JP3003253B2 - 電気掃除機 - Google Patents
電気掃除機Info
- Publication number
- JP3003253B2 JP3003253B2 JP3086692A JP8669291A JP3003253B2 JP 3003253 B2 JP3003253 B2 JP 3003253B2 JP 3086692 A JP3086692 A JP 3086692A JP 8669291 A JP8669291 A JP 8669291A JP 3003253 B2 JP3003253 B2 JP 3003253B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- current
- floor
- fan motor
- suction force
- inference
- 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.)
- Expired - Fee Related
Links
Landscapes
- Filters For Electric Vacuum Cleaners (AREA)
- Electric Vacuum Cleaner (AREA)
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明はファンモータに流れる電
流を検出して自動的に吸い込み力を調整する掃除機に関
する。
流を検出して自動的に吸い込み力を調整する掃除機に関
する。
【０００２】
【従来の技術】従来、この種の掃除機は、ごみ量などに
よって設定される吸い込み力は４段階程度に設定される
ものであった。また、床や畳、絨毯の毛足の長さなどの
床面状態によって吸い込み力を設定するものもあるが、
これも床面の状態を３段階程度しか見分けることができ
なかった。
よって設定される吸い込み力は４段階程度に設定される
ものであった。また、床や畳、絨毯の毛足の長さなどの
床面状態によって吸い込み力を設定するものもあるが、
これも床面の状態を３段階程度しか見分けることができ
なかった。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】このような従来の掃除
機では、一般に、ごみ量や床面の状態は決して３から４
段階に設定できるものではなく連続的に変化するもので
あり、ファンモータの吸い込み力も多段階に設定する必
要があるが、これに対応できないため、ごみ詰まり量や
床面の状態によって最適な吸い込み力を設定できないと
いう問題があり、同時に、床用吸い込み具の回転数も制
御されないという問題を有していた。
機では、一般に、ごみ量や床面の状態は決して３から４
段階に設定できるものではなく連続的に変化するもので
あり、ファンモータの吸い込み力も多段階に設定する必
要があるが、これに対応できないため、ごみ詰まり量や
床面の状態によって最適な吸い込み力を設定できないと
いう問題があり、同時に、床用吸い込み具の回転数も制
御されないという問題を有していた。
【０００４】本発明は上記課題を解決するもので、ファ
ンモータに流れる電流を検出する電流センサの検出値に
よりファンモータの吸い込み力と床用吸い込み具の回転
数をきめ細かく決定することを目的としている。
ンモータに流れる電流を検出する電流センサの検出値に
よりファンモータの吸い込み力と床用吸い込み具の回転
数をきめ細かく決定することを目的としている。
【０００５】
【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、ごみ吸い込みのためのファンモータと、床
面のごみをかきあげる床用吸い込み具と、前記ファンモ
ータに流れる電流を検出する電流センサと、前記電流セ
ンサからの電流絶対値と変化率とにより前記ファンモー
タの回転数および床用吸い込み具の回転数を決定するニ
ューロ・ファジィ推論器を備え、前記ニューロ・ファジ
ィ推論器は、メンバーシップ関数および推論ルールを最
急降下法などの学習則により設定したことを課題解決手
段としている。
するために、ごみ吸い込みのためのファンモータと、床
面のごみをかきあげる床用吸い込み具と、前記ファンモ
ータに流れる電流を検出する電流センサと、前記電流セ
ンサからの電流絶対値と変化率とにより前記ファンモー
タの回転数および床用吸い込み具の回転数を決定するニ
ューロ・ファジィ推論器を備え、前記ニューロ・ファジ
ィ推論器は、メンバーシップ関数および推論ルールを最
急降下法などの学習則により設定したことを課題解決手
段としている。
【０００６】
【作用】本発明は上記した課題解決手段により、電流セ
ンサからの電流絶対値と変化率とにより前記ファンモー
タの回転数および床用吸い込み具の回転数を決定するニ
ューロ・ファジィ推論器を備え、前記ニューロ・ファジ
ィ推論器は、メンバーシップ関数および推論ルールを最
急降下法などの学習則により設定して最適化しているの
で、きめ細かくファンモータの吸い込み力を決定でき、
集塵室内のごみの量や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を向上できる。
