CN110939959A - 油烟机的控制方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种油烟机的控制方法及装置。其中，该方法包括获取油烟机的工作参数和油烟浓度；将油烟机的工作参数和油烟浓度输入预测模型，由预测模型输出工作参数和油烟浓度对应的油烟浓度变化情况，其中，预测模型为使用多组训练数据，通过机器学习训练得出的，多组训练数据中的每组数据均包括：油烟机的工作参数和油烟浓度，以及工作参数和油烟浓度对应的油烟浓度变化情况；根据油烟浓度变化情况控制油烟机工作。本发明解决了相关技术中油烟机预设功能机械化，不能根据油烟变化自动调节造成的对油烟处理效果不佳的技术问题。

Description

油烟机的控制方法及装置

技术领域

本发明涉及油烟机控制技术领域，具体而言，涉及一种油烟机的控制方法及装置。

背景技术

随着生活质量的提高，人们对厨房环境的要求也不断提高。目前，油烟机已经成为厨房必备的设备，很大程度上使人们摆脱了烟熏火燎的年代。但是，现在的吸油烟机大多采用机械按键进行操控，操作功能简单，容易沾染油烟，不够卫生，而且只能将油烟机调成预设的固定功能，不能根据油烟的变化进行智能调节，使得油烟的处理效果并不能满足人们的日益增长的生活要求。

针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种油烟机的控制方法及装置，以至少解决相关技术中油烟机预设功能机械化，不能根据油烟变化自动调节造成的对油烟处理效果不佳的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种油烟机的控制方法，包括：获取油烟机的工作参数和油烟浓度；将所述油烟机的工作参数和所述油烟浓度输入预测模型，由所述预测模型输出所述工作参数和所述油烟浓度对应的油烟浓度变化情况，其中，所述预测模型为使用多组训练数据，通过机器学习训练得出的，所述多组训练数据中的每组数据均包括：油烟机的工作参数和所述油烟浓度，以及所述工作参数和所述油烟浓度对应的油烟浓度变化情况；根据所述油烟浓度变化情况控制所述油烟机工作。

可选地，获取油烟机的工作参数和油烟浓度包括：获取所述油烟机的历史工作参数；获取在所述历史工作参数下的油烟浓度。

可选地，所述油烟浓度为多个位置不同的浓度监测器采集获取的多个油烟浓度值，获取在所述历史工作参数下的油烟浓度包括：获取在所述历史工作参数下的多个浓度监测器采集的多个油烟浓度值；根据多个所述油烟浓度值确定所述油烟浓度。

可选地，根据多个所述油烟浓度值确定所述油烟浓度包括：对多个所述油烟浓度值取期望值；将所述期望值作为所述油烟浓度。

可选地，根据所述油烟浓度变化情况控制所述油烟机工作包括下列至少之一：调整油烟机档位；调整油烟机吸头方向。

可选地，根据所述油烟浓度变化情况控制所述油烟机工作还包括：根据油烟浓度控制油烟机对油烟进行过滤；根据过滤的历史油烟浓度数据提醒更换过滤网。

可选地，所述油烟机的工作参数包括下列至少之一：油烟机的功率，油烟机的能耗。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种油烟机的控制装置，包括：获取模块，用于获取油烟机的工作参数和油烟浓度；预测模块，用于将所述油烟机的工作参数和所述油烟浓度输入预测模型，由所述预测模型输出所述工作参数和所述油烟浓度对应的油烟浓度变化情况，其中，所述预测模型为使用多组训练数据，通过机器学习训练得出的，所述多组训练数据中的每组数据均包括：油烟机的工作参数和所述油烟浓度，以及所述工作参数和所述油烟浓度对应的油烟浓度变化情况；控制模块，用于根据所述油烟浓度变化情况控制所述油烟机工作。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种存储介质，所述存储介质存储有程序指令，其中，在所述程序指令运行时控制所述存储介质所在设备执行上述中任意一项所述的方法。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行上述中任意一项所述的方法。

