CN204853818U - 一种交互式空调环境舒适度检测装置 - Google Patents

Abstract

本实用新型公开了一种交互式空调环境舒适度检测装置，包括处理器和与处理器分别电连接的信息采集器、显示屏，处理器包括存储器、计算器和控制器，计算器内设置有BP神经网络系统，信息采集器包括干球温度传感器、湿度传感器、风速传感器和黑球温度传感器，显示屏设置在检测装置的外表面。通过对BP神经网络系统的训练，可以获得与用户热舒适感觉一致的热感觉指数，增加用户的满意度，成为因人而异的智能空气环境舒适度监测装置。

Description

一种交互式空调环境舒适度检测装置

技术领域

本实用新型涉及空调检测装置应用领域，特别涉及一种交互式空调环境舒适度检测装置。

背景技术

现今，“热舒适”这一术语在研究人体耐热环境的主观热反应时被广泛应用，美国供暖制冷空调工程师学会的标准将“热舒适”定义为人对热环境满意的意识。人们对热舒适的解释大致有两种不同的认识：一种认为热舒适和热感觉是相同的，即热感觉处于中性就是热舒适，或者将热感觉投票值分别为-1(微凉)，0(热中性)和l(微暖)所对应的区域称为热舒适区；另一种认为热舒适并不在稳态热环境下存在，只存在于某些动态过程中，本专利讨论的热舒适属于第一种稳态热舒适范畴。

常规的热舒适指标均采用公式计算，不能反映个体的差异性，众多研究表明，对于同一热环境的反应，不同人种、地域、性别、年龄个体的反应是有显著差异的，传统的热环境评判方法(如标准有效温度SET、PMV)共有的特点都是假定热环境模式空间同目标类空间之间存在着某一特定的函数关系，且力图用某一数学表达式来描述该关系，这些公式是基于特定实验得出的统计平均规律的总结。但像肌体生理、心理热反应这样的复杂非线性关系，要找到一个数学上简洁精确的描述模型几乎是不可能的，更无法揭示个体热舒适感觉的差异。常规稳态热舒适指标将热舒适等同于热感觉，认为“不冷不热”的热中性状态即为热舒适状态，忽略了当相对湿度处于不合理范围引起的“潮湿”或“干燥”的不舒适感。

BP神经网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一，BP神经网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。

实用新型内容

为解决上述背景技术中存在的问题，本实用新型的目的在于提供一种交互式空调环境舒适度检测装置，以达到获得与用户热舒适感觉一致的热感觉指数，进而制定合适的空调运行策略，增加用户的满意度的目的。

为达到上述目的，本实用新型的技术方案如下：

一种交互式空调环境舒适度检测装置，包括处理器和与所述处理器分别电连接的信息采集器、显示屏，所述处理器包括存储器、计算器和控制器，所述计算器内设置有BP神经网络系统，所述信息采集器包括干球温度传感器、湿度传感器、风速传感器和黑球温度传感器，所述显示屏设置在检测装置的外表面。

优选的，所述控制器为单片机控制器。

优选的，所述控制器通过无线WIFI与智能手机互相连接。

通过上述技术方案，本实用新型提供的一种交互式空调环境舒适度检测装置，通过对BP神经网络系统的训练，可以获得与用户热舒适感觉一致的热感觉指数，进而制定合适的空调运行策略，增加用户的满意度，由于BP神经网络系统可以通过不断的学习和训练，越来越能够反应用户个体对环境的特殊要求，不同用户长期使用后，可以摸透每位用户的喜好，成为因人而异的智能空气环境舒适度监测装置，不仅考虑了常规的热感觉指标，还对干燥或潮湿感觉指标也作出预测，更加全面、精准的反应不同用户对空调环境舒适度的不同要求。

附图说明

为了更清楚地说明本实用新型实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。

图1为本实用新型实施例所公开的一种交互式空调环境舒适度检测装置的内部结构框图。

图中数字标号表示部件的名称：

1、处理器；2、信息采集器；3、显示屏；4、存储器；5、计算器；6、控制器；7、干球温度传感器；8、湿度传感器；9、风速传感器；10、黑球温度传感器；11、智能手机；12、空调控制器。

