CN109774413A - 车载空调的控制方法、车载空调的控制系统 - Google Patents

Abstract

本发明属于汽车技术领域，具体涉及车载空调的控制方法和车载空调的控制系统。该车载空调的控制方法包括：获取车辆使用者的预计用车时间，触发获取车内的当前温度和当前湿度；获取车载空调的调节时长预测函数及所述车辆使用者的目标温度和目标湿度；根据所述当前温度、所述当前湿度、所述目标温度和所述目标湿度，采用所述调节时长预测函数，计算得到预测运行时长；相对于所述预计用车时间，提前所述预测运行时长启动所述车载空调。该控制方法及相应的系统，通过预设调节时长预测函数和针对每位车辆使用者预设最适宜的目标温度和目标湿度，能在节能的情况下花费较少时间达到符合车辆使用者习惯的目标温度值和目标湿度值，提供更舒适的人性化服务。

Description

车载空调的控制方法、车载空调的控制系统

技术领域

本发明属于汽车技术领域，具体涉及车载空调的控制方法和车载空调的控制系统。

背景技术

汽车的出现，使得人们出行更便捷也更舒适，大大节约了人们的在途时间，提高了办事效率。车载空调的出现，将人们从寒冬酷暑的极端用车状况中解救出来，极大增加了人们乘坐的舒适性，提高了乘坐体验度。

但是，在使用车辆时，要使车内温度达到偏好温度，目前车辆使用者可采取的办法是提前一段时间开启车载空调，并指定一个目标温度值，当车内温度达到目标值时，则车载空调维持该温度，直到车辆使用者上车。或者，车辆使用者上车后开启车载空调，在车内耐心等待直到车内温度达到目标值。上述两种车载空调的控制方法存在如下问题：一、空调开启时间过长，浪费能源；二、目标温度值是人为设定的，并非为适宜车辆使用者的最佳温度，车辆使用者在后续过程中可能还需要继续地，甚至反复地进行调整。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是针对现有技术中上述不足，提供一种车载空调的控制方法和车载空调的控制系统，其能在节能的情况下花费较少时间达到符合车辆使用者习惯的目标温度值和目标湿度值，提供更舒适的人性化服务。

