【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能家居的，尤其是涉及一种智联多维空气净化云端智控方法及系统。
技术介绍
1、随着人们对生活品质要求的不断提高，室内空气质量的优化日益受到关注。智联多维空气净化系统旨在为用户打造更为舒适、健康的室内环境，通过先进的技术手段实现对空气净化器的智能控制与环境调节。在智能家居领域中，智能空气净化技术逐渐成为研究和应用的热点，其涉及多种技术的融合，以满足用户多样化的需求。
2、目前，传统的空气净化控制方法主要依赖简单的传感器检测和预设的运行模式。例如，部分空气净化器仅能根据检测到的单一空气质量指标（如 pm2.5 浓度）来调整运行风速，当检测到 pm2.5 浓度超标时，便自动将风速调至高档，浓度降低后又调回低档。还有一些智能空气净化器，虽然能接收用户的语音指令，但仅能执行简单的指令操作，如开关设备、切换固定模式等，缺乏对复杂环境信息和用户多样化需求的综合考量。
3、针对上述中的相关技术，专利技术人发现存在有如下缺陷：单纯依据单一空气质量指标调整净化器运行，无法全面考虑室内环境的复杂性，如温湿度、其他污染物浓度以及用户对空气质量的不同敏感度等因素。
技术实现思路
1、为了提升空气质量，满足用户对室内空气环境的需求，本申请提供一种智联多维空气净化云端智控方法及系统。
2、第一方面，本申请提供一种智联多维空气净化云端智控方法，采用如下的技术方案：
3、一种智联多维空气净化云端智控方法，包括：
4、获取房间内用户关于空气净化
5、基于房间的空间布局信息、历史空气质量数据、实时空气质量数据，采用基于深度学习的时空数据分析算法，预测获取未来预设时间范围内的空气质量走向信息；
6、将语音操控指令作解析提取关键信息，并解析所提取的关键信息、实时空气质量数据以及未来预设时间范围内的空气质量走向信息，一同输入到云端的智能决策算法模型中，输出空气净化器需要调整的运行参数，形成参数调整决策指令；
7、将所形成的参数调整决策指令，通过网络下发到空气净化器终端；
8、空气净化器响应于参数调整决策指令调整自身的运行参数。
9、通过采用上述技术方案，智联多维空气净化云端智控方法能通过语音操控指令了解用户需求，基于时空数据分析算法预测空气质量走向，经智能决策算法模型输出运行参数，精准调控空气净化器。技术效果显著，实现了智能化、精准化、个性化的空气净化控制，提升空气质量，满足用户对室内空气环境的需求。
10、可选的，还包括位于获取房间内用户关于空气净化器的语音操控指令之后的步骤，具体如下：
11、分析是否获取反馈用户情绪的相关生理数据；
12、若为否，则维持原有设置；
13、若为是，则基于所获取的反馈用户情绪的相关生理数据，采用多模态情绪融合与反馈算法，分析获取情绪相关数据，并进行特征提取获取情绪特征数据；
14、将预处理后的语音指令关键信息、情绪特征数据、实时空气质量数据以及未来空气质量走向信息一同输入到基于模糊逻辑与专家系统融合的高级决策模块中，输出空气净化器需要调整的运行参数，形成参数调整决策指令，并将所形成的参数调整决策指令，通过网络下发到空气净化器终端，空气净化器响应于参数调整决策指令调整自身的运行参数。
15、通过采用上述技术方案，智联多维空气净化云端智控方法，能通过语音操控指令了解用户需求，基于时空数据分析算法预测空气质量走向，经智能决策算法模型输出运行参数，精准调控空气净化器。技术效果显著，实现了智能化、精准化、个性化的空气净化控制，提升空气质量，满足用户对室内空气环境的需求。
16、可选的，基于模糊逻辑与专家系统融合的高级决策模块的运行方法如下：
17、模糊逻辑系统对输入数据进行模糊化处理；
18、根据专家系统中预先设定的规则库进行推理，规则库中包含了各种情况下空气净化及环境调节的策略；
19、经过模糊逻辑推理后，决策模块会生成详细的设备控制指令，设备控制指令涵盖空气净化器的运行参数调整以及其他智能设备的联动控制。
20、通过采用上述技术方案，该运行方法结合模糊逻辑与专家系统，先对输入数据模糊化，再依据规则库推理。技术效果明显，能利用专家经验，全面考虑空气净化与环境调节的多样情况，精准生成设备控制指令，不仅优化空气净化器运行参数，还实现智能设备联动，提升环境调控的精准性与智能性，为用户打造更舒适环境。
21、可选的，还包括位于获取房间内用户关于空气净化器的语音操控指令之后的步骤，具体如下：
22、分析所获取的语音操控指令是否来源于多个用户；
23、若为否，则维持原有设置；
24、若为是，则将每个用户视为一个智能体，对每个用户的语音指令进行解析提取关键信息，然后将解析后的关键信息连同房间空间布局、各角落空气质量数据以及未来预设时间范围内的空气质量走向信息作为多智能体强化学习算法的输入；
