一種空調(diào)預控制方法及空調(diào)的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明適用于空調(diào)【技術(shù)領(lǐng)域】，提供一種空調(diào)預控制方法及一種空調(diào)，所述方法包括：在一記錄周期中，記錄在每個時刻點下用戶所在子空間的位置信息；統(tǒng)計在最近的若干個記錄周期中，在每個時刻點下用戶在各個子空間的出現(xiàn)概率，選擇所述出現(xiàn)概率最大的子空間作為最大概率位置；將空調(diào)風口調(diào)整到下一時刻點的最大概率位置。本發(fā)明以概率統(tǒng)計方法預估用戶的位置，進行預先風口控制，當用戶在下一時刻點移動到最大概率位置時，可以使得用戶不會明顯感覺到溫度和風量的差異，從而提高用戶使用空調(diào)的舒適度。
【專利說明】一種空調(diào)預控制方法及空調(diào)

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于空調(diào)【技術(shù)領(lǐng)域】，尤其涉及一種空調(diào)預控制方法及空調(diào)。

【背景技術(shù)】
[0002] 為了提升用戶使用空調(diào)的舒適度，目前在家用空調(diào)上出現(xiàn)了可以檢測使用者所在 位置和溫度的傳感器，可以實現(xiàn)對著用戶的位置進行溫度和風量控制。但是在實際使用的 過程中，用戶所在位置可能會隨時變動，當從一個區(qū)域變動到另外一個區(qū)域時，雖然現(xiàn)有技 術(shù)可以控制空調(diào)風口跟向用戶所在位置，但是需要等待一定的時間才能夠使得讓該區(qū)域的 溫度和風量達到所需要的狀態(tài)，在此期間用戶會感受到溫度和風量的差異，這樣將會降低 使用者的舒適感。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 鑒于上述問題，本發(fā)明的目的在于提供一種空調(diào)預控制方法及空調(diào)，旨在解決在 現(xiàn)有空調(diào)下，用戶移動位置時明顯感覺到溫度和風量的差異、用戶使用空調(diào)舒適度不佳的 技術(shù)問題。
[0004] 一方面，所述空調(diào)預控制方法包括下述步驟：
[0005] 在一記錄周期中，記錄在每個時刻點下用戶所在子空間的位置信息；
[0006] 統(tǒng)計在最近的若干個記錄周期中，在每個時刻點下用戶在各個子空間的出現(xiàn)概 率，選擇所述出現(xiàn)概率最大的子空間作為最大概率位置；
[0007] 將空調(diào)風口調(diào)整到下一時刻點的最大概率位置。
[0008] 另一方面，所述空調(diào)包括空調(diào)主體，所述空調(diào)主體上設(shè)有風口，所述空調(diào)主體上設(shè) 有檢測控制裝置，所述檢測控制裝置包括：
[0009] 數(shù)據(jù)記錄模塊，用于在一記錄周期中，記錄在每個時刻點下用戶所在子空間的位 置信息；
[0010] 數(shù)據(jù)統(tǒng)計模塊，用于統(tǒng)計在最近的若干個記錄周期中，在每個時刻點下用戶在各 個子空間的出現(xiàn)概率，選擇所述出現(xiàn)概率最大的子空間作為最大概率位置；
[0011] 空調(diào)預控制模塊，用于將空調(diào)風口調(diào)整到下一時刻點的最大概率位置。
[0012] 本發(fā)明的有益效果是：本發(fā)明以概率統(tǒng)計方法預估下一時刻點用戶的位置，預先 進行風向控制，具體地，統(tǒng)計每個時刻點下，用戶在室內(nèi)各個子空間的位置的出現(xiàn)概率，預 先判斷下一時刻點的最大概率位置，然后預先調(diào)整風口方向至所述最大概率位置，由于在 下一時刻點用戶有很大概率移動到所述最大概率位置，當用戶移動到所述最大概率位置 時，由于空調(diào)預先將風口調(diào)整到所述最大概率位置，因此用戶不會明顯感覺到溫度和風量 的差異，提高用戶使用空調(diào)的舒適度。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0013] 圖1是本發(fā)明實施例提供的空調(diào)預控制方法的一種流程圖；
