CN107166631B - 空调控制方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本申请提供了一种空调控制方法和装置,其中,该方法包括:通过超声波检测,获取多组环境数据;根据所述多组环境数据,建立预设模型;根据所述预设模型和所述环境数据,控制空调运行。由于该方案通过声波传感器实时获取多组环境数据,再根据多组环境数据和具体环境类型确定预设模型,进而可以通过实时测得的环境数据和预设模型确定具体的环境状况,以准确地对空调运行进行智能控制。因此,解决了现有的空调控制方法中存在的无法对具体的环境情况进行准确分析;无法根据具体情况,对空调进行对应的有效控制的技术问题,达到了智能控制空调、降低空调功耗的技术效果。
Description
技术领域
本发明涉及空调控制技术领域,具体而言,涉及一种空调控制方法和装置。
背景技术
随着空调的普及与发展,人们对空调的要求也越来越高。如何根据具体环境情况,智能、准确地自动控制空调运行,尤其对中央空调的控制,是一直是人们关注的一个话题。
目前,市场上的普通空调大多缺少可靠和高效的控制方案,即不能根据具体环境和用户要求进行自动控制。部分空调可以完成简单的自动控制,但是不能对具体环境进行全面的分析判断,导致对空调的控制效果并不理想。综上可知,现有的空调控制方法或装置,往往存在无法对具体的环境情况进行准确分析;无法根据具体情况,对空调进行相应的有效控制的技术问题。
针对如何解决现有的空调控制方法所存在的上述技术问题,目前尚未提出一种有效的解决方式。
发明内容
本发明实施例提供了一种空调控制方法和装置,以解决现有的空调控制方法存在的无法对具体的环境情况进行准确分析,无法根据具体情况,对空调进行相应的有效控制的技术问题。
本申请实施方式提供了一种空调控制方法,包括:
通过超声波检测,获取多组环境数据;
根据所述多组环境数据,建立预设模型;
根据所述预设模型和所述环境数据,控制空调运行。
在一个实施方式中,所述通过超声波检测,获取多组环境数据,包括:
通过多个声波传感器,获取所述多组环境数据,其中,所述多个声波传感器中的各个声波传感器分别设置于不同位置。
在一个实施方式中,所述通过多个声波传感器,获取所述多组环境数据,包括:
将空调信息和环境类型输入所述多个声波传感器中的各个声波传感器,其中,所述空调信息包括所述空调型号;
根据所述空调信息和所述环境类型,确定所述各个声波传感器的预设运行状态;
按照声波传感器的预设运行状态,控制所述各个声波传感器分别收集信息数据,作为所述多组环境数据中的一组环境数据。
在一个实施方式中,根据所述多组环境数据,建立预设模型,包括:
根据所述多组环境数据中的各组环境数据,确定多组坐标数据;
按照预设规则,对所述多组坐标数据进行预处理,获得多组处理后的坐标数据;
根据所述多组处理后的坐标数据在坐标维度上的差值,建立所述预设模型。
在一个实施方式中,根据所述多组环境数据中的各组环境数据,确定多组坐标数据,包括:
按照直角坐标系,根据所述多组环境数据,确定对应的多组坐标数据,其中,所述多组坐标数据中的各组坐标数据包括:横轴坐标数据、纵轴坐标数据、竖轴坐标数据。
在一个实施方式中,所述按照预设规则,对所述多组坐标数据进行预处理,获得多组处理后的坐标数据,包括:
将所述多组坐标数据分成多个数据单位,其中,每个数据单位包括三组坐标数据;
按照所述预设规则,分别根据所述多个数据单位中的各个数据单位,确定所述各个数据单位的处理后的坐标数据。
在一个实施方式中,根据所述多组处理后的坐标数据在坐标维度上的差值,建立所述预设模型,包括:
获取所述多组处理后的坐标数据在坐标维度上的差值;
根据所述多组处理后的坐标数据在坐标维度上的差值、所述空调信息、所述环境类型,确定初始模型;
根据所述环境类型,对所述初始模型进行调整,得到所述预设模型。
在一个实施方式中,根据所述环境类型,对所述初始模型进行调整,得到所述预设模型,包括:
根据所述环境类型,确定预设阈值;
在所述多组处理后的坐标数据在坐标维度上的差值中至少一个维度上的差值大于等于所述预设阈值的情况下,对所述初始模型进行反馈调整,并将调整后的初始模型作为所述预设模型。
在一个实施方式中,根据所述预设模型和所述环境数据,控制空调运行,包括:
根据所述预设模型和所述环境数据,通过以下至少之一,对空调运行进行控制:控制空调启动或停止、控制空调工作功率、控制空调送风量、控制空调送风叶扇位置。
本申请实施方式还提供了一种空调控制装置,所述装置包括:
获取模块,包括多个声波传感器,用于通过超声波检测,获取多组环境数据,其中,所述多个声波传感器分别设置于不同位置;
建模模块,用于根据所述多组环境数据,建立预设模型;
控制模块,用于根据所述预设模型和所述环境数据,控制空调运行。
在一个实施方式中,所述获取模块包括:
输入单元,用于将空调信息和环境类型输入所述多个声波传感器中的各个声波传感器,其中,所述空调信息包括所述空调型号;
设定单元,用于根据所述空调信息和所述环境类型,设定所述各个声波传感器的预设运行状态;
获取单元,用于按照声波传感器的预设运行状态,控制所述各个声波传感器分别收集信息数据,作为所述多组环境数据中的一组环境数据。
在一个实施方式中,所述建模模块包括:
确定单元,用于根据所述多组环境数据中的各组环境数据,确定多组坐标数据;
处理单元,用于按照预设规则,对所述多组坐标数据进行预处理,获得多组处理后的坐标数据;
建模单元,用于根据所述多组处理后的坐标数据在坐标维度上的差值,建立所述预设模型。
在上述实施例中,通过设置在不同位置的多个声波传感器实时获取多组环境数据,再根据多组环境数据和具体环境类型建立预设模型,进而可以通过实时测得的环境数据和预设模型确定具体的环境状况,以准确根据具体的环境情况相应地控制空调的运行。因此,解决了现有的空调控制方法中存在的无法对具体的环境情况进行准确分析;无法根据具体情况,对空调进行相应的有效控制的技术问题,达到了智能控制空调、降低空调功耗的技术效果。
附图说明
构成本申请的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解,本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明,并不构成对本发明的不当限定。在附图中:
图1是根据本发明实施例的空调控制方法的步骤流程图;
图2是根据本发明实施例的空调控制装置的结构组成示意图;
图3是在一个场景示例中应用本发明实施例的空调控制方法/装置对空调进行智能控制的示意图;
图4是在一个场景示例中应用本发明实施例的空调控制方法/装置获取多组环境数据的示意图;
图5是在一个场景示例中应用本发明实施例的空调控制方法/装置建立预设模型的示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白,下面结合实施方式和附图,对本发明做进一步详细说明。在此,本发明的示意性实施方式及其说明用于解释本发明,但并不作为对本发明的限定。
考虑到现有的空调往往不能根据具体环境和用户要求进行自动控制,即使可以实现部分自动控制,由于不能准确地分析环境信息,导致不能准确地根据真实的环境情况对控制进行有效的控制。因此,现有的空调控制方法,具体实施时,往往会存在无法对具体的环境情况进行准确分析;无法根据具体情况,对空调进行相应的有效控制的技术问题。针对产生上述技术问题的根本原因,本申请实施方式提出了可以先实时获取多组环境数据,进而可以建立预设模型,利用预设模型对实时测得的环境数据进行分析,以确定具体的环境情况,进而可以根据具体的环境情况对空调进行相应的智能控制。从而,解决了现有的空调控制方法中存在的无法对具体的环境情况进行准确分析;无法根据具体情况,对空调进行相应的有效控制的技术问题,达到了智能控制空调、降低空调功耗的技术效果。
基于上述思路,本申请实施方式提供了一种空调控制方法,具体可以参阅图1的根据本发明实施例的空调控制方法的步骤流程图。具体实施时,可以包括以下几个步骤。
步骤S101:通过超声波检测,获取多组环境数据;
步骤S102:根据所述多组环境数据,建立预设模型;
步骤S103:根据所述预设模型和所述环境数据,控制空调运行。
在本实施方式中,上述空调具体可以是常见的分立式的普通空调,也可以是中央空调。此外,上述空调具体可以是一个空调机组,也可以是有由多个空调机组组成的空调***。具体的,例如,上述空调可以指的是购物中心或车站候车室中的中央空调。
在一个实施方式中,为了获取较为准确的多组环境数据,具体实施时,所述通过超声波检测,获取多组环境数据,可以包括:通过多个声波传感器,获取所述多组环境数据,其中,所述多个声波传感器中的各个声波传感器分别设置于不同位置。例如,为了获取一个房间内的多组环境数据,可以分别在该房间天花板上的四个角上分别设置一个声波传感器,用以获取该房间的环境数据。需要说明的是,为了方便后续的数据处理,建立相对准确的预设模型,上述多组环境数据至少包括3组环境数据。
在一个实施方式中,为了通过上述多个声波传感器获取多组环境数据,具体实施时,可以按照以下步骤执行。
S1-1:将空调信息和环境类型输入所述多个声波传感器中的各个声波传感器,其中,所述空调信息包括所述空调型号;
S1-2:根据所述空调信息和所述环境类型,确定所述各个声波传感器的预设运行状态;
S1-3:按照声波传感器的预设运行状态,控制所述各个声波传感器分别收集信息数据,作为所述多组环境数据中的一组环境数据。
在本实施方式中,上述声波传感器需要根据对应的空调信息和环境类型,与具体环境的空调进行匹配,以便后续可以更好地获取收集符合具体情况的信息数据作为环境数据。
在本实施方式中,上述空调信息具体可以包括空调的型号,还可以包括空调的类型,空调的参数等相关的信息数据。上述环境类型可以是待降温制冷的区域的环境,具体可以包括:民居、商场、车站等等。根据不同的环境类型和不同的空调信息对应匹配传感器不同的预设运行状态,从而可以获取较为准确的环境数据。当然需要说明的是,上述的空调信息和环境类型还可以包括除上述所列举的信息数据外其他的信息数据。具体可以根据实际情况,选择加入其他的信息作为上述空调信息或环境类型。对此,本申请不作限定。
在本实施方式中,确定所述各个声波传感器的预设运行状态可以包括根据环境类型和空调信息设定相应匹配的声波传感器的工作功率,传感器的测量精度等参数作为预设运行状态。进而可以以上述预设运行状态运行多个传感器以获取环境数据。
在本实施方式中,为了通过多组声波传感器获取较为准确的多组环境数据,具体实施时可以分多次分别通过所述多个声波传感器中的各个声波传感器依次获取多组环境数据。例如,多个声波传感器为3个声波传感器,且分别为:1号传感器、2号传感器、3号传感器。可以先控制1号传感器获取1号数据,此时其他传感器停止运行。继而分别控制2号传感器、3号传感器按照相同的方法分别获取2号数据、3号数据,将上述1号数据、2号数据、3号数据组合作为一组环境数据。通过1号传感器、2号传感器、3号传感器按照上述方法进行多次检测,进而可以获取多组环境数据。
在一个实施方式中,为了建立较为准确的预设模型,具体实施时可以按照以下方式执行。
S2-1:根据所述多组环境数据中的各组环境数据,确定多组坐标数据;
S2-2:按照预设规则,对所述多组坐标数据进行预处理,获得多组处理后的坐标数据;
S2-3:根据所述多组处理后的坐标数据在坐标维度上的差值,建立所述预设模型。
在本实施方式中,需要说明的是上述空调上还设有处理器,该处理器可以获取多个声波传感器所采集的多组环境数据,并对多组环境数据进行分析处理,进而可以根据多组环境数据建立预设模型,根据预设模型对上述空调进行相应控制。当然,上述处理器也可以不设置在空调机体上。具体的,上述处理器可以是一个外置处理器,例如可以是用户的智能手机或平板电脑,与上述空调通过wifi进行连接,进而可以通过用户的智能手机或平板电脑对数据进行处理以及对空调进行智能控制。
在一个实施方式中,为了便于后续的数据处理,需要对获取的多组环境数据先进行坐标转换。因此,在获取上述多组环境数据后要:按照直角坐标系,根据所述多组环境数据,确定对应的多组坐标数据,其中,所述多组坐标数据中的各组坐标数据包括:横轴(X轴)坐标数据、纵轴(Y轴)坐标数据、竖轴(Z轴)坐标数据。具体实施时,可以根据不同平面内的勾股定理,将环境数据中物体投射在三维坐标系上,进而可以获取对应的坐标数据。
在一个实施方式中,为了提高数据的精确度,在获得上述多组坐标数据后,还需要按照预设规则,对所述多组坐标数据进行预处理,获得多组处理后的坐标数据。具体可以包括以下步骤。
S3-1:将所述多组坐标数据分成多个数据单位,其中,每个数据单位包括三组坐标数据;
S-2:按照所述预设规则,分别根据所述多个数据单位中的各个数据单位,确定所述各个数据单位的处理后的坐标数据。
在本实施方式中,上述预设规则具体可以是将每个数据单元中的三组数据分为1组数、2组数据、3组数据。先根据1组数据2组数据确定中间数据。具体实施时,可以将1组数据、2组数据的横轴坐标数据和纵轴坐标数据分别进行比较,根据比较结果确定中间数据的横轴坐标数据和纵轴坐标数据,将2组数据的竖轴坐标数据作为中间数据的竖轴坐标数据。再根据中间数据和3组数据确定处理后的坐标数据。具体实施时,可以将中间数据、3组数据的横轴坐标数据、纵轴坐标数据、竖轴坐标数据分别进行比较,根据比较结果确定处理后的坐标数据的横轴数据、纵轴数据、竖轴数据。需要说明的是,具体实施时可以将所确定的多个处理后的坐标数据中的第一个确定处理后的坐标数据作为初始数据。以备后续调整。
在一个实施方式中,为了根据所述多组处理后的坐标数据,建立上述预设模型,具体实施时可以包括以下步骤。
S4-1:获取所述多组处理后的坐标数据在坐标维度上的差值;
S4-2:根据所述多组处理后的坐标数据在坐标维度上的差值、所述空调信息、所述环境类型,确定初始模型;
S4-3:根据所述环境类型,对所述初始模型进行调整,得到所述预设模型。
在一个实施方式中,为了获取所述多组处理后的坐标数据在坐标维度上的差值,具体实施时,可以将各组处理后的坐标数据在X、Y、Z平面内所存储的坐标数据不同数值设置为差值,作为上述坐标数据在坐标维度上的差值。
在一个实施方式中,为了确定上述初始模型,具体实施时可以根据所述空调信息、所述环境类型,将不同组的坐标数据在坐标维度上的差值进行收集整理,建立一个动态的数组作为干扰源模型,即为上述初始模型。
在一个实施方式中,为了提高预设模型的准确性,需要对初始模型进行调整,即根据所述环境类型,对所述初始模型进行调整,得到所述预设模型。具体实施时,可以包括以下步骤。
S5-1:根据所述环境类型,确定预设阈值;
S5-2:在所述多组处理后的坐标数据在坐标维度上的差值中至少一个维度上的差值大于等于所述预设阈值的情况下,对所述初始模型进行反馈调整,并将调整后的初始模型作为所述预设模型。
在本实施方式中,为了确定预设阈值,具体实施时,可以先确定各组处理后的坐标数据在坐标维度上的平均差值,再根据上述平均差值结合具体的环境类型确定最大差值作为上述预设阈值。
在本实施方式中,为了对初始模型进行队形调整,具体实施时,可以将后续实时获取的各组处理后的坐标数据和预设阈值进行比较,在后续实时获取的各组处理后的坐标数据在坐标维度上的差值中至少一个维度上的差值大于等于预设阈值时,例如,后续获取的一组处理后的坐标数据在横轴维度上的差值大于预设阈值在横轴上的数值,对上述初始模型进行反馈调整。其中,上述反馈调整具体可以包括:根据后续获取的多组处理后的坐标数据对初始数据进行更新调整,并对实时获取多组环境数据的周期进行调整,进而使得预设模型能够与具体环境的实时变化情况保持一致。从而可以准确地根据实时变化地环境情况,对空调进行相应的控制。需要说明的是,上述的反馈调整具体受到环境因素的影响。例如,对应不同的运行环境,如商场,别墅,写字楼等,在不同环境下,确定的预设阈值会不同,同时相同的反馈调整在数值上也会有差别。具体的,可以是人流密集的环境里反馈调整的数值相对较小,预设阈值相对较大,例如商场,车站等;人流系数的环境里反馈调整的数值相对较大,预设阈值相对较小,例如民居,别墅等。
在一个实施方式中,为了根据所述预设模型和所述环境数据,有效地控制空调运行,具体可以包括:根据所述预设模型和所述环境数据,通过以下至少之一,对空调运行进行控制:控制空调启动或停止、控制空调工作功率、控制空调送风量、控制空调送风叶扇位置。需要说明的是,具体进行控制时可以通过上述所列举的多种方式中的一种或多组组合对空调进行控制。当然,也可以根据具体情况,采用除上述所列举的方式外的其他方式对空调进行相应的控制调整。对此,本申请不作赘述。
在上述实施方式中,通过设置在不同位置的多个声波传感器实时获取得到多组环境数据,根据多组环境数据和具体环境类型建立预设模型,进而可以通过实时测得的环境数据和预设模型确定具体的环境状况,从而可以准确地根据具体的环境情况相应地控制空调运行。因此,解决了现有的空调控制方法中存在的无法对具体的环境情况进行准确分析;无法根据具体情况,对空调进行相应有效控制的技术问题,达到了智能控制空调、降低空调功耗的技术效果。
基于同一发明构思,本发明实施例中还提供了一种空调控制装置,如下面的实施例所述。由于空调控制装置解决问题的原理与空调控制方法相似,因此空调控制装置的实施可以参见空调控制方法的实施,重复之处不再赘述。以下所使用的,术语“单元”或者“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现,但是硬件,或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。图2是本发明实施例的空调控制装置的一种结构框图。具体的,该装置可以包括:获取模块201、建模模块202、控制模块203,下面对该结构进行说明。
获取模块201,包括多个声波传感器,具体可以用于通过超声波检测,获取多组环境数据,其中,所述多个声波传感器分别设置于不同位置;
建模模块202,具体可以用于根据所述多组环境数据,建立预设模型;
控制模块203,具体可以用于根据所述预设模型和所述环境数据,控制空调运行。
在一个实施方式中,为了获取符合要求的多组环境数据,具体实施时,所述获取模块201具体可以包括:
输入单元,具体可以用于将空调信息和环境类型输入所述多个声波传感器中的各个声波传感器,其中,所述空调信息包括所述空调型号;
设定单元,具体可以用于根据所述空调信息和所述环境类型,设定所述各个声波传感器的预设运行状态;
获取单元,具体可以用于按照声波传感器的预设运行状态,控制所述各个声波传感器分别收集信息数据,作为所述多组环境数据中的一组环境数据。
在一个实施方式中,为了建立较为准确的预设模型,所述建模模块202具体可以包括:
确定单元,具体可以用于根据所述多组环境数据中的各组环境数据,确定多组坐标数据;
处理单元,具体可以用于按照预设规则,对所述多组坐标数据进行预处理,获得多组处理后的坐标数据;
建模单元,具体可以用于根据所述多组处理后的坐标数据在坐标维度上的差值,建立所述预设模型。
在一个实施方式中,为了根据预设模型和实施采集的环境数据对空调进行有效的控制调整,上述控制模块203具体可以按照以下方式对空调进行智能控制:通过以下至少之一,对空调运行进行控制:控制空调启动或停止、控制空调工作功率、控制空调送风量、控制空调送风叶扇位置。需要说明的是,具体进行控制时可以通过上述所列举的多种方式中的一种或多组组合对空调进行控制。当然,也可以根据具体情况,采用除上述所列举的方式外的其他方式对空调进行相应的控制调整。对此,本申请不作赘述。
在另外一个实施例中,还提供了一种软件,该软件用于执行上述实施例及优选实施方式中描述的技术方案。
在另外一个实施例中,还提供了一种存储介质,该存储介质中存储有上述软件,该存储介质包括但不限于:光盘、软盘、硬盘、可擦写存储器等。
从以上的描述中,可以看出,本发明实施例提供的空调控制方法和装置通过设置在不同位置的多个声波传感器实时获取得到多组环境数据,根据多组环境数据和具体环境类型建立预设模型,进而可以通过实时测得的环境数据和预设模型确定具体的环境状况,从而可以准确地根据具体的环境情况相应地控制空调运行。因此,解决了现有的空调控制方法中存在的无法对具体的环境情况进行准确分析;无法根据具体情况,对空调进行相应有效控制的技术问题,达到了智能控制空调、降低空调功耗的技术效果。又通过实时获得环境数据对预设模型进行反馈调整,进一步提高了根据实时测得的环境数据和预设模型确定的具体的环境状况的准确性,以便于对空调进行准确控制。还通过提供用户友好的输入界面输入具体要求,结合用户的具体要求对空调进行相应控制,达到了提高用户体验度的技术效果。
在一个场景示例中,应用本申请实施方式提供的空调控制方法/装置对商场内的中央空调进行智能控制。具体可以参阅图3的在一个场景示例中应用本发明实施例的空调控制方法/装置对空调进行智能控制的示意图结合以下方式对空调进行智能控制。
步骤1:在房间安装中央空调的时候,同时在房间房顶周围安装若干个声波传感器,并将声波传感器固定相应的角度用以收集环境数据用于后期处理。具体实施时,可以先将声波传感器与空调进行匹配,将空调类型,安装环境等信息传输给声波传感器,用以设置声波传感器具体的功率,精度等参数。
步骤2:将上述信息通过wifi传输给数据库,同时移动终端通过网络下载数据库上的信息在手机或平板电脑的屏幕上显示给用户,以提供用户或调整。
步骤4:利用多个声波传感器收集房间里面的多组环境数据用于建模。获取多组环境数据具体可以为多个传感器依次运行,即当第一个超声波开始运行时,其他超声波传感器停止运行,所有超声波传感器依次完成收集信息为一轮,将这一轮获取的数据作为一组环境数据。
步骤5:因超声波传感器采集到的数据具体可以为模块与传感器之间的距离,所以当超声波传感器采集到数据后通过wifi模块进行传输至空调内设的处理器,处理器通过数据库进行数据处理分析,将采集到的数据进行解析处理。具体处理时,因为声波传感器安装在房间的房梁上方,所以可以根据不同平面内的勾股定理,实现对物体在三维坐标系下的投射。进而可以对物体和传感器的长度进行横坐标、纵坐标和竖坐标的分解,得到相应的X、Y、Z值。即获得多组坐标数据。具体可以参阅图4的在一个场景示例中应用本发明实施例的空调控制方法/装置获取多组环境数据的示意图。
步骤6:因为超声波采集的数据有限且精度不高,采用当第一轮收集信息后,可以先将采集到的数据进行二维存储,其收集到的Z维度上的数据不进行存储,第二轮超声波传感器采集过后,将收集到的X、Y平面内的数据与原来存储的二位数据相比较,用以更新和监控,对Z轴上的数据进行存储,用以对屋内物体高度的存储,第三轮超声波传感器采集过后,将收集到的X、Y、Z数据与存储的X、Y、Z数据进行比较,进行数据的更新和处理(即可以获得上述处理后的坐标数据)。三轮采集的过程可以作为最小周期,第一次小周期内的数据设置为初始数据。
步骤7:将每个小周期在分别存储和比较,将每个小周期在X、Y、Z平面内所存储的数据不同设为差值。如此,每个小周期在X、Y、Z维度内有多个差值,根据前期设定匹配到的中央空调类型和使用环境,对不同环境下的差值进行收集存储,建立一个动态的数组作为干扰源模型(即初始模型)。然后取平均值作为当前数据所收集平均差值,初步设定每个小周期内的最大差值,称之为阈值(即预设阈值),当在某一维度的差值超过阈值时,更新初始数据,并做出相应的操作,规定此操作为反馈(即反馈调整)。具体可以参阅图5的在一个场景示例中应用本发明实施例的空调控制方法/装置建立预设模型的示意图。
需要说明的是采集精度和周期具体可以根据前期设定匹配到的中央空调类型和使用环境确定。初步设定传感器的采集精度和周期,对应不同的使用场合(环境),如商场,别墅,写字楼等。不同场合下,阈值也会不同,相同的反馈在数值上也会有差别。原则可以为人流密集的场所里反馈数值较小,阈值较大,如商场,百货。人流稀疏的场所里,如别墅环境下,反馈数值较大,阈值较小。
此外,还可以用PID控制方案对建模后得到的三维空间内的反馈进行操作和处理,实现房间内的中央空调的风量及送风的风扇位置的控制简单化;也可以通过算法对房间中人数的变化,人位置的变化进行合理的分析,从而对中央空调的功率大小进行合理的控制与分析。
步骤8:根据上述模型和声波传感器实时采集的数据,对空调运行进行对应的调整控制。
通过上述场景示例,验证了应用本申请实施方式提供的空调控制方法和装置确实可以现有的空调控制方法中存在的无法对具体的环境情况进行准确分析;无法根据具体情况,对空调进行相应有效控制的技术问题,达到了智能控制空调、降低空调功耗的技术效果。
显然,本领域的技术人员应该明白,上述的本发明实施例的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现,它们可以集中在单个的计算装置上,或者分布在多个计算装置所组成的网络上,可选地,它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现,从而,可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行,并且在某些情况下,可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤,或者将它们分别制作成各个集成电路模块,或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样,本发明实施例不限制于任何特定的硬件和软件结合。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已,并不用于限制本发明,对于本领域的技术人员来说,本发明实施例可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种空调控制方法,其特征在于,包括:
通过超声波检测,获取多组环境数据;
根据所述多组环境数据,建立预设模型;
根据所述预设模型和所述环境数据,控制空调运行;
所述通过超声波检测,获取多组环境数据,包括:
通过多个声波传感器,获取所述多组环境数据,其中,所述多个声波传感器中的各个声波传感器分别设置于不同位置;
所述通过多个声波传感器,获取所述多组环境数据,包括:
将空调信息和环境类型输入所述多个声波传感器中的各个声波传感器,其中,所述空调信息包括空调型号;
根据所述空调信息和所述环境类型,确定所述各个声波传感器的预设运行状态;
按照声波传感器的预设运行状态,控制所述各个声波传感器分别收集信息数据,作为所述多组环境数据。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述多组环境数据,建立预设模型,包括:
根据所述多组环境数据中的各组环境数据,确定多组坐标数据;
按照预设规则,对所述多组坐标数据进行预处理,获得多组处理后的坐标数据;
根据所述多组处理后的坐标数据在坐标维度上的差值,建立所述预设模型。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,根据所述多组环境数据中的各组环境数据,确定多组坐标数据,包括:
按照直角坐标系,根据所述多组环境数据,确定对应的多组坐标数据,其中,所述多组坐标数据中的各组坐标数据包括:横轴坐标数据、纵轴坐标数据、竖轴坐标数据。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述按照预设规则,对所述多组坐标数据进行预处理,获得多组处理后的坐标数据,包括:
将所述多组坐标数据分成多个数据单位,其中,每个数据单位包括三组坐标数据;
按照所述预设规则,分别根据所述多个数据单位中的各个数据单位的数据,确定所述各个数据单位的处理后的坐标数据。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,根据所述多组处理后的坐标数据在坐标维度上的差值,建立所述预设模型,包括:
获取所述多组处理后的坐标数据在坐标维度上的差值;
根据所述多组处理后的坐标数据在坐标维度上的差值、所述空调信息、所述环境类型,确定初始模型;
根据所述环境类型,对所述初始模型进行调整,以得到所述预设模型。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,根据所述环境类型,对所述初始模型进行调整,以得到所述预设模型,包括:
根据所述环境类型,确定预设阈值;
在所述多组处理后的坐标数据在坐标维度上的差值中至少一个维度上的差值大于等于所述预设阈值的情况下,对所述初始模型进行反馈调整,并将调整后的初始模型作为所述预设模型。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述预设模型和所述环境数据,控制空调运行,包括:
根据所述预设模型和所述环境数据,通过以下至少之一,控制空调运行:控制空调启动或停止、控制空调工作功率、控制空调送风量、控制空调送风叶扇位置。
8.一种空调控制装置,其特征在于,所述装置包括:
获取模块,包括多个声波传感器,用于通过超声波检测,获取多组环境数据,其中,所述多个声波传感器分别设置于不同位置;
建模模块,用于根据所述多组环境数据,建立预设模型;
控制模块,用于根据所述预设模型和所述环境数据,控制空调运行;
所述获取模块包括:
输入单元,用于将空调信息和环境类型输入所述多个声波传感器中的各个声波传感器,其中,所述空调信息包括空调型号;
设定单元,用于根据所述空调信息和所述环境类型,设定所述各个声波传感器的预设运行状态;
获取单元,用于按照声波传感器的预设运行状态,控制所述各个声波传感器分别收集信息数据,作为所述多组环境数据。
9.根据权利要求8所述的装置,其特征在于,所述建模模块包括:
确定单元,用于根据所述多组环境数据中的各组环境数据,确定多组坐标数据;
处理单元,用于按照预设规则,对所述多组坐标数据进行预处理,获得多组处理后的坐标数据;
建模单元,用于根据所述多组处理后的坐标数据在坐标维度上的差值,建立所述预设模型。
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