JP3283408B2 - Ｇａ−ファジー理論を用いた冷凍−冷蔵庫の除霜方法及び装置 - Google Patents
Ｇａ−ファジー理論を用いた冷凍−冷蔵庫の除霜方法及び装置Info
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は二つ以上の蒸発器を
使用する冷凍−冷蔵庫の除霜方法及び装置に係り、特に
ＧＡ−ファジ−（遺伝子アルゴリズム−ファジ−；Gene
tic Algorithm -Fuzzy ; 以下ＧＡ−ファジ−とする）
理論を用いた冷凍−冷蔵庫の除霜方法および装置に関す
る。
使用する冷凍−冷蔵庫の除霜方法及び装置に係り、特に
ＧＡ−ファジ−（遺伝子アルゴリズム−ファジ−；Gene
tic Algorithm -Fuzzy ; 以下ＧＡ−ファジ−とする）
理論を用いた冷凍−冷蔵庫の除霜方法および装置に関す
る。
【０００２】
【従来の技術】ＧＡ−ファジ−理論というのは、ＧＡと
ファジ−理論との合成語である。ＧＡは生態系の再生
産、交配、突然変異の過程を応用して入力デ−タの類型
に適した未知の相関関数を持続的に推論するためのアル
ゴリズムである。ファジ−理論は‘０’と‘１’のクリ
スプ（Crisp)論理の限界を克服するための理論であっ
て、この理論自体は多様に展開されているが、基本的に
条件関数を用いた推論方式がその中心になると考えられ
る。一般にファジ−推論はファジ−理論の創始者と言え
る数学者ジャデ（Zadeh ）のフォネン理論（Modus Pone
s)に基づき、外部から入ってくる入力に対する出力を推
論する。現在に広く応用されるファジ−推論方式として
は直接法、間接法、混合法の３種がある。各方式におい
て使用される演算方法は、それぞれ効率性を有し各推論
過程を助けるために提示されている。
ファジ−理論との合成語である。ＧＡは生態系の再生
産、交配、突然変異の過程を応用して入力デ−タの類型
に適した未知の相関関数を持続的に推論するためのアル
ゴリズムである。ファジ−理論は‘０’と‘１’のクリ
スプ（Crisp)論理の限界を克服するための理論であっ
て、この理論自体は多様に展開されているが、基本的に
条件関数を用いた推論方式がその中心になると考えられ
る。一般にファジ−推論はファジ−理論の創始者と言え
る数学者ジャデ（Zadeh ）のフォネン理論（Modus Pone
s)に基づき、外部から入ってくる入力に対する出力を推
論する。現在に広く応用されるファジ−推論方式として
は直接法、間接法、混合法の３種がある。各方式におい
て使用される演算方法は、それぞれ効率性を有し各推論
過程を助けるために提示されている。
【０００３】直接法には最大−最小（Max-Min)法、最大
−ドット（Max-dot)演算法があり、間接法は各規則の結
論部の所属関数を単調増加関数の形態として推論器に含
ませる方式である。混合法は設定された規則の目的関数
を線型方程式や定数値に単純化させて数値的な計算方式
で直接推論する方式である。
−ドット（Max-dot)演算法があり、間接法は各規則の結
論部の所属関数を単調増加関数の形態として推論器に含
ませる方式である。混合法は設定された規則の目的関数
を線型方程式や定数値に単純化させて数値的な計算方式
で直接推論する方式である。
【０００４】図７は通常的な冷凍−冷蔵庫の側断面図で
ある。この図に示すように、本体２０内には中間壁部材
２１により上下部に分離された食品を貯蔵する冷凍室２
２及び冷蔵室２４とが形成されている。本体２０の前面
には冷凍室２２及び冷蔵室２４とを開閉させるドア２２
ａ，２４ａがそれぞれ装着されている。冷凍室２２の後
面には送風される空気を冷気に転換させる第１蒸発器２
６が装着されている。
ある。この図に示すように、本体２０内には中間壁部材
２１により上下部に分離された食品を貯蔵する冷凍室２
２及び冷蔵室２４とが形成されている。本体２０の前面
には冷凍室２２及び冷蔵室２４とを開閉させるドア２２
ａ，２４ａがそれぞれ装着されている。冷凍室２２の後
面には送風される空気を冷気に転換させる第１蒸発器２
６が装着されている。
【０００５】第１蒸発器２６の上側には前記冷気を冷凍
室２２へ循環させるために第１ファンモ−タ２８の駆動
により回転する冷凍室ファン３０が装着されている。第
１蒸発器２６の左側には前記冷気が冷凍室２２に流入さ
れる方向を設定する第１ダクト部材３２が装着されてい
る。冷凍室２２の後壁部には第１ダクト部材３２による
方向に従って冷気が冷凍室２２内に吐出される冷気吐出
口３２ａが形成されている。
室２２へ循環させるために第１ファンモ−タ２８の駆動
により回転する冷凍室ファン３０が装着されている。第
１蒸発器２６の左側には前記冷気が冷凍室２２に流入さ
れる方向を設定する第１ダクト部材３２が装着されてい
る。冷凍室２２の後壁部には第１ダクト部材３２による
方向に従って冷気が冷凍室２２内に吐出される冷気吐出
口３２ａが形成されている。
【０００６】第１蒸発器２６の下側には第１蒸発器２６
に蓄積される霜紋を取り除くための第１ヒ−タ３３と、
空気が冷却される時に発生する水分を収集する蒸発水容
器３４が装着されている。蒸発水容器３４に収集された
