KR20220038701A - 세탁장치 및 이의 제어방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 세탁장치에 관한 것으로, 더욱 구체적으로는 효과적으로 탈수를 수행할 수 있는 세탁장치 및 이의 제어방법에 관한 것이다.
본 발명의 일실시예에 따르면, 외관을 형성하는 케이스; 상기 케이스 내부에 구비되며, 세탁수가 저수되는 터브;상기 터브 내부에 회전 가능하게 구비되며, 처리 대상물이 수용되는 드럼; 상기 터브에 구비되어, 상기 터브의 진동값을 감지하는 현재의 진동 결과 인자를 출력하는 진동센서; 상기 포의 처리를 위해 상기 드럼을 구동하는 모터; 상기 모터에 인가되는 전류값을 제어하여 상기 드럼의 현재 RPM이 요청 RPM을 반영하도록 제어하며, 현재의 진동 유발 인자를 출력하는 모터제어모듈; 탈수행정에서, 상기 현재의 진동 결과 인자와 진동 유발 인자를 입력받고, 향후 진동 결과에 선제적으로 대처하기 위한 보상변수를 출력하는 인공지능모듈; 그리고 진동 예측 구간에서, 상기 보상변수를 반영하여 상기 탈수행정 기설정 제어 로직을 지속 수행할지 또는 재시작할지 여부를 결정하여, 상기 탈수행정을 수행하는 프로세서를 포함하는 세탁장치가 제공될 수 있다.

Description

세탁장치 및 이의 제어방법

본 발명은 세탁장치에 관한 것으로, 더욱 구체적으로는 효과적으로 탈수를 수행할 수 있는 세탁장치 및 이의 제어방법에 관한 것이다.

세탁장치는 세제와 물 그리고 드럼의 기계력을 통해서 세탁물을 세탁하는 장치이다. 통상적으로, 세탁행정, 행굼행정 그리고 탈수행정 순서로 세탁이 수행되어 종료된다.

탈수행정은 세탁물이 수용된 드럼을 매우 빠르게 회전시켜 원심력에 의해서 세탁물에서 물을 제거하기 위한 과정이라 할 수 있다.

일반적으로 탈수행정에서의 드럼 RPM은 600 RPM 이상이며 대략 1400 RPM까지 상승할 수 있다. 즉, 탈수행정은 드럼을 고속으로 회전시켜 원심력에 의해서 세탁물에서 물을 배출하게 된다. 따라서, 탈수행정을 효과적이고 원활히 수행하기 위해서는 드럼 내에서 세탁물이 골고루 분산되어 진동 및 소음이 최소화된 상태에서 안정적으로 드럼이 고속으로 회전해야 한다. 드럼의 과진동은 세탁장치 자체의 과진동을 유발하게 되어, 드럼이나 터브의 파손 심지어는 세탁장치 자체의 파손이 야기될 수 있다. 따라서, 세탁장치에서 탈수 목표 RPM에 정상적이고 효과적으로 도달하기 위하여 다양한 탈수 알고리즘이 제안되고 적용되고 있다.

이러한 탈수 알고리즘은 최종 탈수 목표 RPM(본 탈수)에 이르기까지 단계적인 RPM 상승을 시도하여, 포분산이 수행되고 과도한 진동 상태에서 본 탈수에 이르는 것을 방지하는 것이 일반적이다.

또한, 종래의 탈수 알고리즘은 현재의 진동값(UB)과 기설정된 진동값을 비교하는 과정을 거치게 된다. 여기서 기설정된 진동값은 탈수의 지속 수행을 위해 결정되며, 탈수의 지속 수행에 무리가 없는 값으로 결정된다. 다시 말하면, 현재의 진동값이 기설정된 진동값에 해당하는 경우, 과진동으로 판단되어 드럼이 정지 후 다시 본 탈수 진입을 시도하게 된다. 즉, 과진동이 발생된 후 사후적으로 대처하는 알고리즘이라 할 수 있다.

따라서, 본 탈수 진입 시까지 여러 번 탈수 시도가 수행될 수 있고, 심지어 본 탈수 진입에 실패하는 경우도 발생될 수 있다. 그러므로, 탈수에 소요되는 시간이 길어질 수밖에 없으며, 탈수가 수행되지 못하는 문제도 발생될 수 있다.

도 1은 종래의 탈수 알고리즘의 일례를 도시하고 있다. 편의상 도 1에는 편심에 의한 진동이 최소화되어 이상적으로 본 탈수 시도가 성공적으로 이루어져 본 탈수가 수행되는 것을 도시하고 있다.

탈수 목표 RPM에 도달해서 본 탈수가 수행될 때까지 복수 회의 중간 RPM으로 본 탈수 진입이 시도된다. 이러한 중간 RPM은 대략 2-3 개 구비될 수 있으며, 도 1에는 3개(일례로 60RPM, 108RPM, 350RPM)의 중간 RPM이 적용되고, 일례로 최종 목표 RPM이 1160 RPM이 적용된 것이 도시되어 있다.

탈수행정이 시작되면, 텀블링 구동이 복수 회 반복되면서 포분산이 수행될 수 있다. 도 1에 도시된 a 구간에서 텀블링 구동이 복수 회 수행될 수 있다.

텀블링 구동이 종료된 후 본격적으로 본 탈수 진입을 위한 시도가 수행될 수 있다.

제1중간 RPM은 대략 텀블링 RPM과 동일하거나 약간 높을 수 있다. 즉, 드럼이 정지 상태에서 제1중간 RPM(일례로 60RPM 전후)으로 가속(b 구간, 제1가속단계)된 후, 제1중간 RPM으로 소정 시간 드럼 회전이 지속(c 구간)될 수 있다. 여기서, 텀블림 RPM은 드럼이 회전함에 따라 세탁물이 상승과 낙하를 반복하는 드럼 RPM이라 할 수 있다. 제1중간 RPM으로 운전 중 진동값을 측정하여 기준 진동값 미만인 경우에는 제2중간 RPM(일례로 108RMP 전후)로 가속(d 구간, 제2가속단계)하게 된다. 그리고, 기준 진동값 이상인 경우에는 드럼 회전을 정지하여 다시 본 탈수 진입을 시도하게 된다. 즉, 드럼 정지 후 a 구간의 텀블링부터 재시작하거나 b 구간의 재시작이 수행될 수 있다.

한편, 일단 스핀 RPM으로 드럼이 회전하는 경우에는 드럼 내부에 세탁물이 밀착되므로 포분산이 수행되지 않는다. 스핀 RPM으로 진입 후 RPM이 더욱 상승하는 경우에는 드럼 내부에 세탁물이 더욱 밀착된다. 따라서, 제1중간 RPM으로 가속하는 구간(b 구간)이나 텀블링 RPM으로 운전하는 구간(c 구간)에 포 분산이 수행될 수 있다. 또한, 제1중간 RPM에서 제2중간 RPM으로 가속하는 구간(d 구간)에서 포분산이 수행될 수 있다. 그리고, 이후의 구간 (e 구간 내지 i 구간)에서는 포 분산이 실질적으로 수행되지 않게 된다.

그러므로, 본 탈수 진입을 위해서 포분산 수행은 일률적으로 수행될 수밖에 없다. 즉, 포분산이 효과적으로 수행되었는지 여부를 파악할 수 없으며, 본 탈수 진입 실패 후 반복적이고 일률적으로 포분산이 수행될 수밖에 없는 문제가 있다.

제2중간 RPM은 대략 스핀 RPM일 수 있다. 여기서, 스핀 RPM은 드럼이 회전함에 따라 세탁물이 드럼 내부에 밀착되어 드럼과 일체로 회전하는 드럼 RPM이라 할 수 있다. 물론, RPM이 더욱 증가하는 경우에도 스핀 구동이 수행된다. 따라서, 제2중간 RPM은 대략 스핀 구동이 수행되기 위한 임계 RPM 보다 약간 높은 RPM이라 할 수 있다.

마찬가지로, 제2중간 RPM으로 소정 시간 드럼 회전이 지속(e 구간)될 수 있으며, 이 구간에서도 측정되는 진동값과 기준 진동값을 비교하여 전술한 바와 같이 동일하게 드럼을 정지하거나 본 탈수 진입을 지속할지 결정될 수 있다.

제2중간 RPM 운전에서 진동이 허용치 미만인 경우에는, 드럼을 가속하여 제3중간 RPM까지 가속(f 구간, 제3가속단계)하게 된다. 제3중간 RPM은 세탁장치의 고유 진동수보다 높은 RPM으로 대략 350RPM 전후일 수 있다. 일반적으로 세탁장치에서 제공하는 최소 탈수 목표 RPM은 대략 600 내지 800 RPM일 수 있다. 스핀 RPM이 대략 100RPM 전후이므로, 제3중간 RPM은 스핀 구동 임계 RPM과 최소 탈수 목표 RPM의 중간 부분에서의 RPM일 수 있다.

제3중간까지 RPM 가속 운전(f 구간)에서 진동이 허용치 미만인 경우에는, 드럼을 가속하여 목표 RPM으로 운전을 수행한다. 물론, 진동이 과도한 경우에는 드럼 회전을 정지할 수 있다.

그리고, 제3중간 RPM 으로 운전을 지속(g 구간)하고, 이후 본 탈수 RPM으로 가속(h 구간, 제4가속단계)을 수행한 후 본 탈수 RPM으로 본 탈수(i 구간)이 수행된다. 여기서, g 구간은 안정 탈수 구간이라 할 수 있다. 이러한 안정 탈수 구간에서 과진동이 감지되지 않으면 비로소 본 탈수 RPM으로 가속한 후 본 탈수 RPM으로 본 탈수가 수행될 수 있다.

이러한 다단계 탈수 구간들은, 본 탈수 RPM으로 도달될 때까지 편심을 줄여 진동을 줄이기 위하여 수행되며, 본 탈수 RPM에서 과진동 없이 효과적으로 본 탈수가 수행되기 위해서 수행된다고 할 수 있다. 그리고, 다단계 탈수 구간들의 수행 시간은 기설정됨이 일반적이다. 즉 정속 RPM 수행 시간이나 가속 RPM 수행 시간은 기설정됨이 일반적이다.

전술한 바와 같이, 종래의 탈수 알고리즘은 과진동이 발생되면 본 탈수 진입이 실패하게 되며 다시 본 탈수 진입을 시도하게 된다. 따라서, 과진동 상태에서 본 탈수가 수행되는 것은 미연에 방지할 수 있다. 그러나, 본 탈수 진입 과정에서 과진동이 발생될 경우, 필연적으로 과진동이 발생되는 상태까지 운전이 수행되어야 한다. 그러므로, 과진동이 발생되기까지에 소요되는 시간은 본 탈수와 무관하게 소요되는 시간이라 하 룻 있다. 이러한 이유로탈수에 소요되는 시간이 증가할 수밖에 없다. 그리고 중간 RPM 운전 과정에서 과진동 발생이 빈번하게 발생되므로 소음 및 세탁장치 자체에 충격이 발생될 가능성이 크다고 할 수 있다. 아울러, 탈수행정 전체에서 평균 진동값이 증가할 수밖에 없다. 이는 세탁장치의 내구성 저하를 야기하게 된다.

