JPH04319326A - 電気掃除機 - Google Patents
電気掃除機Info
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- JPH04319326A JPH04319326A JP3086692A JP8669291A JPH04319326A JP H04319326 A JPH04319326 A JP H04319326A JP 3086692 A JP3086692 A JP 3086692A JP 8669291 A JP8669291 A JP 8669291A JP H04319326 A JPH04319326 A JP H04319326A
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- floor suction
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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。
め要約のデータは記録されません。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明はファンモータに流れる電
流を検出して自動的に吸い込み力を調整する掃除機に関
する。
流を検出して自動的に吸い込み力を調整する掃除機に関
する。
【０００２】
【従来の技術】従来、この種の掃除機は、ごみ量などに
よって設定される吸い込み力は４段階程度に設定される
ものであった。また、床や畳、絨毯の毛足の長さなどの
床面状態によって吸い込み力を設定するものもあるが、
これも床面の状態を３段階程度しか見分けることができ
なかった。
よって設定される吸い込み力は４段階程度に設定される
ものであった。また、床や畳、絨毯の毛足の長さなどの
床面状態によって吸い込み力を設定するものもあるが、
これも床面の状態を３段階程度しか見分けることができ
なかった。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】このような従来の掃除
機では、一般に、ごみ量や床面の状態は決して３から４
段階に設定できるものではなく連続的に変化するもので
あり、ファンモータの吸い込み力も多段階に設定する必
要があるが、これに対応できないため、ごみ詰まり量や
床面の状態によって最適な吸い込み力を設定できないと
いう問題があり、同時に、床用吸い込み具の回転数も制
御されないという問題を有していた。
機では、一般に、ごみ量や床面の状態は決して３から４
段階に設定できるものではなく連続的に変化するもので
あり、ファンモータの吸い込み力も多段階に設定する必
要があるが、これに対応できないため、ごみ詰まり量や
床面の状態によって最適な吸い込み力を設定できないと
いう問題があり、同時に、床用吸い込み具の回転数も制
御されないという問題を有していた。
【０００４】本発明は上記課題を解決するもので、ファ
ンモータに流れる電流を検出する電流センサの検出値か
ら学習則により最適化されたニューロ・ファジィ推論器
を用いてファンモータの吸い込み力と床用吸い込み具の
回転数をきめ細かく決定することを目的としている。
ンモータに流れる電流を検出する電流センサの検出値か
ら学習則により最適化されたニューロ・ファジィ推論器
を用いてファンモータの吸い込み力と床用吸い込み具の
回転数をきめ細かく決定することを目的としている。
【０００５】
【課題を解決するための手段】本発明は上記目的を達成
するために、ごみ吸い込みのためのファンモータと、床
面のごみをかきあげる床用吸い込み具と、前記ファンモ
ータに流れる電流を検出する電流センサと、前記ファン
モータと前記床用吸い込み具の回転数を決定するために
最急降下法など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・ファジィ推論器とを備え
、前記ニューロ・ファジィ推論器は前記電流センサの出
力により前記ファンモータと前記床用吸い込み具の回転
数を決定するようにしたことを課題解決手段としている
。
するために、ごみ吸い込みのためのファンモータと、床
面のごみをかきあげる床用吸い込み具と、前記ファンモ
ータに流れる電流を検出する電流センサと、前記ファン
モータと前記床用吸い込み具の回転数を決定するために
最急降下法など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・ファジィ推論器とを備え
、前記ニューロ・ファジィ推論器は前記電流センサの出
力により前記ファンモータと前記床用吸い込み具の回転
数を決定するようにしたことを課題解決手段としている
。
【０００６】
【作用】本発明は上記した課題解決手段により、電流セ
ンサの出力から学習則によって最適化されたニューロ・
ファジィ推論器によりファンモータの吸い込み力および
床用吸い込み具の回転数を設定でき、したがって、きめ
細かく吸い込み力と床用吸い込み具の回転数を決定でき
、集塵室内のごみの量や掃除を行う床面によらず効率よ
くごみがとれ、しかも非常に操作感を向上できる。
ンサの出力から学習則によって最適化されたニューロ・
ファジィ推論器によりファンモータの吸い込み力および
床用吸い込み具の回転数を設定でき、したがって、きめ
細かく吸い込み力と床用吸い込み具の回転数を決定でき
、集塵室内のごみの量や掃除を行う床面によらず効率よ
くごみがとれ、しかも非常に操作感を向上できる。
【０００７】
【実施例】以下、本発明の一実施例を図１および図２を
参照しながら説明する。
参照しながら説明する。
【０００８】図に示すように、電流センサ１はファンモ
ータ２に接続された電源線３の近傍に配設し、ファンモ
ータ２に流れる電流を検出する。ファンモータ２に流れ
る電流は、集塵室（図示せず）内の塵埃量が増えたとき
や、床用吸い込み具４と床面の密着度が増したときのよ
うなファンモータ２に流れ込む風量が減少したとき、フ
ァンの負荷が減り電流が減少する。電流センサ１はこの
風量によって変化するファンモータ２に流れる電流を検
出し、集塵室内の塵埃量および床用吸い込み具４と床面
との密着度合を電流の変化率と絶対値として検出し、電
気的信号に変換するものであり、アナログ出力を得る構
成としている。電流センサ１の出力は、電流変化率算出
手段５と電流絶対値検出手段６で演算される。ニューロ
・ファジィ推論器７は電流変化率算出手段５と電流絶対
値検出手段６との出力からファンモータ２の吸い込み力
および床用吸い込み具４の回転数を推論する。制御手段
８は推論された値からファンモータ２と床用吸い込み具
４を駆動する。
ータ２に接続された電源線３の近傍に配設し、ファンモ
ータ２に流れる電流を検出する。ファンモータ２に流れ
る電流は、集塵室（図示せず）内の塵埃量が増えたとき
や、床用吸い込み具４と床面の密着度が増したときのよ
うなファンモータ２に流れ込む風量が減少したとき、フ
ァンの負荷が減り電流が減少する。電流センサ１はこの
風量によって変化するファンモータ２に流れる電流を検
出し、集塵室内の塵埃量および床用吸い込み具４と床面
との密着度合を電流の変化率と絶対値として検出し、電
気的信号に変換するものであり、アナログ出力を得る構
成としている。電流センサ１の出力は、電流変化率算出
手段５と電流絶対値検出手段６で演算される。ニューロ
・ファジィ推論器７は電流変化率算出手段５と電流絶対
値検出手段６との出力からファンモータ２の吸い込み力
および床用吸い込み具４の回転数を推論する。制御手段
８は推論された値からファンモータ２と床用吸い込み具
４を駆動する。
【０００９】ニューロ・ファジィ推論器７は図２に示す
ように構成しており、前件部メンバーシップ関数記憶手
段９は電流変化率、電流絶対値に関するメンバーシップ
関数を記憶している。電流変化率適合度演算手段１０、
電流絶対値適合度演算手段１１はそれぞれ前件部メンバ
ーシップ関数記憶手段９に記憶されている電流変化率、
電流絶対値に関するメンバーシップ関数と入力である電
流変化率、電流絶対値との適合度を演算する。前件部ミ
ニマム演算手段１２は電流変化率適合度演算手段１０、
電流絶対値適合度演算手段１１の出力である２つの適合
度のＭＩＮを取り前件部の結論とする。吸い込み力推論
ルール記憶手段１３は吸い込み力に関する推論ルールを
記憶している。吸い込み力メンバーシップ関数記憶手段
１４は後件部の吸い込み力に関するメンバーシップ関数
を記憶している。後件部ミニマム演算手段１５は吸い込
み力推論ルール記憶手段１３に記憶されている推論ルー
ルにしたがい、前件部結論と吸い込み力メンバーシップ
関数記憶手段１４に記憶されている後件部の吸い込み力
メンバーシップ関数のＭＩＮをとってそのルールの結論
とする。重心演算手段１６はすべてのルールについてそ
れぞれの結論を求めたのち全結論のＭＡＸをとり、その
重心を計算することにより、最終的に吸い込み力を求め
る。また、床用吸い込み具４の回転数を推論するための
推論ルールを記憶している床用吸い込み具回転数推論ル
ール記憶手段１７と、床用吸い込み具４の回転数に関す
るメンバーシップ関数を記憶している床用吸い込み具回
転数メンバーシップ関数記憶手段１８も含まれている。
ように構成しており、前件部メンバーシップ関数記憶手
段９は電流変化率、電流絶対値に関するメンバーシップ
関数を記憶している。電流変化率適合度演算手段１０、
電流絶対値適合度演算手段１１はそれぞれ前件部メンバ
ーシップ関数記憶手段９に記憶されている電流変化率、
電流絶対値に関するメンバーシップ関数と入力である電
流変化率、電流絶対値との適合度を演算する。前件部ミ
ニマム演算手段１２は電流変化率適合度演算手段１０、
電流絶対値適合度演算手段１１の出力である２つの適合
度のＭＩＮを取り前件部の結論とする。吸い込み力推論
ルール記憶手段１３は吸い込み力に関する推論ルールを
記憶している。吸い込み力メンバーシップ関数記憶手段
１４は後件部の吸い込み力に関するメンバーシップ関数
を記憶している。後件部ミニマム演算手段１５は吸い込
み力推論ルール記憶手段１３に記憶されている推論ルー
ルにしたがい、前件部結論と吸い込み力メンバーシップ
関数記憶手段１４に記憶されている後件部の吸い込み力
メンバーシップ関数のＭＩＮをとってそのルールの結論
とする。重心演算手段１６はすべてのルールについてそ
れぞれの結論を求めたのち全結論のＭＡＸをとり、その
重心を計算することにより、最終的に吸い込み力を求め
る。また、床用吸い込み具４の回転数を推論するための
推論ルールを記憶している床用吸い込み具回転数推論ル
ール記憶手段１７と、床用吸い込み具４の回転数に関す
るメンバーシップ関数を記憶している床用吸い込み具回
転数メンバーシップ関数記憶手段１８も含まれている。
【００１０】このニューロ・ファジィ推論器７はマイク
ロコンピュータにより容易に実現できる。ニューロ・フ
ァジィ推論器７に含まれる前件部メンバーシップ関数記
憶手段９と吸い込み力推論ルール記憶手段１３、吸い込
み力メンバーシップ関数記憶手段１４と床用吸い込み具
回転数推論ルール記憶手段１７、床用吸い込み具回転数
メンバーシップ関数記憶手段１８に記憶されているメン
バーシップ関数および推論ルールは、電流変化率と電流
絶対値のデータと掃除するときの操作感を考慮した設定
すべきファンモータ２の吸い込み力と床用吸い込み具４
の回転数のデータから、予め最急降下法（ニューラルネ
ットワークに用いられる学習則の１つで、誤差関数を最
小にする方法である）などの学習則によって最適に設定
されている。制御手段８では決定された吸い込み力およ
び床用吸い込み具４の回転数に基づき、ファンモータ２
および床用吸い込み具４の位相制御量を算出し制御を行
う。
ロコンピュータにより容易に実現できる。ニューロ・フ
ァジィ推論器７に含まれる前件部メンバーシップ関数記
憶手段９と吸い込み力推論ルール記憶手段１３、吸い込
み力メンバーシップ関数記憶手段１４と床用吸い込み具
回転数推論ルール記憶手段１７、床用吸い込み具回転数
メンバーシップ関数記憶手段１８に記憶されているメン
バーシップ関数および推論ルールは、電流変化率と電流
絶対値のデータと掃除するときの操作感を考慮した設定
すべきファンモータ２の吸い込み力と床用吸い込み具４
の回転数のデータから、予め最急降下法（ニューラルネ
ットワークに用いられる学習則の１つで、誤差関数を最
小にする方法である）などの学習則によって最適に設定
されている。制御手段８では決定された吸い込み力およ
び床用吸い込み具４の回転数に基づき、ファンモータ２
および床用吸い込み具４の位相制御量を算出し制御を行
う。
【００１１】つぎに、上記構成において動作を説明する
と、通常の掃除においてごみを吸い込み、集塵室内のご
みが増えていくとごみ詰まりにより、ファンモータ２に
流れ込む風量が減少し、ファンモータ２の負荷が減少す
るため、流れる電流は減少する傾向がある。そこで、フ
ァンモータ２に接続された電源線３の近傍に電流センサ
１を配設し、この電流の変化を検出すれば集塵室内のご
み量を電気的に検出できる。また、掃除対象の床面によ
っても電流センサ１の出力は変化する。すなわち、掃除
対象が絨毯の場合、床用吸い込み具３は絨毯に吸着し、
木床の場合は、床用吸い込み具４はほとんど木床に吸着
しない。この２つの場合でもファンモータ２に流れる電
流に差があり、これを電流センサ１で電流の絶対値とし
て検出すれば、掃除対象の床面の違いを検出することが
できる。
と、通常の掃除においてごみを吸い込み、集塵室内のご
みが増えていくとごみ詰まりにより、ファンモータ２に
流れ込む風量が減少し、ファンモータ２の負荷が減少す
るため、流れる電流は減少する傾向がある。そこで、フ
ァンモータ２に接続された電源線３の近傍に電流センサ
１を配設し、この電流の変化を検出すれば集塵室内のご
み量を電気的に検出できる。また、掃除対象の床面によ
っても電流センサ１の出力は変化する。すなわち、掃除
対象が絨毯の場合、床用吸い込み具３は絨毯に吸着し、
木床の場合は、床用吸い込み具４はほとんど木床に吸着
しない。この２つの場合でもファンモータ２に流れる電
流に差があり、これを電流センサ１で電流の絶対値とし
て検出すれば、掃除対象の床面の違いを検出することが
できる。
【００１２】つぎに、吸い込み力の推論の過程について
説明する。本実施例のファジィ推論の推論ルールは「集
塵室内のごみ量が多めで（電流変化率が大きくて）、掃
除対象が絨毯（電流絶対値が大きい）であれば吸い込み
力をとても多めにする」といった一般的な判断を基に形
成されている。電流の変化率が「大きい」とか、電流の
絶対値が「小さい」とか、吸い込み力を「とても大きく
」といった定性的な概念は図３（Ａ）（Ｂ）および図４
（Ａ）（Ｂ）に示すようなメンバーシップ関数により定
量的に表現される。電流変化率適合度演算手段１０では
、電流変化率算出手段５からの入力と前件部メンバーシ
ップ関数記憶手段９に記憶されている電流の変化率に関
するメンバーシップ関数に対する適合度を両者のＭＡＸ
をとることにより求める。電流絶対値適合度演算手段１
１では、電流絶対値検出手段６からの入力と前件部メン
バーシップ関数記憶手段９に記憶されている電流の絶対
値のメンバーシップ関数に関して同様に適合度を求める
。前件部ミニマム演算手段１２では、前記２つの適合度
のＭＩＮをとり前件部の結論とする。後件部ミニマム演
算手段１５では、吸い込み力推論ルール記憶手段１３に
記憶されているルールにしたがい、前件部結論と吸い込
み力メンバーシップ関数記憶手段１４に記憶されている
後件部の吸い込み力メンバーシップ関数のＭＩＮをとっ
てそのルールの結論とする。
説明する。本実施例のファジィ推論の推論ルールは「集
塵室内のごみ量が多めで（電流変化率が大きくて）、掃
除対象が絨毯（電流絶対値が大きい）であれば吸い込み
力をとても多めにする」といった一般的な判断を基に形
成されている。電流の変化率が「大きい」とか、電流の
絶対値が「小さい」とか、吸い込み力を「とても大きく
」といった定性的な概念は図３（Ａ）（Ｂ）および図４
（Ａ）（Ｂ）に示すようなメンバーシップ関数により定
量的に表現される。電流変化率適合度演算手段１０では
、電流変化率算出手段５からの入力と前件部メンバーシ
ップ関数記憶手段９に記憶されている電流の変化率に関
するメンバーシップ関数に対する適合度を両者のＭＡＸ
をとることにより求める。電流絶対値適合度演算手段１
１では、電流絶対値検出手段６からの入力と前件部メン
バーシップ関数記憶手段９に記憶されている電流の絶対
値のメンバーシップ関数に関して同様に適合度を求める
。前件部ミニマム演算手段１２では、前記２つの適合度
のＭＩＮをとり前件部の結論とする。後件部ミニマム演
算手段１５では、吸い込み力推論ルール記憶手段１３に
記憶されているルールにしたがい、前件部結論と吸い込
み力メンバーシップ関数記憶手段１４に記憶されている
後件部の吸い込み力メンバーシップ関数のＭＩＮをとっ
てそのルールの結論とする。
【００１３】すべてのルールについてそれぞれの結論を
求めたのち、重心演算手段１６では全結論のＭＡＸをと
り、その重心を計算することにより、最終的に吸い込み
力が求まる。制御手段８では決定された吸い込み力に基
づき、ファンモータ２の位相制御量を算出し制御を行う
。床用吸い込み具４の回転数の決定は上記吸い込み力の
決定の過程と同様に前件部の結論を算出し、床用吸い込
み具回転数推論ルール記憶手段１７と床用吸い込み具回
転数メンバーシップ関数記憶手段１８とから床用吸い込
み具４の回転数を決定する。
求めたのち、重心演算手段１６では全結論のＭＡＸをと
り、その重心を計算することにより、最終的に吸い込み
力が求まる。制御手段８では決定された吸い込み力に基
づき、ファンモータ２の位相制御量を算出し制御を行う
。床用吸い込み具４の回転数の決定は上記吸い込み力の
決定の過程と同様に前件部の結論を算出し、床用吸い込
み具回転数推論ルール記憶手段１７と床用吸い込み具回
転数メンバーシップ関数記憶手段１８とから床用吸い込
み具４の回転数を決定する。
【００１４】なお、本実施例では推論方法の中にＭＡＸ
−ＭＩＮ合成法、重心法を用いているがその他の方法で
も可能であり、また後件部である吸い込み力をメンバー
シップ関数で表現したが、実数値や線形式でも表現する
ことができることはいうまでもない。
−ＭＩＮ合成法、重心法を用いているがその他の方法で
も可能であり、また後件部である吸い込み力をメンバー
シップ関数で表現したが、実数値や線形式でも表現する
ことができることはいうまでもない。
【００１５】
【発明の効果】以上の実施例から明らかなように本発明
によれば、ごみ吸い込みのためのファンモータと、床面
のごみをかきあげる床用吸い込み具と、前記ファンモー
タに流れる電流を検出する電流センサと、前記ファンモ
ータと前記床用吸い込み具の回転数を決定するために最
急降下法など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・ファジィ推論器とを備え、
前記ニューロ・ファジィ推論器は前記電流センサの出力
により前記ファンモータと前記床用吸い込み具の回転数
を決定するようにしたから、ファンモータに流れる電流
の変化率と絶対値からファジィ推論によってきめ細かく
、しかも最適な吸い込み力と床用吸い込み具の回転数を
決定でき、集塵室内のごみの量や掃除を行う床面によら
ず効率よくごみがとれ、しかも非常に操作感のよい掃除
機を提供することができる。また、ファジィ推論におけ
る入力と出力の数が増えると、人間ではそれらの間の推
論ルールやその構成を最適化するのが難しくなるが、本
発明は最急降下法などの学習則を用いて、ニューロ・フ
ァジィ推論器の構成の最適化を行っているので、上述の
ような効果が得られる。
によれば、ごみ吸い込みのためのファンモータと、床面
のごみをかきあげる床用吸い込み具と、前記ファンモー
タに流れる電流を検出する電流センサと、前記ファンモ
ータと前記床用吸い込み具の回転数を決定するために最
急降下法など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・ファジィ推論器とを備え、
前記ニューロ・ファジィ推論器は前記電流センサの出力
により前記ファンモータと前記床用吸い込み具の回転数
を決定するようにしたから、ファンモータに流れる電流
の変化率と絶対値からファジィ推論によってきめ細かく
、しかも最適な吸い込み力と床用吸い込み具の回転数を
決定でき、集塵室内のごみの量や掃除を行う床面によら
ず効率よくごみがとれ、しかも非常に操作感のよい掃除
機を提供することができる。また、ファジィ推論におけ
る入力と出力の数が増えると、人間ではそれらの間の推
論ルールやその構成を最適化するのが難しくなるが、本
発明は最急降下法などの学習則を用いて、ニューロ・フ
ァジィ推論器の構成の最適化を行っているので、上述の
ような効果が得られる。
【図１】本発明の一実施例の掃除機のブロック図
【図２
】同掃除機のニューロ・ファジィ推論器のブロック図
】同掃除機のニューロ・ファジィ推論器のブロック図
【図３】（Ａ）（Ｂ） 同掃除機のメンバーシップ関
数を示す図
数を示す図
【図４】（Ａ）（Ｂ） 同掃除機のメンバーシップ関
数を示す図
数を示す図
１ 電流センサ
２ ファンモータ
４ 床用吸い込み具
７ ニューロ・ファジィ推論器
Claims (3)
- 【請求項１】 ごみ吸い込みのためのファンモータと
、床面のごみをかきあげる床用吸い込み具と、前記ファ
ンモータに流れる電流を検出する電流センサと、前記フ
ァンモータと前記床用吸い込み具の回転数を決定するた
めに最急降下法など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・ファジィ推論器とを
備え、前記ニューロ・ファジィ推論器は前記電流センサ
の出力により前記ファンモータと前記床用吸い込み具の
回転数を決定するようにした掃除機。 - 【請求項２】 ニューロ・ファジィ推論器は電流セン
サの出力から集塵室内の塵埃量、床用吸い込み具と床面
の密着度合を認識し、ファンモータと床用吸い込み具の
回転数を決定するようにした請求項１記載の掃除機。 - 【請求項３】 ニューロ・ファジィ推論器は各種パラ
メータとして、前件部メンバーシップ関数および後件部
メンバーシップ関数の形状、推論ルール数を最適化した
請求項１記載の掃除機。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3086692A JP3003253B2 (ja) | 1991-04-18 | 1991-04-18 | 電気掃除機 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3086692A JP3003253B2 (ja) | 1991-04-18 | 1991-04-18 | 電気掃除機 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH04319326A true JPH04319326A (ja) | 1992-11-10 |
| JP3003253B2 JP3003253B2 (ja) | 2000-01-24 |
Family
ID=13894020
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP3086692A Expired - Fee Related JP3003253B2 (ja) | 1991-04-18 | 1991-04-18 | 電気掃除機 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3003253B2 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0556898A (ja) * | 1991-08-30 | 1993-03-09 | Hitachi Ltd | 家庭電化製品の制御装置並びに電気掃除機若しくは洗濯機の制御装置 |
-
1991
- 1991-04-18 JP JP3086692A patent/JP3003253B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0556898A (ja) * | 1991-08-30 | 1993-03-09 | Hitachi Ltd | 家庭電化製品の制御装置並びに電気掃除機若しくは洗濯機の制御装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3003253B2 (ja) | 2000-01-24 |
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