JP2020199010A - 洗濯機および洗濯機の異常診断方法 - Google Patents

Abstract

【課題】洗濯機の使用者が容易に騒音発生の原因・対策を把握できる洗濯機を提供する。【解決手段】本発明の洗濯機１００は、洗濯機の運転状態を示す条件情報を検出する条件情報検出部１５と、前記洗濯機の騒音状態を示す動作信号を検出する異常信号検出部１６と、動作信号の特徴量を抽出する特徴量抽出部１３と、前記洗濯機の異常判定を行う異常判定モデル１８１を取得する通信部１４と、前記異常判定モデルにより前記条件情報と前記動作信号の特徴量とから前記洗濯機の異常を判定する異常判定部１２と、を備えるようにした。より詳しくは、条件情報は、少なくともドラムへの衣類の収容状態を示す衣類情報、洗濯機の洗い・すすぎ・脱水・乾燥の運転工程を示す工程情報、または、洗濯機が設置された室の騒音の伝達特性あるいは音響特性を示す環境情報のいずれかとした。【選択図】 図２

Description

本発明は、洗濯機および洗濯機の異常診断方法に関する。

洗濯機や洗濯乾燥機の市場においては、快適性の観点から低騒音・低振動のニーズが高まっており、異常音によるクレームや返送品が発生することがある。一方、異常音の発生は、洗濯機の異常や故障に繋がることがある。このため、騒音や振動に基づいて洗濯機の異常や故障を診断する技術に関して、これまでに様々な考案がなされている。

特開２０１８−５０９１０号公報

上記の特許文献１では、洗濯機に取り付けた３次元加速度センサの信号の振幅スペクトラムと保持されている異常振幅スペクトラムとを比較することで異常部位を特定している。しかしながら、登録された異常時の振幅スペクトラムのみでの判定なので、判定精度に問題があった。

本発明は、このような点に鑑みてなされたものであり、洗濯機の使用者が容易に騒音から異常発生の原因・対策を把握できる洗濯機を提供することを目的とする。

前記課題を解決するため、本発明の洗濯機は、洗濯機の運転状態を示す条件情報を検出する条件情報検出部と、前記洗濯機の騒音状態を示す動作信号を検出する異常信号検出部と、動作信号の特徴量を抽出する特徴量抽出部と、前記洗濯機の異常判定を行う異常判定モデルを取得する通信部と、前記異常判定モデルにより前記条件情報と前記動作信号の特徴量とから前記洗濯機の異常を判定する異常判定部と、を備えるようにした。

本発明によれば、洗濯機の使用者に騒音から異常発生の原因・対策を含めて異常報知する洗濯機を提供できる。

実施形態の洗濯機における異常診断のシステム構成図である。 異常診断部の構成図である。 異常診断部の動作を示す処理フロー図である。 異常判定モデルについて説明する図である。 洗濯物の不均一な分布状態の一例を示す図である。 他例の洗濯物の不均一な分布状態を示す図である。 洗濯物の均一な分布状態の一例を示す図である。

以下、本発明の実施形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。
図１は、実施形態のドラム式の洗濯機１００における異常診断を説明するシステム構成図である。なお、洗濯機１００は、ドラム式に限定されず、タテ型洗濯乾燥機、全自動洗濯機でもよい。

異常診断部１は、詳細を後述する洗濯機１００の自己診断を行う処理部であり、洗濯機１００の制御部（コントローラ６）の機能として動作する。図１は、システム構成を説明するために、異常診断部１を洗濯機１００の外に記述したものである。つまり、図１の破線で囲まれた矩形領域が洗濯機１００を示している。

カメラ５は、洗濯物が投入されるドラム４の内部を撮像する撮像手段である。詳細は後述するが、カメラ５は、脱水や洗い等の工程において、洗濯物の分布状態を撮像する。

マイクロフォン７は、洗濯機１００の運転中の動作音を検出する。また、詳細は後述するが、洗濯機１００の設置時に、洗濯機１００を設置する部屋の音の伝達特性あるいは音響特性を求める際に、出力された基準音を検出する。

振動センサ９は、洗濯機１００の外槽の支持部に設けられ、洗濯機１００の運転中の振動を検出する。また、振動センサ９は、洗濯機１００の脚部に設けてもよい。

コントローラ６は、洗濯機１００の洗い・すすぎ・脱水・乾燥の工程の動作および、各工程における給排水やドラム４の回転制御を行う制御部である。詳しくは、コントローラ６は、マイクロコンピュータやモータドライバ等の電子部品から構成され、マイクロコンピュータのプログラムにより洗い・すすぎ・脱水・乾燥の工程の動作を制御している。

