CN107120752A - 一种集中式与分布式分级加湿的新风*** - Google Patents

一种集中式与分布式分级加湿的新风*** Download PDF

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Abstract

本发明公开一种集中式与分布式分级加湿的新风***，包括设有过滤模块、风机、全热交换器、中央加湿模块、多个并列的分布式加湿模块、回风模块及相应的管网和阀控***；中央和分布式加湿模块相同，由起雾器、均压集液仓、回液管和气阀等构成，其中均压集液仓从上到下依次包括紫外灯、挡液板、底部滤网、泥浆控制阀；回风模块包括回风风机、回风均压仓和主回风管道、多条分支管道及相应的阀门等设备。集中式和分布式两极加湿的设计原理可以在差异化定义不同新风接入区域的湿度的同时增强加湿效率，本发明还可以空气颗粒物、气态污染物、细菌病毒等进行净化。本发明提供的新风***特别适用于北方供暖期间的家庭用途，高效、节能、安全，实用性好。

Description

一种集中式与分布式分级加湿的新风***
技术领域
本发明属于新风***技术领域，特别涉及一种北方供暖期的家用新风***。
背景技术
近年来，我国北方大量城市出现持续性雾霾天气，尤其在冬季供暖期，室外空气质量恶化导致室内空气质量下降，由此引发的环境和健康问题日益成为人们关注的焦点。目前，新风***越来越广泛应用于商场、医院、办公楼等大型公共场所，在家庭中的应用也越来越多，但是多数新风***没有湿度调节功能，尤其在我国北方冬季供暖期，房间长时间处于干热状态，导致人们容易出现口干、眼干、头晕、呼吸道不畅等症状，引发“干燥综合症”。
目前市面上的新风***产品主要是应用机械过滤原理去除颗粒物，将新鲜空气引入室内，但是湿度调节能力有限，使得其应用具有一定的局限性。因此，市场急需一种配有加湿度能力的新风***，满足用户需求，使室内空气品质得以提升。
发明内容
本发明的目的在于提供一种集中式与分布式分级加湿的新风***，该***基于一种分布式加湿结构以实现对室内湿度进行调节，该装置的设计从经济适用、节能环保、满足用户需要的角度出发，同时达到高效节能、节约成本和操作简单的目的。
为达到上述目的，本发明采用如下技术方案予以实现：
一种集中式与分布式分级加湿的新风***，包括依次设置的过滤模块、进风风机、全热热交换器、中央加湿模块和若干分布式加湿与回风模块；中央加湿模块包括中央起雾装置和均压集液仓；进风风机的出口连接全热热交换器的第一入口，全热热交换器的第一出口连接中央起雾装置的入口；中央起雾装置的出口连接均压集液仓的入口；均压集液仓的底部设有过滤网；均压集液仓中部的入口和出口之间倾斜的设有若干挡流板，挡流板下部设有中央均压集液仓回流管，中央均压集液仓回流管的出口连接中央起雾装置；均压集液仓内顶部设有紫外灯；均压集液仓的出口连接若干分布式加湿与回风模块；加湿与回风模块包括加湿模块与回风模块；加湿模块包括连接均压集液仓的出口的进风分支管道，进风分支管道的出口通过分布式加湿装置连接房间进风口；
回风模块包括房间回风口，房间回风口连接回风分支管道，回风分支管道的出口经过回风风机连接全热热交换器的第二入口，热热交换器的第二出口连接带出风口。
进一步的，中央起雾装置为超声波起雾器。
进一步的，分布式加湿装置与中央起雾装置的结构相同，容量不同。
进一步的，所述一种集中式与分布式分级加湿的新风***还包括主水缸；中央起雾装置包括中央起雾器供水槽；分布式加湿装置包括分布式起雾器供水槽；中央起雾器供水槽通过第一管路连接主水缸，第一管路的两端均设有水阀；中央起雾器供水槽的上部连接带阀门的中央均压集液仓回流管；主水缸连接多个并列的分布式起雾器供水槽；每个分布式起雾器供水槽与主水缸之间的管路均设有水阀；分布式起雾器供水槽连接对应的分布式均压集液仓回流管；主水缸的底部连接有带水泵的进水管道；主水缸的高度高于中央起雾器供水槽和每个分布式起雾器供水槽的高度。
进一步的，挡流板为多孔结构。
