度调整值并据以控制该多个室内设备3后(步骤S40)，该控制设备1持续判断室内环境是否在一门限时间内达到上述该目标温度及该目标湿度(步骤S42)。若是，则该控制设备1不执行额外的动作；若否，则该控制设备1发出警报以通知使用者(步骤S44)。

本实施例中，该门限时间可为该系统默认，或是用户通过该人机界面2手动设定，不加以限定。该控制设备1可通过该人机界面2以灯光、图像或声音的方式发出警报以通知使用者，或是以发出简讯或电子邮件的方式来通知使用者，不加以限定。当使用者收到该通知后，即可对该室内空间Z1进行检查，以判断是环境问题(例如窗户没关或人数过多)或是设备问题(例如空调系统老旧)导致该目标温度及该目标湿度无法达成，并且再据以排除问题，或是手动设定新的该目标温度及该目标湿度。

参阅图6、图7与图8，分别为本发明的第一具体实施例的第一学习控制流程图、第二学习控制流程图与第三习控制流程图。若用户选择了该学习模式，则该系统依照图6、图7与图8所示的各步骤进行运作。首先如图6所示，该系统通过该多个感测器4的其中之一，持续检测是否有人员进入室内(步骤S50)，并且在检测到有人进入室内时，该控制设备1启动该学习 程序13(步骤S52)。同时，该控制设备1还可启动前文所述的该二氧化碳监控程序(步骤S54)。

本实施例中，使用者可同时选择该默认模式与该学习程序。具体而言，该系统先以可对应至目前的环境参数的该学习模型131来对该多个室内设备3进行初始控制，并在找不到可对应至目前的环境参数的该学习模型131时，再通过该默认控制程序11来对该多个室内设备3进行初始控制。并且，在使用者手动调整温/湿度时，该系统由该学习程序13进行学习以更新既有的该学习模型131或是建立新的该学习模型131(如图8所示)。

再者，使用者也可同时选择该自动计算模式与该学习程序。具体而言，该系统先以可对应至目前的环境参数的该学习模型131来对该多个室内设备3进行初始控制，并在找不到可对应至目前的环境参数的该学习模型131时，再通过该自动计算程序12来对该多个室内设备3进行初始控制。同样地，在使用者手动调整温/湿度时，该系统再由该学习程序13进行学习以更新既有的该学习模型131或建立新的该学习模型131。

回到图6，当该学习程序13被启动后，先通过该多个感测器4来取得目前室内或室外的环境参数(步骤S56)。接着，该学习程序13判断该控制设备1中是否具有可对应至目前的环境参数的该学习模型131(步骤S58)。若该控制设备1中尚未建立该学习模型131，或具有一或多个该学习模型131但无法对应至目前的环境参数，则该控制设备1先依共同选择的其他模式(如该默认控制模式或该自动计算模式)来对该多个室内设备3进行初始控制(步骤S60)，从而设定该多个室内设备3的初始值。

反之，若该控制设备1中具有可对应至目前的环境参数的该学习模型131，则该学习程序13直接将目前的环境参数套用到对应的该学习模型131中，以得出对应的该目标舒适温度调整值(或是该目标舒适温度调整范围)(步骤S62)。同时，该学习程序13还可依据该目标舒适温度调整值来对应计算出该目标舒适湿度调整值(或是该目标舒适湿度调整范围)(步骤S64)。最后，该控制设备1再依据该目标舒适温度调整值与该目标舒适湿度调整值来控制该多个室内设备3(步骤S66)，以令室内环境达到上述该目标温度及该目标湿度。当该室内环境受到调整并达到该目标温度及该目标湿度时，该室内环境将符合使用者先前回馈给该系统的需求。

接着如图7所示，使用者可通过该人机界面2来设定上述该门限时间(步骤S68)，或者该门限时间可为该系统所默认，不加以限定。该控制设备1持续判断该门限时间(例如15分钟、30分钟或1小时等)是否到达(步骤S70)。在该门限时间尚未到达之前，该控制设备1持续判断室内环境是否到达该目标温度及该目标湿度(或是目标舒适温度范围与目标舒适湿度范围)(步骤S72)。若该室内环境已到达该目标温度及该目标湿度，则结束本次的控制。反之，在该室内环境到达该目标温度及该目标湿度之前，该控制设备1持续依据计算所得的该目标舒适温度调整值与该目标舒适湿度调整值来控制该多个室内设备3(步骤S74)，以调整室内环境。并且，该控制设备1持续判断该门限时间是否到达。

