本技术涉及智能家居，更具体地说，涉及一种智能加湿器控制系统。
背景技术：
1、随着人们生活水平的提高，室内空气质量对健康和舒适度的影响越来越受到关注。湿度作为空气质量的重要因素之一，直接关系到呼吸系统、皮肤健康以及整体舒适度。然而，传统加湿器通常只能提供单一的加湿模式，难以适应室内环境的动态变化，并且无法根据房间内不同区域的湿度差异进行精准调节。这导致了湿度控制的不均匀，可能出现某些区域过度加湿或湿度不足的情况，从而降低用户的使用体验。
2、目前市面上已经有一些具备智能控制功能的加湿器，能够通过传感器反馈实现自动加湿。然而，这些产品普遍存在以下问题：首先，它们通常仅依赖单点传感器的数据进行湿度调节，无法全面感知整个房间的湿度分布；其次，它们缺乏与其他智能家居设备的有效联动，无法根据整体家居环境的变化动态调整加湿策略；最后，现有智能加湿器在满足用户个性化需求方面仍存在不足，无法根据用户的偏好和习惯进行持续优化。
3、因此，研发一种更加精准、均衡的智能加湿器控制系统，以提升用户的居住舒适度和健康水平，并满足对室内空气质量的个性化需求，已经成为亟待解决的技术挑战。
技术实现思路
1、为了克服现有技术存在的一系列缺陷，本技术的目的在于针对上述问题，提供一种智能加湿器控制系统，包括以下模块：
2、多传感器湿度监测模块，实时采集房间各区域的湿度数据，生成全局湿度分布图，为精准加湿提供基础信息；
3、智能控制模块，分析湿度分布情况，动态调整加湿器的目标湿度和工作模式，确保均匀且舒适的空气湿度；
4、用户交互与个性化设置模块，允许用户通过移动端app或语音助手设置湿度范围、优先区域和运行时间，并记录使用习惯以优化运行参数；
5、智能家居联动模块，实现加湿器与其他智能家居设备的协同工作，自动调节加湿策略以适应整体环境变化；
6、数据分析模块，记录并分析湿度变化数据，提供空气质量优化建议和健康报告，持续优化加湿器的控制策略。
7、进一步的，所述多传感器湿度监测模块包括以下组件：
8、分布式湿度传感器网络，部署于房间各区域，用于实时采集湿度数据；
9、数据采集单元，负责从分布式传感器网络收集湿度数据；
10、空间定位单元，用于确定分布式湿度传感器网络在房间中的精确位置；
11、中央处理单元，用于接收并处理来自空间定位单元和分布式湿度传感器网络的数据，生成实时的全局湿度分布图。
12、进一步的，生成实时全局湿度分布图包括以下步骤：
13、将空间定位单元提供的传感器位置信息转换为标准化的三维坐标，以便在虚拟空间中准确表示每个传感器的位置；
14、将处理后的湿度数据与对应的三维坐标信息进行关联，形成离散的数据点，并使用克里金法进行插值，生成连续的湿度分布场；
15、将房间空间划分为均匀的三维网格，对每个网格点应用插值算法计算其湿度值；
16、基于计算得到的网格点湿度值，使用等值面技术生成三维湿度分布图；
17、采用增量更新算法和缓存机制，对发生变化的区域进行重新计算，以对三维湿度分布图进行动态更新。
18、进一步的，将房间空间划分为均匀的三维网格，对每个网格点应用插值算法计算其湿度值，包括以下步骤：
19、将房间空间划分为nx×ny×nz的均匀网格，其中nx、ny和nz分别表示x、y和z方向的网格数量，每个网格点的位置表示为(xi，yj，zk)，其中，i∈[1，nx]，j∈[1，ny]，k∈[1，nz]；
20、已知湿度测量点的坐标和湿度值分别为(xm，ym，zm)和hm，其中，m∈[1，m]，m为已知湿度测量点的数量；
21、计算网格点(xi，yj，zk)的湿度值hi，j，k，公式为：其中，di，j，k，m是网格点(xi，yj，zk)和测量点(xm，ym，zm)之间的距离，计算公式为：p是距离的权重指数；
22、将所有计算得到的湿度值hi，j，k形成一个三维湿度分布图。
23、进一步的，智能控制模块包括以下组件：
24、湿度分析引擎，基于全局湿度分布图，对房间各区域的湿度分布状况及其动态变化趋势进行实时分析；
25、决策优化算法，综合考虑湿度分析结果和预设目标参数，计算并确定加湿器的最优运行参数和工作模式；
26、执行指令生成器，将优化后的运行参数和工作模式转换为具体的设备控制指令并执行；
27、模式学习与优化模块，通过长期数据积累，学习房间湿度变化规律和用户使用偏好，持续优化决策优化算法的性能。
28、进一步的，计算并确定加湿器的最优运行参数和工作模式包括以下步骤：
29、根据用户预设的目标湿度范围、舒适度偏好和特定区域的优先级，建立一个多目标优化模型；
30、基于对全局湿度分布图的分析，识别出湿度不均衡的区域和干燥热点，通过阈值分割方法将房间空间划分为若干个需要不同加湿策略的子区域；