进一步的，过滤模块包括过滤网，过滤网具有进风口，进风口上设有进风阀；过滤网由HEAP滤网和活性碳层组成，分别用于过滤室外进气中的颗粒物和吸附过滤有毒性气体。
进一步的，还包括控制***；所述控制***包括主控***和若干个分布式控制***；主控***主要执行控制***的运行、存储和通信功能，分布式控制***主要用于处理温湿度传感器采集到的数字信号并将之上报给主控***和执行控制指令；主控***通过WIFI模块接入网络，与互联网上的云服务器交换数据，实现软件***、算法更新和云端控制指令下传；与本地用户其他设备通过WIFI模块或蓝牙模块进行通信，实现新风***设定和控制，并显示新风***工作状态和室内温湿度。
进一步的，控制***由两级控制实现，分别为中央程序控制和分布式恒值控制；中央程序控制由主控***完成；主控***包括嵌入式微处理器和连接嵌入式微处理器的存储元件、接口、通信元件和用户接口；嵌入式微处理是主控***的核心元件，实现对数据处理、算法的执行和其他元件的控制；存储元件用于存储***程序、应用程序和用户数据，中央程序控制的程序存储于可读写存储元件中；接口是配备USB接品和串行接口，前者用于调试和与用户数据交换，后者用于与分布式控制***通信；用户接口包括微键盘和数字显示屏，用于人机交互；通信元件包括WIFI模块和蓝牙模块；中央程序控制的被控量为各风机和水泵中电机的启停状态和启用状态时的功率、风阀和阀门的开关，输入量为各房间的温湿度信息、云端天气信息、时间信息和用户输入信息；
中央程序控制的算法基础为前馈人工神经网络；所述前馈人工神经网络采用含两隐藏层的四层神经网络。
进一步的，分布式恒值控制由各分布式控制***实现；分布式控制***由嵌入式微控制器、温湿度传感器和控制驱动芯片构成，并设有串行接口与主控***通信；分布式恒值控制中控制量为三个：进风流量、回风流量和湿度；三个量均利用PID闭环控制。
进一步的，当分布式恒值控制的控制目标与测量相差小于允许误差时或控制执行机构已无控制裕度时，即认为分布式恒值控制趋于稳定；一旦分布式恒值控制***趋于稳定，将向主控***上传控制对象和执行机构所处状态，中央程序控制进程***实时汇总主控***所收到的分布式控制***上传的状态量，据此对各分布式控制***发布新的指令，更新各分布式恒值控制的控制目标值，使***以最低运行成本实现整体控制目标。
新风***的控制***由两级控制实现，分别为中央程序控制和分布式恒值控制，现分别就两层控制的实现方法进行说明。
1.中央程序控制
中央程序控制是由主控***完成的。主控***由嵌入式微处理器、存储元件、接口、通信元件和用户接口组成。嵌入式微处理是主控***的核心元件，实现对数据处理、算法的执行和其他元件的控制，可以选用美国德州仪器Sitara系列，如ARM Cortex-A15；也可以选用该公司OMAP***处理器，如OMAP3503-HIREL。存储元件主要用于存储***程序、应用程序和用户数据，中央程序控制的程序即存储于可读写内存中；由于部分嵌入式微处理器已经集成了线性闪存和内存，此时即不用再匹配相应的存储元件。接口主要是配备USB接品和串行接口，前者用于调试和与用户数据交换，后者用于与分布式控制***通信。用户接口主要包括微键盘和数字(LED)显示屏，用于人机交互。通信元件包括WIFI模块和蓝牙模块。
中央程序控制的被控量为各风机和水泵中电机的启停状态和启用状态时的功率、风阀和阀门的开关，输入量为各房间的温湿度信息、云端天气信息、时间信息和用户输入信息。
中央程序控制***的算法基础为前馈人工神经网络，本发明采用的为含两隐藏层的四层神经网络，如图4所示，输入层的神经元个数为n，第一隐藏层的神经元个数为16，第二神经元的个数为12，输出层的神经元个数为m。
第一层隐藏层所采用的激活函数为Sigmoid函数，其表达式为：
第二层隐藏层所采用的激活函数为双曲正切函数，其表达式为：
输出层的激活函数为线性函数，其表达式为：
l(x)＝ax (3)
