【技术实现步骤摘要】
【】本专利技术涉及饮水和供水产品，尤其涉及智能供水设备温控和加热系统。
技术介绍
0、
技术介绍
1、随着生活水平的提高，智能家居的发展，饮水机智能加热和温控系统需不断追求更高的能效和智能化水平。然而，现有加热和温控技术在能效管理、自适应性、用户个性化需求、故障检测等方面还存在一定局限性。因此，开发一种集成多种感测和控制模式的智能化系统，实现对加热和温控过程更精细和智能的管理，成为了当前行业的迫切需求。
2、随着人工智能技术的日益成熟，将多模态传感器输入与智能算法相结合以提高加热及温控系统的性能已成为可能。
技术实现思路
0、
技术实现思路
1、本专利技术针对现有技术对用户个性化需求、故障检测、智能记忆等方面的不足，本专利技术提供了一种多模态智能加热和温控系统，这种系统配备了温度、沸点检测、市电检测等多种传感器，并通过先进的人工智能算法，如长短期记忆网络(lstm)算法、故障检测与诊断(fdd)算法，实现了对加热过程的智能调节及故障的预判，最大化提高能效并满足用户个性化需求。此外，系统设计旨在提高能效，减少浪费，并在多种工作条件下保持稳定性和可靠性。
2、本专利技术所涉及一种多模态智能加热和温控系统，其特征在于，所述系统包括：
3、控制器：系统的主控单元接收信号和下发控制指令给检测模块、驱动模块和输入输出单元；
4、检测模块：其中包括流量检测模块、温度检测模块、市电检测模块和沸点检测模块，各个检测模块发送检
5、驱动模块：所述驱动模块分别驱动控制下辖的主电源模块、语音播报模块、抽水模块和加热模块，其中主电源模块为系统供电，抽水模块为系统供水，以及加热模块中包括加热体，为系统供水进行加热，语音播报模块为系统输出信息；
6、显示模块：其中包括按键输入单元和显示输出单元，均通过信号输入/输出通道与控制器信号连接。
7、所述系统还包括指纹识别模块和通信模块，所述指纹识别模块和通信模块与控制器信号交互式连接。
8、所述流量检测模块包括流量传感器以及数据传输通道，实时检测供水流量并传输至控制器；所述温度检测模块包括温度传感器及数据传输通道，实时检测温度数据并传输至控制器；所述市电检测模块包括电压检测传感器以及数据传输通道，实时检测系统电压并传输至控制器；所述沸点检测模块，监测水温是否达到沸点，并传输至控制器。
9、所述系统的控制器中内置故障检测模块，所述故障检测模块实时接收各个模块采集的数据并进行故障检测。
10、一种多模态智能加热和温控系统的控制方法，其特征在于，所述控制方法包括以下步骤：
11、s1：系统的控制器，接收到按键输入单元接收按键控制，收到取水指令后，通过驱动单元驱动抽水模块为系统供水，以及驱动加热模块为供水进行加热；
12、s2：同时，控制器通过检测模块中的温度检测模块，采集进水ntc数据、出水ntc数据，通过市电检测模块采集市电数据，通过沸点检测模块采集沸点数据；
13、s3：在完成第一次使用的正常出水过程中，通过系统的控制器记录和分析出水温度和设定的目标值，完成系统既定的分析和记录过程，具体核心算法为：(一)、温度控制算法：
14、温度控制算法包含了pid控制算法或者模糊控制的先进算法，实现对出水温度的精确控制，其中和算法公式如下，
15、
16、其中，e(t)＝ttarget-tcurrent
17、以上，u(t)转化为控制水泵和加热体功率的pwm值，ttarget为目标温度，tcurrent为当前温度；kp为比例调节系数，ki为积分调节系数，kd为微分调节系数，e(t)为目标温度和测量温度之间的差值；
18、(二)、用户习惯学习算法：
19、基于机器学习或深度学习技术，实现对用户温度偏好和用水量的智能学习和调控，其中使用了长期记忆网络算法(lstm算法)进行复杂时间序列的预测，以下是具体实现过程，
20、a、数据采集与预处理，通过用户id识别不同用户，
21、用户id：uid，
22、饮水时间：t1、t2、t3…tn，
23、温度偏好：ttarget(t1)、ttarget(t2)、ttarget(t3)……ttarget(tn)，
24、用水量：v(t1)、v(t2)、v(t3)……v(tn)，
25、将上述数据标准化处理后，使其适合输入到长期记忆网络算法中；
26、b、长期记忆网络算法公式为：
27、ft＝σ(wf·[ht-1,xt]+bf)
28、it＝σ(wi·[ht-1,xt]+bi)
