JPH08154839A - Automatic bread baking machine - Google Patents

Automatic bread baking machine

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Publication number
JPH08154839A
JPH08154839A JP30464894A JP30464894A JPH08154839A JP H08154839 A JPH08154839 A JP H08154839A JP 30464894 A JP30464894 A JP 30464894A JP 30464894 A JP30464894 A JP 30464894A JP H08154839 A JPH08154839 A JP H08154839A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
kneading
bread
temperature
container
room temperature
Prior art date
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Pending
Application number
JP30464894A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Yumiko Hara
由美子 原
Shinji Kondo
信二 近藤
Tetsuya Koda
哲也 甲田
Akihisa Nakano
昭久 仲野
Ikuko Tanaka
郁子 田中
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Panasonic Holdings Corp
Original Assignee
Matsushita Electric Industrial Co Ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Matsushita Electric Industrial Co Ltd filed Critical Matsushita Electric Industrial Co Ltd
Priority to JP30464894A priority Critical patent/JPH08154839A/en
Publication of JPH08154839A publication Critical patent/JPH08154839A/en
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Abstract

PURPOSE: To provide an automatic bread baking machine capable of making fine parameter adjustment depending on room temperature, without using a room temperature sensor, by determining each process parameter value via the application of a fuzzy inference on the basis of output from a vessel temperature detection means and a baking process. CONSTITUTION: A kneading control means 21 and a heating control means 20 respectively control a motor 14 and a heating means 12, according to temperature detected with a vessel temperature detection means 15 and a time counted with a counting means 22, based on a process saved in a process memory means 17 and process parameter values determined with the first fuzzy inference 23. A baking process is thereby established.

Description

【発明の詳細な説明】Detailed Description of the Invention

【0001】[0001]

【産業上の利用分野】本発明は、室温等の外部状況に応
じてきめ細かくプロセスパラメータ設定を行うことで一
定の焼き上がりを得る自動製パン機に関するものであ
る。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an automatic bread maker capable of obtaining a certain degree of baking by finely setting process parameters according to external conditions such as room temperature.

【0002】[0002]

【従来の技術】従来から室温によって工程を切り替え、
数個の工程を使い分ける工夫はされていたが、数個の工
程から最も近いものを選ぶにとどまっており、異なる室
温でいつも同じ焼き上がりを得るものではなかった。
2. Description of the Related Art Conventionally, processes are switched depending on room temperature,
Although some efforts were made to use different steps, only the closest one was selected from the several steps, and the same baking was not always obtained at different room temperatures.

【0003】上記室温に応じて工程を切り替える技術は
既に提案されている。その技術は例えば特開平02−8
2916号に示されている。以下、その技術につき図2
7により説明する。
Techniques for switching processes depending on the room temperature have already been proposed. The technique is disclosed in, for example, JP-A-02-8.
No. 2916. The technology is shown in Figure 2 below.
7 will be described.

【0004】図27において、1はパン材料を収容する
容器、2は容器1を加熱するヒータ、3はパン材料を混
練する羽根、4は羽根を回転させるモータ、5は容器温
度を測定する容器温度測定手段、6は室温を測定する室
温測定手段、7は製パン工程を記憶している製パン工程
記憶手段、8は製パン工程を判定する製パン工程判定手
段、9は本体である。製パン工程記憶手段7は低温プロ
セス、中温プロセス、高温プロセスの3プロセスを記憶
している。製パン開始後の所定の段階で容器温度測定手
段5による容器温度と室温測定手段6による室温によ
り、図28に示すように低温プロセス、中温プロセス、
高温プロセスの3プロセスから最も近い製パン工程を判
定する。よって、室温によって工程を切り替えることが
できるものである。
In FIG. 27, 1 is a container for containing bread ingredients, 2 is a heater for heating the vessel 1, 3 is a blade for kneading the bread ingredients, 4 is a motor for rotating the blades, and 5 is a vessel for measuring the temperature of the vessel. Temperature measuring means, 6 is room temperature measuring means for measuring the room temperature, 7 is a bread making process storage means for storing the bread making process, 8 is a bread making process judging means for judging the bread making process, and 9 is a main body. The baking process storage means 7 stores three processes, a low temperature process, an intermediate temperature process, and a high temperature process. As shown in FIG. 28, the low temperature process, the medium temperature process, and the room temperature measured by the room temperature measuring unit 5 and the room temperature measuring unit 6 are performed at a predetermined stage after the start of baking.
The closest bread making process is determined from the three high temperature processes. Therefore, the process can be switched depending on the room temperature.

【0005】[0005]

【発明が解決しようとする課題】しかし、上記構成の自
動製パン機では、製パンプロセスは3プロセスに振り分
けられるのみであり、室温に応じた最適プロセスを実現
することは出来ず、パンの出来にバラツキを生じるとい
う課題を有している。
However, in the automatic bread maker having the above structure, the bread making process is only divided into three processes, and it is not possible to realize the optimum process according to the room temperature. There is a problem in that there are variations.

【0006】本発明は上記課題に鑑み、容器温度検出手
段の出力と製パンプロセスからファジィ推論を用いて各
々のプロセスパラメータ値を決定することで、室温セン
サを用いずに室温に応じたきめ細かいパラメータ調整を
行う自動製パン機を提供することを第1の目的とする。
In view of the above problems, the present invention determines each process parameter value using the fuzzy reasoning from the output of the container temperature detecting means and the bread making process, thereby making it possible to finely adjust the parameters according to the room temperature without using the room temperature sensor. A first object is to provide an automatic bread maker that performs adjustment.

【0007】第2の目的は、容器温度検出手段の出力と
室温検知手段の出力と製パンプロセスからファジィ推論
を用いて各々のプロセスパラメータ値を決定すること
で、室温と生地温度に応じたきめ細かいパラメータ調整
を精度良く行う自動製パン機を提供することにある。
A second purpose is to determine each process parameter value from the output of the container temperature detecting means, the output of the room temperature detecting means, and the bread making process by using fuzzy reasoning, thereby making fine adjustment according to the room temperature and the dough temperature. An object of the present invention is to provide an automatic bread maker that accurately adjusts parameters.

【0008】第3の目的は、混練中の容器温度変化率と
混練後の容器温度変化率をファジィ推論の入力とするこ
とで、室温センサを用いずに生地温度と室温に応じたパ
ラメータ調整を行う自動製パン機を提供することにあ
る。
A third object is to input a fuzzy reasoning ratio of a container temperature change rate during kneading and a container temperature change rate after kneading, thereby adjusting parameters according to the dough temperature and room temperature without using a room temperature sensor. It is to provide an automatic bread making machine.

【0009】第4の目的は、混練初期の容器温度変化率
と混練後期の容器温度変化率をファジィ推論の入力とす
ることで、室温センサを用いずに生地温度と室温に応じ
たパラメータ調整を練り終了前に行う自動製パン機を提
供することにある。
A fourth object is to input the fuzzy reasoning ratio of the container temperature change rate in the early stage of kneading and the container temperature change rate in the latter stage of kneading, thereby adjusting the parameters according to the dough temperature and the room temperature without using the room temperature sensor. It is to provide an automatic bread maker that performs before kneading.

【0010】第5の目的は、混練前の容器温度と混練開
始後の容器温度の変化率と混練後の容器温度変化率をフ
ァジィ推論の入力とすることで、室温センサを用いず
に、室温とパン材料の初期温度に応じたパラメータ調整
を行う自動製パン機を提供することにある。
A fifth object is to input the container temperature before kneading, the rate of change of the container temperature after the start of kneading and the rate of change of the container temperature after kneading as fuzzy inference inputs, so that the room temperature sensor is not used and the room temperature is not used. Another object is to provide an automatic bread maker that adjusts parameters according to the initial temperature of bread ingredients.

【0011】第6の目的は、混練前の容器温度と容器温
度変化率と、混練中の容器温度変化率と、混練後の容器
温度変化率をファジィ推論の入力とすることで、室温セ
ンサを用いずに、室温とパン材料の初期温度に応じたパ
ラメータ調整を連続使用時にも行える自動製パン機を提
供することにある。
A sixth object is to use the room temperature sensor by inputting the container temperature before kneading, the container temperature change rate, the container temperature change rate during kneading, and the container temperature change rate after kneading as fuzzy inference inputs. An object of the present invention is to provide an automatic bread maker that can adjust parameters according to room temperature and the initial temperature of bread ingredients without using it even during continuous use.

【0012】第7の目的は、混練前の容器温度と混練後
の容器温度をファジィ推論の入力とすることで、室温と
パン材料の初期温度と生地温度に応じたきめ細かいパラ
メータ調整を精度良く行う自動製パン機を提供すること
にある。
A seventh object is to accurately perform fine parameter adjustment according to room temperature, initial temperature of bread ingredients and dough temperature by inputting the vessel temperature before kneading and the vessel temperature after kneading as inputs for fuzzy reasoning. To provide an automatic bread machine.

【0013】第8の目的は、製パン工程進行中に各工程
の直前の工程の加熱データからプロセスパラメータ値を
補正し、室温センサを用いずに室温の時間変化に対応す
る自動製パン機を提供することにある。
An eighth object is to provide an automatic bread maker which corrects the process parameter value from the heating data of the step immediately before each step during the bread making process and copes with the time change of the room temperature without using the room temperature sensor. To provide.

【0014】第9の目的は、製パン工程進行中に各工程
の直前の工程の室温からプロセスパラメータ値を補正
し、室温の時間変化に対応する自動製パン機を提供する
ことにある。
A ninth object is to provide an automatic bread maker that corrects the process parameter value from the room temperature of the step immediately before each step during the bread making process and responds to the time change of the room temperature.

