JP3120524B2 - Fully automatic washing machine - Google Patents
Fully automatic washing machineInfo
- Publication number
- JP3120524B2 JP3120524B2 JP04004673A JP467392A JP3120524B2 JP 3120524 B2 JP3120524 B2 JP 3120524B2 JP 04004673 A JP04004673 A JP 04004673A JP 467392 A JP467392 A JP 467392A JP 3120524 B2 JP3120524 B2 JP 3120524B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- water level
- washing
- washing time
- determining means
- corrected
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
Landscapes
- Control Of Washing Machine And Dryer (AREA)
Description
【0001】[0001]
【産業上の利用分野】本発明は、洗濯物の量・質や汚れ
の状態等によって異なる使用者の好みの洗濯の仕方を学
習することにより、使用者好みの洗濯をする全自動洗濯
機に関するものである。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a fully automatic washing machine for washing a user's favorite by learning a user's favorite washing method which differs depending on the quantity and quality of the laundry and the state of dirt. Things.
【0002】[0002]
【従来の技術】従来この種の全自動洗濯機では、水位・
洗濯時間といった洗濯要素を決定する場合、予め与えら
れている数段階の中から選択していた。あるいは、予め
与えられている数種類の洗濯コースの中から、どれか一
つのコースを選択して一義的に洗濯条件を決定するもの
であった。2. Description of the Related Art Conventionally, in a fully automatic washing machine of this kind,
When deciding a washing element such as a washing time, the user has to select from several stages that are given in advance. Alternatively, one of the several types of washing courses provided in advance is selected to uniquely determine the washing conditions.
【0003】[0003]
【発明が解決しようとする課題】従来の構成の洗濯機を
使用して使用者が好みの洗濯を行うようにするために
は、洗濯する度に、洗濯物の状況に合わせて水位や洗濯
時間を設定しなければならなかった。In order for a user to perform his / her favorite washing using a washing machine having a conventional construction, the water level and the washing time must be adjusted according to the condition of the laundry every time the washing is performed. Had to be set.
【0004】本発明はこの課題を解決するものであっ
て、使用者の洗濯の好みを学習することにより、使用者
が毎回洗濯条件を設定しなくても、好みの好みの水位で
洗濯を自動で行うことができる全自動洗濯機を提供する
ことを第一の目的としている。SUMMARY OF THE INVENTION The present invention solves this problem, and learns washing preferences of a user so that washing can be automatically performed at a desired water level without having to set washing conditions each time. It is a primary object of the present invention to provide a fully automatic washing machine which can be performed in a washing machine.
【0005】また使用者の好みの洗濯時間で洗濯を自動
で行うことができる全自動洗濯機を提供することを第二
の目的としている。It is a second object of the present invention to provide a fully automatic washing machine capable of automatically performing washing at a washing time desired by a user.
【0006】[0006]
【課題を解決するための手段】第一の目的を達成するた
めの本発明の第一の手段は、布量検出手段と、水位決定
手段と、水位に関する使用者の好みを受け付ける補正水
位入力部と、前記布量検出手段の検出値からファジィ推
論により補正水位を決定する補正水位決定手段と、前記
補正水位入力部からの入力値により前記水位決定手段の
ファジィ推論の後件部の値を調整する水位学習手段とか
ら構成される全自動洗濯機とするものである。A first means of the present invention for achieving the first object is a cloth amount detecting means, a water level determining means, and a corrected water level input section for receiving a user's preference regarding the water level. And fuzzy estimation from the detected value of the cloth amount detecting means.
Correction water level determination means for determining a correction water level according to the theory, and the water level determination means based on an input value from the correction water level input unit.
This is a fully automatic washing machine including water level learning means for adjusting the value of the consequent part of fuzzy inference .
【0007】また第二の目的を達成するための本発明の
第二の手段は、布量検出手段と、汚れ検出手段と、洗濯
時間に関する使用者の好みを受け付ける洗濯時間入力部
と、前記布量検出手段と汚れ検出手段の検出値とからフ
ァジィ推論により洗濯時間を決定する洗濯時間決定手段
と、前記洗濯時間入力部からの入力値に応じて前記洗濯
時間決定手段のファジィ推論の後件部の値を調整する洗
濯時間学習手段とから構成される全自動洗濯機とするも
のである。[0007] second means of the present invention for achieving the second object, a cloth amount detection means, a contamination detection unit, a washing time input unit for accepting user preferences to a washing time, the fabric From the detection values of the amount detection means and the stain detection means,
Washing time determining means for determining washing time by fuzzy inference
When, it is an automatic washing machine consists of a washing time learning means for adjusting the value of the consequent part of the fuzzy inference of the washing time determination means in accordance with input values from the washing time input unit.
