基于人工智能技术预测热感觉的室内热环境控制

论文摘要

提出一种基于人工智能技术预测用户的热感觉、根据用户热感觉进行室内热环境控制的方法。该控制系统中使用计算机视觉技术识别用户皮肤温度,采用机器学习方法来确定用户的皮肤温度舒适范围,并且使用模糊控制逻辑来预测用户的热状态并调整室温设定值。为了验证该控制方法的有效性,搭建了试验台并进行了一系列试验,试验结果表明用户满意率较高,满意度评价达到97%,随着机器学习的进展,用户的舒适度得到提高,解决了传统控制存在的既不舒适,又不节能现象的问题。

论文目录

• 1 人体皮肤温度识别方法
• 2 皮肤温度预测热感觉识别控制方法
•   2.1 控制系统构成
•   2.2 控制算法
• 3 皮肤温度预测热感觉识别控制的试验验证
•   3.1 试验台基本情况
•   3.2 试验结果
•     3.2.1 典型控制过程
•     3.2.2 试验后评价
•     3.2.3 机器学习与预测效果分析
• 4 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 陈庆财,鹿伟,张威,肖鹏,王福林,窦强

关键词: 预热感觉预测,人工智能,红外热成像,室内热环境控制

来源: 建筑技术 2019年02期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 建筑科学与工程,自动化技术

单位: 北京未来科学城科技发展有限公司,清华大学室内空气质量评价与控制北京市重点实验室,北京博锐尚格节能技术股份有限公司

基金: 北京市科技计划课题(Z71100002317009),国家自然科学基金面上项目(51578305)

分类号: TP18;TU111.3

页码: 253-255

总页数: 3

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