【0015】[0015]

【課題を解決するための手段】上記第1の目的を達成す
るための本発明の第1の課題解決手段は、パン材料を入
れる容器と、この容器を加熱する加熱手段と、前記パン
材料を混練する混練手段と、前記容器の温度を検知する
容器温度検知手段と、食パンやフランスパン等の各々の
メニューごとに複数の異なる製パン工程を記憶する工程
記憶手段と、食パンやフランスパン等の製パンメニュー
を選択するメニュー選択手段と、加熱手段を制御する加
熱制御手段と、混練手段を制御する混練制御手段と、時
間を測定する計時手段と、前記容器温度検知手段の出力
と前記メニュー選択手段により選択された製パンメニュ
ーからプロセスパラメータ値を決定するファジィ推論と
を備えた自動製パン機とするものである。
[Means for Solving the Problems] A first means for solving the problems of the present invention for achieving the above-mentioned first object is a container for holding bread ingredients, a heating means for heating the vessels, and the bread ingredients. Kneading means for kneading, container temperature detection means for detecting the temperature of the container, step storage means for storing a plurality of different bread making processes for each menu such as bread and french bread, and bread and french bread Menu selection means for selecting a baking menu, heating control means for controlling heating means, kneading control means for controlling kneading means, time measuring means for measuring time, output of the container temperature detecting means, and the menu selection And a fuzzy inference for determining a process parameter value from a bread making menu selected by the means.

【0016】上記第2の目的を達成するための本発明の
第2の課題解決手段は、パン材料を入れる容器と、この
容器を加熱する加熱手段と、前記パン材料を混練する混
練手段と、前記容器の温度を検知する容器温度検知手段
と、室温を検知する室温検知手段と、食パンやフランス
パン等の各々のメニューごとに複数の異なる製パン工程
を記憶する工程記憶手段と、食パンやフランスパン等の
製パンメニューを選択するメニュー選択手段と、加熱手
段を制御する加熱制御手段と、混練手段を制御する混練
制御手段と、時間を測定する計時手段と、前記容器温度
検知手段の出力と前記室温検知手段の出力と前記メニュ
ー選択手段により選択された製パンメニューからプロセ
スパラメータ値を決定するファジィ推論とを備えた自動
製パン機とするものである。
A second means for solving the problems of the present invention for achieving the above-mentioned second object is a container for putting bread ingredients, a heating means for heating the vessel, and a kneading means for kneading the bread ingredients. A container temperature detecting means for detecting the temperature of the container, a room temperature detecting means for detecting the room temperature, a process storing means for storing a plurality of different bread making processes for each menu such as bread and French bread, and bread and French Menu selection means for selecting a bread making menu such as bread, heating control means for controlling heating means, kneading control means for controlling kneading means, time measuring means for measuring time, and output of the container temperature detecting means An automatic bread maker having an output of the room temperature detecting means and fuzzy inference for determining a process parameter value from the bread making menu selected by the menu selecting means is also provided. It is.

【0017】上記第3の目的を達成するための本発明の
第3の課題解決手段は、前記第1の課題解決手段に加え
てファジィ推論が容器温度検知手段による混練中の容器
温度変化率と混練後の容器温度変化率と製パンメニュー
を入力とする自動製パン機とするものである。
A third problem solving means of the present invention for attaining the third object is that, in addition to the first problem solving means, fuzzy inference uses a container temperature change rate during kneading by a container temperature detecting means. This is an automatic bread maker that inputs the rate of change in container temperature after kneading and the bread making menu.

【0018】上記第4の目的を達成するための本発明の
第4の課題解決手段は、前記第1の課題解決手段に加え
てファジィ推論が容器温度検知手段による混練初期の容
器温度変化率と混練後期の容器温度変化率と製パンメニ
ューを入力とする自動製パン機とするものである。
A fourth problem solving means of the present invention for attaining the above-mentioned fourth object is that, in addition to the first problem solving means, fuzzy inference uses a container temperature change rate at the initial stage of kneading by a container temperature detecting means. This is an automatic bread maker that inputs the rate of change in container temperature in the latter half of kneading and the bread making menu.

【0019】上記第5の目的を達成するための本発明の
第5の課題解決手段は、前記第1の課題解決手段に加え
てファジィ推論が容器温度検知手段による混練前の容器
温度と混練中の容器温度変化率と混練後の容器温度変化
率と製パンメニューを入力とする自動製パン機とするも
のである。
A fifth problem solving means of the present invention for achieving the above fifth object is, in addition to the above first problem solving means, fuzzy reasoning during kneading with a container temperature before kneading by a container temperature detecting means. This is an automatic bread maker which inputs the container temperature change rate, the container temperature change rate after kneading, and the bread making menu.

【0020】上記第6の目的を達成するための本発明の
第6の課題解決手段は、前記第1の課題解決手段に加え
てファジィ推論が容器温度検知手段による混練前の容器
温度と混練前の容器温度変化率と混練中の容器温度変化
率と製パンメニューを入力とする自動製パン機とするも
のである。
A sixth problem solving means of the present invention for attaining the sixth object is, in addition to the first problem solving means, fuzzy reasoning based on the container temperature before kneading by the container temperature detecting means and before kneading. The automatic bread maker has the container temperature change rate, the container temperature change rate during kneading, and the bread making menu as inputs.

【0021】上記第7の目的を達成するための本発明の
第7の課題解決手段は、前記第2の課題解決手段に加え
てファジィ推論が容器温度検知手段による混練前の容器
温度と混練後の容器温度と室温検知手段による室温と製
パンメニューを入力とする自動製パン機とするものであ
る。
The seventh problem solving means of the present invention for achieving the above-mentioned seventh object is, in addition to the second problem solving means, fuzzy inference by container temperature detection means before and after kneading. The automatic bread maker uses the container temperature, the room temperature detected by the room temperature detecting means, and the bread making menu as inputs.

【0022】上記第8の目的を達成するための本発明の
第8の課題解決手段は、前記第1の課題解決手段に加え
て各工程の実行前に前工程での加熱制御手段の制御内容
からプロセスパラメータ値を補正するパラメータ値補正
手段を備えた自動製パン機とするものである。
The eighth problem solving means of the present invention for achieving the above eighth object is the control content of the heating control means in the previous step before the execution of each step, in addition to the first problem solving means. The automatic bread maker is provided with a parameter value correcting means for correcting the process parameter value.

【0023】上記第9の目的を達成するための本発明の
第9の課題解決手段は、前記第2の課題解決手段に加え
て各工程の実行前に室温検知手段の出力からプロセスパ
ラメータ値を補正するパラメータ値補正手段を備えた自
動製パン機とするものである。
A ninth problem solving means of the present invention for achieving the ninth object is to obtain process parameter values from the output of the room temperature detecting means before execution of each step in addition to the second problem solving means. The automatic bread maker has a parameter value correcting means for correcting.

【0024】[0024]

【作用】上記第1の課題解決手段の構成によれば、容器
温度検出手段の出力と製パンプロセスからファジィ推論
を用いて各々のプロセスパラメータ値を決定する。よっ
て、室温センサを用いずに室温に応じたきめ細かいパラ
メータ調整を行う自動製パン機を提供することができ
る。
According to the configuration of the first problem solving means, each process parameter value is determined from the output of the container temperature detecting means and the bread making process by using fuzzy inference. Therefore, it is possible to provide an automatic bread maker that performs fine parameter adjustment according to room temperature without using a room temperature sensor.

【0025】上記第2の課題解決手段の構成によれば、
容器温度検出手段の出力と室温検知手段の出力と製パン
プロセスからファジィ推論を用いて各々のプロセスパラ
メータ値を決定する。よって、室温と生地温度に応じた
きめ細かいパラメータ調整を精度良く行う自動製パン機
を提供することができる。
According to the configuration of the second problem solving means,
Fuzzy reasoning is used to determine each process parameter value from the output of the container temperature detecting means, the output of the room temperature detecting means, and the bread making process. Therefore, it is possible to provide an automatic bread maker that precisely adjusts fine parameters according to the room temperature and the dough temperature.

【0026】上記第3の課題解決手段の構成によれば、
混練中の容器温度変化率と混練後の容器温度変化率をフ
ァジィ推論の入力とする。よって、室温センサを用いず
に生地温度と室温に応じたパラメータ調整を行う自動製
パン機を提供することができる。
According to the configuration of the third problem solving means,
The vessel temperature change rate during kneading and the vessel temperature change rate after kneading are input to fuzzy reasoning. Therefore, it is possible to provide an automatic bread maker that adjusts parameters according to the dough temperature and the room temperature without using the room temperature sensor.

【0027】上記第4の課題解決手段の構成によれば、
混練初期の容器温度変化率と混練後期の容器温度変化率
をファジィ推論の入力とする。よって、室温センサを用
いずに生地温度と室温に応じたパラメータ調整を練り終
了前に行う自動製パン機を提供することができる。
According to the configuration of the above-mentioned fourth problem solving means,
The rate of vessel temperature change in the initial stage of kneading and the rate of vessel temperature change in the latter stage of kneading are used as inputs for fuzzy reasoning. Therefore, it is possible to provide an automatic bread maker that adjusts parameters according to the dough temperature and room temperature before kneading without using the room temperature sensor.

【0028】上記第5の課題解決手段の構成によれば、
混練前の容器温度と混練開始後の容器温度の変化率と混
練後の容器温度変化率をファジィ推論の入力とすること
ができる。よって、室温センサを用いずに、室温とパン
材料の初期温度に応じたパラメータ調整を行う自動製パ
ン機を提供することができる。
According to the configuration of the above-mentioned fifth problem solving means,
The rate of change in the vessel temperature before kneading, the rate of vessel temperature after the start of kneading, and the rate of change in vessel temperature after kneading can be used as inputs for fuzzy reasoning. Therefore, it is possible to provide an automatic bread maker that adjusts parameters according to the room temperature and the initial temperature of the bread ingredient without using the room temperature sensor.

【0029】上記第6の課題解決手段の構成によれば、
混練前の容器温度と容器温度変化率と、混練中の容器温
度変化率と、混練後の容器温度変化率をファジィ推論の
入力とする。よって、室温センサを用いずに、室温とパ
ン材料の初期温度に応じたパラメータ調整を連続使用時
にも行える自動製パン機を提供することができる。
According to the configuration of the sixth problem solving means,
The fuzzy inference uses the vessel temperature before kneading, the vessel temperature change rate, the vessel temperature change rate during kneading, and the vessel temperature change rate after kneading. Therefore, it is possible to provide an automatic bread maker which can adjust the parameters according to the room temperature and the initial temperature of the bread ingredients even during continuous use without using the room temperature sensor.

