【技术实现步骤摘要】
本文件涉及物联网控制，尤其涉及一种基于人工神经网络的物联网空调控制系统及方法。
技术介绍
1、随着现代暖通行业的不断发展，人们对能源节约和舒适性的需求增加，与此同时，人们对空调系统运维效率更加关注。传统空调系统，建筑物的能源管理和人员热舒适度检测控制都是通过自动与手动结合进行检测调节来实现的，这种运行方式效率不高，精度较低且整个系统缺少可视化界面，操作繁琐。此外，当空调系统发生故障时，需要维修人员花费大量精力排查。
技术实现思路
1、本说明书一个或多个实施例提供了一种基于人工神经网络的物联网空调控制系统，包括物联网数据采集模块、数据管理模块、人员热舒适采集模块、热舒适神经网络综合处理模块、多目标优化热舒适节能模块、神经网络故障诊断模块、热舒适可视化模块、revit与数据库接口模块和数据展示模块；
2、所述数据管理模块用于分类存储系统运行过程中的采集、中间计算、运行结果数据，分别与物联网数据采集模块、人员热舒适采集模块、神经网络故障诊断模块、热舒适神经网络综合处理模块、多目标优化热舒适节能模块连接，接收所述物联网数据采集模块和人员热舒适采集模块的数据，并向神经网络故障诊断模块、热舒适神经网络综合处理模块和多目标优化热舒适节能模块发送数据；
3、所述热舒适神经网络综合处理模块分别与所述人员热舒适采集模块和多目标优化热舒适节能模块连接，接收所述人员热舒适采集模块的数据，并向多目标优化热舒适节能模块发送数据；
4、所述revit与数据库接口模块分别与多目
5、进一步地，所述物联网数据采集模块，用于通过数据采集装置获取当前建筑区域内环境数据以及空调运行数据，并将其传输至系统主机，所述数据采集装置包括温湿度传感器、风速传感器、太阳辐射传感器和功率表。
6、进一步地，所述温湿度传感器设置在人员活动区域距地面一定高度处以及各个空调风机盘管风口处；所述功率表安装在各个空调风机盘管及空调主机的电源处；所述风速传感器安装在各个风机盘管处；所述温湿度传感器、风速传感器、太阳辐射传感器和功率表连接至plc，在plc处对采集的数据进行汇总后传输至系统主机。
7、进一步地，所述人员热舒适采集模块用于采集待控制房间内的热舒适数据，通过计算机视觉进行人体检测、跟踪，具体的：
8、通过热成像仪采集人员活动视频信息；
9、基于采集的视频信息，以opencv为平台，通过边缘检测算法检测人体轮廓，获取每个人体的边界框位置；
10、通过光流法将相邻帧的图像进行比较，获得人体运动信息；
11、根据跟踪到的人体的边界框位置和人体运动信息，对人体的活动水平进行判定，输入数据管理模块。
12、进一步地，所述热舒适神经网络综合处理模块用于：对所述物联网数据采集模块采集的数据与所述人员热舒适模块采集的数据进行综合处理，建立神经网络预测模型，进行热舒适度预测，根据神经网络模型预测热舒适优先时的出风口温度和风速。
13、进一步地，所述多目标优化热舒适节能模块用于根据训练的节能优先模型输出节能优先的调控策略，包括出风口温度和风速；将节能优先的出风口温度和风速与热舒适优先的出风口温度和风速结合，输出拟合度最高的出风口温度和风速，作为最终调控意见。
14、进一步地，所述神经网络故障诊断模块具体用于：基于通过所述物联网数据采集模块采集的数据训练得到的多种故障模型，根据物联网数据采集模块实时采集的空调运行数据，识别故障类型，输出故障诊断信息。
15、进一步地，所述热舒适可视化模块用于：基于预设判定规则将revit与数据库接口模块中提取到的热舒适数据转化为图像，并于revit模型中进行对应的位置展示。
16、进一步地，所述数据展示模块具体用于：通过revit与数据库接口模块获取所述热舒适数据、最终调控意见和故障诊断信息，并进行数据展示。
17、本说明书一个或多个实施例提供了一种基于人工神经网络的物联网空调控制方法，包括：
18、s1.获取当前建筑区域内环境数据以及空调运行数据，建立节能优化神经网络风口温度、风速预测模型，输出节能优先调控策略；
19、s2.获取热成像数据，通过计算机视觉采集人员热舒适信息，结合当前建筑区域内环境数据以及空调运行数据建立神经网络模型预测热舒适度，并通过采集的热舒适信息对模型进行修正，建立热舒适优化神经网络风口温度、风速预测模型，输出热舒适优先调控策略；
20、s3.基于所述节能优先调控策略和热舒适优先调控策略，通过多目标优化算法计算节能和热舒适拟合度最高的风口温度和风速，输出最终调控意见，并进行数据展示；
21、s4.基于神经网络训练故障识别模型，根据当前建筑区域内环境数据以及空调运行数据识别故障类型，并进行数据展示。
22、采用本专利技术实施例，利用神经网络技术、计算机视觉技术对热舒适性进行实时监测和分析，根据人员的需求、节能要求以及环境条件，智能地调节室内温度、湿度，提供更舒适的室内环境；利用多目标优化算法，将节能优先、热舒适优先的两种调控策略进行优化，在满足热舒适的条件下，做到尽可能的节能；使用bp神经网络，实时监测和分析空调设备的运行状态，并预测潜在故障，并在可视化界面上显示故障信息，提高故障诊断的准确性和效率，能够及时采取修复措施，降低了设备维修成本和停机时间；使用bim技术使得各种建筑元素和系统可以以三维模型的形式进行建模，将热舒适性、能源消耗和故障信息以可视化的方式呈现，能够直观地了解建筑的运行情况，及时做出相应的调整。
