一種空調環境日程表更新方法
【專利摘要】本發明涉及空調數據管理領域，具體涉及一種空調環境日程表更新方法。該方法能夠將當前數據與日程表中的相應時間對應的數據進行比較，如果日程表中的數據不符合條件，可以進一步的與歷史記錄中相應時間對應的數據進行比較，如果查找出符合條件的數據，進而將查找出的數據更新掉日程表中相應時間對應的數據，如果沒有查找出符合條件的數據，則將初始化表中時間對應的一組數據替換為日程表中的數據。本發明在充分分析和利用用戶過往記錄數據的基礎上，根據用戶的使用記錄智能更新日程表，提出了專為個人用戶量身定做及自適應使用用戶的空調環境日程表，使得中央空調能智能化的完成對用戶周圍環境的設置。
【專利說明】
一種空調環境日程表更新方法
技術領域
[0001]本發明涉及空調數據管理領域，具體涉及一種空調環境日程表更新方法。
【背景技術】
[0002]現有技術中對于空調調節的關注點在于空氣的溫度、濕度、潔凈度和氣流速度，使用的都是基于使用者操作的調節模式，而不是記錄用戶的數據自動化地，智能地進行空調環境的調控。即用戶怎么調節，空調怎么工作，對于用戶以往使用空調時所調節的數據和使用習慣沒有任何的記錄。這樣在每次調節時，用戶都要重新花費不少的時間和精力對空調進行調控。
[0003]隨著中央空調控制技術的發展與家電智能化的發展趨勢，針對現有的空調，需要設計出能夠自動記錄并且自適應用戶習慣的空調智能調控算法，本算法要能夠實現根據過往存儲的用戶記錄數據，形成反映用戶使用習慣的日程表。
[0004]基于以上描述，亟需要一種新的空調環境日程表更新方法，以解決現有技術中存在的對于用戶以往使用空調時所調節的數據和使用習慣沒有任何的記錄，在每次調節時，用戶都要重新花費不少的時間和精力對空調進行調控的問題。
【發明內容】
[0005]有鑒于此，本發明的目的在于提供一種空調環境日程表更新方法，該方法可以根據用戶的使用習慣及使用記錄智能更新日程表。
[0006]本發明實施例采用以下技術方案:
[0007]—種空調環境日程表更新方法，所述空調內設置有數據庫，所述數據庫中存儲有日程表數據、短周期數據、長周期數據，日程表數據、短周期數據和長周期數據中包含有濕度值數據和溫度值數據，日程表中具有M天的數據，短周期為M天，長周期為Z年，其中，M、Z為大于等于I的整數，其特征在于，所述更新方法包括步驟:
[0008]S0、自動獲取當前一組數據!^^:^;其中，P a#iDlt為當前所在的時刻對應的數據，Di為當前所在的天，t為當前所在的時刻；
[0009]S1、將當前一組數據Pa#iDlt與日程表中時間對應的一組數據P BDlt進行比較，如果兩組數據中溫度差的絕對值不大于預設值A°C，濕度差與日程表中對應的濕度比值不超過B%，則執行步驟S2 ;否則，執行步驟S3 ;PBDlt為日程表中Di天t時刻對應的一組數據；
[0010]S2、將當前一組數據Pa#iDlt替換日程表中時間對應的一組數據PBDlt;
[0011]S3、將當前一組數據Paitllt分別與短周期內時間對應的M組數據P __lt進行比較，其中，i為I至M的整數，如果溫度差的絕對值匕小于預設值(TC并且濕度差與短周期內時間對應的濕度比值G1小于D%的數據不到E組，則執行步驟S5 ;否則，執行步驟S4 ;其中，E為大于等于2且小于M的整數；Psa_lt為短周期中Di天t時刻對應的一組數據；
[0012]S4、查找步驟S3中得出的溫度差的絕對值F1小于預設值(TC和濕度差與短周期內時間對應的濕度比值G1小于D%的數據分別對應的加權因子Q Fl、Qtil，根據加權因子計算出替換數據，并用該替換數據將日程表中對應的該組數據替換；
