建筑室内环境智能监控系统的制作方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及建筑技术领域，具体涉及建筑室内环境智能监控系统。
【背景技术】
[0002] 我国正处在城镇化的快速发展时期，大型公共建筑在城镇民用建筑中所占比例越 来越高。据统计，世界平均建筑总能耗占社会总能耗的比例约为40%。为了保证人们对照 明、舒适的温湿度、新鲜空气、办公及其他特殊功能的需求，大型公共建筑的单位面积能耗 可达到普通住宅的10~20倍。在需求增长和节能减排的双重压力下，如何既保证用户对 于建筑内部环境（舒适度）的高要求，又有效降低大型公共建筑的能耗，推动建筑能源利用 向智能化方向发展，协调能源与环境的关系，对于我国经济、社会的可持续发展具有重要意 义。
【发明内容】
[0003] 本发明的目的在于：针对现有技术中存在的上述技术问题，提供一种建筑室内环 境智能监控系统。
[0004] 本发明是通过以下技术方案实现的：
[0005] 建筑室内环境智能监控系统，包括：舒适度监测与综合评价系统、能耗控制策略与 调度系统、室内环境控制系统和CPU控制中心，所述舒适度监测与综合评价系统、能耗控制 策略与调度系统、室内环境控制系统均通过通信模块与CPU控制中心交互信息；所述舒适 度监测与综合评价系统是由多个传感器组成的集成传感器组，所述能耗控制策略与调度系 统包括一数据设置单元，所述室内环境控制系统包括精密空调系统、LED照明系统和室内新 风系统。
[0006] 进一步，所述集成传感器组包括温湿度传感器、光照强度传感器和UST环境传感 器。
[0007] 为了适应不同的建筑室内环境的需求，所述数据设置单元可根据实际需求对室内 的温湿度、光照强度、二氧化碳浓度、烟气浓度和有机挥发物浓度的值范围进行自行设置。
[0008] 进一步，所述舒适度监测与综合评价系统的综合评价算法采用模糊神经网 络对室内环境进行综合定量评价，根据该算法可计算出室内整体舒适度量化值，即
[0009] 进一步，所述能耗控制策略与调度系统依据
[0010] nax f (xT，X1, χΑ) = ω i [ I-( (X1-Tset)/Tset) 2] + ω 2 [ I-( (X1-Iset) / Iset)2] + ?3[l_((XA_Aset)/Aset) 2]和 min f(xT，X1, xA) =E1 (XtHE2UiHE3(χΑ)两个目标函数， 利用多目标寻优算法，得到系统调度策略。
[0011] 进一步，所述通信模块采用有线或无线中的一种或两种并用，所述无线采用 Zigbee协议，所述有线采用Modbus协议。
[0012] 综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：
[0013] 本发明的系统集成具有灵活性，在标准化的基础上还可实现软、硬件产品的个性 化配置，如有线或无线通讯方式、远程或本地的监控模式等；另外，其优化方法和策略具有 先进性，基于先进的舒适度评价方法和设备能耗调控策略，为用户提供能够满足多种约束 条件或复合需求的低能耗舒适环境，具有显著地技术进步。
【附图说明】
[0014] 本发明将通过例子并参照附图的方式说明，其中：
[0015] 图1为本发明的系统结构框图。
【具体实施方式】
[0016] 本说明书中公开的所有特征，或公开的所有方法或过程中的步骤，除了互相排斥 的特征和/或步骤以外，均可以以任何方式组合。
[0017] 本说明书（包括任何附加权利要求、摘要和附图）中公开的任一特征，除非特别叙 述，均可被其他等效或具有类似目的的替代特征加以替换。即，除非特别叙述，每个特征只 是一系列等效或类似特征中的一个例子而已。
