CN111839101B - 一种陈列柜控制方法、装置、存储介质及陈列柜 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种陈列柜控制方法、装置、存储介质及陈列柜，所述方法包括：基于所述陈列柜的多个温湿度状态构建所述陈列柜的多个温湿度状态模型；获取所述陈列柜中各个环境调控设备当前的开关状态，以根据各个环境调控设备当前的开关状态确定所述陈列柜当前所处的温湿度状态；获取所述陈列柜内当前的温湿度，以根据所述陈列柜内当前的温湿度以及所述多个温湿度状态模型确定所述陈列柜当前所处的温湿度状态；根据所述陈列柜当前所处的温湿度状态对应的温湿度状态模型以及所述陈列柜内当前的温湿度值，通过控制所述陈列柜中的环境调控设备进行温湿度状态切换。本发明提供的方案能够对陈列柜正常运行时外界可测不可控的扰动输入做出预测。

Description

一种陈列柜控制方法、装置、存储介质及陈列柜

技术领域

本发明涉及控制领域，尤其涉及一种陈列柜控制方法、装置、存储介质及陈列柜。

背景技术

近年来使用制冷陈列柜展示冷冻冷藏食品的方式已广泛出现在各便利店及大型超市中。随着人们饮食文化和生活水平日益提高，便利、卫生、营养的冷藏食品已越来越受到大众的喜爱，大众对冷藏食品的种类、数量及品质有了更高的要求，因此陈列柜制冷系统的性能和温湿度的均衡控制面临着新的挑战。陈列柜风道内的冷空气从出风口吹入展示食品的陈列柜腔内使其内部冷却至预先设定的温度，并且从入口吹入的空气再次经过蒸发器使其冷却将其作为冷空气排放至腔室中。陈列柜内温湿度受室外温湿度、客流量、冷藏食品种类和数量等不可控的外界环境因子的扰动干扰，陈列柜内温湿度系统具有非线性、时变、滞后等特性，柜内温湿度可能在某一时间域内失控。

发明内容

本发明的主要目的在于克服上述现有技术的缺陷，提供一种陈列柜控制方法、装置、存储介质及陈列柜，以解决现有技术中陈列柜内温湿度受不可控的外界环境因子的扰动干扰，陈列柜内温湿度具有非线性、时变、滞后等特性的问题。

本发明一方面提供了一种陈列柜控制方法，包括：基于所述陈列柜的多个温湿度状态构建所述陈列柜的多个温湿度状态模型；其中，所述陈列柜中各个环境调控设备处于不同开关状态时，形成所述陈列柜的多个温湿度状态；获取所述陈列柜内当前的温湿度，以根据所述陈列柜内当前的温湿度以及所述多个温湿度状态模型确定所述陈列柜当前所处的温湿度状态；根据所述陈列柜当前所处的温湿度状态对应的温湿度状态模型以及所述陈列柜内当前的温湿度值，通过控制所述陈列柜中的环境调控设备进行温湿度状态切换。

可选地，还包括：根据所述多个温湿度状态模型以及所述陈列柜当前温湿度值，预测所述陈列柜处于各个温湿度状态时在未来预设时间段内将达到的工况或温湿度值；以相等的时间间隔排列出预测的所述陈列柜处于各个温湿度状态时在未来预设时间段内将达到的工况或温湿度值数列；判断所述温湿度值序列数列是否有界；若所述温湿度值序列无界，则发出相应的提醒信息。

可选地，基于所述陈列柜的多个温湿度状态构建所述陈列柜的多个温湿度状态模型，包括：利用扩展自回归模型将所述多个温湿度状态近似线性化；根据皮尔逊相关系数确定对陈列柜内温湿度影响最大的N个第一干扰量；基于所述对陈列柜内温湿度影响最大的N个第一干扰量，建立所述多个温湿度状态对应的多个陈列柜的1阶滞后温湿度状态模型。

可选地，确定所述陈列柜当前所处的温湿度状态，包括：利用带遗忘因子的最小二乘法识别所述陈列柜当前所处的温湿度状态。

可选地，根据所述陈列柜当前所处的温湿度状态对应的温湿度状态模型以及所述陈列柜内当前的温湿度值，通过控制所述陈列柜中的环境调控设备进行温湿度状态切换，包括：根据所述陈列柜当前所处的温湿度状态对应的温湿度状态模型以及所述陈列柜内当前的温湿度值，预测所述陈列柜中的温湿度值达到设定温湿度范围的时间；若预测的所述陈列柜中的温湿度值达到设定温湿度范围的时间超出预设时间阈值，则通过控制所述陈列柜中的环境调控设备进行温湿度状态切换。

可选地，通过控制所述陈列柜中的环境调控设备进行温湿度状态切换，包括：根据所述陈列柜当前的温湿度值，确定所述多个温湿度状态模型中温湿度值达到所述设定温湿度范围的时间最短的温湿度状态模型；通过控制所述陈列柜中相应环境调控设备的开关使所述陈列柜切换至所述多个温湿度状态模型中温湿度值达到所述设定温湿度范围的时间最短的温湿度状态模型对应的温湿度状态。

可选地，根据所述多个温湿度状态模型以及所述陈列柜当前的温湿度值，预测所述陈列柜处于各个温湿度状态时在未来预设时间内将达到的工况或温湿度值，包括：根据灰色系统中单序列一阶线性微分方程模型，采用等时距观测的第二干扰量，构造灰色预测模型；基于构造的所述灰色预测模型，根据所述陈列柜当前的温湿度值，预测所述陈列柜处于各个温湿度状态时在未来预设时间内将达到的工况或温湿度值。

本发明另一方面提供了一种陈列柜控制装置，包括：模型构建单元，用于基于所述陈列柜的多个温湿度状态构建所述陈列柜的多个温湿度状态模型；其中，所述陈列柜中各个环境调控设备处于不同开关状态时，形成所述陈列柜的多个温湿度状态；状态确定单元，用于获取所述陈列柜内当前的温湿度，以根据所述陈列柜内当前的温湿度以及所述多个温湿度状态模型确定所述陈列柜当前所处的温湿度状态；状态切换单元，用于根据所述陈列柜当前所处的温湿度状态对应的温湿度状态模型以及所述陈列柜内当前的温湿度值，通过控制所述陈列柜中的环境调控设备进行温湿度状态切换。

