雾化量的计算方法及装置、电子设备、存储介质与流程

1.本发明涉及雾化器技术领域，尤其涉及一种雾化量的计算方法及装置、电子设备、存储介质。


背景技术：

2.雾化吸入技术作为一种无创的药物传递技术越来越受到人们的关注。在使用过程中既要保证足够的吸入量，又要防止使用过程中的过量摄入。因此，对每次雾化过程中的吸入气溶胶的含量进行精确测量和告知是非常重要的，可以帮助使用者合理且有节制地使用相关设备。
3.精确计算和显示雾化量一直是雾化产品面临的技术难题。技术路径如测量雾化后储液仓中被雾化介质的减少量，包括质量的减少量、体积的减少量等；但是该技术不具备可行性，由于每抽吸一次的雾化量很少。以雾化尼古丁为例，每次雾化消耗的液体含量只有3-20mg，对应的体积只有3.5-25ul。很难实现对如此微小质量和体积的实时检测，尤其雾化设备在使用过程中还会存在振动，环境温湿度变化等过程。因此，精确的测量技术是人们所关注的。


技术实现要素：

4.有鉴于此，本技术实施例提供一种电源组件及电子雾化装置，以解决现有技术中如何实现实时计算雾化量的技术问题。
5.为解决上述技术问题，本技术实施例提供的第一个技术方案是：提供一种雾化量的计算方法，包括：获取雾化参数，所述雾化参数包括输出功率、输出时间、发热体温度和气体流量中至少一个；利用预置算法基于所述雾化参数，计算得出所述雾化量。
6.其中，所述雾化参数包括：输出功率、输出时间、发热体温度和气体流量；所述利用预置算法基于所述雾化参数，计算得出所述雾化量的步骤，包括：利用第一预置算法基于所述输出功率、输出时间、发热体温度和气体流量，计算得出所述雾化量；其中，所述第一预置算法是利用训练样本集进行函数拟合或训练模型得到的，所述训练样本集包括多组雾化参数样本以及每一组所述雾化参数样本对应的雾化量样本，所述雾化参数样本包括输出功率样本、输出时间样本、发热体温度样本、气体流量样本。
7.其中，所述雾化参数包括：输出功率、输出时间和气体流量；所述利用预置算法基于所述雾化参数，计算得出所述雾化量的步骤，包括：利用第二预置算法基于所述输出功率、输出时间和气体流量，计算得出所述雾化量；其中，所述第二预置算法是利用训练样本集进行函数拟合或训练模型得到的，所述训练样本集包括多组雾化参数样本以及每一组所述雾化参数样本对应的雾化量样本，所述雾化参数样本包括输出功率样本、输出时间样本和气体流量样本。
8.其中，所述雾化参数包括：输出时间和气体流量；所述利用预置算法基于所述雾化参数，计算得出所述雾化量的步骤，包括：利用第三预置算法基于所述输出时间和气体流
量，计算得出所述雾化量；其中，所述第三预置算法是利用训练样本集进行函数拟合或训练模型得到的，所述训练样本集包括多组雾化参数样本以及每一组所述雾化参数样本对应的雾化量样本，所述雾化参数样本包括输出时间样本和气体流量样本。
9.其中，所述雾化参数包括：输出时间；所述利用预置算法基于所述雾化参数，计算得出所述雾化量的步骤，包括：利用第四预置算法基于所述输出时间，计算得出所述雾化量；其中，所述第四预置算法是利用训练样本集进行函数拟合或训练模型得到的，所述训练样本集包括多组雾化参数样本以及每一组所述雾化参数样本对应的雾化量样本，所述雾化参数样本包括输出时间样本。
10.其中，所述获取雾化参数的步骤，包括：响应于所述发热体温度满足第一预设条件，获取输出功率、输出时间和气体流量；所述利用预置算法基于所述雾化参数，计算得出所述雾化量的步骤，包括：利用第二预置算法基于所述输出功率、输出时间和气体流量，计算得出所述雾化量；其中，所述第二预置算法是利用训练样本集进行函数拟合或训练模型得到的，所述训练样本集包括多组雾化参数样本以及每一组所述雾化参数样本对应的雾化量样本，所述雾化参数样本包括输出功率样本、输出时间样本和气体流量样本。
11.其中，所述获取雾化参数的步骤，包括：响应于所述发热体温度满足第一预设条件，且响应于所述输出功率满足第二预设条件，获取输出时间和气体流量；所述利用预置算法基于所述雾化参数，计算得出所述雾化量的步骤，包括：利用第三预置算法基于所述输出时间和气体流量，计算得出所述雾化量；其中，所述第三预置算法是利用训练样本集进行函数拟合或训练模型得到的，所述训练样本集包括多组雾化参数样本以及每一组所述雾化参数样本对应的雾化量样本，所述雾化参数样本包括输出时间样本和气体流量样本。
