适时检测人体睡眠状态的智能风扇研究 #

周亚东1，葛红剑1，王军1，邓惠丹1，斯琴高娃1，周樱2**

（1. 海南职业技术学院；
2. 江苏省扬州市扬州大学附属医院检验科）

2.02.02.02.02.02.02.02.02.0Hainan College of Vocation and Technique；Hainan College of Vocation and Technique；Hainan College of Vocation and Technique；Hainan College of Vocation and Technique；Hainan College of Vocation and Technique；Laboratory of Affiliated Hospital of Yangzhou University, Yangzhou City, Jiangsu Pr海南职业技术学院;海南职业技术学院;海南职业技术学院;海南职业技术学院;海南职业技术学院;江苏省扬州市扬州大学附属医院检验科570216;;570216;;;18217991251;;13907552798;;;18217991251;;13907552798;;;海南海口南海大道95号;;海南海口市南海大道95号;;;hcvtzyd@163.com;feitian808@163.com;hcvtwj@163.com;47140775@qq.com;378083015@qq.com;317497324@qq.com周亚东（1978-），男，副教授，主要研究方向为电子科学与应用方面的研究。;;王军（1967-），信息系统项目工程师、副教授，主要从事物联网、人工智能及移动互联网方面的研究;;;周亚东;葛红剑;王军;邓惠丹;斯琴高娃;周樱ZHOU Yadong;GE Hongjian;WANG Jun;DENG Huidan;Siqin Gaowa;ZHOU Ying王军海南省高等学校科学研究重点项目 （Hnky2018ZD-13）2.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.02.0

1*|*期刊*|*[1] 朱明,欧阳琴,沈浩等.暖湿气候下气流对睡眠前热舒适性的影响[C].《第八届国际采暖通风 与空调研讨会论文集》，西安，2013

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适时检测人体睡眠状态的智能风扇研究|Research on Intelligent Fan for Timely Detection of Human Sleep State|海南省高等学校科学研究重点项目 （Hnky2018ZD-13）|1|周亚东|ZHOU Yadong|海南职业技术学院|Hainan College of Vocation and Technique|周亚东（1978-），男，副教授，主要研究方向为电子科学与应用方面的研究。|海南海口南海大道95号|570216|hcvtzyd@163.com|18217991251|18217991251<CR>|2|葛红剑|GE Hongjian|海南职业技术学院|Hainan College of Vocation and Technique||||feitian808@163.com||<CR>*|3|王军|WANG Jun|海南职业技术学院|Hainan College of Vocation and Technique|王军（1967-），信息系统项目工程师、副教授，主要从事物联网、人工智能及移动互联网方面的研究|海南海口市南海大道95号|570216|hcvtwj@163.com|13907552798|13907552798<CR>|4|邓惠丹|DENG Huidan|海南职业技术学院|Hainan College of Vocation and Technique||||47140775@qq.com||<CR>|5|斯琴高娃|Siqin Gaowa|海南职业技术学院|Hainan College of Vocation and Technique||||378083015@qq.com||<CR>|6|周樱|ZHOU Ying|江苏省扬州市扬州大学附属医院检验科|Laboratory of Affiliated Hospital of Yangzhou University, Yangzhou City, Jiangsu Pr||||317497324@qq.com||

摘要：对比中外风扇研究，现有风扇不管人体是否需要，都按照预先设定的模式运行，使用者非常被动。文中利用人体运动传感器与温湿度传感器相结合，通过适时监测正常人体在舒适环境中睡眠时身体各部位的几种体动情况进行建模，归纳出人体在冷热情况时体动的一般性规律及风扇风力的需求量，利用单片机控制实现智能控制，软硬件结合。实现真正意义上的根据人体需求的智能控制风扇，具有较高的应用意义。

关键词：机械设计；风扇；运动传感器；体动建模，NREM睡眠；运行模式。

中图分类号：TH12、TM925.11

Research on Intelligent Fan for Timely Detection of Human Sleep State

ZHOU Yadong1, GE Hongjian1, WANG Jun1, DENG Huidan1, Siqin Gaowa1, ZHOU Ying2

(1. Hainan College of Vocation and Technique;
2. Laboratory of Affiliated Hospital of Yangzhou University, Yangzhou City, Jiangsu Pr)

Abstract: Compare the fan research in China and abroad,Regardless of whether the human body needs the existing fan, it operates in a preset mode, which makes the users very passive. In this paper, we use the combination of human motion sensor and temperature and humidity sensor to timely model the movements of various parts of the body when the human body sleeps in a comfortable environment, hence we summarize the general laws of body movements in cold and hot conditions, and the demand for fan wind power, using single-chip control to achieve intelligent control, combining hardware and software. Realizing the intelligent control of the fan according to the needs of the human body has high application significance.

