JP2017040451A - 燃焼装置 - Google Patents

Abstract

【課題】燃焼バーナの火炎温度を検出するバーナセンサを備えた燃焼装置において、バーナセンサの検出値が、火炎温度の実値に対する応答遅れをもって到達する到達値を高精度で予測演算する技術を提供する。
【解決手段】燃焼装置１００は、燃焼バーナ３０と、バーナセンサ１６０と、予測演算部とを備える。バーナセンサ１６０は、燃焼バーナ３０が燃焼しているときの火炎温度を検出する。予測演算部は、バーナセンサ１６０の検出値が、火炎温度の時間的変化に対する応答遅れをもって到達する到達値を予測演算する。予測演算部は、所定周期ごとに、バーナセンサ１６０の出力信号から検出値を取得し、今回取得された検出値と過去に取得された検出値との偏差に係数を乗じた値を、今回取得された検出値に加算することによって到達値を演算する。係数は、応答遅れの時定数と所定周期との比率に基づいて定められた値である。
【選択図】図１

Description

この発明は、燃焼装置に関し、より特定的には、燃焼バーナの火炎温度を検出するバーナセンサを備えた燃焼装置に関する。

燃料燃焼によって熱量を発生する燃焼装置においては、たとえば特許第５３６０４００号公報（特許文献１）に示されるように、燃焼バーナが燃焼しているときの火炎温度をバーナセンサを用いて検出し、バーナセンサの検出値に基づいて燃焼が良好な状態にあるか否かを診断する技術が提案されている。

また特許第４２１４４７８号公報（特許文献２）には、バーナセンサの検出値に基づいて燃焼改善処理を実行する技術が提案されている。燃焼改善処理とは、バーナセンサの検出値から低酸素状態の発生を予測または検知して燃焼状態の改善を自動的に図ることにより、低酸素状態に起因する振動燃焼の発生を回避するものである。

特許第５３６０４００号公報 特許第４２１４４７８号公報

上記特許文献に記載される技術において、燃焼バーナの火炎温度は、燃焼バーナの燃焼位置に設けられたバーナセンサによって検出される。

ここで、バーナセンサには一般的に、熱電対やサーミスタが適用される。これらは固有の熱容量を有するため、火炎温度を検出する際、バーナセンサの検出値には火炎温度の時間的変化に対する応答遅れが生じる。言い換えれば、バーナセンサの検出値は、センサ固有の熱容量で決まる時定数に基づく応答遅れをもって、火炎温度の実値に等しい値に到達する。

そのため、バーナセンサの検出値に基づいて燃焼状態を診断する上記特許文献１の技術では、火炎温度の実値が異常判定値を超えているにもかかわらず、バーナセンサの検出値が異常判定値に達していないために、燃焼が良好な状態にあると誤って診断されてしまう虞がある。また、バーナセンサの検出値に基づいて燃焼改善処理を実行する上記特許文献２の技術では、低酸素状態の発生を正確に予測または検知することが困難となり、結果的に燃焼改善処理の実行開始が遅れてしまう可能性がある。

この発明はこのような問題点を解決するためになされたものであって、その目的は、燃焼バーナの火炎温度を検出するバーナセンサを備えた燃焼装置において、バーナセンサの検出値が、火炎温度の実値に対する応答遅れをもって到達する到達値を高精度で予測演算する技術を提供することである。

本発明による燃焼装置は、燃焼バーナと、バーナセンサと、予測演算部とを備える。バーナセンサは、燃焼バーナが燃焼しているときの火炎温度を検出する。予測演算部は、バーナセンサの検出値が、火炎温度の時間的変化に対する応答遅れをもって到達する到達値を予測演算する。予測演算部は、所定周期ごとにバーナセンサの出力信号から検出値を取得すると、今回取得された検出値と過去に取得された検出値との偏差に係数を乗じた値を、今回取得された検出値に加算することによって到達値を演算するように構成される。係数は、応答遅れの時定数と所定周期との比率に基づいて定められた値である。

上記燃焼装置によれば、バーナセンサが有する応答遅れの時定数と、バーナセンサの検出値を取得するときの検出周期とを定数として、今回の検出値および過去の検出値に基づいて、バーナセンサ出力の到達値を高精度に予測演算することができる。

好ましくは、予測演算部は、上記偏差として、今回取得された検出値とｋ周期（ｋは１以上の自然数）前に取得された検出値との偏差を演算するように構成される。上記係数は、比率と１／ｋとの乗算値に基づいて定められた値である。

このようにすれば、バーナセンサの検出周期およびｋをそれぞれ適当な値に調整することにより、バーナセンサ出力の到達値を高精度に予測演算することができる。

好ましくは、予測演算部は、応答遅れの時定数として、一次遅れ応答の時定数を設定する。

このようにすれば、センサ固有の熱容量による応答遅れが一次遅れ応答であるという仮定に基づいた予測演算を行なうことにより、バーナセンサ出力の到達値を高精度に予測演算することができる。

好ましくは、予測演算部は、上記偏差および上記係数を用いて到達値を予測演算する予測演算器と、予測演算器により演算された到達値の時間的推移を平滑化するためのローパスフィルタとを含む。

このようにすれば、センサ検出値の量子化誤差といった外乱がある場合においても、バーナセンサ出力の到達値を高精度に予測演算することができる。

好ましくは、燃焼装置は、予測演算部により演算された到達値に基づいて、燃焼バーナにおける燃焼状態を診断するように構成された燃焼制御部をさらに備える。

このようにすれば、高精度に予測演算された到達値に基づいて燃焼バーナにおける燃焼状態の診断を実行することにより、バーナセンサの応答遅れに影響されることなく、燃焼状態を正確に診断することが可能となる。

