CN114608172A - 用于控制空调器的方法及装置、空调器、存储介质 - Google Patents

用于控制空调器的方法及装置、空调器、存储介质 Download PDF

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CN114608172A CN202210270699.8A CN202210270699A CN114608172A CN 114608172 A CN114608172 A CN 114608172A CN 202210270699 A CN202210270699 A CN 202210270699A CN 114608172 A CN114608172 A CN 114608172A
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Abstract

本申请涉及空调器技术领域，公开一种用于控制空调器的方法，包括获取所述用户在睡眠阶段相关联的SPMV模型的当前舒适度值；根据舒适度值与预设舒适度范围的匹配情况，获得目标风速；根据所述目标风速，执行与所述目标风速对应的环境调控策略。该方法能够根据用户睡眠阶段的舒适度需求，实时地调控环境风速，提高环境调控的实时性。本申请还公开一种用于控制空调器的装置、空调器及存储介质。

Description

用于控制空调器的方法及装置、空调器、存储介质
技术领域
本申请涉及空调器技术领域，例如涉及一种用于控制空调器的方法及装置、空调器、存储介质。
背景技术
目前，用户在睡眠阶段能够得到充分的休息，睡眠质量的优劣将对用户后续的工作以及健康状态有较大影响。用户睡眠时，会受到外部环境的干扰，例如，环境温湿度、环境光亮度以及噪音等。
为满足用户睡眠阶段的舒适度需求，空调器设置睡眠模式。通常情况下，用户通过遥控设备对空调器设定目标温度值以及空调器持续以睡眠模式运行的目标时长。这样，在用户睡眠后，空调器将前述目标温度值作为目标值，对用户所在的睡眠环境进行相应地温度调控，直至睡眠环境达到目标温度值。
用户处于睡眠状态时，其体征数据动态变化，用户对所在睡眠环境的舒适度需求也发生变化。室内温度的升高或者降低的过程较为缓慢，在空调器对环境的温度调控的过程中，难以满足用户睡眠时动态变化的舒适度需求。
在实现本公开实施例的过程中，发现相关技术中至少存在如下问题：
通过设置睡眠模式对用户所在睡眠环境进行温度调控的方式，无法实时地满足用户睡眠阶段地舒适度需求，实时性不佳。
发明内容
为了对披露的实施例的一些方面有基本的理解，下面给出了简单的概括。所述概括不是泛泛评述，也不是要确定关键/重要组成元素或描绘这些实施例的保护范围，而是作为后面的详细说明的序言。
本公开实施例提供了一种用于控制空调器的方法、装置、空调器和存储介质，以根据用户睡眠阶段的舒适度需求，实时地调控环境风速，提高环境调控的实时性。
在一些实施例中，所述方法包括：获得用户在睡眠阶段相关联的SPMV模型的当前舒适度值；根据舒适度值与预设舒适度范围的匹配情况，获得目标风速；根据所述目标风速，执行与所述目标风速对应的环境调控策略。
在一些实施例中，所述装置包括：处理器和存储有程序指令的存储器，所述处理器被配置为在运行所述程序指令时，执行如前述的用于控制空调器的方法。
在一些实施例中，所述空调器，包括如前述的用于控制空调器的装置。
在一些实施例中，所述存储介质，存储有程序指令，所述程序指令在运行时，执行如前述的用于控制空调器的方法。
本公开实施例提供的用于控制空调器的方法、装置、空调器和存储介质，可以实现以下技术效果：
空调器通过其配置的风机可实现对用户所在环境的风速的调节，相比于调控室内温度而言，实时性较好。空调器空调器获得在睡眠阶段的SPMV模型的当前舒适度值，并根据舒适度值和预设舒适度范围的匹配情况，获得目标风速，并执行和目标风速对应的环境策略，从而使空调器可根据用户睡眠阶段的舒适度需求，实时地调控环境风速，提高环境调控的实时性。
以上的总体描述和下文中的描述仅是示例性和解释性的，不用于限制本申请。
附图说明
一个或多个实施例通过与之对应的附图进行示例性说明，这些示例性说明和附图并不构成对实施例的限定，附图中具有相同参考数字标号的元件示为类似的元件，附图不构成比例限制，并且其中：
图1是本公开实施例提供的一个用于控制空调器的方法的示意图；
图2是本公开实施例提供的另一个用于控制空调器的方法的示意图；
图3是本公开实施例提供的另一个用于控制空调器的方法的示意图；
图4是本公开实施例提供的另一个用于控制空调器的方法的示意图；
图5是本公开实施例提供的另一个用于控制空调器的方法的示意图；
