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龙图腾网获悉国网上海市电力公司申请的专利一种基于多传感器数据的无叶通风装置控制系统与方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120667818B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510670397.3，技术领域涉及：F24F11/89；该发明授权一种基于多传感器数据的无叶通风装置控制系统与方法是由王卓林;杨清海;张洲杰;陈刘奕;杨希磊;屠伊琳;傅飏祎;于溯;李向伟设计研发完成，并于2025-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多传感器数据的无叶通风装置控制系统与方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多传感器数据的无叶通风装置控制系统与方法，系统包括无叶风扇本体、空气质量监测模块、红外热释电传感器、红外距离传感器、空气净化模块和控制器。通过融合用户存在状态检测、红外热信号与距离数据处理、基于高斯核密度估计的用户位置分布建模以及马尔可夫链的用户行为预测方法，实时感知用户在场状态与空间位置变化。控制器依据环境舒适度指数模型和用户位置预测结果，自适应调整风速模式与空气净化强度，实现以用户活动区为核心的动态定向送风与精准净化控制。本发明提升了室内空气治理效率和用户体验，兼顾舒适性、节能性和健康性，适用于家庭、办公等多种应用场景。

本发明授权一种基于多传感器数据的无叶通风装置控制系统与方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多传感器数据的无叶通风装置控制系统的无叶通风装置控制方法，其特征在于，系统包括： 主控模块，基于高性能微控制器MCU，用于接收各类传感器数据，执行数据预处理、融合分析及控制策略运算，输出通风控制信号； 传感器模块，包括：人体感应子模块，用于检测用户存在状态及相对位置，所述人体感应子模块包括热释电红外传感器和红外距离传感器；环境感知子模块，用于实时采集环境温度、湿度及风道压强信息，所述环境感知子模块包括温湿度传感器与压强传感器；空气质量监测子模块，用于监测空气中颗粒物浓度及挥发性有机气体，所述空气质量监测子模块包括PM2.5传感器与VOC传感器； 控制执行模块用于根据主控模块输出的通风控制信号控制无叶通风装置； 空气净化模块，包括粗效过滤层、中效过滤层和高效过滤层，用于在控制执行模块控制下根据空气质量等级自动切换净化模式； 方法包括以下步骤： 由传感器模块分别采集人体感应数据、环境参数数据和空气质量数据； 主控模块对传感器模块采集到的数据进行预处理； 主控模块对经预处理的数据进行融合运算，构建用户在场状态模型、环境舒适度指数模型和空气污染等级模型； 主控模块基于所构建的用户在场状态模型、环境舒适度指数模型和空气污染等级模型，结合模糊逻辑控制器，对风速和净化强度控制变量进行决策运算，生成控制指令； 控制执行模块根据主控模块输出的控制指令，驱动PWM驱动模块调节无刷电机转速，并联动空气净化模块执行相应过滤等级的切换操作； 通信子模块将环境状态参数及设备运行状态上传至移动终端，并接收用户远程控制指令，实现系统状态的监控与干预操作； 所述环境舒适度指数模型为： 其中，为时刻t的环境舒适度指数，为时刻t的环境舒适度因子，为预设的环境舒适度因子的最小值与最大值；、为权重系数，通过用户的行为数据和环境变化进行自适应调整；、、分别为时刻t的环境温度、环境湿度与风道压强；、、分别为环境温度、环境湿度与风道压强对舒适度因子的影响函数，公式为： 其中，为温度变化的敏感度常数，为温度变化对舒适度影响的调整因子，为人体最舒适的温度，为温度的瞬时变化率；为湿度对舒适度因子的影响敏感度，为湿度累积效应的影响因子，为湿度的最低舒适阈值，为湿度的时间累积效应，即从时间0到时刻t湿度积分，反映了长期湿度影响；为人体最适应的压强，、为调节因子； 所述用户在场状态模型构建过程为： 在多个采样时刻，通过热释电红外传感器获取用户周围区域的红外热信号强度数据Pi，以及通过红外距离传感器获取用户与装置之间的距离数据Di，其中i为采样序号； 对红外热信号强度数据序列{Pi}进行滑动窗口平均滤波处理，消除短时抖动干扰，得到平滑热信号序列{}，公式为： 其中，为滑动窗口宽度，表示第j时刻的红外热信号强度，为平滑后的第i时刻的红外热信号强度； 将处理后的平滑热信号序列{}与设定阈值Pth进行比较，当满足Pth时，判定用户在当前采样时刻存在于装置检测范围内； 基于用户存在的时刻序列，结合其对应的距离数据Dtk，使用高斯核密度估计方法拟合用户出现概率分布fD，作为用户相对位置概率模型，估算用户在空间中的主要活动区间[Dmin，Dmax]，其中，表示用户存在的时间点序列，Dtk表示在时刻tk用户与通风装置之间的距离，fD为高斯核密度估计方法拟合的用户位置概率分布函数，Dmin，Dmax为通过概率分布fD确定的用户活动区间的最小和最大距离； 在用户持续存在的前提下，使用一阶马尔可夫链对用户位置变化序列{Dtk}建立转移概率矩阵： 其中，表示在时刻t用户距离为时，到达时刻用户的距离为的转移概率，分别表示时刻t和时刻用户与通风装置之间的距离，表示概率运算符； 基于马尔可夫链的转移概率矩阵，预测用户在下一时刻可能出现的位置状态； 所述主控模块基于所构建的用户在场状态模型、环境舒适度指数模型和空气污染等级模型，结合模糊逻辑控制器，对风速和净化强度控制变量进行决策运算，生成控制指令，具体包括： 获取当前时刻的传感器数据，并根据当前时刻的传感器数据与构建的用户在场状态模型、环境舒适度指数模型和空气污染等级模型，计算当前环境舒适度指数与空气污染等级指数，并基于用户在场状态模型中构建的马尔可夫链转移矩阵P，预测用户在下一时刻的位置状态St+1； 将所述环境舒适度指数、空气污染等级指数以及预测的用户在下一时刻的位置状态St+1作为输入变量，输入至模糊逻辑控制器进行模糊推理，模糊规则包括： 其中，为t时刻的空气净化模块的净化模式，表示控制空气净化模块采用高效过滤层，表示控制空气净化模块采用中效过滤层，表示控制空气净化模块采用粗效过滤层，、分别为第一预设值与第二预设值，； 其中，为t时刻无叶通风装置无刷电机的转速模式，、、、分别表示高转速、中转速、低转速与关闭，为预设环境舒适度值，为预设距离阈值。

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