用于确定处理洗涤物件时的泡沫的方法及洗涤物护理机

1.本发明涉及一种用于确定在洗涤物护理机中借助于液体处理洗涤物件时的泡沫的方法，所述洗涤物护理机具有：壳体和布置在其中的用于接收所述液体的碱液容器；布置在所述碱液容器中的绕着转动轴线转动的、且由马达驱动的、具有用于接收所述洗涤物件的内室的滚筒，其中，传感器持续地接收/感测(aufnehmen)所述洗涤物护理机的运行数据并将其供应给与所述传感器连接的控制装置，用于根据所述运行数据来控制所述洗涤物护理机，其中，所述控制装置基于所述运行数据来确定所述泡沫。
2.本发明还涉及一种用于借助于液体处理洗涤物件的洗涤物护理机，包括：壳体和布置在其中的用于接收所述液体的碱液容器；布置在所述碱液容器中的、可绕着转动轴线转动的、且由马达驱动的、具有用于接收所述洗涤物件的内室的滚筒；用于持续地接收/感测所述洗涤物护理机的运行数据的传感器；以及用于根据所述运行数据来控制所述洗涤物护理机的、与所述传感器连接的控制装置，其中，所述控制装置设置用于基于所述运行数据来确定所述碱液容器中存在的泡沫。


背景技术：

3.文献ep 0 997 570 a2公开了一种如上所定义的通用方法和通用洗涤物护理机。
4.文献de 43 42 272 a1公开了一种用于确定在洗涤物护理机中处理洗涤物件的液体中的液位、浑浊度和泡沫份额的方法和测量机构。为此，至少一个光学射线束以倾斜的入射角瞄准到所述液体的表面上，并且所述射线束的反射由设置具有传感器的屏幕捕获。为了确定液位、浑浊度和泡沫，然后在空间分布和幅度方面分析这些反射。该方法要求所述液体的表面平静且无干扰，因此由于洗涤物护理机中所需的液体的运动和待处理的洗涤物件而不那么适用在洗涤物护理机中。
5.文献ep 0 997 570 a2公开了一种用于计算机支持地求取用于识别洗涤物护理机中的泡沫形成的簇团的方法和机构。在洗涤物护理机中的洗涤进程期间测量其中存在的压力、其中存在的温度并且其中的当前液体量，并由这些测得的参量构成应用矢量。针对这些应用矢量，求取用于两个预先给定的簇团的模糊隶属度值，其中一个簇团意味着“泡沫可预期”而另一簇团意味着“泡沫不可预期”。为了定义该方法，使用实验所获得的模型数据组来构成控制装置，每个模型数据组包括来自前面所提及的参量的一个数据矢量和该数据矢量针对每个簇团的隶属度的各一隶属度值，在实际应用中向所述控制装置供应分别测得的应用矢量，并且所述控制装置针对这些应用矢量给出针对这两个簇团的隶属度值。因此，该方法仅允许给出在洗涤物护理机中的泡沫的存在方面的定性结论。相反地，定量结论(quantitative aussage)的不可能的。
6.文献de 102 34 472 a1和de 10 2010 028 614 a1公开了用于确定洗涤物护理机中的泡沫的方法和机构，这些方法和机构分别仅可在洗涤物护理机的特定运行状态中采用。根据第一个文献，泡沫的确定是发生在借助于碱液泵从洗涤物护理机的碱液容器泵出(也就是说移除液体)之后。在此，借助压力传感器测得碱液容器中的压力并观察这些测量
值的走势。在碱液容器中存在较大量的泡沫的情况下，这可通过测量值走势中特定的分量来察觉，并通过该分量的存在来得出碱液容器中存在泡沫的结论。在第二个文献中，在用于处理洗涤物件的子过程结束之后在泵出液体时或者(如果在洗涤物护理机中设置在循环泵送液体时处理洗涤物件)在循环泵送液体时观察碱液泵的功率消耗。如果碱液泵输送泡沫而不是液体，则该碱液泵的功率消耗下降，并且相应地监控该碱液泵的功率消耗。然后由可能出现的碱液泵功率消耗的降低得出碱液容器中存在泡沫的结论。根据两个文献的这些方法基于对洗涤物护理机的运行数据中相当小的效果的分析处理，因此可靠性有限并且不那么精准。因此这些方法并不允许关于泡沫存在的定量结论。
7.文献de 10 2015 205 949 a1公开了一种洗涤物护理机，其中，泡沫的存在应通过分析流经在洗涤物护理机中在处理洗涤物件时驱动滚筒的马达的驱动电流来验证。在此，测量在滚筒转动的时段期间的驱动电流值并与此前在肯定不存在泡沫的情况下确定的参考值相比较。由驱动电流值和参考值之间的关系得出泡沫存在的结论。该方法也只给出定性结果，并且是由于和上面讨论到的现有技术中的方法一样的原因。
8.文献ep 3670 729 a1和ep 3 674 466 a1公开了神经网络，特别是循环神经网络在洗涤物护理机中的不同应用。根据ep 3670 729 a1进行微生物存在及其后续生长的预告并推导出信息以处理洗涤物护理机中的洗涤物。根据ep 3 674 466 a1确定了一种用于由此前借助经训练的神经网络求得的洗涤物件数据来处理洗涤物件的方法。
9.由g.a.susto et al.在ifac papersonline 52，11(2019)116上发表的标题为“用于家用洗衣干衣机中洗涤物负荷织物类型估计的基于机器学习的软传感器(a machine learning-based soft sensor for laundry load fabric typology estimation in household washer-dryers)”的文章描述了一种用于区分在洗衣干衣机中待处理的洗涤物件中织物的不同类型的“软传感器”，其中，“软传感器”始终使用洗衣干衣机现有的传感器和信号。正规化线性模型在此用于分析处理传感器及信号的数据。
