CN116501108B - 一种智慧档案柜的温度控制方法 - Google Patents

Abstract

本申请涉及温度控制领域，特别是涉及一种智慧档案柜的温度控制方法，通过建立存放重要性热图，并基于存放重要性热图来考虑档案小区内存储档案的重要程度，来得到位置权重，同时，通过对历史温度调节记录来分析各温度传感器采集数据的可信度，结合可信度、档案小区的温度和空调温度设置值，来计算温度调节权重，最终来确定温度调节的必要性，然后计算得到调节目标值进行自动温度调节。根据本申请实施例的温度控制方法，能够实现各档案小区的良好温控效果。

Description

一种智慧档案柜的温度控制方法

技术领域

本申请涉及温度控制领域，特别是涉及一种智慧档案柜的温度控制方法。

背景技术

随着信息化时代的到来，各种机器设备的智能化程度越来越高，智慧档案柜也不例外。智慧档案柜是一种能够自动调控存储环境的档案柜，可以保证档案的保存质量，提高档案管理的效率和安全性。智慧档案柜的温度调控系统是智慧档案柜的核心部分，它能够实现对档案小区温度的自动调控，保证档案小区内档案的保存质量。

温度自动调控系统主要包括温度传感器、控制器、空调等组成部分。传感器可以感知档案小区的温度，将温度参数传输给控制器，控制器根据预设的参数范围，对档案小区进行自动调控，控制空调的工作状态，以保证档案的保存质量。

温度随日夜温差变化而变化，导致在进行档案存储时，需要对档案小区的温度进行实时检测调控，进而保障档案存储的安全性。对于整个智慧档案柜，即使存在空调进行调控，但各档案小区的温度分布是不均匀的，因而难以基于传统的温度传感器感应的温度值高于一定值，则控制空调降低温度来进行调节的方式来对智慧档案柜的温度进行调节。

发明内容

基于此，有必要针对由于各档案小区的温度分布不均匀，因而难以基于传统的温度传感器感应的温度值高于一定值，则控制空调降低温度来进行调节的方式来对智慧档案柜的温度进行调节的问题，提供一种智慧档案柜的温度控制方法。

