一种基于大数据的洗衣机系统及洗衣控制方法与流程

本发明涉及洗衣机领域，具体的涉及一种基于大数据的洗衣机系统及洗衣控制方法。

背景技术：

从全国范围来看，目前我国洗衣机市场普及程度已经超过了76%，其中城镇市场已经超过了96%，农村市场也已经超过了53%;随着国家开展家电下乡、扩大内需的政策，洗衣机企业将目光均投向了拥有较大消费潜力的农村市场。未来几年，我国洗衣机市场需求增长空间将主要来自于:以城镇化和农村市场为主的首次需求，以及以城镇市场消费升级为主的更新需求;整个洗衣机市场需求在未来几年将继续保持温和增长态势。

2010年，我国洗衣机总销量约5000多万台，同比增长接近30%，增长幅度创历史最高水平;其中内销实现3300多万台，同比增长约28%，出口实现1600多万台，同比增长30%以上，均创历史最高增长速度。

从不同产品来看，2010年我国滚筒洗衣机总销量达到1100多万台，同比增长50%以上，占洗衣机市场销量比重由上年的不足20%上升至20%以上。其中，第四季度各月销量均超过110万台，所占洗衣机市场总销量的份额均超过21%。

节水将成未来洗衣机重点发展方向，洗衣机产业目标主要涵盖节电节水、产品功能、绿色设计三大方向。在中国家用电器协会编制的冰箱、空调、洗衣机的技术路线图中，就节电节水方面，制定了到2015年，波轮式双桶洗衣机达到国家能效2级，波轮式全自动洗衣机达到国家能效1级，能效1级的滚筒式全自动洗衣机要达到欧盟a+等级耗电、耗水要求，滚筒式洗干一体机要达到gb/t23118国标a级耗电、耗水要求。到2020年，滚筒洗衣机达到欧盟a+++等级耗电、耗水要求，波轮式全自动洗衣机达到国标a+等级耗电、耗水要求，滚筒式洗干一体机达到国标a+等级耗电、耗水要求。在产品功能方面，洗衣机的发展方向是大容量，低噪声、低振动。

传统的洗衣机只能按照用户的指令需求进行洗涤，而不能够根据洗衣耗电情况以及洗衣的历史使用情况进行洗衣，这是需要解决的问题。

技术实现要素：

本发明的一个目的在于提供一种基于大数据的洗衣机系统及洗衣控制方法，使得洗衣机能够根据洗衣耗电情况以及洗衣的历史使用情况进行洗衣。

具体地，本发明是通过如下技术方案实现的：

一种基于大数据的洗衣机系统，包括中央处理模块、洗涤控制模块、洗涤模块、定位模块和接入网关，所述接入网关通过无线路由接入互联网，还包括与洗涤控制模块通过互联网连接的洗衣机厂家云服务器，以及与洗衣机厂家云服务器连接的城市政务平台服务器；所述中央处理模块分别与洗涤控制模块、定位模块和接入网关连接；所述洗涤控制模块与洗涤模块连接，洗涤控制模块用于控制洗涤模块进行洗涤操作。

一种基于大数据的洗衣机系统的洗衣控制方法，使用前述的基于大数据的洗衣机系统，所述方法包括步骤：

s1：中央处理模块检测洗衣机当前是否为第一次启动，或者检测是否接收到改定位信号，若是，执行s2；

s2：中央处理模块调用定位模块，确定当前洗衣机所在的地理位置，确定洗衣机所在城市信息；

s3：根据所述城市信息，中央处理模块在本地保存的城市政务平台服务器地址中，寻找到对应城市的政务平台服务器地址；

s4：中央处理模块通过网关访问所述政务平台服务器；

s5：中央处理器获取当前时刻；

s6：中央处理器根据当前时刻，在所述政务平台服务器中调取用户在当前时刻前后预设时长范围内的历史用电信息；

s7：中央处理器根据当前时刻，调取用户在当前时刻前后预设时长范围内的洗衣机使用记录，所述洗衣机使用记录包括洗衣机的使用时长和洗衣步骤；

s8：中央处理器统计在所述预设时长范围内的历史用电信息和洗衣机使用记录，确定洗衣时刻和用电量的关系，并计算当前洗衣时刻的平均用电量；

s9：中央处理器调用洗涤控制模块控制洗涤模块进行洗涤，并在洗涤过程中实时预测每个洗衣步骤的用电量，当多个洗衣步骤的总预测用电量大于所述平均用电量时，向用于发出警报。

较佳的，所述s9包括：

s91：洗涤控制模块接收用户输入的洗涤指令，所述洗涤指令包括洗衣步骤的执行顺序以及每个洗衣步骤的执行时间；

s92：确定每个洗衣步骤所处的电价时段；根据预设的每个洗衣步骤的能耗以及所处的电价时段的电价预测每个洗衣步骤的用电量，若总预测用电量大于所述平均用电量，则向用户发出警报。

较佳的，在所述s92之后，还包括：

s93：确定高电价时段洗衣步骤，和低电价时段洗衣步骤；

s94：降低高电价时段洗衣步骤的能耗，提高低电价时段洗衣步骤能耗，以使总洗衣步骤电总价降低，其中所述电总价为各阶段单位能耗电价与该阶段能耗乘积之和；

s95：重新生成新洗衣步骤，所述洗涤控制模块按照所述新洗衣步骤控制洗涤模块进行洗涤。

较佳的，在所述s93之后、在所述s94之前，所述方法还包括：

s931：确定高电价时段的洗衣步骤，以及高电价时段每个洗衣步骤的清洁能耗率，和

确定低电价时段的洗衣步骤，以及低电价时段每个洗衣步骤的清洁能耗率；

所述s94包括：

降低高电价时段低清洁能耗率洗衣步骤的能耗，相应提高低电价时段高清洁能耗率洗衣步骤能耗，以使总洗衣步骤电总价降低，且总清洁度不降低。

较佳的，在所述s93之后、s94之前，所述方法还包括：

s931’：判断在洗衣步骤执行时期，低电价时段是否出现在高电价时段之前，若是，则执行s932’；若否，则执行s94；

s932’：减少低电价时段非洗衣步骤的执行时间，之后重新确定每个洗衣步骤所处的电价时段，之后执行s933’；

s933’：确定高电价时段洗衣步骤，和低电价时段洗衣步骤，之后执行s94。

较佳的，所述s932’还包括：减少低电价时段清洁度低且耗时长的洗衣步骤的执行时间，之后执行s933’。

较佳的，所述减少低电价时段清洁度低但耗时长的洗衣步骤的执行时间，包括：

计算所述低电价时段中每个洗衣步骤的清洁度值与该步骤持续时间的比值作为清洁速率，确定清洁速率最小的步骤；

减少所述清洁速率最小的步骤的时长。

较佳的，所述洗衣步骤包括浸泡步骤、加热步骤和洗涤步骤。

较佳的，所述非洗衣步骤包括注水步骤和排水步骤。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明第一实施例提供的一种基于大数据的洗衣机系统结构示意图；

图2为本发明第二实施例提供的一种基于大数据的洗衣机系统的洗衣控制方法示意图；

图3为本发明第三实施例提供的一种基于大数据的洗衣机系统的洗衣控制方法示意图；

图4为本发明第四实施例提供的一种基于大数据的洗衣机系统的洗衣控制方法示意图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本发明的一些方面相一致的装置和方法的例子。

在本发明使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本发明。在本发明和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。

应当理解，尽管在本发明可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本发明范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。

以下将通过实施例对本发明进行详细描述。

本发明提供了一种基于大数据的洗衣机系统，如图1所示，包括中央处理模块、洗涤控制模块、洗涤模块、定位模块和接入网关，所述接入网关通过无线路由接入互联网，还包括与洗涤控制模块通过互联网连接的洗衣机厂家云服务器，以及与洗衣机厂家云服务器连接的城市政务平台服务器；所述中央处理模块分别与洗涤控制模块、定位模块和接入网关连接；所述洗涤控制模块与洗涤模块连接，洗涤控制模块用于控制洗涤模块进行洗涤操作。

本发明还提供了一种基于大数据的洗衣机系统的洗衣控制方法，如图2所示，所述方法包括步骤：

s1：中央处理模块检测洗衣机当前是否为第一次启动，或者检测是否接收到改定位信号，若是，执行s2。

所述基于大数据的洗衣机系统中的洗衣机具有定位模块，能够通过所述定位模块连接网络自动定位当前位置。当洗衣机启动时，洗衣机可以检测当前是否为洗衣机第一次启动，若是，则说明当前为洗衣机购买后的第一次启动，中央处理模块应当调用定位模块，确定当前洗衣机所在的地理位置，确定洗衣机所在城市信息；具体的，洗衣机的中央处理器可以在内存空间中开辟一块存储空间进行初次启动标志位存储区，并在出厂时将所述初次启动标志位清零，洗衣机在启动时，首先检查所述初次启动标志位是否为0，若是，则中央处理模块调用定位模块进行定位，获取当前洗衣机的经纬度，并根据经纬度信息确定当前洗衣机所处的行政区域，具体的，所述定位模块为gps定位系统。此外，考虑到洗衣机会有在使用后被搬移到不同城市地区的情况，这时，用户可以点击控制面板上的改定位按键，向中央处理模块发送改定位信号，当中央处理模块接收到改定位信号后，也重新调用定位模块进行定位。

s2：中央处理模块调用定位模块，确定当前洗衣机所在的地理位置，确定洗衣机所在城市信息。

具体的，可以将城市信息与地理位置的对照表预先存储在洗衣机厂家的云服务器中，中央处理模块调用定位模块确定当前洗衣机所在的地理位置信息后，将所述地理位置信息发送到所述云服务器中，所述云服务器接收所述地理位置信息后，根据所述城市信息与地理位置的对照表确定洗衣机所在城市。

s3：根据所述城市信息，中央处理模块在本地保存的城市政务平台服务器地址中，寻找到对应城市的政务平台服务器地址。

中央处理模块在本地保存有各个城市政务平台服务器地址，当确定所在城市后，即可以在本地保存的城市政务平台服务器地址中，寻找到对应城市的政务平台服务器地址。

s4：中央处理模块通过网关访问所述政务平台服务器。

s5：中央处理器获取当前时刻。

s6：中央处理器根据当前时刻，在所述政务平台服务器中调取用户在当前时刻前后预设时长范围内的历史用电信息。

用户的用电情况是有规律的，这些规律以历史用电信息的形式保存在政务平台服务器中，所述历史用电信息包括当前用户在每个时间段的用电量数据。

进一步的，所述所述政务平台服务器还接收存储在中央处理器中的洗衣机厂家云服务器地址，调取用户在当前时刻前后预设时长范围内的历史用电信息后，将将所述历史用电信息发送到与所述洗衣机厂家云服务器地址对应的厂家云服务器中。所述厂家云服务器根据所述历史用电信息生成用户的画像数据，并将所述用户的画像数据与保存在厂家云服务器中的消费预测数据进行匹配，确定当前用户的用电消费能力。

s7：中央处理器根据当前时刻，调取用户在当前时刻前后预设时长范围内的洗衣机使用记录，所述洗衣机使用记录包括洗衣机的使用时长和洗衣步骤。

例如，在历史记录中显示，用户在历史上每天的当前时刻之后使用电量都超出当地的平均水平，则说明该用户的用电消费能力较强，如果用户在当前时刻之后使用电量间歇性变化，则统计用户用电量的变化规律，确定用户在不同时期的用电消费能力，最终，能够将用户在当前时刻之后的用电消费能力进行统计，例如，通过统计得到，用户在当前时刻之后30分钟用电能力较强，之后20分钟用电能力较弱，之后30分钟用电能力又变强，则根据这样的用户在不同时期的用电消费能力，向用户推荐和建议不同的洗衣步骤。

s8：中央处理器统计在所述预设时长范围内的历史用电信息和洗衣机使用记录，确定洗衣时刻和用电量的关系，并计算当前洗衣时刻的平均用电量。

在步骤s7中，已经确定了用户在不同时期的用电消费能力，在这之后，中央处理器统计在所述预设时长范围内的历史用电信息和洗衣机使用记录，确定洗衣时刻和用电量的关系，并计算当前洗衣时刻的平均用电量。例如，当前时刻为18:00，在洗衣机使用记录中得到的信息为：18:00~18:05处于进水阶段，耗电量为1个耗电单位，18:05~18:10处于水温加热阶段，耗电量为10个耗电单位，18:10~18:30处于洗涤阶段，耗电量为30个耗电单位，18:30~18:50处于漂洗阶段，耗电量为20个耗电单位，18:50~19:10处于甩干阶段，耗电量为20个耗电单位。这些数据展示出的是历史用电信息和洗衣机使用记录记录的用户在18:00时刻开始的洗衣顺序和洗衣习惯，如前面的数据所示，当以18:00为当前洗衣时刻时，洗衣的时长为70分钟，平均耗电量为81个耗电单位。

s9：中央处理器调用洗涤控制模块控制洗涤模块进行洗涤，并在洗涤过程中实时预测每个洗衣步骤的用电量，当多个洗衣步骤的总预测用电量大于所述平均用电量时，向用于发出警报。

当掌握了历史记录中以当前时刻为起点的时间段中的洗衣步骤和用电量后，就可以以所述用电量为比较标准，当总预测用电量大于所述平均用电量时，进行警报，以提醒用户可能的电量过度使用。

进一步的，如图3所示，所述s9包括：

s91：洗涤控制模块接收用户输入的洗涤指令，所述洗涤指令包括洗衣步骤的执行顺序以及每个洗衣步骤的执行时间。

用户输入的洗涤指令包括洗衣步骤的执行顺序以及每个洗衣步骤的执行时间，如用户输入的洗涤指令为：执行进水步骤3分钟，执行加热步骤5分钟，执行洗涤步骤30分钟，执行漂洗步骤20分钟，执行甩干步骤20分钟，执行烘干步骤20分钟，执行紫外线杀毒20分钟。

s92：确定每个洗衣步骤所处的电价时段；根据预设的每个洗衣步骤的能耗以及所处的电价时段的电价预测每个洗衣步骤的用电量，若总预测用电量大于所述平均用电量，则向用户发出警报。

当中央控制器获知了每个洗衣步骤所处的电价时段以及用户输入的每个洗衣步骤的执行时间后，中央处理器就能够通过“电价*时长”的公式确定每个洗衣步骤会消耗的电量，从而预估出整个洗衣过程期间的电量使用情况，预估生成“电量-时间”关系曲线图，这个关系表能够从整体时间长度上展示洗衣过程中的用电量变化趋势，之后，中央处理器可以将当前预估生成的“电量-时间”关系曲线图与从历史用电信息获取的“电量-时间”关系进行对比，具体的对比方法为：将所述“电量-时间”关系曲线图按照时间顺序切割为不同的曲线段，针对每个切割出的曲线段，确定该曲线段的每个极大值点，之后确定每个极大值点对应的时刻值，获得多个横纵坐标分别为“时刻，极大值”的点，对每个“时刻，极大值”点进行分析，当通过分析发现当前点的极大值超过对应时刻所在的时间段的平均电量值，则记录此极大值为超均极大值，当遍历所有极大值点后，若获得的所有超均极大值的平均值超过预设的阈值，则说明当前时间段的电量有超过时间段的平均电量值的危险。

进一步的，如图4所示，在所述s92之后，还包括：

s93：确定高电价时段洗衣步骤，和低电价时段洗衣步骤；

中央处理器从政务平台服务器获取不同时段的电价，确定高电价时段和低电价时段，并确定高电价时段洗衣步骤和低电价时段洗衣步骤。

s94：降低高电价时段洗衣步骤的能耗，提高低电价时段洗衣步骤能耗，以使总洗衣步骤电总价降低，其中所述电总价为各阶段单位能耗电价与该阶段能耗乘积之和；

s95：重新生成新洗衣步骤，所述洗涤控制模块按照所述新洗衣步骤控制洗涤模块进行洗涤。

采用这样的方式，可以在保证洗衣质量的前提下，降低用电量。

进一步的，在所述s93之后、在所述s94之前，所述方法还包括：

s931：确定高电价时段的洗衣步骤，以及高电价时段每个洗衣步骤的清洁能耗率，和确定低电价时段的洗衣步骤，以及低电价时段每个洗衣步骤的清洁能耗率。

这里所述清洁能耗率为洗衣的去污能力与对应能耗的比值，即每消耗一个单位的电能，衣物增加的干净程度。洗衣步骤中的每个步骤所具有的清洁能耗率都是不同的，比如紫外线杀菌步骤，无论这个步骤消耗的电能再多，衣物增加的干净程度始终为0，因为紫外线杀菌步骤本身并不能对衣物的干净程度产生影响，同样的，洗涤步骤、漂洗步骤和加热步骤耗能不同，其均对衣物增加的干净程度产生影响，通常我们只知道洗涤步骤为衣物增加的干净程度最强，但通常忽视了改步骤也是耗能最多的步骤，如果单从清洁能耗率的角度考虑，也许洗涤步骤的清洁能耗率并不很高。本发明通过在洗衣机厂家针对各种衣物、各种脏污程度的组合进行大量的实验，获得不同衣物已经脏污程度下的不同洗衣步骤的清洁能耗率，存储在洗衣机厂家云服务器中，供洗衣机选取使用。

进一步的，所述s94包括：

降低高电价时段低清洁能耗率洗衣步骤的能耗，相应提高低电价时段高清洁能耗率洗衣步骤能耗，以使总洗衣步骤电总价降低，且总清洁度不降低。

进一步的，在所述s93之后、s94之前，所述方法还包括：

s931’：判断在洗衣步骤执行时期，低电价时段是否出现在高电价时段之前，若是，则执行s932’；若否，则执行s94；

s932’：减少低电价时段非洗衣步骤的执行时间，之后重新确定每个洗衣步骤所处的电价时段，之后执行s933’；

s933’：确定高电价时段洗衣步骤，和低电价时段洗衣步骤，之后执行s94。

进一步的，所述s932’还包括：减少低电价时段清洁度低且耗时长的洗衣步骤的执行时间，之后执行s933’。

进一步的，所述减少低电价时段清洁度低但耗时长的洗衣步骤的执行时间，包括：

计算所述低电价时段中每个洗衣步骤的清洁度值与该步骤持续时间的比值作为清洁速率，确定清洁速率最小的步骤；

减少所述清洁速率最小的步骤的时长。

进一步的，所述洗衣步骤包括浸泡步骤、加热步骤和洗涤步骤。

进一步的，所述非洗衣步骤包括注水步骤和排水步骤。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明保护的范围之内。