12.其中，所述获取雾化参数的步骤，包括：响应于所述发热体温度满足第一预设条件，且响应于所述输出功率满足第二预设条件，且响应于所述气体流量满足第三预设条件，获取输出时间；所述利用预置算法基于所述雾化参数，计算得出所述雾化量的步骤，包括：利用第四预置算法基于所述输出时间，计算得出所述雾化量；其中，所述第四预置算法是利用训练样本集进行函数拟合或训练模型得到的，所述训练样本集包括多组雾化参数样本以及每一组所述雾化参数样本对应的雾化量样本，所述雾化参数样本包括输出时间样本。
13.其中，所述获取雾化参数的步骤包括：检测是否具有抽吸信号；响应于具有所述抽吸信号，获取所述雾化参数。
14.其中，所述利用预置算法基于所述雾化参数，计算得出所述雾化量的步骤之后包括：显示所述雾化量；或，将所述雾化量发送给通讯连接的外部设备，以使得所述外部设备显示所述雾化量。
15.其中，所述雾化量计算方法应用于外部设备，其中，所述雾化参数由与所述外部设备通讯连接的电子设备监测并发送至所述外部设备。
16.为解决上述技术问题，本技术实施例提供的第二个技术方案是：提供一种雾化量的计算装置，包括：获取模块和计算模块；所述获取模块用于获取雾化参数，所述雾化参数包括输出功率、输出时间、发热体温度和气体流量中至少一个；所述计算模块用于利用预置算法基于所述雾化参数，计算得出所述雾化量。
17.为解决上述技术问题，本技术实施例提供的第三个技术方案是：提供一种电子设备，包括：存储器和处理器，其中，所述存储器存储有程序指令，所述处理器从所述存储器调
取所述程序指令以执行上述任一项所述的雾化量的计算方法。
18.其中，所述电子设备为电子雾化装置，所述电子雾化装置还包括气流通道以及设置于所述气流通道中的流量传感器或压力传感器，所述流量传感器或所述压力传感器连接所述处理器并用于检测所述气体流量。
19.其中，所述气流通道流经雾化腔，所述流量传感器或所述压力传感器设置于所述气流通道中相对于所述雾化腔的上游。
20.其中，所述电子雾化装置还包括发热体和设置于所述发热体上的温度传感器，所述温度传感器连接所述处理器并用于检测所述发热体温度，所述发热体受所述处理器控制进行发热。
21.其中，所述电子雾化装置还包括受所述处理器控制进行发热的发热体，所述发热体温度基于所述发热体具有的tcr性能得到。
22.为解决上述技术问题，本技术实施例提供的第四个技术方案是：提供一种电子设备，存储有程序文件，所述程序文件能够被执行以实现上述任一项所述的雾化量的计算方法。
23.本技术实施例的有益效果：区别于现有技术，本技术实施例提供的雾化量的计算方法，利用预置算法基于雾化参数计算得出雾化量；其中，雾化参数包括输出功率、输出时间、发热体温度和气体流量中的至少一个。通过上述设置，实现对雾化量进行实时计算，使用者根据实时的雾化量可以合理且有节制地使用电子设备，避免使用者的吸入量过多或过少。
附图说明
24.为了更清楚地说明本技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术实施例的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
25.图1是本技术实施例提供的雾化量的计算方法第一实施例的流程示意图；
26.图2是本技术实施例提供的雾化量的计算方法第二实施例的流程示意图；
27.图3是本技术实施例提供的雾化量的计算方法第一实施例应用于外部设备的系统示意图；
28.图4是本技术实施例提供的雾化量的计算装置一实施例的结构示意图；
29.图5是本技术实施例提供的电子设备的结构示意图；
30.图6是本技术实施例提供的电子雾化装置的方框示意图；
31.图7是本技术实施例提供的雾化量的计算方法的原理图；
32.图8是本技术实施例,提供的预置算法计算出的雾化量与实际雾化量的比较结果图；
33.图9是本技术实施例提供的电子雾化装置的局部结构示意图；
34.图10为本技术实施例提供的计算机可读存储介质的结构示意图。
具体实施方式
35.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本技术的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
36.本技术实施例中的术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”、“第三”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。本技术的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。本技术实施例中所有方向性指示(诸如上、下、左、右、前、后