该人工神经网络的参数为三个连接矩阵(W(1)、W(2)和W(3))、三个偏斜向量(b(1)、b(2)和b(3))和一个线性斜率向量(a)，共7组，其中前六组是由神经网络的训练所得，最后一组为偏好设置时调整。
与常规的人工神经网络应用不同，本发明所采用的人工神经网络，其参数的训练贯穿设备的生产和使用，可以分为预置阶段、初始化阶段、使用阶段三个阶段。
设备生产方和服务提供方根据采集的用户大数据信息，对人工神经网络进行训练，将训练得到的人工神经网络参数写入主控***非线性闪存。
首先，将样本数据按8:1:1的比例为分训练集、验证集和测试集三部分。采用均方误差作为性能函数对参数的优劣进行评估：
式中，T(s)为样本s的目标输出向量，O(s)为样本s的实际输出向量。
在此阶段训练时，线性斜率向量(a)取为单位向量。采用的方法为随机梯度下降方法(Stochastic Gradient Descent,SGD)对样本进行训练。将训练集样本分为若干组，每组32个样本，对于每组样本，计算平均梯度：
式中，v为长度为k的向量，代表链接矩阵的一列或偏斜向量，若v非第二隐藏层与输出层之间的参数，可以利用链式求导法则计算其计算公式如下：
然后利用平均梯度对进行三个链接矩阵和三个偏斜向量进行修正：
式中，η为学习效率，可取0.01。
各样本组逐次训练，利用式(7)调整人工神经网络参数，当所有样本组训练完毕时该时期(epoch)结束。
利用调整后的参数对测试集的数据进行评估，如果其性能函数取值满足条件则停止训练，输出参数；否则进入下一时期的训练。
用户在首次使用新风***时，新风***需要初始化，此时，需要根据用户的设定对参数进行修正，即为初始化阶段训练。在此阶段，主要是针对线性斜率向量(a)进行修正。
在初始化阶段，用户可以选择“快速初始化”和“自定义”两个选项，其中“快速初始化”采用***默认参数，不再进行修正，而采用“自定义”选项则用户在交互界面下完成若干问题的回答。
在初始化时，设计问题如图5所示，共有6个选项，其中5个为不同水平的湿度，另外一个为对湿度不做要求，根据房间的功能，各湿度水平有所区别。图5中6个选项对应的斜率分别为向量为[1.7,1.3,1,0.7,0.4,0]。根据用户设定值，对各房间湿度输出神经元所对应的线性斜率(a)进行修正。
在使用阶段，当用户对湿度进行调整时，记录用户设定值和实时各房间湿度、天气信息、时间信息等量。当记录数达到32条时，对神经网络进行训练，训练方法如预置阶段，不同之处在于仅训练一个时期，无检验环节。
2分布式恒值控制
分布式恒值控制由各分布式控制***实现。分布式控制***由嵌入式微控制器、温湿度传感器和控制驱动芯片构成，并设有串行接口与主控***通信。嵌入式微控制器可以选用美国德州仪器公司MPS430，温温度传感器可选用瑞士进口SHT20型或国产HTU21D型。电机控制驱动芯片可以选用型号为TAB429H和DRV8711DCPR芯片。控制程序保存在嵌入式微控制器所集成的内存中。
对于各房间所置分布式新风加湿装置而言，分布式恒值控制中控制量为三个——进风流量、回风流量和湿度。三个量均利用PID闭环控制。为了节约成本，本发明未设置气流量计，而将进风流量和回风流量控制转换为对风机转速控制。现以湿度控制为例，说明分布式恒值控制实现。
当控制室内湿度时，控制对象为室内空气相对湿度，主控***给定的相对湿度值为控制目标，控制执行机构为分布式起雾器。当温湿度传感器测得的室内空气相对湿度小于主控***给定的控制目标值时，控制目标与测量值之间存在差值，此差值经PID环节计算后，将控制信号传送给驱动芯片，驱动芯片将电信号放大后作用于起雾器，增加起雾器功率，从而使室内空气的相对湿度增大；当室内空气相对湿度过大时，工作原理类似。由于起雾器功率变化到引起室内空气湿度变化所需要时间较长，所以PID环节中积分环节不可缺少。
与分布式元件类似，集中元件也是由分布式恒值控制，但控制目标不同，控制为开环控制，也无PID环节。比如，中央程序控制进程直接下达中央起雾器的功率控制指令，分布式恒值控制直接将中央起雾器的功率控制为给定值即可。
