CN115468294A - 一种空气质量净化方法、装置及存储介质 - Google Patents

一种空气质量净化方法、装置及存储介质 Download PDF

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CN115468294A CN202110653013.9A CN202110653013A CN115468294A CN 115468294 A CN115468294 A CN 115468294A CN 202110653013 A CN202110653013 A CN 202110653013A CN 115468294 A CN115468294 A CN 115468294A
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Chongqing Midea Refrigeration Equipment Co Ltd
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Abstract

本申请公开一种空气质量净化方法、装置及存储介质，应用于家用电器，包括主机和子机，该方法包括：控制子机以预设巡航路径在室内空间移动，获取多个检测点的污染物浓度信息；确定至少一个检测点污染物浓度信息满足预设条件，将多个检测点的位置信息和污染物浓度信息输入到第一污染物扩散模型，输出污染源位置信息；基于污染源位置信息，控制第一净化装置对污染源进行净化处理，以降低污染物浓度值。如此，待污染源位置准确确定后，控制第一净化装置(子机和/或主机)基于污染源位置信息对污染源进行有针对性的净化处理，提高净化效果，同时节约能耗，提高空气治理效率。

Description

一种空气质量净化方法、装置及存储介质
技术领域
本申请涉及空气质量检测技术，尤其涉及一种空气质量净化方法、装置及存储介质。
背景技术
现有的具有新风功能的空气净化设备由于其位置固定，因此其新风换气的范围一般局限在空气净化设备的安装位置周围，而室内空气的污染源并不一定正好处于空气净化设备的安装位置周围，故对于距离空气净化设备较远位置的污染源的实际新风换气效果不佳。
发明内容
为解决上述技术问题，本申请提供一种空气质量净化方法、装置及存储介质。
本申请的技术方案是这样实现的：
第一方面，提供了一种空气质量净化方法，应用于家用电器，所述家用电器包括主机和子机，该方法包括：
控制所述子机以预设巡航路径在室内空间移动，获取所述室内空间多个检测点的污染物浓度信息；其中，所述污染物浓度信息包括检测点不同高度位置处的污染物浓度值；
确定至少一个检测点的所述污染物浓度信息满足预设条件时，将所述多个检测点的位置信息和所述污染物浓度信息输入到第一污染物扩散模型，输出污染源位置信息；
基于所述污染源位置信息，控制第一净化装置对所述污染源进行净化处理，以降低污染物浓度值。
上述方案中，所述基于所述污染源位置信息，控制第一净化装置对所述污染源进行净化处理，包括：基于所述污染源位置信息以及多个净化装置的标识信息，从所述多个净化装置中确定所述第一净化装置；控制所述第一净化装置对所述污染源进行净化处理；其中，所述多个净化装置包括所述主机、所述子机和其他净化装置，所述标识信息至少包括所述净化装置的位置信息；或者，将所述子机作为所述第一净化装置；基于所述污染源位置信息，控制所述子机移动至所述污染源附近进行净化处理。
上述方案中，所述标识信息还包括所述净化装置的风道流场信息和净化能力信息。
上述方案中，所述预设条件包括：所述污染物浓度值大于污染物浓度阈值。
上述方案中，所述子机在不同高度位置处搭载传感器，所述传感器用于检测不同高度位置处的污染物浓度值；或者，所述子机包括驱动单元和传感器，所述驱动单元用于驱动所述传感器在垂直方向上移动，所述传感器用于检测不同高度位置处的污染物浓度值。
上述方案中，所述方法还包括：根据所述污染物浓度信息和所述污染物的类型信息，从预先创建的至少一个污染物扩散模型中确定出所述第一污染物扩散模型。
上述方案中，所述方法还包括：统计每个检测点的所述污染物浓度信息满足所述预设条件的次数；确定所述次数大于或者等于预设次数阈值时，确定对应的检测点为高风险检测点；根据多个高风险检测点组成多条巡航路径；从所述多条巡航路径中选取最短巡航路径；将所述最短巡航路径作为所述预设巡航路径。
