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作品名称：净风智控舱——车内智能通风系统
学校名称：兰州工业学院
参赛队伍：科学探索小分队
队伍编号：219120
参赛学生：孙乐乐许军亮陈鑫
指导老师：杨再雄
投票日期：2025年10月10日 00:00->2025年12月15日 00:00
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详细说明

本作品是面向智能座舱健康管理场景的高精度环境感知与自适应调控一体化系统，基于“多源感知-智能决策-精准执行”的技术架构，系统性解决传统车载通风系统响应滞后、调控粗放及能效失衡等行业痛点，为驾乘人员构建符合GB/T 27630标准的健康微环境，适配新能源与燃油车型的多元化需求。

系统核心由感知层与控制层深度协同构成：在感知层，采用微型化多参数传感器阵列，集成激光散射式PM2.5检测模块、电化学甲醛（HCHO）传感器及TVOC专用检测单元，同步采集车内外温湿度、污染物浓度等多维数据，通过噪声滤波与信号校准算法优化数据精度，采样响应时间≤1秒，检测误差控制在±5%以内。数据经边缘计算单元预处理后，可通过车载总线同步至中控屏与手机IoT平台，实现空气质量指数（AQI）的实时可视化呈现。

控制层搭载模型预测控制（MPC）算法，构建多目标优化决策模型：当监测到PM2.5＞35μg/m³或甲醛＞0.10mg/m³等超标场景时，系统自动触发分级响应策略——优先启动内循环高效过滤模式，结合变频风机动态调节风量；待污染物浓度回落至安全阈值后，智能切换外循环换气模式，避免尾气倒灌风险。同时，算法融合驾乘时长、环境光照等场景参数，通过自学习机制优化通风频率与风速，在保障空气品质的同时降低能耗，相较传统手动通风模式节能效率提升30%以上。

本系统的技术突破在于实现从“被动换气”到“主动健康管理”的升级：通过传感器网络布局优化与AI算法赋能，既解决了新车VOC释放、密闭空间异味堆积等典型污染问题，又通过多维度参数协同调控平衡了净化效果、能耗与驾乘舒适性。其模块化设计具备低成本集成优势，可快速适配不同车型架构，为智能座舱健康生态的落地提供标准化技术解决方案。