JP2018009714A - Control device, apparatus control system and program - Google Patents
Control device, apparatus control system and program Download PDFInfo
- Publication number
- JP2018009714A JP2018009714A JP2016137009A JP2016137009A JP2018009714A JP 2018009714 A JP2018009714 A JP 2018009714A JP 2016137009 A JP2016137009 A JP 2016137009A JP 2016137009 A JP2016137009 A JP 2016137009A JP 2018009714 A JP2018009714 A JP 2018009714A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- control
- data
- control target
- heat source
- target device
- 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.)
- Pending
Links
Images
Landscapes
- Air Conditioning Control Device (AREA)
Abstract
Description
本発明は、制御装置、機器制御システムおよびプログラムに関する。 The present invention relates to a control device, a device control system, and a program.
人が作業したり休憩したりする居室の空調を自動的に行うシステムが知られている。このようなシステムは、例えば、赤外線センサ等の人感センサで人の存在を検知すると、自動的にエア・コンディショナによる空調を開始したり、人がいなくなると自動的にエア・コンディショナによる空調を停止したりする。人がエア・コンディショナを操作することなく快適性を向上させ、また、消費電力を低減することが可能になる。 There is known a system that automatically air-conditions a room where a person works or takes a break. In such a system, for example, when a human presence sensor such as an infrared sensor detects the presence of a person, air conditioning is automatically started by an air conditioner, or automatically when the person is gone. Or stop. It is possible to improve comfort and reduce power consumption without the person operating the air conditioner.
しかし、人感センサを用いた空調制御は、オフィス等の作業空間のように多数の人が移動し、かつ、障害物の多い場所には必ずしも適しているとはいえない。この理由の1つに、オフィス等の作業空間は一般に広いため、温度分布が生じやすいことが挙げられる。したがって、温度分布が生じた環境下においては、ある人は暑く感じたり、ある人は寒く感じたりして、快適性が低下することになる。 However, air conditioning control using a human sensor is not necessarily suitable for a place where a large number of people move and there are many obstacles, such as a work space such as an office. One reason for this is that temperature distribution tends to occur because the work space of an office or the like is generally wide. Therefore, in an environment where temperature distribution occurs, some people feel hot and some people feel cold, and comfort is reduced.
このような不都合に対し、ユーザの周囲の温度を適切に空調する技術が考案されている(例えば、特許文献1参照)。特許文献1には、ユーザの過去の所定時間分の活動量に関するデータに基づいてユーザが移動を停止したと判断した場合に、該ユーザが停止している位置を含む領域の温度設定情報を変更する機器制御システムが開示されている。
For such inconvenience, a technique for appropriately air-conditioning the temperature around the user has been devised (for example, see Patent Document 1). In
ところで、オフィスなどにおける人の快適性は温度や湿度だけでなく明るさにも大きく影響することが明らかになっている。そこで、人を検知して照明を適切に制御することが検討される。例えば、人がいる場所の照明をオンしたり、人が検知されない場所の照明をオフにしたりすることで、快適性と省エネルギー性を向上することができる。 By the way, it has become clear that the comfort of a person in an office or the like greatly affects not only temperature and humidity but also brightness. Therefore, it is considered to detect a person and appropriately control the illumination. For example, it is possible to improve comfort and energy saving by turning on lighting in a place where a person is present or turning off lighting in a place where a person is not detected.
しかしながら、照明のオン/オフはオフィスの全体又はゾーンごとに一律に制御される適用であることが多く、個別の照明を適切に制御することは困難であった。このため、従来、居室の人に対し快適性と省エネルギー性が考慮された空間を提供しようとしても、空調と照明の両方を制御することが困難であった。 However, lighting on / off is often an application that is uniformly controlled for the entire office or for each zone, and it has been difficult to properly control individual lighting. For this reason, conventionally, it has been difficult to control both the air conditioning and the lighting even if it is intended to provide a space where comfort and energy saving are considered for the people in the room.
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、無駄な空調設定変更を抑制して変更頻度の低減化を図ることを目的とする。 The present invention has been made in view of the above, and an object of the present invention is to reduce useless air-conditioning setting changes and reduce the change frequency.
