使用楼宇状态信息的楼宇自动化方法及相应的楼宇

技术领域

本发明涉及一种用于楼宇自动化的方法，其中在具有楼宇自动化系统的楼宇的房间中检测声学信号。

背景技术

DE 10 2015 205 251 A1描述了一种用于检测声学信号，在检测到的声学信号中检测噪声并将检测到的噪声与存储的噪声进行比较的系统，其中，每个存储的噪声被指定有控制命令。还描述了被指定给所选噪声的控制命令的输出。

EP 2 816 554 A2描述了一种通过语音命令和语音控制来识别人的方法以及被构造为接收用户声音的相应设备。然后可以对接收到的语音命令进行滤波并针对特征属性和特性进行分析。处理器将属性与存储的属性进行比较，从而识别出用户。

US 2018/0293981 A1公开了另一种基于用户的声音和语音识别来识别用户的方法。用户识别可以借助于与存储的音频指纹的相关性并通过计算相似性程度来进行。

US 2017/0351387 A1和US 2007/0136058 A1也描述了类似的方法。

所谓的楼宇状态信息通常用于优化楼宇自动化系统的控制。例如，楼宇状态信息可能涉及楼宇的窗或门的设置位置(打开/关闭)。例如，即使室内恒温器测量到低于设定温度的室温并因此导致加热阀打开，该信息也可例如用于控制加热装置执行器以关闭加热阀。尽管室温可能低于常温，但为了避免能源浪费，因此在这种情况下考虑楼宇状态信息使得控制加热装置执行器关闭阀门或将该阀门保持关闭。

为了检测室内信息需要相应的传感器系统，例如在确定窗或门的打开状态的情况下，可以使用相应的门或窗接触开关。这些传感器系统必须通过适用的总线耦合器连接到楼宇自动化系统，以便传输楼宇状态信息。在楼宇通常具有大量窗的情况下，因为在所述示例中为了节能必须识别出打开的窗或打开的门，因此需要相应大量的这类传感器。

发明内容

因此，本发明的目的是提供一种用于楼宇自动化的方法，该方法允许用简单的技术手段检测楼宇状态信息并因此能够低成本地实施。

该目的通过具有权利要求1的特征的方法来实现。从属权利要求15涉及相应的楼宇。本发明的有利实施例是从属权利要求的主题。

因此，用于楼宇自动化的方法具有以下步骤：

-检测具有楼宇自动化系统的楼宇的房间中的声学信号；

-将检测的声学信号与至少一个被指定有楼宇状态信息的声学参考信号进行比较；

-如果在比较期间识别出检测的声学信号与被指定有楼宇状态信息的声学参考信号之间的一致性，则在产生用于控制楼宇自动化系统的传感器或执行器的控制命令时使用楼宇状态信息。

因此提出一种基于可声学测量的信号来检测楼宇状态信息的方法。因此，例如可以通过进入关注房间的背景噪声来检测门或窗的打开状态，该背景噪声可识别地来源于位于楼宇外部的声源。例如，打开的窗会导致来自楼宇周围环境的环境噪音进入房间。这些环境噪声例如可以是特有的交通噪音或自然噪音，通过将它们与参考噪音的比较，可以足够精确地检测该交通噪声或自然噪声。

例如，可以通过声学信号的信号振幅的增大来检测楼宇中的窗或门或另一开口的打开状态。对于声学信号的检测，仅需要现代楼宇自动化系统中本来就可以设置在现场(例如用于语音控制)的诸如麦克风等声学传感器。特别是在例如具有门窗形式的大量开口的房间中，单独的麦克风可以代替相应数量的现有技术中已知的接触开关和类似的传感器系统，因此特别是在有线系统中(例如，每个单独的门接触开关等都必须连接到总线)，能够在部件成本和安装工作方面减少工作量。

声学参考信号可以例如存储在楼宇自动化系统的数据库中，例如存储在楼宇自动化系统的本地服务器上或诸如云端中实现的服务器等外部服务器上。

除了已经提到的环境噪声之外，也可以检测例如噪声源位于房间内的人为噪声，并将其与相应的声学参考信号进行比较。因此，例如可以从脚步声中推断出房间中至少存在一个人，并且由此可以产生相应的楼宇状态信息。至少可以通过脚步声的强度和频率(即，相应的信号振幅和/或信号频率)来估算房间中的人数。例如，然后可以将表示关注房间中的人数的楼宇状态信息通过以下方式用于调节热输出：例如在识别到人数增加时，甚至在来源自房间内人员的热输出导致室温可能过度升高之前，相应地控制加热装置执行器，然后才通过温控器反应性地降低热输出。因此，楼宇状态信息可用于楼宇自动化系统的预测性控制。

声学信号的检测可以包括环境噪声的检测，该环境噪声优选地由布置在房间外部并特别优选地位于楼宇外部的噪声源产生。例如，环境噪声可以是道路交通的噪声、风噪声和其它自然噪声、诸如路过人的脚步声等人为噪声。

