JP3097641B2 - 電気掃除機 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は電気掃除機及び洗濯機な
どの家庭電化製品に関し、特に、掃除対象の床面や使用
者の使用状態に応じて最適運転される電気掃除機に関す
る。

【０００２】

【従来の技術】従来の電気掃除機は、特開昭64−52430
号公報に記載のように、吸口に設けたパワーブラシモー
タに流れる電流の変化から被掃除面が何であるかを検知
し、その結果を基にファンモータの入力を制御してい
る。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】上記従来技術は、例え
ば、吸口に設けたノズルモータに流れる電流が吸口を操
作する人によって異なり、その大きさをもって床面を検
知する方式では、床面の判断間違いが生じる問題があっ
た。

【０００４】本発明の目的は、掃除対象の床面や使用者
の使用状態とに応じて最適な吸込力が自動的に得られる
電気掃除機を提供することにある。

【０００５】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に本発明の特徴とするところは、塵埃を捕集するフィル
タと、掃除機に吸引力を与える可変速のファンモータ
と、該掃除機本体ケース中に該フィルタの目詰りを検知
するための圧力センサと、操作者が操作する吸口と、該
ファンモータの入力を調整するマイクロコンピュータか
らなる制御装置とを有する電気掃除機において、掃除中
の前記吸口操作による前記圧力センサの出力から静圧の
変動を検出し、該変動値の形状から掃除床面の種類に対
応した複数の特徴量を前記制御装置で抽出し、該複数の
特徴量と重み係数との積和をとって線形もしくは非線形
の関数により変換し、該線形もしくは非線形の関数の出
力に応じて前記ファンモータの入力を制御するようにし
たことにある。

【０００６】

【作用】本発明によれば、操作者の意志によって決定さ
れる負荷状態が負荷状態検出センサの出力信号に変動と
して現れることから、この変動から負荷状態に対応した
複数の特徴量を検出し、最適制御量決定機構によりこの
複数の特徴量から負荷状態を総合的に判断し、その結果
をもって制御対象を制御することにより、操作者の意志
に沿った運転状態を実現できる電気掃除機を提供でき
る。

【０００７】

【実施例】以下、本発明の一実施例を図１〜図１９によ
り説明する。本発明では家庭電化製品を対象にしている
が、電気掃除機に適用する場合を主に述べる。本実施例
では掃除機の駆動源として可変速モータをファンモータ
として使用することを前提としている。可変速モータと
しては、入力を制御することによって速度が変わる交流
整流子モータ，位相制御モータ，インバータ駆動のイン
ダクションモータ，リラクタンスモータ、あるいはブラ
シレスモータ等が考えられるが、本一実施例では、交流
整流子モータおよび機械的な摺動を伴うブラシをもた
ず、それ故長寿命で、また、制御応答性の良いブラシレ
スモータをファンモータとして用いた例について説明す
る。

【０００８】さらに、本実施例では吸口にロータリブラ
シを駆動するノズルモータを有するもの（以下、パワー
ブラシ吸口と称す）と持たないもの(以下、一般吸口と
称す)を使用した場合を前提とし、ノズルモータとして
は直流マグネットモータ，交流整流子モータが考えられ
るが、本一実施例では整流回路内蔵の直流マグネットモ
ータを用いた例について説明する。また、掃除機本体中
にフィルタの目詰り検出のために圧力センサ（半導体圧
力センサ）を設けた例について説明する。

