CN115933422A - 一种基于数字孪生的家居设备控制方法及装置 - Google Patents
一种基于数字孪生的家居设备控制方法及装置 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种基于数字孪生的家居设备控制方法及装置,方法包括:首先根据预设场景内家居设备的物理实体,构建对应的数字孪生分布模型,数字孪生分布模型包括家居设备的实体三维模型和控制模型,动态调整实体三维模型中用于模拟家居设备运行状态的系统参数,以确定最优家居设备控制策略,它通过提出一种基于数字孪生的家居设备控制方法,极大的提高家居设备控制方式的灵活性,便于家居设备的使用和管理。
Description
技术领域
本发明属于设备控制领域,特别是一种基于数字孪生的家居设备控制方法及装置。
背景技术
数字孪生是一种集成多物理、多尺度、多学科属性,具有实时同步、忠实映射、高保真度特性,能够实现物理世界与信息世界交互与融合的技术手段,在智能家居设备产业具有广阔的应用前景。
随着人们生活水平的不断提高,智能控制逐渐成为日常生活场景的主要模式。数字孪生系统为日常生活场景提供了模拟的虚拟环境,并且相比真实物理场景,计算机中运行的数字孪生系统可以更快速地模拟物理场景中的运行结果。因此,如何将数字孪生技术应用于实际生活场景,指导日常生活场景中智能设备的控制优化,成为急需解决的技术问题。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于数字孪生的家居设备控制方法及装置,以解决现有技术中的不足,它通过提出一种基于数字孪生的家居设备控制方法,极大的提高家居设备控制方式的灵活性,便于家居设备的使用和管理。
本申请的一个实施例提供了一种基于数字孪生的家居设备控制方法,所述方法包括:
根据预设场景内家居设备的物理实体,构建对应的数字孪生分布模型,所述数字孪生分布模型包括家居设备的实体三维模型和控制模型;
动态调整所述实体三维模型中用于模拟所述家居设备运行状态的系统参数,以确定最优家居设备控制策略,其中,所述系统参数通过所述控制模型进行调控。
可选的,所述根据预设场景内家居设备的物理实体,构建对应的数字孪生分布模型,包括:
根据所述预设场景内家居设备的物理实体,构建所述家居设备的三维模型;
获取预设场景中环境监测系统采集的环境数据,其中,所述环境数据至少包括:温度、湿度以及空气质量中的一种或其组合;
获取所述环境监测系统中监测设备的设备参数以及交互关系;
根据所述环境数据、设备参数以及交互关系,构建所述家居设备的运行动态模型;
将所述家居设备的运行动态模型与所述三维模型进行融合,构建所述预设场景内家居设备的物理实体对应的数字孪生分布模型。
可选的,所述动态调整所述实体三维模型中用于模拟所述家居设备运行状态的系统参数,以确定最优家居设备控制策略之前,所述方法还包括:
实时采集所述家居设备物理实体的运行数据;
根据所述运行数据和所述系统参数,对所述数字孪生分布模型进行优化,以使所述数字孪生分布模型与所述家居设备的物理实体之间形成双向映射关系。
可选的,所述动态调整所述实体三维模型中用于模拟所述家居设备运行状态的系统参数,以确定最优家居设备控制策略,包括:
获取当前家居设备运行状态的系统参数对应的当前环境数据;
基于所述当前环境数据,生成若干个家居设备控制初始策略;
在所述数字孪生分布模型中,通过模拟每个所述家居设备控制初始策略,并统计每个所述家居设备控制初始策略对应家居设备的性能参数,确定最优家居设备控制策略。
可选的,所述动态调整所述实体三维模型中用于模拟所述家居设备运行状态的系统参数,以确定最优家居设备控制策略之后,所述方法还包括:
分别将各个所述预设场景内家居设备的物理实体的功耗作为一致性变量,并基于所述数字孪生分布模型以及一致性算法将所述最优家居设备控制策略分配给各个物理实体,进行控制策略的可行性验证。
可选的,所述运行数据至少包括:家居设备物理实体的转速、运行频率、制冷量、制热量、加湿参数、除尘参数以及音频参数。
本申请的又一实施例提供了一种基于数字孪生的家居设备控制装置,所述装置包括:
构建模块,用于根据预设场景内家居设备的物理实体,构建对应的数字孪生分布模型,所述数字孪生分布模型包括家居设备的实体三维模型和控制模型;
确定模块,用于动态调整所述实体三维模型中用于模拟所述家居设备运行状态的系统参数,以确定最优家居设备控制策略,其中,所述系统参数通过所述控制模型进行调控。
可选的,所述构建模块,包括:
第一构建单元,用于根据所述预设场景内家居设备的物理实体,构建所述家居设备的三维模型;
第一获取单元,用于获取预设场景中环境监测系统采集的环境数据,其中,所述环境数据至少包括:温度、湿度以及空气质量中的一种或其组合;
第二获取单元,用于获取所述环境监测系统中监测设备的设备参数以及交互关系;
