CN114127357A - 衣物干燥机及其控制方法 - Google Patents

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CN114127357A CN201980097899.4A CN201980097899A CN114127357A CN 114127357 A CN114127357 A CN 114127357A CN 201980097899 A CN201980097899 A CN 201980097899A CN 114127357 A CN114127357 A CN 114127357A
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drum
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吉安·安东尼奥·苏斯托
朱利亚诺·赞博宁
法比奥·阿尔蒂尼耶
泰伦齐奥·吉罗托
米尔科·兰帕佐
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Abstract

一种用于控制衣物干燥机(1)的方法，该衣物干燥机包括：可旋转衣物滚筒(3)，该可旋转衣物滚筒被设计成围绕轴线(6)旋转并且适于装载有衣物；电动马达(9)，该电动马达用于使所述可旋转衣物滚筒(3)围绕其轴线(6)旋转；热空气发生器装置(11)，该热空气发生器装置用于向该衣物滚筒(3)供应干燥气流。包括在干燥周期期间基于与装载有衣物的所述可旋转衣物滚筒(3)、所述电动马达(9)、和所述热空气发生器装置(11)相关联的一个或多个物理量控制所述电动马达(9)和所述热空气发生器装置(11)的步骤。该方法包括：在所述干燥周期的初始阶段期间收集所述物理量；基于包括所述收集的物理量的相应线性多项式模型，对指示该衣物湿度随时间的估计变化的三次多项式模型的多项式系数进行估计；基于所述估计的多项式系数，通过所述三次多项式模型对该衣物湿度进行估计。

Description

衣物干燥机及其控制方法
本发明涉及一种衣物干燥机和一种用于控制所述机器的方法。更具体地，本发明涉及家用衣物干燥机中的衣物湿度的估计，该家用衣物干燥机可以被体现为能够干燥衣服的干燥器、或者可操作以对衣服进行洗涤和/或干燥的洗涤-干燥器。
已知用于控制衣物干燥机的方法，其中：热空气被供应到滚筒中以便流过滚筒内部的衣物；包括位于滚筒内部以用于接触衣物的测量电极的湿度传感器系统测量衣物的阻抗；在阻抗测量的基础上确定衣物的湿度；以及当阻抗测量达到与预定最终湿度相关联的时间常数比较阈值时，停止干燥周期。
干燥过程是混沌过程，其受与衣物负载及其成分有关的许多不同条件的影响。在干燥周期期间，在滚筒内部翻滚的衣物使与湿度相关的测量受到噪声的影响。因此，在感测系统中也需要信号处理(如滤波)。上述方法虽然有效且准确，但不适用于可旋转滚筒洗涤-干燥器，因为由于洗涤-干燥器的特定结构以及滚筒也用于洗涤操作的事实，测量传感器/电极不能布置在滚筒中以接触衣物。
出于此类原因，目前，无湿度传感器系统的一些滚筒洗涤-干燥器实现了基于物理量来估计衣物湿度的算法，这些物理量通常用于控制洗涤-干燥周期。
更具体地，估计算法是基于选择包含对周期演变提供有用信息的物理量的合适信号诸如温度和马达转矩，以及该信号与每个负载大小和每个机器温度的合适阈值之间的交集，其中阈值是观察从实验室获得的数据来选择的。
与上述算法相关的技术问题是由于操作者为每种情况设置阈值所花费的时间，因此当前算法经受耗时的校准程序。
本申请人进行了深入的研究以提供适用于衣物干燥机和洗涤-干燥器机器的简单和廉价的解决方案，该解决方案改善了机器的性能以便保证对于经受干燥过程的衣物类型的若干成分而言是精确和稳健的自动周期结束。
根据本发明，提供了一种用于控制衣物干燥机的方法，该衣物干燥机包括：可旋转衣物滚筒，该可旋转衣物滚筒被设计成围绕轴线旋转并且适于装载有衣物；电动马达，该电动马达用于使所述可旋转衣物滚筒围绕其轴线旋转；热空气发生器装置，该热空气发生器装置用于向该衣物滚筒供应干燥气流；该方法包括以下步骤：在干燥周期期间基于与装载有衣物的所述可旋转衣物滚筒、所述电动马达、和所述热空气发生器装置相关联的一个或多个物理量控制所述电动马达和所述热空气发生器装置；在所述干燥周期的初始阶段期间收集所述物理量；基于包括所述收集的物理量的相应线性多项式模型，对指示衣物湿度随时间的估计变化的三次多项式模型的多项式系数进行估计；基于所述估计的多项式系数，通过所述三次多项式模型对该衣物湿度进行估计。
优选地，在所述初始阶段期间要收集的所述物理量包括：指示装载有衣物的所述衣物滚筒的惯性的第一量、指示该干燥气流的温度的第二量、指示装载有衣物的所述衣物滚筒的静不平衡的第三量、指示包括在所述热空气发生器装置中的风扇的速度的第四量、指示该滚筒的出口处的空气温度的第五量、指示马达转矩的第六量、指示该干燥周期期间的平均转矩的第七量。
优选地，该三次多项式模型包括三次函数：
Figure BDA0003432997100000021
其中a、b、c和d是所述多项式系数，
Figure BDA0003432997100000022
指示该衣物湿度，
t是估计该衣物湿度的时刻。
优选地，通过以下线性多项式模型估计所述多项式系数：
a＝α0+α1*x1+α2*x2+α3*x3+α4*x4+α5*x5+α6*x6+α7*x7
b＝β0+β1*x1+β2*x2+β3*x3+β4*x4+β5*x5+β6*x6+β7*x7
c＝γ0+γ1*x1+γ2*x2+γ3*x3+γ4*x4+γ5*x5+γ6*x6+γ7*x7
d＝δ0+δ1*x1+δ2*x2+δ3*x3+δ4*x4+δ5*x5+δ6*x6+δ7*x7
其中：