好ましくは、燃焼装置は、予測演算部により演算された到達値に基づいて、燃焼バーナにおける燃焼状態を改善させる燃焼改善処理を実行するように構成された燃焼制御部をさらに備える。

このようにすれば、高精度に予測演算された到達値に基づいて燃焼改善処理を実行することにより、バーナセンサの応答遅れに影響されることなく、燃焼改善処理を適切に実行することが可能となる。

この発明によれば、燃焼バーナの火炎温度を検出するバーナセンサを備えた燃焼装置において、バーナセンサの検出値が、火炎温度の実値に対する応答遅れをもって到達する到達値を高精度で予測演算することができる。

この発明の実施の形態１に従う燃焼装置を含む給湯装置の概略構成図である。 バーナセンサの検出値の時間的変化の一例を示す図である。 図１に示されるコントローラの構成を示すブロック図である。 バーナセンサの出力特性を説明する図である。 バーナセンサ出力の到達値の予測演算結果を例示するための波形図である。 コントローラが実行する燃焼状態の診断および燃焼改善処理を説明するフローチャートである。 図６のステップＳ０５における燃焼改善処理の一態様を説明するフローチャートである。 センサ検出値が量子化誤差を含んでいる場合の到達値の予測演算結果を例示するための波形図である。 センサ検出値が量子化誤差を含まない場合の到達値の予測演算結果を例示するための波形図である。 この発明の実施の形態２に従う給湯装置のコントローラに含まれる予測演算部の構成を示すブロック図である。 図１０に示す予測演算部の構成を示すブロック線図である。 図８に示したセンサ検出値の到達値をＬＰＦを通過させたときの到達値を示した波形図である。 図５に示したセンサ検出値の到達値をＬＰＦを通過させたときの到達値を示した波形図である。 バーナセンサ出力の到達値を用いた燃焼状態の診断および燃焼改善処理を説明するための波形図である。

以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、図中の同一または相当する部分については、同一符号を付してその説明が繰り返さない。

［実施の形態１］
図１は、この発明の実施の形態１に従う燃焼装置を含む給湯装置の概略構成図である。

図１を参照して、給湯装置１００は、加熱部２０と、加熱部２０を格納する燃焼缶体（以下、単に「缶体」とも称する）１０と、送風ファン４０と、入水管５０と、バイパス管６０と、出湯管７０と、コントローラ３００とを備える。加熱部２０は、水を加熱して湯にする部分であり、一次熱交換器１１、二次熱交換器２１および燃焼バーナ３０を含む。燃焼バーナ３０は、代表的にはガスバーナである。

入水管５０および出湯管７０の間にはバイパス管６０が配置される。入水管５０には、バイパス管６０への分流を制御するための分配弁８０が介挿接続される。さらに、入水管５０には、温度センサ１１０および流量センサ１５０が配置される。温度センサ１１０は、入水温度Ｔｗを検出する。入水管５０には、水道水等が給水される。分配弁８０の開度に応じて、給水量の一部が入水管５０からバイパス管６０へ分流される。全体給水量に対する分流の割合は、分配弁８０の開度に応じて制御される。

入水管５０の水は、まず二次熱交換器２１によって予熱された後、一次熱交換器１１において主加熱される。一次熱交換器１１および二次熱交換器２１によって所定温度まで加熱された湯は、出湯管７０から出湯される。

出湯管７０は、合流点７５においてバイパス管６０と接続される、したがって、給湯装置１００からは、缶体１０から出力された高温湯と、バイパス管６０の水とを混合した適温の湯が、台所及び浴室等の給湯栓１９０並びに、図示しない風呂への注湯回路などの所定の給湯箇所に供給される。

出湯管７０には、流量調整弁９０および温度センサ１２０，１３０が設けられる。温度センサ１２０は、出湯管７０とバイパス管６０との合流点７５よりも上流側（缶体側）に配置され、缶体１０からの出力湯温（缶体温度）を検出する。温度センサ１３０は、合流点７５よりも下流側（出湯側）に設けられ、バイパス管６０からの水が混合された後の出湯温度Ｔｈを検出する。流量調整弁９０は出湯流量を制御するために設けられる。

缶体１０において、燃焼バーナ３０に送出された燃料ガスは、送風ファン４０からの燃焼用空気と混合される。点火装置４５によって混合気が着火されることにより、燃料ガスが燃焼されて火炎が生じる。燃焼バーナ３０からの火炎によって生じる燃焼熱は、缶体１０内で一次熱交換器１１および二次熱交換器２１へ与えられる。一次熱交換器１１は、燃焼バーナ３０による燃焼ガスの顕熱（燃焼熱）により入水を熱交換によって加熱する。二次熱交換器２１は、燃焼バーナ３０からの燃焼排ガスの潜熱によって通流された水を熱交換によって加熱する。

缶体１０の燃焼ガスの流れ方向下流側には熱交換後の燃焼排ガスを排出処理するための排気通路１５が設けられる。このように、缶体１０では、燃焼バーナ３０での燃焼による発生熱量により、一次熱交換器１１および二次熱交換器２１で、入水管５０から供給された水を加熱する。

燃焼バーナ３０へのガス供給管３１には、元ガス電磁弁３２、ガス比例弁３３および、能力切換弁３５ａ〜３５ｃが配置される。元ガス電磁弁３２は、燃焼バーナ３０への燃料ガスの供給をオンオフする機能を有する。ガス供給管３１のガス流量は、ガス比例弁３３の開度に応じて制御される。

