CN113495487A - 一种调节目标设备运行参数的终端和方法 - Google Patents

一种调节目标设备运行参数的终端和方法 Download PDF

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CN113495487A CN202010192721.2A CN202010192721A CN113495487A CN 113495487 A CN113495487 A CN 113495487A CN 202010192721 A CN202010192721 A CN 202010192721A CN 113495487 A CN113495487 A CN 113495487A
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李洁
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Hisense Co Ltd
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Abstract

本发明公开了一种调节目标设备运行参数的终端和方法，用以解决现有技术中存在的逐个调节室内空气设备或开窗通风的方式来改善室内舒适度和空气清洁度的操作繁琐的问题。本发明的终端，由于根据可使用设备的可调节参数范围和根据环境标准确定的至少一组控制参数确定目标设备，然后从至少一组控制参数中根据目标设备的当前运行状态以及目标设备运行至少一组控制参数的能耗大小选择目标控制参数，最后使用目标控制参数对目标设备的运行参数进行调节，从而无需人工逐个对空气设备进行调节，操作快速简便，节省时间。

Description

一种调节目标设备运行参数的终端和方法
技术领域
本发明涉及无线通信技术领域，特别涉及一种调节目标设备运行参数的终端和方法。
背景技术
室内热湿环境指的是人们直接感觉到的室内温度和相对湿度形成的物理环境，将人们对室内热湿环境的感觉称之为室内热湿环境热舒适度，简称热舒适度。对热舒适度的量化标准称为热舒适度指标。
室内空气清洁度是指室内空气被污染的程度，是用来指示环境健康和适宜居住的重要指标，影响室内清洁度的参数有二氧化碳、甲醛、PM2.5等。
目前，对于改善室内舒适度和空气清洁度的方法，可以通过设备改变，比如空调可以调节室内温度和湿度，加湿器可以调节室内湿度，新风机和空气净化器可以调节室内空气流速，除了以上使用设备改善室内舒适度和空气清洁度的方法外，还可以开窗通风。但是通过逐个调节室内空气设备或开窗通风的方式来改善室内舒适度和空气清洁度的操作比较繁琐。
发明内容
本发明提供一种调节目标设备运行参数的终端和方法，用以解决现有技术中存在的逐个调节室内空气设备或开窗通风的方式来改善室内舒适度和空气清洁度的操作繁琐的问题。
第一方面，本发明实施例提供一种调节目标设备运行参数的终端，该终端包括存储器和处理器：
所述存储器用于存储终端设备运行时所使用的数据或程序代码；
所述处理器用于执行所述程序代码，以实现如下过程：
当满足参数调节条件时，根据当前的空气环境标准确定至少一组用于调节不同空气环境参数的控制参数；将可使用的空气设备中对应的可调节参数范围包括所述控制参数的可使用的空气设备作为目标设备；根据所述目标设备的当前运行状态，以及所述目标设备运行至少一组所述控制参数时能耗的大小，从至少一组所述控制参数中选择控制参数作为目标控制参数；使用所述目标控制参数对所述目标设备的运行参数进行调节。
上述终端，首先在满足参数调节条件时，根据当前的环境标准确定至少一组用于调节不同空气环境参数的控制参数，然后将可使用的空气设备中对应的可调节参数范围包括该控制参数的可使用的空气设备作为目标设备，再然后根据该目标设备的当前运行状态，以及该目标设备运行至少一组该控制参数时能耗的大小，从该至少一组控制参数中选择控制参数作为目标控制参数，最后使用该目标控制参数对该目标设备的运行参数进行调节。由于根据可使用设备的可调节参数范围和根据环境标准确定的至少一组控制参数确定目标设备，然后从至少一组控制参数中根据目标设备的当前运行状态以及目标设备运行至少一组控制参数的能耗大小选择目标控制参数，最后使用目标控制参数对目标设备的运行参数进行调节，从而无需人工逐个对空气设备进行调节，操作快速简便，节省时间。
在一种可能的实现方式中，所述处理器具体用于：
若所述控制参数为清洁度控制参数，则根据影响室内清洁度的第一参数和至少一组清洁度控制参数的对应关系，确定当前室内超出预设标准的第一参数对应的至少一组清洁度控制参数；或
若所述控制参数为舒适度控制参数，则根据用于筛选舒适度控制参数的筛选信息与至少一组舒适度控制参数的对应关系，确定当前环境的多个筛选信息对应的多组舒适度控制参数；将当前影响室内舒适度的第二参数输入到个性化喜好分析模型中，输出一组预测舒适度控制参数；并根据所述多组舒适度控制参数与所述预测舒适度控制参数的相似度，从所述多组舒适度控制参数中选择至少一组舒适度控制参数。
上述终端，可以确定清洁度控制参数，也可以确定舒适度控制参数，从而使目标设备针对不同的控制参数进行调节。
在一种可能的实现方式中，通过下列方式训练个性化喜好分析模型：
将训练样本中历史采集到的影响室内热舒适度的参数作为输入，将所述训练样本中用户历史设置的室内舒适度控制参数作为输出，对至少一种模型进行训练，得到至少一个训练好的模型；
对比所述至少一个训练好的模型的输出参数与测试样本中的用户历史设置的室内舒适度控制参数，将相似度最高的输出参数对应的训练好的模型作为个性化喜好分析模型。
上述终端，可以训练个性化喜好分析模型，采用神经网络进行训练，得到的模型的输出值更准确。
在一种可能的实现方式中，所述处理器具体用于：
利用模糊控制算法将所述目标设备的运行参数调节为所述目标控制参数。
上述终端，使用模糊控制算法将目标设备的运行参数调节为目标控制参数，从而可以循环持续调整目标设备的控制参数，高效达到室内舒适度及健康等级后，稳定舒适健康空气环境。
在一种可能的实现方式中，所述参数调节条件包括下列中的部分或全部：
响应用户参数调节的指令；
室内舒适度超出预设舒适范围；
室内空气质量标准超出预设标准。
上述终端，满足预设条件时才对目标设备进行运行参数的调节，而不是实时进行调节，从而能够节省资源。
第二方面，本发明实施例提供一种调节目标设备运行参数的方法，应用于智能家电中，该方法包括：
当满足参数调节条件时，根据当前的空气环境标准确定至少一组用于调节不同空气环境参数的控制参数；
将可使用的空气设备中对应的可调节参数范围包括所述控制参数的可使用的空气设备作为目标设备；
根据所述目标设备的当前运行状态，以及所述目标设备运行至少一组所述控制参数时能耗的大小，从至少一组所述控制参数中选择控制参数作为目标控制参数；
使用所述目标控制参数对所述目标设备的运行参数进行调节。
在一种可能的实现方式中，所述根据当前的空气环境标准确定至少一组用于调节不同空气环境参数的控制参数，包括：
若所述控制参数为清洁度控制参数，则根据影响室内清洁度的第一参数和至少一组清洁度控制参数的对应关系，确定当前室内超出预设标准的第一参数对应的至少一组清洁度控制参数；或
若所述控制参数为舒适度控制参数，则根据用于筛选舒适度控制参数的筛选信息与至少一组舒适度控制参数的对应关系，确定当前环境的多个筛选信息对应的多组舒适度控制参数；将当前影响室内舒适度的第二参数输入到个性化喜好分析模型中，输出一组预测舒适度控制参数；并根据所述多组舒适度控制参数与所述预测舒适度控制参数的相似度，从所述多组舒适度控制参数中选择至少一组舒适度控制参数。
