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    衣物脫水的控制方法、裝置和洗衣機制造方法及圖紙

    技術編號:44517670 閱讀:1 留言:0更新日期:2025-03-07 13:11
    本申請提供了一種衣物脫水的控制方法、裝置和電子設備。包括:獲取洗衣機的姿態數據,其中,姿態數據至少包括加速度和角速度;通過目標神經網絡模型對姿態數據進行分析,得到偏心值,其中,偏心值表示偏離中心的程度,目標神經網絡模型是通過多組數據訓練得到的,多組數據中的每組數據均包括:歷史姿態數據和歷史偏心值;在偏心值大于或等于預設偏心值的情況下,控制洗衣機進入解纏過程,其中,解纏過程表示解除洗衣機的衣物的纏繞狀態。通過本申請,解決了洗衣機的偏心值測量不準確,導致衣物解纏次數較多,用戶體驗不佳的問題。

    【技術實現步驟摘要】

    本申請涉及洗衣機的衣物脫水控制,具體而言,涉及一種衣物脫水的控制方法、裝置、計算機可讀存儲介質和洗衣機。


    技術介紹

    1、目前滾筒洗衣機在洗滌過程中往往會因為衣物的材質、大小、吸水程度不同而使在衣物洗滌烘干和脫水過程中洗滌物分布不均的現象,衣物分布不均勻不僅會使用衣物洗滌效果下降,而且還會在高速脫水過程中由于偏心過大造成洗衣機震動過大,增大噪聲以及降低洗衣機的使用壽命。一般在脫水過程中,衣物太多或者纏繞太大的情況下都會使偏心值過大,這時候就需要進行解纏繞操作,傳統的解纏繞處理就是進行一個周期的正轉和反轉,然后重新開始升速偏心,當偏心值過大又開始解纏操作,反復進行直到偏心值降低到能夠進行升速。

    2、為了降低洗衣機過程中的震動和提高使用壽命,目前洗衣過程中處理是預先測量出衣物的偏心值,然后再決定衣物能上升的最大轉速。測量偏心在洗衣機的脫水過程中尤為重要。偏心值檢測的精度往往會應該洗衣機過程中的脫水性能和震動情況。

    3、現有技術公開了一種基于負載分布的脫水處理方法、裝置、設備和存儲介質。在獲取到衣物處理設備處于低速脫水階段的參數信息后,將參數信息輸入至負載分布識別網絡模型中,并在確定了負載分布識別網絡模型的輸出結果為均勻分布狀態時,控制衣物處理設備進入高速脫水階段,但是這些該方式可能會由于衣物長時間達不到均勻分布的狀態而一直不能成功進入高轉速。另一種現有技術中公開了一種衣物處理設備及其控制方法、洗衣機脫水階段均設有脫水升速階段,在脫水升速階段,基于衣物處理設備的振動值和偏心值確定電機調整參數;根據電機調整參數判斷是否需要調整電機的運行情況。但上述現有技術中衣物偏心檢測的準確率較低,衣物解纏的次數多,用戶體驗感較差。


    技術實現思路

    1、本申請的主要目的在于提供一種衣物脫水的控制方法、裝置、計算機可讀存儲介質和洗衣機,以至少解決現有技術中洗衣機的偏心值測量不準確,導致衣物解纏次數較多,用戶體驗不佳的問題。

    2、為了實現上述目的,根據本申請的一個方面,提供了一種衣物脫水的控制方法,包括:獲取洗衣機的姿態數據,其中,所述姿態數據至少包括洗衣桶的加速度和角速度;通過目標神經網絡模型對所述姿態數據進行分析,得到偏心值,其中,所述偏心值表示偏離中心的程度,所述目標神經網絡模型是通過多組數據訓練得到的,所述多組數據中的每組數據均包括:歷史姿態數據和歷史偏心值;在所述偏心值大于或等于預設偏心值的情況下,控制所述洗衣機進入解纏過程,其中,所述解纏過程表示解除所述洗衣機的衣物的纏繞狀態。

    3、可選地,在通過目標神經網絡模型對所述姿態數據進行分析之前,所述方法還包括:獲取多種預設重量的偏心檢測模塊對應的所述歷史姿態數據,并獲取每種所述預設重量的偏心檢測模塊對應的所述歷史偏心值;建立初始目標神經網絡模型,通過所述歷史姿態數據和所述歷史偏心值對所述初始目標神經網絡模型進行訓練,直至所述初始目標神經網絡模型的損失函數為最優值,得到所述目標神經網絡模型。

    4、可選地,獲取多種預設重量的偏心檢測模塊對應的所述歷史姿態數據,包括:在所述洗衣機開始脫水的情況下,獲取當前轉速;在所述當前轉速大于轉速閾值的情況下,獲取多種預設重量的偏心檢測模塊對應的所述歷史姿態數據,其中,所述轉速閾值是使得所述衣物貼緊桶壁的最小轉速。

    5、可選地,控制所述洗衣機進入解纏過程,包括:控制洗衣機桶正向轉動預設角度;控制所述洗衣機桶反向轉動所述預設角度。

    6、可選地,在控制所述洗衣機進入解纏過程之后,所述方法還包括以下之一:在解纏時間大于或等于預設時間的情況下,控制所述洗衣機進入脫水過程,其中,所述解纏時間表示所述解纏過程的運行時間;獲取當前偏心值,并在所述當前偏心值小于所述預設偏心值的情況下,控制所述洗衣機進入所述脫水過程。