3.集中式元件的控制
从整体看，中央程序控制位于分布式恒值控制的上层控制，控制指令由上而下，但本发明所涉及的新风***同样存在集中式结构，简单套用中央控制和分布式控制两层控制结构并不能实现***的最优化运行。
本发明所采用的机制如下：当分布式恒值控制的控制目标与测量相差小于允许误差时或控制执行机构已无控制裕度时，即认为分布式恒值控制趋于稳定。一旦分布式恒值控制***趋于稳定，将向主控***上传控制对象和执行机构所处状态，中央程序控制进程***实时汇总主控***所收到的分布式控制***上传的状态量，据此对各分布式控制***发布新的指令，更新各分布式恒值控制的控制目标值，使***以最低运行成本实现整体控制目标。
相对于现有技术，本发明具有以下有益效果：
本发明提供的一种集中式与分布式分级加湿的新风***不仅具有分布式加湿结构，而且还具有与之相匹配的智能控制***，用户可以根据室内环境状况及需要进行调节室内相对湿度，操作方便，便于用户使用。
本发明提供的一种集中式与分布式分级加湿的新风***，当外界空气由风机吹入进气口时，空气中的颗粒物被去除，用户根据自己的需要对各房间新风的湿度进行调节。
本发明提供的一种集中式与分布式分级加湿的新风***的设计以分布式加湿技术为核心，使本发明所提供的新风***可以分别对各房间的温度进行独立调节，适应不同功能房间的温度要求；加湿模块还可以起到降低到空气中颗粒物的作用；同时设有中央加湿模块，智能地对进气的湿度进行初步调节，提高了加湿的效率，减少了能耗。此外，在集液仓中均设有紫外灯杀菌装置，可以有效地减少加湿***带来的细菌数量，使其达到相应的国家标准。
本发明提供的一种集中式与分布式分级加湿的新风***设置了全热交换器，可以利用出气***的余热(或冷)加热(冷却)进气***，降低出气***带走的热量，在不需要设置加热或制冷模块的设计基准下最大限度提高用户的体验，达到高效节能的目的。同时，该装置结构紧凑，风阻小，能耗低，维修方便。
本发明装置所用原料均为工业级原料，所用的配件均为成熟工业配件，加工成本低廉，易于加工，可有效降低成本，并且可大规模工业化生产，具有良好的经济效益和应用前景。
本发明的一种集中式与分布式分级加湿的新风***可根据应用中的实际情况增加或者减少分布式加湿模块，可以广泛的应用在居家、商业和工业等领域，特别是适用于北方城市冬季供暖期的住宅。
附图说明
图1为一种集中式与分布式分级加湿的新风***示意图。
图2为本发明各加湿模块供水***示意图。
图3为本发明所涉及的控制***示意图。
图4为本发明控制***中涉及的前馈人工神经网络示意图。
图5为本发明控制***显示屏样图。
各附图标号如下：
1进风口，2进风阀，3过滤网，4进风风机，5全热交换器，6中央起雾装置，7均压集液仓，8紫外灯，9挡流板，10过滤网，11泥浆控制阀门，12回流管，13回流管阀门，14分布式进风风阀，15进风分支管道，16分布式加湿装置，17房间进风风阀，18房间进风口，19房间回风口，20房间回风风阀，21回风分支管道，22回风均压仓，23回风风机，24回风风阀，25出风口，26进水口，27进水阀门，28进水管道，29水泵，30主水缸，31中央起雾器供水槽，32分布式起雾器供水槽，33、34回流管，35-40阀门。
具体实施方式
以下结合附图及具体实施例对本发明作进一步的详细说明，应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
一、本发明所涉及新风***工作原理
请参阅图1所示，本发明一种集中式与分布式分级加湿的新风***，包括依次设置的过滤模块、进风风机4、全热热交换器5、中央加湿模块和多个并列的分布式加湿与回风模块。
过滤模块包括过滤网3，过滤网3具有进风口1，进风口1上设有进风阀2。过滤网3由HEAP滤网和活性碳层组成，分别用于过滤室外进气中的颗粒物和吸附过滤有毒性气体。
过滤网3的出口连接进风风机4的入口，进风风机4的出口连接全热热交换器5的第一入口。全热热交换器5的第一出口连接中央加温模块的入口，中央加温模块的出口连接多个并列的分布式加湿与回风模块。
