JPH04276295A - 全自動洗濯機 - Google Patents

全自動洗濯機

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JPH04276295A
JPH04276295A JP3058394A JP5839491A JPH04276295A JP H04276295 A JPH04276295 A JP H04276295A JP 3058394 A JP3058394 A JP 3058394A JP 5839491 A JP5839491 A JP 5839491A JP H04276295 A JPH04276295 A JP H04276295A
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修 石橋
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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】
【０００１】［発明の目的］
【０００２】
【産業上の利用分野】本発明は、ニューロ制御により洗
濯運転の洗い行程を実行させるようにした全自動洗濯機
に関する。
【０００３】
【従来の技術】従来一般的な全自動洗濯機は、夫々洗い
行程の洗い時間，洗い水流等が異なる標準コース，がん
こ汚れコース，つけ置きコース，手洗いコース等の複数
の洗濯コースを予め洗濯機内に記憶しておき、その内か
ら所望の洗濯コースをコース切換キーにより選択して実
行させるようしたものである。
【０００４】又、最近普及しているファジィ制御応用の
洗濯機は、洗濯物の布条件たる布量，布質等を検出して
洗い行程の洗い時間，洗い水流を制御するようにしたも
のである。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】従来の一般的な全自動
洗濯機では、家庭の事情によって洗濯物の状態即ち布条
件たる布量，布質及び汚れ条件たる汚れ量，汚れ質が千
差万別であるので、予め決められた選択コースではこれ
らに対処することは不可能であり、最適な洗い効果を得
ることはできない。
【０００６】又、従来のファジィ制御応用の洗濯機では
、洗い時間，洗い水流を決定する要因として、布量，布
質の布条件を考慮しているが、それ以外にも、汚れ量，
汚れ質の汚れ条件等も考えられるので、前記布条件によ
り制御するのみではより最適な洗い効果が期待できない
。
【０００７】本発明は上記事情に鑑みてなされたもので
、その目的は、洗濯物等の状態に応じて最適な洗い効果
を得ることができる全自動洗濯機を提供するにある。
【０００８】［発明の構成］
【０００９】
【課題を解決するための手段】請求項１記載の全自動洗
濯機は、洗濯物等の状態を検出するセンサからの入力デ
ータに基づいてニューロ制御により洗濯運転の洗い行程
を実行させる制御手段を備え、この制御手段を洗い行程
終了時の洗浄度に応じて該洗い行程の実行内容を補正す
る機能を有するように構成することを特徴とする。
【００１０】請求項２記載の全自動洗濯機は、ニューロ
制御のための入力データは布条件及び汚れ条件を含み、
洗い行程の実行内容は洗い水流及び洗い時間を含むこと
を特徴とする。
【００１１】請求項３記載の全自動洗濯機は、洗濯液の
透過度を検出する透過度センサを備え、この透過度セン
サによる洗い行程終了時の透過度に基づく教師データに
よりニューロ制御の重み係数及びしきい値の一方若しく
は双方を補正することを特徴とする。
【００１２】請求項４記載の全自動洗濯機は、洗濯液の
透過度を検出する透過度センサを備え、この透過度セン
サによる洗い行程終了時の透過度に基づきニューロ制御
に補正データを入力させるようにしたことを特徴とする
。
【００１３】請求項５記載の全自動洗濯機は、重み係数
及びしきい値の一方若しくは双方の補正に際しては、補
正後の値に上限及び下限を設定することを特徴とする。
【００１４】請求項６記載の全自動洗濯機は、透過度セ
ンサが、洗い行程における透過度の変化パターンにより
汚れの量および質を検出するためのセンサとして兼用さ
れていることを特徴とする。
【００１５】請求項７記載の全自動洗濯機は、補正内容
が不揮発性の記憶手段若しくはバックアップ電源を有す
る記憶手段に記憶されていることを特徴とする。
【００１６】そして、請求項８記載の全自動洗濯機は、
透過度センサによる洗い行程中の複数時点の透過度を入
力データとするニューロ制御によって洗浄度の判定を行
なうようにしたことを特徴とする。
【００１７】
【作用】請求項１記載の全自動洗濯機によれば、洗濯運
転の洗い行程が洗濯物等の状態に応じてニューロ制御に
より実行されるので、洗濯物等の状態が種々異なっても
これに対応することができ、しかも、洗い行程終了時の
洗浄度により洗い行程の実行内容が補正されるので、最
適な洗い効果が期待できる。
【００１８】請求項２記載の全自動洗濯機によれば、洗
濯物等の状態に応じた入力データとして布条件及び汚れ
条件を含んでいるとともに、洗い行程の実行内容として
洗い時間及び洗い水流を含んでいるので、洗い行程をニ
ューロ制御によって最適な状態で実行させることができ
る。
【００１９】請求項３記載の全自動洗濯機によれば、透
過度センサによる洗い行程終了時の透過度に基づく教師
データによりニューロ制御の重み係数及びしきい値の一
方若しくは双方を補正するので、日常の使用の積み重ね
においても学習を行なうことになり、一層最適な洗い効
果を期待することができる。
【００２０】請求項４記載の全自動洗濯機によれば、透
過度センサによる洗い行程終了時の透過度に基づきニュ
ーロ制御に補正データを入力させるようにしたので、ニ
ューロ制御の重み係数及びしきい値に変更を加えること
なしに補正を図ることができる。
【００２１】請求項５記載の全自動洗濯機によれば、重
み係数及びしきい値の一方若しくは双方を補正するに当
たって、補正後の値には上限及び下限が設定されるので
、不適当な補正があっても洗い行程の実行に支障を生ず
ることはない。
【００２２】請求項６記載の全自動洗濯機によれば、透
過度センサは汚れ条件たる汚れの量および質を検出する
センサとして兼用されるので、それだけセンサ数を少な
くすることができる。
【００２３】請求項７記載の全自動洗濯機によれば、補
正内容は不揮発性の記憶手段若しくはバックアップ電源
を有する記憶手段に記憶されるので、停電が発生しても
その補正内容は確実に保存される。
【００２４】請求項８記載の全自動洗濯機によれば、透
過度センサによる洗い行程中の複数時点での透過度を入
