JPH0595878A - 電気掃除機の制御装置 - Google Patents
電気掃除機の制御装置Info
- Publication number
- JPH0595878A JPH0595878A JP3257538A JP25753891A JPH0595878A JP H0595878 A JPH0595878 A JP H0595878A JP 3257538 A JP3257538 A JP 3257538A JP 25753891 A JP25753891 A JP 25753891A JP H0595878 A JPH0595878 A JP H0595878A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- pressure
- electric blower
- amount
- vacuum cleaner
- change amount
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Classifications
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
- Y02E60/00—Enabling technologies; Technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation
- Y02E60/30—Hydrogen technology
- Y02E60/50—Fuel cells
Landscapes
- Electric Vacuum Cleaner (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 掃除機本体内の圧力を検知するセンサの出力
から学習則により最適化されたニューロ・ファジィ推論
器を用いてきめ細かな電動送風機の入力制御を行ない、
使い勝手を向上する。 【構成】 掃除機本体内に設けた圧力センサ９により圧
力を検知し、この圧力センサ９のアナログ出力をＡ／Ｄ
変換手段１２によりデジタル信号に変換する。Ａ／Ｄ変
換手段１２からのデジタル量を圧力絶対値検出手段１４
で単位時間内で平均し圧力絶対値を演算するとともに、
圧力変化量検出手段１５で単位時間内での変化量を平均
し圧力変化量を演算する。ファジィ推論器１６は、電源
オフ時でも記憶可能な記憶手段１７に記憶された圧力絶
対値と圧力変化量の両情報から集塵室内のごみ量と床質
とを掃除機の使用環境に合わせて間接的に逐次学習し、
電動送風機２の入力を決定し、その出力により電動送風
機２の入力を制御する。
から学習則により最適化されたニューロ・ファジィ推論
器を用いてきめ細かな電動送風機の入力制御を行ない、
使い勝手を向上する。 【構成】 掃除機本体内に設けた圧力センサ９により圧
力を検知し、この圧力センサ９のアナログ出力をＡ／Ｄ
変換手段１２によりデジタル信号に変換する。Ａ／Ｄ変
換手段１２からのデジタル量を圧力絶対値検出手段１４
で単位時間内で平均し圧力絶対値を演算するとともに、
圧力変化量検出手段１５で単位時間内での変化量を平均
し圧力変化量を演算する。ファジィ推論器１６は、電源
オフ時でも記憶可能な記憶手段１７に記憶された圧力絶
対値と圧力変化量の両情報から集塵室内のごみ量と床質
とを掃除機の使用環境に合わせて間接的に逐次学習し、
電動送風機２の入力を決定し、その出力により電動送風
機２の入力を制御する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、単位時間内の圧力変化
量を累計して掃除する床質を識別し、その床質情報を記
憶し、電動送風機の入力制御方法、床用吸い込み具の回
転ブラシの回転数制御方法を学習していく電気掃除機に
関する。
量を累計して掃除する床質を識別し、その床質情報を記
憶し、電動送風機の入力制御方法、床用吸い込み具の回
転ブラシの回転数制御方法を学習していく電気掃除機に
関する。
【０００２】
【従来の技術】近年、電気掃除機は掃除する床面、塵埃
量などにより電動送風機の入力を自動的に制御して吸込
力を制御することが求められている。
量などにより電動送風機の入力を自動的に制御して吸込
力を制御することが求められている。
【０００３】従来、この種の電気掃除機は図８に示すよ
うな構成が一般的であった。以下、その構成について説
明する。
うな構成が一般的であった。以下、その構成について説
明する。
【０００４】図に示すように、掃除機本体（以下、本体
という）１は電動送風機２を内蔵しており、吸い込み口
３にホース４、延長管５および回転ブラシ６を有する電
動式床用吸い込み具７を接続している。ホース４の先端
部には手元スイッチ８を設け、手元スイッチ８を操作す
ることで本体１内に配設した電動送風機２の回転数制御
を行うようにしていた。
という）１は電動送風機２を内蔵しており、吸い込み口
３にホース４、延長管５および回転ブラシ６を有する電
動式床用吸い込み具７を接続している。ホース４の先端
部には手元スイッチ８を設け、手元スイッチ８を操作す
ることで本体１内に配設した電動送風機２の回転数制御
を行うようにしていた。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】このような従来の電気
掃除機では、掃除する床面を使用者が判断し、床面に応
じて手動で手元スイッチ７の操作により入力（回転数）
を変化させて吸込力を変化させていた。そのため、操作
が面倒であるという問題を有していた。
掃除機では、掃除する床面を使用者が判断し、床面に応
じて手動で手元スイッチ７の操作により入力（回転数）
を変化させて吸込力を変化させていた。そのため、操作
が面倒であるという問題を有していた。
【０００６】本発明は上記従来の課題を解決するもの
で、掃除機本体内の圧力を検知するセンサの出力から学