本申请提供一种智慧档案柜的温度控制方法，应用于智慧档案柜的温度控制装置，温度控制装置连接到多个温度传感器，每个温度传感器对应一个档案小区，包括：

通过温度传感器获取各温度传感器的实时温度值；

基于各档案小区的分布位置及存放档案的重要程度，建立存放重要性热图；

基于存放重要性热图确定各温度传感器的位置权重；

根据历史温度调节记录中，温度传感器的实时温度值、空调温度设置值确定各温度传感器的可信度；

根据预设时间内，同一档案小区的温度变化，以及空调温度设置值，计算各温度传感器的温度调节权重；

基于各温度传感器的温度调节权重、实时温度值、可信度，以及空调温度设置值确定温度调节必要性，基于温度调节必要性确定是否进行温度调节；

当确定进行温度调节时，基于当前空调温度设置值确定一个调节目标值，将空调调节温度设置为调节目标值。

在其中一个实施例中，所述基于存放重要性热图确定各温度传感器的位置权重，具体包括：

对存放重要性热图进行聚类分析，得到多个热值区域；其中，每个热值区域对应存放档案的不同重要程度等级；

确定重要程度等级最高的热值区域，作为重要区域；

基于温度传感器与各重要区域的位置关系确定各温度传感器的位置权重；

在其中一个实施例中，所述基于温度传感器与各重要区域的位置关系确定各温度传感器的位置权重，具体包括：

基于各个档案小区内的温度传感器相对各重要区域的位置，计算各个温度传感器与各重要区域的中心点的距离；

基于各个温度传感器与各重要区域的中心点的距离来计算温度传感器的位置权重。

在其中一个实施例中，所述根据历史温度调节记录中，温度传感器的实时温度值、空调温度设置值确定各温度传感器的可信度，具体包括：

根据空调调节温度后，温度传感器的实时温度值和空调温度设置值确定温度传感器对应档案小区的温度调节敏感度：

基于历史温度调节记录中，两个温度传感器的实时温度值的差值，以及两个温度传感器对应的档案小区的温度调节敏感度计算任意两个温度传感器的不相关度；

基于任意两个温度传感器的不相关度、温度传感器对应档案小区的温度调节敏感度以及实时温度值，计算温度传感器的可信度。

在其中一个实施例中，所述基于任意两个温度传感器的不相关度、温度传感器对应档案小区的温度调节敏感度以及实时温度值，计算温度传感器的可信度，具体为：

基于另一温度传感器与该温度传感器的不相关度、以及温度调节敏感度差值与实时温度值差值的乘积的差值的绝对值，来计算温度传感器的可信度。

在其中一个实施例中，所述根据预设时间内，同一档案小区的温度变化，以及空调温度设置值，计算各温度传感器的温度调节权重，具体包括：

根据预设时间内，同一档案小区的温度变化，确定该档案小区的温度变化稳定程度；

基于位置权重、温度变化稳定程度、实时温度值和空调温度设置值计算各档案小区对应的温度传感器的温度调节权重。

在其中一个实施例中，所述根据预设时间内，同一档案小区的温度变化，确定该档案小区的温度变化稳定程度，具体为：

取多个相同时长的时间段，然后计算每个时间段内的档案小区的平均温度值；

在每个时间段内，取档案小区在多个时间点的瞬时温度值；

通过比较多次瞬时温度值和平均温度值的差异，来确定该档案小区的温度变化稳定程度。

在其中一个实施例中，在基于温度传感器在当前时刻的实时温度值和空调温度设置值量化计算温度调节必要性时，基于温度传感器的可信度、温度调节权重以及各传感器的实时温度值和空调温度设置值的差值，来计算一个调节阈值，然后基于调节阈值来确定是否进行温度调节。

在其中一个实施例中，当调节阈值大于0.7时，认为需要进行温度调节。

在其中一个实施例中，所述当确定进行温度调节时，基于当前空调温度设置值确定一个调节目标值，将空调调节温度设置为调节目标值，具体为：

首先基于调节阈值计算得到一个浮动值，然后将当前时刻的空调温度设置值加上该浮动值来得到调节目标值；其中，浮动值利用调节阈值除以调节阈值的指数函数计算得到。

根据本申请实施例的智慧档案柜的温度控制方法，通过建立存放重要性热图，并基于存放重要性热图来考虑档案小区内存储档案的重要程度，来得到位置权重，同时，通过对历史温度调节记录来分析各温度传感器采集数据的可信度，结合可信度、档案小区的温度和空调温度设置值，来计算温度调节权重，最终来确定温度调节的必要性，然后计算得到调节目标值进行自动温度调节，通过考虑多种因素来进行温度的调节，因而能够保障温度传感器的自动温控，使得各个档案小区的温度保持在既定区间。

附图说明

图1为本申请一实施例的智慧档案柜的温度控制方法的流程示意图；

图2为本申请一实施例的智慧档案柜的温度控制方法中各温度传感器的位置权重的计算方法流程图；

图3为本申请一实施例的智慧档案柜的温度控制方法中温度传感器的可信度的计算方法流程图；

图4为本申请一实施例的智慧档案柜的温度控制方法中温度传感器的温度调节权重的计算方法流程图。

具体实施方式

为了便于理解本申请，下面将参照相关附图对本申请进行更全面的描述。附图中给出了本申请的较佳实施方式。但是，本申请可以以许多不同的形式来实现，并不限于本文所描述的实施方式。相反地，提供这些实施方式的目的是使对本申请的公开内容理解的更加透彻全面。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本申请的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施方式的目的，不是旨在于限制本申请。本文所使用的术语“及／或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。

参阅图1，示例性的示出了本申请一实施例的智慧档案柜的温度控制方法的流程示意图，根据本申请实施例的智慧档案柜的温度控制方法由温度控制装置执行，温度控制装置连接到多个温度传感器，每个温度传感器对应一个档案小区，并基于每个档案小区内的温度传感器采集的数据进行温度调控。其中，该温度控制装置可以是智慧档案柜内的零部件，也可以是智慧档案柜本身，还可以是智慧档案柜内运行的芯片。因此，在下文中，当提到温度控制装置进行的操作时，也可以理解为智慧档案柜的零部件进行的操作，也可以理解为智慧档案柜，或智慧档案柜内运行的芯片进行的操作。

