CN111649443A - 空调器控制方法、装置、空调器及存储介质 - Google Patents

空调器控制方法、装置、空调器及存储介质 Download PDF

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Abstract

本申请提供了一种空调器控制方法、装置、空调器及存储介质，涉及智能家电技术领域，本申请提供的空调器控制方法通过学习和训练对空调器的启动时长及等待时长进行不断地调整，结合用户设定的启动时间对空调器自动启动的时间节点进行设定和调整，精确控制空调器的自动启动时间，使得空调器可以在用户到家前将室内环境温度和湿度调节到目标状态，提高用户的使用体验，对启动时间的精确控制还可以降低空调器的能耗。

Description

空调器控制方法、装置、空调器及存储介质
技术领域
本发明涉及智能家电技术领域，具体而言，涉及一种空调器控制方法、装置、空调器及存储介质。
背景技术
随着科技的发展，舒适性、高科技、智能化是家电市场目前发展的趋势，如何更直观，更舒适，更智能化的满足用户需求，是市场急需研究的课题。
目前很多地区夏季的气温40℃以上已成为常态，人们一般使用空调器调节室内温度，但空调器调节温度需要一定的过程，若待用户回到家中再打开空调，空调器启动后还需要一段时间才能将室内的环境温度调整至舒适温度，部分空调器可以设置自动启动，但空调器自动启动只能在固定的时间启动，无法在一个合适的时间自动启动，无法兼顾能耗及效果。
发明内容
本发明解决的问题是现有的空调器自动启动只能在固定的时间启动，无法在一个合适的时间自动启动，无法兼顾能耗及效果。
为解决上述问题，本发明采用的技术方案如下：
第一方面，本发明提供一种空调器控制方法，所述空调器控制方法包括：
将当前环境信息输入第一神经网络控制模型得到启动时长，所述启动时长指空调器启动将室内环境调节至目标状态所需的时长；
将当前日期输入第二神经网络控制模型得到等待时长，所述等待时长指所述空调器启动将室内环境调节至目标状态后等待用户回到室内的时长；
根据所述启动时长、所述等待时长以及用户预先设定的启动时间确定所述空调器的目标启动时间，以使所述空调器在所述目标启动时间开启；
所述目标启动时间、所述启动时长、所述等待时长及所述设定的启动时间满足如下式子：
T目标＝T设定-T启动+T等待；
其中，所述T目标指所述目标启动时间，所述T设定指用户设定的启动时间，所述T启动是指所述启动时长，所述T等待指所述等待时长。
本实施例提供的空调器控制方法，通过学习和训练对空调器的启动时长及等待时长进行不断地调整，结合用户设定的启动时间对空调器自动启动的时间节点进行设定和调整，使得空调器可以在用户到家前将室内环境温度和湿度调节到目标状态，提高用户的使用体验，对启动时间的精确控制还可以降低空调器的能耗。
在可选的实施方式中，在控制空调在所述目标启动时间开启时，所述方法还包括：
根据所述当前环境信息在预先设定的运行参数表中进行匹配，所述运行参数表中存储有环境信息与空调器运行参数的对应关系；
若所述运行参数表中存在与所述当前环境信息匹配的运行参数，则控制所述空调器以匹配的所述运行参数运行；
若所述运行参数表中不存在与所述当前环境信息匹配的运行参数，则控制所述空调器按照默认运行参数运行。
本实施例提供的空调器控制方法，记录不同的环境状况下空调器的启动参数，在设置空调器自动启动时首先确定预先设定的运行参数表中是否有匹配的运行参数，若存在与当前环境信息匹配的运行参数，则控制空调器以匹配的运行参数运行，提高空调器的控制效率。
在可选的实施方式中，在步骤将当前环境信息输入第一神经网络控制模型得到启动时长之前，所述方法还包括：
获取所述空调器每一次启动时的环境信息及启动时长；
将多次所述空调器的启动时的环境信息作为输入、所述启动时长作为输出对神经网络控制模型进行训练，以得到所述第一神经网络控制模型。
本实施例提供的空调器控制方法，利用神经网络模型对空调器进行训练，对不同环境状况下的空调器的启动时长进行学习和更新，以在不同环境状况下对空调器的自动启动时间进行精确地控制。
在可选的实施方式中，在步骤将当前日期及用户预先设定的启动时间输入第二神经网络控制模型得到与所述启动时间对应的等待时长之前，所述方法还包括：
获取所述空调器每一次启动时的启动时间以及与所述启动时间对应的等待时长，其中所述启动时间包括日期及时刻；
将多个所述空调器的启动时的启动时间作为输入、所述启动时间对应的等待时长作为输出对神经网络控制模型进行训练，以得到所述第二神经网络控制模型。
