CN108981959A - 一种智能测温*** - Google Patents

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CN108981959A
CN108981959A CN201810563610.0A CN201810563610A CN108981959A CN 108981959 A CN108981959 A CN 108981959A CN 201810563610 A CN201810563610 A CN 201810563610A CN 108981959 A CN108981959 A CN 108981959A
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杨涌
黄东
刘琴
李将将
方梦阳
姚辉
白勇
马朝平
王平
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    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01K—MEASURING TEMPERATURE; MEASURING QUANTITY OF HEAT; THERMALLY-SENSITIVE ELEMENTS NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01K13/00—Thermometers specially adapted for specific purposes

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  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Mobile Radio Communication Systems (AREA)

Abstract

本发明专利涉及一种智能测温***，包括进行温度测量的智能测温装置、手机端应用程序和云端控制决策模块。智能测温装置包括温度传感器、模数转换器、单片机、蓝牙模块以及电池。手机端应用程序基于蓝牙模块进行数据传输，使得智能测温装置与手机端应用程序无需有线连接即可完成数据交互，使用方便灵活，信号传输稳定；另外，云端控制决策模块可以为手机端应用程序提供相应的数据存储策略控制，存储数据采用负载均衡算法，提高数据存储和使用效率。

Description

一种智能测温***
技术领域
本发明专利涉及一种智能测温***，尤指一种可为烹调提供流程指导的智能测温***。
背景技术
测温***已经广泛应用，已经能够基本满足用户的需求，目前的测温装置，能够将测得的温度信息进行实时显示，或通过无线模块传到接收端(手机终端、电脑终端等)进行显示，但是，目前没有基于知识库的智能测温***，因此，本***通过引入烹调知识库，可结合智能测温模块测得的实时温度信息，为烹调流程提供指导。
发明专利内容
本发明专利的主要目的在于提供一种智能测温***，可结合智能测温模块的实时温度信息，为烹调流程提供准确的指导。
本发明专利公开一种智能测温***，该智能测温***包括：(1)智能测温装置，(2)手机端应用程序，(3)云端控制决策模块。该智能测温装置电路***包括测温装置包括温度传感器、模数转换器、单片机、蓝牙模块以及电池。该测温装置的软件***由4个模块组成，其中包括：传感器温度值获取模块、蓝牙数据获取模块、预测模块和决策与显示模块。
测温装置软件模块包括4个模块，其中包括：传感器温度值获取模块、蓝牙数据获取模块、预测模块和决策与显示模块。结合温度获取模块和无线数据获取模块的信息，计算出预测剩余时间。计算步骤如下：
步骤1，智能测温装置获取手机端应用程序预先设定的温度ts和智能测
温装置测得的当前温度t0；
步骤2，计算T＝预先设定的温度ts-当前温度t0；
步骤3，每间隔S秒获取当前温度t1，计算V＝|t1-t0|/S秒；
步骤4，计算预计的剩余时间R＝T/V；
步骤5，将t1替换t0；准备下次的计算，进入步骤2。
手机端应用程序通过手机中的蓝牙模块获取智能测温装置发送的温度信息，并将该信息在手机显示模块中展示；手机端应用程序可以设置提示或报警温度值，并将该温度信息发送给智能测温装置；手机端应用程序结合云端数据(包括烹调流程、各阶段持续时间和温度等)，对烹调操作进行实时指导和提示。
云端数据采用分布式存储，分别存放于云端的多个虚拟处理单元Vj上，数据存储采用如下算法进行存储虚拟处理单元分配，首先定义事件集合T＝{T1,T2,T3,...,Ts},虚拟处理单元集合V＝{V1,V2,V3,...,Vm}；
步骤如下：
步骤1，根据当前存储事件，首先计算各任务的期望计算时间参数ETCij＝Ii/Sj(其中，Ii为用户事件Ti的事件长度，Sj为虚拟处理单元Vj的处理速度)，1≤j≤m,1≤i≤s；
步骤2，计算事件的概率矩阵：
其中，k等同于j,1≤k≤m。
步骤3，计算分配给虚拟处理单元Vj的负载Lj(1≤j≤m)：
其中为布尔变量，Pij为分配任务Ti的概率。
步骤4，获得全局虚拟处理单元的最小负载：
本发明专利可在现有测温模式下，结合烹调知识库，提高烹调的准确性和乐趣。
附图说明
图1为本发明专利实施例中的智能测温***框图
图2为本发明专利实施例中的测温装置硬件框图
图3为本发明专利实施例中的测温装置软件框图
图4为本发明专利实施例中的预测剩余时间流程图
图5为本发明专利实施例中的云端存储控制算法流程图
具体实施方式
为使本发明专利的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下参照附图并举实施例，对本发明专利进一步详细说明。
该智能测温***包括智能测温装置、手机端应用程序和云端控制决策模块，如图1所示。该智能测温装置电路***包括测温装置包括温度传感器、模数转换器、单片机、蓝牙模块以及电池，如图2所示。
手机端应用程序通过手机中的蓝牙模块获取智能测温装置发送的温度信息，并将该信息在手机显示模块中展示，手机端应用程序结合云端数据(包括烹调流程、各阶段持续时间和温度等)，对烹调操作进行实时指导和提示。
测温装置软件模块包括4个模块，其中包括：传感器温度值获取模块、蓝牙数据获取模块、预测模块、决策与显示模块。
温度获取模块用户可按需求设置获取温度信息的频率F。
预测模块结合传感器温度值获取模块和蓝牙数据获取模块的信息，计算出预测剩余时间。如图4所示，计算步骤如下：
步骤1，智能测温装置获取手机端应用程序预先设定的温度ts和智能测
温装置测得的当前温度t0；
步骤2，计算T＝预先设定的温度ts-当前温度t0；
步骤3，每间隔S秒获取当前温度t1，计算V＝|t1-t0|/S秒；
步骤4，计算预计的剩余时间R＝T/V；
步骤5，将t1替换t0；准备下次的计算，进入步骤2。
比如：预先设定的温度为200度，当前温度t0＝30度，因此，T＝170度，当下一测量时刻的测量温度为35度，检测周期为1秒，则V＝|35-30|/1秒＝5度/秒；然后通过R＝T/V计算的剩余时间为34秒。
另外，对于云端知识库的建立，用户可通过手机端应用程序上传烹调流程和相关操作细节，以实现知识库的建立和更新，如下表所示，并能够为使用该智能测温***的人员提供烹调知识和提供相互交流的平台。
云端数据采用分布式存储，分别存放与云端的多个虚拟处理单元Vj上，知识库存储采用如下算法进行存储虚拟处理单元分配，首先定义事件集合T＝{T1,T2,T3,...,Ts},虚拟处理单元集合V＝{V1,V2,V3,...,Vm}；
步骤如下：
步骤1，根据当前存储事件，首先计算各任务的期望计算时间参数ETCij＝Ii/Sj(其中，Ii为用户事件Ti的事件长度，Sj为虚拟处理单元Vj的处理速度)，1≤j≤m,1≤i≤s；
步骤2，计算事件的概率矩阵：
其中，k等同于j,1≤k≤m。
步骤3，计算分配给虚拟处理单元Vj的负载Lj(1≤j≤m)：
其中为布尔变量，Pij为分配任务Ti的概率。
步骤4，获得全局虚拟处理单元的最小负载：
以上所述仅为本发明专利的较佳实施例而已，并不用以限制本发明专利，凡在本发明专利的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明专利保护的范围之内。

Claims (7)

1.一种智能测温***包括：(1)智能测温装置，(2)手机端应用程序，(3)云端控制决策模块；智能测温装置的电路***包括温度传感器、模数转换器、单片机、蓝牙模块以及电池；测温装置的手机端应用程序由4个模块组成，其中包括：传感器温度值获取模块、蓝牙数据获取模块、预测模块、决策与显示模块。
2.如权利要求1所述的手机端应用程序，其特征在于，智能测温装置结合传感器温度值获取模块和蓝牙数据获取模块的信息，计算出被测物体温度到达设定值的预计剩余时间。计算步骤如下：
步骤1，智能测温装置获取手机端应用程序预先设定的温度ts和智能测温装置测得的当前温度t0；
步骤2，计算T＝预先设定的温度ts-当前温度t0；
步骤3，每间隔S秒获取当前温度t1，计算V＝|t1-t0|/S秒；
步骤4，计算预计的剩余时间R＝T/V；
步骤5，将t1替换t0；准备下次的计算，进入步骤2。
3.如权利要求1所述的决策模块，其特征在于，将预测模块预测剩余时间显示在硬件屏幕上，并当温度剩余时间R为0时，触发蜂鸣器报警。
4.如权利要求1所述的手机端应用程序，其特征在于，该手机端应用程序通过手机中的蓝牙模块获取智能测温装置发送的温度信息，并将该信息在手机端应用程序中展示；手机端应用程序可以设置提示或报警温度值，并将该温度信息发送给智能测温装置；手机端应用程序结合云端知识库和温度信息，对烹调操作进行实时指导和提示。
5.如权利要求1所述的云端控制决策模块，其特征在于，手机端应用程序向云端发送来的数据(包括烹调流程、各阶段持续时间和温度等)采用分布式存储，分别存放与云端的多个虚拟处理单元Vj上，数据存储采用如下算法进行存储虚拟处理单元分配，首先定义事件集合T＝{T1,T2,T3,...,Ts},虚拟处理单元集合V＝{V1,V2,V3,...,Vm}；
根据当前存储事件集合T，首先计算各任务的期望计算时间参数ETCij＝Ii/Sj(其中，Ii为用户事件Ti的事件长度，Sj为虚拟处理单元Vj的处理速度),1≤j≤m,1≤i≤s；
计算事件的概率矩阵：
其中，k等同于j,1≤k≤m。
6.如权利要求1所述的云端控制决策模块，其特征在于，计算分配给虚拟处理单元Vj的负载Lj(1≤j≤m)：
其中为布尔变量，Pij为分配任务Ti的概率。
7.如权利要求1所述的云端控制决策模块，其特征在于，获得全局虚拟处理单元的最小负载：
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113049113A (zh) * 2021-03-22 2021-06-29 华东师范大学 一种温度测量***及方法

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* Cited by examiner, † Cited by third party
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