上述方案中，所述方法还包括：控制所述子机按照所述最短巡航路径依次移动至高风险检测点，获取所述高风险检测点的污染物浓度信息；确定所述高风险检测点的污染物浓度信息满足所述预设条件时，控制第一净化装置对所述高风险检测点进行净化处理，直至所述污染物浓度信息不满足所述预设条件时，再移动至下一个高风险检测点。
第二方面，提供了一种空气质量净化装置，应用于家用电器，其特征在于，所述家用电器包括主机和子机，所述装置包括：
采集单元，用于控制所述子机以预设巡航路径在室内空间移动，获取所述室内空间多个检测点的污染物浓度信息；其中，所述污染物浓度信息包括检测点不同高度位置处的污染物浓度值；
分析单元，用于确定至少一个检测点的所述污染物浓度信息满足预设条件时，将所述多个检测点的位置信息和所述污染物浓度信息输入到第一污染物扩散模型，输出污染源位置信息；
净化单元，用于基于所述污染源位置信息，控制第一净化装置对所述污染源进行净化处理，以降低污染物浓度值。
第三方面，提供了一种空气净化装置，包括：处理器和配置为存储能够在处理器上运行的计算机程序的存储器，其中，所述处理器配置为运行所述计算机程序时，执行前述方法的步骤。
第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其中，该计算机程序被处理器执行时实现前述方法的步骤。
本申请提供一种空气质量净化方法、装置及存储介质，该方法应用于家用电器，家用电器包括主机和子机，该方法包括：控制子机以预设巡航路径在室内空间移动，获取室内空间多个检测点的污染物浓度信息；其中，污染物浓度信息包括检测点不同高度位置处的污染物浓度值；确定至少一个检测点的污染物浓度信息满足预设条件时，将多个检测点的位置信息和污染物浓度信息输入到第一污染物扩散模型，输出污染源位置信息；基于污染源位置信息，控制第一净化装置对污染源进行净化处理，以降低污染物浓度值。如此，待污染源位置准确确定后，控制第一净化装置(子机和/或主机)基于污染源位置信息对污染源进行有针对性的净化处理，提高净化效果，同时节约能耗，提高空气治理效率。
附图说明
图1为本申请实施例中空气质量净化方法的第一流程示意图；
图2为本申请实施例中空气质量净化方法的第二流程示意图；
图3为本申请实施例中一种污染物浓度三维地图示意图；
图4为本申请实施例中空气质量净化方法的第三流程示意图；
图5为本申请实施例中空气质量净化方法的第四流程示意图；
图6为本申请实施例中空气质量净化装置组成的第一结构示意图；
图7为本申请实施例中空气质量净化装置组成的第二结构示意图。
具体实施方式
为了能够更加详尽地了解本申请实施例的特点与技术内容，下面结合附图对本申请实施例的实现进行详细阐述，所附附图仅供参考说明之用，并非用来限定本申请实施例。
本申请实施例提供了一种空气质量净化方法，图1为本申请实施例中空气质量净化方法的第一流程示意图。
如图1所示，该空气质量净化方法应用于家用电器，家用电器包括主机和子机，主机位置固定，子机位置可移动。该空气质量净化方法具体步骤可以包括：
步骤101：控制子机以预设巡航路径在室内空间移动，获取室内空间多个检测点的污染物浓度信息；其中，污染物浓度信息包括检测点不同高度位置处的污染物浓度值；
实际应用中，执行该步骤之前，预先对室内空间建立空间坐标，及于室内空间中各个子空间(例如：客厅、卧室、厨房和厕所)设置多个检测点，以及规定好子机在室内空间移动的移动路线(即预设巡航路径)和移动模式。其中，移动模式规定子机的移动速度。
需要说明的是，室内空间特征不同时，灵活设置不同的空间坐标和子机不同的移动模式，以提高确定污染源位置的效率。示例性的，厕所相对于卧室，污染物浓度值大，故子机在厕所移动时，可对子机设置较小的移动速度及设置较多的检测点；子机在卧室移动时，可对子机设置较大的移动速度及设置较少的监测点。
实际应用中，子机搭载巡航模块，用于驱动子机按照预设巡航路径依次移动至每个检测点。子机还搭载采集模块，利用采集模块中传感器获取每个检测点不同高度位置处的污染物浓度值。这里，不同高度位置处的污染物浓度值即包括水平方向上的污染物浓度值和垂直方向上的污染物浓度值。
在一些实施例中，在子机不同高度位置处搭载传感器，传感器用于检测不同高度位置处的污染物浓度值；或者，子机包括驱动单元和传感器，驱动单元用于驱动传感器在垂直方向上移动，传感器用于检测不同高度位置处的污染物浓度值。
