CN114061060A - 空气调节设备及其控制方法、控制装置、计算机存储介质 - Google Patents

空气调节设备及其控制方法、控制装置、计算机存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种空气调节设备的控制方法，包括：获取空气调节设备的运行参数和设备参数；根据空气调节设备的运行参数和设备参数，计算获得空气调节设备的运行能力；实时检测空气调节设备的预设设备参数，并根据空气调节设备的预设设备参数和历史设备参数，计算获得空气调节设备的运行能力的变化量；根据所述空气调节设备的运行能力和所述空气调节设备的运行能力的变化量，获得目标运行能力；根据所述目标运行能力，获取所述目标运行能力对应的运行参数，以控制空气调节设备运行。本发明还公开了一种空气调节设备、控制装置以及计算机存储介质，使得空气调节设备实现了运行能力和设备参数的控制。

Description

空气调节设备及其控制方法、控制装置、计算机存储介质
技术领域
本发明涉及家电设备领域，尤其涉及空气调节设备及其控制方法、控制装置、计算机存储介质。
背景技术
空气调节设备，通过采集室内空气的温度、湿度等环境参数，并根据采集的室内环境参数对室内空气进行调节，以使室内空气满足人们的目标需求。
空气调节设备越来越受到人们的青睐的同时，空气调节设备的能力要求以及特定参数的控制也逐渐受到人们的关注，但是现有技术的空气调节设备的控制方案无法同时满足空气调节设备的能力要求和特定参数的准确控制。
发明内容
本申请实施例通过提供一种空气调节设备及其控制方法、控制装置、计算机存储介质，解决了现有技术中无法同时满足人们对能力要求和特定参数准确控制的问题。
本申请实施例提供了一种空气调节设备的控制方法，包括以下步骤：
获取空气调节设备的运行参数和设备参数；
根据空气调节设备的运行参数和设备参数，计算获得空气调节设备的运行能力；
实时检测空气调节设备的预设设备参数，并根据空气调节设备的预设设备参数和历史设备参数，计算获得空气调节设备的运行能力的变化量；
根据所述空气调节设备的运行能力和所述空气调节设备的运行能力的变化量，获得目标运行能力；
根据所述目标运行能力，获取所述目标运行能力对应的运行参数，以控制空气调节设备运行。
本申请一实施方式中，所述获取空气调节设备的运行参数和设备参数的步骤之前，包括：
采集空气调节设备以不同运行参数运行时的设备参数，并检测当前空气调节设备的运行能力和运行功率；
以空气调节设备不同运行参数以及相应的设备参数、空气调节设备的运行能力和运行功率进行训练，获得神经网络模型，以供空气调节设备的运行能力的计算，以及根据目标运行能力获取目标运行能力对应的运行参数。
本申请一实施方式中，所述运行参数包括以下的至少一种或多种参数：压缩机频率、节流元器件开度、室内机的风机转速和室外机的风机转速；和/或，
所述设备参数包括以下至少一种或多种参数：空气调节设备的排气温度、吸气温度、换热器管温、高压压力值、低压压力值、室内环境温度、室外环境温度。
本申请一实施方式中，所述历史设备参数包括当前周期的前两个周期检测到的预设设备参数；所述根据空气调节设备的预设设备参数和历史设备参数，计算获得空气调节设备的运行能力的变化量的步骤包括：
将检测到的空气调节设备的预设设备参数和历史设备参数，代入预设的计算公式中，计算获得空气调节设备的运行能力的变化量。
本申请一实施方式中，当空气调节设备的预设设备参数为两个以上时，分别计算预设设备参数对应的空气调节设备的运行能力的变化量，再进行综合计算获得最终的空气调节设备的运行能力的变化量。
本申请一实施方式中，所述根据所述目标运行能力，获取所述目标运行能力对应的运行参数，以控制空气调节设备运行的步骤包括：
根据所述目标运行能力，确定目标运行能力范围；
获取所述目标运行能力范围对应的至少一组运行参数；