如图1所示的智慧档案柜的温度控制方法可以包括步骤101~107，以下对这些步骤进行详细的介绍。

101：通过温度传感器获取各温度传感器的实时温度值；

智慧档案柜包括多个档案小区，每个档案小区对应一个存储空间，用于保存档案或其他物品。智慧档案柜还搭载有各种控制系统，例如用于控制档案小区的门柜开关的门锁控制系统，用于控制温度的温度控制系统。档案小区和各种控制系统共同完成了智慧档案柜的档案保存工作。

对于智慧档案柜来说，出于成本考虑，难以为每个档案小区单独配置一个空调，以独立调节各档案小区内的温度，而通常是多个档案小区共同一个空调，以通过一个小区对多个档案小区进行温度调节。在下文的描述中，以一个智慧档案柜配置一个空调为例进行描述。可以理解，当配置有空调时，按照空调对档案小区进行划分，得到受每个空调影响的大区，分别对大区按照类似原理进行温度调节即可。

温度控制装置在进行温度调节时，是基于温度传感器采集的数据来进行自动温控的。因此，温度控制装置会实时获取各档案小区内温度传感器的实时温度值，进而得到各个档案小区内的实时温度值。

102：基于各档案小区的分布位置及存放档案的重要程度，建立存放重要性热图；

各档案小区的位置可以使用各温度传感器的位置替代，各温度传感器的位置可以通过布线图来得到。例如，智慧档案柜内置有温度传感器的布线图，从而根据布线图可以得到各个温度传感器的分布位置，即得到各温度传感器的相对位置关系。并以温度传感器的分布位置作为温度传感器对应的档案小区的分布位置，以温度传感器的相对位置关系作为温度传感器对应的档案小区的相对位置关系。

存放档案的重要程度可以从控制系统内获取。例如，在将档案存放到档案小区时，在存放前/存放后设置存放档案的重要程度，然后将存放档案的重要程度信息上传到系统存储。当档案小区内没有存储档案时，可以将重要程度设置为最低级。根据本申请的实施例，将存放档案的重要程度分为5个等级。

得到档案小区的位置分布以及各档案小区内存储档案的重要程度后，就可以建立存放重要性热图。存放重要性热图用于指示档案小区内重要档案的分布位置。

103：基于存放重要性热图确定各温度传感器的位置权重；

在得到存放重要性热图后，可以基于档案小区内重要档案的分布位置，来得到各温度传感器的位置权重，位置权重用于从位置层面，指示空调在温度调节时，该温度传感器采集数据对是否执行空调调节的影响程度。位置权重主要基于温度传感器的位置来确定。

图2示出了各温度传感器的位置权重的计算方法。根据本申请的实施例，基于存放重要性热图确定各温度传感器的位置权重，具体包括：

210：对存放重要性热图进行聚类分析，得到多个热值区域；其中，每个热值区域对应存放档案的不同重要程度等级；

根据本申请的实施例，将存放档案的重要程度分为5个等级。在其中一些实施例中，在生产存放重要性热图时，可以使用不同的数值来表示不同的重要程度。例如，从最低级到最高级依次使用数字1、2、3、4、5来表示热度，这样，每个档案小区即具有一个热度值。

通过对热度值进行聚类分析，可以将档案小区划分成多个热值区域，每个热值区域对应不同的重要程度等级。举例来说，将热度为5的区域单独列为一个区域，将热度值为3-4的列为另一区域，再将热度值为1-2的列为又一区域。当然，在实际聚类时，可以使用更加灵活的策略。例如，当一个热度值为4的档案小区，相邻的8个档案小区的热度值均为5，则可以将该热度值为4的小区也合并到热度值为5的区域内。

一个热值区域可以对应一个档案小区，也可以对应多个相邻档案小区组成的区域。

在其他实施例中，也可以使用颜色来表示重要等级，然后按照颜色进行聚类。本申请对于聚类分析方案不进行限定。

220：确定重要程度等级最高的热值区域，作为重要区域；

通过聚类分析得到多个热值区域后，就能够得到重要程度等级最高的热值区域，该热值区域内，档案小区所存储的档案的重要程度最高。将重要程度等级最高的热值区域确定为重要区域。

由于档案的存放位置是由用户决定的，因此，重要档案的存放位置也具有随机性。因而，重要区域可能有多个。

可以理解，所谓重要等级最高的热值区域，是根据聚类规则确定的。距离来说，在进行聚类时，将热度值为5的区域进行单独聚类，则重要等级最高的热值区域对应为热度值为5的区域；而多将热度值为4-5的区域一起聚类，则重要等级最高的热值区域对应为热度值为4和5的区域。

230：基于温度传感器与各重要区域的位置关系确定各温度传感器的位置权重。

确定重要区域后，就能够确定各个档案小区内的温度传感器相对各重要区域的位置，进而根据这种相对位置关系来计算各温度传感器的位置权重。

根据本申请的实施例，基于温度传感器与各重要区域的位置关系确定各温度传感器的位置权重，具体为：

基于温度传感器与各重要区域的距离计算温度传感器的位置权重。

首先，在存放重要性热图上，可以确定各重要区域的中心点。然后，基于各个档案小区内的温度传感器相对各重要区域的位置，计算各个温度传感器与各重要区域的中心点的距离，最后，基于各个温度传感器与各重要区域的中心点的距离来计算温度传感器的位置权重。

根据本申请的实施例，温度传感器的位置权重的计算公式如下：

式中，表示对档案存放重要性热图进行聚类分析后，重要区域的数量；表示当 前温度传感器与第k个重要区域中心点的距离。

由上式可知，当前温度传感器与第k个重要区域中心点的距离越小，则说明当前温度传感器采集温度值就越重要，越能够影响空调是否进行温度调节。

104：根据历史温度调节记录中，温度传感器的实时温度值、空调温度设置值确定各温度传感器的可信度；

在实际环境中，由于智慧档案柜内的温度与柜外环境温度通常存在温度差，因而，档案小区内的温度同时受到空调调节温度和柜外环境温度的影响。基于此，每个档案小区的实际温度值可能存在差异，体现为各档案小区对应的温度传感器的实时温度值存在差异。

此外，传感器作为一种电子设备，在工作过程中，可能存在损坏、故障或者温度采集过程受到干扰等情况，从而导致温度传感器采集的温度值不能反映对应档案小区的环境温度，或者不能准确反映档案小区的环境温度，此时，即出现温度传感器采集的温度值异常。

在通过各档案小区对应的温度传感器的实时感测值来评估是否进行温度调节时，如果一个温度传感器存在故障或者其他影响，继续采用跟这个传感器进行温度调节评估，则会对评估结果产生负面影响。为了尽可能的减少或消除这种负面影响，可以基于历史温度调节记录来评价一个温度传感器感测的温度值的可信度（简称为温度传感器的可信度）。

根据本申请的实施例，基于历史温度调节记录中，温度传感器的实时温度值、空调温度设置值确定各温度传感器的可信度。其中，空调温度设置值为空调调节时所设置的温度值，例如预期将智慧档案柜的温度设置为26℃，则空调温度设置值为26℃。

图3示出了温度传感器的可信度的计算方法。根据本申请的实施例，基于历史温度调节记录中，温度传感器的实时温度值、空调温度设置值确定各温度传感器的可信度，具体包括：

310：根据空调调节温度后，温度传感器的实时温度值和空调温度设置值确定温度传感器对应档案小区的温度调节敏感度：

对于一个确定的智慧档案柜，空调位置一定，各档案小区的位置也一定，则各档案小区与空调的位置各不相同，基于此，不同的档案小区对于空调进行的温度调节具有不同的敏感度，定义为温度调节敏感度。通常来说，档案小区距离空调越远，温度调节敏感度就越低。当温度调节敏感度低于一定值时，空调在执行温度调节操作后，通常不能在有效时间内，使得该档案小区达到预期的空调调节温度。然而，温度调节敏感度是一种观感体验层面的说法，无法直接获取或者直接计算得到，只能通过档案小区的温度变化来间接体现。

根据本申请的实施例，通过对每次温度调节后，预设时间内，各档案小区对应的温度传感器的实时温度值与空调温度设置值的差异，来评价各档案小区对空调调节的温度调节敏感度。例如，可以在空调调节后的预设时间内，每间隔一定时间进行一次数据采集，基于多次采集数据时刻，各档案小区对应的温度传感器的实时温度值与空调温度设置值的差异，来计算各档案小区的温度调节敏感度。

