CN113091210B - 滤尘网清洁度的确定方法、装置、空调及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请属于家用电器技术领域,具体涉及一种滤尘网清洁度的确定方法、装置、空调及存储介质。本申请旨在解决现有的滤尘网清洁提醒不及时的问题。本申请提供的滤尘网清洁度的确定方法应用于空调,该方法包括:获取出风口设置的压强计输出的检测压强;当所述检测压强大于预设压强时,获取预设传感器输出的检测信号;根据所述检测信号,确定所述滤尘网的清洁度,实现了滤尘网清洁度的自动确定,且清洁度计算方式准确度高,从而用户可以基于所确定的清洁度进行滤尘网清洁,提高了滤尘网清洁的及时性,提高了空调通风模块的通风质量。
Description
技术领域
本申请属于家用电器技术领域,具体涉及一种滤尘网清洁度的确定方法、装置、空调及存储介质。
背景技术
随着生活水平的不断提高,空调已成为人们日常生活中常用的家用电器。
空调在使用一段时间之后,室内机的滤尘网上往往会堆积大量的灰尘和细菌,从而影响空调的使用性能以及室内的空气质量,甚至对用户的健康产生不利的影响。
现有技术中,往往基于空调累计使用时间,进行滤尘网清洁提醒,准确度较低,往往导致滤尘网清洁不及时,无法满足用户需求。
发明内容
为了解决现有技术中的上述问题,即为了解决现有的滤尘网清洁提醒不及时的问题,本申请提供了一种滤尘网清洁度的确定方法、装置、空调及存储介质,实现了滤尘网的清洁度的实时计算,从而使得用户可以基于该实时计算的清洁度进行滤尘网清洗,提高了滤尘网清洁程度确定的准确性以及滤尘网清洗提醒的及时性。
第一方面,本申请实施例提供了一种滤尘网清洁度的确定方法,该方法适用于空调,该空调的滤尘网的出风口处设置有压强计,该方法包括:
获取出风口设置的压强计输出的检测压强;当所述检测压强大于预设压强时,获取预设传感器输出的检测信号;根据所述检测信号,确定所述滤尘网的清洁度。
可选的,根据所述检测信号,确定所述滤尘网的清洁度,包括:
根据所述检测信号以及预设对应关系,确定所述滤尘网的清洁度。
可选的,所述预设传感器为光线传感器,根据所述检测信号以及预设对应关系,确定所述滤尘网的清洁度,包括:
根据所述检测信号,确定光束衰减率;根据所述光束衰减率以及预设对应关系,确定所述滤尘网的清洁度。
可选的,在根据所述检测信号以及预设对应关系,确定所述滤尘网的清洁度之前,所述方法还包括:
当所述滤尘网的出风量为第一出风量时,确定所述光束衰减率为初始衰减率;当所述滤尘网的出风量为第二出风量时,确定所述光束衰减率为阈值衰减率;根据所述初始衰减率和所述阈值衰减率,建立所述光束衰减率与清洁度的预设对应关系;其中,所述第一出风量大于所述第二出风量。
可选的,所述预设对应关系为:
其中,n为所述滤尘网的清洁度;m为所述光束衰减率;K0为所述初始衰减率;K1为所述阈值衰减率。
可选的,在获取出风口设置的压强计输出的检测压强之前,所述方法还包括:
根据所述第一出风量和/或所述第二出风量,确定所述预设压强。
可选的,所述滤尘网为多个,每个所述滤尘网上均设置有所述预设传感器,在根据所述检测信号,确定所述滤尘网的清洁度之后,所述方法还包括:
针对每个滤尘网对应的清洁度,若所述清洁度小于预设清洁度,则根据所述清洁度对应的检测信号,确定所述滤尘网的标识信息;根据所述滤尘网的清洁度以及标识信息,生成清洁提示信息。
第二方面,本申请实施例还提供了一种滤尘网清洁度的确定装置,该装置包括:
检测压强获取模块,用于获取出风口设置的压强计输出的检测压强;检测信号获取模块,用于当所述检测压强大于预设压强时,获取预设传感器输出的检测信号;清洁度确定模块,用于根据所述检测信号,确定所述滤尘网的清洁度。
可选的,清洁度确定模块,具体用于:
根据所述检测信号以及预设对应关系,确定所述滤尘网的清洁度。
可选的,所述预设传感器为光线传感器,清洁度确定模块,包括:
衰减率确定单元,用于根据所述检测信号,确定光束衰减率;清洁度确定单元,用于根据所述光束衰减率以及预设对应关系,确定所述滤尘网的清洁度。
可选的,所述装置还包括:
预设对应关系建立模块,用于在根据所述检测信号以及预设对应关系,确定所述滤尘网的清洁度之前,当所述滤尘网的出风量为第一出风量时,确定所述光束衰减率为初始衰减率;当所述滤尘网的出风量为第二出风量时,确定所述光束衰减率为阈值衰减率;根据所述初始衰减率和所述阈值衰减率,建立所述光束衰减率与清洁度的预设对应关系;其中,所述第一出风量大于所述第二出风量。
