【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于物联网电器智能控制领域，具体是涉及了一种基于模糊pid的温湿度自适应空调调节系统及方法。
技术介绍
1、空调的不科学使用会造成较高的能源浪费并降低人体舒适度。近年来，随着空调的大量普及，空调消耗的电力在住宅和商业中占据的比重越来越大，因空调高能耗导致的能源成本不断增加。现阶段，采用一种智能温和的空调调节方法控制室内温湿度，优化空调的用电行为已经成为了节能减排、改善用户使用体验的重要任务。基于物联网的智能控制方案可以实现远程操作和电器控制，同时具有较低的耗电量，降低人工操作和管理的成本，为更人性化的智能家居提供设备支撑。
2、目前对于空调智能调节的研究工作主要集中于利用多传感器、自动化系统和强化学习等技术来控制空调。但是存在传感器缺失，中心管理服务器耗电量高、体积大，调节算法落后，对于空调预开启方面关注不足等问题。日常生活中经常存在首次开启空调前，室内外温湿度差异大，人员体感不适的现象。为快速达到合适的室内温湿度，人员的第一选择往往是设置与室温偏差较大的空调参数，这就导致空调需要消耗更多的能量来维持室内温度与设定温度之间的差值，增加了耗电量且不利于人体健康。
3、因此需要提出一种新的空调调节方法，不仅可以实现空调预开启，还能随着房间内温湿度变化自适应调整空调运行状态，节能减排，提高人体舒适度。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术提出了一种基于模糊pid的温湿度自适应空调调节系统及方法。
2、本专利技术采用的技术方案如下：
3、本专利技术中的自适应空调调节系统包括：
4、室内温湿度采集模块，用于采集室内温湿度数据并将其输出至服务器；
5、服务器，用于存储室内温湿度数据，以及根据室内温湿度实时/历史数据向空调控制模块下发空调调节指令；
6、数据传输模块，用于将室内温湿度数据由室内温湿度采集模块传输至服务器，以及将空调调节指令由服务器传输至空调控制模块；
7、空调控制模块，用于接收空调调节指令并按照空调调节指令控制空调。
8、数据库，用于存储室内温湿度采集模块采集的室内温湿度数据；
9、空调预约模块，用于设置空调的提前启动时刻和启动温度；
10、控温模块，用于实时控制空调调整设置温度；
11、控湿模块，用于实时控制空调的抽湿模式的开/关。
12、具体地，所述数据传输模块包括物联网开发板和消息中间件；数据依次经物联网开发板、消息中间件输入服务器，或经消息中间件、物联网开发板输出服务器。
13、具体地，所述数据为室内温湿度数据或空调调节指令。
14、本专利技术中的自适应空调调节方法的步骤具体为：
15、s1)设置参数：所述参数包括采集时间范围、采集间隔、预约模块启动时刻、目标温度、目标湿度阈值、控温模块/控湿模块的工作间隔等。
16、具体地，所述目标温度为人体在各个季节的最舒适温度，所述预约模块的启动时刻早于采集时间范围的起始时刻。
17、s2)数据采集：所述室内温湿度采集模块以预设采集间隔在预设采集时间范围内连续采集室内温湿度数据，室内温湿度数据经数据传输模块输入并存储至服务器的数据库中。
18、所述步骤s2)中，所述的数据传输模块的工作过程具体为：
19、首先，通过串口将室内温湿度采集模块采集的数据以数字信号的方式传输至物联网开发板中；
20、其次，物联网开发板接收并解析温湿度数据为可读的温湿度数据后，通过物联网开发板中嵌入的wifi(wireless fidelity)模块将温湿度数据依次封装、指定主题后发送至消息中间件中，此过程中使用的数据传输协议是mqtt(message queuing telemetrytransport)协议；
21、最后，服务器通过mqtt协议，订阅主题，接收消息中间件中的消息，处理后将数据存储至数据库中。
22、s3)空调预约：在预设的预约模块启动时刻启动空调预约模块，基于室内历史温湿度数据得到空调的启动时刻及启动温度，在启动时刻再次开启空调预约模块并将启动温度作为空调调节指令输出至空调控制模块，空调控制模块获取指令后实时开启空调并控制空调将温度设置为启动温度。
23、所述步骤3)中的空调预约模块具体为：
24、3.1)建立神经网络模型和定义损失函数与优化器。