在具体的实施例中，在空调每次进行温度调节动作之后，可以每间隔1min记录一次温度传感器的实时温度值，连续记录多次，例如，记录15min内温度传感器的实时温度值，即采集15次数据。

根据本申请的实施例，各档案小区的温度调节敏感度的计算公式如下：

式中，表示空调进行温度调节后采集数据的总次数，本申请取μ=15；sec表示空调 调控温度后进行数据采集的轮次数，即第几次采集数据；表示当前温度传感器在空 调调节温度后，第sec次采集数据时刻，温度传感器的实时温度值与空调温度设置值的差 值。

由上式可知，温度传感器的实时温度值与空调温度设置值的差值越小，且对应的数据采集轮次（即采集时间）越靠近温度调节时刻，则温度传感器对应的档案小区对空调调节的温度调节敏感度越大。

为了消除偶然误差，还可以基于空调的多次温度调节记录来计算各档案小区对空 调调节温度的敏感度。具体来说，分别计算单次调节记录中各档案小区对空调调节温度的 敏感度，然后取平均值，将平均值作为各档案小区对空调调节温度的敏感度。

式中，m表示所采用的温度调节记录的次数；表示第h次历史记录中当前温度传 感器对应的档案小区的温度调节敏感度。

320：基于历史温度调节记录中，两个温度传感器的实时温度值的差值，以及两个温度传感器对应的档案小区的温度调节敏感度计算任意两个温度传感器的不相关度；

对于故障或者损坏等因素对温度传感器造成的影响，可以通过同一时刻下，其他温度传感器的实时温度值来进行评价。

理想情况下，当空调进行温度调节时，预期将所有档案小区均调节为空调的调节温度值，因此，所有档案小区的温度一致，即使考虑到档案小区与空调距离的不同，各档案小区的温度差异也应当很小，如果某个档案小区对应的温度传感器的实时感测值明显异常，则说明该档案小区的温度传感器可能损坏或者受到干扰。

根据本申请的实施例，通过其他档案小区对应的温度传感器的实时温度值与一个档案小区对应的温度传感器的实时温度值的差值，来评价两个档案小区对应的温度传感器的不相关程度。进而再通过两个温度传感器的不相关程度来通过一个温度传感器来评价另一个温度传感器的可信程度，两个温度传感器的不相关程度越高，则对于者两个温度传感器来说，相对一个温度传感器传感器，另一个温度传感器的可信程度越低。

在具体的实施例中，基于历史温度调节记录中，两个温度传感器的实时温度值的 差值以及两个温度传感器对应的档案小区的温度调节敏感度，计算两个温度传感器之间的 不相关度。具体地，两个温度传感器a、b之间的不相关度的计算公式如下：

式中，n表示统计的历史温度调节记录的次数；表示第i次历史记录中温度传感 器a的实时温度值与温度传感器b的实时温度值的差值；表示传感器a与传感器b的温 度调节敏感性差值。

由上式可知，当温度传感器a与温度传感器b的温度敏感性差异越大，两个温度传感器的实时温度值的差值越大，说明温度传感器a与温度传感器b的不相关程度越高，对应的温度传感器a、b在相互评价时，对应的可信程度越低。

由上式可知，两个温度传感器a、b之间的不相关度是一个瞬时概念，而不是 固定的，随着不同时刻，温度传感器a、b的实时温度值变化，对应的不相关度也可能 发生变化。但是，当空调进行温度调节一定时间后，各档案小区的温度保持相对温度时，此 时不相关度会维持在一个稳定值，也可以视为一个常数。

330：基于任意两个温度传感器的不相关度、温度传感器对应档案小区的温度调节敏感度以及实时温度值，计算温度传感器的可信度。

在得到任意两个温度传感器的不相关度之后，就可以利用另一温度传感器与某个温度传感器的不相关度，来评价该温度传感器的可靠性。

根据本申请的实施例，基于另一温度传感器与该温度传感器的不相关度、温度调节敏感度差值、以及实时温度值差值计算温度传感器的可信度。具体来说，基于另一温度传感器与该温度传感器的不相关度、以及温度调节敏感度差值与实时温度值差值的乘积的差值的绝对值，来计算温度传感器的可信度。