水はドレインホ−ス５２を通じて本体２０の下段に設け
られた蒸発トレ−５４に排水される。冷凍室ファン３０
の左側には冷凍室２２の内部温度を感知するサ−ミスタ
３６が装着されている。
に蓄積される霜紋を取り除くための第１ヒ−タ３３と、
空気が冷却される時に発生する水分を収集する蒸発水容
器３４が装着されている。蒸発水容器３４に収集された
水はドレインホ−ス５２を通じて本体２０の下段に設け
られた蒸発トレ−５４に排水される。冷凍室ファン３０
の左側には冷凍室２２の内部温度を感知するサ−ミスタ
３６が装着されている。
【０００７】冷蔵室２４の裏面には送風される空気を冷
気に転換させる第２蒸発器４０が装着されている。第２
蒸発器４０の上側には前記冷気を冷蔵室２４へ循環させ
るために第２ファンモ−タ４２の駆動に応じて回転する
冷蔵室ファン４４が装着されている。第２蒸発器４０の
左側には前記冷気が冷蔵室２４へ流入される方向を設定
する第２ダクト部材４６が装着されている。冷蔵室２４
の後壁部には第２ダクト部材４６による方向に従って冷
気が冷蔵室２４内に吐出される冷気吐出口４６ａが形成
されている。
気に転換させる第２蒸発器４０が装着されている。第２
蒸発器４０の上側には前記冷気を冷蔵室２４へ循環させ
るために第２ファンモ−タ４２の駆動に応じて回転する
冷蔵室ファン４４が装着されている。第２蒸発器４０の
左側には前記冷気が冷蔵室２４へ流入される方向を設定
する第２ダクト部材４６が装着されている。冷蔵室２４
の後壁部には第２ダクト部材４６による方向に従って冷
気が冷蔵室２４内に吐出される冷気吐出口４６ａが形成
されている。
【０００８】第２蒸発器４０の下側には第２蒸発器４０
に蓄積される霜紋を取り除くための第２ヒ−タ４７と、
空気が冷却される時発生する水分を収集する蒸発水容器
４８が装着されている。第２ダクト部材４６の左側には
冷蔵室２４の内部温度を感知するサ−ミスタ５０が装着
されている。
に蓄積される霜紋を取り除くための第２ヒ−タ４７と、
空気が冷却される時発生する水分を収集する蒸発水容器
４８が装着されている。第２ダクト部材４６の左側には
冷蔵室２４の内部温度を感知するサ−ミスタ５０が装着
されている。
【０００９】本体２０の下段には第１蒸発器２６および
第２蒸発器４０で冷却された低温低圧の気体冷媒を高温
高圧の気体状態に圧縮する圧縮機５６が装着されてい
る。本体２０の後側面には圧縮機５６で圧縮された高温
高圧の気体冷媒を低温高圧の液状冷媒に変換させる主凝
縮器５８が装着されている。そして、冷凍室２２および
冷蔵室２４には内部空間を分けて貯蔵物を支持する数個
の棚部材６２が装着されている。
第２蒸発器４０で冷却された低温低圧の気体冷媒を高温
高圧の気体状態に圧縮する圧縮機５６が装着されてい
る。本体２０の後側面には圧縮機５６で圧縮された高温
高圧の気体冷媒を低温高圧の液状冷媒に変換させる主凝
縮器５８が装着されている。そして、冷凍室２２および
冷蔵室２４には内部空間を分けて貯蔵物を支持する数個
の棚部材６２が装着されている。
【００１０】図８は冷凍−冷蔵庫の従来の除霜方法を示
すフロ−チャ−トである。その内容を調べると次の通り
である。まず、例えば、圧縮機５６の作動時間、冷凍室
２２の温度及び冷蔵室２４の温度などの基準データを入
力する。次に、圧縮機５６の実際の作動時間が基準デ−
タ以上になると、冷凍室２２及び冷蔵室２４のそれぞれ
の温度を測定して基準デ−タと比較する。
すフロ−チャ−トである。その内容を調べると次の通り
である。まず、例えば、圧縮機５６の作動時間、冷凍室
２２の温度及び冷蔵室２４の温度などの基準データを入
力する。次に、圧縮機５６の実際の作動時間が基準デ−
タ以上になると、冷凍室２２及び冷蔵室２４のそれぞれ
の温度を測定して基準デ−タと比較する。
【００１１】冷凍室２２または冷蔵室２４の温度が基準
デ−タ以下になると、冷凍室ヒ−タ（第１ヒータ３３）
または冷蔵室ヒ−タ（第２ヒータ４７）が作動するよう
になる。ヒ−タの作動以後冷凍室２２または冷蔵室２４
の温度が基準デ−タより高くなると、冷凍室ヒ−タ（第
１ヒータ３３）または冷蔵室ヒ−タ（第２ヒータ４７）
の作動を止める。
デ−タ以下になると、冷凍室ヒ−タ（第１ヒータ３３）
または冷蔵室ヒ−タ（第２ヒータ４７）が作動するよう
になる。ヒ−タの作動以後冷凍室２２または冷蔵室２４
の温度が基準デ−タより高くなると、冷凍室ヒ−タ（第
１ヒータ３３）または冷蔵室ヒ−タ（第２ヒータ４７）
の作動を止める。
【００１２】前記のような従来の冷凍−冷蔵庫の除霜方
法は、‘０’と‘１’のクリスプ論理的アルゴリズムを
使用してマイコンにプログラミングして使用してきた結
果、微分が不可能であり変曲点の多い形態の入力関数で
本質的に精密度と正確度の限界性を有するようになる。
例えば、二つ以上の蒸発器を有する冷凍−冷蔵庫の除霜
周期を頻繁に変わる入力変数の状況により相互一致させ
るには問題があった。即ち、冷凍室と冷蔵室の相互一致
しない除霜周期は全体的に冷凍−冷蔵の効率を劣化させ
て消費電力を相対的に増大させるようになる。
法は、‘０’と‘１’のクリスプ論理的アルゴリズムを
使用してマイコンにプログラミングして使用してきた結
