一种电子烟的电路控制方法与流程

本发明涉及电子烟，尤其涉及一种电子烟的电路控制方法。

背景技术：

1、电子烟是一种模拟传统香烟的电子设备，它通过加热含有尼古丁或其他化学物质的液体，产生可吸入的气溶胶，以满足吸烟者的需求。电子烟的核心部件是雾化器，它包括一个发热元件和一个储油仓，用于将烟油转化为雾气。电子烟的电路控制方法主要是为了实现对雾化器的有效控制，以保证雾气的温度、汽化量和质量，以及提高电池的使用效率和安全性。传统的电子烟的电路控制往往无法兼顾成本消耗和控制的精确性。

技术实现思路

1、基于此，本发明有必要提供一种电子烟的电路控制方法，以解决至少一个上述技术问题。

2、为实现上述目的，一种电子烟的电路控制方法，包括以下步骤：

3、步骤s1：对电子烟进行基本参数测试，从而获取基本参数测试数据，其中基本参数测试数据包括电池容量数据、电压-电流曲线图数据、加热线圈电阻数据、加热线圈材料数据以及烟油成分数据；

4、步骤s2：基于基本参数测试数据对电子烟进行不同脉冲频率和占空比的脉冲脉宽调制控制测试，从而获取脉宽调制控制测试数据，其中脉宽调制控制测试数据包括调制频率数据、占空比数据、输出功率数据、加热线圈温度数据以及蒸汽量数据；

5、步骤s3：根据脉宽调制控制测试数据对电子烟的输出功率进行最优评估，从而获取最优输出功率数据；

6、步骤s4：根据最优输出功率数据对电子烟的运行效果和性能指标进行评估，从而获取效果评估数据；

7、步骤s5：根据加热线圈温度数据以及蒸汽量数据对最优输出功率数据以及效果评估数据进行综合分析，从而获取优化脉冲脉宽调制的控制参数区间。

8、本发明测量电子烟电池的容量，以确定电子烟的电池寿命和使用时间。通过测量电子烟在不同电压下的电流变化，绘制电压-电流曲线图，以了解电子烟的电性能特征。测量电子烟加热线圈的电阻值，以确定加热线圈的工作状态和效率。对电子烟加热线圈所使用的材料进行测试，以确保材料的安全性和可靠性。对电子烟烟油的成分进行分析和检测，以了解烟油的成分组成和安全性。通过基本参数测试，可以获取电子烟的关键参数数据，包括电池容量、电性能特征、加热线圈信息和烟油成分。这些数据可以为后续的调制控制、功率评估和性能指标评估提供基础数据，确保电子烟的安全性、稳定性和性能优化。通过调整脉冲信号的频率，测试电子烟在不同频率下的输出特性，以确定最佳的调制频率范围。通过调整脉冲信号的占空比，测试电子烟在不同占空比下的输出特性，以确定最佳的占空比范围。测量电子烟在不同脉冲频率和占空比下的输出功率，以评估不同调制参数对输出功率的影响。监测电子烟加热线圈的温度变化，以了解加热线圈的热量产生和传递情况。测量电子烟产生的蒸汽量，以评估不同调制参数下的蒸汽产生效果。脉宽调制控制测试可以帮助确定电子烟在不同调制参数下的输出特性和性能表现。通过测试不同的脉冲频率和占空比，可以确定最佳的调制参数范围，以实现最佳的输出功率和蒸汽量，并确保加热线圈的工作温度在安全范围内。根据脉宽调制控制测试数据，分析不同脉冲频率和占空比下的输出功率情况，通过评估和比较不同参数组合的输出功率，确定最优的输出功率值。通过对输出功率进行最优评估，可以确定在特定脉冲频率和占空比下实现最佳性能的电子烟输出功率。最优输出功率数据是优化电子烟性能和用户体验的重要依据，确保电子烟在各种使用情况下提供稳定、高效的输出。基于最优输出功率数据，对电子烟的运行效果和性能指标进行评估，包括烟雾浓度、口感、烟嘴温度、电池寿命等方面的评估。通过对电子烟的运行效果和性能指标进行评估，可以了解电子烟在最优输出功率下的实际表现。这些效果评估数据可以帮助进一步优化电子烟的设计和调节参数，提升用户体验和满意度。综合分析加热线圈温度数据和蒸汽量数据，结合最优输出功率数据和效果评估数据，确定最佳脉冲脉宽调制的控制参数区间。这可以基于加热线圈的热传导特性、蒸汽产生效果和用户体验等因素进行考虑和权衡。通过综合分析加热线圈温度和蒸汽量数据，可以确定脉冲脉宽调制的最佳控制参数区间。这有助于优化电子烟的调制控制策略，确保在不超过安全温度范围的情况下，实现最佳的蒸汽产生和用户体验。这些步骤有助于优化电子烟的性能、稳定性和用户体验，提高电子烟的效果和功能。

