一种滚筒洗衣机负载量和偏心量的检测方法
【专利摘要】本发明涉及滚筒洗衣机技术领域，具体涉及一种滚筒洗衣机负载量和偏心量的检测方法：选取k种常用负载量和偏心量的组合状态，并按重量由小到大排序，利用设置在洗衣机外桶上的三维振动传感器，检测该k种组合状态下洗衣机外桶的振动情况，通过N级模糊判断，寻找该k种组合状态下负载量和偏心量出现概率最大且唯一且概率大于0.5的组合状态。本发明的判断方法是通过多重的模糊判断来检测，通过不断增大模糊论域，从而增加模糊判断的级别，模糊判断级别越高，模糊判断越精准。在整个方案中通过多个转速下的数据进行模糊处理，配合多重模糊判断，可以达到很好的容错能力，可以适应多种工况下的检测。
【专利说明】
_种滚筒洗衣机负载量和偏心量的检测方法
技术领域
[0001 ]本发明涉及滚筒洗衣机技术领域，具体涉及一种滚筒洗衣机负载量和偏心量的检 测方法。
【背景技术】
[0002] 目前，在洗衣机新技术的不断发展中，许多新技术需要对洗衣机的运行的状态进 行检测，才能很好运用新技术。洗衣机的负载量和偏心量的信息重要性在很多技术中有所 体现。比如，现在的洗衣机脱水方案中就有通过偏心量和负载量来决定脱水的转速;还有现 在的比较流行的自动投放技术的使用，如果能在投放之前，能检测负载量的情况，对于自动 投放量将会更加的准确。然而现在的洗衣机的负载量和偏心量的检测方法都是通过单一的 数据或者单一的判断规则进行处理获得，这样就会没有足够的容错能力。
[0003] 现在检测称重和偏心的方法，基本是通过电机的电流等电信号进行处理分析，得 到检测结果。然而在实际的检测过程中，因为单信号的检测必定会出现较大的误差，对于不 同工况下的使用就不太理想。而且，现在的检测称重和偏心量需要较多的硬件的支持，在老 机型上很难进行复制使用。
【发明内容】
[0004] 本发明的目的在于提供一种基于三维振动传感技术的洗衣机的负载量和偏心量 检测方法，该检测方法能够实时对目前洗衣机桶内的负载量和偏心量进行准确的判断。
[0005] 本发明是通过以下技术方案实现的：
[0006] -种滚筒洗衣机负载量和偏心量的检测方法，选取k种常用负载量和偏心量的组 合状态，并按重量由小到大排序，利用设置在洗衣机外桶上的三维振动传感器，检测该k种 组合状态下洗衣机外桶的振动情况，通过N级模糊判断，寻找该k种组合状态下负载量和偏 心量出现概率最大且唯一且概率大于0.5的组合状态，其中，k和N均为自然数。
[0007] 本发明所述的一种滚筒洗衣机负载量和偏心量的检测方法，包括以下步骤：
[0008] (1)建立洗衣机负载量和偏心量的检测模型：针对不同型号的洗衣机，选取转速 ri,r2……rn&k种常用负载量和偏心量的组合状态，在不同转速、不同负载量和偏心量组合 状态的情况下，利用设置在洗衣机外桶上的三维振动传感器，分别测试洗衣机在稳定转动 一定时间段内x、y、z三个方向上各自的位移量，以η个转速、k种组合状态作为一个测试样 本，若干个测试样本重复实验检测，获得不同转速下不同方向的位移量，对N级模糊判断建 立模糊论域、隶属函数及模糊论域矩阵R;
[0009] (2)对洗衣机进行实际检测:根据已建立的检测模型，分别检测洗衣机在不同转速 及k种负载量和偏心量组合状态下稳定转动一定时间段内X、y、z三个方向上各自的位移量 平均值，进行N级模糊判断，寻找该k种组合状态下负载量和偏心量出现概率最大且唯一且 概率大于0.5的组合状态；
[0010]其中，n、k和N均为自然数，ri<r2......<rn，x、y、z方向分别为洗衣机的上下、左右、 前后方向。
[0011] 本发明所述的一种滚筒洗衣机负载量和偏心量的检测方法，步骤（1)所述建立洗 衣机负载量和偏心量的检测模型包括以下步骤：
[0012] (11)数据采集:分别测试洗衣机在转速ri、r2……rjk种负载量和偏心量组合状 态下稳定转动一定时间段内x、y、z三个方向上各自的位移量，重复若干次，获得不同转速下 不同方向的位移量；
[0013] (12)建立模糊论域：1级模糊论域[0 4]，2级模糊论域[0 6]，3级模糊论域[0 8]……N级模糊论域[0(2+2*N)];对应地，洗衣机的位移量程度，在1级模糊判断时分为3种 程度，2级模糊判断时分为4种程度，3级模糊判断时分为5种程度……N级模糊判断时分为(2 +N)种程度；
[0014] (13)建立隶属函数:将N级模糊论域中的洗衣机位移量对应的（2+N)种位移程度建 立到普通的三角形隶属函数中，隶属值均为[0 1];
[0015] (14)建立模糊论域矩阵R:针对设置的模糊判断级别N，建立N个模糊论域矩阵R，即 在N级模糊判断时，将k种组合状态、η个转速下相对应的x、y、z三个方向上各自的位移量分 别进行模糊处理，模糊到论域[0(2+2*N)]上;再根据隶属函数，求得x、y、z三个方向上各自 的位移量分别属于(2+N)种程度的隶属值，若隶属值大于或等于0.5则赋值为1，否则赋值为 0，即可得到一个[3*(2+N) *n] X k的模糊矩阵R;
[0016] 其中，η、k和N均为自然数，η <Γ2......<rn，χ、y、ζ方向分别为洗衣机的上下、左右、 前后方向。
[0017] 本发明所述的一种滚筒洗衣机负载量和偏心量的检测方法，步骤(2)所述对洗衣 机进行实际检测包括以下步骤：
[0018] (21)定义初始衣物调整次数m=0，调整衣物，则此时调整次数m= 1，根据建立检测 模型时洗衣机的位移量情况，设置洗衣机在x、y、z单个或多个方向的位移量平均值在不同 转速下的判断阈值，分别检测洗衣机在转速ri、r2......rn下X、y、z三个方向上各自的位移量 平均值，按转速n、r2……化的顺序逐一判断，若检测所得的位移量平均值满足判断阈值则 进入下一转速进行判断，若检测所得的位移量平均值不满足判断阈值则返回调整衣物并将 调整次数m加1，再重新从^转速开始检测判断；
[0019] (22)当调整次数m<A且洗衣机在仏转速下检测所得的位移量平均值满足判断阈 值，贝利用r 1、r 2......r n转速下的综合信息进行N级模糊判断，且从N = 1的模糊等级开始;若 调整次数111>4,则在能达到的转速下进行N级模糊判断，且同样从N=1的模糊等级开始；
[0020] (23)对模糊判断的结果进行处理，若k种负载量和偏心量的组合状态中存在最大 概率个数number = 1且概率p>0 · 5的组合状态，则结束判断，且该最大概率个数number = 1 且概率p>〇. 5的组合状态即为所求;否则模糊等级N值加1并继续进行N级模糊判断，寻找最 大概率个数number = 1且概率p > 0.5的组合状态；
[0021 ] (24)当模糊等级N=B时仍没有寻找到最大概率个数number = 1且概率p>0.5的负 载量和偏心量组合状态，则以模糊等级N = B-1时概率最大且序号最大的组合状态作为所 求；
[0022]其中，m、n、A和B均为自然数，ri<r2......<rn，x、y、z方向分别为洗衣机的上下、左 右、前后方向。
[0023] 本发明所述的一种滚筒洗衣机负载量和偏心量的检测方法，步骤(22)所述模糊判 断包括以下步骤：
[0024] (221)输入量模糊化:把实际检测所得的X、y、z三个方向的位移量进行模糊化，得 至丨J在模糊论域[0(2+2*N)]上的模糊输入量X、Y、Z值，其中X=(2+N)XQ/Xmax，Y=(2+N)y〇/y max， Z = ( 2+N) zo/zmax，式中XQ、y〇、ZQ分别为实际检测时三个方向的位移量，Xmax、ymax、Zmax分别为 建立检测模型时获得的x、y、z三个方向的最大位移量；
[0025] (222)建立模糊输入向量t:利用检测模型所得的隶属函数，由步骤(221)所得模糊 输入量X，γ，Z分别求得对应的（2+N)种程度的隶属值，即可获得一个1 X [ 3* (2+N)*n]的输入 向量t;
[0026] (223)判断:利用检测模型所得的模糊矩阵R和步骤(222)所得的模糊输入向量t建 立模糊判断规则v = t〇R，式中的v为1 X k的模糊输出向量，计算公式如下：
[0027]
[0028] ^为向量v的第j个元素为向量t的第i个元素，Γι沩矩阵R的第i行j列的元素；
[0029] (224)反模糊处理：由步骤(223)得到lXk的模糊输出向量V，每个位置上的元素值 代表对应序号的负载量和偏心量组合状态出现的概率，则其中最大元素值所在的位置对应 的情况发生概率最大；
[0030] 其中，n、k和N均为自然数，X、y、z方向分别为洗衣机的上下、左右、前后方向。
[0031]本发明的有益效果在于：
[0032]本发明通过三维振动传感器检测洗衣机外桶的振动位移情况，进而通过多重模糊 判断进行对洗衣机脱水桶的负载及偏心量情况的检测。和现有的滚筒洗衣机的负载和偏心 检测方式相比，本发明的判断方法是通过多重的模糊判断来检测，通过不断增大模糊论域， 从而增加模糊判断的级别，模糊判断级别越高，模糊判断越精准。在整个方案中通过多个转 速下的数据进行模糊处理，配合多重模糊判断，可以达到很好的容错能力，可以适应多种工 况下的检测。本发明的优点是，可以通过程序来进行检测方案优化，而且多重判断可以不需 要对模糊矩阵进行优化就可以获得较准确的判断结果。
【附图说明】
[0033]图1为本发明【具体实施方式】中检测方法的流程图；
[0034]图2为一级模糊判断隶属函数；
[0035]图3为二级模糊判断隶属函数；
[0036]图4为三级模糊判断隶属函数。
【具体实施方式】
[0037] 为更好理解本发明，下面结合实施例及附图对本发明作进一步描述，以下实施例 仅是对本发明进行说明而非对其加以限定。
[0038] 本发明的检测方法其中一种实施方式流程图如图1所示：
[0039] S1、选择三个不同转速和k种情况进行数据采集。在实际的转速选择，可以根据不 同机型选择不同的三个转速。根据荣事达8555BS型号的共振转速在190rpm左右，选择洗衣 机测试转速为120rpm、150rpm、170rpm。当洗衣机转速到达120rpm、150rpm、170rpm时，并持 续相应的时间，分别检测稳定转速下三个方向的位移量平均值x，y，z。选择k种常用的负载 量和偏心量的组合情况，可以根据实际的要求选取k值，对于荣事达8555BS的机型，可以选 择0kg+200g、0kg+400g、0kg+600g、2·7kg+200g、2·7kg+400g、2·7kg+600g、4·05kg+200g、 4·05kg+400g、4·05kg+600g、5·4kg+300g、5·4kg+600g、5·4kg+900g、8·lkg+300g、8·lkg+ 600g、8·lkg+900g、10·8kg+300g、10·8kg+600g、10·8kg+900g、13·5kg+300g、13·5kg+600g、 13.5kg+900g，一共21种状态，依次序号为1~21。
[0040] S2、当洗衣机转速为120rpm、150rpm、170rpm时，并持续相应的时间，分别检测稳定 转速下三个方向的位移量平均值，根据实际情况X方向为立式滚筒洗衣机的上下方向；y方 向为左右方向；z为前后方向。120rpm检测的为xl、yl、zl; 150rpm检测的为x2、y2、z3; 170rpm 检测的为13、73、23。在120印!11/30检测、150印111/30检测和170印111/30检测之间的判断阈值分 别为 21〈30、22〈30、2〈23〈30，是根据试验数据做出的结果，保证不会出现撞桶的情况，30和2 分别是对应的实际位移*6, 即30是5mm，2是0.35mm，保证桶内有偏心存在。当判断阈值不通 过时，重新进入调整模块循环，当调整次数m>5时，就最终以120rpm的数据进行判断。对于给 定的30mm、2mm和m的阈值可以根据具体情况重新设定；
[0041 ] 通过S1中选择的21种负载和偏心量的情况，分别在120rpm、150rpm、170rpm下，进 行试验获得位移的数据样本。
[0042] S3、模糊等级N的设置。N初始值定为1。
[0043] S4、建立模糊论域。首先分析在120rpm转速下的处理，以下到步骤S10都是在 120rpm转速下的数据处理。根据设置N的值，即为设定模糊判断的等级。不同的模糊判断等 级，设定不一样的模糊论域，就可以获得不一样的模糊判断结果。当N= 1时，即为1级模糊判 断，定义把检测值论域转换到[0 4]的模糊论域，分为3种位移量程度，模糊论域[0 2]为小； 模糊论域[0 4 ]为中;模糊论域[2 4 ]为大。2级模糊判断模糊论域为[0 6 ]，定义模糊论域[0 2]为位移程度小;模糊论域[0 4]为位移程度中偏小;模糊论域[2 6]为位移程度中偏大;模 糊论域[4 6]为位移程度大，一共分为4种程度。3级模糊判断的模糊论域为[0 8]，一共分为 5种程度。同理，得到N级模糊判断的模糊论域为[0(2+2*N)]，一共分为(2+N)种程度。
[0044] S5、输入量模糊化。当N为初始值1时，定义模糊论域为[0 4 ]，把实际的参数X、y、z 进行模糊化，得到在模糊论域[0 4]上的X、Y、Z值。如对X的处理，在选择的21种常见负载量 和偏心量的组合情况中，进行试验获得X出现的最大值Xmax，得到实际检测量X的模糊量X = (xX4)/xmaX(3y和Z的模糊处理规则一致；
[0045] S6、建立隶属函数。当N为初始值1时，论域为[0 4]，分成小、中、大3种位移程度。论 域中的变量对应的3种位移程度的隶属值为[0 1]。如图2~4,建立三角形隶属函数；
[0046] S7、建立模糊矩阵R。当N为初始值1时，把21种情况的负载量和偏心量组合相对应 得位移量X，y，z进行模糊处理。首先对X处理，N= 1，即要对X模糊成三个模糊量。把X模糊到 论域[0 4]上，求得小、中、大三种程度上的隶属值，求得的隶属值大于或等于0.5的赋值为 1，其他的赋值为〇。同样对y，z处理，即可得到一个9 X 21的模糊矩阵R;
[0047] S8、建立模糊输入向量t。当N为初始值1时，对于实时的X，y，z，分别模糊到模糊论 域[0 4]上，得到模糊量X，Y，Z。根据隶属函数，由模糊输入量X，Y，Z分别求得对应的3种程度 的隶属值，即可获得一个1X9的输入向量t。
[0048] S9、进行模糊判断。当N为初始值1时，通过S7和S8两个步骤获得的模糊矩阵R和模 糊输入向量t建立模糊判断规则v = t〇R，式中的v为1 X21模糊的输出量。vj为向量v第j个元 素，为向量t的第i个元素，rij为矩阵R的第i行j列的元素，计算公式如下。
[0049]
[0050] S10、反模糊处理。当N为初始值1时，由步骤S9得到1 X 21的模糊输出向量V，每个位 置上的元素值代表对应情况的概率。即得，其中最大元素所在的位置对应最有可能的情况， 其值对应情况的概率。
[0051 ] S11、当转速为150rpm、170rpm时，处理的过程和步骤S4~S10-致。
[0052] 312、通过120印111、150印111、170印1]1三个转速下采集的位移信息，进行1'1级模糊判断， 得到负载量和偏心量的状态最大概率个数为number，概率为p;
[0053] S13、对N级模糊判断的结果进行处理，若number = 1且p>0.5，则检测结束，否则N值 加1并调到步骤S4循环。
[0054] S14、当N<50时，处理的过程和步骤S4~S13-致。
[0055] S15、当N = 50时仍没有负载量和偏心量的状态最大概率个数为number = 1且p>0.5 的情况出现，则选择N = 49级模糊判断结果中可能出现状态序号最大的作为最终判断。N多 50出现的概率非常小，这样的选择可以保证最大的安全性和节省了判断的时间。
[0056]以上所述实施方式仅仅是对本发明的优选实施方式进行描述，并非对本发明的范 围进行限定，在不脱离本发明设计精神的前提下，本领域普通技术人员对本发明的技术方 案作出的各种变形和改进，均应落入本发明的权利要求书确定的保护范围内。
【主权项】
1. 一种滚筒洗衣机负载量和偏心量的检测方法，其特征在于:选取k种常用负载量和偏 心量的组合状态，并按重量由小到大排序，利用设置在洗衣机外桶上的三维振动传感器，检 测该k种组合状态下洗衣机外桶的振动情况，通过N级模糊判断，寻找该k种组合状态下负载 量和偏心量出现概率最大且唯一且概率大于0.5的组合状态，其中，k和N均为自然数。2. 根据权利要求1所述的一种滚筒洗衣机负载量和偏心量的检测方法，其特征在于，包 括以下步骤： (1) 建立洗衣机负载量和偏心量的检测模型：针对不同型号的洗衣机，选取转速n、 r2……rn&k种常用负载量和偏心量的组合状态，在不同转速、不同负载量和偏心量组合状 态的情况下，利用设置在洗衣机外桶上的三维振动传感器，分别测试洗衣机在稳定转动一 定时间段内x、y、z三个方向上各自的位移量，以n个转速、k种组合状态作为一个测试样本， 若干个测试样本重复实验检测，获得不同转速下不同方向的位移量，对N级模糊判断建立模 糊论域、隶属函数及模糊论域矩阵R; (2) 对洗衣机进行实际检测:根据已建立的检测模型，分别检测洗衣机在不同转速及k 种负载量和偏心量组合状态下稳定转动一定时间段内x、y、z三个方向上各自的位移量平均 值，进行N级模糊判断，寻找该k种组合状态下负载量和偏心量出现概率最大且唯一且概率 大于0.5的组合状态； 其中，n、k和N均为自然数，n<r2……<rn，x、y、z方向分别为洗衣机的上下、左右、前后 方向。3. 根据权利要求2所述的一种滚筒洗衣机负载量和偏心量的检测方法，其特征在于，步 骤(1)所述建立洗衣机负载量和偏心量的检测模型包括以下步骤： (11) 数据采集:分别测试洗衣机在转速n、r2……rn&k种负载量和偏心量组合状态下 稳定转动一定时间段内x、y、z三个方向上各自的位移量，重复若干次，获得不同转速下不同 方向的位移量； (12) 建立模糊论域：1级模糊论域[0 4]，2级模糊论域[0 6]，3级模糊论域[0 8]……N 级模糊论域[〇 (2+2*N)];对应地，洗衣机的位移量程度，在1级模糊判断时分为3种程度，2级 模糊判断时分为4种程度，3级模糊判断时分为5种程度……N级模糊判断时分为（2+N)种程 度； (13) 建立隶属函数:将N级模糊论域中的洗衣机位移量对应的（2+N)种位移程度建立到 普通的三角形隶属函数中，隶属值均为[0 1]; (14) 建立模糊论域矩阵R:针对设置的模糊判断级别N，建立N个模糊论域矩阵R，即在N 级模糊判断时，将k种组合状态、n个转速下相对应的x、y、z三个方向上各自的位移量分别进 行模糊处理，模糊到论域[〇(2+2*N)]上;再根据隶属函数，求得x、y、z三个方向上各自的位 移量分别属于(2+N)种程度的隶属值，若隶属值大于或等于0.5则赋值为1，否则赋值为0，即 可得到一个[3*(2+N)*n] Xk的模糊矩阵R; 其中，n、k和N均为自然数，n<r2……<rn，x、y、z方向分别为洗衣机的上下、左右、前后 方向。4. 根据权利要求2所述的一种滚筒洗衣机负载量和偏心量的检测方法，其特征在于，步 骤(2)所述对洗衣机进行实际检测包括以下步骤： (21)定义初始衣物调整次数m = 0，调整衣物，则此时调整次数m= 1，根据建立检测模型 时洗衣机的位移量情况，设置洗衣机在x、y、z单个或多个方向的位移量平均值在不同转速 下的判断阈值，分别检测洗衣机在转速ri、r2......rn下x、y、z三个方向上各自的位移量平均 值，按转速n、r2……化的顺序逐一判断，若检测所得的位移量平均值满足判断阈值则进入 下一转速进行判断，若检测所得的位移量平均值不满足判断阈值则返回调整衣物并将调整 次数m加1，再重新从ri转速开始检测判断； (22) 当调整次数m<A且洗衣机在rn转速下检测所得的位移量平均值满足判断阈值，则 利用n、r2……化转速下的综合信息进行N级模糊判断，且从N=1的模糊等级开始;若调整次 数111>4，则在能达到的转速下进行1'1级模糊判断，且同样从~=1的模糊等级开始 ； (23) 对模糊判断的结果进行处理，若k种负载量和偏心量的组合状态中存在最大概率 个数number = 1且概率p>0 ? 5的组合状态，则结束判断，且该最大概率个数number = 1且概 率p>0.5的组合状态即为所求;否则模糊等级N值加1并继续进行N级模糊判断，寻找最大概 率个数number = 1且概率p > 0.5的组合状态； (24) 当模糊等级N = B时仍没有寻找到最大概率个数number = 1且概率p>0.5的负载量 和偏心量组合状态，则以模糊等级N=B-1时概率最大且序号最大的组合状态作为所求； 其中，m、n、A和B均为自然数，n<r2……<^^、7、2方向分别为洗衣机的上下、左右、前 后方向。5.根据权利要求4所述的一种滚筒洗衣机负载量和偏心量的检测方法，其特征在于，步 骤(22)所述模糊判断包括以下步骤： (221) 输入量模糊化:把实际检测所得的x、y、z三个方向的位移量进行模糊化，得到在 模糊论域[〇 (2+2*N)]上的模糊输入量X、Y、Z值，其中X = (2+N) x〇/xmax，Y = (2+N) y〇/ymax，Z = (2+N)Z〇/Zmax，式中xQ、yQ、 Z()分别为实际检测时三个方向的位移量，1_、7_、2_分别为建立 检测模型时获得的x、y、z三个方向的最大位移量； (222) 建立模糊输入向量t:利用检测模型所得的隶属函数，由步骤(221)所得模糊输入 量X，Y，Z分别求得对应的（2+N)种程度的隶属值，即可获得一个1 X [ 3* (2+N) *n ]的输入向量 t； (223) 判断:利用检测模型所得的模糊矩阵R和步骤(222)所得的模糊输入向量t建立模 糊判断规则v = t〇R，式中的v为1 X k的模糊输出向量，计算公式如下：vj为向量v的第j个元素为向量t的第i个元素，句为矩阵R的第i行j列的元素； (224) 反模糊处理：由步骤(223)得到lXk的模糊输出向量V，每个位置上的元素值代表 对应序号的负载量和偏心量组合状态出现的概率，则其中最大元素值所在的位置对应的情 况发生概率最大； 其中，n、k和N均为自然数，x、y、z方向分别为洗衣机的上下、左右、前后方向。
【文档编号】G01H17/00GK106048983SQ201610573845
【公开日】2016年10月26日
【申请日】2016年7月20日
【发明人】王成, 吴增元
【申请人】惠而浦（中国）股份有限公司