果、微分が不可能であり変曲点の多い形態の入力関数で
本質的に精密度と正確度の限界性を有するようになる。
例えば、二つ以上の蒸発器を有する冷凍−冷蔵庫の除霜
周期を頻繁に変わる入力変数の状況により相互一致させ
るには問題があった。即ち、冷凍室と冷蔵室の相互一致
しない除霜周期は全体的に冷凍−冷蔵の効率を劣化させ
て消費電力を相対的に増大させるようになる。
【００１３】
【発明が解決しようとする課題】本発明の目的は、前記
従来技術の限界性を相対的に克服し得るＧＡ−ファジ−
理論を用いた冷凍−冷蔵庫の除霜方法および装置を提供
するにある。
従来技術の限界性を相対的に克服し得るＧＡ−ファジ−
理論を用いた冷凍−冷蔵庫の除霜方法および装置を提供
するにある。
【００１４】
【課題を解決するための手段】前記の目的を達成するた
めに本発明による冷凍−冷蔵庫の除霜方法は、実験によ
る基準学習デ−タと実際のデ−タとをマイコンに入力す
る入力段階と、入力されたデ−タから冷凍室と冷蔵室の
それぞれの着霜量を演算する演算段階と、ＧＡファジ−
理論を利用して最大限相互一致され得る冷凍室と冷蔵室
のそれぞれの除霜周期を演算されたそれぞれの着霜量か
ら推論する推論段階と、推論された除霜周期により除霜
ヒ−タを制御する制御段階とを含むことをその特徴とす
る。
めに本発明による冷凍−冷蔵庫の除霜方法は、実験によ
る基準学習デ−タと実際のデ−タとをマイコンに入力す
る入力段階と、入力されたデ−タから冷凍室と冷蔵室の
それぞれの着霜量を演算する演算段階と、ＧＡファジ−
理論を利用して最大限相互一致され得る冷凍室と冷蔵室
のそれぞれの除霜周期を演算されたそれぞれの着霜量か
ら推論する推論段階と、推論された除霜周期により除霜
ヒ−タを制御する制御段階とを含むことをその特徴とす
る。
【００１５】また、前記の目的を達成するために本発明
による冷凍−冷蔵庫の除霜装置は、実験による基準学習
デ−タと実際のデ−タとを入力する入力手段部と、ＧＡ
−ファジ−理論を用いて除霜周期を推論するために入力
されたデ−タから着霜量を演算するマイコンと、推論さ
れた除霜周期により除霜ヒ−タを制御するヒ−タ制御部
とを含むことを特徴とする。
による冷凍−冷蔵庫の除霜装置は、実験による基準学習
デ−タと実際のデ−タとを入力する入力手段部と、ＧＡ
−ファジ−理論を用いて除霜周期を推論するために入力
されたデ−タから着霜量を演算するマイコンと、推論さ
れた除霜周期により除霜ヒ−タを制御するヒ−タ制御部
とを含むことを特徴とする。
【００１６】
【発明の実施の形態】以下、添付した図面に基づき本発
明を詳細に説明する。図１は本発明の特徴的な構成を示
す概略的ブロック図である。図２は本実施形態による冷
凍−冷蔵庫の除霜方法を示すフロ−チャ−トである。図
３は図２のフロ−チャ−トによりＧＡ−ファジ−理論を
本実施形態に適用する過程を示すブロック図である。図
４は本実施形態による冷凍−冷蔵庫の除霜装置を具現す
るための制御ブロック図である。
明を詳細に説明する。図１は本発明の特徴的な構成を示
す概略的ブロック図である。図２は本実施形態による冷
凍−冷蔵庫の除霜方法を示すフロ−チャ−トである。図
３は図２のフロ−チャ−トによりＧＡ−ファジ−理論を
本実施形態に適用する過程を示すブロック図である。図
４は本実施形態による冷凍−冷蔵庫の除霜装置を具現す
るための制御ブロック図である。
【００１７】図３の適用過程はマイコンのプログラミン
グにより遂行される。ここで、ファジ−モデル識別器
（Ｄ）は適用される‘ファジ−規則’を遂行する部分で
あり、ＧＡ（Ｅ）はファジ−モデルの識別器（Ｄ）の機
能を補助するアルゴリズムである。
グにより遂行される。ここで、ファジ−モデル識別器
（Ｄ）は適用される‘ファジ−規則’を遂行する部分で
あり、ＧＡ（Ｅ）はファジ−モデルの識別器（Ｄ）の機
能を補助するアルゴリズムである。
【００１８】実際の冷凍−冷蔵室の除霜周期を示す変
数、即ち、ファジ−規則のうち目的関数は入力の微細な
変化により頻繁に変わる。このような性質に基づき、本
実施形態で適用されるファジ−規則は次に記述される条
件関数で表現され得る。 If ｘ1 is Ａ1 i ，ｘ2 is Ａ2 i ，．．．，ｘm is Ａm i （前提部）、 then ｙi ＝ａ0 i ，ａ1 iｘ1 ，．．．，ａm iｘm （結論部） ここで、 ｘ1 〜ｘm ：入力変数 Ａ1 i 〜Ａm i ：ｉ番目前提部のパラメ−タ ｙi ：ｉ番目の目的関数 ａ1 i 〜ａm i ：ｉ番目結論部のパラメ−タ この条件関数は図３のファジ−モデル識別器（Ｄ）で使
用されるｉ番目のファジ−規則となる。
数、即ち、ファジ−規則のうち目的関数は入力の微細な
変化により頻繁に変わる。このような性質に基づき、本
実施形態で適用されるファジ−規則は次に記述される条
件関数で表現され得る。 If ｘ1 is Ａ1 i ，ｘ2 is Ａ2 i ，．．．，ｘm is Ａm i （前提部）、 then ｙi ＝ａ0 i ，ａ1 iｘ1 ，．．．，ａm iｘm （結論部） ここで、 ｘ1 〜ｘm ：入力変数 Ａ1 i 〜Ａm i ：ｉ番目前提部のパラメ−タ ｙi ：ｉ番目の目的関数 ａ1 i 〜ａm i ：ｉ番目結論部のパラメ−タ この条件関数は図３のファジ−モデル識別器（Ｄ）で使