第二构建单元,用于根据所述环境数据、设备参数以及交互关系,构建所述家居设备的运行动态模型;
第三构建单元,用于将所述家居设备的运行动态模型与所述三维模型进行融合,构建所述预设场景内家居设备的物理实体对应的数字孪生分布模型。
可选的,所述确定模块之前,所述装置还包括:
采集模块,用于实时采集所述家居设备物理实体的运行数据;
映射单元,用于根据所述运行数据和所述系统参数,对所述数字孪生分布模型进行优化,以使所述数字孪生分布模型与所述家居设备的物理实体之间形成双向映射关系。
可选的,所述确定模块,包括:
第三获取单元,用于获取当前家居设备运行状态的系统参数对应的当前环境数据;
生成单元,用于基于所述当前环境数据,生成若干个家居设备控制初始策略;
确定单元,用于在所述数字孪生分布模型中,通过模拟每个所述家居设备控制初始策略,并统计每个所述家居设备控制初始策略对应家居设备的性能参数,确定最优家居设备控制策略。
可选的,所述确定模块之后,所述装置还包括:
验证模块,用于分别将各个所述预设场景内家居设备的物理实体的功耗作为一致性变量,并基于所述数字孪生分布模型以及一致性算法将所述最优家居设备控制策略分配给各个物理实体,进行控制策略的可行性验证。
本申请的又一实施例提供了一种存储介质,所述存储介质中存储有计算机程序,其中,所述计算机程序被设置为运行时实现上述任一项中所述的方法。
本申请的又一实施例提供了一种电子设备,包括存储器和处理器,所述存储器中存储有计算机程序,所述处理器被设置为运行所述计算机程序以实现上述任一项中所述的方法。
与现有技术相比,本发明首先根据预设场景内家居设备的物理实体,构建对应的数字孪生分布模型,数字孪生分布模型包括家居设备的实体三维模型和控制模型,动态调整实体三维模型中用于模拟家居设备运行状态的系统参数,以确定最优家居设备控制策略,它通过提出一种基于数字孪生的家居设备控制方法,极大的提高家居设备控制方式的灵活性,便于家居设备的使用和管理。
附图说明
图1为本发明实施例提供的一种基于数字孪生的家居设备控制方法的计算机终端的硬件结构框图;
图2为本发明实施例提供的一种基于数字孪生的家居设备控制方法的流程示意图;
图3为本发明实施例提供的一种基于数字孪生的家居设备控制装置的结构示意图。
具体实施方式
下面通过参考附图描述的实施例是示例性的,仅用于解释本发明,而不能解释为对本发明的限制。
本发明实施例首先提供了一种基于数字孪生的家居设备控制方法,该方法可以应用于电子设备,如计算机终端,具体如普通电脑、量子计算机等。
下面以运行在计算机终端上为例对其进行详细说明。图1为本发明实施例提供的一种基于数字孪生的家居设备控制方法的计算机终端的硬件结构框图。如图1所示,计算机终端可以包括一个或多个(图1中仅示出一个)处理器102(处理器102可以包括但不限于微处理器MCU或可编程逻辑器件FPGA等的处理装置)和用于存储数据的存储器104,可选地,上述计算机终端还可以包括用于通信功能的传输装置106以及输入输出设备108。本领域普通技术人员可以理解,图1所示的结构仅为示意,其并不对上述计算机终端的结构造成限定。例如,计算机终端还可包括比图1中所示更多或者更少的组件,或者具有与图1所示不同的配置。
存储器104可用于存储应用软件的软件程序以及模块,如本申请实施例中的基于数字孪生的家居设备控制方法对应的程序指令/模块,处理器102通过运行存储在存储器104内的软件程序以及模块,从而执行各种功能应用以及数据处理,即实现上述的方法。存储器104可包括高速随机存储器,还可包括非易失性存储器,如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中,存储器104可进一步包括相对于处理器102远程设置的存储器,这些远程存储器可以通过网络连接至计算机终端。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
传输装置106用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括计算机终端的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中,传输装置106包括一个网络适配器(Network Interface Controller,NIC),其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中,传输装置106可以为射频(Radio Frequency,RF)模块,其用于通过无线方式与互联网进行通讯。
参见图2,图2为本发明实施例提供的一种基于数字孪生的家居设备控制方法的流程示意图,可以包括如下步骤:
S201:根据预设场景内家居设备的物理实体,构建对应的数字孪生分布模型,所述数字孪生分布模型包括家居设备的实体三维模型和控制模型。