……
)仅用于解释在某一特定姿态(如附图所示)下各部件之间的相对位置关系、运动情况等，如果该特定姿态发生改变时，则该方向性指示也相应地随之改变。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
37.在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本技术的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
38.从基础的原理分析，直接测量电子设备的雾化量的方式为测量气溶胶生成基质的消耗量。对于通过测量气溶胶生成基质的消耗量得到雾化量是不可行的；气溶胶生成基质的消耗量可以用气溶胶生成基质的质量或体积的减小量表示，由于用户抽吸一次的雾化量很少，以雾化含尼古丁溶液为例，抽吸一次消耗的液体的质量只有3毫克-20毫克，对于体积只有3.5微升-25微升，很难实现对如此微小质量和体积的实时检测，且在使用过程中还会存在振动、环境温湿度变化等变量影响检测的准确性。对于上述问题，本技术实施例提供了一种雾化量的计算方法。
39.请参阅图1，图1是本技术实施例提供的雾化量的计算方法第一实施例的流程示意图。
40.雾化量的计算方法，包括：
41.步骤s1：获取雾化参数，雾化参数包括输出功率、输出时间、发热体温度和气体流量中至少一个。
42.其中，输出功率是指电子设备的电池输出到电子设备的发热体的功率；具体地，输出功率是指电池输出到发热体上的发热件的功率。输出功率可以是指发热件在一工作时间段，电池输出给发热件的平均功率或最高功率等；也可以是指发热件在多个工作时间段，电池输出给发热件的平均功率，具体根据需要进行设计，本技术对此并不限定。
43.输出时间是指电子设备的电池给电子设备的发热体供电的持续时间；具体地，输出时间是指电池给发热体上的发热件供电的持续时间。即，输出时间是指电池给发热件开始供电到停止供电的时间段。
44.发热体温度可以是电子设备中发热体的表面温度，也可以是发热体的内部温度。
当发热体温度为发热体的表面温度时，可以是发热体的表面平均温度，也可以是发热体的表面最高温度。当发热体温度为发热体的内部温度时，可以是发热体的内部平均温度，也可以是发热体的内部最高温度。当发热体温度为发热体的表面温度时，可选的，发热体的表面温度是指发热体上发热件所在表面的温度。发热体温度具体根据需要进行设计，本技术对此并不限定。在一实施方式中，发热体温度可以通过在发热体上设置温度传感器，通过温度传感器检测发热体温度。
45.气体流量是指单位时间内气体通过电子设备的气流通道的气体体积。可选的，在气流通道中设置，通过流量传感器或压力传感器获得气体流量。
46.具体的，获取雾化参数的步骤具体包括：
47.步骤s11：检测是否具有抽吸信号；响应于具有抽吸信号，获取雾化参数。
48.可以理解，当检测到抽吸信号，电子设备开始工作，对气溶胶生成基质进行加热雾化；电子设备雾化过程中才会产生雾化参数。可选的，用户在抽吸时，设置于电子设备的气流通道上的气流传感器检测到负压，产生抽吸信号；也可以通过其他方式来检测电子设备的气流通道中的气流变化以产生抽吸信号。
49.步骤s2：利用预置算法基于雾化参数，计算得出雾化量。
50.电子设备中的预置算法可以为一个，具体如下：
51.在一实施方式中，雾化参数包括输出功率、输出时间、发热体温度和气体流量；利用预置算法基于雾化参数，计算得出雾化量的步骤包括：利用第一预置算法基于输出功率、输出时间、发热体温度和气体流量，计算得出雾化量。
52.其中，雾化参数中的输出功率、输出时间、发热体温度和气体流量为电子设备的发热体在工作时间段对应的参数，具体获取方式如上述介绍，不再赘述。第一预置算法是利用训练样本集进行函数拟合或训练模型得到的，训练样本集包括多组雾化参数样本以及每一组雾化参数样本对应的雾化量样本，雾化参数样本包括输出功率样本、输出时间样本、发热体温度样本、气体流量样本。例如，函数拟合将输出功率样本、输出时间样本、发热体温度样本、气体流量样本作为自变量，将雾化量样本作为因变量，通过多组训练样本集进行拟合得到第一预置算法。再例如，将输出功率样本、输出时间样本、发热体温度样本、气体流量样本作为输入，将雾化量样本作为输出，对模型进行训练，得到第一预置算法；其中，模型的类型不限定。