10.在用于处理洗涤物件的经编程过程的进程期间直接定量地测量洗涤物护理机的碱液容器中的泡沫在实际操作中几乎不可行，这是因为洗涤物件的处理需要其或多或少的剧烈运动。除了偶尔出现的静止阶段之外，被用于处理的液体由于具有洗涤物件的滚筒的转动而处于持续的运动中，并且在滚筒绕着基本上水平的轴线转动的情况下，其周期性的提升和下落通过与滚筒连接的携动件进行。洗涤物件和液体的运动也传递给泡沫，因此无法在滚筒的运动期间测量碱液容器中泡沫的水平/程度。因此，测量碱液容器中泡沫的水平是不太实际的。
11.尽管如此，碱液容器中或多或少泡沫的存在决定着洗涤物护理过程的进程和成功。在直接洗涤洗涤物件时，大量存在的泡沫通过阻尼洗涤物件的运动并且也阻碍被用于洗涤的液体(特别是洗涤碱液)的再分布而影响洗涤物件的机械处理。在实际洗涤之后，存在的泡沫既因为它由于其粘度仅十分缓慢地从洗涤物件滴下也因为碱液泵对它的输送能力差而阻碍洗涤碱液从碱液容器泵出。后续的漂洗过程由于大量存在的泡沫将洗涤碱液的组分保留在碱液容器中而受到阻碍并由此影响漂洗过程的成功。最后，泡沫也影响到通常完结洗涤物护理的甩干过程，特别是一方面由于它阻碍液体从碱液容器导出且第二方面由于它使快速转动的滚筒面临增加的摩擦并可能由此阻碍滚筒到达预先给定的转速。
12.因此存在对于这样的方法和洗涤物护理机的需求，它们允许定量地测量碱液容器
中的泡沫并给出针对当前泡沫的定量度量(maβ)，并且在正在进行的洗涤物护理过程期间大多数任意的时间点都允许这种测量。


技术实现要素：

13.相应地，本发明的任务在于，提出一种分别在开篇定义的类属的方法和洗涤物护理机，它们分别在正在进行的洗涤物护理过程期间大多数任意的时间点都允许定量地测量碱液容器中的泡沫并给出针对当前泡沫的定量度量。
14.为了解决该任务，根据本发明提出了一种根据相应独立权利要求所述的方法。为了解决该任务也提出了一种根据相应独立权利要求所述的洗涤物护理机。该洗涤物护理机特别是设置用于执行根据本发明的方法。
15.本发明优选的改进方案在从属权利要求以及下面的说明书中列出并且只要技术方面允许，即便在此未精准地列出，也可相互组合地应用。根据本发明的洗涤物护理机的优选的改进方案相应于根据本发明的方法的优选的改进方案且反之亦然，即便在此未精准地列出。
16.为了解决该任务，根据本发明相应地提出一种用于确定在洗涤物护理机中借助液体处理洗涤物件时的泡沫的方法，所述洗涤物护理机具有：壳体和布置在其中的用于接收所述液体的碱液容器；布置在所述碱液容器中的、绕着转动轴线转动的、且由马达驱动的、具有用于接收所述洗涤物件的内室的滚筒，其中，传感器持续地感测所述洗涤物护理机的运行数据并将其供应给与所述传感器连接的控制装置，用于根据所述运行数据来控制所述洗涤物护理机，其中，所述控制装置基于所述运行数据来确定所述泡沫。在该方法中，所述控制装置包含虚拟传感器，所述运行数据被持续地供应给所述虚拟传感器，并且所述虚拟传感器基于被供应的运行数据持续地求取针对所述碱液容器中存在的泡沫的度量。
17.为了解决该任务，根据本发明相应地同样提出一种用于借助液体处理洗涤物件的洗涤物护理机，包括：壳体和布置在其中的用于接收所述液体的碱液容器；布置在所述碱液容器中的、可绕着转动轴线转动的、且可由马达驱动的、具有用于接收所述洗涤物件的内室的滚筒；用于持续地感测所述洗涤物护理机的运行数据的传感器；与所述传感器连接的控制装置，用于根据所述运行数据来控制所述洗涤物护理机，其中，所述控制装置设置用于基于所述运行数据来确定所述碱液容器中存在的泡沫。在此，所述控制装置包含虚拟传感器，所述运行数据能够被持续地供应给所述虚拟传感器，并且所述虚拟传感器设置用于：在处理洗涤物件时，基于被供应的运行数据来持续地求取针对所述碱液容器中存在的泡沫的度量。
18.由此，根据本发明，间接地测量所述碱液容器中泡沫的存在，其方式是，提供虚拟传感器，所述虚拟传感器基于洗涤物护理的特定的且可有意义地测得的运行数据来确定针对所述碱液容器中存在的泡沫的定量度量。这种度量(或量度)特别是一种在为了测量碱液容器中的泡沫可中断其运行的洗涤物护理机上的模型试验中所使用的且在这类模型试验中同时以相应的运行数据所确定的度量。这种度量可以是泡沫超过在中断期间在所述碱液容器中短暂地静止下来的洗涤碱液的高度。然后在所述虚拟传感器中以算法、表格或诸如此类实现在模型试验中测得的度量与同时测得的运行数据之间的关联，从而所述虚拟传感器可在实际进行的洗涤物护理过程中由相应的运行数据求取所期望的度量并将其提供用
于控制所述洗涤物护理过程。在这类实际运行中，所述度量是这样的理论值：所述理论值基于所述洗涤物护理机中的运动进程而无法直接复制，但仍精准地描述所述洗涤物护理机中存在的泡沫的量。
19.在本发明的框架中，所述度量优选表示为所述滚筒中泡沫的高度或者体积。在此，所述泡沫的高度可以特别是作为所述泡沫在对所述洗涤物护理机的碱液容器进行封闭的门的窗中出现的高度来确定。
20.本发明的一种优势在于，通过所述度量可以给出关于在实际上在洗涤物护理过程中的每个时间点存在的泡沫的定量结论。这种定量结论特别是允许在控制所述洗涤物护理机时予以考虑，其中，特别是能够以所述度量作为初始参量通过不同的调节参量(如所述碱液容器中待达到的液体的量和温度以及所述碱液容器中洗涤剂的计量)进行调整。在此，无须通过相应安排的应对措施来追求很大程度上或者完全避免泡沫；根据所期望的洗涤过程的不同，一定量泡沫的存在譬如作为针对洗涤剂充分计量的征兆可以是值得做的。此外，本发明也允许对措施的效果进行观察，从而使得可中断、延长、重复某项已经采取一次的措施或者在其后跟随另一措施。也可行的是，分析处理所述度量的时间走势(zeitlichen verlauf)并由此推导出针对洗涤物护理后续阶段中泡沫出现的预测。
21.根据本发明的一种优选的改进方案，所述虚拟传感器还确定所述度量的时间变化曲线，特别是所述度量的时间导数，并且所述控制装置将该时间变化曲线同样用于控制所述洗涤物护理机。
22.根据本发明的另一种优选的改进方案，所述虚拟传感器还确定所述度量的时间变化曲线的预测，并且所述控制装置将所述预测用于控制所述洗涤物护理机。还优选的是，所述预测是针对未来度量的估计值，其中，所述估计值相应于在所述预测之后在10秒至10分钟之间(特别是2分钟至8分钟之间、优选约5分钟)的特定时段过去之后的度量。因此，所述虚拟传感器不仅给出所述度量本身及其时间导数，而且将所述度量外推至特定的未来时间点，所述时间点对于常规的1至3小时的洗涤物护理过程时长优选确定为约五分钟，并给出该时间点的预期度量作为预测。由此可显著改善对防止过多泡沫产生的措施的确定。也可能有意义的是，将所述预测指向10秒至30秒、特别是约20秒的未来时间点，特别是在其中所述滚筒在所提及的持续时长的时段中在交替的转动方向上反向转动的洗涤物护理过程阶段中，并由此获得和使用从反向周期到反向周期的预测。也可以想到的是，这类预测设置在1至2小时之间很长的时段，以尽早获得和使用关于洗涤过程期间预期变化曲线的结论。
23.根据本发明的另一种优选的改进方案，所述虚拟传感器包含经训练的、确定所述度量的神经网络。进一步优选的是，所述经训练的神经网络是循环神经网络，特别是经训练的、包含经训练的elman网络的神经网络。
24.循环神经网络与常规的、只在一个方向上进行信息传递并因此常被称为“前馈网络(feed-forward-netz)”的神经网络的区别在于反馈的存在，所述反馈涉及到一个或多个数据并且能够处理初始参量的时间相关性(也就是时间上直接或间接先后相继的初始参量的相关性)并特别是将初始数据的高维时间序列用于目标参量的建模和预测。类似于高维微分方程的手段，经训练的循环神经网络可以良好地描述动态系统的时间行为。因此，当前在虚拟传感器中使用相应经训练的循环神经网络可用于相较于之前的方法明显改善洗涤物护理过程中泡沫的动态和通常稳定且大多单调的泡沫形成的建模和预测。可采用不同的
循环网络结构用于模拟和预测在洗涤物护理过程期间泡沫的形成，特别是采用非线性自回归网络(narx)、elman网络、“门控循环单元(gru)”和“长期短期记忆网络(lstm)”。
25.根据本发明附加的一种优选的改进方案，所述运行数据选自：所述马达的功率消耗、碱液泵的功率消耗、所述滚筒的轴承上的力消耗、所述滚筒的旋转状态、所述碱液容器中所述液体的液位、所述液体的组分、所述液体的温度及上述的时间变化曲线(尤其是时间导数)。这主要是基于以下事实：通过添加洗涤剂会改变所述液体的粘度和表面张力。由此一方面创造了泡沫形成的前提条件，并由此另一方面导致在所述滚筒转动时或在借助泵输送所述液体时所述碱液容器中所述液体的运动发生改变。此外，泡沫结合了一部分液体并由此降低所述碱液容器中液体的液位。除此之外，所述泡沫阻尼所述滚筒中洗涤物件的运动。这些改变体现为压力传感器的信号的变化，如所述压力传感器常用于测量碱液容器的液位那样，并且也体现为用于使所述滚筒转动的马达的驱动功率(或驱动转矩)的变化，并且体现为用于循环泵送或泵出所述液体的碱液泵的驱动功率(或驱动转矩)的变化。由于洗涤物件之间泡沫的存在而可能导致这些洗涤物件在所述滚筒中的情况发生改变的标志(signatur)也体现在用于测量所述滚筒的轴承上的力、力矩和加速度的力传感器上。最后，所述滚筒自身的旋转可借助于位置传感器(特别是陀螺仪)监控和分析处理。由所述滚筒的旋转所引起的洗涤物件运动表现为旋转的不均匀性，这种不均匀性是可以测得和分析处理。这类不均匀性在存在泡沫时由于其阻尼特性而减少。当所述滚筒反向运动时，如果驱动器在反向周期结束时关断，则会出现所述滚筒在所述驱动器的反方向上或多或少的较大运动：所述滚筒的受驱动的旋转促使所述滚筒的向上运动的一侧上的洗涤物件向上运动并由此引起失衡(unwucht)，这种失衡在驱动器关断之后通过所述滚筒短暂地反向运动得以均衡。由此，这种反向运动的测量同样可提供关于泡沫存在的结论。
26.泡沫对所述洗涤物护理机的运行数据的所有上述的影响与其它影响并行地起作用，譬如：所述洗涤物件的织物类型和结构以及质量；为了处理而设置的液体的量及其温度和组分；所述滚筒在反向周期中的运动；所述马达的调节类型；所述碱液容器中洗涤物件分布方面的失衡；以及所述碱液容器的振动悬挂部对这种失衡的反应。由此，尝试在具体的物理模型中记录这些影响可能没什么帮助。根据本发明，通过分析处理模型试验的数据来获得对碱液容器中存在的泡沫的度量的间接测量。
