JP2982048B2

JP2982048B2 - 洗濯機の布量判定方法

Info

Publication number: JP2982048B2
Application number: JP7268688A
Authority: JP
Inventors: 政次久木野; 伸介伊勢; 和彦萬谷; 正史長田; 政幸渡久地
Original assignee: NIPPON KENTETSU KK; Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: NIPPON KENTETSU KK; Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 1994-10-18
Filing date: 1995-10-17
Publication date: 1999-11-22
Anticipated expiration: 2015-10-17
Also published as: JPH08206387A

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、洗濯機の布量判定
方法に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】全自動洗濯機は図３〜図５に示すよう
に、外箱１内に防振バネ２を備えた吊棒３等による防振
手段を介して水受槽４を吊支する。該水受槽４の内部
に、中心に回転翼５を設け、側壁に脱水孔を有する洗濯
兼脱水槽６を回転自在に配設し、水受槽４の下方にはモ
ータ８を配設し、その回転軸に設けたプーリ７ａと前記
回転翼５の回転軸及び洗濯兼脱水槽６の回動軸に設けた
プーリ７ｂとをベルト12で連結する。

【０００３】水受槽４の底部に排水手段９として、排水
管９ａに排水バルブ９ｂを介して排水ホース９ｃを連結
する。さらに、排水バルブ９ｂの流入側で排水管９ａに
導圧管10ａを連結し、該導圧管10ａの先端に水位センサ
10ｂを設けて水位検出手段10を構成する。この水位セン
サ10ｂは図示は省略するが、水の量で移動するコア（鉄
芯）とこれに対応するコイルとの組合せからなり、該コ
イルにコンデンサ使用のＬＣ発振回路を接続し、さら
に、このＬＣ発振回路の出力を分周回路を介してマイク
ロコンピュータなどを用いる制御装置に導入するように
接続したものである。

【０００４】前記プーリ７ｂの駆動は遊星ギヤを用いた
減速ギヤ11を介して回転翼５や洗濯兼脱水槽６に伝達さ
れるが、洗濯兼脱水槽６にはクラッチ13を介在させる。
図中14ａは給水弁、14ｂは給水ホースでこれらは給水手
段14となる。15は前記制御装置等を内蔵した操作部であ
る。

【０００５】ところで、特開平５−１１５６６８号公報
や特開平５−９２０９６号公報にあるように、布量（負
荷量）を判定し、これを適正運転の制御の役に立てるこ
とが行われている。この布量の判定は、スタートスイッ
チをオンした後のモータの回転情報（駆動・停止を複数
回繰り返し、モータ通電停止時の惰性回転の減衰率によ
り判定）により得るもので、惰性回転の検出方法として
は、コンデンサ電圧／電流変化から求める方法、磁気や
光などのエンコーダを用いる方法（特開平５−１１５６
６８号公報や特開平５−９２０９６号公報）、速度発電
機であるパイロットジェネレータ（ＰＧ）19を用いる方
法など様々である。

【０００６】洗濯物の布量を判定するには、洗濯兼脱水
槽６内に洗濯物を投入した後、この状態でモータ８に通
電して回転翼５を回転し、所定時間後、モータ８への通
電を停止してその後の惰性による回転翼５の回転数、す
なわちモータ８の惰性回転数をパイロットジェネレータ
19から出力する惰性パルス数によりカウントする。

【０００７】この場合、洗濯物の量が多いほど回転翼５
に加わる負荷が大きいため、短時間で回転翼５が停止す
るので、惰性パルス数が少ないほど負荷は大きく、惰性
パルス数に応じて２kg以下の小負荷、２〜４kgの中負
荷、４〜６kgの大負荷と判断され、以後この負荷量に見
合う給水や洗剤量表示、また、適正なスピードでモータ
８、回転翼５を回転して洗濯が行われる。

【０００８】なお、特開平５−９２０９６号公報では洗
濯兼脱水槽に洗濯物を投入し、水を入れない状態で前記
布量の判定を行うことで、比較的正確な判定結果を得る
ようにし、また、布傷みを防止しようとしている。ま
た、特開平５−１１５６６８号公報では洗濯兼脱水槽に
水がない状態での布量の判定と、洗濯兼脱水槽に水があ
る場合の両方の状態で判定内容を異ならせ、水がない場
合には通常洗濯時より短い時間回転翼を駆動し、所定時
間休止する動作での惰性回転から判断し、水のある場合
には、回転翼を複数回断続駆動させ、その休止期間の惰
性回転から判断するが、この場合は槽内の水位に応じた
複数の判定テーブルを持ちそれに基づいて布量を判定す
るものとしている。

【０００９】

【発明が解決しようとする課題】前記のごとく、布量の
判定において水の無い場合は洗濯物も水を含まない状態
なので、比較的正確な判定結果を得やすい。しかし、使
用者の使い勝手として、先に槽内に水をはり、その中に
洗濯物を投入する場合もないわけではないので水のある
場合の布量の判定も必要となる。

【００１０】布量の判定において洗濯物と水位の関係は
重要であり、適正な洗濯物に対して適正な水位が得られ
ていなければ的確な布量の判定は得られない。けだし、
少ない水量のところに多くの洗濯物がある場合には回転
翼に無理な負荷がかかり易く、また、多い水量のところ
に少ない洗濯物がある場合に回転翼の惰性回転数でこの
洗濯物の量を判定することは困難である。特開平５−１
１５６６８号公報のごとき、槽内の水位に応じた複数の
判定テーブルを持ちそれに基づいて布量を判定するとい
うだけでは水量と洗濯物量との相対関係が考慮されてお
らず、正確な布量の判定が得られないおそれがあった。

【００１１】特に減衰率で判定する場合、複数のしきい
値を設定しなければならない。あるいは、複雑な曲線を
式化して判別しなければならない。その割りに、段階的
な判断しかできないと共に、しきい値近くでは、どちら
に判定されるのかわからず、誤差が多い。

【００１２】また、スタートスイッチをＯＮした後の、
駆動・停止を複数回繰り返し、モータ通電停止後の惰性
回転の減衰率によるモータの回転情報により布量を判定
する場合に、このモータ停止を行うタイムアウト信号を
出すタイミングで惰性回転の減衰率が異なる事態が生じ
る。図72、図73はその様子を示すもので、タイムアウト
信号が発せられた後もモータ電流は電流ＯＦＦと
なるゼロクロスの時点まで流れ続けるので、このゼロク
ロスの時点に近いタイムアウト信号の場合は一番減衰
が早く、タイムアウト信号ではバラツキを生じる
からである。

【００１３】本発明の目的は前記従来例の不都合を解消
し、第１に水の有無にかかわらず正確に布量が判定で
き、第２に精度が向上し、第３に判定時間が短縮化で
き、第４にプログラムの効率化も得られ、第５に適正洗
剤量を早期に表示でき、第６に布量に対応した連続的な
適正水量を得られる洗濯機の布量判定方法を提供するこ
とにある。

【００１４】

【課題を解決するための手段】本発明は、第１に、スタ
ートスイッチをＯＮした後の、駆動・停止を複数回繰り
返し、モータ通電停止後の慣性回転の減衰率によるモー
タの回転情報により布量を判定する洗濯機の布量判定方
法において、布量判定の前に、水位検出手段により水の
有無を判断し、水無しの場合は、水無し時の布量判定モ
ードを実行し、布量を検出し、全工程終了までこの布量
情報を使用するものとし、水有りの場合、所定のモータ
通電時、一定の回転速度まで立ち上がるかどうかをチェ
ックし、立ち上がるときはその貯水量で洗濯を開始し、
すすぎ前に別途水有り時布量判定モードにより判定し、
すすぎ以降この布量情報を使用するものとし、立ち上が
らないときは、一定回転速度に立ち上がるまで給水する
ことを要旨とするものである。このように構成すること
により、水の有無にかかわらず布量が判定できる。

【００１５】第２に、布量判定の前に、水位検出手段に
よる水の有無の判断において水有りと判断した場合、所
定のモータ通電を行う前に、ユーザに所望水位を設定す
るよう促す手段を設け、一定の時間水位設定を受け付け
るものとし、水位設定入力があった場合その設定水位を
用いて洗濯を開始し、すすぎ以降この水位情報を使用す
るものとし、所定時間経過しても水位設定入力がない場
合、前記水有りの場合の工程を経ることを要旨とするも
のである。この構成により、ユーザの使い勝手が良くな
り、ユーザが自由に所望する水位を設定できるので、節
水や洗剤の節約にもつながる。また、ユーザによる所定
時間内の水位設定の入力がなければ、自動的に布量を判
定することになる。

【００１６】第３に、モータの回転情報としての駆動・
停止を複数回繰り返し、モータ通電停止後の惰性回転の
減衰率は、モータ停止を所定時間によるモータＯＦＦ要
求信号発生後、（次の）電源ゼロクロス信号のタイミン
グに同期させて行うことを要旨とするものである。モー
タ電流ＯＦＦを一定に保つことによって、計測開始タイ
ミングが同一条件となり、検出精度が向上する。

