CN115493227A - 净化设备的控制方法及装置、净化设备 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种净化设备的控制方法及装置、净化设备。由于根据采集的当前的环境参数预测当前时刻以后的多个时刻的污染物浓度分布，并根据预测的污染物浓度分布来控制净化设备，因此，不需要持续的进行检测就能够获得未来的污染物浓度分布情况，处理速度较快且提高了设备的节能性能，且基于未来的浓度分布来控制净化设备，使得净化的效率更高、效果更好，因此，能够高效、快速且节能的进行空气净化处理。

Description

净化设备的控制方法及装置、净化设备
技术领域
本发明涉及空气净化领域，特别涉及一种净化设备的控制方法及装置、净化设备。
背景技术
随着人们对于生活品质要求的不断提高以及空气污染的日益严重，空气净化技术逐渐受到人们的重视。
例如，空气中的颗粒物作为室内空气中的主要污染物之一，影响着室内人群的身体健康。现有空气净化技术和空气净化器产品大多数只关注室内颗粒物总量，常见的现有技术可以通过检测室内颗粒物的总数量浓度，进而调整风量，达到快速净化室内空气的目的。
近年来，出现了一些根据多种检测数据来控制出风的现有技术。
专利文献1公开了一种用于空气净化装置的控制系统及方法，其仅针对一段时间内的污染物浓度和预设的范围比较，来确定不同的而运行模式，该运行模式包括：不同的档位切换风速模式，开机模式和关机模式。
专利文献2公开了一种空气净化器的节能控制方法，其检测空气污染浓度，在判断为空气质量优级别状态下，空气净化器仍能实时显示当前的空气质量状况，同时电机、蜂鸣器、辅助功能部分、空气净化器显示屏中的辅助功能显示部分都处于停止工作状态，当空气质量变差的时候，空气净化器中的工作部件重新恢复工作，克服了当前空气净化器单纯的工作，停机两种状态。
专利文献1：CN104913454A；
专利文献2：CN103604192A。
应该注意，上面对技术背景的介绍只是为了方便对本发明的技术方案进行清楚、完整的说明，并方便本领域技术人员的理解而阐述的。不能仅仅因为这些方案在本发明的背景技术部分进行了阐述而认为上述技术方案为本领域技术人员所公知。
发明内容
但是，发明人发现，在上述常见的现有技术中，即使颗粒物总量不变，但不同粒径颗粒物的浓度分布情况对室内空气品质的影响也至关重要，仅基于室内颗粒物的总数量浓度进行空气净化器的控制不能很好地针对不同粒径的颗粒物进行净化，即无法针对性地进行净化，从而净化效率较低，无法很好地节能。
另外，在专利文献1中，利用当前的污染物浓度数据，控制空气净化装置处于不同的模式，其仅根据当前的污染物浓度数据进行控制，需要持续检测，导致处理速度较慢且设备的节能性能较差。
在专利文献2中，根据实时检测的空气污染浓度判断空气质量级别从而对空气净化器进行控制，同样需要持续检测，导致处理速度较慢且设备的节能性能较差。
为了解决上述问题中的至少一个，本发明实施例提供一种净化设备的控制方法及装置、净化设备，其根据采集的当前的环境参数预测当前时刻以后的多个时刻的污染物浓度分布，并根据预测的污染物浓度分布来控制净化设备，因此，不需要持续的进行检测就能够获得未来的污染物浓度分布情况，处理速度较快且提高了设备的节能性能，且基于未来的浓度分布来控制净化设备，使得净化的效率更高、效果更好，因此，能够高效、快速且节能的进行空气净化处理。
根据本发明实施例的第一方面，提供了一种净化设备的控制方法，所述控制方法包括：获取室内空间的环境参数；根据所述环境参数预测当前时刻以后的多个时刻的污染物浓度分布；以及根据所述当前时刻以后的多个时刻的污染物浓度分布，控制净化设备的至少一个设备参数。
根据本发明实施例的第二方面，提供了一种净化设备的控制装置，所述控制装置包括：获取单元，其用于获取室内空间的环境参数；预测单元，其用于根据所述环境参数预测当前时刻以后的多个时刻的污染物浓度分布；以及控制单元，其用于根据所述当前时刻以后的多个时刻的污染物浓度分布，控制净化设备的至少一个设备参数。
根据本发明实施例的第三方面，提供了一种净化设备，所述净化设备包括根据本发明实施例的第二方面所述的净化设备的控制装置。
