[发明专利]多功能空气净化器

权利要求书

1.一种多功能空气净化器，其特征在于：包括壳体(1)、位于壳体(1)内相互独立且上下设置的上净化系统和下净化系统，以及位于上、下净化系统之间的控制器(2)；所述上净化系统包括位于壳体上部左、右、前侧面的上进风口(3)、位于壳体顶面的上出风口(4)、沿壳体上部气流方向依次设置的空气净化组件和风机(5)；所述下净化系统包括位于壳体下部左右两侧的下进风口(6)和下出风口(7)，以及沿壳体下部气流方向依次设置的空气净化组件和风机(5)；所述空气净化组件包括沿气流方向依次设置的颗粒物过滤器(8)、臭氧过滤器(9)和甲醛或TVOC过滤器(10)。

2.根据权利要求1所述的多功能空气净化器，其特征在于：所述上进风口(3)、上出风口(4)、下进风口(6)和下出风口(7)均是由正六边形开口组成的风口。

3.根据权利要求1所述的多功能空气净化器，其特征在于：所述颗粒物过滤器(8)包括依次设置的为空气中有害物质充电的充电模块和用于吸附空气中带电的有害物质的集尘模块；其中所述充电模块包括带圆孔结构的薄板和带针尖电极的合金电极，所述针尖电极位于圆孔中心位置；所述集尘模块包括蜂窝状的集尘板。

4.根据权利要求1所述的多功能空气净化器，其特征在于：所述臭氧过滤器(9)包括表面涂覆有用于分解臭氧的催化剂的蜂窝状铝基材。

5.根据权利要求1所述的多功能空气净化器，其特征在于：所述甲醛或TVOC过滤器(10)包括由玻璃纤维纸制成的瓦楞蜂窝状基材，该基材表面喷涂有用于吸附甲醛或TVOC的药剂。

6.根据权利要求1所述的多功能空气净化器，其特征在于：所述控制器(2)包括相互适配的分隔盒体(11)和分隔盖板(12)，该分隔盒体(12)内设有主控板(13)和两个风机电容(14)。

7.根据权利要求6所述的多功能空气净化器，其特征在于：所述分隔盖板(12)由两块相互铰接的板片构成，该板片上均布有若干个散热孔。

8.根据权利要求1所述的多功能空气净化器，其特征在于：还包括用于检测室内空气质量的传感器(15)、驱动板(16)和高压电源输出模块(17)，所述主控板(13)分别与传感器(15)和驱动板(16)相连接，该驱动板(16)依次与高压电源输出模块(17)和颗粒物过滤器(8)相连接；所述主控板(13)包括输入模块(18)、控制运算电路(19)和控制输出模块(20)；所述传感器(15)将检测到的室内PM2.5值、臭氧浓度输入至主控板(13)，主控板(13)基于PID运算方法输出PWM控制电压信号至驱动板(16)，驱动板(16)输出6～12V可变直流电压至高压电源输出模块(17)，该高压电源输出模块(17)经过倍压升压处理输出4kv～8kv直流高压电源至颗粒物过滤器(8)。

9.根据权利要求8所述的多功能空气净化器，其特征在于：所述PID运算方法包括如下步骤：

1)所述输入模块18以室内空气质量检测值与空气质量设定值的偏差e和偏差变化率Δe作为输入变量，其中室内空气质量检测值为PM2.5浓度，空气质量设定值为PM2.5浓度目标值0；输入变量分为7个分别对应空气质量分级的等级，7个等级分别为0/15/35/50/75/125/150，分别对应纯净、欧美优级质量、中国优级质量、中国良级质量、轻度污染质量、中度污染质量和重度污染质量；

2)所述控制运算电路19对PID算法中的比例系数kp、积分系数ki和微分系数kd进行模糊化运算，

Kp＝Kp'+Qp×ΔKp

其中，Kp'为比例系数的初值，Qp为比例变化系数，ΔKp为模糊规则得到的Kp调节值；

Ki＝Ki'+Qi×ΔKi

其中，Ki'为积分系数的初值，Qi为积分变化系数，ΔKi为模糊规则得到的Ki调节值；

Kd＝Kd'+Qd×ΔKd

其中，Kd'为微分系数的初值，Qd为微分变化系数，ΔKd为模糊规则得到的Kd调节值；

取50为论域0值，e、Δe的域为[-3，+3]，将其离散成7个等级即[-3，-2，-1，0，+1，+2，+3]；通过调整PID算法中的Kp、Ki和Kd参数，对控制运算电路19进行控制得到比例系数kp、积分系数ki、微分系数kd的论域为：Kp[-0.3，-0.2，-0.1，0，0.1，0.2，0.3]、Ki[-0.06，-0.04，-0.02，0，0.02，0.04，0.06]、Kd[-3，-2，-1，0，1，2，3]；

(3)所述控制输出模块20输出稳定的PWM控制电压信号U，其中e，Δe，kp，ki，kd的模糊域为：负大[NB]、负中[NM]、负小[NS]、零[ZO]、正小[PS]、正中[PM]、正大[PB]；然后由e、Δe隶属函数根据最大值法得出相应的模糊变量；

PID算法为：IF e is NB andΔe then kp；IF e is NB andΔe then ki；IF e is NB and Δe then kd；

然后采用最大隶属度法，进行反模糊化；依据PID参数整定原则及实验数据总结，得到输出量U：

$U=kpe\left(n\right)+ki\underset{i=0}{\overset{i=n}{\Σ}}e\left(i\right)+kd\[\mathrm{\Δ}e\left(i\right)\].$