在一种可能的实现方式中，通过下列方式训练个性化喜好分析模型：
将训练样本中历史采集到的影响室内热舒适度的参数作为输入，将所述训练样本中用户历史设置的室内舒适度控制参数作为输出，对至少一种模型进行训练，得到至少一个训练好的模型；
对比所述至少一个训练好的模型的输出参数与测试样本中的用户历史设置的室内舒适度控制参数，将相似度最高的输出参数对应的训练好的模型作为个性化喜好分析模型。
在一种可能的实现方式中，所述使用所述目标控制参数对所述目标设备的运行参数进行调节，包括：
利用模糊控制算法将所述目标设备的运行参数调节为所述目标控制参数。
在一种可能的实现方式中，所述参数调节条件包括下列中的部分或全部：
响应用户参数调节的指令；
室内舒适度超出预设舒适范围；
室内空气质量标准超出预设标准。
第三方面，本申请还提供一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理单元执行时实现第二方面中任一项所述调节目标设备运行参数的步骤。
另外，第二方面中任一种实现方式所带来的技术效果可参见第一方面中不同实现方式所带来的技术效果，此处不再赘述。
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
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简要介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种调节目标设备运行参数的终端的结构示意图；
图2为本发明实施例提供的一种调节目标设备运行参数的终端的软件结构框图；
图3为本发明实施例提供的一种调节目标设备运行参数的终端用户界面的示意图；
图4为本发明实施例提供的一种展现室内舒适度的界面示意图；
图5为本发明实施例提供的一种调节目标设备运行参数的方法流程示意图；
图6为本发明实施例提供一种获取PMV值的方法的流程示意图；
图7为本发明实施例提供的一种个性化PMV模型迭代过程的流程示意图；
图8为本发明实施例提供的一种推荐热舒适度参数的方法的流程示意图；
图9为本发明实施例提供的室内空气环境控制方法的流程框图；
图10为本发明实施例提供的一种计算PMV值的方法流程图；
图11为本发明实施例提供的另一种计算PMV值的方法流程图；
图12为本发明实施例提供的一种调节目标设备运行参数的方法流程示意图；
图13为本发明实施例提供的一种确定舒适度控制参数组合的方法流程示意图；
图14为本发明实施例提供的确定目标设备和下发控制指令的方法流程示意图；
图15为本发明实施例提供的模糊控制***框图；
图16为本发明实施例提供的通过本地实现对智能空气设备的智能控制的流程示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部份实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
需要说明的是，以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明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、本发明的一些方面相一致的终端设备和方法的例子。
本发明实施例中术语“智能家电”是微处理器、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。
本发明实施例描述的应用场景是为了更加清楚的说明本发明实施例的技术方案，并不构成对于本发明实施例提供的技术方案的限定，本领域普通技术人员可知，随着新应用场景的出现，本发明实施例提供的技术方案对于类似的技术问题，同样适用。其中，在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”的含义。
图1示出了终端100的结构示意图。
下面以终端100为例对实施例进行具体说明。应该理解的是，图1所示终端100仅是一个范例，并且终端100可以具有如图1中所示的更多的或者更少的部件，可以组合两个或多个的部件，或者可以具有不同的部件配置。图1中所示出的各种部件可以在包括一个或多个信号处理和/或专用集成电路在内的硬件、软件、或硬件和软件的组合中实现。
图1中示例性示出了根据示例性实施例中终端100的硬件配置框图。如图1所示，终端100包括：存储器110、显示单元120、传感器130、音频电路140、无线保真(WirelessFidelity，Wi-Fi)模块150、全球定位***(Global Positioning System，GPS)模块160、处理器170、蓝牙模块151、射频(radio frequency，RF)电路180、摄像头190以及电源210等部件。
存储器110可用于终端100运行时所使用的数据或程序代码。处理器170通过运行存储在存储器110的数据或程序代码，从而执行终端100的各种功能以及数据处理。存储器110可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。存储器110存储有使得终端100能运行的操作***。本申请中存储器110可以存储操作***及各种应用程序，还可以存储执行本申请实施例所述方法的代码。
显示单元120可用于接收输入的数字或字符信息，产生与终端100的用户设置以及功能控制有关的信号输入，具体地，显示单元120可以包括设置在终端100正面的触摸屏121，可收集用户在其上或附近的触摸操作，例如点击按钮，拖动滚动框等。
显示单元120还可用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息以及终端100的各种菜单的图形用户界面(graphical user interface，GUI)。具体地，显示单元120可以包括设置在终端100正面的显示屏122。其中，显示屏122可以采用液晶显示器、发光二极管等形式来配置。显示单元120可以用于显示本申请中所述的各种图形用户界面。
其中，触摸屏121可以覆盖在显示屏122之上，也可以将触摸屏121与显示屏122集成而实现终端100的输入和输出功能，集成后可以简称触摸显示屏。本申请中显示单元120可以显示应用程序以及对应的操作步骤。
终端100还可以包括至少一种传感器130，比如温度传感器131、湿度传感器132、风速传感器133。终端100还可配置有陀螺仪、气压计、红外线传感器、光传感器、运动传感器等其他传感器。
音频电路140、扬声器141、麦克风142可提供用户与终端100之间的音频接口。音频电路140可将接收到的音频数据转换后的电信号，传输到扬声器141，由扬声器141转换为声音信号输出。终端100还可配置音量按钮，用于调节声音信号的音量。另一方面，麦克风142将收集的声音信号转换为电信号，由音频电路140接收后转换为音频数据，可以将音频数据输出至存储器110以便进一步处理。本申请中麦克风142可以获取用户的语音。
Wi-Fi属于短距离无线传输技术，终端100可以通过Wi-Fi模块150帮助用户收发电子邮件、浏览网页和访问流媒体等，它为用户提供了无线的宽带互联网访问。
GPS模块160可以获取终端100的地理位置信息。
