CN117648005A - 基于空气湿度的设备控制方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种基于空气湿度的设备控制方法及系统，涉及设备控制领域，包括：S1.选择环境监控装置，并根据湿度监测的需求确定放置位置；S2.使用环境监控装置获取空气湿度，温度和气流速度，并将获取到的数值传输至控制器；S3.控制器根据温度和气流速度，结合生产设备的运行要求，通过湿度改良算法计算得到目标湿度范围；S4.根据计算得到的目标湿度，通过预设的湿度控制设备对空气湿度进行调整，将当前湿度调整至目标湿度范围内，并将当前湿度记为实时湿度；S5.根据实时湿度，通过引入湿度影响因子，结合目标优化算法计算得到设备控制方案；S6.根据设备控制方案，记录设备的故障频率，通过数据分析，对设备控制方案进行迭代，直至达到预设的停止条件。

Description

基于空气湿度的设备控制方法及系统

技术领域

本发明涉及设备控制技术领域，尤其涉及一种基于空气湿度的设备控制方法及系统。

背景技术

随着制造业的发展，越来越多精密设备对使用环境有着严苛的要求，湿度是许多生产设备正常运行的重要参数之一，能够对设备的可靠性和使用寿命产生重大影响。

现有技术中，CN110006145A公开了一种基于环境和体表温湿度的空气调节设备控制方法及装置，该方法包括：通过第一检测装置和第二检测装置获取室内环境信息和人体表面的温度信息；根据室内环境信息和人体表面的温度信息，获取人体表面的相对湿度信息；根据人体表面的温度信息，获取人体的热平衡状态信息；根据室内环境信息、人体的热平衡状态信息和人体表面的相对湿度信息，输出控制信号至空气调节设备，以调节空气调节设备的运行状态。

CN102656315A，公开了一种衣物处理设备的控制方法。该衣物处理设备的控制方法包括：湿度测量步骤（S610），测量容置衣物的容置空间的相对湿度；目标湿度设定步骤（S630），基于在湿度测量步骤中实测到的相对湿度而设定目标相对湿度以干燥衣物；以及被加热空气供应步骤（S650），基于目标相对湿度向容置空间供应被加热空气。

综上，现有技术虽然能够通过对空气湿度进行测量和控制从而影响生产设备的运行，但并未根据实际的生产数据，通过确定影响关系对湿度进行控制，只是简单通过体感或设备参考值进行调节策略的改变，因此需要一个方案解决现有技术中存在的一定问题。

发明内容

本发明实施例提供一种基于空气湿度的设备控制方法及系统，用于基于空气湿度和环境影响，生成对于生产设备的控制策略。

本发明实施例的第一方面，提供一种基于空气湿度的设备控制方法，包括：

S1.选择环境监控装置，并根据湿度监测的需求确定放置位置；

S2.使用所述环境监控装置获取空气湿度，温度和气流速度，并将获取到的数值传输至控制器；

S3.控制器根据所述温度和所述气流速度，结合生产设备的运行要求，通过湿度改良算法计算得到目标湿度范围；

S4.根据计算得到的目标湿度，通过预设的湿度控制设备对空气湿度进行调整，将当前湿度调整至所述目标湿度范围内，并将所述当前湿度记为实时湿度；

S5.根据所述实时湿度，通过引入湿度影响因子，结合目标优化算法计算得到设备控制方案；

S6.根据所述设备控制方案，记录设备的故障频率，基于所述设备的故障频率，通过数据分析，对所述设备控制方案进行迭代，直至达到预设的停止条件。

在一种可选的实施方式中，

所述控制器根据所述温度和所述气流速度，结合生产设备的运行要求，通过湿度改良算法计算得到目标湿度范围包括：

获取环境监控装置采集的空气湿度，温度和气流速度以及所述生产设备的运行环境湿度范围和运行环境温度要求；

设置温度对湿度的第一影响因子和气流速度对湿度的第二影响因子，根据温度和气流速度的数据，结合所述第一影响因子和所述第二影响因子，结合生产设备的生产需求，通过湿度改良算法计算得所述目标湿度范围。

在一种可选的实施方式中，

设置温度对湿度的第一影响因子和气流速度对湿度的第二影响因子，根据温度和气流速度的数据，结合所述第一影响因子和所述第二影响因子，结合生产设备的生产需求，通过湿度改良算法计算得所述目标湿度范围如下公式所示：

