[發明專利]測量濁度的方法及裝置、洗碗機、存儲介質

有效

• 申請號: 201710580512.3
• 申請日: 2017-07-17
• 公開（公告）號: CN107421918B
• 公開（公告）日: 2019-12-17
• 發明（設計）人: 范澤宣;孫照鵬;胡嵐
• 申請（專利權）人: 佛山市順德區美的洗滌電器制造有限公司;美的集團股份有限公司
• 主分類號: G01N21/59
• 分類號: G01N21/59
• 代理公司: 11283 北京潤平知識產權代理有限公司
• 代理人: 金旭鵬;肖冰濱

1.一種用于洗碗機的測量濁度的方法，其特征在于，該方法包括：

獲取多個濁度傳感器的測量值；以及

利用卡爾曼濾波器融合算法對所述多個濁度傳感器的測量值進行融合計算，以獲取濁度估計值，并以該濁度估計值作為所測量的濁度值，

其中，利用卡爾曼濾波器融合算法對所述多個濁度傳感器的測量值進行融合計算以獲取濁度估計值包括：

當所述多個濁度傳感器的測量值的方差不超過預定閾值時，利用卡爾曼濾波器融合算法對所述多個濁度傳感器的測量值進行融合計算，以獲取所述濁度估計值；以及

當所述多個濁度傳感器的測量值的方差大于預定閾值時，利用一維卡爾曼濾波算法對所述多個濁度傳感器中任一者的測量值進行濾波計算，以得到所述濁度估計值。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，該方法還包括：

利用一維卡爾曼濾波算法對所述濁度估計值進行濾波，并將濾波后的濁度估計值作為所測量的濁度值。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，該方法還包括：

當所述多個濁度傳感器的方差大于預定閾值時，使洗碗機重新洗滌，并重新獲取多個濁度傳感器的測量值；

當洗滌次數超過預定次數，并且所述多個濁度傳感器的方差依舊大于預定閾值時，利用一維卡爾曼濾波算法對所述多個濁度傳感器中任一者的測量值進行濾波計算，以得到所述濁度估計值。

4.根據權利要求1-3中任一項所述的方法，其特征在于，所述卡爾曼融合算法包括：

狀態方程：

預測方程：

P_k＝AP_k-1A^T

更新方程：

G_k＝P_kC^T(CP_kC^T+R)^-1

P_k＝(I-G_kC)P_k-1

其中，為第k時刻所述多個濁度傳感器的測量值的預測值組成的狀態變量矩陣，A為狀態轉移矩陣，z_k為第k時刻所述多個濁度傳感器的測量值的測量矩陣，C為系數矩陣，v_k為第k時刻的測量噪聲，P_k為與的協方差，G_k為卡爾曼增益，R為測量噪聲v_k的協方差，Q為過程噪聲協方差，I是單位矩陣。

5.根據權利要求1-3中任一項所述的方法，其特征在于，所述一維卡爾曼濾波器包括：

狀態方程：

測量方程：

Y(k)＝HX(k)+V(k)

預測方程：

更新方程：

濾波增益矩陣：

K(k+1)＝P(k+1|k)H^T[HP(k+1|k)H^T+R]^-1

一步預測協方差矩陣：

協方差矩陣更新方程：

P(k+1|k+1)＝[I-K(k+1)H]P(k+1|k)

其中，X(k+1)為k+1時刻相應濁度傳感器測量值的預測值，τ為控制參數，H為系統狀態參數矩陣，W(k)過程噪聲，V(k)為測量噪聲，Q為W(k)的方差，R為V(k)的方差，為k+1時刻的先驗測量值，為k時刻的后驗測量值，K(k+1)為k+1時刻的濾波增益，P(k+1|k)為協方差。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述濾波增益矩陣為：

K(k+1)＝P²(k+1|k)H^T[H²P²(k+1|k)H^T+R²]^-1

其中，K(k+1)為k+1時刻的濾波增益，R為V(k)的方差，H為系統狀態參數矩陣。