Key words: machine design1; fan2;motion sensor3; body motion modeling4; NREM sleep5; operation mode6

引言

随着人们生活质量的提高，风扇及空调已经成为家庭必备电器，人们对其的依赖度越来越高。ZHU M,OU YANG Q等人调查显示[1]，在夏天我国90％以上受访者睡觉时倾向于选择风扇，中老年人占比例更大，而且大多数都是整晚风扇开启，导致因风扇使用过度出现很多现实问题。近几年，我国风扇在舒适度、人性化上面有了很大的改进，如直流落地风扇要比普通风扇静音、节能等；塔扇体积小、没有扇叶切割空气、风柔和，舒适性好，同时能防止小孩手指伸入，安全系数高等；无叶扇无周期变化强风，所以送出的是接近自然风，没有外露的扇叶更安全，不覆尘，可兼容空气净化，负离子等功能。国外如英国戴森风扇重视产品外观质感、细节和科技感等；日本海鸥风扇主要基于海鸥仿生学灵感，在静音、风量以及扇叶设上做了大量的研究等等。国内国外在风扇的智能化、方便、舒适上确实做了大量的研究，但存在的最大问题就是：不管睡眠人体是否需要，风扇都会根据设定的模式运动。正如文献2所做的统计，我国儿童90%的感冒都是在晚上吹风扇或开空调导致；88%的老人因为过度吹风扇或空调而出现身体不适，轻者感冒，重者危及生命健康。

人的一生大约有1/3时间是在睡眠中度过，人体睡眠后身体内部参数的变化是一个非常复杂的过程，受到环境噪声、温度、湿度以及自身身体的健康状况影响。环境温度适宜时，正常人睡眠时的肢体运动会明显减少[3]；环境温度偏低时，人们会通过不断寻找周围被子和睡衣改善低温环境下的睡眠；环境温度偏高时，人在夏季的睡眠质量最差，睡眠质量下降，主观方面主要表现为：入睡困难、睡眠满意度下降、觉醒次数和时长增加、皮肤温度升高，耗氧量增加[4][5]；环境高湿时（70%以上），高湿对人体睡眠不影响，但高温伴随高湿会进一步增加高温对睡眠的影响，主要表现在觉醒时长增加。

鉴于此，国内外不少学者研究肢体体动与环境影响的关系。张宇峰通过体动记录仪持续测量肢体的运动状态以及运动量对睡眠较好的成年人和未成年人进行现场研究[6]；张俊涛、高明星等发现体动仪对有较好睡眠习惯的正常成年人及儿童具有较高的有效性和可靠性，其判别准确率在88%（成年人）和85%（未成年人）以上[7]，张莉莉等认为体动记录仪足以满足热舒适研究中的睡眠质量测量精度的要求[8]等等。文中利用人体睡眠肢体外部表现相对稳定的特性，结合体动仪功能，将文献9中环境温度传感器与运动传感器相结合，实现智能根据人体实际对风力的需求，智能控制风力及模式的需求，具有非常实用的意义。

硬件设计

系统硬件设计

系统硬件由风扇电机系统、MCU控制模块、MP运动传感器模块、温湿度传感器及手机控制模块组成。系统硬件也可以利用现有的风扇控制系统进行一定的改进，断开某一运动模式控制管脚，将其控制信号接入另外增加的嵌入式控制模块接收端，嵌入式控制模块进行人体运动、环境温湿度数据采集并进行建模处理，再将控制信息回到原风扇断开的管脚进行电机的控制。具体组成方框图如图2所示

图1 系统硬件组成原理图

Figure 1 System hardware composition diagram

人体刚睡时系统设置

人体睡眠后，体核温度持续降低，到凌晨4：00-6：00时达到最低，而后升高，所以必须设定一个以时间为节点及与基准温度校对的风扇运动模式，如智能模式。结合朱旻琳等人所开展的温湿度和风速组合实验中所设置的人体平躺休息时的舒适风速为基础，预设置风扇风力五个档位，如最快档、中档、低档、微档、弱档，同时根据文献10、11、12中论述的人体舒适测试温度为（26.51.7）℃，对应相对湿度为（6011）%为依据，设置为正常人26 ℃、老年人26.5 ℃、未成年人27.3 ℃三种温度区间，不同温度区间与相应的风速对应，同时风扇自动校正网络时间，适时环境温度与档位相匹配，转速将根据时间划分及设置的温度区间来进行。人体睡觉前开启智能模式，智能模式正常情况下，系统会自动根据所设定的基准温度与表1-3进行风力的匹配，风力与风速由最快档向弱档运行。