力データとしてニューロ制御により洗浄度の判定を行な
うので、洗浄度の判定を確実に行なうことができる。
【００２５】
【実施例】以下、本発明の第１の実施例について図１な
いし図２６を参照しながら説明する。
【００２６】先ず、図２に従って洗濯機の全体構成につ
いて述べる。外箱１内には外槽２が配設されている。外
槽２には、その外下方部に位置して、モータ３を主体と
する駆動機構４が配設されているとともに、排水弁５及
び排水ホース６が配設されている。又、外槽２には、そ
の内部に位置して、駆動機構４によって脱水時に回転さ
れる内槽７が配設されている。尚、内槽７の周壁には多
数の脱水孔８が形成されている。更に、内槽７内には、
駆動機構４によって洗い及びすすぎ時に回転駆動される
撹拌体９が配設されている。
【００２７】一方、外箱１上にはトップカバー１０が装
着されており、このトップカバー１０の後部内方には、
内槽７内（外槽２内）に給水する給水弁１１が配設され
ているとともに、外槽２内（内槽７内）の水位を検出す
る水位センサ１２が配設されている。そして、トップカ
バー１０の前部内方には、後述するように動作する制御
手段としてのマイクロコンピュータ１３が配設されてい
る。
【００２８】更に、トップカバー１０の前端部には、図
４に示すような操作パネル１４が配設されている。この
操作パネル１４には、洗濯コース表示部１５が設けられ
ており、ここには、「標準」，「がんこ汚れ」，「つけ
置き」，「分け洗い」，「スピード」，「大物」及び「
手洗い」の各コースを示す文字が表示されているととも
に、夫々の左方部位には発光ダイオード１５ａ，１５ｂ
，１５ｃ，１５ｄ，１５ｅ，１５ｆ及び１５ｇが付設さ
れている。
【００２９】又、操作パネル１４には、コース切換キー
１６が取付けられているとともに、スタートキー（一時
停止キー兼用）１７が取付けられ、更に、セグメント形
の表示器１８が取付けられ、そして、ニューロセンサ表
示用の発光ダイオード１９が取付けられている。
【００３０】さて、前述の外槽２の内底部には、透過度
センサ２０が取付けられている。この透過度センサ２０
は、図５に示すように、ケース２１内に対向するように
して例えば発光ダイオードからなる発光素子２２と例え
ばフォトトランジスタからなる受光素子２３とを配設し
て構成され、ケース２１における発光素子２２及び受光
素子２３が対向する部分２１ａ及び２１ｂは透光性材で
形成されている。この場合、受光素子２３の受光信号は
、Ａ／Ｄ変換されて透過度センサ２０からの透過度信号
Ｓ２０として出力されるようになっている。
【００３１】又、外槽２の外底部には、温度センサ２４
が配設されている。この温度センサ２４は、図６で示す
ように、外槽２に形成された環状の突条部２５内にサー
ミスタ２６を配設して、これを樹脂２７で埋設固定した
構成である。そして、サーミスタ２６の検出信号は、Ａ
／Ｄ変換されて水温検出信号Ｓ２４として出力されるよ
うになっている。
【００３２】さて、図３に従って、電気的構成について
述べる。マイクロコンピュータ１３の入力ポートには操
作パネル１４の種々のキー操作に基づく信号が出力され
るキー操作入力部２８の出力端子が接続され、又、他の
入力ポートには水位センサ１２，透過度センサ２０及び
温度センサ２４の出力端子が接続されている。更に、マ
イクロコンピュータ１３の一つの入力ポートにはモータ
３の回転数を検出する回転数センサ２８の出力端子が接
続され、他の入力ポートには容量センサ２９の出力端子
が接続されている。
【００３３】マイクロコンピュータ１３の出力ポートは
駆動回路３０及び３１を介してモータ３及び給水弁１１
に接続され、他の出力ポートは駆動回路３２を介して発
光ダイオード１５ａ乃至１５ｇ及び１９に接続されてい
る。そして、マイクロコンピュータ１３の一つの出力ポ
ートは駆動回路３３を介して表示器１８に接続されてい
るとともに、他の出力ポートは駆動回路３４を介して電
磁石３５に接続されている。この場合、電磁石３５は、
駆動機構４のクラッチ用及び排水弁５用のものである。
【００３４】上記場合において、マイクロコンピュータ
１３は、図４に示すコース切換キー１６が押圧操作され
ると、駆動回路３２を介して発光ダイオード１５ａ乃至
１５ｇに信号を与えてコース切換キー１６が押圧操作さ
れる毎に若しくは押圧操作されるている間中発光ダイオ
ード１５ａ乃至１５ｇの発光をシフトさせ、コース切換
キー１６の押圧操作が解除されると、その発光のシフト
を停止させるようになっており、そして、その時に発光
している発光ダイオードに対応する洗濯コースが選択さ
れたものと判断するようになっている。
【００３５】さて、前記容量センサ２９の構成について
図７に基づき述べる。モータ３の駆動回路３０は双方向
性三端子サイリスタ３６，３７からなり、これらのサイ
リスタ３６，３７を介してモータ３に交流電源３８の電
源電圧Ｖａｃが印加されるようになっている。モータ３
に流れる電流Ｉｍは変流器３９によって検出されるよう
になっており、その検出電流は電圧に変換されて比較器
４０の非反転入力端子（＋）に与えられる。尚、比較器
４０の反転入力端子（−）はアース電位になされている
。又、電源電圧Ｖａｃは分圧されて比較器４１の非反転
入力端子（＋）に与えられるようになっており、その比
較器４１の反転入力端子（−）はアース電位になされて
いる。比較器４０及び４１の出力信号はイクスクルーシ
ブオア回路４２の入力端子に与えられ、そのイクスクル
ーシブオア回路４２の出力信号は積分回路４３に与えら
れ、そして、積分回路４３の出力信号はＡ／Ｄ変換回路
４４の入力端子に与えられるようになっている。
【００３６】而して、モータ３に流れる電流Ｉｍの電源
電圧Ｖａｃに対する位相差θｍは、モータ３の出力の増
加にともなって減少するようになっており、該モータ３
の出力は洗濯物量（布量）に比例する。従って、位相差
θｍを検出することにより布量を検出することが可能に
なる。
【００３７】即ち、図８に示すように、比較器４０及び
４１は電流Ｉｍ及び電源電圧Ｖａｃに応じてパルスＶｖ
　及びＶｉ　を出力し、これに応じてイクスクルーシブ
オア回路４２は位相差パルスＶθを出力する。従って、
積分回路４３により位相差パルスＶθの平均電圧Ｖθａ
を検出すれば、Ａ／Ｄ変換回路４４からデジタル信号化
された布量信号Ｓ２９が出力されることになる。
【００３８】一方、マイクロコンピュータ１３は、図１
に示す如きニューロ制御用のニューラルネット４５を備
えている。このニューラルネット４５は、実際には、マ
イクロコンピュータ１３によりソフトウエアで模擬的に