在本发明实施例中，采用获取油烟机的工作参数和油烟浓度；将所述油烟机的工作参数和所述油烟浓度输入预测模型，由所述预测模型输出所述工作参数和所述油烟浓度对应的油烟浓度变化情况，其中，所述预测模型为使用多组训练数据，通过机器学习训练得出的，所述多组训练数据中的每组数据均包括：油烟机的工作参数和所述油烟浓度，以及所述工作参数和所述油烟浓度对应的油烟浓度变化情况；根据所述油烟浓度变化情况控制所述油烟机工作的方式，通过预测模型，达到了准确的预测油烟浓度变化情况的目的，从而实现了油烟机智能化调节自身运行状态的技术效果，进而解决了相关技术中油烟机预设功能机械化，不能根据油烟变化自动调节造成的对油烟处理效果不佳的技术问题。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1是根据本发明实施例的油烟机的控制方法的流程图；

图2是根据本发明实施例的油烟机的控制装置的结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

根据本发明实施例，提供了一种油烟机的控制方法的实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

图1是根据本发明实施例的油烟机的控制方法的流程图，如图1所示，该方法包括如下步骤：

步骤S102，获取油烟机的工作参数和油烟浓度；

步骤S104，将油烟机的工作参数和油烟浓度输入预测模型，由预测模型输出工作参数和油烟浓度对应的油烟浓度变化情况，其中，预测模型为使用多组训练数据，通过机器学习训练得出的，多组训练数据中的每组数据均包括：油烟机的工作参数和油烟浓度，以及工作参数和油烟浓度对应的油烟浓度变化情况；

步骤S106，根据油烟浓度变化情况控制油烟机工作。

通过上述步骤，可以实现采用获取油烟机的工作参数和油烟浓度；将油烟机的工作参数和油烟浓度输入预测模型，由预测模型输出工作参数和油烟浓度对应的油烟浓度变化情况，其中，预测模型为使用多组训练数据，通过机器学习训练得出的，多组训练数据中的每组数据均包括：油烟机的工作参数和油烟浓度，以及工作参数和油烟浓度对应的油烟浓度变化情况；根据油烟浓度变化情况控制油烟机工作的方式，通过预测模型，达到了准确的预测油烟浓度变化情况的目的，从而实现了油烟机智能化调节自身运行状态的技术效果，进而解决了相关技术中油烟机预设功能机械化，不能根据油烟变化自动调节造成的对油烟处理效果不佳的技术问题。

上述可以采用多种方法获取油烟机的工作参数和油烟浓度，可以在油烟机上安装信息采集系统，例如，通过安装浓度监测器用于实时检测或者定期检测油烟浓度，以及功率、能耗监测器用于获取油烟机的运行功率和耗电量。需要说明的是，在获取油烟机的工作参数和油烟浓度之前，通过油烟机的信息采集系统检测用户当前状态，即用户是否正在使用灶具做饭，油烟机在默认情况下处于待机状态，可以从用户发出指令时启动，油烟机接收用户指令可以通过机械按键，语言提示或者通过感应器自动感知油烟及温度得到。此外，通过信息采集系统实时检测用户当前状态及获取油烟浓度、温度、成分等数据信息，一旦检测到的信息超过用户安全阈值，油烟机在处理油烟时，会发出预警提醒。例如，检测到有严重的有害物质达到危害人体健康的标准时，油烟机提示用户停止相关操作，远离厨房，油烟机也会同时加快处理油烟。

预测模型是基于卷积神经网络建立的，并且对油烟机运行中采集的油烟机工作参数和油烟数据信息训练得到。在对上述预测模型进行训练时，通过机器学习对大量的训练数据进行训练，该训练数据包括油烟机的工作参数和油烟浓度，以及工作参数和油烟浓度对应的油烟浓度变化情况，由该预测模型可以通过当前时刻油烟浓度获得下一刻的油烟状态，使得油烟机在当前运行状态中能够实时调整下一刻的运行状态。

将获取油烟机的工作参数和油烟浓度输入预测模型，由预测模型通过当前时刻油烟参数获得下一刻的油烟状态，使得吸油烟机根据当前时刻的运行状态能够周期性调整运行状态，在进行油烟机进行调整时，油烟机可以根据预测结果智能调节吸力大小、吸头的方向等。不仅用于进行贴心的人性化服务，更提升了用户体验。

可选地，获取油烟机的工作参数和油烟浓度包括：获取油烟机的历史工作参数；获取在历史工作参数下的油烟浓度。

在获取油烟机的历史工作参数以及该历史工作参数下的油烟浓度，其中，油烟机的历史工作参数是在当前时刻的油烟参数下的油烟机的工作参数，而历史工作参数下的油烟浓度是与油烟机的历史工作参数相对应的油烟浓度。例如，通过油烟机的信息采集系统实时检测用户当前状态及获取油烟浓度、温度、成分等数据信息，并且获取当前时刻油烟参数具有周期性，这种周期性可以是预设的周期性，也可以由用户根据自己的需要进行设置。

可选地，油烟浓度为多个位置不同的浓度监测器采集获取的多个油烟浓度值，获取在历史工作参数下的油烟浓度包括：获取在历史工作参数下的多个浓度监测器采集的多个油烟浓度值；根据多个油烟浓度值确定油烟浓度。

上述油烟浓度是油烟机在历史工作参数下，在油烟机不同位置设置多个浓度监测器用于实时采集油烟浓度，由此获取油烟机处于该工作参数下的油烟浓度。其中，最终得到的油烟浓度是对油烟机在历史工作参数下的多个油烟浓度值取期望值。

可选地，根据多个油烟浓度值确定油烟浓度包括：对多个油烟浓度值取期望值；将期望值作为油烟浓度。

在确定油烟机的工作状态下的油烟浓度时，可以对油烟机不同位置的浓度监测器获取的多个油烟浓度值相加并求取平均值，也就是多个油烟浓度取期望值，将上述结果作为油烟浓度。通过对多个油烟浓度值取期望值，并将该期望值作为油烟浓度，使得获取油烟浓度更加贴近油烟实际浓度。

可选地，根据油烟浓度变化情况控制油烟机工作包括下列至少之一：调整油烟机档位；调整油烟机吸头方向。

在对油烟机的工作进行相应的控制时，可以根据油烟浓度变化情况调整油烟机档位，以及油烟机吸头方向等。其中，对油烟机档位，以及油烟机吸头的调整不仅包括手动调节，还包括智能调节。需要说明的是，在智能调节状态下，油烟机可以根据油烟浓度的不同变化进行自适应调整。其中，油烟机档位被划分成更小的控制单元，可以实现对油烟浓度变化的微调整，例如，将油烟机的档位由高到低划分成若干子档位，子档位与子档位之间的存在合理调整变化差异，由于油烟浓度的变化也是不断的增加或减小，大致变化规律成光滑曲线状，因此，利用油烟的浓度的变化规律，使用划分更小的子档位控制单元可以实现油烟机的微调整，有效地避免了档位单一，以及档位间的控制差距过大，导致的油烟机对油烟的处理效果差的问题。

此外，上述油烟机的智能调节还包括调整油烟机吸头方向，油烟在外界因素的影响下容易发生偏移。例如，把厨房窗户打开进行通风，油烟在风的作用下发生偏移。例如，人在移动时，也会对油烟的方向产生一定的影响。传统的油烟机只有一个固定吸头，只能依靠增加油烟机吸头的吸力来解决上述油烟偏移问题。为了实现更好的油烟处理效果，可以通过增加油烟机吸头、改变油烟机吸头方向等解决油烟偏移问题。需要说明的是，在调整油烟机吸头方向时，可以根据不同方向的油烟变化情况，实时调节油烟机吸头，具体讲，可以油烟机吸头可以实现无死角自适应旋转，使得对油烟的处理做到不跑油烟，全面处理各个方向的油烟。