表1 设定监测基准温度26℃所对应的风速

Table 1 wind speed corresponding to the set monitoring reference temperature of 26 ℃

环境温度℃	档位	对应开启时间	风速m/s
>32℃	快档	凌晨0点前	1.32
30-32	中档	凌晨0-1点	1.0
28-30	低档	凌晨1-3点	0.74
27-28	微档	凌晨3-5点	0.28
26	弱档	凌晨5-6点	<0.1

表2. 设定监测基础温度26.5℃所对应的风速

Table 2. Set the wind speed corresponding to the monitoring base temperature of 26.5 ℃

环境温度℃	档位	对应开启时间	风速m/s
>32℃	快档	凌晨0点前	1.2
30-32	中档	凌晨0-1点	0.95
28-30	低档	凌晨1-3点	0.66
27-28	微档	凌晨3-5点	0.2
26	弱档	凌晨5-6点	0

表3. 设定监测基础温度27.3℃所对应的风速

Table 2. Set the wind speed corresponding to the monitoring base temperature of 27.3 ℃

环境温度℃	档位	对应开启时间	风速m/s
>32	快档	凌晨0点前	1.08
30-32	中档	凌晨0-1点	0.9
28-30	低档	凌晨1-3点	0.58
27-28	微档	凌晨3-5点	0.13
26	弱档	凌晨5-6点	0

人体睡眠运动建模

正常体动情况建模

人体睡眠正常体动NREM一期睡眠状态，人体前半夜依赖于出汗来达到热平衡，风扇根据预设基准温度与对应风力转动，如果环境温度湿度与其所对应的风力相匹配适宜时，人体感觉舒适，此时不会出现体动[13]，其采集的运动传感器波形如图2、3（a）所示。

图2 没有体动时运动传感器采集的波形图

Fig.2 waveform collected by motion sensor without body movement

睡到一定时间后如果出现体动，此时一般有五种情况，为了便于建模，文中以五种体动情况中一次体动持续时间最长的周期性体动5s为参考总时间（这里不需要太准确）。图3中Ton为运动传感器响应输出高电平，Toff为运动传感器未响应低电平，设运动传感器响应总时间Ton与总参考时间5 s 的比值为D，5分钟重复次数用N，则：

(1)

第一种情况为周期性体动，其过程一般为人体大腿运动，分为快速抬起、缓慢收放、快放过程，肢体快速抬起运动时间一般1-1.5s内，如图3(b)中Ton；中间缓慢收放或停止过程肢体运动速度较慢，一般在5-8s，即图3（b）中Toff；最后快放时间一般也在1s内，整个周期共计5 s左右来建模，一个循环可检测到的高电平为两次或多次，低电平为5-8 s，范围内，重复间隔时间在5 s左右（低电平）。

图3 人体睡眠后五种体动监测到的输出波形图

a)人体没有体动的波形图 b) 人体局部肢体周期性运动波形图 c）人体正常翻身体动图波形图

d) 蚊虫叮咬人体体动波形图 e) 人体伸腰体动波形图 f) 人体做梦体动波形图

Figure3 output oscillogram of five kinds of body movement monitoring after human sleep

a) Oscillogram of human body without body movement b) oscillogram of periodic movement of local limbs of human body c) oscillogram of normal turning over body movement of human body d) oscillogram of body movement of mosquito bite e) oscillogram of body extension body movement f) oscillogram of body dream

第二种情况为人体某一睡眠姿势保持很久后的正常体动或翻身，这种体动一般在1s内完成，此时运动传感器单次响应的波形为图3（c），体动后运动传感器的波形又恢复到图2状态。正常体动或翻身发生重复的时间较长。这里按照体动1-1.5 s完成的过程，则说明此时Ton体动应该是一次完成，监测波形出现低电平，表明此时体动可能有短暂停顿或传感器响应延迟的原因（下同），但控制系统主要考察的是1.5 s内的高电平情况。

第三种情况为蚊虫叮咬出现的体动，蚊虫叮咬会引起睡眠人的严重不适，一般情况下，蚊虫叮咬后会痒，此时人体会不由自主的抓挠或掺擦，而且抓挠的次数会增加，时间间隔也较短，手动的频率也比较快，波形中有较长时间的高电平，如图3（d）所示的体动波形为蚊虫叮咬的波形。一般情况下每次抓挠时间要大于3 s，而且间隔体动时间较短且重复次数多，一般在30 s内会重复进行。同样以5s为一个周期，则 范围内。

