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空氣質量采集對空氣清新器的管理和控制起著關鍵的作用。經過對復雜非線性的空氣
流分析，結合信息采集及智能控制技術，本文提出一種新的空氣質量信息采集系統設計方法。
該方法利用多傳感器力求準確采集空氣質量信息，并通過神經網絡建立起空氣質量的預測模型，該預測模型的建立有助于空氣清新器控制策略的優化。
關鍵詞：空氣質量采集；神經網絡； 空氣清新器；多傳感器
人類的 80%～90%的時間是在室內度過的，室內空氣的質量對人的身體健康和工作效率
將產生很大的影響。國內外許多學者對不同類型建筑物的室內空氣品質進行調查和分析，結果顯示，引起室內空氣質量惡化的原因主要體現在以下幾方面：二氧化碳含量高、氧氣含量低；裝修材料所揮發出的氣體如甲苯、甲醛；家庭烹飪中燃料的不完全燃燒或煤氣的泄漏所產生的CO；微生物與固體顆粒。因一般微生物多依附于固體顆粒傳播，可采用光觸煤濾網與紫外線燈的方法去除[1,2]。所以本文只對影響室內空氣質量的氣體進行檢測，采集空氣中氧氣含量、揮發性氣體含量如甲醛、CO 濃度，再加上對空氣濕度值的測量，便可準確度量室內空氣質量。
本文在前幾代的空氣凈化器的基礎上，設計一種新型的智能空氣清新器信息采集系統，該系統配合單片機實時監測空氣質量，并提出利用人工神經網絡的自學習能力強和自適應性能好的特點，對空氣質量進行預測，建立起預測模型，預測模型與標準模型（可以從國家關于室內空氣標準的文件得到）比較后，設計出最優的控制策略。此外，空氣清新器還能在采集系統發生故障的情況下，由人工神經網絡建立的預測模型將代替由多傳感器組成的采集系統，將空氣質量的預測值送入單片機系統中，參與控制策略的優化，保證了空氣清新器的智能化運行。這一點將在第三部分詳細解釋。
流分析，結合信息采集及智能控制技術，本文提出一種新的空氣質量信息采集系統設計方法。
該方法利用多傳感器力求準確采集空氣質量信息，并通過神經網絡建立起空氣質量的預測模型，該預測模型的建立有助于空氣清新器控制策略的優化。
關鍵詞：空氣質量采集；神經網絡； 空氣清新器；多傳感器
人類的 80%～90%的時間是在室內度過的，室內空氣的質量對人的身體健康和工作效率
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本文在前幾代的空氣凈化器的基礎上，設計一種新型的智能空氣清新器信息采集系統，該系統配合單片機實時監測空氣質量，并提出利用人工神經網絡的自學習能力強和自適應性能好的特點，對空氣質量進行預測，建立起預測模型，預測模型與標準模型（可以從國家關于室內空氣標準的文件得到）比較后，設計出最優的控制策略。此外，空氣清新器還能在采集系統發生故障的情況下，由人工神經網絡建立的預測模型將代替由多傳感器組成的采集系統，將空氣質量的預測值送入單片機系統中，參與控制策略的優化，保證了空氣清新器的智能化運行。這一點將在第三部分詳細解釋。
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