需要说明的是，本申请预想根据污染物扩散模型拟合出污染源位置信息，而污染物扩散时不同高度位置处的污染物浓度值是不同的，故在每个检测点需要获取不同高度位置处的污染物浓度值。
这里，通过在子机不同高度位置处搭载至少一种传感器，当子机移动至对应检测点时，利用不同的传感器检测相应高度位置处的不同污染物的污染物浓度值。或者，子机包括驱动单元和至少一种传感器，控制驱动单元驱动至少一种传感器在垂直方向上移动过程中，检测相应高度位置处的不同污染物的污染物浓度值。这里只示例两种方式来实现对检测点不同高度位置处的污染物浓度值的检测，还可通过其他方式实现，不做限定。
示例性的，传感器至少包括颗粒物传感器、挥发性有机物(Volatile OrganicCompounds，VOCs)传感器、微生物传感器、氨气传感器和硫化物传感器。
步骤102：确定至少一个检测点的污染物浓度信息满足预设条件时，将多个检测点的位置信息和污染物浓度信息输入到第一污染物扩散模型，输出污染源位置信息；
需要说明的是，污染物浓度信息包括污染物浓度值。预设条件包括：污染物浓度值大于污染物浓度阈值。其中，污染物浓度阈值可以为该污染物对空气质量造成污染时对应的最小污染物浓度值。
这里，确定至少一个检测点的污染物浓度值大于污染物浓度阈值，说明室内空间被该污染物所污染。反之，确定每个检测点的污染物浓度值小于污染物浓度阈值时，说明室内空间不存在该污染物。
实际应用中，确定室内空间被该污染物所污染时，需要通过污染物扩散模型确定污染源位置信息，以便对污染源进行净化处理。示例性的，针对第一污染物扩散模型的确定，在一些实施例中，该方法还包括：根据污染物浓度信息和污染物的类型信息，从预先创建的至少一个污染物扩散模型中确定出第一污染物扩散模型。
步骤103：基于污染源位置信息，控制第一净化装置对污染源进行净化处理，以降低污染物浓度值。
需要说明的是，第一净化装置可以是家用电器的主机、子机或者其他净化装置。示例性的，其他净化装置至少包括净化器和风扇。
示例性的，针对第一净化装置的确定，在一些实施例中，该步骤具体包括：基于污染源位置信息以及多个净化装置的标识信息，从多个净化装置中确定第一净化装置；控制第一净化装置对污染源进行净化处理；其中，多个净化装置包括主机、子机和其他净化装置，标识信息至少包括净化装置的位置信息；或者，将子机作为第一净化装置；基于污染源位置信息，控制子机移动至污染源附近进行净化处理。
具体的，子机获取多个净化装置(包括家用电器的主机、子机或者其他净化装置)中每个净化装置的位置信息，结合污染源位置信息，计算出每个净化装置距离污染源的距离，选取距离污染源最短距离的净化装置作为第一净化装置，并控制第一净化装置对污染源进行净化处理，以降低污染物浓度值。这里，若第一净化装置为子机时，控制子机基于污染源位置信息移动至污染源附近，以对污染源进行净化处理，降低污染物浓度值。
在一些实施例中，标识信息还包括净化装置的风道流场信息和净化能力信息。
具体的，子机获取多个净化装置中每个净化装置的位置信息，结合污染源位置信息，计算出每个净化装置距离污染源的距离，选取距离污染源预设距离内的至少两个净化装置；再结合每个净化装置的风道流场信息和净化能力信息，从中选取出最佳净化装置作为第一净化装置，并控制第一净化装置对污染源进行净化处理，以降低污染物浓度值。
在一些实施例中，执行步骤103之后，控制子机基于污染源位置信息移动至污染源，并获取污染源处污染物浓度值，若检测出污染物浓度值大于预设浓度阈值时，控制第一净化装置持续对污染源进行净化处理，直至污染物浓度值小于或者等于预设浓度阈值。待污染物浓度值小于或者等于预设浓度阈值时，关闭第一净化装置，子机返回主机舱。
需要说明的是，污染源准确位置确定后，可根据污染源位置，调节第一净化装置的净化参数，对污染源进行有针对性的调节，起到节能和提高空气治理效率的效果。
这里，步骤101至步骤103的执行主体可以为家用电器的处理器。
采用上述技术方案，待污染源位置准确确定后，控制第一净化装置(子机和/或主机)基于污染源位置信息对污染源进行有针对性的净化处理，提高净化效果，同时节约能耗，提高空气治理效率。
基于上述实施例，本申请实施例以家用电器为空调机(包括主机和子机)为例，还给出一种空气质量净化方法，图2为本申请实施例中空气质量净化方法的第二流程示意图。