【００１７】第４に、回転速度検出手段を、回転翼また
は脱水槽を駆動するプーリに設けたことを要旨とするも
のである。この構成により、ベルトの滑り、振動による
回転速度の誤差要因を排除できるので、高精度の布量判
定が実現できる。

【００１８】第５に、惰性回転時の減衰率とは、所定パ
ルス数に達する所要時間を連続的にサンプリングして、
複数のバッファに記憶し、その変化率により処理するこ
と、第６に、所定パルス数に達する所要時間をサンプリ
ングする時の所定パルス数とは、モータ１回転に発生す
るパルス数値の、約数又は倍数、かつ最大布量で少なく
とも２回のサンプリングが可能な設定とすること、第７
に、パルス数計時期間であるモータＯＦＦ期間は、パル
スの発生度によって可変可能とし、個別パルス間隔が２
倍以上で終了し、これに加えて所定パルス数を取り込む
までは所定のＯＦＦ期間を延長するものとすること、第
８に、変化率は、１回目の所定パルス数計時時間（１バ
ッファ目の値）を基準とした、正規化処理計算を行った
後のデータを用いることを要旨とするものである。

【００１９】第５の方法によれば、特定の時間変化では
なく、モータの停止直前までの連続変化をとらえること
ができるので、布量小から大まで、同一精度で、かつ高
精度で判定できる。

【００２０】第６の方法によれば、１パルスあたりのＨ
／Ｗ誤差を少なくするので１回転あたりの精度を向上さ
せることができる。

【００２１】第７の方法によれば、大容量時の判定時間
が短縮化でき、また、中〜少容量時の精度が向上する。

【００２２】第８の方法によれば、簡単な処理アルゴリ
ズムにより、純粋な変化率を得られるから相対比較がと
りやすい。また、初期条件（電源電圧変動、ベルトテン
ション等）の変動要因を吸収できるので精度が向上す
る。

【００２３】第９に、正規化処理後の変化率は、ニュー
ラルネットワークを用いて、変化率と布量の関係を同定
（導く）すること、第１０に、ニューラルネットワーク
は、電源周波数（５０／６０Ｈｚ）対応用ネットワーク
を、同一ネットワーク構成で２つ用意すること、第１１
に、ニューラルネットワークは、ベルトテンション補正
用のネットワークを用意し、無布量時の情報（検出布
量）を不揮発性メモリに記憶した値をニューラルネット
ワークの入力情報として補正処理すること、第１２に、
無布量時のデータの取込みの最終バッファ目のデータを
読み出し、しきい値によってベルトテンション補正値を
計算し、結果を不揮発性メモリに記憶して布量判定結果
を補正処理させることを要旨とするものである。

【００２４】第９の方法によれば、処理が簡単であり、
また、変更が容易であり、大きな間違いがない。さら
に、汎化性能により、連続的な布量出力が得られる。

【００２５】第１０の方法によれば、結合係数をテーブ
ル化するのみでよく、要因が変化してもプログラムの追
加変更なしで対応できる。

【００２６】第１１の方法によれば、ベルトテンション
の変動にも対応し、工場出荷時のテンション誤差を吸収
できるので、調整が簡単である。

【００２７】第１２の方法によれば、ニューラルネット
ワークの構成をそのまま利用でき処理も簡単である。

【００２８】第１３に、布量検出後、布量検出した分解
能のまま必要水量に割り付けること、第１４に、惰性回
転時の減衰率とは、所定時間毎のパルス数を連続的にサ
ンプリングして、その変化率により処理すること、第１
５に、一定回転速度まで立ち上がるかどうかのチェック
は、布の吸水目的で所定時間馴染ませ運転を行った後に
行うこと、第１６に、一定回転速度まで立ち上がるまで
給水するのに、立ち上がりの変化特性から不足水量を予
測し、この不足水量を給水し、給水後に一定回転速度ま
で立ち上がるか否かの再チェックを行うこと、第１７
に、立ち上がりの変化特性から不足水量を予測するの
は、第１回目の回転の立ち上がりの変化特性から判定す
ることを要旨とするものである。

【００２９】第１３の方法によれば、量子化誤差を小さ
くできる。さらに、布量検出に誤差があっても最少の水
量誤差におさえられるので、節水効果が著しい。

【００３０】第１４の方法によれば、前記第５の方法と
同じく同一精度、高精度で判定できると共に、計測時間
が一定にできる。

【００３１】第１５の方法によれば、布への給水を充分
にすることにより、判定を同一条件でできる。

【００３２】第１６の方法によれば、不足水量を予測で
きるため、逐次的ではなく、効率的で、布いたみの防止
が期待できる。

【００３３】第１７の方法によれば、前記第１５の方法
の作用に加えて、判定時間の短縮化および高精度の判定
が実現できる。

【００３４】第１８に、不足水量を予測した時点で、必
要洗剤量を表示すること、第１９に、別途水有り時布量
判定方法は、洗い（またはすすぎ）及び排水工程を完了
し、水位検出手段において水無しを検出した時に、請求
項１または請求項２記載の水無し時の布量判定モードと
同じ処理方法を用い実行し、水分による重量増加分を補
正手段によって判定結果を補正すること、第２０に、別
途水有り時布量判定方法は、洗い（またはすすぎ）及び
排水工程を完了し、水位検出手段において水無しを検出
した時に、請求項１または請求項２記載の水無し時の布
量判定モードと同じ処理方法を用い、含水布専用のニュ
ーラルネットワークの結合係数テーブルを用意するこ
と、第２１に、別途水有り時布量判定方法は、脱水ＯＦ
Ｆ後の洗濯兼脱水槽の惰性回転速度変化率で布量判定す
ること、第２２に、惰性回転速度変化率とは、水無し時
の布量判定モードと同じ処理方法を用い、同構成のニュ
ーラルネットワークを流用すること、第２３に、別途水
有り時布量判定方法は、脱水ＯＦＦ後の洗濯兼脱水槽の
惰性回転速度変化率と布量の関係を近似式化し、この近
似式を用いて求めること、第２４に、別途水有り時布量
判定方法は、脱水開始時の洗濯兼脱水槽の立ち上がり回
転速度変化率で布量を判定すると同時に、電源電圧をモ
ニタし、出力結果を補正することを要旨とするものであ
る。

【００３５】第１８の方法によれば、適正洗剤量を早期
に表示できる。

【００３６】第１９の方法によれば、別途水有り時布量
判定方法は、洗い工程終了後水無し時布量判定モードと
同じ処理方法を用い、同一のニューラルネットワークお
よび結合係数テーブルを使用できるので、プログラムの
効率化が得られる。

【００３７】第２０の方法によれば、別途水有り時布量
判定方法は、洗い工程終了後水無し時布量判定モードと
同じ処理方法を用い、含水布量判定専用のニューラルネ
ットワークおよび結合係数テーブルを使用するので、高
精度の判定が実現できる。

【００３８】第２１の方法によれば、脱水時における洗
濯兼脱水槽の惰性回転で布量の判定が可能であり、前記
第５の方法と同じく計測アルゴリズムを同一化でき、プ
ログラムの効率化が得られる。

【００３９】第２２の方法によれば、同一ネットワーク
構成を使用でき、プログラムの効率化が得られる。

【００４０】第２３の方法によれば、別途水有り時布量
判定方法は、モータ通電停止後の洗濯兼脱水槽の惰性回
転を、モータ回転センサまたはプーリ回転センサのパル
ス数としてカウントし、そのパルス数と布量関係を近似
式化できるため、数式で布量を判定することができ、プ
ログラムの効率化が得られる。

【００４１】第２４の方法によれば、前記第２１の方法
と同じく脱水時における洗濯兼脱水槽の惰性回転で布量
の判定が可能である。

【００４２】

【発明の実施の形態】以下、図面について本発明の実施
の形態を詳細に説明する。

【００４３】実施の形態１．図１は本発明の洗濯機の布
量判定方法を示すブロック図、図２は同上フローチャー
トである。

【００４４】全自動洗濯機の概要については前記図３〜
図５で示した通りであるが、本発明は前記パイロットジ
ェネレータ19を用いたもので、回転翼回転速度検出手段
としてのモータ回転センサ17と洗濯兼脱水槽回転速度検
出手段としての槽回転センサ18を設けたものである。

【００４５】このモータ回転センサ17の一例を図６〜図
８に示すと、パイロットジェネレータ19として、Ｎ極、
Ｓ極が16分割で均等配列された回転するマグネット17ａ
と、これに組合わさる鉄心17ｂとコイル17ｃとからな
り、モータ８と同軸に組み込まれ、図８に示すように１
／16回転で１サイクルのパルスをコイル17ｃから発生さ
せる。

