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负载智能感知是干衣机智能化发展研究中的热点问题。MEMS温湿度传感器因其非接触式、高集成度、高精度特性,可代替传统的电极式电导率传感器,应用于干衣机自动判干与烘干控制。本文在分析干衣机工作过程的基础上,提出了将MEMS温湿度传感器应用于干衣机烘干控制的方法,并进一步探讨了基于数据驱动和深度学习算法,将温湿度传感器应用于负载材质识别的可行性。结果显示,通过LSTM-FCN算法挖掘温湿度曲线隐含信息,可实现少量训练数据下棉麻、化纤、羊毛、混合4种材质的分类识别。该研究拓宽了MEMS温湿度传感器在干衣机负载感知上的测量维度和应用范围,有力推动了干衣机智能化的发展。