如图2所示，空气质量净化方法具体步骤可以包括：
步骤201：控制子机以预设巡航路径在室内空间移动，获取室内空间多个检测点的污染物浓度信息；其中，污染物浓度信息包括检测点不同高度位置处的污染物浓度值；
示例性的，控制空调机的子机开启寻源模式，并按照预设巡航路径在室内空间中移动至第一个检测点，获取第一个检测点在不同高度位置处的污染物浓度值；再控制子机前往下一个检测点，获取下一个检测点在不同度位置处的污染物浓度值；直至寻航完毕。
在一些实施例中，在子机不同高度位置处搭载传感器，传感器用于检测不同高度位置处的污染物浓度值；或者，子机包括驱动单元和传感器，驱动单元用于驱动传感器在垂直方向上移动，传感器用于检测不同高度位置处的污染物浓度值。
步骤202：根据污染物浓度信息和污染物的类型信息，从预先创建的至少一个污染物扩散模型中确定出第一污染物扩散模型；
实际应用中，确定室内空间被该污染物所污染时，需要通过污染物扩散模型确定污染源位置信息，以便对污染源进行净化处理。
具体的，先根据污染物的类型信息，确定该污染物对应的至少两个第二污染物扩散模型；其中，第二污染物扩散模型包括单污染物扩散模型和多污染物扩散模型，单污染物扩散模型与多污染物扩散模型的区别在于：相同高度位置处污染物浓度值不属于相同浓度值范围；再根据污染物浓度信息中浓度值从至少两个第二污染物扩散模型中查找出在相同高度位置处污染物浓度值属于相同浓度值范围的第一污染物扩散模型。
实际应用中，预先将创建的至少一个污染物扩散模型导入子机，通过子机确定的第一污染物扩散模型为单污染物扩散模型时，将多个检测点的位置信息和污染物浓度信息输入到单污染物扩散模型，输出一个污染源位置信息。通过子机确定的第一污染物扩散模型为多污染物扩散模型时，将多个检测点的位置信息和污染物浓度信息输入到多污染物扩散模型，输出多个污染源位置信息。其中，位置信息包括空间坐标信息。
步骤203：判断至少一个检测点的污染物浓度信息中浓度值是否大于污染物浓度阈值；若是，执行步骤204；若否，执行步骤206；
步骤204：将多个检测点的位置信息和污染物浓度值输入到第一污染物扩散模型，输出污染源位置信息；
示例性的，将多个检测点的位置信息和对应的污染物浓度信息输入至第一污染物扩散模型，绘制室内空间污染物浓度三维地图，再确定出污染源位置信息。其中，第一污染物扩散模型用于根据多个检测点的位置信息和对应的污染物浓度信息进行室内空间污染物浓度地图绘制，根据污染物浓度地图确定污染源的位置信息。示例性的，污染物浓度地图可以为三维地图。
图3为本申请实施例中一种污染物浓度三维地图示意图，如图3所示，单污染物扩散模型模拟出一个近似的三棱锥，双污染物扩散模型模拟出两个近似的三棱锥，四污染物扩散模型模拟出四个近似的三棱锥。
步骤205：基于污染源位置信息，控制第一净化装置对污染源进行净化处理，以降低污染物浓度值；
示例性的，第一净化装置至少包括主机、子机、净化器和风扇。这里，针对第一净化装置的确定方法，可以控制子机获取多个净化装置的标识信息，再基于多个净化装置的标识信息和污染源坐标信息确定出第一净化装置。其中，标识信息包括空间坐标信息、风道流场信息和净化能力信息。具体的确定方法在上述实施例中已经具体阐述，这里就不再进行阐述。
这里，可控制子机将污染源坐标信息发送至第一净化装置，并开启第一净化装置对污染源进行净化处理。示例性的，若第一净化装置为子机(可移动)时，控制子机基于污染源坐标信息移动至污染源，并对污染源进行净化处理。若第一净化装置为主机或者其他净化装置(固定位置)，通过子机控制主机或者其他净化装置启动，并对污染源进行净化处理。随后控制子机再获取污染物浓度信息，若污染物浓度信息中污染物浓度值小于预设浓度阈值，关闭第一净化装置，子机返回主机舱。反之，控制第一净化装置持续性对污染源进行净化处理，直至污染物浓度值小于预设浓度阈值。
步骤206：确定室内空间不存在该污染物。
采用上述技术方案，待污染源位置准确确定后，控制第一净化装置(子机和/或主机)基于污染源位置信息对污染源进行有针对性的净化处理，提高净化效果，同时节约能耗，提高空气治理效率。
基于上述实施例，控制子机以预设巡航路径在室内空间巡航多次后，本申请实施例给出另一种空气质量净化方法，图4为本申请实施例中空气质量净化方法的第三流程示意图。