【００４６】槽回転センサ18は、図９〜図11に示すよう
に、Ｎ極、Ｓ極が16分割で均等配列された回転するマグ
ネット18ａとホールＩＣ18ｂの組合せからなり、洗濯兼
脱水槽６を回転する前記減速ギヤ11の出力軸に同軸に組
み込まれ、図11に示すようにマグネット18ａが１／16回
転で１サイクルの矩形パルスをホールＩＣ18ｂから発生
させる。

【００４７】また、回転翼回転速度検出手段の他の例と
して、モータ回転センサ17の代わりに、回転翼５または
洗濯兼脱水槽６を駆動するプーリ７ｂの回転速度を検出
するようにしてもよい。このようなプーリ回転センサ30
は、モータ回転センサ17と同様の図６〜図８に示す構造
からなる。あるいは、さらに他の例として、プーリ回転
センサ30は、図12に示すようにプーリ７ｂと同軸上に配
置され、16分割で均等配列された穴32を設けた円盤31
と、この穴32が相対するように配置したフォトインタラ
プタ33とで構成してもよい。このような構成によると、
図13に示すように、フォトインタラプタ33の発光ダイオ
ード33ａとフォトトランジスタ33ｂの間隙を円盤31が回
転し穴32が進むので、発光ダイオード33ａの光は通過し
たり遮られたりする。このためフォトトランジスタ33ｂ
に発生する電圧は、図11と同じように円盤31が１／16回
転するごとに１サイクルの矩形パルスを描く波形とな
る。

【００４８】再び図１を参照して、図中16はマイクロコ
ンピュータ等を利用した制御装置で、入力回路16ａ、Ｃ
ＰＵ16ｂ、逐次書換え可能な不揮発性メモリとしてのＥ
²ＰＲＯＭ16ｃ、出力回路16ｄからなる。この制御装置
16の入力回路16ａには、操作部15にあるスイッチ等の入
力手段20からの出力、前記モータ回転センサ17（または
プーリ回転センサ30）および槽回転センサ18の出力、前
記水位センサ10ｂからなる水位検出手段10からの出力、
並びに後述するゼロクロス検出手段21や電源周波数検出
手段22の出力を導入する。

【００４９】また、制御装置16の出力回路16ｄからは、
操作部15にある表示手段23、前記給水手段14、排水手段
９に出力を導入し、さらに、モータ８に対するモータ駆
動手段24やクラッチ13に対するクラッチ切替手段25にも
出力回路16ｄからの出力を導入する。これらモータ駆動
手段24やクラッチ切替手段25は回転翼５の駆動や洗濯兼
脱水槽６の駆動を制御する。

【００５０】図２の全体フローにおいて、洗濯兼脱水槽
６に洗濯物を投入し（ステップＳ１）、スタートスイッ
チをＯＮし（ステップＳ２）、水位検出手段10の水位セ
ンサー10ｂで洗濯兼脱水槽６に水があるか否かを判断す
る（ステップＳ３）。

【００５１】水無しの場合は、水無し時の布量判定モー
ドを実行し、布量を決定（検出）し、全工程終了までこ
の布量情報を使用する（ステップＳ４、Ｓ５）。すなわ
ち、洗剤量・水位の表示を行い、決定された水位まで給
水し、洗い、すすぎ、脱水の時間、回転翼の回転速度な
どの制御パラメータを決定する（ステップＳ６、Ｓ８、
Ｓ９）。

【００５２】前記ステップＳ６で洗剤量の表示を行って
いるので、ここで使用者は洗剤を投入する（ステップＳ
７）。そして洗い工程が実行される（ステップＳ10）。

【００５３】この洗い工程が終了したならば、布量が決
定されているか否かを見て（ステップＳ11）、前記ステ
ップＳ５ですでに決定されているので、脱水工程を実行
し（ステップＳ12）、次いですすぎ工程を実行し（ステ
ップＳ13）、脱水工程を実行して（ステップＳ14）終了
となる。

【００５４】水有りの場合、所定のモータ通電を行い、
回転翼５を所定シーケンスで駆動した時、一定（所定）
の回転速度まで立ち上がるかどうかをチェックする（ス
テップＳ21、Ｓ22）。

【００５５】立ち上がらないときは、所定水量を給水す
る（ステップＳ23）。また、回転翼５を所定シーケンス
で駆動し、さらに、一定（所定）の回転速度まで立ち上
がるかどうかをチェックする（ステップＳ24、Ｓ25）。
このような動作を繰り返す。

【００５６】回転翼５が一定（所定）の回転速度まで立
ち上がるようになったならば、給水を停止し、水位セン
サー10ｂで水位を計測し（ステップＳ26）、水量から布
量を決定する（ステップＳ27）。その後は前記ステップ
Ｓ６の洗剤量・水位の表示の段階に移行する。

【００５７】一方、前記ステップＳ22で回転翼５が一定
（所定）の回転速度まで立ち上がるような場合は、布量
に対して、水量が適正以上と判断できるため、貯水して
いる水の量に応じた洗剤量を表示し（ステップＳ28）、
前記ステップＳ７、Ｓ10の洗剤投入、洗い工程の実行に
移るが、ステップＳ11の布量が決定されているか否かを
見る段階ではまだ布量が決定されていないので、脱水工
程実行時に水有り時の判定モードで判定を行い（ステッ
プＳ31）、布量を決定し、また、水位を決定する（ステ
ップＳ32）。

【００５８】そして、上記ステップ９と同じく、制御パ
ラメータを決定し（ステップＳ33）、すすぎ以降この布
量情報を使用するものとし、すすぎ工程実行のステップ
Ｓ13の段階に移行する。

【００５９】なお、他の例として、ステップＳ27での水
量から布量を決定することを行わずに、前記ステップＳ
25で回転翼５が一定（所定）の回転速度まで立ち上がる
ようになったならば、給水停止後そのままステップＳ６
の洗剤量・水位の表示の段階に移行し、ステップＳ31の
脱水工程実行時に水有り時の判定モードで判定を行うよ
うにしてもよい。

【００６０】以上のように、第１の実施の形態によれ
ば、水無し時の判定モードと水有り時の判定モードを持
っているので、水の有無にかかわらず布量を判定するこ
とができる。特に、水有り時の判定モードでは回転翼５
が一定（所定）の回転速度まで立ち上がるかどうかで布
量を判定しているので、布量を正確に知ることができる
とともに、その布量に対して適正な水量および洗剤量を
決めることができる。

【００６１】実施の形態２．図14に第２の実施の形態に
よる全体フローチャートを示す。図14は、水有り時の場
合において、使用者の使い易さや操作性等を考慮して、
所定のモータ通電を行う前に、使用者による水位設定を
可能にしたものである。すなわち、水有りの場合、所定
のモータ通電を行う前に、表示手段（発光ダイオード、
ブザー等）23によって使用者に水位を設定するように促
し、所定の時間入力手段（スイッチ等）20によって水位
設定を受け付ける（ステップＳ19）ものとし、ステップ
Ｓ20で水位設定入力があった場合その水位情報を保持
し、その設定水位を用いて洗剤量・水位表示を行い（ス
テップＳ６）、以降全工程終了までこの水位情報を使用
する。一方、ステップＳ20で所定時間経過しても水位設
定入力がない場合、図２のフローと同じようにステップ
Ｓ21以降の工程を実施する。

【００６２】第２の実施の形態によれば、使用者による
水位設定を優先させているので、その布量に応じて所望
の水位に設定し洗濯をすることができ、洗濯機の使い勝
手が良くなる。布量は使用者の経験に基づく判断に依存
しているが、水位の設定入力がなければ前記の通り自動
的に布量を判定することもできる。また、使用者の好み
に応じた水位の設定が可能なので節水や洗剤の節約にも
つながる。

【００６３】実施の形態３．第３の実施の形態では水無
し時の布量判定モードの内容について説明する。図２ま
たは図14の水無し時の布量判定モードにおいて、モータ
通電停止後の惰性回転時の減衰率とは、所定パルス数に
達する所要時間を連続的にサンプリングして、その変化
率により処理する。これを詳細に説明すると、スタート
スイッチをＯＮした後の、駆動・停止を複数回繰り返
し、モータ８の通電停止後の惰性回転の減衰率によるモ
ータの回転情報により布量を判定する場合に、図24に示
すように正転（ＣＷ）後のＯＦＦ、反転（ＣＣＷ）後の
ＯＦＦ、正転（ＣＷ）後のＯＦＦと３回行うことを原則
とする。

【００６４】その際、モータ停止のためのモータ電源の
遮断は、図15に示すように所定時間によるモータＯＦＦ
要求信号であるタイムアウト信号発生後、（次の）電源
ゼロクロス信号のタイミングに同期させてモータ駆動信
号をＯＦＦさせるようにした。

