本申请涉及环境监测与自动控制，尤其涉及用于特殊场所的排风机系统智能监测启动方法。
背景技术：
1、在当前的建筑管理与环境监测领域中，地下室、地下车库、水泵房、变配电室、空调机房、水箱间、仓库及厨房等特殊场所的空气质量管理面临诸多挑战。这些场所由于空间封闭、通风条件受限，加之可能存在的高湿度、高温或特殊气体排放(如厨房油烟、化学品挥发等)，使得空气质量问题尤为突出。
2、传统上，这些场所的空气质量管理主要依赖于人工巡检和定期维护，这种方法存在明显的局限性：
3、1、实时性差：人工巡检无法做到实时监测，当空气质量问题出现时，往往已经对设备或人员健康造成了影响。例如，湿度过高导致配电箱及控制主板结露，可能引发设备故障甚至安全事故，而这些问题在人工巡检的间隔期内可能无法及时发现。
4、2、主观性强：人工巡检的结果往往受到巡检人员经验、判断力和工作态度的影响，存在较大的主观性和不确定性。
5、3、效率低：对于大型或分散的场所，人工巡检需要投入大量的人力物力，且巡检周期较长，难以满足高效管理的需求。
6、4、数据不连续：传统监测方法通常只能提供间断性的数据点，无法形成连续的监测记录，难以进行趋势分析和问题追溯。
7、5、应对能力不足：当监测到空气质量问题时，传统方法往往依赖于人工决策和干预，响应速度慢，应对措施可能不够及时或有效。
技术实现思路
1、本申请的目的是提供用于特殊场所的排风机系统智能监测启动方法，用以解决传统监测方法中存在的实时性差、主观性强、效率低、数据不连续及应对能力不足等问题，为特殊场所的空气质量管理提供一种更加高效、智能的解决方案。
2、鉴于上述问题，本申请提供了用于特殊场所的排风机系统智能监测启动方法，所述方法包括：根据多传感监测模块，获得特殊场所空气多传感数据集；根据所述特殊场所空气多传感数据集进行清洗融合，获得特殊场所空气监测数据集；根据所述特殊场所空气监测数据集进行空气质量预测，获得特殊场所空气预测结果；根据所述特殊场所空气预测结果，生成特殊场所空气预警指数；基于所述特殊场所空气预警指数，根据云端预警模块，生成特殊场所空气预警信号。
3、本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
4、本申请提出的基于多源数据融合的特殊场所排风机系统智能监测与自动启动方法，相较于传统的人工巡检和固定控制模式，具有以下几个方面的显著有益效果：
5、1、通过在关键位置部署多源传感器，能够实时、连续地采集温度、湿度、异味等关键环境参数，确保数据的即时性和准确性。采用数据清洗和融合技术，有效去除噪声和冗余信息，提高监测数据的质量和可靠性。
6、2、实现自动监测与预警功能，当监测数据达到预设阈值时，系统自动触发预警信号，并可根据预设规则自动启动排风机系统，无需人工干预。利用云端预警模块和远程监控功能，管理人员可以随时随地查看场所内的空气质量状况，及时获取预警信息，并做出相应决策。
7、3、通过及时排风除湿、降温除味，保持特殊场所内空气环境的良好状态，有效防止湿度过高导致设备结露、高温影响设备运行效率等问题，从而延长设备的使用寿命。减少因空气质量问题导致的设备故障和停机时间，提高整体运行效率。
8、4、改善特殊场所内的空气质量，减少异味、有害气体等对人员健康的潜在威胁。通过实时监测和预警，及时发现并处理可能引发安全事故的环境因素，确保人员安全。
9、5、减少人工巡检的频率和强度，降低人力成本。实现智能化管理，提高管理效率，减少因人为疏忽或误判导致的损失。
10、6、将监测数据、分析结果及预警信号加密存储至云端服务器，便于数据的集中管理和长期保存。支持数据分析与挖掘，为优化管理策略、改进设备性能提供数据支持。
11、7、在监测到严重空气质量问题时，系统能够迅速启动应急响应机制，自动采取相应措施，如加大排风量、启动备用设备等，以最快速度恢复场所内空气环境至安全状态。
12、综上所述，本申请提出的方法在提升监测实时性与准确性、增强自动化与智能化水平、提高设备运行效率和寿命、保障人员健康与安全、降低运维成本与人力负担、便于数据管理与分析以及提升应急响应速度等方面均展现出显著的有益效果。
13、上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其他目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本申请的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本申请的范围。本申请的其他特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
1.用于特殊场所的排风机系统智能监测启动方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述特殊场所空气多传感数据集进行清洗融合，获得特殊场所空气监测数据集，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预处理包括缺失值补充、异常值修正和重复值删除。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述特殊场所空气监测数据集进行空气质量预测，获得特殊场所空气预测结果，包括：
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，构建空气质量预测模型，包括：
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述特殊场所空气预测结果，生成特殊场所空气预警指数，包括：
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述特殊场所空气预警指数，根据云端预警模块，生成特殊场所空气预警信号，包括：
8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述特殊场所空气监测数据集、所述特殊场所空气预测结果和所述特殊场所空气预警指数加密存储至云端服务器。
