CN112462615A - 厨房空气净化设备的智能控制方法、系统和设备 - Google Patents

厨房空气净化设备的智能控制方法、系统和设备 Download PDF

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Abstract

本发明公开了厨房空气净化设备的智能控制方法、系统和设备。通过对不同周期内的温度数据变化进行分析,匹配相应的初始烹饪数学模型及后续烹饪数学模型的转变以控制厨房空气净化设备的运行状态;数据接收的不同周期至少包括第一周期和第二周期;对温度数据变化的分析至少包括线性分析和波动分析;烹饪数学模型至少包括第一数学模型、第二数学模型和第三数学模型,烹饪数学模型的转变至少包括第一数学模型转为第二数学模型,第三数学模型转换为第一数学模型或第二数学模型。本发明针对烹饪过程中的烹饪模式转化匹配不同模型自动转化精准油烟机风量的高低速控制,以满足实际使用过程的场景识别优化,更精准、节能。

Description

厨房空气净化设备的智能控制方法、系统和设备
技术领域
本发明涉及智能家居领域,特别涉及厨房空气净化设备的智能控制方法、控制系统和设备。
背景技术
目前市面上具有有一些带检测装置的油烟机,一些智能的方法是通过温差变化来进行开停机的,但这种检测方式的误操作很多,受到的环境干扰较多;一些烟灶联动的集成灶虽然通过灶具的火量来控制烟机的转速,但烟雾的升腾条件并不是以火量的大小来决定的,如烧水前期,虽然是大火在工作,但由于水并未沸腾,所以高转速是一种浪费;一些红外智能的控制方式限定温度的区间进以调速,但并不能识别烟雾的升腾,所以不能满足实际烹饪过程的需求;还有如中国发明专利(公开号CN 109375521A)一种固定式红外测温厨房空气净化设备的智能控制方法,其为本申请技术的第一代,其有效解决了开机的精准判定问题,且能识别初始的不同烹饪场景,进行高低速转速设置;但是第一代产品在烹饪过程中的场景模型转换不够精准智能,在识别初始烹饪模型后,在实际使用过程中在初始烹饪模型的烹饪过程中加入其他烹饪模式时,无法精准识别,特别是在煲汤同时进行炒菜的烹饪过程,油烟机无法正确识别,不能正确调节风机转速;在炒菜过程结束,小火煲汤的场景维持的情况下,会有误关机的情况发生,不能够满足更多复杂使用场景。
本申请在一代基础上,针对烹饪过程中的烹饪模式转化,进行精准识别,且匹配不同模型自动转化精准油烟机风量的高低速控制,以满足实际使用过程的场景识别优化,更精准、节能。
发明内容
本发明的目的是提供一种智能识别烹饪模式变化的厨房空气净化设备的智能控制方法、控制系统和设备。
为实现上述目的,本发明采用如下技术方案,厨房空气净化设备的智能控制方法,包括:
数据接收:通过对不同周期内的温度数据变化进行分析,匹配相应的初始烹饪数学模型及后续烹饪数学模型的转变;
净化模型的转变:根据数据接收中匹配的烹饪数学模型和烹饪数学模型的转变,控制厨房空气净化设备的运行状态;
数据接收中不同周期至少包括第一周期和第二周期;
对温度数据变化进行分析至少包括线性分析和波动分析;
烹饪数学模型至少包括第一数学模型、第二数学模型和第三数学模型,烹饪数学模型的转变至少包括第一数学模型转为第二数学模型,第三数学模型转换为第一数学模型或第二数学模型。
在一些实施方式中,数据接收包括环境温度数据的接收,环境温度数据的接收基于至少一路固定发射率的视场温度数据的接收。
在一些实施方式中,温度数据变化的波动分析为温度绝对差分析或温度方差分析。
在一些实施方式中,第一周期为温度数据变化符合线性条件或波动性条件并能在设定时间内维持的区间;
第二周期为温度数据变化符合线性条件或波动条件并能维持大于所述设定时间的区间;
第一数学模型为在第一周期内的视场温度数据变化满足线性条件且斜率在设定的增长区间,在第二周期内的温度数据变化满足线性条件;
第二数学模型为在第一周期内的视场温度数据变化满足线性条件且斜率大于设定的增长区间的最大值,在第二周期内的温度数据变化满足波动性条件;
第三数学模型为在第一周期内的视场温度数据变化满足设定的绝对值差条件,在第一周期结束后满足第二周期的线性条件,且第二周期的线性斜率无增长。
在一些实施方式中,烹饪开始时,对第一周期内的温度数据变化线性分析识别出灶具的状态,灶具的状态包括关闭状态和开启状态,在灶具开启后,控制厨房空气净化设备启动;
烹饪过程中,对第一周期的温度数据变化通过波动分析匹配烹饪数学模型并确定烹饪的状态,控制厨房空气净化设备风机的运行速度;
烹饪结束后,对第二周期内的温度数据变化通过波动分析和线性分析,控制厨房空气净化设备关闭。
在一些实施方式中,在第一数学模型处于第二周期且温度数据变化符合线性条件的过程中,温度数据的变化出现了第一周期的符合第二数学模型线性条件,则表示开始进入第二数学模型;
在第三数学模型出现又消失,且消失时表现出第一数学模型或第二数学模型特性,则表示开始进入第一数学模型或第二数学模型。
在一些实施方式中,在第一数学模型的烹饪模式下,通过对第二周期的温度数据进行线性和波动分析,在第二周期内的温度数据呈线性下降时,控制厨房空气净化设备关闭;
在由第一数学模型转为第二数学模型,第二数学模型消失且第一数学模型维持的情况下,通过对第二周期的温度数据进行线性和波动分析,在第二周期内的温度数据呈线性下降时,实时控制厨房空气净化设备关闭;
在第三数学模型出现又消失后,第一数学模型或第二数学模型未出现,控制厨房空气净化设备关闭。
厨房空气净化设备的控制系统,包括:
接收单元,用于接收温度变化值;
处理单元,用于对不同周期内的温度数据变化进行分析;
确定单元,用于匹配相应的初始烹饪数学模型及后续烹饪数学模型的转变;
控制单元,根据烹饪数学模型的不同,控制厨房空气净化设备的运行状态。
厨房空气净化设备,还包括风机和红外测温传感器;
厨房空气净化设备的控制系统与风机及红外测温传感器分别控制连接,厨房空气净化设备的控制系统接收并处理红外测温传感器采集的温度数据,并控制风机的运行状态。
本发明的有益效果为:本发明厨房空气净化设备的智能控制方法,通过温度收集并判断设置的多种烹饪数学模型以及烹饪数学模型之间的转化,精准的实现智能检测并自动控制油烟机的风量,大大强化了智能化程度和适用性,提升烹饪过程的体验感。
附图说明
图1为本发明厨房空气净化设备的智能控制方法的流程示意图;
图2为本发明实施例1中第一数学模型的温度波形示意图;
图3为本发明实施例1中第三数学模型的温度波形示意图;
图4为本发明实施例1中第一数学模型与第二数学模型转化的温度波形示意图;
图5为本发明实施例1中第三数学模型与第二数学模型转化的温度波形示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步详细的说明。
实施例1
厨房空气净化设备以油烟机和集成灶为主,集成灶包含了油烟机和灶具,本实施例以家用油烟机为例,红外测温传感器安装在油烟机的箱体上,使其能与灶具呈对视状态,由于本发明方案不需要对烹饪器具的温度值进行精确识别,也不限定高低温区间,只需检测其温度变化,所以对安装的高度也不进行具体的限制。当油烟机上电后,红外测温传感器模块进入工作状态,并对红外视场的温度和环境的温度进行接收,红外测温传感器有模拟型和数字型之分,本实施例对此不做限制。
家用油烟机的款式可以为任意款式,红外测温传感器的数量可以安装一个,也可以安装两个或多个,在本实施例中安装数量为一个,同时设有中央处理器用于处理分析收集的温度数据以及控制油烟机风量。
如图1所示,厨房空气净化设备的智能控制方法,包括如下步骤:
S1:红外测温传感器实时采集视场温度数据,并将数据发送至中央处理器;
S2:中央处理器对红外测温传感器所采集到的温度数据进行分析,通过算法与已建立的正常开启模式数学模型进行模型的比对,并输出比对结果,比对结果作为开机控制指令的依据由中央处理器发送给厨房空气净化设备风机电机控制板;
S3:电机控制板根据开机控制指令判断是否正常开启净化设备,若正常开启净化设备则进行S4,否则重复循环S1、S2;
S4:中央处理器通过第一周期和第二周期的温度数据变化,进行线性分析和波动分析,并匹配多个烹饪数学模型,并输出比对结果,电机控制板根据比对结果进行预设的转速调节以匹配烹饪数学模型;
S5:红外测温传感器持续采集温度数据发送至中央处理器,中央处理器通过算法与已建立的净化模型的转变数学模型库进行模型的比对,并输出比对结果,电机控制板根据比对结果控制是否变化转速以匹配转化后的烹饪数学模型;
