本發(fā)明屬于智能家居，尤其涉及一種智能家居環(huán)境自適應調節(jié)系統(tǒng)及其調節(jié)方法。

背景技術：

1、隨著科技的飛速發(fā)展，智能家居技術作為物聯(lián)網技術的典型應用之一，正逐步滲透到人們的日常生活中，傳統(tǒng)的智能家居控制方法大多依賴于用戶預先設定的固定參數(shù)和場景模式，通過參數(shù)控制家居設備在預定時間段內執(zhí)行預定事件，雖然這種方法在一定程度上實現(xiàn)了家居設備的自動化控制，但其智能化水平有限，難以適應復雜多變的家庭環(huán)境和用戶行為習慣的變化，為此，我們提出智能家居環(huán)境自適應調節(jié)系統(tǒng)及方法。

技術實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明目的在于提供一種智能家居環(huán)境自適應調節(jié)系統(tǒng)及其調節(jié)方法,以解決上述背景技術中提出的技術問題。

2、為解決上述技術問題，本發(fā)明的具體技術方案如下：

3、一種智能家居環(huán)境自適應調節(jié)系統(tǒng)，包括以下模塊：

4、環(huán)境數(shù)據采集模塊，所述環(huán)境數(shù)據采集模塊包括傳感器單元和標記單元，所述傳感器單元用于接收環(huán)境中各類傳感器的數(shù)據，所述標記單元用于對環(huán)境中不同區(qū)域的數(shù)據進行標記；

5、用戶行為數(shù)據分析模塊，所述用戶行為數(shù)據分析模塊包括數(shù)據收集單元、清洗單元、特征提取單元和預測單元，所述數(shù)據收集單元用于收集用戶使用家居設備的時間、頻率和偏好參數(shù)的歷史數(shù)據，所述清洗單元用于對收集到的原始數(shù)據進行清洗、整理和轉換，去除噪聲和異常值，將數(shù)據格式標準化，所述特征提取單元用于提取家居設備在不同時間段的使用狀況以及用戶的聲波特征信息，所述預測單元用于預測家居設備在未來時間段的運行情況；

6、智能決策模塊，所述智能決策模塊用于接收環(huán)境數(shù)據采集模塊采集并標記的數(shù)據，以及用戶行為數(shù)據分析模塊的分析結果，并運用神經網絡算法制定家居設備的運行參數(shù)；

7、控制模塊，所述控制模塊用于接收智能決策模塊生成的控制指令，并控制對應的家居設備執(zhí)行對應的命令；

8、用戶交互模塊，所述用戶交互模塊包括可視化單元和操作單元，所述可視化單元用于展示當前的環(huán)境數(shù)據和家居設備的運行數(shù)據，所述操作單元用于輔助控制模塊的輸入命令來調整環(huán)境參數(shù)，同時反饋系統(tǒng)的調節(jié)效果；

9、優(yōu)化模塊，所述優(yōu)化模塊包括數(shù)據接收單元、數(shù)據分析單元和策略優(yōu)化單元，所述數(shù)據接收單元用于接收用戶交互模塊傳來的用戶反饋以及系統(tǒng)運行過程中的各類數(shù)據，所述數(shù)據分析單元用于分析用戶反饋的內容以及系統(tǒng)運行過程中的各類數(shù)據，所述策略優(yōu)化單元用于接收數(shù)據分析單元的分析結果，對現(xiàn)有的調節(jié)策略進行改進和調整；

10、安全模塊，所述安全模塊包括數(shù)據存儲單元、報警單元和應急處理單元，所述數(shù)據存儲單元用于存儲優(yōu)化模塊中產生的各類數(shù)據，所述報警單元用于監(jiān)測家居設備的運行參數(shù)數(shù)據，并在數(shù)據異常時生成對應類型的報警指令，所述應急處理單元用于根據報警指令的類型采取對應的措施。

11、作為本發(fā)明的進一步方案：所述傳感器單元會接收環(huán)境中溫濕度傳感器、光照傳感器、空氣質量傳感器和聲音傳感器的數(shù)據，所述標記單元會對傳感器單元接收的數(shù)據按照預設區(qū)域進行標記，所述預設區(qū)域按照家居設備的作用空間進行劃分。

12、作為本發(fā)明的進一步方案：所述數(shù)據收集單元會將收集到的數(shù)據按照家居設備的類型和所屬區(qū)域進行分類，并把關于使用時間的數(shù)據整理成時間序列格式，所述特征提取單元會提取家居設備的每日使用時間和使用參數(shù)，并整理成表格的形式，所述預測單元會根據特征提取單元提取的數(shù)據，按照工作日和休息日的劃分，提取出每日家居設備每次的開啟時間，并將誤差超過兩個小時的數(shù)據設置為異常數(shù)據，不代入計算，對于設備的使用時間，代入公式預測家居設備未來的使用情況，具體公式如下：