可选的,所述装置还包括:
预设压强确定模块,用于在获取出风口设置的压强计输出的检测压强之前,根据所述第一出风量和/或所述第二出风量,确定所述预设压强。
可选的,所述滤尘网为多个,每个所述滤尘网上均设置有所述预设传感器,所述装置还包括:
清洁提示模块,用于在根据所述检测信号,确定所述滤尘网的清洁度之后,针对每个滤尘网对应的清洁度,若所述清洁度小于预设清洁度,则根据所述清洁度对应的检测信号,确定所述滤尘网的标识信息;根据所述滤尘网的清洁度以及标识信息,生成清洁提示信息。
第三方面,本申请实施例还提供了一种空调,包括:滤尘网、设置在所述空调出风口的压强计、设置在所述滤尘网上的预设传感器以及控制器;所述压强计和预设传感器均与所述控制器连接,所述控制器用于执行本申请第一方面对应的任意实施例提供的滤尘网清洁度的确定方法。
第四方面,本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令,当处理器执行所述计算机执行指令时,实现如本申请第一方面对应的任意实施例提供的滤尘网清洁度的确定方法。
第五方面,本申请实施例还提供了一种计算机程序产品,包括计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如本申请第一方面对应的任意实施例提供的滤尘网清洁度的确定方法。
本领域技术人员能够理解的是,本申请实施例提供的滤尘网清洁度的确定方法、装置、空调及存储介质,通过在空调的滤尘网上设置预设传感器以及压强计,当压强计输出的检测压强小于预设压强时,获取该预设传感器输出的检测信号,并基于该检测信号确定空调的滤尘网的清洁度,实现了滤尘网的清洁度的自动计算,且请阶段计算精准度较高,以便于用户基于所确定的清洁度进行滤尘网的清洗,提高了滤尘网清洗的及时性以及空调滤尘网的清洁程度,提高了空调通风的质量,提高了用户使用体验。
附图说明
下面参照附图来描述本申请的滤尘网清洁度的确定方法、装置、空调及存储介质的优选实施方式。此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分,示出了符合本公开的实施例,并与说明书一起用于解释本申请的原理。附图为:
图1为本申请实施例提供的滤尘网清洁度的确定方法的一种应用场景图;
图2是本申请一个实施例提供的滤尘网清洁度的确定方法的流程图;
图3是本申请另一个实施例提供的滤尘网清洁度的确定方法的流程图;
图4是本申请图3所示实施例中光线传感器的结构示意图;
图5是本申请一个实施例提供的滤尘网清洁度的确定装置的结构示意图;
图6是是本申请一个实施例提供的空调的结构示意图。
具体实施方式
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本申请的实施例,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,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,都属于本申请保护的范围。
下面以具体地实施例对本申请的技术方案以及本申请的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合,对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。下面将结合附图,对本申请的实施例进行描述。
下面对本申请实施例的应用场景进行解释:
图1为本申请实施例提供的滤尘网清洁度的确定方法的一种应用场景图,如图1所示,空调的室内机的进风栅组件100包括框架、进风栅110和滤尘网120,其中,进风栅110设置在框架上,进风栅110的上下侧分别为进风口和出风口,滤尘网120设置在进风栅110的正下方,用于对进风口的流通的空气进行过滤,以减少出风口输出的空气中的灰尘和细菌。
通常空调的室内机悬挂的较高的地方,用户无法及时查看滤尘网120的灰尘堆积情况。在现有技术中,往往基于空调的累积使用时间,判断是否进行滤尘网的清洁,即基于空调的累积使用时间确定滤尘网的清洁度,清洁度确定的准确度较低,往往导致滤尘网清洁不及时,影响空调通风的质量。