本实施例提供的空调器控制方法，利用神经网络模型对空调器进行训练，对不同时间段用户回家的等待时长进行学习和更新，例如在夏季和冬季的不同等待时长，在中午或傍晚的不同等待时长，从而确定在这一时间段或这一日期不同时间点用户可能的等待时长，从而在不同的日期或时间下对空调器的自动启动时间进行精确地控制。
在可选的实施方式中，所述空调器控制方法还包括：
空调器开启后，检测用户是否处于室内；
若用户未处于室内，且持续时间达到第一预设时长，则控制所述空调器关闭。
本实施例提供的空调器控制方法，对用户是否处于室内进行检测，若检测到用户未处于室内时间达到第一预设时长，则控制空调器关闭，避免在室内无人存在的情况下保持空调器运行，避免用户忘记关闭空调器导致的空调器空转，降低能耗。
在可选的实施方式中，根据启动时长、等待时长以及用户预先设定的启动时间确定所述空调器的目标启动时间后，所述空调器控制方法还包括：
将所述目标启动时间发送至用户以根据所述用户的反馈信息确定是否在所述目标启动时间控制所述空调器启动。
第二方面，本发明实施例提供一种空调器控制装置，所述空调器控制装置用于执行如前述实施方式任意一项所述的空调器控制方法，所述空调器控制装置包括：
处理模块，所述处理模块用于将当前环境信息输入第一神经网络控制模型得到启动时长，所述启动时长指空调器启动将室内环境调节至目标状态所需的时长；所述环境信息包括室内环境信息和/或室外环境信息；
所述处理模块还用于将当前日期及用户预先设定的启动时间输入第二神经网络控制模型得到与所述启动时间对应的等待时长，所述等待时长指所述空调器启动将室内环境调节至目标状态后等待用户回到室内的时长；
控制模块，用于根据所述启动时长、所述等待时长以及用户预先设定的启动时间确定所述空调器的目标启动时间，以使所述空调器在所述目标启动时间开启；
所述目标启动时间、所述启动时长、所述等待时长及所述设定的启动时间满足如下式子：
T目标＝T设定-T启动+T等待；
其中，所述T目标指所述目标启动时间，所述T设定指用户设定的启动时间，所述T启动是指所述启动时长，所述T等待指所述等待时长。
在可选的实施方式中，所述控制模块还用于在控制空调在所述目标启动时间开启时，根据所述当前环境信息在预先设定的运行参数表中进行匹配，所述运行参数表中存储有环境信息与空调器运行参数的对应关系；若所述运行参数表中存在与所述当前环境信息匹配的运行参数，则控制所述空调器以匹配的所述运行参数运行；若所述运行参数表中不存在与所述当前环境信息匹配的运行参数，则控制所述空调器按照默认运行参数运行。
第三方面，本发明实施例提供一种空调器，所述空调器包括处理器，所述处理器用于执行计算机可读程序指令，以实现如前述实施方式任意一项所述的空调器控制方法的步骤。
第四方面，本发明实施例提供一种存储介质，所述存储介质存储有计算机可读程序指令，该计算机可读程序指令被处理器执行时实现如前述实施方式任意一项所述的空调器控制方法的步骤。
附图说明
图1为本发明提供的一种空调器的功能框图；
图2为本发明提供的一种空调器控制方法的流程示意图；
图3为本发明提供的训练第一神经网络控制模型的流程示意图；
图4为本发明提供的训练第二神经网络控制模型的流程示意图；
图5为本发明提供的另一种空调器控制方法的流程示意图；
图6为本发明提供的另一种空调器控制方法的流程示意图；
图7为本发明提供的一种空调器控制装置的功能模块示意图。
附图标记说明：200-空调器；210-控制器；300-空调器控制装置；310-处理模块；320-控制模块。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更为明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施例做详细的说明。
随着科技的发展，舒适性、高科技、智能化是家电市场目前发展的趋势，如何更直观，更舒适，更智能化的满足用户需求，是市场急需研究的课题。
目前很多地区夏季的气温40℃以上已成为常态，人们一般使用空调器调节室内温度，但空调器调节温度需要一定的过程，若待用户回到家中再打开空调，空调器启动后还需要一段时间才能将室内的环境温度调整至舒适温度，部分空调器可以设置自动启动，但空调器自动启动只能在固定的时间启动，无法在一个合适的时间自动启动，无法兼顾能耗及效果。
