JP2635836B2 - 全自動洗濯機 - Google Patents

全自動洗濯機

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Description

【発明の詳細な説明】
【0001】[発明の目的]
【0002】
【産業上の利用分野】本発明は、ニューロ制御により洗
濯運転の洗い行程を実行させるようにした全自動洗濯機
に関する。
【0003】
【従来の技術】従来一般的な全自動洗濯機は、夫々洗い
行程の洗い時間,洗い水流等が異なる標準コース,がん
こ汚れコース,つけ置きコース,手洗いコース等の複数
の洗濯コースを予め洗濯機内に記憶しておき、その内か
ら所望の洗濯コースをコース切換キーにより選択して実
行させるようしたものである。
【0004】又、最近普及しているファジィ制御応用の
洗濯機は、洗濯物の布条件たる布量,布質等を検出して
洗い行程の洗い時間,洗い水流を制御するようにしたも
のである。
【0005】
【発明が解決しようとする課題】従来の一般的な全自動
洗濯機では、家庭の事情によって洗濯物の状態即ち布条
件たる布量,布質及び汚れ条件たる汚れ量,汚れ質が千
差万別であるので、予め決められた選択コースではこれ
らに対処することは不可能であり、最適な洗い効果を得
ることはできない。
【0006】又、従来のファジィ制御応用の洗濯機で
は、洗い時間,洗い水流を決定する要因として、布量,
布質の布条件を考慮しているが、それ以外にも、汚れ
量,汚れ質の汚れ条件等も考えられるので、前記布条件
により制御するのみではより最適な洗い効果が期待でき
ない。
【0007】本発明は上記事情に鑑みてなされたもの
で、その目的は、洗濯物等の状態に応じて最適な洗い効
果を得ることができる全自動洗濯機を提供するにある。
【0008】[発明の構成]
【0009】
【課題を解決するための手段】請求項1記載の全自動洗
濯機は、洗濯物等の状態を検出するセンサからの入力デ
ータに基づいてニューロ制御により洗濯運転の洗い行程
の洗い時間を決定して実行させる制御手段を備えこと
を特徴とする。請求項2記載の全自動洗濯機は、制御手
段を、洗い行程終了時の洗浄度に応じて該洗い行程の実
行内容を補正する機能を有するように構成することを特
徴とする。
【0010】請求項記載の全自動洗濯機は、ニューロ
制御のための入力データは布条件及び汚れ条件を含み、
洗い行程の実行内容は洗い水流を含むことを特徴とす
る。
【0011】請求項記載の全自動洗濯機は、洗濯液の
透過度を検出する透過度センサを備え、この透過度セン
サによる洗い行程終了時の透過度に基づく教師データに
よりニューロ制御の重み係数及びしきい値の一方若しく
は双方を補正することを特徴とする。
【0012】請求項記載の全自動洗濯機は、洗濯液の
透過度を検出する透過度センサを備え、この透過度セン
サによる洗い行程終了時の透過度に基づきニューロ制御
に補正データを入力させるようにしたことを特徴とす
る。
【0013】請求項記載の全自動洗濯機は、重み係数
及びしきい値の一方若しくは双方の補正に際しては、補
正後の値に上限及び下限を設定することを特徴とする。
【0014】請求項記載の全自動洗濯機は、透過度セ
ンサが、洗い行程における透過度の変化パターンにより
汚れの量及び質を検出するためのセンサとして兼用され
ていることを特徴とする。
【0015】請求項記載の全自動洗濯機は、補正内容
が不揮発性の記憶手段若しくはバックアップ電源を有す
る記憶手段に記憶されていることを特徴とする。
【0016】そして、請求項記載の全自動洗濯機は、
透過度センサによる洗い行程中の複数時点の透過度を入
力データとするニューロ制御によって洗浄度の判定を行
なうようにしたことを特徴とする。
【0017】
【作用】請求項1記載の全自動洗濯機によれば、洗濯運
転の洗い行程の洗い時間が洗濯物等の状態に応じてニュ
ーロ制御により決定されて実行されるので、洗濯物等の
状態が種々異なってもこれに対応することができる
求項2記載の全自動洗濯機によれば、洗い行程終了時の
洗浄度により洗い行程の実行内容が補正されるので、最
適な洗い効果が期待できる。
【0018】請求項記載の全自動洗濯機によれば、洗
濯物等の状態に応じた入力データとして布条件及び汚れ
条件を含んでいるとともに、洗い行程の実行内容とし
い水流を含んでいるので、洗い行程をニューロ制御に
よって最適な状態で実行させることができる。
【0019】請求項記載の全自動洗濯機によれば、透
過度センサによる洗い行程終了時の透過度に基づく教師
データによりニューロ制御の重み係数及びしきい値の一
方若しくは双方を補正するので、日常の使用の積み重ね
においても学習を行なうことになり、一層最適な洗い効
果を期待することができる。
【0020】請求項記載の全自動洗濯機によれば、透
過度センサによる洗い行程終了時の透過度に基づきニュ
ーロ制御に補正データを入力させるようにしたので、ニ
ューロ制御の重み係数及びしきい値に変更を加えること
なしに補正を図ることができる。
【0021】請求項記載の全自動洗濯機によれば、重
み係数及びしきい値の一方若しくは双方を補正するに当
たって、補正後の値には上限及び下限が設定されるの
で、不適当な補正があっても洗い行程の実行に支障を生
ずることはない。
【0022】請求項記載の全自動洗濯機によれば、透
過度センサは汚れ条件たる汚れの量及び質を検出するセ
ンサとして兼用されるので、それだけセンサ数を少なく
することができる。
【0023】請求項記載の全自動洗濯機によれば、補
正内容は不揮発性の記憶手段若しくはバックアップ電源
を有する記憶手段に記憶されるので、停電が発生しても
その補正内容は確実に保存される。
【0024】請求項記載の全自動洗濯機によれば、透
過度センサによる洗い行程中の複数時点での透過度を入
力データとしてニューロ制御により洗浄度の判定を行な
うので、洗浄度の判定を確実に行なうことができる。
【0025】
【実施例】以下、本発明の第1の実施例について図1な
いし図26を参照しながら説明する。
【0026】先ず、図2に従って洗濯機の全体構成につ
いて述べる。外箱1内には外槽2が配設されている。外
槽2には、その外下方部に位置して、モータ3を主体と
する駆動機構4が配設されているとともに、排水弁5及
び排水ホース6が配設されている。又、外槽2には、そ
の内部に位置して、駆動機構4によって脱水時に回転さ
れる内槽7が配設されている。尚、内槽7の周壁には多
数の脱水孔8が形成されている。更に、内槽7内には、
駆動機構4によって洗い及びすすぎ時に回転駆動される
撹拌体9が配設されている。
