现代人一天有80%多的时间在室内停留，室内空气质量的好坏直接影响着人们的身心健康。本课题研究成果属于智能家居和物联网研究领域，设计了智能家居室内空气质量检测、评价与监控系统，该系统可实时检测室内温湿度、PM2.5、PM10、甲醛、CO、CO2、光照强度，采用粒子群优化的T-S模糊神经网络模型对室内空气质量进行评价，根据空气质量评价结果生成控制策略，自动控制空气净化器、加湿器、中央空调及电动开窗器等装置，实现室内空气质量的自动调节；用户可通过互联网远程实时监控室内空气质量和各污染物浓度值，并可远程控制室内家电，本系统还设有手动控制和智能控制两种模式，智能控制模式下系统采用智能控制算法自动调节室内空气质量。所处研发阶段：已经完成样机研制适合应用领域：智能家居、大型机房、超市、地铁、大型会议室、教室等已有应用情况：实验室室内空气质量检测、评估和控制具有重要的实际意义，研究成果具有广阔的市场应用前景，具有很好的社会经济效益。