9、优选地，步骤s1包括以下步骤：

10、步骤s11：通过查阅电子烟的产品说明书，获取电子烟的电池容量数据；

11、步骤s12：利用万用表对空载状态下的电子烟进行电池开路电压读取，从而得到开路电压数据；

12、步骤s13：通过电阻负载工业电池对不同负载下的电池电压值进行测量，得到电压-电阻负载数据；

13、步骤s14：根据开路电压数据以及电压-电阻负载数据对电阻与电压的变化规律进行绘制，从而得到电池的电压-电流曲线图数据；

14、步骤s15：利用万用表对电子烟的加热线圈进行不同电压下的电阻值测量，从而得到加热线圈电阻数据；

15、步骤s16：通过查阅电子烟的产品说明书获取加热线圈的材质类型数据，并统计加热线圈层数，根据材质类型数据以及加热线圈层数进行参数记录，得到加热线圈材料数据；

16、步骤s17：对电子烟储液腔中的烟油进行gc系统分析，得到烟油成分数据；

17、步骤s18：对电池容量数据、电压-电流曲线图数据、加热线圈电阻数据、加热线圈材料数据以及烟油成分数据进行数据整合，得到基本参数测试数据。

18、本发明获取电子烟的电池容量数据可以提供关于电子烟电池寿命和使用时间的信息。这对于用户来说是重要的，因为他们可以根据电池容量来评估电子烟的续航能力，从而做出更好的使用计划。开路电压是指电子烟在没有负载(即没有电流通过)时的电压。通过测量电子烟的开路电压，可以获取电子烟电池的初始电压状态，为后续的电压-电流曲线图测试提供基准数据。通过测量电子烟在不同电阻负载下的电压值，可以获取电子烟在不同负载条件下的电压情况。这有助于了解电子烟电池的输出特性和稳定性，进一步评估电子烟的性能。通过绘制电池的电压-电流曲线图，可以直观地了解电子烟电池的输出特性。这可以帮助评估电子烟在不同负载条件下的电池电压变化情况，从而更好地了解电子烟的性能和电池的功率输出能力。测量加热线圈的电阻值可以提供关于加热线圈工作状态和效率的信息。通过了解加热线圈的电阻值，可以评估加热线圈的工作性能，进而优化电子烟的加热效果和性能。了解加热线圈的材质类型和层数可以提供关于加热线圈的结构和特性的信息。这有助于评估加热线圈的热传导性能和稳定性，并为后续的加热线圈温度测试和蒸汽量测试提供基础数据。通过gc系统分析电子烟烟油的成分，可以了解烟油中不同成分的含量和种类。这对用户来说是重要的，因为他们可以了解烟油的成分，包括尼古丁含量、香料和其他化学物质的存在情况，从而更好地评估电子烟对健康的影响。将电池容量数据、电压-电流曲线图数据、加热线圈电阻数据、加热线圈材料数据以及烟油成分数据整合在一起，可以得到电子烟的基本参数测试数据。这些数据可以为制造商、研究人员和用户提供有关电子烟性能、安全性和对健康的影响的综合信息，帮助他们做出明智的决策和选择。

