JPH04279133A - 掃除機 - Google Patents
掃除機Info
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- JPH04279133A JPH04279133A JP4175391A JP4175391A JPH04279133A JP H04279133 A JPH04279133 A JP H04279133A JP 4175391 A JP4175391 A JP 4175391A JP 4175391 A JP4175391 A JP 4175391A JP H04279133 A JPH04279133 A JP H04279133A
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- 239000000428 dust Substances 0.000 claims abstract description 63
- 239000010813 municipal solid waste Substances 0.000 description 28
- 230000006870 function Effects 0.000 description 18
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 12
- 238000000034 method Methods 0.000 description 6
- 229920000742 Cotton Polymers 0.000 description 5
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 230000005484 gravity Effects 0.000 description 5
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 4
- 239000004576 sand Substances 0.000 description 4
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 description 2
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000001308 synthesis method Methods 0.000 description 1
- 239000002699 waste material Substances 0.000 description 1
Landscapes
- Electric Vacuum Cleaner (AREA)
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。
め要約のデータは記録されません。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は床面のゴミを検出して自
動的に吸い込み力を調整する掃除機に関するものである
。
動的に吸い込み力を調整する掃除機に関するものである
。
【０００２】
【従来の技術】従来よりこの種の掃除機は知られている
が、床面のゴミを検出してその量によってファンモータ
の回転数を数点に設定していた。また、変化する吸い込
み力の範囲は一義的に設定されていた。
が、床面のゴミを検出してその量によってファンモータ
の回転数を数点に設定していた。また、変化する吸い込
み力の範囲は一義的に設定されていた。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】ところが、掃除機を使
用する家庭は、ゴミの多い家庭、少ない家庭、砂ゴミの
多い家庭、綿ゴミの多い家庭などその家庭の家族構成や
地域などによってゴミ量やゴミ質はさまざまである。し
かしながら、従来の技術では、ゴミ量によってファンモ
ータの回転数が数点に設定され、しかも吸い込み力の変
化範囲はゴミの多少やゴミの質に関係なく一義的に決ま
っていた。
用する家庭は、ゴミの多い家庭、少ない家庭、砂ゴミの
多い家庭、綿ゴミの多い家庭などその家庭の家族構成や
地域などによってゴミ量やゴミ質はさまざまである。し
かしながら、従来の技術では、ゴミ量によってファンモ
ータの回転数が数点に設定され、しかも吸い込み力の変
化範囲はゴミの多少やゴミの質に関係なく一義的に決ま
っていた。
【０００４】そこで本発明はこのような従来の課題を解
決しようとするものであり、ゴミの多少やゴミ質を学習
することにより使用者の家庭に合った掃除機を提供する
ことを第１の目的とするものである。第２の目的はファ
ジィ推論によりきめ細かく吸い込み力を設定できる掃除
機を提供することである。
決しようとするものであり、ゴミの多少やゴミ質を学習
することにより使用者の家庭に合った掃除機を提供する
ことを第１の目的とするものである。第２の目的はファ
ジィ推論によりきめ細かく吸い込み力を設定できる掃除
機を提供することである。
【０００５】
【課題を解決するための手段】前記第１の目的を達成す
るために、本発明の第一の手段は、ゴミ吸い込みのため
のファンモータと、床面のゴミを検出するゴミセンサと
、このゴミセンサの出力を一定期間計数する積算手段と
、この積算手段の出力から前記ファンモータの変化範囲
