迎合感性消费 家用电器的智能新方向

　　智能化在感性设计上的应用

　　概述

　　为充分迎合感性消费，于是基于模拟角色的智能家电开始不断发展，无论新型家用电器还是传统家用电器，其整体技术都在不断提高。家用电器的进步，关键在于采用了先进控制技术，从而使家用电器从一种机械式的用具变成一种具有智能的设备，智能家用电器体现了家用电器最新技术面貌。同时，智能控制技术、信息技术的飞速发展也为家电自动化和智能化提供了可能。

　　目前的智能家电产品分为两类：一是采用电子、机械等方面的先进技术和设备;二是模拟家庭中熟练操作者的经验进行模糊推理和模糊控制。随着智能控制技术的发展，各种智能家电产品开始不断出现。智能家用电器的智能程度不同，同一类产品的智能程度也有很大差别，一般可分成单项智能和多项智能。单项智能家电只有一种模拟人类智能的功能。例如模糊电饭煲中，检测饭量并进行对应控制是一种模拟人的智能的过程。如在电饭煲中，检测饭量不可能用重量传感器，这是环境过热所不允许的。采用饭量多则吸热时间长这种人的思维过程就可以实现饭量的检测，并且根据饭量的不同采取不同的控制过程。这种电饭煲是一种具有单项智能的电饭煲，采用了模糊推理进行饭量的检测，同时用模糊控制推理进行整个过程的控制。多项智能家电在多项智能的家用电器中，有多种模拟人类智能的功能，如多功能模糊电饭煲就有多种模拟人类智能的功能。

　　家用电器的智能基础

　　家用电器如需实现智能化控制，必需将软件嵌人其内部，需要有智能理论指导进行软件编制。目前常用的理论包括智能基础理论，可嵌入于家电中的主要智能技术方法如下所述：

　　(1)启发式搜索

　　启发式搜索是人工智能求解中开发出来的对目标求解的最优化方法，主要依靠和任务无关的信息来简化搜索进程，但可从任务中得到的启发信息来确定搜索方向，从而大大减少了优化时间。

　　(2)人工神经网络

　　人工神经网络控制最突出的功能是经验的学习。家用电器在运行中其参数会随着时间的迁移而变化，在神经网络不断运行中进行性能学习，预测出家电变化的趋向，以及在参数变化后的最优控制方法，从而保持家电始终处于一种优秀的工作状态。这种智能方法用于有运行损耗的动力系统中最为有效。

　　(3)模糊逻辑理论

　　模糊逻辑控制在家电指标控制中是一种极有效的智能化方法。这种控制方法所用的技术指标或任务是模糊的，这是因为人在日常生活中的感觉，包括触觉、嗅觉、视觉都是以模糊量描述的，以模糊控制方法控制家用电器更适合人类的智慧思维及处理过程。

　　(4)遗传算法

　　遗传算法是一种模拟自然选择及遗传的随机搜索算法，原则是适者生存，不适者淘汰。这种优化方法在家电中较适用于进行状态参数最优组合。