19、优选地，步骤s17包括以下步骤：

20、步骤s171：通过查询烟弹的产品说明书获取烟油的成分类型数据；

21、步骤s172：利用有机溶剂对烟油进行样品提取，得到烟油样品溶液；

22、步骤s173：利用微量注射器对烟油样品溶液进行gc系统注入，并通过加热气柱进行gc分离，得到烟油分离组份；

23、步骤s174：对烟油分离组份进行质谱电离，从而得到各组份的质荷比数据；

24、步骤s175：根据质荷比数据库对质荷比数据进行匹配，得到各组份的本身质量数据以及结构信息数据；

25、步骤s176：根据成分类型数据以及结构信息数据对烟油分离组份进行成分类型识别，并根据本身质量数据确定各成分类型的质量含量，从而得到烟油成分数据。

26、本发明获取烟油的成分类型数据可以提供关于烟油中不同化学成分的信息。这对用户来说是重要的，因为他们可以了解烟油中是否含有尼古丁、香料、甘油、丙二醇等成分，从而更好地了解烟油的性质和对健康的影响。通过有机溶剂对烟油进行样品提取，可以将烟油中的化学成分溶解到溶液中，方便后续的分析和测试。这有助于提取烟油中的目标成分，并为后续的gc分析提供样品。通过gc系统注入烟油样品溶液，并通过加热气柱进行分离，可以将烟油中的不同成分分离开来。这有助于对烟油中的化学成分进行分析和检测，从而得到烟油的分离组份，为后续的质谱分析提供样品。通过对烟油分离组份进行质谱电离，可以将各组份分子转化为带电离子，进而得到各组份的质荷比数据。这有助于对烟油中不同成分的质量特征进行识别和分析。通过将质荷比数据与质荷比数据库进行匹配，可以确定各组份的本身质量数据和结构信息数据。这有助于识别烟油中不同化学成分的具体物质和分子结构，提供更详细的成分信息。根据成分类型数据和结构信息数据，可以对烟油分离组份进行成分类型的识别和归类。通过确定各成分类型的质量含量，可以得到烟油中不同化学成分的含量数据。这对于评估烟油的安全性和对健康的影响具有重要意义，帮助用户做出明智的使用选择。

27、优选地，步骤s2包括以下步骤：

28、步骤s21：根据基本参数测试数据对脉冲频率和占空比进行范围设定，从而得到脉冲参数范围数据；

29、步骤s22：根据预设的频率步长和预设的占空比步长对脉冲参数范围数据进行调制参数组获取，从而得到脉宽调制参数组数据，其中脉宽调制参数组数据包括调制频率数据以及占空比数据；

30、步骤s23：利用电子烟内置的脉冲发生器根据脉宽调制参数组数据对电子烟进行脉宽调制控制测试，并记录电子烟的输出功率、加热线圈温度和蒸汽量，从而得到调制测试结果数据；

31、步骤s24：对调制测试结果数据以及脉宽调制参数组数据进行数据映射，从而得到脉宽调制测试数据。

32、本发明通过对基本参数测试数据的分析和评估，可以确定脉冲频率和占空比的合理范围。这有助于确保脉冲参数在安全和有效的范围内，以满足电子烟的性能要求和用户的需求。根据预设的频率步长和占空比步长，可以对脉冲参数范围数据进行离散化，从而得到一组脉宽调制参数组数据。这些数据包括不同的调制频率和占空比组合，用于后续的脉宽调制测试。通过利用电子烟内置的脉冲发生器进行脉宽调制控制测试，可以模拟实际使用情况下的脉冲输出。记录电子烟的输出功率、加热线圈温度和蒸汽量等参数，可以评估脉宽调制对电子烟性能和用户体验的影响，从而得到调制测试结果数据。通过对调制测试结果数据和脉宽调制参数组数据进行数据映射，可以将每个参数组的测试结果与相应的调制参数关联起来。这有助于获取脉宽调制测试数据，包括不同调制频率和占空比下电子烟的输出功率、加热线圈温度和蒸汽量等信息。这些数据可以用于进一步分析和优化电子烟的性能和用户体验。

33、优选地，步骤s3包括以下步骤：

34、步骤s31：对脉宽调制控制测试数据进行回归分析，并建立因素-功率数学模型；

35、步骤s32：对因素-功率数学模型进行拟合精度评估，从而得到模型精度数据；

36、步骤s33：根据模型精度数据对因素-功率数学模型进行迭代，从而得到最优因素-功率数学模型；

37、步骤s34：根据最优因素-功率数学模型确定最佳的输出功率及影响其的关键参数组合，从而得到最优输出功率数据。

38、本发明通过对脉宽调制控制测试数据进行回归分析，可以探索不同因素(例如调制频率、占空比等)与输出功率之间的关系。通过建立因素-功率数学模型，可以描述和预测这种关系，从而提供了对输出功率进行控制和优化的基础。通过对因素-功率数学模型进行拟合精度评估，可以评估模型对实际数据的拟合程度。这有助于判断模型的准确性和可靠性，提供了对模型预测能力的评估指标。根据模型精度数据，可以对因素-功率数学模型进行迭代优化，进一步提高模型的准确性和预测能力。通过迭代的过程，可以调整模型参数或采用更复杂的模型结构，以获得最佳的因素-功率数学模型。根据最优因素-功率数学模型，可以确定对输出功率影响最大的关键参数组合。这有助于找到最佳的参数设置，以实现所需的输出功率。通过确定最优输出功率数据，可以优化电子烟的性能，提升用户体验，并满足用户对输出功率的需求。

