[发明专利]洗衣机的控制方法、装置、洗衣机、存储介质及处理器有效
| 申请号: | 202011505601.X | 申请日: | 2020-12-18 |
| 公开(公告)号: | CN112779720B | 公开(公告)日: | 2022-05-31 |
| 发明(设计)人: | 余录;林桂锋;何旭明 | 申请(专利权)人: | 珠海格力电器股份有限公司 |
| 主分类号: | D06F33/32 | 分类号: | D06F33/32;D06F34/04;D06F103/02;D06F103/06;D06F103/14;D06F103/16;D06F103/18;D06F103/20;D06F103/24;D06F103/32;D06F103/34 |
| 代理公司: | 北京煦润律师事务所 11522 | 代理人: | 朱清娟;梁永芳 |
| 地址: | 519070*** | 国省代码: | 广东;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 洗衣机 控制 方法 装置 存储 介质 处理器 | ||
1.一种洗衣机的控制方法,其特征在于,包括:
获取待洗衣物的当前材质和当前脏污程度;
根据所述待洗衣物的当前材质和当前脏污程度,确定所述洗衣机对所述待洗衣物进行洗衣处理时所选用的当前洗衣模式,并控制所述洗衣机按确定的所述当前洗衣模式运行;
获取所述洗衣机按确定的所述当前洗衣模式运行的当前环境状态;
根据所述当前环境状态,确定所述洗衣机在按确定的所述当前洗衣模式运行的过程中所需要执行的当前动作,并控制所述洗衣机在按确定的所述当前洗衣模式运行的过程中执行所述当前动作;根据所述当前环境状态,确定所述洗衣机在按确定的所述当前洗衣模式运行的过程中所需要执行的当前动作,包括:根据设定环境状态和设定动作之间的第二对应关系,将所述第二对应关系中与所述当前环境状态相同的设定大环境状态所对应的设定动作,确定为与所述当前环境状态对应的当前动作;设定环境状态和设定动作之间的第二对应关系,包括:经预先训练得到的第二神经网络模型;对所述第二神经网络模型的训练过程,包括:利用Actor网络作为行动决策器,根据输入的当前环境状态,输出需执行的当前动作;根据所述洗衣机执行所述当前动作之后的所述洗衣机的洗衣环境的改变,得到下一环境状态;并确定所述洗衣机执行所述当前动作所耗费的当前电量;利用Critic网络作为评价器,根据所述当前环境状态、所述当前动作、所述当前电量和所述下一环境状态,确定所述行动决策器基于所述当前环境状态给出所述当前动作的决策准确性的实际评估值;基于所述实际评估值和预设的目标评估值,通过梯度损失函数,对所述Actor网络和所述Critic网络进行更新,以优化所述Actor网络和所述Critic网络,依次循环,直至所述实际评估值与所述目标评估值之间的差值达到预设误差。
2.根据权利要求1所述的洗衣机的控制方法,其特征在于,根据所述待洗衣物的当前材质和当前脏污程度,确定所述洗衣机对所述待洗衣物进行洗衣处理时所选用的当前洗衣模式,包括:
根据设定材质、设定脏污程度和设定洗衣模式之间的第一对应关系,将所述第一对应关系中与所述当前材质相同的设定材质、以及与所述当前脏污程度相同的设定脏污程度对应的设定洗衣模式,确定为与所述当前材质和所述当前脏污程度对应的当前洗衣模式。
3.根据权利要求2所述的洗衣机的控制方法,其特征在于,其中,设定材质、设定脏污程度和设定洗衣模式之间的第一对应关系,包括:经预先训练得到的第一神经网络模型;所述第一神经网络模型的第一输入端能够输入所述当前材质,所述第一神经网络模型的第二输入端能够输入所述设定脏污程度,所述第一神经网络模型的输出端能够输出所述当前洗衣模式。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的洗衣机的控制方法,其特征在于,
其中,所述当前环境状态、所述设定环境状态中的环境状态,包括:温度、湿度、水位、水浊度中的至少之一;所述当前动作、所述设定动作中的动作,包括:电机转速、加热温度、是否进水、以及进水量中的至少之一。
5.根据权利要求1所述的洗衣机的控制方法,其特征在于,其中,所述第二神经网络模型的输入端能够输入所述当前环境状态,所述第二神经网络模型的输出端能够输出所述当前动作。
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