制冷设备的控制方法及制冷设备、云服务器与流程

本发明涉及家用电器技术领域，具体涉及一种制冷设备的控制方法及制冷设备、云服务器。

背景技术：

随着人们生活水平的提高，对家居环境的水平越来越重视，低噪音家用电器无疑会赢得越来越多客户的青睐。冰箱是家用电器的重要组成部分。冰箱在制冷过程中会产生大量噪音，影响人们的生活环境。

现有产品中有标明或宣称低噪音运行的家电设备，但是，基于每台设备的差异性以及现行的噪音测量标准并不能适用于所有消费者的生活或者厨房环境，因此不同的消费者对家电噪音，例如冰箱制冷噪音的感受是不同的。现有技术种有多种方式用来解决冰箱工作时的噪音水平；除了风扇设备去耦、使用变频压缩机等措施，还有通过在冰箱上设置光源传感器，使得在夜间是冰箱以低噪音模式运行。

现有技术中，已经存在一些解决噪音的方法。其中，专利cn105222513a公开了能够根据早晚时间段对冰箱噪音进行相应调整，提高用户的体验度。专利cn1216263c公开了通过在冰箱上设置光亮度/电压转换装置，可使冰箱压缩机的工作状态随冰箱周围环境的光亮度而变化。

但是，现有技术无法通过人对噪音的感受程度智能地调节冰箱的工作模式。

技术实现要素：

本发明实施例解决的问题是如何智能调节制冷设备的运行方式，从而改善人对制冷设备噪音的敏感程度。

为解决上述问题，本发明提供一种制冷设备的控制方法，包括制冷设备判断用户是否对制冷设备的噪音敏感；制冷设备根据判断结果调整其运行模式，所述运行模式与所述制冷设备产生的噪音水平相关联。其中，调整与产生噪音相关联的部件的运行模式，其中所述部件包括以下至少之一：压缩机、风扇、风门、阀门、机械继电器、抽真空设备。

优选的，判断用户是否对制冷设备的噪音敏感包括，获取与之互联的第一家电的与产生的噪音相关联的运行参数，当该运行参数低于预设值，则确定用户对制冷设备的噪音敏感。

优选的，判断用户是否对制冷设备的噪音敏感包括，获取环境噪音值，当环境噪音值低于预设值时，则确定用户对制冷设备的噪音敏感。

优选的，制冷设备根据判断结果调整其运行模式包括，所述制冷设备确定用户对噪音敏感，则调整为低噪音模式运行；否则调整为正常模式运行。

所述方法还包括所述制冷设备判断用户对制冷设备噪音的敏感度因素。其中，敏感度因素包括与制冷设备互联的第一家电的与产生的噪音相关联的运行参数，或所述制冷设备的环境噪音值。优选的，与制冷设备互联的第一家电的与产生的噪音相关联的运行参数包括，与所述制冷设备互联的油烟机的风机转速。

优选的，预设用户对所述制冷设备噪音的敏感度因素与制冷设备的运行模式的关联关系；根据用户对噪音的敏感度因素调整其运行模式包括，根据所述关联关系调整制冷设备为对应的运行模式。

优选的，制冷设备的运行模式包括低噪音模式和正常模式；当所述敏感度因素超过预设值，制冷设备以正常模式运行；否则，以低噪音模式运行。

优选的，所述制冷设备判断用户是否对制冷设备的噪音敏感之前还包括，制冷设备通过传感器检测用户在其预设范围内。

本发明还提供了一种制冷设备，包括控制模块用于执行上述方法。

本发明还提供了一种制冷设备的控制方法，包括云服务器接收数据源，并根据数据源判断用户是否对制冷设备的噪音敏感；云服务器根据判断结果生成调整所述制冷设备运行模式的控制指令，并向所述制冷设备发送控制指令，其中，所述运行模式与所述制冷设备产生的噪音水平相关联。数据源至少包括如下之一：用户通过制冷设备手动设置/输入的数据、制冷设备的附件传感器感知的数据、制冷设备自身运行所呈现的数据、与制冷设备互联的其他家电的运行数据。

优选的，云服务器根据数据源判断用户是否对制冷设备的噪音敏感包括，所述云服务器根据所述数据源分析用户行为习惯，并根据用户行为习惯判断用户是否对噪音敏感。

优选的，用户行为习惯包括用户在家的时间段，在该时间段内，确定用户对噪音敏感。

优选的，云服务器确定用户对噪音敏感，则生成调整所述制冷设备为低噪音模式的控制指令；否则为正常模式的控制指令。

上述方法还包括，云服务器判断用户对所述制冷设备噪音的敏感度因素。其中，敏感度因素包括与所述制冷设备互联的其他家电的噪音相关的运行参数，或所述制冷设备周围环境的噪音值。与制冷设备互联的其他家电的与产生的噪音相关联的运行参数包括，与所述制冷设备互联的油烟机的风机转速。

