CN121341237A - 一种基于地铁的空调送风控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于地铁空调送风技术领域，具体涉及一种基于地铁的空调送风控制方法。该发明通过对车厢内不同区域的乘客热舒适性进行精准感知与动态调节，有效解决了传统地铁空调送风系统中存在的局部过冷或过热问题，通过多源感知装置实时采集数据，并结合历史偏好信息与实时环境参数，实现了个性化、智能化的送风控制，显著提升了乘客的乘坐舒适度，同时，本发明采用分区控制与反馈调节相结合的方式，不仅优化了能源利用效率，还减少了因调控滞后导致的体验下降问题，此外，补偿调节机制的引入进一步增强了送风结果的稳定性和适应性，能够在复杂环境下快速响应并调整至最佳状态，使得乘客的乘坐舒适度能够得以有效的提升。

Description

一种基于地铁的空调送风控制方法

技术领域

本发明属于地铁送风调节技术领域，具体涉及一种基于地铁的空调送风控制方法。

背景技术

地铁作为人们日常出行中常常乘坐的交通工具，其车厢环境的舒适性直接影响乘客的出行体验，尤其是在高温或寒冷天气下，空调系统的送风效果成为影响热舒适性的关键因素，故而针对地铁车厢的空调送风控制就十分必要，而伴随着信息化技术的发展，地铁空调系统逐步从固定模式向智能化、个性化调节演进，而在正式投入使用之前，往往需要对控制策略进行仿真验证与实地测试，以确保系统在不同客流密度、季节温差及运营时段下的稳定性和适应性，数字孪生技术为此提供了相应的技术支撑，通过构建数字孪生车厢模型，模拟地铁多种负荷工况，可以在优化地铁空调送风策略正式投入应用前进行充分的仿真验证。

现有技术中的地铁车厢空调送风控制多依赖于全局温度反馈或固定时段调节策略，缺乏对乘客空间分布差异与个体热舒适需求的响应，易导致局部过冷或过热现象，造成能源浪费与体验下降，且未充分融合历史偏好数据与实时感知信息进行协同优化，调控滞后性明显，难以实现个性化、动态化的送风控制，从而就会导致乘客热舒适性体验参差不齐，尤其在高峰时段人流密集区域更显突出，基于此，本发明提供了一种基于仿真模拟的地铁空调送风控制方法，以解决上述问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于地铁的空调送风控制方法，能够够实现对车厢内不同区域乘客热舒适性的感知与动态调节，以此提升乘客的乘坐舒适度。

本发明采取的技术方案具体如下：

一种基于地铁的空调送风控制方法，包括：

通过预部署的多源感知装置实时采集车厢内乘客分布数据和温度场数据，并获取车厢内送风格栅的分布位置，且同步映射至三维仿真模型中，再根据各个送风格栅的覆盖区域划分送风控制分区；