【0027】一方、外箱1上にはトップカバー10が装
着されており、このトップカバー10の後部内方には、
内槽7内(外槽2内)に給水する給水弁11が配設され
ているとともに、外槽2内(内槽7内)の水位を検出す
る水位センサ12が配設されている。そして、トップカ
バー10の前部内方には、後述するように動作する制御
手段としてのマイクロコンピュータ13が配設されてい
る。
【0028】更に、トップカバー10の前端部には、図
4に示すような操作パネル14が配設されている。この
操作パネル14には、洗濯コース表示部15が設けられ
ており、ここには、「標準」,「がんこ汚れ」,「つけ
置き」,「分け洗い」,「スピード」,「大物」及び
「手洗い」の各コースを示す文字が表示されているとと
もに、夫々の左方部位には発光ダイオード15a,15
b,15c,15d,15e,15f及び15gが付設
されている。
【0029】又、操作パネル14には、コース切換キー
16が取付けられているとともに、スタートキー(一時
停止キー兼用)17が取付けられ、更に、セグメント形
の表示器18が取付けられ、そして、ニューロセンサ表
示用の発光ダイオード19が取付けられている。
【0030】さて、前述の外槽2の内底部には、透過度
センサ20が取付けられている。この透過度センサ20
は、図5に示すように、ケース21内に対向するように
して例えば発光ダイオードからなる発光素子22と例え
ばフォトトランジスタからなる受光素子23とを配設し
て構成され、ケース21における発光素子22及び受光
素子23が対向する部分21a及び21bは透光性材で
形成されている。この場合、受光素子23の受光信号
は、A/D変換されて透過度センサ20からの透過度信
号S20として出力されるようになっている。
【0031】又、外槽2の外底部には、温度センサ24
が配設されている。この温度センサ24は、図6で示す
ように、外槽2に形成された環状の突条部25内にサー
ミスタ26を配設して、これを樹脂25aで埋設固定し
た構成である。そして、サーミスタ26の検出信号は、
A/D変換されて水温検出信号S24として出力される
ようになっている。
【0032】さて、図3に従って、電気的構成について
述べる。マイクロコンピュータ13の入力ポートには操
作パネル14の種々のキー操作に基づく信号が出力され
るキー操作入力部27の出力端子が接続され、又、他の
入力ポートには水位センサ12,透過度センサ20及び
温度センサ24の出力端子が接続されている。更に、マ
イクロコンピュータ13の一つの入力ポートにはモータ
3の回転数を検出する回転数センサ28の出力端子が接
続され、他の入力ポートには容量センサ29の出力端子
が接続されている。
【0033】マイクロコンピュータ13の出力ポートは
駆動回路30及び31を介してモータ3及び給水弁11
に接続され、他の出力ポートは駆動回路32を介して発
光ダイオード15a乃至15g及び19に接続されてい
る。そして、マイクロコンピュータ13の一つの出力ポ
ートは駆動回路33を介して表示器18に接続されてい
るとともに、他の出力ポートは駆動回路34を介して電
磁石35に接続されている。この場合、電磁石35は、
駆動機構4のクラッチ用及び排水弁5用のものである。
【0034】上記場合において、マイクロコンピュータ
13は、図4に示すコース切換キー16が押圧操作され
ると、駆動回路32を介して発光ダイオード15a乃至
15gに信号を与えてコース切換キー16が押圧操作さ
れる毎に若しくは押圧操作されるている間中発光ダイオ
ード15a乃至15gの発光をシフトさせ、コース切換
キー16の押圧操作が解除されると、その発光のシフト
を停止させるようになっており、そして、その時に発光
している発光ダイオードに対応する洗濯コースが選択さ
れたものと判断するようになっている。
【0035】さて、前記容量センサ29の構成について
図7に基づき述べる。モータ3の駆動回路30は双方向
性三端子サイリスタ36,37からなり、これらのサイ
リスタ36,37を介してモータ3に交流電源38の電
源電圧Vacが印加されるようになっている。モータ3
に流れる電流Imは変流器39によって検出されるよう
になっており、その検出電流は電圧に変換されて比較器
40の非反転入力端子(+)に与えられる。尚、比較器
40の反転入力端子(−)はアース電位になされてい
る。又、電源電圧Vacは分圧されて比較器41の非反
転入力端子(+)に与えられるようになっており、その
比較器41の反転入力端子(−)はアース電位になされ
ている。比較器40及び41の出力信号はイクスクルー
シブオア回路42の入力端子に与えられ、そのイクスク
ルーシブオア回路42の出力信号は積分回路43に与え
られ、そして、積分回路43の出力信号はA/D変換回
路44の入力端子に与えられるようになっている。
【0036】而して、モータ3に流れる電流Imの電源
電圧Vacに対する位相差θmは、モータ3の出力の増
加にともなって減少するようになっており、該モータ3
の出力は洗濯物量(布量)に比例する。従って、位相差
θmを検出することにより布量を検出することが可能に
なる。
【0037】即ち、図8に示すように、比較器40及び
41は電流Im及び電源電圧Vacに応じてパルスVv
及びVi を出力し、これに応じてイクスクルーシブオア
回路42は位相差パルスVθを出力する。従って、積分
回路43により位相差パルスVθの平均電圧Vθaを検
出すれば、A/D変換回路44からデジタル信号化され
た布量信号S29が出力されることになる。
【0038】一方、マイクロコンピュータ13は、図1
に示す如きニューロ制御用のニューラルネット45を備
えている。このニューラルネット45は、実際には、マ
イクロコンピュータ13によりソフトウエアで模擬的に
構成されるものであるが、ここでは、説明の便宜上、ハ
ードウエアで構成されたものとして示す。
【0039】即ち、ニューラルネット45は、7個のユ
ニットI1乃至I7からなる入力層Iと、5個のユニッ
トJ1乃至J5からなる中間層Jと、2個のユニットK
1及びK2からなる出力層Kとから構成され、入力層I
のユニットI1乃至I7と中間層JのユニットJ1乃至
J5とはリンクによって相互に結合され、中間層Jのユ
ニットJ1乃至J5と出力層K1及びK2とはリンクに
より相互に結合されている。
【0040】又、マイクロコンピュータ13は、透過度
センサ20からの透過度信号S20を入力する判定回路
46と、この判定回路46の判定結果から教師データを
設定する設定回路47と、この設定回路47からの教師
データに基づいてニューラルネット45のリンクの重み
