CN110857807B - 控制空气净化器的方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种控制空气净化器的方法及装置。其中，该方法包括：获取室内外空气质量和空气交换量；将室内额外控制质量和空气交换量输入至空气质量预测模型，得到室内空气质量的预测结果；基于预测结果，确定空气净化器停止工作的时间。本发明解决了现有技术中空气净化器的工作过程中，由于室内外空气需要交换，导致控制空气净化器停止工作的时间不准确的技术问题。
Description
技术领域
本发明涉及电气控制领域，具体而言，涉及一种控制空气净化器的方法及装置。
背景技术
空气净化器是常见的家用电器之一，经常在外界天气情况恶劣的情况下，在室内使用，从而使室内的空气质量明显高于外界的空气质量。在实际使用过程中，空气净化器虽然可以对空气进行净化，但是由于空气净化器使用的大部分情况下，室内外的空气质量存在较大差异，再封闭的室内空间，也无法完全避免室内环境和室外环境的空气交换，从而导致室内环境质量在与室外环境进行交换时，会明显下降，而人自身也无法准确感知空气质量的变化，也无法感知到室内空气何时发生恶化，也不清楚何时该开启空气净化器，导致空气净化器无法对室内空气进行有效净化，或者，可以持续开启空气净化器，但是会加大空气净化器的工作量。空气净化器启用后而停止的时间不确定。
针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本发明实施例提供了一种控制空气净化器的方法及装置，以至少解决现有技术中空气净化器的工作过程中，由于室内外空气需要交换，导致控制空气净化器停止工作的时间不准确的技术问题。
根据本发明实施例的一个方面，提供了一种控制空气净化器的方法，包括：获取室内外空气质量和空气交换量；将所述室内外的空气质量和所述空气交换量输入至空气质量预测模型，得到室内空气质量的预测结果；基于所述预测结果，确定所述空气净化器停止工作的时间。
可选的，获取室内外空气质量和空气交换量，包括：检测室内外空气的质量，得到室内空气质量数据和室外空气质量数据；基于所述室内空气质量数据和室外空气质量数据，确定室内外空气的所述空气交换量。
可选的，将所述室内额外控制质量和所述空气交换量输入至空气质量预测模型，得到室内空气质量的预测结果，包括：将所述室内空气质量数据、室外空气质量数据和所述室内外空气的交换量输入至空气质量预测模型，得到室内空气质量的预测结果，其中，所述空气质量预测模型为基于空气质量的历史数据训练得到的卷积神经网络模型。
可选的，所述空气质量预测模型用于预测预定时间内室内空气质量的变化趋势，其中，所述预测结果为基于当前的室内外空气质量和空气交换量，预测得到的室内空气质量的变化结果。
可选的，基于所述室内空气质量数据和室外空气质量数据，确定室内外空气的所述空气交换量，包括：基于所述室内空气质量，确定将所述室内空气质量净化到预定值时所需要的净化时间；计算所述净化时间内，所述室内空气质量数据和室外空气质量数据的差值；基于所述差值和室内空间大小，计算得到所述空气交换量。
可选的，在基于所述预测结果，确定所述空气净化器停止工作的时间之后，所述方法还包括：继续检测室内空气质量的质量数据或质量变化结果；如果所述室内空气质量的质量数据或质量变化结果满足预定条件，重新启动所述空气净化器开始工作。
可选的，基于空气检测装置来检测得到所述室内外空气质量，并实时更新所述室内外空气质量。
根据本发明实施例的另一个方面，提供了一种控制空气净化器的装置，包括：获取模块，用于获取室内外空气质量和空气交换量；预测模块，用于将所述室内外空气质量和所述空气交换量输入至空气质量预测模型，得到室内空气质量的预测结果；确定模块，用于基于所述预测结果，确定所述空气净化器停止工作的时间。
可选的，所述获取模块包括：检测单元，用于检测室内外空气的质量，得到室内空气质量数据和室外空气质量数据；确定单元，用于基于所述室内空气质量数据和室外空气质量数据，确定室内外空气的所述空气交换量。
根据本发明实施例的另一个方面，提供了一种存储介质，所述存储介质存储有程序指令，其中，在所述程序指令运行时控制所述存储介质所在设备执行上述中任意一项所述的方法。
根据本发明实施例的另一个方面，提供了一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行上述中任意一项所述的方法。
