本发明涉及空气净化控制，尤其涉及一种空气净化器集中智能控制方法及系统。
背景技术：
1、随着城市化进程的加快和工业活动的增加，室内空气质量问题日益严重，空气净化器在改善室内空气质量方面发挥着至关重要的作用，以通过建立一个集中式智能控制平台，将多个空气净化器连接至一个统一的控制中心，能够实时接收和处理来自各个空气净化器的状态数据，实现集中监控和管理。在空气净化器及其所在环境中部署高精度的空气质量传感器，实时检测室内的空气污染物浓度、湿度、温度等参数，传感器数据被传输至集中控制平台，用于分析和决策，并通过应用智能控制算法，根据实时空气质量数据和预测模型自动调整空气净化器的运行模式和参数，能够动态调整设备的风速、运行时间等，确保优化的净化效果和能效。然而，传统的空气净化器控制方法依赖于简单的定时器或手动设置，往往缺乏对污染物分布变化的实时响应能力，从而导致控制策略固定且缺乏灵活性。
技术实现思路
1、基于此，本发明有必要提供一种空气净化器集中智能控制方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。
2、为实现上述目的，一种空气净化器集中智能控制方法，包括以下步骤：
3、步骤s1：通过在各个空气净化器所在区域内安装部署空气污染物浓度监测器以及温湿度传感器，并利用空气污染物浓度监测器以及温湿度传感器对各个空气净化器所在区域进行空气质量数据实时采集，以得到各个空气净化器所在区域的污染物浓度实时数据以及温湿度实时数据；通过无线传输网络将各个空气净化器所在区域的污染物浓度实时数据以及温湿度实时数据传输至中央智能控制单元；
4、步骤s2：利用中央智能控制单元对各个空气净化器所在区域的污染物浓度实时数据以及温湿度实时数据进行时序同步处理，得到各个空气净化器所在区域的污染物浓度时序同步数据以及温湿度时序同步数据；基于各个空气净化器所在区域的温湿度时序同步数据对相对应的污染物浓度时序同步数据进行污染物分布趋势修正分析，得到各个空气净化器所在区域的污染物分布温湿修正变化趋势；
5、步骤s3：基于各个空气净化器所在区域的污染物分布温湿修正变化趋势对相对应的空气净化器所在区域进行空气污染程度评估计算，以得到各个空气净化器所在区域的空气污染程度；根据各个空气净化器所在区域的空气污染程度对相对应的空气净化器所在区域进行优先净化区域筛选处理，得到严重污染优先净化区域；
6、步骤s4：根据各个空气净化器所在区域的污染物分布温湿修正变化趋势获取严重污染优先净化区域对应的污染物分布变化趋势，并基于严重污染优先净化区域对应的污染物分布变化趋势利用中央智能控制单元对严重污染优先净化区域进行集中智能控制处理，生成优先净化区域集中智能控制策略，以执行相应的空气净化器所在区域集中净化控制工作。
7、进一步的，步骤s1包括以下步骤：
8、步骤s11：通过在各个空气净化器所在区域内安装部署空气污染物浓度监测器以及温湿度传感器；
9、步骤s12：利用空气污染物浓度监测器对各个空气净化器所在区域进行空气污染物浓度实时采集，以得到各个空气净化器所在区域的污染物浓度实时数据；
10、步骤s13：利用温湿度传感器对各个空气净化器所在区域进行温湿度实时采集，以得到各个空气净化器所在区域的温湿度实时数据；
11、步骤s14：通过无线传输网络将各个空气净化器所在区域的污染物浓度实时数据以及温湿度实时数据传输至中央智能控制单元。
12、进一步的，步骤s2包括以下步骤：
13、步骤s21：利用中央智能控制单元对各个空气净化器所在区域的污染物浓度实时数据以及温湿度实时数据进行噪声去除处理，得到各个空气净化器所在区域的污染物浓度去噪数据以及温湿度去噪数据；
14、步骤s22：对各个空气净化器所在区域的污染物浓度去噪数据以及温湿度去噪数据进行直方图异常分布滤除处理，得到各个空气净化器所在区域的污染物浓度异常分布滤除数据以及温湿度异常分布滤除数据；
15、步骤s23：对各个空气净化器所在区域的污染物浓度异常分布滤除数据以及温湿度异常分布滤除数据进行异常点位插值补偿处理，得到各个空气净化器所在区域的污染物浓度插值补偿数据以及温湿度插值补偿数据；
16、步骤s24：对各个空气净化器所在区域的污染物浓度插值补偿数据以及温湿度插值补偿数据进行时序同步处理，得到各个空气净化器所在区域的污染物浓度时序同步数据以及温湿度时序同步数据；
17、步骤s25：基于各个空气净化器所在区域的温湿度时序同步数据对相对应的污染物浓度时序同步数据进行污染物分布趋势修正分析，得到各个空气净化器所在区域的污染物分布温湿修正变化趋势。
18、进一步的，步骤s23包括以下步骤：
19、步骤s231：对各个空气净化器所在区域的污染物浓度异常分布滤除数据以及温湿度异常分布滤除数据进行数据分布变化曲线绘制，以生成各个空气净化器所在区域的污染物浓度分布变化曲线以及温湿度分布变化曲线；
20、步骤s232：对各个空气净化器所在区域的污染物浓度分布变化曲线以及温湿度分布变化曲线进行异常分布点位标注确定，得到各个空气净化器所在区域的污染物浓度异常分布点位以及温湿度异常分布点位；
21、步骤s233：基于各个空气净化器所在区域的污染物浓度异常分布点位对相对应的污染物浓度分布变化曲线进行浓度异常点位左右极限核算，得到各个空气净化器所在区域的污染物浓度异常点位左右极限分布值；
22、步骤s234：同样地基于各个空气净化器所在区域的温湿度异常分布点位对相对应的温湿度分布变化曲线进行温湿度异常点位左右极限核算，得到各个空气净化器所在区域的温湿度异常点位左右极限分布值；
23、步骤s235：分别对各个空气净化器所在区域的污染物浓度异常点位左右极限分布值以及温湿度异常点位左右极限分布值进行极限算术平均计算，得到各个空气净化器所在区域的污染物浓度异常点位平均极限值以及温湿度异常点位平均极限值；
24、步骤s236：基于各个空气净化器所在区域的污染物浓度异常点位平均极限值对相对应的污染物浓度异常分布滤除数据进行浓度异常插值补偿处理，得到各个空气净化器所在区域的污染物浓度插值补偿数据；同样地基于各个空气净化器所在区域的温湿度异常点位平均极限值对相对应的温湿度异常分布滤除数据进行温湿度异常插值补偿处理，得到各个空气净化器所在区域的温湿度插值补偿数据。
25、进一步的，步骤s233包括以下步骤：
26、基于各个空气净化器所在区域的污染物浓度异常分布点位对相对应的污染物浓度分布变化曲线进行异常点位周围区域划分，得到各个空气净化器所在区域异常点位的浓度分布周围半开区间变化曲线；
27、对各个空气净化器所在区域异常点位的浓度分布周围半开区间变化曲线进行局部平滑趋势估计，得到各个空气净化器所在区域异常点位的周围变化曲线局部平滑趋势；
28、基于各个空气净化器所在区域异常点位的周围变化曲线局部平滑趋势对相对应的浓度分布周围半开区间变化曲线进行连续变化波动分析，得到各个空气净化器所在区域异常点位的浓度变化曲线连续波动状态；
29、对各个空气净化器所在区域异常点位的浓度变化曲线连续波动状态进行交叉频率调和分析，得到各个空气净化器所在区域异常点位的曲线波动交叉频率调和数据；基于各个空气净化器所在区域异常点位的曲线波动交叉频率调和数据对相对应的浓度分布周围半开区间变化曲线进行波动调和平滑优化处理，得到各个空气净化器所在区域异常点位的浓度分布周围区间平滑优化曲线；
