WO2022265085A1 - 浄化機器の制御方法及び装置、浄化機器 - Google Patents

Abstract

本発明は、浄化機器の制御方法及び装置、浄化機器を提供する。異なる粒径を有する粒子状物質の室内空間における濃度分布に応じて浄化機器を制御するため、異なる粒径を有する粒子状物質に対する対象的な制御を行うことができ、浄化効率や速度を高めることができ、良好な浄化効果を迅速且つ高効率で実現させることができる。

Description

浄化機器の制御方法及び装置、浄化機器

　本発明は、空気浄化分野に関し、特に、浄化機器の制御方法及び装置、浄化機器に関する。

　人々の生活の質に対する要求が高まる一方で、大気汚染がますます深刻になる。そのため、空気浄化技術は、徐々に注目を浴びるようになっている。

　大気中の粒子状物質は、室内空気中の主な汚染物の１つとして、室内における人々の体の健康に対して影響を与えるものである。従来の空気浄化技術や空気浄化器の製品では、室内における粒子状物質の総数のみが注目されたことが多い。通常の従来技術では、室内における粒子状物質の総数・総濃度を検出することで、風量を調整して、室内空気を迅速に浄化する目的を実現させることができる。

　近年、様々な検出データに基づき、吹出し量を制御する従来技術も幾つか現れている。

　特許文献１では、検出領域において対象の粒子径を検出することによって、送風部による風量の大きさ、パネルの位置、及び、通気窓の面積を変化させる空気浄化器が開示されている。

　特許文献２では、室内面積、障害物、壁面との距離などの室内情報を検出することによって、最適な状態に達するまで、吹出し角度及び風量を調整する空気浄化器が開示されている。

　特許文献３では、一時間帯のみにおける汚染物の濃度と予め設定された範囲との比較により、異なるレンジの風速切り替えモード、電源オンモード、および、電源オフモードを含む異なる運転モードを特定する空気浄化装置用の制御システム及び方法が開示されている。

　特許文献４では、大気汚染濃度を検出し、空気質の快適レベルが良好である状態にあると判断した場合でも、現在の空気質の状況をリアルタイムに表示することができると同時に、モータ、ブザー、補助機能部分、空気浄化器表示画面における補助機能表示部分が全部、作動停止状態にあるが、空気質が悪くなると、空気浄化器における作動部材による作動を再開させることによって、現在の空気浄化器による単なる作動状態と停止状態の２状態を改善した空気浄化器の省エネルギー制御方法が開示されている。

　ここで注意すべきなのは、上記の技術背景に対する紹介は、本発明の技術案に対してより明瞭かつ完全な説明を行うことに利便を図りながら、当業者が理解しやすいように供するものに過ぎない。それらの方案が本発明の背景技術の部分に記載されていることだけで、上記の技術方案が当業者により公知されたものであると認定してはならない。

　しかしながら、発明者は、上記の通常の従来技術では、粒子状物質の総量が変化しなくても、異なる粒径を有する粒子状物質の濃度分布状況による室内の空気品質への影響が極めて重要なものであったので、室内の粒子状物質の総量濃度のみに基づいて空気浄化機を制御すると、異なる粒径を有する粒子状物質に対する浄化をより良く行うことができず、即ち、対象的に浄化することができない、浄化効率が低く、省エネルギーが良好に図れることができないことを発見した。

　また、特許文献１では、空気浄化器は、汚染検出部から出力された検出対象の粒子状物質の直径と検出領域内を通過した検出対象の粒子状物質の直径のみに基づき、送風部の出力を変化させるものである。室内における異なる粒径を有する粒子状物質の分布のバラツキは考慮されていない。例えば、検出領域における粒子状物質が浄化処理されたので、浄化器の周囲における検出領域には、小径の粒子状物質しか存在しないが、他の領域には、大径の粒子状物質が大量存在する。その場合、制御部によって制御される風量、パネルの位置、および、通気窓の面積は、室内における粒子状物質の実際な分布状況に合わないものとなり、徹底的な浄化効果が得られない。

　特許文献２では、空気浄化器は、外部検出装置による室内への検出情報に基づき、導風装置の変動により、吹出し口による吹出しの角度を調整するとともに、風量を調整するものである。しかし、室内における粒子状物質の分布状況が考慮されていない。しかも、人避けモードの制御では、風量が不変のままで、吹出し口が小さくなり、風速が大きくなる場合に、人に不快感を与えてしまい、同時に、浄化面積も小さくなる。

　特許文献３では、現在の汚染物質の濃度データを用いて、空気浄化装置を異なるモードにさせるように制御するものであるが、現在の汚染物質の濃度データのみに基づく制御が行われるので、持続的な検出が必要となり、処理のスピードが遅くて、機器の省エネルギー性能が悪い。

　特許文献４では、リアルタイムに検出された空気汚染濃度に基づき、空気質の快適レベルを判断することで、空気浄化器を制御するものであるが、同様に持続的な検出が必要となるので、処理のスピードが遅くて、機器の省エネルギー性能が悪い。

　上記問題のうちの少なくとも１つを解決するために、本発明の実施例は、浄化機器の制御方法及び装置、浄化機器を提供し、異なる粒径を有する粒子状物質の室内空間における濃度分布に応じて、浄化機器を制御するため、異なる粒径を有する粒子状物質に対する対象的な制御を行うことができ、浄化効率や速度を高めることができ、良好な浄化効果を迅速且つ高効率で実現させることができる。及び／又は、収集した現在の環境パラメータに基づいて現在時刻以降の複数の時刻での汚染物質の濃度分布を予測するとともに、予測した汚染物質の濃度分布に応じて浄化機器を制御するため、検出を絶えずに行うことなく、将来の汚染物質の濃度分布状況を取得することができる。処理の速度が速く、機器の省エネルギー性能が向上する。また、将来の濃度分布に応じて浄化機器を制御することにより、浄化効率が高くなり、効果も良くなる。従って、空気浄化処理を高効率、迅速且つ省エネルギーで行うことが可能となる。

　本発明の実施例の第１態様では、異なる粒径を有する粒子状物質の室内空間における濃度分布を特定するステップ、及び、前記異なる粒径を有する粒子状物質の室内空間における濃度分布に応じて、浄化機器の少なくとも１つの機器パラメータを制御するステップを含む、浄化機器の制御方法を提供する。

　本発明の実施例の第２態様では、室内空間の環境パラメータを取得するステップ、前記環境パラメータに基づいて現在時刻以降の複数の時刻での汚染物質の濃度分布を予測するステップ、および、前記現在時刻以降の複数の時刻での汚染物質の濃度分布に応じて、浄化機器の少なくとも１つの機器パラメータを制御するステップを含む、浄化機器の制御方法を提供する。

　本発明の実施例の第３態様では、異なる粒径を有する粒子状物質の室内空間における濃度分布を特定するための特定ユニットと、前記異なる粒径を有する粒子状物質の室内空間における濃度分布に応じて、浄化機器の少なくとも１つの機器パラメータを制御するための第１の制御ユニットと、を備えた、浄化機器の制御装置を提供する。

　本発明の実施例の第４態様では、室内空間の環境パラメータを取得するための取得ユニットと、前記環境パラメータに基づいて現在時刻以降の複数の時刻での汚染物質の濃度分布を予測するための予測ユニットと、前記現在時刻以降の複数の時刻での汚染物質の濃度分布に応じて、浄化機器の少なくとも１つの機器パラメータを制御するための第２の制御ユニットと、を備えた、浄化機器の制御装置を提供する。

　本発明の実施例の第５態様では、浄化機器の少なくとも１つの機器パラメータを制御する本発明の実施例の第３態様又は第４態様に記載の浄化機器の制御装置を備えた、浄化機器を提供する。

　本発明の実施例による有益な効果の一つは以下の通りである。異なる粒径を有する粒子状物質の室内空間における濃度分布に応じて浄化機器を制御するため、異なる粒径を有する粒子状物質に対する対象的な制御を行うことができ、浄化効率や速度を高めることができ、良好な浄化効果を迅速且つ高効率で実現させることができる。

　また、収集した現在の環境パラメータに基づいて現在時刻以降の複数の時刻での汚染物質の濃度分布を予測するとともに、予測した汚染物質の濃度分布に応じて浄化機器を制御するため、検出を絶えずに行うことなく、将来の汚染物質の濃度分布状況を取得することができる。処理の速度が速く、機器の省エネルギー性能が向上する。また、将来の濃度分布に応じて浄化機器を制御することにより、浄化効率が高くなり、効果も良くなる。従って、空気浄化処理を高効率、迅速且つ省エネルギーで行うことが可能となる。

　１つの実施の形態の記載及び示された特徴情報に対して、同一又は類似した様態で１つ又は更に多くのその他の実施の形態に使用されてもよいし、その他の実施の形態の特徴と組み合わせてもよいし、或は、その他の実施の形態の特徴情報の代わりに使用してもよい。

　強調すべきことは、術語である「備える／含む」は、本文で特徴情報、整体部材、ステップ又は部材の存在を示すために使われているが、１つ又は更に多くのその他の特徴情報、整体部材、ステップ又は部材の存在或は付加が排除されるわけではない。

　下記の添付図面を参照してから、本発明の多くの態様をよりよく理解することが可能となる。添付図面に示す部材は、比例にして描かれたものではなく、本発明の原理を示すためのものに過ぎない。本発明に係るいくつかの部分の表現や記述に利便性を図るために、添付図面に対応する部分は、拡大されたり縮小されたりする可能性がある。本発明に係る１枚の添付図面または１つの実施の形態に示された要素や特徴情報は、１つ又は更に多くのその他の添付図面または実施の形態に示された要素や特徴情報と組み合わせることができる。また、添付図面には、類似した符号は、いくつかの添付図面における対応する部材を示し、かつ、１つ以上の実施の形態に使用された対応部材を示すこともできる。

　添付図面において、
本発明の実施例１における浄化機器の制御方法のフローチャートである。 本発明の実施例１におけるステップ１０１を実現させる方法のフローチャートである。 本発明の実施例１におけるルックアップテーブルの例示図である。 本発明の実施例１における室内での粒子状物質の数・濃度分布と通風、自然風との関係の図である。 本発明の実施例１におけるステップ１０１を実現させる別の方法のフローチャートである。 本発明の実施例１における第１のニューラルネットワークモデルをトレーニングする方法のフローチャートである。 本発明の実施例１における第１のニューラルネットワークのトレーニング時の模式図である。 本発明の実施例１におけるステップ１０１を実現させる更に別の方法のフローチャートである。 本発明の実施例１における室内での粒子状物質の濃度分布をフィッティングする概略図である。 本発明の実施例１におけるステップ１０１を実現させる更に別の方法のフローチャートである。 本発明の実施例１におけるステップ１０１を実現させる更に別の方法のフローチャートである。 本発明の実施例１における濃度分布を予測する模式図である。 本発明の実施例１におけるステップ１０１を実現させる更に別の方法のフローチャートである。 本発明の実施例１における障害物に応じて吸込み口と吹出し口を制御する幾つかの例の図である。 本発明の実施例１におけるステップ１０２を実現させる方法のフローチャートである。 本発明の実施例２における浄化機器の制御方法のフローチャートである。 本発明の実施例２における予測モデルをトレーニングする方法のフローチャートである。 本発明の実施例２におけるステップ１７０１で得られた４つのＣＨＡＮＮＥＬの入力データの模式図である。 本発明の実施例２におけるステップ１７０２での各ＣＨＡＮＮＥＬがそれぞれ、長期短期記憶（ＬＳＴＭ）ニューラルネットワークを通過した模式図である。 本発明の実施例２における濃度分布を予測する模式図である。 本発明の実施例２における浄化機器の制御方法の別のフローチャートである。 本発明の実施例２におけるステップ１６０３を実現させる方法のフローチャートである。 本発明の実施例２におけるステップ１６０３を実現させる別の方法のフローチャートである。 本発明の実施例２における浄化機器の制御方法の更に別のフローチャートである。 本発明の実施例３における浄化機器の制御装置の模式図である。 本発明の実施例４における浄化機器の制御装置の模式図である。 本発明の実施例５における浄化機器の構造図である。 本発明の実施例５における第１の導風板の複数の状態の模式図である。 本発明の実施例５における第３の導風板の２つの状態の模式図である。

　以下、図面を参照して本発明の好ましい実施の形態を説明する。

　＜実施例１＞
　本発明の実施例１は、浄化機器の制御方法を提供する。図１は、本発明の実施例１における浄化機器の制御方法のフローチャートである。図１に示されるように、当該方法では、以下のステップが含まれる。

　ステップ１０１：異なる粒径を有する粒子状物質の室内空間における濃度分布を特定すること、および、
　ステップ１０２：当該異なる粒径を有する粒子状物質の室内空間における濃度分布に応じて、当該浄化機器の少なくとも１つの機器パラメータを制御すること。

　そうすると、異なる粒径を有する粒子状物質の室内空間における濃度分布に応じて浄化機器を制御するため、異なる粒径を有する粒子状物質に対する対象的な制御を行うことができ、浄化効率や速度を高めることができ、良好な浄化効果を迅速且つ高効率で実現させることができる。

　本発明の実施例では、例えば、濃度分布は、異なる粒径の分布と各粒径の数の分布との、２つの次元上の分布を指してもよい。

　本発明の実施例では、浄化機器は、様々なタイプの浄化機器であってもよい。例えば、空気浄化器、フレッシュエア機器、又は、空気浄化機能付き空気調和機器などが挙げられる。

　本発明の実施例では、浄化機器は、家庭用のものであってもよいし、商業用のものであってもよいし、公共用のものであってもよい。

　例えば、当該浄化機器は、家屋環境に用いられてもよいし、オフィス、オフィスビル、ショッピングモールなどの商業環境に用いられてもよいし、又は、学校などの公共環境に用いられてもよい。

　本発明の実施例では、浄化機器の制御方法は、浄化機器によって実行されてもよい。例えば、浄化機器のコントローラによって実行されてもよい。
ステップ１０１では、異なる粒径を有する粒子状物質の室内空間における濃度分布を特定する。

　本発明の実施例では、異なる粒径を有する粒子状物質は、例えば、大粒径を有する粒子状物質と小粒径を有する粒子状物質に大きく分けられてもよい。

　又は、異なる粒径を有する粒子状物質は、例えば、粒子状物質ＰＭ１０や粒子状物質ＰＭ２．５などのように、統一された標準に従って分けられてもよい。

　本発明の実施例では、粒子状物質の室内空間における濃度分布とは、粒子状物質の室内における異なる空間位置での濃度分布を指し、例えば、室内における異なる高さでの濃度分布を指す。

　以下は、ステップ１０１の実現方法を具体的に説明する。

　図２は、本発明の実施例１におけるステップ１０１を実現させる方法のフローチャートである。図２に示されるように、当該方法は、
　ステップ２０１：室内空間の温度及び／又は湿度のデータを取得すること、および、
　ステップ２０２：ルックアップテーブルによって、異なる高さでの温度及び／又は湿度に対応する異なる粒径を有する粒子状物質の濃度を特定して、異なる粒径を有する粒子状物質の室内空間における濃度分布を取得すること。

　そうすると、テーブル参照法により、異なる粒径を有する粒子状物質の室内空間における濃度分布を容易且つ迅速で取得することができる。

　本発明の実施例では、室内空間の温度及び／湿度のデータは、例えば、室内の温度センサ及び／又は湿度センサによって得られる。そのセンサについて、室内における異なる位置での複数のセンサであってもよいし、室内を移動可能なセンサであってもよい。

　本発明の実施例では、例えば、当該ルックアップテーブルは、予め作成されたテーブルであってデータベースに記憶されているものである。

　例えば、異なる温度及び／又は湿度条件でテストを予め行うことで、異なる高さでの異なる粒径を有する粒子状物質の濃度を取得して、これらのデータを記録するとともに、ルックアップテーブルを作成してもよい。

　図３は、本発明の実施例１におけるルックアップテーブルの例示図である。図３に示されるように、温度と湿度の上昇につれて、粒子状物質の分布位置は徐々に低くなる。

　ステップ２０２では、当該データベースにアクセスするとともに、データベースにて当該ルックアップテーブルを取得して照合することにより、異なる高さでの当該温度及び／又は湿度に対応する様々な粒径を有する粒子状物質の濃度を特定する。

　例えば、当該ルックアップテーブルにて、高度が低いものであれば、湿度が大きくなるほど、それに対応する大粒径を有する粒子状物質の濃度が大きくなるが、湿度が小さくなるほど、それに対応する小粒径を有する粒子状物質の濃度が大きくなる。

　そうすると、例えば、湿度が高くなると、大粒径を有する粒子状物質は沈下するようになり、テーブル参照法によって特定された分布では、浄化の指向性がさらに向上し、浄化効果が更に良くなる。

　図４は、本発明の実施例１における室内での粒子状物質の数・濃度分布と通風、自然風との関係の図である。図４に示されるように、温度・湿度が一定である場合にも、自然通風状態と無通風状態での粒子状物質の分布が異なる。本発明の実施例では、その点を基にして浄化機器を制御することが可能である。

　図５は、本発明の実施例１におけるステップ１０１を実現させる別の方法のフローチャートである。図５に示されるように、当該方法では、以下のステップが含まれる。

　ステップ５０１：室内空間の温度及び／又は湿度のデータを取得すること、および、
　ステップ５０２：当該温度及び／又は湿度のデータ及び高さ情報を第１のニューラルネットワークモデルに入力して、異なる粒径を有する粒子状物質の室内空間における濃度分布を取得すること。

　そうすると、第１のニューラルネットワークモデルによって、異なる粒径を有する粒子状物質の室内空間における濃度分布を特定することで、その効率及び精度が高くなる。

　ステップ５０１はステップ２０１と同様である。ここでは、具体的な説明を省略されたい。

　ステップ５０２では、当該温度及び／又は湿度のデータ及び高さ情報を第１のニューラルネットワークモデルに入力して、異なる粒径を有する粒子状物質の室内空間における濃度分布を取得し、当該高さ情報は、例えば、室内の高さ及び／又は当該浄化機器の所在階床の高さである。

　そうすると、異なる粒径を有する粒子状物質の室内空間における濃度分布を特定するとき、室内における異なる高さ、階床の高さなどの高度要素を考慮したので、相応に、異なる制御方策を生成するようになり、浄化効果がさらに向上した。

　本発明の実施例では、第１のニューラルネットワークモデルは、予めトレーニングされたモデルである。

　以下は、第１のニューラルネットワークモデルのトレーニング方法について、例示的に説明する。

　図６は、本発明の実施例１における第１のニューラルネットワークモデルをトレーニングする方法のフローチャートである。図６に示されるように、当該方法では、以下のステップが含まれる。

　ステップ６０１：現在の温度・湿度及び高さパラメータを入力すること、
　ステップ６０２：配置された全接続ニューラルネットワークを用いてトレーニングすること、及び、
　ステップ６０３：モデルのトレーニングが完了した後、当該モデルを保存すること。

　図７は、本発明の実施例１における第１のニューラルネットワークのトレーニング時の模式図である。図７に示されるように、第１のニューラルネットワークは、全接続ニューラルネットワークであり、ここで、入力されたＴが温度を示し、ＲＨが相対湿度を示し、Ｈが高さを示し、Ｐが粒子状物質の濃度を示す。すなわち、温度、湿度、および、少なくとも１つの高さのパラメータを入力して、全接続ネットワークを介して予測された異なる粒径を有する粒子状物質の濃度値を出力する。

　第１のニューラルネットワークモデルの設計が完成した後、配置をトレーニングすることでモデルの最適値を求める必要がある。すなわち、モデルの良し悪しを損失関数で評価し、モデルの良し悪しを評価する標準として、平均２乗誤差が用いられる。例えば、損失関数は、下式（１）によって、表される。

　Ｌｏｓｓ＝（ｐ_予測-ｐ_真実）^２……（１）
　ここで、Ｌｏｓｓが損失値を示し、ｐ_予測が第１のニューラルネットワークから出力された粒子状物質の濃度値を示し、ｐ_真実が粒子状物質の濃度の真の値を示す。

　逆導関数を求めるだけで、対応する勾配値である補正勾配値が得られ、ＬＯＳＳを最小化したことで、対応する勾配値が更に正確なものとなる。それで、当該モデルを正方向に利用するとき、正確度が更に高くなる。トレーニングが完成した後、当該モデルを保存してもよい。

　図８は、本発明の実施例１におけるステップ１０１を実現させる更に別の方法のフローチャートである。図８に示されるように、当該方法では、以下のステップが含まれる。

　ステップ８０１：室内における異なる粒径を有する粒子状物質に対するセンサの数値を取得すること、および、
　ステップ８０２：室内における異なる粒径を有する粒子状物質に対する当該センサの数値に基づいて、異なる粒径を有する粒子状物質の室内空間における濃度分布をフィッティングすること。

　そうすると、粒子状物質センサからの実際な検出データを用いて、異なる粒径を有する粒子状物質の室内空間における濃度分布をフィッティングすることにより、結果として、更に正確なものが得られる。

　本発明の実施例では、例えば、室内における異なる粒径を有する粒子状物質に対して検出する複数のセンサが用いられ、更に例えば、当該複数のセンサは、室内における異なる高さで設けられる。

　例えば、複数のＰＭ２．５センサ及び／又は複数のＰＭ１０センサは、室内における異なる高さで設けられる。

　また、ＰＭ０．５、ＰＭ１、ＰＭ２、ＰＭ３、ＰＭ４及びＰＭ５などのような他の異なる粒径へのセンサが複数含まれてもよい。

　図９は、本発明の実施例１における粒子状物質の室内での濃度分布をフィッティングする模式図である。図９に示されるように、或る粒径を有する粒子状物質について、センサによって検出された複数の位置での粒子状物質の濃度値に基づき、室内における粒子状物質の濃度の３Ｄ分布をフィッティングする。また、他の粒径を有する粒子状物質について、同様なフィッティング手段が取られてもよい。

　以上により、ステップ１０１での、現在の異なる粒径を有する粒子状物質の室内空間における濃度分布を特定することについて説明してきた。なお、本発明の実施例では、将来の異なる粒径を有する粒子状物質の室内空間における濃度分布を予測してもよい。

　図１０は、本発明の実施例１におけるステップ１０１を実現させる更に別の方法のフローチャートである。図１０に示されるように、当該方法では、以下のステップが含まれる。

　ステップ１００１：室内空間の温度及び／又は湿度のデータを取得すること、および、
　ステップ１００２：当該室内空間の温度及び／又は湿度のデータに基づき、現在時刻以降の複数の時刻での異なる粒径を有する粒子状物質の室内空間における濃度分布を予測すること。