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、所定空間の環境に関する環境情報を取得する環境情報取得装置と通信して前記所定空間の空調装置を制御する制御装置において、前記環境情報を前記環境情報取得装置から受信する受信手段と、前記環境情報が所定の閾値を超えた状態が一定時間継続したことを条件として、当該環境情報に対し予め設定されている制御指針情報に基づいて前記空調装置の制御データを生成する制御データ生成手段と、を備えることを特徴とする。 In order to solve the above-described problems and achieve the object, the present invention provides a control device for controlling an air conditioner in the predetermined space by communicating with an environmental information acquisition device that acquires environmental information related to the environment in the predetermined space. Receiving means for receiving environment information from the environment information acquisition device, and control guideline information set in advance for the environment information on condition that the state in which the environment information exceeds a predetermined threshold has continued for a certain period of time. Control data generating means for generating control data of the air conditioner based on the control data.
本発明によれば、無駄な空調設定変更を抑制して変更頻度の低減化を図ることができる、という効果を奏する。 According to the present invention, there is an effect that it is possible to suppress useless air-conditioning setting changes and reduce the change frequency.
以下に添付図面を参照して、制御装置、機器制御システムおよびプログラムの実施の形態を詳細に説明する。 Embodiments of a control device, a device control system, and a program will be described in detail below with reference to the accompanying drawings.
(第1の実施の形態)
<機器制御システムの概略>
図1は、第1の実施の形態にかかる機器制御システム100の一例を概略的に示す構成図である。図1に示すように、機器制御システム100は、所定空間の一例である居室αの天井β側に設置された複数の第1制御対象装置(1a,1b,1c,1d,1e,1f,1g,1h,1i)、第2制御対象装置2、無線ルータ6、及び管理装置8がネットワークNを介して通信可能な構成を有している。なお、以降、第1制御対象装置(1a,1b,1c,1d,1e,1f,1g,1h,1i)のうち、任意の第1制御対象装置を示す場合には「第1制御対象装置1」と示す。
(First embodiment)
<Outline of device control system>
FIG. 1 is a configuration diagram schematically illustrating an example of a
第1制御対象装置1は、図1に示されているように、天井βが9分割された各領域9にそれぞれ設置されている。そして、天井βの中央に配置された第1制御対象装置1eには、検知装置3が設けられている。検知装置3は、所定空間の一例である居室αの環境に関する環境情報を取得する環境情報取得装置である。1つの領域9のサイズは、例えば50cm〜数mの広さ(正方形)であるが、領域9のサイズは第1制御対象装置1の大きさや性能などに応じて適宜決定される。なお、天井βが分割された各領域9は同じサイズでなくてもよく、各領域9が正方形でなくてもよい。例えば、6角形などの多角形とすると正方形の場合と同様に第1制御対象装置1同士の距離が等しくなる。
As shown in FIG. 1, the first
また、第2制御対象装置2は、天井βに適当な間隔をおいて設置されている。図1では、第2制御対象装置2は1つであるが、後述するように複数の第2制御対象装置2が1つの居室αに設置されている。第2制御対象装置2は好ましくは等間隔に設置されるが、等間隔でなくてもよい。第1制御対象装置1と第2制御対象装置2の数が異なるのは、第1制御対象装置1と第2制御対象装置2でカバーできる範囲が異なったり、サイズが異なったり、コストが異なるなどの理由によるものである。第1制御対象装置1と第2制御対象装置2の数は任意に決定できる。また、第2制御対象装置2が複数ある場合、第2制御対象装置2の符号をそれぞれ2a、2b、2cとし、任意の第2制御対象装置を示す場合には「第2制御対象装置2」と示す。