当该门限时间到达后，该控制设备1判断室内环境是否达到该目标温度及该目标湿度(步骤S76)。若是，则该控制设备1不执行额外的动作；若否，则该控制设备1发出警报以通知使用者(步骤S78)。

接着如图8所示，在本发明中，若该学习模式被选择，则该学习程序13可随时接收用户输入的一回馈数据(例如，用户可通过该人机界面2手动设定一个目标温度)，并依据该回馈数据来更新既有的该学习模型131，或是建立新的该学习模型131。下段叙述将具体说明该回馈数据的学习方式。

具体来说，在该门限时间到达之前、该门限时间到达之后、室内环境到达该目标温度及该目标湿度之前、室内环境到达该目标温度及该目标湿度之后(室内环境已稳定)，该控制设备1皆可接收使用者输入的一个回馈数据(步骤S80)。该步骤S80后，该学习程序13通过该多个感测器4取得用户输入该回馈数据时的环境参数，并同时记录该回馈数据以及目前的环境参数，以建立或更新该学习模型131(步骤S82)。具体而言，该学习程序13记录用户输入的该回馈数据，以及输入该回馈数据当下的环境参数，从而将该回馈数据与该环境参数进行关联，以建立新的该学习模型131。再者，若该控制设备1中存在可与用户输入该回馈数据时的环境参数相对应的该学习模型131，则该控制设备1以所接收的该回馈数据更新既有的该学习模型131，而不额外建立新的该学习模型131。然而，上述仅为一具体实施例，但不以此为限。

值得一提的是，使用者实可在任何时间点输入该回馈数据，并且该控 制设备1可依据用户输入的该回馈数据来调整该目标温度及该目标湿度。然而本实施例中，只有在调整后的该目标温度及该目标湿度可以在该门限时间内被确实达成的该回馈数据，才会被该控制设备1视为是有效的回馈数据。并且，只有有效的该回馈数据才会被用来更新既有的该学习模型131，或是建立新的该学习模型131。举例来说，若用户输入该回馈数据为调整室内温度为5度或40度，由于该控制设备1无法达成，因此该控制设备1会将该回馈数据视为是误动作，而不加入该学习模型131中。

只要该学习模式被选择，则用户所输入该回馈数据可被持续接收与学习，从而该控制设备1对应更新或建立该学习模型131。惟，若使用者的需求在该门限时间到达以前即发生改变，表示先前接收的该回馈数据是一个无效的数据，因此在一实施例中，该学习程序13可以忽略(ignore)先前的该回馈数据，并且不加入该学习模型131中。换句话说，对于在该门限时间到达之前即被使用者重新输入的另一回馈数据所覆盖，或是无法被该系统所达成的该回馈数据，该学习程序13皆不予以记录，也不会加入该学习模型131里。

本发明中，该系统可通过该人机界面2提供对应的回馈接口，供用户手动输入对于目前室内环境的舒适度的该回馈数据。一般来说，该回馈数据可为较为模糊的相对数据(例如太热或太热的抱怨)，也可为较为具体的绝对数据(例如设定目标室内温度为26度，或调降室内温度1度等)。

若该回馈数据为绝对数据，则该系统可直接依据该回馈数据来产生该目标舒适温度调整值(或该目标舒适温度调整范围)，以及该目标舒适湿度调整值(或该目标舒适湿度调整范围)，并据以控制所述室内设备3。反之，若该回馈数据为上述相对数据，则该系统先依据目前的环境参数将相对数据转换为绝对数据后，再通过转换后的绝对数据产生该目标舒适温度调整值与该目标舒适湿度调整值，并据以控制所述室内设备3。举例来说，若现在的室内温度为30度，且用户通过该回馈接口按压太热的抱怨选项3次，则该系统可经过特定公式的计算，将“按压太热的抱怨选项3次”的相对数据，转换为“调降3度”的绝对数据。然而，上述仅为本发明的一具体实施例，不应以此为限。

参阅图9，为本发明的第一具体实施例的使用者设定流程图。当该控制 设备1接收用户输入的该回馈数据时，主要可判断是否接收到用户通过该人机界面2输入的该相对数据(步骤S100)。若是，则该控制设备1先依据所述环境参数对该相对数据进行计算，以将该相对数据转换为前述的该绝对数据后，再依据计算后的该绝对数据产生该目标舒适温度调整值(步骤S102)。