本发明实施例的有益效果之一在于：由于根据采集的当前的环境参数预测当前时刻以后的多个时刻的污染物浓度分布，并根据预测的污染物浓度分布来控制净化设备，因此，不需要持续的进行检测就能够获得未来的污染物浓度分布情况，处理速度较快且提高了设备的节能性能，且基于未来的浓度分布来控制净化设备，使得净化的效率更高、效果更好，因此，能够高效、快速且节能的进行空气净化处理。
针对一种实施方式描述以及示出的特征信息可以以相同或类似的方式在一个或更多个其它实施方式中使用，与其它实施方式中的特征信息相组合，或替代其它实施方式中的特征信息。
应该强调，术语“包括/包含”在本文使用时指特征信息、整件、步骤或组件的存在，但并不排除一个或更多个其它特征信息、整件、步骤或组件的存在或附加。
附图说明
参照以下的附图可以更好地理解本发明的很多方面。附图中的部件不是成比例绘制的，而只是为了示出本发明的原理。为了便于示出和描述本发明的一些部分，附图中对应部分可能被放大或缩小。在本发明的一个附图或一种实施方式中描述的元素和特征信息可以与一个或更多个其它附图或实施方式中示出的元素和特征信息相结合。此外，在附图中，类似的标号表示几个附图中对应的部件，并可用于指示多于一种实施方式中使用的对应部件。
在附图中：
图1是本发明实施例1的净化设备的控制方法的一流程图；
图2是本发明实施例1的训练预测模型的方法的一流程图；
图3是本发明实施例1的步骤201获得的四个CHANNEL的输入数据的一示意图；
图4是本发明实施例1的步骤202的每一个CHANNEL分别经过长短期记忆(LSTM)神经网络的示意图；
图5是本发明实施例1的预测浓度分布的一示意图；
图6是本发明实施例1的净化设备的控制方法的另一流程图；
图7是本发明实施例1的根据障碍物控制进风口和出风口的一些示例；
图8是本发明实施例1的实现步骤103的一方法的流程图；
图9是本发明实施例1的实现步骤103的另一方法的流程图；
图10是本发明实施例1的净化设备的控制方法的又一流程图；
图11是本发明实施例2的净化设备的控制装置的一示意图；
图12是本发明实施例3的净化设备的一结构图；
图13是本发明实施例3的第一导风板的多种状态的示意图；
图14是本发明实施例3的第三导风板的两种状态的示意图。
具体实施方式
下面参照附图对本发明的优选实施方式进行说明。
实施例1
本发明实施例1提供一种净化设备的控制方法。图1是本发明实施例1的净化设备的控制方法的流程图。如图1所示，该方法包括：
步骤101：获取室内空间的环境参数；
步骤102：根据该环境参数预测当前时刻以后的多个时刻的污染物浓度分布；以及
步骤103：根据该当前时刻以后的多个时刻的污染物浓度分布，控制净化设备的至少一个设备参数。
这样，由于根据采集的当前的环境参数预测当前时刻以后的多个时刻的污染物浓度分布，并根据预测的污染物浓度分布来控制净化设备，因此，不需要持续的进行检测就能够获得未来的污染物浓度分布情况，处理速度较快且提高了设备的节能性能，且基于未来的浓度分布来控制净化设备，使得净化的效率更高、效果更好，因此，能够高效、快速且节能的进行空气净化处理。
在本发明实施例中，净化设备可以是各种类型的净化设备，例如，空气净化器、新风设备或者具有空气净化功能的空调设备等。
在本发明实施例中，净化设备可以用于家用，也可以用于商用或公用。
例如，该净化设备可以用于家居环境，也可以用于办公室、写字楼、商场等商业环境或学校等公用环境。
在本发明实施例中，净化设备的控制方法可以由净化设备执行，例如，由净化设备的控制器执行。
在本发明实施例中，还可以获取室内的家居布局图，这样，可以根据该环境参数和该家居布局图，预测当前时刻以后的多个时刻的污染物浓度分布。
这样，通过结合室内的家居布局图来预测污染物浓度分布，能够进一步提高净化效率和净化效果。
例如，该家居布局图包括户型、家居摆放、朝向以及地理位置中的至少一个要素；
例如，该家居布局图基于建筑信息模型和/或摄像头拍摄的室内图像而获得。
在步骤101中，获取室内空间的环境参数。
在本发明实施例中，例如，该环境参数可以包括温度、湿度、不同粒径的颗粒物浓度、VOC浓度、甲醛浓度、异味气体浓度以及二氧化碳浓度中的至少一个。