The second
本実施形態の第1制御対象装置1は、蛍光灯型LED(Light Emitting Diode)としての照明装置である。第1制御対象装置1eの検知装置3は、例えばサーモパイル(Thermopile)の機能によって、居室α内を複数領域(ここでは、9領域)に分けた温度分布を検出する。そして、第1制御対象装置1eの検知装置3は、検出した温度分布に基づき、熱源の有無を示す熱源データを管理装置8に送信する。送信には無線LAN等が使用されるが有線で送信してもよい。居室αの床は、熱源として検知される対象である人などが存在する場所である。
The 1st
本実施形態の第2制御対象装置2は、エア・コンディショナなどの空調装置(図1では室内機が図示されている)である。室外機は第2制御対象装置2ごとに又は複数の第2制御対象装置2に共通に所定の場所に設置されている。なお、図1では第2制御対象装置2と管理装置8が有線で接続されているが、無線で通信してもよい。
The second
無線ルータ6は、検知装置3から送信された熱源データを受信し、通信ネットワークNを介して管理装置8に送信する。通信ネットワークNは、LAN(Local Area Network)によって構築されており、一部にインターネットが含まれる場合もある。
The
管理装置8は後述するように制御装置の機能を有し、サーバと呼ばれる場合がある。管理装置8は、無線ルータ6から送られて来た熱源データ等に基づいて、第1制御対象装置1,第2制御対象装置2を制御するための制御データを生成する。管理装置8は、生成した制御データを第1制御対象装置1及び第2制御対象装置2に送信する。第1制御対象装置1は、制御データに基づいて、LEDの調光制御を行なう。第2制御対象装置2は、制御データに基づいて、温度、湿度、風力、及び風向の制御を行なう。したがって、管理装置8は照明と空調の両方を制御して、居室の人に対し快適性と省エネルギー性が考慮された空間を提供できる。
As will be described later, the
なお、これまでの説明で明らかなように、検知装置3が搭載された第1制御対象装置1eは、居室αの温度分布を検知するだけでなく、自装置のLEDの調光制御を行なう。第1制御対象装置1eは、検知装置3を有するが、他の第1制御対象装置1と同等の機能を有している。
As is apparent from the above description, the first
また、検知装置3は、第2制御対象装置2の内部又は近くに設置されていてもよい。また、検知装置3は、第1制御対象装置1又は第2制御対象装置2とは別体に設置されていてもよい。しかし、検知装置3が第1制御対象装置1と一体であることで、検知装置3の取り付けと取り外しが容易であり、検知装置3を取り付けるためのスペースを用意する必要がないという利点がある。
In addition, the
<用語について>
居室とは、人がいる部屋である。また、居室とは、複数の人が存在する部屋であってもよい。具体的には、居室は、オフィス、工場、セミナー会場、展示会、室内競技場等である。また、居室は、個人の自宅であってもよい。
<Terminology>
A living room is a room where people are present. The living room may be a room where a plurality of people exist. Specifically, the living rooms are offices, factories, seminar venues, exhibitions, indoor stadiums, and the like. The living room may be a private home.
環境情報とは、居室の環境に関する情報である。また、環境情報とは、人が快適に活動するために好ましい環境の状態に関する情報である。あるいは、環境情報とは、人が快適に活動するために制御されることが好ましい環境の状態に関する情報である。具体的には、環境情報は、後述する検知データ(熱源データ、温度、湿度、照度)を例にして説明するがこれらには限られない。 The environmental information is information related to the environment of the living room. Further, the environmental information is information relating to a preferable environmental state in order for a person to act comfortably. Or environmental information is the information regarding the state of the environment where it is preferable to be controlled in order for a person to operate comfortably. Specifically, the environmental information will be described using detection data (heat source data, temperature, humidity, illuminance), which will be described later, as an example, but is not limited thereto.