可选地，还包括：预测单元，用于根据所述多个温湿度状态模型以及所述陈列柜当前温湿度值，预测所述陈列柜处于各个温湿度状态时在未来预设时间段内将达到的工况或温湿度值；排列单元，用于以相等的时间间隔排列出预测的所述陈列柜处于各个温湿度状态时在未来预设时间段内将达到的工况或温湿度值数列；提醒单元，用于判断所述温湿度值序列数列是否有界；若判断所述温湿度值序列无界，则发出相应的提醒信息。

可选地，所述模型构建单元，基于所述陈列柜的多个温湿度状态构建所述陈列柜的多个温湿度状态模型，包括：利用扩展自回归模型将所述多个温湿度状态近似线性化；根据皮尔逊相关系数确定对陈列柜内温湿度影响最大的N个第一干扰量；基于所述对陈列柜内温湿度影响最大的N个第一干扰量，建立所述多个温湿度状态对应的多个陈列柜的1阶滞后温湿度状态模型。

可选地，所述状态确定单元，确定所述陈列柜当前所处的温湿度状态，包括：利用带遗忘因子的最小二乘法识别所述陈列柜当前所处的温湿度状态。

可选地，所述状态切换单元，根据所述陈列柜当前所处的温湿度状态对应的温湿度状态模型以及所述陈列柜内当前的温湿度值，通过控制所述陈列柜中的环境调控设备进行温湿度状态切换，包括：

根据所述陈列柜当前所处的温湿度状态对应的温湿度状态模型以及所述陈列柜内当前的温湿度值，预测所述陈列柜中的温湿度值达到设定温湿度范围的时间；

若预测的所述陈列柜中的温湿度值达到设定温湿度范围的时间超出预设时间阈值，则通过控制所述陈列柜中的环境调控设备进行温湿度状态切换。

可选地，所述状态切换单元，通过控制所述陈列柜中的环境调控设备进行温湿度状态切换，包括：根据所述陈列柜当前的温湿度值，确定所述多个温湿度状态模型中温湿度值达到所述设定温湿度范围的时间最短的温湿度状态模型；通过控制所述陈列柜中相应环境调控设备的开关使所述陈列柜切换至所述多个温湿度状态模型中温湿度值达到所述设定温湿度范围的时间最短的温湿度状态模型对应的温湿度状态。

可选地，所述第二预测单元，根据所述多个温湿度状态模型以及所述陈列柜当前的温湿度值，预测所述陈列柜处于各个温湿度状态时在未来预设时间内将达到的工况或温湿度值，包括：根据灰色系统中单序列一阶线性微分方程模型，采用等时距观测的干扰量，构造灰色预测模型；基于构造的所述灰色预测模型，根据所述陈列柜当前的温湿度值，预测所述陈列柜处于各个温湿度状态时在未来预设时间段将达到的工况或温湿度值。

本发明又一方面提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现前述任一所述方法的步骤。

本发明再一方面提供了一种陈列柜，包括处理器、存储器以及存储在存储器上可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现前述任一所述方法的步骤。

本发明再一方面提供了一种陈列柜，包括前述任一所述的陈列柜控制装置。

根据本发明的技术方案，建立了柜内温湿度模型，对陈列柜正常运行时外界可测不可控的扰动输入做出预测，同时对外界环境出现的波动评估自身制冷和加湿系统是否可对其做出可控、快速的响应做出判断，使响应装置及时进入调整状态。在外界因素干扰较大时，如冷藏食品储量较多、外界环境变化急剧、制冷或加湿系统出现故障等等，对于对温湿度要求过高的储存物体，如果温湿度系统决策出陈列柜无法及时提供适宜的温湿度，则立即预警提醒用户。

根据本发明的技术方案，能够根据陈列柜工作环境的变化判断可做出的决策，有效精确的控制储存品物品在设置的温度内，能有效排除用户在不经意或不知状况下过大的加重陈列柜所需承担的负荷，造成柜体的制冷效果在短时间内无法快速提升，确保在储存周期中冷藏食品的品质。

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，构成本发明的一部分，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是本发明提供的陈列柜控制方法的一实施例的方法示意图；

图2是构建所述陈列柜的多个温湿度状态模型的步骤的一具体实施方式的流程示意图；

图3是本发明提供的陈列柜控制方法的另一实施例的方法示意图；

图4是本发明提供的陈列柜控制装置的一实施例的结构框图；

图5是本发明提供的陈列柜控制装置的另一实施例的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明具体实施例及相应的附图对本发明技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，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。

陈列柜温湿度系统主要由测量装置和控制装置组成，测量装置包括用来测量柜内外的温湿度的温度传感器、湿度传感器，用来测量人流量的人流量感应装置，用来计数储备货物的数量的储存货物计数装置。控制装置主要包括制冷机组、电磁阀、加湿设备、夜帘等，通过切换这些装置的开关调节柜内温湿度。陈列柜人机交互界面处安装二维码扫描器，通过扫描物品的二维码记录放入陈列柜的物品的数量。

图1是本发明提供的陈列柜控制方法的一实施例的方法示意图。

如图1所示，根据本发明的一个实施例，所述控制方法至少包括步骤S110、步骤S120和步骤S130。

步骤S110，基于所述陈列柜的多个温湿度状态构建所述陈列柜的多个温湿度状态模型。

具体地，所述陈列柜中各个环境调控设备处于不同开关状态时，形成所述陈列柜的多个温湿度状态。陈列柜内温湿度系统存在着可测不可控的环境因子的扰动输入，要采用某个设备调控柜内温湿度系统，通过开关控制该设备的开启或关闭，如夜帘、加湿设备等，环境调控设备的开关对柜内温湿度的动态特性有较大影响。

环境调控设备的开关可认为两种不同的动态状态之间进行切换，因此，当陈列柜内有多个环境调控设备时，各个环境调控设备的不同的开关逻辑构成多种温湿度动态状态。当陈列柜内环境调控设备有n台时，对应着2ⁿ种开关组合方式，即柜内有2ⁿ种温湿度状态。针对陈列柜运行时的特性将温湿度状态分为状态1、状态2、…、状态n，并可通过对各个环节调控设备进行开关控制，使陈列柜的温湿度在这n个状态中切换。建立温湿度状态模型能够挖掘各个环境调控设备处于不同开闭状态时，陈列柜内部温湿度变化的规律，以便控制各个环境调控设备的开关状态。

图2是构建所述陈列柜的多个温湿度状态模型的步骤的一具体实施方式的流程示意图。如图2所示，在一种具体实施方式中，构建所述陈列柜的多个温湿度状态模型包括步骤S111～步骤S113。

步骤S111，利用扩展自回归模型将所述多个温湿度状态近似线性化。

具体地，将柜内温湿度作为状态量，利用扩展自回归模型将所述多个温湿度状态(各个环境调控设备的不同开关状态)近似线性化，即将各干扰量与状态量近似为一次函数关系Y＝aX+b。其中，Y为状态量，X为干扰量；Y＝(y1，y2)，y1、y2分别为柜内的温度、湿度；X＝(x1，x2，…，xn)，xi(i＝1，2，…，n)

步骤S112，根据皮尔逊相关系数ρ(X,Y)确定对陈列柜内温湿度影响最大的N个第一干扰量。

第一干扰量对柜内温湿度影响的相关系数计算公式如下：

式中，E为数学期望。相关系数值越大，对柜内温湿度的干扰越大，将各干扰量的相关系数值从大至小排序，确定对柜内温湿度影响最大的N个干扰量。

确定影响较大的干扰因子目的是在保证模型准确率的情况下，尽量减少模型的干扰量数目以简化模型，减少计算时间，节约计算资源。譬如干扰量(x1，x2，x3，x4，x5)对状态量y1影响因子为99.99％，干扰量(x1，x2，x3)对状态量y1影响因子为99.55％，这里假设x1，x2，x3，x4，x5对状态量y1影响程度从高到低排序，即选取干扰量(x1，x2，x3)更优。

步骤S113，基于所述对陈列柜内温湿度影响最大的N个第一干扰量，建立所述多个温湿度状态对应的多个陈列柜的1阶滞后温湿度状态模型。

所述陈列柜中各个环境调控设备处于不同开关状态时，形成所述陈列柜的多个温湿度状态。陈列柜柜内温湿度系统具有低阶滞后性，温湿度传感器检测到的数值在时间上存在延迟现象，建立陈列柜中各个环境调控设备处于不同开关状态时对应的1阶滞后温湿度状态模型，所述陈列柜中各个环境调控设备分别处于不同开关状态时，所述陈列柜内温湿度变化对应不同的温湿度状态模型。具体地，温湿度状态模型为X(k+1)＝AiX(k)+CiX(k-1)+Biu(k)，X为二维状态量，k＝1,2；X＝(X1，X2)，X1为柜内温度，X2为柜内湿度，i＝1,2…2n表示第i种状态，u为外界的干扰因子(干扰量)，即各个环境调控设备的不同开关状态；Ai、Bi、Ci为模型的系数矩阵，可通过实验得到，例如，在进行陈列柜各工况试验时，不同的干扰量作用下都将输出对应的温湿度值，通过试验数据值反向求取矩阵中的未知常数。

步骤S120，获取所述陈列柜内当前的温湿度，以根据所述陈列柜内当前的温湿度以及所述多个温湿度状态模型确定所述陈列柜当前所处的温湿度状态。

可选地，可以在所述陈列柜内当前的温湿度值偏离设定温度范围时，获取所述陈列柜内当前的温湿度，以根据所述陈列柜内当前的温湿度以及所述多个温湿度状态模型确定所述陈列柜当前所处的温湿度状态，从而，根据所述陈列柜当前所处的温湿度状态对应的温湿度状态模型以及所述陈列柜内当前的温湿度值，通过控制所述陈列柜中的环境调控设备进行温湿度状态切换。

具体地，利用带遗忘因子的最小二乘法识别所述陈列柜当前所处的温湿度状态。更具体地，对于所述多个温湿度状态模型中每个温湿度状态模型通过最小二乘法求解出该模型在某一时刻(即，检测到的温湿度出现震荡失衡现象，陈列柜内温湿度值严重偏离设定温度范围时)输出的温湿度值；再计算所述陈列柜内当前的温湿度(可通过温湿度传感器实时检测陈列柜内温湿度数据)与各个温湿度状态模型输出的温湿度值的极差和标准差，根据计算的极差和标准差判断与所述陈列柜内当前的温湿度数据差异程度最小的温湿度状态模型，进而确定陈列柜当前所处的温湿度状态。

带遗忘因子递推最小二乘法算法可描述为：

其中，θ(k)为k步参数估计向量；

为k步观测向量；y(k)(即模型输出值)为y(k)(实际测量值)的估计值；遗忘因子的作用是加强新的数据提供的信息量，逐渐削弱老的数据，防止数据饱和，遗忘因子λ须小于等于1，一般要大于0.9，对于线性系统，0.95≤λ≤1，因此λ可以为0.95～1。

K(k)，P(k)无实际物理含义，模型辨识过程中由于数据抖动或者其他扰动的影响，辨识结果可能出现参数不符合机理或者参数值变动范围较大致使不收敛的情况，为保障参数辨识结果的可用性，加入监督级监视辨识过程。一部分判断P(k)矩阵的正定性，另一部分是判断K(k)辨识结果的收敛性。

步骤S130，根据所述陈列柜当前所处的温湿度状态对应的温湿度状态模型以及所述陈列柜内当前的温湿度值，通过控制所述陈列柜中的环境调控设备进行温湿度状态切换。

在一种具体实施方式中，根据所述陈列柜当前所处的温湿度状态对应的温湿度状态模型以及所述陈列柜内当前的温湿度值，预测所述陈列柜中的温湿度值达到设定温湿度范围的时间；若预测的所述陈列柜中的温湿度值达到设定温湿度范围的时间超出预设时间阈值，则通过控制所述陈列柜中的环境调控设备进行温湿度状态切换。

例如，在所述陈列柜的所述多个温湿度状态(即所述陈列柜中各个环境调控设备分别处于不同开关状态时)下分别进行拉低温试验，记录温度随时间变化的趋势，每个温湿度状态进行预设次数的试验后取其温度平均值，通过预设次数次样条插值法拟合出温度—时间的函数曲线，通过该函数曲线即可计算每一个温湿度状态模型从当前温度达到设定温湿度范围所需的时间。

陈列柜运行时柜内温湿度传感器检测出温湿度值波动幅度较大，有脱离用户设定值的趋势时，根据当前陈列柜中的温湿度值查询多个温湿度状态中哪种状态可以快速制止该趋势，进而通过调整控制环境调控设备的开关状态，如开启电磁阀、关闭加湿设备等操作使温湿度维持在预设值内。具体地，根据所述陈列柜当前的温湿度值，确定所述多个温湿度状态模型中温湿度值达到所述设定温湿度范围的时间最短的温湿度状态模型。通过控制所述陈列柜中相应环境调控设备的开关使所述陈列柜切换至所述多个温湿度状态模型中温湿度值达到所述设定温湿度范围的时间最短的温湿度状态模型对应的温湿度状态。

在一种具体实施方式中，分别确定在当前的(陈列柜内的)温湿度值下，所述多个温湿度状态模型在不同外界扰动下输出的预估温湿度值；提取输出的预估温湿度值在设定温湿度范围内的温湿度状态模型。以提取的温湿度状态模型的温湿度值达到稳定值的时间为目标函数，计算提取的温湿度状态模型的温湿度值达到稳定值的时间，并从中确定达到所述稳定值的时间最短的温湿度状态模型，即温度和/或湿度得到相应稳定值的时间最短的温湿度状态模型。所述稳定值具体可以为时间范围，即温度或湿度取值在相应的时间范围内波动。通过调整控制环境调控设备的开关状态使所述陈列柜切换至所述达到所述稳定值的时间最短的温湿度状态模型对应的温湿度状态，即切换至该温湿度状态对应的各个环境调控设备的开关状态。

图3是本发明提供的陈列柜控制方法的另一实施例的方法示意图。

如图3所示，根据本发明的另一个实施例，所述控制方法还包括步骤S140、步骤S150和步骤S160。

步骤S140，根据所述多个温湿度状态模型以及所述陈列柜当前温湿度值，预测所述陈列柜处于各个温湿度状态时在未来预设时间段内将达到的工况或温湿度值。

在一种具体实施方式中，根据采用等时距观测的第二干扰量构造灰色预测模型，预测所述陈列柜处于各个温湿度状态时在未来预设时间段内将达到的工况或温湿度值。所述工况包括陈列柜外的温度、湿度、客流量、开关门次数或频率、陈列柜内货物种类和数量中的至少之一。根据灰色系统中单序列一阶线性微分方程模型GM(1,1)，根据采用等时距观测的第二干扰量，构造灰色预测模型，基于构造的所述灰色预测模型，根据所述陈列柜当前的温湿度值，预测所述陈列柜处于各个温湿度状态时在未来预设时间段内将达到的工况或温湿度值。所述干扰量例如包括陈列柜外温度、湿度、人流量和/或货物数量。

对于一个系统既包含大量的已知信息，也包含大量的未知信息与非确定信息。未知的或非确知的信息称为黑色信息，已知的信息称为白色信息。既包含已知信息又包含未知的信息系统称为灰色系统。

采用灰色系统中单序列一阶线性微分方程模型GM(1,1)构造灰色预测模型包括如下步骤：

S1、检测得到相等时间间隔的第二干扰量数值序列；所述第二干扰量例如包括陈列柜外温度、湿度、人流量和货物数量；可以得到数值序列为X(0)＝{X(0)(1)，X(0)(2)，…，X(0)(n)}。

S2、对得到的数值序列X(0)进行累加处理生成累加后的检验序列X(1)。

具体地，第二干扰量数值序列包括陈列柜外温度、湿度、人流量和货物数量的数值序列X(0)＝{X(0)(1)，X(0)(2)，…，X(0)(n)}，X(1)＝{X(1)(1)，X(1)(2)，…，X(1)(n)}按下式计算：

X(1)(1)＝X(0)(1)

X(1)(2)＝X(0)(1)+X(0)(2)

X(1)(3)＝X(0)(1)+X(0)(2)+X(0)(3)

依次类推X(1)(i)＝X(0)(1)+X(0)(2)+…+X(0)(i-1)+X(0)(i)

X(1)(n)＝X(0)(1)+X(0)(2)+…+X(0)(n)。

S3、对原始序列X(0)进行准光滑序列检测，检测所述检验序列X(1)的准指数规律是否存在，以选择GM(1，1)模型的基本形式；取X(0)得第i个和第i-1个序列值的均值生成紧邻均值序列。

GM(1，1)模型的基本形式可转化成三种形式，三种形式如下：

1、指数模型1:

x⁽⁰⁾(k)＝x⁽⁰⁾(k)-x⁽¹⁾(k-1)

2、差分模型：x⁽⁰⁾(k)＝β-αx⁽¹⁾(k-1)

3、指数模型2：x⁽⁰⁾(k)＝(β-αx⁽⁰⁾(1)e^-a(k-2)

其中，

准指数规律存在，选择指数模型1或指数模型2，根据指数模型1，指数模型2哪个模型预测准确率较高进行选择，准指数规律不存在则选择差分模型。

S4、进行最小二乘法估计求取模型GM(1,1)中的参数a，b并检验该模型的精度。

对于GM(1，1)即x⁽⁰⁾(k)+ax⁽¹⁾(k)＝b

求得

5、还原出X(0)的模拟序列，预测未来预设时间内将达到的工况或将达到温湿度值。

通过模型GM(1，1)已经得到X(1)，X(1)＝{X(1)(1)，X(1)(2)，…，X(1)(n)}，序列X(0)＝{X(0)(1)，X(0)(2)，…，X(0)(n)}，按下式计算：

X(0)(1)＝X(1)(1)

X(0)(2)＝X(1)(2)-X(0)(1)

X(0)(3)＝X(1)(3)-X(0)(2)-X(0)(1)

依次类推，X(0)(i)＝X(1)(i)-X(0)(1)-X(0)(2)-…-X(0)(i-1)

X(0)(n)＝X(1)(n)-X(0)(1)-X(0)(2)-…-X(0)(n-1)。

选取序列末尾4组数据X(0)(i-3)、X(0)(i-2)、X(0)(i-1)、X(0)(i)拟合出三次函数，通过该函数关系计算n＝i+1时的取值即为温湿度值的预测值。

