[發明專利]空調器的智能控制方法與智能控制設備

在審

• 申請號: 202010887132.6
• 申請日: 2020-08-28
• 公開（公告）號: CN112128934A
• 公開（公告）日: 2020-12-25
• 發明（設計）人: 宋世芳;郭麗;程永甫
• 申請（專利權）人: 青島海爾空調器有限總公司;海爾智家股份有限公司
• 主分類號: F24F11/64
• 分類號: F24F11/64;F24F130/10
• 代理公司: 北京智匯東方知識產權代理事務所(普通合伙) 11391
• 代理人: 劉長江

本發明提供了一種空調器的智能控制方法與智能控制設備。其中空調器的智能控制方法包括：確定空調器所處的運行季，并獲取與運行季對應的自調整模型，自調整模型利用運行季中的空調器的運行狀態及對應的環境數據作為訓練樣本通過機器學習算法訓練得到；獲取空調器的運行狀態以及環境參數；將運行狀態和環境參數輸入自調整模型；利用自調整模型進行預測計算得到空調器的自調整策略；以及按照自調整策略對空調器進行控制。本發明的方案，選取具有明確使用特征的運行季分別訓練得到自調整模型，利用自調整模型進行預測計算，按照得出的自調整策略對智能空調器進行控制，可以準確地滿足用戶對環境的舒適性要求，提高了智能家電的智能化水平。

技術領域

本發明涉及智能家電控制，特別是涉及空調器的智能控制方法與智能控制設備。

背景技術

隨著生活水平的日益提高，消費者對家電的選擇不再是單單注重產品的質量，而是更注重產品能夠帶來的使用體驗。

對于空調器之類的環境調節設備，用戶的需求在于獲得高舒適性的環境體驗。為了滿足用戶的需求，空調器的功能逐漸擴展，控制也更加精細化。因此，空調器的使用也越來越復雜。現有技術中已經使用終端App來進行控制，然而這也使得用戶學習使用的門檻越來越高，操作也越來越復雜。這反而給用戶帶來的不便。

隨著人工智能、機器學習等技術的快速發展，在空調器中使用相關智能技術的也逐漸成為技術研究熱點。然而現有應用人工智能技術的空調器的智能控制方法的使用結果還不能完全滿足用戶的使用需求，部分用戶甚至反饋智能空調器提供的環境不夠舒適，反而帶來了更多困擾。

發明內容

本發明的一個目的是要提供一種至少在一定程度上解決上述相關技術中的技術問題任一方面的空調器的智能控制方法與智能控制設備。

本發明一個進一步的目的是要空調器可以智能地提供舒適的室內環境，提高用戶的使用體驗。

特別地，本發明提供了一種空調器的智能控制方法，該智能控制方法包括：確定空調器所處的運行季，并獲取與運行季對應的自調整模型，自調整模型利用運行季中的空調器的運行狀態及對應的環境數據作為訓練樣本通過機器學習算法訓練得到；獲取空調器的運行狀態以及環境參數；將運行狀態和環境參數輸入自調整模型；利用自調整模型進行預測計算得到空調器的自調整策略；以及按照自調整策略對空調器進行控制。

可選地，確定空調器所處的運行季的步驟包括：獲取空調器的安裝位置信息；根據安裝位置信息確定空調器所在區域的氣候規律；按照氣候規律確定空調器所處的運行季。

可選地，確定空調器所處的運行季的步驟包括：獲取空調器此前設定時間段內的環境數據；根據環境數據確定空調器所處的運行季。

可選地，獲取與運行季對應的空調器自調整模型的步驟包括：獲取空調器的運行記錄；根據運行記錄判斷空調器是否調用過與運行季對應的自調整模型；若是，則獲取之前調用過的與運行季對應的自調整模型。

可選地，在空調器未調用過與運行季對應的自調整模型的情況下還包括：獲取為空調器所在區域配置的運行季初始自調整模型，將運行季初始自調整模型作為自調整模型。

可選地，在按照自調整策略對空調器進行控制的步驟之后還包括：獲取空調器的手動調整記錄；判斷手動調整記錄是否超過設定次數閾值；若是，將手動調整記錄以及手動調整期間的環境參數作為訓練樣本，對自調整模型進行迭代訓練。

可選地，在確定空調器所處的運行季的步驟之后還包括：在確定出的運行季與空調器上次運行確定的運行季出現變化的情況下，獲取空調器的時鐘信息，利用時鐘信息對確定出的運行季進行驗證；在運行季與時鐘信息相匹配的情況下，執行獲取與運行季對應的自調整模型的步驟。