掘力計劃第 20 期：Flutter 混合開發的混亂之治
在掘力計劃系列活動第20場，《Flutter 開發實戰詳解》作者，掘金優秀作者，Github GSY 系列目負責人戀貓的小郭分享了Flutter 混合開發的混亂之治。Flutter 基于自研的 Skia 引擎
小米智能家電在技術創新領域再次取得重大突破，其主導的“滾筒洗衣機脫水振動精準感知及動態調控關鍵技術”項目，近日在武漢小米智能家電實驗中心成功通過了科技成果鑒定會。此次鑒定會由中國輕工業聯合會組織，專家委員會在聽取項目匯報、實地考察、審閱資料及質詢后，一致認定該項目成果在脫水振動感知及調控技術上已達到國際領先水平。
長久以來，滾筒洗衣機在脫水過程中常面臨振動噪聲大、脫水穩定性不足及衣物脫水不充分等問題。小米技術團隊針對這些痛點，通過深入研究，研發出了一系列創新技術。他們利用3G加速度傳感器精準采集振動數據，并以此構建AI數據驅動模型，實現了對洗衣機狀態的精準感知預測及效能的大幅提升。
其中，一項關鍵技術是基于區間采樣的多目標優化自適應頻域濾波和偏心感知技術。該技術通過采集脫水振動時的加速度數據，構建自適應頻域濾波算法和偏心感知模型，能夠適配不同機器和運行階段，實現振動位移數據的精準計算及負載偏心的精確感知。
另一項創新是基于滾筒振動信號的撞筒精準預測及控制技術。小米團隊通過實際脫水運行數據不斷優化損失函數，構建了CNN-LSTM神經網絡模型，并開發了基于多波峰頻域能量的一撞即停安全攔截算法。這些算法能夠保障洗衣機平穩穿越共振區，顯著提升脫水成功率。
小米還研發了基于振動數據實時監測的轉速動態調優技術。該技術通過自適應脫水轉速的預測和調整，以及基于位移偏心的脫水轉速動態尋優，實現了滾筒洗衣機的低噪聲與高轉速協同控制。這一技術不僅降低了脫水振動噪聲，還顯著減少了脫水后負載的含水率。
這些創新技術已在小米滾筒洗衣機中得到全面推廣應用，成效顯著。據統計，每年有超過200萬新用戶受益于這些技術，他們的衣物脫水后含水率降低了23%，脫水噪聲平均減少了3dBA以上，同時洗烘流程也節省了20%以上的電力消耗。
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