27.根据本发明又一种优选的改进方案，所述洗涤物护理机具有至少一个致动器，所述至少一个致动器由所述控制装置在控制所述洗涤物护理机时操控并可通过其减少所述碱液容器中的泡沫，并且所述控制装置根据所述度量在使用所述至少一个致动器的情况下执行用于减少所述泡沫的至少一个措施。进一步优选地，所述至少一个措施选自：向所述液体添加水；稳定所述液体的温度；降低所述滚筒的转速；减少所述碱液容器中液体的循环泵送；以及从所述碱液容器泵出所述液体；和随后向所述碱液容器输入水。另外优选地，所述控制装置提供关于所述至少一个特定措施的信息，以供所述洗涤物护理机的用户知晓。
28.根据本发明再另一种优选的改进方案，所述洗涤物件的处理在经编程的洗涤物护理过程中进行，其中，所述控制装置依据针对泡沫的度量以及依据用于减少泡沫所进行的至少一个措施来确定所述洗涤物护理过程的持续时长，并且提供关于该持续时长的信息，以供所述洗涤物护理机的用户知晓。
29.根据本发明再另一种优选的改进方案，所述传感器包括至少一个传感器，所述至
少一个传感器选自：所述碱液容器中的压力传感器；所述马达上的功率传感器；碱液泵上的功率传感器；所述滚筒的轴承上的力传感器；和所述碱液容器中用于确定所述液体的化学组分的传感器(特别是化学传感器)。
30.所述马达上的(或所述泵上的)功率传感器可以是检测电参数的传感器，该电参数是一种针对当前消耗的功率(或当前产生的转矩)的度量。譬如，这类电参数也可以是为了运行而向所述马达(或所述泵)供应的电流。
31.根据本发明再一种附加的优选的改进方案，所述洗涤物护理机具有至少一个致动器，所述至少一个致动器可由所述控制装置在控制所述洗涤物护理机时操控并可通过其减少所述碱液容器中的泡沫，并且所述控制装置设置用于：根据所述度量在使用所述至少一个致动器的情况下确定且执行用于减少所述泡沫的至少一个措施。进一步优选地，所述至少一个致动器选自：所述马达；用于使水进入到所述碱液容器中的阀；用于从所述碱液容器泵出所述液体的碱液泵；和用于将泡沫抑制剂计量到所述碱液容器中的计量装置。所述措施的确定特别是依据当前确定的度量与一个或多个预先给定的阈值的对比来实现，从而，在超出所述阈值或一个阈值时确定出措施。譬如在甩干进程中，在超出小阈值时，降低转速继续甩干进程，而在超出较高的阈值时，中断甩干进程，然后进行另一漂洗进程以及接下来重新的甩干进程。泡沫抑制剂首先可以是传统的、包含阳离子表面活性剂的柔顺剂，这种阳离子表面活性剂能够在效果方面中和洗涤剂中存在的阴离子表面活性剂。这类柔顺剂可譬如通过所述洗涤物护理机的自动计量系统按需计量。
32.根据本发明的又一种优选的改进方案，所述洗涤物护理机具有显示装置，并且所述洗涤物护理机的控制装置设置用于：借助所述显示装置提供关于所述至少一个特定措施的信息，以供所述洗涤物护理机的用户知晓。附加地优选的是，所述洗涤物护理机设置用于：在经编程的洗涤物护理过程中处理洗涤物件，并且所述洗涤物护理机的控制装置设置用于：依据针对泡沫的度量以及依据被确定用于减少泡沫的至少一个措施来确定所述洗涤物护理过程的持续时长，并且借助所述显示装置提供关于该持续时长的信息，以供用户知晓。所述显示装置可直接集成到所述洗涤物护理机中，所述显示装置也可相对于该洗涤物护理机在空间上分离并通过数据网络(譬如互联网、wlan或蓝牙)与之相连。在后一情况下，所述显示装置可以在移动通讯装置(譬如智能手机)上通过相应的应用程序实现。这两种可能性可相互组合。
33.根据本发明的又另一种优选的改进方案，所述虚拟传感器由多个模型数据组通过机器学习方式(maschinelles lernen)产生，其中，每个模型数据组具有针对所述运行数据的所属模型值和与这些模型值配属的度量。进一步优选地，所述虚拟传感器设置用于：由这些模型数据组借助回归方式来确定所述度量。
34.原则上而言，本发明可被用在任意类型的洗涤物护理机上，特别是，应用本发明所需的耗费特别少。由此，除了传统洗衣机之外，洗衣干衣机也在考虑之列。在此，所述滚筒的转动轴线如何正确地空间定向并不重要。所述转动轴线可如下详述基本上水平地定向，但是它也可竖直地或与竖直线成任意角度地定向。
附图说明
35.接下来基于附图进一步阐释本发明的实施例。附图基本上仅示出洗涤物护理机或
虚拟传感器的对于接下来说明而言重要的构件。附图示出：
36.图1：洗涤物护理机的竖直切面的示意性前视图，其中，该洗涤物护理机的碱液容器也被切割；
37.图2：洗涤物护理机的竖直切面的示意性前视图；
38.图3：洗涤物护理机的竖直切面的示意性侧视图；
39.图4：用于应用在根据图1至3的洗涤物护理机中的虚拟传感器的第一实施方式的作用图表；
40.图5：用于应用在根据图1至3的洗涤物护理机中的虚拟传感器的第二实施方式的作用图表；
41.图6：elman网络的示意性视图；和
42.图7：在用于确定泡沫的虚拟传感器中使用elman网络时洗涤物护理机中泡沫形成的不同时间走势。
具体实施方式