コントローラ３００は、各センサの出力信号（検出値）およびユーザ操作を受けて、給湯装置１００の全体動作を制御するために、各機器への制御指令を発生する。ユーザ操作には、給湯装置１００の運転オン／オフ指令および設定湯温（Ｔｒ＊）指令が含まれる。制御指令には、各弁の開閉および開度指令、送風ファン４０への電気的入力指令（ファン駆動電圧指令）が含まれる。

給湯装置１００では、合流点７５よりも下流側（出湯側）に配置された流量調整弁９０からは、缶体１０からの加熱水と、バイパス管６０からの非加熱水とを混合した湯が出力される。コントローラ３００は、流量調整弁９０の開度を制御することによって、缶体流量および出湯管７０からの出湯流量を制御することができる。

流量センサ１５０は、分配弁８０よりも下流側（缶体側）に配置され、缶体１０に格納された加熱部２０を通過する流量（缶体流量）を検出する。

コントローラ３００は、給湯装置１００の運転指令がオンされると、流量センサ１５０によって検出される流量（缶体流量）が最低作動流量（ＭＯＱ）を超えたことに応じて、缶体１０での燃焼動作をオンする。燃焼動作がオンされると、元ガス電磁弁３２が開放されて、燃焼バーナ３０への燃料ガスの供給が開始される。

燃焼バーナ３０の燃焼位置には、バーナセンサ１６０が配置される。バーナセンサ１６０は、燃焼バーナ３０が燃焼しているときの火炎温度を検出する。バーナセンサ１６０は、例えば熱電対またはサーミスタ等によって構成される。

コントローラ３００は、燃焼動作の実行時において、所定の検出周期ごとに、バーナセンサ１６０の出力信号から検出値を取得する。コントローラ３００は、取得したバーナセンサ１６０の検出値を用いて、燃焼バーナ３０における燃焼が良好な状態にあるか否かを診断する。燃焼が良好な状態にないと診断された場合、コントローラ３００は、燃焼バーナ３０の燃焼状態を改善させる燃焼改善処理を実行する。

ここで、上述したように、バーナセンサ１６０は固有の熱容量を有するため、センサ検出値には、火炎温度の時間的変化に対する応答遅れが生じる。図２は、バーナセンサ１６０の検出値の時間的変化の一例を示す図である。図２において、実線はバーナセンサ１６０の検出値の波形を示し、破線は火炎温度の実値の波形を示している。

図２では、時刻ｔ１において、燃焼バーナ３０の火炎温度が３００［℃］から５３０［℃］程度にまで上昇している。このような火炎温度の上昇は、例えば燃焼バーナ３０の燃焼能力が上昇した場合、または、送風ファン４０からの燃焼用空気の供給が不足している場合などに発生し得る。

図２に示されるように、バーナセンサ１６０への入力信号である火炎温度の上昇に対して、バーナセンサ１６０の出力信号である検出値は時間的に遅れて上昇する。そして、バーナセンサ１６０の検出値は、火炎温度が変化した時刻ｔ１よりも後の時刻ｔ３において、火炎温度の実値に等しい値に到達する。本明細書では、バーナセンサ１６０の検出値が応答遅れを持って到達する値を、バーナセンサ出力の「到達値」と定義する。

このように、火炎温度が変化すると、バーナセンサ１６０の検出値は、センサに固有の時定数に応じた時間の遅れをもって変化後の火炎温度に追従する。火炎温度の変化に対してバーナセンサ１６０の検出値の変化が遅れるため、バーナセンサ１６０の検出値に基づいて燃焼状態の診断を行なう従来技術では、火炎温度が変化してから温度変化が検出されるまでの間に時間的な遅れが生じることになる。

例えば、火炎温度が異常判定値を超えて上昇するという異常燃焼が発生した場合、バーナセンサ１６０の検出値が異常判定値を超えるまでは異常燃焼と診断されず、異常燃焼の発生後速やかに異常燃焼を検出することができない。この結果、異常燃焼を抑制するための燃焼改善処理の実行開始が遅れるため、燃焼状態をさらに悪化させてしまう虞がある。

そこで、本実施の形態では、バーナセンサ出力の到達値を予測演算する。この予測演算された到達値に基づいて燃焼バーナ３０における燃焼状態の診断および燃焼改善処理を実行することにより、バーナセンサ１６０の応答遅れに影響されることなく、燃焼状態を正確に診断して燃焼改善処理を適切に実行することが可能となる。

本実施の形態において、バーナセンサ出力の到達値の予測演算はコントローラ３００によって実行される。以下では、コントローラ３００の構成および動作について説明する。

図３は、図１に示されるコントローラ３００の構成を示すブロック図である。コントローラ３００は、ＣＰＵ、記憶装置、入出力バッファ等を含み（いずれも図示せず）、各種センサおよび機器からの信号を受けるとともに、加熱部２０の制御を行なう。この制御については、ソフトウェアによる処理に限られず、専用のハードウェア（電子回路）により処理することも可能である。

図３を参照して、コントローラ３００は、予測演算部３１０と、燃焼制御部３２０とを含む。

予測演算部３１０は、所定の検出周期Ｔ_Ｓごとに、バーナセンサ１６０の出力信号から検出値を取得する。予測演算部３１０は、バーナセンサ１６０の検出値を受けて、検出値の到達値を予測演算する。

