CN112032971B - 一种基于心率监测的室内热环境调控方法 - Google Patents

一种基于心率监测的室内热环境调控方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于心率监测的室内热环境调控方法，包括：基于采集的室内空气温度Ta及室内湿度RH计算室内空气水分分压力Pa；基于静息心率HRo及实时平均心率HR计算用户实时代谢率估算值M；基于室内空气温度Ta、室内空气水分分压力Pa及用户实时代谢率估算值M计算用户热感觉指标CPMV0；基于用户热感觉指标CPMV0对空调进行控制。本发明可以更有效的进行空调运行与调控，为符合自然健康的动态室内热环境营造起到了极大作用。相对于传统控制模型，本发明的热感觉预测值更为准确，按此调控方法营造的室内热环境舒适度大大提高。

Description

一种基于心率监测的室内热环境调控方法
技术领域
本发明涉及温度调节领域，具体涉及一种基于心率监测的室内热环境调控方法。
背景技术
空调系统能耗占建筑能源消耗的30％以上，合理的空调调控方法对于人体舒适性和建筑节能都有着重要作用。
现有技术中，智能空调控制系统通常依据PMV方程等进行室内温度调节。PMV(Predicted Mean Vote)，即预测平均评价，是以人体热平衡的基本方程式以及心理生理学主观热感觉的等级为出发点，考虑了人体热舒适感诸多有关因素的全面评价指标。PMV指标代表了同一环境下绝大多数人的感觉，所以可以用来评价一个热环境舒适与否，但是人与人之间存在个体差异，因此PMV指标并不一定能够代表所有个人的感觉。在PMV方程中，人体代谢率由于难以动态监测，因此，现有的智能空调控制系统通常采用的默认值在1.2met左右，但是这和室内人员的实际情况可能存在较大差异，因此，难以用户对于舒适性的要求。
综上所述，如何动态估算人体代谢率进而准确进行空调调控，满足用户舒适度需求，成为了本领域技术人员急需解决的问题。
发明内容
针对现有技术存在的上述不足，本发明实际解决的问题是：如何动态估算人体代谢率进而准确进行空调调控，满足用户舒适度需求。
为解决上述技术问题，本发明采用了如下的技术方案：
一种基于心率监测的室内热环境调控方法，包括：
S1、采集室内空气温度ta及室内湿度RH；
S2、基于采集的室内空气温度ta及室内湿度RH计算室内空气水分分压力Pa；
S3、采集用户平均历史睡眠心率作为静息心率HRo，采集用户当前时刻之前第一预设时长的心率作为实时平均心率HR；
S4、基于静息心率HRo及实时平均心率HR计算用户实时代谢率估算值M；
S5、基于室内空气水分分压力Pa及用户实时代谢率估算值M计算用户热感觉指标CPMV0；
S6、基于用户热感觉指标CPMV0对空调进行控制。
优选地，用户实时代谢率估算值M按下式计算：
M＝55+(HR-HRo)(588-3.7A)/(180-HRo-0.65A)
式中，A为用户年龄。
优选地，用户热感觉指标CPMV0按下式计算：
CPMV0＝[0.303exp(-0.036M)+0.028]·{M-3.05·10-3·[5733-6.99·M-Pa]
-0.42·[M-58.15]-1.7·10-5·M·(5867-Pa)-0.0014·M·(34-ta)-4.5·10-8
·[(tcl+273)4-(ta+273)4]-4.5·(tcl-ta)}
式中，tcl表示用户人体外表面温度；
tcl＝34-0.34·{10-8·[(tcl+273)4-(ta+273)4]+(tcl-ta)}。
优选地，步骤S6包括：
当-X≤CPMV0≤X时，空调温度设定点Ts不变；当CPMV0＜-X时，空调温度设定点相对于室温上升|CPMV0/G|℃；当CPMV0＞X时，空调温度设定点相对于室温下降|CPMV0/G|℃；X表示热感觉指标的调控设定阈值，G表示无量纲常量。
优选地，所述基于心率监测的室内热环境调控方法还包括：
S7、若始终未接收到用户输入的空调温度设定点，执行步骤S6进行控制并运行第二预设时长后，返回执行步骤S1；