構成されるものであるが、ここでは、説明の便宜上、ハ
ードウエアで構成されたものとして示す。
【００３９】即ち、ニューラルネット４５は、７個のユ
ニットＩ１乃至Ｉ７からなる入力層Ｉと、５個のユニッ
トＪ１乃至Ｊ５からなる中間層Ｊと、２個のユニットＫ
１及びＫ２からなる出力層Ｋとから構成され、入力層Ｉ
のユニットＩ１乃至Ｉ７と中間層ＪのユニットＪ１乃至
Ｊ５とはリンクによって相互に結合され、中間層Ｊのユ
ニットＪ１乃至Ｊ５と出力層Ｋ１及びＫ２とはリンクに
より相互に結合されている。
【００４０】又、マイクロコンピュータ１３は、透過度
センサ２０からの透過度信号Ｓ２０を入力する判定回路
４６と、この判定回路４６の判定結果から教師データを
設定する設定回路４７と、この設定回路４７からの教師
データに基づいてニューラルネット４５のリンクの重み
係数及びしきい値を補正する補正回路４８とを備えてい
る。この場合、これらの回路４６乃至４８は、実際には
、マイクロコンピュータ１３によりソフトウエアで構成
されるものであるが、ここでは、説明の便宜上、ハード
ウエアで構成したものとして示す。
【００４１】次に、本実施例の作用につき図９乃至図２
６をも参照しながら説明する。
【００４２】先ず、洗濯物を洗剤とともに内槽７内に投
入し、図４に示すコース切換キー１６を押圧操作するこ
とによって発光ダイオード１５ａを発光させ、以て、洗
濯コースとして「標準」コースを選択する。
【００４３】以下、図９を参照するに、スタートキー１
７が押圧操作されると（時刻Ｔ０）、マイクロコンピュ
ータ１３は、駆動回路３２を介して「ニューロセンサ」
の表示がなされた発光ダイオード１９に通電して発光さ
せる。又、スタートキー１７が押圧操作されると、最初
に「洗い」行程となり、マイクロコンピュータ１３は、
駆動回路３１を介して給水弁１１に通電するようになり
、内槽７内（外槽２内）に給水が行なわれる。その後、
内槽７内の水位が「高」，「中」，「低」および「少量
」水位の内の「少量」水位になると、水位センサ１２の
信号に基づいてマイクロコンピュータ１３は給水弁１１
を断電する（Ｔ１）。この時、マイクロコンピュータ１
３は、透過度センサ２０からの透過度信号Ｓ２０を読込
んでこれを検出データＡ１としてＲＡＭに記憶させる。 又、マイクロコンピュータ１３は駆動回路３０を介して
モータ３に通電する。
【００４４】この場合、モータ３は、０．６秒通電（正
転），１秒断電，０．６秒通電（逆転）及び１秒断電が
繰返されて、撹拌体９を回転駆動するようになり、以て
、検出水流が生成される。このような検出水流は約１５
乃至２０秒間にわたって生成されるが、この間にマイク
ロコンピュータ１３は容量センサ２９の布量信号Ｓ２９
を読込んで布量データＤ１としてＲＡＭに記憶させ、こ
れに基づいて布量の判定を行なう。その後は、マイクロ
コンピュータ１３はモータ３を断電し、再び給水弁１１
に通電する（時刻Ｔ２）。
【００４５】マイクロコンピュータ１３による布量判定
は、ここでは、「低」，「中」及び「高」量の三段階を
判断するもので、夫々の判定によって水位を「低」，「
中」及び「高」水位に設定する。その後、内槽７内の水
位が設定された「低」，「中」或いは「高」水位に達す
ると、マイクロコンピュータ１３は給水弁１１を断電し
、モータ３に通電する（時刻Ｔ３）。この場合、モータ
３は、１秒通電（正転），０．９秒断電，１秒通電（逆
転）及び０．９秒断電が繰返され、以て、撹拌体９によ
り標準水流が生成される。これが所定時間行なわれると
、マイクロコンピュータ１３によりモータ３が断電され
（時刻Ｔ４）、その後、比較的短い時間（例えば１５秒
）だけ停止状態にされる。この停止期間（時刻Ｔ４−Ｔ
５間）においては、マイクロコンピュータ１３は、「ニ
ューロセンサ」の発光ダイオード１９を連続点灯から点
滅点灯に変化させ、故障による停止と使用者が誤解しな
いようにしている。
【００４６】モータ３即ち撹拌体９が停止されると、洗
濯液の動きがなくなると共に、気泡等が上昇し、又、外
槽２の振動等もなくなり、従って、洗濯液の透過度が安
定化する。そこで、マイクロコンピュータ１３は透過度
センサ２９の透過度信号Ｓ２９を読込んでこれを検出デ
ータＡ２としてＲＡＭに記憶させる。そして、マイクロ
コンピュータ１３は、図１１に示すように、前述の検出
データＡ１と今回の検出データＡ２とを比較して、その
差が小であれば、投入された洗剤が液体洗剤と判定し、
差が大であれば粉末洗剤と判定し、その結果をＲＡＭに
洗剤質データＤ６として記憶させる。
【００４７】即ち、液体洗剤は洗濯液をそれほど濁らせ
ないが、粉末洗剤は洗濯液に溶けるに従って濁りを大に
するからである。その後、モータ３即ち撹拌体９は標準
水流で回転されるようになる（時刻Ｔ５）。
【００４８】撹拌体９が正，逆転されると、その起動の
毎に洗濯物の種類即ち布質に応じてモータ３の回転数が
変化する。マイクロコンピュータ１３は、このモータ３
の回転数の変化量を回転数センサ２８の回転数信号Ｓ２
８により検出してその変化量の大小により布質を判断し
、例えば、「ごわごわ」，「標準」，「しなやか」の如
き布質データＤ２としてＲＡＭに記憶させる（時刻Ｔ６
）。又、マイクロコンピュータ１３は、この時に、温度
センサ２４の温度信号Ｓ２４を読込み、これに基づいて
洗濯液の水温を水温データＤ７としてＲＡＭに記憶させ
る。
【００４９】而して、マイクロコンピュータ１３は、布
質を判定した時には、その判定結果の例えば「ごわごわ
」，「標準」或いは「しなやか」の布質に応じて洗い水
流を「強」，「標準」或いは「弱」水流に設定する。 これにより、マイクロコンピュータ１３は、「弱」水流
と判定した時には、モータ３に０．９秒通電（正転），
１．１秒断電，０．９秒通電（逆転）及び０．９秒断電
を繰返して行わせ、「標準」水流と判定した時には、前
述通りであり、「強」水流と判定した時には、モータ３
に１．１秒通電（正転），０．７秒断電，１．１秒通電
（逆転）及び０．７秒断電を繰返して行わせるようにな
る。このように、いち早く水流を布の状態に応じた強さ
に対応させることにより極力布いたみを防ぐようにして
いる。
【００５０】以上のような、弱，標準或いは強水流によ
る撹拌が所定時間行なわれると、マイクロコンピュータ
１３は再びモータ３を停止させ、以て、停止状態となる
（時刻Ｔ７）。この場合も、発光ダイオード１９は点滅
発光される。この停止状態においては、マイクロコンピ
ュータ１３は透過度センサ２９の透過度信号Ｓ２９を読
込んでこれを検出デーＡ３としてＲＡＭに記憶させる。 これにより、マイクロコンピュータ１３は、図１１で示
すように、検出データＡ２及びＡ３間の差が小であれば
