CN113310183B - 送风设备共振控制方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明属于智能家电技术领域，具体涉及一种送风设备共振控制方法、装置、电子设备及存储介质。本发明旨在解决现有无法确定送风设备的局部结构是否真正发生共振的问题。本发明通过监测送风设备的噪声信号；根据送风设备的结构状态，确定送风设备的共振频段，其中，结构状态用于表征送风设备的结构特征；确定噪声信号在共振频段内的噪声能量，若噪声能量大于能量阈值，则对送风设备进行调节，由于送风设备在获取噪声信号后，是通过对共振频段内的噪声能量进行的评估，因此，可以确定送风设备的噪声增加是否是由于发生共振而引起的，从而采取对应的控制措施进行处理，降低送风设备的出风噪声，提高送风设备的使用品质。

Description

送风设备共振控制方法、装置、电子设备及存储介质

技术领域

本发明属于智能家电技术领域，具体涉及一种送风设备共振控制方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

目前，随着智能控制技术的发展完善，带智能控制的家电设备越来越普及，同时，用户对家电设备的要求也越来越高。例如空调等送风设备，在设备送风的过程中，风扇的旋转以及出风气流对送风设备出风口位置的结构件的冲击，会造成设备机体的局部结构的共振，导致运行噪声的增加，影响用户体验。

相关技术中，为了降低送风设备的出风噪声，通常的做法是在检测到出风噪声的整体水平过大时，对送风设备进行降噪控制，例如降低风扇转速，然而通过对出风噪声的整体水平进行检测，无法确定设备机体的局部结构是否真正发生共振，从而导致后续的降噪控制效果差，空调出风噪声大的问题。

相应地，本领域需要一种新的送风设备共振控制方法、装置、电子设备及存储介质来解决上述问题。

发明内容

为了解决现有技术中的上述问题，即为了解决现有通过对出风噪声的整体水平进行检测，无法确定送风设备的局部结构是否真正发生共振的问题，本发明提供了一种送风设备共振控制方法、装置、电子设备及存储介质。

根据本发明实施例的第一方面，本发明提供了一种送风设备共振控制方法，包括：

监测所述送风设备的噪声信号；根据所述送风设备的结构状态，确定所述送风设备的共振频段，其中，所述结构状态用于表征所述送风设备的结构特征；确定所述噪声信号在所述共振频段内的噪声能量，若所述噪声能量大于能量阈值，则对所述送风设备进行调节。

在上述送风设备共振控制方法的优选技术方案中，所述送风设备包括导风结构，所述结构状态包括所述导风结构的旋转角度，根据所述送风设备的结构状态，确定所述送风设备的共振频段，包括：根据预设的设备共振模型，确定所述导风结构以所述旋转角度设置时，所述送风设备的共振频段，其中，所述设备共振模型用于表征导风结构的旋转角度与共振频段的映射关系。

在上述送风设备共振控制方法的优选技术方案中，所述送风设备还包括冷媒管道结构，所述结构状态还包括所述冷媒管道结构的尺寸，在根据预设的设备共振模型，确定所述导风结构以所述旋转角度设置时，所述送风设备的共振频段之前，所述方法还包括：根据所述冷媒管道结构的尺寸，确定对应的设备共振模型。

在上述送风设备共振控制方法的优选技术方案中，确定所述噪声信号在所述共振频段内的噪声能量，包括：通过小波算法对所述噪声信号的共振频段进行带通滤波，生成滤波信号；根据所述滤波信号的能量值，确定所述噪声能量。

在上述送风设备共振控制方法的优选技术方案中，所述通过小波算法对所述噪声信号的共振频段进行带通滤波，生成滤波信号，包括：

根据所述结构状态，确定对应的匹配小波基；基于所述匹配小波基，通过小波算法对所述噪声信号的共振频段进行滤波，生成所述滤波信号。

在上述送风设备共振控制方法的优选技术方案中，所述方法还包括：获取所述送风设备的风量信息，所述风量信息用于表征所述送风设备当前的出风量；根据所述风量信息，确定所述能量阈值。