【０００９】図１は本発明の制御システムを示す。図に
おいて、１は電気掃除機であれば掃除床面，洗濯機であ
れば布量，布質などの負荷対象、２は電気掃除機であれ
ばファン、洗濯機であればパルセータなどの制御対象、
３はモータ、４は電気掃除機であれば掃除床面の検出セ
ンサ，洗濯機であれば布量，布質及びよごれなどの検出
センサ、５は最適制御量決定機構、６は負荷状態検出
部、７は電気掃除機であれば掃除床面，洗濯機であれば
布量，布質に対応した特徴量抽出部、８は負荷状態検出
部６及び特徴量抽出部７の出力から負荷対象を判定する
負荷対象判定部、９は負荷対象判定部８の出力を基に制
御指令を発生する制御指令発生部であり、モータ３は最
適な運転状態となるように制御指令に応じて制御され
る。すなわち、本発明が対象としている家庭電化製品に
おいては、操作者の意図を組んで自動的に最適運転でき
れば自動化できる。そこで、操作者の意志によって決定
される負荷状態である負荷対象１に対し、負荷状態の検
出センサ６の出力信号から負荷状態検出部６によって現
在の運転状態を検出し、特徴量抽出部７によって負荷の
種類に対応した複数の特徴量を検出し、この負荷状態検
出部６及び特徴量抽出部７の出力を入力として負荷対象
判定部８によってニューロ及びファジィ演算などを行っ
て総合的に負荷の種類を判定し、その結果に応じてモー
タ３を介して制御対象２を制御することにより、操作者
の意志に沿った運転状態を実現できる家庭電化製品を提
供できる。

【００１０】以下、実際の適用例について述べる。図２
は電気掃除機用制御システムの概略構成を示すブロック
図、図３は電気掃除機用制御回路の構成、図４は電気掃
除機の概略構造を示す。

【００１１】図２〜図４において、１は掃除床面からな
る負荷対象、２はファン２４からなる制御対象、３はフ
ァンモータ２３及びパワーブラシモータ２５からなるモ
ータ、４はフィルタ３３の目詰りを検出するための圧力
センサ（半導体圧力センサ）からなるセンサ、５は制御
対象２の運転状態を検出する負荷状態検出処理（負荷状
態検出部）６，掃除床面１に対応した特徴量を抽出する
ための掃除床面対応特徴量抽出処理（特徴量抽出部であ
り、ニューロ用掃除床面対応特徴抽出処理７Ａとファジ
ィ用掃除床面対応特徴抽出処理７Ｂからなる）７，ニュ
ーロ演算処理１２及びファジィ演算処理１４からなる負
荷対象判定部８、そして吸込特性決定処理１３，トライ
アック位相時間決定処理１５及び点弧信号発生処理１６
からなる制御指令発生部９より構成される最適制御量決
定機構である。１０は圧力センサ４の出力から静圧に変
換する静圧検出回路、１１は静圧検出回路１０の出力信
号のノイズ成分を除去する抵抗ＲとコンデンサＣからな
るローパスフィルタ、１７は交流電源１９のゼロクロス
を検出するゼロクロス検出回路、１８はセントラルプロ
セッシングユニット（ＣＰＵ）１８−１，リードオンメ
モリ（ＲＯＭ）１８−２及びランダムアクセスメモリ
（ＲＡＭ）１８−３などを含むマイクロコンピュータで
あり、これらは図示しないがアドレスバス及びコントロ
ールバスなどによって相互に接続され、最適制御量決定
機構５はこのマイクロコンピュータ１８内に記憶されて
いる。ＲＯＭ１８−２には、ファンモータ２３を駆動す
るのに必要なプログラム、例えば、負荷状態検出処理
６，特徴量抽出処理７，ニューロ演算処理１２，ファジ
ィ演算処理１４，吸込特性決定処理１３，トライアック
位相時間決定処理１５，点弧信号発生処理１６及びゼロ
クロス検出処理１７などを記憶させてある。ＲＡＭ１８
−３は、前記ＲＯＭ１８−２に記憶させた種々のプログ
ラムを実行するのに際し、必要な各種のデータを読み書
きするのに用いられる。２０はファンモータ２３に印加
する電圧を調整するためのトライアックＦＬＳ１、２２
は吸口３６内のロータリブラシ２６を駆動するパワーブ
ラシモータ２５の印加電圧を調整するためのトライアッ
クＦＬＳ２であり、それぞれ点弧回路２７，２８によっ
て駆動される。なお、２１は掃除機の運転状態を表示す
る表示回路、２９は手元操作部３５に設けた運転スイッ
チ、３０は手元操作部３５に設けたロータリブラシ２６
を作動させるか否かのパワーブラシスイッチである（パ
ワーブラシスイッチ３０をｏｎするとパワーブラシ吸口
となり、ｏｆｆすると一般吸口となる）。以上の述べた
回路構成により、掃除機用制御回路３１が構成されてい
る。