；

其中，H表示目标湿度范围，H ₀ 表示设备的最低运行湿度，H ₁ 表示设备的最高运行湿度，a表示第一影响因子，T表示当前温度，T ₀ 表示基准温度，b表示第二影响因子，V表示当前气流速度，V ₀ 表示基准气流速度，△H表示影响系数权重。

在一种可选的实施方式中，

所述根据所述实时湿度，通过引入湿度影响因子，结合目标优化算法计算得到设备控制方案包括：

周期性读取湿度传感器的数据，获取实时湿度值，根据所述实时湿度值和故障次数，引入湿度影响因子，并根据所述实时湿度和所述故障次数，计算湿度影响因子；

根据所述湿度影响因子，通过目标优化算法确定生产设备的工作状态和设备动作空间，将所述工作状态和所述设备动作空间组合，构建设备动作对，初始化每个设备动作对的学习值；

将设备当前的设备动作空间和工作状态作为初始状态动作，确定所述初始状态动作对应的初始学习值，并对所述生产设备的设备控制方案进行迭代；

基于所述初始状态动作，结合初始学习值，确定所述生产设备的第二状态动作，比较所述初始状态动作和所述第二状态动作对应的设备生产效率，得到优化幅度，修改所述初始学习值，将优化幅度作为所述目标优化算法的优化目标，选择所述优化幅度达到最大时对应的初始学习值作为第二学习值，重复迭代，直至满足预设的最大迭代次数，得到生产设备对应的最优状态动作。

在一种可选的实施方式中，

所述周期性读取湿度传感器的数据，获取实时湿度值，根据所述实时湿度值和故障次数，引入湿度影响因子，并根据所述实时湿度和所述故障次数，计算湿度影响因子如下公式所示：

;

其中，μ表示湿度影响因子，h表示实时湿度，F表示故障次数，k表示故障影响参数，ω表示系统外影响因数。

在一种可选的实施方式中，

所述根据所述设备控制方案，记录设备的故障频率，基于所述设备的故障频率，通过数据分析，对所述设备控制方案进行迭代包括：

通过故障检测传感器监测所述生产设备的运行状态和故障情况，定期记录所述生产设备的故障发生频率，包括故障类型和时间；

收集设备运行期间的实时湿度，湿度影响因子，并记为影响数据，通过数据分析，计算得到所述影响数据与所述生产设备的故障发生频率间的相关性；

根据所述相关性，通过调整湿度控制算法和湿度影响因子，对所述设备控制方案进行迭代和改进，直至达到预设的停止条件。

在一种可选的实施方式中，

所述收集设备运行期间的实时湿度，湿度影响因子，并记为影响数据，通过数据分析，计算得到所述影响数据与所述生产设备的故障发生频率间的相关性如下公式所示：

；

其中，r表示相关系数，n表示影响数据总量，X _i 表示影响数据的第i对数据，X ₀ 表示影响数据的均值，Y _i 表示故障发生频率的第i个数据点，Y ₀ 表示故障发生频率的均值。

本发明实施例的第二方面，提供一种基于空气湿度的设备控制系统，包括：

第一单元，用于选择环境监控装置，并根据湿度监测的需求确定放置位置；

第二单元，用于使用所述环境监控装置获取空气湿度，温度和气流速度，并将获取到的数值传输至控制器；

第三单元，用于控制器根据所述温度和所述气流速度，结合生产设备的运行要求，通过湿度改良算法计算得到目标湿度范围；

第四单元，用于根据计算得到的目标湿度，通过预设的湿度控制设备对空气湿度进行调整，将当前湿度调整至所述目标湿度范围内，并将所述当前湿度记为实时湿度；

第五单元，用于根据所述实时湿度，通过引入湿度影响因子，结合目标优化算法计算得到设备控制方案；

第六单元，用于根据所述设备控制方案，记录设备的故障频率，基于所述设备的故障频率，通过数据分析，对所述设备控制方案进行迭代，直至达到预设的停止条件。

本发明实施例的第三方面，

提供一种电子设备，包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为调用所述存储器存储的指令，以执行前述所述的方法。