针对上述问题,本申请实施例提供的滤尘网清洁度的确定方法,实现了基于传感器输出的检测信号确定滤尘网清洁度的方式,提高了清洁度确定的准确度,且当压强计的检测压强小于预设压强时,方基于传感器输出的检测信号进行清洁度确定,降低了功耗,从而便于用户基于所确定的清洁度进行滤尘网的清洁,提高了滤尘网清洁的及时性和质量,提高了空调通风的质量。
图2是本申请一个实施例提供的滤尘网清洁度的确定方法的流程图,本申请实施例提供的滤尘网清洁度的确定方法应用于空调,该空调的滤尘网上设置有预设传感器,且出风口处设置有压强计,该方法可以由空调的控制器或处理器执行,如图2所示,该滤尘网清洁度的确定方法包括以下步骤:
步骤S201,获取出风口设置的压强计输出的检测压强。
其中,该压强计可以设置在出风口的任意位置,从而检测出风口的风速。
具体的,基于边界层表面效应,当流体的流速越高时,其对应的压强则越小。从而可以通过压强计输出的检测压强,确定出风口的风速。
具体的,可以按照预设周期,周期性获取压强计输出的检测压强。
步骤S202,当所述检测压强大于预设压强时,获取预设传感器输出的检测信号。
其中,预设压强与检测压强为同一工况下的压强。该预设压强可以为一个固定值,预先存储于空调中,如存储于空调的存储中。预设传感器可以是图像传感器、光线传感器、重量传感器或者其他传感器,用于对滤尘网上灰尘的堆积情况进行检测。
具体的,当检测压强大于预设压强时,则表明空调出风口的风速低于预设压强对应的预设速度,即出风口的风速较低,从而表明出风口的出风量较少,空调的滤尘网存在一定程度的堵塞。从而获取设置在滤尘网上的预设传感器输出的检测信号,以进行滤尘网清洁度的计算。
具体的,当预设传感器为图像传感器时,该检测信号为检测图像;当预设传感器为光线传感器时,该检测信号为光线强度;当预设传感器为重量传感器时,该检测信号为检测重量,包括滤尘网以及滤尘网上的灰尘的重量。
进一步地,当空调的控制器判断当前的检测压强小于同工况下的预设压强时,则控制器读取预设传感器输出的检测信号。
步骤S203,根据所述检测信号,确定所述滤尘网的清洁度。
其中,滤尘网的清洁度可以采用滤尘网上堆积的灰尘量进行表示,灰尘量越多,则清洁度越低。清洁度可以采用百分数表示,还可以采用等级或者其他形式表示。
具体的,控制器在读取到预设传感器输出的检测信号之后,可以基于该检测信号的取值范围,确定滤尘网的清洁度。
进一步地,可以根据检测信号确定滤尘网当前堆积的灰尘量,进而基于该灰尘量确定滤尘网的清洁度。
具体的,当检测信号为检测图像时,可以基于该检测图像与预设图像的对应位置的灰度值之差,确定滤尘网当前堆积的灰尘量。当检测信号为检测重量时,可以根据该检测重量与预设重量之差,确定滤尘网当前堆积的灰尘量。当检测信号为光线强度时,可以基于该光线强度与预设强度的比值,确定滤尘网当前堆积的灰尘量。
可选的,根据所述检测信号,确定所述滤尘网的清洁度,包括:
根据所述检测信号以及预设对应关系,确定所述滤尘网的清洁度。
其中,预设对应关系为检测信号的各个取值与滤尘网的清洁度的对应关系。
具体的,该预设对应关系可以为清洁度的计算关系式,当获取检测信号之后,将该检测信号代入清洁度的计算关系式中,从而确定滤尘网当前的清洁度。
具体的,该预设对应关系可以为查找表,用于表示检测信号的各个取值区间与相应的清洁度的对应关系,从而在获取当前的检测信号中,在该查找表中确定与之匹配的清洁度。
示例性的,以检测信号为重量为例,该预设对应关系可以为:
其中,w0为滤尘网无尘状态下的重量,即仅滤尘网的重量;w为重量传感器输出的检测重量;n为滤尘网的清洁度。
示例性的,以检测信号为光线强度为例,表1为本申请图2所示实施例中预设对应关系表,如表1所示,当光线强度位于第一区间时,清洁度的等级为一级;当光线强度位于第二区间时,清洁度的等级为二级,依次类推,其中,第一区间、第二区间和第三区间对应的光线强度逐渐增大;清洁度的等级越高,则表示滤尘网越干净,其上堆积的灰尘量越少。
表1预设对应关系表
光线强度 | 第一区间 | 第二区间 | 第三区间 |
清洁度的等级 | 一级 | 二级 | 三级 |
在一些实施例中,控制器还可以实时读取预设传感器的检测信号,进而基于该检测信号计算滤尘网的清洁度,并显示该清洁度,或者将该清洁度发送至用户终端,以便于用户获悉滤尘网的清洁状况。