图6是本公开实施例提供的一个用于构建热舒适度模型的方法示意图；
图7是本公开实施例提供的一个用于确定用户在睡眠状态下的人体代谢率的方法示意图；
图8是本公开实施例提供的一个用于确定被服表面系数的方法示意图；
图9是本公开实施例提供的一个用于控制空调器的装置的示意图；
图10是本公开实施例提供的另一个用于控制空调器的装置的示意图。
具体实施方式
为了能够更加详尽地了解本公开实施例的特点与技术内容，下面结合附图对本公开实施例的实现进行详细阐述，所附附图仅供参考说明之用，并非用来限定本公开实施例。在以下的技术描述中，为方便解释起见，通过多个细节以提供对所披露实施例的充分理解。然而，在没有这些细节的情况下，一个或多个实施例仍然可以实施。在其它情况下，为简化附图，熟知的结构和装置可以简化展示。
本公开实施例的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本公开实施例的实施例。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。
除非另有说明，术语“多个”表示两个或两个以上。
本公开实施例中，字符“/”表示前后对象是一种“或”的关系。例如，A/B表示：A或B。
术语“和/或”是一种描述对象的关联关系，表示可以存在三种关系。例如，A和/或B，表示：A或B，或，A和B这三种关系。
术语“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。
本公开实施例中，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。
公开实施例中，终端设备是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。
结合图1所示，本公开实施例提供一种用于控制空调器的方法，包括：
S01，空调器获得用户在睡眠阶段相关联的SPMV模型的当前舒适度值。
S02，空调器根据舒适度值与预设舒适度范围的匹配情况，获得目标风速。
S03，空调器根据目标风速，执行与目标风速对应的环境调控策略。
采用本公开实施例提供的用于控制空调器的方法，空调器通过其配置的风机可实现对用户所在环境的风速的调节，相比于调控室内温度而言，实时性较好。空调器空调器获得在睡眠阶段的SPMV模型的当前舒适度值，并根据舒适度值和预设舒适度范围的匹配情况，获得目标风速，并执行和目标风速对应的环境策略，从而使空调器可根据用户睡眠阶段的舒适度需求，实时地调控环境风速，提高环境调控的实时性。
可选的，结合图2所示，空调器根据舒适度值与预设舒适度范围的匹配情况，获得目标风速，包括：
S11，空调器在当前舒适度值大于舒适度上限阈值的情况下，确定第一变化量为目标风速变化量。
S12，空调器在当前舒适度值小于舒适度下限阈值的情况下，确定第二变化量为目标风速变化量，第一变化量大于0且第二变化量小于0。
S13，空调器根据目标风速变化量确定目标室内风速。
该步骤中，目标风速由当前风速与目标风速变化量求和获得。具体地，目标风速＝当前风速+目标风速变化量。
其中，预设舒适度范围为[舒适度下限阈值，舒适度上限阈值]。舒适度上限阈值和可根据用户睡眠阶段的舒适度需求设定。例如，舒适度上限阈值为0.3，舒适度下限阈值为-0.3。或者，舒适度下限阈值为-0.5，舒适度上限阈值为0.5。此外，在SPMV模型输出量高于舒适度上限阈值时，表明用户产生热感。且SPMV模型输出量与舒适度上限阈值的差值越大，用户的热感越强烈。在SPMV模型输出量低于舒适度下限阈值时，表明用户产生冷感。且SPMV模型输出量与舒适度下限阈值的差值的绝对值越大，用户的冷感越强烈。此外，第一变化量大于0且小于或者等于0.5m/s(米/秒)。第二变化量大于或者等于0.5m/s且小于0。在实际调控阶段，空调器可根据用户对舒适度的需求对第一变化量和第二变化量的数值进行设定。
经实验获知，在室内温度和相对湿度保持不变的情况下，舒适度值的变化量与风速的变化量呈负相关。具体地，风速升高0.3m/s，舒适度值输出量小幅度下降，且从用户角度而言，不会产生明显的风感。风速下降0.3m/s，舒适度值小幅度升高。空调器在当前舒适度值大于舒适度上限阈值时，可确定第一变化量为目标风速变化量。在当前舒适度值小于舒适度下限阈值时，可确定第二变化量为目标风速变化量。最终，通过当前风速与目标风速变化量求和获得目标温度值。
这样，空调器可根据当前舒适度值与舒适度上限阈值或舒适度下限阈值的匹配情况，匹配出目标风速变化量，为后续的室内风速的调控提供了较为可靠地目标风速值。
可选的，结合图3所示，空调器根据目标风速，执行与目标风速对应的环境调控策略，包括：
