CN113500896A - 空调滤芯寿命预测方法、更换提醒方法、装置及存储介质 - Google Patents

空调滤芯寿命预测方法、更换提醒方法、装置及存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种空调滤芯寿命预测方法、更换提醒方法、装置及存储介质,其中寿命预测方法包括:获得风机在预配置的控制参数下的风机功率,并与预设定的标准风机功率和标准极限风机功率比较:若风机功率小于或等于标准风机功率,则输出空调滤芯剩余寿命为100%,若风机功率大于或等于标准极限风机功率,则输出空调滤芯剩余寿命为0;若风机功率介于标准风机功率和标准极限风机功率,则输出空调滤芯剩余寿命为(风机功率‑标准风机功率)/(标准极限风机功率‑标准风机功率)。与现有技术相比,本发明具有降低准确预测滤芯剩余寿命的成本等优点。

Description

空调滤芯寿命预测方法、更换提醒方法、装置及存储介质
技术领域
本发明涉及车载空调滤芯寿命预测领域,尤其是涉及一种空调滤芯寿命预测方法、更换提醒方法、装置及存储介质。
背景技术
目前,车辆用户对车内的空气质量的要求越来越高。汽车行业中广泛应用的汽车空调滤芯既能保证车辆空调系统的洁净,又能有效降低车内空气污染的问题。
滤芯一般都有使用寿命,需要到期更换,否则会影响空气净化效果。目前,车辆用户主要根据汽车空调滤芯的使用时间或汽车行驶里程来提醒用户更换空调滤芯,由于不同地区的温度、湿度、空气质量、风沙等差异,因而基于使用时间或汽车行驶里程来判断空调滤芯的剩余使用寿命并不准确。
除此之外,也有一些技术通过滤芯的通电时间,或者滤芯进出口的空气质量,或者行驶地区的环境参数等来对滤芯的寿命进行预测,但是通电时间或者行驶地区的环境参数的预测准确度较低,而利用滤芯进出口的空气质量进行预测则需要布置许多的空气质量传感器,甚至在车内各个位置布置各类空气质量传感器,无论是安装的复杂度,还是整套系统的成本都是很高的,并且由于这一类往往会利用一些神经网络模型进行预测,所以对于芯片的性能要求也较高。
发明内容
本发明的目的就是为了提供一种空调滤芯寿命预测方法、更换提醒方法、装置及存储介质,可以基于单一风机功率这一参数来准确获得滤芯剩余寿命,对于芯片的要求较低,大大降低了准确预测滤芯剩余寿命的成本,且不涉及复杂的数据处理和计算,并对于小于或等于标准风机功率以及大于或等于标准极限风机功率,单独输出结果,提高响应速度。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现:
一种空调滤芯寿命预测方法,包括:
获得风机在预配置的控制参数下的风机功率,并与预设定的标准风机功率和标准极限风机功率比较:
若风机功率小于或等于标准风机功率,则输出空调滤芯剩余寿命为100%,
若风机功率大于或等于标准极限风机功率,则输出空调滤芯剩余寿命为0;
若风机功率介于标准风机功率和标准极限风机功率,则输出空调滤芯剩余寿命为则输出空调滤芯剩余寿命为风机功率和标准风机功率之差与标准极限风机功率和标准风机功率之差的比值,即为(风机功率-标准风机功率)/(标准极限风机功率-标准风机功率);
其中,所述标准风机功率由搭载标准滤芯的空调风机在所述预配置的控制信号下测得,所述标准极限风机功率由搭载标准极限容尘量滤芯的空调风机在所述预配置的控制信号下测得。
进一步的,所述控制参数为占空比。更进一步的,所述获得风机在预配置的控制参数下的风机功率具体为:获得风机在控制信号占空比为1时的风机功率。
进一步的,所述标准滤芯为与预测的空调滤芯同型号的新滤芯。
进一步的,所述标准风机功率的获取具体包括:
获取多组搭载标准滤芯的空调风机在所述预配置的控制信号下测得的第一功率,
基于多个第一功率求平均数得到标准风机功率;
所述标准极限风机功率的获取具体包括:
获取多组搭载标准极限容尘量滤芯的空调风机在所述预配置的控制信号下测得的第二功率,
基于多个第二功率求平均数得到标准极限风机功率。
更进一步的,所述平均数为算术平均数或中位数。
进一步的,所述方法还包括:识别装载的滤芯信息,并根据识别得到的滤芯信息获取对应的标准风机功率和标准极限风机功率。
一种空调滤芯更换提醒方法,包括:
采用如上述的方法获得空调滤芯剩余寿命;
当空调滤芯剩余寿命是否低于第一设定阈值时提醒更换空调滤芯。
进一步的,当空调滤芯剩余寿命是否低于第一设定阈值时还推送滤芯购买链接。
一种装置,包括存储器、处理器,以及存储于存储器中并由所述处理器执行的程序,其特征在于,所述处理器执行所述程序时实现如上述的方法。
一种计算机可读存储介质,其上存储有程序,所述程序被处理器执行时实现如上述的方法。
与现有技术相比,本发明具有以下有益效果:
1)可以基于单一风机功率这一参数来准确获得滤芯剩余寿命,对于芯片的要求较低,大大降低了准确预测滤芯剩余寿命的成本,且不涉及复杂的数据处理和计算,并对于小于或等于标准风机功率以及大于或等于标准极限风机功率,单独输出结果,提高响应速度。
2)采用占空比为1的状态进行风机功率的测量,可以起到差值放大效益,从而提高预测准确度。
3)采用多组数据测得的数据确定标准风机功率和标准极限风机功率,取平均数,可以避免偶然误差导致的不准确。
4)根据不同的型号选择不同的标准风机功率和标准极限风机功率,从而提高剩余寿命预测准确度。
