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龙图腾网获悉卡奥斯创智物联科技有限公司;卡奥斯创智物联科技(重庆)有限公司;合肥领智物联科技有限公司;青岛鼎新电子科技有限公司申请的专利神经网络模型的训练方法、洗衣机及控制方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120494024B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510462414.4，技术领域涉及：G06N3/084；该发明授权神经网络模型的训练方法、洗衣机及控制方法是由张宏权;崔京军;张科伍;陶鲁博;王师民设计研发完成，并于2025-04-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本神经网络模型的训练方法、洗衣机及控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种神经网络模型的训练方法、洗衣机及控制方法，神经网络模型训练方法：将数据集中的电流转换为q轴电流和d轴电流；分别进行FFT变换，得到电流频谱；确定电机转速，计算电机机械旋转频率，提取电流频谱中1倍频率和2倍频率的谐波幅值；以提取的谐波幅值和电机转速作为神经网络模型的输入，神经网络模型的输出包括重量、偏心及对角偏心；以神经网络模型输出的偏心、对角偏心及重量与相应的实际值对模型进行训练。通过电流频谱中1倍和2倍频率的谐波幅值，对模型进行训练，得到的模型可以对偏心及对角偏心进行预测。同时，采用提取的谐波幅值比直接使用电流的变化特征明显，更易于模型的训练，提高模型输出的精确度。

本发明授权神经网络模型的训练方法、洗衣机及控制方法在权利要求书中公布了：1.一种洗衣机的神经网络模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取数据集；所述数据集包括洗衣机筒内放置若干不同负载、偏心负载、对角偏心负载时对应检测的电机转速、电机UV相线的电流、； 将所述电机UV相线的电流、转换为q轴电流和d轴电流；对所述q轴电流和d轴电流按照设定采样频率、设定滑动窗口分割时间进行分割，得到若干帧q轴电流信号和d轴电流信号，分别进行FFT变换，得到q轴电流频谱和d轴电流频谱；其中，x代表第x滑动窗口分割时间，x为自然数； 确定第x滑动窗口分割时间对应的电机转速，计算电机机械旋转频率； 提取所述q轴电流频谱和d轴电流频谱中的谐波幅值和的谐波幅值；其中，为偏心的特征频率，为对角偏心的特征频率； 以提取的谐波幅值和电机转速作为神经网络模型的输入，所述神经网络模型的输出包括重量、偏心及对角偏心； 以所述神经网络模型输出的偏心、对角偏心及重量与相应的实际值对所述神经网络模型进行训练，得到训练完成的神经网络模型。

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