<第1制御対象装置の概略>
次に、図2を用いて、第1制御対象装置1及び第1制御対象装置1eが取り付けられる装置本体120について説明する。図2は、第1制御対象装置1の一例を示す外観斜視図である。
<Outline of first control target device>
Next, the apparatus
図2に示されているように、蛍光灯型LED照明器具としての第1制御対象装置1は、直管型のLEDランプ130を有している。第1制御対象装置1は、居室αの天井βの中央部あたりに設置された装置本体120に取り付けられる。装置本体120の両端部には、それぞれソケット121a及びソケット121bが設けられている。このうち、ソケット121aは、LEDランプ130に給電する給電端子(124a1、124a2)を有する。
As shown in FIG. 2, the first
また、ソケット121bも、LEDランプ130に給電する給電端子(124b1,124b2)を有する。これにより、装置本体120は、電源からの電力をLEDランプ130に供給することができる。
The
一方、LEDランプ130は、透光性カバー131と、この透光性カバー131の両端部にそれぞれ設けられる口金(132a,132b)を有する。このうち、透光性カバー131は、例えば、アクリル樹脂等の樹脂材料で形成され、内部の光源を覆う様に設けられる。第1制御対象装置1eは、透光性カバー131に沿って隣接して又は透光性カバー131の内部に、検知装置3を有する。
On the other hand, the
更に、口金132aには、ソケット121aの給電端子(124a1,124a2)にそれぞれ接続される端子ピン(152a1,152a2)が設けられている。また、口金132bには、ソケット121bの給電端子(124b1,124b2)にそれぞれ接続される端子ピン(152b1,152b2)が設けられている。そして、LEDランプ130が装置本体120に装着されることで、装置本体120から各給電端子(124a1,124a2,124b1,124b2)を介して、各端子ピン(152a1,152a2,152b1,152b2)からの電力供給が可能となる。これにより、LEDランプ130は、透光性カバー131を介して外部に光を照射する。また、検知装置3は、装置本体120から供給される電力で動作する。
Further, the
<検知装置、第1制御対象装置、第2制御対象装置のハードウェア構成>
次に、検知装置3のハードウェア構成を説明する。ここで、図3は検知装置3のハードウェア構成を示すブロック図である。図3に示すように、検知装置3は、無線モジュール301、アンテナI/F302、アンテナ302a、センサドライバ304、温度分布センサ311、照度センサ312、温湿度センサ313、装置コントローラ315、及び、上記各構成要素を電気的に接続するためのアドレスバスやデータバス等のバスライン310を備えている。
<Hardware Configuration of Detection Device, First Control Target Device, and Second Control Target Device>
Next, the hardware configuration of the
無線モジュール301は、無線通信を行なうための部品である。無線モジュール301は、アンテナI/F302及びアンテナ302aを介して、外部の装置との無線通信を実現する。無線モジュール301は、ARIB STD-T108(テレメータ、テレコントロールなどの用途で用いられる920MHz帯無線)、Bluetooth(登録商標)、WiFi(登録商標)、又はZIGBEE(登録商標)等の通信方式による通信を行なうことができる。なお、無線モジュール301の通信方式は、無線通信だけでなく、Ethernet(登録商標)ケーブルやPLC(Power Line Communications)などの有線通信であってもよい。無線モジュール301は、装置コントローラ315が実行する通信制御プログラムの制御下で動作する。
The
温度分布センサ311は、赤外線を検知することにより居室α内の温度分布を検知する熱型検出素子である。温度分布センサ311は、熱型検出素子を用いることで人や物の表面温度を検知できるので、人の近い場所の温度を検知できる。熱型検出素子は、光を吸収して熱に変換する吸収層を持ち、吸収層の温度変化を電気信号として外部に出力する。熱型検出素子にはサーモパイル、ボロメータ、焦電素子、電圧−電流特性が変化するダイオードなどがある。本実施形態では温度分布センサ311がサーモパイルを用いて温度分布を検知するものとして説明する。なお、温度分布センサ311は複数のサーモパイルセンサを有しており、後述する検知マスごとに温度を検知する。
The
照度センサ312は、居室α内の明るさを検知するセンサである。温湿度センサ313は、居室αの検知装置3の近くの温度及び湿度を検知するセンサである。温湿度センサ313が検知する温度は、天井面の温湿度から水蒸気量への変換に使用され、この水蒸気量とサーモパイルによる床面の温度から床面の湿度が算出される。本実施形態では、温湿度センサ313が検知する温度は使用されなくてもよい。
The
センサドライバ304は、温度分布センサ311、照度センサ312、及び温湿度センサ313のインタフェースである。センサドライバ304は、装置コントローラ315から送信される、温度分布センサ311、照度センサ312、及び温湿度センサ313を駆動させる命令をそれぞれにセンサに適したコマンドに変換して各センサに送出する。また、センサドライバ304は、各センサが検出した信号を装置コントローラ315が使用できる形式に変換し装置コントローラ315に送出する。
The sensor driver 304 is an interface of the
装置コントローラ315は、検知装置3の全体を制御する制御装置である。装置コントローラ315は、CPU(Central Processing Unit)、ROM(Read Only Memory)、RAM(Random Access Memory)等を有しプログラムを実行するマイコンなどの情報処理装置である。あるいは、装置コントローラ315は、ICなどのハードウェアで構築されていてもよい。装置コントローラ315は、例えば、温度分布センサ311、照度センサ312、及び温湿度センサ313が温度等を検知するタイミングを制御したり、各センサが検出したデータを加工したりする。例えば、装置コントローラ315は、温度分布センサ311から出力された温度分布データから、熱源の有無を示す熱源データを生成する。装置コントローラ315は、熱源データを含む検知データを管理装置8に送信する。
The
次に、第1制御対象装置1、第2制御対象装置2のハードウェア構成を説明する。ここで、図4は第1制御対象装置1又は第2制御対象装置2のハードウェア構成を示すブロック図である。図4に示すように、第1制御対象装置1の装置コントローラ315は、管理装置8から送信された制御データに基づいてLEDの調光の制御を行う。第2制御対象装置2の装置コントローラ315は、管理装置8から送信された制御データに基づいてエア・コンディショナを制御する。
Next, the hardware configuration of the first
装置コントローラ315、アンテナI/F302、及び、無線モジュール301については図3と同様であるため、説明を省略する。第1制御対象装置1又は第2制御対象装置2は、制御対象デバイス319を有している。制御対象デバイス319は、第1制御対象装置1の場合はLEDランプ130やLEDランプ130の制御回路などである。制御対象デバイス319は、第2制御対象装置2の場合はエア・コンディショナのヒートポンプや圧縮機及び制御回路などである。
The
なお、検知装置3を有する第1制御対象装置1eの場合、装置コントローラ315、アンテナI/F302、及び、無線モジュール301は、検知装置3と共通でよい。これにより、検知装置3の部品数を低減できる。
In the case of the first
<管理装置8のハードウェア構成>
次に、管理装置8のハードウェア構成について説明する。図5は、管理装置8のハードウェア構成を示すブロック図である。
<Hardware Configuration of
Next, the hardware configuration of the
管理装置8は、情報処理装置として構成されている。そして、管理装置8は、管理装置8全体の動作を制御するCPU801、IPL(Initial Program Loader)等のCPU801の駆動に用いられるプログラムを記憶したROM802、CPU801のワークエリアとして使用されるRAM803を有する。また、管理プログラム等の各種データを記憶するHD(Hard Disk)804、CPU801の制御にしたがってHD804に対する各種データの読み出し又は書き込みを制御するHDD(Hard Disk Drive)805を有する。
The
また、管理装置8は、メディアI/F807、ディスプレイ808、ネットワークI/F809を有する。メディアI/F807は、フラッシュメモリ等のメディア806に対するデータの読み出し又は書き込み(記憶)を制御する。ディスプレイ808は、カーソル、メニュー、ウィンドウ、文字、又は画像などの各種情報を表示する。ネットワークI/F809は、通信ネットワークNを利用してデータ通信する。
The
また、管理装置8は、キーボード811、マウス812、CD−ROM(Compact Disk Read Only Memory)ドライブ814、バスライン810を有する。キーボード811は、文字、数値、各種指示などの入力のための複数のキーを備える。マウス812は、各種指示の選択や実行、処理対象の選択、カーソルの移動などを行う。CD−ROMドライブ814は、着脱可能な記録媒体の一例としてのCD−ROM813に対する各種データの読み出し又は書き込みを制御する。バスライン810は、上記各構成要素を電気的に接続するためのアドレスバスやデータバス等である。
The
図示した管理装置8のハードウェア構成は、1つの筐体に収納されていたりひとまとまりの装置として備えられていたりする必要はなく、管理装置8が備えていることが好ましいハード的な要素を示す。また、クラウドコンピューティングに対応するため、本実施形態の管理装置8の物理的な構成は固定的でなくてもよく、負荷に応じてハード的なリソースが動的に接続・切断されることで構成されてよい。
The hardware configuration of the
なお、管理プログラムは実行可能形式や圧縮形式などでメディア806やCD−ROM813などの記憶媒体に記憶された状態で配布されるか、又は、プログラムを配信するサーバから配信される。
