【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及空调器控制，尤其涉及一种空调器的控制方法、空调器以及计算机可读存储介质。
技术介绍
1、在空调的运行过程中，由于传感器误差、控制参数跳变(压缩机运行频率、内风机转速)等情况，可能会出现温风振荡情况，导致用户不舒适。
2、在相关技术方案中，通常是基于pid(proportional integral derivative，比例积分微分)控制理论下的ga(genetic algorithm，遗传算法)并结合ai(artificialintelligence)机器学习/深度学习，作为空调的主控制逻辑，能够对空调内部的控制参数实现精细化控制，在空调的节能和舒适方面具有很大的优势。
3、然而，这种方式在空调的传感器采集出现误差时，所预测的控制参数与空调当前的控制参数之间的变化量较大，可能导致空调的出风温度、风速出现振荡，降低用户体验。此外，这种控制方式也会导致空调内部的控制参数频繁振荡(例如：压缩机频率，出现波浪线走势)，会影响到压缩机、内风机等相关部件的使用寿命。因此，目前的防止温风振荡方法存在控制参数振荡的问题。
4、上述内容仅用于辅助理解本专利技术的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
技术实现思路
1、本专利技术的主要目的在于提供一种空调器的控制方法，旨在解决如何避免空调器出现温风振荡的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供的一种空调器的控制方法，所述方法包括：
3、获取空调器当前周期采集的当前环境状
4、根据所述历史环境状态参数和当前环境状态参数，确定所述空调器当前周期的环境状态优化参数；
5、根据所述环境状态优化参数，控制所述空调器运行。
6、可选地，所述根据所述历史环境状态参数和当前环境状态参数，确定所述空调器当前周期的环境状态优化参数的步骤包括：
7、基于预设环境参数优化策略，根据多个历史周期的所述历史环境状态参数和述当前环境状态参数，确定所述空调器在当前周期对应的环境参数的优化值，作为所述环境状态优化参数。
8、可选地，所述环境参数优化策略包括算数平均优化，所述基于预设环境参数优化策略，根据多个历史周期的所述历史环境状态参数和述当前环境状态参数，确定所述空调器在当前周期对应的优化值的步骤包括：
9、计算各个所述历史环境状态参数和所述当前环境状态参数的平均值，作为所述空调器在当前周期对应的环境参数优化值。
10、可选地，所述环境参数优化策略包括加权平均优化，所述基于预设环境参数优化策略，根据多个历史周期的所述历史环境状态参数和当前周期的所述环境状态参数，确定所述空调器在当前周期对应的环境参数优化值的步骤包括：
11、获取所述历史环境状态参数中，与所述环境状态参数对应的参数值；
12、确定所获取的参数值的权重值，并根据所确定的权重值，对所获取的参数值进行加权平均计算，获得所述空调器在当前周期对应的环境参数优化值。
13、可选地，所述根据所述环境状态优化参数，控制所述空调器运行的步骤包括：
14、获取所述空调器当前周期的运行状态参数；
15、根据当前周期的所述运行状态参数和所述环境状态优化参数，确定满足预设参数预测模型的所述空调器的控制参数组合，所述控制参数组合包括至少两个控制参数；
16、当所确定的控制参数组合为两个以上时，确定各个所述控制参数组合中，满足预设参数组合选取策略的目标控制参数组合；
17、控制所述空调器按所述目标控制参数组合对应的控制参数值运行。可选地，
18、可选地，所述参数预测模型包括运行功率模型、能力能效模型、温度模型，所述根据当前周期的所述运行状态参数和所述环境状态优化参数，确定满足预设参数预测模型的所述空调器的控制参数的各个控制参数组合的步骤包括：
19、将当前周期的运行状态参数和所述环境状态优化参数输入所述功率模型，预测所述空调器下一周期的运行状态参数的各个控制参数组合对应的运行功率；根据所述运行功率确定满足目标运行功率的控制参数组合；或，
20、将当前周期的运行状态参数和所述环境状态优化参数输入所述能力能效模型，预测所述空调器下一周期的运行状态参数的各个控制参数组合对应的运行能效和/或输出能力；根据所述运行能效和/或所述输出能力确定满足目标运行能效和/或目标输出能力的控制参数组合；或，
21、将当前周期的运行状态参数和所述环境状态优化参数输入所述温度模型，预测所述空调器下一周期的运行状态参数的各个控制参数组合对应的室内温度变化量；根据所述室内温度变化量确定满足目标室内温度的控制参数组合。
22、可选地，所述确定各个所述控制参数组合中，满足预设参数组合选取策略的目标控制参数组合的步骤包括：
23、计算各个所述控制参数组合对应的能效比，并将能效比最高时对应的控制参数组合，确定为所述目标控制参数组合；或，
24、获取所述空调器按照每个所述控制参数组合运行时对应的舒适值，并将所述舒适值最接近预设舒适值的所述控制参数组合，确定为所述目标控制参数组合；或，
25、获取空调器按照每个控制参数组合运行时对应的健康值，并将所述健康值最接近预设健康值的所述控制参数组合，确定为所述目标控制参数组合；或，
26、计算各个所述控制参数组合与上一周期所述空调器的历史控制参数之间的相似度，并将所述相似度最大的所述控制参数组合，确定为所述目标控制参数组合。
27、可选地，所述根据所述环境状态优化参数，控制所述空调器运行的步骤包括：
28、获取所述空调器当前周期的运行状态参数；