43.图1至3示出了借助液体2处理洗涤物件1的一种示意性实施方式，所述液体2在这类处理中倾向于形成泡沫3。这些洗涤物件1位于所述洗涤物护理机4中，所述洗涤物护理机4具有：壳体5和布置在其中的用于接收所述液体2的碱液容器6、布置在所述碱液容器6中具有用于接收所述洗涤物件1的内室11的滚筒8、和用于提升和下落所述洗涤物件1的携动件9、以及底壳7。所述滚筒8可绕着转动轴线10转动并具有支承在所述碱液容器6的轴承13中的轴颈12。通过所述轴颈12可由马达14驱动所述滚筒8，特别是通过相应于图3中的示意性视图的两个驱动轮和一个皮带。
44.图1和图2具有基本上相同的内容，只是图1示出穿过所述碱液容器6的切面，而图2在前视图中示出所述碱液容器6。根据图2，在所述碱液容器6前侧上设有环圈26，所述环圈26由易变形的橡胶弹性材料构成并用于将所述碱液容器6与所述壳体5进行液体密封式连接。图3中可看到用于实施这类环圈26的示意性示例。在该处也示出，所述洗涤物护理机4如何在放入所述洗涤物件1之后借助于设在所述环圈26上的门27封闭。
45.在所述碱液容器6的底壳7上连接有两个碱液泵25和29。碱液泵25用于在洗涤物护理过程结束时或这类洗涤物护理过程中的某个步骤结束时以及结束后泵出所述液体2。碱液泵29用于循环泵送所述碱液容器中的液体2，也就是说用于使所述液体2循环，其目的在于使所述洗涤物件1更好地被所述液体2流经。图3为清晰起见未示出所述碱液泵29。
46.控制装置15特别是被实施为电子装置并用于控制经编程的洗涤物护理过程，根据用户个体的选择和预先给定，由所述洗涤物护理机4确定所述洗涤物护理过程的实施。该控制装置与所述洗涤物护理机4的所有必须被控制的、对正在运行的洗涤物护理过程的运行数据进行检测或用于与用户个体进行通讯所需的组件实现连接。每个相应的连接的类型取决于具体情况；所述连接尤其可以是机械式或电式，并且被构造成有线式或无线式。
47.所述控制装置15也包括虚拟传感器16，可向所述虚拟传感器16持续地供应正在运行的洗涤物护理过程的特定运行数据，并且所述虚拟传感器16设置用于：在处理所述洗涤物件1时基于被供应的运行数据持续地求取用于所述碱液容器6中存在的泡沫3的度量。在该度量的基础上，所述洗涤物护理过程由所述控制装置15监控和控制，可以是为了避免过
多泡沫的形成，可以是为了将预先给定度量的泡沫的存在确认为所述液体2中预先给定的有效量的洗涤剂(特别是表面活性剂)存在的指标。
48.所述度量优选表示为所述滚筒中泡沫的高度或体积。在这些实施例的框架中，所述泡沫的高度被确定为所述泡沫在封闭所述碱液容器6的门27的窗中出现的高度。
49.除了用于泡沫3的度量本身之外，所述控制装置15还可确定所述度量的时间变化曲线(特别是时间导数)，并将其用于控制所述洗涤物护理机4。
50.除了特别是可通过所述度量的时间导数呈现的该度量时间变化曲线，所述虚拟传感器16还确定对该度量时间变化曲线的预测，并且所述控制装置15将所述预测用于控制所述洗涤物护理机4。在此，预测是针对在“宏观”时段未来的度量的估计值，其中，所述估计值特别是相应于在所述预测之后在10秒至10分钟之间(特别是在2分钟至8分钟之间、优选约5分钟)的特定时段结束后的度量。这类估计值也不考虑所述度量鉴于所述洗涤物护理机4内的巨大运动可能承受的短期波动。
51.也可能有意义的是，将所述预测指向在10秒至30秒后(特别是在约20秒后)的未来时间点，特别是在其中所述滚筒7在所提及的持续时长的时段中在交替的转动方向上反向转动的洗涤物护理过程阶段中，并由此获得和使用从反向周期到反向周期的预测。
52.也可以想到的是，将这类预测设置为1至2小时之间的很长一段时间，以尽早获得和使用关于洗涤物洗涤过程期间预期变化曲线的说明。
53.如基于附图再更准确地描述，所述虚拟传感器16包含经训练的、确定所述度量的神经网络。该神经网络特别是循环神经网络，所述循环神经网络特别是不仅适用于所述度量也对其时间走势建模并也提出预测。
54.用于确定针对所述泡沫3的度量的运行数据特别是：所述马达14的功率消耗、所述碱液泵25或29的功率消耗、所述滚筒8的轴承11上的力消耗、所述滚筒8的旋转状态、所述碱液容器6的液体2的液位、所述液体2的组分、所述液体2的温度及它们的时间导数。设置传感器17,18,19,20,25,29用于持续地接收所述洗涤物护理机4的运行数据，并且所述控制装置15分别以适用的方式与这些传感器连接。这些传感器17,18,19,20,25,29在此包括：所述碱液容器6中的压力传感器17、所述马达14上的功率传感器18、所述碱液泵25和29上的功率传感器、所述滚筒8的轴承13上的力和位置传感器19、以及在所述碱液容器6中用于确定所述液体2的化学组分或温度的传感器20。这些碱液泵25和29也用作传感器并分别被设有功率传感器，其中，该功率传感器为清晰起见未示出。根据常规实践，所述压力传感器17用于确定所述碱液容器6中所述液体2的液位，并且特别是被用于根据各待执行的洗涤物护理过程的预先给定参量来调设和/或调节所述液位。所述功率传感器18可以是测量电流的传感器，所述电流为了运行的目的而被供应给所述马达14并由此在所述马达14上的电压恒定时作为用于当前消耗的功率(或当前产生的转矩)的度量。所述力传感器19根据常规实践特别是被用于测量具有被放入的洗涤物件1的滚筒8的质量以及当所述滚筒8快速转动时(特别是在甩干过程中快速转动时)通过由于未完全均匀分布的洗涤物件1的失衡所产生的加速度。通常不能认为所述洗涤物件1在甩干时这样均匀地分布在所述滚筒8中以至于转动进行时未产生静态及动态的失衡(也就是振荡的力和转矩)。因此，具有所述滚筒8的碱液容器6通常振动地悬挂在所述壳体5中。附图中未示出具有弹簧和阻尼件的相应振动系统，但根据相关的实践可以想象得到。
