JPH04309322A - 電気掃除機 - 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】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、塵埃量の単位時間のカ
ウント結果と、運転モードの頻度の記憶内容により、電
動送風機の入力制御方法を学習していく電気掃除機に関
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。

【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。

【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。

【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８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、塵埃を検知するセンサの出力から学習則により最適
化されたニューロ・ファジィ推論器を用いて、きめ細か
な電動送風機の入力制御および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う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、塵埃通路を通る塵埃を検知するセンサと、
前記センサの出力をパルス信号に変換するパルス変換手
段と、前記パルス変換手段からのパルス数を単位時間内
で計数する計数手段と、操作スイッチによる運転モード
を記憶する記憶手段と、電動送風機の入力を決定するた
めに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・ファジィ推論器とを
備え、前記ニューロ・ファジィ推論器は、前記計数手段
の出力と前記記憶手段に記憶した運転モード頻度情報に
より前記電動送風機の入力および電動式床用吸い込み具
の回転ブラシの回転数を決定するようにしたことを課題
解決手段としている。

【０００８】

【作用】本発明は上記した課題解決手段により、操作ス
イッチによる運転モードの頻度情報を記憶させ、記憶し
た運転モード頻度情報と塵埃量とにより使用する人の好
みや床面の種類の傾向などの床面情報や塵埃量に応じた
電動送風機の入力制御および電動式床用吸い込み具の回
転ブラシの回転数制御ができ、使い勝手を向上できる。

【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。

【００１０】図に示すように、センサ９はホース４の一
部の塵埃通路１０に発光ダイオード１１を設け、この発
光ダイオード１１に対向して受光部１２を設け、塵埃通
路１０を通過する塵埃１３による光量の変化を検出する
ようにしている。受光部１２の信号は増幅部１４で増幅
し、パルス変換手段１５で波形整形してパルス信号に変
換し、マイクロコンピュータ１６に入力する。マイクロ
コンピュータ１６は、パルス変換手段１５からのパルス
数を単位時間内でカウントする計数手段１７と、ニュー
ロ・ファジィ推論器１８とを備えている。運転モード頻
度情報記憶手段１９は操作スイッチ２０による運転モー
ド（たとえば、標準・静か・ハイパワー）の情報をマイ
クロコンピュータ１６を介して入力して記憶させ、記憶
内容をニューロ・ファジィ推論器１８に入力する。ニュ
ーロ・ファジィ推論器１８は計数手段１７の出力と運転
モード頻度情報記憶手段１９の出力とにより電動送風機
２の入力および回転ブラシ６の回転数を推論し、その出
力を位相制御回路２１、２２に入力し、電動送風機２の
入力制御と回転ブラシ６の回転数を制御する。

【００１１】ニューロ・ファジィ推論器１８は図２に示
すような構成となっている。すなわち、前件部メンバー
シップ関数記憶手段２３は、ごみ量、運転モード頻度情
報に関するメンバーシップ関数を記憶している。ごみ量
適合度演算手段２４および運転モード頻度情報適合度演
算手段２５は、それぞれ前件部メンバーシップ関数記憶
手段２３に記憶されているごみ量、運転モード頻度情報
に関するメンバーシップ関数と入力であるごみ量、運転
モード頻度情報との適合度を演算する。運転モード頻度
情報適合度演算手段２５は、運転モードによりハイパワ
ーの頻度、静かの頻度、電動式床用吸込具のＯＮ頻度な
どの適合度演算手段が複数個あってもよい。前件部ミニ
マム演算手段２６は、ごみ量適合度演算手段２４、運転
モード頻度情報適合度演算手段２５の出力である複数個
の適合度のＭＩＮを取り前件部の結論とする。吸い込み
力推論ルール記憶手段２７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２８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２９
は、吸い込み力推論ルール記憶手段２７に記憶されてい
る推論ルールにしたがい、前件部結論と吸い込み力メン
バーシップ関数記憶手段２８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。重心演算手段３０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。また、回転ブラシ６の回転数を推論する
ための推論ルールを記憶している回転ブラシ回転数推論
ルール記憶手段３１と、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回転ブラシ回転数記
憶手段３２も含まれている。

【００１２】このニューロ・ファジィ推論器１８はマイ
クロコンピュータ１６により容易に実現できる。ニュー
ロ・ファジィ推論器１８に含まれる前件部メンバーシッ
プ関数記憶手段２３と吸い込み力推論ルール記憶手段２
７、吸い込み力メンバーシップ関数記憶手段２８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、ごみ量と運転モ
ードと掃除するときの操作感を考慮した設定すべき電動
送風機２の入力と回転ブラシ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。位相制御手
段２１、２２では決定された電動送風機２の入力および
回転ブラシ６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。

【００１３】以上の構成において動作を説明すると、計
数手段１７では、センサ９で検出したごみを所定時間（
たとえば　０．１秒間）積算する。積算することによっ
て、その時点の床面にあるごみ量が判る。このごみ量を
ファジィ推論の１入力とする。

