CN112729396A - 一种监测、预测、控制一体化的室内环境智能监测设备 - Google Patents

一种监测、预测、控制一体化的室内环境智能监测设备 Download PDF

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曹世杰
朱浩程
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Southeast University
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Southeast University
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    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01D—MEASURING NOT SPECIALLY ADAPTED FOR A SPECIFIC VARIABLE; ARRANGEMENTS FOR MEASURING TWO OR MORE VARIABLES NOT COVERED IN A SINGLE OTHER SUBCLASS; TARIFF METERING APPARATUS; MEASURING OR TESTING NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01D21/00—Measuring or testing not otherwise provided for
    • G01D21/02—Measuring two or more variables by means not covered by a single other subclass

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Abstract

本发明公开了一种监测、预测、控制一体化的室内环境智能监测设备，属于环境监测领域。一种室内空气质量监测设备，包括用于监测环境参数的传感器组、传输所述传感器组监测数据的通信模块；室内环境降维模型与实时监测信息的耦合预测系统，以及与HVAC系统相连接的信号控制器。本发明以温度的调控进行示例。

Description

一种监测、预测、控制一体化的室内环境智能监测设备
技术领域
本发明涉及环境监测领域，具体可涉及一种监测、预测、控制一体化的室内环境智能监测设备。
背景技术
根据调查研究显示，室内环境的变化会影响室内人员的健康状况和舒适性。但室内环境的一些变化无法直接通过人类感官感觉出来，无法表现出明显的味觉和视觉特征，使人类无法感觉到。人体长期处于这等环境，会对人体造成一些健康影响，如呼吸道疾病、心脏病和癌症。这凸显了适当的室内空气质量(IAQ)管理，包括监测空气污染物的重要性。因此，提供一个廉价、查看方便、记录时间长、传输效率稳定的监测系统尤为必要。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明提出了一种集监测、预测、控制一体化的室内环境智能监测设备。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
一种室内空气质量监测设备，包括：
用于监测环境参数的传感器组；
传输所述传感器组监测数据的通信模块；以及
与所述HVAC系统信号连接的控制器，用于通过降维模型与室内温度贡献率因子预测和评价室内环境温度。
可选地，所述环境参数为温度、湿度、二氧化碳浓度、总挥发性有机化合物浓度、甲醛浓度、PM2.5、光照强度中的一种或多种。
可选地，还包括用于存储所述传感器组的监测结果的存储器。
可选地，所通信模块至HVAC系统之间配置有计算机，用于处理分析所述监测数据。
可选地，预测室内环境温度的步骤为：
计算所述室内温度贡献率因子：
Figure BDA0002857849820000021
Xi为空间坐标(i＝1，2，3分别为x，y，z)；Qm为空间坐标，Qm为来自源头m的对流传热；Cp为室内的比热空气；ρ为空气密度；V为送风量；Tn为室外计算温度，只用于计算CRI(T)；T m,0为热源m的对流传热Qm均匀扩散时的室内温度；Tm(xi)是指在位置Xi处的温度，因由CFD计算出的热源m；△Tm,0是由CFD计算出的温升值△Tm(xi)是指从Tn处的温度升高，即从Tn处的温度升高；
通过降维模型处理得到降维数据，所述控制器评价所述降维数据，判断是否向所述HVAC系统输出调节信号。
可选地，所述控制器评价所述降维数据的方法为：
Figure BDA0002857849820000022
其中，WT1和WT2为送风温度和PMV(绝对值)的权重；其中，
Figure BDA0002857849820000023
VR为平均室速，TR为温度。
可选地，所述通信模块设置为WIFI模块。
可选地，所述通信模块包括有线的数据传输接口。
附图说明
下面结合附图对本发明作进一步的说明。
图1为本发明的示例中的APP界面示意图；
图2为本发明的示例中的APP采集数据的折线图；
图3为本发明的示例中的CRI(T)预测分布和降维处理结果示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
在本发明的一个示例中，公开了一种室内空气质量监测设备，包括用于监测环境参数的传感器组、传输所述传感器组监测数据的通信模块以及与所述HVAC系统(Heating,Ventilation and Air Conditioning，供热通风与空气调节系统)信号连接的控制器，所述控制器用于通过降维模型与室内温度贡献率因子预测和评价室内环境温度。
其中，传感器组可以由多种传感器组成，这些传感器例如是温度传感器、湿度传感器、二氧化碳浓度传感器、总挥发性有机化合物浓度传感器、甲醛浓度传感器、PM2.5传感器、光照强度传感器中的一种或多种，相应的，其监测的环境参数为温度、湿度、二氧化碳浓度、总挥发性有机化合物浓度、甲醛浓度、PM2.5、光照强度中的一种或多种。
在本示例中，传感器组的监测数据可以通过通信模块传递至外接设备上，例如计算机、计算机组、云服务器与手机等。具体数据传递方式可以是多样的，例如为通过WIFI模块执行通信与数据传递，更具体地说，可以采用IEEE802.11b的协议来进行配置。在没有WIFI的情况下，可以通过开启手机热点与WIFI模块进行配对，从而同时将数据传输到APP上，以此来克服暂时没有网络的缺陷。同时APP中设置了输入IP端口的设置，可以对不同无线网络配置进行连接，从而便于网络连接。另外，通信模块还可以替换为其他有线传输接口，例如USB接口。此外，不论是有线传输还是无线传输，其形式是多样的，在此不再一一例举，但是应当理解的是，其他的数据传输协议或方式，如蓝牙、Type-C等也同样能够应用于本示例的通信模块中。
在一些示例中，监测数据传递至设备上后，可以用于直观展示或观察数据，例如在传感器组实时的测量这些室内的环境参数后，并且通过手机端实时查看，同时手机APP上也同时会显示图表以此来查看监测数据。如图2所示，其中图表可以采用折线图来显示，还可以使用表格等其他形式表示。
在另一些示例中，监测数据可以传输至的计算机上进行数据分析与应用，例如可以将实时监测数据传输到控制器中，具体地，可以采用以下步骤构建控制器的温度预测模型。首先，计算所述室内温度贡献率因子：
Figure BDA0002857849820000041
Xi为空间坐标(i＝1，2，3分别为x，y，z)；Qm为空间坐标，Qm为来自源头m的对流传热；Cp为室内的比热空气；ρ为空气密度；V为送风量；Tn为室外计算温度，只用于计算CRI(T)；T m,0为热源m的对流传热Qm均匀扩散时的室内温度；Tm(xi)是指在位置Xi处的温度，因由CFD计算出的热源m；△Tm,0是由CFD计算出的温升值△Tm(xi)是指从Tn处的温度升高，即从Tn处的温度升高；
通过降维模型处理得到降维数据，构建下述公式评价所述降维数据：
Figure BDA0002857849820000042
其中，WT1和WT2为送风温度和PMV(绝对值)的权重；其中，
Figure BDA0002857849820000051
VR为平均室速，TR为温度。
传感器根据ET指标对室内环境进行实时评价，从而确定是否需要对HVAC系统进行调节(如温度)。当通过评价指标所评价的数值需要调节，则控制器与嵌入在HVAC系统中的通信控制板相互通信。通信控制板与HVAC系统的控制电路相连接，通过将控制信号转换为电路信号，从而快速调节HVAC系统的送风参数，实现室内HVAC系统的智能调控。在一个示例中，温度预测模型的处理结果如图3所示。
在一些示例中，为了使得系统积累数据进行分析，还配置了存储设备执行监测数据的存储或缓存。
应当注意的是，本示例中所称的“室内”是使用环境的代称，其并不仅限于特定种类或用途的建筑室内环境，还能应用在其他供人类活动或居住的环境中，例如机舱、驾驶室、电话亭、ATM、机动车内等。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。