【0008】[0008]
【作用】本発明の第一の手段は、水位の好みに関する使
用者の入力に応じて、水位決定のパラメータを学習修正
するように作用する。従って、学習後は自動的に使用者
好みの水位に設定されるものである。The first means of the present invention operates to learn and correct the parameters for determining the water level according to the user's input regarding the preference of the water level. Therefore, after learning, the water level is automatically set to the user's preference.
【0009】また本発明の第二の手段は、洗濯時間の好
みに関する使用者の入力に応じて、洗濯時間決定のパラ
メータを学習修正するように作用する。従って、学習後
は自動的に使用者好みの洗濯時間に設定されるものであ
る。Further, the second means of the present invention operates to learn and correct the parameters for determining the washing time according to the user's input regarding the preference of the washing time. Therefore, after the learning, the washing time set by the user is automatically set.
【0010】[0010]
【実施例】以下本発明の第一の手段の実施例について、
図1〜図3を用いて説明する。図1は本実施例を示す構
成図である。同図において、1は洗濯物及び洗濯水を入
れる洗濯槽、2は洗濯水を溜める外槽である。3は洗濯
槽1の内底部に設けたパルセータで、洗濯物及び洗濯水
を撹拌する。パルセータ3は、ベルト5を介してモータ
4の回転を受け駆動される。6はパルセータ3の回転時
に、パルセータ3にかかる負荷を検出することによって
布量を検出する布量検出手段である。7はエアートラッ
プ8内の気圧を検出することによって、洗濯槽1内の水
位を検出する水位検出手段である。洗濯槽1内の水の出
し入れは、ソレノイドバルブによって駆動される給水弁
9および排水弁10によって制御される。11は使用者
の好みの補正水位を受け付ける補正水位入力部で、水位
の高め・低めを所定の範囲内で入力する構成となってい
る。水位決定手段12は、布量検出手段6の検出値に基
づいて水位を適切に決定するものである第1の制御部1
4は、この水位決定手段12の出力に応じて少なくとも
給水弁9を制御し、適切な水位を実現する。DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Embodiments of the first means of the present invention will be described below.
This will be described with reference to FIGS. FIG. 1 is a configuration diagram showing the present embodiment. In FIG. 1, reference numeral 1 denotes a washing tub for storing laundry and washing water, and 2 denotes an outer tub for storing washing water. Reference numeral 3 denotes a pulsator provided at the inner bottom of the washing tub 1 for stirring laundry and washing water. The pulsator 3 is driven by the rotation of a motor 4 via a belt 5. Numeral 6 is a cloth amount detecting means for detecting a load on the pulsator 3 when the pulsator 3 rotates to detect a cloth amount. Reference numeral 7 denotes a water level detection unit that detects the water level in the washing tub 1 by detecting the air pressure in the air trap 8. The water in and out of the washing tub 1 is controlled by a water supply valve 9 and a drain valve 10 driven by a solenoid valve. Reference numeral 11 denotes a correction water level input unit for receiving a user's favorite correction water level, which is configured to input a higher or lower water level within a predetermined range. The water level determining means 12 determines the water level appropriately based on the detection value of the cloth amount detecting means 6.
Reference numeral 4 controls at least the water supply valve 9 in accordance with the output of the water level determination means 12 to realize an appropriate water level.
【0011】本実施例では、水位決定手段12は図2に
示すように、基本水位決定手段16と補正水位決定手段
17とから構成している。水位は基本水位決定手段16
の出力と補正水位決定手段17の出力の和で表してい
る。さらに補正水位決定手段17は、ファジィ推論演算
部18とルール記憶部19とから構成されている。本実
施例では、後件部が実数値型のファジィ推論を用いてお
り、布量検出手段6の検出値から補正水位を決定する。
水位学習手段13は、補正水位入力部11からの入力値
に応じて、次の式に基づいてルール記憶部19に記憶さ
れているファジィ推論の後件部を修正する。In the present embodiment, the water level determining means 12 comprises a basic water level determining means 16 and a corrected water level determining means 17, as shown in FIG. The water level is the basic water level determination means 16
And the output of the corrected water level determining means 17. Further, the correction water level determining means 17 is composed of a fuzzy inference operation unit 18 and a rule storage unit 19. In this embodiment, the consequent part uses real-valued fuzzy inference, and determines the correction water level from the detected value of the cloth amount detecting means 6.
