一种基于人体生理参数的热舒适检测方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于人体生理参数的热舒适检测方法，包括以下步骤：采集包括皮肤温度、心电信号、指尖脉搏、呼吸、皮肤阻抗在内的人体生理参数；对心电信号进行峰值识别得到心率变异性信号和心率；对皮肤温度、心率变异性信号、心率、指尖脉搏、呼吸、皮肤阻抗通过相关性分析获取生理参数与热舒适性的相关程度，从而选取最优生理参数；对最优生理参数进行回归分析，建立生理参数与舒适程度的函数关系；将生理参数与舒适程度的函数关系输入到BP神经网络中，进行自动热舒适度判别。本方法可以通过实时检测人体生理参数，输入空调系统从而对空调温度实现智能调节，充分考虑了个体差异性，使得调节后的室内热环境更能贴近人体期望热环境。
【专利说明】一种基于人体生理参数的热舒适检测方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及人体热舒适检测【技术领域】，尤其涉及一种基于人体生理参数的热舒适 检测方法，并阐明其在智能空调系统中的应用。
【背景技术】
[0002] 热舒适性是指人们对热环境表示满意的意识状态。对人体舒适度检测技术进行研 宄具有重要的意义。一方面，随着科技的发展，在当今社会人们即使足不出户也能进行正常 的工作和生活，人们在室内度过的时间越来越长，而室内环境的优劣对人的舒适感、工作效 率以及身心健康有显著影响。在影响室内环境的各因素中，热环境因素对人体的影响最为 显著，因此有必要对室内环境热舒性进行研宄。另一方面，空调技术的发展使得人工改变室 内的热环境成为现实。然而空调的广泛使用也带来了一些负面影响，例如：耗能量巨大。据 数据统计，我国建筑总能耗约占社会总能耗的20. 7%，其中采暖、空调能耗约占建筑能耗的 65%。室内热环境质量对能耗与投资都有显著影响，在同等技术水平下，夏季（冬季）室内 温度每提高（降低）1°C，冷（热）负荷可减少约10%，能耗可减少10%以上，相应全国每年 可减排二氧化碳317万吨。因此，合理改善室内热环境条件、减少过度改善室内热环境而不 必要消费的能源以及对健康的负面影响，是非常重要的。
[0003] 从20世纪20年代起，欧美国家就开始了对室内热环境及人体热舒适的实测与研 宄。研宄内容包括：采集室内物理参数、空气质量及人体热舒适性等数据，将其整理成综合 数据库，建立热环境的评价指标，建立热舒适模型等。20世纪60年代，美国堪萨斯州立大 学、丹麦哥本哈根工业大学相继建立了人体热舒适专用实验室，开始研宄空气温度、周围物 体温度、空气相对湿度及空气流动情况对人体热舒适的影响。1962年，Macpherson定义了 影响热舒适的六个因素：空气温度、相对湿度、空气流速、平均辐射温度、衣服热阻和新陈代 谢率。目前在热舒适性研宄领域已经得出许多重要结论：空气温度对人体舒适度的影响很 大，是衡量热舒适的一项重要指标。空气湿度将从一定程度上影响人体热感觉和皮肤的湿 润度。另外，不对称的辐射区、局部的对流冷却、与较冷较热的地板接触或人体头和脚之间 存在垂直温度差等因素引起的局部性的人体不舒适区会对人体的热舒适度造成很大的影 响。
[0004] 人体通过自身的热平衡条件和感觉到的环境状况获得是否舒适的感觉，这种舒适 感包括生理反应和心理反应。生理方面包括：人体皮肤温度、皮肤湿度、排汗率、血压及体温 等，心理方面主要分析人体在热环境中的主观感觉。在过去的研宄中，对人体舒适度的判别 多数采用主观评价的方法。但是考虑到各种客观因素和人体主观因素的耦合，只采用主观 评价的方法给热舒适性的研宄带来了一些问题，一方面室内人员的舒适性受到种类繁多的 热环境参数的影响；另一方面，即使处于同一环境，设置完全相同的热环境参数，不同生活 习性、不同生理活动状态下的人也会做出不同的主观评价。因此，提出一种新的评价舒适度 的方法对于舒适度的研宄至关重要。
【发明内容】
[0005] 本发明提供了一种基于人体生理参数的热舒适检测方法，本发明建立了一种人体 生理参数与热舒适度之间的直接关系，从而应用到空调系统，为人们提供更为舒适的热环 境，详见下文描述：
[0006] 一种基于人体生理参数的热舒适检测方法，所述热舒适检测方法包括以下步骤：
[0007] 采集包括皮肤温度、心电信号、指尖脉搏、呼吸、皮肤阻抗在内的人体生理参数；对 心电信号进行峰值识别得到心率变异性信号和心率；
[0008] 对皮肤温度、心率变异性信号、心率、指尖脉搏、呼吸、皮肤阻抗通过相关性分析获 取生理参数与热舒适性的相关程度，从而选取最优生理参数；
[0009] 对最优生理参数进行回归分析，建立生理参数与舒适程度的函数关系；
[0010] 将生理参数与舒适程度的函数关系输入到BP神经网络中，进行自动热舒适度判 别。
[0011] 检测皮肤温度时采用五点法，分别为：额、胸、背、上臂、大腿；
[0012] 加权系数分别为：0· 06,0· 34,0· 33,0· 14,0· 13。
[0013] 所述相关性分析选择双侧检验，若相关系数小于0. 01，表明生理参数在0. 01的显 著性水平上显著相关。
[0014] 本发明提供的技术方案的有益效果是：本发明通过实时检测人体生理参数，并对 生理参数与热舒适之间进行相关性分析和回归分析，来选取最佳生理参数或生理参数组。 然后送入BP神经网络进行人体舒适度判别。这样就有助于为人们提供一个更为舒适的室 内热环境，同时也有助于解决现存空调耗能量巨大的问题。相对于以往的设计，本方法可以 通过实时检测人体生理参数，输入空调系统从而对空调温度实现智能调节，基于人体生理 参数的热舒适调节充分考虑了个体差异性，使得调节后的室内热环境更能贴近人体期望热 环境。该技术给实际应用带来了便捷，可应用于多种工作场景。
【专利附图】
【附图说明】
[0015] 图1为一种基于人体生理参数的热舒适检测方法的流程图；
[0016] 图2为PMV与PPD的关系示意图；
[0017] 图3为皮肤温度的采集示意图；
[0018] 图4为BP神经网络拓扑结构图。
【具体实施方式】
[0019] 为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面对本发明实施方式作进一步 地详细描述。
[0020] 现在已有一些用人体生理参数进行舒适度评价的研宄，但选用生理参数较为单 一，所选变量多为环境参数，很少涉及人体运动负荷的改变，且实验多在夏季进行，很少研 宄冬季室内的舒适性。为此，本发明将对不同季节、不同温度、不同运动负荷下的人体舒适 度进行研宄，选用包括：平均皮肤温度、局部皮肤温度、血压、心率、心率变异性、皮肤阻抗、 呼吸频率、指尖脉搏等在内的多种生理参数，通过各生理参数与不同环境下舒适度的相关 性来进行选取与匹配，建立舒适度模型，并应用于空调系统。下面结合图1的流程图，对本 方法进行详细说明，详见下文描述：
[0021] 热舒适检测的评价指标；主要有：有效温度ET、新有效温度ET*、标准有效温度 SET*、操作温度OPT、空气分布特性ADPI以及PMV-PH)指标。由于PMV-PH)指标考虑的环境 因素最全面，且在国内国际范围内应用最为广泛，故方法米用PMV-PF 1D指标来最为衡量热 舒适程度的标尺。其中，预测平均投票数PMV (Predicted Mean Vote)指标反映了人的热舒 适程度，PMV标尺如下：
[0022] PMV热感觉标尺
【权利要求】
1. 一种基于人体生理参数的热舒适检测方法，其特征在于，所述热舒适检测方法包括 以下步骤： 采集包括皮肤温度、心电信号、指尖脉搏、呼吸、皮肤阻抗在内的人体生理参数；对心电 信号进行峰值识别得到心率变异性信号和心率； 对皮肤温度、心率变异性信号、心率、指尖脉搏、呼吸、皮肤阻抗通过相关性分析获取生 理参数与热舒适性的相关程度，从而选取最优生理参数； 对最优生理参数进行回归分析，建立生理参数与舒适程度的函数关系； 将生理参数与舒适程度的函数关系输入到BP神经网络中，进行自动热舒适度判别。
2. 根据权利要求1所述的一种基于人体生理参数的热舒适检测方法，其特征在于，检 测皮肤温度时采用五点法，分别为：额、胸、背、上臂、大腿； 加权系数分别为：〇? 06,0. 34,0. 33,0. 14,0. 13。
3. 根据权利要求1所述的一种基于人体生理参数的热舒适检测方法，其特征在于，所 述相关性分析选择双侧检验，若相关系数小于〇. 01，表明生理参数在〇. 01的显著性水平上 显著相关。
【文档编号】A61B5/0205GK104490371SQ201410841305
【公开日】2015年4月8日 申请日期:2014年12月30日 优先权日:2014年12月30日
【发明者】綦宏志, 李佳佳, 明东, 顾斌, 何峰 申请人:天津大学