[发明专利]空调化霜控制方法及装置有效
申请号: | 202010899408.2 | 申请日: | 2020-08-31 |
公开(公告)号: | CN112032929B | 公开(公告)日: | 2021-04-30 |
发明(设计)人: | 徐耿彬;吴俊鸿;田雅颂;廖敏;翟振坤;熊绍森 | 申请(专利权)人: | 珠海格力电器股份有限公司 |
主分类号: | F24F11/42 | 分类号: | F24F11/42;F24F11/65;F24F11/64;F24F110/12;F24F110/22;F24F140/20 |
代理公司: | 北京康信知识产权代理有限责任公司 11240 | 代理人: | 周春枚 |
地址: | 519070 *** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 空调 控制 方法 装置 | ||
1.一种空调化霜控制方法,其特征在于,包括:
获取室外环境信息,其中,所述室外环境信息至少包括:室外环境温度和湿度;
获取冷凝器的外管温度信息,其中,所述外管温度信息至少包括:所述冷凝器的外管温度值和温度变化速度;
将所述室外环境信息和所述外管温度信息输入神经网络模型进行计算,判断是否需要控制空调进入化霜模式;
若需要控制所述空调进入化霜模式,依据所述神经网络模型输出的化霜时长对所述空调进行化霜控制;
在依据所述神经网络模型输出的化霜时长对所述空调进行化霜控制之后,所述方法还包括:
在化霜结束后,按照预设时间间隔记录所述冷凝器的外管温度;
根据多次记录的所述冷凝器的外管温度计算所述冷凝器的外管温度的变化速度;
依据所述外管温度的变化速度确定对所述空调的化霜是否干净;
依据所述外管温度的变化速度确定对所述空调的化霜是否干净包括:
当所述室外环境温度小于第一预设温度时,若在目标时间段内的所述冷凝器的外管温度的变化速度大于第一预设速度,或者,所述室外环境温度大于第一预设温度小于第二预设温度时,若在所述目标时间段内的所述冷凝器的外管温度的变化速度大于第二预设速度,或者,所述室外环境温度大于第二预设温度时,若在所述目标时间段内的所述冷凝器的外管温度的变化速度大于第三预设速度,则确定对所述空调的化霜不干净;
当所述室外环境温度小于第一预设温度时,若在所述目标时间段内的所述冷凝器的外管温度的变化速度不大于第一预设速度,或者,所述室外环境温度大于第一预设温度小于第二预设温度时,若在所述目标时间段内的所述冷凝器的外管温度的变化速度不大于第二预设速度,或者,所述室外环境温度大于第二预设温度时,若在所述目标时间段内的所述冷凝器的外管温度的变化速度不大于第三预设速度,则确定对所述空调的化霜干净。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,依据所述外管温度的变化速度确定对所述空调的化霜是否干净包括:
若在目标时间段内的所述冷凝器的外管温度呈下降状态,且所述外管温度的变化速度大于预设速度,则确定对所述空调的化霜不干净;
若在所述目标时间段内的所述冷凝器的外管温度呈下降状态,且所述外管温度的变化速度小于所述预设速度,或者,若在所述目标时间段内的所述外管温度呈非下降状态,则确定对所述空调的化霜干净。
3.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
若确定对所述空调的化霜不干净,则将所述化霜时长延长第一预设时长;
若确定对所述空调的化霜干净,则将所述化霜时长缩短第二预设时长;
基于调整后的化霜时长对所述神经网络模型进行学习训练,以对所述神经网络模型进行更新。
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