本申请实施例提供的滤尘网清洁度的确定方法,通过在空调的滤尘网上设置预设传感器以及压强计,当压强计输出的检测压强小于预设压强时,获取该预设传感器输出的检测信号,并基于该检测信号确定空调的滤尘网的清洁度,实现了滤尘网的清洁度的自动计算,且请阶段计算精准度较高,以便于用户基于所确定的清洁度进行滤尘网的清洗,提高了滤尘网清洗的及时性以及空调滤尘网的清洁程度,提高了空调通风的质量,提高了用户使用体验。
图3是本申请另一个实施例提供的滤尘网清洁度的确定方法的流程图,本实施例中的预设传感器为光线传感器,且空调包括多个滤尘网,每个滤尘网上均设置有该预设传感器,本实施例是在图2所示实施例的基础上,对步骤S203的进一步细化,在步骤S201之前增加确定预设对应关系以及预设压强相关的步骤,以及在步骤S203之后增加清洁提示相关的步骤。如图3所示,本实施例提供的滤尘网清洁度的确定方法包括以下步骤:
步骤S301,当所述滤尘网的出风量为第一出风量时,确定所述光束衰减率为初始衰减率。
其中,第一出风量可以为滤尘网无尘状态下对应的出风量,即滤尘网的清洁度为100%时对应的出风量。初始衰减率即为在滤尘网无尘状态下,光线传感器输出的光线强度对应的光束衰减率。初始衰减率即为无尘状态下的滤尘网的网状结构导致的光束的衰减率,可以为20%。
具体的,图4是本申请图3所示实施例中光线传感器的结构示意图,如图4所示,该光线传感器包括壳体410、设置在壳体上的接收端420、发射端430和接口440,发射端430用于输出光线或光束,如红外线,该光线通过滤尘网传输至接收端420,经光电转换,接收端420基于接收到的光线强度输出上述检测信号,该检测信号与光线强度成正比,通过接口440将该检测信号发送至控制器,从而控制器基于该检测信号确定光束衰减率。
具体的,当滤尘网处于无尘状态下时,如空调首次使用时或者清洁完毕后第一次使用时对应的状态,光线传感器输出该状态下的检测信号,从而控制器基于该检测信号计算出上述初始衰减率。
进一步地,可以在压强计输出的检测压强为第一压强时,确定滤尘网的出风量为第一出风量。该第一压强即为滤尘网处于无尘状态下对应的检测压强。
步骤S302,当所述滤尘网的出风量为第二出风量时,确定所述光束衰减率为阈值衰减率。
其中,所述第一出风量大于所述第二出风量,阈值衰减率大于初始衰减率。第二出风量可以为第一出风量的70%、80%、90%或者其他百分比。阈值衰减率可以为一个上限衰减率,如50%。
具体的,当压强计输出的检测压强为第二压强时,确定出风量为第二出风量,从而获取预设传感器当前的检测信号,并基于该检测信号计算上述阈值衰减率。
在一些实施例中,用户可以在一定范围内修改该阈值衰减率,如40%~60%。
步骤S303,根据所述初始衰减率和所述阈值衰减率,建立所述光束衰减率与清洁度的预设对应关系。
具体的,在确定初始衰减率和所述阈值衰减率之后,可以基于预设映射关系,建立光束衰减率与清洁度的预设对应关系。
可选的,所述预设对应关系为:
其中,n为所述滤尘网的清洁度;m为所述光束衰减率;K0为所述初始衰减率;K1为所述阈值衰减率。
进一步地,还可以设定初始衰减率对应的清洁度为m0,如100%,阈值衰减率对应的清洁度为m1,如50%,当光束衰减率每增大一个预设单位,如一个百分点,则清洁度下降一个百分点,如预设对应关系可以为:
步骤S304,根据所述第一出风量和/或所述第二出风量,确定所述预设压强。
其中,预设压强对应的出风量位于第一出风量和第二出风量之间。
具体的,可以根据第一出风量对应的第一压强和/或第二出风量对应的第二压强,确定预设压强。预设压强大于第一压强,小于第二压强。
示例性性的,预设压强可以为第二压强的95%、90%或者其他百分比。预设压强对应的出风量可以为第一压强的1.1倍、1.2倍或者其他大于1的倍数。预设压强可以为第一压强和第二压强的平均值。
步骤S305,获取出风口设置的压强计输出的检测压强。
步骤S306,当所述检测压强大于预设压强时,获取各个滤尘网的预设传感器输出的检测信号。
在本实施例中,滤尘网的数量为多个,如3个、5个或者其他数值。当控制器检测到压强计输出的检测压强较高,即高于预设压强时,则表明当前出风口的风速较低,即出风量较小,滤尘网可能存在堵塞的情况,则控制器读取各个光线传感器输出的检测信号。
步骤S307,根据各个所述检测信号,确定各个光束衰减率。
