前言：寻找写作灵感？中文期刊网用心挑选的室内热环境智能控制系统研究，希望能为您的阅读和创作带来灵感，欢迎大家阅读并分享。
1概述
随着人们对舒适生活环境的追求和国家对节能减排的大力推行，构建一个舒适又节能的居住环境成为当下研究的热门问题。由于室内热环境是一个繁杂的多变量系统，系统中的各变量之间存在有非线性、强耦合以及各种无法确定的因素，所以很难控制。目前，在多输出模糊控制器的设计中，大都通过输出解耦，将多变量转化为多个单输出系统，降低了控制精准度。为了解决多输出系统的耦合的问题，针对热环境模糊关系建立了一种基于左半张量积的新型模糊关系矩阵模型减少传统模糊控制规则建立和推导的复杂性，使运算简便、精准度提高，从而得到更可靠的输出数据。同时，搭建了一套完整的智能控制系统，通过智能感知周围环境温湿度，自动控制风量、智能切换通风口，实现自动调节、按需送风，提升智能家居的便利、舒适与节能性。
2基于左半张量积的热环境建模
2.1矩阵左半张量积表示模糊集合
为简便下文热舒适度控制模型的描述，需定义一些符号。
2.2模糊关系矩阵的结构体系
如图1模糊关系下的模糊结构图所示，利用矩阵的左半张量积运算，通过建立起的输入与输出变量之间的模糊关系矩阵，从而得到一个完整的模糊结构体系来实现数字化模糊控制。
3室内热舒适度评价指标
PMV(PredictedMeanVote)是基于从人的感觉的物理考察从而而显示温热舒适性的指标，由丹麦理工大学的PovlOleFanger教授在1967年提出。该PMV指标[3]由温度[℃]、相对湿度[%]、气流速度[m/s]、平均热辐射[℃]4个环境因素以及人体的当时代谢量[met]、衣着量[cio])所决定。根据夏季东营居民穿衣习惯和生活规律，做出假设[4]：人体所做机械功W=0；人在室内静坐休息时相应的新陈代谢率为M=1met；在室内身着夏装，取热阻I。=0.5clo；室内风速取0.2m/s；室内平均辐射温度等于室内温度，即tr=ta。在以上假设条件下，则只有空气温度、相对湿度两个因素影响室内人体热舒适度。
4室内热舒适度控制模型
4.1室内各变量关系模型
一个室内的热环境中，想要调节环境中各个变量使其处于人体舒适区主要是通过调节环境中的温湿度的来实现的，但是空调设备的设定值与室内的实际温度之间是存在差异的，需要找到两者的关系。另外，处在室内的不同位置的温度以及温度改变速度都不同，所以在空调设备中设置多个出风口，以保证人在室内的任何位置都能处在人体舒适区。为了得到室内温湿度与空调的设定值之间的关系，这里建立室内热环境的模糊关系矩阵模型[5]：（1）现场采样获得系统的n组输入输出数据对，包含有空调设定温度、空调设定风速、空调设定湿度、室内温度、室内湿度。（2）对以上每一个模糊变量模糊化，图4中其隶属度函数。
4.2实验模拟与仿真
实验的两间房间尺寸为长×宽×高=7.6m×7.2mx3.6m，对A房间装置中录入半张量积算法，B房间不做处理使用普通制冷系统，采用热舒适度测试系统进行测试。手动输入各参数值，该系统便会自动计算得出PMV值。当室内环境达到稳定状态后，每间隔10分钟，采样一次，在2019年9月11-13日采样。
5智能控制系统的实现
利用上文原理，构造了一个空调系统，空调主要分为自动和手动两种模式。
5．1自动模式
利用多个传感器对室内不同区域温度湿度等实时检测，通过开发的APP将检测到的数据传入后台服务器进行显示，利用建立的室内热环境模糊关联模型对数据进行分析（多变量解耦和等）得到需要给空调设置的温度，将结果自动返回给空调，使空调的自动调节达到人体最舒适的温度。
5．2手动模式
该模式主要针对同一房间不同位置的人们，不同的人对空调温度的需求是不同的，针对这一问题空调设立了多个通风口，使得同一房间不同位置的人们可以根据自己的需求调节的至使自己满意的温度，实现了同一室内多个温区。
6结语
良好的室内热舒适环境利于人类的身体健康、降低室内的能源消耗、提高人们的生活质量。该系统对多个舒适度指标进行控制，随着人体舒适感的变化来改变舒适度的控制，达到实时控制的效果，改变了传统非实时、仅对室内温度进行控制的单一控制；该系统以使人体舒适为前提，调节系统的各个参数，使系统的功耗达到最小；提出的新模型成功应用于室内热环境控制系统，实现了对系统多变量的模糊控制，避免了原有算法的繁杂过程，使得运算更精简。而且，该方法也可用在别的不能进行多输出解耦系统中，具有广泛的应用前景。
作者:魏文成 陈强 张薇 王焱 陈栋 单位:中国石油大学胜利学院