在上述送风设备共振控制方法的优选技术方案中，若所述噪声能量大于能量阈值，则对所述送风设备进行调节，包括：增加所述送风设备的出风量，和/或，调节所述送风设备的结构特征。

根据本发明实施例的第二方面，本发明提供了一种送风设备共振控制装置，包括：

监测模块，用于监测所述送风设备的噪声信号；

确定模块，用于根据所述送风设备的结构状态，确定所述送风设备的共振频段，其中，所述结构状态用于表征所述送风设备的结构特征；

控制模块，用于确定所述噪声信号在所述共振频段内的噪声能量，若所述噪声能量大于能量阈值，则对所述送风设备进行调节。

在上述送风设备共振控制装置的优选技术方案中，所述送风设备包括导风结构，所述结构状态包括所述导风结构的旋转角度，所述确定模块，具体用于：根据预设的设备共振模型，确定所述导风结构以所述旋转角度设置时，所述送风设备的共振频段，其中，所述设备共振模型用于表征导风结构的旋转角度与共振频段的映射关系。

在上述送风设备共振控制装置的优选技术方案中，所述送风设备还包括冷媒管道结构，所述结构状态还包括所述冷媒管道结构的尺寸，所述确定模块在根据预设的设备共振模型，确定所述导风结构以所述旋转角度设置时，所述送风设备的共振频段之前，所述确定模块还用于：根据所述冷媒管道结构的尺寸，确定对应的设备共振模型。

在上述送风设备共振控制装置的优选技术方案中，所述确定模块在确定所述噪声信号在所述共振频段内的噪声能量时，具体用于：通过小波算法对所述噪声信号的共振频段进行带通滤波，生成滤波信号；根据所述滤波信号的能量值，确定所述噪声能量。

在上述送风设备共振控制装置的优选技术方案中，所述确定模块在通过小波算法对所述噪声信号的共振频段进行带通滤波，生成滤波信号时，具体用于：根据所述结构状态，确定对应的匹配小波基；基于所述匹配小波基，通过小波算法对所述噪声信号的共振频段进行滤波，生成所述滤波信号。

在上述送风设备共振控制装置的优选技术方案中，所述获取模块还用于：获取所述送风设备的风量信息，所述风量信息用于表征所述送风设备当前的出风量；根据所述风量信息，确定所述能量阈值。

在上述送风设备共振控制装置的优选技术方案中，所述控制模块在对所述送风设备进行调节时，具体用于：增加所述送风设备的出风量，和/或，调节所述送风设备的结构特征；可选地，所述结构特征包括导风结构的旋转角度。

根据本发明实施例的第三方面，本发明提供了一种电子设备，包括：存储器，处理器以及计算机程序；

其中，所述计算机程序存储在所述存储器中，并被配置为由所述处理器执行如本发明实施例第一方面任一项所述的送风设备共振控制方法。

可选地，所述电子设备为服务器，服务器与送风设备通信连接。

可选地，所述电子设备为送风设备；进一步地，可选地，所述送风设备为送风设备。

根据本发明实施例的第四方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如本发明实施例第一方面任一项所述的送风设备共振控制方法。

根据本发明实施例的第五方面，本发明提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如本发明实施例第一方面任一项所述的送风设备共振控制方法。

本领域技术人员能够理解的是，本发明的送风设备共振控制方法、装置、电子设备及存储介质，通过监测所述送风设备的噪声信号；根据所述送风设备的结构状态，确定所述送风设备的共振频段，其中，所述结构状态用于表征所述送风设备的结构特征；确定所述噪声信号在所述共振频段内的噪声能量，若所述噪声能量大于能量阈值，则对所述送风设备进行调节，由于送风设备在获取噪声信号后，是通过对共振频段内的噪声能量进行的评估，因此，可以确定送风设备的噪声增加是否是由于发生共振而引起的，从而采取对应的控制措施进行处理，降低送风设备的出风噪声，提高送风设备的使用品质。

