CN115244242A - 预测方法、程序、预测系统、服务器及显示装置 - Google Patents

预测方法、程序、预测系统、服务器及显示装置 Download PDF

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山田竜郎
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Abstract

预测方法包括取得步骤(ST1)、预测步骤(ST2)、判定步骤(ST4)和处理步骤(ST5)。在取得步骤(ST1)中,取得干燥运转的参数。在预测步骤(ST2)中,基于所取得的参数,通过第1预测方法预测干燥运转所需要的干燥时间。在判定步骤(ST4)中,在干燥运转的停止中检测到干燥运转的再开始的情况下,判定是否能够应用由预测步骤(ST2)进行的第1预测方法。在处理步骤(ST5)中,在判定为能够应用第1预测方法的情况下继续第1预测方法,在判定为不能应用第1预测方法的情况下执行规定的处理。

Description

预测方法、程序、预测系统、服务器及显示装置
技术领域
本公开涉及预测衣物的干燥运转所需要的干燥时间的预测方法、程序、预测系统、服务器及显示装置。
背景技术
专利文献1公开了一种滚筒式洗涤干燥机。该滚筒式洗涤干燥机由测量洗涤物的重量信息的重量测量装置、存储该重量信息的存储装置、以及包括使用重量信息进行比较及运算的比较-运算装置在内的控制装置来构成。该滚筒式洗涤干燥机利用根据干燥工序时洗涤物的重量随时间推移所预测的干燥工序的剩余时间,进行干燥工序结束的判定。
现有技术文献
专利文献
专利文献1:日本特开平11-146999号公报
发明内容
发明要解决的课题
本公开提供一种干燥运转即使在运转中停止的情况下也容易使通常的干燥时间的预测方法继续的预测方法等。
用来解决课题的手段
有关本公开的一方式的预测方法包括取得步骤、预测步骤、判定步骤和处理步骤。在上述取得步骤中,取得具有干燥功能的洗涤机的干燥运转的参数。在上述预测步骤中,基于上述取得步骤所取得的上述参数,通过第1预测方法预测上述干燥运转所需要的干燥时间。在上述判定步骤中,在上述干燥运转的停止中检测到上述干燥运转的再开始的情况下,判定是否能够应用上述预测步骤的上述第1预测方法。在上述处理步骤中,在判定为能够应用上述第1预测方法的情况下继续上述第1预测方法,在判定为不能应用上述第1预测方法的情况下执行规定的处理。
有关本公开的一方式的预测方法包括预测步骤、判定步骤和处理步骤。在上述预测步骤中,基于干燥运转的参数,通过第1预测方法预测上述干燥运转所需要的干燥时间。在上述判定步骤中,在上述干燥运转的停止中检测到上述干燥运转的再开始的情况下,判定是否能够应用上述预测步骤的上述第1预测方法。在上述处理步骤中,在判定为能够应用上述第1预测方法的情况下继续上述第1预测方法,在判定为不能应用上述第1预测方法的情况下执行规定的处理。
有关本公开的一方式的程序使1个以上的处理器执行上述预测方法。
有关本公开的一方式的预测系统具备取得部、预测部、判定部和处理部。上述取得部取得具有干燥功能的洗涤机的干燥运转的参数。上述预测部基于上述取得部所取得的上述参数,通过第1预测方法预测上述干燥运转所需要的干燥时间。上述判定部在上述干燥运转的停止中检测到上述干燥运转的再开始的情况下,判定是否能够应用由上述预测部进行的上述第1预测方法。上述处理部在判定为能够应用上述第1预测方法的情况下继续上述第1预测方法,在判定为不能应用上述第1预测方法的情况下执行规定的处理。
有关本公开的一方式的服务器具备上述预测系统。上述预测系统经由外部网络与上述具有干燥功能的洗涤机之间进行通信。
有关本公开的一方式的显示装置具有通信功能和显示功能。上述通信功能是与上述预测系统之间进行通信的功能。上述显示功能是在通过上述通信功能从上述预测系统接收到关于上述处理部的执行结果的信息的情况下、通过显示该信息来向用户提示的功能。
发明效果
根据本公开的预测方法等,有如下优点:即使干燥运转在运转中停止的情况下也容易使通常的干燥时间的预测方法继续。
附图说明
图1是表示搭载在实施方式的预测系统中的具有干燥功能的洗涤机的构成的框图。
图2是用来预测干燥时间的第1预测方法及第2预测方法的比较图。
图3是比较例的预测系统中的干燥运转在运转中停止的情况下的问题的说明图。
图4是实施方式的预测系统的判定部及预测部的动作例的说明图。
图5是表示实施方式的预测系统的动作例的流程图。
图6是表示实施方式的预测系统的判定部的动作例的流程图。
图7是表示包括有关实施方式的变形例的预测系统在内的整体构成的框图。
具体实施方式
(作为本公开的基础的认识)
首先,在以下说明发明人的着眼点。
例如专利文献1所公开的滚筒式洗涤干燥机,具有干燥功能的洗涤机具备执行用来使洗涤后的衣物干燥的干燥运转的功能。此外,具有干燥功能的洗涤机具有预测干燥运转所需要的干燥时间并将预测出的干燥时间作为到干燥运转结束为止的剩余时间显示在显示器上的功能。用户通过观看显示在显示器上的剩余时间,能够大致掌握干燥运转结束的时刻,所以能够参考该时刻来制定计划。