【００１２】このような制御システムにおいて、掃除床
面１上で操作される掃除機は、掃除機本体３２，その中
に表示回路２１，ファンモータ２３とファン２４からな
る電動送風機，圧力センサ４，掃除機用制御回路３１及
びフィルタ３３が納められ、ホース３４，手元操作部３
５，延長管３７及び吸口３６から構成される。

【００１３】次に、パワーブラシ吸口の内部構造を図５
に示す。図において、パワーブラシ吸口３６の吸口ケー
ス３６Ａの内部には、パワーブラシモータ２５，ロータ
リブラシ２６、それに取り付けられたハケ３９がある。
４０はパワーブラシモータ２５の駆動力をロータリブラ
シ２６に伝えるタイミングベルト、４２は吸引延長管、
４１はローラである。パワーブラシモータ２５の電源リ
ード線３８は、延長管３７中に設けられた電源線３７Ａ
に接続されている。

【００１４】これにより、パワーブラシモータ２５が電
力供給され回転すると、タイミングベルト４０を介して
ロータリブラシ２６が回転する。ロータリブラシ２６が
回転している時にパワーブラシ吸口３６を掃除床面１に
接触させると、ロータリブラシ２６についているハケ３
９が掃除床面１の面を叩いて掃除効率が向上する。

【００１５】ここで、ファンモータ２３が駆動中に操作
者が吸口３６を掃除床面１の上で前後に操作すると、ロ
ーパスフィルタ１１の出力信号が図６に示すように変動
する。図６（イ）は掃除床面１の『ゆか』上、図６
（ロ）は掃除床面１の『たたみ』上、図６（ハ）は掃除
床面１の『じゅうたん』上で吸口３６を操作した場合の
ローパスフィルタ１１の出力信号の代表例を示したもの
である。すなわち、ローパスフィルタ１１の出力信号は
掃除床面１の種類によって異なることを見出し、この出
力信号から掃除床面１の種類に応じた特徴量を抽出する
こととした。例として、取り込んだデータのあるサンプ
リング時間内の平均値を求め、この平均値に対して取り
込んだデータがクロス（平均値を横切ったとき）した回
数をクロス回数ＣＲ、上まわった時間をｔ₁ 、下まわっ
た時間をｔ₂ として（ｔ₁ −ｔ₂ ）を操作時間差ＴＤ，
(ｔ₁／(ｔ₁ ＋ｔ₂ )）を操作時間比ＴＲとし、静圧の最
大値と最小値との間の偏差を静圧変動幅ΔＨとする。こ
の掃除床面対応特徴量であるクロス回数ＣＲ，操作時間
差ＴＤ及び操作時間比ＴＲと掃除床面１との関係を図７
に示した。図７（イ）はクロス回数ＣＲ、図７（ロ）は
操作時間差ＴＤ及び図７（ハ）は操作時間比ＴＲと掃除
床面１との対応関係を示し、横軸のクロス回数ＣＲ，操
作時間差ＴＤ及び操作時間比ＴＲの大きさに対する各掃
除床面の確率を示したものである。図より、１つの掃除
床面対応特徴量の大きさを持って掃除床面１の種類を特
定するとき、同一出力レベルの時にそれぞれの掃除床面
１が対応する場合があるため、判定が難しい。しかしな
がら、それぞれの掃除床面対応特徴量の大きさを比較し
たとき、出力レベルに対する掃除床面１の対応位置が異
なるため、複数の掃除床面対応特徴量を使用することに
より、掃除床面１の種類を判定可能といえる。

【００１６】以上、述べたように本発明では、操作者が
吸口を掃除床面上で前後に操作したとき、圧力センサの
後段に設けたローパスフィルタの出力信号に、掃除床面
に対応した信号が重畳することを見出し、それを掃除床
面対応特徴量抽出部にて複数の特徴量として抽出し、ニ
ューロ演算及びファジィ演算などを行って掃除床面の種
類を総合判定し、その結果をもってモータを制御するこ
とにより、掃除床面や人の操作力に応じた最適な吸込力
で掃除できる電気掃除機を提供できる。

