[发明专利]一种基于神经网络算法调控的智能窗户系统及调节方法

说明书

本发明公开了一种基于神经网络算法调控的智能窗户系统及调节方法，智能窗户系统包括数据采集模块、数据传输模块、数据处理模块、报警模块和控制模块；数据采集模块实现湿度、风速、光照、PM2.5、压力等室内环境参数的采集，数据处理模块调控算法使用LSTM神经网络，实现了环境参数接收、存储与处理；控制模块可实现收发控制状态，控制改变窗户开关和窗帘开关状态。数据采集模块、数据处理模块层与控制模块之间通过数据传输模块进行连接，向数据处理模块传输室内外环境信息、窗帘开关状态或向控制模块传输窗帘电机调控指令。本发明实现了室内环境参数的实时监控、智能调控窗户、更新数据等功能，该系统具有一定的实用性及应用价值。

技术领域

本发明属于控制系统领域，尤其涉及一种基于神经网络算法调控的智能窗户系统及调节方法。

背景技术

良好的室内环境可以提高室内人员的健康水平、生活质量和工作效率。现有系统主要是环境采集或者预测功能，不能根据环境信息进行调制。而且现有的智能窗户的调控能力存在一定不足，比如连续阴雨天气会对系统的准确性和精度造成影响，但是加入此算法后会加大系统的稳定性。本系统实现了室内环境参数的实时监控、智能调控窗户、更新数据等功能，该系统具有一定的实用性及应用价值。

发明内容：

本发明旨在解决现有系统功能不全和控制性能不稳定的问题。

有鉴于此，本发明公开了一种基于神经网络算法调控的智能窗户系统及调节方法；

一种基于神经网络算法调控的智能窗户系统，包括数据采集模块、数据传输模块、数据处理模块、报警模块以及控制模块；

所述数据采集模块实现室内外环境参数包括湿度、风速、光照、PM2.5以及压力的采集，数据处理模块调控算法使用LSTM神经网络，实现了环境参数接收、存储与处理；

所述数据处理模块，是基于神经网络算法调控的云计算服务；

所述控制模块实现收发控制状态，控制改变窗户开关和窗帘开关状态；

所述报警模块，当窗边压力超过设定阈值时，报警模块发出警报，并将数据传输至控制模块，驱动窗户关闭。

一种基于神经网络算法调控的智能窗户调节方法，用于所述的一种基于神经网络算法调控的智能窗户系统，包括以下步骤：

S1、在t时刻，x为输入的环境参数，h为输出的窗户状态，对环境参数x进行归一化处理，将数据集划分为训练集和验证集两部分；

S2、用户更改窗户的开关状态，服务器接收到更改指令后改变窗户的开关状态并更新数据，系统在每日零点根据前一天的环境数据和窗户的开关状态更新训练集；

S3、将数据集的阈值数据输入到训练好的模型中，LSTM模型预测后一时段内的环境参数，将预测的环境参数与验证集的实际值对比，验证该方法的预测的精度；

S4、达到预定精度后，模型对新产生的环境数值进行预测，根据预测结果进行调控窗户系统的设计。

本发明提供的技术方案带来的有益效果是：本系统实现了室内环境参数的实时监控、智能调控窗户、更新数据等功能，该系统具有一定的实用性及应用价值。

附图说明

图1是本发明实施例的结构示意图；

图2是本发明实施例的组成框图；

图3是本发明实施例的LSTM网络结构图；

其中：1-PM2.5传感器、2-湿度传感器、3-光照度传感器、4-风速传感器、5-压力传感器、6-数据传输模块、7-控制模块、8-数据处理模块、9-警报模块、10-窗户、11-微控开关、12-电机、13-窗帘、14-滑动杆、15-窗台、16-服务器。

具体实施方式