【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及建筑保溫，尤其涉及一種建筑外墻保溫性能評價方法和系統。
技術介紹
1、隨著能源危機和環境問題的日益突出，建筑節能已經成為關注焦點。巖棉薄抹灰外墻具有優良的保溫性能，且環保。但保溫性能受到多種因素的影響，包括巖棉材料的質量、施工工藝的精湛程度以及環境條件的變化等。目前，傳統評價方法只監測單一溫度數據，評價指標分析受到限制，難以生成關鍵指標，難以準確反映巖棉薄抹灰外墻的保溫性能，準確度低。
2、綜上，相關技術中存在的技術問題有待得到改善。
技術實現思路
1、本專利技術實施例提供了一種建筑外墻保溫性能評價方法和系統，有效地提高了準確度。
2、一方面，本專利技術實施例提供了一種建筑外墻保溫性能評價方法，包括以下步驟：
3、根據數據采集頻率，獲取建筑外墻溫濕數據；
4、對所述建筑外墻溫濕數據進行預處理，得到目標溫濕數據，所述目標溫濕數據包括溫度數據和濕度數據；
5、對所述目標溫濕數據進行特征提取處理，得到目標特征，所述目標特征包括時域特征、頻域特征或統計特征；
6、根據所述目標特征、環境因素、材料特性、所述溫度數據和所述濕度數據，通過預設時間序列分析法計算溫濕變化趨勢，所述環境因素包括太陽輻射、風速或風向，所述材料特性包括外墻材料熱傳導系數、熱容或密度，所述溫濕變化趨勢包括溫度季節性變化模式、濕度季節性變化模式、溫度預測趨勢或濕度預測趨勢；
7、根據所述目標特征和所述目標溫濕數據，通過預設預測法
8、根據所述目標溫濕數據、隔熱材料厚度、外墻面積和內外溫差，計算保溫性能指標值，所述保溫性能指標值包括熱阻值或保溫效率；
9、根據所述溫濕變化趨勢、所述預測保溫性能信息和所述保溫性能指標值，進行保溫性能評價，得到保溫性能評價結果。
10、在一些實施例中，所述對所述建筑外墻溫濕數據進行預處理，得到目標溫濕數據，包括：
11、通過濾波法對所述建筑外墻溫濕數據進行去噪處理，得到第一溫濕數據；
12、對所述第一溫濕數據進行標準化處理，得到第二溫濕數據；
13、通過插值法對所述第二溫濕數據進行缺失值處理，得到所述目標溫濕數據。
14、在一些實施例中，所述時域特征包括平均值、最值或標準差，所述對所述目標溫濕數據進行特征提取處理，得到目標特征，包括：
15、從所述目標溫濕數據中提取時間序列數據；
16、根據所述時間序列數據，計算所述平均值，所述平均值用于反映數據集中趨勢；
17、從所述時間序列數據中提取所述最值，所述最值包括最大值或最小值，所述最值用于反映數據波動范圍；
18、根據所述時間序列數據，計算所述標準差，所述標準差用于衡量數據波動程度。
19、在一些實施例中，所述對所述目標溫濕數據進行特征提取處理，得到目標特征，包括：
20、從所述目標溫濕數據中提取時域信號；
21、通過傅里葉變換法對所述時域信號進行頻域轉換處理，得到所述頻域特征，所述頻域特征包括頻率成分、功率譜密度或相位信息；
22、其中，所述功率譜密度用于衡量多種所述頻率成分的能量大小，所述相位信息用于反映多種所述頻率成分之間的相位關系。
23、在一些實施例中，所述統計特征包括相關性數據或主成分數據，所述對所述目標溫濕數據進行特征提取處理，得到目標特征，包括：
24、對所述目標溫濕數據進行相關性分析，計算皮爾遜相關系數，所述皮爾遜相關系數用于表征變量間線性關系強度；
25、根據所述皮爾遜相關系數，對所述目標溫濕數據進行去冗余處理，得到所述相關性數據；
26、通過正交變換對所述目標溫濕數據進行主成分分析，得到所述主成分數據，以實現數據降維。
27、在一些實施例中，所述預設時間序列分析法包括自回歸積分滑動平均模型分析法或季節性分解時間序列預測法，所述根據所述目標特征、環境因素、材料特性、所述溫度數據和所述濕度數據，通過預設時間序列分析法計算溫濕變化趨勢，包括：
28、根據所述目標特征、所述環境因素、所述材料特性和所述溫度數據，通過所述自回歸積分滑動平均模型分析法，計算所述溫度預測趨勢；
29、根據所述目標特征、所述環境因素、所述材料特性和所述濕度數據，通過所述自回歸積分滑動平均模型分析法，計算所述濕度預測趨勢；
30、根據所述目標特征和所述溫度數據，通過所述季節性分解時間序列預測法，計算所述溫度季節性變化模式；
31、根據所述目標特征和所述濕度數據，通過所述季節性分解時間序列預測法，計算所述濕度季節性變化模式。
32、在一些實施例中，所述預設預測法包括線性回歸、決策樹、神經網絡或支持向量機，所述根據所述目標特征和所述目標溫濕數據，通過預設預測法計算預測保溫性能信息，包括：
33、根據所述目標特征和所述目標溫濕數據，通過所述線性回歸計算所述保溫性能線性關系；
34、根據所述目標特征和所述目標溫濕數據，通過所述決策樹計算所述保溫性能非線性關系；