係数及びしきい値を補正する補正回路48とを備えてい
る。この場合、これらの回路46乃至48は、実際に
は、マイクロコンピュータ13によりソフトウエアで構
成されるものであるが、ここでは、説明の便宜上、ハー
ドウエアで構成したものとして示す。
【0041】次に、本実施例の作用につき図9乃至図2
6をも参照しながら説明する。
【0042】先ず、洗濯物を洗剤とともに内槽7内に投
入し、図4に示すコース切換キー16を押圧操作するこ
とによって発光ダイオード15aを発光させ、以て、洗
濯コースとして「標準」コースを選択する。
【0043】以下、図9を参照するに、スタートキー1
7が押圧操作されると(時刻T0)、マイクロコンピュ
ータ13は、駆動回路32を介して「ニューロセンサ」
の表示がなされた発光ダイオード19に通電して発光さ
せる。又、スタートキー17が押圧操作されると、最初
に「洗い」行程となり、マイクロコンピュータ13は、
駆動回路31を介して給水弁11に通電するようにな
り、内槽7内(外槽2内)に給水が行なわれる。その
後、内槽7内の水位が「高」,「中」,「低」および
「少量」水位の内の「少量」水位になると、水位センサ
12の信号に基づいてマイクロコンピュータ13は給水
弁11を断電する(T1)。この時、マイクロコンピュ
ータ13は、透過度センサ20からの透過度信号S20
を読込んでこれを検出データA1としてRAMに記憶さ
せる。又、マイクロコンピュータ13は駆動回路30を
介してモータ3に通電する。
【0044】この場合、モータ3は、0.6秒通電(正
転),1秒断電,0.6秒通電(逆転)及び1秒断電が
繰返されて、撹拌体9を回転駆動するようになり、以
て、検出水流が生成される。このような検出水流は約1
5乃至20秒間にわたって生成されるが、この間にマイ
クロコンピュータ13は容量センサ29の布量信号S2
9を読込んで布量データD1としてRAMに記憶させ、
これに基づいて布量の判定を行なう。その後は、マイク
ロコンピュータ13はモータ3を断電し、再び給水弁1
1に通電する(時刻T2)。
【0045】マイクロコンピュータ13による布量判定
は、ここでは、「低」,「中」及び「高」量の三段階を
判断するもので、夫々の判定によって水位を「低」,
「中」及び「高」水位に設定する。その後、内槽7内の
水位が設定された「低」,「中」或いは「高」水位に達
すると、マイクロコンピュータ13は給水弁11を断電
し、モータ3に通電する(時刻T3)。この場合、モー
タ3は、1秒通電(正転),0.9秒断電,1秒通電
(逆転)及び0.9秒断電が繰返され、以て、撹拌体9
により標準水流が生成される。これが所定時間行なわれ
ると、マイクロコンピュータ13によりモータ3が断電
され(時刻T4)、その後、比較的短い時間(例えば1
5秒)だけ停止状態にされる。この停止期間(時刻T4
−T5間)においては、マイクロコンピュータ13は、
「ニューロセンサ」の発光ダイオード19を連続点灯か
ら点滅点灯に変化させ、故障による停止と使用者が誤解
しないようにしている。
【0046】モータ3即ち撹拌体9が停止されると、洗
濯液の動きがなくなると共に、気泡等が上昇し、又、外
槽2の振動等もなくなり、従って、洗濯液の透過度が安
定化する。そこで、マイクロコンピュータ13は透過度
センサ29の透過度信号S29を読込んでこれを検出デ
ータA2としてRAMに記憶させる。そして、マイクロ
コンピュータ13は、図11に示すように、前述の検出
データA1と今回の検出データA2とを比較して、その
差が小であれば、投入された洗剤が液体洗剤と判定し、
差が大であれば粉末洗剤と判定し、その結果をRAMに
洗剤質データD6として記憶させる。
【0047】即ち、液体洗剤は洗濯液をそれほど濁らせ
ないが、粉末洗剤は洗濯液に溶けるに従って濁りを大に
するからである。その後、モータ3即ち撹拌体9は標準
水流で回転されるようになる(時刻T5)。
【0048】撹拌体9が正,逆転されると、その起動の
毎に洗濯物の種類即ち布質に応じてモータ3の回転数が
変化する。マイクロコンピュータ13は、このモータ3
の回転数の変化量を回転数センサ28の回転数信号S2
8により検出してその変化量の大小により布質を判断
し、例えば、「ごわごわ」,「標準」,「しなやか」の
如き布質データD2としてRAMに記憶させる(時刻T
6)。又、マイクロコンピュータ13は、この時に、温
度センサ24の温度信号S24を読込み、これに基づい
て洗濯液の水温を水温データD7としてRAMに記憶さ
せる。
【0049】而して、マイクロコンピュータ13は、布
質を判定した時には、その判定結果の例えば「ごわご
わ」,「標準」或いは「しなやか」の布質に応じて洗い
水流を「強」,「標準」或いは「弱」水流に設定する。
これにより、マイクロコンピュータ13は、「弱」水流
と判定した時には、モータ3に0.9秒通電(正転),
1.1秒断電,0.9秒通電(逆転)及び0.9秒断電
を繰返して行わせ、「標準」水流と判定した時には、前
述通りであり、「強」水流と判定した時には、モータ3
に1.1秒通電(正転),0.7秒断電,1.1秒通電
(逆転)及び0.7秒断電を繰返して行わせるようにな
る。このように、いち早く水流を布の状態に応じた強さ
に対応させることにより極力布いたみを防ぐようにして
いる。
【0050】以上のような、弱,標準或いは強水流によ
る撹拌が所定時間行なわれると、マイクロコンピュータ
13は再びモータ3を停止させ、以て、停止状態となる
(時刻T7)。この場合も、発光ダイオード19は点滅
発光される。この停止状態においては、マイクロコンピ
ュータ13は透過度センサ29の透過度信号S29を読
込んでこれを検出データA3としてRAMに記憶させ
る。これにより、マイクロコンピュータ13は、図11
で示すように、検出データA2及びA3間の差が小であ
れば洗剤量は小であり、差が大であれば洗剤量も大であ
ると判定し、これを洗剤量データD5としてRAMに記
憶させる。
【0051】その後、マイクロコンピュータ13は、前
述のように設定された洗い水流でモータ3即ち撹拌体9
を回転させ(時刻T8)、所定時間経過した時に再び停
止状態とする(時刻T9)。この場合も、発光ダイオー
ド19は点滅発光される。そして、マイクロコンピュー
タ13は、透過度センサ29の透過度信号S29を読込
んでこれを検出データA4としてRAMに記憶させる
(時刻T10)。
【0052】而して、マイクロコンピュータ13は、図
11で示すように、時刻T5,T8及びT10における
検出データA2,A3及びA4からA3−A2=ΔV
1, ΔV1´とA4−A3=ΔV2,ΔV2´を演算
