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基于多传感数据的多通道风速分区控制系统及方法

更新时间:2024-11-01
基于多传感数据的多通道风速分区控制系统及方法 专利申请类型:发明专利;
地区:山东-德州;
源自:德州高价值专利检索信息库;

专利名称:基于多传感数据的多通道风速分区控制系统及方法

专利类型:发明专利

专利申请号:CN202410239090.3

专利申请(专利权)人:德州隆达空调设备集团有限公司
权利人地址:山东省德州市武城县鲁权屯镇腾鲁大街北侧

专利发明(设计)人:纪洪江,刘建勇,左金,牛文东

专利摘要:本发明提供了一种基于多传感数据的多通道风速分区控制系统及方法,系统包含:区域划分子系统、传感器布设子系统及风速控制子系统。方法包含:通过设备参数计算得到风机产生气流的目标区域,根据目标区域对出风口安装空间进行聚类,得到多个与目标区域对应的子区域;根据数据集合中的各个子区域的位置信息,布设传感器;温度传感器、湿度传感器及空气质量传感器将采集的数据传输至风速控制子系统;对接收到的数据进行处理及分析,根据数据分析结果,将整个出风口安装空间划分成不同的风速分区;根据分区划分的结果,控制相应区域的风阀,实现对每个分区的风速控制。本发明可以提供个性化的舒适气流环境,实现最优化的风速控制。

主权利要求:
1.一种基于多传感数据的多通道风速分区控制系统,其特征在于,包含:
区域划分子系统,负责获取风机的设备参数,通过设备参数计算得到风机产生气流的目标区域,根据目标区域对出风口安装空间进行聚类,得到多个与目标区域对应的子区域;
同时得到每个子区域的位置信息,将位置信息汇总得到数据集合;
传感器布设子系统,负责根据数据集合中的各个子区域的位置信息,布设至少一个温度传感器、至少一个湿度传感器及至少一个空气质量传感器;温度传感器、湿度传感器及空气质量传感器将采集的数据传输至风速控制子系统;
风速控制子系统,负责对接收到的数据进行处理及分析,根据数据分析结果,将整个出风口安装空间划分成不同的风速分区;根据分区划分的结果,控制相应区域的风阀,实现对每个分区的风速控制;
区域划分子系统,包含:
参数筛选模块,负责从设备参数筛选得到当前风机的额定功率,根据风机的额定功率,确定风机在不同工作状态下的功率输出;通过风速传感器测量风机所处位置的实际风速;
通过风向传感器确定风机所处位置的风向;
风场模拟模块,负责根据设备参数的目标信息生成参数批量配置命令,根据参数批量配置命令得到目标信息;根据风机的目标信息,计算风场;
聚类分析模块,负责对出风口安装空间进行聚类分析,将出风口安装空间划分为多个簇,对每个聚类结果进行簇标记;根据簇标记的结果,确定每个子区域的位置和范围,每个子区域对应一个簇,表示与目标区域相似的出风口安装空间;
传感器布设子系统,包含:
权重信息计算模块,负责得到位置信息,根据位置信息计算得到当前子区域的中心,中心距离出风口安装空间最近的墙壁或天花板的位置;获取出风口安装空间的风机安装布局信息;
信息关联模块,负责根据布局信息,建立出风口安装空间的节点网络;在节点网络中标识目标场景中的位置点,并将位置点的权重信息与节点进行关联;根据节点网络和位置点的权重信息,获取出风口安装空间的导向标识布设信息;
布设点获取模块,负责针对每个风机安装位置点计算各导向标识的备选点指向位置点的距离与位置点的权重信息的乘积;选择最小乘积结果对应的导向标识的备选点作为指向该位置点的距离最小的导向标识布设点,即温度传感器、湿度传感器及空气质量传感器的布设点;
风速控制子系统,包含:
模型构建模块,负责接收采集的温度、湿度及空气质量数据,根据数据提取出当前子区域的风速需求,得到风机的额定功率、风速最大值及风向,根据风机的额定功率、风速最大值及风向构建风速模型X;
模式识别模块,负责将风速模型X与风机内预置的速度模型D进行模式识别,不同控制模式对应不同的速度模型公式;
结果发送模块,负责将得出的风速模型的结果发送对应的风机,根据分区划分的结果,控制相应区域的风阀,实现对每个分区的风速控制。
2.如权利要求1所述的基于多传感数据的多通道风速分区控制系统,其特征在于,风场模拟模块通过参数批量配置命令发送给至少一个待配置设备,以供至少一个待配置设备根据参数批量配置命令将设备参数的当前信息调整为目标信息。
3.如权利要求1所述的基于多传感数据的多通道风速分区控制系统,其特征在于,模型构建模块,包含:控制条件计算子模块,负责接收采集的数据,根据数据分析得到具体的温度、湿度及空气质量数据,根据分析结果得到风机所需的风速及风向;由风速及风向计算出风机的控制条件;
风速需求计算子模块,负责接收并动态组合具体的温度、湿度及空气质量数据,以及控制条件,得到当前子区域的风速需求;
风速模式调整子模块,负责对风速需求进行数据搜寻,得到风机的额定功率、风速最大值及风向,采用模糊匹配算法对风速最大值及风向与风机的信息进行匹配,并得到匹配结果。
4.如权利要求3所述的基于多传感数据的多通道风速分区控制系统,其特征在于,风速模式调整子模块在匹配结果表明信息均不匹配时,则将风速调整至强劲风模式,以满足风速需求。
5.如权利要求1所述的基于多传感数据的多通道风速分区控制系统,其特征在于,模式识别模块,包含:更新请求子模块,负责响应于接收到的风机内预置的速度模型D的更新请求,对更新请求进行解析,得到风机内预置的速度模型D的更新文件;模型更新文件包含基本配置文件和模型算法文件;
类型判断子模块,负责判断速度模型D模型更新文件中模型算法文件的算法类型是否与更新前速度模型D模型一致;一致时,根据模型更新文件以及模型更新文件对应的共享数据库中更新前的速度模型D模型,确定模型更新文件对应的更新后的模型;
日志更新子模块,负责获取速度模型D模型更新日志,对速度模型D模型更新日志进行分析,生成分析结果,以及向用户返回分析结果。
6.如权利要求1所述的基于多传感数据的多通道风速分区控制系统,其特征在于,结果发送模块,包含:参数对比子模块,负责实时监测每个子区域的环境参数,包含温度、湿度及空气质量;
确定每个环境参数的设定范围;将实时监测到的环境参数与设定范围进行比较;如果某个分区的环境参数超出了设定的范围,将触发相应的调整措施;
调整策略子模块,负责根据超出范围的环境参数,自动调整相应子区域的风速;调整策略包含增大或减小风机的风速、调整风向及改变风机运行模式;
调整反馈子模块,负责实时监控每个分区的风速情况,并向管理员提供相应的反馈;持续监测每个分区的环境参数和风速情况,并根据需要进行持续的调整;不断评估环境参数的变化和调整效果。
7.一种基于多传感数据的多通道风速分区控制方法,其特征在于,包含以下步骤:获取风机的设备参数,通过设备参数计算得到风机产生气流的目标区域,根据目标区域对出风口安装空间进行聚类,得到多个与目标区域对应的子区域;同时得到每个子区域的位置信息,即风机对应的目标单元区域的位置信息,将位置信息汇总得到数据集合;
根据数据集合中的各个子区域的位置信息,布设至少一个温度传感器、至少一个湿度传感器及至少一个空气质量传感器;温度传感器、湿度传感器及空气质量传感器将采集的数据传输至风速控制子系统;
对接收到的数据进行处理及分析,根据数据分析结果,将整个出风口安装空间划分成不同的风速分区;根据分区划分的结果,控制相应区域的风阀,实现对每个分区的风速控制;
根据目标区域对出风口安装空间进行聚类的过程,包含以下步骤:
从设备参数筛选得到当前风机的额定功率,根据风机的额定功率,确定风机在不同工作状态下的功率输出;通过风速传感器测量风机所处位置的实际风速;通过风向传感器确定风机所处位置的风向;