第四种情况为伸腰，这种情况一般是先肢体伸直，约1s左右，再有3-4s时间的拉伸，拉伸过程中会有一定的体动，如手动、头动等，最后肢体再进行1 s时间的弯曲，全过程参照5s，。未成年人睡眠过程中伸腰频率比较高。如图3(e)所示。

图3(b)与图3(e)有相似之处，但是图3(b)中Toff时间较长、Ton较短，但图3(e)一般短时间内没有重复过程。

第五种情况为正常人睡眠后都有一定时间的梦，做梦往往在快速眼动REM阶段，时间长短不同。做梦可能会增加体动，体动的轻重、快慢不同，但正常情况下这种做梦体动过程也在5 s时间内完成，且做梦体动比较急促，Ton时间较长，但不会频繁，如果有重复，则时间间隔也较长，之间。图3(f)是监测到做梦者手急速挥动后的波形图。可以看出图3(f)与图3(d)有相似之处，但图3(f)一般也不会出现重复过程。

以上是环境温湿度与人体需求适合的情况下正常体动过程的几种情况，比较5种情况的D及重复循环次数N如表4所示，这几种体动情况风扇MCU将根据D的值以及重复循环N的次数适时采集，系统在这状态下的几种情况都不做相应的处理。

表4 正常体动的五种情况对比

Table 4 Comparison of five cases of normal body movement

正常体动的情况	D	5分钟可能的重复体动次数N
周期性体动	>0.2	>2次
翻身	<0.2	较少
咬虫叮咬	>0.5	>2
伸腰	>0.2	较少
做梦	>0.3	较少

从表4可以看出，的值最小，正常情况下，5分钟内很少发生重复体动的有三种情况，这为人体在热环境下体动监测与建模提供了依据。

冷热环境下体动建模分析

热环境下体动建模

环境温度偏高、湿度大或由于自身原因引起人体身体不适，体动会明显增多，具体表现在人体翻身次数增多、身体移动范围增大、局部肢体动作增多、身体表面湿度增大等。一般情况，体热翻身、局部体动与蚊虫叮咬、周期性体动等其他四种情况信号采集相比较，人体体热引起一次体动时间较短且急促，波形中高电平时间相对较短。这时控制系统首先进行温度检测，如果环境温度大于预设定值，则可以初步判断一系列的体动由热环境引起。系统设置每5 ms通过运动传感器采样一次，每5 s计算一次体动的值；实践证明，翻身后或肢体挪动到新的位置，新位置的温度要相对低些，身体会适应一定时间，之后（1-3分钟内）会再次翻身或挪动肢体，这样连续多次出现（一般3次左右）且间隔时间越来越短，可以确定此时人体体热，需要加大风扇的风速，系统会将风扇自动调至上一档运转。监测5分钟时间后，如果依然出现上述情况则再向上调一档。再监测5分钟时间后，没有出现上述情况，则系统将缓慢调节到规定时间档位运转。

综上，热环境下的体动：

D<0.2，N>3

如果此时体温与环境温度相适宜，监测5分钟期间内就要防止正常翻身的“欺骗”情况，如果发生正常翻身或体动，这种“欺骗”情况不会多次发生，Ton时间应该在1 s内完成，间隔时间相对体热引起的体动重复时间要长得多。

如果环境温度正好接近于所设定的值时，依然检测到人体多次翻身体动的情况，或者环境湿度明显高于所设定的基准湿度值，此情况表明所设温度偏高，人体正在出汗，但充分考虑使用者特殊要求，如风扇用于儿童，可通过改变风扇摇头的方向，向上升一级风力改变室内气体流通，实现热舒适。

另外一种情况是环境温度接近于设定值，由于风扇风力过大导致人体身体不适。这种情况下正常成年人会有无意识的去寻找被子或衣物遮盖，体动过程一定会引起传感器响应，响应过程应该是几秒钟，过后就不会再有体动，如果体动依然多则说明人已经清醒，可随时起床调整风扇的运行模式。

冷环境引起的体动

文献14研究发现低温环境REM睡眠减少明显、觉醒时间增加，同时OKAMOTO-MIZUNO K ,TSUZUKI K,等人研究认为，女性比男性对冷环境更敏感，更不喜欢低温睡眠环境，体动有明显增加[15]。人体到了凌晨4-6点，此时人体靠体温调节来达到热平衡，环境温度已经达到最低时导致人体变冷。如果此时环境温度要低于所设定的值，则可以判断其体动的原因是由冷环境引起，系统将风扇下调一级转动直至暂停。