[0013]S5、根據當前一組數據Pa#iDlt查找長周期數據中時間對應的一組以上的數據，如果查找出符合條件的數據，則執行步驟S6 ;否則，執行步驟S7 ;
[0014]S6、將步驟S5中查找出的該組數據替換日程表中的數據；
[0015]S7、將初始化表中時間對應的一組數據替換日程表中的數據。
[0016]作為優選，在步驟S4中，
[0017]溫度差的絕對值FJi應的替換數據Ff = Σ (F ,QfiQgi) / Σ (QfiQgi);
[0018]濕度差與短周期內時間對應的濕度比值GJt應的替換數據Gf = Σ (G A1Qgi)/Σ (QFi Qsi)；
[0019]其中，
[0020]i為I至M的整數。
[0021]作為優選，如果溫度差的絕對值F1S H0C，則其對應的加權因子Q ?為R ;如果溫度差的絕對值H°C < F1^ K0C，則其對應的加權因子Q Fl為S ;
[0022]如果濕度差與短周期內時間對應的濕度比值G1彡U %，則其對應的加權因子Q ^為
V;如果濕度差與短周期內時間對應的濕度比值U % < G1彡W %，則其對應的加權因子Q H為X。
[0023]作為優選，所述H的取值為I，所述R的取值為10，所述K的取值為3，所述S的取值為5 ；
[0024]所述U的取值為10，所述V的取值為2 ;所述W的取值為30，所述X的取值為I。
[0025]作為優選，在步驟S5中，長周期數據分為兩部分，第一部分數據為Z年中每半個小時對應的數據，第二部分數據為第一部分數據數據的匯總；查找方式包括步驟:
[0026]S51、根據當前一組數據查找第二部分數據中時間相應的數據，如果查找到P組相同的數據，則執行步驟S6 ;否則，執行步驟S52 ;
[0027]S52、根據當前一組數據查找第一部分數據中時間相應的數據，如果查找到T組相同的數據，則執行步驟S6 ;否則，執行步驟S7。
[0028]作為優選，所述P的取值為I，所述T的取值為3。
[0029]作為優選，所述M的取值為7，日程表中有48*7 = 336組數據，短周期數據也為48*7 = 336組；所述Z的取值為15。
[0030]作為優選，在步驟SI中，所述預設值A的取值為1，B的取值為10。
[0031]作為優選，在步驟S3中，所述預設值C的取值為3，D的取值為30，E的取值為3。
[0032]本發明實施例提出的技術方案的有益技術效果是:
[0033]由于本申請提供的空調環境日程表更新方法能夠將當前一組數據P3#iDlt與日程表中時間對應的一組數據？0_進行比較，如果日程表中的數據不符合條件，可以進一步的與歷史記錄中相應時間對應的數據進行比較，如果查找出符合條件的數據，進而將查找出的數據更新掉日程表中相應時間對應的數據，如果沒有查找出符合條件的數據，則將初始化表中時間對應的一組數據替換為日程表中的數據。所以通過以上方法能自動的更換日程表中的數據，形成一個自適應使用用戶的日程表，使得中央空調能智能化的完成對用戶周圍環境的設置。本發明在充分分析和利用用戶過往記錄數據的基礎上，提出了專為個人用戶量身定做的空調環境日程表。通過比較本周與上周的空調參數設置情況，根據用戶的使用記錄智能更新日程表。
【附圖說明】
[0034]為了更清楚地說明本發明實施例中的技術方案，下面將對本發明實施例描述中所需要使用的附圖作簡單的介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發明的一些實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據本發明實施例的內容和這些附圖獲得其他的附圖。
[0035]圖1是本申請具體實施例提供的空調環境日程表更新方法流程圖。
【具體實施方式】
[0036]為使本發明解決的技術問題、采用的技術方案和達到的技術效果更加清楚，下面將結合附圖對本發明實施例的技術方案作進一步的詳細描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發明一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本發明中的實施例，本領域技術人員在沒有作出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發明保護的范圍。
[0037]本申請提供的空調環境日程表更新方法需要數據庫中的數據支持，所述數據庫中存儲有日程表數據、短周期數據、長周期數據，日程表數據、短周期數據和長周期數據中包含有濕度值數據和溫度值數據，日程表中具有M天的數據，短周期為M天，長周期為Z年，其中，M、Z為大于等于I的整數。
[0038]作為優選，所述M的取值為7，日程表中有48*7 = 336組數據，短周期數據也為48*7 = 336組；所述Z的取值為15。即所述數據庫中存儲有當前一周(本周)的數據、日程表中的數據、最近一周(上周)的數據、往年15年的數據，但，M、Z的取值并不局限于此。日程表中的數據以及短周期數據也不局限于336組。
[0039]具體的，數據的存儲分為大數據存儲(長周期數據)和最近數據存儲，大數據存儲是指按照季節將用戶的所有數據存儲在服務器上，最近數據存儲則是在家庭中央空調存儲了最近一周(短周期數據)，本周，與日程表共21天的數據存儲。將用戶的使用記錄保存，一天有24小時，每半小時記錄一次數據，一天有48次記錄，使用7個flash的塊(每天一塊，所以用了 7個)，每塊使用其中的48頁，存儲一周的數據，則日程表的大小為48*7*3數據記錄(3個周)。一個日程表，一個本周，一個上周，實際用了 21個塊，每個flash里面64頁，我們只用了 48頁。
[0040]于本實施例中，日程表就一個，改了就擦，本周數據和上周數據對比，兩個一樣，和日程表不一樣，就取代日程表數據。如果用戶對上周某一組的數據進行了操作，則該組數據里面對應的就是用戶操作后的數據，如果用戶沒有操作，則該組數據是空的。本周的標記為上周的，每次開機的時候，把這兩個flash操作一下，哪一個時間讀取當前時間，當前時間一致，本周，上周和當前三個時間對比，當過了時間，本周標注為上周，然后本周清零。日程表如果沒有操作就沒有值，就是用戶使用記錄。
[0041 ] 如圖1所示，所述更新方法包括步驟:
[0042]S0、自動獲取當前一組數據!^^:^;其中，P a#iDlt為當前所在的時刻對應的數據，Di為當前所在的天，t為當前所在的時刻。
[0043]S1、將當前一組數據Pa#iDlt與日程表中時間對應的一組數據P BDlt進行比較，如果兩組數據中溫度差的絕對值不大于預設值A°C，濕度差與日程表中對應的濕度比值不超過B%，則執行步驟S2 ;否則，執行步驟S3 ;PBDlt為日程表中Di天t時刻對應的一組數據。
[0044]S2、將當前一組數據Paitllt替換日程表中時間對應的一組數據P BDlt。
[0045]于本實施例中，作為優選方案，所述預設值A的取值為I，B的取值為10，E的取值為3。即如果兩組數據中溫度差的絕對值不大于預設值1°C，濕度差與日程表中對應的濕度比值不超過10%，則執行步驟S2 ;否則，執行步驟S3。但，預設值A、B、E的取值并不局限于此，還可以為其他值。
[0046]比如，當前時間為周三的早上8點，找日程表中相應日期的早上8:00對應的數據，如果當前時間對應的數據與日程表中相應日期對應的數據中溫度差的絕對值不大于預設值l°c，濕度差與日程表中對應的濕度比值不超過10%，就會用將當前時間對應的溫度值和濕度值替換日程表中的相應時間對應的溫度值和濕度值。日程表中存的是設定的一條記錄、時間、溫度、環境溫度、風速、濕度，這次參數要么是設置過的，要么是計算得出的。
[0047]S3、將當前一組數據Palitllt分別與短周期內時間對應的M組數據P 進行比較，其中，i為I至M的整數，如果溫度差的絕對值匕小于預設值(TC并且濕度差與短周期內時間對應的濕度比值G1小于D%的數據不到E組，則執行步驟S5 ;否則，執行步驟S4 ;其中，E為大于等于2且小于M的整數；Psa_lt為短周期中Di天t時刻對應的一組數據。
[0048]于本實施例中，作為優選方案，所述預設值C的取值為3，D的取值為30，E的取值為3。即如果溫度差的絕對值F1小于預設值:TC并且濕度差與短周期內時間對應的濕度比值G1小于30%的數據不到3組，則執行步驟S5 ;否則，執行步驟S4。但預設值C、D及E的取值并不局限于此，還可以根據實際情況自行設定。
[0049]S4、查找步驟S3中得出的溫度差的絕對值F1小于預設值(TC和濕度差與短周期內時間對應的濕度比值G1小于D%的數據分別對應的加權因子Q Fl、Qtil，根據加權因子計算出替換數據，并用該替換數據將日程表中對應的該組數據替換。
[0050]具體的，溫度差的絕對值FJi應的替換數據Ff = Σ (F ,QfiQgi) / Σ (QfiQgi)。
[0051]濕度差與短周期內時間對應的濕度比值GJt應的替換數據Gf = Σ (G A1Qgi)/Σ (QfiQgi) ο
[0052]其中，
[0053]i為I至M的整數。
[0054]具體的，將當前一組數據分別與相鄰一周7天中每天的時間對應的一組數據進行比較，得出7組溫度差的絕對值F1和濕度差與短周期內時間對應的濕度比值G1，查找以上步驟中得出的溫度差的絕對值F1小于預設值:TC和濕度差與短周期內時間對應的濕度比值G1小于30%的數據分別對應的加權因子QpQtil，如果溫度差的絕對值匕大于等于預設值3°C或濕度差與短周期內時間對應的濕度比值&大于等于30 %，就將這組數據舍棄，不參與以下的計算了。之后計算出每組的總加權因子仏^^當計算溫度差的絕對值F1對應的替換數據Ff時，將7組中每組的溫度差的絕對值F1與該組的總加權因子Q P1Qtil相乘，之后再將7組數據相加求和Σ (F1QfiQsi)，之后再用Σ (F1QfiQgi)除以7組總加權因子QfiQsi相加之和，即得出溫度差的絕對值匕對應的替換數據Ff。當計算濕度差與短周期內時間對應的濕度比值&對應的替換數據Gf時，所用的計算方法與計算溫度差的絕對值F 應的替換數據Ff的計算方法相同，在此不作贅述。
[0055]于本實施例中，作為優選方案，將溫度差的絕對值F1及濕度差與短周期內時間對應的濕度比值G1分別進行分段，不同的溫度差的絕對值F1對應的加權因子不同，不同的濕度差與短周期內時間對應的濕度比值G1對應的加權因子也不同。如果溫度差的絕對值F1^ H0C，則其對應的加權因子Q FlS R ;如果溫度差的絕對值H°C < F1^ K°C，則其對應的加權因子Qf^ S。
[0056]如果濕度差與短周期內時間對應的濕度比值G1彡U %，則其對應的加權因子Q ^為
V;如果濕度差與短周期內時間對應的濕度比值U % < G1彡W %，則其對應的加權因子Q H為X。
[0057]于本實施例中，作為進一步的優選方案，所述H的取值為I，所述R的取值為10，所述K的取值為3，所述S的取值為5。
[0058]所述U的取值為10，所述V的取值為2 ;所述W的取值為30，所述X的取值為I。
[0059]即如果溫度差的絕對值F1S 1°C，則其對應的加權因子Qfi為10 ;如果溫度差的絕對值1°C < F1^ 30C，則其對應的加權因子Q Fl為5。