操作パネル８は、洗濯機１００の上面に設けられ、洗濯モードや洗い・すすぎ・脱水・乾燥の各工程における動作時間等の指示を行う操作指示部（不図示）と、運転状態を示す表示部（不図示）から構成される。
マイクロフォン７は、操作パネル８を構成するひとつの部品として、操作パネル８に実装されている。

異常診断部１には、カメラ５、マイクロフォン７、および、振動センサ９の検出結果が通知されるとともに、コントローラ６から運転中の工程が通知され、これらに基づいて、異常診断部１は、洗濯機１００の異常診断を行う。
そして、操作パネル８の表示部に、異常診断部１の判定結果である、異常レベル（異常の有無）、騒音の原因、対策内容を表示する。

実施形態の洗濯機１００は、不図示のネットワークを介して、サービスサーバ２に接続している。異常診断部１は、判定結果を、サービスサーバ２のサービス受付部２３に通知し、修理依頼時の故障内容を通知できるようにしている。また、サービスサーバ２は、洗濯機１００の障害情報を収集できるようにしている。

サービスサーバ２では、モデル生成部２２が、複数の洗濯機１００（異常診断部１）から収集した障害情報に基づいて、ストレージ２１の異常判定モデルを更新する。
後述するが、この異常判定モデルは、異常診断部１に通知され、洗濯機１００の異常の有無を判定するモデルとなる。

実施形態の洗濯機１００は、不図示のネットワークを介して、直接あるいは間接的に、携帯端末３と通信し、洗濯機１００の運転状態を携帯端末３に通知する。また、洗濯機１００は、携帯端末３から洗濯機１００をリモート操作できるようにしている。
異常診断部１は、洗濯機１００の設置時に、上記のネットワークを介して携帯端末３と連携し、後述する洗濯機１００の環境情報を検出する。

つぎに、図２により、異常診断部１の構成を説明する。
条件情報検出部１５は、洗濯機１００の運転状態を条件情報として検出する検出部である。
条件情報検出部１５は、少なくとも、衣類情報検出手段１５１、工程情報検出手段１５２、または環境情報検出手段１５３のいずれかひとつから構成する。

衣類情報検出手段１５１は、カメラ５（図１参照）により撮像した画像により、脱水や洗い等の工程におけるドラム４内の洗濯物の分布状態を検出する。
ドラム４内の洗濯物に偏りが生じている場合や、厚手の洗濯物や洗濯ネットに入れた洗濯物を一枚のみで洗っている場合には、脱水時に騒音が生じることがある。
衣類情報検出手段１５１は、カメラ５の画像から、洗濯物に偏りや洗濯物の量・種別等を示す特徴量を抽出する。詳細は後述する。

工程情報検出手段１５２は、運転中の洗濯機１００における現在の工程が、洗い・すすぎ・脱水・乾燥のいずれの工程であるかを、コントローラ６から取得する。詳しくは、注水すすぎ、ためすすぎ、回転スプレーすすぎ等、より細かく運転工程を取得してもよい。

環境情報検出手段１５３は、基準音をマイクロフォン７（図１参照）により検出して、洗濯機１００を設置する部屋の音の伝達特性、あるいは音響特性を求める検出部である。詳細は後述する。
これにより、洗濯機１００の同じレベルの動作音であっても、設置場所によって、使用者が認識する騒音レベルが異なることを補償する。

異常信号検出部１６は、動作音検出手段１６１、あるいは振動検出手段１６２から成り、洗濯機１００の騒音（振動）状態を検出する検出部である。

動作音検出手段１６１は、マイクロフォン７（図１参照）により洗濯機１００の動作音を検出する。
動作音検出手段１６１で検出した動作音が、所定の音量を超える場合や、正常な動作音と異なる動作音（異音）の場合には、洗濯機１００の故障や洗濯物に偏り等の使い方の不具合を判定することができる。

振動検出手段１６２は、振動センサ９（図１参照）により洗濯機１００の振動を検出する。
振動検出手段１６２で検出した振動が、所定のレベルを超える場合や、正常な振動パターンと異なる場合には、洗濯機１００の故障や洗濯物に偏り等の使い方の不具合と判定することができる。