如图4所示，空气质量净化方法具体步骤可以包括：
步骤401：统计每个检测点的污染物浓度信息满足预设条件的次数；
需要说明的是，污染物浓度信息包括污染物浓度值。预设条件包括：污染物浓度值大于污染物浓度阈值。其中，污染物浓度阈值可以为该污染物对空气质量造成污染时对应的最小污染物浓度值。
这里，控制子机以预设巡航路径在室内空间每巡航一次，每个检测点处的污染物浓度值被检测一次。待子机巡航多次后，统计每个检测点处的污染物浓度值满足预设条件的次数。
步骤402：确定次数大于或者等于预设次数阈值时，确定对应的检测点为高风险检测点；
需要说明的是，高风险检测点顾名思义，该检测点经常性存在污染物。预设次数阈值可以为评判检测点是否为高风险检测点时，检测点处的污染物浓度值满足预设条件的最少次数。
这里，确定检测点处的污染物浓度值满足预设条件的次数大于或者等于预设次数阈值时，确定对应的检测点为高风险检测点。确定检测点处的污染物浓度值满足预设条件的次数小于预设次数阈值时，确定对应的检测点为非高风险检测点。
步骤403：根据多个高风险检测点组成多条巡航路径；
这里，经上述步骤后，可检测出多个高风险检测点。多个高风险检测点按照不同顺序排列组成多种排列顺序，即组成多种巡航路径。
步骤404：从多条巡航路径中选取最短巡航路径；
这里，计算子机按照每条巡航路径所移动的距离，将最短距离对应的巡航路径确定为最短巡航路径。
步骤405：将最短巡航路径作为预设巡航路径。
在一些实施例中，该方法还包括：控制子机按照最短巡航路径依次移动至高风险检测点，获取高风险检测点的污染物浓度信息；确定高风险检测点的污染物浓度信息满足预设条件时，控
制第一净化装置对高风险检测点进行净化处理，直至污染物浓度信息不满足预设条件时，再移动至下一个高风险检测点。
也就是说，确定高风险检测点的污染物浓度信息中污染物浓度值大于污染物浓度阈值时，控制第一净化装置持续对高风险检测点进行净化处理，直至污染物浓度值小于或者等于预设浓度阈值，再控制子机基于下一个高风险检测点的位置信息移动至下一个高风险检测点进行检测，直至到最后一个高风险检测点。
需要说明的是，第一净化装置可以是家用电器的主机、子机或者其他净化装置。示例性的，其他净化装置至少包括净化器和风扇。
示例性的，针对第一净化装置的确定，在一些实施例中，该步骤具体包括：基于高风险检测点的位置信息以及多个净化装置的标识信息，从多个净化装置中确定第一净化装置；其中，多个净化装置包括主机、子机和其他净化装置，标识信息至少包括净化装置的位置信息。
具体的，子机获取多个净化装置(包括家用电器的主机、子机或者其他净化装置)中每个净化装置的位置信息，结合高风险检测点的位置信息，计算出每个净化装置距离高风险检测点的距离，选取距离高风险检测点最短距离的净化装置作为第一净化装置，控制第一净化装置按照最短巡航路径，依次移动至每个高风险检测点获取污染物的浓度信息。
在一些实施例中，标识信息还包括净化装置的风道流场信息和净化能力信息。
具体的，子机获取多个净化装置中每个净化装置的位置信息，结合高风险检测点的位置信息，计算出每个净化装置距离高风险检测点的距离，选取距离高风险检测点预设距离内的至少两个净化装置；再结合每个净化装置的风道流场信息和净化能力信息，从中选取出最佳净化装置作为第一净化装置，控制第一净化装置按照最短巡航路径，依次移动至每个高风险检测点获取污染物的浓度信息。
采用上述技术方案，通过对室内空间污染频发区加强巡航，并实现点对点的空气治理，一方面节约能耗，另一方面还提升治理效果。
基于上述实施例，本申请还给出一种空气质量净化方法，图5为本申请实施例中空气质量净化方法的第四流程示意图。
如图5所示，空气质量净化方法具体步骤可以包括：
步骤501：统计每个检测点的污染物浓度信息满足预设条件的次数；
步骤502：确定次数大于或者等于预设次数阈值时，确定对应的检测点为高风险检测点；
步骤503：根据多个高风险检测点组成多条巡航路径；
步骤504：从多条巡航路径中选取最短巡航路径；
步骤505：控制子机以最短巡航路径在室内空间中移动至第一个高风险检测点；
步骤506：获取第一个高风险检测点在不同高度位置处的污染物浓度值；
步骤507：判断污染物浓度值是否小于预设浓度阈值；若是，执行步骤510；若否，执行步骤508；
步骤508：控制第一净化装置对第一个高风险检测点的污染物进行净化处理，并获取污染物浓度值；
