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本发明公开了一种基于接触式测量的自动追踪加热系统及方法，包括定位装置、温度测量装置、协调控制系统和加热装置，定位装置用于对人体进行定位，并将定位信息发送给协调控制系统；温度测量装置测量人体周围环境温度，将温度信息传给协调控制系统；协调控制系统接收到人的位置信息与温度信息，协调控制系统根据人的位置信息控制需要工作的一个或者几个加热装置运动到指定位置；温度测量装置实时测量人周围环境温度，将温度信息发送给协调控制系统，协调控制系统根据当前温度调整加热装置的工作功率；本发明可以对区域内人员定位并测量出人周围环境温度，加热装置移动到人员附近，直接对人周围的区域加热，实现自动追踪加热的功能。

本发明提供了一种基于LSTM神经网络和磷虾群优化算法的室内通风控制方法，包括：步骤S1：采集室内环境数据，在云端基于LSTM神经网络对室内环境参数和通风控制量建立关系模型。步骤S2：系统结合实时采集到的室内环境数据，能通过下载到本地的模型计算出在当前环境不同控制量下对应的不同控制结果。步骤S3：记录获得的实时环境数据和寻优后得到的最优控制量记录并上传至云端服务器，增加神经网络模型的样本数据集，定期进行模型的反馈训练，提高模型的准确性。采用本发明的技术方案，优化了室内通风控制过程，避免了过量通风造成的能源浪费和不足通风造成的室内环境不良的情况。

本发明涉及一种冷冻水系统的优化控制算法，采用PID控制器对冷冻水系统进行控制，并采用改进后的麻雀搜索算法获取所述PID控制器的三个参数Kp、Ki和Kd；所述麻雀搜索算法的改进方法至少包括：采用随机游走策略对所述麻雀搜索算法进行改进，以及采用高斯变异对所述麻雀搜索算法进行改进。本发明使用随机游走策略对麻雀群进行随机的扰动，增强麻雀群的搜索能力，并随着迭代次数的增加，减小决策变量的限值；另外，加入高斯变异，在个体的周围进行充分的搜索，比较适应度函数，更新麻雀个体所在群体中的位置。本发明提出的控制算法解决了算法容易陷入局部最小值的问题，且超调小，响应速度快，稳定性也得到了相应的改善。