31、基于加湿器的技术规格和历史运行数据，建立一个描述加湿器在不同工作模式下性能特征的数学模型；
32、使用粒子群优化算法来寻找最佳的加湿器运行参数组合；
33、对最佳的加湿器运行参数组合进行约束条件检查，确保所有参数都在加湿器的物理限制和安全运行范围内；
34、基于优化结果，确定加湿器的最佳工作模式，并生成具体的运行参数设置。
35、进一步的，持续优化决策优化算法的性能包括以下步骤：
36、持续收集房间湿度、加湿器参数、用户设置与反馈数据，并将其结构化为时间序列并存储于高效数据库中；
37、对数据库中的数据进行清洗、标准化和去噪处理，通过时间序列分析和特征工程，提取出湿度变化周期、峰值和趋势特征，同时分析用户行为数据，提取其偏好和使用习惯；
38、利用时间序列聚类法，从长期数据中识别房间湿度的日常、季节性变化及其对外界环境的响应，同时，通过关联规则挖掘技术，揭示用户行为与环境变化间的潜在关系；
39、基于挖掘出的模式构建预测模型，预测湿度变化趋势与用户需求，并通过持续评估和调优，不断提升预测准确性；
40、将预测模型与挖掘出的规律融入现有的决策优化算法，更新参数和策略；
41、根据新数据定期进行全面评估，持续优化决策优化算法，以应对环境变化和用户需求的演变。
42、进一步的，智能家居联动模块包括以下组件：
43、设备识别与连接管理器，自动识别并管理与加湿器兼容的智能家居设备，建立并维护稳定的通信连接；
44、多协议数据交换适配器，支持并转换多种智能家居通信协议，确保异构设备间的无缝数据交互；
45、环境信息整合器，处理并整合来自其他智能设备的环境数据，为加湿策略的动态调整提供全面的上下文信息；
46、联动规则引擎，定义、管理并执行设备间的复杂联动规则，实现智能设备的协同操作；
47、场景模式协调器，根据用户预设的智能场景，协调加湿器与其他智能设备的联动工作，优化整体家居环境。
48、进一步的，数据分析模块包括以下组件：
49、数据采集与存储引擎，实时采集、处理并持久化存储湿度变化趋势和设备运行状态数据；
50、时序数据分析器，对长期湿度变化数据进行时间序列分析，识别周期性模式、趋势和异常情况；
51、空气质量评估模块，综合分析湿度、温度和空气污染物数据，评估整体空气质量，并生成针对性的改善建议；
52、健康影响分析器，根据空气质量数据和用户反馈，评估室内环境对居住者健康的潜在影响，生成个性化健康报告和预警。
53、进一步的，通过以下公式识别趋势：其中，tt表示时间点t识别出的湿度趋势值；n表示趋势窗口的长度；ht-n表示在过去n时间点的湿度观测值；
54、通过以下公式识别周期性模式：其中，st表示时间点t识别出的湿度的周期性成分；p表示周期长度；
55、通过以下公式识别异常情况：rt＝ht-tt-st，其中，ht表示时间点t的湿度观测值；rt表示时间点t的湿度残差值，当|rt|>μσ时，判断湿度在t时间点存在异常情况，σ表示残差的标准差；μ表示阈值系数。
56、与现有技术相比，本技术具有以下有益效果：
57、本技术基于多传感器生成全局湿度分布图，结合智能控制算法，实现精准、动态的加湿器调节，同时集成个性化设置和智能家居联动，优化湿度控制策略，并通过数据分析提供空气质量建议，提升用户体验与健康保障。
1.一种智能加湿器控制系统，其特征在于，包括以下模块：
2.根据权利要求1所述的一种智能加湿器控制系统，其特征在于，所述多传感器湿度监测模块包括以下组件：
3.根据权利要求2所述的一种智能加湿器控制系统，其特征在于，生成实时全局湿度分布图包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的一种智能加湿器控制系统，其特征在于，将房间空间划分为均匀的三维网格，对每个网格点应用插值算法计算其湿度值，包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的一种智能加湿器控制系统，其特征在于，智能控制模块包括以下组件：
6.根据权利要求5所述的一种智能加湿器控制系统，其特征在于，计算并确定加湿器的最优运行参数和工作模式包括以下步骤：
7.根据权利要求5所述的一种智能加湿器控制系统，其特征在于，持续优化决策优化算法的性能包括以下步骤：
8.根据权利要求1所述的一种智能加湿器控制系统，其特征在于，智能家居联动模块包括以下组件：
9.根据权利要求1所述的一种智能加湿器控制系统，其特征在于，数据分析模块包括以下组件：
10.根据权利要求9所述的一种智能加湿器控制系统，其特征在于，通过以下公式识别趋势：其中，tt表示时间点t识别出的湿度趋势值；n表示趋势窗口的长度；ht-n表示在过去n时间点的湿度观测值；