基于乘客分布与温度场数据的融合分析，计算各个送风控制分区的热舒适性指标，再根据各分区热舒适性指标动态调整对应送风格栅的风速；

以送风格栅的风速调节节点为基准构建调控反馈时段，且根据调控反馈时段内的热舒适性指标评估送风调节的响应效果；

获取历史同类型环境下的热舒适性偏好温度，以及与热舒适性偏好温度相对应的送风参数，并将热舒适性偏好温度与送风参数融合为基准参考数据；

将基准参考数据与当前的热舒适性指标进行对比，输出偏差调节信号，并根据偏差调节信号对送风格栅的风速进行补偿调节，确定最终的目标风速。

在一种优选方案中，所述获取车厢内送风格栅的分布位置，并根据各个送风格栅的覆盖区域划分送风控制分区的步骤，包括：

依据送风格栅的安装位置和送风角度，确定各个送风格栅的有效作用范围，其中，有效作用范围与风速呈正相关，与车厢内外温差呈负相关；

识别存在交叉区域的有效作用范围，并标记交叉区域距离各个送风格栅的相对位置；

选取交叉区域中相对位置距离最近的送风格栅作为主控单元，距离次近的送风格栅作为辅助调节单元；

将主控单元以及辅助调节单元对应的有效作用范围所覆盖的区域划分为独立的送风控制分区；

将不存在交叉区域的有效作用范围直接划分为独立的送风控制分区。

在一种优选方案中，所述基于乘客分布与温度场数据的融合分析，计算各个送风控制分区的热舒适性指标的步骤，包括：

实时采集车厢内的乘客位置，并以乘客位置为基准划分温采区域，且实时采集温采区域内的温度场数据；

根据乘客位置分布确定各温采区域的人员密度，并结合温度场数据确定各个温采区域的平均体感温度；

获取当前环境温度，并根据环境温度与平均体感温度的差值确定热交换速率，且结合热交换速率与人员密度计算各温采区域的热舒适性指标；

其中，热舒适性指标与热交换速率呈负相关，与人员密度呈正相关。

在一种优选方案中，所述根据各分区热舒适性指标动态调整对应送风格栅的风速的步骤，包括：

获取各送风控制分区的热舒适性指标，以及舒适阈值，并计算热舒适性指标与舒适阈值之间的偏差量；

获取送风格栅的初始风速，并根据偏差量计算初始风速的调节系数，再将初始风速与调节系数进行乘积运算，得到调整后的目标风速；

温采区域存在交叉区域时，向主控单元对应的送风格栅发送调整至目标风速的控制指令；

若目标风速超出主控单元对应送风格栅的风速上限，则将主控单元风速设定为上限值，并同步向辅助调节单元对应送风格栅发送补偿指令；

其中，补偿指令中包含辅助调节单元需提升的风速值，风速值根据主控单元剩余偏差量与辅助调节单元作用范围重叠比例进行确定。

在一种优选方案中，所述以送风格栅的风速调节节点为基准构建调控反馈时段，且根据调控反馈时段内的热舒适性指标评估送风调节的响应效果的步骤，包括：

获取送风格栅执行风速调节的物理延迟时间，并结合控制指令传输周期确定风速调节的起始时刻；

以起始时刻为基准，构建长度为预设反馈窗口的调控反馈时段，实时采集该时段内各温采区域的热舒适性指标变化序列；

依据热舒适性指标变化序列确定热舒适性指标的变化趋势值，并在变化趋势值为负且低于预设响应阈值时，判定送风调节响应有效；

若变化趋势值为正或绝对值大于等于响应阈值，则表明送风调节响应无效或存在过调现象，并重新计算调节系数且进行二次风速调节；

其中，过调现象下优先降低辅助调节单元的送风强度抑制过调趋势，响应无效时重新计算主控单元的调节系数，并依据更新后的调节系数再次向主控单元和辅助调节单元发送调整指令。

在一种优选方案中，所述获取历史同类型环境下的热舒适性偏好温度的步骤，包括：

获取当前环境参数，以及当前地铁运行时段，并从地铁历史运行数据库中检索与当前环境参数及运行时段相匹配的历史运行记录；

根据匹配的历史运行记录提取对应的车厢供给温度，以及车厢供给温度下的用户反馈评分；

将用户反馈评分与预设的满意度评分进行比较，且对大于用户反馈评分的用户反馈评分对应车厢供给温度进行聚类分析，得到若干组高满意度区间下的车厢供给温度簇，并选取车厢供给温度簇的均值作为热舒适性偏好温度。

在一种优选方案中，所述将热舒适性偏好温度与送风参数融合为基准参考数据的步骤，包括：

提取历史运行记录中与热舒适性偏好温度对应的送风参数，其中，送风参数包括送风温度、送风风速及送风时长；

对热舒适性偏好温度与对应的送风参数分别进行向量化映射，得到热舒适性偏好温度向量和送风参数向量；

将热舒适性偏好温度向量与送风参数向量在多维空间中进行线性加权融合，并输出为基准参考数据。

在一种优选方案中，所述将基准参考数据与当前的热舒适性指标进行对比，输出偏差调节信号，并根据偏差调节信号对送风格栅的风速进行补偿调节，确定最终的目标风速的步骤，包括：