S21，空调器在当前舒适度值大于舒适度上限阈值的情况下，控制空调器以第一变化量升高风速，直至经调控后的当前舒适度值与预设舒适度范围匹配。
S22，空调器在当前舒适度值小于舒适度上限阈值的情况下，控制空调器以第二变化量降低风速，直至经调控后的当前舒适度值与预设舒适度范围匹配。
这样，通过对睡眠环境的风速的调控实现对舒适度值的调控，最终，使经调控后的当前舒适度值满足用户的舒适度需求。
结合图4所示，本公开实施例提供一种用于控制空调器的方法，包括：
S31，空调器获得用户在睡眠阶段相关联的SPMV模型的当前舒适度值。
S32，空调器根据舒适度值与预设舒适度范围的匹配情况，获得目标风速。
S33，空调器根据目标风速，执行与目标风速对应的环境调控策略。
S34，空调器在当前舒适度值与预设舒适度范围不匹配的情况下，控制环境的相对湿度至预设相对湿度范围内，和/或，将环境的室内温度调控至预设温度。
该步骤中，当前舒适度值与预设舒适度范围不匹配，包括当前舒适度值大于舒适度上限阈值，或者，当前舒适度值小于舒适度下限阈值。其中，预设相对湿度范围为[50％RH,65％RH]。预设温度可以为20℃，21℃。预设温度也可以根据季节和用户的温度需求进行设定。
采用本公开实施例提供的用于控制空调器的方法，环境的相对湿度偏高或者偏低均会造成用户的不适，为保证环境的相对湿度满足用户的舒适度需求，空调器控制环境的相对湿度至预设相对湿度范围内。与此同时，空调器将环境的室内温度调控至预设温度，以通过对多种类型的环境参数的调控，实现对当前舒适度地可靠调控，提升用户睡眠阶段的舒适度。
在实际应用中，预设舒适度范围为[-0.3,0.3]。用于控制空调器的方法的具体执行步骤如下：
首先，空调器获得用户在睡眠阶段相关联的SPMV模型的输出量为0.6。由此，确定当前舒适度值为0.6。由于当前舒适度值大于舒适度上限阈值0.3，并且，风速升高0.3m/s，舒适度值输出量小幅度下降。因此，空调器确定第一变化量0.3m/s为目标风速变化量。
然后，空调器以第一变化量升高风速，同时，将环境的相对湿度调整至预设相对湿度范围内，并调整室内温度值预设温度20℃。
最后，空调器在10分钟后再次获取新的SPMV模型的输出量，京确定新的SPMV模型的输出量为0.21。由此，确定经调控后的环境参数符合用户当前睡眠阶段的舒适度需求。
结合图5所示，本公开实施例还提供一种用于控制空调器的方法，包括：
S41，空调器获取用户相关联的睡眠迁移状态。
该步骤中，睡眠迁移状态表示用户在某睡眠期内且在相邻睡眠阶段间切换。睡眠期表示用户睡眠时所处的睡眠周期。一完整的睡眠周期由时序连续的清醒、浅睡、深睡和快速眼动构成。不同的睡眠周期内，清醒、浅睡、深睡和快速眼动的持续时长具有差异。清醒、浅睡、深睡和快速眼动表示不同的睡眠阶段。
S42，空调器在睡眠迁移状态表示睡眠切换的情况下，获取用户在当前睡眠阶段的SPMV模型的输出量，以根据输出量确定当前舒适度值。
该步骤中，用户在发生睡眠切换时，SPMV模型输出量会产生浮动。SPMV模型输出量在浮动过程中，具有浮动至预设舒适度范围以外的可能性。因此，空调器在用户睡眠切换时进行SPMV模型输出量的获取并确定出当前舒适度。
S43，空调器获取用户在睡眠阶段相关联的SPMV模型的当前舒适度值。
S44，空调器根据舒适度值与预设舒适度范围的匹配情况，获得目标风速。
S45，空调器根据目标风速，执行与目标风速对应的环境调控策略。
采用本公开实施例提供的用于控制空调器的方法，经实验获知，用户在不同的睡眠阶段，各睡眠阶段与进入睡眠阶段前清醒期的下降比例有所不同。各睡眠阶段与进入睡眠阶段前清醒期的下降比例影响SPMV模型输出量的数值。相应地，用户在某一睡眠阶段切换至其他睡眠阶段时，舒适度值也对应发生变化。因此，在睡眠迁移状态表示用户睡眠发生切换时，空调器重新获取当前睡眠阶段的SPMV模型的输出量并据此确定当前舒适度值。由此，能够可靠地获得当前舒适度值并准确地确定风速调控地时机，并在当前舒适度表示用户舒适度较差时进行相应的风速的调控，提升风速调控的效率。
可选地，图6是本公开实施例提供的一个用于构建热舒适度模型的方法示意图；结合图6所示，空调器按照以下方式确定SPMV模型：
S51，空调器确定用户在睡眠状态下的人体代谢率以及被服表面系数。
S52，空调器根据睡眠状态下的人体代谢率及被服表面系数，建立PMV(PredictedMean Vote，预测平均投票数)模型。
S53，空调器计算用于修正PMV模型的第一修正量。
S54，空调器根据PMV模型及第一修正量，构建SPMV模型。