处理器170是终端100的控制中心，利用各种接口和线路连接整个设备的各个部分，通过运行或执行存储在存储器110内的软件程序，以及调用存储在存储器110内的数据，执行终端100的各种功能和处理数据。在一些实施例中，处理器170可包括一个或多个处理单元；处理器170还可以集成应用处理器和基带处理器，其中，应用处理器主要处理操作***、用户界面和应用程序等，基带处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述基带处理器也可以不集成到处理器170中。本申请中处理器170可以运行操作***、应用程序、用户界面显示及触控响应，以及本申请实施例所述的处理方法。另外，处理器170与显示单元120耦接。
本申请实施例中，处理器170用于当满足参数调节条件时，根据当前的空气环境标准确定至少一组用于调节不同空气环境参数的控制参数；将可使用的空气设备中对应的可调节参数范围包括所述控制参数的可使用的空气设备作为目标设备；根据所述目标设备的当前运行状态，以及所述目标设备运行至少一组所述控制参数时能耗的大小，从所述至少一组控制参数中选择控制参数作为目标控制参数；使用所述目标控制参数对所述目标设备的运行参数进行调节。
在确定控制参数时，所述处理器170具体用于：
若所述控制参数为清洁度控制参数，则根据影响室内清洁度的第一参数和至少一组清洁度控制参数的对应关系，确定当前室内超出预设标准的第一参数对应的至少一组清洁度控制参数；或
若所述控制参数为舒适度控制参数，则根据用于筛选舒适度控制参数的筛选信息与至少一组舒适度控制参数的对应关系，确定当前环境的多个筛选信息对应的多组舒适度控制参数；将当前影响室内舒适度的第二参数输入到个性化喜好分析模型中，输出一组预测舒适度控制参数；并根据所述多组舒适度控制参数与所述预测舒适度控制参数的相似度，从所述多组舒适度控制参数中选择至少一组舒适度控制参数。
通过下列方式训练个性化喜好分析模型：
将训练样本中历史采集到的影响室内热舒适度的参数作为输入，将所述训练样本中用户历史设置的室内舒适度控制参数作为输出，对至少一种模型进行训练，得到至少一个训练好的模型；
对比所述至少一个训练好的模型的输出参数与测试样本中的用户历史设置的室内舒适度控制参数，将相似度最高的输出参数对应的训练好的模型作为个性化喜好分析模型。
调节目标设备的运行参数时，所述处理器170具体用于：
利用模糊控制算法将所述目标设备的运行参数调节为所述目标控制参数。
所述参数调节条件包括下列中的部分或全部：
响应用户参数调节的指令；
室内舒适度超出预设舒适范围；
室内空气质量标准超出预设标准。
蓝牙模块151，用于通过蓝牙协议来与其他具有蓝牙模块的蓝牙设备进行信息交互。例如，终端100可以通过蓝牙模块151与同样具备蓝牙模块的可穿戴电子设备(例如智能手表)建立蓝牙连接，从而进行数据交互。
RF电路180可用于在收发信息或通话过程中信号的接收和发送，可以接收基站的下行数据后交给处理器170处理；可以将上行数据发送给基站。通常，RF电路包括但不限于天线、至少一个放大器、收发信机、耦合器、低噪声放大器、双工器等器件。
摄像头190可用于捕获静态图像或视频。物体通过镜头生成光学图像投射到感光元件。感光元件可以是电荷耦合器件(charge coupled device，CCD)或互补金属氧化物半导体(complementary metal-oxide-semiconductor，CMOS)光电晶体管。感光元件把光信号转换成电信号，之后将电信号传递给处理器170转换成数字图像信号。
终端100还包括给各个部件供电的电源210(比如电池)。电源210可以通过电源管理***与处理器170逻辑相连，从而通过电源管理***实现管理充电、放电以及功耗等功能。终端100还可配置有电源按钮，用于终端设备的开机和关机，以及锁屏等功能。
图2是本发明实施例的终端100的软件结构框图。
分层架构将软件分成若干个层，每一层都有清晰的角色和分工。层与层之间通过软件接口通信。在一些实施例中，将Android***分为四层，从上至下分别为应用程序层，应用程序框架层，安卓运行时(Android runtime)和***库，以及内核层。
应用程序层可以包括一系列应用程序包。
如图2所示，应用程序包可以包括相机，图库，日历，通话，地图，导航，WLAN，蓝牙，音乐，视频，短信息等应用程序。
应用程序框架层为应用程序层的应用程序提供应用编程接口(applicationprogramming interface，API)和编程框架。应用程序框架层包括一些预先定义的函数。
如图2所示，应用程序框架层可以包括窗口管理器，内容提供器，视图***，电话管理器，资源管理器，通知管理器等。
窗口管理器用于管理窗口程序。窗口管理器可以获取显示屏大小，判断是否有状态栏，锁定屏幕，截取屏幕等。
内容提供器用来存放和获取数据，并使这些数据可以被应用程序访问。所述数据可以包括视频，图像，音频，拨打和接听的电话，浏览历史和书签，电话簿等。
视图***包括可视控件，例如显示文字的控件，显示图片的控件等。视图***可用于构建应用程序。显示界面可以由一个或多个视图组成的。例如，包括短信通知图标的显示界面，可以包括显示文字的视图以及显示图片的视图。
电话管理器用于提供终端设备100的通信功能。例如通话状态的管理(包括接通，挂断等)。
资源管理器为应用程序提供各种资源，比如本地化字符串，图标，图片，布局文件，视频文件等等。
通知管理器使应用程序可以在状态栏中显示通知信息，可以用于传达告知类型的消息，可以短暂停留后自动消失，无需用户交互。比如通知管理器被用于告知下载完成，消息提醒等。通知管理器还可以是以图表或者滚动条文本形式出现在***顶部状态栏的通知，例如后台运行的应用程序的通知，还可以是以对话窗口形式出现在屏幕上的通知。例如在状态栏提示文本信息，发出提示音，通信终端振动，指示灯闪烁等。
Android Runtime包括核心库和虚拟机。Android runtime负责安卓***的调度和管理。
核心库包含两部分：一部分是java语言需要调用的功能函数，另一部分是安卓的核心库。
应用程序层和应用程序框架层运行在虚拟机中。虚拟机将应用程序层和应用程序框架层的java文件执行为二进制文件。虚拟机用于执行对象生命周期的管理，堆栈管理，线程管理，安全和异常的管理，以及垃圾回收等功能。
***库可以包括多个功能模块。例如：表面管理器(surface manager)，媒体库(Media Libraries)，三维图形处理库(例如：OpenGL ES)，2D图形引擎(例如：SGL)等。
表面管理器用于对显示子***进行管理，并且为多个应用程序提供了2D和3D图层的融合。
媒体库支持多种常用的音频，视频格式回放和录制，以及静态图像文件等。媒体库可以支持多种音视频编码格式，例如:MPEG4，H.264，MP3，AAC，AMR，JPG，PNG等。
三维图形处理库用于实现三维图形绘图，图像渲染，合成，和图层处理等。
2D图形引擎是2D绘图的绘图引擎。
内核层是硬件和软件之间的层。内核层至少包含显示驱动，摄像头驱动，音频驱动，传感器驱动。
下面结合捕获拍照场景，示例性说明终端100软件以及硬件的工作流程。
当触摸屏121接收到触摸操作，相应的硬件中断被发给内核层。内核层将触摸操作加工成原始输入事件(包括触摸坐标，触摸操作的时间戳等信息)。原始输入事件被存储在内核层。应用程序框架层从内核层获取原始输入事件，识别该输入事件所对应的控件。以该触摸操作是触摸单击操作，该单击操作所对应的控件为相机应用图标的控件为例，相机应用调用应用框架层的接口，启动相机应用，进而通过调用内核层启动摄像头驱动，通过摄像头190捕获静态图像或视频。