(α0,α1,α2,α3,α4,α5,α6,α7)、(β0,β1,β2,β3,β4,β5,β6,β7)、(γ0,γ1,γ2,γ3,γ4,γ5,γ6,γ7)、(δ0,δ1,δ2,δ3,δ4,δ5,δ6,δ7)是用于估计该三次多项式模型的这些多项式系数a、b、c、d的来自线性回归的线性多项式模型的系数的向量，
x1、x2、x3、x4、x5、x6以及x7是与所述收集的物理量相关联的变量，
a、b、c以及d是要估计的所述三次多项式的所述多项式系数。
优选地，该方法包括：
-估计该滚筒中装载的衣物的重量，
-基于所述估计的衣物重量估计线性多项式模型的这些系数。
优选地，该方法包括：基于通过所述三次多项式模型估计的在预定时刻的湿度与湿度阈值之间的比较，结束该干燥周期。
优选地，该方法包括：在所述干燥周期期间，基于通过所述三次多项式模型估计的湿度与所述湿度阈值之间的比较估计所述干燥周期的结束时间，以及向用户提供指示所述估计的结束时间的信息。
优选地，该方法包括：通过对与所述三次多项式模型相关联的所述三次函数求导来计算导数值，以及基于该导数值修改所述三次多项式模型。
优选地，该方法包括：借助于所述三次多项式模型
Figure BDA0003432997100000031
估计衣物负载在所述干燥周期开始时刻时的湿度。
优选地，所述干燥周期的所述初始阶段的时间跨度大于或等于约1分钟。
优选地，根据不同的实施例，所述干燥周期的所述初始阶段的时间跨度大于或等于约3分钟。
优选地，根据不同的实施例，所述干燥周期的所述初始阶段的时间跨度大于或等于约5分钟。
优选地，根据不同的实施例，所述干燥周期的所述初始阶段的时间跨度大于或等于约15分钟。
优选地，根据不同的实施例，所述干燥周期的所述初始阶段的时间跨度大于或等于约20分钟。
本发明进一步涉及一种衣物干燥机，该衣物干燥机包括：可旋转衣物滚筒，该可旋转衣物滚筒被设计成围绕轴线旋转；电动马达，该电动马达用于使所述可旋转衣物滚筒围绕其轴线旋转；热空气发生器装置，该热空气发生器装置用于向该衣物滚筒供应干燥气流；电子控制装置，该电子控制装置在干燥周期期间基于与所述可旋转衣物滚筒、所述电动马达和所述热空气发生器装置相关联的物理量控制所述电动马达和/或所述热空气发生器装置；所述电子控制装置被进一步配置为：在所述干燥周期的初始阶段期间收集所述物理量；基于包括所述收集的物理量的相应线性多项式模型，对指示该衣物湿度随时间的估计变化的三次多项式模型的多项式系数进行估计；以及基于所述估计的多项式系数，通过所述三次多项式模型对该衣物湿度进行估计。
优选地，所述电子控制装置被配置成收集物理量，这些物理量包括：指示装载有衣物的所述衣物滚筒的惯性的第一量、指示该干燥气流的温度的第二量、指示装载有衣物的所述衣物滚筒的静不平衡的第三量、指示包括在所述热空气发生器装置中的风扇的速度的第四量、指示该滚筒的出口处的空气温度的第五量、指示马达转矩的第六量、指示该干燥周期期间的平均转矩的第七量。
优选地，由所述电子控制装置使用的该三次多项式模型包括三次函数：
Figure BDA0003432997100000041
其中a、b、c和d是所述多项式系数，
Figure BDA0003432997100000042
指示该衣物湿度，
t是估计该衣物湿度的时刻。
优选地，所述电子控制装置被配置为基于以下线性多项式模型估计所述多项式系数：
a＝α0+α1*x1+α2*x2+α3*x3+α4*x4+α5*x5+α6*x6+α7*x7
b＝β0+β1*x1+β2*x2+β3*x3+β4*x4+β5*x5+β6*x6+β7*x7
c＝γ0+γ1*x1+γ2*x2+γ3*x3+γ4*x4+γ5*x5+γ6*x6+γ7*x7
d＝δ0+δ1*x1+δ2*x2+δ3*x3+δ4*x4+δ5*x5+δ6*x6+δ7*x7
其中：
(α0,α1,α2,α3,α4,α5,α6,α7)、(β0,β1,β2,β3,β4,β5,β6,β7)、(γ0,γ1,γ2,γ3,γ4,γ5,γ6,γ7)、(δ0,δ1,δ2,δ3,δ4,δ5,δ6,δ7)是用于估计三次多项式模型的这些多项式系数a、b、c、d的来自线性回归的线性多项式模型的系数的向量，
x1、x2、x3、x4、x5、x6以及x7是与所述物理量相关联的变量，
a、b、c以及d是要估计的所述三次多项式的所述多项式系数。
优选地，所述电子控制装置被配置为：估计所述滚筒中装载的衣物的重量，以及基于所述估计的衣物重量估计线性多项式模型的这些系数。
优选地，该电子控制装置被配置为基于通过所述三次多项式模型估计的在预定时刻的湿度与湿度阈值之间的比较，结束该干燥周期。
优选地，该电子控制装置被配置为在所述干燥周期期间，基于通过所述三次多项式模型估计的湿度与所述湿度阈值之间的比较估计所述干燥周期的结束时间，以及向用户提供指示所述估计的结束时间的信息。
优选地，该电子控制装置被配置为通过对与所述三次多项式模型相关联的所述三次函数求导来计算导数值，以及基于该导数值修改所述三次多项式模型。
优选地，该电子控制装置被配置为借助于所述三次多项式模型
Figure BDA0003432997100000051
估计衣物负载在所述干燥周期开始时刻时的湿度。
优选地，所述干燥周期的所述初始阶段的时间跨度大于或等于约1分钟。
优选地，根据不同的实施例，所述干燥周期的所述初始阶段的时间跨度大于或等于约3分钟。
优选地，根据不同的实施例，所述干燥周期的所述初始阶段的时间跨度大于或等于约5分钟。
优选地，根据不同的实施例，所述干燥周期的所述初始阶段的时间跨度大于或等于约15分钟。
优选地，根据不同的实施例，所述干燥周期的所述初始阶段的时间跨度大于或等于约20分钟。
现在将参考附图以举例方式描述本发明的非限制性实施例，在附图中：
图1是展示根据本披露内容/本发明的体现为洗涤器/干燥器的衣物干燥机的立体图，
图2是根据本披露内容/本发明的衣物干燥机的示意图，
图3是根据本发明提供的控制方法的流程图，以及
图4a和图4b分别示意性地展示了根据本发明的用于估计衣物湿度的离线电路块和在线电路块。
