CN101213335B - 操作洗衣机的方法和系统 - Google Patents

Abstract

一种洗衣机系统(100)，包括机柜(102)，该机柜具有可旋转安装在其中的滚筒(104)。电机(106)连接到滚筒，用于在机柜内旋转滚筒。存储器装置(108)可由处理器(109)，如数字信号处理器(DSP)存取。存储器装置包含用于实现控制旋转的洗衣机滚筒的方法的程序代码，该方法包括以下步骤：旋转滚筒，监视旋转滚筒的预定参数，和响应于监视参数而停止滚筒。

Description

操作洗衣机的方法和系统

相关申请的交叉参考

本申请是2003年9月4日提交的申请号为No.10/655,626的美国专利的部分继续申请，其要求2003年4月28日提交的美国临时专利申请No.60/466,106的权益，这两个申请都通过引用结合于此。

技术领域

本发明大体涉及洗衣机，更具体地涉及控制洗衣机滚筒的方法和系统。

背景技术

家用和商用洗衣机是公知的。用于容纳要洗涤的衣物和其他物品的大体圆筒形滚筒或桶可旋转地安装在洗衣机机柜中。通常，电机驱动滚筒。在洗涤周期中，水和洗涤剂或肥皂被强迫透过衣物并对其进行洗涤。洗涤剂被从衣物漂洗去，在一个或多个旋转周期中，通过旋转滚筒将水脱去。

一种洗衣机的分类方法是通过洗衣机滚筒的方向来分类。垂直轴洗衣机具有绕垂直轴旋转的滚筒。要洗涤的物品通过门装到滚筒中，门通常位于洗衣机的顶部。垂直轴洗衣机滚筒包括位于其中的搅动器，该搅动器通过将衣物推出和拉到水中清洗衣物。除了在旋转周期中旋转垂直方向的滚筒，电机通常还驱动搅动器。电机通常以恒定的速度工作，且一系列的齿轮和皮带被配置成在每个洗涤周期中的适当时间驱动适当的部件。

滚筒被定向为绕实质上水平的轴旋转的水平轴洗衣机不包括搅动器，且变速电机驱动滚筒。在洗涤过程中，水平轴洗衣机的滚筒以相对低的速度旋转。滚筒的旋转速度使得在滚筒旋转时用绕滚筒分布的挡条(baffle)将衣物从水中提出，然后使其落回水中。

垂直和水平轴洗衣机都通过旋转滚筒使得离心力将水从衣物中甩出而将水从衣物中脱出。希望以高速旋转滚筒并在可能的最短时间内从衣物中脱出最大量的水。旋转时间减小了，但更高的旋转速度要求更高的功率。衣物绕滚筒周向分布影响洗衣机以高速旋转滚筒的能力。

如果滚筒中衣物分布不均匀，滚筒将无法在机柜中滚筒没有过度振动的情况下以可接收的旋转速度旋转。几个因子会造成滚筒负载不平衡问题。例如，采用垂直轴洗衣机，当洗涤或漂洗周期完成且水从滚筒中排出时，衣物聚集在滚筒底部，且不会均匀绕整个滚筒分布。而且，滚筒通常不是理想圆柱形；而是包括斜度(draft)。当滚筒旋转时，衣物将“攀爬”到滚筒的侧壁。然而，因为恒定速度电机通常驱动垂直定向的滚筒，电机快速将滚筒提升到全旋转速度。衣物绕滚筒周边分布的机会小，因此它们在不平衡的方式攀爬到滚筒的侧壁。

不平衡的旋转滚筒在机柜中振动。在传统垂直轴洗衣机中，如果振动太剧烈，滚筒会切断安装在柜子内的开关，从而停止滚筒的旋转并激活滚筒不平衡警告。然后用户手动分布在滚筒内的湿衣服并重新开始旋转周期。

如上所述，水平轴机器的滚筒是由变速电机驱动。这允许包括“分布(distribution)”周期，其中滚筒旋转比洗涤周期的转速快，但比旋转周期慢。滚筒旋转速度逐渐增加，直到衣物由于离心力开始“附着”在滚筒的侧壁上。较慢的旋转速度允许衣物更均匀地绕滚筒的侧壁分布。一旦衣物已经绕滚筒分布，速度增加到全旋转速度从而从衣物脱出水。

然而，水平轴洗衣机不能避免滚筒不平衡问题。如果衣物在分布周期中没有均匀分布，滚筒内不平衡负载将在滚筒旋转时产生不希望的振动。不是全部电机功率用于以最高的可能速度旋转滚筒，而是被浪费在滚筒运动和柜子振动中。检测负载不平衡量允许旋转速度优化从而进行有效的洗涤，同时使离心不平衡力引起的振动最小化。在检测的不平衡量非常高的情况下，洗衣机可编程为停止旋转周期，摇动滚筒从而再分布洗涤物，然后重新开始旋转周期。

通常，洗衣机旋转周期是预编程的从而旋转固定的时间段。在某些机器中，在存储器中可存储有几个预编程旋转时间，用户选择洗涤类型确定适当的旋转时间。当旋转周期被设定运行预编程的持续时间时，旋转时间可能是保守设定的以便确保被洗衣物在最可能的环境中甩干。作为结果，旋转周期可比实际要求的持续时间长。

因此，希望自动检测旋转周期的结束，以便允许优化旋转周期的持续时间，因此节省时间和能量。

发明内容

本发明的一个方面中，洗衣机系统包括机柜，其具有可旋转地安装在其中的滚筒。电机连接到滚筒，用于在机柜内旋转滚筒。存储器装置可由如数字信号处理器(DSP)的处理器存取。存储器装置和处理器可以是分立的装置，或可选地处理器自身内嵌有存储器装置，如微控制器的情况。存储器包含用于控制洗衣机的运转的程序代码，包括自动确定洗衣机旋转周期的结束。电机旋转滚筒，且旋转滚筒的预定参数被监视。滚筒响应于监视的参数而停止。

在示例性实施例中，预定参数是滚筒和装在滚筒中的衣物的惯量。如惯量等参数可被离散或连续地监视，且可基于例如参数达到预定值或参数的变化率达到预定水平而结束旋转周期。如惯量等预定参数可用参数估算器确定，如递归最小二乘估算器。

附图说明

本发明的其他目的和优点将在阅读下面洋细说明并参考附图后变得明显，在附图中：

图1是根据本发明的方面的洗衣机系统的框图。

图2是示例性水平轴洗衣机的透视图。

图3是示出示例性速度控制环的框图。

图4是总结根据本发明确定不平衡质量方法的流程图。

图5示出了洗衣机滚筒中的衣物分布。

图6示出了洗衣机滚筒中包括点质量不平衡的衣物分布。

图7概念性地示出洗衣机滚筒中的点质量不平衡。

图8是示出洗衣机滚筒速度和不平衡质量相对于滚筒中心的位置随时间变化的曲线。

图9是相对于水平方向倾斜的洗衣机滚筒的侧视图。

图10示出图7所示的洗衣机和点质量不平衡，包括了滚筒倾斜的影响。

图11概念性示出用于驱动洗衣机滚筒的皮带和皮带轮传动系统。

图12示出了根据本发明的方面，将滚筒从第一速度加速至第二速度用于确定滚筒惯量而得到的转矩和速度分布。

图13示出根据本发明的另一方面，将滚筒从第一速度加速至第二速度用于确定滚筒惯量而得到的转矩分布。

图14概念性地示出了包含衣物和不平衡质量的洗衣机滚筒。

图15概念性示出了洗衣机滚筒。

图16示出了在洗衣机旋转周期中惯量变化率的曲线。

图17是示出旋转周期中惯量变化的视图。

尽管本发明特定实施例已经通过实例的方式在附图中示出并在此详细说明，但本发明可有多种修改和替换形式。然而应该理解，特定实施例的说明不是为了将本发明限制在特定的形式中，相反是为了涵盖所有落在权利要求界定的本发明范畴内的修改，等效物，和替换。

