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龙图腾网获悉北京建筑大学申请的专利风机盘管档位控制方法、装置及空调获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116697543B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310777473.1，技术领域涉及：F24F11/64；该发明授权风机盘管档位控制方法、装置及空调是由安晶晶;陈长成;王闯;段晓绒;高岩设计研发完成，并于2023-06-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本风机盘管档位控制方法、装置及空调在说明书摘要公布了：本发明提供了一种风机盘管档位控制方法、装置及空调，包括：获取风机盘管所处的多个工作环境参数；基于预设的转化公式对上述工作环境参数进行转化，得到输入参数；将上述输入参数输入预先训练好的神经网络中，输出上述风机盘管的档位控制信号；上述神经网络基于多个预设工作环境参数进行训练得到；根据上述档位控制信号控制上述风机盘管的送风量。该方法通过基于多个预设工作环境参数进行训练得到神经网络对风机盘管所处的多个工作环境参数进行送风量的控制，从而考虑到除温度外的影响因素，以提升空调出风的舒适程度。

本发明授权风机盘管档位控制方法、装置及空调在权利要求书中公布了：1.一种风机盘管档位控制方法，其特征在于，包括： 获取风机盘管所处的多个工作环境参数；所述工作环境参数用于指示影响所述风机盘管档位控制效果的影响因素； 基于预设的转化公式对所述工作环境参数进行转化，得到输入参数； 将所述输入参数输入预先训练好的神经网络中，输出所述风机盘管的档位控制信号；所述神经网络基于多个预设工作环境参数进行训练得到； 根据所述档位控制信号控制所述风机盘管的送风量； 其中，所述工作环境参数包括：室内温度和室内相对湿度；所述预先训练好的神经网络通过下述步骤进行训练得到： 步骤1：获取所述风机盘管所处的室内温度和室内相对湿度； 步骤2：基于预设的转化公式对所述室内温度和所述室内相对湿度进行转化，得到实验输入参数； 步骤3：将所述实验输入参数输入预设的初始神经网络中，输出所述风机盘管的实验档位控制信号； 步骤4：根据所述实验档位控制信号控制所述风机盘管的实验送风量； 步骤5：在所述风机盘管输出所述实验档位控制信号之后第二预设时间点，获取中间室内温度以及中间室内相对湿度； 步骤6：根据所述中间室内温度以及中间室内相对湿度，确定预设的奖励函数的奖励值； 步骤7：根据所述奖励值，确定所述初始神经网络的权重以及偏置项系数； 步骤8：根据所述权重以及所述偏置项系数，确定更新后的神经网络； 步骤9：根据所述室内温度和所述室内相对湿度，确定所述更新后的神经网络对应的更新奖励值； 步骤10：重复所述步骤1至步骤9，直至所述更新奖励值达到预设阈值；将所述更新奖励值对应的更新后的神经网络确定为所述预先训练好的神经网络； 其中，将所述更新奖励值对应的更新后的神经网络确定为所述预先训练好的神经网络的步骤之后，所述方法还包括：获取预设的随机数、预设的初始随机数以及所述初始随机数对应的单位时间步长的衰减系数；根据所述随机数、所述初始随机数以及所述衰减系数，确定所述风机盘管的随机档位控制信号；根据所述随机档位控制信号，确定更新后的神经网络对应的更新权重以及更新偏置项系数；根据所述更新权重以及所述更新偏置项系数，确定基于贪婪探索策略调整的神经网络； 其中，根据下述公式对室内温度和室内相对湿度进行转化： 其中，与为转换前的室内温度和室内相对湿度，与为转换后的温度和室内相对湿度，当室内温度处于设定上限值和设定下限值之间时，将分布于-1至1之间；当大于设定上限值或者小于设定下限值时，将线性地增加或者减少；当室内相对湿度处于设定上限值和设定下限值之间时，将分布于-1至1之间；当大于设定上限值或者小于设定下限值时，每增加或者减少10，则增加或者减少1，以使和的量级相近。

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