JPH04170997A - 全自動洗濯機 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 産業上の利用分野 本発明は洗濯物の汚れの状態や洗濯水の状態等を考慮し
て自動的に各種洗濯条件を決定し　最適な洗濯をする全
自動洗濯機に関するものであム従来の技術 従来ぼこの種の全自動洗濯機１よ　センサの検出値から
数段階に場合分けし洗濯するもの東　洗濯コースに関す
る入力より一義的に洗濯条件を決定するものであった 発明が解決しようとする課題 洗濯性能は様々な要因により変わるものである力（従来
の技術ではそれらの要因を複数のセンサで検出し　その
検出値をトータル的に判断し　きめ細かく最適な洗濯条
件を決定することができないという課題があった　また
ファジィ推論の各種パラメータの調節６表　　パラメー
タ数が増えると容易には行えないという課題もあった 本発明はこのような従来の構成が有していた課題を解決
するものであって、複数のセンサの検出値をトータル的
に判断し　また洗濯の仕方に関する入力情報を考慮した
うえできめ細かく各種洗濯条件をファジィ推論により自
動的に決定する全自動洗濯機を提供することを第１の目
的とすムまた各種洗濯条件を決定するファジィ推論の各
種パラメータを最急降下法等の学習則により最適に調節
することにより、各種センサの検出値および洗濯の仕方
に関する入力情報と各種洗濯条件との関係を実現するニ
ューロ・ファジィ推論器を搭載した全自動洗濯機を提供
することを第２の目的とす４ 課題を解決するための手段 前記目的を達成するための手段（よ　布量センサ・温度
センサ・洗浄センサ等の各種センサと、洗濯の仕方に関
する各種入力を受け付ける入力部と、前記各種センサの
検出値と入力部からの情報とから各種洗濯条件を決定す
るファジィ推論器と、このファジィ推論器により決定さ
れた各種洗濯条件に応じてモー久　給水弁、排水弁等の
各種アクチュエーターを制御する制御部とから構成され
る全自動洗濯機とするものであム また　ファジィ推論の各種パラメーターを最急降下法等
の学習則により最適化させたニューロ・ファジィ推論器
を搭載したことを特徴とする前記全自動洗濯機とするも
のであム また　前記ファジィ推論の各種パラメーターとして、前
件部および後件部にメンバーシップ関数を使用した全自
動洗濯機とするものであも作用 前記手段の全自動洗濯機によると各種センサの検出値を
、洗濯の仕方に関する入力情報を考慮したうえでファジ
ィ推論によりトータル的に判断して各種洗濯条件を決定
し　きめ細かい洗濯を実行す４　またファジィ推論の各
種パラメータを最急降下法等の学習則により最適に調節
することにより、各種センサの検出値および洗濯の仕方
に関する入力情報と各種洗濯条件との関係を容易に実現
することができも 実施例 以下本発明の一実施例にって第１図〜第５図を用いて説
明すも まず第５図により洗濯機全体について説明すも１は洗濯
物及び洗濯水を入れる洗濯［２は洗濯水を溜める外槽で
あム　３は洗濯物及び洗濯水を撹拌するパルセータで、
モータ４によりベルト５を介して回転されも　また脱水
時には洗濯槽１がモータ４によって駆動されム　６はパ
ルセータ３の回転時にパルセータ３にかかる負荷を検出
する布量センサ、　７はエアートラップ８内の気圧を検
出することにより洗濯槽内の水位を検出する水位センサ
であム　９は排水ホース内の光の透過度により洗濯槽１
内の水の汚れ度を検出する汚れセンサ、　１３はサーミ
スタにより洗濯水の温度を検出する温度センサであも　
洗濯槽１内の水の出し入れはソレノイドバルブにより駆
動される給水弁１０および排水弁１１により制御され＆
　　１２は操作者による入力を受ける手動入力部で、ス
ライド抵抗等で構成されており汚れ量の多少に関して所
定の範囲内でアナログ値として入力できも次に　ファジ
ィ推論による各種洗濯条件の決定について説明すも　洗
濯条件には　洗濯水位・すすぎ水位・洗濯時間・すすぎ
時間・洗濯水流・すすぎ水流・脱水時間・脱水回転・す
すぎ回数・脱水回数等がある力丈　洗濯時間のファジィ
推論による決定について以下第１図を用いて説明すも　