附图说明

下面参照附图来描述本发明的送风设备共振控制方法、装置、电子设备的优选实施方式。附图为：

图1为本发明实施例提供的送风设备共振控制方法的一种应用场景图；

图2为共振噪声与普通风噪随风扇转速变化的示意图；

图3为本发明一个实施例提供的送风设备共振控制方法的流程图；

图4为本发明实施例提供的一种共振频段内的噪声能量的示意图；

图5为本发明另一个实施例提供的送风设备共振控制方法的流程图；

图6为图5所示实施例中步骤S203的流程示意图；

图7为本发明一个实施例提供的送风设备共振控制装置的结构示意图；

图8为本发明一个实施例提供的电子设备的示意图。

具体实施方式

首先，本领域技术人员应当理解的是，这些实施方式仅仅用于解释本发明的技术原理，并非旨在限制本发明的保护范围。本领域技术人员可以根据需要对其作出调整，以便适应具体的应用场合。例如，虽然本发明的送风设备共振控制方法是结合空调来描述的，但是这并不是限定的，其他具有噪声控制需求的设备均可配置本发明的送风设备共振控制方法，如空气净化器设备等。

此外，还需要说明的是，在本发明的描述中，除非另有明确的规定和限定，术语“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个构件内部的连通。对于本领域技术人员而言，可根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

首先对本发明所涉及的名词进行解释：

1)智能家电设备，是指将微处理器、传感器技术、网络通信技术引入家电设备后形成的家电产品，具有智能控制、智能感知及智能应用的特征，智能家电设备的运作过程往往依赖于物联网、互联网以及电子芯片等现代技术的应用和处理，例如智能家电设备可以通过连接电子设备，实现用户对智能家电设备的远程控制和管理。

2)终端设备，指具有无线连接功能的电子设备，终端设备可以通过连接互联网，与如上的智能家电设备进行通信连接，也可以直接通过蓝牙、wifi等方式与如上的智能家电设备进行通信连接。在一些实施例中，终端设备例如为移动设备、电脑、或悬浮车中内置的车载设备等，或其任意组合。移动设备例如可以包括手机、智能家居设备、可穿戴设备、智能移动设备、虚拟现实设备等，或其任意组合，其中，可穿戴设备例如包括：智能手表、智能手环、计步器等。

3)“多个”是指两个或两个以上，其它量词与之类似。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

4)“对应”可以指的是一种关联关系或绑定关系，A与B相对应指的是A与B之间是一种关联关系或绑定关系。

图1为本发明实施例提供的送风设备共振控制方法的一种应用场景图，本发明实施例提供的送风设备共振控制方法可以应用于送风设备，例如智能空调；也可以应用于服务器，并通过服务器对送风设备进行控制；还可以应用于终端设备，例如智能手机，并通过终端设备对送风设备进行控制。如图1所示，本实施例中，以智能空调1作为本方法实施例的执行主体进行介绍。具体地，智能空调1接收终端设备2发送的配置信息，该配置信息用于开启智能空调1的共振控制功能，智能空调1开启共振控制功能后，通过设置在智能空调1内部的语音采集功能模块11，采集噪声信号，并根据该噪声信号进行共振判断，若确定智能空调1处于共振状态，则对智能空调1的运行参数进行调节，使智能空调1脱离共振状态，从而减小出风噪声，提高使用品质。

现有技术中，为了降低智能空调的出风噪声，通常的做法是在检测到噪声的整体水平过大时，对智能空调进行降噪控制，然而通过对出风噪声的整体水平进行检测，无法确定设备机体的局部结构是否真正发生共振，由于在不考虑共振的因素时，实际上空调的出风噪声与空调的出风量(即风扇转速)是正相关的，即出风量越大、则出风噪声越大。因此，若噪声的增加不是由于局部结构的共振导致的，而仅是由于风噪等原因噪声的，则若想降低出风噪声，只能通过降低风速转速实现。但是与此同时，降低风速会导致空调的制冷/制热效果随之降低，影响空调作业效果，或者，智能空调在检测到制冷/制热效果下降导致无法达到理想的温控目标时，会再次提高风扇的转速，导致噪声的反复增加，导致降噪控制效果差的问题。