本申请实施例中的终端100可以为手机、平板电脑、可穿戴设备、笔记本电脑、电视以及用于计算PMV值的控制器等。
图3是用于示出终端(例如图1的通信终端100)上的用户界面的示意图。在一些具体实施中，用户通过触摸用户界面上的应用图标可以打开相应的应用程序，或者通过触摸用户界面上的文件夹图标可以打开相应的文件夹。
用户触摸用户界面上的室内热舒适度的应用图标，打开室内热舒适度的程序。
图4示出了展现室内热舒适度的界面的示意图。从图4中可以看出，当用户触摸用户界面上的室内舒适度的应用图标时，界面上展示卧室内的热舒适度和客厅内的热舒适度。
卧室内的热舒适度为“舒适”，客厅内的热舒适度为“热”。由于客厅内的热舒适度为“热”，用户可以通过触摸客厅舒适度展示界面的右上角的按钮，调整室内空气设备的运行参数。
在用户触摸了展示界面右上角的调节室内空气设备的运行参数的按钮后，终端首先根据当前的空气环境标准确定至少一组用于调节不同空气环境参数的控制参数，将可使用的空气设备中对应的可调节参数范围包括该控制参数的可使用的空气设备作为目标设备，然后根据该目标设备的当前运行状态，以及该目标设备运行至少一组该控制参数时能耗的大小，从至少一组控制参数中选择控制参数作为目标控制参数，最后使用该目标控制参数对该目标设备的运行参数进行调节，由于在满足参数调节的预设条件时，可以自主确定目标设备和目标控制参数，实现对目标设备的运行参数进行自动调节，使符合预设标准，从而无需人工逐个对空气设备的运行参数进行调节，操作快速简单。
下面以具体实施例对调节目标设备运行参数的方法进行说明。
结合图5所示，为本发明实施例提供的一种调节目标设备运行参数的方法，应用于智能家电中，该方法包括：
S500、当满足参数调节条件时，根据当前的空气环境标准确定至少一组用于调节不同空气环境参数的控制参数；
S501、将可使用的空气设备中对应的可调节参数范围包括所述控制参数的可使用的空气设备作为目标设备；
S502、根据所述目标设备的当前运行状态，以及所述目标设备运行至少一组所述控制参数时能耗的大小，从至少一组所述控制参数中选择控制参数作为目标控制参数；
S503、使用所述目标控制参数对所述目标设备的运行参数进行调节。
由于在满足参数调节的预设条件时，可以自主确定目标设备和目标控制参数，实现对目标设备的运行参数进行自动调节，使符合预设标准，从而无需人工逐个对空气设备的运行参数进行调节，操作快速简单。
本发明实施例应用于智能家电中，比如智能空调、智能加湿器、智能空气净化器、智能新风机等。
在实施中，对目标设备进行运行参数的调节时，需要满足一定的预设条件，比如，响应用户参数调节的指令、室内舒适度超出预设舒适范围、室内空气质量超出预设标准。
其中，室内舒适度超出预设舒适度范围，比如根据当前环境确定的室内舒适度等级为3，预设舒适度范围为(-2，2)，则说明室内舒适度超出了预设范围，则需要对室内空气环境进行调整，即通过调节室内的空气设备的运行参数对室内空气环境进行调整。
在确定室内舒适度等级时，可以使用地理位置信息和季节信息对传统PMV模型输出的PMV值进行调整后得到的PMV值。
具体的，如图6所示，为本发明实施例提供的一种获取PMV值的方法的流程示意图。
S600，响应用户获取PMV值的指令；
S601，获取当前地理位置信息和当前日期信息；
S602，根据该当前地理位置信息和该当前日期信息，确定人体舒适温度参数，人体舒适湿度参数以及人体舒适空气流速参数；
S603，获取当前温度参数，当前湿度参数以及当前空气流速参数；
S604，根据人体舒适温度参数、人体舒适湿度参数、人体舒适空气流速参数、当前温度参数，当前湿度参数以及当前空气流速参数，确定温度调整函数、湿度调整函数以及空气流速调整函数；
S605，根据该当前地理位置信息和该当前日期信息，确定温度调整系数、湿度调整系数以及空气流速调整系数；
S606，根据温度调整函数、湿度调整函数、空气流速调整函数、温度调整系数、湿度调整系数以及空气流速调整系数，确定舒适度调整值；
S607，使用确定的舒适度调整值对PMV值进行调整，得到调整后的PMV值。
室内清洁度超出预设标准，比如检测到的室内甲醛浓度为0.2mg/m3,预设标准为0.1mg/m3，则需要对室内空气环境进行调整，也就是通过调节室内的空气设备的运行参数对室内空气环境进行调整。
如果判定室内舒适度超出预设舒适度范围，则确定的至少一组用于调节不同空气环境参数的控制参数为舒适度控制参数，如果判定室内清洁度超出预设标准，则确定的至少一组用于调节不同空气环境参数的控制参数为清洁度控制参数。
下面分别对舒适度控制参数和舒适度控制参数进行说明。
需要说明的是，由于空气环境参数通常包括温度、湿度以及空气流速，控制参数为用于调节不同空气环境参数的，因此控制参数可以为温度、湿度以及风速。
对于清洁度控制参数，一般为风速，舒适度控制参数为温度、湿度以及风速中的部分或全部。
一、控制参数为清洁度控制参数。
在确定清洁度控制参数之前，可以根据室内空气质量标准，预先设置影响室内清洁度的第一参数和至少一组清洁度控制参数的对应关系，也就是第一参数和至少一组风速的对应关系。
比如，甲醛浓度为0.2mg/m3，对应的风速为0.25m/s。
再比如，甲醛浓度为0.2mg/m3，对应的风速为0.25m/s，0.3m/s，0.35m/s。
当然，影响清洁度的第一参数对应的控制参数除了上述的一个和多个外，还可以是个范围，比如0.25m/s～0.35m/s。
这里需要说明的是，一个参数也可以理解为一组参数。
当室内清洁度超出预设标准时，根据影响室内清洁度的第一参数和至少一组清洁度控制参数的对应关系，确定了至少一组清洁度控制参数后，确定清洁度设备会否在线，也就是确定能够使用的清洁度设备，比如空气净化器、新风机等清洁度设备，如果没有能够使用的清洁度设备，则进行设备不在线报警，指示用户检查清洁度设备状态；如果清洁度设备能够使用，则确定具体使用哪个清洁度设备对空气环境进行调整。这里将确定后的清洁度设备称为目标设备。
在确定目标设备之前，预设各清洁设备与可调节参数的对应关系。对于清洁设备来说，可调节参数可以为风速。下面以表格的形式展现清洁设备和风速范围的对应关系。
如表1所示，为清洁度设备和可调节参数之间的对应关系。
Figure BDA0002416486880000161
Figure BDA0002416486880000171
表1
表1中是各清洁设备和风速范围之间的对应关系，但是可用的清洁设备可能为表1中的部分或全部，所以还需要确定可使用的清洁设备。
比如，确定的可使用的清洁设备为空气净化器2和新风机1，由表1可知，空气净化器2的风速范围为0～2m/s，新风机1的风速调节范围为0～5m/s，确定的清洁度控制参数为3m/s，由于清洁度控制参数3m/s在新风机1的风速范围内，因此将新风机1作为目标设备。由于只有一个清洁度控制参数3m/s，所以将3m/s作为目标清洁度控制参数，最后将新风机1的风速调节为3m/s。
再比如，确定的清洁度控制参数为3m/s，3.5m/s，4m/s，如果新风机1的当前运行状态为2.5m/s，新风机1运行3m/s、3.5m/s、4m/s时的能耗与新风机1运行2.5m/s的能耗进行比较，差值最小的为新风机1运行3m/s时的能耗，则将3m/s确定为目标控制参数，最后将新风机1的风速调节为3m/s。
二、控制参数为舒适度控制参数。