洗濯時間の決定ζ友　布量センサ６・汚れセンサ７の検
出値および温度センサ１３の検出値と、手動入力部Ｉ２
からの汚れ量の多少という入力情報とがらファジィ推論
器１７においてファジィ推論することにより行われも　
ここで汚れセンサ７の検出値は透過度が飽和するまでの
時間と、そのときの透過度という２つの情報となりファ
ジィ推論器１６の入力となも ファジィ推論は「布量が多（Ｘ、且つ透過度が小さし＼
　且つ飽和時間が長し＼　且っ水温が低１．Ｘ、且つ汚
れ量が多いならば洗濯時間をとても長くする」といった
７２個のルール（入力空間の分割が布量２分１ｋ　　透
過度２分１ｋ　　飽和時間２分組　水温３分組　汚れ量
３分割である）を基に行われも　また出力空間はとても
短く、短く、少し短く、普通少し長く、長く、とても長
くといった７つの空間に分割していも　布量が「多め」
と力＼　透過度が「小さい」と力＼　飽和時間が「長い
」と力＼　汚れ量が「多いＪと力＼　洗濯時間が「とて
も長い」といった定性的な概念は第２図（ａ）〜（ｅ）
および第３図に示すようなメンバーシップ関数により定
量的に表現されも　ファジィ推論は第４図に示す構成に
なっており、布置適合度演算手段１７で（よ　布量セン
サ６検出値と布量に関するメンバーシップ関数の適合度
を両者のＭＡＸを取ることにより求めも　汚れ量適合皮
演算手段２１でζよ　汚れ量に関する手動入力とメンバ
ーシップ関数の適合度を同様にして求めも　同様に透過
度適合度演算手段１９や飽和時間適合度演算手段２０や
水温適合度演算手段１８においても所定の適合度を求め
も前件部ミニマム演算手段２７で（上　前記５つの適合
度のＭＩＮを取り、前件部の適合度とすム　後件部ミニ
マム演算手段２９で（よ　この前件部適合度と後件部の
洗濯時間メンバーシップ関数のＭＩＮを取ってそのルー
ルの結論とすも 全てのルールについて、それぞれの結論を求めたの板　
重心演算手段３１では全結論のＭＡＸを取り、その重心
を計算することにより、最終的に洗濯時間が求まム 布置・汚れ量・透過度・飽和時間・水温及び洗濯時間に
関するメンバーシップ関数１よ　それぞれ布量メンバー
シップ関数記憶手段２２・汚れ量メンバーシップ関数記
憶手段２６・透過度メンバーシップ関数記憶手段２４・
飽和時間メンバーシップ関数記憶手段２５・水温メンバ
ーシップ関数記憶手段２３および洗濯時間メンバーシッ
プ関数記憶手段３０を参照することにより得られも　ま
た推論のルール（表　洗濯時間推論ルール記憶手段２７
を参照することにより得られも 以上説明したファジィ推論により決定された洗濯時間に
基づいて制御部１４においてモータ４の制御を行い所定
の時間でモータをＯＦＦすも　前記ファジィ推論器１６
および制御部１４はマイクロコンピュータ１５により容
易に実現できも次へ　ニューロ・ファジィ推論器の一実
施例について第５図を用いて説明すも　まずメンバーシ
ップ関数記憶手段３３に適当に初期値を設定しておき、
洗濯を開始させも　洗濯が進み所定の状態になるとニュ
ーロ・ファジィ推論器３２は洗濯時間を推定するカミ　
その推定値と教示入力との差を比較器３４により算出し
誤差値とすも　調整器３６では　前記誤差値に応じて最
急降下法によりメンバーシップ関数を調整し誤差値を減
少させも布置・汚れ量・水温のいろいろな場合について
以上のパラメータ調整作業を繰り返すことにより最適な
ファジィ推論のパラメータを自動的に構築すム　ここで
前記教示入力とは洗濯の玄人が洗濯物の汚れ落ち状態や
傷み具合いを逐次チエツクして最適な洗濯終了時点を比
較器３４に入力することであム　比較器は内蔵の計時手
段３５で洗濯開始から最適な洗濯終了時点までの時間を
計測し　その計測値を教示データとして推定値との比較
を行う。またメンバーシップ関数を調整すると（友　例
えば三角型メンバーシップ関数の中心値と幅とか後件部
実数値等のメンバーシップ関数を規定するパラメーター
を調整することであも　本実施例では逐次教示データを
入力しながらパラメータ調整する手法を用いた力（ファ
ジィ推論の入力と教示入力とのデータ列を予め複数個設
定し　パラメータ調整作業をいつきに行う方法も考えら
れも　また前記最急降下法はニューラルネットワークの
