CN105546761B - 空调系统自学习控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种空调系统自学习控制方法。该空调系统自学习控制方法包括：设定空调开机后每个时段的温度；记录空调运行过程中每个时段的更新温度以及每个时段内的更新温度次数；根据记录的更新温度和更新温度次数调整每个时段的设定温度。根据本发明的空调系统自学习控制方法，能够有效提高空调的智能化程度，提高用户的使用体验。

Description

空调系统自学习控制方法

技术领域

本发明涉及空调智能控制技术领域，具体而言，涉及一种空调系统自学习控制方法。

背景技术

人们在使用空调时，根据自身所处状态的不同，对于空调的温度也会有相应的不同需要。例如人刚从室外进入室内时，急需进行降温，此时会选择将空调温度调的较低，以便可以及时凉爽下来，当人体温度被减下来后，此时人会感觉到有些冷，就会再次对空调温度进行调整，以使室内温度可以与自身体温相符合，使自身可以获得较好的使用体验。

当用户一直通过此种方法对空调温度进行调节时，不仅耗时，而且需要经常操作空调，对空调的操控很不方便，降低了空调的智能化程度，也降低了用户的使用体验。

发明内容

本发明实施例中提供一种空调系统自学习控制方法，能够有效提高空调的智能化程度，提高用户的使用体验。

为解决上述技术问题，根据本发明的一个方面，提供了一种空调系统自学习控制方法，包括：设定空调开机后每个时段的温度；记录空调运行过程中每个时段的更新温度以及每个时段内的更新温度次数；根据记录的更新温度和更新温度次数调整每个时段的设定温度。

作为优选，在每次开机时，将每个时段内的更新温度次数的初值设置为0。

作为优选，根据记录的更新温度和更新温度次数调整每个时段的设定温度的步骤包括：当检测到空调在某一时段运行时，该时段内的设定温度发生改变，则更新该时段的设定温度，并将更新次数加1。

作为优选，在检测到该时段内的设定温度发生改变并持续T1时间时，才执行更新设定温度和更新次数的步骤。

作为优选，根据记录的更新温度和更新温度次数调整每个时段的设定温度的步骤还包括：根据每个时段内的更新温度次数设定该时段内的更新温度权重；根据初始设定温度和更新温度权重确定更新后的设定温度。

作为优选，根据初始设定温度和更新温度权重确定更新后的设定温度的步骤依据如下方法进行：

T_程序设定[i]_本次＝(1-k)×T_程序设定[i]_上次+k×T_设定[i]；

i表示开机后的第i个时段，其中i＝0,1,2……

T_程序设定[i]_上次表示开机时间满足[i×ΔT,(i+1)×ΔT)时，T_程序设定的原始值；

T_程序设定[i]_本次表示表1中开机时间满足[i×ΔT,(i+1)×ΔT)时，T_程序设定的更新值；

k表示用户设定T_设定[i]的更新权重。

作为优选，更新次数和更新权重的对应关系包括：

当在某一时段内更新次数N[i]满足0≤N[i]＜5时，更新权重为0.2；

当在某一时段内更新次数N[i]满足5≤N[i]＜10时，更新权重为0.4；

当在某一时段内更新次数N[i]满足10≤N[i]＜20时，更新权重为0.6；

当在某一时段内更新次数N[i]满足20≤N[i]时，更新权重为0.8。

作为优选，空调系统自学习控制方法还包括：将空调系统的运行状态分为制热和制冷两种工况；分别对制热和制冷工况进行每个时段的初始温度设定。

作为优选，空调系统自学习控制方法还包括：设定不同的用户账号，并对每个用户设定与该用户使用习惯相符合的温度调整曲线。

根据本发明的空调系统自学习控制方法，包括：设定空调开机后每个时段的温度；记录空调运行过程中每个时段的更新温度以及每个时段内的更新温度次数；根据记录的更新温度和更新温度次数调整每个时段的设定温度。通过该控制方法，可以根据每个时段内的空调温度的变化以及调整的次数来对空调的设定温度进行调整，从而可以记录用户的使用习惯，并根据用户的长期使用习惯调整空调温度的设定，使得空调的运行具有自学习功能，更加智能化，能够通过不断自学习逐渐满足用户的使用习惯，提高用户的使用体验。

附图说明

图1是本发明实施例的空调系统自学习控制方法的流程图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细描述，但不作为对本发明的限定。

很多人使用空调会有如下的使用习惯，首先开机制冷设定16℃，当房间温度降到一定程度后，用户会逐步升高设定温度，比如10min后，设定温度升高到22℃，再过12min后设定温度升高24℃，再过15min后设定温度升高到27℃，之后一直维持不变。

一般情况下，每次开机用户都会重复上述的操作，使得房间温度根据自身状况的不同进行调整，达到满足自身舒适度的程度。由于用户的使用习惯温度，每次开机总会按照上述的操作对空调进行调整，如此就会形成该用户使用空调的调节规律，基于此一规律，可以对用户的每次操作习惯进行记录，并在空调内形成自从温度调节控制，使得用户在操作一些次数后，空调可以自动调节温度满足该用户的需求，从而免去用户每次均需对空调温度进行调节的麻烦，使得空调能够更加智能化和人性化。