用されるｉ番目のファジ−規則となる。
【００１９】一般にファジ−モデルの設定は、前提部の
構造とパラメ−タの設定、結論部の構造とパラメ−タの
設定とに分類される。前記の条件関数でｘ1 〜ｘm は前
提部と結論部の構造に当たる。図３のＧＡ（Ｅ）は前提
部のパラメ−タＡ1 i〜Ａm iを求め、ファジ−モデル識別
器（Ｄ）はｘ1 〜ｘm を決めると同時に、求められたＡ
1 i 〜Ａm i から結論部のパラメ−タと言えるａ1 i 〜ａm
i を求めて目的関数を推論する。したがって、全体的な
ファジ−推論方式は混合法（ＴＳＫ法）が適用され、こ
のうち前提部のパラメ−タ設定にＧＡが適用される。
構造とパラメ−タの設定、結論部の構造とパラメ−タの
設定とに分類される。前記の条件関数でｘ1 〜ｘm は前
提部と結論部の構造に当たる。図３のＧＡ（Ｅ）は前提
部のパラメ−タＡ1 i〜Ａm iを求め、ファジ−モデル識別
器（Ｄ）はｘ1 〜ｘm を決めると同時に、求められたＡ
1 i 〜Ａm i から結論部のパラメ−タと言えるａ1 i 〜ａm
i を求めて目的関数を推論する。したがって、全体的な
ファジ−推論方式は混合法（ＴＳＫ法）が適用され、こ
のうち前提部のパラメ−タ設定にＧＡが適用される。
【００２０】前提部のパラメ−タＡ1 i ，．，Ａm i をＧ
Ａを使用して求める方式を図５に示す。ここで、ｘはフ
ァジ−モデルの識別器（Ｄ）で設定された各入力変数の
デ−タであり、ｐ1 ，. ，ｐm はＧＡ（Ｅ）を使用して
基準学習デ−タ（Ｆ）に基づいて各入力変数別に求めら
れた定数である。即ち、ｉ番目の入力デ−タｘが、図５
の下段に述べられている式の右辺を満たす場合、前提部
のパラメ−タＡ1 i ，．，Ａm i が設定される。基準学習
デ−タ（Ｆ）は、実験により入力変数のデ−タ組合せに
応じる各場合の数に対する結果値デ−タをいう。即ち、
本発明による実施形態の場合、基準学習デ−タ（Ｆ）は
実験により冷凍室の着霜量と冷蔵室の着霜量との組合せ
に応じる各場合の数に対する最適な除霜周期デ−タであ
る。
Ａを使用して求める方式を図５に示す。ここで、ｘはフ
ァジ−モデルの識別器（Ｄ）で設定された各入力変数の
デ−タであり、ｐ1 ，. ，ｐm はＧＡ（Ｅ）を使用して
基準学習デ−タ（Ｆ）に基づいて各入力変数別に求めら
れた定数である。即ち、ｉ番目の入力デ−タｘが、図５
の下段に述べられている式の右辺を満たす場合、前提部
のパラメ−タＡ1 i ，．，Ａm i が設定される。基準学習
デ−タ（Ｆ）は、実験により入力変数のデ−タ組合せに
応じる各場合の数に対する結果値デ−タをいう。即ち、
本発明による実施形態の場合、基準学習デ−タ（Ｆ）は
実験により冷凍室の着霜量と冷蔵室の着霜量との組合せ
に応じる各場合の数に対する最適な除霜周期デ−タであ
る。
【００２１】前記のように前提部のパラメ−タＡ
1 i ，．，Ａm i が設定されれば、ファジ−モデル識別器
（Ｄ）は基準学習デ−タ（Ｆ）とファジ−推論方法のう
ち混合法（ＴＳＫ法）により、図６のようなアルゴリズ
ムを用いてｉ番目の目的関数を推論するようになる。図
６は変数が二つである場合のみを示した図面である。
1 i ，．，Ａm i が設定されれば、ファジ−モデル識別器
（Ｄ）は基準学習デ−タ（Ｆ）とファジ−推論方法のう
ち混合法（ＴＳＫ法）により、図６のようなアルゴリズ
ムを用いてｉ番目の目的関数を推論するようになる。図
６は変数が二つである場合のみを示した図面である。
【００２２】本発明による実施形態では、入力変数が図
２に例示するように冷凍室の着霜量と冷蔵室の着霜量の
２種であって、上のファジー規則は次のように整理され
る。 Ｉｆ ｘ１ ｉｓ Ａ１ｉ，ｘ２ ｉｓ Ａ２ｉ （前提部）、 ｔｈｅｎ ｙ１＝ａ０ｉ＋ａ１ｉｘ１＋ａ２ｉｘ２ （結論部） ここで、 ｘ１：冷凍室蒸発器の着霜量 ｘ２：冷蔵室蒸発器の着霜量 Ａ１ｉ，Ａ２ｉ：ファジーモール識別器Ｄにおいて遺伝
子アルゴリズムにより求められた前提部のパラメータ ａ１ｉ，ａ２ｉ：ｉ番目結論部のパラメータ
２に例示するように冷凍室の着霜量と冷蔵室の着霜量の
２種であって、上のファジー規則は次のように整理され
る。 Ｉｆ ｘ１ ｉｓ Ａ１ｉ，ｘ２ ｉｓ Ａ２ｉ （前提部）、 ｔｈｅｎ ｙ１＝ａ０ｉ＋ａ１ｉｘ１＋ａ２ｉｘ２ （結論部） ここで、 ｘ１：冷凍室蒸発器の着霜量 ｘ２：冷蔵室蒸発器の着霜量 Ａ１ｉ，Ａ２ｉ：ファジーモール識別器Ｄにおいて遺伝
子アルゴリズムにより求められた前提部のパラメータ ａ１ｉ，ａ２ｉ：ｉ番目結論部のパラメータ
【００２３】図３のＧＡ（Ｅ）は前提部のパラメ−タＡ
1 i 及びＡ2 i を前記のような方式で求め、ファジ−モデ
ル識別器（Ｄ）はｘ1 及びｘ2 即ち、２種の入力変数の
類型を決めると同時に、求められたＡ1 i 及びＡ2 i から
結論部のパラメ−タと言えるａ1 i及びａ2 iを求めて目的
関数、即ち冷凍室と冷蔵室の各除霜周期を推論する。
1 i 及びＡ2 i を前記のような方式で求め、ファジ−モデ
ル識別器（Ｄ）はｘ1 及びｘ2 即ち、２種の入力変数の
