CN114481578B - 热泵干衣机控制方法、装置及热泵干衣机 - Google Patents

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Abstract

本申请涉及热泵干衣机控制方法、装置及热泵干衣机，属于干衣机技术领域，本申请的控制方法包括，获取被处理衣物的湿度变化信息；基于湿度变化信息和被处理衣物的材质种类，通过查询预设的湿度变化特性配置表，对压缩机的当前运行频率是否为当前湿度区间范围内的最佳设定频率进行判断；当判断不是的情况下，根据干衣机的当前运行参数，通过神经网络模型进行设定频率计算，根据模型输出结果对压缩机进行频率调整，并返回执行所述获取被处理衣物的湿度变化信息的步骤及其后续步骤。本申请的技术方案可有效、精准地控制压缩机运行的频率，进而有助于提高热泵干衣机的综合能效及用户体验。

Description

热泵干衣机控制方法、装置及热泵干衣机
技术领域
本申请属于干衣机技术领域，具体涉及一种热泵干衣机控制方法、装置及热泵干衣机。
背景技术
相关技术中，热泵干衣机通常采用压缩机烘干系统，该种烘干实现方式的优点在于能够通过改变压缩机频率实现多档位控制、进而实时控制滚筒内烘干温度，但现有的控制实现由于只是通过进风温度、环境温度和模式选择的设定温度进行控制压缩机频率档位，没有对衣物材质，衣物湿度等参数进行判断，同时由于档位有限，不能较为细致地控制压缩机频率，综合能效不好。并且这种方式，在当压缩机参数异常需要保护时，通常是使用多档降频和停机进行保护，这会导致整体烘干时间的延长，影响用户体验。
上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
发明内容
为至少在一定程度上克服相关技术中存在的问题，本申请提供一种热泵干衣机控制方法、装置及热泵干衣机，基于神经网络模型，实时控制压缩机频率，从而有效、精准地控制压缩机运行的频率，进而有助于提高热泵干衣机的综合能效及用户体验。
为实现以上目的，本申请采用如下技术方案：
第一方面，
本申请提供一种热泵干衣机控制方法，该方法包括以下步骤：
获取被处理衣物的湿度变化信息；
根据所述湿度变化信息和所述被处理衣物的材质种类，通过查询预设的湿度变化特性配置表，对压缩机的当前运行频率是否为当前湿度区间范围内的最佳设定频率进行判断；
当判断所述当前运行频率不是当前湿度范围内的最佳设定频率时，根据干衣机的当前运行参数，通过神经网络模型进行设定频率计算，根据模型输出结果对压缩机进行频率调整，并返回执行所述获取被处理衣物的湿度变化信息的步骤及其后续步骤。
可选地，当判断所述当前运行频率是当前湿度范围内的最佳设定频率时，
将所述当前运行频率记录为所述材质种类的衣物在当前湿度区间范围的最佳设定频率，并判断烘干处理过程是否完成，在判断烘干处理未完成时，返回执行所述获取被处理衣物的湿度变化信息的步骤及其后续步骤。
可选地，所述判断烘干处理过程是否完成，具体包括：
在检测得到的被处理衣物的湿度参数值小于等于第一预设阈值时，或者烘干处理过程的运行时间参数值大于等于第二预设阈值时，判断烘干处理过程完成，
否则，判断烘干处理过程未完成。
可选地，还包括，在烘干处理过程完成后，将烘干处理过程中的过程参数数据上传给云端侧进行神经网络模型的更新优化，并将云端侧反馈回的模型数据保存在干衣机本地。
可选地，还包括，在烘干处理过程开始前，基于与云端侧的交互，判断本地保存的神经网络模型是否需要更新，并在需要更新的情况下，根据云端侧反馈回的模型数据对本地的模型进行更新替换。
可选地，还包括，在烘干处理过程开始时，获取并根据干衣机当前的运行参数，通过干衣机本地保存的神经网络模型进行计算，将模型输出结果作为设定频率控制压缩机启动工作。
可选地，所述对压缩机的当前运行频率是否为当前湿度区间范围内的最佳设定频率进行判断，具体为，
当所述湿度变化信息所表征的湿度变化幅值，大于等于湿度变化特性配置表中相应材质种类下相应湿度区间所对应的变化阈值时，判断确定压缩机的当前运行频率为当前湿度区间范围内的最佳设定频率，
否则，判断确定压缩机的当前运行频率不是当前湿度区间范围内的最佳设定频率。
可选地，所述神经网络模型包括长短期记忆神经网络模型。