5)可以在滤芯寿命不足时推送购买链接,形成闭环,用户更换滤芯更加方便,体验更好。
附图说明
图1为本发明实施例空调滤芯寿命预测方法的主要步骤示意图;
图2为本发明实施例空调滤芯更换提醒方法的主要步骤示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。本实施例以本发明技术方案为前提进行实施,给出了详细的实施方式和具体的操作过程,但本发明的保护范围不限于下述的实施例。
本申请提供一种空调滤芯寿命预测方法,利用简单的标定,采集鼓风机的输入的占空比和反馈的功率参数,用公式计算滤芯的风阻,并且和标准滤芯的风阻参数表进行对照,利用查表法查出滤芯的剩余使用寿命。然后在滤芯寿命到期之后,通过手机APP推送购买链接或者智能车机推送购买链接,利用物流将新件送给客户,同时推送更换教程。指导客户更换空调滤芯。同时也对动手能力差的客户推送上门服务。
一种空调滤芯寿命预测方法,如图1所示,包括:
获得风机在预配置的控制参数下的风机功率,并与预设定的标准风机功率和标准极限风机功率比较:
若风机功率小于或等于标准风机功率,则输出空调滤芯剩余寿命为100%,
若风机功率大于或等于标准极限风机功率,则输出空调滤芯剩余寿命为0;
若风机功率介于标准风机功率和标准极限风机功率,则输出空调滤芯剩余寿命为(风机功率-标准风机功率)/(标准极限风机功率-标准风机功率);
其中,所述标准风机功率由搭载标准滤芯的空调风机在所述预配置的控制信号下测得,所述标准极限风机功率由搭载标准极限容尘量滤芯的空调风机在所述预配置的控制信号下测得。
在本实施例中,控制参数为占空比,且为了更好的提高预测准确度,获得风机在预配置的控制参数下的风机功率具体为:获得风机在控制信号占空比为1时的风机功率。当然在其他实施例中,控制方法未必是PWM控制,也可能是DC控制或者PFM控制,因此也能是强度值或者频率。
在一些实施例中,标准滤芯为同型号的新滤芯,标准风机功率的获取具体包括:获取多组搭载标准滤芯的空调风机在预配置的控制信号下测得的第一功率,基于多个第一功率求平均数得到标准风机功率;因此,标准滤芯的得到更加容易,此时,平均数为取消极大值和极小值的算术平均数或者取中位数,可以降低误差,当然在其他实施例中,也可以是一些本身已经确定好容尘量为0的新滤芯。
其中,针对不同的型号的滤芯型号的最大容尘量不同,相同比例容尘量的形成的风阻也不同,因此,针对不同的型号的滤芯,均预先测试得到对应的标准风机功率和标准极限风机功率,并在滤芯安装后,识别装载的滤芯信息,并根据识别得到的滤芯信息获取对应的标准风机功率和标准极限风机功率。
此外,在一些实施例中,由于市场上的滤芯风阻与原装不同,如果采用从市场上购买的滤芯,则会对风阻测量结果造成影响,不能够准确的计算滤芯的容尘量)如果原装滤芯有多种(滤芯分为无纺布,N95,活性炭等等,每一种的滤芯风阻和容尘量都不一样),我们在购买或者安装的时候调用需要选择所装滤芯,对应不同滤芯的寿命计算公式所用到的参数也不同。
在一些实施例中,标准极限风机功率的获取具体包括:获取多组搭载标准极限容尘量滤芯的空调风机在预配置的控制信号下测得的第二功率,基于多个第二功率求平均数得到标准极限风机功率,成本更低。在其他实施例中,也可以为了提高准确度,选择专家认为的剩余寿命为0的同型号滤芯。
本实施例中,具体的,标准风机功率和标准极限风机功率的测定过程如下:
1)首先准备一个PWM控制的空调,空调风机采用鼓风机,其输入为0-100%占空比输入,另外准备三个标准新滤芯,和三个标准极限容尘量滤芯,当然在其他实施例中,滤芯的数量不一定为3个,也可以是4个或者5个等。
2)实车台架测量,设定鼓风机占空比1,开启空调模式为外循环,吹面,分别搭载6个滤芯进行测量,
测量3个标准滤芯的鼓风机反馈功率,功率可以通过电压×电流得到,测量3个标准极限容尘量的鼓风机反馈功率,如表1:
表1
Figure BDA0003153999030000051
标准风机功率=(功率1+功率2+功率3)/3
标准风机极限功率=(功率4+功率5+功率6)/3
在其他实施例中,空调模式可以选择其他模式,功率也可以采用其他方式确定。
本申请还提供一种空调滤芯更换提醒方法,包括:
采用如上述的方法获得空调滤芯剩余寿命;
当空调滤芯剩余寿命是否低于第一设定阈值时提醒更换空调滤芯。
在一些实施例中,该第一设定阈值可以为小于10%,但是在其他实施例中,也可以是其他值,例如0,即当风机功率大于或等于标准极限风机功率时提醒更换滤芯。
在一些实施例中,当空调滤芯剩余寿命是否低于第一设定阈值时还推送滤芯购买链接,形成闭环,用户更换滤芯更加方便,体验更好。
上述方法通过计算机程序的形式由计算机系统运行实现,前述推送可以联合手机APP和智能车机实现,推送购买链接和安装说明,更高效,体验更好。
具体的,在一个实施例中,如图2所示,包括以下步骤:
1、空调控制器通过时间(每7天或者N天)周期或者其他手动模式等等,触发滤芯寿命检测功能。当风机功率大于或等于标准极限风机功率时,停止测量鼓风机功率并推送滤芯更换提醒到手机APP和智能车机,
2、手机APP和智能车机推送原装标准滤芯购买链接给用户,
3、用户根据链接购买原装标准滤芯,
4、原装标准滤芯到货时,用户根据自己的能力选择自己按照教程更换和上门服务,
5、更换完毕之后,用户清理数据并重新测量鼓风机功率。