類型を決めると同時に、求められたＡ1 i 及びＡ2 i から
結論部のパラメ−タと言えるａ1 i及びａ2 iを求めて目的
関数、即ち冷凍室と冷蔵室の各除霜周期を推論する。
【００２４】前記のようなアルゴリズムを使用してマイ
コンにプログラミングをするようになると、図４のよう
にＧＡ−ファジ−理論を用いた冷蔵庫の除霜装置が具現
できるようになる。本発明の中心となるマイコンＮは入
力部Ｈ，．．，Ｍから出力される実際のデ−タを次の回
路の仕様に応じて調整する入力インタ−フェ−ス部Ｎc
と、入力インタ−フェ−スＮc で調整された現在のデ−
タを貯蔵する第１ＲＡＭ部Ｎd と、基準学習デ−タと実
行プログラムを貯蔵するＰＲＯＭ部Ｎa と、プログラム
を実行させて第１ＲＡＭ部Ｎd とＰＲＯＭ部Ｎa のデ−
タから冷凍室と冷蔵室のそれぞれの最適な除霜周期を推
論するＣＰＵＮb と、推論された出力を一時貯蔵する第
２ＲＡＭ部Ｎe と、第２ＲＡＭ部Ｎe のデ−タをヒ−タ
制御部Ｏの仕様に合うように調整する出力インタ−フェ
−ス部Ｎf 部よりなることを特徴とする。
コンにプログラミングをするようになると、図４のよう
にＧＡ−ファジ−理論を用いた冷蔵庫の除霜装置が具現
できるようになる。本発明の中心となるマイコンＮは入
力部Ｈ，．．，Ｍから出力される実際のデ−タを次の回
路の仕様に応じて調整する入力インタ−フェ−ス部Ｎc
と、入力インタ−フェ−スＮc で調整された現在のデ−
タを貯蔵する第１ＲＡＭ部Ｎd と、基準学習デ−タと実
行プログラムを貯蔵するＰＲＯＭ部Ｎa と、プログラム
を実行させて第１ＲＡＭ部Ｎd とＰＲＯＭ部Ｎa のデ−
タから冷凍室と冷蔵室のそれぞれの最適な除霜周期を推
論するＣＰＵＮb と、推論された出力を一時貯蔵する第
２ＲＡＭ部Ｎe と、第２ＲＡＭ部Ｎe のデ−タをヒ−タ
制御部Ｏの仕様に合うように調整する出力インタ−フェ
−ス部Ｎf 部よりなることを特徴とする。
【００２５】ここで、ＰＲＯＭ部Ｎa には基準学習デ−
タ、冷凍室と冷蔵室の着霜量を求める演算プログラム、
そしてＧＡ−ファジ−推論プログラムが連繋されて貯蔵
される。ＣＰＵＮb はＰＲＯＭ部Ｎa に貯蔵された演算
プログラムを実行して冷凍室と冷蔵室それぞれの着霜量
を求めた後、求められたそれぞれの着霜量を入力変数と
してＧＡ−ファジ−推論プログラムを実行する。ＣＰＵ
Ｎb から推論された目的関数、即ち冷凍室と冷蔵室のそ
れぞれの最適な除霜周期デ−タは第２ＲＡＭ部Ｎe と出
力インタ−フェ−ス部Ｎf を経てヒ−タ制御部Ｏに入力
される。
タ、冷凍室と冷蔵室の着霜量を求める演算プログラム、
そしてＧＡ−ファジ−推論プログラムが連繋されて貯蔵
される。ＣＰＵＮb はＰＲＯＭ部Ｎa に貯蔵された演算
プログラムを実行して冷凍室と冷蔵室それぞれの着霜量
を求めた後、求められたそれぞれの着霜量を入力変数と
してＧＡ−ファジ−推論プログラムを実行する。ＣＰＵ
Ｎb から推論された目的関数、即ち冷凍室と冷蔵室のそ
れぞれの最適な除霜周期デ−タは第２ＲＡＭ部Ｎe と出
力インタ−フェ−ス部Ｎf を経てヒ−タ制御部Ｏに入力
される。
【００２６】
【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、従
来の‘０’と‘１’のクリスプ論理的アルゴリズムによ
る冷凍−冷蔵庫の除霜方法とは異なり、微分が不可能で
あり変曲点の多い形態の入力関数でも精密で正確に冷凍
室と冷蔵室の除霜周期を導出して制御することができ
る。
来の‘０’と‘１’のクリスプ論理的アルゴリズムによ
る冷凍−冷蔵庫の除霜方法とは異なり、微分が不可能で
あり変曲点の多い形態の入力関数でも精密で正確に冷凍
室と冷蔵室の除霜周期を導出して制御することができ
る。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の特徴的な構成を示す概略的ブロック図
である。
である。
【図２】本実施形態による冷凍−冷蔵庫の除霜方法を示
すフロ−チャ−トである。
すフロ−チャ−トである。
【図３】図２のフロ−チャ−トによりＧＡ−ファジ−推
論を本実施形態に適用する過程を示すブロック図であ
る。
論を本実施形態に適用する過程を示すブロック図であ
る。
【図４】本実施形態による冷凍−冷蔵庫の除霜装置を具
現するための制御ブロック図である。
現するための制御ブロック図である。
【図５】ＧＡを利用して前提部のパラメ−タＡmi を求
める一例示図である。
める一例示図である。
【図６】目的関数を推論するファジ−推論方式の一例示
図である。
図である。
【図７】通常的な冷凍−冷蔵庫の側断面図である。
【図８】冷凍−冷蔵庫の従来の除霜方法を示すフロ−チ
ャ−トである。
ャ−トである。
２０ 本体 ２１ 中間壁部材 ２２ 冷凍室 ２２ａ，２４ａ ドア ２４ 冷蔵室 ２６ 第１蒸発器 ２８ 第１ファンモ−タ ３０ 冷凍室ファン ３２ 第１ダクト部材 ３２ａ 冷気吐出口 ３３ 第１ヒ−タ ３４，４８ 蒸発水容器 ３６，５０ サ−ミスタ ４０ 第２蒸発器 ４２ 第２ファンモ−タ ４４ 冷蔵室ファン ４６ 第２ダクト部材 ４６ａ 冷気吐出口 ４７ 第２ヒ−タ ５２ ドレインホ−ス ５６ 圧縮機 ５８ 主凝縮器 ６２ 棚部材