習則により最適化されたニューロ・ファジィ推論器を用
いてきめ細かな電動送風機の入力制御と電動式床用吸い
込み具の回転ブラシの回転数制御を行ない、使い勝手を
向上することを目的としている。
で、掃除機本体内の圧力を検知するセンサの出力から学
習則により最適化されたニューロ・ファジィ推論器を用
いてきめ細かな電動送風機の入力制御と電動式床用吸い
込み具の回転ブラシの回転数制御を行ない、使い勝手を
向上することを目的としている。
【０００７】
【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、吸引のための電動送風機と、掃除機本体内
の圧力を検知する圧力センサと、前記圧力センサのアナ
ログ出力をデジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換手段と、
前記Ａ／Ｄ変換手段からのデジタル量を単位時間内で平
均し圧力絶対値を演算する圧力絶対値検出手段と、前記
Ａ／Ｄ変換手段からのデジタル量の単位時間内での変化
量を平均し圧力変化量を得る圧力変化量検出手段と、電
源オフ時でも記憶可能な記憶手段と、前記電動送風機の
入力を決定するファジィ推論器とを備え、前記ファジィ
推論器は、前記記憶手段に記憶された圧力絶対値と圧力
変化量の両情報から集塵室内のごみ量と床質とを掃除機
の使用環境に合わせて間接的に逐次学習し、前記電動送
風機の入力を決定するようにしたことを第１の課題解決
手段としている。
するために、吸引のための電動送風機と、掃除機本体内
の圧力を検知する圧力センサと、前記圧力センサのアナ
ログ出力をデジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換手段と、
前記Ａ／Ｄ変換手段からのデジタル量を単位時間内で平
均し圧力絶対値を演算する圧力絶対値検出手段と、前記
Ａ／Ｄ変換手段からのデジタル量の単位時間内での変化
量を平均し圧力変化量を得る圧力変化量検出手段と、電
源オフ時でも記憶可能な記憶手段と、前記電動送風機の
入力を決定するファジィ推論器とを備え、前記ファジィ
推論器は、前記記憶手段に記憶された圧力絶対値と圧力
変化量の両情報から集塵室内のごみ量と床質とを掃除機
の使用環境に合わせて間接的に逐次学習し、前記電動送
風機の入力を決定するようにしたことを第１の課題解決
手段としている。
【０００８】また、上記第１の課題解決手段の電動送風
機に加えて、床用吸い込み具内に回転ブラシを備え、フ
ァジィ推論器により前記回転ブラシの回転数を決定する
ようにしたことを第２の課題解決手段としている。
機に加えて、床用吸い込み具内に回転ブラシを備え、フ
ァジィ推論器により前記回転ブラシの回転数を決定する
ようにしたことを第２の課題解決手段としている。
【０００９】さらに、上記第１の課題解決手段のファジ
ィ推論器は、ニュ−ロ技術の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、各種パ
ラメータとして、前件部メンバーシップ関数と後件部メ
ンバーシップ関数の形状、推論ルール数を最適化したこ
とを第３の課題解決手段としている。
ィ推論器は、ニュ−ロ技術の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、各種パ
ラメータとして、前件部メンバーシップ関数と後件部メ
ンバーシップ関数の形状、推論ルール数を最適化したこ
とを第３の課題解決手段としている。
【００１０】
【作用】本発明は上記した第１の課題解決手段により、
圧力を検知するセンサの出力を累計することにより集塵
室内の塵挨量や床質（木床・絨毯など）情報を間接的に
得ることができ、これらの情報を累計記憶させ、記憶し
た床質情報とリアルタイムの床質情報と集塵室内塵埃量
とにより床面と塵埃量に応じた適切な電動送風機の入力
になるよう制御できる。
圧力を検知するセンサの出力を累計することにより集塵
室内の塵挨量や床質（木床・絨毯など）情報を間接的に
得ることができ、これらの情報を累計記憶させ、記憶し
た床質情報とリアルタイムの床質情報と集塵室内塵埃量
とにより床面と塵埃量に応じた適切な電動送風機の入力
になるよう制御できる。
【００１１】また、第２の課題解決手段により、床用吸
い込み具の回転ブラシの回転数も床質に応じて適切に制
御ができ、使い勝手を向上できる。
い込み具の回転ブラシの回転数も床質に応じて適切に制
御ができ、使い勝手を向上できる。
【００１２】さらに、第３の課題解決手段により、ファ
ジィ推論器はニュ−ロ技術の最急降下法等の学習則によ
り、前件部メンバーシップ関数及び、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ものを有し
ているため、掃除の勘やこつといった定性的な情報が最
適にチュ−ニングされてファジィ推論器の中に盛り込ま
れ、使用者に合った掃除ができるようになる。
ジィ推論器はニュ−ロ技術の最急降下法等の学習則によ
り、前件部メンバーシップ関数及び、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ものを有し
ているため、掃除の勘やこつといった定性的な情報が最
適にチュ−ニングされてファジィ推論器の中に盛り込ま
れ、使用者に合った掃除ができるようになる。
【００１３】
【実施例】以下、本発明の一実施例について図１から図
３を参照しながら説明する。なお、従来例と同じ構成の
ものは同一符号を付して説明を省略する。
３を参照しながら説明する。なお、従来例と同じ構成の
ものは同一符号を付して説明を省略する。
【００１４】図に示すように、センサ９は本体１の集塵
室１０と電動送風機２との間に設けられており、負圧量
の絶対値と変化量を検出するようにしている。圧力セン
サ９の信号は増幅器１１で増幅し、Ａ／Ｄ変換手段１２
でデジタル信号に変換し、マイクロコンピュータ１３に
入力する。マイクロコンピュータ１３は、Ａ／Ｄ変換手