以下の説明では、今回取得されたバーナセンサ１６０の検出値をｘ［ｎ］とし、ｋ周期前（ｋは１以上の自然数）に取得されたバーナセンサ１６０の検出値をｘ［ｎ−ｋ］とする。また、バーナセンサ１６０の検出値の到達値をｙ［ｎ］とする。

予測演算部３１０は、今回の検出値ｘ［ｎ］と、ｋ周期前の検出値ｘ［ｎ−ｋ］との偏差を算出する。そして予測演算部３１０は、この偏差に係数βを乗じた値を今回の検出値ｘ［ｎ］に加算することによって、到達値ｙ［ｎ］を算出する。

上記係数βは、火炎温度の時間的変化に対する検出値ｘ［ｎ］の応答遅れの時定数Ｔと、所定の検出周期Ｔ_Ｓとの比率に基づいて定められた値である。これらの関係を数式で表すと以下のとおりである。なお、この数式の導出については、後述する。
ｙ［ｎ］＝ｘ［ｎ］＋β（ｘ［ｎ］−ｘ［ｎ−ｋ］）
燃焼制御部３２０は、予測演算部３１０により演算された到達値ｙ［ｎ］に基づいて、燃焼バーナ３０における燃焼状態を診断する。具体的には、燃焼制御部３２０は、到達値ｙ［ｎ］と予め設定された異常判定値とを比較する。本実施の形態では、異常判定値には、第１判定値Ｔ１と、第１判定値Ｔ１よりも低温側に設定された第２判定値Ｔ２とが含まれる。第１判定値Ｔ１は例えば６２０［℃］程度であり、第２判定値Ｔ２は例えば２００［℃］程度である。

到達値ｙ［ｎ］が第２判定値Ｔ２以上かつ第１判定値Ｔ１以下である場合（Ｔ２≦ｙ［ｎ］≦Ｔ１）、燃焼制御部３２０は、燃焼状態が良好な状態にあると診断する。一方、到達値ｙ［ｎ］が第１判定値Ｔ１よりも高温である場合（ｙ［ｎ］＞Ｔ１）、もしくは、到達値ｙ［ｎ］が第２判定値Ｔ２よりも低温である場合（ｙ［ｎ］＜Ｔ２）には、燃焼制御部３２０は、燃焼が良好な状態にない、すなわち、異常燃焼であると診断する。異常燃焼と診断されると、燃焼制御部３２０は燃焼改善処理を実行する。

燃焼改善処理として、燃焼制御部３２０は、燃焼バーナ３０に供給する燃焼用空気または燃料ガスの供給量を変更する。例えば、ｙ［ｎ］＞Ｔ１となる異常燃焼が発生した場合には、燃焼制御部３２０は、送風ファン４０からの燃焼用空気の供給量が増加するように、送風ファン４０の目標回転数を上昇させる。燃焼制御部３２０は、送風ファン４０の実回転数を目標回転数に一致させるためのファン駆動電圧指令を生成し、生成したファン駆動電圧指令を送風ファン４０へ出力する。送風ファン４０がファン駆動電圧指令に基づいて作動することにより、適量の燃焼用空気が供給されるため、燃焼状態を改善させることができる。

（バーナセンサ出力の到達値の予測演算）
以下、コントローラ３００が行なうバーナセンサ出力の到達値ｙ［ｎ］の予測演算について説明する。

コントローラ３００は、バーナセンサ１６０の検出値ｘ［ｎ］から到達値ｙ［ｎ］を予測演算する。予測演算には上記数式（ｙ［ｎ］＝ｘ［ｎ］＋β（ｘ［ｎ］−ｘ［ｎ−ｋ］）を用いるが、この数式の導出について説明する。

図４は、バーナセンサ１６０の出力特性を説明する図である。図４を参照して、バーナセンサ１６０は、火炎温度を入力として、検出値ｘを出力する。時刻ｔにおけるバーナセンサ１６０の検出値をｘ（ｔ）とする。

時刻ｔ＝０にて火炎温度が上昇したとすると、このときの火炎温度の変化はバーナセンサ１６０にとってステップ入力となる。このステップ入力に対するバーナセンサ１６０の出力ｘは次式（１），（２）で表される。

上記式（２）におけるｘ_∞は、時刻ｔ＝０から相当時間が経過した時点（ｔ＝∞）での検出値ｘ（ｔ）の極限値であり、バーナセンサ出力の到達値に相当する。

ここで、バーナセンサ１６０の応答遅れを一次遅れ応答であると仮定する。この一次遅れ応答の時定数をＴとすると、検出値ｘ（ｔ）は次式（３）で表される。

今回の検出値ｘ［ｎ］およびｋ周期前の検出値ｘ［ｎ−ｋ］はそれぞれ、上記式（３）を用いることにより、次式（４），（５）で表される。

上記式（４），（５）を変形することにより、到達値ｘ_∞は次式（６）で表される。

上記式（６）におけるｅｘｐ（−ｋＴ_Ｓ／Ｔ）に１次のＰａｄｅ近似（式（７）参照）を適用し、かつ、到達値ｘ_∞をｙ［ｎ］と表示すると、次式（８）が得られる。

ここで、次式（１０）で与えられる係数αを用いて上記式（８）を変形すると、次式（９）が得られる。

さらに、次式（１２）で与えられる係数βを用いて上記式（９）を変形すると、次式（１１）が得られる。

上記式（１１）は、図３で説明した予測演算に用いられる数式に対応している。なお、係数βは、上記式（１２）に従って、バーナセンサ１６０の時定数Ｔおよび検出周期Ｔ_Ｓの比率（＝Ｔ／Ｔ_Ｓ）に基づいて定められた値となる。より詳細には、係数βは、バーナセンサ１６０の時定数Ｔおよび検出周期Ｔ_Ｓの比率（＝Ｔ／Ｔ_Ｓ）とｋの逆数（＝１／ｋ）との乗算値に基づいて定められた値となる。