新风***的动力为进风风机4，由异步电动机、风扇、异步电动机控制电路和相应支撑架组成；室外空气依次通过进风口1、进风阀2和过滤网3，进气阀2用于进风***停机时隔离室内外空气；室外空气经过进气风机4之后，经由全热交换器5，到达中央加温模块。
中央加湿模块包含中央起雾装置6和均压集液仓7；全热交换器5的第一出口连接中央起雾装置6的入口，中央起雾装置6的出口连接均压集液仓7中部的入口；均压集液仓7的底部设有过滤网10和泥浆控制阀门11；均压集液仓7中部的入口和出口之间倾斜的设有若干多孔结构的挡流板9，挡流板9下部设有回流管12，回流管12的上设有回流管阀门13；均压集液仓7内顶部设有紫外灯8。回流管12的出口连接中央起雾装置6。中央起雾装置6采用超声波起雾器，紫外灯8的作用为杀菌，挡流板9为除去进气中的水雾，水雾凝结后通过回流管12流回中央起雾装置6再次利用；过滤网10的作用为过滤凝液中的泥浆，并通过泥浆控制阀门11排出。
均压集液仓7的出口连接多个并列的分布式加湿与回风模块；加湿与回风模块包括加湿模块与回风模块；加湿模块包括连接均压集液仓7的出口的进风分支管道15，进风分支管道15的出口通过分布式加湿装置16连接房间进风口18，进风分支管道15上设有分布式进风风阀14，房间进风口上设有房间进风风阀17。回风模块包括房间回风口19，房间回风口19连接回风分支管道21，回风分支管道21的出口连接经过回风风机23连接全热热交换器5的第二入口，热热交换器5的第二出口连接带有回风风阀24的出风口25；房间回风口19上带有房间回风风阀20。
进气经过加湿模块后，呈多条分支进入相应房间，各条分支设有分布式加湿模块，其结构与中央加湿模块相同，相应容量和功率依具体工作环境确定；除分布式加湿模块，还设置分布式进风风阀，以控制进入各房间的进风量。
请参阅图2所示，中央加湿模块和分布式加湿模块的起雾器的供水***主体由水泵29、主水缸30、中央起雾器供水槽31、分布式起雾器供水槽32和水管组成，并设有多处水阀35-40和水位检测装置。中央起雾器供水槽31通过第一管路连接主水缸30，第一管路的两端分别的有第一水阀37的第二水阀35；中央起雾器供水槽31的上部设有带第三水阀38的回流管33；主水缸30连接多个并列的分布式起雾器供水槽32；每个分布式起雾器供水槽32与主水缸30之间的管路上设有第四水阀36和第五水阀39；分布式起雾器供水槽32连接有带有第六水阀32的回流管34；主水缸30的底部连接有带水泵29的进水管道28，进水管道28连接带有进水阀门27的进水口26。主水缸30的高度高于中央起雾器供水槽31和每个分布式起雾器供水槽32。
当主水缸30水位不足时，水泵29工作，使主水缸注水；各水槽水位不足时，由主水缸利用重力导流的方式供水。各起雾器的供水槽除了由主水缸主动供水外，还由各起雾模块的集液仓回流液供水，由回流管33、34导入水槽。
回风***的动力为回风风机23，由异步电动机、风扇、异步电动机控制电路和相应支撑架组成；各房间空气自房间回风口19经由房间回风风阀20、回风分支管道21到达回风均压仓22，从而经过回风风机23；空气经过回风风机23后，经过全热交换器5、回风风阀24和出风口25流至室外。
二、本发明所涉及的新风***控制***工作原理
本发明所涉及的新风***不仅具有分布式加湿结构，而且还具有与之相匹配的智能控制***。
如图3所示，本发明所涉及新风***的控制***由主控***和若干个分布式控制***组成，其中主控***是控制***主要执行控制***的运行、存储和通信功能，分布式控制***主要用于处理温湿度传感器采集到的数字信号并将之上报给主控***和执行控制指令。主控***还可以通过WIFI模块接入网络，与互联网上的云服务器交换数据，实现软件***、算法更新和云端控制指令下传；与本地用户其他设备(如智能手机、平板电脑)通过WIFI模块或蓝牙模块进行通信，实现新风***设定和控制，并显示新风***工作状态和室内温湿度。
新风***的控制***由两级控制实现，分别为中央程序控制和分布式恒值控制，现分别就两层控制的实现方法进行说明。
1.中央程序控制
中央程序控制是由主控***完成的。主控***由嵌入式微处理器、存储元件、接口、通信元件和用户接口组成。嵌入式微处理是主控***的核心元件，实现对数据处理、算法的执行和其他元件的控制，可以选用美国德州仪器Sitara系列，如ARM Cortex-A15；也可以选用该公司OMAP***处理器，如OMAP3503-HIREL。存储元件主要用于存储***程序、应用程序和用户数据，中央程序控制的程序即存储于可读写内存中；由于部分嵌入式微处理器已经集成了线性闪存和内存，此时即不用再匹配相应的存储元件。接口主要是配备USB接品和串行接口，前者用于调试和与用户数据交换，后者用于与分布式控制***通信。用户接口主要包括微键盘和数字(LED)显示屏，用于人机交互。通信元件包括WIFI模块和蓝牙模块。
中央程序控制的被控量为各风机和水泵中电机的启停状态和启用状态时的功率、风阀和阀门的开关，输入量为各房间的温湿度信息、云端天气信息、时间信息和用户输入信息。
中央程序控制***的算法基础为前馈人工神经网络，本发明采用的为含两隐藏层的四层神经网络，如图4所示，输入层的神经元个数为n，第一隐藏层的神经元个数为16，第二神经元的个数为12，输出层的神经元个数为m。
第一层隐藏层所采用的激活函数为Sigmoid函数，其表达式为：
式中e为自然常数(约为2.71828)。
第二层隐藏层所采用的激活函数为双曲正切函数，其表达式为：
输出层的激活函数为线性函数，其表达式为：
l(x)＝ax (3)
式中，a为一常数。
该人工神经网络的参数为三个连接矩阵(W(1)、W(2)和W(3))、三个偏斜向量(b(1)、b(2)和b(3))和一个线性斜率向量(a)，共7组，其中前六组是由神经网络的训练所得，最后一组为偏好设置时调整。
与常规的人工神经网络应用不同，本发明所采用的人工神经网络，其参数的训练贯穿设备的生产和使用，可以分为预置阶段、初始化阶段、使用阶段三个阶段。
设备生产方和服务提供方根据采集的用户大数据信息，对人工神经网络进行训练，将训练得到的人工神经网络参数写入主控***非线性闪存。
首先，将样本数据按8:1:1的比例为分训练集、验证集和测试集三部分。采用均方误差作为性能函数对参数的优劣进行评估：
式中，T(s)为样本s的目标输出向量，O(s)为样本s的实际输出向量。
在此阶段训练时，线性斜率向量(a)取为单位向量。采用的方法为随机梯度下降方法(Stochastic Gradient Descent,SGD)对样本进行训练。将训练集样本分为若干组，每组32个样本，对于每组样本，计算平均梯度：
式中，v为长度为k的向量，代表链接矩阵的一列或偏斜向量，若v非第二隐藏层与输出层之间的参数，可以利用链式求导法则计算其计算公式如下：
然后利用平均梯度对进行三个链接矩阵和三个偏斜向量进行修正：
式中，η为学习效率，可取0.01。
各样本组逐次训练，利用式(7)调整人工神经网络参数，当所有样本组训练完毕时该时期(epoch)结束。
利用调整后的参数对测试集的数据进行评估，如果其性能函数取值满足条件则停止训练，输出参数；否则进入下一时期的训练。
用户在首次使用新风***时，新风***需要初始化，此时，需要根据用户的设定对参数进行修正，即为初始化阶段训练。在此阶段，主要是针对线性斜率向量(a)进行修正。
在初始化阶段，用户可以选择“快速初始化”和“自定义”两个选项，其中“快速初始化”采用***默认参数，不再进行修正，而采用“自定义”选项则用户在交互界面下完成若干问题的回答。
在初始化时，设计问题如图5所示，共有6个选项，其中5个为不同水平的湿度，另外一个为对湿度不做要求，根据房间的功能，各湿度水平有所区别。图5中6个选项对应的斜率分别为向量为[1.7,1.3,1,0.7,0.4,0]。根据用户设定值，对各房间湿度输出神经元所对应的线性斜率(a)进行修正。