段１２からのデジタル量を単位時間内で平均し圧力絶対
値を演算する圧力絶対値検出手段１４と圧力の単位時間
内での変化量を平均し圧力変化量を得る圧力変化量検出
手段１５とファジィ推論器１６とを備えている。また、
記憶手段１７は、マイクロコンピュータ１３に接続さ
れ、制御系の電源がオフ状態となっても情報が消えない
不揮発性のメモリで構成している。記憶手段１７には一
定時間ごとの圧力絶対値と変化量の累積値・平均値など
の情報が記憶される。マイクロコンピュータ１３の出力
は位相制御手段１８に入力し、電動送風機２の入力制御
を行う。ファジィ推論器１６は圧力変化量検出手段１５
により得られた床質情報と圧力絶対値検出手段１４によ
り得られた集塵室１０内の塵挨量と記憶手段１７の出力
とにより電動送風機２の入力を推論する。
室１０と電動送風機２との間に設けられており、負圧量
の絶対値と変化量を検出するようにしている。圧力セン
サ９の信号は増幅器１１で増幅し、Ａ／Ｄ変換手段１２
でデジタル信号に変換し、マイクロコンピュータ１３に
入力する。マイクロコンピュータ１３は、Ａ／Ｄ変換手
段１２からのデジタル量を単位時間内で平均し圧力絶対
値を演算する圧力絶対値検出手段１４と圧力の単位時間
内での変化量を平均し圧力変化量を得る圧力変化量検出
手段１５とファジィ推論器１６とを備えている。また、
記憶手段１７は、マイクロコンピュータ１３に接続さ
れ、制御系の電源がオフ状態となっても情報が消えない
不揮発性のメモリで構成している。記憶手段１７には一
定時間ごとの圧力絶対値と変化量の累積値・平均値など
の情報が記憶される。マイクロコンピュータ１３の出力
は位相制御手段１８に入力し、電動送風機２の入力制御
を行う。ファジィ推論器１６は圧力変化量検出手段１５
により得られた床質情報と圧力絶対値検出手段１４によ
り得られた集塵室１０内の塵挨量と記憶手段１７の出力
とにより電動送風機２の入力を推論する。
【００１５】ファジィ推論器１６は図３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１９
は、集塵室１０内の塵挨量、床質情報、記憶床質情報に
関するメンバーシップ関数を記憶している。塵挨量適合
度演算手段２０、床質情報適合度演算手段２１、記憶床
質情報適合度演算手段２２は、それぞれ前件部メンバー
シップ関数記憶手段１９に記憶されている集塵室内塵挨
量、床質情報、記憶床質情報に関するメンバーシップ関
数と入力である集塵室内塵挨量、床質情報、記憶床質情
報との適合度を演算する。前件部ミニマム演算手段２３
は、塵挨量適合度演算手段２０、床質情報適合度演算手
段２１、記憶床質情報適合度演算手段２２の出力である
３つの適合度のＭＩＮをとり前件部の結論とする。吸い
込み力推論ルール記憶手段２４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２５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２６は、吸い込み力推論ルール記憶手段２４に記憶さ
れている推論ルールに従い、前件部結論と吸い込み力メ
ンバーシップ関数記憶手段２５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。重心手段２７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。位相制御手段１８では、決定された入力
に基づき、電動送風機２の位相制御量を算出し制御を行
う。
成しており、前件部メンバーシップ関数記憶手段１９
は、集塵室１０内の塵挨量、床質情報、記憶床質情報に
関するメンバーシップ関数を記憶している。塵挨量適合
度演算手段２０、床質情報適合度演算手段２１、記憶床
質情報適合度演算手段２２は、それぞれ前件部メンバー
シップ関数記憶手段１９に記憶されている集塵室内塵挨
量、床質情報、記憶床質情報に関するメンバーシップ関
数と入力である集塵室内塵挨量、床質情報、記憶床質情
報との適合度を演算する。前件部ミニマム演算手段２３
は、塵挨量適合度演算手段２０、床質情報適合度演算手
段２１、記憶床質情報適合度演算手段２２の出力である
３つの適合度のＭＩＮをとり前件部の結論とする。吸い
込み力推論ルール記憶手段２４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２５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２６は、吸い込み力推論ルール記憶手段２４に記憶さ
れている推論ルールに従い、前件部結論と吸い込み力メ
ンバーシップ関数記憶手段２５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。重心手段２７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。位相制御手段１８では、決定された入力
に基づき、電動送風機２の位相制御量を算出し制御を行
う。
【００１６】また、ファジィ推論器１６は、ニュ−ロ技
術の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・ファジィ推論器で構
成されている。このニューロ・ファジィ推論器はマイク
ロコンピュータ１３により容易に実現できる。ニューロ
・ファジィ推論器に含まれる前件部メンバーシップ関数
記憶手段１９と吸い込み力推論ルール記憶手段２４、吸
い込み力メンバーシップ関数記憶手段２４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集塵室塵挨
量と床質情報と記憶床質情報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電動送風機２の入力のデー