为了更清楚的说明由共振导致的噪声增加与普通风噪导致的噪声增加之间的区别，下面结合图2对二者的区别进行说明，图2为共振噪声与普通风噪随风扇转速变化的示意图，如图2所示，当风扇转速逐渐提高时，普通风噪的噪声值单调递增，而共振噪声的噪声值在转速共振区会出现先增加后降低的趋势，也即，通过增加风扇转速，不能使普通风噪降低，但可以使由于局部结构共振引起的噪声降低。也因此，对于由不同原因(普通风噪和局部结构共振)引起的空调噪声，所适用的控制噪声的方法也是不同的。

因此，现在亟需一种能够准确判断送风设备的共振状态，并进行对应的共振控制的方法，以解决上述问题。

下面以具体地实施例对本发明的技术方案以及本发明的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。下面将结合附图，对本发明的实施例进行描述。

图3为本发明一个实施例提供的送风设备共振控制方法的流程图，应用于送风设备，例如智能空调，其中，执行本实施例提供的方法的执行主体，可以为智能空调，或者智能空调内的控制器。如图3所示，本实施例提供的送风设备共振控制方法包括以下几个步骤：

步骤S101，监测送风设备的噪声信号。

示例性地，送风设备例如为智能空调，智能空调内设置有用于实现人机语音交互功能的语音单元，智能空调内的控制器通过语音单元按照预设的时间间隔采集声音信号，从而实现监测送风设备的噪声信号。其中，具体地，时间间隔可以是根据用户的配置信息进行设置的，也可以是智能空调出厂时预设的，此处不对此进行具体限制。

进一步地，该噪声信号可以表现智能空调在送风过程中，所产生的噪声的噪声特征。此处，需要说明的是，该噪声信号即包括由于智能空调的正常送风导致的风噪的信号，也包括由于风扇转动，和或冷媒管道内的冷媒流动所导致的噪声的信号。以空调室内机为例，通常情况下，空调厂商在设计空调室内机的过程中，已经考虑到共振所导致的噪声问题，并在结构上进行了相应的设计，以降低共振的影响，因此，对于噪声信号而言，其所表现的噪声特征，是以风噪为主的。也因此，现有技术中对噪声信号进行整体的全频带能量评估，所得到评估结果，也主要是风噪对噪声的影响，而由于共振所导致的噪声问题，会被风噪所掩盖。

步骤S102，根据送风设备的结构状态，确定送风设备的共振频段，其中，结构状态用于表征送风设备的结构特征。

进一步地，智能空调内部是由众多零部件通过复杂的连接方式构成的，零部件的尺寸以及连接方式的不同，使智能空调的局部结构具有不同的结构特征，从而表现出对应的刚度特征和共振频段。在上述局部结构受到激振时，若激振频率落入局部结构的共振频段内，则会引发局部结构的共振，从而导致振动的增加，产生额外的噪声。

其中，示例性地，智能空调的结构状态为空调内部结构的位置状态，不同位置状态的内部结构形成不同的结构刚度，从而具有不同的共振频段。更具体地，例如，智能空调的导风板、导风叶的位置。当智能空调的导风板、导风叶的位置不同时，空调的局部结构具有不同的共振频段。进一步地，由于空调内可变化的结构是有限的，通过测试和模拟，可以确定不同结构状态与共振频段之间的映射关系，并将该映射关系存储在智能空调内部，以使智能空调可以根据结构状态，确定共振频段。确定不同结构状态与共振频段之间的映射关系的测试和模拟方法，为本领域现有技术，此处不再对此进行赘述。

步骤S103，确定噪声信号在共振频段内的噪声能量，若噪声能量大于能量阈值，则对送风设备进行调节。

示例性地，在确定共振频段后，为了准确评估智能空调是否发生共振，或者共振对当前噪声的影响程度，需要对处于共振频段内的噪声能量进行评估，具体地，例如，对噪声能量的共振频段进行带通滤波，之后对滤波后的噪声信号求有效值，从而确定噪声信号在共振频段内的噪声能量。

