System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种基于温度预测模型的加热器具的温度控制方法技术_技高网

一种基于温度预测模型的加热器具的温度控制方法技术

技术编号:40456884 阅读:4 留言:0更新日期:2024-02-22 23:13
本发明专利技术提供一种基于温度预测模型的加热器具的温度控制方法,包括:构建加热器具的温度预测模型,获取加热器具在抽吸阶段的历史温度数据集,并将所述历史温度数据集作为所述温度预测模型的训练数据,以进行温度预测自学习训练。在加热器具进行抽吸操作时,所述温度预测模型根据此次抽吸操作中当前时刻之前的历史数据预测得到下一时刻加热元件的预测温度。获取加热器具的加热元件对应的实际温度和预设的目标温度,进而计算得到综合误差。根据每一次计算得到所述综合误差实时优化所述温度预测模型的参数及调整加热器具的发热元件电压,以使发热元件温度与目标温度相一致。本发明专利技术能提高卷烟加热器具的温度控制精度和反应速度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及加热器具的温度控制,特别涉及一种基于温度预测模型的加热器具的温度控制方法


技术介绍

1、加热卷烟抽吸体验的优劣主要由加热卷烟本身和加热器具性能决定,其中,温度控制系统作为整个加热器具的核心组成部分,对于消费者的抽吸体验起着十分重要的作用。在实际应用中,加热器具温控系统易受到温控算法的优劣、硬件水平、操作环境等因素的影响,导致其温控精确性不佳、稳定性差等问题。目前,市面上的加热器具主要采用以pid算法进行温度控制,其存在累积误差相对大、灵敏度低的缺点,易造成实际温度与目标温度误差大,加热器具的温度波动大的现象。因此,如何对加热器具的温度进行便捷和准确地控制,具有重要的意义。


技术实现思路

1、本专利技术提供一种基于温度预测模型的加热器具的温度控制方法,解决现有卷烟器具对温度控制存在不准确和温度稳定性差的问题,能提高卷烟加热器具的温度控制精度和反应速度。

2、为实现以上目的,本专利技术提供以下技术方案:

3、一种基于温度预测模型的加热器具的温度控制方法,包括:

4、构建加热器具的温度预测模型,获取加热器具在抽吸阶段的历史温度数据集,并将所述历史温度数据集作为所述温度预测模型的训练数据,以进行温度预测自学习训练;

5、在加热器具进行抽吸操作时,所述温度预测模型根据此次抽吸操作中当前时刻之前的历史数据预测得到下一时刻加热元件的预测温度;

6、获取加热器具的加热元件对应的实际温度和预设的目标温度,并根据所述预测温度与所述实际温度的误差,及所述实际温度与所述目标温度之间的误差,计算得到综合误差;

7、根据每一次计算得到所述综合误差实时优化所述温度预测模型的参数及调整加热器具的发热元件电压,以使发热元件温度与目标温度相一致。

8、优选的,所述计算得到综合误差,包括:

9、根据公式:综合误差=预测温度与实际温度的误差+目标温度与实际温度之间的误差,计算得到所述综合误差。

10、优选的,所述构建加热器具的温度预测模型,包括:

11、以时间卷积网络tcn作为主干网络的温度预测模型。

12、优选的,所述温度预测模型采用损失函数为:

13、loss=smooth l1 loss(tk,t′k)+smooth l1 loss(tk,t0),其中,loss为所述温度预测模型的综合误差,t0为加热元件的目标温度,tk为实际温度,t′k为预测温度。

14、优选的,所述根据此次抽吸操作中当前时刻之前的历史数据预测得到下一时刻加热元件的预测温度,包括:

15、根据之前所有时刻的加热元件温度的内部波动规律,预测出下一时刻加热元件温度。

16、优选的,所述获取加热器具的加热元件对应的实际温度和预设的目标温度,包括:

17、通过采集发热元件的电压值和电流值计算发热元件的实际温度。

18、优选的,所述获取加热器具的加热元件对应的实际温度和预设的目标温度,还包括:

19、通过热电偶传感器、电阻温度检测器、热敏电阻传感器或温度传感器实时检测发热元件的实际温度。

20、优选的,根据所述综合误差调整加热器具的发热元件电压,包括:

21、将所述综合误差作为温度控制pid算法的反馈,以对加热器具的发热元件的温度pid控制。

22、优选的,根据所述综合误差调整加热器具的发热元件电压,还包括:

23、根据所述综合误差得到温度调节控制量,并通过相应的pwm波对发热元件电压进行控制,以使发热元件的温度得到调节。

24、优选的,根据每一次计算得到所述综合误差实时优化所述温度预测模型的参数,包括:

25、根据所述综合误差对所述损失函数进行优化,以使所述温度预测模型进行网络参数优化。

26、本专利技术提供一种基于温度预测模型的加热器具的温度控制方法,通过温度预测模型预测下一时刻加热元件的预测温度,进而根据预测温度与实际温度的误差,及实际温度与目标温度之间的误差,计算得到综合误差,通过综合误差调整加热器具的发热元件电压,以控制发热元件温度。解决现有卷烟器具对温度控制存在不准确和温度稳定性差的问题,能提高卷烟加热器具的温度控制精度和反应速度。

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【技术保护点】

1.一种基于温度预测模型的加热器具的温度控制方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的基于温度预测模型的加热器具的温度控制方法,其特征在于,所述计算得到综合误差,包括:

3.根据权利要求2所述的基于温度预测模型的加热器具的温度控制方法,其特征在于,所述构建加热器具的温度预测模型,包括:

4.根据权利要求3所述的基于温度预测模型的加热器具的温度控制方法,其特征在于,所述温度预测模型采用损失函数为:loss=Smooth L1 loss(Tk,T′k)+Smooth L1 loss(Tk,T0),其中,loss为所述温度预测模型的综合误差,T0为加热元件的目标温度,TK为实际温度,T′k为预测温度。

5.根据权利要求4所述的基于温度预测模型的加热器具的温度控制方法,其特征在于,所述根据此次抽吸操作中当前时刻之前的历史数据预测得到下一时刻加热元件的预测温度,包括:

6.根据权利要求5所述的基于温度预测模型的加热器具的温度控制方法,其特征在于,所述获取加热器具的加热元件对应的实际温度和预设的目标温度,包括:

7.根据权利要求6所述的基于温度预测模型的加热器具的温度控制方法,其特征在于,所述获取加热器具的加热元件对应的实际温度和预设的目标温度,还包括:

8.根据权利要求7所述的基于温度预测模型的加热器具的温度控制方法,其特征在于,根据所述综合误差调整加热器具的发热元件电压,包括:

9.根据权利要求8所述的基于温度预测模型的加热器具的温度控制方法,其特征在于,根据所述综合误差调整加热器具的发热元件电压,还包括:

10.根据权利要求9所述的基于温度预测模型的加热器具的温度控制方法,其特征在于,根据每一次计算得到所述综合误差实时优化所述温度预测模型的参数,包括:

...

【技术特征摘要】

1.一种基于温度预测模型的加热器具的温度控制方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的基于温度预测模型的加热器具的温度控制方法,其特征在于,所述计算得到综合误差,包括:

3.根据权利要求2所述的基于温度预测模型的加热器具的温度控制方法,其特征在于,所述构建加热器具的温度预测模型,包括:

4.根据权利要求3所述的基于温度预测模型的加热器具的温度控制方法,其特征在于,所述温度预测模型采用损失函数为:loss=smooth l1 loss(tk,t′k)+smooth l1 loss(tk,t0),其中,loss为所述温度预测模型的综合误差,t0为加热元件的目标温度,tk为实际温度,t′k为预测温度。

5.根据权利要求4所述的基于温度预测模型的加热器具的温度控制方法,其特征在于,所述根据此次抽吸操作中当前时刻之前的历史数据预测得到下一...

【专利技术属性】
技术研发人员:徐铭美谢力韩咚林汤磊曾显清周恽鸿刘锴梁坤周志刚邓永
申请(专利权)人:四川三联新材料有限公司
类型:发明
国别省市:

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