CN101140450A - 节能型热舒适控制器及控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于热舒适指数、节能控制和神经网络算法的，用于暖通空调***的节能型热舒适控制器及控制方法。控制器基于空气温度、湿度、风速、辐射温度以及用户活动程度和着衣状况进行热舒适指数的运算和显示，其中空气温度和湿度由传感器测得，辐射温度设定为与空气温度一致，风速根据风机的输入功率计算获得，而用户活动程度和着衣状况由用户设定或选择默认值。节能控制方法将暖通空调***分为快速供冷/热、舒适运行和节能运行三个运行阶段，并提供相应的舒适指数设定值。神经网络算法根据舒适指数设定值与实际值的偏差进行运算并输出控制信号，分别通过直流和交流电驱动电路对暖通空调***进行控制，从而实现最高的舒适度和最低的能耗。

Description

节能型热舒适控制器及控制方法

技术领域

本发明一般涉及室内气候改变装置的控制器及控制方法，特别涉及用于暖通空调***的控制器及控制方法，用以为使用者提供满意的节能热舒适控制效果。

背景技术

目前，暖通空调***已在日常工作和生活中得到了广泛的应用。现有的暖通空调***的控制器通常采用恒温控制方式，即先由用户设定温度值及风机档位，然后采用开-关控制模式、比例-积分控制模式或者目前流行的模糊控制模式对室内气温进行调节，部分高级或大型设备也同时对室内湿度进行调节。当室内气温调节到设定值或其一定范围后，暖通空调***停止供冷/供热，仅风机继续工作；当气温偏离预设的温度值一定范围后，暖通空调***再次启动供冷/供热功能，从而将室内气温保持在温度设定值附近。

然而，随着暖通空调技术的不断发展，用户对热舒适性和***能耗也提出了越来越高的要求，单纯把气温调节并保持在预设的温度值附近的原有控制***无法为用户提供最高的热舒适度。根据热舒适的概念，人体的热舒适状态建立在人体与周围环境的热力学平衡的基础之上，因此人们提出了多种热舒适指数，以定义空气温度、湿度、空气流速等综合物理条件与人体热舒适度之间的关系，从而对温热环境的复合因素对人体的影响进行定量化表示。目前，主要的热舒适指数包括由P.O.范格尔(P.O.Fanger)提出并已成为ISO标准的预计温热感(Predicted Mean Vote，PMV)指数(在本文中也称为热舒适指数)和预测不满意百分数(Predicted Percentage of Dissatisfied，PPD)，以及在美国暖通空调工程师协会(ASHARE)中广泛使用的有效温度(Effective Temperature，ET)指数。其中PMV表示人体的热舒适度与人体的活动程度、着衣状况、空气温度、湿度、辐射温度及风速等共六个温热环境要素之间的关系，PPD则代表对热环境不满意的百分数，PPD由PMV导出。其中，PMV的计算方法如下：

PMV＝(0.028+0.3033e^-0.036M)×{(M-W)-3.05[5.733-0.000699(M-W)-Pa]

-0.42[(M-W)-58.15]-0.0173M(5.867-Pa)-0.0014M(34-T_a)              (1)

-3.96×10⁸×fcl[(T_cl+273)⁴-(T_mrt+273)⁴]-fcl×h_c(T_cl-T_a)}

其中，Tcl和hc分别为对流换热系数和衣服表面温度，其计算方法如下：

T_cl＝35.7-0.028(M-W)

-0.155I_cl{3.96×10^-8×fcl[(T_cl+273)⁴-(T_mrt+273)⁴]-fcl×h_c(T_cl-T_a)}    (2)

以上各式中，M为新陈代谢率，对应于人体活动程度；W为人体对外作功，通常取值为零；Ta为空气温度；Tmrt为辐射温度；Vair为风速；Pa为周围空气的水蒸气分压力，其可由空气湿度和温度计算获得：Pa＝空气湿度×exp(16.6536-4030.183/(Ta+235))；Icl为由皮肤到着衣人体外表面的热阻，对应于人体着衣状况；fcl为与人体着衣状况相关的常数，其值可根据人体着衣状况的不同而分别设置为1.05、1.1或1.15。