解决本发明技术问题所采用的技术方案是：

作为本发明的一方面，提供一种车载空调的控制方法，其包括步骤：

获取车辆使用者的预计用车时间，并触发获取车内的当前温度和当前湿度；

获取车载空调的调节时长预测函数及所述车辆使用者的目标温度和目标湿度；

根据所述当前温度、所述当前湿度、所述目标温度和所述目标湿度，采用所述调节时长预测函数，计算得到预测运行时长；

相对于所述预计用车时间，提前所述预测运行时长启动所述车载空调。

优选的是，在获取车载空调的调节时长预测函数之前，还包括：建立所述车载空调的调节时长预测函数的步骤，包括：

获取车辆使用者使用所述车载空调的历史运行数据；

根据所述历史运行数据建立所述调节时长预测函数，所述调节时长预测函数为：

t＝θ₀+θ₁Te+θ₂Ts+θ₃He+θ₄Hs

其中：Te为终止温度，Ts为起始温度，He为终止湿度，Hs为起始湿度，t为预测运行时长；(θ₀，θ₁，θ₂，θ₃，θ₄)为所述调节时长预测函数的训练参数。

优选的是，获取车辆使用者的目标温度和目标湿度之前，还包括计算车辆使用者的所述目标温度和所述目标湿度的步骤，包括：

获取车辆使用者使用所述车载空调的历史运行数据；

统计车辆使用者使用所述车载空调的实际温度，根据所述实际温度计算得到车辆使用者的偏好温度，作为所述目标温度；

以及，统计车辆使用者使用所述车载空调的实际湿度，根据所述实际湿度计算得到车辆使用者的偏好湿度，作为所述目标湿度。

优选的是，所述目标温度为，根据车辆使用者使用所述车载空调的次数，对每次空调稳定运行的车内温度，采用加权平均算法计算得到；

所述目标湿度为，根据车辆使用者使用所述车载空调的次数，对每次空调稳定运行的车内湿度，采用加权平均算法计算得到。

优选的是，所述车辆使用者包括多个，根据发送所述预计用车时间的所述车辆使用者，获取所述车辆使用者在该车辆对应的所述目标温度和所述目标湿度。

作为本发明的一方面，提供一种车载空调的控制系统，其包括触发模块、调用模块、计算模块和指令模块，其中：

所述触发模块，用于获取车辆使用者的预计用车时间，并触发获取车内的当前温度和当前湿度；

所述调用模块，用于获取车载空调的调节时长预测函数及所述车辆使用者的目标温度和目标湿度；

所述计算模块，用于根据所述当前温度、所述当前湿度、所述目标温度和所述目标湿度，采用所述调节时长预测函数，计算得到预测运行时长；

所述指令模块，用于相对于所述预计用车时间，提前所述预测运行时长启动所述车载空调。

优选的是，还包括训练模块，所述训练模块包括第一获取单元和第一计算单元，其中：

所述第一获取单元，用于获取车辆使用者使用所述车载空调的历史运行数据；

所述第一计算单元，用于根据所述历史运行数据建立所述车载空调的调节时长预测函数，所述调节时长预测函数为：

t＝θ₀+θ₁Te+θ₂Ts+θ₃He+θ₄Hs

其中：Te为终止温度，Ts为起始温度，He为终止湿度，Hs为起始湿度，t为预测运行时长；(θ₀，θ₁，θ₂，θ₃，θ₄)为所述调节时长预测函数的训练参数。

优选的是，还包括目标值统计模块，所述目标值统计模块包括第二获取单元、第二计算单元，其中；

所述第二获取单元，用于获取车辆使用者使用所述车载空调的历史运行数据；

所述第二计算单元，用于统计车辆使用者使用所述车载空调的实际温度，根据所述实际温度计算得到车辆使用者的偏好温度，作为目标温度；

以及，统计车辆使用者使用所述车载空调的实际湿度，根据所述实际湿度计算得到车辆使用者的偏好湿度，作为目标湿度。

优选的是，在所述第二计算单元中，

所述目标温度为，根据车辆使用者使用所述车载空调的次数，对每次空调稳定运行的车内温度，采用加权平均算法计算得到；

所述目标湿度为，根据车辆使用者使用所述车载空调的次数，对每次空调稳定运行的车内湿度，采用加权平均算法计算得到。

优选的是，所述车辆使用者包括多个，所述控制系统还包括人员识别模块，用于根据发送所述预计用车时间的所述车辆使用者，获取所述车辆使用者在该车辆对应的所述目标温度和所述目标湿度。

本发明的有益效果是：

本发明提供的车载空调的控制方法和车载空调的控制系统，针对每位车辆使用者预设最适宜的目标温度和目标湿度，并建立制冷(或者制热)的调节时长预测函数。车辆使用者在使用该车辆时只需要提前预约使用时间(给定预计用车时间)，即可针对每辆车训练出最短制冷(制热)时长，并按照该时长提前开启车载空调，预约时间到车内温度和湿度刚好符合车辆使用者预期，对于人车合一的每次使用，不仅节约了能源，而且还能提供更舒适的人性化服务。

附图说明

图1为本发明实施例中一种车载空调的控制方法的流程图；

图2为本发明实施例中另一种车载空调的控制方法的流程图；

图3为本发明实施例中一种车载空调的控制系统的结构示意图；

图4为本发明实施例中另一种车载空调的控制系统的结构示意图；

附图标识中：

1-触发模块；2-调用模块；02-训练模块；02′-标值统计模块；3-计算模块；4-指令模块。

具体实施方式

为使本领域技术人员更好地理解本发明的技术方案，下面结合附图和具体实施方式对本发明车载空调的控制方法和车载空调的控制系统作进一步详细描述。

针对目前的车载空调一方面开启时间过长，浪费能源；另一方面目标温度和目标温度并非适宜车辆使用者的最佳状况，车辆使用者上车后还需要继续调整的问题，本发明提供一种车载空调的控制方法及相应的车载空调的控制系统，一方面，通过统计车辆使用者的习惯温度和习惯湿度，获得适宜车辆使用者的最佳乘坐环境，也就是最佳的目标温度和目标湿度；另一方面，根据车载空调的历史运行数据，建立调节(制冷或者制热)时长预测函数，由此能够按照当前车内环境参数和最佳的目标温度和目标湿度，得出车载空调在达到最佳的目标温度和目标湿度前需要开启的最少时长，从而花费最少时间得到最佳的目标温度和目标湿度的情况下节约能源。