本发明实施例的第四方面，

提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现前述所述的方法。

本发明使用环境监控装置进行实时湿度监测，并将湿度、温度和气流速度数据传输至控制器，允许系统根据实际环境条件进行湿度调整，以满足生产设备的要求，通过引入湿度影响因子和目标优化算法，系统能够根据实时湿度动态调整设备控制方案，进一步优化湿度控制和设备运行，记录设备的故障频率并进行数据分析，使系统能够识别与湿度控制相关的故障发生情况，通过迭代设备控制方案，系统可以减少故障频率，提高设备的可靠性和稳定性，综上，本发明能够有效地维持设备运行的稳定性，降低故障频率，提高生产效率，并减少维护成本，特别适用于要求严格湿度控制的生产环境。

附图说明

图1为本发明实施例基于空气湿度的设备控制方法的流程示意图；

图2为本发明实施例基于空气湿度的设备控制系统的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

下面以具体地实施例对本发明的技术方案进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例不再赘述。

图1为本发明实施例基于空气湿度的设备控制方法的流程示意图，如图1所示，所述方法包括：

S1.选择环境监控装置，并根据湿度监测的需求确定放置位置；

所述环境监控装置一种用于监测和测量环境参数的设备，通常包括传感器、数据采集系统、控制器和通信接口，本发明中使用的环境监控装置主要用于测量空气湿度，温度和气流速度。

S2.使用所述环境监控装置获取空气湿度，温度和气流速度，并将获取到的数值传输至控制器；

启动环境监控装置以开始数据采集，传感器不断测量和记录环境参数，包括空气湿度、温度和气流速度，通过通信接口，将采集到的数据传输至控制器中，需要说明的是，所述控制器是计算机软件应用程序，负责处理环境数据，控制器接收数据后，对数据进行处理和解析，将不同传感器的数据分开，并将处理后的数据存储在数据库中。

S3.控制器根据所述温度和所述气流速度，结合生产设备的运行要求，通过湿度改良算法计算得到目标湿度范围；

所述湿度改良算法用于根据当前环境条件（温度、气流速度）和生产设备的运行需求，计算出目标湿度范围，所述目标湿度范围是在该范围内维持空气湿度以满足生产或工作要求的目标范围。

在一种可选的实施方式中，

所述控制器根据所述温度和所述气流速度，结合生产设备的运行要求，通过湿度改良算法计算得到目标湿度范围包括：

获取环境监控装置采集的空气湿度，温度和气流速度以及所述生产设备的运行环境湿度范围和运行环境温度要求；

设置温度对湿度的第一影响因子和气流速度对湿度的第二影响因子，根据温度和气流速度的数据，结合所述第一影响因子和所述第二影响因子，结合生产设备的生产需求，通过湿度改良算法计算得所述目标湿度范围。

从环境监控装置获取实时的湿度、温度和气流速度数据，通过生产设备制造商或操作手册获取生产设备的运行环境湿度范围和温度要求；

设置温度对湿度的第一影响因子和气流速度对湿度的第二影响因子，用于量化温度和气流速度对湿度的影响程度，使用湿度改良算法，根据涉及到的参数和计算公式，计算最低湿度和最高湿度，以确保在当前的温度和气流速度条件下，湿度维持在可接受的范围内，得到目标湿度范围。

所述第一影响因子用于量化温度对湿度的影响程度，第一影响因子越大，湿度跟随温度变化的程度就越大，所述第二影响因子用于量化气流速度对湿度的影响程度，第二影响因子越大，湿度跟随气流速度变化的程度就越大。

本实施例中，通过获取环境监控装置采集的实时湿度、温度和气流速度数据，以及根据温度和气流速度的影响因子，能够更准确地计算目标湿度范围，有助于确保湿度水平精确地维持在所需范围内，满足生产设备的要求，通过根据温度和气流速度等环境因素动态调整湿度，可以降低设备的故障风险，提高设备性能和可靠性，有助于减少生产中断和维修次数，提高设备的利用率，综上，本实施例有助于提高生产效率、产品质量和设备可靠性，同时降低了能源消耗和维护成本，从而为生产环境带来更高的可持续性和效益。

在一种可选的实施方式中，

所述设置温度对湿度的第一影响因子和气流速度对湿度的第二影响因子，根据温度和气流速度的数据，结合所述第一影响因子和所述第二影响因子，结合生产设备的生产需求，通过湿度改良算法计算得所述目标湿度范围如下公式所示：

；

其中，H表示目标湿度范围，H ₀ 表示设备的最低运行湿度，H ₁ 表示设备的最高运行湿度，a表示第一影响因子，T表示当前温度，T ₀ 表示基准温度，b表示第二影响因子，V表示当前气流速度，V ₀ 表示基准气流速度，△H表示影响系数权重。

