一种智能空调器及控制系统的制作方法

1.本实用新型涉及空调领域，具体而言，涉及一种智能空调器及控制系统。


背景技术：

2.现有的变频家用空调运行模式通常是基于采集的参数与阈值之间的比对结果，来达到对空调系统进行粗糙的节能控制。因为用户所在位置的天气、温度及房屋等条件均不相同，并且这些条件还在不断变化，所以目前往往会把上述实际环境中的条件发送给远端服务器，以使远端服务器来对空调进行远程地节能控制。
3.但是在远程控制的过程中，会很容易泄露控制数据，遭受到黑客攻击，从而导致难以保证对空调控制的安全性。
4.针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。


技术实现要素：

5.本实用新型实施例提供了一种智能空调器及控制系统，以至少解决相关技术在空调远程节能控制中，远程控制数据易泄露，易遭受黑客攻击从而难以保证空调控制的安全性的技术问题。
6.根据本实用新型实施例的一个方面，提供了一种智能空调器，上述空调器包括：传感器，用于采集空调在当前时间段内产生的运行参数；人工智能控制组件，与上述传感器连接，上述人工智能控制组件用于接收来自上述传感器的上述运行参数，并通过对上述运行参数的学习运算以得到与上述运行参数匹配的节能参数；主控制器，与上述人工智能控制组件连接，上述主控制器用于根据上述人工智能控制组件输出的上述节能参数确定上述空调在上述当前时间段内所使用的节能模式。
7.可选的，上述主控制器包括：外机控制器和内机控制器，上述传感器包括外机传感器和内机传感器，上述外机控制器，用于将从上述外机传感器获取到的外机运行参数发送给上述内机控制器；上述内机控制器，用于从上述内机传感器获取内机运行参数，并将接收到的上述外机运行参数与上述内机运行参数合并，再发送给上述人工智能控制组件。
8.可选的，上述空调器还包括：wifi通信组件，其中，上述wifi通信组件，设置在上述传感器与上述人工智能控制组件之间，上述wifi通信组件，用于将从上述传感器接收到的上述运行参数发送至上述人工智能控制组件，还用于将上述人工智能控制组件输出的上述节能参数返回上述主控制器。
9.可选的，上述wifi通信组件，还用于将从上述传感器接收到的上述运行参数通过无线网络传输给用户设备；还用于接收在上述用户设备中输入的空调调整参数，并将上述空调调整参数返回给上述主控制器。
10.可选的，上述人工智能控制组件包括：ai芯片及第一安装板，上述第一安装板用于固定上述ai芯片；上述wifi通信组件包括；wifi芯片及第二安装板，上述第二安装板用于固定上述wifi芯片；上述第一安装板与上述第二安装板叠加焊接形成智能控制器板。
11.可选的，上述空调器还包括：壳体，上述壳体包括上壳体和下壳体，上述智能控制器板安装于上述上壳体和上述下壳体之间，上述上壳体以螺纹连接的方式连接上述下壳体。
12.可选的，上述主控制器，还用于在检测到上述空调器出现故障异常的情况下，控制上述人工智能控制组件暂停对上述运行参数的学习运算。
13.可选的，上述空调器出现的故障异常的类型包括以下至少之一：上述空调器内部因素造成的第一空调异常类型、上述空调器所在外部环境的环境因素造成的第二空调异常类型。
14.根据本实用新型实施例的又一方面，还一种智能空调器的控制系统，包括上述的智能空调器。
15.在本实用新型实施例中，通过将人工智能控制组件设置于空调器上，并接收来自传感器的当前时间段内的运行参数，并对运行参数进行学习运算从而得到节能参数，并将节能参数发送给主控制器，主控制器根据节能参数确定空调在当前时间段内的节能模式，达到了根据空调器中的人工智能控制组件来实现节能控制，无需再通过远程控制的方式来接收远端发送的节能控制数据，也就避免了远程传输过程数据被泄露或被黑客攻击的安全风险，从而实现了提高空调控制安全性的技术效果，进而解决了在空调远程节能控制中空调控制的安全性较低的技术问题。
附图说明
16.此处所说明的附图用来提供对本实用新型的进一步理解，构成本技术的一部分，本实用新型的示意性实施例及其说明用于解释本实用新型，并不构成对本实用新型的不当限定。在附图中：
17.图1是根据本实用新型实施例的一种可选的智能空调控制系统示意图；
18.图2是根据本实用新型实施例的一种可选的智能空调器示意图；
19.图3是根据本实用新型实施例的又一种可选的智能空调器示意图；
20.图4是根据本实用新型实施例的又一种可选的智能空调器中的壳体的结构图；
21.图5是根据本实用新型实施例的又一种可选的智能空调器结构图。
具体实施方式
22.为了使本技术领域的人员更好地理解本实用新型方案，下面将结合本实用新型实施例中的附图，对本实用新型实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本实用新型一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本实用新型中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本实用新型保护的范围。
23.需要说明的是，本实用新型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，以便这里描述的本实用新型的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。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，
24.例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
25.根据本实用新型实施例的一个方面，提供了一种智能空调器，可选地，作为一种可选的实施方式，如图1所示的应用环境中，提供了一种智能空调器的控制系统，包括智能空调器10以及用户设备20，上述用户设备20可以为但不限于智能手机、智能平板、空调遥控器等用户手持终端设备，其中用户设备20还可以交互来自后台服务器端的数据信息。智能空调器10可通过wifi通信组件140与用户设备20通讯交互连接，并相互获取数据信息。
26.其中，智能空调器10包括但不限于：主控制器120、传感器110、系统总线130、wifi通信组件140以及人工智能控制组件150等部件。本领域技术人员可以理解，图1中示出的智能空调器结构并不构成对智能空调器的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件。
27.可选地，作为一种可选的实施方式，如图1所示，空调器10包括：
28.传感器120，用于采集空调在当前时间段内产生的运行参数；
29.人工智能控制组件150，与传感器120连接，人工智能控制组件150用于接收来自传感器120的运行参数，并通过对运行参数的学习运算以得到与运行参数匹配的节能参数；
30.主控制器120，与人工智能控制组件150连接，主控制器120用于根据人工智能控制组件150输出的节能参数确定空调在当前时间段内所使用的节能模式。本实施例中，具体地，传感器110，用于采集空调在当前时间段内产生的运行参数，其中，运行参数包括但不限于运行环境参数、各项管温参数、频率参数、膨胀阀参数、风机参数等运行参数。
31.人工智能控制组件150，与传感器110连接，人工智能控制组件150用于接收来自传感器110的运行参数，并通过对运行参数的学习运算以得到与运行参数匹配的节能参数。人工智能控制组件是利用人工智能技术进行控制的组件。
32.其中，人工智能(artificial intelligence，简称ai)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。换句话说，人工智能是计算机科学的一个综合技术，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能也就是研究各种智能机器的设计原理与实现方法，使机器具有感知、推理与决策的功能。
33.人工智能技术是一门综合学科，涉及领域广泛，既有硬件层面的技术也有软件层面的技术。人工智能基础技术一般包括如传感器、专用人工智能芯片、云计算、分布式存储、大数据处理技术、操作/交互系统、机电一体化等技术。人工智能软件技术主要包括计算机视觉技术、语音处理技术、自然语言处理技术以及机器学习/深度学习等几大方向。
34.如图1所示，人工智能控制组件包括但不限于存储器152以及处理器154，并利用系统总线130连接主控制器120以及传感器110，通过运行或执行存储在存储器152内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器152内的数据，执行各种功能和处理数据。可选的，处理器154可包括一个或多个处理核心。其中，通过对运行参数的学习运算以得到与运行参数匹配的节能参数可以但不限于：该人工智能控制组件150的存储器152中存储有历史能耗使用效率，以及对应的历史能耗使用效率相关数据，然后，处理器154根据历史能耗使用效率
和历史能耗使用效率相关数据构建时序训练集和时序测试集；然后，处理器154构建基于长短期记忆网络结构的循环神经网络模型，并根据时序训练集对循环神经网络模型进行训练，直至循环神经网络模型收敛；然后，处理器154根据时序测试集对收敛的循环神经网络模型的进行校验，当校验通过时，将收敛的循环神经网络模型作为用于生成节能参数的能耗使用效率预测模型，之后，人工智能控制组件将接收到的当前时间段中的运行参数输入到能耗使用效率预测模型中从而得到与运行参数匹配的节能参数，从而实现了对空调参数的自适应学习以及自适应动态寻优。