首先预设地理位置信息、季节、用户年龄信息、用户状态等信息在某一模式(比如舒适模式)与温度范围、湿度范围、空气流速范围的对应关系。
这里的地理位置信息比如为南方，北方；季节，春天、夏天、秋天以及冬天，季节的确定可以通过终端上的时间确定；用户年龄信息，通过用户的年龄信息可以确定该用户为哪种类型的用户，比如，老人、青年、儿童等；用户状态信息，比如睡觉、行走、看书等。
需要说明的是，预设的对应关系是通过大量的实验获得的。
下面以舒适模式下，地域为北方时，季节和温度范围、湿度范围、空气流速范围的对应关系为例，以表格的形式对该对应关系进行简单说明。
季节 温度范围(℃) 湿度范围(％) 空气流速范围(m/s)
春天 25～26 50～60 0.2
夏天 26～27 40～49 0.3
秋天 25.5～26.5 50～65 0.25
冬天 26.5～27.5 50～55 0.2
表2
首先确定当前模式内容，比如为舒适模式，然后采集地理位置信息、季节、用户年龄信息、用户状态等信息作为筛选信息，对舒适度控制参数进行筛选。
比如，采集到的地理位置信息为北方，季节为冬天，用户为老人，用户状态为行走，则根据预设的对应关系，筛选至少一组舒适度控制参数。
筛选出舒适度控制参数后，将影响室内舒适度的第二参数输入到个性化喜好分析模型，得到一组预测舒适度控制参数。
其中，影响室内舒适度的第二参数可以包括地理位置信息、时间、室内温度参数、室内湿度参数、室内空气流速参数、室外温度参数、室外湿度参数等。
这里的个性化喜好分析模型，可以将历史采集到的影响室内热舒适度的参数作为输入，将用户历史设置的室内舒适度控制参数作为输出，对神经网络进行训练得到。这里的神经网络可以为BP神经网络。
在实施中，影响室内热舒适度的参数可以包括人体代谢量、服装热阻、室内空气温度、室内空气湿度、室内空气流速、平均辐射温度、用户年龄、用户体重、室外空气温度、室外空气湿度、记录时间、当前季节，当前地理位置信息13种输入特征，输出参数为用户历史设置的室内舒适度控制参数，比如，温度、湿度以及风速。
个性化喜好分析模型在使用的过程中，为了得到的预测控制参数更准确，可以不断更新迭代。
个性化喜好分析模型的具体迭代过程如图7所示，图7为本发明实施例提供的一种个性化PMV模型迭代过程的流程示意图。
S700、利用当前版本的个性化PMV模型输出的PMV值评定室内环境达到舒适状态；
S701、判断用户是否调整了设定值，若是，则执行S702，否则执行S703；
S702、使用调整后的设置参数替换有效数据集中的参数；
S703、判断是否达到模型迭代周期，若是则执行S704，否则执行S701；
S704、使用新的有效数据集重新训练个性化PMV模型；
S705、判断新的个性化PMV模型的F1分数是否高于上一个版本的F1分数，若是，则执行S706，否则执行S701；
S706、保存新的个性化PMV模型。
如图8所示，为本发明实施例提供的一种推荐热舒适度参数的方法的流程示意图。
S800、采集地理位置信息、当前时间、室外空气环境参数、室内空气环境参数、用户年龄、体重、活动状态、穿衣指数等模型输入参数；
S801、将输入参数输入到训练后的PMV模型中，输出PMV值；
S802、根据PMV值与温度范围的对应关系，PMV值与湿度范围的对应关系，PMV值与空气流速范围的对应关系，确定输出的PMV值对应的温度范围、湿度范围以及空气流速范围；
S803、从确定的温度范围中选择与当前温度差值最小的温度，从湿度范围中选择与当前湿度差值最小的湿度，从空气流速范围中选择与当前空气流速差值最小的风速；
S804、将选择的温度、湿度、空气流速作为推荐的热舒适度参数。
确定了预测舒适度控制参数后，根据由筛选信息筛选的多组舒适度控制参数中，根据多组舒适度控制参数与预测舒适度控制参数的相似度，从多组舒适度控制参数中选择至少一组舒适度控制参数。
具体选择方式为，将多组舒适度控制参数与预测的舒适度控制参数进行相似度比较，选择出相似度超过阈值的至少一组舒适度控制参数。
选择出相似度超过阈值的至少一组舒适度控制参数后，确定可使用的空气设备，然后从预设的可使用空气设备对应的可调节参数范围中选择至少一组舒适度控制参数在可调节参数范围内的空气设备。
比如，可使用的空气设备有空调1，空调2，加湿器，新风机，空调1的温度可调节范围为16℃～31℃，空调2的温度可调节范围为16℃～29℃，加湿器的湿度可调节范围为30％～80％，新风机的风速调节范围为0～5m/s，确定的两组舒适度控制参数为(30℃，40％，0.25m/s)，(31℃，50％，0.4m/s)，由于温度30℃和31℃在空调1的温度调节范围内，则将空调1作为目标设备；湿度40％和50％都在加湿器的湿度可调节范围内，则将加湿器也作为目标设备；风速0.25m/s和0.4m/s都在新风机的风速调节范围内，将新风机也作为目标设备。
由此可以看出，本发明实施例中的目标设备可以有多个，每个目标设备对应一个或多个目标控制参数。
确定了目标设备后，根据目标设备的当前运行状态，以及目标设备运行至少一组控制参数时能耗的大小，从至少一组控制参数中选择控制参数作为目标控制参数。
下面针对一个目标设备进行举例说明。
比如，目标设备为空调，该空调当前运行状态为28℃，确定的两组舒适度控制参数为(30℃，40％，0.25m/s)，(31℃，50％，0.4m/s)，空调运行3m/s、28℃时的能耗与空调运行30℃和31℃的能耗进行比较，差值最小的为空调运行30℃时的能耗，则将30℃作为目标控制参数，最后将空调的温度调节为30℃。
在使用目标控制参数对目标设备的运行参数进行条件时，使用模糊控制算法进行调节，循环持续调整各空气设备控制参数，高效达到室内舒适度及健康等级后，稳定舒适健康空气环境。
下面以具体实施例对本发明进行说明。
实施例1：
图9为室内空气环境控制方法总的流程框图。
由图9中可以看出，本发明实施例的室内空气环境控制方法的流程框图可以包括智能终端采集的数据部分、第三方数据部分、智慧空气服务部分以及空气设备部分。其中，智慧空气服务部分包括个性化舒适喜好分析模型、清洁度模型、舒适度模型、多维智能控制模块以及设备管理模块。
下面对该框图中的各部分进行详细说明。
一、智能终端采集的数据部分。
智能终端部分可以包括四恒控制器、智能手机以及数字视网膜传感器。
其中四恒温控器用于进行PMV等级、室内温度、室内湿度以及室内风速档位等具体参数的调节，四恒控制器自带五合一传感器，可以采集温度、湿度、PM2.5、二氧化碳、甲醛；智能手机，可以通过手机上安装的APP设置用户信息，比如家庭地址、性别、年龄等信息，还可以对PMV等级、室内温度、室内湿度以及室内风速档位等具体参数进行调节；数字视网膜传感器，可以用于识别用户和用户的行为，比如该用户属性为老人、儿童或青年，用户行为为睡觉、行走、看书等。
二、第三方数据部分。
第三方数据可以通过网页得到天气预报、地域、节气、空气质量等数据，也可以是由空气设备的传感器采集的传感数据，比如智能空调采集的温度和湿度、智能加湿器采集的湿度、智能新风机采集的风速。
三、个性化舒适喜好分析模型。
个性化喜好分析模型，根据采集到的数据建立训练样本，通过筛选合适的机器学习方法，构建用户个性化舒适喜好分析模型，然后根据当前用户在当前时间、当前室内环境和当前室外环境下，推荐符合该用户喜好的PMV等级、温度、湿度和空气速度，下述称为预测的参数设置。
这里的采集到的数据，是由上述的控制器和手机APP采集到用户设置的数据、数字视网膜传感器采集到的用户识别和行为识别结果、空气设备的传感器采集到的室内温度、室内湿度、室内空气流速、室外温度、室外湿度等数据。