具体的,根据预设场景内家居设备的物理实体,构建对应的数字孪生分布模型,可以包括:
1.根据所述预设场景内家居设备的物理实体,构建所述家居设备的三维模型。
本发明实施例通过获取预设场景内家居设备的物理实体,以用于对实际物体进行模仿,搭建实际物体的虚拟模型。其中,物理实体是指用于搭建三维模型的参照物。
进一步地,通过采集物理实体的静态数据,以用于采集实际物体的体型数据。其中,静态数据是指实际物体的体型数据,包括尺寸、结构、材料特征等数据。采集物理实体的静态数据,可以通过对物理实体进行现场勘测实现。
进一步地,通过采集物理实体的平面布局图,以用于识别物理实体所处的环境与场景,绘制整个场景下的布局图。其中,平面布局图是指某一预设场景下所有物体布置方案的一种简明图解形式,用来表示每个物理实体的相对平面位置,可以为CAD表现形式,例如日常生活场景中的家用电器等相对平面位置。采集物理实体的平面布局图,可以通过摄像设备对预设场景进行平面图像采集实现。
需要说明的是,构建家居设备的三维模型,具体可以通过以下方式实现:首先提取静态数据中的结构数据,提取静态数据中的渲染图样,根据结构数据,构建家居设备的物理结构模型,根据渲染图样,对物理结构模型进行图样渲染,得到家居设备的三维模型。
示例性地,在3dsMax平台进行三维建模,同时采集家居设备图片,利用PS(Photoshop)对图片进行裁剪、抠图等方式处理得到优化后图片,对建模好的模型进行表面贴图渲染得到贴图后的三维模型,对预设场景中所有需要建模的家居设备进行以上操作得到家居设备的实体三维模型。
基于上述获得家居设备实体三维模型同样的方法和原理,同样可以获得家居设备的控制模型。
2.获取预设场景中环境监测系统采集的环境数据,其中,所述环境数据至少包括:温度、湿度以及空气质量中的一种或其组合。
具体的,获取预设场景中环境监测系统采集的环境数据,可以通过在预设场景中安装各种类型的监测设备,例如传感器,根据用户所需要的环境条件,从而获取相应的环境监测数据。通过同样的方式,还可以获取预设场景室内外温度、光照时间分布数据、紫外线强度以及可见光强度等数据,上述信息也可以作为环境数据的组成,对环境数据进行分析,从而对预设场景内的环境条件进行评估。
3.获取所述环境监测系统中监测设备的设备参数以及交互关系。
具体的,不同监测设备之间的设备参数存在关联关系,实际设备参数与虚拟设备参数可以理解为平行数据。例如,基于平行数据实时获取环境监测系统中监测设备的设备参数以及交互关系,在数字孪生三维模型中利用强化学习算法对家居设备的个性化需求调整有关联关系的家居设备的运行数据。这样,有利于根据用户对家居设备最新的使用喜好控制家居设备,以适应用户对家居设备最新的个性化需求。
在一种可选的实施方式中,交互关系包括:在家居设备A的虚拟运行状态参数发生改变的情况下,与家居设备A存在协同关系的家居设备B的虚拟运行参数发生改变。
4.根据所述环境数据、设备参数以及交互关系,构建所述家居设备的运行动态模型。
5.将所述家居设备的运行动态模型与所述三维模型进行融合,构建所述预设场景内家居设备的物理实体对应的数字孪生分布模型。
在一种可选的实施方式中,动态调整所述实体三维模型中用于模拟所述家居设备运行状态的系统参数,以确定最优家居设备控制策略之前,所述方法还可以包括:
实时采集所述家居设备物理实体的运行数据;
根据所述运行数据和所述系统参数,对所述数字孪生分布模型进行优化,以使所述数字孪生分布模型与所述家居设备的物理实体之间形成双向映射关系。
具体地,通过以往历史数据中的运行数据和系统参数,对数字孪生分布模型进行训练,同时,利用实时采集的运行数据和系统参数对数字孪生分布模型进行迭代优化,进而提高数字孪生分布模型与预设场景内家居设备的物理实体之间形成双向映射关系的准确性与实时性。
例如,基于控制技术和网络通信,建立实体三维模型和控制模型与家居设备的物理实体之间的通讯通道,实现数据、指令和信息的互联互通;运用数字孪生和数据同步技术,将家居设备模型对应的物理实体模型反馈的实时数据仿真模型,模拟预设场景内家居设备实际控制情况,将数字孪生分布模型与家居设备的物理实体进行一一映射。通过双向映射关系,一方面,当家居设备的物理实体发生控制指令更新(设备数据变化)、设备故障等情形,数字孪生分布模型通过数据同步能够积极进行显示,方便管理人员能够及时发现异常,也方便管理人员进行监控管理,同时,通过数字孪生分布模型能够进行反向控制。
需要说明的是,所述运行数据至少包括:家居设备物理实体的转速、运行频率、制冷量、制热量、加湿参数、除尘参数以及音频参数。
S202:动态调整所述实体三维模型中用于模拟所述家居设备运行状态的系统参数,以确定最优家居设备控制策略,其中,所述系统参数通过所述控制模型进行调控。
其中,动态调整所述实体三维模型中用于模拟所述家居设备运行状态的系统参数,以确定最优家居设备控制策略,可以包括:
步骤1:获取当前家居设备运行状态的系统参数对应的当前环境数据;
步骤2:基于所述当前环境数据,生成若干个家居设备控制初始策略;
步骤3:在所述数字孪生分布模型中,通过模拟每个所述家居设备控制初始策略,并统计每个所述家居设备控制初始策略对应家居设备的性能参数,确定最优家居设备控制策略。
具体的,根据每个所述家居设备控制初始策略对应家居设备的性能参数,确定最优控制策略;其中,最优控制策略可为人工及时输入的控制策略、根据性能参数的预测结果结合物理实体功能自动生成的控制策略,或根据性能参数的预测结果从现有预设的控制策略中选取的最优控制策略等,具体确定实体控制策略的方法,此处不作具体限制。
将最优家居设备控制策略输入至数字孪生分布模型进行仿真训练,并根据对应的仿真结果对物理实体的运行状态进行闭环反馈控制。其中,最优家居设备控制策略得到后原则上可以直接用于控制家居设备物理实体的运行,但为了进一步保证最优家居设备控制策略的有效性,在根据性能参数的预测结果确定最优家居设备控制策略后,进一步分别将各个所述预设场景内家居设备的物理实体的功耗作为一致性变量,并基于数字孪生分布模型以及一致性算法将最优家居设备控制策略分配给各个物理实体,进行控制策略的可行性验证,进而有效保证了对家居设备物理实体控制的合理性和有效性。
可见,本发明首先根据预设场景内家居设备的物理实体,构建对应的数字孪生分布模型,数字孪生分布模型包括家居设备的实体三维模型和控制模型,动态调整实体三维模型中用于模拟家居设备运行状态的系统参数,以确定最优家居设备控制策略,它通过提出一种基于数字孪生的家居设备控制方法,极大的提高家居设备控制方式的灵活性,便于家居设备的使用和管理。
本申请的又一实施例提供了一种基于数字孪生的家居设备控制装置,如图3所示的一种基于数字孪生的家居设备控制方法的结构示意图,所述装置包括:
构建模块301,用于根据预设场景内家居设备的物理实体,构建对应的数字孪生分布模型,所述数字孪生分布模型包括家居设备的实体三维模型和控制模型;
确定模块302,用于动态调整所述实体三维模型中用于模拟所述家居设备运行状态的系统参数,以确定最优家居设备控制策略,其中,所述系统参数通过所述控制模型进行调控。
具体的,所述构建模块,包括:
第一构建单元,用于根据所述预设场景内家居设备的物理实体,构建所述家居设备的三维模型;
第一获取单元,用于获取预设场景中环境监测系统采集的环境数据,其中,所述环境数据至少包括:温度、湿度以及空气质量中的一种或其组合;
第二获取单元,用于获取所述环境监测系统中监测设备的设备参数以及交互关系;
第二构建单元,用于根据所述环境数据、设备参数以及交互关系,构建所述家居设备的运行动态模型;
第三构建单元,用于将所述家居设备的运行动态模型与所述三维模型进行融合,构建所述预设场景内家居设备的物理实体对应的数字孪生分布模型。
具体的,所述确定模块之前,所述装置还包括:
采集模块,用于实时采集所述家居设备物理实体的运行数据;
映射单元,用于根据所述运行数据和所述系统参数,对所述数字孪生分布模型进行优化,以使所述数字孪生分布模型与所述家居设备的物理实体之间形成双向映射关系。
具体的,所述确定模块,包括:
第三获取单元,用于获取当前家居设备运行状态的系统参数对应的当前环境数据;
生成单元,用于基于所述当前环境数据,生成若干个家居设备控制初始策略;
确定单元,用于在所述数字孪生分布模型中,通过模拟每个所述家居设备控制初始策略,并统计每个所述家居设备控制初始策略对应家居设备的性能参数,确定最优家居设备控制策略。
具体的,所述确定模块之后,所述装置还包括:
验证模块,用于分别将各个所述预设场景内家居设备的物理实体的功耗作为一致性变量,并基于所述数字孪生分布模型以及一致性算法将所述最优家居设备控制策略分配给各个物理实体,进行控制策略的可行性验证。
与现有技术相比,本发明首先根据预设场景内家居设备的物理实体,构建对应的数字孪生分布模型,数字孪生分布模型包括家居设备的实体三维模型和控制模型,动态调整实体三维模型中用于模拟家居设备运行状态的系统参数,以确定最优家居设备控制策略,它通过提出一种基于数字孪生的家居设备控制方法,极大的提高家居设备控制方式的灵活性,便于家居设备的使用和管理。
本发明实施例还提供了一种存储介质,所述存储介质中存储有计算机程序,其中,所述计算机程序被设置为运行时实现上述任一项方法实施例中的步骤。
具体的,在本实施例中,上述存储介质可以被设置为存储用于执行以下步骤的计算机程序:
S201:根据预设场景内家居设备的物理实体,构建对应的数字孪生分布模型,所述数字孪生分布模型包括家居设备的实体三维模型和控制模型;
S202:动态调整所述实体三维模型中用于模拟所述家居设备运行状态的系统参数,以确定最优家居设备控制策略,其中,所述系统参数通过所述控制模型进行调控。