对当前的热舒适性指标进行实时采样并转换为当前热舒适性向量，且将当前热舒适性向量与基准参考数据中的热舒适性偏好温度向量进行相似度计算，输出相似偏差度值；

将相似偏差度值与预设的舒适阈值进行比对；

若相似度偏差度值大于或等于舒适阈值，则表明当前车厢环境满足热舒适性需求，无需对送风格栅的风速进行调节；

若相似度偏差度值小于舒适阈值，则表明当前车厢环境未满足热舒适性需求，且计算档前热舒适性指标与舒适性偏好温度之间的差异量，并记录为待调控参数；

将待调控参数输入至模糊逻辑控制器，结合当前送风风速生成风速补偿量，并叠加至送风格栅的当前风速上，得到最终的目标风速。

本发明还提供了，一种基于地铁的空调送风控制系统，使用上述的基于地铁的空调送风控制方法，包括：

车厢分区模块，用于通过预部署的多源感知装置实时采集车厢内乘客分布数据和温度场数据，并获取车厢内送风格栅的分布位置，并根据各个送风格栅的覆盖区域划分送风控制分区；

风速调节模块，用于基于乘客分布与温度场数据的融合分析，计算各个送风控制分区的热舒适性指标，再根据各分区热舒适性指标动态调整对应送风格栅的风速；

反馈评估模块，用于以送风格栅的风速调节节点为基准构建调控反馈时段，且根据调控反馈时段内的热舒适性指标评估送风调节的响应效果；

参考数据获取模块，用于获取历史同类型环境下的热舒适性偏好温度，以及与热舒适性偏好温度相对应的送风参数，并将热舒适性偏好温度与送风参数融合为基准参考数据；

补偿调节模块，用于将基准参考数据与当前的热舒适性指标进行对比，输出偏差调节信号，并根据偏差调节信号对送风格栅的风速进行补偿调节，确定最终的目标风速。

以及，一种电子设备，所述电子设备包括：

至少一个处理器；

以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；

其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述的基于地铁的空调送风控制方法。

本发明取得的技术效果为：

本发明通过对车厢内不同区域的乘客热舒适性进行精准感知与动态调节，有效解决了传统地铁空调送风系统中存在的局部过冷或过热问题，通过多源感知装置实时采集数据，并结合历史偏好信息与实时环境参数，实现了个性化、智能化的送风控制，显著提升了乘客的乘坐舒适度，同时，本发明采用分区控制与反馈调节相结合的方式，不仅优化了能源利用效率，还减少了因调控滞后导致的体验下降问题，此外，补偿调节机制的引入进一步增强了送风结果的稳定性和适应性，能够在复杂环境下快速响应并调整至最佳状态，使得乘客的乘坐舒适度能够得以有效的提升。

附图说明

图1是本发明的方法流程示意图；

图2是本发明的系统模块示意图；

图3是本发明的电子设备结构示意图。

具体实施方式

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合说明书附图对本发明的具体实施方式做详细的说明。

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是本发明还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。

其次，此处所称的“一个实施例”或“实施例”是指可包含于本发明至少一个实现方式中的特定特征、结构或特性。在本说明书中不同地方出现的“在一个较佳的实施方式中”并非均指同一个实施例，也不是单独的或选择性的与其他实施例互相排斥的实施例。

请参阅图1所示，本发明提供了一种基于地铁的空调送风控制方法，包括：

S1、通过预部署的多源感知装置实时采集车厢内乘客分布数据和温度场数据，并获取车厢内送风格栅的分布位置，且同步映射至三维仿真模型中，再根据各个送风格栅的覆盖区域划分送风控制分区；

在所述步骤S1中，在地铁运行过程中，其车厢内部的热环境受乘客密度、外部气温及运行区段影响显著，为保证车厢内乘客的舒适度，对车厢内各区域的送风进行精细化调控至关重要，在本实施方式中，会在车厢内预先部署多源感知装置，包括红外传感器、热成像摄像头及温度传感器阵列，以此来实时采集车厢内不同区域的乘客分布密度及温度场信息，以此为后续送风调节提供数据支持，同时结合送风格栅的实际分布位置，将车厢划分为多个独立的送风控制分区，确保各区域送风可独立调控，其中，获取车厢内送风格栅的分布位置，并根据各个送风格栅的覆盖区域划分送风控制分区的步骤，包括：

依据送风格栅的安装位置和送风角度，确定各个送风格栅的有效作用范围，其中，有效作用范围与风速呈正相关，与车厢内外温差呈负相关；

识别存在交叉区域的有效作用范围，并标记交叉区域距离各个送风格栅的相对位置；

选取交叉区域中相对位置距离最近的送风格栅作为主控单元，距离次近的送风格栅作为辅助调节单元；

将主控单元以及辅助调节单元对应的有效作用范围所覆盖的区域划分为独立的送风控制分区；

将不存在交叉区域的有效作用范围直接划分为独立的送风控制分区；

具体的，在划分送风控制分区时，首先需要对送风格栅的有效作用范围进确定，有效作用范围的确定不仅依赖于送风格栅的安装位置和送风角度，还需综合考虑车厢内外的温差因素，通常情况下，风速越高，有效作用范围越大，而车厢内外温差越大，则会导致有效作用范围缩小，在具体划分时需要根据列车的运行状态进行调整，以此确保各送风控制分区的划分具备动态适应性，当然，在实际场景中，相邻的送风格栅的有效作用范围可能存在重叠，形成交叉区域，在识别交叉区域时，会自动标记出多个送风格栅作用范围的重叠部分，并进一步确定交叉区域与各个送风格栅之间的相对位置关系，以此能够明确主控单元和辅助调节单元的分工，确保在送风调节过程中实现高效协同，具体而言，位于交叉区域中心且距离最近的送风格栅被设定为主控单元，而次近的送风格栅则作为辅助调节单元，两者共同作用以优化该区域的热舒适性，当然，也可以设置多个次近的送风格栅作为辅助调节单元，以增强调控冗余与响应精度，尤其在高峰时段乘客密集分布的情况下，可有效避免局部过冷或过热现象，而对于不存在交叉区域的有效作用范围，将直接将其划分为独立的送风控制分区，此种分区方式简化了控制逻辑，避免了因区域重叠而导致的调控冲突。