29、根据当前周期的所述运行状态参数和所述环境状态优化参数，确定满足预设参数预测模型的所述空调器的控制参数组合，所述控制参数组合包括至少两个控制参数；
30、根据当前周期确定出的控制参数组合与多个历史周期所述空调器的历史控制参数组合，确定所述空调器的目标控制参数组合，以控制所述空调器按照所述目标控制参数组合中的控制参数运行。
31、此外，为实现上述目的，本专利技术还提供一种空调器，所述空调器包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的空调器的控制程序，所述空调器的控制程序被所述处理器执行时实现如上所述的空调器的控制方法的步骤。
32、此外，为实现上述目的，本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有空调器的控制程序，所述空调器的控制程序被处理器执行时实现如上所述的空调器的控制方法的步骤。
33、本专利技术实施例提供一种空调器的控制方法、空调器以及计算机可读存储介质，其中，所述空调器的控制方法包括：获取空调器当前周期采集的当前环境状态参数，以及获取所述空调器的多个历史周期确定的历史环境状态参数；根据所述历史环境状态参数和当本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种空调器的控制方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述历史环境状态参数和当前环境状态参数，确定所述空调器当前周期的环境状态优化参数的步骤包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述环境参数优化策略包括算数平均优化，所述基于预设环境参数优化策略，根据多个历史周期的所述历史环境状态参数和述当前环境状态参数，确定所述空调器在当前周期对应的优化值的步骤包括：
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述环境参数优化策略包括加权平均优化，所述基于预设环境参数优化策略，根据多个历史周期的所述历史环境状态参数和当前周期的所述环境状态参数，确定所述空调器在当前周期对应的环境参数优化值的步骤包括：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述环境状态优化参数，控制所述空调器运行的步骤包括：
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述参数预测模型包括运行功率模型、能力能效模型、温变预期模型，所述根据当前周期的所述运行状态参数和所述环境状态优化参数，确定满足预设参数预测模型
7.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述确定各个所述控制参数组合中，满足预设参数组合选取策略的目标控制参数组合的步骤包括：
8.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述环境状态优化参数，控制所述空调器运行的步骤包括：
9.一种空调器，其特征在于，所述空调器包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的空调器的控制程序，所述空调器的控制程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的空调器的控制方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有空调器的控制程序，所述空调器的控制程序被处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的空调器的控制方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种空调器的控制方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述历史环境状态参数和当前环境状态参数，确定所述空调器当前周期的环境状态优化参数的步骤包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述环境参数优化策略包括算数平均优化，所述基于预设环境参数优化策略，根据多个历史周期的所述历史环境状态参数和述当前环境状态参数，确定所述空调器在当前周期对应的优化值的步骤包括：
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述环境参数优化策略包括加权平均优化，所述基于预设环境参数优化策略，根据多个历史周期的所述历史环境状态参数和当前周期的所述环境状态参数，确定所述空调器在当前周期对应的环境参数优化值的步骤包括：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述环境状态优化参数，控制所述空调器运行的步骤包括：
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述参数预测模...
【专利技术属性】
技术研发人员：樊其锋，
申请(专利权)人：广东美的制冷设备有限公司，
类型：发明
国别省市：
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