[发明专利]风机控制的方法、模型训练的方法及智能温控设备

权利要求书

1.一种风机控制的方法，包括：

利用目标模型的分类任务层，基于目标对象的关联特征数据所对应的第一特征向量，确定设置于输送段的不同位置的多个风机的启动状态信息；

根据所述启动状态信息，从所述多个风机中确定风机组，其中，所述风机组中的风机用于对所述目标对象进行温度调节；

利用所述目标模型的回归任务层，基于所述第一特征向量，确定所述风机组中的风机的推荐转速，以实现控制所述风机组中的风机根据所述推荐转速进行风机控制。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，利用目标模型的分类任务层，基于目标对象的关联特征数据所对应的第一特征向量，确定设置于输送段的不同位置的多个风机的启动状态信息之前，还包括：

利用目标模型的共享层对目标对象的关联特征数据进行特征提取，得到所述目标对象的关联特征数据所对应的第一特征向量。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，利用目标模型的分类任务层，基于目标对象的关联特征数据所对应的第一特征向量，确定设置于输送段的不同位置的多个风机的启动状态信息，包括：

基于目标对象的关联特征数据所对应的第一特征向量和预设的启动状态规则，利用目标模型的分类任务层中的多个分类任务，分别确定设置于输送段的不同位置的多个风机的启动状态信息；

其中，所述启动状态信息用于确定在对所述目标对象进行温度调节的情况下，所述多个风机中的每个风机处于开启状态或关闭状态。

4.据权利要求1所述的方法，其中，根据所述启动状态信息，从所述多个风机中确定风机组，包括：

根据所述启动状态信息，从所述多个风机中确定所述启动状态信息为开启状态的风机；

根据所述启动状态信息为开启状态的风机，确定风机组。

5.据权利要求1所述的方法，其中，利用所述目标模型的回归任务层，基于所述第一特征向量，确定所述风机组中的风机的推荐转速，包括：

基于所述第一特征向量和所述风机组中的风机在所述输送段的设置位置，利用所述目标模型的回归任务层中的多个回归任务，确定所述风机组中的风机的推荐转速。

6.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其中，所述关联特征数据至少包括：所述目标对象的自身数据，所述目标对象的温度数据和用于输送所述目标对象的输送段的运行数据。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述关联特征数据还包括：所述目标对象所处空间的环境温度数据。

8.根据权利要求6所述的方法，其中，

所述目标对象的自身数据包括：所述目标对象的宽度数据、厚度数据、所述目标对象的密度数据中的至少一个；

所述目标对象的温度数据包括：比热容数据、所述目标对象通过所述风机组进行温度调节之前的当前自身温度数据、所述目标对象通过所述风机组进行温度调节之后的目标自身温度数据中的至少一个；

所述输送段的运行数据包括：所述输送段的长度数据和所述输送段的输送速度数据中的至少一个。

9.一种模型训练的方法，包括：

利用初始模型的分类任务层，基于目标对象的历史样本数据对应的第二特征向量，确定设置于输送段的不同位置的多个风机的启动状态信息；

根据所述启动状态信息，从所述多个风机中确定风机组，其中，所述风机组中的风机用于对所述目标对象进行温度调节；

利用所述初始模型的回归任务层，基于所述第二特征向量，确定所述风机组中的风机的推荐转速；

利用预设损失函数，根据所述启动状态信息和所述推荐转速，对所述初始模型的参数进行调优，以训练得到权利要求1至8任一项所述的目标模型。

10.根据权利要求9所述的方法，还包括：

利用初始模型的共享层对目标对象的历史样本数据进行特征提取，得到所述历史样本数据的第二特征向量。