S6:中央处理器通过算法与已建立的正常关闭模式数学模型进行模型的比对,并输出比对结果,比对结果作为关机控制指令的依据由中央处理器发送给电机控制板,电机控制板根据关机控制指令判断是否正常关闭净化设备,若无需正常关机则重复循环S5、S6,若需正常关机则进行S7;
S7:关闭净化设备。
其中第一周期为温度数据变化符合线性条件或波动性条件并能在设定时间内维持的区间(例如第一周期为在短时间内维持的区间);
第二周期为温度数据变化符合线性条件或波动条件并能维持大于所述设定时间的区间(例如第二周期为能维持长时间的区间,该长时间大于上述第一周期的短时间);第一周期和第二周期只能以状态的维持时间界定,这个设定时间数值通过行业经验设置。
烹饪数学模型的数量可根据具体的烹饪方式设置,可以多样化,如对应煲汤、烧水、炒菜、煎炸、干烧、空烧等都可建立烹饪数学模型,在本实施例中,设置三个烹饪数学模型,第一数学模型对应煲汤、第二数学模型对应炒菜或煎炸、第三数学模型对应空烧。
如图2所示,第一数学模型为在第一周期内的视场温度数据变化满足线性条件且斜率在设定的增长区间(例如第一周期的视场温度数据变化满足线性条件且斜率在低增长区),在第二周期内的温度数据变化满足线性条件;通常认为为煲汤模型。
第二数学模型为在第一周期内的视场温度数据变化满足线性条件且斜率大于设定的增长区间的最大值,在第二周期内的温度数据变化满足波动性条件;通常认定为炒菜或煎炸模型。
如图3所示,第三数学模型为在第一周期内的视场温度数据变化满足设定的绝对值差条件(例如第三数学模型在第一周期内的数据变化满足高的绝对值条件),在第一周期结束后满足第二周期的线性条件,且第二周期的线性斜率无增长;通常认定为空烧模型。
烹饪开始时,对第一周期内的温度数据变化线性分析识别出灶具的状态,灶具的状态包括关闭状态和开启状态,在灶具开启后,控制厨房空气净化设备启动;
烹饪过程中,对第一周期的温度数据变化通过波动分析确定烹饪的状态,控制厨房空气净化设备风机的运行速度;
烹饪结束后,对第二周期内的温度数据变化通过波动分析和线性分析,控制厨房空气净化设备关闭。
如图4所示,在第一数学模型处于第二周期且温度数据变化符合线性条件的过程中,温度数据的变化出现了第一周期的符合第二数学模型线性条件,则进入第二数学模型;实际情况匹配为煲汤时进行炒菜。
如图5所示,在第三数学模型出现又消失,且消失时第一数学模型或第二数学模型出现,则进入第一数学模型或第二数学模型。实际情况匹配为短暂空烧热油后用户放入食材进行煲汤或炒菜。
在由第一数学模型转为第二数学模型,第二数学模型消失且第一数学模型维持的情况下,通过对第二周期的温度数据进行线性和波动分析,在第二周期内的温度数据呈线性下降时,实时控制厨房空气净化设备关闭;实际情况匹配为小火煲汤时进行炒菜,炒菜结束后小火煲汤持续,并呈现小火煲汤直至灶具关机后的状态时,控制净化设备关闭。
在第三数学模型出现又消失后,第一数学模型或第二数学模型未出现,控制厨房空气净化设备关闭;实际情况匹配为空烧后未进行其他烹饪动作。
本发明厨房空气净化设备的智能控制方法,通过温度收集并判断设置的多种烹饪数学模型以及烹饪数学模型之间的转化,精准的实现智能检测并自动控制油烟机的风量,大大强化了智能化程度和适用性,提升烹饪过程的体验感。
实施例2
本实施例提供一种厨房空气净化设备的控制系统,包括中央处理器、存储器、总线和通信接口,中央处理器、通信接口和存储器通过总线连接。存储器用于存储程序,中央处理器用于通过总线调用存储在存储器中的程序,执行上述实施例1所提供的家用空气净化设备红外控制方法。
实施例3
本实施例提供一种厨房空气净化设备,其采用实施例2的厨房空气净化设备的控制系统,还包括风机和红外测温传感器,红外测温传感器用于采集温度数据,厨房空气净化设备的控制系统与风机及红外测温传感器分别控制连接,厨房空气净化设备的控制系统接收并处理红外测温传感器采集的温度数据,并控制风机的运行状态。
以上所述的仅是本发明的一些实施方式。对于本领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明创造构思的前提下,还可以做出若干变形和改进,这些都属于本发明的保护范围。