步骤509：再次判断污染物浓度值是否小于预设浓度阈值；若是，执行步骤510；若否，执行步骤508；
步骤510：前往下一个高风险检测点，对其进行污染物浓度值的获取及其净化处理；
步骤511：待寻航完毕后，控制子机返回主机舱。
采用上述技术方案，通过对室内空间阒然频发区加强巡航，并实现点对点的空气治理，一方面节约能耗，另一方面还提升治理效果。
为实现本申请实施例的方法，基于同一发明构思，本申请实施例中还提供了一种空气质量净化装置，图6为本申请实施例中空气质量净化装置组成的第一结构示意图，如图6所示，该装置应用于家用电器，家用电器包括主机和子机，该装置包括：
采集单元601，用于控制子机以预设巡航路径在室内空间移动，获取室内空间多个检测点的污染物浓度信息；其中，污染物浓度信息包括检测点不同高度位置处的污染物浓度值；
分析单元602，用于确定至少一个检测点的污染物浓度信息满足预设条件时，将多个检测点的位置信息和污染物浓度信息输入到第一污染物扩散模型，输出污染源位置信息；
净化单元603，用于基于污染源位置信息，控制第一净化装置对污染源进行净化处理，以降低污染物浓度值。
在一些实施例中，装置包括净化单元603，具体用于基于污染源位置信息以及多个净化装置的标识信息，从多个净化装置中确定第一净化装置；控制第一净化装置对污染源进行净化处理；其中，多个净化装置包括主机、子机和其他净化装置，标识信息至少包括净化装置的位置信息；或者，将子机作为第一净化装置；基于污染源位置信息，控制子机移动至污染源附近进行净化处理。
本实施例中，基于污染源位置信息以及多个净化装置的位置信息，计算出每个净化装置距离污染源的距离，选取距离污染源最短距离的净化装置作为第一净化装置，这样利用第一净化装置对污染物进行净化处理，可提高净化效果和提升净化效率。
在一些实施例中，标识信息还包括净化装置的风道流场信息和净化能力信息。
本实施例中，确定第一净化装置时，还考虑到净化装置的风道流场信息和净化能力信息，针对污染物的浓度值和污染物的污染源，匹配对应的风向和净化级别的净化装置，进一步提高净化效果和提升净化效率。
在一些实施例中，预设条件包括：污染物浓度值大于污染物浓度阈值。
在一些实施例中，在子机不同高度位置处搭载传感器，传感器用于检测不同高度位置处的污染物浓度值；或者，子机包括驱动单元和传感器，驱动单元用于驱动传感器在垂直方向上移动，传感器用于检测不同高度位置处的污染物浓度值。
本实施例中，通过检测不同高度位置处的污染物浓度值，目的是通过污染物扩散模型模拟出污染源位置，以便对污染源准确性进行净化处理。
在一些实施例中，针对第一污染物扩散模型的确定，根据污染物浓度信息和污染物的类型信息，从预先创建的至少一个污染物扩散模型中确定出第一污染物扩散模型。
本实施例中，通过选取与污染物相匹配的第一污染物扩散模型，便于后续根据第一污染物扩散模型快速准确确定出污染源位置信息。
在一些实施例中，统计每个检测点的污染物浓度信息满足预设条件的次数；确定次数大于或者等于预设次数阈值时，确定对应的检测点为高风险检测点；根据多个高风险检测点组成多条巡航路径；从多条巡航路径中选取最短巡航路径；将最短巡航路径作为预设巡航路径。
本实施例中，从多个检测点中确定出多个高风险检测点，便于后续对每个高风险检测点实现点对点的空气治理，一方面节约能耗，另一方面还提升治理效果。
在一些实施例中，控制子机按照最短巡航路径依次移动至高风险检测点，获取高风险检测点的污染物浓度信息；确定高风险检测点的污染物浓度信息满足预设条件时，控制第一净化装置对高风险检测点进行净化处理，直至污染物浓度信息不满足预设条件时，再移动至下一个高风险检测点。
本实施例中，通过第一净化装置(即最佳净化装置)对高风险检测点进行有针对性的净化处理，节约能耗。
采用上述技术方案，待污染源位置准确确定后，控制第一净化装置(子机和/或主机)基于污染源位置信息对污染源进行有针对性的净化处理，提高净化效果，同时节约能耗，提高空气治理效率。
本申请实施例还提供了另一种空气质量净化装置，图7为本申请实施例中空气质量净化装置组成的第二结构示意图，如图7所示，该空气质量净化装置应用于家用电器，具体包括：处理器701和配置为存储能够在处理器上运行的计算机程序的存储器702；
其中，处理器701配置为运行计算机程序时，执行前述实施例中的方法步骤。