다시 말하면, 과진동 결과가 발생되면 비로소 드럼을 정지하여 포분산을 수행하고 다시 본 탈수 진입을 시도하게 된다. 본 탈수 진입 실패가 반복적으로 계속 발행하는 경우에는 최종적으로 본 탈수를 수행하지 못할 수도 있다.

한편, 본 탈수 진입 실패를 결정하는 기준 진동값을 낮추는 시도도 가능할 수 있다. 이 경우에는 과진동이 발생되기 전에 드럼이 정지할 수 있다. 그러나, 이 경우에는 본 탈수 진입 실패가 더욱 빈번하게 발생될 수 있고, 최종 탈수 실패 가능성이 더욱 크게 된다. 즉, 과진동 감소 목표를 위해서 본 탈수 성공률 감소와 탈수 시간 증가가 야기될 수 있다.

따라서, 최종 탈수 성공률 증가, 탈수 소요 시간 감소 그리고 과진동 방지라는 목표를 효과적으로 달성할 수 있는 방안이 모색될 필요가 있다. 즉, 서로 모순될 수도 있는 목표를 동시에 달성할 수 있는 방안이 모색될 필요가 있다.

종래의 탈수 알고리즘에서 포분산은 기설정된 구간과 기설정된 시간에 수행된다. 따라서, 포분산이 효과적으로 수행되었는지 여부를 능동적으로 파악하는 것이 용이하지 않다. 즉, 적절한 포분산이 수행되지 않음에도 불구하고 본 탈수 진입을 시도하게 되어 본 탈수 진입 실패가 빈번하게 발생될 수 있다.

따라서, 효과적인 포분산을 수행함으로써, 마찬가지로 최종 탈수 성공률 증가, 탈수 소용 시간 감소 그리고 과진동 방지라는 목표를 효과적으로 달성할 수 있는 방안이 모색될 필요가 있다.

본 발명은 기본적으로 전술한 종래의 세탁장치 및 세탁장치 제어방법의 문제를 해결하고자 함을 목적으로 한다.

본 발명의 일실시예를 통해서, 과진동이 발생되기 전에 과진동 발생을 효과적이고 정확하게 예측하여 이에 대응할 수 있는 세탁장치 및 이의 제어방법을 제공하고자 한다.

본 발명의 일실시예를 통해서, 과진동이 발생되기 전에 미리 RPM을 감소시켜 진동 감소 및 탈수 소요 시간을 현저히 줄일 수 있는 세탁장치 및 이의 제어방법을 제공하고자 한다.

본 발명의 일실시예를 통해서, 탈수 시 평균 진동과 최대 진동값을 효과적으로 낮출 수 있는 세탁장치 및 이의 제어방법을 제공하고자 한다.

본 발명의 일실시예를 통해서, 능동적인 포분산 수행을 통해서 탈수 성능을 효과적으로 높일 수 있는 세탁장치 및 이의 제어방법을 제공하고자 한다. 이를 통해서, 본 탈수 성공률 증가, 과진동 방지 그리고 탈수 시간 감소를 구현할 수 있는 세탁장치 및 이의 제어방법을 제공하고자 한다.

본 발명의 일실시예를 통해서, 능동적인 포분산이 수행되는 RPM 가속 구간을 특정하여, 반복적인 포분산 구간을 하나의 구간으로 통합하여 탈수 시간 감소와 효과적인 포분산이 수행될 수 있는 세탁장치 및 이의 제어방법을 제공하고자 한다.

전술한 목적을 구현하기 위하여, 본 발명의 일실시예에 따르면, 외관을 형성하는 케이스; 상기 케이스 내부에 구비되며, 세탁수가 저수되는 터브; 상기 터브 내부에 회전 가능하게 구비되며, 처리 대상물이 수용되는 드럼; 상기 터브에 구비되어, 상기 터브의 진동값을 감지하는 현재의 진동 결과 인자를 출력하는 진동센서; 상기 포의 처리를 위해 상기 드럼을 구동하는 모터; 상기 모터에 인가되는 전류값을 제어하여 상기 드럼의 현재 RPM이 요청 RPM을 반영하도록 제어하며, 현재의 진동 유발 인자를 출력하는 모터제어모듈; 상기 현재의 진동 결과 인자와 진동 유발 인자를 입력받고, 현재의 포분산 상태와 대응되어 예상되는 향후 진동 결과에 선제적으로 대처하기 위한 보상변수를 출력하는 인공지능모듈; 그리고 상기 보상변수를 반영하여 상기 요청 RPM을 보상제어하여, 상기 드럼의 원심력을 통해 탈수행정을 수행하는 프로세서를 포함하는 세탁장치가 제공될 수 있다.

상기 탈수행정은 포분산을 위해 텀블링 RPM에서 스핀 RPM으로 가속하는 가속 구간을 포함하고, 상기 요청 RPM 보상제어는 상기 가속 구간에서 수행될 수 있다.

상기 탈수행정은, 상기 가속 구간 수행 직전에 상기 텀블링 RPM으로 드럼 회전이 지속되는 텀블링 지속 구간과 상기 가속 구간 수행 직후에 상기 스핀 RPM으로 가속하는 스핀 RPM 지속 구간을 포함할 수 있다.

상기 탈수행정에서, 상기 탈수행정 시작 후 포분산을 위하여 상기 드럼의 텀블링 구동과 상기 드럼의 정지가 반복 수행되는 것이 배제될 수 있다.

상기 탈수행정에서, 상기 탈수행정 시작 후 최초로 상기 텀블링 RPM에 도달됨으로서 상기 텀블링 지속 구간이 시작됨이 바람직하다.

상기 텀블링 RPM은 60 RPM 전후이며, 상기 스핀 RPM은 108 전후로 기설정될 수 있다.

상기 요청 RPM 보상제어는 상기 가속 구간의 최종 목표 RPM보다 작은 RPM에 도달될 때까지만 수행될 수 있다.

상기 요청 RPM 보상제어는 상기 가속 구간에서 90RPM 전후에 도달될 때까지만 수행될 수 있다.

상기 보상변수는 현재 RPM 유지, 가속 또는 감속 중 어느 하나에 해당할 수 있다.

상기 보상변수에 의한 가속 또는 감속의 최대값에 대한 절대값은 상기 가속 구간에서의 기본 가속의 최대값에 대한 절대값보다 크도록 설정됨이 바람직하다.

상기 보상변수의 출력은 소정 시간 간격으로 지속적으로 수행될 수 있다.

상기 요청 RPM 보상제어는 상기 드럼의 RPM을 실시간으로 제어하도록 수행됨이 바람직하다.

상기 인공지능모듈은, 상기 현재의 진동 결과 인자 및 진동 유발 인자와 상기 요청 RPM 보상제어에 따른 과진동 여부를 학습하도록 구비됨이 바람직하다.

상기 인공지능모듈에서의 학습을 통해서, 동일 입력에 대해서 개선된 보상변수가 출력되도록 진화할 수 있다.

상기 인공지능모듈에서의 학습은 인공 신경망(deep neural network)를 통한 강화 학습(deep learing)을 통해서 수행됨이 바람직하다.

상기 세탁장치는, 상기 인공지능모듈의 학습 결과가 외부 서버를 통해 업데이트 가능하도록, 상기 외부 서버와 통신 연결되기 위한 통신모듈을 포함할 수 있다.

상기 드럼의 회전에 따라 발생되는 진동에 의한 3축 선형 변위와 3축 각도 변위를 감지하여 출력하는 자이로센서를 더 포함하고, 상기 진동 결과 인자는 상기 자이로센서에서 출력값을 포함할 수 있다.

상기 자이로센서는 터브 외측에 구비됨이 바람직하다.

상기 자이로센서는 상기 터브의 상단에 구비됨이 바람직하다.

상기 자이로센서는 상기 터브의 전방 기준으로 좌우 중심에 위치함이 더욱 바람직하다.

전술한 목적을 구현하기 위하여, 탈수행정이 시작되면, 드럼을 텀블링 RPM으로 가속하는 제1가속단계; 상기 제1가속단계 후 연속적으로 상기 텀블링 RPM으로 지속 운전하는 텀블링지속단계; 상기 텀블링지속단계 후 연속적으로 상기 드럼을 스핀 RPM으로 가속하는 제2가속단계; 상기 제2가속단계 후 연속적으로 상기 스핀 RPM으로 지속 운전하는 스핀지속단계; 그리고 상기 스핀지속단계 후 최종 목표 RPM으로 가속하여 탈수를 수행하는 본탈수단계를 포함하고, 상기 제2가속단계에서는, 인공지능모듈에서 현재의 진동 결과 인자와 진동 유발 인자를 입력으로 받고 현재의 포분산 상태와 대응되어 예상되는 향후 진동 결과에 선제적으로 대처하기 위해 출력하는 출력 결과에 기반하여, 요청 RPM을 보상제어하는 것을 특징으로 하는 세탁장치의 제어방법이 제공될 수 있다.

전술한 목적을 구현하기 위하여, 외관을 형성하는 케이스; 상기 케이스 내부에 구비되며, 세탁수가 저수되는 터브; 상기 터브 내부에 회전 가능하게 구비되며, 처리 대상물이 수용되는 드럼; 상기 터브에 구비되어, 상기 터브의 진동값을 감지하는 현재의 진동 결과 인자를 출력하는 진동센서; 상기 포의 처리를 위해 상기 드럼을 구동하는 모터; 상기 모터에 인가되는 전류값을 제어하여 상기 드럼의 현재 RPM이 요청 RPM을 반영하도록 제어하며, 현재의 진동 유발 인자를 출력하는 모터제어모듈; 탈수행정에서, 상기 현재의 진동 결과 인자와 진동 유발 인자를 입력받고, 향후 진동 결과에 선제적으로 대처하기 위한 보상변수를 출력하는 인공지능모듈; 그리고 진동 예측 구간에서, 상기 보상변수를 반영하여 상기 탈수행정 기설정 제어 로직을 지속 수행할지 또는 재시작할지 여부를 결정하여, 상기 탈수행정을 수행하는 프로세서를 포함하는 세탁장치가 제공될 수 있다.

상기 기설정 제어 로직은, 드럼의 회전 시작부터 본 탈수 RPM까지 가속하여 본 탈수 RPM으로 본 탈수를 수행하기 위한, 시간 경과 별 요청 RPM의 변화로 정의될 수 있다.

상기 기설정 제어 로직은, 상기 보상 변수가 적용되지 않는 경우, 상기 드럼이 회전을 시작하여 RPM의 유지 또는 상승만 수행되어 본 탈수 수행 후 상기 드럼이 정지될 수 있다.

상기 기설정 제어 로직의 재시작은, 드럼을 정지하고 다시 상기 기설정 제어 로직을 수행하는 것으로 정의될 수 있다.