The water level learning unit 13 corrects the consequent part of the fuzzy inference stored in the rule storage unit 19 based on the following equation according to the input value from the corrected water level input unit 11.
【0012】 Wi(n+1)=Wi(n)+K1*Ui*E …(1) Wi(n+1):i番目のルールの修正後の後件部 Wi(n) :i番目のルールの修正前の後件部 K1 :学習ゲイン Ui :i番目のルールの適合度 E :補正水位入力部からの入力値 本実施例の洗濯機の動作を、水位決定手段12の作用を
中心に図3を用いて説明する。同図(a)は基本水位決定
手段16の入出力の関係を表している。同図(b)はファ
ジィ推論の前件部メンバーシップ関数を表しており、本
実施例では、布量が「少ない」、「普通」、「多い」を
表す3個のメンバーシップ関数を用いている。ファジィ
推論のルールは以下のものを用いている。Wi (n + 1) = Wi (n) + K1 * Ui * E (1) Wi (n + 1): Consequent part after modification of i-th rule Wi (n): i-th Consequent part before correction of rule K1: Learning gain Ui: Conformity of i-th rule E: Input value from corrected water level input unit The operation of the washing machine of the present embodiment will be described focusing on the operation of the water level determination means 12. This will be described with reference to FIG. FIG. 6A shows the relationship between the input and output of the basic water level determining means 16. FIG. 4B shows the membership function of the antecedent part of fuzzy inference. In this embodiment, three membership functions representing “small”, “normal”, and “large” are used. I have. The following rules are used for fuzzy inference.
【0013】 ルール1: if 布量が少ない then 補正水位はW1 ルール2: if 布量が普通 then 補正水位はW2 ルール3: if 布量が多い then 補正水位はW3 ファジィ推論の後件部実数値(W1,W2,W3)は、学習前の
初期状態では、全てゼロとしている。一例として布量検
出手段6で検出した布量がxで、補正水位入力部11か
らの入力値がEとする。この時、布量xのメンバーシップ
値は、「少ない」がU1で「普通」がU2であるから、1回
学習後の後件部実数値は、 W1=K1*U1*E W2=K1*U2*E W3=0 となる。この時の補正水位決定手段17の入出力の関係
を図3(c)に表している。布量がxの時の補正水位は、学
習ゲインと学習回数を適当にすることで、好みの補正水
位Eに限りなく近づく。図3(d)は基本水位と補正水位を
足し合わした最終の布量と水位の関係を表している。図
3(d)より分かるように、布量xについて好みの水位を学
習することにより、その周辺の布量についても水位が修
正される。つまり本実施例によれば、使用者が全ての布
量について好みの水位を教示しなくても、数パターンの
教示により全布量での好みの水位が実現される。なお、
水位決定手段12、水位学習手段13および第1の制御
部14はマイクロコンピュータで容易に実現することが
できる。Rule 1: if the amount of cloth is small then the corrected water level is W1 Rule 2: if the amount of cloth is normal then corrected water level is W2 Rule 3: if the amount of cloth is large then W3 is the consequent part of fuzzy inference (W1, W2, W3) are all set to zero in the initial state before learning. As an example, the cloth amount detected by the cloth amount detecting means 6 is x, and the input value from the corrected water level input unit 11 is E. At this time, since the membership value of the cloth quantity x is “low” for U1 and “normal” for U2, the real value of the consequent part after learning once is W1 = K1 * U1 * E W2 = K1 * U2 * E W3 = 0. FIG. 3C shows the input / output relationship of the corrected water level determining means 17 at this time. The correction water level when the cloth amount is x approaches the desired correction water level E without limitation by appropriately setting the learning gain and the number of times of learning. FIG. 3D shows the relationship between the final cloth amount obtained by adding the basic water level and the corrected water level and the water level. As can be seen from FIG. 3 (d), by learning the desired water level for the cloth amount x, the water level is also corrected for the surrounding cloth amount. That is, according to the present embodiment, even if the user does not teach the desired water level for all the cloth amounts, the desired water level for the entire cloth amount can be realized by teaching several patterns. In addition,
The water level determination unit 12, the water level learning unit 13, and the first control unit 14 can be easily realized by a microcomputer.
