CN117873237A - 一种无人档案库房智能环境调控系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及智能调控技术领域，尤其涉及一种无人档案库房智能环境调控系统及方法。首先，引入智能传感器网络监测环境参数，对收集到的环境参数数据进行预处理后，引入智能环境控制算法和时序预测模型；基于时序预测模型的输出，引入自适应的控制决策；然后，引入机器学习模型，通过定期自我更新，纳入最新的环境参数数据和操作反馈；开发中央控制单元，实时监控系统的整体性能和各模块的状态，协调空调、除湿器、传感器网络和机器学习模型之间的交互；最后，集成远程监控系统，并采用模块化设计。解决了现有技术缺乏高效的预测能力；以及缺乏自学习和自适应调整的能力和没有考虑组件之间的协调的问题。
Description
技术领域
本发明涉及智能调控技术领域，尤其涉及一种无人档案库房智能环境调控系统及方法。
背景技术
在当今数字化和自动化日益发展的背景下，无人档案库房的智能化管理成为一个重要议题。档案库房作为存储重要文献和资料的地方，其环境条件直接影响到存储资料的安全和完整性。传统的档案库房管理多依赖于人工监控和手动控制环境设备，如空调和除湿器，以维持适宜的温湿度条件。然而，这种方式在精确度、效率和能源消耗方面存在显著局限。
随着技术的发展，自动化和智能化解决方案被广泛应用于各行各业，以提高效率和精确度，降低人力成本。尤其在无人档案库房这样的特殊环境中，需要一种更为高效和智能的环境调控系统来确保档案的长期安全保存。理想的系统应能自动监测环境条件，并根据实时数据智能调节环境控制设备，同时优化能源消耗，降低运营成本。
我国专利申请号：CN201811620959.X，公开日：2019.05.03，公开了一种用于档案库房环境的动态自动调控方法，配置包括控制测点配置、测点参数监控、定时自动控制逻辑、联动控制逻辑、控制曲线的配置；还有一套包含报警联动控制、定时周期性自动控制、根据控制曲线自动控制，自动修正控制曲线的装置。该发明能自动监测档案库房环境，根据监测结果自动调整输出，实现对空调、加湿器、新风机、除湿机、灯光等进行综合控制；根据配置计划，定时实现控制；根据故障告警触发告警联动控制；可配置随季节变化的温湿度基线；该方法根据基线调整输出控制，并自动更新修正基线。
但上述技术至少存在如下技术问题：现有技术缺乏高效的预测能力，无法及时响应外部温度的急剧变化，从而影响档案的保存环境；缺乏自学习和自适应调整的能力，无法自动学习和适应环境的长期变化趋势，限制了它们在应对季节性变化和特定环境条件时的效率；没有考虑组件之间的协调，导致控制策略之间的冲突，影响整个系统的性能。
发明内容
本申请实施例通过提供一种无人档案库房智能环境调控系统及方法，解决了现有技术缺乏高效的预测能力，无法及时响应外部温度的急剧变化，从而影响档案的保存环境；缺乏自学习和自适应调整的能力，无法自动学习和适应环境的长期变化趋势，限制了它们在应对季节性变化和特定环境条件时的效率；没有考虑组件之间的协调，导致控制策略之间的冲突，影响整个系统的性能。实现了一种智能、高效且自适应的无人档案库房环境调控系统，通过先进的时序预测模型、自适应控制策略和机器学习，显著提升了环境控制的精确度和能源效率。
本申请提供了一种无人档案库房智能环境调控系统及方法，具体包括以下技术方案：
一种无人档案库房智能环境调控系统，包括以下部分：
智能传感器网络、中央处理器；
所述智能传感器网络，用于收集关于库房内外环境的数据，不仅监测温度和湿度，还监测空气质量、光照强度，将监测到的数据通过无线传输的方式传递给中央处理器；
所述中央处理器，包括预处理模块、智能环境控制模块、自适应控制模块、中央控制单元、远程监控模块；
所述预处理模块，用于收集来自智能传感器网络的数据，所述数据涵盖了库房内外的各种环境参数，包括温度、湿度、空气质量和光照强度；预处理模块对收集的环境参数数据进行归一化和清洗，去除噪声和异常值，预处理模块通过数据传输的方式与智能环境控制模块、中央控制单元相连；
所述智能环境控制模块，用于使用时序预测模型来分析从预处理模块接收到的数据，结合统计方法和机器学习技术，预测未来的环境变化；智能环境控制模块还包括自适应算法，用于根据环境参数数据的实时变化调整模型参数；智能环境控制模块通过数据传输的方式与自适应控制模块、中央控制单元相连；
所述自适应控制模块，用于生成自适应的控制决策，动态调整空调和除湿器的工作参数，包括温度设定和湿度水平；通过持续监测实时环境参数数据和比较预测模型的输出，确定是否需要调整控制策略，自适应控制模块通过数据传输的方式与中央控制单元相连；
所述中央控制单元，用于协调各个模块之间的交互和通信，确保智能环境控制模块、自适应控制模块和预处理模块之间的信息同步和协调；中央控制单元还实时监控系统的整体性能和各模块的状态，及时识别和解决潜在问题，中央控制单元通过数据传输的方式与预处理模块、智能环境控制模块、自适应控制模块、远程监控模块相连；
所述远程监控模块，用于提供实时数据流和历史记录分析的功能，帮助管理员进行决策和调整策略；远程监控模块还具备报警机制，能在环境条件偏离预设范围时立即通知管理员，远程监控模块通过数据传输的方式与中央控制单元相连。
一种无人档案库房智能环境调控方法，包括以下步骤：
S100：引入智能传感器网络来监测环境参数，通过布置传感器网络收集库房内外的环境参数数据，对所述环境参数数据进行预处理后，引入智能环境控制算法，通过时序预测模型，对未来环境条件进行整体预测；
S200：基于时序预测模型的输出，引入自适应的控制决策，通过动态调整机制，根据实时环境参数数据和预测结果自动调整空调和除湿器工作参数；
S300：引入机器学习模型，通过定期自我更新，纳入最新的环境参数数据和操作反馈；
S400：开发中央控制单元，实时监控系统的整体性能和各模块的状态，协调空调、除湿器、传感器网络和机器学习模型之间的交互；
S500：集成远程监控系统，并采用模块化设计，通过提供实时数据流和历史记录分析，帮助管理员进行决策和调整策略，同时还具备报警机制，在环境条件偏离预设范围时立即通知管理员。
优选的，所述S100，具体包括：
对历史环境参数数据进行对数变换和规范化，采用非线性时间序列分解方法来处理对数变换和规范化后的历史环境参数数据。
优选的，所述S100，还包括：
通过计算不同环境参数之间的相关系数，进行多变量相关性分析。
优选的，所述S100，还包括：
构建时序预测模型，对未来环境条件进行整体预测，并采用自适应方法来调整时序预测模型的参数。
优选的，所述S200，具体包括：
动态调整机制首先对库房内外环境参数的实时数据进行持续收集，包括温度、湿度和空气质量指数，并进行实时分析；随后将实时环境参数数据与预测模型的输出进行比较，从而确定是否需要调整控制参数，包括空调的设定温度或除湿器的运行强度；一旦决定对控制参数进行调整，便自动计算出新的控制参数，并实施所述调整；此后，继续监控环境变化和设备调整的效果，当调整未能达到预期效果时，进一步分析数据，并进行必要的二次调整。
优选的，所述S300，具体包括：
机器学习模型根据历史环境参数数据和实时反馈来自动调整设备设置；通过定期自我更新，纳入最新的环境参数数据和操作反馈，持续优化设备性能。
优选的，所述S400，具体包括：
中央控制单元用于协调空调、除湿器、传感器网络和机器学习模型之间的交互；实时监控系统的整体性能和各模块的状态，及时识别和解决潜在的问题，实现各个子系统和部件之间的信息交换和协同工作。
有益效果：
本申请实施例中提供的多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
1、利用智能环境控制算法和时序预测模型，系统能够精确地预测并调整内部环境，确保档案的最佳保存条件；这种预测能力允许系统在环境条件发生变化之前自动做出调整，从而保持恒定的温湿度；
2、智能传感器网络和自适应控制策略共同工作，大幅优化了能源使用效率；通过实时监测和分析环境参数数据，系统能够在维持环境稳定的同时，减少不必要的能源消耗，实现节能减排；引入的机器学习模型使系统具备自学习和自适应的能力，可以根据历史和实时数据优化其性能，不断适应环境的变化，保持高效运行；
3、中央控制单元的开发确保了空调、除湿器、传感器网络和机器学习模型之间的有效协调，提高了系统的整体效率和响应速度；这种集中式控制机制使得系统能够更加智能和灵活地处理复杂的环境调控任务；集成的远程监控系统和模块化设计提高了系统的可管理性和长期稳定性；管理员可以远程监控和调整系统，快速响应环境变化或设备故障；模块化设计也简化了维护工作，降低了维护成本。
4、本申请的技术方案能够有效解决现有技术缺乏高效的预测能力，无法及时响应外部温度的急剧变化，从而影响档案的保存环境；缺乏自学习和自适应调整的能力，无法自动学习和适应环境的长期变化趋势，限制了它们在应对季节性变化和特定环境条件时的效率；没有考虑组件之间的协调，导致控制策略之间的冲突，影响整个系统的性能。实现了一种智能、高效且自适应的无人档案库房环境调控系统，通过先进的时序预测模型、自适应控制策略和机器学习，显著提升了环境控制的精确度和能源效率。
附图说明
图1为本申请所述的一种无人档案库房智能环境调控系统结构图；
图2为本申请所述的一种无人档案库房智能环境调控方法流程图。
具体实施方式
本申请实施例通过提供一种无人档案库房智能环境调控系统及方法，解决了现有技术缺乏高效的预测能力，无法及时响应外部温度的急剧变化，从而影响档案的保存环境；缺乏自学习和自适应调整的能力，无法自动学习和适应环境的长期变化趋势，限制了它们在应对季节性变化和特定环境条件时的效率；没有考虑组件之间的协调，导致控制策略之间的冲突，影响整个系统的性能。
本申请实施例中的技术方案为解决上述问题，总体思路如下：
首先，引入智能传感器网络来监测环境参数，并将数据传输至中央处理器，通过布置传感器网络收集库房内外的环境参数数据，对环境参数数据进行预处理后，引入智能环境控制算法，通过时序预测模型，对未来环境条件进行整体预测；具体的，时序预测模型通过分析历史环境参数数据中的季节性模式，能够预测在特定季节或特定时间段内的环境变化。例如，夏季可能需要更多的冷却和除湿，而冬季则可能需要更多的加热和湿度控制。时序预测模型的具体步骤如下：首先，对历史环境参数数据进行对数变换和规范化，改善数据的统计特性；进一步，采用非线性时间序列分解方法来处理数据；并通过计算不同环境参数之间的相关系数，进行多变量相关性分析；最后，构建时序预测模型，对未来环境条件进行整体预测，并采用自适应方法来调整模型参数。然后，基于时序预测模型的输出，引入自适应的控制决策，通过动态调整机制，根据实时环境参数数据和预测结果自动调整空调和除湿器工作参数；进一步，引入机器学习模型，通过定期自我更新，纳入最新的环境参数数据和操作反馈。为确保系统各模块之间的高效协同工作，开发了一个中央控制单元，负责协调空调、除湿器、传感器网络和机器学习模型之间的交互，并实时监控系统的整体性能和各模块的状态，及时识别和解决潜在的问题，实现各个子系统和部件之间的高效信息交换和协同工作。最后，集成远程监控系统，并采用模块化设计，通过提供实时数据流和历史记录分析，帮助管理员进行决策和调整策略，同时还具备报警机制，能在环境条件偏离预设范围时立即通知管理员。模块化维护框架使得各个模块都可以独立更换和升级，从而降低了维护的复杂性和成本。