在本说明书和附图中列举的实施例中所示的配置仅是本披露内容的示例性实施例，并且应当理解，在提交本申请时，存在能够代替本说明书和附图的实施例的各种修改示例。
参考图1，附图标记1整体上指示家庭衣物干燥机，该家庭衣物干燥机可以被体现为可旋转滚筒衣物干燥器或可旋转滚筒衣物洗涤-干燥器，下面的描述仅以示例的方式提及该家庭衣物干燥机而并不意味着任何一般性的丧失。
根据图1所示的优选实施例，衣物干燥机1包括外部壳体2，该外部壳体优选地以多个支脚搁置在地板上。壳体2支撑容纳可旋转衣物滚筒3的桶2a。滚筒3限定用于装纳衣物的腔室并且围绕优选地(但不是必需地)水平的旋转轴线旋转。在未示出的替代性实施例中，旋转轴线可以是竖直的或倾斜的。滚筒3具有可由门4关闭的前触及开口，该门优选地铰接到壳体2。
参考图2中的示意性示例，滚筒3可以通过电动马达5围绕旋转轴线旋转，该电动马达通过传动构件6机械地连接到可旋转滚筒3，以传递用于驱动可旋转滚筒3围绕其轴线旋转的运动。
参考图2，衣物干燥机1还包括热空气系统7，该热空气系统容纳在壳体2内部并且被设计成使具有低湿度水平的热空气流循环通过滚筒3，并且该热空气流流过滚筒3内部的衣物并且使衣物干燥。在干燥周期期间，热空气系统7提供：从滚筒3逐渐抽吸空气；从抽吸自滚筒3的空气提取水分；基于所选择的干燥周期将除湿空气加热到预定温度；以及将已加热的除湿空气循环地供应回滚筒3中，其中该已加热的除湿空气流过滚筒3内部的衣物以干燥衣物。
参考图2所示的优选示例性实施例，热空气系统7可操作以用于对在滚筒3内部循环的空气连续地除湿和加热以干燥滚筒3内部的衣物，并且基本上包括：
-加热设备12，
-空气再循环导管8，该空气再循环导管具有连接到滚筒3的两个相反端部，
-风扇9，该风扇沿再循环导管8定位以在该再循环导管内部产生气流，该气流流入滚筒3中并且流过滚筒3内部的衣物，
-优选地但不是必需的，冷凝系统10，该冷凝系统能够冷却从滚筒3出来的气流以用于冷凝气流中的水分，以及
-加热设备12，该加热设备能够加热返回到可旋转滚筒3中的气流，使得进入滚筒3中的气流被加热到高于或等于从滚筒3流出的相同空气的温度。
关于加热设备12，它可以有利地包括多个电加热部件(比如位于空气再循环导管8内部的电阻器)以通过焦耳效应耗散电力，从而加热供应到滚筒3的空气。
关于冷凝系统10，它可以包括例如被设计成冷凝通过空气再循环导管8的气流中的水分的喷水喷嘴。应当指出，仅以示例的方式，冷凝系统10应用于本发明的一个可能实施例，并且在通风型可旋转滚筒衣物机1的情况下可以被省略(即干燥器，其中来自滚筒3的热和含水分的干燥空气直接从可旋转滚筒衣物干燥器1排出)。
参考图2所示的优选实施例，空气再循环导管8具有通过形成桶的输入空气管道的第一开口连接到桶的第一端部。空气再循环导管8的第二端部可以通过形成桶的输出空气管道的第二开口连接到桶。在实际使用中，风扇9将由加热设备12加热的干燥空气流吹向桶的输入空气管道。在接触滚筒3内部的衣物后，含水分的干燥空气通过输出空气管道从可旋转滚筒3和桶流出，并且优选地被引导到冷凝系统10，该冷凝系统冷却干燥空气以冷凝其内部的水分。
衣物干燥机1还包括电子控制系统20，该电子控制系统被配置为根据后文将详细披露的控制方法，优选地基于用户通过控制面板21选择的干燥周期来控制由衣物干燥机1执行的操作。
根据本发明的优选实施例，电子控制系统20可以包括：温度感测系统22，该温度感测系统被配置为感测沿空气再循环导管8的温度。优选地，该温度可以指示干燥周期开始时的气流温度。优选地，该温度还可以指示气流的输出温度，该气流通过输出空气管道流出滚筒3。
根据图1所示的优选实施例，温度测量系统22可以包括布置在输入空气管道上以感测干燥周期开始时的温度的温度传感器。根据图1所示的优选实施例，温度测量系统22还可以包括用于感测通过输出空气管道从滚筒3流出的已加热气流的输出温度的温度传感器。
电子控制系统20还可以包括转矩测量设备24，该转矩测量设备被设计成输出指示由电动马达5提供给可旋转滚筒3的转矩值的转矩信号。该转矩信号可以指示在干燥周期期间由滚筒马达5产生的使滚筒3旋转的强度。转矩信号可以通过感测马达转矩本身确定，或者例如通过测量与转矩相关联的电参数并且基于所测量的电参数计算转矩来确定，这些电参数比如通过电动马达5的电流、和/或电动马达5的电压和/或电动马达5中的磁通量等。
电子控制系统20还可以包括惯性测量设备25，该惯性测量设备被设计成输出指示装载有衣物的衣物滚筒3的惯性值的惯性信号。该惯性信号可以通过感测惯性本身确定，或者例如通过测量与转矩相关联的电参数并且基于所测量的电参数计算惯性来确定，这些电参数比如通过电动马达5的电流、和/或电动马达5的电压和/或电动马达5中的磁通量等。
应当理解，在后文，通过电信号估计和/或通过电子控制系统20测量和/或计算的参数将用“物理量”来指示。优选地，物理量可以包括指示装载有衣物的衣物滚筒3的惯性的第一量。优选地，物理量还可以包括指示机器的温度的第二量。优选地，第二量指示衣物干燥机(即在实际干燥周期之前已经执行一个或多个干燥周期的机器)的热状况，或当机器正在执行第一干燥周期时的冷状况。例如，第二量可以包括在热机器状况中具有第一值以及在冷机器状况中具有第二值的变量。
优选地，物理量还可以包括指示装载有衣物的衣物滚筒3的静不平衡的第三量。优选地，物理量还可以包括指示风扇9的速度的第四量。优选地，物理量还可以包括指示桶2a出口处的温度的第五量。优选地，物理量还可以包括指示干燥周期期间的最大马达转矩的第六量。优选地，最大马达转矩是在滚筒3的速度大于200rpm的区间内确定的。优选地，物理量还可以包括指示在第一预定时间跨度期间的马达转矩变化的第七量。
应当理解，本发明不限于上面列出的物理量，而是替代地或者除此此外，它可以包括其他物理量。优选地，附加或替代的物理量可以在电子控制单元20的输入端中获得，即由放置在机器中的传感器或测量系统提供。
应当理解，在干燥周期期间，电子控制单元20基于物理量和所选择的周期控制可旋转衣物滚筒3、电动马达5以及热空气系统7。
图3是通过用于控制图1所示的衣物干燥机的控制方法执行的操作阶段的流程图。
在该方法开始时，电子控制系统20基于用户通过控制面板21做出的干燥周期选择来开始干燥周期(框100)。在已经选择和开始干燥周期之后，电子控制系统20控制电动马达5以根据干燥周期使滚筒3以预设旋转速度围绕旋转轴线旋转，并且开启热空气系统11(即加热设备12和/或风扇9)以开始对在可旋转滚筒3内部循环的空气除湿和加热，从而干燥滚筒3内部的衣物。
根据实施例，优选地但不是必需的，电子控制系统20可以被配置为执行负载估计。优选地，电子控制系统20可以估计滚筒中的衣物的重量(框110)。
根据该方法，电子控制系统20在干燥阶段的初始阶段期间收集物理量(框120)。
初始阶段可以对应于衣物被加热的阶段，并且当衣物的湿度由于干燥而开始减小时结束。初始阶段的时间跨度可以取决于滚筒中装载的衣物的重量。初始阶段的时间跨度可以分别随着衣物负载的重量减小或增加而缩短或延长。
根据优选的实施例，持续时间或时间跨度可以大于或等于20分钟。申请人已经发现，对于具有中等重量的衣物负载来说，20分钟的预定时间跨度是方便的，因为电子控制系统20收集允许对湿度进行准确估计的大量数据(物理量)。
然而，应当理解，本发明不限于20分钟的时间跨度。
根据第一不同实施例，初始阶段的时间跨度可以是1分钟。
根据第二不同实施例，初始阶段的时间跨度可以是3分钟。
根据第三不同实施例，初始阶段的时间跨度可以是10分钟。
根据第四不同实施例，初始阶段的时间跨度可以是15分钟。
根据优选的实施例，在初始阶段期间，电子控制系统20可以收集：指示衣物滚筒3的惯性的第一量、指示衣物干燥机的热状况或冷状况的第二量、指示衣物滚筒3的静不平衡的第三量、指示风扇9的速度的第四量、指示管出口处的温度的第五量、指示干燥周期期间的最大马达转矩的第六量、以及指示第一预定时间跨度期间的马达转矩变化的第七量(框130)。
在框140中，电子控制系统20基于包括已经在初始阶段期间收集的物理量的相应线性多项式模型，对指示衣物湿度随时间的估计变化的三次多项式模型的多项式系数a、b、c、d进行估计。
更具体地，所述三次多项式模型包括三次函数：
Figure BDA0003432997100000111
其中a、b、c和d是所述多项式系数，
Figure BDA0003432997100000112
指示在时刻t的衣物湿度，
t是估计衣物湿度的时刻(优选地以分钟为单位)。
更具体地，在框140中，通过以下线性多项式模型估计多项式系数：
a＝α0+α1*x1+α2*x2+α3*x3+α4*x4+α5*x5+α6*x6+α7*x7
b＝β0+β1*x1+β2*x2+β3*x3+β4*x4+β5*x5+β6*x6+β7*x7
c＝γ0+γ1*x1+γ2*x2+γ3*x3+γ4*x4+γ5*x5+γ6*x6+γ7*x7
d＝δ0+δ1*x1+δ2*x2+δ3*x3+δ4*x4+δ5*x5+δ6*x6+δ7*x7
其中：
(α0,α1,α2,α3,α4,α5,α6,α7)、(β0,β1,β2,β3,β4,β5,β6,β7)、(γ0,γ1,γ2,γ3,γ4,γ5,γ6,γ7)、(δ0,δ1,δ2,δ3,δ4,δ5,δ6,δ7)是用于估计三次多项式模型的这些多项式系数a、b、c、d的来自线性回归的线性多项式模型的系数的向量，
x1、x2、x3、x4、x5、x6以及x7是与所述物理量相关联的变量，
a、b、c以及d是要估计的所述三次多项式的所述多项式系数。
应当理解，根据其中所述方法在框110中进一步对衣物重量进行估计的实施例，所述方法在框160中进一步执行基于估计的衣物重量确定线性多项式模型的系数(α0,α1,α2,α3,α4,α5,α6,α7)、(β0,β1,β2,β3,β4,β5,β6,β7)、(γ0,γ1,γ2,γ3,γ4,γ5,γ6,γ7)、(δ0,δ1,δ2,δ3,δ4,δ5,δ6,δ7)的步骤。在这方面，对于任何衣物重量或重量范围，电子控制系统20的存储器单元(未展示)可以包含线性多项式模型的系数的相应集合/向量：
α0(wi)、α1(wi)、α2(wi)、α3(wi)、α4(wi)、α5(wi)、α6(wi)、α7(wi)
β0(wi)、β1(wi)、β2(wi)、β3(wi)、β4(wi)、β5(wi)、β6(wi)、β7(wi))
γ0(wi)、γ1(wi)、γ2(wi)、γ3(wi)、γ4(wi)、γ5(wi)、γ6(wi)、γ7(wi)
δ0(wi)、δ1(wi)、δ2(wi)、δ3(wi)、δ4(wi)、δ5(wi)、δ6(wi)、δ7(wi)。
其中，
“wi”是在框110中估计的滚筒中的衣物的重量。
申请人已经发现，一旦衣物负载重量的估计可用，该重量估计就可以用于方便地选择用于估计三次多项式的湿度模型系数/参数(a,b,c,d)的线性模型的正确系数集。
该估计有助于解决与估计的系数的鲁棒性相关的问题。实际上，该方法对拟合施加了一些条件以限制估计的参数的所得值的可变性。例如，该方法可以为每种情况施加初始湿度值。
对于每个可用的干燥测试，申请人将来自天平的湿度参考值与候选模型比较，使由候选模型提供的第一值正好是参考值的初始值。这意味着使
Figure BDA0003432997100000121
中的参数“a”假定可以从数据中获得的初始衣物含湿量，因为当t＝0[s]等于“a”值时，
Figure BDA0003432997100000122
这种约束允许方便地获得更稳定的拟合参数，然后将这些拟合参数用作线性估计量的参考并且因此在在线程序中获得更稳定的估计。
在框140中，该方法还可以设置具有OFF状态的控制变量CONT。OFF状态可以指示其中由电子控制系统20估计的三次多项式模型为正确的状况。在框140中，电子控制系统20设置控制变量CONT＝OFF。
在框150中，电子控制系统20基于所述多项式系数(在框140中估计的a、b、c和d)通过所述三次多项式模型
Figure BDA0003432997100000131
来估计衣物湿度。应当理解，参数已经被估计，最后一段涉及使用多项式结构以使用当前时间样本(即每约1秒)和估计的参数来确定湿度估计值。
优选地，在框150中，电子控制系统20还可以通过三次多项式模型
Figure BDA0003432997100000132
和目标湿度TM逐时刻地估计结束时间TTE。
优选地，可以通过计算其中三次多项式模型
Figure BDA0003432997100000133
的湿度达到目标湿度TM的时刻t来估计结束时间TTE。例如，电子控制系统20可以通过将通过三次多项式模型
Figure BDA0003432997100000134
估计的湿度与目标湿度TM之间进行比较来估计结束时间TTE。在框150中，电子控制系统20可以借助于控制面板21显示估计的结束时间TTE。
应当理解，结束时间是结束干燥周期的剩余时间量的指示。优选地，电子控制系统20可以逐时刻地(即，逐秒)计算和更新所显示的结束时间TTE。例如，在每个时刻，电子控制系统20可以将估计的湿度与目标湿度TM(例如0％)进行比较。由于三次模型
Figure BDA0003432997100000135
涉及时间(t)，因此电子控制系统20通过考虑实际操作时刻来确定干燥周期达到目标湿度TM所需的时间。
优选地，在框150中，电子控制系统20还可以借助于三次多项式模型
Figure BDA0003432997100000137
估计衣物负载的初始湿度。由于三次多项式模型
Figure BDA0003432997100000138
指示衣物负载的湿度随时间的变化，因此电子控制系统20可以方便地估计在干燥周期开始时的衣物负载的湿度状况。
在框160中，电子控制系统20计算三次多项式模型
Figure BDA0003432997100000136
的导数(后文用drying_rate(t)指示)，并且控制其负值(其为-drying_rate(t))是否低于可以固定为零的预定阈值TH0(即TH0＝0)。具体地，在框160中，电子控制系统20检查是否-drying_rate(t)<TH0。
如果drying_rate(t)的负值大于或等于预定阈值TH0(来自框160的输出否)，则电子控制系统20控制在时刻t估计的湿度是否低于预定湿度值MV(框170)。优选地，预定湿度值MV可以包括添加有预定阈值TH1的目标湿度TM。
在框170中，电子控制系统20可以进行以下比较：
Figure BDA0003432997100000141
如果在时刻t估计的湿度
Figure BDA0003432997100000142
低于预定湿度值MV(来自框170的输出是)，则电子控制系统20确定周期结束EOC。应当理解，周期结束EOC是其中衣物负载的湿度实际上已经达到预定湿度值MV的干燥负载状况，该预定湿度值可以是由用户要求/选择的或在干燥周期中预定的经干燥衣物的湿度。
优选地，在这种状况下，在周期结束之后，电子控制系统20可以进一步执行降温阶段持续预定持续时间、即10分钟(框180)并且结束方法(框190)。
如果drying_rate(t)的负值低于或等于预定阈值TH0(来自框160的输出是)，则电子控制系统20通过执行以下函数来激活对三次多项式模型
Figure BDA0003432997100000143
的形状的控制：
Figure BDA0003432997100000144
其中，K是恒定减少量(框200)。例如，恒定减少量K可以是约0,003％。
在框200中，电子控制系统20将变量CONT的状态从OFF改变为ON。在框210中，CONT＝ON。
在框200之后，电子控制系统20执行框170中所披露的操作，即将在时刻t估计的湿度
Figure BDA0003432997100000145
与预定湿度值MV进行比较。
如果在时刻t估计的湿度
Figure BDA0003432997100000146
大于或等于预定湿度值MV(来自框170的输出否)，则电子控制系统20检查CONT变量的状态ON/OFF(框220)。
如果CONT变量为ON(来自框210的输出是)，则电子控制系统20进一步执行框200的操作，即激活对三次多项式模型的形状的控制。
反之亦然，如果CONT变量为OFF(来自框210的输出否)，则电子控制系统20进一步执行框150的操作并且顺序地重复以上披露的框150-框210的其余部分。
重要的是指出了控制方法中使用的三次多项式模型的结构
Figure BDA0003432997100000151
是固定的，但它是非线性的并且是在比较一些候选形式的初步“离线”分析后被确定的。一旦已经检测到最佳三次多项式模型的结构，问题就是最佳模型的参数的估计，即在机器上使用该模型；在这些条件下，申请人方便地减小了由于模型参数估计引起的误差。
应当理解，周期结束是在达到湿度目标TM的时刻停止干燥周期的程序。实际上，在每个时刻，电子控制系统20可以将估计的湿度与湿度目标(例如0％)进行比较。当估计的湿度等于湿度目标TM时，电子控制系统20停止干燥周期，电子控制系统20等待发生该相等的时刻。
图4a和图4b示意性地示出了程序的解释。具体地，图4a和图4b中的线“A”将离线中关于“拟合分析”的框的输出(图4a)与在线中关于“湿度估计”的框的输入(图4b)连接。
此外，图4a和图4b中的线“B”将离线中关于“正则化线性回归”的框的输出(图4a)与在线中关于“最佳模型参数估计”的框的输入(图4b)连接。
可用数据集已被“离线”，即通过由申请人执行的实验室测试和详细说明，以选择最佳模型用于该目的。申请人已经检验拟合的性能，比较每个候选模型和可用输出，可用输出作为干燥周期期间的衣物重量演变信号的一些详细说明的结果。申请人已经在候选者之间选择最佳模型，考虑用于拟合优度分析的一些指标：均方根误差(RMSE)和确定系数(R^2)。
此外，申请人还考虑了每个模型的参数的数量以避免对于电子控制系统20中的软件实现来说过于复杂的模型。
在三次(3阶)多项式模型中，在时间(t)(以分钟为单位)发现最终折衷方案：
Figure BDA0003432997100000152
此外，申请人发现三次多项式模型是提供最佳拟合性能的结构，并且在此提出作为用于解释干燥周期演变的模型。在拟合分析之后，所提出的三次多项式模型的结构是固定的，并且每次观察的参数值也是固定的，即对于每次观察，拟合分析提供了a、b、c、d的值，然后将这些值用作线性回归步骤的输出参考。
如图3所示的流程图中所披露的，一旦三次多项式模型及其真实参数(多项式系数)固定，就有必要在“在线框”中估计此类参数，即使用来自衣物干燥机1的电信号的可用信息在干燥周期期间借助于电子控制系统20进行估计。应当理解，图4b(在线)所展示的框对应于由图3所展示的电子控制系统20执行的操作。
上述披露的方法遵循线性回归程序，使用根据信号计算的一些值作为输入。这些特征是使用申请人知识定义的，并且是固定的，出于这些原因，该步骤被称为“手工特征工程”。更具体地，被定义并且用于估计三次多项式模型的参数的手工特征对应于上面详细披露的第一量、第二量、第三量、第四量、第五量、第六量以及第七量。
特别地，从干燥周期开始的t＝20[分钟]后，手工特征可以是可用的。从开始阶段起的20分钟后，对整个干燥周期的衣物含湿量的估计就绪。
优选地，可以确定的信息是与衣物的(干燥)重量相关的信息[图4a-离线部分中的干燥衣物负载估计框]，该信息是可以使用衣物重量惯性的可用信息在线估计的值(在干燥周期期间)。
申请人已经发现可以方便地使用衣物重量的量的信息离线训练线性模型，这根据衣物重量而不同：该模型的结构是线性的，但经训练的线性模型的系数根据衣物重量水平而变化。
有价值的是，一些特征总结了在线实现并且用于自动周期结束的当前程序中也利用的相同信息，即来自温度和马达转矩主信号的信息。
在离线部分结束时，模型的形式与用于估计多项式结构参数的线性模型系数一起可用。实际上，对于每个参数，已经使用线性模型，其利用相同的定义特征集，因此在该情况下，在该步骤中涉及四个线性模型。
在线部分由衣物干燥机的电子控制系统20在干燥周期期间执行，并且它涉及通过控制方法实现的一些简单步骤。第一步骤是提取过程，该提取过程在周期的第一部分(从开始起的20分钟)之后通过计算离线部分中定义的特征来执行，以便有时间从信号收集有用信息。第二步骤是将所计算的特征与离线部分中确定的系数合并，并且这种合并由用于估计(3阶)三次多项式参数的线性模型构成。
由电子控制系统20实现的软件所使用的系数集可以根据由衣物重量估计程序提供的估计[图4b-在线部分中的干燥衣物负载估计框]而变化。
一旦(干燥)衣物负载重量的估计可用，它就用于选择用来确定湿度模型参数(a,b,c,d)的估计的线性模型的正确系数集。
为了解决与估计的系数的鲁棒性有关的问题，已经采用一些软件设备，比如拟合分析的约束(离线)。
关于拟合的约束，申请人简单地对拟合施加一些条件以便限制估计的参数的所得值的可变性。例如，申请人对每种情况施加初始湿度值，这意味着对于每个可用干燥测试，申请人将来自天平的湿度参考与候选模型进行比较，使由候选模型提供的第一值正好是我们参考的初始值。这意味着，例如，通过在
Figure BDA0003432997100000171
中施加参数“a”，它假定可以从数据中获得的初始衣物含湿量，因为当t＝0[s]时，
Figure BDA0003432997100000172
Figure BDA0003432997100000173
中的模型等于“a”值。
该约束和其他约束允许获得更稳定的拟合参数，然后将这些拟合参数用作线性估计量的参考并且因此在在线程序中获得更稳定的估计。
一旦参数已经被估计，最后一段涉及使用多项式结构以便通过使用当前时间样本(以[s]计)和估计参数确定湿度估计值。
当估计值达到目标值时，即例如针对棉柜(Cotton Cupboard)的0％，检测到干燥周期的结束。
应当理解，上面讨论的在线部分的重要性是其适用性，而不管作为离线部分结果的由拟合分析选择的最佳结构如何。事实上，对于由离线部分产生的任何结构(就申请人而言，它是三次(3阶)多项式模型)，一旦离线程序定义了其形式，就可以利用在线程序估计所选模型的参数。例如，如果离线程序选择了不同模型(具有3或4个参数的指数函数)，则可以使用相同的在线过程，利用根据信号计算的相同特征，并且使用线性模型的不同系数集(离线确定的系数)。
在此披露的离线程序对于若干湿度模型是通用和灵活的，不仅适用于在此讨论的最佳结构，即三次多项式时间模型。
应当理解，在与数据湿度参考值的拟合方面(根据在干燥期间通过天平测量的衣物重量演变的重建)，申请人已经选择该结构作为关于其测试数据的最佳结构。
上述控制方法包括第一干燥阶段，其中收集估计所需的信息是必要的，即用于计算特征。在该方法中，申请人已经发现从周期开始起的20分钟是方便的，以便收集有用的信息。上述控制方法还包括正则化线性回归作为用于估计湿度三次多项式模型的参数(系数)的方法。实际上，这是用于估计多项式模型参数的方法。申请人在此简单地假设线性模型以便具有用于在固件上实现的容易的程序。
上述控制方法进一步使用三次(3阶)多项式模型来估计衣物干燥机上的干燥周期期间的衣物含湿量。在测试数据的拟合性能的方面，这种模型被证明是最佳模型。
上述控制方法进一步控制多项式形状。实际上，到目前为止所描述的模型的精度取决于上述模型参数的估计的精度。当参数的估计与实际参数相比不精确时(通常针对参数d)，有必要使用对估计的湿度曲线形状的控制，该控制包括每预定义时间间隔[例如每分钟]的简单固定的湿度减少。该步骤在图3中的流程图中进行总结，并且是程序的所需步骤，因为它是在多项式模型所提供的估计就绪之后进行的附加步骤。对三次多项式模型形状的控制可以根据通过观察使用估计的湿度的有限样本集(2个样本)计算的相关联干燥速率而检测到的初始时间开始。当所计算的干燥速率低于特定阈值(即等于0[％/s])时，控制开始并且继续直到达到湿度目标(即在棉柜的情况下为0％)。
作为对流程图(图3)中提到的变量的解释，指出：α、β、γ、δ作为用于表示离线选择的系数的符号；通过使用上面讨论的衣物负载估计程序确定正确的系数集。
一旦估计的湿度可用并且用于检测估计的“异常”形状，即当(3阶)三次多项式开始增加时：这种行为确实与干燥过程的预期行为不相关。当-drying_rate<0时，初始化为OFF的名为CONT的变量变为ON，并且然后使用针对每个时间＝1[s]的固定减少计算估计的湿度。干燥周期的最后部分由降温表示，并且它代表整个周期的冷却阶段。
到目前为止所述的程序的一些步骤可以被视为任选的并且如下总结：干燥周期期间的20[分钟]后的衣物估计的更新。特别地，它们可以用于更新多项式模型的参数的估计以便改进湿度估计，尤其是针对周期的最后阶段。关于图4a所展示的离线部分，一些操作可以被认为是任选的，比如对拟合分析以及用于拟合的湿度参考的部分施加一些约束。
事实上，另一种选择可以是仅使用周期的最后部分(在重建湿度信号的20％以下)作为参考，以获得专用于每次观测的周期结束的拟合。这种选择已经被申请人试验并且保留，因为证明了使用测试数据，一旦被估计多项式模型的参数，考虑整个湿度参考的拟合分析就会给出更好的估计结果。在更丰富的数据集或使用不同机器的情况下，可以重新考虑仅关注周期的最后部分的拟合分析。针对衣物干燥机的衣物含湿量确定而提出的方法也可适于和用于其他不同机器，比如冷凝式洗涤-干燥器或家用翻滚干燥器(冷凝式或热泵式)，保留前面所展示的主要步骤并且修改用作直接输入或初始点的信号的定义，以计算与上文所述的特征不同的特征。
上文披露的方法的优点是适合用于衣物干燥机的简单且廉价的解决方案(考虑到没有专用物理传感器用于确定期望量，即衣物含湿量)，该解决方案改善了机器的性能，并且保证自动周期结束，该自动周期结束对于尤其是在没有湿度传感器系统的家用洗涤-干燥器机器上经受干燥过程的衣物类型的若干成分是精确和稳健的。
显然，在不脱离本发明的范围的情况下，可以对衣物处理机和控制方法作出改变和变型。

Claims (28)

1.一种用于控制衣物干燥机(1)的方法，该衣物干燥机包括：
可旋转衣物滚筒(3)，该可旋转衣物滚筒被设计成围绕轴线(6)旋转并且适于装载有衣物，
电动马达(9)，该电动马达用于使所述可旋转衣物滚筒(3)围绕其轴线(6)旋转，
热空气发生器装置(11)，该热空气发生器装置用于向该衣物滚筒(3)供应干燥气流，
所述方法包括在干燥周期期间基于与装载有衣物的所述可旋转衣物滚筒(3)、所述电动马达(9)、和所述热空气发生器装置(11)相关联的一个或多个物理量控制所述电动马达(9)和所述热空气发生器装置(11)的步骤，
该方法的特征在于包括：
a)在所述干燥周期的初始阶段期间收集所述物理量，
b)基于包括所述收集的物理量的相应线性多项式模型，对指示该衣物湿度随时间的估计变化的三次多项式模型的多项式系数进行估计，
c)基于所述估计的多项式系数，通过所述三次多项式模型对该衣物湿度进行估计。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，在所述初始阶段期间要收集的所述物理量包括：指示装载有衣物的所述衣物滚筒的惯性的第一量、指示该干燥气流的温度的第二量、指示装载有衣物的所述衣物滚筒的静不平衡的第三量、指示包括在所述热空气发生器装置(11)中的风扇速度的第四量、指示所述热空气发生器装置(11)的该滚筒的出口处的空气温度的第五量、指示马达转矩的第六量、指示该干燥周期期间的平均转矩的第七量。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述三次多项式模型包括三次函数：
Figure FDA0003432997090000021
其中a、b、c和d是所述多项式系数，
Figure FDA0003432997090000022
指示该衣物湿度，
t是估计该衣物湿度的时刻。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，通过以下线性多项式模型估计所述多项式系数：
a＝α0+α1*x1+α2*x2+α3*x3+α4*x4+α5*x5+α6*x6+α7*x7
b＝β0+β1*x1+β2*x2+β3*x3+β4*x4+β5*x5+β6*x6+β7*x7
c＝γ0+γ1*x1+γ2*x2+γ3*x3+γ4*x4+γ5*x5+γ6*x6+γ7*x7
d＝δ0+δ1*x1+δ2*x2+δ3*x3+δ4*x4+δ5*x5+δ6*x6+δ7*x7
其中：
(α0,α1,α2,α3,α4,α5,α6,α7)、(β0,β1,β2,β3,β4,β5,β6,β7)、(γ0,γ1,γ2,γ3,γ4,γ5,γ6,γ7)、(δ0,δ1,δ2,δ3,δ4,δ5,δ6,δ7)是用于估计三次多项式模型的这些多项式系数a、b、c、d的来自线性回归的线性多项式模型的系数的向量，
x1、x2、x3、x4、x5、x6以及x7是与所述收集的物理量相关联的变量，
a、b、c以及d是要估计的所述三次多项式的所述多项式系数。
5.根据权利要求4所述的方法，包括：
-估计该滚筒(3)中装载的衣物的重量，
-基于所述估计的衣物重量估计线性多项式模型的这些系数。
6.根据前述权利要求中任一项所述的方法，包括以下步骤：基于通过所述三次多项式模型估计的在预定时刻的湿度与湿度阈值之间的比较，结束该干燥周期。
7.根据前述权利要求中任一项所述的方法，包括以下步骤：
在所述干燥周期期间，基于通过所述三次多项式模型估计的湿度与所述湿度阈值之间的比较估计所述干燥周期的结束时间(TTE)，以及
向用户提供指示所述估计的结束时间(TTE)的信息。
8.根据权利要求2至8中任一项所述的方法，包括以下步骤：
通过对与所述三次多项式模型相关联的所述三次函数求导来计算导数值，以及
基于该导数值修改所述三次多项式模型。
9.根据权利要求3至8中任一项所述的方法，包括借助于所述三次多项式模型
Figure FDA0003432997090000031
估计衣物负载在所述干燥周期开始时刻时的湿度的步骤。
10.根据权利要求1至9中任一项所述的方法，其中，所述干燥周期的所述初始阶段的时间跨度大于或等于约1分钟。
11.根据权利要求1至9中任一项所述的方法，其中，所述干燥周期的所述初始阶段的时间跨度大于或等于约3分钟。
12.根据权利要求1至9中任一项所述的方法，其中，所述干燥周期的所述初始阶段的时间跨度大于或等于约5分钟。
13.根据权利要求1至9中任一项所述的方法，其中，所述干燥周期的所述初始阶段的时间跨度大于或等于约15分钟。
14.根据权利要求1至9中任一项所述的方法，其中，所述干燥周期的所述初始阶段的时间跨度大于或等于约20分钟。
15.一种衣物干燥机(1)，该衣物干燥机包括：
可旋转衣物滚筒(3)，该可旋转衣物滚筒被设计成围绕轴线(6)旋转，
电动马达(9)，该电动马达用于使所述可旋转衣物滚筒(3)围绕其轴线(6)旋转，
热空气发生器装置(11)，该热空气发生器装置用于向该衣物滚筒(3)供应干燥气流，
电子控制装置(20)，该电子控制装置在干燥周期期间基于与所述可旋转衣物滚筒(3)、所述电动马达(9)和所述热空气发生器装置(11)相关联的物理量控制所述电动马达(9)和/或所述热空气发生器装置(11)，
该衣物干燥机的特征在于，所述电子控制装置(20)被进一步配置为：
a)在所述干燥周期的初始阶段期间收集所述物理量，
b)基于包括所述收集的物理量的相应线性多项式模型，对指示该衣物湿度随时间的估计变化的三次多项式模型的多项式系数进行估计，
c)基于所述估计的多项式系数，通过所述三次多项式模型对该衣物湿度进行估计。
16.根据权利要求15所述的衣物干燥机，其中，所述电子控制装置(20)被配置为在所述初始阶段期间收集所述物理量，所述物理量包括：指示装载有衣物的所述衣物滚筒的惯性的第一量、指示该干燥气流的温度的第二量、指示装载有衣物的所述衣物滚筒的静不平衡的第三量、指示包括在所述热空气发生器装置(11)中的风扇速度的第四量、指示所述热空气发生器装置(11)的该滚筒的出口处的空气温度的第五量、指示马达转矩的第六量、指示该干燥周期期间的平均转矩的第七量。
17.根据权利要求15或16所述的衣物干燥机，其中，所述三次多项式模型包括三次函数：
Figure FDA0003432997090000041
其中a、b、c和d是所述多项式系数，
Figure FDA0003432997090000042
指示该衣物湿度，
t是估计该衣物湿度的时刻。
18.根据权利要求17所述的衣物干燥机，其中，所述电子控制装置(20)被配置为基于以下线性多项式模型估计所述多项式系数：
a＝α0+α1*x1+α2*x2+α3*x3+α4*x4+α5*x5+α6*x6+α7*x7
b＝β0+β1*x1+β2*x2+β3*x3+β4*x4+β5*x5+β6*x6+β7*x7
c＝γ0+γ1*x1+γ2*x2+γ3*x3+γ4*x4+γ5*x5+γ6*x6+γ7*x7
d＝δ0+δ1*x1+δ2*x2+δ3*x3+δ4*x4+δ5*x5+δ6*x6+δ7*x7
其中：
(α0,α1,α2,α3,α4,α5,α6,α7)、(β0,β1,β2,β3,β4,β5,β6,β7)、(γ0,γ1,γ2,γ3,γ4,γ5,γ6,γ7)、(δ0,δ1,δ2,δ3,δ4,δ5,δ6,δ7)是用于估计三次多项式模型的这些多项式系数a、b、c、d的来自线性回归的线性多项式模型的系数的向量，
x1、x2、x3、x4、x5、x6以及x7是与所述物理量相关联的变量，
a、b、c以及d是要估计的所述三次多项式的所述多项式系数。
19.根据权利要求18所述的衣物干燥机，其中，所述电子控制装置(20)被配置为：
-估计所述滚筒(3)中装载的衣物的重量，
-基于所述估计的衣物重量估计线性多项式模型的这些系数。
20.根据权利要求15至19中任一项所述的衣物干燥机，其中，所述电子控制装置(20)被配置为基于通过所述三次多项式模型估计的在预定时刻的湿度与湿度阈值之间的比较，结束该干燥周期。
21.根据前述权利要求中任一项所述的衣物干燥机，其中，所述电子控制装置(20)被配置为在所述干燥周期期间，基于通过所述三次多项式模型估计的湿度与所述湿度阈值之间的比较估计所述干燥周期的结束时间(TTE)，以及向用户提供指示所述估计的结束时间(TTE)的信息。
22.根据权利要求15至21中任一项所述的衣物干燥机，其中，所述电子控制装置(20)被配置为通过对与所述三次多项式模型相关联的所述三次函数求导来计算导数值，以及基于该导数值修改所述三次多项式模型。
23.根据权利要求15至22中任一项所述的衣物干燥机，其中，所述电子控制装置(20)被配置为借助于所述三次多项式模型
Figure FDA0003432997090000061
估计衣物负载在所述干燥周期开始时刻时的湿度。
24.根据权利要求15至23中任一项所述的衣物干燥机，其中，所述干燥周期的所述初始阶段的时间跨度大于或等于约1分钟。
25.根据权利要求15至23中任一项所述的衣物干燥机，其中，所述干燥周期的所述初始阶段的时间跨度大于或等于约3分钟。
26.根据权利要求15至23中任一项所述的衣物干燥机，其中，所述干燥周期的所述初始阶段的时间跨度大于或等于约5分钟。
27.根据权利要求15至23中任一项所述的衣物干燥机，其中，所述干燥周期的所述初始阶段的时间跨度大于或等于约15分钟。
28.根据权利要求15至23中任一项所述的衣物干燥机，其中，所述干燥周期的所述初始阶段的时间跨度大于或等于约20分钟。
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