23、上述说明仅是本专利技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本专利技术的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本专利技术的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本专利技术的具体实施方式。
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1.一种基于人工神经网络的物联网空调控制系统，其特征在于，包括物联网数据采集模块、数据管理模块、人员热舒适采集模块、热舒适神经网络综合处理模块、多目标优化热舒适节能模块、神经网络故障诊断模块、热舒适可视化模块、revit与数据库接口模块和数据展示模块；
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述物联网数据采集模块，用于通过数据采集装置获取当前建筑区域内环境数据以及空调运行数据，并将其传输至系统主机，所述数据采集装置包括温湿度传感器、风速传感器、太阳辐射传感器和功率表。
3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述温湿度传感器设置在人员活动区域距地面一定高度处以及各个空调风机盘管风口处；所述功率表安装在各个空调风机盘管及空调主机的电源处；所述风速传感器安装在各个风机盘管处；所述温湿度传感器、风速传感器、太阳辐射传感器和功率表连接至PLC，在PLC处对采集的数据进行汇总后传输至系统主机。
4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述人员热舒适采集模块用于采集待控制房间内的热舒适数据，通过计算机视觉进行人体检测、跟踪，具体的：
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6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述多目标优化热舒适节能模块用于根据训练的节能优先模型输出节能优先的调控策略，包括出风口温度和风速；将节能优先的出风口温度和风速与热舒适优先的出风口温度和风速结合，输出拟合度最高的出风口温度和风速，作为最终调控意见。
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述神经网络故障诊断模块具体用于：基于通过所述物联网数据采集模块采集的数据训练得到的多种故障模型，根据物联网数据采集模块实时采集的空调运行数据，识别故障类型，输出故障诊断信息。
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述热舒适可视化模块用于：基于预设判定规则将revit与数据库接口模块中提取到的热舒适数据转化为图像，并于revit模型中进行对应的位置展示。
9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述数据展示模块具体用于：通过revit与数据库接口模块获取所述热舒适数据、最终调控意见和故障诊断信息，并进行数据展示。
10.一种基于人工神经网络的物联网空调控制方法，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于人工神经网络的物联网空调控制系统，其特征在于，包括物联网数据采集模块、数据管理模块、人员热舒适采集模块、热舒适神经网络综合处理模块、多目标优化热舒适节能模块、神经网络故障诊断模块、热舒适可视化模块、revit与数据库接口模块和数据展示模块；
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述物联网数据采集模块，用于通过数据采集装置获取当前建筑区域内环境数据以及空调运行数据，并将其传输至系统主机，所述数据采集装置包括温湿度传感器、风速传感器、太阳辐射传感器和功率表。
3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述温湿度传感器设置在人员活动区域距地面一定高度处以及各个空调风机盘管风口处；所述功率表安装在各个空调风机盘管及空调主机的电源处；所述风速传感器安装在各个风机盘管处；所述温湿度传感器、风速传感器、太阳辐射传感器和功率表连接至plc，在plc处对采集的数据进行汇总后传输至系统主机。
4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述人员热舒适采集模块用于采集待控制房间内的热舒适数据，通过计算机视觉进行人体检测、跟踪，具体的：
5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述热舒适神经网络综合处理模块用于：对所述物联网数据采集模块采集的...
【专利技术属性】
技术研发人员：贺思宁，刘吉营，宋洋，王金，朱磊，苗育菲，
申请(专利权)人：中认国证北京评价技术服务有限公司，
类型：发明
国别省市：
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