根据本申请的实施例，温度传感器的可信度δ的计算公式如下：

式中，c表示除去当前温度传感器外，其余温度传感器的数量；表示温度传感 器a和温度传感器b的温度调节敏感度差值，表示温度传感器a与温度传感器b的实时 温度值差值。

温度传感器a和温度传感器b不相关度、以及温度调节敏感度差值与实时温度值差值的乘积的差值的绝对值越小，则说明当前温度传感器a获取的温度值的可靠性越高。

105：根据预设时间内，同一档案小区的温度变化，以及空调温度设置值，计算各温度传感器的温度调节权重；

温度传感器采集数据的可靠性主要通过其他档案小区对应的温度传感器来进行评价。根据本申请的实施例，还通过对档案小区在一段时间内的温度变化，即该档案小区在预设时间段内的温度变化曲线，将温度变化曲线结合空调调节温度变化曲线，来分析该档案小区的温度变化曲线相对空调调节温度变化曲线的一致性，并通过这种一致性来指示温度传感器的温度调节权重。

温度传感器对应的档案小区的温度变化曲线与空调调节温度变化曲线的一致性越高，说明对于智慧档案柜的温度调节来说，该温度传感器的温度调节越细致越重要。

图4示出了温度传感器的温度调节权重的计算方法。根据本申请的实施例，根据预设时间内，同一档案小区的温度变化，以及空调温度设置值，计算各温度传感器的温度调节权重，具体包括：

410：根据预设时间内，同一档案小区的温度变化，确定该档案小区的温度变化稳定程度；

在比较温度传感器对应的档案小区的温度变化曲线与空调调节温度变化曲线的一致性时，可以先分析档案小区的温度变化稳定程度。

在其中一些实施例中，可以取多个相同时长的时间段，然后计算每个时间段内的档案小区的平均温度值，即档案小区对应的温度传感器的实时温度值的平均值。然后在每个时间段内，取档案小区在多个时间点的瞬时温度值，通过比较多次瞬时温度值和平均温度值的差异，来确定该档案小区的温度变化稳定程度。

例如，可以取连续（也可以不连续）多天档案小区的温度变化，并计算当天的档案 小区的平均温度。为了便于计算，每隔1h取一个瞬时温度值，然后计算24个瞬时温度值和平 均温度值得差值，再根据24个差值来量化计算档案小区的温度变化稳定程度。具体的，档案 小区的温度变化稳定程度的计算公式为：

式中，表示获取的历史数据量（即获取的24小时温度传感器的温度变化曲线的数 量），表示第x次历史数据中，在第y时刻，档案小区的瞬时温度值，即温度传感器的实时 温度值；表示第x次历史数据中，档案小区的平均温度值（如当天的平均温度）； 表示第x次历史数据中，在第y时刻，瞬时温度值与平均温度值的差值。

瞬时温度值与平均温度值的差值越小，说明档案小区的温度变化越稳定。

420：基于位置权重、温度变化稳定程度、实时温度值和空调温度设置值计算各温度传感器的温度调节权重。

得到温度变化稳定程度后，就可以基于温度变化稳定程度来计算各档案小区对应的温度传感器的温度调节权重。根据本申请的实施例，结合位置权重、温度变化稳定程度、实时温度值和空调温度设置值来计算各档案小区对应的温度传感器的温度调节权重。

首先，在档案小区的温度变化曲线上随机取多个瞬时时刻点，得到该时刻温度传感器的实时温度值，并计算实时温度值与空调温度设置值的差值，然后基于计算得到的差值和位置权重、温度变化稳定程度来计算得到温度调节权重。

根据本申请实施例，温度传感器a的温度调节权重Sta的计算公式如下：

式中，p表示统计的瞬时时刻的总数；为温度传感器a的位置权重；表示温度 传感器a的温度变化稳定程度，表示在获取的第j次历史记录中，温度传感器a的实时 温度值与空调温度设置值的差值。

由上式可知，当温度传感器的实时温度值与空调温度设置值的差值越小，说明当前传感器温度值越重要，即决策是否进行温度调节时，越需要参考该温度传感器采集的数据。

106：基于各温度传感器的温度调节权重、实时温度值、可信度，以及空调温度设置值确定温度调节必要性，基于温度调节必要性确定是否进行温度调节；

在不同的时刻，室外环境的温度是在不断变化的。例如，通常早上和傍晚温度较低，而正午温度达到高值，因而，在温度升高时，可能需要空调来实现温度调节行为，使得档案小区的温度保持在一个区间内，故需要评估温度调节必要性。温度调节的必要性可以实时评估，也可以间隔一定时间评估一次。

在步骤104和105中，基于历史温度调节记录计算出了各温度传感器的可信度和温度调节权重。但是，在评估温度调节必要性时，主要基于温度传感器在当前时刻采集的实时温度值和空调温度设置值来评估。如果存在实时温度值超过了空调温度设置值的档案小区的数量越高，则当前进行温度调节的必要性越高。根据本申请的实施例，在基于温度传感器在当前时刻采集的实时温度值和空调温度设置值量化计算温度调节必要性时，基于温度传感器的可信度、温度调节权重以及各传感器的实时温度值和空调温度设置值的差值，来计算一个调节阈值，然后基于调节阈值来确定是否进行温度调节。

根据本申请的实施例，调节阈值的计算公式如下：

式中，c表示温度传感器的数量；表示温度传感器f的实时温度值与空调温度 设置值的差值；表示温度传感器f的温度调节权重；表示温度传感器f的可信度。

由上式可知，当实时温度值与空调温度设置值的差值越大，温度传感器的温度调节权重越大，可信度越高，则调节阈值越大，需要空调进行温度调节的必要性越高。

根据本申请的实施例，当调节阈值大于0.7时，认为需要进行温度调节。

107：当确定进行温度调节时，基于当前空调温度设置值确定一个调节目标值，将空调调节温度设置为调节目标值。

智慧档案柜的温度是自动控制的，因而，在调节阈值大于0.7时，智慧档案柜的温度调节装置需要计算出一个调节目标值，以使得按照该调节目标值进行温度调节后，各档案小区的温度能够保持在预定的温度区间内。

具体在计算调节目标值时，首先基于调节阈值计算得到一个浮动值，然后将当前时刻的空调温度设置值加上该浮动值来得到调节目标值。根据本申请的实施例，浮动值利用调节阈值除以调节阈值的指数函数计算得到。

根据本申请的实施例调节目标值Te的计算公式如下：

式中，表示在评估温度调节必要性时，计算得到的调节阈值；T表示当前空调温 度设置值。

得到调节目标值后，将该调节目标值输送到空调，使得空调将调节目标值设置更新为新的空调温度设置值，则空调会按照调节目标值来对各档案小区进行温度调节控制，使得各档案小区的温度维持在一个合理的区间。

根据本申请实施例的智慧档案柜的温度控制方法，通过建立存放重要性热图，并基于存放重要性热图来考虑档案小区内存储档案的重要程度，来得到位置权重，同时，通过对历史温度调节记录来分析各温度传感器采集数据的可信度，结合可信度、档案小区的温度和空调温度设置值，来计算温度调节权重，最终来确定温度调节的必要性，通过考虑多种因素来进行温度的调节，因而能够保障温度传感器的自动温控，使得各个档案小区的温度保持在既定区间。

需要说明的是，对于方法实施例，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，本发明实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明实施例，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，所涉及的动作并不一定是本发明实施例所必须的。

对于本领域技术人员而言，显然本申请实施例不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本申请实施例的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本申请实施例。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本申请实施例的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本申请实施例内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。系统、装置或终端权利要求中陈述的多个单元、模块或装置也可以由同一个单元、模块或装置通过软件或者硬件来实现。第一，第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明保护范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (8)

1.一种智慧档案柜的温度控制方法，应用于智慧档案柜的温度控制装置，温度控制装置连接到多个温度传感器，每个温度传感器对应一个档案小区，其特征在于，包括：

通过温度传感器获取各温度传感器的实时温度值；

基于各档案小区的分布位置及存放档案的重要程度，建立存放重要性热图；

基于存放重要性热图确定各温度传感器的位置权重；

根据历史温度调节记录中，温度传感器的实时温度值、空调温度设置值确定各温度传感器的可信度；

根据预设时间内，同一档案小区的温度变化，以及空调温度设置值，计算各温度传感器的温度调节权重；

基于各温度传感器的温度调节权重、实时温度值、可信度，以及空调温度设置值确定温度调节必要性，基于温度调节必要性确定是否进行温度调节；

当确定进行温度调节时，基于当前空调温度设置值确定一个调节目标值，将空调调节温度设置为调节目标值；

所述根据预设时间内，同一档案小区的温度变化，以及空调温度设置值，计算各温度传感器的温度调节权重，具体包括：

根据预设时间内，同一档案小区的温度变化，确定该档案小区的温度变化稳定程度；

基于位置权重、温度变化稳定程度、实时温度值和空调温度设置值计算各档案小区对应的温度传感器的温度调节权重；

在基于温度传感器在当前时刻采集的实时温度值和空调温度设置值量化计算温度调节必要性时，基于温度传感器的可信度、温度调节权重以及各传感器的实时温度值和空调温度设置值的差值，来计算一个调节阈值，然后基于调节阈值来确定是否进行温度调节。

2.根据权利要求1所述的一种智慧档案柜的温度控制方法，其特征在于，所述基于存放重要性热图确定各温度传感器的位置权重，具体包括：

对存放重要性热图进行聚类分析，得到多个热值区域；其中，每个热值区域对应存放档案的不同重要程度等级；

确定重要程度等级最高的热值区域，作为重要区域；

基于温度传感器与各重要区域的位置关系确定各温度传感器的位置权重。

3.根据权利要求2所述的一种智慧档案柜的温度控制方法，其特征在于，所述基于温度传感器与各重要区域的位置关系确定各温度传感器的位置权重，具体包括：

基于各个档案小区内的温度传感器相对各重要区域的位置，计算各个温度传感器与各重要区域的中心点的距离；

基于各个温度传感器与各重要区域的中心点的距离来计算温度传感器的位置权重。

4.根据权利要求1所述的一种智慧档案柜的温度控制方法，其特征在于，所述根据历史温度调节记录中，温度传感器的实时温度值、空调温度设置值确定各温度传感器的可信度，具体包括：

根据空调调节温度后，温度传感器的实时温度值和空调温度设置值确定温度传感器对应档案小区的温度调节敏感度：

基于历史温度调节记录中，两个温度传感器的实时温度值的差值，以及两个温度传感器对应的档案小区的温度调节敏感度计算任意两个温度传感器的不相关度；

基于任意两个温度传感器的不相关度、温度传感器对应档案小区的温度调节敏感度以及实时温度值，计算温度传感器的可信度。

5.根据权利要求4所述的一种智慧档案柜的温度控制方法，其特征在于，所述基于任意两个温度传感器的不相关度、温度传感器对应档案小区的温度调节敏感度以及实时温度值，计算温度传感器的可信度，具体为：

基于另一温度传感器与该温度传感器的不相关度、以及温度调节敏感度差值与实时温度值差值的乘积的差值的绝对值，来计算温度传感器的可信度。

6.根据权利要求1所述的一种智慧档案柜的温度控制方法，其特征在于，所述根据预设时间内，同一档案小区的温度变化，确定该档案小区的温度变化稳定程度，具体为：

取多个相同时长的时间段，然后计算每个时间段内的档案小区的平均温度值；

在每个时间段内，取档案小区在多个时间点的瞬时温度值；

通过比较多次瞬时温度值和平均温度值的差异，来确定该档案小区的温度变化稳定程度。

7.根据权利要求1所述的一种智慧档案柜的温度控制方法，其特征在于，当调节阈值大于0.7时，认为需要进行温度调节。

8.根据权利要求7所述的一种智慧档案柜的温度控制方法，其特征在于，所述当确定进行温度调节时，基于当前空调温度设置值确定一个调节目标值，将空调调节温度设置为调节目标值，具体为：

首先基于调节阈值计算得到一个浮动值，然后将当前时刻的空调温度设置值加上该浮动值来得到调节目标值；其中，浮动值利用调节阈值除以调节阈值的指数函数计算得到。