当然，实际应用时，如图7所示，该家用电器中的各个组件通过总线系统703耦合在一起。可理解，总线系统703用于实现这些组件之间的连接通信。总线系统703除包括数据总线之外，还包括电源总线、控制总线和状态信号总线。但是为了清楚说明起见，在图7中将各种总线都标为总线系统703。
在实际应用中，上述处理器可以为特定用途集成电路(ASIC，ApplicationSpecific Integrated Circuit)、数字信号处理装置(DSPD，Digital Signal ProcessingDevice)、可编程逻辑装置(PLD，Programmable Logic Device)、现场可编程门阵列(Field－Programmable Gate Array，FPGA)、控制器、微控制器、微处理器中的至少一种。可以理解地，对于不同的设备，用于实现上述处理器功能的电子器件还可以为其它，本申请实施例不作具体限定。
上述存储器可以是易失性存储器(volatile memory)，例如随机存取存储器(RAM，Random-Access Memory)；或者非易失性存储器(non-volatile memory)，例如只读存储器(ROM，Read-Only Memory)，快闪存储器(flash memory)，硬盘(HDD，Hard Disk Drive)或固态硬盘(SSD，Solid-State Drive)；或者上述种类的存储器的组合，并向处理器提供指令和数据。
上述家用电器净化装置可以是家用电器本身，也可以是应用于家用电器的芯片。
在示例性实施例中，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，用于存储计算机程序。
可选的，该计算机可读存储介质可应用于本申请实施例中的任意一种方法，并且该计算机程序使得计算机执行本申请实施例的各个方法中由处理器实现的相应流程，为了简洁，在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，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，如：多个单元或组件可以结合，或可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的各组成部分相互之间的耦合、或直接耦合、或通信连接可以是通过一些接口，设备或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性的、机械的或其它形式的。
上述作为分离部件说明的单元可以是、或也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是、或也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，也可以分布到多个网络单元上；可以根据实际的需要选择其中的部分或全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各实施例中的各功能单元可以全部集成在一个处理模块中，也可以是各单元分别单独作为一个单元，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中；上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。本领域普通技术人员可以理解：实现上述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一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：移动存储设备、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。
本申请所提供的几个方法实施例中所揭露的方法，在不冲突的情况下可以任意组合，得到新的方法实施例。
本申请所提供的几个产品实施例中所揭露的特征，在不冲突的情况下可以任意组合，得到新的产品实施例。
本申请所提供的几个方法或设备实施例中所揭露的特征，在不冲突的情况下可以任意组合，得到新的方法实施例或设备实施例。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (11)