これによれば、バーナセンサ１６０が有する一次遅れ応答の時定数Ｔ、コントローラ３００におけるバーナセンサ出力の検出周期Ｔ_Ｓおよびｋを定数として、今回の検出値ｘ［ｎ］および過去の検出値ｘ［ｎ−ｋ］に基づいて、バーナセンサ出力の到達値ｙ［ｎ］を予測演算することができる。

図５は、バーナセンサ出力の到達値の予測演算結果を例示するための波形図である。
図５には、給湯装置１００の運転指令がオンされたときを時刻ｔ０として、時刻ｔ１にて燃焼動作がオンされたときのバーナセンサ１６０の検出値の波形および、センサ検出値から予測演算された到達値の波形が示されている。なお、予測演算では、時定数Ｔ＝２２［ｓｅｃ］とし、検出周期Ｔ_Ｓ＝１［ｓｅｃ］とし、ｋ＝３とした。

図５を参照して、センサ検出値は、燃焼動作がオンされた時刻ｔ１から上昇し始め、時刻ｔ１よりも後の時刻ｔ３においてある値（約４２０［℃］）に到達している。時刻ｔ１から時刻ｔ３までの時間は、例えば９０〜１２０［ｓｅｃ］程度である。

これに対して、センサ検出値から予測演算される到達値は、燃焼動作がオンされた時刻ｔ１直後において一時的に高い値を示すものの、時刻ｔ３よりも早い時刻ｔ２以降において、センサ検出値の到達値（約４２０［℃］）とほぼ等しい値を示している。このように、上記数式（ｙ［ｎ］＝ｘ［ｎ］＋β（ｘ［ｎ］−ｘ［ｎ−ｋ］））を用いた予測演算を行なうことにより、バーナセンサ出力の到達値を高精度で予測演算できることが確認された。なお、時刻ｔ１から時刻ｔ２までの時間は、例えば１０〜２０［ｓｅｃ］程度である。

図５の波形図では、燃焼動作がオンされた時刻ｔ１から遅れた時刻ｔ３にてセンサ検出値が火炎温度の実値に到達するところ、予測演算を行なうことによって、時刻ｔ３よりも早い時刻ｔ２においてバーナセンサ出力の到達値を取得することができる。したがって、センサ検出値を用いる場合に比べて、燃焼動作がオンされた時点からより短時間で火炎温度の実値を把握することが可能となる。

ここで、到達値の予測演算に用いる定数（時定数Ｔ、検出周期Ｔ_Ｓ、ｋ）のうち、時定数Ｔはバーナセンサ１６０の熱容量に依存した値であるのに対し、検出周期Ｔ_Ｓおよびｋはそれぞれ、調整可能な可変値である。到達値の波形が所望の応答特性となるように検出周期Ｔ_Ｓおよびｋを調整することで、予測演算の精度を向上させることができる。

特に、ｋを大きくすると、到達値ｙ［ｎ］に現われる振動が抑えられて安定した値を得ることができる。その一方で、ｋを小さくすると、到達値ｙ［ｎ］は振動しやすくなるものの、火炎温度の変化に対する追従性が向上する。よって、センサ検出値の応答特性に応じてｋを適宜調整すればよい。

（燃焼状態の診断および燃焼改善処理）
図６は、コントローラ３００が実行する燃焼状態の診断および燃焼改善処理を説明するフローチャートである。このフローチャートの処理は一定時間ごとにメインルーチンから呼び出されて実行される。

図６を参照して、ステップＳ０１において、コントローラ３００は、バーナセンサ１６０の検出値ｘ［ｎ］を取得する。上記のように、コントローラ３００は、所定の検出周期Ｔ_Ｓごとに、バーナセンサ１６０の出力信号から検出値を取得する。ｘ［ｎ］は今回取得された検出値に相当する。

ステップＳ０２では、コントローラ３００は、今回取得された検出値ｘ［ｎ］と、ｋ周期前に取得された検出値ｘ［ｎ−ｋ］とを用いて、バーナセンサ１６０の検出値の到達値ｙ［ｎ］を予測演算する。具体的には、コントローラ３００は、検出値ｘ［ｎ］，ｘ［ｎ−ｋ］を上記数式（ｙ［ｎ］＝ｘ［ｎ］＋β（ｘ［ｎ］−ｘ［ｎ−ｋ］））に代入することにより、到達値ｙ［ｎ］を演算する。

次に、コントローラ３００は、ステップＳ０２により予測演算された到達値ｙ［ｎ］を用いて、燃焼バーナ３０における燃焼状態の診断、および燃焼改善処理を実行する。

具体的には、コントローラ３００は、ステップＳ０３により、到達値ｙ［ｎ］に基づいて燃焼状態を診断する。コントローラ３００は、到達値ｙ［ｎ］と異常判定値（第１判定値Ｔ１および第２判定値Ｔ２）とを比較し、比較結果に基づいて燃焼が良好な状態にあるかどうかを診断する。

燃焼が良好な状態にあると診断された場合（Ｓ０４のＹＥＳ判定時）、コントローラ３００は、ステップＳ０６に進み、燃焼改善処理を不実行とする。すなわち、コントローラ３００は、燃焼バーナ３０に対する燃焼用空気および燃料ガスの供給量がそれぞれ適正であると判断し、燃焼用空気および燃料ガスの供給量の変更を行なわない。

これに対して、燃焼が良好な状態にないと診断された場合（Ｓ０４のＮＯ判定時）には、コントローラ３００は、ステップＳ０５に進み、燃焼改善処理を実行する。燃焼改善処理の一態様として、コントローラ３００は、燃焼バーナ３０に対する燃焼用空気および燃料ガスの少なくとも一方の供給量を変更する。

図７は、図６のステップＳ０５における燃焼改善処理の一態様を説明するフローチャートである。

図７を参照して、コントローラ３００は、ステップＳ１１により、到達値ｙ［ｎ］が第１判定値Ｔ１（例えば６２０℃）よりも高温であるか否かを判定する。到達値ｙ［ｎ］が第１判定値Ｔ１よりも高温である場合（Ｓ１１のＹＥＳ判定時）、コントローラ３００は、燃焼状態が低酸素状態に陥っていると判断する。この場合、低酸素状態を解消するための燃焼改善処理として、コントローラ３００は、ステップＳ１２により、燃焼バーナ３０に供給する燃焼用空気の供給量を増加させる。具体的には、コントローラ３００は、送風ファン４０の目標回転数を上昇させるとともに、送風ファン４０の実回転数を目標回転数に一致させるためのファン駆動電圧指令を送風ファン４０へ出力する。

なお、ステップＳ１２では、上述した燃焼用空気の供給量の増加に代えて、コントローラ３００は、燃焼バーナ３０に供給する燃料ガスの供給量を減少することができる。この場合、コントローラ３００は、ガス供給管３１のガス流量を低下させるように、ガス比例弁３３の開度を制御する。

一方、到達値ｙ［ｎ］が第１判定値Ｔ１以下である場合（Ｓ１１のＮＯ判定時）には、コントローラ３００はさらに、ステップＳ１３により、到達値ｙ［ｎ］が第２判定値Ｔ２（例えば２００℃）よりも低温であるか否かを判定する。到達値ｙ［ｎ］が第２判定値Ｔ２よりも低温である場合（Ｓ１３のＹＥＳ判定時）、コントローラ３００は、燃焼状態が高酸素状態に陥っていると判断する。この場合、高酸素状態を解消するための燃焼改善処理として、コントローラ３００は、ステップＳ１４により、燃焼バーナ３０に供給する燃焼用空気の供給量を減少させる。具体的には、コントローラ３００は、送風ファン４０の目標回転数を低下させるとともに、送風ファン４０の実回転数を目標回転数に一致させるためのファン駆動電圧指令を送風ファン４０へ出力する。

なお、ステップＳ１４では、上述した燃焼用空気の供給量の減少に代えて、コントローラ３００は、燃焼バーナ３０に供給する燃料ガスの供給量を増加することができる。この場合、コントローラ３００は、ガス供給管３１のガス流量を上昇させるように、ガス比例弁３３の開度を制御する。

以上説明したように、この発明の実施の形態１に従う燃焼装置によれば、バーナセンサ出力の到達値を高精度に予測演算することができる。この予測演算された到達値に基づいて燃焼バーナ３０における燃焼状態の診断および燃焼改善処理を実行することにより、バーナセンサ１６０の応答遅れに影響されることなく、燃焼状態を正確に診断して燃焼改善処理を適切に実行することが可能となる。

［実施の形態２］
上述の実施の形態１では、バーナセンサ１６０の検出値の応答遅れを一次遅れ応答と仮定してバーナセンサ出力の到達値を予測演算する構成について説明したが、実際には、バーナセンサ１６０の検出値の応答遅れが理想的な一次遅れでない場合がある。さらには、バーナセンサ１６０の検出値に量子化誤差による桁落ちが生じている場合がある。これらの場合には、上記仮定に基づいた予測演算において、到達値が振動して不安定になる傾向がある。そのため、正確な到達値を導出することが難しくなる可能性がある。

図８および図９を用いて、センサ検出値の量子化誤差が予測演算に及ぼす影響について説明する。図８は、センサ検出値が量子化誤差を含んでいる場合の到達値の予測演算結果を例示するための波形図である。図９は、センサ検出値が量子化誤差を含まない場合の到達値の予測演算結果を例示するための波形図である。

各波形図において、センサ検出値は、時刻ｔ１１を起点として火炎温度が２５０［℃］から４００［℃］にまで上昇することを想定して、計算によって設定したものである。センサ検出値の設定では、量子化誤差の影響を知るために、いずれの波形図においても、センサ検出値の応答遅れを理想的な一次遅れであるものと仮定している。なお、図８では、センサ検出値に対して量子化誤差による桁落ちを意図的に発生させている。予測演算では、時定数Ｔ＝２０［ｓｅｃ］とし、検出周期Ｔ_Ｓ＝１［ｓｅｃ］とし、ｋ＝２とした。

図８および図９を対比すると、図８では、センサ検出値が量子化誤差を含んでいることで、到達値ｙ［ｎ］に振動が現われていることが分かる。なお、到達値ｙ［ｎ］の振動は、ｋを小さくするに従って大きくなることが確認された。

本実施の形態２では、このような量子化誤差の影響を低減するため、予測演算部３１０（図３参照）に対して、予測演算された到達値の時間的推移を平滑化するためのローパスフィルタを適用する。

図１０は、実施の形態２に従う給湯装置のコントローラに含まれる予測演算部３１０の構成を示すブロック図である。なお、実施の形態２に従う給湯装置の概略構成は、予測演算部３１０の構成を除いて、実施の形態１に従う給湯装置１００と同様であるので、詳細な説明は繰返さない。