步骤S150，以相等的时间间隔排列出预测的所述陈列柜处于各个温湿度状态时在未来预设时间内将达到的工况或温湿度值数列。

具体地，通过建立的灰色预测模型GM(1,1)预测未来一段时间(未来预设时间内)陈列柜将处于何种工况条件及该时间段内陈列柜腔内温湿度，以相等时间段为间隔排列输出未来一段时间温湿度值数列。

步骤S160，判断所述温湿度值数列是否有界；若所述温湿度值数列无界，则发出相应的提醒信息。

具体地，判断该数列是否超出用户预设值的范围，同时计算各子系统在预估未来环境条件下能达到的温湿度。如数列在预设值之上一定范围内波动，主板模块调整控制装置开关状态使系统在该工况下适应性最佳。所述用户预设值例如用户在陈列柜的交互界面设置的预设值。

图4是本发明提供的陈列柜控制装置的一实施例的结构框图。如图4所示，所述陈列柜控制装置100包括：模型构建单元110、状态确定单元120和状态切换单元130。

模型构建单元110用于基于所述陈列柜的多个温湿度状态构建所述陈列柜的多个温湿度状态模型；其中，所述陈列柜中各个环境调控设备处于不同开关状态时，形成所述陈列柜的多个温湿度状态。

具体地，所述陈列柜中各个环境调控设备处于不同开关状态时，形成所述陈列柜的多个温湿度状态。陈列柜内温湿度系统存在着可测不可控的环境因子的扰动输入，要采用某个设备调控柜内温湿度系统，通过开关控制该设备的开启或关闭，如夜帘、加湿设备等，环境调控设备的开关对柜内温湿度的动态特性有较大影响。

环境调控设备的开关可认为两种不同的动态状态之间进行切换，因此，当陈列柜内有多个环境调控设备时，各个环境调控设备的不同的开关逻辑构成多种温湿度动态状态，不同的开关逻辑构成多种温湿度动态状态。当陈列柜内环境调控设备有n台时，对应着2ⁿ种开关组合方式，即柜内有2ⁿ种温湿度状态。针对陈列柜运行时的特性将温湿度状态分为状态1、状态2、…、状态n，并可通过对各个环节调控设备进行开关控制，使陈列柜的温湿度在这n个状态中切换。建立温湿度状态模型能够挖掘各个环境调控设备处于不同状态时，陈列柜内部温湿度场变化的规律，以便控制各个环境调控设备的开关状态。

参考方法实施例中步骤S110的具体实施方式，模型构建单元110构建所述陈列柜的多个温湿度状态模型包括以下步骤S111～步骤S113。

步骤S111，利用扩展自回归模型将所述多个温湿度状态近似线性化。

具体地，将柜内温湿度作为状态量，利用扩展自回归模型将所述多个温湿度状态(各个环境调控设备的不同开关状态)近似线性化，即将各干扰量与状态量近似为一次函数关系Y＝aX+b。其中，Y为状态量，X为干扰量；Y＝(y1，y2)，y1、y2分别为柜内的温度、湿度；X＝(x1，x2，…，xn)，xi(i＝1，2，…，n)

步骤S112，根据皮尔逊相关系数ρ(X,Y)确定对陈列柜内温湿度影响最大的N个第一干扰量。

第一干扰量对柜内温湿度影响的相关系数计算公式如下：

式中，E为数学期望。相关系数值越大，对柜内温湿度的干扰越大，将各干扰量的相关系数值从大至小排序，确定对柜内温湿度影响最大的N个第一干扰量。

确定影响较大的干扰因子目的是在保证模型准确率的情况下，尽量减少模型的干扰量数目以简化模型，减少计算时间，节约计算资源。譬如干扰量(x1，x2，x3，x4，x5)对状态量y1影响因子为99.99％，干扰量(x1，x2，x3)对状态量y1影响因子为99.55％，这里假设x1，x2，x3，x4，x5对状态量y1影响程度从高到低排序，即选取干扰量(x1，x2，x3)更优。

步骤S113，基于所述对陈列柜内温湿度影响最大的N个第一干扰量，建立所述多个温湿度状态对应的多个陈列柜的1阶滞后温湿度状态模型。

所述陈列柜中各个环境调控设备处于不同开关状态时，形成所述陈列柜的多个温湿度状态。陈列柜柜内温湿度系统具有低阶滞后性，温湿度传感器检测到的数值在时间上存在延迟现象，建立陈列柜中各个环境调控设备处于不同开关状态时对应的1阶滞后温湿度状态模型，所述陈列柜中各个环境调控设备分别处于不同开关状态时，所述陈列柜内温湿度变化对应不同的温湿度状态模型。具体地，温湿度状态模型为X(k+1)＝AiX(k)+CiX(k-1)+Biu(k)，X为二维状态量，k＝1,2；X＝(X1，X2)，X1为柜内温度，X2为柜内湿度，i＝1,2…2n表示第i种状态，u为外界的干扰因子(干扰量)，即各个环境调控设备的不同开关状态；Ai、Bi、Ci为模型的系数矩阵，可通过实验得到，例如，在进行陈列柜各工况试验时，不同的干扰量作用下都将输出对应的温湿度值，通过试验数据值反向求取矩阵中的未知常数。

状态确定单元120用于获取所述陈列柜内当前的温湿度，以根据所述陈列柜内当前的温湿度以及所述多个温湿度状态模型确定所述陈列柜当前所处的温湿度状态。

可选地，可以在所述陈列柜内当前的温湿度值偏离设定温度范围时，获取所述陈列柜内当前的温湿度，以根据所述陈列柜内当前的温湿度以及所述多个温湿度状态模型确定所述陈列柜当前所处的温湿度状态，从而，根据所述陈列柜当前所处的温湿度状态对应的温湿度状态模型以及所述陈列柜内当前的温湿度值，通过控制所述陈列柜中的环境调控设备进行温湿度状态切换。

具体地，利用带遗忘因子的最小二乘法识别所述陈列柜当前所处的温湿度状态。更具体地，对于所述多个温湿度状态模型中每个温湿度状态模型通过最小二乘法求解出该模型在某一时刻(即，检测到的温湿度出现震荡失衡现象，陈列柜内温湿度值严重偏离设定温度范围时)输出的温湿度值；再计算所述陈列柜内当前的温湿度(可通过温湿度传感器实时检测陈列柜内温湿度数据)与各个温湿度状态模型输出的温湿度值的极差和标准差，根据计算的极差和标准差判断与所述陈列柜内当前的温湿度数据差异程度最小的温湿度状态模型，进而确定陈列柜当前所处的温湿度状态。

