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申请/专利权人：天津大学

摘要：本发明涉及一种综合人员生理信号和环境参数的空调系统智能化启停方法，包括：以问卷调查得到的热感觉投票TSV和热舒适投票TCV结果为决策属性，进行人员热偏好分类；综合人员生理热交换系统、心血管系统和大脑神经系统对热环境的响应机制，建立人员在特定热环境工况下不同生理系统的热感觉状态模型；采用XGBoost算法建立生理信号感知预测模型，计算空间内人员群体的平均集成生理信号；提出基于Copula函数，以人员群体的平均集成生理信号、平均标准有效温度和人员在室率为变量的空调系统智能化启停策略。本发明能够更精准地根据不同群体的需求和偏好，进行环境温度管理。

主权项：1.一种综合人员生理信号和环境参数的空调系统智能化启停方法，其特征在于：所述方法的步骤为：S1、以问卷调研的方式获取不同工况下人员的热感觉、热舒适，以热感觉投票TSV和热舒适投票TCV结果进行人员热偏好分类，定义当TCV＝0且TSV＝0时的温度为人员舒适温度，由此对人员热偏好进行归类，形成包含冷偏好P、中性偏好Q、热偏好R三类人员的群体；S2、利用人员体域网传感设备来获取人员在热环境下的特征生理信号，对各类人员监测所获得的生理信号与TSV之间进行拟合建立人员在特定热环境工况下不同生理系统的热感觉状态模型，如式1～3所示，MST＝m×TSV+n1式中，MST为皮肤温度，℃；m和n分别为模型的回归系数； 式中，LFHF表示心率变异性指标，Hz；p、q和r分别为模型的系数， 式中，ΔHR表示心率变化率，bpm，由各偏好人员当前环境心率参数与热舒适环境基准心率之差的比值来定义；l、u和k为拟合系数；EEGi＝u×TSV2+v×TSV+h4式中，EEGi表示i频段脑电相对功率取值，μV；u、v和h分别为模型的系数；S3、基于S2以ΔHR、LFHF、MST、EEGi四个分项特征生理信号为输入变量，选用XGBoost算法对ΔHR、LFHF、MST、EEGi四个分项特征生理信号进行集成分类和预测，建立单人集成生理信号预测模型，得到单人集成生理信号预测值IPS；S4、基于S3得到的单人集成生理信号预测值，计算空间内群体的平均集成生理信号，如式5所示， 式中，IPSmeanTt表示空间内群体的平均集成生理信号，a表示基于S1所分类的a类人员，IPSaTt表示a类人员的集成生理信号；根据该式可获得空间内群体平均生理信号的时序变化；基于不同类型人员服装热阻和代谢率的差异，计算该空间内的平均标准有效温度，如式6所示， 式中，SETmean表示空间内平均标准有效温度；a表示基于S1所分类的a类人员，SETa表示当空间只有a类人员存在时环境标准有效温度，该值基于Gagge二节点模型计算获得，由式7计算出， 其中，Qsk为皮肤层热交换，Wm2；h's为对流和辐射的综合传热系数，Wm2·℃；tsk为人体皮肤温度，℃；ts0为操作温度，℃；wh'es为综合蒸发传热系数，Wm2·Pa；Psk为皮肤表面的蒸汽压，Pa；Ps0为在Ts0处的饱和蒸汽压，Pa；SET为标准有效温度，℃；0.5PsSET是在SET下相对湿度为50％时的蒸汽压，Pa；S5、以红外传感器监测人员在室率OCC，以S4所建立的群体的平均集成生理信号为生理内驱力，平均标准有效温度为环境外驱力，联合人员在室率OCC作为事件外驱力的输入项，基于Clayton-Copula函数建立以综合人员生理信号和环境参数的空调开启行为意向预测模型；S6、以一日为循环步长，基于S5所得的空调开启行为意向预测模型计算上午时段空调被开启的联合概率值，对比阈值判别空调的开启时刻，在空调被开启后的循环时段内通过判别人员在室率OCC是否为0来判断空调是否被关闭，从而实现以综合人员生理信号和环境参数的的空调开关策略的执行。

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权利要求：

百度查询： 天津大学 一种综合人员生理信号和环境参数的空调系统智能化启停方法