ンサからの電流絶対値と変化率とにより前記ファンモー
タの回転数および床用吸い込み具の回転数を決定するニ
ューロ・ファジィ推論器を備え、前記ニューロ・ファジ
ィ推論器は、メンバーシップ関数および推論ルールを最
急降下法などの学習則により設定して最適化しているの
で、きめ細かくファンモータの吸い込み力を決定でき、
集塵室内のごみの量や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を向上できる。
【０００７】
【実施例】以下、本発明の一実施例を図１および図２を
参照しながら説明する。
参照しながら説明する。
【０００８】図に示すように、電流センサ１はファンモ
ータ２に接続された電源線３の近傍に配設し、ファンモ
ータ２に流れる電流を検出する。ファンモータ２に流れ
る電流は、集塵室（図示せず）内の塵埃量が増えたとき
や、床用吸い込み具４と床面の密着度が増したときのよ
うなファンモータ２に流れ込む風量が減少したとき、フ
ァンの負荷が減り電流が減少する。電流センサ１はこの
風量によって変化するファンモータ２に流れる電流を検
出し、集塵室内の塵埃量および床用吸い込み具４と床面
との密着度合を電流の変化率と絶対値として検出し、電
気的信号に変換するものであり、アナログ出力を得る構
成としている。電流センサ１の出力は、電流変化率算出
手段５と電流絶対値検出手段６で演算される。ニューロ
・ファジィ推論器７は電流変化率算出手段５と電流絶対
値検出手段６との出力からファンモータ２の吸い込み力
および床用吸い込み具４の回転数を推論する。制御手段
８は推論された値からファンモータ２と床用吸い込み具
４を駆動する。
ータ２に接続された電源線３の近傍に配設し、ファンモ
ータ２に流れる電流を検出する。ファンモータ２に流れ
る電流は、集塵室（図示せず）内の塵埃量が増えたとき
や、床用吸い込み具４と床面の密着度が増したときのよ
うなファンモータ２に流れ込む風量が減少したとき、フ
ァンの負荷が減り電流が減少する。電流センサ１はこの
風量によって変化するファンモータ２に流れる電流を検
出し、集塵室内の塵埃量および床用吸い込み具４と床面
との密着度合を電流の変化率と絶対値として検出し、電
気的信号に変換するものであり、アナログ出力を得る構
成としている。電流センサ１の出力は、電流変化率算出
手段５と電流絶対値検出手段６で演算される。ニューロ
・ファジィ推論器７は電流変化率算出手段５と電流絶対
値検出手段６との出力からファンモータ２の吸い込み力
および床用吸い込み具４の回転数を推論する。制御手段
８は推論された値からファンモータ２と床用吸い込み具
４を駆動する。
【０００９】ニューロ・ファジィ推論器７は図２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９は電流変化率、電流絶対値に関するメンバーシップ
関数を記憶している。電流変化率適合度演算手段１０は
前件部メンバーシップ関数記憶手段９に記憶されている
電流変化率に関するメンバーシップ関数と入力である電
流変化率との適合度を演算し、電流絶対値適合度演算手
段１１は前件部メンバーシップ関数記憶手段９に記憶さ
れている電流絶対値に関するメンバーシップ関数と入力
である電流絶対値との適合度を演算する。前件部ミニマ
ム演算手段１２は電流変化率適合度演算手段１０、電流
絶対値適合度演算手段１１の出力である２つの適合度の
ＭＩＮを取り前件部の結論とする。吸い込み力推論ルー
ル記憶手段１３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１４
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１５は吸い込み力
推論ルール記憶手段１３に記憶されている推論ルールに
したがい、前件部結論と吸い込み力メンバーシップ関数
記憶手段１４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。重心演算手段１６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。
また、床用吸い込み具４の回転数を推論するための推論
ルールを記憶している床用吸い込み具回転数推論ルール
記憶手段１７と、床用吸い込み具４の回転数に関するメ
ンバーシップ関数を記憶している床用吸い込み具回転数
メンバーシップ関数記憶手段１８も含まれている。
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９は電流変化率、電流絶対値に関するメンバーシップ
関数を記憶している。電流変化率適合度演算手段１０は
前件部メンバーシップ関数記憶手段９に記憶されている
電流変化率に関するメンバーシップ関数と入力である電
流変化率との適合度を演算し、電流絶対値適合度演算手
段１１は前件部メンバーシップ関数記憶手段９に記憶さ
れている電流絶対値に関するメンバーシップ関数と入力
である電流絶対値との適合度を演算する。前件部ミニマ
ム演算手段１２は電流変化率適合度演算手段１０、電流
