[發明專利]風噪智能調節風速方法、系統、空調、遙控器及存儲介質有效
| 申請號: | 202010986966.2 | 申請日: | 2020-09-18 |
| 公開(公告)號: | CN112303829B | 公開(公告)日: | 2021-11-30 |
| 發明(設計)人: | 李保水;王子;梁博;毛躍輝;廖海霖;鄭文成 | 申請(專利權)人: | 珠海格力電器股份有限公司 |
| 主分類號: | F24F11/56 | 分類號: | F24F11/56;F24F11/58;F24F11/63;F24F11/77;F24F13/24;F24F130/40 |
| 代理公司: | 廣州市時代知識產權代理事務所(普通合伙) 44438 | 代理人: | 楊少鵬 |
| 地址: | 519070*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 智能 調節 風速 方法 系統 空調 遙控器 存儲 介質 | ||
1.一種基于遙控器的風噪評估智能調節風速方法,其特征在于,所述基于遙控器的風噪評估智能調節風速方法包括:
遙控器將檢測的自身區域環境風噪大小反饋給空調,所述空調的空調風噪傳感器同時檢測所述空調的風噪大小;
所述空調的空調定位傳感器對所述遙控器進行距離定位;
將所述遙控器檢測的風噪大小值、所述空調風噪傳感器檢測的空調風噪大小值、所述空調與遙控器的距離數據上傳云端服務器進行大數據AI分析,識別得到所述空調的環境風噪評估值,AI模型根據數據進行分析計算識別,識別得到較為理想的環境風噪評估值,分析出在此距離下噪音值a的噪音值b可滿足調節的閾值范圍,判斷噪音值a和噪音值b還可升高一些或者在可接受值范圍內過高。
2.如權利要求1所述的基于遙控器的風噪評估智能調節風速方法,其特征在于,所述云端服務器內嵌有大數據分析模型、AI模型、控制空調參數指令集;
所述AI模型為經過大量控制空調參數指令集進行訓練和大數據分析模型學習所得出的智能AI模型;
對不同的距離、空調源噪音值、輔助設備自身區域噪音值數據集,經AI模型識別得到環境風噪評估值,并反饋空調可調節的最優設置參數。
3.一種基于遙控器的風噪評估智能調節風速系統,其特征在于,所述基于遙控器的風噪評估智能調節風速系統包括:
主控模塊單元,負責邏輯控制、調度、控制執行空調的調節設置;
空調噪音檢測單元,與所述主控模塊單元相連接,負責檢測空調風噪大小;
定位模塊單元,與所述主控模塊單元相連接,對遙控器進行定位,獲取遙控器與空調間的距離;
空調通信模塊單元,與所述主控模塊單元相連接,負責與輔助設備遙控器、云端服務器的通訊,具體是負責將所述遙控器檢測的風噪大小值、所述空調風噪傳感器檢測的空調風噪大小值、所述空調與遙控器的距離數據上傳云端服務器進行大數據AI分析,識別得到所述空調的環境風噪評估值,AI模型根據數據進行分析計算識別,識別得到較為理想的環境風噪評估值,分析出在此距離下噪音值a的噪音值b可滿足調節的閾值范圍,判斷噪音值a和噪音值b還可升高一些或者在可接受值范圍內過高。
4.如權利要求3所述的基于遙控器的風噪評估智能調節風速系統,其特征在于,所述主控模塊單元為空調控制器主板;
所述空調噪音檢測單元為麥克風陣列單元;
所述定位模塊單元采用雙目定位裝置、雷達定位裝置、ToF定位裝置中的一種。
5.如權利要求3所述的基于遙控器的風噪評估智能調節風速系統,其特征在于,所述云端服務器用于進行大數據AI分析,識別得到環境風噪評估值,并間評估結果下發相應的可調節參數給空調通信模塊單元。
6.如權利要求3所述的基于遙控器的風噪評估智能調節風速系統,其特征在于,所述遙控器包括:
控制模塊單元,負責邏輯控制、控制檢測和數據上傳;
遙控器噪音檢測單元,與所述控制模塊單元相連接,負責檢測遙控器自身環境區域的風噪大小;
遙控器通信模塊單元,與所述控制模塊單元相連接,負責與空調設備通訊。
7.如權利要求6所述的基于遙控器的風噪評估智能調節風速系統,其特征在于,所述控制模塊單元為遙控器MCU;
所述遙控器噪音檢測單元為麥克風陣列單元;
所述遙控器通信模塊單元為WIFI通訊單元、藍牙、ZigBee無線通訊裝置中的一種。
8.一種實施權利要求1~2任意一項所述基于遙控器的風噪評估智能調節風速方法的空調。
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