在本发明实施例中，例如，该污染物浓度分布包括以下的至少一个：不同粒径颗粒物在室内空间的浓度分布；VOC在室内空间的浓度分布；甲醛在室内空间的浓度分布；异味气体在室内空间的浓度分布；以及二氧化碳在室内空间的浓度分布。
在本发明实施例中，该环境参数可以由布置在室内不同位置的多个传感器或能够在室内移动的至少一个传感器得到。
例如，该环境参数包括室内至少一个位置点的连续多个时刻的环境参数的至少一个环境参数序列。
相应的，在步骤102中，可以将该至少一个环境参数序列输入至预测模型中，输出当前时刻以后的多个时刻的污染物浓度分布。
在本发明实施例中，该环境参数可以包括室内不同高度的多个环境参数。这样，能够进一步提高预测的准确性，从而进一步提高净化的效率和效果。
在本发明实施例中，基于越多的位置点的环境参数来预测污染物的浓度分布，其预测的精度越高。
例如，该环境参数包括室内4个位置点的连续8个时刻的环境参数的4个环境参数序列，在步骤102中，将该4个环境参数序列作为4个通道输入至该预测模型中，输出当前时刻以后的多个时刻的污染物浓度分布。
这样，四个位置点几乎完全涵盖了整个室内分布的环境参数的检测，四个位置点可以均匀的把室内空间分成四份，每一份都有一个数据参照，可以在保证精度的基础上，减小成本的产生。
在本发明实施例中，该预测模型可以是深度神经网络模型或仿真模型。
例如，该预测模型是包括长短期记忆(LSTM)结构或门控循环单元(GRU)结构的深度神经网络。
又例如，该预测模型是计算流体动力学(CFD，Computational Fluid Dynamics)仿真模型。
以下，对作为预测模型的深度神经网络的训练过程进行示例性的说明。
图2是本发明实施例1的训练预测模型的方法的一流程图。如图2所示，该方法包括：
步骤201：获取四个位置点的对应四个CHANNEL的输入，每一个CHANNEL的输入是8个连续时刻点的环境参数数据；
步骤202：每一个CHANNEL分别经过长短期记忆(LSTM)神经网络或门循环单元(GRU)神经网络，计算出一个被抽取特征的值；
步骤203：对步骤202得出的每一个CHANNEL进行单元叠加，叠加后是带有未来信息的4个单元的输出，即时间特征层。
在本发明实施例中，作为时间特征层的输出可以用于确定未来净化设备的控制指令。
图3是本发明实施例1的步骤201获得的四个CHANNEL的输入数据的一示意图；图4是本发明实施例1的步骤202的每一个CHANNEL分别经过长短期记忆(LSTM)神经网络的示意图。
如图3所示，一个CHANNEL的输入是8个连续时刻点的不同粒径的颗粒物数据，在此示例中，8个连续的时刻点间隔一小时，但是也可以使用其他时间间隔，本发明实施例不对此进行限制。
如图4所示，将每一个CHANNEL的每一个时间点分别依次放入LSTM或GRU神经网络层中。例如，将8:00时刻的数据输入到T＝0的网络层中，将9:00时刻的数据输入到T＝1的网络层中，其中T＝0和T＝1是同一个网络层，只是在不同的时刻中的表现而已。这样，神经网络可以学习到不同序列之间的关系，从而对未来的数据具有预测的能力。
在本发明实施例中，该预测模型经过循环，会越来越优化，预测的污染物浓度分布也会越来越准确，对应的控制指令也会更精准。将训练好的预测模型进行保存，后续可以直接使用，从而直接获取未来多个时刻的精准的污染源的浓度分布，例如，根据未来多个时刻的污染物浓度分布提前预判进出风口和风口的大小，进而提高净化效率，无需循环检测污染物的浓度分布，而是根据实际情况进行调节和控制，直至净化彻底，进而提升节能性能。
在本发明实施例中，还可以结合室内环境设备和用户行为来进行预测。
例如，在步骤102中，将该至少一个环境参数序列、室内环境设备的状态和/或用户行为输入至预测模型中，输出当前时刻以后的多个时刻的污染物浓度分布。
这样，能够进一步提高对于净化设备的调整精度，从而进一步提高净化效率和净化效果。
在本发明实施例中，室内环境设备例如包括空调、加湿器、扫地机器人以及新风等设备，用户行为例如包括抽烟、开窗以及做饭等行为。
图5是本发明实施例1的预测浓度分布的一示意图。如图5所示，将至少一个环境参数序列、室内环境设备的状态以及用户行为输入到预测模型中，得到当前时刻以后的多个时刻的污染物浓度分布。
