[發明專利]一種基于物聯網與機器學習的方法及智能空調

在審

• 申請號: 201811558451.1
• 申請日: 2018-12-19
• 公開（公告）號: CN109882999A
• 公開（公告）日: 2019-06-14
• 發明（設計）人: 曹仰杰;周志一;林楠;劉暢;李昊
• 申請（專利權）人: 鄭州大學
• 主分類號: F24F11/56
• 分類號: F24F11/56;F24F11/64;F24F11/77;F24F11/84;F24F11/86;F24F11/871;F24F110/10;F24F110/12;F24F110/20;F24F110/22;F24F110/30;F24F110/32;F24F120/
• 代理公司: 鄭州聯科專利事務所(普通合伙) 41104
• 代理人: 劉建芳

1.一種基于物聯網與機器學習的方法，其特征在于，包括以下步驟：

S02：對待服務空調進行位置信息注冊；

S04：客戶服務系統（1）初始化配置所述待服務空調；

S06：當啟動智能空調機組（6），室內外環境參數及客戶使用習慣檢測系統（7）記錄所述智能空調機組的相關運行參數；并將所述相關運行參數發送至環境參數獲取系統（14）；

S08：本地智能空調自主學習系統（8）通過所述環境參數獲取系統（14）獲取所述相關運行參數；并將所述相關運行參數發送至所述客戶服務系統（1）；

S10：所述客戶服務系統（1）根據所述相關運行參數及其他相關運行參數進行優化得到第二空調運行參數；所述第二空調運行參數存儲于智能空調企業知識庫。

2.根據權利要求1所述一種基于物聯網與機器學習的方法，其特征在于：所述步驟S04具體為，從所述智能空調企業知識庫（15）調度第一空調運行參數，并對所述待安裝空調配置所述第一空調運行參數；其中所述智能空調企業知識庫(15)用于存儲所述第一空調運行參數與所述第二空調運行參數。

3.根據權利要求1所述一種基于物聯網與機器學習的方法，其特征在于：所述步驟S06中，所述室內外環境參數及客戶使用習慣檢測系統（7）包括室外環境運行參數檢測系統（11）、室內環境運行參數檢測系統（12）和客戶使用習慣檢測系統（13）；其中，所述室外環境運行參數檢測系統（11）用于檢測室外環境參數，所述室內環境運行參數檢測系統（12）用于檢測室內環境參數，所述客戶使用習慣檢測系統（13）用于記錄客戶操作習慣參數。

4.根據權利要求1所述一種基于物聯網與機器學習的方法，其特征在于：還具有步驟S12：智能空調人數識別及負荷調節系統（9）判定室內人數及室內外環境參數，并對所述待服務空調進行控制。

5.根據權利要求1-4任一所述一種基于物聯網與機器學習的方法，其特征在于：還具有步驟S14：所述本地智能空調自主學習系統（8）可定期向所述智能空調企業知識庫（15）下載所述第二空調運行參數，并向所述待服務空調進行配置。

6.一種基于物聯網與機器學習的智能空調，其特征在于：包括以下部件：

客戶服務系統（1）用于遙控待服務空調，并收集各種相關運行參數，并進行優化所述相關運行參數；

智能空調機組（6）用于服務于客戶，并記錄所述客戶的日常使用習慣及設置個性運行參數；

室內外環境參數及客戶使用習慣檢測系統（7）用于實時檢測室內外各種所述相關運行參數；

環境參數獲取系統（14）獲取所述相關運行參數；

本地智能空調自主學習系統（8）通過所述環境參數獲取系統（14）獲取所述相關運行參數；

智能空調企業知識庫（15）用于存儲各個區域的空調運行參數，其中包括第一空調運行參數、第二空調運行參數。

7.根據權利要求6所述一種基于物聯網與機器學習的智能空調，其特征在于：所述室內外環境參數及客戶使用習慣檢測系統（7）包括室外環境運行參數檢測系統（11）、室內環境運行參數檢測系統（12）和客戶使用習慣檢測系統（13）；其中，所述室外環境運行參數檢測系統（11）用于檢測室外環境參數，所述室內環境運行參數檢測系統（12）用于檢測室內環境參數，所述客戶使用習慣檢測系統（13）用于記錄客戶操作習慣參數。

8.根據權利要求6所述一種基于物聯網與機器學習的智能空調，其特征在于：還具有智能空調人數識別及負荷調節系統（9）判定室內人數及室內外環境參數，并對所述待服務空調進行控制；其中，智能空調人數識別及負荷調節系統（9）包括手機人數識別系統（17）、人體紅外人數識別系統（18）；所述手機人數識別系統（17）用于檢測室內手機的信號數量及運行規律判斷室內人數；所述人體紅外人數識別系統（18）用于紅外探測器探測人體紅外線而判斷的室內人數。