烘干控制方法及装置与流程

本公开涉及家用电器领域，尤其涉及烘干控制方法及装置。

背景技术：

1、目前，家用烘干机，普遍采用基于固定时间或简单温控逻辑的热风控制策略，通常依赖预设的定时器或设定温度阈值，当出风温度达到某一固定值并维持一定时间后即判定烘干完成。固定时间或温度阈值无法适应不同的衣物负载特性，对衣物判干的精度低下，导致烘干不足或过度烘干问题频发。

技术实现思路

1、为克服相关技术中存在的问题，本公开提供一种烘干控制方法及装置。

2、根据本公开实施例的第一方面，提供一种烘干控制方法，包括：

3、获取烘干过程中的多阶段特征数据，其中，多阶段特征数据包括第一烘干特征区间对应的第一多维特征数据以及第二烘干特征区间对应的第二多维特征数据；

4、将第一多维特征数据和第二多维特征数据输入预设级联预测模型，以得到预测烘干时长；

5、将预测烘干时长发送至烘干装置，以使烘干装置根据预测烘干时长和待烘干衣物的衣物初始重量信息执行烘干完成判定，并在烘干完成时停止烘干操作。

6、有益效果为：通过烘干过程中的多阶段特征数据以及衣物的重量信息，可以得到适配不同衣物重量的烘干时长，可提升烘干完成判定的准确性，进而降低烘干不足或过度烘干的问题。

7、在本公开的一个实施例中，获取烘干过程中的多阶段特征数据，包括：

8、实时获取烘干过程中的运行数据，其中，运行数据包括烘道风口温度；

9、将启动烘干过程到烘道风口温度达到第一预设温度的过程，确定为第一烘干特征区间；

10、对第一烘干特征区间内的运行数据进行多维度特征提取，以得到第一多维特征数据；

11、将启动烘干过程到烘道风口温度达到第二预设温度的过程，确定为第二烘干特征区间，其中，第二预设温度大于第一预设温度；

12、对第二烘干特征区间内的运行数据进行多维特征提取，以得到第二多维特征数据。

13、有益效果为：通过引入两个不同预设温度对应的时间区间，得到两个不同时间区间的多维特征数据，并且，由于第一多维特征数据和第二多维特征数据分别反映不同烘干阶段的信息，因此能够使预测结果更贴合实际烘干进程，并提升烘干判定的准确性。

14、在本公开的一个实施例中，预设级联预测模型包括第一级预测模型和第二级预测模型；

15、将第一多维特征数据和第二多维特征数据输入预设级联预测模型，以得到预测烘干时长，包括：

16、将第一多维特征数据输入第一级预测模型，以得到第一预测时长；

17、将第一预测时长和第二多维特征数据输入第二级预测模型，以得到第二预测时长；

18、将第二预测时长确定为预测烘干时长。

19、有益效果为：本示例的级联预测机制通过第一级预测模型对前段的第一多维特征数据输进行分析，得到初步的第一预测时长，再利用第一多维特征数据与第一预测时长联合推导最终的预测烘干时长，使输出结果同时反映烘干早期状态和后期状态的变化规律。由于第二级预测模型是在前级预测结果基础上进行二次校正，最终得到的预测烘干时长能够更充分贴合当前衣物负载与运行工况的实际变化。