在本发明实施例中，该设备参数可以是空气净化处理中涉及的各种参数，例如，该设备参数是进风口的开闭数量、开闭范围以及开闭角度中的至少一个；或者，出风口的开闭数量、开闭范围以及开闭角度中的至少一个；或者，风力大小；或者，运转模式。
例如，在步骤102中，根据预测的污染物浓度分布，控制净化设备的进风口和出风口。
这样，通过根据预测的污染物浓度分布对进风口和出风口的双向控制，能够进一步提高净化效率和净化效果。
在本发明实施例中，还可以根据预测的污染物浓度分布确定当前时刻以后的多个时刻的污染物的数量，并根据污染物的数量控制净化设备。
图6是本发明实施例1的净化设备的控制方法的另一流程图。如图6所示，该控制方法包括：
步骤601：获取室内空间的环境参数；
步骤602：根据该环境参数预测当前时刻以后的多个时刻的污染物浓度分布；
步骤603：根据该当前时刻以后的多个时刻的污染物浓度分布，确定根据该当前时刻以后的多个时刻的污染物的数量；
步骤604：根据该当前时刻以后的多个时刻的污染物的数量，控制净化设备的至少一个设备参数。
这样，基于污染物浓度分布而确定的污染物数量准确且能够反映分布特性，基于该污染物数量对净化设备进行控制，能够进一步提高净化的效果和效果。
例如，在获取未来的不同粒径颗粒物的浓度分布的基础上，还可以计算不同粒径颗粒物的数量；根据数量进一步控制进风口升降的精度和数量；如果大粒径的颗粒物在整个室内空间的底部，则可以增大进风口的数量和高度，快速吸入粒子，实现快速净化。
在本发明实施例中，例如，将污染物浓度与体积相乘，得到污染物数量。
另外，还可以通过实际检测污染物的数量，做成查找表，以预测的污染物浓度分布去使用查表法得出未来污染物的数量。
在本发明实施例中，该净化设备上还可以设置环境传感器，用于感知环境中的障碍物。
如图1所示，该方法还可以包括：
步骤104：根据对于该净化设备的周围的障碍物的检测结果，对进风口和出风口的开闭数量、开闭范围以及开闭角度中的至少一个进行控制。
这样，当检测到净化设备的周围存在障碍物时，能够及时控制进风口和出风口的参数，从而在保证净化效果的基础上，能够提高设备的节能性能。
图7是本发明实施例1的根据障碍物控制进风口和出风口的一些示例。如图7所示，对于空气净化器的截面为3面结构的情况，其根据周围墙面的检测结果，关闭一面的进风口和出风口，或者，关闭两面的进风口和出风口；对于空气净化器的截面为圆形结构的情况，其根据周围墙面的检测结果，关闭进风口和出风口的90-180度的角度范围；对于空气净化器的截面为4面结构的情况，其根据周围墙面的检测结果，关闭一面的进风口和出风口，或者，关闭两面的进风口和出风口，或者，不关闭进风口和出风口，即全面开启进风口和出风口。
在本发明实施例中，该设备参数可以是空气净化处理中涉及的各种参数，例如，该设备参数是进风口的开闭数量、开闭范围以及开闭角度中的至少一个；或者，出风口的开闭数量、开闭范围以及开闭角度中的至少一个；或者，风力大小；或者，运转模式。
以下，对根据预测的污染物的浓度分布，控制净化设备的进风口和出风口进行具体的说明。
例如，在步骤103中，当根据该当前时刻以后的多个时刻的污染物浓度分布确定污染物呈增加或减少的趋势时，控制进风口和出风口的开启数量、开启范围或开启角度相应的增大或减小。
又例如，在步骤604中，当根据该当前时刻以后的多个时刻的污染物的数量确定污染物呈增加或减少的趋势时，控制进风口和出风口的开启数量、开启范围或开启角度相应的增大或减小。
这样，根据未来不同时刻的污染物浓度分布或污染物数量，控制指令提前预判后相应地生成净化设备的进风口和出风口的面积大小、数量、风力的控制范围；使得净化效果达到最佳。另外，避免了再次检测和再次设置，从而进一步节能。
另外，在本发明实施例中，不限于进风口和出风口的双向控制，还可以多向控制。
在本发明实施例中，在步骤103中，还可以确定至少一种控制策略以及该净化设备执行该控制策略所需要的时间。
当确定了多种控制策略时，该多种控制策略所需要的时间可以是不同的。例如，多种控制策略对应于不同的进风口和出风口的大小以及不同的风量。