具体实施方式

下文中描述本发明的示例性实施例。为了清楚起见，说明书中没有描述实际实施例的所有特征。当然应理解，在任何这样的实际实施例的开发中，必须做出多种实施特定的决策从而实现开发人员的特定目标，如与系统相关的兼容性和商业相关的限制，这些随不同实施而不同。此外，应理解这样的开发努力可能是复杂且耗时，但对受益于本公开的本领域技术人员来说是常规任务。

图1是框图，示意性地示出根据本发明实施例的洗衣机100。洗衣机100包括机柜102，其中可旋转地安装有滚筒104。在本发明的一个实施例中，洗衣机100是水平轴洗衣机。换句话说，滚筒104被配置成在机柜102内绕基本水平的轴旋转。图2示出根据本发明特定实施例的水平轴洗衣机101。

参考图1，电机106可操作地连接至滚筒104，以通过某些传动系统105驱动滚筒104，该传动系统可以例如是皮带传动，离合器连接或直接连接。电机106包括安装的定子106a和转子106b，转子106b被设置成相对于转子106a旋转。可采用任何合适的电机类型，包括感应电机，无刷永磁电机(BPM)，开关磁阻(SR)电机等。在一个特定示例性实施例中，使用三相控制的感应电机(CIM)。处理装置109控制电机106的操作，且处理器109可存取存储器装置108。处理器109可包括，例如任何合适类型的数字处理器，如数字信号处理器(DSP)，微控制器或微处理器。

存储器108存储处理器109执行的程序指令，用于控制洗衣机系统100的操作。其中，处理器109被编程以控制电机106的速度，从而控制滚筒104的速度。典型的速度控制环200在图3中示出。指示转子106b的实际速度的速度命令信号202和信号204被施加到速度控制器210，如比例/积分(PI)控制器。速度控制器210包括速度命令信号202和实际速度信号204，以计算速度误差，并响应于该速度误差而输出控制信号212，该控制信号改变应用到电机的功率从而实现所需速度。

可例如基于来自电机转轴上转速计的反馈，实现转子106b的速度/位置检测和控制。在采用本发明的各方面的其他洗衣机系统中，转子106b的位置/速度是从监视的电机106的参数，如电机的电压和电流而计算或估算的。这些系统通常称为“无传感器”系统，因为它们不使用物理传感器确定位置和/或速度。在这类无传感器系统中，处理器109接收电机电流和电压的指示，且在存储器108中存储的算法根据这些指示确定转子106b的位置/速度。

如上文中背景技术部分所述，洗衣机通常包括多个运转周期。洗衣机-特别是水平轴洗衣机-包括一个或多个洗涤周期，分布周期和旋转周期。在洗涤周期中，滚筒不平衡很少是重要的问题，在水平轴机器中，使用约50rpm的滚筒旋转速度从而将衣物甩出水外和甩入水中。分布周期通常以约55-110rpm的滚筒旋转速度运转(衣物将以1G的离心力开始“附着”或“保持”在滚筒104的侧壁)。

相比较，通常被当作“旋转周期”速度的最小旋转速度是约250rpm。例如，约350-450的滚筒旋转速度可当作“低”旋转速度，约650-850的滚筒旋转速度可当作“中”旋转速度，且约1000rpm的滚筒旋转速度可当作“高”旋转速度。如上所述，希望以高速度旋转滚筒104从而在尽可能短的时间内从衣物中脱去最大量的水。

检测负载不平衡量允许对旋转速度进行优化以进行有效的洗涤，同时使由离心不平衡力引起的振动最小化。从而，存储器108包括程序代码，当该程序代码被处理器执行时，实施用于确定旋转滚筒104中不平衡质量的方法。

图4中总结了确定不平衡质量的示例性方法。不平衡质量是根据电机转矩和速度波动的确定而确定的。不平衡量的量度通过使用计算转矩波动的量的参数估算器，如递归最小二乘(RLS)参数估算器而确定。通过建立滚筒负载模型而知道转矩波动和不平衡质量之间的关系。在某些实施例中，采用无传感器电机，其中电机速度和电机转矩是从电机的电压和电流的端子量度而计算的。可选地，可使用其他的仪器，如转速计以确定速度。

在图4的框250中，估算滚筒和洗涤物的组合惯量。下面进一步说明惯量估算方案。一旦估算出组合惯量，则控制电机以稳定速度运转，该稳定速度被设定为以悬架上的滚筒的最小运动产生附着。如框252所示，然后读取电机转矩和速度变量。其他的系统变量，如加速度和位置可从电机速度确定。此外，所有电机变量可指使用传动系统模型的滚筒。

在框254中，从总转矩中减去任何速度波动引起的惯量转矩，这确保剩余转矩波动完全由于作用在不平衡质量的重力引起的。惯量转矩波动从框250中计算的惯量和转速而计算得到。

然后滚筒位置和补偿的转矩被传回到参数估算器，在框256，估算器给出转矩波动的估算。框252，254和256在多个取样点重复直到转矩波动估算收敛到稳定值(通常在5个滚筒周期之内)。在框258，基于转矩波动确定不平衡质量。在图4中总结的方法在下面进一步说明。

在洗衣机分布周期中，衣物以随机和基本上不可预测的方式附着在滚筒104的周边。衣物110的分布将总是不均匀的，如图5所示。然而，不均匀分布的洗涤物负载对系统的影响实际上等同于具有点质量不平衡的均匀分布的洗涤物负载。因此，为了本公开的目的，洗涤物负载110被假定为均匀分布，具有点质量不平衡112，如图6所示。

根据本发明的方面，构建洗衣机系统的数学模型。因此，为了检测滚筒不平衡，需要鉴别将受到滚筒不平衡影响的系统变量。如上所述，这些变量包括滚筒/电机转矩和滚筒/电机角速度。当出现不平衡时，滚筒/电机转矩和角速度具有以滚筒频率而周期性变化的分量(也可能有某些更高频率的分量，但这些基本上是二阶效应或“动态不平衡”的结果)。该周期性变化的分量或波动的幅值给出了当前不平衡的量的量度。用这些变量检测不平衡的附加优势是都可以用无传感器控制估算，因此，消除了对测量仪器的需求。

因此，获得的洗衣机滚筒系统的动态模型包含变量，如转矩和速度，以及加速度和滚筒位置，加速度和滚筒位置可由速度确定，反之亦然。动态模型中变量的系数是多个系统参数，如不平衡质量，滚筒惯量和摩擦系数等的复合体。

假定动态模型的变量可通过无传感器技术获得，或甚至通过使用板上仪器(onboard instrumentation)获得，参数估算器可用来确定变量的系数，从而确定所要求的系统参数，如不平衡质量。用于该目的的合适的参数估算器是递归最小二乘(RLS)估算器。

空滚筒104中固有一定量的不平衡，因此等效点质量不平衡112将是空滚筒104和衣物110不平衡的组合。试图将滚筒不平衡112与衣物110不平衡分开没有任何优点，因为这两种不平衡一起作用，并最终产生洗衣机的观察到的振动。

