摘要
本发明涉及群智优化领域,特别涉及一种用于加湿器的超声波全振控制优化方法及加湿器。将空间体积、湿度调节向量和环境湿度输入预定义的雾化参数标定表,获得第一目标雾化量和第一目标雾滴粒度;构建波动约束,检索雾化样本集合,获得雾化量修正向量和雾滴粒度修正向量;对雾化量修正向量与第一目标雾化量加和,获得第二目标雾化量,对雾滴粒度修正向量与第一目标雾滴粒度加和,获得第二目标雾滴粒度;基于用户历史操作数据,构建适应度函数,结合第二目标雾化量、第二目标雾滴粒度对若干超声波全振待选控制参数执行寻优,获得目标控制参数;执行超声波全振数字控制。显著提高了加湿精度、能源利用效率和用户满意度。
技术关键词
控制优化方法
湿度调节
超声波加湿器
能耗
基准
传感器阵列
环境湿度条件
样本
训练机器学习模型
群智优化
数值
指标
序列
频率
参数
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数据
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