を学習する学習手段と、ゴミセンサの出力と前記学習手
段の設定値から前記ファンモータの回転数を決定する制
御手段により構成されている。
るために、本発明の第一の手段は、ゴミ吸い込みのため
のファンモータと、床面のゴミを検出するゴミセンサと
、このゴミセンサの出力を一定期間計数する積算手段と
、この積算手段の出力から前記ファンモータの変化範囲
を学習する学習手段と、ゴミセンサの出力と前記学習手
段の設定値から前記ファンモータの回転数を決定する制
御手段により構成されている。
【０００６】第２の手段は、ゴミ吸い込みのためのファ
ンモータと、床面のゴミを検出するゴミセンサと、この
ゴミセンサの出力を一定期間計数する積算手段と、この
積算手段の出力から前記ファンモータの変化範囲を学習
する学習手段と、ゴミセンサの出力と前記学習手段の設
定値から前記ファンモータの回転数を決定するファジィ
推論器により構成されている。
ンモータと、床面のゴミを検出するゴミセンサと、この
ゴミセンサの出力を一定期間計数する積算手段と、この
積算手段の出力から前記ファンモータの変化範囲を学習
する学習手段と、ゴミセンサの出力と前記学習手段の設
定値から前記ファンモータの回転数を決定するファジィ
推論器により構成されている。
【０００７】
【作用】上記した第１の手段では、ゴミ質やゴミ量を学
習し、それによってファンモータの変化範囲を設定する
ものであり、第２の手段では、ファジィ推論によりファ
ンモータの回転数をきめ細かく設定するものである。
習し、それによってファンモータの変化範囲を設定する
ものであり、第２の手段では、ファジィ推論によりファ
ンモータの回転数をきめ細かく設定するものである。
【０００８】
【実施例】以下本発明の一実施例について図１及び図２
を参照しながら説明する。図１において、１は床面のゴ
ミを検出するゴミセンサで、赤外線を出力する発光部１
０２と、発光部１０２の出力を受光する受光部１０３と
、受光部１０３から出力を計数するパルス計数手段１０
１よりなる。２はパルス計数手段１０１の出力を一定期
間計数する積算手段である。３は積算手段２の出力から
ゴミ吸い込みのためのファンモータ５の変化範囲を学習
する学習手段で、例えば不揮発性メモリー等で構成され
ている。４はゴミセンサ１の出力と学習手段３の出力か
らファンモータ５の回転数を決定する制御手段である。 ６はタイマー手段で、一定期間を計数するとパルスを出
力し、出力するたびに前記学習手段３は積算手段２の積
算値を記憶し、同時に積算手段２の積算値をリセットす
る。７はファンモータ５を動作させる駆動手段である。 ８は掃除機の吸い込みホースで、途中にゴミセンサ１を
設けているものである。
を参照しながら説明する。図１において、１は床面のゴ
ミを検出するゴミセンサで、赤外線を出力する発光部１
０２と、発光部１０２の出力を受光する受光部１０３と
、受光部１０３から出力を計数するパルス計数手段１０
１よりなる。２はパルス計数手段１０１の出力を一定期
間計数する積算手段である。３は積算手段２の出力から
ゴミ吸い込みのためのファンモータ５の変化範囲を学習
する学習手段で、例えば不揮発性メモリー等で構成され
ている。４はゴミセンサ１の出力と学習手段３の出力か
らファンモータ５の回転数を決定する制御手段である。 ６はタイマー手段で、一定期間を計数するとパルスを出
力し、出力するたびに前記学習手段３は積算手段２の積
算値を記憶し、同時に積算手段２の積算値をリセットす
る。７はファンモータ５を動作させる駆動手段である。 ８は掃除機の吸い込みホースで、途中にゴミセンサ１を
設けているものである。
【０００９】前記制御手段４はファジィ推論器４０１を
含んでおり、図２をもとにその構成を説明する。すなわ
ち、２０は前件部メンバーシップ関数記憶手段で、ゴミ
量、ゴミ積算値に関するメンバーシップ関数を記憶して
いる。２１、２２はゴミ量適合度演算手段およびゴミ積
算値適合度演算手段で、それぞれ前件部メンバーシップ
関数記憶手段２０に記憶されているゴミ量、ゴミ積算値
に関するメンバーシップ関数と入力であるゴミ質、ゴミ
積算値との適合度を演算する。２４は前件部ミニマム演
算手段で、ゴミ量適合度演算手段２１、ゴミ積算値適合
度演算手段２２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。２５は後件部ミニマム演算手段
で、吸い込み力推論ルール記憶手段２８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２６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。２７は重心演算手段で、全てのルールに
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。前記吸い込み力メンバーシップ関数記憶手
段２６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。前記吸い込み力推論ルール記憶手
段２８は、吸い込み力に関する推論ルールを記憶してい
るものである。以上のファジィ推論器４０１はマイクロ
コンピュータにより容易に実現できる。
含んでおり、図２をもとにその構成を説明する。すなわ
ち、２０は前件部メンバーシップ関数記憶手段で、ゴミ
量、ゴミ積算値に関するメンバーシップ関数を記憶して