【0014】次に本発明の第二の手段の実施例について
図4に基づいて説明する。20は洗濯物及び洗濯水を入
れる洗濯槽、21は洗濯水を溜める外槽である。22は
洗濯物及び洗濯水を撹拌するパルセータで、洗濯槽20
の内底部に設けている。パルセータ22は、ベルト24
を介してモータ23の回転を受けて駆動される。25
は、パルセータ22の回転時にパルセータ22にかかる
負荷を検出することによって、布量を検出する布量検出
手段である。26は排水ホース内の光の透過度によっ
て、洗濯槽20内の水の汚れ度を検出する汚れ検出手段
である。27は使用者の好みの洗濯時間を受けつける補
正洗濯時間入力部で、洗濯時間の長め、短めを所定の範
囲で入力する構成となっている。洗濯時間決定手段28
は、布量検出手段25と汚れ検出手段26の検出値に基
づいて、洗濯時間を適切に決定する。第2の制御部30
は、この洗濯時間決定手段28の出力に応じて、少なく
ともモータ23のON/OFFを制御する。Next, an embodiment of the second means of the present invention will be described with reference to FIG. 20 is a washing tub for storing laundry and washing water, and 21 is an outer tub for storing washing water. Reference numeral 22 denotes a pulsator for stirring the laundry and the washing water.
Provided on the inner bottom of the. The pulsator 22 includes a belt 24
And driven by the rotation of the motor 23 via the. 25
Is a cloth amount detecting means for detecting a load on the pulsator 22 when the pulsator 22 rotates, thereby detecting a cloth amount. Reference numeral 26 denotes a dirt detecting means for detecting the degree of dirt of water in the washing tub 20 based on the transmittance of light in the drain hose. Reference numeral 27 denotes a corrected washing time input unit for receiving a user's favorite washing time, which is configured to input a longer or shorter washing time within a predetermined range. Washing time determining means 28
Determines the washing time appropriately based on the detection values of the cloth amount detecting means 25 and the dirt detecting means 26. Second control unit 30
Controls at least ON / OFF of the motor 23 according to the output of the washing time determination means 28.
【0015】次に、洗濯時間決定手段28の構成につい
て図5に基づいて説明する。本実施例では洗濯時間決定
手段28は、基本洗濯時間決定手段32と補正洗濯時間
決定手段33とから構成している。こうして出力する洗
濯時間は、基本洗濯時間決定手段32と補正洗濯時間決
定手段33の出力の和で表している。さらに補正洗濯時
間決定手段33は、ファジィ推論演算部34とルール記
憶部35とから構成している。本実施例では後件部が実
数値型のファジィ推論を用いており、布量検出手段25
と汚れ検出手段26の検出値から補正洗濯時間を決定し
ている。またファジィ推論のルールは、図6のルールテ
ーブルに示す9個のものを用いており、メンバーシップ
関数は図7に示す通りである。洗濯時間学習手段29
は、補正洗濯時間入力部27からの入力値に応じて、次
の式に基づいてルール記憶部35に記憶されているファ
ジィ推論の後件部を修正する。Next, the configuration of the washing time determining means 28 will be described with reference to FIG. In the present embodiment, the washing time determining means 28 comprises a basic washing time determining means 32 and a corrected washing time determining means 33. The washing time output in this manner is represented by the sum of the outputs of the basic washing time determining means 32 and the corrected washing time determining means 33. Further, the correction washing time determining means 33 is composed of a fuzzy inference operation unit 34 and a rule storage unit 35. In the present embodiment, the consequent part uses real-valued fuzzy inference, and
And the correction washing time is determined from the detection value of the stain detection means 26. In addition, nine rules shown in the rule table of FIG. 6 are used for the rules of fuzzy inference, and the membership functions are as shown in FIG. Washing time learning means 29
Modifies the consequent part of the fuzzy inference stored in the rule storage unit 35 based on the following expression according to the input value from the corrected washing time input unit 27.