【００１４】つぎに、図４に示すように、運転モードを
定期的に運転モード頻度情報記憶手段１９に記憶する。 この運転モード頻度情報記憶手段１９は電源をＯＦＦし
ても記憶内容が残る不揮発性メモリーなどを用い、本体
１が使用される都度、運転モード情報が加えられ、掃除
機を使用したすべての期間の情報が得られる。運転モー
ド頻度情報適合度手段２５で適合度を求める前処理とし
て、たとえば総運転時間中ハイパワーモードの頻度が何
％あるかを算出し、ファジィ推論の１入力とする。同様
に静かモードの頻度を算出し、これもファジィ推論の１
入力とする。また、図５に示すように電動式床用吸込具
７のＯＮ頻度も算出し、ファジィ推論の１入力とする。 掃除を行う場合の最適な吸い込み力は、床面のごみの量
や床面の特性などによって決まるものであり、計数手段
１７と運転モード頻度情報記憶手段１９の出力からニュ
ーロ・ファジィ推論器１８で推論する。

【００１５】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「ご
み量が多めで、ハイパワーモードの頻度が多く静かモー
ドの頻度が少なく、電動式床用吸込具のＯＮ頻度が多け
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。ごみ量が「多い」とか、ハ
イパワーモードの頻度が「多い」とか、静かモードの頻
度が「少ない」とか、電動式床用吸込具のＯＮ頻度が「
多い」、吸い込み力を「とても大きく」といった定性的
な概念は図６（Ａ）〜（Ｄ）および図７（Ａ），（Ｂ）
　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。ごみ量適合度演算手段２４では、計数手段１７
からの入力と前件部メンバーシップ関数記憶手段２３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。運
転モード頻度情報適合度演算手段２５では、運転モード
頻度情報記憶手段１９からの入力と前件部メンバーシッ
プ関数記憶手段２３に記憶されている運転モード頻度の
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２６では、前記複数個の適合度の
ＭＩＮをとり前件部の結論とする。後件部ミニマム演算
手段２９では、吸い込み力推論ルール記憶手段２７に記
憶されているルールにしたがい、前件部結論と吸い込み
力メンバーシップ関数記憶手段２８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。

【００１６】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３０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２１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。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。

【００１７】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。

【００１８】

【発明の効果】以上の実施例から明らかなように本発明
によれば、塵埃通路を通る塵埃を検知するセンサと、前
記センサの出力をパルス信号に変換するパルス変換手段
と、前記パルス変換手段からのパルス数を単位時間内で
計数する計数手段と、操作スイッチによる運転モードを
記憶する記憶手段と、電動送風機の入力を決定するため
に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・ファジィ推論器とを備
え、前記ニューロ・ファジィ推論器は前記計数手段の出
力と前記記憶手段に記憶した運転モード頻度情報により
前記電動送風機の入力および電動式床用吸い込み具の回
転ブラシの回転数を決定するようにしたから、ごみ量と
記憶した運転モード情報からファジィ推論によってきめ
細かくしかも最適な吸い込み力と回転ブラシの回転数を
決定できるので、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のよい掃除機を提供するこ
とができる。また使い込んで行くほど、よく使用する運
転モードの頻度により使用者の好みや床面の種類の傾向
が現れ、使用者の実感にあった性能を提供することがで
きる。なお、ファジィ推論における入力と出力の数が増
えると、人間ではそれらの間の推論ルールやその構成を
最適化するのが難しくなる。本発明は最急降下法などの
学習則を用いて、ニューロ・ファジィ推論器の構成の最
適化を行っているので、上述のような効果が得られる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例の電気掃除機の回路ブロック
図

【図２】同電気掃除機のニューロ・ファジィ推論器のブ
ロック図

【図３】同電気掃除機のセンサ取り付け部の断面図

【図
４】同電気掃除機の電動送風機の運転モード頻度情報の
記憶方法を示す図

【図５】同電気掃除機の回転ブラシの運転モード頻度情
報の記憶方法を示す図

【図６】（Ａ）〜（Ｄ）　同電気掃除機のメンバーシッ
プ関数を示す図

【図７】（Ａ）、（Ｂ）　　同電気掃除機のメンバーシ
ップ関数を示す図

【図８】従来の電気掃除機の斜視図

【符号の説明】

２　　電動送風機 ６　　回転ブラシ ９　　センサ １０　　塵埃通路 １５　　パルス変換手段 １７　　計数手段 １８　　ニューロ・ファジィ推論器 １９　　運転モード頻度情報記憶手段（記憶手段）２０
　　操作スイッチ

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】　　塵埃吸引のための電動送風機と、回転
   ブラシを有する電動式床用吸い込み具と、塵埃通路を通
   る塵埃を検知するセンサと、前記センサの出力をパルス
   信号に変換するパルス変換手段と、前記パルス変換手段
   からのパルス数を単位時間内でカウントする計数手段と
   、操作スイッチによる運転モードを記憶する記憶手段と
   、前記電動送風機の入力を決定するために最急降下法な
   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・ファジィ推論器とを備え、前記ニュー
   ロ・ファジィ推論器は前記計数手段の出力と前記記憶手
   段の記憶内容により前記電動送風機の入力と前記回転ブ
   ラシの回転数を決定するようにしてなる電気掃除機。
2. 【請求項２】　　ニューロ・ファジィ推論器は、各種パ
   ラメータとして前件部メンバーシップ関数および後件部
   メンバーシップ関数の形状、推論ルール数を最適化した
   請求項１記載の電気掃除機。