[发明专利]一种室内环境自学习控制方法及系统

权利要求书

1.一种室内环境自学习控制方法，其特征在于，包括，

S1，获取实时的自然环境参数，所述实时的自然环境参数包括目标房屋的地理位置、朝向、气候，根据实时的自然环境参数计算得到房屋表面受到环境气压和/或气流的第一参数；

S2，获取房屋固定参数，所述房屋固定参数包括目标房屋的户型、门窗位置、门窗类型，根据房屋固定参数计算生成目标房屋的气流通道模型；

S3，根据实时得到第一参数与气流通道模型生成室内目标气流流向模型以及对应的控制参数，所述控制参数用于控制门窗的开合参数。

2.根据权利要求1所述的一种室内环境自学习控制方法，其特征在于，

S2中，根据气流通道模型生成传感器位置参数，根据位置参数安装传感器，将传感器检测的数据反馈给控制系统；

S3中，通过传感器获取房屋动态参数，根据得到的第一参数、房屋动态参数、气流通道模型生成目标气流流向模型以及对应的控制参数。

3.根据权利要求2所述的一种室内环境自学习控制方法，其特征在于，

S3中，控制系统对控制参数进行优化得到优化控制参数，所述优化控制参数对同一控制结果的控制参数进行合并。

4.根据权利要求3所述的一种室内环境自学习控制方法，其特征在于，S2中，

S21，预设简化房屋模型，所述简化房屋模型具有墙体数量、各墙体方向、各墙体上门和窗的位置；

S22，以简化房屋模型已经存在的墙体为参考，根据房屋固定参数向简化房屋模型增加墙体完成房屋建模生成目标房屋模型。

5.根据权利要求4所述的一种室内环境自学习控制方法，其特征在于，

控制系统具有动态修正模式，在动态修正模式下，枚举调节控制参数，以目标气流流向模型为评价参数，通过传感器反馈的结果获得达标的新控制参数；

若新控制参数与原控制参数的差异值大于第一阈值，将新控制参数与对应的目标气流流向模型更新到系统中存储，后续控制时，根据目标气流流向模型直接调用新控制参数。

6.一种室内环境自学习控制系统，应用于权利要求1-5之任一所述的一种室内环境自学习控制方法，其特征在于，包括，

处理模块、采集模块、存储模块与控制器；

其中，所述采集模块包括第一采集单元与第二采集单元，第一采集单元用于采集自然环境参数，第二采集单元用于采集房屋固定参数；

其中，所述处理模块包括第一建模单元、第二建模单元、第一计算单元、第二计算单元与生成控制参数单元，第一采集单元采集自然环境参数并将其传输给第一建模单元，第一建模单元生成气流边界模型，第一计算单元根据气流边界模型与实时的自然环境参数计算出房屋表面受到环境气压和/或气流的第一参数，第二采集单元采集房屋固定参数并将其传输给第二建模单元，第二建模单元生成房屋模型，第二计算单元根据房屋模型生成气流通道模型，生成控制参数单元根据第一参数与气流通道模型生成室内目标气流流向模型以及对应的控制参数；

其中，所述存储模块包括第一存储单元，第一存储单元用于存储气流边界模型；

其中，所述控制器与处理模块连接，控制器接收到控制参数可改变门窗的开合参数。

7.根据权利要求6所述的一种室内环境自学习控制系统，其特征在于，

处理模块具有安装位置生成单元、第三计算单元，所述安装位置生成单元根据气流通道模型生成传感器的位置参数；

采集模块具有第三采集单元，第三采集单元用于采集室内配置的传感器的参数，第三计算单元根据传感器采集的参数与位置参数计算生成第二参数，生成控制参数单元根据第一参数、第二参数与气流通道模型生成室内目标气流流向模型以及对应的控制参数；

存储模块包括第二存储单元，第二存储单元用于存储目标气流流向模型以及对应的控制参数。

8.根据权利要求7所述的一种室内环境自学习控制系统，其特征在于，

处理模块具有控制参数优化单元，所述控制参数优化单元对生成的控制参数进行优化计算得到优化控制参数，所述优化控制参数对同一控制结果的控制参数进行合并。