[发明专利]基于人工智能的汽车空调控制系统及其控制方法

权利要求书

1.基于人工智能的汽车空调控制系统，其特征在于，包括智能管控平台、开启预测单元、温度模糊控制单元、效果监测单元、注册登录单元以及数据库；

所述开启预测单元用于在用户启动车辆时，对用户是否开启空调进行预测，具体预测过程如下：

步骤SS1：用户启动车辆后，智能管控平台生成目的地输入指令，并将目的地输入指令通过语音播报形式在车辆内进行播放，用户输入目的地后进行数据采集；

步骤SS2：智能管控平台匹配最优路线后通过中控屏幕显示，用户通过中控屏幕进行路线确定后，获取到最优路线上实时行驶车辆的平均行驶速度与用户历史行驶的平均速度，并将最优路线上实时行驶车辆的平均行驶速度与用户历史行驶的平均速度进行比值计算，将其比值标记为预测速度系数SD，若用户为首次行驶对应路线，则将用户历史行驶的平均速度记为1；

步骤SS3：获取到用户启动车辆时车内的温度并将其标记为温度阈值，设置温度监测时间并将温度监测时间划分为若干个时间节点，并将其标记为i，i＝1，2，……，n，n为正整数，根据车速获取到用户驾驶车辆在各个时间节点所处的地理位置，获取到各个时间节点车辆所在地理位置的温度并将其标记为Wi，构建实时温度集合A{W1，W2，……，Wn}，且实时温度集合A内子集顺序按照时间节点的顺序，将实时温度集合A内所有子集与温度阈值依次进行差值计算，并将差值标记为WCi同时构建温度差值集合B{WC1，WC2，……，WCn}，且温度差值为正数时则为正差值，温度差值为负数时则为负差值，对温度差值集合B进行权重赋值，即gWC1+gWC2+……+gWCn＝1；

步骤SS4：将温度差值集合B内子集对应的温度数值进行监测，若子集对应的数值＞5℃，则将对应子集标记为影响子集，若子集对应的数值＜5℃，则将对应子集标记为无影响子集，将影响子集和无影响子集进行权重比值计算，并将权重比值标记为预测温度系数WD；

步骤SS5：将预测速度系数SD和预测温度系数WD代入公式计算，即YC＝(SD×a1+WD×a2)e^a1+a2-β；

步骤SS6：将用户开启空调的预测系数YC与预测系数阈值进行比较：若用户开启空调的预测系数YC≥预测系数阈值，则预测用户开启空调，生成空调开启信号，若用户开启空调的预测系数YC＜预测系数阈值，则预测用户不开启空调，生成空调不开启信号；将空调开启信号或者空调不开启信号一同发送至智能控制平台。

2.根据权利要求1所述的基于人工智能的汽车空调控制系统，其特征在于，所述智能控制平台接收到空调开启信号后执行器控制空调开启，同时生成温度控制信号并将温度控制信号发送至温度模糊控制单元，所述温度模糊控制单元接收到温度控制信号后对车辆内温度控制量进行计算，具体计算过程如下：

步骤S1：实时获取车辆内的空气温度和用户皮肤表面的温度，并分别标记为KQ和PF，同时构建空气温度集合C与皮肤表面温度集合D，且空气温度集合C与皮肤表面温度集合D内子集对应的采集间隔时长均为1分钟；

步骤S2：将空气温度集合C与皮肤表面温度集合D进行差值计算并构建差值集合，若差值子集为负则标记为负子集，若差值子集为正则标记为正子集，若差值集合内正子集的数量大于负子集的数量，则生成温度调节信号并将温度调节信号发送至执行器；

步骤S3：获取到风冷电机的功率并设置功率区间，即[0％，100％]，其中，0％表示为最大制冷，100％表示为最大制热，将风冷电机根据功率划分十个挡位，同时根据风冷电机的下限制冷温度和上限制热温度的范围，将十个挡位对应设置工作温度，并将其标记为K1、……、K10，且十个工作温度将风冷电机的温度范围等距划分；

步骤S4：实时获取到外部空气的温度并将外部空气温度与车辆内空气温度的差值标记为调节温度且设置标号TWD，同时获取到车门开启次数和车内乘客数量，并将车门开启次数和车内乘客数量分别标记为CS和SL，通过公式WXS＝α(CS×b1+SL×b2)获取到外界影响系数WXS；

步骤S5：通过公式获取到车内温度控制量KZL；将车内温度控制量与车内实时温度相加，并将和值温度与工作温度进行对应，且以工作温度对应的挡位为调节挡位，若和值温度位于相邻两个工作温度之间，则以差值最小的工作温度为准；

步骤S6：将车内温度控制量和调节挡位发送至智能管控平台。