53.在一实施方式中，获取输出功率、输出时间、发热体温度和气体流量中的三个时，以获取输出功率、输出时间和气体流量为例。雾化参数包括输出功率、输出时间和气体流量；利用预置算法基于雾化参数，计算得出雾化量的步骤包括：利用第二预置算法基于输出功率、输出时间和气体流量，计算得出雾化量。
54.其中，雾化参数中的输出功率、输出时间和气体流量为电子设备的发热体在工作时间段对应的参数，具体获取方式如上述介绍，不再赘述。第二预置算法是利用训练样本集进行函数拟合或训练模型得到的，训练样本集包括多组雾化参数样本以及每一组雾化参数样本对应的雾化量样本，雾化参数样本包括输出功率样本、输出时间样本和气体流量样本。例如，函数拟合将输出功率样本、输出时间样本、气体流量样本作为自变量，将雾化量样本作为因变量，通过多组训练样本集进行拟合得到第二预置算法。再例如，将输出功率样本、输出时间样本、气体流量样本作为输入，将雾化量样本作为输出，对模型进行训练，得到第
二预置算法；其中，模型的类型不限定。
55.在一实施方式中，获取输出功率、输出时间、发热体温度和气体流量中的两个时，以获取输出时间和气体流量为例。雾化参数包括输出时间和气体流量；利用预置算法基于雾化参数，计算得出雾化量的步骤包括：利用第三预置算法基于输出时间和气体流量，计算得出雾化量。
56.其中，雾化参数中的输出时间和气体流量为电子设备的发热体在工作时间段对应的参数，具体获取方式如上述介绍，不再赘述。第三预置算法是利用训练样本集进行函数拟合或训练模型得到的，训练样本集包括多组雾化参数样本以及每一组雾化参数样本对应的雾化量样本，雾化参数样本包括输出时间样本和气体流量样本。例如，函数拟合将输出时间样本、气体流量样本作为自变量，将雾化量样本作为因变量，通过多组训练样本集进行拟合得到第三预置算法。再例如，将输出时间样本、气体流量样本作为输入，将雾化量样本作为输出，对模型进行训练，得到第三预置算法；其中，模型的类型不限定。
57.在一实施方式中，获取输出功率、输出时间、发热体温度和气体流量中的一个时，以获取输出时间为例。雾化参数包括输出时间；利用预置算法基于雾化参数，计算得出雾化量的步骤包括：利用第四预置算法基于输出时间，计算得出雾化量。
58.其中，雾化参数中的输出时间为电子设备的发热体在工作时间段对应的参数，具体获取方式如上述介绍，不再赘述。第四预置算法是利用训练样本集进行函数拟合或训练模型得到的，训练样本集包括多组雾化参数样本以及每一组雾化参数样本对应的雾化量样本，雾化参数样本包括输出时间样本。例如，函数拟合将输出时间样本作为自变量，将雾化量样本作为因变量，通过多组训练样本集进行拟合得到第四预置算法。再例如，将输出时间样本作为输入，将雾化量样本作为输出，对模型进行训练，得到第四预置算法；其中，模型的类型不限定。
59.利用上述实施例提供的预置算法基于其对应的雾化参数计算得出雾化量，计算得出雾化量的过程简单、快速，计算结果准确度较高，使用者根据实时的雾化量可以合理且有节制地使用电子设备，避免使用者的吸入量过多或过少。
60.电子设备中的预置算法可以为多个，通过判断是否满足预设条件，在多个预置算法中选取其中一个计算雾化量，以选用第二预置算法、第三预置算法、第四预置算法为例，具体如下：
61.在一实施方式中，获取雾化参数的步骤包括：响应于发热体温度满足第一预设条件，获取输出功率、输出时间和气体流量；利用预置算法基于雾化参数，计算得出雾化量的步骤包括：利用第二预置算法基于输出功率、输出时间和气体流量，计算得出雾化量。第二预置算法是利用训练样本集进行函数拟合或训练模型得到的，训练样本集包括多组雾化参数样本以及每一组雾化参数样本对应的雾化量样本，雾化参数样本包括输出功率样本、输出时间样本和气体流量样本。
62.其中，当发热体温度满足第一预设条件，发热体的雾化过程是稳定的，可以将发热体吸收的能量作为一个常量看待，可以不考虑发热体温度变化对雾化量的影响，雾化量的计算与输出功率、输出时间、气体流量有关。
63.具体地，发热体温度包括初始温度和雾化温度；初始温度与第一预定温度差值的绝对值小于第一阈值，且雾化温度与第二预定温度差值的绝对值小于第二阈值，发热体温
度满足第一预设条件。第一预定温度为常温，第一预定温度为10℃-25℃，具体根据季节等来设定；第二预定温度为电子设备设定的雾化气溶胶生成基质的温度，第二预定温度为 280℃-400℃，具体根据气溶胶生成基质种类进行设定。
64.或，发热体温度包括雾化温度，雾化温度与第二预定温度差值的绝对值小于第二阈值，发热体温度满足第一预设条件。第二预定温度为电子设备设定的雾化气溶胶生成基质的温度，第二预定温度为280℃
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400℃，具体根据气溶胶生成基质种类进行设定。
65.在一实施方式中，获取雾化参数的步骤包括：响应于发热体温度满足第一预设条件，且响应于输出功率满足第二预设条件，获取输出时间和气体流量；利用预置算法基于雾化参数，计算得出雾化量的步骤包括：利用第三预置算法基于输出时间和气体流量，计算得出雾化量。第三预置算法是利用训练样本集进行函数拟合或训练模型得到的，训练样本集包括多组雾化参数样本以及每一组雾化参数样本对应的雾化量样本，雾化参数样本包括输出时间样本和气体流量样本。
66.其中，当发热体温度满足第一预设条件，发热体的雾化过程是稳定的，可以将发热体吸收的能量作为一个常量看待，可以不考虑发热体温度变化对雾化量的影响；当输出功率满足第二预设条件，可以将输出功率作为一个常量看待，输出功率和输出时间描述的输入的总能量可以简化为只用输出时间来描述；此时，雾化量的计算与输出时间和气体流量有关。
67.具体地，第一预设条件与上述相同，不再赘述。输出功率与预定功率的差值的绝对值小于第三阈值，输出功率满足第二预设条件。预定功率为6w-8.5w，具体根据需要进行设计。
68.在一实施方式中，获取雾化参数的步骤包括：响应于发热体温度满足第一预设条件，且响应于输出功率满足第二预设条件，且响应于气体流量满足第三预设条件，获取输出时间；利用预置算法基于雾化参数，计算得出雾化量的步骤，包括：利用第四预置算法基于输出时间，计算得出雾化量。第四预置算法是利用训练样本集进行函数拟合或训练模型得到的，训练样本集包括多组雾化参数样本以及每一组雾化参数样本对应的雾化量样本，雾化参数样本包括输出时间样本。
69.其中，由于使用者能够抽吸气溶胶的容量与口腔或肺的体积量和抽吸一次的时间相关，气体流量可以用口腔或肺的体积量与抽吸一次的时间的比值来描述。不同使用者之间的口腔或肺的体积量是相当的，因此，使用者抽吸过程中能够抽吸的容量是相当的。当使用者抽吸一次的时间满足第三预设条件，可以将气体流量作为一个常量看待，可以不考虑气体流量描述的与气流相关的能量交换对雾化量的影响；当发热体温度满足第一预设条件，发热体的雾化过程是稳定的，可以将发热体吸收的能量作为一个常量看待，可以不考虑发热体温度变化对雾化量的影响；当输出功率满足第二预设条件，可以将输出功率作为一个常量看待，输出功率和输出时间描述的输入的总能量可以简化为只用输出时间来描述；此时，雾化量的计算与输出时间有关。
70.具体地，第一预设条件和第二预设条件与上述相同，不再赘述。抽吸一次的时间与预定时间的差值的绝对值小于第四阈值，气体流量满足第三预设条件。预定时间为3s-5s。
71.可以理解，当发热体温度不满足第一预设条件，且输出功率不满足第二预设条件，且气体流量不满足第三预设条件，利用第一预置算法基于输出功率、输出时间、发热体温度
和气体流量，计算得出雾化量。通过对电子设备中的多个预置算法进行判断后选取其中一个计算雾化量，在保证计算结果准确性的基础上提高计算效率。
72.请参阅图2，图2是本技术实施例提供的雾化量的计算方法第二实施例的流程示意图。
73.雾化量的计算方法第二实施例中，步骤s1以及步骤s2与上述图1 所示的第一实施例中步骤s1以及步骤s2相同，在此不再赘述。区别在于，本实施例在步骤s2之后还包括：
74.步骤s3：显示雾化量；或将雾化量发送给通讯连接的外部设备，以使得外部设备显示雾化量。
75.通过显示雾化量，用户可以直观的了解到雾化情况，有利于用户合理且有节制地控制吸入量，避免使用者的吸入量过多或过少带来的不利影响。在一实施方式中，在电子设备上设置有显示屏，在该显示屏上显示计算得出的雾化量。在另一实施方式中，电子设备将计算得出的雾化量发送给与电子设备通讯连接的外部设备，以使得外部设备显示雾化量。其中，电子设备为能够雾化气溶胶生成基质的设备，电子设备的具体结构将在下面内容介绍；外部设备可以为手机、平板、手环等移动终端，外部设备与电子设备通过蓝牙、wifi等方式实现通过通讯连接；外部设备上设置有显示屏以显示雾化量。通过在外部设备上显示雾化量，可以简化电子设备的结构，利于电子设备的轻薄化，便于用户携带使用。