The management program is distributed in an executable format, a compressed format, or the like stored in a storage medium such as the medium 806 or the CD-
<機器制御システム100の機能構成>
続いて、図6を用いて、検知装置3を含む第1制御対象装置1e、検知装置3を含まない第1制御対象装置1、第2制御対象装置2、及び管理装置8の機能について説明する。図6は、機器制御システム100の機能構成を示す機能ブロック図である。
<Functional configuration of
Subsequently, the functions of the first
<第1制御対象装置1eの機能構成>
まず、第1制御対象装置1eの機能構成について説明する。第1制御対象装置1eは、検知装置3が有する機能及び制御対象部20を有している。検知装置3は、送受信部31、検知部32、判断部33、生成部34、及び制御部35を有している。これら各部は、図3に示されている装置コントローラ315がプログラムにしたがって出力する命令等によって実現される機能又は手段である。また、制御対象部20は、例えば、調光制御の対象であるLEDランプ130等により実現される。
<Functional Configuration of First
First, the functional configuration of the first
検知装置3の送受信部31は、装置コントローラ315や無線モジュール等の動作により実現される機能又は手段である。例えば、送受信部31は、通信ネットワークNを介して、管理装置8と各種のデータの送受信を行う。
The transmission / reception unit 31 of the
検知部32は、温度分布センサ311、照度センサ312及び温湿度センサ313が動作することで実現される機能又は手段である。検知部32は、所定空間内の各領域9の温度分布、照度、温度や湿度を検知する。
The detection unit 32 is a function or means realized by the operation of the
判断部33は、装置コントローラ315が動作することで実現される機能又は手段である。例えば、判断部33は、領域9の温度が所定範囲(例えば、30℃〜35℃)内であるか否かを判断する。
The
生成部34は、装置コントローラ315が動作することで実現される機能又は手段である。例えば、生成部34は、判断部33の判断結果に基づいて熱源の有無を示す熱源データを生成する。
The
制御部35は、装置コントローラ315が動作することで実現される機能又は手段である。例えば、制御部35は、管理装置8から送られて来た制御データに基づいて、制御対象部20に出力するための制御信号を生成する。
The control unit 35 is a function or means realized by the operation of the
<第1制御対象装置1(検知装置なし)、第2制御対象装置2の機能構成>
次に、検知装置3を有さない第1制御対象装置1及び第2制御対象装置2の機能構成について説明する。検知装置3を有さない第1制御対象装置1及び第2制御対象装置2は、送受信部51、制御部55及び制御対象部20を有している。送受信部51と制御部55とは、通信装置5を構成する。送受信部51は、装置コントローラ315や無線モジュール301が動作することで実現される機能又は手段である。送受信部51は、通信ネットワークNを介して、管理装置8と各種のデータの送受信を行う。
<Functional Configuration of First Control Target Device 1 (No Detection Device) and Second
Next, functional configurations of the first
制御部55は、装置コントローラ315が動作することで実現される機能又は手段である。制御部55は、管理装置8から送られて来た制御データに基づいて、制御対象部20に出力するための制御信号を生成する。
The
制御対象部20は、第1制御対象装置1の場合、調光制御の対象であるLEDランプ130等により実現される。制御対象部20は、第2制御対象装置2の場合、エア・コンディショナのヒートポンプや圧縮機などにより実現される。
In the case of the 1st
<管理装置8の機能構成>
次に、管理装置8の機能構成について説明する。管理装置8は、送受信部81、照合部82、生成部84、マス目変換処理部85、及び記憶・読出処理部89を有している。各部は、図5に示されているHD804からRAM803上に展開された管理プログラムに従ったCPU801からの命令によって動作することで実現される機能又は手段である。更に、管理装置8は、図5に示されているRAM803、及びHD804によって構築される記憶部8000を有している。記憶部8000には、レイアウト管理DB(Data Base)8001、制御指針管理DB8002及び制御領域管理DB8003が構築されている。まず、これらのデータベースについて説明する。
<Functional Configuration of
Next, the functional configuration of the
(レイアウト管理DB)
まず、レイアウト管理DB8001について説明する。ここで、図7はレイアウト管理DB8001に記憶されている情報を例示的に示す図である。レイアウト管理DB8001には、図7(a)に示されているような第1制御対象装置1又は第2制御対象装置2のレイアウト情報が管理されている。