然而,在干燥运转的中途,有可能存在例如用户为了确认衣物的干燥状况或为了投入追加的衣物而使干燥运转暂停的情况。但是,由于上述的预测干燥时间的功能没有考虑暂停的情况,所以在暂停被解除而再开始干燥运转时,存在是否再开始对通常的干燥时间进行预测的功能这样的问题。
这里,在干燥运转再开始时,如果一律地再开始对通常的干燥时间进行预测的功能,则干燥时间的预测精度下降,由此到干燥运转结束为止的剩余时间的精度也有可能下降。这种情况下,实际上是干燥运转在经过剩余时间之前或在经过剩余时间之后结束,有可能导致用户感到不愉快等、用户便利性下降的状况。另一方面,如果在干燥运转再开始时,一律地停止对干燥时间进行预测的功能,则用户不能掌握到干燥运转结束为止的剩余时间,还是有可能导致用户便利性下降的状况。
鉴于以上,发明人创造了本公开。
以下,一边适当参照附图一边详细说明各实施方式。但是,存在省略超出必要的详细说明的情况。例如,存在省略已经周知的事项的详细说明或对于实质上相同的构成的重复说明的情况。这是为了避免以下的说明不必要地冗长,使本领域技术人员容易理解。
另外,发明人为了使本领域技术人员充分地理解本公开而提供了附图及以下的说明,并不是由此来限定权利要求书所记载的主题。
(实施方式)
[1-1.整体构成]
首先,使用图1说明包括实施方式的预测系统1在内的整体构成。图1是表示搭载有实施方式的预测系统1的具有干燥功能的洗涤机2(以下,只要没有特别说明,就简称作“洗涤机2”)的构成的框图。在实施方式中,预测系统1被搭载于洗涤机2。
洗涤机2具备功能部21、输入部22、显示部23、1个以上的传感器24、洗涤槽25和热泵(heat pump)26。此外,洗涤机2还具备预测系统1。在实施方式中,洗涤机2作为一例是滚筒式的洗涤机。当然,洗涤机2并不限于滚筒式的洗涤机,例如也可以是纵型的洗涤机等。
功能部21执行洗涤机2所具备的各种功能。在实施方式中,功能部21具有执行将收容在洗涤槽25的衣物洗涤的洗涤运转的洗涤功能、以及执行将收容在洗涤槽25并被洗涤后的衣物干燥的干燥运转的干燥功能。洗涤运转通过使洗涤槽25旋转等,对收容在洗涤槽25的衣物进行清洗、漂洗及/或脱水等,由此洗涤衣物。干燥运转通过热泵26将被除湿后的干燥空气给送等,将收容在洗涤槽25并被洗涤后的衣物干燥。
此外,功能部21还具有使洗涤运转所需要的洗涤时间(即,到洗涤运转结束为止的剩余时间)的预测时间、及干燥运转所需要的干燥时间(即,到干燥运转结束为止的剩余时间)的预测时间在显示部23显示的显示功能。在实施方式中,干燥时间的预测时间由预测系统1来预测。另外,洗涤时间的预测时间由预测系统1或与预测系统1之外的其他系统来预测,在此省略说明。
功能部21执行与输入部22所受理的输入对应的功能。另外,功能部21例如也可以与用户持有的信息终端3之间进行通信,由此执行与信息终端3所受理的用户的输入对应的功能。信息终端3例如可以包括智能电话、平板电脑终端、或者台式或笔记本型的个人计算机等。信息终端3与洗涤机2之间的通信例如是遵循WiFi(注册商标)或BLE(Bluetooth(注册商标)Low Energy)等的标准的无线通信。另外,信息终端3与洗涤机2之间的通信的标准没有被特别限定。
输入部22受理基于用户操作的输入。输入部22例如由受理各种输入的按钮等构成。输入部22受理例如选择使功能部21执行的运转的输入、选择运转的内容(例如运转模式等)的输入、使运转开始的输入及使运转暂停的输入等。另外,在显示部23由触摸面板显示器构成的情况下,显示部23也可以兼作输入部22的一部分。
显示部23例如是液晶显示器,显示关于洗涤机2的各种信息。例如,如果是洗涤运转中,则显示部23显示表示处于洗涤运转中的字符串及/或图像、以及表示洗涤时间的预测时间的字符串等。此外,例如如果是干燥运转中,则显示部23显示表示处于干燥运转中的字符串及/或图像、以及表示干燥时间的预测时间的字符串等。另外,显示部23也可以除了具有液晶显示器以外还具有根据信息而点亮或熄灭的灯。
各传感器24检测关于洗涤机2的运转的各种状态。换言之,各传感器24检测洗涤机2的运转的参数。例如,在1个以上的传感器24中包括检测收容在洗涤槽25的衣物的重量的重量传感器等。在1个以上的传感器24中主要包括检测关于洗涤运转的状态的传感器和检测关于干燥运转的状态的传感器。另外,对于检测关于洗涤运转的状态的传感器,在此省略说明。
实施方式中,在1个以上的传感器24中,至少包括检测吸入温度的第1温度传感器和检测排出温度的第2温度传感器。第1温度传感器及第2温度传感器都由热敏电阻构成。第1温度传感器例如设置在热泵26的吸气口的附近。第2温度传感器例如设置在热泵26的排气口的附近。这里,“吸入温度”是指从洗涤槽25向热泵26取入的空气的温度。此外,“排出温度”是指从热泵26向洗涤槽25排出的空气的温度。
[1-2.预测系统]
接着,对预测系统1的详细情况进行说明。预测系统1如图1所示,具备取得部11、预测部12、检测部13、判定部14、处理部15、提示部16和存储部17。另外,在实施方式中,预测系统1至少具备取得部11、预测部12、判定部14及处理部15即可,也可以不具备检测部13、提示部16及存储部17。
取得部11取得由洗涤机2进行的干燥运转的参数。取得部11是预测方法中的取得步骤ST1的执行主体。在实施方式中,取得部11在从干燥运转的开始时到结束时的期间,定期地取得各传感器24的检测结果(即,干燥运转的参数)。
这里,如已述那样,在1个以上的传感器24中,包括第1温度传感器及第2温度传感器。因而,取得部11取得吸入温度及排出温度作为干燥运转的参数。即,洗涤机2具有使用热泵26执行干燥运转的功能。并且,(干燥运转的)参数包括从洗涤机2的洗涤槽25向热泵26取入的空气的温度和从热泵26向洗涤槽25排出的空气的温度。
此外,在实施方式中,取得部11除了取得吸入温度及排出温度以外,还取得干燥运转的运转模式的信息和干燥运转的历史信息(例如,包括最近的过去几十次的干燥运转实际需要的时间)。通过取得由输入部22或信息终端3受理的指示运转模式的输入,能够取得干燥运转的运转模式的信息。此外,通过从存储部17读出,能够取得干燥运转的历史信息。
预测部12基于取得部11(取得步骤ST1)所取得的参数,通过第1预测方法预测干燥运转所需要的干燥时间。预测部12是预测方法中的预测步骤ST2的执行主体。这里,作为预测干燥运转所需要的干燥时间的方法,例如存在使用已学习模型的第1预测方法、和规则库的第2预测方法。在实施方式中,预测部12基本上使用第1预测方法预测干燥时间。即,使用第1预测方法预测干燥时间的方法相当于通常的干燥时间的预测方法。
在第1预测方法中,使用为了预测干燥时间进行了机器学习的已学习模型来预测干燥时间。已学习模型例如由具有多层构造的神经网络构成,是完成了机器学习以使得当输入干燥运转的参数时输出干燥时间的预测时间的模型。即,在第1预测方法中,通过将取得部11所取得的参数输入到已学习模型,由此得到从已学习模型输出的干燥时间的预测时间。在第1预测方法中,通过定期地将取得部11所取得的参数(例如吸入温度及排出温度)输入到已学习模型,由此定期地得到干燥时间的预测时间。即,在干燥运转中,干燥时间的预测时间被定期地更新。
干燥运转的参数例如可以包括吸入温度、排出温度、干燥运转的运转模式及/或干燥运转的履历等。干燥运转的履历例如是最近的过去几十次的干燥运转实际所需要的时间的代表值。代表值例如可以包括平均值、中位数、众数等。在实施方式中,对于已学习模型输入全部上述列举的参数。
例如,已学习模型是通过使用了多个学习用数据集的有教师学习(监督学习)来进行机器学习。各学习用数据集包括表示作为输入数据的干燥运转的参数的信息、和表示作为正解数据的实际所需要的干燥时间的信息。另外,在实施方式中,各学习用数据集中包含的干燥运转的参数是上述列举的参数。
在第2预测方法中,主要基于吸入温度及排出温度,根据规则库预测干燥时间。具体而言,在第2预测方法中,对于吸入温度与排出温度的差的移动平均值,定期地(例如每30分钟~60分钟)监视一定时间(例如几分钟)。通过将该一定时间中的移动平均值的变化量与阈值进行比较,判定衣物的干燥程度。并且,根据衣物的干燥程度,得到干燥时间的预测时间。即,对于第2预测方法而言,与第1预测方法同样,在干燥运转中,基于定期取得的吸入温度及排出温度,干燥时间的预测时间被定期地更新。
图2是用来预测干燥时间的第1预测方法及第2预测方法的比较图。在图2中,纵轴表示干燥时间(剩余时间),横轴表示从开始干燥运转起的经过时间。此外,在图2中,实线表示通过第1预测方法预测的干燥时间,单点划线表示通过第2预测方法预测的干燥时间,虚线表示实际的干燥时间。在图2中,实线的弯折的部位表示基于第1预测方法的干燥时间的预测时间的更新定时。此外,在图2中,单点划线的圆形标记表示基于第2预测方法的干燥时间的预测时间的更新定时。
如图2所示,对于第2预测方法而言,干燥时间的预测时间相对于实际的干燥时间比较大地偏离,并且在更新时干燥时间的预测时间容易较大地变动。另一方面,对于第1预测方法而言,干燥时间的预测时间不那么偏离地追随于实际的干燥时间,并且在更新时干燥时间的预测时间没有较大地变动。这样,虽然也取决于已学习模型的学习程度,但基本上第1预测方法与第2预测方法相比干燥时间的预测精度较高。
检测部13(检测步骤ST3)检测干燥运转的运转中的停止及干燥运转的再开始。检测部13是预测方法中的检测步骤ST3的执行主体。在实施方式中,检测部13通过在干燥运转中取得由输入部22或信息终端3受理的指示干燥运转的运转中的停止的输入,检测干燥运转的运转中的停止。此外,检测部13通过在干燥运转的停止中取得由输入部22或信息终端3受理的指示干燥运转的再开始的输入,检测干燥运转的再开始。
判定部14(判定步骤ST4)在检测部13(检测步骤ST3)检测到干燥运转的再开始的情况下,判定是否能够应用由预测部12(预测步骤ST2)进行的第1预测方法。判定部14是预测方法中的判定步骤ST4的执行主体。
这里,如果在干燥运转中干燥运转被暂停,则在干燥运转的再开始时,洗涤槽25的内部环境与暂停时相比有可能有较大地变化。例如,如果干燥运转被暂停,则热泵26也暂停,因此吸入温度及排出温度等洗涤槽25的内部温度下降或变动。此外,在干燥运转被暂停的情况下,由于用户将洗涤槽25的盖打开,洗涤槽25的内部温度也下降或变动。进而,暂停的期间越长,越难以避免洗涤槽25的内部环境显著地变化。
这样,在从干燥运转暂停到再开始的期间洗涤槽25的内部环境变化了的情况下,存在干燥运转的再开始后的干燥时间的预测精度可能下降的问题。以下,使用图3说明该问题。图3是比较例的预测系统中当干燥运转中暂停时的问题的说明图。比较例的预测系统在不具备判定部14这一点上与实施方式的预测系统1不同。在图3中,纵轴表示干燥时间(剩余时间),横轴表示从开始干燥运转起的经过时间。此外,在图3中,实线表示通过第1预测方法预测的干燥时间,虚线表示实际的干燥时间。进而在图3中,点线表示假定没有发生暂停的情况下的通过第1预测方法预测的干燥时间。
图3所示的例子中,在时刻t1干燥运转被暂停,在时刻t2干燥运转被再开始。此外,在图3所示的例子中,比较例的预测系统,当在时刻t2干燥运转被再开始时,再开始由预测部进行的干燥时间的预测。在此情况下,预测部基于时刻t2时的参数再开始干燥时间的预测,但没有考虑从干燥运转暂停到再开始之间的洗涤槽25的内部环境的变化。因此,图3所示的例子中,时刻t2以后的干燥时间的预测时间与没有发生干燥运转的暂停的情况相比,相对于实际的干燥时间较大地偏离,干燥时间的预测精度下降。
因此,在实施方式中,判定部14(判定步骤ST4)基于在干燥运转的停止前的参数的履历中是否存在与干燥运转的再开始时的参数类似的参数,判定是否能够应用由预测部12(预测步骤ST2)进行的第1预测方法。即,在实施方式中,判定部14根据干燥运转的再开始时的洗涤槽25的内部环境是否与干燥运转的暂停时之前的洗涤槽25的内部环境类似,判定在干燥运转的再开始后是否能够应用由预测部12进行的第1预测方法。
具体而言,判定部14在检测部13检测到干燥运转的再开始的情况下,从干燥运转的再开始时起一定时间,使取得部11依次取得干燥运转的参数(这里是吸入温度及排出温度)。并且,判定部14从存储部17读取干燥运转的暂停时之前的干燥运转的参数的履历,将该履历与取得结果(即,一定时间中的吸入温度及排出温度)进行比较。在一定时间内,在取得结果包含在履历中、或对取得结果加上容许误差得到的值包含在履历中的情况下(换言之,在履历中包含有与取得结果类似的参数的情况下),判定部14判定为在干燥运转的再开始后能够应用由预测部12进行的第1预测方法。另一方面,在不是这样的情况下,判定部14判定为在干燥运转的再开始后不能应用由预测部12进行的第1预测方法。
处理部15(处理步骤ST5),在判定部14(判定步骤ST4)判定为能够应用由预测部12(预测步骤ST2)进行的第1预测方法的情况下,继续由预测部12进行的第1预测方法;在判定部14(判定步骤ST4)判定为不能应用由预测部12(预测步骤ST2)进行的第1预测方法的情况下,执行规定的处理。处理部15是预测方法中的处理步骤ST5的执行主体。
具体而言,处理部15在判定部14判定为能够应用由预测部12进行的第1预测方法的情况下,回溯到上述履历中的与取得结果类似的参数的取得时点,使预测部12预测干燥时间。另一方面,处理部15在判定部14判定为不能应用由预测部12进行的第1预测方法的情况下,使预测部12使用的预测方法从第1预测方法切换为第2预测方法。在此情况下,预测部12在干燥运转的再开始后,通过第2预测方法预测干燥时间。即,在实施方式中,规定的处理包括从第1预测方法切换为与第1预测方法不同的第2预测方法来预测干燥时间的处理。
另外,规定的处理并不限于从第1预测方法切换为第2预测方法的处理,也可以是其他的规定。例如,规定的处理可以是除了从第1预测方法切换为第2预测方法的处理以外,还包括经由提示部16通知用户干燥运转的再开始后的干燥时间的预测精度下降了的处理。此外,例如,规定的处理也可以是使预测部12维持通过第1预测方法进行的干燥时间的预测、并且经由提示部16通知用户干燥运转的再开始后的干燥时间的预测精度下降了的处理。
以下,使用图4说明由判定部14及预测部12进行的动作的一例。图4是实施方式的预测系统1的判定部14及预测部12的动作例的说明图。在图4中,纵轴表示干燥时间(剩余时间),横轴表示从开始干燥运转起的经过时间。此外,在图4中,实线表示通过第1预测方法预测的干燥时间,虚线表示实际的干燥时间。进而,在图4中,点线表示假定为没有发生暂停的情况下的通过第1预测方法预测的干燥时间。
图4所示的例子中,在时刻t1干燥运转被暂停,在时刻t2干燥运转被再开始。此外,图4所示的例子中,在从时刻t2到时刻t3的一定时间,判定部14使取得部11取得干燥运转的参数(这里是吸入温度及排出温度)。图4所示的例子中,时刻t2时的干燥运转的参数与干燥运转的暂停之前的时刻t0时干燥运转的参数类似(参照图4所示的圆形标记)。因此,图4所示的例子中,判定部14判定为在干燥运转的再开始后能够应用由预测部12进行的第1预测方法。并且图4所示的例子中,处理部15回溯到时刻t0,使预测部12预测干燥时间,使该预测结果反映到时刻t3以后的干燥时间中。
这样,图4所示的例子中,在发生了干燥运转的暂停的情况下也能够使由预测部12进行的第1预测方法继续,结果能够抑制干燥运转的再开始后的干燥时间的预测精度的下降。
