JP2001260629A - 車両用空調装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 乗員の操作を反映して制御特性を補正する車
両用空調装置において、空調制御の安定性を確保しなが
ら、乗員の操作による学習効果の向上を図る。 【解決手段】 環境条件の情報を検出するセンサ３９〜
４３と、乗員により操作され、車室内の空調状態を設定
する操作手段３４〜３８と、センサ３９〜４３の検出値
を所定の演算処理してセンサ出力値を演算する演算手段
とを有し、センサ出力値に基づいて車室内の空調状態を
自動制御するとともに、この自動制御のための制御特性
を、操作手段３４〜３８の操作に基づいて補正する車両
用空調装置において、操作手段３４〜３８の操作があっ
た場合における操作情報としてセンサ３９〜４３の検出
値を用い、このセンサ検出値により制御特性の補正を行
う。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、車室内の空調状態
を自動制御する、いわゆるオートエアコン機能を持つ車
両用空調装置において、特に、風量、吹出温度等の空調
制御特性を乗員の操作に応じて補正する学習制御に関す
る。

【０００２】

【従来の技術】従来、この種の学習制御を行う車両用空
調装置として特開平６−１４３９７０号公報に記載され
たものがある。この従来装置は、風量切替、設定温度切
替等の乗員の操作を学習して空調制御特性を補正するも
のにおいて、外気温や日射量等の環境条件情報を制御特
性補正の操作情報として記憶しておき、外気温や日射量
に対する乗員の温熱感特性を制御特性の補正に反映する
ようにしている。

【０００３】そして、日射量については、日射量が所定
量以上の変化をしたときのみ空調制御特性を補正するこ
とにより、制御装置のメモリー容量を減らすようにして
いる。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】ところで、空調制御特
性の補正に用いる日射量は、通常の空調制御に用いられ
る日射量をそのまま用いているが、通常の空調制御にお
いては次の理由から日射センサの検出値（生値）に対し
て時定数処理を施した演算値を用いている。すなわち、
晴れた日に市街地のビルの谷間を走行すると、車両への
日射が頻繁に断続されるので、日射センサの検出値が大
きく上下動し、車室内の空調状態の自動制御が不安定と
なる。そこで、このような制御の不安定を防ぐために、
日射センサの検出値（生値）に対して時定数処理を施し
ている。

【０００５】ここで、時定数処理は、日射センサの検出
値（生値）が変化したときに出力値を時間に対して指数
関数的に変化させるように演算する処理であって、時定
数は日射センサの検出値（生値）の変化に対して出力値
の変化が６３．２％の割合に到達するまでの時間（秒）
で表わされる。

【０００６】図９はこのような時定数処理の具体例を示
すもので、時刻ｔ０〜ｔ１の間はビルの日陰走行により
車両への日射量が小さく、時刻ｔ１以後はビルの日陰か
らの脱出により車両への日射量が急増した場合である。
図中、破線は日射センサの検出値（生値）であり、これ
に対し、実線は時定数処理（時定数：３０秒）を施した
センサ出力値の特性である。

【０００７】このように時定数処理をした出力値は実際
の日射量変化に対して異なる値を示すので、学習制御上
次のような問題を生じる。例えば、図７の時刻ｔ２にて
車両への日射量が急増して、乗員が暑いと感じて風量ス
イッチを大風量側に手動操作した場合に、乗員は日射セ
ンサの検出値（生値）ＴＳａで代表される日射量急増を
感じているにもかかわらず、空調制御装置では時定数処
理をした出力値ＴＳｂにより日射量変化を判定するの
で、実際の日射量変化（乗員の感じる環境条件変化）に
即した学習制御を行うことができない。その結果、乗員
のフィーリングに十分適合した学習効果を発揮できない
という問題があった。

【０００８】以上は空調環境条件として日射量を例にと
って従来技術の問題点を説明したが、外気温、内気温等
においても、時定数処理のような信号なまし処理をして
おれば同様の問題が生じる。

【０００９】本発明は上記の点に鑑みてなされたもの
で、乗員の操作を反映して空調制御特性を補正する車両
用空調装置において、空調制御の安定性を確保しなが
ら、乗員の操作による学習効果の向上を図ることを目的
とする。

【００１０】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、請求項１に記載の発明では、車室内の空調状態に関
係する環境条件の情報を検出するセンサ（３９〜４３）
と、乗員により操作され、車室内の空調状態を設定する
操作手段（３４〜３８）と、センサ（３９〜４３）の検
出値を所定の演算処理してセンサ出力値を演算する演算
手段（Ｓ１３０）とを有し、センサ出力値に基づいて車
室内の空調状態を自動制御するとともに、この自動制御
のための制御特性を、操作手段（３４〜３８）の操作に
基づいて補正する車両用空調装置において、操作手段
（３４〜３８）の操作があった場合における操作情報と
して、少なくともセンサ出力値よりもセンサ（３９〜４
３）の検出値に近い値を用い、この検出値に近い値によ
り制御特性の補正を行うことを特徴とする。

【００１１】これによると、所定の演算処理した後のセ
ンサ出力値よりもセンサ検出値（生値）に近い値を用い
て制御特性の補正を行うから、乗員が実際に感じている
日射等の環境条件の下で乗員操作の学習を行って制御特
性を的確に補正することができる。そのため、誤学習に
よって乗員が何回も操作し直すという不具合を回避で
き、少ない操作回数で乗員個々の好み（温熱感）に即し
た制御特性を得ることができる。従って、学習制御の狙
いである乗員操作回数の低減を達成できる。

【００１２】しかも、空調の通常制御では、センサ検出
値を所定の演算処理してセンサ出力値を演算し、このセ
ンサ出力値に基づいて車室内の空調状態を自動制御する
から、センサ出力値の演算方法を適宜選択することによ
り空調自動制御の安定化を図ることができる。

【００１３】請求項２に記載の発明のように、制御特性
の補正をセンサ（３９〜４３）の検出値自身により行う
ことにより、乗員が実際に感じている環境条件に最も近
似した条件で乗員操作の学習を行って制御特性を補正す
ることができる。

【００１４】請求項３に記載の発明のように、センサ出
力値を演算する演算処理は、センサ（３９〜４３）の検
出値の変化度合いを緩慢にするなまし処理である。これ
により、車両走行条件の変動によりセンサ検出値が大き
く上下動するときでも、このセンサ検出値の変動の影響
をなまし処理により回避して、車室内の空調状態の自動
制御を安定化できる。

【００１５】請求項４に記載の発明のように、請求項３
において、なまし処理は時定数処理であって、センサ出
力値を第１の時定数に基づいて演算し、操作手段（３４
〜３８）の操作があった場合における操作情報として、
第１の時定数より小さい第２の時定数に基づいて演算し
た別のセンサ出力値を用い、この別のセンサ出力値によ
り制御特性の補正を行うようにしてもよい。

【００１６】請求項５に記載の発明のように、制御特性
は送風量制御特性であり、センサとして少なくとも日射
量を検出する日射センサ（４１）を有しておれば、乗員
が実際に感じている日射条件の下で学習を行って風量制
御特性を的確に補正することができる。

【００１７】なお、上記各手段の括弧内の符号は、後述
する実施形態に記載の具体的手段との対応関係を示すも
のである。

【００１８】

【発明の実施の形態】（第１実施形態）図１は本発明の
第１実施形態の全体システム構成を示すもので、車両用
空調装置の室内ユニットを構成する空調ユニット１０の
空気流れ最上流側には外気導入口１１ａと内気導入口１
１ｂを有する内外気切替箱１１が配置され、この内外気
切替箱１１内に内外気切替ドア１２が回動自在に設置さ
れている。

【００１９】この内外気切替ドア１２は外気導入口１１
ａと内気導入口１２ｂとの分岐点に配置され、アクチュ
エータ１２ａにより駆動されて、空調ユニット１０に導
入する空気を内気と外気に切り替えたり、あるいは内気
と外気の混合割合を調整する。