根据设备参数的目标信息生成参数批量配置命令,通过参数批量配置命令发送给至少一个待配置设备,以供至少一个待配置设备根据参数批量配置命令将设备参数的当前信息调整为目标信息;根据风机的目标信息,目标信息为额定功率、风速及风向,使用风场模拟软件计算风场;风场表示风机产生的气流到达的区域;
对出风口安装空间进行聚类分析,将出风口安装空间划分为多个簇,对每个聚类结果进行簇标记;根据簇标记的结果,确定每个子区域的位置和范围,每个子区域对应一个簇,表示与目标区域相似的出风口安装空间;
温度传感器、湿度传感器及空气质量传感器布设点获取过程,包含以下步骤:
得到位置信息,根据位置信息计算得到当前子区域的中心,中心距离出风口安装空间最近的墙壁或天花板的位置,即为风机出风口的安装位置;获取出风口安装空间的风机安装布局信息,包括安装位置的位置信息和权重信息;位置信息是指出风口安装空间中相关建筑或设施的位置坐标,而权重信息是指每个位置坐标对应的重要度;
根据布局信息,建立出风口安装空间的节点网络;在节点网络中标识目标场景中的位置点,并将位置点的权重信息与节点进行关联;根据节点网络和位置点的权重信息,获取出风口安装空间的导向标识布设信息;关联导向标识布设信息和位置点的权重信息:根据导向标识布设信息和位置点的权重信息,建立导向标识布设信息与位置点权重信息之间的关联;
根据节点网络、位置点的权重信息、导向标识的服务距离以及位置点的权重值,针对每个风机安装位置点计算各导向标识的备选点指向位置点的距离与位置点的权重信息的乘积;选择最小乘积结果对应的导向标识的备选点作为指向该位置点的距离最小的导向标识布设点,即温度传感器、湿度传感器及空气质量传感器的布设点;
实现对每个分区的风速控制的过程,包含以下步骤:
接收采集的温度、湿度及空气质量数据,根据数据提取出当前子区域的风速需求,得到风机的额定功率、风速最大值及风向,根据风机的额定功率、风速最大值及风向构建风速模型X;
将风速模型X与风机内预置的速度模型D进行模式识别,不同控制模式对应不同的速度模型公式;
将得出的风速模型的结果发送对应的风机,根据分区划分的结果,控制相应区域的风阀,实现对每个分区的风速控制。 说明书 : 基于多传感数据的多通道风速分区控制系统及方法技术领域[0001] 本发明涉及风速控制技术领域,特别涉及一种基于多传感数据的多通道风速分区控制系统及方法。背景技术[0002] 在大型公共场所及办公室中,大型公共场所和办公室都是人们生活和工作中常见的场所,对于这些场所的空气质量、温度、湿度、噪音等因素的控制和管理,以及提供个性化和舒适的环境是非常重要的。大型公共场所及办公室的通风大部分使用风机实现空气的交换,或者实现制冷及制热,一般情况下,风机的出风口设置在一个固定的位置,一旦固定后基本不会改变,导致出风口的范围有限,也不能实现区域内的不同位置的风度控制,导致区域内的制冷或制热的效果较差。[0003] 现有技术一,申请号:201710418389.5公开了一种分区控制风速的空调及控制方法,可以使在不同送风分区实现调节不同送风强度,以对室内送风时达到不同角度送风距离不同。该空调包括:转动壳,转动壳上设有出风口,且转动壳连接有用于驱动转动壳在送风范围内旋转的驱动器;送风组件,包括风机和用于驱动风机的风机电机;触控面板,驱动器和风机电机均与触控面板连接,触控面板用于根据接收到的送风强度调节指令和送风分区选择指令,建立送风分区和送风强度的对应关系;以及根据对应关系控制驱动器和风机电机运行,以使转动壳转动至送风分区内时,风机按照送风分区对应的送风强度送风;其中,送风分区位于送风范围内。虽然能够用于空调的运行控制;但是依然不能解决实现区域的送风控制,导致整体区域内的送风不均匀,而且增加了能耗。[0004] 现有技术二,申请号:201410298969.1公开了一种空调及其风速控制方法和装置,风速控制方法包括以下步骤:实时检测空调内经过蒸发器的风速;判断风速是否在与风机当前档位相对应的预设风速范围内;当风速不在与风机当前档位相对应的预设风速范围内时,调整风机转速并返回执行实时检测空调内经过蒸发器的风速的步骤,直至使风速处于与风机当前档位相对应的预设风速范围内。虽然根据检测到的空调内的风速,对风机的转速进行控制,使风速达到预设范围内,避免了在不同工程和项目中当所接的风管长度不同时,导致内机系统内风速偏差大而影响性能的问题,同时回避了通过脉冲检测交流风机导致的转速偏差大的问题,提高了空调器系统的稳定性以及舒适性;但是无法实现对整体区域的温度、湿度及空气质量等参数的检测,导致风速的不能个性化且有针对性地进行调整。[0005] 现有技术三,申请号:201611122780.2公开了一种空调器及其风速控制方法,包括以下步骤:获取人体的体表温度值,并确定体表温度值所处的范围区间;根据确定的范围区间,选择对应的风速模型;根据对应的风速模型控制空调器的风速。虽然可以避免用户设置空调器调节参数后带来的过冷或过热现象,以提高用户体验;但是无法实现区域内地针对性调整模式,无法适用于大型公共场所或办公室地环境。[0006] 目前现有技术一、现有技术二及现有技术三存在现有风机的出风口不能实现区域内的不同位置的风度控制,导致区域内的制冷或制热的效果较差的问题,因而,本发明提供一种基于多传感数据的多通道风速分区控制系统及方法,基于数字化风机控制,实现将风速分成多个区域进行独立控制,提供个性化的舒适气流环境,适用于大型公共场所或办公室。发明内容[0007] 为了解决上述技术问题,本发明提供了一种基于多传感数据的多通道风速分区控制系统,包含:[0008] 区域划分子系统,负责获取风机的设备参数,通过设备参数计算得到风机产生气流的目标区域,根据目标区域对出风口安装空间进行聚类,得到多个与目标区域对应的子区域;同时得到每个子区域的位置信息,将位置信息汇总得到数据集合;[0009] 传感器布设子系统,负责根据数据集合中的各个子区域的位置信息,布设至少一个温度传感器、至少一个湿度传感器及至少一个空气质量传感器;温度传感器、湿度传感器及空气质量传感器将采集的数据传输至风速控制子系统;[0010] 风速控制子系统,负责对接收到的数据进行处理及分析,根据数据分析结果,将整个出风口安装空间划分成不同的风速分区;根据分区划分的结果,控制相应区域的风阀,实现对每个分区的风速控制。[0011] 可选的,区域划分子系统,包含:[0012] 参数筛选模块,负责从设备参数筛选得到当前风机的额定功率,根据风机的额定功率,确定风机在不同工作状态下的功率输出;通过风速传感器测量风机所处位置的实际风速;通过风向传感器确定风机所处位置的风向;[0013] 风场模拟模块,负责根据设备参数的目标信息生成参数批量配置命令,根据参数批量配置命令得到目标信息;根据风机的目标信息,计算风场;[0014] 聚类分析模块,负责对出风口安装空间进行聚类分析,将出风口安装空间划分为多个簇,对每个聚类结果进行簇标记;根据簇标记的结果,确定每个子区域的位置和范围,每个子区域对应一个簇,表示与目标区域相似的出风口安装空间。[0015] 可选的,风场模拟模块通过参数批量配置命令发送给至少一个待配置设备,以供至少一个待配置设备根据参数批量配置命令将设备参数的当前信息调整为目标信息。[0016] 可选的,传感器布设子系统,包含:[0017] 权重信息计算模块,负责得到位置信息,根据位置信息计算得到当前子区域的中心,中心距离出风口安装空间最近的墙壁或天花板的位置;获取出风口安装空间的风机安装布局信息;[0018] 信息关联模块,负责根据布局信息,建立出风口安装空间的节点网络;在节点网络中标识目标场景中的位置点,并将位置点的权重信息与节点进行关联;根据节点网络和位置点的权重信息,获取出风口安装空间的导向标识布设信息;[0019] 布设点获取模块,负责针对每个风机安装位置点计算各导向标识的备选点指向位置点的距离与位置点的权重信息的乘积;选择最小乘积结果即温度传感器、湿度传感器及空气质量传感器的布设点。[0020] 可选的,风速控制子系统,包含:[0021] 模型构建模块,负责接收采集的温度、湿度及空气质量数据,根据数据提取出当前子区域的风速需求,得到风机的额定功率、风速最大值及风向,根据风机的额定功率、风速最大值及风向构建风速模型X;[0022] 模式识别模块,负责将风速模型X与风机内预置的速度模型D进行模式识别,不同控制模式对应不同的速度模型公式;[0023] 结果发送模块,负责将得出的风速模型的结果发送对应的风机,根据分区划分的结果,控制相应区域的风阀,实现对每个分区的风速控制。[0024] 可选的,模型构建模块,包含:[0025] 控制条件计算子模块,负责接收采集的数据,根据数据分析得到具体的温度、湿度及空气质量数据,根据分析结果得到风机所需的风速及风向;由风速及风向计算出风机的控制条件;[0026] 风速需求计算子模块,负责接收并动态组合具体的温度、湿度及空气质量数据,以及控制条件,得到当前子区域的风速需求;[0027] 风速模式调整子模块,负责对风速需求进行数据搜寻,得到风机的额定功率、风速最大值及风向,采用模糊匹配算法对风速最大值及风向与风机的信息进行匹配,并得到匹配结果。[0028] 可选的,风速模式调整子模块在匹配结果表明信息均不匹配时,则将风速调整至强劲风模式,以满足风速需求。[0029] 可选的,模式识别模块,包含:[0030] 更新请求子模块,负责响应于接收到的风机内预置的速度模型D的更新请求,对更新请求进行解析,得到风机内预置的速度模型D的更新文件;模型更新文件包含基本配置文件和模型算法文件;[0031] 类型判断子模块,负责判断速度模型D模型更新文件中模型算法文件的算法类型是否与更新前速度模型D模型一致;一致时,根据模型更新文件以及模型更新文件对应的共享数据库中更新前的速度模型D模型,确定模型更新文件对应的更新后的模型;[0032] 日志更新子模块,负责获取速度模型D模型更新日志,对速度模型D模型更新日志进行分析,生成分析结果,以及向用户返回分析结果。[0033] 可选的,结果发送模块,包含:[0034] 参数对比子模块,负责实时监测每个子区域的环境参数,包含温度、湿度及空气质量;确定每个环境参数的设定范围;将实时监测到的环境参数与设定范围进行比较;如果某个分区的环境参数超出了设定的范围,将触发相应的调整措施;[0035] 调整策略子模块,负责根据超出范围的环境参数,自动调整相应子区域的风速;调整策略包含增大或减小风机的风速、调整风向及改变风机运行模式;[0036] 调整反馈子模块,负责实时监控每个分区的风速情况,并向管理员提供相应的反馈;持续监测每个分区的环境参数和风速情况,并根据需要进行持续的调整;不断评估环境参数的变化和调整效果。[0037] 本发明提供的一种基于多传感数据的多通道风速分区控制方法,包含以下步骤:[0038] 获取风机的设备参数,通过设备参数计算得到风机产生气流的目标区域,根据目标区域对出风口安装空间进行聚类,得到多个与目标区域对应的子区域;同时得到每个子区域的位置信息,即风机对应的目标单元区域的位置信息,将位置信息汇总得到数据集合;[0039] 根据数据集合中的各个子区域的位置信息,布设至少一个温度传感器、至少一个湿度传感器及至少一个空气质量传感器;温度传感器、湿度传感器及空气质量传感器将采集的数据传输至风速控制子系统;[0040] 对接收到的数据进行处理及分析,根据数据分析结果,将整个出风口安装空间划分成不同的风速分区;根据分区划分的结果,控制相应区域的风阀,实现对每个分区的风速控制。[0041] 本发明提供个性化的舒适气流环境:通过将出风口安装空间划分为多个子区域,并根据目标区域对风机进行聚类,可以将风速分成多个区域进行独立控制;可以根据每个子区域的需求和要求,调整相应区域的风速,提供个性化的舒适气流环境。最优化风速控制:通过传感器的布设和数据采集,可以实时获取每个子区域的温度、湿度和空气质量等参数;根据这些数据进行处理和分析,可以将整个出风口安装空间划分成不同的风速分区,以实现最优化的风速控制;可以提高整体的舒适度和效果。节能和环保:通过对风速进行区域划分和独立控制,可以在不需要高风速的区域降低风机功率,实现能耗的节约;同时,通过对空气质量的监测和控制,可以提高空气质量,并减少对室外环境的负面影响。数据驱动的决策:通过传感器的数据采集和分析,可以获得对出风口安装空间的详细信息,包括温度、湿度、空气质量等;这些数据可以用于监测和分析,为决策提供依据。例如,根据空气质量数据,可以及时采取措施改善室内环境。[0042] 本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述,并且,部分地从说明书中变得显而易见,或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。[0043] 下面通过附图和实施例,对本发明的技术方案做进一步的详细描述。附图说明[0044] 附图用来提供对本发明的进一步理解,并且构成说明书的一部分,与本发明的实施例一起用于解释本发明,并不构成对本发明的限制。在附图中:[0045] 图1为本发明实施例1中基于多传感数据的多通道风速分区控制系统框图;[0046] 图2为本发明实施例2中区域划分子系统框图;[0047] 图3为本发明实施例3中聚类分析模块框图;[0048] 图4为本发明实施例4中传感器布设子系统框图;[0049] 图5为本发明实施例5中风速控制子系统框图;[0050] 图6为本发明实施例6中模型构建模块框图;[0051] 图7为本发明实施例7中模式识别模块框图;[0052] 图8为本发明实施例8中结果发送模块框图;[0053] 图9为本发明实施例9中基于多传感数据的多通道风速分区控制方法流程图;[0054] 图10为本发明实施例10中根据目标区域对出风口安装空间进行聚类的过程图;[0055] 图11为本发明实施例11中温度传感器、湿度传感器及空气质量传感器布设点获取过程图;[0056] 图12为本发明实施例12中实现对每个分区的风速控制的过程图。具体实施方式[0057] 以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明,应当理解,此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明,并不用于限定本发明。[0058] 在本申请实施例使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的,而非旨在限制本申请实施例。在本申请实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包含多数形式,除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解,本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。[0059] 下面的描述涉及附图时,除非另有表示,不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反,它们仅是如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。在本申请的描述中,需要理解的是,术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区别类似的对象,而不必用于描述特定的顺序或先后次序,也不能理解为指示或暗示相对重要性。对于本领域的普通技术人员而言,可以根据具体情况理解上述术语在本申请中的具体含义。[0060] 实施例1:如图1所示,本发明实施例提供了一种基于多传感数据的多通道风速分区控制系统,包含:[0061] 区域划分子系统,负责获取风机的设备参数,通过设备参数计算得到风机产生气流的目标区域,根据目标区域对出风口安装空间进行聚类,得到多个与目标区域对应的子区域;同时得到每个子区域的位置信息,即风机对应的目标单元区域的位置信息,将位置信息汇总得到数据集合;[0062] 传感器布设子系统,负责根据数据集合中的各个子区域的位置信息,布设至少一个温度传感器、至少一个湿度传感器及至少一个空气质量传感器等;温度传感器、湿度传感器及空气质量传感器将采集的数据传输至风速控制子系统;[0063] 风速控制子系统,负责对接收到的数据进行处理及分析,根据数据分析结果,将整个出风口安装空间划分成不同的风速分区;根据分区划分的结果,控制相应区域的风阀,实现对每个分区的风速控制。[0064] 上述技术方案的工作原理和有益效果为:本实施例的区域划分子系统获取风机的设备参数,通过设备参数计算得到风机产生气流的目标区域,根据目标区域对出风口安装空间进行聚类,得到多个与目标区域对应的子区域;同时得到每个子区域的位置信息,即风机对应的目标单元区域的位置信息,将位置信息汇总得到数据集合;传感器布设子系统根据数据集合中的各个子区域的位置信息,布设至少一个温度传感器、至少一个湿度传感器及至少一个空气质量传感器等;温度传感器、湿度传感器及空气质量传感器将采集的数据传输至风速控制子系统;风速控制子系统对接收到的数据进行处理及分析,根据数据分析结果,将整个出风口安装空间划分成不同的风速分区;根据分区划分的结果,控制相应区域的风阀,实现对每个分区的风速控制。上述方案通过将出风口安装空间进行区域划分,并利用传感器进行数据采集和分析,实现对每个区域的风速控制。本实施例的意义包括以下几点:提供个性化的舒适气流环境:通过将出风口安装空间划分为多个子区域,并根据目标区域对风机进行聚类,可以将风速分成多个区域进行独立控制;可以根据每个子区域的需求和要求,调整相应区域的风速,提供个性化的舒适气流环境。最优化风速控制:通过传感器的布设和数据采集,可以实时获取每个子区域的温度、湿度和空气质量等参数;根据这些数据进行处理和分析,可以将整个出风口安装空间划分成不同的风速分区,以实现最优化的风速控制;可以提高整体的舒适度和效果。节能和环保:通过对风速进行区域划分和独立控制,可以在不需要高风速的区域降低风机功率,实现能耗的节约;同时,通过对空气质量的监测和控制,可以提高空气质量,并减少对室外环境的负面影响。数据驱动的决策:通过传感器的数据采集和分析,可以获得对出风口安装空间的详细信息,包括温度、湿度、空气质量等;这些数据可以用于监测和分析,为决策提供依据。例如,根据空气质量数据,可以及时采取措施改善室内环境。[0065] 综上所述,本实施例通过区域划分、传感器布设和风速控制等步骤,可以提供个性化的舒适气流环境,实现最优化的风速控制,节能环保,并通过数据驱动的决策提供更好的室内环境质量和舒适度。[0066] 实施例2:如图2所示,在实施例1的基础上,本发明实施例提供的区域划分子系统,包含:[0067] 参数筛选模块,负责从设备参数筛选得到当前风机的额定功率,根据风机的额定功率,确定风机在不同工作状态下的功率输出;通过风速传感器测量风机所处位置的实际风速;通过风向传感器确定风机所处位置的风向;[0068] 风场模拟模块,负责根据设备参数的目标信息生成参数批量配置命令,通过参数批量配置命令发送给至少一个待配置设备,以供至少一个待配置设备根据参数批量配置命令将设备参数的当前信息调整为目标信息;根据风机的目标信息,目标信息为额定功率、风速及风向,使用风场模拟软件(OpenFOAM)计算风场;风场表示风机产生的气流可以到达的区域;[0069] 聚类分析模块,负责对出风口安装空间进行聚类分析,将出风口安装空间划分为多个簇,对每个聚类结果进行簇标记;根据簇标记的结果,确定每个子区域的位置和范围,每个子区域对应一个簇,表示与目标区域相似的出风口安装空间。[0070] 上述技术方案的工作原理和有益效果为:本实施例的参数筛选模块从设备参数筛选得到当前风机的额定功率,根据风机的额定功率,确定风机在不同工作状态下的功率输出;通过风速传感器测量风机所处位置的实际风速;通过风向传感器确定风机所处位置的风向;风场模拟模块根据设备参数的目标信息生成参数批量配置命令,通过参数批量配置命令发送给至少一个待配置设备,以供至少一个待配置设备根据参数批量配置命令将设备参数的当前信息调整为目标信息;根据风机的目标信息,目标信息为额定功率、风速及风向,使用风场模拟软件(OpenFOAM)计算风场;风场表示风机产生的气流可以到达的区域;聚类分析模块对出风口安装空间进行聚类分析,将出风口安装空间划分为多个簇或群集,对每个聚类结果进行簇标记,即将每个簇与对应的目标区域关联起来,根据聚类结果和目标区域的位置信息进行标记;根据簇标记的结果,确定每个子区域的位置和范围,每个子区域对应一个簇,表示与目标区域相似的出风口安装空间。上述方案实现了参数筛选和配置:通过参数筛选和配置模块,确定风机的额定功率和工作状态下的功率输出,并将设备参数调整为目标信息;可以确保风机在工作过程中能够按照预期的功率和工作状态进行运行,以满足系统的需求和要求。实现了风场模拟和计算:通过使用风场模拟软件,如OpenFOAM,进行风场计算,可以模拟风机产生的气流在周围区域的传播和影响;可以帮助了解风机的气流范围和分布情况,为后续的区域划分和控制提供依据。实现了区域聚类分析:通过聚类分析单元对出风口安装空间进行聚类分析,可以将相似的出风口安装空间划分为多个簇或群集,并与目标区域进行关联;可以识别出具有相似特征和位置的子区域,为后续的子区域控制提供基础。实现了子区域控制:根据簇标记的结果,确定每个子区域的位置和范围,将每个子区域与对应的目标区域关联起来;可以实现对每个子区域的独立控制,以提供个性化的舒适气流环境。实现了提高效率和舒适度:通过参数配置、风场计算和区域划分等步骤,可以实现对风机的优化控制和区域分配;有助于提高系统的效率、降低能耗,并提供更舒适的气流环境。[0071] 综上所述,本实施例可以通过参数筛选、风场模拟和区域聚类分析等步骤,提高风机系统的运行效率和舒适度,并实现对子区域的独立控制,以满足个性化的需求和要求。[0072] 实施例3:如图3所示,在实施例2的基础上,本发明实施例提供的聚类分析模块,包含:[0073] 集合获取子模块,负责获取簇标记的聚类结合的簇向量集合,其中簇向量集合中的每一个簇向量对应一个风机,簇向量包含风机的目标信息;[0074] 合并聚类子模块,负责根据预设聚类分析算法对簇向量集合进行聚类,获得聚类结果;根据风机标签对聚类结果中的每一个簇类进行簇标记;根据簇标记结果对聚类结果中的粗标签相同的簇类进行合并,获得合并聚类结果;其中合并聚类结果中的簇类的数量与风机的数量相同;[0075] 区域关联子模块,负责将每个簇与对应的目标区域关联起来,根据聚类结果和目标区域的位置信息进行标记。[0076] 上述技术方案的工作原理和有益效果为:本实施例的集合获取子模块获取簇标记的聚类结合的簇向量集合,其中簇向量集合中的每一个簇向量对应一个风机,簇向量包含风机的目标信息;合并聚类子模块根据预设聚类分析算法(密度聚类(Density‑basedClustering):密度聚类算法根据数据点的密度来聚类,将此处的数据点作为本实施例的簇向量)对簇向量集合进行聚类,获得聚类结果;根据风机标签对聚类结果中的每一个簇类进行簇标记;根据簇标记结果对聚类结果中的粗标签相同的簇类进行合并,获得合并聚类结果;其中合并聚类结果中的簇类的数量与风机的数量相同;区域关联子模块将每个簇与对应的目标区域关联起来,根据聚类结果和目标区域的位置信息进行标记。上述方案实现了簇标记和合并:通过集合获取子模块获取簇标记的聚类结果,并根据风机标签对簇类进行簇标记;然后,通过合并聚类子模块,将粗标签相同的簇类进行合并,得到合并聚类结果;样可以更好地组织和管理聚类结果,减少冗余信息,提高聚类的准确性和可解释性。实现了区域关联和标记:根据区域关联子模块,将每个簇与对应的目标区域关联起来,并根据聚类结果和目标区域的位置信息进行标记;可以确保每个簇类都与特定的目标区域相关联,为后续的区域控制提供准确的基础。实现了提高分析效率:通过合并类别和区域关联的步骤,可以减少聚类结果中的冗余信息,并提高分析和决策的效率;合并聚类结果中的簇类数量与风机数量相同,有助于直观地理解每个簇类所代表的风机和目标区域。实现了个性化控制和优化:通过对簇标记和区域关联的处理,可以实现对每个簇类和对应的目标区域进行个性化的控制;有助于优化风机系统的运行,提高舒适度和能效,并满足不同区域的特定需求和要求。[0077] 综上所述,本实施例通过簇标记、合并聚类和区域关联等步骤,提高聚类的准确性和可解释性,减少冗余信息,实现个性化控制和优化,以提高风机系统的效率和舒适度,并满足不同区域的需求和要求。[0078] 实施例4:如图4所示,在实施例1的基础上,本发明实施例提供的传感器布设子系统,包含:[0079] 权重信息计算模块,负责得到位置信息,根据位置信息计算得到当前子区域的中心,中心距离出风口安装空间最近的墙壁或天花板的位置,即为风机出风口的安装位置;获取出风口安装空间的风机安装布局信息,包括安装位置的位置信息和权重信息;位置信息是指出风口安装空间中相关建筑或设施的位置坐标,而权重信息是指每个位置坐标对应的重要度;[0080] 信息关联模块,负责根据布局信息,建立出风口安装空间的节点网络;在节点网络中标识目标场景中的位置点,并将位置点的权重信息与节点进行关联;根据节点网络和位置点的权重信息,获取出风口安装空间的导向标识布设信息;关联导向标识布设信息和位置点的权重信息:根据导向标识布设信息和位置点的权重信息,建立导向标识布设信息与位置点权重信息之间的关联;[0081] 布设点获取模块,负责根据节点网络、位置点的权重信息、导向标识的服务距离以及位置点的权重值,针对每个风机安装位置点计算各导向标识的备选点指向位置点的距离与位置点的权重信息的乘积;选择最小乘积结果对应的导向标识的备选点作为指向该位置点的距离最小的导向标识布设点,即温度传感器、湿度传感器及空气质量传感器的布设点。[0082] 上述技术方案的工作原理和有益效果为:本实施例的权重信息计算模块得到位置信息,根据位置信息计算得到当前子区域的中心,中心距离出风口安装空间最近的墙壁或天花板的位置,即为风机出风口的安装位置;获取出风口安装空间的风机安装布局信息,包括安装位置的位置信息和权重信息;位置信息是指出风口安装空间中相关建筑或设施的位置坐标,而权重信息是指每个位置坐标对应的重要度;信息关联模块根据布局信息,建立出风口安装空间的节点网络;在节点网络中标识目标场景中的位置点,并将位置点的权重信息与节点进行关联;根据节点网络和位置点的权重信息,获取出风口安装空间的导向标识布设信息;关联导向标识布设信息和位置点的权重信息:根据导向标识布设信息和位置点的权重信息,建立导向标识布设信息与位置点权重信息之间的关联;布设点获取模块根据节点网络、位置点的权重信息、导向标识的服务距离以及位置点的权重值,针对每个风机安装位置点计算各导向标识的备选点指向位置点的距离与位置点的权重信息的乘积;选择最小乘积结果对应的导向标识的备选点作为指向该位置点的距离最小的导向标识布设点,即温度传感器、湿度传感器及空气质量传感器的布设点。上述方案通过位置信息、权重信息和导向标识布设信息来确定风机出风口的安装位置,以及温度传感器、湿度传感器和空气质量传感器的布设点。本实施例的意义包括以下方面:精确的风机安装位置:通过计算当前子区域的中心位置,并确定离出风口安装空间最近的墙壁或天花板的位置作为风机出风口的安装位置;可以确保风机在安装位置的周围可以有效地吸入和排出空气,并满足通风和空气流动的需求。个性化的传感器布设:根据位置信息、权重信息和导向标识布设信息,确定温度传感器、湿度传感器和空气质量传感器的布设点。通过考虑位置的重要度和传感器与导向标识的关联,可以实现个性化的传感器布设;可以准确地监测目标场景中不同位置的温度、湿度和空气质量,提供精确的数据用于控制和调节。优化的系统布局:通过建立节点网络和关联位置点的权重信息和导向标识布设信息,可以优化出风口安装空间的布局。通过计算各导向标识的备选点,并选择最适合的布设点,可以在保证通风和空气流动的前提下,最大程度地满足位置点的权重信息和导向标识的布设需求;有助于提高系统的效率和舒适性。数据关联和决策支持:通过关联导向标识布设信息和位置点的权重信息,可以建立起位置点和导向标识之间的关联;有助于提供数据关联和决策支持,使系统能够更好地根据位置点的权重信息和导向标识的布设需求来进行控制和调节;可以提高系统的智能化和自动化水平。[0083] 综上所述,通过本实施例可以实现风机的精确安装位置和个性化传感器布设,优化系统布局并提供数据关联和决策支持,以提高系统的效率、舒适性和智能化水平。[0084] 实施例5:如图5所示,在实施例1的基础上,本发明实施例提供的风速控制子系统,包含:[0085] 模型构建模块,负责接收采集的温度、湿度及空气质量等数据,根据数据提取出当前子区域的风速需求,得到风机的额定功率、风速最大值及风向,根据风机的额定功率、风速最大值及风向构建风速模型;[0086] 其中,风速模型的表达式为:[0087] X=(Y‑Z)+a(x1‑μ)+b(x2‑σ)[0088] 式中,X表示风速模型,Y表示风机的额定功率,Z表示出风口安装空间的最大最小额定功率,a和b表示回归方程系数,μ和σ表示动态阈值;x1表示风速最大值,σ表示风向;[0089] 模式识别模块,负责将风速模型与风机内预置的速度模型D进行模式识别,不同控制模式对应不同的速度模型公式;若XD,则判定为增大模式,增大风机的风速至风速模型X下的风速;[0090] 结果发送模块,负责将得出的风速模型的结果发送对应的风机,根据分区划分的结果,控制相应区域的风阀,实现对每个分区的风速控制。[0091] 上述技术方案的工作原理和有益效果为:本实施例的模型构建模块接收采集的温度、湿度及空气质量等数据,根据数据提取出当前子区域的风速需求,得到风机的额定功率、风速最大值及风向,根据风机的额定功率、风速最大值及风向构建风速模型;其中,风速模型的表达式为:X=(Y‑Z)+a(x1‑μ)+b(x2‑σ)式中,X表示风速模型,Y表示风机的额定功率,Z表示出风口安装空间的最大最小额定功率,a和b表示回归方程系数,μ和σ表示动态阈值;x1表示风速最大值,σ表示风向;模式识别模块将风速模型与风机内预置的速度模型D进行模式识别,不同控制模式对应不同的速度模型公式,若XD,则判定为增大模式,增大风机的风速至风速模型X下的风速;结果发送模块将得出的风速模型的结果发送对应的风机,根据分区划分的结果,控制相应区域的风阀,实现对每个分区的风速控制。上述方案实现对每个分区的风速控制,以提供个性化的舒适气流环境。具体意义如下:自动化风速控制:通过模型构建模块和模式识别模块,将实时采集的温度、湿度和空气质量等数据转化为风速需求,并根据预置的速度模型D进行模式识别;可以实现自动化的风速控制,根据不同的需求和模式,调整风机的风速,提供最适宜的气流环境。