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龙图腾网获悉浙江理工大学申请的专利一种对多区域变风量空调系统温湿度的实时控制方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116624991B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310397585.4，技术领域涉及：F24F11/89；该发明授权一种对多区域变风量空调系统温湿度的实时控制方法是由雷蕾;梁利霞;胡佳敏;邹政达;姚俊亮设计研发完成，并于2023-04-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种对多区域变风量空调系统温湿度的实时控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种对多区域变风量空调系统温湿度的实时控制方法，包括以下步骤：1设定房间温湿度值；2通过温湿度传感器获取房间的温湿度；3利用深度模糊认知地图对房间温湿度进行解耦；4将房间温湿度的解耦值与设定值分别进行比较作差，如果差值不等于0，则将差值作为控制误差ek输入到RBF‑PID算法；5利用RBF‑PID算法得到下一时刻的末端风阀开度和冷水阀开度；6将控制器控制末端风阀和冷水阀达到合适的开度；7循环执行步骤二至步骤六，以采样时间为周期进行采样。本发明在保证了末端控制效率的基础上，实现了房间温湿度的精确控制，它对多区域变风量空调系统的发展具有重要的理论意义。

本发明授权一种对多区域变风量空调系统温湿度的实时控制方法在权利要求书中公布了：1.一种对多区域变风量空调系统温湿度的实时控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一：设定房间温湿度的设定值； 步骤二：通过温湿度传感器获取房间的温湿度； 步骤三：利用深度模糊认知地图对房间温湿度进行解耦； 步骤四：将房间温湿度的解耦值与设定值分别进行比较作差，如果差值不等于0，则将差值作为控制误差ek输入到RBF-PID算法； 步骤五：RBF-PID算法根据差值分别计算出下一时刻的末端送风量和送风温度，得到下一时刻的末端风阀开度和冷水阀开度； 步骤六：将RBF-PID算法得到的末端风阀开度数据和冷水阀开度数据分别输入到风量控制器和送风温度控制器中，控制器控制末端风阀和冷水阀达到合适的开度； 步骤七：循环执行步骤二至步骤六，以采样时间为周期进行采样； 步骤三中所述深度模糊认知地图能根据房间温湿度之间的潜在关系对房间温湿度进行解耦： 1深度模糊认知地图中的状态在时刻t时受到其他概念状态的影响： 其中，函数fj·用于模拟a到aj的关系，称为f-函数， 表示t时刻所有概念的系统状态，用函数uj·来模拟外部因素对aj的影响，称为u-函数； 2在fjat的输入层，设在输出层，可以得到一个输出： 其中，为在t时刻第K层、第n个神经元的输出，vn1,K+1为K层神经元到K+1层神经元的连接权值； 3外部因素对aj的影响可以用一个u-函数来间接衡量： 4设则中定义的深度模糊认知地图可以改写为： 其中，为的解耦值，θf、θu分别为fj、uj的参； 所述θf、θu通过交替函数梯度下降算法来训练深度模糊认知地图得到： 1输入训练数据集： 2随机初始化θf、θu； 3初始化对于t∈[1,T]； 4重复； 5 6对于t∈[1,T]； 7 8直到收敛； 9返回θf、θu； 所述深度模糊认知地图对房间温湿度进行解耦时： 1将房间湿度的实测值和设定值定义为深度模糊认知地图的外部因素，输出值为房间温度解耦值； 2将房间温度的实测值和设定值定义为深度模糊认知地图的外部因素，输出值为房间湿度解耦值。

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