JPH04170920A - 炊飯器 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 産業上の利用分野 本発明は、炊飯終了時の御飯の硬さの程度を調整できる
炊飯器に関するものである。

従来の技術 従来のいわゆるマイコン炊飯器は、メーカが最適である
と判断した炊飯プロセスを有したマイクロコンピュータ
を有した構成となっており、この炊飯プロセスに従って
炊飯を行うものであった。

発明が解決しようとする課題 しかし使用者には好みのかたさの炊飯を行いたいという
要求があり、この要求を満足するためには、前記従来の
構成の炊飯器を使用する場合は、米の量に対する水の量
の割合を使用者が変えることて対応していた。しかしこ
の方法では、水の量が決めにくいことや、炊飯器が行う
炊飯プロセスに適当な水の量であるとは限らない等の理
由により、おいしいご飯が炊きに（いという課題があっ
た。

そこで本発明は、このような従来の課題を解決しようと
するものであって、最急降下法等の学習則によりファジ
ィ推論の各種パラメータを最適化したニューロ・ファジ
ィ推論器を使用することにより使用者の好みの硬さの炊
飯を行うことができる炊飯器を提供することを第一の目
的とするものである。また、前記第一の目的を達成する
具体手段として、ファジィ推論のパラメータである前件
部及び後件部メンバーシップ関数の形状と推論ルールの
数を最急降下法等の学習則により最適化し、好みの硬さ
の炊飯プロセス決定を行うことができるニューロ・ファ
ジィ推論器を備えた炊飯器を提供することを第二の目的
とするものである。

次に、前記第一の目的を達成するセンサーとして温度検
出素子を備え、好みの硬さの炊飯を行うことができる炊
飯器を提供することを第三の目的とするものである。ま
た、前記第一の目的を達成する具体手段として、前炊き
行程の温度を調節することにより、好みの硬さの炊飯を
行うことができる炊飯器を提供することを第四の目的と
するものである。更に、好みの硬さの情報から炊き上げ
行程初期における加熱電力量を適切に設定することによ
り、好みの硬さの炊飯を行うことができる炊飯器を提供
することを第五の目的とするものである。また好みの硬
さの情報から、沸騰維持行程の加熱電力量を適切に設定
することにより、好みの硬さの炊飯を行うことができる
炊飯器を提供することを第六の目的どするものである。

更に、好みの硬さの情報から、前炊き行程の温度・時間
、炊き上げ行程初期における加熱電力量、沸騰維持行程
の加熱電力量を適切に設定することにより、好みの硬さ
の炊飯を行うことができる炊飯器を提供することを第七
の目的とするものである。更に、好みの硬さの情報と炊
き上げ行程初期における温度情報とから、沸騰行程以後
の加熱条件を決定し好みの硬さの炊飯を行うことができ
る炊飯器を提供することを第への目的とするものである
。また、好みの硬さの情報と前炊き行程で必要とした総
電力量の情報とから、炊き上げ行程以後の加熱条件を決
定し、好みの硬さの炊飯を行うことができる炊飯器を提
供することを第九の目的とするものである。また更に、
前記各目的を一層精度よく達成することができる炊飯器
を提供することを第十の目的とするものである。

課題を解決するための手段 前記第一の目的を達成するための本発明の第一の手段は
、加熱手段と、各種センサーと、計時手段々、使用者が
炊飯する御飯の出来上がりの硬さの程度を入力する入力
手段と、この入力手段に入力された情報を入力変数の一
つとして炊飯プロセスを決定する、最急降下法等の学習
則によりファジィ推論の各種パラメータを最適化したニ
ューロ・ファジィ推論器と、炊飯プロセスに従って加熱
手段を制御する制御部を備えた炊飯器とするものである
。また第二の目的を達成するための本発明の第二の手段
は、前記第一の手段を構成するニューロ・ファジィ推論
器に、ファジィ推論の各種パラメータとして前件部メン
バーシップ関数の形状と、後件部メンバーシップ関数の
形状と、推論ルール数を最適化したニューロ・ファジィ
推論器を設けた炊飯器とするものである。また第三の目
的を達成するための本発明の第三の手段は、前記第一の
手段および前記第二の手段を構成するセンサーに、温度
検出手段を設けた炊飯器とするものである。また第四の
目的を達成するための本発明の第四の手段は、前記第三
の手段を構成するニューロ・ファジィ推論器に、前炊き
温度を決定する前炊き温度決定手段を設けた炊飯器とす
るものである。更に第五の目的を達成するための第五の
発明は、第三の手段を構成するニューロ・ファジィ推論
器に、炊飯行程の一部である炊き上げ行程の初期におけ
る昇温電力量を決定する第一の昇温電力量決定手段を設
けた炊飯器とするものである。同様に第六の手段は、前
記第三の手段を構成するニューロ・ファジィ推論器に、
炊飯行程の一部である炊き上げ行程の沸騰時における沸
騰維持電力量を決定する第一の沸騰維持電力量決定手段
を設けた炊飯器とするものである。第七の手段は、第三
の手段を構成するニューロ・ファジィ推論器に、炊飯行
程の一部である前炊き温度を決定する前炊き温度決定手
段と、同時間を決定する前炊き時間決定手段とを設けた
炊飯器とするものである。第への手段は、第六の手段ま
たは第七の手段を構成するニューロ・ファジィ推論器に
、入力手段に入力された情報と温度検出素子の検出値か
ら、炊飯行程の一部である炊き上げ行程の沸騰時におけ
る沸騰維持電力量を決定する第二の沸騰維持電力量決定
手段を設けた炊飯器とするものである。第九の手段は、
第六の手段または第七の手段を構成するニューロ・ファ
ジィ推論器に、炊飯行程の一部、である前炊き行程に於
て使用した総電力量を算出する前炊き総電力量算出手段
さ、入力手段に入力された情報と前記前炊き総電力量算
出手段の算出値から炊飯行程の一部である沸騰行程にお
ける沸騰維持電力量を決定する第三の沸騰維持電力量決
定手段を設けた炊飯器とするものである。第十の発明は
、第七の手段を構成するニューロ・ファジィ推論器に、
入力手段に入力された情報と前炊き総電力量算出手段の
算出値から炊飯行程の一部である炊き上げ行程の初期に
おける昇温電力量を決定する第二の昇温電力量決定手段
と、入力手段に入力された情報と前炊き総電力量算出手
段の算出値と温度検出素子の検出値から炊飯行程の一部
である炊き上げ行程の沸騰時における沸騰維持電力量を
決定する第四の沸騰維持電力量決定手段を設けた炊飯器
とするものである。