本函数中，通过引入温度和气流速度对湿度的影响因子（第一影响因子和第二影响因子），能够根据当前环境条件的变化和生产设备的需求来自动调整目标湿度范围，使得湿度控制更加个性化和精确，以满足不同工作条件下的要求，公式中包含温度的三次方和气流速度的平方，表示湿度的调整是非线性的，能够更好地适应复杂的环境变化，有助于更精确地控制湿度，特别是在极端温度和气流速度条件下，系统能够实时监测温度和气流速度的变化，并根据变化动态调整目标湿度范围，具有适应性，可以应对环境条件的快速变化，确保湿度维持在适当的范围内，综上，本函数提供了更高级别的湿度控制和适应性，以满足复杂的生产需求和环境条件。

S4.根据计算得到的目标湿度，通过预设的湿度控制设备对空气湿度进行调整，将当前湿度调整至所述目标湿度范围内，并将所述当前湿度记为实时湿度；

从之前的计算中获取目标湿度范围，包括最低湿度和最高湿度，定期读取湿度传感器的数据，获取实时湿度值，比较实时湿度值与目标湿度范围，如果实时湿度在目标范围内，则无需调整，记录实时湿度值，如果实时湿度低于目标湿度范围，启动加湿设备来增加湿度，如果实时湿度高于目标湿度范围，启动除湿设备来降低湿度，控制湿度调整设备，根据需要增加或降低湿度，以使实时湿度逐渐接近目标湿度，记录已调整的实时湿度值并继续定期监测实时湿度，以确保湿度在目标范围内维持稳定。

S5.根据所述实时湿度，通过引入湿度影响因子，结合目标优化算法计算得到设备控制方案；

所述湿度影响因子是指湿度对设备正常运行的影响程度的系数或参数，表示了湿度变化对设备性能、产品质量或工作环境的影响程度，通常是一个介于0和1之间的值，可以用来量化湿度对特定过程或系统的重要性。

在一种可选的实施方式中，

所述根据所述实时湿度，通过引入湿度影响因子，结合目标优化算法计算得到设备控制方案包括：

周期性读取湿度传感器的数据，获取实时湿度值，根据所述实时湿度值和故障次数，引入湿度影响因子，并根据所述实时湿度和所述故障次数，计算湿度影响因子；

根据所述湿度影响因子，通过目标优化算法确定生产设备的工作状态和设备动作空间，将所述工作状态和所述设备动作空间组合，构建设备动作对，初始化每个设备动作对的学习值；

将设备当前的设备动作空间和工作状态作为初始状态动作，确定所述初始状态动作对应的初始学习值，并对所述生产设备的设备控制方案进行迭代；

基于所述初始状态动作，结合初始学习值，确定所述生产设备的第二状态动作，比较所述初始状态动作和所述第二状态动作对应的设备生产效率，得到优化幅度，修改所述初始学习值，将优化幅度作为所述目标优化算法的优化目标，选择所述优化幅度达到最大时对应的初始学习值作为第二学习值，重复迭代，直至满足预设的最大迭代次数，得到生产设备对应的最优状态动作。

每隔一段时间，读取湿度传感器的数据，获取实时湿度值，根据实时湿度值和之前的故障次数，通过公式计算湿度影响因子；

列出生产设备的全部工作状态，如正常运行、维护和故障，定义生产设备可以采取的各种动作，如增加产能、降低产能、进行保养等，为每个动作初始化一个学习值，用一个表格来记录每个状态-动作对应的学习值，假设称为Q表，在Q表中设置湿度影响因子对生产设备的影响率，确定所述生产设备当前的工作状态和设备动作空间，将所述工作状态和所述设备动作空间关联，生成对应的设备动作对，初始化全部设备动作对对应的学习值；

将设备当前设备动作对作为初始状态动作，获取初始状态动作对应的学习值，一般情况下，初始状态动作对应的学习值为0.5，基于上述数据对生产设备的设备控制方案进行迭代；

基于目标优化算法，在当前状态中选择新的动作，基于所述初始学习值对所述生产设备的工作状态和设备动作空间进行修改，并通过生产模拟，确定所述初始状态动作对应的初始设备生产效率和对初始状态动作更新后获得的第二状态动作对应第二设备生产效率，确定更新后的设备动作对对生产效率的优化幅度，若所述优化幅度为正，则将所述优化幅度与所述初始学习值相加，得到所述第二状态动作对对应的第二学习值，重复迭代，直至满足预设的最大迭代次数，得到生产设备对应的最优状态动作，即设备控制方案，若所述优化幅度为负，则减小所述初始学习值，所述初始状态动作根据更新后的初始学习值重复上述操作。

所述设备动作对是指在特定状态下采取的动作，所述初始学习值是在开始学习过程时为Q表中的每个设备动作对设置的初始值，所述优化幅度表示在一次迭代中，系统或设备在学习中取得的性能提升。

本实施例中，通过计算湿度影响因子，系统能够更准确地考虑湿度对设备性能的影响，从而使得设备控制更加智能化和适应性更强，利用目标优化算法，系统能够在实时环境中对设备状态和控制方案进行优化，适应不断变化的湿度条件，提高设备的生产效率和稳定性，设备动作对的迭代学习使系统能够从过往的经验中不断优化控制策略，使得设备在各种湿度条件下都能够表现出较好的性能，综上，本实施例实现了对生产设备状态和控制方案的智能化优化，从而提升了生产效率和系统稳定性。

在一种可选的实施方式中，

所述周期性读取湿度传感器的数据，获取实时湿度值，根据所述实时湿度值和故障次数，引入湿度影响因子，并根据所述实时湿度和所述故障次数，计算湿度影响因子如下公式所示：

;

其中，μ表示湿度影响因子，h表示实时湿度，F表示故障次数，k表示故障影响参数，ω表示系统外影响因数。

本函数中，通过对数和指数函数，使得湿度影响因子的计算是非线性的，允许系统更好地适应不同湿度范围内的湿度变化，通过系统外影响因数，允许系统考虑其他因素对湿度影响的情况，使得系统能够更灵活地应对各种外部情况，综上，本函数提供了更高级别的湿度控制，允许系统更精确地适应不同湿度条件下的需求和故障情况，以提高设备性能和可靠性，同时降低了生产中断和维护成本。

S6.根据所述设备控制方案，记录设备的故障频率，基于所述设备的故障频率，通过数据分析，对所述设备控制方案进行迭代，直至达到预设的停止条件。

在一种可选的实施方式中，

所述根据所述设备控制方案，记录设备的故障频率，基于所述设备的故障频率，通过数据分析，对所述设备控制方案进行迭代包括：

通过故障检测传感器监测所述生产设备的运行状态和故障情况，定期记录所述生产设备的故障发生频率，包括故障类型和时间；

收集设备运行期间的实时湿度，湿度影响因子，并记为影响数据，通过数据分析，计算得到所述影响数据与所述生产设备的故障发生频率间的相关性；

根据所述相关性，通过调整湿度控制算法和湿度影响因子，对所述设备控制方案进行迭代和改进，直至达到预设的停止条件。

所述湿度控制算法是用来调整湿度水平，以维持在设定的目标范围内的一系列操作和决策，示例性地，设置理想湿度范围，如50%-70%，确定控制算法执行的时间周期，实时读取湿度传感器的数据，如果湿度在目标范围内，则不调整所述湿度控制算法的参数，设备不执行操作 ，如果超出目标范围，湿度过高则执行除湿操作，湿度过低则执行加湿操作，其中，所述湿度控制算法的参数包括湿度控制增益，惯性时间常数和控制器输出限幅。

安装故障检测传感器，用于监测生产设备的运行状态和故障情况，定期记录故障的发生频率、类型和发生时间，在设备运行期间，收集实时湿度和湿度影响因子的数据，并将其记录为影响数据；

使用数据分析工具，计算所述影响数据与生产设备的故障发生频率之间的相关性，根据相关性的计算结果，判断湿度影响因子与设备故障发生频率之间的关系。如果相关性较高，意味着湿度影响因子与故障频率之间存在一定的关联，如果相关性较高，系统可以考虑通过调整湿度控制算法和湿度影响因子，以减少故障的发生频率；例如改变湿度控制策略、设置不同的湿度目标范围、调整湿度控制设备的工作方式，根据新的设备控制方案，实施相应的改进措施。

