CN109114742B - 控制方法、装置、空调器、遥控终端、服务器及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种控制方法、装置、空调器、遥控终端、服务器及存储介质。其中，防霉控制方法包括：获取空调器的持续关机时长，和/或空调器的环境信息；根据持续关机时长和/或环境信息生成发霉指数；根据发霉指数确定是否生成防霉执行指令，以在确定生成防霉执行指令时，控制空调器根据防霉执行指令执行防霉控制操作。通过本发明的技术方案，能够有效感测空调器的潜在发霉风险，并依据发霉风险执行防霉控制操作，并且通过基于环境信息计算发霉指数，进而根据发霉指示确定对应的防霉操作，还能够有效提高防霉操作的控制精度。

Description

控制方法、装置、空调器、遥控终端、服务器及存储介质

技术领域

本发明涉及家用电器领域，具体而言，涉及一种防霉控制方法、一种防霉控制装置、一种空调器、一种遥控终端、一种服务器和一种计算机可读存储介质。

背景技术

相关技术中，空调器可以通过用户对遥控终端或空调器本身的控制面板的触控接收防霉执行指令，以根据该防霉执行指令通过对室内机进行干燥处理进行防霉操作，但仍存在以下缺陷：

(1)通过用户手动控制而不是根据空调器本身的运行环境确定该空调器是否需要进行防霉操作，无法有效检测空调器的发霉风险；

(2)在空调器停用季节，无法自动运行防霉功能；

(3)由于无法有效检测空调器的发霉风险的程度值，因此无法针对不同的发霉指数对室内机进行不同程度的干燥处理，从而导致空调器的开启时间过长时耗电多或开启时间过短时不能有效防霉，造成对空调器运行资源的浪费。

发明内容

本申请实施例通过提供一种防霉控制方法，解决了现有技术中无法有效检测空调器的发霉风险的技术问题，与现有技术中用户对遥控终端或空调器本身的控制面板的触控接收防霉执行指令的方式相比，一方面，通过计算发霉指数，能够有效感测空调器的潜在发霉风险，并依据发霉风险执行防霉控制操作，另一方面，防霉操作可以在空调器使用季节执行，也可以在空调器停用季节执行，使防霉操作的触发方式更灵活，再一方面，通过基于持续关机时长和/或环境信息计算发霉指数，进而根据发霉指示确定对应的防霉操作，还能够有效提高防霉操作的控制精度。

根据本发明的第一方面，提出了一种防霉控制方法，该方法包括：在接收到防霉指示时，获取空调器的持续关机时长，和/或空调器的环境信息；根据持续关机时长和/或环境信息生成发霉指数；根据发霉指数确定是否生成防霉执行指令，以在确定生成防霉执行指令时，控制空调器根据防霉执行指令执行防霉控制操作。

在上述技术方案中，优选地，根据持续关机时长和/或环境信息生成发霉指数，具体包括：将持续关机时长和/或环境信息输入预设的发霉指数计算模型中，以生成发霉指数，其中，环境信息包括温度值、湿度值、污染值、光亮度、经纬度与当前时间中的至少一种。

在上述任一技术方案中，优选地，在将持续关机时长与环境信息输入预设的发霉指数计算模型中，以生成发霉指数前，还包括：将发霉指数作为因变量，将环境信息作为自变量，并采用逻辑回归模型构建训练模型；提取空调器历史运行记录中的特征值，并将特征值确定为训练样本，模型特征值包括历史持续关机时长、历史温度值、历史湿度值、历史污染值、历史光亮度、历史经纬度与历史时间；采用训练样本训练训练模型，得到初始计算模型；对初始计算模型进行迭代优化，以生成发霉指数计算模型。

在上述任一技术方案中，优选地，根据发霉指数确定是否生成防霉执行指令，具体包括：检测发霉指数是否大于或等于预设防霉阈值；在检测到发霉指数大于或等于预设防霉阈值时，生成防霉执行指令。执行防霉控制操作

在上述任一技术方案中，优选地，在检测到发霉指数大于或等于预设防霉阈值时，生成防霉执行指令，还包括：在检测到发霉指数大于或等于预设防霉阈值时，确定发霉指数与预设防霉阈值之间的差值，差值用于表征发霉程度；根据差值确定防霉执行指令中的送风执行参数和/或制热执行参数，其中，差值与送风执行参数以及制热执行参数成正比关系。

其中，本领域的技术人员可以理解的是，上述的防霉控制方法执行的主体可以为空调器、能够遥控空调器的遥控终端，以及能够与空调器建立无线信道连接的服务器等。

根据本发明的第二方面，提出了一种防霉控制方法，适用于空调器，该方法包括：在接收到防霉执行指令时，根据防霉执行指令执行防霉控制操作。

在上述技术方案中，优选地，根据防霉执行指令执行防霉控制操作，具体包括：控制空调器进入送风模式，并根据防霉执行指令中的送风执行参数确定送风风量与送风时长；将送风模式切换至制热模式，并根据防霉执行指令中的制热执行参数确定制热温度与制热时长。

在上述任一技术方案中，优选地，还包括：在开启执行防霉控制操作时，生成发霉预警提示信息。根据本发明的第三方面，提出了一种防霉控制装置，该装置包括：获取单元，用于在接收到防霉指示时，获取空调器的持续关机时长，和/或空调器的环境信息；生成单元，用于根据持续关机时长和/或环境信息生成发霉指数；确定单元，用于根据发霉指数确定是否生成防霉执行指令，以在确定生成防霉执行指令时，控制空调器根据防霉执行指令执行防霉控制操作。

在上述技术方案中，优选地，还包括：输入单元，用于将持续关机时长和/或环境信息输入预设的发霉指数计算模型中，以生成发霉指数，其中，环境信息包括温度值、湿度值、污染值、光亮度、经纬度与当前时间中的至少一种。

在上述任一技术方案中，优选地，还包括：构建单元，用于将发霉指数作为因变量，将环境信息作为自变量，并采用逻辑回归模型构建训练模型；提取单元，用于提取空调器历史运行记录中的特征值，并将特征值确定为训练样本，模型特征值包括历史持续关机时长、历史温度值、历史湿度值、历史污染值、历史光亮度、历史经纬度与历史时间；训练单元，用于采用训练样本训练训练模型，得到初始计算模型；优化单元，用于对初始计算模型进行迭代优化，以生成发霉指数计算模型。

在上述任一技术方案中，优选地，还包括：检测单元，用于检测发霉指数是否大于或等于预设防霉阈值；生成单元还用于：在检测到发霉指数大于或等于预设防霉阈值时，生成防霉执行指令。

在上述任一技术方案中，优选地，确定单元还用于：在检测到发霉指数大于或等于预设防霉阈值时，确定发霉指数与预设防霉阈值之间的差值，差值用于表征发霉程度；确定单元还用于：根据差值确定防霉执行指令中的送风执行参数和/或制热执行参数，其中，差值与送风执行参数以及制热执行参数成正比关系。

根据本发明的第四方面，提出了一种防霉控制装置，适用于空调器，该装置包括：执行单元，用于在接收到防霉执行指令时，根据防霉执行指令执行防霉控制操作。

在上述技术方案中，优选地，还包括：控制单元，用于控制空调器进入送风模式，并根据防霉执行指令中的送风执行参数确定送风风量与送风时长；装置还包括：切换单元，用于将送风模式切换至制热模式，并根据防霉执行指令中的制热执行参数确定制热温度与制热时长。

在上述任一技术方案中，优选地，预警单元，用于在开启执行防霉控制操作时，生成发霉预警提示信息。

根据本发明的第五方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面与第二方面的技术方案中任一项的防霉控制方法的步骤。

根据本发明的第六方面，提供了一种空调器，包括：处理器；用于储存处理器可执行指令的存储器，其中，处理器用于执行存储器中储存的可执行指令时实现如上述第一方面与第二方面的技术方案中任一项的防霉控制方法的步骤。

根据本发明的第七方面，提供了一种遥控终端，包括：处理器；用于储存处理器可执行指令的存储器，其中，处理器用于执行存储器中储存的可执行指令时实现如上述第一方面的技术方案中任一项的防霉控制方法的步骤。

根据本发明的第八方面，提供了一种服务器，包括：处理器；用于储存处理器可执行指令的存储器，其中，处理器用于执行存储器中储存的可执行指令时实现如上述第一方面的技术方案中任一项的防霉控制方法的步骤。

本申请实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

1、与现有技术中通过用户手动控制发送防霉执行指令的方式相比，一方面，通过计算发霉指数，能够有效感测空调器的潜在发霉风险，并依据发霉风险执行防霉控制操作，另一方面，防霉操作可以在空调器使用季节执行，也可以在空调器停用季节执行，使防霉操作的触发方式更灵活，再一方面，通过基于持续关机时长和/或环境信息计算发霉指数，进而根据发霉指示确定对应的防霉操作，还能够有效提高防霉操作的控制精度。

2、通过采用回归算法训练生成计算模型，能够提升发霉指数的计算准确度，进而提升防霉控制操作的执行可靠性，以根据计算结果得到发霉指数，一方面，能够实现通过发霉指数表征潜在发霉风险的程度，以进一步根据发霉指数指定对应的防霉策略，并以防霉执行指令的方式生成，另一方面，能够针对不同的发霉指数对室内机进行不同程度的干燥处理，以提升空调器的利用效率。

3、通过将发霉指数与预设防霉阈值进行比较，来确定当前是否存在发霉风险，以及发霉风险的大小，进一步地，通过确定发霉指数与预设防霉阈值之间的差值大小确定送风风速与送风时长，以实现了防霉操作中送风风速与送风时长的较准确的值的确定，进而使空调器能够根据送风风与送风时长运行防霉模式，最终实现防霉操作的准确控制，以最大限度的降低发霉概率。

4、由于遥控终端能够监测空调器的运行状况，因此遥控终端能够获取到空调器的持续关机时长，由于遥控终端与空调器所处的环境相同，因此可以通过遥控终端采集与空调器相近的环境信息作为环境信息，在遥控终端上计算接近的发霉指数，以能够根据发霉指数生成防霉执行指令，并将防霉执行指令发送至空调器，控制空调器执行防霉控制操作，从而实现了空调器在关机状态下的防霉操作的自启动功能，根据遥控终端对周围环境的感测，定期进行防霉操作，以最大限度的提升防霉效果，降低发霉概率。

5、在物联网结构中，服务器也能够检测空调器的运行状态，从而记录持续关机时长，根据持续关机时长生成发霉指数，以实现由服务器主动发起的由空调器执行的防霉操作。

本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1示出了本发明第一实施例的防霉控制方法的流程示意图；

图2示出了本发明第二实施例的防霉控制方法的流程示意图；

图3示出了本发明第一实施例的防霉控制装置的示意框图；

图4示出了本发明第二实施例的防霉控制装置的示意框图；

图5示出了本发明的实施例的防霉控制联动方案的示意框图；

图6示出了本发明的遥控终端的控制页面的示意图；

图7示出了本发明的实施例的空调器的示意框图；

图8示出了本发明的实施例的遥控终端的示意框图；

图9示出了本发明的实施例的服务器的示意框图。

具体实施方式

针对现有技术中无法有效检测空调器的发霉风险的技术问题，一方面，通过计算发霉指数，能够有效感测空调器的潜在发霉风险，并依据发霉风险执行防霉控制操作，另一方面，防霉操作可以在空调器使用季节执行，也可以在空调器停用季节执行，使防霉操作的触发方式更灵活，再一方面，通过基于持续关机时长和/或环境信息计算发霉指数，进而根据发霉指示确定对应的防霉操作，还能够有效提高防霉操作的控制精度。

为了更好的理解上述技术方案，下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。

为了更好的理解上述技术方案，下面将结合说明书附图以及具体的实施方式对上述技术方案进行详细的说明。

下面结合图1与图6对本发明的实施例的防霉控制方法进行具体说明。

实施例一：

如图1所示，根据本发明的一个实施例的防霉控制方法，适用于空调器该方法包括：步骤102，在接收到防霉指示时，获取空调器的持续关机时长，和/或空调器的环境信息；步骤104，根据持续关机时长和/或环境信息生成发霉指数；步骤106，根据发霉指数确定是否生成防霉执行指令，以在确定生成防霉执行指令时，控制空调器根据防霉执行指令执行防霉控制操作。

在该实施例中，基于持续关机时长和/或环境信息能够计算出发霉指数，进而通过发霉指数确定是否生成用于对空调器进行防霉操作的防霉执行指令，一方面，通过计算发霉指数，能够有效感测空调器的潜在发霉风险，并依据发霉风险执行防霉控制操作，另一方面，防霉操作可以在空调器使用季节执行，也可以在空调器停用季节执行，使防霉操作的触发方式更灵活，再一方面，通过基于持续关机时长和/或环境信息计算发霉指数，进而根据发霉指示确定对应的防霉操作，还能够有效提高防霉操作的控制精度。

其中，本领域的技术人员可以了解的是，根据开关机时长和/或第一环境信息生成空调器的发霉指数，可以包括以下三种情况：(1)只根据开关机时长去生成发霉指数，此时可以只关注持续关机时长，并且持续关机时长需要为一个较大值时才触发启动防霉操作；(2)同时根据持续感激时长以及实时的环境信息生成发霉指数，此时的发霉指数对潜在发霉风险的表述程度最准确；(3)只根据环境信息生成发霉指数，此时的发霉指数时效性更高。

在上述实施例中，优选地，根据持续关机时长和/或环境信息生成发霉指数，具体包括：将持续关机时长和/或环境信息输入预设的发霉指数计算模型中，以生成发霉指数，其中，环境信息包括温度值、湿度值、污染值、光亮度、经纬度与当前时间中的至少一种。

在该实施例中，由于空调器内部的零部件是否会发霉主要与湿度、温度、是否存在灰尘堆积、光照情况，以表明是否存在发霉风险，结合空调器所处的地理位置与气候判断发霉概率，因此，可以将上述参数中的至少一项作为变量，通过预设的发霉指数计算模型来求发霉指数，以通过发霉指数检测是否存在发霉情况以及在推测存在发霉情况时表征发霉的程度，一方面，能够实现通过发霉指数表征潜在发霉风险的程度，以进一步根据发霉指数指定对应的防霉策略，并以防霉执行指令的方式生成，另一方面，能够针对不同的发霉指数对室内机进行不同程度的干燥处理，以提升空调器的利用效率。

其中，环境信息包括的数据种类越多，即温度值、湿度值、污染值、光亮度、经纬度与当前时间的信息都包括时，得到的发霉指数的表征的防晒程度准确度越高。

另外，作为发霉指数的另一种计算方式，还可以先检测持续关机时长是否已经达到预设时长阈值，以在检测到持续关机时长达到预设时长阈值时，表明空调器的关闭时间已经存在较大的发霉概率了，此时结合采集到的第一环境信息以及预设的发霉指示公式进行加权操作，以根据计算结果得到发霉指数。

在上述任一实施例中，优选地，在将持续关机时长与环境信息输入预设的发霉指数计算模型中，以生成发霉指数前，还包括：将发霉指数作为因变量，将环境信息作为自变量，并采用逻辑回归模型构建训练模型；提取空调器历史运行记录中的特征值，并将特征值确定为训练样本，模型特征值包括历史持续关机时长、历史温度值、历史湿度值、历史污染值、历史光亮度、历史经纬度与历史时间；采用训练样本训练训练模型，得到初始计算模型；对初始计算模型进行迭代优化，以生成发霉指数计算模型。

在该实施例中，通过建立逻辑回归模型，以作为发霉指数计算模型的训练模型，其中，可以将采集到的发霉图片和存在发霉风险的图片依照其严重程度转换为发霉指数，以进行量化表述，将发霉指数作为逻辑回归模型中的因变量，将采集到的历史持续关机时长、历史温度值、历史湿度值、历史污染值、历史光亮度、历史经纬度与历史时间等数据作为自变量执行模型的训练操作，得到自变量的权重参数，在经过迭代优化之后，即得到发霉指数计算模型，进而能够通过输入的环境信息，包括温度值、湿度值、污染值、光亮度、经纬度与当前时间等得到发霉指数，然后基于发霉指数检测是否存在发霉的风险，通过采用回归算法训练生成计算模型，能够提升发霉指数的计算准确度，进而提升防霉控制操作的执行可靠性。

具体地，用户执行模型训练的训练数数据可以包括记录历史和实验数据，通过进行特征提取得到以下主要特征的特征值，包括未运行空调时长t、当前温度ts，湿度h，污染程度p，光亮度l，经纬度lo与当前时间ms，进行模型构建M＝f(t，ts，h，p，l，lo，ms)，应用机器学习，基于特征值和生成的发霉值以及模型，使用回归算法进行训练模型，然后进行模型的迭代和优化，持续实验得到新数据，以得到精确度较高的发霉指数计算模型，在输入当前环境信息后，通过模型预测输出当前的发霉值。

在上述任一实施例中，优选地，根据发霉指数确定是否生成防霉执行指令，具体包括：检测发霉指数是否大于或等于预设防霉阈值；在检测到发霉指数大于或等于预设防霉阈值时，生成防霉执行指令。

在该实施例中，为了提升发霉检测准确率，还可以设置预设防霉阈值，通过将发霉指数与预设防霉阈值进行比较，来确定当前是否存在发霉风险，以及发霉风险的大小，进一步地，通过确定发霉指数与预设防霉阈值之间的差值大小确定送风风速与送风时长，以实现了防霉操作中送风风速与送风时长的较准确的值的确定，进而使空调器能够根据送风风与送风时长运行防霉模式，最终实现防霉操作的准确控制，以最大限度的降低发霉概率。

在上述任一实施例中，优选地，在检测到发霉指数大于或等于预设防霉阈值时，生成防霉执行指令，还包括：在检测到发霉指数大于或等于预设防霉阈值时，确定发霉指数与预设防霉阈值之间的差值，差值用于表征发霉程度；根据差值确定防霉执行指令中的送风执行参数和/或制热执行参数，其中，差值与送风执行参数以及制热执行参数成正比关系。

在该实施例中，通过根据发霉指数与预设防霉阈值之间的差值生成防霉执行指令中的执行参数，具体包括送风执行参数和/或制热执行参数，以通过吹风操作与制热操作，祛除寒气以及灰尘杂质，以进一步降低发霉的可能性，进而延长空调器的使用寿命。

(1)上述的执行过程，可以直接在空调器上完成。

(2)在空调器与服务器建立无线信道连接时，可以由服务器根据检测到的空调器的持续关机时长和/或接收到的空调器的环境信息，进行发霉指数的计算与防霉执行指令的生成，并将防霉执行指令发送至空调器，使空调器执行防霉控制操作，进而实现物联网下的防霉控制功能。

(3)在空调器与手机等遥控终端建立无线信道连接时，可以由遥控根据检测到的空调器的持续关机时长和/或接收到的空调器的环境信息，进行发霉指数的计算与防霉执行指令的生成，并将防霉执行指令发送至空调器，使空调器执行防霉控制操作。一方面，通过计算发霉指数，能够有效感测空调器的潜在发霉风险，并依据发霉风险执行防霉控制操作，另一方面，防霉操作可以在空调器使用季节执行，也可以在空调器停用季节执行，使防霉操作的触发方式更灵活，再一方面，通过基于开关机时长和/或第一环境信息计算发霉指数，进而根据发霉指示确定对应的防霉操作，还能够有效提高防霉操作的控制精度。

实施例二：

另外，还可以通过遥控终端手动设置防霉模式，以根据手动设置的送风风量与送风时长执行防霉控制操作。

如图2所示，根据本发明的另一个实施例的防霉控制方法，适用于空调器，该方法包括：在接收到防霉执行指令时，根据防霉执行指令执行防霉控制操作。

在该实施例中，通过根据防霉执行指令进行防霉控制操作，以防止空调器长时间不开启导致的蒸发器发霉、灰尘堆积、产生发霉异味等现象，一方面，能够保持健康的运行环境，另一方面，也有利于延长空调器的使用寿命。

其中，防霉执行指令的触发可以在获取到空调器的开机指令时和/或获取到空调器的关机指令时。

在上述实施例中，优选地，根据防霉执行指令执行防霉控制操作，具体包括：控制空调器进入送风模式，并根据防霉执行指令中的送风执行参数确定送风风量与送风时长；将送风模式切换至制热模式，并根据防霉执行指令中的制热执行参数确定制热温度与制热时长。

在该实施例中，作为进行防霉控制操作的一种具体的实施方式，通过启动送风模式，以通过风流循环带走空调器内部的潮湿气体，实现空调器内的干燥化处理，从而降低空调器发霉的概率，其中，送风风速与送风时长可以根据发霉指数确定，通过送风风速与送风时长的确定，在通过对空调器内部的干燥化处理完成防霉操作的同时，实现了防霉操作的准确化处理，与现有技术中采用固定时长与固定风速的方式相比，在防止防霉操作耗电的同时，实现了有效防霉。

另外，在空调器内部沉积有冷凝水时，通过在送风模式下控制开启制热功能，提升冷凝水蒸发的效率，结合送风功能，实现空调器内部的干燥化处理。

在上述任一实施例中，优选地，还包括：在开启执行防霉控制操作时，生成发霉预警提示信息。

在该实施例中，通过同步生成发霉预警提示信息，以提醒用户存在发霉风险，在通过对空调器进行吹风操作以及制热操作的同时，提醒用户清理防尘网等容易堆积灰尘的部件，能够进一步降低发霉的概率。

如图3所示，根据本发明的一个实施例的防霉控制装置30，该装置包括：获取单元302，用于在接收到防霉指示时，获取空调器的持续关机时长，和/或空调器的环境信息；生成单元304，用于根据持续关机时长和/或环境信息生成发霉指数；确定单元306，用于根据发霉指数确定是否生成防霉执行指令，以在确定生成防霉执行指令时，控制空调器根据防霉执行指令执行防霉控制操作。

在该实施例中，基于持续关机时长和/或环境信息能够计算出发霉指数，进而通过发霉指数确定是否生成用于对空调器进行防霉操作的防霉执行指令，一方面，通过计算发霉指数，能够有效感测空调器的潜在发霉风险，并依据发霉风险执行防霉控制操作，另一方面，防霉操作可以在空调器使用季节执行，也可以在空调器停用季节执行，使防霉操作的触发方式更灵活，再一方面，通过基于持续关机时长和/或环境信息计算发霉指数，进而根据发霉指示确定对应的防霉操作，还能够有效提高防霉操作的控制精度。

在上述实施例中，优选地，还包括：输入单元308，用于将持续关机时长和/或环境信息输入预设的发霉指数计算模型中，以生成发霉指数，其中，环境信息包括温度值、湿度值、污染值、光亮度、经纬度与当前时间中的至少一种。

在该实施例中，由于空调器内部的零部件是否会发霉主要与湿度、温度、是否存在灰尘堆积、光照情况，以表明是否存在发霉风险，结合空调器所处的地理位置与气候判断发霉概率，因此，可以将上述参数中的至少一项作为变量，通过预设的发霉指数计算模型来求发霉指数，以通过发霉指数检测是否存在发霉情况以及在推测存在发霉情况时表征发霉的程度，一方面，能够实现通过发霉指数表征潜在发霉风险的程度，以进一步根据发霉指数指定对应的防霉策略，并以防霉执行指令的方式生成，另一方面，能够针对不同的发霉指数对室内机进行不同程度的干燥处理，以提升空调器的利用效率。

在上述任一实施例中，优选地，还包括：构建单元310，用于将发霉指数作为因变量，将环境信息作为自变量，并采用逻辑回归模型构建训练模型；提取单元312，用于提取空调器历史运行记录中的特征值，并将特征值确定为训练样本，模型特征值包括历史持续关机时长、历史温度值、历史湿度值、历史污染值、历史光亮度、历史经纬度与历史时间；训练单元314，用于采用训练样本训练训练模型，得到初始计算模型；优化单元316，用于对初始计算模型进行迭代优化，以生成发霉指数计算模型。

在该实施例中，通过建立逻辑回归模型，以作为发霉指数计算模型的训练模型，其中，可以将采集到的发霉图片和存在发霉风险的图片依照其严重程度转换为发霉指数，以进行量化表述，将发霉指数作为逻辑回归模型中的因变量，将采集到的历史持续关机时长、历史温度值、历史湿度值、历史污染值、历史光亮度、历史经纬度与历史时间等数据作为自变量执行模型的训练操作，得到自变量的权重参数，在经过迭代优化之后，即得到发霉指数计算模型，进而能够通过输入的环境信息，包括温度值、湿度值、污染值、光亮度、经纬度与当前时间等得到发霉指数，然后基于发霉指数检测是否存在发霉的风险，通过采用回归算法训练生成计算模型，能够提升发霉指数的计算准确度，进而提升防霉控制操作的执行可靠性。

在上述任一实施例中，优选地，还包括：检测单元318，用于检测发霉指数是否大于或等于预设防霉阈值；生成单元304还用于：在检测到发霉指数大于或等于预设防霉阈值时，生成防霉执行指令。

在该实施例中，为了提升发霉检测准确率，还可以设置预设防霉阈值，通过将发霉指数与预设防霉阈值进行比较，来确定当前是否存在发霉风险，以及发霉风险的大小，进一步地，通过确定发霉指数与预设防霉阈值之间的差值大小确定送风风速与送风时长，以实现了防霉操作中送风风速与送风时长的较准确的值的确定，进而使空调器能够根据送风风与送风时长运行防霉模式，最终实现防霉操作的准确控制，以最大限度的降低发霉概率。

在上述任一实施例中，优选地，确定单元306还用于：在检测到发霉指数大于或等于预设防霉阈值时，确定发霉指数与预设防霉阈值之间的差值，差值用于表征发霉程度；确定单元306还用于：根据差值确定防霉执行指令中的送风执行参数和/或制热执行参数，其中，差值与送风执行参数以及制热执行参数成正比关系。

在该实施例中，通过根据发霉指数与预设防霉阈值之间的差值生成防霉执行指令中的执行参数，具体包括送风执行参数和/或制热执行参数，以通过吹风操作与制热操作，祛除寒气以及灰尘杂质，以进一步降低发霉的可能性，进而延长空调器的使用寿命。

如图4所示，根据本发明的另一个实施例的防霉控制装置40，适用于空调器，该装置包括：执行单元402，用于在接收到防霉执行指令时，根据防霉执行指令执行防霉控制操作。

在该实施例中，通过根据防霉执行指令进行防霉控制操作，以防止空调器长时间不开启导致的蒸发器发霉、灰尘堆积、产生发霉异味等现象，一方面，能够保持健康的运行环境，另一方面，也有利于延长空调器的使用寿命。

其中，防霉执行指令的触发可以在获取到空调器的开机指令时和/或获取到空调器的关机指令时。

在上述实施例中，优选地，还包括：控制单元404，用于控制空调器进入送风模式，并根据防霉执行指令中的送风执行参数确定送风风量与送风时长；装置还包括：切换单元406，用于将送风模式切换至制热模式，并根据防霉执行指令中的制热执行参数确定制热温度与制热时长。

在该实施例中，作为进行防霉控制操作的一种具体的实施方式，通过启动送风模式，以通过风流循环带走空调器内部的潮湿气体，实现空调器内的干燥化处理，从而降低空调器发霉的概率，其中，送风风速与送风时长可以根据发霉指数确定，通过送风风速与送风时长的确定，在通过对空调器内部的干燥化处理完成防霉操作的同时，实现了防霉操作的准确化处理，与现有技术中采用固定时长与固定风速的方式相比，在防止防霉操作耗电的同时，实现了有效防霉。

另外，在空调器内部沉积有冷凝水时，通过在送风模式下控制开启制热功能，提升冷凝水蒸发的效率，结合送风功能，实现空调器内部的干燥化处理。

在上述任一实施例中，优选地，还包括：预警单元408，用于在开启执行防霉控制操作时，生成发霉预警提示信息。

在该实施例中，通过同步生成发霉预警提示信息，以提醒用户存在发霉风险，在通过对空调器进行吹风操作以及制热操作的同时，提醒用户清理防尘网等容易堆积灰尘的部件，能够进一步降低发霉的概率。

实施例三：

如图5所示，根据本发明的另一个实施例的防霉控制方案，包括多个空调器作为物联网空调502，云端服务器504和安装于遥控终端506上的控制程序，其中，物联网空调包括Wi-Fi模块5022、数据采集模块5024与运行控制模块5026，云端服务器504包括发霉计算模块5042与防霉控制模块5044。

其中，物联网空调502通过数据采集模块5024采集到开关机，温度，风速，湿度，PM2.5等数据后，通过Wi-Fi模块5022将这些数据发送至云端服务器504，云端服务器504上的发霉计算模块5042基于上报的数据，计算发霉指数，防霉控制模块5044在检测到发霉指数大于超过预设防霉阈值时，则向空调发出防霉执行指令。

由于空调器发霉，主要跟温度与湿度有关，所以通过开启吹风模式和/或制热模式，降低湿度与温度，物联网空调502接收到防霉执行指令时，通过运行控制模块执行，以进行防霉操作。

另外，如图6所示，通过在遥控终端506上开启自动防霉功能，实现由遥控终端对物联网空调的防霉控制操作，还可以结合自身的使用情况，调整默认的预设防霉阈值，以避免空调频繁启动，或调整防霉时间，控制空调器每次运行防霉操作的时间。

实施例四：

根据本发明的实施例的计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上述实施例一至实施例三中任一项所述的防霉控制方法的步骤。

基于同一发明构思，本发明实施例还提供了实施例一与实施例二中方法对应的空调器，见实施例五。

实施例五：

如图7所示，根据本发明的实施例的空调器70，包括处理器702和存储器704，其中，存储器704上存储有可在处理器702上运行的计算机程序，其中存储器704和处理器702之间可以通过总线连接，该处理器702用于执行存储器704中存储的计算机程序时实现如上实施例一中的防霉控制方法的步骤。

基于同一发明构思，本发明实施例还提供了实施例一中方法对应的遥控终端，见实施例六。

实施例六：

如图8所示，根据本发明的实施例的遥控终端80，包括处理器802和存储器804，其中，存储器804上存储有可在处理器802上运行的计算机程序，其中存储器804和处理器802之间可以通过总线连接，该处理器802用于执行存储器804中存储的计算机程序时实现如上实施例二中的防霉控制方法的步骤。

基于同一发明构思，本发明实施例还提供了实施例一中方法对应的服务器，见实施例七。

实施例七：

如图9所示，根据本发明的实施例的服务器90，包括：处理器902；用于储存处理器可执行指令的存储器904，其中，处理器902用于执行存储器904中储存的可执行指令时实现如上实施例一中的防霉控制方法的步骤。

本发明实施例的方法中的步骤可以根据实际需要进行顺序调整、合并和删减。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

应当注意的是，在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的部件或步骤。位于部件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的部件。本发明可以借助于包括有若干不同部件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。

尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (14)

1.一种防霉控制方法，其特征在于，包括：

获取空调器的持续关机时长，和/或所述空调器的环境信息；

根据所述持续关机时长和/或所述环境信息生成发霉指数；

根据所述发霉指数确定是否生成防霉执行指令，以在确定生成所述防霉执行指令时，控制所述空调器根据所述防霉执行指令执行防霉控制操作；

所述根据所述发霉指数确定是否生成防霉执行指令，具体包括：

检测所述发霉指数是否大于或等于预设防霉阈值；

在检测到所述发霉指数大于或等于所述预设防霉阈值时，生成所述防霉执行指令；

所述在检测到所述发霉指数大于或等于所述预设防霉阈值时，生成所述防霉执行指令，还包括：

在检测到所述发霉指数大于或等于所述预设防霉阈值时，确定所述发霉指数与所述预设防霉阈值之间的差值，所述差值用于表征发霉程度；

根据所述差值确定所述防霉执行指令中的送风执行参数和/或制热执行参数；

其中，所述防霉执行指令的触发在获取到所述空调器的开机指令时和/或获取到所述空调器的关机指令时；

所述根据所述持续关机时长和/或所述环境信息生成发霉指数，具体包括：

将所述发霉指数作为因变量，将所述环境信息作为自变量，并采用逻辑回归模型构建训练模型；

提取空调器历史运行记录中的特征值，并将所述特征值确定为训练样本，所述模型特征值包括历史持续关机时长、历史温度值、历史湿度值、历史污染值、历史光亮度、历史经纬度与历史时间；

采用所述训练样本训练所述训练模型，得到初始计算模型；

对所述初始计算模型进行迭代优化，以生成所述发霉指数计算模型。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述持续关机时长和/或所述环境信息生成发霉指数，还包括：

将所述持续关机时长和/或所述环境信息输入预设的发霉指数计算模型中，以生成所述发霉指数，

其中，所述环境信息包括温度值、湿度值、污染值、光亮度、经纬度与当前时间中的至少一种。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述差值与所述送风执行参数以及所述制热执行参数成正比关系。

4.一种防霉控制方法，适用于空调器，其特征在于，所述方法包括：

在接收到防霉执行指令时，根据所述防霉执行指令执行防霉控制操作；

所述根据所述防霉执行指令执行防霉控制操作，具体包括：

控制所述空调器进入送风模式，并根据所述防霉执行指令中的送风执行参数确定送风风量与送风时长；

将所述送风模式切换至制热模式，并根据所述防霉执行指令中的制热执行参数确定制热温度与制热时长；

其中，在检测到发霉指数大于或等于预设防霉阈值时，确定所述发霉指数与所述预设防霉阈值之间的差值，所述差值用于表征发霉程度；根据所述差值确定所述防霉执行指令中的送风执行参数和/或制热执行参数；

其中，所述防霉执行指令的触发在获取到所述空调器的开机指令时和/或获取到所述空调器的关机指令时；

其中，所述根据持续关机时长和/或环境信息生成发霉指数，具体包括：

将所述发霉指数作为因变量，将所述环境信息作为自变量，并采用逻辑回归模型构建训练模型；

提取空调器历史运行记录中的特征值，并将所述特征值确定为训练样本，所述模型特征值包括历史持续关机时长、历史温度值、历史湿度值、历史污染值、历史光亮度、历史经纬度与历史时间；

采用所述训练样本训练所述训练模型，得到初始计算模型；

对所述初始计算模型进行迭代优化，以生成所述发霉指数计算模型。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，还包括：

在开启执行所述防霉控制操作时，生成发霉预警提示信息。

6.一种防霉控制装置，其特征在于，包括：

获取单元，用于获取空调器的持续关机时长，和/或所述空调器的环境信息；

生成单元，用于根据所述持续关机时长和/或所述环境信息生成发霉指数；

确定单元，用于根据所述发霉指数确定是否生成防霉执行指令，以在确定生成所述防霉执行指令时，控制所述空调器根据所述防霉执行指令执行防霉控制操作；

检测单元，用于检测所述发霉指数是否大于或等于预设防霉阈值；

所述生成单元还用于：在检测到所述发霉指数大于或等于所述预设防霉阈值时，生成所述防霉执行指令；

所述确定单元还用于：在检测到所述发霉指数大于或等于所述预设防霉阈值时，确定所述发霉指数与所述预设防霉阈值之间的差值，所述差值用于表征发霉程度；

所述确定单元还用于：根据所述差值确定所述防霉执行指令中的送风执行参数和/或制热执行参数；

构建单元，用于将所述发霉指数作为因变量，将所述环境信息作为自变量，并采用逻辑回归模型构建训练模型；

提取单元，用于提取空调器历史运行记录中的特征值，并将所述特征值确定为训练样本，所述模型特征值包括历史持续关机时长、历史温度值、历史湿度值、历史污染值、历史光亮度、历史经纬度与历史时间；

训练单元，用于采用所述训练样本训练所述训练模型，得到初始计算模型；

优化单元，用于对所述初始计算模型进行迭代优化，以生成所述发霉指数计算模型。

7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，还包括：

输入单元，用于将所述持续关机时长和/或所述环境信息输入预设的发霉指数计算模型中，以生成所述发霉指数，

其中，所述环境信息包括温度值、湿度值、污染值、光亮度、经纬度与当前时间中的至少一种。

8.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述差值与所述送风执行参数以及所述制热执行参数成正比关系。

9.一种防霉控制装置，适用于空调器，其特征在于，所述装置包括：

执行单元，用于在接收到防霉执行指令时，根据所述防霉执行指令执行防霉控制操作；

控制单元，用于控制所述空调器进入送风模式，并根据所述防霉执行指令中的送风执行参数确定送风风量与送风时长；

切换单元，用于将所述送风模式切换至制热模式，并根据所述防霉执行指令中的制热执行参数确定制热温度与制热时长；

其中，在检测到发霉指数大于或等于预设防霉阈值时，确定所述发霉指数与所述预设防霉阈值之间的差值，所述差值用于表征发霉程度；根据所述差值确定所述防霉执行指令中的送风执行参数和/或制热执行参数；

其中，根据持续关机时长和/或环境信息生成发霉指数，具体包括：

将所述发霉指数作为因变量，将所述环境信息作为自变量，并采用逻辑回归模型构建训练模型；

提取空调器历史运行记录中的特征值，并将所述特征值确定为训练样本，所述模型特征值包括历史持续关机时长、历史温度值、历史湿度值、历史污染值、历史光亮度、历史经纬度与历史时间；

采用所述训练样本训练所述训练模型，得到初始计算模型；

对所述初始计算模型进行迭代优化，以生成所述发霉指数计算模型。

10.如权利要求9所述的装置，其特征在于，还包括：

预警单元，用于在开启执行所述防霉控制操作时，生成发霉预警提示信息。

11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有防霉控制程序，其特征在于，该防霉控制程序被处理器执行时实现权利要求1-5任一所述的方法。

12.一种空调器，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的防霉控制程序，所述处理器执行所述防霉控制程序时实现权利要求1-5中任一所述的方法。

13.一种遥控终端，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的防霉控制程序，所述处理器执行遥控程序时实现权利要求1-3中任一所述的方法。

14.一种服务器，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的防霉控制程序，所述处理器执行所述防霉控制程序时实现权利要求1-3中任一所述的方法。

Images