し、ΔV1とΔV2との差が大であることから、この場
合は汚れの質は例えば泥系と判断し、ΔV1´とΔV2
´との差は小であることから、この場合には汚れの質は
例えば油系と判断する。即ち、泥系の汚れの場合には、
汚れの落ち具合が早いので、検出データA2−A3間の
変化率が大でその後の検出データA3−A4間の変化率
に対し比率が大である。これに対して、油系の汚れの場
合には、汚れの落ち具合は少しづつになるので、検出デ
ータA2−A3間の変化率と検出データA3−A4間の
変化率との間にはあまり差がない。このようにして、マ
イクロコンピュータ13は、汚れ質データD4を演算し
てRAMに記憶させる。又、マイクロコンピュータ13
は、検出データA2,A3及びA4の絶対値から汚れ量
データD3を演算してRAMに記憶させる。これは、汚
れ量が大なるほど透過度は小になることに基づくもので
ある。
【0053】而して、以上により、マイクロコンピュー
タ13のRAMには、布条件として布量データD1及び
布質データD2,汚れ条件として汚れ量データD3及び
汚れ質データD4が記憶され、更に、洗剤条件として洗
剤量データD5及び洗剤質データD6が記憶され、その
他に、水温データD7が記憶されるようになる。そし
て、これらのデータD1,D2,D3,D4,D5,D
6及びD7は、図1で示すように、ニューラルネット4
5の入力層IのユニットI1,I2,I3,I4,I
5,I6及びI7に夫々入力されて、ニューロ制御が行
われる。
【0054】さて、図17乃至図20に従ってニューロ
制御に用いられるニューラルネットの理論の概略につい
て述べる。
【0055】ニューラルネットは、生体の神経網を模擬
したもので、図17に示すように、ユニットとリンクと
からなる回路である。ユニットjは図18に示すような
入出力特性Fj(Uj)を有する。ここで、Fj はシグモイ
ド関数で、例えば、
【0056】
【数1】
【0057】の式で表わされる。そして、ユニットjの
出力Vj は次式で表わされる。
【0058】
【数2】
【0059】ここで、Vi は他のユニットiの出力、W
jiはユニットiの出力がユニットjに及ぼす影響の度合
を示す重み係数、θj はしきい値を示す。
【0060】ニューラルネットは、リンクの結合の仕方
によって、完全結合型,階層型及び中間型に分類される
が、ここでは、階層型の例を示す。
【0061】図19は三層のニューラルネットを示すも
ので、ユニットが入力層,中間層及び出力層と称される
三つの層をなすように並んだものであり、図では夫々
i,j及びkのインデックスで区別されている。このニ
ューラルネットにおいては、信号は入力層から中間層を
通って出力層へと一方向に伝達される。この場合、入力
層から中間層へのリンクには重み係数Wjiが設定され、
中間層から出力層へのリンクには重み係数Wkjが設定さ
れる。このように、ニューラルネットは、多数の単純な
演算素子たるユニットから構成され、ユニットは他のユ
ニットからの入力の総和がしきい値を超えたときに大き
な出力を出すものである。
【0062】ニューラルネットの特徴としては、学習能
力,高速性及び耐ノイズ性があげられる。
【0063】ニューラルネットの学習は、入力パターン
(事例)に対して望ましい出力パターン(教師パター
ン)が得られるように、リンクの重み係数を調整するこ
とにより行なわれる。この場合、重み係数は最初はラン
ダムに設定されるものである。学習後のニューラルネッ
トは、学習した複数の入力パターン,出力パターンの対
が関連付けられているとともに、学習した以外の入力パ
ターンについても類推して望ましい出力パターンが得ら
れる。
【0064】この場合、ニューラルネットの学習方法の
一例としてバックプロパゲーション法がある。このバッ
クプロパゲーション法では、望ましい出力パターン(教
師パターン)と実際の出力パターンとの誤差関数を用い
て重み係数を調整していくものである。図19のニュー
ラルネットにおいては、誤差関数Eは次式のように定義
される。
【0065】
【数3】
【0066】ここで、Tk 及びVk はそれぞれ出力層の
ユニットkの教師データ(望ましい出力データ)及び実
際の出力データである。出力データVk は次式のように
表わされる。
【0067】
【数4】
【0068】そして、バックプロパゲーション法では、
重み係数の修正量を演算して、これが或る値以下になる
まで修正を繰返す。すなわち、重み係数の修正量ΔWkj
及びΔWjiは、
【0069】
【数5】
【0070】で求められる。ただし、
【0071】
【数6】
【0072】である。ここで、ηは重み係数の修正速度
と計算の安定性との兼ね合いから決定される定数であ
る。そして、この修正量ΔWkj,ΔWjiから、
【0073】
【数7】
【0074】の如く新しい重み係数Wkj′及びWji′を
演算し、次の教師パターンに学習を移すようにする。
【0075】図20はその学習手順を示す。すなわち、
N組の入力パターンと教師パターンとの対について学習
するに際して、先ず入力パターン1で修正量ΔWkj,Δ
Wjiを計算し、重み係数を修正する。次に、入力パター
ン2で修正量ΔWkj,ΔWjiを計算し、重み係数を修正
する。以下、同様にして、入力パターンNまで重み係数
の修正を行なう。そして、修正量ΔWkj及びΔWjiがあ
る値以下になっていなければ、入力パターン1より再び
繰返して修正を行ない、ある値以下になっていれば学習
を終了する。
【0076】尚、以上のようなニューラルネットは、ニ
ューロプロセッサと称されるニューロチップ等を用いて
ハードウェアで構成したり、或いは、マイクロコンピュ
ータを用いてソフトウェアで模擬的に構成することが可
能であり、いずれにしても、ニューラルネットの機能を
果すものである。
【0077】而して、上述したような理論に基づく本実
施例のニューラルネット45の作用につき説明する。
【0078】図1に示すように、布量データD1,布質
データD2,汚れ量データD3,汚れ質データD4,洗
剤量データD5,洗剤質データD6及び水温データD7
は夫々4ビットの信号としてニューラルネット45の入
力層Iの各ユニットI1,I2,I3,I4,I5,I
6及びI7に入力され、「1」乃至「16」の16区分
のいずれかの値をとるようになる。又、ニューラルネッ
ト45の出力層KのユニットK1及びK2からは出力デ
ータとして洗い水流データO1及び洗い時間データO2
が出力されるようになっており、これらも夫々4ビット
の信号として出力される。この場合、洗い時間データO
1は、図12に示すように、「1」(0.75秒通電及
