[发明专利]一种风扇风速智能控制方法有效

专利信息
申请号: 201610974237.9 申请日: 2016-11-04
公开(公告)号: CN106499656B 公开(公告)日: 2017-10-31
发明(设计)人: 姜媛媛;刘朋;朱凯凯;陈纪伟 申请(专利权)人: 安徽理工大学
主分类号: F04D27/00 分类号: F04D27/00;G06N3/08
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 232001 *** 国省代码: 安徽;34
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摘要: 发明提供一种风扇风速智能控制方法,具体为获取若干组包含人员信息、环境信息和风扇工作模式的样本,将人员信息和环境信息作为BP神经网络的输入,风扇工作模式作为BP神经网络的输出,利用鸡群算法优化的BP神经网络的连接阈值和权值建立最优参数的鸡群神经网络模型,通过最优参数鸡群神经网络模型运算后输出风扇的工作模式,使风扇能够自动地工作在符合实时采集到人员信息和环境信息的工作模式,本发明能够使电扇自动地运行在符合周围人物信息和环境信息的工作模式上,极大程度地方便了人民的生活。
搜索关键词: 一种 风扇 风速 智能 控制 方法
【主权项】:
一种风扇风速智能控制方法,其特征在于包括以下步骤:(1)通过装置摄像头获取风扇工作范围内人员的年龄P、性别S以及人数R;利用温湿度传感器检测环境的温度T和湿度D;(2)设置风扇风速V为d个等级,风扇运行模式β为g个模式,风扇动作模式为2个模式,分别为:摆头模式、固定模式;根据风扇风速等级和运行模式可设定为d×g种工作模式;(3)根据步骤(1)采集到的人数R来确定风扇的动作模式,若R≥2时,风扇动作模式为摆头模式;若R=1时,风扇动作模式为固定模式;(4)获取h组包含人员信息、环境信息和风扇工作模式的样本,将人员信息和环境信息Ak=(Pk,Sk,Tk,Dk)作为BP神经网络模型的输入,风扇工作模式作为BP神经网络的输出,利用鸡群算法优化BP神经网络连接阈值和权值建立最优参数鸡群神经网络模型,其中0<h,分别为第k个样本风扇的风速等级和运行模式的方式,0<a<d,0<b<g,0<k<h;(5)将实时采集的人员信息和环境信息(P,S,T,D)作为步骤(4)中的最优参数鸡群神经网络模型输入,则最优参数鸡群神经网络模型运算后输出风扇的工作模式,使风扇能够自动地工作在符合实时采集到的人员信息和环境信息的工作模式。
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