洗剤量は小であり、差が大であれば洗剤量も大であると
判定し、これを洗剤量データＤ５としてＲＡＭに記憶さ
せる。
【００５１】その後、マイクロコンピュータ１３は、前
述のように設定された洗い水流でモータ３即ち撹拌体９
を回転させ（時刻Ｔ８）、所定時間経過した時に再び停
止状態とする（時刻Ｔ９）。この場合も、発光ダイオー
ド１９は点滅発光される。そして、マイクロコンピュー
タ１３は、透過度センサ２９の透過度信号Ｓ２９を読込
んでこれを検出データＡ４としてＲＡＭに記憶させる（
時刻Ｔ１０）。
【００５２】而して、マイクロコンピュータ１３は、図
１１で示すように、時刻Ｔ５，Ｔ８及びＴ１０における
検出データＡ２，Ａ３及びＡ４からＡ３−Ａ２＝ΔＶ１
，　ΔＶ１´とＡ４−Ａ３＝ΔＶ２，ΔＶ２´を演算し
、ΔＶ１とΔＶ２との差が大であることから、この場合
は汚れの質は例えば泥系と判断し、ΔＶ１´とΔＶ２´
との差は小であることから、この場合には汚れの質は例
えば油系と判断する。即ち、泥系の汚れの場合には、汚
れの落ち具合が早いので、検出データＡ２−Ａ３間の変
化率が大でその後の検出データＡ３−Ａ４間の変化率に
対し比率が大である。これに対して、油系の汚れの場合
には、汚れの落ち具合は少しづつになるので、検出デー
タＡ２−Ａ３間の変化率と検出データＡ３−Ａ４間の変
化率との間にはあまり差がない。このようにして、マイ
クロコンピュータ１３は、汚れ質データＤ４を演算して
ＲＡＭに記憶させる。
【００５３】而して、以上により、マイクロコンピュー
タ１３のＲＡＭには、布条件として布量データＤ１及び
布質データＤ２，汚れ条件として汚れ量データＤ３及び
汚れ質データＤ４が記憶され、更に、洗剤条件として洗
剤量データＤ５及び洗剤質データＤ６が記憶され、その
他に、水温データＤ７が記憶されるようになる。そして
、これらのデータＤ１，Ｄ２，Ｄ３，Ｄ４，Ｄ５，Ｄ６
及びＤ７は、図１で示すように、ニューラルネット４５
の入力層ＩのユニットＩ１，Ｉ２，Ｉ３，Ｉ４，Ｉ５，
Ｉ６及びＩ７に夫々入力されて、ニューロ制御が行われ
る。
【００５４】さて、図１７乃至図２０に従ってニューロ
制御に用いられるニューラルネットの理論の概略につい
て述べる。
【００５５】ニューラルネットは、生体の神経網を模擬
したもので、図１７に示すように、ユニットとリンクと
からなる回路である。ユニットｊは図１８に示すような
入出力特性Ｆｊ（Ｕｊ）を有する。ここで、Ｆｊ　はシ
グモイド関数で、例えば、
【００５６】
【数１】
【００５７】の式で表わされる。そして、ユニットｊの
出力Ｖｊ　は次式で表わされる。
【００５８】
【数２】
【００５９】ここで、Ｖｉ　は他のユニットｉの出力、
Ｗｊｉはユニットｉの出力がユニットｊに及ぼす影響の
度合を示す重み係数、θｊ　はしきい値を示す。
【００６０】ニューラルネットは、リンクの結合の仕方
によって、完全結合型，階層型及び中間型に分類される
が、ここでは、階層型の例を示す。
【００６１】図１９は三層のニューラルネットを示すも
ので、ユニットが入力層，中間層及び出力層と称される
三つの層をなすように並んだものであり、図では夫々ｉ
，ｊ及びｋのインデックスで区別されている。このニュ
ーラルネットにおいては、信号は入力層から中間層を通
って出力層へと一方向に伝達される。この場合、入力層
から中間層へのリンクには重み係数Ｗｊｉが設定され、
中間層から出力層へのリンクには重み係数Ｗｋｊが設定
される。このように、ニューラルネットは、多数の単純
な演算素子たるユニットから構成され、ユニットは他の
ユニットからの入力の総和がしきい値を超えたときに大
きな出力を出すものである。
【００６２】ニューラルネットの特徴としては、学習能
力，高速性及び耐ノイズ性があげられる。
【００６３】ニューラルネットの学習は、入力パターン
（事例）に対して望ましい出力パターン（教師パターン
）が得られるように、リンクの重み係数を調整すること
により行なわれる。この場合、重み係数は最初はランダ
ムに設定されるものである。学習後のニューラルネット
は、学習した複数の入力パターン，出力パターンの対が
関連付けられているとともに、学習した以外の入力パタ
ーンについても類推して望ましい出力パターンが得られ
る。
【００６４】この場合、ニューラルネットの学習方法の
一例としてバックプロパゲーション法がある。このバッ
クプロパゲーション法では、望ましい出力パターン（教
師パターン）と実際の出力パターンとの誤差関数を用い
て重み係数を調整していくものである。図１９のニュー
ラルネットにおいては、誤差関数Ｅは次式のように定義
される。
【００６５】
【数３】
【００６６】ここで、Ｔｋ　及びＶｋ　はそれぞれ出力
層のユニットｋの教師データ（望ましい出力データ）及
び実際の出力データである。出力データＶｋ　は次式の
ように表わされる。
【００６７】
【数４】
【００６８】そして、バックプロパゲーション法では、
重み係数の修正量を演算して、これが或る値以下になる
まで修正を繰返す。すなわち、重み係数の修正量ΔＷｋ
ｊ及びΔＷｊｉは、
【００６９】
【数５】
【００７０】で求められる。ただし、
【００７１】
【数６】
【００７２】である。ここで、ηは重み係数の修正速度
と計算の安定性との兼ね合いから決定される定数である
。そして、この修正量ΔＷｋｊ，ΔＷｊｉから、
【００
７３】
【数７】
【００７４】の如く新しい重み係数Ｗｋｊ′及びＷｊｉ
′を演算し、次の教師パターンに学習を移すようにする
。
【００７５】図２０はその学習手順を示す。すなわち、
Ｎ組の入力パターンと教師パターンとの対について学習
するに際して、先ず入力パターン１で修正量ΔＷｋｊ，
ΔＷｊｉを計算し、重み係数を修正する。次に、入力パ
ターン２で修正量ΔＷｋｊ，ΔＷｊｉを計算し、重み係
数を修正する。以下、同様にして、入力パターンＮまで
重み係数の修正を行なう。そして、修正量ΔＷｋｊ及び
ΔＷｊｉがある値以下になっていなければ、入力パター
ン１より再び繰返して修正を行ない、ある値以下になっ
ていれば学習を終了する。
【００７６】尚、以上のようなニューラルネットは、ニ
ューロプロセッサと称されるニューロチップ等を用いて
ハードウェアで構成したり、或いは、マイクロコンピュ
ータを用いてソフトウェアで模擬的に構成することが可
能であり、いずれにしても、ニューラルネットの機能を
果すものである。
【００７７】而して、上述したような理論に基づく本実
施例のニューラルネット４５の作用につき説明する。
【００７８】図１に示すように、布量データＤ１，布質
データＤ２，汚れ量データＤ３，汚れ質データＤ４，洗
剤量データＤ５，洗剤質データＤ６及び水温データＤ７
は夫々４ビットの信号としてニューラルネット４５の入
力層Ｉの各ユニットＩ１，Ｉ２，Ｉ３，Ｉ４，Ｉ５，Ｉ
６及びＩ７に入力され、「１」乃至「１６」の１６区分
のいずれかの値をとるようになる。又、ニューラルネッ
ト４５の出力層ＫのユニットＫ１及びＫ２からは出力デ
ータとして洗い水流データＯ１及び洗い時間データＯ２
が出力されるようになっており、これらも夫々４ビット
の信号として出力される。この場合、洗い時間データＯ
１は、図１２に示すように、「１」（０．７５秒通電及
び１．３５秒断電）から「１６」（１．１秒通電及び０
．６秒断電）までの１６区分のいずれかの値をとるよう
になり、洗い時間データＯ２は、「１」（７．５分）か
ら「１６」（１５分）までの０．５分毎の１６区分のい
ずれかの値をとるようになっている。
【００７９】そこで、ニューラルネット４５の演算につ
いて説明する。
【００８０】今、入力パターンたる入力データＤ１，Ｄ
２，…Ｄ７の値を夫々ＵＩ１，ＵＩ２，…ＵＩ７とする
と、入力層ＩのユニットＩ１，Ｉ２，…Ｉ７はそのデー
タをそのまま出力ＶＩ１，ＶＩ２，…ＶＩ７として出力
する。即ち、ＶＩ１＝ＵＩ１，ＶＩ２＝ＵＩ２，…ＶＩ
７＝ＵＩ７である。
【００８１】中間層ＪのユニットＪ１，Ｊ２，…Ｊ５に
ついては、ユニットＪ１を例にとって示すと、その入力
ＵＪ１は、
【００８２】
【数８】
【００８３】となる。この場合、ＷＪ１Ｉ１はユニット
Ｉ１からユニットＪ１への重み係数，ＷＪ１Ｉ２はユニ
ットＩ２からユニットＪ１への重み係数，…ＷＪ１Ｉ７
はユニットＩ７からユニットＪ１への重み係数であり、
θＪ１はしきい値である。そして、ユニットＪ１は、上
記ＵＪ１を入力として、シグモイド関数Ｆを演算し、そ
の結果を出力ＶＪ１とする。即ち、
【００８４】
【数９】
【００８５】である。以上のことは、ユニットＪ２乃至
Ｊ５についても同様である。
【００８６】出力層ＫのユニットＫ１及びＫ２について
は、ユニットＫ１を例にとって示すと、その入力ＵＫ１
は、
【００８７】
【数１０】
【００８８】となる。この場合、ＷＫ１Ｊ１はユニット
Ｊ１からユニットＫ１への重み係数，ＷＫ１Ｊ２はユニ
ットＪ２からユニットＫ１への重み係数，…ＷＫ１Ｊ５
はユニットＪ５からユニットＫ１への重み係数であり、
θＫ１はしきい値である。そして、ユニットＫ１は、上
記ＵＫ１を入力として、シグモンド関数Ｆを演算し、そ
の結果を出力ＶＫ１とする。即ち、
【００８９】
【数１１】
【００９０】である。以上のことは、ユニットＫ２につ
いても同様である。
【００９１】重み係数Ｗ及びしきい値θは、夫々例えば
４ビットで表わされ、正，０，負のいずれをもとること
ができる。例えば、「０」は「００００」，「１」は「
０００１」，「−１」は「１１１１」で表わされる。 即ち、最上位ビットは負号ビットである。又、重み係数
Ｗと出力Ｖとの乗算結果（ＷＶ）は、上位５ビットをと
り、最上位ビットは負号ビットである。更に、入力Ｕは
、８ビットで表わされ、最上位ビットは負号ビットであ
る。そして、出力Ｖは、４ビットで表わされ、正（又は
０）の値をとる。
【００９２】しきい値θについては、図１６に示すよう
に、入力層Ｉ及び中間層Ｊに出力が常に″１″となるユ
ニットを設定して、そのユニットからのリンクの重み係
数を夫々θＫ，θＪとすれば、実際の重み係数ＷＫＪ，
ＷＪＩと全く同様にして取扱うことができる。ここで、
出力″１″とは、ユニットの出力がとりうる値の最大値
、即ち、シグモイド関数Ｆの出力の最大値を表わし、上
記例では「１６」である。しきい値θは重み係数Ｗと同
様に正，０，負のいずれをもとり得るが、ビット数は異
なってもよい。上記場合において、出力″１″をとるユ
ニットとしては、ニューラルネット４５の入力層Ｉ及び
中間層Ｊのうちの夫々一つを設定してもよいが、新たに
ユニットを設けるようにしてもよい。
【００９３】ニューラルネット４５の学習は、主に製品
の開発段階で行なう。この場合、入力パターンのとり得
る全てのパターンについて学習する必要はなく、例えば
２０パターン程度について行なえばよい。即ち、図２０
におけるＮが２０となるものである。そして、学習の結
果、重み係数Ｗ及びしきい値θが決定されれば、量産化
のため同一機種については重み係数Ｗ及びしきい値θは
同じでよい。
【００９４】このようにして、ニューラルネット４５に
よって出力データたる洗い水流データＯ１及び洗い時間
データＯ２が演算され、この結果に基づいて、マイクロ
コンピュータ１３は、洗い水流データＯ１の「１」ない
し「１６」のうちの一つの値を選択するとともに、洗い
時間データＯ２の「１」ないし「１６」のうちの一つの
値を選択して、図９における時刻Ｔ１０以降の撹拌即ち
「洗い」行程を実行させる。
【００９５】その後、選択された洗い時間が終了すると
（時刻Ｔ１１）、マイクロコンピュータ１３はモータ３
を断電して、所定時間だけ（時刻Ｔ１２まで）停止状態
とする。そこで、マイクロコンピュータ１３は、透過度
センサ２０の透過度信号Ｓ２０を読込んで検出データＡ
５としてＲＡＭに記憶させる。尚、時刻Ｔ１１−Ｔ１２
間も発光ダイオード１９は点滅発光される。
【００９６】図１４には、ニューラルネット４５とは別
の洗浄度検出用のニューラルネット４９が示されている
。このニューラルネット４９も、実際には、マイクロコ
ンピュータ１３によるソフトウエアで構成されるが、こ
こでは、説明用の便宜上、ハードウェアで構成されたも
のとして示す。ニューラルネット４９は、３個のユニッ
トＩ８，Ｉ９及びＩ１０を有する入力層Ｉと、２個のユ
ニットＪ６及びＪ７を有する中間層Ｊと、１個のユニッ
トＫ３を有する出力層Ｋとから構成されるもので、ニュ
ーロ制御の原理はニューラルネット４５と同様である。
【００９７】ニューラルネット４９の入力層Ｉのユニッ
トＩ８，Ｉ９及びＩ１０には検出データＡ２，Ａ３及び
Ａ４が入力されるようになっており、ニューラルネット
４９は、図１３で示すように、時刻Ｔ１２即ち「洗い」
行程終了時における最適洗浄度たる最適透過度の予測デ
ータＡ５´を演算する。従って、時刻Ｔ１２における実
際の検出データＡ５が、図１３の一点鎖線で示す場合に
は曲線が水平に近く、これ以上の汚れ落ちが期待できず
布いたみだけが促進される洗い過ぎとなり、破線で示す
場合にはまだ汚れが落ちつつあるため予想より衣類の汚
れはひどかったということで洗い不足となる。そして、
実際の検出データＡ５と予測データＡ５´とを比較して
以下述べるように重み係数Ｗ及びしきい値θを補正して
、洗い過ぎであればその程度により洗い水流及び時間を