25、3.2)进行数据预处理；从数据库中读取预设采集时间范围的起始时刻的历史温度并汇总为历史温度数据表作为数据集，对数据集进行预处理。
26、3.3)采用步骤3.2)中预处理后的数据集训练神经网络模型。
27、3.4)采用训练好的神经网络预测模型得到启动温度后，根据预设目标温度与启动温度之间的差值以及空调的制冷/制热效率，得到空调的启动时刻。
28、3.5)根据步骤3.4)中得到的启动时刻及启动温度设置定时任务：在启动时刻再次启动空调预约模块，将启动温度作为空调调节指令输出空调预约模块。
29、具体地，所述预处理为：将数据集中的离散特征(如星期和月份)进行独热编码，将连续特征(如温度)进行标准化处理。
30、s4)空调温度参数的实时控制：在采集时间范围内，以预设工作间隔启动控温模块，控温模块基于室内实时温湿度数据得到输出温度后，将输出温度作为空调调节指令输出至空调控制模块，空调控制模块获取指令后控制空调将温度实时设置为输出温度。
31、所述s4)中的控温模块采用基于模糊pid的温湿度控制算法对室内实时温湿度数据，即最新的室内温湿度数据进行实时处理后，得到输出温度。
32、所述的基于模糊pid的温湿度控制算法具体为：
33、ds1)将实时温湿度数据、目标温度、上一次的误差e_pre1以及上上次的误差e_pre2输入到控制算法中，按照如下公式处理实时温度数据和目标温度后，得到当前误差e和当前的误差变化率de：
34、e＝target-actual
35、de＝e-e_pre1
36、式中，target为当前日期设定的预设目标温度，actual为室内实时温度，即数据库中读取的当前最新室内温度数据，e为当前误差，e_pre1为上一次的误差值，用于计算误差变化率de。
37、ds2)依次设置语言变量、模糊子集后，将步骤ds1)中得到的当前误差e和误差变化率de的取值范围分别划分为若干模糊集合后，分别进行区间映射，按照如下公式得到当前误差映射值e1、误差变化率映射值de1：
38、e1＝ke×e
39、de1＝kde×de
40、式中，ke为当前误差的映射系数、kde为误差变化率的映射系数。
41、ds3)建立模糊规则库，并分别对当前误差映射值的隶属度e2、误差变化率映射值的隶属度de2和模糊规则库的三张模糊规则表依次经重心法、反映射处理本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于模糊PID的温湿度自适应空调调节系统，其特征在于包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于模糊PID的温湿度自适应空调调节系统，其特征在于：所述的服务器包括以下模块：
3.根据权利要求1所述的一种基于模糊PID的温湿度自适应空调调节系统，其特征在于：
4.一种根据权利要求1-3任一所述的温湿度自适应空调调节系统的基于模糊PID的温湿度自适应空调调节方法，其特征在于：
5.一种根据权利要求4所述的基于模糊PID的温湿度自适应空调调节方法，其特征在于：
6.一种根据权利要求4所述的基于模糊PID的温湿度自适应空调调节方法，其特征在于：
7.一种根据权利要求4所述的基于模糊PID的温湿度自适应空调调节方法，其特征在于：
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9.一种根据权利要求4所述的基于模糊PID的温湿度自适应空调调节方法，其特征在于：
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【技术特征摘要】
1.一种基于模糊pid的温湿度自适应空调调节系统，其特征在于包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于模糊pid的温湿度自适应空调调节系统，其特征在于：所述的服务器包括以下模块：
3.根据权利要求1所述的一种基于模糊pid的温湿度自适应空调调节系统，其特征在于：
4.一种根据权利要求1-3任一所述的温湿度自适应空调调节系统的基于模糊pid的温湿度自适应空调调节方法，其特征在于：
5.一种根据权利要求4所述的基于模糊pid的温湿度自适应空调调节方法...
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