可选地，所述运行参数包括被处理衣物的重量信息参数，干衣机各感温包的温度信息参数和压缩机工作状态参数。
第二方面，
本申请提供一种热泵干衣机控制装置，该装置包括：
获取模块，用于获取被处理衣物的湿度变化信息；
判断处理模块，用于根据所述湿度变化信息和所述被处理衣物的材质种类，通过查询预设的湿度变化特性配置表，对压缩机的当前运行频率是否为当前湿度区间范围内的最佳设定频率进行判断；
调整处理模块，用于在判断处理模块判断所述当前运行频率不是当前湿度范围内的最佳设定频率时，根据干衣机的当前运行参数，通过神经网络模型进行设定频率计算，根据模型输出结果对压缩机进行频率调整，并返回执行所述获取模块。
第三方面，
本申请提供一种热泵干衣机，包括：
存储器，其上存储有可执行程序；
处理器，用于执行所述存储器中的所述可执行程序，以实现上述所述方法的步骤。
本申请采用以上技术方案，至少具备以下有益效果：
本申请的技术方案，基于神经网络模型，在烘干处理过程中基于干衣机的当前运行参数计算压缩机的设定频率，进而实时控制压缩机频率，该方法可有效、精准地控制压缩机运行的频率，有利于提高热泵干衣机的综合能效及用户体验。
本发明的其他优点、目标，和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本发明的实践中得到教导。本发明的目标和其他优点可以通过下面的说明书，权利要求书，以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
附图用来提供对本申请的技术方案或现有技术的进一步理解，并且构成说明书的一部分。其中，表达本申请实施例的附图与本申请的实施例一起用于解释本申请的技术方案，但并不构成对本申请技术方案的限制。
图1为本申请一个实施例提供的热泵干衣机控制方法的流程示意图；
图2为本申请一个实施例中神经网络模型的示意说明图；
图3为本申请另一个实施例提供的热泵干衣机控制方法的流程示意说明图；
图4为本申请一个实施例提供的热泵干衣机控制装置的结构示意图；
图5为本申请一个实施例提供的热泵干衣机的结构示意图。
具体实施方式
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将对本申请的技术方案进行详细的描述。显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所得到的所有其它实施方式，都属于本申请所保护的范围。
如背景技术所述，现有相关技术中，热泵干衣机通常采用压缩机烘干系统，该种烘干实现方式的优点在于能够通过改变压缩机频率实现多档位控制、进而实时控制滚筒内烘干温度，但现有的控制实现由于只是通过进风温度、环境温度和模式选择的设定温度进行控制压缩机频率档位，没有对衣物材质，衣物湿度等参数进行判断，同时由于档位有限，不能较为细致地控制压缩机频率，综合能效不好。并且这种方式，在当压缩机参数异常需要保护时，通常是使用多档降频和停机进行保护，这会导致整体烘干时间的延长，影响用户体验。
针对于此，本申请提出一种热泵干衣机控制方法，基于神经网络模型，实时控制压缩机频率，进而有助于提高热泵干衣机的综合能效及用户体验。
如图1所示，在一实施例中，本申请提出的热泵干衣机控制方法，包括以下步骤：
步骤S110，获取被处理衣物的湿度变化信息；
举例而言，在烘干处理过程中，每隔时间t对热泵干衣机筒内的被处理衣物进行一次湿度检测采样，得到当前采样时刻的湿度数据，并基于该数据与上一采样时刻得到的湿度数据的比较计算，从而获取得到被处理衣物的湿度变化信息。
之后进行步骤S120，根据湿度变化信息和被处理衣物的材质种类，通过查询预设的湿度变化特性配置表，对压缩机的当前运行频率是否为当前湿度区间范围内的最佳设定频率进行判断；
举例而言，湿度变化特性配置表的所含信息如下表1所示
表1湿度变化特性信息表
Figure BDA0003485698370000051
表1中，横轴是湿度区间，例如A0-A1；纵轴是材质，例如棉麻；其余为合适的湿度变化，例如a11。不同材质在相同湿度区间下，其适宜的湿度变化不同，同一种材质在不同湿度区间下，其适宜的湿度变化也不同，该表的数据可基于实验统计而得到。
在该实施例中步骤S120中，通过查询预设的湿度变化特性配置表，对压缩机的当前运行频率是否为当前湿度区间范围内的最佳设定频率进行判断，具体为，
当湿度变化信息所表征的湿度变化幅值，大于等于湿度变化特性配置表中相应材质种类下相应湿度区间所对应的变化阈值时，判断确定压缩机的当前运行频率是当前湿度区间范围内的最佳设定频率，
否则，判断确定压缩机的当前运行频率不是当前湿度区间范围内的最佳设定频率。
之后进行步骤S130，当判断当前运行频率不是当前湿度范围内的最佳设定频率时，根据干衣机的当前运行参数，通过神经网络模型进行设定频率计算，根据模型输出结果对压缩机进行频率调整，并返回执行所述获取被处理衣物的湿度变化信息的步骤及其后续步骤。
具体的，举例而言，本申请该实施例中，采用的神经网络模型为长短期记忆(LSTM)神经网络模型，这里用于神经网络模型计算的运行参数包括重量信息参数(即桶内的衣物重量W)，干衣机各感温包的温度信息参数(如包括进风温度T1、出风温度T2、环境温度T3、冷凝器温度T4和排气温度T5)和压缩机工作状态参数(如包括压缩机功率P、压缩机运行频率f等)。
如图2所示，将这些运行参数的值作为神经网络模型的输入x，通过几组神经网络单元A的运算得出输出h，即压缩机当前的设定频率Fset(神经网络的输出层)。
之后使用该计算出来的设定频率Fset调整压缩机的运行，并返回执行获取被处理衣物的湿度变化信息的步骤及其后续步骤，即继续根据实时获取的被处理衣物的湿度变化信息进行最佳设定频率的判断，如在间隔时间t后，再进行湿度检测以获取被处理衣物的湿度变化信息并进行后续步骤。
此外，这里再对步骤S120后，当判断当前运行频率是当前湿度范围内的最佳设定频率时，控制方法的处理流程进行一下说明。
该实施例中，当判断当前运行频率是当前湿度范围内的最佳设定频率时，
将当前运行频率记录为该材质种类的衣物在当前湿度区间范围的最佳设定频率，并判断烘干处理过程是否完成，在判断烘干处理未完成时，返回执行所述获取被处理衣物的湿度变化信息的步骤及其后续步骤。
这样，如此循环执行直至对被处理衣物的烘干处理完成。
本申请的技术方案，基于神经网络模型，在烘干处理流程中基于干衣机的当前运行参数计算压缩机的设定频率，进而实时控制压缩机频率，该方法可有效、精准地控制压缩机运行的频率，有利于提高热泵干衣机的综合能效及用户体验。
为便于理解本申请的技术方案，下面以另一实施例对本申请的技术方案进行进一步说明。
如图3所示，该实施例中，在烘干处理过程开始前，干衣机开机后且与云端存在网络连接的情况下(对应于图3中S10判断是的分支)，基于与云端侧的交互，判断本地保存的神经网络模型(该实施例中，采用LSTM神经网络模型)是否需要更新，并在需要更新的情况下(对应于图3中S20判断是的分支)，根据云端侧反馈回的模型数据对本地的模型进行更新替换(对应于图3中S30更新模型)。
之后烘干处理过程开始，获取并根据干衣机当前的运行参数(对应于图3中S40、S50)，通过干衣机本地保存的神经网络模型进行计算(对应于图3中S60)，即获取神经网络输入层参数，经过隐藏层处理，最终得到输出层，再将模型输出结果作为设定频率控制压缩机启动工作，进行烘干处理过程。容易理解的是，该阶段的处理流程是基于神经网络模型首次进行设定频率计算的过程。
之后进入烘干处理过程的中间过程，如前文实施例所介绍的，在烘干处理过程中，基于湿度检测实时获取被处理衣物的湿度变化信息；
根据湿度变化信息和所述被处理衣物的材质种类，通过查询预设的湿度变化特性配置表，对压缩机的当前运行频率是否为当前湿度区间范围内的最佳设定频率进行判断(对应于图3中S70)；
当判断当前运行频率不是当前湿度范围内的最佳设定频率时(对应于图3中S70判断否的分支)，根据干衣机的当前运行参数，通过神经网络模型进行设定频率计算，根据模型输出结果对压缩机进行频率调整，并返回执行获取被处理衣物的湿度变化信息的步骤及其后续步骤，即继续根据实时获取的被处理衣物的湿度变化信息进行最佳设定频率的判断，
而当判断所述当前运行频率是当前湿度范围内的最佳设定频率时(对应于图3中S70判断是的分支)，将当前运行频率记录为材质种类的衣物在当前湿度区间范围的最佳设定频率(如图2所示，针对后续重新运行模型进行计算的需求)，并判断烘干处理过程是否完成(对应于图3中S80)，在判断烘干处理未完成时(对应于图3中S80判断否的分支)，返回执行所述获取被处理衣物的湿度变化信息的步骤及其后续步骤，即继续根据实时获取的被处理衣物的湿度变化信息进行最佳设定频率的判断。
容易理解的是，上述过程中，由于烘干处理过程是持续的，对被处理衣物进行的湿度检测，得到的当前湿度也是变化的，在湿度变化到下一湿度区间时，就会重新进入运行模型计算进行设定频率调整的控制流程，如此循环反复，直至在判断烘干处理完成时，进入后续新的控制流程(对应于图3中S80判断是的分支)。
具体的，该实施例中，进行烘干处理过程是否完成判断(图3中S80)，包括：
在检测得到的被处理衣物的湿度参数值小于等于第一预设阈值时(表明已干)，或者烘干处理过程的运行时间参数值大于等于第二预设阈值(一般为基于安全考虑，所设定的烘干最大运行时间时长)时，判断烘干处理过程完成，否则，判断烘干处理过程未完成。
该实施例中，在判断烘干处理完成情况下，进入后续新的控制流程，具体的，在烘干处理过程完成后，在干衣机与云端存在网络连接的情况下(对应于图3中S90判断是的分支)，将烘干处理过程中的过程参数数据上传给云端侧进行神经网络模型的更新优化(如调整学习率的大小，隐藏层的层数或激励函数等，对应于图3中S100)，并将云端侧反馈回的模型数据保存在干衣机本地，否则整体烘干处理结束。
本申请该实施例的技术方案，在烘干处理前及结束后，都进行模型数据更新，该种方式有利于以更有效的神经网络模型进行设定频率的计算输出，这样可将神经网络的优点发挥到最大化。且将模型同时放置于云端和边缘端(本地)，有利于加快运算速度(在本地)也方便更新(在云端)。
图4为本申请一个实施例提供的热泵干衣机控制装置的结构示意图，如图4所示，该控制装置300包括：
获取模块301，用于获取被处理衣物的湿度变化信息；
判断处理模块302，用于根据所述湿度变化信息和所述被处理衣物的材质种类，通过查询预设的湿度变化特性配置表，对压缩机的当前运行频率是否为当前湿度区间范围内的最佳设定频率进行判断；
调整处理模块303，用于在判断处理模块302判断所述当前运行频率不是当前湿度范围内的最佳设定频率时，根据干衣机的当前运行参数，通过神经网络模型进行设定频率计算，根据模型输出结果对压缩机进行频率调整，并返回执行获取模块301。
关于上述相关实施例中的控制装置300，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。
图5为本申请一个实施例提供的热泵干衣机的结构示意图，如图5所示，该热泵干衣机400包括：
存储器401，其上存储有可执行程序；
处理器402，用于执行存储器401中的可执行程序，以实现上述方法的步骤。
关于上述实施例中的热泵干衣机400，其处理器402执行存储器401中的程序的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。
可以理解的是，上述各实施例中相同或相似部分可以相互参考，在一些实施例中未详细说明的内容可以参见其他实施例中相同或相似的内容。
需要说明的是，在本申请的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。此外，在本申请的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是指至少两个。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本申请的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本申请的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
应当理解，本申请的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
此外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，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模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
