本方案介绍了一种工业洗衣机智能控制技术,该技术采用增量式模糊神经网络优化方法。系统通过数据采集单元收集待洗衣物和洗涤环境信号,中央处理器接收并展示这些数据。利用模糊神经网络模型计算出最优洗涤参数,并发送控制信号至执行器以执行洗涤操作。洗涤完成后,系统再次采集洗涤信号,并通过增量式优化算法更新模糊神经网络模型,包括样本的追加和不利样本的剔除。该方案解决了传统工业洗衣机控制方法的不足,提供了一种快速、高鲁棒性的智能控制方法,有效延长了洗衣机的使用寿命。
背景技术
工业洗衣机具备多种洗衣功能,因此被广泛应用在饭店、医院、学校、工厂等有大容量洗衣要求的公共场所内。近年来,由于商业和医疗设施扩展、卫生标准提高、劳动力成本上升、可持续发展需求和技术进步等多重因素共同推动了对工业洗衣机的需求。
而随着工业洗衣需求的不断增长,传统工业洗衣机的控制方法在灵活性、效率和环境友好性方面表现出显著不足。现代工业环境要求洗衣设备不仅能够处理多样化的织物类型和洗涤负荷,还需具备节能、节水、高效和环保等特性。传统洗衣机提供固定的洗涤周期和有限的定制选项,缺乏灵活性,导致在应对不同洗衣负荷和织物类型时,洗涤效果往往不尽如人意。此外,传统洗衣机无法精确控制水温、洗涤时间和电机转速,导致能耗高,水资源浪费严重,这不仅增加了运营成本,还对环境造成了不良影响。频繁的机械磨损和维护需求,进一步降低了设备的可靠性和生产效率。
因此,需要进一步的解决上述问题,本申请人提出了一种基于增量式模糊神经网络的工业洗衣机控制优化方法及系统。
实现思路