いる。２１、２２はゴミ量適合度演算手段およびゴミ積
算値適合度演算手段で、それぞれ前件部メンバーシップ
関数記憶手段２０に記憶されているゴミ量、ゴミ積算値
に関するメンバーシップ関数と入力であるゴミ質、ゴミ
積算値との適合度を演算する。２４は前件部ミニマム演
算手段で、ゴミ量適合度演算手段２１、ゴミ積算値適合
度演算手段２２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。２５は後件部ミニマム演算手段
で、吸い込み力推論ルール記憶手段２８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２６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。２７は重心演算手段で、全てのルールに
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。前記吸い込み力メンバーシップ関数記憶手
段２６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。前記吸い込み力推論ルール記憶手
段２８は、吸い込み力に関する推論ルールを記憶してい
るものである。以上のファジィ推論器４０１はマイクロ
コンピュータにより容易に実現できる。
【００１０】上記構成において動作を説明する。掃除機
を動作させると、ファンモータ５は所定の回転数で駆動
される。床面にゴミがあるとそれは吸い込まれて、ゴミ
センサ１に内蔵され、互いに対向されて設置されている
発光部１０２と受光部１０３の間を通過する。それらの
間をゴミが通過すると、発光部１０２からの赤外線が遮
られ、受光部１０３から出力がでるが、これを検出しパ
ルス計数手段１０１で一定期間（例えば０．１秒）計数
を行い、この計数値をゴミ量とする。床面のゴミが多い
とパルス計数手段１０１の計数値は多くなる。またゴミ
質に関しては、砂ゴミと綿ゴミではゴミ１つの大きさが
かなり違い、同じ量では砂ゴミの方が数が多い。すなわ
ち図５に示しているように、綿ゴミではＰ１となり砂ゴ
ミではＰ２となる。従ってゴミ質はゴミ量の差となって
現れてくる。積算手段２でこのパルス計数手段１０１の
出力を積算する。
を動作させると、ファンモータ５は所定の回転数で駆動
される。床面にゴミがあるとそれは吸い込まれて、ゴミ
センサ１に内蔵され、互いに対向されて設置されている
発光部１０２と受光部１０３の間を通過する。それらの
間をゴミが通過すると、発光部１０２からの赤外線が遮
られ、受光部１０３から出力がでるが、これを検出しパ
ルス計数手段１０１で一定期間（例えば０．１秒）計数
を行い、この計数値をゴミ量とする。床面のゴミが多い
とパルス計数手段１０１の計数値は多くなる。またゴミ
質に関しては、砂ゴミと綿ゴミではゴミ１つの大きさが
かなり違い、同じ量では砂ゴミの方が数が多い。すなわ
ち図５に示しているように、綿ゴミではＰ１となり砂ゴ
ミではＰ２となる。従ってゴミ質はゴミ量の差となって
現れてくる。積算手段２でこのパルス計数手段１０１の
出力を積算する。
【００１１】図３は吸い込み力のゴミ量による変化範囲
の上限と下限を示したものである。この掃除機の使い始
めた当初は学習手段３には初期値が格納されており、制
御手段４では図３におけるＡ１からＢ１の範囲で吸い込
み力が設定される。パルス計数手段１０１の計数値がゼ
ロ、すなわち床面にゴミが無い場合には、吸い込み力は
Ａ１に設定され、パルス計数手段１０１の計数値が大き
い場合、すなわち床面のゴミが多い場合はＢ１に設定さ
れる。すなわち床面のゴミ量に従って吸い込み力はＡ１
からＢ１の間に設定される。この掃除機を一定期間使用
し、タイマー手段６の計数時間（例えば１週間）に到達
すると、学習手段３では積算手段２の積算値を記憶する
。同時に積算手段２の積算値をリセットする。ゴミが多
く、砂ゴミ中心の家庭では、積算手段２の積算値は多く
、逆にゴミが少なく、綿ゴミ中心の家庭では積算手段２
の積算値は少ない。学習手段３には、タイマー手段６の
計数期間でこの掃除機を使用される家庭のゴミの多さ加
減を学習された値が記憶されているので、制御手段４で
はその記憶値の大きさにより図３においてＡ２からＢ２
、Ａ３からＢ３の変化範囲でファンモータ５の吸い込み
力が設定されるのである。
の上限と下限を示したものである。この掃除機の使い始
めた当初は学習手段３には初期値が格納されており、制
御手段４では図３におけるＡ１からＢ１の範囲で吸い込
み力が設定される。パルス計数手段１０１の計数値がゼ
ロ、すなわち床面にゴミが無い場合には、吸い込み力は
Ａ１に設定され、パルス計数手段１０１の計数値が大き
い場合、すなわち床面のゴミが多い場合はＢ１に設定さ
れる。すなわち床面のゴミ量に従って吸い込み力はＡ１
からＢ１の間に設定される。この掃除機を一定期間使用
し、タイマー手段６の計数時間（例えば１週間）に到達
すると、学習手段３では積算手段２の積算値を記憶する
。同時に積算手段２の積算値をリセットする。ゴミが多
く、砂ゴミ中心の家庭では、積算手段２の積算値は多く
、逆にゴミが少なく、綿ゴミ中心の家庭では積算手段２
の積算値は少ない。学習手段３には、タイマー手段６の
計数期間でこの掃除機を使用される家庭のゴミの多さ加
減を学習された値が記憶されているので、制御手段４で