【0030】上記第7の課題解決手段の構成によれば、
混練前の容器温度と混練後の容器温度をファジィ推論の
入力とする。よって、室温とパン材料の初期温度と生地
温度に応じたきめ細かいパラメータ調整を精度良く行う
自動製パン機を提供することができる。
According to the configuration of the seventh problem solving means,
The container temperature before kneading and the container temperature after kneading are input to fuzzy reasoning. Therefore, it is possible to provide an automatic bread maker that accurately performs fine parameter adjustment according to the room temperature, the initial temperature of the bread ingredients, and the dough temperature.

【0031】上記第8の課題解決手段の構成によれば、
製パン工程進行中に各工程の前工程の加熱制御手段の制
御内容を確認してプロセスパラメータ値を補正する。よ
って、室温センサを用いずに室温の時間変化に対応する
自動製パン機を提供することができる。
According to the configuration of the eighth problem solving means,
While the bread making process is in progress, the control content of the heating control means of the preceding process of each process is confirmed to correct the process parameter value. Therefore, it is possible to provide an automatic bread maker capable of coping with a temporal change in room temperature without using a room temperature sensor.

【0032】上記第9の課題解決手段の構成によれば、
製パン工程進行中に各工程の直前に更に室温センサによ
って室温を確認してプロセスパラメータ値を補正する。
よって、室温の時間変化に正確に対応する自動製パン機
を提供することができる。
According to the configuration of the ninth problem solving means,
While the baking process is in progress, the room temperature sensor is used to check the room temperature immediately before each process and the process parameter values are corrected.
Therefore, it is possible to provide an automatic bread maker that accurately responds to changes in room temperature with time.

【0033】[0033]

【実施例】本発明の第1の実施例を図1から図5により
説明する。先ず図1に基づいて本実施例の全体構成につ
いて説明する。図1において、11はパン材料を収容す
る容器、12は容器11を加熱するヒータ等の加熱手
段、13はパン材料を混練する羽根、14は羽根13を
回転させるモータ、15は容器温度を検知する容器温度
検知手段、16はイースト容器、17は食パンやフラン
スパン等のメニューの製パン工程を記憶しているプロセ
ス記憶手段、18は食パンやフランスパン等のメニュー
を選択するメニュー選択手段、19は本体、20は加熱
手段12を制御する加熱制御手段、21はモータを制御
する混練制御手段、22は計時手段、23はプロセスパ
ラメータ値を出力する第一のファジィ推論である。本実
施例ではプロセス記憶手段17、加熱制御手段20、混
練制御手段21、計時手段22、第一のファジィ推論2
3はマイクロコンピュータで実現されている。
DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS A first embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. First, the overall configuration of this embodiment will be described with reference to FIG. In FIG. 1, 11 is a container for storing bread ingredients, 12 is heating means such as a heater for heating the vessel 11, 13 is a blade for kneading the bread ingredients, 14 is a motor for rotating the blades 13, and 15 is a container temperature. Container temperature detection means, 16 yeast container, 17 process storage means for storing the bread making process of menus such as bread and French bread, 18 menu selection means for selecting a menu such as bread and French bread, 19 Is a main body, 20 is a heating control means for controlling the heating means 12, 21 is a kneading control means for controlling a motor, 22 is a timing means, and 23 is a first fuzzy inference for outputting a process parameter value. In the present embodiment, the process storage means 17, the heating control means 20, the kneading control means 21, the timing means 22, the first fuzzy reasoning 2
3 is realized by a microcomputer.

【0034】次に、本実施例の自動製パン機の製パン動
作例の概略を図1及び図2を用いて説明する。使用者は
容器11にパン材料であるパンミックスと水を入れ、イ
ースト容器16にイーストを入れ、メニュー選択手段1
8により食パン、フランスパン等のメニューを選択し、
図示されていないスイッチを入れて製パン動作を開始す
る。製パン工程は図2に示す練り、発酵、焼成の各プロ
セスから成る。まず、混練制御手段21はモータ14を
動作させ羽根13を回転させてパンミックスと水を混
ぜ、前練りを行う。ねかしの間は練り動作は行わない。
ねかしの後イースト容器16のイーストを投入し、本練
りを行う。イースト投入は例えばソレノイドにより容器
の底を開けることで行える。本練りのあと、加熱制御手
段20が加熱手段12を制御、発酵温度を保ちパン生地
を発酵させる。発酵は1次発酵、2次発酵、3次発酵、
整形発酵から成り、各発酵の間に羽根13を少し動かす
ガス抜き工程がある。整形発酵後高温でパンを焼き上げ
る焼成工程を経てパンができあがる。各工程の温度や時
間、羽根13の回転の強さなどがプロセスパラメータで
あり、第一のファジィ推論23は練り工程中に容器温度
検知手段15の出力からメニューに応じたプロセスパラ
メータを室温に応じた値に設定する。混練制御手段21
及び加熱制御手段20はプロセス記憶手段17に記憶さ
れたプロセスと第一のファジィ推論23により決定され
たプロセスパラメータに基づいて容器温度検知手段15
による温度と計時手段22による時間に従ってそれぞれ
モータ14と加熱手段12を制御することでプロセスを
実現する。
Next, an outline of the bread making operation of the automatic bread making machine of this embodiment will be described with reference to FIGS. 1 and 2. The user puts bread mix, which is a bread ingredient, and water in the container 11, puts yeast in the yeast container 16, and selects the menu selection means 1
Select the menu of bread, French bread, etc. by 8.
A switch (not shown) is turned on to start the bread making operation. The bread-making process consists of the kneading, fermentation and baking processes shown in FIG. First, the kneading control means 21 operates the motor 14 to rotate the blades 13 to mix the pan mix and water to perform pre-kneading. The kneading operation is not performed during the training.
After the seeding, the yeast in the yeast container 16 is charged and the main kneading is performed. The yeast can be charged, for example, by opening the bottom of the container with a solenoid. After the main kneading, the heating control means 20 controls the heating means 12 to maintain the fermentation temperature and ferment the bread dough. Fermentation is primary fermentation, secondary fermentation, tertiary fermentation,
It consists of orthopedic fermentation, and there is a degassing process that moves the blades 13 a little during each fermentation. After shaping and fermentation, the bread is completed through a baking process in which it is baked at a high temperature. The temperature and time of each step, the strength of rotation of the blade 13, and the like are process parameters, and the first fuzzy reasoning 23 determines the process parameter according to the menu from the output of the container temperature detecting means 15 during the kneading step depending on the room temperature. Set the value to Kneading control means 21
And the heating control means 20 is based on the process stored in the process storage means 17 and the process parameters determined by the first fuzzy inference 23.
The process is realized by controlling the motor 14 and the heating means 12, respectively, according to the temperature according to 1 and the time according to the time measuring means 22.

【0035】第一のファジィ推論23の具体的な構成を
図3から図5により説明する。図3(a)は練り工程中
の容器温度検知手段15の検知データを示す図であり、
前練りのdt1時間の温度変化をdT1、ねかしのdt
2時間の温度変化をdT2とする。dt1、dt2等の
時間計測は計時手段22を用いて行う。dT1、dT2
は室温に依存し、また、練り工程における羽根13の回
転トルクや生地の温度の影響を受ける。羽根13の回転
トルクは製パン機1台1台異なるが、dT1、dT2の
2つを用いることで回転トルクの影響を除いて室温を表
すファクターとすることが出来る。パンの発酵状態は生
地の温度によって変わる。発酵温度を一定にすることが
出来れば所定の発酵時間で同じ発酵状態の生地を得るこ
とが出来るが、室温はパンの発酵温度を超えることがあ
りその場合は発酵時間を室温に応じて変える必要があ
る。また、室温が低い場合も加熱により上げる温度幅が
大きいと生地が乾燥したりむらが出来る等の問題が起き
るため室温により発酵温度と発酵時間を変える必要があ
る。図3(b)は第一のファジィ推論23の構成を示す
図で、図に示すように第一のファジィ推論23はdT
1、dT2、メニューを入力としてプロセスパラメータ
を出力とするファジィ推論である。図4に第一のファジ
ィ推論23のルールを示す。推論ルールは「メニューが
食パンで、dT1が小さく、dT2が小さければハ゜ラメータ
=A1とする」というような図4に示す18個のルールか
ら成る。図4のA1からA18は各プロセスパラメータの値
を表す実数値の組である。例えばA1={a1,b1,c1,d
1...}でa1、b1等は後練り強さ、1次発酵温度,2次
発酵温度,3次発酵温度、整形発酵温度、1次発酵時
間、2次発酵時間、3次発酵時間、整形発酵時間、ガス
抜き強さというようなプロセスパラメータの値であり、
このように実数値の組をファジィ推論の後件部に持つこ
とでこれらのプロセスパラメータについてのルールをま
とめて表現している。dT1が「小さい」といった定性
的な概念は図5に示すメンバーシップ関数により定量的
に表現される。
A specific configuration of the first fuzzy inference 23 will be described with reference to FIGS. FIG. 3A is a diagram showing detection data of the container temperature detection means 15 during the kneading process,
Temperature change of dt1 hour before kneading is dT1
The temperature change for 2 hours is dT2. The time measuring means 22 is used to measure the time such as dt1 and dt2. dT1, dT2
Depends on the room temperature, and is influenced by the rotation torque of the blades 13 and the temperature of the dough during the kneading process. The rotation torque of the blades 13 is different for each bread maker, but by using two of dT1 and dT2, it is possible to remove the influence of the rotation torque and use it as a factor representing room temperature. The fermentation condition of bread changes depending on the temperature of the dough. If the fermentation temperature can be kept constant, the same fermentation state dough can be obtained in a predetermined fermentation time, but the room temperature may exceed the fermentation temperature of bread, in which case the fermentation time needs to be changed according to the room temperature. There is. Further, even if the room temperature is low, if the temperature range raised by heating is large, problems such as the dough becoming dry and unevenness occur, so it is necessary to change the fermentation temperature and the fermentation time depending on the room temperature. FIG. 3B is a diagram showing the configuration of the first fuzzy reasoning 23. As shown in the figure, the first fuzzy reasoning 23 is dT.
It is a fuzzy inference in which 1, dT2 and a menu are input and process parameters are output. FIG. 4 shows the rule of the first fuzzy inference 23. The inference rule is "If the menu is bread and dT1 is small and dT2 is small, the parameter is
= A1 ”and 18 rules shown in FIG. A1 to A18 in FIG. 4 are sets of real numbers representing the values of the process parameters. For example, A1 = {a1, b1, c1, d
1. . . }, A1, b1 etc. are post-kneading strength, primary fermentation temperature, secondary fermentation temperature, tertiary fermentation temperature, shaping fermentation temperature, primary fermentation time, secondary fermentation time, tertiary fermentation time, shaping fermentation time, Is the value of a process parameter such as degassing strength,
In this way, by having a set of real numbers in the consequent part of fuzzy reasoning, the rules for these process parameters are collectively expressed. The qualitative concept that dT1 is “small” is quantitatively expressed by the membership function shown in FIG.

【0036】このように本実施例によると、容器温度検
出手段の出力と製パンプロセスからファジィ推論を用い
て各々のプロセスパラメータ値を決定することで、室温
センサを用いずに室温に応じたきめ細かいパラメータ調
整を行う自動製パン機を提供することが出来ると共に、
混練中の容器温度変化率と混練後の容器温度変化率をフ
ァジィ推論の入力とすることで、室温センサを用いずに
生地温度と室温に応じたパラメータ調整を行う自動製パ
ン機を提供することができる。
As described above, according to this embodiment, each process parameter value is determined from the output of the container temperature detecting means and the bread making process by using fuzzy reasoning, so that a fine adjustment according to the room temperature can be performed without using the room temperature sensor. It is possible to provide an automatic bread machine that adjusts parameters,
To provide an automatic bread maker that adjusts parameters according to dough temperature and room temperature without using a room temperature sensor by inputting the rate of change in container temperature during kneading and the rate of container temperature change after kneading without using a room temperature sensor. You can

【0037】なお、本実施例ではファジィ推論の例とし
て前件部三角型及び前件部実数値型、後件部実数値型の
ファジィ推論を用いたが、それぞれ三角型や関数等で表
す方法も考えられる。さらに、温度変化率として所定時
間内の変化温度を用いたが、所定温度変化するのに要し
た時間を用いる方法も考えられる。
In this embodiment, as an example of fuzzy inference, the antecedent part triangular type, the antecedent part real value type, and the consequent part real value type fuzzy inference are used. Can also be considered. Further, although the temperature change rate within the predetermined time is used as the temperature change rate, a method of using the time required for changing the predetermined temperature may be considered.

【0038】本発明の第2の実施例を図6から図9によ
り説明する。先ず図6に基づいて本実施例の全体構成に
ついて説明する。図6において、24はプロセスパラメ
ータ値を出力する第二のファジィ推論である。本実施例
では第二のファジィ推論24はマイクロコンピュータで
実現されている。その他第一の実施例と同一機能を持つ
ものは同じ番号を用いた。本実施例の動作はプロセスパ
ラメータの決定を第二のファジィ推論24が行うことを
除いて第一の実施例とほぼ同じである。
A second embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. 6 to 9. First, the overall configuration of this embodiment will be described with reference to FIG. In FIG. 6, reference numeral 24 is a second fuzzy inference that outputs a process parameter value. In this embodiment, the second fuzzy inference 24 is realized by a microcomputer. Other components having the same functions as those in the first embodiment have the same numbers. The operation of this embodiment is almost the same as that of the first embodiment except that the second fuzzy inference 24 determines the process parameters.

【0039】第二のファジィ推論24の具体的な構成を
図7から図9により説明する。図7(a)は練り工程中
の容器温度検知手段15の検知データを示す図であり、
前練り初期のdt3時間の温度変化をdT3、前練り後
期のdt4時間の温度変化をdT4とする。dt3、d
t4等の時間計測は計時手段22を用いて行う。dT
3、dT4は室温に依存し、また、練り工程における羽
根13の回転トルクや生地の温度の影響を受ける。羽根
13の回転トルクは製パン機1台1台異なるが、dT
3、dT4の2つを用いることで回転トルクの影響を除
いて室温を表すファクターとすることが出来るととも
に、前練り工程中にプロセスパラメータ決定を行えるた
めねかし工程のプロセスパラメータも室温に応じて変え
ることが出来る。ねかし工程は前練りにより上昇した生
地温度を下げる工程であり、必要な時間は室温によって
異なる。図7(b)は第二のファジィ推論24の構成を
示す図で、図に示すように第二のファジィ推論24はd
T3、dT4、メニューを入力としてプロセスパラメー
タを出力とするファジィ推論である。図8に第二のファ
ジィ推論24のルールを示す。推論ルールは「メニュー
が食パンで、dT3が小さく、dT4が小さければハ゜ラメ
ータ=B1とする」というような図8に示す18個のルール
から成る。図8のB1からB18は各プロセスパラメータの
値を表す実数値の組である。例えばB1={a2,b2,c2,d
2...}でa2、b2等はねかし時間、後練り強さ、1次
発酵温度,2次発酵温度,3次発酵温度、整形発酵温度、
1次発酵時間、2次発酵時間、3次発酵時間、整形発酵
時間、ガス抜き強さというようなプロセスパラメータの
値であり、このように実数値の組をファジィ推論の後件
部に持つことでこれらのプロセスパラメータについての
ルールをまとめて表現している。dT3が「小さい」と
いった定性的な概念は図9に示すメンバーシップ関数に
より定量的に表現される。
A specific configuration of the second fuzzy inference 24 will be described with reference to FIGS. 7 to 9. FIG. 7A is a diagram showing detection data of the container temperature detection means 15 during the kneading process,
The temperature change during dt3 hours in the early stage of pre-kneading is referred to as dT3, and the temperature change during dt4 hours in the latter stage of pre-kneading is referred to as dT4. dt3, d
The time measuring means 22 is used to measure time such as t4. dT
3 and dT4 depend on the room temperature, and are also influenced by the rotation torque of the blades 13 and the temperature of the dough in the kneading process. The rotation torque of the blades 13 is different for each bread maker, but dT
By using 2 of 3 and dT4, the effect of the rotation torque can be removed and it can be used as a factor representing the room temperature, and since the process parameter can be determined during the pre-kneading step, the process parameter of the beating step is also changed according to the room temperature. You can The soaking process is a process of lowering the dough temperature raised by the pre-kneading, and the required time varies depending on the room temperature. FIG. 7B is a diagram showing the configuration of the second fuzzy reasoning 24. As shown in the figure, the second fuzzy reasoning 24 is d.
It is a fuzzy inference in which T3, dT4, and menu are input and process parameters are output. FIG. 8 shows the rule of the second fuzzy inference 24. The inference rule is composed of 18 rules shown in FIG. 8 such as "If menu is bread, dT3 is small, and dT4 is small, parameter = B1". B1 to B18 in FIG. 8 are a set of real values representing the values of each process parameter. For example, B1 = {a2, b2, c2, d
2. . . }, A2, b2 etc. spattering time, post-kneading strength, primary fermentation temperature, secondary fermentation temperature, tertiary fermentation temperature, shaping fermentation temperature,
It is the value of process parameters such as primary fermentation time, secondary fermentation time, tertiary fermentation time, shaping fermentation time, degassing strength, and thus has a set of real numbers in the consequent part of fuzzy reasoning. Describes the rules for these process parameters together. The qualitative concept that dT3 is “small” is quantitatively expressed by the membership function shown in FIG.

【0040】このように本実施例によると、容器温度検
出手段の出力と製パンプロセスからファジィ推論を用い
て各々のプロセスパラメータ値を決定することで、室温
センサを用いずに室温に応じたきめ細かいパラメータ調
整を行う自動製パン機を提供することが出来ると共に、
混練初期の容器温度変化率と混練後期の容器温度変化率
をファジィ推論の入力とすることで、室温センサを用い
ずに生地温度と室温に応じたパラメータ調整を練り終了
前に行う自動製パン機を提供することができる。
As described above, according to the present embodiment, each process parameter value is determined from the output of the container temperature detecting means and the bread making process by using fuzzy reasoning, so that a fine adjustment according to the room temperature can be performed without using the room temperature sensor. It is possible to provide an automatic bread machine that adjusts parameters,
By inputting the rate of change in container temperature in the initial stage of kneading and the rate of change in container temperature in the latter stage of kneading as fuzzy inference, an automatic bread machine that adjusts parameters according to the dough temperature and room temperature before the end of kneading without using a room temperature sensor Can be provided.

【0041】なお、本実施例ではファジィ推論の例とし
て前件部三角型及び前件部実数値型、後件部実数値型の
ファジィ推論を用いたが、それぞれ三角型や関数等で表
す方法も考えられる。さらに、温度変化率として所定時
間内の変化温度を用いたが、所定温度変化するのに要し
た時間を用いる方法も考えられる。
In this embodiment, as an example of the fuzzy inference, the antecedent part triangular type, the antecedent part real value type, and the consequent part real value type fuzzy inference are used. Can also be considered. Further, although the temperature change rate within the predetermined time is used as the temperature change rate, a method of using the time required for changing the predetermined temperature may be considered.

【0042】本発明の第3の実施例を図10から図13
により説明する。先ず図10に基づいて本実施例の全体
構成について説明する。図10において、25はプロセ
スパラメータ値を出力する第三のファジィ推論である。
本実施例では第三のファジィ推論25はマイクロコンピ
ュータで実現されている。その他第一の実施例と同一機
能を持つものは同じ番号を用いた。本実施例の動作はプ
ロセスパラメータの決定を第三のファジィ推論25が行
うことを除いて第一の実施例とほぼ同じである。
The third embodiment of the present invention is shown in FIGS.
This will be described below. First, the overall configuration of this embodiment will be described with reference to FIG. In FIG. 10, 25 is a third fuzzy inference that outputs the process parameter value.
In this embodiment, the third fuzzy inference 25 is realized by a microcomputer. Other components having the same functions as those in the first embodiment have the same numbers. The operation of this embodiment is almost the same as that of the first embodiment except that the third fuzzy inference 25 determines the process parameter.

【0043】第三のファジィ推論25の具体的な構成を
図11から図13により説明する。図11(a)は練り
工程中の容器温度検知手段15の検知データを示す図で
あり、前練り前の温度をT5、前練りのdt6時間の温
度変化をdT6,ねかしのdt7時間の温度変化をdT
7とする。dt6、dt7の時間計測は計時手段22を
用いて行う。T5は練り前のパン材料温度を表す。dT
6とdt7は第一の実施例で示したように室温を表すフ
ァクターである。従って、T5、dT6、dT7を入力
とすることで室温と材料温度に応じたプロセスパラメー
タを設定することが出来る。パン生地の状態はパン材料
である水と粉の温度によって異なるためパン材料温度と
室温によってプロセスパラメータを変えることでパンの
出来上がりのバラツキをより減らすことが出来る。図1
1(b)は第三のファジィ推論25の構成を示す図で、
図に示すように第三のファジィ推論25はT5、dT
6、dT7、メニューを入力としてプロセスパラメータ
を出力とするファジィ推論である。図12に第三のファ
ジィ推論25のルールを示す。推論ルールは「メニュー
が食パンで、T5が低く、dT6が小さく、dT7が小
さければハ゜ラメータ=C1とする」というような図12に示す
16個のルールから成る。図12のC1からC16は各プロ
セスパラメータの値を表す実数値の組である。例えばC1
={a3,b3,c3,d3...}でa3、b3等は後練り強さ、1
次発酵温度,2次発酵温度,3次発酵温度、整形発酵温
度、1次発酵時間、2次発酵時間、3次発酵時間、整形
発酵時間、ガス抜き強さというようなプロセスパラメー
タの値であり、このように実数値の組をファジィ推論の
後件部に持つことでこれらのプロセスパラメータについ
てのルールをまとめて表現している。dT6が「小さ
い」といった定性的な概念は図13に示すメンバーシッ
プ関数により定量的に表現される。
A concrete configuration of the third fuzzy reasoning 25 will be described with reference to FIGS. 11 to 13. FIG. 11A is a diagram showing detection data of the container temperature detecting means 15 during the kneading process, in which the temperature before the pre-kneading is T5, the temperature change during the dt6 hours before the pre-kneading is dT6, and the temperature change during the dt7 hours during the kneading is DT
7 The time measurement of dt6 and dt7 is performed using the time measuring means 22. T5 represents the temperature of the bread material before kneading. dT
6 and dt7 are factors representing room temperature as shown in the first embodiment. Therefore, by inputting T5, dT6, and dT7, it is possible to set process parameters according to room temperature and material temperature. Since the condition of the bread dough depends on the temperature of the bread ingredients such as water and flour, it is possible to further reduce the variation of the finished bread by changing the process parameters depending on the temperature of the bread ingredients and the room temperature. FIG.
1 (b) is a diagram showing the configuration of the third fuzzy reasoning 25,
As shown in the figure, the third fuzzy reasoning 25 is T5, dT
6, dT7, is a fuzzy inference that inputs a menu and outputs a process parameter. FIG. 12 shows the rule of the third fuzzy inference 25. The inference rule consists of 16 rules shown in FIG. 12, such as "If the menu is bread, T5 is low, dT6 is small, and dT7 is small, the parameter is C1". C1 to C16 in FIG. 12 are a set of real values representing the values of each process parameter. For example C1
= {A3, b3, c3, d3. . . }, A3, b3, etc. are post kneading strength, 1
It is the value of process parameters such as secondary fermentation temperature, secondary fermentation temperature, tertiary fermentation temperature, shaping fermentation temperature, primary fermentation time, secondary fermentation time, tertiary fermentation time, shaping fermentation time, degassing strength. , By having a set of real numbers in the consequent part of fuzzy inference, the rules for these process parameters are collectively expressed. The qualitative concept that dT6 is “small” is quantitatively expressed by the membership function shown in FIG.

【0044】このように本実施例によると、容器温度検
出手段の出力と製パンプロセスからファジィ推論を用い
て各々のプロセスパラメータ値を決定することで、室温
センサを用いずに室温に応じたきめ細かいパラメータ調
整を行う自動製パン機を提供することが出来ると共に、
混練前の容器温度と混練開始後の容器温度の変化率と混
練後の容器温度変化率をファジィ推論の入力とすること
で、室温センサを用いずに、室温とパン材料の初期温度
に応じたパラメータ調整を行う自動製パン機を提供する
ことができる。
As described above, according to the present embodiment, each process parameter value is determined from the output of the container temperature detecting means and the bread making process by using fuzzy inference, so that a fine adjustment according to the room temperature can be performed without using the room temperature sensor. It is possible to provide an automatic bread machine that adjusts parameters,
By inputting the rate of change of the container temperature before kneading, the temperature of the container temperature after the start of kneading, and the rate of change of the container temperature after kneading as fuzzy inference, the room temperature and the initial temperature of the bread ingredients were measured without using the room temperature sensor An automatic bread machine that adjusts parameters can be provided.

【0045】なお、本実施例ではファジィ推論の例とし
て前件部三角型及び前件部実数値型、後件部実数値型の
ファジィ推論を用いたが、それぞれ三角型や関数等で表
す方法も考えられる。さらに、温度変化率として所定時
間内の変化温度を用いたが、所定温度変化するのに要し
た時間を用いる方法も考えられる。
In this embodiment, as an example of fuzzy inference, the antecedent part triangular type, the antecedent part real value type, and the consequent part real value type fuzzy inference are used. Can also be considered. Further, although the temperature change rate within the predetermined time is used as the temperature change rate, a method of using the time required for changing the predetermined temperature may be considered.

【0046】本発明の第4の実施例を図14から図20
により説明する。先ず図14に基づいて本実施例の全体
構成について説明する。図14において、26はプロセ
スパラメータ値を出力する第四のファジィ推論、27は
2次発酵温度と時間を補正する第一の補正手段である。
本実施例では第四のファジィ推論26と第一の補正手段
27はマイクロコンピュータで実現されている。その他
第一の実施例と同一機能を持つものは同じ番号を用い
た。本実施例の製パン動作はプロセスパラメータの決定
を第四のファジィ推論26が行い、2次発酵工程の前に
第一の補正手段が動作することを除いて第一の実施例と
ほぼ同じである。
The fourth embodiment of the present invention is shown in FIGS. 14 to 20.
This will be described below. First, the overall configuration of this embodiment will be described with reference to FIG. In FIG. 14, 26 is a fourth fuzzy inference that outputs a process parameter value, and 27 is a first correction means that corrects the secondary fermentation temperature and time.
In this embodiment, the fourth fuzzy inference 26 and the first correction means 27 are realized by a microcomputer. Other components having the same functions as those in the first embodiment have the same numbers. The bread making operation of this embodiment is substantially the same as that of the first embodiment except that the fourth fuzzy inference 26 determines the process parameters and the first correction means operates before the secondary fermentation process. is there.

【0047】第四のファジィ推論26の具体的な構成を
図15から図17により説明する。図15(a)は練り
工程中の容器温度検知手段15の検知データを示す図で
あり、前練り前の温度をT8、前練り前のdt9時間の
温度変化をdT9、前練りのdt10時間の温度変化を
dT10、ねかしのdt11時間の温度変化をdT11
とする。dt9、dt10、dt11の時間計測は計時
手段22を用いて行う。T8は一般的に練り前のパン材
料温度を表すが、パン焼きを連続して何回か行う場合、
2回目以降は容器11や本体19の温度が高く、T8は
パン材料温度ではない。この場合は練り前には温度が高
めでかつ温度が下降する。連続使用されていないときは
練り前に温度は変化しない。そこで、前練り前の温度変
化を見ることで連続使用の見分けを行い、連続使用時に
も問題なく使うことが出来る。図15(b)は第四のフ
ァジィ推論26の構成を示す図で、図に示すように第四
のファジィ推論26はT8、dT9、dT10、dT1
1、メニューを入力としてプロセスパラメータを出力と
するファジィ推論である。図16に第四のファジィ推論
26のルールを示す。推論ルールは「メニューが食パン
で、T8が低く、dT9が小さく、dT10が小さく、
dT11が小さければハ゜ラメータ=D1とする」というような
図16に示す32個のルールから成る。図16のD1から
D32は各プロセスパラメータの値を表す実数値の組であ
る。例えばD1={a4,b4,c4,d4...}でa4、b4等は後
練り強さ、1次発酵温度,2次発酵温度,3次発酵温度、
整形発酵温度、1次発酵時間、2次発酵時間、3次発酵
時間、整形発酵時間、ガス抜き強さというようなプロセ
スパラメータの値であり、このように実数値の組をファ
ジィ推論の後件部に持つことでこれらのプロセスパラメ
ータについてのルールをまとめて表現している。dT9
が「小さい」といった定性的な概念は図17に示すメン
バーシップ関数により定量的に表現される。
A concrete structure of the fourth fuzzy inference 26 will be described with reference to FIGS. FIG. 15A is a diagram showing the detection data of the container temperature detecting means 15 during the kneading step, in which the temperature before pre-kneading is T8, the temperature change during dt9 hours before pre-kneading is dT9, and the time before dt10 hours before kneading. The temperature change is dT10, and the temperature change during the dt11 time of healing is dT11.
And The time measurement of dt9, dt10, and dt11 is performed using the time measuring means 22. T8 generally represents the temperature of the bread material before kneading, but when baking is performed several times in succession,
After the second time, the temperature of the container 11 and the main body 19 is high, and T8 is not the bread material temperature. In this case, the temperature is high and the temperature decreases before kneading. When not continuously used, the temperature does not change before kneading. Therefore, the continuous use can be discriminated by observing the temperature change before the pre-kneading, and the continuous use can be performed without any problem. FIG. 15B is a diagram showing the configuration of the fourth fuzzy inference 26. As shown in the figure, the fourth fuzzy inference 26 is T8, dT9, dT10, dT1.
1. Fuzzy inference with a menu as input and process parameters as output. FIG. 16 shows the rule of the fourth fuzzy inference 26. The inference rule is that "menu is bread, T8 is low, dT9 is small, dT10 is small,
If dT11 is small, the parameter is D1 ". From D1 in Figure 16
D32 is a set of real numbers representing the value of each process parameter. For example, D1 = {a4, b4, c4, d4. . . }, A4, b4, etc. are post kneading strength, primary fermentation temperature, secondary fermentation temperature, tertiary fermentation temperature,
It is the value of process parameters such as shaping fermentation temperature, primary fermentation time, secondary fermentation time, tertiary fermentation time, shaping fermentation time, degassing strength. In this way, the set of real values is the consequent of fuzzy reasoning. By having them in the department, the rules for these process parameters are collectively expressed. dT9
The qualitative concept that "is small" is quantitatively expressed by the membership function shown in FIG.

【0048】次に図18から図20を用いて第一の補正
手段について説明する。図18の(a)は製パン開始か
ら2次発酵までの温度変化を示す概念図である。図18
の(b)(c)は1次発酵において所定温度を保つため
に要したパワーを示す図で、(b)は室温が低い場合、
(c)は室温が高い場合を表している。図から分かるよ
うに室温が高い場合は室温が低い場合に比べて同一温度
に保つためのパワーが少ない。第一の補正手段は1次発
酵工程中に加熱制御手段20が加熱手段12のパワーを
オンした時間の積算Pと第四のファジィ推論の出力であ
る2次発酵温度Th2、2次発酵時間th2を入力と
し、Th2とth2に乗じて値を変更する定数Kを出力
する。つまり、補正後の2次発酵温度はK×Th2、2
次発酵時間はK×th2となるわけである。本実施例で
は第一の補正手段27はファジィ推論で構成している。
推論ルールは「Pが大きく、Th2が低く、th2が短
ければK=K5とする」というような、図19に示す8個
のルールから成る。「Pが大きい」といった定性的な概
念は図20に示すメンバーシップ関数により定量的に表
現される。
Next, the first correcting means will be described with reference to FIGS. 18 to 20. FIG. 18A is a conceptual diagram showing a temperature change from the start of bread making to the second fermentation. FIG.
(B) and (c) are diagrams showing the power required to maintain a predetermined temperature in the primary fermentation, and (b) shows a case where the room temperature is low,
(C) represents the case where the room temperature is high. As can be seen from the figure, when the room temperature is high, less power is required to maintain the same temperature as when the room temperature is low. The first correction means is the integrated P of the time when the heating control means 20 turns on the power of the heating means 12 during the primary fermentation process and the secondary fermentation temperature Th2 which is the output of the fourth fuzzy reasoning, and the secondary fermentation time th2. Is input to output a constant K that changes the value by multiplying Th2 and th2. In other words, the corrected secondary fermentation temperature is K × Th2, 2
The next fermentation time is K × th2. In this embodiment, the first correction means 27 is composed of fuzzy inference.
The inference rule is composed of eight rules shown in FIG. 19, such as “If P is large, Th2 is low, and th2 is short, K = K5”. A qualitative concept such as “P is large” is quantitatively expressed by the membership function shown in FIG.

【0049】このように本実施例によると、容器温度検
出手段の出力と製パンプロセスからファジィ推論を用い
て各々のプロセスパラメータ値を決定することで、室温
センサを用いずに室温に応じたきめ細かいパラメータ調
整を行う自動製パン機を提供することが出来ると共に、
混練前の容器温度と容器温度変化率と、混練中の容器温
度変化率と、混練開始後の容器温度変化率をファジィ推
論の入力とすることで、室温センサを用いずに、室温と
パン材料の初期温度に応じたパラメータ調整を連続使用
時にも行える自動製パン機を提供することができる。ま
た、製パン工程進行中に各工程の前工程の加熱制御手段
の制御内容を確認してプロセスパラメータ値を補正す
る。よって、室温センサを用いずに室温の時間変化に対
応する自動製パン機を提供することができる。
As described above, according to the present embodiment, each process parameter value is determined from the output of the container temperature detecting means and the bread making process by using fuzzy reasoning, so that a fine adjustment according to the room temperature can be performed without using the room temperature sensor. It is possible to provide an automatic bread machine that adjusts parameters,
By inputting the fuzzy inference with the container temperature before kneading, the container temperature change rate, the container temperature change rate during kneading, and the container temperature change rate after the start of kneading, the room temperature and bread material can be used without using the room temperature sensor. It is possible to provide an automatic bread maker capable of adjusting parameters according to the initial temperature of the even in continuous use. Further, while the bread making process is in progress, the control content of the heating control means in the preceding process of each process is confirmed to correct the process parameter value. Therefore, it is possible to provide an automatic bread maker capable of coping with a temporal change in room temperature without using a room temperature sensor.

【0050】なお、本実施例では1次発酵時のデータか
ら2次発酵のプロセスパラメータを補正する例を示した
が、同様にして2次発酵時のデータから3次発酵のプロ
セスパラメータを補正することや、3次発酵時のデータ
から整形発酵のプロセスパラメータを補正することも可
能である。
In this embodiment, the example in which the process parameter of the secondary fermentation is corrected from the data of the primary fermentation is shown, but the process parameter of the tertiary fermentation is similarly corrected from the data of the secondary fermentation. It is also possible to correct the process parameters of the orthopedic fermentation from the data of the third fermentation.

【0051】また、本実施例ではファジィ推論の例とし
て前件部三角型及び前件部実数値型、後件部実数値型の
ファジィ推論を用いたが、それぞれ三角型や関数等で表
す方法も考えられる。さらに、温度変化率として所定時
間内の変化温度を用いたが、所定温度変化するのに要し
た時間を用いる方法も考えられる。
Further, in this embodiment, as an example of fuzzy inference, the antecedent part triangular type, the antecedent part real value type, and the consequent part real value type fuzzy inference are used. Can also be considered. Further, although the temperature change rate within the predetermined time is used as the temperature change rate, a method of using the time required for changing the predetermined temperature may be considered.

【0052】本発明の第5の実施例を図21から図24
により説明する。先ず図21に基づいて本実施例の全体
構成について説明する。図21において、28はプロセ
スパラメータ値を出力する第五のファジィ推論、29は
室温を検知するサーミスタ等の室温検知手段、30は2
次発酵温度と時間を補正する第二の補正手段である。で
ある。本実施例では第五のファジィ推論27はマイクロ
コンピュータで実現されている。その他第一の実施例と
同一機能を持つものは同じ番号を用いた。本実施例の製
パン動作はプロセスパラメータの決定を第五のファジィ
推論28が行い、2次発酵工程の前に第二の補正手段が
動作することを除いて製パンプロセスは第一の実施例と
ほぼ同じである。
21 to 24 of the fifth embodiment of the present invention.
This will be described below. First, the overall configuration of this embodiment will be described with reference to FIG. In FIG. 21, 28 is a fifth fuzzy inference that outputs a process parameter value, 29 is a room temperature detecting means such as a thermistor that detects a room temperature, and 30 is 2
It is a second correction means for correcting the secondary fermentation temperature and time. Is. In this embodiment, the fifth fuzzy inference 27 is realized by a microcomputer. Other components having the same functions as those in the first embodiment have the same numbers. In the bread making operation of this embodiment, the fifth fuzzy inference 28 determines the process parameters, and the second correction means operates before the secondary fermentation step. Is almost the same as.

【0053】第五のファジィ推論28の具体的な構成を
図22から図24により説明する。図22(a)は練り
工程中の容器温度検知手段15の検知データを示す図で
あり、前練り前の温度をT12、前練り後の温度をT1
3、室温検知手段29による室温をTaとする。T12
は練り前のパン材料温度を、T13は練りによって温度
上昇した後の生地温度を表す。図22(b)は第五のフ
ァジィ推論28の構成を示す図で、図に示すように第五
のファジィ推論28はT12、T13、Ta、メニュー
を入力としてプロセスパラメータを出力とするファジィ
推論である。図23に第五のファジィ推論28のルール
を示す。推論ルールは「メニューが食パンで、T12が
低く、T13が低く、Taが低ければハ゜ラメータ=E1とす
る」というような図23に示す16個のルールから成
る。図23のE1からE16は各プロセスパラメータの値を
表す実数値の組である。例えばE1={a5,b5,c5,d
5...}でa5、b5等は、1次発酵温度,2次発酵温度,
3次発酵温度、整形発酵温度、1次発酵時間、2次発酵
時間、3次発酵時間、整形発酵時間、ガス抜き強さとい
うようなプロセスパラメータの値であり、このように実
数値の組をファジィ推論の後件部に持つことでこれらの
プロセスパラメータについてのルールをまとめて表現し
ている。T12が「低い」といった定性的な概念は図2
4に示すメンバーシップ関数により定量的に表現され
る。
A concrete configuration of the fifth fuzzy inference 28 will be described with reference to FIGS. 22 to 24. FIG. 22 (a) is a diagram showing the detection data of the container temperature detecting means 15 during the kneading step, where the temperature before pre-kneading is T12 and the temperature after pre-kneading is T1.
3. Let Ta be the room temperature detected by the room temperature detecting means 29. T12
Represents the temperature of the bread material before kneading, and T13 represents the temperature of the dough after the temperature rise due to the kneading. FIG. 22B is a diagram showing the configuration of the fifth fuzzy inference 28. As shown in the figure, the fifth fuzzy inference 28 is a fuzzy inference in which T12, T13, Ta, and menus are input and process parameters are output. is there. FIG. 23 shows the rule of the fifth fuzzy inference 28. The inference rule consists of 16 rules shown in FIG. 23, such as "If the menu is bread, T12 is low, T13 is low, and Ta is low, the parameter is E1". E1 to E16 in FIG. 23 are sets of real numbers representing the values of each process parameter. For example, E1 = {a5, b5, c5, d
Five. . . }, A5, b5, etc. are primary fermentation temperature, secondary fermentation temperature,
It is the value of the process parameters such as the third fermentation temperature, the shaping fermentation temperature, the first fermentation time, the second fermentation time, the third fermentation time, the shaping fermentation time, and the degassing strength. By having it in the consequent part of fuzzy inference, the rules for these process parameters are collectively expressed. The qualitative concept that T12 is "low" is shown in Fig. 2.
It is quantitatively expressed by the membership function shown in FIG.

【0054】次に図25から図26を用いて第二の補正
手段について説明する。第二の補正手段は2次発酵工程
前に室温検知手段29の出力Ta2と第五のファジィ推
論の出力である2次発酵温度Th2、2次発酵時間th
2を入力とし、Th2とth2に乗じて値を変更する定
数Lを出力する。つまり、補正後の2次発酵温度はL×
Th2、2次発酵時間はL×th2となるわけである。
発酵工程のプロセスパラメータを決める要因は室温と練
り工程終了時の生地温度と製パン材料の温度であること
から本構成でこれらの要因を踏まえたパラメータ補正が
可能である。本実施例では第二の補正手段30はファジ
ィ推論で構成している。推論ルールは「Ta2が高く、
Th2が低く、th2が短ければL=L5とする」という
ような、図25に示す8個のルールから成る。「Ta2
が高い」といった定性的な概念は図26に示すメンバー
シップ関数により定量的に表現される。
Next, the second correction means will be described with reference to FIGS. 25 to 26. The second correcting means is the output Ta2 of the room temperature detecting means 29 and the secondary fermentation temperature Th2 which is the output of the fifth fuzzy inference before the secondary fermentation step and the secondary fermentation time th.
Input 2 and multiply Th2 and th2 to output a constant L that changes the value. In other words, the corrected secondary fermentation temperature is L ×
The Th2 second fermentation time is L × th2.
Since the factors that determine the process parameters of the fermentation process are room temperature, the dough temperature at the end of the kneading process, and the temperature of the bread-making material, the parameters can be corrected based on these factors with this configuration. In the present embodiment, the second correction means 30 is composed of fuzzy inference. The inference rule is "Ta2 is high,
If Th2 is low and th2 is short, L = L5. ""Ta2
A qualitative concept such as "is high" is quantitatively expressed by the membership function shown in FIG.

【0055】このように本実施例によると、容器温度検
出手段の出力と室温検知手段の出力と製パンプロセスか
らファジィ推論を用いて各々のプロセスパラメータ値を
決定することで、室温と生地温度に応じたきめ細かいパ
ラメータ調整を精度良く行う自動製パン機を提供するこ
とが出来ると共に、混練前の容器温度と混練後の容器温
度をファジィ推論の入力とすることで、室温とパン材料
の初期温度と生地温度に応じたきめ細かいパラメータ調
整を精度良く行う自動製パン機を提供することができ
る。また、製パン工程進行中に各工程の直前に更に室温
センサによって室温を確認してプロセスパラメータ値を
補正することで、室温の時間変化に正確に対応する自動
製パン機を提供することができる。
As described above, according to the present embodiment, fuzzy reasoning is used to determine the respective process parameter values from the output of the container temperature detecting means, the output of the room temperature detecting means, and the bread making process. It is possible to provide an automatic bread maker that precisely adjusts the parameters according to the conditions, and at the same time, input the temperature of the container before kneading and the temperature after kneading to the fuzzy inference to determine the room temperature and the initial temperature of the bread ingredients. It is possible to provide an automatic bread maker that precisely adjusts fine parameters according to the dough temperature. Further, while the bread making process is in progress, the room temperature sensor is used to further confirm the room temperature immediately before each process and the process parameter value is corrected to provide an automatic bread making machine that accurately responds to the time change of the room temperature. .

【0056】なお、本実施例では2次発酵のプロセスパ
ラメータを補正する例を示したが、同様にして3次発酵
のプロセスパラメータや整形発酵のプロセスパラメー
タ、焼成工程のプロセスパラメータを補正することも可
能である。
Although the example of correcting the process parameter of the secondary fermentation is shown in this embodiment, the process parameter of the tertiary fermentation, the process parameter of the shaped fermentation, and the process parameter of the baking step may be corrected in the same manner. It is possible.

【0057】また、第五のファジィ推論は本実施例では
練り工程終了時に以後の全てのプロセスパラメータを出
力する例を示したが、各工程の直前に必要なパラメータ
のみを出力することもできる。
The fifth fuzzy inference has shown the example in which all the process parameters after the kneading process are output at the end of the kneading process, but only the necessary parameters can be output immediately before each process.

【0058】さらに、本実施例ではファジィ推論の例と
して前件部三角型及び前件部実数値型、後件部実数値型
のファジィ推論を用いたが、それぞれ三角型や関数等で
表す方法も考えられる。さらに、温度変化率として所定
時間内の変化温度を用いたが、所定温度変化するのに要
した時間を用いる方法も考えられる。
Further, in this embodiment, as an example of fuzzy inference, the antecedent part triangular type, the antecedent part real value type, and the consequent part real value type fuzzy inference are used. Can also be considered. Further, although the temperature change rate within the predetermined time is used as the temperature change rate, a method of using the time required for changing the predetermined temperature may be considered.

【0059】[0059]

【発明の効果】以上の実施例の説明から明らかな通り、
第1の課題解決手段によれば、容器温度検出手段の出力
と製パンプロセスからファジィ推論を用いて各々のプロ
セスパラメータ値を決定することで、室温センサを用い
ずに室温に応じたきめ細かいパラメータ調整を行う自動
製パン機を提供することができる。
As is apparent from the above description of the embodiments,
According to the first problem solving means, each process parameter value is determined from the output of the container temperature detection means and the bread making process by using fuzzy reasoning, so that fine parameter adjustment according to the room temperature is performed without using the room temperature sensor. It is possible to provide an automatic bread maker that performs the above.

【0060】第2の課題解決手段によれば、容器温度検
出手段の出力と室温検知手段の出力と製パンプロセスか
らファジィ推論を用いて各々のプロセスパラメータ値を
決定することで、室温と生地温度に応じたきめ細かいパ
ラメータ調整を精度良く行う自動製パン機を提供するこ
とができる。
According to the second means for solving problems, the room temperature and the dough temperature are determined by using fuzzy reasoning from the output of the container temperature detecting means, the output of the room temperature detecting means and the bread making process. It is possible to provide an automatic bread maker that accurately performs fine parameter adjustment according to the above.

【0061】第3の課題解決手段によれば、混練中の容
器温度変化率と混練後の容器温度変化率をファジィ推論
の入力とすることで、室温センサを用いずに生地温度と
室温に応じたパラメータ調整を行う自動製パン機を提供
することができる。
According to the third means for solving the problems, the rate of change in container temperature during kneading and the rate of change in container temperature after kneading are input to the fuzzy inference, so that the dough temperature and the room temperature can be measured without using the room temperature sensor. It is possible to provide an automatic bread maker that adjusts the parameters.

【0062】第4の課題解決手段によれば、混練初期の
容器温度変化率と混練後期の容器温度変化率をファジィ
推論の入力とすることで、室温センサを用いずに生地温
度と室温に応じたパラメータ調整を練り終了前に行う自
動製パン機を提供することができる。
According to the fourth problem solving means, the container temperature change rate in the initial stage of kneading and the container temperature change rate in the latter stage of kneading are input to the fuzzy inference, so that the dough temperature and the room temperature can be measured without using the room temperature sensor. It is possible to provide an automatic bread maker that adjusts the parameters before kneading.

【0063】第5の課題解決手段によれば、混練前の容
器温度と混練開始後の容器温度の変化率と混練後の容器
温度変化率をファジィ推論の入力とすることで、室温セ
ンサを用いずに、室温とパン材料の初期温度に応じたパ
ラメータ調整を行う自動製パン機を提供することができ
る。
According to the fifth means for solving the problems, the room temperature sensor is used by inputting the rate of change of the container temperature before kneading, the rate of container temperature after the start of kneading, and the rate of change of container temperature after kneading, as fuzzy inference. Instead, it is possible to provide an automatic bread maker that adjusts parameters according to room temperature and the initial temperature of bread ingredients.

【0064】第6の課題解決手段によれば、混練前の容
器温度と容器温度変化率と、混練中の容器温度変化率
と、混練後の容器温度変化率をファジィ推論の入力とす
ることで、室温センサを用いずに、室温とパン材料の初
期温度に応じたパラメータ調整を連続使用時にも行える
自動製パン機を提供することができる。
According to the sixth problem solving means, the container temperature before kneading, the container temperature change rate, the container temperature change rate during kneading, and the container temperature change rate after kneading are input to the fuzzy inference. It is possible to provide an automatic bread maker that can adjust parameters according to the room temperature and the initial temperature of bread ingredients even during continuous use without using a room temperature sensor.

【0065】第7の課題解決手段によれば、混練前の容
器温度と混練後の容器温度をファジィ推論の入力とする
ことで、室温とパン材料の初期温度と生地温度に応じた
きめ細かいパラメータ調整を精度良く行う自動製パン機
を提供することができる。
According to the seventh problem-solving means, the container temperature before kneading and the container temperature after kneading are input to the fuzzy inference, whereby fine parameter adjustment is performed according to the room temperature, the initial temperature of the bread material and the dough temperature. It is possible to provide an automatic bread maker that performs the baking accurately.

【0066】第8の課題解決手段によれば、製パン工程
進行中に各工程の直前の工程の加熱データからプロセス
パラメータ値を補正し、室温センサを用いずに室温の時
間変化に対応する自動製パン機を提供することができ
る。
According to the eighth problem solving means, while the bread making process is in progress, the process parameter value is corrected from the heating data of the process immediately before each process, and the automatic change of the room temperature is performed without using the room temperature sensor. A bread maker can be provided.

【0067】第9の課題解決手段によれば、製パン工程
進行中に各工程の直前の工程の室温からプロセスパラメ
ータ値を補正し、室温の時間変化に対応する自動製パン
機を提供することができる。
According to the ninth problem solving means, it is possible to provide an automatic bread maker which corrects the process parameter value from the room temperature of the step immediately before each step during the bread making process and responds to the time change of the room temperature. You can

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

【図1】本発明の第1の実施例を示す自動製パン機のブ
ロック図
FIG. 1 is a block diagram of an automatic bread maker showing a first embodiment of the present invention.

【図2】同自動製パン機のプロセス図[Fig. 2] Process diagram of the automatic bread machine

【図3】本発明の第1の実施例を示すファジィ推論の構
成図
FIG. 3 is a configuration diagram of fuzzy inference showing the first embodiment of the present invention.

【図4】同ファジィ推論のルールを示す図FIG. 4 is a diagram showing rules for the fuzzy inference.

【図5】同ファジィ推論のメンバーシップ関数を示す図FIG. 5 is a diagram showing a membership function of the same fuzzy inference.