76.本技术实施例提供的雾化量的计算方法，通过获取输出功率、输出时间、发热体温度和气体流量中至少一个，并利用预置算法基于输出功率、输出时间、发热体温度和气体流量中至少一个，即可计算得出雾化量，实现对雾化量的实时计算，使用者根据实时的雾化量可以合理且有节制地使用电子设备，避免使用者的吸入量过多或过少。可以理解，当雾化参数中的发热体温度、输出功率、输出时间、气体流量中的至少一个不需要采集时，可以简化检测和计算的过程，提高效率。
77.在一实施方式中，上述任一项的雾化量的计算方法可以应用于电子设备。电子设备为能够雾化气溶胶生成基质的设备，电子设备获取雾化参数后，利用设置于其中的预置算法计算得出雾化量。
78.在另一实施方式中，上述任一项的雾化量的计算方法可以应用于外部设备。请参阅图3，图3是本技术实施例提供的雾化量的计算方法第一实施例应用于外部设备的系统示意图。其中，雾化参数由与外部设备通讯连接的电子设备监测并发送至外部设备，外部设备利用预置算法基于雾化参数计算得出雾化量。其中，电子设备为能够雾化气溶胶生成基质的设备，外部设备可以为手机、平板、手环等移动终端，外部设备与电子设备通过蓝牙、wifi等方式实现通过通讯连接，外部设备中设置有预置算法。通过利用外部设备计算雾化量，用户可以通过外部设备对多次雾化过程的雾化量进行记录、比较；且可以借助外部设备的强大数据处理能力，减轻电子烟设备的数据处理负担，即可以降低对电子设备中处理器的要求，利于降低电子设备的成本。
79.请参阅图4，图4是本技术实施例提供的雾化量的计算装置一实施例的结构示意图。
80.雾化量的计算装置包括获取模块31和计算模块32。获取模块31用于获取雾化参数，雾化参数包括输出功率、输出时间、发热体温度和气体流量中至少一个。计算模块32用于利用预置算法基于雾化参数，计算得出雾化量。即，计算模块32用于利用预置算法基于获
取模块31获取的雾化参数计算得出雾化量。雾化量的计算装置可以用于实现上述任一项的雾化量的计算方法，实现精确的、实时的测量雾化量。
81.请参见图5，图5是本技术实施例提供的电子设备的结构示意图。电子设备包括相互连接的存储器20和处理器21。
82.存储器20用于存储实现上述任意一项的雾化量的计算方法的程序指令。
83.处理器21用于执行存储器20存储的程序指令；即处理器21从存储器20调取存储器20存储的程序指令以执行上述任意一项的雾化量的计算方法。
84.其中，处理器21还可以称为cpu(central processing unit，中央处理单元)。处理器21可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。处理器21还可以是通用处理器、数字信号处理器(dsp)、专用集成电路(asic)、现场可编程门阵列(fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
85.存储器20可以为内存条、tf卡等，可以存储设备的电子设备中全部信息，包括输入的原始数据、计算机程序、中间运行结果和最终运行结果都保存在存储器中。它根据控制器指定的位置存入和取出信息。有了存储器20，电子设备才有记忆功能，才能保证正常工作。电子设备的存储器20按用途可分为主存储器(内存)和辅助存储器(外存)，也有分为外部存储器和内部存储器的分类方法。外存通常是磁性介质或光盘等，能长期保存信息。内存指主板上的存储部件，用来存放当前正在执行的数据和程序，但仅用于暂时存放程序和数据，关闭电源或断电，数据会丢失。
86.在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的方法和装置，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施方式仅仅是示意性的，例如，模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
87.作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施方式方案的目的。
88.另外，在本技术各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
89.集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本技术的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备 (可以是个人计算机，系统服务器，或者网络设备等)或处理器 (processor)执行本技术各个实施方式方法的全部或部分步骤。
90.在一实施方式中，电子设备为电子雾化装置，以电子雾化装置为例详细介绍电子
设备的结构。请参阅图6，图6是本技术实施例提供的电子雾化装置的方框示意图。
91.电子雾化装置包括雾化组件1和电源组件2。雾化组件1包括储液腔11和发热体12，储液腔11用于储存气溶胶生成基质，发热体12用于雾化储液腔11中存储的气溶胶生成基质。电源组件2包括处理器21 和电池22，电池22为发热体12提供电能，处理器21控制电池22是否给发热体12提供电能。
92.电子雾化装置还包括气流通道(未图示)，气流通道的一端与外界大气连通，外界大气经气流通道携带走由发热体12雾化好的气溶胶到达使用者口中。电源组件2还包括气流传感器(图未示)，气流传感器设置于气流通道中；气流传感器用于检测抽吸信号，处理器21根据气流传感器检测到的抽吸信号控制发热体12工作。其中，用户在抽吸时气流通道产生负压，通过气流传感器检测气流通道中的压力，产生抽吸信号；该抽吸信号为电信号，气流传感器检测到负压才会产生。
93.雾化组件1和电源组件2可以是可拆卸连接，也可以是一体成型，具体根据需要进行选择。
94.电子雾化装置可用于含尼古丁的溶液、药液等液态基质的雾化。可以理解，储液腔11中储存的气溶胶生成基质可以为含尼古丁的溶液、药液等液态基质，根据需要进行选择。当气溶胶生成基质为药液时，使用者吸入雾化好的气溶胶的含量需要精确测量，避免吸入量过少达不到吸入治疗的效果，吸入量过多引起某些不良反应。当气溶胶生成基质为含尼古丁的溶液时，通过将吸入气溶胶量精确测量，帮助使用者合理且有节制的使用电子雾化装置。
95.以电子雾化装置为例，介绍上述任一项雾化量的计算方法的原理。请参阅图7，图7是本技术实施例提供的雾化量的计算方法的原理图。
96.本技术实施例通过采用加热雾化过程中能量守恒原理来检测雾化量。雾化过程中，输入的总能量可以由电池22的输出功率和输出时间表示。输入的总能量被分为三部分消耗：气溶胶生成基质吸收的能量、发热体12以及由发热体12传导至气溶胶生成基质中的能量、雾化产生的气溶胶以及热空气在气流通道内进行的能量交换(例如，结构件被气流加热的能量)。可以理解，气溶胶生成基质吸收的能量可以使气溶胶生成基质被雾化产生气溶胶；发热体12以及有发热体12传导至气溶胶生成基质中的能量统称为发热体12吸收的能量；雾化产生的气溶胶以及热空气在气流通道内进行的能量交换统称为与气流相关的能量交换。
97.由于在气流通道结构相同的条件下，气体流量越大，气体在气流通道中的停留时间越短，相关换热量越少，也就是说，换热过程与气体流量相关。在气流通道结构保持不变的条件下，也可以用气流通道内的压力与气体流量相关，也就是说，换热过程与气流通道内的压力变化相关。因此，与气流相关的能量交换可以用气流通道中气体流量或气压变化来描述。发热体12以及由发热体12传导到气溶胶生成基质中的能量可以用发热体12的温度的变化和发热体12材料的热导率来描述。气溶胶生成基质吸收的能量中包括了产生气溶胶所需的汽化能量以及被汽化后气溶胶升温的能量，即气溶胶的显热和潜热。其中，产生气溶胶所需的汽化能量可以通过输入的总能量和各方面的能量输出计算出来，得到产生气溶胶所需的汽化能量也就得到了准确的雾化量；也就是说，气溶胶生成基质吸收的能量可以用雾化量来描述。
98.对于电子雾化装置雾化同一种气溶胶生成基质，气溶胶生成基质的热导率、气溶胶生成基质的热容是固定的。在计算输入的总能量时，需采集电池22的输出功率和输出时间。在计算与气流相关的能量交换过程中，对于同一种电子雾化装置，气流通道的设置方式是相同，也就是说，气溶胶以及热空气与气流通道侧壁的换热系数是固定的，计算与气流相关的能量只需采集气流通道中的气体流量或气压变化。在计算发热体12吸收的能量过程中，对于同一种电子雾化装置，发热体12的设置方式相同，也就是说，发热体12的外形尺寸和发热体12材料的热导率是固定的，计算发热体12吸收的能量只需采集发热体12的温度。优选的，采集发热体12的发热件所在表面的温度来计算发热体12吸收的能量。
99.由于使用者能够抽吸气溶胶的容量与口腔或肺的体积量和抽吸一次的时间相关，气体流量可以用口腔或肺的体积量与抽吸一次的时间的比值来描述。不同使用者之间的口腔或肺的体积量是相当的，因此，使用者抽吸过程中能够抽吸的容量是相当的。使用者抽吸一次的时间满足第三预设条件，可以不考虑气体流量描述的与气流相关的能量交换对雾化量的影响。当发热体12的温度满足第一预设条件，发热体12的雾化过程是稳定的，可以不考虑发热体12的温度变化对雾化量的影响。当输出功率满足第二预设条件，输出功率和输出时间描述的输入的总能量可以简化为只用输出时间来描述。
