JPH0579747A - 冷蔵庫の除霜制御装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 除霜時の貯蔵室の温度上昇を抑制できる冷蔵
庫の除霜制御装置を簡単な構造で提供する。 【構成】 １日を複数個の時間帯に区分し、各時間帯毎
の貯蔵室の扉の開閉回数を積算して開閉頻度メモリ３に
記憶し、この開閉頻度メモリ３の開閉頻度データＨ_i と
コンプレッサの運転時間の積算データＳＴとを除霜動作
起動ユニット５に入力することで、扉の開閉頻度の小さ
い時間帯に除霜を開始してなり、且つ、前記開閉頻度メ
モリ３と前記除霜動作起動ユニット５との間に読み出し
部７，１３を設け、この読み出し部にて、現在時刻に対
応する時間帯とこの時間帯より先の時間帯の開閉頻度デ
ータＨ_iだけを前記除霜動作起動ユニット５に入力する
と共に、前回の除霜動作からの総経過時間に対する前記
コンプレッサの運転積算時間の割合を検出し、この検出
結果に基づいて季節判別部８，１２にて季節の違いを判
別して除霜動作の開始時刻を調整してなるものである。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、扉の開閉頻度の小さい
時間帯に除霜を行う冷蔵庫の除霜制御装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】本発明に先行する実公昭５５−７７９５
号公報等に記載された従来の冷蔵庫の除霜装置では、冷
凍サイクルの動作時間をタイマーにて積算し、冷凍サイ
クルが所定時間運転された時点で冷却器を除霜してい
る。

【０００３】しかしながら、この種冷蔵庫の除霜装置で
は、除霜がタイマーにより任意に開始され、貯蔵室扉の
開閉頻度の高い時間帯に除霜が開始されてしまった場合
には、貯蔵室は冷却不能状態で外気が頻繁に侵入して室
温の上昇を招来する欠点がある。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】本発明は前述の欠点を
解消して、除霜時の貯蔵室の温度上昇を抑制できる冷蔵
庫の除霜制御装置を提供するものである。

【０００５】

【課題を解決するための手段】本発明は、コンプレッサ
により冷媒が供給される冷蔵庫の冷却器を間欠的に除霜
してなるものにおいて、１日を複数個の時間帯に区分
し、各時間帯毎の前記貯蔵室の扉の開閉回数を積算して
開閉頻度メモリに記憶し、この開閉頻度メモリの開閉頻
度データと前記コンプレッサの運転時間の積算データと
を除霜動作起動ユニットに入力することで、扉の開閉頻
度の小さい時間帯に除霜を開始してなり、且つ前記開閉
頻度メモリと前記除霜動作起動ユニットとの間に読み出
し部を設け、この読み出し部にて、現在時刻に対応する
時間帯とこの時間帯より先の少数個の時間帯の開閉頻度
データだけを前記除霜動作起動ユニットに入力すると共
に、前回の除霜動作からの総経過時間に対する前記コン
プレッサの運転積算時間の割合を検出し、この検出結果
に基づいて季節判別部にて季節の違いを判別して除霜動
作の開始時刻を調整してなるものである。

【０００６】

【作用】本発明によれば、扉の開閉頻度の小さい時間帯
に除霜を行なえるようになり、よって貯蔵室が冷却不能
状態で扉が頻繁に開閉されてしまうこと、それによる貯
蔵室の異常な温度上昇を防止できるようになる。

【０００７】また、読み出し部にて、現在時刻に対応す
る時間帯とこの時間帯より先の少数個の開閉頻度データ
だけを除霜動作起動ユニットに入力するようにしたの
で、除霜動作起動ユニットの入力データの減少分だけこ
の除霜動作起動ユニットの構成が簡単になる。