【００６５】図16、図17に示すように、図２または図14
のフローにおいてステップＳ４の水無し時布量判定モー
ドで、モータ８に通電して回転翼５を正転（第１回
目）、反転（第２回目）、正転（第３回目）させ（ステ
ップＳ41）、これらの各回転はそれぞれ０．２秒経過
後、タイムアウト信号を受けて、ゼロクロス検出手段21
でゼロクロス信号（50Ｈｚで10ms）によりゼロクロスか
否かを検出し（ステップＳ42、Ｓ43）、このゼロクロス
信号に同期させてモータ駆動手段24のモータ駆動信号を
ＨｉからＬｏへ変更してモータへの通電を遮断する（ス
テップＳ44）。

【００６６】この状態でモータ８は惰性回転へ移行する
ので、データを取り込み（ステップＳ45）、０．４秒経
過後、および、３セットのデータ取り込み後（ステップ
Ｓ46、Ｓ47）にそのデータの平均化処理を行い（ステッ
プＳ48）、判定終了となる。

【００６７】なお、他の例としてタイムアウト信号によ
り取りあえずモータ８をＯＦＦしておいて、データを取
り込み、計測開始点は次のゼロクロスからとしてもよ
い。

【００６８】図20にも示すように前記のデータ取り込み
では、モータ回転センサ17からのセンサパルスが８パル
スくる時間（Ｔ₀，Ｔ₁，Ｔ₂…）をカウントする。こ
の８パルス時間カウントの詳細を図21に示す。そして、
８モータパルス毎の時間（カウント）はマイクロコンピ
ュータ等を利用した制御装置16で、バッファ格納され、
これを最大９個（９バッファ）求める。

【００６９】前記のごとく、データ取り込みは、０．４
秒経過後、および、図22の割り付け図にも示すように３
セット終了後に、バッファＡ〜Ｃのデータを平均する。
下記数１に平均化の式を、また、図23に平均化されたデ
ータの格納の割り付け図を示す。

【００７０】

【数１】

【００７１】図22において、パルスが８発分来ない場
合、以降のバッファには、00が入る。また、パルス計測
時は、ノイズ除去処理や、カウント時間がオーバーフロ
ーしないバッファ領域の設定、及びカウンタ精度を有し
ていることはいうまでもない。

【００７２】このように３セットのデータの平均化処理
を行い、次に述べる手順に従って布量を判定し、水無し
時の布量の判定終了となる（図16参照）。

【００７３】モータ駆動信号をＨｉからＬｏへ変更した
際の惰性回転の減衰時間は、図18に示すように布量の大
小で変化する（ｔ₁，ｔ₂，ｔ₃）。図17のＴ₀，
Ｔ₁，Ｔ₂…をグラフにしたものを図19に示すと、布量
が少ない時は減衰が緩やかなので８パルス毎の時間の伸
び方も緩やかになるが、布量が大きい時は８パルス毎の
時間の伸び方も急となる。点線は布量を大、中、小と分
ける上限しきい値101 と下限しきい値102 である。

【００７４】前記９バッファを取り込んだらデータ取り
込みは終了となり、その後の布量判定処理では図19のし
きい値101 、102 を用いる。

【００７５】前記パイロットジェネレータ19によるモー
タ回転センサ17（またはプーリ７ｂの回転を検出するプ
ーリ回転センサ30）は、布量判定に用いるだけでなく回
転数制御にも用いるものであり、１回転１パルスではな
く、細かいパルスが要求される。そこで、図25に示すよ
うに、モータ８が１回転すると16パルスが出力されるよ
うになっている。すなわち、１／16回転で１サイクルの
パルスとなり、１個のパルス幅にはばらつきを生じる可
能性がある。

【００７６】図19に示すごとく、少なくともＴ₀，Ｔ₁
のごとき変化を見るためには２つ以上のデータが必要で
あり、また前記パルス幅の誤差を考慮すれば、パルス数
の設定は、１回転または倍数回転で発生するパルス数で
あることが望ましい。

【００７７】しかも、最大布量ではモータ８の惰性回転
は１．５〜２回転未満となるので、これを考慮すれば、
前記パルス数の設定は、１回転に発生するパルス数値
の、約数又は倍数、かつ最大布量で少なくとも２回のサ
ンプリングが可能な設定であることが最適である。

【００７８】パルス数計時期間であるモータ８のＯＦＦ
期間は、パルスの発生度によって可変可能とする。その
１として図26に示すように、Ｈｉ，Ｌｏ個々のパルス幅
がその前のパルス幅（ｔ）に対して当該パルスがくる時
間が２倍（２ｔ）以上になった時点で終了するようにす
る。図では終了情報を受けた直後のゼロクロス信号と同
期させて、モータ８をＯＮしている。

【００７９】さらにその２として、これに加えて、図27
に示すように本来のモータＯＦＦ期間を０．４Ｓ（秒）
と設定しているが、８パルス取り込み中であれば８パル
ス取り込むまでこの０．４ＳというＯＦＦ期間を延長す
るものとする。

【００８０】以上のごとく、データ取り込みの終了は、
下記表１に示す終了条件を有すると同時に、図28に示す
階層構造を有し、第１に０．４Ｓのタイムアウトがくれ
ばその時点で計測を終了する。また、０．４Ｓ以前であ
れば９バッファ満たされた時点で終了してもよい。第２
に０．４Ｓのタイムアウト以降であっても８パルス取り
込み中ならば、その８パルス取り込みが終了するまで継
続する。ただし、パルス幅ｔ′＞２ｔならばモータ停止
と見なしてその時点で終了する。第３にパルス幅ｔ′＞
２ｔならばモータ停止と見なしてその時点で終了する。

【００８１】

【表１】

【００８２】先に述べたように惰性回転時の減衰率と
は、所定パルス数に達する所要時間を連続的にサンプリ
ングして、その変化率により処理するが、この変化率
は、１回目（図19のＴ₀）の計時時間を基準とした、正
規化処理計算を行った後のデータを用いる。図29は惰性
回転減衰率の生データで図19と同様なもの、図30は図29
のデータを正規化したものであるが、これで判るように
しきい値は直線的となり、決め易くなり、処理が簡単
で、相対比較が取りやすい。さらに、これにより初期条
件（電源電圧変動、ベルトテンション等）が揃うので精
度向上となる。

【００８３】このような正規化は３セットの平均化され
たバッファが図31のようになるが、１番目のデータ（Ｔ
₀の平均値）を基準として下記数２により行う。

【００８４】

【数２】

【００８５】図32に示すようにバッファの１番目は必ず
１．０となる。

【００８６】前記正規化処理後の変化率は、ニューラル
ネットワークを用いて、変化率と布量の関係を同定（導
く）する。図33にその概要を示す。ＢＰ（バックプロパ
ゲーション：誤差逆伝播学習）は階層型ネットワークに
対する教師付き学習方法であり、「実行計算」、「比較
評価」、「学習計算」の構成に分けることができる。こ
の中の「実行計算」の部をマイクロコンピュータで実現
するのが実行ソフトウェアであるが、オフライン（計算
機等）で学習済みのネットワーク構成をマイクロコンピ
ュータ（以下、マイコンと呼ぶ）に移植し、オンライン
で実行計算を行う。下記表２にニューラルネットワーク
に学習させる教師データの例を示す。

【００８７】

【表２】

【００８８】また、本発明で使用するニューラルネット
ワークの構成、教師データ及びソフトウェアの構成は以
下の通りである。入力層…９ニューロン中間層…５ニューロン出力層…１ニューロンニューロン総数…１５ニューロン（バイアスを除く）結合方式…全結合（５０リンク）

【００８９】このうち入力層では８パルスをカウントす
るのに要する時間のデータ列（図33の（ｄ）のグラフ）
の正規化データ（（ｃ）のグラフ）を入力とする。従っ
て、正規化により初期値が必ず“１”（マイコン内部で
はＦＦｈ）となるデータ列を９個のニューロンに割り付
けて入力する。なお、バイアスは必ず１の値をもったニ
ューロンである。

【００９０】出力層は布量を意味し１ニューロンで構成
され連続値として処理される。例えば下記数３のように
布量０〜６Ｋｇまでを、ニューロン値の０〜１に割り付
ける。

【００９１】

【数３】

【００９２】中間層の決定は試行錯誤的な取り組みが必
要である部分が多い。この例では経験上５ニューロンに
決定したが、学習能力をもって結果的に判断している。

【００９３】図34に示すように洗濯機は電源周波数（５
０／６０Ｈｚ）によりモータ８側のプーリ７ａは大きさ
の異なるものに代えるようにしている。従って、図35に
示すように６０Ｈｚの場合のプーリ７ａは５０Ｈｚの場
合よりも小さいので原データではスタートは同じでも減
速比（減衰率）が大きいものとなる。その結果、正規化
データも当然に異なる。

【００９４】このような差の補正を行うのに、図36、図
37に示すようにオフラインでの学習の時に５０Ｈｚ時の
正規化データ群を教師データとして使用するものと、６
０Ｈｚ時の正規化データ群を教師データとして使用する
ものとの電源周波数対応ネットワークを、同一ネットワ
ーク構成で２つ用意するものとした。テーブルが５０Ｈ
ｚ用の結合係数テーブルと６０Ｈｚ用の結合係数テーブ
ルとの２つできる。

【００９５】マイコンで行わせる実行に際しては、電源
周波数検出手段22で５０Ｈｚか６０Ｈｚかを判定し、そ
れぞれのテーブルでニューラルネットワークの実行計算
を行い布量を判定する。

【００９６】図34で示すモータ８側のプーリ７ａと回転
翼５の軸側のプーリ７ｂとを連結するベルト12は、その
テンションで前記惰性回転減衰率が異なってくる。負荷
量すなわち布量無しの場合、ベルトテンション弱、中、
強で惰性回転減衰率は強になるほど急なものである。

【００９７】ニューラルネットワークに学習させた場
合、教師データ範囲外は保証されないが、通常この学習
はベルトテンション中の段階を前提としたものであり、
ベルトテンション弱や強の場合は保証外の結果がでてし
まうおそれがある。

【００９８】そこで本発明ではこのようなベルトテンシ
ョンの補正処理として、ニューラルネットワークの構成
を図71で示すように出力層を布量ニューロンとベルトテ
ンションニューロンとの２つにして、この新しく追加し
たベルトテンションニューロンに保証範囲外データ入力
時は無負荷時のベルトテンション弱側を、保証範囲内デ
ータ入力時は０を割り付ける。

【００９９】前記補正処理は工場のライン検査やサービ
スマンにより、例えば洗濯機のスタートスイッチを数秒
間押し続けるとか、スタートスイッチと他のスイッチを
同時に押す等のキー操作により行われる。

【０１００】図38にそのフローを示すが、ベルトテンシ
ョンニューロンが０であれば、布量ニューロンが０であ
るか否かで、補正なしとベルトテンション強であると判
断するマイナスニューロン値に分かれる。また、ベルト
テンションニューロンが０でない場合は、布量ニューロ
ンが０であれば、ベルトテンション弱であると判断する
プラスニューロン値であり、このような無布量時の情報
（検出布量）をＥ²ＰＲＯＭ16ｃに記憶しておく。

【０１０１】ベルトテンションの補正処理の他の例とし
て、図40に示すように、無布量時のデータの取込みの最
終バッファである９バッファ目のデータを読み出し、し
きい値によってベルトテンション補正値を計算し、結果
をＥ²ＰＲＯＭ等に記憶させるようにしてもよい。

【０１０２】図41はベルトテンションの強さに対する無
布量時の惰性回転特性を示した正規化データである。図
42にしきい値によるベルトテンション判定のサブルーチ
ンフローチャートを示すが、９バッファ値が０．８より
等しいか大きい場合と、０．６５より等しいか大きい場
合で分けて、ベルトテンションの強、標準、弱を判定す
る。

【０１０３】前記いずれの場合も、布量検出時のニュー
ラルネットワークの実行処理で、補正を必要とする場合
は図39に示すようにＥ²ＰＲＯＭ16ｃから読込み、補正
処理して布量を決定する。

【０１０４】図２または図14のフローにおいてステップ
Ｓ５で布量が決定されると、その布量に見合う水量を決
定するが、この水量の決定方式は図43の無段階の線に示
すように布量検出した分解能のまま必要水量に割り付け
る。

【０１０５】この割り付けはテーブル方式や計算方式の
いずれでもよいが、無段階に給水量が決定されることに
なる。図43、図44は従来の５段階水量の場合と本発明の
無段階水量の場合を比較したものであるが、本発明のよ
うに無段階給水方式とすることで無駄水を無くせるとと
もに判定誤差があった場合でもその誤差の範囲で給水誤
差をとどめることができる。

【０１０６】前記の例では惰性回転時の減衰率とは、所
定パルス数に達する所要時間を連続的にサンプリングし
て、その変化率により処理するものとしたが、他の例と
して、所定時間毎のパルス数を連続的にサンプリングし
て、その変化率により処理するようにしてもよい。図45
は前記図17に対応するものである。

【０１０７】図46に示すように前記データ取り込みで
は、４０ｍｓ間パルスカウントし、９バッファ取り込ん
だ所でデータ取り込み完了となり、判定処理は終了す
る。この４０ｍｓ間パルスカウントの詳細を図47に示
す。

【０１０８】カウンタ初期化、パルスカウント開始でタ
イマＯＮとし、パルスの立ち上がりを検出する。カウン
タインクリメントで４０ｍｓでタイマを停止し、カウン
ト値をバッファ格納する。

【０１０９】このバッファ格納は、４０ｍｓ毎のモータ
パルスを最大９個求めるもので、パルスが来ない場合、
以降のバッファには００が入る。図48に示すように３セ
ット終了後に、バッファＡ〜Ｃのデータを平均する。下
記数４に平均化の式を、また、図49に平均化されたデー
タの格納の割り付け図を示す。

【０１１０】

【数４】

【０１１１】図50は惰性回転の減衰の生データ、図51は
正規化データで、９バッファを取り込んだらデータ取り
込みは終了となり、その後に判定処理では図51のしきい
値101 、102 、103 を用いる。

【０１１２】実施の形態４．第４の実施の形態では水有
り時の布量判定モードの内容について説明する。図２ま
たは図14のフローにおける水有り時の布量判定モードで
は、図52に示すように洗濯物26が水に浮いている場合
と、沈んでいる場合とでは回転翼５にかかる負荷が異な
るので、モータ８の回転速度に差が生じてしまう。そこ
で、図２または図14のフローにおいてステップＳ22の一
定回転速度まで立ち上がるかどうかのチェックは、吸水
目的で所定時間馴染ませ運転を行った後に計測するもの
とする。

【０１１３】この馴染ませ運転は、図53に示すようにモ
ータ８の回転速度を通常の洗濯の回転より１／３位落と
し、そのかわり回転する時間を３倍位にゆっくり回転さ
せるようにした。正転、逆転を３回位行う。急激に回転
させると布を傷めるおそれがあるからである。

【０１１４】また、図２または図14のフローで一定（所
定）の回転速度まで立ち上がるかどうかをチェックし
（ステップＳ21、Ｓ22）、立ち上がらないときは、立ち
上がるように所定水量を給水する（ステップＳ23）が、
かかる一定回転速度まで立ち上がるまで給水するのに、
立ち上がりの変化特性から不足水量を予測する。

【０１１５】図54に示すように少ない水量にもかかわら
ず布量が多い場合には第１回目に回転翼５をｔ1 （０．
２ｓ）ＯＮした場合に回転翼５の回転速度は所定回転速
度まで達しない。そこで、モータ８のＯＮからｔ1 秒後
の回転特性（ｗ0 −ｗ1 ）を計測し、図55に示す相関関
係から不足水量（ｑ）を判定する。

【０１１６】第１回目と限定するのは、第２回目以降に
なると洗濯物が上昇し、前記のごとき差が出にくいから
である。なお、他の例として前記ニューラルネットワー
クを用いてモータ８のＯＦＦ後の減衰特性の差から前記
不足水量を判定する方法も考えられる。

【０１１７】さらに、不足水量を予測した時点で、必要
洗剤量を表示する。図56に示すように、最初の水量をＱ
₀として前記不足水量をｑとすれば、必要水量Ｑ₁は、
Ｑ₁＝Ｑ₀＋ｑとなるので、この水量Ｑ₁に見合う洗剤
量Ｗを即時に表示する（図２、図14のフローでステップ
Ｓ25以後のステップＳ６）。

【０１１８】図２または図14のフローで水が所定量あ
り、ステップＳ22で回転翼５が一定（所定）の回転数ま
で立ち上がるような場合は、ステップＳ11の布量が決定
されているか否かを見る段階ではまだ布量が決定されて
いないので、洗い工程（ステップＳ10）〔またはすすぎ
工程実行（ステップＳ13）〕および排水工程（図示せ
ず）を終了した後、水位設定手段10において水無しを検
出した時に、前記水無し時判定モード（ステップＳ４）
と同じ処理方法を用い、同一のニューラルネットワーク
および結合係数テーブルを使用して実行することにより
布量判定を行うが、布は水分を含んでいるため実際の布
量より過大に判定されるので、水分の重量増加分を補正
手段によって布量の補正を行い、別途水あり時布量判定
を行う。

【０１１９】表３は、乾燥布重量Ｗ₀に対する洗い工程
および排水工程完了後の含水布の重量Ｗ₁、および両者
の重量比Ｗ₀／Ｗ₁の一例を示すものである。表３か
ら、乾燥布重量Ｗ₀は、含水布重量Ｗ₁に重量比Ｗ₀／
Ｗ₁を掛けることによって求めることができる。よっ
て、求めたニューロ判定結果に重量比Ｗ₀／Ｗ₁≒０．
３０を掛けて補正すればよい。

【０１２０】

【表３】

【０１２１】図57は含水布の回転翼惰性回転減衰率の正
規化データ列を示し、このデータ列を教師データとして
オフラインで学習させ、ニューラルネットワークを構成
し、出来上がったニューラルネットワークの結合係数テ
ーブルをマイコンに用意する。別途水有り時布量判定
は、前記水無し時の布量判定モード（ステップＳ４）と
同じ処理方法を用い、用意したニューラルネットワーク
の結合係数テーブルを使用して布量判定を行う。

【０１２２】前記水有り時の布量を決定するための別途
布量判定として、洗い工程終了後の回転翼回転減衰率の
代わりに、脱水ＯＦＦ後の洗濯兼脱水槽６の惰性回転速
度変化率で布量を判定するようにしてもよい。脱水工程
実行時には水有り時の判定モードで布量の判定を行う
（ステップＳ31）が、この布量を決定するための別途水
有り時布量判定方法は、槽回転センサ18を用いて、図58
〜図62に示すように、脱水ＯＦＦ後の洗濯兼脱水槽６の
惰性回転変化率で布量を判定する。

【０１２３】図58にそのフローを示すが、予備脱水（低
速脱水）のあとの高速脱水で所定時間（２分）経過した
場合にモータ８を停止し、データの取り込みを所定時間
（60秒）行う。

【０１２４】この布量判定方法は、図２または図14のフ
ローでステップＳ４での水無し時の布量判定モードと同
じであるが、計時時間・パルス数が異なる。モータ８が
停止した後パルスを見るが、洗濯兼脱水槽６は回転が速
いので８分周したものを128パルスずつカウントするも
のとする。なお、この場合は布量（負荷量）が多いほど
減衰がゆっくりになるので、前記水無し時の布量判定モ
ードとは布量と回転減衰の関係が逆転する。

【０１２５】この場合の惰性回転変化率も、前記水無し
時の布量判定モードと同じ処理方法を用い、同構成のニ
ューラルネットワークを流用する。

【０１２６】一方、惰性回転速度変化率として、モータ
８の通電停止後の洗濯兼脱水槽６の惰性回転を、モータ
回転センサ17またはプーリ回転センサ30のパルス数とし
てカウントし、このパルス数の大小から布量を判定する
ことも可能であり、図63にそのフローを示す。図63にお
いて、モータ通電停止後所定時間Ｔm 、例えば５０秒間
マスク期間を置く。マスク期間を置くのは、布量の大小
に比べてモータ通電停止直後の洗濯兼脱水槽６の惰性回
転速度変化率が小さいためである。マスク期間が終了し
たら、モータ回転センサ17またはプーリ回転センサ30の
パルス数を所定時間Ｔc 、例えば１０秒間カウントす
る。この場合、モータ回転センサ17またはプーリ回転セ
ンサ30の回転速度が速いので、128 分周したものを１パ
ルスとしてカウントする。図64は布量とパルス数の関係
のグラフを示し、両者の相関係数ｒは、ｒ＝０．９９で
あり、直線性が高いことが実験により確かめられてい
る。布量をｘ、パルス数をｙとおき、両者の関係をｙ＝
ａｘ＋ｂという一次式で表わすと、数５となり、これを
布量ｘを求める式に変形すると、数６と表わされる。

【０１２７】

【数５】

【数６】

【０１２８】よって、カウントしたパルス数を上記数６
に代入し演算を行うことで、布量判定を行う。

【０１２９】前記布量を決定するための別途布量判定方
法として、脱水ＯＦＦ後の洗濯兼脱水槽６の惰性回転変
化率の代わりに、脱水開始時の洗濯兼脱水槽６の回転速
度変化率（上昇率）で見ることも可能である。

【０１３０】図65はそのフローを示すもので、予備脱水
（低速脱水）を所定時間（２分）行い、高速脱水になっ
たところで、データの取り込みを所定時間（９秒）行
う。

【０１３１】しかし、かかる脱水開始時の洗濯兼脱水槽
６の回転速度変化率（上昇率）は電源電圧の変動で変化
をきたし、１ｋｇ／９０Ｖと３ｋｇ／１００Ｖで同じよ
うなモータ回転速度上昇カーブを示すことが実験により
明らかになっている。従って、布量が異なるにもかかわ
らず区別できないこともある。そこで、図66に示すよう
に電源電圧をモニタし、出力結果を補正するようにす
る。

【０１３２】図67は電源電圧モニタブロック図で、27は
電源トランス、28は整流ダイオードブリッジ、29はレギ
ュレータを示す。図のように全波整流後の点で電源電圧
をモニタする。

【０１３３】図68は電源電圧９０Ｖ，１００Ｖ，１１０
Ｖ時の整流電圧とゼロクロス信号を示す。整流後の電圧
には脈流が存在するため、ゼロクロスパルスに同期して
整流電圧を読み出す。図69は電源電圧に対する整流電圧
図を示す。

【０１３４】ＡＣ電圧対整流電圧は、下記表４となるの
で、整流電圧から電源電圧を推定できる。

【０１３５】

【表４】

【０１３６】図70および下記表５は電源電圧に対する脱
水加速特性の実験結果を示したもので、脱水加速特性は
電源電圧の２乗にほぼ比例していると仮定できることが
分かる〔実験結果は電圧の２乗に比例すると仮定した場
合（一点鎖線）とほぼ同様である〕。よって、電源電圧
の２乗の逆数の比、例えば、１１０Ｖならば、１／１．
２１≒０．８３を掛け補正すればよい。

【０１３７】

【表５】

【０１３８】

【発明の効果】本発明の洗濯機の布量判定方法は、以上
述べたような構成を採用することで、以下に示すような
効果を奏する。

【０１３９】水の有無にかかわらず正確に布量が判定で
き、また、精度が向上し、さらに、適正洗剤量を早期に
表示できる。

【０１４０】水有り時の場合、ユーザによる水位設定を
受け付けることにより、洗い工程から布量に対してユー
ザの意図した水位とすることができ、使い勝手が良くな
り、また使用水量の適正化および節水化、使用洗剤量の
節約を実現できる。

【０１４１】モータ通電停止後の慣性回転の減衰率は、
電源ゼロクロス信号のタイミングに同期させて行うこと
により、モータ電流ＯＦＦを一定に保つことになり、計
測開始タイミングが同一条件となり、検出精度が向上す
る。

【０１４２】回転速度検出手段を回転翼または脱水槽を
駆動するプーリに設けることにより、ベルトの滑り、振
動による回転速度の誤差要因を排除できるので、高精度
の判定が実現できる。

【０１４３】惰性回転時の減衰率は、所定パルス数に達
する所要時間を連続的にサンプリングして、複数のバッ
ファに記憶し、その変化率により処理することにより、
特定の時間変化ではなく、モータの停止直前までの連続
変化をとらえることができるので、布量小から大まで、
同一精度かつ高精度で判定できる。

【０１４４】所定パルス数に達する所要時間というパル
ス数の設定は、１回転に発生するパルス数値の、約数又
は倍数、かつ最大布量で少なくとも２回のサンプリング
が可能な設定とすることで、１パルスあたりのＨ／Ｗ誤
差が少なくなり、１回転あたりの精度を向上させること
ができる。

【０１４５】パルス数計時期間であるモータＯＦＦ期間
は、パルスの発生度によって可変可能とし、個別パルス
間隔が２倍以上で終了し、これに加えて所定パルス数を
取り込むまでは所定のＯＦＦ期間を延長するものとする
ことで、大容量時の判定時間が短縮化でき、また、中〜
少容量時の精度が向上する。

【０１４６】変化率は、１回目の所定パルス数計時時間
を基準とした、正規化処理計算を行った後のデータを用
いることで、簡単な処理アルゴリズムにより、純粋な変
化率を得られるから相対比較がとりやすい。また、初期
条件（電源電圧変動、ベルトテンション等）の変動要因
を吸収できるので精度が向上する。

【０１４７】正規化処理後の変化率は、ニューラルネッ
トワークを用いて、変化率と布量の関係を同定（導く）
することで、処理が簡単であり、また、変更が容易であ
り、大きなまちがいがない。さらに、汎化性能により、
連続的な布量出力が得られる。

【０１４８】ニューラルネットワークは、電源周波数
（５０／６０Ｈｚ）対応用ネットワークを、同一ネット
ワーク構成で２つ用意すれば、結合係数をテーブル化す
るのみでよく、要因が変化してもプログラムの追加変更
なしで対応できる。

【０１４９】ニューラルネットワークは、ベルトテンシ
ョン補正用のネットワークを用意し、無布量時の情報
（検出布量）を不揮発性メモリに記憶したニューラルネ
ットワークの入力情報として補正処理することで、ベル
トテンションの変動にも対応し、工場出荷時のベルトテ
ンション誤差を吸収できるので、調整が簡単である。

【０１５０】無布量時のデータの取込みの最終バッファ
目のデータを読み出し、しきい値によってベルトテンシ
ョン補正値を計算し、結果を不揮発性メモリに記憶して
布量判定結果を補正処理することで、ニューラルネット
ワークの構成をそのまま利用でき処理も簡単である。

【０１５１】布量検出後、布量検出した分解能のまま必
要水量に割り付けることで、量子化誤差を小さくでき
る。さらに、布量検出に誤差があっても最少の水量誤差
におさえられるので、節水効果が著しい。

【０１５２】惰性回転時の減衰率は、所定時間毎のパル
ス数を連続的にサンプリングして、その変化率により処
理するので、同一精度、高精度で判定できると共に、計
測時間が一定にできる。

【０１５３】一定回転速度まで立ち上がるかどうかのチ
ェックは、布への吸水目的で所定時間馴染ませ運転を行
った後に行うので、布への給水を充分にすることによ
り、判定を同一条件でできる。

【０１５４】一定回転速度まで立ち上がるまで給水する
のに、立ち上がりの変化特性から不足水量を予測し、こ
の不足水量を給水し、給水後に一定回転速度まで立ち上
がるか否かの再チェックを行うので、不足水量を予測で
き、逐次的ではなく、効率的で、布いたみの防止が期待
できる。

【０１５５】立ち上がりの変化特性から不足水量を予測
するのは、第１回目の回転の立ち上がりの変化特性から
判定するので、判定時間の短縮化及び高精度の判定が実
現できる。

【０１５６】不足水量を予測した時点で、必要洗剤量を
表示するので、適正洗剤量を早期に表示できる。

【０１５７】別途水有り時布量判定方法は、洗い工程終
了後水無し時布量判定モードと同じ処理方法を用い、同
一のニューラルネットおよび結合係数テーブルを使用で
きるので、プログラムの効率化が得られる。

【０１５８】別途水有り時布量判定方法は、洗い工程終
了後水無し時布量判定モードと同じ処理方法を用い、含
水布量判定専用のニューラルネットワークおよび結合係
数テーブルを使用するので、高精度の判定が実現でき
る。

【０１５９】別途水有り時布量判定方法は、脱水ＯＦＦ
後の洗濯兼脱水槽の惰性回転速度変化率で布量判定する
ので、脱水時における洗濯兼脱水槽の惰性回転で布量の
判定が可能であり、また、計測アルゴリズムを同一化で
き、プログラムの効率化が得られる。

【０１６０】惰性回転速度変化率は、水無し時の布量判
定モードと同じ処理方法を用い、同構成のニューラルネ
ットワークを流用するので、同一ネットワーク構成を使
用でき、プログラムの効率化が得られる。

【０１６１】別途水有り時布量判定方法は、モータ通電
停止後の洗濯兼脱水槽の惰性回転を、モータ回転センサ
またはプーリ回転センサのパルス数としてカウントし、
そのパルス数と布量関係を近似式化できるため、数式で
布量を判定することができ、プログラムの効率化が得ら
れる。

【０１６２】別途水有り時布量判定方法は、脱水開始時
の洗濯兼脱水槽の立ち上がり回転速度変化率で布量を判
定すると同時に、電源電圧をモニタし、出力結果を補正
するので、脱水時における洗濯兼脱水槽の惰性回転で布
量の判定が可能である。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の洗濯機の布量判定方法を示すブロッ
ク図である。

【図２】本発明の洗濯機の布量判定方法を示すフロー
チャートである。

【図３】全自動洗濯機の説明図である。

【図４】全自動洗濯機の縦断側面図である。

【図５】全自動洗濯機の回転機構の斜視図である。

【図６】モータ回転センサの斜視図である。

【図７】モータ回転センサのマグネットの平面図であ
る。

【図８】モータ回転センサの出力波形図である。

【図９】槽回転センサの斜視図である。

【図１０】槽回転センサの回路図である

【図１１】槽回転センサの出力波形図である。

【図１２】プーリ回転センサの斜視図である。

【図１３】プーリ回転センサの電気回路図である。

【図１４】本発明の洗濯機の布量判定方法を示すフロ
ーチャートである。

【図１５】モータ停止信号を電源ゼロクロス信号のタ
イミングに同期させる波形図である。

【図１６】水無し時布量判定モードにおけるデータの
取り込み・処理の方法を示すフローチャートである。

【図１７】パルス数のサンプリング時における波形図
である。

【図１８】惰性回転時における減衰率と布量の関係を
示すグラフである。

【図１９】惰性回転時における減衰率と時間の関係を
示すグラフである。

【図２０】惰性回転時におけるデータの取り込みを示
すフローチャートである。

【図２１】所定パルス数のカウント方法を示すフロー
チャートである。

【図２２】データの取り込みの割り付け図である。

【図２３】データ平均化の格納の割り付け図である。

【図２４】データの取り込み時におけるモータの回転
方向と回転速度の波形図である。

【図２５】モータパルスのバラツキを示す説明図であ
る。

【図２６】データ取り込み終了の第１条件を示す波形
図である。

【図２７】データ取り込み終了の第２条件を示す波形
図である。

【図２８】データ取り込み終了条件の優先順位を示す
説明図である。

【図２９】モータの惰性回転の減衰率の生データを示
すグラフである。

【図３０】モータの惰性回転の減衰率の正規化データ
を示すグラフである。

【図３１】データ平均化の格納の割り付け図である。

【図３２】１番目のデータを基準として正規化したデ
ータの格納の割り付け図である。

【図３３】洗濯機布量検出の概要とネットワーク構成
を示す説明図である。

【図３４】電源周波数によるプーリとベルトの関係を
示す説明図である。

【図３５】電源周波数によるモータの惰性回転の減衰
率の原データと正規化データの関係を示すグラフであ
る。

【図３６】ニューラルネットワークの学習部での説明
図である。

【図３７】ニューラルネットワークの実行を示すフロ
ーチャートである。

【図３８】ベルトテンション補正処理を示すフローチ
ャートである。

【図３９】ニューラルネットワークを用いた布量補正
のフローチャートである。

【図４０】ベルトテンション補正処理を示すフローチ
ャートである。

【図４１】無布量時の惰性回転減衰特性を示すグラフ
である。

【図４２】しきい値によるベルトテンション判定サブ
ルーチンフローチャートである。

【図４３】負荷量に対する水量を示すグラフである。

【図４４】負荷量に対する水量の５段階と無段階の効
果の比較を示す図表である。

【図４５】パルス数のサンプリング時における波形図
である。

【図４６】惰性回転時におけるデータの取り込みを示
すフローチャートである。

【図４７】所定パルス数のカウント方法を示すフロー
チャートである。

【図４８】データ取り込みを示す割り付け図である。

【図４９】データ平均化の格納の割り付け図である。

【図５０】惰性回転の減衰率の生データを示すグラフ
である。

【図５１】惰性回転の減衰率の正規化データを示すグ
ラフである。

【図５２】洗濯物の状態とモータ回転速度を示す説明
図である。

【図５３】洗濯物のなじませ運転の時の波形図であ
る。

【図５４】モータ回転速度と水量との関係を示す波形
図である。

【図５５】モータ回転速度の差と水量との関係を示す
グラフである。

【図５６】水量と洗剤量の関係を示すグラフである。

【図５７】含水布の惰性回転減衰率の正規化データを
示すグラフである。

【図５８】水有り時布量判定モードにおけるデータの
取り込み方法を示すフローチャートである。

【図５９】脱水回転時のモータＯＦＦ後の槽の惰性回
転を示す波形図である。

【図６０】脱水槽回転パルス数のサンプリング時にお
ける波形図である。

【図６１】脱水槽の惰性回転の減衰率の生データを示
すグラフである。

【図６２】脱水槽の惰性回転の減衰率の正規化データ
を示すグラフである。

【図６３】脱水槽のパルス数のカウント方法を示すフ
ローチャートである。

【図６４】脱水槽の惰性回転時におけるパルス数と布
量の関係を示すグラフである。

【図６５】脱水槽の惰性回転時におけるデータの取り
込み方法を示すフローチャートである。

【図６６】電圧補正処理のフローチャートである。

【図６７】電源電圧モニタブロック図である。

【図６８】整流電圧とゼロクロス信号を示す波形図で
ある。

【図６９】電源電圧に対する整流電圧図である。

【図７０】電源電圧に対する脱水加速特性を示すグラ
フである。

【図７１】ベルトテンション補正処理におけるニュー
ラルネットワークの構成を示す説明図である。

【図７２】従来のモータ駆動停止とモータ電流を示す
波形図である。

【図７３】従来のモータ駆動停止時のモータ回転速度
と時間の関係を示すグラフである。

【符号の説明】

１…外箱、２…防振バネ、３…吊棒、４…水受槽、５…
回転翼、６…洗濯兼脱水槽、７ａ，７ｂ…プーリ、８…
モータ、９…排水手段、９ａ…排水管、９ｂ…排水バル
ブ、９ｃ…排水ホース、１０…水位検出手段、１０ａ…
導圧管、１０ｂ…水位センサ、１１…減速ギヤ、１２…
ベルト、１３…クラッチ、１４…給水手段、１４ａ…給
水弁、１４ｂ…給水ホース、１５…操作部、１６…制御
回路、１６ａ…入力回路、１６ｂ…ＣＰＵ、１６ｃ…Ｅ
²ＲＯＭ、１６ｄ…出力回路、１７…モータ回転セン
サ、１７ａ…マグネット、１７ｂ…鉄心、１７ｃ…コイ
ル、１８…槽回転センサ、１８ａ…マグネット、１８ｂ
…ホールＩＣ、１９…パイロットジェネレータ、２０…
入力手段、２１…ゼロクロス検出手段、２２…電源周波
数検出手段、２３…表示手段、２４…モータ駆動手段、
２５…クラッチ切替手段、２６…洗濯物、２７…電源ト
ランス、２８…整流ダイオードブリッジ、２９…レギュ
レータ、３０…プーリ回転センサ、３１…円盤、３２…
穴、３３…フォトインタラプタ、３３ａ…発光ダイオー
ド、３３ｂ…フォトトランジスタ。

フロントページの続き (72)発明者萬谷和彦東京都千代田区丸の内二丁目２番３号三菱電機株式会社内 (72)発明者長田正史東京都千代田区丸の内二丁目２番３号三菱電機株式会社内 (72)発明者渡久地政幸千葉県船橋市山手１丁目１番１号日本建鐵株式会社内 (56)参考文献特開平５−277282（ＪＰ，Ａ) 特開平４−256790（ＪＰ，Ａ) 特開平４−325194（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.⁶，ＤＢ名) D06F 33/02

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】スタートスイッチをＯＮした後の、駆動
・停止を複数回繰り返し、モータ通電停止後の慣性回転
の減衰率によるモータの回転情報により布量を判定する
洗濯機の布量判定方法において、布量判定の前に、水位
検出手段により水の有無を判断し、水無しの場合は、水
無し時の布量判定モードを実行し、布量を検出し、全工
程終了までこの布量情報を使用するものとし、水有りの
場合、所定のモータ通電時、一定の回転速度まで立ち上
がるかどうかをチェックし、立ち上がるときはその貯水
量で洗濯を開始し、すすぎ前に別途水有り時布量判定モ
ードにより布量を判定し、すすぎ以降この布量情報を使
用するものとし、立ち上がらないときは、一定回転速度
に立ち上がるまで給水することを特徴とする洗濯機の布
量判定方法。
【請求項２】水有りの場合、所定のモータ通電を行う
前に、ユーザに所望水位を設定するよう促す手段を設
け、一定の時間水位設定を受け付けるものとし、水位設
定入力があった場合その設定水位を用いて洗濯を開始
し、すすぎ以降この水位情報を使用するものとし、所定
時間経過しても水位設定入力がない場合、前記水有りの
場合の工程を経ることを特徴とする請求項１記載の洗濯
機の布量判定方法。
【請求項３】モータの回転情報としての駆動・停止を
複数回繰り返し、モータ通電停止後の慣性回転の減衰率
は、モータ停止を所定時間によるモータＯＦＦ要求信号
発生後、（次の）電源ゼロクロス信号のタイミングに同
期させて行うことを特徴とする請求項１または請求項２
記載の洗濯機の布量判定方法。
【請求項４】回転速度検出手段を、回転翼または脱水
槽を駆動するプーリに設けたことを特徴とする請求項１
または請求項２記載の洗濯機の布量判定方法。
【請求項５】惰性回転時の減衰率とは、所定パルス数
に達する所要時間を連続的にサンプリングして、複数の
バッファに記憶し、その変化率により処理することを特
徴とする請求項１、請求項２または請求項３記載の洗濯
機の布量判定方法。
【請求項６】所定パルス数に達する所要時間をサンプ
リングする時の所定パルス数とは、モータ１回転に発生
するパルス数値の、約数又は倍数、かつ最大布量で少な
くとも２回のサンプリングが可能な設定とすることを特
徴とする請求項５記載の洗濯機の布量判定方法。
【請求項７】パルス数計時期間であるモータＯＦＦ期
間は、パルスの発生度によって可変可能とし、個別パル
ス間隔が２倍以上で終了し、これに加えて所定パルス数
を取り込むまでは所定のＯＦＦ期間を延長するものとす
ることを特徴とする請求項３記載の洗濯機の布量判定方
法。
【請求項８】変化率は、１回目の所定パルス数計時時
間（１バッファ目の値）を基準とした、正規化処理計算
を行った後のデータを用いることを特徴とする請求項５
記載の洗濯機の布量判定方法。
【請求項９】正規化処理後の変化率は、ニューラルネ
ットワークを用いて、変化率と布量の関係を同定（導
く）することを特徴とする請求項８記載の洗濯機の布量
判定方法。
【請求項１０】ニューラルネットワークは、電源周波
数（５０／６０Ｈｚ）対応用ネットワークを、同一ネッ
トワーク構成で２つ用意することを特徴とする請求項９
記載の洗濯機の布量判定方法。
【請求項１１】ニューラルネットワークは、ベルトテ
ンション補正用のネットワークを用意し、無布量時の情
報（検出布量）を不揮発性メモリに記憶したニューラル
ネットワークの入力情報として補正処理することを特徴
とする請求項９または請求項１０記載の洗濯機の布量判
定方法。
【請求項１２】無布量時のデータの取込みの最終バッ
ファ目のデータを読み出し、しきい値によってベルトテ
ンション補正値を計算し、結果を不揮発性メモリに記憶
して布量判定結果を補正処理することを特徴とする請求
項１１記載の洗濯機の布量判定方法。
【請求項１３】布量検出後、布量検出した分解能のま
ま必要水量に割り付けることを特徴とする請求項１また
は請求項２記載の洗濯機の布量判定方法。
【請求項１４】惰性回転時の減衰率とは、所定時間毎
のパルス数を連続的にサンプリングして、その変化率に
より処理することを特徴とする請求項１または請求項２
記載の洗濯機の布量判定方法。
【請求項１５】一定回転速度まで立ち上がるかどうか
のチェックは、布への吸水目的で所定時間馴染ませ運転
を行った後に行うことを特徴とする請求項１または請求
項２記載の洗濯機の布量判定方法。
【請求項１６】一定回転速度まで立ち上がるまで給水
するのに、立ち上がりの変化特性から不足水量を予測
し、この不足水量を給水し、給水後に一定回転速度まで
立ち上がるか否かの再チェックを行うことを特徴とする
請求項１または請求項２記載の洗濯機の布量判定方法。
【請求項１７】立ち上がりの変化特性から不足水量を
予測するのは、第１回目の回転の立ち上がりの変化特性
から判定することを特徴とする請求項１６記載の洗濯機
の布量判定方法。
【請求項１８】不足水量を予測した時点で、必要洗剤
量を表示することを特徴とする請求項１６または請求項
１７記載の洗濯機の布量判定方法。
【請求項１９】別途水有り時布量判定方法は、洗い
（またはすすぎ）及び排水工程を完了し、水位検出手段
において水無しを検出した時に、請求項１または請求項
２記載の水無し時の布量判定モードと同じ処理方法を用
い実行し、水分による重量増加分を補正手段によって判
定結果を補正することを特徴とする請求項１または請求
項２記載の洗濯機の布量判定方法。
【請求項２０】別途水有り時布量判定方法は、洗い
（またはすすぎ）及び排水工程を完了し、水位検出手段
において水無しを検出した時に、請求項１または請求項
２記載の水無し時の布量判定モードと同じ処理方法を用
い、含水布専用のニューラルネットワークの結合係数テ
ーブルを用意することを特徴とする請求項１または請求
項２記載の洗濯機の布量判定方法。
【請求項２１】別途水有り時布量判定方法は、脱水Ｏ
ＦＦ後の洗濯兼脱水槽の惰性回転速度変化率で布量判定
することを特徴とする請求項１または請求項２記載の洗
濯機の布量判定方法。
【請求項２２】脱水ＯＦＦ後の洗濯兼脱水槽の惰性回
転速度変化率とは、水無し時の布量判定モードと同じ処
理方法を用い、同構成のニューラルネットを流用するこ
とを特徴とする請求項２１記載の洗濯機の布量判定方
法。
【請求項２３】別途水有り時布量判定方法は、脱水Ｏ
ＦＦ後の洗濯兼脱水槽の惰性回転速度変化率と布量の関
係を近似式化し、この近似式を用いて求めることを特徴
とする請求項１または請求項２記載の洗濯機の布量判定
方法。
【請求項２４】別途水有り時布量判定方法は、脱水開
始時の洗濯兼脱水槽の立ち上がり回転速度変化率で布量
を判定すると同時に、電源電圧をモニタし、出力結果を
補正することを特徴とする請求項１または請求項２記載
の洗濯機の布量判定方法。