S8、若接收到用户输入的空调温度设定点，则按照用户输入的空调温度设定点进行控制，运行第三预设时间段后，开始记录用户心率并基于第四预设时长内的用户心率平均值计算的代谢率Mz、到达第四预设时长时的室内空气温度Tz及室内湿度RHz计算用户设定热感觉指标CPMVz，计算热感觉指标差值CPMV1,CPMV1＝CPMV0-CPMVz，当-X≤CPMV1≤X时，空调温度设定点Ts不变，否则，以新的空调温度设定点Ts对空调进行控制，新的空调温度设定点Ts＝ta-CPMV1/G，进行控制并运行第二预设时长后，返回执行步骤S1。
优选地，所述基于心率监测的室内热环境调控方法还包括：
S7、若始终未接收到用户输入的空调温度设定点，执行步骤S6进行控制并运行第二预设时长后，返回执行步骤S1；
S8、接收到用户输入的空调温度设定点，且采用单次简单控制模式或采用多次加权控制模式但首次接收到用户输入的空调温度设定点，则按照用户输入的空调温度设定点进行控制，运行第三预设时间段后，开始记录用户心率并基于第四预设时长内的用户心率平均值计算得到的代谢率Mz、到达第四预设时长时的室内空气温度Tz及室内湿度RHz计算用户设定热感觉指标CPMVz，计算热感觉指标差值CPMV1,CPMV1＝CPMV0-CPMVz，当-X≤CPMV1≤X时，空调温度设定点Ts不变，否则，以新的空调温度设定点Ts对空调进行控制，新的空调温度设定点Ts＝ta-CPMV1/G，进行控制并运行第二预设时长后，返回执行步骤S1；
S9、接收到用户输入的空调温度设定点，且采用多次加权控制模式，历史上接收到用户输入的空调温度设定点的次数大于1，并采用多次加权控制模式且选用的历史次数为n次时，当前次数计为第n次，则每次按照用户输入的空调温度设定点进行控制，运行第三预设时间段后，开始记录用户心率并基于第四预设时长内的用户心率平均值计算得到的代谢率Mz、到达第四预设时长时的室内空气温度Tz及室内湿度RHz计算用户设定热感觉指标CPMVz，基于所有的CPMVz进行时间加权平均计算得到加权平均热感觉指标CPMVrm，不同CPMVz的权重值与距离当前时刻的时长成反比；计算热感觉指标差值CPMVn，CPMVn＝CPMV0-CPMVrm，当-X≤CPMVn≤X时，空调温度设定点Ts不变，否则，以新的空调温度设定点Ts对空调进行控制，新的空调温度设定点Ts＝ta-CPMVn/G，进行控制并运行第二预设时长后，返回执行步骤S1。
优选地，将接收到的用户前i次输入的空调温度设定点后得到的CPMVz计为CPMVod-i，则CPMVrm按下式计算：
Figure BDA0002681071480000031
式中，α为小于1的常数，n为接收到用户输入的空调温度设定点的总次数。
综上所述，与现有技术相比，本发明基于人体心率监测数据，对个体用户分为睡眠状态的平均静息心率数据和实时监测的心率数据，从而给出了基于温湿度与心率监测数据的热感觉状态预测定量关系式，提高了室内空调温度设定点的控制精度和效率。可以更有效的进行空调运行与调控，为符合自然健康的动态室内热环境营造起到了极大作用。相对于传统控制模型，本发明的热感觉预测值更为准确，按此调控方法营造的室内热环境舒适度大大提高。
附图说明
为了使发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步的详细描述，其中：
图1为本发明公开的一种基于心率监测的室内热环境调控方法的一种具体实施方式的流程图；
图2为本发明公开的一种基于心率监测的室内热环境调控方法的另一种具体实施方式的流程图；
图3为本发明公开的一种基于心率监测的室内热环境调控方法的另一种具体实施方式的流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步的详细说明。
如图1所示，本发明公开了一种基于心率监测的室内热环境调控方法，包括：
S1、采集室内空气温度ta及室内湿度RH；
在本发明中可通过设置在室内的温度传感器及湿度传感器采集室内的温度及湿度信息。
S2、基于采集的室内空气温度ta及室内湿度RH计算室内空气水分分压力Pa；
室内空气水分分压力Pa可按下式进行计算：
Pa＝RH*10*Exp(16.6536-4030.183/(ta+235))
S3、采集用户平均历史睡眠心率作为静息心率HRo，采集用户当前时刻之前第一预设时长的心率作为实时平均心率HR；
S4、基于静息心率HRo及实时平均心率HR计算用户实时代谢率估算值M；
S5、基于室内空气水分分压力Pa及用户实时代谢率估算值M计算用户热感觉指标CPMV0；
S6、基于用户热感觉指标CPMV0对空调进行控制。
与现有技术相比，本发明基于人体心率监测数据，对个体用户分为睡眠状态的平均静息心率数据和实时监测的心率数据，从而给出了基于温湿度与心率监测数据的热感觉状态预测定量关系式，提高了室内空调温度设定点的控制精度和效率。可以更有效的进行空调运行与调控，为符合自然健康的动态室内热环境营造起到了极大作用。相对于传统控制模型，本发明的热感觉预测值更为准确，按此调控方法营造的室内热环境舒适度大大提高。
现有的技术代谢率通常是根据人体活动状态的观察法进行估算：例如，安静坐着为1.0met，坐着办公为1.2met，走路为1.6met等，然而，这方法精确度较低且人体的活动状态无法通过设备进行实时监测。而高精度的实验检测法，可以使用呼吸机加全封闭式面罩系统，通过测量人体呼出的二氧化碳以及吸入空气消耗的氧气量来计算代谢率，但是这个方法对设备成本及空间要求很高，用户使用不便且只能事后计算无法实时监测。所以，本发明通过心率实时监测，对代谢率M值进行动态的计算，方法简便有可操作性，从而动态的实时调控热环境。
利用人体心率和代谢率之间存在的关系，心率可以作为一种实时监测技术，用来预测实际建筑中被监测人员的TSV热感觉值。代谢率和心率之间的关系可以用以下公式表示:
M＝M0+MR×(HR-HR0)
其中，HR表示实时平均心率，单位bpm；HRo表示静息心率，单位bpm；M表示用户实时代谢率估算值，单位W/m2；M0表示基本代谢率，单位是W/m2,默认为55W/m2；MR表示代谢率变化和心率变化之间的线性关系系数。
MR＝(MWC-M0)/(HRmax-HR0)
MWC为最大活动量，取值可为643-3.7A；HRmax为最大心率，HRmax＝180-0.65A；由于最大活动量和最大心率随着年龄增长而下降，因此需要进行修正。
综上所述，具体实施时，用户实时代谢率估算值M按下式计算：
M＝55+(HR-HRo)(588-3.7A)/(180-HRo-0.65A)
式中，A为用户年龄。
现有技术中，PMV公式中的用户代谢率估算值M是采用默认的常数值如办公活动一般采用1.2Met,而本发明中的用户实时代谢率估算值M是根据心率估算的动态变化值，可以实时的反映相应心率的人体代谢水平，同时对PMV方程中的不必要项如人体做功进行了简化
因此，具体实施时，用户热感觉指标CPMV0按下式计算：
CPMV0＝[0.303exp(-0.036M)+0.028]·{M-3.05·10-3·[5733-6.99·M-Pa]-0.42·[M-58.15]-1.7·10-5·M·(5867-Pa)-0.0014·M·(34-ta)-4.5·10-8·[(tcl+273)4-(ta+273)4]-4.5·(tcl-ta)}
式中，tcl表示用户人体外表面(包括服装外表面和部分无服装遮盖的皮肤区域的面积加权平均值))温度；
用户人体外表面温度可通过设置在室内的红外测温传感器采集。
此外，本发明还对PMV公式中的服装热阻、服装因子和对流传热系数等通过经验设定了默认值进行简化，便于计算和应用，因此：
tcl＝34-0.34·{10-8·[(tcl+273)4-(ta+273)4]+(tcl-ta)}。
具体实施时，步骤S6包括：
当-X≤CPMV0≤X时，空调温度设定点Ts不变；当CPMV0＜-X时，空调温度设定点相对于室温上升|CPMV0/G|℃；当CPMV0＞X时，空调温度设定点相对于室温下降|CPMV0/G|℃；X表示热感觉指标的调控设定阈值，G表示无量纲常量。
本发明中，X的取值范围可为0.2-2.0之间，由用户事先设定，推荐值为0.5-1.0。G为常数，推荐值为0.5。
如图2所示，作为本发明的另一种实施方式，在上述实施例的基础上，具体实施时，所述基于心率监测的室内热环境调控方法还包括：
S7、若始终未接收到用户输入的空调温度设定点，执行步骤S6进行控制并运行第二预设时长(可取60分钟)后，返回执行步骤S1；
S8、若接收到用户输入的空调温度设定点，则按照用户输入的空调温度设定点进行控制，运行第三预设时间段后，开始记录用户心率并基于第四预设时长内的用户心率平均值计算的代谢率Mz、到达第四预设时长时的室内空气温度Tz及室内湿度RHz计算用户设定热感觉指标CPMVz(CPMVz与CPMV0的计算方式相同)，计算热感觉指标差值CPMV1,CPMV1＝CPMV0-CPMVz，当-X≤CPMV1≤X时，空调温度设定点Ts不变，否则，以新的空调温度设定点Ts对空调进行控制，新的空调温度设定点Ts＝ta-CPMV1/G，进行控制并运行第二预设时长后，返回执行步骤S1。
若用户输入了空调温度设定点，则先按照用户输入的空调温度设定点进行控制。然后，在一段时间内，根据用户输入的空调温度设定点计算热感觉指标差值，并基于计算得到的热感觉指标差值进行控制，在达到一定时间后，再按照原有设定的方式进行控制。这样，可以增强对个别用户的适应性。
如图3所示，作为本发明的另一种实施方式，在上述实施例的基础上，具体实施时，所述基于心率监测的室内热环境调控方法还包括：
S7、若始终未接收到用户输入的空调温度设定点，执行步骤S6进行控制并运行第二预设时长后，返回执行步骤S1；
S8、接收到用户输入的空调温度设定点，且采用单次简单控制模式或采用多次加权控制模式但首次接收到用户输入的空调温度设定点，则按照用户输入的空调温度设定点进行控制，运行第三预设时间段后，开始记录用户心率并基于第四预设时长内的用户心率平均值计算得到的代谢率Mz、到达第四预设时长时的室内空气温度Tz及室内湿度RHz计算用户设定热感觉指标CPMVz，计算热感觉指标差值CPMV1,CPMV1＝CPMV0-CPMVz，当-X≤CPMV1≤X时，空调温度设定点Ts不变，否则，以新的空调温度设定点Ts对空调进行控制，新的空调温度设定点Ts＝ta-CPMV1/G，进行控制并运行第二预设时长后，返回执行步骤S1；
S9、接收到用户输入的空调温度设定点，且采用多次加权控制模式，历史上接收到用户输入的空调温度设定点的次数大于1，并采用多次加权控制模式且选用的历史次数为n次时，当前次数计为第n次，则每次按照用户输入的空调温度设定点进行控制，运行第三预设时间段后，开始记录用户心率并基于第四预设时长内的用户心率平均值计算得到的代谢率Mz、到达第四预设时长时的室内空气温度Tz及室内湿度RHz计算用户设定热感觉指标CPMVz，基于所有的CPMVz进行时间加权平均计算得到加权平均热感觉指标CPMVrm，不同CPMVz的权重值与距离当前时刻的时长成反比；计算热感觉指标差值CPMVn，CPMVn＝CPMV0-CPMVrm，当-X≤CPMVn≤X时，空调温度设定点Ts不变，否则，以新的空调温度设定点Ts对空调进行控制，新的空调温度设定点Ts＝ta-CPMVn/G，进行控制并运行第二预设时长后，返回执行步骤S1。
与上述实施例相比，采用本实施例的方案，能够对用户的历史输入情况进行学习，进而使得计算出的热感觉指标差值CPMVn对用户的针对性更强，更能够满足个别用户的舒适性要求。
具体实施时，将接收到的用户前i次(当前为前1次，第一次为前n次)输入的空调温度设定点后得到的CPMVz计为CPMVod-i，CPMVrm按下式计算：
Figure BDA0002681071480000081
式中，α为小于1的常数(最优取值为0.8)，n为接收到用户输入的空调温度设定点的总次数。
最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管通过参照本发明的优选实施例已经对本发明进行了描述，但本领域的普通技术人员应当理解，可以在形式上和细节上对其作出各种各样的改变，而不偏离所附权利要求书所限定的本发明的精神和范围。

Claims (6)

1.一种基于心率监测的室内热环境调控方法，其特征在于，包括：
S1、采集室内空气温度ta及室内湿度RH；
S2、基于采集的室内空气温度ta及室内湿度RH计算室内空气水分分压力Pa；
S3、采集用户平均历史睡眠心率作为静息心率HRo，采集用户当前时刻之前第一预设时长的心率作为实时平均心率HR；
S4、基于静息心率HRo及实时平均心率HR计算用户实时代谢率估算值M；
S5、基于室内空气水分分压力Pa及用户实时代谢率估算值M计算用户热感觉指标CPMV0；
S6、基于用户热感觉指标CPMV0对空调进行控制；
步骤S6包括：
当-X≤CPMV0≤X时，空调温度设定点Ts不变；当CPMV0＜-X时，空调温度设定点相对于室温上升|CPMV0/G|℃；当CPMV0＞X时，空调温度设定点相对于室温下降|CPMV0/G|℃；X表示热感觉指标的调控设定阈值，X的取值范围为0.2-2.0，G表示无量纲常量，G的取值为0.5。
2.如权利要求1所述的基于心率监测的室内热环境调控方法，其特征在于，用户实时代谢率估算值M按下式计算：
M＝55+(HR-HRo)(588-3.7A)/(180-HRo-0.65A)
式中，A为用户年龄。
3.如权利要求1所述的基于心率监测的室内热环境调控方法，其特征在于，用户热感觉指标CPMV0按下式计算：
CPMV0＝[0.303exp(-0.036M)+0.028]·{M-3.05·10-3·[5733-6.99·M-Pa]-0.42·[M-58.15]-1.7·10-5·M·(5867-Pa)-0.0014·M·(34-ta)-4.5·10-8·[(tcl+273)4-(ta+273)4]-4.5·(tcl-ta)}
式中，tcl表示用户人体外表面温度；
tcl＝34-0.34·{10-8·[(tcl+273)4-(ta+273)4]+(tcl-ta)}。
4.如权利要求1所述的基于心率监测的室内热环境调控方法，其特征在于，所述基于心率监测的室内热环境调控方法还包括：
S7、若始终未接收到用户输入的空调温度设定点，执行步骤S6进行控制并运行第二预设时长后，返回执行步骤S1；
S8、若接收到用户输入的空调温度设定点，则按照用户输入的空调温度设定点进行控制，运行第三预设时间段后，开始记录用户心率并基于第四预设时长内的用户心率平均值计算的代谢率Mz、到达第四预设时长时的室内空气温度Tz及室内湿度RHz计算用户设定热感觉指标CPMVz，计算热感觉指标差值CPMV1,CPMV1＝CPMV0-CPMVz，当-X≤CPMV1≤X时，空调温度设定点Ts不变，否则，以新的空调温度设定点Ts对空调进行控制，新的空调温度设定点Ts＝ta-CPMV1/G，进行控制并运行第二预设时长后，返回执行步骤S1。
5.如权利要求1所述的基于心率监测的室内热环境调控方法，其特征在于，所述基于心率监测的室内热环境调控方法还包括：
S7、若始终未接收到用户输入的空调温度设定点，执行步骤S6进行控制并运行第二预设时长后，返回执行步骤S1；
S8、接收到用户输入的空调温度设定点，且采用单次简单控制模式或采用多次加权控制模式但首次接收到用户输入的空调温度设定点，则按照用户输入的空调温度设定点进行控制，运行第三预设时间段后，开始记录用户心率并基于第四预设时长内的用户心率平均值计算的代谢率Mz、到达第四预设时长时的室内空气温度Tz及室内湿度RHz计算用户设定热感觉指标CPMVz，计算热感觉指标差值CPMV1,CPMV1＝CPMV0-CPMVz，当-X≤CPMV1≤X时，空调温度设定点Ts不变，否则，以新的空调温度设定点Ts对空调进行控制，新的空调温度设定点Ts＝ta-CPMV1/G，进行控制并运行第二预设时长后，返回执行步骤S1；
S9、接收到用户输入的空调温度设定点，且采用多次加权控制模式，历史上接收到用户输入的空调温度设定点的次数大于1，当前次数计为第n次，则每次按照用户输入的空调温度设定点进行控制，运行第三预设时间段后，开始记录用户心率并基于第四预设时长内的用户心率平均值计算的代谢率Mz、到达第四预设时长时的室内空气温度Tz及室内湿度RHz计算用户设定热感觉指标CPMVz，基于所有历史上的CPMVz进行时间加权平均计算得到加权平均热感觉指标CPMVrm，不同CPMVz的权重值与距离当前时刻的时长成反比；计算热感觉指标差值CPMVn，CPMVn＝CPMV0-CPMVrm，当-X≤CPMVn≤X时，空调温度设定点Ts不变，否则，以新的空调温度设定点Ts对空调进行控制，新的空调温度设定点Ts＝ta-CPMVn/G，进行控制并运行第二预设时长后，返回执行步骤S1。
6.如权利要求5所述的基于心率监测的室内热环境调控方法，其特征在于，将接收到的用户前i次输入的空调温度设定点后得到的CPMVz计为CPMVod-i，则CPMVrm按下式计算：
Figure FDA0002963712920000031
式中，α为小于1的常数，n为接收到用户输入的空调温度设定点的总次数。
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