学習則として一般的に知られている力（ファジィ推論の
パラメータ調整に用いることで、従来カット＆トライで
行っていたファジィ推論の構築作業が自動化できると共
ｊＱ　　人間では調整不可能な複雑な人出力関係を表す
ファジィ推論を構築することができも　また本実施例で
は洗濯環境として布１汚れｌ　水温のいろいろな場合に
ついてファジィ推論のパラメータを調整する場合につい
て述べため（センサで直接検知できない要素　例えば洗
濯水の種類　洗濯物の種類等についても本実施例の各種
センサで間接的に検出し　それらの要素を考虜した洗濯
を行うことは可能であム　なぜならば洗濯水の種類は汚
れセンサに　洗濯物の種類は布量センサに特長が現れる
ので、これらの要素のいろいろな場合についてニューロ
・ファジィ推論器を・最急降下法等の学習則で自動調整
すると、これらの要素を加味して各種洗濯条件を決定す
るファジィ推論が自然と構築されも　なお本実施例では
洗濯時間を決定するファジィ推論について述べため（洗
濯水位・すすぎ水位・すすぎ時間・洗濯水流・すすぎ水
流・脱水時間・脱水回転・すすぎ回数・脱水回数等の洗
濯条件を決定するファジィ推論も同様の手法で構築でき
、そのファジィ推論を用いたきめ細かい最適な洗濯を実
現できも　さらに手動入力部の入力内容として本実施例
では洗濯物の汚れの多少を用いた力（水量の多少、洗い
方の強豚　洗濯物の種類　洗濯時間の長短　洗剤の種類
等も考えられ　これらの入力内容を考虜した洗濯条件を
決定するファジィ推論器を、本実施例と同様の手法を用
いて構築できることは言うまでもな（１ 発明の詳細 な説明した本発明の効果を以下に述べも本発明によると
、複数のセンサーの検出値をトータル的に判断し　また
洗濯の仕方に関する入力情報を考虜したうえで各種洗濯
条件をファジィ推論により自動的に決定することができ
、きめ細かい洗濯を実現することができも　またファジ
ィ推論の各種パラメータを最急降下法等の学習則により
最適に調節することにより、従来カットムトライで行っ
ていたファジィ推論の構築作業が自動化できると共へ　
人間では調整不可能な複雑な入出力関係を表すファジィ
推論を構築することができるた数　各種センサーの検出
値および洗濯の仕方に関する入力情報と各種洗濯条件と
の関係を容易に実現することができ、きめ細かい最適な
洗濯を行うことができも

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例を示すブロック医第２図およ
び第３図は同発明のファジィ推論のメンバーシップ関数
を示す医　第４図は同発明のファジィ推論器のブロック
医　第５図は同発明のニューロ・ファジィ推論器の構成
図であも１・・・洗濯権　２・・・外！３・・・パルモ
ー久　４・・・モー久　６・・・布量センサ、　７・・
・水位センサ、　９・・・汚れセンサ、　１０・・・給
水弁、　１２・・・手動入力部　１３・・−温度センサ
、　１４・・・制御服　１５・・・マイクロコンピユー
久　１６・・・ファジィ推論銖　３２・・・ニューロ・
ファジィ推論器 代理人の氏名　弁理士　小鍜治　明　ほか２名菓　　１
　　図 第　　２　　図 第３図

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. （１）布量センサ・温度センサ・洗浄センサ等の各種セ
   ンサと、洗濯の仕方に関する各種入力を受け付ける手動
   入力部と、前記各種センサの検出値と手動入力部からの
   情報とから各種洗濯条件を決定するファジィ推論器と、
   このファジィ推論器により決定された各種洗濯条件に応
   じてモータ、給水弁、排水弁等の各種アクチュエーター
   を制御する制御部とから構成される全自動洗濯機。
2. （２）ファジィ推論の各種パラメーターを最急降下法等
   の学習則により最適化させたニューロ・ファジィ推論器
   を搭載したことを特徴とする請求項１記載の全自動洗濯
   機。
3. （３）請求項２記載の全自動洗濯機のファジィ推論の各
   種パラメーターとして、前件部および後件部にメンバー
   シップ関数を使用した全自動洗濯機。