例如，可以选择一种控制策略，其可以自动选择需要时间最短的控制策略，也可以由用户进行选择。
图8是本发明实施例1的实现步骤103的一方法的流程图。如图8所示，该方法包括：
步骤801：根据该当前时刻以后的多个时刻的污染物浓度分布，确定至少一种控制策略以及该净化设备执行该控制策略所需要的时间；
步骤802：将确定至少一种控制策略提供给用户；以及
步骤803：根据用户选择的控制策略，控制该净化设备。
这样，能够进一步提升用户体验。
图9是本发明实施例1的实现步骤103的另一方法的流程图。如图9所示，该方法包括：
步骤901：根据该当前时刻以后的多个时刻的污染物浓度分布，确定至少一种控制策略以及该净化设备执行该控制策略所需要的时间；
步骤902：从至少一种控制策略中自动选择所需要的时间最短的控制策略；以及
步骤903：根据自动选择的控制策略，控制该净化设备。
在本发明实施例中，该方法还可以包括：
当该净化设备的噪音大于预设阈值时，启动降噪模块。
例如，降噪模块在启动后，播放音乐，或者，播放促进睡眠或休息的声音。
这样，当由于净化设备的净化处理而导致噪音较大时，通过播放音乐，能够烘托氛围，提升用户体验。
另外，本发明实施例还公开了一种净化设备的控制方法，图10是本发明实施例1的净化设备的控制方法的又一流程图，如图10所示，该控制方法包括：
步骤1001：获取历史的污染物浓度分布数据；
步骤1002：将历史的污染物浓度分布数据输入基于LSTM单元的预测模型中，输出未来不同时刻的污染源浓度分布；
步骤1003：计算未来不同时刻的污染物数量；
步骤1004：输出控制出风口的面积依次增大或减小的控制指令；
步骤1005：根据该控制指令控制出风口的面积依次增大或减小。
由上述实施例可知，由于根据采集的当前的环境参数预测当前时刻以后的多个时刻的污染物浓度分布，并根据预测的污染物浓度分布来控制净化设备，因此，不需要持续的进行检测就能够获得未来的污染物浓度分布情况，处理速度较快且提高了设备的节能性能，且基于未来的浓度分布来控制净化设备，使得净化的效率更高、效果更好，因此，能够高效、快速且节能的进行空气净化处理。
实施例2
本发明实施例2提供一种净化设备的控制装置，该净化设备的控制装置对应于实施例1记载的净化设备的控制方法，其具体的实施可以参照实施例1所述的方法的实施，内容相同或相关之处不再重复说明。
图11是本发明实施例2的净化设备的控制装置的一示意图，如图11所示，净化设备的控制装置1100包括：
获取单元1101，其用于获取室内空间的环境参数；
预测单元1102，其用于根据该环境参数预测当前时刻以后的多个时刻的污染物浓度分布；以及
控制单元1103，其用于根据该当前时刻以后的多个时刻的污染物浓度分布，控制净化设备的至少一个设备参数。
在本发明实施例中，上述各个单元的功能的实现可以参照实施例1中相关步骤的内容，此处不再重复说明。
在本发明实施例中，净化设备的控制装置1100可以设置在净化设备中，也可以作为独立的设备。
另外，净化设备的控制装置1100除了本发明实施例记载的控制功能，还可以包括其他控制功能，例如，电源开关的控制，定时的控制等。
由上述实施例可知，由于根据采集的当前的环境参数预测当前时刻以后的多个时刻的污染物浓度分布，并根据预测的污染物浓度分布来控制净化设备，因此，不需要持续的进行检测就能够获得未来的污染物浓度分布情况，处理速度较快且提高了设备的节能性能，且基于未来的浓度分布来控制净化设备，使得净化的效率更高、效果更好，因此，能够高效、快速且节能的进行空气净化处理。
实施例3
本发明实施例3提供一种净化设备，该净化设备包括实施例2记载的净化设备的控制装置，其具体的实施可以参照实施例2所述的装置以及实施例1所述的方法的实施，内容相同或相关之处不再重复说明。
在本发明实施例中，例如，实施例2记载的净化设备的控制装置是净化设备的中的控制器，或者，该控制装置集成在净化设备的控制器中。
图12是本发明实施例3的净化设备的一结构图，如图12所示，净化设备1200包括：
控制装置(未在图12中示出)；
外壳体1210，其周侧边的下端部和底部设置有进风口1211和1212；
内壳体1220，其周侧边和上侧设置有出风口1221和1222；