因此，通过获得人体活动程度、着衣状况、空气温度、湿度、辐射温度及风速等六个参数，可最终计算得到人体热舒适指数(PMV)值。

如图1所示，根据上述方程所建立的PMV指数***，把PMV值按人的温热感分成7个等级，当PMV值为零时，人体将处于最佳的热舒适状态。由此，可根据上述理论来设计可控制室内热舒适度的暖通空调***控制器。

在申请号为11/048,740、题为“空调***及其控制方法”的美国专利申请中，公开了一种基于热舒适指数的空调***。但其仅考虑了空气温度、人体活动程度及穿衣量，没有完全考虑与人体热舒适相关的六个参数。而这种仅考虑部分参数所计算得到的PMV值是不准确的，从而无法为用户提供最高的舒适度。同样，专利号为02136099.5、题为“热舒适模糊控制空调器”的中国专利申请也仅考虑了空气温度、湿度、辐射温度和风速等四个参数，从而难于对热舒适度进行精确的控制。

另外，申请号为200410020153.9、题为“空调***的舒适指数控制方法”的中国专利申请以及专利号为94216957.3、题为“基于神经网络与模糊逻辑的智能空调控制器”的中国专利中分别公开了根据与人体热舒适相关的六个参数来对空调***进行控制的方法和装置。但是，上述专利或专利申请的缺点在于：采用了多个传感器来测量空气温度、湿度、辐射温度、风速和人体活动状态等，成本较高。着衣情况由***自行预测，用户无法进行选择，灵活性低。同时，由于仅将热舒适指数PMV值控制在一定范围，没有设计节能策略，因此无法进一步降低***能耗。

发明内容

本发明的一个目的是针对现有技术的缺陷和不足，提供一种采用节能热舒适控制方法将暖通空调***及风机分为三个运行阶段，以达到舒适及节能效果的暖通空调***控制器。

本发明的另一个目的是提供一种根据与人体热舒适相关的六个参数(空气温度、湿度、风速、辐射温度以及用户活动程度和着衣状况)、通过神经网络控制算法来对暖通空调***进行控制的成本较低(仅采用温度和湿度传感器)的控制器。

本发明的又一个目的是提供一种可由用户自行设置其活动程度及着衣状况的暖通空调***控制器，从而提高了热舒适指数计算的准确性和灵活性。

本发明的再一个目的是提供一种可根据风机特性及输入功率计算风速的暖通空调***控制器，从而可避免风速传感器的使用，降低控制器成本。

本发明的另一个目的是提供一种分别设计有直流电驱动电路及交流电驱动电路的暖通空调***控制器，从而可对空调、冷气机等暖通空调***的供冷/供热能力及直流、交流风机转速等分别或同时进行调节，即，可控制一个或同时控制多个直流和交流装置，保证了控制器的通用性和灵活性。

为了实现上述目的，本发明提出了一种适用于暖通空调***的节能型热舒适控制器，包括：用于检测空气温度和湿度的传感器模块；用于设定用户活动程度和用户着衣状况的多路选择开关模块；用于计算热舒适指数PMV实际值和设定值，并根据所述PMV实际值和PMV设定值之间的差异通过神经网络控制算法输出控制信号的中央处理单元；用于接收来自中央处理单元的控制信号，并根据所述控制信号对能够改变室内热舒适度的直流装置进行控制的直流电驱动器；以及用于接收来自中央处理单元的控制信号，并根据所述控制信号对能够改变室内热舒适度的交流装置进行控制的交流电驱动器。其中，中央处理单元根据空气温度、湿度、风速、辐射温度以及用户活动程度和着衣状况等六个参数计算热舒适指数PMV实际值，并根据暖通空调***的运行阶段确定热舒适指数PMV设定值。

为了实现上述目的，本发明还提出了一种用于控制暖通空调***以实现最佳热舒适度及最低能耗的方法，包括以下步骤：检测空气温度和湿度；设定用户活动程度和用户着衣状况；计算风速；根据空气温度、湿度、风速、辐射温度以及用户活动程度和着衣状况值，通过热舒适指数PMV算法计算热舒适指数PMV实际值，其中辐射温度设定为与空气温度相等；根据暖通空调***的运行阶段确定热舒适指数PMV设定值；基于热舒适指数PMV设定值及实际值之间的差异，采用神经网络控制算法，输出控制信号；通过直流电驱动电路和交流电驱动电路，根据所述控制信号对暖通空调***的供冷、供热能力及风机转速等进行调节，从而实现最佳热舒适度及最低的能耗。