55.为了确定针对所述泡沫3的度量，当前可采用所有这些传感器17,18,19,20,25,29或者仅采用其中某个子组。在此，所述控制装置15中通过相应的传感器17,18,19,20,25,29获得的运行数据也被供应给所述虚拟传感器16，以便从中推导出关于所述碱液容器6中泡沫3存在的定量结论。图1示出了静止的碱液容器，从而使得所述液体2在所述洗涤物件1上形成平静的液位，一层泡沫3安置在该液位上。在洗涤物护理过程进行期间，这种静止的布置仅鲜少出现。因此，(譬如通过测量所述泡沫3的层在所述液体2上的高度)持续地直接测量所述泡沫3的量，这是不实际且不精准的。因此在本发明中，所述虚拟传感器16通过由能够有意义地且精确地测量的运行数据推导出针对所述碱液容器6中存在的泡沫3的度量来替代直接测量。在此，所述运行数据与所述度量之间的关联由在模型实验中所获得的经验数据(特别是通过机器学习方法)推导出。在此，所述虚拟传感器16通过机器学习方式由多个模型数据组而生成，其中，每个模型数据组具有针对所述运行数据的所属模型值和与这些模型值配属的度量。此外，所述虚拟传感器16设置用于借助回归方式(regression)由这些模型数据组来确定该度量。
56.作为在所述洗涤物护理机4的构件中引发泡沫3的效果的示例简单地呈现在循环泵送所述液体2时在所述碱液泵29上出现的效果：从所述碱液容器6抽吸所述液体2和将其输送回到所述碱液容器6中，这要求特定的电功率，该电功率也可通过所述碱液泵29上相应的功率传感器得以验证。但是，如果在洗涤物护理过程进行中有足够高份额的液体2被转化成泡沫3，那么所述碱液泵29可以将剩余的液体2或多或少完全从所述底壳7泵出，从而使得该底壳7再接收和输送泡沫3。在此，由于其密度低，所述碱液泵29所需要消耗的电功率下降，并且其转速也可能提高。由此，所述碱液泵29消耗的电功率以及转速分别显著地表明所述碱液容器6中泡沫3的存在。可能有意义的是，观察从所述碱液泵29相应启动开始所消耗的功率的时间走势。在此首先显示与液体2的输送相应的功率消耗，一旦输送的是泡沫3而不是液体2，该功率消耗或多或少会突然减少。
57.根据图1至3的洗涤物护理机4也具有致动器14,22,24,25,29，这些致动器14,22,24,25,29可由所述控制装置15在控制所述洗涤物护理机4时操控以及通过其应用可以影响(特别是减少)所述碱液容器6中的泡沫3。所述控制装置15设置用于：根据所述度量，使用所述至少一个致动器14,22,24,25,29执行用于影响(特别是减少)所述泡沫3的至少一个措施。这些致动器14,22,24,25,29是：所述马达14、用于使水经由漂洗腔23进入到所述碱液容器6中的阀22、用于从所述碱液容器6泵出所述液体2的碱液泵25、用于循环泵送所述液体2的碱液泵29、以及用于将泡沫抑制剂同样经由所述漂洗腔23计量到所述碱液容器6中的计量装置24。
58.通过所述马达14可以相应于所述碱液容器中泡沫3的存在来控制所述滚筒8的运行，其方式是，更快、更慢和/或以更短或更长的时间区间转动所述滚筒8。通过使水进入到所述碱液容器6中，可稀释和/或冷却位于其中的液体2，以影响所述泡沫。此外，可通过附图中未示出的加热机构来改变(特别是有目的地提高)所述液体2的温度以影响所述泡沫3。所述碱液泵25可以用于将部分液体2从所述碱液容器6泵出并通过这种方式(在必要情况下与所述阀22共同作用)有利地影响所述液体2的量和组分。所述碱液泵29的运行可在存在泡沫3时减少或完全停止，以预防形成更多的泡沫3。所述计量装置24可在常规实践的框架中设置用于：针对漂洗过程向所述碱液容器6中导入柔顺剂。这类柔顺剂常规地包含阳离子表面
活性剂，所述阳离子表面活性剂可用于中和所述液体2中存在的引起泡沫3的阴离子表面活性剂并由此影响泡沫3的形成。
59.因此，所述控制装置15在控制所述洗涤物护理机4时操控至少一个致动器14,22,24,25,29，以根据所述度量在使用所述致动器14,22,24,25,29的情况下执行用于影响(特别是减少)所述泡沫3的至少一个措施。该措施特别是下列中的一种：向所述液体2添加水；稳定所述液体2的温度；降低所述滚筒8的转速；减少所述液体2的循环泵送；以及将所述液体2从所述碱液容器6泵出；以及接下来向所述碱液容器6加入水。
60.所述洗涤物护理机4也具有显示装置21，其中，所述控制装置15设置用于：借助所述显示装置21提供关于用于影响所述泡沫3的至少一个特定措施的信息，以供所述洗涤物护理机4的用户知晓。附加地，所述控制装置15设置用于：依据针对所述泡沫3的度量以及依据被确定用于影响(特别是减少)所述泡沫3的特定措施来确定经编程的洗涤物护理过程的持续时长，以及借助所述显示装置21提供关于该持续时长的信息，以供用户知晓。