建立的训练样本，将室内温度、室内湿度、室内空气流速、室外温度、室外湿度、用户识别结果、用户行为识别结果、地域、季节作为输入，将用户设置的PMV等级、温度、湿度、风速作为输出。
机器学习方法比如KNN、SVM、BP神经网络等算法，在实施中，可以先使用每种算法构建一个模型，根据每个模型输出的预测的用户设置值的准确率，判断使用哪种算法。
这里在训练模型时，将采集到的数据分为训练样本和测试样本，训练样本用来训练模型，测试样本用来测试训练好的模型的输出参数，将各训练好的模型的输出参数与测试样本中的输出数据进行比对，将最接近训练样本中的输出数据的训练好的模型的输出数据对应的训练好的模型作为目标模型。
四、舒适度模型。
以PMV模型为基础，结合地域、季节等因素，针对不同用户群体、不同运动状态，细分多场景智能模式，比如全家畅享、老人静享、儿童乐享、舒适运动等，根据大量数据和实验，获得每个智能模式下对应的PMV等级及其对应的温度、湿度、风速的参数范围，将风速范围作为空气设备运行的公共参数即空气设备运行时的参数都在该风速范围内。
根据空气设备采集到的室内温度、室内湿度、室内空气流速等传感数据，使用PMV模型，实时评价室内空气环境舒适度，如果室内空气环境舒适度不符合用户期望值，则发出异常警告，并通知多维智能控制模块进行空气设备运行参数的调节。
五、清洁度模型。
以《室内空气质量标准》为参考，以甲醛、二氧化碳和PM2.5三大空气质量因子为评价指标，采集空气设备(智能新风机、智能空气净化器、四恒控制器等)的设备传感数据，实时监控室内空气质量。每种空气质量因子都有一个阈值，如果采集到的空气质量因子的浓度超出阈值，则判定为清洁度异常。
如果清洁度异常，则发出异常警告，并通知多维智能控制模块进行设备调节。
六、多维智能控制模块。
1、多维智能控制模块接收到个性化舒适喜好分析模型输入的预测设置参数时，根据空气设备的运行参数以及空气设备采集的当前数据，重新计算满足用户需求的温度、湿度和风速的设置参数，基于模糊控制算法进行参数调整，并进行设备控制。
2、多维智能控制模块接收到舒适度模型异常报警时，根据空气设备的运行参数以及空气设备采集的当前数据，重新计算满足用户需求的温度、湿度和风速的设置参数，基于模糊控制算法进行参数调整，并进行设备控制。
3、多维智能控制模块接收到清洁度模型异常报警时，控制智能新风机和智能空气净化器实现清洁度达标。由于智能新风机和智能空气净化器的风速、室外天气情况以及空气质量会对室内舒适度产生影响，因此需要根据异常类型和清洁度等级，根据空气设备的运行参数以及空气设备采集的当前数据，重新计算满足用户需求的温度、湿度和风速的设置参数，基于模糊控制算法进行参数调整，并进行设备控制。
清洁度等级可以分为合格、良、优，用户可以对清洁度等级进行设置。
清洁度模型会对室内空气参数(PM2.5、二氧化碳、甲醛)进行监控及等级评定，例如室内二氧化碳浓度，会有污染、合格、良、优等等级划分。
当监控到某一项或多项空气参数不满足用户清洁度等级要求时，***会根据异常类型和空气设备状态，确定该调节哪个设备，同时考虑调节空气设备引起的室内空气环境舒适度的波动，***会重新计算满足用户需求的温度、湿度和风速设置参数，使室内环境一直处于用户期望的舒适度等级。
例如，当用户设置房间内清洁度等级要求为良，检测到二氧化碳浓度高于等级良的要求时，***会通过调节智能新风机的风速来降低二氧化碳浓度，但是风速增大后会影响室内环境的舒适度等级，因此要以用户设置的舒适度等级为目标值，重新计算该等级下风速增大的情况下，温度、湿度对应的调节方案，使最终的温度、湿度、风速设置值对应的舒适度等级逼近用户设置的舒适度等级。
需要说明的是，室内空气流速可以综合调节空调、空气净化器和新风机三类设备的风速。当清洁度指标不合格时，即空气质量某项不达标，风速调节以空气净化器和新风机为主，空调为辅；空气质量达标时，风速的调节会将空调、新风机以及空气净化器一起调节。
七、设备管理模块。
设备管理模块用于将空气设备的当前运行参数上报给多维智能控制模块；接收解析多维智能控制模块下发的控制命令，并下发给各空气设备。
八、空气设备部分。
各空气设备接收设备管理模块下发的控制命令，根据该控制命令对运行参数进行调节。
实施例2：
本发明中的舒适度模型中当热舒适度不符合用户期望时，则发出异常警告，并通知多维智能控制模块进行空气设备运行参数的调节，这里热舒适度值可以使用传统的PMV模型进行计算，即根据环境因素(温度、相对湿度、空气流速)与人体因素(服装热阻、人体代谢率)计算热舒适度值，也可以结合地域和季节因素计算的PMV值，下面对如何结合地域和季节因素计算PMV值进行说明。
如图10所示，为本发明实施例提供的一种计算PMV值的方法流程图。
S1000，获取当前地理位置信息和当前日期信息；
这里的当前地理位置信息能够确定地域，当前日期信息可以确定季节。
S1001，根据该当前地理位置信息和该当前日期信息，确定人体舒适温度参数，人体舒适湿度参数以及人体舒适空气流速参数；
S1002，获取当前温度参数，当前湿度参数以及当前空气流速参数；
S1003，根据人体舒适温度参数、人体舒适湿度参数、人体舒适空气流速参数、当前温度参数，当前湿度参数以及当前空气流速参数，确定温度调整函数、湿度调整函数以及空气流速调整函数；
S1004，根据该当前地理位置信息和该当前日期信息，确定温度调整系数、湿度调整系数以及空气流速调整系数；
S1005，根据温度调整函数、湿度调整函数、空气流速调整函数、温度调整系数、湿度调整系数以及空气流速调整系数，确定舒适度调整值；
S1006，使用确定的舒适度调整值对PMV值进行调整，将调整后的PMV值作为最终的PMV值。
实施例3：
除了实施例2中结合地域和季节因素计算PMV值外，还可以结合地域和室外温度计算PMV值。
如图11所示，为本发明实施例提供的另一种计算PMV值的方法流程示意图。
S1100，采集室内温度参数、室内相对湿度参数以及室内空气流速参数；
S1101，根据室内温度参数、室内相对湿度参数以及室内空气流速参数，确定室内体感温度参数；
S1102，采集室外温度参数和获取当前地理位置信息；
S1103，根据室外温度参数和当前地理位置信息，确定室内舒适温度区间；
S1104，判断室内体感温度是否在室内舒适度区间内，若是，则执行S1105，否则执行S1108；
S1105，确定当前季节信息，并根据当前季节确定人体着装指数；
需要说明的是，这里确定当前季节信息可以通过获取当前日期信息确定，比如获取终端设备的***日期信息，从而确定当前季节为春天或夏天或秋天或冬天。
确定了当前季节后，可以根据季节信息与人体着装指数的绑定关系，确定人体着装指数。
如表3所示，为季节信息与人体着装指数的绑定关系对应的表格。
季节 人体着装指数(clo)
春天/秋天 0.75
夏天 0.5
冬天 1.0
表3
S1106，识别用户在室内的状态，并根据该状态确定人体代谢率；
获取用户在室内的状态，可以通过数字视网膜传感器获取，实现对用户的状态的识别，比如，睡眠、站立、静坐等状态。
识别到用户在室内的状态后，根据预设的用户在室内的状态和人体代谢率的绑定关系，确定用户在室内的状态对应的人体代谢率。
如表4所示，为用户在室内的状态和人体代谢率的绑定关系对应的表格。
用户在室内的状态 人体代谢率(met)
睡眠 0.7
读书/静坐 1.0
站立 0.2
...... ......