可选地，根据油烟浓度变化情况控制油烟机工作还包括：根据油烟浓度控制油烟机对油烟进行过滤；根据过滤的历史油烟浓度数据提醒更换过滤网。

油烟的浓度是在不断变化的，因而根据油烟浓度的变化对油烟进行过滤也是变化的。在根据油烟浓度变化情况控制油烟机工作时，油烟浓度越大，对油烟的过滤速度就会越快，越频繁，反之，油烟浓度越小，对油烟的过滤速度就会有所降低，频率也会相应的减少。上述对油烟进行过滤的速度，以及频率等，都是相对于油烟浓度的大小以及变化快慢而言的。在油烟机工作过程中，会不断采集与保存油烟浓度数据，并根据上述油烟机过滤的历史油烟数据计算出过滤网的使用寿命，并提醒用户及时更换过滤网。例如，油烟机在对油烟过滤时的数据进行记录，当过滤的油烟记录数据达到或者接近过滤网的使用极限时，油烟机会通过声光报警、语音提示等方式提醒用户更换过滤器中的过滤网，以便实现油烟机对油烟更加有效的处理。

可选地，油烟机的工作参数包括下列至少之一：油烟机的功率，油烟机的能耗。

油烟机在运行状态下，其对应的工作参数也会随着油烟浓度的变化而不断调整，此时，最直接的油烟机的工作参数，例如，油烟机的功率，油烟机的能耗等，都会发生一些调整。具体地，当油烟浓度上升时，油烟机需要提高运行功率，使得油烟机的吸力增大，吸头的活动频率也会增加，以提高对油烟的吸附能力。当油烟浓度下降时，油烟机需要降低运行功率，使得油烟机的吸力减小，吸头的活动频率也会减少，以降低对油烟的吸附能力。因此，油烟机的上述工作参数是随着油烟的变化进行调整的。此外，若油烟机的功率增大或者吸头的活动频率过于频繁，均会引起油烟机的能耗的提高，反之，则会引起油烟机的能耗的降低。因此，油烟机的功率，以及油烟机的能耗等，都可以反映油烟机的工作参数的变化，相应地，可以通过油烟机的功率，以及油烟机的能耗变化来反映油烟机的工作状态。

图2是根据本发明实施例的油烟机的控制装置的结构示意图；如图2所示，该油烟机的控制装置，包括：获取模块22，预测模块24和控制模块26。下面对该油烟机的控制装置进行详细说明。

获取模块22，用于获取油烟机的工作参数和油烟浓度；预测模块24，与上述获取模块22连接，用于将油烟机的工作参数和油烟浓度输入预测模型，由预测模型输出工作参数和油烟浓度对应的油烟浓度变化情况，其中，预测模型为使用多组训练数据，通过机器学习训练得出的，多组训练数据中的每组数据均包括：油烟机的工作参数和油烟浓度，以及工作参数和油烟浓度对应的油烟浓度变化情况；控制模块26，与上述预测模块24连接，用于根据油烟浓度变化情况控制油烟机工作。

通过上述模块，该油烟机的控制装置可以实现采用获取油烟机的工作参数和油烟浓度；将油烟机的工作参数和油烟浓度输入预测模型，由预测模型输出工作参数和油烟浓度对应的油烟浓度变化情况，其中，预测模型为使用多组训练数据，通过机器学习训练得出的，多组训练数据中的每组数据均包括：油烟机的工作参数和油烟浓度，以及工作参数和油烟浓度对应的油烟浓度变化情况；根据油烟浓度变化情况控制油烟机工作的方式，通过预测模型，达到了准确的预测油烟浓度变化情况的目的，从而实现了油烟机智能化调节自身运行状态的技术效果，进而解决了相关技术中油烟机预设功能机械化，不能根据油烟变化自动调节造成的对油烟处理效果不佳的技术问题。

上述可以采用多种方法获取油烟机的工作参数和油烟浓度，可以在油烟机上安装信息采集系统，例如，通过安装浓度监测器用于实时检测或者定期检测油烟浓度，以及功率、能耗监测器用于获取油烟机的运行功率和耗电量。需要说明的是，在获取油烟机的工作参数和油烟浓度之前，通过油烟机的信息采集系统检测用户当前状态，即用户是否正在使用灶具做饭，油烟机在默认情况下处于待机状态，可以从用户发出指令时启动，油烟机接收用户指令可以通过机械按键，语言提示或者通过感应器自动感知油烟及温度得到。此外，通过信息采集系统实时检测用户当前状态及获取油烟浓度、温度、成分等数据信息，一旦检测到的信息超过用户安全阈值，油烟机在处理油烟时，会发出预警提醒。例如，检测到有严重的有害物质达到危害人体健康的标准时，油烟机提示用户停止相关操作，远离厨房，油烟机也会同时加快处理油烟。