61.图4示出了用于应用在根据图1至3的洗涤物护理机4中的虚拟传感器6的作用图表。向所述虚拟传感器16供应由所述传感器17,18,19和20以及由所述碱液泵25和29上的相应传感器所确定的、执行经编程的洗涤物护理过程的洗涤物护理机4的运行数据，在必要情况下在预处理(譬如数字化和/或时间求导)之后。这样以后，所述虚拟传感器16基于这些运行数据如上所述地确定针对所述泡沫3的度量。该度量可通过所述显示装置2显示以供用户知晓，在必要情况下增加其它信息，譬如基于该度量所选择的用于影响所述泡沫3的措施。该度量也被供应给与所述虚拟传感器16一样属于所述控制装置15的驱控装置28，并在该处得到进一步处理，其方式是，生成用于控制这些致动器14,22,24,25和29的信号并将其输出至这些致动器14,22,24,25和29。
62.图5示出了用于应用在根据图1至3的洗涤物护理机中的虚拟传感器16的作用图表。该作用图表与图4的作用图表一致，区别仅在于反馈环路30，该反馈环路30显示所述虚拟传感器16中的反馈。通过这类反馈，所述虚拟传感器16中的经训练的神经网络是经训练的循环神经网络并且不仅处理其初始参量17至20、25和29也处理其时间变化曲线。这使得所述虚拟传感器16不仅适用于所述度量本身，还确定所述度量的预测。
63.图6示出了elman网络作为循环神经网络的示例。神经元作为该网络的转换单元象征性地以圆形单元示出。在附图的左侧示出了初始神经元31，向该初始神经元31供应所述洗涤物护理机4的运行数据。在所述初始神经元31上连接着三个彼此并行的隐藏层神经元32，在这些隐藏层神经元32的各输出和输入之间设置反馈30。输出层神经元33用于输出所述度量及其预测。所示出的神经元31,32和33的数量不代表真实的elman网络。
64.在图6中所示出的elman网络中，所述隐藏层神经元32在时间点t的值h由借助非线性激活函数act变换的、由以w
1/h
加权的输入值x
t
和前一时间区段h-1的隐藏层神经元32的根据w
(h-1)/h
加权的输出值的总和计算得出。接下来，所述隐藏层神经元32的值w(h)与由所述输出层神经元33代表的后一层的加权(w
h/o
)相乘并借助另一激活函数变换地得出该网络的结果f(x
t
)，也就是所述度量及其预测。也就是说，与不具备循环结构的人工神经网络的区别在于：前一时间区段h
t-1
的隐藏层神经元32的时间反馈及其对时间区段h
t
中结果的影响。图6为清晰起见仅示出了三个隐藏层神经元32。图7的经预测的时间走势通过经训练的、包括20个隐藏层神经元32和一层的elman网络求得。
65.图7示出了洗涤物护理机中具有经预测的度量的泡沫形成的不同时间走势，这些度量在使用经训练的elman网络的情况下在所述虚拟传感器16中为了确定泡沫而获得，以及置信区间界限为每个时间点95％置信度。图表的横坐标示出45分钟的时间进程，纵坐标以相对单位示出泡沫的高度：纵坐标为零时，所述门27的窗中没有泡沫(参见图3，但该处未示出所述窗)，当纵坐标为1时，所述泡沫到达所述窗的上边缘。实线表示实际测量值，虚线表示预测值。点线标记了置信区间。在此，在曲线中示出的预测作为分别5分钟之后的未来时间点的预测求取。在曲线中示出的测试值相应地以5分钟的时间延迟示出，以提供预测与现实之间的对比。所述置信区间根据这样的时间区段的长度而变化，所述预测针对该时间区段被确定，因此该时间区段越长，置信区间就越大。
66.左侧图表中的走势相应于其中洗涤物护理过程未形成泡沫地进行的情况。这也由波动较小的预测正确地反映出来。中间图表中的走势相应于其中洗涤物护理过程中度形成泡沫地进行的情况。该情况也由elman网络相应于虚线正确地预测，所述虚线以很小的波动良好地遵循实线。右侧图表中的走势相应于其中洗涤物护理过程大量形成泡沫地进行的情况。该情况也由elman网络相应于虚线正确地预测，所述虚线以很小的波动良好地遵循实线。
67.由此，根据本发明，在碱液容器6中泡沫3的存在的间接测量和预测通过提供虚拟传感器16进行，所述虚拟传感器16基于特定的且可测量的洗涤物护理运行数据来确定针对所述碱液容器6中存在的泡沫3的定量度量。该度量可以是所述泡沫3超过在中断期间在所述碱液容器6中短暂地静止下来的液体2(特别是洗涤碱液)的高度。由此然后在所述虚拟传感器16中以算法、表格或诸如此类方式实现了在模型试验中测得的度量与同时测得的运行数据之间的关联，从而所述虚拟传感器16可在实际进行的洗涤物护理过程中由相应的运行数据求取所期望的度量并将其提供用于控制所述洗涤物护理过程。
68.本发明的优势在于，通过所述度量使得关于存在的泡沫的定量结论实际上在洗涤物护理过程中的每个时间点都是可能的。这种定量结论特别是允许在控制所述洗涤物护理机4时予以考虑，其中，特别是能够以所述度量作为初始参量通过不同的调节参量(如所述碱液容器中待达到的液体的量和温度以及所述碱液容器6中洗涤剂的计量)进行调整。本发明也允许观察用于影响所述泡沫3的措施的效果，从而能够中断、延长、重复某项已经采取一次的措施或者在其后跟随另一措施。也可行的是，对所述度量的时间走势进行分析处理并由此推导出针对洗涤物护理后续阶段中泡沫3出现的预测。
69.附图标记列表
[0070]1ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
洗涤物件
[0071]2ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