如图1所示，一种车载空调的控制方法，其包括步骤：

步骤S1)：获取车辆使用者的预计用车时间，并触发获取车内的当前温度和当前湿度。

在该步骤中，根据车载传感器获取车内的当前温度T0和当前湿度M0。

步骤S2)：获取车载空调的调节时长预测函数及车辆使用者的目标温度和目标湿度。

在该步骤中，获取预存的车辆使用者的使用车载空调工作的目标温度T1和目标湿度H1。

步骤S1)和步骤S2)可在收到开启车载空调触发信号，也就是收到车辆使用者的预计用车时间之后同步进行。

目标温度T1和目标湿度H1通过统计车载传感器采集车辆使用者使用车载空调的实际温度和实际湿度，得出车辆使用者的偏好温度和偏好湿度，作为目标温度T1和目标湿度H1。也就是说，如图2所示，获取车辆使用者的目标温度和目标湿度之前，还包括步骤S02′)：计算车辆使用者的目标温度和目标湿度的步骤，包括：

获取车辆使用者使用车载空调的历史运行数据；

统计车辆使用者使用车载空调的实际温度，根据实际温度计算得到车辆使用者的偏好温度，作为目标温度；

以及，统计车辆使用者使用车载空调的实际湿度，根据实际湿度计算得到车辆使用者的偏好湿度，作为目标湿度。

其中，目标温度为，根据车辆使用者使用车载空调的次数，对每次空调稳定运行的车内温度，采用加权平均算法计算得到；

目标湿度为，根据车辆使用者使用车载空调的次数，对每次空调稳定运行的车内湿度，采用加权平均算法计算得到。

如图2所示，该车载空调的控制方法在获取车载空调的调节时长预测函数之前，还包括步骤S02)：建立车载空调的调节时长预测函数的步骤，包括：

获取车辆使用者使用车载空调的历史运行数据；

根据历史运行数据建立调节时长预测函数，调节时长预测函数t为：

t＝θ₀+θ₁Te+θ₂Ts+θ₃He+θ₄Hs

调节时长预测函数即训练制冷(制热)时长公式，该训练集为(Te，Ts，He，Hs，t)的集合，其中：

Te为终止(end)温度(temperature)，Ts为起始(start)温度，He为终止湿度，Hs为起始湿度(humidity)，t为预测运行时长；(θ₀，θ₁，θ₂，θ₃，θ₄)为调节时长预测函数的训练参数，θ₀，θ₁，θ₂，θ₃，θ₄可通过曲线拟合获得。

在不同的湿度温度下，人会有不同的体感，在该调节时长预测函数t中，不仅考虑了车辆使用者的习惯温度还考虑了车辆使用者的习惯湿度，因此能模拟得到更贴近车辆使用者的最终习惯体感的车内环境参数，为车辆使用者提供更好的体验度。

步骤S02)和步骤S02′)中的调节时长预测函数及车辆使用者的目标温度和目标湿度为提前预设，调节时长预测函数可预留函数调用接口，目标温度和目标湿度可区分不同的季节或不同的时间建立映射表。

步骤S3)：根据当前温度T0、当前湿度H0、目标温度T1和目标湿度H1，采用调节时长预测函数，计算得到预测运行时长。

在该步骤中，将(T1，T0，H1，H0)代入训练后的调节时长预测函数t＝θ₀+θ₁Te+θ₂Ts+θ₃He+θ₄Hs中，获得在达到目标温度和目标湿度之前的预测运行时长t，即得到最短制冷或制热时间，从而节省能源。

步骤S4)：相对于预计用车时间，提前预测运行时长启动车载空调。

在该步骤中，车载空调接收控制指令，按照该预测运行时长提前开启车载空调。车载空调的运行由空调控制器控制，根据车辆使用者的目前温度、目标湿度与车内的当前温度、当前湿度的差异进行自动调节，这里不再赘述。