20、在本公开的一个实施例中，烘干过程包括多个烘干阶段，预设级联预测模型包括第一级预测模型和多个第二级预测模型，多个第二级预测模型分别与多个烘干阶段一一对应；

21、将第一多维特征数据和第二多维特征数据输入预设级联预测模型，以得到预测烘干时长，包括：

22、将第一多维特征数据输入第一级预测模型，以得到第一预测时长和当前烘干阶段；

23、根据当前烘干阶段确定目标第二级预测模型，其中，目标第二级预测模型为多个第二级预测模型中与当前烘干阶段对应的第二级预测模型；

24、将第一预测时长、当前烘干阶段和第二多维特征数据输入目标第二级预测模型，以得到第二预测时长；

25、将第二预测时长确定为预测烘干时长。

26、有益效果为：本示例先由第一级预测模型完成阶段判别，再由与当前烘干阶段对应的目标第二级预测模型进行针对性时长预测，使预测结果与烘干进程的阶段性变化相匹配。

27、在本公开的一个实施例中，还包括：

28、获取第一累计烘干时长，其中，第一累计烘干时长从烘干装置启动时开始累计；

29、当第一累计烘干时长达到第一预设时长时，若烘道风口温度仍未达到第一预设温度，则向烘干装置发送停机指令；

30、获取第二累计烘干时长，其中，第二累计烘干时长从烘道风口温度达到第一预设温度时开始累计；

31、当第二累计烘干时长达到第二预设时长时，若烘道风口温度仍未达到第二预设温度，则将第一预测时长确定为预测烘干时长。

32、有益效果为：本示例能够在升温异常时及时终止烘干运行，并在后续阶段通过第一预测时长兜底确定预测烘干时长，从而提升烘干完成判定的稳定性和适应性。

33、在本公开的一个实施例中，在将第一多维特征数据和第二多维特征数据输入预设级联预测模型之前，还包括：

34、获取烘干装置的历史烘干数据，其中，历史烘干数据包括第一烘干特征区间对应的第一历史烘干数据、第二烘干特征区间对应的第二历史烘干数据和历史烘干时长；

35、将第一历史烘干数据和历史烘干时长输入第一初始级预测模型，并基于预设的损失函数对第一初始级预测模型进行迭代训练，直到第一初始级预测模型输出的预测时长与历史烘干时长之间的差值小于或等于预设差值时，则结束对第一初始级预测模型的训练，以得到第一级预测模型；

36、将第二历史烘干数据和历史烘干时长输入第二初始级预测模型，并基于损失函数对第二初始级预测模型进行迭代训练，直到第二初始级预测模型输出的预测时长与历史烘干时长之间的差值小于或等于预设差值时，则结束对第二初始级预测模型的训练，以得到第二级预测模型；

37、将第一级预测模型和第二级预测模型，构建为预设级联预测模型。

38、有益效果为：由于两个预测模型分别针对不同阶段数据完成训练，模型在输入实际多维特征数据后，能够按级联方式输出预测烘干时长，进而提高烘干时长预测的一致性与适配性。

39、根据本公开实施例的第二方面，提供一种烘干控制方法，应用于烘干装置，包括：

40、获取待烘干衣物的衣物初始重量信息以及烘干过程中的多阶段特征数据，其中，多阶段特征数据包括第一烘干特征区间对应的第一多维特征数据以及第二烘干特征区间对应的第二多维特征数据；

41、将多阶段特征数据发送至云端服务器，以使云端服务器将第一多维特征数据和第二多维特征数据输入预设级联预测模型，以得到预测烘干时长；

42、接收云端服务器发送的预测烘干时长；

43、根据预测烘干时长和衣物初始重量信息执行烘干完成判定，并在烘干完成时停止烘干操作。

44、有益效果为：通过在烘干装置侧获取初始负载和分阶段运行特征，并在云端服务器侧利用预设级联预测模型对第一多维特征数据和第二多维特征数据进行联合处理，再将得到的预测烘干时长返回至烘干装置执行本地烘干完成判定，使烘干结束时机由固定参数控制转变为基于不同装载量、不同初始含水率以及环境变化下的实际烘干进程，进而实现对烘干装置的精准控制。

45、在本公开的一个实施例中，根据预测烘干时长和衣物初始重量信息执行烘干完成判定，包括：

46、根据衣物初始重量信息确定目标重量档位；

47、根据重量挡位与边界值之间的预设映射关系，确定目标重量档位对应的目标边界值；

48、根据预测烘干时长和目标边界值确定目标判干区间；

49、根据目标判干区间执行烘干完成判定。

50、有益效果为：可使判干时机与不同衣物重量相适配，可使预测烘干时长能够与实际衣物装载量协同作用，从而提高烘干完成判定的一致性和匹配度。

51、在本公开的一个实施例中，根据目标判干区间执行烘干完成判定，包括：

52、在目标判干区间内，确定至少一个判干起始时刻；

53、基于所有判干起始时刻之间的时间顺序，将首个判干起始时刻作为目标判干起始时刻；

54、从目标判干起始时刻开始，在预设时间窗口内持续检测烘道风口温度，以得到目标判干起始时刻对应的烘道风口温度波动值；

55、若目标判干起始时刻对应的烘道风口温度波动值低于预设波动值，则判定烘干完成；

56、若目标判干起始时刻对应的烘道风口温度波动值大于或等于预设波动值，则基于所有判干起始时刻之间的时间顺序，依次确定后一个判干起始时刻为目标判干起始时刻，并返回至从目标判干起始时刻开始，在预设时间窗口内持续检测烘道风口温度，以得到目标判干起始时刻对应的烘道风口温度波动值的步骤，直到目标判干起始时刻对应的烘道风口温度波动值低于预设波动值，则判定烘干完成。

57、有益效果为：通过在目标判干区间内依次选取判干起始时刻并对多个时间点进行温度波动比对，使烘干完成的判定建立在烘道风口温度稳定性变化之上，能够使停止烘干的时机更贴近实际干燥状态，并降低因单一时刻误判造成的提前停机或过度烘干。

58、在本公开的一个实施例中，还包括：

59、若所有判干起始时刻对应的烘道风口温度波动值均未低于预设波动值，则强制控制烘干装置停止烘干操作。

60、有益效果为：本示例使烘干装置在长时间未出现符合判干特征的工况下能够进入强制停机状态，进而降低持续加热造成的过度烘干的情况。

61、在本公开的一个实施例中，还包括：

62、根据预测烘干时长，确定烘干进度；

63、将烘干进度发送至用户端，并控制用户端对烘干进度进行显示。

64、有益效果为：用户可直接获知当前烘干完成程度，从而提升过程感知能力和交互便捷性。

65、根据本公开实施例的第三方面，提供一种烘干控制装置，包括：

66、第一获取模块，用于获取烘干过程中的多阶段特征数据，其中，多阶段特征数据包括第一烘干特征区间对应的第一多维特征数据以及第二烘干特征区间对应的第二多维特征数据；

67、输入模块，用于将第一多维特征数据和第二多维特征数据输入预设级联预测模型，以得到预测烘干时长；

68、第一发送模块，用于将预测烘干时长发送至烘干装置，以使烘干装置根据预测烘干时长和待烘干衣物的衣物初始重量信息执行烘干完成判定，并在烘干完成时停止烘干操作。

69、根据本公开实施例的第四方面，提供一种烘干控制装置，应用于烘干装置，包括：

70、第二获取模块，用于获取待烘干衣物的衣物初始重量信息以及烘干过程中的多阶段特征数据，其中，多阶段特征数据包括第一烘干特征区间对应的第一多维特征数据以及第二烘干特征区间对应的第二多维特征数据；

71、第二发送模块，用于将多阶段特征数据发送至云端服务器，以使云端服务器将第一多维特征数据和第二多维特征数据输入预设级联预测模型，以得到预测烘干时长；

72、接收模块，用于接收云端服务器发送的预测烘干时长；

73、处理模块，用于根据预测烘干时长和衣物初始重量信息执行烘干完成判定，并在烘干完成时停止烘干操作。

74、本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：本公开云端服务器在烘干过程中采集不同阶段的多维特征信息，结合至少两个烘干特征区间的数据，通过预设级联预测模型估算衣物所需烘干时长，并将预测结果下发至烘干设备，烘干设备再结合衣物初始重量进行烘干完成判定并控制停机。本公开通过烘干过程中的多阶段特征数据以及衣物的重量信息，可以得到适配不同衣物重量的烘干时长，可提升烘干完成判定的准确性，进而降低烘干不足或过度烘干的问题。

75、应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。