本發(fā)明涉及智能家居領域，特別是涉及一種實現(xiàn)空調溫度自動控制的系統(tǒng)和方法。

背景技術：

市場上現(xiàn)有空調中在使用者入睡狀態(tài)下，自動控制溫度的功能有“睡眠模式”，其做法是，在睡眠模式開啟后經(jīng)過一定時間后將輸出溫度調低(冬天)或調高(夏天)幾度。這個功能在一定程度上考慮了人體在入睡后體溫會有一定程度的下降這一生理變化節(jié)律，但是最主要的目的是通過這種降低空調運行功率的方式降低能耗。

但是需要注意的是，這個功能并沒有考慮到人體睡眠時生理節(jié)律的變化，入睡后，隨著睡眠的深入，人體體溫會隨之下降，當?shù)竭_某個時間點以后，人體體溫會隨時間上升，直到醒來，隨著人體完全清醒，體溫會上升達到人體白天活動時的體溫。因此，從睡眠的整個過程來看，單一地升高(夏天)或降低(冬天)空調的輸出溫度并不能完全適應人體在睡眠過程中的體溫變化情況。另外，人體處于不同睡眠階段時體溫變化情況也不一樣，每晚睡眠狀態(tài)的變化也會導致體溫變化節(jié)律的變化，因此單一的“睡眠模式”不能適應人體每晚睡眠的需求。

考慮到溫度對人體睡眠狀態(tài)的影響，當睡眠狀態(tài)發(fā)生變化時空調輸出溫度也應該隨之變化，不適當?shù)目照{輸出溫度會使得室內溫度不適宜人體入睡，影響人體睡眠質量，甚至導致疾病的發(fā)生。因此設計能根據(jù)人體睡眠節(jié)律變化自動調節(jié)空調溫度的系統(tǒng)十分必要。另外，由于每個人每晚睡眠狀況差異巨大，因此相應的，根據(jù)不同個體所處睡眠狀態(tài)設計個性化的實時空調溫度調節(jié)系統(tǒng)十分必要。

技術實現(xiàn)要素：

基于上述現(xiàn)有技術存在的問題，本發(fā)明提出了一種利用可穿戴設備實現(xiàn)空調溫度控制的系統(tǒng)及方法，利用可穿戴設備測量人體的睡眠狀況、出汗程度、體表溫度、環(huán)境溫度等信息，自動計算空調的合理輸出溫度。

本發(fā)明的一種利用可穿戴設備實現(xiàn)空調溫度控制的系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括依序連接的人體睡眠狀態(tài)實時監(jiān)測模塊101、人體皮電測量模塊102、溫度測量模塊103、數(shù)據(jù)分析處理模塊104和空調溫度控制模塊105，人體睡眠狀態(tài)實時監(jiān)測模塊101、人體皮電測量模塊102和溫度測量模塊105集成于可穿戴設備上，使用時佩戴在使用者的腕部進行自動測量，其中：

人體睡眠狀態(tài)實時監(jiān)測模塊101，實時監(jiān)測人體實時睡眠狀態(tài)，以判斷被測試者睡眠過程中是否有睡眠狀態(tài)變化的趨勢；

人體皮電測量模塊102，測量人體皮膚表面電阻并得出人體皮膚出汗程度；

溫度測量模塊103，包含兩個溫度傳感器：一個測量人體皮膚溫度，另一個測量人體體表附近空氣溫度；

數(shù)據(jù)分析處理模塊104，收集空調當前的設定溫度，使用人體睡眠狀態(tài)實時監(jiān)測模塊發(fā)送的人體實時睡眠狀態(tài)數(shù)據(jù)計算人體睡眠狀態(tài)實時變化趨勢d；分析處理以上收集到的數(shù)據(jù)，并計算空調溫度調節(jié)量；

空調溫度控制模塊105，接收數(shù)據(jù)分析處理模塊發(fā)送的溫度值控制空調溫度升降；

所述人體睡眠狀態(tài)實時變化趨勢d定義為使用者睡眠過程中某時刻是否有睡眠狀態(tài)變化的可能(或概率)，將d的值按以下規(guī)則選?。?/p>

清醒向淺睡轉變時，d>0；

淺睡向深睡轉變時，d>0；

深睡向淺睡轉變時，d<0；

淺睡向清醒轉變時，d<0；

d的取值范圍限定為-1～1，即-1<d<1。

數(shù)據(jù)分析處理模塊(104)收集相關數(shù)據(jù)后采用，通過下式計算空調的合理輸出溫度：

T_n＝T+a×d×H+b×d×(T₁-T₂)

