CN108452597B - 空气过滤设备的滤网更换提醒方法及***、空气过滤设备 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种空气过滤设备的滤网更换提醒方法及***、空气过滤设备，滤网更换提醒方法包括：对设备端处于断网工作模式或联网工作模式进行判断；如果设备端处于断网工作模式，则设备端采用倒计时方式计算滤网寿命，根据计算得到的滤网寿命提醒用户更换滤网；如果设备端处于联网工作模式，则云服务器端采用大数据对设备端计算得到的滤网寿命进行修正，根据修正后的滤网寿命提醒用户更换滤网。本发明中设备端采用断网工作模式和联网工作模式相结合的方式，便于用户根据需要进行选择，利用云服务器端得到的滤网的剩余寿命对设备端得到的滤网的剩余寿命进行修正，能够保证滤网寿命计算更加真实准确，及时提醒用户更换滤网。

Description

空气过滤设备的滤网更换提醒方法及***、空气过滤设备

技术领域

本发明属于空气净化技术领域，具体涉及空气过滤设备的滤网更换提醒方法及***、空气过滤设备。

背景技术

随着人们生活水平的提高和环保意识的不断增强，空气净化类产品的销量逐年增加。其中，空气过滤设备不仅能够对室内空气进行净化，还能够将室外新鲜的空气净化后引入室内，同时提高室内空气的清新度和清洁度。随着使用时间的增长，空气过滤设备中滤网的过滤效率会逐渐降低，因此需要对空气过滤设备的滤网进行定期更换。

目前，滤网更换提醒一般是设定滤网的使用总时间，当空气过滤设备开机时间累计达到滤网设定的使用时间，就提醒用户更换滤网。然而，由于空气过滤设备运行的工况、档位、风量和温湿度等不尽相同，因此采用现有方法得到的滤网寿命只能作为简单的参考，不能准确确定滤网的更换时间。实际上，不同地区、不同季节，污染物的浓度差别很大，这就导致滤网的实际需要更换时间也存在很大差别。而过早或过晚更换或清洗滤网，都会影响空气过滤设备的正常合理使用。

发明内容

为至少在一定程度上克服相关技术中存在的问题，本发明提供了一种空气过滤设备的滤网更换提醒方法及***、空气过滤设备。

根据本发明实施例的第一方面，本发明提供了一种空气过滤设备的滤网更换提醒方法，其包括以下步骤：

对设备端处于断网工作模式或联网工作模式进行判断；

如果设备端处于断网工作模式，则设备端采用倒计时方式计算滤网寿命，根据计算得到的滤网寿命提醒用户更换滤网；

如果设备端处于联网工作模式，则云服务器端采用大数据对设备端计算得到的滤网寿命进行修正，根据修正后的滤网寿命提醒用户更换滤网。

进一步地，所述设备端采用倒计时方式计算滤网寿命的具体过程为：

滤网剩余寿命＝1-已用时长/滤网预设总时长。

进一步地，所述环境数据包括PM2.5的浓度、温度或湿度；所述设备数据包括风量、风速、运行时间和循环模式。

进一步地，所述设备端处于联网工作模式时云服务器端采用大数据对设备端计算得到的滤网寿命进行修正的具体过程为：

设备端将环境数据和设备数据发送给云服务器端；

云服务器端根据接收到的环境数据和设备数据对设备端相同型号滤网的平均剩余寿命进行计算；

云服务器端根据计算得到的相同型号滤网的平均剩余寿命，采用聚类算法对滤网进行分类，得到各类滤网的剩余寿命；

利用云服务器端计算得到的标准寿命对预设的滤网寿命进行修正。

进一步地，所述步骤云服务器端根据接收到的环境数据和设备数据对设备端相同型号滤网的平均剩余寿命进行计算中，滤网平均剩余寿命＝1-滤网已用容尘量/总容尘量。

进一步地，所述步骤云服务器端根据计算得到的相同型号滤网的平均剩余寿命，采用聚类算法对滤网进行分类，得到各类滤网的剩余寿命的具体过程为：

S431、过滤数据；

S432、建立滤网寿命模型需要处理的数据对象，各数据对象均包括以下数据字段：重置滤网时间、使用时的室外和室内平均温度、使用时的室外和室内平均湿度、地理位置、各档位风速时长以及内外循环模式；