はその記憶値の大きさにより図３においてＡ２からＢ２
、Ａ３からＢ３の変化範囲でファンモータ５の吸い込み
力が設定されるのである。
【００１２】次に、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「ゴミ
量が多めで、積算値が大きい場合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。ゴミ量が「多い」とか、積算値が「大きい」
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４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。
明する。本実施例のファジィ推論の推論ルールは「ゴミ
量が多めで、積算値が大きい場合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。ゴミ量が「多い」とか、積算値が「大きい」
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４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。
【００１３】ゴミ量適合度演算手段２１では、パルス計
数手段１０１からの入力と前件部メンバーシップ関数記
憶手段２０に記憶されているゴミ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。ゴミ積算値適合度演算手段２２では、学習手
段３からの入力と前件部メンバーシップ関数記憶手段２
０に記憶されているゴミ積算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
２４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２５では、吸い込み
力推論ルール記憶手段２８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
２６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。全て
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。駆動
手段７では決定された吸い込み力に基づき、ファンモー
タ５の位相制御量を算出し制御を行う。
数手段１０１からの入力と前件部メンバーシップ関数記
憶手段２０に記憶されているゴミ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。ゴミ積算値適合度演算手段２２では、学習手
段３からの入力と前件部メンバーシップ関数記憶手段２
０に記憶されているゴミ積算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
２４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２５では、吸い込み
力推論ルール記憶手段２８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
２６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。全て
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。駆動
手段７では決定された吸い込み力に基づき、ファンモー
タ５の位相制御量を算出し制御を行う。
【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。さらに、ニューロ
技術を用いてメンバーシップ関数の形やルール構成を調
整すると、簡単にファジィ推論器を構成できることを付
け加えておく。
−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。さらに、ニューロ
技術を用いてメンバーシップ関数の形やルール構成を調
整すると、簡単にファジィ推論器を構成できることを付
け加えておく。
【００１５】
【発明の効果】以上の説明から明らかなように本発明で
は、掃除機をある一定の期間使用していて、その間に取
れたゴミの積算値によってファンモータの動作範囲を決
定し、現在の床面のゴミ量で吸い込み力を決定するので
、その家庭の家族構成や地域性などにあった掃除機の吸
い込み力の設定が可能である。従って、日常的にゴミが
多くて砂ゴミが多い家庭では吸い込み力は高めに設定さ
れ、日常的にゴミが少なく、綿ゴミ中心の家庭では吸い
込み力は小さい目に設定される。
は、掃除機をある一定の期間使用していて、その間に取
れたゴミの積算値によってファンモータの動作範囲を決
定し、現在の床面のゴミ量で吸い込み力を決定するので
、その家庭の家族構成や地域性などにあった掃除機の吸
い込み力の設定が可能である。従って、日常的にゴミが
多くて砂ゴミが多い家庭では吸い込み力は高めに設定さ
れ、日常的にゴミが少なく、綿ゴミ中心の家庭では吸い
込み力は小さい目に設定される。
【００１６】また本発明では、ファジィ推論により一定
期間のゴミの積算値とゴミ量から吸い込み力を推論して
いるので、非常にきめ細かい吸い込み力の設定が可能で
ある掃除機を提供することができるものである。