び1.35秒断電)から「16」(1.1秒通電及び
0.6秒断電)までの16区分のいずれかの値をとるよ
うになり、洗い時間データO2は、「1」(7.5分)
から「16」(15分)までの0.5分毎の16区分の
いずれかの値をとるようになっている。
【0079】そこで、ニューラルネット45の演算につ
いて説明する。
【0080】今、入力パターンたる入力データD1,D
2,…D7の値を夫々UI1,UI2,…UI7とすると、入
力層IのユニットI1,I2,…I7はそのデータをそ
のまま出力VI1,VI2,…VI7として出力する。即ち、
VI1=UI1,VI2=UI2,…VI7=UI7である。
【0081】中間層JのユニットJ1,J2,…J5に
ついては、ユニットJ1を例にとって示すと、その入力
UJ1は、
【0082】
【数8】
【0083】となる。この場合、WJ1I1はユニットI1
からユニットJ1への重み係数,WJ1I2はユニットI2
からユニットJ1への重み係数,…WJ1I7はユニットI
7からユニットJ1への重み係数であり、θJ1はしきい
値である。そして、ユニットJ1は、上記UJ1を入力と
して、シグモイド関数Fを演算し、その結果を出力VJ1
とする。即ち、
【0084】
【数9】
【0085】である。以上のことは、ユニットJ2乃至
J5についても同様である。
【0086】出力層KのユニットK1及びK2について
は、ユニットK1を例にとって示すと、その入力UK1
は、
【0087】
【数10】
【0088】となる。この場合、WK1J1はユニットJ1
からユニットK1への重み係数,WK1J2はユニットJ2
からユニットK1への重み係数,…WK1J5はユニットJ
5からユニットK1への重み係数であり、θK1はしきい
値である。そして、ユニットK1は、上記UK1を入力と
して、シグモンド関数Fを演算し、その結果を出力VK1
とする。即ち、
【0089】
【数11】
【0090】である。以上のことは、ユニットK2につ
いても同様である。
【0091】重み係数W及びしきい値θは、夫々例えば
4ビットで表わされ、正,0,負のいずれをもとること
ができる。例えば、「0」は「0000」,「1」は
「0001」,「−1」は「1111」で表わされる。
即ち、最上位ビットは負号ビットである。又、重み係数
Wと出力Vとの乗算結果(WV)は、上位5ビットをと
り、最上位ビットは負号ビットである。更に、入力U
は、8ビットで表わされ、最上位ビットは負号ビットで
ある。そして、出力Vは、4ビットで表わされ、正(又
は0)の値をとる。
【0092】しきい値θについては、図16に示すよう
に、入力層I及び中間層Jに出力が常に″1″となるユ
ニットを設定して、そのユニットからのリンクの重み係
数を夫々θK,θJとすれば、実際の重み係数WKJ,W
JIと全く同様にして取扱うことができる。ここで、出
力″1″とは、ユニットの出力がとりうる値の最大値、
即ち、シグモイド関数Fの出力の最大値を表わし、上記
例では「16」である。しきい値θは重み係数Wと同様
に正,0,負のいずれをもとり得るが、ビット数は異な
ってもよい。上記場合において、出力″1″をとるユニ
ットとしては、ニューラルネット45の入力層I及び中
間層Jのうちの夫々一つを設定してもよいが、新たにユ
ニットを設けるようにしてもよい。
【0093】ニューラルネット45の学習は、主に製品
の開発段階で行なう。この場合、入力パターンのとり得
る全てのパターンについて学習する必要はなく、例えば
20パターン程度について行なえばよい。即ち、図20
におけるNが20となるものである。そして、学習の結
果、重み係数W及びしきい値θが決定されれば、量産化
のため同一機種については重み係数W及びしきい値θは
同じでよい。
【0094】このようにして、ニューラルネット45に
よって出力データたる洗い水流データO1及び洗い時間
データO2が演算され、この結果に基づいて、マイクロ
コンピュータ13は、洗い水流データO1の「1」ない
し「16」のうちの一つの値を選択するとともに、洗い
時間データO2の「1」ないし「16」のうちの一つの
値を選択して、図9における時刻T10以降の撹拌即ち
「洗い」行程を実行させる。
【0095】その後、選択された洗い時間が終了すると
(時刻T11)、マイクロコンピュータ13はモータ3
を断電して、所定時間だけ(時刻T12まで)停止状態
とする。そこで、マイクロコンピュータ13は、透過度
センサ20の透過度信号S20を読込んで検出データA
5としてRAMに記憶させる。尚、時刻T11−T12
間も発光ダイオード19は点滅発光される。
【0096】図14には、ニューラルネット45とは別
の洗浄度検出用のニューラルネット49が示されてい
る。このニューラルネット49も、実際には、マイクロ
コンピュータ13によるソフトウエアで構成されるが、
ここでは、説明用の便宜上、ハードウェアで構成された
ものとして示す。ニューラルネット49は、3個のユニ
ットI8,I9及びI10を有する入力層Iと、2個の
ユニットJ6及びJ7を有する中間層Jと、1個のユニ
ットK3を有する出力層Kとから構成されるもので、ニ
ューロ制御の原理はニューラルネット45と同様であ
る。
【0097】ニューラルネット49の入力層Iのユニッ
トI8,I9及びI10には検出データA2,A3及び
A4が入力されるようになっており、ニューラルネット
49は、図13で示すように、時刻T12即ち「洗い」
行程終了時における最適洗浄度たる最適透過度の予測デ
ータA5´を演算する。従って、時刻T12における実
際の検出データA5が、図13の一点鎖線で示す場合に
は曲線が水平に近く、これ以上の汚れ落ちが期待できず
布いたみだけが促進される洗い過ぎとなり、破線で示す
場合にはまだ汚れが落ちつつあるため予想より衣類の汚
れはひどかったということで洗い不足となる。そして、
実際の検出データA5と予測データA5´とを比較して
以下述べるように重み係数W及びしきい値θを補正し
て、洗い過ぎであればその程度により洗い水流及び時間
を減し、洗い不足であればその程度により洗い水流及び
洗い時間を増すようにする。
【0098】図1における判定回路46及び設定回路4
7はハードウェアとしてはニューラルネット49が構成
するもので、例えば、或る入力パターンに対してニュー
ラルネット49の出力がO1=7及びO2=7であって
洗い過ぎであったとすると、このときの入力パターンに
対する予想出力がO1=6及びO2=6であれば、これ
を教師パターン(教師データ)として補正回路48によ
り重み係数Wの補正値ΔW(ΔWJI,ΔWKJ)及びしき
い値θの補正値Δθ(ΔθJI,ΔθKJ)を演算し、これ
