利索能及
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专利号: 2018108224140
申请人: 浙江工业大学
专利类型:发明专利
专利状态:已下证
更新日期:2026-08-06
缴费截止日期: 暂无
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摘要:

权利要求书:

1.一种利用红外测温的节能加热方法,其特征在于:包括如下步骤:定位装置实时对目标进行定位,将位置信息发送给协调控制系统;协调控制系统根据目标的位置信息控制需要工作的一个或者几个加热装置运动到指定位置;温度测量装置实时测量目标周围环境温度,将温度信息发送给协调控制系统;协调控制系统根据当前温度调整加热装置的工作功率;

所述定位装置采用超宽带技术即UWB技术进行定位,定位装置通过发送和接收具有纳秒或纳秒级以下的极窄脉冲来传输数据;定位装置包括标签、锚点和定位服务器,标签是移动且坐标未知的待定位的目标,锚点是自身位置或者绝对坐标已知的节点,包括若干个从锚点和主锚点,从锚点直接和标签通信完成测距过程,主锚点负责收集从锚点的测距结果,对无效结果进行滤除,并初步数据整理后发送给定位服务器进行定位计算,并发送时间校准包给从锚点以进行同步;定位服务器通过主锚点发送的测距信息计算定位结果;

所述温度测量装置采用红外辐射测温法的非接触测量法对目标环境温度进行测量,将红外温度传感器装在既能在水平面上旋转又能在铅垂面上旋转的全方位的云台上,使用电机控制云台转动并在能旋转的两个方向上装上编码器,水平面上的编码器能够获得红外传感器在水平面上的方向与正北的夹角,铅垂面上的编码器能够获得红外传感器的方向与铅垂线之间的夹角,当需要调整红外传感器方向使其正对某个位置时,需要调整红外传感器的方向与铅垂线之间的夹角和在水平面上的方向与正北的夹角,即控制电机使水平面和铅垂面上的两个编码器的输出达到一定值;

所述加热装置为红外灯或热风口,加热装置运动方式为平动与转动相结合,在加热装置的下方铺设固定不动的轨道,轨道整体呈圆环形,轨道的轴心处铰接转轴的一端,转轴的另一端设置有电机,电机的电机头上安装有轮子,轮子设置在轨道内,电机带动轮子转动时轮子沿轨道运动,从而带动转轴绕轨道的轴心做旋转运动;加热装置上也装有电机和轮子,加热装置安装在转轴上,加热装置通过电机和轮子在转轴上做直线运动;加热装置上的电机和转轴一端的电机共同运动时,加热装置能够停留在轨道内部任意一个点的位置;当需要对某个位置进行加热时,需要将加热装置移动到该位置后进行加热;

当加热装置为红外灯时,某点接收到的红外灯辐射照度值q与该点到红外灯轴线距离r和加热电流I有关,某点处接收到的红外灯辐射照度值:q=f(r,I);

当加热装置为热风口时,某点接收到的单位面积加热功率P与该点到热风口的距离l,出风速度v和出风温度t有关,某点处接收的单位面积加热功率:p=f(l,v,t);

协调控制系统的作用是接收位置信息和温度信息,制定控制策略控制相应的加热装置给目标供热;当一个或多个目标处于加热区域中时,需要使各个目标处的辐射照度值或单位面积加热功率达到一定值;当有区域中有m个目标时,为了达到供热要求,协调控制系统制定控制策略,并将控制策略传给需要工作的加热装置;控制策略包括控制哪几个加热装置工作和加热装置以多大的功率进行加热;

具体的控制策略如下:在存在多个移动的加热装置时,具体加热装置的供热数量及每个加热装置的供热热量的选择如下:假设有n个加热装置,加热装置的编号分别为:1,…,n;

选择其中的m个加热装置移动到m个指定的位置,这些位置的编号分别位为:1,…,m,其中m≤n,第i个加热装置移动到位置j的移动成本为cij;xij为决策变量,0或1中0表示第i加热装置移到位置j;约束条件为Min j=1,…,m; i=1,…,n,xij=

0 or 1,其中Min 为目标函数,即最小化总移到成本; j=1,…,m表示移到每个位置到加热装置到数量为1; i=1,…,n表示每个加热装置最多只能移到一个指定位置,xij=0 or 1表示决策变量的取值范围;具体步骤如下:Step1:对每个加热装置i计算 根据 的值从小到大重新排列对应决策变量xi,其中 的值最小的xi变为x1,值最大的xi变为xn,决策方案用一个二进制数X=(x1 x2…xn)2表示,如X=(0 0…0 1)2表示重新排列后的第n个加热装置打开,其余的关闭;

Step2:设Y=∞, 当前采取的方案为X=(x1 x2…xn)2=(0 0…1)2;根据Qj的值从大到小对其约束条件进行排序,即Qj值最大的设为第一个约束,次大的设为第二个约束,…,最小的设为最后一个约束;

Step3:计算当前方案的目标函数值 如目标函数值小于Y,则设置第一个约束为当前约束,否则转到Step6;

Step4:根据当前方案X=(x1 x2…xn)2判断当前约束条件是否满足,如果满足则转到Step5,否则转到Step6;

Step5:判断是否还有约束没有检查,如有则取下一个约束作为当前约束,转到Step4;

否则更新最优决策方案 为当前方案X,令Y为当前决策方案X的目标函数值,转到Step6;

Step6:判断X+1≤(1 1…1)2是否满足,如满足则取下一个方案,即令X=X+1作为当前方案,转到Step3;否则转到Step7;

Step7:算法结束,输出最优决策方案 及对应的最优值Y,若Y=∞, 则表明问题无可行解。