在本发明实施例中，采用在空气净化的同时，考虑室内环境和室外环境空气交换。的方式，通过获取室内外空气质量和空气交换量；将所述室内外空气质量和所述空气交换量输入至空气质量预测模型，得到室内空气质量的预测结果；基于所述预测结果，确定所述空气净化器停止工作的时间，达到了根据室内外空气交换量对室内质量变化情况进行预测的目的，从而实现了根据室内外空气交换量的室内空气质量预测结果，控制空气净化器的起停时机的技术效果，进而解决了现有技术中空气净化器的工作过程中，由于室内外空气需要交换，导致控制空气净化器停止工作的时间不准确的技术问题。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1是根据本发明实施例的一种控制空气净化器的方法的流程图；
图2是根据本发明实施例的一种控制空气净化器的装置的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
根据本发明实施例，提供了一种控制空气净化器的方法的实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
图1是根据本发明实施例的一种控制空气净化器的方法的流程图，如图1所示，该方法包括如下步骤：
步骤S102，获取室内外空气质量和空气交换量；
步骤S104，将室内外空气质量和空气交换量输入至空气质量预测模型，得到室内空气质量的预测结果；
步骤S106，基于预测结果，确定空气净化器停止工作的时间。
通过上述步骤，采用在空气净化的同时，考虑室内环境和室外环境空气交换。的方式，通过获取室内外空气质量和空气交换量；将室内额外控制质量和空气交换量输入至空气质量预测模型，得到室内空气质量的预测结果；基于预测结果，确定空气净化器停止工作的时间，达到了根据室内外空气交换量对室内质量变化情况进行预测的目的，从而实现了根据室内外空气交换量的室内空气质量预测结果，控制空气净化器的起停时机的技术效果，进而解决了现有技术中空气净化器的工作过程中，由于室内外空气需要交换，导致控制空气净化器停止工作的时间不准确的技术问题。
上述获取室内外空气质量可以通过空气质量检测器进行检测，上述空气质量检测器，可以是空气传感器。由于空气质量决定空气净化器的启动和停止。例如，当空气净化器检测到当前空气的空气质量低于开启阈值时，控制该空气净化器开启并进行工作。当空气净化其检测到当前空气的空气质量高于关闭阈值时，控制该空气净化器关闭。上述空气质量低说明空气中污染物的浓度高，需要进行空气净化；上述空气质量高说明空气中污染物的浓度低。
上述室内外空气质量包括室内空气质量和室外空气质量。上述空气质量预测模型，是使用多组数据通过机器学习训练得出的，例如，卷积神经网络识别模型，等能够进行机器学习的识别模型，例如，通过多组数据进行训练，直至模型收敛，拥有输入数据与输出数据之间的识别能力。多组数据中的每组数据均包括：室内外空气质量和空气交换量和室内外空气质量和空气交换量对应的变化趋势。
上述室内空气质量的预测结果为室内空气质量的变化趋势，在预测到变化趋势会快速恶化时，应该开启空气净化器，防止室内空气质量恶化之后，已经对室内人员造成伤害和影响，空气净化器才能够检测到恶化的空气质量，自动开启。本实施例中的空气净化器对室内空气质量的变化趋势进行预测，在室内空气质量有可能恶化的情况下自动开启空气净化器对室内空气进行持续净化，有效预防室内空气恶化，在室内空气恶化之前进行持续的空气净化工作，有效防止了室内空气的恶化。
上述空气净化器在进行工作时，控制量包括启动/停止控制，工作档位控制和工作时间控制。根据上述预测结果可以对上述控制量进行确定，然后根据上述控制量对空气净化器进行控制。
可选的，获取室内外空气质量和空气交换量，包括：检测室内外空气的质量，得到室内空气质量数据和室外空气质量数据；基于室内空气质量数据和室外空气质量数据，确定室内外空气的空气交换量。
在获取室内外空气质量和空气交换量的过程中，包括获取室内空气质量，获取室外空气质量，获取空气交换量。在获取室内空气质量和/或室外空气质量时，可以通过空气质量传感器进行检测，确定室内空气质量和室外空气质量，根据上述室内空气质量和室外空气质量确定空气交换量，上述空气交换量可以通过室内空气质量的变化率和室外空气质量的变化率确定。
