【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及净水器领域，具体为一种内压式防堆积智能净水器。
技术介绍
1、随着水质污染问题的加剧，家庭净水器的应用逐渐增多。然而，在一些使用场景中(例如酒店、饭店等商用场景中)，单一家用净水器可能无法满足大量用水需求或保持长时间的稳定工作。因此，研发一种并联的多个净水器控制系统成为解决这一问题的关键。
2、公开号为cn104418438a的中国专利公开了一种净水器，原水进水口和净水出水口之间用水管依次连接3个以上的滤芯；上述的滤芯中，至少有2个滤芯按照并列的方式连接，并列的滤芯里面填充的滤材是活性炭。本方案的净水器中将2个以上的活性炭滤芯采用并联的连接方式，可以降低压力损失，提高出水流量，同时优选的适合中国自来水水质的活性炭可以有效吸附自来水中的有机物，出水水质好，净水器使用寿命长。
3、如上述申请相同，传统净水器系统，设置多个过滤器并联，可以降低压力损失，提高出水流量，但是其无法根据实际的过滤需求，合理的控制每个过滤器的使用状态，即难以实现净水器的灵活组合和智能调控，容易导致水质不均匀或流量不稳定。为了提高净水系统的整体性能，需要一种创新性的控制系统，能够协调并联净水器的工作状态，实现水质和水量的稳定控制。
技术实现思路
1、为了解决上述问题，本专利技术提供了一种内压式防堆积智能净水器。
2、本专利技术采用以下技术方案，一种内压式防堆积智能净水器，包括自来水入户管，若干个净水器和出水管，若干个净水器的进水管均与自来水入户管相互导通连接，若干个
3、数据采集模块，采集净水器的历史水体净化数据和对应的净水器使用个数，历史水体净化数据为水体在达标净化的情况下采集，历史水体净化数据包括自来水入户管单位时间的流量数据、单位时间的水压数据和污染系数；
4、模型训练模块，基于历史水体净化数据，训练预测出净水器使用个数的机器学习模型，采集实时的水体净化数据，基于训练完成的机器学习模型预测出净水器的使用个数；
5、分析控制模块，基于预测出的净水器的使用个数，控制相应个数的进水管上设置的电磁阀打开。
6、作为上述技术方案的进一步描述：所述污染系数的生成方式如下：
7、
8、式中，wx为污染系数，zd为自来水入户管内的水体浊度，ph为自来水入户管内的水体酸碱度，ry为自来水入户管内的水体中溶解氧含量，和均为权重系数，和均大于0。
9、作为上述技术方案的进一步描述：预测出净水器的使用个数的机器学习模型的训练方法包括：
10、将采集的净水器的历史水体净化数据和净水器使用个数转换为对应的一组特征向量；
11、将采集的净水器的历史水体净化数据作为机器学习模型的输入，所述机器学习模型以每组历史水体净化数据对应的净水器使用个数为输出，以每组历史水体净化数据实际对应的净水器使用个数作为预测目标，以最小化所述机器学习模型损失函数值作为训练目标，当机器学习模型损失函数值小于等于预设的目标损失值时停止训练。
12、作为上述技术方案的进一步描述：还包括反冲洗组件和控制单元；
13、所述反冲洗组件包括：
14、冲洗储水罐，其用于存储对净水器进行冲洗的过滤水；
15、冲洗主管，其与冲洗储水罐导通连接；
16、冲洗支管，其一端与冲洗主管上导通连接，另一端与净水器导通连接，所述冲洗支管上设置有冲洗量控制阀。
17、作为上述技术方案的进一步描述：所述控制单元包括：
18、数据记录模块，用于记录若干个净水器的单位周期内使用时间信息以及单位周期内该净水器净水总量信息；
19、数据分析模块，根据使用时间信息、净水总量信息、单位周期和污染系数生成反冲洗系数，并根据反冲洗系数判断生成相应的冲洗水量等级信息；
20、控制模块，根据冲洗水量等级信息，控制对应的冲洗量控制阀开启时间。
21、作为上述技术方案的进一步描述：记录若干个净水器的单位周期内使用时间以及单位周期内该净水器净水总量信息的方法包括：
22、依次对若干个并联设置的净水器进行标记，将若干个净水器按照使用的先后顺序依次标记为j1、j2、……、jn；
23、获取单位周期tz内，每个净水器的使用时间和净水总量；
24、其中，单位周期tz，即为若干个净水器的反冲洗周期，优选的，为一个星期(7天)。
25、作为上述技术方案的进一步描述：所述反冲洗系数的生成方式如下：
26、
27、其中，fkn为第n个净水器的反冲洗系数，tn为第n个净水器的单位周期的使用时间，szn为第n个净水器的单位周期的净水总量，tz为第n个净水器的单位周期数据，和均为权重系数，和均大于0。
28、作为上述技术方案的进一步描述：根据反冲洗系数判断生成相应的冲洗水量等级信息的方法包括：
29、预设反冲洗系数阈值f1和f2，其中f1＜f2；
30、当fkn≤f1，此时，数据分析模块生成一级冲洗水量信息；
31、当f1＜fkn＜f2，此时，数据分析模块生成二级冲洗水量信息；
32、当fkn≥f2，此时，数据分析模块生成三级冲洗水量信息；
33、其中，一级冲洗水量信息、二级冲洗水量信息和三级冲洗水量信息对应的冲洗水量依次增加。
34、作为上述技术方案的进一步描述：所述净水器的底部中心处导通连接有排污管，其用于排出反冲洗产生的污水，所述排污管上设置有控制阀。
35、作为上述技术方案的进一步描述：所述净水器由圆柱形外壳体和设置在圆柱形外壳体内的内压式滤芯组成。
36、有益效果：本专利技术提供的一种内压式防堆积智能净水器，通过采集的净水器的历史水体净化数据和净水器使用个数对机器学习模型进行训练，基于训练完成的机器学习模型预测出单位时间内，若干个净水器的使用状态，从而实时采集水体净化数据，基于训练好的机器学习模型，控制若干个净水器的使用状态，实现智能化协调并联设置的若干个净水器的工作状态，实现水质和水量的稳定控制；
37、进一步的，通过反冲洗组件和控制单元的设置，在使用时，可通过数据记录模块获取每个净水器的使用时间、净水量，然后计算获取反冲洗系数，从而根据反冲洗系数判断生成相应的冲洗水量等级信息，具体根据每个净水器的使用时间、净水量以及单位周期的时间和水体的污染系数生成不同的冲水量的冲洗水量等级信息，从而实现对每个净水器2进行针对性的反冲洗，保证其冲洗效果，也节约了冲洗用水。
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1.一种内压式防堆积智能净水器，包括自来水入户管(1)，若干个净水器(2)和出水管(3)，若干个净水器(2)的进水管(21)均与自来水入户管(1)相互导通连接，若干个净水器(2)的排水管(22)均与出水管(3)相互导通连接，若干个进水管(21)上均设置有电磁阀(211)，用于控制进水管(21)的导通或关闭，其特征在于：还包括：
2.根据权利要求1所述的一种内压式防堆积智能净水器，其特征在于，所述污染系数的生成方式如下：
3.根据权利要求1所述的一种内压式防堆积智能净水器，其特征在于，预测出净水器(2)的使用个数的机器学习模型的训练方法包括：
4.根据权利要求1所述的一种内压式防堆积智能净水器，其特征在于，还包括反冲洗组件(4)和控制单元；
5.根据权利要求4所述的一种内压式防堆积智能净水器，其特征在于，所述控制单元包括：
6.根据权利要求1所述的一种内压式防堆积智能净水器，其特征在于，记录若干个净水器(2)的单位周期内使用时间以及单位周期内该净水器(2)净水总量信息的方法包括：
7.根据权利要求5所述的一种内
8.根据权利要求1所述的一种内压式防堆积智能净水器，其特征在于，根据反冲洗系数判断生成相应的冲洗水量等级信息的方法包括：
9.根据权利要求5所述的一种内压式防堆积智能净水器，其特征在于，所述净水器(2)的底部中心处导通连接有排污管(5)，其用于排出反冲洗产生的污水，所述排污管(5)上设置有控制阀(51)。
10.根据权利要求5所述的一种内压式防堆积智能净水器，其特征在于，所述净水器(2)由圆柱形外壳体(201)和设置在圆柱形外壳体(201)内的内压式滤芯(202)组成。
...【技术特征摘要】
1.一种内压式防堆积智能净水器，包括自来水入户管(1)，若干个净水器(2)和出水管(3)，若干个净水器(2)的进水管(21)均与自来水入户管(1)相互导通连接，若干个净水器(2)的排水管(22)均与出水管(3)相互导通连接，若干个进水管(21)上均设置有电磁阀(211)，用于控制进水管(21)的导通或关闭，其特征在于：还包括：
2.根据权利要求1所述的一种内压式防堆积智能净水器，其特征在于，所述污染系数的生成方式如下：
3.根据权利要求1所述的一种内压式防堆积智能净水器，其特征在于，预测出净水器(2)的使用个数的机器学习模型的训练方法包括：
4.根据权利要求1所述的一种内压式防堆积智能净水器，其特征在于，还包括反冲洗组件(4)和控制单元；
5.根据权利要求4所述的一种内压式防堆积智能净水器，其特征在于，所述控制单元包括：
...【专利技术属性】
技术研发人员：胡金高，胡骏东，
申请(专利权)人：浙江食全食美日用品有限公司，
类型：发明
国别省市：
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