文章摘要
刘德峰.基于二氧化碳测量的室内人数估计算法[J].,2018,37(2):.
基于二氧化碳测量的室内人数估计算法
Indoor Occupancy Estimation Method Based on Carbon Dioxide Measurement
投稿时间:2017-10-19  修订日期:2017-11-28
DOI:10.7690/bgzdh.2018.02.010
中文关键词: 建筑节能  模型识别  室内人数估计
英文关键词: building energy conservation  model identification  indoor occupancy estimation
基金项目:国家自然科学基金资助项目(61273050)
作者单位
刘德峰 南京航空航天大学自动化学院 
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中文摘要:
      根据室内人数与二氧化碳浓度动态变化之间的关系,设计基于参数模型训练和卡尔曼滤波的室内人数估计算法。该算法包括模型训练阶段和人数估计阶段,模型训练阶段利用历史测量数据识别描述室内二氧化碳浓度变化的参数模型,估计阶段利用已识别的参数模型设计卡尔曼滤波器实时估计室内人数。实验结果表明:该算法可利用历史测量数据准确识别室内二氧化碳浓度变化模型,在门窗闭合时实时估计室内人数。
英文摘要:
      According to relation of indoor occupancy and carbon dioxide concentration dynamic variation, design the indoor occupancy estimation algorithm based on parameter model training and Kalman filtering. The algorithm includes the model training phase and occupancy estimation phase. The model training phase uses historical measurement data to identify and describe the parameter model indoor carbon dioxide concentration variation, and the estimation phase uses the identified parameter model to design the Kalman filter to estimate indoor occupancy in real time. The test results show that the algorithm can uses historical measure data to indentify the indoor dioxide concentration variation model correctly, and estimate real time indoor occupancy when door and window are closed.
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