(Layout management DB)
First, the
図7(a)に示されているように、レイアウト情報は、1つの居室αが一例として54領域に分割され、それぞれの領域9にLED照明器具としての第1制御対象装置1を識別するための装置IDが対応付けて管理されている。アルファベットa〜fと二桁の数値が装置IDである。このうち、装置IDが「a」で始まる左上側の9個の領域9が、図1における9領域に対応する。即ち、図1は、居室αの一部を示している。実際の居室αは、装置IDが、a,b,c,d,e,fで始まる6つのブロックを有し、各ブロックが9領域に分けられ、合計54領域に分けられている。なお、このような領域9の区分は一例であって、何ブロックに分けてもよいし、1ブロック内を9領域以外の数の領域に分けてもよい。
As shown in FIG. 7A, the layout information includes one room α divided into 54 areas as an example, and each
図7(a)のうち、アルファベットのxと二桁の数値は第2制御対象装置2の装置IDである。装置IDがx12,x21、x22の第2制御対象装置2は図1には示されていないが、図7(a)に示すように天井βに設置されている。すなわち、居室αの天井βには、4機のエア・コンディショナが取り付けられている。
In FIG. 7A, the alphabetic x and the two-digit numerical value are the device ID of the second
なおIDとは、複数の対象から、ある特定の対象を一意的に区別するために用いられる名称、符号、文字列、数値又はこれらの組み合わせである。IDは、識別情報や識別子と呼ばれてもよい。具体的には、部屋番号と重複しない連番の組み合わせ、単なる連番、装置のシリアル番号などであるがこれらには限られない。 The ID is a name, code, character string, numerical value, or a combination thereof used to uniquely distinguish a specific target from a plurality of targets. The ID may be referred to as identification information or an identifier. Specifically, a combination of serial numbers that does not overlap with the room number, a simple serial number, a serial number of the apparatus, and the like are not limited thereto.
本実施の形態では、装置IDは、1つの領域9に1つの第1制御対象装置1が設置されていることを利用して、領域9を識別するための識別情報として利用される場合がある。
In the present embodiment, the device ID may be used as identification information for identifying the
図7(b)は、居室αのレイアウト情報の概念図である。図7(a)に示されているレイアウト情報の各領域9は、図7(b)に示されている実際の居室αのレイアウト上では、波線又は実線で区切られている領域9を示している。図7(b)には、机や椅子が配置されている実際のレイアウトが示されている。図7(b)においても、図7(a)の居室αと同じように居室内が54領域に分割されている。すなわち、図7(b)の各領域9の位置は、図7(a)の各領域9の位置と同じである。図7(b)では、紙面下側が廊下γ側になっており、紙面上側が窓側になっている。
FIG. 7B is a conceptual diagram of the layout information of the room α. Each
(制御指針管理DB)
次に、制御指針管理DB8002について説明する。ここで、図8は制御指針管理DB8002に記憶されている情報を例示的に示す図である。制御指針管理DB8002には、図8(a)に示されているような第1制御指針管理テーブルが管理されている。この第1制御指針管理テーブルでは、熱源フィールドに対し制御対象部20の制御内容が関連付けて管理されている。例えば、熱源フィールドが、熱源がある旨を示す「1」の場合には、その領域9に人がいることを示す。この場合、第1制御指針管理テーブルでは、人が快適に作業できるようにLEDの光量を最大にすべく光量が100%に設定されている。これに対して、熱源フィールドが、熱源がない旨を示す「0」の場合には、その領域9に人がいないため、省エネルギーを実現すべくLEDの光量が60%に設定されている。なお、100%は快適な光量の一例に過ぎず、60%は省エネルギーを実現し作業も困難とならない光量の一例であって、例えば熱源フィールドが「1」の場合に光量が90%、熱源フィールドが「0」の場合に光量が50%に設定されていてもよい。熱源フィールドが「1」の光量が、熱源フィールドが「0」の光量よりも高ければ、両者は何パーセントであってもよい。