按照预设的选取条件，从所述运行参数中选取一组运行参数，以控制空气调节设备运行。
本申请一实施方式中，所述空气调节设备的控制方法还包括：
根据空气调节设备的运行参数和设备参数，计算获得空气调节设备的运行功率；
所述预设的选取条件为运行功率最小的运行参数。
本申请实施例还提供一种控制装置，包括处理器、存储器以及与处理器连接的输入端口和输出端口，所述输入端口用于获取空气调节设备的运行参数和设备参数，所述输出端口用于输出控制所述空气调节设备运行的运行参数；所述存储器中存储有空气调节设备的控制程序，以供所述处理器调用并执行上述任一实施方式的控制方法。
本申请实施例还提供一种空气调节设备，包括壳体，设置于所述壳体的进风口和出风口，连接所述进风口和所述出风口的换热风道；设置于壳体内的换热部件；设置于所述壳体内的传感器组件，用于检测空气调节设备中各部件的设备参数和运行参数；以及，控制器，所述控制器包括处理器以及存储器，所述处理器与所述壳体内的传感器组件连接，所述存储器存储有空气调节设备的控制程序，以供所述处理器调用并执行上述任一实施方式的控制方法。
本申请实施例还提供一种计算机存储介质，存储有可在处理器上运行的空气调节设备的控制程序，所述控制程序供处理器调用以实现上述任一实施方式所述的控制方法。
本申请实施例相对于现有技术，具有如下有益效果：
(1)本发明实施例基于空气调节设备的运行参数、设备参数和运行能力之间的映射关系，使得空气调节设备可以通过运行能力进行各个运行参数的控制，实现空气调节设备的运行能力的控制；同时通过实时检测空气调节设备的预设设备参数，从而获得空气调节设备的运行能力的变化量，并基于调整后的运行能力实现空气调节设备的预设参数的准确控制；
(2)本发明实施例的运行能力计算并不需要实时进行，而是通过计算运行能力的变化量，重新调整空气调节设备的控制，从而减轻了运行能力的计算负担，又保证了运行能力的变化量的实时调整，保证了预设参数的准确控制；
(3)本发明实施例通过运行能力的计算及控制，可以实现空气调节设备中各个部件之间的综合控制，不再局限于某个重要部件的控制，因此使得空气调节设备的控制能更加满足人们的需求；
(5)本发明实施例中通过目标运行能力范围获取空气调节设备的运行参数，从而避免了运行能力的计算误差，可以获得目标运行能力下最准确的运行参数；
(4)本发明实施例在选取运行能力对应的运行参数时，通过设定选取条件进行选取，因此可以满足人们的个性要求，例如通过选取运行功率较小的一组运行参数，既实现了对预设参数的准确控制，又可以实现较好地节能效果。
附图说明
图1是本发明空气调节设备的控制方法涉及的神经网络一实施例的结构示意图；
图2是本发明空气调节设备的控制方法涉及的神经网络模型的生成流程示意图；
图3是本发明空气调节设备的控制方法一实施例的流程示意图；
图4是图3中，根据目标运行能力获得空气调节设备的运行参数的细化步骤流程示意图；
图5是本发明一实施例的空气调节设备的结构示意图；
图6是本发明一实施的空气调节设备中控制器的功能模块示意图；
图7是本发明一实施例的空气调节设备的控制装置的结构示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
为了更好的理解上述技术方案，下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
本发明为实现空气调节设备的运行时，既能满足用户对空气环境的要求，又能实现节能，提出一种空气调节设备的控制方法。基于空气调节设备的运行能力与空气调节设备的运行参数和设备参数之间的关系，在获取空气调节设备的运行参数和设备参数后，可以获得空气调节设备的初始运行能力，同时在空气调节设备运行过程中，根据预设设备参数的变化，调整空气调节设备的实际运行能力，从而获得与空气调节设备的实际运行能力对应的运行参数，并以此控制空气调节设备。
