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热舒适建模中的生理属性
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热流传感器能够测量两个物体之间的热交换率。因此,它可以直接量化人体与周围环境之间的热交换率。考虑到调节身体散热的人体体温调节机制,我们假设人体和周围环境之间热交换率的变化与人体热感知的变化有关,这在个体水平上是不同的(研究问题#1)。通过测量最常用的热生理属性(皮肤温度)的变化以及热交换率,我们探索了人体体温调节机制与人体环境热交换之间的关系(研究问题#2)。最后,我们评估了使用热交换率作为个人舒适性推断的属性。通过将该特征与皮肤温度进行比较,评估了将其作为单一输入的可能性(研究问题#3)。鉴于这一新特征可以提供更明确的人体体温调节参数,我们假设可以提高个人舒适性推理的性能。为了解决研究问题,我们对32名受试者(19名男性和13名女性)进行了两项实验研究。我们在热室中使用从低(约20°C)到高(约30°C)和从高到低的瞬态温度设置,测量了经常暴露在室内环境中的面部和手腕部位的热交换率和皮肤温度变化,这些部位通常是类似研究中的测量对象[24,35,36]. 当涉及到体温调节状态量化时,由于与衣服覆盖的区域相比,这些区域具有直接的指示,因此它们是首选区域。 论文的其余部分结构如下:第2节解释了人体与环境之间的热相互作用机制以及我们在本研究中利用的人体体温调节机制。在第3节中,我们介绍了本研究中使用的热流传感器,解释了实验过程,并介绍了用于降噪的信号处理方法和用于个性化热舒适推断的监督学习算法。第4节讨论了结果,第5节给出了我们研究的结论。 去: 2.热舒适建模中的生理属性 热舒适性是对周围环境的主观满意度评估,包括乘员的物理、生理、心理和其他过程[4]。换言之,热舒适性可能因相同的环境而变化,这取决于与人类相关的变量。因此,如前所述,最近的研究工作试图解释乘员对环境温度的热生理反应。通过这种方式,测量可以隐含地反映与人类相关的变量,并帮助确定因果关系。人体体温调节机制是一种自主的身体反应,由大脑中的下丘脑调节。大脑的这一部分从皮肤和动脉血液收集热量数据,然后刺激体温调节所需的热生理反应[7]。ASHRAE[7]描述了以下热生理反应:血液流向皮肤:引起皮肤温度变化(即血管扩张和收缩)的最广泛使用的生理特征, 出汗:一种使皮肤冷却并增加核心热量损失的防御机制, 呼吸:失去感热和潜热的一种方式,以及 心率:中等代谢指标。 这些热生理反应的变化转化为几种热交换模式(例如,皮肤的对流、蒸发和辐射热损失,以及呼吸的对流和蒸发热损失)。ASHRAE[7]还指出,总代谢率等于所有热交换模式和皮肤和核心隔间中的热量储存之和,除非存在外部功(方程式(1)): M−W=qsk+qres+S (1) 式中,M:代谢热产生率,W:完成机械功的速率,qsk:皮肤热损失的总速率,qres:通过呼吸的总热损失,S:皮肤和核心隔间的蓄热率。ASHRAE[7]指出,27个参数在驱动人体代谢率方面是有效的(例如,传热系数、服装面积系数等)。PMV模型通过受控实验研究提供了该变量的实际估计值[37]。如前所述,尽管该模型已经使用了几十年[6],但研究表明,由于其普遍性[21,22],个人热舒适推断不兼容。 因此,以前的研究,特别是在室内热舒适量化领域,已经探索了在个体水平上对生理反应进行上下文测量的潜力。Choi和Loftness[24]以及Yi和Choi[27]证明,从手腕和面部区域捕获的皮肤温度变化与个体的热感觉有关。Choi等人[38]研究了不同活动水平(例如,躺着、坐着和骑自行车)下的心率变化,并报告它们可以作为人体热舒适推断的潜在指标/参数。Liu等人[39]利用受试者的心电图证明,当受试者感到热不适时,低频(0.04–0.15 Hz)和高频(0.15–0.40 Hz)的绝对功率比增加。这些研究成果表明,环境生理反应可以帮助个人热舒适推断。在其他领域(例如,[40,41,42])也探讨了生理特征的价值,如可穿戴传感器的皮肤电(EDA)、皮肤温度和光体积描记术(PPG),用于检测用户的身体和精神状态。 在这些研究的推动下,舒适驱动暖通空调控制的研究工作近年来开始关注生理特征分析。可穿戴/非侵入式测量技术的进步促进了这一研究趋势。正如我们之前的研究[28,29]中所讨论的,舒适驱动暖通空调操作的关键属性是传感技术的可行性。传感技术应能及时无干扰地量化热生理反应,并具有广泛的可扩展性。在这些限制条件下,最近的研究采用了可穿戴/非侵入式测量技术来捕捉用户的生理反应,并设计了个性化舒适性推断模型[13]。Li等人[17,18]开发了一个smartwatch应用程序,用于收集人体受试者的热投票,以及他们的生理属性(皮肤温度和心率),用于个性化舒适性推断模型。Ranjan和Scott[26]采用红外成像技术测量面部和手部皮肤温度,并根据个人热舒适感对能源使用的必要性进行分类。Sim等人[35]使用市场上的各种腕式可穿戴传感器,评估了腕部温度作为ML算法输入参数的使用情况,并展示了热感觉估计的潜力。如前所述,考虑到空间/建筑类型的多样性和建筑使用者的个体差异,我们研究了一种替代形式的生理传感技术(即热流传感),以改进个人热舒适建模。 去: 3.方法论 3.1. 分布式传感与控制框架 图1说明了HITL HVAC控制的通用框架,该框架利用人传感器代理对控制逻辑进行分布式反馈,以实现操作优化。我们的研究工作是将个人的热生理反应集成到热舒适感传感系统中,即收集用户的热投票和生理反应以进行个人舒适度建模,这是框架的第一个组成部分。通过增强个性化热舒适推断或表征的性能,可以向HVAC控制器系统提供准确的反馈,该系统通过自适应操作为多个用户优化所需的环境。去: 3.方法论 3.1. 分布式传感与控制框架 图1说明了HITL HVAC控制的通用框架,该框架利用人传感器代理对控制逻辑进行分布式反馈,以实现操作优化。我们的研究工作是将个人的热生理反应集成到热舒适感传感系统中,即收集用户的热投票和生理反应以进行个人舒适度建模,这是框架的第一个组成部分。通过增强个性化热舒适推断或表征的性能,可以向HVAC控制器系统提供准确的反馈,该系统通过自适应操作为多个用户优化所需的环境。尽管根据优化方法,热舒适感传感系统可能需要不同类型的反馈[43],但在框架的第一个组件中创建准确的热舒适模型对于优化性能至关重要。在第一个组件中,每个用户的热舒适行为的特征是通过可穿戴或非侵入式传感器分析报告的热投票以及生理反应和环境数据测量。关键因素是要有一个可行的热舒适感测系统,它满足普遍性、非侵入性和适用性的标准,并具有足够的准确性。
 
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