[0060]如果濕度差與短周期內時間對應的濕度比值G1S 10%，則其對應的加權因子Q Gl為2 ;如果濕度差與短周期內時間對應的濕度比值10%< G1彡30%，則其對應的加權因子Qgi為 1
[0061 ] 但，H、R、K、S、U、V、W及X的取值并不局限于以上所述，還可以根據情況取其它值。
[0062]S5、根據當前一組數據Pa#iDlt查找長周期數據中時間對應的一組以上的數據，如果查找出符合條件的至少一組數據，則執行步驟S6 ;否則，執行步驟S7。
[0063]其中，以往Z年時間段內的數據(長周期數據)分為兩部分，第一部分數據為Z年中每半個小時對應的數據，第二部分數據為第一部分數據數據的匯總；查找方式包括步驟:
[0064]S51、根據當前一組數據查找第二部分數據中時間相應的數據，如果查找到P組相同的數據，則執行步驟S6 ;否則，執行步驟S52。
[0065]S52、根據當前一組數據查找第一部分數據中時間相應的數據，如果查找到T組相同的數據，則執行步驟S6 ;否則，執行步驟S7。
[0066]于本實施例中，作為優選方案，所述P的取值為I，所述T的取值為3。即S51、根據當前一組數據查找第二部分數據中時間相應的數據，如果查找到I組完全相同的數據，則執行步驟S6 ;否則，執行步驟S52。
[0067]S52、根據當前一組數據查找第一部分數據中時間相應的數據，如果查找到3組完全相同的數據，則執行步驟S6 ;否則，執行步驟S7。
[0068]S6、將查找出的該組數據替換日程表中的數據。
[0069]S7、將初始化表中時間對應的一組數據替換日程表中的數據。
[0070]本申請提供的空調環境日程表更新方法能夠將當前數據與日程表中的相應時間對應的數據進行比較，如果日程表中的數據不符合條件，可以進一步的與歷史記錄中相應時間對應的數據進行比較，如果查找出符合條件的數據，進而將查找出的數據更新掉日程表中相應時間對應的數據，如果沒有查找出符合條件的數據，則將初始化表中時間對應的一組數據替換日程表中的數據。所以通過以上方法能自動的更換日程表中的數據，形成一個自適應使用用戶的日程表，使得中央空調能智能化的完成對用戶周圍環境的設置。本發明在充分分析和利用用戶過往記錄數據的基礎上，提出了專為個人用戶量身定做的空調環境日程表。通過比較本周與上周的空調參數設置情況，根據用戶的使用記錄智能更新日程表。
[0071]而且該日程表智能溫控算法前后兼容，利于產品的維護和升級。擴展主要在軟件上，成本低。充分分析上下文數據，自適應周期性的數據變化，使得空調溫度調控更智能化的符合用戶的需求，從而提高用戶對空調產品的滿意度。
[0072]注意，上述僅為本發明的較佳實施例及所運用技術原理。本領域技術人員會理解，本發明不限于這里所述的特定實施例，對本領域技術人員來說能夠進行各種明顯的變化、重新調整和替代而不會脫離本發明的保護范圍。因此，雖然通過以上實施例對本發明進行了較為詳細的說明，但是本發明不僅僅限于以上實施例，在不脫離本發明構思的情況下，還可以包括更多其他等效實施例，而本發明的范圍由所附的權利要求范圍決定。
【主權項】
1.一種空調環境日程表更新方法，所述空調內設置有數據庫，所述數據庫中存儲有日程表數據、短周期數據、長周期數據，日程表數據、短周期數據和長周期數據中包含有濕度值數據和溫度值數據，日程表中具有M天的數據，短周期為M天，長周期為Z年，其中，M、Z為大于等于I的整數，其特征在于，所述更新方法包括步驟: 50、自動獲取當前一組數據Pa#iDlt;其中，Pa#iDlt為當前所在的時刻對應的數據，Di為當前所在的天，t為當前所在的時刻； 51、將當前一組數據P3#iDlt與日程表中時間對應的一組數據P0_進行比較，如果兩組數據中溫度差的絕對值不大于預設值A°C，濕度差與日程表中對應的濕度比值不超過B%，則執行步驟S2 ;否則，執行步驟S3 ;PBDlt為日程表中Di天t時刻對應的一組數據； 52、將當前一組數據PaliDlt替換日程表中時間對應的一組數據P BDlt; 53、將當前一組數據P3#iDlt分別與短周期內時間對應的M組數據P進行比較，其中，i為I至M的整數，如果溫度差的絕對值匕小于預設值(TC并且濕度差與短周期內時間對應的濕度比值G1小于D%的數據不到E組，則執行步驟S5 ;否則，執行步驟S4 ;其中，E為大于等于2且小于M的整數；PsaWDlt為短周期中Di天t時刻對應的一組數據； 54、查找步驟S3中得出的溫度差的絕對值F1小于預設值(TC和濕度差與短周期內時間對應的濕度比值G1小于D%的數據分別對應的加權因子Q Fl、Qtil，根據加權因子計算出替換數據，并用該替換數據將日程表中對應的該組數據替換； 55、根據當前一組數據PaliDlt查找長周期數據中時間對應的一組以上的數據，如果查找出符合條件的數據，則執行步驟S6 ;否則，執行步驟S7 ; 56、將步驟S5中查找出的該組數據替換日程表中的數據； 57、將初始化表中時間對應的一組數據替換日程表中的數據。2.如權利要求1所述的空調環境日程表更新方法，其特征在于，在步驟S4中， 溫度差的絕對值FJi應的替換數據Ff = Σ (F1QfiQgi)/^ (QfiQgi)； 濕度差與短周期內時間對應的濕度比值GJt應的替換數據Gf = Σ (G A1Qgi)/Σ (QFi Qsi)； 其中， i為I至M的整數。3.如權利要求2所述的空調環境日程表更新方法，其特征在于，如果溫度差的絕對值F1^ H0C，則其對應的加權因子Q FlS R ;如果溫度差的絕對值H°C < F1^ K°C，則其對應的加權因子Qfi為S ; 如果濕度差與短周期內時間對應的濕度比值G1S U%，則其對應的加權因子Q 為V ;如果濕度差與短周期內時間對應的濕度比值U % < G1彡W %，則其對應的加權因子Q (^為X。4.如權利要求3所述的空調環境日程表更新方法，其特征在于，所述H的取值為1，所述R的取值為10，所述K的取值為3，所述S的取值為5 ; 所述U的取值為10，所述V的取值為2 ;所述W的取值為30，所述X的取值為I。5.如權利要求1所述的空調環境日程表更新方法，其特征在于，在步驟S5中，長周期數據分為兩部分，第一部分數據為Z年中每半個小時對應的數據，第二部分數據為第一部分數據數據的匯總；查找方式包括步驟: S51、根據當前一組數據查找第二部分數據中時間相應的數據，如果查找到P組相同的數據，則執行步驟S6 ;否則，執行步驟S52 ; S52、根據當前一組數據查找第一部分數據中時間相應的數據，如果查找到T組相同的數據，則執行步驟S6 ;否則，執行步驟S7。6.如權利要求5所述的空調環境日程表更新方法，其特征在于，所述P的取值為1，所述T的取值為3。7.如權利要求1至6任一項所述的空調環境日程表更新方法，其特征在于，所述M的取值為7，日程表中有48*7 = 336組數據，短周期數據也為48*7 = 336組；所述Z的取值為15ο8.如權利要求1至6任一項所述的空調環境日程表更新方法，其特征在于，在步驟SI中，所述預設值A的取值為1，B的取值為10。9.如權利要求1至6任一項所述的空調環境日程表更新方法，其特征在于，在步驟S3中，所述預設值C的取值為3，D的取值為30，E的取值為3。
【文檔編號】F24F11/00GK105989055SQ201510063723
【公開日】2016年10月5日
【申請日】2015年2月6日
【發明人】王莉, 國德防, 時斌, 徐艷麗, 叢大超, 徐銘, 李莎, 趙永俊
【申請人】青島海爾空調電子有限公司