S2、基于乘客分布与温度场数据的融合分析，计算各个送风控制分区的热舒适性指标，再根据各分区热舒适性指标动态调整对应送风格栅的风速；

在所述步骤S2中，在列车运行中，会通过车厢内的摄像监测设备与红外热成像系统实时采集乘客分布密度及体表温度数据，而后再对采集的数据进行融合处理，便可确定各个送风控制分区下的热舒适性指标，之后再根据各分区热舒适性指标来调整对应送风格栅的风速，确保各区域热舒适性维持在最佳区间，以此提升乘客的舒适度，其中，基于乘客分布与温度场数据的融合分析，计算各个送风控制分区的热舒适性指标的步骤，包括：

实时采集车厢内的乘客位置，并以乘客位置为基准划分温采区域，且实时采集温采区域内的温度场数据；

根据乘客位置分布确定各温采区域的人员密度，并结合温度场数据确定各个温采区域的平均体感温度；

获取当前环境温度，并根据环境温度与平均体感温度的差值确定热交换速率，且结合热交换速率与人员密度计算各温采区域的热舒适性指标；

其中，热舒适性指标与热交换速率呈负相关，与人员密度呈正相关；

具体来说，在计算各个送风控制分区的热舒适性指标时，首先需要明确温采区域的划分方式，通常以车厢内的座椅布局、站立区域以及送风格栅的覆盖范围为基础进行划分，例如，将每排座椅及其前后0.5米范围划为一个温采区域，站立区则按每平方米为单位动态划分，以此确保数据采集的精细度，每个温采区域作为一个独立的分析单元，能够更准确地反映局部热环境的变化情况，在获取乘客位置分布后，通过对区域内乘客数量的统计计算出人员密度，同时结合温度场数据，可以进一步确定对应区域的平均体感温度，平均体感温度不仅受到环境温度的影响，还与乘客的体表温度和活动状态密切相关，例如，在高峰时段，由于乘客密集，体表温度对区域内的热环境影响更为显著，基于此可以更准确地量化热舒适性指标，其中，热舒适性指标=α×(1/热交换速率)+β×人员密度，其中α与β为权重系数，根据季节、时段及车厢总体负荷动态调整，例如，在夏季高温时段，α值适当增大以强化散热需求权重，而在冬季则提高β值以兼顾人员密集区的保温需求。

其次，根据各分区热舒适性指标动态调整对应送风格栅的风速的步骤，包括：

获取各送风控制分区的热舒适性指标，以及舒适阈值，并计算热舒适性指标与舒适阈值之间的偏差量；

获取送风格栅的初始风速，并根据偏差量计算初始风速的调节系数，再将初始风速与调节系数进行乘积运算，得到调整后的目标风速；

温采区域存在交叉区域时，向主控单元对应的送风格栅发送调整至目标风速的控制指令；

若目标风速超出主控单元对应送风格栅的风速上限，则将主控单元风速设定为上限值，并同步向辅助调节单元对应送风格栅发送补偿指令；

其中，补偿指令中包含辅助调节单元需提升的风速值，风速值根据主控单元剩余偏差量与辅助调节单元作用范围重叠比例进行确定；

上述中，在调整送风格栅的风速时，首先会获取各个送风格栅对应送风控制分区的热舒适性指标及其与舒适阈值，舒适阈值用于判断当前区域的热环境是否处于可接受范围，通常根据实际运营经验进行设定，如夏季取24±1.5℃对应的舒适区间，冬季则为20±1.5℃，而后会计算各分区热舒适性指标与舒适阈值的偏差量，若偏差量为零，则表明当前区域的热环境已达到理想状态，无需调整送风格栅的风速，若偏差量不为零，则需根据偏差量的大小动态调整送风格栅的风速，在实际操作中，会优先判断温采区域是否存在交叉区域，对于无交叉区域的独立送风控制分区，直接向对应送风格栅发送目标风速的调节指令即可完成调整，而对于存在交叉区域的分区，则需进一步区分主控单元与辅助调节单元的分工，确保调控过程的高效性与精准性，在风速调节过程中，初始风速的调节系数通过综合考虑偏差量、送风格栅的覆盖范围以及车厢内外环境参数的变化情况，调节系数的计算公式为：调节系数=1+k×(偏差量/舒适阈值)，其中k为调节灵敏度系数，可根据实际运行需求进行动态配置，例如，在高峰时段或外部环境温度剧烈波动的情况下，可适当提高k值以增强系统的响应速度，而在平峰时段或环境稳定时，则降低k值以减少不必要的能耗，此外，当目标风速超出主控单元对应送风格栅的风速上限时，会自动启动补偿机制，具体而言，主控单元的风速将被设定为其上限值，同时向辅助调节单元发送补偿指令，补偿指令中的风速提升值由以下公式确定：补偿风速值=剩余偏差量×重叠比例+风向对冲补偿量，其中，风向对冲补偿量用于抵消因送风方向相互干扰而导致的有效风速衰减，其中剩余偏差量为主控单元达到上限后仍未完全消除的偏差，重叠比例为辅助调节单元作用范围与交叉区域面积的比值，通过此种协同调控方式，能够有效避免局部区域过冷或过热现象的发生，同时确保整体车厢热环境的均衡性。