针对每个光线传感器,根据其检测信号,计算对应的光束衰减率。控制器中可以预先存储预设信号,该预设信号为光束衰减率为0时对应的检测信号,从而基于当前的检测信号与该预设信号的比值,确定该检测信号对应的光束衰减率。
步骤S308,根据各个所述光束衰减率以及预设对应关系,确定各个所述滤尘网的清洁度。
具体的,将各个光线传感器对应的光束衰减率代入该预设对应关系,从而得到各个光线传感器对应的滤尘网的清洁度。
步骤S309,针对每个滤尘网对应的清洁度,若所述清洁度小于预设清洁度,则根据所述清洁度对应的检测信号,确定所述滤尘网的标识信息。
其中,预设清洁度可以为80%、70%、60%或者其他值。标识信息可以为该滤尘网的编号,还可以包括该滤尘网的安装位置。
示例性的,标识信息可以为003号,或者左一,即安装在最左侧的第一个滤尘网。
具体的,当某个滤尘网的清洁度较低时,则根据该清洁度对应的检测信号,定位该滤尘网,即确定该滤尘网的标识信息。
进一步地,控制器可以通过不同的接口获取不同的预设传感器的检测信号,从而控制器可以根据检测信号对应的接口,确定滤尘网的标识信息。
步骤S310,根据所述滤尘网的清洁度以及标识信息,生成清洁提示信息。
示例性的,假设空调包括3个滤尘网,其标识信息依次为01、02和03,01滤尘网的清洁度为86%,02滤尘网的清洁度为75%,03滤尘网的清洁度为60%,预设清洁度为70%,则清洁提示信息可以为“03滤尘网清洁度较低,请及时清洗”。
具体的,还可以根据各个滤尘网的清洁度以及各个滤尘网的标识信息,生成清洁提示信息。
进一步地,清洁提示信息可以根据滤尘网的清洁度所处的区间,确定其对应的消息的颜色,如当滤尘网的清洁度低于预设清洁度时,其颜色为红色。
示例性的,该清洁提示信息可以为“01滤尘网清洁度:90%,02滤尘网清洁度:80%,03滤尘网清洁度:75%,03滤尘网清洁度较低,请及时清洗”。或者,该清洁提示信息可以为“01滤尘网清洁度:90%,02滤尘网清洁度:80%,03滤尘网清洁度:75%”,其中,“01滤尘网清洁度:90%”对应的颜色为绿色,“02滤尘网清洁度:80%”对应的颜色为黄色,而“03滤尘网清洁度:75%”对应的颜色为红色。
在一些实施例中,空调还设置有清洁装置,在确定清洁度低于预设清洁度的滤尘网的标识信息之后,根据该标识信息生成该清洁装置的清洁指令,以控制该清洁装置对该标识信息对应的滤尘网进行清洁。
在本实施例中,预先基于初始衰减率和阈值衰减率建立预设对应关系并确定预设压强,从而当检测到压强计输出的检测压强小于该预设压强,获取各个滤尘网上安装的光线传感器的检测信号,并确定该检测信号对应的光束衰减率,从而基于各个光束衰减率以及预先建立的预设对应关系,确定各个滤尘网的清洁度,并生成清洁度较低的滤尘网的清洁提示信息,以便于用户基于该清洁提示信息进行滤尘网清洁,提高滤尘网清洁的及时性和准确性,从而提高空调通风的质量,提高用户体验。
本领域普通技术人员可以理解:实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成。前述的程序可以存储于计算机可读取存储介质中。该程序在执行时,执行包括上述各方法实施例的步骤;而前述的存储介质包括:ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
图5是本申请一个实施例提供的滤尘网清洁度的确定装置的结构示意图,如图5所示,该滤尘网清洁度的确定装置包括:检测压强获取模块510、检测信号获取模块520和清洁度确定模块530。
其中,检测压强获取模块510,用于获取出风口设置的压强计输出的检测压强;检测信号获取模块520,用于当所述检测压强大于预设压强时,获取预设传感器输出的检测信号;清洁度确定模块530,用于根据所述检测信号,确定所述滤尘网的清洁度。
可选的,清洁度确定模块530,具体用于:
根据所述检测信号以及预设对应关系,确定所述滤尘网的清洁度。
可选的,所述预设传感器为光线传感器,清洁度确定模块530,包括:
衰减率确定单元,用于根据所述检测信号,确定光束衰减率;清洁度确定单元,用于根据所述光束衰减率以及预设对应关系,确定所述滤尘网的清洁度。
可选的,所述装置还包括:
预设对应关系建立模块,用于在根据所述检测信号以及预设对应关系,确定所述滤尘网的清洁度之前,当所述滤尘网的出风量为第一出风量时,确定所述光束衰减率为初始衰减率;当所述滤尘网的出风量为第二出风量时,确定所述光束衰减率为阈值衰减率;根据所述初始衰减率和所述阈值衰减率,建立所述光束衰减率与清洁度的预设对应关系;其中,所述第一出风量大于所述第二出风量。