【0016】 Wj(n+1)=Wj(n)+K2*Uj*T …(2) Wj(n+1):j番目のルールの修正後の後件部 Wj(n) :j番目のルールの修正前の後件部 K2 :学習ゲイン Uj :j番目のルールの適合度 T :補正洗濯時間入力部からの入力値 次に本実施例の洗濯機の動作について、洗濯時間決定手
段28の動作を中心に図8・図9を用いて説明する。図
8(a)は基本洗濯時間決定手段32の入出力関係を、(b)
は補正洗濯時間決定手段33の入出力の関係を表してい
る。また図8(c)は基本洗濯時間決定手段32と補正洗
濯時間決定手段33の出力の和を表しており、最終的に
洗濯時間を決定するものである。ここで、図8(b)の補
正洗濯時間決定手段33の特性は、洗濯時間学習手段2
9の作用によって修正されるが、その様子を図9を用い
て説明する。補正洗濯時間決定手段33のファジィ推論
の後件部実数値は、学習前の初期状態では全てゼロとし
てあり、図9(a)に示すように補正洗濯時間決定手段3
3の出力は全空間でゼロである。ここで一例として、布
量検出手段25の検出値がX1で汚れ検出手段26の検出
値がX2であり、補正洗濯時間入力部27からの入力値が
Tであったとする。この時、ルール記憶部35に記憶さ
れている後件部実数値は、(2)式に基づいて修正され
る。その結果、補正洗濯時間決定手段33の入出力の特
性は、図9(b)のように変化する。図9(b)より分かるよ
うに、(X1,X2)という1サンプルに対する、使用者の1
回の補正洗濯時間入力により、その周辺の入出力特性も
修正されている。Wj (n + 1) = Wj (n) + K2 * Uj * T (2) Wj (n + 1): consequent part after correction of the j-th rule Wj (n): j-th Consequent part before rule modification K2: Learning gain Uj: Fitness of j-th rule T: Input value from corrected washing time input unit Next, regarding the operation of the washing machine of this embodiment, The operation will be mainly described with reference to FIGS. FIG. 8A shows the input / output relationship of the basic washing time determination means 32, and FIG.
Represents the relationship between the input and output of the correction washing time determining means 33. FIG. 8 (c) shows the sum of the outputs of the basic washing time determining means 32 and the corrected washing time determining means 33, and finally determines the washing time. Here, the characteristic of the corrected washing time determining means 33 in FIG.
This is corrected by the operation of FIG. 9, and this will be described with reference to FIG. The consequent real numerical values of the fuzzy inference of the corrected washing time determining means 33 are all zero in the initial state before learning, and as shown in FIG.
The output of 3 is zero in all spaces. Here, as an example, the detected value of the cloth amount detecting means 25 is X1, the detected value of the stain detecting means 26 is X2, and the input value from the corrected washing time input unit 27 is
Suppose it was T. At this time, the consequent part real value stored in the rule storage unit 35 is corrected based on the equation (2). As a result, the input / output characteristics of the corrected washing time determining means 33 change as shown in FIG. As can be seen from FIG. 9 (b), one sample of (X1, X2) corresponds to one user.
By the input of the corrected washing time, the input / output characteristics in the vicinity are also corrected.
【0017】即ち、本実施例によれば、使用者が全ての
布量や汚れ具合について補正洗濯時間を教示しなくて
も、数パターンの教示によって、全布量や汚れ具合での
好みの洗濯時間が実現される。なお、洗濯時間28・洗
濯時間学習手段29および第2の制御部30は、マイク
ロコンピュータで容易に実現することができる。さら
に、補正水位決定手段18や補正洗濯時間決定手段33
は、本実施例ではファジィ推論で実現しているが、ニュ
ーラルネットワーク等の学習機能を持つ情報処理手段に
より同様に実現することができる。That is, according to the present embodiment, even if the user does not teach the corrected washing time for all the amount of cloth and the degree of dirt, the user can perform the desired washing with the whole amount of cloth and the degree of dirt by teaching several patterns. Time is realized. The washing time 28 / washing time learning means 29 and the second control unit 30 can be easily realized by a microcomputer. Further, the corrected water level determining means 18 and the corrected washing time determining means 33
Is realized by fuzzy inference in the present embodiment, but can be similarly realized by information processing means having a learning function such as a neural network.
【0018】[0018]
【発明の効果】本発明の第一の手段によれば、布量検出
手段と、水位決定手段と、水位に関する使用者の好みを
受け付ける補正水位入力部と、前記布量検出手段の検出
値からファジィ推論により補正水位を決定する補正水位
決定手段と、前記補正水位入力部からの入力値により前
記水位決定手段のファジィ推論の後件部の値を調整する
水位学習手段とを有する構成として、使用者の好みの水
位を容易に学習でき、使用者が毎回洗濯条件を設定しな
くても、好みの水位での洗濯を自動で行うことができる
洗濯機を実現することができるものである。According to the first means of the present invention, the cloth amount detecting means, the water level determining means, the correction water level input unit for receiving the user's preference regarding the water level, and the detection of the cloth amount detecting means
Corrected water level to determine corrected water level by fuzzy inference from values
Determining means and a water level learning means for adjusting a value of a consequent part of the fuzzy inference of the water level determining means by an input value from the corrected water level input section, so that a user's favorite water level can be easily learned. Further, it is possible to realize a washing machine that can automatically perform washing at a desired water level without setting a washing condition every time by a user.
【0019】また本発明の第二の手段によれば、布量検
出手段と、汚れ検出手段と、洗濯時間に関する使用者の
好みを受け付ける洗濯時間入力部と、前記布量検出手段
と汚れ検出手段の検出値とからファジィ推論により洗濯
時間を決定する洗濯時間決定手段と、前記洗濯時間入力
部からの入力値に応じて前記洗濯時間決定手段のファジ
ィ推論の後件部の値を調整する洗濯時間学習手段とを有
する構成として、使用者の好みの洗濯時間を容易に学習
でき、使用者が毎回洗濯条件を設定しなくても、好みの
洗濯時間での洗濯を自動で行うことができる洗濯機を実
現することができるものである。According to the second means of the present invention, the cloth amount detecting means, the dirt detecting means, the washing time input section for receiving the user's preference regarding the washing time, and the cloth amount detecting means
Washing by fuzzy inference from
Washing time determining means for determining time; and fuzzy operation of the washing time determining means in accordance with an input value from the washing time input section.
As a configuration having washing time learning means for adjusting the value of the consequent part of the inference, it is possible to easily learn the washing time desired by the user, and to perform the desired washing time without setting the washing condition every time by the user. It is possible to realize a washing machine that can automatically perform washing in time.
【図1】本発明の第一の手段の実施例を示す洗濯機の構
成図FIG. 1 is a configuration diagram of a washing machine showing an embodiment of a first means of the present invention.
【図2】同水位決定手段の構成を示す構成図FIG. 2 is a configuration diagram showing a configuration of the water level determination unit.
【図3】同水位決定手段の作用を示す説明図FIG. 3 is an explanatory diagram showing an operation of the water level determining means.
【図4】本発明の第二の手段の実施例を示す洗濯機の構
成図FIG. 4 is a configuration diagram of a washing machine showing an embodiment of the second means of the present invention.
【図5】同洗濯時間決定手段の構成を示す構成図FIG. 5 is a configuration diagram showing a configuration of a washing time determination unit;
【図6】同ファジィ推論のルールであるルールテーブル
を示す説明図FIG. 6 is an explanatory diagram showing a rule table which is a rule of the fuzzy inference.
【図7】同メンバーシップ関数を説明する説明図FIG. 7 is an explanatory diagram illustrating the membership function.
【図8】同洗濯時間決定手段の動作を説明する説明図FIG. 8 is an explanatory diagram for explaining the operation of the washing time determining means.
【図9】同補正洗濯時間決定手段の動作を説明する説明
図FIG. 9 is an explanatory diagram for explaining the operation of the correction washing time determination means.
1・20 洗濯槽 2・21 外槽 3・22 パルセータ 4・23 モータ 6・25 布量検出手段 11 補正水位入力部 12 水位決定手段 13 水位学習手段 26 汚れ検出手段 27 補正洗濯時間入力部 28 洗濯時間決定手段 29 洗濯時間学習手段 1.20 Washing tub 2.21 Outer tub 3.22 Pulsator 4.23 Motor 6.25 Cloth amount detecting means 11 Corrected water level input unit 12 Water level determining means 13 Water level learning means 26 Soil detecting means 27 Corrected washing time input unit 28 Washing Time determination means 29 Washing time learning means
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 貞平 匡史 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 寺井 春夫 大阪府門真市大字門真1006番地 松下電 器産業株式会社内 (56)参考文献 特開 平3−141996(JP,A) 特開 平2−255185(JP,A) 特開 平3−168192(JP,A) 特開 平1−274797(JP,A) 特開 平3−158191(JP,A) (58)調査した分野(Int.Cl.7,DB名) D06F 33/02 ──────────────────────────────────────────────────続 き Continued on the front page (72) Inventor Masafumi Sadahira 1006 Kadoma Kadoma, Osaka Prefecture Inside Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. (56) References JP-A-3-141996 (JP, A) JP-A-2-255185 (JP, A) JP-A-3-168192 (JP, A) JP-A-1-274797 (JP, A) JP-A-3-158191 (JP, A) (58) Fields investigated (Int. Cl. 7 , DB name) D06F 33/02
Claims (2)
に関する使用者の好みを受け付ける補正水位入力部と、
前記布量検出手段の検出値からファジィ推論により補正
水位を決定する補正水位決定手段と、前記補正水位入力
部からの入力値により前記水位決定手段のファジィ推論
の後件部の値を調整する水位学習手段とから構成される
全自動洗濯機。1. A cloth amount detecting means, a water level determining means, a correction water level input unit for receiving a user's preference regarding the water level,
Corrected by fuzzy inference from the detected value of the cloth amount detecting means
Correction level determining means for determining a water level , and fuzzy inference of the water level determining means based on an input value from the correction level input section.
Fully automatic washing machine comprising a water level learning means for adjusting the value of the consequent part .
時間に関する使用者の好みを受け付ける洗濯時間入力部
と、前記布量検出手段と汚れ検出手段の検出値とからフ
ァジィ推論により洗濯時間を決定する洗濯時間決定手段
と、前記洗濯時間入力部からの入力値に応じて前記洗濯
時間決定手段のファジィ推論の後件部の値を調整する洗
濯時間学習手段とから構成される全自動洗濯機。2. A cloth amount detecting means, a dirt detecting means, a washing time input unit for receiving a user's preference regarding a washing time, and a detection value of the cloth amount detecting means and the dirt detecting means.
Washing time determining means for determining washing time by fuzzy inference
And a washing time learning means for adjusting a value of a consequent part of the fuzzy inference of the washing time determining means according to an input value from the washing time input section.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP04004673A JP3120524B2 (en) | 1992-01-14 | 1992-01-14 | Fully automatic washing machine |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP04004673A JP3120524B2 (en) | 1992-01-14 | 1992-01-14 | Fully automatic washing machine |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05184775A JPH05184775A (en) | 1993-07-27 |
| JP3120524B2 true JP3120524B2 (en) | 2000-12-25 |
Family
ID=11590422
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP04004673A Expired - Fee Related JP3120524B2 (en) | 1992-01-14 | 1992-01-14 | Fully automatic washing machine |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3120524B2 (en) |
-
1992
- 1992-01-14 JP JP04004673A patent/JP3120524B2/en not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH05184775A (en) | 1993-07-27 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP2635836B2 (en) | Fully automatic washing machine | |
| KR920002268A (en) | Intelligent Processing Equipment | |
| US5297307A (en) | Washing machine and method of controlling such | |
| CA2041643C (en) | Washing machine | |
| US20040163183A1 (en) | Washing machine control method | |
| JP3120524B2 (en) | Fully automatic washing machine | |
| JP3293172B2 (en) | Washing machine | |
| JPH0679085A (en) | Amount of load detecting device for washing machine | |
| JPH04338490A (en) | Washing machine | |
| AU620743B2 (en) | Control device for washing machine | |
| JP2998157B2 (en) | Washing machine | |
| JP2977968B2 (en) | Washing machine | |
| JP2949740B2 (en) | Washing machine | |
| JPH0343802A (en) | Fuzzy controller | |
| CN111394933B (en) | Washing machine, washing control method and device thereof and readable storage medium | |
| JPH06126075A (en) | How to set the washing operation details of the washing machine | |
| JPH04325194A (en) | Fully automatic washing machine | |
| JP3033173B2 (en) | Washing machine control device | |
| US5212632A (en) | Adaptive control system | |
| JPH05149602A (en) | Operation content learning device and air conditioner control device | |
| KR950018829A (en) | Washing Control Method of Washing Machine Using Artificial Neural Network | |
| KR0151298B1 (en) | Water level setting device and method according to quantity detection table correction of automatic washing machine | |
| KR940008629B1 (en) | Neuro-fuzzy control method and system for washing machine | |
| KR930013329A (en) | Washing control method of washing machine | |
| JPH03158190A (en) | washing machine |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |