JP2020127693A - 電気掃除機 - Google Patents
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Abstract
Description
まず、図1から図10を参照し、第1の実施形態の電気掃除機1について説明する。第1の実施形態は、ブラシモータ34の負荷状態に基づいて電動送風機15の駆動量に関する目標値が決定され、ユーザの特定操作が操作部100aにより受け付けられた場合に、前記特定操作の内容に基づいて電動送風機15の駆動量に関する目標値が変更される例である。
まず、電動送風機15の駆動量の調整(手動調整)について説明する。ここでは、まず、学習データの算出情報がまだ蓄積されていない電気掃除機1の初回使用時について説明する。また以下では、自動駆動モードボタン106が押されて、主制御部45に「絨毯駆動モード」または「フローリング駆動モード」を自動で選択させる場合について説明する。
次に、入力電力値の学習について説明する。図6は、実施形態の電気掃除機1の学習データの履歴情報の一例を説明するための図である。図7は、実施形態の電気掃除機1の学習データの算出情報の一例を説明するための図である。ユーザが調整用スイッチ108を操作することにより、電動送風機15の入力電力の目標値を任意の目標値に設定すると、主制御部45は、図6に示されるように、そのときの日時を表すタイムスタンプと、ブラシモータ34の入力電流値と、電動送風機15の入力電力の目標値(変更された目標値)との組み合わせを学習データの履歴情報として記憶部46に記憶させる。更に、主制御部45は、適宜、記憶部46に記憶されたブラシモータ34の入力電流値と、電動送風機15の入力電力の目標値(変更された目標値)との組み合わせを読み出し、ブラシモータ34の入力電流値の所定の範囲ごとに、電動送風機15の入力電力の目標値の平均値(電動送風機入力電力学習目標値)を導出し、図7に示されるような学習データの算出情報として記憶部46に記憶させる。学習データの履歴情報が無く電動送風機15の入力電力の目標値の平均値(電動送風機入力電力学習目標値)を導出できない場合は、データが無いことを示す情報(例えば、NULL値)が、学習データの算出情報の該当範囲に対応する電動送風機15の入力電力の目標値の平均値(電動送風機入力電力学習目標値)として記憶される。尚、表示部100bに、「予め設定された任意の数値範囲のなかで電動送風機15の駆動量の大きさに対応する1つの数値」や「駆動モードを識別する数値」が表示される場合に、ユーザが調整用スイッチ108を操作することによりそれらについて指定した値は、「特定操作により操作部に入力された指定値」の一例である。
次に、学習データの算出情報に基づく入力電力値の自動調整について説明する。主制御部45は、記憶部46が学習データの算出情報を記憶している場合は、電流検出部35によって検出されたブラシモータ34の入力電流値の検出結果(電流検出部35の検出結果)に基づいて、記憶部46に記憶された学習データの算出情報を参照することにより、ユーザが好むと推定される電動送風機15の入力電力の目標値を導出し、これを電動送風機入力電力目標値として電動送風機制御部40に与える。例えば、主制御部45は、記憶部46に学習データの算出情報として記憶されているブラシモータ34の入力電流値に対する電動送風機の平均目標値を参照することにより、ユーザが好むと推定される電動送風機15の入力電力の目標値を導出し、これを電動送風機入力電力目標値として電動送風機制御部40に与える。つまり、例えば、図7に示される学習データの算出情報が記憶部46に記憶されている場合、ブラシモータ34の入力電流が1.5[A]であれば、ユーザが好むと推定される電動送風機制御部40の入力電力値として30[W]を導出し、これを電動送風機入力電力目標値として電動送風機制御部40に与える。このとき、例えば、設定部100の表示部110には、電動送風機入力電力目標値である「30」の数字が表示される。これによって、主制御部45は、学習データの履歴情報に設定されるデフォルトの入力電力値よりも、よりユーザがより好むと推定される電動送風機入力電力目標値で電動送風機15を動作させることができる。電動送風機入力電力目標値は、電動送風機15の駆動量に関する目標値の一例である。