在使用阶段，当用户对湿度进行调整时，记录用户设定值和实时各房间湿度、天气信息、时间信息等量。当记录数达到32条时，对神经网络进行训练，训练方法如预置阶段，不同之处在于仅训练一个时期，无检验环节。
2分布式恒值控制
分布式恒值控制由各分布式控制***实现。分布式控制***由嵌入式微控制器、温湿度传感器和控制驱动芯片构成，并设有串行接口与主控***通信。嵌入式微控制器可以选用美国德州仪器公司MPS430，温温度传感器可选用瑞士进口SHT20型或国产HTU21D型。电机控制驱动芯片可以选用型号为TAB429H和DRV8711DCPR芯片。控制程序保存在嵌入式微控制器所集成的内存中。
对于各房间所置分布式新风加湿装置而言，分布式恒值控制中控制量为三个——进风流量、回风流量和湿度。三个量均利用PID闭环控制。为了节约成本，本发明未设置气流量计，而将进风流量和回风流量控制转换为对风机转速控制。现以湿度控制为例，说明分布式恒值控制实现。
当控制室内湿度时，控制对象为室内空气相对湿度，主控***给定的相对湿度值为控制目标，控制执行机构为分布式起雾器。当温湿度传感器测得的室内空气相对湿度小于主控***给定的控制目标值时，控制目标与测量值之间存在差值，此差值经PID环节计算后，将控制信号传送给驱动芯片，驱动芯片将电信号放大后作用于起雾器，增加起雾器功率，从而使室内空气的相对湿度增大；当室内空气相对湿度过大时，工作原理类似。由于起雾器功率变化到引起室内空气湿度变化所需要时间较长，所以PID环节中积分环节不可缺少。
与分布式元件类似，集中元件也是由分布式恒值控制，但控制目标不同，控制为开环控制，也无PID环节。比如，中央程序控制进程直接下达中央起雾器的功率控制指令，分布式恒值控制直接将中央起雾器的功率控制为给定值即可。
3.集中式元件的控制
从整体看，中央程序控制位于分布式恒值控制的上层控制，控制指令由上而下，但本发明所涉及的新风***同样存在集中式结构，简单套用中央控制和分布式控制两层控制结构并不能实现***的最优化运行。
本发明所采用的机制如下：当分布式恒值控制的控制目标与测量相差小于允许误差时或控制执行机构已无控制裕度时，即认为分布式恒值控制趋于稳定。一旦分布式恒值控制***趋于稳定，将向主控***上传控制对象和执行机构所处状态，中央程序控制进程***实时汇总主控***所收到的分布式控制***上传的状态量，据此对各分布式控制***发布新的指令，更新各分布式恒值控制的控制目标值，使***以最低运行成本实现整体控制目标。
仍以湿度控制为例。当中央程序控制进程检测到各分布式控制***所控制的分布式起雾器均运行在较高的功率而中央起雾器运行在较低的功率，则中央程序控制进程调高中央起雾器的运行功率。当中央程序控制进程检测到存在分布式控制***所控制的分布式起雾器已经停止工作，但所处的房间湿度仍超过控制目标值，则中央程序控制进程调低中央起雾器的运行功率。

Claims (10)

1.一种集中式与分布式分级加湿的新风***，其特征在于，包括依次设置的过滤模块、进风风机(4)、全热热交换器(5)、中央加湿模块和若干分布式加湿与回风模块；
中央加湿模块包括中央起雾装置(6)和均压集液仓(7)；
进风风机的出口连接全热热交换器的第一入口，全热热交换器的第一出口连接中央起雾装置的入口；中央起雾装置的出口连接均压集液仓的入口；
均压集液仓的底部设有过滤网(10)；均压集液仓中部的入口和出口之间倾斜的设有若干挡流板(9)，挡流板下部设有中央均压集液仓回流管，中央均压集液仓回流管的出口连接中央起雾装置；均压集液仓内顶部设有紫外灯(8)；
均压集液仓的出口连接若干分布式加湿与回风模块；加湿与回风模块包括加湿模块与回风模块；加湿模块包括连接均压集液仓的出口的进风分支管道(15)，进风分支管道的出口通过分布式加湿装置连接房间进风口；
回风模块包括房间回风口(19)，房间回风口连接回风分支管道(21)，回风分支管道的出口经过回风风机(23)连接全热热交换器的第二入口，热热交换器的第二出口连接带出风口(25)。
