JP3042078B2 - 電気掃除機 - Google Patents
電気掃除機Info
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- 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
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- Electric Vacuum Cleaner (AREA)
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、圧力センサの圧力絶対
値および圧力変化量から床質およびごみ詰まり検出し、
電動送風機の入力制御および床用吸込具の回転ブラシの
回転数制御を行なう電気掃除機に関する。
値および圧力変化量から床質およびごみ詰まり検出し、
電動送風機の入力制御および床用吸込具の回転ブラシの
回転数制御を行なう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圧力センサからの出
力を基に、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
勝手や掃除性能の向上を図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圧力センサからの出
力を基に、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
勝手や掃除性能の向上を図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、電動機で回転する回転ブラシを有する床用
吸込具と、前記床用吸込具から塵埃を吸引する電動送風
機と、この電動送風機の吸引力が作用する集塵室と、こ
の集塵室内に配され前記電動送風機の吸引力により塵埃
を溜める集塵袋と、この集塵袋と前記電動送風機の間の
圧力を検知する圧力センサと、前記圧力センサの圧力絶
対値を検出する圧力絶対値検出手段と、単位時間内での
圧力変化量を検出する圧力変化量検出手段を備え、前記
圧力絶対検出手段と前記圧力変化量検出手段から得られ
る掃除面の床質や前記集塵袋のごみ詰まり状態に応じ
て、前記電動送風機の入力制御および前記電動機の回転
数を制御するものである。
するために、電動機で回転する回転ブラシを有する床用
吸込具と、前記床用吸込具から塵埃を吸引する電動送風
機と、この電動送風機の吸引力が作用する集塵室と、こ
の集塵室内に配され前記電動送風機の吸引力により塵埃
を溜める集塵袋と、この集塵袋と前記電動送風機の間の
圧力を検知する圧力センサと、前記圧力センサの圧力絶
対値を検出する圧力絶対値検出手段と、単位時間内での
圧力変化量を検出する圧力変化量検出手段を備え、前記
圧力絶対検出手段と前記圧力変化量検出手段から得られ
る掃除面の床質や前記集塵袋のごみ詰まり状態に応じ
て、前記電動送風機の入力制御および前記電動機の回転
数を制御するものである。
【０００８】
【作用】本発明は上記構成により、圧力絶対検出手段と
圧力変化量検出手段から得られる掃除面の床質や前記集
塵袋のごみ詰まり状態に応じて、電動送風機の入力制御
および電動機の回転数を制御するので、集塵室内の集塵
袋のごみ詰まりや床質（木床・絨毯など）に基づいた最
適な電動送風機の入力制御および電動機の回転数制御を
行なえる。
圧力変化量検出手段から得られる掃除面の床質や前記集
塵袋のごみ詰まり状態に応じて、電動送風機の入力制御
および電動機の回転数を制御するので、集塵室内の集塵
袋のごみ詰まりや床質（木床・絨毯など）に基づいた最
適な電動送風機の入力制御および電動機の回転数制御を
行なえる。
【０００９】
【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。
【００１０】図に示すように、圧力センサ９は本体１の
集塵室内に配された集塵袋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に出力する。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の出力を位相制御手段１８が入力し、
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袋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。
集塵室内に配された集塵袋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に出力する。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の出力を位相制御手段１８が入力し、
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袋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。
【００１１】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、集塵袋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
である塵挨量（圧力絶対値）、床質情報（圧力変化
量）、記憶床質情報（記憶手段１７の記憶データ）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２
１、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２
６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、決定された出力に
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、集塵袋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
である塵挨量（圧力絶対値）、床質情報（圧力変化
量）、記憶床質情報（記憶手段１７の記憶データ）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２
１、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２
６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、決定された出力に
基づき、電動送風機２の位相制御量を算出し制御を行
う。
【００１２】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、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
感を考慮して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、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
感を考慮して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。
【００１３】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
袋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
袋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。
【００１４】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袋１０内の
ごみ詰まり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袋１０内の
ごみ詰まり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。
【００１５】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。
【００１６】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。
【００１７】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（集塵袋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（集塵袋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。
【００１８】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。
【００１９】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に出力し、電動送風機２の入力を制御し、さ
らに、位相制御手段３０に出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袋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に出力し、電動送風機２の入力を制御し、さ
らに、位相制御手段３０に出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袋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。
【００２０】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。
【００２１】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、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、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。
【００２２】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。
【００２３】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。
【００２４】
【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、圧力絶対検出手段と圧力変化量検出手段から得
られる掃除面の床質や前記集塵袋のごみ詰まり状態に応
じて、 電動送風機の入力制御および電動機の回転数を制
御するので、最適な吸い込み力および回転ブラシの回転
数を決定でき、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、圧力絶対検出手段と圧力変化量検出手段から得
られる掃除面の床質や前記集塵袋のごみ詰まり状態に応
じて、 電動送風機の入力制御および電動機の回転数を制
御するので、最適な吸い込み力および回転ブラシの回転
数を決定でき、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。
【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
ィ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 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
フロントページの続き (56)参考文献 特開 昭63−294285（ＪＰ，Ａ) 浅見 直樹，今井 拓司、家電業界に 新たな潮流，ニューラル・ネットとファ ジイを組み合わせる、「日経エレクトロ ニクス」，1991．５．27、ＮＯ．528、 ＰＰ．165−168 (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) A47L 9/28
Claims (1)
- 【請求項１】 電動機で回転する回転ブラシを有する床
用吸込具と、前記床用吸込具から塵埃を吸引する電動送
風機と、この電動送風機の吸引力が作用する集塵室と、
この集塵室内に配され前記電動送風機の吸引力により塵
埃を溜める集塵袋と、この集塵袋と前記電動送風機の間
の圧力を検知する圧力センサと、前記圧力センサの圧力
絶対値を検出する圧力絶対値検出手段と、単位時間内で
の圧力変化量を検出する圧力変化量検出手段を備え、前
記圧力絶対検出手段と前記圧力変化量検出手段から得ら
れる掃除面の床質や前記集塵袋のごみ詰まり状態に応じ
て、前記電動送風機の入力制御および前記電動機の回転
数を制御する電気掃除機。
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 JPH0595878A (ja) | 1993-04-20 |
| JP3042078B2 true 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 (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 |
Families Citing this family (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| 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. |
| TW330907B (en) * | 1996-09-09 | 1998-05-01 | Riso Kagaku Corp | The ink container and ink supplied device for packing ink container |
| TW332188B (en) * | 1996-11-06 | 1998-05-21 | Riso Kagaku Corp | The ink-supplying apparatus for printer |
| JP3750703B2 (ja) * | 1997-02-10 | 2006-03-01 | 日本紙パック株式会社 | 液用可撓容器 |
-
1991
- 1991-10-04 JP JP3257538A patent/JP3042078B2/ja not_active Expired - Fee Related
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 浅見 直樹，今井 拓司、家電業界に新たな潮流，ニューラル・ネットとファジイを組み合わせる、「日経エレクトロニクス」，１９９１．５．２７、ＮＯ．５２８、ＰＰ．１６５−１６８ |
Cited By (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 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH0595878A (ja) | 1993-04-20 |
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Legal Events
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|---|---|---|---|
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