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[發明專利]空調機、數據發送方法以及空調系統有效

專利信息
申請號: 202110799203.1 申請日: 2019-10-10
公開(公告)號: CN113531795B 公開(公告)日: 2022-11-22
發明(設計)人: 山本泉 申請(專利權)人: 富士通將軍股份有限公司
主分類號: F24F11/58 分類號: F24F11/58;F24F11/56;F24F11/64;F24F11/61
代理公司: 北京匯思誠業知識產權代理有限公司 11444 代理人: 龔敏;王剛
地址: 日本國神奈川縣川*** 國省代碼: 暫無信息
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 空調機 數據 發送 方法 以及 空調 系統
【權利要求書】:

1.一種空調機,其特征在于,包括:

控制部,使用學習模型來控制空調機;以及

適配器,具有與服務器裝置進行通信的通信部,所述服務器裝置基于所述空調機的運行歷史數據,生成所述學習模型,

所述適配器包括:

獲取部,以每個預設周期從所述空調機獲取所述運行歷史數據;

判定部,其判斷在所述獲取部獲取的所述運行歷史數據中,時間上連續的數據之間的變化量是否在預設范圍內;

消除部,在所述連續的數據之間的變化量在預設范圍內的情況下,在所述連續的數據中,留下至少一個數據并刪除其他數據;以及

發送部,其將在所述消除部中刪除了所述其他數據后的運行歷史數據發送給所述服務器裝置,其中,

以每個所述預設周期獲取的所述運行歷史數據被附加有時間戳,

所述運行歷史數據具有的特征是所述運行歷史數據的變化量帶給體感的影響的程度。

2.根據權利要求1所述的空調機,其特征在于:

所述消除部在刪除所述其他數據時,也刪除對所述其他數據附加的時間戳。

3.根據權利要求1所述的空調機,其特征在于:

所述獲取部獲取至少兩個具有不同特征的運行歷史數據,

所述預設范圍根據所述運行歷史數據具有的特征來設定。

4.根據權利要求2所述的空調機,其特征在于:

所述獲取部獲取至少兩個具有不同特征的運行歷史數據,

所述預設范圍根據所述運行歷史數據具有的特征來設定。

5.根據權利要求1-4中任一項所述的空調機,其特征在于:

所述運行歷史數據中至少包含溫度和濕度。

6.一種空調系統,其特征在于,包括:

空調機;

適配器,搭載有使用學習模型來控制所述空調機的控制部;以及

服務器裝置,基于所述空調機的運行歷史數據,生成所述學習模型,

所述適配器包括:

獲取部,以每個預設周期,從所述空調機獲取所述運行歷史數據;

第一判定部,判斷在所述獲取部獲取的所述運行歷史數據中,時間上連續的數據之間的變化量是否在預設范圍內;

消除部,在所述連續的數據之間的變化量在預設范圍內的情況下,在所述連續的數據中,留下至少一個數據并刪除其他數據;以及

第一發送部,其將在所述消除部中刪除了所述其他數據后的運行歷史數據發送給所述服務器裝置,其中,

以每個所述預設周期獲取的所述運行歷史數據被附加有時間戳,

所述運行歷史數據具有的特征是所述運行歷史數據的變化量帶給體感的影響的程度,

所述服務器裝置包括:

第二判定部,從所述適配器接收到所述運行歷史數據以及時間戳時,基于對每個運行歷史數據附加的時間戳,判斷接收到的所述每個運行歷史數據中是否有刪除區間;

恢復部,在判斷為有所述刪除區間的情況下,基于該刪除區間之前最近的運行歷史數據以及時間戳,生成該刪除區間的運行歷史數據以及時間戳來對接收到的所述運行歷史數據以及時間戳進行恢復;

學習部,基于在所述恢復部中進行了恢復的運行歷史數據以及時間戳,生成所述學習模型;以及

第二發送部,將在所述學習部中生成的所述學習模型發送給所述適配器,

所述適配器包括:

設定部,應用從所述服務器裝置接收到的所述學習模型。

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