絶対値適合度演算手段１１の出力である２つの適合度の
ＭＩＮを取り前件部の結論とする。吸い込み力推論ルー
ル記憶手段１３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１４
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１５は吸い込み力
推論ルール記憶手段１３に記憶されている推論ルールに
したがい、前件部結論と吸い込み力メンバーシップ関数
記憶手段１４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。重心演算手段１６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。
また、床用吸い込み具４の回転数を推論するための推論
ルールを記憶している床用吸い込み具回転数推論ルール
記憶手段１７と、床用吸い込み具４の回転数に関するメ
ンバーシップ関数を記憶している床用吸い込み具回転数
メンバーシップ関数記憶手段１８も含まれている。
【００１０】このニューロ・ファジィ推論器７はマイク
ロコンピュータにより容易に実現できる。ニューロ・フ
ァジィ推論器７に含まれる前件部メンバーシップ関数記
憶手段９、吸い込み力推論ルール記憶手段１３、吸い込
み力メンバーシップ関数記憶手段１４、床用吸い込み具
回転数推論ルール記憶手段１７、床用吸い込み具回転数
メンバーシップ関数記憶手段１８において各々記憶され
ているメンバーシップ関数および推論ルールは、電流変
化率と電流絶対値のデータと掃除するときの操作感を考
慮した設定すべきファンモータ２の吸い込み力と床用吸
い込み具４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。制御手段８では決定された吸い
込み力および床用吸い込み具４の回転数に基づき、ファ
ンモータ２および床用吸い込み具４の位相制御量を算出
し制御を行う。
ロコンピュータにより容易に実現できる。ニューロ・フ
ァジィ推論器７に含まれる前件部メンバーシップ関数記
憶手段９、吸い込み力推論ルール記憶手段１３、吸い込
み力メンバーシップ関数記憶手段１４、床用吸い込み具
回転数推論ルール記憶手段１７、床用吸い込み具回転数
メンバーシップ関数記憶手段１８において各々記憶され
ているメンバーシップ関数および推論ルールは、電流変
化率と電流絶対値のデータと掃除するときの操作感を考
慮した設定すべきファンモータ２の吸い込み力と床用吸
い込み具４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。制御手段８では決定された吸い
込み力および床用吸い込み具４の回転数に基づき、ファ
ンモータ２および床用吸い込み具４の位相制御量を算出
し制御を行う。
【００１１】つぎに、上記構成において動作を説明する
と、通常の掃除においてごみを吸い込み、集塵室内のご
みが増えていくとごみ詰まりにより、ファンモータ２に
流れ込む風量が減少し、ファンモータ２の負荷が減少す
るため、流れる電流が減少すなわち電流の絶対値が減少
する傾向がある。そこで、ファンモータ２に接続された
電源線３の近傍に電流センサ１を配設し、この電流の変
化を検出すれば集塵室内のごみ量を電気的に検出でき
る。また、掃除対象の床面によっても電流センサ１の出
力は変化する。すなわち、掃除対象が絨毯の場合、床用
吸い込み具３は絨毯に吸着し、木床の場合は、床用吸い
込み具４はほとんど木床に吸着しない。この２つの場合
でもファンモータ２に流れる電流に差があり、これを電
流センサ１で電流の変化率として検出すれば、掃除対象
の床面の違いを検出することができる。
と、通常の掃除においてごみを吸い込み、集塵室内のご
みが増えていくとごみ詰まりにより、ファンモータ２に
流れ込む風量が減少し、ファンモータ２の負荷が減少す
るため、流れる電流が減少すなわち電流の絶対値が減少
する傾向がある。そこで、ファンモータ２に接続された
電源線３の近傍に電流センサ１を配設し、この電流の変
化を検出すれば集塵室内のごみ量を電気的に検出でき
る。また、掃除対象の床面によっても電流センサ１の出
力は変化する。すなわち、掃除対象が絨毯の場合、床用
吸い込み具３は絨毯に吸着し、木床の場合は、床用吸い
込み具４はほとんど木床に吸着しない。この２つの場合
でもファンモータ２に流れる電流に差があり、これを電
流センサ１で電流の変化率として検出すれば、掃除対象
の床面の違いを検出することができる。
【００１２】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「集
塵室内のごみ量が多めで（電流絶対値が小さくて）、掃
除対象が絨毯（電流変化率が大きい）であれば吸い込み
力をとても多めにする」といった一般的な判断を基に形
成されている。電流の変化率が「大きい」とか、電流の
絶対値が「小さい」とか、吸い込み力を「とても大き
く」といった定性的な概念は図３(A)(B)および図４(A)
(B)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。電流変化率適合度演算手段１０では、電流変