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。
術の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・ファジィ推論器で構
成されている。このニューロ・ファジィ推論器はマイク
ロコンピュータ１３により容易に実現できる。ニューロ
・ファジィ推論器に含まれる前件部メンバーシップ関数
記憶手段１９と吸い込み力推論ルール記憶手段２４、吸
い込み力メンバーシップ関数記憶手段２４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集塵室塵挨
量と床質情報と記憶床質情報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電動送風機２の入力のデー
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。
【００１７】上記構成において動作を説明すると、圧力
絶対値検出手段１４では、圧力センサ９で検出した圧力
値を所定時間積算し平均値を求め、圧力絶対値から集塵
室１０内の塵挨の詰まり量がわかる。また、圧力の単位
時間内での変化量を平均し圧力変化量を得る圧力変化量
検出手段１５によってその時点の床面の質が判る。これ
ら２つの情報量をファジィ推論の入力とする。
絶対値検出手段１４では、圧力センサ９で検出した圧力
値を所定時間積算し平均値を求め、圧力絶対値から集塵
室１０内の塵挨の詰まり量がわかる。また、圧力の単位
時間内での変化量を平均し圧力変化量を得る圧力変化量
検出手段１５によってその時点の床面の質が判る。これ
ら２つの情報量をファジィ推論の入力とする。
【００１８】図４は、掃除を継続して行っている場合の
圧力値の変化の度合いを示している。図４において掃除
面が木床やクッションフロアなどの密着性が少ない床は
圧力絶対値は低く、平面に近い床材であるため変化量は
小さい関係がある。また、床面が絨毯の場合は、床用吸
い込み具７と絨毯との密着性は高いため圧力絶対値は高
く、圧力変化量は大きい関係がある。このように圧力絶
対値と圧力変化量を検出することにより集塵室１０内の
塵挨量と現在掃除をしている床面の質とを推定すること
ができる。ここで、床面情報としては指数化した値（た
とえば０〜７）を設定する。この指数をファジィ推論の
一つの入力とする。圧力変化量が小さいというのは、木
床などの平坦な床面であることを示しており、圧力変化
量が大きいというのは、毛足の長い凹凸絨毯面であると
いうことを示している。
圧力値の変化の度合いを示している。図４において掃除
面が木床やクッションフロアなどの密着性が少ない床は
圧力絶対値は低く、平面に近い床材であるため変化量は
小さい関係がある。また、床面が絨毯の場合は、床用吸
い込み具７と絨毯との密着性は高いため圧力絶対値は高
く、圧力変化量は大きい関係がある。このように圧力絶
対値と圧力変化量を検出することにより集塵室１０内の
塵挨量と現在掃除をしている床面の質とを推定すること
ができる。ここで、床面情報としては指数化した値（た
とえば０〜７）を設定する。この指数をファジィ推論の
一つの入力とする。圧力変化量が小さいというのは、木
床などの平坦な床面であることを示しており、圧力変化
量が大きいというのは、毛足の長い凹凸絨毯面であると
いうことを示している。
【００１９】また、圧力変化量検出手段１５から得られ
る床質情報を定期的に記憶手段１７に記憶する。この記
憶手段１７は電源をオフしても記憶内容が残る不揮発性
メモリなどを用い、本体１が使用された都度、床面情報
の指数ごとに度数が加えられ、掃除機を使用したすべて
の床面の情報が得られる。記憶床面情報適合度手段２２
で適合度を求める前処理として、たとえば記憶床面情報
の指数とその度数より平均床質情報を求め、ファジィ推
論の他の入力とする。
る床質情報を定期的に記憶手段１７に記憶する。この記
憶手段１７は電源をオフしても記憶内容が残る不揮発性
メモリなどを用い、本体１が使用された都度、床面情報
の指数ごとに度数が加えられ、掃除機を使用したすべて
の床面の情報が得られる。記憶床面情報適合度手段２２
で適合度を求める前処理として、たとえば記憶床面情報
の指数とその度数より平均床質情報を求め、ファジィ推
論の他の入力とする。
【００２０】掃除を行う場合の最適な吸い込み力は、床
面の特性などによって決まるものであり、圧力絶対値検
出手段１４と圧力変化量検出手段１５と記憶手段１７の
出力からファジィ推論器１６で推論する。
面の特性などによって決まるものであり、圧力絶対値検
出手段１４と圧力変化量検出手段１５と記憶手段１７の
出力からファジィ推論器１６で推論する。
【００２１】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「圧
力絶対値が低め（集塵室内のごみ詰まり量が少ない状
態）で、圧力変化量が小さい床質（木床やクッションフ
ロアなどの平坦な床）で、過去掃除を行った床面も比較
的圧力変化量が小さい床質が多ければ、吸い込み力をと
ても低く設定する」といった一般的な判断を基に形成さ
れている。圧力絶対値が「低め」とか、圧力変化量が
「小さい」とか、吸い込み力を「とても高く」といった
定性的な概念は図５(a)、(b)、(c)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。塵挨量適合度
演算手段２０では、圧力絶対値検出手段１４からの入力
と前件部メンバーシップ関数記憶手段１９に記憶されて
いるごみ量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。床質情報適合
度演算手段２１では、圧力変化量検出手段１５からの入
力と前件部メンバーシップ関数記憶手段１９に記憶され
ているごみ変化率のメンバーシップ関数に関して同様に
適合度を求める。記憶床質情報適合度演算手段２２で
は、記憶手段１７からの入力と前件部メンバーシップ関
数記憶手段１９に記憶されている記憶床面情報のメンバ
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２３では、これら３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２
６では、吸い込み力推論ルール記憶手段２４に記憶され
ているルールに従い、前件部結論と吸い込み力メンバー
シップ関数記憶手段２５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。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２７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。位相制御手段１８では決定された吸い
込み力に基づき、電動送風機２の位相制御量を算出し制
御を行う。
説明する。本実施例のファジィ推論の推論ルールは「圧
力絶対値が低め（集塵室内のごみ詰まり量が少ない状
態）で、圧力変化量が小さい床質（木床やクッションフ
ロアなどの平坦な床）で、過去掃除を行った床面も比較
的圧力変化量が小さい床質が多ければ、吸い込み力をと
ても低く設定する」といった一般的な判断を基に形成さ
れている。圧力絶対値が「低め」とか、圧力変化量が
「小さい」とか、吸い込み力を「とても高く」といった
定性的な概念は図５(a)、(b)、(c)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。塵挨量適合度
演算手段２０では、圧力絶対値検出手段１４からの入力
と前件部メンバーシップ関数記憶手段１９に記憶されて
いるごみ量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。床質情報適合
度演算手段２１では、圧力変化量検出手段１５からの入
力と前件部メンバーシップ関数記憶手段１９に記憶され
ているごみ変化率のメンバーシップ関数に関して同様に
適合度を求める。記憶床質情報適合度演算手段２２で
は、記憶手段１７からの入力と前件部メンバーシップ関
数記憶手段１９に記憶されている記憶床面情報のメンバ
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２３では、これら３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２
６では、吸い込み力推論ルール記憶手段２４に記憶され
ているルールに従い、前件部結論と吸い込み力メンバー
シップ関数記憶手段２５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。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２７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。位相制御手段１８では決定された吸い
込み力に基づき、電動送風機２の位相制御量を算出し制
御を行う。
【００２２】つぎに、本発明の他の実施例を図６および
図７を参照しながら説明する。なお、上記実施例と同じ
構成のものは同一符号を付して説明を省略する。
図７を参照しながら説明する。なお、上記実施例と同じ
構成のものは同一符号を付して説明を省略する。
【００２３】図に示すように、マイクロコンピュータ２
８は、Ａ／Ｄ変換手段１２からのデジタル量を単位時間
内で平均し圧力絶対値を演算する圧力絶対値検出手段１
４と圧力の単位時間内での変化量を平均し圧力変化量を
得る圧力変化量検出手段１５とファジィ推論器２９とを
備えている。マイクロコンピュータ２８の出力は位相制
御手段１８に入力し、電動送風機２の入力を制御し、さ
らに、位相制御手段３０に入力して床用吸い込み具の回
転ブラシ６の回転数を制御する。ファジィ推論器２９は
圧力変化量検出手段１５により得られた床質情報と圧力
絶対値検出手段１４により得られた集塵室１０内の塵挨
量と記憶手段１７の出力とにより電動送風機２の入力と
回転ブラシ６の回転数を推論し決定する。
８は、Ａ／Ｄ変換手段１２からのデジタル量を単位時間
内で平均し圧力絶対値を演算する圧力絶対値検出手段１
４と圧力の単位時間内での変化量を平均し圧力変化量を
得る圧力変化量検出手段１５とファジィ推論器２９とを
備えている。マイクロコンピュータ２８の出力は位相制
御手段１８に入力し、電動送風機２の入力を制御し、さ
らに、位相制御手段３０に入力して床用吸い込み具の回
転ブラシ６の回転数を制御する。ファジィ推論器２９は
圧力変化量検出手段１５により得られた床質情報と圧力
絶対値検出手段１４により得られた集塵室１０内の塵挨
量と記憶手段１７の出力とにより電動送風機２の入力と
回転ブラシ６の回転数を推論し決定する。
【００２４】ファジィ推論器２９において、回転ブラシ
回転数推論ルール記憶手段３１は、回転ブラシ６の回転
数に関する推論ルールを記憶している。回転ブラシ回転
数メンバーシップ関数記憶手段３２は、回転ブラシ６の
回転数に関するメンバーシップ関数を記憶している。そ
の他の構成は、上記実施例とと同様の構成である。
回転数推論ルール記憶手段３１は、回転ブラシ６の回転
数に関する推論ルールを記憶している。回転ブラシ回転
数メンバーシップ関数記憶手段３２は、回転ブラシ６の
回転数に関するメンバーシップ関数を記憶している。そ
の他の構成は、上記実施例とと同様の構成である。
【００２５】また、ファジィ推論器２９は、ニュ−ロ技
術の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・ファジィ推論器で構
成されている。ニューロ・ファジィ推論器に含まれる前
件部メンバーシップ関数記憶手段１９と回転ブラシ回転
数推論ルール記憶手段３１、回転ブラシ回転数メンバー
シップ関数記憶手段３２に記憶されているメンバーシッ
プ関数および推論ルールは集塵室塵挨量と床質情報と記
憶床質情報のデータと掃除するときの操作感を考慮した
設定すべき回転ブラシ６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。
術の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・ファジィ推論器で構
成されている。ニューロ・ファジィ推論器に含まれる前
件部メンバーシップ関数記憶手段１９と回転ブラシ回転
数推論ルール記憶手段３１、回転ブラシ回転数メンバー
シップ関数記憶手段３２に記憶されているメンバーシッ
プ関数および推論ルールは集塵室塵挨量と床質情報と記
憶床質情報のデータと掃除するときの操作感を考慮した
設定すべき回転ブラシ６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。
【００２６】回転ブラシ６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、回転
ブラシ回転数推論ルール記憶手段３１と回転ブラシ回転
数メンバーシップ関数記憶手段３２とから回転ブラシ６
の回転数を決定する。位相制御手段１８、３０では、決
定された入力および回転ブラシの回転数に基づき、電動
送風機２および回転ブラシ６の位相制御量を算出し制御
を行う。
み力の決定の過程と同様に前件部の結論を算出し、回転
ブラシ回転数推論ルール記憶手段３１と回転ブラシ回転
数メンバーシップ関数記憶手段３２とから回転ブラシ６
の回転数を決定する。位相制御手段１８、３０では、決
定された入力および回転ブラシの回転数に基づき、電動
送風機２および回転ブラシ６の位相制御量を算出し制御
を行う。
【００２７】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。
【００２８】
【発明の効果】以上の実施例から明かなように本発明に
よれば、吸引のための電動送風機と、掃除機本体内の圧
力を検知する圧力センサと、前記圧力センサのアナログ
出力をデジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換手段と、前記
Ａ／Ｄ変換手段からのデジタル量を単位時間内で平均し
圧力絶対値を演算する圧力絶対値検出手段と、前記Ａ／
Ｄ変換手段からのデジタル量の単位時間内での変化量を
平均し圧力変化量を得る圧力変化量検出手段と、電源オ
フ時でも記憶可能な記憶手段と、前記電動送風機の入力
を決定するファジィ推論器とを備え、前記ファジィ推論
器は、前記記憶手段に記憶された圧力絶対値と圧力変化
量の両情報から集塵室内のごみ量と床質とを掃除機の使
用環境に合わせて間接的に逐次学習し、前記電動送風機
の入力を決定するようにしたから、圧力絶対値（集塵室
内の塵挨量）と変化量（床面情報）と記憶した床質情報
から、ファジィ推論によってきめ細かく、しかも最適な
吸い込み力を決定できるので、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がよく、使い
勝手を向上できる。
よれば、吸引のための電動送風機と、掃除機本体内の圧
力を検知する圧力センサと、前記圧力センサのアナログ
出力をデジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換手段と、前記
Ａ／Ｄ変換手段からのデジタル量を単位時間内で平均し
圧力絶対値を演算する圧力絶対値検出手段と、前記Ａ／
Ｄ変換手段からのデジタル量の単位時間内での変化量を
平均し圧力変化量を得る圧力変化量検出手段と、電源オ
フ時でも記憶可能な記憶手段と、前記電動送風機の入力
を決定するファジィ推論器とを備え、前記ファジィ推論
器は、前記記憶手段に記憶された圧力絶対値と圧力変化
量の両情報から集塵室内のごみ量と床質とを掃除機の使
用環境に合わせて間接的に逐次学習し、前記電動送風機
の入力を決定するようにしたから、圧力絶対値（集塵室
内の塵挨量）と変化量（床面情報）と記憶した床質情報
から、ファジィ推論によってきめ細かく、しかも最適な
吸い込み力を決定できるので、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がよく、使い
勝手を向上できる。
【００２９】また、電動送風機に加えて、床用吸い込み
具内に回転ブラシを備え、ファジィ推論器により前記回
転ブラシの回転数を決定するようにしたから、ファジィ
推論によってきめ細かく回転ブラシの回転数を決定で
き。
具内に回転ブラシを備え、ファジィ推論器により前記回
転ブラシの回転数を決定するようにしたから、ファジィ
推論によってきめ細かく回転ブラシの回転数を決定で
き。
【００３０】さらに、ファジィ推論器は、ニュ−ロ技術
の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、各種パラメータとして、前件部メ
ンバーシップ関数と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から、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、結果
として、ファジィ推論によってきめ細かくしかも最適な
吸い込み力と回転ブラシの回転数を決定でき、また、掃
除機を使用する環境（床質の特異性）により吸い込み力
や回転ブラシの回転数が学習機能により、どんどん最適
化されてゆき、使い勝手を向上できる。
の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、各種パラメータとして、前件部メ
ンバーシップ関数と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から、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、結果