25、每个智能体依据自身的状态信息和获取的环境信息，运用多智能体强化学习算法中的决策模型，选择匹配的行动，行动范围包括但不限于调整空气净化器的运行参数以及控制其他智能设备的开关或参数。
26、通过采用上述技术方案，增强了系统对多用户场景的适应性。分析语音指令来源，单用户时维持设置保障稳定。多用户时，将用户作为智能体，结合多种环境信息输入多智能体强化学习算法。各智能体自主决策，可精准调整空气净化器及其他设备，满足不同用户需求，提升空气净化与环境调节的个性化、智能化水平。
27、可选的，还包括位于每个智能体依据自身的状态信息和获取的环境信息，运用多智能体强化学习算法中的决策模型，选择匹配的行动之后的步骤，具体如下：
28、采用室内分布的各类传感器实时收集环境变化数据，同时获取通过用户终端设备定期收集用户对当前环境的满意度反馈；
29、将所收集的环境变化数据以及用户对当前环境的满意度反馈汇总，形成环境反馈信息；
30、根据环境反馈信息，对照预先设定的奖励和惩罚规则，对每个智能体进行奖惩判定；
31、智能体利用强化学习算法的学习机制，依据获得的奖励或惩罚反馈更新自身的行为策略。
32、通过采用上述技术方案，构建了完整的反馈优化机制。通过传感器和用户终端收集环境变化与满意度反馈，形成环境反馈信息。依据奖惩规则对智能体奖惩判定，使其更新行为策略。这能让系统根据实际环境和用户感受动态调整，持续优化空气净化与环境调节效果，提高用户满意度，使智能决策更贴合实际需求。
33、可选的，智能体利用强化学习算法的学习机制，依据获得的奖励或惩罚反馈更新自身的行为策略包括：
34、分析是否获取反馈用户情绪的相关生理数据；
35、若为否，智能体利用强化学习算法的学习机制，依据获得的奖励或惩罚反馈更新自身的行为策略；
36、若为本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种智联多维空气净化云端智控方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种智联多维空气净化云端智控方法，其特征在于，还包括位于获取房间内用户关于空气净化器的语音操控指令之后的步骤，具体如下：
3.根据权利要求2所述的一种智联多维空气净化云端智控方法，其特征在于，基于模糊逻辑与专家系统融合的高级决策模块的运行方法如下：
4.根据权利要求1至3任意一项所述的一种智联多维空气净化云端智控方法，其特征在于，还包括位于获取房间内用户关于空气净化器的语音操控指令之后的步骤，具体如下：
5.根据权利要求4所述的一种智联多维空气净化云端智控方法，其特征在于，还包括位于每个智能体依据自身的状态信息和获取的环境信息，运用多智能体强化学习算法中的决策模型，选择匹配的行动之后的步骤，具体如下：
6.根据权利要求5所述的一种智联多维空气净化云端智控方法，其特征在于，智能体利用强化学习算法的学习机制，依据获得的奖励或惩罚反馈更新自身的行为策略包括：
7.根据权利要求6所述的一种智联多维空气净化云端智控方法，其特征在于，还包括
8.一种智联多维空气净化云端智控系统，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序，该程序能够被处理器加载执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的一种智联多维空气净化云端智控方法。。
...【技术特征摘要】
1.一种智联多维空气净化云端智控方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种智联多维空气净化云端智控方法，其特征在于，还包括位于获取房间内用户关于空气净化器的语音操控指令之后的步骤，具体如下：
3.根据权利要求2所述的一种智联多维空气净化云端智控方法，其特征在于，基于模糊逻辑与专家系统融合的高级决策模块的运行方法如下：
4.根据权利要求1至3任意一项所述的一种智联多维空气净化云端智控方法，其特征在于，还包括位于获取房间内用户关于空气净化器的语音操控指令之后的步骤，具体如下：
5.根据权利要求4所述的一种智联多维空气净化云端智控方法，其特征在于，还包括位于每个智能体依据自身的状态信息和获取...
【专利技术属性】
技术研发人员：李劲松，张燚，王立冲，常玲，
申请(专利权)人：北京三五二环保科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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