JPH05118731A - 冷蔵庫の除霜制御装置 - Google Patents
冷蔵庫の除霜制御装置Info
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- JPH05118731A JPH05118731A JP3275606A JP27560691A JPH05118731A JP H05118731 A JPH05118731 A JP H05118731A JP 3275606 A JP3275606 A JP 3275606A JP 27560691 A JP27560691 A JP 27560691A JP H05118731 A JPH05118731 A JP H05118731A
- Authority
- JP
- Japan
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- opening
- defrosting
- closing frequency
- closing
- several types
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
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Classifications
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F25—REFRIGERATION OR COOLING; COMBINED HEATING AND REFRIGERATION SYSTEMS; HEAT PUMP SYSTEMS; MANUFACTURE OR STORAGE OF ICE; LIQUEFACTION SOLIDIFICATION OF GASES
- F25D—REFRIGERATORS; COLD ROOMS; ICE-BOXES; COOLING OR FREEZING APPARATUS NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- F25D2700/00—Means for sensing or measuring; Sensors therefor
- F25D2700/02—Sensors detecting door opening
Landscapes
- Defrosting Systems (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 除霜時の貯蔵室の温度上昇を簡単な構成で防
止できる冷蔵庫の除霜制御装置を提供する。 【構成】 コンプレッサにより冷媒が供給される冷蔵庫
本体の冷却器を間欠的に除霜してなるものにおいて、１
日を周期としてその時間を複数個の時間帯に区分し、各
時間帯毎の前記冷蔵庫本体の貯蔵室の扉の開閉回数を積
算して開閉頻度メモリ３に記憶し、この開閉頻度メモリ
３の開閉頻度データＨiを特徴検出手段５に入力し、こ
の特徴検出手段５では、開閉頻度の変移パターンを数種
類記憶し、この数種類の変移パターンと新たな開閉頻度
データＨiとを比較することで、この開閉頻度データＨi
の特徴を数種類検出し、この数種類の特徴ＣＨ0〜ＣＨ
NTに基づいて除霜タイミング決定手段６にて除霜開始信
号を出力することで、扉の開閉頻度の小さい時間帯に除
霜を行なう。
止できる冷蔵庫の除霜制御装置を提供する。 【構成】 コンプレッサにより冷媒が供給される冷蔵庫
本体の冷却器を間欠的に除霜してなるものにおいて、１
日を周期としてその時間を複数個の時間帯に区分し、各
時間帯毎の前記冷蔵庫本体の貯蔵室の扉の開閉回数を積
算して開閉頻度メモリ３に記憶し、この開閉頻度メモリ
３の開閉頻度データＨiを特徴検出手段５に入力し、こ
の特徴検出手段５では、開閉頻度の変移パターンを数種
類記憶し、この数種類の変移パターンと新たな開閉頻度
データＨiとを比較することで、この開閉頻度データＨi
の特徴を数種類検出し、この数種類の特徴ＣＨ0〜ＣＨ
NTに基づいて除霜タイミング決定手段６にて除霜開始信
号を出力することで、扉の開閉頻度の小さい時間帯に除
霜を行なう。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、扉の開閉頻度の小さい
時間帯に除霜を行う冷蔵庫の除霜制御装置に関する。
時間帯に除霜を行う冷蔵庫の除霜制御装置に関する。
【０００２】◇
【従来の技術】本発明に先行する実公昭５５−７７９５
号公報等に記載された従来の冷蔵庫の除霜装置では、冷
凍サイクルの動作時間をタイマーにて積算し、冷凍サイ
クルが所定時間運転された時点で冷却器を除霜してい
る。
号公報等に記載された従来の冷蔵庫の除霜装置では、冷
凍サイクルの動作時間をタイマーにて積算し、冷凍サイ
クルが所定時間運転された時点で冷却器を除霜してい
る。
【０００３】しかしながら、この種冷蔵庫の除霜装置で
は、除霜がタイマーにより任意に開始され、貯蔵室扉の
開閉頻度の高い時間帯に除霜が開始されてしまった場合
には、貯蔵室は冷却不能状態で外気が頻繁に侵入して室
温の上昇を招来する欠点がある。
は、除霜がタイマーにより任意に開始され、貯蔵室扉の
開閉頻度の高い時間帯に除霜が開始されてしまった場合
には、貯蔵室は冷却不能状態で外気が頻繁に侵入して室
温の上昇を招来する欠点がある。
【０００４】◇
【発明が解決しようとする課題】本発明は前述の欠点を
解消して、除霜時の貯蔵室の温度上昇を簡単な構成で確
実に防止できる冷蔵庫の除霜制御装置を提供するもので
ある。
解消して、除霜時の貯蔵室の温度上昇を簡単な構成で確
実に防止できる冷蔵庫の除霜制御装置を提供するもので
ある。
【０００５】◇
【課題を解決するための手段】本発明は、コンプレッサ
により冷媒が供給される冷蔵庫本体の冷却器を間欠的に
除霜してなるものにおいて、１日を周期としてその時間
を複数個の時間帯に区分し、各時間帯毎の前記冷蔵庫本
体の貯蔵室の扉の開閉回数を積算して開閉頻度メモリに
記憶し、この開閉頻度メモリの開閉頻度データを特徴検
出手段に入力し、この特徴検出手段では、開閉頻度の変
移パターンを数種類記憶し、この数種類の変移パターン
と新たな開閉頻度データとを比較することで、この開閉
頻度データの特徴を数種類検出し、この数種類の特徴に
基づいて除霜タイミング決定手段にて除霜開始信号を出
力することで、扉の開閉頻度の小さい時間帯に除霜を行
なうものである。
により冷媒が供給される冷蔵庫本体の冷却器を間欠的に
除霜してなるものにおいて、１日を周期としてその時間
を複数個の時間帯に区分し、各時間帯毎の前記冷蔵庫本
体の貯蔵室の扉の開閉回数を積算して開閉頻度メモリに
記憶し、この開閉頻度メモリの開閉頻度データを特徴検
出手段に入力し、この特徴検出手段では、開閉頻度の変
移パターンを数種類記憶し、この数種類の変移パターン
と新たな開閉頻度データとを比較することで、この開閉
頻度データの特徴を数種類検出し、この数種類の特徴に
基づいて除霜タイミング決定手段にて除霜開始信号を出
力することで、扉の開閉頻度の小さい時間帯に除霜を行
なうものである。
【０００６】
【作用】本発明によれば、扉の開閉頻度の小さい時間帯
に除霜を行なえるようになり、よって貯蔵室が冷却不能
状態で扉が頻繁に開閉されてしまうこと、それによる貯
蔵室の異常な温度上昇を防止できるようになる。また、
特徴検出手段では、開閉頻度の変移パターンを数種類記
憶し、この数種類の変移パターンと新たな開閉頻度デー
タとを比較することで、この開閉頻度データの特徴を数
種類検出し、この数種類の特徴に基づいて除霜開始信号
を出力するようにしたので、開閉頻度データから直ちに
除霜開始信号を導出するものに比較し、回路構成と除霜
タイミングの微調整とを簡単にできるようになる。