当智能空调的局部结构发生共振时，由共振导致的噪声与普通的风噪，在信号频率上是可区分的，例如，局部结构共振对应的共振频段为[1000Hz-1500Hz]，而风噪对应的频段为[200Hz-400Hz]，可能在一些可能的情况下，由于风噪的整体能量高于共振的整体能量，因此，通过对噪声信号进行全频带能量评估时，评估结果主要受风噪影响，也因此，即使智能空调的局部结构发生共振，其评估结果可能也无法明显表现，从而导致无法确定智能空调是否发生了局部结构共振。

图4为本发明实施例提供的一种共振频段内的噪声能量的示意图，如图4所示，在本实施例中，通过共振频段，确定噪声信号在共振频段内的噪声能量，基于共振频段内的噪声能量进行共振状态评估，若该噪声能量大于能量阈值，则确定智能空调处于具备结构共振状态，进而，适应性的对智能空调的运行参数进行调整，例如，调节风扇转速，使激振频率避开共振频段，或者调节导风板、导风叶的旋转角度，使共振频段避开激振频率，从而实现降低振动，减少噪声的目的。其中，进一步地，对智能空调进行调节，以使激振频率避开共振频段的具体方法，可以通过预设的调节策略确定，该调节策略可以通过测试和实验确定，并预设在智能空调内，此处不再对该过程进行赘述。

进一步地，若噪声能量大于能量阈值，即确定智能空调发生局部结构共振，也即，智能空调处于共振状态，则对送风设备进行调节的方法例如包括：增加送风设备的出风量，和/或，调节送风设备的结构特征。

对于智能空调由共振引发的噪声，与普通风噪引发的噪声，其对应的噪声控制方法是不同的。例如，普通风噪引发的噪声，想要降低噪声，只能通过降低出风量，但是同时会噪声空调制冷/制热效果下降的问题，而局部结构共振引发的噪声，可以通过增加出风量，提高风扇转速的方式，使激振频率离开共振频段，从而降低振动噪声，而此时并不会降低智能空调的作用功效。同时，对于普通风噪，或者风扇旋转的噪声，调节智能空调的结构状态，例如调节导风板，无法起到降低噪声的效果，而对于局部结构共振引发的噪声，若该局部结构共振与结构状态有关，则通过调节智能空调的结构状态，例如调节导风板的旋转角度，可以实现降噪效果。

本实施例中，通过监测送风设备的噪声信号；根据送风设备的结构状态，确定送风设备的共振频段，其中，结构状态用于表征送风设备的结构特征；确定噪声信号在共振频段内的噪声能量，若噪声能量大于能量阈值，则对送风设备进行调节，由于送风设备在获取噪声信号后，是通过对共振频段内的噪声能量进行的评估，因此，可以确定送风设备的噪声增加是否是由于发生共振而引起的，从而采取对应的控制措施进行处理，降低送风设备的出风噪声，提高送风设备的使用品质。

图5为本发明另一个实施例提供的送风设备共振控制方法的流程图，如图5所示，本实施例提供的送风设备共振控制方法在图3所示实施例提供的送风设备共振控制方法的基础上，对步骤S102-S103进一步细化，并增加了确定能量阈值的步骤，其中，智能空调包括导风结构，结构状态包括导风结构的旋转角度，则本实施例提供的送风设备共振控制方法包括以下几个步骤：

步骤S201，监测送风设备的噪声信号。

步骤S202，根据预设的设备共振模型，确定导风结构以旋转角度设置时，送风设备的共振频段，其中，设备共振模型用于表征导风结构的旋转角度与共振频段的映射关系。

示例性地，以智能空调为例，在智能空调的导风结构包括导风板，导风板是设置于空调出风口位置的长形板状注塑件，导风板可以旋转，当导风板旋转至不同角度时，使出风口向不同的方向出风。进一步地，随着导风板的旋转，导风板的受力情况也随着受风面积的改变而改变，导致导风板在相同受风量的情况下的形变程度发生改变。因此，在导风板的不同旋转角度，对应一个的共振频率。其中，可以通过设备共振模型确定导风结构的旋转角度与共振频段的映射关系，根据不同送风设备的出风口与导风结构之间的空间位置关系，不同送风设备的设备共振模型有所不同，该设备共振模型可以通过模态测试等方式获得，此处不再对获得设备共振模型的过程进行赘述。

可选地，智能空调还包括冷媒管道结构，结构状态还包括冷媒管道结构的尺寸，在根据预设的设备共振模型，确定导风结构以旋转角度设置时，送风设备的共振频段之前，还包括：根据冷媒管道结构的尺寸，确定对应的设备共振模型。

具体地，在一种可能的实现方式中，使智能空调的局部结构发生共振的激振源，除了受到风力作用的导风结构外，还可能是冷媒管道结构，当冷媒管道结构内的冷媒在压缩机的作用下流动时，也会产生一定程度的振动噪声，该振动噪声也具有共振特征，即在激振源的振动频率在共振频段内时，产生的振动噪声最大。而该冷媒管道结构对应的共振频段与导风结构对应的共振频段可能不同，该冷媒管道结构对应的共振频段与冷媒管道结构的尺寸有关。因此，为了体现冷媒管道结构对共振频段的影响，首先根据体现冷媒管道结构的尺寸，确定与冷媒管道结构的尺寸对应的，能够表现体现冷媒管道结构对应的共振频段的设备共振模型，之后，再根据该设备共振模型，确定智能空调的共振频段。更加具体地，例如，在一种可能的情况中，直接根据设备共振模型a，确定导风结构以旋转角度设置时，智能空调的共振频段为A。在另一种可能的情况中，先根据冷媒管道结构的尺寸，确定对应的设备共振模型a1，再根据设备共振模型a1，确定导风结构以旋转角度设置时，智能空调的共振频段为A和B，其中B为冷媒管道结构对应的共振频段。

本实施例中，通过冷媒管道结构的尺寸确定匹配的设备共振模型，再利用该设备共振模型确定共振频段，由于考虑了冷媒管道结构产生振动的影响，进一步提高了确定共振频段的准确性，提高后续噪声控制的效果。

步骤S203，通过小波算法对噪声信号的共振频段进行带通滤波，生成滤波信号。

步骤S204，根据滤波信号的能量值，确定噪声能量。

示例性地，小波(Wavelet)算法，又称小波变换，是一种用于对信号进行多尺度细化分析(Multiscale Analysis)的算法，通过伸缩平移运算对信号逐步进行多尺度细化，最终达到高频处时间细分，低频处频率细分，能自动适应时频信号分析的要求，从而可聚焦到信号的任意细节。通过小波变换对特定频段进行滤波，可以实现信号去噪效果。通过小波变换对特定频段进行滤波的方法，为本领域现有技术，此处不再赘述。本实施例中，通过小波算法对共振频段进行带通滤波，可以实现对共振频段内的信息提取，使生成的滤波信号能够消除其他频率成分的干扰，例如消除风噪对应的频率成分的干扰，提高信噪比，同时根据滤波信号的能量值，可以确定只与局部结构共振相关的噪声能量，从而实现对空调的共振状态的准确判断，提高后续噪声控制的效果。

可选地，如图6所示，步骤S203包括步骤S2031、S2032两个具体的实现步骤：

步骤S2031，根据结构状态，确定对应的匹配小波基。

步骤S2032，基于匹配小波基，通过小波算法对噪声信号的共振频段进行滤波，生成滤波信号。

示例性地，小波变换是指用有限长或快速衰减的“小波基”的振荡波形来表示信号。该波形被缩放和平移以匹配输入的信号，在小波变换过程中，选择合适的小波基，是提高小波变换效果的关键。其中，小波基是通过小波基函数表征的，例如，Haar小波基、Morlet小波基、Meyer小波基等，不同的小波基，具有不同的特性，可以通过预设的小波基选择模型，确定与智能空调的结构状态对应的匹配小波基，从而使基于小波算法的滤波能够实现更好的滤波效果，具体地，小波基选择模型可以通过对不同结构状态下智能空调进行共振频段的滤波测试，根据测试结果确定，并将该小波基选择模型预设在智能空调内，此处不对具体过程进行赘述。

