Determining the load amount and textile type at the condenser type tumble dryers

Abstract

Bu proje kapsamında, kondenser tipi tamburlu çamaşır kurutma makinesinde çamaşırları kurutmak için en uygun programın otomatik olarak seçilmesi için yük miktarı ve tekstil tipi belirleme çalışmaları yapılmış ve algılama algoritması oluşturulmuştur. Algılama çalışmaları için pamuk ve polyester olmak üzere iki çeşit tekstil tipi ve beş adet yük miktarı seçilmiştir. Kondenser tipi tamburlu kurutucularda, bu yük miktarları ve tekstil tipleri arasındaki farklılıkları incelemek için farklı giriş nemlerinde şartlandırılan tekstillerle kurutma testleri yapılmıştır. Bu testler, algılama çalışmaları için oluşturulmuş uygun ısıtıcı algoritması ile yapılmıştır. Çalışmanın başında yük miktarının ve tekstil cinsinin makine üzerinde bulunan mevcut NTC sıcaklık sensörü ve iletkenlik sensörü ile algılanılması amaçlandığı için, tambur içerisinde yer alan yükü tanımlayabilmek için tambur çıkış sıcaklığı ve elektriksel direnç verileri kullanılmıştır. Sıcaklık ve direnç verilerinin incelenmesi sonucunda, yük miktarı algoritmanın sekizinci ve on üçüncü dakikaları arasındaki sıcaklık artışı ile ayırt edilebilmiştir. Pamuklu ve polyester tekstil tipleri ise yük miktarına bağlı olarak sıcaklık analizi ve ortalama elektriksel direnç metodu olmak üzere iki farklı yöntem ile algılanmıştır. Sonuç olarak, algılama aşamaları tek bir algoritmada birleştirilmiştir.

In this project, the load amounts and types of textile in the condenser type tumble dryer was determined in order to automatically select the most suitable program cycle for drying of the laundry, and the sensing algorithm was developed. Two textile types such as cotton and polyester and five load amounts were examined for sensing studies. Many tests for different initial moistures were conducted in order to distinguish the differences between these load amounts and textile types at the condenser type tumble dryer. These tests were made with respect to proper heating algorithm that was created for these sensing studies. The data of drum outlet temperature and electrical resistance were used in order to differentiate the load in the drum. The sensing of the load amount and textile type were realized by responses of NTC temperature sensor and conductivity sensor. As a result of analyzing the temperature and electrical resistance data, the load amounts were able to be determined by temperature difference between the eighth and thirteenth minutes of the algorithm. On the other hand, cotton and polyester were sensed by using the knowledge of load amount. According to the load amount, two methods which were temperature analysis and average electrical resistance, were used to differentiate cotton and polyester textiles from each other. As a conclusion, sensing steps were combined into one algorithm.