能效优化:通过构建风速模型,将风机的额定功率、风速最大值和风向等参数考虑在内,以回归方程系数和动态阈值的方式综合计算风速模型;有助于优化风机的能效,确保风机在满足舒适需求的同时,尽可能节约能源和减少能耗。分区控制:根据分区划分的结果,将风速模型的结果发送给对应的风机,实现对每个分区的风速控制;可以根据不同区域的需求,灵活地调整风机的风速,提供个性化的舒适气流环境,增加用户的满意度和舒适感。实时监测和调整:通过实时采集的数据和模式识别模块的判定,可以对风机的风速进行实时监测和调整;有助于及时响应环境变化,保持舒适的气流环境,并根据需要进行风速的减小或增大,以满足实际需求。[0092] 综上所述,本实施例的意义在于实现自动化风速控制、能效优化、分区控制和实时监测调整,以提供个性化的舒适气流环境,并增加用户的满意度和舒适感。[0093] 实施例6:如图6所示,在实施例5的基础上,本发明实施例提供的模型构建模块,包含:[0094] 控制条件计算子模块,负责接收采集的数据,根据数据分析得到具体的温度、湿度及空气质量数据,根据分析结果得到风机所需的风速及风向;由风速及风向计算出风机的控制条件;[0095] 风速需求计算子模块,负责接收并动态组合具体的温度、湿度及空气质量数据,以及控制条件,得到当前子区域的风速需求;[0096] 风速模式调整子模块,负责对风速需求进行数据搜寻,得到风机的额定功率、风速最大值及风向,采用模糊匹配算法对风速最大值及风向与风机的信息进行匹配,并得到匹配结果;在匹配结果表明信息均不匹配时,则将风速调整至强劲风模式,以满足风速需求。[0097] 上述技术方案的工作原理和有益效果为:本实施例的控制条件计算子模块接收采集的数据,根据数据分析得到具体的温度、湿度及空气质量数据,根据分析结果得到风机所需的风速及风向;由风速及风向计算出风机的控制条件;风速需求计算子模块接收并动态组合具体的温度、湿度及空气质量数据,以及控制条件,得到当前子区域的风速需求;风速模式调整子模块对风速需求进行数据搜寻,得到风机的额定功率、风速最大值及风向,采用模糊匹配算法对风速最大值及风向与风机的信息进行匹配,并得到匹配结果;在匹配结果表明信息均不匹配时,则将风速调整至强劲风模式,以满足风速需求;模型构建模块接收采集的温度、湿度及空气质量等数据,根据数据提取出当前子区域的风速需求,得到风机的额定功率、风速最大值及风向,根据风机的额定功率、风速最大值及风向构建风速模型。上述方案实现对风机的控制条件和风速需求的计算,并根据这些计算结果进行风速模式的调整和匹配。具体意义如下:精确控制条件计算:通过控制条件计算子模块,根据采集的温度、湿度和空气质量等数据进行分析,得到风机所需的风速和风向;有助于精确计算风机的控制条件,以满足特定区域的舒适性需求。动态风速需求计算:风速需求计算子模块根据具体的温度、湿度和空气质量数据,以及控制条件,动态组合并计算当前子区域的风速需求;可以根据实时的环境条件和控制要求,灵活地调整风机的风速,提供适宜的气流环境。风速模式调整:风速模式调整子模块根据风速需求进行数据搜寻,得到风机的额定功率、风速最大值和风向,采用模糊匹配算法将风速最大值和风向与风机的信息进行匹配;通过调整风速模式,可以根据匹配结果选择合适的风速模式,以满足风速需求和控制条件。风速模型构建:模型构建模块根据采集的温度、湿度和空气质量等数据,提取当前子区域的风速需求,得到风机的额定功率、风速最大值和风向等参数,构建风速模型;有助于理解和建立风机的工作模式,以实现有效的风速控制。[0098] 综上所述,本实施例的意义在于精确计算控制条件和风速需求,进行风速模式调整和匹配,以提供适宜的气流环境,增加用户的舒适感和满意度。[0099] 实施例7:如图7所示,在实施例5的基础上,本发明实施例提供的模式识别模块,包含:[0100] 更新请求子模块,负责响应于接收到的风机内预置的速度模型D的更新请求,对更新请求进行解析,得到风机内预置的速度模型D的更新文件;模型更新文件包含基本配置文件和模型算法文件;[0101] 类型判断子模块,负责判断速度模型D模型更新文件中模型算法文件的算法类型是否与更新前速度模型D模型一致;一致时,根据模型更新文件以及模型更新文件对应的共享数据库中更新前的速度模型D模型,确定模型更新文件对应的更新后的模型;[0102] 日志更新子模块,负责获取速度模型D模型更新日志,对速度模型D模型更新日志进行分析,生成分析结果,以及向用户返回分析结果。[0103] 上述技术方案的工作原理和有益效果为:本实施例的更新请求子模块响应于接收到的风机内预置的速度模型D的更新请求,对更新请求进行解析,得到风机内预置的速度模型D的更新文件;模型更新文件包含基本配置文件和模型算法文件;类型判断子模块判断速度模型D模型更新文件中模型算法文件的算法类型是否与更新前速度模型D模型一致;一致时,根据模型更新文件以及模型更新文件对应的共享数据库中更新前的速度模型D模型,确定模型更新文件对应的更新后的模型;日志更新子模块获取速度模型D模型更新日志,对速度模型D模型更新日志进行分析,生成分析结果,以及向用户返回分析结果。上述方案实现对风机内预置的速度模型D的更新请求的解析和处理,以及对速度模型D的模型更新文件和更新日志的更新操作。具体意义如下:模型更新的灵活性:通过更新请求子模块的解析和处理,可以响应风机内预置速度模型D的更新请求,并获取到模型更新文件;有助于实现模型的灵活更新,使速度模型D能够及时获得最新的配置和算法文件,以适应不断变化的需求和环境。算法类型判断:类型判断子模块判断速度模型D模型更新文件中模型算法文件的算法类型是否与更新前速度模型D模型一致;有助于确保在更新过程中,保持速度模型D的算法类型的一致性,避免可能的不兼容和错误的操作。模型更新的准确性:根据模型更新文件和共享数据库中更新前的速度模型D模型,确定模型更新文件对应的更新后的模型;有助于保证模型更新的准确性,确保更新后的速度模型D与更新前的模型相符,并能够正确地应用于风机的控制和调整。日志更新和分析:日志更新子模块获取速度模型D模型更新日志,对更新日志进行分析和处理,生成分析结果,并向用户返回分析结果;有助于实时监测模型更新的状态和结果,提供信息反馈和故障排查,以保障模型更新的顺利进行。[0104] 综上所述,本实施例的意义在于实现模型更新的灵活性、算法类型判断、模型更新的准确性以及日志更新和分析,以确保速度模型D的更新能够有效进行,并提供实时反馈和故障排查的功能。[0105] 实施例8:如图8所示,在实施例5的基础上,本发明实施例提供的结果发送模块,包含:[0106] 参数对比子模块,负责实时监测每个子区域的环境参数,包含温度、湿度及空气质量等;确定每个环境参数的设定范围;将实时监测到的环境参数与设定范围进行比较;如果某个分区的环境参数超出了设定的范围,将触发相应的调整措施;[0107] 调整策略子模块,负责根据超出范围的环境参数,自动调整相应子区域的风速;调整策略包含增大或减小风机的风速、调整风向及改变风机运行模式等;[0108] 调整反馈子模块,负责实时监控每个分区的风速情况,并向管理员提供相应的反馈;持续监测每个分区的环境参数和风速情况,并根据需要进行持续的调整;不断评估环境参数的变化和调整效果。[0109] 上述技术方案的工作原理和有益效果为:本实施例的参数对比子模块实时监测每个子区域的环境参数,包含温度、湿度及空气质量等;确定每个环境参数的设定范围;将实时监测到的环境参数与设定范围进行比较;如果某个分区的环境参数超出了设定的范围,将触发相应的调整措施;调整策略子模块根据超出范围的环境参数,自动调整相应子区域的风速;调整策略包含增大或减小风机的风速、调整风向及改变风机运行模式等;调整反馈子模块实时监控每个分区的风速情况,并向管理员提供相应的反馈;持续监测每个分区的环境参数和风速情况,并根据需要进行持续的调整;不断评估环境参数的变化和调整效果。上述方案实现对每个子区域的环境参数和风速情况的实时监测和调整,以保持舒适的气流环境。具体意义如下:精确的环境参数监测:通过参数对比子模块实时监测每个子区域的环境参数,包括温度、湿度和空气质量等;有助于获取准确的环境数据,为后续的调整提供基础。设定范围的确定:确定每个环境参数的设定范围,帮助系统明确合理的参数范围;这些范围可以根据舒适性标准、健康要求和建筑特点等因素进行设定。智能的调整措施触发:将实时监测到的环境参数与设定范围进行比较,当某个分区的环境参数超出设定的范围时,触发相应的调整措施;有助于保持环境参数在舒适范围内,提供良好的室内气流环境。多样化的调整策略:调整策略子模块根据超出范围的环境参数,自动调整相应子区域的风速;通过增大或减小风机的风速、调整风向和改变风机运行模式等方式,实现对风速的灵活调整,以满足舒适性需求。实时反馈和持续监测:调整反馈子模块实时监控每个分区的风速情况,并向管理员提供相应的反馈。持续监测每个分区的环境参数和风速情况,并根据需要进行持续的调整;有助于实时了解环境状态和调整效果,确保持续提供舒适的气流环境。[0110] 通过以上方案的实施,本实施例可以实现对每个子区域的环境参数和风速情况的精确监测和智能调整,提供个性化的舒适气流环境,并增加用户的满意度和舒适感。[0111] 实施例9:如图9所示,在实施例1‑实施例8的基础上,本发明实施例提供的基于多传感数据的多通道风速分区控制方法,包含以下步骤:[0112] S100:获取风机的设备参数,通过设备参数计算得到风机产生气流的目标区域,根据目标区域对出风口安装空间进行聚类,得到多个与目标区域对应的子区域;同时得到每个子区域的位置信息,即风机对应的目标单元区域的位置信息,将位置信息汇总得到数据集合;[0113] S200:根据数据集合中的各个子区域的位置信息,布设至少一个温度传感器、至少一个湿度传感器及至少一个空气质量传感器等;温度传感器、湿度传感器及空气质量传感器将采集的数据传输至风速控制子系统;[0114] S300:对接收到的数据进行处理及分析,根据数据分析结果,将整个出风口安装空间划分成不同的风速分区;根据分区划分的结果,控制相应区域的风阀,实现对每个分区的风速控制。[0115] 上述技术方案的工作原理和有益效果为:本实施例首先获取风机的设备参数,通过设备参数计算得到风机产生气流的目标区域,根据目标区域对出风口安装空间进行聚类,得到多个与目标区域对应的子区域;同时得到每个子区域的位置信息,即风机对应的目标单元区域的位置信息,将位置信息汇总得到数据集合;其次根据数据集合中的各个子区域的位置信息,布设至少一个温度传感器、至少一个湿度传感器及至少一个空气质量传感器等;温度传感器、湿度传感器及空气质量传感器将采集的数据传输至风速控制子系统;最后对接收到的数据进行处理及分析,根据数据分析结果,将整个出风口安装空间划分成不同的风速分区;根据分区划分的结果,控制相应区域的风阀,实现对每个分区的风速控制。上述方案通过将出风口安装空间进行区域划分,并利用传感器进行数据采集和分析,实现对每个区域的风速控制。本实施例的意义包括以下几点:提供个性化的舒适气流环境:通过将出风口安装空间划分为多个子区域,并根据目标区域对风机进行聚类,可以将风速分成多个区域进行独立控制;可以根据每个子区域的需求和要求,调整相应区域的风速,提供个性化的舒适气流环境。最优化风速控制:通过传感器的布设和数据采集,可以实时获取每个子区域的温度、湿度和空气质量等参数;根据这些数据进行处理和分析,可以将整个出风口安装空间划分成不同的风速分区,以实现最优化的风速控制;可以提高整体的舒适度和效果。节能和环保:通过对风速进行区域划分和独立控制,可以在不需要高风速的区域降低风机功率,实现能耗的节约;同时,通过对空气质量的监测和控制,可以提高空气质量,并减少对室外环境的负面影响。数据驱动的决策:通过传感器的数据采集和分析,可以获得对出风口安装空间的详细信息,包括温度、湿度、空气质量等;这些数据可以用于监测和分析,为决策提供依据。例如,根据空气质量数据,可以及时采取措施改善室内环境。[0116] 综上所述,本实施例通过区域划分、传感器布设和风速控制等步骤,可以提供个性化的舒适气流环境,实现最优化的风速控制,节能环保,并通过数据驱动的决策提供更好的室内环境质量和舒适度。[0117] 实施例10:如图10所示,在实施例9的基础上,本发明实施例提供的根据目标区域对出风口安装空间进行聚类的过程,包含以下步骤:[0118] S101:从设备参数筛选得到当前风机的额定功率,根据风机的额定功率,确定风机在不同工作状态下的功率输出;通过风速传感器测量风机所处位置的实际风速;通过风向传感器确定风机所处位置的风向;[0119] S102:根据设备参数的目标信息生成参数批量配置命令,通过参数批量配置命令发送给至少一个待配置设备,以供至少一个待配置设备根据参数批量配置命令将设备参数的当前信息调整为目标信息;根据风机的目标信息,目标信息为额定功率、风速及风向,使用风场模拟软件(OpenFOAM)计算风场;风场表示风机产生的气流可以到达的区域;[0120] S103:对出风口安装空间进行聚类分析,将出风口安装空间划分为多个簇,对每个聚类结果进行簇标记;根据簇标记的结果,确定每个子区域的位置和范围,每个子区域对应一个簇,表示与目标区域相似的出风口安装空间。[0121] 上述技术方案的工作原理和有益效果为:本实施例首先从设备参数筛选得到当前风机的额定功率,根据风机的额定功率,确定风机在不同工作状态下的功率输出;通过风速传感器测量风机所处位置的实际风速;通过风向传感器确定风机所处位置的风向;其次根据设备参数的目标信息生成参数批量配置命令,通过参数批量配置命令发送给至少一个待配置设备,以供至少一个待配置设备根据参数批量配置命令将设备参数的当前信息调整为目标信息;根据风机的目标信息,目标信息为额定功率、风速及风向,使用风场模拟软件(OpenFOAM)计算风场;风场表示风机产生的气流可以到达的区域;最后对出风口安装空间进行聚类分析,将出风口安装空间划分为多个簇或群集,对每个聚类结果进行簇标记,即将每个簇与对应的目标区域关联起来,根据聚类结果和目标区域的位置信息进行标记;根据簇标记的结果,确定每个子区域的位置和范围,每个子区域对应一个簇,表示与目标区域相似的出风口安装空间。上述方案实现了参数筛选和配置:通过参数筛选和配置模块,确定风机的额定功率和工作状态下的功率输出,并将设备参数调整为目标信息;可以确保风机在工作过程中能够按照预期的功率和工作状态进行运行,以满足系统的需求和要求。实现了风场模拟和计算:通过使用风场模拟软件,如OpenFOAM,进行风场计算,可以模拟风机产生的气流在周围区域的传播和影响;可以帮助了解风机的气流范围和分布情况,为后续的区域划分和控制提供依据。实现了区域聚类分析:通过聚类分析单元对出风口安装空间进行聚类分析,可以将相似的出风口安装空间划分为多个簇或群集,并与目标区域进行关联;可以识别出具有相似特征和位置的子区域,为后续的子区域控制提供基础。实现了子区域控制:根据簇标记的结果,确定每个子区域的位置和范围,将每个子区域与对应的目标区域关联起来;可以实现对每个子区域的独立控制,以提供个性化的舒适气流环境。实现了提高效率和舒适度:通过参数配置、风场计算和区域划分等步骤,可以实现对风机的优化控制和区域分配;有助于提高系统的效率、降低能耗,并提供更舒适的气流环境。[0122] 综上所述,本实施例可以通过参数筛选、风场模拟和区域聚类分析等步骤,提高风机系统的运行效率和舒适度,并实现对子区域的独立控制,以满足个性化的需求和要求。[0123] 实施例11:如图11所示,在实施例9的基础上,本发明实施例提供的温度传感器、湿度传感器及空气质量传感器布设点获取过程,包含以下步骤:[0124] S201:得到位置信息,根据位置信息计算得到当前子区域的中心,中心距离出风口安装空间最近的墙壁或天花板的位置,即为风机出风口的安装位置;获取出风口安装空间的风机安装布局信息,包括安装位置的位置信息和权重信息;位置信息是指出风口安装空间中相关建筑或设施的位置坐标,而权重信息是指每个位置坐标对应的重要度;[0125] S202:根据布局信息,建立出风口安装空间的节点网络;在节点网络中标识目标场景中的位置点,并将位置点的权重信息与节点进行关联;根据节点网络和位置点的权重信息,获取出风口安装空间的导向标识布设信息;关联导向标识布设信息和位置点的权重信息:根据导向标识布设信息和位置点的权重信息,建立导向标识布设信息与位置点权重信息之间的关联;[0126] S203:根据节点网络、位置点的权重信息、导向标识的服务距离以及位置点的权重值,针对每个风机安装位置点计算各导向标识的备选点指向位置点的距离与位置点的权重信息的乘积;选择最小乘积结果对应的导向标识的备选点作为指向该位置点的距离最小的导向标识布设点,即温度传感器、湿度传感器及空气质量传感器的布设点。[0127] 上述技术方案的工作原理和有益效果为:本实施例首先得到位置信息,根据位置信息计算得到当前子区域的中心,中心距离出风口安装空间最近的墙壁或天花板的位置,即为风机出风口的安装位置;获取出风口安装空间的风机安装布局信息,包括安装位置的位置信息和权重信息;位置信息是指出风口安装空间中相关建筑或设施的位置坐标,而权重信息是指每个位置坐标对应的重要度;其次根据布局信息,建立出风口安装空间的节点网络;在节点网络中标识目标场景中的位置点,并将位置点的权重信息与节点进行关联;根据节点网络和位置点的权重信息,获取出风口安装空间的导向标识布设信息;关联导向标识布设信息和位置点的权重信息:根据导向标识布设信息和位置点的权重信息,建立导向标识布设信息与位置点权重信息之间的关联;最后根据节点网络、位置点的权重信息、导向标识的服务距离以及位置点的权重值,针对每个风机安装位置点计算各导向标识的备选点指向位置点的距离与位置点的权重信息的乘积;选择最小乘积结果对应的导向标识的备选点作为指向该位置点的距离最小的导向标识布设点,即温度传感器、湿度传感器及空气质量传感器的布设点。上述方案通过位置信息、权重信息和导向标识布设信息来确定风机出风口的安装位置,以及温度传感器、湿度传感器和空气质量传感器的布设点。本实施例的意义包括以下方面:精确的风机安装位置:通过计算当前子区域的中心位置,并确定离出风口安装空间最近的墙壁或天花板的位置作为风机出风口的安装位置;可以确保风机在安装位置的周围可以有效地吸入和排出空气,并满足通风和空气流动的需求。个性化的传感器布设:根据位置信息、权重信息和导向标识布设信息,确定温度传感器、湿度传感器和空气质量传感器的布设点。通过考虑位置的重要度和传感器与导向标识的关联,可以实现个性化的传感器布设;可以准确地监测目标场景中不同位置的温度、湿度和空气质量,提供精确的数据用于控制和调节。优化的系统布局:通过建立节点网络和关联位置点的权重信息和导向标识布设信息,可以优化出风口安装空间的布局。通过计算各导向标识的备选点,并选择最适合的布设点,可以在保证通风和空气流动的前提下,最大程度地满足位置点的权重信息和导向标识的布设需求;有助于提高系统的效率和舒适性。数据关联和决策支持:通过关联导向标识布设信息和位置点的权重信息,可以建立起位置点和导向标识之间的关联;有助于提供数据关联和决策支持,使系统能够更好地根据位置点的权重信息和导向标识的布设需求来进行控制和调节;可以提高系统的智能化和自动化水平。[0128] 综上所述,通过本实施例可以实现风机的精确安装位置和个性化传感器布设,优化系统布局并提供数据关联和决策支持,以提高系统的效率、舒适性和智能化水平。[0129] 实施例12:如图12所示,在实施例9的基础上,本发明实施例提供的实现对每个分区的风速控制的过程,包含以下步骤:[0130] S301:接收采集的温度、湿度及空气质量等数据,根据数据提取出当前子区域的风速需求,得到风机的额定功率、风速最大值及风向,根据风机的额定功率、风速最大值及风向构建风速模型;[0131] 其中,风速模型的表达式为:[0132] X=(Y‑Z)+a(x1‑μ)+b(x2‑σ)[0133] 式中,X表示风速模型,Y表示风机的额定功率,Z表示出风口安装空间的最大最小额定功率,a和b表示回归方程系数,μ和σ表示动态阈值;x1表示风速最大值,σ表示风向;[0134] S302:将风速模型与风机内预置的速度模型D进行模式识别,不同控制模式对应不同的速度模型公式;若XD,则判定为增大模式,增大风机的风速至风速模型X下的风速;[0135] S303:将得出的风速模型的结果发送对应的风机,根据分区划分的结果,控制相应区域的风阀,实现对每个分区的风速控制。[0136] 上述技术方案的工作原理和有益效果为:本实施例首先接收采集的温度、湿度及空气质量等数据,根据数据提取出当前子区域的风速需求,得到风机的额定功率、风速最大值及风向,根据风机的额定功率、风速最大值及风向构建风速模型;其中,风速模型的表达式为:X=(Y‑Z)+a(x1‑μ)+b(x2‑σ)式中,X表示风速模型,Y表示风机的额定功率,Z表示出风口安装空间的最大最小额定功率,a和b表示回归方程系数,μ和σ表示动态阈值;x1表示风速最大值,σ表示风向;其次将风速模型与风机内预置的速度模型D进行模式识别,不同控制模式对应不同的速度模型公式,若XD,则判定为增大模式,增大风机的风速至风速模型X下的风速;最后将得出的风速模型的结果发送对应的风机,根据分区划分的结果,控制相应区域的风阀,实现对每个分区的风速控制。上述方案实现对每个分区的风速控制,以提供个性化的舒适气流环境。具体意义如下:自动化风速控制:通过模型构建模块和模式识别模块,将实时采集的温度、湿度和空气质量等数据转化为风速需求,并根据预置的速度模型D进行模式识别;可以实现自动化的风速控制,根据不同的需求和模式,调整风机的风速,提供最适宜的气流环境。能效优化:通过构建风速模型,将风机的额定功率、风速最大值和风向等参数考虑在内,以回归方程系数和动态阈值的方式综合计算风速模型;有助于优化风机的能效,确保风机在满足舒适需求的同时,尽可能节约能源和减少能耗。分区控制:根据分区划分的结果,将风速模型的结果发送给对应的风机,实现对每个分区的风速控制;可以根据不同区域的需求,灵活地调整风机的风速,提供个性化的舒适气流环境,增加用户的满意度和舒适感。实时监测和调整:通过实时采集的数据和模式识别模块的判定,可以对风机的风速进行实时监测和调整;有助于及时响应环境变化,保持舒适的气流环境,并根据需要进行风速的减小或增大,以满足实际需求。[0137] 综上所述,本实施例的意义在于实现自动化风速控制、能效优化、分区控制和实时监测调整,以提供个性化的舒适气流环境,并增加用户的满意度和舒适感。[0138] 显然,本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样,倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内,则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

专利地区:山东

专利申请日期:2024-03-04

专利公开日期:2024-09-03

专利公告号:CN118066682B


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