期間のゴミの積算値とゴミ量から吸い込み力を推論して
いるので、非常にきめ細かい吸い込み力の設定が可能で
ある掃除機を提供することができるものである。
【図１】本発明の掃除機の一実施例を示すブロック図
【
図２】同掃除機に設けたファジィ推論器の構成を示すブ
ロック図
図２】同掃除機に設けたファジィ推論器の構成を示すブ
ロック図
【図３】同掃除機の学習手段の記憶内容による吸い込み
力の変化範囲を示す図
力の変化範囲を示す図
【図４】（Ａ）〜（Ｃ）は同掃除機のファジィ推論器の
メンバーシップ関数を示す図
メンバーシップ関数を示す図
【図５】（Ａ）（Ｂ）は同掃除機によるゴミ質の差によ
るパルス波形を示した図
るパルス波形を示した図
１ ゴミセンサ
３ 学習手段
４ 制御手段
５ ファンモータ
４０１ ファジィ推論器
Claims (2)
- 【請求項１】ゴミ吸い込みのためのファンモータと、床
面のゴミを検出するゴミセンサと、このゴミセンサの出
力を一定期間計数する積算手段と、この積算手段の出力
から前記ファンモータの変化範囲を学習する学習手段と
、ゴミセンサの出力と前記学習手段の設定値から前記フ
ァンモータの回転数を決定する制御手段を備えた掃除機
。 - 【請求項２】ゴミ吸い込みのためのファンモータと、床
面のゴミを検出するゴミセンサと、このゴミセンサの出
力を一定期間計数する積算手段と、この積算手段の出力
から前記ファンモータの変化範囲を学習する学習手段と
、ゴミセンサの出力と前記学習手段の設定値から前記フ
ァンモータの回転数を決定するファジィ推論器を備えた
掃除機。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3041753A JP2778271B2 (ja) | 1991-03-07 | 1991-03-07 | 掃除機 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3041753A JP2778271B2 (ja) | 1991-03-07 | 1991-03-07 | 掃除機 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH04279133A true JPH04279133A (ja) | 1992-10-05 |
| JP2778271B2 JP2778271B2 (ja) | 1998-07-23 |
Family
ID=12617184
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP3041753A Expired - Fee Related JP2778271B2 (ja) | 1991-03-07 | 1991-03-07 | 掃除機 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2778271B2 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US10123674B2 (en) | 2016-09-09 | 2018-11-13 | International Business Machines Corporation | Cognitive vacuum cleaner with learning and cohort classification |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH02307420A (ja) * | 1989-05-23 | 1990-12-20 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 電気掃除機の電力制御装置 |
| JPH0326223A (ja) * | 1989-06-22 | 1991-02-04 | Omron Corp | 電気掃除機 |
-
1991
- 1991-03-07 JP JP3041753A patent/JP2778271B2/ja not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH02307420A (ja) * | 1989-05-23 | 1990-12-20 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 電気掃除機の電力制御装置 |
| JPH0326223A (ja) * | 1989-06-22 | 1991-02-04 | Omron Corp | 電気掃除機 |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US10123674B2 (en) | 2016-09-09 | 2018-11-13 | International Business Machines Corporation | Cognitive vacuum cleaner with learning and cohort classification |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2778271B2 (ja) | 1998-07-23 |
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