提示部16(提示步骤ST6)将关于处理部15(处理步骤ST5)的执行结果的信息向洗涤机2的用户提示。提示部16是预测方法中的提示步骤ST6的执行主体。这里,关于处理部15的执行结果的信息,例如可以包括表示在干燥运转的再开始后继续由预测部12进行的第1预测方法的信息、或表示在干燥运转的再开始后干燥时间的预测从第1预测方法切换为第2预测方法的信息等。此外,关于处理部15的执行结果的信息可以包括表示干燥运转的再开始后的干燥时间的预测精度下降的信息。
在实施方式中,提示部16使显示部23将关于处理部15的执行结果的信息通过字符串及/或图像的方式显示,从而向用户提示该信息。另外,提示部16也可以将关于处理部15的执行结果的信息向信息终端3发送,使信息终端3的显示器显示。
此外,也可以是,提示部16在显示部23具有灯的情况下,将关于处理部15的执行结果的信息通过灯的点亮状态向用户进行提示。作为具体例,假定在干燥运转的预测中显示部23的灯点亮。此外,假定关于处理部15的执行结果的信息是表示在干燥运转的再开始后干燥时间的预测从第1预测方法切换为第2预测方法的信息。在此情况下,提示部16通过使灯熄灭并使其他灯点亮、或使灯的发光色变化、或使灯闪烁等,向用户提示上述信息。
另外,也可以是,提示部16例如通过从洗涤机2所具有的扬声器输出声音消息,向用户提示关于处理部15的执行结果的信息。此外,提示部16也可以将基于显示的提示及基于声音的提示的双方进行组合,向用户提示关于处理部15的执行结果的信息。
存储部17是存储洗涤机2的功能部21及预测系统1的各部为了执行各种功能所需要的信息(计算机程序等)的存储装置。存储部17例如由半导体存储器实现,但并没有特别限定,可以使用周知的电子信息存储的机构。存储部17例如存储洗涤运转及干燥运转的历史信息、以及传感器24的检测结果的历史信息等。
[2.动作]
对于以上那样构成的预测系统1的动作,以下使用图5及图6进行说明。图5是表示实施方式的预测系统1的动作例的流程图。图6是表示实施方式的预测系统1的判定部14的动作例的流程图。以下,假设从用户受理指示干燥运转开始的操作输入由此洗涤机2的功能部21执行干燥运转,以此为例进行说明。
首先,取得部11,在干燥运转被执行之前取得干燥运转的参数(S1)。处理S1相当于预测方法的取得步骤ST1。接着,预测部12基于取得部11所取得的参数,预测干燥时间(S2)。处理S2相当于预测方法的预测步骤ST2。干燥时间的预测时间被显示在显示部23。以后,基本上在到干燥时间成为零(即,干燥运转结束)为止的期间(S3:否,S4:否),定期地反复进行处理S1、S2,从而干燥时间的预测时间被定期地更新,被显示于显示部23。并且,当干燥时间成为零(S3:是)时,预测系统1的动作结束。
这里,在干燥运转中(S3:否),检测部13监视是否发生干燥运转的暂停及再开始(S4)。处理S4相当于预测方法的检测步骤ST3。并且,当检测部13检测到干燥运转的暂停及再开始时(S4:是),判定部14判定在干燥运转的再开始后是否能够应用由预测部12进行的第1预测方法(S5)。处理S5相当于预测方法的判定步骤ST4。关于处理S5,使用图6后述。
在判定部14判定为能够应用的情况下(S6:是),处理部15使由预测部12进行的第1预测方法继续(S7)。另一方面,在判定部14判定为不能应用的情况下(S6:否),处理部15使预测部12使用的预测方法从第1预测方法切换为第2预测方法(S8)。处理S7、S8相当于预测方法的处理步骤ST5。并且,提示部16使显示部23显示关于处理部15的执行结果的信息等,向用户提示(S9)。处理S9相当于预测方法的提示步骤ST6。
接着,使用图6说明处理S5、即判定部14的动作例。首先,判定部14在从干燥运转的再开始时起一定时间中,使取得部11取得干燥运转的参数(S51)。并且,判定部14从存储部17读取干燥运转的暂停时之前的干燥运转的参数的履历,将该履历与取得结果进行比较(S52)。在履历中包含有与取得结果类似的参数的情况下(S53:是),判定部14判定为在干燥运转的再开始后能够应用由预测部12进行的第1预测方法(S54)。另一方面,在履历中不包含与取得结果类似的参数的情况下(S53:否),在到经过一定时间为止的期间(S55:否),判定部14反复进行处理S51~S53。并且,如果在履历中不包含与取得结果类似的参数的状态经过一定时间(S55:是),则判定部14判定为在干燥运转的再开始后不能应用由预测部12进行的第1预测方法(S56)。
[3.效果等]
以下,对实施方式的预测系统1的优点进行说明。
如已述,在干燥运转的中途干燥运转的运转中停止的情况下,不论是在干燥运转的再开始时一律地再开始预测通常的干燥时间的功能、还是一律地将预测通常的干燥时间的功能停止,都发生用户便利性下降的问题。
对此,对于实施方式的预测系统1而言,在干燥运转的再开始后,判定是否能够应用由预测部12进行的第1预测方法(即,通常的干燥时间的预测方法),根据判定结果决定在干燥运转的再开始后能够采取的处理。因此,根据判定结果,在发生了干燥运转的运转中的停止的情况下,也能够使由预测部12进行的第1预测方法继续,结果能够抑制干燥运转的再开始后的干燥时间的预测精度的下降。即,对于实施方式的预测系统1而言,不是因为干燥运转在运转中停止了就一律地决定干燥运转的再开始后的处理,而是根据干燥运转的再开始时的状况决定在再开始后能够采取的处理。
如上述那样,对于实施方式的预测系统1而言,有即使干燥运转在运转中停止的情况下也容易使通常的干燥时间的预测方法继续的优点。并且,对于实施方式的预测系统1而言,与在干燥运转的再开始时一律地再开始预测通常的干燥时间的功能或一律地将预测通常的干燥时间的功能停止的情况相比,有用户便利性不易下降的优点。
[4.变形例]
如以上,说明了实施方式作为在本申请中公开的技术的例示。但是,本公开的技术并不限定于此,也能够应用于进行了适当变更、替换、附加、省略等的实施方式。此外,也能够将上述实施方式中说明的各构成要素组合而成新的实施方式。
因此,以下例示实施方式的变形例。
在上述实施方式中,预测系统1被搭载于洗涤机2,但并不限于此。例如,预测系统1也可以与洗涤机2分别地设置。图7是表示包括有关实施方式的变形例的预测系统1在内的整体构成的框图。在图7所示的例子中,预测系统1被搭载在服务器4。换言之,服务器4具备预测系统1。此外,在图7所示的例子中,洗涤机2还具备通信部27和存储部28。
通信部27经由例如因特网等外部网络NT1与服务器4通信。通信部27与服务器4之间的通信除了无线通信以外,也可以是有线通信。此外,通信部27与服务器4之间的通信的标准没有被特别限定。
存储部28是存储功能部21为了执行各种功能所需要的信息(计算机程序等)的存储装置。存储部28例如由半导体存储器实现,但没有被特别限定,可以使用周知的电子信息存储的机构。存储部28例如存储洗涤运转及干燥运转的历史信息及传感器24的检测结果的历史信息等。即,存储部28存储在预测系统1的存储部17中存储的数据中的与洗涤机2有关的数据。
服务器4设置在例如从设置有洗涤机2的施设远离的远程,构成为能够经由外部网络NT1与洗涤机2之间通信。即,预测系统1经由外部网络NT1与洗涤机2之间通信。因而,在本变形例中,预测系统1通过在服务器4中经由外部网络NT1与洗涤机2之间收发数据,由此发挥各部的功能。
在上述实施方式中,在1个以上的传感器24中,也可以包括测量洗涤槽25的湿度(相对湿度)的湿度传感器。在此情况下,可以是,作为干燥运转的参数预测部12除了参照吸入温度及排出温度以外还参照洗涤槽25的湿度,预测干燥时间。在此情况下,可以期待干燥时间的预测精度进一步提高。
在上述实施方式中,判定部14也可以根据在履历中是否包含有一定时间中的干燥运转的参数的时间序列变化的模式,来判定在干燥运转的再开始后是否能够应用由预测部12进行的第1预测方法。此外,判定部14也可以根据在履历中是否包含一定时间中的干燥运转的参数的代表值(例如,平均值、众数或中位数等),来判定在干燥运转的再开始后是否能够应用由预测部12进行的第1预测方法。
在上述实施方式中,判定部14通过将干燥运转的暂停前的参数的履历与干燥运转的再开始时的参数进行比较,判定是否能够应用由预测部12进行的第1预测方法,但并不限于此。例如,判定部14也可以基于检测部13的检测结果来计算从干燥运转的暂停到再开始所需要的停止时间。并且,判定部14也可以将计算出的停止时间与规定时间进行比较,如果停止时间小于规定时间则判定为能够应用由预测部12进行的第1预测方法,如果停止时间是规定时间以上则判定为不能应用由预测部12进行的第1预测方法。这是因为,如果停止时间是短时间,则可以认为洗涤槽25的内部环境与暂停时相比有较大地变化的可能性较低。
在上述实施方式中,干燥运转的暂停基于用户的指示暂停的输入而发生,但并不限于此。例如,干燥运转的暂停在因瞬时停电而洗涤机2的动作停止的情况下也可能发生。为了应对这样的情况,也可以是检测部13还监视洗涤机2的电源状态,由此来检测干燥运转的暂停及再开始。
在上述实施方式中,预测系统1(预测方法)具备检测部13(检测步骤ST3),但并不限于此。例如,预测系统1(预测方法)只要能够由判定部14(判定步骤ST4)检测出干燥运转的再开始即可,也可以不检测干燥运转中的运转的停止。
在上述实施方式中,预测系统1以具有干燥功能的洗涤机2为对象,但并不限于此。例如,预测系统1也可以以浴室干燥机等不具有洗涤功能的干燥机为对象。在此情况下,只要在上述实施方式中将“具有干燥功能的洗涤机2(或洗涤机2)”替换为“干燥机”即可。
此外,例如在上述实施方式中,预测系统1被作为单一的装置来实现,但也可以由多个装置来实现。在预测系统1由多个装置实现的情况下,预测系统1所具备的构成要素可以以任何方式分配到多个装置。即,本公开既可以通过云计算来实现,也可以通过边缘计算来实现。
此外,例如在上述实施方式中,本公开的预测系统1的构成要素的全部或一部分也可以由专用的硬件构成,或者也可以通过执行适合于各构成要素的软件程序来实现。各构成要素也可以通过CPU(Central Processing Unit)或处理器等的程序执行部读取记录在HDD(Hard Disk Drive)或半导体存储器等记录介质中的软件程序并执行,由此来实现。