【００２０】送風機１３は内外気切替箱１１内に空気を
吸い込んで空調ユニット１０の下流側に送風するもので
あり、ブロワモータ１４と、その回転軸に連結された遠
心式送風ファン１５を有している。送風ファン１５の下
流にはエバポレータ１６とヒータコア１７が設けられて
いる。

【００２１】エバポレータ１６は冷却用熱交換器であっ
て、図示しない車両エンジンにより駆動されるコンプレ
ッサ等と結合されて冷凍サイクルを構成し、その内部の
低圧冷媒が空気から吸熱して蒸発することにより空気を
冷却する。また、ヒータコア１７は加熱用熱交換器であ
って、図示しない車両エンジンの冷却水（温水）が内部
を循環し、このエンジン冷却水を熱源として空気を加熱
する。

【００２２】ヒータコア１７の上流側には、吹出空気温
度調整手段としてのエアミックスドア１８が回動自在に
設けられ、エアミックスドア１８の開度はアクチュエー
タ１８ａにより駆動されて調節される。これによって、
ヒータコア１７を通過する空気とヒータコア１７をバイ
パスする空気の割合とが調整され、車室内に吹き出す空
気の温度が調整される。

【００２３】空調ユニット１０の最下流には、デフロス
タ（ＤＥＦ）吹出口１９を開閉するデフロスタドア２
０、フェイス（ＦＡＣＥ）吹出口２１を開閉するフェイ
スドア２２、およびフット（ＦＯＯＴ）吹出口２３を開
閉するフットドア２４が設けられている。

【００２４】これら各ドア２０、２２、２４は吹出モー
ド切替手段を構成するもので、アクチュエータ２５によ
り駆動されて各吹出口１９、２１、２３を開閉すること
によって各種の吹出モード（フェイスモード、バイレベ
ルモード、フットモード、フットデフモード、デフロス
タモード等）が設定される。そして、各吹出モードに応
じて開口した吹出口から、温度調整された空気が車室内
へ吹き出される。

【００２５】空調制御装置３０は制御手段としてのマイ
クロコンピュータ３１を有し、送風量はマイクロコンピ
ュータ３１からの出力信号に基づいて駆動回路３２を介
してブロワモータ１４の印加電圧（ブロワ電圧）を調整
してモータ回転数を調整することにより制御される。な
お、その他のアクチュエータ１２ａ、１８ａ、２５も、
マイクロコンピュータ３１からの出力信号に基づいて駆
動回路３２にて制御される。

【００２６】マイクロコンピュータ３１は図示しない中
央演算処理装置（ＣＰＵ）、ＲＯＭ、ＲＡＭ、スタンバ
イＲＡＭ、Ｉ／Ｏポート、Ａ／Ｄ変換部等を持ち、それ
自体は周知のものである。

【００２７】スタンバイＲＡＭは、車両エンジンの運転
を断続するイグニションスイッチ（以下、ＩＧと記す）
オフの場合においても乗員の好みを学習した値を記憶
（バックアップ）するためのＲＡＭであり、ＩＧがオフ
であっても車載バッテリーからＩＧを介さずに直接電源
が供給される。また、マイクロコンピュータ３１とバッ
テリーとの電気接続が遮断された状況でも短時間ならば
マイクロコンピュータ３１に電源を供給する図示しない
バックアップ用の電源が設けられている。

【００２８】マイクロコンピュータ３１には、車室内計
器盤に設置された空調操作部３３から操作信号が入力さ
れる。この空調操作部３３には、空調装置の自動制御状
態を設定するＡＵＴＯスイッチ３４、内外気モードを手
動で切替設定するための内外気切替スイッチ３５、吹出
モードを手動で切替設定するための吹出モード切替スイ
ッチ３６、ファン２３の送風量を手動で切替設定するた
めの送風量切替スイッチ３７、乗員の好みの温度を設定
するための温度設定スイッチ３８等が設けられている。

