CN105841317B - 智能空调手环及空调控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种智能空调手环及空调控制方法，该智能空调手环包括设置在手环壳体中的：温湿度传感器，用于实时采集用户手腕的温度数据和湿度数据；模式匹配模块，用于存储节气模型和ssd模型；智能分析模块，用于基于温度数据和湿度数据及节气模型以及ssd模型，判断是否需要调控空调，并在判断为是的情况下，确定温度调控参量和/或湿度调控参量，并把所确定的温度调控参量和/或湿度调控参量发送给无线通信模块；无线通信模块用于将温度调控参量和/或湿度调控参量发送给空调控制模块；空调控制模块用于基于温度调控参量和/或湿度调控参量对空调进行调控。本发明能够实时的调整空调的温湿度，保证用户始终处于最舒适的状态下。

Description

智能空调手环及空调控制方法

技术领域

本发明涉及可穿戴设备技术领域，具体涉及一种智能空调手环及空调控制方法。

背景技术

智能空调可根据应用环境对空调进行智能控制，将应用场所环境温度有效控制在一合理范围内；既满足了场所工作温度要求，又减少了空调压缩机频繁启动，起到良好的节能效果。

申请号为201310697957.1的中国专利申请公开了一种空调调节***，包括在人体身上佩戴的传感器组件和空调机组上的接收器和中央控制***；通过在人体身上佩戴的传感器组件和空调机组上的接收器和中央控制***的配合，动态调节空调内机与使用者的距离，使得空调内机能够靠近使用者直接进行降温，能够快速的对特定区域进行降温。所述中央控制器对上述信号进行处理，使得空调机组的第一出风口和第二出风口分别朝向不同使用者输出冷风或热风，并且直到所述温度传感器检测的实际温度值等于预设的温度值t1时，中央控制器控制空调机组使得所述空调机组停止降温或升温。

但是在上述的空调调节***中，需要设计一套能够令空调内机在一定范围内运动的机械机构，不仅增加了整个***的体积和成本，而且对于体积较大的空调，频繁调整空调内机与用户之间的距离，空调内机频繁运动会加速空调的损耗。此外，仅仅基于感测到的温度对空调进行调控，不能完全反应人体的舒适程度，不能带来良好的用户体验。

发明内容

本发明针对现有技术中对空调的调控不能完全反应人体的舒适程度等缺陷，提出了一种智能空调手环及空调控制方法。

为实现上述发明目的，本发明提供的智能空调手环采用下述技术方案予以实现：

一种智能空调手环，包括设置在手环壳体中的：

温湿度传感器，用于实时采集用户手腕的温度数据和湿度数据；

模式匹配模块，用于存储节气模型和ssd模型，所述节气模型提供节气时间及对应于所述节气时间的参考温度数据和参考湿度数据，所述ssd模型提供ssd指数及对应于所述ssd指数的等级；

智能分析模块，与所述温湿度传感器及所述模式匹配模块连接，用于基于所述温度数据和湿度数据及所述节气模型以及所述ssd模型，判断是否需要调控空调，并在判断为是的情况下，确定温度调控参量和/或湿度调控参量，并把所确定的温度调控参量和/或湿度调控参量发送给无线通信模块；

所述无线通信模块，与所述智能分析模块连接，用于将所述温度调控参量和/或湿度调控参量发送给所述空调控制模块；

所述空调控制模块，与所述无线通信模块连接，用于基于所述温度调控参量和/或湿度调控参量对所述空调进行调控。

如上所述的智能空调手环，在一种可能的实现方式中，所述智能分析模块具体用于基于所述温度数据和湿度数据计算第一ssd指数，基于所述ssd模型确定所述第一ssd指数所属的等级，如果所述等级属于不舒适等级，则基于所述节气模型将当前节气对应的参考温度数据和/或参考湿度数据作为温度调控参量和/或湿度调控参量。

如上所述的智能空调手环，在一种可能的实现方式中，所述智能分析模块具体用于基于所述节气模型判断所述温度数据和湿度数据是否为当前节气所对应的参考温度数据和参考湿度数据，如果判断为否，则基于所述温度数据和湿度数据计算第一ssd指数，并基于所述ssd模型确定所述第一ssd指数所属的等级，如果所述等级属于不舒适等级，则基于所述节气模型将当前节气对应的参考温度数据和/或参考湿度数据作为温度调控参量和/或湿度调控参量。