该内壳体1210嵌入外壳体1220内，并通过上下调节机构(未在图12中示出)进行升降调节；
过滤器主体机构1230，其设置在该内壳体1420内；
风机(未在图12中示出)，其设置在内壳体或外壳体内；
其中，在进风口处设有第一导风板，在出风口处设有第二导风板；
该控制装置根据控制指令控制进风口、出风口、上下调节机构、第一导风板和第二导风板中的至少一个。
另外，如图12所示，内壳体1220的底部还设置有进风口1223。
在本发明实施例中，第一导风板可以设置在内壳体1220内，第一导风板设置在内壳体的周侧边上，且与内壳体的上侧边垂直，并且，第一导风板呈旋转状分布。
图13是本发明实施例3的第一导风板的多种状态的示意图。如图13中的(A)所示，在进风口1211关闭时，第一导风板1213关闭；如图13中的(B)所示，当检测到净化设备的周围存在障碍物时，四个面的第一导风板1213朝向相同方向打开，呈旋转状；如图13中的(C)所示，当进风口1211的一部分周围有障碍物时，可以关闭与存在障碍物的位置相对应的第一导风板1213，其他第一导风板1213朝向相同方向打开，呈旋转状。
这样，第一导风板呈旋转状设置，进风的效果更佳，呈旋转式进风；能够根据风机的旋转方向进风，提高了风机的效率；另外，室内空间空气能处于一种动态的旋转状态。
另外，各个面的第一导风板可以单独的控制。
在本发明实施例中，第二导风板可以包括导风门，该导风门的大小与出风口一致，该导风门根据控制装置的控制指令来控制该出风口的开口面积。
在本发明实施例中，在内壳体1220的上侧的出风口1222上可以设置可升降的第三导风板。图14是本发明实施例3的第三导风板的两种状态的示意图。如图14中的(A)和(B)所示，通过第三导风板1224的升降调节，可以改变第三导风板的角度和开口面积，从而提高出风效率和净化效率。
如图12所示，过滤器主体机构1230包括第一滤网、第二滤网和第三滤网，
第一滤网、第二滤网和第三滤网平行设置；第二滤网设置在内壳体1220的进风口和出风口之间，第一滤网设置在内壳体1220内。
另外，第一滤网1231也可以设置在外壳体1210内。
另外，图12只是示意性的示出了各个滤网，而没有示出其在净化设备1200内的位置。
这样，滤网堆叠设置，则过滤的路径越长，净化效果更好，控制上下调节机构使得内壳体越高时，内壳体周侧边的底端的进风口先在上方的吸风口大量吸取小粒径的颗粒物，过段时间后转移在下方吸风口吸取大粒径的颗粒物，与底部的进风口配合使用，使得净化效果更佳。
在本发明实施例中，第二滤网和第三滤网之间可以具有预设的空间。这样，第二滤网和第三滤网不紧密连接，形成活动空间，使得滤网之间有间隙，能够使得净化空间更佳。
在本发明实施例中，可以在出风口和进风口处设置有照明灯，该照明灯的长度与对应的进风口和出风口的长度一致。
这样，颗粒物在灯光照射下能清晰看到颗粒物的运动，进风口的颗粒物与出风口的颗粒物对比可视化，净化效果更佳，同时在夜间可以成为一台照明灯；当然，可以变换灯光颜色和灯光长度，配上娱乐模式的音乐，用户体验效果会更佳。
在本发明实施例中，净化设备1200可以用于家用，也可以用于商用或公用。
例如，净化设备1200可以用于家居环境，也可以用于办公室、写字楼、商场等商业环境或学校等公用环境。
由上述实施例可知，由于根据采集的当前的环境参数预测当前时刻以后的多个时刻的污染物浓度分布，并根据预测的污染物浓度分布来控制净化设备，因此，不需要持续的进行检测就能够获得未来的污染物浓度分布情况，处理速度较快且提高了设备的节能性能，且基于未来的浓度分布来控制净化设备，使得净化的效率更高、效果更好，因此，能够高效、快速且节能的进行空气净化处理。
本发明实施例以上的装置和方法可以由硬件实现，也可以由硬件结合软件实现。本发明涉及这样的计算机可读程序，当该程序被逻辑部件所执行时，能够使该逻辑部件实现上文的装置或构成部件，或使该逻辑部件实现上文的各种方法或步骤。
本发明实施例还涉及用于存储以上程序的存储介质，如硬盘、磁盘、光盘、DVD、flash存储器等。
需要说明的是，本方案中涉及到的各步骤的限定，在不影响具体方案实施的前提下，并不认定为对步骤先后顺序做出限定，写在前面的步骤可以是在先执行的，也可以是在后执行的，甚至也可以是同时执行的，只要能实施本方案，都应当视为属于本申请的保护范围。