儿童对环境温度敏感，可以提高环境温度设定值的方法，如27℃或27.3℃，能有效避免儿童因受凉或受冷而感冒。儿童其冷环境下体动与热环境下性质一样，时间间隔上要比大人短些，但是，因为儿童不会主动找遮盖物，所以儿童睡觉时其身上要保证有一定的衣物，同时建议儿童用风扇，尽可能避免风口直吹，可以抬高风扇加大一级风量改善房间内的空气流通达到散热需求。

风扇智能调档程序模块流程图

风扇智能调档程序模块流程图

图4 系统主流程图

Figure 4 main flow chart of the system

图4中档位的4、3、2、1、0分别对应快档、中档、低档、微档、弱档。

处理其他按键操作流程图

图5 系统按键操作流程图

Figure 5 system key operation flow chart

启动按键操作流程图

图6 系统按键启动流程图

Figure 6 system key start flow chart

根据acts、tem0、hum0、tem1、hum1对风扇发送建模控制命令

图7 风扇运行模式控制命令图

Figure 7 control diagram of fan wind speed operation mode

图7中档位的4、3、2、1、0分别对应快档、中档、低档、微档、弱档。

实现与测试结果

项目的测试主要考察运动传感器放置位置、高度与人体体动检测准确度；风扇放置位置、人体的距离与风扇控制精确度，三个基准温度与不同人体舒适契合度等。因为测试对象的限制，这里运动传感器、风扇位置选择一种状态。即将运动传感器、温湿度传感器分别固定于蚊帐的顶部距离床1.5-2.0m高处，风扇放置在距离人体1.5-2.0m左右处，如图8所示。5月-7月之间，在海南某学院选择年龄在18-23岁之间的10位男生10名女生，自愿进行现场测试，学生根据自己的睡眠情况自由选择范围在26-27.3℃的基准温度，测试睡眠人体体动检测与风扇控制的准确率，以被测对象整体满意度为依据，其结果如下表5所示：

图8 运动传感器、温湿度传感器放置位置图

Figure 8 location of motion sensor and temperature and humidity sensor

表5 系统现场测试情况表

Table 5 field test of the system

检测时间节点	男生准确率	女生准确率	原因分析
23：30-3：00	88%	91%	学生睡觉时间不固定且偶有极端高温天气，环境温度高，风扇的风力达不到相应要求，学生难以入睡。
3：00-4：00	93%	91%	男生运动量较大，入睡较深，个别学生周期性体动频繁，易识别为周期性体动；女生该时段体温下降较明显，个别反映量稍大，需要起床重新设定基准温度，且都穿睡衣，相对要舒适些。
4：00-5：00	90%	95%	这个时候男女生普遍做梦，做梦产生的体动各不同，男生准确率稍低些，个别天气凌晨温度高于所设置的基准温度。普遍反映热体动监测周期稍长，有个别学生中途热醒。
5：00-6：00	87%	91.5%	运动量较大的一部分男生伸懒腰较多，此时男生有生理性原因，运动较频繁且间隔时间较短，影响了监测的准确性。女生整体表现较平缓。
6：00-7：00	90.3	94%	这时段不少学生部分已经觉醒。

结论

利用运动传感器配合温湿度传感器对现有的风扇进行改进，以睡眠人体的体动为监测要素，配合环境温度检测，创新舒适的风扇运行模式，智能调节风扇的转速，达到以人为本的目的。通过实际验证，其效果比较明显，女生要比男生监测准确率要高，可以证明系统可减轻老人与小孩因风扇使用过度而生病。当然，系统设计方面还存在一定的不足，表现在：①体热发生的体动，一般要检测三个重复过程，时间间隔上要求稍长些；②运动传感器最大采集的角度为91°、距离为5米，实际应用中0-50°位置、距离2-3米处准确度较高，实践证明，放置在床上方要比放置在风扇扇面效果更佳，但放置在床上方会因导线距离太长而影响检测精度；③风扇选择智能运行时只限一个人使用，多人使用或有其他生物在检测范围时，其监测效果明显降低。上述不足将在以后的研究中继续完善。

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基金项目：海南省高等学校科学研究重点项目 （Hnky2018ZD-13）

作者简介：周亚东（1978-），男，副教授，主要研究方向为电子科学与应用方面的研究

通信联系人：王军（1967-），信息系统项目工程师、副教授，主要从事物联网、人工智能及移动互联网方面的研究. E-mail: hcvtwj@163.com