可选的,所述装置还包括:
预设压强确定模块,用于在获取出风口设置的压强计输出的检测压强之前,根据所述第一出风量和/或所述第二出风量,确定所述预设压强。
可选的,所述滤尘网为多个,每个所述滤尘网上均设置有所述预设传感器,所述装置还包括:
清洁提示模块,用于在根据所述检测信号,确定所述滤尘网的清洁度之后,针对每个滤尘网对应的清洁度,若所述清洁度小于预设清洁度,则根据所述清洁度对应的检测信号,确定所述滤尘网的标识信息;根据所述滤尘网的清洁度以及标识信息,生成清洁提示信息。
本申请实施例提供的滤尘网清洁度的确定装置,可以执行本申请图2和图3对应的任意实施例提供的滤尘网清洁度的确定方法,具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
图6是是本申请一个实施例提供的空调的结构示意图,如图6所示,该空调包括:滤尘网610、设置在出风口的压强计620、设置在滤尘网610上的预设传感器630以及控制器640。
其中,压强计620和预设传感器630均与控制器640连接,控制器640用于执行本申请图2-图3对应的任意实施例提供的滤尘网清洁度的确定方法。
在一些实施例中,滤尘网610的数量可以为多个,每个滤尘网610上均设置有一个预设传感器630。
在一些实施例中,预设传感器630可以为图像传感器、重量传感器、光线传感器等传感器,用于检测滤尘网上的灰尘堆积情况或灰层量。
本申请还提供一种可读存储介质,可读存储介质中存储有执行指令,当滤尘网清洁度的确定装置的至少一个处理器执行该执行指令时,当计算机执行指令被处理器执行时,实现上述各种实施方式提供的滤尘网清洁度的确定方法。
本申请还提供一种程序产品,该程序产品包括可执行指令,该可执行指令存储在可读存储介质中。空调的至少一个处理器可以从可读存储介质读取该执行指令,至少一个处理器执行该执行指令使得滤尘网清洁度的确定装置实施上述各种实施方式提供的滤尘网清洁度的确定方法。
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,可以通过其它的方式实现。例如,以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如,模块的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个模块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,装置或模块的间接耦合或通信连接,可以是电性,机械或其它的形式。
作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的,作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络模块上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
另外,在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理模块中,也可以是各个模块单独物理存在,也可以两个或两个以上模块集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现,也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。
上述以软件功能模块的形式实现的集成的模块,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能模块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)或处理器(英文:processor)执行本申请各个实施例方法的部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(英文:Read-Only Memory,简称:ROM)、随机存取存储器(英文:Random Access Memory,简称:RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