【００２９】また、マイクロコンピュータ３１には、車
室内の空調状態に影響を及ぼす環境条件を検出する各種
センサからの信号が入力される。具体的には、車室内の
空気温度（内気温度）ＴＲを検出する内気温センサ３
９、車室外の空気温度（外気温度）ＴＡＭを検出する外
気温センサ４０、車室内に入射する日射量ＴＳを検出す
る日射センサ４１、蒸発器温度（具体的には蒸発器吹出
空気温度）ＴＥを検出する蒸発器温度センサ４２、ヒー
タコア１７を循環するエンジン水温ＴＷを検出する水温
センサ４３等からの各信号が、それぞれのレベル変換回
路４４を介してマイクロコンピュータ３１に入力され、
これらはマイクロコンピュータ３１においてＡ／Ｄ変換
されて読み込まれる。また、温度設定スイッチ３８から
の信号もレベル変換回路４４でレベル変換されてマイク
ロコンピュータ３１に入力される。

【００３０】なお、送風量切替スイッチ３７は、具体的
には、風量アップスイッチ３７ａと風量ダウンスイッチ
３７ｂからなり、風量アップスイッチ３７ａは１回押さ
れるごとにブロワ電圧（駆動用モータ１４への印加電
圧）を１レベル（０．２５ボルト）上げる信号を出力
し、風量ダウンスイッチ３７ｂは１回押されるごとにブ
ロワ電圧を１レベル（０．２５ボルト）下げる信号を出
力する。

【００３１】図２はマイクロコンピュータ３１により実
行される本発明の全体のフローチャートであり、ＩＧオ
ンとともに図２の制御をスタートする。まず、ステップ
Ｓ１００にて各種変換、フラグ等の初期値を設定する。
次のステップＳ１１０では空調操作部３３の各種スィッ
チ３４〜３８の操作信号を読み込む。次のステップＳ１
２０では各種センサ３９〜４３からのセンサ検出信号
（環境条件信号）を読み込む。

【００３２】次のステップＳ１３０では、各種制御に用
いる日射センサ４１の検出値（生値）に対する時定数処
理を下記数式１に基づいて行う。

【００３３】

【数１】ＴＳｎｅｗ＝（１／α）×ＴＳ＋｛（α−１）
／α｝×ＴＳｏｌｄ ここで、ＴＳｎｅｗ：時定数処理をした日射量 ＴＳ：ステップＳ１２０で読み込んだ今回の日射センサ
検出値（生値） ＴＳｏｌｄ：前回の時定数処理をした日射量 α：時定数／制御周期 次のステップＳ１４０では、ステップＳ１１０、Ｓ１２
０で読み込んだ設定温度ＴＳＥＴおよび環境条件信号等
に基づいて車室内に吹き出す空気の目標吹出温度ＴＡＯ
を下記数式２により算出する。ここで、ＴＡＯは環境条
件（熱負荷条件）の変化にかかわらず車室内を設定温度
ＴＳＥＴに維持するために必要な吹出空気温度である。

【００３４】

【数２】ＴＡＯ＝ＫＳＥＴ×ＴＳＥＴ−ＫＲ×ＴＲ−Ｋ
ＡＭ×ＴＡＭ−ＫＳ×ＴＳ＋Ｃ 但し、ＫＳＥＴ、ＫＲ、ＫＡＭ、ＫＳは係数、Ｃは定数
であり、ＴＳＥＴ、ＴＲ、ＴＡＭ、ＴＳはそれぞれ上記
した設定温度、内気温度、外気温度、日射量である。そ
のうち、日射量ＴＳはステップＳ１３０で時定数処理の
演算をした日射量ＴＳｎｅｗを用いる。

【００３５】次に、ステップＳ１５０に進み、送風量を
決めるブロワ電圧を上記ＴＡＯに基づいて決定する。こ
こで、乗員が望む風量には個人差があるので、予め一律
に適切な送風量を決めることは難しい。そこで、本第１
実施形態では、各車両の乗員個々の好みの送風量を乗員
の手動操作時に学習して、その学習結果に基づいて送風
量制御特性を補正していくことにより、乗員の好みを的
確に反映した送風量制御特性となるようにしている。こ
れについては後で詳述する。

