JP2002106915A - ヒートポンプの制御方法及び制御装置 - Google Patents

ヒートポンプの制御方法及び制御装置

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JP2002106915A
JP2002106915A JP2000297030A JP2000297030A JP2002106915A JP 2002106915 A JP2002106915 A JP 2002106915A JP 2000297030 A JP2000297030 A JP 2000297030A JP 2000297030 A JP2000297030 A JP 2000297030A JP 2002106915 A JP2002106915 A JP 2002106915A
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control
refrigerant
heat pump
model
control device
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JP2000297030A
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Keiji Matsumoto
圭司 松本
Takashi Komori
隆史 小森
Toshio Fukuda
敏男 福田
Yasuhisa Hasegawa
泰久 長谷川
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Yanmar Co Ltd
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Yanmar Diesel Engine Co Ltd
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Abstract

(57)【要約】 【課題】ヒートポンプ制御の応答性・安定性を高める。 【解決手段】圧縮機、凝縮器、膨張弁及び蒸発器からな
る冷媒回路を有するヒートポンプの制御方法において、
少なくとも、制御目標値y* (t)、前記制御目標値y
* (t)に制御を行うことを目的とする冷媒状態量y
(t)、及び前記冷媒状態量y(t)と相関のある冷媒
操作量u(t)の3種類の信号に基づいて、冷媒操作量
u(t)と冷媒状態量y(t)との伝達特性を有するモ
デル(パラメトリックモデル)にて予測制御を行う。

Description

【発明の詳細な説明】
【0001】
【発明の属する技術分野】本発明は、ヒートポンプの制
御方法及び制御装置に関する。
【0002】
【従来の技術】ヒートポンプは、圧縮機、凝縮器、膨張
弁及び蒸発器からなる冷媒回路を備えている。ヒートポ
ンプをエアコンに用いる場合、蒸発器(または凝縮器)
が室内機に設置され、凝縮器(または蒸発器)が室外機
に設置される。また、エアコンを構成する場合、1つの
室外機に対して複数の室内機が接続される場合もある。
【0003】ヒートポンプの制御としては、従来、圧縮
機の吸入側の冷媒の圧力(以下、吸入圧力という)や、
圧縮機吸入側の冷媒の過熱度(以下、吸入過熱度とい
う)などの冷媒状態量と制御目標値とから偏差を演算
し、この偏差がゼロになるように制御するような、PI
D制御を代表とするフィードバック制御方式が採られて
いる。
【0004】
【発明が解決しようとする課題】ところで、ヒートポン
プの冷媒回路は、むだ時間や時定数が大きいため、制御
結果としての冷媒制御量と制御目標値との偏差によるフ
ィードバック制御では、室温や室外温度等の変化に対し
て即応的に動作しないことがある。
【0005】また、冷媒回路の負荷(例えば運転室内機
容量や室温など)が大きく変化した場合、フィードバッ
ク制御のみでは、吸入圧力や吸入過熱度などの冷媒状態
量が変化するまで時間が掛かり、その間、フィードバッ
ク制御の入力である偏差が変化しないので、フィードバ
ック制御が有効に働かない。しかも、一旦変化が現れて
から、再度目標値に収束するまでに時間がかかる。
【0006】さらに、ヒートポンプの冷媒状態量は、冷
媒操作量に相関のある制御量であるので、例えば、吸入
圧力が制御目標値に一致するように、圧縮機の回転数を
変化させると吸入過熱度も変動してしまい、また、吸入
過熱度が制御目標値に一致するように膨張弁の開度を変
化させると吸入圧力も変動してしまうため、フィードバ
ック制御のみでは制御目標値に収束するまでに時間がか
かってしまう。
【0007】本発明はそのような実情に鑑みてなされた
もので、応答速度が速くて安定性の高い制御が可能なヒ
ートポンプの制御方法及び制御装置の提供を目的とす
る。
【0008】
【課題を解決するための手段】本発明の制御方法は、圧
縮機、凝縮器、膨張弁及び蒸発器からなる冷媒回路を有