优选的，预设用户对所述制冷设备噪音的敏感度因素与所述制冷设备工作模式的关联关系；云服务器根据判断结果生成调整所述制冷设备工作模式的控制指令包括，所述云服务器获取敏感度因素，根据所述关联表查找所述制冷设备对应的工作模式，并生成调整所述制冷设备工作模式的控制指令。

本发明还提供了一种云服务器，包括处理模块，用于执行上述方法。

采用上述方案，用户可以选择冰箱的智能调节模式，从而使用户对冰箱噪音敏感的时候就可以体验到较低的噪音水平。并且，能够实现动态调整冰箱的运行模式，即根据用户对冰箱噪音的敏感程度调整为对应的运行模式，从而减少用户对冰箱噪音的感知。同时，该方法能够基于大数据的个体消费者的需求而不断学习和升级的。除了这种直接的用户体验优势外，能够节省用于减少噪音的阻尼材料等，从而降低成本。

附图说明

图1是本发明实施例中制冷设备控制方法流程图；

图2是本发明实施例中制冷设备控制方法详细流程图；

图3是本发明实施例中家电设备的网络连接框图；

图4是本发明实施例中通过物联网方式控制制冷设备运行模式的流程图；

图5是本发明实施例中通过环境噪音值控制制冷设备运行模式的流程图；

图6是本发明实施例中冰箱的结构框图；

图7是本发明实施例中云服务器控制制冷设备运行模式的流程图。

具体实施方式

厨房里放置有冰箱、油烟机、电磁炉等家电设备，此时油烟机和冰箱都处于运行状态，并且油烟机和冰箱可以进行无线通信。运行中的油烟机和冰箱都会产生不同程度的噪音。通常，油烟机中产生噪音的部件主要是风机等，其噪音的分贝值高低与风机的转速有关，转速越大分贝越高。冰箱中主要产生噪音的部件包括压缩机、风扇、风门片、阀门和机械继电器等。

为了降低冰箱用户对冰箱噪音的感知程度，可通过检测冰箱周围的环境，智能地调节冰箱的工作模式。具体的，可通过如下方法实现，结合图1，该方法包括：

s101制冷设备判断用户是否对制冷设备的噪音敏感；判断用户是否对制冷设备(例如冰箱)的噪音敏感，可以有多种方法。优选的，可利用物联网方式获取与之互联家电如油烟机的工作模式，或者是通过噪音感知部件等检测周围环境的噪音情况来判断是否对冰箱的噪音敏感。

s102制冷设备根据判断结果调整其运行模式，所述运行模式与制冷设备产生的噪音水平相关联。调整方式包括静态调整和动态调整。静态调整是预设冰箱的工作模式，如冰箱包括低噪音运行模式和正常运行模式。判断时根据不同的判断结果调整为对应的模式。当然，本方案不限定工作模式的个数。动态调整是预设敏感度因素与运行模式的关联关系，根据不同的敏感程度，将冰箱调整为不同的运行方式。

下面具体描述其实现细节。参考图2，首先，冰箱通过多种方式搜集数据，并据此判断用户是否在冰箱周围，或是否与冰箱在同一个空间内。其次，当用户在冰箱周围时，继续判断用户是否对冰箱的噪音敏感，并根据判断结果调整冰箱的运行模式。冰箱可根据不同的需求设置多个运行模式，亦可根据不同的情况动态的调整其运行方式。优选的，当冰箱包括两个模式，即低噪音模式和正常运行模式，且确定用户对噪音敏感时，则调整为低噪音运行模式；否则调整为正常运行模式。

以上提及的通过冰箱搜集数据，其数据来源包括用户在冰箱手动设置/输入数据，例如用户或其家庭成员的个人信息及作息时间表、冰箱的摆放位置，如客厅还是厨房等。其次，冰箱自身运行所呈现的数据，包括冰箱呈现的当前时间、日期、相关功能的上次运转时间例如开门时间，冰箱当前的运行状态、冰箱箱内温度、湿度等。数据来源还包括冰箱上的附加传感器搜集的相关数据，其中附加传感器可以是麦克风、距离传感器等。其中，麦克风可以捕获冰箱所处环境周围的噪音水平，距离传感器可以检测人与冰箱的距离。此外，还可以通过与之互联的其他家电设备，获取其他家电的运行数据。也可以通过大数据分析前述数据，形成用户行为习惯数据，用于判断用户是否在冰箱周围，或是用户是否对噪音敏感等。

可选的，还可以通过判断用户对噪音的敏感度来调整冰箱的运行模式。具体的，敏感度因素包括利用物联网获取其他家电如油烟机的运行参数，或者利用传感器获取的冰箱周围环境的噪音情况。