特徴量抽出部１３は、異常判定を容易に行うために、異常信号検出部１６で検出した洗濯機１００の動作音や振動の特徴量を抽出する。例えば、特徴量抽出部１３は、動作音や振動の検出データに対して、周波数分析や周波数スペクトルの時間変化を求めるサウンドスペクトログラムなどの信号処理を施して特徴量を抽出する。

異常判定部１２は、記憶部１８の異常判定モデル１８１に基づいて、条件情報検出部１５で検出した洗濯機１００の運転状態を示す条件情報と、異常信号検出部１６で検出した洗濯機１００の動作信号を基に特徴量抽出部１３で抽出した動作信号の特徴量と、により、異常レベルと騒音原因と対策内容とを求める。

ここで、異常レベルは、洗濯機１００の故障による異常、洗濯機１００の使い方に起因する問題（不具合）、もしくは異常なしの状態を示す値とする。
また、騒音原因は、洗濯機１００の故障や不具合の発生原因を示し、対策内容は故障や不具合の解消方法を示す。例えば、騒音原因として、「脱水時の洗濯物の偏りにより、異常振動が発生」を示し、対策内容として、「洗濯物の量の確認」を示す。

記憶部１８は、異常判定モデル１８１を記憶する記憶部である。
異常判定モデル１８１は、異常判定部１２により参照されるとともに、前述のとおり、サービスサーバ２で生成されて、通信部１４を介して、記憶部１８に通知される。

異常処理部１１は、異常判定部１２が異常判定モデル１８１により求めた判定結果を、表示部１７により表示し、また、通信部１４を介して、サービスサーバ２に判定した条件情報と動作信号の特徴量と判定結果を通知する処理を行う。
図１に示すサービスサーバ２のモデル生成部２２は、通知された条件情報と動作信号の特徴量と判定結果に基づいて教師あり機械学習を行って、異常判定モデルを更新する。

表示部１７は、操作パネル８に、異常判定部１２が異常判定モデル１８１により求めた判定結果を表示する制御部である。
通信部１４は、サービスサーバ２から異常判定モデル１８１を受信して、記憶部１８に記憶するとともに、異常判定した条件情報および動作信号の特徴量をサービスサーバ２に通知する。

図２で説明した異常診断部１は、コントローラ６（図１参照）のマイクロコンピュータのプログラムとして機能する。
図３により、異常診断部１（洗濯機１００）の処理フローを説明する。

まず、洗濯機１００を設置する際の処理を説明する。
ステップＳ２１で、異常診断部１（環境情報検出手段１５３）は、洗濯機１００を設置する部屋の音の伝達特性あるいは音響特性を環境情報として求める。この環境情報の詳細は後述する。

つぎに、ステップＳ２２で、洗濯機１００（コントローラ６）は、洗濯機１００の型式および製造番号から成る個体識別情報を、サービスサーバ２に通知して、洗濯機１００の稼働登録を行う。

そして、ステップＳ２３で、サービスサーバ２は、稼働登録した洗濯機１００に異常判定モデルを通知し、異常診断部１は、サービスサーバ２から通知された異常判定モデルを記憶部１８に記憶する。

洗濯機１００を稼働開始すると、以下の処理を繰り返す。
ステップＳ２４で、異常診断部１は、洗濯機１００が運転中であるか否かを判定し、運転中でない場合には（Ｓ２４のＮｏ）、運転待機する。運転中の場合には（Ｓ２４のＹｅｓ）、ステップＳ２５に進む。

ステップＳ２５で、異常診断部１（条件情報検出部１５）は、条件情報として、少なくとも衣類情報、工程情報、または環境情報のひとつを検出する。
ステップＳ２６で、異常診断部１（異常信号検出部１６）は、動作信号として、動作音、あるいは振動を検出する。
そして、ステップＳ２７で、異常診断部１（特徴量抽出部１３）は、ステップＳ２６で検出した動作信号の特徴量を抽出する。

そして、ステップＳ２８で、異常診断部１（異常判定部１２）は、記憶部１８の異常判定モデル１８１により、ステップＳ２５で検出した条件情報と、ステップＳ２７で抽出した動作信号の特徴量とから、異常レベル（“故障による異常”、“使い方に起因する問題（不具合）”、“異常なし”）と騒音原因と対策内容とを求めて、運転の異常有無を判定する。異常がない場合には（Ｓ２８の異常無）、ステップＳ２４に戻り、処理を継続する。異常があった場合には（Ｓ２８の異常有）、ステップＳ２９に進む。

