基于能耗计算的晾衣机烘干方法、晾衣机设备及存储介质与流程

1.本发明设计智能家电控制领域，尤其涉及一种基于能耗计算的晾衣机烘干方法、晾衣机设备及存储介质。


背景技术：

2.目前，市场上传统带有风干、烘干功能的晾衣机，其控制方式较为简单，仅能简单开启或关闭晾衣机风干或烘干功能，衣物烘干后不能自动关闭，造成能源浪费；即使有部分晾衣机自带有定时开关功能，在达到设定开始时间时晾衣机自动开启烘干功能，在到达预设关闭时间时晾衣机自动关闭烘干功能，但期间晾衣机始终是按照同一挡位的烘干速率对衣物进行烘干，当到达用户设定的结束时间时衣物可能并未干燥晾衣机就自动将烘干功能关闭，且用户也无法了解其设定的时间是否能让衣物完全干燥，给用户使用带来一定的不便。


技术实现要素：

3.为了克服现有技术的不足，本发明的目的之一在于提供一种基于能耗计算的晾衣机烘干方法，使用能耗最低的烘干模式组合对衣物进行烘干使得衣物在用户设定的干衣时间内完全干燥，达到节能效果。
4.本发明的目的之二在于提供一种晾衣机设备。
5.本发明的目的之三在于提供一种存储介质。
6.本发明的目的之一采用如下技术方案实现：
7.一种基于能耗计算的晾衣机烘干方法，包括：
8.获取预录信息，所述预录信息包括预设的干衣时间；
9.将所述预录信息输入至对应的能耗模型中以输出在预设干衣时间内可将衣物烘干且耗电量最少的烘干模式组合，并根据总耗电量最少的烘干模式组合下发对应指令以使晾衣机按照总耗电量最少的烘干模式组合运行。
10.进一步地，所述预录信息还包括衣物材质信息和/或环境信息。
11.进一步地，能耗模型的建立方法为：
12.计算出不同烘干时间下不同烘干模式组合的总耗电量；
13.将不同的烘干时间作为神经网络的输入样本，将总耗电量最少的烘干模式组合作为神经网络的输出样本，对神经网络进行训练和学习以获得能耗模型。
14.进一步地，计算不同烘干模式组合的总耗电量的方法：
15.从数据库中调用每种烘干模式的烘干数据；
16.根据烘干数据对多种烘干模式及每种烘干模式的运行时间进行组合，计算晾衣机在不同烘干模式组合下运行预设干衣时间使得衣物可完全干燥所对应的晾衣机运行功率，根据烘干模式组合中每种烘干模式的运行时间及运行功率计算每种烘干模式所对应的耗电量，并将每种烘干模式所对应的耗电量进行叠加以获得该烘干模式组合的总耗电量。
17.进一步地，晾衣机按照总耗电量最少的烘干模式组合运行之前，还包括：判断是否接收到用户设定信息，若接收到用户设定信息，则根据用户设定信息对运行的烘干模式组合进行参数调整。
18.进一步地，获取预设的干衣时间后，还包括：
19.确定每种烘干模式运行时将衣物完全烘干所需的标准时间；
20.判断预设的干衣时间是否小于最大功率烘干模式所需时间，若是，则直接控制晾衣机按照最大功率烘干模式持续运行预设的干衣时间，并计算出该烘干模式下的总耗电量；若否，才输入能耗模型以获得总耗电量最少的烘干模式组合。
21.进一步地，当晾衣机按照总耗电量最少的烘干模式组合完成烘干操作后自动关闭烘干功能。
22.进一步地，还包括：将晾衣机运行所需的总耗电量下发至与晾衣机相绑定的指定终端中进行显示。
23.本发明的目的之二采用如下技术方案实现：
24.一种晾衣机设备，其包括处理器、存储器及存储于所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的基于能耗计算的晾衣机烘干方法。
25.本发明的目的之三采用如下技术方案实现：
26.一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被执行时实现上述的基于能耗计算的晾衣机烘干方法。
27.相比现有技术，本发明的有益效果在于：
28.本发明可根据用户干衣机时间需求，选取不同的干衣模式组合，在满足用户使用的前提下，使用功率更小的干衣模式组合对衣物进行烘干，使得衣物在用户预设的干衣时间内可完全烘干，从而达到节能的目的；同时根据不同模式下耗电量及开启时长，即可计算出耗电量，从而实现预约时间干衣，能耗最低、电量可视化的效果。
附图说明
29.图1为本发明基于能耗计算的晾衣机烘干方法的流程示意图；
30.图2为本发明确定总耗电量最少的烘干模式组合的方法流程示意图。
具体实施方式
31.下面，结合附图以及具体实施方式，对本发明做进一步描述，需要说明的是，在不相冲突的前提下，以下描述的各实施例之间或各技术特征之间可以任意组合形成新的实施例。
32.实施例一
33.本实施例提供一种基于能耗计算的晾衣机烘干方法，该烘干方法应用在智能晾衣机上，使得晾衣机可根据用户预约的时间自动启动最节能的烘干方式对衣物进行烘干，确保衣物可在用户预设的时间内完全干燥，且还可减少能源浪费，实现节能的效果。
34.如图1所示，本实施例的烘干方法具体包括如下步骤：
35.步骤s1：获取预录信息，所述预录信息包括预设的干衣时间；本实施例中预设的干
衣时间为用户利用其与晾衣机绑定的终端预先设置的预约时间，预设干衣时间的目的是为了让晾衣机上的衣物在预设的干衣时间内完成衣物的烘干率达到预设值，从而完成衣物的干燥操作。
36.在本实施例中，衣物的烘干率可通过水分蒸发量与衣物脱水后总含水量之间的比值来表示，即烘干率而本实施例中衣物的烘干率达到100％时衣物处于完全干燥的状态，此时衣物的干燥操作才算完成。
37.举个例子，用户在当天下午5点时需要穿某件衣物，因此需要在5点前将该衣物烘干，因此，用户可在终端的客户端中设置下午5点为干衣时间，从而让晾衣机在当天下午5点前以能耗最少的方式将衣物完全烘干，从而在满足用户需求的前提下达到节能的目的。
38.在一些实施例中，所述预录信息除了包括预设的干衣时间，还可包括衣物的材质信息和/或环境信息；由于不同材质的衣物的烘干速率及烘干所需的耗电量并不相同，且不同天气环境下衣物的烘干速率及设备耗电量也会存在一定的差异，因此，用户在客户端中录入预设的干衣时间的同时，还可手动录入衣物的材质信息和/或环境信息。
39.在一些实施例中，录入衣物材质信息的方法还可通过利用手机终端拍摄或扫描衣物标签的方式获取衣物的材质信息，也可预设常见的衣物材质供用户选择，其中，衣物的材质信息包括化纤、棉质、麻质等；而录入环境信息的方法可从互联网中直接获取当天的天气数据，也可通过晾衣机上的传感器实时采集当前的天气数据；其中，环境信息可包括温度、湿度、气压等。
40.步骤s2：将所述预录信息输入至对应的能耗模型中以输出晾衣机运行预设干衣时间使得衣物烘干率达到预设值所对应的总耗电量最少的烘干模式组合。
41.本实施例中，预先使用不同烘干时间和耗电量作为训练样本对神经网络进行训练以获得能耗模型，即将大量烘干时间作为神经网络的输入样本，将在烘干时间内可将衣物完全烘干的总耗电量最少的烘干模式组合作为神经网络的输出样本，对神经网络进行反复训练和学习，以建立能耗模型，使得用户在正常使用过程中只需将预设的干衣时间导入能耗模型中，即可输出总耗电量最少的烘干模式组合，让晾衣机按照总耗电量最少的烘干模式组合进行运行，满足用户使用的前提下，使用功率最小的干衣模式，从而达到节能的目的。