35.其中，本实用新型的另一实施方式，存储器152中存储有运行环境、各项管温、频率、膨胀阀参数、风机参数等运行参数，这些运行参数可以但不限于是数字运行参数，数字运行参数的数据量可以但不限于较少的情况，本实用新型实施例也可以但不限于采用单次只学习一个空调运行工况方案的方式，其他工况保存当前学习到的最优运行参数，后续遇到上述学习过的工况可以再继续优化学习。可以但不限于先在单工况下学习运算，例如隔几分钟调节一下空调运行参数，并判断空调运行参数是否满足节能需求，是否满足舒适需求，根据判断结果，再继续调整运行参数，继续学习运算并选取当前最优运行参数，再以当前最优运行参数运行，隔一段时间，对于节能性、舒适性不够的情况，再继续学习运算并优化。
36.主控制器120，与人工智能控制组件150连接，主控制器120用于根据人工智能控制组件150输出的节能参数确定空调在当前时间段内所使用的节能模式。主控制器可以但不限于通过系统总线130与人工智能控制组件150连接。节能模式为降低空调设备的输出功率，例如，降低风机转速、送风等。
37.通过本实用新型提供的实施例，实现了人工智能控制组件与空调器信息交互，利用人工智能技术对空调参数自适应学习、自适应动态寻优，使空调运行始终执行最节能的控制策略之下，并且人工智能控制组件可通过硬件电路与空调主控制器通讯，无需接收来自远程的节能控制数据，避免了黑客攻击、断网无法通讯的情况，从而保证了空调的控制安全性。
38.根据本实用新型实施例的另一个方面，如图2所示，主控制器120包括：外机控制器124和内机控制器122，传感器110包括外机传感器114和内机传感器112，外机控制器124，用于将从外机传感器114获取到的外机运行参数发送给内机控制器122；内机控制器122，用于从内机传感器112获取内机运行参数，并将接收到的外机运行参数与内机运行参数合并，再发送给人工智能控制组件150。
39.根据本实用新型实施例的另一个方面，如图3所示，空调器还包括：wifi通信组件140，其中，wifi通信组件140，设置在传感器110与人工智能控制组件140之间，wifi通信组件140，用于将从传感器110接收到的运行参数发送至人工智能控制组件150，还用于将人工智能控制组件150输出的节能参数返回主控制器。
40.可选地，在本实施例中，将主控制器120可以但不限于设置于wifi通信组件140和人工智能控制组件150之间。wifi通信组件140可以但不限于接收来自用户设备的数据信息，通过wifi通信组件与人工智能控制组件的连接，人工智能控制组件可以但不限于接收来自用户设备的数据信息。此外，人工智能控制组件150除了可以直接获取来自传感器110的运行参数，还可以通过wifi通信组件140间接获取来自传感器110的运行参数。
41.通过本实用新型提供的实施例提高了运行参数传输过程中的稳定性，如果人工智能控制组件150与传感器110的直接连接路径出现故障，还可以通过wifi通信组件140的间接连接路径获取来传感器的运行参数。如果通过wifi通信组件140的间接连接路径获取来传感器的运行参数出现故障，那么还可以通过人工智能控制组件150与传感器110的直接连接路径来获取。
42.根据本实用新型实施例的另一个方面，如图3所示，wifi通信组件140，还用于将从传感器110接收到的运行参数通过无线网络传输给用户设备20；还用于接收在用户设备20中输入的空调调整参数，并将空调调整参数返回给主控制器。通过wifi通信组件140与用户设备20的数据或者运行参数交互，用户可以通过操作用户设备20调节及调控空调，用户所使用的用户设备也可以通过wifi通信组件140获取空调的运行参数，用户可以空调运行参数进行处理，处理包括分析、显示等操作。其中的通讯流程为：wifi通信组件140将空调运行信息通过无线网传输给用户设备(可以是手机app、或其他终端设备上)，用户看到信息，需要操作时通过用户设备传输调整后的空调设定参数至wifi通信组件140，由wifi通信组件140传输信号给内、外机控制器进行控制。
43.根据本实用新型实施例的另一个方面，如图4
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图5所示，人工智能控制组件150包括：ai芯片420及第一安装板410，第一安装板410用于固定ai芯片420；wifi通信组件包括：wifi芯片440及第二安装板430，第二安装板430用于固定wifi芯片420；第一安装板410与第二安装板430叠加焊接形成智能控制器板510。
44.本实用新型实施例中的智能控制板510是通过将固定ai芯片420的第一安装板410与固定wifi芯片440的第二安装板430叠加焊接而成。其中ai芯片与wif芯片可以但不限于电路连接。本实用新型实施例的另一个方面，也可以将wifi芯片以及ai芯片集成于同一块安装板中形成智能控制板。其中，为了降低生产成本，空调硬件需要大量标准化生产，而现有的空调中大部分都存有单独的wifi盒子。
45.本实用新型实施例可通过将现有的wifi盒子升级为如图5所示的人工智能控制
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wifi组件550，从而使得现有空调的wifi盒子可以大规模的升级换代为人工智能控制
