爱华网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aihuau.com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。
常用智能控制技术模糊控制技术智能家用电器目前所采用的智能控制技术主要是模糊控制，少数高档家用电器也用到了神经网络技术（神经网络模糊控制技术），模糊控制技术目前是智能家用电器使用最广泛的智能控制技术。原因在于这种技术和人的思维有一致性，理解较为方便且不需要高深的数学知识表达，可用单片机进行构造。
不过模糊逻辑及其控制技术也存在一个不足的地方，即缺乏学习能力，从而使模糊控制家电产品难以积累经验。而知识的获取和经验的积累并由此所产生新的思维是人类智能的最明显体现。家用电器在运行过程中存在外部环境差异、内部零件损耗及用户使用习惯的问题，这就需要家用电器能对这些状态进行学习。如洗衣机在春、夏、秋、冬四个季节外界环境是不一样的，由于水温及环境温度不同，洗涤时的程序也有区别，洗衣机应能自动学习不同环境中的洗涤程序；另外，在洗衣机早期应用中，洗衣机的零件处于紧耦合状态，过了磨合期，洗衣机的零件处于顺耦合状态，长期应用之后，洗衣机的零件处于松耦合状态。对于不同时期，洗衣机应该对自身状态进行恰当的调整，同时还应产生与之相应的优化控制过程；此外，洗衣机在很多次数的洗涤中，应自动学习特定衣质、衣量条件下的最优洗涤程序，当用户放入不同量、不同质的衣服时，洗衣机应自动进入学习后的最优洗涤程序——这就需要一种新的智能技术：神经网络控制。
神经网络控制控制技术神经网络家电的学习过程以期望信号和实际信号的误差趋于无穷小为目标，学习过程采用“时间能量目标”比较方法，达到某一目标的时间和能量减少并且趋于稳定，则学习过程结束。以洗衣机为例，其目标就是洗涤的干净程度，其量度标准是以进水时的浑浊度或漂洗后放水时的浑浊度为指标的。学习过程可随机进行，也可在洗衣过程中进行。
智能家电通常还进行用户习惯学习，使用户省去大量的状态设定操作，方便使用。一旦用户的习惯改变了，智能家用电器又能学习新的自动设定方式。以微波炉为例，用户用其加热牛奶的次数最多，而且都用“中火量”3分钟。当然，用户也用微波炉加热其他食品，但次数比加热牛奶的次数少，而且每次用的“火量”也不尽相同。这样，通过经验学习之后，微波炉自动把开机状态设定在“中火量”3分钟处，从而给用户省去了每次的重复操作，而当季节改变，随着用户加热牛奶方式的改变，智能微波炉又会自动学习新的设定方式。
控制技术的发展趋势未来智能家电主要将朝三个方向发展：即多种智能化、自适应进化和网络化。多种智能化是家用电器尽可能在其特有的工作功能中模拟多种人的智能思维或智能活动的功能。自适应进化是家用电器根据自身状态和外界环境自动优化工作方式和过程的能力，这种能力使得家用电器在其生命周期中都能处于最有效率、最节省能源和最好品质状态。网络化是建立家用电器社会的一种形式，网络化的家用电器可以由用户实现远程控制，在家用电器之间也可以实现互操作。
从感性产品调查分析设计发展趋势本部分将详述一些典型的感性产品，并对每个产品的感性特征进行调查分析，得出家电在设计发展受到环境发展、技术发展、美学发展以及商业策略发展方面的趋势特征。
环境方面的趋势健康化进入新世纪，健康消费成为家电创新的主流之一。各家电生产厂家顺应人们越来越重视健康的消费心理，把家用电器减少空气污染、增进人体健康作为开发研制的主攻方向。
节能化随着消费者节能意识的不断增强，高能耗的家电已不再能够满足人们全方位的需求。家电生产企业开发生产节能产品已是大势所趋，节能型家电已经成为当前家电市场新的购销热点。
生活趣味化融合生活环境，主打家庭趣味的设计，使得很多家电成为了家庭成员的宠物。未来家电的设计还需为创造优质便利的居家生活品味而努力。家电不仅是追求功能的进步，更应该能够为居家营造建康、幸福的情境。
表1 典型感性产品设计分析
技术方面的趋势多能化
伴随着消费者心理的日趋成熟，用户在购买家电时越来越注重产品功能的多样性和实用性。各家电企业也纷纷围绕“功能”大做文章，力推全能、智能、多功能等家电产品。
简单化随着用户工作、生活的快节奏化，不仅要求电器质量有保证、经济实用，而且希望操作简单、方便使用。操作简单化已成为家电开拓市场的有效武器，无论未来的家电具备怎样的强大功能或结合多元化的机能，但使用方式必将愈来愈简单。
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高科技化为实现智能感性化设计，越来越多的智能技术开始得到了广泛应用。诸如RFID、高科技传感器等。以RFID（Radio Frequency Identification，即射频识别）技术为例，该技术俗称电子标签，是一种非接触式的自动识别技术，通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据，识别工作无须人工干预，可工作于多种环境。RFID技术的基本工作原理并不复杂：当标签进入磁场后，接收解读器发出的射频信号，凭借感应电流所获得的能量发送出存储在芯片中的产品信息，或主动发送某一频率的信号；解读器读取信息并解码后，送至中央信息系统进行有关数据处理。
表2 典型感性产品设计分析
待续