図8は、主制御部45による電気掃除機1の入力電力制御処理の流れの一例を示すフローチャートである。図8に示すように、主制御部45は、まず、ユーザがオンオフボタン102を押して、電気掃除機1の動作を開始させたかどうかを判定する(ステップS100)。ユーザがオンオフボタン102を押して、電気掃除機1の動作を開始させたと判定された場合は、主制御部45は、ステップS110に進み、初期動作処理を行う(ステップS110)。初期動作処理については、後述する。次に、主制御部45は、ステップS120に進み、ユーザが操作部100aを操作してから所定時間が経過したか判定する(ステップS120)。ステップS120において、ユーザが操作部100aを操作してから所定時間が経過したと判定される場合は、主制御部45は、ステップS160に進み、ブラシモータ34の入力電流値と、電動送風機15の入力電力の目標値(変更された目標値)との組み合わせを、学習データの履歴情報として記憶部46に記憶させる(ステップS160)。
図9は、主制御部45による電気掃除機1の学習処理の流れの一例を示すフローチャートである。図8に示す学習処理は、所定期間ごとに行われてもよいし、掃除機が充電中であるなどの特定のタイミングで行われてもよい。また、ブラシモータ34の入力電流値と、電動送風機15の入力電力の目標値(変更された目標値)との組み合わせを、記憶部46に記憶させるたびに、図9に示す学習処理が行われてもよい。
図10は、主制御部45による電気掃除機1の初期動作処理の流れの一例を示すフローチャートである。まず、ステップS300において、ユーザが自動駆動モードボタン106を押して「自動駆動モード」を選択したかどうか判定する(ステップS300)。ユーザが自動駆動モードボタン106を押して「自動駆動モード」を選択したと判定される場合は、主制御部45は、ステップS305に進む。ユーザが自動駆動モードボタン106を押して「自動駆動モード」を選択したと判定されない場合は、主制御部45は、ステップS340に進む。
現在の住宅事情では、かつての絨毯、フローリング、畳だけではなく、さまざまな種類の床面が存在する。その中でも、絨毯は、その素材、毛足の長さ、構造などが多岐にわたる。掃除機の床ブラシに備えられる回転ブラシが、どのような床面に対しても一定の回転をすると、例えば、薄いラグのような敷物を掃除機で掃除する時に、敷物が回転ブラシに巻き込まれてしまうことがある。そのため、本来清掃したい表面は清掃できず、敷物を傷めてしまう可能性がある。現在の掃除機の床面判別技術では、塵埃検知器からの信号を元に床ブラシの回転ブラシの回転数を制御する手法や、PWM制御とともに床ブラシモータ電流検知手段を用いて回転数制御を無段階に実施する手法がある。しかし、これらは、いずれも使用者の意図とは別に自動的行われるものである。また、絨毯の種類ごとの自動判別は非常に難易度が高く、未だ実用化されていない。このため、現段階では、人の目による判断で、床ブラシの回転数を変化させることが実用的であると考えらえる。
第2の実施形態は、ブラシモータ34の負荷状態に基づいてブラシモータ34の駆動量に関する目標値が決定され、ユーザの特定操作が操作部100aにより受け付けられた場合に、前記特定操作の内容に基づいてブラシモータ34の駆動量に関する目標値が変更される例である。
第3の実施形態は、ブラシモータ34の負荷状態に基づいて、電動送風機15およびブラシモータ34の駆動量に関する目標値が決定され、ユーザの特定操作が操作部100aにより受け付けられた場合に、前記特定操作の内容に基づいて電動送風機15およびブラシモータ34の駆動量に関する目標値が変更される例である。
まず、第1変形例について説明する。
上記の実施形態においては、主制御部45は、記憶部46に記憶されたブラシモータ34の入力電流値と、電動送風機15の入力電力の目標値(変更された目標値)との組み合わせを読み出し、ブラシモータ34の入力電流値の所定の範囲ごとに、電動送風機15の入力電力の目標値の平均値(電動送風機入力電力学習目標値)を導出し、図7に示されるような学習データの算出情報として記憶部46に記憶させるものとした、しかしながら、実施形態は、上記に限定されない。例えば、第1変形例の電気掃除機によれば、主制御部45は、記憶部46に記憶されたブラシモータ34の入力電流値と、電動送風機15の入力電力の目標値(変更された目標値)との組み合わせに対して、回帰分析などの多変量分析や機械学習などの統計的解析処理を適用することにより、記憶部46に記憶されたブラシモータ34の入力電流値と、電動送風機15の入力電力の目標値(変更された目標値)との組み合わせの相関を導出し、導出された相関を表す情報を記憶部46に記憶してもよい。例えば、ブラシモータ34の入力電流値と、電動送風機15の入力電力の目標値(変更された目標値)との組み合わせについての相関曲線を導出し、相関曲線を表す関数の係数を記憶部46に記憶させてもよい。
次に、第2変形例について説明する。
第2変形例の電気掃除機1においては、主制御部45は、ユーザが操作部100aのオンオフボタン102を操作して電気掃除機1の動作を開始させてから、再びオンオフボタン102を操作して電気掃除機1の動作を停止させるまでの時間が第1所定時間よりも短い場合(以下、短時間運転と呼ぶ)は、その間に、記憶部46に記憶されたブラシモータ34の入力電流値と、電動送風機15の入力電力の目標値(変更された目標値)との組み合わせは、学習データの算出情報を導出する際の統計的解析処理からは除外する。または、短時間運転の間に記憶部46に記憶されたブラシモータ34の入力電流値とユーザによって設定された任意の入力電力値を除外する代わりに、短時間運転の間に記憶部46に記憶された入力電流と入力電力値に対して、統計的解析処理を適用する際における影響を小さくするための重み付け(より小さい重み値を適用)してもよい。ユーザは、電気掃除機1を必ずしも家全体の掃除のためではなく、例えば、ユーザが食べ物を床にこぼしてしまい、局所的にごみを吸い取るためにも使用する。そういった際の電気掃除機1はイレギュラーなパターンで使用されることが多いため、短時間運転においては、学習データの算出情報から除外するか重み付けを小さくする。尚、この際の第1所定時間は、例えば、30秒〜数分程度であってよい。
次に、第3変形例について説明する。
第3変形例の電気掃除機1においては、主制御部45は、ユーザが操作部100aのオンオフボタン102を操作して電気掃除機1の動作を開始させてから、再びオンオフボタン102を操作して電気掃除機1の動作を停止させるまでの時間が第1所定時間よりも短い場合であっても、オンオフボタン102を操作して電気掃除機1の動作を停止させてから次に再びオンオフボタン102を操作して電気掃除機1の動作を開始させるまでの時間が第2所定時間よりも短い場合(以下、断続運転と呼ぶ)は、その間に、記憶部46に記憶されたブラシモータ34の入力電流値とユーザによって設定された任意の入力電力値とを、学習データの算出情報を導出する際の統計的解析処理から除外しない。第2変形例では、例えば、ユーザが食べ物を床にこぼしてしまい、局所的にごみを吸い取る時の短時間運転を、学習データの算出情報から除外するか重み付けを小さくするとしたが、ユーザは家全体の掃除のために電気掃除機1を使う場合であっても、掃除の邪魔になるものを片付けるときなどに、一時的に、電気掃除機1を止めることがある。そのような際に、電気掃除機1が一時的に止められても、その前後の電気掃除機1の運転を連続した運転であると見なして、その際に得られた学習データの履歴情報は学習データの算出情報から除外されなくてもよい。尚、この際の第2所定時間は、電気掃除機1を一時的に止めて片付けをする時間として、例えば、30秒〜数十分程度であってよい。
次に、第4変形例について説明する。
上記の実施形態においては、調整用スイッチ108によって、電動送風機15の入力電力の目標値を調整し、主制御部45は、ブラシモータ34の入力電流値と、電動送風機15の入力電力の目標値(変更された目標値)との組み合わせを学習して、学習データの算出情報として記憶部46に記憶させるものとした。しかしながら、操作部100aは、調整用スイッチ108に加えて、ブラシモータ調整用スイッチを更に備えていてよく、主制御部45は、ブラシモータ34の入力電流値と、調整用スイッチ108によって設定された電動送風機15の入力電力の目標値と、ブラシモータ調整用スイッチによって設定されたブラシモータ34の入力電力値とを学習データの履歴情報として記憶部46に記憶させ、学習データの履歴情報から学習データの算出情報を生成して記憶部46に記憶させてもよい。この場合、主制御部45は、学習データの算出情報に基づいて、ブラシモータ34と電動送風機15のいずれか1つ以上を制御することができる。
次に、第5変形例について説明する。
第5変形例の電気掃除機1は、電気掃除機1を使用する複数のユーザをそれぞれ区別する。つまり、主制御部45は、記憶部46に記憶された、ブラシモータ34の入力電流値と、電動送風機15の入力電力の目標値(変更された目標値)との組み合わせに対して、機械学習や、所定のアルゴリズムや、所定の分析手法などを適用することにより、電気掃除機1を使用する複数のユーザごとの傾向を判定して、それぞれのユーザごとに、ブラシモータ34の入力電流値と、電動送風機15の入力電力の目標値(変更された目標値)との組み合わせを学習データの算出情報として記憶部46に記憶してもよい。このようにして、主制御部45は、記憶部46に学習データの算出情報として記憶されている複数のユーザごとに分けられた学習データの算出情報を参照することにより、ユーザが好むと推定される電動送風機15の入力電力の目標値を導出し、これを電動送風機入力電力目標値として電動送風機制御部40に与える。これにより、異なる好みを有する複数のユーザが電気掃除機1を使用する場合であっても、それぞれのユーザの好みに適した現在電気掃除機1の動作を実現することができる。
次に、第6変形例について説明する。
上記の実施形態においては、主制御部45は、図6に示されるように、日時を表すタイムスタンプと、ブラシモータ34の入力電流値と、電動送風機15の入力電力の目標値(変更された目標値)との組み合わせを学習データの履歴情報として記憶部46に記憶させるものとした。第6変形例の電気掃除機1においては、主制御部45は、ブラシモータ34の入力電流値の代わりに、ブラシモータ34の入力電流値から、ブラシモータ入力電力目標値を減算した値を、ブラシモータ増加電流値として導出する。そして、主制御部45は、タイムスタンプと、導出されたブラシモータ増加電流値と、電動送風機15の入力電力の目標値(変更された目標値)との組み合わせを学習データの履歴情報として記憶部46に記憶させる。これにより、ブラシモータ34の予め任意に設定された所定の回転数(初期の回転数)が変化する場合であっても、ブラシモータ34の入力電流値とブラシモータ入力電力目標値の差分をブラシモータ増加電流値として導出するので、ブラシモータ34の負荷をより正確に判定することができる。
次に、第7変形例について説明する。
図12は、上記の実施形態の第7変形例の電気掃除機1Aの回路構成の一部の一例を示す回路構成図である。図示されるように、第7変形例の電気掃除機1Aは、上記の実施形態の電気掃除機1と同様の構成を有するが、第7変形例の電気掃除機1Aは、塵埃センサ14を更に備える点が、上記の実施形態の電気掃除機1と異なる。塵埃センサ14は、本体ケース11に収容されている。塵埃センサ14は、延長管接続部18と集塵装置13との間に形成された吸気風路部に設けられている。塵埃センサ14は、集塵装置13へと吸い込まれる含塵空気中の塵埃量を検出する。塵埃センサ14は、例えば発光部と受光部とを備え、発光部からの発光量に対する受光部での受光量に基づいて、発光部と受光部の間を通過する塵埃の量(すなわち、電気掃除機1Aが吸引中の塵埃の量)を検出する。塵埃センサ14の検出結果は、主制御部45に出力される。
