[发明专利]一种空调控制方法及服务器和空调系统有效
申请号: | 201610709749.2 | 申请日: | 2016-08-23 |
公开(公告)号: | CN106322656B | 公开(公告)日: | 2019-05-14 |
发明(设计)人: | 赵现枫;徐超 | 申请(专利权)人: | 海信(山东)空调有限公司 |
主分类号: | F24F11/64 | 分类号: | F24F11/64;F24F11/58 |
代理公司: | 北京中博世达专利商标代理有限公司 11274 | 代理人: | 袁方 |
地址: | 266100 山*** | 国省代码: | 山东;37 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 空调控制 输出参数 训练样本 输入参数 神经网络控制系统 空调系统 数学模型 空调器 服务器 空调技术领域 神经网络训练 输入神经网络 测试 空调 控制系统 神经网络 映射关系 预定条件 运行状态 智能化 采集 配置 | ||
1.一种空调控制方法,其特征在于,包括:
确定训练样本的输入参数和输出参数;
获取表示所述训练样本的输入参数与输出参数映射关系的神经网络的数学模型;
在预定条件下获取测试的训练样本;
将所述测试的训练样本代入所述数学模型进行神经网络训练获取神经网络控制系统;
将所述神经网络控制系统配置至空调器,以便所述空调器采集实时的输入参数输入所述神经网络控制系统计算实时的输出参数,通过所述实时的输出参数控制空调的运行;其中所述输入参数包括环境参数、用户特征参数,以及用户舒适度参数,其中所述用户舒适度参数用于表征所述用户特征参数表示的用户在所述环境参数表示的环境中的舒适度;所述输出参数包括空调运行参数;
其中,获取表示所述训练样本的输入参数与输出参数映射关系的神经网络的数学模型,包括:
通过所述神经网络建立表示所述训练样本的输入参数与输出参数映射关系的数学模型:y(t)=Παx(t);
其中,Πα表示神经网络,xd(t)=[xd1,xd2,...xdp]T表示输入参数的p维输入向量,y(t)=[y1,y2,...yq]T表示输出参数的q维输出向量,xd1,xd2,...xdp表示p个输入参数,y1,y2,...yq表示q个输出参数;
具体的:
输入参数X=[x1,x2,x3]T=[Pi,Ei,Si]T,
输入参数Y=[y1,y2,y3,y4]T=[Fi,Ji,Mi,Ai]T,
进一步Pi=[ai,si,hi,ki],Ei=[t(indoor)i,t(outdoor)i,h(indoor)i,ei],Si=[Hi,Wi,Ci];
则数学模型为:
[Fi,Ji,Mi,Ai]T=f{[Pi,Ei,Si]T};
其中:ai--测试者年龄;
si--测试者性别;
hi--测试者体态;
ki--测试者健康状况;
t(indoor)i--工况室内温度;
t(outdoor)i--工况室外温度;
h(indoor)i--工况室内干湿度;
ei--工况其他环境参数;
Hi--热舒适度;
Wi--干湿舒适度;
Ci--主观评价指数;
Fi--空调运行压缩机频率;
Ji--空调运行加除湿装置的运行参数;
Mi--空调运行风扇电机转速;
Ai--空调运行导风板角度;
得到输入p维向量xd(t)=[xd1,xd2,...xdp]T为11维输入向量:
xd(t)=[ai,si,hi,ki,t(indoor)i,t(outdoor)i,h(indoor)i,ei,Hi,Wi,Ci]T,
q维向量y(t)=[y1,y2,...yq]T为4维输出向量:y(t)=[Fi,Ji,Mi,Ai]T。
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