39、优选地，步骤s32所述的对因素-功率数学模型进行拟合精度评估的公式如下所示：

40、

41、式中，e为模型精度数据，t为因素-功率数学模型的时间范围，t为时间参数，f(t)为时间观测到的功率数据，g(t)为有因素-功率数学模型预测的功率数据，n为关键影响因素的数量，σi为关键影响因素数据中的第i个因素的标准差，hi(t)为实际观测到的关键影响因素数据中的第i个因素数据点，ki(t)为由因素-功率数学模型预测的关键影响因素数据中的第i个因素数据点，λ为平衡模型的复杂度和拟合精度的正则化参数，m为因素-功率数学模型中的参数数量，θj为因素-功率数学模型中的第j个参数。

42、本发明通过构建一个拟合精度评估的公式，于量化模型预测与实际观测数据之间的差异。该公式充分考虑到了e为模型精度数据，用于评估模型的拟合精度；t为因素-功率数学模型的时间范围，代表观测数据的时间长度；t为时间参数，用于表示时间的变化；f(t)为时间观测到的功率数据，代表实际测量得到的输出功率；g(t)为有因素-功率数学模型预测的功率数据，代表模型对输出功率的预测结果；n为关键影响因素的数量，表示模型中考虑的关键参数个数；σi为关键影响因素数据中的第i个因素的标准差，表示该参数的测量误差；hi(t)为实际观测到的关键影响因素数据中的第i个因素数据点；ki(t)为由因素-功率数学模型预测的关键影响因素数据中的第i个因素数据点；λ为平衡模型的复杂度和拟合精度的正则化参数，用于平衡模型的复杂度和拟合精度；m为因素-功率数学模型中的参数数量，表示模型中的可调节参数个数；θj为因素-功率数学模型中的第j个参数。公式中的第一项是实际输出功率与模型预测功率之间的差异的平方积分，用于评估模型的拟合程度。通过最小化该项，可以提高模型对实际数据的拟合精度。公式中的第二项是关键影响因素与模型预测影响因素之间的差异的平方积分，除以各个因素的标准差。该项用于评估各个因素对输出功率的影响权重，从而确定关键参数的重要性。公式中的最后一项是正则化项，用于平衡模型的复杂度和拟合精度。通过调节λ参数，可以控制模型的复杂度，并避免过拟合或欠拟合的问题。通过最小化整个公式，可以得到最优的因素-功率数学模型。该模型能够在考虑关键因素和拟合精度的同时，提供对输出功率的准确预测。综上所述，该公式通过考虑实际观测数据和模型预测数据之间的差异，以及关键影响因素的权重和模型复杂度，评估和优化因素-功率数学模型的拟合精度和预测能力。这有助于更好地理解和控制电子烟的输出功率，并优化其性能和用户体验。

