本申请提供了一种空调的防凝露方法、装置以及空调系统，该防凝露方法包括：获取步骤，在空调开启的情况下，获取实际运行数据，实际运行数据包括：空调对应的室外环境温度数据、空调所在室内环境温度数据、空调的内管温度数据以及空调的压缩机运行频率数据；输入步骤，将实际运行数据输入神经网络模型，确定空调是否进入防凝露工作模式，得到确定结果；控制步骤，根据确定结果，控制空调运行。本申请使得判断条件比较全面，保证了得到的确定结果较为准确，再根据确定结果控制空调运行，保证了控制空调进入防凝露工作模式的时间点较为合理，避免了因过早/过晚进入防凝露工作模式，引起制冷能力不足以及空调吹水现象等问题。冷能力不足以及空调吹水现象等问题。冷能力不足以及空调吹水现象等问题。
【技术实现步骤摘要】
空调的防凝露方法、装置以及空调系统
[0001]本申请涉及空调控制领域，具体而言，涉及一种空调的防凝露方法、装置、计算机可读存储介质、处理器以及空调系统。
技术介绍
[0002]随着人们生活水平的提高，用户对空调的性能以及舒适性的要求也越来越高了。而空调的凝露是空调最常见的售后问题，特别是在一些湿度较高的地方，不仅会破坏用户的工作及生活环境，而且还可能会带来一定的安全隐患，从而大大降低用户对空调的满意度和舒适性体验。
[0003]传统的空调器防凝露控制检测一般采用单一的内管温度条件进行判断，当感温包的位置放置不合理时，会导致提早或者过晚进入防凝露，引起制冷能力不足或者空调吹水现象，造成用户舒适性较差。
[0004]在
技术介绍
部分中公开的以上信息只是用来加强对本文所描述技术的
技术介绍
的理解，因此，
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中可能包含某些信息，这些信息对于本领域技术人员来说并未形成在本国已知的现有技术。
技术实现思路
[0005]本申请的主要目的在于提供一种空调的防凝露方法、装置、计算机可读存储介质、处理器以及空调系统，以解决现有技术中判断空调是否进入防凝露工作模式的结果不准确，造成空调提早或者过晚进入防凝露工作模式的问题。
[0006]根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种空调的防凝露方法，包括：获取步骤，在空调开启的情况下，获取实际运行数据，所述实际运行数据包括：所述空调对应的室外环境温度数据、所述空调所在室内环境温度数据、所述空调的内管温度数据以及所述空调的压缩机运行频率数据；输入步骤，将所述实际运行数据输入神经网络模型，确定所述空调是否进入防凝露工作模式，得到确定结果；控制步骤，根据所述确定结果，控制所述空调运行。
[0007]可选地，所述控制步骤包括：在所述确定结果为确定所述空调进入所述防凝露工作模式的情况下，根据所述室内环境温度以及所述内管温度，确定预定参数的调整量以及调整间隔时长，所述预定参数包括压缩机频率、所述空调的内风机转速以及内风机档位；按照所述调整量，每隔所述调整间隔时长减小一次所述预定参数的设定值。
[0008]可选地，根据所述室内环境温度以及所述内管温度，确定预定参数的调整量以及调整间隔时长，包括：在所述室内环境温度处于第一温度范围，且所述内管温度小于第一温度阈值的情况下，确定所述调整间隔时长为第一时长、所述压缩机频率的调整量为第一数值、所述内风机转速的调整量为第二数值以及所述内风机档位的调整量为1档；在所述室内环境温度处于第二温度范围，且所述内管温度低于第二温度阈值的情况下，确定所述调整间隔时长为第二时长、所述压缩机频率的调整量为第三数值、所述内风机转速的调整量为第二数值、所述内风机档位的调整量为0档；其中，所述第一温度范围的最大值小于所述第
二温度范围的最小值，所述第一时长小于所述第二时长，所述第一数值大于所述第三数值。
[0009]可选地，所述控制步骤还包括：在所述确定结果为确定所述空调不进入所述防凝露工作模式，且所述空调当前处于所述防凝露工作模式的情况下，获取预定参数的目标值，所述预定参数包括压缩机频率、所述空调的内风机转速以及内风机档位；将所述预定参数的设定值调整至所述目标值。
[0010]可选地，在所述输入步骤之前，所述方法还包括：获取多个历史数据以及对应的历史结果，所述历史数据为所述空调在历史运行过程中的所述实际运行数据，所述历史结果为所述历史数据对应的所述确定结果；建立初始神经网络模型，所述初始神经网络模型包括所述历史数据对应的初始权值；将多个所述历史数据以及多个所述历史结果输入所述初始神经网络模型，使得所述初始神经网络模型进行自学习，以调整所述初始权值，得到所述神经网络模型。
[0011]可选地，所述获取步骤包括：在所述空调开启且处于制冷模式的情况下，获取所述实际运行数据。
[0012]可选地，在所述确定结果为确定所述空调不进入所述防凝露工作模式，且所述空调当前未处于所述防凝露工作模式的情况下，所述方法还包括：依次执行所述获取步骤、所述输入步骤以及所述控制步骤至少一次，直到接收到控制所述空调关机的指令，或者接收到控制所述空调退出所述制冷模式的指令；在接收到控制所述空调关机的指令，或者接收到控制所述空调退出所述制冷模式的指令的情况下，保存所述神经网络模型后执行所述指令。
[0013]可选地，所述实际运行数据还包括以下至少之一：所述空调的内风机转速数据、所述空调的内风机档位数据、所述空调的挡风板位置数据、所述空调所在室内湿度数据。