作　　用 本発明の第一の手段による作用は以下の通りである。即
ち、使用者の好みの硬さの程度が入力された入力部の情
報と、各種センサーの情報とから、ニューロ・ファジィ
推論器が炊飯プロセスを決定し、加熱手段が駆動される
ものである。この炊飯プロセスの決定にファジィ推論を
用いるため、人間が経験的に知っているノウハウを利用
できる。このファジィ推論の各種パラメータは最急降下
法にューラルネットワークに用いられる学習則の−っで
、誤差関数を最小にする方法である。）等の学習則によ
って最適に設定される。また本発明の第二の手段は、前
記第一の手段のファジィ推論の各種パラメータとして、
前件部メンバーシップ関数の形状、後件部メンバーシッ
プ関数の形状、推論ルールの数を最適化したニューロ・
ファジィ推論器を設けており、ファジィ推論の入出力特
性を最適に調整することにより、炊きあがる御飯の硬さ
を使用者の好みの硬さきすることができるものである。

本発明の第三の手段は、前記第一の手段および前記第二
の手段のセンサーとして温度検出素子を設けたものであ
る。また本発明の第四の手段は、前記第三の手段の構成
に、前炊き温度を決定する前炊き温度決定手段を殺けて
おり、前炊き温度を適切に決定することにより、炊きあ
がった御飯の硬さを使用者の好みの硬さとすることがで
きるものである。第五の手段は、炊飯行程の一部である
炊き上げ行程の初期における昇温電力量を決定する第一
の昇温電力量決定手段を有しており、炊き上げ行程の初
期における昇温電力量を適切に設定することによって、
炊きあがった御飯の硬さを使用者の好みの硬さとするこ
とができるものである。第六の手段は、炊飯行程の一部
である炊き上げ行程の沸騰時における沸騰維持電力量を
決定する第一の沸騰維持電力量決定手段を有しており、
沸騰時における沸騰維持電力量を適切に決定することに
より、炊きあがった御飯の硬さを使用者の好みの硬さと
することができるものである。第七の手段は、炊飯行程
の一部である前炊き温度を決定する前炊き温度決定手段
と、同時間を決定する前炊き時間決定手段と、前記第一
の昇温電力量決定手段と第一の沸騰維持電力量決定手段
を有しており、前炊き温度・前炊き時間、炊き上げ行程
の初期における昇温電力量、沸騰時における沸騰維持電
力量を適切に決定することにより、炊きあがった御飯の
硬さを使用者の好みの硬さとすることができるものであ
る。

第への手段は、入力手段に入力さｌト情報と温度検出素
子の検出値から、炊飯行程の一部である炊き上げ行程の
沸騰時における沸騰維持電力量を決定する第二の沸騰維
持電力量決定手段を有しており、炊き上げ行程以後の加
熱電力量を適切に設定することにより、最適な炊飯を実
現できるものである。第九の手段は、炊飯行程の一部で
ある前炊き行程に於て使用した総電力量を算出する前炊
き総電力量算出手段と、入力手段に入力された情報と前
記前炊き総電力量算出手段の算出値から炊飯行程の一部
である沸騰行程における沸騰維持電力量を決定する第三
の沸騰維持電力量決定手段を有し、沸騰行程以後の加熱
電力量を適切に設定することにより、最適な炊飯を実現
できるものである。更に策士の手段は、入力手段に入力
された情報と前炊き総電力量算出手段の算出値から炊飯
行程の一部である炊き上げ行程の初期における昇温電力
量を決定する第二の昇温電力量決定手段と、入力手段に
入力された情報と前炊き総電力量算出手段の算出値と温
度検出素子の検出値から炊飯行程の一部である炊き上げ
行程の沸騰時における沸騰維持電力量を決定する第四の
沸騰維持電力量決定手段を有しており、各炊飯行程の加
熱電力量を適切に設定することにより、最適な炊飯を実
現できるものである。