Claims (8)

1.一种室内空气质量监测设备，其特征在于，包括：
用于监测环境参数的传感器组；
传输所述传感器组监测数据的通信模块；以及
与所述HVAC系统信号连接的控制器，用于通过降维模型与室内温度贡献率因子预测和评价室内环境温度。
2.根据权利要求1所述的室内空气质量监测设备，其特征在于，所述环境参数为温度、湿度、二氧化碳浓度、总挥发性有机化合物浓度、甲醛浓度、PM2.5、光照强度中的一种或多种。
3.根据权利要求1所述的室内空气质量监测设备，其特征在于，还包括用于存储所述传感器组的监测结果的存储器。
4.根据权利要求1所述的室内空气质量监测设备，其特征在于，所通信模块至HVAC系统之间配置有计算机，用于处理分析所述监测数据。
5.根据权利要求1所述的室内空气质量监测设备，其特征在于，预测室内环境温度的步骤为：
计算所述室内温度贡献率因子：
Figure FDA0002857849810000011
Xi为空间坐标(i＝1，2，3分别为x，y，z)；Qm为空间坐标，Qm为来自源头m的对流传热；Cp为室内的比热空气；ρ为空气密度；V为送风量；Tn为室外计算温度，只用于计算CRI(T)；T m,0为热源m的对流传热Qm均匀扩散时的室内温度；Tm(xi)是指在位置Xi处的温度，因由CFD计算出的热源m；△Tm,0是由CFD计算出的温升值△Tm(xi)是指从Tn处的温度升高，即从Tn处的温度升高；
通过降维模型处理得到降维数据，所述控制器评价所述降维数据，判断是否向所述HVAC系统输出调节信号。
6.根据权利要求5所述的室内空气质量监测设备，其特征在于，所述控制器评价所述降维数据的方法为：
Figure FDA0002857849810000021
其中，WT1和WT2为送风温度和PMV(绝对值)的权重；其中，
Figure FDA0002857849810000022
VR为平均室速，TR为温度。
7.根据权利要求1所述的室内空气质量监测设备，其特征在于，所述通信模块设置为WIFI模块。
8.根据权利要求1所述的室内空气质量监测设备，其特征在于，所述通信模块包括有线的数据传输接口。
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