用于空调室外风机控制的方法、装置、空调及存储介质制造方法及图纸

本申请涉及空调技术领域，公开一种用于空调室外风机控制的方法、装置、空调及存储介质。该方法包括：获取空调所在区域的当前室外环境温度值和所述空调的当前运行参数；通过外风机转速机器学习模型，得到与所述当前室外环境温度值和所述当前运行参数匹配的当前外风机转速值；根据所述当前外风机转速值，控制所述空调的室外风机运行。这样，可实时调整空调室外风机的风速，提高了空调室外风机风速调整的灵活性，也提高了用户体验。也提高了用户体验。也提高了用户体验。

【技术实现步骤摘要】
用于空调室外风机控制的方法、装置、空调及存储介质


[0001]本申请涉及空调
，例如涉及用于空调室外风机控制的方法、装置、空调及存储介质。

技术介绍

[0002]随着智能技术的普及，智能空调已是家居生活中不可缺少的设备。目前，空调室外风机的控制方式基本上采用温度点和压缩机频率点分段式控制方法。例如：以空调制冷模式为例，室外风机为为七个风速等级，每个等级风速递加。
[0003]表1是相关技术中室外环境温度值、压缩机运行频率值与室外风机的风速等级之间的对应关系。
[0004][0005]表1
[0006]其中，室外环境温度值为Tao、压缩机运行频率值f，而风速风机为室外风机的风速等级。这样，如表1所示，在设定温度范围和设定频率范围内，对应的室外风机的风速等级是相同的，即室外风机的风速是固定的，这样，不能灵活地随着不同工况匹配不同的室外风机风速。

技术实现思路

[0007]为了对披露的实施例的一些方面有基本的理解，下面给出了简单的概括。所述概括不是泛泛评述，也不是要确定关键/重要组成元素或描绘这些实施例的保护范围，而是作为后面的详细说明的序言。
[0008]本公开实施例提供了一种用于空调室外风机控制的方法、装置、空调和存储介质，以解决空调室外风机风速调整灵活性有待提高的技术问题。
[0009]在一些实施例中，所述方法包括：
[0010]获取空调所在区域的当前室外环境温度值和所述空调的当前运行参数；
[0011]通过外风机转速机器学习模型，得到与所述当前室外环境温度值和所述当前运行参数匹配的当前外风机转速值；
[0012]根据所述当前外风机转速值，控制所述空调的室外风机运行。
[0013]在一些实施例中，还包括：
[0014]获取不同空调在不同环境状态下测试得到的外风机最优转速值，得到训练数据
库，所述训练数据库包括：所述外风机最优转速值，及其对应的空调设备参数、环境状态参数、空调运行参数；
[0015]根据所述训练数据库，通过深度学习算法，生成所述外风机转速机器学习模型。
[0016]在一些实施例中，所述得到与所述当前室外环境温度值和所述当前运行参数匹配的当前外风机转速值之后，还包括：
[0017]在所述训练数据库，保存所述当前室外环境温度值、所述当前运行参数、以及所述当前外风机转速值，得到更新后的训练数据库；
[0018]根据所述更新后的训练数据库，通过深度学习算法，更新所述外风机转速机器学习模型。
[0019]在一些实施例中，所述得到与所述当前室外环境温度值和所述当前运行参数匹配的当前外风机转速值包括：
[0020]将所述当前室外环境温度值和所述当前运行参数发送给平台服务器，其中，所述平台服务器根据保存的训练数据库，通过深度学习算法，生成所述外风机转速机器学习模型，所述训练数据库包括：不同空调在不同环境状态下测试得到的外风机最优转速值，及其对应的空调设备参数、环境状态参数、空调运行参数；
[0021]接收所述平台服务器返回的通过所述外风机转速机器学习模型得到的与所述当前室外环境温度值和所述当前运行参数匹配的当前外风机转速值。
[0022]在一些实施例中，所述当前运行参数包括：当前室外盘管温度值、当前排气温度值、当前压缩机运行频率等中的一种或多种。
[0023]在一些实施例中，所述装置包括：
[0024]获取模块，被配置为获取空调所在区域的当前室外环境温度值和所述空调的当前运行参数；
[0025]学习输出模块，被配置为通过外风机转速机器学习模型，得到与所述当前室外环境温度值和所述当前运行参数匹配的当前外风机转速值；
[0026]控制模块，被配置为根据所述当前外风机转速值，控制所述空调的室外风机运行。
[0027]在一些实施例中，所述用于空调室外风机控制的装置，包括处理器和存储有程序指令的存储器，所述处理器被配置为在执行所述程序指令时，执行上述用于空调室外风机控制方法。
[0028]在一些实施例中，所述空调，包括上述用于空调室外风机控制的装置。
[0029]在一些实施例中，所述存储介质，存储有程序指令，所述程序指令在运行时，执行上述用于空调室外风机控制的方法
[0030]本公开实施例提供的用于空调室外风机控制的方法、装置和空调，可以实现以下技术效果：
[0031]空调可获取空调所在区域的当前室外环境温度值和空调的当前运行参数，基于机器学习，匹配出空调室外风机的风机转速值，这样，可实时调整空调室外风机的风速，提高了空调室外风机风速调整的灵活性，也提高了用户体验。
[0032]以上的总体描述和下文中的描述仅是示例性和解释性的，不用于限制本申请。
附图说明
[0033]一个或多个实施例通过与之对应的附图进行示例性说明，这些示例性说明和附图并不构成对实施例的限定，附图中具有相同参考数字标号的元件示为类似的元件，附图不构成比例限制，并且其中：
[0034]图1是本公开实施例提供的一种用于空调室外风机控制方法的流程示意图；
[0035]图2是本公开实施例提供的一种用于空调配置外风机转速机器学习模型的流程示意图；
[0036]图3是本公开实施例提供的一种用于空调室外风机控制方法的流程示意图；
[0037]图4是本公开实施例提供的一种用于空调室外风机控制装置的结构示意图；
[0038]图5是本公开实施例提供的一种用于空调室外风机控制装置的结构示意图；
[0039]图6是本公开实施例提供的一种用于空调室外风机控制装置的结构示意图。
具体实施方式
[0040]为了能够更加详尽地了解本公开实施例的特点与
技术实现思路
，下面结合附图对本公开实施例的实现进行详细阐述，所附附图仅供参考说明之用，并非用来限定本公开实施例。在以下的技术描述中，为方便解释起见，通过多个细节以提供对所披露实施例的充分理解。然而，在没有这些细节的情况下，一个或多个实施例仍然可以实施。在其它情况下，为简化附图，熟知的结构和装置可以简化展示。
[0041]本公开实施例的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本公开实施例的实施例。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。
[0042]除非另有说明，术语“多个”表示两个或两个以上。
[0043]本公开实施例中，字符“/”表示前后对象是一种“或”的关系。例如，A/B表示：A或B。
[0044]术语“和/或”是一种描述对象的关联关系，表示可以存在三种关系。例如，A和/或B，表示：A或B，或，A和B这三种关系。
[0045]本公开实施例中，通过大量不同空调在不同环境状态下测试得到的外风机最优转速值，进行机器学习和训练，得到外风机转速机器学习模型，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于空调室外风机控制的方法，其特征在于，包括：获取空调所在区域的当前室外环境温度值和所述空调的当前运行参数；通过外风机转速机器学习模型，得到与所述当前室外环境温度值和所述当前运行参数匹配的当前外风机转速值；根据所述当前外风机转速值，控制所述空调的室外风机运行。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：获取不同空调在不同环境状态下测试得到的外风机最优转速值，得到训练数据库，所述训练数据库包括：所述外风机最优转速值，及其对应的空调设备参数、环境状态参数、空调运行参数；根据所述训练数据库，通过深度学习算法，生成所述外风机转速机器学习模型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述得到与所述当前室外环境温度值和所述当前运行参数匹配的当前外风机转速值之后，还包括：在所述训练数据库，保存所述当前室外环境温度值、所述当前运行参数、以及所述当前外风机转速值，得到更新后的训练数据库；根据所述更新后的训练数据库，通过深度学习算法，更新所述外风机转速机器学习模型。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述得到与所述当前室外环境温度值和所述当前运行参数匹配的当前外风机转速值包括：将所述当前室外环境温度值和所述当前运行参数发送给平台服务器，其中，所述平台服务器根据保存的训练数据库，通过深度学习算法，生成所述外风机转速机器学习模型，所述训练数据库包括：不同空调在不同环境状态下测试得到的外风机最优转速值，及其对应的空调设备参数、环境状态参数、空调运行参数；接收所述平台服务器返回的通过所述外风机转速机器学习模型得到的与所述当前室外环境温度值和所述当前运行参数匹配的当前外风机转速值。5.根据权利要求1
‑
4任一所述的方法，其特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：谭强，张飞，
申请(专利权)人：青岛海尔空调电子有限公司海尔智家股份有限公司，
类型：发明
国别省市：