CN116520718A - 一种基于物联网技术的智能家居自适应控制方法和装置 - Google Patents

一种基于物联网技术的智能家居自适应控制方法和装置 Download PDF

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Abstract

本发明涉及智能家居技术领域，具体地说，涉及一种基于物联网技术的智能家居自适应控制方法和装置。包括采集房屋内部环境参数，并把环境参数传输到智能家居控制中心；采用模糊控制算法对S2中大于环境参数阈值的新输入的环境参数进行计算，得到粗略的控制信息；本发明通过采集房屋内的环境参数和用户行为数据，利用物联网将数据进行传输并结合最邻近算法对新的控制信息与历史使用记录进行分析对比，得出最终的控制参数，进而生成智能化的控制策略并实现自适应控制；其次通过对用户行为数据进行分析，有效的起到了对智能家居关闭功能进行调整的目的，不仅提高了用户的使用感受，也节约了电力资源。

Description

一种基于物联网技术的智能家居自适应控制方法和装置
技术领域
本发明涉及智能家居技术领域，具体地说，涉及一种基于物联网技术的智能家居自适应控制方法和装置。
背景技术
随着科技的发展，智能家居已经渐渐成为现代生活的一部分，然而，目前大多数智能设备控制方法是通过APP或物理开关进行人工控制，控制方式较为局限，同时，操作指令传递的即时性也存在一定的问题，无法满足用户的实时需要，例如在天气炎热的夏天当用户回到房间内时，由于房间内的温度较高，需要用户通过遥控器或者APP将房间内的空调打开，且还需要用户对风速、温度进行调节，而不是通过采取房间内的温度环境，以及用户进入房间后将空调自动打开，并根据用户的使用习惯以及当前环境参数进行风速、温度等参数的调节，因此现有的智能家居控制系统的自适应性较差，对于环境参数波动的响应能力较弱，影响了系统在不同环境下的实际使用效果。
为了解决上述问题，本发明提出了一种基于物联网技术的智能家居自适应控制方法和装置。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于物联网技术的智能家居自适应控制方法和装置，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述技术问题的解决，本发明的目的之一在于，提供基于物联网技术的智能家居自适应控制方法，包括以下步骤：
S1、采集房屋内部环境参数，并把环境参数传输到智能家居控制中心；
S2、采用模糊控制算法对S2中大于环境参数阈值的新输入的环境参数进行计算，得到粗略的控制信息；
S3、应用PID控制算法对S3输出的结果进行校验和调节，得到精准的控制信息；
S4、将S4中得到的精准控制信息与用户历史使用记录进行比较，根据比较结果自动调整智能家居的使用参数。
优选的，S1中对环境参数采集的步骤包括：
采用温度传感器对房屋内部的温度参数进行采集；
采用湿度传感器对房屋内的湿度参数进行采集；
采用光线传感器对房屋内的湿度参数进行采集。
优选的，S1中对环境参数采集的步骤还包括：
采用红外线传感器对用户存在的位置和活动状态参数进行采集。
优选的，S2中的模糊控制算法包括以下步骤：
将新输入的环境参数通过模糊化转换为可进行模糊控制的变量，并给每个模糊变量赋予隶属函数；
隶属函数表达式为：
；
其中，设输入变量为，隶属函数为/>；
建立一系列if-then规则，描述输入变量和输出变量之间的关系；
if-then规则表达式如下：
if(条件A)then(结论B)；
其中，条件A表示前置条件，结论B表示后置条件，当前置条件成立（即满足条件A）时，就会执行结论B；
根据已经定义好的规则库，运用模糊推理机对环境参数进行处理，得到相应的控制信息，得到相应的输出；
通过重心法把模糊输出变量转换为精确的控制量，使其应用于实际控制中；
重心法的表达式为：
；
其中，是隶属度，/>是输出控制量。
优选的，S3中的PID控制算法的具体步骤如下：
首先预设智能家居进行使用的给定值；
利用给定值与接收到的实际值之间的差异来计算偏差，即控制器需要调整控制参数实现的目标；
通过比例、积分和微分三个部分对偏差进行处理计算出控制量；
将控制量输出给执行器，实现对智能家居的精准控制。
优选的，S4中采用最近邻算法，其步骤如下：
将新的控制信息与历史使用记录中意图相似的特征进行归一化，使不同特征之间的数据范围相同；
通过欧式距离计算新的控制信息与历史使用记录中的相似度；
得到的与新的控制信息相似度最高的历史使用记录就是最近邻，将最邻近的历史使用记录中的参数应用到新的控制信息中，得到最终智能家居参数。
优选的，欧式距离计算的表达式为：
；
其中和/>是各自数据集中的向量，/>和/>是第/>个特征对应的值。
优选的，S4中还包括用户行为分析：
设定用户离开房间的时间阈值，在采集到用户离开房间后，若用户离开房间的时间大于设定的时间阈值时，则关闭智能家居；若用户离开房间的时间小于设定的时间阈值时，则不关闭智能家居。
本发明的目的之二在于，应用于任意一项所述的基于物联网技术的智能家居自适应控制方法的装置，包括所述S1中采集房屋内部环境参数通过传感模块实现，所述传感模块安装在用户的房间内，所述S1中传输环境参数采用无线传感网络模块将环境参数传输给智能家居控制模块。
与现有技术相比，本发明的有益效果：通过采集房屋内的环境参数和用户行为数据，利用物联网将数据进行传输并结合最邻近算法对新的控制信息与历史使用记录进行分析对比，得出最终的控制参数，进而生成智能化的控制策略并实现自适应控制；其次通过对用户行为数据进行分析，有效的起到了对智能家居关闭功能进行调整的目的，不仅提高了用户的使用感受，也节约了电力资源。
附图说明
图1为实施例的整体流程框图；
图2为实施例的环境参数采集流程图。
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做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例1：如图1-图2所示，本发明的目的之一在于，提供了基于物联网技术的智能家居自适应控制方法，包括以下步骤：
S1、采集房屋内部环境参数，并把环境参数传输到智能家居控制中心；
S1中对环境参数采集的步骤包括：
采用温度传感器对房屋内部的温度参数进行采集；
温度传感器采用热敏电阻：热敏电阻基于材料的电阻随着温度变化而变化的原理工作，即当热敏电阻的温度升高时，电阻值会降低，反之亦然，因此，通过测量电阻值的变化可以得知物体或环境的温度值。
采用湿度传感器对房屋内的湿度参数进行采集；
湿度传感器原理是：传感器内部罩着两个电极，当空气的湿度变化时，感应电极之间的电容量就会发生相应的变化，传感器使用一定的电源来产生频率，将电极连接到电容式拉普拉斯变换电路中，通过测量电容量的变化来检测环境中的相对湿度。
采用光线传感器对房屋内的湿度参数进行采集。
光线传感器采用光敏电阻：光敏电阻是通过半导体材料的电阻随着光线强度的变化而变化的原理工作，光敏电阻的电阻值会随着光照强度的变化而不同，其电阻值随光强度增加而下降；当光线传感器感受到光线时，传感器中的光敏电阻的电阻值就会相应地发生变化，通过测量电阻值的变化可以得知环境中的光线强度。
S1中对环境参数采集的步骤还包括：
采用红外线传感器对用户存在的位置和活动状态参数进行采集。
红外线传感器通过感应房屋内的人体红外线辐射，可以检测到用户的存在位置和活动状态，如是否在某个房间、是否正在活动、是否离开房间等信息。
S2、采用模糊控制算法对S2中大于环境参数阈值的新输入的环境参数进行计算，得到粗略的控制信息；
S2中的模糊控制算法包括以下步骤：
将新输入的环境参数通过模糊化转换为可进行模糊控制的变量，并给每个模糊变量赋予隶属函数；
隶属函数表达式为：
；
其中，设输入变量为，隶属函数为/>；
将收集到的环境参数通过模糊化转换为可进行模糊控制的变量，例如将温度定义为凉、适中、热三个模糊变量，并给每个模糊变量赋予隶属度函数，表明当前温度是属于凉、适中或热中的哪一种程度。
建立一系列if-then规则，描述输入变量和输出变量之间的关系，描述输入变量和输出变量之间的关系，例如，“当温度是凉时，打开空调”的规则，或者“当湿度是潮湿时，开启加湿器”的规则。
if-then规则表达式如下：
if(条件A)then(结论B)；
其中，条件A表示前置条件，结论B表示后置条件，当前置条件成立（即满足条件A）时，就会执行结论B，简单来说，就是在满足某种条件时，会触发某种动作。
例如，如果智能家居设备检测到室内温度大于设定温度阈值，则智能空调就会执行降温操作，这里的条件A就是“室内温度大于设定温度阈值”，结论B就是“智能空调执行降温操作”。
因此根据已经定义好的规则库，运用模糊推理机对环境参数进行处理，得到相应的控制信息，得到相应的输出，如控制空调温度、控制加湿器湿度等
通过重心法把模糊输出变量转换为精确的控制量，使其应用于实际控制中，如通过控制智能家居的执行模块实现对温度、湿度等的智能自适应控制。
重心法的表达式为：
；
其中，是隶属度，/>是输出控制量。
S3、应用PID控制算法对S3输出的结果进行校验和调节，得到精准的控制信息；
S3中的PID控制算法的具体步骤如下：
首先预设智能家居进行使用的给定值，要明确控制系统的目标，比如实现恒定的温度或湿度，精确的光线控制等，这个目标就是控制器的给定值。
利用给定值与接收到的实际值之间的差异来计算偏差，即控制器需要调整控制参数实现的目标，比如温度的偏差值为设定温度值与当前实际温度值之差；
通过比例、积分和微分三个部分对偏差进行处理计算出控制量，比例部分计算控制量正比于偏差的大小，积分部分计算控制量正比于偏差的积分，微分部分计算控制量正比于偏差变化的速度，这些计算公式组合起来就是PID控制算法，其中：
通过比例控制器来调节系统输出量和输入量之间的线性关系，使得输出量能够更全面地反映信号输入的影响程度比例控制的计算公式如下：
；
其中，为目标控制量，/>为比例常数，/>为当前时刻的偏差，即给定值与实际值的差值。
通过积分控制器来抵消实际控制量和目标控制量之间的变化，使系统运转稳定；积分控制器的计算公式如下：
；
其中，为积分常数，/>表示给定时刻内的偏差积分值。
通过微分控制器来检测系统中特定时间点的控制值变化率，从而调整输出使得系统更加稳定。微分控制器的计算公式如下：
；
其中，为微分常数/>表示偏差变化率，即给定值变化率与实际值变化率的差值。
将控制量输出给执行器，实现对智能家居的精准控制。
S4、将S4中得到的精准控制信息与用户历史使用记录进行比较，根据比较结果自动调整智能家居的使用参数。
S4中采用最近邻算法，其步骤如下：
将新的控制信息与历史使用记录中意图相似的特征进行归一化，使不同特征之间的数据范围相同；
通过欧式距离计算新的控制信息与历史使用记录中的相似度；
具体的，选取距离最近的K个训练集样本作为最佳匹配，通常使用K值为1或更大，通过这K个样本的输出数据，采用投票或评估平均值等方法来预测相应智能家居设备的参数，例如，可以将K个样本的输出取平均或采用其最常出现的类别作为最终的预测结果。
得到的与新的控制信息相似度最高的历史使用记录就是最近邻，将最邻近的历史使用记录中的参数应用到新的控制信息中，得到最终智能家居参数。
假设我们需要根据用户的语音控制信息预测智能家居中灯光亮度参数，利用最近邻算法进行匹配，我们已经在训练集中收集了多个用户历史的灯光亮度设置信息，同时，对于新的语音控制信息，需要将其转换为特征向量，我们可以将声音波形长度、灰度值、信噪比等参数作为特征，构成新的控制信息的特征向量。
通过最近邻算法，我们可以计算新的控制信息特征向量和训练集中各个灯光亮度设置信息特征向量之间的距离，并找到离新的控制信息最近的K组样本，通过投票或取样本特征向量输出的平均值等方法，可以预测出新的灯光亮度参数。
例如，如果K=3，分别找到了距离新的特征向量最近的3组样本在预测时的输出值为60，70，50，则通过投票得出最终预测的灯光亮度参数为60，因为60是最常出现的参数。
此外，欧式距离计算的表达式为：
；
其中和/>是各自数据集中的向量，/>和/>是第/>个特征对应的值。
根据欧式距离计算的具体案例，假设用户在晚上11点要求把卧室温度设定为23摄氏度，那么我们可以将这个请求与历史使用数据进行匹配，从而选择与它相似的历史使用记录，例如上周晚上11点时刻卧室温度设定为23摄氏度的记录，利用欧式距离计算相似度时，我们需要将历史数据和新的控制信息进行归一化，例如把温度的不同范围值都限制在[0,1]区间内，然后我们可以计算该记录与请求之间的欧式距离，距离越小，两者就越相似，并且可以基于此计算控制卧室的温度。
本发明的目的之二在于，应用于包括任意一项所述的基于物联网技术的智能家居自适应控制方法的装置，包括所述S1中采集房屋内部环境参数通过传感模块实现，所述传感模块安装在用户的房间内，所述S1中传输环境参数采用无线传感网络模块将环境参数传输给智能家居控制模块。
实施例2：通过在上述实施例中对计算出的新的控制信息与历史使用记录进行比较，得到最终的控制智能家居的参数，考虑到在一些特定情况下，例如在用户行为数据的影响下，会出现一些智能家居使用时的弊端，例如当用户离开房间后，通过红外线传感器感知到用户离开房间，智能家居存在直接关闭的风险，若用户在很短的时间内返回房间，则需要再次开启智能家居，容易给用户带来不好的体验感，同时也造成电量资源的浪费，因此在实施1的基础上进行完善：
S4中还包括用户行为分析：
设定用户离开房间的时间阈值，在采集到用户离开房间后，若用户离开房间的时间大于设定的时间阈值时，则关闭智能家居；若用户离开房间的时间小于设定的时间阈值时，则不关闭智能家居。
例如，将用户离开房间的时间阈值设定为5分钟，当用户离开的时间大于5分钟后，则触发关闭智能家居的指令，若用户在5分钟之间返回，则使智能家居正常开启，保证房间内电器的正常使用。
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仅为本发明的优选例，并不用来限制本发明，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。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (9)

1.一种基于物联网技术的智能家居自适应控制方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1、采集房屋内部环境参数，并把环境参数传输到智能家居控制中心；
S2、采用模糊控制算法对S2中大于环境参数阈值的新输入的环境参数进行计算，得到粗略的控制信息；
S3、应用PID控制算法对S3输出的结果进行校验和调节，得到精准的控制信息；
S4、将S4中得到的精准控制信息与用户历史使用记录进行比较，根据比较结果自动调整智能家居的使用参数。
2.根据权利要求1所述的基于物联网技术的智能家居自适应控制方法，其特征在于：所述S1中对环境参数采集的步骤包括：
采用温度传感器对房屋内部的温度参数进行采集；
采用湿度传感器对房屋内的湿度参数进行采集；
采用光线传感器对房屋内的湿度参数进行采集。
3.根据权利要求2所述的基于物联网技术的智能家居自适应控制方法，其特征在于：所述S1中对环境参数采集的步骤还包括：
采用红外线传感器对用户存在的位置和活动状态参数进行采集。
4.根据权利要求1所述的基于物联网技术的智能家居自适应控制方法，其特征在于：所述S2中的模糊控制算法包括以下步骤：
将新输入的环境参数通过模糊化转换为可进行模糊控制的变量，并给每个模糊变量赋予隶属函数；
隶属函数表达式为：
；
其中，设输入变量为，隶属函数为/>；
建立一系列if-then规则，描述输入变量和输出变量之间的关系；
if-then规则表达式如下：
if(条件A)then(结论B)；
其中，条件A表示前置条件，结论B表示后置条件，当前置条件成立（即满足条件A）时，就会执行结论B；
根据已经定义好的规则库，运用模糊推理机对环境参数进行处理，得到相应的控制信息，得到相应的输出；
通过重心法把模糊输出变量转换为精确的控制量，使其应用于实际控制中；
重心法的表达式为：
；
其中，是隶属度，/>是输出控制量。
5.根据权利要求4所述的基于物联网技术的智能家居自适应控制方法，其特征在于：所述S3中的PID控制算法的具体步骤如下：
首先预设智能家居进行使用的给定值；
利用给定值与接收到的实际值之间的差异来计算偏差，即控制器需要调整控制参数实现的目标；
通过比例、积分和微分三个部分对偏差进行处理计算出控制量；
将控制量输出给执行器，实现对智能家居的精准控制。
6.根据权利要求5所述的基于物联网技术的智能家居自适应控制方法，其特征在于：所述S4中采用最近邻算法，其步骤如下：
将新的控制信息与历史使用记录中意图相似的特征进行归一化，使不同特征之间的数据范围相同；
通过欧式距离计算新的控制信息与历史使用记录中的相似度；
得到的与新的控制信息相似度最高的历史使用记录就是最近邻，将最邻近的历史使用记录中的参数应用到新的控制信息中，得到最终智能家居参数。
7.根据权利要求6所述的基于物联网技术的智能家居自适应控制方法，其特征在于：所述欧式距离计算的表达式为：
；
其中和/>是各自数据集中的向量，/>和/>是第/>个特征对应的值。
8.根据权利要求7所述的基于物联网技术的智能家居自适应控制方法，其特征在于：所述S4中还包括用户行为分析：
设定用户离开房间的时间阈值，在采集到用户离开房间后，若用户离开房间的时间大于设定的时间阈值时，则关闭智能家居；若用户离开房间的时间小于设定的时间阈值时，则不关闭智能家居。
9.应用于包括权利要求1-8中任意一项所述的基于物联网技术的智能家居自适应控制方法的装置，其特征在于：包括所述S1中采集房屋内部环境参数通过传感模块实现，所述传感模块安装在用户的房间内，所述S1中传输环境参数采用无线传感网络模块将环境参数传输给智能家居控制模块。
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