具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1和图2所示，本实施例的适用于被动式建筑的智能开窗联动控制装置，包括监测模块、控制模块3和驱动模块三个部分。

所述监测模块包括窗口传感器监测子模块1和室内传感器监测子模块2两个部分，可以通过电脑等设备提前设置数据采集时间间隔和采集时长，由此获得该时长内的数据均值；所述窗口传感器监测子模块1安装在靠近窗户边框7顶部的内侧墙壁上，包括湿度传感器一101、温度传感器一102、风速传感器一103和测距传感器104，用于监测从窗口进入室内空气的温湿度、风速值和窗户开关距离，优选的，所述湿度传感器一101、温度传感器一102、风速传感器一103和测距传感器104均采用有线传输传感器，当然也可采用无线传输传感器；所述室内传感器监测子模块2安装在室内距离地面1.5m处，包括湿度传感器二201、温度传感器二202和风速传感器二203，用于监测室内空气的温湿度和风速值，优选的，所述湿度传感器二201、温度传感器二202和风速传感器二203均采用无线传输传感器，避免室内线路铺设杂乱无章，当然也可采用有线传输传感器。

在本实例中，所述湿度传感器一101、温度传感器一102、风速传感器一103、湿度传感器二201、温度传感器二202和风速传感器二203均为电偶式探头；所述测距传感器104为激光测距传感器。

所述控制模块3安装在窗户上方的内侧墙壁上，包括外壳以及设置于外壳内部的中央控制器301、存储器302和内部电源303，所述中央控制器301分别与存储器302、窗口传感器监测子模块1、室内传感器监测子模块2通信连接，所述内部电源303为存储器302和中央控制器301供电，内部电源303兼具触电功能，外接220V交流电，并将其转化为供控制模块3使用的低压直流电。窗口传感器监测子模块1将某一时长内的温湿度、风速值和窗户开关距离等数据信息传输给中央控制器301进行数据处理，室内传感器监测子模块2也将某一时长内的温湿度和风速值等数据信息传输给中央控制器301进行数据处理，并将监测数据保存在存储器302中。

如图3所示，所述驱动模块包括电机4、齿条5和齿轮6，所述电机4安装在靠近窗户边框7底部的内侧墙壁上，所述齿条5通过螺栓与窗户边框7的底部固定连接，也可通过焊接等其他形式实现连接，所述齿轮6套固在电机4的输出轴上，二者紧配合，所述齿轮6与齿条5相啮合，所述电机4与中央控制器301通过线缆通信连接；中央控制器301对电机4发出调整窗户开度的信号，驱动模块的电机4带动齿轮6一起转动，进而齿条5与窗户边框7一起相对齿轮6做直线运动，运行预定的窗户开关距离即可停止。

如图4所示，本实施例还提出一种基于上述适用于被动式建筑的智能开窗联动控制装置的控制方法，包含以下步骤：

步骤S401，通过窗口传感器监测子模块1监测某一时间段内进入室内空气的温湿度以及风速的均值：

步骤S402，将步骤S401的监测数据上传到中央控制器301，初步判断监测数据是否在窗户开启阈值范围内；参考GB/T51350-2019《近零能耗建筑技术标准》，当室外温度≤28℃且相对湿度≤70％时，进行自然通风工况调节建筑室内环境，可以以此作为窗户开启阈值或者用户自行设定开窗参数范围；若监测数据在窗户开启阈值范围内，则转步骤S404，若监测数据不在窗户开启阈值范围内，则转步骤S403。

步骤S403，由中央控制器301对驱动模块发出关闭窗户信号并联动开启新风系统。

步骤S404，结合监测数据得到初始窗户最小开度，具体包括：

首先，结合标准中不同类型建筑的最小换气次数n和房间体积V，确定房间最小通风量Q_min，计算公式如下：

Q_min＝n·V

然后，以平推窗为例，结合监测数据中的风速和窗户高度H，由公式得到初始窗户最小开度L_min。

步骤S405，通过室内传感器监测子模块2监测此时间段内室内空气的温湿度以及风速的均值，将监测的室内空气指标上传到中央控制器301进行数据处理，得到此时间段内的舒适性指标PMV，判断该舒适性指标PMV是否在舒适性范围内，设定PMV指标舒适性范围为-1～1；若在舒适性范围内，则转步骤S406，若不在舒适性范围内，则转步骤S407。