具体实施方式

下面将结合本实用新型实施例中的附图，对本实用新型实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。

本实用新型提供的一种交互式空调环境舒适度检测装置，如图1所示，包括处理器1和与处理器1分别电连接的信息采集器2、显示屏3，处理器1包括存储器4、计算器5、控制器6，计算器5内设置有BP神经网络系统，信息采集器2包括干球温度传感器7、湿度传感器8、风速传感器9和黑球温度传感器10，显示屏3设置在检测装置的外表面，显示当前房间内的基本热环境参数和热舒适度指数，控制器6为单片机控制器，控制器6通过无线WIFI与智能手机11互相连接，智能手机11下载并安装有应用软件，通过应用软件可输入衣着类型和室内人的基本活动类型等相关信息，在通过计算器5内的BP神经网络系统将其信息自动转换为服装热阻参数和人体代谢产热参数，得到相应的数据后，即可制定合适的空调运行策略，可手动控制室内空调的运行，增加用户的满意度。

控制器6上设置有与外部空调控制器12相配合的信号端口，该信号端口通过信号的输出控制空调控制器12，进而自动控制室内空调的打开和关闭，实现更智能的控制。

信息采集器2将采集到的各传感器的信号传输至处理器1的控制器6，计算器5将上述参数以及设定的服装热阻参数、人体代谢产热参数进行运算，得到反映人体舒适度状况的指标。室内环境参数和舒适度指标通过显示屏3显示，同时也可通过智能手机11的应用软件进行查看。用户可对室内环境状态的感受通过该应用软件进行实时评价，评价值反馈到处理器1中的存储器4，其评价值做为增加的样本被存储，用于对BP神经网络系统的训练。随着室内环境舒适度评价值次数的增多，样本数量也不断扩大，有利于大幅提高BP神经网络系统的预测精度，使预测结果更加贴近用户的真实感受。

本检测装置开发了一套同时预测三种空调环境舒适度的指标，即热感觉指数TSV(ThermalSensationVote)、干燥潮湿感指数(DroughtHumidVote)、舒适感指数CV(ComfortVote)。

热感觉指数显示为-3-3之间的任意一位小数，评价值有7种选项，即“冷、凉、稍凉、不冷不热、稍暖、暖、热”。

干燥潮湿指数显示为-3-3之间的任意一位小数，评价值有7种选项，即“非常干燥、干燥、稍微干燥、不干不湿、稍微潮湿、潮湿、非常潮湿”。

舒适感指数显示为0-3之间的任意一位小数，评价值有3种选项，即“非常舒适、稍微不舒适燥、非常不舒适”。

本实用新型处理器1除了可以显示室内环境参数和室内环境三种舒适指数外，还可根据当前室内的舒适度评价结果，提供对室内空调以及加湿器等的控制。

本实用新型公开的一种交互式空调环境舒适度检测装置，通过对BP神经网络系统的训练，可以获得与用户热舒适感觉一致的热感觉指数，进而制定合适的空调运行策略，增加用户的满意度，由于BP神经网络系统可以通过不断的学习和训练，越来越能够反应用户个体对环境的特殊要求，不同用户长期使用后，可以摸透每位用户的喜好，成为因人而异的智能空气环境舒适度监测装置，不仅考虑了常规的热感觉指标，还对干燥或潮湿感觉指标也作出预测，更加全面、精准的反应不同用户对空调环境舒适度的不同要求。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本实用新型。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本实用新型的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本实用新型将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (3)

1.一种交互式空调环境舒适度检测装置，其特征在于，包括处理器和与所述处理器分别电连接的信息采集器、显示屏，所述处理器包括存储器、计算器和控制器，所述计算器内设置有BP神经网络系统，所述信息采集器包括干球温度传感器、湿度传感器、风速传感器和黑球温度传感器，所述显示屏设置在检测装置的外表面。

2.根据权利要求1所述的一种交互式空调环境舒适度检测装置，其特征在于，所述控制器为单片机控制器。

3.根据权利要求1所述的一种交互式空调环境舒适度检测装置，其特征在于，所述控制器通过无线WIFI与智能手机互相连接。