S433、从n个数据对象中任意选择k个数据对象作为初始聚类中心；

S434、对于每一个数据对象，分别计算其与各初始聚类中心之间的距离，并根据计算的各距离中的最小距离对相应的数据对象进行重新归类；

S435、对于属于同一类的所有数据对象重新计算该类的均值；

S436、重复步骤S434和步骤S435，直到所有重新计算的类的均值与上次计算的类的均值之差小于与预设的阈值，则得到该类的质心，以质心的滤网寿命为标准寿命；

S437、以质心的滤网寿命为标准寿命，比较预设的滤网寿命，得到修正系数。

更进一步地，所述修正系数为：修正系数＝质心的滤网寿命/预设的滤网寿命。

根据本发明实施例的第二方面，本发明提供了一种空气过滤设备的滤网更换提醒***，其包括设备端和云服务器端，所述设备端与云服务器端进行通信；所述设备端将环境数据和设备数据发送给所述云服务器端；所述设备端采用倒计时方式计算滤网的剩余寿命；所述云服务器端采用容尘量累加的方式计算滤网的平均寿命，并根据接收到的环境数据和设备数据采用聚类算法计算滤网的寿命，将计算到的滤网寿命作为标准寿命对设备端预设的滤网寿命进行修正，修正后的滤网寿命发送给设备端，设备端根据收到的修正后的滤网寿命提醒用户更换滤网。

进一步地，所述空气过滤设备的滤网更换提醒***还包括APP客户端，所述APP客户端与所述设备端和云服务器端分别进行通信；所述云服务器端将修正后的滤网寿命发送给所述APP客户端，所述APP客户端能够对设备端进行本地或远程控制；所述设备端将环境数据和设备数据发送给APP客户端。

根据本发明实施例的第三方面，本发明提供了一种空气过滤设备，其包括上述任意一种空气过滤设备的滤网更换提醒***。

本发明的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：本发明中设备端采用断网工作模式和联网工作模式相结合的方式，便于用户根据实际需要进行选择。将设备端得到的滤网的剩余寿命与云服务器端利用大数据得到的滤网的剩余寿命相结合，利用云服务器端得到的滤网的剩余寿命对设备端得到的滤网的剩余寿命进行修正，能够更科学、更精确地计算每个滤网的寿命，在保证滤网能够充分利用的同时及时提醒用户更换滤网，避免出现一次性更换所有滤网的情况，最大限度的发挥滤网的作用，减少浪费。具有网络通信功能的智能空气过滤设备可以通过云服务提供更准确的滤网寿命提醒。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本发明。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。

图1是本发明一实施例提供的一种空气过滤设备的滤网更换提醒方法的流程图。

图2是本发明一实施例提供的一种空气过滤设备的滤网更换提醒方法中云服务器端采用大数据对设备端计算得到的滤网寿命进行修正的流程图。

图3是本发明一实施例提供的一种空气过滤设备的滤网更换提醒方法中滤网寿命变化示意图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。

图1是本发明一实施例中的一种空气过滤设备的滤网更换提醒方法的流程图。如图1所示，本发明空气过滤设备的滤网更换提醒方法包括以下步骤：

S1、对设备端处于断网工作模式或联网工作模式进行判断，如果设备端处于断网工作模式，则进入步骤S2；如果设备端处于联网工作模式，则进入步骤S4。

S2、设备端采用倒计时方式计算滤网寿命，进入步骤S3。

滤网剩余寿命＝1-已用时长(单位：min)/滤网预设总时长(单位：min)。

S3、根据计算得到的滤网寿命提醒用户更换滤网。

S4、云服务器端采用大数据对设备端计算得到的滤网寿命进行修正，进入步骤S5，如图2所示，其具体包括以下步骤：

S41、设备端将环境数据和设备数据发送给云服务器端。

其中环境数据包括PM2.5的浓度、温度或湿度等。设备数据包括风量、风速、运行时间和循环模式等。

设备端向云服务器端发送数据的具体过程为：

设备端开机且与云服务器端进行通信的状态下，设备端每间隔时间t1采集一次传感器收集到的环境数据；每间隔时间t2向云服务器端发送一次设备端的相关数据，设备端的相关数据包括环境数据和设备数据；如果设备端断网时长小于t3(通常t3远大于t2)，则接收采集到的设备数据，存储到云服务器端的磁盘中；如果设备端断网时长大于t3，则不接收采集到的设备数据，即不存储到云服务器端的磁盘中。

