(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210513846.X (22)申请日 2022.05.12 (71)申请人 太原理工大 学 地址 030024 山西省太原市迎泽西大街79 号 (72)发明人 王子安　景胜蓝　余樵　孟子彤　 王展　 (74)专利代理 机构 太原晋科知识产权代理事务 所(特殊普通 合伙) 14110 专利代理师 赵江艳 (51)Int.Cl. A61B 5/00(2006.01) A61B 5/0205(2006.01) F24F 11/64(2018.01) F24F 11/70(2018.01)G01D 21/02(2006.01) (54)发明名称 一种热舒 适性检测设备和系统 (57)摘要 本发明热舒适性评价领域， 具体涉及一种热 舒适性检测设备和系统， 包括内部数据监测模 块， 外部数据监测模块、 控制模块和通讯模块， 所 述内部数据监测模块用于监测人体生理参数； 所 述外部数据监测模块用于监测环 境参数； 控制模 块用于采集内部数据监测模块和外部数据监测 模块采集的数据， 并通过通信模块发送至上位 机， 还用于根据通信模块接收的舒适度评级信 号， 发送控制信号至环境设备。 本发明可 以得到 更为客观的舒适性评价数据， 可以广泛应用于舒 适性评价领域。 权利要求书2页 说明书10页 附图2页 CN 114886380 A 2022.08.12 CN 114886380 A 1.一种热舒适性检测设备， 其特征在于， 包括： 内部数据监测模块， 外部数据监测模块、 控制模块和通讯模块， 所述内部数据监测模块用于监测人体生理参数； 所述外部数据监测模块用于监测环境 参数； 所述控制模块用于采集内部数据监测模块和外部数据监测模块采集的数据， 并通过通 信模块发送至上位机， 还用于根据通信模块接 收的舒适度评级信号， 发送控制信号至环境 设备。 2.根据权利要求1所述的一种热舒适性检测设备， 其特征在于， 所述内部数据监测模块 包括心率采集模块、 血压采集模块、 汗 液采集模块、 体温检测模块中的至少三种。 3.根据权利要求1所述的一种热舒适性检测设备， 其特征在于， 还包括第 一可穿戴式固 定设备和第一供能模块， 第一供能模块设置在所述第一可穿戴式固定设备上， 所述内部数 据监测模块设置在所述第一可穿戴 式固定设备内侧， 并与皮肤接触。 4.根据权利要求3所述的一种热舒适性检测设备， 其特征在于， 所述外部数据监测模块 设置在所述第一可穿戴 式固定设备 上。 5.根据权利要求3所述的一种热舒适性检测设备， 其特征在于， 还包括第 二可穿戴式固 定设备和第二供能模块， 所述第二供能模块和外部数据监测模块设置在第二可穿戴式固定 设备上。 6.根据权利要求1所述的一种热舒适性检测设备， 其特征在于， 所述外部数据监测模块 包括环境照度采集监测模块、 环境温度采集监测模块、 环境湿度采集监测模块、 风速采集监 测模块。 7.根据权利要求1所述的一种热舒 适性检测设备， 其特 征在于， 通讯模块 为蓝牙模块。 8.一种热舒适性检测系统， 其特征在于， 包括权利要求1～6所述的一种热舒适性检测 设备， 还包括上位机， 所述上位机用于根据内部数据监测模块和外部数据监测模块采集的 数据， 计算得到舒 适度数据， 并发送至控制模块。 9.根据权利要求8所述的一种热舒适性检测系统， 其特征在于， 上位机计算得到舒适度 数据的方法为： S1、 采集处理周期内部数据监测模块和外部数据监测模块的监测数据， 并取各个监测 数据的中位数作为该采样周期内的采集数据； S2、 将各项数据与各级标准值数据组共同列 为决策矩阵Am,计算其的规范化矩阵A ’,并 构建权重向量B对规范化向量A ’进行加权处 理， 得到规范化加权决策矩阵A ”； S3、 确定热舒 适评级的正理想解A+和负理想解A‑： 其中 其中， 其中， m和n表示加权决策矩阵A ”的行数和列数， 行对应不同的采样次数， 列对应不同的 数据类型； S4、 计算热舒 适性评级数， 计算公式为：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114886380 A 2其中 表示规范化加权决策矩阵A ”与正理想解之间的相对差距， 表示规范化加权 决策矩阵A ”与负理想解之间的相对差距， A ”ij表示规范化加权决策矩阵A ”中第i行第j列的 矩阵元素， A+ j表示热舒适评级的正理想解矩阵中的第j个元素， A‑ j表示热舒适评级的负理 想解矩阵中的第j个元 素。 10.根据权利要求8所述的一种热舒适性检测系统， 其特征在于， 上位机计算得到舒适 度数据的方法为： S1、 采集处理周期内部数据监测模块和外部数据监测模块的监测数据； 所述处理周期 为5～20分钟； S2、 对采样周期内的数据进行数量化处理， 得到标准矩阵AA； 所述标准矩阵AA的行为处 理周期内的采样次数， 列为 n＝sp， 其中， p等于传感数据种类量， s为数量 化赋值种类数； S3、 利用TOPSIS方法得到各个采样周期内的舒适度评级， 根据各个采样周期内的舒适 度评级得到舒 适度向量S， 将舒 适度向量S作为标准矩阵A A的最后一列得到增广矩阵M； S4、 计算增广矩阵M的各个合成变量αi； S5、 计算判别函数J2， 并对判别函数向各个判别因素求偏导， 得到各个判别因素组合的 寄与度； S5、 根据各个判别因素组合的寄与度， 计算当前的舒 适度。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114886380 A 3