基于上述原因，发明人提供了一种空调自学习控制方法，可以使空调记录并学习用户的使用习惯，并根据用户的使用习惯自动将房间温度调整为用户适宜的温度。

请参考图1所示，根据本发明的实施例，空调系统自学习控制方法包括：设定空调开机后每个时段的温度；记录空调运行过程中每个时段的更新温度以及每个时段内的更新温度次数；根据记录的更新温度和更新温度次数调整每个时段的设定温度。

通过该控制方法，可以根据每个时段内的空调温度的变化以及调整的次数来对空调的设定温度进行调整，从而可以记录用户的使用习惯，并根据用户的长期使用习惯调整空调温度的设定，使得空调的运行具有自学习功能，更加智能化，能够通过不断自学习逐渐满足用户的使用习惯，提高用户的使用体验。

开机时间与T_程序设定的关系表如表一所示：

开机时间	T程序设定	更新次数
			[0,1×Δt)	T程序设定[0]	N[0]
[1×Δt,2×Δt)	T程序设定[1]	N[1]
			[2×Δt,3×Δt)	T程序设定[2]	N[2]
……	……
			[i×Δt,(i+1)×Δt)	T程序设定[i]	N[i]
……	……

其中Δt为时间段时长，在本实施例中，Δt例如为5min。当然，Δt也可以为其他的时段长，此外，在进行温度设定时，也可以根据实际需要将每个时间段的时长设置为不同，从而能够更加符合用户使用空调时的调整习惯。

每次在空调启动之后，会按照自身设定的温度进行调控，在此过程中，如果用户感觉到温度不符合自身体验，对空调进行温度调整时，空调都会记录下调整后的温度，并记录下更新温度的次数，依据空调记录的每个时段的调整温度，以及在该时段内更新温度的次数，空调就可以掌握该用户对温度的适应习惯，进而可以在下次空调启动时按照用户的使用习惯对房间温度进行调整，使得用户无需再进行手动调整，就可以得到适应自身需要的温度调整曲线，满足用户的使用要求。

在每次开机时，将每个时段内的更新温度次数的初值设置为0，从而可以在每次空调开机后根据上一次空调的运行记录对空调的温度调整进行控制，能够减少空调的工作量，同时可以使空调的温度控制曲线越来越符合用户的使用习惯。

根据记录的更新温度和更新温度次数调整每个时段的设定温度的步骤包括：当检测到空调在某一时段运行时，该时段内的设定温度发生改变，则更新该时段的设定温度，并将更新次数加1。当空调在某一时段运行时，如果检测到该时段内的设定温度发生改变，则说明用户对此时段内的温度有调整要求，此时的房间温度并不能够满足用户的需求，因此需要根据用户调节后的温度对设定温度进行调整，使得设定温度可以更加符合用户的使用习惯。同时，用户在该时段内可能一次并不能将温度调整到位，需要进行多次调整，调整次数越多，则说明用户对温度的满意度越低，对设定温度的调整越依赖于本时段内的温度调整，因此需要记录每个时段内的更新温度次数，并根据更新温度次数调整更新温度权重，从而使调整后的温度能够更加接近于用户的目标温度。

在对某一时段内的温度进行调整时，在检测到该时段内的设定温度改变并持续T1时间时，才执行更新设定温度和更新次数的步骤。由于用户可能出现误操作，因此当调整后的温度持续T1时间后，才能够保证调整后的温度的确是用户想要调整的温度，能够有效避免误操作，提高温度调整精度和效率。此处的T1例如为30s，也可以为其他的时长，例如1min或者20s等，可以根据需要进行设定。

根据记录的更新温度和更新温度次数调整每个时段的设定温度的步骤还包括：根据每个时段内的更新温度次数设定该时段内的更新温度权重；根据初始设定温度和更新温度权重确定更新后的设定温度。

根据初始设定温度和更新温度权重确定更新后的设定温度的步骤依据如下方法进行：

T_程序设定[i]_本次＝(1-k)×T_程序设定[i]_上次+k×T_设定[i]；

i表示开机后的第i个时段，其中i＝0,1,2……

T_程序设定[i]_上次表示开机时间满足[i×ΔT,(i+1)×ΔT)时，T_程序设定的原始值；

T_程序设定[i]_本次表示表1中开机时间满足[i×ΔT,(i+1)×ΔT)时，T_程序设定的更新值；

k表示用户设定T_设定[i]的更新权重。

更新次数和更新权重的对应关系包括：当在某一时段内更新次数N[i]满足0≤N[i]＜5时，更新权重为0.2；当在某一时段内更新次数N[i]满足5≤N[i]＜10时，更新权重为0.4；当在某一时段内更新次数N[i]满足10≤N[i]＜20时，更新权重为0.6；当在某一时段内更新次数N[i]满足20≤N[i]时，更新权重为0.8。

