CN107355946A - 一种基于用户体验的家居智能舒适节能控制系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于用户体验的家居智能舒适节能控制系统及方法，该系统包括数据采集层、设备控制层、存储层、功能层和交互层。本发明还提供了一种基于用户体验的家居智能舒适节能控制方法，包括如下步骤：步骤1、如果用户感觉对室内环境感觉到不舒适，通过手机抱怨软件发送对室内环境产生的抱怨信息，这些信息存储于后台的数据库中；步骤2、决策系统通过机器学习的方法将这些抱怨信息进行学习训练，产生满足人体舒适要求的环境参数信息；步骤3、设备控制系统通过调节环境参数使其范围位于步骤2产生的满足人体舒适的环境参数范围内，来满足人体舒适性的要求。本发明使用灵活方便，控制智能化、可编程化程度高，成本低廉，适合推广应用。

Description

一种基于用户体验的家居智能舒适节能控制系统及方法

技术领域

本发明涉及智能家居技术领域，具体地说，涉及一种基于用户体验的家居智能舒适节能控制系统及方法。

背景技术

家居智能化系统的概念起源于上世纪70年代的美国，随后，传播到欧洲、日本等国并且得到了很好的发展。在我国，智能家居这一概念推广较晚，约在90年代末家居智能化系统才得以进入国内，但发展速度惊人，至今已存在相当数量的智能化小区及住宅。所谓智能家居是现代电子技术、自动化技术及通信技术相结合的产物。它能够自动控制和管理家电设备，对家庭环境的安全进行监控报警，并且能够为住户提供安全舒适、高效便利的学习生活及工作环境。家居智能化系统将家庭中各种与信息相关的通信设备、家用电器以及家庭保安装置通过有线或无线的方式连接起来，并进行集中或异地的监控、管理，保持家庭住宅环境的舒适、协调。与普通的家居相比，智能家居不仅具备传统的居住功能，提供舒适温馨，高效安全的高品位生活环境，还将一个被动静止的居住环境提升为一个有一定智慧协助能力的体贴的生活帮手，进一步优化住户的生活质量。而且随着机器学习算法的日益发展，智能家居与机器学习相互结合，智能家居的前景会更加的光明。

现代化的社会，人们一天的大部分时间在室内，一个良好的室内环境有利于人们生活和工作，有利于人体健康和提高工作学习效率。然而，目前针对室内环境调节的空调设备大多是基于温度湿度设定调节，没法实时预测与控制室内环境来满足人体舒适的要求，而且会造成大量的能源浪费。

发明内容

本发明的目的在于克服上述技术存在的缺陷，提供一种基于用户体验的家居智能舒适节能控制系统及方法，利用人机交互的方式收集人体对室内环境体验的信息，如冷的体验、热的体验等，通过机器学习算法将不舒适的体验信息进行学习、训练与预测，最后控制室内环境的温湿度来满足日常的室内人们舒适的要求，设计了一种基于用户体验控制空调设备来实时调节室内环境，达到舒适性和节能性的要求。

其具体技术方案为：

一种基于用户体验的家居智能舒适节能控制系统，包括数据采集层、设备控制层、存储层、功能层和交互层；

所述数据采集层通过环境传感器实时获取室内外当前的环境参数数据，并将数据传递给存储层在MySQL数据库中存储；

所述设备控制层用于执行来自功能层的决策系统的控制命令，通过室内环境设备对环境动态控制。

所述存储层用于将室内环境设备运行时生成的数据和信息进行存储，一方面它要对环境监测传感器采集的室内外环境数据进行记录以及向设备控制层传递功能层的决策系统产生的控制命令；另一方面它还要为功能层的决策系统进行数据服务产生对室内环境设备的控制策略，同时向上为交互层传递数据源；

所述功能层包括服务器和决策系统，用于对存储层分别与设备控制层数据和交互层的数据传递进行控制。业务层中的PC浏览器和Android手机端软件，都要通过http服务器提供的通信接口进行数据传递，从而与控制系统进行交互。功能层的决策系统通过服务器端来负责收集环境数据以及用户对室内环境的抱怨信息，产生控制策略，对设备控制层提供控制命令。决策系统利用从存储层不停传递来的数据，对控制策略进行动态的更新；

所述交互层用于支持用户与控制系统的交互，其主要实现是采用了Android软件的方式。用户在手机上安装了该客户端后，了解当前室内环境的情况，用户利用该客户端向控制系统发送自己对当前的室内环境的抱怨信息，控制系统会依据用户的抱怨信息，主要是冷热抱怨，结合室内环境的实时数据以及当前各个环境设备的运行状态，利用机器学习的方法对室内环境生成优化控制策略，达到用户舒适的要求。对于其他的类型抱怨信息，控制系统直接通过调控相关的环境设备满足用户要求。用户利用PC浏览器控制室内设备和查看室内环境信息。