化率算出手段５からの入力と前件部メンバーシップ関数
記憶手段９に記憶されている電流の変化率に関するメン
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。電流絶対値適合度演算手段１１では、
電流絶対値検出手段６からの入力と前件部メンバーシッ
プ関数記憶手段９に記憶されている電流の絶対値のメン
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１２では、前記２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１
５では、吸い込み力推論ルール記憶手段１３に記憶され
ているルールにしたがい、前件部結論と吸い込み力メン
バーシップ関数記憶手段１４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。
説明する。本実施例のファジィ推論の推論ルールは「集
塵室内のごみ量が多めで（電流絶対値が小さくて）、掃
除対象が絨毯（電流変化率が大きい）であれば吸い込み
力をとても多めにする」といった一般的な判断を基に形
成されている。電流の変化率が「大きい」とか、電流の
絶対値が「小さい」とか、吸い込み力を「とても大き
く」といった定性的な概念は図３(A)(B)および図４(A)
(B)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。電流変化率適合度演算手段１０では、電流変
化率算出手段５からの入力と前件部メンバーシップ関数
記憶手段９に記憶されている電流の変化率に関するメン
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。電流絶対値適合度演算手段１１では、
電流絶対値検出手段６からの入力と前件部メンバーシッ
プ関数記憶手段９に記憶されている電流の絶対値のメン
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１２では、前記２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１
５では、吸い込み力推論ルール記憶手段１３に記憶され
ているルールにしたがい、前件部結論と吸い込み力メン
バーシップ関数記憶手段１４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。
【００１３】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１６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。制御手段８では決定された吸い込み力に基
づき、ファンモータ２の位相制御量を算出し制御を行
う。床用吸い込み具４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、床用吸い
込み具回転数推論ルール記憶手段１７と床用吸い込み具
回転数メンバーシップ関数記憶手段１８とから床用吸い
込み具４の回転数を決定する。
求めたのち、重心演算手段１６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。制御手段８では決定された吸い込み力に基
づき、ファンモータ２の位相制御量を算出し制御を行
う。床用吸い込み具４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、床用吸い
込み具回転数推論ルール記憶手段１７と床用吸い込み具
回転数メンバーシップ関数記憶手段１８とから床用吸い
込み具４の回転数を決定する。
【００１４】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。
【００１５】
【発明の効果】以上の実施例から明らかなように本発明
によれば、ファンモータに流れる電流の変化率と絶対値
からファンモータの回転数および床用吸い込み具の回転
数をファジィ推論によってきめ細かく、しかも最適に決
定でき、集塵室内のごみの量や掃除を行う床面によらず
効率よくごみがとれる掃除機を提供することができる。
また、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、本発明は最急降下法などの学
習則を用いて、メンバーシップ関数および推論ルールを
設定するので、メンバーシップ関数および推論ルールの
最適化を行うことができる。
によれば、ファンモータに流れる電流の変化率と絶対値
からファンモータの回転数および床用吸い込み具の回転
数をファジィ推論によってきめ細かく、しかも最適に決
定でき、集塵室内のごみの量や掃除を行う床面によらず
効率よくごみがとれる掃除機を提供することができる。
また、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、本発明は最急降下法などの学
習則を用いて、メンバーシップ関数および推論ルールを
設定するので、メンバーシップ関数および推論ルールの