即默認空調需要增大或減小的溫度量正比于人體皮膚溫度和周圍空氣溫度的溫差，并且系數(shù)的正負與人體是否有覺醒趨勢相關；

或者采用考慮更復雜因素的公式如下：

T_n＝α×T+β×d×H+γ×d×T₁+δ×d×T₂+τ

其中，空調的合適溫度T_n是H、T₁、T₂、T的線性函數(shù)，其中α、β、γ、δ、τ為參數(shù)；人體睡眠狀態(tài)實時變化趨勢d作為參數(shù)α、β、γ、δ、τ的權重參與計算。

所述系統(tǒng)同時收集、存儲并分析接收到的每個使用者的數(shù)據(jù)，并且分別進行處理，得到分別針對每個使用者的合適空調溫度值，對這些溫度值取平均，作為空調實際應該調節(jié)的溫度值，以兼顧不同使用者的生理狀態(tài)；對溫度序列取加權平均，權重值至少包括性別、年齡、體重、健康狀況參數(shù)確定。

本發(fā)明的一種利用可穿戴設備測量人體睡眠狀態(tài)實現(xiàn)控制空調溫度的方法，該方法包括以下步驟：

步驟1、系統(tǒng)啟動，初始化，數(shù)據(jù)分析處理模塊收集空調當前的設定溫度；

步驟2、睡眠狀態(tài)實時監(jiān)測模塊向數(shù)據(jù)分析處理模塊發(fā)送與人體睡眠狀態(tài)相關的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)分析處理模塊通過對這些數(shù)據(jù)進行分析，得到人體睡眠狀態(tài)實時變化趨勢d，并存儲；

步驟3、人體皮電測量模塊測量人體皮膚表面電阻，并計算出人體皮膚出汗程度H并存儲，向數(shù)據(jù)分析處理模塊發(fā)送人體皮膚出汗程度數(shù)據(jù)；

步驟4、溫度測量模塊測量并向數(shù)據(jù)分析處理模塊發(fā)送人體皮膚溫度T₁和皮膚附近空氣溫度T₂并存儲；

步驟5、數(shù)據(jù)分析處理模塊調用空調當前已設定的溫度T；

步驟6、數(shù)據(jù)分析處理模塊接收并存儲以上數(shù)據(jù)，并根據(jù)這些數(shù)據(jù)計算下一時刻空調應該輸出的溫度T_n，存儲并發(fā)送給空調溫度控制模塊；

步驟7、空調控制模塊將空調輸出溫度設定為T_n；

步驟8、間隔時間到后重復步驟(2)～步驟(7)。

所述人體睡眠狀態(tài)實時變化趨勢d定義為使用者睡眠過程中某時刻是否有睡眠狀態(tài)變化的可能(或概率)，將d的值按以下規(guī)則選?。?/p>

清醒向淺睡轉變時，d>0；

淺睡向深睡轉變時，d>0；

深睡向淺睡轉變時，d<0；

淺睡向清醒轉變時，d<0；

將d的取值范圍限定為-1～1，即-1<d<1。

所述數(shù)據(jù)分析處理模塊收集相關數(shù)據(jù)后采用，通過下式計算空調的合理輸出溫度：

T_n＝T+a×d×H+b×d×(T₁-T₂)

即默認空調需要增大(或減小)的溫度量正比于人體皮膚溫度和周圍空氣溫度的溫差，并且系數(shù)的正負與人體是否有覺醒趨勢相關；

或者采用考慮更復雜因素的公式如下：

T_n＝α×T+β×d×H+γ×d×T₁+δ×d×T₂+τ

其中，空調的合適溫度T_n是H、T₁、T₂、T的線性函數(shù)，其中α、β、γ、δ、τ為參數(shù)；人體睡眠狀態(tài)實時變化趨勢d作為參數(shù)α、β、γ、δ、τ的權重參與計算。

所述方法在運行過程中，同時存儲并分析接收到的每個使用者的數(shù)據(jù)，并且分別進行處理，得到分別針對每個使用者的合適空調溫度值，對這些溫度值取平均，作為空調實際應該調節(jié)的溫度值，以兼顧不同使用者的生理狀態(tài)；對溫度序列取加權平均，權重值至少包括性別、年齡、體重、健康狀況參數(shù)確定。

T_n＝T+a×d×H+b×d×(T₁-T₂)