42.在一些实施例中，所述预录信息还包括衣物材质信息和/或环境信息；相对应地，在训练能耗模型时，也可相对应的增加训练样本，具体地；将不同衣物材质信息以及不同的烘干时间作为神经网络的输入训练样本，将总耗电量最少的烘干模式组合作为输出训练样本，以获得新的能耗模型。又或者将不同的环境信息以及不同的烘干时间作为神经网络输入样本，将总耗电量最少的烘干模式组合作为输出训练样本，对神经网络进行反复训练和学习，以建立新的能耗模型；本实施例可预先建立好多个能耗模型，用户在正常使用过程中输入预录信息后，系统根据预录信息的种类将预录信息导入至对应的能耗模型中进行处理，最终输出总耗电量最少的烘干模式组合。
43.本实施例中的烘干模式组合为在预设的干衣时间中，不同的烘干模式在不同时段开启，使得多个烘干模式相互组合形成烘干模式组合；烘干模式包括但不限于风干或烘干功能的高档、中档、低档等不同档位，举个例子，风干功能的高档位为一种烘干模式，烘干功
能的高档位也为另一种烘干模式。
44.本实施例中，在训练神经网络之前，需要计算出获得不同烘干模式组合在干衣时间内完成干燥操作所需的总耗电量，从众多烘干模式组合中选出总耗电量最少的一组烘干模式组合作为神经网络的输出样本进行模型训练。
45.如图2所示，本实施例中挑选出总耗电量最少的烘干模式组合的方法为：
46.步骤s21：从数据库中调用每种烘干模式的烘干数据；本实施例中所述数据库中预先存储有不同衣物材质以及不同环境下的每种烘干模式的烘干数据；其中，所述烘干数据包括每种烘干模式时不同烘干时间所对应的衣物烘干率，根据所述烘干数据可了解到每种烘干模式下烘干时间与衣物烘干率之间的关系，可将二者的关系通过h＝f(t)关系式表示，而任意一种烘干模式下(t1～t2)时间段的烘干率则可表示为
47.本实施例中烘干模式包括模式1、模式2...模式n(n≥1)，晾衣机运行每种烘干模式将衣物完全烘干所需的标准时间则分别为t1、t2、t3…
t
n
；其中n越大，代表烘干模式的挡位越高，烘干所需功率越高，烘干速率也越快，相对地将衣物完全烘干所需的标准时间也短，即，t1＞t2＞t3…
＞t
n
；晾衣机运行不同烘干模式时采集晾衣机烘干模块的运行功率可知，功率分别为p1、p2、p3…
p
n
，其中p1＜p2＜p3…
＜p
n
。
48.由于不同烘干模式下烘干时间不同，所对应的耗电量不同，因此，本实施例在用户设定预约干衣时间后，根据用户干衣机时间需求，选取不同的干衣模式组合，在满足用户使用的前提下，使用功率更小的干衣模式，从而达到节能的目的。
49.步骤s22：根据烘干数据对多种烘干模式及每种烘干模式的运行时间进行组合，计算晾衣机在不同烘干模式组合下运行预设干衣时间使得衣物可完全干燥所对应的晾衣机运行功率，根据烘干模式组合中每种烘干模式的运行时间及运行功率计算每种烘干模式所对应的耗电量，并将每种烘干模式所对应的耗电量进行叠加以获得该烘干模式组合的总耗电量；其中，烘干模式组合中每种烘干模式的运行时间相互叠加等于总的烘干时间。
50.本实施例中可参考每种烘干模式的烘干数据，根据每种烘干模式的烘干时间和烘干率之间的关系对不同烘干模式进行组合，决定多种烘干模式的组合方式以及组合后每种烘干模式的运行时间，并根据运行时间和运行功率计算出烘干模式组合的总耗电量。
51.假设用户预设的干衣时间为t，将多种不同的烘干模式进行组合后要确保衣物处于完全干燥的状态，因此烘干模式组合与烘干率之间的关系式表示为：其中为第一种烘干模式在(t1～t2)时间段内的烘干率，以此类推，则为第n种烘干模式在(tn～t)时间段内的烘干率，n种烘干模式各自运行时间叠加等于用户预设的干衣时间，即在用户预设的干衣时间内n种不同的烘干模式依次运行，使得衣物的烘干率达到100％％，从而实现在预设的干衣时间内实现衣物完全干燥。
52.其中，烘干模式的组合方式可通过计算机组合排列的方式随机获得，可利用商家经验获得，也可通过大数据的方式筛选获得；本实施例烘干模式组合的具体组合方式在此不做详细限定，只需烘干模式组合在组合时满足