在本方案中，可以理解地，用户在睡眠状态下的人体代谢率于用户在清醒状态下的人体代谢率并不相同。因此，空调器可通过获得用户进入睡眠阶段前清醒期的平均基础代谢率及用于修正代谢率模型的第二修正量进行睡眠状态下的人体代谢率的确定。此外，空调器还可以通过获得被服热阻，确定被服表面系数。这里，不同季节下的被服热阻并不相同，相应地，被服散热面积也不同相同。进一步地，在空调器确定用户在入睡状态下的人体代谢率及被服表面系数后，空调器可以结合入睡状态下的人体代谢率及被服表面系数建立的PMV模型能够在一定程度上表征用户在夜间睡眠状态下的热舒适度情况。进一步地，为了构建更加精准地能够表征用户在夜间睡眠状态下的热舒适度情况的SPMV模型，还需要计算用于修正PMV模型的第一修正量。这里，第一修正量为温度修正量，空调器能够通过第一修正量对PMV模型因环境温度变化而引起的波动情况进行修正。这样，在空调器计算出用于修正PMV模型的第一修正量后，可以结合PMV模型及第一修正量，构建更加精准地能够表征用户在夜间睡眠状态下的热舒适度情况的SPMV模型。
这样，在确定用户睡眠状态下的人体代谢率及被服表面系数后，结合入睡状态下的人体代谢率及被服表面系数建立PMV模型，并通过计算出的第一修正量对PMV模型进行修正，以得到能够反映用户在夜间睡眠状态下的热舒适度情况的SPMV模型。以此方案，解决了现有PMV模型并不能够表征用户在夜间睡眠状态下的热舒适度情况的弊端，提升了用户睡眠状态的热舒适度判断的准确性，为用户在入睡状态下进行空调器控制提供了准确的数据基础，满足用户热舒适度的需求。
可选地，空调器根据PMV模型及第一修正量，构建SPMV模型，包括：
SPMV＝PMV+b(t)
其中，b(t)为第一修正量。
在本方案中，空调器可以结合PMV模型及第一修正量，构建SPMV模型。其中，b(t)为第一修正量，第一修正量为温度修正量，第一修正量用于对PMV模型因环境温度变化而引起的波动情况进行修正。SPMV模型包括：
Figure BDA0003554561870000091
其中，M、W分别表示代谢率以及对外机械功，且对外机械功为0。ta、v、H、tr分别表示环境温度、风速、相对湿度以及平均辐射温度，且平均辐射温度tr与环境温度ta数值相等。Pa、fcl、hc、tcl分别表示水蒸气分压、被服表面系数、对流换热系数以及服装外表面温度。
采用上述SPMV模型，能够综合考虑人体参数因素、环境因素以及其他关联因素等，更加准确地构建与用户睡眠相关联的热舒适模型，与相关技术中所采用的PMV相比，可准确地反映出用户睡眠状态下实际的舒适度情况。其中，人体参数因素包括代谢率、被服热阻和对外机械功。环境因素包括环境温度、风速、相对湿度和平均辐射温度。其他关联因素包括水蒸气分压、被服表面系数、对流换热系数和服装外表面温度。
可选地，空调器计算用于修正PMV模型的第一修正量，包括：
b(t)＝at-c
其中，b(t)为第一修正量，a为第一比例系数，t为室内温度，c为第一修正常数。
在本方案中，可以对多个实验数据进行拟合，以获得拟合后的第一修正量的计算公式。这里，拟合后的第一修正量的计算公式具有良好的线性相关性。作为一种示例，在拟合优度R2为0.88的情况下，第一比例系数a为0.2294，第一修正常数c为6.4026。即第一修正量的计算公式为b(t)＝0.2294t-6.4026。由此可见，第一修正量与室内温度的变化情况息息相关。以此方案，能够获得更加精准地第一修正量，为SPMV模型的构建过程提供了准确的数据基础。
图7是本公开实施例提供的一个用于确定用户在睡眠状态下的人体代谢率的方法示意图；结合图7所示，可选地，空调器确定用户在睡眠状态下的人体代谢率，包括：
S61，空调器获得用户进入睡眠阶段前清醒期的平均基础代谢率、用户在各睡眠阶段平均心率与进入睡眠阶段前清醒期的下降比例及用于修正代谢率模型的第二修正量。
S62，空调器根据用户进入睡眠阶段前清醒期的平均基础代谢率、用户在各睡眠阶段平均心率与进入睡眠阶段前清醒期的下降比例及用于修正代谢率模型的第二修正量，确定睡眠状态下的人体代谢率。
在本实施例中，用户进入睡眠阶段前清醒期的平均基础代谢率可以为40W/m2。还可以通过多种方式获得用户在各睡眠阶段平均心率与进入睡眠阶段前清醒期的下降比例：
在第一种方式中，在当前的室内温度为预设温度的情况下，空调器可以获得用户的性别信息、用户当前所处的睡眠周期信息及用户在其睡眠周期内的睡眠阶段信息；从而空调器可以根据预设的对应关系，将与用户的性别信息、用户当前所处的睡眠周期信息及用户在其所处睡眠周期内的睡眠阶段信息相对应的下降比例作为用户在各睡眠阶段平均心率与进入睡眠阶段前清醒期的下降比例。