预测模型是基于卷积神经网络建立的，并且对油烟机运行中采集的油烟机工作参数和油烟数据信息训练得到。在对上述预测模型进行训练时，通过机器学习对大量的训练数据进行训练，该训练数据包括油烟机的工作参数和油烟浓度，以及工作参数和油烟浓度对应的油烟浓度变化情况，由该预测模型可以通过当前时刻油烟浓度获得下一刻的油烟状态，使得油烟机在当前运行状态中能够实时调整下一刻的运行状态。

将获取油烟机的工作参数和油烟浓度输入预测模型，由预测模型通过当前时刻油烟参数获得下一刻的油烟状态，使得吸油烟机根据当前时刻的运行状态能够周期性调整运行状态，在进行油烟机进行调整时，油烟机可以根据预测结果智能调节吸力大小、吸头的方向等。不仅用于进行贴心的人性化服务，更提升了用户体验。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种存储介质，存储介质存储有程序指令，其中，在程序指令运行时控制存储介质所在设备执行上述中任意一项的方法。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种处理器，处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行上述中任意一项的方法。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种油烟机的控制方法，其特征在于，包括：

获取油烟机的工作参数和油烟浓度；

将所述油烟机的工作参数和所述油烟浓度输入预测模型，由所述预测模型输出所述工作参数和所述油烟浓度对应的油烟浓度变化情况，其中，所述预测模型为使用多组训练数据，通过机器学习训练得出的，所述多组训练数据中的每组数据均包括：油烟机的工作参数和所述油烟浓度，以及所述工作参数和所述油烟浓度对应的油烟浓度变化情况；

根据所述油烟浓度变化情况控制所述油烟机工作。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取油烟机的工作参数和油烟浓度包括：

获取所述油烟机的历史工作参数；

获取在所述历史工作参数下的油烟浓度。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述油烟浓度为多个位置不同的浓度监测器采集获取的多个油烟浓度值，获取在所述历史工作参数下的油烟浓度包括：

获取在所述历史工作参数下的多个浓度监测器采集的多个油烟浓度值；

根据多个所述油烟浓度值确定所述油烟浓度。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据多个所述油烟浓度值确定所述油烟浓度包括：

对多个所述油烟浓度值取期望值；

将所述期望值作为所述油烟浓度。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述油烟浓度变化情况控制所述油烟机工作包括下列至少之一：

调整油烟机档位；调整油烟机吸头方向。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据所述油烟浓度变化情况控制所述油烟机工作还包括：

根据油烟浓度控制油烟机对油烟进行过滤；

根据过滤的历史油烟浓度数据提醒更换过滤网。

7.根据权利要求1至6中任意一项所述的方法，其特征在于，所述油烟机的工作参数包括下列至少之一：

油烟机的功率，油烟机的能耗。

8.一种油烟机的控制装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取油烟机的工作参数和油烟浓度；

预测模块，用于将所述油烟机的工作参数和所述油烟浓度输入预测模型，由所述预测模型输出所述工作参数和所述油烟浓度对应的油烟浓度变化情况，其中，所述预测模型为使用多组训练数据，通过机器学习训练得出的，所述多组训练数据中的每组数据均包括：油烟机的工作参数和所述油烟浓度，以及所述工作参数和所述油烟浓度对应的油烟浓度变化情况；

控制模块，用于根据所述油烟浓度变化情况控制所述油烟机工作。

9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有程序指令，其中，在所述程序指令运行时控制所述存储介质所在设备执行权利要求1至7中任意一项所述的方法。

10.一种处理器，其特征在于，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行权利要求1至7中任意一项所述的方法。

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