Claims (9)

1.厨房空气净化设备的智能控制方法,包括:
数据接收:通过对不同周期内的温度数据变化进行分析,匹配相应的初始烹饪数学模型及后续烹饪数学模型的转变;
净化模型的转变:根据数据接收中匹配的烹饪数学模型和烹饪数学模型的转变,控制厨房空气净化设备的运行状态;
所述数据接收中的不同周期至少包括第一周期和第二周期;
所述对温度数据变化进行分析至少包括线性分析和波动分析;
所述烹饪数学模型至少包括第一数学模型、第二数学模型和第三数学模型,所述烹饪数学模型的转变至少包括第一数学模型转为第二数学模型,第三数学模型转换为第一数学模型或第二数学模型。
2.根据权利要求1所述的厨房空气净化设备的智能控制方法,其特征在于,所述数据接收包括环境温度数据的接收,所述环境温度数据的接收基于至少一路固定发射率的视场温度数据的接收。
3.根据权利要求1所述的厨房空气净化设备的智能控制方法,其特征在于,所述温度数据变化的波动分析为温度绝对差分析或温度方差分析。
4.根据权利要求2所述的厨房空气净化设备的智能控制方法,其特征在于,所述第一周期为温度数据变化符合线性条件或波动性条件并能在设定时间内维持的区间;
所述的第二周期为温度数据变化符合线性条件或波动条件并能维持大于所述设定时间的区间;
所述的第一数学模型为在第一周期内的视场温度数据变化满足线性条件且斜率在设定的增长区间,在第二周期内的温度数据变化满足线性条件;
所述的第二数学模型为在第一周期内的视场温度数据变化满足线性条件且斜率大于所述设定的增长区间的最大值,在第二周期内的温度数据变化满足波动性条件;
所述的第三数学模型为在第一周期内的视场温度数据变化满足设定的绝对值差条件,在第一周期结束后满足第二周期的线性条件,且第二周期的线性斜率无增长。
5.根据权利要求2或4所述的厨房空气净化设备的智能控制方法,其特征在于,烹饪开始时,对第一周期内的温度数据变化线性分析识别出灶具的状态,灶具的状态包括关闭状态和开启状态,在灶具开启后,控制厨房空气净化设备启动;
烹饪过程中,对第一周期的温度数据变化通过波动分析匹配烹饪数学模型并确定烹饪的状态,控制厨房空气净化设备风机的运行速度;
烹饪结束后,对第二周期内的温度数据变化通过波动分析和线性分析,控制厨房空气净化设备关闭。
6.根据权利要求2或4所述的厨房空气净化设备的智能控制方法,其特征在于,在第一数学模型处于第二周期且温度数据变化符合线性条件的过程中,温度数据的变化出现了第一周期的符合第二数学模型线性条件,则表示开始进入第二数学模型;
在第三数学模型出现又消失,且消失时表现出第一数学模型或第二数学模型特性,则表示开始进入第一数学模型或第二数学模型。
7.根据权利要求5所述的厨房空气净化设备的智能控制方法,其特征在于,在第一数学模型的烹饪模式下,通过对第二周期的温度数据进行线性和波动分析,在第二周期内的温度数据呈线性下降时,控制厨房空气净化设备关闭;
在由第一数学模型转为第二数学模型,第二数学模型消失且第一数学模型维持的情况下,通过对第二周期的温度数据进行线性和波动分析,在第二周期内的温度数据呈线性下降时,实时控制厨房空气净化设备关闭;
在第三数学模型出现又消失后,第一数学模型或第二数学模型未出现,控制厨房空气净化设备关闭。
8.厨房空气净化设备的控制系统,其特征在于,采用如权利要求1-7任一项所述的智能控制方法,包括:
接收单元,用于接收温度变化值;
处理单元,用于对不同周期内的温度数据变化进行分析;
确定单元,用于匹配相应的初始烹饪数学模型及后续烹饪数学模型的转变;
控制单元,根据烹饪数学模型的不同,控制厨房空气净化设备的运行状态。
9.厨房空气净化设备,其特征在于,使用如权利要求8所述的厨房空气净化设备的控制系统,还包括风机和红外测温传感器;
所述厨房空气净化设备的控制系统与风机及红外测温传感器分别控制连接,所述厨房空气净化设备的控制系统接收并处理红外测温传感器采集的温度数据,并控制所述风机的运行状态。
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