在第二种方式中，在环境温度为26℃时，还可以针对男性用户和女性用户在各睡眠阶段与进入睡眠阶段前清醒期的下降比例进行汇总，并结合汇总后的表格数据，获得用户在各睡眠阶段平均心率与进入睡眠阶段前清醒期的下降比例，具体请参考表1与表2。这里，表1表示男性用户在环境温度为26℃时各睡眠阶段与进入睡眠阶段前清醒期的下降比例。表2表示女性用户在环境温度为26℃时各睡眠阶段与进入睡眠阶段前清醒期的下降比例。其中，W/m2为人体新陈代谢单位。
表1
男性 W N1 N2 N3 R
第一睡眠周期 0 7.13％ 15.66％ 15.83％ 9.62％
第二睡眠周期 12％ 16.05％ 20.91％ 20.9％ 16.03％
表2
女性 W N1 N2 N3 R
第一睡眠周期 0 7.65％ 10.91％ 11.93％ 2.83％
第二睡眠周期 3％ 14.9％ 18.86％ 17.81％ 12.21％
由以上实验数据可知，用户在环境温度为26℃的环境中进入睡眠后，在不同的睡眠阶段，用户在各睡眠阶段平均心率与进入睡眠阶段前清醒期的下降比例f具有较大差异。由此，导致代谢率M数值也存在差异。由于影响SPMV模型输出量的因素包括有代谢率M，根据该SPMV模型所获得地用户在不同的睡眠阶段的舒适度值必然产生浮动，甚至出现超出舒适度上限阈值或者小于舒适度下限阈值的情况。与此同时，影响SPMV模型输出量的因素还包括环境温度、相对湿度、风速等。因此，在代谢率M发生变化且导致SPMV模型输出量超出预设范围时，可通过对环境温度、相对湿度和风速三种参数进行调控，以使经调控后再次获得的SPMV模型输出量位于预设范围内，从而提升用户睡眠阶段的舒适度。其中，预设范围为[舒适度下限阈值，舒适度上限阈值]。需要说明的是，舒适度下限阈值和舒适度上限阈值可根据用户需求设定。例如，舒适度下限阈值为-0.3，舒适度上限阈值为0.3。或者，舒适度下限阈值为-0.5，舒适度上限阈值为0.5。此外，在SPMV模型输出量高于舒适度上限阈值时，表明用户产生热感。且SPMV模型输出量与舒适度上限阈值的差值越大，用户的热感越强烈。在SPMV模型输出量低于舒适度下限阈值时，表明用户产生冷感。且SPMV模型输出量与舒适度下限阈值的差值的绝对值越大，用户的冷感越强烈。
在第三种方式中，还可以通过以下方式确定用户在各睡眠阶段平均心率与进入睡眠阶段前清醒期的下降比例：
f＝Ci·(t-26)+f(26)
其中，f为用户在各睡眠阶段平均心率与进入睡眠阶段前清醒期的下降比例，Ci为第三比例系数，且其数值与睡眠周期相关联。在睡眠周期为第一睡眠周期时，C1＝-0.0086。在睡眠周期为第二睡眠周期时，C2＝-0.0203。t为室内温度，可以通过空调器关联的温度传感器检测获得，也可以通过空调器关联的终端设备采集天气信息后获得。
以此方案，能够在空调器获得用户进入睡眠阶段前清醒期的平均基础代谢率、用户在各睡眠阶段平均心率与进入睡眠阶段前清醒期的下降比例及用于修正代谢率模型的第二修正量后，通过用户进入睡眠阶段前清醒期的平均基础代谢率、用户在各睡眠阶段平均心率与进入睡眠阶段前清醒期的下降比例及用于修正代谢率模型的第二修正量，确定更加精准地睡眠状态下的人体代谢率。
可选地，空调器根据用户进入睡眠阶段前清醒期的平均基础代谢率、用户在各睡眠阶段平均心率与进入睡眠阶段前清醒期的下降比例及用于修正代谢率模型的第二修正量，确定睡眠状态下的人体代谢率，包括：
M＝MB·[1-c(t)·f]
其中，M为睡眠状态下的人体代谢率，MB为用户进入睡眠阶段前清醒期的平均基础代谢率，c(t)为第二修正量，f为用户在各睡眠阶段平均心率与进入睡眠阶段前清醒期的下降比例。
在本实施例中，由上述论述可知，f＝Ci·(t-26)+f(26)。因此，还可以推导出睡眠状态下的人体代谢率为：M＝MB·{1-c(t)·[(t-26)·Ci+f(26)]}。需要说明的是，前述公式不适用于第二睡眠周期清醒期代谢率的计算以及不适用于处于极端低温或者极端高温环境下代谢率的计算。以此方案，能够通过用户进入睡眠阶段前清醒期的平均基础代谢率、用户在各睡眠阶段平均心率与进入睡眠阶段前清醒期的下降比例及用于修正代谢率模型的第二修正量，确定更加精准地睡眠状态下的人体代谢率。
前述实施例中，在用户处于入睡阶段时，对应的用户在各睡眠阶段平均心率与进入睡眠阶段前清醒期的下降比例为1。因此，用户在入睡状态下的人体代谢率可通过以下公式计算获得：M＝MB·[1-c(t)]。
可选地，可以通过以下方式确定第二修正量：
C(t)＝kt-z
其中，C(t)为第二修正量，k为第二比例系数，t为室内温度，z为第二修正常数。
在本方案中，可以对多个实验数据进行拟合，以获得拟合后的第二修正量的计算公式。这里，拟合后的第二修正量的计算公式具有良好的线性相关性。作为一种示例，在拟合优度R2为0.99的情况下，第二比例系数k为0.425，第二修正常数z为9.9283。即第二修正量的计算公式为C(t)
