JP2924276B2 - Electric carpet - Google Patents

Electric carpet

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JP2924276B2
JP2924276B2 JP3107202A JP10720291A JP2924276B2 JP 2924276 B2 JP2924276 B2 JP 2924276B2 JP 3107202 A JP3107202 A JP 3107202A JP 10720291 A JP10720291 A JP 10720291A JP 2924276 B2 JP2924276 B2 JP 2924276B2
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和俊 永井
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美恵 斉藤
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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、カーペット本体の表面
温度に基づき発熱体を制御する電気カーペットに関す
る。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an electric carpet for controlling a heating element based on a surface temperature of a carpet body.

【0002】[0002]

【従来の技術】従来、この種の電気カーペットは図12
に示すように構成されていた。以下、その構成について
説明する。
2. Description of the Related Art Conventionally, this type of electric carpet is shown in FIG.
It was configured as shown. Hereinafter, the configuration will be described.

【0003】図に示すように、カーペット本体1は、内
部に発熱体2と、温度検知体3とが蛇行配置されてお
り、コントローラ4で制御されるようにしている。ま
た、その回路構成は、特開昭62−22921号公報に
示される図13のように構成されている。そして、温度
検知体3からの信号と、使用温度調節用の可変抵抗VR
および最高温度設定用抵抗R5 などで構成される回路か
らの信号との両信号を比較して出力信号を出し、リレー
RLを制御し、発熱体2の発熱量(温度)をコントロー
ルしていた。また、電源投入時においては、カーペット
本体1の温度を早く上昇させるために、ある一定時間T
だけリレーRLを連続通電させ、その後上記の使用調節
温度になるよう制御していた。
As shown in the figure, a heating element 2 and a temperature detecting element 3 are arranged in a meandering manner inside a carpet body 1 and are controlled by a controller 4. The circuit configuration is as shown in FIG. 13 shown in Japanese Patent Laid-Open No. 62-22921. Then, a signal from the temperature detector 3 and a variable resistor VR for adjusting the operating temperature are used.
And a signal from a circuit constituted by a maximum temperature setting resistor R5 and the like, to output an output signal, control the relay RL, and control the calorific value (temperature) of the heating element 2. When the power is turned on, the temperature of the carpet body 1 is raised for a certain period of time T in order to quickly increase the temperature.
Only after that, the relay RL is continuously energized, and thereafter, the relay RL is controlled so as to have the above-mentioned use adjustment temperature.

【0004】[0004]

【発明が解決しようとする課題】このような従来の電気
カーペットでは、カーペット本体1の表面温度を検出し
て発熱体2を制御していないために、カーペット本体1
が敷かれる環境によって実際の表面温度はかなり変動す
るという課題を有していた。すなわち、カーペット本体
1の表面温度は、たとえばカーペット本体1が敷かれる
床材が畳かフローリングかにより異なる。それは、床材
の熱抵抗により床下への放熱に差が生じるためである。
その様子を図14に示している。また、使用調節温度範
囲が強・中・弱とあった場合、電源投入時の立ち上げ制
御は、使用調節温度(強・中・弱)に関係なく、一定時
間Tだけ発熱体2を連続通電するので、温度が低設定に
もかかわらず立ち上げ時は過剰暖房となることがあっ
た。その様子を図15に示している。また、室温の差に
よっても運転時の実際の表面温度は異なる。その様子を
図16に示している。さらに、カーペット本体1の表布
の厚さによっても、運転時の実際の表面温度は使用調節
温度範囲が同じでも異なってくる。その様子を図17に
示している。つまり、実際の表面温度はカーペット本体
1が敷かれる環境(室温、床材、表布の厚さなど)によ
って、使用調節温度(強・中・弱)で設定した温度とか
なりの差が生じていた。また、カーペット本体1にカバ
ー材を載せる場合、そのカバー材が厚いか薄いかを切り
替えるスイッチを備えており、使用者がカバー材の厚さ
を判断して切り替えるという操作が必要であるという課
題を有していた。つまり、カーペット本体1の表面温度
を検出するセンサを表面に設ければ、この課題を解消す
ることはできるが、商品として実現するのは困難であっ
た。
In such a conventional electric carpet, since the heating element 2 is not controlled by detecting the surface temperature of the carpet main body 1, the carpet main body 1 is not controlled.
There is a problem that the actual surface temperature fluctuates considerably depending on the environment in which the floor is laid. That is, the surface temperature of the carpet body 1 differs depending on, for example, whether the floor material on which the carpet body 1 is laid is tatami or flooring. This is because there is a difference in heat radiation under the floor due to the thermal resistance of the floor material.
This is shown in FIG. If the temperature range for use adjustment is strong, medium, or weak, the start-up control at the time of turning on the power supplies the heating element 2 continuously for a certain time T regardless of the use adjustment temperature (strong, medium, or weak). Therefore, even when the temperature is set to be low, overheating may occur during startup. This is shown in FIG. The actual surface temperature during operation also differs depending on the difference in room temperature. This is shown in FIG. Furthermore, the actual surface temperature during operation also differs depending on the thickness of the outer cloth of the carpet body 1 even when the use adjustment temperature range is the same. This is shown in FIG. In other words, the actual surface temperature differs considerably from the temperature set by the use control temperature (strong / medium / weak) depending on the environment (room temperature, floor material, thickness of the surface cloth, etc.) in which the carpet body 1 is laid. Was. In addition, when a cover material is placed on the carpet body 1, a switch for switching between a thick and a thin cover material is provided, and the user needs to judge the thickness of the cover material and switch the cover material. Had. In other words, if a sensor for detecting the surface temperature of the carpet body 1 is provided on the surface, this problem can be solved, but it has been difficult to realize it as a commercial product.

【0005】本発明は上記課題を解決するもので、カー
ペット本体の表面温度を現実に計測・検出できる物理量
でもって実時間で推定することにより、いかなる環境下
に敷かれても快適な暖房を得ることを第1の目的として
いる。第2の目的は、多次元情報処理手法により、カー
ペット本体の表面温度を容易に推定することにある。ま
た、第3の目的は、温度検知手段の出力より温度勾配を
検知し、カーペット本体の表面温度の推定精度を向上す
ることにある。さらに、第4の目的は電気カーペットの
畳数(2.5畳、4畳、6畳用など)に関係なくカーペッ
ト本体の表面温度を推定することにある。
[0005] The present invention solves the above-mentioned problems, and obtains comfortable heating regardless of the environment by estimating the surface temperature of the carpet body in real time with a physical quantity that can be actually measured and detected. This is the first object. A second object is to easily estimate the surface temperature of the carpet body by using a multidimensional information processing technique. A third object is to improve the accuracy of estimating the surface temperature of the carpet body by detecting a temperature gradient from the output of the temperature detecting means. Further, a fourth object is to estimate the surface temperature of the carpet body regardless of the number of tatami mats (for 2.5 tatami mats, 4 tatami mats, 6 tatami mats, etc.) of the electric carpet.

【0006】[0006]

【課題を解決するための手段】本発明は上記第1の目的
を達成するために、発熱体と温度検知体を配設し表面
材、断熱材とで構成されたカーペット本体と、前記発熱
体の温度を前記温度検知体を介して検出する温度検知手
段と、前記発熱体への通電を制御する通電制御手段と、
室温を検知する室温検知手段と、電源投入時からの時間
をカウントする計時手段と、発熱体への通電率を検出す
る通電率検出手段と、温度を設定する温度設定手段と、
室温検知手段と計時手段と通電率検出手段と温度設定手
段とを有する物理量計測手段と、前記温度検知手段、前
記物理量計測手段の出力に基づき前記カーペット本体の
表面温度を推定する表面温度推定手段と、前記表面温度
推定手段の出力に基づき前記通電制御手段を制御する制
御手段とからなることを第1の課題解決手段としてい
る。
In order to achieve the first object, the present invention provides a carpet body including a heating element and a temperature detecting element, a surface material and a heat insulating material, and a heating element. Temperature detection means for detecting the temperature of the heating element via the temperature detection body, energization control means for controlling the energization to the heating element,
Room temperature detection means for detecting room temperature and time since power-on
Time counting means to detect the rate of conduction to the heating element
Power supply rate detecting means, temperature setting means for setting a temperature,
Room temperature detecting means, time measuring means, duty factor detecting means and temperature setting means
A physical quantity measuring means having a step , the temperature detecting means, a surface temperature estimating means for estimating a surface temperature of the carpet body based on an output of the physical quantity measuring means, and the energization controlling means based on an output of the surface temperature estimating means. Is a first means for solving the problem.

【0007】また、第2の目的を達成するために、上記
第1の課題解決手段の表面温度推定手段は、複数の神経
素子より構成される神経回路網を模した手法により獲得
されたカーペット本体の表面温度を推定する固定された
神経回路網の複数の結合重み係数を内部に持つ神経回路
網模式手段を有することを第2の課題解決手段としてい
る。
In order to achieve the second object, the surface temperature estimating means of the first means for solving the above problems is a carpet body obtained by a method simulating a neural network composed of a plurality of neural elements. The second object of the present invention is to provide a neural network model having a plurality of connection weight coefficients of a fixed neural network for estimating the surface temperature of the neural network.

【0008】また、上記第1の課題解決手段の表面温度
推定手段は、複数の神経素子より構成される層が多層組
み合わされて構築される階層型の神経回路網模式手段を
有することを第3の課題解決手段としている。
Further, the surface temperature estimating means of the first problem solving means has a hierarchical neural network model means constructed by combining a plurality of layers composed of a plurality of neural elements in a multilayer. Means to solve the problem.

【0009】さらに第3の目的を達成するために、上記
第1の課題解決手段の制御手段は、温度検知手段からの
温度情報として表面温度推定手段に現時点での温度情報
と、ある時間Tx前の温度情報を出力するとともに、前
記表面温度推定手段は、その二つの温度情報を前記温度
検知手段からの温度情報として演算するようにしたこと
を第4の課題解決手段としている。
In order to further achieve the third object, the control means of the first means for solving the above-mentioned problems comprises: as temperature information from the temperature detecting means, the surface temperature estimating means; A fourth problem solving means is that the temperature information is output and the surface temperature estimating means calculates the two temperature information as the temperature information from the temperature detecting means.

【0010】また、第4の目的を達成するために、上記
第1の課題解決手段の物理量計測手段は、発熱体のワッ
ト密度を設定するワット密度設定手段を備えたことを第
5の課題解決手段としている。
According to a fifth aspect of the present invention, in order to achieve the fourth object, the physical quantity measuring means of the first means for solving the problem has a watt density setting means for setting the watt density of the heating element. Means.

【0011】[0011]

【作用】本発明は上記した第1の課題解決手段により、
温度検知手段からの温度検知体の温度情報、物理量計測
手段からの物理量計測情報を表面温度推定手段に入力す
ることにより、表面温度推定手段は、カーペット本体の
表面温度を時々刻々推定し、またカバーが載せられた場
合はカバーの表面温度を時々刻々推定する。その表面温
度情報を用いて制御手段は通電制御手段を介して発熱体
を制御し、快適な暖房を得ることができる。
According to the first aspect of the present invention, there is provided:
By inputting the temperature information of the temperature detector from the temperature detecting means and the physical quantity measurement information from the physical quantity measuring means to the surface temperature estimating means, the surface temperature estimating means estimates the surface temperature of the carpet body from time to time. When is mounted, the surface temperature of the cover is estimated every moment. Using the surface temperature information, the control means controls the heating element via the power supply control means, so that comfortable heating can be obtained.

【0012】また、第2または第3の課題解決手段によ
り、表面温度推定手段を構成する神経回路網模式手段
は、使用される環境下で既に学習された結合重み係数を
備えており、時々刻々の環境におけるカーペット本体の
表面温度を推定できる。
Further, according to the second or third means for solving the problem, the neural network schematic means constituting the surface temperature estimating means has a connection weight coefficient already learned in an environment in which it is used, and it is moment by moment. It is possible to estimate the surface temperature of the carpet body in the environment.

【0013】また、第4の課題解決手段により、温度検
知手段からの現時点の温度情報と一定時間Tx前の温度
情報を表面温度推定手段に入力することにより、温度勾
配情報を検知でき、カーペット本体の表面温度を精度よ
く推定できる。
According to the fourth problem solving means, the temperature gradient information can be detected by inputting the current temperature information from the temperature detecting means and the temperature information before the predetermined time Tx to the surface temperature estimating means. Surface temperature can be accurately estimated.

【0014】さらに、第5の課題解決手段により、カー
ペット本体の2.5畳、4畳、6畳用などの種々の面積に
関係なく、それぞれの面積に対応した表面温度を推定で
きる。
Further, according to the fifth problem solving means, it is possible to estimate the surface temperature corresponding to each area of the carpet body regardless of various areas such as 2.5 tatami mats, 4 tatami mats, and 6 tatami mats.

【0015】[0015]

【実施例】以下、本発明の一実施例を図1から図3を参
照しながら説明する。なお、従来例と同じ構成のものは
同一符号を付して説明を省略する。
DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS One embodiment of the present invention will be described below with reference to FIGS. The same components as those in the conventional example are denoted by the same reference numerals, and description thereof is omitted.

【0016】図に示すように、温度検知手段5は発熱体
2の温度を温度検知体3を介して検出する。通電制御手
段6は発熱体2への通電を制御するもので、リレーなど
で構成している。物理量計測手段7はカーペット本体1
の発熱に影響をおよぼす物理量を計測・設定するもので
ある。室温検知手段8はサーミスタとその周辺回路で構
成している。計時手段9は電源投入時よりの時間をカウ
ントする。通電率検出手段10は発熱体2への通電率を
検出する。温度設定手段11は設定温度を決定するもの
である。物理量計測手段7は、室温検知手段8、計時手
段9、通電率検出手段10、温度設定手段11より構成
している。表面温度推定手段12は温度検知手段5、室
温検知手段8、計時手段9、通電率検出手段10、温度
設定手段11の出力に基づきカーペット本体1の表面温
度を推定するものであり、制御手段13は表面温度推定
手段12の出力に基づき通電制御手段6を制御する。カ
ーペット本体1に発熱体2と温度検知体3とをそれぞれ
蛇行配置している。なお、14は電気カーペットのコン
トローラであり、15は表面材、16は断熱材である。
As shown in the figure, the temperature detecting means 5 detects the temperature of the heating element 2 via the temperature detecting element 3. The power supply control means 6 controls the power supply to the heating element 2 and is constituted by a relay or the like. The physical quantity measuring means 7 is the carpet body 1
It measures and sets a physical quantity that affects the heat generation of the camera. The room temperature detecting means 8 comprises a thermistor and its peripheral circuits. The timer 9 counts the time from when the power is turned on. The duty ratio detecting means 10 detects the duty ratio of the heating element 2. The temperature setting means 11 determines a set temperature. The physical quantity measuring means 7 includes a room temperature detecting means 8, a time measuring means 9, a duty ratio detecting means 10, and a temperature setting means 11. The surface temperature estimating means 12 is for estimating the surface temperature of the carpet body 1 based on the outputs of the temperature detecting means 5, the room temperature detecting means 8, the timing means 9, the duty ratio detecting means 10 and the temperature setting means 11, and the control means 13 Controls the power supply controller 6 based on the output of the surface temperature estimator 12. A heating element 2 and a temperature detector 3 are arranged in a meandering manner on a carpet body 1. In addition, 14 is an electric carpet controller, 15 is a surface material, and 16 is a heat insulating material.

【0017】表面温度推定手段12を構成する手段は、
従来の制御手法に用いられている解決的な方法が適用で
きないため、多次元情報処理手法として最適な神経回路
網を模した方法で構成している。神経回路網を模した手
法においては、カーペット本体1の表面温度を推定する
神経回路網の複数の結合重み係数を固定されたテーブル
として用いる方法と、学習機能を残し環境と使用者に適
応できるようにする方法とがある。本実施例は、神経回
路網を模した手法によって獲得されたカーペット本体1
の表面温度を推定する固定された結合重み係数を内部に
もつ神経回路網模式手段を有する表面温度推定手段12
を設けている。
Means constituting the surface temperature estimating means 12 include:
Since the solution method used in the conventional control method cannot be applied, the method is configured with a method imitating an optimal neural network as a multidimensional information processing method. In the method simulating the neural network, a method of using a plurality of connection weight coefficients of the neural network for estimating the surface temperature of the carpet body 1 as a fixed table, and a method of leaving a learning function and adapting to the environment and the user. There is a way to In the present embodiment, a carpet body 1 obtained by a method simulating a neural network is used.
Surface temperature estimating means 12 having a neural network model having a fixed connection weight coefficient therein for estimating the surface temperature
Is provided.

【0018】カーペット本体1の表面の発熱に影響をお
よぼす物理量としては、発熱体の温度、室温、設定温
度、電源投入時よりの経過時間、通電率、表布の厚さ・
熱容量などがある。カーペット本体1において発熱体2
の熱は、水平方向と表布方向(上方向)と裏面方向(下
方向)に伝達されていくが、周囲の環境(室温、床材、
表布の厚さ、表布の熱容量など)により、発熱体2の熱
の伝わり方は異なる。したがって、カーペット本体1の
表面温度、またはカバー材をカーペット本体1の上に載
せた場合のカバー材の表面温度は、周囲の環境により大
きく変動することになる。
The physical quantities that affect the heat generation on the surface of the carpet body 1 include the temperature of the heating element, the room temperature, the set temperature, the time elapsed since the power was turned on, the power supply rate, the thickness of the table cloth, and the like.
Heat capacity. Heating element 2 in carpet body 1
Heat is transmitted in the horizontal direction, the top cloth direction (upward), and the back direction (downward), but the surrounding environment (room temperature, flooring,
Depending on the thickness of the outer cloth, the heat capacity of the outer cloth, etc.), the manner in which the heat from the heating element 2 is transmitted differs. Therefore, the surface temperature of the carpet body 1 or the surface temperature of the cover material when the cover material is placed on the carpet body 1 greatly varies depending on the surrounding environment.

【0019】カーペット本体1の表面温度を推定する神
経回路網において固定された結合重み係数は、電気カー
ペットが敷かれるさまざまな環境において、発熱体2を
制御した場合、カーペット本体1の表面温度がどのよう
に変化するかというデータを収集し、環境データと制御
データと表面温度データとの相関を神経回路網模式手段
に学習させることによって得ることができる。用いるべ
き神経回路網模式手段としては、文献1(D.E.ラメ
ルハート他2名著、甘利俊一監訳「PDPモデル」19
89年)、文献2(中野馨他7名著「ニューロコンピュ
ータの基礎」(株)コロナ社刊、P102、1990
年)、特公昭63−55106号公報などに示されたも
のがある。以下、文献1に記載された最もよく知られた
学習アルゴリズムとして誤差逆伝搬法を用いた多層パー
セプトロンを例にとり、具体的な神経回路網模式手段の
構成および動作について説明する。
The fixed connection weight coefficient in the neural network for estimating the surface temperature of the carpet body 1 depends on the surface temperature of the carpet body 1 when the heating element 2 is controlled in various environments where the electric carpet is laid. The data can be obtained by collecting data as to whether the data changes in a manner similar to the above, and learning the correlation between the environmental data, the control data, and the surface temperature data by the neural network model. As a neural network model to be used, reference 1 (DE Ramelhart et al., 2nd author, Shunichi Amari, “PDP Model” 19)
1989), Document 2 (Kaoru Nakano et al., "Basics of Neurocomputer", published by Corona Co., Ltd., P102, 1990
And Japanese Patent Publication No. 63-55106. Hereinafter, the configuration and operation of specific neural network model means will be described using a multilayer perceptron using an error back propagation method as an example of the most well-known learning algorithm described in Document 1.

【0020】図4は、神経回路網模式手段の構成単位と
なる神経素子の概念図である。図4において、21〜2
Nは神経のシナプス結合を模擬する疑似シナプス結合変
換器であり、2aは疑似シナプス結合変換器21〜2N
からの出力を加算する加算器であり、2bは設定された
非線形関数、たとえば、しきい値をhとするシグモイド
関数、 f(y,h)=1/(1+exp(−y+h)) (式1) によって加算器2aの出力を非線形変換する非線形変換
器である。なお、図面が煩雑になるので省略したが、修
正手段からの修正信号を受ける入力線が疑似シナプス結
合変換器21〜2Nと非線形変換器2bにつながってい
る。また、疑似シナプス結合変換器21〜2Nが神経回
路網模式手段の係合重み係数となる。この神経素子に
は、信号処理モードと学習モードの2つの種類の動作モ
ードがある。
FIG. 4 is a conceptual diagram of a neural element which is a structural unit of the neural network model. In FIG.
N is a pseudo-synaptic connection converter that simulates a synaptic connection of a nerve, and 2a is a pseudo-synaptic connection converter 21-2N
2b is a set nonlinear function, for example, a sigmoid function with a threshold value h, f (y, h) = 1 / (1 + exp (−y + h)) (Equation 1) ) Is a nonlinear converter for nonlinearly converting the output of the adder 2a. Although not shown for simplicity of the drawing, an input line for receiving a correction signal from the correction means is connected to the pseudo-synaptic coupling converters 21 to 2N and the nonlinear converter 2b. Further, the pseudo-synaptic connection converters 21 to 2N serve as engagement weight coefficients of the neural network model. This neural element has two types of operation modes, a signal processing mode and a learning mode.

【0021】以下、図4に基づいて神経素子のそれぞれ
のモードの動作について説明する。まず、信号処理モー
ドの動作の説明をする。神経素子はN個の入力X1〜X
nを受けて1つの出力を出す。i番目の入力信号Xi
は、四角で示されたi番目の疑似シナプス結合変換器2
iにおいてWi・Xiに変換される。疑似シナプス結合
変換器21〜2Nで変換されたN個の信号W1・X1〜
Wn・Xnは加算器2aに入り、加算結果yが非線形変
換器2bに送られ、最終出力f(y,h)となる。つぎ
に、学習モードの動作について説明する。学習モードで
は、疑似シナプス結合変換器21〜2Nと非線形変換器
2bの変換パラメータW1〜Wnとhを、修正手段から
の変換パラメータの修正量ΔW1〜ΔWnとΔhを表す
修正信号を受けて、 Wi+ΔWi ; i=1,2,・・ ,N h+Δh (式2) と修正する。
The operation of each mode of the neural element will be described below with reference to FIG. First, the operation in the signal processing mode will be described. The neural element has N inputs X1 to X
n and outputs one output. i-th input signal Xi
Is the i-th pseudo-synaptic coupling converter 2 indicated by a square.
In i, it is converted to Wi · Xi. N signals W1.X1 to N1 converted by the pseudo-synaptic coupling converters 21 to 2N
Wn · Xn enters the adder 2a, and the addition result y is sent to the non-linear converter 2b, and becomes the final output f (y, h). Next, the operation in the learning mode will be described. In the learning mode, the conversion parameters W1 to Wn and h of the pseudo-synaptic coupling converters 21 to 2N and the non-linear converter 2b are corrected, and correction signals representing the correction amounts ΔW1 to ΔWn and Δh of the conversion parameters from the correction unit are received. I = 1, 2,..., Nh + Δh (Equation 2).