상기 진동 예측 구간은, 상기 기설정 제어 로직에서의 RPM 대역 중 일부 대역 구간으로 설정될 수 있다.

상기 진동 예측 구간은, 상기 드럼이 스핀 RPM에서 본 탈수 RPM 보다 낮은 중간 RPM으로 상승하는 중간 탈수 RPM 가속 구간을 포함할 수 있다.

상기 진동 예측 구간은, 상기 중간 탈수 RPM 가속 구간 직전 상기 스핀 RPM으로 지속 운전하는 구간을 포함할 수 있다.

상기 진동 예측 구간은, 상기 중간 탈수 RPM 가속 구간 후 상기 중간 탈수 RPM으로 지속 운전하는 구간을 포함할 수 있다.

상기 스핀 RPM은 세탁물이 드럼 회전 시 상승과 낙하가 수행되는 텀블링이 배제되어 세탁물이 모두 드럼과 일체로 회전하기 위한 임계 RPM 보다 높게 설정될 수 있다.

상기 스핀 RPM은 대략 108RPM 전후로 설정될 수 있다.

상기 인공지능모듈은, 현재의 진동 결과 인자 및 진동 유발 인자를 입력으로 하고 본 탈수 진입 성공률에 대한 보상 변수를 출력하도록 구비됨이 바람직하다.

상기 보상 변수의 출력은 소정 시간 간격으로 지속적으로 수행될 수 있다.

상기 인공지능모듈에서의 학습을 통해서, 동일 입력에 대해서 개선된 보상 변수가 출력되도록 진화하는 것이 바람직하다.

상기 인공지능모듈에서의 학습은 인공 신경망(deep neural network)를 통한 강화 학습(deep learing)을 통해서 수행될 수 있다.

상기 인공지능모듈에서는, 동일 입력에 대해서 서로 다른 학습을 수행하여 각각의 보상 변수를 출력할 수 있다.

상기 학습은 분류 학습과 회귀 학습을 포함할 수 있다.

상기 학습 결과를 통한 출력값을 임계값과 비교하여, 상기 탈수행정 기설정 제어 로직을 지속 수행할지 또는 재시작할지 여부가 결정되는 것이 바람직하다.

상기 진동 예측 구간의 RPM 대역에 따라, 상기 임계값은 달라지는 것이 바람직하다.

상기 진동 예측 구간에서 RPM 대역이 커짐에 따라, 과진동을 안정적으로 불허하기 위하여 RPM 대역이 낮을수록 더욱 엄격한 임계값이 적용될 수 있다.

상기 드럼의 회전에 따라 발생되는 진동에 의한 3축 선형 변위와 3축 각도 변위를 감지하여 출력하는 자이로센서를 더 포함하고, 상기 진동 결과 인자는 상기 자이로센서에서 출력값을 포함할 수 있다.

전술한 목적을 구현하기 위하여, 본 발명의 일실시예에 따르면, 탈수행정이 시작되면, 드럼을 텀블링 RPM으로 가속하는 제1가속단계; 상기 제1가속단계 후 연속적으로 상기 텀블링 RPM으로 지속 운전하는 텀블링지속단계; 상기 텀블링지속단계 후 연속적으로 상기 드럼을 스핀 RPM으로 가속하는 제2가속단계; 상기 제2가속단계 후 연속적으로 상기 스핀 RPM으로 지속 운전하는 스핀지속단계; 상기 스핀지속단계 후 연속적으로 본 탈수 RPM 보다 낮은 중간 탈수 RPM으로 가속하는 중간 탈수 RPM 가속 단계; 그리고 상기 중간 탈수 RPM 가속 단계 후 본 탈수 RPM으로 가속하여 탈수를 수행하는 본탈수 단계를 포함하고, 상기 중간 탈수 RPM 가속 단계 도중, 인공지능모듈에서 현재의 진동 결과 인자와 진동 유발 인자를 입력으로 받고, 향후 진동 결과에 선제적으로 대처하기 위해 출력하는 출력 결과에 기반하여, 탈수행정의 기설정 제어 로직을 지속 수행 또는 드럼 정지 후 상기 기설정 제어 조직의 재시작이 수행되는 것을 특징으로 하는 세탁장치의 제어방법이 제공될 수 있다.

전술한 실시예들에서의 특징들은, 서로 모순되거나 배타적이지 않는 한 다른 실시예에서 복합적으로 구현되는 것이 가능하다.

본 발명의 일실시예를 통해서, 과진동이 발생되기 전에 과진동 발생을 효과적이고 정확하게 예측하여 이에 대응할 수 있는 세탁장치 및 이의 제어방법을 제공할 수 있다.

본 발명의 일실시예를 통해서, 과진동이 발생되기 전에 미리 RPM을 감소시켜 진동 감소 및 탈수 소요 시간을 현저히 줄일 수 있는 세탁장치 및 이의 제어방법을 제공할 수 있다.

본 발명의 일실시예를 통해서, 탈수 시 평균 진동과 최대 진동값을 효과적으로 낮출 수 있는 세탁장치 및 이의 제어방법을 제공할 수 있다.

본 발명의 일실시예를 통해서, 능동적인 포분산 수행을 통해서 탈수 성능을 효과적으로 높일 수 있는 세탁장치 및 이의 제어방법을 제공하고자 한다. 이를 통해서, 본 탈수 성공률 증가, 과진동 방지 그리고 탈수 시간 감소를 구현할 수 있는 세탁장치 및 이의 제어방법을 제공할 수 있다.

본 발명의 일실시예를 통해서, 능동적인 포분산이 수행되는 RPM 가속 구간을 특정하여, 반복적인 포분산 구간을 하나의 구간으로 통합하여 탈수 시간 감소와 효과적인 포분산이 수행될 수 있는 세탁장치 및 이의 제어방법을 제공할 수 있다.

도 1은 종래의 탈수 방법에서의 RPM 변화 추이를 도시한 그래프이며,
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 세탁장치의 외관을 도시한 사시도이며,
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 세탁장치의 단면을 도시한 단면도이며,
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 세탁장치의 구성 블럭도이며,
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 RPM 변화 추이와 포분산 가속 구간에서의 요청 RPM 보상 제어 구간의 일례를 도시한 그래프이며,
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 세탁장치에서 요청 RPM 보상 제어 플로우를 도시한 플로우차트이며,
도 7은 도 6에 도시된 요청 RPM 보상 제어가 수행된 경우, 탈수 행정에서의 요청 RPM의 변화와 진동값의 추이를 일례로 도시한 그래프이며,
도 8은 종래의 탈수행정에서의 요청 RPM의 변화와 진동값의 추이를 일례로 도시한 그래프이며,
도 9는 본 발명의 일실시예에 따른 세탁장치에서 본 탈수 진입 시 또는 본 탈수 수행 도중 과진동 발생을 예측하여 능동적으로 대응하기 위하여 탈수 과정에서의 진동 예측 구간을 도시한 그래프이며,
도 10은 본 발명의 일실시예에 따른 세탁장치에서의 진동 예측 구간에서의 제어 플로우를 도시한 플로우차트이다.

이하에서는 첨부된 도면을 참조하여, 본 발명의 일실시예에 따른 세탁장치 및 이의 제어방법에 대해서 상세히 설명한다.

이하, 도 1 및 도 2를 참조하여, 본 발명의 일실시예에 따른 세탁장치에 대하여 설명한다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 세탁장치의 외부를 나타낸 사시도이다. 도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 세탁장치의 내부를 나타낸 단면도이다.

본 발명의 일실시예 따른 세탁장치는 외관을 형성하는 캐비닛(10), 터브(20), 드럼(30), 그리고 상기 드럼(30)을 개폐하여 드럼 내부로 처리 대상물인 의류를 투입하거나 꺼내도록 구비되는 도어(60)를 포함할 수 있다. 따라서, 도어는 캐비닛(10)의 대상물 투입구(61)를 개폐하도록 구비된다고 할 수 있다.

상기 터브(20)는 상기 캐비닛(10) 내부에 구비되어 상기 드럼(30)을 수용하도록 구비된다. 상기 드럼(30)은 상기 터브(20) 내부에 회전 가능하게 구비되며 세탁물을 수용한다. 상기 드럼(30)의 전방에는 개구부가 구비되고, 세탁물이 드럼(30) 내부로 투입된다.

상기 드럼(30)의 원주면에는 터브(20)와 드럼(30) 사이에 공기 및 세탁수가 연통되도록 통공(30h)이 형성된다.

상기 터브(20)와 드럼(30)은 원통형으로 형성될 수 있다. 따라서, 상기 터브(20)와 드럼(30)의 내주면과 외주면은 실질적으로 원통형으로 형성될 수 있다. 도 3에는 드럼(30)이 지면과 나란한 회전축을 기준으로 회전되는 형태의 세탁장치가 도시되어 있다. 도시된 바와 달리, 드럼(30)과 터브(20)는 후방으로 기울어진 틸팅 형태를 가질 수 있다.

상기 세탁장치는 상기 드럼(30)을 상기 터브(20) 내부에서 회전하도록 구비되는 구동부(40)를 더 포함한다. 상기 구동부(40)는 모터(41)를 포함하며, 상기 모터(41)는 스테이터와 로터를 포함한다. 상기 로터는 회전축(42)과 연결되어 있고, 상기 회전축(42)은 드럼(30)과 연결되어 상기 드럼(30)을 터브(20) 내부에서 회전시킬 수 있다.

상기 구동부(40)는 스파이더(43)를 포함할 수 있다. 상기 스파이더(43)는 드럼(30)과 회전축(42)을 연결하는 구성으로 회전축(42)의 회전력을 드럼(30)에 균일하고 안정적으로 전달하기 위한 구성이라 할 수 있다.

상기 스파이더(43)는 드럼(30)의 후벽에 적어도 일부분 삽입된 형태로 드럼(30)과 결합된다. 이를 위해 드럼(30)의 후벽은 드럼(30) 내부로 함몰된 형태로 형성된다. 그리고, 스파이더(43)는 드럼(30)의 회전 중심 부분에서 더욱 드럼(30) 내측으로 삽입된 형태로 결합될 수 있다.

상기 드럼(30)의 내부에는 리프터(50)가 구비된다. 상기 리프터(50)는 드럼(30)의 원주 방향을 따라 복수 개 구비될 수 있다. 상기 리프터(50)는 세탁물을 교반하는 기능을 수행한다. 일례로, 드럼(30)이 회전함에 따라 리프터(50)는 세탁물을 상부로 올리게 된다.

상부로 이동한 세탁물은 중력에 의해서 리프터(50)와 분리되어 하부로 낙하하게 된다. 이러한 세탁물이 낙하에 의한 충격력으로 세탁이 수행될 수 있다. 물론, 세탁물의 교반은 건조 효율을 증진시킬 수 있다. 세탁물은 드럼(30) 내부에서 전후로 골고루 분배될 수 있다. 따라서, 리프터(50)는 드럼(30) 후단에서 전단까지 연장되어 형성될 수 있다.

