基于神經網絡模糊控制器的智能洗衣的制造方法
【專利摘要】一種基于神經網絡模糊控制器的智能洗衣機，包括：模糊化處理單元、神經模糊控制單元、轉換器、洗衣機控制器以及渾濁度傳感器；渾濁度傳感器感測洗衣機中的水的渾濁度，并將測得的渾濁度的測量值輸入至模糊化處理單元；模糊化處理單元接收測量值和設定值，并對測量值和設定值進行模糊化處理，將處理后的信號傳遞給神經模糊控制單元；神經模糊控制單元采用人工神經網絡和模糊控制對模糊化處理單元傳遞過來的信號進行處理，利用人工神經網絡來進行模糊信息處理以得到輸出信號并將其傳遞給轉換器；轉換器對神經模糊控制單元傳遞過來的輸出信號進行反模糊化處理以向洗衣機控制器發出指令信號；洗衣機控制器根據從轉換器接收到的指令信號洗衣參量。
【專利說明】基于神經網絡模糊控制器的智能洗衣機
【技術領域】
[0001]本發明涉及家用電器領域，更具體地說，本發明涉及一種基于神經網絡模糊控制器的智能洗衣機。
【背景技術】
[0002]截至目前，申請號為201310198536.4的名為“一種改進的洗衣機模糊控制方法”的專利申請提供了一種改進的洗衣機模糊控制方法，該方法利用反電動勢法，通過對洗衣機在空桶和節點負載狀態下產生脈沖數的測量，推導出水位檔與負載脈沖的對應關系，將該對應關系寫進水位判斷模糊控制程序，通過判斷洗衣機在不同負載狀態下產生的脈沖數落在水位檔與負載脈沖對應關系的哪個范圍內，即可選擇對應的水位檔。
[0003]申請號為97120936.7的名為“洗衣機模糊控制方法”的專利申請涉及洗衣機的控制方法，主要是設置洗衣機的記憶學習功能及掉電記憶功能，主要技術內容是用檢測電路測量空桶時電動機的物理量，判定該物理量是否合格并對以下兩種步驟作出相應的選擇，其一如果超差，則學習失敗，重新開始，其二如果學習成功則按已建立的控制量與上述所測物理量之間的模糊控制規則確定相應的數據作為控制量的值，從而保證洗衣機模糊控制的準確性；設置掉電記憶功能主要是監測電源電壓并存貯當前的工作狀態，待來電后繼續完成剩余的工作程序。
[0004]申請號為93116537.7名為“一種洗衣機模糊控制方法及其控制器”的專利申請是用洗衣機電機作為重量、布質、脫水傳感器，并用光傳感器作為臟度傳感器，根據實測堵轉點電壓、電機電流及其相應差角，由單片微機計算待洗衣物的重量、柔軟度、脫水程度和臟度以及進水速度，進而確定洗滌劑用量、進水量、進水時間、洗滌時間、脫水時間等以實現模糊全自動控制。
[0005]模糊控制技術具有模擬人腦抽象思維的特點，適合于直接表示知識.能夠充分利用學科領域的知識，以一定的規則數來表達知識。具有邏輯推理能力，處理模糊信息或其它不明確信息。模糊神經網絡在優化非線性的復雜系統方面有其獨特的優勢。能模擬人腦形象思維的特點，具有學習，記憶，容錯等能力，二者存在一定的互補性.將神經網絡引入模糊邏輯控制器可以更好地提高控制系統的智能性。
[0006]由于模糊邏輯與神經網絡特性上的互補，它們是實現語言知識表示和自適應知識發展這兩種人類控制基于特征的理想工具，因而對模糊控制與神經網絡熔合的研究已成為近年來一個活躍的研究領域。目前，這些集成方法主要可分為兩類:一為分別應用相應的神經網絡使它們在結構上等價于模糊器、模糊規則庫和解模糊器，直接實現模糊控制系統。另一為通過神經網絡，在功能上等價于模糊系統。
[0007]但是，上述技術方案僅僅能夠進行模糊控制，而不能實現真正的模擬人的處理。

【發明內容】

[0008]本發明所要解決的技術問題是針對現有技術中存在上述缺陷，提供一種能夠提高模糊控制的精確度和洗衣機的工作效率的智能洗衣機。
[0009]為了實現上述技術目的，根據本發明，提供了一種基于神經網絡模糊控制器的智能洗衣機，其包括:模糊化處理單元、神經模糊控制單元、轉換器、洗衣機控制器以及渾濁度傳感器；其中，渾濁度傳感器用于感測洗衣機中的水的渾濁度，并且將測得的渾濁度的測量值輸入至模糊化處理單元；模糊化處理單元用于接收測量值和設定值，并對測量值和設定值進行模糊化處理，將處理后的信號傳遞給神經模糊控制單元；神經模糊控制單元用于采用人工神經網絡和模糊控制對模糊化處理單元傳遞過來的信號進行處理，其中利用人工神經網絡來進行模糊信息處理以得到輸出信號并將其傳遞給轉換器；轉換器用于對神經模糊控制單元傳遞過來的輸出信號進行反模糊化處理以便向洗衣機控制器發出指令信號；洗衣機控制器用于根據從轉換器接收到的指令信號洗衣參量。
[0010]優選地，渾濁度傳感器感測洗衣機筒內水的渾濁度。
[0011 ] 優選地，渾濁度傳感器感測洗衣機排水管中的水的渾濁度。
[0012]優選地，洗衣參量為水流強度。
[0013]優選地，洗衣參量為洗漆時間。
[0014]本發明提高了洗衣機的控制系統的智能性，提高了模糊控制的精確度和洗衣機的工作效率，更好地達到了節能、降耗的目的，使得洗衣機能很快適應使用者的使用習慣，從而讓使用者感覺越用越好用，滿足了客戶的需求。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0015]結合附圖，并通過參考下面的詳細描述，將會更容易地對本發明有更完整的理解并且更容易地理解其伴隨的優點和特征，其中:
[0016]圖1示意性地示出了根據本發明優選實施例的基于神經網絡模糊控制器的智能洗衣機的控制框圖。
[0017]圖2示意性地示出了根據本發明優選實施例的基于神經網絡模糊控制器的智能洗衣機的神經模糊控制單元20的神經網絡結構圖(BP網絡)。
[0018]需要說明的是，附圖用于說明本發明，而非限制本發明。注意，表示結構的附圖可能并非按比例繪制。并且，附圖中，相同或者類似的元件標有相同或者類似的標號。
【具體實施方式】
[0019]為了使本發明的內容更加清楚和易懂，下面結合具體實施例和附圖對本發明的內容進行詳細描述。
[0020]人工神經網絡(簡稱神經網絡，Artificial Neural Network, ANN)具有非線性描述、大規模并行分布處理能力及學習與聯想等特點，利用人工神經網絡技術來進行模糊信息處理，可使得模糊系統成為一種自適應的模糊系統。它對參數改變以及各種干擾都有較強的魯棒性，快速跟蹤性能好，為復雜工業過程控制提供了一種新途徑，提高模糊控制的精確度和洗衣機的工作效率，更好地達到節能、降耗的目的。
[0021]神經網絡模糊控制是為發揮各自的優勢把人工神經網絡和模糊控制進行有機結合。利用人工神經網絡技術來進行模糊信息處理，為模糊控制器提供了良好的學習功能。通過神經網絡實現的模糊控制，把知識表達規則隱含地分布在網絡中，而不是通過顯式的查表，可使得模糊規則的自動提取及模糊隸屬函數的自動生成成為可能。從而克服模糊控制無自學習能力的缺點，使模糊系統成為一種自適應的模糊系統。
[0022]神經網絡是由大量的處理單元(神經元)互相連接而成的網絡，雖不能完全反映人的大腦的功能，但是，它是對生物神經網絡的某種抽象、簡化和模擬，其信息處理通過神經元的相互作用來實現。每個處理單元的功能簡單，但大量簡單的處理單元集體、并行的活動得到預期的識別、計算的結果，具有較快的速度。神經網絡的著眼點不在于利用物理器件完整復制生物體中的神經細胞網絡，而是抽取其中可利用的部分來克服目前計算機或其他系統不能解決的問題，如學習、控制、識別等。神經網絡具有非線性描述、大規模并行分布處理能力及高度魯棒性和學習與聯想等特點，適用于非線性時變大系統的模擬與在線控制。它在認知處理、模式識別方面有很強的優勢。
[0023]神經網絡模糊控制是為發揮各自的優勢把人工神經網絡和模糊控制進行有機結合。本專利是利用人工神經網絡技術來進行模糊信息處理，使洗衣機的模糊控制器具有良好的學習功能，從而克服模糊控制無自學習能力的缺點，使智能洗衣機的模糊系統成為一種自適應的模糊系統
[0024]模糊控制洗衣機是在神經網絡智能控制下，模仿人的思維進行判斷操作的一種新型全自動洗衣機。普通微電腦洗衣機采用的是量化的固定程序，一經設定，便不能更改；而模糊洗衣機則是應用模糊控制器代替人腦來“分析” “判斷”。工作程序可以在一定程度上隨時變化，因而具有人工智能，比普通微電腦更精確，更適用。
[0025]模糊控制洗衣機可采用如下的傳感器來進行信息量的攝取:
[0026]水位傳感器:根據洗滌物的多少自動感知，設定并自動控制用水量。
[0027]布質傳感器:通過自動感知衣物重量和吸水程度，感知衣物的質料，進而決定洗滌方式。
[0028]水溫傳感器:可以根據環境溫度和水溫，自動決定洗滌時間。
[0029]光電傳感器:根據衣物洗滌過程中洗滌循環水的透光率(臟污程度)，決定最佳洗衣程序。
[0030]這幾個傳感器收集到的信息，經過微電腦綜合判定后，便自動選擇出最適當的水位、洗滌時間和洗衣動作等工作參數，并按照衣物的大小及質地等信息，執行最佳洗滌程序。人們只需輕輕一按洗衣機的啟動鍵，余下的事就都由洗衣機自動完成了。可見，洗衣機的主要被控參量為水流強度和洗滌時間。
[0031]神經網絡模糊控制器在輸入、輸出參量的選擇，以及模糊論域和模糊子集的確定方面與一般的模糊控制器大致相同。現僅以渾濁度和渾濁度變化率為參量來確定洗滌時間的控制器。特點是:離線訓練好的網絡，通過計算即可得到最佳的輸出。避免了一般模糊控制洗衣機由于規則表須占大量內存空間，查表反應速度慢，且只能按照已經輸入的規則來控制而不夠靈活的缺點。
[0032]由于神經網絡可以通過在線計算得到最佳輸出，又有自學功能和聯想能力，通過它來作出決策而控制輸出，就顯得十分靈活。
[0033]圖1示意性地示出了根據本發明優選實施例的基于神經網絡模糊控制器的智能洗衣機的控制框圖。
[0034]如圖1所示，本發明優選實施例的基于神經網絡模糊控制器的智能洗衣機包括:模糊化處理單元10、神經模糊控制單元20、轉換器30、洗衣機控制器40以及渾濁度傳感器50。
[0035]其中，渾濁度傳感器50用于感測洗衣機中的水(洗衣機筒內水或者洗衣機排水管中的水)的渾濁度，并且將測得的渾濁度的測量值1輸入至模糊化處理單元10。
[0036]模糊化處理單元10用于接收測量值y和設定值X (例如由用戶設定的一個值)，例如可計算設定值X與測量值1之間的差值信號e (χ)，并對測量值1和設定值X進行模糊化處理，將處理后的信號傳遞給神經模糊控制單元20 ;例如，模糊化處理單元10可確定作為變量的差值信號e(x)的模糊語言值(例如圖2所示的xl-xl4)，通常選取3、5或7個值，然后對所選取的模糊集定義其隸屬函數。
[0037]神經模糊控制單元20用于采用人工神經網絡和模糊控制對模糊化處理單元10傳遞過來的信號進行處理，其中利用人工神經網絡來進行模糊信息處理以得到輸出信號并將其傳遞給轉換器30，由此實際上實現了具有良好的學習功能的模糊控制器。
[0038]轉換器30用于對神經模糊控制單元20傳遞過來的輸出信號進行反模糊化處理以便向洗衣機控制器40發出指令信號。
[0039]洗衣機控制器40用于根據從轉換器30接收到的指令信號洗衣參量，例如洗衣參量為水流強度和/或洗滌時間。
[0040]作為示例，圖2示意性地示出了根據本發明優選實施例的基于神經網絡模糊控制器的智能洗衣機的神經模糊控制單元20的神經網絡結構圖(BP網絡)，其中示出了基于渾濁度和渾濁度變化率的神經網絡控制結構。
[0041]如圖2所示，神經網絡系統包括輸入層、中間層(也稱隱層)和輸出層，各層神經元僅與相鄰層神經元之間相互全連接，同層內神經元之間無連接，各層神經元之間無反饋連接，構成具有層次結構的前饋型神經網絡系統，信號只能向前一層一層地傳輸。其中，例如，假設模糊語言值X1-X14為從模糊化處理單元10傳遞過來的信號。yl_yl4為輸出信號參量。
[0042]令xl-x7為輸入量渾濁度的模糊子集，x8-xl4為輸入量渾濁度變化率的模糊子集，yl-y8為輸出控制量的模糊子集。并假設:
[0043]輸入量渾濁度模糊詞子集為:{清，較濁，濁，很濁};
[0044]渾濁度變化率模糊詞子集為:{零，小，中，大}；
[0045]輸出變量洗滌時間的模糊詞子集為:{短，較短，標準，長}。
[0046]即確定了模糊子集隸屬函數修正的過程，把其離散化可得到有限點上的離散度，構成一個相應的離散子集。
[0047]換言之，xl-x7為輸入量渾濁度模糊詞子集，x7-xl4為渾濁度變化率模糊詞子集，經過下述表1所示的洗衣機的模糊控制規則表，即可得到Y1-Y7的輸出控制量的模糊子集。
[0048]其中，洗衣機的模糊控制規則表如表1所示:
[0049]
【權利要求】
1.一種基于神經網絡模糊控制器的智能洗衣機，其特征在于包括:模糊化處理單元、神經模糊控制單元、轉換器、洗衣機控制器以及渾濁度傳感器；其中，渾濁度傳感器用于感測洗衣機中的水的渾濁度，并且將測得的渾濁度的測量值輸入至模糊化處理單元；模糊化處理單元用于接收測量值和設定值，并對測量值和設定值進行模糊化處理，將處理后的信號傳遞給神經模糊控制單元；神經模糊控制單元用于采用人工神經網絡和模糊控制對模糊化處理單元傳遞過來的信號進行處理，其中利用人工神經網絡來進行模糊信息處理以得到輸出信號并將其傳遞給轉換器；轉換器用于對神經模糊控制單元傳遞過來的輸出信號進行反模糊化處理以便向洗衣機控制器發出指令信號；洗衣機控制器用于根據從轉換器接收到的指令信號洗衣參量。
2.根據權利要求1所述的基于神經網絡模糊控制器的智能洗衣機，其特征在于，渾濁度傳感器感測洗衣機筒內水的渾濁度。
3.根據權利要求1或2所述的基于神經網絡模糊控制器的智能洗衣機，其特征在于，渾濁度傳感器感測洗衣機排水管中的水的渾濁度。
4.根據權利要求1或2所述的基于神經網絡模糊控制器的智能洗衣機，其特征在于，洗衣參量為水流強度。
5.根據權利要求1或2所述的基于神經網絡模糊控制器的智能洗衣機，其特征在于，洗衣參量為洗漆時間。
【文檔編號】D06F33/02GK103628275SQ201310694785
【公開日】2014年3月12日 申請日期:2013年12月17日 優先權日:2013年12月17日
【發明者】楊志和 申請人:上海電機學院