実施例 本発明の第一の実施例の炊飯器について、第１図から第
６図を基に説明する。本実施例の電気回路を示す第１図
および全体構成を示す第２図において、１は本体で、底
部にはヒータとトライアック或はヒータと電流制御回路
等の加熱手段３を上部には蓋５を、また内部には内鍋２
を有している。内鍋２の中央底部には、被調理物の温度
を検出する温度検知素子であるサーミスタ４が設けられ
ている。また蓋５の表面には、使用者が炊飯する御飯の
出来上がりの硬さの程度を入力する入力手段６が備えら
れている。また本体１は、前記入力手段６と温度検出素
子４の情報とから炊飯プロセスを決定するニューロ・フ
ァジィ推論器８と、ニューロ・ファジィ推論器８によっ
て決定された炊飯条件で加熱手段３を制御する制御部９
と、炊飯行程の前炊き・炊き上げ・追い炊きを計時する
計時手段１０を備えている。ニューロ・ファジィ推論器
８と、制御部９と、計時手段１０は、炊飯制御手段７を
形成し本実施例ではマイクロコンピュータで構成される
。

以下本実施例の作用・動作について説明する。

第３図は、炊飯を実行した場合の被調理物の温度の変化
を示す図である。炊飯行程は、大きく分類すると、前炊
き・炊き上げ・追い炊きに分かれる。前炊き行程は米に
吸水をさせるための行程で、５０〜６０℃程度の温度を
維持する。炊き上げ行程は、昇温行程と沸騰維持行程か
ら成っている。昇温行程では被調理物を急激に加熱して
昇温させ、１４ＩＩ！維持行程でその温度を維持する。

この炊き上げ行程では、前炊き行程での吸水に加えさら
に米への吸水を行うことと、米の澱粉の糊化が行われる
。その後、追い炊き行程で不要な水分を蒸発させるもの
である。従って前炊き行程・炊き上げ行程等の炊飯プロ
セスの温度・時間によって、炊き上がった被調理物に含
まれる水分量が変化する、すなわち炊飯終了時の御飯の
硬さの程度が決定されるものである。本実施例では、こ
の炊飯プロセスを以下のようにして決定している。使用
者が入力手段６に設定した炊飯終了時の御飯の硬さの情
報が、ニューロ・ファジィ推論器８に伝達される。この
ニューロ・ファジィ推論器８は、第４図・第５図・第６
図に示すような推論構成で、炊飯プロセスを決定する。

即ち、推論ルールは例えば「柔らかめなら前炊き温度を
低く、前炊き時間を短く、昇温電力量を小さく、沸騰維
持電力量を大きくする。」といったもので第４図に示す
３個のルールから成っている。硬さか「柔らかい」とか
、昇ｉＷ！力量を「小さく」といった定性的な概念は第
５図に示すメンバーシップ関数により定量的に表現され
る。この時の、推論ルールおよびメンバーシップ関数は
予め、最急降下法にューラルネットワークに用いられる
学習則の−って、誤差関数を最小にする方法である）等
の学習則によって最適に設定されている。次に、推論演
算の方法について第６図に基づいて説明する。

まず、硬さ適合度演算手段１２は、炊飯プロセス推論ル
ール記憶手段２０に記憶されているルールに従って、入
力すなわち入力手段６の入力値に対して前件部としての
適合度を求める。この適合度の決定は、前記入力値と硬
さメンバーシップ関数記憶手段１５に記憶されているメ
ンバーシップ関数とのＭＡＸをとるこ古によって決定さ
れる。次に後件部ミニマム演算手段１３は、前炊き温度
メンバーシップ関数記憶手段１６・前炊き時間メンバー
シップ関数記憶手段１７・昇温電力量メンバーシップ関
数記憶手段１８・沸騰維持電力量メンバーシップ関数記
憶手段１９に記憶されているメンバーシップ関数と、前
記した前件部適合度とのＭＩＮをとってそのルールの結
論とする。さらに、炊飯プロセス推論ルール記憶手段２
０に記憶されている全てのルールについてそれぞれの結
論を求めた後、重心演算手段１４が全結論のＭＡＸをと
り、その重心を求める。こうして、最終的な結論として
最適な炊飯プロセスが得られるものである。

このようなファジィ推論によると入力部により入力され
た任意の硬さの程度の炊飯を行うために最適な炊飯プロ
セスの決定を行うことができ、最適な炊飯を行うことが
できる。なお本実施例ではファジィ推論の後件部変数を
一般的な三角型としたが、台形型や実数値や関数で実現
する方法も考えられる。