    7、可選地,控制所述洗衣機進入所述脫水過程,包括:確定所述當前偏心值對應的最優轉速,并控制所述洗衣機按照所述最優轉速進入所述脫水過程。

    8、可選地,確定所述當前偏心值對應的最優轉速,包括:獲取偏心值和最優轉速的一一映射關系;根據所述偏心值和最優轉速的一一映射關系確定所述當前偏心值對應的所述最優轉速。

    9、根據本申請的另一方面,提供了一種衣物脫水的控制裝置,包括:第一獲取單元,用于獲取洗衣機的姿態數據,其中,所述姿態數據至少包括洗衣桶的加速度和角速度;分析單元,用于通過目標神經網絡模型對所述姿態數據進行分析,得到偏心值,其中,所述偏心值表示偏離中心的程度,所述目標神經網絡模型是通過多組數據訓練得到的,所述多組數據中的每組數據均包括:歷史姿態數據和歷史偏心值;第一控制單元,用于在所述偏心值大于或等于預設偏心值的情況下,控制所述洗衣機進入解纏過程,其中,所述解纏過程表示解除所述洗衣機的衣物的纏繞狀態。

    10、根據本申請的再一方面,提供了一種計算機可讀存儲介質,所述計算機可讀存儲介質包括存儲的程序,其中,在所述程序運行時控制所述計算機可讀存儲介質所在設備執行任意一種所述的衣物脫水的控制方法。

    11、根據本申請的又一方面,提供了一種洗衣機,包括:一個或多個處理器,存儲器,以及一個或多個程序,其中,所述一個或多個程序被存儲在所述存儲器中,并且被配置為由所述一個或多個處理器執行,所述一個或多個程序包括用于執行任意一種所述的衣物脫水的控制方法。

    12、應用本申請的技術方案,獲取洗衣機的姿態數據,其中,姿態數據至少包括加速度和角速度;通過目標神經網絡模型對姿態數據進行分析,得到偏心值,其中,偏心值表示偏離中心的程度,目標神經網絡模型是通過多組數據訓練得到的,多組數據中的每組數據均包括:歷史姿態數據和歷史偏心值;在偏心值大于或等于預設偏心值的情況下,控制洗衣機進入解纏過程,其中,解纏過程表示解除洗衣機的衣物的纏繞狀態。與現有技術中,洗衣機的偏心值測量不準確,導致衣物解纏次數較多,用戶體驗不佳相比,本申請通過洗衣機的姿態數據預測偏心值,并根據預測到的偏心值控制洗衣機進行解纏,避免了解纏次數過多的問題,提高用戶的體驗感。因此,能夠解決現有技術中由于衣物解纏次數過多導致的用戶體驗感差的問題,提高用戶體驗感。

    本文檔來自技高網...

    【技術保護點】

    1.一種衣物脫水的控制方法,其特征在于,包括:

    2.根據權利要求1所述的衣物脫水的控制方法,其特征在于,在通過目標神經網絡模型對所述姿態數據進行分析之前,所述方法還包括:

    3.根據權利要求2所述的衣物脫水的控制方法,其特征在于,獲取多種預設重量的偏心檢測模塊對應的所述歷史姿態數據,包括:

    4.根據權利要求1所述的衣物脫水的控制方法,其特征在于,控制所述洗衣機進入解纏過程,包括:

    5.根據權利要求1所述的衣物脫水的控制方法,其特征在于,在控制所述洗衣機進入解纏過程之后,所述方法還包括以下之一:

    6.根據權利要求5所述的衣物脫水的控制方法,其特征在于,控制所述洗衣機進入所述脫水過程,包括:

    7.根據權利要求6所述的衣物脫水的控制方法,其特征在于,確定所述當前偏心值對應的最優轉速,包括:

    8.一種衣物脫水的控制裝置,其特征在于,包括:

    9.一種計算機可讀存儲介質,其特征在于,所述計算機可讀存儲介質包括存儲的程序,其中,在所述程序運行時控制所述計算機可讀存儲介質所在設備執行權利要求1至7中任意一項所述的衣物脫水的控制方法。

    10.一種電子設備,其特征在于,包括:一個或多個處理器,存儲器,以及一個或多個程序,其中,所述一個或多個程序被存儲在所述存儲器中,并且被配置為由所述一個或多個處理器執行,所述一個或多個程序包括用于執行權利要求1至7中任意一項所述的衣物脫水的控制方法。

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    【技術特征摘要】

    1.一種衣物脫水的控制方法,其特征在于,包括:

    2.根據權利要求1所述的衣物脫水的控制方法,其特征在于,在通過目標神經網絡模型對所述姿態數據進行分析之前,所述方法還包括:

    3.根據權利要求2所述的衣物脫水的控制方法,其特征在于,獲取多種預設重量的偏心檢測模塊對應的所述歷史姿態數據,包括:

    4.根據權利要求1所述的衣物脫水的控制方法,其特征在于,控制所述洗衣機進入解纏過程,包括:

    5.根據權利要求1所述的衣物脫水的控制方法,其特征在于,在控制所述洗衣機進入解纏過程之后,所述方法還包括以下之一:

    6.根據權利要求5所述的衣物脫水的控制方法,其特征在于,控制所述洗衣機進入所述脫水過程...

    【專利技術屬性】
    技術研發人員:樊基張瑞吳宜良
    申請(專利權)人:珠海格力電器股份有限公司
    類型:發明
    國別省市:

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