[发明专利]用于空调的控制方法、装置和服务器有效
| 申请号: | 202110951324.3 | 申请日: | 2021-08-18 |
| 公开(公告)号: | CN113834185B | 公开(公告)日: | 2022-12-23 |
| 发明(设计)人: | 许文明;王飞;张心怡;于文文;亓晓莉;张正林 | 申请(专利权)人: | 青岛海尔空调器有限总公司;青岛海尔空调电子有限公司;海尔智家股份有限公司 |
| 主分类号: | F24F11/38 | 分类号: | F24F11/38 |
| 代理公司: | 青岛中家标准专利代理有限公司 37324 | 代理人: | 徐富杰 |
| 地址: | 266101 山东省*** | 国省代码: | 山东;37 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 用于 空调 控制 方法 装置 服务器 | ||
1.一种用于空调的控制方法,其特征在于,包括:
获得同一地区、同一机型的多个空调的故障类型和故障相关参数之间的故障关联关系;
在所述多个空调中存在故障空调的情况下,获得所述故障空调的目标运行参数;
根据所述目标运行参数,从所述故障关联关系中确定目标故障类型,并向所述故障空调关联的用户发出提醒;
其中,所述故障关联关系包括根据所述故障相关参数确定所述故障类型的故障预测模型,所述故障预测模型通过如下方式获得:
获得用于训练所述故障预测模型的样本,所述样本包括已标注故障类型的所述多个空调的故障标注参数;
将所述故障标注参数输入至初始预测模型,并将所述故障标注参数对应的故障类型作为所述初始预测模型的输出,以对所述初始预测模型进行训练,得到所述故障预测模型;
从所述故障标注参数中确定异常参数,并剔除所述异常参数;
采用剔除所述异常参数后的样本训练所述故障预测模型;
所述从所述故障标注参数中确定异常参数,包括:
按照预设参数类型对所述故障标注参数分类,并获得各类故障标注参数对应的四分位数;
根据各所述四分位数,确定所述各类故障标注参数中的异常参数;
所述获得各类故障标注参数对应的四分位数,包括:
分别将各类故障标注参数从小到大排列;
将排列后的各类故障标注参数四等分,获得各类故障标注参数对应的上四分位数和下四分位数。
2.根据权利要求1所述的控制方法,其特征在于,所述对所述初始预测模型进行训练,得到所述故障预测模型,包括:
将所述样本分为训练样本和测试样本;
采用所述训练样本训练所述故障预测模型,并采用所述测试样本测试所述故障预测模型,得到测试结果;
在所述测试结果的准确度小于预设准确度的情况下,继续采用所述训练样本训练所述故障预测模型。
3.根据权利要求1所述的控制方法,其特征在于,所述根据所述目标运行参数,从所述故障关联关系中确定目标故障类型,包括:
将所述目标运行参数输入至所述故障预测模型,得到所述故障预测模型输出的目标故障类型。
4.根据权利要求1所述的控制方法,其特征在于,所述根据各所述四分位数,确定所述各类故障标注参数中的各类异常参数,包括:
根据所述各类故障标注参数对应的上四分位数和下四分位数,确定所述各类故障标注参数对应的第一阈值和第二阈值;
在一个或多个故障标注参数大于各自对应的第一阈值或者小于各自对应的第二阈值的情况下,将所述一个或多个故障标注参数确定为所述异常参数。
5.根据权利要求4所述的控制方法,其特征在于,
所述第一阈值通过如下方式获得:
Out1=Q3+a×(Q3-Q1)
其中,Out1为所述第一阈值,Q3为所述上四分位数,Q1为所述下四分位数,a为异常系数;和/或,
所述第二阈值通过如下方式获得:
Out2=Q1-a×(Q3-Q1)
其中,Out2为所述第二阈值,Q3为所述上四分位数,Q1为所述下四分位数,a为异常系数。
6.一种用于空调的控制装置,包括处理器和存储有程序指令的存储器,其特征在于,所述处理器被配置为在执行所述程序指令时,执行如权利要求1至5任一项所述的用于空调的控制方法。
7.一种服务器,其特征在于,包括如权利要求6所述的用于空调的控制装置。
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