【００１７】次に、負荷対象判定部について述べる。複
数の掃除床面対応特徴量を使用した掃除床面の判定方法
としてはニューラルネットがある。図８はニューロ演算
部１２におけるニューラルネットのユニット構成を示し
たものである。入力χ₁ 〜χ₃ (掃除床面対応特徴量に
対応）に対し、それぞれに重み係数ω₁ 〜ω₃ ４６を掛
算し、その掛算値を合成し（それぞれの掛算値の合成を
積和４３という）、その積和をSigmoid 関数４４で変換
して出力信号ｚｉとするものがニューラルネットであ
る。なお、積和４３の出力ｙとSigmoid 関数４４の出力
ｚは図８中に示した式で求められる。

【００１８】図９はファジィ演算部１４のファジイ演算
の説明図を示したものである。すなわち、ルール１では
入力ｘ₁ のメンバーシップＡ₁₁に対する適合度と入力ｘ
₂ のメンバーシップＡ₁₂に対する適合度との小さい方の
適合度から、出力のメンバーシップＢ１の面積を求め
る。ルール２でも同様にして出力のメンバーシップＢ２
の面積を求める。そして、ルール数分の面積を重ねあわ
せ、重心を求めるものであり、この重心がファジィ演算
の出力となる。

【００１９】なお、図１０に本発明の電気掃除機に適用
したファジィルール、図１１に本発明の電気掃除機に適
用したメンバーシップ関数を示した。入力ｘ₁ に対応す
るのが動作風量Ｑであり、この風量Ｑは図２中に示した
ように、負荷状態検出部６の出力である静圧の絶対値｜
Ｈ｜、あるいはファンモータ２３が交流整流子モータの
場合には制御素子であるトライアックＦＬＳ１の位相制
御角の関数として求められる。入力ｘ₂ に対応するのが
静圧変動幅ΔＨであり、この静圧変動幅ΔＨは吸口を操
作する操作者の操作力と掃除床面の種類とに影響され、
主に操作者の操作力に影響される。入力及び出力に関す
るメンバーシップ関数は、５つのメンバーシップ、すな
わち『小さい』，『少し小さい』，『標準』，『少し大
きい』，『大きい』とした。

【００２０】以上のニューロ演算及びファジィ演算を含
めた制御ブロック図の処理内容を図１２に示す。掃除床
面対応特徴量抽出処理７の出力であるクロス回数ＣＲ，
操作時間差ＴＤ及び操作時間比ＴＲを入力としたニュー
ロ演算部１２は、『階層型ネットワーク』と呼ばれるニ
ューラルネットワークの構成を採用し、入力層，中間層
及び出力層から構成され、各層の各ユニットは図８に示
したユニットの構造をなす。各ユニットにおける重み係
数ωｉは、図示していないが『バックプロパゲーション
（誤差逆伝搬法）』と呼ばれる学習則を用い、入力層の
各ユニットに入力を与え、出力層から出力された値を望
ましい値（教師データ）と比較し、その差が最小となる
ように各ユニット間の結合の強さを変えるが、この結合
の強さを表すものである。ニューロ演算部１２の出力信
号１２Ａ，１２Ｂ及び１２Ｃは、それぞれ『ゆか』，
『たたみ』及び『じゅうたん』に対応した出力信号であ
る。吸込特性決定部１３は、ニューロ演算部１２の出力
から『ゆか』，『たたみ』及び『じゅうたん』に応じた
風量Ｑ及び静圧Ｈ一定となる位相制御角ｆ(θ)を出力す
る。ここで、風量Ｑ一定は吸口部での必要最小限の風量
と静圧を確保するもので、フィルタの目詰り度合いに応
じて静圧が大きくなる。静圧Ｈ一定は掃除床面と吸口部
との密着性を緩和するもので、例えば吸口に異物がくっ
ついても静圧がある値までしか上昇しないので、その異
物を排除しやすいという利点がある。すなわち、掃除機
の吸込力は風量Ｑと静圧Ｈとの積に比例し、ゴミの吸い
取り性能は風量Ｑに左右されることから、掃除床面の種
類に応じて図中に示した風量一定及び静圧一定指令に対
応した位相制御角ｆ(θ)を出力する。風量一定及び静圧
一定となっているか否かは静圧の絶対値を入力としてい
ることから、静圧の値から判断できる。

【００２１】また、ファジイ演算部１４は掃除床面対応
特徴量抽出部７の出力である静圧変動幅ΔＨと負荷状態
検出部６の出力である静圧の絶対値｜Ｈ｜とを入力とし
てファジィ演算を行って吸口操作者の操作力を抽出し、
その結果に応じて位相制御角の補正量ｆ(Δθ)を出力す
る。この位相制御角の補正量ｆ(Δθ)を風量で表すと、
吸込特性決定部１３中に示したように、風量一定指令を
少しだけ増減することに対応する。位相時間決定部１５
は吸込特性決定部１３の出力である位相制御角ｆ(θ)と
ファジイ演算部１４の出力である位相制御角の補正量ｆ
(Δθ)とを加算し、その結果からトライアックＦＬＳ１
の位相制御角θ₁ 及びトライアックFLS2の位相制御角θ
₂ を決定する。この位相制御角θ₁ は掃除床面に応じて
風量が一定となるファンモータ２３の位相制御角であ
り、位相制御角θ₂ は掃除床面に応じて吸口内に設けた
パワーブラシモータ２５の回転速度を決定するものであ
り、掃除床面の『ゆか』，『たたみ』，『じゅうたん』
の順に回転速度が増加する。次に、点弧信号発生処理に
ついて述べる。図１３にゼロクロス検出回路の構成、図
１４にモータに印加される電圧，電流を示す。図１３と
図１４において、交流電源１９が図１４(イ)中の電圧Ｖ
ｓであると、抵抗Ｒ２，フォトカプラＰＳ，抵抗Ｒ３か
らなるゼロクロス検出回路１７により、図１４(ロ)に示
すゼロクロス信号１７Ｓが得られる。マイクロコンピュ
ータ１８はこのゼロクロス信号１７Ｓの立上りに同期し
て図１４(ハ)に示すカウントタイマを同期させ、カウン
トタイマがゼロになったとき、マイクロコンピュータ１
８からトライアックＦＬＳ１，ＦＬＳ２への点弧信号１
８Ｄを出力する（図示していないが、ゼロクロス信号の
たち下がりに同期してカウントタイマを動作させるよう
にゼロクロス信号１７Ｓを反転させても良い）。点弧信
号発生処理１６はトライアック位相時間設定処理１５の
出力信号を受けてカウントタイマの時間ｔ_f を設定する
もので、この時間ｔ_f を調整することによってモータに
印加される電圧が変化し、これによってモータの回転速
度、いわゆる入力が制御される。

【００２２】以上述べた本発明の制御システムを採用し
た電気掃除機を実際の掃除床面上で操作した場合の運転
結果を図１５に示す。図より、従来（ファジィ制御のみ
の場合）に比較して、本発明のニューロ＆ファジイ制御
によれば、各掃除床面に最適な回転速度、言い替えれば
最適な吸込力に到達する時間、すなわち応答速度が早く
なる効果がある。なお、図１５中に示した待機運転は掃
除中でないと判断し、圧力センサの感度を上げると共に
回転速度を下げて省エネ運転を行っているものである。

【００２３】次に、他の実施例について述べる。図１６
は掃除床面と掃除床面対応特徴量との関係、図１７は図
１６の掃除床面対応特徴量を用いた最適制御量決定機構
の処理内容を示す。先に述べた図７の掃除床面と掃除床
面対応特徴量との関係及び図１２の最適制御量決定機構
の処理内容と異なるのは、掃除床面対応特徴量として、
図１６(イ)クロス回数ＣＲ，図１６(ロ)操作時間差ＴＤ
のほかに、新たに図１６(ハ)に示す分散ＳＭ及び図１６
(ニ)に示す静圧変動幅を設けたものである。分散ＳＭは
図中に示す式で表され、あるサンプリング期間中の静圧
の平均値Ｈｍと静圧の瞬時値ｘｉとの差の二乗を取り、
あるサンプリング期間中で平均したものである。これに
より、入力層が多くなっているのでニューラルネットの
演算時間は多くなるものの、先に述べたように、各掃除
床面に最適な吸込力で運転できる電気掃除機が得られ
る。

【００２４】さらに、図１８はバンド幅カットの説明
図、図１９は図１８のバンド幅を用いた最適制御量決定
機構の処理内容を示す。掃除床面に最適な吸込力とする
ための応答速度を向上するには、しきい値ベースで掃除
床面を判断できるときは、ニューラルネットの演算をバ
イパスさせれば良い。そこで、図１８に示すように、バ
ンド幅Ｂ１とＢ２とを設けてローパスフィルタ１１の出
力信号をカットする。ここで、バンド幅Ｂ１のときにロ
ーパスフィルタ１１の出力信号がなければ、掃除床面を
『ゆか』とし、バンド幅Ｂ２のときにローパスフィルタ
１１の出力信号があれば、掃除床面を『じゅうたん』と
しきい値判断４５することにより、各掃除床面に対して
最適な吸込力までの応答速度が早い電気掃除機が得られ
る。

【００２５】なお、以上の本発明では複数の特徴量をあ
るサンプリング時間中の静圧の平均値を基準に検出した
が、あるサンプリング時間中の静圧の最大値と最小値の
中央値から複数の特徴量を検出してもよいことはいうま
でもない。

【００２６】

【発明の効果】本発明によれば、操作者の意志によって
決定される負荷状態が負荷状態検出センサの出力信号に
変動として現れることから、この変動から負荷状態に対
応した複数の特徴量を検出し、最適制御量決定機構によ
りこの複数の特徴量から負荷状態を総合的に判断し、そ
の結果をもって制御対象を制御することにより、操作者
の意志に沿った運転状態を実現できる電気掃除機を提供
できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の制御システム。

【図２】本発明の電気掃除機用制御システムの概略構成
を示すブロック図。

【図３】電気掃除機用制御回路の全体構成。

【図４】電気掃除機の概略構造。

【図５】パワーブラシ吸口の内部構造。

【図６】吸口操作時の静圧変動状態。

【図７】掃除床面と掃除床面対応特徴量との関係。

【図８】ニューラルネットのユニット構成。

【図９】一般的なファジィ演算の説明図。

【図１０】本発明の掃除機に適用したファジィルール。

【図１１】本発明の掃除機に適用したメンバーシップ関
数。

【図１２】最適制御量決定機構の処理内容。

【図１３】ゼロクロス検出回路の構成。

【図１４】モータに印加される電圧，電流波形。

【図１５】本発明の電気掃除機の運転結果。

【図１６】分散を用いた掃除床面と掃除床面対応特徴量
との関係。

【図１７】分散を用いた最適制御量決定機構の処理内
容。

【図１８】バンド幅カットの説明図。

【図１９】しきい値判断を用いた最適制御量決定機構の
処理内容。

【符号の説明】 １…負荷対象（掃除床面）、２…制御対象、３…モー
タ、４…センサ、５…最適制御量決定機構、６…負荷状
態検出部、７…特徴量抽出部、８…負荷対象判定部、９
…制御指令発生部、１０…静圧検出回路、１１…ローパ
スフィルタ、１２…ニューロ演算処理部、１３…吸込特
性決定処理部、１４…ファジィ演算処理部、１５…位相
時間決定処理部、１６…点弧信号発生処理部、１７…ゼ
ロクロス検出回路、１８…マイクロコンピュータ、２３
…ファンモータ、２４…ファン、２５…パワーブラシモ
ータ、３１…制御回路、４３…積和、４４…Sigmoid 関
数、４５…しきい値判断処理、４６…重み係数。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 須賀 久央 茨城県日立市東多賀町一丁目１番１号 株式会社 日立製作所 多賀工場内 (72)発明者 川又 光久 茨城県日立市東多賀町一丁目１番１号 株式会社 日立製作所 多賀工場内 (56)参考文献 特開 平４−250127（ＪＰ，Ａ) 特開 平４−122340（ＪＰ，Ａ) 特開 昭64−64616（ＪＰ，Ａ) 特開 平４−189335（ＪＰ，Ａ) 特開 平３−26223（ＪＰ，Ａ) 特開 平４−319326（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) A47L 9/28

Claims (6)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】塵埃を捕集するフィルタと、掃除機に吸引
   力を与える可変速のファンモータと、該掃除機本体ケー
   ス中に該フィルタの目詰りを検知するための圧力センサ
   と、操作者が操作する吸口と、該ファンモータの入力を
   調整するマイクロコンピュータからなる制御装置とを有
   する電気掃除機において、掃除中の前記吸口操作による
   前記圧力センサの出力から静圧の変動を検出し、該変動
   値の形状から掃除床面の種類に対応した複数の特徴量を
   前記制御装置で抽出し、該複数の特徴量と重み係数との
   積和をとって線形もしくは非線形の関数により変換し、
   該線形もしくは非線形の関数の出力に応じて前記ファン
   モータの入力を制御するようにしたことを特徴とする電
   気掃除機。
2. 【請求項２】請求項１において、 前記制御装置で前記線形もしくは非線形の関数の出力に
   より前記ファンモータの第１の入力制御量を決定し、前
   記圧力センサの出力から静圧の変動幅を検出し、該静圧
   の変動幅と前記ファンモータの運転状態とに応じてファ
   ジィ演算を行うと共に、その結果に応じて該第１のファ
   ンモータの入力制御量を補正するようにしたことを特徴
   とする電気掃除機。
3. 【請求項３】請求項１において、 前記制御装置で前記線形もしくは非線形の関数の出力に
   応じて前記ファンモータの運転領域を決定し、前記圧力
   センサの出力から静圧の変動幅を検出し、該静圧の変動
   幅と前記ファンモータの運転状態とに応じてファジィ演
   算を行うと共に、その結果に応じて該ファンモータの運
   転領域を補正するようにしたことを特徴とする電気掃除
   機。
4. 【請求項４】塵埃を捕集するフィルタと、掃除機に吸引
   力を与える可変速のファンモータと、該掃除機本体ケー
   ス中に該フィルタの目詰りを検知するための圧力センサ
   と、操作者が操作する吸口と、該ファンモータの入力を
   調整するマイクロコンピュータからなる制御装置とを有
   する電気掃除機において、掃除中の前記吸口操作による
   前記圧力センサの出力から静圧の変動を検出し、該変動
   値の形状から掃除床面の種類に対応した複数の特徴量を
   前記制御装置で抽出し、該掃除床面の種類に対応した該
   複数の特徴量を入力としたニューラルネットの出力に応
   じて前記ファンモータの入力を制御するようにしたこと
   を特徴とする電気掃除機。
5. 【請求項５】請求項４において、 前記制御装置で前記ニューラルネットの出力により前記
   ファンモータの第１の入力制御量を決定し、前記圧力セ
   ンサの出力から静圧の変動幅を検出し、該静圧の変動幅
   と前記ファンモータの運転状態とに応じてファジィ演算
   を行うと共に、その結果に応じて該第１のファンモータ
   の入力制御量を補正するようにしたことを特徴とする電
   気掃除機。
6. 【請求項６】請求項４において、 前記制御装置で前記ニューラルネットの出力に応じて前
   記ファンモータの運転領域を決定し、前記圧力センサの
   出力から静圧の変動幅を検出し、該静圧の変動幅と前記
   ファンモータの運転状態とに応じてファジィ演算を行う
   と共に、その結果に応じて該ファンモータの運転領域を
   補正するようにしたことを特徴とする電気掃除機。