본 실시예에 따른 세탁장치는 사용자 인터페이스(UI, 80)을 포함할 수 있다. 상기 UI는 각종 버튼이나 로터리 놉 등을 포함할 수 있으며, 특히 디스플레이를 포함할 수 있다. 상기 UI를 통해서 사용자는 세탁장치에게 대상물 처리 정보를 입력할 수 있다. 또한, 상기 UI를 통해서 세탁장치는 사용자에게 사용자가 입력하고 현재 수행 중인 대상물 처리 정보를 제공할 수 있다.

특히, 디스플레이는 터치 디스플레이로 구현될 수 있다. 이를 통해서, 사용자의 정보 입력 그리고 세탁장치의 정보 표시가 모두 수행될 수 있다.

상기 디스플레이를 통해서, 문자, 숫자 내지는 영상이 표시될 수 있으며, 후술하는 바와 같이 시계열 이미지, 증강 현실 이미지 또는 에니메이션이 표시될 수 있다. 따라서, 사용자는 직관적으로 세탁장치의 현재 대상물 처리 정보 및 상황을 파악할 수 있게 된다.

UI(80)를 통해서 사용자가 특정 세탁 코스를 선택하면, 제어부(100)는 선택된 세탁 코스에 따라 세탁을 수행하게 된다.

먼저 급수밸브(23)를 제어하여 세탁수를 터브로 공급하게 된다. 그리고, 수위센서(26)를 통해서 적정량의 세탁수가 터브로 공급되도록 제어하게 된다.

급수가 종료되면, 제어부는 모터(41)를 구동하여 세탁을 수행하게 된다. 즉, 드럼을 회전시키면서 세제, 세탁수, 드럼의 기계력 등을 통해서 세탁을 수행하게 된다. 이때, 세탁 효율을 높이기 위해서 순환펌프(80)가 작동될 수 있다. 상기 순환펌프(80)는 터브 하부에서 세탁수를 펌핑하여 드럼 상부로 재공급하는 기능을 수행한다. 드럼 내부의 세탁물이 세탁수에 잠긴 상태에서 세탁이 수행되지 않으므로, 세제수를 더욱 효과적으로 세탁물에 공급함으로써, 세탁 효율을 높일 수 있다.

본 실시예에 따른 세탁장치는, 통신 모듈(90)을 포함할 수 있다. 상기 통신 모듈(90)을 통해서 세탁장치는 외부 서버와 통신 연결되어 정보를 송수신할 수 있다. 세탁장치는 외부 서버를 통해서 사용자의 단말기와 정보를 송수신할 수 있다.

일례로, 사용자는 외부 단말기를 통해서 원격 제어 명령을 입력할 수 있다. 이러한 원격 제어 명령은 서버를 통해서 세탁장치로 전송되어 세탁장치가 원격으로 제어될 수 있다.

사용자가 원격으로 세탁장치에서 의류 처리를 명령하면, 세탁장치는 의류의 처리를 수행하면서 현재의 상태 정보를 서버로 전송할 수 있다. 상기 서버는 이를 사용자의 외부 단말기로 전송할 수 있다. 따라서, 사용자는 외부 단말기를 통해서 현재의 의류처리 정보를 용이하게 파악할 수 있다.

또한, 상기 세탁장치는 상기 통신 모듈(90)을 통해서 서버로부터 소프트웨어나 펌웨어 등의 업데이트를 수행할 수 있다. 후술하는 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 세탁장치는 능동적 포분산 수행을 위한 학습을 수행할 수 있다. 이러한 학습 결과는 확장될 수 있다. 따라서, 확장된 학습 결과는 상기 서버를 통해서 공유되거나 업데이트될 수 있다. 상세한 사항은 후술한다.

본 실시예에서는 도 3에 도시된 바와 같이, 진동센서(70)를 포함하여 이루어질 수 있다.

드럼(30)을 회전시키는 회전축(42)은 터브(20)를 관통하여 터브 내부에 구비되는 드럼과 연결된다. 따라서, 드럼의 진동은 터브로 전달된다. 상기 터브로 전달된 진동은 캐비닛(10)으로 전달되어, 드럼이 진동함에 따라 세탁장치 전체가 진동하게 된다.

드럼의 진동이 터브를 통해 캐비닛으로 전달되는 것을 감소시키기 위하여 진동감쇄장치(71, 72)가 구비될 수 있다. 진동감쇄장치는 스프링(71)과 댐퍼(72)를 포함할 수 있다.

그러나, 이러한 진동감쇄장치를 통한 진동 감쇄 효과는 제한적일 수밖에 없다. 따라서, 드럼이 고속으로 회전하는 경우 매우 큰 진동이 발생되어 터브 및 캐비닛으로 전달될 수 밖에 없다. 이러한 과진동은 드럼 내부의 세탁물이 골고루 분산되지 않고 편심이 유지된 상태에서 더욱 크게 발생될 수 있다.

따라서, 과진동이 발생되는 경우 이를 감지하기 위한 진동센서 내지는 UB센서(70)가 구비될 수 있다. 상기 진동센서는 정상상태(터브의 정지 상태)에서 진폭을 감지하도록 구비될 수 있다. 이러한 터브의 진동량을 최적으로 감지하기 위하여, 상기 진동센서(70)는 터브의 상단에 구비될 수 있다. 특히, 상기 진동센서(70)는 터브의 상단 후단 또는 상단 전단에 구비될 수 있다.

한편, 본 발명의 일실시예에 따르면, 가속도센서 또는 자이로센서(75)를 포함할 수 있다. 상기 자이로센서(75)는 3개 축의 선형 변위 및 3개 축의 각도 변위를 센싱할 수 있다. 따라서, 6축 센서라 할 수 있다. 각 축에 대한 선형 변위와 각도 변위의 변화를 통해서 가속도 변화를 산출할 수 있다.

상기 자이로센서(75)는 진동의 결과를 효과적으로 감지하고 산출할 수 있다. 왜냐하면, 물리적으로 진동은 3차원적으로 발생되기 때문에 6축 센서를 통해서 모든 진동 변위를 감지하고 산출할 수 있게 된다. 다시 말하면, 진동 발생 결과를 전체적으로 감지하고 산출할 수 있게 된다.

상기 터브의 진동 결과를 효과적으로 감지하기 위하여, 상기 자이로센서(75)는 마찬가지로 터브의 상단에 구비됨이 바람직하다. 즉, 터브의 가장 상부에 위치되는 것이 바람직하다. 아울러, 효과적인 변위 감지를 위해서 상기 자이로센서(75)는 터브의 후방 또는 전방 말단 부근에 위치함이 바람직하다.

여기서, 상기 자이로센서(75)는 진동센서의 일종임을 알 수 있다. 따라서, 자이로센서(75)가 적용됨으로써 전술한 진동센서(70)가 생략될 수도 있다. 왜냐하면, 상기 진동센서(70)는 상기 자이로센서(75)에서 출력하는 복수 개의 변위 중 어느 하나의 변위, 일례로 수직 방향 선형 변위,를 출력할 수도 있기 때문이다.

다만, 상기 진동센서(70)는 상기 자이로센서(75)와 설치 위치 차이를 가지도록 하여, 진동값을 센싱하도록 할 수 있다. 또한, 복수 개의 진동센서(70)를 터브의 전후단에 각각 설치하여, 위상차를 통해서 진동값을 더욱 정확히 센싱할 수도 있다.

탈수는 드럼을 고속으로 회전하여 의류에서 수분을 원심 분리하는 과정이라 할 수 있다. 따라서, 의류가 드럼 내부에 골고루 분산된 후 고속 탈수가 수행됨이 바람직하다. 즉, 고속 탈수 수행 전에 의류의 유동이 드럼 내부에 골고루 분산되어야 하며, 이후 고속 탈수가 수행되어야 바람직하다. 이는, 편심 해소를 통한 진동 및 소음 방지와 시스템 보호 측면에서 중요하며, 아울러 효과적인 탈수 측면에서도 중요하다. 왜냐하면, 포가 제대로 분산되지 않는 경우, 고속 탈수 진입에 지연이 발생하거나 실패가 발생될 수 있다. 이로 인해 제대로 탈수가 수행되지 않을 뿐만 아니라 총 세탁 시간이 증가할 우려가 있다. 또한, 불완전 탈수가 수행되어 탈수 효과의 저하 및 사용자 만족도 저하를 유발할 유려가 있다.

이러한 이유로, 고속 탈수 수행 전에 포가 적절히 분산되어 있는지 판단하고, 포를 적절히 분산시켜 고속 탈수를 수행하는 것은 매우 중요하다. 그러나 전술한 바와 같이, 종래의 탈수 알고리즘은 기설정된 로직인 텀블링 가속 구간(b 구간), 텀블링 구간(c 구간) 그리고 스핀 가속 구간(d 구간)을 필요한 경우에 반복적으로 수행하였다.

즉, 종래에는 단순히 드럼의 진동이나 유동에 의한 편심 정도(진동센서를 통한 UB값)만 판단하여 포분산이 수행되어 왔다. 즉, 과진동이 발생하면 포분산이 수행되고 이러한 포분산의 반복은 과진동이 해소될 때까지 수행됨이 일반적이다. 따라서, 포분산이 효과적으로 수행되는지 여부는 판단하기 어려운 문제가 있다. 그러므로, 상대적으로 탈수 진입 실패 및 지연 빈도가 높아질 수밖에 없어서 탈수 품질 저하가 나타날 수밖에 없었다.

그러나, 본 발명의 일실시예에 따르면, 반복적이고 수동적인 포분산이 아닌 능동적이고 적극적인 포분산이 수행될 수 있다. 상세한 사항은 후술한다.

본 실시예에서는 모터의 구동을 제어하는 모터제어모듈(45)을 포함할 수 있다. 상기 모터제어모듈(45)에서 상기 모터에 인가되는 전류값과 전압값을 제어하여 모터가 목표 RPM으로 회전하여 드럼을 회전시키도록 제어할 수 있다.

상기 모터제어모듈(45)은 제어부(프로세서 또는 메인프로세서, 100)의 제어를 통해서 직접적으로 모터의 구동을 제어하도록 구비될 수 있다. 그리고, 상기 모터제어모듈(45)은 피드백 제어를 통해서, 현재 모터의 RPM과 현재 모터에 인가되는 전류값을 산출하도록 구비될 수 있다. 즉, 상기 모터제어모듈(45)에서는 현재 드럼 RPM과 모터에 인가되는 전류값을 출력할 수 있다.

제어부(100)는 제어 시퀀스에 따라 드럼의 목표 RPM 즉 요청 RPM 또는 지령 RPM을 모터제어모듈(45)로 전달하고, 상기 모터제어모듈(45)은 피드백 제어를 통해서 현재의 RPM이 상기 요청 RPM을 추종하도록 제어하게 된다. 물론, 요청 RPM에 따라서, 도 1에서와 같이 복수 개의 탈수 구간이 구분될 수 있다.