表4
S1107，将人体着装指数、人体代谢率、平均辐射温度、体感温度参数、室内相对湿度参数、室内空气流速参数输入到PMV模型中获得PMV值；
输出PMV值后，可以参考表5PMV值与舒适等级对照表，确定PMV值对应的舒适度等级与舒适评价。
如表5所示，为舒适度与舒适等级对照表。
Figure BDA0002416486880000261
Figure BDA0002416486880000271
表5
S1108，通知决策模块根据室内体感温度参数对室内温度参数、室内相对湿度参数以及室内空气流速参数进行调整，返回S1100。
实施例4：
如图12所示，为本发明实施例提供的一种调节目标设备运行参数的方法的流程示意图。
S1200、接收调整室内环境请求；
S1201、判断是否为自动调整，若是，则执行S902，否则执行S909；
S1202、监控室内环境参数，比如室内温度参数、室内湿度参数、室内空气流速参数、甲醛含量、二氧化碳含量等；
S1203、确定室内舒适度超出舒适度范围；
S1204、确定舒适度控制参数组合(详见图13)；
S1205、确定室内清洁度超出清洁度标准；
S1206、确定清洁度控制参数组合；
S1207、确定目标设备及指令(详见图14)；
S1208、向目标设备下发控制指令，控制指令中包含舒适度控制参数组合和清洁度控制参数最优组合；
S1209、根据用户设置参数进行处理。
实施例5：
如图13所示，为本发明实施例提供的一种确定舒适度控制参数组合的方法流程示意图。
S1300、确定当前模式对应的室内环境参数范围；
这里的模式为舒适、稍冷、稍热等模式，预先设置的每种模式对应一组室内环境参数范围，即室内温度范围、室内湿度范围以及室内空气流速范围。
S1301、确定控制组合筛选条件；
控制组合筛选条件为地理位置信息、季节信息、用户个性识别信息、用户行为识别信息等。
S1302、从预设的筛选条件与控制参数组合的对应关系，确定控制组合集A；
S1303、根据预先训练好的个性化喜好分析模型以及采集到的室内外空气环境信息、地理位置信息、时间、用户信息等信息作为输入，输出一组预测控制参数组合；
S1304、从组合A中选择与预测控制参数组合相似度超过阈值的控制参数组合。
实施例6：
如图14所示，为本发明实施例提供的确定目标设备和下发控制指令的方法流程示意图。
S1400、根据清洁度控制参数和/或舒适度控制参数，确定与清洁度控制参数和/或舒适度控制参数对应的空气设备；
S1401、判断确定的空气设备对否在线或是否试用标志被设，若是，则执行S1402，否则执行S1406；
S1402、根据在线设备状态和由当前状态转换到控制参数集合中的控制参数的功耗，确定目标设备，以及目标设备对应的控制参数；
S1403、将目标设备对应的控制参数发送给模糊控制模块；
S1404、模糊控制算法模块输出目标设备对应的控制参数；
S1405、向目标设备发送控制指令，其中控制指令中包含该目标设备对应的目标控制参数；
S1406、输出设备不在线警告指令，提示用户检查设备状态。
实施例7：
如图15所示为本发明实施例中模糊控制***框图。
首先将传感器采集到的室内环境参数与目标控制参数的差值输入到模糊控制器中，经过计算控制变量、模糊量化处理、模糊规则控制、模糊决策、解模糊的步骤得到的控制参数下发给目标设备，目标设备使用接收到的控制参数通过目标设备对室内环境进行调整。
实施例8：
本发明实施中实现对智能空气设备的智能控制，可以在本地实现，也可以通过云平台实现，下面对通过本地实现对智能空气设备的智能控制进行说明。
这里的智能空气设备为可以对室内环境进行调整的设备，比如智能空调、智能加湿器、智能空气净化器、智能新风机等。
本地实现对智能设备的智能控制时，当***上电后，主控MCU
((Microcontroller Unit，微控制单元)启动并对触摸屏、显示屏、传感器等所有外设进行初始化配置。初始化配置结束后，主控MCU通过wifi(Wireless Fidelity，无线保真)模块获取周围wifi信息，并根据保存的wifi名称和密码主动连接到路由器，若连接失败则会在显示屏上提示并由用户操作连入某一路由器。主控MCU设备联网后会主动请求接入云端服务器(即云平台)，接入成功后会主动上报状态，若接入失败则无需进行数据上报。在主控MCU设备联网的同时还会通过UDP(User Datagram Protocol，用户数据报)广播方式主动搜索同一网络下的智能空调、智能加湿器、智能空气净化器、智能新风机等智能空气设备，并建立TCP(Transmission Control Protocol，传输控制协议)长连接。主控MCU将定时采集的空气传感器数据、智能空调等智能空气设备上报的状态信息、用户设定的参数作为输入，经过舒适度模型算法处理决策后，生成控制指令并下发到智能空调等各智能设备，实现智能控制。当主控MCU收到云平台的关机指令或用户通过触摸屏输入的关机指令时，关闭所有外设并关机。
如图16所示，为本发明实施例提供的通过本地实现对智能空气设备的智能控制的流程示意图。
图16是以舒适度模型为例进行的说明，使用清洁度模型和个性化舒适喜好分析模型对智能空气设备的智能控制的步骤参见舒适度模型的步骤。
S1600、***上电，主控MCU启动并对触摸屏、显示屏、传感器等所有外设进行初始化配置；
S1601、主控MCU向wifi模块发起获取wifi列表的请求；
S1602、wifi模块向主控MCU返回获取到的周围的wifi列表；
S1603、主控MCU根据之前保存的网络名称和密码，或由用户从触摸屏输入密码向wifi模块发送选定的网络名称对应的wifi密码；
S1604、主控MCU向wifi模块发送wifi密码；
S1605、wifi模块接收到wifi密码后，为***配网；
S1606、wifi模块向云平台发送接入请求；
S1607、云平台对接入请求进行鉴权；
S1608、云平台将鉴权成功的消息发送给主控MCU；
S1609、主控MCU向云平台发送获取模式、室外天气信息的请求；
S1610、云平台向主控MCU返回模式、室外天气信息；
S1611、主控MCU向传感器发送定时采集传感数据的命令；
S1612、传感器将定时采集的传感数据发送给主控MCU；
S1613、主控MCU向在线智能空气设备发送定时获取设备状态数据；
需要说明的是，这里的设备状态数据可以包括设备上设置的温度、湿度和风速参数。
S1614、在线智能空气设备将定时获取的设备状态数据返回给主控MCU；
S1615、主控MCU解析模式、室外天气信息、传感数据以及设备状态数据等信息，通过舒适度模型以及决策模块处理，输出舒适度参数以及控制指令；