带遗忘因子递推最小二乘法算法可描述为：

其中，θ(k)为k步参数估计向量；

为k步观测向量；y(k)(即模型输出值)为y(k)(实际测量值)的估计值；遗忘因子的作用是加强新的数据提供的信息量，逐渐削弱老的数据，防止数据饱和，遗忘因子λ须小于等于1，一般要大于0.9，对于线性系统，0.95≤λ≤1，因此λ可以为0.95～1。

K(k)，P(k)无实际物理含义，模型辨识过程中由于数据抖动或者其他扰动的影响，辨识结果可能出现参数不符合机理或者参数值变动范围较大致使不收敛的情况，为保障参数辨识结果的可用性，加入监督级监视辨识过程。一部分判断P(k)矩阵的正定性，另一部分是判断K(k)辨识结果的收敛性。

状态切换单元130用于根据所述陈列柜当前所处的温湿度状态对应的温湿度状态模型以及所述陈列柜内当前的温湿度值，通过控制所述陈列柜中的环境调控设备进行温湿度状态切换。

在一种具体实施方式中，根据所述陈列柜当前所处的温湿度状态对应的温湿度状态模型以及所述陈列柜内当前的温湿度值，预测所述陈列柜中的温湿度值达到设定温湿度范围的时间；若预测的所述陈列柜中的温湿度值达到设定温湿度范围的时间超出预设时间阈值，则通过控制所述陈列柜中的环境调控设备进行温湿度状态切换。

例如，在所述陈列柜的所述多个温湿度状态(即所述陈列柜中各个环境调控设备分别处于不同开关状态时)下分别进行拉低温试验，记录温度随时间变化的趋势，每个温湿度状态进行预设次数的试验后取其温度平均值，通过预设次数次样条插值法拟合出温度—时间的函数曲线，通过该函数曲线即可计算每一个温湿度状态模型从当前温度达到设定温湿度范围所需的时间。

陈列柜运行时柜内温湿度传感器检测出温湿度值波动幅度较大，有脱离用户设定值的趋势时，根据当前陈列柜中的温湿度值查询多个温湿度状态中哪种状态可以快速制止该趋势，进而通过调整控制环境调控设备的开关状态，如开启电磁阀、关闭加湿设备等操作使温湿度维持在预设值内。具体地，根据所述陈列柜当前的温湿度值，确定所述多个温湿度状态模型中温湿度值达到所述设定温湿度范围的时间最短的温湿度状态模型。通过控制所述陈列柜中相应环境调控设备的开关使所述陈列柜切换至所述多个温湿度状态模型中温湿度值达到所述设定温湿度范围的时间最短的温湿度状态模型对应的温湿度状态。

在一种具体实施方式中，分别确定在当前的(陈列柜内的)温湿度值下，所述多个温湿度状态模型在不同外界扰动下输出的预估温湿度值；提取输出的预估温湿度值在设定温湿度范围内的温湿度状态模型。以提取的温湿度状态模型的温湿度值达到稳定值的时间为目标函数，计算提取的温湿度状态模型的温湿度值达到稳定值的时间，并从中确定达到所述稳定值的时间最短的温湿度状态模型，即温度和/或湿度得到相应稳定值的时间最短的温湿度状态模型。所述稳定值具体可以为时间范围，即温度或湿度取值在相应的时间范围内波动。通过调整控制环境调控设备的开关状态使所述陈列柜切换至所述达到所述稳定值的时间最短的温湿度状态模型对应的温湿度状态，即切换至该温湿度状态对应的各个环境调控设备的开关状态。

图5是本发明提供的陈列柜控制装置的另一实施例的结构示意图。如图5所示，所述陈列柜控制装置100还包括预测单元140、排列单元150、提醒单元160。

预测单元140用于根据所述多个温湿度状态模型以及所述陈列柜当前温湿度值，预测所述陈列柜处于各个温湿度状态时在未来预设时间段内将达到的工况或温湿度值。

在一种具体实施方式中，根据采用等时距观测的第二干扰量构造灰色预测模型，预测所述陈列柜处于各个温湿度状态时在未来预设时间段内将达到的工况或温湿度值。所述工况包括陈列柜外的温度、湿度、客流量、开关门次数或频率、陈列柜内货物种类和数量中的至少之一。根据灰色系统中单序列一阶线性微分方程模型GM(1,1)，根据采用等时距观测的第二干扰量，构造灰色预测模型，基于构造的所述灰色预测模型，根据所述陈列柜当前的温湿度值，预测所述陈列柜处于各个温湿度状态时在未来预设时间段内将达到的工况或温湿度值。所述干扰量例如包括陈列柜外温度、湿度、人流量和/或货物数量。

对于一个系统既包含大量的已知信息，也包含大量的未知信息与非确定信息。未知的或非确知的信息称为黑色信息，已知的信息称为白色信息。既包含已知信息又包含未知的信息系统称为灰色系统。

预测单元140采用灰色系统中单序列一阶线性微分方程模型GM(1,1)构造灰色预测模型包括如下步骤：

S1、检测得到相等时间间隔的第二干扰量数值序列；所述第二干扰量例如包括陈列柜外温度、湿度、人流量和货物数量；可以得到数值序列为X(0)＝{X(0)(1)，X(0)(2)，…，X(0)(n)}。

S2、对得到的数值序列X(0)进行累加处理生成累加后的检验序列X(1)。

具体地，第二干扰量数值序列包括陈列柜外温度、湿度、人流量和货物数量的数值序列X(0)＝{X(0)(1)，X(0)(2)，…，X(0)(n)}，X(1)＝{X(1)(1)，X(1)(2)，…，X(1)(n)}按下式计算：

X(1)(1)＝X(0)(1)

X(1)(2)＝X(0)(1)+X(0)(2)

X(1)(3)＝X(0)(1)+X(0)(2)+X(0)(3)

依次类推X(1)(i)＝X(0)(1)+X(0)(2)+…+X(0)(i-1)+X(0)(i)

