【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及温湿度变量调节的，具体为温湿度智能调节系统、方法及其在生物制药厂中的应用。
技术介绍
1、温度和湿度有着密不可分的关系，人的体感并不单纯受温度或是湿度的影响，而是两者综合作用的结果，室内的温度、湿度不但对人体健康有影响，而且对物品的存放也有影响，室内温度、湿度过高，会使衣服发霉、虫蛀，各种食品发霉变质，在生命科学设施，计量/校准实验室和电子制造环境，温度和湿度往往需要监测和报警显示24/7，以保障产品和工艺。在环境监测，实时数据报告，以确保环境“符合规格”是至关重要的，为此温湿度调节在生产生活中十分重要，尤其在生物制药领域，由于药物对温湿度敏感性，为此如何精准采集生物制药厂区温湿度参数并进行精准控制十分重要，然而现有的生物制药厂车间内部温湿度控制只能依靠人为设定温湿度参数，无法精确分析生物制药厂车间内部温湿度特征空间分布并对整个生物制药厂车间内部进行分布式、精准调节工厂车间内部温湿度，同时也不能对生物制药厂车间内部温湿度异常状态的进行反馈预警。
2、中国专利公布号cn106843300a，公开了一种基于无线通信的工厂车间粉尘管控系统，采用主控模块、粉尘数据采集模块、存储模块、显示报警模块、粉尘调节模块、无线通信模块、电源模块；所述主控模块用于处理粉尘数据采集模块采集到的数据以及无线通信模块接收的远程控制中心发出的控制信号，并根据分析处理后的结果或者远程控制中心发出信号对粉尘；调节模块、存储模块、显示报警模块发出相应的指令信号；所述粉尘数据采集模块用于采集粉尘浓度、环境温度、湿度等数据实时送入主控模块或者
技术实现思路
1、(一)解决的技术问题
2、为解决上述现有的生物制药厂车间内部温湿度控制无法精确分析生物制药厂车间内部温湿度特征空间分布并对整个生物制药厂车间内部进行分布式、精准调节工厂车间内部温湿度，同时也不能对生物制药厂车间内部温湿度异常状态的进行反馈预警的问题，实现以上目的。
3、(二)技术方案
4、本专利技术通过以下技术方案予以实现：温湿度智能调节方法，该方法包括如下步骤：
5、s1、采集车间内部温度特征数据、温度采集点空间坐标数据，车间内部湿度特征数据、湿度采集点空间坐标数据；
6、s2、利用空间建模算法分别将车间内部温度特征数据和温度采集点空间坐标数据，车间内部湿度特征数据和湿度采集点空间坐标数据依据坐标匹配建模生成车间温度空间点云数据和车间湿度空间点云数据；
7、s3、采用数据搜索算法将车间温度空间点云数据和车间湿度空间点云数据中的温度极限值、湿度极限值与对应温度分区范围变量、湿度分区范围变量匹配，分别生成温度特征分区温度区间数据、湿度特征分区湿度区间数据；
8、s4、采用数据识别算法将车间温度空间点云数据、车间湿度空间点云数据分别按照温度特征分区温度区间数据、湿度特征分区湿度区间数据进行匹配，输出车间内部温度特征空间分区数据、车间内部湿度特征空间分区数据；
9、s5、采用统计方法分别计量出车间内部温度特征空间分区数据与车间内部标准温度区间数据的温度差值，车间内部湿度特征空间分区数据与车间内部标准湿度区间数据的湿度差值并进行温度、湿度调控作业；
10、s6、采集温度、湿度调控作业执行过程的所需作业时间数据与温度、湿度调控规定作业时间数据进行分析，识别出车间内部温度、湿度调节异常状态并进行预警。
11、优选的，所述采集车间内部温度特征数据、温度采集点空间坐标数据，车间内部湿度特征数据、湿度采集点空间坐标数据的操作步骤如下：
12、s11、使用温度传感器在线采集工厂车间内部空间不同位置的温度数据并生成车间内部温度特征数据集合a＝(a1,λ,am,λ,aσ)，m＝1,2,3,λ,σ；其中am表示第m个位置对应的车间内部温度特征数据，σ表示温度采集位置编号数量的最大值；
13、同时获取工厂车间内部温度传感器采集温度数据对应的空间坐标数据并建立温度采集点空间坐标数据集合b＝(b1,λ,bm,λ,bσ)，其中bm表示第m个位置对应的温度采集点空间坐标数据；
14、s12、使用湿度传感器在线采集工厂车间内部空间不同位置的湿度数据并生成车间内部湿度特征数据集合其中cn表示第n个位置对应的车间内部湿度特征数据，表示湿度采集位置编号数量的最大值；
15、同时获取工厂车间内部湿度传感器采集湿度数据对应的空间坐标数据并建立湿度采集点空间坐标数据集合其中dn表示第n个位置对应的湿度采集点空间坐标数据。
16、优选的，所述利用空间建模算法分别将车间内部温度特征数据和温度采集点空间坐标数据，车间内部湿度特征数据和湿度采集点空间坐标数据依据坐标匹配建模生成车间温度空间点云数据和车间湿度空间点云数据的操作步骤如下：