30、对各个空气净化器所在区域异常点位的浓度分布周围区间平滑优化曲线进行曲线极限区间划分，以得到各个空气净化器所在区域异常点位的浓度变化曲线左极限区间以及浓度变化曲线右极限区间；对各个空气净化器所在区域异常点位的浓度变化曲线左极限区间以及浓度变化曲线右极限区间进行异常点位左右极限核算，得到各个空气净化器所在区域的污染物浓度异常点位左右极限分布值。
31、进一步的，步骤s25包括以下步骤：
32、步骤s251：基于各个空气净化器所在区域的温湿度时序同步数据对相对应的污染物浓度时序同步数据进行环境影响因子量化分析，得到各个空气净化器所在区域温湿度对污染物浓度变化的环境影响因子；
33、步骤s252：对各个空气净化器所在区域的污染物浓度时序同步数据进行污染物分布趋势识别分析，得到各个空气净化器所在区域的污染物分布位置变化趋势；
34、步骤s253：基于各个空气净化器所在区域温湿度对污染物浓度变化的环境影响因子对相对应的污染物分布位置变化趋势进行温湿度影响补偿分析，得到各个空气净化器所在区域的污染物分布变化趋势温湿度影响补偿；
35、步骤s254：根据各个空气净化器所在区域的污染物分布变化趋势温湿度影响补偿对相对应的污染物分布位置变化趋势进行污染物分布趋势修正分析，得到各个空气净化器所在区域的污染物分布温湿修正变化趋势。
36、进一步的，步骤s3包括以下步骤：
37、步骤s31：基于各个空气净化器所在区域的污染物分布温湿修正变化趋势对相对应的空气净化器所在区域进行污染物空间分布变化场拟合分析，得到各个空气净化器所在区域的污染物空间分布变化拟合场；
38、步骤s32：对各个空气净化器所在区域的污染物空间分布变化拟合场进行时序逐点切分，得到各个空气净化器所在区域在每一时序点位处的污染物空间分布变化拟合状况；
39、步骤s33：基于各个空气净化器所在区域在每一时序点位处的污染物空间分布变化拟合状况对相对应的空气净化器所在区域进行空气污染程度评估计算，以得到各个空气净化器所在区域的空气污染程度；
40、步骤s34：根据各个空气净化器所在区域的空气污染程度按照从大到小的排列顺序对相对应的空气净化器所在区域进行空气净化顺序排列处理，以得到空气净化器所在区域空气净化顺序序列；将空气净化器所在区域空气净化顺序序列内空气污染程度为最大值相对应的空气净化器所在区域筛选出来并标记为优先净化区域，得到严重污染优先净化区域。
41、进一步的，步骤s33包括以下步骤：
42、对各个空气净化器所在区域在每一时序点位处的污染物空间分布变化拟合状况进行污染物空间分布迁移定位，得到各个空气净化器所在区域在每一时序点位处的污染物空间分布迁移位置；
43、对各个空气净化器所在区域在每一时序点位处的污染物空间分布迁移位置进行相邻时序点间迁移距离计算，得到各个空气净化器所在区域内每一对相邻时序点之间的污染物空间分布迁移距离；
44、基于各个空气净化器所在区域内每一对相邻时序点之间的污染物空间分布迁移距离对相对应的空气净化器所在区域进行污染物分布扩散速度分析，得到各个空气净化器所在区域的污染物空间分布扩散速度；
45、基于各个空气净化器所在区域在每一时序点位处的污染物空间分布变化拟合状况对相对应的空气净化器所在区域进行污染物分布浓度统计分析，得到各个空气净化器所在区域的污染物空间分布浓度；
46、基于各个空气净化器所在区域的污染物空间分布扩散速度以及污染物空间分布浓度对相对应的空气净化器所在区域进行空气污染程度评估计算，以得到各个空气净化器所在区域的空气污染程度。
47、进一步的，步骤s4包括以下步骤：
48、步骤s41：根据各个空气净化器所在区域的污染物分布温湿修正变化趋势对严重污染优先净化区域进行区域匹配筛选处理，得到严重污染优先净化区域对应的污染物分布变化趋势；
49、步骤s42：对严重污染优先净化区域对应的污染物分布变化趋势进行监测比较判断，当污染物分布变化趋势为污染物集中分布在同一位置且浓度显著增加时，则利用中央智能控制单元对相对应的严重污染优先净化区域进行风速调整响应，生成空气净化器风速调整响应指令；当污染物分布变化趋势为长时间污染物分布累积持续增长且无下降趋势时，则利用中央智能控制单元对相对应的严重污染优先净化区域进行滤网使用状态调整响应，生成空气净化器滤网使用状态调整响应指令；当污染物分布变化趋势为污染物分布水平有明显波动且出现早晚高峰期浓度持续较高时，则利用中央智能控制单元对相对应的严重污染优先净化区域进行运行时间调整响应，生成空气净化器运行时间调整响应指令；
50、步骤s43：基于空气净化器风速调整响应指令、空气净化器滤网使用状态调整响应指令以及空气净化器运行时间调整响应指令作用于中央智能控制单元对严重污染优先净化区域进行集中智能控制处理，生成优先净化区域集中智能控制策略，以执行相应的空气净化器所在区域集中净化控制工作。
51、进一步的，本发明还提供了一种空气净化器集中智能控制系统，用于执行如上所述的空气净化器集中智能控制方法，该空气净化器集中智能控制系统包括：
52、空气质量数据实时采集模块，用于通过在各个空气净化器所在区域内安装部署空气污染物浓度监测器以及温湿度传感器，并利用空气污染物浓度监测器以及温湿度传感器对各个空气净化器所在区域进行空气质量数据实时采集，以得到各个空气净化器所在区域的污染物浓度实时数据以及温湿度实时数据；通过无线传输网络将各个空气净化器所在区域的污染物浓度实时数据以及温湿度实时数据传输至中央智能控制单元；
53、区域污染物分布趋势分析模块，用于利用中央智能控制单元对各个空气净化器所在区域的污染物浓度实时数据以及温湿度实时数据进行时序同步处理，得到各个空气净化器所在区域的污染物浓度时序同步数据以及温湿度时序同步数据；基于各个空气净化器所在区域的温湿度时序同步数据对相对应的污染物浓度时序同步数据进行污染物分布趋势修正分析，从而得到各个空气净化器所在区域的污染物分布温湿修正变化趋势；
54、优先净化区域筛选模块，用于基于各个空气净化器所在区域的污染物分布温湿修正变化趋势对相对应的空气净化器所在区域进行空气污染程度评估计算，以得到各个空气净化器所在区域的空气污染程度；根据各个空气净化器所在区域的空气污染程度对相对应的空气净化器所在区域进行优先净化区域筛选处理，从而得到严重污染优先净化区域；
55、空气净化集中智能控制模块，用于根据各个空气净化器所在区域的污染物分布温湿修正变化趋势获取严重污染优先净化区域对应的污染物分布变化趋势，并基于严重污染优先净化区域对应的污染物分布变化趋势利用中央智能控制单元对严重污染优先净化区域进行集中智能控制处理，生成优先净化区域集中智能控制策略，以执行相应的空气净化器所在区域集中净化控制工作。
56、本发明的有益效果：
57、1、本发明所提出的空气净化器集中智能控制方法，与现有技术相比，本技术的有益效果在于通过在各个空气净化器所在区域安装空气污染物浓度监测器和温湿度传感器，有助于实时、准确地获取空气净化器所在区域内的周围空气环境状态，这种布置使得能够全面了解每个区域的空气质量和气候条件，从而实现精细化的空气质量管理，空气污染物浓度监测器能够测量包括pm2.5、pm10、二氧化碳、一氧化碳、氮氧化物等多种有害气体的浓度，这些数据对于评估空气质量至关重要，并且帮助了解空气净化器在实际运行中的效果和性能，温湿度传感器则提供了环境温度和湿度的数据，这些因素直接影响空气净化器的工作效率以及空气质量的整体状况。通过精确监测这些数据，能够识别出环境中潜在的空气质量问题和极端气候条件，从而调整和优化空气净化器的工作模式，确保空气净化器能够在各种环境条件下保持最佳性能。通过使用空气污染物浓度监测器对各个空气净化器所在区域进行空气污染物浓度实时采集，能够提供区域内空气污染物的实时数据，这对于实现动态空气质量管理具有重要意义。通过实时采集空气污染物浓度数据可以帮助快速响应空气质量变化，从而为后续的集中控制处理过程提供了基础数据保障，确保每个区域的空气质量达到最优水平。还通过使用温湿度传感器对各个空气净化器所在区域进行温湿度实时采集，能够根据实际环境条件自动修正空气净化器所在区域内的污染物空间分布变化趋势，并能够方便后续处理过程调整空气净化器的工作参数，如风速、工作模式等，以确保空气净化器在不同气候条件下仍然高效运作，也有助于改善空气质量集中控制策略，使得空气净化器不仅对空气中的污染物有效。同时，通过使用无线传输网络将各个空气净化器所在区域的污染物浓度实时数据以及温湿度实时数据传输至中央智能控制单元，极大地提高了空气质量数据管理和空气净化器集中控制响应的效率，无线传输技术使得数据传输不受物理连接限制，能够实现远程监控和控制，这对于大规模的空气净化器尤其重要，中央智能控制单元能够集中接收和分析各个区域的空气质量数据，形成综合的空气质量图景，这种集中管理方式可以实现跨空气净化器区域的数据整合和趋势分析，从而优化整个集中控制过程的运行策略。例如，通过分析不同区域的空气质量数据，可以识别出空气质量较差的区域，并自动调整空气净化器的工作模式以提高这些区域的空气质量，这种无线传输和集中管理的结合提升了空气净化器的智能化水平，使得空气质量管理更加灵活、精准和高效，也为未来的扩展和升级提供了更大的灵活性，从而提升了空气净化器的使用效果和管理效率。其次，通过使用中央智能控制单元对各个空气净化器所在区域的污染物浓度实时数据以及温湿度实时数据进行时序同步处理，能够将各个空气净化器所在区域的数据整合为统一的时间序列，使得不同区域的数据能够进行有效的比较和分析，由于不同区域的数据采集时间存在偏差，能够将这些数据对齐，使其在相同的时间点上进行比较，这一处理步骤确保了不同区域数据的一致性和协调性，有助于发现区域间的差异和规律。还通过基于各个空气净化器所在区域的温湿度时序同步数据对相对应的污染物浓度时序同步数据进行污染物分布趋势修正分析，可以更精确地了解污染物浓度在不同温湿度条件下的变化规律，温度和湿度的变化会导致污染物的释放、转移或沉降。通过修正分析，可以识别这些影响因素，并对污染物的实际分布趋势进行调整，使分析结果更加符合实际情况，这一分析不仅能够提供对空气质量的深入理解，还能帮助优化空气净化器的工作模式，调整其运行策略以适应不同环境条件，从而增强整体空气质量管理的精准度和效果。然后，通过基于各个空气净化器所在区域的污染物分布温湿修正变化趋势对相对应的空气净化器所在区域进行空气污染程度评估计算，可以准确量化每个区域的空气污染水平，这一过程通过综合考虑污染物浓度的变化情况，结合拟合分析的结果，能够生成详细的污染程度数据，这种评估能够反映出每个区域的污染严重性，并提供有针对性的污染控制策略，这不仅有助于识别污染最严重的区域，还能够为制定空气质量改善措施提供依据，可以有效地确定资源的分配优先级，确保空气净化措施能够集中在污染最严重的区域，这样能够更好地实时响应污染物分布变化，从而提高整体空气质量。还通过根据各个空气净化器所在区域的空气污染程度按照从大到小的排列顺序对相对应的空气净化器所在区域进行空气净化顺序排列处理，能够建立一个明确的空气净化顺序序列，这种排序方法将污染程度较高的区域排在前面，确保最需要净化的区域优先得到处理，这样可以优化空气净化资源的配置，提高净化效率，避免资源的浪费。并且，通过将空气净化器所在区域空气净化顺序序列内空气污染程度为最大值相对应的空气净化器所在区域筛选出来并标记为优先净化区域，可以确保最严重的污染问题得到最迅速的解决，这种优先级排序使得空气净化措施能够集中在最需要的区域，从而最大程度地减少污染对环境和人体健康的影响。通过这种方式，可以有效地提升空气质量，优先净化区域的标记和处理还能够为长期的空气质量管理提供数据支持，使得今后的空气质量监控和净化措施能够更加科学和精准，从而能够提升空气污染物净化过程的灵活性。最后，通过根据各个空气净化器所在区域的污染物分布温湿修正变化趋势对严重污染优先净化区域进行区域匹配筛选处理，可以精准识别出最需要优先净化区域的具体污染物分布特征及其变化趋势，使得净化器能够根据实际的污染情况进行动态调整，特别是在污染物分布存在明显变化时，这种方法能够及时识别出新出现的污染热点，从而优化空气净化器的工作效率，确保空气质量控制的精准性和效率。此外，还通过基于严重污染优先净化区域对应的污染物分布变化趋势利用中央智能控制单元对严重污染优先净化区域进行集中智能控制处理，可以实现对严重污染优先净化区域的全面、系统化控制，这种集中控制策略不仅整合了各类调整指令，包括风速调整、滤网使用状态调整以及运行时间调整等，还确保了各项调整措施的协调一致，从而提升了所有空气净化器的综合效能，通过中央智能控制单元的集中处理，可以及时整合各个区域的数据和响应指令，制定出最优化的净化策略，这种系统化的智能控制策略有助于提高空气净化的响应速度和精准度，确保在各种污染条件下都能高效应对，从而有效改善空气质量。
58、2、本发明所提出的空气净化器集中智能控制系统，整体上由空气质量数据实时采集模块、区域污染物分布趋势分析模块、优先净化区域筛选模块以及空气净化集中智能控制模块组成，能够实现本发明所述任意空气净化器集中智能控制方法，用于联合各个模块上运行的计算机程序之间的操作实现空气净化器集中智能控制方法，系统内部结构互相协作，这样能够大大减少重复工作和人力投入，能够快速有效地提供更为准确、更高效的空气净化器集中智能控制过程，从而简化了空气净化器集中智能控制系统的操作流程。
1.一种空气净化器集中智能控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的空气净化器集中智能控制方法，其特征在于，步骤s1包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的空气净化器集中智能控制方法，其特征在于，步骤s2包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的空气净化器集中智能控制方法，其特征在于，步骤s23包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的空气净化器集中智能控制方法，其特征在于，步骤s233包括以下步骤：
6.根据权利要求3所述的空气净化器集中智能控制方法，其特征在于，步骤s25包括以下步骤：
7.根据权利要求1所述的空气净化器集中智能控制方法，其特征在于，步骤s3包括以下步骤：
8.根据权利要求7所述的空气净化器集中智能控制方法，其特征在于，步骤s33包括以下步骤：
9.根据权利要求1所述的空气净化器集中智能控制方法，其特征在于，步骤s4包括以下步骤：
10.一种空气净化器集中智能控制系统，其特征在于，用于执行如权利要求1所述的空气净化器集中智能控制方法，该空气净化器集中智能控制系统包括：