附图说明

图1为根据PMV的人体温热感舒适范围示意图；

图2为根据本发明优选实施方案的控制器的硬件结构方框图；

图3为根据本发明优选实施方案的传感器模块示意图；

图4为根据本发明优选实施方案的多路选择开关模块示意图；

图5为根据本发明优选实施方案的中央处理单元数据处理示意图；

图6为根据本发明优选实施方案的直流电驱动电路图；

图7为根据本发明优选实施方案的交流电驱动电路图；

图8为根据本发明优选实施方案的神经网络控制算法框图；

图9为根据本发明优选实施方案的控制方法流程图。

具体实施方式

如上所述，本发明的节能型热舒适控制器基于六个参数(空气温度、空气湿度、风速、辐射温度、用户活动程度和着衣状况)对热舒适指数PMV进行计算。如图1所示，PMV指数的数值范围为-3～3。正常情况下，PMV值为零时热环境最舒适，大于零则较热，小于零则较冷。本发明的控制器采用节能控制方法，将暖通空调***分为快速供冷/热、舒适运行和节能运行三个运行阶段，并提供相应的舒适指数PMV设定值。在得到PMV实际值之后，控制器将PMV实际值与设定值进行比较，并根据设定值和实际值之间的偏差，通过神经网络控制算法产生控制信号来分别控制直流电驱动器和交流电驱动器调整输出功率，以改变室内热环境。通过循环执行上述操作来将PMV值控制在设定值附近，从而在节能的情况下提供最佳的热舒适度。

以下将结合附图详细描述本发明的优选实施方案，其中，附图中所示的优选实施方案仅为示例性的。

图2是根据本发明优选实施方案的控制器的硬件结构方框图。该控制器的主要组件包括传感器模块10、多路选择开关模块20、中央处理单元30、直流电驱动器40和交流电驱动器50。整个控制器由直流电1提供输入功率。

图3是根据本发明优选实施方案的传感器模块10的结构示意图，包括温度传感器110和湿度传感器120，其电源由中央处理单元30通过供电线1000提供，并通过温度数据信号线1100和湿度数据信号线1200向中央处理单元30输出信号。另外，根据需要，温度传感器和湿度传感器的数量可以为多个，在本实施方案中优选为只采用一个温度传感器和一个湿度传感器。

图4是根据本发明优选实施方案的多路选择开关模块20的结构示意图，包括两个三段式多路选择开关210和220，其电源由中央处理单元30通过供电线1000提供，并通过信号线2100和2200向中央处理单元30输出信号。通过将多路选择开关210和220上的开关211、221分别在三个不同的档位上切换，可以将供电线1000连接到不同的信号线2110-2130以及2210-2230上。多路选择开关一210利用开关211与适当的信号线2110-2130相连，再通过数据信号线2100输出用户着衣量数据。多路选择开关二220利用开关221与适当的信号线2210-2230相连，再通过数据信号线2200输出用户活动量数据。从而将用户着衣量和活动量数据传输到中央处理单元30中。在此，可采用除了多路选择开关之外本领域技术人员所熟知的多种装置来实现组成多路选择开关模块，只要其可实现本发明所需的档位选择目的即可。在此省略对其他可选的实施方式的描述。

图5是根据本发明优选实施方案的中央处理单元数据处理示意图。中央处理单元30循环执行各操作指令，在每一个循环周期中，均执行以下操作：通过第一串行接口311和第二串行接口312读取通过传感器模块10的温度数据信号线1100和湿度数据信号线1200传输的温度和湿度信号，通过第一A/D转换器321和第二A/D转换器322对所述信号进行模数转换，然后将相应的数字信号储存到存储器330中。通过第一并联接口313和第二并联接口314读取分别通过多路选择开关模块20的数据信号线2100和2200传输的用户着衣量数据和活动量数据，并将数据直接储存到存储器330中。存储器330接收到一组完整的输入数据(包括温度、湿度、用户着衣量和用户活动量)后，将最新的数据传输到算术逻辑部件340中，以用于计算PMV实际值。

另外，算术逻辑部件340中还设置有计数器350，计数器350的用途在于：(1)作为记录工作时间的定时器，用以将***当前工作时间与设定时间进行对比，并在此基础上确定PMV设定值(将在下文中进行详细描述)；(2)控制脉宽调变的脉宽(duty cycle)，从而通过调整脉宽来控制直流马达的转速。

图6是根据本发明优选实施方案的直流电驱动器40的电路图，其主要包括缓冲器410和高功率N型双极晶体管420，并接收来自中央处理单元30的脉宽调制信号总线3100的脉宽调制信号作为输入。脉宽调制信号总线3100通过电线3120为缓冲器410提供5伏特电压，并通过信号线3110将脉宽调制信号输入到缓冲器410，经缓冲后的脉宽调制信号通过电线3130控制N型双极晶体管420工作，从而调节直流电2提供到直流马达60的输入功率。因此，通过所设计的直流电驱动器40，可对直流风机等直流驱动设备进行控制。

图7是根据本发明优选实施方案的交流电驱动器50的结构图，其主要包括多路复用器510、变压器530、第一继电器521～第五继电器525，并接收来自中央处理单元30的四位二进制信号总线3200的四位二进制信号作为输入。交流电3通过变压器530转换成成五组不同的电压，分别在第一接口531～第五接口535输出。交流马达70通过电线5100与其中一个接口相连。四位二进制信号通过多路复用器510在第一继电器521～第五继电器525中选择启动合适的继电器，并使与其相连接口的电压通过电线5100提供给交流马达70。因此，通过所设计的交流电驱动器50，可改变输出电压，对各种类型交流风机、压缩机等交流驱动设备进行控制。

在此所描述的直流驱动器和交流电驱动器的具体电路仅为示例性的，对于本领域技术人员来说，显然可以采用可根据脉宽调制信号或二进制信号改变功率的其他形式的驱动电路。

以下说明本发明的控制方法。根据本发明，对暖通空调***进行控制从而提供最佳热舒适的方法主要通过三个步骤来进行，即：(一)获取参数数据；(二)数据处理及运算；(三)输出控制信号。以下分别结合附图中所示的优选实施方案对所述三个步骤进行说明。

(一)获取参数数据

在本发明中，是根据空气温度、空气湿度、风速、辐射温度、用户活动程度和着衣状况等六个参数对热舒适指数PMV进行计算，从而对热舒适度进行控制。因此，需要首先确定所述六个参数的具体数值。其中空气温度和空气湿度分别由传感器模块10中的温度传感器110和湿度传感器120进行测量，而辐射温度设定为与所测空气温度一致。测量得到的空气温度、辐射温度和空气湿度数据由温度数据信号线1100和湿度数据信号线1200传输至中央处理单元30。

用户活动程度和着衣状况的数据来自多路选择开关模块20，如上所述，用户通过将多路选择开关一210在三个不同的档位上切换来将其活动程度设定为“弱”、“中”、“强”三档。当用户选择“弱”档时，用于表示活动程度的用户新陈代谢率设置为0.8Met(相当于46W/m²)；选择“中”档时，新陈代谢率设置为1.2Met(相当于70W/m²)；选择“强”档时，新陈代谢率设置为2.2Met(相当于125W/m²)。在默认状况下，用户活动程度设置为“中”档。此外，用户通过将多路选择开关二220在三个不同的档位上切换来将其着衣状况设定为“弱”、“中”、“强”三档。当用户选择“弱”档时，用户着衣量设置为0.5clo(相当于0.0755m²K/W)；选择“中”档时，用户着衣量设置为0.8clo(相当于0.124m²K/W)；选择“强”档时，用户着衣量设置为1.1clo(相当于0.1705m²K/W)。在默认状况下，用户着衣状况设置为“中”档。在用户选择完毕后，多路选择开关模块20分别通过数据信号线2100和2200将数字信号形式的用户着衣量和活动量数据传输到中央处理单元30中。

风速则根据暖通空调***风机特性及输入功率由中央处理单元计算获得。对于某一特定型号的风机，其输入功率、转速及出口风速之间具有明确的对应关系。而对于用户而言，其感应到的风速与其与风机的距离成一定的比例关系。因此，根据暖通空调***的供冷/供热能力，可获知其应用的室内空间大小，并进一步计算得到用户与风机的平均距离。基于此，可拟合得到风机输入功率与用户感应风速之间的关系函数，并保存在中央处理单元30中。该关系函数可采用输入功率的3次或2次多项式进行拟合。例如，对于一个额定输入功率为12W的直流风机，当用户与风机间距离为1米时，该关系函数表达式可采用最小二乘方法拟合为：

V_air＝-0.7505×P²+16.8504×P-90.8250，

其中，V_air为风速，P为风机功率。当用户与风机间距离为1.5米时，该关系函数表达式可拟合为：

V_air＝-0.1201×P²+2.9950×P-16.4640，

当用户与风机间距离为2米时，该关系函数表达式可拟合为：

V_air＝-0.2787×P²+6.3470×P-34.4057。

当节能型热舒适控制器开始工作时，中央处理单元可根据风机的初始功率通过所得到的函数表达式计算风速值，从而根据所述六个参数得到用于控制风机输入功率的控制信号。相应地，由于控制信号对风机输入功率进行控制，因此在控制信号已知的情况下，可确定风机输入功率，从而得到用于进行下一次控制的风速值。由此，风速可根据风机特性及输入功率计算获得，从而无需使用风速传感器，降低了控制器成本。

(二)数据处理及运算

如上所述，中央处理单元30由传感器模块10接收温度和湿度数据、进行A/D转换并储存到存储器330中。来自多路选择开关模块20的用户着衣量数据和活动量数据是数字信号，因此被直接储存在存储器中。存储器330将所接收到的空气温度、湿度、辐射温度(其被设定为与空气温度相等)、用户着衣量和用户活动量数据传输到算术逻辑部件340。算术逻辑部件340还同时接收传输自计数器350的计数信息。

算术逻辑部件340首先根据暖通空调***风机特性及输入功率获得风速，然后根据从存储器330所得到的其余参数值，执行热舒适指数PMV算法，得到PMV实际值，并将所得到的数值显示在LED显示单元80上。然后，算术逻辑部件340执行节能热舒适控制方法，根据***工作时间决定工作阶段，以确定PMV设定值。

本发明的节能热舒适控制方法将暖通空调***分为不同的运行阶段，各个运行阶段具有不同的PMV设定值。通过根据***运行时间判断***当前应处于哪一运行阶段，可以得到PMV设定值，从而控制暖通空调***工作在所需的阶段。

在本发明的一个优选实施方案中，将暖通空调***分为快速供冷/供热、舒适运行和节能运行三个运行阶段，各个阶段的规定运行时间T1、T2和T3已预先设定，通过将***当前运行时间与T1、T2和T3相比较可以判断***应工作于哪一阶段，从而得知PMV设定值。图9(b)示出了上述工作流程，如图所示，当控制器开始工作后，算术逻辑部件340首先读取用户指令，以判断空调***将工作于制冷和制热哪种工作模式，然后将控制器当前的工作时间t与各阶段规定运行时间进行比较，从而确定控制器的工作阶段，以得到PMV设定值。

以下以制冷为例进行说明：首先，判断t是否大于T1，若否，则得到PMV设定值为-0.5，若是，则判断t是否大于T2。若t小于或等于T2，则得到PMV设定值为0，若t大于T2，则判断t是否大于T3。如果t小于或等于T3，则PMV设定值在T3-T2的时间段内由0增加至0.5，如果t大于T3，则PMV设定值为0.5。在本发明的一个优选实施方案中，T1、T2和T3可分别设定为0.5小时、2小时和4小时，即在***开机后的0.5小时内，PMV设定值为-0.5；开机时间大于0.5小时而小于或等于2小时期间，PMV设定值为0；开机时间大于2小时而小于或等于4小时期间，PMV设定值由0逐渐增加为0.5，当开机时间大于4小时后，PMV设定值持续保持为0.5。

在根据上述热舒适控制方法确定了PMV设定值之后，算术逻辑部件340计算PMV设定值与实际值之间的差异，并采用神经网络控制算法根据上述差异得到用于控制暖通空调***的输出信号。与传统的开关控制或PID控制不同，节能型热舒适控制器采用了神经网络控制算法，从而保证了良好的自适应自学习能力，在不同的PMV设定值及环境温湿度扰动下，仍能保持良好的控制性能。

图8为根据本发明优选实施方案的神经网络控制算法框图。在实际应用中，该神经网络可采用2层或3层网络结构。下面以3层体系结构具有4个中间节点的神经网络为例，对该神经网络控制算法进行具体说明。如图8所示，各中间节点(即各神经元)的输入和输出变量分别为I_m ¹和v_m ¹，网络权重为w_m1 ¹和w_m2 ¹，神经网络输出节点的输入和输出变量分别为I₁ ²和u，网络权重为w_1m ²，其中m＝1，2......4。

首先，采用PMV设定值与实际值之间的差异e，以及该差异的变化速率

作为神经网络的输入变量，并根据下式，计算中间各节点的输入：

$I_m^1=w_{m1}^{1}e+w_{m2}^1\stackrel{\·}{e}+{\mathrm{\θ}}_m^1---\left(4\right)$

式中θ为偏置值。各中间节点输出采用Unipolar Sigmoid函数进行计算：

$v_m^1=\frac{1}{1+\exp (-I_m^1)}---\left(5\right)$

类似的，分别根据以下各式计算神经网络输出节点的输入输出：

$I_1^2=\underset{i=1}{\overset{4}{\mathrm{\Σ}}}{w}_{1i}^2{v}_i+{\mathrm{\θ}}_1^2---\left(6\right)$

$u=\frac{1}{1+\exp (-I_1^2)}---\left(7\right)$

所述输出u作为用于控制暖通空调***的控制信号。由于输出变量被控制在0～1之间，所以不必对输出的控制信号进行限制。而对于网络权重，则可采用后向传播算法进行更新：

${\mathrm{\Δw}}_{\mathrm{ij}}=-\mathrm{\η}\frac{\∂E}{{\∂w}_{\mathrm{ij}}}=-\mathrm{\η}\frac{\∂E}{\∂\mathrm{PMV}}\frac{\∂\mathrm{PMV}}{\∂u}\frac{\∂u}{{\∂w}_{\mathrm{ij}}}---\left(8\right)$

式中，E为误差函数，定义为

$E=\frac{1}{2}{e}^2---\left(9\right)$

由于热舒适控制器在制冷模式下，

为负值，因此上式可进一步简化为：

${\mathrm{\Δw}}_{\mathrm{ij}}={\mathrm{\η}}^{*}\frac{\∂E}{\∂\mathrm{PMV}}\frac{\∂u}{{\∂w}_{\mathrm{ij}}}---\left(10\right)$

式中η^*为权重调整速度。基于此，输出层及中间层的网络权重按如下公式进行更新：

$w_{1m}^2=w_{1m}^2-{\mathrm{\η}}^{*}(\mathrm{PMV}\_\mathrm{SV}-\mathrm{PMV})u(1-u)v_m^1---\left(11\right)$

$w_{m1}^1=w_{m1}^1-{\mathrm{\η}}^{*}(\mathrm{PMV}\_\mathrm{SV}-\mathrm{PMV})u(1-u)w_{1m}^2{v}_m^1(1-v_m^1)e---\left(12\right)$

$w_{m2}^1=w_{m2}^1-{\mathrm{\η}}^{*}(\mathrm{PMV}\_\mathrm{SV}-\mathrm{PMV})u(1-u)w_{1m}^2{v}_m^1(1-v_m^1)\stackrel{\·}{e}---\left(13\right)$

其中，m＝1，2……4。

综上所述，神经网络控制算法的实现过程可简述如下：首先，将PMV设定值与实际值之间的差异、以及该差异的变化速率，作为所设计的多层神经网络的输入变量；然后根据后向传播算法，更新各神经元的输入输出变量及权值；最终计算并输出控制信号。

(三)输出控制信号

完成数据处理及运算后，算术逻辑部件340输出两种控制信号：(1)数字信号，用于控制脉宽调制处理器360产生所需的脉宽调制信号，所述脉宽调制信号与5伏特电压370一起通过脉宽调制信号总线3100输送到直流电驱动器40，以对直流电驱动器40进行控制；(2)四位的二进制信号，通过四位二进制信号总线3200直接输送到交流电驱动器50，以对交流电驱动器50进行控制。由此，上述直流电驱动器40和交流电驱动器50根据各自所接收到的控制信号对空调、冷气机等暖通空调***的供冷/供热能力及风机转速等分别或同时进行调节。在进行风机调节时，由于通过所述直流和交流驱动器可实现对直流风机的连续调速以及对交流风机的多段调速，因此相对于常规的3档风机调节来说，本发明的控制器可提供更好的热舒适度。

图9是根据本发明优选实施方案的控制方法流程图，其中总体示出了本发明的控制方法的流程。如图9(a)所示，控制器开始工作后，首先由传感器读取空气温度(辐射温度被设定为与空气温度一致)和湿度值(步骤S10)、由多路选择开关获取用户输入的活动及着衣值(步骤S20)、并通过风机输入功率计算风速值(步骤S30)；在获得上述六个参数后，由中央处理单元计算PMV实际值(步骤S40)；然后计算PMV实际值与设定值的偏差(步骤S50)，根据所得偏差通过执行神经网络控制算法得到控制信号(步骤S60)，以控制直流电和交流电驱动设备(步骤S70)，使得二者分别产生直流电和交流电输出，通过所述输出来控制暖通空调***制冷/制热量和风机转速，从而对室内热舒适度进行合理调节，为使用者提供满意的热舒适性。

显然，以上所述的优选实施方案仅是对本发明的示例性说明，不应作为对本发明的限制。应该认识到，以上所描述的电子元件及其连接关系仅是示例性的，本领域技术人员可以在不偏离本发明精神的情况下对其进行各种修改和替换，另外，上述控制方法仅是一种优选方案，本领域技术人员可以根据具体的情况对所述方法中的步骤进行适当的选择和优化。因此，任何未脱离本发明实质的变化和改动，都应在本发明的保护范围之内。本发明的保护范围由所附权利要求书限定。

Claims (18)

1.一种用于暖通空调***的控制器，包括：

传感器模块，用于检测空气温度和湿度；

多路选择开关模块，用于设定用户活动程度和用户着衣状况；

中央处理单元，用于计算热舒适指数PMV实际值，并计算所述PMV实际值与一个PMV设定值之间的差异，从而根据所述差异输出控制信号；

驱动器，用于接收来自所述中央处理单元的控制信号，并根据所述控制信号驱动所述空调***。

2.如权利要求1所述的控制器，其中所述暖通空调***具有多个运行阶段，各个运行阶段具有不同的PMV设定值。

3.如权利要求2所述的控制器，其中所述阶段包括：

快速供冷/供热阶段，当所述暖通空调***运行时间小于或等于T1时，其工作于所述快速供冷/供热阶段；

舒适运行阶段，当所述***运行时间大于T1并小于或等于T2时，其工作于所述舒适运行阶段；以及

节能运行阶段，其进一步包括调整阶段和稳定阶段，当所述***运行时间大于T2并小于或等于T3时，其工作于调整阶段，当所述***运行时间大于T3后进入稳定阶段，控制器控制所述***持续运行于所述稳定阶段直至停止运行。

4.如权利要求3所述的控制器，其中所述中央处理单元根据所述运行阶段确定所述PMV设定值：

当所述暖通空调***工作于所述快速供冷/供热阶段时，在供冷和供热的情况下PMV设定值分别为-0.5和0.5；

当所述暖通空调***工作于所述舒适运行阶段时，PMV设定值为0；以及

当所述暖通空调***工作于所述调整阶段时，在供冷的情况下PMV设定值由0逐渐增大到0.5，在供热的情况下PMV设定值由0逐渐减小到-0.5，当所述暖通空调***进入稳定阶段后，在供冷和供热的情况下PMV设定值分别为0.5和-0.5。

5.如权利要求1所述的控制器，其中所述中央处理单元利用神经网络控制算法来得到所述控制信号，所述神经网络控制算法的步骤如下：

(a)将所述PMV设定值与实际值之间的差异e、以及所述差异的变化速率作为多层神经网络的输入变量；

(b)根据后向传播算法，更新各神经元的输入输出变量及权值；以及

(c)计算并输出所述控制信号。

6.如权利要求5所述的控制器，其中步骤(b)中各神经元的输入变量I_m ¹以及输出变量v_m ¹的计算方法如下：

$I_m^1=w_{m1}^{1}e+w_{m2}^1\stackrel{\·}{e}+{\mathrm{\θ}}_m^1$

$v_m^1=\frac{1}{1+\exp (-I_m^1)}$

其中，m＝1，2……4，

网络权重w按如下公式进行更新：

$\mathrm{\Δ}{w}_{\mathrm{ij}}=-\mathrm{\η}\frac{\∂E}{\∂w_{\mathrm{ij}}}=-\mathrm{\η}\frac{\∂E}{\∂\mathrm{PMV}}\frac{\∂\mathrm{PMV}}{\∂u}\frac{\∂u}{\∂w_{\mathrm{ij}}}$

其中θ为偏置值，E为误差函数，u为输出的控制信号。

7.如权利要求6所述的控制器，其中步骤(c)中所述控制信号u的计算方法如下：

$u=\frac{1}{1+\exp (-I_1^2)},$

其中， $I_1^2=\underset{i=1}{\overset{4}{\mathrm{\Σ}}}{w}_{1i}^2{v}_i+{\mathrm{\θ}}_1^2.$

8.如权利要求1所述的控制器，其中，所述传感器模块包括温度传感器和湿度传感器。

9.如权利要求1所述的控制器，其中，所述多路选择开关模块包括分别用于设定用户活动程度和用户着衣状况的选择开关。

10.如权利要求9所述的控制器，其中，所述用户活动程度表示为新陈代谢率，所述新陈代谢率分为0.8Met、1.2Met和2.2Met，分别对应于所述用于设定用户活动程度的选择开关的弱、中、强档。

11.如权利要求9所述的控制器，其中，所述用户着衣状况分为0.5clo、0.8clo和1.1clo，分别对应于所述用于设定用户着衣状况的选择开关的弱、中、强档。

12.如权利要求1所述的控制器，其中，所述驱动器包括直流电驱动器，所述直流电驱动器包括N型双极晶体管，所述N型双极晶体管根据输入到所述直流电驱动器的作为控制信号的脉宽调制信号产生不同的输出功率，以对直流装置进行控制。

13.如权利要求1所述的控制器，其中，所述驱动器包括交流电驱动器，所述交流电驱动器根据输入的作为控制信号的二进制信号，使用多路复用器与不同的变压线圈相连接，从而改变输出电压和功率，以对交流装置进行控制。

14.如权利要求1所述的控制器，进一步包括显示单元，用于显示所述PMV实际值。

15.一种控制暖通空调***的方法，用于实现最佳热舒适度，包括以下步骤：

检测空气温度和湿度；

设定用户活动程度和用户着衣状况；

计算风速；

根据空气温度、湿度、风速、辐射温度以及用户活动程度和着衣状况值计算热舒适指数PMV实际值，其中所述辐射温度设定为与所述空气温度相等；

根据所述暖通空调***的运行阶段确定所述热舒适指数PMV设定值；

计算所述PMV实际值和PMV设定值之间的差异；以及

根据所述差异对暖通空调***的工作单元进行调节，从而实现最佳热舒适度和最低的能耗。

16.如权利要求15所述的方法，其中，所述暖通空调***的运行阶段包括快速供冷/供热阶段、舒适运行阶段和节能运行阶段，根据所述运行阶段确定所述热舒适指数PMV设定值的过程包括以下步骤：

(a)根据***运行时间判断***当前应处于哪一运行阶段；以及

(b)根据步骤(a)的结果确定PMV设定值。

17.如权利要求16所述的方法，其中所述步骤(b)包括：

当***处于快速供冷/供热阶段时，在供冷和供热的情况下PMV设定值分别为-0.5和0.5；

当***处于舒适运行阶段时，PMV设定值为0；以及

当***处于节能运行阶段时，PMV设定值首先在一定时间周期内变化，然后固定在某一固定值，即，在所述时间周期内，在供冷的情况下PMV设定值由0逐渐增大到0.5，在供热的情况下PMV设定值由0逐渐减小到-0.5，当经过所述时间周期之后，在供冷和供热的情况下PMV设定值分别为0.5和-0.5。

18.如权利要求15所述的方法，其中根据所述差异对暖通空调***的工作单元进行调节的步骤是通过神经网络控制算法来实现的，所述神经网络控制算法的步骤如下：

(a)将所述PMV设定值与实际值之间的差异、以及所述差异的变化速率，作为多层神经网络的输入变量；

(b)根据后向传播算法，更新各神经元的输入输出变量及权值；以及

(c)计算并输出所述控制信号。

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