減し、洗い不足であればその程度により洗い水流及び洗
い時間を増すようにする。
【００９８】図１における判定回路４６及び設定回路４
７はハードウェアとしてはニューラルネット４９が構成
するもので、例えば、或る入力パターンに対してニュー
ラルネット４９の出力がＯ１＝７及びＯ２＝７であって
洗い過ぎであったとすると、このときの入力パターンに
対する予想出力がＯ１＝６及びＯ２＝６であれば、これ
を教師パターン（教師データ）として補正回路４８によ
り重み係数Ｗの補正値ΔＷ（ΔＷＪＩ，ΔＷＫＪ）及び
しきい値θの補正値Δθ（ΔθＪＩ，ΔθＫＪ）を演算
し、これを重み係数Ｗ及びしきい値θの初期値Ｗ０及び
θ０に加える。従って、このような補正が繰返されると
、補正値ΔＷはΣΔＷのように累積されて、重み係数Ｗ
は、
【００９９】
【数１２】
【０１００】となり、又、補正値ΔθはΣΔθのように
累積されて、しきい値θは、
【０１０１】
【数１３】
【０１０２】のようになる。この場合、マイクロコンピ
ュータ１３のＲＡＭ上においては、（１６）式及び（１
７）式に示す如き補正後の重み係数Ｗ及びしきい値θに
は上限及び下限が設定されていて、初期値Ｗ０及びθ０
からの著しい変更がなされないようになっている。
【０１０３】尚、図１５に示すように、マイクロコンピ
ュータ１３のＲＯＭには、重み係数Ｗ及びしきい値θの
初期値Ｗ０及びθ０が記憶され、又、マイクロコンピュ
ータ１３のＲＡＭには、ユニットの入力Ｕ，出力Ｖ，重
み係数Ｗ，しきい値θ，補正値ΔＷ，Δθ及び累積ΣΔ
Ｗ，ΣΔθが記憶されており、累積ΣΔＷ，ΣΔθの初
期値は０である。この場合、記憶手段たるＲＡＭにはバ
ックアップ電源を備えるか、或いは、ＲＡＭの代わりに
書換え可能なＲＯＭのような不揮発性を有する記憶手段
を用いるようにして、停電が発生しても記憶内容が保存
されるようにする。
【０１０４】さて、マイクロコンピュータ１３は、前述
したような「洗い」行程が終了すると（時刻Ｔ１２）、
図２１に示す如き「すすぎ」行程に移行する。この「す
すぎ」行程は、駆動回路３４を介して電磁石３５に通電
することにより排水弁５を開放させる「排水」，排水弁
５を開放した状態でモータ３に通電して内槽７を回転さ
せる「脱水」，給水弁１１を開放させる「給水」，前記
撹拌と同様の「すすぎ」を実行させる「第１すすぎ」と
、前述同様の「排水」，「脱水」，「給水」及び「すす
ぎ」を実行させる「第２すすぎ」とからなっている。 この場合、「給水」は「洗い」行程時に設定された水位
となり、「すすぎ」は「洗い」行程時に設定された洗い
水流となるように設定される。又、「第２すすぎ」の時
間とためすすぎにするか或いは注水すすぎにするかとは
後述するように設定される。
【０１０５】図２２には、「すすぎ」行程におけるすす
ぎ液の透過度の変化が示されており、この透過度は透過
度センサ２０によって検出される。即ち、「洗い」行程
が終了して（時刻Ｔ１２）、「第１すすぎ」の「排水」
が開始されると、外槽２内に洗濯液が残存している間は
透過度は「洗い」行程終了時の値を示しているが、「排
水」が終了した時には（時刻Ｔ１３）、洗濯液が排出さ
れて存在しないことにより透過度センサ２０は空気の透
過度を検出することになる。その後、「脱水」が開始さ
れると、洗濯物に含まれた洗濯液が振り切られて外槽２
の底部に溜まるようになるので、透過度センサ２０は「
洗い」行程終了時の透過度を検出するようになる。その
後、「脱水」が終了すると（時刻Ｔ１４）、外槽２内の
洗濯液は全て排出されているので、透過度センサ２０は
再び空気の透過度を検出するようになる。そして、「給
水」が開始されると、洗濯物に含まれている洗濯液がす
すぎ液に浸み出すので、透過度センサ２０が検出する透
過度は次第に下降する。その後、「すすぎ」が開始され
ると（時刻Ｔ１５）、洗濯物に含まれた洗濯液はすすぎ
液に移るようになるので、「すすぎ」が終了した時には
（時刻Ｔ１６）、透過度センサ２０が検出する透過度は
かなり下降していることになる。
【０１０６】このようにして、「第１すすぎ」が終了す
るのであるが、この終了時（時刻Ｔ１６）には、図２３
で示すように、透過度センサ２０が検出する透過度はす
すぎ度合いに応じて種々異なってくるものと考えられる
。そこで、マイクロコンピュータ１３は、「第１すすぎ
」の終了時に透過度センサ２０が検出する透過度を読込
んで、基準の透過度Ｂ０より以上か否かを判断するよう
になっており、例えば基準の透過度Ｂ０以上の透過度Ｂ
１の場合には、その度合いに応じて「第２すすぎ」の「
すすぎ」の時間を設定するとともに、その「すすぎ」を
ためすすぎとするように設定し、又、例えば透過度Ｂ０
未満の透過度Ｂ２の場合には、その度合いに応じて前述
よりも「第２のすすぎ」の「すすぎ」の時間を長く設定
するとともに、その「すすぎ」を注水すすぎとするよう
に設定する。このようにして、その後は、マイクロコン
ピュータ１３は、「第２すすぎ」を実行させるが、特に
、「すすぎ」時には前述したように設定された時間及び
設定されたためすすぎ若しくは注水すすぎが実行させる
ものであり、以上により、「すすぎ」行程が終了する（
時刻Ｔ２０）。
【０１０７】尚、図２１には、説明の便宜上、マイクロ
コンピュータ１３の機能を検出回路５０及び設定回路５
１の如くブロック図で示す。
【０１０８】次に、マイクロコンビュータ１３は、「す
すぎ」行程が終了すると、図２４に示す如き「脱水」行
程に移行する。この「脱水」行程においては、「すすぎ
」行程時と同様の「排水」及び「脱水」が実行される。
【０１０９】図２５には、「脱水」行程における脱水液
の透過度の変化が示されており、この透過度の変化は透
過度センサ２０によって検出される。即ち、「すすぎ」
行程が終了して（時刻Ｔ２０）、「排水」が開始される
と、外槽２内にすすぎ液が残存している間は透過度は「
すすぎ」行程時の透過度を示しているが、「排水」が終
了した時には（時刻Ｔ２１）、すすぎ液が排出されて存
在しないことにより透過度センサ２０は空気の透過度を
検出することになる。その後、「脱水」が開始されると
、洗濯物に含まれたすすぎ液が振り切られて外槽２の底
部に溜まるようになるので、透過度センサ２０は「すす
ぎ」行程時のすすぎ液の透過度を検出することになる。
【０１１０】その後、「脱水」が進行すると、洗濯物か
ら振り切られたすすぎ液は排出されてなくなるので、透
過度センサ２０の検出する透過度は空気の透過度に向っ
て上昇する。そして、その透過度が空気の透過度より差
ΔＶ３になった時に（時刻Ｔ２２）、マイクロコンピュ
ータ１３はこの後一定時間ＴＣ後に「脱水」行程を終了
する（時刻Ｔ２３）。