1.一种空气质量净化方法，应用于家用电器，其特征在于，所述家用电器包括主机和子机，所述方法包括：
控制所述子机以预设巡航路径在室内空间移动，获取所述室内空间多个检测点的污染物浓度信息；其中，所述污染物浓度信息包括检测点不同高度位置处的污染物浓度值；
确定至少一个检测点的所述污染物浓度信息满足预设条件时，将所述多个检测点的位置信息和所述污染物浓度信息输入到第一污染物扩散模型，输出污染源位置信息；
基于所述污染源位置信息，控制第一净化装置对所述污染源进行净化处理，以降低污染物浓度值。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述基于所述污染源位置信息，控制第一净化装置对所述污染源进行净化处理，包括：
基于所述污染源位置信息以及多个净化装置的标识信息，从所述多个净化装置中确定所述第一净化装置；控制所述第一净化装置对所述污染源进行净化处理；其中，所述多个净化装置包括所述主机、所述子机和其他净化装置，所述标识信息至少包括所述净化装置的位置信息；
或者，将所述子机作为所述第一净化装置；基于所述污染源位置信息，控制所述子机移动至所述污染源附近进行净化处理。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述标识信息还包括所述净化装置的风道流场信息和净化能力信息。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述预设条件包括：所述污染物浓度值大于污染物浓度阈值。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述子机在不同高度位置处搭载传感器，所述传感器用于检测不同高度位置处的污染物浓度值；
或者，所述子机包括驱动单元和传感器，所述驱动单元用于驱动所述传感器在垂直方向上移动，所述传感器用于检测不同高度位置处的污染物浓度值。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据所述污染物浓度信息和所述污染物的类型信息，从预先创建的至少一个污染物扩散模型中确定出所述第一污染物扩散模型。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
统计每个检测点的所述污染物浓度信息满足所述预设条件的次数；
确定所述次数大于或者等于预设次数阈值时，确定对应的检测点为高风险检测点；
根据多个高风险检测点组成多条巡航路径；
从所述多条巡航路径中选取最短巡航路径；
将所述最短巡航路径作为所述预设巡航路径。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
控制所述子机按照所述最短巡航路径依次移动至高风险检测点，获取所述高风险检测点的污染物浓度信息；
确定所述高风险检测点的污染物浓度信息满足所述预设条件时，控制所述第一净化装置对所述高风险检测点进行净化处理，直至所述污染物浓度信息不满足所述预设条件时，再移动至下一个高风险检测点。
9.一种空气质量净化装置，应用于家用电器，其特征在于，所述家用电器包括主机和子机，所述装置包括：
采集单元，用于控制所述子机以预设巡航路径在室内空间移动，获取所述室内空间多个检测点的污染物浓度信息；其中，所述污染物浓度信息包括检测点不同高度位置处的污染物浓度值；
分析单元，用于确定至少一个检测点的所述污染物浓度信息满足预设条件时，将所述多个检测点的位置信息和所述污染物浓度信息输入到第一污染物扩散模型，输出污染源位置信息；
净化单元，用于基于所述污染源位置信息，控制第一净化装置对所述污染源进行净化处理，以降低污染物浓度值。
10.一种空气质量净化装置，应用于家用电器，其特征在于，所述家用电器包括主机和子机，所述装置包括：处理器和配置为存储能够在处理器上运行的计算机程序的存储器，
其中，所述处理器配置为运行所述计算机程序时，执行权利要求1至8任一项所述方法的步骤。
11.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至8任一项所述的方法的步骤。
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