例如，用户在每天中午需要回家休息半小时，若待用户会到家后再启动空调，空调器从启动到将室内温度调节至舒适温度可能需要一个调节时间，这个调节时间随气温的增长而延长，例如，气温处于30摄氏度左右，那么这个调节时间可能需要4～5分钟，若气温达到了40摄氏度，那么这个调节时间可能需要7～8分钟。一些比较智能化的空调器可以根据用户设定的时间提前启动空调，以使用户到家时便能够享受空调带来的舒适，无须再等带调节的过程，但不同的天气状况、不同的温度条件均会导致空调器调节过程所需时间的不同，进而可能会导致空调器不能按时将室内温度调节完成，影响用户体验，或者过早地完成室内温度调节，导致能耗问题。
以改善上述的问题，本申请提供了一种空调器。请参阅图1，图1示出了本发明实施例提供的空调器200的功能框图。该空调器200包括控制器210，控制器210可以执行计算机指令，以实现本发明提供的空调器控制方法，例如本发明提供的空调器控制装置。空调器控制装置包括至少一个可以软件如计算机可读程序指令或固件的形式存储于控制器210中的软件功能模块，例如，可以直接烧录在控制器210的存储空间中，在另一种实施方式中，还可以存储于其他独立的存储介质中，由控制器210进行执行，当控制器210执行该计算机可读程序指令时，实现上述空调器控制方法的步骤。
控制器210可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。上述的控制器210可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、数字信号处理器(Digital Signal Processing，DSP)、专用集成电路(Application Specific IntegratedCircuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件，可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图，该通用处理器可以是微处理器，本实施例提供的控制器210还可以是任何常规的处理器等。
可以理解地，图1所示的结构仅为示意，空调器200还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示不同的配置。图1中所示的各组件可以采用硬件、软件或其组合实现。
在图1所示出的空调器的基础上，本发明实施例提供了一种空调器控制方法。参阅图2，图2示出了本实施例提供的空调器控制方法的流程示意图，空调器控制方法包括：
步骤110：将当前环境信息输入第一神经网络控制模型得到启动时长，启动时长指空调器启动将室内环境调节至目标状态所需的时长。
利用神经网络控制模型，根据当前环境信息得到启动时长。当前环境信息包括室内环境信息和/或室外环境信息，例如当前室内的温度、湿度以及室外的温度、湿度等信息。一般而言，空调器对室内的温度及湿度进行调整，将室内温度及室内湿度调整至目标状态，不同的室内外环境状况下，空调器将室内环境调整至目标状态所需的时间不同，于本实施例中，利用第一神经网络控制模型对不用环境状况下空调器将室内环境调整至目标状态所需的时间进行学习和训练，从而可以根据当前环境信息确定在当前室内环境状况调整至目标状态所需的启动时长。
步骤120：将当前日期及用户预先设定的启动时间输入第二神经网络控制模型得到与启动时间对应的等待时长，等待时长指空调器启动将室内环境调节至目标状态后等待用户回到室内的时长。
本申请利用第二神经网络控制模型对不同日期、时刻的等待时长进行学习和训练，等待时长是指空调器将室内环境调节至目标状态后等待用户回到室内的时长。例如，空调器六点钟自动启动，六时十分将室内环境调整至目标状态，用户在六时二十分回到室内，则等待时长为十分钟。
一般地，等待时长在一定的时间范围内差异较小，例如在夏季实行夏令时，则用户回家的时间比较早，等待时长较短；在冬季实行冬令时，用户回家的时间较晚，等待时长较长。或者在某一个时间段内，用户经常工作加班，则在这一时间段内，用户的回家时间较晚，等待时长较长。或者每周或每月的固定日期用户需要开会，导致在固定的日期用户回家时间较晚，等待时长较长。
在一种可能的场景下，用户午休比较准时，而傍晚下班经常会加班，导致中午的等待时长较短，傍晚下班的等待时长较长，本申请利用第二神经网络控制模型对等待时间进行确定，将当前日期及用户预先设定的启动时间输入第二神经网络控制模型，利用第二神经网络控制模型输出等待时长。
步骤130：根据启动时长、等待时长以及用户预先设定的启动时间确定空调器的目标启动时间，以使空调器在目标启动时间开启。
目标启动时间、启动时长、等待时长及设定的启动时间满足如下式子：
T目标＝T设定-T启动+T等待；
其中，T目标指目标启动时间，T启动是指启动时长，T等待指等待时长。T设定指用户设定的启动时间，即用户为空调器设定的自动启动时间。本申请提供的方案，根据当前环境信息确定启动时长，根据当前日期确定等待时长后，利用启动时长、等待时长以及用户自行设定的自动启动时间确定空调器的目标启动时间，以使空调器在目标启动时间开启。
可以理解地，由于启动需要一定的时间，因此在用户设定的自动启动时间的基础上，应该提前预留启动时长，确保用户回家时能够将室内环境调节至目标状态。同理，为了降低能耗，避免空调器在无人的情况下运行，还应该将空调器的等待时长尽量减少，也就是说在已知等待时长的情况下，将自动启动的时间适当地延后，从而使空调器将室内环境调节至目标状态后用户即回到家中，实现精确的启动时间控制。
本实施例提供的空调器控制方法，通过学习和训练对空调器的启动时长及等待时长进行不断地调整，结合用户设定的启动时间对空调器自动启动的时间节点进行设定和调整，使得空调器可以在用户到家前将室内环境温度和湿度调节到目标状态，提高用户的使用体验，对启动时间的精确控制还可以降低空调器的能耗。
利用神经网络控制模型对等待时长及启动时长进行确定的前提需要首先建立和训练神经网络控制模型。而在空调器第一次启动时由于还没有数据对模型进行训练，所以空调器第一次启动时无法利用神经网络控制模型确定等待时长及启动时长，因此在空调器第一次启动时，按照用户预先设定的启动时间自动启动，若用户还设定了其他的运行参数，则按照用户设定的运行参数运行。
于本实施例中，建立和训练神经网络控制模型至少包括以下几种情况：
在步骤将当前环境信息输入第一神经网络控制模型得到启动时长之前，参阅图3，空调器控制方法还包括：
步骤101：获取空调器每一次启动时的环境信息及启动时长。
步骤102：将多次空调器的启动时的环境信息作为输入、启动时长作为输出对神经网络控制模型进行训练，以得到第一神经网络控制模型。
在空调器使用过程中，获取空调器启动时的环境信息以及在该环境状况下的启动时长。可以理解地，在一种可能的实现方式中，将环境信息具体细化为室内温度、室外温度、室内湿度及室外湿度，按照一定的顺序进行排列。启动时长是指将室内环境调整至目标状态所需的时长，例如将室内湿度调整至目标湿度所需的时长，或者将室内温度调整至目标温度所需时长，取二者之中的较大值作为启动时长。将环境信息作为输入，启动时长作为输出，对神经网络控制模型进行训练，以得到第一神经网络控制模型。每一次使用空调器都可以获得新的环境信息及启动时长，从而对该神经网络控制模型不断完善改进。
在一种可能的实现方式中，还可以仅仅根据室内环境信息和室外环境息中的一种或几种参数对不同环境状况下的空调器启动时长进行训练，本实施例对此不作限定，通过训练好的模型获取启动时长时，其作为模型输入的数据类型应该和训练模型时使用的数据类型保持一致。
同理，参阅图4，在步骤将当前日期及用户预先设定的启动时间输入第二神经网络控制模型得到与启动时间对应的等待时长之前，方法还包括：
步骤103：获取空调器每一次启动时的启动时间以及与启动时间对应的等待时长。
步骤104：将多个空调器的启动时的启动时间作为输入、启动时间对应的等待时长作为输出对神经网络控制模型进行训练，以得到第二神经网络控制模型。
在空调器使用过程中，获取每一次空调器启动时的日期以及在该日期下的等待时长，等待时长是指空调器将室内环境调节至目标状态后等待用户回到室内所需的时长。
一般而言，在一定时间范围内，用户设定的启动时间近似地相同，进而用户到家的时间也近似地相同，因此可以根据空调器的运行的日期作为输入，等待时长作为输出对神经网络控制模型进行训练，得到第二神经网络控制模型。
需要说明的是，步骤101～步骤102与步骤103～步骤104并无先后逻辑关系，其可以任意一项在先执行，或者二者同时执行。
还需要说明的是，在本发明的另一种可能的实现方式中，用户还可以不对空调器的启动时间进行设定，而是利用神经网络控制模型对不同日期用户回到室内的时间进行学习，利用该用户回到室内的时间以及空调器的启动时长确定空调器的目标启动时间。
在另一种可能的实现方式中，还可以利用神经网络模型对不同的环境状况下用户所调整的目标参数进行学习。进而可以根据环境的变化对空调器的目标参数(例如目标温度、湿度、出风速度等)进行调整，提高用户的体验。
根据启动时长、等待时长以及用户预先设定的启动时间确定空调器的目标启动时间后，参阅图5，空调器控制方法还包括：
步骤140：将目标启动时间发送至用户以根据用户的反馈信息确定是否在目标启动时间控制空调器启动。
根据启动时长、等待时长以及用户预先设定的启动时间确定空调器的目标启动时间后，将该目标启动时间发送至用户，例如，可以发送至用户持有的移动终端，将目标启动时间发送至用户后，用户可以对该目标启动时间进行反馈，例如若用户认为该目标启动时间比较合适，则可以不进行回复；若用户认为该目标启动时间不合适，则可以回复以修改目标启动时间，例如用户可以回复“推迟半小时启动”、或“推迟一小时启动”等等内容，从而可以根据用户的反馈信息确定是否在该确定的目标启动时间控制空调器启动或者对目标启动时间进行修改。
若用户对该目标启动时间没有反馈或者修改了该目标启动时间后，则控制空调器在该目标启动时间进行启动。在控制空调在目标启动时间开启时，该空调器控制方法还包括：
步骤150：根据当前环境信息在预先设定的运行参数表中进行匹配，运行参数表中存储有环境信息与空调器运行参数的对应关系。
可以理解地，空调器可以将使用过程中的环境信息以及用户设定的运行参数进行保存或记录，从而在新的一次启动过程中，可以根据预先保存的运行参数进行启动。在一种可能的实施方式中，设置一运行参数表，该运行参数表存储有环境信息以与空调器运行参数的对应关系。例如，在室内湿度20％，室外湿度20％、室内温度30摄氏度，室外温度34摄氏度的情况下，空调器的目标温度、目标湿度、出风速度等运行参数。
在启动空调器时，根据当前环境信息在预先设定的运行参数表中进行匹配，以确定是否存在与当前环境信息匹配的运行参数。
步骤160：若运行参数表中存在与当前环境信息匹配的运行参数，则控制空调器以匹配的运行参数运行。
步骤170：若运行参数表中不存在与当前环境信息匹配的运行参数，则控制空调器按照默认运行参数运行。
若运行参数表中不存在与当前环境信息匹配的运行参数，则控制空调器按照默认的运行参数运行，例如，目标温度为26摄氏度，目标湿度为40％。
在一种可能的实现方式中，若运行参数表中不存在与当前环境信息匹配的运行参数，还可以根据当前环境信息在运行参数表中查找匹配最接近的环境信息，然后将该环境信息所对应的运行参数作为当前环境信息下的运行参数控制空调器启动。
例如，当前室内温度为35℃，室内湿度为30％。而运行参数表中不存在这一环境信息，经过匹配查找发现运行参数表中存在室内温度为33摄氏度，室内湿度为32％的环境信息，则可以根据该环境信息所对应的运行参数控制空调器的运行。
在空调器使用过程中，用户可能因故离开而忘记关闭空调器，造成室内没有人而空调器持续运转的情况。为了避免这种情况，参阅图6，在一种可能的实现方式中，本申请提供的空调器控制方法还包括：
步骤180：空调器开启后，检测用户是否处于室内。
在空调器开启后，持续检测用户是否处于室内。在一种可能的实现方式中，空调器可以设置有红外传感器，利用红外传感器持续检测用户是否处于室内。若用户处于室内，则空调器保持正常运行，若用户未处于室内，则执行步骤190。
步骤190：若用户未处于室内，且持续时间达到第一预设时长，则控制所述空调器关闭。
若用户未处于室内，可能是临时短暂外出，若用户未处于室内并且持续时间达到第一预设时长，则可以确定用户已经外出，则控制空调器停止运行，避免空调器在无人的情况下运转。该第一预设时长可以由用户自行设定，例如可以是10分钟、30分钟或者其他的时间长度。
为了执行上述实施例及各个可能的实施方式中的相应步骤，下面给出一种空调器控制装置的实现方式，请参阅图7，图7为本发明较佳实施例提供的一种空调器控制装置300。需要说明的是，本实施例所提供的空调器控制装置300，其基本原理及产生的技术效果和上述实施例提供的空调器控制方法基本相同，为简要描述，本实施例部分未提及之处，可参考上述的实施例中相应内容。
空调器控制装置300包括处理模块310及控制模块320。
处理模块310，用于将当前环境信息输入第一神经网络控制模型得到启动时长，所述启动时长指空调器启动将室内环境调节至目标状态所需的时长。
可以理解地，在一种可能的实现方式中，该处理模块310可以用于执行上述各个图中的步骤110，以实现相应的技术效果。
处理模块310还用于将当前日期及用户预先设定的启动时间输入第二神经网络控制模型得到与启动时间对应的等待时长，所述等待时长指所述空调器启动将室内环境调节至目标状态后等待用户回到室内的时长。
可以理解地，在一种可能的实现方式中，该处理模块310可以用于执行上述各个图中的步骤120，以实现相应的技术效果。
控制模块320，用于根据所述启动时长、所述等待时长以及用户预先设定的启动时间确定所述空调器的目标启动时间，以使所述空调器在所述目标启动时间开启。所述目标启动时间、所述启动时长、所述等待时长及所述设定的启动时间满足如下式子：
T目标＝T设定-T启动+T等待；
其中，所述T目标指所述目标启动时间，所述T设定指用户设定的启动时间，所述T启动是指所述启动时长，所述T等待指所述等待时长。
可以理解地，在一种可能的实现方式中，该控制模块320可以用于执行上述各个图中的步骤130，以实现相应的技术效果。
在一种可能的实现方式中，该处理模块310还用于获取空调器每一次启动时的环境信息及启动时长；将多次空调器的启动时的环境信息作为输入、启动时长作为输出对神经网络控制模型进行训练，以得到第一神经网络控制模型。
可以理解地，在一种可能的实现方式中，该处理模块310可以用于执行上述各个图中的步骤101～步骤102，以实现相应的技术效果。
在一种可能的实现方式中，该处理模块310还用获取空调器每一次启动时的启动时间以及与启动时间对应的等待时长，将多个空调器的启动时间作为输入、启动时间对应的等待时长作为输出对神经网络控制模型进行训练，以得到第二神经网络控制模型。
可以理解地，在一种可能的实现方式中，该处理模块310可以用于执行上述各个图中的步骤103～步骤104，以实现相应的技术效果。
该处理模块310还用于将目标启动时间发送至用户以根据用户的反馈信息确定是否在目标启动时间控制空调器启动。
可以理解地，在一种可能的实现方式中，该处理模块310可以用于执行上述各个图中的步骤140，以实现相应的技术效果。
该控制模块320还用于根据当前环境信息在预先设定的运行参数表中进行匹配，运行参数表中存储有环境信息与空调器运行参数的对应关系，若运行参数表中存在与当前环境信息匹配的运行参数，则控制空调器以匹配的运行参数运行；若运行参数表中不存在与当前环境信息匹配的运行参数，则控制空调器按照默认运行参数运行。
可以理解地，在一种可能的实现方式中，该控制模块320可以用于执行上述各个图中的步骤150～步骤170，以实现相应的技术效果。
该控制模块320还用于空调器开启后，检测用户是否处于室内，若用户未处于室内，且持续时间达到第一预设时长，则控制所述空调器关闭。
可以理解地，在一种可能的实现方式中，该控制模块320可以用于执行上述各个图中的步骤180～步骤190，以实现相应的技术效果。
本发明还提供了一种存储介质，该存储介质存储有计算机可读程序指令，该计算机可读程序指令被处理器执行时实现如上述实施例所提供的空调器控制方法的步骤。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。
所述功能如果以软件功能模块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(可以是个人计算机，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、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
虽然本发明披露如上，但本发明并非限定于此。任何本领域技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，均可作各种更动与修改，因此本发明的保护范围应当以权利要求所限定的范围为准。

Claims (10)

1.一种空调器控制方法，其特征在于，所述空调器控制方法包括：
将当前环境信息输入第一神经网络控制模型得到启动时长，所述启动时长指空调器(200)启动将室内环境调节至目标状态所需的时长；所述环境信息包括室内环境信息和/或室外环境信息；
将当前日期及用户预先设定的启动时间输入第二神经网络控制模型得到与所述启动时间对应的等待时长，所述等待时长指所述空调器(200)启动将室内环境调节至目标状态后等待用户回到室内的时长；
根据所述启动时长、所述等待时长以及用户预先设定的启动时间确定所述空调器(200)的目标启动时间，以使所述空调器(200)在所述目标启动时间开启；
所述目标启动时间、所述启动时长、所述等待时长及所述设定的启动时间满足如下式子：
T目标＝T设定-T启动+T等待；
其中，所述T目标指所述目标启动时间，所述T设定指用户设定的启动时间，所述T启动是指所述启动时长，所述T等待指所述等待时长。
2.根据权利要求1所述的空调器控制方法，其特征在于，在控制空调在所述目标启动时间开启时，所述方法还包括：
根据所述当前环境信息在预先设定的运行参数表中进行匹配，所述运行参数表中存储有环境信息与空调器(200)运行参数的对应关系；
若所述运行参数表中存在与所述当前环境信息匹配的运行参数，则控制所述空调器(200)以匹配的所述运行参数运行；
若所述运行参数表中不存在与所述当前环境信息匹配的运行参数，则控制所述空调器(200)按照默认运行参数运行。
3.根据权利要求1所述的空调器控制方法，其特征在于，在步骤将当前环境信息输入第一神经网络控制模型得到启动时长之前，所述方法还包括：
获取所述空调器(200)每一次启动时的环境信息及启动时长；
将多次所述空调器(200)的启动时的环境信息作为输入、所述启动时长作为输出对神经网络控制模型进行训练，以得到所述第一神经网络控制模型。
4.根据权利要求1所述的空调器控制方法，其特征在于，在步骤将当前日期及用户预先设定的启动时间输入第二神经网络控制模型得到与所述启动时间对应的等待时长之前，所述方法还包括：
获取所述空调器(200)每一次启动时的启动时间以及与所述启动时间对应的等待时长，其中所述启动时间包括日期及时刻；
将多个所述空调器(200)的启动时的启动时间作为输入、所述启动时间对应的等待时长作为输出对神经网络控制模型进行训练，以得到所述第二神经网络控制模型。
5.根据权利要求1所述的空调器控制方法，其特征在于，所述空调器(200)控制方法还包括：
空调器(200)开启后，检测用户是否处于室内；
若用户未处于室内，且持续时间达到第一预设时长，则控制所述空调器(200)关闭。
6.根据权利要求1所述的空调器控制方法，其特征在于，根据启动时长、等待时长以及用户预先设定的启动时间确定所述空调器(200)的目标启动时间后，所述空调器控制方法还包括：
将所述目标启动时间发送至用户以根据所述用户的反馈信息确定是否在所述目标启动时间控制所述空调器(200)启动。
7.一种空调器控制装置，其特征在于，所述空调器控制装置(300)用于执行如权利要求1～6任意一项所述的空调器控制方法，所述空调器控制装置(300)包括：
处理模块(310)，所述处理模块(310)用于将当前环境信息输入第一神经网络控制模型得到启动时长，所述启动时长指空调器(200)启动将室内环境调节至目标状态所需的时长；所述环境信息包括室内环境信息和/或室外环境信息；
所述处理模块(310)还用于将当前日期及用户预先设定的启动时间输入第二神经网络控制模型得到与所述启动时间对应的等待时长，所述等待时长指所述空调器(200)启动将室内环境调节至目标状态后等待用户回到室内的时长；
控制模块(320)，用于根据所述启动时长、所述等待时长以及用户预先设定的启动时间确定所述空调器(200)的目标启动时间，以使所述空调器(200)在所述目标启动时间开启；
所述目标启动时间、所述启动时长、所述等待时长及所述设定的启动时间满足如下式子：
T目标＝T设定-T启动+T等待；
其中，所述T目标指所述目标启动时间，所述T设定指用户设定的启动时间，所述T启动是指所述启动时长，所述T等待指所述等待时长。
8.根据权利要求7所述的空调器控制装置，其特征在于，所述控制模块(320)还用于在控制空调在所述目标启动时间开启时，根据所述当前环境信息在预先设定的运行参数表中进行匹配，所述运行参数表中存储有环境信息与空调器(200)运行参数的对应关系；若所述运行参数表中存在与所述当前环境信息匹配的运行参数，则控制所述空调器(200)以匹配的所述运行参数运行；若所述运行参数表中不存在与所述当前环境信息匹配的运行参数，则控制所述空调器(200)按照默认运行参数运行。
9.一种空调器，其特征在于，所述空调器(200)包括处理器，所述处理器用于执行计算机可读程序指令，以实现如权利要求1～6任意一项所述的空调器控制方法的步骤。
10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有计算机可读程序指令，该计算机可读程序指令被处理器执行时实现如权利要求1～6任意一项所述的空调器控制方法的步骤。
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Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112283889A (zh) * 2020-10-10 2021-01-29 广东美的暖通设备有限公司 空调的预启动时间控制方法、装置、设备及存储介质
CN112665141A (zh) * 2021-01-21 2021-04-16 广东美的制冷设备有限公司 空调器及其控制方法、装置和存储介质
CN113639435A (zh) * 2021-08-02 2021-11-12 青岛海尔空调器有限总公司 空调控制方法、设备、介质及程序产品
CN115235067A (zh) * 2022-07-25 2022-10-25 Tcl空调器(中山)有限公司 空调控制方法、装置、设备及存储介质

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2013224812A (ja) * 2012-03-19 2013-10-31 Toshiba Lighting & Technology Corp 空気調和機及びそのシステム
CN105202711A (zh) * 2015-10-23 2015-12-30 珠海格力电器股份有限公司 空调器的控制方法和装置
CN106322656A (zh) * 2016-08-23 2017-01-11 海信（山东）空调有限公司 一种空调控制方法及服务器和空调系统
CN108917111A (zh) * 2018-07-25 2018-11-30 奥克斯空调股份有限公司 一种智能空调器及其控制方法
CN110578994A (zh) * 2018-06-11 2019-12-17 珠海格力电器股份有限公司 一种运行方法及装置
CN110986304A (zh) * 2019-12-16 2020-04-10 青岛海尔空调器有限总公司 一种空调启动控制方法、控制装置及空调系统

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2013224812A (ja) * 2012-03-19 2013-10-31 Toshiba Lighting & Technology Corp 空気調和機及びそのシステム
CN105202711A (zh) * 2015-10-23 2015-12-30 珠海格力电器股份有限公司 空调器的控制方法和装置
CN106322656A (zh) * 2016-08-23 2017-01-11 海信（山东）空调有限公司 一种空调控制方法及服务器和空调系统
CN110578994A (zh) * 2018-06-11 2019-12-17 珠海格力电器股份有限公司 一种运行方法及装置
CN108917111A (zh) * 2018-07-25 2018-11-30 奥克斯空调股份有限公司 一种智能空调器及其控制方法
CN110986304A (zh) * 2019-12-16 2020-04-10 青岛海尔空调器有限总公司 一种空调启动控制方法、控制装置及空调系统

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112283889A (zh) * 2020-10-10 2021-01-29 广东美的暖通设备有限公司 空调的预启动时间控制方法、装置、设备及存储介质
WO2022073307A1 (zh) * 2020-10-10 2022-04-14 上海美控智慧建筑有限公司 空调的预启动时间控制方法、装置、设备及非易失性存储介质
CN112665141A (zh) * 2021-01-21 2021-04-16 广东美的制冷设备有限公司 空调器及其控制方法、装置和存储介质
CN113639435A (zh) * 2021-08-02 2021-11-12 青岛海尔空调器有限总公司 空调控制方法、设备、介质及程序产品
CN113639435B (zh) * 2021-08-02 2023-01-13 青岛海尔空调器有限总公司 空调控制方法、设备、介质及程序产品
CN115235067A (zh) * 2022-07-25 2022-10-25 Tcl空调器(中山)有限公司 空调控制方法、装置、设备及存储介质
CN115235067B (zh) * 2022-07-25 2023-06-27 Tcl空调器(中山)有限公司 空调控制方法、装置、设备及存储介质

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