示例性地，基于安装的传感器，获取生产设备的相关数据，假设故障数量为[10,9,12,6,9]，对应的湿度为[65,68,70,63,67]，湿度波动频率为[3,5,6,2,4],湿度影响因子为[0.8,0.6,0.9,0.5,0.7]，基于上述数据，分别计算湿度影响因子和故障数量的协方差和标准差，基于计算得到的数据，即可计算得到所述湿度影响因子和故障数量的相关性系数为7.6，将所述相关性系数与预设的相关性阈值比较，该阈值可以根据设备所处位置和设备类型进行设备，示例性地，若所述相关性阈值设置为5，则当前的相关性系数过高，系统通过湿度控制设备改善生产设备所处环境的湿度。

本实施例中，通过使用故障检测传感器监测设备的运行状态和故障情况，系统能够定期记录故障发生频率、类型和时间，有助于及早发现潜在的设备故障，并采取措施进行预防，以减少生产中断和维修成本，通过数据分析，计算湿度影响因子与设备故障发生频率之间的相关性，如果存在相关性，系统能够更好地理解湿度对设备性能的影响，从而采取相应的控制措施，通过不断迭代和改进设备控制方案，系统能够最大化设备的性能和生产效率，包括减少故障发生频率，提高设备可靠性和延长设备寿命，综上，本实施例结合了故障检测、湿度数据分析和控制策略的优化，为设备控制方法带来更高的可靠性、效率和自适应性，有助于改进生产过程，减少设备故障和生产中断，提高整体生产效能。

在一种可选的实施方式中，

所述收集设备运行期间的实时湿度，湿度影响因子，并记为影响数据，通过数据分析，计算得到所述影响数据与所述生产设备的故障发生频率间的相关性如下公式所示：

；

其中，r表示相关系数，n表示影响数据总量，X _i 表示影响数据的第i对数据，X ₀ 表示影响数据的均值，Y _i 表示故障发生频率的第i个数据点，Y ₀ 表示故障发生频率的均值

本函数中，相关性分析提供了数据驱动的决策基础，可以根据相关性系数的大小来判断湿度因素对设备故障的影响程度，从而更好地制定控制策略，相关系数允许系统更好地理解影响数据和故障发生频率之间的关系。如果相关系数为正，表示它们之间存在正相关关系，如果为负，表示负相关关系，有助于解释湿度对设备性能的具体影响方式。

图2为本发明实施例基于空气湿度的设备控制系统的结构示意图，如图2所示，所述系统包括：

第一单元，用于选择环境监控装置，并根据湿度监测的需求确定放置位置；

第二单元，用于使用所述环境监控装置获取空气湿度，温度和气流速度，并将获取到的数值传输至控制器；

第三单元，用于控制器根据所述温度和所述气流速度，结合生产设备的运行要求，通过湿度改良算法计算得到目标湿度范围；

第四单元，用于根据计算得到的目标湿度，通过预设的湿度控制设备对空气湿度进行调整，将当前湿度调整至所述目标湿度范围内，并将所述当前湿度记为实时湿度；

第五单元，用于根据所述实时湿度，通过引入湿度影响因子，结合目标优化算法计算得到设备控制方案；

第六单元，用于根据所述设备控制方案，记录设备的故障频率，基于所述设备的故障频率，通过数据分析，对所述设备控制方案进行迭代，直至达到预设的停止条件。

本发明可以是方法、装置、系统和/或计算机程序产品。计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质，其上载有用于执行本发明的各个方面的计算机可读程序指令。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (10)

1.一种基于空气湿度的设备控制方法，其特征在于，包括：

S1.选择环境监控装置，并根据湿度监测的需求确定放置位置；

S2.使用所述环境监控装置获取空气湿度，温度和气流速度，并将获取到的数值传输至控制器；

S3.控制器根据所述温度和所述气流速度，结合生产设备的运行要求，通过湿度改良算法计算得到目标湿度范围；

S4.根据计算得到的目标湿度，通过预设的湿度控制设备对空气湿度进行调整，将当前湿度调整至所述目标湿度范围内，并将所述当前湿度记为实时湿度；

S5.根据所述实时湿度，通过引入湿度影响因子，结合目标优化算法计算得到设备控制方案；

S6.根据所述设备控制方案，记录设备的故障频率，基于所述设备的故障频率，通过数据分析，对所述设备控制方案进行迭代，直至达到预设的停止条件。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述控制器根据所述温度和所述气流速度，结合生产设备的运行要求，通过湿度改良算法计算得到目标湿度范围包括：

