一种基于人工智能控制的物联网空气净化器制造技术

本申请提供一种基于人工智能控制的物联网空气净化器，包括：壳体，壳体具有进风口和出风口，以及设置在壳体内部的辅助过滤净化模块、核心净化模块、次级吸附过滤模块、循环风模块和人工智能控制模块；辅助过滤净化模块用于过滤从进风口进来的空气中的悬浮颗粒物；核心净化模块用于利用电晕放电发生高能粒子，击断空气中的有害有机物以及病毒、细菌、微生物的分子链；次级吸附过滤模块用于对空气进行分子级别的过滤和吸附；循环风模块用于提供吸风和送风动力；人工智能控制模块用于根据上一时刻的预测空气质量组和当前时刻的空气质量组确定对应的控制模式，并利用控制模式控制物联网空气净化器工作。达到对每个位点净化效果的准确预计和调节。

【技术实现步骤摘要】
一种基于人工智能控制的物联网空气净化器
本申请涉及空气净化
，尤其涉及一种基于人工智能控制的物联网空气净化器。
技术介绍
空气净化器又称“空气清洁器”、空气清新机、净化器，是指能够吸附、分解或转化各种空气污染物(一般包括PM2.5、粉尘、花粉、异味、甲醛之类的装修污染、细菌、过敏原等)，有效提高空气清洁度的产品，主要分为家用、商用、工业、楼宇。空气净化器中有多种不同的技术和介质，使它能够向用户提供清洁和安全的空气。常用的空气净化技术有：吸附技术、负(正)离子技术、高能粒子技术、催化技术、光触媒技术、超结构光矿化技术、HEPA高效过滤技术、静电集尘技术等；净化介质材料主要有：光触媒、活性炭、合成纤维、HEAP高效材料等。现有的空气净化器多采为复合型，即同时采用了多种净化技术和材料介质。空气净化器还具有驱动空气流入和流出其机身的循环风系统等部件。对于空气净化器工作过程中的来说，一般具有多种控制模式，通过不同的控制模式使得其工作在不同的状态。例如，空气净化器的循环风系统可以工作在不同的功率档位之下，并且出风方式可以包括固定向出风或扫风；空气净化器的离子发生器、高能粒子发生器或者静电发生器在工作时可以选择启动或者不启动，以及在启动后工作在不同的功率档位；另外，空气净化器的循环风系统和离子发生器、高能粒子发生器、静电发生器等部件都可以根据控制模式都可以持续运行或者间歇性运行。但是，空气净化器具体工作在哪一种控制模式之下一般是按人工设定的档位进行定量控制，或者是先按照某种控制模式工作一定时长，然后根据空气质量的检测反馈，再切换其它控制模式，例如在空气质量没有达到预定标准的情况下增大功率档位等。现有技术中，对空气净化器工作状态施加控制的最终目的是使空气净化器应用空间当中某个或者某些位点处空气质量在一定工作时间后达到最优。然而，空气净化器的应用空间中的污染空气的来源及分布是难以明确的，另外，空气在应用空间中的扩散传播规律也受到很多因素的影响，例如空间内通风口的位置，空间内障碍物的分布，空间内温湿度状态，等等，这些因素也往往是动态的和随机的。所以，空气净化器的控制模式对空间某个位点的空气质量的影响是难以预见的，由于以上因素，同一型号的空气净化器以相同控制模式在不同环境的应用空间中工作，所达到的效果往往存在很大的差异。因此，现有技术中常见的反馈控制或者定量控制没办法达到对每个位点净化效果的准确预计和调节，空气净化效果差，影响了用户体验。
技术实现思路
有鉴于此，本申请的目的在于提出一种基于人工智能控制的物联网空气净化器，来解决现有技术中的空气净化器现采用常见的反馈控制或者定量控制，没办法达到对每个位点净化效果的准确预计和调节，空气净化效果差，影响用户体验的技术问题。基于上述目的，本申请提出了一种基于人工智能控制的物联网空气净化器，包括：壳体，所述壳体具有进风口和出风口，以及设置在所述壳体内部的辅助过滤净化模块、核心净化模块、次级吸附过滤模块、循环风模块和人工智能控制模块；所述辅助过滤净化模块用于过滤从所述进风口进来的空气中的悬浮颗粒物；所述核心净化模块用于利用电晕放电发生高能粒子，击断空气中的有害有机物以及病毒、细菌、微生物的分子链；所述次级吸附过滤模块用于对空气进行分子级别的过滤和吸附；所述循环风模块用于提供吸风和送风动力，使空气由进风口进入并从出风口排出；所述人工智能控制模块用于根据上一时刻的空气质量组和当前时刻的空气质量组训练神经网络，并通过训练后的神经网络基于当前时刻的空气质量组预测下一时刻空气质量组，通过比较下一时刻的预测空气质量组确定对应的控制模式，并利用所述控制模式控制所述物联网空气净化器工作。在一些实施例中，空气净化器包括多个控制模式，而人工智能控制模块为每个所述的控制模式对应一个可预先训练的神经网络模型；在训练过程中，所述神经网络模型以上一时刻的实际空气质量组作为输入，并输出当前时刻的预测空气质量组，将当前时刻的预测空气质量组与当前时刻的实际空气质量组进行匹配，根据匹配结果调整神经网络模型，然后进行下一轮的训练，直至当前时刻的预测空气质量组与当前时刻的实际空气质量组匹配成功；并将匹配成功的神经网络模型用于根据当前时刻的空气质量组预测下一时刻空气质量组，通过比较各个控制模式的神经网络产生的下一时刻的预测空气质量组，将目标位点最优的预测空气质量组所对应的控制模式作为当前时刻到下一时刻之间的所述物联网空气净化器的控制模式。在一些实施例中，所述控制模式具体包括出风量、出风方式和净化功率的组合。在一些实施例中，还包括：香味添加模块，设置在靠近出风口的位置处，用于为排出的空气添加香味。在一些实施例中，所述香味添加模块为填充有香料的容纳腔。在一些实施例中，所述核心净化模块还包括光触媒介质，用于催化分解空气中的有害物质。在一些实施例中，还包括：多个空气质量传感器，所述多个空气质量传感器分布在所述物联网空气净化器所在的空间范围内的监测位点，用于对对应位点的空气质量进行监测。在一些实施例中，每个所述的空气质量传感器包括第一通信模块，用于与所述物联网空气净化器通信连接，以将采集到的空气质量组发送至所述物联网空气净化器。在一些实施例中，还包括：第二通信模块，用于与所述第一通信模块通信连接，以接收所述第一通信模块发送的空气质量组。在一些实施例中，所述第一通信模块和所述第二通信模块之间基于蓝牙通信方式进行通信或者基于WIFI通信方式进行通信。本申请实施例提供一种基于人工智能控制的物联网空气净化器，包括：壳体，所述壳体具有进风口和出风口，以及设置在所述壳体内部的辅助过滤净化模块、核心净化模块、次级吸附过滤模块、循环风模块和人工智能控制模块；所述辅助过滤净化模块用于过滤从所述进风口进来的空气中的悬浮颗粒物；所述核心净化模块用于利用电晕放电发生高能粒子，击断空气中的有害有机物以及病毒、细菌、微生物的分子链；所述次级吸附过滤模块用于对空气进行分子级别的过滤和吸附；所述循环风模块用于提供吸风和送风动力，使空气由进风口进入并从出风口排出；所述人工智能控制模块用于根据上一时刻的预测空气质量组和当前时刻的空气质量组训练神经网络，并通过训练后的神经网络基于当前时刻的空气质量组预测下一时刻空气质量组，通过比较下一时刻的预测空气质量组确定对应的控制模式，并利用所述控制模式控制所述物联网空气净化器工作。本申请实施例的基于人工智能控制的物联网空气净化器，能够达到对每个位点净化效果的准确预计和调节，使得空气净化效果好，从而提高了用户体验。附图说明通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：图1是本申请实施例一的基于人工智能控制的物联网空气净化器的功能结构示意图；图2是本申请实施例一中的人工智能控制模块的具体地结构示意图；图3是本申请实施例二的基于人工智能控制的物联网空气净化器的功能结构示意图。具体实施方式下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关专利技术，而非对该专利技术的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关专利技术相关的部分。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于人工智能控制的物联网空气净化器，其特征在于，包括：壳体，所述壳体具有进风口和出风口，以及设置在所述壳体内部的辅助过滤净化模块、核心净化模块、次级吸附过滤模块、循环风模块和人工智能控制模块；所述辅助过滤净化模块用于过滤从所述进风口进来的空气中的悬浮颗粒物；所述核心净化模块用于利用电晕放电发生高能粒子，击断空气中的有害有机物以及病毒、细菌、微生物的分子链；所述次级吸附过滤模块用于对空气进行分子级别的过滤和吸附；所述循环风模块用于提供吸风和送风动力，使空气由进风口进入并从出风口排出；所述人工智能控制模块用于根据上一时刻的预测空气质量组和当前时刻的空气质量组训练神经网络，并通过训练后的神经网络基于当前时刻的空气质量组预测下一时刻空气质量组，通过比较下一时刻的预测空气质量组确定对应的控制模式，并利用所述控制模式控制所述物联网空气净化器工作。

【技术特征摘要】
2018.12.17 CN 20181154599691.一种基于人工智能控制的物联网空气净化器，其特征在于，包括：壳体，所述壳体具有进风口和出风口，以及设置在所述壳体内部的辅助过滤净化模块、核心净化模块、次级吸附过滤模块、循环风模块和人工智能控制模块；所述辅助过滤净化模块用于过滤从所述进风口进来的空气中的悬浮颗粒物；所述核心净化模块用于利用电晕放电发生高能粒子，击断空气中的有害有机物以及病毒、细菌、微生物的分子链；所述次级吸附过滤模块用于对空气进行分子级别的过滤和吸附；所述循环风模块用于提供吸风和送风动力，使空气由进风口进入并从出风口排出；所述人工智能控制模块用于根据上一时刻的预测空气质量组和当前时刻的空气质量组训练神经网络，并通过训练后的神经网络基于当前时刻的空气质量组预测下一时刻空气质量组，通过比较下一时刻的预测空气质量组确定对应的控制模式，并利用所述控制模式控制所述物联网空气净化器工作。2.根据权利要求1所述的物联网空气净化器，其特征在于，空气净化器包括多个控制模式，而人工智能控制模块为每个所述的控制模式对应一个可预先训练的神经网络模型；在训练过程中，所述神经网络模型以上一时刻的实际空气质量组作为输入，并输出当前时刻的预测空气质量组，将当前时刻的预测空气质量组与当前时刻的实际空气质量组进行匹配，根据匹配结果调整神经网络模型，然后进行下一轮的训练，直至当前时刻的预测空气质量组与当前时刻的实际空气质量组匹配成功；并将匹配成功的神经网络模型用于根据当前...

【专利技术属性】
技术研发人员：曹伟，
申请(专利权)人：重庆七泉科技有限公司，
类型：发明
国别省市：重庆,50