关系式即可。
53.而在计算总耗电量时，还需判断用户预设的干衣时间是否超过烘干模块极限，其判断方法为：
54.判断用户预设的干衣时间是否小于最大功率烘干模式所需时间，若是，则代表用户预设的干衣时间比仅使用烘干功率最大的最高档位烘干衣物所需的最短时间还短，其用户预设的干衣时间已经超过了烘干主体1的烘干极限，该烘干主体1即使一直使用最高档来烘干衣物也无法在用于预设的干衣时间内将衣物完全烘干，此时则生成对应的提示信息发送至预先绑定的终端上进行提示，告知用户其预设的干衣时间过短，已超过烘干主体1的烘干极限，建议用户对其干衣时间进行修改；若用户在提醒后依然未对干衣时间进行修改，或用户确定不需要修改干衣时间时，则控制烘干主体1直接使用其烘干速率最快的最高档位持续对衣物进行烘干。
55.若用户预设的干衣时间并非小于最大功率烘干模式所需时间，则可采用上述不同烘干模式相互组合的方式来控制烘干主体1运行，而本实施例对烘干模式进行组合时，其组合依据还可根据用户预设的干衣时间与每种烘干模式的标准时间之间的关系来对烘干模式进行组合，举个例子：用户预设的干衣时间t：t
n
＜t＜t
n
‑1；(n≥2)，即用户预设的干衣时间在第n种烘干模式的标准时间t
n
和第n
‑
1种烘干模式的标准时间t
n
‑1之间，则烘干模式组合则可将第n种烘干模式和第n
‑
1种烘干模式进行组合，组合后所对应烘干率可表示为：
[0056][0057]
则计算该烘干模式组合所对应的总耗电量为：
[0058]
w＝p
n
‑1*(tn
‑
t(n
‑
1)) p
n
*(t
‑
tn)。
[0059]
本实施例通过组合获得若干烘干模式组合后，根据烘干模式组合中每种烘干模式的运行时间及运行功率计算每种烘干模式所对应的耗电量，并将每种烘干模式所对应的耗电量进行叠加以获得该烘干模式组合的总耗电量；并从若干组烘干模式组合中挑选出总耗电量最少的一组烘干模式组合，让晾衣机按照总耗电量最少的烘干模式组合进行运行。
[0060]
步骤s3：根据总耗电量最少的烘干模式组合生成对应指令下发至晾衣机控制单元中使晾衣机按照总耗电量最少的烘干模式组合运行，即让晾衣机按照烘干模式组合中各烘干模式及对应时间运行，从而实现节能的目的。
[0061]
在一些实施例中，当晾衣机按照总耗电量最少的烘干模式组合完成烘干操作后，衣物已经处于完全干燥的状态，此时即可自动关闭烘干功能，从而避免能耗浪费。与此同时，计算出晾衣机运行所需的总耗电量后，将总耗电量下发至与晾衣机相绑定的指定终端中进行显示，可供用户查看本次干衣操作所需电量，实现电量可视化。
[0062]
实施例二
[0063]
本实施例提供一种晾衣机设备，其包括处理器、存储器及存储于所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现实施例一中的基于能耗计算的晾衣机烘干方法；另外，本实施例还提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被执行时实现上述的基于能耗计算的晾衣机烘干方法。
[0064]
本实施例中的设备及存储介质与前述实施例中的方法是基于同一发明构思下的两个方面，在前面已经对方法实施过程作了详细的描述，所以本领域技术人员可根据前述
描述清楚地了解本实施例中的系统的结构及实施过程，为了说明书的简洁，在此就不再赘述。
[0065]
上述实施方式仅为本发明的优选实施方式，不能以此来限定本发明保护的范围，本领域的技术人员在本发明的基础上所做的任何非实质性的变化及替换均属于本发明所要求保护的范围。