【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能家电，更具体地说，本专利技术涉及智能熨烫机能效优化系统及方法。
技术介绍
1、相较于传统的机械熨烫机，智能熨烫机拥有多种人性化功能，可用于提升安全性和用户体验，其中最为显著的几项功能分别是智能传感器、自动调节功能、多功能模式以及远程控制，这些功能使得智能熨烫机能够感知衣物的形状和材料并根据不同的织物类型和衣物材料自动调节温度和蒸汽，从而切换成相应的熨烫模式，允许用户在不在家的情况下监控和控制熨烫过程。
2、但是，当智能熨烫机的感知衣物功能出现问题，无法很好地完成衣物材料的识别功能时，智能熨烫机的多功能切换模式会因此受到影响，比如长期处于某种单一的熨烫模式下无法自动切换模式、实际模式与显示模式不对应或者不同模式之间的切换混乱，类似的情况发生时，由于系统故障警报一般通过各类传感器收集温度、电源信息，未到燃烧阈值或电压负荷阈值时，通常不会产生警报，最终导致智能熨烫机长期处于无法用符合衣物材质的输出功率运行，造成工作能效不足或能效过量的情况。
技术实现思路
1、为了克服现有技术的上述缺陷，本专利技术的实施例提供智能熨烫机能效优化系统及方法，基于对智能熨烫机工作时的温度、蒸汽和熨烫压力等参数的检测和分析，通过对智能熨烫机的感知功能进行定期的评估和测试，建立评估模型以判断感知功能是否处于异常工作状态，判断后对智能熨烫机控制系统进行二次评估，以评估结果发出警报，从而避免熨烫机能效持续浪费，并给出能效优化方向，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为实现上
3、智能熨烫机能效优化方法，包括如下步骤：
4、步骤s1，定期测量和记录智能熨烫机工作时的使用时间、温度、蒸汽和运行模式参数，当智能熨烫机出现较长的单件持续工作时间或一定时间内始终处于同一运行模式时，标记为异常工作状态；
5、步骤s2，若智能熨烫机被标记为异常工作状态时，测试用于感知衣物纤维材料的传感器电信号变化情况，包括传感器输入输出信息、传感器误差信息和控制模块接收信息，构建衣物感知评估模型，获取衣物感知评估指数；
6、步骤s3，将衣物感知评估指数与感知阈值做对比，根据对比结果判断熨烫机感知功能是否异常，从而判断是否继续进行后续步骤评估；
7、步骤s4，根据熨烫机衣物感知评估模型，系统构建备用模糊自适应pid控制系统代替原有控制系统运行，通过对运行时的智能熨烫机状态判断，给出不同的警报反馈。
8、具体地，在步骤s1中，为了实现优化智能熨烫机能效的目的，在智能熨烫机的日常使用中，当智能熨烫机一定时间内始终处于同一运行模式或出现较长的单件持续工作时间时，可能是由于出现了能效浪费和能效不足的问题所导致的，其中，较长时间和一定时间由系统定义的阈值决定的，当大于阈值时，系统进行判定。此时对熨烫机的感知功能-控制系统增加检测评估模块，甄别出熨烫机出现异常的原因。在实际使用的过程中，由于设备成本和定期检测的复杂性等因素，本专利技术建立在针对长时间智能熨烫机正常工作过程且衣物环境如温度、湿度相对稳定的情况，且熨烫机接通电源始终稳定的前提下进行的，从而可能会导致某一检测时刻运行异常的现象。
9、在步骤s2中，对智能熨烫机的衣物感知能力进行评估，具体过程为采集智能熨烫机的传感器电信号变化情况，包括传感器输入输出信息、传感器误差信息和控制模块接收信息，传感器输入输出信息包括传感器响应系数、电信号稳定系数，将传感器响应系数、电信号稳定系数分别标定为和，传感器误差信息包括非线性误差系数，数据采集模块将非线性误差系数标定为，控制模块接收信息包括控制模块接收系数标定为；