最適化を行うことができる。
【図１】本発明の一実施例の掃除機のブロック図
【図２】同掃除機のニューロ・ファジィ推論器のブロッ
ク図
ク図
【図３】(A)(B) 同掃除機のメンバーシップ関数を示す
図
図
【図４】(A)(B) 同掃除機のメンバーシップ関数を示す
図
図
１ 電流センサ ２ ファンモータ ４ 床用吸い込み具 ７ ニューロ・ファジィ推論器
Claims (1)
- 【請求項１】 ごみ吸い込みのためのファンモータと、
床面のごみをかきあげる床用吸い込み具と、前記ファン
モータに流れる電流を検出する電流センサと、前記電流
センサからの電流絶対値と変化率とにより前記ファンモ
ータの回転数および床用吸い込み具の回転数を決定する
ニューロ・ファジィ推論器を備え、前記ニューロ・ファ
ジィ推論器は、メンバーシップ関数および推論ルールを
最急降下法などの学習則により設定した掃除機。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3086692A JP3003253B2 (ja) | 1991-04-18 | 1991-04-18 | 電気掃除機 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3086692A JP3003253B2 (ja) | 1991-04-18 | 1991-04-18 | 電気掃除機 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH04319326A JPH04319326A (ja) | 1992-11-10 |
| JP3003253B2 true JP3003253B2 (ja) | 2000-01-24 |
Family
ID=13894020
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP3086692A Expired - Fee Related JP3003253B2 (ja) | 1991-04-18 | 1991-04-18 | 電気掃除機 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3003253B2 (ja) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2956300B2 (ja) * | 1991-08-30 | 1999-10-04 | 株式会社日立製作所 | 電気掃除機の制御方法 |
-
1991
- 1991-04-18 JP JP3086692A patent/JP3003253B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH04319326A (ja) | 1992-11-10 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| EP0488883B1 (en) | Control apparatus of an electrical appliance | |
| EP0527567B1 (en) | A method of controlling a controlled object, and a control system for such a method | |
| JPH0824655B2 (ja) | 電気掃除機 | |
| JP3003253B2 (ja) | 電気掃除機 | |
| JP3198553B2 (ja) | 電気掃除機 | |
| JP3042078B2 (ja) | 電気掃除機 | |
| JP2897405B2 (ja) | 掃除機 | |
| JP3136659B2 (ja) | 空気清浄器 | |
| JP2737410B2 (ja) | 掃除機 | |
| JPH05245080A (ja) | 電気掃除機 | |
| JPH0824654B2 (ja) | 電気掃除機 | |
| JP3019532B2 (ja) | 空気清浄器 | |
| JP2778271B2 (ja) | 掃除機 | |
| JPH04309319A (ja) | 掃除機 | |
| JP3003240B2 (ja) | 電気掃除機 | |
| JP3018493B2 (ja) | 空気清浄器 | |
| JPH04122339A (ja) | 電気掃除機 | |
| JP2722765B2 (ja) | 掃除機 | |
| JP2956300B2 (ja) | 電気掃除機の制御方法 | |
| JPH04309322A (ja) | 電気掃除機 | |
| JPH04259433A (ja) | 掃除機 | |
| JPH05130962A (ja) | 電気掃除機 | |
| JPH0595881A (ja) | 電気掃除機の制御装置 | |
| JPH05199967A (ja) | 電気掃除機 | |
| JPH05253146A (ja) | 電気掃除機 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |