CN116884147A - 一种应用于智慧校园的宿舍自助洗衣系统与方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种应用于智慧校园的宿舍自助洗衣系统与方法,属于自助设备技术领域,具体包括:使用繁忙度确定模块,故障概率确定模块,清洁程度确定模块,预约模块;其中使用繁忙度确定模块负责进行自助洗衣机的使用繁忙度以及可用洗衣机的确定;故障概率确定模块负责进行可用洗衣机的故障概率以及稳定洗衣机的确定;清洁程度确定模块负责进行稳定洗衣机的清洁程度的确定;预约模块负责通过稳定洗衣机的清洁程度、故障概率以及使用繁忙度进行稳定洗衣机的综合评分的确定,并根据综合评分进行自助洗衣机的推荐得到推荐结果,引导用户根据推荐结果进行自助洗衣机的预约,从而提升了自助洗衣机的使用效率以及负荷的均匀性。

Description

一种应用于智慧校园的宿舍自助洗衣系统与方法
技术领域
本发明属于自助设备技术领域,尤其涉及一种应用于智慧校园的宿舍自助洗衣系统与方法。
背景技术
为了满足学生的洗衣需求,现有的校园的宿舍内部往往设置有多个自助洗衣机,提升了学生的洗衣的便利性,具体的在发明专利CN106297058A《一种自助洗衣机的控制方法、服务器及系统》中通过在用户到达自助洗衣机之前,通过终端对洗衣机进行预订,从而使得用户在预订的目标时间段能够使用洗衣机进行自助洗衣,提高自助洗衣效率,但是却存在以下技术问题:
忽视了根据洗衣机的使用情况进行可用状态以及推荐洗衣机的确定,具体的,不同的使用次数的洗衣机其清洁程度存在差异,同时不同的洗衣机在洗涤过程中发生故障的情况也不尽相同,因此若不能结合上述因素,则无法准确的实现对洗衣机的推荐。
未考虑结合洗衣机的目标时间段前的预约人数和预约洗涤耗时进行洗衣机的推荐,具体的,当目标时间段前的预约人数较多或者预约洗涤耗时较长时,由于洗衣机的工作时间较长导致洗衣机的电机等器件过热,从而使得洗衣机的故障概率提升,同时预约人数较多时,由于不能及时在预约时间段内准时使用洗衣机的概率也进一步提升,从而提升了目标时间段的延误概率,因此若不能考虑上述因素,则无法保证洗衣机的使用效率。
针对上述技术问题,本发明提供了一种应用于智慧校园的宿舍自助洗衣系统与方法。
发明内容
为实现本发明目的,本发明采用如下技术方案:
根据本发明的一个方面,提供了一种应用于智慧校园的宿舍自助洗衣方法。
一种应用于智慧校园的宿舍自助洗衣方法,其特征在于,具体包括:
S11获取用户的洗衣预约请求以及预约时间段,并根据所述预约时间段前的自助洗衣机的时间段的预约情况进行连续预约时间段的确定,根据所述连续预约时间段的时长和次数、所述预约时间段前的自助洗衣机的预约人数和预约洗涤耗时进行所述自助洗衣机的使用繁忙度以及可用洗衣机的确定;
S12将所述可用洗衣机的连续工作时间大于设定时间的运行次数作为筛选运行次数,并结合所述可用洗衣机的历史故障次数以及故障中断洗衣次数、使用繁忙度进行所述可用洗衣机的故障概率以及稳定洗衣机的确定;
S13根据所述稳定洗衣机的不同的使用次数的衣物重量进行筛选使用次数的确定,并结合所述稳定洗衣机的使用次数、累计使用时间以及累计洗涤衣物重量进行所述稳定洗衣机的清洁程度的确定;
S14通过所述稳定洗衣机的清洁程度、故障概率以及使用繁忙度进行所述稳定洗衣机的综合评分的确定,并根据所述综合评分进行自助洗衣机的推荐得到推荐结果,引导用户根据所述推荐结果进行所述自助洗衣机的预约。
通过根据连续预约时间段的时长和次数、预约时间段前的自助洗衣机的预约人数和预约洗涤耗时进行自助洗衣机的使用繁忙度以及可用洗衣机的确定,从而实现了从自助洗衣机的连续预约情况、预约人数以及预约耗时三个角度对自助洗衣机的繁忙情况的评估,避免了由于自助洗衣机长时间工作导致的工作可靠性较低的技术问题。
通过根据筛选运行次数、可用洗衣机的历史故障次数以及故障中断洗衣次数、使用繁忙度进行所述可用洗衣机的故障概率的确定,实现了从预约数据以及历史数据两个角度对故障概率的确定,并充分考虑到长时间运行对自助洗衣机的影响,保证了洗衣机的使用的可靠性。