[0014] 圖2是本發(fā)明實施例提供的空調(diào)使用場景圖；
[0015] 圖3是本發(fā)明實施例提供的空調(diào)預控制方法的另一種流程圖；
[0016] 圖4是本發(fā)明實施例提供的檢測控制裝置的結(jié)構(gòu)方框圖；
[0017] 圖5是本發(fā)明實施例提供的空調(diào)預控制模塊的結(jié)構(gòu)方框圖。

【具體實施方式】
[0018] 為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點更加清楚明白，以下結(jié)合附圖及實施例，對 本發(fā)明進行進一步詳細說明。應當理解，此處所描述的具體實施例僅僅用以解釋本發(fā)明，并 不用于限定本發(fā)明。
[0019] 空調(diào)在實際的使用過程中，用戶每天在室內(nèi)的位置和溫度一般都有規(guī)律可循的， 比如每天23:00點在床上休息，每天19:00在餐桌用餐，每天20:00在電腦旁娛樂，每天 8:00-18:00房間內(nèi)無人等。通過對這些規(guī)律的統(tǒng)計，可以對用戶在某一時刻點出現(xiàn)在某一 位置進行預判，而且也可以統(tǒng)計在各個時刻點下室內(nèi)每個位置處的溫度分布情況，本發(fā)明 根據(jù)此原理對用戶在下一時刻點的位置和溫度進行預判，預先調(diào)整空調(diào)風口方向，同時相 應控制出風溫度和風量，使得用戶不會因為位置改變而感覺到不舒適。為了說明本發(fā)明所 述的技術(shù)方案，下面通過具體實施例來進行說明。
[0020] 實施例一:
[0021] 圖1示出了本發(fā)明第一實施例提供的空調(diào)預控制方法的流程，為了便于說明僅示 出了與本發(fā)明實施例相關(guān)的部分。
[0022] 步驟S101、在一記錄周期中，記錄在每個時刻點下用戶所在子空間的位置信息。
[0023] 圖2示出一種空調(diào)使用場景圖，本實施例中，將室內(nèi)空間劃分為多個網(wǎng)格字空間， 比如圖2中所示的子空間a、子空間i等等，考慮到用戶作息規(guī)律一般是按照天為單位，優(yōu)選 的，本實施例以24小時為一記錄周期，這樣可以較好的統(tǒng)計到用戶的作息規(guī)律，提升概率 預測準確性。
[0024] 本實施例中空調(diào)可以檢測室內(nèi)各個子空間的位置，以及檢測用戶具體在哪個子空 間內(nèi)，在具體實現(xiàn)時，可以通過雷達測距或者兩點定位方法定位各個子空間，檢測用戶當前 所屬具體的子空間可以根據(jù)各個子空間的溫度變化情況進行判斷，或者在用戶身上佩戴具 有和空調(diào)通訊功能的指示定位裝置實現(xiàn)，或者在用戶身上佩戴具有和空調(diào)通訊功能的指示 定位裝置實現(xiàn)，所述指示定位裝置向空調(diào)發(fā)送用戶當前所在的位置信息，這樣空調(diào)就可以 知曉用戶當前所在的具體位置。
[0025] 本實施例將一個記錄周期分成多個時刻點，所述相鄰時刻點的時間間隔需要根據(jù) 空調(diào)選擇一個合適值，時間間隔設(shè)置過小將會導致空調(diào)頻繁切換送風方向，本實施例中，優(yōu) 選的，所述時間間隔設(shè)置為10分鐘，每天當中從〇點開始，每隔10分鐘作為一個時刻點，t匕 如0:00為時刻點1，0點10分為時間點2,……，23點40分為時間點143,23點50分為時 間點144。記錄在每個時刻點下用戶當前所在的子空間的位置信息，即記錄在每個時間點 下，用戶出現(xiàn)在哪個子空間。
[0026] 步驟S102、統(tǒng)計在最近的若干個記錄周期中，在每個時刻點下用戶在各個子空間 的出現(xiàn)概率，選擇所述出現(xiàn)概率最大的子空間作為最大概率位置。
[0027] 本步驟需要統(tǒng)計在一個統(tǒng)計周期下(包括若干記錄周期)，在每個時刻點下，用戶 在各個子空間的出現(xiàn)概率，由于在步驟S101中，已經(jīng)記錄了在每個記錄周期下、在每個時 刻點下的用戶所在的子空間的位置信息，因此本步驟中很容易就可以統(tǒng)計出在每個時刻 點下，用戶在各個子空間的出現(xiàn)概率，假設(shè)在一個統(tǒng)計周期下，在時刻點t時，用戶在子 空間i出現(xiàn)了 Ni次，室內(nèi)分成Μ個子空間，那么用戶在時刻點t、在子空間i的出現(xiàn)概率 ⑴-............N i............ ￡ iV/，然后選擇所述出現(xiàn)概率最大的子空間作為最大概率位置，因此每一個時 1-1 刻點都可以得到一個最大概率位置。
[0028] 步驟S103、將空調(diào)風口調(diào)整到下一時刻點的最大概率位置。
[0029] 在步驟S102中，針對每個時刻點，都可以得到一個最大概率位置，本步驟中，假設(shè) 當前時刻點為t，用戶在子空間a內(nèi)，那么經(jīng)過步驟S102的統(tǒng)計計算后，可以知曉下一時刻 點t+Ι的最大概率位置，假設(shè)為子空間a'，優(yōu)選的，在所述下一個時刻點到來之前，比如提 前3分鐘，將空調(diào)風口調(diào)整到下一時刻點的最大概率位置，即子空間a'。
[0030] 本實施例通過預估下一時刻點用戶最可能出現(xiàn)的位置（即最大概率位置)，然后預 先將風口調(diào)整到所述最大概率位置，當用戶移動到所述最大概率位置時，不會因為溫度風 量突然改變而引起不適感。
[0031] 實施例二:
[0032] 圖3示出了本發(fā)明第二實施例提供的空調(diào)預控制方法的流程，具體包括：
[0033] 步驟S301、在一記錄周期中，記錄在每個時刻點下室內(nèi)各個子空間的溫度數(shù)據(jù)，以 及在每個時刻點下用戶所在子空間的位置信息。
[0034] 本步驟在步驟S101的基礎(chǔ)之上，還需要在記錄在每個時刻點下室內(nèi)各個子空間 的溫度數(shù)據(jù)。本實施例中空調(diào)不僅可以檢測室內(nèi)各個子空間的位置，還可以檢測各個子空 間的溫度，在具體實現(xiàn)時，可以通過設(shè)置紅外傳感器實現(xiàn)溫度檢測。
[0035] 步驟S302、統(tǒng)計在最近的若干個記錄周期中，在每個時刻點下各個子空間的溫度 分布，以及用戶在各個子空間的出現(xiàn)概率，選擇所述出現(xiàn)概率最大的子空間作為最大概率 位置，選擇在所述溫度分布中出現(xiàn)概率最高的溫度范圍所對應的溫度作為最大概率溫度。
[0036] 本步驟在步驟S102基礎(chǔ)之上，還需統(tǒng)計各個子空間的溫度分布情況，具體的，本 實施例將若干個記錄周期設(shè)為一個統(tǒng)計周期，所述統(tǒng)計周期需要考慮到季節(jié)和氣候變化情 況，最大以60天為一統(tǒng)計周期，假設(shè)當前時刻點為t，空調(diào)檢測到子空間i的溫度為Tt(i) 并記錄，下面統(tǒng)計在一個月內(nèi)（即30個記錄周期，一個記錄周期為1天)，在每個時刻點t下， 子空間i的溫度分布，例如，已經(jīng)記錄了 30天、在時刻點t下的溫度數(shù)據(jù)Tt (i)，如下表：
[0037] 表 1
[0038] 曰期 |Tt(i) |日期 |Tt(i) |日期 |Tt(i)~ dayl 31. 3 dayll 29. 6 day21 30. 1 day2 31 dayl2 29. 8 day22 29. 4 day3 28. 5 dayl3 30. 5 day23 26. 9 day4 32. 9 dayl4 29. 6 day24 28. 8 day5 28. 6 dayl5 30 day25 30. 4 day6 29. 3 dayl6 30. 8 day26 28. 8 day7 28.9 dayl7 31.2 day27 32.4 day8 30. 9 dayl8 28. 1 day28 29. 7 day9 31. 2 dayl9 30. 3 day29 30. 4 daylO 29. 1 day20 27. 3 day30 30
[0039] 統(tǒng)計上表的溫度分布情況，具體如下表：
[0040] 表 2
[0041] 溫度范圍 |出現(xiàn)次數(shù)~|出現(xiàn)概率~ 26. 5 ^ Tt (i) < 27. 5 2 7% 27. 5 ^ Tt (i) < 28. 5 ? 3% 28. 5 ^ Tt (i) < 29. 5 8 27% 29. 5 ^ Tt (i) < 30. 5 Τ0 33% 30. 5 ^ Tt (i) < 31. 5 6 20% 31. 5 ^ Tt (i) < 32. 5 2 7% 32. 5 ^ Tt (i) < 33. 5 ? 3%
[0042]
[0043] 所述溫度范圍根據(jù)具體的季節(jié)和氣候選取，比如在夏天，可以選出如表2所示 的溫度范圍作為統(tǒng)計標準，從表2中，可以看出，在一個月中的每天的時刻點t下，在 29. 5彡Tt (i)< 30. 5的范圍內(nèi)，子空間i的溫度出現(xiàn)的概率最大，因此將29. 5?30. 5°C 的溫度范圍所對應的溫度作為子空間i的最大概率溫度，比如可以將29. 5?30. 5°C的溫度 范圍的中間值30°C作為子空間i的最大概率溫度，也可以將在29. 5?30. 5°C的溫度范圍 的10次溫度的平均值作為最大概率溫度。因此經(jīng)過本步驟統(tǒng)計，可以知曉每一時刻點的最 大概率位置，以及每一時刻點各個子空間的最大概率溫度。
[0044] 步驟S303,將空調(diào)風口調(diào)整到下一時刻點的最大概率位置，并根據(jù)當前時刻點用 戶所在子空間的溫度與下一時刻點的最大概率位置的最大概率溫度的關(guān)系以及空調(diào)運行 模式，相應調(diào)整空調(diào)出風溫度和風量。
[0045] 步驟S103中，在得到下一時刻點的最大概率位置后，將風口調(diào)整到所述最大概率 位置，本步驟中，進一步的，獲取到下一時刻點的最大概率位置的最大概率溫度，根據(jù)所述 當前時刻點用戶所在子空間的溫度與所述最大概率溫度的關(guān)系以及空調(diào)當前的運行模式， 進一步調(diào)整空調(diào)出風溫度和風量。
[0046] 本實施例中，針對每個時刻點，都可以得到一個最大概率位置，而且每個子空間都 有一個最大概率溫度，本步驟中，假設(shè)當前時刻點為t，用戶在子空間a內(nèi)，那么經(jīng)過步驟 S302的統(tǒng)計計算后，可以知曉下一時刻點t+Ι的最大概率位置，假設(shè)為子空間a'，而且所述 最大概率位置具有一個最大概率溫度，因此本步驟中，優(yōu)選的，在所述下一個時刻點到來之 前，比如提前3分鐘，將空調(diào)風口調(diào)整到下一時刻點的最大概率位置，即子空間a'，然后根 據(jù)用戶當前時刻點t所在子空間的溫度與下一時刻點t+Ι的最大概率位置對應的最大概率 溫度的關(guān)系以及空調(diào)運行模式，相應調(diào)整空調(diào)出風溫度和風量，因為根據(jù)概率統(tǒng)計，用戶很 可能在時刻點t+Ι移動到子空間a'，這樣預先將空調(diào)風口 2調(diào)整到子空間a'進行出風溫度 和風量控制，將出風溫度和風量調(diào)整到合適狀態(tài)，這樣當用戶移動到子空間a'后，不會因 為出風溫度和風量差異較大而出現(xiàn)不適現(xiàn)象。
[0047] 本實施例在實施例一的基礎(chǔ)上，不僅要預估下一時刻用戶最可能出現(xiàn)的位置（即 最大概率位置)，還需要預估在所述最大概率位置處最可能的出現(xiàn)的溫度（即最大概率溫 度)，因為在不同的時刻點，用戶所需的最適宜出風溫度和風量是不同的，這樣更具預估的 最大概率溫度，對應調(diào)整空調(diào)出風溫度和風量，可以進一步提供空調(diào)使用舒適度。
[0048] 作為一種具體優(yōu)選實現(xiàn)方式，所述步驟S303具體包括：
[0049] 將空調(diào)風口調(diào)整到下一時刻點的最大概率位置，獲取當前時刻點用戶所在子空間 的溫度、下一時刻點用戶的最大概率位置的最大概率溫度，計算所述最大概率溫度與當前 時刻點用戶所在子空間的溫度的溫度差值；
[0050] 當空調(diào)的運行模式為制冷模式時，若所述溫度差值大于預設(shè)溫度判斷范圍上限， 則增大空調(diào)輸出和增大風量，若所述溫度差值小于預設(shè)溫度判斷范圍的下限，則減小空調(diào) 輸出和減小風量，若所述溫度差值在所述預設(shè)溫度判斷范圍之內(nèi)，則保持空調(diào)現(xiàn)有輸出不 變和風量不變；
[0051] 當空調(diào)的運行模式為制熱模式時，若所述溫度差值大于預設(shè)溫度判斷范圍上限， 則減小空調(diào)輸出和減小風量，若所述溫度差值小于預設(shè)溫度范圍的下限，則增大空調(diào)輸出 和增大風量，若所述溫度差值在所述預設(shè)溫度判斷范圍之內(nèi)，則保持空調(diào)現(xiàn)有輸出不變和 風量不變。
[0052] 本優(yōu)選方式中，假設(shè)當前時刻點為t，用戶所在子空間a的溫度為Tt (a)，下一時刻 點用戶的最大概率位置為a'，對應的最大概率溫度為T (t+1) (a'），計算T (t+1) (a'）-Tt (a)的 值，假設(shè)預設(shè)溫度判斷范圍為-1?1°C，
[0053] 在制冷模式下：
[0054] gT(t+1)(a'）-Tt (a)>l°C，則增大空調(diào)輸出，增大風量；
[0055] 若_1°C彡T (t+〇 (a'）-Tt (a)彡1°C，則保持現(xiàn)有輸出不變，風量不變；
[0056] 若T (t+1) (a'）-Tt (a) <_1°C，則減小空調(diào)輸出，減小風量。
[0057] 在制熱模式下：
[0058] 若T(t+1)(a'）_T (a)>l°C，減小空調(diào)輸出，減小風量；
[0059] 若-1°〇彡1'(如（&'）-1'(&)彡11：，保持現(xiàn)有輸出不變，風量不變 ；
[0060] 若T (t+1) (a'）-T (a) <_1°C，增大空調(diào)輸出，增大風量。
[0061] 所述將空調(diào)風口調(diào)整到所述最大概率位置通過調(diào)整空調(diào)的上下導風板和左右擺 葉實現(xiàn)，增大空調(diào)輸出和減小空調(diào)輸出可以通過調(diào)整壓縮機頻率實現(xiàn)。
[0062] 進一步作為優(yōu)選實施方式，所述空調(diào)風口具有兩個送風區(qū)域，所述將空調(diào)風口調(diào) 整到所述最大概率位置時，其中一送風區(qū)域覆蓋所述最大概率位置，另一送風區(qū)域始終覆 蓋用戶所在子空間，這樣就可以避免將風口調(diào)整到下一時刻點的最大概率位置時，由于用 戶吹不到空調(diào)而感到不適的問題。具體實現(xiàn)時，可以在風口中設(shè)置兩組獨立的上下導風板 和左右擺頁，或者直接在空調(diào)上設(shè)置兩個風口，每個風口負責覆蓋一個區(qū)域。
[0063] 當然，在實際情況下，比如用戶出現(xiàn)位置或溫度變化無規(guī)律，無法獲取到下一時刻 點用戶的最大概率位置或者最大概率溫度，或者所述最大概率溫度與當前時刻點用戶所在 子空間的溫度相同，或者空調(diào)初始運行無積累數(shù)據(jù)時，此時優(yōu)選的，不對風口進行控制，保 持空調(diào)風口方向不變，始終在用戶所在子空間的范圍內(nèi)調(diào)整出風溫度和風量。
[0064] 當然用戶也可以通過遙控器或者空調(diào)面板上的相應按鈕觸發(fā)控制開啟本控制功 能或關(guān)閉本控制功能，使得空調(diào)可以適用于更多人群。
[0065] 實施例三:
[0066] 參照圖2和圖4,本發(fā)明實施例提供了一種空調(diào)，所述空調(diào)包括空調(diào)主體1，所述空 調(diào)主體1上設(shè)置有風口 2,所述空調(diào)主體1上還設(shè)有檢測控制裝置3,所述檢測控制裝置3 包括：
[0067] 數(shù)據(jù)記錄模塊31，用于在一記錄周期中，記錄在每個時刻點下用戶所在子空間的 位置信息；
[0068] 數(shù)據(jù)統(tǒng)計模塊32,用于統(tǒng)計在最近的若干個記錄周期中，在每個時刻點下用戶在 各個子空間的出現(xiàn)概率，選擇所述出現(xiàn)概率最大的子空間作為最大概率位置；
[0069] 空調(diào)預控制模塊33,用于將空調(diào)風口調(diào)整到下一時刻點的最大概率位置。
[0070] 所述數(shù)據(jù)記錄模塊31、數(shù)據(jù)統(tǒng)計模塊32和空調(diào)預控制模塊33對應實現(xiàn)了上述步 驟S101-S103,所述子空間的位置信息是由相應傳感器采集得到，然后所述傳感器將數(shù)據(jù)發(fā) 送到所述數(shù)據(jù)記錄模塊31，然后數(shù)據(jù)統(tǒng)計模塊32統(tǒng)計各個時刻點的最大概率位置，然后空 調(diào)預控制模塊33將風口調(diào)整到所述最大概率位置。
[0071] 優(yōu)選的，所述數(shù)據(jù)記錄模塊31，還用于在一記錄周期中，記錄在每個時刻點下室內(nèi) 各個子空間的溫度數(shù)據(jù)；
[0072] 所述數(shù)據(jù)統(tǒng)計模塊32,還用于統(tǒng)計在最近的若干個記錄周期中，在每個時刻點下 各個子空間的溫度分布，選擇在所述溫度分布中出現(xiàn)概率最高的溫度范圍所對應的溫度作 為最大概率溫度；
[0073] 所述空調(diào)預控制模塊33,還用于根據(jù)當前時刻點用戶所在子空間的溫度與下一時 刻點的最大概率位置的最大概率溫度的關(guān)系以及空調(diào)運行模式，相應調(diào)整空調(diào)出風溫度和 風量。
[0074] 本優(yōu)選方式中，數(shù)據(jù)記錄模塊31除了記錄子空間的位置信息外，還需記錄每個時 刻點下室內(nèi)各個子空間的溫度數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)統(tǒng)計模塊32統(tǒng)計出每個時刻點下各個子空間的 溫度分布以及用戶在各個子空間的出現(xiàn)概率，空調(diào)預控制模塊33將風口調(diào)整到最大概率 位置后，進一步根據(jù)預估的最大概率溫度調(diào)整空調(diào)出風溫度和風量。
[0075] 作為一種具體實現(xiàn)方式，參照圖5,所述空調(diào)預控制模塊33包括：
[0076] 數(shù)據(jù)獲取單元331，用于獲取當前時刻點用戶所在子空間的溫度、下一時刻點用戶 的最大概率位置的最大概率溫度，計算所述最大概率溫度與當前時刻點用戶所在子空間的 溫度的溫度差值；
[0077] 第一控制單元332,用于當空調(diào)的運行模式為制冷模式時，若所述溫度差值大于預 設(shè)溫度判斷范圍上限，則增大空調(diào)輸出和增大風量，若所述溫度差值小于預設(shè)溫度判斷范 圍的下限，則減小空調(diào)輸出和減小風量，若所述溫度差值在所述預設(shè)溫度判斷范圍之內(nèi)，則 保持空調(diào)現(xiàn)有輸出不變和風量不變；
[0078] 第二控制單元333,用于當空調(diào)的運行模式為制熱模式時，若所述溫度差值大于預 設(shè)溫度判斷范圍上限，則減小空調(diào)輸出和減小風量，若所述溫度差值小于預設(shè)溫度范圍的 下限，則增大空調(diào)輸出和增大風量，若所述溫度差值在所述預設(shè)溫度判斷范圍之內(nèi)，則保持 空調(diào)現(xiàn)有輸出不變和風量不變。
[0079] 這里公開了空調(diào)預控制模塊的一種具體的結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)了一種具體的風口。出風溫 度、風量的控制方案。
[0080] 進一步的，所述檢測控制裝置3包括：
[0081] 開關(guān)控制模塊30,用于在接收到開啟指令或關(guān)閉指令時，對應開啟或關(guān)閉所述檢 測控制裝置。通過所述開關(guān)控制模塊用戶可以選擇實現(xiàn)是否開啟所述檢測控制裝置3,這樣 可以滿足更多的使用人群。
[0082] 本領(lǐng)域普通技術(shù)人員可以理解，實現(xiàn)上述實施例方法中的全部或部分步驟是可以 通過程序來指令相關(guān)的硬件來完成，所述的程序可以在存儲于一計算機可讀取存儲介質(zhì) 中，所述的存儲介質(zhì)，如R0M/RAM、磁盤、光盤等。
[〇〇83] 以上所述僅為本發(fā)明的較佳實施例而已，并不用以限制本發(fā)明，盡管參照前述實 施例對本發(fā)明進行了較詳細的說明，對于本領(lǐng)域的技術(shù)人員來說，其依然可以對前述各實 施例所記載的技術(shù)方案進行修改、或者對其中部分技術(shù)特征進行等同替換。凡在本發(fā)明的 精神和原則之內(nèi)所作的任何修改、等同替換和改進等，均應包含在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。
【權(quán)利要求】
1. 一種空調(diào)預控制方法，其特征在于，所述方法包括： 在一記錄周期中，記錄在每個時刻點下用戶所在子空間的位置信息； 統(tǒng)計在最近的若干個記錄周期中，在每個時刻點下用戶在各個子空間的出現(xiàn)概率，選 擇所述出現(xiàn)概率最大的子空間作為最大概率位置； 將空調(diào)風口調(diào)整到下一時刻點的最大概率位置。
2. 如權(quán)利要求1所述方法，其特征在于，所述方法還包括： 在一記錄周期中，記錄在每個時刻點下室內(nèi)各個子空間的溫度數(shù)據(jù)； 統(tǒng)計在最近的若干個記錄周期中，在每個時刻點下各個子空間的溫度分布，選擇在所 述溫度分布中出現(xiàn)概率最高的溫度范圍所對應的溫度作為最大概率溫度； 將空調(diào)風口調(diào)整到下一時刻點的最大概率位置后，根據(jù)當前時刻點用戶所在子空間的 溫度與下一時刻點的最大概率位置的最大概率溫度的關(guān)系以及空調(diào)運行模式，相應調(diào)整空 調(diào)出風溫度和風量。
3. 如權(quán)利要求2所述方法，其特征在于，所述根據(jù)當前時刻點用戶所在子空間的溫度 與下一時刻點的最大概率位置的最大概率溫度的關(guān)系以及空調(diào)運行模式，相應調(diào)整空調(diào)出 風溫度和風量步驟，具體包括： 獲取當前時刻點用戶所在子空間的溫度、下一時刻點用戶的最大概率位置的最大概率 溫度，計算所述最大概率溫度與當前時刻點用戶所在子空間的溫度的溫度差值； 當空調(diào)的運行模式為制冷模式時，若所述溫度差值大于預設(shè)溫度判斷范圍上限，則增 大空調(diào)輸出和增大風量，若所述溫度差值小于預設(shè)溫度判斷范圍的下限，則減小空調(diào)輸出 和減小風量，若所述溫度差值在所述預設(shè)溫度判斷范圍之內(nèi)，則保持空調(diào)現(xiàn)有輸出不變和 風量不變； 當空調(diào)的運行模式為制熱模式時，若所述溫度差值大于預設(shè)溫度判斷范圍上限，則減 小空調(diào)輸出和減小風量，若所述溫度差值小于預設(shè)溫度范圍的下限，則增大空調(diào)輸出和增 大風量，若所述溫度差值在所述預設(shè)溫度判斷范圍之內(nèi)，則保持空調(diào)現(xiàn)有輸出不變和風量 不變。
4. 如權(quán)利要求1-3任一項所述方法，其特征在于，在下一時刻點到來之前將空調(diào)風口 調(diào)整到所述最大概率位置。
5. 如權(quán)利要求4所述方法，其特征在于，所述空調(diào)風口具有兩個送風區(qū)域，所述將空調(diào) 風口調(diào)整到所述最大概率位置時，其中一送風區(qū)域覆蓋所述最大概率位置，另一送風區(qū)域 始終覆蓋用戶所在子空間。
6. 如權(quán)利要求5任一項所述方法，其特征在于，當無法獲取到下一時刻點用戶的最大 概率位置或者所述最大概率位置對應的最大概率溫度時，或者所述最大概率溫度與當前時 刻點用戶所在子空間的溫度相同時，保持空調(diào)風口方向不變。
7. -種空調(diào)，所述空調(diào)包括空調(diào)主體，所述空調(diào)主體上設(shè)有風口，其特征在于，所述空 調(diào)主體上設(shè)有檢測控制裝置，所述檢測控制裝置包括： 數(shù)據(jù)記錄模塊，用于在一記錄周期中，記錄在每個時刻點下用戶所在子空間的位置信 息； 數(shù)據(jù)統(tǒng)計模塊，用于統(tǒng)計在最近的若干個記錄周期中，在每個時刻點下用戶在各個子 空間的出現(xiàn)概率，選擇所述出現(xiàn)概率最大的子空間作為最大概率位置； 空調(diào)預控制模塊，用于將空調(diào)風口調(diào)整到下一時刻點的最大概率位置。
8. 如權(quán)利要求7所述空調(diào)，其特征在于， 所述數(shù)據(jù)記錄模塊，還用于在一記錄周期中，記錄在每個時刻點下室內(nèi)各個子空間的 溫度數(shù)據(jù)； 所述數(shù)據(jù)統(tǒng)計模塊，還用于統(tǒng)計在最近的若干個記錄周期中，在每個時刻點下各個子 空間的溫度分布，選擇在所述溫度分布中出現(xiàn)概率最高的溫度范圍所對應的溫度作為最大 概率溫度； 所述空調(diào)預控制模塊，還用于根據(jù)當前時刻點用戶所在子空間的溫度與下一時刻點的 最大概率位置的最大概率溫度的關(guān)系以及空調(diào)運行模式，相應調(diào)整空調(diào)出風溫度和風量。
9. 如權(quán)利要求8所述空調(diào)，其特征在于，所述空調(diào)預控制模塊包括： 數(shù)據(jù)獲取單元，用于獲取當前時刻點用戶所在子空間的溫度、下一時刻點用戶的最大 概率位置的最大概率溫度，計算所述最大概率溫度與當前時刻點用戶所在子空間的溫度的 溫度差值； 第一控制單元，用于當空調(diào)的運行模式為制冷模式時，若所述溫度差值大于預設(shè)溫度 判斷范圍上限，則增大空調(diào)輸出和增大風量，若所述溫度差值小于預設(shè)溫度判斷范圍的下 限，則減小空調(diào)輸出和減小風量，若所述溫度差值在所述預設(shè)溫度判斷范圍之內(nèi)，則保持空 調(diào)現(xiàn)有輸出不變和風量不變； 第二控制單元，用于當空調(diào)的運行模式為制熱模式時，若所述溫度差值大于預設(shè)溫度 判斷范圍上限，則減小空調(diào)輸出和減小風量，若所述溫度差值小于預設(shè)溫度范圍的下限，則 增大空調(diào)輸出和增大風量，若所述溫度差值在所述預設(shè)溫度判斷范圍之內(nèi)，則保持空調(diào)現(xiàn) 有輸出不變和風量不變。
10. 如權(quán)利要求8或9所述空調(diào)，其特征在于，所述檢測控制裝置包括： 開關(guān)控制模塊，用于在接收到開啟指令或關(guān)閉指令時，對應開啟或關(guān)閉所述檢測控制 裝直。
【文檔編號】F24F11/00GK104110765SQ201310208086
【公開日】2014年10月22日 申請日期:2013年5月29日 優(yōu)先權(quán)日:2013年5月29日
【發(fā)明者】岳寶 申請人:廣東美的制冷設(shè)備有限公司, 美的集團股份有限公司