通常情况下，家庭用车可能会有不同的乘坐人员，公共用车(例如出租车、网约车等)的车辆使用者包括多个，根据发送预计用车时间的车辆使用者，获取车辆使用者在该车辆对应的目标温度和目标湿度，从而实现更个性化的车内环境调节。

相应的，如图3所示，本实施例还提供一种车载空调的控制系统，其包括触发模块1、调用模块2、计算模块3和指令模块4，其中：

触发模块1，用于获取车辆使用者的预计用车时间，并触发获取车内的当前温度和当前湿度；

调用模块2，用于获取车载空调的调节时长预测函数及车辆使用者的目标温度和目标湿度；

计算模块3，用于根据当前温度、当前湿度、目标温度和目标湿度，采用调节时长预测函数，计算得到预测运行时长；

指令模块4，用于相对于预计用车时间，提前预测运行时长启动车载空调。

如图4所示，该车载空调的控制系统还包括训练模块02，训练模块02包括第一获取单元和第一计算单元，其中：

第一获取单元，用于获取车辆使用者使用车载空调的历史运行数据；

第一计算单元，用于根据历史运行数据建立车载空调的调节时长预测函数，调节时长预测函数为：

t＝θ₀+θ₁Te+θ₂Ts+θ₃He+θ₄Hs

其中：Te为终止温度，Ts为起始温度，He为终止湿度，Hs为起始湿度，t为预测运行时长；(θ₀，θ₁，θ₂，θ₃，θ₄)为调节时长预测函数的训练参数。

参考图4，该车载空调的控制系统还包括目标值统计模块02′，目标值统计模块02′包括第二获取单元、第二计算单元，其中；

第二获取单元，用于获取车辆使用者使用车载空调的历史运行数据；并且，

第二计算单元，用于统计车辆使用者使用车载空调的实际温度，根据实际温度计算得到车辆使用者的偏好温度，作为目标温度；

以及，统计车辆使用者使用车载空调的实际湿度，根据实际湿度计算得到车辆使用者的偏好湿度，作为目标湿度。

优选的是，在第二计算单元中，

目标温度为，根据车辆使用者使用车载空调的次数，对每次空调稳定运行的车内温度，采用加权平均算法计算得到；

目标湿度为，根据车辆使用者使用车载空调的次数，对每次空调稳定运行的车内湿度，采用加权平均算法计算得到。

进一步优选的是，考虑到资源共享，第一获取单元和第二获取单元可以为同一个，对首次获得的车辆使用者使用车载空调的历史运行数据进行缓存，以供后续计算过程调用。

该车载空调的控制系统，由于车辆使用者包括多个，控制系统还包括人员识别模块，用于根据发送预计用车时间的车辆使用者，获取车辆使用者在该车辆对应的目标温度和目标湿度。

本发明提供的车载空调的控制方法和车载空调的控制系统，针对每位车辆使用者预设最适宜的目标温度和目标湿度，并建立制冷(或者制热)的调节时长预测函数。车辆使用者在使用该车辆时只需要提前预约使用时间(给定预计用车时间)，即可针对每辆车训练出最短制冷(制热)时长，并按照该时长提前开启车载空调，预约时间到车内温度和湿度刚好符合车辆使用者预期，对于人车合一的每次使用，不仅节约了能源，而且还能提供更舒适的人性化服务。

可以理解的是，以上实施方式仅仅是为了说明本发明的原理而采用的示例性实施方式，然而本发明并不局限于此。对于本领域内的普通技术人员而言，在不脱离本发明的精神和实质的情况下，可以做出各种变型和改进，这些变型和改进也视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种车载空调的控制方法，其特征在于，包括步骤：