따라서, 상기 제어부는 현재의 요청 RPM을 알고 있으며, 상기 모터제어모듈(45)을 통해서 현재의 드럼 RPM과 모터에 인가되는 전류값을 알게 된다.

진동이 없는 이상적인 환경에서는 모터에 인가되는 전류값, 요청 RPM 그리고 현재 RPM은 동일하게 매칭될 수 있다. 즉, 특정 요청 RPM에 대응되는 인가 전류값이 특정되며, 특정 전류값이 인가되면 현재의 RPM은 특정 요청 RP과 동일하다고 할 수 있다. 즉, 도 1에 도시된 바와 같이 요청 RPM과 현재 RPM이 실질적으로 동일하게 나타날 수 있다.

그러나, 진동이 필연적으로 발생될 수밖에 없으며, 진동값이 클수록 요청 RPM, 인가 전류값 그리고 현재 RPM 사이의 괴리는 더욱 증가할 수밖에 없다. 물론, 이러한 괴리는 피드백 제어를 통해서 최소화할 수 있다. 그러나, 이러한 피드백 제어는 진동 해소 또는 과진동 방지와는 다르다고 할 수 있다. 다시 말하면, 피드백 제어를 수행하되 과진동이 방지되도록 드럼 회전이 제어되어야 한다.

드럼이 회전함에 따라 필연적으로 진동이 발생된다. 특히 드럼 내부에 구비되는 세탁물의 편심이 증가할수록 진동이 더욱 크게 발생한다. 또한, 동일한 편심인 경우 드럼 회전 속도가 증가할 수록 더욱 큰 진동이 발생할 수 있다.

따라서, 진동 발생의 전제 조건은 드럼의 회전이며, 드럼을 회전시키고 드럼의 RPM을 결정하기 위한 인자는 모터에 인가되는 전류값이라 할 수 있다. 그리고, 전류값에 대응되는 값은 요청 RPM이며 진동과 연동되어 현재 RPM은 가변하게 된다.

그러므로, 상기 전류값, 요청 RPM 그리고 현재 RPM은 진동 유발 인자라고 할 수 있다.

한편, 진동이 발생되면 진동값은 진동센서를 통해 감지될 수 있다. 즉, UB 값은 진동센서를 통해 감지하는 진동 결과 인자라고 할 수 있다. 아울러, 진동은 3축 선형 변위와 3축 각도 변위를 통해서 발생되므로, 자이로센서를 통해 감지되는 6개의 값 또한 진동 결과 인자라고 할 수 있다.

제어부(100)는 상기 진동 유발 인자와 상기 진동 결과 인자를 통해서 능동적인 포분산 수행 또는 능동적인 탈수 알고리즘 수행을 수행할 수 있다.

즉, 진동 유발 인자와 진동 결과 인자를 특징(feature)으로 하고 실시간으로 진동을 예측하도록 할 수 있다. 이러한 진동 예측은 AI 모듈(200) 또는 인공지능 모듈(200)을 통해서 수행될 수 있다.

이하에서는 도 5를 참조하여, 본 발명의 일실시예에 따른 제어방법에 대해서 상세히 설명한다. 특히, 능동적으로 포분산이 수행될 수 있는 탈수 제어방법에 대해서 상세히 설명한다.

도 5에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 제어방법은 종래의 제어방법과 유사할 수 있다. 다만, 본 발명의 일실시예에서는 보상변수를 반영하여 요청 RPM을 보상제어하는 구간 또는 단계를 갖는 것이 다를 수 있다.

기본적으로, 본 실시예에서는 텀블링 RPM에서 스핀 RPM으로 가속하는 구간을 갖는다. 이러한 구간은 종래 탈수 방법에서의 d 구간과 동일할 수 있다. 제품의 사이즈나 모델마다 d 구간의 시작 및 종료 RPM은 다소 차이가 있을 수 있다. 그러나, 이러한 d 구간은 대체적으로 완전한 텀블링이 수행되는 RPM과 완전한 스핀이 수행되는 RPM 사이의 구간일 수 있다. 즉, d 구간이 수행될 때 세탁물 중 일부는 텀블링 구동에서와 같이 상승과 낙하가 수행되고 일부는 스핀 구동에서와 같이 드럼에 밀착되어 드럼과 일체로 회전하게 된다. d 구간에서 RPM이 증가할 수록 상승과 낙하가 수행되는 세탁물의 비율이 감소하고 드럼에 밀착되어 드럼과 일체로 회전하는 세탁물의 비율이 증가한다고 할 수 있다.

이러한 d 구간을 탈수행정에서의 포분산 가속 구간이라 명명할 수 있다. 왜냐하면, d 구간 내에서의 RPM 특성상 포의 유동 특성이 가변됨으로 인해서 포분산이 효과적으로 수행될 수 있기 때문이다.

물론, 종래에도 이러한 포분산 가속 구간이 구비될 수 있다. 그러나, 종래의 포분산 가속 구간은 단순히 가속이 진행되는 구간으로, 과진동이 감지되면 드럼이 정지하고 과진동이 감지되지 않으면 드럼을 목표 RPM까지 가속만을 수행하는 구간이라 할 수 있다. 따라서, 이러한 포분산 가속 구간에서는 효과적인 포분산이 수행되기 어려운 문제가 있다. 아울러, 포분산 가속 구간에서 포분산이 상태 또는 포분산 적정 여부를 파악하기 또한 어려운 문제가 있다. 이는, 포분산 가속 구간에서 요청 RPM은 선형적으로 증가하도록 고정되기 때문이라고도 할 수 있다.

본 실시예에서는, 이러한 포분산 가속 구간에서 요청 RPM을 능동적으로 제어하여 더욱 효과적인 포분산이 수행될 수 있고, 포분산 정도 내지는 적정 여부를 파악하여 능동적으로 포분산을 수행할 수 있다. 즉, 포분산 가속 구간에서 요청 RPM을 증가시킬지, 감소시킬지 또는 유지시킬지를 결정하고, 이를 반영하여 포분산 가속 구간을 수행할 수 있다. 즉, 종래의 포분산 가속 구간은 기설정된 RPM 증가 기울기를 갖고 기설정된 시간 동안만 수행된다. 이에 반해서, 본 실시예에 따르면, 포분산 상태에 따라서 RPM 증가 기울기가 가변되고 포분산 가속 구간의 수행 시간이 가변될 수 있다.

이러한 요청 RPM에 대한 능동적인 보상 제어는 보상 변수를 반영하여 수행될 수 있다. 상기 보상 변수는 현재의 포분산 상태 내지는 정도를 나타내는 값이라고 할 수 있다. 여기서, 보상 변수는 현재 요청 RPM에서 RPM을 증가시킬지, 감소시킬지 또는 유지시킬지를 결정하기 위한 변수일 수 있다. RPM 증가는 가속을 의미하고, RPM 감소는 감속을 의미하며, RPM 유지는 정속을 의미하게 된다. 이러한 3 가지 경우를 모두 반영하여 보상 제어가 수행될 수 있으며, 가속과 유지 또는 가속과 감속 2 가지 경우만을 반영하여 보상 제어가 수행될 수도 있다. RPM 증가는 현재의 포분산 상태가 과진동 유발 개연성이 낮은 정도를 의미할 수 있다. 즉, 포분산 상태가 상대적으로 좋음 수준이라 할 수 있다. 그리고, RPM 감소는 현재의 포분산 상태가 과진동 유발 개연성이 높은 정도를 의미할 수 있다. 즉, 포분산 상태가 상대적으로 나쁨 수준이라 할 수 있다.

프로세서가 보상 변수를 통해서 기설정된 요청 RPM을 보상하여 가공된 요청 RPM을 모터제어모듈로 전달하고, 이를 바탕으로 하여 모터제어모듈이 드럼 회전을 제어할 수 있다.

상기 보상 변수는 인공지능모듈(200)을 통해서 출력될 수 있다. 인공지능모듈은 현재의 진동 결과 인자와 진동 유발 인자를 입력받고, 현재의 포분산 상태와 대응되어 예측되는 향후 진동 결과에 선제적으로 대처하기 위해 출력된다. 다시 말하면, 현재 상태에서 향후 진동이 예측되면 향후 진동이 감소되는 방향으로 드럼 회전을 제어할 수 있고, 현재 상태에서 향후 진동이 예측되지 않으면 현재 드럼 회전 제어 로직이 유지되거나 가속되도록 제어할 수 있다.

일례로, 상기 보상 변수는 포분산 상태에 따라 서로 다른 수치로 출력될 수 있다. 이러한 수치 각각에 대해서 요청 RPM 보상 제어 로직이 기설정될 수 있다. 일례로, 보상 변수 수치가 0 인근이면 RPM 감속, 0.3 인근이면 RPM 유지 그리고 0.7 인근이면 RPM 가속일 수 있다.

즉, 보상 변수 수치가 증가할수록 현재 상태를 반영하여 향후 과진동 발생 개연성이 낮아짐을 알 수 있다. 그리고, 보상 변수 수치가 감소할 수록 현재 상태를 반영하여 향후 과진동 발생 개연성이 높아짐을 알 수 있다. 물론, 이와는 반대 경향을 갖도록 보상 변수가 출력되도록 할 수도 있다.

여기서, 현재 상태를 통해서 어떻게 향후 과진동 발생 개연성 정도가 판단되는지가 중요할 수 있다. 이를 위해서, 본 발명의 일실시예에서는 인공지능모듈을 통해서 학습이 수행되고 이러한 학습 결과가 보상 변수 출력으로 나타나도록 할 수 있다.

전술한 바와 같이, 현재의 상태는 현재의 진동 결과 인자와 진동 유발 인자를 통해서 파악할 수 있다. 그리고, 이러한 현재의 상태를 반영하여 보상 변수가 출력될 수 있다.

여기서, 진동 유발 인자는 전술한 바와 같이, 실제 RPM, 요청 RPM 그리고 인가 전류값일 수 있다. 아울러, 진동 결과 인자는 자이로센서 출력값과 진동센서 출력값일 수 있다.

이러한 인자들을 입력으로 하여 인공지능모듈은 보상 변수를 출력하게 된다. 인자들과 보상 변수 사이의 관계는 수치적으로 산출되는 것이 어렵다. 따라서, 인공지능모듈에서는 학습을 통해서 보상 변수를 출력할 수 있다.

인자들의 개수를 총 10개로 가정하고, 이를 복수 개의 프레임을 생성할 수 있다. 일례로, 40개의 프레임을 생성할 수 있다. 즉, 10차원의 데이터를 40 프레임만큼 사용할 수 있다. 물론, 프레임의 개수는 가감될 수도 있다. 그리고, 40개의 프레임은 시계열적으로 생성될 수 있다.

이러한 다차원의 데이터를 모델링 하는데 최적화된 강화 학습(deep learing) 기술이 제공되고 있다. 따라서, 이러한 강화 학습 기술을 이용하여 다차원의 입력 인자에 대한 보상 변수를 효과적으로 출력할 수 있다. 즉, 다차원 데이터에 대한 복수 개의 프레임으로 인공신경망을 구성함으로써, 최적의 보상 변수를 출력할 수 있다.

구체적으로, 상기 인공지능모듈은 기설정 시간마다 보상 변수를 출력할 수 있다. 일례로 420 ms 마다 보상 변수를 출력할 수 있다. 즉, 직전 420 ms 동안 10개의 입력 데이터를 사용하여 보상 변수를 출력할 수 있다.

상기 진동 유발 인자와 진동 결과 인자의 개수와 종류는 가변될 수 있다. 그러나, 이러한 인자들의 개수가 많아질수록 더욱 더 정확한 예측 결과를 출력할 수 있다.

기본적으로 인공지능모듈에는 학습 결과가 축적되어 저장된 상태로 사용자에게 세탁장치가 제공될 수 있다. 매우 다양한 탈수 환경에 따라 학습 결과가 축적된 상태에서 현재 인자들을 통한 보상 변수가 출력될 수 있다. 그러나 현재 인자들의 개수가 많아질수록 현재의 인자들의 값이 기학습된 인자들의 값과 동일하지 않을 개연성이 크다. 따라서, 상기 인공지능모듈은 사전에 학습한 결과뿐만 아니라 지속적으로 학습하여 새로운 학습 결과를 출력할 수 있다. 그러므로 인공지능모듈은 진화를 거듭하여 더욱 더 정확한 예측 결과를 출력할 수 있다.

전술한 바와 같이, 세탁장치는 통신모듈(90)을 통해서 외부 서버와 통신할 수 있다. 상기 외부 서버는 상기 세탁장치 판매자 또는 생산자가 세탁장치 사용자를 위해 제공되는 서버일 수 있다. 세탁장치의 학습 결과는 외부 서버로 전달될 수 있다. 반대로, 외부 서버를 통해서 학습 결과가 세탁장치로 전달될 수 있다. 즉, 타사용자가 사용하는 동일 모델의 세탁장치의 학습 결과를 서버를 통해서 제공받을 수 있다. 이를 통해서, 더욱 다양하고 풍부한 학습 결과가 축적될 수 있다.

한편, 본 실시예에서 요청 RPM 보상 제어는 포분산 가속 구간 전체에서 수행될 수도 있지만, 포분산 가속 구간의 일부 구간에서만 수행되는 것이 더욱 바람직하다. 구체적으로는 포분산 가속 구간의 목표 RPM 도달 이전까지만 수행됨이 바람직하다.

일례로, 포분산 가속 구간이 60 RPM에서 108 RPM 사이에서 수행되는 경우, 60 RPM에서 대략 90 RPM 전후까지의 구간에서만 요청 RPM 보상 제어가 수행됨이 바람직하다.

여기서, 대략 90 RPM은 완전한 스핀 구동이 수행되는 RPM 보다 다소 낮은 RPM일 수 있다. 따라서, 대략 90 RPM에 도달될 때까지는 일부 세탁물의 상승하고 낙하함으로써 포분산이 수행된다. 그러나, 이후 완전 스핀 구동이 시작되는 대략 108RPM 구간 사이에는 실질적으로 포분산이 수행되지 않는다.

그러므로, 요청 RPM 보상 제어 구간(A 구간)을 포커싱함으로써 무의미한 학습 구간을 생략할 수 있다. 즉, 포분산 가속 구간 내에서 유의미한 구간에서만 요청 RPM 보상 제어를 수행함으로써, 선택과 집중이 효과적으로 수행될 수 있다. 여기서, A 구간의 시작점에 해당하는 RPM은 다소 증가할 수도 있다. 따라서, 어느 경우나 A 구간은 포분산 가속 구간(제2가속단계)의 일부 구간이라고 할 수 있다.

이하에서는, 도 6을 참조하여 본 실시예에 따른 요청 RPM 보상 제어에 대해서 보다 상세히 설명한다.

탈수 행정이 수행되면, 먼저 요청 RPM 보상 제어의 시작 조건이 만족하는지 여부를 판단(S10)하게 된다. 즉, 포분산 가속 구간에 이르렀는지 여부를 판단하게 된다. 물론, 포분산 가속 구간으로 진입된 후 요청 RPM 보상 제어 구간으로 진입하였는지 여부를 판단하다고도 할 수 있다.

요청 RPM 보상 제어 구간 시작 RPM이 만족되면, 인공지능모듈에서는 일례로 10종류의 인자들에 대한 40 개의 프레임 데이터를 획득하게 된다. 즉, 시계열적으로 모터제어모듈이나 프로세서를 통해서 10종류의 인자들에 대한 40 개의 프레임 데이터가 인공지능모듈에 입력될 수 있다(S20).

인공지능모듈은 입력된 데이터를 통해서 강화학습 포분산 추론 결과를 출력하게 된다. 즉, 보상 변수를 출력하게 된다(S30).

프로세서는 출력된 보상 변수를 반영하여 포분산 가속 구간에서의 요청 RPM을 가공하여 이를 모터제어모듈로 전달하게 된다.

따라서, 모터제어모듈은 요청 RPM을 보상 변수를 반영하여 요청 RPM을 가공하여 드럼의 RPM을 제어하게 된다. 일례로, RPM 상승(S40), RPM 유지(S50)가 수행될 수 있다. 미도시된 RPM 감소 또한 수행될 수 있다.

현재의 인자들을 반영하여 향후 진동을 예측한 보상 변수를 통해서 기설정된 요청 RPM은 변경된다. 즉, 요청 RPM은 증가, 유지 그리고 감속을 반복할 수 있다. 그러나, 이러한 요청 RPM 보상 제어는 거시적으로는 시간 경과에 따라 RPM이 증가하는 방향으로 수행되게 된다. 그리고, 미시적으로 요청 RPM을 보상 제어함으로써 포분산이 촉진될 수 있고, 향후 진동 발생에 선제적으로 대처할 수 있게 된다. 쉽게 말하면 향후 과진동이 발생이 예상되면 RPM을 감소시키고 과진동이 예상되지 않으면 RPM을 증가시키는 것이라 할 수 있다.

한편 요청 RPM 보상 제어 구간에서의 요청 RPM은 고정된 상승 기울기를 갖도로 기설정된다. 이러한 RPM 상승 기울기를 보상 변수를 반영하여 가공하여 요청 RPM을 변경 또는 수정하는 것이라 할 수 있다.

이때, 고정된 상승 기울기의 절대값보다는 보상 제어되는 요청 RPM의 상승 또는 감소 기울기의 절대값이 더욱 큰 것이 바람직하다. 물론, 보상 변수값에 대한 상승 또는 감소 기울기는 달리 설정될 수 있지만, 최대 기울기의 절대값이 고정된 상승 기울기의 절대값보다는 큰 것이 바람직하다. 이는, 즉각적이고 적극적인 보상 제어를 통해서 포 분산 효과를 더욱 증진시키도록 하기 위함이다.

요청 RPM 보상 제어 구간에서, 데이터 획득(S20), 보상 변수 출력(S30) 그리고 요청 RPM 보상 제어(S40, S50)은 기설정된 RPM에 도달될 때까지 반복적으로 수행될 수 있다. 기설정된 RPM에 도달되면 이러한 보상 제어 수행이 중단되며, 후속하는 탈수 행정이 진행될 수 있다. 즉, 요청 RPM 보상 제어 구간 종료 RPM에 도달될 때까지 요청 RPM 보상 제어가 수행된다.

즉, 대략 90 RPM에 도달되면 보상 제어 수행이 중단되며, 이후 드럼 RPM은 더욱 증가하여 108 RPM까지 가속될 수 있다. 이후, 스핀 구동 지속, 안정 탈수 가속 구간 수행, 안정 탈수 구간 수행 그리고 본 탈수 진입 및 본 탈수 수행이 순차적으로 수행될 수 잇다.

도 7과 도 8을 통해서 동일 탈수 조건에서 보상 제어가 수행되는 일례와 종래를 직관적으로 비교할 수 있다.

탈수 행정 시작 후 45초가 경과되어 스핀 지속 구간이 시작되는 부분까지 본 실시예와 종래 탈수 로직 사이의 요청 RPM과 진동값의 차이가 명확하게 나타남을 알 수 있다.

도 8에 도시된 바와 같이, 탈수가 수행되면 종래의 세탁장치에서는 2 번의 텀블링 구동이 수행되고, 이후 본 탈수 진입 시도가 본격적으로 수행됨을 알 수 있다. 그리고, 대략 43초 경과 후에 스핀 지속 구간으로 진입됨을 알 수 있다. 스핀 지속 구간에 진입될 때까지 진동값은 점차 증가하여, 이후 본 탈수 진입이 실패될 가능성이 높다고 볼 수 있다. 왜냐하면, 이전 텀블링 구간들에서 효과적으로 포 분산이 수행되었는지 여부를 보장할 수 없기 때문이다.

특히, 종래의 탈수 행정에서는, 박스로 표시된 바와 같이, 포분산 가속 구간은 기설정된 시간 동안 기설정된 요청 RPM이 고정(엄밀히 말하면 고정 기울기)되며, 이 구간에서는 오히려 진동이 상승할 수 있음을 알 수 있다. 따라서, 이러한 포분산 가속 구간이 향후 반복적으로 수행될 가능성이 높다고 할 수 있다.

도 7에 도시된 바와 같이, 본 실시예에서는 텀블링 구간이 복수 회 반복되는 것을 생략할 수 있다. 즉, 하나의 텀블링 구간이 수행된 후 연속적으로 포분산 가속 구간이 수행될 수 있다.

포분산 가속 구간에 진입하는 RPM을 감지하면, 포분산 가속 구간이 수행되며 이때 요청 RPM 보상 제어가 수행될 수 있다. 도 7에 도시된 바와 같이 포분산 가속 구간의 초기에는 보상 변수를 반영하여 요청 RPM 변화가 상대적으로 크게 나타날 수 있음을 알 수 있다. 이러한 과정을 거치면서 포분산이 효과적으로 수행될 수 있다. 이후 출력되는 보상 변수를 반영하여 지속적으로 요청 RPM 보상 제어가 수행될 수 있다.

보다 상세히 살펴보면, RPM의 증가와 진동값 사이의 관계가 정형화되지 않음을 알 수 있다. 이는 현재 보상된 요청 RPM은 현재의 진동값을 반영하는 것이 아니라 향후 예측되는 진동값에 선제적으로 대응되기 때문이라 할 수 있다.

박스로 표시된 포분산 가속 구간의 중간 부분부터 오히려 요청 RPM 이 상승하는데 이때 진동값은 상대적으로 높다는 것을 알 수 있다. 이는 요청 RPM의 증가가 향후 진동값을 낮춘다는 학습 결과가 반영된 것으로 이해할 수 있다.

보상 제어는 포분산 가속 구간 목표 RPM의 도달 전 대략 90 RPM까지 수행되고, 이후는 기설정된 기울기로 RPM을 증가시켜 포분산 가속 구간이 종료될 수 있다.

도 7과 도 8에서 박스로 표시된 구간을 비교하면, 본 실시예에서의 포분산 가속 구간의 소요 시간이 상대적으로 길 수 있음을 알 수 있다. 그러나, 복수 회의 텀블링 생략으로 인해서 전체적으로는 오히려 더욱 이른 시간에 스핀 지속 구간으로 진입할 수 있음을 알 수 있다. 또한, 포분산 가속 구간과 스핀 지속 구간에서의 발생되는 진동값은 본 실시예에서 현저히 낮아짐을 알 수 있다. 이는 포분산 가속 구간에서 능동적으로 포분산이 수행될 수 있음을 나타내는 것이라 할 수 있다. 아울러, 이러한 진동값의 차이는, 후속하는 본 탈수 진입 성공률과 밀접한 관계를 가질 수 있다.

본 실시예에 따르면, 스핀 구간에서의 진동값이 상대적으로 현저히 작으므로 본 탈수 진입 성공률이 높아진다. 반면, 종래의 경우에는 진동값이 상대적으로 크기 때문에 본 탈수 진입 성공률이 낮아진다. 따라서, 종래의 경우에는 본 탈수 진입을 위한 시도가 추가적으로 수행되어, 전체적으로 탈수 시간이 증가할 수 밖에 없다.

또한, 탈수 행정 전체적으로 진동값의 평균값은 본 실시예에서와 종래 사이에는 매우 큰 차이가 있음을 알 수 있다. 이는, 탈수 소음 및 진동의 감소뿐만 아니라 세탁장치의 내구성에서도 양자 사이에 현저한 차이가 발생될 수 있음을 의미하게 된다.

이상에서는, 선제적으로 포분산을 능동적으로 수행하여, 탈수 성능을 개선하는 실시예에 대해서 설명하였다. 이러한 실시예는 독자적으로 구현되거나 후술하는 실시예와 복합적으로 구현될 수도 있을 것이다.

스핀 지속 구간으로 진입된 후 드럼은 가속하여 최종 탈수 RPM 도달하기 전에 중간 RPM까지 가속하고 상기 중간 RPM에서 소정 시간 동안 정속 회전이 수행되는 구간을 갖는다. 상기 중간 RPM은 일례로 350 RPM임은 전술한 바 있다. 여기서의 중간 RPM은 다른 중간 RPM과는 달리 본 탈수 RPM 진입 직전의 중간 RPM이므로, 이를 중간 탈수 RPM이라 할 수 있다.

스핀 RPM으로 지속 운전하는 구간, 스핀 RPM에서 중간 탈수 RPM으로 가속하는 구간 그리고 중간 탈수 RPM으로 지속 운전하는 구간은 매우 중요하다.이러한 구간에서 과진동이 발생하는 경우에는 본 탈수 진입이 불허되어야 하기 때문이다. 특히, 중간 탈수 RPM으로 가속하는 구간은 더욱 중요하다고 할 수 있다. 즉, 본 탈수 진입을 위해서 RPM을 가속하는 경우 매우 큰 진동이 더욱 증폭되어 세탁장치의 파손될 수도 있기 때문이다. 이러한 구간들에서 과진동이 발생되지 않는 경우, 본 탈수 진입 및 본 탈수 구간이 안정적으로 수행될 수 있다.

탈수 알고리즘은 대체적으로 스핀 RPM 지속 운전 구간, 중간 탈수 RPM 지속 운전 구간 그리고 이들 사이의 가속 구간을 갖는다. 이때, 과진동이 발생되면 사후적으로 드럼 회전을 정지하며, 이후 이전 구간들을 재수행하면서 다시 본 탈수 진입을 시도하게 된다. 즉, 과진동이 발생된 후에 사후적으로 이에 대처하는 탈수 로직을 구현하게 된다.

본 실시예에서는 진동 예측 구간을 설정하고, 진동 예측 구간에서 과진동 발생을 사전에 예측하고 이에 대처하는 탈수 로직을 구현할 수 있다. 즉, 과진동이 발생된 후 이에 대처하는 것이 아니라, 과진동이 발생되기 전에 미리 대처하는 것이라 할 수 있다.

여기서 진동 예측 구간은 스핀 RPM에서부터 중간 탈수 RPM까지 가속하는 구간과 동일할 수 있으며, 이에 속하는 구간일 수도 있다. 또한, 진동 예측 구간은 스핀 RPM 지속 운전 구간을 포함할 수 있으며, 중간 탈수 RPM 지속 운전 구간을 포함할 수도 있다.

도 9에서는 일례로, 진동 예측 구간(B 구간)이 스핀 RPM 지속 운전 구간 시작점에서부터 중간 탈수 RPM 지속 운전 구간 종료점까지인 것이 도시되어 있다.

진동 예측 구간에서는 RPM을 증가시기키 전에 과진동이 발생할지 여부를 실시간으로 미리 예측할 수 있다. 즉, 현재 시점보다 소정 시간 경과된 시점에서 과진동이 발생할지 여부를 예측할 수 있다. 그리고, 이러한 예측 결과를 보상 변수로 출력하여 이를 반영하여 RPM을 제어할 수 있다. 따라서, 기본적으로 본 실시예에서의 보상 변수 출력 및 이를 반영한 요청 RPM 보상 제어는 전술할 실시예와 동일할 수 있다.

또한, 보상 변수 출력을 위해 인공지능모듈에 입력되는 입력데이터와 인공지능 학습 과정 내지는 로직도 전술한 실시예와 동일할 수 있다. 입력과 학습된 출력 데이터가 있고, 이를 모델화하여 정확하게 예측된 새로운 데이터를 출력하는 것은 본 실시예와 전술한 실시예에서와 동일할 수 있다.

본 실시예에 따르면, 과진동 발생 전에 이에 대처하므로, 현재 시점으로부터 과진동 발생 시점까지 무의미하게 드럼을 회전하는 시간을 생략할 수 있다. 따라서, 탈수 시간을 효과적으로 단축시키면서 동시에 과진동 허용을 안정적으로 불허하는 진동 예측 시스템을 구현하는 것이 가능하게 된다.

본 실시예에서는, 진동 예측 구간에서 RPM 대역을 구분하고, 구분된 RPM 대역에서의 특성에 맞춰 진동을 사전에 차단하기 위한 기준 임계치를 변경하여 탈수 진동과 진입 시간을 최적화할 수 있다.

본 실시예에서는 전술한 실시예와 달리 하나의 결과의 출력이 아닌 두 개의 결과를 출력할 수 있다. 즉, 두 개의 학습 결과를 출력할 수 있다. 이를 위해서, 서로 다른 형태의 기계 학습(머신 러닝) 즉 강화 학습이 수행될 수 있다. 즉 서로 다른 학습 형태가 동시 또는 병행적으로 수행되어, 서로 다른 결과를 출력할 수 있다.

분류(classificatin) 학습과 회귀(regression) 학습은 인공지능 분야에서 널리 알려진 학습 방법이라 할 수 있다. 따라서, 이에 대한 상세한 설명은 생략한다.

먼저, 분류 학습에 의한 진동 예측은 현시점에서 상대적으로 먼 미래의 진동 예측에 적합할 수 있다. 그러나 회귀 학습에 의한 진동 예측에 비해 상대적으로 정확도가 떨어질 수 있다. 그리고, 회귀 학습에 의한 진동 예측은 상대적으로 가까운 미래의 진동 예측에 적합하고 진동 예측의 정확도가 높다고 할 수 있다.

이하에서는, 도 10을 참조하여 진동 예측 구간의 제어 방법에 대해서 상세히 설명한다.

탈수행정에 진입하면, 인공지능모듈은 지속적으로 입력값들을 입력받을 수 있다. 다만, 입력값들에 대응하여 출력을 수행할 지 또는 출력을 반영하여 제어를 수행할 지는 달라질 수 있다.

일례로 10 종류의 데이터를 획득하는 단계(S110)가 수행되며, 이러한 10 종류의 데이터를 인공지능모듈로 전달하게 된다. 10 종류의 데이터를 획득하는 단계는 지속적으로 수행할 수 있다. 탈수 행정에 진입하면, 획득되는 10 종류의 데이터는 변동될 수 있으며, 데이터 획득을 반복하는 도중에 진동 예측 구간 진입 여부를 판단(S120)이 수행될 수 있다.

즉, 진동 예측 구간 진입 조건을 만족하면, 인공지능모듈에서는 진동 예측 추론 결과 즉 보상 변수를 출력하게 된다. 이때, 분류 학습에 의한 추론 결과와 회귀 학습에 의한 추론 결과를 출력하게 된다.

여기서, 진동 예측 구간 진입 조건은 특정 RPM일 수 있으며, 더욱 구체적으로는 현재의 실제 드럼 RPM일 수 있다. 일례로 스핀 RPM에 해당하는 108 RPM일 수 있다.

진동 예측 구간에 진입하면, 지속적이고 반복적으로 추론 결과를 반영하는 보상 제어를 수행할 수 있다. 여기서의 추론 결과는 향후 과진동이 발생되어 본 탈수 진입 실패 여부라 할 수 있다. 향후 본 탈수 진입에 성공할 것이라는 추론 결과가 출력되면, 기설정된 로직에 따라서 RPM을 제어하게 된다. 향후 본 탈수 진입에 실패할 것이라는 추론 결과가 출력되면, 미리 드럼을 정지시키게 된다(S180).

다시 말하면, 본 탈수 진입 성공이라는 추론 결과에 대응해서는 보상 제어가 수행되지 않고 본 탈수 진입 성공이라는 추론 결과에 대응해서는 선제적으로 드럼 구동을 정지하는 보상 제어가 수행되게 된다.

진동 예측 구간에서 RPM을 상승시킴에 따라 지속적으로 본 탈수 진입 성공이라는 추론 결과가 도출되면, 진동 예측 구간이 종료될 수 있다. 진동 예측 구간의 종료는 기설정된 RPM 즉 중간 탈수 RPM에 도달되는 경우일 수 있다. 따라서, 현재의 RPM이 진동 예측 구간의 종료 RPM과 동일하거나 그 이상으로 판단(S160)되면, 진동 예측 구간이 종료하게 된다. 이후, 도 9에 도시된 바와 같이, 본 탈수 RPM으로 가속되고 본 탈수 RPM으로 본 탈수가 수행되게 된다.

추론 결과는 확률 또는 개연성을 나타내는 수치로, 현재의 탈수 로직을 유직하여 본 탈수까지 연속적으로 수행할지 또는 드럼 회전을 정지하여 탈수 로직을 재시작할지 결정하는 수치일 수 있다. 따라서, 추론 결과는 본 탈수 진입 100% 성공 내지는 본 탈수 진입 100% 실패라는 극단적인 결과로 나타날 가능성이 매우 희박하다. 그러므로, 탈수 로직의 유지 또는 탈수 로직의 재시작을 결정하기 위한 임계치가 구비될 수 있다. 일례로 본 탈수 진입에 대해서 60% 이상 성공률과 대응되는 출력 결과가 나오면 탈수 로직을 유지하고 60% 미만 성공률과 대응되는 출력 결과가 나오면 탈수 로직을 재시작하도록 제어할 수 있다.

여기서, 이러한 임계치 또는 진동 차단 기준값(threshold value)는 RPM 대역에 따라 달리 설정될 수 있다. RPM이 낮은 대역에서는 임계치를 높이고 RPM이 높은 대역에서는 임계치를 낮출 수 있다. 즉, 추론 결과와 임계치를 비교하여 그 결과에 따라 탈수 로직 유지 또는 탈수 로직 재시작을 결정하는데, RPM 대역에 따라 임계치를 달리 설정하는 것이 가능하다.

도 10에는 RPM 대역을 3단계로 구분하여 각각 임계치를 달리 설정한 일례가 도시되어 있다. 추론 결과가 각각 임계치보다 큰 경우에는 본 탈수 성공 확률은 높은 것으로 판단하여 탈수 로직을 유지하고 임계치 이하인 경우에는 드럼 회전을 정지하고 탈수 로직을 재시작할 수 있다.

추론 결과를 두 개의 학습 모델을 동시에 진행하여 도출될 수 있음을 전술한 바 있다. 제1임계치는 분석 학습에 의해 출력되는 결과이며 제2임계치는 회귀 학습에 의해 출력되는 결과일 수 있다.

회귀 학습 결과의 임계치는 RPM 대역이 달라지더라도 동일할 수 있다. 이는 근거리 예측에 적합하고 진동 예측의 정확도가 높기 때문이다. 반면, 분석 학습 결과의 임계치는 RPM 대역이 다름에 따라 다른 것이 바람직하다. 즉, RPM 대역이 높아짐에 따라 본 탈수 RPM에 더욱 가까워지고 있음으로 인해 보다 엄격하게 임계치를 설정하는 것이 바람직하다.

즉, 낮은 RPM 대역에서는 보다 느슨한 임계치를 설정하고 높은 RPM 대역에서는 보다 엄격한 임계치를 적용하는 것이 바람직하다.

일례로, 가장 낮은 RPM 대역에서는 임계치 1을 적용하여 향후 과진동 가능성이 매우 낮은 상태 다시 말하면 본 탈수 진입 성공률이 높은 상태에서만 후속 탈수를 진행할 수 있다. RPM 대역이 증가할수록 본 탈수에 근접하므로, 임계치 1의 값은 다소 낮아지는 것이 바람직할 것이다.

이러한 대역별 임계치의 변화는 원거리 예측에 적합한 분류 학습에 의한 결과의 반영이라고 할 수 있다. 그러나, 근거리 예측에 적합한 분류 학습에 의한 결돠의 반영은 동일한 임계치를 반영하거나 임계치의 차이를 상대적으로 적게 가져가는 것이 바람직할 수 잇다.

일례로, 회귀 학습 결과는 근거리 예측에 적합하다. 따라서, 현재 시점에서 상대적으로 가까운 미래에 과진동이 발생할 가능성을 대변하는 보상 변수에 대한 임계치는 도 10에 도시된 바와 같이 동일할 수 있다.

서로 다른 학습 결과에 따른 2 개의 출력이 생성될 때, 근거리 예측에 적합한 회귀 학습의 결과에 대한 임계치는 RPM 대역과 무관하게 동일하게 설정될 수 있다. 이러한 임계치는 과진동 발생을 안정적으로 불허하기 위하여 엄격하게 설정할 수 있다.

반대로, 원거리 예측에 적합한 분류 학습의 결과에 대한 임계치는 RPM이 증가할수록, 즉 본 탈수에 근접할 수록 느슨하게 설정할 수 있다.

따라서, 본 실시예에 따르면, 먼 미래와 가까운 미래에 대한 예측 결과를 동시에 사용함으로써 보다 신뢰성이 있는 탈수 행정을 제공할 수 있게 된다.

발명의 상세한 설명에 기재되어 있음.

Claims (20)

1. 외관을 형성하는 케이스;
   상기 케이스 내부에 구비되며, 세탁수가 저수되는 터브;
   상기 터브 내부에 회전 가능하게 구비되며, 처리 대상물이 수용되는 드럼;
   상기 터브에 구비되어, 상기 터브의 진동값을 감지하는 현재의 진동 결과 인자를 출력하는 진동센서;
   상기 포의 처리를 위해 상기 드럼을 구동하는 모터;
   상기 모터에 인가되는 전류값을 제어하여 상기 드럼의 현재 RPM이 요청 RPM을 반영하도록 제어하며, 현재의 진동 유발 인자를 출력하는 모터제어모듈;
   탈수행정에서, 상기 현재의 진동 결과 인자와 진동 유발 인자를 입력받고, 향후 진동 결과에 선제적으로 대처하기 위한 보상변수를 출력하는 인공지능모듈; 그리고
   진동 예측 구간에서, 상기 보상변수를 반영하여 상기 탈수행정 기설정 제어 로직을 지속 수행할지 또는 재시작할지 여부를 결정하여, 상기 탈수행정을 수행하는 프로세서를 포함하는 세탁장치.
2. 제 1 항에 있어서,
   상기 기설정 제어 로직은, 드럼의 회전 시작부터 본 탈수 RPM까지 가속하여 본 탈수 RPM으로 본 탈수를 수행하기 위한, 시간 경과 별 요청 RPM의 변화로 정의되는 것을 특징으로 하는 세탁장치.
3. 제 2 항에 있어서,
   상기 기설정 제어 로직은, 상기 보상 변수가 적용되지 않는 경우, 상기 드럼이 회전을 시작하여 RPM의 유지 또는 상승만 수행되어 본 탈수 수행 후 상기 드럼이 정지되는 것으로 정의되며,
   상기 기설정 제어 로직의 재시작은, 드럼을 정지하고 다시 상기 기설정 제어 로직을 수행하는 것으로 정의되는 것을 특징으로 하는 세탁장치.
4. 제 1 항에 있어서,
   상기 진동 예측 구간은, 상기 기설정 제어 로직에서의 RPM 대역 중 일부 대역 구간으로 설정됨을 특징으로 하는 세탁장치.
5. 제 4 항에 있어서,
   상기 진동 예측 구간은, 상기 드럼이 스핀 RPM에서 본 탈수 RPM 보다 낮은 중간 RPM으로 상승하는 중간 탈수 RPM 가속 구간을 포함함을 특징으로 하는 세탁장치.
6. 제 5 항에 있어서,
   상기 진동 예측 구간은, 상기 중간 탈수 RPM 가속 구간 직전 상기 스핀 RPM으로 지속 운전하는 구간을 포함함을 특징으로 하는 세탁장치.
7. 제 5 항에 있어서,
   상기 진동 예측 구간은, 상기 중간 탈수 RPM 가속 구간 후 상기 중간 탈수 RPM으로 지속 운전하는 구간을 포함함을 특징으로 하는 세탁장치.
8. 제 5 항에 있어서,
   상기 스핀 RPM은 세탁물이 드럼 회전 시 상승과 낙하가 수행되는 텀블링이 배제되어 세탁물이 모두 드럼과 일체로 회전하기 위한 임계 RPM 보다 높게 설정됨을 특징으로 하는 세탁장치.
9. 제 8 항에 있어서,
   상기 스핀 RPM은 대략 108RPM 전후로 설정됨을 특징으로 하는 세탁장치.
10. 제 1 항 내지 제 9 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 인공지능모듈은, 현재의 진동 결과 인자 및 진동 유발 인자를 입력으로 하고 본 탈수 진입 성공률에 대한 보상 변수를 출력하도록 구비됨을 특징으로 하는 세탁장치.
11. 제 10 항에 있어서,
    상기 보상 변수의 출력은 소정 시간 간격으로 지속적으로 수행됨을 특징으로 하는 세탁장치.
12. 제 11 항에 있어서,
    상기 인공지능모듈에서의 학습을 통해서, 동일 입력에 대해서 개선된 보상 변수가 출력되도록 진화하는 것을 특징으로 하는 세탁장치.
13. 제 12에 있어서,
    상기 인공지능모듈에서의 학습은 인공 신경망(deep neural network)를 통한 강화 학습(deep learing)을 통해서 수행됨을 특징으로 하는 세탁장치.
14. 제 11항에 있어서,
    상기 인공지능모듈에서는, 동일 입력에 대해서 서로 다른 학습을 수행하여 각각의 보상 변수를 출력하는 것을 특징으로 하는 세탁장치.
15. 제 14 항에 있어서,
    상기 학습은 분류 학습과 회귀 학습을 포함하는 것을 특징으로 하는 세탁장치.
16. 제 10 항에 있어서,
    상기 학습 결과를 통한 출력값을 임계값과 비교하여, 상기 탈수행정 기설정 제어 로직을 지속 수행할지 또는 재시작할지 여부가 결정되는 것을 특징으로 하는 세탁장치.
17. 제 16 항에 있어서,
    상기 진동 예측 구간의 RPM 대역에 따라, 상기 임계값은 달라지는 것을 특징으로 하는 세탁장치.
18. 제 17 항에 있어서,
    상기 진동 예측 구간에서 RPM 대역이 커짐에 따라, 과진동을 안정적으로 불허하기 위하여 RPM 대역이 낮을수록 더욱 엄격한 임계값이 적용되는 것을 특징으로 하는 세탁장치.
19. 제 1 항 내지 제 9 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 드럼의 회전에 따라 발생되는 진동에 의한 3축 선형 변위와 3축 각도 변위를 감지하여 출력하는 자이로센서를 더 포함하고,
    상기 진동 결과 인자는 상기 자이로센서에서 출력값을 포함함을 특징으로 하는 세탁장치.
20. 탈수행정이 시작되면, 드럼을 텀블링 RPM으로 가속하는 제1가속단계;
    상기 제1가속단계 후 연속적으로 상기 텀블링 RPM으로 지속 운전하는 텀블링지속단계;
    상기 텀블링지속단계 후 연속적으로 상기 드럼을 스핀 RPM으로 가속하는 제2가속단계;
    상기 제2가속단계 후 연속적으로 상기 스핀 RPM으로 지속 운전하는 스핀지속단계;
    상기 스핀지속단계 후 연속적으로 본 탈수 RPM 보다 낮은 중간 탈수 RPM으로 가속하는 중간 탈수 RPM 가속 단계; 그리고
    상기 중간 탈수 RPM 가속 단계 후 본 탈수 RPM으로 가속하여 탈수를 수행하는 본탈수 단계를 포함하고,
    상기 중간 탈수 RPM 가속 단계 도중, 인공지능모듈에서 현재의 진동 결과 인자와 진동 유발 인자를 입력으로 받고, 향후 진동 결과에 선제적으로 대처하기 위해 출력하는 출력 결과에 기반하여, 탈수행정의 기설정 제어 로직을 지속 수행 또는 드럼 정지 후 상기 기설정 제어 조직의 재시작이 수행되는 것을 특징으로 하는 세탁장치의 제어방법.

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