下面详细说明根据本发明实施例构建滚筒104动态模型的示例性过程。构建这样的滚筒模型的第一阶段是假定滚筒旋转轴为固定-忽略滚筒的悬置。然后在三个步骤中建立固定轴模型：第一步是假定滚筒轴是水平的，且滚筒摩擦和风阻损耗为零；第二步是包括摩擦和风阻的作用；最后，第三步是包括滚筒倾斜。

图7示出以角速度ω_d旋转的滚筒104的周边上的点质量不平衡112。尽管图7中不平衡质量112被示出作用在滚筒半径r_d，但不是假定所有情形都是这样，因为任何分布的衣物都会影响不平衡质量相对滚筒中心的位置。因此，这里详细说明的计算中所用的变量r_u表示不平衡质量112与滚筒104的中心的距离。

在滚筒104上的参考点120和固定基准线122之间沿逆时针方向测量滚筒位置θ_d，其中固定基准线122被任意地选为3点钟位置。点质量不平衡112的位置由相对滚筒参考点120沿顺时针方向的φ_u给出。点质量不平衡112相对固定基准线122的位置因此为(θ_d-φ_u)。图7另外示出了由于重力m_ug导致的作用在不平衡质量112的力。

暂时假定没有与滚筒104关联的摩擦和风阻损耗，运动方向上滚筒转矩τ_d由下式给出：

τ_d＝m_u·g·r_u·cos(θ_d-φ_u)+J_d·P(ω_d)    (1)

其中J_d是滚筒和不平衡质量的组合惯量，p是微分算符，d/dt。

从等式1可以看出，如果速度ω_d为恒定，即均匀的圆周运动，则滚筒转矩τ_d周期地改变，且平均值为零。因此，对于固定速度的情况，等式1简化为：

τ_d＝m_u·g·r_u·cos(θ_d-φ_u)

实际上，根据对处理器109实现的系统速度控制器210的响应，滚筒速度ω_d会有一定的变化。如果速度控制器210的响应非常缓慢，则转矩τ_d将是常数和零。因此，对于固定(和零)转矩情形，等式1简化为：

-m_u·g·r_u·cos(θ_d-φ_u)＝J_d·P(ω_d)

图8示出滚筒速度ω_d随时间，以及不平衡质量112相对滚筒104的中心的垂直(y轴)位置130的变化。用于获取这些曲线的参数如下：不平衡质量m_u＝0.5kg；r_u＝0.3m；ω_d(初始)＝20rad/s；J_d＝0.01kgm²。这些参数不必是实际不平衡滚筒的代表。而是，仅仅是被选择来用于说明。可以看到，不平衡质量112快速移动通过最低点，且缓慢通过最高点。

随着滚筒平均速度ω_d增加，速度波动的幅值减小，这可通过考虑能量系统而看出：

$m_u\·g\·2\·r_u=\frac{1}{2}{J}_d\·({\mathrm{\ω}}_{d\left(\max \right)}^2-{\mathrm{\ω}}_{d\left(\min \right)}^2)$

其中等式的左边是不平衡质量112从滚筒104的底部到顶部的运动中由于重力而获得的势能。右边是不平衡质量112从ω_d(min)到ω_d(max)的加速中而获得的动能，其中ω_d(min)是当不平衡质量112在滚筒104的顶部时滚筒104的角速度，且ω_d(mdx)是当不平衡质量112在滚筒104的底部时滚筒104的角速度。

实际上，转矩和速度都会改变，且因此观察的系统行为将在两个上面提到的极值之间的某个位置。转矩和速度波动的量将取决于速度控制环200的响应，这又通常取决于速度控制器210的比例和积分增益。因此，两个所考虑的情形对于建立系统模型是不适当的，因此等式1给出的一般等式使用于这里以后的部分。然而，考虑两个极端情形以理解速度和转矩波动受速度环响应影响，而不仅受不平衡质量112的影响是重要的。

实际上，需要一定量的转矩以克服由于滚筒摩擦和风阻产生的力，从而保持滚筒以给定的速度运行。两类摩擦将被考虑：库伦摩擦和粘滞摩擦。库伦摩擦是常数因此与速度无关，虽然其极性取决于滚筒旋转的方向。另一方面，粘滞摩擦与滚筒的角速度成比例。这两类摩擦力都考虑由于轴承，润滑和风阻产生的运动阻力，这里风阻被假定为粘滞摩擦的类型。

库伦摩擦由τ_csignun(ω_d)给出，其中signun(ω_d)表示其极性与滚筒角速度的极性相同，且粘滞摩擦由B_d·ω_d给出，这里B_d是滚筒的粘滞摩擦系数。展开等式1从而包括这些摩擦系数，得到：

τ_d＝m_u·g·r_u·cos(θ_d-φ_u)+J_d·p(ω_d)+B_d·ω_d+τ_csignum(ω_d)    (2)

在某些“水平”轴洗衣机中，滚筒104实际不是水平的，而是与水平方向成一定角度而倾斜。图9示出与水平方向成角度α倾斜的滚筒104的侧视图。作用在不平衡质量112上的重力是m_ug。然而，因为滚筒104是与水平方向成角度α倾斜的，所以垂直于轴140的力由下式给出：

力＝m_u·g·cos(α)

在图10中重新画出图7所示的滚筒104，以包括如图9所示的滚筒倾斜的影响。

等式2可被修正以包括滚筒倾斜，如下式所示：

τ_d＝m_u·g·r_u·cos(α)·cos(θ_d-φ_u)+J_d·p(ω_d)+B_d·ω_d+τ_csignum(ω_d)  (3)

注意，如果α＝90度，则不平衡质量112的重力沿轴140的轴线作用，并因此对轴转矩没有影响。

参考图1，电机106可操作地连接到滚筒104，从而经传动系统105驱动滚筒。为了引用系统变量，如电机和滚筒之间的转矩和速度，需要构建传动系统105的模型。图11概念性地示出了用于驱动洗衣机滚筒的典型皮带和皮带轮传动系统300的一部分。传动系统300包括通过皮带314连接到电机皮带轮312的滚筒皮带轮310。

在不平衡检测系统的开发过程中，假定洗衣机传动系统300包括下列：

1.皮带314的项部或底部是完全张紧或是完全松弛。

2.皮带314不明显打滑。

3.无皮带314柔性，即皮带314不伸展。

4.无后冲。

基于图11，电机的电动等式如下：

τ_m＝J_m·p(ω_m)+B_m·ω_m+(T_mu-T_ml)·r_mp    (4)

其中，J_m是电机皮带轮312的惯量，B_m是电机粘滞摩擦系数，T_mu和T_ml分别是在电机皮带轮312处的上皮带张力和下皮带张力，r_mp是电机皮带轮312的半径，ω_m是电机轴速度。应用到滚筒皮带轮310的转矩τ_d由下式给出：

τ_m＝(T_du-T_dl)·r_dp    (5)

其中T_du和T_dl分别是在滚筒皮带轮310处的上皮带张力和下皮带张力，且r_dp是滚筒皮带轮310的半径。在上述的假定2中，假定皮带314的顶部或底部是完全张紧或完全松弛。这产生如下结果：

T_ml＝T_dl＝0    (6)

T_mu＝T_du    (7)