尽管上面已经示出和描述了本申请的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本申请的限制，本领域的普通技术人员在本申请的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (11)

1.一种热泵干衣机控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取被处理衣物的湿度变化信息；
根据所述湿度变化信息和所述被处理衣物的材质种类，通过查询预设的湿度变化特性配置表，对压缩机的当前运行频率是否为当前湿度区间范围内的最佳设定频率进行判断；
当判断所述当前运行频率不是当前湿度范围内的最佳设定频率时，根据干衣机的当前运行参数，通过神经网络模型进行设定频率计算，根据模型输出结果对压缩机进行频率调整，并返回执行所述获取被处理衣物的湿度变化信息的步骤及其后续步骤。
2.根据权利要求1所述的热泵干衣机控制方法，其特征在于，当判断所述当前运行频率是当前湿度范围内的最佳设定频率时，
将所述当前运行频率记录为所述材质种类的衣物在当前湿度区间范围的最佳设定频率，并判断烘干处理过程是否完成，在判断烘干处理未完成时，返回执行所述获取被处理衣物的湿度变化信息的步骤及其后续步骤。
3.根据权利要求2所述的热泵干衣机控制方法，其特征在于，所述判断烘干处理过程是否完成，具体包括：
在检测得到的被处理衣物的湿度参数值小于等于第一预设阈值时，或者烘干处理过程的运行时间参数值大于等于第二预设阈值时，判断烘干处理过程完成，否则，判断烘干处理过程未完成。
4.根据权利要求3所述的热泵干衣机控制方法，其特征在于，还包括，在烘干处理过程完成后，将烘干处理过程中的过程参数数据上传给云端侧进行神经网络模型的更新优化，并将云端侧反馈回的模型数据保存在干衣机本地。
5.根据权利要求1所述的热泵干衣机控制方法，其特征在于，还包括，在烘干处理过程开始前，基于与云端侧的交互，判断本地保存的神经网络模型是否需要更新，并在需要更新的情况下，根据云端侧反馈回的模型数据对本地的模型进行更新替换。
6.根据权利要求5所述的热泵干衣机控制方法，其特征在于，还包括，在烘干处理过程开始时，获取并根据干衣机当前的运行参数，通过干衣机本地保存的神经网络模型进行计算，将模型输出结果作为设定频率控制压缩机启动工作。
7.根据权利要求1所述的热泵干衣机控制方法，其特征在于，所述对压缩机的当前运行频率是否为当前湿度区间范围内的最佳设定频率进行判断，具体为，
当所述湿度变化信息所表征的湿度变化幅值，大于等于湿度变化特性配置表中相应材质种类下相应湿度区间所对应的变化阈值时，判断确定压缩机的当前运行频率为当前湿度区间范围内的最佳设定频率，
否则，判断确定压缩机的当前运行频率不是当前湿度区间范围内的最佳设定频率。
8.根据权利要求1所述的热泵干衣机控制方法，其特征在于，所述神经网络模型包括长短期记忆神经网络模型。
9.根据权利要求1所述的热泵干衣机控制方法，其特征在于，所述运行参数包括被处理衣物的重量信息参数，干衣机各感温包的温度信息参数和压缩机工作状态参数。
10.一种热泵干衣机控制装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取被处理衣物的湿度变化信息；
判断处理模块，用于根据所述湿度变化信息和所述被处理衣物的材质种类，通过查询预设的湿度变化特性配置表，对压缩机的当前运行频率是否为当前湿度区间范围内的最佳设定频率进行判断；
调整处理模块，用于在判断处理模块判断所述当前运行频率不是当前湿度范围内的最佳设定频率时，根据干衣机的当前运行参数，通过神经网络模型进行设定频率计算，根据模型输出结果对压缩机进行频率调整，并返回执行所述获取模块。
11.一种热泵干衣机，其特征在于，包括：
存储器，其上存储有可执行程序；
处理器，用于执行所述存储器中的所述可执行程序，以实现权利要求1-9中任一项所述方法的步骤。
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