以上结合具体的实施方式对本发明进行了描述，但本领域技术人员应该清楚，这些描述都是示例性的，并不是对本发明保护范围的限制。本领域技术人员可以根据本发明的精神和原理对本发明做出各种变型和修改，这些变型和修改也在本发明的范围内。

Claims (27)

1.一种净化设备的控制方法，其特征在于，所述控制方法包括：
获取室内空间的环境参数；
根据所述环境参数预测当前时刻以后的多个时刻的污染物浓度分布；以及
根据所述当前时刻以后的多个时刻的污染物浓度分布，控制净化设备的至少一个设备参数。
2.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于，所述控制方法还包括：
获取室内的家居布局图；
所述根据所述环境参数预测当前时刻以后的多个时刻的污染物浓度分布，包括：
根据所述环境参数和所述家居布局图，预测当前时刻以后的多个时刻的污染物浓度分布。
3.根据权利要求2所述的控制方法，其特征在于，
所述家居布局图包括户型、家居摆放、朝向以及地理位置中的至少一个要素；
所述家居布局图基于建筑信息模型和/或摄像头拍摄的室内图像而获得。
4.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于，
所述环境参数包括室内至少一个位置点的连续多个时刻的环境参数的至少一个环境参数序列；
所述根据所述环境参数预测当前时刻以后的多个时刻的污染物浓度分布，包括：
将所述至少一个环境参数序列输入至预测模型中，输出当前时刻以后的多个时刻的污染物浓度分布。
5.根据权利要求4所述的控制方法，其特征在于，
所述环境参数包括室内4个位置点的连续8个时刻的环境参数的4个环境参数序列，
所述根据所述环境参数预测当前时刻以后的多个时刻的污染物浓度分布，包括：
将所述4个环境参数序列作为4个通道输入至所述预测模型中，输出当前时刻以后的多个时刻的污染物浓度分布。
6.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于，
所述环境参数由布置在室内不同位置的多个传感器或能够在室内移动的至少一个传感器得到。
7.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于，
所述环境参数包括室内不同高度的多个环境参数。
8.根据权利要求4所述的控制方法，其特征在于，所述根据所述环境参数预测当前时刻以后的多个时刻的污染物浓度分布，包括：
将所述至少一个环境参数序列、室内环境设备的状态和/或用户行为输入至预测模型中，输出当前时刻以后的多个时刻的污染物浓度分布。
9.根据权利要求4所述的控制方法，其特征在于，
所述预测模型是深度神经网络模型或仿真模型。
10.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于，所述控制方法还包括：
根据所述当前时刻以后的多个时刻的污染物浓度分布，确定根据所述当前时刻以后的多个时刻的污染物的数量；
所述根据所述当前时刻以后的多个时刻的污染物浓度分布，控制净化设备的至少一个设备参数，包括：
根据所述当前时刻以后的多个时刻的污染物的数量，控制净化设备的至少一个设备参数。
11.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于，所述根据所述污染物浓度分布，控制净化设备的至少一个设备参数，包括：
根据所述污染物浓度分布，控制净化设备的进风口和出风口。
12.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于，所述控制方法还包括：
根据对于所述净化设备的周围的障碍物的检测结果，对进风口和出风口的开闭数量、开闭范围以及开闭角度中的至少一个进行控制。
13.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于，所述根据所述当前时刻以后的多个时刻的污染物浓度分布，控制净化设备的至少一个设备参数，包括：