步骤S205，获取送风设备的风量信息，风量信息用于表征送风设备当前的出风量；根据风量信息，确定能量阈值。

示例性地，在智能空调运行过程中，根据设置的运行参数，智能空调内的风扇以不同转速旋转，从而实现不同的出风量。其中，出风量信息即为表征智能空调经导风结构所送出的风量值，在一种可能的实现方式中，该出风量信息可以为智能空调内设置的出风量参数，也可以为通过风量检测单元检测到的实际出风量，此处不对此进行限定。

随着智能空调的出风量增大，噪声信号的全频带的能量值，均会随之提高，因此，与共振频段对应的能量阈值也会相应升高，根据风量信息确定对应的能量阈值，并根据能量阈值判断智能空调是否处于共振状态，能够进一步的提高判断智能空调的共振状态的准确性。

步骤S206，若噪声能量大于能量阈值，则对送风设备进行调节。

本实施例中，步骤S201、步骤S206的实现方式与本发明图2所示实施例中的步骤S101、步骤S103的实现方式相同，在此不再一一赘述。

图7为本发明一个实施例提供的送风设备共振控制装置的结构示意图，如图7所示，本实施例提供的送风设备共振控制装置3包括：

监测模块31，用于监测送风设备的噪声信号；

确定模块32，用于根据送风设备的结构状态，确定送风设备的共振频段，其中，结构状态用于表征送风设备的结构特征；

控制模块33，用于确定噪声信号在共振频段内的噪声能量，若噪声能量大于能量阈值，则对送风设备进行调节。

在一种可能的实现方式中，送风设备包括导风结构，结构状态包括导风结构的旋转角度，确定模块32，具体用于：根据预设的设备共振模型，确定导风结构以旋转角度设置时，送风设备的共振频段，其中，设备共振模型用于表征导风结构的旋转角度与共振频段的映射关系。

在一种可能的实现方式中，送风设备还包括冷媒管道结构，结构状态还包括冷媒管道结构的尺寸，确定模块32在根据预设的设备共振模型，确定导风结构以旋转角度设置时，送风设备的共振频段之前，确定模块还用于：根据冷媒管道结构的尺寸，确定对应的设备共振模型。

在一种可能的实现方式中，确定模块32在确定噪声信号在共振频段内的噪声能量时，具体用于：通过小波算法对噪声信号的共振频段进行带通滤波，生成滤波信号；根据滤波信号的能量值，确定噪声能量。

在一种可能的实现方式中，确定模块32在通过小波算法对噪声信号的共振频段进行带通滤波，生成滤波信号时，具体用于：根据结构状态，确定对应的匹配小波基；基于匹配小波基，通过小波算法对噪声信号的共振频段进行滤波，生成滤波信号。

在一种可能的实现方式中，检测模块31还用于：获取送风设备的风量信息，风量信息用于表征送风设备当前的出风量；根据风量信息，确定能量阈值。

在一种可能的实现方式中，控制模块33在对送风设备进行调节时，具体用于：增加送风设备的出风量，和/或，调节送风设备的结构特征；可选地，结构特征包括导风结构的旋转角度。

示例性地，送风设备可以为智能空调。

其中，监测模块31、确定模块32和控制模块33依次连接。本实施例提供的送风设备共振控制装置3可以执行如图3-图6所示的方法实施例的技术方案，其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。

图8为本发明一个实施例提供的电子设备的示意图，如图8所示，本实施例提供的电子设备4包括：存储器41，处理器42以及计算机程序。

其中，计算机程序存储在存储器41中，并被配置为由处理器42执行以实现本发明图3-图6所对应的实施例中任一实施例提供的送风设备共振控制方法。

其中，存储器41和处理器42通过总线43连接。

相关说明可以对应参见图3-图6所对应的实施例中的步骤所对应的相关描述和效果进行理解，此处不做过多赘述。

可选地，电子设备4可以是智能空调。

可选地，电子设备4也可以为服务器，服务器与送风设备通信，并对送风设备进行控制。

可选地，电子设备4还可以为终端设备，例如智能手机，终端设备与送风设备通信连接，并对送风设备进行控制。

本发明一个实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行以实现本发明图3-图6所对应的实施例中任一实施例提供的送风设备共振控制方法。