此外,本公开的预测系统1的构成要素也可以由1个或多个电子电路构成。1个或多个电子电路既可以分别是通用的电路,也可以是专用的电路。
在1个或多个电子电路中,例如也可以包含半导体装置、IC(Integrated Circuit)或LSI(Large Scale Integration)等。IC或LSI既可以集成在1个芯片,也可以集成在多个芯片。这里称作IC或LSI,但根据集成的程度称呼可能发生改变,可能称作系统LSI、VLSI(Very Large Scale Integration)或ULSI(Ultra Large Scale Integration)。此外,也能够以相同的目的使用LSI的制造后编程的FPGA(Field Programmable Gate Array)。
此外,本公开的整体或具体的形态也可以由系统、装置、方法、集成电路或计算机程序来实现。或者,也可以由存储有该计算机程序的光盘、HDD或半导体存储器等计算机可读取的非暂时性的记录介质来实现。例如,本公开也可以作为用来使计算机执行上述实施方式中的控制方法的程序来实现。此外,该程序既可以记录在计算机可读取的CD-ROM等非暂时性的记录介质中,也可以通过因特网等通信路径进行分发。
如以上,说明了实施方式作为本公开的技术的例示。为此,提供了附图及详细的说明。
因而,在附图及详细的说明中所记载的构成要素中,不仅包括为了解决问题所必须的构成要素,还可能包括为了对上述技术进行例示但又不是为了问题解决所必须的构成要素。因此,不应因为这些并不必须的构成要素被记载在附图或详细的说明中就直接做出这些并不必须的构成要素是必须的认定。
此外,上述实施方式用来例示本公开的技术,因此在权利要求书或其等同的范围中能够进行各种变更、替换、附加、省略等。
(总结)
如以上所述,实施方式的预测方法包括取得步骤ST1、预测步骤ST2、判定步骤ST4和处理步骤ST5。在取得步骤ST1中,取得具有干燥功能的洗涤机2的干燥运转的参数。在预测步骤ST2中,基于取得步骤ST1所取得的参数,通过第1预测方法预测干燥运转所需要的干燥时间。在判定步骤ST4中,在干燥运转的停止中检测到干燥运转的再开始的情况下,判定是否能够应用由预测步骤ST2进行的第1预测方法。在处理步骤ST5中,在判定为能够应用第1预测方法的情况下继续第1预测方法,在判定为不能应用第1预测方法的情况下执行规定的处理。
由此,干燥运转在运转中停止的情况下,与在干燥运转的再开始时一律地再开始预测通常的干燥时间的功能或一律地将预测通常的干燥时间的功能停止的情况相比,有容易使通常的干燥时间的预测方法继续的优点。
此外,例如在判定步骤ST4中,基于在干燥运转的停止前的参数的履历中是否存在与干燥运转的再开始时的参数类似的参数,判定是否能够应用第1预测方法。
由此,有如下优点:通过参照洗涤槽25的内部环境的比较简单的处理来容易地判定在干燥运转的再开始后是否能够应用由预测步骤ST2进行的通常的干燥时间的预测方法。
此外,例如具有干燥功能的洗涤机2具有使用热泵26执行干燥运转的功能。参数包括从具有干燥功能的洗涤机2的洗涤槽25向热泵26取入的空气的温度和从热泵26向洗涤槽25排出的空气的温度。
由此,有如下优点:使用比较容易测量的物理量来容易地判定在干燥运转的再开始后是否能够应用由预测步骤ST2进行的通常的干燥时间的预测方法。
此外,例如在第1预测方法中,使用为了预测干燥时间而进行了机器学习的已学习模型,预测干燥时间。
由此,与通过规则库预测干燥时间的情况相比,有能够期待干燥时间的预测精度提高的优点。
此外,例如规定的处理包括从第1预测方法切换为与第1预测方法不同的第2预测方法来预测干燥时间的处理。
由此,与在干燥运转的再开始后将预测干燥时间的功能停止的情况相比,有使用户不易感到不愉快的优点。
此外,例如预测方法还包括将关于处理步骤ST5的执行结果的信息向用户提示的提示步骤ST6。
由此,由于用户能够掌握在干燥运转的再开始后发生了什么,所以有使用户不易感到不愉快的优点。
此外,实施方式的预测方法包括预测步骤ST2、判定步骤ST4和处理步骤ST5。在预测步骤ST2中,基于干燥运转的参数,通过第1预测方法预测干燥运转所需要的干燥时间。在判定步骤ST4中,在干燥运转的停止中检测到干燥运转的再开始的情况下,判定是否能够应用由预测步骤ST2进行的第1预测方法。在处理步骤ST5中,在判定为能够应用第1预测方法的情况下继续第1预测方法,在判定为不能应用第1预测方法的情况下执行规定的处理。
由此,干燥运转在运转中停止的情况下,与在干燥运转的再开始时一律地再开始预测通常的干燥时间的功能或一律地将预测通常的干燥时间的功能停止的情况相比,有容易使通常的干燥时间的预测方法继续的优点。
此外,实施方式的程序使1个以上的处理器执行上述预测方法。
由此,干燥运转在运转中停止的情况下,与在干燥运转的再开始时一律地再开始预测通常的干燥时间的功能或一律地将预测通常的干燥时间的功能停止的情况相比,有容易使通常的干燥时间的预测方法继续的优点。