として、ファジィ推論によってきめ細かくしかも最適な
吸い込み力と回転ブラシの回転数を決定でき、また、掃
除機を使用する環境（床質の特異性）により吸い込み力
や回転ブラシの回転数が学習機能により、どんどん最適
化されてゆき、使い勝手を向上できる。
【図１】本発明の一実施例の電気掃除機の制御装置のブ
ロック図
ロック図
【図２】同制御装置を備えた電気掃除機の断面図
【図３】同電気掃除機の制御装置のファジィ推論器のブ
ロック図
ロック図
【図４】同電気掃除機の制御装置の圧力センサの圧力変
化を示す図
化を示す図
【図５】(a)〜(c) 同電気掃除機の制御装置のファジィ
推論器のメンバーシップ関数を示す図
推論器のメンバーシップ関数を示す図
【図６】本発明の他の実施例の電気掃除機の制御装置の
ブロック図
ブロック図
【図７】同電気掃除機の制御装置のファジィ推論器のブ
ロック図
ロック図
【図８】従来の電気掃除機の斜視図
１ 掃除機本体 ２ 電動送風機 ９ 圧力センサ １０ 集塵室 １２ Ａ／Ｄ変換手段 １４ 圧力絶対値検出手段 １５ 圧力変化量検出手段 １６ ファジィ推論器 １７ 記憶手段
Claims (3)
- 【請求項１】 吸引のための電動送風機と、掃除機本体
内の圧力を検知する圧力センサと、前記圧力センサのア
ナログ出力をデジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換手段
と、前記Ａ／Ｄ変換手段からのデジタル量を単位時間内
で平均し圧力絶対値を演算する圧力絶対値検出手段と、
前記Ａ／Ｄ変換手段からのデジタル量の単位時間内での
変化量を平均し圧力変化量を得る圧力変化量検出手段
と、電源オフ時でも記憶可能な記憶手段と、前記電動送
風機の入力を決定するファジィ推論器とを備え、前記フ
ァジィ推論器は、前記記憶手段に記憶された圧力絶対値
と圧力変化量の両情報から集塵室内のごみ量と床質とを
掃除機の使用環境に合わせて間接的に逐次学習し、前記
電動送風機の入力を決定するようにした電気掃除機の制
御装置。 - 【請求項２】 電動送風機に加えて床用吸い込み具内に
回転ブラシを備え、ファジィ推論器により前記回転ブラ
シの回転数を決定するようにした請求項１記載の電気掃
除機の制御装置。 - 【請求項３】 ファジィ推論器は、ニュ−ロ技術の最急
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、各種パラメータとして、前件部メンバー
シップ関数と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または２記載の電気掃除機
の制御装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3257538A JP3042078B2 (ja) | 1991-10-04 | 1991-10-04 | 電気掃除機 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3257538A JP3042078B2 (ja) | 1991-10-04 | 1991-10-04 | 電気掃除機 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0595878A true JPH0595878A (ja) | 1993-04-20 |
| JP3042078B2 JP3042078B2 (ja) | 2000-05-15 |
Family
ID=17307678
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP3257538A Expired - Fee Related JP3042078B2 (ja) | 1991-10-04 | 1991-10-04 | 電気掃除機 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3042078B2 (ja) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP0636341A1 (fr) * | 1993-07-28 | 1995-02-01 | Laboratoires D'electronique Philips S.A.S. | Aspirateur avec des moyens de détection des sols et de réglage de la puissance du moteur en fonction du sol détecté |
| EP0636340A1 (fr) * | 1993-07-28 | 1995-02-01 | Laboratoires D'electronique Philips S.A.S. | Aspirateur avec des moyens de détection de sol |
| US5839368A (en) * | 1996-11-06 | 1998-11-24 | Riso Kagaku Corporation | Ink supply source device for printers by collapsible ink container encased in reinforcing case with disk handle having press claws |
| US5960993A (en) * | 1997-02-10 | 1999-10-05 | Riso Kagaku Corporation | Container for fluidal materials readily collapsible to flattened shape after use |