为了更好的理解上述技术方案，下面将结合说明书附图以及具体的实施方式对上述技术方案进行详细的说明。
参照附图1，本申请所述的一种无人档案库房智能环境调控系统，包括以下部分：
智能传感器网络、中央处理器；
所述智能传感器网络，用于收集关于库房内外环境的数据，不仅监测常规的温度和湿度，还监测空气质量、光照强度等参数，将监测数据通过无线传输的方式传递给中央处理器；
所述中央处理器，包括预处理模块、智能环境控制模块、自适应控制模块、中央控制单元、远程监控模块；
所述预处理模块，用于收集来自智能传感器网络的数据，这些数据涵盖了库房内外的多种环境参数，如温度、湿度、空气质量和光照强度；预处理模块对收集的数据进行归一化和清洗，通过去除噪声和异常值，确保数据的准确性和可靠性，预处理模块通过数据传输的方式与智能环境控制模块、中央控制单元相连；
所述智能环境控制模块，用于使用时序预测模型来分析从预处理模块接收到的数据，结合统计方法和机器学习技术，能够根据历史环境参数数据预测未来的环境变化；智能环境控制模块还包括一个自适应算法，用于根据环境参数数据的实时变化调整模型参数，确保预测的持续准确性；智能环境控制模块通过数据传输的方式与自适应控制模块、中央控制单元相连；
所述自适应控制模块，用于生成自适应的控制决策，动态调整空调和除湿器的工作参数，如温度设定和湿度水平，以实时响应环境变化并维持恒定的温湿度；通过持续监测实时环境参数数据和比较预测模型的输出，确定是否需要调整控制策略，从而确保环境条件始终保持在理想状态，自适应控制模块通过数据传输的方式与中央控制单元相连；
所述中央控制单元，用于协调各个模块之间的交互和通信，确保智能环境控制模块、自适应控制模块和预处理模块之间的信息同步和协调，从而优化整个系统的响应时间和效率；中央控制单元还实时监控系统的整体性能和各模块的状态，及时识别和解决潜在问题，中央控制单元通过数据传输的方式与预处理模块、智能环境控制模块、自适应控制模块、远程监控模块相连；
所述远程监控模块，用于提供实时数据流和历史记录分析的功能，帮助管理员进行决策和调整策略；远程监控模块还具备报警机制，能在环境条件偏离预设范围时立即通知管理员，远程监控模块通过数据传输的方式与中央控制单元相连。
参照附图2，本申请所述的一种无人档案库房智能环境调控方法，包括以下步骤：
S100：引入智能传感器网络来监测环境参数，通过布置传感器网络收集库房内外的环境参数数据，对所述环境参数数据进行预处理后，引入智能环境控制算法，通过时序预测模型，对未来环境条件进行整体预测；
考虑到能源效率，引入了智能传感器网络来监测关键环境参数，并将数据传输至中央处理器。在无人档案库房布置传感器网络，所述传感器网络收集关于库房内外环境的数据，不仅监测常规的温度和湿度，还监测空气质量、光照强度等参数。从而创建一个全面的环境参数数据集，为后续步骤提供实时和历史环境参数数据的支持。
传感器收集到的数据经过预处理模块进行归一化和清洗，去除数据中的噪声和异常值，确保数据质量。此外，通过对数据进行时间序列分析，识别环境参数数据中的周期性模式和长期趋势，这对于精确预测环境变化至关重要。
在数据预处理之后，智能环境控制模块引入智能环境控制算法，所述智能环境控制算法利用时序预测模型来分析数据。所述时序预测模型结合了统计方法和机器学习技术，能够根据历史环境参数数据预测未来一段时间内的环境变化。时序预测模型对季节性变化和特定时间段（如白天和夜晚）的考虑，使得预测结果更加准确和实用。
具体的，时序预测模型通过分析历史环境参数数据中的季节性模式，能够预测在特定季节或特定时间段内的环境变化。例如，夏季可能需要更多的冷却和除湿，而冬季则可能需要更多的加热和湿度控制。通过这种方式，智能环境控制算法可以预先调整控制策略，以应对预期的环境变化。时序预测模型的具体实现步骤如下：
对历史环境参数数据进行对数变换和规范化，改善数据的统计特性，具体公式为：
，
其中是变换后的历史环境参数数据，/>代表历史环境参数数据，/>和/>是调整系数，用于数据规范化。上述变换有助于减少数据的偏态分布和极端值的影响，为后续的分析提供一个更稳定和规范化的数据基础。
为了捕捉数据中的周期性变化，特别适用于环境参数数据中的自然周期，如日变化和季节变化，采用非线性时间序列分解方法来处理数据。具体公式为：
，
其中，是分解后的历史环境参数数据，/>和/>是模型参数，/>是周期性成分的频率，/>是相位，/>表示随机噪声的误差项。上述公式将数据分解为趋势、周期性和随机部分。
通过计算不同环境参数之间的相关系数，进行多变量相关性分析，识别在环境稳定性中扮演着关键角色的因素。相关系数计算公式为：
，
其中，表示变量/>和/>之间的相关系数，/>和/>分别代表时间点/>的不同变量/>和/>的值，/>和/>是各自变量的平均值。
构建时序预测模型，对未来环境条件进行整体预测，时序预测模型的公式为：
，
其中，是对未来时间点/>的环境参数的预测值，/>和/>是模型系数，/>是基于相关性分析的非线性函数，用于整合不同变量之间的相互作用，/>是预测误差项。
为了确保模型随时间的变化保持准确性，采用了自适应方法来调整模型参数。这一过程的公式为：
，
其中，和/>分别表示调整前后的模型参数集，/>是学习率，用于控制模型更新的步长，/>是损失函数/>关于模型参数/>的梯度，指导参数的优化方向；/>代表对未来环境参数的预测值；/>代表环境参数数据。结合多维数据处理和对非线性关系的深入分析，能够有效地处理和预测复杂动态环境中的变化。提供准确预测的能力，更有效地管理和维护理想环境条件。
S200：基于时序预测模型的输出，引入自适应的控制决策，通过动态调整机制，根据实时环境参数数据和预测结果自动调整空调和除湿器工作参数；
基于时序预测模型的输出，自适应控制模块生成自适应的控制决策。采用一种动态调整机制，根据实时环境参数数据和预测结果自动调整空调和除湿器工作参数，如温度设定、湿度水平和设备运行时间。控制决策的自适应性使得系统能够实时响应环境的变化，及时调整控制策略，以维持恒定的温湿度。例如，如果预测到外部温度将上升，系统可能会提前调低空调的设定温度，以预防内部温度的上升。
具体来说，动态调整机制首先对库房内外环境的实时数据进行持续收集，包括温度、湿度和空气质量指数等重要参数。这些数据被实时分析，以识别任何可能偏离预定环境状态的变化。
随后将实时环境参数数据与预测模型的输出进行比较，以准确判断实际环境状态与预期目标之间的差异。从而确定是否需要调整控制参数，如空调的设定温度或除湿器的运行强度。确保档案的保存条件处于最佳状态，防止因环境波动导致的档案损坏。一旦决定进行调整，便自动计算出新的控制参数，并实施这些调整。此后，继续监控环境变化和设备调整的效果，确保所实施的调整能够有效缓解初始识别的偏差。如果这些调整未能达到预期效果，进一步分析数据，并进行必要的二次调整，以确保最终达到理想的环境状态。
S300：引入机器学习模型，通过定期自我更新，纳入最新的环境参数数据和操作反馈；
为了增强无人档案库房智能环境调控系统的自适应调整能力，引入了基于机器学习的模型。机器学习模型被训练以识别和适应库房内的各种环境模式和变化，根据历史环境参数数据和实时反馈来自动调整设备设置，提高对不同环境条件的适应性。通过定期自我更新，纳入最新的环境参数数据和操作反馈，持续优化其性能。从而具备学习和适应不断变化环境的能力，保证长期以来的高效运行。
S400：开发中央控制单元，实时监控系统的整体性能和各模块的状态，协调空调、除湿器、传感器网络和机器学习模型之间的交互；
为确保系统各模块之间的高效协同工作，开发了一个中央控制单元，负责协调空调、除湿器、传感器网络和机器学习模型之间的交互，确保各模块之间的信息同步和协调，优化整个系统的响应时间和效率。此外，中央控制单元还能够实时监控系统的整体性能和各模块的状态，及时识别和解决潜在的问题，实现各个子系统和部件之间的高效信息交换和协同工作，确保整个系统运行的一致性和协调性。
具体的，中央控制单元内部嵌入了先进的微处理器，高速处理来自智能传感器网络的大量环境数据。这些数据包括但不限于温度、湿度和空气质量指数等，微处理器的高速处理能力确保了系统能够实时分析和响应环境变化。此外，为了实现复杂的决策过程，如环境调节和能源优化，控制单元基于模糊逻辑控制或神经网络技术，处理了不确定性和非线性问题，从而提高系统的决策精度和效率。
为了进一步提高系统的预测准确性和响应速度，中央控制单元与机器学习模型紧密集成。所述机器学习模型利用支持向量机或深度学习网络等算法，从历史数据中学习环境模式，并预测未来的环境趋势。这种自学习机制赋予系统自适应环境变化的能力，使其能够自动调整操作策略以最大化能源效率和环境稳定性。
在多系统协调方面，控制单元采用了通信协议，如MQTT或CoAP，以实现与空调、除湿器和传感器等设备的快速、稳定通信。通信协议优化了低延迟、高可靠性的数据传输，确保了实时性和数据完整性。通过这种高效的通信机制，中央控制单元能够同步各系统的操作，确保系统组件协同工作以达到最佳的环境控制效果。
中央控制单元内嵌有实时操作系统，用于持续监控系统状态和运行参数。实时操作系统的目的是提高系统的可靠性和响应速度。故障检测机制则利用统计和模式识别算法，及时识别和报告设备性能下降或潜在故障，从而使维护人员能够提前采取措施，减少系统停机时间。
S500：集成远程监控系统，并采用模块化设计，通过提供实时数据流和历史记录分析，帮助管理员进行决策和调整策略，同时还具备报警机制，在环境条件偏离预设范围时立即通知管理员。
为了增强系统的可管理性和长期稳定性，集成了远程监控系统，并采用模块化设计。远程监控模块允许管理员通过互联网连接实时监控库房的环境条件，并进行远程调整。远程监控模块提供实时数据流和历史记录分析，帮助管理员进行决策和调整策略。远程监控模块还具备报警机制，能在环境条件偏离预设范围时立即通知管理员。模块化维护框架使得各个模块都可以独立更换和升级，从而降低了维护的复杂性和成本。保证系统的长期稳定运行和易于维护性，降低了长期运行成本。
综上所述，便完成了本申请所述的一种无人档案库房智能环境调控系统及方法。
上述本申请实施例中的技术方案，至少具有如下的技术效果或优点：
1、利用智能环境控制算法和时序预测模型，系统能够精确地预测并调整内部环境，确保档案的最佳保存条件；这种预测能力允许系统在环境条件发生变化之前自动做出调整，从而保持恒定的温湿度；
2、智能传感器网络和自适应控制策略共同工作，大幅优化了能源使用效率；通过实时监测和分析环境参数数据，系统能够在维持环境稳定的同时，减少不必要的能源消耗，实现节能减排；引入的机器学习模型使系统具备自学习和自适应的能力，可以根据历史和实时数据优化其性能，不断适应环境的变化，保持高效运行；
3、中央控制单元的开发确保了空调、除湿器、传感器网络和机器学习模型之间的有效协调，提高了系统的整体效率和响应速度；这种集中式控制机制使得系统能够更加智能和灵活地处理复杂的环境调控任务；集成的远程监控系统和模块化设计提高了系统的可管理性和长期稳定性；管理员可以远程监控和调整系统，快速响应环境变化或设备故障；模块化设计也简化了维护工作，降低了维护成本。
效果调研：
本申请的技术方案能够有效解决现有技术缺乏高效的预测能力，无法及时响应外部温度的急剧变化，从而影响档案的保存环境；缺乏自学习和自适应调整的能力，无法自动学习和适应环境的长期变化趋势，限制了它们在应对季节性变化和特定环境条件时的效率；没有考虑组件之间的协调，导致控制策略之间的冲突，影响整个系统的性能。并且，上述系统或方法经过了一系列的效果调研，通过验证，最终实现了一种智能、高效且自适应的无人档案库房环境调控系统，通过先进的时序预测模型、自适应控制策略和机器学习，显著提升了环境控制的精确度和能源效率。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备（系统）、和计算机程序产品的流程图和／或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和／或方框图中的每一流程和／或方框、以及流程图和／或方框图中的流程和／或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (8)
1.一种无人档案库房智能环境调控系统，其特征在于，包括以下部分：
智能传感器网络、中央处理器；
所述智能传感器网络，用于收集关于库房内外环境的数据，不仅监测温度和湿度，还监测空气质量、光照强度，将监测到的数据通过无线传输的方式传递给中央处理器；
所述中央处理器，包括预处理模块、智能环境控制模块、自适应控制模块、中央控制单元、远程监控模块；
所述预处理模块，用于收集来自智能传感器网络的数据，所述数据涵盖了库房内外的各种环境参数，包括温度、湿度、空气质量和光照强度；预处理模块对收集的环境参数数据进行归一化和清洗，去除噪声和异常值，预处理模块通过数据传输的方式与智能环境控制模块、中央控制单元相连；
所述智能环境控制模块，用于使用时序预测模型来分析从预处理模块接收到的数据，结合统计方法和机器学习技术，预测未来的环境变化；所述时序预测模型的公式为：
，
其中，是对未来时间点/>的环境参数的预测值，/>和/>是模型系数，/>是基于相关性分析的非线性函数，/>表示变量/>和/>之间的相关系数，/>代表时间点/>的变量/>的值，/>是预测误差项；智能环境控制模块还包括自适应算法，用于根据环境参数数据的实时变化调整模型参数；智能环境控制模块通过数据传输的方式与自适应控制模块、中央控制单元相连；
所述自适应控制模块，用于生成自适应的控制决策，动态调整空调和除湿器的工作参数，包括温度设定和湿度水平；通过持续监测实时环境参数数据和比较预测模型的输出，确定是否需要调整控制策略，自适应控制模块通过数据传输的方式与中央控制单元相连；
所述中央控制单元，用于协调各个模块之间的交互和通信，确保智能环境控制模块、自适应控制模块和预处理模块之间的信息同步和协调；中央控制单元还实时监控系统的整体性能和各模块的状态；中央控制单元内部嵌入微处理器，处理来自智能传感器网络的环境数据，所述环境数据包括温度、湿度和空气质量指数，并基于模糊逻辑控制或神经网络技术，处理不确定性和非线性问题；中央控制单元与机器学习模型紧密集成，并采用通信协议，包括MQTT或CoAP，来同步各系统的操作；中央控制单元内嵌有实时操作系统，用于持续监控系统状态和运行参数，而故障检测机制则利用统计和模式识别算法，识别和报告设备性能下降或潜在故障；中央控制单元通过数据传输的方式与预处理模块、智能环境控制模块、自适应控制模块、远程监控模块相连；
所述远程监控模块，用于提供实时数据流和历史记录分析的功能，帮助管理员进行决策和调整策略；远程监控模块还具备报警机制，在环境条件偏离预设范围时立即通知管理员，远程监控模块通过数据传输的方式与中央控制单元相连。
2.一种无人档案库房智能环境调控方法，应用于如权利要求1所述的一种无人档案库房智能环境调控系统，其特征在于，包括以下步骤：
S100：引入智能传感器网络来监测环境参数，通过布置传感器网络收集库房内外的环境参数数据，对所述环境参数数据进行预处理后，引入智能环境控制算法，通过时序预测模型，对未来环境条件进行整体预测；
S200：基于时序预测模型的输出，引入自适应的控制决策，通过动态调整机制，根据实时环境参数数据和预测结果自动调整空调和除湿器工作参数；
S300：引入机器学习模型，通过定期自我更新，纳入最新的环境参数数据和操作反馈；
S400：开发中央控制单元，实时监控系统的整体性能和各模块的状态，协调空调、除湿器、传感器网络和机器学习模型之间的交互；
S500：集成远程监控系统，并采用模块化设计，通过提供实时数据流和历史记录分析，帮助管理员进行决策和调整策略，同时还具备报警机制，在环境条件偏离预设范围时立即通知管理员。
3.根据权利要求2所述的一种无人档案库房智能环境调控方法，其特征在于，所述S100，具体包括：
对历史环境参数数据进行对数变换和规范化，采用非线性时间序列分解方法来处理对数变换和规范化后的历史环境参数数据。
4.根据权利要求3所述的一种无人档案库房智能环境调控方法，其特征在于，所述S100，还包括：
通过计算不同环境参数之间的相关系数，进行多变量相关性分析。
5.根据权利要求4所述的一种无人档案库房智能环境调控方法，其特征在于，所述S100，还包括：
构建时序预测模型，对未来环境条件进行整体预测，并采用自适应方法来调整时序预测模型的参数。
6.根据权利要求2所述的一种无人档案库房智能环境调控方法，其特征在于，所述S200，具体包括：
动态调整机制首先对库房内外环境参数的实时数据进行持续收集，包括温度、湿度和空气质量指数，并进行实时分析；随后将实时环境参数数据与预测模型的输出进行比较，从而确定是否需要调整控制参数，包括空调的设定温度或除湿器的运行强度；一旦决定对控制参数进行调整，便自动计算出新的控制参数，并实施所述调整；此后，继续监控环境变化和设备调整的效果，当调整未能达到预期效果时，进一步分析数据，并进行必要的二次调整。
7.根据权利要求2所述的一种无人档案库房智能环境调控方法，其特征在于，所述S300，具体包括：
机器学习模型根据历史环境参数数据和实时反馈来自动调整设备设置；通过定期自我更新，纳入最新的环境参数数据和操作反馈，持续优化设备性能。
8.根据权利要求2所述的一种无人档案库房智能环境调控方法，其特征在于，所述S400，具体包括：
中央控制单元用于协调空调、除湿器、传感器网络和机器学习模型之间的交互；实时监控系统的整体性能和各模块的状态，及时识别和解决潜在的问题，实现各个子系统和部件之间的信息交换和协同工作。
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| CN118089290A (zh) * | 2024-04-18 | 2024-05-28 | 无锡冠亚恒温制冷技术有限公司 | 一种高效制冷循环系统及方法 |
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| CN118089290B (zh) * | 2024-04-18 | 2024-06-25 | 无锡冠亚恒温制冷技术有限公司 | 一种高效制冷循环系统及方法 |
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