1. 本选题研究的目的及意义
随着人们生活水平的不断提高，对室内舒适度的要求也越来越高。
传统的空调系统存在着能耗高、舒适性差、控制方式单一等问题，已无法满足人们日益增长的需求。
而智能空调系统利用传感器技术、人工智能、物联网等先进技术，能够根据室内外环境、用户需求等因素，自动调节空调运行状态，实现节能、舒适、健康的目标，具有重要的研究意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
智能空调系统是一个新兴的研究领域，近年来得到了国内外学者和企业的广泛关注。
1. 国内研究现状
国内在智能空调系统领域的研究起步较晚，但发展迅速。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本课题的主要内容包括以下几个方面:1.智能空调系统的需求分析:对用户需求和系统需求进行详细分析，明确智能空调系统的设计目标和功能要求。
2.智能空调系统的总体设计:确定系统的总体架构，包括硬件平台、软件平台、通信协议等，并进行模块划分和接口设计。
3.智能空调系统关键模块设计:重点研究传感器模块、控制模块、人机交互模块、数据处理模块等关键模块的设计与实现。
4. 研究的方法与步骤
本课题的研究将采用理论分析、实验研究和仿真模拟相结合的方法，并按照以下步骤逐步进行:1.文献调研阶段：查阅国内外智能空调系统、传感器技术、智能控制算法、人机交互技术等相关领域的文献资料，了解该领域的最新研究动态、技术发展趋势和存在的问题，为本课题的研究奠定理论基础。
2.需求分析阶段：通过问卷调查、用户访谈、案例分析等方式，对智能空调系统的用户需求和系统需求进行深入分析，明确系统的设计目标、功能要求和性能指标。
3.总体设计阶段：根据需求分析的结果，确定智能空调系统的总体架构，包括硬件平台、软件平台、通信协议等，并进行模块划分和接口设计，绘制系统功能框图和数据流程图。
5. 研究的创新点
本课题的创新点主要体现在以下几个方面:1.融合多种传感器信息：将采用多种传感器，例如温度传感器、湿度传感器、光照传感器、人体感应传感器等，全面感知室内外环境参数和用户行为，为智能控制算法提供更丰富的数据支持，以实现更加精准和个性化的空调控制。
2.自适应控制算法研究：将研究基于机器学习的自适应控制算法，使智能空调系统能够根据用户的历史使用数据和当前环境参数，自动学习用户的舒适度偏好，并动态调整空调运行参数，以实现更加节能和舒适的控制效果。
3.个性化人机交互设计：将开发用户友好的人机交互界面，例如手机APP、语音控制等，方便用户对智能空调系统进行远程控制、定时开关、模式切换等操作，并提供个性化的舒适度设置和节能建议。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 王玉,王东,王友仁.基于多智能体强化学习的智能家居空调系统[J].控制工程,2022,29(05):977-984.
[2] 蔡晓静,王立新,王佳庆,等. 基于深度强化学习的智能家居空调系统研究[J]. 制冷学报,2021,42(01):89-97.
[3] 刘畅,李洪双,赵帅. 基于云边协同和深度强化学习的智能空调系统[J]. 软件,2021,42(03):73-78.
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