S3、以送风格栅的风速调节节点为基准构建调控反馈时段，且根据调控反馈时段内的热舒适性指标评估送风调节的响应效果；

在所述步骤S3中，在送风调节过程中，为确保调节效果的有效性，会以送风格栅的风速调节节点为基准构建调控反馈时段，该时段长度根据车厢热惯性及通风响应延迟特性动态设定，通常为90至150秒，而后在调控反馈时段内持续采集各温采区域的实时热舒适性指标，以此为基础来评估送风调节的实际效果，从而判断调节过程是否达到预期目标，其中，以送风格栅的风速调节节点为基准构建调控反馈时段，且根据调控反馈时段内的热舒适性指标评估送风调节的响应效果的步骤，包括：

获取送风格栅执行风速调节的物理延迟时间，并结合控制指令传输周期确定风速调节的起始时刻；

以起始时刻为基准，构建长度为预设反馈窗口的调控反馈时段，实时采集该时段内各温采区域的热舒适性指标变化序列；

依据热舒适性指标变化序列确定热舒适性指标的变化趋势值，并在变化趋势值为负且低于预设响应阈值时，判定送风调节响应有效；

若变化趋势值为正或绝对值大于等于响应阈值，则表明送风调节响应无效或存在过调现象，并重新计算调节系数且进行二次风速调节；

其中，过调现象下优先降低辅助调节单元的送风强度抑制过调趋势，响应无效时重新计算主控单元的调节系数，并依据更新后的调节系数再次向主控单元和辅助调节单元发送调整指令；

具体的，在进行送风调节的响应效果评估时，首先需要获取送风格栅执行风速调节的物理延迟时间，物理延迟时间一般是因设备性能和安装位置的不同而有所差异，通常在5至15秒之间波动，同时，结合控制指令传输周期，能够确定风速调节的起始时刻，从而为后续调控反馈时段的构建提供时间基准，调控反馈时段的长度根据车厢热惯性及通风响应延迟特性动态设定，通常在90至150秒范围内，以确保评估过程能够充分反映送风调节的实际效果，在此时段内，会实时采集各温采区域的热舒适性指标变化序列，并通过分析这些数据的变化趋势值来判断调节效果是否达到预期目标。若变化趋势值为负且低于预设响应阈值，则表明送风调节响应有效，反之，若变化趋势值为正或绝对值大于等于响应阈值，则可能存在过调现象或响应无效的情况，针对过调现象，会优先降低辅助调节单元的送风强度，以抑制过调趋势并恢复热环境的平衡，而对于响应无效的情况，则会重新计算主控单元的调节系数，并依据更新后的调节系数再次向主控单元和辅助调节单元发送调整指令，以此实现动态优化调控，从而进一步提升乘客的热舒适性体验。

S4、获取历史同类型环境下的热舒适性偏好温度，以及与热舒适性偏好温度相对应的送风参数，并将热舒适性偏好温度与送风参数融合为基准参考数据；

在所述步骤S4中，为了确保调节结果能够更贴合车厢环境，本实施方式会优先获取历史同类型环境下的热舒适性偏好温度及其对应的送风参数，而后将其作为基准参考数据用于后续的调节策略优化，以便于提升系统对乘客热舒适性的响应精度与个性化适配能力，其中，获取历史同类型环境下的热舒适性偏好温度的步骤，包括：

获取当前环境参数，以及当前地铁运行时段，并从地铁历史运行数据库中检索与当前环境参数及运行时段相匹配的历史运行记录；

根据匹配的历史运行记录提取对应的车厢供给温度，以及车厢供给温度下的用户反馈评分；

将用户反馈评分与预设的满意度评分进行比较，且对大于用户反馈评分的用户反馈评分对应车厢供给温度进行聚类分析，得到若干组高满意度区间下的车厢供给温度簇，并选取车厢供给温度簇的均值作为热舒适性偏好温度；

具体的，在确定热舒适性偏好温度时，首先会实时采集当前环境参数，包括车厢内外温度、湿度以及地铁运行时段等信息，并将其与地铁历史运行数据库中的记录进行匹配，匹配过程可以采用如多维度相似性算法等，优先筛选出与当前环境参数和运行时段最为接近的历史记录，例如，在夏季高温时段且车厢满载率较高的情况下，会优先检索同类条件下的历史数据，以确保提取的车厢供给温度具有较高的参考价值，在获取车厢供给温度后，进一步结合用户反馈评分对数据进行筛选和优化，用户反馈评分来源于乘客的实际体验评价，通常通过移动端应用或车站终端设备采集，评分越高，表明对应车厢供给温度下的热舒适性越符合乘客需求，通过对高满意度区间内的车厢供给温度进行聚类分析，可以有效识别出不同环境条件下的热舒适性偏好温度，聚类分析可采用K均值算法或层次聚类方法，将相似的车厢供给温度归为一组，并计算每组的均值作为热舒适性偏好温度，此外，为提升基准参考数据的动态适应性，还会根据季节变化和运营需求定期更新历史数据库，并重新计算热舒适性偏好温度，以确保其始终贴合实际运营场景。