するヒートポンプの制御方法であって、少なくとも、制
御目標値、前記制御目標値に制御を行うことを目的とす
る冷媒状態量、及び前記冷媒状態量と相関のある冷媒操
作量の3種類の信号に基づいて、冷媒操作量と冷媒状態
量との伝達特性を有するモデル(パラメトリックモデ
ル)にて予測制御を行うことによって特徴づけられる。
【0009】本発明の制御方法によれば、冷媒操作量
と、冷媒操作量と冷媒状態量との伝達特性を有するモデ
ルに基づいて将来の冷媒状態量の動きを予測し、冷媒状
態量が制御目標値になるような冷媒操作量を演算し予測
制御を行うことで、冷媒状態量変化以前に冷媒操作量を
出力することができ、ヒートポンプ制御の応答性・安定
性を向上させることができる。
【0010】本発明の制御方法において、前記した少な
くとも3種の信号と冷媒回路に対する外乱信号に基づい
て、冷媒操作量と冷媒状態量との伝達特性を有するモデ
ルにて予測制御を行うようにすれば、運転室内機容量の
変化時などにおける過渡応答性が向上する。
【0011】本発明の制御方法において、冷媒操作量を
少なくとも2種類の入力信号とし、その各冷媒操作量と
相関のある冷媒状態量を少なくとも2種類の出力信号と
するとともに、入力信号と相関のある出力信号との少な
くとも2種類の伝達特性と、一方の入力信号が他方の出
力信号に及ぼす干渉を表す、少なくとも1種の伝達特性
とを有するモデルにて予測制御を行うようにしてもよ
い。このようにすれば、一方の冷媒操作量が他方の状態
量に干渉する冷媒回路においても予測制御を適合するこ
とができ、ヒートポンプ制御の応答性・安定性が向上す
る。
【0012】この発明において、冷媒回路に対する外乱
を入力信号として付加して予測制御を行うようにする
と、過渡応答性が向上するとともに、一方の冷媒操作量
が他方の状態量に干渉する冷媒回路においても予測制御
を適合することができ、ヒートポンプ制御の応答性・安
定性が向上する。
【0013】本発明の制御方法において、フィードバッ
ク制御を付加し、冷媒操作量と冷媒状態量との伝達特性
にフィードバック制御の特性を加えたモデルにて予測制
御を行うようにしてもよい。この場合、冷媒回路とフィ
ードバック制御をモデルとした制御となるので、予測制
御とフィードバック制御を並立させることができる。
【0014】本発明の制御方法において、予測制御と共
にPID制御も行い、そのPID制御ゲインを予測結果
と制御結果に基づいて調整するようにしてもよい。この
ようにすれば、予測制御のモデル誤差発生の度合に応じ
て、PID制御にて補完することができ、より的確な予
測制御が可能となる。
【0015】本発明の制御方法において、予測制御と共
にPID制御も行い、そのPID制御ゲインを制御目標
値と制御結果に基づいて調整するようにしてもよい。こ
のようにすれば、予測制御の性能低下度合いに応じてP
ID制御で補完することができ、より的確な予測制御が
可能となる。
【0016】本発明の制御方法において、予測制御とP
ID制御を並列して行い、PID制御の入力信号として
予測結果と制御結果の偏差を用いるようにしてもよい。
このようにすれば、予測制御のモデルと実機とのモデル
誤差をPID制御により補償することができ、より的確
な予測制御が可能となる。
【0017】本発明の制御方法において、予測制御のモ
デルをファジィ推論にて生成するという処理を行っても
よい。このようなモデル生成を行うと、ファジィ推論の
入力とする物理量に対する実機の特性変化に予測制御の
モデルを合わせることができる。
【0018】また、ファジィ推論にてモデルを生成する
場合、学習制御を経てファジィ推論のルールを更新する
ようにしてもよい。このように学習制御によってファジ
ィルールを調整することで、個体差や経年変化などによ
る実機の特性変化に、予測制御のモデルを合わせること
ができる。
【0019】本発明の制御方法において、予測制御のモ
デルを実機の制御結果からオンラインでシステム同定し
調整するようにすれば、個体差や経年変化などによる実
機の特性変化に、予測制御のモデルを合わせることがで
きる。
【0020】本発明の制御装置は、圧縮機、凝縮器、膨
張弁及び蒸発器からなる冷媒回路を有するヒートポンプ
の制御装置であって、少なくとも、制御目標値、前記制
御目標値に制御を行うことを目的とする冷媒状態量、及
び前記冷媒状態量と相関のある冷媒操作量の3種類の信
号に基づいて、冷媒操作量と冷媒状態量との伝達特性を
有するモデル(パラメトリックモデル)にて予測制御を
行うように構成されていることを特徴とする。
【0021】本発明の制御装置によれば、冷媒操作量
と、冷媒操作量と冷媒状態量との伝達特性を有するモデ
ルに基づいて将来の冷媒状態量の動きを予測し、冷媒状
態量が制御目標値になるような冷媒操作量を演算し予測
制御を行うことで、冷媒状態量変化以前に冷媒操作量を
出力することができ、ヒートポンプ制御の応答性・安定
性を向上させることができる。
