一种家用电器设定运行状态的预测方法、装置及存储介质

技术领域

本发明属于空调领域，具体地说，涉及一种家用电器设定运行状态的预测方法、装置及存储介质。

背景技术

家用空调是我们生活中最常用的一种家用电器设备，随着人们生活品质的提高，人们更加注重空调的智能化和舒适性，传统空调器往往只能预设温度,而无法清楚的让用户知道达到预设温度的时间。

有鉴于此特提出本发明。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于克服现有技术的不足，提供一种家用电器设定运行状态的预测方法、装置及存储介质，本发明的技术方案能将达到用户设定温度的时间较为精准的预测并反馈给用户。

为解决上述技术问题，本发明第一目的提出了一种家用电器设定运行状态的预测方法，包括：

获取预测目标家用电器到达设定运行状态的预测运行数据；所述预测运行数据包括所述目标家用电器的设置运行参数、所部署空间的检测环境参数和所述设定运行状态下的目标设定状态参数中至少之一；

将所述预测运行数据上传至云数据中心，由所述云数据中心基于所述预测运行数据判断所述目标家用电器到达所述设定运行状态的预测运行时间；

接收并向用户展示所述预测运行时间。

进一步可选地，所述将所述预测运行数据上传至云数据中心，由所述云数据中心基于所述预测运行数据判断所述目标家用电器到达所述设定运行状态的预测运行时间包括：

通过所述目标家用电器中设置的通讯与所述云数据中心建立通信连接，基于所述通信连接将所述预测运行数据上传至所述云数据中心；

预先建立用于运行时间预测的预测数据库；

由所述云数据中心基于所述预测运行数据与所述预测数据库进行数据对比，获取与所述目标家用电器到达所述设定运行状态的预测运行时间。

进一步可选地，所述预先建立用于运行时间预测的预测数据库包括：

通过所述云数据中心采集多个同一类型家用电器的多组参考运行数据；所述参考运行数据包括所述家用电器的运行参数、所部署空间的参考环境参数和参考运行状态对应的设定状态参数中至少之一；以及所述家用电器以对应的运行参数运行至所述参考状态参数的运行时间；

记录各所述家用电器以对应的所述运行参数运行时，到达所述参考运行状态时的参考运行时间；

基于所述参考运行数据和所述参考运行时间建立用于运行时间预测的预测数据库。

进一步可选地，所述记录各所述家用电器到达所述参考运行状态时的参考运行时间包括：

在所述家用电器开始运行时，启动设置于所述家用电器中的计时组件开始计时；

在所述家用电器到达所述参考运行状态时控制所述计时组件停止计时，获取所述计时组件的计时时间作为所述参考运行时间，并重置所述计时组件。

进一步可选地，所述方法还包括：

记录所述目标家用电器到达所述设定运行状态的实际运行时间；

将所述实际运行时间上传至所述云数据中心，由所述云数据中心更新优化所述预测数据库。

进一步可选地，所述目标家用电器包括目标空调器；

所述设置运行参数包括基于用户的控制指令设置的所述目标空调器对应的运行模式和/或风挡模式；

所述检测环境参数包括空调器所部署空间的环境温度、空间大小和/或所述部署空间中的人数；

所述目标设定状态参数包括基于用户的控制指令设置的所述目标空调器的目标设定温度。

本发明点第二目的还提出了一种家用电器设定运行状态的预测装置，包括：

数据采集模块，用于获取预测目标家用电器到达设定运行状态的预测运行数据；所述预测运行数据包括所述目标家用电器的设置运行参数、所部署空间的检测环境参数和所述设定运行状态下的目标设定状态参数中至少之一；

通讯模块，用于将所述预测运行数据上传至云数据中心，由所述云数据中心基于所述预测运行数据判断所述目标家用电器到达所述设定运行状态的预测运行时间；接收所述预测运行时间；

显示模块，用于向用户展示所述预测运行时间。

进一步可选地，还包括：

计时模块，用于记录所述目标家用电器到达所述设定运行状态的实际运行时间；

所述通讯模块，用于将所述实际运行时间上传至所述云数据中心，由所述云数据中心更新优化所述预测数据库。

本发明的第三目的还提出了一种非暂时性计算机可读存储介质，其上存储有程序指令，当所述程序指令被一个或多个处理器执行时，所述一个或多个处理器用于实现上述预测方法。

本发明的第四目的提出了一种家用电器，其上述预测方法，或包括上述装置，或具有上述非暂时性计算机可读存储介质。

采用上述技术方案后，本发明与现有技术相比具有以下有益效果：

本发明的技术方案能将达到用户设定温度的时间较为精准的预测并反馈给用户，使用户能够更加清晰的知道家用电器的运行状态，提高用户使用家用电器的便捷和舒适性。

下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步详细的描述。

附图说明

附图作为本发明的一部分，用来提供对本发明的进一步的理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，但不构成对本发明的不当限定。显然，下面描述中的附图仅仅是一些实施例，对于本领域普通技术人员来说，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他附图。在附图中：