其次，将热舒适性偏好温度与送风参数融合为基准参考数据的步骤，包括：

提取历史运行记录中与热舒适性偏好温度对应的送风参数，其中，送风参数包括送风温度、送风风速及送风时长；

对热舒适性偏好温度与对应的送风参数分别进行向量化映射，得到热舒适性偏好温度向量和送风参数向量；

将热舒适性偏好温度向量与送风参数向量在多维空间中进行线性加权融合，并输出为基准参考数据；

上述中，在确定基准参考数据时，首先会从历史运行记录中提取与热舒适性偏好温度相对应的送风参数，送风参数涵盖了送风温度、送风风速以及送风时长等，以此可以进一步明确不同热舒适性偏好温度下最优的送风配置方案，在此过程中，热舒适性偏好温度与对应的送风参数会被分别进行向量化映射，形成热舒适性偏好温度向量和送风参数向量，而后将热舒适性偏好温度向量和送风参数向量在多维空间中通过线性加权的方式进行融合，权重系数根据实际运营需求和环境条件动态调整，以确保融合结果能够准确反映车厢热环境的实际需求，最终融合后的数据将被输出为基准参考数据，用于指导后续的送风调节策略优化。

S5、将基准参考数据与当前的热舒适性指标进行对比，输出偏差调节信号，并根据偏差调节信号对送风格栅的风速进行补偿调节，确定最终的目标风速；

在所述步骤S5中，在基准参考数据输出之后，便会将其与实时采集的车厢内热舒适性指标进行动态对比，以判断当前车厢热环境与理想状态的偏差程度，并在存在偏差时输出偏差调节信号，以此实现对送风格栅进行补偿调节的目的，从而为车厢内乘客提供更为舒适的乘车环境，其中，将基准参考数据与当前的热舒适性指标进行对比，输出偏差调节信号，并根据偏差调节信号对送风格栅的风速进行补偿调节，确定最终的目标风速的步骤，包括：

对当前的热舒适性指标进行实时采样并转换为当前热舒适性向量，且将当前热舒适性向量与基准参考数据中的热舒适性偏好温度向量进行相似度计算，输出相似偏差度值；

将相似偏差度值与预设的舒适阈值进行比对；

若相似度偏差度值大于或等于舒适阈值，则表明当前车厢环境满足热舒适性需求，无需对送风格栅的风速进行调节；

若相似度偏差度值小于舒适阈值，则表明当前车厢环境未满足热舒适性需求，且计算档前热舒适性指标与舒适性偏好温度之间的差异量，并记录为待调控参数；

将待调控参数输入至模糊逻辑控制器，结合当前送风风速生成风速补偿量，并叠加至送风格栅的当前风速上，得到最终的目标风速；

具体而言，在确定送风格栅的最终目标风速时，首先需要将当前的热舒适性指标进行实时采样，并将其转换为当前热舒适性向量，以便与基准参考数据中的热舒适性偏好温度向量进行相似度计算，通过计算输出的相似偏差度值，能够直观反映当前车厢热环境与理想状态之间的差距，相似偏差度值可以采用如余弦相似度、欧氏距离等度量方式进行测算，若相似偏差度值大于或等于预设的舒适阈值，则说明当前车厢内的热环境已达到乘客的舒适需求，无需对送风格栅的风速进行额外调节，然而，若相似偏差度值小于舒适阈值，则表明当前车厢环境未能满足热舒适性要求，此时会自动计算当前热舒适性指标与热舒适性偏好温度之间的差异量，并将该差异量记录为待调控参数，随后，将待调控参数输入至模糊逻辑控制器中，结合当前送风格栅的实际风速生成相应的风速补偿量，模糊逻辑控制器能够根据输入参数动态调整控制策略，确保补偿量的计算符合实际需求，最终将生成的风速补偿量叠加至送风格栅的当前风速上，从而确定送风格栅的最终目标风速。