设备端与云服务器端中断通信后又重新通信时，设备端上传当前传感器采集到的环境数据，并每间隔时间t2再上传一次。

设备端将当前时间与上次上传每档风速的累计总运行时长数据时的时间进行对比，如果二者的时间间隔大于时间t3，则将每档风速的累计总运行时长数据上传至云服务器端，并将当前的每档风速的累计总运行时长数据和当前时间存储到设备端的磁盘中。如果二者的时间间隔大于时间t2且小于时间t3，则将每档风速的累计总运行时长数据上传至云服务器端，但不存储到设备端的磁盘中。如果二者的时间间隔小于时间t2，则数据不上传也不存储。

S42、云服务器端根据接收到的环境数据和设备数据对设备端相同型号滤网的平均剩余寿命进行计算。

滤网平均剩余寿命＝1-滤网已用容尘量(单位：μg)/总容尘量(单位：μg)其中，滤网已用容尘量按照以下情况分别进行计算：

对于型号为iClaire-120/300/520-G2的滤网，其中G4初滤网在外循环模式下，其容尘量为：室外PM2.5的浓度*C1*风量*运行时间；在内循环模式下，其容尘量累计为0；容尘量阈值为设定值。其中F7中效滤网在外循环模式下，其容尘量为：室外PM2.5的浓度*风量*运行时间；在内循环模式下，其容尘量为：室内PM2.5的浓度*风量*运行时间，容尘量阈值为设定值。其中H12高效滤网在外循环模式下，其容尘量为：室外PM2.5的浓度*C2*风量*运行时间；在内循环模式下，其容尘量为：室内M2.5的浓度*C3*风量*运行时间，容尘量阈值为设定值。其中G4排风滤网在外循环模式下，其容尘量为：室内

PM2.5*C4*当前档位的量*运行时间*回风比；在内循环模式下，其容尘量累计为0；容尘量阈值为设定值。

对于型号为iClaire-480的滤网中的风帽滤网，其在外循环模式下的容尘量为：室外pm2.5*0.15*风量*时间；容尘量阈值为设定值。

对于型号为iClaire-160的滤网，其中G4初滤网在外循环模式下，其容尘量为：室外pm2.5*C5*风量*时间；容尘量阈值为设定值。其中H12高效滤网，其在外循环模式下，其容尘量为：室外pm2.5*风量*时间；容尘量阈值为设定值。

上述系数C1～C5根据多次试验获得。

S43、云服务器端根据计算得到的相同型号滤网的平均剩余寿命，采用聚类算法对滤网进行分类，得到各类滤网的剩余寿命。

具体地，可以采用聚类算法中的K-means算法计算各类滤网的剩余寿命，其具体过程为：

S431、过滤数据；

首先，对重置滤网寿命的时间间隔进行判断，如果重置滤网寿命的时间间隔在时间间隔阈值范围内，则保留该重置的滤网寿命；否则，重置的滤网寿命为无效值，不予保留。这样能够保留重置的滤网寿命的有效性。

例如，重置滤网的时间间隔设置为100天，时间间隔阈值范围设置为重置滤网的时间间隔的±50％以内，如果距离上次重置滤网寿命的时间为30天，则重置的滤网寿命为无效值，不予保留。

其次，根据设备端所处的地理位置及环境，对重置的滤网寿命进行进一步过滤，得到有效的滤网寿命数据。

S432、建立滤网寿命模型需要处理的数据对象，各数据对象均包括以下数据字段：重置滤网时间、使用时的室外和室内平均温度、使用时的室外和室内平均湿度、地理位置、各档位风速时长以及内外循环模式。