如上所述的智能空调手环，在一种可能的实现方式中，当所述智能分析模块所确定的参量包括温度调控参量和湿度调控参量时，所述空调控制模块具体用于基于所述湿度调控参量对所述空调进行调控，然后所述智能分析模块基于所述温湿度传感器采集的当前温度数据和当前湿度数据计算第二ssd指数，如果基于所述ssd模型判断为所述第二ssd指数属于不舒适等级，则所述空调控制模块基于所述温度调控参量对所述空调进行调控。

如上所述的智能空调手环，在一种可能的实现方式中，所述模式匹配模块还用于对所述用户手动输入的温度调控参量和/或湿度调控参量进行存储和自学习，并基于所述自学习的结果调整所述节气模型中的参考温度数据和/或参考湿度数据。

如上所述的智能空调手环，在一种可能的实现方式中，在所述ssd模型中，等级为1、0和-1为舒适等级，其它等级为不舒适等级。

为实现前述发明目的，本发明提供的空调控制方法采用下述技术方案予以实现：

一种空调控制方法，包括：

步骤S11、采集用户手腕的温度数据和湿度数据；

步骤S12、基于所述温度数据和湿度数据计算第一ssd指数，并基于ssd模型确定所述第一ssd指数所属的等级；以及

步骤S13、判断所确定的等级是否属于不舒适等级，是则基于节气模型将当前节气所对应的参考温度数据和/或参考湿度数据作为温度调控参量和/或湿度调控参量，对空调的温度和/或湿度进行控制，

其中，所述节气模型提供节气时间及对应于所述节气时间的参考温度数据和参考湿度数据，所述ssd模型提供ssd指数及对应于所述ssd指数的等级。

如上所述的空调控制方法，在一种可能的实现方式中，所述步骤S11和所述步骤S12之间还包括：基于所述节气模型判断所采集的温度数据和湿度数据是否为当前节气所对应的参考温度数据和参考湿度数据，如果判断为否，则执行步骤S12。

如上所述的空调控制方法，在一种可能的实现方式中，所述步骤S13中对空调的温度和/或湿度进行控制包括：

基于所述湿度调控参量对所述空调的湿度进行控制；

采集所述用户手腕的当前温度数据和当前湿度数据；

基于所采集的当前温度数据和当前湿度数据计算第二ssd指数，如果基于所述ssd模型判断为所述第二ssd指数属于不舒适等级，则所述空调控制模块基于所述温度调控参量对所述空调进行控制。

如上所述的空调控制方法，在一种可能的实现方式中，还包括：

接收和存储用户手动输入的温度调控参量和湿度调控参量；

基于所接收到的所述温度调控参量和/或湿度调控参量进行自学习；

基于所述自学习的结果调整所述节气模型中的参考温度数据和/或参考湿度数据。

与现有技术相比，本发明的优点和积极效果是：通过实时采集用户手腕上的温湿度数据，实时对当前舒适度进行判断，从而实现实时的调整空调的温湿度，保证用户始终处于最舒适的状态下。其次，由于人在睡眠中体温会随着睡眠的深入有所下降，而且在睡眠过程中，翻身可能会导致盖在身体上的衣被脱落下来，从而导致受凉，因而对于睡眠模式下的用户，可以根据手环位置的温湿度变化，提高空调的温度，预防因空调温度过低，导致的感冒等不适。

结合附图阅读本发明的具体实施方式后，本发明的其他特点和优点将变得更加清楚。

附图说明

图1为本发明智能空调手环一个实施例的结构示意图；

图2为本发明空调控制方法一个实施例的流程图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下将结合附图和实施例，对本发明作进一步详细说明。

如图1所示，为本发明智能空调手环一个实施例的结构示意图，该智能空调手环包括设置在手环壳体（未示出）中的温湿度传感器10、模式匹配模块20、智能分析模块30、无线通信模块40、空调控制模块50以及电源控制模块60。

其中，温湿度传感器10用于实时感测用户手腕附近的温湿度，采集对应的温度数据、湿度数据并将所采集到的数据发送给智能分析模块30。本实施例中，由于该智能空调手环戴在手腕上，因而所感测的用户手腕附近的温度即手腕附近的温度，即与用户的体感温度最相近的参量，最能直接体现用户的舒适度，所测得的数据，是智能调控空调温度的关键。

模式匹配模块20中存储有基于节气时间及对应于各节气的参考温度湿度数据所构建的节气模型，还存储有ssd模型，即人体舒适度指数分级模型，该模型为通用标准模型。

具体地，由于一年四季的变化，可以划分为二十四个节气，通过每十五天一个节气，可以很好的度量天气的大致变化情况，根据每个节气的温湿度经验值或统计值，能够建立一套温度变化的大致模型，对每一个节气，都建立时间与温湿度变化的大致曲线，共24幅曲线模型。并以此为背景，对用户的舒适度进行衡量，依据统计数据，绘制出用户在每个节气下，对舒适度的需求情况及对应的等级，建立一套依据节气为背景的舒适度模型，即ssd模型。

由于用户的体感温度，与室内环境的温度、湿度以及空调的风速有关，同样的温度下，湿度越大，风度越大，用户会感觉越冷。因而在ssd模型中，通过式（1）来计算人体舒适度指数：

ssd=(1.818t+ 18.18)(0.88 + 0.002f)+(t- 32)/(45 -t)- 3.2v+ 18.2 （1）

其中，ssd为人体舒适度指数，t为平均气温，f为相对湿度，v为风速。

在室内空调的调节当中，风速可以进行人性化设计，不对用户进行直吹，从而增加用户的舒适度。因此，在当前节气下，分析出当前用户所感觉到的最为舒适的ssd，即可逆向推出室内的平均温度以及最为适宜的湿度。

ssd模型中存储的人体舒适度指数分级包括：

ssd指数=86-88时，等级为4级；

在该等级下，人体感觉很热，极不适应，应注意防暑降温，以防中暑；

ssd指数=80-85时，等级为3级;

在该等级下，人体感觉炎热，很不舒适，应注意防暑降温；

ssd指数=76-79时，等级为2级；

在该等级下，人体感觉偏热，不舒适，可适当降温；

ssd指数=71-75时，等级为1级；

在该等级下，人体感觉偏暖，较为舒适；

ssd指数=59-70时，等级为0级；

在该等级下，人体感觉最为舒适，最可接受；

ssd指数=51-58时，等级为-1级；

在该等级下，人体感觉略偏凉，较为舒适；

ssd指数=39-50时，等级为-2级；

在该等级下，人体感觉较冷(清凉)，不舒适，请注意保暖；

ssd指数=26-38时，等级为-3级；

在该等级下，人体感觉很冷，很不舒适，应注意保暖防寒；

ssd指数<25，等级为-4级；

在该等级下，人体感觉寒冷，极不适应，应注意保暖防寒，防止冻伤。

其中等级为1、0、-1属于舒适等级，其他等级属于不舒适等级。

智能分析模块30与温湿度传感器10以及模式匹配模块20连接，用于基于温湿度传感器10采集到的温度湿度数据以及模式匹配模块20中的节气模型以及ssd模型，判断是否需要对空调进行调控，并在需要调控的情况下计算或确定温度调控参量和/或湿度调控参量，把计算出的温度调控参量和/或湿度调控参量发送给无线通信模块40。

无线通信模块40与智能分析模块30连接，用于把智能分析模块30计算出的温度调控参量和/或湿度调控参量，通过无线方式传递给空调控制模块50。该无线通信模块40可以使用蓝牙或红外方式进行通信。

空调控制模块50与无线通信模块40连接，用于接收温度调控参量和/或湿度调控参量，基于接收到的调控参量对空调进行调控。空调控制模块50可以为空调自带的接收模块，也可以为内置的蓝牙等接收模块。

电源控制模块60用于为温湿度传感器10、模式匹配模块20、智能分析模块30、无线通信模块40以及空调控制模块50提供电力，并优化电量使用，提高续航能力。

对于上述智能分析模块30，在一种可能的实现方式中，首先基于采集到的温度数据和湿度数据计算当前ssd指数，为便于区分将本次计算得到的ssd指数称之为第一ssd指数，然后通过将该第一ssd指数与ssd模型中的数据做对比，得出该第一ssd指数所属的等级，如果该第一ssd指数属于舒适等级，说明当前温湿度符合用户体验，则不需要对空调进行控制，如果该第一ssd指数属于不舒适等级，则在节气模型中查找当前节气所对应的参考温度数据和参考湿度数据，并将查找到的数据作为目标温度和目标湿度，即温度调控参量和湿度调控参量，通过无线通信模块40将该参量传递给空调控制模块50，空调控制模块50基于接收到的参量对空调进行调控。由于根据统计数据显示，冬季容易干燥，夏季容易闷湿，因此在冬夏两个季节湿度更容易影响用户的感受。因此优选地，首先根据湿度调控参量对空调的湿度进行调控，使得当前湿度稳定到目标湿度。例如：如果当前湿度比湿度调控参量大，则开启除湿功能；如果当前湿度比湿度调控参量小，则开启加湿功能等。当前湿度达到湿度调控参量之后，再根据温湿度传感器10采集的当前温度数据和当前湿度数据，将当前温度数据和当前湿度数据代入式（1）计算第二ssd指数，并将计算出的第二ssd指数再次与ssd模型中的数据进行对比，如果第二ssd指数属于舒适等级，则不对空调进行控制；否则，将当前节气所对应的参考温度数据作为温度调控参量对空调进行控制，控制方法可以采用PID控制等。

