JP2001503538A - 家およびビルディングのオートメーションシステム - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 本発明は、各部屋の人（１２）を監視するためのセンサ（４０）および標準プログラムを用いた家およびビルディングのオートメーションシステム（３０）のプログラムされた制御に関する。エネルギー節約と快適性向上のために該オートメーションシステムは、必要に応じて機器（２４）または機器グループのアクチュエータ（５２）を始動させる。ソフトウェアの中の適応する自己学習アルゴリズムを用いて、それぞれの部屋および幾つかの部屋にまたがった一人または複数の人（１２）の体系的および確率的な運転が継続的に格納される。これらのアルゴリズムは自動的にこれら自身に適応し、調整可能で決定論的なアルゴリズムと協働してアクチュエータ（５２）を始動させる。該部屋指向の最適化アルゴリズムは、外部パラメータを組み入れて一つのアルゴリズムとなり、これが該オートメーションシステムを全体的に最適化する。該個々の部屋のアルゴリズムは遡及的に相応に適応する。該自己学習処理は、存在監視および動作監視センサ（４０）からの信号によって制御される。少なくとも一つのセンサ（４０）が、人（１２）の存在および動きの監視のために各部屋に配置されている。これらのセンサは、存在および動きに制御された閉ループ制御回路（３２）に連結されている。コンピュータ（３４）を有するこれらのネットワーク（望ましくはニューラルタイプ）は、そのソフトウェアの中に、調整可能に実行される決定論的アルゴリズムおよび適応する自己学習アルゴリズムを含んでいる。

Description

【発明の詳細な説明】 家およびビルディングのオートメーションシステム 技術分野 本発明は、人をモニタするためのセンサおよびソフトウェアの方法による家お よびビルディングのオートメーションシステムの最適化された制御のための処理 に関し、そのオートメーションシステムか、エネルギー節約および快適性向上の 目的のために、必要に応じて機器またはそれら機器グループのためのアクチュエ ータを始動する。また、本発明は、該処理およびそのアプリケーション実行のた めのオートメーションシステムに関するものである。 背景技術 家およびビルディングのオートメーションシステムはすでに、快適性向上の観 点から、様々な形で提案および実施されている。政府目標および高まっている環 境に対する認識は、地球の資源を守るためにエネルギー消費を減らすという、一 般的に増大している要求に貢献している。 １９８０年代の初めにはすでに、エアコンディショニングシステムの冷房およ び暖房の電源は、快適性とエネルギー性の点から存在センサによって始動される エネルギー制御システムが使われている、個々の部屋の状況により制御されるこ とが可能であって、たとえば、それは、ＵＳ，Ａ４４０７４４７に開示されてい る。この特許明細書によれば、関連する存在センサによって、部屋で人の存在が 検出され、報告されたとき、暖かい空気または冷たい空気の供給によって、温度 が制御されていない室温から、予め指定された名目上の温度に調整される。この 人が部屋を去ったとき、空気の供給は再び止められ、全体としてのエネルギー消 費が削減される。従って、このシステムは直接的に、少なくとも１人の人の存在 によって生じる直接の要求に反応するか、快適システムということに関しては、 固有の慣性を持つという不利な点がある。たとえば、温められまたは冷やされる 部屋の熱慣性については、十分に、または全く考慮にいれることができない。 ＵＳ，Ａ４５６７５５７は、インテリジェントと呼ばれる、さらに進展したビ ルディングのオートメーションシステムを開示している。これは、情報または制 御命令をセントラルプロセッサに送る多数の入力側センサ、および、該プロセッ サから制御命令を受け取る出力側のアクチュエータとを中心に構成されたシステ ムを有する。このシステムにおける決定的な要素は、第１に、中央集権的なアプ ローチであり、全ての情報は該セントラルプロセッサに届けられなければならず 、そして、第２に、全ての可能なケースと組み合わせがプログラムされ、続く検 索のための「運転パターン」として格納される決定論的なアプローチである。 その後、システムは発展し、「トータルホームシステム」として知られるもの が市場に出された。これらは、施設されている電源ネットワークを介した照明お よび対象制御から構成され、これらは、大きな構成の変更なしに既存のインフラ ストラクチャを使うことができる。