即默認空調需要增大或減小的溫度量正比于人體皮膚溫度和周圍空氣溫度的溫差，并且系數(shù)的正負與人體是否有覺醒趨勢相關；

或者采用考慮更復雜因素的公式如下：

T_n＝α×T+β×d×H+γ×d×T₁+δ×d×T₂+τ

其中，空調的合適溫度T_n是H、T₁、T₂、T的線性函數(shù)，其中α、β、γ、δ、τ為參數(shù)；人體睡眠狀態(tài)實時變化趨勢d作為參數(shù)α、β、γ、δ、τ的權重參與計算。

所述方法在運行過程中，同時存儲并分析接收到的每個使用者的數(shù)據(jù)，并且分別進行處理，得到分別針對每個使用者的合適空調溫度值，對這些溫度值取平均，作為空調實際應該調節(jié)的溫度值，以兼顧不同使用者的生理狀態(tài)；對溫度序列取加權平均，權重值至少包括性別、年齡、體重、健康狀況參數(shù)確定。

與現(xiàn)有技術相比，本發(fā)明基于人體睡眠狀態(tài)及其變化趨勢、人體出汗程度，自動跟蹤體溫和室溫，采用檢測人體生理節(jié)律的方法，克服了傳統(tǒng)空調溫度自動調節(jié)的單一模式，可以對空調溫度進行自動的實時的控制，并且很好地適應人體睡眠節(jié)律變化，避免睡眠過程中溫度調節(jié)導致的人體不適，在某種程度上具有促進睡眠等優(yōu)點；并且可以兼顧不同使用者的生理狀態(tài)。

附圖說明

圖1為本發(fā)明的一種利用可穿戴設備實現(xiàn)空調溫度控制的系統(tǒng)結構示意圖；

圖2為本發(fā)明的一種利用可穿戴設備實現(xiàn)空調溫度控制的方法整體流程示意圖；

圖3為數(shù)據(jù)分析處理模塊中的空調的合理輸出影響因素的數(shù)學模型示意圖。

具體實施方式

下面結合附圖對本發(fā)明作進一步詳細描述。

如圖1所示，為本發(fā)明的一種利用可穿戴設備實現(xiàn)空調溫度控制的系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括人體睡眠狀態(tài)實時監(jiān)測模塊101、人體皮電測量模塊102、溫度測量模塊103、數(shù)據(jù)分析處理模塊104和空調溫度控制模塊105，人體睡眠狀態(tài)實時監(jiān)測模塊101、人體皮電測量模塊102和溫度測量模塊103集成于可穿戴設備上，使用時佩戴在使用者的腕部進行自動測量，其中：

人體睡眠狀態(tài)實時監(jiān)測模塊101，實時監(jiān)測人體實時睡眠狀態(tài)，以判斷被測試者睡眠過程中是否有睡眠狀態(tài)變化的趨勢；

人體皮電測量模塊102，測量人體皮膚表面電阻并得出人體皮膚出汗程度；

溫度測量模塊103，包含兩個溫度傳感器：一個測量人體皮膚溫度，另一個測量人體體表附近空氣溫度；

數(shù)據(jù)分析處理模塊104，收集空調當前的設定溫度，使用人體睡眠狀態(tài)實時監(jiān)測模塊發(fā)送的人體實時睡眠狀態(tài)數(shù)據(jù)計算人體睡眠狀態(tài)實時變化趨勢d；分析處理以上收集到的數(shù)據(jù)，并計算空調溫度調節(jié)量；

空調溫度控制模塊105，接收數(shù)據(jù)分析處理模塊發(fā)送的溫度值控制空調溫度升降。

基于上述的技術方案，本發(fā)明具體實施方式列舉如下：

人體皮電測量模塊集成在可穿戴設備上，并佩戴在使用者腕部。可穿戴設備運行時收集人體皮膚表面電阻相關數(shù)據(jù)，并處理得出人體出汗程度數(shù)據(jù)。

溫度測量模塊集成在可穿戴設備上，并佩戴在使用者腕部?？纱┐髟O備運行時收集人體實時皮膚溫度以及皮膚表面空氣溫度，方法如下：

測量人體實時皮膚溫度的溫度計置于可穿戴設備上緊貼人體皮膚一側，并與設備中其余可能發(fā)熱的電子元件進行熱隔離，直接測量設備穿戴處皮膚溫度；

測量人體實時皮膚表面空氣溫度的溫度計置于可穿戴設備上遠離人體皮膚一側，并與設備中其余可能發(fā)熱的電子元件進行熱隔離，直接測量設備穿戴處與人體皮膚有一定距離處的空氣溫度。