在另一种可能的实现方式中，智能分析模块30首先判断当前采集到的温度数据和湿度数据是否为节气模型中的当前节气所对应的参考温度数据和参考湿度数据，如果是则不对空调进行控制，如果不是则执行与上述过程同样的控制。即基于采集到的温度数据和湿度数据计算当前ssd指数，为便于区分将本次计算得到的ssd指数称之为第一ssd指数，然后通过将该第一ssd指数与ssd模型中的数据做对比，得出该第一ssd指数所属的等级，如果该第一ssd指数属于舒适等级，说明当前温湿度符合用户体验，则不需要对空调进行控制，如果该第一ssd指数属于不舒适等级，则在节气模型中查找当前节气所对应的参考温度数据和参考湿度数据，并将查找到的数据作为目标温度和目标湿度，即温度调控参量和湿度调控参量，通过无线通信模块40将该参量传递给空调控制模块50，空调控制模块50基于接收到的参量对空调进行调控，调控方法同上。

在本实施例中，基于两个模型对当前温度湿度进行分析和对空调进行控制，原因在于：节气模型可能因为统计数据采集的问题而不够精确；ssd通用模型为比较成熟的模型，数据更专业，但也会存在个体差异。因而，采用两个模型相结合进行判断，更能兼顾和满足不同人群的舒适度需求。

由于节气模型和ssd模型为统计模型，不是针对每一个用户的特定舒适度模型，因此当经过上述调节仍无法满足用户的要求时，用户可以手动进行温度的调节。模式匹配模块20会对用户输入的温度调控参量和/或湿度调控参量进行存储和自学习，并根据自学习结果对节气模型中的参考温度数据和/或参考湿度数据进行适当的修正，以满足用户个性化的需求。

根据本发明提供的智能空调手环，通过实时采集用户手腕上的温湿度数据，实时对当前舒适度进行判断，从而实现实时的调整空调的温湿度，保证用户始终处于最舒适的状态下。其次，由于人在睡眠中体温会随着睡眠的深入有所下降，而且在睡眠过程中，翻身可能会导致盖在身体上的衣被脱落下来，从而导致受凉，因而对于睡眠模式下的用户，可以根据手环位置的温湿度变化，提高空调的温度，预防因空调温度过低，导致的感冒等不适。

如图2所示，为本发明空调控制方法一个实施例的流程图，该方法包括以下步骤：

步骤S21、采集用户手腕的温度数据和湿度数据；

步骤S22、基于温度数据和湿度数据计算第一ssd指数，并基于ssd模型确定第一ssd指数所属的等级；

步骤S23、判断该第一ssd指数所属的等级是否属于舒适等级，是则不需要对空调进行控制，否则执行步骤S24；

步骤S24、基于节气模型将当前节气所对应的参考温度数据和/或参考湿度数据作为温度调控参量和/或湿度调控参量；

步骤S25、根据湿度调控参量对空调的湿度进行控制；

步骤S26、根据实时采集的用户手腕的当前温度数据和湿度数据计算第二ssd指数；

步骤S27、判断第二ssd指数是否属于舒适等级，是则无需对空调进行控制，否则执行步骤S28；

步骤S28、将当前节气对应的参考温度数据作为温度调控参量对空调的温度进行控制。

此外，当用户手动输入了温度调控参量和/或湿度调控参量的情况下，该方法还包括以下步骤：

步骤S29、接收和存储用户手动输入的温度调控参量和/或湿度调控参量；

步骤S30、基于所接收到的所述温度调控参量和/或湿度调控参量进行自学习；

步骤S31、基于所述自学习的结果调整所述节气模型中的参考温度数据和/或参考湿度数据。

以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其进行限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的普通技术人员来说，依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明所要求保护的技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种智能空调手环，其特征在于，包括设置在手环壳体中的：

温湿度传感器，用于实时采集用户手腕的温度数据和湿度数据；

模式匹配模块，用于存储节气模型和ssd模型，所述节气模型提供节气时间及对应于所述节气时间的参考温度数据和参考湿度数据，所述ssd模型提供ssd指数及对应于所述ssd指数的等级；

智能分析模块，与所述温湿度传感器及所述模式匹配模块连接，用于基于所述温度数据和湿度数据及所述节气模型以及所述ssd模型，判断是否需要调控空调，并在判断为是的情况下，确定温度调控参量和/或湿度调控参量，并把所确定的温度调控参量和/或湿度调控参量发送给无线通信模块；

所述无线通信模块，与所述智能分析模块连接，用于将所述温度调控参量和/或湿度调控参量发送给空调控制模块；

所述空调控制模块，与所述无线通信模块连接，用于基于所述温度调控参量和/或湿度调控参量对所述空调进行调控；

ssd为人体舒适度指数。

2.根据权利要求1所述的智能空调手环，其特征在于，所述智能分析模块具体用于基于所述温度数据和湿度数据计算第一ssd指数，基于所述ssd模型确定所述第一ssd指数所属的等级，如果所述等级属于不舒适等级，则基于所述节气模型将当前节气对应的参考温度数据和/或参考湿度数据作为温度调控参量和/或湿度调控参量。

3.根据权利要求1所述的智能空调手环，其特征在于，所述智能分析模块具体用于基于所述节气模型判断所述温度数据和湿度数据是否为当前节气所对应的参考温度数据和参考湿度数据，如果判断为否，则基于所述温度数据和湿度数据计算第一ssd指数，并基于所述ssd模型确定所述第一ssd指数所属的等级，如果所述等级属于不舒适等级，则基于所述节气模型将当前节气对应的参考温度数据和/或参考湿度数据作为温度调控参量和/或湿度调控参量。

4.根据权利要求2或3所述的智能空调手环，其特征在于，当所述智能分析模块所确定的参量包括温度调控参量和湿度调控参量时，所述空调控制模块具体用于基于所述湿度调控参量对所述空调进行调控，然后所述智能分析模块基于所述温湿度传感器采集的当前温度数据和当前湿度数据计算第二ssd指数，如果基于所述ssd模型判断为所述第二ssd指数属于不舒适等级，则所述空调控制模块基于所述温度调控参量对所述空调进行调控。

5.根据权利要求1所述的智能空调手环，其特征在于，所述模式匹配模块还用于对所述用户手动输入的温度调控参量和/或湿度调控参量进行存储和自学习，并基于所述自学习的结果调整所述节气模型中的参考温度数据和/或参考湿度数据。

6.根据权利要求1所述的智能空调手环，其特征在于，在所述ssd模型中，等级为1、0和-1为舒适等级，其它等级为不舒适等级。

7.一种空调控制方法，其特征在于，包括：

步骤S11、采集用户手腕的温度数据和湿度数据；

步骤S12、基于所述温度数据和湿度数据计算第一ssd指数，并基于ssd模型确定所述第一ssd指数所属的等级；以及

步骤S13、判断所确定的等级是否属于不舒适等级，是则基于节气模型将当前节气所对应的参考温度数据和/或参考湿度数据作为温度调控参量和/或湿度调控参量，对空调的温度和/或湿度进行控制，

其中，所述节气模型提供节气时间及对应于所述节气时间的参考温度数据和参考湿度数据，所述ssd模型提供ssd指数及对应于所述ssd指数的等级；

ssd为人体舒适度指数。

8.根据权利要求7所述的空调控制方法，其特征在于，所述步骤S11和所述步骤S12之间还包括：基于所述节气模型判断所采集的温度数据和湿度数据是否为当前节气所对应的参考温度数据和参考湿度数据，如果判断为否，则执行步骤S12。

9.根据权利要求7或8所述的空调控制方法，其特征在于，所述步骤S13中对空调的温度和/或湿度进行控制包括：

基于所述湿度调控参量对所述空调的湿度进行控制；

采集所述用户手腕的当前温度数据和当前湿度数据；

基于所采集的当前温度数据和当前湿度数据计算第二ssd指数，如果基于所述ssd模型判断为所述第二ssd指数属于不舒适等级，则所述空调控制模块基于所述温度调控参量对所述空调进行控制。

10.根据权利要求7所述的空调控制方法，其特征在于，还包括：

接收和存储用户手动输入的温度调控参量和/或湿度调控参量；

基于所接收到的所述温度调控参量和/或湿度调控参量进行自学习；

基于所述自学习的结果调整所述节气模型中的参考温度数据和/或参考湿度数据。