フロントページの続き (56)参考文献 特開 平６−273033（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−120018（ＪＰ，Ａ) 特開 平６−119176（ＪＰ，Ａ) 特開 平６−144397（ＪＰ，Ａ) 特開 平４−190075（ＪＰ，Ａ) 実開 昭59−182091（ＪＰ，Ｕ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) F25D 21/08 F25D 21/00
Claims (12)
- 【請求項１】 実験による基準学習データと実際のデー
タとをマイコンに入力する入力段階と、 入力された前記実際のデータから冷凍−冷蔵室のそれぞ
れの着霜量を演算する演算段階と、下記の式による ＧＡ−ファジー理論を用いて最大限相互
一致され得る冷凍室と冷蔵室のそれぞれの除霜周期を演
算されたそれぞれの着霜量から推論する推論段階と、 推論された除霜周期により除霜ヒータを制御する制御段
階とを含むことを特徴とするＧＡ−ファジー理論を用い
た冷凍−冷蔵庫の除霜方法。If ｘ 1 is Ａ 1 i ，ｘ 2 is Ａ 2 i （前提部） then ｙ 1 ＝ａ 0 i ＋ａ 1 i ｘ 1 ＋ａ 2 i ｘ 2 （結論部） ここで、 ｘ 1 ：冷凍室蒸発器の着霜量 ｘ 2 ：冷蔵室蒸発器の着霜量 Ａ 1 i ，Ａ 2 i ：ＧＡを使用して求められた前提部のパラメ
ータ ａ 1 i ，ａ 2 i ：ｉ番目結論部のパラメ−タ ｙ 1 ：目的関数 - 【請求項２】 前記基準学習データは、 遺伝子アルゴリズムにより前提部の構造である入力変数
に対応するパラメータを設定する際に使用される、実験
による前記入力変数のデータ組合せに応じる各場合の数
に対する結果値の実験データであることを特徴とする請
求項１記載のＧＡ−ファジー理論を用いた冷凍−冷蔵庫
の除霜方法。 - 【請求項３】 前記入力変数は、 冷凍室蒸発器の着霜量と冷蔵室蒸発器の着霜量であるこ
とを特徴とする請求項２記載のＧＡ−ファジー理論を用
いた冷凍−冷蔵庫の除霜方法。 - 【請求項４】 前記ＧＡ−ファジー理論は、 ファジー推論方式のうち混合法（ＴＳＫ法）を適用した
ことを特徴とする請求項１記載のＧＡ−ファジー理論を
用いた冷凍−冷蔵庫の除霜方法。 - 【請求項５】 前記混合法（ＴＳＫ法）の前提部のパラ
メータ設定は、 ＧＡ（Genetic Algorithm ; 遺伝子アルゴリズム) を適
用したことを特徴とする請求項４記載のＧＡ−ファジー
理論を用いた冷凍−冷蔵庫の除霜方法。 - 【請求項６】 前記実際のデータが時間当たり冷凍室の
ドアを開閉する回数、時間当たり冷蔵室のドアを開閉す
る回数、外気の温度、圧縮機の運転率、冷凍室のドアが
開く時間、そして冷蔵室のドアが開く時間であることを
特徴とする請求項１記載のＧＡ−ファジー理論を利用し
た冷凍−冷蔵庫の除霜方法。 - 【請求項７】 実験による基準学習データと実際のデー
タとを入力する入力手段部と、下記の式による ＧＡ−ファジー理論を用いて除霜周期を
推論する手段を有し、その推論をするために入力された
前記実際のデータから着霜量を演算するマイコンと、 推論された除霜周期により除霜ヒータを制御する制御部
とを含むことを特徴とするＧＡ−ファジー理論を用いた
冷凍−冷蔵庫の除霜装置。If ｘ 1 is Ａ 1 i ，ｘ 2 is Ａ 2 i （前提部） then ｙ 1 ＝ａ 0 i ＋ａ 1 i ｘ 1 ＋ａ 2 i ｘ 2 （結論部） ここで、 ｘ 1 ：冷凍室蒸発器の着霜量 ｘ 2 ：冷蔵室蒸発器の着霜量 Ａ 1 i ，Ａ 2 i ：ＧＡを使用して求められた前提部のパラメ
ータ ａ 1 i ，ａ 2 i ：ｉ番目結論部のパラメ−タ ｙ 1 ：目的関数 - 【請求項８】 前記基準学習データは、 遺伝子アルゴリズムにより前提部の構造である入力変数
に対応するパラメータを設定する際に使用される、実験
による前記入力変数のデータ組合せに応じる各場合の数
に対する結果値の実験データであることを特徴とする請
求項７記載のＧＡ−ファジー理論を用いた冷凍−冷蔵庫
の除霜装置。 - 【請求項９】 前記入力変数は、 冷凍室蒸発器の着霜量と冷蔵室蒸発器の着霜量であるこ
とを特徴とする請求項８記載のＧＡ−ファジー理論を用
いた冷凍−冷蔵庫の除霜装置。 - 【請求項１０】 前記ＧＡ−ファジー理論は、 ファジー推論方式のうち混合法（ＴＳＫ法）を適用した
ことを特徴とする請求項７記載のＧＡ−ファジー理論を
用いた冷凍−冷蔵庫の除霜装置。 - 【請求項１１】 前記混合法（ＴＳＫ法）の前提部のパ
ラメータ設定は、 ＧＡを適用したことを特徴とする請求項１０記載のＧＡ
−ファジー理論を用いた冷凍−冷蔵庫の除霜装置。 - 【請求項１２】 前記実際のデータは、 時間当たり冷凍室のドアを開閉する回数、時間当たり冷
蔵室のドアを開閉する回数、外気の温度、圧縮機の運転
率、冷凍室のドアが開けている時間、そして冷蔵室のド
アが開けている時間であることを特徴とする請求項７記
載のＧＡ−ファジー理論を用いた冷凍−冷蔵庫の除霜装
置。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1019940032120A KR0183703B1 (ko) | 1994-11-30 | 1994-11-30 | Ga-퍼지 이론을 이용한 냉동-냉장고의 제상 방법 및 장치 |
| KR199432120 | 1994-11-30 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH08159640A JPH08159640A (ja) | 1996-06-21 |
| JP3283408B2 true JP3283408B2 (ja) | 2002-05-20 |
Family
ID=19399764
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP24342295A Expired - Fee Related JP3283408B2 (ja) | 1994-11-30 | 1995-09-21 | Ｇａ−ファジー理論を用いた冷凍−冷蔵庫の除霜方法及び装置 |
Country Status (3)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5673565A (ja) |
| JP (1) | JP3283408B2 (ja) |
| KR (1) | KR0183703B1 (ja) |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6081796A (en) * | 1995-01-31 | 2000-06-27 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Proportion predicting system and method of making mixture |
| US5774630A (en) * | 1995-11-21 | 1998-06-30 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Parameter set up method of membership functions for fuzzy control of washing machine motor |
| WO2000026590A1 (en) * | 1998-10-31 | 2000-05-11 | Daewoo Electronics Co., Ltd. | Defrost control method for use in a refrigerator |
| JP2001159903A (ja) * | 1999-12-01 | 2001-06-12 | Yamaha Motor Co Ltd | 組合せ完成品用単位装置の最適化装置 |
| US6606870B2 (en) | 2001-01-05 | 2003-08-19 | General Electric Company | Deterministic refrigerator defrost method and apparatus |
| US6714924B1 (en) * | 2001-02-07 | 2004-03-30 | Basf Corporation | Computer-implemented neural network color matching formulation system |
| EP1681525A3 (en) * | 2004-12-22 | 2006-08-30 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Refrigerator and manufacturing method of the same |
| KR20070023154A (ko) * | 2005-08-23 | 2007-02-28 | 삼성전자주식회사 | 냉장고 |
| BRPI0601967B1 (pt) * | 2006-06-01 | 2021-03-23 | Embraco Indústria De Compressores E Soluções Em Refrigeração Ltda. | Sistema e método de controle de operação de um sistema de refrigeração |
| US9250011B2 (en) * | 2011-08-26 | 2016-02-02 | Thetford Corporation | Absorption refrigerator with temperature control |
| US10634414B2 (en) * | 2016-01-04 | 2020-04-28 | Haier Us Appliance Solutions, Inc. | Method for operating a fan within a refrigerator appliance |
| WO2017218976A1 (en) * | 2016-06-17 | 2017-12-21 | Lenard Kensey | Storage system for refrigerators and other storage units and a method of using the storage system |
| US10488100B2 (en) | 2016-11-09 | 2019-11-26 | Honeywell International Inc. | Supplemental cooling system load control using random start of first defrost cycle |
| CN107861241B (zh) * | 2017-10-10 | 2020-04-03 | 长春理工大学 | 基于ea的宽带euv多层膜的离散化膜系设计方法 |
| CN110169623A (zh) * | 2019-05-16 | 2019-08-27 | 黎明职业大学 | 制鞋用涂胶机、基于遗传算法制鞋用涂胶机清洁维护方法 |
| CN117396714A (zh) * | 2021-05-31 | 2024-01-12 | 松下知识产权经营株式会社 | 推测系统、推测系统的控制方法和伺服器装置 |
| CN117441083A (zh) * | 2021-05-31 | 2024-01-23 | 松下知识产权经营株式会社 | 冷藏库、冷藏库控制方法和程序 |
| CN113606834B (zh) * | 2021-07-28 | 2022-05-03 | 珠海格力电器股份有限公司 | 单系统混冷冰箱及其化霜控制方法 |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US3005319A (en) * | 1959-12-01 | 1961-10-24 | Westinghouse Electric Corp | Refrigeration apparatus with hot gas defrost |
| US4327557A (en) * | 1980-05-30 | 1982-05-04 | Whirlpool Corporation | Adaptive defrost control system |
| US4297852A (en) * | 1980-07-17 | 1981-11-03 | General Electric Company | Refrigerator defrost control with control of time interval between defrost cycles |
| US4481785A (en) * | 1982-07-28 | 1984-11-13 | Whirlpool Corporation | Adaptive defrost control system for a refrigerator |
| MY103980A (en) * | 1988-03-17 | 1993-10-30 | Sanden Corp | Method for controlling the defrosting of refrigerator- freezer units of varying degrees of frost accumulation. |
| US5379608A (en) * | 1992-03-24 | 1995-01-10 | Fuji Electric Co., Ltd. | Defrosting control unit for showcases |
| US5493867A (en) * | 1992-11-18 | 1996-02-27 | Whirlpool Corporation | Fuzzy logic adaptive defrost control |
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- 1994-11-30 KR KR1019940032120A patent/KR0183703B1/ko not_active IP Right Cessation
-
1995
- 1995-09-20 US US08/531,088 patent/US5673565A/en not_active Expired - Fee Related
- 1995-09-21 JP JP24342295A patent/JP3283408B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
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| KR0183703B1 (ko) | 1999-05-01 |
| JPH08159640A (ja) | 1996-06-21 |
| US5673565A (en) | 1997-10-07 |
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Legal Events
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