声学信号可以通过房间中的开口(例如通过窗开口或门开口)从房间外部进入房间。

由于环境噪声的检测，可以从被指定给与检测的声学信号一致的参考信号的楼宇状态信息推断出房间窗是打开的或房间门是打开的。

声学信号的检测可以包括声学信号的信号振幅的检测，其中，只有当检测的信号振幅超过阈值振幅或最小梯度时，或当信号振幅的上升沿具有最小斜率时，才进行比较。因此，可以例如以滞后的方式避免环境噪声和其它背景噪声的轻微波动而导致楼宇自动化系统的过度调节。也可以最小化比较声学信号和参考信号所需的计算能力。

声学信号的检测可以包括由布置在房间内的噪声源产生的噪声的检测。这种类型的声学信号特别可以参考如下楼宇状态信息，该楼宇状态信息可以追溯到关注房间内至少一个人的存在。例如，这些噪声可以是语音信号或人类间接产生的噪声，例如人与家具互动时的典型噪声，例如椅子腿或桌腿在房间的地板上移动时的刮擦声。

该方法可以包括声学参考信号的学习，为此，声学传感器“监听”预定的时间，并且如有必要，用户通过输入手动地在声学信号(被认为是声学参考信号)和被指定给它们的楼宇状态信息之间进行指定。可以将人工智能用于从背景噪声中滤出适合作为声学参考信号的特征信号，例如通过滤出背景噪声和/或通过确定噪声源与声学传感器的距离，从中可以得出噪音源是位于房间内还是房间外的结论，从而推断出是环境噪声还是最有可能由房间中的人产生的噪声。如果声学传感器以定向麦克风的方式设计，则关于噪声源的位置信息以及因此对声学参考信号的指定能够更加精确。

声学信号可以由位于房间内的诸如麦克风等声学传感器检测，其中，声学传感器优选地布置在房间的天花板上或房间的墙壁上。

为了进行比较，检测的声学信号可以通过IP协议传输到楼宇自动化系统的中央服务器或布置在楼宇外部的外部服务器，其中，在服务器上进行比较。在此，控制命令的产生可以优选地在相同的服务器上进行，其中，如果在外部服务器上产生控制命令，则该控制命令优选地通过相同的IP协议传输到楼宇。如果楼宇自动化系统的服务器可能不具有评估声学信号所需的高计算能力，则外部服务器优于本地服务器。

声学信号的检测可以包括声学信号的信号振幅的检测，其中，如果楼宇状态信息具有取决于人的信息，则从信号振幅推断出房间被人占用。在此，检测到的声学信号可以例如包括声音噪声。在该实施例中，可以通过评估声学信号的信号振幅至少大致地推断出房间中的大致人数。也可以通过评估检测的声学信号的频率来确定人数。为了避免错误的确定，只有当在前一步骤中的检测的声学信号与参考信号的比较表明包括取决于人的信息的楼宇状态信息被指定给该参考信号时，才例如通过评估所述信号振幅和/或信号频率来针对该信号评估人数。

该方法还可以包括当检测到的声学信号的信号振幅超过阈值振幅时控制窗执行器，使得由窗执行器驱动的窗从关闭位置转移到打开位置。以此方式可以实现：当声学信号(例如，通过窗进入的诸如交通噪声等环境噪音)超过可能是可调节的阈值音量时，通过控制窗执行器来关闭窗，并因此最小化进入房间的声负载。

该方法可以包括根据检测的并优选经过平均的信号振幅来控制加热装置执行器，其中，加热装置执行器在信号振幅增大时降低布置在房间中的散热器的热输出，并在信号振幅减小时增大该热输出。例如，信号振幅的增大可用于确定(进一步)打开了房间的朝向楼宇周围环境的开口(例如，窗开口或门开口)，因此可以减小热输出，以降低由于通过开口损失的热量而导致的热能消耗。

房间中声学信号的检测可以包括基于关门声、脚步声或语音识别来检测人的存在。

声学信号的检测可以包括检测具有非特定频谱的干扰信号，不存在与该干扰信号一致的参考信号，以用于所述比较，其中，当干扰信号超过阈值振幅时，控制楼宇自动化系统的门执行器或窗执行器，以关闭楼宇自动化系统的至少一扇门和/或至少一扇窗。