29、ot＝σ(wo·[ht-1,xt]+bo)
30、
31、
32、ht＝ot*tanh(ct)
33、其中：
34、ft是遗忘门的输出，范围为[0,1]；
35、it是输入门的输出，范围为[0,1]；
36、ot是输出门的输出，范围为[0,1]；
37、是输入的候选细胞状态；
38、ct是当前细胞状态；
39、ht是当前时间同步的隐藏状态；
40、wf,wi,wc,wo是权重矩阵；
41、bf,bi,bc,bo是偏置项；
42、c、模型训练：将使用用户历史数据训练lstm模型，具体步骤如下，数据标准化：将温度偏好和用水量数据标准化；
43、数据分割：将数据集分为训练集和测试集；
44、模型训练：使用训练集训练lstm模型；
45、模型验证：使用测试集验证模型的预测性能；
46、d、预测用户习惯，使用训练好的lstm模型预测用户在未来时间点的温度偏好和用水量；
47、(三)、故障检测与诊断算法，故障检测与诊断(pdd)算法，算法用于实时监测饮水机的各个模块，及时发现并诊断故障；将结合基于规则的方法和机器学习的方法进行设计，包含a1、b1、c1和d1四个方面的内容；
48、a1、采集预处理，从各个模块采集数据：
49、通过温度检测模块采集到当前温度：ttarget；
50、通过市电检测模块采集到电压数据：电压vmains；
51、采集加热体功率：加热功率pheater；
52、采集水泵开关状态和流量：水泵开关状态wpump和流量qflow；
53、采集用水量统计数据：用水量v；
54、通过沸点检测模块采集沸点数据：水是否达到沸点b；
55、b1、基于规则的故障检测：
56、使用预定义的规则检测常见故障；
57、例如：
58、温度异常：如果当前温度tcurrent在一定时间内未达到目标温度tt本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种多模态智能加热和温控系统及其控制方法，所述系统包括，
2.根据权利要求1所述多模态智能加热和温控系统，其特征在于，所述流量检测模块包括流量传感器以及数据传输通道，实时检测供水流量并传输至控制器；所述温度检测模块包括温度传感器及数据传输通道，实时检测温度数据并传输至控制器；所述市电检测模块包括电压检测传感器以及数据传输通道，实时检测系统电压并传输至控制器；所述沸点检测模块，监测水温是否达到沸点，并传输至控制器。
3.根据权利要求1或2任一所述多模态智能加热和温控系统，其特征在于，所述系统的控制器中内置故障检测模块，所述故障检测模块实时接收各个模块采集的数据并进行故障检测。
4.一种多模态智能加热和温控系统的控制方法，其特征在于，所述控制方法包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述一种多模态智能加热和温控系统的控制方法，其特征在于，通过用户ID识别不同用户的方式，系统分配用户身份U1、U2、U3……Un、使用者在每次使用时自行按键确认分配到的ID，让系统知晓用户身份；或者通过指纹识别模块识别用户指纹，系统首先识别该指纹是否第一次采
6.根据权利要求4所述一种多模态智能加热和温控系统的控制方法，其特征在于，所述故障检测与诊断算法中，所述使用预定义的规则检测常见故障，其中预定的规则为：
...【技术特征摘要】
1.一种多模态智能加热和温控系统及其控制方法，所述系统包括，
2.根据权利要求1所述多模态智能加热和温控系统，其特征在于，所述流量检测模块包括流量传感器以及数据传输通道，实时检测供水流量并传输至控制器；所述温度检测模块包括温度传感器及数据传输通道，实时检测温度数据并传输至控制器；所述市电检测模块包括电压检测传感器以及数据传输通道，实时检测系统电压并传输至控制器；所述沸点检测模块，监测水温是否达到沸点，并传输至控制器。
3.根据权利要求1或2任一所述多模态智能加热和温控系统，其特征在于，所述系统的控制器中内置故障检测模块，所述故障检测模块实时接收各个模块采集的数据并进行故障检测。
4.一种...
【专利技术属性】
技术研发人员：韦承佐，胡弟平，赵凯，邓雁青，
申请(专利权)人：深圳安吉尔饮水产业集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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