次に本発明の第二の実施例について第７図から第１４図
に基づいて説明する。本実施例は、前記第一の実施例の
ニューロ・ファジィ推論器の具体例を提供するものであ
る。２３は前炊き温度を決定する前炊き温度決定手段、
２４は前炊き時間を決定する前炊き時間決定手段、２５
は昇温電力量を決定する第一の昇温電力量決定手段、２
６は炊飯行程の一部である炊きあげ行程の沸騰時に於け
る加熱電力量を決定する第一の沸騰維持電力量決定手段
である。本実施例のニューロ・ファジィ推論器２２は以
上の各手段を有している。また２７は、以上の各手段の
決定結果に基づいて加熱手段３を制御する制御部である
。１１は前記第一の実施例と同様の計時手段である。

以下本実施例の動作を説明する。使用者が入力手段６に
設定した炊飯終了時の御飯の硬さを示す情報は、入力手
段６から前炊き温度決定手段２３・前炊き時間決定手段
２４・第一の昇温電力量決定手段２５・第一の沸騰維持
電力量決定手段２６に伝達される。ニューロ・ファジィ
推論器２２は、入力手段６の入力値を入力変数としてフ
ァジィ推論を行い、炊飯プロセスを決定する。推論ルー
ルは例えば「柔らかめなら前炊き温度を低くする。」「
柔らかめなら前炊き時間を長くする。

」「柔らかめなら昇温電力量を小さくする。」「柔らか
めなら沸騰維持電力量を大きくする。」といったもので
第８図に示す１２個のルールからなる。硬さが「柔らか
い」とか、昇温電力量を「小さく」といった定性的な概
念は第９図に示すメンバーシップ関数により定量的に表
現される。

この時の、推論ルールおよびメンバーシップ関数は予め
、最急降下法にューラルネットワークに用いられる学習
則の一つで、誤差関数を最小にする方法である〉等の学
習則によって最適に設定されている。

次に、本実施例のニューロ・ファジィ推論器２２が実行
する推論演算の方法について第１０図・第１１図・第１
２図に基づいて説明する。第１０図は、前炊き温度決定
手段２３の具体構成を示している。まず、硬さ適合度演
算手段２８は前炊き温度推論ルール記憶手段２９に記憶
されているルールに従って、入力すなわち入力手段６の
入力値に対して硬さメンバーシップ関数記憶手段３０に
記憶されているメンバーシップ関数とＭＡＸをとるこき
により前件部としての適合度を求める。

次に後件部ミニマム演算手段３１ては、前炊き温度メン
バーシップ関数記憶手段３２に記憶されているメンバー
シップ関数と前記前件部適合度とのＭＩＮをとってその
ルールでの結論とする。さらに、前炊き温度推論ルール
記憶手段２９に記憶されている全てのルールについてそ
れぞれの結論を求める。次いで、重心演算手段３３は、
全結論のＭＡＸをとりその重心を求める。こうして、最
終的な結論として前炊き温度が得られる。また第１１図
は、前炊き時間決定手段２４の具体的な構成について示
している。まず硬さ適合度演算手段３４は、前炊き時間
推論ルール記憶手段３５に記憶されているルールに従っ
て、入力すなわち入力手段６の入力値に対して硬さメン
バーシップ関数記憶手段３６に記憶されているメンバー
シップ関数とＭＡＸをとることにより前件部としての適
合度を求める。次に後件部ミニマム演算手段３７ては、
前炊き時間メンバーシップ関数記憶手段３８に記憶され
ているメンバーシップ関数と前記前件部適合度とのＭＩ
Ｎをとってそのルールでの結論とする。さらに、前炊き
時間推論ルール記憶手段３５に記憶されている全てのル
ールについて、それぞれの結論を求める。推論ルール記
憶手段６０に記憶されている全てのルールについてそれ
ぞれの結論を求める。重心演算手段６６では全結論のＭ
ＡＸをとり、その重心を求める。こうして、最終的な結
論として沸騰維持電力量が得られる。

このようなファジィ推論によると、入力部により入力さ
れた任意の硬さの程度の炊飯を負荷に応じて行うために
最適な炊飯プロセスの決定を行うことができ、最適な炊
飯を行う事ができる。なお本実施例ではファジィ推論の
後件部変数を一般的な三角型としたが、台形型や実数値
や関数で実現する方法も考えられる。

次に第四の実施例について、第１９図から第２２図に基
づいて説明する。本実施例は、ニューロ・ファジィ推論
器６９として、前炊き行程での総加熱電力量を算出する
前炊き総電力量算出手段７１と、入力手段６の入力情報
とこの前炊き総電力量算出手段７１の情報とから沸騰維
持電力量を決定する第三の沸騰維持電力量決定手段７２
を有している。その他の各手段については、前記第二・
第三の実施例と同一であり説明を省略する。