10、传感器响应系数为传感器在工作过程中对测量环境和物理量变化的反应，由于衣物的材质通常会出现较为复杂的构成情况，如果传感器的响应缓慢，可能出现传感器接收数据不及时，导致熨烫机智能模式来不及切换的现象，长时间处于不符合材质的熨烫模式会让熨烫机浪费能效或者能效不足延长熨烫时间，因此，感知到智能熨烫机运行异常后，在正常工作阶段，对传感器响应时间分别进行多次测量，电阻传感器的响应时间可能受到物理变化的影响，可能在数秒到十几秒之间，取测量的十组数据，如[7.4，7.7，7.6，7.5，7.9，7.1，7.5，7.4，7.3，7.6]，加和后除以组数，可以分别获得总数值和平均值为75和7.5，通过将数据数值求标准差，可以得到示例的标准差为0.044，即示例的传感器响应系数，与此同时，将采集到的所有样本按照时间的变化，把传感器响应系数构建响应曲线，以曲线的变化斜率可以获取传感器响应过程的衰减或上升曲线，帮助更好的识别异常运行出现的原因；
11、电信号稳定系数可以通过对传感器发出的电数据信号的连续性，获取电阻传感器在一定时间内发出的电数据信号作为样本信息，通过求取均方根的方法衡量信号振幅，计算公式为，其中n为信号的样本数，xi是信号的i个样本值，越大，表示信号在整个时间范围内的振幅较大，连续性较强；
12、传感器非线性误差系数的获取逻辑为：
13、步骤一，在整个电阻传感器的输入范围内采集一系列数据。这些数据应该包括实际传感器输入值和相应的实际传感器输出值；
14、步骤二，通过线性插值法计算理想传感器输出值；
15、步骤三，对于每个实际输入值，计算实际输出与理想输出之间的偏差（误差）；
16、步骤四，使用指数拟合的曲线拟合方法，对传感器的输入输出曲线进行拟合，拟合后的曲线表示理想传感器输出值；
17、步骤五，将实际传感器输出值和理论传感器输出值进行比较，计算非线性误差，非线性误差可以使用以下公式计算：；
18、其中，f为非线性误差，为实际传感器输出值，为理想传感器输出值；
19、步骤六，收集传感器的测量数据，计算每个测量数据点的非线性误差；传感器非线性误差系数可以通过对非线性误差的方差的计算实现：，n表述采集数据的组数；
20、传感器非线性误差系数用于评估传感器输出与实际输入之间非线性差异的一个参数。它表达了传感器实际输出与理想线性输出之间的最大偏差的百分比或绝对值。传感器非线性误差系数越大表示输出值相对于理论值具有更大的离散程度，即传感器的非线性误差较为分散。相反，非线性误差系数越小表示输出值相对于理论值具有较小的离散程度，即传感器的非线性误差较为集中。
21、一般而言，较小的非线性误差系数意味着传感器的输出值更接近理论值，具有更好的准确性和一致性。较大的非线性误差系数则可能表示传感器在不同测量条件下产生较大的偏差，存在较大的测量误差和不确定性。因此，较小的非线性误差系数通常是理想的，而较大的非线性误差系数表示传感器随着使用时间的延长状态愈加不稳定，可靠性变差。
22、控制模块接收系数通过获取控制模块接收到的电阻信号变更频率，标定为，当控制模块接收到的电阻信号前后差值不为0时，计为一次电阻信号变更，为实际工作的一分钟内，电阻信号变更次数，因此控制模块接本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.智能熨烫机能效优化方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的智能熨烫机能效优化方法，其特征在于：
3.根据权利要求2所述的智能熨烫机能效优化方法，其特征在于：
4.根据权利要求3所述的智能熨烫机能效优化方法，其特征在于：
5.根据权利要求1所述的智能熨烫机能效优化方法，其特征在于：
6.根据权利要求5所述的智能熨烫机能效优化方法，其特征在于：
7.智能熨烫机能效优化系统，用于实现权利要求1-6中任一项所述的智能熨烫机能效优化方法，其特征在于，包括：
【技术特征摘要】
1.智能熨烫机能效优化方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的智能熨烫机能效优化方法，其特征在于：
3.根据权利要求2所述的智能熨烫机能效优化方法，其特征在于：
4.根据权利要求3所述的智能熨烫机能效优化方法，其特征在...
【专利技术属性】
技术研发人员：于江，郑自华，刘爱兰，
申请(专利权)人：深圳市满泽溢科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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