在关闭之后，可以验证干扰信号的信号振幅是否低于阈值振幅或至少比关闭前的信号振幅更小，其中，

a.在干扰信号的信号振幅低于阈值振幅的情况下，不再对门或窗执行器进行控制，并且至少一扇窗或至少一扇门保持关闭；

b.在干扰信号的信号振幅未低于阈值振幅但已变小的情况下，控制楼宇自动化系统的至少一个其它门或窗执行器以接连地关闭楼宇自动化系统的至少一个其它门和/或至少一个其它窗，直到干扰信号的信号振幅低于阈值振幅；

c.在关闭后的干扰信号的信号振幅未低于或未大致地低于关闭前的信号振幅的情况下，控制被控制关闭的执行器以重新打开楼宇自动化系统的至少一扇门和/或至少一扇窗。

根据本发明的另一方面，说明了具有至少一个房间和楼宇自动化系统的楼宇，该楼宇自动化系统具有房间内的诸如麦克风等声学传感器，以及房间内的多个执行器和/或传感器，这些执行器和/或传感器经由楼宇网络彼此通信连接，其中，声学传感器被构造为检测房间中的声学信号，其中，楼宇自动化系统被构造为将声学信号与至少一个被指定有楼宇状态信息的声学参考信号进行比较，并且其中，楼宇自动化系统还被构造为：如果检测到的声学信号与分配有楼宇状态信息的声学参考信号存在一致性，则在产生用于控制楼宇自动化系统的传感器或执行器的控制命令时使用楼宇状态信息。

附图说明

下面将参考图1说明本发明的进一步细节。

图1示出了设计有楼宇自动化系统的楼宇。

具体实施方式

图1示出了形成有楼宇自动化系统2的楼宇100。楼宇自动化系统2包括各种传感器3、8和执行器4。对于本发明至关重要的声学传感器8与其它传感器3和执行器4一样，都经由楼宇网络10连接到中央服务器9。楼宇网络10可以例如根据KNX标准进行设计。总线耦合器12被设置为用于无线总线耦合。

声学传感器8可以定位成用于检测楼宇100的房间1中的声学信号，例如位于房间1的天花板的下方。然而，声学传感器8例如也可以安装在墙壁上或安装在墙壁上的嵌装盒中。

根据本发明，从借助于声学传感器8检测的声学信号中推导出楼宇状态信息。为此，可例如经由IP连接在服务器9上或在基于云端配置的外部服务器上提供声学参考信号，将检测到的声学信号与该声学参考信号进行比较。声学参考信号被指定有楼宇状态信息，因此如果在声学传感器8检测的声学信号与声学参考信号之间检测到一致性，则可以提供楼宇状态信息以用于楼宇自动化。然后，在产生用于控制楼宇自动化系统2的传感器和/或执行器4的控制命令时，可以考虑该楼宇状态信息。

为此，具有声学参考信号的数据库可以存储在服务器9上，每个声学参考信号被指定有至少一个楼宇状态信息。例如，声音参考信号可以是交通噪声。该参考信号可以被指定有以下楼宇状态信息：房间的至少一扇窗或至少一扇门是打开的。该楼宇状态信息可用于控制加热装置执行器，以减少热输出，并因此关闭散热器阀。

作为典型地用于交通噪声的频谱的替代，交通噪声也可以通过特征性地变化的信号振幅来识别，这对于驶过的机动车交通是典型的。具有参考信号的数据库可以由制造商提供，或者可以由将楼宇自动化系统投入运行的相应最终用户根据本地发现的声学环境单独地记录或学习。

具有声学参考信号的数据库的创建还可以包括在考虑背景噪声的情况下校准参考信号，该背景噪声可能因应用情况的不同而是独特的，例如由于楼宇100分别存在的结构条件(窗隔音、天花板高度、家具等)或楼宇100的周围环境(靠近高速公路、高交通流量、低交通流量、位置靠近具有高人流量的公共场所等)。

图1所示的实施例特别示出了以下情况：可以借助于天花板上的声学传感器检测诸如通过可能部分或完全打开的窗5或门6进入房间1的交通噪声等环境噪声7，以便检测窗5或门6的打开状态(在这种情况下表示楼宇状态信息)，并在产生用于控制楼宇自动化系统的控制信号时将其考虑在内。在此，声学传感器可以例如以定向麦克风的方式设计，使得在检测声学信号时，可以通过信号的方向信息来区分环境噪声7的不同可能的进入点，并因此区分房间中的作为环境噪声7入口的不同窗5和门6。

然而，原则上，这种设计方案是可选的，因为如果楼宇状态信息基于其中环境噪声7通过至少一个开口进入房间的抽象信息，则在可能的开口以及它们各自的开口状态之间进行区分，这对于常用的楼宇自动化的应用情况而言是不重要的。例如，可以容易地识别出，由于可能使热量从房间逸出的打开的窗或打开的门而控制加热装置执行器11，具体哪个门或哪个窗打开了是无关紧要的。

单独的和以任意组合的以上说明、附图和权利要求中公开的本发明的特征对于实现本发明可以是至关重要的。

附图标记列表

1 房间

2 楼宇自动化系统

3 传感器

4 执行器

5 窗

6 门

7 噪声源

8 声学传感器

9 服务器

10 网络

11 加热装置执行器

12 总线耦合器