请参阅图2，一种基于地铁的空调送风控制系统，使用上述的基于地铁的空调送风控制方法，包括：

车厢分区模块，用于通过预部署的多源感知装置实时采集车厢内乘客分布数据和温度场数据，并获取车厢内送风格栅的分布位置，并根据各个送风格栅的覆盖区域划分送风控制分区；

风速调节模块，用于基于乘客分布与温度场数据的融合分析，计算各个送风控制分区的热舒适性指标，再根据各分区热舒适性指标动态调整对应送风格栅的风速；

反馈评估模块，用于以送风格栅的风速调节节点为基准构建调控反馈时段，且根据调控反馈时段内的热舒适性指标评估送风调节的响应效果；

参考数据获取模块，用于获取历史同类型环境下的热舒适性偏好温度，以及与热舒适性偏好温度相对应的送风参数，并将热舒适性偏好温度与送风参数融合为基准参考数据；

补偿调节模块，用于将基准参考数据与当前的热舒适性指标进行对比，输出偏差调节信号，并根据偏差调节信号对送风格栅的风速进行补偿调节，确定最终的目标风速。

上述控制系统的执行过程与前述控制方法的步骤完全对应，在此就不再加以重复性的赘述。

请参阅图3，一种电子设备，电子设备包括：

至少一个处理器；

以及与至少一个处理器通信连接的存储器；

其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，计算机程序被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行上述的基于地铁的空调送风控制方法。

上述电子设备的处理器可以为至少一个中央处理单元CPU或图形处理单元GPU，用于执行存储器中存储的计算机程序指令，以实现对车厢内热环境的精准感知与动态调控，存储器可为随机存取存储器RAM、只读存储器ROM或闪存，用于存储传感器采集数据、控制算法参数及历史运行记录，支持处理器实时调用与分析，确保空调送风控制系统的高效稳定运行，此外，该电子设备还可以包括运算器、输入设备和输出设备，运算器负责执行风速计算、数据融合与控制逻辑运算，输入设备用于接收传感器数据及用户指令，输出设备则将控制信号传输至送风格栅执行机构，实现空调送风的智能化调节。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。本发明中未具体描述和解释说明的结构、装置以及操作方法，如无特别说明和限定，均按照本领域的常规手段进行实施。

Claims (10)

1.一种基于仿真模拟的地铁空调送风控制方法，其特征在于：包括：

通过预部署的多源感知装置实时采集车厢内乘客分布数据和温度场数据，并获取车厢内送风格栅的分布位置，且同步映射至三维仿真模型中，再根据各个送风格栅的覆盖区域划分送风控制分区；

基于乘客分布与温度场数据的融合分析，计算各个送风控制分区的热舒适性指标，再根据各分区热舒适性指标动态调整对应送风格栅的风速；

以送风格栅的风速调节节点为基准构建调控反馈时段，且根据调控反馈时段内的热舒适性指标评估送风调节的响应效果；

获取历史同类型环境下的热舒适性偏好温度，以及与热舒适性偏好温度相对应的送风参数，并将热舒适性偏好温度与送风参数融合为基准参考数据；

将基准参考数据与当前的热舒适性指标进行对比，输出偏差调节信号，并根据偏差调节信号对送风格栅的风速进行补偿调节，确定最终的目标风速。

2.根据权利要求1所述的一种基于地铁的空调送风控制方法，其特征在于：所述获取车厢内送风格栅的分布位置，并根据各个送风格栅的覆盖区域划分送风控制分区的步骤，包括：

依据送风格栅的安装位置和送风角度，确定各个送风格栅的有效作用范围，其中，有效作用范围与风速呈正相关，与车厢内外温差呈负相关；

识别存在交叉区域的有效作用范围，并标记交叉区域距离各个送风格栅的相对位置；

选取交叉区域中相对位置距离最近的送风格栅作为主控单元，距离次近的送风格栅作为辅助调节单元；

将主控单元以及辅助调节单元对应的有效作用范围所覆盖的区域划分为独立的送风控制分区；

将不存在交叉区域的有效作用范围直接划分为独立的送风控制分区。

3.根据权利要求1所述的一种基于地铁的空调送风控制方法，其特征在于：所述基于乘客分布与温度场数据的融合分析，计算各个送风控制分区的热舒适性指标的步骤，包括：

实时采集车厢内的乘客位置，并以乘客位置为基准划分温采区域，且实时采集温采区域内的温度场数据；

根据乘客位置分布确定各温采区域的人员密度，并结合温度场数据确定各个温采区域的平均体感温度；

获取当前环境温度，并根据环境温度与平均体感温度的差值确定热交换速率，且结合热交换速率与人员密度计算各温采区域的热舒适性指标；

其中，热舒适性指标与热交换速率呈负相关，与人员密度呈正相关。

4.根据权利要求1所述的一种基于地铁的空调送风控制方法，其特征在于：所述根据各分区热舒适性指标动态调整对应送风格栅的风速的步骤，包括：

获取各送风控制分区的热舒适性指标，以及舒适阈值，并计算热舒适性指标与舒适阈值之间的偏差量；

获取送风格栅的初始风速，并根据偏差量计算初始风速的调节系数，再将初始风速与调节系数进行乘积运算，得到调整后的目标风速；

温采区域存在交叉区域时，向主控单元对应的送风格栅发送调整至目标风速的控制指令；

若目标风速超出主控单元对应送风格栅的风速上限，则将主控单元风速设定为上限值，并同步向辅助调节单元对应送风格栅发送补偿指令；

其中，补偿指令中包含辅助调节单元需提升的风速值，风速值根据主控单元剩余偏差量与辅助调节单元作用范围重叠比例进行确定。

5.根据权利要求1所述的一种基于地铁的空调送风控制方法，其特征在于：所述以送风格栅的风速调节节点为基准构建调控反馈时段，且根据调控反馈时段内的热舒适性指标评估送风调节的响应效果的步骤，包括：