S433、从n个数据对象中任意选择k个数据对象作为初始聚类中心，预设k＝4。

S434、对于每一个数据对象，分别计算其与各初始聚类中心之间的距离，并根据计算的各距离中的最小距离对相应的数据对象进行重新归类。

S435、对于属于同一类的所有数据对象重新计算该类的均值。

S436、重复步骤S434和步骤S435，直到所有重新计算的类的均值与上次计算的类的均值之差小于与预设的阈值，则得到该类的质心，以质心的滤网寿命为标准寿命。

S437、以质心的滤网寿命为标准寿命，比较预设的滤网寿命，得到修正系数。

修正系数＝质心的滤网寿命/预设的滤网寿命。

S44、利用云服务器端计算得到的标准寿命对预设的滤网寿命进行修正。

S5、根据修正后的滤网寿命提醒用户更换滤网。

本发明空气过滤设备的滤网更换提醒方法中，设备端采用倒计时方式计算滤网的剩余寿命；云服务器端采用容尘量累加的方式计算滤网的剩余寿命，并利用大数据采用聚类算法得到的滤网标准寿命对计算得到的滤网的剩余寿命进行修正；设备端得到的滤网的剩余寿命与云服务器端得到的滤网的剩余寿命相结合，当设备端与云服务器端通信时，利用云服务器端得到的滤网的剩余寿命对设备端得到的滤网的剩余寿命进行修正，精确计算每个滤网的寿命，避免出现一次性更换所有滤网的情况，最大限度的发挥滤网的作用，减少浪费。

当设备端未与云服务器端进行通信时，设备端采用倒计时方式计算滤网寿命，当设备端与云服务器端进行通信时，云服务器端采用容尘量累加方式修正对滤网的剩余寿命进行修正。以G4初效滤网寿命为例说明如下：

修正前：滤网剩余寿命＝1-(室外pm2.5*C1*风量*时间)/(容尘量)＝80％，

修正后：滤网剩余寿命＝80％-室外pm2.5*C1*风量*时间/(容尘量*修正系数)。

如图3所示，采用本发明空气过滤设备的滤网更换提醒方法，滤网的寿命不会突变，只是滤网寿命的变化速度会加快或减慢。

本发明还提供了一种空气过滤设备的滤网更换提醒***，其包括设备端和云服务器端。其中，设备端与云服务器端进行通信。设备端将环境数据和设备数据发送给云服务器端。设备端采用倒计时方式计算滤网的剩余寿命。云服务器端采用容尘量累加的方式计算滤网的平均寿命，并根据接收到的环境数据和设备数据等大数据采用聚类算法计算滤网的寿命，将计算到的滤网寿命作为标准寿命对设备端预设的滤网寿命进行修正，修正后的滤网寿命发送给设备端，设备端根据收到的修正后的滤网寿命提醒用户更换滤网。

本发明空气过滤设备的滤网更换提醒***中还设置有APP客户端，APP客户端与设备端和云服务器端分别进行通信。云服务器端将修正后的滤网寿命发送给APP客户端，APP客户端能够对设备端进行本地或远程控制。设备端将环境数据和设备数据等发送给APP客户端，从而方便用户了解设备端使用情况。

本发明一实施例还提供了一种空气过滤设备，其包括上述任一实施例中的空气过滤设备的滤网更换提醒***。

可以理解的是，上述各实施例中相同或相似部分可以相互参考，在一些实施例中未详细说明的内容可以参见其他实施例中相同或相似的内容。

需要说明的是，在本发明的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。此外，在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是指至少两个。

流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。

本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。

此外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。

上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (8)

1.一种空气过滤设备的滤网更换提醒方法，其特征在于，它包括以下步骤：

对设备端处于断网工作模式或联网工作模式进行判断；

如果设备端处于断网工作模式，则设备端采用倒计时方式计算滤网寿命，根据计算得到的滤网寿命提醒用户更换滤网；

如果设备端处于联网工作模式，则云服务器端采用大数据对设备端计算得到的滤网寿命进行修正，根据修正后的滤网寿命提醒用户更换滤网；

其中，所述设备端处于联网工作模式时云服务器端采用大数据对设备端计算得到的滤网寿命进行修正的具体过程为：

设备端将环境数据和设备数据发送给云服务器端；

云服务器端根据接收到的环境数据和设备数据对设备端相同型号滤网的平均剩余寿命进行计算；

云服务器端根据计算得到的相同型号滤网的平均剩余寿命，采用聚类算法对滤网进行分类，得到各类滤网的剩余寿命；

利用云服务器端计算得到的标准寿命对预设的滤网寿命进行修正；

所述云服务器端根据计算得到的相同型号滤网的平均剩余寿命，采用聚类算法对滤网进行分类，得到各类滤网的剩余寿命的具体过程为：

S431、过滤数据；

S432、建立滤网寿命模型需要处理的数据对象，各数据对象均包括以下数据字段：重置滤网时间、使用时的室外和室内平均温度、使用时的室外和室内平均湿度、地理位置、各档位风速时长以及内外循环模式；