可选的，将室内外空气质量和空气交换量输入至空气质量预测模型，得到室内空气质量的预测结果，包括：将室内空气质量数据、室外空气质量数据和室内外空气的交换量输入至空气质量预测模型，得到室内空气质量的预测结果，其中，空气质量预测模型为基于空气质量的历史数据训练得到的卷积神经网络模型。
可选的，空气质量预测模型用于预测预定时间内室内空气质量的变化趋势，其中，预测结果为基于当前的室内外空气质量和空气交换量，预测得到的室内空气质量的变化结果。
上述预测结果为室内空气质量的变化结果，上述变化结果包括变化趋势和变化时间。从而可以确定接下来的一段时间内的室内空气质量变化情况。根据上述空气质量变化情况，对空气净化器进行控制。
可选的，基于室内空气质量数据和室外空气质量数据，确定室内外空气的空气交换量，包括：基于室内空气质量，确定将室内空气质量净化到预定值是所需要的净化时间；计算净化时间内，室内空气质量数据和室外空气质量数据的差值；基于差值和室内空间大小，计算得到空气交换量。
再根据上述室内空气质量和室外空气质量确定空气交换量的过程中，先确定室内空气质量净化到预定值所需要的净化时间，计算净化时间内，室内空气质量数据和室外空气质量数据的差值，基于差值和室内空间的大小，计算空气交换量。上述空气质量为空气中污染物的浓度，通过室内空间的大小和室内空气质量在上述净化时间前后的差值，也即是室内空气污染物在净化时间前后的浓度差，可以确定污染物的交换量，通过室外空气的污染物浓度计算室内外的空气交换量。
可选的，在基于预测结果，确定空气净化器停止工作的时间之后，方法还包括：继续检测室内空气质量的质量数据或质量变化结果；如果室内空气质量的质量数据或质量变化结果满足预定条件，重新启动空气净化器开始工作。
上述如果室内空气质量的质量数据或质量变化结果满足预定条件时，重新启动空气净化器开始工作，可以保持空气净化器的工作，在室内空气的质量重新下降达安全阈值时，自动开启空气净化器对室内空气进行净化，形成自动检测和控制，省去用户对空气净化器的监控，不仅提升了用户体验，而且根据室内空气质量控制空气净化器的工作可以更加节能。
可选的，基于空气检测装置来检测得到室内外空气质量，并实时更新室内外空气质量。
上述空气质量可以是静态检测或者动态监测，静态检测是指，一天或者一段时间内检测一次，认为该短时间内的空气质量为检测值，动态监测是指每次需要获取空气质量的时候，都对当前空气质量进行检测。还可以是静态检测结合动态监测，空气质量的更新更合理，数据更准确。
图2是根据本发明实施例的一种控制空气净化器的装置的结构示意图，如图2所示，该装置20，包括：获取模块22，预测模块24和确定模块26，下面对该装置20进行详细说明。
获取模块22，用于获取室内外空气质量和空气交换量；预测模块24，与上述获取模块22相连，用于将室内额外控制质量和空气交换量输入至空气质量预测模型，得到室内空气质量的预测结果；确定模块26，与上述预测模块24相连，用于基于预测结果，确定空气净化器停止工作的时间。
通过上述装置，采用在空气净化的同时，考虑室内环境和室外环境空气交换。的方式，通过获取模块22获取室内外空气质量和空气交换量；预测模块24将室内额外控制质量和空气交换量输入至空气质量预测模型，得到室内空气质量的预测结果；确定模块26基于预测结果，确定空气净化器停止工作的时间，达到了根据室内外空气交换量对哪个区质量变化情况进行预测的目的，从而实现了根据室内外空气交换量的室内空气质量预测结果，控制空气净化器的起停时机的技术效果，进而解决了现有技术中空气净化器的工作过程中，由于室内外空气需要交换，导致控制空气净化器停止工作的时间不准确的技术问题。
可选的，上述获取模块22包括：检测单元，用于检测室内外空气的质量，得到室内空气质量数据和室外空气质量数据；确定单元，用于基于室内空气质量数据和室外空气质量数据，确定室内外空气的空气交换量。
根据本发明实施例的另一个方面，提供了一种存储介质，存储介质存储有程序指令，其中，在程序指令运行时控制存储介质所在设备执行上述中任意一项的方法。
根据本发明实施例的另一个方面，提供了一种处理器，处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行上述中任意一项的方法。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述仅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，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (8)