次に、第8変形例について説明する。
第8変形例の電気掃除機は、第7変形例の電気掃除機1Aと同様の構成を有する。すなわち、電気掃除機1Aが吸引中の塵埃の量を検出する塵埃センサ14を備える。第8変形例の電気掃除機においては、主制御部45は、塵埃センサ14によって検出される電気掃除機1Aが吸引中の塵埃の量を積算し、記憶部46に累積集塵量として記憶させる。累積集塵量は、「既に集塵された塵埃の集塵量」の一例である。主制御部45は、累積集塵量に応じて、電動送風機入力電力目標値を補正するので、累積集塵量が多い場合に、電気掃除機1Aの吸引力は自動的に強くなる。電気掃除機1Aが集塵したごみを紙パックに集積する電気掃除機である場合は、累積集塵量が多くなると、吸引力が低下するため、累積集塵量に応じて、電動送風機入力電力目標値を補正することにより、この吸引力の低下を補うことができる。これにより、電気掃除機1Aは、累積集塵量に関わらず、安定した吸引力を提供することができるので、ユーザの利便性をより向上させることができる。
次に、第9変形例について説明する。
図13は、上記の実施形態の第9変形例の電気掃除機1Bの回路構成の一部の一例を示す回路構成図である。図14は、上記の実施形態の第9変形例の電気掃除機1Bにおける角度センサ80の角度検出の一例である。図示されるように、第9変形例の電気掃除機1Bは、本実施形態の電気掃除機1と同様の構成を有するが、第9変形例の電気掃除機1Bは、角度センサ80を更に備える点が、本実施形態の電気掃除機1と異なる。角度センサ80は、ユーザ判定部の一例である。角度センサ80は吸込口体30に備えられ、吸込口体30の床面に平行な方向と、接続管32の長手方向(つまり、延長管20の長手方向)とが成す角度を検出し、主制御部45に出力するものである。図14は、角度センサ80による角度検出の一例を示す図である。例えば、図14の左側に示されるように、身長の低いユーザが電気掃除機で掃除をする場合は、角度センサ80は角度αを検出する。また、図14の右側に示されるように、身長の高いユーザが電気掃除機1Bで掃除をする場合は、角度センサ80は角度βを検出する。角度βは角度αより大きくなる。主制御部45は、角度センサ80の検出結果に基づいて、電気掃除機1Bを使用しているユーザの身長を判定し、推定したユーザの身長に基づいて、電気掃除機1Bを使用しているユーザを判定することができる。
次に、第10変形例について説明する。
図15は、上記の実施形態の第10変形例の設定部100Aの操作部の一例を示す模式図である。図示されるように、第10変形例の設定部100Aは、スライドスイッチ108Aを備える。スライドスイッチ108Aは、OFF、自動、フローリング、絨毯1、絨毯2、絨毯3の切替位置を有する。ユーザがスライドスイッチ108Aをフローリング、絨毯1、絨毯2、絨毯3のいずれか1つに切り替えた場合は、主制御部45は、床面判別テーブルに従って、スライドスイッチ108Aのそれぞれの切替位置に応じた、デフォルトの入力電力値で電気掃除機1を動作させる。この際、主制御部45は、ブラシモータ34の入力電流値と、スライドスイッチ108Aの切替位置との組み合わせを学習データの履歴情報として記憶部46に記憶させる。更に、主制御部45は、記憶部46に記憶された学習データの履歴情報に、回帰分析などの多変量分析や機械学習などの統計的解析処理を適用し、ブラシモータ34の入力電流値と、スライドスイッチ108Aの切替位置との相関を表す情報を導出して、学習データの算出情報として記憶部46に記憶させる。そして、ユーザがスライドスイッチ108Aを自動に切り替えた場合は、主制御部45は、電流検出部35によって検出されたブラシモータ34の入力電流値の検出結果(電流検出部35の検出結果)に基づいて、記憶部46に記憶された学習データの算出情報を参照し、ユーザが好むと推定される電動送風機15の入力電力の目標値を導出し、これを電動送風機入力電力目標値として電動送風機制御部40に与える。