　相応に、ステップ１０２では、当該複数の時刻での、異なる粒径を有する粒子状物質の室内空間における濃度分布に応じて、少なくとも１つの機器パラメータに対する制御をリアルタイムに調整する。

　そうすると、予測された将来の異なる粒径を有する粒子状物質の室内空間における濃度分布に基づき、空気浄化器に対する制御をリアルタイムに調整することで、浄化効率と浄化効果をさらに向上させることができる。

　本発明の実施例では、ニューラルネットワークによって予測されてもよいし、シミュレーションモデルによって予測されてもよい。

　例えば、当該温度及び／又は湿度のデータ及び高さ情報を第２のニューラルネットワークモデルに入力して、現在時刻以降の複数の時刻での、異なる粒径を有する粒子状物質の室内空間における濃度分布を取得する。

　更に例えば、当該温度及び／又は湿度のデータ及び高さ情報をシミュレーションモデルに入力して、現在時刻以降の複数の時刻での、異なる粒径を有する粒子状物質の室内空間における濃度分布を取得する。

　本発明の実施例では、現在時刻以降の複数の時刻での、異なる粒径を有する粒子状物質の室内空間における濃度分布を予測するとき、温度及び／又は湿度のデータに限らず、室内空間の環境パラメータに基づいても可能である。

　図１１は、本発明の実施例１におけるステップ１０１を実現させる更に別の方法のフローチャートである。図１１に示されるように、当該方法では、以下のステップが含まれる。

　ステップ１１０１：室内空間の環境パラメータを取得すること、および、
　ステップ１１０２：当該環境パラメータに基づき、現在時刻以降の複数の時刻での異なる粒径を有する粒子状物質の室内空間における濃度分布を予測すること。

　本発明の実施例では、室内の家屋内レイアウト図を取得してもよい。そうすると、当該環境パラメータと当該家屋内レイアウト図とに基づいて現在時刻以降の複数の時刻での汚染物質の濃度分布を予測することができる。

　それにより、室内の家屋内レイアウト図を組み合わせて汚染物質の濃度分布を予測することにより、浄化効率と浄化効果をさらに向上させることができる。

　例えば、当該家屋内レイアウト図は、間取り、家具の配置、向き、および、地理的位置のうちの少なくとも１つの要素を含んでもよい。

　例えば、当該家屋内レイアウト図は、建物情報モデル及び／又はカメラによって撮影された室内画像に基づいて得られてもよい。

　ステップ１１０１では、室内空間の環境パラメータを取得する。

　本発明の実施例では、例えば、当該環境パラメータは、温度、湿度、異なる粒径を有する粒子状物質の濃度、ＶＯＣ濃度、ホルムアルデヒドの濃度、臭気濃度、および、二酸化炭素濃度のうちの少なくとも１つを含んでもよい。

　本発明の実施例では、当該環境パラメータは、室内における異なる位置に配置された複数のセンサ又は室内を移動可能な少なくとも１つのセンサによって得られてもよい。

　例えば、当該環境パラメータは、室内における少なくとも１つの位置点での、連続した複数の時刻での環境パラメータの少なくとも１つの環境パラメータシーケンスを含む。

　相応に、ステップ１１０２では、当該少なくとも１つの環境パラメータシーケンスを第３のニューラルネットワークモデル又はシミュレーションモデルに入力し、現在時刻以降の複数の時刻での汚染物質の濃度分布を出力してもよい。

　本発明の実施例では、当該環境パラメータは、室内における異なる高さでの複数の環境パラメータを含んでもよい。そうすると、予測の正確性がさらに向上し、さらに、浄化効率と効果がさらに向上することができる。

　本発明の実施例では、汚染物質の濃度分布を予測するとき、依存する環境パラメータの源となる位置点の数が多ければ多いほど、予測の精度が高くなる。

　例えば、当該環境パラメータは、室内における４つの位置点での、連続した８つの時刻での環境パラメータの４つの環境パラメータシーケンスを含み、ステップ１１０２では、当該４つの環境パラメータシーケンスを４つのチャネルとして当該第３のニューラルネットワークモデル又はシミュレーションモデルに入力し、現在時刻以降の複数の時刻での汚染物質の濃度分布を出力する。

　そうすると、４つの位置点では、室内にわたって分布している環境パラメータの検出をほぼ完全にカバーすることができ、４つの位置点によって、室内空間が均一的に４部分に分けられることができ、この４部分の各々は１つの参照データを有するため、精度が確保されたうえで、コストの発生も抑えられる。

　例えば、当該第３のニューラルネットワークモデルは、長期短期記憶（ＬＳＴＭ）構造又はゲート付き回帰ユニット（ＧＲＵ）構造を含む深層ニューラルネットワークである。

　更に例えば、当該シミュレーションモデルは、数値流体力学（ＣＦＤ、ＣｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌＦｌｕｉｄＤｙｎａｍｉｃｓ）シミュレーションモデルである。ニューラルネットワークによって、将来の異なる粒径を有する粒子状物質の室内空間における濃度分布を予測するとき、さらに、粒子状物質センサからのデータに基づき、室内環境機器とユーザ行為を組み合わせて予測することもできる。

　例えば、少なくとも１つの環境パラメータシーケンス、室内環境機器の状態及び／又はユーザ行為を第３のニューラルネットワークモデルに入力し、現在時刻以降の複数の時刻での異なる粒径を有する粒子状物質の室内空間における濃度分布を取得する。

　例えば、当該少なくとも１つの環境パラメータシーケンスは、室内における異なる位置での複数の粒子状物質データシーケンスを含む。

　本発明の実施例では、第３のニューラルネットワークモデルは、トレーニングが行われた、長期短期記憶（ＬＳＴＭ）構造又はゲート付き回帰ユニット（ＧＲＵ）構造を含む深層ニューラルネットワークであってよい。

　本発明の実施例では、室内環境機器は、例えば、空気調和器、加湿器、清掃ロボット、および、フレッシュエア機器などを含み、ユーザ行為は、例えば、タバコを吸いこと、窓を開くこと、および、ご飯を炊くことなどの行為を含む。

　図１２は、本発明の実施例１における濃度分布を予測する模式図である。図１２に示されるように、室内における異なる位置での複数の粒子状物質データシーケンス、室内環境機器の状態及びユーザ行為を第３のニューラルネットワークモデルに入力し、現在時刻以降の複数の時刻での異なる粒径を有する粒子状物質の室内空間における濃度分布を取得する。

　そうすると、浄化器の機器パラメータに対する調整精度をさらに高めることができ、浄化効率と浄化効果もさらに向上した。

　本発明の実施例では、当該シミュレーションモデルは、例えば、数値流体力学（ＣＦＤ、ＣｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌＦｌｕｉｄＤｙｎａｍｉｃｓ）シミュレーションモデルである。

　本発明の実施例では、室内の家屋内レイアウト図を組み合わせて粒子状物質の濃度分布を特定してもよい。

　図１３は、本発明の実施例１におけるステップ１０１を実現させる更に別の方法のフローチャートである。図１３に示されるように、当該方法では、以下のステップが含まれる。

　ステップ１３０１：室内の家屋内レイアウト図を取得すること、および、
　ステップ１３０２：当該家屋内レイアウト図を組み合わせながら、異なる粒径を有する粒子状物質の室内空間における濃度分布を特定すること。

　そうすると、室内の家屋内レイアウト図を組み合わせて粒子状物質の濃度分布を予測することにより、浄化効率と浄化効果をさらに向上させることができる。

　例えば、ソファ又はテレビの後ろにおける浮遊粒子が多い場合、対象的な制御・浄化を行うことで、浄化効果を室内の最適状態にさせることができる。

　本発明の実施例では、ＢＩＭモデル及び／又はカメラによって撮影された室内画像によって家屋内レイアウト図を取得してもよい。例えば、当該家屋内レイアウト図は、間取り、家具の配置、向き、および、地理的位置などの要素を含んでもよい。

　本発明の実施例では、汚染物質における粒子状物質の濃度分布に応じて、浄化機器を制御するほか、他の汚染物質の室内空間における濃度分布に応じて浄化機器を制御してもよい。

　図１に示されるように、該方法では、以下のステップがさらに含まれてもよい。

　ステップ１０３：室内空間における粒子状物質以外の他の汚染物質の濃度分布を特定すること、および、
　ステップ１０４：室内空間における当該他の汚染物質の濃度分布に応じて、当該浄化機器の少なくとも１つの機器パラメータを制御すること。

　本発明の実施例１では、ステップ１０３～１０４とステップ１０１～１０３は前後に実行されてもよいし、並行に実行されてもよい。また、ステップ１０２とステップ１０４は合併して実行されてもよい。すなわち、異なる粒径を有する粒子状物質の室内空間における濃度分布と室内空間における他の汚染物質の濃度分布に応じて、当該浄化機器の少なくとも１つの機器パラメータを制御してもよい。

　例えば、他の汚染物は、臭気、ホルムアルデヒド、ＶＯＣ、および、ダストなどの汚染物を含んでもよい。

　そうすると、粒子状物質の濃度分布に応じて、浄化機器を制御することができるだけではなく、他の汚染物質の室内空間における濃度分布に応じて浄化機器を制御してもよい。それにより、浄化機器は、空気を全面的かつ効率的に浄化することができ、機器性能やユーザ体験がさらに向上した。

　ステップ１０２又はステップ１０４では、浄化機器の少なくとも１つの機器パラメータを制御する。

　当該機器パラメータは、空気浄化処理に係る種々のパラメータであってもよい。例えば、当該機器パラメータは、吸込み口の開閉数、開閉範囲、および、開閉角度のうちの少なくとも１つであり、又は、吹出し口の開閉数、開閉範囲、および、開閉角度のうちの少なくとも１つであり、又は、風力の大きさ、又は、運転モードであってもよい。

　例えば、ステップ１０２では、異なる粒径を有する粒子状物質の室内空間における濃度分布に応じて、浄化機器の吸込み口と吹出し口を制御する。

　そうすると、異なる粒径を有する粒子状物質の室内空間における濃度分布に応じて、吸込み口と吹出し口に対する両方向制御を行うことにより、浄化効率と浄化効果をさらに向上させることができる。

　本発明の実施例では、当該浄化機器には、環境における障害物を感知するための環境センサが設けられてもよい。

　図１に示されるように、該方法では、以下のステップがさらに含まれてもよい。

　ステップ１０５：当該浄化機器の周囲にある障害物に対する検出の結果から、吸込み口と吹出し口の開閉数、開閉範囲、および、開閉角度のうちの少なくとも１つを制御すること。

　そうすると、浄化機器の周囲にある障害物を検出された場合、吸込み口と吹出し口のパラメータをタイムリーに制御することができ、浄化効果が確保されたうえで、機器の省エネルギー性能を向上することができる。

　図１４は、本発明の実施例１における障害物に応じて吸込み口と吹出し口を制御する幾つかの例の図である。図１４に示されるように、空気浄化器の断面が３面構造である場合、周囲の壁面に対する検出の結果から、一面における吸込み口と吹出し口を閉じ、又は、両面における吸込み口と吹出し口を閉じる。空気浄化器の断面が円形構造である場合、周囲の壁面に対する検出の結果から、吸込み口と吹出し口における９０～１８０°の角度範囲を閉じる。空気浄化器の断面が４面構造である場合、周囲の壁面に対する検出の結果から、一面における吸込み口と吹出し口を閉じ、又は、両面における吸込み口と吹出し口を閉じ、又は、吸込み口と吹出し口を閉じることなく、すなわち、吸込み口と吹出し口を全面開放させる。