利用物联网能够将各种家电设备互联，从而获得所需的信息。图3示出了一个家电设备组成的网络结构图，冰箱11、移动终端13、其他的家用电器等通过无线方式相互连接，例如wifi、蓝牙、zigbee等，其中家用电器包括油烟机12、烤箱、灶具等。这些家用电器都具有无线通信模块，可以通过连接路由器15或者其他方式实现通信。移动终端13可以通过安装的应用程序app控制这些家用电器。服务器可以是云端服务器14等。

具体的，利用前述家电互联方式实现调节冰箱11运行模式的方法包括，参考图4：

s401制冷设备，例如冰箱11，通过无线通信方式获取与之互联的第一家电例如油烟机的运行参数；

s402根据油烟机的运行参数调整冰箱11的运行模式，该运行模式与冰箱11产生的噪音水平相关联。

例如，通过物联网获取厨房电器的工作状态数据，如油烟机12的运行状态。当冰箱11和油烟机12被安放在一个空间内，此时该油烟机正在以最大功率转速运行，那么冰箱11获知油烟机12此刻的运行模式，从而调整冰箱自身以制冷模式运行；其中，油烟机12中产生噪音的部件包括电机、风扇等。相应的，油烟机的运行参数还可以是电机工作功率、风扇转速等。通过以上控制方式，用户不会很明显的感受到冰箱的噪音，提高使用冰箱体验。

优选的，可根据不同的运行参数等级动态调整冰箱的制冷效率。可以预先设置冰箱11的运行模式与油烟机12相关部件的运行参数的关联关系；冰箱11可根据该关联关系动态地调整其运行模式。例如，冰箱的运行模式根据其压缩机的功率分为5种模式，对应的，油烟机的运行参数也分为5个等级，其中这种对应关系满足如下条件，即油烟机的运行参数越小，即产生的噪音越小，对应的冰箱的运行模式产生的噪音也越小。在实际工作时，冰箱根据其获得的油烟机的运行参数调整其自身为对应的运行模式。因此，当周围环境的噪音情况比较严重时，用户对噪音的敏感度较低，冰箱可调整为制冷模式，从而能有效改善用户对冰箱噪音的感知度。

优选的，当冰箱11的运行模式包括低噪音模式和正常制冷模式时；在油烟机12的运行参数大于等于预设值时，冰箱11以正常模式运行；在油烟机12的运行参数小于预设阈值时，冰箱11以低噪音模式运行。其中，运行参数与预设值相对应，例如，当油烟机的运行参数是风扇转速时，对应的预设值则是风扇转速的临界值，以此类推。当然，冰箱的运行模式的数量可根据实际情况设置，这里不做限制。通过以上控制方式，用户不会很明显的感受到冰箱的噪音，提高使用冰箱体验。

优选的，使用如上方法，需要冰箱与其他家电建立连接。冰箱可以根据判断其与其他家电的距离来确定是否与其建立连接。如冰箱获取与油烟机之间的距离，当判断该距离不大于对应预设值时，建立与油烟机的连接。

此外，借助物联网，冰箱能够通过同一局域网内的联网设备数量或者其他家电设备的接通情况，判断是否有用户在家，甚至判断出用户的人数。

可选的，还可利用冰箱上的噪音感知模块(如麦克风)的检测情况来调整冰箱的运行模式。利用传感设备对噪音的检测，实现调整冰箱模式的方法，参考图5，包括：

s501制冷设备如冰箱，通过麦克风等获取环境噪音值；

s502根据噪音值调整冰箱的运行模式，该运行模式与冰箱产生的噪音水平相关联。

具体的，该声音传感器可以检测到冰箱一定范围内的噪音情况，并根据检测的结果调整冰箱的运行模式。麦克风可以捕获冰箱所处环境周围的噪音水平。当噪音水平超过特定时间的特定限值时，该冰箱能够运行在其制冷模式下，同时用户在那个时间段也可能不会被打扰。在其他情况下，麦克风捕获一个较低的噪音，此时该冰箱也最好以低噪音模式运行，以至于降低用户对该冰箱运行噪音的敏感度。当然，这个被捕获的低噪音也许意味着家里并没有人。这时，可以利用之前提到的用户数据和冰箱数据等判断是否有人，或者通过传感器判断是否有人在冰箱附近。

同样的，可根据不同的噪音值等级动态调整冰箱的制冷模式。优选的，预设冰箱的运行模式与所检测到的环境噪音值的关联关系，冰箱再根据该关联关系动态地调整其运行模式。例如，冰箱的运行模式根据其压缩机的功率分为5种模式，对应的，所检测到的噪音分贝分为5个等级，其中这种对应关系满足如下条件，即环境噪音分贝越小，对应的冰箱的运行模式产生的噪音也越小。在实际工作时，冰箱根据其检测到的环境噪音值调整其自身为对应的运行模式。

优选的，当冰箱的运行模式包括低噪音模式和正常制冷模式时，在环境噪音值大于等于预设值时，冰箱以正常模式运行；否则，冰箱以低噪音模式运行。

优选的，为了排除干扰声源，当环境噪音值大于等于预设值时，再判断环境噪音的持续时间，如该时间超过了预设时间持续阈值，则冰箱以正常模式运行。其中，该预设时间持续阈值由用户设定或者根据大数据分析得出。

上述描述的方法适用于如下冰箱。图6是冰箱11的主要功能框架图，冰箱11除了包括基本部件之外，还包括控制模块1101、以及与其连接的噪音生成模块1102、无线通信模块1103和噪音感知模块1104。其中，噪音生成模块1102可以是压缩机、风扇、风门、阀门、机械继电器、抽真空设备等。控制模块1101能够无线通讯模块1103或噪音感知模块1104的数据控制噪音生成模块1102的运行。其中，无线通讯模块1103和噪音感知模块1104可同时具备，也可选其一。

同样的，以上方法也可以在云端执行。

如图7所示，利用云端服务器实现上述方法的步骤包括，

s701云服务器接收数据源，并根据数据源判断用户是否对冰箱的噪音敏感；其中，该数据源包括上述描述过的来自于冰箱日常使用中的信息、用户通过冰箱输入的信息、以及冰箱的附加传感器获取的信息等。

s702根据判断结果生成调整冰箱运行模式的控制指令，并向冰箱发送控制指令，其中，所述运行模式与冰箱产生的噪音水平相关。

优选的，云服务器可根据数据源分析用户行为习惯，并根据用户行为习惯判断用户是否对噪音敏感。当云服务器确定用户对噪音敏感，则生成调整冰箱为低噪音模式的控制指令；否则为正常模式的控制指令。

优选的，云服务器还可以根据数据源判断用户对冰箱噪音的敏感度因素。具体的，预设用户对冰箱噪音的敏感度因素与冰箱工作模式的关联表；云服务器获取敏感度因素，根据所述关联表查找冰箱对应的工作模式，并生成调整冰箱工作模式的控制指令，并将该指令发送给冰箱，以使冰箱按照该指令调整工作模式。其中，敏感度因素可通过与冰箱互联的其他家电的噪音相关的运行参数，例如油烟机的风机转速等；或冰箱检测到的其周围环境的噪音值来衡量。

通过分析用户使用冰箱的历史数据，能够发现使用频率、温度变化次数等规律。除了使用设备的即时数据和以不同方式收集的数据，通过云计算也可发现更多规律。例如，当消费者(不)在家时，消费者对噪音敏感的时间是什么时候等。因为以上控制逻辑会不断地学习和调整控制算法，随着时间的推移，该冰箱可能会越来越智能，对用户来说越来越安静。

应用场景：

有一款具备智能噪音调节功能冰箱，用户可通过冰箱上的按钮启动该功能。该冰箱记录了其位置、用户作息时间表等多条用户历史数据，并经分析、自学习形成了用户行为习惯模型。

当用户选择了冰箱的智能噪音调节功能时，冰箱噪音生成部件如压缩机等的控制逻辑将优先被执行。具体的，冰箱的智能噪音调节功能被启动后，通过冰箱或其云端服务器根据已有数据源判断满足如下条件，即冰箱被放置在厨房，冰箱间室温度超过了最高阈值，冰箱检测到的噪音值已经超过了一定值如45db并且持续了一段时间如三分钟，且冰箱周围没有人，则冰箱应该调整为制冷模式。或者，冰箱获知周围的油烟机和灶具都以一定的功率运行，冰箱依据这两个家电的运行参数动态调整自身的运行模式。当然，这些条件可以根据具体情况进行增减。进一步的，还可以通过噪音的不同级别，根据前述内容提及的关联关系，动态调整冰箱的制冷等级。

经试验测试，这种改善冰箱噪音的功能会导致箱内轻微的温度变化，但该变化是可以容忍的。

通过如上方案，用户可以选择冰箱的智能调节模式，从而使用户对冰箱噪音敏感的时候就可以体验到较低的噪音水平。并且，能够实现动态调整冰箱的运行模式，即根据用户对冰箱噪音的敏感程度调整为对应的运行模式，从而减少用户对冰箱噪音的感知。同时，该控制方法能够基于大数据的个体消费者的需求而不断学习和升级的。除了这种直接的用户体验优势外，能够节省用于减少噪音的阻尼材料等，从而降低成本。

本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：rom、ram、磁盘或光盘等。

虽然本发明披露如上，但本发明并非限定于此。任何本领域技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，均可作各种更动与修改，因此本发明的保护范围应当以权利要求所限定的范围为准。