基于人工智能模型的基于物联网的智能设施控制自动化处理方法与流程

以下实施例涉及一种智能设施控制自动化处理技术，该技术将通过物联网传感器收集的实时数据与学习到的人工智能模型相结合，以确定设施的运行状况并自动优化控制策略。

背景技术：

1、建筑物中的设施(例如空调、通风、空调、照明等)对于维持室内环境的舒适度和能源效率至关重要，其控制和管理的重要性与日俱增。特别是在大型商业设施、医院和智能办公室等环境中，多个设施同时运行，不时检查其状态并以最佳方式对其进行控制，这与管理人员的工作效率和成本降低直接相关。

2、因此，通过物联网传感器收集设施状态和环境数据并根据它们自动控制它们的技术被积极引入，但大多数系统依赖于固定条件或基于规则的逻辑，这使得它们对环境变化或用户条件的适应性较差。

3、近年来，基于人工智能(ai)的控制方法因设施的高效运行、故障预防和定制环境的创建而受到关注。特别是，ai模型可以通过学习过去的设施运行历史、传感器响应模式和环境变化数据，提前预测特定设施出现异常迹象或控制故障的可能性，并自行生成最佳控制命令。该技术具有最大限度地减少管理员干预的优势，同时实现了高度的自主性和效率，有望成为未来建筑设施管理的核心技术。

4、因此，需要开发一种基于人工智能模型的基于物联网的智能设施控制自动化处理服务。

5、现有技术文献

6、专利文献

7、专利文献1：韩国注册专利号10-1899514(2018.9.18公布)

8、专利文献2：韩国注册专利号10-2105589(2020.4.28公布)

9、专利文件3：韩国注册专利号10-1885720(2018.08.06公告)

10、专利文件4：韩国注册专利号10-2435561(2022.08.23公告)

技术实现思路

1、发明所要解决的问题

2、在实施例中，基于从物联网传感器收集的环境和设施数据，人工智能模型自主确定设施的运行状态，并相应地自动生成和执行最优控制命令。

3、本实施例的目的是提供一种自检方法，其中设备自行诊断病情并进行初步检查和预防性维护。

4、实施例的目的是根据控制命令的风险等级和故障历史，实现管理者审批流程的自动化，并根据情况应用审批步骤，确保设施控制的稳定性和可靠性。

5、本发明的目的并不局限于上述目的，其他未提及的目的可以从下面的描述中清楚地理解。

6、用于解决问题的方法

7、根据本发明一个实施例的基于人工智能模型的物联网耦合智能设施控制自动化处理方法，是从设备执行的方法中收集设施所在空间的环境数据和设施的运行数据的步骤；通过将设施输入预先训练的人工智能模型来确定设施的运行状态，以根据上述收集的环境数据和运行数据判断设施的运行状态；根据上述判断的结果，生成对设施的控制命令；并将生成的控制命令传输给相应的设备，该控制命令可以包括根据所述控制命令控制设备的步骤。

8、所述装置执行的方法还包括根据所述判断结果创建自检令的步骤，所述生成所述自检令的步骤为获取包括所述设备的使用历史和所述检查历史在内的运行历史的步骤，根据所述运行历史检查该设施的累计运行时间、使用频率、异常数量、异常发生周期、制造时间等信息，计算该设施在空间内的老化程度的步骤，根据空间的使用情况检查预设灵敏度等级的步骤，通过从环境数据中检查空间内的人数、停留时间、活动水平、噪音产生的程度来计算空间状况的灵敏度的步骤，从环境数据中获取用户在空间内的着装信息的步骤，通过从着装信息中检查用户所穿衣服的长度、材质和结构来确定温度体验混合程度的步骤，以及从着装信息中检查用户所穿服装风格的步骤，根据上述确定的服装款式种类的数量确定情境混合程度的步骤，通过从穿着信息中检查用户所穿衣服的颜色来确定人格多样性程度的步骤，根据温度体验混合的程度、情境混合的程度和个性的多样性来计算用户在空间中的敏感性的步骤，根据情况的敏感性和用户的敏感性确定空间碰撞程度的步骤，空间中设备的老化程度和空间的碰撞程度来确定空间的需要程度，根据检查的需要程度决定是否进行自检来选择要检查的设备的步骤，根据设备的老化程度确定基本检查周期的步骤，根据环境数据计算环境变化程度的步骤，计算从物联网传感器收集的环境数据和运行数据的值的变化程度的步骤，将基于环境变化程度和传感器数据值的变化确定的权重应用于基本检查周期来确定自检周期的步骤，为了根据检查周期选择执行检查的时间，考虑空间内人员分布、空间使用时间表和按时间计算的电费单价确定自检时间的步骤，确定与设备的老化程度成反比的第一权重以最小化对设备的负载的步骤，以及与传感器数据值的变化成反比地确定第二权重的步骤，通过将第一和第二权重应用于检查的需要程度来确定包括持续时间和应用强度的自检强度的步骤，它可以包括通过将自检强度应用于根据设备预设的刺激类型来生成自检模式的步骤，以及根据自检周期、自检时间和自检模式为被检设备生成检查顺序的步骤。

9、将生成的控制命令传送到相关设备并按照控制命令控制设备的步骤包括将生成的控制命令传送到管理者的设备的步骤，以及从管理者的终端收到控制命令的批准时，将控制命令传送到管理者的终端的步骤，将控制命令传送到管理者的终端的步骤是获取预设时间段内空间内设备的控制历史的步骤，确认类似于根据控制历史记录中的预设标准创建的控制命令的类似控制命令的步骤，通过检查收到的投诉数量、能源消耗的增加量和从控制历史记录中执行类似控制命令后恢复空间环境所需的时间来确定影响程度的步骤，对训练有素的人工智能模型的影响程度，自动确定控制命令的经理批准结构，老化程度，通过输入空间的态势敏感度和用户敏感度来打印管理者批准级别的步骤，以及根据管理者批准级别将控制命令传输到管理者终端的步骤，如果从管理者那里收到的批准满足预设的批准条件，则根据控制命令的控制命令包括控制设备的步骤，如果管理者批准级别为0，则管理者批准结构自动将生成的控制命令传输并执行到相关设备，无需管理员批准，如果管理员批准级别为1级，则控制命令将传输到一个管理员终端，如果从一个管理员终端收到批准，则执行控制命令，如果管理员批准级别为2级，则管理员终端接收的控制命令与根据运行状态判断结果确定的标准编号相同，如果从管理员终端接收到超过预设的最小批准人员数的批准，则执行控制命令，如果管理者的批准级别为3级，则可能包括一个步骤，即向管理员终端接收与标准人员一样多的控制命令，如果从对应于所有参考人员的管理员终端收到批准，则执行控制命令。

10、根据上述判断结果为设备创建控制命令的步骤，以及之后向管理员终端提供控制变更通知的步骤，向管理员终端提供控制变更通知的步骤是将现有的控制命令与创建的控制命令进行比较，提取变更的控制条件、添加的控制条件和删除的控制条件的步骤，以及从管理器终端接收有关控制变更通知的条件信息的步骤，将现有控制命令与创建的控制命令进行比较，如果比较结果满足条件信息的步骤，根据更改的控制命令生成控制变更通知的步骤，根据比较结果计算控制命令变化程度的步骤，计算从现有控制命令的最近执行时间到执行创建的控制命令的时间的变化时间的步骤，通过将基于变化期间确定的权重应用于变化程度来确定通知重要性的步骤，它可能包括一个根据通知重要性设置控件更改通知的通知强度的步骤，以及一个向应用通知强度的管理员终端提供控件更改通知的步骤。

11、从运行历史中收集控制故障数据的步骤，包括设备的控制故障历史、管理人员反馈记录、传感器响应异常日志和故障历史；根据控制故障数据的故障控制条件、执行命令序列、应用的设施组和环境响应数据，使用预先训练的生成式ai模型生成故障控制命令的步骤；计算要应用于设施的初步控制命令与故障控制命令之间的相似性；基于所述相似性预测相应的初步控制命令的控制失败的概率；如果预测的控制失败概率大于预设阈值，则可能会生成请求修改初步控制命令的修改请求通知，并提供给管理员的终端。

12、根据一个实施例的装置可以与硬件结合，并由存储在介质上的计算机程序控制以执行上述任何方法。

13、发明效果

14、实施例可以实时分析设施的运行状态并自动控制它，以执行高效的设施运行，而无需管理人员的干预。

15、通过自我诊断设备的状况并优化检查的时间和强度，实施例可以提前预防故障并降低维护成本。

16、通过根据控制命令的风险和环境敏感性自动调整管理者的批准步骤，实施例可以同时保证设施控制的安全性和灵活性。

17、另一方面，实施例的效果并不局限于上述那些，其他未提及的效果可以从以下描述中被技术领域具有普通知识的人清楚地理解出来。