＝0.425t-9.9283。由此可见，第二修正量与室内温度的变化情况息息相关。以此方案，能够获得更加精准地第二修正量，为人体代谢率模型的构建过程提供了准确的数据基础。
图8是本公开实施例提供的一个用于确定被服表面系数的方法示意图；结合图8所示，空调器确定用户在睡眠状态下的人体代谢率及被服表面系数，包括：
S71，空调器获得被服热阻。
S72，空调器根据被服热阻，确定被服表面系数。
可选地，S72，空调器根据被服热阻，确定被服表面系数，包括：
fcl＝0.75(1+0.2Icl)
其中，fcl为被服表面系数，Icl为被服热阻。
在本实施例中，不同季节下的被服厚度及被服覆盖面积不同，相应地被服热阻也不相同。因此，空调器可以结合已获得的被服热阻确定被服表面系数。在另外一种示例中，空调器还可以获得当前的季节信息及用户处于睡眠状态时的裸露部位；并根据当前的季节信息确定被服散热面积；从而根据用户处于睡眠状态时的裸露部位及被服散热面积，确定被服表面系数。具体地，空调可以根据预设的对应关系，将与用户处于睡眠状态时的裸露部位及被服散热面积相对应的被服表面系数，确定为被服表面系数。在另外一种示例中，被服表面系数还可以通过查表的方式确定。待查询表格中可存储有用户在不同季节时所对应的被服表面系数。在一种优化的方案中，空调器还可以获得当前的季节信息及用户处于睡眠状态时的裸露面积；并根据当前的季节信息确定被服散热面积；从而将被服散热面积与用户处于睡眠状态时的裸露面积的比值作为修正后的被服表面系数。这样，能够通过多种方式确定更加精准地被服表面系数。
具体地，空调器根据睡眠状态下的人体代谢率及被服表面系数，建立PMV模型，包括：
Figure BDA0003554561870000141
在本实施例中，M、W分别表示代谢率以及对外机械功，且对外机械功为0。ta、v、H、tr分别表示环境温度、风速、相对湿度以及平均辐射温度，且平均辐射温度tr与环境温度ta数值相等。Pa、fcl、hc、tcl分别表示水蒸气分压、被服表面系数、对流换热系数以及服装外表面温度。具体地，水蒸气分压Pa根据环境温度以及相对湿度确定，采用以下公式计算：
Figure BDA0003554561870000142
具体地，对流换热系数根据环境温度、平均辐射温度以及风速确定，具体采用以下公式计算：
Figure BDA0003554561870000143
具体地，服装外表面温度具体采用以下公式计算：
tcl＝35.7-0.0275(M-W)-0.155Icl[(M-W)-3.05(5.73-0.007(M-W)-Pa)-
0.42{(M-W)-58.15}-0.0173M(5.87-Pa)-0.0014M(34-ta)]
以此方案，空调器能够结合睡眠状态下的人体代谢率及被服表面系数，建立PMV模型。
结合图9所示，本公开实施例提供一种用于控制空调器的装置，包括获取模块21、确定模块22和执行模块23。获取模块21被配置为获得用户在睡眠阶段相关联的SPMV模型的当前舒适度值；确定模块22被配置为根据舒适度值与预设舒适度范围的匹配情况，获得目标风速；执行模块23被配置为根据目标风速，执行与目标风速对应的环境调控策略。
采用本公开实施例提供的用于控制空调器的装置，使空调器可根据用户睡眠阶段的舒适度需求，实时地调控环境风速，提高环境调控的实时性。
结合图10所示，本公开实施例提供一种用于控制空调器的装置，包括处理器(processor)100和存储器(memory)101。可选地，该装置还可以包括通信接口(Communication Interface)102和总线103。其中，处理器100、通信接口102、存储器101可以通过总线103完成相互间的通信。通信接口102可以用于信息传输。处理器100可以调用存储器101中的逻辑指令，以执行上述实施例的用于控制空调器的方法。
此外，上述的存储器101中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
存储器101作为一种计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序，如本公开实施例中的方法对应的程序指令/模块。处理器100通过运行存储在存储器101中的程序指令/模块，从而执行功能应用以及数据处理，即实现上述实施例中用于控制空调器的方法。
存储器101可包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作***、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据终端设备的使用所创建的数据等。此外，存储器101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。