図１０を参照して、予測演算部３１０は、予測演算器３１２と、ローパスフィルタ（Low Pass Filter：ＬＰＦ）３１４とを含む。以下の説明では、予測演算器３１２によって演算された到達値をｙ［ｎ］とし、ＬＰＦ３１４を通過した到達値をｕ［ｎ］とする。

予測演算器３１２は、バーナセンサ１６０の検出値を受けて、検出値の到達値を予測演算する。具体的には、予測演算器３１２は、今回取得された検出値ｘ［ｎ］およびｋ周期前に取得された検出値ｘ［ｎ−ｋ］を上記数式（ｙ［ｎ］＝ｘ［ｎ］＋β（ｘ［ｎ］−ｘ［ｎ−ｋ］））に代入することにより、到達値ｙ［ｎ］を演算する。

ＬＰＦ３１４は、予測演算器３１２によって演算された到達値ｙ[ｎ］にフィルタリング処理を施すことによって、到達値ｙ［ｎ］の時間的推移を平滑化する。本実施の形態では、フィルタリング処理として、到達値ｙ［ｎ］の移動平均処理を実行する。移動平均処理では、到達値ｙ［ｎ］の指数移動平均値を演算する。

（バーナセンサ出力の到達値の移動平均処理）
以下、ＬＰＦ３１４が行なうバーナセンサ出力の到達値ｙ［ｎ］の指数移動平均処理について説明する。

図１０に示す予測演算部３１０は、図１１に示すようなブロック線図として表すことができる。図１１のブロック線図において、予測演算部３１０は、ステップ応答の逆応答である逆ステップ応答要素と、指数移動平均要素とが直列接続された系として表される。

図中のＸ（ｚ），Ｙ（ｚ），Ｕ（ｚ）はそれぞれ、センサ検出値ｘ［ｎ］、到達値ｙ［ｎ］およびＬＰＦ通過後の到達値ｕ［ｎ］をＺ変換したものである。また、ＨＩ（ｚ）は逆ステップ応答要素の伝達関数を示し、Ｈｌｏｗ（ｚ）は指数移動平均要素の伝達関数を示し、Ｈ（ｚ）は系全体の伝達関数を示している。Ｈ（ｚ）は次式（１３）で表される。

ここで、ＬＰＦ３１４における移動平均調整パラメータをＬとすると、ＬＰＦ３１４を通過した到達値ｕ［ｎ］は、次式（１４）で表される（式（９）は上に同じ）。

ｙ［ｎ］およびｕ［ｎ］をそれぞれＺ変換すると、Ｙ（ｚ）およびＵ（ｚ）はそれぞれ、次式（１５），（１６）で表される。

上記式（１３）の関係式を用いると、Ｕ［ｚ］は次式（１７）で表される。

上記式（１７）を逆Ｚ変換することにより、次式（１８）が得られる。

以下、ＬＰＦ３１４を通過した到達値ｕ［ｎ］の波形図を例示する。
図１２は、図８に示した量子化誤差を含んだセンサ検出値の到達値ｙ［ｎ］をＬＰＦ３１４を通過させたときの到達値ｕ［ｎ］を示している。

すなわち、図１２に示される到達値ｕ［ｎ］は、今回取得された検出値ｘ［ｎ］およびｋ周期前に取得された検出値ｘ［ｎ−ｋ］を上記式（１８）に代入することによって導出したものである。なお、演算では、時定数Ｔ＝２０［ｓｅｃ］とし、検出周期Ｔ_Ｓ＝１［ｓｅｃ］とし、ｋ＝２とし、Ｌ＝５とした。

図１２および図８を対比すると、ＬＰＦを通過させることで、到達値の振動が抑えられていることが分かる。これによれば、量子化誤差の影響が低減されるため、火炎温度が上昇した時刻ｔ１１後の短時間で、正確な到達値を取得することが可能となる。

図１３は、図５に示したセンサ検出値の到達値ｙ［ｎ］をＬＰＦ３１４を通過させたときの到達値ｕ［ｎ］を示している。

図１３には、給湯装置１００の運転指令がオンされたときを時刻ｔ０として、時刻ｔ１にて燃焼動作がオンされたときのバーナセンサ１６０の検出値の波形および、センサ検出値から予測演算され、かつ、ＬＰＦを通過させた到達値の波形が示されている。なお、演算では、時定数Ｔ＝２２［ｓｅｃ］とし、検出周期Ｔ_Ｓ＝１［ｓｅｃ］とし、ｋ＝３とし、Ｌ＝５とした。

図５および図１３を対比すると、時刻ｔ１直後において見られた、到達値の一時的な増加が抑えられていることが分かる。また、全体的に到達値の振動も小さくなっている。したがって、図１３では、図５に比べて、燃焼動作がオンされた時点から更に短時間で、正確な到達値を取得することができる。この結果、以下に述べるように、燃焼状態を正確に診断して燃焼改善処理を適切に実行することが可能となる。

図１４は、バーナセンサ出力の到達値を用いた燃焼状態の診断および燃焼改善処理を説明するための波形図である。

図１４には、給湯装置１００の燃焼動作がオンされたときを時刻ｔ０として、時刻ｔ１にて、燃焼動作時に突風によって排気通路１５（図１）が閉塞状態となったときのバーナセンサ１６０の検出値の波形が示されている。図１４にはさらに、センサ検出値から予測演算され、かつ、ＬＰＦを通過した到達値の波形が示されている。

排気通路１５が閉塞状態になると、送風ファン４０からの燃焼用空気の供給が妨げられることによって、低酸素状態が発生して燃焼状態を悪化させる場合がある。この燃焼状態の悪化に起因して時刻ｔ１にて火炎温度が上昇すると、バーナセンサ１６０の検出値は、図１４に示されるように、時刻ｔ１から上昇し始め、時間の遅れをもって火炎温度の上昇に追従する。

一方、センサ検出値から予測演算される到達値は、センサ検出値と同様に時刻ｔ１から上昇し始めるものの、センサ検出値よりも速い速度で変化する。

ここで、燃焼状態の診断に用いる異常判定値が６２０［℃］に設定されているものとする。センサ検出値は、時刻ｔ１よりも後の時刻ｔ４において異常判定値を超えている。したがって、センサ検出値に基づいて燃焼状態の診断を行なった場合には、異常燃焼が発生した時点（時刻ｔ１）から異常燃焼が検出される時点（時刻ｔ４）までに、センサ固有の時定数に応じた長さの時間遅れが生じてしまう。

これに対して、到達値は、時刻ｔ４よりも早い時刻ｔ３において異常判定値を超えている。よって、到達値に基づいて燃焼状態の診断を行なうことにより、異常燃焼が発生した時点（時刻ｔ１）から異常燃焼が検出される時点（時刻ｔ３）までの時間を短縮することができる。この結果、異常燃焼の発生後早急に燃焼改善処理を実行することができるため、給湯装置の安全性を向上させることが可能となる。

以上説明したように、この発明の実施の形態２に従う燃焼装置によれば、バーナセンサの到達値の予測演算にＬＰＦを適用することにより、センサ検出値の量子化誤差といった外乱がある場合においても、バーナセンサ出力の到達値を高精度に予測演算することができる。この予測演算された到達値に基づいて燃焼バーナ３０における燃焼状態の診断および燃焼改善処理を実行することにより、燃焼状態を正確に診断して燃焼改善処理を適切に実行することが可能となる。

なお、上記実施の形態２では、ＬＰＦ３１４において移動平均処理を行なう構成について例示したが、予測演算器３１２により演算された到達値ｙ［ｎ］に対するフィルタリング処理は移動平均処理に限定されるものではなく、公知の種々のフィルタリング処理を適用し得る。また、移動平均処理として到達値ｙ［ｎ］の指数移動平均値を演算するものとしたが、指数移動平均値に代えて、単純移動平均値または加重移動平均値を演算するようにしてもよい。

また、上記実施の形態１および２に従う燃焼装置では、燃焼バーナ３０をガスバーナとしたが、燃焼バーナ３０を、ガスバーナに代えて、たとえばオイルバーナとすることもできる。また、本発明に係る燃焼装置を含む給湯装置は、必ずしも給湯装置として構成されていなくてもよく、たとえば暖房用などの給湯装置として構成されることもできる。

今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した範囲内ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

１０ 缶体、１１ 一次熱交換器、１５ 排気通路、２０ 加熱部、２１ 二次熱交換器、３０ 燃焼バーナ、３１ ガス供給管、３２ 元ガス電磁弁、３３ ガス比例弁、３５ａ〜３５ｃ 能力切換弁、４０ 送風ファン、４５ 点火装置、５０ 入水管、６０ バイパス管、７０ 出湯管、７５ 合流点、８０ 分配弁、９０ 流量調整弁、１００ 給湯装置、１１０，１２０，１３０ 温度センサ、１５０ 流量センサ、１６０ バーナセンサ、１９０ 給湯栓、３００ コントローラ、３１０ 予測演算部、３２０ 燃焼制御部、３１２ 予測演算器、３１４ ＬＰＦ。

Claims (6)

1. 燃焼バーナと、
   前記燃焼バーナが燃焼しているときの火炎温度を検出するためのバーナセンサと、
   前記バーナセンサの検出値が、前記火炎温度の時間的変化に対する応答遅れをもって到達する到達値を予測演算する予測演算部とを備え、
   前記予測演算部は、所定周期ごとに前記バーナセンサの出力信号から前記検出値を取得し、今回取得された前記検出値と過去に取得された前記検出値との偏差に係数を乗じた値を、前記今回取得された前記検出値に加算することによって前記到達値を演算するように構成され、
   前記係数は、前記応答遅れの時定数と前記所定周期との比率に基づいて定められた値である、燃焼装置。
2. 前記予測演算部は、前記偏差として、前記今回取得された前記検出値とｋ周期（ｋは１以上の自然数）前に取得された前記検出値との偏差を演算するように構成され、
   前記係数は、前記比率と１／ｋとの乗算値に基づいて定められた値である、請求項１に記載の燃焼装置。
3. 前記予測演算部は、前記応答遅れの時定数として、一次遅れ応答の時定数を設定する、請求項１または２に記載の燃焼装置。
4. 前記予測演算部は、
   前記偏差および前記係数を用いて前記到達値を予測演算する予測演算器と、
   前記予測演算器により演算された前記到達値の時間的推移を平滑化するためのローパスフィルタとを含む、請求項１〜３のいずれか１項に記載の燃焼装置。
5. 前記予測演算部により演算された前記到達値に基づいて、前記燃焼バーナにおける燃焼状態を診断するように構成された燃焼制御部をさらに備える、請求項１〜４のいずれか１項に記載の燃焼装置。
6. 前記予測演算部により演算された前記到達値に基づいて、前記燃焼バーナにおける燃焼状態を改善させる燃焼改善処理を実行するように構成された燃焼制御部をさらに備える、請求項１〜４のいずれか１項に記載の燃焼装置。

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