ステップＳ２９で、異常診断部１（異常処理部１１）は、ステップＳ２８で求めた異常レベルが、“故障による異常”であるか否かを判定し、“故障による異常”の場合には（Ｓ２９のＹｅｓ）、ステップＳ３０に進む。“故障による異常”でない場合には（Ｓ２９のＮｏ）、異常レベルが“使い方に起因する問題（不具合）”として、ステップＳ３２に進む。

ステップＳ３０で、異常診断部１（異常処理部１１）は、表示部１７により、洗濯機１００の故障の警告表示を、操作パネル８に行う。この際、異常診断部１（異常処理部１１）は、騒音原因と、修理依頼等の対策内容も表示する。

ステップＳ３１で、異常診断部１（異常処理部１１）は、ステップＳ２５で検出した条件情報と、ステップＳ２７で抽出した動作信号の特徴量とを、サービスサーバ２に通知し、修理時の障害情報とする。
そして、洗濯運転を中断し、処理を終了する。

ステップＳ３２で、異常診断部１（異常処理部１１）は、表示部１７により、運転不具合の表示を、操作パネル８に行う。ここで、運転不具合の表示とは、例えば、「脱水時の洗濯物の偏りにより、異常振動が発生しました。」等である。この際、「洗濯物の量の確認」の不具合の解消方法を対策内容として合わせて表示してもよい。
そして、ステップＳ２４に戻り、処理を継続する。

つぎに、図４により、異常判定モデル１８１（図２参照）について説明する。
異常判定モデル１８１は、洗濯機１００の動作音の特徴量、あるいは振動の特徴量を含む動作信号の特徴量と、洗濯機１００を設置する部屋の音の伝達特性、あるいは音響特性である環境情報、ドラム４の衣類の収容状態を示す衣類分布である衣類情報、または洗濯機１００の運転工程である工程情報の少なくともひとつを含む洗濯機１００の条件情報とから、洗濯機１００の運転における異常レベル（“故障による異常”、“使い方に起因する問題（不具合）”、“異常なし”）と騒音原因と対策内容とを求めるモデルである。
より詳細には、環境情報における部屋の音の伝達特性は、設置された洗濯機１００の周囲の壁枚数や、洗濯機１００の設置室の広さである。

異常判定モデル１８１は、サービスサーバ２において、洗濯機１００を用いて既知の手法の“教師あり機械学習”により事前に生成される。
そして、サービスサーバ２から洗濯機１００に配布される。
異常判定モデル１８１の入力情報である動作信号の特徴量や条件情報は、上記に限定されず、他の情報であってもよく、また、情報の種別が多いほど、異常判定モデルの精度が向上することは言うまでもない。

また、サービスサーバ２において、異常判定モデルに基づいて、動作信号の特徴量および条件情報と、洗濯機１００の異常レベル、騒音原因、および対策内容との対応関係を示す異常判定対応表を生成し、この異常判定対応表をサービスサーバ２から洗濯機１００に配布する。そして、洗濯機１００において、この異常判定対応表に基づいて、動作信号の特徴量および条件情報から、洗濯機１００の異常レベル、騒音原因、および対策内容を求めるようにしてもよい。

つまり、図２において、記憶部１８の異常判定モデル１８１に替えて上述の異常判定対応表を記憶し、図３のステップＳ２８において、異常判定対応表により、条件情報と動作信号の特徴量から異常有無を判定する。

なお、図２では、洗濯機１００の設置時に、サービスサーバ２から異常判定モデルを取得することを説明したが、洗濯機１００の設置後に、適宜、異常判定モデルを取得するようにしてもよい。
これにより、サービスサーバ２のモデル生成部２２（図１参照）により、複数の洗濯機１００（異常診断部１）から収集した障害情報に基づいて更新した異常判定モデルを、取得できるので、診断精度を向上することができる。

ここで、図３のステップＳ２１で説明した洗濯機１００を設置する部屋の音の伝達特性あるいは音響特性、および、図４で説明した部屋の音の伝達特性としての、設置された洗濯機１００の周囲の壁枚数や、洗濯機１００の設置室の広さについて説明する。