图1：为本发明实施例的控制逻辑图；

图2：为本发明实施例的框架图。

需要说明的是，这些附图和文字描述并不旨在以任何方式限制本发明的构思范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本发明的概念。

具体实施方式

在本发明的描述中，需要说明的是，术语“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。

在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“接触”、“连通”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

本实施例提出了一种家用电器设定运行状态的预测方法，包括：获取预测目标家用电器到达设定运行状态的预测运行数据；所述预测运行数据包括所述目标家用电器的设置运行参数、所部署空间的检测环境参数和所述设定运行状态下的目标设定状态参数中至少之一；将所述预测运行数据上传至云数据中心，由所述云数据中心基于所述预测运行数据判断所述目标家用电器到达所述设定运行状态的预测运行时间；接收并向用户展示所述预测运行时间。

本实施例中的预测方法适用于预测空调器达到设定温度的时间，预测洗衣机达到设定水洗温度的时间，预测干衣机达到设定烘干温度的时间等。以预测空调器达到设定温度的时间为例，如图1所示的控制逻辑图，空调器启动前需保证空调器处于上电状态，用户通过遥控器、移动终端或空调器操作面板来启动空调器，设定空调器的运行参数，设定用户所需的环境温度，同时，还采集空调器所处环境的环境参数，这是由于空调器不同运行参数和空调器所处不同环境参数下，相同用户设定温度下，达到用户设定温度的时间不同。云数据中心接收到这些数据后将这些数据对应的时间返回给空调器，本实施例中通过云数据中心获得的时间即为空调器达到用户设定温度的预测运行时间。本实施例中，预测运行时间可在遥控器上显示、空调器操作面板上显示或用户移动终端上进行显示。

进一步可选地，所述将所述预测运行数据上传至云数据中心，由所述云数据中心基于所述预测运行数据判断所述目标家用电器到达所述设定运行状态的预测运行时间包括：通过所述目标家用电器中设置的通讯与所述云数据中心建立通信连接，基于所述通信连接将所述预测运行数据上传至所述云数据中心；预先建立用于运行时间预测的预测数据库；由所述云数据中心基于所述预测运行数据与所述预测数据库进行数据对比，获取与所述目标家用电器到达所述设定运行状态的预测运行时间。

以预测空调器达到设定温度的时间为例，云数据库接收到空调器发送的设定空调器的运行参数，设定用户所需的环境温度时，这些数据与预先建好的数据库中存储的数据进行匹配，找到对应空调器运行参数和环境参数下达到用户设定温度所需的时间，并将匹配结果返回至空调器。

进一步可选地，所述预先建立用于运行时间预测的预测数据库包括：通过所述云数据中心采集多个同一类型家用电器的多组参考运行数据；所述参考运行数据包括所述家用电器的运行参数、所部署空间的参考环境参数和参考运行状态对应的设定状态参数中至少之一；以及所述家用电器以对应的运行参数运行至所述参考状态参数的运行时间；记录各所述家用电器以对应的所述运行参数运行时，到达所述参考运行状态时的参考运行时间；基于所述参考运行数据和所述参考运行时间建立用于运行时间预测的预测数据库。以及所述方法还包括：记录所述目标家用电器到达所述设定运行状态的实际运行时间；将所述实际运行时间上传至所述云数据中心，由所述云数据中心更新优化所述预测数据库。

以预测空调器达到设定温度的时间为例，将与云数据中心通信连接的多个空调器每次达到用户设定温度所需的时间、空调运行参数和环境参数一并发送至云数据中心，云数据中心对这些数据信息进行存储，并针对大量数据建利预测数据库，并将数据库中出现偏差的数据信息进行校正和优化。

进一步可选地，所述记录各所述家用电器到达所述参考运行状态时的参考运行时间包括：在所述家用电器开始运行时，启动设置于所述家用电器中的计时组件开始计时；在所述家用电器到达所述参考运行状态时控制所述计时组件停止计时，获取所述计时组件的计时时间作为所述参考运行时间，并重置所述计时组件。