具体的,在本实施例中,上述存储介质可以包括但不限于:U盘、只读存储器(Read-Only Memory,简称为ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory,简称为RAM)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储计算机程序的介质。
与现有技术相比,本发明首先根据预设场景内家居设备的物理实体,构建对应的数字孪生分布模型,数字孪生分布模型包括家居设备的实体三维模型和控制模型,动态调整实体三维模型中用于模拟家居设备运行状态的系统参数,以确定最优家居设备控制策略,它通过提出一种基于数字孪生的家居设备控制方法,极大的提高家居设备控制方式的灵活性,便于家居设备的使用和管理。
本发明实施例还提供了一种电子装置,包括存储器和处理器,所述存储器中存储有计算机程序,所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。
具体的,上述电子装置还可以包括传输设备以及输入输出设备,其中,该传输设备和上述处理器连接,该输入输出设备和上述处理器连接。
具体的,在本实施例中,上述处理器可以被设置为通过计算机程序执行以下步骤:
S201:根据预设场景内家居设备的物理实体,构建对应的数字孪生分布模型,所述数字孪生分布模型包括家居设备的实体三维模型和控制模型;
S202:动态调整所述实体三维模型中用于模拟所述家居设备运行状态的系统参数,以确定最优家居设备控制策略,其中,所述系统参数通过所述控制模型进行调控。
与现有技术相比,本发明首先根据预设场景内家居设备的物理实体,构建对应的数字孪生分布模型,数字孪生分布模型包括家居设备的实体三维模型和控制模型,动态调整实体三维模型中用于模拟家居设备运行状态的系统参数,以确定最优家居设备控制策略,它通过提出一种基于数字孪生的家居设备控制方法,极大的提高家居设备控制方式的灵活性,便于家居设备的使用和管理。
需要说明的是,对于前述的各方法实施例,为了简单描述,故将其都表述为一系列的动作组合,但是本领域技术人员应该知悉,本发明并不受所描述的动作顺序的限制,因为依据本发明,某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次,本领域技术人员也应该知悉,说明书中所描述的实施例均属于优选实施例,所涉及的动作和模块并不一定是本发明所必须的。
在上述实施例中,对各个实施例的描述都各有侧重,某个实施例中没有详述的部分,可以参见其他实施例的相关描述。
在本发明所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的装置,可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,例如上述单元的划分,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,例如多个单元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,装置或单元的间接耦合或通信连接,可以是电性或其它的形式。
上述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者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者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外,在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,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,也可以采用软件功能单元的形式实现。
上述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储器中。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储器中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例上述方法的全部或部分步骤。而前述的存储器包括:U盘、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上对本发明实施例进行了详细介绍,本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述,以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想;同时,对于本领域的一般技术人员,依据本发明的思想,在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处,综上所述,本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (10)