获取送风格栅执行风速调节的物理延迟时间，并结合控制指令传输周期确定风速调节的起始时刻；

以起始时刻为基准，构建长度为预设反馈窗口的调控反馈时段，实时采集该时段内各温采区域的热舒适性指标变化序列；

依据热舒适性指标变化序列确定热舒适性指标的变化趋势值，并在变化趋势值为负且低于预设响应阈值时，判定送风调节响应有效；

若变化趋势值为正或绝对值大于等于响应阈值，则表明送风调节响应无效或存在过调现象，并重新计算调节系数且进行二次风速调节；

其中，过调现象下优先降低辅助调节单元的送风强度抑制过调趋势，响应无效时重新计算主控单元的调节系数，并依据更新后的调节系数再次向主控单元和辅助调节单元发送调整指令。

6.根据权利要求1所述的一种基于地铁的空调送风控制方法，其特征在于：所述获取历史同类型环境下的热舒适性偏好温度的步骤，包括：

获取当前环境参数，以及当前地铁运行时段，并从地铁历史运行数据库中检索与当前环境参数及运行时段相匹配的历史运行记录；

根据匹配的历史运行记录提取对应的车厢供给温度，以及车厢供给温度下的用户反馈评分；

将用户反馈评分与预设的满意度评分进行比较，且对大于用户反馈评分的用户反馈评分对应车厢供给温度进行聚类分析，得到若干组高满意度区间下的车厢供给温度簇，并选取车厢供给温度簇的均值作为热舒适性偏好温度。

7.根据权利要求1所述的一种基于地铁的空调送风控制方法，其特征在于：所述将热舒适性偏好温度与送风参数融合为基准参考数据的步骤，包括：

提取历史运行记录中与热舒适性偏好温度对应的送风参数，其中，送风参数包括送风温度、送风风速及送风时长；

对热舒适性偏好温度与对应的送风参数分别进行向量化映射，得到热舒适性偏好温度向量和送风参数向量；

将热舒适性偏好温度向量与送风参数向量在多维空间中进行线性加权融合，并输出为基准参考数据。

8.根据权利要求1所述的一种基于地铁的空调送风控制方法，其特征在于：所述将基准参考数据与当前的热舒适性指标进行对比，输出偏差调节信号，并根据偏差调节信号对送风格栅的风速进行补偿调节，确定最终的目标风速的步骤，包括：

对当前的热舒适性指标进行实时采样并转换为当前热舒适性向量，且将当前热舒适性向量与基准参考数据中的热舒适性偏好温度向量进行相似度计算，输出相似偏差度值；

将相似偏差度值与预设的舒适阈值进行比对；

若相似度偏差度值大于或等于舒适阈值，则表明当前车厢环境满足热舒适性需求，无需对送风格栅的风速进行调节；

若相似度偏差度值小于舒适阈值，则表明当前车厢环境未满足热舒适性需求，且计算档前热舒适性指标与舒适性偏好温度之间的差异量，并记录为待调控参数；

将待调控参数输入至模糊逻辑控制器，结合当前送风风速生成风速补偿量，并叠加至送风格栅的当前风速上，得到最终的目标风速。

9.一种基于地铁的空调送风控制系统，其特征在于：使用权利要求1至9中任意一项所述的基于地铁的空调送风控制方法，包括：

车厢分区模块，用于通过预部署的多源感知装置实时采集车厢内乘客分布数据和温度场数据，并获取车厢内送风格栅的分布位置，并根据各个送风格栅的覆盖区域划分送风控制分区；

风速调节模块，用于基于乘客分布与温度场数据的融合分析，计算各个送风控制分区的热舒适性指标，再根据各分区热舒适性指标动态调整对应送风格栅的风速；

反馈评估模块，用于以送风格栅的风速调节节点为基准构建调控反馈时段，且根据调控反馈时段内的热舒适性指标评估送风调节的响应效果；

参考数据获取模块，用于获取历史同类型环境下的热舒适性偏好温度，以及与热舒适性偏好温度相对应的送风参数，并将热舒适性偏好温度与送风参数融合为基准参考数据；

补偿调节模块，用于将基准参考数据与当前的热舒适性指标进行对比，输出偏差调节信号，并根据偏差调节信号对送风格栅的风速进行补偿调节，确定最终的目标风速。

10.一种电子设备，其特征在于：所述电子设备包括：

至少一个处理器；

以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；

其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1至8中任一项所述的基于地铁的空调送风控制方法。