液体
[0072]3ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
泡沫
[0073]4ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
洗涤物护理机
[0074]5ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
壳体
[0075]6ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
碱液容器
[0076]7ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
底壳(sumpf)
[0077]8ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
滚筒
[0078]9ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
携动件
[0079]
10
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
转动轴线
[0080]
11
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
内室
[0081]
12
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
轴颈
[0082]
13
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
轴承
[0083]
14
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
马达
[0084]
15
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
控制装置
[0085]
16
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
虚拟传感器
[0086]
17
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
碱液容器中的压力传感器
[0087]
18
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
马达上的功率传感器
[0088]
19
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
轴承上的力或位置传感器
[0089]
20
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
碱液容器中的化学传感器或温度传感器
[0090]
21
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
显示装置
[0091]
22
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
用于使水进入到碱液容器中的阀
[0092]
23
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
漂洗腔
[0093]
24
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
用于计量泡沫抑制剂的计量装置
[0094]
25
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
用于泵出的碱液泵
[0095]
26
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
套环/环圈(manschette)
[0096]
27
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
门
[0097]
28
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
驱控装置
[0098]
29
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
用于循环泵送的碱液泵
[0099]
30
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
虚拟传感器中的反馈环路
[0100]
31
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
输入层神经元
[0101]
32
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
隐藏层神经元
[0102]
33
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
输出层神经元