【0022】本発明の制御装置において、前記した少な
くとも3種の信号と冷媒回路に対する外乱信号に基づい
て、冷媒操作量と冷媒状態量との伝達特性を有するモデ
ルにて予測制御を行うようにすれば、運転室内機容量の
変化時などにおける過渡応答性が向上する。
【0023】本発明の制御装置において、冷媒操作量を
少なくとも2種類の入力信号とし、その各冷媒操作量と
相関のある冷媒状態量を少なくとも2種類の出力信号と
するとともに、入力信号と相関のある出力信号との少な
くとも2種類の伝達特性と、一方の入力信号が他方の出
力信号に及ぼす干渉を表す、少なくとも1種の伝達特性
とを有するモデルにて予測制御を行うようにしてもよ
い。このようにすれば、一方の冷媒操作量が他方の状態
量に干渉する冷媒回路においても予測制御を適合するこ
とができ、ヒートポンプ制御の応答性・安定性が向上す
る。
【0024】この発明において、冷媒回路に対する外乱
を入力信号として付加して予測制御を行うようにする
と、過渡応答性が向上するとともに、一方の冷媒操作量
が他方の状態量に干渉する冷媒回路においても予測制御
を適合することができ、ヒートポンプ制御の応答性・安
定性が向上する。
【0025】本発明の制御装置において、フィードバッ
ク制御を付加し、冷媒操作量と冷媒状態量との伝達特性
にフィードバック制御の特性を加えたモデルにて予測制
御を行うようにしてもよい。この場合、冷媒回路とフィ
ードバック制御をモデルとした制御となるので、予測制
御とフィードバック制御を並立させることができる。
【0026】本発明の制御装置において、予測制御と共
にPID制御も行い、そのPID制御ゲインを予測結果
と制御結果に基づいて調整するようにしてもよい。この
ようにすれば、予測制御のモデル誤差発生の度合に応じ
て、PID制御にて補完することができ、より的確な予
測制御が可能となる。
【0027】本発明の制御装置において、予測制御と共
にPID制御も行い、そのPID制御ゲインを制御目標
値と制御結果に基づいて調整するようにしてもよい。こ
のようにすれば、予測制御の性能低下度合いに応じてP
ID制御で補完することができ、より的確な予測制御が
可能となる。
【0028】本発明の制御装置において、予測制御とP
ID制御を並列して行い、PID制御の入力信号として
予測結果と制御結果の偏差を用いるようにしてもよい。
このようにすれば、予測制御のモデルと実機とのモデル
誤差をPID制御により補償することができ、より的確
な予測制御が可能となる。
【0029】本発明の制御装置において、予測制御のモ
デルをファジィ推論にて生成するという処理を行っても
よい。このようなモデル生成を行うと、ファジィ推論の
入力とする物理量に対する実機の特性変化に、予測制御
のモデルを合わせることができる。
【0030】また、ファジィ推論にてモデルを生成する
場合、学習制御を経てファジィ推論のルールを更新する
ようにしてもよい。このように学習制御によってファジ
ィルールを調整することで、個体差や経年変化などによ
る実機の特性変化に、予測制御のモデルを合わせること
ができる。
【0031】本発明の制御装置において、予測制御のモ
デルを実機の制御結果からオンラインでシステム同定し
調整するようにすれば、個体差や経年変化などによる実
機の特性変化に、予測制御のモデルを合わせることがで
きる。
【0032】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施形態を図面に
基づいて説明する。
【0033】<ヒートポンプの冷媒回路の説明>ヒート
ポンプの冷媒回路10は、図1に示すように圧縮機1
1、凝縮器12、膨張弁13及び蒸発器14によって構
成されており、エアコンを構成する場合、蒸発器14
(または凝縮器12)が室内機に設置され、凝縮器12
(または蒸発器14)が室外機に設置される。
【0034】冷媒回路10を運転制御する際の冷媒制御
量は、冷凍(冷房)サイクルの場合は、例えば圧縮機1
1の吸入圧力と吸入過熱度であり、その各検出値が運転
制御に用いられる。暖房サイクルの場合は、例えば圧縮
機11の吐出圧力と吐出過熱度であり、その各検出が運
転制御に用いられる。
【0035】また、運転制御の冷媒操作量は、例えば圧
縮機11の回転数と膨張弁13の開度とされる(冷凍サ
イクル及び暖房サイクルの双方共)。
【0036】なお、圧縮機11の吸入圧力と蒸発器14
での冷媒の蒸発温度とは相互に計算によって求めること
ができるので、蒸発温度の検出値を運転制御に用いるこ
ともできる。また、圧縮機11の吐出圧力と凝縮器12
での冷媒の凝縮温度とは相互に計算によって求めること
ができるので、凝縮温度の検出値を運転制御に用いるこ
ともできる。
【0037】図1の冷媒回路10では、凝縮器12及び
蒸発器14を1台ずつ備えているが、冷房/暖房システ
ムとして、1つの室外機に対して複数の室内機が接続さ
れる場合、複数台の蒸発器14または凝縮器12が冷媒
回路10に組み込まれる。このようなシステムでは、室
内機の運転容量が変化するので、その運転室内機容量の
変化(外乱)を考慮して運転制御を行う必要がある。
【0038】図1の冷媒回路10において、圧縮機11
の回転数を変化させると、冷媒回路10を流れる冷媒の
圧力が変化することになるが、圧縮機11の回転数の変
化は吸入過熱度または吐出過熱度にも干渉する。また、
膨張弁13の開度を変化させると、吸入過熱度または吐
出過熱度が変化することになるが、膨張弁13の開度変
化は圧縮機11の吸入圧力または吐出圧力にも干渉す
る。従って、より的確な運転制御を行うには、圧縮機1
1の回転数が過熱度に及ぼす影響、膨張弁13の開度が
吸入圧力または吐出圧力に及ぼす影響を考慮する必要が
ある。
【0039】<実施形態の詳細な説明>まず、本実施形
態では、図1に示すように、予測器2を備えた制御装置
1を用いて、冷媒回路10(冷凍サイクル)を予測制御
するところに特徴がある。
【0040】その予測制御の基本的なアルゴリズムを、
図2のブロック線図を参照しながら説明する。
【0041】予測器2は、制御目標値y* (t)、操作
量u(t)、冷媒制御量y(t)を入力信号とし、冷凍
サイクル3のモデルパラメータと、操作量u(t)と冷
媒制御量y(t)との関係を示す伝達特性を有するパラ
メトリックモデル(以下、モデルという)を使用して予
測制御を行う。その予測制御は次のアルゴリズムにて実
行する。
【0042】予測制御のパラメトリックモデルの出力
を次式で与える。
【0043】ym(t)=θ0 u(t)+θ1 u(t−
1)+ ・・・+θn u(t−n) ここで、θはモデルパラメータでθ=[θ0 ,θ1 ,・・
・ θn ] pステップ先の出力の予測値yp (t+p)を次式で
与える。
【0044】yp(t+p)=ym(t+p)+{y
(t)−ym(t)} 予測値が暫定的に目標とする参照軌道yr(t+p)
を次式で与える。
【0045】yr(t+p)−y* (t+p)=a
p {y(t)−y* (t)} ここで、aは制御パラメータで0≦a≦1の範囲で設定
する。
【0046】yp(t+p),yr(t+p)から評
価関数J(T)を次式で与える。
【0047】
【数1】
【0048】ここで、Tは予測区間で0<Tの範囲で設
定する。
【0049】次の条件を満たす冷媒操作量数列Uを決
定する。
【0050】Minimize J(T) Subject to Ω∋U ここで、U=[u(t),u(t+1),・・・ u(t+
T−1)] Ω:操作量の制約領域 Uの最初のS個をサンプリング周期ごとに出力する。
【0051】ここで、Sは出力区間で0<S≦Tの範囲
で設定する。
【0052】時核t+Sにおいて同様に繰り返す。
【0053】次に、外乱を含めた場合の予測制御を図3
のブロック線図を参照しながら説明する。
【0054】予測器2は、制御目標値y* (t)、操作
量u(t)、冷媒制御量y(t)及び外乱w(t)を入
力信号とし、冷凍サイクル3のモデルパラメータと、操
作量u(t)と冷媒制御量y(t)との関係を示す伝達
特性及び外乱w(t)と冷媒制御量y(t)との関係を
示す伝達特性を有するモデルを使用して、前記した〜
のアルゴリズムの予測制御を行う。
【0055】なお、外乱w(t)としては、例えば、1
つの室外機に対して複数の室内機が接続されるエアコン
の運転室内機容量や室温などが挙げられる。
【0056】なお、予測制御モデルの出力ym(t)
は、式右辺のパラメトリックモデルでなく、状態空間
モデルや伝達関数モデルなどで算出するようにしてもよ
い。
【0057】<予測制御の具体例の説明>予測制御の具
体的な例を各項目ごとに説明する。なお、各項目におい
て、予測器2にて実行する予測制御アルゴリズムは、前
記した〜の処理と基本的に同じであるので、その説
明は省略する。
【0058】[2入力・2出力干渉系の予測制御]2入
力・2出力干渉系の予測制御を図4のブロック線図を参
照しながら説明する。
【0059】予測器2は、2つの制御目標値y1
* (t),y2* (t)、2つの冷媒制御量y1
(t),y2(t)、2つの操作量u1(t),u2
(t)及び外乱w(t)を入力信号とし、2入力・2出
力系冷凍サイクル3のモデルパラメータと、伝達特性G
1 〜G4 を有するモデルを使用して予測制御を行う。
【0060】具体的に説明すると、一方の冷媒制御量y
1(t)が他方の操作量u2(t)に相関のある状態量
であり、また、他方の冷媒制御量y2(t)が一方の操
作量u1(t)に相関のある状態量であることを考慮
し、一方の操作量u1(t)が他方の冷媒制御量y2
(t)に及ぼす干渉を表す伝達特性G2 と、他方の操作
量u2(t)が一方の冷媒制御量y1(t)に及ぼす干
渉を表す伝達特性G3 をモデルに組み込むことで、2入
力・2出力系において、より的確な予測制御を行えるよ
うにしている。なお、G1 は操作量u1(t)と冷媒制
御量y1(t)との関係を示す伝達特性であり、G4 は
操作量u2(t)と冷媒制御量y2(t)との関係を示
す伝達特性である。
【0061】2入力・2出力干渉系の予測制御のより具
体的な例を説明する。
【0062】制御目標値y* 1(t)を目標吸入圧力、
制御目標値y* 2(t)を目標吸入過熱度とし、操作量
u1(t)を圧縮機の回転数、操作量u2(t)を膨張
弁の開度とし、冷媒制御量y1(t)を吸入圧力、冷媒
制御量y2(t)を吸入過熱度として予測制御を行う場
合、G2 を膨張弁の開度が吸入圧力に及ぼす干渉を表す
伝達特性とし、G3 を吸入圧力が吸入過熱度に及ぼす干
渉を表す伝達特性とすることにより、圧縮機回転数の吸
入過熱度への影響及び膨張弁開度の吸入圧力への影響を
軽減もしくは除去することができる。
【0063】なお、この具体例の場合、図4のG1 は圧
縮機の回転数と吸入圧力との関係を示す伝達特性とな
り、G4 は膨張弁の開度と吸入過熱度との関係を示す伝
達特性となる。
【0064】2入力・2出力干渉系において外乱を含め
て予測制御を行う場合、図5のブロック線図に示すよう
に、外乱w(t)の信号を予測器2に入力し、前記した
伝達特性G1 〜G4 及び外乱w(t)と各冷媒制御量y
1(t),y2(t)との関係を示す伝達特性G 5、G
6 を有するモデルを使用して予測制御を行うようにす
る。
【0065】なお、外乱w(t)としては、例えば、1
つの室外機に対して複数の室内機が接続されるエアコン
の運転室内機容量や室温などが挙げられる。
【0066】[予測制御+フィードバック制御]予測制
御にフィードバック制御を付加する場合、図6のブロッ
ク線図に示すように、制御目標値y* (t)と冷媒制御
量y(t)との差を入力するフィードバックコントロー
ラ4を予測器2と並列に接続する。そして、予測器2
が、制御目標値y* (t)、操作量u(t)、冷媒制御
量y(t)を入力信号とし、冷凍サイクル3のモデルパ
ラメータと、操作量u(t)と冷媒制御量y(t)との
関係を示す伝達特性及びフィードバックコントローラ4
の特性を有するモデルを使用して予測制御を行うように
する。
【0067】[予測制御+PID制御]まず、PID制
御を備えた系に、単に予測制御を加えると系のゲインが
高くなり、予測制御性能が悪化するという問題が発生す
る。これを防止することを目的として、この例ではPI
Dゲインを調整するという方法を採用する。
【0068】具体的には、図7のブロック線図に示すよ
うに、予測器(図示せず)の予測結果yP (t)と制御
結果(冷媒制御量)y(t)との差の絶対値を演算し、
その演算結果[|yP (t)−y(t)|]を、比例ゲ
インPneに掛け合わせることにより、PIDゲインP
(t)を調整するようにしている。
【0069】このようなゲイン調整方法を採用すること
により、モデルによる予測結果と実機での制御結果との
差(モデル誤差)が小さいときには、PID制御のゲイ
ンが小さくなって予測制御系に対するPID制御の働き
が少なくなり、モデル誤差が大きいときにはPID制御
のゲインが大きくなって、予測制御系にPID動作が大
きく効いてくるので、予測制御のモデル誤差発生の度合
に応じて、PID制御にて補完することができる。
【0070】また、以上のようなPIDゲイン調整を行
うことにより、PID制御を備えた系に予測制御を加え
ても、予測制御性能が悪化することがないので、PID
制御を行っている既存のヒートポンプに、本発明の予測
制御を組み入れることも可能になる。
【0071】ここで、図7の制御方法では、比例ゲイン
Pneの調整が制御対象の物理量の次元に依存するため、
制御対象の物理量の次元が同じである機種に対して共通
して用いることができるが、物理量の次元が異なる機種
には使用できない。例えば、制御対象の物理量の次元が
[kgf/cm2 ]として設計された制御装置は、物理
量の次元が[kPa]に設定されているヒートポンプに
は適用できない。
【0072】このような点を解消するには、図8のブロ
ック線図に示す制御方法を採用すればよい。
【0073】図8の制御方法では、予測器(図示せず)
の予測結果yP (t)と制御結果y(t)との差の絶対
値[|yP (t)−y(t)|]を、あらかじめ想定し
た誤差の最大値[max|yP −y|]で除すことによ
り、PIDゲインの調整に用いるモデル誤差の無次元化
をはかっている。
【0074】なお、誤差の最大値[max|yP −y
|]は、制御量が圧縮機の吸入圧力である場合、例え
ば、max|yP −y|=2kgf/cm2 とする。
【0075】図9は、PIDゲインの調整方法の他の例
を示すブロック線図である。
【0076】図9の制御方法では、制御目標値:y
* (t)と制御結果y(t)との差の絶対値を演算し、
その演算結果を、誤差の最大値[max|y* −y|]
を用いて無次元化した後、P定数:Pneに掛け合わせる
ことにより、PIDゲインP(t)を調整するようにし
ている。この方法を採用すれば、予測制御の性能低下度
合いに応じてPID制御で補完することができる。
【0077】図10は、予測制御とPID制御を行う制
御方法の他の例を示すブロック線図である。
【0078】図10の制御方法は、PID制御の入力信
号として、予測結果yP (t)と制御結果(冷媒制御
量)y(t)との偏差を用いる点に特徴がある。この制
御方法を採用すれば、予測制御のモデルと実機とのモデ
ル誤差をPID制御により補償することができる。
【0079】[予測制御のモデル生成]モデルを使用し
て予測制御を行う際、環境条件によって実機の動特性が
変化すると、モデル誤差が大きくなって制御性能が悪化
する。
【0080】これを防止する方法として、図11のブロ
ック線図に示すように、環境条件に基づいて、予測制御
のモデルをファジィ推論にて生成し、そのモデルパラメ
ータθ(t)を予測器2に入力するという方法を挙げる
ことができる。
【0081】モデル生成に用いるファジィ推論の具体的
な手法を以下に説明する。
【0082】手順1.あらかじめ実験でルールを設定す
る。
【0083】[ルール] If 環境パラメータ=ai then θ=θi If 環境パラメータ=ai+1 then θ=θi+1 ここで、θはモデルパラメータである。また、入力変数
に対するメンバシップ関数は図12とする。
【0084】手順2.制御を行う時点の環境パラメータ
からモデルパラメータを、次の式から導出する。
【0085】
【数2】
【0086】なお、環境パラメータとしては、例えば室
温、外気温度、室外ファン風量、室内ファン風量、廃熱
回収量、運転室内機容量などを用いる。
【0087】以上のアルゴリズムにて予測制御のモデル
を生成することにより、環境条件が変化しても、予測制
御に使用するモデルを実機の動特性に合わせることが可
能になる。
【0088】[学習制御]前記したファジィ推論におい
て、入力としていない環境条件に変化が発生すると、モ
デル誤差が大きくなって制御性能が悪化する。これを防
止することを目的として学習制御を行う。その具体的な
処理を以下に説明する。
【0089】1.制御結果(冷媒制御量)から、オンラ
インでシステム同定を行い、そのときの環境条件におけ
るパラメータを同定する(詳細は後述)。
【0090】2−1.その時のファジィルールの入力と
している環境条件に促し、ファジィルール If 環境パラメータ=ai then θ=θi If 環境パラメータ=ai+1 then θ=θi+1 の後件部を変更する。
【0091】
【数3】
【0092】2−2.その時のファジィルールの入力と
している環境条件に促し、ファジィルール If 環境パラメータ=ai then θ=θi If 環境パラメータ=ai+1 then θ=θi+1 の前件部を変更する(図13参照)。
【0093】
【数4】
【0094】[オンラインシステム同定]モデルを使用
して予測制御を行う際、環境条件により実機の動特性が
変化すると、モデル誤差が大きくなって制御性能が悪化
する。これを防止することを目的としてオンラインシス
テム同定を行う。
【0095】具体的には、図14のブロック線図に示す
ように、実機の制御結果(冷媒制御量)y(t)と、操
作量u(t)を用い、PEM(予測誤差法)によりシス
テム同定を行ってモデルパラメータの推定値θ^(t)
を導出し、そのθ^(t)を予測器2に入力するという
処理を行う。
【0096】PEM(Prediction Error method) とは、
予測誤差から構成される評価規範を最小にするように推
定値を計算するパラメータ推定法のことである。
【0097】ここで、図14の制御方法では、モデルを
直接更新する場合を示しているが、モデルを学習で更新
するようにしてもよい。
【0098】その具体的な方法としては、例えば図15
のブロック線図に示すように、オンラインのシステム同
定によるモデルパラメータの推定値θ^(t)と、環境
条件に基づいて生成されるモデルパラメータθ(t)を
用いた学習制御によって、モデルパラメータを更新する
という方法が挙げられる。なお、この図15の制御方法
において、モデル生成と学習制御の各処理には、前記し
たファジィ推論による手法を用いる。
【0099】なお、図11及び図13〜図15の制御方
法では、フィードバックコントローラ4を付加した制御
となっているが、この各方法は、フィードバックコント
ローラ4を外した形態でも実施可能である。また、図1
1及び図13〜図15の制御方法において、フィードバ
ックコントローラ4の構成に替えて、図6〜図10に示
したような形態でPID制御を行うようにしてもよ
い。、以上の実施形態では、ヒートポンプの冷凍システ
ムに本発明の予測制御を適用しているが、これに限られ
ることなく、暖房システムにも本発明を適用可能である
ことは勿論である。
【0100】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
ヒートポンプの運転制御に関する信号のうち、少なくと
も、制御目標値、前記制御目標値に制御を行うことを目
的とする冷媒状態量、及び前記冷媒状態量と相関のある
冷媒操作量の3種類の信号に基づいて、冷媒操作量と冷
媒状態量との伝達特性を有するモデルにて予測制御を行
うので、ヒートポンプ制御の応答性・安定性を向上させ
ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】ヒートポンプの冷媒回路の構成図である。
【図2】本発明の制御方法の一例を示すブロック線図で
ある。
【図3】本発明の制御方法の他の例を示すブロック線図
である。
【図4】2入力・2出力干渉系の予測制御の一例を示す
ブロック線図である。
【図5】2入力・2出力干渉系の予測制御の他の例を示
すブロック線図である。
【図6】フィードバック制御を付加した予測制御の一例
を示すブロック線図である。
【図7】予測制御とPID制御を行う制御方法の一例を
示すブロック線図である。
【図8】予測制御とPID制御を行う制御方法の他の例
を示すブロック線図である。
【図9】予測制御とPID制御を行う制御方法の別の例
を示すブロック線図である。
【図10】予測制御とPID制御を行う制御方法の別の
例を示すブロック線図である。
【図11】環境条件に基づいてモデル生成を行う場合の
制御方法の例を示すブロック線図である。
【図12】ファジィ推論にてモデル生成を行う際に用い
るメンバシップ関数を示すグラフである。
【図13】学習制御にてファジィ推論のルールを更新す
る方法の説明図である。
【図14】予測制御のモデルをシステム同定にて更新す
る方法の一例を示すブロック線図である。
【図15】予測制御のモデルをシステム同定にて更新す
る方法の他の例を示すブロック線図である。
【符号の説明】
1 制御装置 2 予測器 3 冷凍システム 4 フィードバックコントローラ 10 冷媒回路 11 圧縮機 12 凝縮器 13 膨張弁 14 蒸発器
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 松本 圭司 大阪府大阪市北区茶屋町1番32号 ヤンマ ーディーゼル株式会社内 (72)発明者 小森 隆史 大阪府大阪市北区茶屋町1番32号 ヤンマ ーディーゼル株式会社内 (72)発明者 福田 敏男 愛知県名古屋市東区矢田町2−66−122 (72)発明者 長谷川 泰久 愛知県春日井市牛山町1464 Fターム(参考) 3L060 AA05 CC19 DD02 EE01

Claims (22)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項1】 圧縮機、凝縮器、膨張弁及び蒸発器から
    なる冷媒回路を有するヒートポンプの制御方法におい
    て、少なくとも、制御目標値、前記制御目標値に制御を
    行うことを目的とする冷媒状態量、及び前記冷媒状態量
    と相関のある冷媒操作量の3種類の信号に基づいて、冷
    媒操作量と冷媒状態量との伝達特性を有するモデルにて
    予測制御を行うことを特徴とするヒートポンプの制御方
    法。
  2. 【請求項2】 請求項1記載の制御方法において、前記
    した少なくとも3種の信号と冷媒回路に対する外乱信号
    に基づいて、冷媒操作量と冷媒状態量との伝達特性を有
    するモデルにて予測制御を行うことを特徴とするヒート
    ポンプの制御方法。
  3. 【請求項3】 請求項1または2記載の制御方法におい
    て、冷媒操作量を少なくとも2種類の入力信号とし、そ
    の各冷媒操作量と相関のある冷媒状態量を少なくとも2
    種類の出力信号とするとともに、入力信号と相関のある
    出力信号との少なくとも2種類の伝達特性と、一方の入
    力信号が他方の出力信号に及ぼす干渉を表す、少なくと
    も1種の伝達特性とを有するモデルにて予測制御を行う
    ことを特徴とするヒートポンプの制御方法。
  4. 【請求項4】 請求項3記載の制御方法において、冷媒
    回路に対する外乱を入力信号として付加することを特徴
    とするヒートポンプの制御方法。
  5. 【請求項5】 請求項1または2記載の制御方法におい
    て、フィードバック制御を付加し、冷媒操作量と冷媒状
    態量との伝達特性にフィードバック制御の特性を加えた
    モデルにて予測制御を行うことを特徴とするヒートポン
    プの制御方法。
  6. 【請求項6】 請求項1から4のいずれかに記載の制御
    方法において、予測制御と共にPID制御も行い、その
    PID制御ゲインを予測結果と制御結果に基づいて調整
    することを特徴とするヒートポンプの制御方法。
  7. 【請求項7】 請求項1から4のいずれかに記載の制御
    方法において、予測制御と共にPID制御も行い、その
    PID制御ゲインを制御目標値と制御結果に基づいて調
    整することを特徴とするヒートポンプの制御方法。
  8. 【請求項8】 請求項1から4のいずれかに記載の制御
    方法において、予測制御とPID制御を並列して行い、
    PID制御の入力信号として予測結果と制御結果の偏差
    を用いることを特徴とするヒートポンプの制御方法。
  9. 【請求項9】 請求項1から5のいずれかに記載の制御
    方法において、予測制御のモデルをファジィ推論にて生
    成することを特徴とするヒートポンプの制御方法。
  10. 【請求項10】 請求項9記載の制御方法において、フ
    ァジィ推論にてモデルを生成する際に学習制御を経てフ
    ァジィ推論のルールを更新することを特徴とするヒート
    ポンプの制御方法。
  11. 【請求項11】 請求項1から5または10のいずれか
    に記載の制御方法において、予測制御のモデルをオンラ
    イン同定にて調整することを特徴とするヒートポンプの
    制御方法。
  12. 【請求項12】 圧縮機、凝縮器、膨張弁及び蒸発器か
    らなる冷媒回路を有するヒートポンプの制御装置におい
    て、少なくとも、制御目標値、前記制御目標値に制御を
    行うことを目的とする冷媒状態量、及び前記冷媒状態量
    と相関のある冷媒操作量の3種類の信号に基づいて、冷
    媒操作量と冷媒状態量との伝達特性を有するモデルにて
    予測制御を行うように構成されていることを特徴とする
    ヒートポンプの制御装置。
  13. 【請求項13】 請求項12記載の制御装置において、
    前記した少なくとも3種の信号と冷媒回路に対する外乱
    信号に基づいて、冷媒操作量と冷媒状態量との伝達特性
    を有するモデルにて予測制御を行うように構成されてい
    ることを特徴とするヒートポンプの制御装置。
  14. 【請求項14】 請求項12または13記載の制御装置
    において、冷媒操作量を少なくとも2種類の入力信号と
    し、その各冷媒操作量と相関のある冷媒状態量を少なく
    とも2種類の出力信号とするとともに、入力信号と相関
    のある出力信号との少なくとも2種類の伝達特性と、一
    方の入力信号が他方の出力信号に及ぼす干渉を表す、少
    なくとも1種の伝達特性とを有するモデルにて予測制御
    を行うように構成されていることを特徴とするヒートポ
    ンプの制御装置。
  15. 【請求項15】 請求項14記載の制御装置において、
    冷媒回路に対する外乱を入力信号として付加して予測制
    御を行うように構成されていることをヒートポンプの制
    御装置。
  16. 【請求項16】 請求項12または13記載の制御装置
    において、フィードバック制御を付加し、冷媒操作量と
    冷媒状態量との伝達特性にフィードバック制御の特性を
    加えたモデルにて予測制御を行うように構成されている
    ことを特徴とするヒートポンプの制御装置。
  17. 【請求項17】 請求項12から15のいずれかに記載
    の制御装置において、予測制御と共にPID制御も行
    い、そのPID制御ゲインを予測結果と制御結果に基づ
    いて調整するように構成されていることを特徴とするヒ
    ートポンプの制御装置。
  18. 【請求項18】 請求項12から15のいずれかに記載
    の制御装置において、予測制御と共にPID制御も行
    い、そのPID制御ゲインを制御目標値と制御結果に基
    づいて調整するように構成されていることを特徴とする
    ヒートポンプの制御装置。
  19. 【請求項19】 請求項12から15のいずれかに記載
    の制御装置において、予測制御とPID制御を並列して
    行い、PID制御の入力信号として予測結果と制御結果
    の偏差を用いるように構成されていることを特徴とする
    ヒートポンプの制御装置。
  20. 【請求項20】 請求項12から16のいずれかに記載
    の制御装置において、予測制御のモデルをファジィ推論
    にて生成するように構成されていることを特徴とするヒ
    ートポンプの制御装置。
  21. 【請求項21】 請求項20記載の制御装置において、
    ファジィ推論にてモデルを生成する際に学習制御を経て
    ファジィ推論のルールを更新するように構成されている
    ことを特徴とするヒートポンプの制御装置。
  22. 【請求項22】 請求項12から16または21のいず
    れかに記載の制御装置において、予測制御のモデルをオ
    ンライン同定にて調整するように構成されていることを
    特徴とするヒートポンプの制御装置。
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