PMV指标是目前评价室内热环境最常用的指标，其影响因素主要有六个：空气温度t_air、相对湿度RH、空气流速v、平均辐射温度t_r、人体代谢率M以及服装热阻I_cl，其值“-3、-2、-1、0、1、2、3”分别对应为“冷、凉、微凉、适中、微暖、暖、热”的热感觉。PMV指标的表达式如下：

PMV＝f(t_air,RH,v,t_r,M,I_cl)

其中，空气温度t_air、相对湿度RH、空气流速v的取值分别为温度传感器二202测得的温度均值湿度传感器二201测得的湿度均值风速传感器二203测得的风速均值对于没有大辐射面的居住及公共建筑，平均辐射温度t_r可取温度传感器二202测得的温度均值人体代谢率M和服装热阻I_cl由用户自己设定给出。

步骤S406，中央控制器301对驱动模块发出保持窗户开度L_min不变的信号以保持开窗面积A不变。

步骤S407，中央控制器301反推得到应控制温度和所需的通风量，具体为：

首先，中央控制器301以此时间段内室内空气的湿度均值、温度均值为定量，由PMV舒适性范围反推得到应控制温度T_k，表达式如下：

T_K＝f^-1(PMV,RH,v,t_r,M,I_cl)

然后，由以下任意一个公式求得所需的通风量Q_k：

或者Q_k＝G(h_R-h_S)

其中，Q_k为房间通风量，c为空气比热，G为房间冷热负荷或由用户自行设定负荷参数范围，t_air为室内空气的温度，为进入室内空气的温度，h_R为室内空气比焓，h_S为室外空气比焓；房间冷热负荷G的计算公式如下：

G＝f(α,F,K,t_n,t_wn)＝f(α,F,K,T_k,t_wn)

其中，G为房间冷热负荷，α为门窗等围护结构综合修正系数，F为门窗等围护结构综合面积，K为门窗等围护结构综合传热系数，t_n为室内设计温度，在此取值为反推得到的应控制温度T_k，t_wn为室外设计温度。参考GB50736-2012《民用建筑供暖通风与空气调节设计规范》，对于某一特定建筑，除T_k外的其他参数均为定值，由此冷热负荷G转换为T_k的单因素函数，进一步得到所需的通风量Q_k。

步骤S408，判断所需的通风量Q_k是否在窗户所能提供的通风量范围内，若在窗户所能提供的通风量范围内，则转步骤S409，若不在窗户所能提供的通风量范围内，则转步骤S403，表明窗户全开或不开均不能满足其调节室内环境的目的，则关闭窗户并开启新风系统进行通风，以达到室内舒适性指标。

步骤S409，如果所需的通风量Q_k满足Q_min<Q_k<Q_max，中央控制器301由Q_k反推得到所需的窗户开度L_k，进而对驱动模块发出调整至窗户开度L_k的信号，进而调整开窗面积A，以达到调节通风量的目的。

本实施例以存储器302的室内温湿度、风速参数、开窗面积等历史数据为输入，采用神经网络等机器学习方法对其对应的PMV输出规律进行学习，由学习结果来进一步反馈修正控制模块中的窗户开关距离等计算结果。在修正不同参数对PMV计算的影响时，若RH在75％-85％，温度测量值加0.5℃；RH在85％以上，温度测量值加1℃，然后用修订后的温湿度等参数计算得到相应的PMV值。

本发明能够按照室内舒适性要求对窗户的开度进行精细化自动控制，还能实现窗户与新风系统的智能化联动，最大限度地利用可再生能源进行室内热环境的调节。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。

最后需要说明的是：以上所述仅为本发明的较佳实施例，仅用于说明本发明的技术方案，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所做的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本发明的保护范围内。