获取环境监控装置采集的空气湿度，温度和气流速度以及所述生产设备的运行环境湿度范围和运行环境温度要求；

设置温度对湿度的第一影响因子和气流速度对湿度的第二影响因子，根据温度和气流速度的数据，结合所述第一影响因子和所述第二影响因子，结合生产设备的生产需求，通过湿度改良算法计算得所述目标湿度范围。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述设置温度对湿度的第一影响因子和气流速度对湿度的第二影响因子，根据温度和气流速度的数据，结合所述第一影响因子和所述第二影响因子，结合生产设备的生产需求，通过湿度改良算法计算得所述目标湿度范围如下公式所示：

；

其中，H表示目标湿度范围，H ₀ 表示设备的最低运行湿度，H ₁ 表示设备的最高运行湿度，a表示第一影响因子，T表示当前温度，T ₀ 表示基准温度，b表示第二影响因子，V表示当前气流速度，V ₀ 表示基准气流速度，△H表示影响系数权重。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述实时湿度，通过引入湿度影响因子，结合目标优化算法计算得到设备控制方案包括：

周期性读取湿度传感器的数据，获取实时湿度值，根据所述实时湿度值和故障次数，引入湿度影响因子，并根据所述实时湿度和所述故障次数，计算湿度影响因子；

根据所述湿度影响因子，通过目标优化算法确定生产设备的工作状态和设备动作空间，将所述工作状态和所述设备动作空间组合，构建设备动作对，初始化每个设备动作对的学习值；

将设备当前的设备动作空间和工作状态作为初始状态动作，确定所述初始状态动作对应的初始学习值，并对所述生产设备的设备控制方案进行迭代；

基于所述初始状态动作，结合初始学习值，确定所述生产设备的第二状态动作，比较所述初始状态动作和所述第二状态动作对应的设备生产效率，得到优化幅度，修改所述初始学习值，将优化幅度作为所述目标优化算法的优化目标，选择所述优化幅度达到最大时对应的初始学习值作为第二学习值，重复迭代，直至满足预设的最大迭代次数，得到生产设备对应的最优状态动作。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述周期性读取湿度传感器的数据，获取实时湿度值，根据所述实时湿度值和故障次数，引入湿度影响因子，并根据所述实时湿度和所述故障次数，计算湿度影响因子如下公式所示：

;

其中，μ表示湿度影响因子，h表示实时湿度，F表示故障次数，k表示故障影响参数，ω表示系统外影响因数。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述设备控制方案，记录设备的故障频率，基于所述设备的故障频率，通过数据分析，对所述设备控制方案进行迭代包括：

通过故障检测传感器监测所述生产设备的运行状态和故障情况，定期记录所述生产设备的故障发生频率，包括故障类型和时间；

收集设备运行期间的实时湿度，湿度影响因子，并记为影响数据，通过数据分析，计算得到所述影响数据与所述生产设备的故障发生频率间的相关性；

根据所述相关性，通过调整湿度控制算法和湿度影响因子，对所述设备控制方案进行迭代和改进，直至达到预设的停止条件。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述收集设备运行期间的实时湿度，湿度影响因子，并记为影响数据，通过数据分析，计算得到所述影响数据与所述生产设备的故障发生频率间的相关性如下公式所示：

；

其中，r表示相关系数，n表示影响数据总量，X _i 表示影响数据的第i对数据，X ₀ 表示影响数据的均值，Y _i 表示故障发生频率的第i个数据点，Y ₀ 表示故障发生频率的均值。

8.一种基于空气湿度的设备控制系统，其特征在于，包括：

第一单元，用于选择环境监控装置，并根据湿度监测的需求确定放置位置；

第二单元，用于使用所述环境监控装置获取空气湿度，温度和气流速度，并将获取到的数值传输至控制器；

第三单元，用于控制器根据所述温度和所述气流速度，结合生产设备的运行要求，通过湿度改良算法计算得到目标湿度范围；

第四单元，用于根据计算得到的目标湿度，通过预设的湿度控制设备对空气湿度进行调整，将当前湿度调整至所述目标湿度范围内，并将所述当前湿度记为实时湿度；

第五单元，用于根据所述实时湿度，通过引入湿度影响因子，结合目标优化算法计算得到设备控制方案；

第六单元，用于根据所述设备控制方案，记录设备的故障频率，基于所述设备的故障频率，通过数据分析，对所述设备控制方案进行迭代，直至达到预设的停止条件。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为调用所述存储器存储的指令，以执行权利要求1至7中任意一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，其特征在于，所述计算机程序指令被处理器执行时实现权利要求1至7中任意一项所述的方法。