[发明专利]一种室内环境自学习控制方法及系统

说明书

本发明属于室内环境控制技术领域，涉及一种室内环境自学习控制方法及系统，一种室内环境自学习控制方法，包括，S1，获取实时的自然环境参数，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，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。本申请根据自然环境参数、房屋固定参数自学习生成目标气流流向模型，避免了刻板的统一调节的方式。本申请根据目标气流流向模型自动生成传感器的安装推介位置，避免了传感器的冗余与无效安装。

技术领域

本发明属于室内环境控制技术领域，涉及室内环境自学习控制技术，具体涉及一种室内环境自学习控制方法及系统。

背景技术

家/房屋是人类改造室内气候的重要载体，为了适应自然气候的差异化、动态性，门窗是建筑实现气候分时、按需定制的核心部分，也是方案响应于动态环境实现家的气候定制的核心产品。气候是复杂的，气候的定制也是专业的，智能控制是将专业的控制智慧复制，将好的控制理念/方案/智慧推广的技术手段。但目前的智能家居及门窗等控制，几乎仅停留在电气控制/自动控制层面，即达到什么条件就触发某个控制器，在控制智慧的智能性（好的控制策略的复制）方面明显不足。具体表现在，当下的智能门窗（本质为自动控制门窗）仅仅打通了“远程/程序控制的控制通信链路”，简单结合了“物联网控制的响应”，对于如何控制能获得更好的室内环境，哪种室内环境更符合居住者需求等核心智慧层面缺乏控制依据及控制理论。

例如现有的家居控制系统对于不同的房屋相同检测参数发出相同的控制指令，根本没有考虑到不同房屋的地理位置、室内分布、不同用户的需求等对控制指令的影响，从而难以获得自适应的用户需求的室内微气候。

发明内容

为解决上述现有技术问题，本发明提供一种室内环境自学习控制方法及系统。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案是：

提供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。

优选的，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。

优选的，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。

优选的，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。

优选的，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。