最后应说明的是:以上各实施例仅用以说明本申请的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述各实施例对本申请进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:本领域技术人员容易理解的是,本申请的保护范围显然不局限于这些具体实施方式。在不偏离本申请的原理的前提下,本领域技术人员可以对相关技术特征进行等同的更改或替换,这些更改或替换之后的技术方案都将落入本申请的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种滤尘网清洁度的确定方法,其特征在于,所述方法应用于空调,所述方法包括:
当所述滤尘网的出风量为第一出风量时,确定光束衰减率为初始衰减率;
当所述滤尘网的出风量为第二出风量时,确定光束衰减率为阈值衰减率;
根据所述初始衰减率和所述阈值衰减率,建立所述光束衰减率与清洁度的预设对应关系;其中,所述第一出风量大于所述第二出风量;
根据所述第一出风量和/或所述第二出风量,确定预设压强;
所述预设对应关系为:
其中,n为所述滤尘网的清洁度;m为所述光束衰减率;K0为所述初始衰减率;K1为所述阈值衰减率;
获取出风口设置的压强计输出的检测压强;
当所述检测压强大于预设压强时,获取预设传感器输出的检测信号;
根据所述检测信号,确定所述滤尘网的清洁度。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述检测信号,确定所述滤尘网的清洁度,包括:
根据所述检测信号以及预设对应关系,确定所述滤尘网的清洁度。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述预设传感器为光线传感器,根据所述检测信号以及预设对应关系,确定所述滤尘网的清洁度,包括:
根据所述检测信号,确定光束衰减率;
根据所述光束衰减率以及预设对应关系,确定所述滤尘网的清洁度。
4.根据权利要求1-3任一项所述的方法,其特征在于,所述滤尘网为多个,每个所述滤尘网上均设置有所述预设传感器,在根据所述检测信号,确定所述滤尘网的清洁度之后,所述方法还包括:
针对每个滤尘网对应的清洁度,若所述清洁度小于预设清洁度,则根据所述清洁度对应的检测信号,确定所述滤尘网的标识信息;
根据所述滤尘网的清洁度以及标识信息,生成清洁提示信息。
5.一种滤尘网清洁度的确定装置,其特征在于,所述装置包括:
检测压强获取模块,用于获取出风口设置的压强计输出的检测压强;
检测信号获取模块,用于当所述检测压强大于预设压强时,获取预设传感器输出的检测信号;
清洁度确定模块,用于根据所述检测信号,确定所述滤尘网的清洁度;
预设对应关系建立模块,用于在根据所述检测信号以及预设对应关系,确定所述滤尘网的清洁度之前,当所述滤尘网的出风量为第一出风量时,确定光束衰减率为初始衰减率;当所述滤尘网的出风量为第二出风量时,确定所述光束衰减率为阈值衰减率;根据所述初始衰减率和所述阈值衰减率,建立所述光束衰减率与清洁度的预设对应关系;其中,所述第一出风量大于所述第二出风量;
所述预设对应关系为:
其中,n为所述滤尘网的清洁度;m为所述光束衰减率;K0为所述初始衰减率;K1为所述阈值衰减率;
预设压强确定模块,用于在获取出风口设置的压强计输出的检测压强之前,根据所述第一出风量和/或所述第二出风量,确定所述预设压强。
6.一种空调,其特征在于,包括:滤尘网、设置在所述空调出风口的压强计、设置在所述滤尘网上的预设传感器以及控制器;
所述压强计和预设传感器均与所述控制器连接,所述控制器用于执行权利要求1-4任一项所述的滤尘网清洁度的确定方法。
7.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令,当处理器执行所述计算机执行指令时,实现如权利要求1-4任一项所述的滤尘网清洁度的确定方法。
8.一种计算机程序产品,包括计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-4任一项所述的滤尘网清洁度的确定方法。
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