用户设定T_设定[i]的更新权重计算表如表二所示：

更新次数	更新权重k
		0≤N[i]＜5	0.2
5≤N[i]＜10	0.4
		10≤N[i]＜20	0.6
20≤N[i]	0.8

通过上述的控制方法，空调会不停地记忆用户的使用习惯，并对表1进行更新，在多次对表1的设定温度进行更新后，就会更新到满足用户特定需求的参数。

事实上，也可以将更新次数和更新权重之间的关系设定为其他形式，例如，将更新次数与更新权重更加细化，使更新次数和更新权重之间的关系满足：当在某一时段内更新次数N[i]满足0≤N[i]＜3时，更新权重为0.2；当在某一时段内更新次数N[i]满足3≤N[i]＜5时，更新权重为0.3；当在某一时段内更新次数N[i]满足5≤N[i]＜7时，更新权重为0.4；当在某一时段内更新次数N[i]满足7≤N[i]＜9时，更新权重为0.5；当在某一时段内更新次数N[i]满足9≤N[i]＜11时，更新权重为0.6；当在某一时段内更新次数N[i]满足11≤N[i]＜15时，更新权重为0.7；当在某一时段内更新次数N[i]满足15≤N[i]时，更新权重为0.8。具体的设置需要根据实际情况进行设定，例如参考用户的调整次数习惯等信息。

由于空调在进行制热和制冷时，设定温度并不相同，用户的使用习惯也并不相同，因此空调的自学习控制方法还包括：将空调系统的运行状态分为制热和制冷两种工况；分别对制热和制冷工况进行每个时段的初始温度设定。如此一来，空调就可以分别学习并记录制热工况下用户的使用习惯和制冷工况下用户的使用习惯，从而可以根据空调运行状态的不同选择合适的温度调整曲线，从而能够更好地满足用户的使用需要。

当用户使用自动模式或其他模式时，需要调用表1的数据，则直接调用，不再需要用户多次调节设定温度，方便用户，使空调系统成为该消费者的独特专属系统。

在空调的实际使用过程中，可能会有多个不同的用户对其进行操作，此时为了使空调能够更好地满足每个用户的使用习惯，需要对用户设定不同账户，分别对不同账户设定不同的温度调整曲线，从而在某一用户开启空调时，使空调能够按照该用户的使用习惯对房间温度进行调整，获取满足该用户习惯的房间温度调整曲线。

当然，以上是本发明的优选实施方式。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明基本原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。

Claims (7)

1.一种空调系统自学习控制方法，其特征在于，包括：

设定空调开机后每个时段的温度；

记录空调运行过程中每个时段的更新温度以及每个时段内的更新温度次数；

根据记录的更新温度和更新温度次数调整每个时段的设定温度；

其中，所述根据记录的更新温度和更新温度次数调整每个时段的设定温度的步骤包括：

当检测到空调在某一时段运行时，该时段内的设定温度发生改变，则更新该时段的设定温度，并将更新次数加1；

根据每个时段内的更新温度次数设定该时段内的更新温度权重；

根据初始设定温度和更新温度权重确定更新后的设定温度。

2.根据权利要求1所述的空调系统自学习控制方法，其特征在于，在每次开机时，将每个时段内的更新温度次数的初值设置为0。

3.根据权利要求1所述的空调系统自学习控制方法，其特征在于，在检测到该时段内的设定温度发生改变并持续T1时间时，才执行更新设定温度和更新次数的步骤。

4.根据权利要求1所述的空调系统自学习控制方法，其特征在于，所述根据初始设定温度和更新温度权重确定更新后的设定温度的步骤依据如下方法进行：

T_程序设定[i]_本次＝(1-k)×T_程序设定[i]_上次+k×T_设定[i]；

i表示开机后的第i个时段，其中i＝0,1,2……

T_程序设定[i]_上次表示开机时间满足[i×ΔT,(i+1)×ΔT)时，T_程序设定的原始值；

T_程序设定[i]_本次表示表1中开机时间满足[i×ΔT,(i+1)×ΔT)时，T_程序设定的更新值；

k表示用户设定T_设定[i]的更新权重。

5.根据权利要求4所述的空调系统自学习控制方法，其特征在于，更新次数和更新权重的对应关系包括：

当在某一时段内更新次数N[i]满足0≤N[i]＜5时，更新权重为0.2；

当在某一时段内更新次数N[i]满足5≤N[i]＜10时，更新权重为0.4；

当在某一时段内更新次数N[i]满足10≤N[i]＜20时，更新权重为0.6；

当在某一时段内更新次数N[i]满足20≤N[i]时，更新权重为0.8。

6.根据权利要求1所述的空调系统自学习控制方法，其特征在于，还包括：

将空调系统的运行状态分为制热和制冷两种工况；

分别对制热和制冷工况进行每个时段的初始温度设定。

7.根据权利要求1所述的空调系统自学习控制方法，其特征在于，还包括：

设定不同的用户账号，并对每个用户设定与该用户使用习惯相符合的温度调整曲线。