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wifi组件550，使得智能空调器具有最优节能控制策略。
46.通过本实用新型提供的实施例，这种大规模升级，不需要改装原有空调的部件，只需将标准化生产的人工智能控制
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wifi组件550替换原有的wifi盒子，降低了升级新功能的成本，并且能够使得原有空调升级为具有最优节能策略的智能空调器。本实用新型的人工智能控制
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wifi组件550方便推广应用，以前有预留wifi功能的机型均可升级增加此功能，新开发机型在原有控制器基础上，也可以通过增加模组增加此功能。
47.根据本实用新型实施例的另一个方面，如图5所示，空调器还包括：壳体，壳体包括上壳体520和下壳体530，智能控制器板510安装于上壳体520和下壳体530之间，上壳体以螺纹连接的方式连接下壳体。其中，可采用螺栓540将上壳体520连接至下壳体530，也可以采用螺钉连接。
48.通过本实用新型的实施例，使得人工智能控制
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wifi组件完成标准化，降低了用户安装成本。
49.根据本实用新型实施例的另一个方面，主控制器，还用于在检测到空调器出现故障异常的情况下，控制人工智能控制组件暂停对运行参数的学习运算，空调器出现的故障
异常的类型包括以下至少之一：空调器内部因素造成的第一空调异常类型、空调器所在外部环境的环境因素造成的第二空调异常类型。其中空调内部因素造成的第一空调异常类型包括但不包括传感器异常、控制器异常等空调内部部件异常，空调器所在外部环境的环境因素造成的第二空调异常类型包括但不限于外部温度、湿度突然骤变等。
50.通过本实用新型的实施例，有效的保护了人工智能控制组件的运行安全。
51.根据本实用新型实施例的另一个方面，如图1所示，提供了一种智能空调器的控制系统，包括智能空调器10以及用户设备20，上述用户设备20可以为但不限于智能手机、ipad、空调遥控器等用户手持终端设备，其中用户设备20还可以交互来自后台服务器端的数据信息。智能空调器10可通过wifi通信组件140与用户设备20通讯交互连接，并相互获取数据信息。
52.基于上述实施例，本实用新型实施例还提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令。
53.可选地，在本实施例中，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终端设备相关的硬件来完成，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：闪存盘、只读存储器(read
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only memory，rom)、随机存取器(random access memory，ram)、磁盘或光盘等。
54.上述本实用新型实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
55.上述实施例中的集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在上述计算机可读取的存储介质中。基于这样的理解，本实用新型的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在存储介质中，包括若干指令用以使得一台或多台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本实用新型各个实施例方法的全部或部分步骤。
56.在本实用新型的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
57.在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的客户端，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
58.作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
59.另外，在本实用新型各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
60.以上仅是本实用新型的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本实用新型原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本实用新型的保护范围。