S1616、主控MCU将输出的舒适度参数上报给云平台，云平台记录舒适度参数；
需要说明的是，云平台接收到的舒适度参数可以形成用户数据，可以做一些后台分析。
S1617、主控MCU将输出的参数对应的控制指令下发给各智能空气设备；
S1618、各智能空气设备将当前状态上报给主控MCU；
S1619、云平台向主控MCU发送关机指令；
S1620、主控MCU向智能空气设备发送关闭指令；
S1621、***关机。
上述整个信息采集、决策、控制过程是持续反复进行的，直至收到关闭服务或者关机指令为止。
进一步的，本发明实施例还提供一种计算机可存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述任一方法的步骤。
以上参照示出根据本申请实施例的方法、装置(***)和/或计算机程序产品的框图和/或流程图描述本申请。应理解，可以通过计算机程序指令来实现框图和/或流程图示图的一个块以及框图和/或流程图示图的块的组合。可以将这些计算机程序指令提供给通用计算机、专用计算机的处理器和/或其它可编程数据处理装置，以产生机器，使得经由计算机处理器和/或其它可编程数据处理装置执行的指令创建用于实现框图和/或流程图块中所指定的功能/动作的方法。
相应地，还可以用硬件和/或软件(包括固件、驻留软件、微码等)来实施本申请。更进一步地，本申请可以采取计算机可使用或计算机可读存储介质上的计算机程序产品的形式，其具有在介质中实现的计算机可使用或计算机可读程序代码，以由指令执行***来使用或结合指令执行***而使用。在本申请上下文中，计算机可使用或计算机可读介质可以是任意介质，其可以包含、存储、通信、传输、或传送程序，以由指令执行***、装置或设备使用，或结合指令执行***、装置或设备使用。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种调节目标设备运行参数的终端，其特征在于，该终端包括存储器和处理器：
所述存储器用于存储终端设备运行时所使用的数据或程序代码；
所述处理器用于执行所述程序代码，以实现如下过程：
当满足参数调节条件时，根据当前的空气环境标准确定至少一组用于调节不同空气环境参数的控制参数；将可使用的空气设备中对应的可调节参数范围包括所述控制参数的可使用的空气设备作为目标设备；根据所述目标设备的当前运行状态，以及所述目标设备运行至少一组所述控制参数时能耗的大小，从所述至少一组控制参数中选择控制参数作为目标控制参数；使用所述目标控制参数对所述目标设备的运行参数进行调节。
2.如权利要求1所述的终端，其特征在于，所述处理器具体用于：
若所述控制参数为清洁度控制参数，则根据影响室内清洁度的第一参数和至少一组清洁度控制参数的对应关系，确定当前室内超出预设标准的第一参数对应的至少一组清洁度控制参数；或
若所述控制参数为舒适度控制参数，则根据用于筛选舒适度控制参数的筛选信息与至少一组舒适度控制参数的对应关系，确定当前环境的多个筛选信息对应的多组舒适度控制参数；将当前影响室内舒适度的第二参数输入到个性化喜好分析模型中，输出一组预测舒适度控制参数；并根据所述多组舒适度控制参数与所述预测舒适度控制参数的相似度，从所述多组舒适度控制参数中选择至少一组舒适度控制参数。
3.如权利要求2所述的终端，其特征在于，通过下列方式训练个性化喜好分析模型：
将训练样本中历史采集到的影响室内热舒适度的参数作为输入，将所述训练样本中用户历史设置的室内舒适度控制参数作为输出，对至少一种模型进行训练，得到至少一个训练好的模型；
对比所述至少一个训练好的模型的输出参数与测试样本中的用户历史设置的室内舒适度控制参数，将相似度最高的输出参数对应的训练好的模型作为个性化喜好分析模型。
4.如权利要求1所述的终端，其特征在于，所述处理器具体用于：
利用模糊控制算法将所述目标设备的运行参数调节为所述目标控制参数。
5.如权利要求1～4任一所述的终端，其特征在于，所述参数调节条件包括下列中的部分或全部：
响应用户参数调节的指令；
室内舒适度超出预设舒适范围；
室内空气质量标准超出预设标准。
6.一种调节目标设备运行参数的方法，其特征在于，应用于智能家电中，该方法包括：
当满足参数调节条件时，根据当前的空气环境标准确定至少一组用于调节不同空气环境参数的控制参数；
将可使用的空气设备中对应的可调节参数范围包括所述控制参数的可使用的空气设备作为目标设备；
根据所述目标设备的当前运行状态，以及所述目标设备运行至少一组所述控制参数时能耗的大小，从至少一组所述控制参数中选择控制参数作为目标控制参数；
使用所述目标控制参数对所述目标设备的运行参数进行调节。
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据当前的空气环境标准确定至少一组用于调节不同空气环境参数的控制参数，包括：
若所述控制参数为清洁度控制参数，则根据影响室内清洁度的第一参数和至少一组清洁度控制参数的对应关系，确定当前室内超出预设标准的第一参数对应的至少一组清洁度控制参数；或
若所述控制参数为舒适度控制参数，则根据用于筛选舒适度控制参数的筛选信息与至少一组舒适度控制参数的对应关系，确定当前环境的多个筛选信息对应的多组舒适度控制参数；将当前影响室内舒适度的第二参数输入到个性化喜好分析模型中，输出一组预测舒适度控制参数；并根据所述多组舒适度控制参数与所述预测舒适度控制参数的相似度，从所述多组舒适度控制参数中选择至少一组舒适度控制参数。
8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，通过下列方式训练个性化喜好分析模型：
将训练样本中历史采集到的影响室内热舒适度的参数作为输入，将所述训练样本中用户历史设置的室内舒适度控制参数作为输出，对至少一种模型进行训练，得到至少一个训练好的模型；
对比所述至少一个训练好的模型的输出参数与测试样本中的用户历史设置的室内舒适度控制参数，将相似度最高的输出参数对应的训练好的模型作为个性化喜好分析模型。
9.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述使用所述目标控制参数对所述目标设备的运行参数进行调节，包括：
利用模糊控制算法将所述目标设备的运行参数调节为所述目标控制参数。
10.如权利要求6～9任一所述的方法，其特征在于，所述参数调节条件包括下列中的部分或全部：
响应用户参数调节的指令；
室内舒适度超出预设舒适范围；
室内空气质量标准超出预设标准。
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