本公开实施例提供了一种空调器，包含上述的用于控制空调器的装置。
本公开实施例提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令设置为执行上述用于控制空调器的方法。
本公开实施例提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，使所述计算机执行上述用于控制空调器的方法。
上述的计算机可读存储介质可以是暂态计算机可读存储介质，也可以是非暂态计算机可读存储介质。
本公开实施例的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括一个或多个指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本公开实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质可以是非暂态存储介质，包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等多种可以存储程序代码的介质，也可以是暂态存储介质。
以上描述和附图充分地示出了本公开的实施例，以使本领域的技术人员能够实践它们。其他实施例可以包括结构的、逻辑的、电气的、过程的以及其他的改变。实施例仅代表可能的变化。除非明确要求，否则单独的部件和功能是可选的，并且操作的顺序可以变化。一些实施例的部分和特征可以被包括在或替换其他实施例的部分和特征。而且，本申请中使用的用词仅用于描述实施例并且不用于限制权利要求。如在实施例以及权利要求的描述中使用的，除非上下文清楚地表明，否则单数形式的“一个”(a)、“一个”(an)和“所述”(the)旨在同样包括复数形式。类似地，如在本申请中所使用的术语“和/或”是指包含一个或一个以上相关联的列出的任何以及所有可能的组合。另外，当用于本申请中时，术语“包括”(comprise)及其变型“包括”(comprises)和/或包括(comprising)等指陈述的特征、整体、步骤、操作、元素，和/或组件的存在，但不排除一个或一个以上其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或这些的分组的存在或添加。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个…”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法或者设备中还存在另外的相同要素。本文中，每个实施例重点说明的可以是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分可以互相参见。对于实施例公开的方法、产品等而言，如果其与实施例公开的方法部分相对应，那么相关之处可以参见方法部分的描述。
本领域技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，可以取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。所述技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法以实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本公开实施例的范围。所述技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的***、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
本文所披露的实施例中，所揭露的方法、产品(包括但不限于装置、设备等)，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，所述单元的划分，可以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，例如多个单元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。另外，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，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例。另外，在本公开实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，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单元中。