17、s21、将车间内部温度特征数据集合a中车间内部温度特征数据am与温度采集点空间坐标数据集合b中温度采集点空间坐标数据bm依据温度采集位置编号进行匹配，使用三维点云算法依据温度采集点空间坐标数据bm建立车间温度空间分布模型并生成车间温度空间点云数据集合
18、s22、将车间内部湿度特征数据集合c中车间内部湿度特征数据cn与湿度采集点空间坐标数据集合d中湿度采集点空间坐标数据dn依据湿度采集位置编号进行匹配，使用三维点云算法依据湿度采集点空间坐标数据dn建立车间湿度空间分布模型并生成车间湿度空间点云数据集合
19、优选的，所述采用数据搜索算法将车间温度空间点云数据和车间湿度空间点云数据中的温度极限值、湿度极限值与对应温度分区范围变量、湿度分区范围变量匹配，分别生成温度特征分区温度区间数据、湿度特征分区湿度区间数据的操作步骤如下：
20、s31、对车间温度空间点云数据集合中车间温度空间点云数据进行温度数值比较，筛选出最大车间温度空间点云数据和最小车间温度空间点云数据
21、对车间湿度空间点云数据集合中车间湿度空间点云数据进行湿度数值比较，筛选出最大车间湿度空间点云数据和最小车间湿度空间点云数据
22、s32、分别建立温度分区范围变量aδ，湿度分区范围变量cδ，其中aδ、cδ数值大小取决对车间内部温度、湿度的分区精度要求；aδ、cδ的数值越小对应温度、湿度在空间分区越精细，温度、湿度的空间分区数量越多，aδ、cδ的数值越大对应温度、湿度在空间分区越宽泛，温度、湿度的空间分区数量越少；
23、s33、分本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.温湿度智能调节方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的温湿度智能调节方法，其特征在于：所述采集车间内部温度特征数据、温度采集点空间坐标数据，车间内部湿度特征数据、湿度采集点空间坐标数据的操作步骤如下：
3.根据权利要求2所述的温湿度智能调节方法，其特征在于：所述利用空间建模算法分别将车间内部温度特征数据和温度采集点空间坐标数据，车间内部湿度特征数据和湿度采集点空间坐标数据依据坐标匹配建模生成车间温度空间点云数据和车间湿度空间点云数据的操作步骤如下：
4.根据权利要求3所述的温湿度智能调节方法，其特征在于：所述采用数据搜索算法将车间温度空间点云数据和车间湿度空间点云数据中的温度极限值、湿度极限值与对应温度分区范围变量、湿度分区范围变量匹配，分别生成温度特征分区温度区间数据、湿度特征分区湿度区间数据的操作步骤如下：
5.根据权利要求4所述的温湿度智能调节方法，其特征在于：所述采用数据识别算法将车间温度空间点云数据、车间湿度空间点云数据分别按照温度特征分区温度区间数据、湿度特征分区湿度区间数据进行匹配，输出车间
6.根据权利要求5所述的温湿度智能调节方法，其特征在于：所述采用统计方法分别计量出车间内部温度特征空间分区数据与车间内部标准温度区间数据的温度差值，车间内部湿度特征空间分区数据与车间内部标准湿度区间数据的湿度差值并进行温度、湿度调控作业的操作步骤如下：
7.根据权利要求1所述的温湿度智能调节方法，其特征在于：所述采集温度、湿度调控作业执行过程的所需作业时间数据与温度、湿度调控规定作业时间数据进行分析，识别出车间内部温度、湿度调节异常状态并进行预警的操作步骤如下：
8.一种实现如根据权利要求1-7中任意一项所述的温湿度智能调节系统。
9.根据权利要求1-7中任意一项所述的温湿度智能调节方法在生物制药厂中的应用。
...【技术特征摘要】
1.温湿度智能调节方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的温湿度智能调节方法，其特征在于：所述采集车间内部温度特征数据、温度采集点空间坐标数据，车间内部湿度特征数据、湿度采集点空间坐标数据的操作步骤如下：
3.根据权利要求2所述的温湿度智能调节方法，其特征在于：所述利用空间建模算法分别将车间内部温度特征数据和温度采集点空间坐标数据，车间内部湿度特征数据和湿度采集点空间坐标数据依据坐标匹配建模生成车间温度空间点云数据和车间湿度空间点云数据的操作步骤如下：
4.根据权利要求3所述的温湿度智能调节方法，其特征在于：所述采用数据搜索算法将车间温度空间点云数据和车间湿度空间点云数据中的温度极限值、湿度极限值与对应温度分区范围变量、湿度分区范围变量匹配，分别生成温度特征分区温度区间数据、湿度特征分区湿度区间数据的操作步骤如下：
5.根据权利要求4所述的温湿度智能调节方法，其特征在于：所述采用数据...
【专利技术属性】
技术研发人员：丁一，
申请(专利权)人：乐普北京生物科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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