【０００８】また、前回の除霜動作からの総経過時間に
対する前記コンレッサの運転積算時間の割合を検出し、
この検出結果に基づいて季節判別部にて季節の違いを判
別して除霜動作の開始時刻を調整するようにしたので、
夏期に対して冬期の除霜動作の開始時刻を遅らせる方向
で調整することで、季節にも対応して適当なタイミング
で除霜を行えるようになる。

【０００９】

【実施例】次に本発明の一実施例について説明する。

【００１０】図１において、１は扉開閉スイッチで、冷
蔵庫本体の内部に形成された貯蔵室の扉（図示しない）
の開閉回数を検出する。２は扉開閉スイッチにて検出さ
れた開閉回数を積算する開閉回数積算回路、３は開閉回
数積算回路２の積算値を記憶する開閉頻度メモリであ
る。４はコンプレッサ運転時間積算部で、コンプレッサ
の運転時間を積算することで、このコンプレッサととも
に冷凍サイクルを構成する前記貯蔵室の冷却器（図示し
ない）の冷却動作時間を間接的に積算する。５は前記冷
却器の除霜動作の開始を判断する除霜動作起動ユニット
で、前記コンプレッサ運転時間積算部４と前記開閉頻度
メモリ３との状態に基づいて動作して除霜開始信号を出
力する。この除霜開始信号は、この信号に基づいて、冷
凍サイクルの冷媒流切替弁を切り替えて冷却器に高温冷
媒を供給したり、電気ヒーターを発熱させたりすること
で、冷却器を除霜するように機能する。６はタイマで、
１日の時間を複数個の時間帯に区分し、この区分された
所定時間ＴＣ毎に前記開閉頻度メモリ６等に起動をかけ
る。

【００１１】７は前記開閉頻度メモリ３と前記除霜動作
起動ユニット５との間に設けた読み出し部で、現在時刻
に対応する時間帯とこの時間帯より先の少数個の時間帯
の開閉頻度データＨ_t、Ｈ_t+1、Ｈ_t+2だけを前記除霜動
作起動ユニット５に入力する。

【００１２】８は季節判別部で、前回の除霜動作からの
総経過時間に対する前記コンプレッサの運転積算時間の
割合を検出し、この検出結果に基づいて季節の違いを判
別して除霜時刻の開始時刻を微調整する。この季節判別
部８の出力データは前記除霜動作起動ユニット５に入力
される。

【００１３】而して、前記開閉回数積算回路２は、前記
開閉頻度メモリ３に所定時間ＴＣ毎に起動がかかる度
に、各所定時間ＴＣ内の積算開閉回数Ｃ_ijを開閉頻度メ
モリ３に伝えて記憶させるように構成してある。

【００１４】前記開閉頻度メモリ３は、図２に示すよう
に、ｍ×ｎのマトリクスで構成してある。ここで、ｍ＝
２４／ＴＣ、ｎは必要とするデータ保存日数である。前
記所定時間ＴＣは、具体的には１時間に設定してある。

【００１５】前記読み出し部７は、図３に示すように現
在時刻に対応する時間帯ｔとこの時間帯ｔより先の２個
の時間帯ｔ＋１、ｔ＋２の開閉頻度データＨ_t、Ｈ_t+1、
Ｈ_{t+ 2}だけを選択して前記除霜動作起動ユニット５に入
力させるように構成してある。

【００１６】前記除霜動作起動ユニット５は、ニューロ
コンピュータの多層ニューラルネットワークで構成して
ある。このニューラルネットワーク５の入力層９のセル
数は５、出力層１０のセル数は１、中間層１１のセル数
は必要十分な数に設定してある。

【００１７】入力層９の５個のセルには、それぞれ、前
回の除霜終了時からのコンプレッサの運転時間の積算デ
ータＳＴと、季節判別部８の出力データＳＥと、前記開
閉頻度データに関しては前記データＨ_t、Ｈ_t+1、Ｈ_t+1
だけを入力する。入力層９の入力データＨ_t、Ｈ_t+1、Ｈ
_t+2等は、１日の各時刻の開閉評価指標で、具体的には
１時間毎の各時間帯における、過去ｎ日間の扉の平均開
閉積算回数を示し、