附图中的流程图和框图显示了根据本公开实施例的***、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这可以依所涉及的功能而定。在附图中的流程图和框图所对应的描述中，不同的方框所对应的操作或步骤也可以以不同于描述中所披露的顺序发生，有时不同的操作或步骤之间不存在特定的顺序。例如，两个连续的操作或步骤实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这可以依所涉及的功能而定。框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的***来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

Claims (10)

1.一种用于控制空调器的方法，其特征在于，包括：
获得用户在睡眠阶段相关联的SPMV模型的当前舒适度值；
根据舒适度值与预设舒适度范围的匹配情况，获得目标风速；
根据所述目标风速，执行与所述目标风速对应的环境调控策略。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据舒适度值与预设舒适度范围的匹配情况，获得目标风速，包括：
在所述当前舒适度值大于所述舒适度上限阈值的情况下，确定第一变化量为目标风速变化量；
在所述当前舒适度值小于所述舒适度下限阈值的情况下，确定第二变化量为所述目标风速变化量，所述第一变化量大于0且所述第二变化量小于0；
根据所述目标风速变化量确定目标室内风速。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标风速，执行与所述目标风速对应的环境调控策略，包括：
在所述当前舒适度值大于所述舒适度上限阈值的情况下，控制所述空调器以所述第一变化量升高风速，直至经调控后的当前舒适度值与所述预设舒适度范围匹配；
在所述当前舒适度值小于所述舒适度上限阈值的情况下，控制所述空调器以所述第二变化量降低风速，直至经调控后的当前舒适度值与所述预设舒适度范围匹配。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述当前舒适度值与预设舒适度范围不匹配的情况下，所述方法还包括：
控制所述环境的相对湿度至预设相对湿度范围内，和/或，将所述环境的室内温度调控至预设温度。
5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述获取所述用户在睡眠阶段相关联的SPMV模型的当前舒适度值前，还包括：
获取所述用户相关联的睡眠迁移状态；
在所述睡眠迁移状态表示睡眠切换的情况下，获取所述用户在当前睡眠阶段的SPMV模型的输出量，以根据所述输出量确定所述当前舒适度值。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述获取所述用户在当前睡眠阶段的SPMV模型的输出量前，还包括：
获取所述用户在睡眠状态下的人体代谢率及被服表面系数；
根据所述睡眠状态下的人体代谢率及被服表面系数，建立PMV模型；
计算用户修正SPMV模型的第一修正量；
根据所述PMV模型及所述第一修正量，构建所述SPMV模型。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述确定所述用户在睡眠状态下的人体代谢率，包括：
获得所述用户进入睡眠阶段前清醒期的平均基础代谢率、用户在各睡眠阶段平均心率与进入睡眠阶段前清醒期的下降比例及用于修正代谢率模型的第二修正量；
根据所述用户进入睡眠阶段前清醒期的平均基础代谢率、用户在各睡眠阶段平均心率与进入睡眠阶段前清醒期的下降比例及用于修正代谢率模型的第二修正量，确定睡眠状态下的人体代谢率。
8.一种用于控制空调器的装置，包括处理器和存储有程序指令的存储器，其特征在于，所述处理器被配置为在运行所述程序指令时，执行如权利要求1至7任一项所述的用于控制空调器的方法。
9.一种空调器，其特征在于，包括如权利要求8所述的用于控制空调器的装置。
10.一种存储介质，存储有程序指令，其特征在于，所述程序指令在运行时，执行如权利要求1至7任一项所述的用于控制空调器的方法。
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