JPH05199967A - 電気掃除機 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 （修正有） 【目的】 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
送風機の入力制御及び、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。 【構成】 塵埃通路９を通過する塵埃１２による光量の
変化を検出するセンサ８の出力をパルス信号に変換しマ
イクロコンピュータ１５に入力する。マイクロコンピュ
ータは、パルス数の計数手段１６と、計数結果を累計し
床面情報を得るごみ量変化率算出手段１７より電動送風
機２の電力を決定するファジィ推論器１８と、決定され
た電力よりその度合を表示させる表示変換手段１９を有
し、一定時間毎に累積の平均を行ない電動送風機の電力
制御範囲を選定し、マイクロコンピュータ１５の出力は
位相制御手段３３、３４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。

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
ウント結果を累計して掃除する床面を識別し、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１０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３６を接続している。ホース４の先
端部には手元スイッチ７を設け、手元スイッチ７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７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
の入力制御及び、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、前記計数手段のカウント結果を
累計し床面情報を得る累計手段と、前記累計手段から得
られた床面情報と前記計数手段より電動送風機の電力を
決定するファジィ推論器と、前記ファジィ推論器より決
定された電力よりその度合を表示させる表示変換手段と
を有し、所定時間毎に表示内容を換算、累積し、さらに
一定時間毎に累積の平均を行ないその結果より電動送風
機の電力制御範囲を選定、及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、所定時
間毎に表示内容を換算、累積し、さらに一定時間毎に累
積の平均を行ないその結果より平均的な汚れ度合が得ら
れるため前記結果より電力制御範囲を切り替えてよりき
め細かな電力制御及び、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８はホース４の一
部の塵埃通路９に発光ダイオード１０を設け、この発光
ダイオード１０に対向して発光部１１を設け、塵埃通路
９を通過する塵埃１２による光量の変化を検出するよう
にしている。発光部１１の信号は増幅部１３で増幅し、
パルス変換手段１４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１５に入力する。マイクロコ
ンピュータ１５は、パルス変換手段１４からのパルス数
を単位時間内でカウントする計数手段１６と、この計数
手段１６のカウント結果を累計し床面情報を得るごみ量
変化率算出手段１７と、ファジイ推論器１８と、前記フ
ァジィ推論器１８より決定された電力よりその度合を表
示させる表示変換手段１９と所定時間毎に表示内容を換
算し累計する表示換算累計手段３７とを備えている。マ
イクロコンピュータ１５の出力は位相制御回路３３、３
４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。ファジィ推論器１８はごみ変化率算
出手段１７により得た床面情報と計数手段１６の出力に
より電動送風機２の入力及び回転ブラシ６の回転数を推
論する。表示換算累計手段３７は前記電動送風機２の入
力及び回転ブラシ６の回転数制御範囲を決定するもので
ある。

【００１１】前記したファジィ推論器１８は図２に示す
ような構成となっている。すなわち、２０は前件部メン
バーシップ関数記憶手段で、ごみ量、床面情報に関する
メンバーシップ関数を記憶している。２１、２２はごみ
量適合度演算手段、床年情報適合度演算手段で、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
いるごみ量、床面情報に関するメンバーシップ関数と入
力であるごみ量、床面情報との適合度を演算する。２４
は前件部ミニマム演算手段でごみ量適合度演算手段２
１、床面情報適合度演算手段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。２８は、吸い
込み力推論ルール記憶手段で、吸い込み力に関する推論
ルールを記憶している。２６は、吸い込み力メンバーシ
ップ関数記憶手段で、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。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Ｍ
ＡＸ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３０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２９も含まれている。

【００１２】このファジィ推論器１８はマイクロコンピ
ュータ１５により容易に実現できる。ファジィ推論器１
８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２８、吸い込み力メンバ
ーシップ関数記憶手段２６と回転ブラシ回転数推論ルー
ル記憶手段３０、回転ブラシ回転数メンバーシップ関数
記憶手段２９に記憶されているメンバーシップ関数及び
推論ルールはごみ量と床面情報のデータと掃除するとき
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）等の学習則によって最
適に設定されている。位相制御手段３３、３４では決定
された入力及び回転ブラシの回転数に基づき、電動送風
機２及び回転ブラシ６の位相制御量を算出し制御を行
う。また表示換算累計手段３７は電動送風機２及び回転
ブラシ６の制御量の範囲を決定するものである。

【００１３】以上の構成において動作を説明する。計数
手段１６では、センサ８で検出したごみを所定時間（例
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】図４に掃除を継続して行っている場合のご
み量の積算値の変化の度合いを示している。同図におい
て掃除を開始してからＴ１まではごみは一気に減るが、
これは床表面のごみがとれたことを示している。またＴ
１から以降は、同図に示す様に、その後のごみのとれ方
によって大きく（Ａ）（Ｂ）（Ｃ）の様に分れる。
（Ｃ）の場合はごみの積算値がほぼ０であり、Ｔ１まで
の間にほとんどとれてしまったことを示している。これ
は掃除を行う床面が木床やクッションフロア、畳などの
場合である。また、床面が絨毯の場合は、手足の間にご
みが埋もれてしまい、一般的に木床や畳に比べて相対的
にごみの量が多くなかなかとれにくい。すなわち同図の
（Ａ）（Ｂ）のようにごみ量の積算値が徐々に減ってい
くような特性を示す。この様にごみ量の変化率をごみ変
化率算出手段１７により算出すると、現在掃除をしてい
る床面の特性がどんなものであるか推定することができ
る。ここで、床面情報としては指数化した値（たとえば
０〜７）を設定する。この指数をファジィ推論の１入力
とする。ごみ量の変化率が小さいというのは、ごみがな
かなかとれにくい床面であることを示しており、ごみ量
の変化率が大きいというのは、ごみがとれやすい床面で
あるということを示している。

【００１５】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１６とごみ変化率検出手段１７の出力から
ファジィ推論器１８で推論する。

【００１６】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「ごみ
量が多めで、ごみの取れにくい床面（ごみ量の変化率が
小さい）で、過去掃除を行った床面がごみの取れにくい
床面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、ごみ量の変化率が「小さい」とか、過去掃除
を行った床面がごみの取れにくい床面「多い」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
６（Ａ）、（Ｂ）及び図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２１では、計数手段１６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
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。床面情報適合度演
算手段２２では、ごみ変化率算出手段１７からの入力と
前件部メンバーシップ関数記憶手段２０に記憶されてい
るごみ変化率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を結論とする。

【００１７】全てのルールにおいて、それぞれの結論を
求めたのち、重心演算手段２７では前結論の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３３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３０と回転ブラシ回転数メン
バーシップ関数記憶手段２９とから回転ブラシ６の回転
数を決定する。なお、本実施例では推論方法の中にＭＡ
Ｘ−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】図５に示すように、表示変換手段１９の出
力があった場合、表示は塵埃の量を相対的に表わすもの
であり、表示換算累計手段３７では所定時間Ｔ２毎に表
示内容を換算、累計し、一定時間Ｔ３毎にそれまでの累
計から平均化処理を行なう。この平均化した表示量値か
ら使用中に実感にあった汚れ度合を知ることができる。
ゆえに、表示換算累計手段３７から得られる平均表示量
にて電動送風機２及び回転ブラシ６の制御量の範囲を決
定する。

【００１９】制御量の範囲の決定においては、図８のよ
うにファジィ推論器１８の吸い込み力メンバーシップ関
数記憶手段２６および回転ブラシ回転数メンバーシップ
関数記憶手段２９の値を変更するようにして実現する。

【００２０】また図９のように前件部メンバーシップ関
数記憶手段２０の値を変更しても実現できる。

【００２１】

【発明の効果】以上説明したように本発明の掃除機は次
のような効果を有している。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。本発明の場
合は最急降下法等の学習則を用いて、ファジィ推論器の
構成の最適化を行ったため、結果として、ごみ量とごみ
の変化率（床面情報）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
ができるものである。平均化した表示量値から使用中の
実感のあった汚れ度合に応じて制御量の範囲を設定する
ためさらに操作感のより掃除機を提供できた。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施例における回路ブロック図

【図２】ファジィ推論器の構成を示すブロック図

【図３】塵埃センサー取り付け部断面図

【図４】ごみ量の変化を示す特性図

【図５】表示の変化を示す特性図

【図６】メンバーシップ関数を示す図

【図７】メンバーシップ関数を示す図

【図８】制御範囲を示す特性図

【図９】他の実施例の制御範囲を示す特性図

【図１０】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 ８ センサ ９ 塵埃通路 １２ 塵埃 １４ パルス変換手段 １６ 計数手段 １７ ごみ変化率算出手段 １８ ファジィ推論器 １９ 表示変換手段 ３７ 表示換算累計手段

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】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、前記計数手
   段のカウント結果を累計し床面情報を得る累計手段と、
   前記累計手段から得られた床面情報と前記計数手段より
   電動送風機の電力を決定するファジィ推論器と、前記フ
   ァジィ推論器より決定された電力よりその度合を表示さ
   せる表示変換手段とを有し、所定時間毎に表示内容を換
   算、累積し、さらに一定時間毎に累積の平均を行ないそ
   の結果より電動送風機の電力制御範囲を選定する電気掃
   除機。
2. 【請求項２】前記電力制御範囲の選定はファジィ推論器
   の後件部の値を切り替える請求項１記載の電気掃除機。
3. 【請求項３】前記電力制御範囲の選定はファジィ推論器
   の前件部メンバーシップ関数の形状を切り替える請求項
   １記載の電気掃除機。