基于神经网络与模糊逻辑的智能空调控制器
专利汇可以提供基于神经网络与模糊逻辑的智能空调控制器专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本实用新型涉及一种基于神经网络与 模糊逻辑 的智能 空调 控制器 ，属自动控制技术领域。该空调控制器主要由室内 传感器 、室外传感器、 键盘 及显示 电路 、主控制单元、室内外驱动机构及空调 压缩机 的变频调速器等主要部件组成。本实用新型设计的控制器在自动检测到传感器 信号 (活动量、着衣量、湿 温度 等)后，由 人工神经网络 自动预测出PMV值，再根据模糊逻辑控制技术控制变频调速器的 频率 、室内 风 机的风量、风向等，实现对人体舒适度的最佳控制。，下面是基于神经网络与模糊逻辑的智能空调控制器专利的具体信息内容。
1、一种基于神经网络与模糊逻辑的智能空调控制器，其特征在于该控制器包括室内传感器、室外传感器、键盘及显示器接口电路、主控制单元、室内驱动机构、室外驱动机构和空调压缩机的变频调速器；所述的主控制单元由微处理器(U11)、锁存器(U12)、外接RAM芯片(U13)、外接EPROM芯片(U14)及一个地址编码芯片(U15)组成，其中遥控信号由微处理器(U11)的hsi1和hsi2端口进入，键盘/显示器接口的中断请求信号送入hsi0端口；所述的键盘及显示器接口电路由键盘/显示器接口芯片(U31)、译码器(U32)、缓冲器(DIP11)和(DIP12)、反相缓冲器(U33)和(U34)、数码管、触摸键盘与强制按键组成；所述的室内传感器与室外传感器包括湿度传感器与温度传感器电路，由湿度传感器及跟随放大器(LM1)、室内温度传感器、室外温度传感器、多路模拟开关(U41)及相应的跟随放大器(DIP26)组成；所述的室内、室外驱动机构包括驱动信号功率放大与接口电路，由功率放大芯片(U61)、(U62)、继电器SR和电子膨胀阀步进电机插头(PINA4)、风向控制用步进电机插头(PINA3)组成；所述的变频调速器由逆变驱动及保护电路、整流滤波、六单元功率模块组成。
本实用新型涉及一种基于神经网络与模糊逻辑的智能空调控制器。属于自动控制技术领域。
房间空调器的控制方法从机械式的恒温控制器已逐步转向了以微电脑为基础的智能控制。目前，国内的房间空调控制技术已普遍采用了以恒温控制为目标的微电脑控制，并在智能控制方法上亦逐步向模糊控制方向迈进。但随着现代传感技术和智能控制技术的迅猛发展，空调控制器的控制目标已逐步转向了以人体舒适度PMV（ISO－7730）为目标的控制。但现在，国内还缺少实用的人体活动量传感技术、着衣量预测技术、单相空调压缩机的变频调速技术、冷媒的变流量技术等，因而就国内目前而言，还没有集上述技术于一体、以追求舒适度指标为目的的智能空调控制器。
本实用新型的目的是借助先进的传感技术，利用人工神经网络智能信息处理技术预测出人体的舒适度指标PMV，然后利用模糊控制技术将PMV的值控制在最佳值（零值）附近。其主要控制手段是驱动单相或三相压缩机的变频调速器、风机风量及与之相应的电子膨胀阀开度，从而实现房间空调器的智能化控制。
本实用新型的内容是：基于神经网络与模糊逻辑的智能空调控制器，该控制器包括室内传感器、室外传感器、键盘及显示器接口电路、主控制单元、室内驱动机构、室外驱动机构和空调压缩机的变频调速器。主控制单元由微处理器U11、锁存器U12、外接RAM芯片U13、外接EPROM芯片U14及一个地址编码芯片U15组成，其中遥控信号由U11的hsi1和hsi2端口进入，键盘／显示器接口的中断请求信号送入hsi0端口。键盘及显示器接口电路由键盘／显示器接口芯片U31、译码器U32、缓冲器DIP11和DIP12、反相缓冲器U33和U34、数码管、触摸键盘与强制按键组成。室内传感器与室外传感器包括湿度传感器与温度传感器电路，由湿度传感器及跟随放大器LM1、室内温度传感器、室外温度传 感器、多路模拟开关U41及相应的跟随放大器DIP26组成。室内、室外驱动机构包括驱动信号功率放大与接口电路，由功率放大芯片U61、U62、继电器SR和电子膨胀阀步进电机插头PINA4、风向控制用步进电机插头PINA3组成。变频调速器由逆变驱动及保护电路、整流滤波、六单元功率模块组成。
下面结合附图，详细介绍本实用新型的内容。
附图说明：
图1智能空调控制器原理框图
图2着衣量智能预测器原理框图
图3PMV智能预测器原理框图
图4变频调速器原理框图
图5带EPROM、RAM的主控制单元电路
图6键盘／显示器接口电路
图7可编程并口及硬时钟电路
图8湿度与温度传感器电路
图9活动量传感器数据读取与部分驱动信号锁存电路
图10部分驱动信号功率放大与接口电路
室内传感器包含环境因素检测用传感器、人体状态检测用传感器。在本实用新型的具体实施中采用了一个活动量传感器、一个着衣量智能预测器、一个湿度传感器、四个温度传感器（分别用于室内环境温度、室内风机出风温度、室内换热器进液温度、室内换热器出气温度的检测）等。其中的活动量传感器与着衣量智能预测器的具体工作原理与实施手段将在主控制单元中给予介绍。其它的温湿度传感器为常用型。
室外传感器主要由温度传感器构成。在实用新型的具体实施中采用了3个温度传感器，分别用于室外环境温度、室外换热器进液温度、室外换热器出气温度等的检测。
主控制单元主要由微处理器来实现。它负责室内外传感信号的采集、PMV神经网络智能预测、相应的数据处理及产生控制策略并执行之。
ISO－－7730所推荐的描述人体舒适感觉的平均预测表决值PMV由以下六个因素决定，即湿度、空气流速、空气温度、环境辐射温度及人的活动量、着衣量。其中前四个因素是（室内）环境因素，而后两个则为人的状态因素。因此，以人的舒适感为控制指标的智能空调控制器一定要用若干个具有信号处理功能的智能传感器，来实现上述因素参数的检测和预测。这些智能传感器要用到的关键技术是模糊逻辑推理与神经网络预测技术。
模糊性是在人类认识事物的过程中产生的。处理模糊性的基本工具便是模糊数学了。它是二十多年前由美国加利福利亚大学伯克利分校的扎德教授提出的。模糊数学与模糊控制虽年轻，却已呈现出强大的生命力。模糊理论的基本概念便是隶属函数，本实用新型中利用模糊逻辑对人的着衣量进行了预测、温湿度的智能控制、电子膨胀阀的模糊控制等。这里先介绍着衣量智能预测器，其原理框图如图2所示。其工作原理是，微处理器从室内外温度传感器中采集获得室内外温度T内与T外，同时让微处理器从日历时钟读取日历（季节），然后利用人的经验规则设计成的模糊预测器来完成着衣量的预测。采取的规则型式为：
……
if T内is PS and T外is PS and Calender is Spring then CLOTHING is PM
……
这里T内、T外与Calender分别代表室内温度、室外温度、季节。 CLOTHING代表输出量，即着衣量。PS、PS、PM分别代表正小、正小、正中等模糊语言变量。
神经网络是由大量处理单元广泛互连而成的网络，它是在现代神经生物学和认知科学对人类信息处理研究成果的基础上提出的。在信号、信息处理的基础上，它与传统的数字计算机有着根本的区别，它具有大规模并行处理、连续时间动力学和网络全局作用等特点，信息的存储体现神经元之间连接的分布上，存储区和操作区合二为一。另外神经网络具有很强的自适应和学习能力、鲁棒性和容错能力，从而 可以代替复杂耗时的传统算法，使信号处理过程更接近于人类思维活动。鉴于此，在本实用新型中，利用人工神经网络的高度的自学习与映射能力来实现人体舒适度指标PMV的智能预测。本实用新型中的人工神经网络模型是多层感知器模型，采用了后向传播算法，其结构如图3所示。
在具体的人工神经网络实现时采用了具有六个节点的输入层、具有五个节点的隐层及一个输出节点的输出层网络模型，其中的输入参量是X1、X2、X3、X4、X5、X6，分别代表室内温度、墙壁的辐射温度、室内相对湿度、气流速度、人体活动量、人体着衣量等。在实际使用时，将通过实验和计算所获得的1750组数据样本送入上述的神经网络进行学习，待学习结束后，便可充当PMV的智能预测器。即此时只要获得室内温度、墙壁辐射温度（据室内温度与运行时效简单预测得）、室内相对湿度、气流速度、人体活动量、人体着衣量等，便可通过神经网络获得输出的PMV值。在获得PMV值后，主控制单元将利用模糊逻辑控制技术将PMV的值控制在零附近。其主要的调节机构是室内驱动机构与室外驱动机构及变频调速器。本实用新型中的室内驱动机构采用了室内风扇、室内风向控制用电机（步进电机或交流同步电机），室外驱动机构包括电子膨胀阀步进电机、室外风扇等，变频调速器部分包括逆变驱动及保护电路与整流滤波、六单元功率模块等部件。值得说明的是电子膨胀阀是用来控制制冷剂流量大小的控制机构，它是保证在不同的压缩机转速下，对应的每种工况均有最佳能效比（EER）。变频调速器是整个智能控制的核心驱动机构，它主要是利用主控制单元来产生改变压缩机转速的变频调速波形，其组成框图如图4所示。
另外，人们的强制命令信号均通过按键输入完成，其中按键输入操作包含红外遥控输入或控制板上的强制按钮来完成。本实用新型中采用了带液晶显示的微电脑红外遥控器与室内控制板上的三个备用按钮来实现键信号输入。此红外遥控器具有完善的空调控制功能，如自动开机、自动关机、功能定时、自动运行、强制制冷、制热、单风、除湿、除霜、睡眠／外出／回归等，并设计成通用型，以便窗式空调机与壁挂式空调机的遥控器兼容。
综上所述，该智能空调控制器能在自动检测人体状态与环境因素后据神经网络技术预测出人体舒适度指标PMV，然后借助模糊逻辑控制技术，适当调整压缩机的变频调速工作频率及对应的电子膨胀阀开度与室内风量、风向，从而达到最佳PMV的智能控制效果。
以上即为该实用新型的原理介绍，其具体实现的主要电路原理图如图5、图6、图7、图8、图9、图10所示。分别为带EPROM、RAM的主控制单元、键盘／显示器接口电路、可编程并口及硬时钟电路、湿度与温度传感器电路、活动量传感器数据读取与部分驱动信号锁存电路、部分驱动信号功率放大与接口电路等。下面将分别加以说明。
图5为带EPROM、RAM的主控制单元电路，它主要是由微处理器U11、锁存器U12、外接RAM芯片U13、外接EPROM芯片U14及一个地址编码芯片U15（GAL16V8）等组成。其中遥控信号由U11的hsi1和hsi2端口进入，键盘／显示器接口的中断请求信号送入hsi0端口。
图6为键盘／显示器接口电路，它主要是由键盘／显示器接口芯片U31、译码器U32、缓冲器DIP11与DIP12、反相缓冲器U33与U34、四个数码管（DIP7、DIP9、DIP10、DIP17）、触摸键盘KEYBOARD、三个强制按键（S1、S2、S3）等组成。此电路主要完成键盘输入信号的编码、U11输出信号的显示等功能。
图7为可编程并口及硬时钟电路，它主要是由可编程并行扩展口芯片U21、硬时钟U22、备份电池B2等组成。此电路的主要功能是为整个控制器提供扩展的并行口及与硬时钟接口。
图8为湿度与温度传感器电路，它主要是由湿度传感器及跟随放大器LM1、四个室内温度传感器RT1－RT4、三个室外温度传感器RT5－RT7、多路模拟开关U41及与之相应的跟随放大器DIP26等组成。它主要完成湿度传感器与温度传感器的信号放大与送入微处理器U11前的预处理任务。
图9为活动量传感器数据的读取与部分驱动信号锁存电路。它主要是由锁存器U51、锁存器U52、锁存器U53及相应的发光二极管L1－ L8及连接插座等构成。以利用锁存器U51实现在微处理器U11的控制下读取人体活动量的数据、利用锁存器U52锁存U11发出的发光二极管的驱动信号、利用锁存器U53锁存U11发出的继电器与蜂鸣器驱动信号的锁存。
图10为室内、室外驱动机构用信号功率放大与接口电路。它主要是由功率放大芯片U61、U62及六个继电器SR1－SR6和电子膨胀阀步进电机插头PINA4、风向控制用步进电机插头PINA3等组成。此电路主要完成部分控制信号的功率放大及接口。其中PINA1接室内风扇风速的三档；PINA2接室外机，分别控制室外换向阀、室外压缩机的电源通断、室外风机等。
本实用新型设计的智能空调控制器在自动检测到传感器信号（活动量、着衣量、湿温度等）后，由人工神经网络自动预测出PMV值，再根据模糊逻辑控制技术控制变频调速器的频率、室内风机的风量、风向等，实现对人体舒适度的最佳控制。
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