获取车辆使用者的预计用车时间，并触发获取车内的当前温度和当前湿度；

获取车载空调的调节时长预测函数及所述车辆使用者的目标温度和目标湿度；

根据所述当前温度、所述当前湿度、所述目标温度和所述目标湿度，采用所述调节时长预测函数，计算得到预测运行时长；

相对于所述预计用车时间，提前所述预测运行时长启动所述车载空调。

2.根据权利要求1所述的车载空调的控制方法，其特征在于，在获取车载空调的调节时长预测函数之前，还包括：建立所述车载空调的调节时长预测函数的步骤，包括：

获取车辆使用者使用所述车载空调的历史运行数据；

根据所述历史运行数据建立所述调节时长预测函数，所述调节时长预测函数为：

t＝θ₀+θ₁Te+θ₂Ts+θ₃He+θ₄Hs

其中：Te为终止温度，Ts为起始温度，He为终止湿度，Hs为起始湿度，t为预测运行时长；(θ₀，θ₁，θ₂，θ₃，θ₄)为所述调节时长预测函数的训练参数。

3.根据权利要求1所述的车载空调的控制方法，其特征在于，获取车辆使用者的目标温度和目标湿度之前，还包括计算车辆使用者的所述目标温度和所述目标湿度的步骤，包括：

获取车辆使用者使用所述车载空调的历史运行数据；

统计车辆使用者使用所述车载空调的实际温度，根据所述实际温度计算得到车辆使用者的偏好温度，作为所述目标温度；

以及，统计车辆使用者使用所述车载空调的实际湿度，根据所述实际湿度计算得到车辆使用者的偏好湿度，作为所述目标湿度。

4.根据权利要求3所述的车载空调的控制方法，其特征在于，

所述目标温度为，根据车辆使用者使用所述车载空调的次数，对每次空调稳定运行的车内温度，采用加权平均算法计算得到；

所述目标湿度为，根据车辆使用者使用所述车载空调的次数，对每次空调稳定运行的车内湿度，采用加权平均算法计算得到。

5.根据权利要求1-4任一项所述的车载空调的控制方法，其特征在于，所述车辆使用者包括多个，根据发送所述预计用车时间的所述车辆使用者，获取所述车辆使用者在该车辆对应的所述目标温度和所述目标湿度。

6.一种车载空调的控制系统，其特征在于，包括触发模块、调用模块、计算模块和指令模块，其中：

所述触发模块，用于获取车辆使用者的预计用车时间，并触发获取车内的当前温度和当前湿度；

所述调用模块，用于获取车载空调的调节时长预测函数及所述车辆使用者的目标温度和目标湿度；

所述计算模块，用于根据所述当前温度、所述当前湿度、所述目标温度和所述目标湿度，采用所述调节时长预测函数，计算得到预测运行时长；

所述指令模块，用于相对于所述预计用车时间，提前所述预测运行时长启动所述车载空调。

7.根据权利要求6所述的车载空调的控制系统，其特征在于，还包括训练模块，所述训练模块包括第一获取单元和第一计算单元，其中：

所述第一获取单元，用于获取车辆使用者使用所述车载空调的历史运行数据；

所述第一计算单元，用于根据所述历史运行数据建立所述车载空调的调节时长预测函数，所述调节时长预测函数为：

t＝θ₀+θ₁Te+θ₂Ts+θ₃He+θ₄Hs

其中：Te为终止温度，Ts为起始温度，He为终止湿度，Hs为起始湿度，t为预测运行时长；(θ₀，θ₁，θ₂，θ₃，θ₄)为所述调节时长预测函数的训练参数。

8.根据权利要求6所述的车载空调的控制系统，其特征在于，还包括目标值统计模块，所述目标值统计模块包括第二获取单元、第二计算单元，其中；

所述第二获取单元，用于获取车辆使用者使用所述车载空调的历史运行数据；

所述第二计算单元，用于统计车辆使用者使用所述车载空调的实际温度，根据所述实际温度计算得到车辆使用者的偏好温度，作为目标温度；

以及，统计车辆使用者使用所述车载空调的实际湿度，根据所述实际湿度计算得到车辆使用者的偏好湿度，作为目标湿度。

9.根据权利要求8所述的车载空调的控制系统，其特征在于，在所述第二计算单元中，

所述目标温度为，根据车辆使用者使用所述车载空调的次数，对每次空调稳定运行的车内温度，采用加权平均算法计算得到；

所述目标湿度为，根据车辆使用者使用所述车载空调的次数，对每次空调稳定运行的车内湿度，采用加权平均算法计算得到。

10.根据权利要求6-9任一项所述的车载空调的控制系统，其特征在于，所述车辆使用者包括多个，所述控制系统还包括人员识别模块，用于根据发送所述预计用车时间的所述车辆使用者，获取所述车辆使用者在该车辆对应的所述目标温度和所述目标湿度。