通过根据稳定洗衣机的筛选使用次数、使用次数、累计使用时间以及累计洗涤衣物重量进行所述稳定洗衣机的清洁程度的确定,从而实现了从历史洗涤的衣物情况以及使用时间等角度对自助洗衣机的清洁程度的确定,进一步保证了稳定洗衣机的使用的清洁性。
通过所述稳定洗衣机的清洁程度、故障概率以及使用繁忙度进行所述稳定洗衣机的综合评分的确定,实现了从清洁情况、故障概率以及繁忙情况三个角度进行推荐的自助洗衣机的筛选,即保证了自助洗衣机的使用的均匀性和稳定性,也极大的提升了用户的使用的便利性。
进一步的技术方案在于,所述连续预约时间段的确定的方法为:
获取所述预约时间段前的自助洗衣机的时间段的预约情况,并根据所述预约情况进行所述自助洗衣机的已预约时间段的确定,并将存在连续预约的已预约时间段作为连续预约时间段。
进一步的技术方案在于,当所述自助洗衣机的使用繁忙度小于繁忙度预设值时,则确定所述自助洗衣机为所述可用洗衣机。
进一步的技术方案在于,所述稳定洗衣机的综合评分的确定的方法为:
根据所述稳定洗衣机的清洁程度进行所述稳定洗衣机的清洁评分的确定;
根据所述稳定洗衣机的故障概率进行所述稳定洗衣机的故障评分的确定;
根据所述稳定洗衣机的使用繁忙度进行所述稳定洗衣机的稳定运行评分的确定;
当所述稳定洗衣机的清洁评分、所述稳定洗衣机的故障评分、稳定洗衣机的稳定运行评分中的任意一项小于预设评分值时,则通过所述稳定洗衣机的清洁评分、所述稳定洗衣机的故障评分、稳定洗衣机的稳定运行评分中的最小值进行所述稳定洗衣机的综合评分的确定;
当所述稳定洗衣机的清洁评分、所述稳定洗衣机的故障评分、稳定洗衣机的稳定运行评分均不小于预设评分值时,则通过所述稳定洗衣机的清洁评分、所述稳定洗衣机的故障评分、稳定洗衣机的稳定运行评分,构建层次分析法的数学模型进行所述稳定洗衣机的综合评分的确定。
第二方面,本发明提供了一种应用于智慧校园的宿舍自助洗衣系统,采用上述的一种应用于智慧校园的宿舍自助洗衣方法,具体包括:
使用繁忙度确定模块,故障概率确定模块,清洁程度确定模块,预约模块;
其中所述使用繁忙度确定模块负责获取用户的洗衣预约请求以及预约时间段,并根据所述预约时间段前的自助洗衣机的时间段的预约情况进行连续预约时间段的确定,根据所述连续预约时间段的时长和次数、所述预约时间段前的自助洗衣机的预约人数和预约洗涤耗时进行所述自助洗衣机的使用繁忙度以及可用洗衣机的确定;
所述故障概率确定模块负责将所述可用洗衣机的连续工作时间大于设定时间的运行次数作为筛选运行次数,并结合所述可用洗衣机的历史故障次数以及故障中断洗衣次数、使用繁忙度进行所述可用洗衣机的故障概率以及稳定洗衣机的确定;
所述清洁程度确定模块负责根据所述稳定洗衣机的不同的使用次数的衣物重量进行筛选使用次数的确定,并结合所述稳定洗衣机的使用次数、累计使用时间以及累计洗涤衣物重量进行所述稳定洗衣机的清洁程度的确定;
所述预约模块负责通过所述稳定洗衣机的清洁程度、故障概率以及使用繁忙度进行所述稳定洗衣机的综合评分的确定,并根据所述综合评分进行自助洗衣机的推荐得到推荐结果,引导用户根据所述推荐结果进行所述自助洗衣机的预约。
第三方面,本发明提供了一种计算机系统,包括:通信连接的存储器和处理器,以及存储在所述存储器上并能够在所述处理器上运行的计算机程序,其特征在于:所述处理器运行所述计算机程序时执行上述的一种应用于智慧校园的宿舍自助洗衣方法。
第四方面,本申请实施例中提供一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,当所述计算机程序在计算机中执行时,令计算机执行上述的一种应用于智慧校园的宿舍自助洗衣方法。
其他特征和优点将在随后的说明书中阐述,并且,部分地从说明书中变得显而易见,或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点在说明书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂,下文特举较佳实施例,并配合所附附图,作详细说明如下。
附图说明
通过参照附图详细描述其示例实施方式,本发明的上述和其它特征及优点将变得更加明显;
图1是一种应用于智慧校园的宿舍自助洗衣方法的流程图;
图2是自助洗衣机的使用繁忙度的确定的方法的流程图;
图3是可用洗衣机的故障概率的确定的方法的流程图;
图4是稳定洗衣机的清洁程度的确定的方法的流程图;
图5是一种应用于智慧校园的宿舍自助洗衣系统的框架图;
图6是一种计算机可读存储介质的框架图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本说明书中的技术方案,下面将结合本说明书实施例中的附图,对本说明书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说明书一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本说明书实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都应当属于本说明书保护的范围。
实施例1
为解决上述问题,根据本发明的一个方面,如图1所示,提供了根据本发明的一个方面,提供了一种应用于智慧校园的宿舍自助洗衣方法,其特征在于,具体包括:
S11获取用户的洗衣预约请求以及预约时间段,并根据所述预约时间段前的自助洗衣机的时间段的预约情况进行连续预约时间段的确定,根据所述连续预约时间段的时长和次数、所述预约时间段前的自助洗衣机的预约人数和预约洗涤耗时进行所述自助洗衣机的使用繁忙度以及可用洗衣机的确定;
具体的,所述连续预约时间段的确定的方法为:
获取所述预约时间段前的自助洗衣机的时间段的预约情况,并根据所述预约情况进行所述自助洗衣机的已预约时间段的确定,并将存在连续预约的已预约时间段作为连续预约时间段。
需要说明的是,若用户的预约时间段为下午2点,则需要对当日的下午2点之前的粤语时间段的预约情况进行确定,当存在例如早上8点、早上9点、早上10点均有人预约时,则将早上8点到早上10点之间作为连续预约时间段,预约洗涤耗时则根据用户的预约洗衣类型进行确定。
具体的举例说明,如图2所示,所述自助洗衣机的使用繁忙度的确定的方法为:
S21获取所述预约时间段前的自助洗衣机的预约人数,并根据所述预约时间段前的自助洗衣机的预约人数确定所述自助洗衣机是否繁忙,若是,则进入步骤S23,若否,则进入步骤S22;
具体的,当用户的预约时间段为下午2点,则需要对当日的下午2点之前的粤语时间段的预约情况进行确定,若当日的下午2点之前的最多预约人数为13人,当预约人数超过6人以上时,则确定自助洗衣机较为繁忙。
S22获取所述预约时间段前的自助洗衣机的预约洗涤耗时,并根据所述自助洗衣机的预约洗涤耗时确定所述自助洗衣机是否繁忙,若否,则将所述自助洗衣机作为可用洗衣机,并通过所述预约时间段前的自助洗衣机的预约人数和预约洗涤耗时进行所述自助洗衣机的使用繁忙度的确定,若是,则进入步骤S23;
当下午2点之前的预约洗涤耗时大于5个小时以上时,则确定自助洗衣机繁忙。
S23获取所述预约时间段前的自助洗衣机的连续预约时间段的时长,并根据所述时长是否大于预设时长的连续预约时间段,若是,则将所述时长大于预设时长的连续预约时间段作为筛选时间段,并通过所述筛选时间段的数量以及时长和、所述预约时间段前的自助洗衣机的预约人数和预约洗涤耗时进行所述自助洗衣机的使用繁忙度的确定,若否,则进入步骤S24;
具体的,当用户的预约时间段为下午2点,则当存在大于4个小时的连续预约时间段时,需要通过筛选时间段的数量以及时长和、所述预约时间段前的自助洗衣机的预约人数和预约洗涤耗时进行所述自助洗衣机的使用繁忙度的确定。
S24根据所述连续预约时间段的平均时长、数量以及所述连续预约时间段的预约洗涤耗时的和进行所述自助洗衣机的连续工作评估值的确定,并根据所述自助洗衣机的连续工作评估值、所述预约时间段前的自助洗衣机的预约人数和预约洗涤耗时进行所述自助洗衣机的使用繁忙度的确定。
需要说明的是,根据所述预约时间段前的自助洗衣机的预约人数确定所述自助洗衣机是否繁忙,具体包括:
当所述预约时间段前的自助洗衣机的预约人数大于设定人数时,则确定所述自助洗衣机繁忙。
在具体的使用过程中,该设定人数并不是一成不变的,也就是说可以通过自助洗衣机的预约时间段前的最多预约人数的一定比例进行确定。
具体的,当所述自助洗衣机的使用繁忙度小于繁忙度预设值时,则确定所述自助洗衣机为所述可用洗衣机。
在本实施例中,通过根据连续预约时间段的时长和次数、预约时间段前的自助洗衣机的预约人数和预约洗涤耗时进行自助洗衣机的使用繁忙度以及可用洗衣机的确定,从而实现了从自助洗衣机的连续预约情况、预约人数以及预约耗时三个角度对自助洗衣机的繁忙情况的评估,避免了由于自助洗衣机长时间工作导致的工作可靠性较低的技术问题。
S12将所述可用洗衣机的连续工作时间大于设定时间的运行次数作为筛选运行次数,并结合所述可用洗衣机的历史故障次数以及故障中断洗衣次数、使用繁忙度进行所述可用洗衣机的故障概率以及稳定洗衣机的确定;
具体的举例说明,如图3所示,所述可用洗衣机的故障概率的确定的方法为:
S31获取所述可用洗衣机的历史故障次数,并根据所述可用洗衣机的历史故障次数确定所述可用洗衣机是否存在安全隐患,若是,则确定所述洗衣机不属于稳定洗衣机,若否,则进入下一步骤;
需要说明的是,当历史故障次数较多时,则确定所述洗衣机不属于稳定洗衣机。
S32将所述可用洗衣机由于故障导致的洗衣中断的次数作为故障中断洗衣次数,并根据所述可用洗衣机的故障中断洗衣次数以及历史故障次数确定所述可用洗衣机的运行稳定性是否满足要求,若是,则进入步骤S35,若否,则进入步骤S33;
S33获取所述可用洗衣机的筛选运行次数,通过在指定时间内的筛选运行次数进行筛选运行次数的频率的确定,并结合所述筛选运行次数、筛选运行次数的连续工作时间的平均值进行所述可用洗衣机的长周期运行评估值的确定,并通过所述长周期运行评估值确定所述可用洗衣机是否存在安全隐患,若是,则确定所述洗衣机不属于稳定洗衣机,若否,则进入下一步骤;
S34获取所述可用洗衣机的使用繁忙度,并根据所述使用繁忙度确定所述可用洗衣机是否存在安全隐患,若是,则确定所述洗衣机不属于稳定洗衣机,若否,则进入下一步骤;
S35通过所述长周期评估值、所述可用洗衣机的故障中断洗衣次数以及历史故障次数进行所述可用洗衣机的历史稳定性评估值的确定,并通过所述可用洗衣机的历史稳定性评估值以及使用繁忙度进行所述可用洗衣机的故障概率的确定。
具体的,所述长周期运行评估值的取值范围在0到1之间,其中所述长周期运行评估值越大,则说明所述可用洗衣机存在安全隐患的可能性越小。
在本实施例中,通过根据筛选运行次数、可用洗衣机的历史故障次数以及故障中断洗衣次数、使用繁忙度进行所述可用洗衣机的故障概率的确定,实现了从预约数据以及历史数据两个角度对故障概率的确定,并充分考虑到长时间运行对自助洗衣机的影响,保证了洗衣机的使用的可靠性。
S13根据所述稳定洗衣机的不同的使用次数的衣物重量进行筛选使用次数的确定,并结合所述稳定洗衣机的使用次数、累计使用时间以及累计洗涤衣物重量进行所述稳定洗衣机的清洁程度的确定;
在本实施例中,通过对清洁程度的确定,从而可以为用户提供更加清洁的洗衣机,保证了用户的使用体验。
具体的举例说明,如图4所示,所述稳定洗衣机的清洁程度的确定的方法为:
S41根据所述稳定洗衣机的累计洗涤衣物重量以及使用次数进行所述稳定洗衣机的初始清洁度评估值的确定;
需要说明的是,初始清洁度评估值可以采用数学公式的方式进行确定,累计洗涤衣物重量和使用次数,通过与修正系数相结合,实现对初始清洁度评估值的确定。
S42获取所述稳定洗衣机的累计使用时间,并根据所述稳定洗衣机的累计使用时间确定所述稳定洗衣机的初始清洁度评估值的准确度是否满足要求,若是,则进入步骤S43,若否,则进入步骤S44;
S43通过所述稳定洗衣机的筛选使用次数、所述稳定洗衣机的筛选使用次数的洗涤衣物重量以及洗涤耗时进行所述稳定洗衣机的筛选使用评估量的确定,根据所述稳定洗衣机的筛选使用评估量确定所述稳定洗衣机的初始清洁度评估值的准确度是否满足要求,若是,则通过所述稳定洗衣机的初始清洁度评估值进行所述稳定洗衣机的清洁程度的确定,若否,则进入步骤S44;
S44根据所述稳定洗衣机的累计使用时间、累计洗涤耗时以及所述稳定洗衣机的筛选使用评估量进行清洁度修正量的确定,并根据所述清洁度修正量以及所述初始清洁度评估值进行所述稳定洗衣机的清洁程度的确定。
在本实施例中,通过根据稳定洗衣机的筛选使用次数、使用次数、累计使用时间以及累计洗涤衣物重量进行所述稳定洗衣机的清洁程度的确定,从而实现了从历史洗涤的衣物情况以及使用时间等角度对自助洗衣机的清洁程度的确定,进一步保证了稳定洗衣机的使用的清洁性。
S14通过所述稳定洗衣机的清洁程度、故障概率以及使用繁忙度进行所述稳定洗衣机的综合评分的确定,并根据所述综合评分进行自助洗衣机的推荐得到推荐结果,引导用户根据所述推荐结果进行所述自助洗衣机的预约。
需要说明的是,所述稳定洗衣机的综合评分的确定的方法为:
根据所述稳定洗衣机的清洁程度进行所述稳定洗衣机的清洁评分的确定;
根据所述稳定洗衣机的故障概率进行所述稳定洗衣机的故障评分的确定;
根据所述稳定洗衣机的使用繁忙度进行所述稳定洗衣机的稳定运行评分的确定;
当所述稳定洗衣机的清洁评分、所述稳定洗衣机的故障评分、稳定洗衣机的稳定运行评分中的任意一项小于预设评分值时,则通过所述稳定洗衣机的清洁评分、所述稳定洗衣机的故障评分、稳定洗衣机的稳定运行评分中的最小值进行所述稳定洗衣机的综合评分的确定;
当所述稳定洗衣机的清洁评分、所述稳定洗衣机的故障评分、稳定洗衣机的稳定运行评分均不小于预设评分值时,则通过所述稳定洗衣机的清洁评分、所述稳定洗衣机的故障评分、稳定洗衣机的稳定运行评分,构建层次分析法的数学模型进行所述稳定洗衣机的综合评分的确定。
在本实施例中,通过所述稳定洗衣机的清洁程度、故障概率以及使用繁忙度进行所述稳定洗衣机的综合评分的确定,实现了从清洁情况、故障概率以及繁忙情况三个角度进行推荐的自助洗衣机的筛选,即保证了自助洗衣机的使用的均匀性和稳定性,也极大的提升了用户的使用的便利性。
实施例2
另一方面,如图5所示,本发明提供了一种应用于智慧校园的宿舍自助洗衣系统,采用上述的一种应用于智慧校园的宿舍自助洗衣方法,具体包括:
使用繁忙度确定模块,故障概率确定模块,清洁程度确定模块,预约模块;
其中所述使用繁忙度确定模块负责获取用户的洗衣预约请求以及预约时间段,并根据所述预约时间段前的自助洗衣机的时间段的预约情况进行连续预约时间段的确定,根据所述连续预约时间段的时长和次数、所述预约时间段前的自助洗衣机的预约人数和预约洗涤耗时进行所述自助洗衣机的使用繁忙度以及可用洗衣机的确定;
所述故障概率确定模块负责将所述可用洗衣机的连续工作时间大于设定时间的运行次数作为筛选运行次数,并结合所述可用洗衣机的历史故障次数以及故障中断洗衣次数、使用繁忙度进行所述可用洗衣机的故障概率以及稳定洗衣机的确定;
所述清洁程度确定模块负责根据所述稳定洗衣机的不同的使用次数的衣物重量进行筛选使用次数的确定,并结合所述稳定洗衣机的使用次数、累计使用时间以及累计洗涤衣物重量进行所述稳定洗衣机的清洁程度的确定;
所述预约模块负责通过所述稳定洗衣机的清洁程度、故障概率以及使用繁忙度进行所述稳定洗衣机的综合评分的确定,并根据所述综合评分进行自助洗衣机的推荐得到推荐结果,引导用户根据所述推荐结果进行所述自助洗衣机的预约。
实施例3
另一方面,本发明提供了一种计算机系统,包括:通信连接的存储器和处理器,以及存储在所述存储器上并能够在所述处理器上运行的计算机程序,其特征在于:所述处理器运行所述计算机程序时执行上述的一种应用于智慧校园的宿舍自助洗衣方法。
其中上述的一种应用于智慧校园的宿舍自助洗衣方法,具体包括:
获取用户的洗衣预约请求以及预约时间段,并根据所述预约时间段前的自助洗衣机的时间段的预约情况进行连续预约时间段的确定,获取所述预约时间段前的自助洗衣机的预约人数;
获取所述预约时间段前的自助洗衣机的连续预约时间段的时长,并根据所述时长是否大于预设时长的连续预约时间段,若是,则将所述时长大于预设时长的连续预约时间段作为筛选时间段,并通过所述筛选时间段的数量以及时长和、所述预约时间段前的自助洗衣机的预约人数和预约洗涤耗时进行所述自助洗衣机的使用繁忙度以及可用洗衣机的确定,若否,则根据所述连续预约时间段的平均时长、数量以及所述连续预约时间段的预约洗涤耗时的和进行所述自助洗衣机的连续工作评估值的确定,并根据所述自助洗衣机的连续工作评估值、所述预约时间段前的自助洗衣机的预约人数和预约洗涤耗时进行所述自助洗衣机的使用繁忙度以及可用洗衣机的确定;
将所述可用洗衣机的连续工作时间大于设定时间的运行次数作为筛选运行次数,并结合所述可用洗衣机的历史故障次数以及故障中断洗衣次数、使用繁忙度进行所述可用洗衣机的故障概率以及稳定洗衣机的确定;
根据所述稳定洗衣机的不同的使用次数的衣物重量进行筛选使用次数的确定,并结合所述稳定洗衣机的使用次数、累计使用时间以及累计洗涤衣物重量进行所述稳定洗衣机的清洁程度的确定;
根据所述稳定洗衣机的清洁程度进行所述稳定洗衣机的清洁评分的确定;
根据所述稳定洗衣机的故障概率进行所述稳定洗衣机的故障评分的确定;
根据所述稳定洗衣机的使用繁忙度进行所述稳定洗衣机的稳定运行评分的确定;
通过所述稳定洗衣机的清洁评分、所述稳定洗衣机的故障评分、稳定洗衣机的稳定运行评分,构建层次分析法的数学模型进行所述稳定洗衣机的综合评分的确定,并根据所述综合评分进行自助洗衣机的推荐得到推荐结果,引导用户根据所述推荐结果进行所述自助洗衣机的预约。
实施例4
另一方面,如图6所示,本申请实施例中提供一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,当所述计算机程序在计算机中执行时,令计算机执行上述的一种应用于智慧校园的宿舍自助洗衣方法。
其中上述的一种应用于智慧校园的宿舍自助洗衣方法,具体包括:
获取用户的洗衣预约请求以及预约时间段,并根据所述预约时间段前的自助洗衣机的时间段的预约情况进行连续预约时间段的确定,根据所述连续预约时间段的时长和次数、所述预约时间段前的自助洗衣机的预约人数和预约洗涤耗时进行所述自助洗衣机的使用繁忙度以及可用洗衣机的确定;
将所述可用洗衣机的连续工作时间大于设定时间的运行次数作为筛选运行次数,并结合所述可用洗衣机的历史故障次数以及故障中断洗衣次数、使用繁忙度进行所述可用洗衣机的故障概率以及稳定洗衣机的确定;
根据所述稳定洗衣机的累计洗涤衣物重量以及使用次数进行所述稳定洗衣机的初始清洁度评估值的确定;
通过所述稳定洗衣机的筛选使用次数、所述稳定洗衣机的筛选使用次数的洗涤衣物重量以及洗涤耗时进行所述稳定洗衣机的筛选使用评估量的确定,根据所述稳定洗衣机的筛选使用评估量确定所述稳定洗衣机的初始清洁度评估值的准确度是否满足要求,若是,则通过所述稳定洗衣机的初始清洁度评估值进行所述稳定洗衣机的清洁程度的确定,若否,根据所述稳定洗衣机的累计使用时间、累计洗涤耗时以及所述稳定洗衣机的筛选使用评估量进行清洁度修正量的确定,并根据所述清洁度修正量以及所述初始清洁度评估值进行所述稳定洗衣机的清洁程度的确定;
通过所述稳定洗衣机的清洁程度、故障概率以及使用繁忙度进行所述稳定洗衣机的综合评分的确定,并根据所述综合评分进行自助洗衣机的推荐得到推荐结果,引导用户根据所述推荐结果进行所述自助洗衣机的预约。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述,各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其,对于装置、设备、非易失性计算机存储介质实施例而言,由于其基本相似于方法实施例,所以描述的比较简单,相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下,在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外,在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中,多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
以上所述仅为本说明书的一个或多个实施例而已,并不用于限制本说明书。对于本领域技术人员来说,本说明书的一个或多个实施例可以有各种更改和变化。凡在本说明书的一个或多个实施例的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本说明书的权利要求范围之内。

Claims (10)

1.一种应用于智慧校园的宿舍自助洗衣方法,其特征在于,具体包括:
获取用户的洗衣预约请求以及预约时间段,并根据所述预约时间段前的自助洗衣机的时间段的预约情况进行连续预约时间段的确定,根据所述连续预约时间段的时长和次数、所述预约时间段前的自助洗衣机的预约人数和预约洗涤耗时进行所述自助洗衣机的使用繁忙度以及可用洗衣机的确定;
将所述可用洗衣机的连续工作时间大于设定时间的运行次数作为筛选运行次数,并结合所述可用洗衣机的历史故障次数以及故障中断洗衣次数、使用繁忙度进行所述可用洗衣机的故障概率以及稳定洗衣机的确定;
根据所述稳定洗衣机的不同的使用次数的衣物重量进行筛选使用次数的确定,并结合所述稳定洗衣机的使用次数、累计使用时间以及累计洗涤衣物重量进行所述稳定洗衣机的清洁程度的确定;
通过所述稳定洗衣机的清洁程度、故障概率以及使用繁忙度进行所述稳定洗衣机的综合评分的确定,并根据所述综合评分进行自助洗衣机的推荐得到推荐结果,引导用户根据所述推荐结果进行所述自助洗衣机的预约。
2.如权利要求1所述的一种应用于智慧校园的宿舍自助洗衣方法,其特征在于,所述连续预约时间段的确定的方法为:
获取所述预约时间段前的自助洗衣机的时间段的预约情况,并根据所述预约情况进行所述自助洗衣机的已预约时间段的确定,并将存在连续预约的已预约时间段作为连续预约时间段。
3.如权利要求1所述的一种应用于智慧校园的宿舍自助洗衣方法,其特征在于,所述自助洗衣机的使用繁忙度的确定的方法为:
S21获取所述预约时间段前的自助洗衣机的预约人数,并根据所述预约时间段前的自助洗衣机的预约人数确定所述自助洗衣机是否繁忙,若是,则进入步骤S23,若否,则进入步骤S22;
S22获取所述预约时间段前的自助洗衣机的预约洗涤耗时,并根据所述自助洗衣机的预约洗涤耗时确定所述自助洗衣机是否繁忙,若否,则将所述自助洗衣机作为可用洗衣机,并通过所述预约时间段前的自助洗衣机的预约人数和预约洗涤耗时进行所述自助洗衣机的使用繁忙度的确定,若是,则进入步骤S23;
S23获取所述预约时间段前的自助洗衣机的连续预约时间段的时长,并根据所述时长是否大于预设时长的连续预约时间段,若是,则将所述时长大于预设时长的连续预约时间段作为筛选时间段,并通过所述筛选时间段的数量以及时长和、所述预约时间段前的自助洗衣机的预约人数和预约洗涤耗时进行所述自助洗衣机的使用繁忙度的确定,若否,则进入步骤S24;
S24根据所述连续预约时间段的平均时长、数量以及所述连续预约时间段的预约洗涤耗时的和进行所述自助洗衣机的连续工作评估值的确定,并根据所述自助洗衣机的连续工作评估值、所述预约时间段前的自助洗衣机的预约人数和预约洗涤耗时进行所述自助洗衣机的使用繁忙度的确定。
4.如权利要求3所述的一种应用于智慧校园的宿舍自助洗衣方法,其特征在于,根据所述预约时间段前的自助洗衣机的预约人数确定所述自助洗衣机是否繁忙,具体包括:
当所述预约时间段前的自助洗衣机的预约人数大于设定人数时,则确定所述自助洗衣机繁忙。
5.如权利要求1所述的一种应用于智慧校园的宿舍自助洗衣方法,其特征在于,当所述自助洗衣机的使用繁忙度小于繁忙度预设值时,则确定所述自助洗衣机为所述可用洗衣机。
6.如权利要求1所述的一种应用于智慧校园的宿舍自助洗衣方法,其特征在于,所述可用洗衣机的故障概率的确定的方法为:
S31获取所述可用洗衣机的历史故障次数,并根据所述可用洗衣机的历史故障次数确定所述可用洗衣机是否存在安全隐患,若是,则确定所述洗衣机不属于稳定洗衣机,若否,则进入下一步骤;
S32将所述可用洗衣机由于故障导致的洗衣中断的次数作为故障中断洗衣次数,并根据所述可用洗衣机的故障中断洗衣次数以及历史故障次数确定所述可用洗衣机的运行稳定性是否满足要求,若是,则进入步骤S35,若否,则进入步骤S33;
S33获取所述可用洗衣机的筛选运行次数,通过在指定时间内的筛选运行次数进行筛选运行次数的频率的确定,并结合所述筛选运行次数、筛选运行次数的连续工作时间的平均值进行所述可用洗衣机的长周期运行评估值的确定,并通过所述长周期运行评估值确定所述可用洗衣机是否存在安全隐患,若是,则确定所述洗衣机不属于稳定洗衣机,若否,则进入下一步骤;
S34获取所述可用洗衣机的使用繁忙度,并根据所述使用繁忙度确定所述可用洗衣机是否存在安全隐患,若是,则确定所述洗衣机不属于稳定洗衣机,若否,则进入下一步骤;
S35通过所述长周期评估值、所述可用洗衣机的故障中断洗衣次数以及历史故障次数进行所述可用洗衣机的历史稳定性评估值的确定,并通过所述可用洗衣机的历史稳定性评估值以及使用繁忙度进行所述可用洗衣机的故障概率的确定。
7.如权利要求6所述的一种应用于智慧校园的宿舍自助洗衣方法,其特征在于,所述长周期运行评估值的取值范围在0到1之间,其中所述长周期运行评估值越大,则说明所述可用洗衣机存在安全隐患的可能性越小。
8.如权利要求1所述的一种应用于智慧校园的宿舍自助洗衣方法,其特征在于,所述稳定洗衣机的综合评分的确定的方法为:
根据所述稳定洗衣机的清洁程度进行所述稳定洗衣机的清洁评分的确定;
根据所述稳定洗衣机的故障概率进行所述稳定洗衣机的故障评分的确定;
根据所述稳定洗衣机的使用繁忙度进行所述稳定洗衣机的稳定运行评分的确定;
当所述稳定洗衣机的清洁评分、所述稳定洗衣机的故障评分、稳定洗衣机的稳定运行评分中的任意一项小于预设评分值时,则通过所述稳定洗衣机的清洁评分、所述稳定洗衣机的故障评分、稳定洗衣机的稳定运行评分中的最小值进行所述稳定洗衣机的综合评分的确定;
当所述稳定洗衣机的清洁评分、所述稳定洗衣机的故障评分、稳定洗衣机的稳定运行评分均不小于预设评分值时,则通过所述稳定洗衣机的清洁评分、所述稳定洗衣机的故障评分、稳定洗衣机的稳定运行评分,构建层次分析法的数学模型进行所述稳定洗衣机的综合评分的确定。
9.一种应用于智慧校园的宿舍自助洗衣系统,采用权利要求1-8任一项所述的一种应用于智慧校园的宿舍自助洗衣方法,具体包括:
使用繁忙度确定模块,故障概率确定模块,清洁程度确定模块,预约模块;
其中所述使用繁忙度确定模块负责获取用户的洗衣预约请求以及预约时间段,并根据所述预约时间段前的自助洗衣机的时间段的预约情况进行连续预约时间段的确定,根据所述连续预约时间段的时长和次数、所述预约时间段前的自助洗衣机的预约人数和预约洗涤耗时进行所述自助洗衣机的使用繁忙度以及可用洗衣机的确定;
所述故障概率确定模块负责将所述可用洗衣机的连续工作时间大于设定时间的运行次数作为筛选运行次数,并结合所述可用洗衣机的历史故障次数以及故障中断洗衣次数、使用繁忙度进行所述可用洗衣机的故障概率以及稳定洗衣机的确定;
所述清洁程度确定模块负责根据所述稳定洗衣机的不同的使用次数的衣物重量进行筛选使用次数的确定,并结合所述稳定洗衣机的使用次数、累计使用时间以及累计洗涤衣物重量进行所述稳定洗衣机的清洁程度的确定;
所述预约模块负责通过所述稳定洗衣机的清洁程度、故障概率以及使用繁忙度进行所述稳定洗衣机的综合评分的确定,并根据所述综合评分进行自助洗衣机的推荐得到推荐结果,引导用户根据所述推荐结果进行所述自助洗衣机的预约。
10.一种计算机系统,包括:通信连接的存储器和处理器,以及存储在所述存储器上并能够在所述处理器上运行的计算机程序,其特征在于:所述处理器运行所述计算机程序时执行权利要求1-8任一项所述的一种应用于智慧校园的宿舍自助洗衣方法。
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