以下本実施例の動作を説明する。前炊き行程に於て、制
御部７０は前炊き温度決定手段５４で決定された温度を
保つように加熱電力量を制御している。つまり被調理物
の量、即ち炊飯量が大きいと前炊き行程における総電力
量は大きくなる。前炊き総電力量算出手段７１は、この
前炊き行程に於ける総電力量を各瞬間の電力量の積分値
として算出する。第三の沸騰維持電力量決定手段７２は
、入力手段６の入力値および前炊き総電力量算出手段１
７の算出値を入力として、その後の電力量即ち炊きあげ
行程での総電力量をファジィ推論で決定する。まず、入
力手段６の入力値である硬さの情報から、沸騰維持行程
での最適な温度カーブが決定される。また同様に、入力
手段６の入力値から前炊き温度が分かる。次に、前炊き
総電力量算出手段７１の算出値と前炊き温度から、負荷
量の推定をする。推定された負荷量に応じて、最適な温
度カーブを実現するのに必要な沸騰維持電力量を決定す
る。推論ルールは例えば「前炊き総電力量か大きく、硬
さが普通なら電力量を少し大きくする。」といったもの
で第２０図に示す９個のルールからなっている。硬さが
「普通」とか、電力量を「少し大きくＪといった定性的
な概念は第２１図に示すメンバーシップ関数により定量
的に表現される。この時の、推論ルールおよびメンバー
シップ関数は予め、最急降下法にューラルネットワーク
に用いられる学習則の一つで、誤差関数を最小にする方
法である）等の学習則によって最適に設定されている。

次に、推論演算の方法について述べる。第２２図に第三
の沸騰維持電力量決定手段７２の具体的な構成について
示している。まず、前炊き総電力量適合度演算手段７３
は沸騰維持電力量推論ルール記憶手段７７に記憶されて
いるルールに従って、入力すなわち前炊き総電力量算出
手段７１の算出値である前炊き行程における総電力量に
対して、前炊き総電力量メンバーシップ関数記憶手段７
４に記憶されているメンバーシップ関数とＭＡＸをとる
ことにより前件部としての適合度を求める。硬さ適合度
演算手段７５は、入力すなわち入力部６の人力値に対し
て硬さメンバーシップ関数記憶手段７６に記憶されてい
るメンバーシップ関数とＭＡＸをとることにより前件部
としての適合度を求める。次に前件部ミニマム演算手段
７８ては、沸騰維持電力量推論ルール記憶初段７７の前
件部に基づいて前記２つの適合度の内生さい方を求め、
そのルールでの適合度とする。次に後件部ミニマム演算
手段７９ては、沸騰維持電力量メンバーシップ関数記憶
手段８１に記憶されているメンバーシップ関数と前件部
ミニマム演算手段７８での結論である前件部適合度との
ＭＩＮをとってそのルールでの結論とする。さらに、沸
騰維持電力量推論ルール記憶手段７７に記憶されている
全てのルールについて、それぞれの結論を求める。重心
演算手段８０ては全結論のＭＡＸをとり、その重心を求
める。こうして、最終的な結論として沸騰維持電力量が
得られる。

このようなファジィ推論によると入力部により入力され
た任意の硬さの程度の炊飯を負荷に応じて行うために最
適な炊飯プロセスの決定を行うことができ、最適な炊飯
を行う事ができる。なお本実施例ではファジィ推論の後
件部変数を一般的な三角型としたが、台形型や実数値や
関数で実現する方法も考えられる。

次に第五の実施例について、第２３図から第２９図に基
づいて説明する。本実施例では、ニューロ・ファジィ推
論器８３は、第二の昇温電力量決定手段８６、第四の沸
騰維持電力量決定手段８７を有している。第二の昇温電
力量決定手段８６は入力手段６に入力された炊飯終了時
の御飯の硬さを示す情報と前記第四の実施例で説明した
前炊き総電力量算出手段８９の算出値を入力として、炊
きあげ行程初期における昇′ｆＡ電力量を決定する。

第四の沸騰維持電力量決定手段８７は、入力手段６に入
力された炊飯終了時の御飯の硬さを示す情報と温度検出
素子４の検出値から炊きあげ行程の沸騰時における沸騰
維持電力量を決定する。その他の構成については、前記
した各実施例と同様であり説明を省略する。

以下本実施例の動作を説明する。本実施例では、第二の
昇温電力量決定手段８６は入力手段６に入力された炊飯
終了時の御飯の硬さを示す情報と前炊き総電力量算出手
段８９が算出値を入力として、その後の加熱電力量つま
り沸騰維持行程の加熱電力量をファジィ推論で決定する
。まず、入力手段６の入力値である炊飯終了時の御飯の
硬さから、炊きあげ行程初期の昇温行程での最適な温度
カーブが決定される。また同様に、入力手段６の入力値
から、前炊き温度が分かる。次に、前炊き総電力量算出
手段１７の算出値と、前炊き温度から負荷量を推定をす
る。推定された負荷量に応じて、最適な湿度カーブを実
現するのに必要な昇温電力量を決定する。推論ルールは
例えば「前炊き総電力量が大きく、硬さが普通なら昇温
電力量を少し大きくする。」といったもので第２４図に
示す９個のルールから成っている。硬さが「普通」とか
、昇温電力量を「少し大きく」といった定性的な概念は
、第２５図に示すメンバーシップ関数により定量的に表
現される。また第四の沸騰維持電力量決定手段８７は、
入力手段６の入力値、被調理物の温度勾配θ、前炊き総
電力量算出手段８９の算出値を入力として、その後の加
熱電力量つまり沸騰維持行程の加熱電力量をファジィ推
論で決定する。まず、入力手段６の入力値である硬さか
ら、沸騰維持行程での最適な温度カーブが決定される。