因此，组合等式4和5给出：

${\mathrm{\τ}}_d=\frac{r_{\mathrm{dp}}}{r_{\mathrm{mp}}}({\mathrm{\τ}}_m-J_m\·p\left({\mathrm{\ω}}_m\right)+B_m\·{\mathrm{\ω}}_m)---\left(8\right)$

假定为完美的传动系统，滚筒速度和电机速度关系如下：

${\mathrm{\ω}}_m=\frac{r_{\mathrm{dp}}}{r_{\mathrm{dm}}}\·{\mathrm{\ω}}_d---\left(9\right)$

因此根据滚筒速度给出等式8，如下式所示：

${\mathrm{\τ}}_d=\frac{r_{\mathrm{dp}}}{r_{\mathrm{mp}}}\·{\mathrm{\τ}}_m-{\left(\frac{r_{\mathrm{dp}}}{r_{\mathrm{mp}}}\right)}^2\·(J_m\·p\left({\mathrm{\ω}}_d\right)+B_m\·{\mathrm{\ω}}_d)---\left(10\right)$

从固定轴模型可以看出τ_d包含J_d·p(ω_d)和 B_d·ω_d项，这类似于如等式10中所示的惯量和粘滞项。滚筒和电机惯量即粘滞项组合以给出：

$(J_d+{\left(\frac{r_{\mathrm{dp}}}{r_{\mathrm{mp}}}\right)}^2\·J_m)\·p\left({\mathrm{\ω}}_d\right)$

和

$(B_d+{\left(\frac{r_{\mathrm{dp}}}{r_{\mathrm{mp}}}\right)}^2\·B_m)\·{\mathrm{\ω}}_d$

现在，如果 $J_d>>{\left(\frac{r_{\mathrm{dp}}}{r_{\mathrm{mp}}}\right)}^2\·J_m$ 且 $B_d>>{\left(\frac{r_{\mathrm{dp}}}{r_{\mathrm{mp}}}\right)}^2\·B_m,$ 则等式10简化为：

${\mathrm{\τ}}_d=\frac{r_{\mathrm{dp}}}{r_{\mathrm{mp}}}\·{\mathrm{\τ}}_m---\left(11\right)$

由等式3给出的固定轴模型指的是滚筒，即转矩和速度都是滚筒的量。然而，形成模型输入的转矩和速度变量更可能是电机的量，因此等式9和11需要将电机速度和转矩转换成滚筒。

为了使固定轴模型有效，滚筒必须不能在悬架上有显著的移动。因此，当使用该模型时，不平衡检测必须在滚筒在最小附着速度以上但小于悬架有显著冲击的速度时执行。因此，在本发明实施例中，滚筒以预定速度，如100rpm运行一定时间段，同时执行不平衡检测。即使滚筒被命令以预定恒定速度运行，也存在一定速度波动，这将由于粘滞摩擦项B_d产生小量的转矩波动量。然而，如果转矩波动分量假定是可忽略的，且速度基本恒定，由等式3给定的固定轴模型简化为：

τ_d＝m_u·g·r_u·cos(α)·cos(θ_d-φ_u)+J_d·p(ω_d)+τ_mean    (12)

对于固定轴系统，为了估算独特的参数集合，输入信号必须足够活跃。如果输入信号激活所有系统模式，则可满足该要求；这样的信号被称为是“稳固激活”的。对于这里考虑的系统，输入信号实际上是滚筒速度、ω_d，因为其他变量，即，θ_d和p(ω_d)是由滚筒速度确定的，反之亦然。

在不平衡检测过程中，滚筒将被指令以恒定速度运转。如果实际滚筒速度在此时是绝对恒定的，则滚筒没有角度加速度，即p(ω_d)＝0。在这样的运转模式下，惯量对滚筒转矩没有影响，因此参数估算器可获得滚筒惯量J_d的估算。然而，实际上速度控制器210无法将滚筒速度调节为绝对恒定值，滚筒在指令的速度202附近有一定速度变化。

测试结果表明，在适于固定轴系统的速度，速度波动大致是频率与滚筒速度相对应的正弦波。在速度波动程度小时，不平衡转矩将近似是正弦波，因为

这里

是平均速度。这会引起问题，以为当速度波动的频率是平均滚筒速度时，惯量转矩将是频率与不平衡转矩相同的正弦波。在这些情况下，J_d、m_u和φ_u将产生小的估算器误差，因此估算器在从总体滚筒转矩唯一地识别惯量和不平衡转矩分量上有困难(在较大速度波动值，这将成为小问题，因为

且因此不平衡转矩含谐波分量，而惯量转矩仍然是正弦波。然后参数估算器可更容易地区分转矩的惯量和不平衡分量)。

如果滚筒惯量在执行不平衡检测之前已知，则上述问题可通过对惯量的滚筒转矩进行补偿而消除。假定暂时滚筒惯量在执行不平衡检测之前是已知的。这种情形下，恒定速度固定轴模型可表达为：

τ_{d_comp}＝m_u·g·r_u·cos(α)·cos(θ_d-φ_u)+τ_mean

其中τ_{d_comp}＝τ_d-J_d·p(ω_d)

因而，如果滚筒惯量已知，则可将惯量转矩波动从总波动中减去，从而对估算器的输入仅是由于作用在不平衡质量上的重力导致的转矩波动加上平均值。扩展τ_{d_comp}得到：

τ_{d_comp}＝m_u·g·r_u·cos(α)·cos(φ_u)cos(θ_d)+m_u·g·r_u·cos(α)·sin(φ_u)sin(θ_d)+τ_mean

上文中的等式可以下面的形式表达，该形式适于如RLS估算器的参数估算器：

y＝x^Tθ

其中：

y＝τ_{d_comp}

X^T＝[1  codθ_d  sinθ_d]

$\mathrm{\θ}=\left[\begin{array}{c}{\mathrm{\τ}}_{\mathrm{mean}}\\ m_u\·g\·r_u\·\cos \mathrm{\α}\·\cos \mathrm{\φ}\\ m_u\·g\·r_u\·\cos \mathrm{\α}\·\sin \mathrm{\φ}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{P}_1\\ P_2\\ P_3\end{array}\right]$

且P_1-3是PE估算的参数，或系数。

从参数矩阵θ可以看出，进一步操纵P₂和P₃被要求提取峰值转矩波动和转矩波动相位滞后。这是通过下式实现的：

${\mathrm{\φ}}_u={\tan }^{-1}\left(\frac{P_3}{P_2}\right)$

$m_u=\frac{P_3}{g\·r_u\·\cos \mathrm{\α}\·\sin {\mathrm{\φ}}_u}$ 或 $\frac{P_2}{g\·r_u\·\cos \mathrm{\α}\·\cos {\mathrm{\φ}}_u}$

如果加速度是从滚筒位置，而非速度计算的，则对滤波滚筒位置进行滤波。其原因是加速度是通过对滚筒位置进行两次微分而获得的。滚筒位置信号上小量噪声可能导致非常嘈杂的加速度数据，这可能进而影响估算的参数的精度。(然而，如果速度是已知的，则问题不是那么严重，因为仅需要一次微分来计算加速度；该情况下滚筒位置是通过对速度进行而确定的。)

作为锯齿状波形，滚筒位置信号包含与噪声无关的高频分量。因此，对滚筒位置信号直接应用低通滤波器将使其显著变形。为了避免这些问题，正弦和余弦信号被过滤，然后滤波后的滚筒位置重构如下：

${\mathrm{\θ}}_{d\_\mathrm{filtered}}={\tan }^{-1}\left(\frac{{\left(\sin {\mathrm{\θ}}_d\right)}_{\mathrm{filtered}}}{{\left(\cos {\mathrm{\θ}}_d\right)}_{\mathrm{filtered}}}\right)$

在上述实施例中，滚筒惯量是在不平衡确定之前计算的。计算惯量的一个方法是将滚筒速度从一个预定速度提升到另一个预定速度，例如，从100rpm提升到200rpm，并将最终数据输送至参数估算器，其中J_d作为可跟踪参数。然后转矩和速度分布将如图12所示，这假定速度的线性提升(虽然线性提升不是必需的)。注意，为了清楚起见，图12没有示出转矩或速度波动。

在从ω_d1到ω_d2的加速中，悬架很可能会影响平均转矩和转矩波动。然而，等式2给出的固定轴模型不考虑这些悬架影响。在仅计算惯量时，由于悬架影响导致的转矩波动的改变不是很重要。然而，随速度增加的平均转矩的改变将影响惯量计算，但可被建模为另外的粘滞摩擦项Bs，如果假定在ω_d1到ω_d2之间平均转矩改变是速度的合理线性函数。此外，该另外的粘滞项可与实际粘滞摩擦项集中到一起。

假定在ω_d1到ω_d2之间平均转矩随速度线性改变，图12所示的分布可用下面的等式建模：

τ_d＝J_dp(ω_d)+B_Jω_d+τ_J    (13)

其中B_j＝B_s+B_d且τ_J≠τ_c

尽管只要涉及了估算惯量，转矩波动就不那么重要——至少在使用如图12所示的速度分布时——如果将正弦转矩波动分量包括在模型中，则参数估算器得到更好的结果。其原因在于参数估算器可初始地察觉到平均转矩中转矩波动正弦变化。转矩波动分量将与固定轴模型的形式相同。因此，包括转矩波动的惯量模型变为：

τ_d＝J_dp(ω_d)+B_Jω_d+τ_J+A·cosθ_d+B·sinθ_d    (14)

其中A和B是常数。为参数估算将等式14重组为y＝x^Tθ的形式，得出：

y＝τ_d

x^T＝[p(ω_d)  ω_d 1 cosθ_d  sinθ_d]

$\mathrm{\θ}=\left[\begin{array}{c}{J}_d\\ B_J\\ {\mathrm{\τ}}_J\\ A\\ B\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{P}_1\\ P_2\\ P_3\\ P_4\\ P_5\end{array}\right]$

P_1-5是参数估算器估算的参数。如果滚筒在其悬架上继续显著地移动，则转矩波动将改变，因此系数A和B改变。结果，估算器参数P4和P5也将在跟踪A和B的变化的尝试中变化。这是可接受的，因为在该特定实施例中，仅需要惯量参数P₁，且在使用如图12所示的速度分布时，转矩波动中的渐变不会有显著的影响。因此惯量可直接得到，且就是参数P₁。

在本发明的另一个示例性实施例中，采用替代的惯量计算，其要求滚筒从第一预定速度线性加速到第二更高速度，但不需要使用参数估算器。如上所述，在最小附着速度附近，悬架运动非常小，且可以假设固定轴模型。然而，随着滚筒加速超出最小附着速度，悬架的影响将变得显著。

如果转矩波形的波动分量被除去，最终的迹线看起来如图13所示。图13中感兴趣的主要的量是加速开始时转矩的跳变增加(或在加速结束时转矩跳变减小)τ_{d_accl}。一旦确定了τ_{d_accl}，滚筒惯量J_d可如下计算：

$J_d=\frac{{\mathrm{\τ}}_{d\_\mathrm{accl}}}{p\left({\mathrm{\ω}}_d\right)}$

τ_{d_accl}的计算如下。图13中转矩迹线被分成三个不同区域：A、B和C。这些区域中每个区域中的平均转矩由a，b和c给出，a，b和c的计算如下：

$a=\frac{1}{T_A}\underset{t_0}{\overset{t_1}{\∫}}{\mathrm{\τ}}_d\mathrm{dt}$

$b=\frac{1}{T_B}\underset{t_1}{\overset{t_2}{\∫}}{\mathrm{\τ}}_d\mathrm{dt}$

$c=\frac{1}{T_C}\underset{t_2}{\overset{t_3}{\∫}}{\mathrm{\τ}}_d\mathrm{dt}$

然后加速转矩由下式给出：

${\mathrm{\τ}}_{d\_\mathrm{accl}}=b-\frac{(c+a)}{2}$

图13示出了除去波动分量后的转矩迹线。如果每个区域含整数个波动周期，则该方法可在有转矩波动时应用。周期T_A，T_B和T_C必须仔细选择从而确保该情形。然而，每个区域中波动周期的数目越大，则其具有整数个周期的关键性越低。

在下面详细说明示例性实施例的处理器实现。积分过程的离散产生下面a，b和c的等式：

$a=\frac{T_s}{T_A}\·\underset{n=1}{\overset{(t_1-t_0)/T_s}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\τ}}_d\left(n\right)$

$b=\frac{T_s}{T_B}\·\underset{n=1}{\overset{(t_2-t_1)/T_s}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\τ}}_d\left(n\right)$

$c=\frac{T_s}{T_C}\·\underset{n=1}{\overset{(t_3-t_2)/T_s}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\τ}}_d\left(n\right)$

因此，加速转矩由下式给出：

${\mathrm{\τ}}_{d\_\mathrm{accl}}=T_s\·(\frac{1}{T_B}\·\underset{n=1}{\overset{(t_2-t_1)/T_s}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\τ}}_{d\left(n\right)}-\frac{1}{2\·T_A}\·\underset{n=1}{\overset{(t_1-t_0)/T_s}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\τ}}_{d\left(n\right)}-\frac{1}{2\·T_C}\·\underset{n=1}{\overset{(t_3-t_2)/T_s}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\τ}}_{d\left(n\right)})$

惯量(kg·m²)由下式给出：

$J_d=\frac{T_s\·(\frac{1}{T_B}\·\underset{n=1}{\overset{(t_2-t_1)/T_s}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\τ}}_{d\left(n\right)}-\frac{1}{2\·T_A}\·\underset{n=1}{\overset{(t_1-t_0)/T_s}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\τ}}_{d\left(n\right)}-\frac{1}{2\·T_C}\underset{n=1}{\overset{(t_3-t_2)/T_s}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\τ}}_{d\left(n\right)})}{p\left({\mathrm{\ω}}_d\right)}$

在某些应用中，可以将滚筒从ω_d1加速到合适的更高速度ω_d2，而不显著激发悬架，特别在ω_d1被设定在最小附着速度时。如果这是一种情况，则本发明另一个实施例可从而同时计算惯量和不平衡质量，因此消除上面实施例所述的独立计算惯量和质量不平衡的需要。也不需要执行惯量补偿。在该实施例中，可采用等式3给出的一般化的固定轴模型。扩展等式3中的cos项得到：

τ_d＝m_u·g·r_u·cos(α)·cos(φ_u)·cos(θ_d)+m_u·g·r_u·cos(α)·sin(φ_u)·sin(θ_d)+J_d·p(ω_d)+B_d·ω_d+τ_csignum(ω_d)    (15)

可以注意到由等式14给出的等式15与惯量模型形式一样，其中A＝m_u·g·r_u·cos(α)·cos(φ_u)，而B＝m_u·g·r_u·cos(α)·sin(φ_u)。基本上，该实施例采用与在前面实施例中使用参数估算器计算惯量同样的过程，除了计算惯量以外，因为滚筒轴基本保持固定，不平衡质量可从A和B参数中提取。上面的从A和B计算m_u的方法与前面实施例的后半部分中描述的一样。

如上面所述，对于给定的速度波动，峰值惯量转矩波动由J_d确定，且重力转矩波动将由m_u确定(假定r_u可事先计算)。图14概念性地示出包含衣物110和不平衡质量112的洗衣机滚筒104。在计算不平衡半径r_u中，假定衣物110是如图14所示分布的，不平衡112作用在由均匀分布的衣物110形成的内径上。

衣物110的惯量可通过从J_d中减去空滚筒惯量计算得到：

J₁＝J_d-J_{empty_drum}

衣物的惯量近似等于：

$J_1=\frac{m_1}{2}(r_d^2+r_u^2)$

其中m₁是衣物质量。

衣物的体积近似等于：

$V_l=1\mathrm{\π}(r_d^2-r_u^2)$

其中‘l’是滚筒的长度。假定现代织物的密度为D₁，则衣物的质量可表示为：

m₁＝D₁V₁

因此，r_u由下式给出

$r_u=4\sqrt{r_d^4-\frac{2J_1}{D_{1}1\mathrm{\π}}}$

(预期D₁取决于要洗涤衣物的类型，如合成纤维织物，毛纺品，等等，每种都有其自身的密度)

在本发明另一实施例中，具有“激活不足”系统的问题是通过引入“抖动”信号从而充分激励所有系统模式而解决的。在所研究系统的上下文下，这涉及将信号添加至速度命令信号202中，以便实际滚筒速度以确定的方式在平均值附近波动。

对抖动信号的一个要求是其具有合理的小幅值，使得滚筒速度没有偏离平均值太多。该信号的另一个要求是不激励任何可能导致过度振动的系统共振。

如上所述，固有速度波动可能不足以激励所有系统模式的一个原因是因为其频率等于平均滚筒速度。对于低值速度波动，这意味着不平衡转矩和惯量转矩都是相同频率的近似正弦波，因此参数估算器在区分两个转矩分量时有困难。然而，如果滚筒波动含有与平均滚筒速度不同频率的频率分量，则转矩的不平衡和惯量分量的频率也不同，且因此可更容易地由参数估算器识别。

使用抖动信号激活系统相对上述实施例的一个优点是不平衡质量和惯量可以几乎恒定的滚筒速度下同时计算。因此，在不平衡检测过程中，平均滚筒速度可以固定在一定的速度以允许使用等式3给出的固定轴模型，或如果假定由于粘滞摩擦导致转矩波动是可忽略的，则可使用等式12。抖动信号不需要是任何特殊形式，虽然在某些实施中，使用幅值约为0.2rad/s的1Hz正弦抖动信号能得到满意的结果。

如上所述，检测负载的不平衡量允许旋转速度优化，以得到有效的洗涤，并使离心不平衡力引起的振动最小化。为了进一步提高效率，理想的是优化旋转周期的长度。不是仅以预定时间长度运行旋转周期，旋转周期会持续直到水从滚筒中所含衣物中除去。

因此，根据本公开的另一方面，存储器108存储由处理器109执行的程序指令，以便检测结束旋转周期的适当时间。在某些实施例中，一旦完成滚筒不平衡检测处理就开始旋转周期，如上所述。不平衡检测可在最小附着速度附近(例如，约80-100rpm)运行。此外，为了最小化由于滚筒不平衡引起的振动，可基于不平衡量选择旋转速度。一旦滚筒不平衡的量被量化，则将滚筒104加速至所需的旋转速度。

例如，在考虑的一个系统中，如果所检测的不平衡质量小于0.7kg，则滚筒104是以约1154rpm的最大旋转速度运转的。如果不平衡质量超过2.5kg，则旋转速度保持在约650rpm。如果不平衡量太高而不能以合适的旋转速度运转，则处理器109的程序摇动滚筒104以使衣物重新分布。

在旋转过程中，随着水从衣物中脱去，衣物的质量减小，产生非线性的系统，即其特征为一组变化的参数。在旋转周期接近结束时，从衣物中脱出的水量将是最小的，且系统将接近线性状态，其中全部参数基本上是常数。因此，在旋转周期中使用合适的参数估算器监视系统参数的变化能提供旋转周期可停止的时间的良好指示。

在确定旋转周期结束(命令电机106停止旋转滚筒104的时候)中监控的合适参数是总的滚筒惯量，包括其中所含衣物。对毛巾的测试表明“拧出水”衣物的质量约为其饱和质量的60％。因此无论衣物是如何绕滚筒104的周边分布的，滚筒惯量应在整个旋转周期中显著减小。其他参数(如不平衡质量和半径以及与悬架相关的参数)也将在旋转周期改变，但它们改变的量将取决于可忽略的不平衡的量。因此这样的参数不适于跟踪检测旋转周期的结束。

跟踪参数变化的一个方法是以逐段方式在旋转周期中执行参数估算，从而在旋转周期的规则点，在短时间内实现估算。在进行估算的短时间间隔中，假定系统是线性的，即恒定参数，如果估算仅在几个滚筒周期中发生，则这是合理的假定。然后，参数估算与前面的估算比较从而得到参数改变量的量度。

跟踪参数变化的另一个方法是在旋转周期中连续“在线”地运转参数估算方案，直到由自动检测过程认为已经完成。任何用来估算参数的递归估算器必须可在旋转周期中改变系统参数。在示例性实施中，使用移动轴模型以恒定、平均旋转速度完成旋转周期过程中参数估算。为了得到递归估算器以跟踪参数改变，采用遗忘因子技术(forgettingfactor technique)。更具体地，公知为“方向性遗忘”的技术被用来避免所公开的示例性实施例中“估算器卷绕(estimator wind-up)”问题(与使用遗忘因子相关的问题)。

如图5-6和14所示，衣物110的分布可近似为具有点不平衡质量112的平均分布的负载。在旋转周期中，从衣物110中脱去水，这将引起衣物质量m₁减小。这趋向于减小衣物110的惯量。另一方面，随着水从衣物110中挤出，离心力使衣物110附着在滚筒表面上，这将使得容积V₁减小，因此增加内径r_u。这趋向于增加惯量。然而，预期衣物质量110的减小对衣物惯量的影响最大：湿毛巾重量明显大于干毛巾，但不会明显地占据更多容积。因此，可以预期惯量J₁的总体上减小。

不平衡质量112几乎肯定减小，但随着离心力在旋转周期中进一步挤压衣物110，其也受衣物分布中的稍微变化影响。这也可导致不平衡质量角度φ_u的小变化。不平衡质量112的减小将导致不平衡惯量和离心力的减小，其中不平衡惯量和离心力引起滚筒104在其悬架上移动。然而，因为衣物的总质量也减小，由悬架支撑的总质量将较小，且因此一般来说加速需要的力变小。

在旋转周期中，滚筒104将被指令以恒定速度旋转，在某些实施例中，该恒定速度由不平衡量决定。然而，由于不平衡转矩波动和小于速度控制器的理想响应的组合，通常滚筒104在其指令值或平均值附近有一定速度变化。

因为惯量(不平衡质量)必须以基本恒定的滚筒速度估算，可能没有足够的惯量转矩信息使估算器获得良好的惯量J_d的估算，特别是如果有非常小的速度波动。此外，如果速度波动主要由与平均滚筒速度同一频率的分量组成，则估算器可能在区分惯量和不平衡转矩分量时有困难。换句话说，当发出恒定滚筒速度的命令时，系统可能没有被充分激活以允许获得惯量的精确估算。

如上面详细说明的检测滚筒不平衡，为了充分激活系统，也可采用抖动信号，使得估算器更容易地从不平衡转矩中区分惯量转矩分量。可采用多种类型的抖动信号；例如，抖动信号可以是可叠加到速度基准信号的正弦变化的信号。其目的是使滚筒速度在命令的旋转速度附近以稳固激活系统的方式小量改变。

在上面关于估算不平衡量112的公开中，在等式3中给出了相对水平方向倾斜成α角的“固定轴”滚筒104的滚筒转矩τ_d(滚筒是在空间中固定的-没有在其悬架上移动)，其重复如下。

τ_d＝m_u·g·r_u·cos(α)·cos(θ_d-φ_u)+J_d·p(ω_d)+B_d·ω_d+τ_csignum(ω_d)    (3)

如上所述，

r_u＝不平衡质量作用的半径(m)

g＝重力常数(9.81m/s²)

θ_d＝滚筒轴位置(rad)

φ_u＝不平衡质量相对于任意滚筒基准的位置(rad)

J_d＝总滚筒惯量，包括衣物(kg·m²)

ω_d＝滚筒角速度(rad/s)

p＝微分运算符，d/dt

B_d＝粘滞摩擦系数(Nm.rad/s)

τ_c＝库伦摩擦(Nm)

在典型水平轴洗衣机中碰到的旋转速度，可能任何不平衡离心力都足以使滚筒104在其悬架上移动。因此对于大致恒定的滚筒速度，滚筒104中心的力以及加速度在x和y平面将以滚筒频率近似正弦变化，如图15所示。当滚筒中心以该方式加速，则滚筒转矩的影响将导致第二谐波转矩加上偏移转矩。为了简单起见，假定z平面中移动将对转矩仅有二阶影响，且因此将被忽略。

近似恒定滚筒速度的移动轴模型采用如下形式：

τ_d＝m_u·g·r_u·cos(α)·cos(θ_d-φ_u)+J_d·p(ω_d)+B_d·ω_d+τ_csignum(ω_d)+B·cos(2·θ_d-φ_s)+τ_susp    (16)

其中：

B＝二阶谐波幅值

τ_susp＝由于悬架移动导致的偏移转矩

φ_s＝二阶谐波相位滞后

等式16基本是等式3加上另外的第二谐波项和另外的常数项。随着衣物在旋转周期中变干，衣物质量的减小将使总悬置的质量，即，滚筒质量减小，离心力也减小。因此，虽然悬置的质量将变得更轻，使得其更容易加速，引起加速的力也减小。

因此，滚筒速度可分成如下两个分量：

(17)

其中：

ω_{d_ripple}＝滚筒速度波动分量

使用等式17，等式16中粘滞摩擦项可扩展为：

τ_d＝m_u·g·r_u·cos(α)·cos(θ_d-φ_u)+J_d·P(ω_d)+B_d·ω_{d_ripple}

+B·cos(2·θ_d-φ_s)+τ_{d_mean}                                                  (18)

其中

通常，粘滞摩擦系数小，且速度控制器被设计成将速度波动保持为最小一理想地，不超过平均滚筒速度的几个百分点。由于在多数情况下，粘滞摩擦的转矩波动可忽略从而得出：

τ_d＝m_u·g·r_u·cos(α)·cos(θ_d-φ_u)+J_d·p(ω_d)+B·cos(2·θ_d-φ_s)+τ_{d_mean}   (19)

为了参数估算的目的，等式19可扩展为：

τ_d＝m_u·g·r_u·cos(α)·cos(φ_u)·cos(θ_d)+m_u·g·r_u·cos(α)·sin(φ_u)·sin(θ_d)

+J_d·p(ω_d)+B·cos(φ_s)·cos(2·θ_d)+B·sin(φ_u)·sin(2·θ_d)+τ_{d_mean}  (20)

等式20可以写成适于参数估算器，如RLS估算器的如下形式：

y＝x^Tθ    (21)

其中：

y＝τ_d

x^T＝[cos(θ_d)sin(θ_d)p(ω_d)cos(2·θ_d)sin(2·θ_d)1]      (22)

$\mathrm{\θ}=\left[\begin{array}{c}{m}_u\·r_u\·g\·\cos \left(\mathrm{\α}\right)\·\cos \left({\mathrm{\φ}}_u\right)\\ m_u\·r_u\·g\·\cos \left(\mathrm{\α}\right)\·\sin \left({\mathrm{\φ}}_u\right)\\ J_d\\ B\·\cos \left({\mathrm{\φ}}_s\right)\\ B\·\sin \left({\mathrm{\φ}}_s\right)\\ {\mathrm{\τ}}_{d\_\mathrm{mean}}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{P}_1\\ P_2\\ P_3\\ P_4\\ P_5\\ P_6\end{array}\right]---\left(23\right)$

且P_1-6是由PE估算的参数，或系数。

假定滚筒转矩由等式20给出，则系统参数由等式23给出。在旋转周期中，这些参数将作为离心力从衣物中除去水的结果而改变。为了使参数估算器，如递归最小二乘估算器跟踪这些参数变化，估算器必须适应参数变化。有几个能使参数估算器适应的技术。合适的技术使用遗忘因子。

遗忘因子使参数估算器通过减小估算器施加给过去信息的重要性而能适合参数变化。遗忘因子λ可解释为遗忘时间常数，其数据记忆约等于(1-λ)^-1。

通常，参数估算器精确跟踪参数变化的能力随遗忘量增加即，随着λ减小而增加。然而，这不是说可任意地将λ设定为非常低的值从而“安全可靠”，并假定估算器将具有好的跟踪能力而无论参数如何改变。因此，如果要获得满意的结果，理解影响λ选择的因子是重要的。

如果估算器仅对多个数据点的最后“记忆的数据点”(DPR)进行处理，则如果要获得精确估算，该数据点跨度内的数据必须不能有太显著的改变。这意味着，对于系统参数变化率小的系统需要较少的遗忘(高λ)。相反，如果系统参数的变化率高，则仅在较低λ值可能获得精确的估算。因此通过采样速度和参数变化率的组合来确定遗忘因子的选择。

给定参数随时间的变化率是在λ的确定中的重要因子，根据“记忆时间”(TR)，而不是DPR数目来考虑λ更方便和更有意义。TR仅是DPR乘以采样时间：

TR＝τ_s·(1-λ)^-1    (24)

如果TR太小，那么没有相对于时间的足够信息可用于估算器，以得到精确估算。

通常，可以说在滚筒惯量停留在合理恒定的值时结束旋转周期。这显示在使用惯量参数以检测旋转周期的结束的过程中，监视滚筒惯量的变化率是合适的。采用这种该方式，旋转周期的结束可被定义为惯量的变化率接近零附近的预定值时的点。

图16示出了使用惯量变化率识别旋转周期的结束的一种方法。因为滚筒的惯量通常在旋转周期过程中减小，惯量的变化率在旋转周期的大半中是负的。随着从衣物中脱去水，惯量变化率将接近零。如果惯量变化率增加到规定阈值pJ_thres以上，且在时间段t_wait内保持在界限pJ_lim(u)和pJ_lim(1)之间，则旋转周期被视为完成。

图17示出惯量210的总体趋势。由于旋转周期可持续几分钟或更多，衣物的惯量210将减小约不超过40％，所以在旋转周期的时间段上，惯量变化率相当低。然而，在较小的时间跨度，即滚筒周期上，可能由于围绕总体趋势212的小但较高频率的变化而使得惯量估算的变化率相当高。

微分过程是良好的噪声放大器，因此当惯量估算210被微分时，结果可含非常多的噪声，以致总体趋势的变化率不可识别。滤波可用来克服该问题。因为在旋转周期的跨度上惯量的变化率低，因此可对信号进行深度滤波而不引起估算的总趋势任何显著相位失真。可通过采用低截止频率和高阶滤波器显著减小惯量估算上任何较高频率分量。

可选地，可将增益G包括到微分过程中，使得惯量pJ_d的变化率被近似为如下：

$p{J}_d\≈\frac{p{J}_d}{1+p{J}_d/G}---\left(25\right)$

在低频，在由等式25给出的近似是精确的，然而在高频，增益被限制为G。G通常在3到20的范围内。等式25可通过任何标准方法，如Tustin变换而实现数字化离散。

另一个解决嘈杂估算的导数问题的方法是在微分之前以较低的速率对惯量估算有效地进行再取样。因为惯量是在旋转周期的过程中逐步改变的，所以不必以相对高的取样速率计算其导数，该取样速率是估算器获得精确惯量J_d估算所需要的。例如，如果惯量是以1 ms的速率估算的，则在计算p(J_d)时，其仅需要考虑每一千个惯量，这与以1s进行再取样数据同样有效。而且，该方法可与滤波结合。

在其他实施例中，仅通过使用粗略的惯量估算而检测旋转周期的结束。在旋转周期被检测之前，滚筒惯量估算和不平衡半径近似计算是作为约100rpm的不平衡检测过程的一部分获得的。使用通过实验获得并存储在存储器108中的衣物质量减小的代表性图标，可能计算在旋转周期结束时的惯量。然后该值被用作确定旋转周期完成的“目标”值。当惯量降到设计值以下并在规定的时间段内保持在规定限度内，则旋转周期被视为完成。

上而揭示的特定实施例仅是说明性的，因为对于接受本发明教导的本领域技术人员来说，显然可以采用不同但等效的方式来修改和实践本发明。此外，对其中所示的构造或设计的细节没有权利要求以外的限制。因此，显然上面揭示的特定实施例可改变或修改，且所有这些变化都被当作本发明范畴和精神范围内。因此，这里寻求的保护在权利要求中给出。

Claims (24)

1.一种对旋转的洗衣机滚筒进行控制的方法，所述方法包括：

旋转所述滚筒；

监视所述旋转的滚筒的预定参数；和

响应于所监视的参数而停止所述滚筒，

其中所述预定参数是所述滚筒和所述滚筒的内容物的组合惯量，且

其中监视所述预定参数包括通过使所述滚筒的变量在预定值附近波动而确定所述滚筒和所述滚筒的内容物的组合惯量。

2.如权利要求1所述的方法，其中监视所述预定参数包括：

确定所述预定参数的第一值；

确定所述预定参数的第二值；和

确定所述第一和第二值之间的参数变化。

3.如权利要求1所述的方法，其中监视所述预定参数包括连续监视所述参数直到出现预期变化。

4.如权利要求1所述的方法，其中监视所述预定参数包括使用参数估算器。

5.如权利要求4所述的方法，其中参数估算器是递归最小二乘估算器。

6.如权利要求5所述的方法，其中所述参数估算器适应于参数变化。

7.如权利要求1所述的方法，其中确定所述组合惯量包括以基本恒定的平均速度旋转所述滚筒。

8.如权利要求1所述的方法，其中确定所述组合惯量包括使滚筒速度在预定速度值附近波动。

9.如权利要求8所述的方法，其中使所述滚筒速度波动包括将速度要求信号施加至速度控制器，并将抖动信号施加至所述速度要求信号。

10.如权利要求1所述的方法，其中监视所述预定参数包括监视所述预定参数的变化率。

11.如权利要求10所述的方法，其中响应于所监视的预定参数而停止所述滚筒包括响应于所述变化率达到预定值而停止所述滚筒。

12.如权利要求11所述的方法，其中响应于所监视的预定参数而停止所述滚筒包括响应于所述变化率保持在预定范围内达预定时间段而停止所述滚筒。

13.如权利要求1所述的方法，进一步包括响应于所述预定参数而检测滚筒不平衡。

14.如权利要求13所述的方法，进一步包括响应于所述预定参数而对所述滚筒不平衡进行量化。

15.如权利要求14所述的方法，进一步包括响应于所检测的滚筒不平衡而选择滚筒旋转速度。

16.如权利要求13所述的方法，其中所述滚筒绕轴旋转，且其中检测滚筒不平衡包括监视所述滚筒轴的移动。

17.一种洗衣机系统，所述系统包括：

机柜；

可旋转地安装在所述机柜内的滚筒；

可操作地连接到所述滚筒，用于在所述机柜内旋转所述滚筒的电机；

连接到所述电机的处理器；和

可由所述处理器存取的存储器装置，存储实现包括以下步骤的方法的程序代码：旋转所述滚筒，监视所述旋转的滚筒的预定参数，和响应于所监视的参数而停止所述滚筒，

其中所述预定参数是所述滚筒和所述滚筒的内容物的组合惯量，且

其中监视所述预定参数包括通过使所述滚筒的变量在预定值附近波动而确定所述滚筒和所述滚筒的内容物的组合惯量。

18.如权利要求17所述的洗衣机系统，其中监视所述预定参数包括：

确定所述预定参数的第一值；

确定所述预定参数的第二值；和

确定所述第一值和第二值之间的参数变化。

19.如权利要求17所述的洗衣机系统，其中监视所述预定参数包括连续监视所述参数直到出现预期变化。

20.如权利要求17所述的洗衣机系统，其中监视所述预定参数包括监视所述预定参数的变化率。

21.如权利要求17所述的洗衣机系统，其中所实现的方法进一步包括响应于所述预定参数而检测滚筒不平衡。

22.如权利要求21所述的洗衣机系统，其中所述滚筒被安装在悬架上，且其中所实现的方法包括监视所述悬架上的所述滚筒的移动。

23.一种控制由电机驱动的机器滚筒的系统，所述系统包括：

处理器；和

可由所述处理器存取的存储器装置，存储实现包括以下步骤的方法的程序代码：旋转所述滚筒，监视所述旋转的滚筒的预定参数，和响应于所监视的参数而停止所述滚筒，

其中所述预定参数是所述滚筒和所述滚筒的内容物的组合惯量，且

其中监视所述预定参数包括通过使所述滚筒的变量在预定值附近波动而确定所述滚筒和所述滚筒的内容物的组合惯量。

24.一种用于确定由电机驱动的旋转洗衣机滚筒中所包含的负载不平衡质量的方法，该方法包括：

旋转所述滚筒；

监视所述旋转的滚筒的至少一个预定参数；和

响应于所监视的至少一个参数而停止所述滚筒，

其中所述至少一个预定参数包括旋转的滚筒和所述旋转的滚筒的内容物的组合惯量，且

其中监视所述至少一个预定参数包括通过使所述滚筒的变量在预定值附近波动而确定所述滚筒和所述滚筒的内容物的组合惯量。

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