2.根据权利要求1所述的一种集中式与分布式分级加湿的新风***，其特征在于，中央起雾装置为超声波起雾器。
3.根据权利要求1所述的一种集中式与分布式分级加湿的新风***，其特征在于，分布式加湿装置与中央起雾装置的结构相同，容量不同。
4.根据权利要求1所述的一种集中式与分布式分级加湿的新风***，其特征在于，所述一种集中式与分布式分级加湿的新风***还包括主水缸(30)；中央起雾装置包括中央起雾器供水槽(31)；分布式加湿装置包括分布式起雾器供水槽(32)；中央起雾器供水槽通过第一管路连接主水缸(30)，第一管路的两端均设有水阀；中央起雾器供水槽的上部连接带阀门的中央均压集液仓回流管；主水缸连接多个并列的分布式起雾器供水槽；每个分布式起雾器供水槽与主水缸之间的管路均设有水阀；分布式起雾器供水槽连接对应的分布式均压集液仓回流管；主水缸的底部连接有带水泵(29)的进水管道(28)；主水缸(30)的高度高于中央起雾器供水槽(31)和每个分布式起雾器供水槽(32)的高度。
5.根据权利要求1所述的一种集中式与分布式分级加湿的新风***，其特征在于，挡流板(9)为多孔结构。
6.根据权利要求1所述的一种集中式与分布式分级加湿的新风***，其特征在于，过滤模块包括过滤网(3)，过滤网具有进风口(1)，进风口上设有进风阀(2)；过滤网由HEAP滤网和活性碳层组成，分别用于过滤室外进气中的颗粒物和吸附过滤有毒性气体。
7.根据权利要求1所述的一种集中式与分布式分级加湿的新风***，其特征在于，还包括控制***；所述控制***包括主控***和若干个分布式控制***；主控***主要执行控制***的运行、存储和通信功能，分布式控制***主要用于处理温湿度传感器采集到的数字信号并将之上报给主控***和执行控制指令；主控***通过WIFI模块接入网络，与互联网上的云服务器交换数据，实现软件***、算法更新和云端控制指令下传；与本地用户其他设备通过WIFI模块或蓝牙模块进行通信，实现新风***设定和控制，并显示新风***工作状态和室内温湿度。
8.根据权利要求7所述的一种集中式与分布式分级加湿的新风***，其特征在于，控制***由两级控制实现，分别为中央程序控制和分布式恒值控制；中央程序控制由主控***完成；主控***包括嵌入式微处理器和连接嵌入式微处理器的存储元件、接口、通信元件和用户接口；嵌入式微处理是主控***的核心元件，实现对数据处理、算法的执行和其他元件的控制；存储元件用于存储***程序、应用程序和用户数据，中央程序控制的程序存储于可读写存储元件中；接口是配备USB接品和串行接口，前者用于调试和与用户数据交换，后者用于与分布式控制***通信；用户接口包括微键盘和数字显示屏，用于人机交互；通信元件包括WIFI模块和蓝牙模块；中央程序控制的被控量为各风机和水泵中电机的启停状态和启用状态时的功率、风阀和阀门的开关，输入量为各房间的温湿度信息、云端天气信息、时间信息和用户输入信息；
中央程序控制的算法基础为前馈人工神经网络；所述前馈人工神经网络采用含两隐藏层的四层神经网络。
9.根据权利要求8所述的一种集中式与分布式分级加湿的新风***，其特征在于，分布式恒值控制由各分布式控制***实现；分布式控制***由嵌入式微控制器、温湿度传感器和控制驱动芯片构成，并设有串行接口与主控***通信；分布式恒值控制中控制量为三个：进风流量、回风流量和湿度；三个量均利用PID闭环控制。
10.根据权利要求8所述的一种集中式与分布式分级加湿的新风***，其特征在于，当分布式恒值控制的控制目标与测量相差小于允许误差时或控制执行机构已无控制裕度时，即认为分布式恒值控制趋于稳定；一旦分布式恒值控制***趋于稳定，将向主控***上传控制对象和执行机构所处状态，中央程序控制进程***实时汇总主控***所收到的分布式控制***上传的状态量，据此对各分布式控制***发布新的指令，更新各分布式恒值控制的控制目标值，使***以最低运行成本实现整体控制目标。
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