其中，计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。

本发明一个实施例提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行如本发明图3-图6所对应的实施例中任一实施例提供的送风设备共振控制方法。

在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个模块或组件可以结合或者可以集成到另一个***，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的申请后，将容易想到本发明的其它实施方案。本发明旨在涵盖本发明的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本发明的一般性原理并包括本发明未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本发明的真正范围和精神由下面的权利要求书指出。

应当理解的是，本发明并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求书来限制。

至此，已经结合附图所示的优选实施方式描述了本发明的技术方案，但是，本领域技术人员容易理解的是，本发明的保护范围显然不局限于这些具体实施方式。在不偏离本发明的原理的前提下，本领域技术人员可以对相关技术特征作出等同的更改或替换，这些更改或替换之后的技术方案都将落入本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种送风设备共振控制方法，其特征在于，所述方法包括：

监测送风设备的噪声信号；

根据所述送风设备的结构状态，确定所述送风设备的共振频段，其中，所述结构状态用于表征所述送风设备的结构特征；

确定所述噪声信号在所述共振频段内的噪声能量，若所述噪声能量大于能量阈值，则对所述送风设备进行调节；

所述送风设备包括导风结构和冷媒管道结构，所述结构状态包括所述导风结构的旋转角度和所述冷媒管道结构的尺寸，根据所述送风设备的结构状态，确定所述送风设备的共振频段，包括：

根据所述冷媒管道结构的尺寸，确定对应的设备共振模型；

根据所述设备共振模型，确定所述导风结构以所述旋转角度设置时，所述送风设备的共振频段，其中，所述设备共振模型用于表征导风结构的旋转角度与共振频段的映射关系；

确定所述噪声信号在所述共振频段内的噪声能量，包括：

通过小波算法对所述噪声信号的共振频段进行带通滤波，生成滤波信号；

根据所述滤波信号的能量值，确定所述噪声能量；

所述方法还包括：

获取所述送风设备的风量信息，所述风量信息用于表征送风设备当前的出风量；

根据所述风量信息，确定所述能量阈值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过小波算法对所述噪声信号的共振频段进行带通滤波，生成滤波信号，包括：

根据所述结构状态，确定对应的匹配小波基；

基于所述匹配小波基，通过小波算法对所述噪声信号的共振频段进行滤波，生成所述滤波信号。

3.根据权利要求1-2任一项所述的方法，其特征在于，所述对所述送风设备进行调节，包括：

增加所述送风设备的出风量，和/或，调节所述送风设备的结构特征。

4.一种送风设备共振控制装置，其特征在于，所述装置包括：

监测模块，用于监测送风设备的噪声信号；

确定模块，用于根据所述送风设备的结构状态，确定所述送风设备的共振频段，其中，所述结构状态用于表征所述送风设备的结构特征；

控制模块，用于确定所述噪声信号在所述共振频段内的噪声能量，若所述噪声能量大于能量阈值，则对所述送风设备进行调节；

所述送风设备包括导风结构和冷媒管道结构，所述结构状态包括所述导风结构的旋转角度和所述冷媒管道结构的尺寸，所述确定模块，具体用于：

根据所述冷媒管道结构的尺寸，确定对应的设备共振模型；

根据所述设备共振模型，确定所述导风结构以所述旋转角度设置时，所述送风设备的共振频段，其中，所述设备共振模型用于表征导风结构的旋转角度与共振频段的映射关系；

所述控制模块，具体用于通过小波算法对所述噪声信号的共振频段进行带通滤波，生成滤波信号；根据所述滤波信号的能量值，确定所述噪声能量；

所述监测模块，还用于获取所述送风设备的风量信息，所述风量信息用于表征送风设备当前的出风量；根据所述风量信息，确定所述能量阈值。

5.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器，处理器以及计算机程序；

其中，所述计算机程序存储在所述存储器中，并被配置为由所述处理器执行以实现如权利要求1至3中任一项所述的送风设备共振控制方法。

6.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如权利要求1至3任一项所述的送风设备共振控制方法。

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