次に、第11変形例について説明する。
上記の実施形態と変形例では、主制御部45は、ブラシモータ34の入力電流値とユーザによって設定された電動送風機15の入力電力の目標値との組み合わせを表す情報を導出して、学習データの算出情報として記憶部46に記憶させた。しかしながら、実施形態と変形例は、上記に限定されない。主制御部45は、上記の実施形態の第8変形例の電気掃除機1Aにおける塵埃センサ14の検出結果と、上記の実施形態の第9変形例の電気掃除機1Bにおける角度センサ80の検出結果と、ブラシモータ34の入力電流値と、ユーザによって設定されたブラシモータ34の入力電力の目標値(変更された目標値)と、ユーザによって設定された電動送風機15の入力電力の目標値(変更された目標値)とのうち、2つ以上の組み合わせを表す情報を導出して、学習データの算出情報として記憶部46に記憶させてもよい。この場合、重回帰分析などの多変量分析や機械学習などの統計的解析処理を用いれば、多変数間の組み合わせを導出して学習データの算出情報を生成することができる。多くの変数に基づいて学習を行えば、ユーザの好みにより正確にマッチした制御を実現することができる。
Claims (13)
- 電動送風機と、ブラシモータとのうち少なくとも一方を含む駆動源と、
前記駆動源の駆動状態が表示される表示部と、
ユーザの操作を受け付ける操作部と、
前記ブラシモータの負荷状態を検出する検出部と、
前記検出部により検出された前記ブラシモータの負荷状態に基づいて前記駆動源の駆動量に関する目標値を決定し、決定された前記目標値に従って前記駆動源を駆動するとともに前記目標値に対応する前記駆動状態を前記表示部に表示させ、前記駆動状態を調整するユーザの特定操作が前記操作部により受け付けられた場合に、前記特定操作の内容に基づいて前記目標値を変更する制御部と、
を備えた電気掃除機。 - 前記特定操作が行われたときの前記ブラシモータの負荷状態と前記特定操作により変更された前記目標値との組み合わせ、または、前記特定操作が行われたときの前記ブラシモータの負荷状態と前記特定操作により前記操作部に入力された指定値との組み合わせが学習データの算出情報として蓄積される記憶部をさらに備え、
前記制御部は、前記検出部により検出された前記ブラシモータの負荷状態と、過去に蓄積された前記学習データの算出情報とに基づいて、前記目標値を決定する、
請求項1に記載の電気掃除機。 - 前記駆動源は、前記電動送風機を含み、
前記制御部は、前記検出部により検出された前記ブラシモータの負荷状態と、過去に蓄積された前記学習データの算出情報とに基づいて、前記電動送風機の駆動量に関する前記目標値を決定し、前記特定操作が前記操作部により受け付けられた場合に、前記特定操作の内容に基づいて前記電動送風機の駆動量に関する前記目標値を変更する、
請求項2に記載の電気掃除機。 - 前記駆動源は、前記ブラシモータを含み、
前記制御部は、前記検出部により検出された前記ブラシモータの負荷状態と、過去に蓄積された前記学習データの算出情報とに基づいて、前記ブラシモータの駆動量に関する前記目標値を決定し、前記特定操作が前記操作部により受け付けられた場合に、前記特定操作の内容に基づいて前記ブラシモータの駆動量に関する前記目標値を変更する、
請求項2または3に記載の電気掃除機。 - 前記電気掃除機が吸引中の塵埃の量を検出する塵埃センサをさらに備え、
前記制御部は、前記ブラシモータの負荷状態と過去に蓄積された前記学習データの算出情報とに基づいて決定された前記目標値を、前記塵埃センサにより検出された塵埃の量に基づいて補正する、