【００１８】

【数１】

【００１９】で表される。

【００２０】前記ニューラルネットワーク５では、任意
の時刻に、その時刻を正時に正規化した値と、その時刻
までのコンプレッサの運転時間の積算データＳＴと、前
記開閉頻度データＨ_t、Ｈ_t+1、Ｈ_t+2と、季節判別部８
の出力データＳＥとを、このニューラルネットワーク５
に入力すると、その時刻に除霜動作を実行するのが適切
かどうかの判断を行う。具体的にニューラルネットワー
ク５は、コンプレッサの運転時間を積算して所定時間
（例えば、除霜開始までの一般的な積算時間である８時
間より短い６時間）経過した時点で、前記開閉頻度デー
タＨ_t、Ｈ_t+1、Ｈ _t+2を比較検討し、このデータから前
記扉の開閉頻度の増減傾向を判定し、開閉頻度が増加傾
向の場合は現時点ですぐに除霜開始信号を出力し、反対
に開閉頻度が減少傾向の場合は現時点から除霜開始時間
を延長し所定時間経過後（例えば５〜６時間後）に除霜
開始信号を出力すべく構成してある。

【００２１】更にこのニューラルネットワーク５では、
前記除霜開始信号の発生時点を前記季節判別部８の判別
結果を考慮して微調整すべく構成してある。この季節判
別部８は、具体的には前回の除霜動作からの総経過時間
に対する前記コンプレッサの積算時間の割合を検出し、
この検出結果に基づいて、例えば夏にどれだけ近いかと
いうような数値データＳＥを出力し、この数値データＳ
Ｅを新たな入力として前記ニューラルネットワーク５に
供給することで、夏期においては多少早く、冬期におい
ては多少遅く除霜開始時点を微調整するように機能す
る。もちろんこの季節判別部８の微調整効果が反映され
るように、前記ニューラルネットワーク５には、前記季
節判別部８の出力データＳＥも含めて代表的な入力の組
み合わせについてあらかじめ学習させておく。

【００２２】前記ニューラルネットワークの学習方法に
ついては、あらかじめ望ましいＳＴ、Ｈ_i、ＳＥの組み
合わせについて、除霜動作を開始すべきか否かのデータ
を教師信号としてあらかじめ入力し、バックプロパゲー
ション等の学習方法でネットワーク５を構成するセルの
結合係数や閾値を決めておき、教師信号と出力結果との
誤差が一定値以下になるようにする。

【００２３】このように学習させることで、ニューラル
ネットワーク５は、教師信号以外の入力信号、具体的に
は冷蔵庫の実際の運転時の信号を入力した時にこのニュ
ーラルネットワーク５が自動的に内挿を行い扉の開閉頻
度の小さい時間帯に除霜信号を発生できるようになる。

【００２４】尚、扉の開閉頻度データＨ_iについては、
１個の時間帯ｔの開閉頻度データＨ_tのみで除霜動作の
開始を判断するようにした場合には、ニューラルネット
ワーク５の構成は最も簡単になるが、現在時刻より先の
扉の開閉状況を比較検討できないため、この点を考慮し
て３個に決定してある。この開閉頻度データＨ_iの数に
ついては、ニューラルネットワーク５の複雑さや大きさ
をどの程度許容するかで多少増減させる（具体的には２
〜６個の範囲で増減させる）。

【００２５】また除霜動作起動ユニット５については、
前記ニューラルネットワークの代わりに、ファジィ推論
器を使用して同様の機能を得るものも実施される。

【００２６】前記除霜制御装置では、前回の除霜の終了
時点からコンプレッサの運転時間が積算され、所定時間
経過した時点で扉の開閉頻度データを調べ始め、現在時
刻の開閉頻度データＨ_tとこれより先の２個の開閉頻度
データＨ_t+1、Ｈ_t+2を比較検討し、このデータから前記
扉の開閉頻度の増減傾向を判定し、開閉頻度が増加傾向
の場合は現時点ですぐに除霜開始信号を出力し、反対に
開閉頻度が減少傾向の場合は現時点から除霜開始時間を
延長し所定時間後（例えば５〜６時間後）に除霜開始信
号を出力するようになり、よって、扉の開閉頻度の小さ
い時間帯に除霜が行われ、従って、冷蔵室の冷却不能状
態で扉が頻繁に開閉されてしまうこと、それによる貯蔵
室の異常な温度上昇が防止されるようになる。また前回
の除霜動作からの総経過時間に対する前記コンプレッサ
の運転積算時間の割合を検出し、この検出結果に基づい
て季節判別部８にて季節の違いを判別して除霜動作の開
始時刻を微調整するようにしたので、例えば、夏期に対
して冬期の除霜動作の開始時刻を遅らせる方向で微調整
することで、季節にも対応して適当なタイミングで除霜
を行なえるようになる。

【００２７】図４は他の実施例を示すものである。この
実施例は以下の考えに基づいて構成したものである。即
ち、冬期には、夏期に比べてコンプレッサの運転時間の
積算速度が遅くなり除霜開始の予定時刻に到達するまで
に時間的余裕があり、この余裕時間内において現時点よ
りも相当先の開閉頻度データまで考慮することが可能と
なる。これにより冬期には、開閉頻度データをＨ_t、Ｈ
_t+1、Ｈ_t+2よりも更に先のデータＨ_t+3、Ｈ_t+4、Ｈ_t+5
……をも入力することで更に正確な除霜開始時点を決定
できるようになる。また、この入力データ数を増加させ
る際に、これに対応してニューラルネットワーク５の入
力層９のセル数を増加させると構造の複雑化を招く不都
合があり、このため冬期には隣接する複数個ｎ（ｎは２
または３）の時間帯の開閉頻度データを総合して１個分
の開閉頻度データとしてニューラルネットワーク５に入
力すると良い。

【００２８】この実施例の前述の実施例に比較しての特
徴的構成は、季節判別部１２の出力データＳＥを読み出
し部１３にも入力した点である。この実施例は、除霜動
作の開始を判断する任意の時刻になると、その時刻を正
時に正規化した値ｔと判別回路部１２の出力データＳＥ
とを読み出し部１３に入力し、これによって読み出し部
１３から、夏期にはｔ、ｔ＋１、ｔ＋２の時刻における
過去の開閉データを開閉頻度メモリ３の記憶ブロックＣ
_m から読み出してニューラルネットワーク５に入力し、
冬期にはｔ、ｔ＋１、ｔ＋２、ｔ＋３、ｔ＋４、ｔ＋５
の時刻におけるデータＨ_t、Ｈ_t+1、Ｈ_t+2、Ｈ_t+3、Ｈ
_t+4、Ｈ_t+5を記憶ブロックＣ_m から読み出し隣接するブ
ロックＣ_m の２個のデータを合算して１個分のデータと
して、合計３個のデータをニューラルネットワーク５に
入力するように構成してある。

【００２９】この実施例では、冬期には１時間毎の記憶
ブロックの開閉頻度データを２個ずつ２時間毎に合算し
てニューラルネットワーク５に入力することで、セル数
を増やすことなく、季節の違いを考慮した適当なタイミ
ングの除霜を行うことができる。この実施例において
も、前述の実施例と同様に、ニューラルネットワーク５
の入力の代表的な組み合わせについてはあらかじめニュ
ーラルネットワークに学習させておく。

【００３０】尚、前記読み出し部１３については、冬期
の開閉頻度データの入力数を、夏期のデータの２倍や３
倍等の整数ｎ倍とするものの他、最初の２時間のデータ
Ｈ_t、Ｈ_t+1だけを合算して１個分のデータとし、
Ｈ_t+3、Ｈ_t+4のデータについてはそのままの状態で夫々
１個のセルに入力するものも実施される。

【００３１】また前記実施例では、この実施例に関連し
てニューラルネットワークを２個設けて、それぞれ夏期
と冬期とで開閉頻度データ数に対応して切り替え使用す
る制御装置も考えられるが、この制御装置においては１
個のニューラルネットワークで入力層のセル数を増やす
ものよりは構造を簡素化できるものの、前記実施例程は
構造を簡素化できず、この点からしても前記実施例は構
造の簡素化の効果の大きいものである。この実施例で
は、その他の部分は前述の一実施例と同様に構成され同
一符号を付してその説明を省略する。

【００３２】

【発明の効果】本発明は以上のように構成され、開閉頻
度メモリと除霜動作起動ユニットとの間に読み出し部を
設け、この読み出し部にて、現在時刻に対応する時間帯
とこの時間対より先の少数個の時間帯の開閉頻度データ
だけを除霜動作起動ユニットに入力するようにしたの
で、開閉頻度データの減少分だけ除霜動作起動ユニット
の構造を簡単にでき、また、前回の除霜動作からの総経
過時間に対するコンプレッサの運転積算時間の割合を検
出し、この検出結果に基づいて季節判別部にて季節の違
いを判別して除霜動作の開始時刻を微調整するようにし
たので、夏期に対して冬期の除霜開始時刻を遅らせる方
向で微調整することで、季節にも対応して適当なタイミ
ングで除霜を開始できるようになり、従って、貯蔵室が
冷却不能状態で扉が頻繁に開閉されてしまうこと、それ
による貯蔵室の異常な温度上昇を簡単な構造で防止でき
るようになる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例の構成図である。

【図２】同実施例に備えた開閉頻度メモリの構成図であ
る。

【図３】同実施例の要部の構成図である。

【図４】本発明の他の実施例の要部の構成図である。

【符号の説明】

３ 開閉頻度メモリ ５ 除霜動作起動ユニット ７，１３ 読み出し部 ８，１２ 季節判別部 ＳＴ 積算データ Ｈ_i 開閉頻度データ

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 福島 清司 守口市京阪本通２丁目18番地 三洋電機株 式会社内 (72)発明者 平田 俊通 守口市京阪本通２丁目18番地 三洋電機株 式会社内

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 コンプレッサにより冷媒が供給される冷
   蔵庫の冷却器を間欠的に除霜してなるものにおいて、 １日を複数個の時間帯に区分し、各時間帯毎の前記貯蔵
   室の扉の開閉回数を積算して開閉頻度メモリに記憶し、
   この開閉頻度メモリの開閉頻度データと前記コンプレッ
   サの運転時間の積算データとを除霜動作起動ユニットに
   入力することで、扉の開閉頻度の小さい時間帯に除霜を
   開始してなり、 且つ前記開閉頻度メモリと前記除霜動作起動ユニットと
   の間に読み出し部を設け、この読み出し部にて、現在時
   刻に対応する時間帯とこの時間帯より先の少数個の時間
   帯の開閉頻度データだけを前記除霜動作起動ユニットに
   入力すると共に、 前回の除霜動作からの総経過時間に対する前記コンプレ
   ッサの運転積算時間の割合を検出し、この検出結果に基
   づいて季節判別部にて季節の違いを判別して除霜動作の
   開始時刻を調整してなることを特徴とする冷蔵庫の除霜
   制御装置。
2. 【請求項２】 前記読み出し部は、前記季節判別部の判
   別結果に基づいて、前記開閉頻度データの入力数を調整
   し、冬期においては隣接する２〜３個の開閉頻度データ
   を総合して１個分の開閉頻度データとして前記除霜動作
   起動ユニットに入力してなることを特徴とする請求項１
   記載の冷蔵庫の除霜制御装置。