洗濯機１００の動作音や振動音は、洗濯機１００が設置された部屋の音の伝達特性（設置された洗濯機１００の周囲の壁枚数、および設置室の広さ）あるいは音響特性により、聞こえ方が異なる。このため、同じ音圧の洗濯機１００の動作音や振動音（音源）であっても、騒音と感じるレベルが異なる。

そこで、異常判定モデル１８１では、洗濯機１００が設置された部屋の音の伝達特性あるいは音響特性を環境情報として考慮している。そして、洗濯機１００（異常診断部１）においては、設置時に、部屋の音の伝達特性あるいは音響特性を環境情報として取得するようにしている（図３のステップＳ２１）。

つぎに、音の伝達特性あるいは音響特性の取得方法について説明する。
音の伝達特性あるいは音響特性の取得は、例えば、１ＫＨｚの正弦波やホワイトノイズなどの基準音を、マイクロフォン７（図１参照）により検出することにより行う。基準音をインパルス信号として出力して検出した場合には、インパルス応答と呼ばれる、時間的な伝達特性を取得できる。また、ホワイトノイズを基準音として出力して検出した場合には、周波数応答を検出する。

より具体的には、音の伝達特性の特徴量として、“壁の枚数”と“広さ”のレベル値を設定する。
“壁の枚数”は、設置した洗濯機１００の周囲の壁数である。壁の枚数が多くなれば反射が増えるので、伝達特性は悪くなり、騒音や振動音の音圧値が大きくなる。検出した基準音について、予め音圧レベルの閾値を設定し、３段階の音圧レベルのいずれに該当するかを判定して、“壁の枚数”を求める。
また、洗濯機１００の設置時に、携帯端末３（図１参照）から“壁の枚数”を設定するようにしてもよい。

“広さ”は、洗濯機１００が設置された部屋の広さのレベルを示す。“広さ”が小さいほど残響時間が長くなり、伝達特性は悪くなり、騒音や振動音の値が大きくなる。基準音のインパルス応答から残響時間を求めて、予め設定した３つの広さに対応する残響時間のいずれに該当するかを判定して、“広さ”を求める。

上述の基準音は、コントローラ６（図１参照）に設けられたスピーカ（不図示）、あるいは、洗濯機１００とネットワークを介して接続する携帯端末３から、出力すればよい。

つぎに、図３のステップＳ２５における条件情報として検出する衣類情報、および、図４で説明した衣類分布（衣類情報）について説明する。
洗濯機１００のドラム４内（図１参照）の洗濯物に偏りが生じている場合や、厚手の洗濯物や洗濯ネットに入れた洗濯物を一枚のみで洗っている場合には、脱水時に騒音が生じることがある。

このため、衣類情報検出手段１５１（図２参照）は、カメラ５（図１参照）により撮像した画像により、脱水や洗い等の工程におけるドラム４内の洗濯物の分布状態から、洗濯物に偏りや洗濯物の量・種別等を示す特徴量を抽出する。
図５Ａ、図５Ｂ、図５Ｃは、洗濯物の分布状態を示す図である。

衣類情報検出手段１５１は、衣類が投入されていない状態のドラム４内の画像との差分から、洗濯物の分布状態を検出する。
詳しくは、衣類情報検出手段１５１は、洗濯物の面積から、衣類の量を算出する。さらに、衣類情報検出手段１５１は、衣類の色や柄の数から、衣類の枚数を推定することができる。

脱水工程においては、図５Ｃのように、洗濯物がドラム４の円周方向に均一に分布している状態であれば、振動（騒音）への影響が少なくなり、図５Ｂのように、ドラム４の一部に洗濯物が偏っている状態では、振動への影響が大きくなる。このため、衣類情報検出手段１５１は、洗濯物のドラム円周方向の分布を求めて、条件情報として検出する衣類情報とする。

また、洗濯物の量が多いほど振動への影響が大きくなる。さらに、洗濯物の量が多く、かつ、洗濯物の枚数が少ない場合には、振動への影響がより大きくなる。このため、洗濯物のドラム円周方向の分布に加えて、洗濯物の面積をレベル分けした衣類の量と、衣類の色や柄の数から求めた衣類の枚数とを、条件情報として検出する衣類情報とするとよい。

以上の実施形態の洗濯機１００によれば、騒音や振動により運転状態の異常の有無を判定する際に、衣類の分布状態、運転工程、または運転環境の少なくともひとつを考慮するようにした。これにより、精度よく異常判定を行うことができるとともに、機器の故障と、使用上の不具合とを判別できるので、利用者の洗濯機１００に対する信頼性を向上できる。

また、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。上記の実施例は本発明で分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることも可能である。

１ 異常診断部
３ 携帯端末
４ ドラム
５ カメラ
６ コントローラ
７ マイクロフォン
８ 操作パネル
９ 振動センサ
１１ 異常処理部
１２ 異常判定部
１３ 特徴量抽出部
１４ 通信部
１５ 条件情報検出部
１５１ 衣類情報検出手段
１５２ 工程情報検出手段
１５３ 環境情報検出手段
１６ 異常信号検出部
１６１ 動作音検出手段
１６２ 振動検出手段
１７ 表示部
１８ 記憶部
１８１ 異常判定モデル
２ サービスサーバ
２１ ストレージ
２２ モデル生成部
２３ サービス受付部
１００ 洗濯機

Claims (10)

1. 洗濯機の運転状態を示す条件情報を検出する条件情報検出部と、
   前記洗濯機の騒音状態を示す動作信号を検出する異常信号検出部と、
   動作信号の特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
   前記洗濯機の異常判定を行う異常判定モデルを取得する通信部と、
   前記異常判定モデルにより前記条件情報と前記動作信号の特徴量とから前記洗濯機の異常を判定する異常判定部と、
   を備えたことを特徴とする洗濯機。
2. 請求項１に記載の洗濯機において、
   前記条件情報は、少なくともドラムへの衣類の収容状態を示す衣類情報、洗濯機の洗い・すすぎ・脱水・乾燥の運転工程を示す工程情報、または前記洗濯機が設置された室の騒音の伝達特性あるいは音響特性を示す環境情報のいずれかの情報である
   ことを特徴とする洗濯機。
3. 請求項２に記載の洗濯機において、
   前記洗濯機は、ドラム内部を撮影するカメラを備え、
   前記カメラにより撮像した撮像情報から抽出されたドラム円周方向の分布情報を前記衣類情報とする
   ことを特徴とする洗濯機。
4. 請求項２に記載の洗濯機において、
   前記洗濯機は、マイクロフォンを備え、
   基準音を前記マイクロフォンにより検出した際の音圧比から求めた前記洗濯機を設置した部屋の壁の枚数、あるいは基準音を前記マイクロフォンにより検出した際のインパルス応答の残響時間から求めた前記洗濯機を設置した部屋の広さを前記洗濯機が設置された室の騒音の伝達特性とする
   ことを特徴とする洗濯機。
5. 請求項４に記載の洗濯機において、
   前記基準音は、前記洗濯機と通信する携帯端末により出力する
   ことを特徴とする洗濯機。
6. 請求項１に記載の洗濯機において、
   前記洗濯機は、マイクロフォン、あるいは振動センサを備え、
   前記動作信号は、前記マイクロフォンで検出した前記洗濯機の動作音の信号、あるいは前記振動センサで検出した前記洗濯機の振動の信号である
   ことを特徴とする洗濯機。
7. 請求項１に記載の洗濯機において、
   前記異常判定モデルを記憶する記憶部を備え、
   前記異常判定モデルは、前記通信部により接続するサービスサーバにおいて、教師あり機械学習により生成される
   ことを特徴とする洗濯機。
8. 請求項７に記載の洗濯機において、
   前記異常判定モデルは、前記洗濯機の故障による異常の状態、前記洗濯機の使い方に起因する不具合の状態、または異常なしの状態を示す異常レベルと、
   故障や洗濯物の偏りを示す騒音原因と、
   修理依頼または不具合の解消方法を示す対策内容と、を出力する
   ことを特徴とする洗濯機。
9. 洗濯機の運転状態を示す条件情報を検出するステップと、
   洗濯機の騒音状態を示す動作信号を検出するステップと、
   前記動作信号の特徴量を抽出するステップと、
   異常判定モデルにより前記条件情報と前記動作信号の特徴量とから前記洗濯機の異常を判定するステップと、
   前記異常判定モデルを取得するステップと、
   を含むことを特徴とする洗濯機の異常診断方法。
10. 請求項９に記載の洗濯機の異常診断方法において、
    前記洗濯機を設置する際に、前記異常判定モデルを取得するとともに、前記条件情報のうち前記洗濯機が設置された室の騒音の伝達特性あるいは音響特性を示す環境情報を取得する
    ことを特徴とする洗濯機の異常診断方法。

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