X(1)(n)＝X(0)(1)+X(0)(2)+…+X(0)(n)。

S3、对原始序列X(0)进行准光滑序列检测，检测所述检验序列X(1)的准指数规律是否存在，以选择GM(1，1)模型的基本形式；取X(0)得第i个和第i-1个序列值的均值生成紧邻均值序列。

GM(1，1)模型的基本形式可转化成三种形式，三种形式如下：

1、指数模型1：

x⁽⁰⁾(k)＝x⁽⁰⁾(k)-x⁽¹⁾(k-1)

2、差分模型：x⁽⁰⁾(k)＝β-αx⁽¹⁾(k-1)

3、指数模型2：x⁽⁰⁾(k)＝(β-αx⁽⁰⁾(1)e^-a(k-2)

其中，

准指数规律存在，选择指数模型1或指数模型2，根据指数模型1，指数模型2哪个模型预测准确率较高进行选择，准指数规律不存在则选择差分模型。

S4、进行最小二乘法估计求取模型GM(1，1)中的参数a，b并检验该模型的精度。

对于GM(1，1)即x⁽⁰⁾(k)+ax⁽¹⁾(k)＝b

求得

5、还原出X(0)的模拟序列，预测未来预设时间内将达到的工况或将达到温湿度值。

通过模型GM(1，1)已经得到X(1)，X(1)＝{X(1)(1)，X(1)(2)，…，X(1)(n)}，序列X(0)＝{X(0)(1)，X(0)(2)，…，X(0)(n)}，按下式计算：

X(0)(1)＝X(1)(1)

X(0)(2)＝X(1)(2)-X(0)(1)

X(0)(3)＝X(1)(3)-X(0)(2)-X(0)(1)

依次类推，X(0)(i)＝X(1)(i)-X(0)(1)-X(0)(2)-…-X(0)(i-1)

X(0)(n)＝X(1)(n)-X(0)(1)-X(0)(2)-…-X(0)(n-1)。

选取序列末尾4组数据X(0)(i-3)、X(0)(i-2)、X(0)(i-1)、X(0)(i)拟合出三次函数，通过该函数关系计算n＝i+1时的取值即为温湿度值的预测值。

排列单元150用于以相等的时间间隔排列出预测的所述陈列柜处于各个温湿度状态时在未来预设时间内将达到的工况或温湿度值数列。

具体地，通过建立的灰色预测模型GM(1,1)预测未来一段时间(未来预设时间内)陈列柜将处于何种工况条件及该时间段内陈列柜腔内温湿度，以相等时间段为间隔排列输出未来一段时间温湿度值数列。

提醒单元160用于判断所述温湿度值数列是否有界；若判断所述温湿度值数列无界，则发出相应的提醒信息。

具体地，判断该数列是否超出用户预设值的范围，同时计算各子系统在预估未来环境条件下能达到的温湿度。如数列在预设值之上一定范围内波动，主板模块调整控制装置开关状态使系统在该工况下适应性最佳。所述用户预设值例如用户在陈列柜的交互界面设置的预设值。

本发明还提供对应于所述陈列柜控制方法的一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现前述任一所述方法的步骤。

本发明还提供对应于所述陈列柜控制方法的一种陈列柜，包括处理器、存储器以及存储在存储器上可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现前述任一所述方法的步骤。

本发明还提供对应于所述陈列柜控制装置的一种陈列柜，包括前述任一所述的陈列柜控制装置。

据此，本发明提供的方案，建立了柜内温湿度模型，对陈列柜正常运行时外界可测不可控的扰动输入做出预测，同时对外界环境出现的波动评估自身制冷和加湿系统是否可对其做出可控、快速的响应做出判断，使响应装置及时进入调整状态。在外界因素干扰较大时，如冷藏食品储量较多、外界环境变化急剧、制冷或加湿系统出现故障等等，对于对温湿度要求过高的储存物体，如果温湿度系统决策出陈列柜无法及时提供适宜的温湿度，则立即预警提醒用户。

根据本发明的技术方案，能够根据陈列柜工作环境的变化判断可做出的决策，有效精确的控制储存品物品在设置的温度内，能有效排除用户在不经意或不知状况下过大的加重陈列柜所需承担的负荷，造成柜体的制冷效果在短时间内无法快速提升，确保在储存周期中冷藏食品的品质。

本文中所描述的功能可在硬件、由处理器执行的软件、固件或其任何组合中实施。如果在由处理器执行的软件中实施，那么可将功能作为一或多个指令或代码存储于计算机可读媒体上或经由计算机可读媒体予以传输。其它实例及实施方案在本发明及所附权利要求书的范围及精神内。举例来说，归因于软件的性质，上文所描述的功能可使用由处理器、硬件、固件、硬连线或这些中的任何者的组合执行的软件实施。此外，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。

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，作为控制装置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。

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。

以上所述仅为本发明的实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的权利要求范围之内。

Claims (14)

1.一种陈列柜控制方法，其特征在于，包括：

基于所述陈列柜的多个温湿度状态构建所述陈列柜的多个温湿度状态模型；其中，针对每个温湿度状态构建对应的温湿度状态模型，所述陈列柜中各个环境调控设备处于不同开关状态时，形成所述陈列柜的多个温湿度状态；各个环境调控设备的不同的开关逻辑构成多种温湿度动态状态；当陈列柜内环境调控设备有n台时，对应着2ⁿ种开关组合方式，即柜内有2ⁿ种温湿度状态；

获取所述陈列柜内当前的温湿度，以根据所述陈列柜内当前的温湿度以及所述多个温湿度状态模型确定所述陈列柜当前所处的温湿度状态；

根据所述陈列柜当前所处的温湿度状态对应的温湿度状态模型以及所述陈列柜内当前的温湿度值，通过控制所述陈列柜中的环境调控设备进行温湿度状态切换；

根据所述陈列柜当前所处的温湿度状态对应的温湿度状态模型以及所述陈列柜内当前的温湿度值，通过控制所述陈列柜中的环境调控设备进行温湿度状态切换，包括：

根据所述陈列柜当前所处的温湿度状态对应的温湿度状态模型以及所述陈列柜内当前的温湿度值，预测所述陈列柜中的温湿度值达到设定温湿度范围的时间；

若预测的所述陈列柜中的温湿度值达到设定温湿度范围的时间超出预设时间阈值，则通过控制所述陈列柜中的环境调控设备进行温湿度状态切换。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

根据所述多个温湿度状态模型以及所述陈列柜当前的温湿度值，预测所述陈列柜处于各个温湿度状态时在未来预设时间段内将达到的工况或温湿度值；

以相等的时间间隔排列出预测的所述陈列柜处于各个温湿度状态时在未来预设时间段内将达到的工况或温湿度值数列；

判断所述温湿度值数列是否有界；若所述温湿度值数列无界，则发出相应的提醒信息。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，基于所述陈列柜的多个温湿度状态构建所述陈列柜的多个温湿度状态模型，包括：

利用扩展自回归模型将所述多个温湿度状态近似线性化；

根据皮尔逊相关系数确定对陈列柜内温湿度影响最大的N个第一干扰量；

基于所述对陈列柜内温湿度影响最大的N个第一干扰量，建立所述多个温湿度状态对应的多个陈列柜的1阶滞后温湿度状态模型。

4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，确定所述陈列柜当前所处的温湿度状态，包括：

利用带遗忘因子的最小二乘法识别所述陈列柜当前所处的温湿度状态。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过控制所述陈列柜中的环境调控设备进行温湿度状态切换，包括：

根据所述陈列柜当前的温湿度值，确定所述多个温湿度状态模型中温湿度值达到所述设定温湿度范围的时间最短的温湿度状态模型；

通过控制所述陈列柜中相应环境调控设备的开关使所述陈列柜切换至所述多个温湿度状态模型中温湿度值达到所述设定温湿度范围的时间最短的温湿度状态模型对应的温湿度状态。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述多个温湿度状态模型以及所述陈列柜当前的温湿度值，预测所述陈列柜处于各个温湿度状态时在未来预设时间内将达到的工况或温湿度值，包括：

根据灰色系统中单序列一阶线性微分方程模型，采用等时距观测的第二干扰量，构造灰色预测模型；

基于构造的所述灰色预测模型，根据所述陈列柜当前的温湿度值，预测所述陈列柜处于各个温湿度状态时在未来预设时间内将达到的工况或温湿度值。

7.一种陈列柜控制装置，其特征在于，包括：

模型构建单元，用于基于所述陈列柜的多个温湿度状态构建所述陈列柜的多个温湿度状态模型；其中，针对每个温湿度状态构建对应的温湿度状态模型，所述陈列柜中各个环境调控设备处于不同开关状态时，形成所述陈列柜的多个温湿度状态；各个环境调控设备的不同的开关逻辑构成多种温湿度动态状态；当陈列柜内环境调控设备有n台时，对应着2ⁿ种开关组合方式，即柜内有2ⁿ种温湿度状态；

状态确定单元，用于获取所述陈列柜内当前的温湿度，以根据所述陈列柜内当前的温湿度以及所述多个温湿度状态模型确定所述陈列柜当前所处的温湿度状态；

状态切换单元，用于根据所述陈列柜当前所处的温湿度状态对应的温湿度状态模型以及所述陈列柜内当前的温湿度值，通过控制所述陈列柜中的环境调控设备进行温湿度状态切换；

所述状态切换单元，根据所述陈列柜当前所处的温湿度状态对应的温湿度状态模型以及所述陈列柜内当前的温湿度值，通过控制所述陈列柜中的环境调控设备进行温湿度状态切换，包括：

根据所述陈列柜当前所处的温湿度状态对应的温湿度状态模型以及所述陈列柜内当前的温湿度值，预测所述陈列柜中的温湿度值达到设定温湿度范围的时间；

若预测的所述陈列柜中的温湿度值达到设定温湿度范围的时间超出预设时间阈值，则通过控制所述陈列柜中的环境调控设备进行温湿度状态切换。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，还包括：

预测单元，用于根据所述多个温湿度状态模型以及所述陈列柜当前的温湿度值，预测所述陈列柜处于各个温湿度状态时在未来预设时间段内将达到的工况或温湿度值；

排列单元，用于以相等的时间间隔排列出预测的所述陈列柜处于各个温湿度状态时在未来预设时间段内将达到的工况或温湿度值数列；

提醒单元，用于判断所述温湿度值数列是否有界；若判断所述温湿度值数列无界，则发出相应的提醒信息。

9.根据权利要求7或8所述的装置，其特征在于，所述模型构建单元，基于所述陈列柜的多个温湿度状态构建所述陈列柜的多个温湿度状态模型，包括：

利用扩展自回归模型将所述多个温湿度状态近似线性化；

根据皮尔逊相关系数确定对陈列柜内温湿度影响最大的N个第一干扰量；

基于所述对陈列柜内温湿度影响最大的N个第一干扰量，建立所述多个温湿度状态对应的多个陈列柜的1阶滞后温湿度状态模型。

10.根据权利要求7或8所述的装置，其特征在于，所述状态确定单元，确定所述陈列柜当前所处的温湿度状态，包括：

利用带遗忘因子的最小二乘法识别所述陈列柜当前所处的温湿度状态。

11.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述状态切换单元，通过控制所述陈列柜中的环境调控设备进行温湿度状态切换，包括：

根据所述陈列柜当前的温湿度值，确定所述多个温湿度状态模型中温湿度值达到所述设定温湿度范围的时间最短的温湿度状态模型；

通过控制所述陈列柜中相应环境调控设备的开关使所述陈列柜切换至所述多个温湿度状态模型中温湿度值达到所述设定温湿度范围的时间最短的温湿度状态模型对应的温湿度状态。

12.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述预测单元，根据所述多个温湿度状态模型以及所述陈列柜当前的温湿度值，预测所述陈列柜处于各个温湿度状态时在未来预设时间内将达到的工况或温湿度值，包括：

根据灰色系统中单序列一阶线性微分方程模型，采用等时距观测的第二干扰量，构造灰色预测模型；

基于构造的所述灰色预测模型，根据所述陈列柜当前的温湿度值，预测所述陈列柜处于各个温湿度状态时在未来预设时间内将达到的工况或温湿度值。

13.一种存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现权利要求1-6任一所述方法的步骤。

14.一种陈列柜，其特征在于，包括处理器、存储器以及存储在存储器上可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1-6任一所述方法的步骤，或者包括如权利要求7-12任一所述的陈列柜控制装置。

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