を重み係数W及びしきい値θの初期値W0及びθ0に加
える。従って、このような補正が繰返されると、補正値
ΔWはΣΔWのように累積されて、重み係数Wは、
【0099】
【数12】
【0100】となり、又、補正値ΔθはΣΔθのように
累積されて、しきい値θは、
【0101】
【数13】
【0102】のようになる。この場合、マイクロコンピ
ュータ13のRAM上においては、(16)式及び(1
7)式に示す如き補正後の重み係数W及びしきい値θに
は上限及び下限が設定されていて、初期値W0及びθ0
からの著しい変更がなされないようになっている。
【0103】尚、図15に示すように、マイクロコンピ
ュータ13のROMには、重み係数W及びしきい値θの
初期値W0及びθ0が記憶され、又、マイクロコンピュ
ータ13のRAMには、ユニットの入力U,出力V,重
み係数W,しきい値θ,補正値ΔW,Δθ及び累積ΣΔ
W,ΣΔθが記憶されており、累積ΣΔW,ΣΔθの初
期値は0である。この場合、記憶手段たるRAMにはバ
ックアップ電源を備えるか、或いは、RAMの代わりに
書換え可能なROMのような不揮発性を有する記憶手段
を用いるようにして、停電が発生しても記憶内容が保存
されるようにする。
【0104】さて、マイクロコンピュータ13は、前述
したような「洗い」行程が終了すると(時刻T12)、
図21に示す如き「すすぎ」行程に移行する。この「す
すぎ」行程は、駆動回路34を介して電磁石35に通電
することにより排水弁5を開放させる「排水」,排水弁
5を開放した状態でモータ3に通電して内槽7を回転さ
せる「脱水」,給水弁11を開放させる「給水」,前記
撹拌と同様の「すすぎ」を実行させる「第1すすぎ」
と、前述同様の「排水」,「脱水」,「給水」及び「す
すぎ」を実行させる「第2すすぎ」とからなっている。
この場合、「給水」は「洗い」行程時に設定された水位
となり、「すすぎ」は「洗い」行程時に設定された洗い
水流となるように設定される。又、「第2すすぎ」の時
間とためすすぎにするか或いは注水すすぎにするかとは
後述するように設定される。
【0105】図22には、「すすぎ」行程におけるすす
ぎ液の透過度の変化が示されており、この透過度は透過
度センサ20によって検出される。即ち、「洗い」行程
が終了して(時刻T12)、「第1すすぎ」の「排水」
が開始されると、外槽2内に洗濯液が残存している間は
透過度は「洗い」行程終了時の値を示しているが、「排
水」が終了した時には(時刻T13)、洗濯液が排出さ
れて存在しないことにより透過度センサ20は空気の透
過度を検出することになる。その後、「脱水」が開始さ
れると、洗濯物に含まれた洗濯液が振り切られて外槽2
の底部に溜まるようになるので、透過度センサ20は
「洗い」行程終了時の透過度を検出するようになる。そ
の後、「脱水」が終了すると(時刻T14)、外槽2内
の洗濯液は全て排出されているので、透過度センサ20
は再び空気の透過度を検出するようになる。そして、
「給水」が開始されると、洗濯物に含まれている洗濯液
がすすぎ液に浸み出すので、透過度センサ20が検出す
る透過度は次第に下降する。その後、「すすぎ」が開始
されると(時刻T15)、洗濯物に含まれた洗濯液はす
すぎ液に移るようになるので、「すすぎ」が終了した時
には(時刻T16)、透過度センサ20が検出する透過
度はかなり下降していることになる。
【0106】このようにして、「第1すすぎ」が終了す
るのであるが、この終了時(時刻T16)には、図23
で示すように、透過度センサ20が検出する透過度はす
すぎ度合いに応じて種々異なってくるものと考えられ
る。そこで、マイクロコンピュータ13は、「第1すす
ぎ」の終了時に透過度センサ20が検出する透過度を読
込んで、基準の透過度B0より以上か否かを判断するよ
うになっており、例えば基準の透過度B0以上の透過度
B1の場合には、その度合いに応じて「第2すすぎ」の
「すすぎ」の時間を設定するとともに、その「すすぎ」
をためすすぎとするように設定し、又、例えば透過度B
0未満の透過度B2の場合には、その度合いに応じて前
述よりも「第2のすすぎ」の「すすぎ」の時間を長く設
定するとともに、その「すすぎ」を注水すすぎとするよ
うに設定する。このようにして、その後は、マイクロコ
ンピュータ13は、「第2すすぎ」を実行させるが、特
に、「すすぎ」時には前述したように設定された時間及
び設定されたためすすぎ若しくは注水すすぎが実行させ
るものであり、以上により、「すすぎ」行程が終了する
(時刻T20)。
【0107】尚、図21には、説明の便宜上、マイクロ
コンピュータ13の機能を検出回路50及び設定回路5
1の如くブロック図で示す。
【0108】次に、マイクロコンビュータ13は、「す
すぎ」行程が終了すると、図24に示す如き「脱水」行
程に移行する。この「脱水」行程においては、「すす
ぎ」行程時と同様の「排水」及び「脱水」が実行され
る。
【0109】図25には、「脱水」行程における脱水液
の透過度の変化が示されており、この透過度の変化は透
過度センサ20によって検出される。即ち、「すすぎ」
行程が終了して(時刻T20)、「排水」が開始される
と、外槽2内にすすぎ液が残存している間は透過度は
「すすぎ」行程時の透過度を示しているが、「排水」が
終了した時には(時刻T21)、すすぎ液が排出されて
存在しないことにより透過度センサ20は空気の透過度
を検出することになる。その後、「脱水」が開始される
と、洗濯物に含まれたすすぎ液が振り切られて外槽2の
底部に溜まるようになるので、透過度センサ20は「す
すぎ」行程時のすすぎ液の透過度を検出することにな
る。
【0110】その後、「脱水」が進行すると、洗濯物か
ら振り切られたすすぎ液は排出されてなくなるので、透
過度センサ20の検出する透過度は空気の透過度に向っ
て上昇する。そして、その透過度が空気の透過度より差
ΔV3になった時に(時刻T22)、マイクロコンピュ
ータ13はこの後一定時間TC後に「脱水」行程を終了
する(時刻T23)。
【0111】この場合、図26のように、洗濯物に含ま
れるすすぎ液量が標準の時には、実線で示すように時刻
T22で差ΔV3に達するが、少ない時には、一点鎖線
で示すように時刻T22により短い時間の時刻T22a
で差ΔV3に達し、多い時には、破線で示すように時刻
T22より長い時間の時刻T22bで差ΔV3に達する
ようになる。即ち、洗濯物に含まれるすすぎ液の量に応
じて「脱水」行程の時間が調節設定されるのである。
【0112】このような本実施例によれば、次のような
効果を得ることができる。
【0113】即ち、洗濯物等の状態として布条件たる布
量データD1および布質データD2,汚れ条件たる汚れ
量データD3及び汚れ質データD4,洗剤条件たる洗剤
量データD5及び洗剤質データD6,そして,水温デー
タD7をマイクロコンピュータ13のニューラルネット
45に入力して、ニューロ制御により洗濯運転の「洗
い」行程の洗い水流及び洗い時間を決定するようにした
ので、種々の状態に対応して最適な洗い効果が得られ、
洗い過ぎによる布いたみを防止することができるととも
に、洗い不足による再洗いを行なう等の煩わしさがな
い。
【0114】又、「洗い」行程の終了時に透過度センサ
20により洗濯物の洗浄度を検出して、これが最適洗浄
度とならなかった場合には、マイクロコンピュータ13
により教師データを設定してニューラルネット45の重
み係数及びしきい値を補正するようにしたので、使用状
態においても学習を行なうことができて、一層最適な洗
い効果を得ることができる。
【0115】この場合、ニューラルネット45の補正後
の重み係数及びしきい値の値には上限及び下限を設定す
るようにしたので、不適当な補正によって補正された重
み係数及びしきい値が初期値より著しく逸脱することを
防止し得、従って、洗い不能になるようなことはない。
【0116】更に、透過度センサ20は、汚れ条件たる
汚れ量,汚れ質を検出するセンサと、洗剤条件たる洗剤
量,洗剤質を検出するセンサと、「洗い」行程終了時に
洗浄度を検出するセンサとを兼用するようにしたので、
センサ数を少なくすることができて、安価になし得る。
【0117】又、マイクロコンピュータ13により補正
されるニューラルネット45の重み係数及びしきい値の
補正内容は、バックアップ電源を有する記憶手段たるR
AM若しくは不揮発性を有する記憶手段たる書換え可能
なROMに記憶させるようにしたので、停電が発生して
も補正内容を確実に保存することができる。
【0118】そして、「洗い」行程終了時の洗浄度の判
定を透過度センサ20による「洗い」行程中の複数の時
点の透過度を入力データとするニューラルネット49に
よって行なうようにしたので、洗浄度の判定を確実に行
なうことができる。
【0119】加えて、検出データA2,A3,A4及び
A5を得るべく撹拌体9が停止されている期間T4−T
5間,T7−T8間,T9−T10間及びT11−T1
2間においては、「ニューロセンサ」の表示がなされた
発光ダイオード19を点滅発光させるようにしたので、
使用者に洗濯運転が途中で停止して故障ではないかとい
う誤解をいだかせない利点がある。
【0120】尚、「すすぎ」行程においては、透過度セ
ンサ20の出力を基にすすぎ度合を検出して、「第2の
すすぎ」の「すすぎ」の時間を設定するとともに、ため
すすぎにするか或いは注水すすぎにするかの設定を行な
うようにしたので、最適なすすぎ効果を得ることができ
る。
【0121】そして、「脱水」行程においては、透過度
センサ20の出力を基に洗濯物に含まれるすすぎ液の量
を判定して、「脱水」の時間を変化させるようにしたの
で、最適な脱水効果を得ることができる。
【0122】尚、上記実施例では、シグモイド関数Fを
演算により得るようにしたが、図27に示す本発明の第
2の実施例のように、マトリクスによって演算結果を出
すようにしてもよい。
【0123】即ち、図27はシグモイド関数Fを表わす
マトリクスの一例で、縦軸に出力Vをとり横軸に入力U
をとって示す。この場合、例えば入力Uが0(U=0)
の時に出力Vは9(V=9)である。
【0124】図28は本発明の第3の実施例であり、図
1と同一部分には同一符号を付して示し、以下異なる部
分について説明する。
【0125】即ち、ニューラルネット45の入力層Iに
はもう一つのユニットI11が設けられており、このユ
ニットI11は中間層JのユニットJ1乃至J5に夫々
リンクにより結合されている。更に、マイクロコンピュ
ータ13には、判定回路46,補正値計算回路52,累
積回路53及び記憶回路54が設けられている。尚、こ
れらの判定回路46,補正値計算回路52及び累積回路
53は、実際には、マイクロコンピュータ13によるソ
フトウェアとして構成されるものであるが、ここでは、
説明の便宜上、機能別のブロック図として示す。
【0126】而して、「洗い」行程終了時における透過
度センサ20からの透過度即ち洗浄度の信号により、判
定回路46は、洗い過ぎ,洗い不足の判定を行なうとと
もに、その度合いを検出し、その結果を補正値計算回路
52に与える。補正値計算回路52は、判定回路46の
結果によりその度合いに基づいて補正値を計算し、その
結果を累積回路53に与える。累積回路53は、補正値
計算回路52からの補正値を累積するもので、その初期
値は0である。そして、累積回路53の累積結果は記憶
回路54に記憶され、これが補正データD8としてユニ
ットI11に与えられる。
【0127】即ち、この実施例では、第1の実施例とは
異なり、ニューラルネット45の重み係数及びしきい値
自体を補正変更するのではなく、補正データD8を或る
重み係数としきい値をもって加味するものであり、従っ
て、第1の実施例同様の効果を得る上に、ニューラルネ
ット45の本来の重み係数及びしきい値に変更を加える
必要がないという利点がある。
【0128】尚、上記第1の実施例では、「洗い」行程
終了時の洗浄度の結果によりニューラルネット45の重
み係数及びしきい値の双方を補正するようにしたが、少
なくともいずれか一方の補正を行なうようにしても充分
な結果が得られる。
【0129】又、上記各実施例では、洗濯物等の状態の
入力データとして布量データD1,布質データD2,汚
れ量データD3,汚れ質データD4,洗剤量データD
5,洗剤質データD6及び水温データD7をニューラル
ネット45に入力させるようにしたが、これら以外の条
件をデータとして入力させるようにしてもよいことは勿
論であり、少なくとも、布条件たる布量データD1,布
質データD2及び汚れ条件たる汚れ量データD4,汚れ
質データD4を入力すればニューロ制御として充分なる
結果が得られる。
【0130】更に、上記各実施例では、洗濯コースの内
の「標準」コースにおいてニューロ制御を行なわせるよ
うにしたが、その他の洗濯コースにおいても同様にして
ニューロ制御を行なわせるようにしてもよい。
【0131】その他、本発明は上記し且つ図面に示す実
施例にのみ限定されるものではなく、要旨を逸脱しない
範囲内で適宜変形して実施し得ることは勿論である。
【0132】
【発明の効果】本発明は以上説明した通りであるので、
次のような効果を奏する。
【0133】請求項1記載の全自動洗濯機は、洗濯物等
の状態を検出するセンサからの入力データにより洗濯運
転の洗い行程の洗い時間をニューロ制御するようにした
ので、洗濯物等の状態が種々異なってもこれに対応する
ことができる。請求項2記載の全自動洗濯機は、洗い行
程の洗浄度に応じてその洗い行程の実行内容を補正する
ようにしたので、最適な洗い効果が期待できる。
【0134】請求項記載の全自動洗濯機は、ニューロ
制御の入力データとして布条件及び汚れ条件を含み且つ
実行内容として洗い水流を含んでいるので、ニューロ制
御を最適な状態で実行させることができる。
【0135】請求項記載の全自動洗濯機は、洗い行程
終了時の洗濯液の透過度即ち洗濯物の洗浄度に応じてニ
ューロ制御の重み係数及びしきい値の一方若しくは双方
を補正するようにしたので、使用状態においても学習を
行なうようになって、一層最適な洗い効果を期待するこ
とができる。
【0136】請求項記載の全自動洗濯機は、洗い行程
終了時の洗浄度に基づきニューロ制御に補正データを入
力させるようにしたので、ニューロ制御の重み係数,し
きい値に変更を加えることなく補正を行なうことができ
る。
【0137】請求項記載の全自動洗濯機は、重み係数
及びしきい値の一方若しくは双方を補正する時に、補正
後の値に上限及び下限を設定するようにしたので、不適
当な補正があっても洗い行程の実行に支障を生ずること
はない。
【0138】請求項記載の全自動洗濯機は、透過度セ
ンサは汚れ条件たる汚れ量及び汚れ質を検出するセンサ
として兼用されるので、それだけセンサ数を少なくし得
て、経済的になる。
【0139】請求項記載の全自動洗濯機は、洗い行程
終了時における洗浄度によるニューロ制御の重み係数或
いはしきい値の補正内容は不揮発性の記憶手段若しくは
バックアップ電源を有する記憶手段により記憶されてい
るので、停電が発生しても補正内容は確実に保存され
る。
【0140】請求項記載の全自動洗濯機は、洗い行程
終了時の洗浄度をニューロ制御により判定するようにし
たので、洗浄度の判定を確実に行なうことができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明の第1の実施例を示すニューロ制御の概
略を説明するための図
【図2】全体の縦断面図
【図3】電気的構成を示すブロック図
【図4】操作パネルの上面図
【図5】透過度センサの縦断面図
【図6】温度センサの縦断面図
【図7】容量センサの電気的結線図
【図8】容量センサの作用説明用の波形図
【図9】洗い行程の作用説明用のタイムチャート
【図10】入出力データと行程の流れを示す図
【図11】透過度特性図
【図12】洗い水流の出力結果を示す図
【図13】洗浄度検出作用説明用の図11相当図
【図14】洗浄度検出作用説明用のニューロネットを示
す図
【図15】ROM及びRAMの内容を示す図
【図16】しきい値を決定する作用説明図
【図17】ニューロ制御の原理を説明するためのニュー
ラルネットの基本図
【図18】同シグモイド関数を示す図
【図19】同三層のニューラルネットを示す図
【図20】同学習の手順を示す図
【図21】すすぎ行程の行程説明図
【図22】透過度特性図
【図23】すすぎ度検出作用説明図
【図24】脱水行程の行程説明図
【図25】透過度特性図
【図26】脱水度検出作用説明図
【図27】本発明の第2の実施例を示すマトリクス
【図28】本発明の第3の実施例を示す図1相当図
【符号の説明】
図面中、2は内槽、3はモータ、5は排水弁、7は外
槽、9は撹拌体、11は給水弁、13はマイクロコンピ
ュータ(制御手段)、14は操作パネル、20は透過度
センサ、24は温度センサ、28は回転数センサ、29
は容量センサ、45はニューラルネット、49はニュー
ラルネットを示す。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 平4−170997(JP,A) 特開 平2−292602(JP,A) 特開 平2−93708(JP,A) 特開 平3−59758(JP,A) 特開 平4−256788(JP,A) 特開 平1−274797(JP,A) 特開 平1−183704(JP,A) 特開 平1−183703(JP,A)

Claims (9)

    (57)【特許請求の範囲】
  1. 【請求項1】 洗濯物等の状態を検出するセンサからの
    入力データに基づいてニューロ制御により洗濯運転の洗
    い行程の洗い時間を決定して実行させる制御手段を備え
    ことを特徴とする全自動洗濯機。
  2. 【請求項2】 制御手段は、洗い行程終了時の洗浄度に
    応じて該洗い行程の実行内容を補正する機能を有するよ
    うに構成されていることを特徴とする請求項1記載の
    自動洗濯機。
  3. 【請求項3】 ニューロ制御のための入力データは布条
    件及び汚れ条件を含み、洗い行程の実行内容は洗い水流
    を含むことを特徴とする請求項1又は2記載の全自動洗
    濯機。
  4. 【請求項4】 洗濯液の透過度を検出する透過度センサ
    を備え、この透過度センサによる洗い行程終了時の透過
    度に基づく教師データによりニューロ制御の重み係数及
    びしきい値の一方若しくは双方を補正することを特徴と
    する請求項2記載の全自動洗濯機。
  5. 【請求項5】 洗濯液の透過度を検出する透過度センサ
    を備え、この透過度センサによる洗い行程終了時の透過
    度に基づきニューロ制御に補正データを入力させるよう
    にしたことを特徴とする請求項2記載の全自動洗濯機。
  6. 【請求項6】 重み係数及びしきい値の一方若しくは双
    方の補正に際して、補正後の値に上限及び下限が設定さ
    れていることを特徴とする請求項4記載の全自動洗濯
    機。
  7. 【請求項7】 透過度センサは、洗い行程における透過
    度の変化パターンにより汚れの量及び質を検出するため
    のセンサとして兼用されていることを特徴とする請求項
    4又は5記載の全自動洗濯機。
  8. 【請求項8】 補正内容は、不揮発性の記憶手段若しく
    はバックアップ電源を有する記憶手段に記憶されている
    ことを特徴とする請求項1又は2記載の全自動洗濯機。
  9. 【請求項9】 透過度センサによる洗い行程中の複数時
    点の透過度を入力データとするニューロ制御によって洗
    浄度の判定を行なうようにしたことを特徴とする請求項
    4又は5記載の全自動洗濯機。
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