[发明专利]一种工业建筑的有限传感器布置策略及智能化通风系统

说明书

本发明公开一种工业建筑的有限传感器布置策略及智能化通风系统，所述传感器布置策略包括以下步骤：S1:基础数据库构建；S2：数据库扩展及降维离散预处理；S3:数据库训练；S4:通过聚类分析将得出有限传感器监测策略，并将监测数据作为人工神经网络输入；S5:工业建筑污染物浓度快速预测；S6:构建智能化通风系统；所述通风系统位于建筑上部，建筑内设置操作区域和传感器，通风系统包括空调机组，空调机组上连通设有送风单元、回风单元和新风单元，送风单元包括送风管道。本发明基于降维线性数据库的处理方法，有效减小数值计算的存储成本和时间成本；基于无监督机器学习模糊聚类算法，实现对污染物的聚类且确定合理的监测点部署方案，且具有普适性。

技术领域

本发明涉及建筑污染物浓度监测和通风系统控制，具体是一种工业建筑的有限传感器布置策略及智能化通风系统。

背景技术

当前由于冶金、钢铁等工业领域的工艺特殊性质，致使工业建筑内的污染物浓度较高，而操作人员长期暴露在较差的室内空气品质中会增加呼吸系统和心血管等疾病的患病风险。因此，如何高效地去除工业厂房内污染物已成为解决室内空气卫生问题的当务之急。

常规的工业建筑中的通风系统往往在规定的通风工况下运行，并且这种规定的工况往往是大于工业建筑中污染物的去除需求，以消耗更多的能源为代价，不利于营造安全、健康、节能的工业建筑。随着计算机技术的发展和机器学习时代的到来，开发更先进、更能满足实时需求的智能通风系统，具有重要的意义。在智能通风系统中，对工业建筑中污染物的快速预测是该系统中的重要的一部分，且当前仍面临着巨大的挑战，合理对工业建筑中传感器的监测点进行布置，对污染物的快速性与准确性地预测，直接影响了智能通风系统的运行效率，因此，智能通风系统对室内污染物的“快速性”、“准确性”等难题亟待解决。

发明内容

本发明的目的在于提供一种工业建筑的有限传感器布置策略及智能化通风系统，基于降维线性数据库的处理方法，有效减小数值计算的存储成本和时间成本；基于无监督机器学习模糊聚类算法，实现对污染物的聚类且确定合理的监测点部署方案，且具有普适性；根据污染物位置等信息，快速预测最佳监测点位置和个数的部署方案，对智能通风系统的进一步污染物在线控制提供更快速、更准确的污染信息分布。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

一种工业建筑的有限传感器布置策略，所述传感器布置策略包括以下步骤：

S1:基础数据库构建

基础数据库包括该通风方式下已知的换气次数和所有单个污染源位置的全部组合情况；

S2：数据库扩展及降维离散预处理

采用数值模拟开源软件得到所有通风案例的污染物分布模拟结果，并用于基础数据库构建；

运用线性叠加原理进行数据库扩充，存在多个污染源时，产生的污染物分布结果等于这些污染源单独作用时所产生的污染物分布结果的叠加；采用降维离散化方法进行数据预处理。

S3:数据库训练

基于降维处理得到的新数据库，根据特定通风案例变量来进行深度的机器学习，探究小立方体Ω_i内各个变量或数据之间的函数关系，用于下一步预测或还原。

S4:通过聚类分析将得出有限传感器监测策略，并将监测数据作为人工神经网络输入

已知特定的通风案例变量，得到训练后的空间所有位置处污染物浓度之间的函数关系；利用该函数关系，在考虑特定换气次数的情况下，用点的数据去预测或者还原空间中任意位置的数据；点的数据用实际监测点的数据来表示。

S5:工业建筑污染物浓度快速预测

用聚类分析所得出的监测点部署方案作为人工神经网络的输入层，并得出空间任意位置处降维离散的预测值。