进一步，所述设备控制层中，系统为用户设计的控制有空调，灯光，加湿器控制，换气扇的环境设备的控制。

进一步，所述从存储层不停传递来的数据，包括用户抱怨信息、环境传感器检测到室内环境数据以及室内设备运行情况的数据。

进一步，所述对当前的室内环境的抱怨信息包括太冷、太热、太干、太湿、太眩、太暗、太闷的不舒适的感觉。

一种基于用户体验的家居智能舒适节能控制方法，包括如下步骤：

步骤1、如果用户感觉对室内环境感觉到不舒适，通过手机抱怨软件发送对室内环境产生的抱怨信息，这些信息存储于后台的数据库中；

步骤2、决策系统通过机器学习的方法将这些抱怨信息进行学习训练，产生满足人体舒适要求的环境参数信息；

步骤3、设备控制系统通过调节环境参数使其范围位于步骤2产生的满足人体舒适的环境参数范围内，来满足人体舒适性的要求。

与现有技术相比，本发明的有益效果为：

本发明是一个可实现室内环境智能控制、能够根据使用者的体验调整室内环境的智能控制系统，本发明使用灵活方便，控制智能化、可编程化程度高，成本低廉，适合推广应用。

附图说明

图1为基于用户体验的家居智能舒适节能控制系统的原理图；

图2为基于用户体验的家居智能舒适节能控制方法流程图；

图3为设备控制系统示意图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明的技术方案作进一步详细地说明。

如图1所示，一种基于用户体验的家居智能舒适节能控制系统，包括数据采集层、设备控制层、存储层、功能层和交互层；

1.数据采集层与设备控制层是该系统的基础。数据采集层的功能是通过环境传感器实时获取室内外当前的环境参数数据，并将数据传递给存储层在MySQL数据库中存储。设备控制层的功能是执行来自功能层的决策系统的控制命令，通过室内环境设备对环境动态控制。系统为用户设计了控制有空调，灯光，加湿器控制，换气扇等环境设备的控制。

2.存储层主要功能是将室内环境设备运行时生成的数据和信息进行存储。其中，一方面它要对环境监测传感器采集的室内外环境数据进行记录以及向设备控制层传递功能层的决策系统产生的控制命令；另一方面它还要为功能层的决策系统进行数据服务产生对室内环境设备的控制策略，同时向上为交互层传递数据源。

3.功能层包括服务器和决策系统，主要任务就是对存储层分别与设备控制层数据和交互层的数据传递进行控制。业务层中的PC浏览器和Android手机端软件，都要通过http服务器提供的通信接口进行数据传递，从而与控制系统进行交互。功能层的决策系统通过服务器端来负责收集环境数据以及用户对室内环境的抱怨信息等，产生控制策略，对设备控制层提供控制命令。决策系统可以利用从存储层不停传递来的数据，如用户抱怨信息、环境传感器检测到室内环境数据以及室内设备运行情况等数据，对控制策略进行动态的更新。用户在刚开始使用该控制系统的时候，有可能会经常因为主观感觉产生对环境不舒适的抱怨信息，然而伴随着控制系统学习时间的增加，控制系统会根据机器学习的方法预测出的使用户舒适的室内环境参数，通过控制室内环境设备，自动调节室内环境，最终目标是建立一个用户极少干预甚至无需干预的室内环舒适度动态控制系统。

4.交互层的主要功能是支持用户与控制系统的交互，其主要实现是采用了Android软件的方式。用户在手机上安装了该客户端后，可以轻松地了解当前室内环境的情况，除此之外，用户利用该客户端向控制系统发送自己对当前的室内环境的抱怨信息，如太冷、太热、太干、太湿、太眩、太暗、太闷等不舒适的感觉。控制系统会依据用户的抱怨信息，主要是冷热抱怨，结合室内环境的实时数据以及当前各个环境设备的运行状态，利用机器学习的方法对室内环境生成优化控制策略，达到用户舒适的要求。对于其他的类型抱怨信息，控制系统直接通过调控相关的环境设备满足用户要求。同时，为了满足满足不同用户的需求，用户也可以利用PC浏览器控制室内设备和查看室内环境信息。系统通过学习获得了室内环境下用户的舒适区域，对空调系统进行智能控制，使室内环境的温度、相对湿度保持在用户感觉舒适的范围内。系统不仅保证了室内环境用户的舒适的要求，而且能满足节能降耗的目标。

如图2所示，一种基于用户体验的家居智能舒适节能控制方法，包括如下步骤：

步骤1、如果用户感觉对室内环境感觉到不舒适，可以通过手机抱怨软件发送对室内环境产生的抱怨信息，这些信息存储于后台的数据库中。

步骤2、决策系统通过机器学习的方法将这些抱怨信息进行学习训练，产生满足人体舒适要求的环境参数信息。

步骤3、设备控制系统通过调节环境参数使其范围位于步骤2产生的满足人体舒适的环境参数范围内，来满足人体舒适性的要求。

该系统由软件部分、硬件部分两大部分组成，硬件部分包括计算机、室内环境检测传感器(包括温度、相对湿度、CO₂浓度等监测传感器)等；软件部分主要是室内空调设备控制器的控制程序，云服务器的数据存储程序及移动端App，软件模块主要功能1.负责实时记录各个时刻室内环境参数的值，例如室内温度、相对湿度、CO₂浓度等变化情况；2.用户的在室内环境中对当前环境温湿度是否感觉到舒适，是否对不舒适的感觉发生。如果发生了不舒适的感觉，系统就将当前时刻的温湿度值记录下来，存储在服务器数据库里，即不舒适点，当采集了较多的不舒适点，系统将这些不舒适点作为机器学习的训练集，通过训练、学习，预测出满足当前室内环境下人们舒适度温湿度范围，作为舒适区域，最后通过调节室内环境是温湿度位于舒适区域，使其满足人们室内环境舒适的要求。