【0022】図5は上記神経素子を4つ並列につないで
構成した信号変換手段の概念図である。いうまでもな
く、以下の説明は、この信号変換手段を構成する神経素
子の個数を4個に特定するものではない。図5におい
て、211〜244は疑似シナプス結合変換器であり、
201〜204は、図4で説明した加算器2aと非線形
変換器2bをまとめた加算非線形変換器である。図5に
おいて、図4と同様に図面が煩雑になるので省略した
が、修正手段からの修正信号を受ける入力線が疑似シナ
プス結合変換器211〜244と加算非線形変換器20
1〜204につながっている。疑似シナプス結合変換器
211〜244も結合重み係数となる。この信号変換手
段の動作については、図4で説明した神経素子の動作が
並列してなされるものである。
FIG. 5 is a conceptual diagram of a signal converting means constituted by connecting the above four neural elements in parallel. Needless to say, the following description does not specify the number of neural elements constituting the signal conversion means as four. In FIG. 5, reference numerals 211 to 244 denote pseudo-synaptic coupling converters,
Reference numerals 201 to 204 denote addition nonlinear converters that combine the adder 2a and the nonlinear converter 2b described in FIG. In FIG. 5, as in FIG. 4, the illustration is omitted because it becomes complicated, but the input lines receiving the correction signal from the correction means are connected to the pseudo synapse coupling converters 211 to 244 and the addition nonlinear converter 20.
1 to 204 are connected. The pseudo synapse connection converters 211 to 244 also become connection weight coefficients. Regarding the operation of this signal conversion means, the operation of the neural element described in FIG. 4 is performed in parallel.

【0023】図6は、学習アルゴリズムとして誤差逆伝
搬法を採用した場合の信号処理手段の構成を示したブロ
ック図で、31は上述の信号変換手段である。ただし、
ここではN個の入力を受ける神経素子がM個並列に並べ
られたものである。32は学習モードにおける信号変換
手段31の修正量を算出する修正手段である。以下、図
6に基づいて信号処理手段の学習を行う場合の動作につ
いて説明する。信号変換手段31はN個の入力Sin
(X)を受け、M個の出力Sout (X)を出力する。修
正手段32は、入力信号Sin(X)と出力信号Sout
(X)とを受け、誤差計算手段または後段の信号変換手
段からのM個の誤差信号δi (X)の入力があるまで待
機する。誤差信号δi (X)が入力され修正量を ΔWij=δi (X)・Siout(X)・(1−Siout(X))・Sjin (X) (i=1〜N,j=1〜M) (式3) と計算し、修正信号を信号変換手段31に送る。信号変
換手段31は、内部の神経素子の変換パラメータを上で
説明した学習モードにしたがって修正する。
FIG. 6 is a block diagram showing the configuration of the signal processing means when the error back propagation method is employed as the learning algorithm. Reference numeral 31 denotes the above-described signal conversion means. However,
Here, M neural elements receiving N inputs are arranged in parallel. Reference numeral 32 denotes a correction unit that calculates a correction amount of the signal conversion unit 31 in the learning mode. Hereinafter, the operation in the case of learning the signal processing means will be described with reference to FIG. The signal conversion means 31 has N input Sin
(X), and outputs M outputs Sout (X). The correction means 32 includes an input signal Sin (X) and an output signal Sout
(X), and waits until there are M error signals δi (X) input from the error calculation means or the signal conversion means at the subsequent stage. The error signal δi (X) is input and the correction amount is represented by ΔWij = δi (X) · Siout (X) · (1-Siout (X)) · Sjin (X) (i = 1 to N, j = 1 to M) Then, the correction signal is sent to the signal conversion means 31. The signal conversion means 31 corrects the conversion parameters of the internal nerve elements according to the learning mode described above.

【0024】図7は、神経回路網模式手段を用いた多層
パーセプトロンの構成を示すブロック図であり、31
X、31Y、31ZはそれぞれK個、L個、M個の神経
素子からなる信号変換手段であり、32X、32Y、3
2Zは修正手段であり、33は誤差計算手段である。以
上のように構成された多層パーセプトロンについて、図
7を参照しながらその動作を説明する。信号処理手段3
4Xにおいて、信号変換手段31Xは、入力Siin
(X)(i=1〜N)を受け、出力Sjout(X)(j=
1〜K)を出力する。修正手段32Xは、信号Siin
(X)と信号Sjout(X)を受け、誤差信号δj (X)
(j=1〜K)が入力されるまで待機する。以下同様の
処理が、信号処理手段34Y、34Zにおいて行われ、
信号変換手段31Zより最終出力Shout(Z)(h=1
〜M)が出力される。最終出力Shout(Z)は、誤差計
算手段33にも送られる。誤差計算手段33において
は、2乗誤差の評価関数COST(式4)に基づいて理
想的な出力T(T1,・・・・・,TM )との誤差が計
算され、誤差信号δh (Z)が修正手段32Zに送られ
る。
FIG. 7 is a block diagram showing the configuration of a multilayer perceptron using a neural network model.
X, 31Y, and 31Z are signal conversion means composed of K, L, and M neural elements, respectively.
2Z is a correction means, and 33 is an error calculation means. The operation of the multilayer perceptron configured as described above will be described with reference to FIG. Signal processing means 3
In 4X, the signal conversion means 31X receives the input Siin
(X) (i = 1 to N), and outputs Sjout (X) (j =
1 to K). The correction means 32X outputs the signal Siin
(X) and the signal Sjout (X), and an error signal δj (X)
It waits until (j = 1 to K) is input. Hereinafter, similar processing is performed in the signal processing units 34Y and 34Z.
The final output Shout (Z) (h = 1
To M) are output. The final output Shout (Z) is also sent to the error calculation means 33. In the error calculating means 33, an error from the ideal output T (T1,..., TM) is calculated based on the square error evaluation function COST (Equation 4), and the error signal δh (Z) Is sent to the correction means 32Z.

【0025】[0025]

【数1】(Equation 1)

【0026】ただし、ηは多層パーセプトロンの学習速
度を定めるパラメータである。つぎに、評価関数を2乗
誤差とした場合には誤差信号は、 δh(Z)=−η・(Shout(Z)−Th ) (式5) となる。修正手段32Zは、上で説明した手続きにした
がって、信号変換手段31Zの変換パラメータの修正量
ΔW(Z)を計算し、修正手段32Yに送る誤差信号を
(式6)に基づき計算し、修正信号ΔW(Z)を信号変
換手段31Zに送り、誤差信号δ(Y)を修正手段32
Yに送る。信号変換手段31Zは、修正信号ΔW(Z)
に基づいて内部のパラメータを修正する。なお、誤差信
号δ(Y)は(式6)で与えられる。
Here, η is a parameter that determines the learning speed of the multilayer perceptron. Next, when the evaluation function is a square error, the error signal is δh (Z) = − η · (Shout (Z) −Th) (Equation 5). The correction unit 32Z calculates the correction amount ΔW (Z) of the conversion parameter of the signal conversion unit 31Z according to the procedure described above, calculates the error signal to be sent to the correction unit 32Y based on (Equation 6), and calculates the correction signal. ΔW (Z) is sent to the signal conversion means 31Z, and the error signal δ (Y) is
Send to Y The signal conversion means 31Z outputs the correction signal ΔW (Z)
Modify internal parameters based on. Note that the error signal δ (Y) is given by (Equation 6).

【0027】[0027]

【数2】(Equation 2)

【0028】ここで、Wij(Z)は信号変換手段31Z
の疑似シナプス結合変換器の変換パラメータである。以
下、同様の処理が信号処理手段34X、34Yにおいて
行われる。学習と呼ばれる以上の手続きを繰り返し行う
ことにより、多層パーセプトロンは入力が与えられると
理想出力Tをよく近似する出力を出すようになる。な
お、上記の説明においては、3段の多層パーセプトロン
を用いたが、これは何段であってもよい。また、文献1
にある信号変換手段のなかの非線形変換手段の変換パラ
メータhの修正法についてと慣性項として知られる学習
高速化の方法については、説明の簡略化のため省略した
が、この省略は以下に述べる本発明を拘束するものでは
ない。
Here, Wij (Z) is the signal converting means 31Z.
Is a conversion parameter of the pseudo-synaptic coupling converter. Hereinafter, similar processing is performed in the signal processing units 34X and 34Y. By repeatedly performing the above procedure called learning, the multilayer perceptron, when given an input, outputs an output that approximates the ideal output T well. In the above description, a three-stage multilayer perceptron is used, but the number of stages may be any. Reference 1
The method for correcting the conversion parameter h of the non-linear conversion means in the signal conversion means and the method for speeding up learning, which is known as an inertia term, are omitted for simplicity of description. It is not binding on the invention.

【0029】こうして、神経回路網模式手段は環境デー
タ(室温、床材、設定温度、表布の厚さなど)と制御デ
ータと表面温度データとの関係を学習し、簡単なルール
で記述することが容易でない制御の仕方を自然な形で表
現することができる。本実施例は、こうして得られた情
報を組み込んで、表面温度推定手段12を構成するもの
である。具体的には、十分学習を終えた後の多層パーセ
プトロンの信号変換手段31X、31Y、31Zのみを
神経回路網模式手段として用いて、表面温度推定手段1
2を構成する。実際に学習させたデータについて説明す
る。
In this way, the neural network model means learns the relationship between the environmental data (room temperature, flooring material, set temperature, thickness of table cloth, etc.), control data and surface temperature data, and describes them with simple rules. Can be expressed in a natural manner. In the present embodiment, the surface temperature estimating means 12 is configured by incorporating the information thus obtained. Specifically, only the signal conversion means 31X, 31Y, and 31Z of the multilayer perceptron after sufficiently learning are used as the neural network schematic means, and the surface temperature estimating means 1 is used.
Constituting No. 2. The data actually learned will be described.

【0030】図8は、室温5℃、床材が畳、表布が比較
的薄く、温度設定が強設定の時の電気カーペットの実験
データである。図8(a)は、カーペット本体1の表面
温度の変化を示したものであり、時刻T1で強設定の温
度に達した後、その温度+t℃まで表面温度をあげ、そ
の後は強設定温度を基準に通電制御手段をオン・オフ制
御している。電気カーペット立ち上げ時の暖房は、設定
温度よりも少し高め(本実施例ではt=2℃)が快適と
されている。図8(b)は、電源投入時から温度検知体
3を介して温度情報を検出する温度検知手段5の出力
(DC電圧)の変化を示したものである。図8(c)
は、通電制御手段6(本実施例ではリレー)の状態を示
している。図8(d)は、室温検知手段7の変化を示し
たものである。図9は、室温5℃、床材がフローリン
グ、表布が比較的薄く、温度設定が強設定の時の電気カ
ーペットの実験データである。図9(a)は、図8
(a)と同様にカーペット本体1の表面温度の変化を示
したものである。図9(b)は、そのときの電源投入時
から温度検知体3を介して温度情報を検出する温度検知
手段5の出力(DC電圧)の変化を示したものである。
図9(c)は、通電制御手段6(本実施例ではリレー)
の状態を示している。図9(d)は、室温検知手段8の
変化を示したものである。
FIG. 8 shows experimental data of an electric carpet when the room temperature is 5 ° C., the floor material is tatami, the surface cloth is relatively thin, and the temperature setting is high. FIG. 8A shows a change in the surface temperature of the carpet main body 1. After the temperature reaches the temperature set at time T1, the surface temperature is raised to the temperature + t ° C. On / off control of the power supply control means is performed based on a reference. The heating at the time of starting the electric carpet is comfortable when slightly higher than the set temperature (t = 2 ° C. in the present embodiment). FIG. 8B shows a change in the output (DC voltage) of the temperature detecting means 5 for detecting the temperature information via the temperature detecting element 3 from the time when the power is turned on. FIG. 8 (c)
Indicates the state of the energization control means 6 (relay in this embodiment). FIG. 8D shows a change in the room temperature detecting means 7. FIG. 9 shows experimental data of an electric carpet when the room temperature is 5 ° C., the flooring is flooring, the surface cloth is relatively thin, and the temperature setting is high. FIG. 9A shows FIG.
FIG. 3 shows a change in the surface temperature of the carpet body 1 as in FIG. FIG. 9B shows a change in the output (DC voltage) of the temperature detecting means 5 for detecting temperature information via the temperature detecting body 3 from the time of turning on the power at that time.
FIG. 9C shows the power supply control means 6 (relay in this embodiment).
The state of is shown. FIG. 9D shows a change of the room temperature detecting means 8.

【0031】図8(a)と図9(a)から、床材として
畳の方がフローリングよりも強設定温度に達するのが早
いのが判る。これは、いうまでもなくフローリングの方
が床下への放熱が大きいからである。ここでは示さない
が、表布が厚いものと薄いもの、室温が高い場合と低い
場合、設定温度を変更した場合についても同様の実験を
行った。そして、その実験データを神経回路網模式手段
に入力し学習をさせた。つまり、神経回路網模式手段へ
は温度検知手段5の温度情報と、カーペット表面の発熱
に影響をおよぼし実際計測できる物理情報として室温検
知手段8の室温情報、計時手段9より得られる電源投入
時からの経過時間情報、通電率検出手段10より得られ
る現時点での通電率情報、温度設定手段11より得られ
る設定温度情報の5情報と、理想出力としてカーペット
本体1の表面温度情報を入力し学習させ、神経回路網模
式手段の中の信号変換手段31X、31Y、31Zを確
立し、それらを神経回路網模式手段として表面温度推定
手段12に組み込んでいる。
8 (a) and 9 (a), it can be seen that the tatami mat as the floor material reaches the higher set temperature faster than the flooring. This is because, of course, the flooring emits more heat to the floor. Although not shown here, the same experiment was performed for thick and thin outer cloths, when the room temperature was high and low, and when the set temperature was changed. Then, the experimental data was input to the neural network model means for learning. That is, the temperature information of the temperature detecting means 5 and the room temperature information of the room temperature detecting means 8 as physical information which influences the heat generation on the carpet surface and can be actually measured are supplied to the neural network schematic means from the time of power-on obtained from the time measuring means 9. 5 information of the elapsed time of the current, the current duty ratio information obtained from the duty ratio detecting means 10, the set temperature information obtained from the temperature setting means 11, and the surface temperature information of the carpet body 1 as an ideal output are input and learned. The signal conversion means 31X, 31Y, 31Z in the neural network schematic means are established, and they are incorporated in the surface temperature estimating means 12 as the neural network schematic means.

【0032】つぎに、図1に示した回路ブロック図に基
づき動作を説明する。まず、温度設定手段11により設
定温度を設定し電源が投入される。温度設定情報は制御
手段13を介して表面温度推定手段12に入力される。
制御手段13は計時手段9に計時開始の信号を出力する
とともに、通電制御手段6に発熱体2を発熱させるよう
に通電オン(リレーオン)の信号を出力する。通電率検
出手段10は、制御手段13より通電制御手段6の状態
(リレーのオン・オフ状態)と、計時手段9から計時信
号が入力されており、時々刻々発熱体2への通電率が演
算され、その情報を表面温度推定手段12に出力してい
る。計時手段9の計時情報は表面温度推定手段12に入
力されている。そして発熱体2の温度情報は温度検知体
3を介して温度検知手段5より時々刻々制御手段13に
入力され、制御手段13は現時点の温度情報を表面温度
推定手段12に出力している。そして温度設定手段11
の設定温度情報もまた制御手段13を介して表面温度推
定手段12に入力されている。また室温検知手段8から
の室温情報は、AD変換され制御手段13と表面温度推
定手段12に入力されている。表面温度推定手段12
は、これらの入力された信号・情報をもとにカーペット
本体1の表面温度を時々刻々推定し、その情報を制御手
段13に出力している。制御手段13は、この推定表面
温度情報に基づき通電制御手段6を制御するように動作
する。制御手段13は、立ち上げ時においては、温度設
定手段11で設定された温度より2deg上昇した時点
で通電制御手段6に通電オフ信号を出力し、リレーをオ
フし発熱体2への通電を停止させる。その後、設定温度
を維持するように表面温度情報をもとに通電制御手段6
を制御(オン・オフ制御)する。
Next, the operation will be described with reference to the circuit block diagram shown in FIG. First, the set temperature is set by the temperature setting means 11 and the power is turned on. The temperature setting information is input to the surface temperature estimating means 12 via the control means 13.
The control means 13 outputs a signal to start the timekeeping to the timekeeping means 9, and outputs a signal to turn on (relay-on) the energization control means 6 so that the heating element 2 generates heat. The duty ratio detecting means 10 receives the state of the duty control means 6 (the ON / OFF state of the relay) from the control means 13 and the time signal from the timing means 9 and calculates the duty rate to the heating element 2 every moment. The information is output to the surface temperature estimating means 12. The timing information of the timing means 9 has been input to the surface temperature estimating means 12. Then, the temperature information of the heating element 2 is input from time to time to the control means 13 from the temperature detecting means 5 via the temperature detecting element 3, and the control means 13 outputs the current temperature information to the surface temperature estimating means 12. And temperature setting means 11
Is also input to the surface temperature estimating means 12 via the control means 13. The room temperature information from the room temperature detecting means 8 is AD-converted and input to the control means 13 and the surface temperature estimating means 12. Surface temperature estimating means 12
Estimates the surface temperature of the carpet body 1 from time to time based on these input signals and information, and outputs the information to the control means 13. The control means 13 operates to control the power supply control means 6 based on the estimated surface temperature information. At the time of startup, the control means 13 outputs an energization off signal to the energization control means 6 when the temperature rises by 2 degrees from the temperature set by the temperature setting means 11, turns off the relay and stops energization to the heating element 2. Let it. Thereafter, the power supply control means 6 is controlled based on the surface temperature information so as to maintain the set temperature.
(On / off control).

【0033】また、図10は通電率の算出の方法を説明
するための図であり、通電制御手段6のリレーの状態を
示している。本実施例において、時刻tp での通電率
は、時刻tp 以前のリレーがオンの期間をtpon ,オフ
の期間をtpoffとすると(式8)で算出した。
FIG. 10 is a diagram for explaining a method of calculating the duty ratio, and shows the state of the relay of the power supply control means 6. In the present embodiment, the duty ratio at time tp is calculated by (Equation 8), where tpon is the relay on period and tpoff is the off period before time tp.

【0034】 tpon /(tpon +tpoff) (式8) なお、本実施例では、通電率を(式8)のようにデュー
ティ比でもって決めたが、この方法にとらわれることは
なく、電源投入時からの累積通電率であってもよい。ま
た、制御手段13、通電率検出手段10、計時手段9、
表面温度推定手段12は、すべて4ビットマイクロコン
ピュータで構成したが、これらは1つのマイクロコンピ
ュータで構成することはもちろん可能である。なお、表
面温度推定手段12には、温度検知手段5の温度情報
と、カーペット表面の発熱に影響をおよぼし実際計測で
きる物理情報として室温検知手段8の室温情報、計時手
段9より得られる電源投入時からの経過時間情報、通電
率検出手段10より得られる現時点での通電率情報、温
度設定手段11より得られる設定温度情報の5情報を入
力しているが、この限定は本発明を拘束するものではな
く物理量計測手段7の構成次第で推定表面温度の精度を
さらに向上させることができる。
Tpon / (tpon + tpoff) (Equation 8) In the present embodiment, the duty ratio is determined by the duty ratio as shown in (Equation 8). However, the present invention is not limited to this method. May be used. Further, the control means 13, the duty ratio detecting means 10, the time measuring means 9,
Although the surface temperature estimating means 12 is all configured by a 4-bit microcomputer, it is of course possible to configure them by one microcomputer. The surface temperature estimating means 12 includes temperature information of the temperature detecting means 5, room temperature information of the room temperature detecting means 8 as physical information which influences heat generation on the carpet surface and can be actually measured, 5 information, that is, elapsed time information from the power supply, current duty ratio information obtained by the duty ratio detection means 10 and set temperature information obtained by the temperature setting means 11, this limitation restricts the present invention. Instead, the accuracy of the estimated surface temperature can be further improved depending on the configuration of the physical quantity measuring means 7.

【0035】以上のように本実施例によれば、使用され
る環境下で既に学習された神経回路網の複数の固定結合
重み係数を有する神経回路網模式手段を組み込んだ表面
温度推定手段を備えた構成としているので、電気カーペ
ットが使用される環境下において、人間にフィットした
最適な暖房が実現できる。
As described above, according to the present embodiment, there is provided a surface temperature estimating means incorporating a neural network model having a plurality of fixed connection weight coefficients of a neural network which has already been learned in an environment in which it is used. With such a configuration, optimal heating suitable for humans can be realized in an environment where an electric carpet is used.

【0036】つぎに、本発明の他の実施例について説明
する。図1の制御手段13は、温度検知手段5からの温
度情報として表面温度推定手段12に現時点での温度情
報と、ある時間Tx前の温度情報を出力するとともに、
表面温度推定手段12は、その二つの温度情報を温度検
知手段5からの温度情報として演算するようにしてい
る。
Next, another embodiment of the present invention will be described. The control unit 13 in FIG. 1 outputs the current temperature information and the temperature information before a certain time Tx to the surface temperature estimation unit 12 as the temperature information from the temperature detection unit 5,
The surface temperature estimating means 12 calculates the two pieces of temperature information as the temperature information from the temperature detecting means 5.

【0037】温度検知手段5の温度情報の変化には、表
布の厚さ、室温、床材などの差異が情報がすべて含まれ
ている。つまりこれらの物理情報は、すべて図8
(b)、図9(b)の温度検知手段5のDC電圧カーブ
に現れており、表面温度推定手段12の入力に温度検知
手段5のDC電圧カーブ特性を入力している。つまり、
現時点での温度情報だけでなくDC電圧カーブ特性を入
力している。このことにより、現時点の温度検知手段5
のDC電圧と時刻Tx(本実施例では1分)前のDC電
圧の2点の電圧を入力している。なお、本実施例では、
2点のDC電圧を入力しているが、3点、4点のDC電
圧を入力しても全く問題はない。神経回路網模式手段へ
は温度検知手段5の現時点の温度情報と1分前の温度情
報(つまり現時点のDC電圧と1分前のDC電圧)、室
温検知手段8の室温情報、計時手段9より得られる電源
投入時からの経過時間情報、通電率検出手段10より得
られる現時点での通電率情報、温度設定手段11より得
られる設定温度情報の6情報と、理想出力としてカーペ
ット本体1の表面温度情報を入力し学習させ、神経回路
網模式手段の中の信号変換手段31X、31Y、31Z
を確立し、それらを神経回路網模式手段として表面温度
推定手段12に組み込んでいる。そして、前記実施例1
と同様の動作がなされ、周辺の構成は実施例1の構成で
達成できる。これにより表面温度の推定精度をさらに向
上できる。
The change in the temperature information of the temperature detecting means 5 includes all the information such as the thickness of the cloth, the room temperature, and the floor material. That is, these physical information are all shown in FIG.
(B), which appears in the DC voltage curve of the temperature detecting means 5 in FIG. 9B, and the DC voltage curve characteristic of the temperature detecting means 5 is input to the input of the surface temperature estimating means 12. That is,
The DC voltage curve characteristics as well as the current temperature information are input. As a result, the current temperature detecting means 5
And the DC voltage before time Tx (one minute in this embodiment) are input. In this embodiment,
Although two DC voltages are input, there is no problem even if three or four DC voltages are input. The current temperature information of the temperature detecting means 5 and the temperature information one minute ago (that is, the current DC voltage and the DC voltage one minute ago) of the temperature detecting means 5, the room temperature information of the room temperature detecting means 8, and the time measuring means 9 are sent to the neural network model means. The obtained information on the elapsed time since the power was turned on, the current duty ratio information obtained from the duty ratio detecting means 10, the set temperature information obtained from the temperature setting means 11, and the surface temperature of the carpet body 1 as an ideal output Information is input and learned, and the signal conversion means 31X, 31Y, 31Z in the neural network schematic means are input.
Are incorporated in the surface temperature estimating means 12 as a neural network schematic means. And the first embodiment
The same operation as described above is performed, and the peripheral configuration can be achieved by the configuration of the first embodiment. Thereby, the estimation accuracy of the surface temperature can be further improved.

【0038】つぎに、本発明の他の実施例を図11を参
照しながら説明する。なお、上記実施例1と同じ構成の
ものは同一符号を付して説明を省略する。
Next, another embodiment of the present invention will be described with reference to FIG. The same components as those in the first embodiment are denoted by the same reference numerals, and the description is omitted.

【0039】図に示すように、ワット密度設定手段17
は発熱体2のワット密度を設定するもので、物理量計測
手段18に設けている。電気カーペットの面積には2.5
畳、4畳、6畳などいろいろな種類があり、各畳数によ
ってワット密度が異なり表面温度にかなりの影響をおよ
ぼす。この差異に関係なく表面温度を推定可能とするた
めに、発熱体2のワット密度を設定できるワット密度設
定手段17を備えている。そして、表面温度設定手段1
2を構成する神経回路網模式手段に環境データとして、
実施例1での環境データにさらにワット密度の情報をも
学習させて、神経回路網模式手段の中の信号変換手段3
1X、31Y、31Zを確立し、それらを神経回路網模
式手段として表面温度推定手段12に組み込んでいる。
そして、表面温度推定手段12には、温度検知手段5の
温度情報と、カーペット表面の発熱に影響をおよぼし実
際計測できる物理情報として室温検知手段8の室温情
報、計時手段9より得られる電源投入時からの経過時間
情報、通電率検出手段10より得られる現時点での通電
率情報、温度設定手段11より得られる設定温度情報と
ワット密度設定手段17より得られるワット密度情報の
6情報を入力している。これにより、電気カーペットの
畳数(面積)の差異に関係なく表面温度を推定すること
が可能となる。
As shown in the figure, the watt density setting means 17
Is for setting the watt density of the heating element 2 and is provided in the physical quantity measuring means 18. 2.5 for electric carpet area
There are various types such as 4 tatami mats, 4 tatami mats, and 6 tatami mats, and the watt density varies depending on the number of tatami mats, which considerably affects the surface temperature. In order to be able to estimate the surface temperature irrespective of this difference, a watt density setting means 17 capable of setting the watt density of the heating element 2 is provided. Then, the surface temperature setting means 1
2 as environmental data in the neural network schematic means constituting
The watt density information is further learned from the environmental data in the first embodiment, and the signal conversion means 3 in the neural network schematic means is used.
1X, 31Y and 31Z are established, and they are incorporated in the surface temperature estimating means 12 as a schematic means of a neural network.
Then, the surface temperature estimating means 12 includes the temperature information of the temperature detecting means 5, the room temperature information of the room temperature detecting means 8 as physical information which affects the heat generation on the carpet surface and can be actually measured, 6 information of elapsed time from the current, current duty ratio information obtained by the duty ratio detecting means 10, set temperature information obtained by the temperature setting means 11, and watt density information obtained by the watt density setting means 17 I have. This makes it possible to estimate the surface temperature regardless of the difference in the number of tatami mats (area) of the electric carpet.

【0040】[0040]

【発明の効果】以上の実施例から明らかなように本発明
によれば、カーペット本体の発熱体の温度を検知する温
度検知手段と、前記発熱体への通電を制御する通電制御
手段と室温を検知する室温検知手段と、電源投入時から
の時間をカウントする計時手段と、発熱体への通電率を
検出する通電率検出手段と、温度を設定する温度設定手
段と、室温検知手段と計時手段と通電率検出手段と温度
設定手段とを有する物理量計測手段と、前記温度検知手
段、前記物理量計測手段の出力に基づき前記カーペット
本体の表面温度を推定する表面温度推定手段と、前記表
面温度推定手段の出力に基づき前記通電制御手段を制御
する制御手段とからなるから、カーペット本体の表布の
厚さに関係なく最適な暖房ができ、従来カーペット本体
にカバーを載せる場合、そのカバーが厚いか薄いかを切
り替えるスイッチをカーペットコントローラに備えてい
たが、このスイッチが不要となり、使い勝手上大変便利
になる。
As is apparent from the above embodiments, according to the present invention, the temperature detecting means for detecting the temperature of the heating element of the carpet body, the power supply controlling means for controlling the power supply to the heating element, and the room temperature Room temperature detection means to detect and from power-on
Time counting means for counting the time of
Means for detecting the duty factor to detect and a temperature setting means to set the temperature
Stage, room temperature detecting means, timing means, duty factor detecting means and temperature
A physical quantity measuring means having setting means , the temperature detecting means, a surface temperature estimating means for estimating a surface temperature of the carpet body based on an output of the physical quantity measuring means, and the energization control based on an output of the surface temperature estimating means. Control means for controlling the means, so that optimum heating can be performed irrespective of the thickness of the surface cloth of the carpet body, and when a cover is placed on the conventional carpet body, a switch that switches between a thick and thin cover is provided by a carpet controller. However, this switch becomes unnecessary, and it becomes very convenient for usability.

【0041】また、表面温度推定手段は、複数の神経素
子より構成される神経回路網を模した手法により獲得さ
れたカーペット本体の表面温度を推定する固定された神
経回路網の複数の結合重み係数を内部に持つ神経回路網
模式手段を有し、または、複数の神経素子より構成され
る層が多層組み合わされて構築される階層型の神経回路
網模式手段を有するから、電気カーペットを敷く下の床
材が畳、フローリングでも、人間にフィットした最適な
暖房が実現できる。
The surface temperature estimating means estimates the surface temperature of the carpet body obtained by a method simulating a neural network composed of a plurality of neural elements. Since there is a neural network schematic means having therein, or a hierarchical neural network schematic means in which a layer composed of a plurality of neural elements is constructed by combining multiple layers, the electric carpet is placed underneath. Even if the flooring is tatami or flooring, optimal heating that fits humans can be achieved.

【0042】さらに、制御手段は、温度検知手段からの
温度情報として表面温度推定手段に現時点での温度情報
と、ある時間Tx前の温度情報を出力するとともに、前
記表面温度推定手段は、その二つの温度情報を前記温度
検知手段からの温度情報として演算するようにしたか
ら、温度検知手段の出力より温度勾配を検知でき、カー
ペット本体の表面温度の推定精度を向上できる。
Further, the control means outputs the current temperature information and the temperature information before a certain time Tx to the surface temperature estimating means as the temperature information from the temperature detecting means. Since the two pieces of temperature information are calculated as the temperature information from the temperature detecting means, the temperature gradient can be detected from the output of the temperature detecting means, and the estimation accuracy of the surface temperature of the carpet body can be improved.

【0043】また、物理量計測手段は、発熱体のワット
密度を設定するワット密度設定手段を備えているから、
ワット密度設定手段の情報をも神経回路網模式手段に学
習させることができ、電気カーペットの畳数(2.5畳、
4畳、6畳など)に関係なく表面温度を推定することが
でき、畳数に応じてコントローラを製造する必要がな
い。
Also, since the physical quantity measuring means has a watt density setting means for setting the watt density of the heating element,
The information of the watt density setting means can also be learned by the neural network model means, and the number of tatami mats (2.5 tatami mats,
The surface temperature can be estimated irrespective of 4 tatami mats, 6 tatami mats, etc., and there is no need to manufacture a controller according to the number of tatami mats.

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

【図1】本発明の一実施例の電気カーペットの回路ブロ
ック図
FIG. 1 is a circuit block diagram of an electric carpet according to an embodiment of the present invention.

【図2】同電気カーペットのカーペット本体の一部切欠
した断面図
FIG. 2 is a partially cutaway sectional view of a carpet body of the electric carpet.

【図3】同電気カーペットのカーペット本体の平面図FIG. 3 is a plan view of a carpet body of the electric carpet.

【図4】同電気カーペットに用いた神経回路網模式手段
の構成単位となる神経素子の概念図
FIG. 4 is a conceptual diagram of a neural element which is a structural unit of a neural network model used in the electric carpet.

【図5】同電気カーペットに用いた神経素子で構成した
信号変換手段の概念図
FIG. 5 is a conceptual diagram of a signal conversion unit constituted by neural elements used in the electric carpet.

【図6】同電気カーペットに用いた学習アルゴリズムと
して誤差逆伝搬法を採用した信号処理手段のブロック図
FIG. 6 is a block diagram of a signal processing unit employing an error back propagation method as a learning algorithm used in the electric carpet.

【図7】同電気カーペットに用いた神経回路網模式手段
を用いた多層パーセプトロンの構成を示すブロック図
FIG. 7 is a block diagram showing a configuration of a multilayer perceptron using a neural network model used for the electric carpet.

【図8】(a)〜(d)同電気カーペットの実験データ
の一例を示す図
FIGS. 8A to 8D show examples of experimental data of the same electric carpet.

【図9】(a)〜(d)同電気カーペットの実験データ
の他の例を示す図
FIGS. 9A to 9D are diagrams showing other examples of experimental data of the same electric carpet.

【図10】同電気カーペットの通電率の算出方法を説明
する図
FIG. 10 is a view for explaining a method of calculating the duty ratio of the electric carpet.

【図11】本発明の他の実施例の電気カーペットの回路
ブロック図
FIG. 11 is a circuit block diagram of an electric carpet according to another embodiment of the present invention.

【図12】従来の電気カーペットのカーペット本体の平
面図
FIG. 12 is a plan view of a carpet body of a conventional electric carpet.

【図13】同電気カーペットの回路ブロック図FIG. 13 is a circuit block diagram of the electric carpet.

【図14】同電気カーペットの床材の違いによる表面温
度変化特性図
FIG. 14 is a characteristic diagram of a surface temperature change due to a difference in floor material of the electric carpet.

【図15】同電気カーペットの設定温度の違いによる表
面温度変化特性図
FIG. 15 is a diagram showing a surface temperature change characteristic of the electric carpet due to a difference in set temperature.

【図16】同電気カーペットの室温の違いによる表面温
度変化特性図
FIG. 16 is a diagram showing a surface temperature change characteristic of the electric carpet due to a difference in room temperature.

【図17】同電気カーペットの表布の厚さの違いによる
表面温度変化特性図
FIG. 17 is a diagram showing a surface temperature change characteristic due to a difference in thickness of a surface cloth of the electric carpet.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

1 カーペット本体 2 発熱体 3 温度検知体 5 温度検知手段 6 通電制御手段 7 物理量計測手段 12 表面温度推定手段 13 制御手段 15 表面材 16 断熱材 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Carpet main body 2 Heating body 3 Temperature detecting body 5 Temperature detecting means 6 Electricity control means 7 Physical quantity measuring means 12 Surface temperature estimating means 13 Control means 15 Surface material 16 Insulation material

フロントページの続き (72)発明者 斉藤 美恵 神奈川県川崎市多摩区東三田3丁目10番 1号 松下技研株式会社内 (72)発明者 中 基孫 神奈川県川崎市多摩区東三田3丁目10番 1号 松下技研株式会社内 (56)参考文献 特開 昭62−94737(JP,A) 特開 平2−87493(JP,A) 特開 平1−320565(JP,A) 特開 平1−282672(JP,A) 特開 平1−243169(JP,A) 実開 平2−143615(JP,U) (58)調査した分野(Int.Cl.6,DB名) F24D 13/02 H05B 3/00 365 Continuation of front page (72) Inventor Mie Saito 3-10-1, Higashi-Mita, Tama-ku, Kawasaki-shi, Kanagawa Prefecture Inside Matsushita Giken Co., Ltd. (72) Inventor Naka-Grandchild 3-chome, Higashi-Mita, Tama-ku, Kawasaki-shi, Kanagawa No. 1 Matsushita Giken Co., Ltd. (56) References JP-A-62-94737 (JP, A) JP-A-2-87493 (JP, A) JP-A-1-320565 (JP, A) JP-A-1- 282672 (JP, A) JP-A-1-243169 (JP, A) JP-A-2-143615 (JP, U) (58) Fields investigated (Int. Cl. 6 , DB name) F24D 13/02 H05B 3 / 00 365

Claims (5)

(57)【特許請求の範囲】(57) [Claims] 【請求項1】発熱体と温度検知体を配設し表面材、断熱
材とで構成されたカーペット本体と、前記発熱体の温度
を前記温度検知体を介して検出する温度検知手段と、前
記発熱体への通電を制御する通電制御手段と、室温を検
知する室温検知手段と、電源投入時からの時間をカウン
トする計時手段と、発熱体への通電率を検出する通電率
検出手段と、温度を設定する温度設定手段と、室温検知
手段と計時手段と通電率検出手段と温度設定手段とを有
する物理量計測手段と、前記温度検知手段、前記物理量
計測手段の出力に基づき前記カーペット本体の表面温度
を推定する表面温度推定手段と、前記表面温度推定手段
の出力に基づき前記通電制御手段を制御する制御手段と
からなる電気カーペット。
1. A carpet body comprising a heating element and a temperature detecting element, comprising a surface material and a heat insulating material, temperature detecting means for detecting the temperature of the heating element via the temperature detecting element, test and power supply control means for controlling the energization of the heating element, at room temperature
Room temperature detection means to know and time from power-on
Time-measuring means, and duty ratio to detect the duty ratio to the heating element
Detecting means, temperature setting means for setting a temperature, and room temperature detection
Means, timing means, duty ratio detecting means, and temperature setting means.
Controlling the physical quantity measuring means, the temperature detecting means, the surface temperature estimating means for estimating the surface temperature of the carpet body based on the output of the physical quantity measuring means, and controlling the energization control means based on the output of the surface temperature estimating means. An electric carpet comprising control means.
【請求項2】表面温度推定手段は、複数の神経素子より
構成される神経回路網を模した手法により獲得されたカ
ーペット本体の表面温度を推定する固定された神経回路
網の複数の結合重み係数を内部に持つ神経回路網模式手
段を有する請求項1記載の電気カーペット。
2. A surface temperature estimating means for estimating a surface temperature of a carpet body obtained by a method simulating a neural network composed of a plurality of neural elements, a plurality of connection weight coefficients of a fixed neural network. The electric carpet according to claim 1, further comprising a neural network schematic means having therein.
【請求項3】表面温度推定手段は、複数の神経素子より
構成される層が多層組み合わされて構築される階層型の
神経回路網模式手段を有する請求項1記載の電気カーペ
ット。
3. The electric carpet according to claim 1, wherein the surface temperature estimating means has a hierarchical neural network model means constructed by combining a plurality of layers composed of a plurality of neural elements.
【請求項4】制御手段は、温度検知手段からの温度情報
として表面温度推定手段に現時点での温度情報と、ある
時間Tx前の温度情報を出力するとともに、前記表面温
度推定手段は、その二つの温度情報を前記温度検知手段
からの温度情報として演算するようにした請求項1記載
の電気カーペット。
4. The control means outputs the current temperature information and the temperature information before a certain time Tx to the surface temperature estimating means as the temperature information from the temperature detecting means. 2. The electric carpet according to claim 1, wherein two pieces of temperature information are calculated as temperature information from said temperature detecting means.
【請求項5】物理量計測手段は、発熱体のワット密度を
設定するワット密度設定手段を備えた請求項1記載の電
気カーペット。
5. The electric carpet according to claim 1, wherein the physical quantity measuring means includes a watt density setting means for setting a watt density of the heating element.
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