基于深度强化学习的洗衣机脱水控制方法和装置制造方法及图纸

提供了一种基于深度强化学习的洗衣机脱水控制方法，包括：当洗衣机进入脱水程序时，采集和脱水相关的信息；将所述和脱水相关的信息输入深度强化学习模型进行计算，输出脱水状态的激励函数；通过所述激励函数来对洗衣机进行脱水控制。还提供了一种基于深度强化学习的洗衣机脱水控制装置、洗衣机和存储介质。通过本发明专利技术的方案，得到最合适脱水转速，减少了对衣物的磨损，使衣物脱水更加彻底，节省了不必要的脱水时间，节省了不必要的电能损耗。节省了不必要的电能损耗。节省了不必要的电能损耗。

【技术实现步骤摘要】
基于深度强化学习的洗衣机脱水控制方法和装置


[0001]本专利技术涉及智能控制领域，更具体地涉及一种基于深度强化学习的洗衣机脱水控制方法和装置、洗衣机以及一种非暂时性计算机可读介质。

技术介绍

[0002]在目前这样一个高速发展的社会中，随着生活节奏的加快和生活质量的提高，对各类电器的要求已经无法满足于简单的使用功能，安全和智能化以及决定产品口碑的体验感已经成为人们选择生活电器时必不可少的考虑因素。
[0003]目前市面上已经存在智能的洗衣机，不但可以进行智能脱水，并且还能进行智能洗涤。但是目前的智能洗衣机脱水所采用的方法，只是小范围判断的功能选择方法，或是通过建立模型的方法找到固定输出，智能选择程度低。可能在脱水过程中环境的改变脱水方法并不适应于当前状态。
[0004]目前大部分洗衣机脱水模式还是属于固定转速以及脱水时间输出，少部分洗衣机可以通过数据采集进行小范围内的脱水选择。专利 CN110629455A采集天气温度数据以及偏心检测和湿度检测，通过判断采集值大小选择不同的脱水转速以及脱水时间，其不能根据同时间的脱水状态进行实本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于深度强化学习的洗衣机脱水控制方法，包括：当洗衣机进入脱水程序时，采集和脱水相关的信息；将所述和脱水相关的信息输入深度强化学习模型进行计算，输出脱水状态的激励函数；通过所述激励函数来对洗衣机进行脱水控制。2.根据权利要求1所述的方法，其中所述和脱水相关的信息包括衣物称重值、脱水偏心值、电机反馈转速、电机功率和电机功率中的一者或多者。3.根据权利要求1所述的方法，其中所述采集和脱水相关的信息包括：循环采样采集和脱水相关的信息。4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述通过当前激励函数来对洗衣机进行脱水控制的步骤包括：通过状态激励函数控制电机的转速。5.根据权利要求4所述的方法，其中，当经过控制后电机的转速为0时，结束脱水控制程序。6.根据权利要求4所述的方法，其中，当经过控制后电机的转速不为0时，继续采集和脱水相关的信息，并将继续采集到的和脱水相关的信息输入深度强化学习模型进行计算，得到重新...

【专利技术属性】
技术研发人员：张健萍，熊育平，
申请(专利权)人：珠海格力电器股份有限公司，
类型：发明
国别省市：