所述的一种基于用户体验室内环境控制系统，其特征是：通过人机交互的方式将人们对室内环境不舒适的信息采集到后台数据库，这些不舒适的信息包括：当人们产生不舒适的感觉时，该时刻室内环境的温度、相对湿度的信息，记为不舒适点。通过控制决策，主要机器学习算法，对这些不舒适点进行训练、学习，预测出室内环境下人们舒适的温度、相对湿度范围，称为舒适区域。

系统通过学习获得了室内环境下用户的舒适区域，对空调系统进行智能控制，使室内环境的温度、相对湿度保持在用户感觉舒适的范围内。系统不仅保证了室内环境用户的舒适的要求，而且能满足节能降耗的目标。

该系统由一个ARM Cortex-M4内核的处理器STM32F407VG为控制器，WIFI模块、继电器、空调系统、室内环境监测传感器箱组成的一个硬件系统、云服务器数据存储软件以及用户对室内环境不舒适的实时检测的移动端App软件。用户只需通过移动端APP发送自己的不舒适信息，系统在后台通过控制决策利用用户的不舒适信息进行学习，预测出室内环境的温湿度舒适区域，从而智能控制空调系统满足用户的舒适要求，用户不需要人为地控制空调系统，仅仅依靠该系统即可智能调节室内环境，达到舒适性和节能性的目标。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，本发明的保护范围不限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明披露的技术范围内，可显而易见地得到的技术方案的简单变化或等效替换均落入本发明的保护范围内。

Claims (5)

1.一种基于用户体验的家居智能舒适节能控制系统，其特征在于，包括数据采集层、设备控制层、存储层、功能层和交互层；

所述数据采集层通过环境传感器实时获取室内外当前的环境参数数据，并将数据传递给存储层在MySQL数据库中存储；

所述设备控制层用于执行来自功能层的决策系统的控制命令，通过室内环境设备对环境动态控制；

所述存储层用于将室内环境设备运行时生成的数据和信息进行存储，一方面它要对环境监测传感器采集的室内外环境数据进行记录以及向设备控制层传递功能层的决策系统产生的控制命令；另一方面它还要为功能层的决策系统进行数据服务产生对室内环境设备的控制策略，同时向上为交互层传递数据源；

所述功能层包括服务器和决策系统，用于对存储层分别与设备控制层数据和交互层的数据传递进行控制；业务层中的PC浏览器和Android手机端软件，都要通过http服务器提供的通信接口进行数据传递，从而与控制系统进行交互；功能层的决策系统通过服务器端来负责收集环境数据以及用户对室内环境的抱怨信息，产生控制策略，对设备控制层提供控制命令；决策系统利用从存储层不停传递来的数据，对控制策略进行动态的更新；

所述交互层用于支持用户与控制系统的交互，其主要实现是采用了Android软件的方式；用户在手机上安装了该客户端后，了解当前室内环境的情况，用户利用该客户端向控制系统发送自己对当前的室内环境的抱怨信息，控制系统会依据用户的抱怨信息，主要是冷热抱怨，结合室内环境的实时数据以及当前各个环境设备的运行状态，利用机器学习的方法对室内环境生成优化控制策略，达到用户舒适的要求；对于其他的类型抱怨信息，控制系统直接通过调控相关的环境设备满足用户要求；用户利用PC浏览器控制室内设备和查看室内环境信息。

2.根据权利要求1所述的基于用户体验的家居智能舒适节能控制系统，其特征在于，所述设备控制层中，系统为用户设计的控制有空调，灯光，加湿器控制，换气扇的环境设备的控制。

3.根据权利要求1所述的基于用户体验的家居智能舒适节能控制系统，其特征在于，所述从存储层不停传递来的数据，包括用户抱怨信息、环境传感器检测到室内环境数据以及室内设备运行情况的数据。

4.根据权利要求1所述的基于用户体验的家居智能舒适节能控制系统，其特征在于，所述对当前的室内环境的抱怨信息包括太冷、太热、太干、太湿、太眩、太暗、太闷的不舒适的感觉。

5.一种基于用户体验的家居智能舒适节能控制方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1、如果用户感觉对室内环境感觉到不舒适，通过手机抱怨软件发送对室内环境产生的抱怨信息，这些信息存储于后台的数据库中；

步骤2、决策系统通过机器学习的方法将这些抱怨信息进行学习训练，产生满足人体舒适要求的环境参数信息；

步骤3、设备控制系统通过调节环境参数使其范围位于步骤2产生的满足人体舒适的环境参数范围内，来满足人体舒适性的要求。