1.一种基于数字孪生的家居设备控制方法,其特征在于,所述方法包括:
根据预设场景内家居设备的物理实体,构建对应的数字孪生分布模型,所述数字孪生分布模型包括家居设备的实体三维模型和控制模型;
动态调整所述实体三维模型中用于模拟所述家居设备运行状态的系统参数,以确定最优家居设备控制策略,其中,所述系统参数通过所述控制模型进行调控。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据预设场景内家居设备的物理实体,构建对应的数字孪生分布模型,包括:
根据所述预设场景内家居设备的物理实体,构建所述家居设备的三维模型;
获取预设场景中环境监测系统采集的环境数据,其中,所述环境数据至少包括:温度、湿度以及空气质量中的一种或其组合;
获取所述环境监测系统中监测设备的设备参数以及交互关系;
根据所述环境数据、设备参数以及交互关系,构建所述家居设备的运行动态模型;
将所述家居设备的运行动态模型与所述三维模型进行融合,构建所述预设场景内家居设备的物理实体对应的数字孪生分布模型。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述动态调整所述实体三维模型中用于模拟所述家居设备运行状态的系统参数,以确定最优家居设备控制策略之前,所述方法还包括:
实时采集所述家居设备物理实体的运行数据;
根据所述运行数据和所述系统参数,对所述数字孪生分布模型进行优化,以使所述数字孪生分布模型与所述家居设备的物理实体之间形成双向映射关系。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述动态调整所述实体三维模型中用于模拟所述家居设备运行状态的系统参数,以确定最优家居设备控制策略,包括:
获取当前家居设备运行状态的系统参数对应的当前环境数据;
基于所述当前环境数据,生成若干个家居设备控制初始策略;
在所述数字孪生分布模型中,通过模拟每个所述家居设备控制初始策略,并统计每个所述家居设备控制初始策略对应家居设备的性能参数,确定最优家居设备控制策略。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述动态调整所述实体三维模型中用于模拟所述家居设备运行状态的系统参数,以确定最优家居设备控制策略之后,所述方法还包括:
分别将各个所述预设场景内家居设备的物理实体的功耗作为一致性变量,并基于所述数字孪生分布模型以及一致性算法将所述最优家居设备控制策略分配给各个物理实体,进行控制策略的可行性验证。
6.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述运行数据至少包括:家居设备物理实体的转速、运行频率、制冷量、制热量、加湿参数、除尘参数以及音频参数。
7.一种基于数字孪生的家居设备控制装置,其特征在于,所述装置包括:
构建模块,用于根据预设场景内家居设备的物理实体,构建对应的数字孪生分布模型,所述数字孪生分布模型包括家居设备的实体三维模型和控制模型;
确定模块,用于动态调整所述实体三维模型中用于模拟所述家居设备运行状态的系统参数,以确定最优家居设备控制策略,其中,所述系统参数通过所述控制模型进行调控。
8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述构建模块,包括:
第一构建单元,用于根据所述预设场景内家居设备的物理实体,构建所述家居设备的三维模型;
第一获取单元,用于获取预设场景中环境监测系统采集的环境数据,其中,所述环境数据至少包括:温度、湿度以及空气质量中的一种或其组合;
第二获取单元,用于获取所述环境监测系统中监测设备的设备参数以及交互关系;
第二构建单元,用于根据所述环境数据、设备参数以及交互关系,构建所述家居设备的运行动态模型;
第三构建单元,用于将所述家居设备的运行动态模型与所述三维模型进行融合,构建所述预设场景内家居设备的物理实体对应的数字孪生分布模型。
9.一种存储介质,其特征在于,所述存储介质中存储有计算机程序,其中,所述计算机程序被设置为运行时实现所述权利要求1至6任一项中所述的方法。
10.一种电子设备,包括存储器和处理器,其特征在于,所述存储器中存储有计算机程序,所述处理器被设置为运行所述计算机程序以实现所述权利要求1至6任一项中所述的方法。
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