【図6】本発明の第2の実施例を示す自動製パン機のブ
ロック図
FIG. 6 is a block diagram of an automatic bread machine showing a second embodiment of the present invention.

【図7】本発明の第2の実施例を示すファジィ推論の構
成図
FIG. 7 is a block diagram of fuzzy reasoning showing a second embodiment of the present invention.

【図8】同ファジィ推論のルールを示す図FIG. 8 is a diagram showing the same fuzzy inference rules.

【図9】同ファジィ推論のメンバーシップ関数を示す図FIG. 9 is a diagram showing a membership function of the same fuzzy inference.

【図10】本発明の第3の実施例を示す自動製パン機の
ブロック図
FIG. 10 is a block diagram of an automatic bread machine showing a third embodiment of the present invention.

【図11】本発明の第3の実施例を示すファジィ推論の
構成図
FIG. 11 is a configuration diagram of fuzzy reasoning showing a third embodiment of the present invention.

【図12】同ファジィ推論のルールを示す図FIG. 12 is a diagram showing rules of the fuzzy inference.

【図13】同ファジィ推論のメンバーシップ関数を示す
FIG. 13 is a diagram showing a membership function of the same fuzzy inference.

【図14】本発明の第4の実施例を示す自動製パン機の
ブロック図
FIG. 14 is a block diagram of an automatic bread maker showing a fourth embodiment of the present invention.

【図15】本発明の第4の実施例を示すファジィ推論の
構成図
FIG. 15 is a configuration diagram of fuzzy reasoning showing a fourth embodiment of the present invention.

【図16】同ファジィ推論のルールを示す図FIG. 16 is a diagram showing rules of the fuzzy inference.

【図17】同ファジィ推論のメンバーシップ関数を示す
FIG. 17 is a diagram showing a membership function of the same fuzzy inference.

【図18】本発明の第4の実施例を示す第一の補正手段
の構成図
FIG. 18 is a block diagram of a first correction means showing a fourth embodiment of the present invention.

【図19】同第一の補正手段のルールを示す図FIG. 19 is a diagram showing a rule of the first correction means.

【図20】同第一の補正手段のメンバーシップ関数を示
す図
FIG. 20 is a diagram showing a membership function of the first correcting means.

【図21】本発明の第5の実施例を示す自動製パン機の
ブロック図
FIG. 21 is a block diagram of an automatic bread maker showing a fifth embodiment of the present invention.

【図22】本発明の第5の実施例を示すファジィ推論の
構成図
FIG. 22 is a configuration diagram of fuzzy reasoning showing a fifth embodiment of the present invention.

【図23】同ファジィ推論のルールを示す図FIG. 23 is a diagram showing rules for the fuzzy inference.

【図24】同ファジィ推論のメンバーシップ関数を示す
FIG. 24 is a diagram showing a membership function of the same fuzzy inference.

【図25】本発明の第5の実施例を示す第一の補正手段
のルールを示す図
FIG. 25 is a diagram showing a rule of a first correcting means showing a fifth embodiment of the present invention.

【図26】同第一の補正手段のメンバーシップ関数を示
す図
FIG. 26 is a diagram showing a membership function of the first correcting means.

【図27】従来例を示す調理器のブロック図FIG. 27 is a block diagram of a cooking device showing a conventional example.

【図28】従来例を示す調理器の室温補正図FIG. 28 is a room temperature correction diagram of a cooking device showing a conventional example.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

11 容器 12 加熱手段 13 羽根 14 モータ 15 容器温度検知手段 17 プロセス記憶手段 18 メニュー選択手段 20 加熱制御手段 21 混練制御手段 22 計時手段 23 第一のファジィ推論 24 第二のファジィ推論 25 第三のファジィ推論 26 第四のファジィ推論 27 第一の補正手段 28 第五のファジィ推論 29 室温検知手段 30 第二の補正手段 11 Container 12 Heating Means 13 Blades 14 Motor 15 Container Temperature Detecting Means 17 Process Storage Means 18 Menu Selecting Means 20 Heating Control Means 21 Kneading Control Means 22 Timing Means 23 First Fuzzy Reasoning 24 Second Fuzzy Reasoning 25 Third Fuzzy Inference 26 Fourth Fuzzy Inference 27 First Correction Means 28 Fifth Fuzzy Inference 29 Room Temperature Detection Means 30 Second Correction Means

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 仲野 昭久 大阪府門真市大字門真1006番地 松下電器 産業株式会社内 (72)発明者 田中 郁子 大阪府門真市大字門真1006番地 松下電器 産業株式会社内 ─────────────────────────────────────────────────── ─── Continuation of the front page (72) Inventor Akihisa Nakano 1006 Kadoma, Kadoma City, Osaka Prefecture Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. (72) Ikuko Tanaka, 1006 Kadoma, Kadoma City, Osaka Matsushita Electric Industrial Co., Ltd.

Claims (9)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】 パン材料を入れる容器と、この容器を加
熱する加熱手段と、前記パン材料を混練する混練手段
と、前記容器の温度を検知する容器温度検知手段と、食
パンやフランスパン等の各々のメニューごとに複数の異
なる製パン工程を記憶する工程記憶手段と、食パンやフ
ランスパン等の製パンメニューを選択するメニュー選択
手段と、加熱手段を制御する加熱制御手段と、混練手段
を制御する混練制御手段と、時間を測定する計時手段
と、前記容器温度検知手段の出力と前記メニュー選択手
段により選択された製パンメニューからプロセスパラメ
ータ値を決定するファジィ推論とを備えた自動製パン
機。
1. A container for containing bread ingredients, a heating means for heating the vessel, a kneading means for kneading the bread ingredients, a container temperature detecting means for detecting the temperature of the vessel, and a bread, a French bread or the like. Process storage means for storing a plurality of different bread making processes for each menu, menu selection means for selecting a bread making menu such as bread or French bread, heating control means for controlling the heating means, and kneading means are controlled Automatic bread making machine having kneading control means for controlling, time measuring means for measuring time, fuzzy inference for determining process parameter value from the bread making menu selected by the output of the container temperature detecting means and the menu selecting means .
【請求項2】 パン材料を入れる容器と、この容器を加
熱する加熱手段と、前記パン材料を混練する混練手段
と、前記容器の温度を検知する容器温度検知手段と、室
温を検知する室温検知手段と、食パンやフランスパン等
の各々のメニューごとに複数の異なる製パン工程を記憶
する工程記憶手段と、食パンやフランスパン等の製パン
メニューを選択するメニュー選択手段と、加熱手段を制
御する加熱制御手段と、混練手段を制御する混練制御手
段と、時間を測定する計時手段と、前記容器温度検知手
段の出力と前記室温検知手段の出力と前記メニュー選択
手段により選択された製パンメニューからプロセスパラ
メータ値を決定するファジィ推論とを備えた自動製パン
機。
2. A container for holding bread ingredients, a heating means for heating the vessel, a kneading means for kneading the bread ingredients, a container temperature detecting means for detecting the temperature of the container, and a room temperature detecting for detecting room temperature. Means, a process storage means for storing a plurality of different bread making processes for each menu such as bread and french bread, a menu selection means for selecting a bread making menu such as bread and french bread, and a heating means From heating control means, kneading control means for controlling the kneading means, timing means for measuring time, output of the container temperature detecting means, output of the room temperature detecting means, and the bread making menu selected by the menu selecting means. An automatic bread maker with fuzzy inference to determine process parameter values.
【請求項3】 ファジィ推論が容器温度検知手段による
混練中の容器温度変化率と混練後の容器温度変化率と製
パンメニューを入力とする請求項1記載の自動製パン
機。
3. The automatic bread maker according to claim 1, wherein the fuzzy reasoning inputs the container temperature change rate during kneading by the container temperature detection means, the container temperature change rate after kneading, and the bread making menu.
【請求項4】 ファジィ推論が容器温度検知手段による
混練初期の容器温度変化率と混練後期の容器温度変化率
と製パンメニューを入力とする請求項1記載の自動製パ
ン機。
4. The automatic bread maker according to claim 1, wherein the fuzzy reasoning inputs the container temperature change rate at the initial stage of kneading by the container temperature detection means, the container temperature change rate at the latter stage of kneading, and the bread making menu.
【請求項5】 ファジィ推論が容器温度検知手段による
混練前の容器温度と混練中の容器温度変化率と混練後の
容器温度変化率と製パンメニューを入力とする請求項1
記載の自動製パン機。
5. The fuzzy inference uses the container temperature before kneading by the container temperature detection means, the container temperature change rate during kneading, the container temperature change rate after kneading, and the bread making menu as inputs.
The automatic bread machine described.
【請求項6】 ファジィ推論が容器温度検知手段による
混練前の容器温度と混練前の容器温度変化率と混練中の
容器温度変化率と混練後の容器温度変化率と製パンメニ
ューを入力とする請求項1記載の自動製パン機。
6. The fuzzy inference uses the container temperature before kneading by the container temperature detecting means, the container temperature change rate before kneading, the container temperature change rate during kneading, the container temperature change rate after kneading, and the bread making menu as inputs. The automatic bread machine according to claim 1.
【請求項7】 ファジィ推論が容器温度検知手段による
混練前の容器温度と混練後の容器温度と室温検知手段に
よる室温と製パンメニューを入力とする請求項2記載の
自動製パン機。
7. The automatic bread maker according to claim 2, wherein the fuzzy reasoning inputs the container temperature before kneading by the container temperature detecting means, the container temperature after kneading, the room temperature by the room temperature detecting means, and the bread making menu.
【請求項8】 各工程の実行前に前工程での加熱制御手
段の制御内容からプロセスパラメータ値を補正するパラ
メータ値補正手段を備えた請求項1記載の自動製パン
機。
8. The automatic bread maker according to claim 1, further comprising parameter value correcting means for correcting the process parameter value from the control contents of the heating control means in the previous step before the execution of each step.
【請求項9】 各工程の実行前に室温検知手段の出力か
らプロセスパラメータ値を決定するパラメータ値補正手
段を備えた請求項2記載の自動製パン機。
9. The automatic bread maker according to claim 2, further comprising parameter value correcting means for determining a process parameter value from the output of the room temperature detecting means before the execution of each step.
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