に除霜を行なえるようになり、よって貯蔵室が冷却不能
状態で扉が頻繁に開閉されてしまうこと、それによる貯
蔵室の異常な温度上昇を防止できるようになる。また、
特徴検出手段では、開閉頻度の変移パターンを数種類記
憶し、この数種類の変移パターンと新たな開閉頻度デー
タとを比較することで、この開閉頻度データの特徴を数
種類検出し、この数種類の特徴に基づいて除霜開始信号
を出力するようにしたので、開閉頻度データから直ちに
除霜開始信号を導出するものに比較し、回路構成と除霜
タイミングの微調整とを簡単にできるようになる。
【０００７】◇
【実施例】次に本発明の一実施例について説明する。
【０００８】図１において、１は扉開閉スイッチで、冷
蔵庫本体の内部に形成された貯蔵室の扉（図示しない）
の開閉回数を検出する。２は扉開閉スイッチにて検出さ
れた開閉回数を積算する開閉回数積算回路、３は開閉回
数積算回路２の積算値を記憶する開閉頻度メモリであ
る。４はコンプレッサ運転時間積算部で、コンプレッサ
の運転時間を積算することで、このコンプレッサととも
に冷凍サイクルを構成する前記貯蔵室の冷却器（図示し
ない）の冷却動作時間を間接的に積算する。
蔵庫本体の内部に形成された貯蔵室の扉（図示しない）
の開閉回数を検出する。２は扉開閉スイッチにて検出さ
れた開閉回数を積算する開閉回数積算回路、３は開閉回
数積算回路２の積算値を記憶する開閉頻度メモリであ
る。４はコンプレッサ運転時間積算部で、コンプレッサ
の運転時間を積算することで、このコンプレッサととも
に冷凍サイクルを構成する前記貯蔵室の冷却器（図示し
ない）の冷却動作時間を間接的に積算する。
【０００９】５は特徴検出手段で、開閉頻度メモリ３か
ら開閉頻度データを入力し、この開閉頻度データの特徴
を後述のように数種類検出する。この特徴検出手段５に
は、前記コンプレッサ運転時間積算部４の積算データも
入力する。
ら開閉頻度データを入力し、この開閉頻度データの特徴
を後述のように数種類検出する。この特徴検出手段５に
は、前記コンプレッサ運転時間積算部４の積算データも
入力する。
【００１０】６は除霜タイミング決定手段で、前記特徴
検出手段５の出力信号とコンプレッサ運転率算出部７の
出力信号とを入力し、これら両信号に基づいて除霜タイ
ミングを決定し、除霜開始信号を出力する。この除霜開
始信号は、除霜制御回路に送られ、この信号に基づい
て、冷凍サイクルの冷媒流切替弁を切り替えて冷却器に
高温冷媒を供給したり、電気ヒーターを発熱させたりす
ることで、冷却器を除霜するように機能する。
検出手段５の出力信号とコンプレッサ運転率算出部７の
出力信号とを入力し、これら両信号に基づいて除霜タイ
ミングを決定し、除霜開始信号を出力する。この除霜開
始信号は、除霜制御回路に送られ、この信号に基づい
て、冷凍サイクルの冷媒流切替弁を切り替えて冷却器に
高温冷媒を供給したり、電気ヒーターを発熱させたりす
ることで、冷却器を除霜するように機能する。
【００１１】８はタイマで、１日の時間を複数個の時間
帯に区分し、この区分された所定時間ＴＣ（後記する）
毎に前記開閉頻度メモリ３等に起動をかける。
帯に区分し、この区分された所定時間ＴＣ（後記する）
毎に前記開閉頻度メモリ３等に起動をかける。
【００１２】而して、前記開閉回数積算回路２は、前記
開閉頻度メモリ３に所定時間ＴＣ毎に起動がかかる度
に、各所定時間ＴＣ内の積算開閉回数Ｃij（後記する）
を開閉頻度メモリ３に伝えて記憶させるように構成して
ある。
開閉頻度メモリ３に所定時間ＴＣ毎に起動がかかる度
に、各所定時間ＴＣ内の積算開閉回数Ｃij（後記する）
を開閉頻度メモリ３に伝えて記憶させるように構成して
ある。
【００１３】前記開閉頻度メモリ３は、図２に示すよう
に、ｍ×ｎのマトリクスで構成してある。ここで、ｍ＝
２４／ＴＣ、ｎは必要とするデータ保存日数である。前
記所定時間ＴＣは、具体的には１時間に設定してある。
に、ｍ×ｎのマトリクスで構成してある。ここで、ｍ＝
２４／ＴＣ、ｎは必要とするデータ保存日数である。前
記所定時間ＴＣは、具体的には１時間に設定してある。
【００１４】前記特徴検出手段５は、図３に示すよう
に、多層ニューラルネットワークで構成してある。この
ニューラルネットワーク５の入力層９のセル数はｍ＋１
個、出力層１０のセル数は検出する特徴の種類数に対応
してＮＴ個、中間層１１のセル数は必要十分な数にそれ
ぞれ設定してある。
に、多層ニューラルネットワークで構成してある。この
ニューラルネットワーク５の入力層９のセル数はｍ＋１
個、出力層１０のセル数は検出する特徴の種類数に対応
してＮＴ個、中間層１１のセル数は必要十分な数にそれ
ぞれ設定してある。
【００１５】入力層９のセルには、それぞれ、前回の除
霜終了時からのコンプレッサの運転時間の積算データＳ
Ｔと、各時間帯毎の開閉頻度データＨ0、Ｈ1、‥‥Ｈm
とが入力する。入力層９の入力データＨ0、Ｈ1、‥‥Ｈ
m等は、１日の各時刻の開閉評価指標で、具体的には１
時間毎の各時間帯における、過去ｎ日間の扉の平均開閉
積算回数を示し、
霜終了時からのコンプレッサの運転時間の積算データＳ
Ｔと、各時間帯毎の開閉頻度データＨ0、Ｈ1、‥‥Ｈm
とが入力する。入力層９の入力データＨ0、Ｈ1、‥‥Ｈ
m等は、１日の各時刻の開閉評価指標で、具体的には１
時間毎の各時間帯における、過去ｎ日間の扉の平均開閉
積算回数を示し、
【００１６】
【数１】
【００１７】で表される。
【００１８】出力層１０の各セルから出力するＣＨ
iは、検出しようとする特徴をその顕著さの程度を０〜
１の電位レベルで量的に示すものであり、特徴量ＣＨi
として表現する。
iは、検出しようとする特徴をその顕著さの程度を０〜
１の電位レベルで量的に示すものであり、特徴量ＣＨi
として表現する。
【００１９】この特徴検出手段５は、図４に示すよう
に、開閉頻度の変移パターンを７種類記憶する記憶機能
と、前記変移パターンと新たな開閉頻度データとを比較
してこの開閉頻度データの特徴を検出する検出機能とを
備えている。前記各変移パターンは、現時間帯Ｈ0、次
の時間帯Ｈ1、更に次次の時間帯Ｈ2、Ｈ3、Ｈ4の５個の
開閉頻度データの変移態様を類型化し、パターンは現
時間帯Ｈ0から次の５時間目の時間帯Ｈ4まで開閉頻度デ
ータ値が０のもの、パターンは開閉頻度データ値が順
次大きくなるもの、パターンはデータ値が順次小さく
なるもの、パターンはデータ値の変移状態が谷型のも
の、パターンはデータ値の変移状態が早期谷型のも
の、パターンは変移状態が山型のもの、パターンは
データ値が大きい状態で一定しているものである。また
前記ニューラルネットワーク５では、入力層９に入力し
た新たな開閉頻度データと前記パターンとを比較し、
このパターンに対する開閉頻度データの変移状態の近
似程度を特徴量ＣＨOとして出力し、正反対の場合は出
力レベルが０、近似するに従って出力レベルが、０〜１
まで上昇し、全く同一の場合は出力レベル１になるよう
に構成してある。同様にこのニューラルネットワーク５
では、新たな開閉頻度データの変移状態を前記各パター
ンと比較し、パターンに対する近似程度
を特徴量ＣＨ1として出力レベル０〜１で出力し、同様
に、パターンに対応してそれぞれ特徴量ＣＨ
2、ＣＨ3、ＣＨ4、ＣＨ5、ＣＨ6として出力するように
構成してある。
に、開閉頻度の変移パターンを７種類記憶する記憶機能
と、前記変移パターンと新たな開閉頻度データとを比較
してこの開閉頻度データの特徴を検出する検出機能とを
備えている。前記各変移パターンは、現時間帯Ｈ0、次
の時間帯Ｈ1、更に次次の時間帯Ｈ2、Ｈ3、Ｈ4の５個の
開閉頻度データの変移態様を類型化し、パターンは現
時間帯Ｈ0から次の５時間目の時間帯Ｈ4まで開閉頻度デ
ータ値が０のもの、パターンは開閉頻度データ値が順
次大きくなるもの、パターンはデータ値が順次小さく
なるもの、パターンはデータ値の変移状態が谷型のも
の、パターンはデータ値の変移状態が早期谷型のも
の、パターンは変移状態が山型のもの、パターンは
データ値が大きい状態で一定しているものである。また
前記ニューラルネットワーク５では、入力層９に入力し
た新たな開閉頻度データと前記パターンとを比較し、
このパターンに対する開閉頻度データの変移状態の近
似程度を特徴量ＣＨOとして出力し、正反対の場合は出
力レベルが０、近似するに従って出力レベルが、０〜１
まで上昇し、全く同一の場合は出力レベル１になるよう
に構成してある。同様にこのニューラルネットワーク５
では、新たな開閉頻度データの変移状態を前記各パター
ンと比較し、パターンに対する近似程度
を特徴量ＣＨ1として出力レベル０〜１で出力し、同様
に、パターンに対応してそれぞれ特徴量ＣＨ
2、ＣＨ3、ＣＨ4、ＣＨ5、ＣＨ6として出力するように
構成してある。
【００２０】前記除霜タイミング決定手段６は、前記特
徴量ＣＨ0〜ＣＨ6の信号を入力し、これら各信号ＣＨ0
〜ＣＨ6の特徴量（前記各パターンに対して０〜１のレ
ベルで表される近似量）を考慮してファジー推論を使用
して適当な除霜タイミングを決定して除霜開始信号を出
力する。前記各特徴量ＣＨ0〜ＣＨ6は、例えば、１日の
開閉頻度データのピーク数、そのピークの間隔、夏・冬
の開閉頻度の傾向差のパターン等に対応させてある。
徴量ＣＨ0〜ＣＨ6の信号を入力し、これら各信号ＣＨ0
〜ＣＨ6の特徴量（前記各パターンに対して０〜１のレ
ベルで表される近似量）を考慮してファジー推論を使用
して適当な除霜タイミングを決定して除霜開始信号を出
力する。前記各特徴量ＣＨ0〜ＣＨ6は、例えば、１日の
開閉頻度データのピーク数、そのピークの間隔、夏・冬
の開閉頻度の傾向差のパターン等に対応させてある。
【００２１】前記除霜制御装置では、任意の時刻に、そ
の時刻を正時に正規化した値とその時刻までのコンプレ
ッサの運転積算時間と、その時刻までの過去の扉の開閉
頻度データを、ニューラルネットワーク５に入力する
と、その時刻に除霜動作を実行するのが適切かどうかの
判断を行う。具体的にニューラルネットワーク５は、コ
ンプレッサの運転時間を積算して所定時間経過した時点
で、前記開閉頻度データＨ0、Ｈ1、‥‥Ｈmと前記各パ
ターン〜とを比較検討し、これら各パターン〜
に対する近似程度を前記各特徴ＣＨ0〜ＣＨ6に０〜１の
重み付けした各特徴量ＣＨ0〜ＣＨ6として前記除霜タイ
ミング決定手段６に入力し、この除霜タイミング決定手
段６では、ＩＦ〜ＴＨＥＮ型のファジー推論を実行する
ことで、除霜開始信号を出力する。例えばこの除霜タイ
ミング決定手段６では、特徴量ＣＨ 0のレベルが正に大
の状態の場合は、開閉頻度データの状態がパターンで
あり現時点から５時間後まで扉の開閉が無いと推論して
除霜を開始したり、反対に特徴量ＣＨ2のレベルの大き
い場合は開閉頻度データの状態がパターンであり数時
間後に扉の開閉が無くなると推論して除霜を５〜６時間
後に実行したりする。この除霜制御装置では、前記ＩＦ
〜ＴＨＥＮの推論構成を採用することで、設計者の意図
を回路構成に反映させ易くなりニューラルネットワーク
に対する学習も簡単に行えるようになる。
の時刻を正時に正規化した値とその時刻までのコンプレ
ッサの運転積算時間と、その時刻までの過去の扉の開閉
頻度データを、ニューラルネットワーク５に入力する
と、その時刻に除霜動作を実行するのが適切かどうかの
判断を行う。具体的にニューラルネットワーク５は、コ
ンプレッサの運転時間を積算して所定時間経過した時点
で、前記開閉頻度データＨ0、Ｈ1、‥‥Ｈmと前記各パ
ターン〜とを比較検討し、これら各パターン〜
に対する近似程度を前記各特徴ＣＨ0〜ＣＨ6に０〜１の
重み付けした各特徴量ＣＨ0〜ＣＨ6として前記除霜タイ
ミング決定手段６に入力し、この除霜タイミング決定手
段６では、ＩＦ〜ＴＨＥＮ型のファジー推論を実行する
ことで、除霜開始信号を出力する。例えばこの除霜タイ
ミング決定手段６では、特徴量ＣＨ 0のレベルが正に大
の状態の場合は、開閉頻度データの状態がパターンで
あり現時点から５時間後まで扉の開閉が無いと推論して
除霜を開始したり、反対に特徴量ＣＨ2のレベルの大き
い場合は開閉頻度データの状態がパターンであり数時
間後に扉の開閉が無くなると推論して除霜を５〜６時間
後に実行したりする。この除霜制御装置では、前記ＩＦ
〜ＴＨＥＮの推論構成を採用することで、設計者の意図
を回路構成に反映させ易くなりニューラルネットワーク
に対する学習も簡単に行えるようになる。
【００２２】また除霜タイミング決定手段６では、前記
コンプレッサ運転率算出部７の信号も特徴量信号として
入力し、コンプレッサの運転率の高い場合は夏と判断し
て除霜開始時間を短縮したり、運転率の低い場合は冬と
判断して除霜開始時間を延長する等の微調整を行う。
コンプレッサ運転率算出部７の信号も特徴量信号として
入力し、コンプレッサの運転率の高い場合は夏と判断し
て除霜開始時間を短縮したり、運転率の低い場合は冬と
判断して除霜開始時間を延長する等の微調整を行う。
【００２３】前記ニューラルネットワーク５の学習方法
については、あらかじめ望ましいデータＳＴ、ＨiとＣ
Ｈiのタイミングを数ケ所決めそれを教師信号として、
バックプロパゲーション等の学習方法でネットニューラ
ルネットワーク５を構成するセルの結合係数や閾値を決
めておき、教師信号と出力結果との誤差が一定値以下に
なるようにする。
については、あらかじめ望ましいデータＳＴ、ＨiとＣ
Ｈiのタイミングを数ケ所決めそれを教師信号として、
バックプロパゲーション等の学習方法でネットニューラ
ルネットワーク５を構成するセルの結合係数や閾値を決
めておき、教師信号と出力結果との誤差が一定値以下に
なるようにする。
【００２４】このように学習させることで、ニューラル
ネットワーク５は、前記開閉頻度パターン〜を記憶
しこれらパターンを基準とする分類・類型化機能を有す
るようになり、その後教師信号以外の入力信号具体的に
は冷蔵庫の実際の運転時の入力信号を入力した時にこの
ニューラルネットワーク５が自動的に内挿を行い適当な
特徴量ＣＨ0〜ＣＨ6を発生できるようになる。
ネットワーク５は、前記開閉頻度パターン〜を記憶
しこれらパターンを基準とする分類・類型化機能を有す
るようになり、その後教師信号以外の入力信号具体的に
は冷蔵庫の実際の運転時の入力信号を入力した時にこの
ニューラルネットワーク５が自動的に内挿を行い適当な
特徴量ＣＨ0〜ＣＨ6を発生できるようになる。
【００２５】前記除霜制御装置では、扉の開閉頻度の小
さい時間帯に除霜を行なえるようになり、よって貯蔵室
が冷却不能状態で扉が頻繁に開閉されてしまうこと、そ
れによる貯蔵室の異常な温度上昇を防止できるようにな
る。また、特徴検出手段５では、開閉頻度の変移パター
ン〜を数種類記憶し、この数種類の変移パターン
〜と新たな開閉頻度データＨiとを比較することで、
この開閉頻度データＨiの特徴を数種類検出し、この数
種類の特徴ＣＨ0〜ＣＨNTに基づいて除霜開始信号を出
力するようにしたので、開閉頻度データＨiから直ちに
除霜開始信号を導出するものに比較し、回路構成と除霜
タイミングの微調整とを簡単にできるようになる。
さい時間帯に除霜を行なえるようになり、よって貯蔵室
が冷却不能状態で扉が頻繁に開閉されてしまうこと、そ
れによる貯蔵室の異常な温度上昇を防止できるようにな
る。また、特徴検出手段５では、開閉頻度の変移パター
ン〜を数種類記憶し、この数種類の変移パターン
〜と新たな開閉頻度データＨiとを比較することで、
この開閉頻度データＨiの特徴を数種類検出し、この数
種類の特徴ＣＨ0〜ＣＨNTに基づいて除霜開始信号を出
力するようにしたので、開閉頻度データＨiから直ちに
除霜開始信号を導出するものに比較し、回路構成と除霜
タイミングの微調整とを簡単にできるようになる。
【００２６】
【発明の効果】本発明は以上のように構成したから、扉
の開閉頻度の小さい時間帯に除霜を行なえるようにな
り、よって貯蔵室が冷却不能状態で扉が頻繁に開閉され
てしまうこと、それによる貯蔵室の異常な温度上昇を防
止できるようになる。
の開閉頻度の小さい時間帯に除霜を行なえるようにな
り、よって貯蔵室が冷却不能状態で扉が頻繁に開閉され
てしまうこと、それによる貯蔵室の異常な温度上昇を防
止できるようになる。
【００２７】また、特徴検出手段では、開閉頻度の変移
パターンを数種類記憶し、この数種類の変移パターンと
新たな開閉頻度データとを比較することで、この開閉頻
度データの特徴を数種類検出し、この数種類の特徴に基
づいて除霜開始信号を出力するようにしたので、開閉頻
度データから直ちに除霜開始信号を導出するものに比較
し、回路構成と除霜タイミングの微調整とを簡単にでき
るようになる。
パターンを数種類記憶し、この数種類の変移パターンと
新たな開閉頻度データとを比較することで、この開閉頻
度データの特徴を数種類検出し、この数種類の特徴に基
づいて除霜開始信号を出力するようにしたので、開閉頻
度データから直ちに除霜開始信号を導出するものに比較
し、回路構成と除霜タイミングの微調整とを簡単にでき
るようになる。
【図１】本発明の一実施例の構成図である。
【図２】同実施例に備えた開閉頻度メモリの構成図であ
る。
る。
【図３】同実施例に備えた特徴検出手段の構成図であ
る。
る。
【図４】同実施例に備えた特徴検出手段の動作説明図で
ある。
ある。
３ 開閉頻度メモリ ５ 特徴検出手段 ６ 除霜タイミング決定手段 Ｈi 開閉頻度データ ＣＨ0〜ＣＨNT 特徴量
フロントページの続き (72)発明者 福島 清司 大阪府守口市京阪本通２丁目18番地 三洋 電機株式会社内 (72)発明者 豊嶋 昌志 大阪府守口市京阪本通２丁目18番地 三洋 電機株式会社内
Claims (2)
- 【請求項１】 コンプレッサにより冷媒が供給される冷
蔵庫本体の冷却器を間欠的に除霜してなるものにおい
て、 １日を周期としてその時間を複数個の時間帯に区分し、
各時間帯毎の前記冷蔵庫本体の貯蔵室の扉の開閉回数を
積算して開閉頻度メモリに記憶し、この開閉頻度メモリ
の開閉頻度データを特徴検出手段に入力し、この特徴検
出手段では、開閉頻度の変移パターンを数種類記憶し、
この数種類の変移パターンと新たな開閉頻度データとを
比較することで、この開閉頻度データの特徴を数種類検
出し、この数種類の特徴に基づいて除霜タイミング決定
手段にて除霜開始信号を出力することで、扉の開閉頻度
の小さい時間帯に除霜を行なうことを特徴とする冷蔵庫
の除霜制御装置。 - 【請求項２】 前記特徴検出手段は、開閉頻度の変移パ
ターンを数種類記憶する記憶機能と、前記変移パターン
と新たな開閉頻度データとを比較してこの開閉頻度デー
タの特徴を検出する検出機能とを備えてなることを特徴
とする請求項１記載の冷蔵庫の除霜制御装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3275606A JP2902831B2 (ja) | 1991-10-23 | 1991-10-23 | 冷蔵庫の除霜制御装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3275606A JP2902831B2 (ja) | 1991-10-23 | 1991-10-23 | 冷蔵庫の除霜制御装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05118731A true JPH05118731A (ja) | 1993-05-14 |
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