13、

14、其中，tn+1表示第n+1天的設備使用時間，n表示設備使用天數(shù)，si表示第i天的設備使用時間。

15、作為本發(fā)明的進一步方案：所述特征提取單元會提取用戶的聲波特征信息，并根據用戶的聲波信息建立區(qū)域語音識別數(shù)據庫，所述區(qū)域語音識別數(shù)據庫存儲聲波信息的標準為，區(qū)域內連續(xù)三日出現(xiàn)該聲波信息，所述數(shù)據分析模塊還包含語義識別單元，所述語義識別單元用于識別用戶語音指令中存在的實際意義，并生成對應的區(qū)域控制指令發(fā)送至控制模塊，當區(qū)域內出現(xiàn)存在實際意義的語音指令后，特征提取單元會提取發(fā)出該語音指令的用戶的聲波信息，并通過公式判斷該聲波信息的所屬用戶，具體公式如下：

16、bi＝{b1，b2…bi}

17、kn＝f(b0，bn)

18、其中，b0為該次采集的波形形狀，bn為區(qū)域語音識別數(shù)據庫中存儲的第n個波形，f表示余弦相似度，kn表示采集的波形和區(qū)域語音識別數(shù)據中存儲的第n個波形的相似度，當kn>0.9時，表示該次采集的波形為區(qū)域語音識別數(shù)據庫中標記n的波形，判斷出波形所屬用戶后，控制模塊會根據該用戶的環(huán)境偏好執(zhí)行該用戶的語音指令。

19、作為本發(fā)明的進一步方案：所述智能決策模塊會接收和整合環(huán)境數(shù)據采集模塊采集并標記溫度、濕度數(shù)值、光照強度級別、空氣質量指標以及不同區(qū)域的聲音水平數(shù)據，提取當前家居環(huán)境數(shù)據，并根據用戶行為數(shù)據分析模塊的預測結果，運用神經網絡算法，自動學習和識別環(huán)境與用戶行為之間的關聯(lián)和規(guī)律，制定調溫設備的溫度設定、照明設備的亮度和色溫配置、空氣凈化器的運行強度和時間間隔以及區(qū)域的聲音大小，并生成對應的設備運行參數(shù)方案，并向控制模塊發(fā)送控制指令。

20、作為本發(fā)明的進一步方案：所述控制模塊在接收到指令后，會即刻啟動執(zhí)行機制，與各類對應的家居設備建立連接，所述控制模塊插有學習單元，能夠在與新設備初次連接時，自動識別設備的通信特征和操作要求，并將這些信息記錄下來，隨著使用次數(shù)的增加，不斷優(yōu)化對該設備的控制策略和指令轉換方式。

21、作為本發(fā)明的進一步方案：所述可視化單元設置有簡潔顯示、完整顯示和專業(yè)顯示三種顯示模式，所述簡潔顯示模式只展示當前室內的區(qū)間溫度、濕度范圍以及空氣質量的簡單評價，對于家居設備的運行數(shù)據，僅顯示設備的開啟狀態(tài)以及當前的運行模式，所述完整顯示模式會將環(huán)境數(shù)據詳細呈現(xiàn)，包括精確到具體數(shù)值的溫度、濕度、光照強度、空氣質量的各項具體指標，以及環(huán)境變化趨勢圖表，家居設備的運行數(shù)據方面，會展示設備的具體運行參數(shù)、能耗情況、運行時長以及設備的維護提醒，所述專業(yè)顯示模式會呈現(xiàn)詳細的數(shù)據分析結果和專業(yè)的環(huán)境評估報告。

22、作為本發(fā)明的進一步方案：所述數(shù)據接收單元接收用戶交互模塊傳來的用戶反饋以及系統(tǒng)運行過程中的各類數(shù)據，并提煉出有價值的信息傳輸至數(shù)據分析單元，所述數(shù)據分析單元會對用戶反饋的內容以及系統(tǒng)運行過程中的各類復雜數(shù)據進行剖析和解讀，利用文本挖掘技術和描述性統(tǒng)計分析方法，挖掘出用戶反饋中的需求和問題，所述策略優(yōu)化單元會根據挖掘出的信息，生成問題處理方案，并向控制模塊發(fā)出對應的控制指令。

23、作為本發(fā)明的進一步方案：所述數(shù)據存儲單元會按照時間和類型對存儲的數(shù)據分類，并對分類后的敏感數(shù)據進行加密，所述敏感數(shù)據為用戶的個人隱私信息，所述報警單元會實時獲取家居設備的功率、電流、電壓、溫度和濕度數(shù)據，一旦連續(xù)3秒出現(xiàn)故障數(shù)據，會依據異常數(shù)據的類型連接設備廠商的服務器來判斷故障類型，并將故障數(shù)據的來源設備以及設備所處區(qū)域的信息在可視化單元中顯示以及通過短信的方式通知用戶，所述故障數(shù)據為不在設備正常工作范圍內的運行數(shù)據，所述應急處理單元會實時接收來自報警單元的故障類型判斷結果，當接收到故障信息后，會根據故障的嚴重程度將故障分為輕度故障、中度故障和嚴重故障三個等級，對于輕度故障，應急處理單元通過控制模塊調整設備的運行參數(shù)，并持續(xù)監(jiān)測設備狀態(tài)，對于中度故障，應急處理單元會向設備發(fā)送停止運行的指令，以防止故障進一步擴大，對于嚴重故障，應急處理單元會向用戶發(fā)送緊急通知，提醒用戶采取必要的安全措施，并從維修方案庫中給用戶提供參考維修方案，所述參考維修方案為該設備歷史出現(xiàn)該故障的詳細解決方案，所述維修方案庫為該設備制造商所建立的故障類型以及解決方案，所述數(shù)據存儲單元會對環(huán)境中各家居設備的使用時間進行統(tǒng)計，報警單元會提取統(tǒng)計的數(shù)據，并對使用時間距離設備使用安裝周期不足一個月的家居設備進行報警。

24、另外，本發(fā)明還提供了一種智能家居環(huán)境自適應調節(jié)方法，包括以下步驟：

25、步驟一、環(huán)境數(shù)據采集與標記，利用傳感器單元接收來自溫濕度傳感器、光照傳感器、空氣質量傳感器和聲音傳感器的數(shù)據，通過標記單元對接收到的數(shù)據進行區(qū)域劃分和標記；

26、步驟二、用戶行為數(shù)據分析，利用數(shù)據收集單元收集家居設備的歷史使用數(shù)據與偏好，清洗單元對這些數(shù)據進行去除處理，并統(tǒng)一格式，特征提取單元提取設備使用特征，最終預測單元利用算法預測設備未來運行情況；

27、步驟三、智能決策，智能決策模塊融合環(huán)境與用戶行為數(shù)據，運用神經網絡算法預測并設定家居設備的運行參數(shù)；

28、步驟四、控制模塊接收指令，精準控制家居設備運行，學習單元自動識別新設備特性，持續(xù)優(yōu)化控制策略；

29、步驟五、用戶交互與反饋，用戶交互模塊將環(huán)境數(shù)據與設備狀態(tài)可視化展示，支持用戶調整參數(shù)并反饋調節(jié)效果；

30、步驟六、系統(tǒng)優(yōu)化，優(yōu)化模塊通過數(shù)據分析與策略調整，利用用戶反饋和系統(tǒng)數(shù)據提供相應的優(yōu)化策略，提升系統(tǒng)性能；

31、步驟七、安全保障，數(shù)據存儲對數(shù)據安全分類，報警單元實時監(jiān)控設備狀態(tài)，應急處理單元快速響應確保家居安全。

32、本發(fā)明的一種智能家居環(huán)境自適應調節(jié)系統(tǒng)及其調節(jié)方法，具有以下優(yōu)點：

33、1、本發(fā)明通過融合環(huán)境數(shù)據采集與用戶行為數(shù)據分析兩大模塊，實現(xiàn)了對家居環(huán)境多維度參數(shù)的捕捉與用戶行為模式的刻畫，采用神經網絡算法，自動挖掘并建模環(huán)境變量與用戶行為之間的復雜非線性關系，進而生成定制化家居設備控制策略，動態(tài)調整家居設備的運行參數(shù)，從而實現(xiàn)家居環(huán)境的智能化調節(jié)精度，提高了用戶的居住舒適度和滿意度；

34、2、本發(fā)明通過安全模塊中設置報警與應急處理單元，對家居設備運行狀態(tài)進行不間斷監(jiān)控，報警單元檢測到設備出現(xiàn)故障數(shù)據時，會在可視化單元中顯示故障信息，并通過短信方式通知用戶，使用戶能夠第一時間了解到設備故障情況，應急處理單元會根據故障的嚴重程度自動分類并采取相應的應急處理措施，加快故障的處理效率，同時，報警單元會對即將達到使用壽命的設備進行報警，避免了設備老化產生安全隱患；

35、3、本發(fā)明通過用戶交互模塊提供簡潔、完整和專業(yè)三種顯示模式，滿足了不同用戶對于環(huán)境數(shù)據和設備運行數(shù)據查看的需求，同時，數(shù)據接收單元和數(shù)據分析單元通過文本挖掘技術和描述性統(tǒng)計分析方法，深入挖掘用戶反饋和系統(tǒng)運行數(shù)據中的有價值信息，為策略優(yōu)化單元提供了數(shù)據支持，使得系統(tǒng)能夠及時響應用戶需求，提升用戶使用體驗，通過并不斷優(yōu)化調節(jié)策略，提升環(huán)境調節(jié)的準確度。