また同様に入力手段６の入力値から、前炊き温度・昇温
電力量が分かる。次に、前炊き総電力量算出手段８９の
算出値と前炊き温度を使用して負荷量の第一の推定をし
、温度勾配θと昇温電力量から負荷量の第二の推定をす
る。この第一・第二の２通りの負荷量の推定値から、更
に精度の高い負荷量推定を行う。最終的に推定された負
荷量に応じて、最適な温度カーブを実現するのに必要な
沸騰維持電力量を決定する。推論ルールは例えば、「温
度勾配θが小さく、前炊き総電力量が普通で、硬さが普
通なら電力量を少し大きくする。」といったもので第２
５図に示す２７個のルールから成っている。硬さが「普
通」とか、電力量を「少し大きく」といった定性的な概
念は第２６図・第２７図に示すメンバーシップ関数によ
り定量的に表現される。この時の、推論ルールおよびメ
ンバーシップ関数は予め、最急降下法にューラルネット
ワークに用いられる学習則の一つで、誤差関数を最小に
する方法である）等の学習則によって最適に設定されて
いる。

次に、推論演算の方法について述べる。第２８図に第二
の昇温電力量決定手段８６の具体的な構成について示し
ている。まず、前炊き総電力量適合度演算手段９０は、
昇温電力量推論ルール記憶手段９１に記憶されているル
ールに従って、入力すなわち前炊き総電力量算出手段８
９の算出値である前炊き時の総電力量に対して、前炊き
総電力量メンバーシップ関数記憶手段９２に記憶されて
いるメンバーシップ関数とＭＡＸをとることにより前件
部としての適合度を求める。硬さ適合度演算手段９３で
は、入力すなわち入力手段６の入力値に対して硬さメン
バーシップ関数記憶手段９４に記憶されているメンバー
シップ関数とＭＡＸをとることにより前件部としての適
合度を求める。

次に前件部ミニマム演算手段９５ては、昇温電力量推論
ルール記憶手段９１の前件部に基づいて前記２つの適合
度の内生さい方を求め、そのルールでの適合度とする。

次に後件部ミニマム演算手段９６では、昇温電力量メン
バーシップ関数記憶手段９７に記憶されているメンバー
シップ関数と前件部ミニマム演算手段９５での結論であ
る前件部適合度とのＭＩＮをとって、そのルールでの結
論とする。さらに、昇温電力量推論ルール記憶手段９１
に記憶されている全てのルールについてそれぞれの結論
を求める。次いで重心演算手段９８では全結論のＭＡＸ
をとり、その重心を求める。こうして、最終的な結論と
して昇温電力量が得られる。

次に第四の沸騰維持電力量決定手段８７の具体的な構成
について、第２９図に基づいて説明する。まず、温度勾
配適合度演算手段９９は、入力すなわち温度検出素子４
の検出値の変化分に対して温度勾配メンバーシップ関数
記憶手段１０１に記憶されているメンバーシップ関数と
ＭＡＸをとることにより前件部としての適合度を求める
。前炊き総電力量適合度演算手段１０２ては、入力すな
わち前炊き総電力量算出手段８９の算出値である前炊き
時の総電力量に対して、前炊き総電力量メンバーシップ
関数記憶手段１０３に記憶されているメンバーシップ関
数とＭＡＸをとることにより前件部としての適合度を求
める。硬さ適合度演算手段１０４では、入力すなわち入
力手段６の入力値に対して硬さメンバーシップ関数記憶
手段１０５に記憶されているメンバーシップ関数とＭＡ
Ｘをとることにより前件部としての適合度を求める。次
に前件部ミニマム演算手段１０６では、沸騰推持電力量
推論ルール記憶手段１００の前件部に基づいて前記３つ
の適合度の内最も小さいものを求め、そのルールでの適
合度とする。次に後件部ミ、−マム演算手段１０７では
、沸騰維持電力量メンバーシップ関数記憶手段１０８に
記憶されているメンバーシップ関数と前件部ミニマム演
算手段１０６での結論である前件部適合度のＭＩＮをと
って、そのルールでの結論とする。さらに、沸騰維持電
力量推論ルール記憶手段１００に記憶されている全ての
ルールについて、それぞれの結論を求める。次いで、重
心演算手段１．０９では全結論のＭＡＸをとりその重心
を求める。こうして、最終的な結論として沸騰維持電力
量か得られる。

このようなファジィ推論によると入力部により入力され
た任意のかたさの程度の炊飯を負荷に応して行うために
最適な炊飯プロセスの決定を行うことができ、最適な炊
飯を行うことができる。なお本実施例ではファジィ推論
の後件部変数を一般的な三角型としたが、台形型や実数
値や関数で実現する方法も考えられる。

なお、以上の実施例ではセンサーとして温度検出素子の
みを使用しているが、重量センサー、体積センサー、含
水率センサー等のセンサーの検出値をニューロ・ファジ
ィ推論器の入力変数として用いる方法も考えられる。

発明の詳細 な説明したように、本発明の第一の手段によれば、加熱
手段と、各種センサーと、計時手段と、使用者が炊飯す
る御飯の出来上がりの硬さの程度を入力する入力手段と
、この入力手段に入力された情報を入力変数の一つとし
て炊飯プロセスを決定する、最急降下法等の学習則によ
りファジィ推論の各種パラメータを最適化した二）−口
・ファジィ推論器と、炊飯プロセスに従って加熱手段を
制卸する制御部とを備えたことにより、好みの硬さの炊
飯を行うことができる炊飯器とすることができるもので
ある。又、第二の手段は前記第一の手段のファジィ推論
の各種パラメータとして前件部メンバーシップ関数の形
状と、後件部メンバーシップ関数の形状と、推論ルール
数を最適化したニューロ・ファジィ推論器を設けたこと
によって前記第一の手段による効果を実現するものであ
る。第三の手段は前記第一の手段および前記第二の手段
のファジィ推論のセンサーとして温度検出素子を設けた
ことによって前記第一の手段による効果を実現するもの
である。また第四の手段は、前記第三の手段による効果
を前炊き行程の温度を調節することによって実現するも
のである。第五の手段は、同様に炊きあげ行程の初期つ
まり昇温行程での加熱電力量を適切に設定することによ
り、実現するものである。第六の手段は、同様に炊きあ
げ行程の沸騰維持行程での加熱電力量を適切に設定する
ことにより、実現するものである。第七の手段は、同様
に前炊き行程での温度・時間と沸騰維持行程での加熱電
力量を適切に設定するこ古により、実現するものである
。第への手段は、入力手段に入力された情報と温度検出
素子の情報とから沸騰維持電力量を決定する第二の沸騰
維持電力量決定手段を設けたことにより、好みの硬さの
炊飯を行うことができる炊飯器とすることができるもの
である。第九の手段によれば、前炊きに必要とした総電
力量を算出する前炊き総電力量算出手段と、前炊き総電
力量算出手段の算出値から沸騰維持電力量を決定する第
三の沸騰維持電力量決定手段を設けたことにより、好み
の硬さの炊飯が早い段階から負荷に応じて行える炊飯器
とすることができるものである。更に策士の手段によれ
ば、入力手段に入力された情報と前炊き総電力量算出手
段の算出値から昇温電力量を決定する第二の昇温電力量
決定手段と、入力手段に入力された情報と前炊き総電力
量算出手段の算出値と温度検出素子の検出値から沸騰維
持電力量を決定する第四の沸騰維持電力量決定手段を設
けたことにより、その後の電力量を決定するので、昇温
・沸騰維持行程に於て好みのかたさの炊き分けか負荷に
応じて精度良く行える炊飯器とすることができるもので
ある。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の第一の実施例を示すブロック図、第２
図は同全体構成を示す断面図、第３図は同炊飯行程での
温度変化を示す特性図、第４図は同ファジィ推論ルール
を示す図、第５図は同ファジィ推論のメンバーシップ関
数を示す図、第６図は同ファジィ推論器の構成を示す図
、第７図は同第二の実施例を示すブロック図、第８図は
同ファジィ推論ルールを示す図、第９図は同ファジィ推
論のメンバーシップ関数を示す図、第１０図・第１１図
・第１２図・第１３図は同ファジィ推論器の構成を示す
図、第１４図は同第三の実施例を示すブロック図、第１
５図は同炊飯行程での温度変化を示す特性図、第１６図
は同ファジィ推論ルールを示す図、第１７図は同ファジ
ィ推論のメンバーシップ関数を示す図、第１８図は同フ
ァジィ推論器の構成を示す図、第１９図は同第四の実施
例を示すブロック図、第２０図は同ファジィ推論ルール
を示す図、第２１図は同ファジィ推論のメンバーシップ
関数を示す図、第２２図は同ファジィ推論器の構成を示
す図、第２３図は同第五の実施例を示すブロック図、第
２４図・第２５図は同ファジィ推論ルールを示す図、第
２６図・第２７図は同ファジィ推論のメンバーシップ関
数を示す図、第２８図・第２９図は同ファジィ推論器の
構成を示す図である。 ３・・・加熱手段、４・・・温度検出素子、−６・・・
入力手段、７・２１・５２・６８・８２・・・炊飯制御
手段、８・２２・５３・６９・８３・・・ニューロ・フ
ァジィ推論器、９・２７・５８・７０・８８・・・制御
部、２３・５４・・・前炊き温度決定手段、２４・５５
・８４・・・前炊き時間決定手段、２５・５６・・・第
一の昇温電力量決定手段、２６・・・第一の沸騰維持電
力量決定手段、５７・・・第二の沸騰維持電力量決定手
段、７１・・・前炊き総電力量算出手段、７２・・・第
三の沸騰維持電力量決定手段、８６・・・第二の昇温電
力量決定手段、８７・・・第四の沸騰維持電力量決定手
段。 代理人の氏名　弁理士　小鍜治明　ほか２名簿　　１　
　図 第２°図 ４　　　　　　１　本体 ２　内鍋 ３　加熱手段 ４　温度検出素子 　Ｉ ６　人力手段 ７　炊飯制御手段 第　　３　　図 ｔｉ　　　　　　　　　　　　　　時間第４図 第５図 詞炊き時間 第６図 ／ 第８図 （ａ） （ｂ） （Ｃ） （ｄ＞ 第　　１４　　図 第　　９ （ａ） （Ｃ） 昇温電力量 （ｂ） （ｄ） 沸ｍ維持電力量 第　　１５　　図 第　　１６　　図 沸Ｉ！維持電力量 第　　１７　　図 温度勾配 沸１１Ｍ持電力量 第　　１９　図 第２０図 沸Ｈ維持電力量 第　　２１　　図 硬さ 前炊き総電力量 沸１４Ｍ持電力量 第２３図 第　　２４　　図 昇温電力量 第２５図 沸Ｉ！維持電力量 （αン前炊き総電力量−大きめ ＣｂＪ前炊き総電力量−普通 （リ　前炊き総電力量−小さめ 第　　２６　　図 前炊き総電力量 昇温電力量 第　　２７　　図 硬さ 前炊き総電力量 温度勾配 沸ｍ緒持電力量 第　　２９　　図

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 （１）加熱手段と、各種センサーと、計時手段と、使用
   者が炊飯する御飯の出来上がりの硬さの程度を入力する
   入力手段と、この入力手段に入力された情報を入力変数
   の一つとして炊飯プロセスを決定する、最急降下法等の
   学習則によりファジィ推論の各種パラメータを最適化し
   たニューロ・ファジィ推論器と、炊飯プロセスに従って
   加熱手段を制御する制御部を備えた炊飯器。 （２）ファジィ推論の各種パラメータとして前件部メン
   バーシップ関数の形状と、後件部メンバーシップ関数の
   形状と、推論ルール数を最適化したニューロ・ファジィ
   推論器を設けた請求項１記載の炊飯器。 （３）センサーとして被調理物の温度を検出する温度検
   出素子を設けた請求項１または　請求項２記載の炊飯器
   。 （４）ニューロ・ファジィ推論器に前炊き温度を決定す
   る前炊き温度決定手段を設けた請求項３記載の炊飯器。 （５）ニューロ・ファジィ推論器に、炊飯行程の一部で
   ある炊き上げ行程の初期における加熱電力量を決定する
   第一の昇温電力量決定手段を設けた請求項３記載の炊飯
   器。 （６）ニューロ・ファジィ推論器に、炊飯行程の一部で
   ある炊き上げ行程の沸騰時における加熱電力量を決定す
   る第一の沸騰維持電力量決定手段を設けた請求項３記載
   の炊飯器。（７）ニューロ・ファジィ推論器に、炊飯行
   程の一部である前炊き温度を決定する前炊き温度決定手
   段と、同時間を決定する前炊き時間決定手段と、第一の
   昇温電力量決定手段と第一の沸騰維持電力量決定手段を
   設けた請求項３記載の炊飯器。 （８）ニューロ・ファジィ推論器に、前記温度検出素子
   の検出値を入力変数の一つに持ち炊飯行程の一部である
   炊き上げ行程の沸騰時における加熱電力量を決定する第
   二の沸騰維持電力量決定手段を設けた請求項６または請
   求項７記載の炊飯器。 （９）炊飯行程の一部である前炊き行程に於て使用した
   総電力量を算出する前炊き総電力量算出手段を備え、ニ
   ューロ・ファジィ推論器に、この前炊き総電力量算出手
   段の算出値を入力変数の一つに持ち炊飯行程の一部であ
   る沸騰行程における加熱電力量を決定する第三の沸騰維
   持電力量決定手段を設けた請求項６または請求項７記載
   の炊飯器。 （１０）ニューロ・ファジィ推論器に、前記前炊き総電
   力量算出手段の算出値を入力変数の一つに持ち、炊飯行
   程の一部である炊き上げ行程の初期における昇温電力量
   を決定する第二の昇温電力量決定手段と、前記前炊き総
   電力量算出手段の算出値と前記温度検出素子の検出値を
   入力変数に持ち炊飯行程の一部である炊き上げ行程の沸
   騰時における沸騰維持電力量を決定する第四の沸騰維持
   電力量決定手段を設けた請求項７記載の炊飯器。