Claims (10)

1.一种空调滤芯寿命预测方法,其特征在于,包括:
获得风机在预配置的控制参数下的风机功率,并与预设定的标准风机功率和标准极限风机功率比较:
若风机功率小于或等于标准风机功率,则输出空调滤芯剩余寿命为100%,
若风机功率大于或等于标准极限风机功率,则输出空调滤芯剩余寿命为0;
若风机功率介于标准风机功率和标准极限风机功率之间,则输出空调滤芯剩余寿命为风机功率和标准风机功率之差与标准极限风机功率和标准风机功率之差的比值;
其中,所述标准风机功率由搭载标准滤芯的空调风机在所述预配置的控制信号下测得,所述标准极限风机功率由搭载标准极限容尘量滤芯的空调风机在所述预配置的控制信号下测得。
2.根据权利要求1所述的一种空调滤芯寿命预测方法,其特征在于,所述控制参数为占空比。
3.根据权利要求2所述的一种空调滤芯寿命预测方法,其特征在于,所述获得风机在预配置的控制参数下的风机功率具体为:获得风机在控制信号占空比为1时的风机功率。
4.根据权利要求1所述的一种空调滤芯寿命预测方法,其特征在于,所述标准滤芯为与预测的空调滤芯同型号的新滤芯。
5.根据权利要求1所述的一种空调滤芯寿命预测方法,其特征在于,所述标准风机功率的获取具体包括:
获取多组搭载标准滤芯的空调风机在所述预配置的控制信号下测得的第一功率,
基于多个第一功率求平均数得到标准风机功率;
所述标准极限风机功率的获取具体包括:
获取多组搭载标准极限容尘量滤芯的空调风机在所述预配置的控制信号下测得的第二功率,
基于多个第二功率求平均数得到标准极限风机功率。
6.根据权利要求5所述的一种空调滤芯寿命预测方法,其特征在于,所述平均数为算术平均数或中位数。
7.根据权利要求1所述的一种空调滤芯寿命预测方法,其特征在于,所述方法还包括:识别装载的滤芯信息,并根据识别得到的滤芯信息获取对应的标准风机功率和标准极限风机功率。
8.一种空调滤芯更换提醒方法,其特征在于,包括:
采用如权利要求1-7中任一所述的方法获得空调滤芯剩余寿命;
当空调滤芯剩余寿命是否低于第一设定阈值时提醒更换空调滤芯。
9.一种装置,包括存储器、处理器,以及存储于存储器中并由所述处理器执行的程序,其特征在于,所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-8中任一所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有程序,其特征在于,所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-8中任一所述的方法。
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