[發(fā)明專利]基于決策樹分類算法的空調(diào)智能溫控系統(tǒng)及方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201811308534.5
• 申請(qǐng)日: 2018-11-05
• 公開（公告）號(hào): CN109357352B
• 公開（公告）日: 2021-01-26
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 安生滿;楊震泉;張帥
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 四川長(zhǎng)虹電器股份有限公司
• 主分類號(hào): F24F11/64
• 分類號(hào): F24F11/64;F24F11/70;F24F110/10;F24F110/20;F24F110/30;F24F110/50
• 代理公司: 四川省成都市天策商標(biāo)專利事務(wù)所 51213
• 代理人: 吳瑞芳

1.基于決策樹分類算法的空調(diào)智能溫控方法，其特征在于，包括基于決策樹分類算法的空調(diào)智能溫控系統(tǒng)，且具體包括以下步驟：

A.在控制處理系統(tǒng)的分類決策樹模型內(nèi)預(yù)置正常情況下人體感覺舒適的環(huán)境數(shù)據(jù)的閾值范圍作為分類決策樹模型對(duì)環(huán)境數(shù)據(jù)的調(diào)控閾值范圍；所述環(huán)境數(shù)據(jù)至少包含環(huán)境溫度數(shù)據(jù)、濕度數(shù)據(jù)、體表溫度數(shù)據(jù)、空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)、和/或氣流速度數(shù)據(jù)；

B.通過信息采集系統(tǒng)采集環(huán)境數(shù)據(jù)并傳遞至控制處理系統(tǒng)作為待判斷環(huán)境數(shù)據(jù)；

C.在控制處理系統(tǒng)內(nèi)通過分類決策樹模型對(duì)待判斷環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行判斷處理并生成對(duì)應(yīng)的調(diào)控策略；

D.控制處理系統(tǒng)根據(jù)調(diào)控策略控制空調(diào)執(zhí)行對(duì)應(yīng)的操作；

所述步驟A中環(huán)境溫度數(shù)據(jù)調(diào)控閾值范圍為環(huán)境溫度不大于T2、不小于T1，濕度數(shù)據(jù)調(diào)控閾值范圍為空氣濕度不小于P1、不大于P2，體表溫度數(shù)據(jù)調(diào)控閾值范圍為體表溫度不小于ST1、不大于ST2，空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)調(diào)控閾值范圍為空氣質(zhì)量指數(shù)不大于AQI1、氣流速度數(shù)據(jù)調(diào)控閾值范圍為氣流速度不小于V1、不大于V2；

所述步驟C中當(dāng)待判斷環(huán)境數(shù)據(jù)中的環(huán)境溫度數(shù)據(jù)大于T2時(shí)，分類決策樹模型輸出的調(diào)控策略控制空調(diào)進(jìn)行降溫處理，且至少將環(huán)境溫度降低至T2，當(dāng)待判斷環(huán)境數(shù)據(jù)中的環(huán)境溫度數(shù)據(jù)小于T1時(shí)，分類決策樹模型輸出的調(diào)控策略控制空調(diào)進(jìn)行升溫處理，且至少將環(huán)境溫度升高至T1；

當(dāng)待判斷環(huán)境數(shù)據(jù)中的空氣濕度數(shù)據(jù)小于P1時(shí)，分類決策樹模型輸出的調(diào)控策略控制空調(diào)進(jìn)行加濕處理，且至少將空氣濕度升高至P1，當(dāng)待判斷環(huán)境數(shù)據(jù)中的空氣濕度數(shù)據(jù)大于P2時(shí)，分類決策樹模型輸出的調(diào)控策略控制空調(diào)進(jìn)行除濕處理，且至少將空氣濕度降低至P2；

當(dāng)待判斷環(huán)境數(shù)據(jù)中的體表溫度數(shù)據(jù)大于ST2時(shí)，分類決策樹模型輸出的調(diào)控策略控制空調(diào)進(jìn)行降溫處理，且至少將體表溫度數(shù)據(jù)降低至ST2，當(dāng)待判斷環(huán)境數(shù)據(jù)中的體表溫度數(shù)據(jù)小于ST1時(shí)，分類決策樹模型輸出的調(diào)控策略控制空調(diào)進(jìn)行升溫處理，且至少將體表溫度數(shù)據(jù)升高至ST1；

當(dāng)待判斷環(huán)境數(shù)據(jù)中的空氣質(zhì)量指數(shù)大于AQI1時(shí)，分類決策樹模型輸出的調(diào)控策略控制空調(diào)進(jìn)行空氣凈化，且至少將空氣質(zhì)量指數(shù)降低至AQI1；

當(dāng)待判斷環(huán)境數(shù)據(jù)中的氣流速度數(shù)據(jù)小于V1時(shí)，分類決策樹模型輸出的調(diào)控策略控制空調(diào)加大風(fēng)力，且至少將氣流速度升高至V1，當(dāng)待判斷環(huán)境數(shù)據(jù)中的氣流速度數(shù)據(jù)大于V2時(shí)，分類決策樹模型輸出的調(diào)控策略控制空調(diào)減小風(fēng)力，且至少將氣流速度降低至V2；

所述基于決策樹分類算法的空調(diào)智能溫控系統(tǒng)，包括信息采集系統(tǒng)和控制處理系統(tǒng)，所述信息采集系統(tǒng)用于采集環(huán)境數(shù)據(jù)，所述環(huán)境數(shù)據(jù)至少包含環(huán)境溫度數(shù)據(jù)、濕度數(shù)據(jù)、體表溫度數(shù)據(jù)、空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)、和/或氣流速度數(shù)據(jù)；所述控制處理系統(tǒng)內(nèi)設(shè)有分類決策樹模型，控制處理系統(tǒng)與信息采集系統(tǒng)相連，控制處理系統(tǒng)用于對(duì)信息采集系統(tǒng)采集的數(shù)據(jù)輸入至分類決策樹模型內(nèi)進(jìn)行分類處理，并根據(jù)分類決策樹模型的分類結(jié)果控制空調(diào)執(zhí)行對(duì)應(yīng)的操作。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于決策樹分類算法的空調(diào)智能溫控方法，其特征在于，所述環(huán)境數(shù)據(jù)的調(diào)控閾值范圍可由用戶自行設(shè)定或控制處理系統(tǒng)將用戶多次設(shè)定的環(huán)境數(shù)據(jù)作為標(biāo)準(zhǔn)環(huán)境數(shù)據(jù)并設(shè)定于分類決策樹模型內(nèi)替代對(duì)應(yīng)的環(huán)境數(shù)據(jù)的調(diào)控閾值范圍。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于決策樹分類算法的空調(diào)智能溫控方法，其特征在于，所述控制處理系統(tǒng)將用戶多次設(shè)定的環(huán)境數(shù)據(jù)作為標(biāo)準(zhǔn)環(huán)境數(shù)據(jù)并設(shè)定于分類決策樹模型內(nèi)替代對(duì)應(yīng)的環(huán)境數(shù)據(jù)的調(diào)控閾值范圍時(shí)具體包括以下步驟：

S1.用戶連續(xù)設(shè)定某一環(huán)境數(shù)據(jù)至某一固定值的次數(shù)超過a次時(shí)即采集用戶多次自行設(shè)定的該環(huán)境數(shù)據(jù)的固定值；

S2.將該環(huán)境數(shù)據(jù)的固定值置于分類決策樹模型內(nèi)并作為該環(huán)境數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)值替代對(duì)應(yīng)的環(huán)境數(shù)據(jù)的調(diào)控閾值范圍。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于決策樹分類算法的空調(diào)智能溫控方法，其特征在于，所述步驟B具體為：

B1.信息采集系統(tǒng)采集一個(gè)檢測(cè)周期內(nèi)的環(huán)境數(shù)據(jù)并傳遞至控制處理系統(tǒng)；所述一個(gè)檢測(cè)周期為b秒，且信息采集系統(tǒng)每隔c秒即采集一次環(huán)境數(shù)據(jù)，其中，b＝c*n，n不小于1；

B2.控制處理系統(tǒng)對(duì)收到的一個(gè)檢測(cè)周期內(nèi)的各類環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行平均值計(jì)算，并將得出的各類環(huán)境數(shù)據(jù)在一個(gè)周期內(nèi)的平均值傳遞至分類決策樹模型作為待判斷環(huán)境數(shù)據(jù)。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于決策樹分類算法的空調(diào)智能溫控方法，其特征在于，所述信息采集系統(tǒng)至少包含溫度計(jì)、濕度計(jì)、空氣質(zhì)量分析裝置和/或空氣流動(dòng)感應(yīng)器。