該システムは、スイッチ，ディマーもしくは シャッター制御のような様々な受信ユニットおよび中央ユニットから構成される 。上記のように、コンセントを有する既存の２３０ボルトネットワーク線が信号 線として使われる。従って、異なった手順の要求のための複合の制御順序が一つ のビル内に格納されて繰り返される。 決定論的なアプローチは全ての既知のシステムにおいて共通であり、これらの システムでは、予めプログラムされた手順が、時間制御下，センサの要求または 人による操作によって始動される。従ってこれらのプログラムはモードプログラ ムとしても知られており、特定の状況および時間制限によってのみ最適に使われ ることが可能である。 ユーザによる要求の変化は、システムの再プログラミングを要求し、このこと は、通常素人であるユーザの能力を超えたものであるか、または、ユーザをして あきらめさせる。一つの例として、子供部屋を物置に変える場合は、原則的に異 なった状態をつくりだす。従って、既知のシステムは、環境および／またはユー ザの運転の自然発生の変化に対して、困難もしくは不満足に反応するか、または 全く反応できない。従って、たとえば、働いている家族を有する家庭のためのホ ームオートメーションシステムは日中の温度を低めるようにプログラムされてい る。もし、ある家族の一員が病気で家に残るならば、該システムは不適切に反応 する。手動による切り替えが要求される。そして、通常モードへの再設定がしば しば忘れられることになる。 ＣＨ，Ａ６８３４７３は、動作センサとしての受動赤外線センサと光の電子的 に遅れた切断のための処理を開示している。従って、遅延時間のための特定の出 力量または学習されて格納された量を入力することができる。この量は、自動的 かつ継続的に、受動赤外線センサの範囲における動きの強度に適応し、そして、 動きの強度のいかなる変化においても新しい遅延時間が継続的に設定される。従 って、光の切断における最適な遅延という一つの特定問題は、もはや排他的かつ 決定論的に確立されておらず、光のインテリジェント切断遅延は、ユーザの運転 に適応することになる。 ＥＰ，Ａ０６３１２１９は、ほんのたまにしか使われないが、ある規則正しさ をもって使われる個々のリビングや仕事場における温度制御および調節のための 処理を開示している。通常の生活習慣が考慮されており、それは最大のエネルギ ー節約とともに、最適な快適性を提供すべきものである。設定量は、ファジーア ルゴリズムにしたがって、後日のために、存在センサによって検出される存在時 間の機能として使用される部屋において設定される規則正しさに修正される。少 なくとも、部分的に確率的な住人の運転は該処理によって検出することはできな い。 ＵＳ，Ａ５０８８６４５に開示された、大部分同様の自動温度制御およびレギ ュレーションシステムは、個々の部屋に関係しており、全体としての戦略がない 。そのアルゴリズムは決定論的と確率的運転の区別か全く含まれていない。混乱 する要素は該システムによって結合されている。 本発明は、処理制御されたインテリジェンスを最小値に減少させる冒頭に記載 されたタイプの処理と機器を創造するタスクに基づくものでり、家およびビルデ ィングのオートメーションシステムの決定論的構成要素か、ビルの中の人の、少 なくとも部分的に確率的な運転に自動的に適応し、したがってエネルギー節約と 快適性向上の両方を実現することを目的としている。 発明の開示 該処理に関して、存在および動作のモニタセンサからの信号によって制御され るソフトウェアの適応する自己学習アルゴリズムが、関係する部屋と幾つかの部 屋の少なくとも１人の人の体系的および確率的な運転を継続的に格納し、適応し 、修正可能な決定論的アルゴリズムと協働してアクチュエータを始動し、そこで 、部屋に関する最適化アルゴリズムが、外部変数と組み合わせられて全体として のオートメーションシステムを最適化するアルゴリズムとなり、個々の部屋のア ルゴリズムかフィードバックに応じて適応する本発明に従って該タスクは解決さ れる。該処理のさらなる特別の処理の構成は従属クレームの課題である。 存在および動きに制御された制御ループ（通常（体系的）およびランダム（確 率的）な運転を検出して評価する自身のコンピュータを有するニューラルネット ワーク）による存在および動作モニタは最も重要である。 普通、ＣＰＵもしくはプロセッサに格納された専門家の知識に適応可能なソフ トウェアまたは標準ソフトウェアであるソフトウェアの入力側に用意されたセン サは、たとえば、全てのタイプの動作センサである。