S433、从n个数据对象中任意选择k个数据对象作为初始聚类中心；

S434、对于每一个数据对象，分别计算其与各初始聚类中心之间的距离，并根据计算的各距离中的最小距离对相应的数据对象进行重新归类；

S435、对于属于同一类的所有数据对象重新计算该类的均值；

S436、重复步骤S434和步骤S435，直到所有重新计算的类的均值与上次计算的类的均值之差小于与预设的阈值，则得到该类的质心，以质心的滤网寿命为标准寿命；

S437、以质心的滤网寿命为标准寿命，比较预设的滤网寿命，得到修正系数。

2.如权利要求1所述的空气过滤设备的滤网更换提醒方法，其特征在于，所述设备端采用倒计时方式计算滤网寿命的具体过程为：

滤网剩余寿命＝1-已用时长/滤网预设总时长。

3.如权利要求1所述的空气过滤设备的滤网更换提醒方法，其特征在于，所述环境数据包括PM2.5的浓度、温度或湿度；所述设备数据包括风量、风速、运行时间和循环模式。

4.如权利要求1所述的空气过滤设备的滤网更换提醒方法，其特征在于，所述云服务器端根据接收到的环境数据和设备数据对设备端相同型号滤网的平均剩余寿命进行计算中，滤网平均剩余寿命＝1-滤网已用容尘量/总容尘量。

5.如权利要求1所述的空气过滤设备的滤网更换提醒方法，其特征在于，所述修正系数为：修正系数＝质心的滤网寿命/预设的滤网寿命。

6.一种空气过滤设备的滤网更换提醒***，其特征在于，它包括设备端和云服务器端，所述设备端与云服务器端进行通信；所述设备端将环境数据和设备数据发送给所述云服务器端；所述设备端采用倒计时方式计算滤网的剩余寿命；所述云服务器端采用容尘量累加的方式计算滤网的平均寿命，并根据接收到的环境数据和设备数据采用聚类算法计算滤网的寿命，将计算到的滤网寿命作为标准寿命对设备端预设的滤网寿命进行修正，修正后的滤网寿命发送给设备端，设备端根据收到的修正后的滤网寿命提醒用户更换滤网；

其中，所述云服务器端采用容尘量累加的方式计算滤网的平均寿命，并根据接收到的环境数据和设备数据采用聚类算法计算滤网的寿命，将计算到的滤网寿命作为标准寿命对设备端预设的滤网寿命进行修正，具体为：

云服务器端根据接收到的环境数据和设备数据对设备端相同型号滤网的平均剩余寿命进行计算；

云服务器端根据计算得到的相同型号滤网的平均剩余寿命，采用聚类算法对滤网进行分类，得到各类滤网的剩余寿命；

利用云服务器端计算得到的标准寿命对预设的滤网寿命进行修正；

所述云服务器端根据计算得到的相同型号滤网的平均剩余寿命，采用聚类算法对滤网进行分类，得到各类滤网的剩余寿命的具体过程为：

S431、过滤数据；

S432、建立滤网寿命模型需要处理的数据对象，各数据对象均包括以下数据字段：重置滤网时间、使用时的室外和室内平均温度、使用时的室外和室内平均湿度、地理位置、各档位风速时长以及内外循环模式；

S433、从n个数据对象中任意选择k个数据对象作为初始聚类中心；

S434、对于每一个数据对象，分别计算其与各初始聚类中心之间的距离，并根据计算的各距离中的最小距离对相应的数据对象进行重新归类；

S435、对于属于同一类的所有数据对象重新计算该类的均值；

S436、重复步骤S434和步骤S435，直到所有重新计算的类的均值与上次计算的类的均值之差小于与预设的阈值，则得到该类的质心，以质心的滤网寿命为标准寿命；

S437、以质心的滤网寿命为标准寿命，比较预设的滤网寿命，得到修正系数。

7.如权利要求6所述的空气过滤设备的滤网更换提醒***，其特征在于，所述空气过滤设备的滤网更换提醒***还包括APP客户端，所述APP客户端与所述设备端和云服务器端分别进行通信；所述云服务器端将修正后的滤网寿命发送给所述APP客户端，所述APP客户端能够对设备端进行本地或远程控制；所述设备端将环境数据和设备数据发送给APP客户端。

8.一种空气过滤设备，其特征在于，它包括如权利要求6和7任一项所述的空气过滤设备的滤网更换提醒***。

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