仍然以预测空调器达到设定温度的时间为例，空调器包括数据采集模块、通讯模块、主控模块。数据采集模块用来采集空调器当前运行参数、环境参数和用户设定温度，计时模块用来记录当前环境温度下到达用户设定温度的时间；通讯模块用来将数据采集模块采集的数据和计时模块记录的时间上传至云数据中心，并接受云数据中心返回的预测运行时间的；主控模块用来控制空调器运行，及控制将通讯模块接收的预测运行时间进行显示；数据采集模块采集空调器当前所处环境参数、用户设定温度及空调器运行参数，计时模块同步开启计时，当主控模块检测到环境温度达到用户预设温度T后，获取当前计时模块所记录的时间并重置计时模块。通讯模块将上诉数据上传至云数据中心，云数据中心通过大量的数据采集，运用大数据等手段建立相应的预测数据库，并在后续不断校正和优化数据库信息。

进一步可选地，所述目标家用电器包括目标空调器；所述设置运行参数包括基于用户的控制指令设置的所述目标空调器对应的运行模式和/或风挡模式；本实施例中的空调器运行模式包括制热模式、制冷模式，不同模式下达到用户设定温度的时间不同。风挡模式包括低风挡、中低风挡、中风挡、中高风挡及高风挡，在空调器所处环境空间一定的情况下，采用低风挡运行方式比高风挡运行方式达到用户设定温度所需的时间要长。

所述检测环境参数包括空调器所部署空间的环境温度、空间大小和/或所述部署空间中的人数；所述目标设定状态参数包括基于用户的控制指令设置的所述目标空调器的目标设定温度。

本实施例中，空调器所处环境空间大小及人数的多少会影响空调器的制冷或制热效果,如制冷模式下，环境空间越大,人数越多，整个房间达到预设温度的时间肯定就越长，收集相应的数据建立起的预测数据库就必需考量到影响整个房间制冷制热效果的相关参数，房间空间大小和人数就是必需采集的。假设房间空气的比热为C焦/(kg*℃)，表示质量是1kg空气，温度升高(或降低)1°C，需要吸收(或放出)C焦的能量，对于已知的某台空调器，在模式、风挡及环境因素不变的情况下，制冷量是固定的，即单位时间内能制造的冷量是固定的，设该空调器单位时间制冷量为W，当前环温与设定温度的差值为ΔT，单位体积内空气的质量用M kg/m

进一步可选地，当目标家用电器为目标空调器时，在空调器启动后，还判断空调器是否开启智能预测模式，若判断开启智能预测模式则对空调器温度调节时间进行预测。若用户未开启智能预测模式，则空调器将不对达到设定时间进行预测。但即使不开启智能预测模式，空调器当前运行参数、环境参数及达到设定温度所需的时间均需发送到云数据中心并存储到数据库中。一种具体的实施方式为：用户可通过遥控器、移动终端或空调器控制面板来开启智能预测模式，智能预测模式开启后，通讯模块将数据采集模块获取到的相关参数：空调器所处环境空间大小，人数，当前环境温度，用户预设温度，空调当前设定模式上传至云数据中心，数据中心得到相关数据后，自动与数据库中最近似的数据相匹配，将相关参数所对应的预测运行时间返回，主控模块控制显示模块将该预测运行时间显示出来。

本实施例还提出了一种家用电器设定运行状态的预测装置，如图2所示的框架图，包括：

数据采集模块，用于获取预测目标家用电器到达设定运行状态的预测运行数据；所述预测运行数据包括所述目标家用电器的设置运行参数、所部署空间的检测环境参数和所述设定运行状态下的目标设定状态参数中至少之一；

通讯模块，用于将所述预测运行数据上传至云数据中心，由所述云数据中心基于所述预测运行数据判断所述目标家用电器到达所述设定运行状态的预测运行时间；接收所述预测运行时间；

显示模块，用于向用户展示所述预测运行时间。

进一步可选地，还包括：

计时模块，用于记录所述目标家用电器到达所述设定运行状态的实际运行时间；

所述通讯模块，用于将所述实际运行时间上传至所述云数据中心，由所述云数据中心更新优化所述预测数据库。

进一步可选地，所述数据采集模块包括用来检测空调器所处环境的空间大小及人数的毫米波雷达或摄像头。本实施例中数据采集模块应具有图像识别及处理能力。可以检测出空调器所处环境空间大小及人数多少，包括但不仅限于毫米波雷达，摄像机等设备。

本实施例还提出了一种非暂时性计算机可读存储介质，其上存储有程序指令，当所述程序指令被一个或多个处理器执行时，所述一个或多个处理器用于实现上述预测方法。

本实施例还提出了一种家用电器，其采用上述预测方法，或包括上述装置，或具有上述非暂时性计算机可读存储介质。

以上所述仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，虽然本发明已以较佳实施例揭露如上，然而并非用以限定本发明，任何熟悉本专利的技术人员在不脱离本发明技术方案范围内，当可利用上述提示的技术内容作出些许更动或修饰为等同变化的等效实施例，但凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰，均仍属于本发明方案的范围内。