CN111671315B - 一种烹饪设备湿度控制异常检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提出了一种烹饪设备湿度控制异常检测方法,包括如下步骤:检测本次烹饪的食物;利用烹饪设备上次烹饪相同食物的湿度控制数据,形成上次湿度控制烹饪模型;使用上次湿度控制烹饪模型根据当前环境温湿度参数对本次的食物烹饪湿度数据进行预测,形成本次湿度控制预测模型;烹饪设备烹饪本次食物时,获取实时湿度控制运行数据;将实时湿度控制运行数据的平均值与本次湿度控制预测模型湿度控制数据的平均值作比较;若实时湿度控制运行数据的平均值与本次湿度控制预测模型湿度控制数据的平均值之间的差值大于预设差值,则进入湿度控制异常报错程序。有效判断电蒸烤箱的湿度控制是否正常运行。
Description
技术领域
本发明涉及厨房电器技术领域,具体涉及一种烹饪设备湿度控制异常检测方法。
背景技术
在现有的厨电产品的高端电蒸烤箱中,通过在烹饪内腔内设置湿度传感器,并采集内腔内的湿度数据,进而对蒸烤箱的湿度进行自动调节。由于湿度传感器设置长期暴露在不同的温湿度烹饪环境中,蒸制过程易出现冷凝水过多或烘烤过程的油污在湿度传感器检测口堆积而造成检测不良,从而无法实现精准的湿度控制或得到用户设定实现烹饪食物效果,严重影响用户体验,且现有的电蒸烤箱在烹饪食物的过程中,用户无法判断电蒸烤箱的湿度控制是否正常运行,是否出现故障,进而无法保证食物的烹饪效果。
发明内容
本发明旨在一定程度上解决现有相关技术中存在的问题之一,为此,本发明的目的在于提出一种烹饪设备湿度控制异常检测方法,有效判断电蒸烤箱的湿度控制是否正常运行。
上述目的是通过如下技术方案来实现的:
一种烹饪设备湿度控制异常检测方法,包括如下步骤:
检测本次烹饪的食物;
利用烹饪设备上次烹饪相同食物的湿度控制数据,形成上次湿度控制烹饪模型;
使用上次湿度控制烹饪模型根据当前环境温湿度参数对本次的食物烹饪湿度数据进行预测,形成本次湿度控制预测模型;
烹饪设备烹饪本次食物时,获取实时湿度控制运行数据;
将实时湿度控制运行数据的平均值与本次湿度控制预测模型湿度控制数据的平均值作比较;
若实时湿度控制运行数据的平均值与本次湿度控制预测模型湿度控制数据的平均值之间的差值大于预设差值,则进入湿度控制异常报错程序。
作为本发明的进一步改进,利用烹饪设备上次烹饪相同食物的湿度控制数据,形成上次湿度控制烹饪模型的步骤具体为:判断烹饪设备上次烹饪相同食物的烹饪期间是否发生故障;若烹饪设备上次烹饪相同食物的烹饪期间没有发生故障,则检测烹饪设备上次烹饪相同食物的烹饪期间烹饪设备的内腔温度是否达到恒定;若烹饪设备上次烹饪相同食物的烹饪期间烹饪设备的内腔温度达到恒定,则收集固定烹饪时长内烹饪设备上次烹饪相同食物的湿度控制数据;对固定烹饪时长内的烹饪设备上次烹饪相同食物的湿度控制数据进行拟合,形成上次湿度控制烹饪模型。
作为本发明的进一步改进,烹饪设备烹饪本次食物时,获取实时湿度控制运行数据的步骤具体为:实时检测烹饪设备的内腔温度是否达到恒定;若烹饪设备的内腔温度达到恒定,则获取固定烹饪时长内的实时湿度控制运行数据。
作为本发明的进一步改进,获取固定烹饪时长内的实时湿度控制运行数据的步骤后还包括如下步骤:判断固定烹饪时长内的实时湿度控制运行数据是否有异常值;若固定烹饪时长内的实时湿度控制运行数据没有异常值,则将实时湿度控制运行数据的平均值与本次湿度控制预测模型湿度控制数据的平均值作比较。
作为本发明的进一步改进,判断固定烹饪时长内的实时湿度控制运行数据是否有异常值的步骤具体为:若固定烹饪时长内的实时湿度控制运行数据有异常值,则重新获取固定烹饪时长内的实时湿度控制运行数据;若固定烹饪时长内的实时湿度控制运行数据没有异常值,则将实时湿度控制运行数据的平均值与本次湿度控制预测模型湿度控制数据的平均值做比较。
作为本发明的进一步改进,所述固定烹饪时长小于60s。
作为本发明的进一步改进,将实时湿度控制运行数据的平均值与本次湿度控制预测模型湿度控制数据的平均值做比较的步骤具体为:若实时湿度控制运行数据的平均值与本次湿度控制预测模型湿度控制数据的平均值之间的差值小于预设差值,则维持当前控制参数继续烹饪,直至烹饪结束;若实时湿度控制运行数据的平均值与本次湿度控制预测模型湿度控制数据的平均值之间的差值大于预设差值,则进入湿度控制异常报错程序。
作为本发明的进一步改进,实时湿度控制运行数据平均值与本次湿度控制预测模型湿度控制数据平均值的差值计算方法具体为:若实时湿度控制运行数据的平均值大于本次湿度控制预测模型湿度控制数据的平均值,则差值为实时湿度控制运行数据的平均值-本次湿度控制预测模型湿度控制数据的平均值;若实时湿度控制运行数据的平均值小于本次湿度控制预测模型湿度控制数据的平均值,则差值为本次湿度控制预测模型湿度控制数据的平均值-实时湿度控制运行数据的平均值。
作为本发明的进一步改进,所述预设差值为5%-15%。
与现有技术相比,本发明的至少包括以下有益效果:
1.本发明提出一种烹饪设备湿度控制异常检测方法,有效判断电蒸烤箱的湿度控制是否正常运行。
附图说明
图1为本发明一种烹饪设备湿度控制异常检测方法的流程图。
具体实施方式
以下实施例对本发明进行说明,但本发明并不受这些实施例所限制。对本发明的具体实施方式进行修改或者对部分技术特征进行等同替换,而不脱离本发明方案的精神,其均应涵盖在本发明请求保护的技术方案范围当中。
参见附图1示出一种烹饪设备湿度控制异常检测方法,包括如下步骤:
检测本次烹饪的食物S1;包括检测本次烹饪食物的种类、重量、生熟程度等信息。
利用烹饪设备上次烹饪相同食物的湿度控制数据,形成上次湿度控制烹饪模型S2;所述相同食物包括与上次烹饪食物相同的种类、相同的重量、相同的生熟程度等,即食物的各个检测参数均相同。
使用上次湿度控制烹饪模型根据当前环境温湿度参数对本次的食物烹饪湿度数据进行预测,形成本次湿度控制预测模型S3;环境温湿度参数对食物烹饪的温湿度存在影响,因此要结合环境温湿度对本次的食物烹饪湿度数据进行预测,使得本次湿度控制预测模型更为准确,更加符合需求。
烹饪设备烹饪本次食物时,获取实时湿度控制运行数据S4;在烹饪设备的控制界面上输入与上次烹饪相同食物的相同的控制参数,在烹饪设备内设有湿度检测装置,可获取实时湿度控制运行数据。
将实时湿度控制运行数据的平均值与本次湿度控制预测模型湿度控制数据的平均值作比较S5;
若实时湿度控制运行数据的平均值与本次湿度控制预测模型湿度控制数据的平均值之间的差值大于预设差值,则进入湿度控制异常报错程序S6。所述湿度控制异常报错程序可为发出异常警报声,提醒用户烹饪设备的湿度控制异常,和/或控制关闭烹饪设备,防止烹饪食物继续在异常的湿度下烹饪,和/或其他报错程序。
现有的电蒸烤箱在烹饪食物的过程中,用户无法判断电蒸烤箱的湿度控制是否正常运行,是否出现故障,进而无法保证食物的烹饪效果。本发明提出一种烹饪设备湿度控制异常检测方法,有效判断电蒸烤箱的湿度控制是否正常运行,保证烹饪设备可按照用户设定要求实现食物烹饪效果。
利用烹饪设备上次烹饪相同食物的湿度控制数据,形成上次湿度控制烹饪模型S2的步骤具体为:判断烹饪设备上次烹饪相同食物的烹饪期间是否发生故障;若烹饪设备上次烹饪相同食物的烹饪期间发生故障,则判断烹饪设备上次的再上次烹饪相同食物的烹饪期间是否发生故障;若烹饪设备上次烹饪相同食物的烹饪期间没有发生故障,则检测烹饪设备上次烹饪相同食物的烹饪期间烹饪设备的内腔温度是否达到恒定;若烹饪设备上次烹饪相同食物的烹饪期间烹饪设备的内腔温度达到恒定,则收集固定烹饪时长内烹饪设备上次烹饪相同食物的湿度控制数据;对固定烹饪时长内的烹饪设备上次烹饪相同食物的湿度控制数据进行拟合,形成上次湿度控制烹饪模型。烹饪设备在烹饪食物时存在一个温升过程,温度升至设定温度后维持恒定,在温升过程中烹饪设备的内腔湿度变化较大,若此时检测湿度数据,则检测的湿度数据上下浮动较大,检测结果不可靠,当温度升至设定温度维持恒定后,湿度变化较小,因此当烹饪设备内腔温度达到恒定时收集固定烹饪时长内烹饪设备上次烹饪相同食物的湿度控制数据,数据更为可靠。固定烹饪时长小于60s,本实施例中,固定烹饪时长为40s。即收集40s内的湿度控制数据,湿度控制数据的收集在这40s内进行,避免湿度检测装置检测周期太长,节约了能源。固定烹饪时长对应单个蒸汽发生装置的一个工作周期,蒸汽发生装置的一个工作周期包括蒸汽发生装置注水工作时长、加热工作时长和干烧的工作时长。
烹饪设备烹饪本次食物时,获取实时湿度控制运行数据S4的步骤具体为:实时检测烹饪设备的内腔温度是否达到恒定;若烹饪设备的内腔温度没有达到恒定,则持续检测至烹饪设备的内腔温度达到恒定;若烹饪设备的内腔温度达到恒定,则获取固定烹饪时长内的实时湿度控制运行数据。
获取固定烹饪时长内的实时湿度控制运行数据的步骤后还包括如下步骤:判断固定烹饪时长内的实时湿度控制运行数据是否有异常值;若固定烹饪时长内的实时湿度控制运行数据没有异常值,则将实时湿度控制运行数据的平均值与本次湿度控制预测模型湿度控制数据的平均值作比较;若固定烹饪时长内的实时湿度控制运行数据有异常值,则重新获取固定烹饪时长内的实时湿度控制运行数据。若获取了10个实时湿度控制运行数据,检测其中的一个或两个实时湿度控制运行数据与其他数据差别较大,则判断实时湿度控制运行数据有异常值;但若获取了10个实时湿度控制运行数据,检测其中的三个实时湿度控制运行数据与其他数据差别较大,而不将其作为异常值判断,即在本实施例中,异常值个数不能超过实时湿度控制运行数据个数的百分之20,此异常值可根据实际应用环境需要而进行调整。若异常值个数超过实时湿度控制运行数据个数的百分之20,不将其作为异常值判断,而后将实时湿度控制运行数据的平均值与本次湿度控制预测模型湿度控制数据的平均值作比较,若实时湿度控制运行数据的平均值与本次湿度控制预测模型湿度控制数据的平均值之间的差值大于预设差值,则进入湿度控制异常报错程序。
优选的,若固定烹饪时长内的实时湿度控制运行数据有异常值,则进行修正,修正后重新获取固定烹饪时长内的实时湿度控制运行数据。在烹饪设备使用过程中,其湿度检测装置或烹饪设备的其他部件可能偶然出现检测失误,或是风机遇到了外界的杂质、障碍物的影响,导致其转速不稳定;或是蒸发器因外物的影响导致其工作效率不稳定等情况。湿度检测装置或烹饪设备的其他部件的失误具有短暂性,不需要耗费大量人力物力去修缮或暂停食物的烹饪,偶然的失误对食物烹饪影响较小,可以忽略,可待其恢复正常后重新获取固定烹饪时长内的实时湿度控制运行数据。风机或蒸发器遇到外界物质的影响导致其工作状态不稳定,则需要进行修正,即通过人工进行简单的障碍物清除,修正后重新获取固定烹饪时长内的实时湿度控制运行数据。烹饪设备部件因外物影响而导致工作状态不稳定等情况只需通过简单的修正如清除障碍物即可恢复设备的正常运行,不需重新启动设备对烹饪参数进行调节从而重新对食物进行烹饪。这里提出异常值的判断有效避免了湿度检测装置因偶然检测错误而进入湿度异常报错程序,有效节约了资源。但若异常值个数超过了预设比例,则不将其作为异常值判断,则需进入下一个步骤进而进入湿度控制异常报错程序。
将实时湿度控制运行数据的平均值与本次湿度控制预测模型湿度控制数据的平均值做比较的步骤具体为:若实时湿度控制运行数据的平均值与本次湿度控制预测模型湿度控制数据的平均值之间的差值小于预设差值,则维持当前控制参数继续烹饪,直至烹饪结束;若实时湿度控制运行数据的平均值与本次湿度控制预测模型湿度控制数据的平均值之间的差值大于预设差值,则进入湿度控制异常报错程序。所述预设差值为5%-15%。本实施例中,所述预设差值为10%。
实时湿度控制运行数据平均值与本次湿度控制预测模型湿度控制数据平均值的差值计算方法具体为:若实时湿度控制运行数据的平均值大于本次湿度控制预测模型湿度控制数据的平均值,则差值为实时湿度控制运行数据的平均值-本次湿度控制预测模型湿度控制数据的平均值;若实时湿度控制运行数据的平均值小于本次湿度控制预测模型湿度控制数据的平均值,则差值为本次湿度控制预测模型湿度控制数据的平均值-实时湿度控制运行数据的平均值。
若实时湿度控制运行数据的平均值为70%,本次湿度控制预测模型湿度控制数据的平均值为75%,本次湿度控制预测模型湿度控制数据的平均值大于实时湿度控制运行数据的平均值,则差值为本次湿度控制预测模型湿度控制数据的平均值-实时湿度控制运行数据的平均值,即差值为75%-70%=5%,5%小于预设差值10%,则维持当前控制参数继续烹饪,直至烹饪结束。
若实时湿度控制运行数据的平均值为80%,本次湿度控制预测模型湿度控制数据的平均值为65%,因实时湿度控制运行数据的平均值大于本次湿度控制预测模型湿度控制数据的平均值,则差值为实时湿度控制运行数据的平均值-本次湿度控制预测模型湿度控制数据的平均值,即差值为80%-65%=15%,15%大于预设差值10%,则进入湿度控制异常报错程序。
本实施例中提到的烹饪设备包括但不限于蒸烤箱、电烤箱、烤箱、蒸箱。
上述优选实施方式应视为本申请方案实施方式的举例说明,凡与本申请方案雷同、近似或以此为基础作出的技术推演、替换、改进等,均应视为本专利的保护范围。
Claims (8)
1.一种烹饪设备湿度控制异常检测方法,其特征在于,包括如下步骤:
检测本次烹饪的食物;
判断烹饪设备上次烹饪相同食物的烹饪期间是否发生故障;
若烹饪设备上次烹饪相同食物的烹饪期间没有发生故障,则检测烹饪设备上次烹饪相同食物的烹饪期间烹饪设备的内腔温度是否达到恒定;
若烹饪设备上次烹饪相同食物的烹饪期间烹饪设备的内腔温度达到恒定,则收集固定烹饪时长内烹饪设备上次烹饪相同食物的湿度控制数据;
对固定烹饪时长内的烹饪设备上次烹饪相同食物的湿度控制数据进行拟合,形成上次湿度控制烹饪模型;
使用上次湿度控制烹饪模型根据当前环境温湿度参数对本次的食物烹饪湿度数据进行预测,形成本次湿度控制预测模型;
烹饪设备烹饪本次食物时,获取实时湿度控制运行数据;
将实时湿度控制运行数据的平均值与本次湿度控制预测模型湿度控制数据的平均值作比较;
若实时湿度控制运行数据的平均值与本次湿度控制预测模型湿度控制数据的平均值之间的差值大于预设差值,则进入湿度控制异常报错程序。
2.根据权利要求1所述的一种烹饪设备湿度控制异常检测方法,其特征在于,烹饪设备烹饪本次食物时,获取实时湿度控制运行数据的步骤具体为:
实时检测烹饪设备的内腔温度是否达到恒定;
若烹饪设备的内腔温度达到恒定,则获取固定烹饪时长内的实时湿度控制运行数据。
3.根据权利要求2所述的一种烹饪设备湿度控制异常检测方法,其特征在于,获取固定烹饪时长内的实时湿度控制运行数据的步骤后还包括如下步骤:
判断固定烹饪时长内的实时湿度控制运行数据是否有异常值;
若固定烹饪时长内的实时湿度控制运行数据没有异常值,则将实时湿度控制运行数据的平均值与本次湿度控制预测模型湿度控制数据的平均值作比较。
4.根据权利要求3所述的一种烹饪设备湿度控制异常检测方法,其特征在于,判断固定烹饪时长内的实时湿度控制运行数据是否有异常值的步骤具体为:
若固定烹饪时长内的实时湿度控制运行数据有异常值,则重新获取固定烹饪时长内的实时湿度控制运行数据;
若固定烹饪时长内的实时湿度控制运行数据没有异常值,则将实时湿度控制运行数据的平均值与本次湿度控制预测模型湿度控制数据的平均值做比较。
5.根据权利要求2、3或4所述的一种烹饪设备湿度控制异常检测方法,其特征在于,所述固定烹饪时长小于60s。
6.根据权利要求1所述的一种烹饪设备湿度控制异常检测方法,其特征在于,将实时湿度控制运行数据的平均值与本次湿度控制预测模型湿度控制数据的平均值做比较的步骤具体为:
若实时湿度控制运行数据的平均值与本次湿度控制预测模型湿度控制数据的平均值之间的差值小于预设差值,则维持当前控制参数继续烹饪,直至烹饪结束;
若实时湿度控制运行数据的平均值与本次湿度控制预测模型湿度控制数据的平均值之间的差值大于预设差值,则进入湿度控制异常报错程序。
7.根据权利要求1所述的一种烹饪设备湿度控制异常检测方法,其特征在于,实时湿度控制运行数据平均值与本次湿度控制预测模型湿度控制数据平均值的差值计算方法具体为:
若实时湿度控制运行数据的平均值大于本次湿度控制预测模型湿度控制数据的平均值,则差值为实时湿度控制运行数据的平均值-本次湿度控制预测模型湿度控制数据的平均值;
若实时湿度控制运行数据的平均值小于本次湿度控制预测模型湿度控制数据的平均值,则差值为本次湿度控制预测模型湿度控制数据的平均值-实时湿度控制运行数据的平均值。
8.根据权利要求1或6所述的一种烹饪设备湿度控制异常检测方法,其特征在于,所述预设差值为5%-15%。
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