100.请参阅图8，图8是本技术实施例,提供的预置算法计算出的雾化量与实际雾化量的比较结果图。
101.雾化参数包括输出功率、输出时间、发热体12的温度、气体流量，利用第一预置算法基于输出功率、输出时间(抽吸时通电时间到断电时间)、发热体12的温度和气体流量，计算得出雾化量。在一实施方式中，设计输出时间t分别为1s、2s、3s、4s和5s，抽吸容量分别为30ml、 60ml和90ml，进行交叉实验，采集多组雾化参数样本及每一组雾化参数样本对应的雾化量样本，雾化参数样本包括输出功率样本、输出时间样本和气体流量样本。利用多组雾化参数样本及每一组雾化参数样本对应的雾化量样本进行函数拟合或训练模型的得到第一预置算法，利用第一预置算法计算得到的雾化量与实际雾化量的比较结果如图8所示。由图8可知，本技术实施例提供的雾化量的计算方法可以相对准确的计算得到雾化量。
102.请参阅图9，图9是本技术实施例提供的电子雾化装置的局部结构示意图。
103.电子雾化装置还包括设置于气流通道中的流量传感器或压力传感器4，流量传感器或所述压力传感器4连接处理器21并用于检测气体流量。进一步，气流通道流经雾化腔，流量传感器或压力传感器4设置于气流通道中相对于雾化腔的上游，以避免雾化好的气溶胶对流量传感器或压力传感器4长期使用造成的影响(气溶胶冷凝沉积在流量传感器或压力传感器4，影响其检测精确度)。
104.电子雾化装置还包括设置于发热体12的温度传感器3，温度传感器 3连接处理器21并用于检测发热体12的温度，发热体12受处理器21 控制进行发热。可选的，将温度传感器3埋设于发热体12的发热面，该发热面上设置有发热件，即温度传感器3埋设于发热体12的发热件所在的表面，以测量发热体12的表面温度。
105.在另一实施方式中，也可以将发热体12设置为具有tcr性能，发热体12的温度基于发热体12具有的tcr性能得到，处理器21通过发热体12的电阻值换算得到发热体12的温度，发热体12受处理器21控制进行发热。具体地，发热体12的发热件具有tcr性能，发热体12 的内部温度或发热体12的表面温度(发热体12上设置发热件的表面的温度)均可以通过发热
体12的发热件电阻值换算处理；可以理解，利用发热体12的发热件的电阻值换算得出发热体12的表面温度比发热体 12的内部温度更为准确。
106.在本实施例中，处理器21集成了获取电池22的输出功率和输出时间的功能。在其他实施方式中，电子雾化装置还包括输出功率检测单元和输出时间检测单元；输出功率检测单元用于获取电池22的输出功率，并将其传送给处理器21；输出时间检测单元用于获取电池22的输出时间，并将其传送给处理器21。
107.在一实施方式中，电子雾化装置还包括显示屏5，显示屏5与处理器21连接，用于显示雾化量。显示屏5设置于雾化组件1的表面，也可以设置于电源组件2的表面，能够显示雾化量即可。
108.处理器21中的预置算法可以是提前预置于其中的，也可以是实时生成的预置算法。当预置算法为预置于处理器21中的，可以是只预置一个预置算法(例如，第一预置算法、第二预置算法、第三预置算法、第四预置算法中的一个)，根据具体情况选择使用哪一个预置算法来计算雾化量；也可以是预置多个预置算法(例如，第一预置算法、第二预置算法、第三预置算法、第四预置算法)。
109.请参阅图10，图10是本技术实施例提供的计算机可读存储介质的结构示意图。本技术的存储介质存储有能够实现上述所有方法的程序文件23，其中，该程序文件23可以以软件产品的形式存储在上述存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(processor)执行本技术各个实施方式方法的全部或部分步骤。而前述的存储装置包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram， random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质，或者是计算机、服务器、手机、平板等终端设备。
110.以上所述仅为本技术的实施方式，并非因此限制本技术的专利范围，凡是利用本技术说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本技术的专利保护范围内。