若在该步骤S100中判断未接收到该相对数据，则判断是否接收到使用者输入的该绝对数据(步骤S104)。若是，则该控制设备1直接依据该绝对数据产生该目标舒适温度调整值(步骤S106)。值得一提的是，使用者主要是通过该人机界面2提供的选项，进行该相对数据或该绝对数据等回馈数据的输入，因此，上述该步骤S100与该步骤S104可同时执行，彼此并不具有执行上的顺序关系。

另外，若在该步骤S100中判断没有接收到任何由使用者输入的该相对数据，并且在该步骤S104中判断没有接收到任何由使用者输入的该绝对数据，则该控制设备1判定使用者的需求未改变(步骤S108)，即，使用者未输入任何的该回馈数据。

以上所述仅为本发明的较佳具体实例，非因此即局限本发明的保护范围，故举凡运用本发明内容所为的等效变化，均同理皆包含在本发明的范围内，合予陈明。

Claims (13)

1.一种环境舒适度控制系统，包括：

多个感测器，感测室内或室外的多个环境参数；

多个室内设备，调整一室内空间中的温度及湿度；

一控制设备，连接该多个感测器及该室内设备，该控制设备执行一自动计算程序，该自动计算程序依据所述环境参数计算该室内空间目前的一舒适度指数，并且依据该舒适度指数计算要达到一最佳舒适度指数所需的一目标舒适温度调整值及一目标舒适湿度调整值；

其中，该控制设备以该目标舒适温度调整值及该目标舒适湿度调整值控制该多个室内设备运作，以令室内环境达到一目标温度及一目标湿度，

其中，该控制设备执行一学习程序，该学习程序在接收一回馈数据时建立或更新一学习模型，其中该学习模型包括该回馈数据，以及该回馈数据被输入时感测的所述环境参数，

其中，所述环境舒适度控制系统还包括：一人机界面，连接该控制设备，该人机界面具有一运作模式的选择页面，

其中，该系统的运作模式至少包括一自动计算模式及一学习模式，当该自动计算模式被选择时该控制设备采用该自动计算程序进行运作，当该学习模式被选择时该控制设备采用该学习程序进行运作，

其中，该学习程序判断该学习模型是否可对应至目前的所述环境参数，在该学习模型可对应至目前的所述环境参数时，将所述环境参数套用到对应的该学习模型中，以得出对应的该目标舒适温度调整值及该目标舒适湿度调整值，并且在该学习模型无法对应至目前的所述环境参数时，通过该自动计算程序计算该目标舒适温度调整值及该目标舒适湿度调整值。

2.如权利要求1所述的环境舒适度控制系统，其特征在于，该舒适度指数为美国冷冻空调协会的ASHARE Standard 55所定义的舒适区域的指数。

3.如权利要求1所述的环境舒适度控制系统，其特征在于，该多个感测器包括一热感测器、一红外线感测器和/或一监视器，用以感测是否有人员进入该室内空间，并且该控制设备在人员进入该室内空间时计算该目标舒适温度调整值及该目标舒适湿度调整值。

4.如权利要求1所述的环境舒适度控制系统，其特征在于，该学习程序依据所述环境参数重新计算要令该室内空间达到该回馈数据所需的该目标舒适温度调整值以及该目标舒适湿度调整值，并且该控制设备以重新计算的该目标舒适温度调整值及该目标舒适湿度调整值控制该多个室内设备。

5.一种环境舒适度控制方法，运用一控制系统，该控制系统包括多个室内设备、多个感测器及与该多个室内设备及该多个感测器连接的一控制设备，该控制方法包括：

a)检测是否有人员进入一室内空间；

b)在人员进入该室内空间时，由该多个感测器取得室内或室外的多个环境参数；

c)该控制设备依据所述环境参数计算该室内空间目前的一舒适度指数；

d)依据该舒适度指数计算要达到一最佳舒适度指数所需的一目标舒适温度调整值；

e)依据该目标舒适温度调整值计算一目标舒适湿度调整值；及

f)该控制设备依据该目标舒适温度调整值及该目标舒适湿度调整值控制该多个室内设备，以令室内环境达到一目标温度及一目标湿度，

其中，该控制方法还包括下列步骤：

k)判断是否在一门限时间到达之前达到该目标温度及该目标湿度；

l)若该门限时间到达时未达到该目标温度及该目标湿度，发出一警报，

m)接收一回馈数据；

n)依据该回馈数据建立或更新一学习模型，其中该学习模型包括该回馈数据，以及接收该回馈数据时感测的所述环境参数；

o)依据所述环境参数重新计算要达到该回馈数据所需的该目标舒适温度调整值及该目标舒适湿度调整值；及

p)以重新计算的该目标舒适温度调整值及该目标舒适湿度调整值控制该多个室内设备，

其中，该控制系统具有一学习模式，并且该控制方法在步骤b之后包括下列步骤：

q)判断是否具有可对应至所述环境参数的该学习模型；

r)若具有可对应至所述环境参数的该学习模型，将所述环境参数套用至对应的该学习模型中，以得出对应的该目标舒适温度调整值与该目标舒适湿度调整值；

s)步骤r后，依据该目标舒适温度调整值与该目标舒适湿度调整值控制该多个室内设备；及

t)若不具有可对应至所述环境参数的该学习模型，执行步骤c至步骤f。

6.如权利要求5所述的环境舒适度控制方法，其特征在于，包括一步骤g：在人员进入该室内空间时，该控制设备执行一二氧化碳监控程序，该二氧化碳监控过程控制该多个室内设备的其中之一以调整该室内空间的二氧化碳含量。

7.如权利要求5所述的环境舒适度控制方法，其特征在于，包括下列步骤：

h)判断该控制系统是否关闭；

i)判断人员是否离开该室内空间；及

j)若该控制系统未关闭且人员尚未离开该室内空间，重复执行该步骤b至该步骤f。

8.如权利要求5所述的环境舒适度控制方法，其特征在于，该步骤k之前还包括一步骤k0：接受使用者输入的该门限时间。

9.如权利要求5所述的环境舒适度控制方法，其特征在于，该回馈数据为一相对数据或一绝对数据，并且该步骤m包括下列步骤：

m0)判断是否接收该相对数据；

m1)若接收该相对数据，依所述环境参数将该相对数据转换为该绝对数据；

m2)判断是否接收该绝对数据；及

m3)依据该绝对数据产生该目标温度及该目标湿度。

10.一种环境舒适度控制方法，运用一控制系统，该控制方法包括：

a)检测是否有人员进入一室内空间；

b)在人员进入该室内空间时，通过该控制系统中的多个感测器取得室内或室外的多个环境参数；

c)判断该控制系统是否具有可对应至所述环境参数的一学习模型；

d)若该控制系统不具有可对应至所述环境参数的该学习模型，通过一自动计算模式对该控制系统中的多个室内设备进行初始控制；

e)若该控制系统具有可对应至所述环境参数的该学习模型，将所述环境参数套用至该学习模型中，以得出对应的一目标舒适温度调整值；

f)步骤e后，依据该目标舒适温度调整值计算一目标舒适湿度调整值；及

g)步骤f后，依据该目标舒适温度调整值及该目标舒适湿度调整值控制该多个室内设备，以令室内环境达到一目标温度及一目标湿度。

11.如权利要求10所述的环境舒适度控制方法，其特征在于，该步骤d包括：

d1)依据所述环境参数计算目前的一舒适度指数；

d2)依据该舒适度指数计算要达到一最佳舒适度指数所需的一目标舒适温度调整值；

d3)依据该目标舒适温度调整值计算一目标舒适湿度调整值；及

d4)控制设备依据该目标舒适温度调整值及该目标舒适湿度调整值控制该多个室内设备，以令室内环境达到该目标温度及该目标湿度。

12.如权利要求11所述的环境舒适度控制方法，其特征在于，包括下列步骤：

h)判断是否在一门限时间达到之前达到该目标温度及该目标湿度；及

i)若该门限时间到达时仍未达到该目标温度及该目标湿度，发出一警报。

13.如权利要求11所述的环境舒适度控制方法，其特征在于，包括下列步骤：

j)判断是否接收到一回馈数据，其中该回馈数据为一相对数据和/或一绝对数据；

k)在接收该回馈数据时建立或更新该学习模型，其中该学习模型包括该回馈数据，以及接收该回馈数据时感测的所述环境参数；

l)依据所述环境参数重新计算要达到该回馈数据所需的该目标舒适温度调整值及该目标舒适湿度调整值；及

m)以重新计算的该目标舒适温度调整值及该目标舒适湿度调整值控制该多个室内设备。