| US5979326A (en) * | 1996-09-09 | 1999-11-09 | Riso Kagaku Corporation | Collapsible ink container having disk shaped handle and ink supply source device encasing the container for printers |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110863461A (zh) * | 2019-11-22 | 2020-03-06 | 张思祺 | 一种智能保洁机器人 |
-
1991
- 1991-10-04 JP JP3257538A patent/JP3042078B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP0636341A1 (fr) * | 1993-07-28 | 1995-02-01 | Laboratoires D'electronique Philips S.A.S. | Aspirateur avec des moyens de détection des sols et de réglage de la puissance du moteur en fonction du sol détecté |
| EP0636340A1 (fr) * | 1993-07-28 | 1995-02-01 | Laboratoires D'electronique Philips S.A.S. | Aspirateur avec des moyens de détection de sol |
| FR2708188A1 (fr) * | 1993-07-28 | 1995-02-03 | Philips Laboratoire Electroniq | Aspirateur avec des moyens de détection des sols et de réglage de la puissance du moteur en fonction du sol détecté. |
| US5979326A (en) * | 1996-09-09 | 1999-11-09 | Riso Kagaku Corporation | Collapsible ink container having disk shaped handle and ink supply source device encasing the container for printers |
| US5839368A (en) * | 1996-11-06 | 1998-11-24 | Riso Kagaku Corporation | Ink supply source device for printers by collapsible ink container encased in reinforcing case with disk handle having press claws |
| US5960993A (en) * | 1997-02-10 | 1999-10-05 | Riso Kagaku Corporation | Container for fluidal materials readily collapsible to flattened shape after use |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3042078B2 (ja) | 2000-05-15 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JPH0759698A (ja) | 掃除機 | |
| JPH10507958A (ja) | 電気ブラシの操作モードに依存する出力制御を有する真空掃除機 | |
| EP0527567B1 (en) | A method of controlling a controlled object, and a control system for such a method | |
| JPH0595878A (ja) | 電気掃除機の制御装置 | |
| JP3198553B2 (ja) | 電気掃除機 | |
| US5748853A (en) | Vacuum cleaner with fuzzy logic control unit | |
| JPH0595881A (ja) | 電気掃除機の制御装置 | |
| JP3003240B2 (ja) | 電気掃除機 | |
| JP2737410B2 (ja) | 掃除機 | |
| JPH05245080A (ja) | 電気掃除機 | |
| JP2897405B2 (ja) | 掃除機 | |
| JPH0759697A (ja) | 真空掃除機 | |
| JP3003251B2 (ja) | 電気掃除機 | |
| JP3003253B2 (ja) | 電気掃除機 | |
| JPH05130962A (ja) | 電気掃除機 | |
| JPH05199967A (ja) | 電気掃除機 | |
| JP3136659B2 (ja) | 空気清浄器 | |
| JPH05211966A (ja) | 電気掃除機 | |
| JPH05199972A (ja) | 電気掃除機 | |
| JPH0824654B2 (ja) | 電気掃除機 | |
| JP2778271B2 (ja) | 掃除機 | |
| JP3049878B2 (ja) | 電気掃除機 | |
| JP2722765B2 (ja) | 掃除機 | |
| JP2882010B2 (ja) | 電気掃除機 | |
| JPH04259433A (ja) | 掃除機 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |