CN109866739B - 一种太阳能智能除霜装置及其控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种太阳能汽车智能除霜装置，包括：壳体；隔板；储水室，其位于所述隔板一侧；蒸汽输出室，其位于所述隔板另一侧，所述蒸汽输出室的外壁上设置有第二蒸汽出口；擦拭机构，其可升降设置在所述壳体的一侧；动力源电池，其固定设置在所述壳体的一侧外壁上；摄像头，其设置在所述壳体的另一侧外壁上；移动机构，其设置在所述壳体底部；控制器，其与所述储水加热室、所述蒸汽输出室、所述摄像单元、所述擦拭机构、所述移动机构以及所述动力源电池同时电连接。采用蒸汽喷雾将冰霜融化并通过擦拭机构将融化后的水擦干，在完成后通过移动机构移动下一区域进行除霜工作，除霜效果好。本发明还提供一种太阳能汽车智能除霜装置的控制方法。

Description

一种太阳能智能除霜装置及其控制方法

技术领域

本发明涉及一种太阳能智能除霜装置及其控制方法，属于太阳能领域。

背景技术

在冬天，车窗的玻璃容易结冰，起霜。由于目前大多数汽车上安装的雨刮器仅能够清除挡风玻璃的灰尘，以及下雨时落在挡风玻璃上的雨水，不具备清除冰霜的功能。有多种方法来消除冰霜，例如用热毛巾擦拭、用废弃卡刮，喷防冻的玻璃液等。这些方法要么费时效率低，而且易损害玻璃。而市面上现有的汽车除霜装置一般通过汽车自带电源或外接电源供电，不符合节能环保的趋势，不能满足人们的需求，而且需要人来操作，较为费时费力。

发明内容

本发明设计开发了一种太阳能智能除霜装置，采用蒸汽喷雾将冰霜融化并通过擦拭机构将融化后的水擦干，在完成后通过移动机构移动下一区域进行除霜工作，除霜效果好，效率高。

本发明还设计开发了一种太阳能智能除霜装置的控制方法，通过BP神经网络调节除霜时的汽体流速和停留时间，确保除霜工作准确完成，提高除霜效率。

本发明的另一发明目的：通过控制水温调节系数和移动机构的速度，使除霜工作更加精准。

本发明提供的技术方案为：

一种太阳能智能除霜装置，包括：

壳体；

隔板，其设置在所述壳体内部，所述隔板上设置有第一蒸汽出口；

储水室，其位于所述隔板一侧；

蒸汽输出室，其位于所述隔板另一侧，所述蒸汽输出室的外壁上设置有第二蒸汽出口；

其中，所述蒸汽输出室通过所述第一蒸汽出口与所述储水加热室连通；

擦拭机构，其可升降设置在所述壳体的一侧；

动力源电池，其固定设置在所述壳体的一侧外壁上；

摄像头，其设置在所述壳体的另一侧外壁上；

移动机构，其设置在所述壳体底部；

控制器，其与所述储水加热室、所述蒸汽输出室、所述摄像单元、所述擦拭机构、所述移动机构以及所述动力源电池同时电连接。

优选的是，所述储水加热室内部设置有加热管，顶部设置有进水口。

优选的是，所述蒸汽输出室外壁上设置有蒸汽输出口。

优选的是，，所述擦拭机构包括电动推杆和擦拭棍棒，所述擦拭棍棒转动连接在所述电动推杆的一端。

一种太阳能智能除霜装置的控制方法，其特征在于，使用所述的太阳能智能除霜装置，具体包括：

步骤一、按照采样周期，通过传感器采集储水室内的水温T、第一蒸汽出口的汽体流量Q、移动机构的移动速度v_i、蒸汽输出室内电风扇转速v_t、摄像头转动速度V；

步骤二、依次将参数进行归一化，确定三层BP神经网络的输入层向量x＝{x₁,x₂,x₃,x₄,x₅}；其中，x₁储水室内水温系数、x₂为第一蒸汽出口的汽体流量系数、x₃为移动机构的移动速度系数、x₄为蒸汽输出室内电风扇转速系数、x₅为摄像头转动速度系数；

步骤三、所述输入层向量映射到中间层，所述中间层向量y＝{y₁,y₂,…,y_m}；m为中间层节点个数；

步骤四、得到输出层向量o＝{o₁,o₂}；o₁为第二蒸汽口气体流速、o₂为移动机构的停留时间。

优选的是，所述步骤二中，将储水加热室内的水温T、第一蒸汽出口的汽体流量Q、移动机构的移动速度v_i、蒸汽输出室内电风扇转速v_t、摄像头转动速度V进行归一化的公式为：

其中，x_j为输入层向量中的参数，X_j分别为测量参数T、Q、v_i、v_t、V，j＝1,2,3,4,5；X_jmax和X_jmin分别为相应测量参数中的最大值和最小值。

优选的是，，所述中间层节点个数m满足：其中，n为输入层节点个数，p为输出层节点个数；所述中间层及所述输出层的激励函数均采用S型函数f_j(x)＝1/(1+e^-x)。

优选的是，，在储水室内，水温调节系数的经验公式为：

其中，k_c为收缩系数，A₁为第一蒸汽出口的横截面积，A₂为第二蒸汽出口的横截面积，T_i为水的测量温度，T₀为水的初始温度，V为储水室的体积，V_i为水的测量体积，p_i为出水室内的测量压力，p为环境压力。

优选的是，所述移动机构的移动速度v_i的经验公式满足：

其中，λ为校正系数，为设定的移动速度，T₂为蒸汽输出室的温度，T为环境温度，e为自然对数底数，r为风扇电机的实际转速，r₀为设定的风扇电机转速，p₀为第二蒸汽出口的出口压力，为第二出气口中心距离汽车玻璃的距离，h为冰霜的厚度。

本发明所述的有益效果：在汽车停车时，采用本太阳能除霜装置，通过第一蒸汽出口进入到蒸汽输出室中，再通过第二蒸汽出口经电风扇输出热蒸汽，对冰霜进行融化，融化完毕后通过移动机构移动到下一区域进行工作，使用完毕后，可取下本装置，在太阳高照时将本装置放在阳光下进行储能，减少对车载电源的消耗，环保无污染，除霜彻底，效率高。

通过BP神经网络在太阳能除霜装置工作时，对除霜时的汽体流速和停留时间进行调节，保证了除霜工作的准确完成，提高除霜效率。同时在除霜过程中，通过控制水温调节系数和移动机构的速度，使除霜工作更加精准和迅速。

附图说明

图1为本发明所述的太阳智能除霜装置的结构示意图。

图2为本发明所述的太阳能电池的工作原理图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步的详细说明，以令本领域技术人员参照说明书文字能够据以实施。

如图1-2所示，本发明提供一种太阳能智能除霜装置，包括：壳体100、储水室110、进水口111、蒸汽输出室120、隔板130、第一蒸汽出口131、第二蒸汽出口121、动力源电池、擦拭机构150、移动机构160、电风扇170、摄像头180以及控制系统190。

壳体100为长方体结构，内部具有容纳腔，在壳体10内部，设置有隔板130，将壳体100分为两个腔室，使储水室110位于隔板130的一侧，蒸汽输出室120位于隔板130的另一侧，在隔板130上设置有第一蒸汽出口131，储水室110和蒸汽输出室120之间通过第一蒸汽出口131进行水蒸气的传递，将储水室内的水蒸气传递给蒸汽输出室。

在储水室110内部，设置有加热棒112，储水室110顶部设置有进水口111，加热棒112与动力源电池140连接，并与控制系统190电连接，接收控制系统190传递的控制信号，对储水室内部的水进行加热，当水沸腾时产生蒸汽，当蒸汽越来越多时，直接从设置在隔板130上的第一蒸汽出口流到蒸汽输出室120中。

在蒸汽输出室120中，设置有电风扇170，第二蒸汽出口121设置在蒸汽输出室120的外壁上，电风扇170能够将热水蒸汽吹出第二蒸汽出口121，将汽车前挡风玻璃上的冰霜融化。

擦拭机构150设置在壳体100一侧的外壁上，擦拭机构包括能够调整长度的电动推杆和擦拭棍棒，擦拭辊棒上包裹有吸水棉。

在本发明中，作为一种优选，洗水棉的材质选用聚乙烯醇胶棉。

如图2所示，动力源电池140为太阳能电池，其固定设置在壳体100一侧外壁的壁面上，包括光伏发电板141、充放电控制器142、光伏蓄电池143和逆变器144，其中，电控制器用来保护蓄电池，防止过度充电或者过度放电，逆变器用来把直流电转化成交流电，来给负载供电。

摄像头180设置在壳体100另一侧，位于壳体外壁的上部，在本发明中，作为一种优选，摄像头采用可转动摄像头。摄像头180与控制系统190电连接，通过摄像头180采集汽车玻璃上的冰霜信息，并传递给控制系统190，由控制系统190来决定是继续除霜还是移动到下一个有霜区域。

移动机构160设置在壳体100的底部，能够带动壳体在汽车玻璃上移动，在本发明中作为一种优选，移动机构160为对车设置的两个万向轮，并且在万向轮上还设置有刹车闸，在不使用时，能够将本装置固定在汽车顶部。

控制系统190与加热棒112、动力源电池140、移动机构160、电风扇170、摄像头180同时电连接。

本装置在汽车行驶时，通过设置在万向轮上的刹车闸固定在汽车顶部，在汽车熄火时并且有冰霜要清除时，将本装置放置在汽车前挡风玻璃上，进行除霜，在不使用时也可以放在阳光充足的地方进行充电储能。

本发明还提供一种太阳能智能除霜装置的控制方法，通过BP神经网络对除霜装置的在工作过程中的工作情况进行监测和控制，提高除霜效率和控制精度，具体包括如下步骤：

步骤一、本发明采用的BP网络体系结构由三层组成，第一层为输入层，共n个节点，对应了表示设备工作状态的n个监测信号，这些信号参数由数据预处理模块给出。第二层为隐层，共m个节点，由网络的训练过程以自适应的方式确定。第三层为输出层，共p个节点，由系统实际需要输出的响应确定。

该网络的数学模型为：

输入向量：x＝(x₁,x₂,...,x_n)^T

中间层向量：y＝(y₁,y₂,...,y_m)^T

输出向量：O＝(o₁,o₂,...,o_p)^T

本发明中，输入层节点数为n＝5，输出层节点数为p＝2。隐藏层节点数m由下式估算得出：

输入信号5个参数分别表示为：，x₁储水加热室内水温系数、x₂为第一蒸汽出口的汽体流量系数、x₃为移动机构的移动速度系数、x₄为蒸汽输出室内电风扇转速系数、x₅为摄像头转动速度系数。

由于传感器获取的数据属于不同的物理量，其量纲各不相同。因此，在数据输入人工神经网络之前，需要将数据规格化为0-1之间的数。

将储水室内的水温T、第一蒸汽出口的汽体流量Q、移动机构的移动速度v_i、蒸汽输出室内电风扇转速v_t、摄像头转动速度V进行归一化的公式为：

其中，x_j为输入层向量中的参数，X_j分别为测量参数T、Q、v_i、v_t、V，j＝1,2,3,4,5；X_jmax和X_jmin分别为相应测量参数中的最大值和最小值，采用S型函数，f_j(x)＝1/(1+e^-x)。

具体而言，对于储水室内的水温T，进行归一化后，得到储水室内水温系数x₁：

其中，T_min和T_max分别为储水室内的水温的最小值和最大值；

同样的，对于第一蒸汽出口的汽体流量Q，进行归一化后，得到第一蒸汽出口的汽体流量系数x₂：

其中，T_min和T_max分别为第一蒸汽出口的汽体流量的最小值和最大值；

同样的，对于移动机构的移动速度v_i，进行归一化后，得到移动机构的移动速度系数x₃：

其中，v_imin和v_imax分别为移动机构移动速度的最小值和最大值；

同样的，对于蒸汽输出室内电风扇转速v_t，进行归一化后，得到蒸汽输出室内电风扇转速系数x₄：

同样的，对于摄像头转动速度V，进行归一化后，得到摄像头转动速度系数x₅：

输出信号的两个参数分别表示为：o＝{o₁,o₂}，o₁为第二蒸汽口气体流速、o₂为加移动机构的停留时间。

在另一实施例中，水温调节系数的经验公式为：

其中，k_c为收缩系数，A₁为第一蒸汽出口的横截面积，单位为mm²，A₂为第二蒸汽出口的横截面积，单位为mm²，T_i为水的测量温度，单位为℃，T₀为水的初始温度，单位为℃，V为储水室的体积，单位为mm³，V_i为水的测量体积，单位为mm³，p_i为出水室内的测量压力，单位为kpa，p为环境压力，单位为kpa；A₁≥A₂，

在另一实施例中，移动机构的移动速度v_i的经验公式满足：

其中，λ为校正系数，为设定的移动速度，单位为m/s，T₂为蒸汽输出室的温度，单位为℃，T为环境温度，单位为℃，e为自然对数底数，r为风扇电机的实际转速，单位为r/min，r₀为设定的风扇电机转速，单位为r/min，p₀为第二蒸汽出口的出口压力，单位为kpa，l为第二出气口中心距离汽车玻璃的距离，单位为mm²，h为冰霜的厚度，单位为mm²。

步骤二、进行BP神经网络训练。

根据历史经验数据获取训练的样本，并给定输入节点i和隐含层节点j之间的连接权值W_ij，隐层节点j和输出层节点k之间的连接权值W_jk，隐层节点j的阈值θ_j，输出层节点k的阈值θ_k、W_ij、W_jk、θ_j、θ_k均为-1到1之间的随机数。

在训练过程中，不断修正W_ij、W_jk的值，直至系统误差小于等于期望误差时，完成神经网络的训练过程。

(1)训练方法

各子网采用单独训练的方法；训练时，首先要提供一组训练样本，其中的每一个样本由输入样本和理想输出对组成，当网络的所有实际输出与其理想输出一致时，表明训练结束；否则，通过修正权值，使网络的理想输出与实际输出一致；

(2)训练算法

BP网络采用误差反向传播(Backward Propagation)算法进行训练，其步骤可归纳如下：

第一步：选定一结构合理的网络，设置所有节点阈值和连接权值的初值。

第二步：对每个输入样本作如下计算：

(a)前向计算：对l层的j单元

式中，为第n次计算时l层的j单元信息加权和，/>为l层的j单元与前一层(即l-1层)的单元i之间的连接权值，/>为前一层(即l-1层，节点数为n_l-1)的单元i送来的工作信号；i＝0时，令/>为l层的j单元的阈值。

若单元j的激活函数为sigmoid函数，则

且

若神经元j属于第一隐层(l＝1)，则有

若神经元j属于输出层(l＝L)，则有

且e_j(n)＝x_j(n)-o_j(n)；

(b)反向计算误差：

对于输出单元

对隐单元

(c)修正权值：

η为学习速率。

第三步：输入新的样本或新一周期样本，直到网络收敛，在训练时各周期中样本的输入顺序要重新随机排序。

BP算法采用梯度下降法求非线性函数极值，存在陷入局部极小以及收敛速度慢等问题。更为有效的一种算法是Levenberg-Marquardt优化算法，它使得网络学习时间更短，能有效地抑制网络陷于局部极小。其权值调整率选为

Δω＝(J^TJ+μI)^-1J^Te；

其中，J为误差对权值微分的雅可比(Jacobian)矩阵，I为输入向量，e为误差向量，变量μ是一个自适应调整的标量，用来确定学习是根据牛顿法还是梯度法来完成。

在系统设计时，系统模型是一个仅经过初始化了的网络，权值需要根据在使用过程中获得的数据样本进行学习调整，为此设计了系统的自学习功能。在指定了学习样本及数量的情况下，系统可以进行自学习，以不断完善网络性能；

如表1所示，给定了一组训练样本以及训练过程中各节点的值

表1训练过程各节点值

步骤三、采集传感器运行参数输入神经网络得到第二蒸汽口气体流速信号、加移动机构的停留时间信号。

将训练好的人工神经网络固化在芯片之中，使硬件电路具备预测和智能决策功能，从而形成智能硬件。

同时使用传感器采集到的参数，通过将上述参数规格化，得到BP神经网络的初始输入向量通过BP神经网络的运算得到初始输出向量/>

步骤四：监测输出层信号的工作状态。

输出层向量o＝{o₁,o₂}；o₁为第二蒸汽口气体流速、o₂为移动机构的停留时间。

尽管本发明的实施方案已公开如上，但其并不仅仅限于说明书和实施方式中所列运用，它完全可以被适用于各种适合本发明的领域，对于熟悉本领域的人员而言，可容易地实现另外的修改，因此在不背离权利要求及等同范围所限定的一般概念下，本发明并不限于特定的细节和这里示出与描述的图例。

Claims (4)

1.一种太阳能智能除霜装置的控制方法，其特征在于，所述太阳能智能除霜装置，包括：

壳体；

隔板，其设置在所述壳体内部，所述隔板上设置有第一蒸汽出口；

储水加热室，其位于所述隔板一侧，在所述储水加热室内部设置有加热棒；

蒸汽输出室，其位于所述隔板另一侧，所述蒸汽输出室的外壁上设置有第二蒸汽出口，电风扇设置在所述蒸汽输出室中，所述电风扇能够将热水蒸汽吹出第二蒸汽出口，将汽车挡风玻璃上的冰霜融化；

其中，所述蒸汽输出室通过所述第一蒸汽出口与所述储水加热室连通；

擦拭机构，其可升降设置在所述壳体的一侧，用于将汽车挡风玻璃上融化后的水擦干；

所述擦拭机构包括电动推杆和擦拭棍棒，所述擦拭棍棒转动连接在所述电动推杆的一端；

动力源电池，其固定设置在所述壳体的一侧外壁上，且与所述加热棒连接；

摄像单元，其设置在所述壳体的另一侧外壁上；通过所述摄像单元采集汽车挡风玻璃上的冰霜信息，并传递给控制器，由控制器来决定是继续除霜还是移动到下一个有霜区域；

所述摄像单元采用可转动摄像头；

移动机构，其设置在所述壳体底部，能够带动所述壳体在所述汽车挡风玻璃上移动；

控制器，其与所述储水加热室、所述蒸汽输出室、所述摄像单元、所述擦拭机构、所述移动机构以及所述动力源电池同时电连接；

所述太阳能智能除霜装置的控制方法，包括：

步骤一、按照采样周期，通过传感器采集储水加热室内的水温T、第一蒸汽出口的汽体流量Q、移动机构的移动速度v_i、蒸汽输出室内电风扇转速v_t、摄像单元转动速度V；

步骤二、依次将参数进行归一化，确定三层BP神经网络的输入层向量x＝{x₁,x₂,x₃,x₄,x₅}；其中，x₁储水加热室内水温系数、x₂为第一蒸汽出口的汽体流量系数、x₃为移动机构的移动速度系数、x₄为蒸汽输出室内电风扇转速系数、x₅为摄像单元转动速度系数；

步骤三、所述输入层向量映射到中间层，所述中间层向量y＝{y₁,y₂,…,y_m}；m为中间层节点个数；

步骤四、得到输出层向量o＝{o₁,o₂}；o₁为第二蒸汽出口气体流速、o₂为移动机构的停留时间；

同时，能够在除霜过程中，控制储水加热室内水温调节系数和移动机构的移动速度v_i，使除霜工作更加精准和迅速；

其中，所述水温调节系数的经验公式为：

式中，k_c为收缩系数，A₁为第一蒸汽出口的横截面积，A₂为第二蒸汽出口的横截面积，T_i为水的测量温度，T₀为水的初始温度，V为储水加热室的体积，V_i为水的测量体积，p_i为储水加热室内的测量压力，p为环境压力；

所述移动机构的移动速度v_i的经验公式满足：

式中，λ为校正系数，为设定的移动速度，T₂为蒸汽输出室的温度，T为环境温度，e为自然对数底数，r为风扇电机的实际转速，r₀为设定的风扇电机转速，p₀为第二蒸汽出口的出口压力，l为第二蒸汽出口中心距离汽车挡风玻璃的距离，h为冰霜的厚度。

2.根据权利要求1所述的太阳能智能除霜装置的控制方法，其特征在于，所述储水加热室顶部设置有进水口。

3.根据权利要求2所述的太阳能智能除霜装置的控制方法，其特征在于，所述步骤二中，将储水加热室内的水温T、第一蒸汽出口的汽体流量Q、移动机构的移动速度v_i、蒸汽输出室内电风扇转速v_t、摄像单元转动速度V进行归一化的公式为：

其中，x_j为输入层向量中的参数，X_j分别为测量参数T、Q、v_i、v_t、V，j＝1,2,3,4,5；X_jmax和X_jmin分别为相应测量参数中的最大值和最小值。

4.根据权利要求3所述的太阳能智能除霜装置的控制方法，其特征在于，所述中间层节点个数m满足：其中，n为输入层节点个数，p为输出层节点个数；所述中间层及所述输出层的激励函数均采用S型函数f_j(x)＝1/(1+e^-x)。