最も一般的なものは、たと えばＣＨ，Ａ６８３４７３またはハイテクノロジーシステムズＡＧ，ＣＨ−８３ ０６ブルッティセレン（Ｂｒｕｔｔｉｓｅｌｌｅｎ）１９９４年１２月３日付け （９６年１月第２号）による会社パンフレットに記載されたような受動赤外線セ ンサである。さらなる受動システムは、たとえば、人によって引き起こされるノ イズや圧力波を検出する。動作センサはまた、たとえは、超音波もしくはマイク ロウェーブフィールド放出による能動原理、または動く人によって影響されるフ ィールドの受信による能動原理によっても構成することができる。静電界または 電磁界の変化もまた検出することができ、ソフトウェアによる解析のために信号 が伝えられる。 部屋に関係する最適化プログラムに含まれる外部の変数または情報源は、たと えば、天気、外の温度、安全モードまたは天気予報がある。 しかしながら、センサは動作センサに制限されていない。たとえば、煙センサ ，サーモスタット，光検出器および他のセンサは入力信号生成器として本発明お よび／またはこの補足に応じてタスクの解決に貢献するのに適している。 ソフトウェアを有するコンピュータ，ＣＰＵまたはプロセッサによる電気信号 出力は、配置された機器またはそれら機器グループをアクチュエータを介して始 動させる。これは、直接的または中間の構成要素、たとえば、存在および動きに 制御された制御ループのためのサミングポイントおよびＰＩＤレギュレータを介 してなされる。このアクチュエータは、単一もしくは複数状態リレーまたは、通 常オープン，通常クローズもしくはスイッチングコンタクトの、専門家に知られ ている他の電気機械的なデバイスでもよい。機器やそれら機器グループは、たと えば、照明，暖房，暖房および冷房媒体の流れのためのバルブ，ベネチアブライ ンドのためのモータおよびアラームシステムである。 本発明によれば、モニタは、存在のみではなく、部屋モニタシステムの検出エ リアに存在する少なくとも１人の人の行動に適応する。この行動は、ソフトウェ アによりアクチュエータを始動するために格納され、使われる。 従って、該オートマティックシステムの機器に格納された、少なくとも１人の 人の運転の最初のモデルは、もっともありうるつぎの行動のための予測根拠とし て使われる集められた経験および変化するユーザの運転に恒久的に適応する。学 習および見込み／予測アルゴリズムを用いて、確率的に変わる運転のパターンを 記録することができる。これは、望ましくは（排他的ではないが）ＣＰＵまたは セントラルプロセッサで、しかしながらニューラルネットワークを含んで実施さ れる。これらは、中央ソフトウェアで制御されるが大部分自律的に働く、放射す るファイバと神経細胞の方法で接続されたネットワークコンピュータである。ア ルゴリズムを入力してアラームを始動させるために、専門家にノン−シャープロ ジックとして知られているファジー理論が使わる。本来ファジー理論は不完全お よび／または正確でないデータ記録を記述するためにもちいられ、これらを機械 的に処理するものである。今日、ファジー理論は制御およびレギュレーション技 術に広く使われており、特に従来のレギュレータでは良い結果が得られない場合 に使われる。 ニューラルネットワークおよびファジー理論を使って、該ソフトウェアの適応 する自己学習アルゴリズムは、少なくとも一人の人の非確率的な運転を体系的に 検出し、格納モデルを継続的に適応させることができる。そのような体系的なユ ーザの運転の評価は、ソフトウェアによってもっとも起こりうる続く行動のため の予測根拠として使われ、アクチュエータを始動させるために格納され、使われ る。ある体系的なユーザの運転からの逸脱もまたアラームを始動させうる。これ はすぐにはなされないが、適切にある時間遅れの後に、たとえば５から１０分後 になされる。 該ソフトウェアの適応する自己学習アルゴリズムはまた、外部の制御信号を受 けとることができる。これは、たとえば、接続されているデータベースのネット ワークを介して、特にインターネットを介してなされる。これらの制御信号はア クチュエータを始動するために使われ、また、内部制御信号との組み合わせで使 われる。 本発明のさらなる他の実施の形態において、感度が自動的にユーザに適応する 。動きにおけるオートメーションシステムの感度は、もし部屋に少なくとも１人 の人の存在するおよび／または部屋に少なくとも１人の人が入るならば、応答し きい値を減らすことによって高められる。そして温度差が別のさらに敏感な段階 に活性化させ、センサは１０〜２０ｃｍの幅の最も細かい体の動きを検出する。 各動きが検出されるごとに、人の確率的な運転から計算または初期設定された切 り替え時間が高められた感度とともに更新される。詳しくは、ＣＨ，Ａ６８８４ ４４４９およひ出版されているインフェルーインフォ９６年１月号の１〜４ペー ジによる。 もし、調整可能な時間の間、人の全くの不存在および／または動きが無い事が 検出されたならば、該ビルオートメーションシステムは自動的にアラームモード に切り替わる。 該処理の実行のためのオートメーションシステムに関係して、人の存在および 動きを検出するために少なくともーつのセンサが部屋ごとに使われ、これらのセ ンサは存在および動きに制御された制御ループとネットワーク接続されており、 そしてこれらのネットワークが、ソフトウェア修正可能，決定論的および適応す る自己学習アルゴリズム含んでいる本発明に応じてタスクは解決される。さらな る該オートメーションシステムの特別な構成は、従属クレームの課題である。 該コンピュータとネットワークはニューロン的に構成されていることが望まし い。 基本的にすべてのタイプの動作センサである、ネットワークに接続されたセン サは、モニタされる部屋の構造と家具配置、幾何学に依存する。ハイテクノロジ システムズＡＧ，ＣＨ−８３０６ブルッティセレン（Ｂｒｕｔｔｉｓｅｌｌｅｎ ）による天井設置用の存在センサＥＣＯ−ＩＲ３６０は３６０度全てをカバーす る。明らかに、ある部屋または部屋の一部は、要求があれば、モニタから隠すこ とができる。また、たとえばスモークアラームやサーモスタッド等の、まれにし かアラームを始動させない他のセンサを接続することもできる。 該センサは電気機器ネットワークを介してネットワーク接続することができる 。とくに新しいビルにおいて、ネットワーク接続が少なくとも一つの標準データ バスを含む（適切には、ＬＯＮ（ローカル・オペレイティング・ネットワーク） またはＥＩＢ（ヨーロピアン・インストレーション・バス）またはＰＬＣ（パワ ー・ライン・コミュニケーション））。 本発明に応じた処理のアプリケーションは実質的に無制限であり、特に、照明 の制御，暖房，エアコンディショニング，換気，暗くすること，お湯の用意，洗 濯機のような電気製品の制御および／またはアラーム等に用いられる。 本発明に応じた処理と、この処理とともに操作される機器の利点は以下のよう にまとめられる。 多数の可能なケースの組み合わせをプログラムする必要がなく、たとえば、「 朝、みんながバスルームに行くまでは暖房のスイッチをきらない」のような簡単 なルールを適応することができる。 体系的として認識されたユーザの運転は、最も起こりうる確率的なつぎなる行 動のための予測根拠としてつかわれ、対応するアクチュエータが始動される。該 ユーザの運転は、自動的、継続的に修正される。 ある体系的なユーザの運転からの逸脱は、ある時間遅延の後、アラームを始動 させるために使うことができる。 該家およびビルディングのオートメーションシステムは、かなりのエネルギー 節約，快適性向上およびユーザの安全性を増すことに貢献する。 技術の最先端と本発明は、従属クレームの課題でもある図面に示されている構 成例をつかって、さらなる詳細について説明されている。 図面の簡単な説明 第１図は、従来における制御ループを有する既知の暖房制御システムであり、 第２図は、本発明に応じた存在および動きに制御された制御ループを有する家お よびビルディングのオートメーションシステムである。 発明を実施するための最良の形態 本発明をより詳細に説述するために、添付の図面に従ってこれを説明する。 第１図中の既知の暖房制御１０は、手動調節可能なサーモスタッド１４を介し て快適な室温を選択するユーザ１２の快適性に適応する。これは、「＋」と記さ れた名目上の値である電気的信号をサミングポイント１６に与える。従来の制御 ループ１８は、ＰＩＤレギュレータ２０を介して、暖房システム２４の仮の温度 のための温度センサ２２に至り、そしてそこから、名目上の値と実際の値の違い を決定するために「−」と記された実際の値が入力されるサミングポイント１６ に戻る。 温度センサ２２と暖房システム２４との間には、暖房媒体の供給用のウォータ ーパイプ２６が示されている。点線矢印２８は、ユーザ１２の主観的温度認識を 示している。もし彼か、この温度が高すぎるまたは低すぎると感じたならば、サ ミングポイント１６に新たな名目上の値をあたえるサーモスタッド１４を手動で 調整する。 第２図は、存在および動きに制御された制御ループ３２を有する家およびビル ディングのオートメーションシステム３０を示す。 ソフトウェアを有するプロセッサ３４は、適応するホームオートメーションお よび修正可能な運転パターンデータベース３６を備えている。矢印３８はインタ ーネットへの接続を示している。 ユーザ１２の存在と動きは、動作センサ４０によってモニタされる、このケー スでは既知のタイプのＰＩＲレギュレータである。動作センサによって生成され た電気信号は、ともに両端矢印で示されているさらなるデータバス４４につなが るデータバス４２に供給される。これはプロセッサ３４をバスインターフェイス ４６に接続する。バスインターフェイス４６は、点線の四角４８で示されている 存在および動きに制御された制御ループ３２を有する機能ユニットを形成する。 バスインターフェイス４６から枝分かれしている電気線４７は、適応するように 調節可能なＰ（比例の），Ｉ（積分の），Ｄ（微分の）、すなわち、ＰＩＤレギ ュレータ５０につながり、これを介して存在および動きに制御された制御ループ ３２を動かす。 バスインターフェイス４６もまた名目上の値である「＋」と記された電気イン パルスをサミングポイント１６に出力する。実際の値の「−」と記された電気信 号は制御ループ３２を介して、名目上の制御と実際の制御の違いを形成するため に供給される。Ｐ，ＩおよびＤは前記のように適応するように調節される。 ユーザ１２の継続して修正される運転パターン，プロセッサ３４のデータベー ス３６および／または後者のみまたはデータベース３４を介して関係するアルゴ リズムに依存して、バスインターフェイス４６および制御回路３６は、暖房シス テム２４のウォーターライン２６を開くアクチュエータ５２を始動させる。 部屋に入ると、ユーザは、最小のエネルギー消費で、運転に従って制御されて いるときに彼が要求する温度に部屋が暖められていることに気づく。 実施例１ 夏時間から冬時間への切り替えにおいて（逆も同じ）、住人の普通の日常生活 のリズムは１時間ずれる。該ホームオートメーションシステムは、修正された運 転を記録し、必要な、ユーザの如何なる介入もなしにこの時間に応じて朝のお湯 の供給をずらす。この変化は用意されていて、そこでは、信号が受け取られ解析 され、夏時間か冬時間かを知らせる。 実施例２ たとえばトイレに行くときなど、一人の人が夜に少しの時間、ベッドルームを 離れるか、たいてい遅くとも１０分後に帰ってくる。もし、この人がベッドルー ムを離れたが、アクシデントに遭うかまたは意識を失ったならば、該システムは このことからアラームを引き出す。ファジー理論方法およびニューラルネットワ ークを用いて、すべての可能なケースと組み合わせを前もって予測してプログラ ミングすることはもはや必要ではなく、本発明によれば、「異常な運転において 、ある時間遅延の後にアラームを始動する」という簡単なルールを入力すること で十分である。明らかに、たとえば本を読むまたはテレビを見るためにおきると いった特別なケースでアラームは、動作センサにより自動的にまたはボタンを押 すことにより手動で停止される。 実施例３ ホームオートメーションシステムの設置において、ユーザの運転の開始のモデ ルは、家族か６時にシャワーで１日を開始し、６時３０分から７時の間にキッチ ンで朝食をとるように指定している。このモデルに対する要求はバスルームが、 要求された室温、たとえば２２℃を６時に達成、のための構造上の特徴しだいで 、十分に早く暖められることである。６時３０分からこのバスルーム暖房は再び スイッチオフされる。同様の手順はキッチン暖房にも適用される。 しばらくの後、７時３０分に初めてバスルームを使うが、キッチンをまったく 使わないといった子供の一人にタイムテーブル変化は適応する。原型のモデルか らのこの運転の逸脱は、体系的としてソフトウェアのアルゴリズムによって認識 され、それに従って該モデルは適応する。このバスルーム暖房は８時まで２２℃ に保たれる。キッチン暖房は変わらない。 もし、普通の習慣からの逸脱が散発的に起こるだけであれば、該オートメーシ ョンシステムは、格納された見込み機能（見込みアルゴリズム）を介して、その 出来事が起こったとき、室温の最も速い可能な適用が達成され、全体のエネルギ ー消費が特別の基準と同程度にできるだけ低く保たれるような使用の見込みに応 じてバスルーム暖房の延長を選択する。加えて、存在および動作センサのニュー ラルネットワーク構成のため、該オートメーションシステムは、関係する人が、 遅くとも６時２５分までベッドルームで動きが無いとき、このケースが起こった ということを認知する。 また、特別の最適化が、気象のサービスからの外部の予測的情報を介して実行 されうる。もし、たとえば、悪天候の前線が近づいているならば、これは、より 早く始めるバスルームの暖房を必要とする温度降下を一夜で引き起こす。この予 測のおかげで、本発明に応じたオートメーションシステムは出来事が起こる前に この情報を持ち、たとえば外部の温度センサでのケースなどよりも早く暖房命令 を発することができる。

【手続補正書】特許法第１８４条の８第１項 【提出日】平成１０年４月１４日（１９９８．４．１４） 【補正内容】 明細書（補正） 家およびビルディングのオートメーションシステム 技術分野 本発明は、人の存在に関する機能としてのセンサおよびソフトウェアの方法に よる家およびビルディングのオートメーションシステムの最適化された制御のた めの処理に関し、そのオートメーションシステムが、エネルギー節約および快適 性向上の目的のために、必要に応じて機器またはそれら機器グループのためのア クチュエータを始動する。また、本発明は、該処理およびそのアプリケーション 実行のためのオートメーションシステムに関するものである。 背景技術 家およびビルディングのオートメーションシステムはすでに、快適性向上の観 点から、様々な形で提案および実施されている。政府目標および高まっている環 境に対する認識は、地球の資源を守るためにエネルギー消費を減らすという、一 般的に増大している要求に貢献している。 １９８０年代の初めにはすでに、エアコンディショニングシステムの冷房およ び暖房の電源は、快適性とエネルギー性の点から存在センサによって始動される エネルギー制御システムが使われている、個々の部屋の状況により制御されるこ とが可能であって、たとえば、それは、ＵＳ，Ａ４４０７４４７に開示されてい る。この特許明細書によれば、関連する存在センサによって、部屋で人の存在が 検出され、報告されたとき、暖かい空気または冷たい空気の供給によって、温度 が制御されていない室温から、予め指定された名目上の温度に調整される。この 人が部屋を去ったとき、空気の供給は再び止められ、全体としてのエネルギー消 費が削減される。従って、このシステムは直接的に、少なくとも１人の人の存在 によって生じる直接の要求に反応するか、快適システムということに関しては、 固有の慣性を持つという不利な点がある。たとえば、温められまたは・・・・・ ・・・・・アルゴリズムにしたがって、後日のために、存在センサによって検出 される存在時間の機能として使用される部屋において設定される規則正しさに修 正される。少なくとも、部分的に確率的な住人の運転は該処理によって検出する ことはできない。 ＵＳ，Ａ５０８８６４５に開示された、大部分同様の自動温度制御およびレギ ュレーションシステムは、個々の部屋に関係しており、全体としての戦略がない 。そのアルゴリズムは決定論的と確率的運転の区別が全く含まれていない。混乱 する要素は該システムによって結合されている。 本発明は、処理制御されたインテリジェンスを最小値に減少させる冒頭に記載 されたタイプの処理と機器を創造するタスクに基づくものでり、家およびビルデ ィングのオートメーションシステムの決定論的構成要素が、ビルの中の人の、少 なくとも部分的に確率的な運転に自動的に適応し、したがってエネルギー節約と 快適性向上の両方を実現することを目的としている。 発明の開示 該処理に関して、請求項１の特徴に従った本発明に従って該タスクは解決され る。該処理のさらなる特別の処理の構成は従属クレームの課題である。 請求の範囲 １．人（１２）の存在に関する機能としてのセンサ（４０）およびソフトウェア の方法による家およびビルディングのオートメーションシステム（３０）の最適 化された制御のための処理で、そこで、エネルギー節約および快適性向上の目的 のための該オートメーションシステムが、必要に応じて、機器（２４）または機 器グループのためのアクチュエータ（５２）を始動するものであって、 存在および動きモニタセンサ（４０）からの信号によって制御されるソフトウ ェアの適応する自己学習アルゴリズムが、関係する部屋と幾つかの部屋の少なく ともｌ人の人（１２）の体系的および確率的な運転を継続的に格納し、適応し、 修正可能な決定論的アルゴリズムと協働してアクチュエータ（５２）を始動し、 そこで、部屋に関する最適化アルゴリズムが、外部変数と組み合わせられて全体 としてのオートメーションシステム（３０）を最適化するアルゴリズムとなり、 個々の部屋のアルゴリズムがフィードバックに応じて適応することを特徴とする プロセス。 ２．オートメーションシステム（３０）設置の際、少なくとも１人の人（１２） の運転の最初のモデルが、少なくとも一つの望ましくはニューラルネットワーク コンピュータ（３４）の中のスターティングソフトウェアとして入力されること を特徴とする請求の範囲第１項に記載のプロセス。 ３．該ソフトウェアの適応する自己学習アルゴリズムが、少なくとも１人の人（ １２）の非確率的な運転を体系的に検出し、格納されたモデルを継続的に適応さ せることを特徴とする請求の範囲第１項または第２項に記載のプロセス。 ４．少なくとも１人の人（１２）の体系的な運転が、最も起こりうるつぎの動作 のための予測根拠として解析され、格納されてアクチュエータ（５２）の始動の ために使われることを特徴とする請求の範囲第１項〜第３項のいずれか一つに記 載のプロセス。 ５．ある体系的なユーザの運転からの逸脱において、アラームが始動され、望ま しくはある調整可能な時間間隔の後、特に５から１０分後であることを特徴とす る請求の範囲第４項に記載のプロセス。 ６．ノン−シャープロジック（ファジー理論）とニューラルネットワークを用い て、該アルゴリズム制御とアラーム始動が実行されることを特徴とする請求の範 囲第１項〜第５項のいずれか一つに記載のプロセス。 ７．接続されているネットワークおよびインターネット（３８）を介してデータ ベースまたは外部情報源につながる該オートメーションシステム（３０）が、ア クチュエータを始動するために外部制御信号を受け取ってこれらを解析すること を特徽とする請求の範囲第１項〜第６項のいずれか一つに記載のプロセス。 ８．動作センサ（４０）を有するオートメーションシステム（３０）の感度が、 存在するユーザ（１２）に適するように応答しきい値を下げることにより自動的 に修正されうることを特徴とする請求の範囲第１項〜第７項のいずれか一つに記 載のプロセス。 ９．人の全くの不在および／または動作の欠如において、オートメーションシス テム（３０）が、自動的にアラームモードに切り替えることを特徴とする請求の 範囲第１項〜第８項のいずれか一つに記載のプロセス。 １０．少なくとも１人の人（１２）の存在および動きをモニタするために少なく とも一つのセンサ（４０）が部屋ごとに使われ、これらのセンサ（４０）が、存 在および動きに制御された制御ループ（３２）に部屋の間でネットワーク接続さ れ、これらのネットワークがソフトウェア修正可能，決定論的および適応する自 己学習アルゴリズムを有するコンピュータ（３４）を含むことを特徴とし、セン サ（４０）、制御ループ（３２）およびコンピュータ（３４）を有し、人の存在 の機能としてのソフトウェアの方法による家およびビルディングのオートメーシ ョンシステム（３０）の最適化された制御のための請求の範囲第１項〜第９項に 記載のプロセスを実行するためのオートメーションシステム（３０）。 １１．コンピュータとの、適切にはニューラルネットワーク接続が、少なくとも 一つの標準データバス（４２，４４）を含んでおり、望ましくはＬＯＮまたはＥ ＩＢまたはＰＬＣであることを特徴とする請求の範囲第１０項に記載のオートメ ーションシステム（３０）。 １２．バスインターフェイス（４６）が、正の名目上の値の電気信号を送信する ために、存在および動きに制御された制御ループ（３２）の中のＰＩＤレギュレ ータおよびアクチュエータ（５２）と結合されている少なくとも一つのサミング ポイント（１６）およびＰＩＤレギュレータ（５０）に接続されていることを特 徴とする請求の範囲第１０項または第１１項に記載のオートメーションシステム （３０）。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁷ 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） Ｇ０５Ｄ 23/19 Ｇ０５Ｄ 23/19 Ｊ (81)指定国 ＥＰ(ＡＴ，ＢＥ，ＣＨ，ＤＥ， ＤＫ，ＥＳ，ＦＩ，ＦＲ，ＧＢ，ＧＲ，ＩＥ，ＩＴ，Ｌ Ｕ，ＭＣ，ＮＬ，ＰＴ，ＳＥ)，ＯＡ(ＢＦ，ＢＪ，ＣＦ ，ＣＧ，ＣＩ，ＣＭ，ＧＡ，ＧＮ，ＭＬ，ＭＲ，ＮＥ， ＳＮ，ＴＤ，ＴＧ)，ＡＰ(ＧＨ，ＫＥ，ＬＳ，ＭＷ，Ｓ Ｄ，ＳＺ，ＵＧ)，ＥＡ(ＡＭ，ＡＺ，ＢＹ，ＫＧ，ＫＺ ，ＭＤ，ＲＵ，ＴＪ，ＴＭ)，ＡＬ，ＡＭ，ＡＴ，ＡＵ ，ＡＺ，ＢＡ，ＢＢ，ＢＧ，ＢＲ，ＢＹ，ＣＡ，ＣＨ， ＣＮ，ＣＺ，ＤＥ，ＤＫ，ＥＥ，ＥＳ，ＦＩ，ＧＢ，Ｇ Ｅ，ＨＵ，ＩＬ，ＩＳ，ＪＰ，ＫＥ，ＫＧ，ＫＰ，ＫＲ ，ＫＺ，ＬＣ，ＬＫ，ＬＲ，ＬＳ，ＬＴ，ＬＵ，ＬＶ， ＭＤ，ＭＧ，ＭＫ，ＭＮ，ＭＷ，ＭＸ，ＮＯ，ＮＺ，Ｐ Ｌ，ＰＴ，ＲＯ，ＲＵ，ＳＤ，ＳＥ，ＳＧ，ＳＩ，ＳＫ ，ＴＪ，ＴＭ，ＴＲ，ＴＴ，ＵＡ，ＵＧ，ＵＳ，ＵＺ， ＶＮ 【要約の続き】 よび動きの監視のために各部屋に配置されている。これ らのセンサは、存在および動きに制御された閉ループ制 御回路（３２）に連結されている。コンピュータ（３ ４）を有するこれらのネットワーク（望ましくはニュー ラルタイプ）は、そのソフトウェアの中に、調整可能に 実行される決定論的アルゴリズムおよび適応する自己学 習アルゴリズムを含んでいる。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １．人（１２）をモニタするためのセンサ（４０）およびソフトウェアの方法に よる家およびビルディングのオートメーションシステム（３０）の最適化された 制御のための処理で、そこで、エネルギー節約および快適性向上の目的のための 該オートメーションシステムが、必要に応じて、機器（２４）または機器グルー プのためのアクチュエータ（５２）を始動するものであって、 存在および動きモニタセンサ（４０）からの信号によって制御されるソフトウ ェアの適応する自己学習アルゴリズムか、関係する部屋と幾つかの部屋の少なく とも１人の人（１２）の体系的および確率的な運転を継続的に格納し、適応し、 修正可能な決定論的アルゴリズムと協働してアクチュエータ（５２）を始動し、 そこで、部屋に関する最適化アルゴリズムが、外部変数と組み合わせられて全体 としてのオートメーションシステム（３０）を最適化するアルゴリズムとなり、 個々の部屋のアルゴリズムがフィードバックに応じて適応することを特徴とする プロセス。 ２．オートメーションシステム（３０）設置の際、少なくとも１人の人（１２） の運転の最初のモデルが、少なくとも一つの望ましくはニューラルネットワーク コンピュータ（３４）の中のスターティングソフトウェアとして入力されること を特徴とする請求の範囲第１項に記載のプロセス。 ３．該ソフトウェアの適応する自己学習アルゴリズムか、少なくとも１人の人（ １２）の非確率的な運転を体系的に検出し、格納されたモデルを継続的に適応さ せることを特徴とする請求の範囲第１項または第２項に記載のプロセス。 ４．少なくとも１人の人（１２）の体系的な運転か、最も起こりうるつぎの動作 のための予測根拠として解析され、格納されてアクチュエータ（５２）の始動の ために使われることを特徴とする請求の範囲第１項〜第３項のいずれか一つに記 載のプロセス。 ５．ある体系的なユーザの運転からの逸脱において、アラームが始動され、望ま しくはある調整可能な時間間隔の後、特に５から１０分後であることを特徴とす る請求の範囲第４項に記載のプロセス。 ６．ファジー理論とニューラルネットワークを用いて、該アルゴリズム制御とア ラーム始動が実行されることを特徴とする請求の範囲第１項〜第５項のいずれか 一つに記載のプロセス。 ７．接続されているネットワークおよびインターネット（３８）を介してデータ ベースまたは外部情報源につながる該オートメーションシステム（３０）が、ア クチュエータを始動するために外部制御信号を受け取ってこれらを解析すること を特徴とする請求の範囲第１項〜第６項のいずれか一つに記載のプロセス。 ８．動作センサ（４０）を有するオートメーションシステム（３０）の感度が、 存在するユーザ（１２）に適するように応答しきい値を下げることにより自動的 に修正されうることを特徴とする請求の範囲第１項〜第７項のいずれか一つに記 載のプロセス。 ９．人の全くの不在および／または動作の欠如において、オートメーションシス テム（３０）が、自動的にアラームモードに切り替えることを特徴とする請求の 範囲第１項〜第８項のいずれか一つに記載のプロセス。 １０．少なくとも１人の人（１２）の存在および動きをモニタするために少なく とも一つのセンサ（４０）が部屋ごとに使われ、これらのセンサ（４０）が、存 在および動きに制御された制御ループ（３２）にネットワーク接続され、これら のネットワークがソフトウェア修正可能，決定論的および適応する自己学習アル ゴリズムを有するコンピュータ（３４）を含むことを特徴とする請求の範囲第１ 項〜第９項に記載のプロセスを実行するためのオートメーションシステム（３０ ）。 １１．コンピュータとの、適切にはニューラルネットワーク接続が、少なくとも 一つの標準データバス（４２，４４）を含んでおり、望ましくはＬＯＮまたはＥ ＩＢまたはＰＬＣであることを特徴とする請求の範囲第１０項に記載のオートメ ーションシステム（３０）。 １２．バスインターフェイス（４６）が、正の名目上の値の電気信号を送信する ために、存在および動きに制御された制御ループ（３２）の中のＰＩＤレギュレ ータおよびアクチュエータ（５２）と結合されている少なくとも一つのサミング ポイント（１６）およびＰＩＤレギュレータ（５０）に接続されていることを特 徴とする請求の範囲第１０項または第１１項に記載のオートメーションシステム （３０）。