[0014]根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种空调的防凝露装置，包括第一获取单元、第一输入单元以及控制单元，其中，所述第一获取单元用于获取步骤，在空调开启的情况下，获取实际运行数据，所述实际运行数据包括：所述空调对应的室外环境温度数据、所述空调所在室内环境温度数据、所述空调的内管温度数据以及所述空调的压缩机运行频率数据；所述第一输入单元用于输入步骤，将所述实际运行数据输入神经网络模型，确定所述空调是否进入防凝露工作模式，得到确定结果；所述控制单元用于控制步骤，根据所述确定结果，控制所述空调运行。
[0015]根据本专利技术实施例的再一方面，还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的程序，其中，所述程序执行任意一种所述的方法。
[0016]根据本专利技术实施例的又一方面，还提供了一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行任意一种所述的方法。
[0017]根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种空调系统，包括空调以及所述空调的控制装置，其中，所述控制装置包括一个或多个处理器，存储器以及一个或多个程序，其中，所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序包括用于执行任意一种所述的方法。
[0018]在本专利技术实施例中，通过所述防凝露方法，首先获取空调的室外环境温度数据、室内环境温度数据、内管温度数据以及压缩机运行频率数据等空调的实际运行数据；然后将所述的实际运行数据输入神经网络模型，得到空调是否进入防凝露工作模式的确定结果；
最后根据所述确定结果来控制空调运行。相比现有技术中采用单一的内管温度条件判断空调是否进入防凝露工作模式，造成判断结果不准确的问题，本申请通过将室外环境温度数据、室内环境温度数据、内管温度数据以及压缩机运行频率数据等与凝露产生有关的实际运行数据输入神经网络模型，来确定是否进行防凝露工作模式，使得判断条件比较全面，保证了得到的确定结果较为准确，再根据确定结果控制空调运行，保证了控制空调进入防凝露工作模式的时间点较为合理，避免了因过早/过晚进入防凝露工作模式，引起制冷能力不足以及空调吹水现象等问题，保证了用户的使用体验感较好。
附图说明
[0019]构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
[0020]图1示出了根据本申请的实施例的空本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种空调的防凝露方法，其特征在于，包括：获取步骤，在空调开启的情况下，获取实际运行数据，所述实际运行数据包括：所述空调对应的室外环境温度数据、所述空调所在室内环境温度数据、所述空调的内管温度数据以及所述空调的压缩机运行频率数据；输入步骤，将所述实际运行数据输入神经网络模型，确定所述空调是否进入防凝露工作模式，得到确定结果；控制步骤，根据所述确定结果，控制所述空调运行。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述控制步骤包括：在所述确定结果为确定所述空调进入所述防凝露工作模式的情况下，根据所述室内环境温度以及所述内管温度，确定预定参数的调整量以及调整间隔时长，所述预定参数包括压缩机频率、所述空调的内风机转速以及内风机档位；按照所述调整量，每隔所述调整间隔时长减小一次所述预定参数的设定值。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述室内环境温度以及所述内管温度，确定预定参数的调整量以及调整间隔时长，包括：在所述室内环境温度处于第一温度范围，且所述内管温度小于第一温度阈值的情况下，确定所述调整间隔时长为第一时长、所述压缩机频率的调整量为第一数值、所述内风机转速的调整量为第二数值以及所述内风机档位的调整量为1档；在所述室内环境温度处于第二温度范围，且所述内管温度低于第二温度阈值的情况下，确定所述调整间隔时长为第二时长、所述压缩机频率的调整量为第三数值、所述内风机转速的调整量为第二数值、所述内风机档位的调整量为0档；其中，所述第一温度范围的最大值小于所述第二温度范围的最小值，所述第一时长小于所述第二时长，所述第一数值大于所述第三数值。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述控制步骤还包括：在所述确定结果为确定所述空调不进入所述防凝露工作模式，且所述空调当前处于所述防凝露工作模式的情况下，获取预定参数的目标值，所述预定参数包括压缩机频率、所述空调的内风机转速以及内风机档位；将所述预定参数的设定值调整至所述目标值。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述输入步骤之前，所述方法还包括：获取多个历史数据以及对应的历史结果，所述历史数据为所述空调在历史运行过程中的所述实际运行数据，所述历史结果为所述历史数据对应的所述确定结果；建立初始神经网络模型...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐娟，毛龙，刘超，张杰添，张嘉鑫，
申请(专利权)人：珠海格力电器股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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