申请/专利权人：河北因朵科技有限公司

申请日：2023-12-28

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117873237A

主分类号：G05D27/02

分类号：G05D27/02

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.30#实质审查的生效;2024.04.12#公开

摘要：本发明涉及智能调控技术领域，尤其涉及一种无人档案库房智能环境调控系统及方法。首先，引入智能传感器网络监测环境参数，对收集到的环境参数数据进行预处理后，引入智能环境控制算法和时序预测模型；基于时序预测模型的输出，引入自适应的控制决策；然后，引入机器学习模型，通过定期自我更新，纳入最新的环境参数数据和操作反馈；开发中央控制单元，实时监控系统的整体性能和各模块的状态，协调空调、除湿器、传感器网络和机器学习模型之间的交互；最后，集成远程监控系统，并采用模块化设计。解决了现有技术缺乏高效的预测能力；以及缺乏自学习和自适应调整的能力和没有考虑组件之间的协调的问题。

主权项：1.一种无人档案库房智能环境调控系统，其特征在于，包括以下部分：智能传感器网络、中央处理器；所述智能传感器网络，用于收集关于库房内外环境的数据，不仅监测温度和湿度，还监测空气质量、光照强度，将监测到的数据通过无线传输的方式传递给中央处理器；所述中央处理器，包括预处理模块、智能环境控制模块、自适应控制模块、中央控制单元、远程监控模块；所述预处理模块，用于收集来自智能传感器网络的数据，所述数据涵盖了库房内外的各种环境参数，包括温度、湿度、空气质量和光照强度；预处理模块对收集的环境参数数据进行归一化和清洗，去除噪声和异常值，预处理模块通过数据传输的方式与智能环境控制模块、中央控制单元相连；所述智能环境控制模块，用于使用时序预测模型来分析从预处理模块接收到的数据，结合统计方法和机器学习技术，预测未来的环境变化；所述时序预测模型的公式为： ，其中，是对未来时间点的环境参数的预测值，和是模型系数，是基于相关性分析的非线性函数，表示变量和之间的相关系数，代表时间点的变量的值，是预测误差项；智能环境控制模块还包括自适应算法，用于根据环境参数数据的实时变化调整模型参数；智能环境控制模块通过数据传输的方式与自适应控制模块、中央控制单元相连；所述自适应控制模块，用于生成自适应的控制决策，动态调整空调和除湿器的工作参数，包括温度设定和湿度水平；通过持续监测实时环境参数数据和比较预测模型的输出，确定是否需要调整控制策略，自适应控制模块通过数据传输的方式与中央控制单元相连；所述中央控制单元，用于协调各个模块之间的交互和通信，确保智能环境控制模块、自适应控制模块和预处理模块之间的信息同步和协调；中央控制单元还实时监控系统的整体性能和各模块的状态；中央控制单元内部嵌入微处理器，处理来自智能传感器网络的环境数据，所述环境数据包括温度、湿度和空气质量指数，并基于模糊逻辑控制或神经网络技术，处理不确定性和非线性问题；中央控制单元与机器学习模型紧密集成，并采用通信协议，包括MQTT或CoAP，来同步各系统的操作；中央控制单元内嵌有实时操作系统，用于持续监控系统状态和运行参数，而故障检测机制则利用统计和模式识别算法，识别和报告设备性能下降或潜在故障；中央控制单元通过数据传输的方式与预处理模块、智能环境控制模块、自适应控制模块、远程监控模块相连；所述远程监控模块，用于提供实时数据流和历史记录分析的功能，帮助管理员进行决策和调整策略；远程监控模块还具备报警机制，在环境条件偏离预设范围时立即通知管理员，远程监控模块通过数据传输的方式与中央控制单元相连。

全文数据：

权利要求：

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