此外,实施方式的预测系统1具备取得部11、预测部12、判定部14和处理部15。取得部11取得具有干燥功能的洗涤机2的干燥运转的参数。预测部12基于取得部11所取得的参数,通过第1预测方法预测干燥运转所需要的干燥时间。判定部14,在干燥运转的停止中检测到干燥运转的再开始的情况下,判定是否能够应用由预测部12进行的第1预测方法。处理部15在判定为能够应用第1预测方法的情况下继续第1预测方法,在判定为不能应用第1预测方法的情况下执行规定的处理。
由此,干燥运转在运转中停止的情况下,与在干燥运转的再开始时一律地再开始预测通常的干燥时间的功能或一律地将预测通常的干燥时间的功能停止的情况相比,有容易使通常的干燥时间的预测方法继续的优点。
此外,实施方式的服务器4具备上述预测系统1。预测系统1经由外部网络NT1与具有干燥功能的洗涤机2之间进行通信。
由此,干燥运转在运转中停止的情况下,与在干燥运转的再开始时一律地再开始预测通常的干燥时间的功能或一律地将预测通常的干燥时间的功能停止的情况相比,有容易使通常的干燥时间的预测方法继续的优点。
此外,实施方式的显示装置具有通信功能和显示功能。通信功能是与预测系统1之间进行通信的功能。显示功能是当通过通信功能从预测系统1接收到关于处理部15的执行结果的信息时、通过显示该信息而向用户提示的功能。
这里所述的显示装置例如是具有干燥功能的洗涤机2的显示部23或信息终端3的显示器。此外,显示装置是干燥机的显示部。
产业上的可利用性
本公开能够应用于具有执行干燥运转的功能的具有干燥功能的洗涤机等。
标号说明
1预测系统;11取得部;12预测部;14判定部;15处理部;2具有干燥功能的洗涤机;25洗涤槽;26热泵;4服务器;NT1外部网络;ST1取得步骤;ST2预测步骤;ST4判定步骤;ST5处理步骤;ST6提示步骤。

Claims (11)

1.一种预测方法,其特征在于,
包括:
取得步骤,取得具有干燥功能的洗涤机的干燥运转的参数;
预测步骤,基于上述取得步骤所取得的上述参数,通过第1预测方法预测上述干燥运转所需要的干燥时间;
判定步骤,在上述干燥运转的停止中检测到上述干燥运转的再开始的情况下,判定是否能够应用由上述预测步骤进行的上述第1预测方法;以及
处理步骤,在判定为能够应用上述第1预测方法的情况下继续上述第1预测方法,在判定为不能应用上述第1预测方法的情况下执行规定的处理。
2.如权利要求1所述的预测方法,其特征在于,
在上述判定步骤中,基于在上述干燥运转的停止前的上述参数的履历中是否存在与上述干燥运转的再开始时的上述参数类似的参数,判定是否能够应用上述第1预测方法。
3.如权利要求1或2所述的预测方法,其特征在于,
上述具有干燥功能的洗涤机具有使用热泵执行上述干燥运转的功能,
上述参数包括从上述具有干燥功能的洗涤机的洗涤槽向上述热泵取入的空气的温度、和从上述热泵向上述洗涤槽排出的空气的温度。
4.如权利要求1~3中任一项所述的预测方法,其特征在于,
在上述第1预测方法中,使用为了预测上述干燥时间而进行了机器学习的已学习模型,预测上述干燥时间。
5.如权利要求4所述的预测方法,其特征在于,
上述规定的处理包括从上述第1预测方法切换为与上述第1预测方法不同的第2预测方法来预测上述干燥时间的处理。
6.如权利要求1~5中任一项所述的预测方法,其特征在于,
还包括将关于上述处理步骤的执行结果的信息向用户提示的提示步骤。
7.一种预测方法,其特征在于,
包括:
预测步骤,基于干燥运转的参数,通过第1预测方法预测上述干燥运转所需要的干燥时间;
判定步骤,在上述干燥运转的停止中检测到上述干燥运转的再开始的情况下,判定是否能够应用由上述预测步骤进行的上述第1预测方法;以及
处理步骤,在判定为能够应用上述第1预测方法的情况下继续上述第1预测方法,在判定为不能应用上述第1预测方法的情况下执行规定的处理。
8.一种程序,其特征在于,
使1个以上的处理器执行权利要求1~7中任一项所述的预测方法。
9.一种预测系统,其特征在于,
具备:
取得部,取得具有干燥功能的洗涤机的干燥运转的参数;
预测部,基于上述取得部所取得的上述参数,通过第1预测方法预测上述干燥运转所需要的干燥时间;
判定部,在上述干燥运转的停止中检测到上述干燥运转的再开始的情况下,判定是否能够应用由上述预测部进行的上述第1预测方法;以及
处理部,在判定为能够应用上述第1预测方法的情况下继续上述第1预测方法,在判定为不能应用上述第1预测方法的情况下执行规定的处理。
10.一种服务器,其特征在于,
具备权利要求9所述的上述预测系统,
上述预测系统经由外部网络与上述具有干燥功能的洗涤机之间进行通信。
11.一种显示装置,其特征在于,
具有:
通信功能,与权利要求9所述的预测系统之间进行通信;以及
显示功能,在通过上述通信功能从上述预测系统接收到关于上述处理部的执行结果的信息的情况下,通过显示该信息向用户进行提示。
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SE01 Entry into force of request for substantive examination
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