[发明专利]加热设备防干烧的控制方法、装置、加热设备及存储介质有效
申请号: | 201911175909.X | 申请日: | 2019-11-26 |
公开(公告)号: | CN110848759B | 公开(公告)日: | 2021-02-26 |
发明(设计)人: | 李绍斌;宋德超;董雪莹;陈翀 | 申请(专利权)人: | 珠海格力电器股份有限公司;珠海联云科技有限公司 |
主分类号: | F24C3/12 | 分类号: | F24C3/12;F24C7/08;A47J27/21;A47J36/00;A47J36/24 |
代理公司: | 北京聿宏知识产权代理有限公司 11372 | 代理人: | 吴大建;张杰 |
地址: | 519000*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 加热 设备 防干烧 控制 方法 装置 存储 介质 | ||
1.一种加热设备防干烧的控制方法,其特征在于,所述方法包括:
采集所述加热设备所加热的容器的实时温度、实时液位和加热时长;
根据所述实时温度、实时液位和加热时长,确定是否达到干烧控制条件;
若达到所述干烧控制条件,则以与所述干烧控制条件对应的控制方式控制所述加热设备执行操作,其中,所述对应的控制方式包括发出提示和/或停止加热;
根据所述实时温度、实时液位和加热时长,确定是否达到干烧控制条件,包括:
根据所述实时温度、实时液位和加热时长,确定干烧报警温度阈值;确定所述实时温度是否大于所述干烧报警温度阈值;若所述实时温度大于所述干烧报警温度阈值,则确定所述实时液位是否为零;若所述实时液位为零,则确定达到干烧报警条件;
所述以与所述干烧控制条件对应的控制方式控制所述加热设备执行操作,包括:停止加热并发出干烧报警提示。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述实时温度、实时液位和加热时长,确定干烧报警温度阈值,包括:
根据所述加热设备当前采用的加热模式,从预设的多个深度学习模型中确定与所述加热模式匹配的深度学习模型,其中,所述预设的多个深度学习模型为预先训练的用于确定与干烧相关的温度阈值的深度学习模型;
基于加热过程中采集的多组所述实时温度、实时液位和加热时长,通过所述匹配的深度学习模型确定所述干烧报警温度阈值。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在根据所述实时温度、实时液位和加热时长,确定干烧报警温度阈值之前,所述方法还包括:
根据所述实时温度、实时液位和加热时长,确定干烧预警温度阈值,其中,所述干烧预警温度阈值低于所述干烧报警温度阈值;
确定所述实时温度是否大于所述干烧预警温度阈值;
若所述实时温度大于所述干烧预警温度阈值,则确定所述实时液位是否为零;
若所述实时液位为零,则发出干烧预警提示。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,根据所述实时温度、实时液位和加热时长,确定干烧预警温度阈值,包括:
根据所述加热设备当前采用的加热模式,从预设的多个深度学习模型中确定与所述加热模式匹配的深度学习模型,其中,所述预设的多个深度学习模型为预先训练的用于确定与干烧相关的温度阈值的深度学习模型;
基于加热过程中采集的多组所述实时温度、实时液位和加热时长,通过所述匹配的深度学习模型确定所述干烧预警温度阈值。
5.根据权利要求2或4所述的方法,其特征在于,所述预设的多个深度学习模型在预先训练过程中,采用三层神经网络,分别基于不同加热模式下采集的温度、液位、时长特征值进行训练。
6.根据权利要求1至4中任一项所述的方法,其特征在于,在采集所述加热设备所加热的容器的实时温度、实时液位和加热时长之前,所述方法还包括:
根据所述加热设备的使用记录,确定所述加热设备最近N次使用中干烧次数是否大于干烧次数阈值,其中N为正整数;
若大于所述干烧次数阈值,则在开始加热前发出预防干烧提示。
7.一种加热设备防干烧的控制装置,其特征在于,所述装置包括:
采集模块,用于采集所述加热设备所加热的容器的实时温度、实时液位和加热时长;
干烧控制条件判断模块,用于根据所述实时温度、实时液位和加热时长,确定是否达到干烧控制条件;
执行模块,用于在达到所述干烧控制条件时,以与所述干烧控制条件对应的控制方式控制所述加热设备执行操作,其中,所述对应的控制方式包括发出提示和/或停止加热。
8.一种加热设备,包括加热组件,其特征在于,所述加热设备还包括:
存储器,其上存储有计算机程序;以及
处理器,用于执行所述存储器中的所述计算机程序,以实现权利要求1至6中任一项所述方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述方法的步骤。
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