【００３６】次に、ステップＳ１６０に進み、ＴＡＯに
対するエアミックスドア１８の開度ＳＷを下記数式３に
基づいて算出する。

【００３７】

【数３】ＳＷ＝（ＴＡＯ−ＴＥ）／（ＴＷ−ＴＥ）×１
００（％） 次に、ステップＳ１７０に進み、内外気切替ドア１２に
よる内外気吸込モードを図３の制御特性（マップ）によ
りＴＡＯに基づいて決定する。次に、ステップＳ１８０
にて吹出モードドア２０、２２、２４による吹出モード
を図４の制御特性（マップ）によりＴＡＯに基づいて決
定する。

【００３８】次に、ステップＳ１９０に進み、上記各ス
テップＳ１５０〜Ｓ１８０で決定された各種制御信号を
駆動回路３２を介してブロワモータ２４、および各アク
チュエータ１２ａ、１８ａ、２５に加えて、ブロワモー
タ２４の回転数および各アクチュエータ１２ａ、１８
ａ、２５の作動を制御する。

【００３９】次のステップＳ２００では、制御周期であ
るｔ秒経過したか判定し、ｔ秒経過後にステップＳ１１
０に戻り、上記処理を繰り返す。

【００４０】図５は図２のステップＳ１５０によるブロ
ワ電圧決定の具体的処理を例示するもので、まず、ステ
ップＳ２０１では、ステップＳ１１０で読み込んだスイ
ッチ操作信号に基づいて乗員が送風量を手動で設定（変
更）したかどうかを判定する。ここで、乗員による送風
量設定の手動操作があれば、ステップＳ２０２に進み、
学習制御により風量制御特性（ブロワ電圧制御特性）の
補正を行う。

【００４１】ところで、風量制御特性は図６に例示する
ようにＴＡＯの高低に基づいて所定の相関関係でブロワ
電圧を変化させ、送風量を変化させるものであり、ＴＡ
Ｏの高温側（暖房開始時）および低温側（冷房開始時）
の双方で送風量を大きくし、ＴＡＯの中間温度域（暖房
・冷房の定常運転域）で送風量を小さくする特性となっ
ている。

【００４２】ステップＳ２０２では日射量としてセンサ
時定数処理をしていない生値すなわちセンサ検出値ＴＳ
を学習制御のための操作情報として用いる。このステッ
プＳ２０２では、実際には日射量検出値ＴＳとともに外
気温ＴＡＭおよび内気温ＴＲのセンサ検出信号を操作情
報として記憶し、風量制御特性を補正する。

【００４３】これによると、日射量としてセンサ検出値
（生値）ＴＳを用いて風量制御特性の補正を行うから、
乗員が実際に感じている日射条件の下で学習を行って風
量制御特性を的確に補正することができる。そのため、
乗員個々の好み（温熱感）に即した風量制御特性を容易
に得ることができる。

【００４４】ここで、ステップＳ２０２による風量制御
特性の補正を図６により具体的に説明すると、図６
（ａ）の特性Ａは空調装置出荷時（車両搭載時）のオリ
ジナルの風量制御特性であり、これは予め実験等により
最も一般的な乗員の好み（温熱感）に適合するように設
定してマイクロコンピュータ３１のＲＯＭに記憶されて
いる。従って、送風量設定の乗員操作の学習を一度もし
ていないときはこの図６（ａ）の風量制御特性により送
風量（ブロワ電圧）が決定される。

【００４５】そして、乗員により１回目の送風量設定の
操作が行われたときについて述べると、図６（ａ）のオ
リジナルの風量制御特性Ａにおいて、風量がａレベル
（最高風量Ｈｉ）であるとき、乗員の操作により風量が
操作点１のレベルまで引き下げられると、この乗員操作
を学習して、この操作点１を通るようにオリジナル特性
Ａの傾斜部分を図６（ａ）の左側（ＴＡＯの低温側）に
平行移動させる。図６（ａ）の実線Ｂはこの１回目の乗
員操作を学習した後の風量制御特性を示す。

【００４６】次に、図６（ｂ）は２回目の乗員操作によ
る学習を示すもので、１回目の学習後の風量制御特性Ｂ
において、風量がｂレベル（最小風量Ｌｏに近い小風
量）であるとき、乗員の操作により風量が操作点２のレ
ベルまで引き上げられると、今度は操作点１および操作
点２の両方を通るように、風量制御特性の傾斜部分の傾
きθを変更する。この例では、風量制御特性の傾斜部分
の傾きθを小さくする方向に変更する。図６（ｂ）の実
線Ｃはこの２回目の乗員操作を学習した後の風量制御特
性を示す。

【００４７】次に、図６（ｃ）は３回目の乗員操作によ
る学習を示すもので、２回目の学習後の風量制御特性Ｃ
において、風量がｃレベル（操作点２の風量と最小風量
Ｌｏとの間の風量）であるとき、乗員の操作により風量
が操作点３の最小風量Ｌｏレベルまで引き下げられる
と、今度は２回目の学習後の風量制御特性Ｃにおける傾
斜部分の傾きθを、操作点１、操作点２および操作点３
を直線近似する傾き（具体的には各操作点を最小２乗近
似する傾き）に変更する。

【００４８】従って、３回目の乗員操作を学習した後の
風量制御特性は図６（ｃ）の実線Ｄに示すようになる。
４回以上の乗員操作に対しても、風量制御特性Ｃにおけ
る傾斜部分の傾きθを、４回以上の各操作点を直線近似
する傾き（最小２乗近似する傾き）に変更すればよい。

【００４９】以上のようにして乗員操作を学習して風量
制御特性を補正した後にステップＳ２０３に進み、今回
の学習後の風量制御特性によりＴＡＯに基づいてブロワ
電圧を決定し、送風量を決定する。

【００５０】また、ステップＳ２０１で、乗員による送
風量設定の手動操作なしと判定されたときはステップＳ
２０４に進み、今までに学習済みの風量制御特性により
ＴＡＯに基づいてブロワ電圧を決定し、送風量を決定す
る。なお、空調装置の車両搭載後に、乗員による送風量
設定の手動操作が一度も行われていないときはステップ
Ｓ２０４にて図６のオリジナルの風量制御特性Ａに基づ
いて送風量を決定する。そして、乗員操作の学習による
風量制御特性の補正が行われるごとに、ステップＳ２０
４の風量制御特性は学習済みのものに切り替わってい
く。

【００５１】本第１実施形態によると、日射量としてセ
ンサ検出値（生値）ＴＳを用いて風量制御特性の補正を
行うから、乗員が実際に感じている日射条件の下で学習
を行って風量制御特性を的確に補正することができる。
そのため、誤学習によって乗員が何回も操作し直すとい
う不具合を回避でき、少ない操作回数で乗員個々の好み
（温熱感）に即した風量制御特性を得ることができる。
従って、学習制御の狙いである乗員操作回数の低減を達
成できる。

【００５２】しかも、空調の通常制御では数式１による
ＴＡＯの算出に際して、日射量ＴＳはセンサ検出値（生
値）ＴＳでなくステップＳ１３０で時定数処理をした日
射量ＴＳｎｅｗを用いているから、晴れた日に市街地の
ビルの谷間を走行する場合のごとく、車両への日射が頻
繁に断続されて日射センサ４１の検出値が大きく上下動
するときでも、この日射センサ検出値の変動の影響を時
定数処理により回避して、車室内の空調状態の自動制御
を安定化できる。

【００５３】（第２実施形態）第１実施形態では、乗員
操作に伴う学習制御時の日射量の取り扱いについて述べ
たが、日射量以外の環境条件に対しても本発明による学
習制御の考え方を適用できる。

【００５４】例えば、ＴＡＯの算出に用いられる内気温
ＴＲを検出する内気温センサ３９および外気温ＴＡＭを
検出する外気温センサ４０の検出値に対して空調の通常
制御の安定化のために時定数処理を行う場合がある。

【００５５】そこで、このように外気温センサ４０およ
び内気温センサ３９の検出値に対して時定数処理を行う
場合においても、乗員操作を反映して風量制御特性の学
習を行う際には、内気温ＴＲ、外気温ＴＡＭとして時定
数処理をしたセンサ出力値を使用せずに、センサ検出値
（生値）、あるいはそれに近い値を用いることにより、
乗員が実際に感じている内気温条件、あるいは実際の外
気温条件の下で学習を行って風量制御特性を的確に補正
することができる。

【００５６】（第３実施形態）第１実施形態では、乗員
操作に伴う学習制御時の日射量として日射センサ４１の
検出値（生値）を用いているが、第３実施形態では図２
のステップＳ１３０による時定数処理を通常制御用と学
習制御用とに分割し、通常制御用の時定数処理では前述
の数式１により時定数処理をした日射量ＴＳｎｅｗを
算出する。ここで、前述の数式１においてαを決める時
定数を第１の時定数τ１とする。

【００５７】また、学習制御用の時定数処理は日射セン
サ４１の検出値（生値）に対して下記数式４により時定
数処理を行う。

【００５８】

【数４】ＴＳｎｅｗ＝（１／γ）×ＴＳ＋｛（γ−
１）／γ｝×ＴＳｏｌｄ ここで、ＴＳｎｅｗ：時定数処理をした学習制御用の
日射量 ＴＳ：ステップＳ１２０で読み込んだ今回の日射センサ
検出値（生値） ＴＳｏｌｄ：前回の時定数処理をした日射量 γ：第２の時定数τ２／制御周期 そして、第１の時定数τ１と第２の時定数τ２は、τ１
＞τ２の関係に設定してあり、従って、α＞γの関係と
なる。

【００５９】このように通常制御用の時定数処理におけ
る第１の時定数τ１より学習制御用の時定数処理におけ
る第２の時定数τ２を小さくすることにより、乗員操作
に伴う学習制御時の日射量として日射センサ４１の検出
値（生値）に近い値を用いることができ、第１実施形態
と同様に的確な学習制御を行うことができる。

【００６０】（第４実施形態）第１実施形態では、車室
内の空調状態を自動制御するための制御特性のうち、特
に送風量制御特性を乗員操作の学習により補正する場合
について説明したが、これに限らず、例えば、図３に示
す内外気吸込モードの制御特性を乗員操作の学習により
補正する場合、あるいは図４に示す吹出モードの制御特
性を乗員操作の学習により補正する場合等にも本発明を
適用できる。

【００６１】（第５実施形態）第１実施形態ではＴＡＯ
を算出し、このＴＡＯのみに基づいて送風量を決定して
いる。つまり、ＴＡＯという制御信号の１入力により送
風量制御特性を設定しているが、第５実施形態では内気
温、外気温および日射量をそれぞれ別入力として送風量
を決定する。つまり、第５実施形態は環境条件情報の３
入力により送風量制御特性を設定する場合において、そ
の送風量制御特性を乗員操作の学習により補正する。

【００６２】図７は第５実施形態による送風量制御特性
を例示するもので、日射量＝５００Ｗ／ｍ²に固定した
場合において外気温および内気温により送風量が変化す
る状態を３次元マップで表示している。図７のＥは学習
前の送風量制御特性を示し、斜線部Ｆは乗員操作を学習
した後の送風量制御特性を示す。

【００６３】また、図８は図７を２次元のマップで表示
するもので、内気温、外気温および日射量を入力として
送風量を決定する場合に、例えば、外気温および日射量
が決まれば、後は内気温の値で送風量が決まることを示
している。

【００６４】第５実施形態のように内気温、外気温およ
び日射量をそれぞれ別入力として送風量を決定する場合
にも、乗員操作に基づく学習を、各センサの検出値（生
値）あるいはそれに近い値を用いて行うことにより、乗
員の好みに即した的確な学習効果を発揮できる。

【００６５】（第６実施形態）第１実施形態では、乗員
の操作があると図５のステップ２０１において無条件で
学習を行うようにしているが、乗員の操作による学習時
に日射センサ４１の検出値（生値）に近い操作情報が複
数存在するときは、この複数の操作情報の平均をとり、
その平均値を代表情報として学習に用いるようにしても
よい。

【００６６】（第７実施形態）第１実施形態では、セン
サ検出値の変化度合いを緩慢にする「なまし処理」とし
て時定数処理を用いているが、時定数処理に限らず、セ
ンサ検出値が変化したときに出力値を時間に対して所定
の関数で緩慢に変化させる適宜の徐変制御（例えば、出
力値が直線的、ステップ的等に変化する）をなまし処理
に用いてもよいことはもちろんである。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１実施形態の全体システム図であ
る。

【図２】第１実施形態の空調自動制御の全体を示すフロ
ーチャートである。

【図３】第１実施形態の内外気吸込モードの特性図であ
る。

【図４】第１実施形態の吹出モードの特性図である。

【図５】第１実施形態の要部の制御を示すフローチャー
トである。

【図６】第１実施形態による送風量制御特性の補正方法
の説明図である。

【図７】第５実施形態による送風量制御特性を例示する
３次元マップの説明図である。

【図８】第５実施形態による送風量制御特性を例示する
２次元マップの説明図である。

【図９】従来技術の問題点の説明図である。

【符号の説明】

３４〜３８…操作スイッチ、３９〜４３…センサ。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 大賀 啓 愛知県刈谷市昭和町１丁目１番地 株式会 社デンソー内 (72)発明者 梶野 祐一 愛知県刈谷市昭和町１丁目１番地 株式会 社デンソー内 Ｆターム(参考） 3L011 AW00

Claims (5)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 車室内の空調状態に関係する環境条件の
   情報を検出するセンサ（３９〜４３）と、 乗員により操作され、車室内の空調状態を設定する操作
   手段（３４〜３８）と、 前記センサ（３９〜４３）の検出値を所定の演算処理し
   てセンサ出力値を演算する演算手段（Ｓ１３０）とを有
   し、 前記センサ出力値に基づいて車室内の空調状態を自動制
   御するとともに、この自動制御のための制御特性を、前
   記操作手段（３４〜３８）の操作に基づいて補正する車
   両用空調装置において、 前記操作手段（３４〜３８）の操作があった場合におけ
   る操作情報として、少なくとも前記センサ出力値よりも
   前記センサ（３９〜４３）の検出値に近い値を用い、こ
   の検出値に近い値により前記制御特性の補正を行うこと
   を特徴とする車両用空調装置。
2. 【請求項２】 前記制御特性の補正を前記センサ（３９
   〜４３）の検出値自身により行うことを特徴とする請求
   項１に記載の車両用空調装置。
3. 【請求項３】 前記センサ出力値を演算する演算処理
   は、前記センサ（３９〜４３）の検出値の変化度合いを
   緩慢にするなまし処理であることを特徴とする請求項１
   に記載の車両用空調装置。
4. 【請求項４】 前記なまし処理は時定数処理であって、
   前記センサ出力値を第１の時定数に基づいて演算し、 前記操作手段（３４〜３８）の操作があった場合におけ
   る操作情報として、前記第１の時定数より小さい第２の
   時定数に基づいて演算した別のセンサ出力値を用い、こ
   の別のセンサ出力値により前記制御特性の補正を行うこ
   とを特徴とする請求項３に記載の車両用空調装置。
5. 【請求項５】 前記制御特性は送風量制御特性であり、
   前記センサとして少なくとも日射量を検出する日射セン
   サ（４１）を有していることを特徴とする請求項１ない
   し４のいずれか１つに記載の車両用空調装置。