　以下は、前記異なる粒径を有する粒子状物質の室内空間における濃度分布に応じて、浄化機器の吸込み口と吹出し口を制御することについて、具体的に説明する。

　図１５は、本発明の実施例１におけるステップ１０２を実現させる方法のフローチャートである。図１５に示されるように、当該方法では、以下のステップが含まれる。

　ステップ１５０１：異なる粒径を有する粒子状物質の室内空間における濃度分布に応じて、吸込み口と吹出し口の開放範囲を制御すること、および、
　ステップ１５０２：当該浄化機器の運転が一時間帯にわたって継続した後、異なる粒径を有する粒子状物質に対する検出の結果又は予測の結果から、当該吸込み口と当該吹出し口の開放範囲を変化させること。

　そうすると、粒子状物質の濃度分布の開放範囲に基づく作動が一時間帯にわたって継続した後、検出の結果又は予測の結果から、当該吸込み口と当該吹出し口の開放範囲を変化させることにより、吸込み口と吹出し口に対する制御によれば、常に、浄化効率と浄化効果の最適化を確保することができ、機器の性能がさらに向上した。

　例えば、大粒径を有する粒子状物質の室内における高度が低い領域での濃度が大きいとき、吸込み口と吹出し口の開放範囲を、高度が低い領域内に制御するとともに、風力を大きくし、当該浄化機器の運転が一時間帯にわたって継続した後、粒子状物質に対する検出の結果又は予測の結果から、吸込み口と吹出し口の高度上の開放範囲を徐々に大きくする。

　例えば、湿度が大きい場合、大粒径を有する粒子状物質の大部分が下方に沈積されており、そうすると、吸込み口と吹出し口の開放範囲を、高度が低い領域内に制御するとともに、風力を大きくし、下方において内部循環運転が一時間帯にわたって継続した後、検出の結果又は予測の結果から、下から上へと、吸込み口と吹出し口の開放範囲を徐々に大きくする。そうすると、高い浄化効率と良好な浄化効果が得られる。

　更に例えば、大粒径を有する粒子状物質の室内における高度が低い領域での濃度が小さいとき、吸込み口と吹出し口の開放範囲を、高度上の最大範囲に制御し、当該浄化機器の運転が一時間帯にわたって継続した後、粒子状物質に対する検出の結果又は予測の結果から、吸込み口と吹出し口の高度上の開放範囲を徐々に小さくする。

　例えば、湿度が小さい場合、大粒径を有する粒子状物質は室内において沈下することがなく、吸込み口と吹出し口の開放範囲を、高度上の最大範囲に制御し、室内にわたる運転が一時間帯にわたって継続した後、さらに、吸込み口と吹出し口の高度上の開放範囲を徐々に小さくして、粒子状物質に対する浄化を順序付けて行うことにより、高い浄化効率と良好な浄化効果が得られる。

　本発明の実施例では、当該方法では、
　当該浄化機器のノイズが予め設定された閾値よりも大きい場合、ノイズ除去モジュールを起動させるステップがさらに含まれてもよい。

　例えば、ノイズ除去モジュールは、起動されると、音楽を放送したり、ホワイトノイズなどのような、睡眠又は休憩を促す音を放送したりする。

　そうすると、浄化機器による浄化処理に起因して、ノイズが大きくなる場合、音楽又は音を放送することで、雰囲気を柔らかくすることができ、ユーザ体験が向上した。

　また、本発明の実施例は、更に、浄化機器の制御方法を提供し、当該制御方法は以下のステップを含む。

　ステップＳ１：現在の湿度・温度のデータを取得すること、
　ステップＳ２：記憶モジュールは、異なる高さに対応する温度・湿度での異なる粒径を有する粒子状物質の含有量のルックアップテーブルに基づいて調べること、
　ステップＳ３：ルックアップテーブルによる調べの結果から、現在 の粒子状物質の分布状態を判断すること、
　ステップＳ４：現在の粒子状物質の分布状態に応じて、対応する吸込み口と吹出し口の面積、数、風力の制御範囲を出力すること、
　ステップＳ５：吸込み口と吹出し口の面積、数、風力の制御範囲に応じて、浄化機器の運転状態を制御すること、
　ステップＳ６：室内空間における底部に内部循環運転が一時間帯にわたって継続した後、シミュレーションが行われた異なる時刻での粒子状物質の分布状態に応じて、吹出し口の面積を順次に大きくしたり、小さくしたりする制御指令を出力すること、および、
　ステップＳ７：吹出し口の面積を順次に大きくしたり小さくしたりすることで、浄化機器の吹出し口の面積が順次に大きくなったり、小さくなったりするように制御すること。

　上記実施例から分かるように、例えば、異なる温度・湿度に対応する、異なる粒径を有する粒子状物質の室内空間における濃度分布に応じて浄化機器を制御するため、異なる粒径を有する粒子状物質に対する対象的な制御を行うことができ、浄化効率や速度を高めることができ、良好な浄化効果を迅速且つ高効率で実現させることができる。

　また、収集した現在の環境パラメータに基づいて現在時刻以降の複数の時刻での汚染物質の濃度分布を予測するとともに、予測した汚染物質の濃度分布に応じて浄化機器を制御するため、検出を絶えずに行うことなく、将来の汚染物質の濃度分布状況を取得することができる。処理の速度が速く、機器の省エネルギー性能が向上する。また、将来の濃度分布に応じて浄化機器を制御することにより、浄化効率が高くなり、効果も良くなる。従って、空気浄化処理を高効率、迅速且つ省エネルギーで行うことが可能となる。

　＜実施例２＞
　本発明の実施例２は、浄化機器の制御方法を提供する。図１６は、本発明の実施例２における浄化機器の制御方法のフローチャートである。図１６に示されるように、当該方法では、以下のステップが含まれる。

　ステップ１６０１：室内空間の環境パラメータを取得すること、
　ステップ１６０２：当該環境パラメータに基づいて現在時刻以降の複数の時刻での汚染物質の濃度分布を予測すること、および、
　ステップ１６０３：当該現在時刻以降の複数の時刻での汚染物質の濃度分布に応じて、浄化機器の少なくとも１つの機器パラメータを制御すること。

　そうすると、収集した現在の環境パラメータに基づいて現在時刻以降の複数の時刻での汚染物質の濃度分布を予測するとともに、予測した汚染物質の濃度分布に応じて浄化機器を制御するため、検出を絶えずに行うことなく、将来の汚染物質の濃度分布状況を取得することができる。処理の速度が速く、機器の省エネルギー性能が向上する。また、将来の濃度分布に応じて浄化機器を制御することにより、浄化効率が高くなり、効果も良くなる。従って、空気浄化処理を高効率、迅速且つ省エネルギーで行うことが可能となる。

　本発明の実施例では、浄化機器は、様々なタイプの浄化機器であってもよい。例えば、空気浄化器、フレッシュエア機器、又は、空気浄化機能付き空気調和機器などが挙げられる。

　本発明の実施例では、浄化機器は、家庭用のものであってもよいし、商業用のものであってもよいし、公共用のものであってもよい。

　例えば、当該浄化機器は、家屋環境に用いられてもよいし、オフィス、オフィスビル、ショッピングモールなどの商業環境に用いられてもよいし、又は、学校などの公共環境に用いられてもよい。

　本発明の実施例では、浄化機器の制御方法は、浄化機器によって実行されてもよい。例えば、浄化機器のコントローラによって実行されてもよい。

　本発明の実施例では、室内の家屋内レイアウト図を取得してもよい。そうすると、当該環境パラメータと当該家屋内レイアウト図とに基づいて現在時刻以降の複数の時刻での汚染物質の濃度分布を予測することができる。

　それにより、室内の家屋内レイアウト図を組み合わせて汚染物質の濃度分布を予測することにより、浄化効率と浄化効果をさらに向上させることができる。

　例えば、当該家屋内レイアウト図は、間取り、家具の配置、向き、および、地理的位置のうちの少なくとも１つの要素を含んでもよい。

　例えば、当該家屋内レイアウト図は、建物情報モデル及び／又はカメラによって撮影された室内画像に基づいて得られてもよい。

　ステップ１６０１では、室内空間の環境パラメータを取得する。

　本発明の実施例では、例えば、当該環境パラメータは、温度、湿度、異なる粒径を有する粒子状物質の濃度、ＶＯＣ濃度、ホルムアルデヒドの濃度、臭気濃度、および、二酸化炭素濃度のうちの少なくとも１つを含んでもよい。

　本発明の実施例では、例えば、当該汚染物質の濃度分布は、異なる粒径を有する粒子状物質の室内空間における濃度分布、ＶＯＣの室内空間における濃度分布、ホルムアルデヒドの室内空間における濃度分布、臭気の室内空間における濃度分布、および、二酸化炭素の室内空間における濃度分布、のうちの少なくとも１つを含む。

　本発明の実施例では、当該環境パラメータは、室内における異なる位置に配置された複数のセンサ又は室内を移動可能な少なくとも１つのセンサによって得られてもよい。

　例えば、当該環境パラメータは、室内における少なくとも１つの位置点での、連続した複数の時刻での環境パラメータの少なくとも１つの環境パラメータシーケンスを含む。

　相応に、ステップ１６０２では、当該少なくとも１つの環境パラメータシーケンスをシミュレーションモデルに入力し、現在時刻以降の複数の時刻での汚染物質の濃度分布を出力してもよい。

　本発明の実施例では、当該環境パラメータは、室内における異なる高さでの複数の環境パラメータを含んでもよい。そうすると、予測の正確性がさらに向上し、さらに、浄化効率と効果がさらに向上することができる。

　本発明の実施例では、汚染物質の濃度分布を予測するとき、依存する環境パラメータの源となる位置点の数が多ければ多いほど、予測の精度が高くなる。

　例えば、当該環境パラメータは、室内における４つの位置点での、連続した８つの時刻での環境パラメータの４つの環境パラメータシーケンスを含み、ステップ１０２では、当該４つの環境パラメータシーケンスを４つのチャネルとして当該シミュレーションモデルに入力し、現在時刻以降の複数の時刻での汚染物質の濃度分布を出力する。

　そうすると、４つの位置点では、室内にわたって分布している環境パラメータの検出をほぼ完全にカバーすることができ、４つの位置点によって、室内空間が均一的に４部分に分けられることができ、この４部分の各々は１つの参照データを有するため、精度が確保されたうえで、コストの発生も抑えられる。

　本発明の実施例では、当該予測モデルは、深層ニューラルネットワークモデル又はシミュレーションモデルであってもよい。

　例えば、当該シミュレーションモデルは、長期短期記憶（ＬＳＴＭ）構造又はゲート付き回帰ユニット（ＧＲＵ）構造を含む深層ニューラルネットワークである。

　更に例えば、当該シミュレーションモデルは、数値流体力学（ＣＦＤ、ＣｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌＦｌｕｉｄＤｙｎａｍｉｃｓ）シミュレーションモデルである。

　以下は、予測モデルとしての深層ニューラルネットワークのトレーニング過程について、例示的に説明する。

　図１７は、本発明の実施例２における予測モデルをトレーニングする方法のフローチャートである。図１７に示されるように、当該方法では、以下のステップが含まれる。

　ステップ１７０１：４つの位置点での対応する４つのＣＨＡＮＮＥＬの入力を取得し、各ＣＨＡＮＮＥＬの入力は８つの連続した時刻点での環境パラメータデータであること、
　ステップ１７０２：各ＣＨＡＮＮＥＬは、それぞれ、長期短期記憶（ＬＳＴＭ）ニューラルネットワーク又はゲート付き回帰ユニット（ＧＲＵ）ニューラルネットワークを通過して、１つの抽出される特徴の値を算出すること、および、
　ステップ１７０３：ステップ２０２で得られた各ＣＨＡＮＮＥＬをユニットごとに重畳し、重畳後、将来の情報が付けられた４つのユニットの出力、すなわち、時間特徴層が得られること。

　本発明の実施例では、時間特徴層としての出力は、将来の浄化機器による制御指令を特定するために用いられてもよい。

　図１８は、本発明の実施例２におけるステップ１７０１で得られた４つのＣＨＡＮＮＥＬの入力データの模式図である。図１９は、本発明の実施例２におけるステップ１７０２での各ＣＨＡＮＮＥＬがそれぞれ、長期短期記憶（ＬＳＴＭ）ニューラルネットワークを通過した模式図である。

　図１８に示されるように、１つのＣＨＡＮＮＥＬの入力は８つの連続した時刻点での異なる粒径を有する粒子状物質データである。この例では、８つの連続した時刻点は１時間の時間間隔をおいたものであるが、他の時間間隔をおいたものが用いられてもよい。本発明の実施例では、それについて制限されていない。

　図１９に示されるように、各ＣＨＡＮＮＥＬの各時刻点をそれぞれ、ＬＳＴＭ又はＧＲＵニューラルネットワーク層に順次に入れる。例えば、時刻８：００でのデータをＴ＝０のネットワーク層に入力し、時刻９：００でのデータをＴ＝１のネットワーク層に入力し、ここで、Ｔ＝０とＴ＝１は同一のネットワーク層にある、異なる時刻での示しに過ぎない。そうすると、ニューラルネットワークは、異なるシーケンス間の関係を学習することができ、将来のデータに対する予測能力を有するようになる。

　本発明の実施例では、当該予測モデルは、繰り返されることにより、ますます最適化されるようになり、予測した汚染物質の濃度分布の正確性も高くなり、対応する制御指令も更に精確なものとなる。トレーニングが行われた予測モデルを保存して、後続の段階に直接に利用することで、将来の複数の時刻での精確な汚染源の濃度分布を直接に取得することができる。例えば、将来の複数の時刻での汚染物質の濃度分布に応じて、吸込み口と吹出し口の大きさを事前に判断することで、浄化効率を高めることができ、汚染物質の濃度分布に対する検出を繰り返して行う必要がなく、徹底的に浄化できるまで、実際な状況に応じて調整し、制御することで、省エネルギー性能も向上した。

　本発明の実施例では、室内環境機器とユーザ行為を組み合わせて予測することもできる。

　例えば、ステップ１６０２では、当該少なくとも１つの環境パラメータシーケンス、室内環境機器の状態及び／又はユーザ行為を予測モデルに入力し、現在時刻以降の複数の時刻での汚染物質の濃度分布を出力する。

　そうすると、浄化機器に対する調整精度をさらに高めることができ、浄化効率と浄化効果もさらに向上した。

　本発明の実施例では、室内環境機器は、例えば、空気調和器、加湿器、清掃ロボット、および、フレッシュエア機器などを含み、ユーザ行為は、例えば、タバコを吸いこと、窓を開くこと、および、ご飯を炊くことなどの行為を含む。

　図２０は、本発明の実施例２における濃度分布を予測する模式図である。図２０に示されるように、少なくとも１つの環境パラメータシーケンス、室内環境機器の状態及びユーザ行為を予測モデルに入力し、現在時刻以降の複数の時刻での汚染物質の濃度分布を取得する。

　本発明の実施例では、当該機器パラメータは、空気浄化処理に係る種々のパラメータであってもよい。例えば、当該機器パラメータは、吸込み口の開閉数、開閉範囲、および、開閉角度のうちの少なくとも１つであり、又は、吹出し口の開閉数、開閉範囲、および、開閉角度のうちの少なくとも１つであり、又は、風力の大きさ、又は、運転モードであってもよい。

　例えば、ステップ１６０２では、予測された汚染物質の濃度分布に応じて、浄化機器の吸込み口と吹出し口を制御する。

　そうすると、予測された汚染物質の濃度分布に応じて、吸込み口と吹出し口に対する両方向制御を行うことにより、浄化効率と浄化効果をさらに向上させることができる。

　本発明の実施例では、さらに、予測された汚染物質の濃度分布に応じて、現在時刻以降の複数の時刻での汚染物質の数を特定するとともに、汚染物質の数に基づいて浄化機器を制御してもよい。

　図２１は、本発明の実施例２における浄化機器の制御方法の別のフローチャートである。図２１に示されるように、当該制御方法では、以下のステップが含まれる。

　ステップ２１０１：室内空間の環境パラメータを取得すること、
　ステップ２１０２：当該環境パラメータに基づいて現在時刻以降の複数の時刻での汚染物質の濃度分布を予測すること、および、
　ステップ２１０３：当該現在時刻以降の複数の時刻での汚染物質の濃度分布に応じて、当該現在時刻以降の複数の時刻での汚染物質の数を特定すること、および、
　ステップ２１０４：当該現在時刻以降の複数の時刻での汚染物質の数に基づいて、浄化機器の少なくとも１つの機器パラメータを制御すること。

　そうすると、汚染物質の濃度分布に応じて特定された汚染物質の数は正確であって分布特性を反映することもできる。当該汚染物質の数に基づいて浄化機器を制御することによって、浄化効率と浄化効果がさらに高められる。

　例えば、将来の異なる粒径を有する粒子状物質の濃度分布を取得したうえで、異なる粒径を有する粒子状物質の数を計算し、その数に基づいて吸込み口の昇降の精度と数をさらに制御することができる。大粒径を有する粒子状物質が室内空間全体における底部にある場合、吸込み口の数と高さを大きくすることで、粒子状物質の吸込みを加速して、迅速な浄化が図れる。

　本発明の実施例では、例えば、汚染物質の濃度を体積と乗算することで、汚染物質の数が得られる。

　また、汚染物質の数を実際に検出して、ルックアップテーブルを作成し、予測した汚染物質の濃度分布に応じて、テーブル参照法により、将来の汚染物質の数を取得してもよい。

　本発明の実施例では、当該浄化機器には、環境における障害物を感知するための環境センサが設けられてもよい。

　図１６に示されるように、該方法では、以下のステップがさらに含まれてもよい。

　ステップ１６０４：当該浄化機器の周囲にある障害物に対する検出の結果から、吸込み口と吹出し口の開閉数、開閉範囲、および、開閉角度のうちの少なくとも１つを制御すること。

　そうすると、浄化機器の周囲にある障害物を検出された場合、吸込み口と吹出し口のパラメータをタイムリーに制御することができ、浄化効果が確保されたうえで、機器の省エネルギー性能を向上することができる。

　図１４の場合と同様に、図１４に示されるように、空気浄化器の断面が３面構造である場合、周囲の壁面に対する検出の結果から、一面における吸込み口と吹出し口を閉じ、又は、両面における吸込み口と吹出し口を閉じる。空気浄化器の断面が円形構造である場合、周囲の壁面に対する検出の結果から、吸込み口と吹出し口における９０～１８０°の角度範囲を閉じる。空気浄化器の断面が４面構造である場合、周囲の壁面に対する検出の結果から、一面における吸込み口と吹出し口を閉じ、又は、両面における吸込み口と吹出し口を閉じ、又は、吸込み口と吹出し口を閉じることなく、すなわち、吸込み口と吹出し口を全面開放させる。

　本発明の実施例では、当該機器パラメータは、空気浄化処理に係る種々のパラメータであってもよい。例えば、当該機器パラメータは、吸込み口の開閉数、開閉範囲、および、開閉角度のうちの少なくとも１つであり、又は、吹出し口の開閉数、開閉範囲、および、開閉角度のうちの少なくとも１つであり、又は、風力の大きさ、又は、運転モードであってもよい。

　以下は、予測された汚染物質の濃度分布に応じて、浄化機器の吸込み口と吹出し口を制御することについて、具体的に説明する。

　例えば、ステップ１６０３では、当該現在時刻以降の複数の時刻での汚染物質の濃度分布に応じて、汚染物質が増加又は減少する傾向があることを特定した場合、吸込み口と吹出し口の開閉数、開閉範囲、又は、開閉角度が相応に増大又は減少するように制御する。

　更に例えば、ステップ２１０４では、当該現在時刻以降の複数の時刻での汚染物質の数に基づいて、汚染物質が増加又は減少する傾向があることを特定した場合、吸込み口と吹出し口の開閉数、開閉範囲、又は、開閉角度が相応に増大又は減少するように制御する。

　そうすると、将来の異なる時刻での汚染物質の濃度分布又は汚染物質の数に基づいて、制御指令による事前判断の後、相応に、浄化機器の吸込み口と吹出し口の面積、数、風力の制御範囲を生成することにより、浄化効果を最適化することができる。また、再検出と再設置を回避して、省エネルギーがさらに図れる。

　また、本発明の実施例では、吸込み口と吹出し口に対する両方向制御に限らず、多方向制御が用いられてもよい。

　本発明の実施例では、ステップ１６０３では、少なくとも１つの制御方策及び当該浄化機器による当該制御方策の実施に必要な時間を特定してもよい。

　複数の制御方策を特定した場合、当該複数の制御方策に必要な時間は異なるものであってもよい。例えば、複数の制御方策は、異なる吸込み口と吹出し口の大きさ及び異なる風量に対応する。

　例えば、１つの制御方策を選択してもよく、所要時間が最も短い制御方策を自動で選択してもよいし、ユーザによって選択されてもよい。

　図２２は、本発明の実施例２におけるステップ１６０３を実現させる方法のフローチャートである。図２２に示されるように、当該方法では、以下のステップが含まれる。

　ステップ２２０１：当該現在時刻以降の複数の時刻での汚染物質の濃度分布に応じて、少なくとも１つの制御方策及び当該浄化機器による当該制御方策の実施に必要な時間を特定すること、
　ステップ２２０２：少なくとも１つの制御方策を特定してユーザに提供すること、および、
　ステップ２２０３：ユーザによって選択された制御方策に従って、当該浄化機器を制御すること。

　そうすると、ユーザ体験がさらに向上することが可能である。

　図２３は、本発明の実施例２におけるステップ１６０３を実現させる別の方法のフローチャートである。図２３に示されるように、当該方法では、以下のステップが含まれる。

　ステップ２３０１：当該現在時刻以降の複数の時刻での汚染物質の濃度分布に応じて、少なくとも１つの制御方策及び当該浄化機器による当該制御方策の実施に必要な時間を特定すること、
　ステップ２３０２：少なくとも１つの制御方策から、所要時間が最も短い制御方策を自動で選択すること、および、
　ステップ２３０３：自動で選択された制御方策に従って、当該浄化機器を制御すること。
本発明の実施例では、当該方法では、
　当該浄化機器のノイズが予め設定された閾値よりも大きい場合、ノイズ除去モジュールを起動させるステップがさらに含まれてもよい。

　例えば、ノイズ除去モジュールは、起動されると、音楽を放送したり、睡眠又は休憩を促す音を放送したりする。

　そうすると、浄化機器による浄化処理に起因して、ノイズが大きくなる場合、音楽を放送することで、雰囲気を柔らかくすることができ、ユーザ体験が向上した。

　また、本発明の実施例は、浄化機器の制御方法をさらに開示する。図２４は、本発明の実施例２における浄化機器の制御方法の別のフローチャートである。図２４に示されるように、当該制御方法では、以下のステップが含まれる。

　ステップ２４０１：汚染物質の濃度分布の履歴データを取得すること、
　ステップ２４０２：汚染物質の濃度分布の履歴データを、ＬＳＴＭユニットに基づく予測モデルに入力し、将来の異なる時刻での汚染源の濃度分布を出力すること、
　ステップ２４０３：将来の異なる時刻での汚染物質の数を計算すること、
　ステップ２４０４：吹出し口の面積を順次に大きくしたり小さくしたりする制御指令を出力すること、および、
　ステップ２４０５：当該制御指令に応じて、吹出し口の面積が順次に大きくなったり小さくなったりように制御すること。

　上記実施例から分かるように、収集した現在の環境パラメータに基づいて現在時刻以降の複数の時刻での汚染物質の濃度分布を予測するとともに、予測した汚染物質の濃度分布に応じて浄化機器を制御するため、検出を絶えずに行うことなく、将来の汚染物質の濃度分布状況を取得することができる。処理の速度が速く、機器の省エネルギー性能が向上する。また、将来の濃度分布に応じて浄化機器を制御することにより、浄化効率が高くなり、効果も良くなる。従って、空気浄化処理を高効率、迅速且つ省エネルギーで行うことが可能となる。

　＜実施例３＞
　本発明の実施例３は、実施例１に記載の浄化機器の制御方法に対応する浄化機器の制御装置を提供し、その具体的な実施について、実施例１に記載の方法の実施を参照されてもよく、同一又は関連する内容に対し、説明を省略されたい。

　図２５は、本発明の実施例３における浄化機器の制御装置の模式図である。図２５に示されるように、浄化機器の制御装置２５００は、
　異なる粒径を有する粒子状物質の室内空間における濃度分布を特定するための特定ユニット２５０１と、
　当該異なる粒径を有する粒子状物質の室内空間における濃度分布に応じて、浄化機器の少なくとも１つの機器パラメータを制御するための第１の制御ユニット２５０２と、を備えた。

　本発明の実施例では、上記各手段の機能の実現について、実施例１における関連ステップの内容を参照されてもよい。ここでは説明を省略されたい。

　本発明の実施例では、浄化機器の制御装置２５００は、浄化機器に設けられてもよいし、独立した機器とされてもよい。

　また、浄化機器の制御装置２５００は、本発明の実施例に記載の制御機能に加えて、例えば、電源スイッチの正誤、タイミングの制御などのような、他の制御機能を含んでもよい。

　上記実施例から分かるように、異なる粒径を有する粒子状物質の室内空間における濃度分布に応じて浄化機器を制御するため、異なる粒径を有する粒子状物質に対する対象的な制御を行うことができ、浄化効率や速度を高めることができ、良好な浄化効果を迅速且つ高効率で実現させることができる。

　＜実施例４＞
　本発明の実施例４は、実施例２に記載の浄化機器の制御方法に対応する浄化機器の制御装置を提供し、その具体的な実施について、実施例２に記載の方法の実施を参照されてもよく、同一又は関連する内容に対し、説明を省略されたい。

　図２６は、本発明の実施例４における浄化機器の制御装置の概略図である。図２６に示されるように、浄化機器の制御装置２６００は、
　室内空間の環境パラメータを取得するための取得ユニット２６０１と、
　当該環境パラメータに基づいて現在時刻以降の複数の時刻での汚染物質の濃度分布を予測するための予測ユニット２６０２と、
　当該現在時刻以降の複数の時刻での汚染物質の濃度分布に応じて、浄化機器の少なくとも１つの機器パラメータを制御するための第２の制御ユニット２６０３と、を備えた。

　本発明の実施例では、上記各手段の機能の実現について、実施例１における関連ステップの内容を参照されてもよい。ここでは説明を省略されたい。

　本発明の実施例では、浄化機器の制御装置２６００は、浄化機器に設けられてもよいし、独立した機器とされてもよい。

　また、浄化機器の制御装置２６００は、本発明の実施例に記載の制御機能に加えて、例えば、電源スイッチの正誤、タイミングの制御などのような、他の制御機能を含んでもよい。

　上記実施例から分かるように、収集した現在の環境パラメータに基づいて現在時刻以降の複数の時刻での汚染物質の濃度分布を予測するとともに、予測した汚染物質の濃度分布に応じて浄化機器を制御するため、検出を絶えずに行うことなく、将来の汚染物質の濃度分布状況を取得することができる。処理の速度が速く、機器の省エネルギー性能が向上する。また、将来の濃度分布に応じて浄化機器を制御することにより、浄化効率が高くなり、効果も良くなる。従って、空気浄化処理を高効率、迅速且つ省エネルギーで行うことが可能となる。

　＜実施例５＞
　本発明の実施例５は、実施例３または実施例４に記載の浄化機器の制御装置を備えた浄化機器を提供し、その具体的な実施について、実施例３または実施例４に記載の装置又は実施例１または実施例２に記載の方法の実施を参照されてもよく、同一又は関連する内容に対し、説明を省略されたい。

　本発明の実施例では、例えば、実施例３または実施例４に記載の浄化機器の制御装置は、浄化機器に備えられたコントローラであり、又は、当該制御装置は、浄化機器のコントローラに集積されている。

　図２７は、本発明の実施例５における浄化機器の構造図である。図２７に示されたように、浄化機器２７００は、
　制御装置（図２７に示されないもの）と、
　周側縁における下端部と底部には吸込み口２７１１と２７１２が設けられた外装ケース２７１０と、
　周側縁と上側には吹出し口２７２１と２７２２が設けられた内装ケース２７２０と、をさらに備え、
　当該内装ケース２７１０は、外装ケース２７２０内に嵌め込まれるとともに、上下調節手段（図２７に示されないもの）によって昇降調節され、
　当該内装ケース２７２０内に設けられたフィルタ本体手段２７３０と、
　内装ケース又は外装ケース内に設けられた送風機（図２７に示されないもの）と、をさらに備え、
　吸込み口には第１の導風板が設けられ、吹出し口には第２の導風板が設けられ、
　当該制御装置は、制御指令に応じて、吸込み口、吹出し口、上下調節手段、第１の導風板、および、第２の導風板のうちの少なくとも１つを制御する。

　また、図２７に示されるように、内装ケース２７２０の底部には、吸込み口２７２３がさらに設けられる。

　本発明の実施例では、第１の導風板は、内装ケース２７２０内に設けられ、第１の導風板は、内装ケースの周側縁に設けられるとともに、内装ケースの上側縁と直交し、第１の導風板は、回転状に分布している。

　図２８は、本発明の実施例５における第１の導風板の複数の状態の模式図である。図２８の（Ａ）に示されるように、吸込み口２７１１が閉じた場合、第１の導風板２７１３が閉じる。図２８の（Ｂ）に示されるように、浄化機器の周囲に障害物があることを検出された場合、４つの面における第１の導風板２７１３は、回転状に同一の方向に向かって開く。図２８の（Ｃ）に示されるように、吸込み口２７１１の一部の周囲に障害物があるとき、障害物がある位置に対応する第１の導風板２７１３を閉じて、残りの第１の導風板２７１３を回転状に同一の方向に向かって開く。

　そうすると、第１の導風板は回転状に設置されたことで、吸込み効果がより良くとなり、回転状に吸い込まれるようになる。送風機の回転方向に応じて吸い込まれることにより、送風機の効率が高くなる。また、室内空間における空気が動的に回転する状態になることが可能である。

　また、各面における第１の導風板は個別に制御されてもよい。

　本発明の実施例では、第２の導風板は、導風扉を含み、当該導風扉の大きさは、吹出し口と一致し、当該導風扉は、制御装置による制御指令に応じて、当該吹出し口の開口面積を制御してもよい。

　本発明の実施例では、内装ケース２７２０の上側の吹出し口２７２２には、昇降可能な第３の導風板が設けられてもよい。図２９は、本発明の実施例５における第３の導風板の２つの状態の模式図である。図２９の（Ａ）と（Ｂ）に示されるように、第３の導風板２７２４に対する昇降調節によれば、第３の導風板の角度と開口面積を変化させることができ、吹出し効率と浄化効率を高めることができる。

　図２７に示されるように、フィルタ本体手段２７３０は、第１のフィルタスクリーン、第２のフィルタスクリーン、および、第３のフィルタスクリーンを含み、
　第１のフィルタスクリーン、第２のフィルタスクリーン、および、第３のフィルタスクリーンは平行に設けられており、第２のフィルタスクリーンは、内装ケース２７２０における吸込み口と吹出し口の間に設けられており、第１のフィルタスクリーンは、内装ケース２７２０内に設けられている。

　また、第１のフィルタスクリーンは、外装ケース２７１０内に設けられてもよい。

　また、図２７は、各フィルタスクリーンを模式的に示すが、浄化機器２７００内の位置が示されない。

　そうすると、フィルタスクリーンが積層して設置されたことで、フィルタ処理の対象となる経路が長ければ長いほど、浄化効果がより良くなる。上下調節手段を制御して内装ケースを高くすると、内装ケースの周側縁の底部における吸込み口は、まず、上方の吸気口から小粒径を有する粒子状物質を大量に吸込み、一時間帯にわたって継続した後、下方の吸気口に移行して、大粒径を有する粒子状物質を吸い込むようになり、底部の吸込み口と協働作業することにより、更に良好な浄化効果が得られる。

　本発明の実施例では、第２のフィルタスクリーンと第３のフィルタスクリーンの間には、予め設定された空間を有する。そうすると、第２のフィルタスクリーンと第３のフィルタスクリーンは、緊密に接続されることなく、活動空間が形成されたことで、フィルタスクリーン同士間に隙間があり、浄化空間が最適化される。

　本発明の実施例では、吸い込み口と吹出し口には、照明灯が設けられてもよく、当該照明灯の長さは、対応する吸込み口と吹出し口の長さと一致する。

　そうすると、粒子状物質は、灯火による照射で、その動きがはっきりと見えるようになり、吸込み口の粒子状物質と吹出し口の粒子状物質との比較が可視化されて、更に良好な浄化効果が得られる。また、夜間には、照明灯とされてもよい。勿論、灯火の色や長さが変換可能なものであり、エンターテインメントモードによる音楽が流れることにより、ユーザ体験の面では、良好な効果が得られる。

　本発明の実施例では、浄化機器２７００は、家庭用のものであってもよいし、商業用のものであってもよいし、公共用のものであってもよい。

　例えば、浄化機器２７００は、家屋環境に用いられてもよいし、オフィス、オフィスビル、ショッピングモールなどの商業環境に用いられてもよいし、又は、学校などの公共環境に用いられてもよい。

　上記実施例から分かるように、異なる粒径を有する粒子状物質の室内空間における濃度分布に応じて浄化機器を制御するため、異なる粒径を有する粒子状物質に対する対象的な制御を行うことができ、浄化効率や速度を高めることができ、良好な浄化効果を迅速且つ高効率で実現させることができる。

　本発明の実施例における上記装置や方法はハードウェアによって実現されてもよく、ハードウェアとソフトウェアとの組合せによって実現されてもよい。本発明は、以下のようなコンピュータ読み出し可能なプログラムに関するものである。当該プログラムがロジックユニットにより実行された場合、当該ロジックユニットに以上の装置又は構成部材を実現させることができ、或いは、当該ロジックユニットに以上の各種の方法又はステップを実現させることができる。

　本発明の実施例は上記のプログラムを記憶するための記憶媒介に関し、たとえば、ハードディスク、磁気ディスク、光ディスク、ＤＶＤ、フラッシュメモリ等に関する。

　説明すべきなのは、本方案に係る各ステップの限定は、具体的な方案の実施に影響を及ぼさないことを前提として、ステップの前後順序も限定されているものとして考えられず、前に記入されているステップは、先に実行されてもよいし、後に実行されてもよいし、ひいては同時に実行されてもよい。本方案を実施できるものであれば、本願の保護範囲に該当するものとして見なされるべきである。

　以上、具体的な実施の形態を結び付けて、本発明を説明した。しかし、当業者が理解すべきことは、それらの記載はいずれも例示的なものに過ぎず、本発明の保護範囲に対する限定ではない。当業者は本発明の精神と原理に基づいて、本発明に対して種々変形や修正を行うことができるが、それらの変形と修正も本発明の範囲内に入っている。

中国特許出願公開第１０６９０７７９１号明細書 中国特許第１０５６５９０３３号明細書 中国特許出願公開第１０４９１３４５４号明細書 中国特許出願公開第１０３６０４１９２号明細書

Claims (53)

1. 　異なる粒径を有する粒子状物質の室内空間における濃度分布を特定するステップ、及び、
   　前記異なる粒径を有する粒子状物質の室内空間における濃度分布に応じて、浄化機器の少なくとも１つの機器パラメータを制御するステップ、
   を含む、ことを特徴とする、
   浄化機器の制御方法。
2. 　異なる粒径を有する粒子状物質の室内空間における濃度分布を特定する前記ステップは、
   　室内空間の温度及び／又は湿度のデータを取得するステップ、および、
   　ルックアップテーブルによって、異なる高さでの温度及び／又は湿度に対応する異なる粒径を有する粒子状物質の濃度を特定して、異なる粒径を有する粒子状物質の室内空間における濃度分布を取得するステップ、
   を含む、ことを特徴とする、
   請求項１に記載の制御方法。
3. 　異なる粒径を有する粒子状物質の室内空間における濃度分布を特定する前記ステップは、
   　室内空間の温度及び／又は湿度のデータを取得するステップ、および、
   　前記温度及び／又は湿度のデータ及び高さ情報を第１のニューラルネットワークモデルに入力して、異なる粒径を有する粒子状物質の室内空間における濃度分布を取得するステップ、
   を含む、ことを特徴とする、
   請求項１に記載の制御方法。
4. 　異なる粒径を有する粒子状物質の室内空間における濃度分布を特定する前記ステップは、
   　室内における異なる粒径を有する粒子状物質に対するセンサの数値を取得するステップ、および、
   　室内における異なる粒径を有する粒子状物質に対する前記センサの数値に基づいて、異なる粒径を有する粒子状物質の室内空間における濃度分布をフィッティングするステップ、
   を含む、ことを特徴とする、
   請求項１に記載の制御方法。
5. 　異なる粒径を有する粒子状物質の室内空間における濃度分布を特定する前記ステップは、
   　室内空間の温度及び／又は湿度のデータを取得するステップ、および、
   　前記室内空間の温度及び／又は湿度のデータに基づき、現在時刻以降の複数の時刻での異なる粒径を有する粒子状物質の室内空間における濃度分布を予測するステップ、
   を含む、ことを特徴とする、
   請求項１に記載の制御方法。
6. 　前記室内空間の温度及び／又は湿度のデータに基づき、現在時刻以降の複数の時刻での異なる粒径を有する粒子状物質の室内空間における濃度分布を予測する前記ステップは、
   　前記温度及び／又は湿度のデータ及び高さ情報を第２のニューラルネットワークモデルに入力して、現在時刻以降の複数の時刻での、異なる粒径を有する粒子状物質の室内空間における濃度分布を取得するステップ、を含む、ことを特徴とする、
   請求項５に記載の制御方法。
7. 　前記室内空間の温度及び／又は湿度のデータに基づき、現在時刻以降の複数の時刻での異なる粒径を有する粒子状物質の室内空間における濃度分布を予測する前記ステップは、
   　前記温度及び／又は湿度のデータ及び高さ情報をシミュレーションモデルに入力して、現在時刻以降の複数の時刻での、異なる粒径を有する粒子状物質の室内空間における濃度分布を取得するステップ、を含む、ことを特徴とする、
   請求項５に記載の制御方法。
8. 　前記異なる粒径を有する粒子状物質の室内空間における濃度分布に応じて、前記浄化機器の少なくとも１つの機器パラメータを制御する前記ステップは、
   　前記複数の時刻での、異なる粒径を有する粒子状物質の室内空間における濃度分布に応じて、少なくとも１つの機器パラメータに対する制御指令をリアルタイムに調整するステップ、を含む、ことを特徴とする、
   請求項５に記載の制御方法。
9. 　異なる粒径を有する粒子状物質の室内空間における濃度分布を特定する前記ステップは、
   　室内の家屋内レイアウト図を取得するステップ、及び、
   　前記家屋内レイアウト図を組み合わせながら、異なる粒径を有する粒子状物質の室内空間における濃度分布を特定するステップ、
   を含む、ことを特徴とする、
   請求項１に記載の制御方法。
10. 　粒子状物質以外の他の汚染物質の室内空間における濃度分布を特定するステップ、及び、
    　前記他の汚染物質の室内空間における濃度分布に応じて、当該浄化機器の少なくとも１つの機器パラメータを制御するステップ、
    をさらに含む、ことを特徴とする、
    請求項１に記載の制御方法。
11. 　前記異なる粒径を有する粒子状物質の室内空間における濃度分布に応じて、前記浄化機器の少なくとも１つの機器パラメータを制御する前記ステップは、
    　前記異なる粒径を有する粒子状物質の室内空間における濃度分布に応じて、前記浄化機器の吸込み口と吹出し口を制御するステップ、を含む、ことを特徴とする、
    請求項１に記載の制御方法。
12. 　前記浄化機器の周囲にある障害物に対する検出の結果から、吸込み口と吹出し口の開閉数、開閉範囲、および、開閉角度、のうちの少なくとも１つを制御するステップ、
    をさらに含む、ことを特徴とする、
    請求項１に記載の制御方法。
13. 　前記異なる粒径を有する粒子状物質の室内空間における濃度分布に応じて、前記浄化機器の少なくとも１つの機器パラメータを制御する前記ステップは、
    　異なる粒径を有する粒子状物質の室内空間における濃度分布に応じて、吸込み口と吹出し口の開放範囲を制御するステップ、および、
    　前記浄化機器の運転が一時間帯にわたって継続した後、異なる粒径を有する粒子状物質に対する検出の結果又は予測の結果から、前記吸込み口と前記吹出し口の開放範囲を変化させるステップ、
    を含む、ことを特徴とする、
    請求項１に記載の制御方法。
14. 　大粒径を有する粒子状物質の室内における高度が低い領域での濃度が大きいとき、吸込み口と吹出し口の開放範囲を、高度が低い領域内に制御するとともに、風力を大きくし、
    　前記浄化機器の運転が一時間帯にわたって継続した後、粒子状物質に対する検出の結果又は予測の結果から、吸込み口と吹出し口の高度上の開放範囲を徐々に大きくする、
    ことを特徴とする、
    請求項１３に記載の制御方法。
15. 　大粒径を有する粒子状物質の室内における高度が低い領域での濃度が小さいとき、吸込み口と吹出し口の開放範囲を、高度上の最大範囲に開放するように制御し、
    　前記浄化機器の運転が一時間帯にわたって継続した後、粒子状物質に対する検出の結果又は予測の結果から、吸込み口と吹出し口の高度上の開放範囲を徐々に小さくする、
    ことを特徴とする、
    請求項１３に記載の制御方法。
16. 　異なる粒径を有する粒子状物質の室内空間における濃度分布を特定する前記ステップは、
    　室内空間の環境パラメータを取得するステップ、および、
    　前記環境パラメータに基づき、現在時刻以降の複数の時刻での異なる粒径を有する粒子状物質の室内空間における濃度分布を予測するステップ、
    を含む、ことを特徴とする、
    請求項１に記載の制御方法。
17. 　室内の家屋内レイアウト図を取得するステップ、
    をさらに含み、
    　前記環境パラメータに基づき、現在時刻以降の複数の時刻での異なる粒径を有する粒子状物質の室内空間における濃度分布を予測する前記ステップは、
    　前記環境パラメータと前記家屋内レイアウト図に基づき、現在時刻以降の複数の時刻での異なる粒径を有する粒子状物質の室内空間における濃度分布を予測するステップ、を含む、ことを特徴とする、
    請求項１６に記載の制御方法。
18. 　前記家屋内レイアウト図は、間取り、家具の配置、向き、および、地理的位置、のうちの少なくとも１つの要素を含み、
    　前記家屋内レイアウト図は、建物情報モデル及び／又はカメラによって撮影された室内画像に基づいて得られる、
    ことを特徴とする、
    請求項１７に記載の制御方法。
19. 　前記環境パラメータは、室内における少なくとも１つの位置点での、連続した複数の時刻での環境パラメータの少なくとも１つの環境パラメータシーケンスを含み、
    　前記環境パラメータに基づき、現在時刻以降の複数の時刻での異なる粒径を有する粒子状物質の室内空間における濃度分布を予測する前記ステップは、
    　前記少なくとも１つの環境パラメータシーケンスを第３のニューラルネットワークモデル又はシミュレーションモデルに入力し、現在時刻以降の複数の時刻での異なる粒径を有する粒子状物質の室内空間における濃度分布を出力するステップ、を含む、ことを特徴とする、
    請求項１６に記載の制御方法。
20. 　前記環境パラメータは、室内における４つの位置点での、連続した８つの時刻での環境パラメータの４つの環境パラメータシーケンスを含み、
    　前記環境パラメータに基づき、現在時刻以降の複数の時刻での異なる粒径を有する粒子状物質の室内空間における濃度分布を予測する前記ステップは、
    　前記４つの環境パラメータシーケンスを４つのチャネルとして前記第３のニューラルネットワークモデル又は前記シミュレーションモデルに入力し、現在時刻以降の複数の時刻での異なる粒径を有する粒子状物質の室内空間における濃度分布を出力するステップ、を含む、ことを特徴とする、
    請求項１９に記載の制御方法。
21. 　前記環境パラメータは、室内における異なる位置に配置された複数のセンサ又は室内を移動可能な少なくとも１つのセンサによって得られる、ことを特徴とする、
    請求項１６に記載の制御方法。
22. 　前記環境パラメータは、室内における異なる高さでの複数の環境パラメータを含む、ことを特徴とする、
    請求項１６に記載の制御方法。
23. 　異なる粒径を有する粒子状物質の室内空間における濃度分布を特定する前記ステップは、
    　前記少なくとも１つの環境パラメータシーケンス、室内環境機器の状態及び／又はユーザ行為を前記第３のニューラルネットワークモデル又は前記シミュレーションモデルに入力し、現在時刻以降の複数の時刻での異なる粒径を有する粒子状物質の室内空間における濃度分布を取得するステップ、を含む、ことを特徴とする、
    請求項１９に記載の制御方法。
24. 　前記少なくとも１つの環境パラメータシーケンスは、室内における異なる位置での複数の粒子状物質データシーケンスを含む、ことを特徴とする、
    請求項２３に記載の制御方法。
25. 　前記環境パラメータは、温度、湿度、異なる粒径を有する粒子状物質の濃度、ＶＯＣ濃度、ホルムアルデヒドの濃度、臭気濃度、および、二酸化炭素濃度、のうちの少なくとも１つを含む、ことを特徴とする、
    請求項１６に記載の制御方法。
26. 　室内空間の環境パラメータを取得するステップ、
    　前記環境パラメータに基づいて現在時刻以降の複数の時刻での汚染物質の濃度分布を予測するステップ、および、
    　前記現在時刻以降の複数の時刻での汚染物質の濃度分布に応じて、浄化機器の少なくとも１つの機器パラメータを制御するステップ、
    を含む、ことを特徴とする、
    浄化機器の制御方法。
27. 　室内の家屋内レイアウト図を取得するステップ、
    をさらに含み、
    　前記環境パラメータに基づいて現在時刻以降の複数の時刻での汚染物質の濃度分布を予測する前記ステップは、
    　前記環境パラメータと前記家屋内レイアウト図とに基づいて現在時刻以降の複数の時刻での汚染物質の濃度分布を予測するステップ、を含む、ことを特徴とする、
    請求項２６に記載の制御方法。
28. 　前記家屋内レイアウト図は、間取り、家具の配置、向き、および、地理的位置、のうちの少なくとも１つの要素を含み、
    　前記家屋内レイアウト図は、建物情報モデル及び／又はカメラによって撮影された室内画像に基づいて得られる、
    ことを特徴とする、
    請求項２７に記載の制御方法。
29. 　前記環境パラメータは、室内における少なくとも１つの位置点での、連続した複数の時刻での環境パラメータの少なくとも１つの環境パラメータシーケンスを含み、
    　前記環境パラメータに基づいて現在時刻以降の複数の時刻での汚染物質の濃度分布を予測する前記ステップは、
    　前記少なくとも１つの環境パラメータシーケンスを予測モデルに入力し、現在時刻以降の複数の時刻での汚染物質の濃度分布を出力するステップ、を含む、ことを特徴とする、
    請求項２６に記載の制御方法。
30. 　前記環境パラメータは、室内における４つの位置点での、連続した８つの時刻での環境パラメータの４つの環境パラメータシーケンスを含み、
    　前記環境パラメータに基づいて現在時刻以降の複数の時刻での汚染物質の濃度分布を予測する前記ステップは、
    　前記４つの環境パラメータシーケンスを４つのチャネルとして前記予測モデルに入力し、現在時刻以降の複数の時刻での汚染物質の濃度分布を出力するステップ、を含む、ことを特徴とする、
    請求項２９に記載の制御方法。
31. 　前記環境パラメータは、室内における異なる位置に配置された複数のセンサ又は室内を移動可能な少なくとも１つのセンサによって得られる、ことを特徴とする、
    請求項２６に記載の制御方法。
32. 　前記環境パラメータは、室内における異なる高さでの複数の環境パラメータを含む、ことを特徴とする、
    請求項２６に記載の制御方法。
33. 　前記環境パラメータに基づいて現在時刻以降の複数の時刻での汚染物質の濃度分布を予測する前記ステップは、
    　前記少なくとも１つの環境パラメータシーケンス、室内環境機器の状態及び／又はユーザ行為を予測モデルに入力し、現在時刻以降の複数の時刻での汚染物質の濃度分布を出力するステップ、を含む、ことを特徴とする、
    請求項２９に記載の制御方法。
34. 　前記予測モデルは、深層ニューラルネットワークモデル又はシミュレーションモデルである、ことを特徴とする、
    請求項２９に記載の制御方法。
35. 　前記現在時刻以降の複数の時刻での汚染物質の濃度分布に応じて、前記現在時刻以降の複数の時刻での汚染物質の数を特定するステップ、
    をさらに含み、
    　前記現在時刻以降の複数の時刻での汚染物質の濃度分布に応じて、浄化機器の少なくとも１つの機器パラメータを制御する前記ステップは、
    　前記現在時刻以降の複数の時刻での汚染物質の数に基づいて、浄化機器の少なくとも１つの機器パラメータを制御するステップ、を含む、ことを特徴とする、
    請求項２６に記載の制御方法。
36. 　前記汚染物質の濃度分布に応じて、浄化機器の少なくとも１つの機器パラメータを制御する前記ステップは、
    　前記汚染物質の濃度分布に応じて、浄化機器の吸込み口と吹出し口を制御するステップ、を含む、ことを特徴とする、
    請求項２６に記載の制御方法。
37. 　前記浄化機器の周囲にある障害物に対する検出の結果から、吸込み口と吹出し口の開閉数、開閉範囲、および、開閉角度、のうちの少なくとも１つを制御するステップ、
    をさらに含む、ことを特徴とする、
    請求項２６に記載の制御方法。
38. 　前記現在時刻以降の複数の時刻での汚染物質の濃度分布に応じて、浄化機器の少なくとも１つの機器パラメータを制御する前記ステップは、
    　前記現在時刻以降の複数の時刻での汚染物質の濃度分布に応じて、汚染物質が増加又は減少する傾向があることを特定した場合、吸込み口と吹出し口の開閉数、開閉範囲、又は、開閉角度、が相応に増大又は減少するように制御するステップ、を含む、ことを特徴とする、
    請求項２６に記載の制御方法。
39. 　前記現在時刻以降の複数の時刻での汚染物質の数に応じて、浄化機器の少なくとも１つの機器パラメータを制御する前記ステップは、
    　前記現在時刻以降の複数の時刻での汚染物質の数に基づいて、汚染物質が増加又は減少する傾向があることを特定した場合、吸込み口と吹出し口の開閉数、開閉範囲、又は、開閉角度、が相応に増大又は減少するように制御するステップ、を含む、ことを特徴とする、
    請求項３５に記載の制御方法。
40. 　前記現在時刻以降の複数の時刻での汚染物質の濃度分布に応じて、浄化機器の少なくとも１つの機器パラメータを制御する前記ステップは、
    　前記現在時刻以降の複数の時刻での汚染物質の濃度分布に応じて、少なくとも１つの制御方策及び前記浄化機器による前記制御方策の実施に必要な時間を特定するステップ、を含む、ことを特徴とする、
    請求項２６に記載の制御方法。
41. 　前記現在時刻以降の複数の時刻での汚染物質の濃度分布に応じて、浄化機器の少なくとも１つの機器パラメータを制御する前記ステップは、
    　少なくとも１つの制御方策を特定してユーザに提供するステップ、および、
    　ユーザによって選択された制御方策に従って、前記浄化機器を制御するステップ、
    をさらに含む、ことを特徴とする、
    請求項４０に記載の制御方法。
42. 　前記現在時刻以降の複数の時刻での汚染物質の濃度分布に応じて、浄化機器の少なくとも１つの機器パラメータを制御する前記ステップは、
    　少なくとも１つの制御方策から、所要時間が最も短い制御方策を自動で選択するステップ、および、
    　自動で選択された制御方策に従って、前記浄化機器を制御するステップ、
    をさらに含む、ことを特徴とする、
    請求項４０に記載の制御方法。
43. 　前記環境パラメータは、温度、湿度、異なる粒径を有する粒子状物質の濃度、ＶＯＣ濃度、ホルムアルデヒドの濃度、臭気濃度、および、二酸化炭素濃度、のうちの少なくとも１つを含む、ことを特徴とする、
    請求項２６から４２のいずれか１項に記載の制御方法。
44. 　前記浄化機器のノイズが予め設定された閾値よりも大きい場合、ノイズ除去モジュールを起動させるステップ、
    をさらに含む、ことを特徴とする、
    請求項１または２６に記載の制御方法。
45. 　前記機器パラメータは、
    　吸込み口の開閉数、開閉範囲、および、開閉角度のうちの少なくとも１つであり、又は、
    　吹出し口の開閉数、開閉範囲、および、開閉角度のうちの少なくとも１つであり、又は、
    　風力の大きさであり、又は、
    　運転モードである、
    ことを特徴とする、
    請求項１から４２のいずれか１項に記載の制御方法。
46. 　異なる粒径を有する粒子状物質の室内空間における濃度分布を特定するための特定ユニットと、
    　前記異なる粒径を有する粒子状物質の室内空間における濃度分布に応じて、浄化機器の少なくとも１つの機器パラメータを制御するための第１の制御ユニットと、
    を備える、ことを特徴とする、
    浄化機器の制御装置。
47. 　室内空間の環境パラメータを取得するための取得ユニットと、
    　前記環境パラメータに基づいて現在時刻以降の複数の時刻での汚染物質の濃度分布を予測するための予測ユニットと、
    　前記現在時刻以降の複数の時刻での汚染物質の濃度分布に応じて、浄化機器の少なくとも１つの機器パラメータを制御するための第２の制御ユニットと、
    を備える、ことを特徴とする、
    浄化機器の制御装置。
48. 　請求項４６または４７に記載の浄化機器の制御装置、
    を備える、ことを特徴とする、
    浄化機器。
49. 　周側縁における下端部と底部には吸込み口が設けられた外装ケースと、
    　周側縁と上側には吹出し口が設けられた内装ケースと、
    をさらに備え、
    　前記内装ケースは、外装ケース内に嵌め込まれるとともに、上下調節手段によって昇降調節され、
    　前記浄化機器は、
    　前記内装ケース内に設けられたフィルタ本体手段と、
    内装ケース又は外装ケース内に設けられた送風機と、
    をさらに備え、
    　前記吸込み口には第１の導風板が設けられ、
    　前記吹出し口には第２の導風板が設けられ、
    　前記制御装置は、制御指令に応じて、前記吸込み口、前記吹出し口、前記上下調節手段、前記第１の導風板、および、前記第２の導風板、のうちの少なくとも１つを制御する、
    ことを特徴とする、
    請求項４８に記載の浄化機器。
50. 　前記第１の導風板は、内装ケース内に設けられ、
    　前記第１の導風板は、前記内装ケースの周側縁に設けられるとともに、前記内装ケースの上側縁と直交し、
    　前記第１の導風板は、回転状に分布している、
    ことを特徴とする、
    請求項４９に記載の浄化機器。
51. 　前記第２の導風板は、導風扉を含み、
    　前記導風扉の大きさは、前記吹出し口と一致し、
    　前記導風扉は、前記制御装置による制御指令に応じて、前記吹出し口の開口面積を制御する、
    ことを特徴とする、
    請求項４９に記載の浄化機器。
52. 　前記フィルタ本体手段は、第１のフィルタスクリーン、第２のフィルタスクリーン、および、第３のフィルタスクリーン、を含み、
    　前記第１のフィルタスクリーン、前記第２のフィルタスクリーン、および、前記第３のフィルタスクリーン、は平行に設けられており、
    　前記第２のフィルタスクリーンは、前記内装ケースにおける吸込み口と吹出し口の間に設けられており、
    　前記第１のフィルタスクリーンは、前記外装ケース又は前記内装ケース内に設けられている、
    ことを特徴とする、
    請求項５０に記載の浄化機器。
53. 　前記第２のフィルタスクリーンと前記第３のフィルタスクリーンの間には、予め設定された空間を有する、ことを特徴とする、
    請求項５２に記載の浄化機器。

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