一实施例中，所述运行参数包括以下的至少一种或多种参数：压缩机频率、节流元器件的开度、室内机的风机转速和室外机的风机转速。
所述设备参数包括以下至少一种或多种参数：空气调节设备的排气温度、吸气温度、换热器管温、高压压力值、低压压力值、室内环境温度、室外环境温度。此处的设备是指空气调节设备。
上述空气调节设备的运行能力与空气调节设备的运行参数和设备参数之间的关系可以通过映射表的形式来表示，也可以通过神经网络模型的形式来表示。该关系基于空气调节设备进行多次试验获得的试验数据，并对试验数据进行分析所生成。以神经网络模型为例，每个神经网络包括多个神经元，每个神经元之间通过路径线路连接。该神经网络一般包括输入层、隐藏层、输出层，其中输入层包括至少两个输入神经元，用于接收空气调节设备的运行参数和设备参数；隐藏层的每个神经元通过与其连接的神经元进行计算获得，例如加权计算；输出层的神经元的值通过与其连接的神经元进行计算获得，例如加权计算。
如图1所示，示出了本发明空气调节设备的控制方法涉及的神经网络一实施例的结构。该神经网络包括n个神经元，其中输入层包括2个神经元，输出层包括1个神经元，其余的都是隐藏层。每个隐藏层的神经元与输入层的神经元之间形成函数关系f，例如隐藏层的第1个神经元的值为f1(x1，x2)，该函数关系f通过对神经网络的训练而获得。输出层的神经元与隐藏层的神经元之间形成函数关系F，例如输出层的神经元的值为F(f1，f2......，fm)。
以加权计算为例，该第1个神经元的值为f1(x1，x2)＝x1*w1+x2*w2，其中w1、w2是输入层的各神经元到隐藏层的第1个神经元之间的权重值。输出层的神经元的值为F(f1，f2......，fm)＝f1*v1+f2*v2+......+fm*vm。其中，v1，v2......，vm是隐藏层的各神经元到输出层的神经元之间的权重值。上述权重值均通过对神经网络的训练而获得。
上述神经网络中的输入层则为空气调节设备的运行参数和设备参数，输出层为空气调节设备的运行能力、运行功率。如图2所示，示出了本发明实施方式中神经网络模型的生成过程步骤。该神经网络模型的获得步骤包括：
S100，采集空气调节设备以不同运行参数运行时的设备参数，并检测当前空气调节设备的运行能力和运行功率；
S101，对空气调节设备不同运行参数以及相应的设备参数、空气调节设备的运行能力和运行功率进行训练，获得神经网络模型，以供空气调节设备的运行能力的计算，以及根据运行能力获取对应的运行参数。
在进行空气调节设备的神经网络模型时，针对不同机型的空气调节设备，空气调节设备运行在不同的运行参数时，空气调节设备的设备参数存在不同，而且此时空气调节设备的当前运行能力和运行功率也不同。而且运行参数之间也存在互相影响，以室内外环境温度、设定温度、压缩机频率举例，室内外环境温度以及设定温度的不同会影响压缩机的频率的不同，进而影响压缩机的其他参数。同样的室内外环境温度以及设定温度，可以进行压缩机频率、节流器元开度、室内机的风机转速、室外机的风机转速的不同设置。
因此，通过控制空气调节设备运行在不同的运行参数，并利用设备上设置的传感器组件采集设备参数，同时利用能力输出检测设备以及功率检测设备，分别检测当前运行状态下，空气调节设备的设备输出能力和运行功率。然后，基于获取的运行参数和设备参数、以及设备输出能力和运行功率，对神经网络进行训练，从而获得神经网络模型。
通过神经网络模型，在确定空气调节设备的运行参数和设备参数时，可以确定空气调节设备的运行能力以及运行功率；在确定空气调节设备的运行能力时，可以确定该运行能力对应的空气调节设备的运行参数和设备参数。一实施例中，空气调节设备的运行能力值可以对应至少一组空气调节设备的运行参数和设备参数，如此可以根据运行功率选取一组运行功率最低的运行参数。
进一步地，如图3所示，示出了本发明空气调节设备的控制方法一实施例的流程步骤，该空气调节设备的控制方法包括以下步骤：
S1，获取空气调节设备的运行参数和设备参数；
S2，根据空气调节设备的运行参数和设备参数，计算获得空气调节设备的运行能力；
S3，实时检测空气调节设备的预设设备参数，并根据空气调节设备的预设设备参数和历史设备参数，计算获得空气调节设备的运行能力的变化量；
S4，将所述空气调节设备的运行能力与所述空气调节设备的运行能力的变化量相加，获得目标运行能力；
S5，根据所述目标运行能力，获取所述目标运行能力对应的运行参数，以控制空气调节设备运行。
基于空气调节设备的运行参数、设备参数，和空气调节设备的运行能力之间的映射关系，本发明空气调节设备先获取空气调节设备的运行参数和设备参数，从而获得空气调节设备的初始运行能力。然后，实时检测空气调节设备运行过程中的预设设备参数，并结合历史设备参数计算获得空气调节设备的运行能力的变化量。最后根据空气调节设备的初始运行能力和运行能力的变化量，获得目标运行能力，并获得目标运行能力对应的空气调节设备的运行参数，从而实现空气调节设备的控制。上述预设设备参数为设备参数的至少一个。
本发明实施例通过空气调节设备的运行参数、设备参数和空气调节设备的运行能力之间的映射关系，使得空气调节设备的运行能力通过空气调节设备的运行参数进行控制，使得空气调节设备的运行能力满足人们的需求。同时，本发明实施例在空气调节设备运行过程中，实时检测空气调节设备的运行能力的变化量，从而再根据变化量获得目标运行能力，并重新获得新的空气调节设备的运行参数，因此通过运行能力的变化量保证了预设设备参数的准确控制。另外，本发明实施例的运行能力计算并不需要实时进行，而是通过计算运行能力的变化量，重新调整空气调节设备的控制，从而减轻了运行能力的计算负担，又保证了运行能力的变化量的实时调整，保证了运行参数的准确控制。
进一步地，上述历史设备参数包括当前周期的前两个周期检测到的预设设备参数；上述实施例的步骤S3中根据空气调节设备的预设设备参数和历史设备参数，计算获得空气调节设备的运行能力的变化量的步骤包括：
将空气调节设备的预设设备参数和历史设备参数，代入预设的计算公式中，计算获得空气调节设备的运行能力的变化量。
以预设设备参数为室内环境温度举例，预设的计算公式如下：
△Q＝A(Tn-Tn-1)+B(Tn-Tset)+C(Tn-2*Tn-1+Tn-2)，其中：
△Q为空调需要输出的能力变化量；Tn为第n个检测周期检测到的室内环境温度，也就是当前检测到的室内环境温度；以此类推Tn-1为当前室内环境温度的前1个检测周期检测到的室内环境温度，Tn-2为当前室内环境温度的前2个检测周期检测到的室内环境温度；Tset为用户设定的室内目标温度；A、B、C为常数，通过实验或仿真确认，不同空气调节设备对应的常数值不同，取值范围(0，10000)。上述检测的周期随空气调节设备的不同而设置不同，检测周期时间范围20s～10min。
若仅以室内环境温度进行空气调节设备的运行能力的变化量计算，可以使得空气调节设备的运行准确地达到控温效果。其他的运行参数也可以通过室内环境温度的例子进行相应的计算运行能力的变化量，从而实现对该预设设备参数的准确控制。
若存在多个运行参数时，可以分别计算空气调节设备的运行能力的变化量，然后再对运行能力的各变化量进行综合计算，获得运行能力的综合变化量，例如求和再平均。
一实施例中，在获得目标运行能力的变化量后，将该变化量相加于步骤S2中计算的空气调节设备的运行能力上，获得目标运行能力，从而再基于空气调节设备的运行参数、设备参数和运行能力的映射关系，确定目标运行能力对应的运行参数，从而实现空气调节设备的控制。若该目标运行能力对应有多组运行参数，则按照预设的选取条件，从中选取一组满足条件的一组运行参数，以控制空气调节设备运行。
另一实施例中，如图4所示，示出了本发明空气调节设备的控制方法中，根据目标运行能力获得空气调节设备的运行参数的细化步骤流程。在获取目标运行能力后，执行以下步骤来实现空气调节设备运行控制：
S51，根据所述目标运行能力，确定目标运行能力范围；
S52，获取目标运行能力范围对应的至少一组运行参数；
S53，按照预设的选取条件，从所述运行参数中选取一组运行参数，以控制空气调节设备运行。
根据目标运行能力与误差值D，确定目标运行能力范围，为[Q目-D,Q目+D]，其中误差值D为误差允差量，取值范围[0，500]，不同型号的空气调节设备对应设置不同的值。
然后，参照确定的目标运行能力范围，利用空气调节设备的运行参数、运行能力之间的映射关系，获取映射关系中，属于目标运行能力范围内的目标运行能力对应的运行参数，若属于目标运行能力范围内的目标运行能力存在多个，则获取多组运行参数。通过目标运行能力范围获取空气调节设备的运行参数，从而避免了运行能力的计算误差，可以获得最准确的运行参数。
最后，再按照预设的选取条件，从该多组运行参数中选取一组运行参数，以控制空气调节设备运行。若获取到一组运行参数，则直接按照该组运行参数控制空气调节设备运行。
上述预设的选取条件，可以按照要满足的功能需求来设置，例如需要实现节能功能，则预设的选取条件设置为运行功率最小的运行参数。在上述根据空气调节设备的运行参数和设备参数，计算获得空气调节设备的运行能力的同时，还计算空气调节设备的运行功率，从而用于运行参数的选择；若需要实现舒适性功能，则预设的选取条件设置为温度和湿度为舒适温度和舒适湿度的运行参数，等等。
进一步地，上述空气调节设备的控制方法可运行于空气调节设备上，也可运行于控制空气调节设备的控制装置上。
一实施例中，如图5以及图6所示，示出了本发明一实施例的空气调节设备的结构。本发明实施例的空气调节设备包括：壳体10，设置于所述壳10的进风口101和出风口102，连接所述进风口101和所述出风口102的换热风道(图中未示出)；
设置于壳体10内的换热部件(图中未示出)；以及，
设置于所述壳体10内的传感器组件(图中未示出)，用于检测空气调节设备中各部件的设备参数和运行参数；
控制器20，设置于壳体10内，且包括处理器21以及存储器22，所述处理器与所述壳体内的传感器组件连接，所述存储器存储有空气调节设备的控制程序，供处理器调用并执行以下步骤：
获取空气调节设备的运行参数和设备参数；
根据空气调节设备的运行参数和设备参数，计算获得空气调节设备的运行能力；
实时检测空气调节设备的预设设备参数，并根据空气调节设备的预设设备参数和历史设备参数，计算获得空气调节设备的运行能力的变化量；
将所述空气调节设备的运行能力与所述空气调节设备的运行能力的变化量相加，获得目标运行能力；
根据所述目标运行能力，获取所述目标运行能力对应的运行参数，以控制空气调节设备运行。
上述传感器组件例如包括但不限于：温度传感器，用于检测室内外环境温度、空气调节设备的排气温度、吸气温度、换热器管温等等；压力传感器，用于检测室内外机的高压力值、低压力值等等。
上述控制器20还包括输入/输出接口23，通过输入接口与各传感器组件连接，根据检测到的运行参数和设备参数进行处理后，产生控制指令，并通过输出接口传输给空气调节设备的相应部件，以控制空气调节设备运行。
一实施例中，上述存储器中存储的空气调节设备的控制程序，供处理器调用，在计算空气调节设备的运行能力之前，还执行以下步骤：
获取空气调节设备以不同运行参数运行时的设备参数；
以空气调节设备不同运行参数以及相应的设备参数进行训练，获得神经网络模型，以供空气调节设备的运行能力的计算。
一实施例中，上述历史设备参数包括当前周期的前两个周期检测到的预设设备参数；上述存储器中存储的空气调节设备的控制程序，供处理器调用，执行以下步骤：
将空气调节设备的预设设备参数和历史设备参数，代入预设的计算公式中，计算获得空气调节设备的运行能力的变化量。
一实施例中，上述存储器中存储的空气调节设备的控制程序，供处理器调用，还执行以下步骤：
当空气调节设备的预设设备参数为两个以上时，分别计算预设设备参数对应的空气调节设备的运行能力的变化量，再进行综合计算获得最终的空气调节设备的运行能力的变化量。
一实施例中，上述存储器中存储的空气调节设备的控制程序，供处理器调用，还执行以下步骤：
根据所述目标运行能力，确定目标运行能力范围；
获取目标运行能力范围对应的至少一组运行参数；
按照预设的选取条件，从所述运行参数中选取一组运行参数，以控制空气调节设备运行。
另一实施例中，如图7所示，示出了本发明一实施例的空气调节设备的控制装置的结构。本发明实施例的控制装置300还包括：处理器31、存储器32以及与处理器31连接的输入模块33和输出模块34，所述输入模块33用于获取空气调节设备的运行参数和设备参数，所述输出模块34用于输出控制所述空气调节设备运行的运行参数；所述存储器32中存储有空气调节设备的控制程序，该控制程序供处理器31调用，执行以下步骤：
获取空气调节设备的运行参数和设备参数；
根据空气调节设备的运行参数和设备参数，计算获得空气调节设备的运行能力；
实时检测空气调节设备的预设设备参数，并根据空气调节设备的预设设备参数和历史设备参数，计算获得空气调节设备的运行能力的变化量；
将所述空气调节设备的运行能力与所述空气调节设备的运行能力的变化量相加，获得目标运行能力；
根据所述目标运行能力，获取所述目标运行能力对应的运行参数，以控制空气调节设备运行。
上述传感器组件例如包括但不限于：温度传感器，用于检测室内外环境温度、空气调节设备的排气温度、吸气温度、换热器管温等等；压力传感器，用于检测室内外机的高压力值、低压力值等等。
一实施例中，上述存储器32中存储的空气调节设备的控制程序，供处理器31调用，在计算空气调节设备的运行能力之前，还执行以下步骤：
获取空气调节设备以不同运行参数运行时的设备参数；
以空气调节设备不同运行参数以及相应的设备参数进行训练，获得神经网络模型，以供空气调节设备的运行能力的计算。
一实施例中，上述历史设备参数包括当前周期的前两个周期检测到的预设设备参数；上述存储器32中存储的空气调节设备的控制程序，供处理器31调用，执行以下步骤：
将空气调节设备的预设设备参数和历史设备参数，代入预设的计算公式中，计算获得空气调节设备的运行能力的变化量。
一实施例中，上述存储器中存储的空气调节设备的控制程序，供处理器调用，还执行以下步骤：
当空气调节设备的预设设备参数为两个以上时，分别计算预设设备参数对应的空气调节设备的运行能力的变化量，再进行综合计算获得最终的空气调节设备的运行能力的变化量。
一实施例中，上述存储器32中存储的空气调节设备的控制程序，供处理器31调用，还执行以下步骤：
根据所述目标运行能力，确定目标运行能力范围；
获取目标运行能力范围对应的至少一组运行参数；
按照预设的选取条件，从所述运行参数中选取一组运行参数，以控制空气调节设备运行。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
应当注意的是，在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的部件或步骤。位于部件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的部件。本发明可以借助于包括有若干不同部件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。
尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种空气调节设备的控制方法，其特征在于，包括：
获取空气调节设备的运行参数和设备参数；
根据空气调节设备的运行参数和设备参数，计算获得空气调节设备的运行能力；
实时检测空气调节设备的预设设备参数，并根据空气调节设备的预设设备参数和历史设备参数，计算获得空气调节设备的运行能力的变化量；
根据所述空气调节设备的运行能力和所述空气调节设备的运行能力的变化量，获得目标运行能力；
根据所述目标运行能力，获取所述目标运行能力对应的运行参数，以控制空气调节设备运行。
2.如权利要求1所述的空气调节设备的控制方法，其特征在于，所述获取空气调节设备的运行参数和设备参数的步骤之前，包括：
采集空气调节设备以不同运行参数运行时的设备参数，并检测当前空气调节设备的运行能力和运行功率；
对空气调节设备不同运行参数以及相应的设备参数、空气调节设备的运行能力和运行功率进行训练，获得神经网络模型，以供空气调节设备的运行能力的计算，以及根据目标运行能力获取目标运行能力对应的运行参数。
3.如权利要求2所述的空气调节设备的控制方法，其特征在于，所述运行参数包括以下的至少一种或多种参数：压缩机频率、节流元器件开度、室内机的风机转速和室外机的风机转速；和/或，
所述设备参数包括以下至少一种或多种参数：空气调节设备的排气温度、吸气温度、换热器管温、高压压力值、低压压力值、室内环境温度、室外环境温度以及设定温度。
4.如权利要求1所述的空气调节设备的控制方法，其特征在于，所述历史设备参数包括当前周期的前两个周期检测到的预设设备参数；所述根据空气调节设备的预设设备参数和历史设备参数，计算获得空气调节设备的运行能力的变化量的步骤包括：
将检测到的空气调节设备的预设设备参数和历史设备参数，代入预设的计算公式中，计算获得空气调节设备的运行能力的变化量。
5.如权利要求4所述的空气调节设备的控制方法，其特征在于，当空气调节设备的预设设备参数为两个以上时，分别计算预设设备参数对应的空气调节设备的运行能力的变化量，再进行综合计算获得最终的空气调节设备的运行能力的变化量。
6.如权利要求1所述的空气调节设备的控制方法，其特征在于，所述根据所述目标运行能力，获取所述目标运行能力对应的运行参数，以控制空气调节设备运行的步骤包括：
根据所述目标运行能力，确定目标运行能力范围；
获取所述目标运行能力范围对应的至少一组运行参数；
按照预设的选取条件，从所述运行参数中选取一组运行参数，以控制空气调节设备运行。
7.如权利要求6所述的空气调节设备的控制方法，其特征在于，所述空气调节设备的控制方法还包括：
根据空气调节设备的运行参数和设备参数，计算获得空气调节设备的运行功率；
所述预设的选取条件为运行功率最小的运行参数。
8.一种控制装置，其特征在于，包括处理器、存储器以及与处理器连接的输入端口和输出端口，所述输入端口用于获取空气调节设备的运行参数和设备参数，所述输出端口用于输出控制所述空气调节设备运行的运行参数；所述存储器中存储有空气调节设备的控制程序，以供所述处理器调用并执行权利要求1-7中任一项所述的控制方法。
9.一种空气调节设备，其特征在于，包括：
壳体，设置于所述壳体的进风口和出风口，连接所述进风口和所述出风口的换热风道；
设置于壳体内的换热部件；
设置于所述壳体内的传感器组件，用于检测空气调节设备中各部件的设备参数和运行参数；以及，
控制器，包括处理器以及存储器，所述处理器与所述壳体内的传感器组件连接，所述存储器存储有空气调节设备的控制程序，以供所述处理器调用并执行权利要求1-7中任一项所述的控制方法。
10.一种计算机存储介质，其特征在于，存储有可在处理器上运行的空气调节设备的控制程序，所述控制程序供处理器调用以实现权利要求1-7中任一项所述的控制方法。
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