35、根據所述目標特征和所述目標溫濕數據，通過所述神經網絡進行非線性關系建模，計算所述非線性模式數據；
36、根據所述目標特征和所述目標溫濕數據，通過所述支持向量機進行分類，得到所述數據邊界。
37、在一些實施例中，所述根據所述目標溫濕數據、隔熱材料厚度、外墻面積和內外溫差，計算保溫性能指標值，包括：
38、根據所述目標溫濕數據和所述外墻材料熱傳導系數，計算目標熱傳導系數；
39、根據所述目標熱傳導系數和所述隔熱材料厚度，計算所述熱阻值；
40、根據所述目標熱傳導系數、所述外墻面積和所述內外溫差，計算外墻散失熱量；
41、根據熱量平衡方程、所述外墻散失熱量和非保溫狀態下的熱量損失，計算所述保溫效率。
42、在一些實施例中，所述方法還包括：
43、根據保溫性能評價結果和報警閾值，進行建筑外墻安全預警。
44、另一方面，本專利技術實施例提供了一種建筑外墻保溫性能評價系統，包括：
45、數據采集模塊，所述數據采集模塊用于根據數據采集頻率，獲取建筑外墻溫濕數據；
46、數據處理模塊，所述數據處理模塊用于根據建筑外墻溫濕數據，計算保溫性能評價結果；
47、數據傳輸模塊，所述數據傳輸模塊用于將所述建筑外墻溫濕數據傳輸到所述數據處理模塊；
48、輸出顯示模塊，所述輸出顯示模塊用于將所述保溫性能評價結果顯示到用戶界面，并進行建筑外墻安全預警。
49、本專利技術所具有的有益效果如下：
50、本專利技術實施例首先根據數據采集頻率，獲取建筑外墻溫濕數據，并對建筑外墻溫濕數據進行本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種建筑外墻保溫性能評價方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述建筑外墻溫濕數據進行預處理，得到目標溫濕數據，包括：
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述時域特征包括平均值、最值或標準差，所述對所述目標溫濕數據進行特征提取處理，得到目標特征，包括：
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述目標溫濕數據進行特征提取處理，得到目標特征，包括：
5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述統計特征包括相關性數據或主成分數據，所述對所述目標溫濕數據進行特征提取處理，得到目標特征，包括：
6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述預設時間序列分析法包括自回歸積分滑動平均模型分析法或季節性分解時間序列預測法，所述根據所述目標特征、環境因素、材料特性、所述溫度數據和所述濕度數據，通過預設時間序列分析法計算溫濕變化趨勢，包括：
7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述預設預測法包括線性回歸、決策樹、神經網絡或支持向量機，所述根據所述目標特征和
8.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述目標溫濕數據、隔熱材料厚度、外墻面積和內外溫差，計算保溫性能指標值，包括：
9.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：
10.一種建筑外墻保溫性能評價系統，其特征在于，包括：
...【技術特征摘要】
1.一種建筑外墻保溫性能評價方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述建筑外墻溫濕數據進行預處理，得到目標溫濕數據，包括：
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述時域特征包括平均值、最值或標準差，所述對所述目標溫濕數據進行特征提取處理，得到目標特征，包括：
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述目標溫濕數據進行特征提取處理，得到目標特征，包括：
5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述統計特征包括相關性數據或主成分數據，所述對所述目標溫濕數據進行特征提取處理，得到目標特征，包括：
6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述預設...
【專利技術屬性】
技術研發人員：劉明惠，夏雄杰，熊和金，
申請(專利權)人：武漢誠源電氣工程有限公司，
類型：發明
國別省市：
還沒有人留言評論。發表了對其他瀏覽者有用的留言會獲得科技券。