通风管道清污机器人作业时间的设定方法技术

本发明专利技术涉及一种通风管道清污机器人作业时间的设定方法，包括：步骤S1，构建通风管道病毒传播度模型以判断通风管道病毒传播指数；步骤S2，根据通风管道病毒传播指数判断在相应病毒传播条件下机器人作业时间间隔。本发明专利技术根据相关病毒传播历史数据，学习出清污机器人作业时间设定模型。根据当前区域病毒传播相关信息以及清污机器人作业时间设定模型对清污机器人作业时间进行设定。在病毒传播风险较小时，采取正常作业时间间隔，达到节能目的。病毒传播风险严重时，减少作业时间间隔，以减少病毒传播风险；做到根据病毒传播风险严重程度改变机器人作业时间间隔。机器人作业时间间隔。机器人作业时间间隔。

【技术实现步骤摘要】
通风管道清污机器人作业时间的设定方法


[0001]本专利技术涉及一种通风管道清污机器人作业时间的设定方法。

技术介绍

[0002]密布在建筑工程内部的大量通风、空调管道经过常年运行,聚集了大量的室内环境污染物以及病菌、尘土、纤维等杂物,长期下来室内人员会产生偏头痛、易于疲劳、口干、烦躁等空调病症状.若不定期及时对管道进行清理将造成吸入的清洁空气在管道内与残留污物形成混浊气体，造成再次污染。
[0003]在病毒传播时，应保持室内通风，室内过于拥挤、通风不好，容易导致病毒传染，尤其是通风管道，要定期消毒，并保持良好通风。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是提供一种通风管道清污机器人作业时间的设定方法，以根据病毒传播风险严重程度改变清污机器人的作业时间间隔。
[0005]为了解决上述技术问题，本专利技术提供了一种通风管道清污机器人作业时间的设定方法，包括：
[0006]步骤S1，构建通风管道病毒传播度模型以判断通风管道病毒传播指数；
[0007]步骤S2，根据通风管道病毒传播指数判断在相应病毒传播条件下机器人作业时间间隔。
[0008]本专利技术的有益效果是，本专利技术根据相关病毒传播历史数据，学习出清污机器人作业时间设定模型。根据当前区域病毒传播相关信息以及清污机器人作业时间设定模型对清污机器人作业时间进行设定。在病毒传播风险较小时，采取正常作业时间间隔，达到节能目的。病毒传播风险严重时，减少作业时间间隔，以减少病毒传播风险；做到根据病毒传播风险严重程度改变机器人作业时间间隔。
附图说明
[0009]下面结合附图和实施例对本专利技术进一步说明。
[0010]图1是本专利技术的通风管道清污机器人作业时间的设定方法的流程图。
具体实施方式
[0011]现在结合附图对本专利技术作进一步详细的说明。这些附图均为简化的示意图，仅以示意方式说明本专利技术的基本结构，因此其仅显示与本专利技术有关的构成。
[0012]如图1所示，本实施例提供了一种通风管道清污机器人作业时间的设定方法，包括：
[0013]步骤S1，构建通风管道病毒传播度模型以判断通风管道病毒传播指数；
[0014]步骤S2，根据通风管道病毒传播指数判断在相应病毒传播条件下机器人作业时间
间隔。
[0015]在本实施例中，所述步骤S1中构建所述通风管道病毒传播度模型的方法包括：获取历史数据中病毒传播相关数据并获得其对应系数，通过软间隔SVM计算得到最优分类超平面的法向量w
*
；通过法向量w
*
构建当前病毒传播状态数据与正常作业类别、减少作业时间间隔类别两类历史数据的均方误差算式，以获得相应均方误差；以及通过上述均方误差构建通风管道病毒传播度模型。
[0016]在本实施例中，获取历史数据中病毒传播相关数据并获得其对应系数，通过软间隔SVM计算得到最优分类超平面的法向量w
*
的方法包括：
[0017]获取历史数据中病毒传播相关数据并获得其对应系数，即
[0018]设定数据向量，即x＝(x
(1)
，x
(2)
，x
(3)
)；
[0019]其中，x
(1)
为病毒传播风险等级，x
(2)
为温度，x
(3)
为湿度；
[0020]建立与上述数据向量对应的权值系数向量w＝(w
(1)
，w
(2)
，w
(3)
)；其中，w
(1)
为病毒传播风险等级系数；w
(2)
为温度系数；w
(3)
为湿度系数；以及
[0021]通过软间隔SVM计算得到最优分类超平面的法向量w
*
，即
[0022]使用软间隔SVM，以得到最优分类超平面的法向量w
*
：
[0023][0024]s.ty
i
(w
·
x
i
+b)≥1
‑
ξ
i
；
[0025]ξ
i
≥0i＝1,2,....N；
[0026]式中C为惩罚系数，ξ
i
为松弛变量,b为偏置；以及x
i
为第i个训练数据向量，y
i
为x
i
的类标记；y
i
为
‑
1时表示正常作业类别，y
i
为1时表示减少作业时间间隔类别，N为训练数据数目；
[0027]使用KKT条件，求对偶问题的最优解，得到最优分类超平面的法向量w
*
，
[0028]其中，α
*
为拉格朗日乘子向量中对偶问题的解。
[0029]在本实施例中，通过法向量w
*
构建当前病毒传播状态数据与正常作业类别、减少作业时间间隔类别两类历史数据的均方误差算式，以获得相应均方误差，即
[0030]设当前病毒传播风险等级、温度、湿度状态数据与减少作业时间间隔类别历史数据的均方误差M
n
，
[0031][0032]设当前病毒传播风险等级、温度、湿度状态数据与正常作业类别历史数据的均方误差M
P
，
[0033][0034]上式中，N
n
为类别y＝+1正常作业类别的样本数，N
P
为类别y＝
‑
1减少作业时间间隔类别的样本数；以及
[0035]x
c
为当前状态数据向量。
[0036]在本实施例中，通过上述均方误差构建通风管道病毒传播度模型的方法包括：
[0037]建立通风管道病毒传播度模型
[0038]式中，β为当前条件下通风管道病毒传播度，β的值在0
‑
1之间，越小则表示病毒传播风险越大；e为常数即为2.71828。
[0039]在本实施例中，步骤S2中根据通风管道病毒传播指数判断在相应病毒传播条件下机器人作业时间间隔的方法包括：构建清污机器人作业时间设定模型，即T
c
＝T
z
β；其中
[0040]T
z
为无病毒传播时的基准作业时间间隔；以及
[0041]T
c
为当前病毒传播条件下对清污机器人设置的作业时间间隔。
[0042]以下通过具体数据对通风管道清污机器人作业时间的设定方法的实施过程进行说明。
[0043]构建历史数据集，其中病毒传播风险等级可以分为四个等级1、2、3、4。
[0044]例如：某数据向量为(2,26,0.32)其中2对应病毒传播风险等级，26对应温度，0.32对应湿度。
[0045]利用软间隔SVM，可以训练数据并得到最优分类超平面的法向量w
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种通风管道清污机器人作业时间的设定方法，其特征在于，包括：步骤S1，构建通风管道病毒传播度模型以判断通风管道病毒传播指数；步骤S2，根据通风管道病毒传播指数判断在相应病毒传播条件下机器人作业时间间隔。2.根据权利要求1所述的设定方法，其特征在于，所述步骤S1中构建所述通风管道病毒传播度模型的方法包括：获取历史数据中病毒传播相关数据并获得其对应系数，通过软间隔SVM计算得到最优分类超平面的法向量w
*
；通过法向量w
*
构建当前病毒传播状态数据与正常作业类别、减少作业时间间隔类别两类历史数据的均方误差算式，以获得相应均方误差；以及通过上述均方误差构建通风管道病毒传播度模型。3.根据权利要求2所述的设定方法，其特征在于，获取历史数据中病毒传播相关数据并获得其对应系数，通过软间隔SVM计算得到最优分类超平面的法向量w
*
的方法包括：获取历史数据中病毒传播相关数据并获得其对应系数，即设定数据向量，即x＝(x
(1)
，x
(2)
，x
(3)
)；其中，x
(1)
为病毒传播风险等级，x
(2)
为温度，x
(3)
为湿度；建立与上述数据向量对应的权值系数向量w＝(w
(1)
，w
(2)
，w
(3)
)；其中，w
(1)
为病毒传播风险等级系数；w
(2)
为温度系数；w
(3)
为湿度系数；以及通过软间隔SVM计算得到最优分类超平面的法向量w
*
，即使用软间隔SVM，以得到最优分类超平面的法向量w
*
：s.t y
i
(w
·
x
i
+b)≥1
‑
ξ
i
；ξ
i
≥0 i＝1，2，.......

【专利技术属性】
技术研发人员：魏士凯，乔宏哲，杨保华，钱惠祥，孙天佑，
申请(专利权)人：常州机电职业技术学院，
类型：发明
国别省市：