当根据所述当前时刻以后的多个时刻的污染物浓度分布确定污染物呈增加或减少的趋势时，控制进风口和出风口的开启数量、开启范围或开启角度相应的增大或减小。
14.根据权利要求10所述的控制方法，其特征在于，所述根据所述当前时刻以后的多个时刻的污染物的数量，控制净化设备的至少一个设备参数，包括：
当根据所述当前时刻以后的多个时刻的污染物的数量确定污染物呈增加或减少的趋势时，控制进风口和出风口的开启数量、开启范围或开启角度相应的增大或减小。
15.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于，所述根据所述当前时刻以后的多个时刻的污染物浓度分布，控制净化设备的至少一个设备参数，包括：
根据所述当前时刻以后的多个时刻的污染物浓度分布，确定至少一种控制策略以及所述净化设备执行所述控制策略所需要的时间。
16.根据权利要求15所述的控制方法，其特征在于，所述根据所述当前时刻以后的多个时刻的污染物浓度分布，控制净化设备的至少一个设备参数，还包括：
将确定至少一种控制策略提供给用户；
根据用户选择的控制策略，控制所述净化设备。
17.根据权利要求15所述的控制方法，其特征在于，所述根据所述当前时刻以后的多个时刻的污染物浓度分布，控制净化设备的至少一个设备参数，还包括：
从至少一种控制策略中自动选择所需要的时间最短的控制策略；
根据自动选择的控制策略，控制所述净化设备。
18.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于，所述控制方法还包括：
当所述净化设备的噪音大于预设阈值时，启动降噪模块。
19.根据权利要求1-18中的任一项所述的控制方法，其特征在于，所述环境参数包括以下的至少一个：
所述环境参数包括温度、湿度、不同粒径的颗粒物浓度、VOC浓度、甲醛浓度、异味气体浓度以及二氧化碳浓度中的至少一个。
20.根据权利要求1-18中的任一项所述的控制方法，其特征在于，所述设备参数是：
进风口的开闭数量、开闭范围以及开闭角度中的至少一个；或者，
出风口的开闭数量、开闭范围以及开闭角度中的至少一个；或者，
风力大小；或者，
运转模式。
21.一种净化设备的控制装置，其特征在于，所述控制装置包括：
获取单元，其用于获取室内空间的环境参数；
预测单元，其用于根据所述环境参数预测当前时刻以后的多个时刻的污染物浓度分布；以及
控制单元，其用于根据所述当前时刻以后的多个时刻的污染物浓度分布，控制净化设备的至少一个设备参数。
22.一种净化设备，其特征在于，所述净化设备包括：
根据权利要求21所述的净化设备的控制装置。
23.根据权利要求22所述的净化设备，其特征在于，所述净化设备还包括：
外壳体，其周侧边的下端部和底部设置有进风口；
内壳体，其周侧边和上侧设置有出风口；
所述内壳体嵌入外壳体内，并通过上下调节机构进行升降调节；
过滤器主体机构，其设置在所述内壳体内；
风机，其设置在内壳体或外壳体内；
其中，在所述进风口处设有第一导风板，在所述出风口处设有第二导风板；
所述控制装置根据控制指令控制所述进风口、所述出风口、所述上下调节机构、所述第一导风板以及所述第二导风板中的至少一个。
24.根据权利要求23所述的净化设备，其特征在于，
所述第一导风板设置在内壳体内，所述第一导风板设置在所述内壳体的周侧边上，且与所述内壳体的上侧边垂直，并且，所述第一导风板呈旋转状分布。
25.根据权利要求23所述的净化设备，其特征在于，
所述第二导风板包括导风门，
所述导风门的大小与所述出风口一致，所述导风门根据所述控制装置的控制指令来控制所述出风口的开口面积。
26.根据权利要求23所述的净化设备，其特征在于，
所述过滤器主体机构包括第一滤网、第二滤网和第三滤网，
所述第一滤网、所述第二滤网和所述第三滤网平行设置；所述第二滤网设置在所述内壳体的进风口和出风口之间，所述第一滤网设置在所述外壳体或所述内壳体内。
27.根据权利要求26所述的净化设备，其特征在于，
所述第二滤网和所述第三滤网之间具有预设的空间。
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