[0018] 如图1所示，建筑室内环境智能监控系统，包括：舒适度监测与综合评价系统、能 耗控制策略与调度系统、室内环境控制系统和CPU控制中心，所述舒适度监测与综合评价 系统、能耗控制策略与调度系统、室内环境控制系统均通过通信模块与CPU控制中心交互 信息；所述舒适度监测与综合评价系统是由多个传感器组成的集成传感器组，所述能耗控 制策略与调度系统包括一数据设置单元，所述室内环境控制系统包括精密空调系统、LED照 明系统和室内新风系统。
[0019] 所述集成传感器组包括温湿度传感器、光照强度传感器和UST环境传感器，所述 通信模块采用有线或无线中的一种或两种并用，所述无线采用Zigbee协议，所述有线采用 Modbus 协议。
[0020] 为了适应不同的建筑室内环境的需求，所述数据设置单元可根据实际需求对室内 的温湿度、光照强度、二氧化碳浓度、烟气浓度和有机挥发物浓度的值范围进行自行设置。
[0021] 舒适度监测与综合评价系统包含若干个布置在室内的集成传感器组，集成传感 器组可对室内温度、湿度、光照强度、二氧化碳浓度、烟气浓度和有机挥发物浓度进行实时 采集。传感器组由电子温湿度传感器、光照强度传感器和德国UST环境传感器集成，直流 DC供电，可用供电电压范围为-24V ;可实际测量环境温度范围为0-50°C，存储温度范围 在-10-75°C之间，可测二氧化碳浓度范围为0-5000ppm，可测烟IOV气浓度范围为0-50ppm， 可测总挥发有机物浓度范围为0_50ppm。采集终端传感器组的检测距离大于4米，水平角度 大于120°，垂直角度大于60°，信号响应时间小于0.5s。根据室内结构、面积、应用需求可 配置多个集成传感器组，并将多组环境数据传入CPU控制中心。CPU控制中心可利用通信模 块，实现传感器组、数据库以及各个设备控制回路间的通信功能，其中传感器组和CPU控制 中心之间利用RS232通信协议完成数据传输；另一方面，对从传感器组获得的数据进行综 合评价。综合评价程序用java语言编写，利用T-S模糊神经网络实现对于室内整体舒适度 的综合定量评价，其评价过程如下：
[0022] 设实时采集的环境参数向量为
q代表采集数据的传感器 个数。P代表采集的室内环境参数种类。t代表采样时间，本例中采样时间设为1秒。
依次代表室内温度、相对湿度、光照强度、二氧化碳浓度、烟气浓度和有机挥发 物浓度等六项指标。在数据处理过程中采用平均值算法对采集数据进行分析处理，处理后
的环境参数输入向量为 且有 经过模糊神经 ?J 网络计算后的输出为室内当前的舒适度评价等级记作y，且这个输出变量维数为1。
[0023] 通过隶属度函数的计算，可获得输入向量&ω在模糊集下的各项指标的隶属度， 输出的室内环境舒适评价等级共分为五等，且为了定量描述舒适等级也将输入的单项环境 评价指标参数根据需要分别划分为五个区域。设输出的室内舒适评价等级为1(1 = 1，2···， 5)，则有 If HU1, U2, U3, U4, U5) e 1，then y = I
[0024] 其中，函数f代表所选模糊算子。根据模糊推理规则生成原理，定义该系统的模糊 规则形式为"if-then"形式。假设用于推理的模糊规则总数为m(i = 1，2,3···.πι)。对于 第i条规则有如下推理过程：
[0027] 其中，^表示在规则Ri下室内环境输入变量的模糊集；<是模糊系统的参数；yi 根据模糊规则Ri计算的输出环境舒适评价等级。对于推理规则的输入部分（if部分）其 计算结果是模糊的，而输出部分（then部分）其计算结果是精确的，且最终的输出形式为输 入变量的线性组合。详细的计算过程如下：
[0028] 首先，根据所选的隶属度函数类型计算每一个输入环境变量xp的隶属度：
[0031] 式中，(6,?分别代表高斯隶属度函数的中心和宽度；k代表输入变量的个数；m代 表模糊子集个数。
[0034] 式（2)用于模糊推理计算，其模糊算子采用连乘形式。
[0035] 根据计算结果，输出在模糊规则Ri下，系统输出Y1由下式计算：
[0037] T-8模糊神经网络由四层组成：输入层、模糊化层、模糊推理计算层和输出层。输 入层和系统的输