人體睡眠狀態(tài)實時監(jiān)測模塊使用三維加速度傳感器測量人體實時手臂動作，并區(qū)分動作種類；

使用光電式心率傳感器測量可穿戴設備佩戴處脈搏波相關數(shù)據(jù)并計算實時心率值。

可以將睡眠狀態(tài)實時監(jiān)測模塊、人體皮電測量模塊與溫度測量模塊集成到同一可穿戴設備上；數(shù)據(jù)分析處理模塊或者作為app安裝到智能手機上，或者作為獨立設備；可穿戴設備通過藍牙或其他通訊手段，將數(shù)據(jù)統(tǒng)一發(fā)送至空調溫度計算模塊。

計算空調輸出溫度時需要參數(shù)a、b或α、β、γ、δ、τ的具體數(shù)值，這可以通過一定的實驗過程記錄相關監(jiān)測數(shù)據(jù)，并利用神經(jīng)網(wǎng)絡算法進行深度學習得到合適的參數(shù)數(shù)值。并且數(shù)據(jù)分析處理模塊應當包含相應的機器學習系統(tǒng)，能夠在使用者使用該系統(tǒng)時同時收集用戶數(shù)據(jù)，根據(jù)用戶實際體驗記錄用戶習慣，不斷優(yōu)化各參數(shù)值，形成不同使用者的個性化參數(shù)，使得系統(tǒng)應用越來越準確。

空調溫度計算模塊使用線性或非線性回歸，或者神經(jīng)網(wǎng)絡等技術，自動計算合理的空調輸出溫度。

空調溫度計算模塊存儲系統(tǒng)運行期間的相關數(shù)據(jù)，包括運行時間、人體睡眠狀態(tài)變化趨勢、人體實時出汗程度、人體實時皮膚溫度、實時人體皮膚表面空氣溫度、空調設定溫度等，以便于后期分析處理。

，空調溫度計算模塊將使用者每次使用本系統(tǒng)期間的相關數(shù)據(jù)，包括每次使用的運行時間、人體睡眠狀態(tài)、人體睡眠狀態(tài)變化趨勢、人體實時皮膚表面電阻數(shù)據(jù)、人體實時出汗程度、人體實時皮膚溫度、實時人體皮膚表面空氣溫度、空調設定溫度等數(shù)據(jù)存儲在數(shù)據(jù)庫或磁盤文件等存儲介質中，并利用機器學習等方法，模擬用戶睡眠模式、空調使用習慣等，以便于優(yōu)化系統(tǒng)運行時的各方面數(shù)據(jù)分析，形成更加個性化的空調溫度控制系統(tǒng)。

采用了該發(fā)明中的通過可穿戴設備測量人體睡眠狀態(tài)實現(xiàn)控制空調溫度的系統(tǒng)及方法，在人體入睡后可以將空調輸出溫度調節(jié)到適宜人體睡眠的溫度，避免空調使用者在入睡前設定空調溫度過高或過低導致睡眠受到影響，甚至影響健康的情況。并且系統(tǒng)中存儲了從系統(tǒng)啟動開始的所有歷史數(shù)據(jù)，通過對這些歷史數(shù)據(jù)(尤其是每次通過計算得出的空調輸出溫度)的分析評估，避免空調一直降低或升高溫度所導致的人體被冷醒或熱醒的情況。另外，本發(fā)明的系統(tǒng)和方法也可以針對類似溫度的其他室內環(huán)境參數(shù)進行控制，例如對空調風向、風速的控制，以及空氣濕度的控制，控制過程與溫度控制類似，此處不再贅述。

當多個使用者共用同一空調的情況下，若要進行空調溫度控制，只需要數(shù)據(jù)分析處理模塊在運行過程中同時存儲并分析接收到的每個使用者的數(shù)據(jù)，并且分別進行處理，得到分別針對每個使用者的合適空調溫度值，對這些溫度值取平均，作為空調實際應該調節(jié)的溫度值，以兼顧不同使用者的生理狀態(tài)。另外也可以對溫度序列取加權平均，權重值可以由性別、年齡、體重、健康狀況等參數(shù)確定。

以上所述，僅為本發(fā)明的較佳實施例，用于幫助理解本發(fā)明的方法及核心思想，對于本領域的一般技術人員，依據(jù)本發(fā)明的思想，在具體實施方式及應用范圍上均會有改變之處，所以本說明書內容不應理解為對本發(fā)明的限制。