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。图片1. 室内空气质量检测装置，可实现实时检测室内温湿度、PM2.5、PM10、甲醛、CO、CO2、光照强度，并根据粒子群优化的T-S模糊神经网络模型对室内空气质量进行评价图片2. 数字智能控制终端，通过Wi-Fi接收服务器发送的命令，实现对外部设备的控制。图片3. 自学习Wi-Fi红外智能控制终端，通过无线网络接收服务器发送的指令，实现室内全部红外遥控设备的控制，比如：空气净化器、空调、电视、风扇等。图片4. 用户可通过浏览器远程实时查看室内控制质量及各污染物浓度值，并可对室内家电进行远程控制。图片5. 嵌入式服务器，整个系统的智能控制中心。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