請求項2から4のうちいずれか1項に記載の電気掃除機。 - 前記制御部は、前記特定操作により新しく変更された前記目標値が、過去に蓄積された前記学習データの算出情報に含まれる複数の前記目標値を統計的に処理することで得られる指標に対して所定の条件を満たさない場合、または、前記特定操作により前記操作部に新しく入力された前記指定値が、過去に蓄積された前記学習データの算出情報に含まれる複数の前記指定値を統計的に処理することで得られる指標に対して所定の条件を満たさない場合、新しく変更された前記目標値または新しく入力された前記指定値を、前記学習データの算出情報に含めない、または影響が小さくなる重み付けをして前記学習データの算出情報に含める、
請求項2から5のうちいずれか1項に記載の電気掃除機。 - 前記制御部は、前記組み合わせに複数の傾向が存在する場合、前記検出部により検出された前記ブラシモータの負荷状態と、前記複数の傾向ごとに分けられた前記学習データの算出情報とに基づいて、前記目標値を決定する、
請求項2から6のうちいずれか1項に記載の電気掃除機。 - 前記制御部は、前記電気掃除機の連続駆動時間が第1所定時間よりも短い場合は、前記連続駆動時間の間に前記特定操作により変更された前記目標値、または前記連続駆動時間の間に前記特定操作により入力された前記指定値を、前記学習データの算出情報に含めない、または影響が小さくなる重み付けをして前記学習データの算出情報に含める、
請求項2から7のうちいずれか1項に記載の電気掃除機。 - 前記制御部は、前記電気掃除機の連続駆動時間が第1所定時間よりも短い場合であっても、次の駆動時間までの停止時間が第2所定時間よりも短い場合は、前記連続駆動時間の間に前記特定操作により変更された前記目標値、または前記連続駆動時間の間に前記特定操作により入力された前記指定値を、前記学習データの算出情報に含める、
請求項8に記載の電気掃除機。 - 前記駆動源は、前記電動送風機を含み、
前記制御部は、前記ブラシモータの負荷状態と過去に蓄積された前記学習データの算出情報とに基づいて前記電動送風機の駆動量に関する前記目標値を決定し、決定した前記電動送風機の駆動量に関する前記目標値を、前記電気掃除機の内部に既に集塵された塵埃の集塵量に基づいて補正する、
請求項2から9のうちいずれか1項に記載の電気掃除機。 - 前記電気掃除機が吸引中の塵埃の量を検出する塵埃センサをさらに備え、
前記制御部は、前記塵埃センサにより検出される塵埃の量が閾値以上であるときの前記目標値または前記指定値を、影響が大きくなる重み付けをして前記学習データの算出情報に含める、
請求項2から10のうちいずれか1項に記載の電気掃除機。 - 前記ユーザを判定するユーザ判定部をさらに備え、
前記制御部は、前記ユーザ判定部により判定された前記ユーザごとに、前記学習データの算出情報を蓄積する、
請求項2から11のうちいずれか1項に記載の電気掃除機。 - 電動送風機と、ブラシモータとのうち少なくとも一方を含む駆動源と、
前記駆動源の駆動量に関する目標値の大きさを変更するユーザの特定操作を受け付ける操作部と、
前記ブラシモータの負荷状態を検出する検出部と、
前記特定操作が行われたときの前記ブラシモータの負荷状態と前記特定操作により変更された前記目標値との組み合わせ、または前記特定操作が行われたときの前記ブラシモータの負荷状態と前記特定操作により前記操作部に入力された指定値との組み合わせが蓄積された学習データの算出情報を利用し、前記検出部により検出された前記ブラシモータの負荷状態に基づいて、前記目標値を決定する制御部と、
を備えた電気掃除機。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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- 2019-02-12 JP JP2019022698A patent/JP7246954B2/ja active Active
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