【０１１１】この場合、図２６のように、洗濯物に含ま
れるすすぎ液量が標準の時には、実線で示すように時刻
Ｔ２２で差ΔＶ３に達するが、少ない時には、一点鎖線
で示すように時刻Ｔ２２により短い時間の時刻Ｔ２２ａ
で差ΔＶ３に達し、多い時には、破線で示すように時刻
Ｔ２２より長い時間の時刻Ｔ２２ｂで差ΔＶ３に達する
ようになる。即ち、洗濯物に含まれるすすぎ液の量に応
じて「脱水」行程の時間が調節設定されるのである。
【０１１２】このような本実施例によれば、次のような
効果を得ることができる。
【０１１３】即ち、洗濯物等の状態として布条件たる布
量データＤ１および布質データＤ２，汚れ条件たる汚れ
量データＤ３及び汚れ質データＤ４，洗剤条件たる洗剤
量データＤ５及び洗剤質データＤ６，そして，水温デー
タＤ７をマイクロコンピュータ１３のニューラルネット
４５に入力して、ニューロ制御により洗濯運転の「洗い
」行程の洗い水流及び洗い時間を決定するようにしたの
で、種々の状態に対応して最適な洗い効果が得られ、洗
い過ぎによる布いたみを防止することができるとともに
、洗い不足による再洗いを行なう等の煩わしさがない。
【０１１４】又、「洗い」行程の終了時に透過度センサ
２０により洗濯物の洗浄度を検出して、これが最適洗浄
度とならなかった場合には、マイクロコンピュータ１３
により教師データを設定してニューラルネット４５の重
み係数及びしきい値を補正するようにしたので、使用状
態においても学習を行なうことができて、一層最適な洗
い効果を得ることができる。
【０１１５】この場合、ニューラルネット４５の補正後
の重み係数及びしきい値の値には上限及び下限を設定す
るようにしたので、不適当な補正によって補正された重
み係数及びしきい値が初期値より著しく逸脱することを
防止し得、従って、洗い不能になるようなことはない。
【０１１６】更に、透過度センサ２０は、汚れ条件たる
汚れ量，汚れ質を検出するセンサと、洗剤条件たる洗剤
量，洗剤質を検出するセンサと、「洗い」行程終了時に
洗浄度を検出するセンサとを兼用するようにしたので、
センサ数を少なくすることができて、安価になし得る。
【０１１７】又、マイクロコンピュータ１３により補正
されるニューラルネット４５の重み係数及びしきい値の
補正内容は、バックアップ電源を有する記憶手段たるＲ
ＡＭ若しくは不揮発性を有する記憶手段たる書換え可能
なＲＯＭに記憶させるようにしたので、停電が発生して
も補正内容を確実に保存することができる。
【０１１８】そして、「洗い」行程終了時の洗浄度の判
定を透過度センサ２０による「洗い」行程中の複数の時
点の透過度を入力データとするニューラルネット４９に
よって行なうようにしたので、洗浄度の判定を確実に行
なうことができる。
【０１１９】加えて、検出データＡ２，Ａ３，Ａ４及び
Ａ５を得るべく撹拌体９が停止されている期間Ｔ４−Ｔ
５間，Ｔ７−Ｔ８間，Ｔ９−Ｔ１０間及びＴ１１−Ｔ１
２間においては、「ニューロセンサ」の表示がなされた
発光ダイオード１９を点滅発光させるようにしたので、
使用者に洗濯運転が途中で停止して故障ではないかとい
う誤解をいだかせない利点がある。
【０１２０】尚、「すすぎ」行程においては、透過度セ
ンサ２０の出力を基にすすぎ度合を検出して、「第２の
すすぎ」の「すすぎ」の時間を設定するとともに、ため
すすぎにするか或いは注水すすぎにするかの設定を行な
うようにしたので、最適なすすぎ効果を得ることができ
る。
【０１２１】そして、「脱水」行程においては、透過度
センサ２０の出力を基に洗濯物に含まれるすすぎ液の量
を判定して、「脱水」の時間を変化させるようにしたの
で、最適な脱水効果を得ることができる。
【０１２２】尚、上記実施例では、シグモイド関数Ｆを
演算により得るようにしたが、図２７に示す本発明の第
２の実施例のように、マトリクスによって演算結果を出
すようにしてもよい。
【０１２３】即ち、図２７はシグモイド関数Ｆを表わす
マトリクスの一例で、縦軸に出力Ｖをとり横軸に入力Ｕ
をとって示す。この場合、例えば入力Ｕが０（Ｕ＝０）
の時に出力Ｖは９（Ｖ＝９）である。
【０１２４】図２８は本発明の第３の実施例であり、図
１と同一部分には同一符号を付して示し、以下異なる部
分について説明する。
【０１２５】即ち、ニューラルネット４５の入力層Ｉに
はもう一つのユニットＩ１１が設けられており、このユ
ニットＩ１１は中間層ＪのユニットＪ１乃至Ｊ５に夫々
リンクにより結合されている。更に、マイクロコンピュ
ータ１３には、判定回路４６，補正値計算回路５２，累
積回路５３及び記憶回路５４が設けられている。尚、こ
れらの判定回路４６，補正値計算回路５２及び累積回路
５３は、実際には、マイクロコンピュータ１３によるソ
フトウェアとして構成されるものであるが、ここでは、
説明の便宜上、機能別のブロック図として示す。
【０１２６】而して、「洗い」行程終了時における透過
度センサ２０からの透過度即ち洗浄度の信号により、判
定回路４６は、洗い過ぎ，洗い不足の判定を行なうとと
もに、その度合いを検出し、その結果を補正値計算回路
５２に与える。補正値計算回路５２は、判定回路４６の
結果によりその度合いに基づいて補正値を計算し、その
結果を累積回路５３に与える。累積回路５３は、補正値
計算回路５２からの補正値を累積するもので、その初期
値は０である。そして、累積回路５３の累積結果は記憶
回路５４に記憶され、これが補正データＤ８としてユニ
ットＩ１１に与えられる。
【０１２７】即ち、この実施例では、第１の実施例とは
異なり、ニューラルネット４５の重み係数及びしきい値
自体を補正変更するのではなく、補正データＤ８を或る
重み係数としきい値をもって加味するものであり、従っ
て、第１の実施例同様の効果を得る上に、ニューラルネ
ット４５の本来の重み係数及びしきい値に変更を加える
必要がないという利点がある。
【０１２８】尚、上記第１の実施例では、「洗い」行程
終了時の洗浄度の結果によりニューラルネット４５の重
み係数及びしきい値の双方を補正するようにしたが、少
なくともいずれか一方の補正を行なうようにしても充分
な結果が得られる。
【０１２９】又、上記各実施例では、洗濯物等の状態の
入力データとして布量データＤ１，布質データＤ２，汚
れ量データＤ３，汚れ質データＤ４，洗剤量データＤ５
，洗剤質データＤ６及び水温データＤ７をニューラルネ
ット４５に入力させるようにしたが、これら以外の条件
をデータとして入力させるようにしてもよいことは勿論
であり、少なくとも、布条件たる布量データＤ１，布質
データＤ２及び汚れ条件たる汚れ量データＤ４，汚れ質
データＤ４を入力すればニューロ制御として充分なる結
果が得られる。
【０１３０】更に、上記各実施例では、洗濯コースの内
の「標準」コースにおいてニューロ制御を行なわせるよ
うにしたが、その他の洗濯コースにおいても同様にして
ニューロ制御を行なわせるようにしてもよい。
【０１３１】その他、本発明は上記し且つ図面に示す実
施例にのみ限定されるものではなく、要旨を逸脱しない
範囲内で適宜変形して実施し得ることは勿論である。
【０１３２】
【発明の効果】本発明は以上説明した通りであるので、
次のような効果を奏する。
【０１３３】請求項１記載の全自動洗濯機は、洗濯物等
の状態を検出するセンサからの入力データにより洗濯運
転の洗い行程をニューロ制御するものであって、洗い行
程の洗浄度に応じてその洗い行程の実行内容を補正する
ようにしたので、最適な洗い効果が期待できる。
【０１３４】請求項２記載の全自動洗濯機は、ニューロ
制御の入力データとして布条件及び汚れ条件を含み且つ
実行内容として洗い時間及び洗い水流を含んでいるので
、ニューロ制御を最適な状態で実行させることができる
。
【０１３５】請求項３記載の全自動洗濯機は、洗い行程
終了時の洗濯液の透過度即ち洗濯物の洗浄度に応じてニ
ューロ制御の重み係数及びしきい値の一方若しくは双方
を補正するようにしたので、使用状態においても学習を
行なうようになって、一層最適な洗い効果を期待するこ
とができる。
【０１３６】請求項４記載の全自動洗濯機は、洗い行程
終了時の洗浄度に基づきニューロ制御に補正データを入
力させるようにしたので、ニューロ制御の重み係数，し
きい値に変更を加えることなく補正を行なうことができ
る。
【０１３７】請求項５記載の全自動洗濯機は、重み係数
及びしきい値の一方もしくは双方を補正する時に、補正
後の値に上限及び下限を設定するようにしたので、不適
当な補正があっても洗い行程の実行に支障を生ずること
はない。
【０１３８】請求項６記載の全自動洗濯機は、透過度セ
ンサは汚れ条件たる汚れ量及び汚れ質を検出するセンサ
として兼用されるので、それだけセンサ数を少なくし得
て、経済的になる。
【０１３９】請求項７記載の全自動洗濯機は、洗い行程
終了時における洗浄度によるニューロ制御の重み係数或
いはしきい値の補正内容は不揮発性の記憶手段若しくは
バックアップ電源を有する記憶手段により記憶されてい
るので、停電が発生しても補正内容は確実に保存される
。
【０１４０】請求項８記載の全自動洗濯機は、洗い行程
終了時の洗浄度をニューロ制御により判定するようにし
たので、洗浄度の判定を確実に行なうことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施例を示すニューロ制御の概
略を説明するための図
【図２】全体の縦断面図
【図３】電気的構成を示すブロック図
【図４】操作パネルの上面図
【図５】透過度センサの縦断面図
【図６】温度センサの縦断面図
【図７】容量センサの電気的結線図
【図８】容量センサの作用説明用の波形図
【図９】洗い
行程の作用説明用のタイムチャート
【図１０】入出力デ
ータと行程の流れを示す図
【図１１】透過度特性図
【図１２】洗い水流の出力結果を示す図
【図１３】洗浄
度検出作用説明用の図１１相当図
【図１４】洗浄度検出
作用説明用のニューロネットを示す図
【図１５】ＲＯＭ及びＲＡＭの内容を示す図
【図１６】
しきい値を決定する作用説明図
【図１７】ニューロ制御
の原理を説明するためのニューラルネットの基本図
【図１８】同シグモイド関数を示す図
【図１９】同三層のニューラルネットを示す図
【図２０
】同学習の手順を示す図
【図２１】すすぎ行程の行程説明図
【図２２】透過度特性図
【図２３】すすぎ度検出作用説明図
【図２４】脱水行程の行程説明図
【図２５】透過度特性図
【図２６】脱水度検出作用説明図
【図２７】本発明の第２の実施例を示すマトリクス
【図
２８】本発明の第３の実施例を示す図１相当図
【符号の説明】
図面中、２は内槽、３はモータ、５は排水弁、７は外槽
、９は撹拌体、１１は給水弁、１３はマイクロコンピュ
ータ（制御手段）、１４は操作パネル、２０は透過度セ
ンサ、２４は温度センサ、２８は回転数センサ、２９は
容量センサ、４５はニューラルネット、４９はニューラ
ルネットを示す。

Claims (8)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】　　洗濯物等の状態を検出するセンサから
    の入力データに基づいてニューロ制御により洗濯運転の
    洗い行程を実行させる制御手段を備え、この制御手段は
    洗い行程終了時の洗浄度に応じて該洗い行程の実行内容
    を補正する機能を有するように構成されていることを特
    徴とする全自動洗濯機。
  2. 【請求項２】　　ニューロ制御のための入力データは布
    条件及び汚れ条件を含み、洗い行程の実行内容は洗い水
    流及び洗い時間を含むことを特徴とする請求項１記載の
    全自動洗濯機。
  3. 【請求項３】　　洗濯液の透過度を検出する透過度セン
    サを備え、この透過度センサによる洗い行程終了時の透
    過度に基づく教師データによりニューロ制御の重み係数
    及びしきい値の一方若しくは双方を補正することを特徴
    とする請求項１記載の全自動洗濯機。
  4. 【請求項４】　　洗濯液の透過度を検出する透過度セン
    サを備え、この透過度センサによる洗い行程終了時の透
    過度に基づきニューロ制御に補正データを入力させるよ
    うにしたことを特徴とする請求項１記載の全自動洗濯機
    。
  5. 【請求項５】　　重み係数及びしきい値の一方若しくは
    双方の補正に際して、補正後の値に上限及び下限が設定
    されていることを特徴とする請求項３記載の全自動洗濯
    機。
  6. 【請求項６】　　透過度センサは、洗い行程における透
    過度の変化パターンにより汚れの量および質を検出する
    ためのセンサとして兼用されていることを特徴とする請
    求項３又は４記載の全自動洗濯機。
  7. 【請求項７】　　補正内容は、不揮発性の記憶手段若し
    くはバックアップ電源を有する記憶手段に記憶されてい
    ることを特徴とする請求項１記載の全自動洗濯機。
  8. 【請求項８】　　透過度センサによる洗い行程中の複数
    時点の透過度を入力データとするニューロ制御によって
    洗浄度の判定を行なうようにしたことを特徴とする請求
    項３又は４記載の全自動洗濯機。
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