1.一种控制空气净化器的方法，其特征在于，包括：
获取室内外空气质量和空气交换量；
将所述室内外空气质量和所述空气交换量输入至空气质量预测模型，得到室内空气质量的预测结果；
基于所述预测结果，确定所述空气净化器停止工作的时间；
所述空气质量预测模型是使用多组数据通过机器学习训练得出的，所述多组数据中的每组数据均包括：室内外空气质量和空气交换量以及室内外空气质量和空气交换量对应的变化趋势；
获取室内外空气质量和空气交换量，包括：检测室内外空气的质量，得到室内空气质量数据和室外空气质量数据；基于所述室内空气质量数据和室外空气质量数据，确定室内外空气的所述空气交换量；
将所述室内外空气质量和所述空气交换量输入至空气质量预测模型，得到室内空气质量的预测结果，包括：将所述室内空气质量数据、室外空气质量数据和所述室内外空气的交换量输入至空气质量预测模型，得到室内空气质量的预测结果，其中，所述空气质量预测模型为基于空气质量的历史数据训练得到的卷积神经网络模型。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述空气质量预测模型用于预测预定时间内室内空气质量的变化趋势，其中，所述预测结果为基于当前的室内外空气质量和空气交换量，预测得到的室内空气质量的变化结果。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述室内空气质量数据和室外空气质量数据，确定室内外空气的所述空气交换量，包括：
基于所述室内空气质量，确定将所述室内空气质量净化到预定值时所需要的净化时间；
计算所述净化时间内，所述室内空气质量数据和室外空气质量数据的差值；
基于所述差值和室内空间大小，计算得到所述空气交换量。
4.根据权利要求1至3中任意一项所述的方法，其特征在于，在基于所述预测结果，确定所述空气净化器停止工作的时间之后，所述方法还包括：
继续检测室内空气质量的质量数据或质量变化结果；
如果所述室内空气质量的质量数据或质量变化结果满足预定条件，重新启动所述空气净化器开始工作。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于空气检测装置来检测得到所述室内外空气质量，并实时更新所述室内外空气质量。
6.一种控制空气净化器的装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取室内外空气质量和空气交换量；
预测模块，用于将所述室内外空气质量和所述空气交换量输入至空气质量预测模型，得到室内空气质量的预测结果；
确定模块，用于基于所述预测结果，确定所述空气净化器停止工作的时间；
所述空气质量预测模型是使用多组数据通过机器学习训练得出的，所述多组数据中的每组数据均包括：室内外空气质量和空气交换量以及室内外空气质量和空气交换量对应的变化趋势；
所述获取模块包括：检测单元，用于检测室内外空气的质量，得到室内空气质量数据和室外空气质量数据；确定单元，用于基于所述室内空气质量数据和室外空气质量数据，确定室内外空气的所述空气交换量；
将所述室内外空气质量和所述空气交换量输入至空气质量预测模型，得到室内空气质量的预测结果，包括：将所述室内空气质量数据、室外空气质量数据和所述室内外空气的交换量输入至空气质量预测模型，得到室内空气质量的预测结果，其中，所述空气质量预测模型为基于空气质量的历史数据训练得到的卷积神经网络模型。
7.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有程序指令，其中，在所述程序指令运行时控制所述存储介质所在设备执行权利要求1至5中任意一项所述的方法。
8.一种处理器，其特征在于，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行权利要求1至5中任意一项所述的方法。
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Non-Patent Citations (1)
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