43、优选地，步骤s31包括以下步骤：

44、步骤s311：获取脉宽调制控制测试数据中的实际问题数据，其中包括噪声干扰数据，元件参数漂移数据，非线性特性数据以及测试设备精度数据；

45、步骤s312：对实际问题数据进行约束条件和评价指标提取，从而得到问题约束条件数据；

46、步骤s313：根据问题约束条件数据对脉宽调制控制测试数据进行质量评估，从而得到测试质量评分数据；

47、步骤s314：对测试质量评分数据进行正态分布分析，并识别异常值范围，从而获取异常处理数据；

48、步骤s315：根据测试质量评分数据对脉宽调制控制测试数据进行高质量数据筛选，从而得到测试高质量数据；

49、步骤s316：根据异常处理数据对测试高质量数据进行加权修正，从而得到脉宽调制控制的测试加权数据；

50、步骤s317：对测试预处理数据进行关键特征提取，从而得到关键影响因素数据；

51、步骤s318：对关键影响因素数据以及测试加权数据进行线性回归分析，并建立因素-功率数学模型。

52、本发明获得真实的测试数据，其中包含了实际问题中可能存在的各种干扰因素和不确定性。这样可以更好地反映实际环境中的情况，有助于后续的分析和优化。通过提取约束条件和评价指标，将问题数据转化为可量化的约束条件数据。这有助于明确问题的限制和目标，并为后续的分析和优化提供明确的指导。评估测试数据的质量，并基于约束条件对数据进行评分。这有助于确定数据的可靠性和适用性，以及识别出可能存在的问题和改进的方向。对测试质量评分数据进行统计分析，特别是进行正态分布分析。通过识别异常值的范围，可以确定哪些数据点可能存在问题或异常，从而为进一步的异常处理提供依据。基于测试质量评分数据，筛选出高质量的测试数据。这样可以减少不可靠或低质量数据对后续分析和建模的影响，提高数据的可信度和准确性。根据异常处理数据对测试数据进行加权修正。通过考虑异常值的影响，并进行适当的调整，可以提高数据的准确性和可靠性，从而更好地反映实际情况。从测试预处理数据中提取出关键特征，即对脉宽调制控制的关键影响因素。这有助于确定影响控制性能的主要因素，并为建立数学模型提供基础。对关键影响因素数据以及测试加权数据进行线性回归分析，并建立因素-功率数学模型。通过线性回归分析，可以建立因素-功率的数学模型，帮助理解影响因素与功率之间的关系，并为进一步的优化和控制提供指导。该数学模型可以用于预测和优化脉宽调制控制的效果，实现更好的性能。

53、优选地，步骤s311所述的对脉宽调制控制测试数据进行质量评估的公式如下所示：

54、

55、式中，q为质量评估分数据，[t1,t2]为脉宽调制控制测试数据所在时间区间，r为脉宽调制控制测试数据的数据点数量，xr为脉宽调制控制测试数据中的数据点，t`为时间积分变量，f(xr,t`)为脉宽调制控制测试数据中的数据点与时间积分变量的关系函数，yr为脉宽调制控制测试数据中的数据点的辅助变量，f(yr,t`)为脉宽调制控制测试数据中数据点的辅助变量与时间积分变量的关系函数，p为脉宽调制控制测试数据的时间点数量，zp为与时间积分变量相关的辅助变量，g(t`,zp)为时间积分变量与其相关的辅助变量的关系函数。

56、本发明通过构建一个质量评估公式，用于对脉宽调制控制测试数据进行质量评估；该公式充分考虑到了q为质量评估分数据，表示对脉宽调制控制测试数据质量的评估结果，通过计算得到的评分可以量化数据的质量，并用于判断数据的可靠性和准确性；[t1,t2]为脉宽调制控制测试数据所在时间区间，该区间确定了对测试数据进行质量评估的时间范围；r为脉宽调制控制测试数据的数据点数量，表示在时间区间内获得的数据点的数量；xr为脉宽调制控制测试数据中的数据点，t`为时间积分变量，f(xr,t`)为脉宽调制控制测试数据中的数据点与时间积分变量的关系函数，描述了数据点与时间的关联，可能包含数据点的变化趋势等信息；yr为脉宽调制控制测试数据中的数据点的辅助变量，用于描述数据点的其他特征或属性；f(yr,t`)为脉宽调制控制测试数据中数据点的辅助变量与时间积分变量的关系函数，描述了数据点的辅助变量与时间的关联；p为脉宽调制控制测试数据的时间点数量，表示在时间区间内获得的时间点的数量；zp为与时间积分变量相关的辅助变量，用于描述时间积分变量的其他特征或属性；g(t`,zp)为时间积分变量与其相关的辅助变量的关系函数，描述了时间积分变量与辅助变量之间的关联。该公式综合考虑了脉宽调制控制测试数据中的多个变量和参数，如数据点、时间积分变量、辅助变量等，以全面评估数据质量。通过计算公式中的积分，可以得到一个数值化的质量评估分数q，用于量化脉宽调制控制测试数据的质量。这有助于比较不同数据集的质量，并确定数据的可靠性和准确性。该公式中的时间积分变量和时间点数量p考虑了时间维度的影响。通过对时间的积分和相关辅助变量的考虑，可以更全面地分析数据的特征和变化趋势。公式中的数据点和辅助变量描述了数据的特征和其他相关因素。通过对这些因素的分析，可以更好地理解数据的关联和影响因素。通过质量评估的结果和数据的关系函数，可以为后续的分析和建模提供基础。这些数据和模型可以用于优化脉宽调制控制，改进系统性能或预测未来的行为。该公式通过对脉宽调制控制测试数据进行质量评估，综合考虑数据点的二阶导数和时间点与辅助变量的关系，得到了一个质量评估分数q。这个公式的有益效果在于通过综合考虑数据的平滑度、连续性和时间相关性等方面的特征，对脉宽调制控制测试数据的质量进行评估，提供了一个量化的指标来判断数据的质量好坏。这有助于发现数据中的异常情况、提高数据质量，并为后续的异常处理、修正和建立数学模型提供可靠的基础。