(Control guideline management DB)
Next, the control
また、第1制御指針管理テーブルが第1制御対象装置1や領域9ごとに設定されていてもよい。これにより、第1制御対象装置1によって異なる制御指針で管理装置8が第1制御対象装置1を制御できる。
In addition, the first control guideline management table may be set for each first
また、制御指針管理DB8002には、図8(b)に示されているような第2制御指針管理テーブルが管理されている。この第2制御指針管理テーブルでは、人密度と「温度ギャップ+湿度」に対応付けて、空調の制御指針が管理されている。温度ギャップとは第2制御対象装置2が温度を制御する際の目標値と温度分布センサ311が検出した温度の差である。図8(b)の第2制御指針管理テーブルによれば、例えば、人密度が1〜19%で、温度が目標値に対し-T1℃〜-T2℃の範囲にあり湿度がH1%未満の場合、目標値に対し+2℃の温度になるように第2制御対象装置2が制御される。同じ人密度(1〜19%)で同じ温度範囲でも湿度がH1%以上の場合は、第2制御対象装置2はドライに制御される。
The control
第2制御指針管理テーブルでは、図8(b)のような空調の制御指針が温度ギャップと湿度の組み合わせに応じて各人密度ごとに設定されている。したがって、管理装置8はきめ細かな空調の制御が可能になる。例えば、人密度が多い場合、人の体温で実際に領域9の温度が上昇したり湿度が変化したりして人が不快感を感じる前に、管理装置8は第2制御対象装置2を制御できる。すなわち、フィードフォワード制御が可能になる。しがたって、快適性をより向上できる。
In the second control guide management table, control guidelines for air conditioning as shown in FIG. 8B are set for each human density according to the combination of the temperature gap and the humidity. Therefore, the
なお、人密度の区切り方は説明のための一例に過ぎす、より細かく人密度が区切られてもよいし、各区切りの人密度の幅が不揃いであってもよい。 It should be noted that the method of dividing the human density is merely an example for explanation, and the human density may be divided more finely, or the width of the human density of each partition may be uneven.
(制御領域管理DB)
次に、制御領域管理DB8003について説明する。ここで、図9は制御領域管理DB8003に記憶されている情報を例示的に示す図である。制御領域管理DB8003には、図9に示されているような制御領域管理テーブルが管理されている。制御領域管理テーブルには、第2制御対象装置2の装置IDに領域IDが対応付けて管理されている。領域IDは第1制御対象装置の装置IDである。図7(a)を参照すると分かるように、第2制御対象装置2の装置IDには第2制御対象装置2を中心とする3×3の領域9の領域IDが対応付けられている。
(Control area management DB)
Next, the control
なお、3×3は一例に過ぎず4×4などとしてもよいし、それぞれの領域9から最も近い第2制御対象装置と該領域9とが対応付けられていてもよい。第1制御対象装置1については、1つの第1制御対象装置1に1つの領域9が対応付けられているので制御領域管理テーブルは不要であるが、1つの第1制御対象装置1が第1制御対象装置1の真下には限られない領域9の熱源の有無を使用する場合、図9のような制御領域管理テーブルが用意される。
Note that 3 × 3 is merely an example and may be 4 × 4 or the like, and the second control target device closest to each
(領域情報DB)
次に、図10を用いて、領域情報DB8004およびマス・領域対応DB8005について説明する。ここで、図10は領域情報DB8004およびマス・領域対応DB8005に記憶されている情報を例示的に示す図である。領域情報DB8004には、図10(a)に示されているような領域情報テーブルが管理されている。領域情報テーブルは、領域9の領域IDに各領域9の座標情報が登録されている。各領域9の座標情報は例えば対角頂点の座標である。これにより、管理装置8は各領域がどこからどこまでかを判断できる。例えば領域ID=a11の領域9はX方向に0から100cmであり、Y方向に0から100cmの正方形である。なお、領域9のサイズは一例である。
(Region information DB)
Next, the
(マス・領域対応DB)
次に、図10(b)を用いて、マス・領域対応DB8005について説明する。マス・領域対応DB8005には、図10(b)に示されているようなマス・領域対応テーブルが管理されている。マス・領域対応テーブルは検知マスと領域9とを対応付けるテーブルである。このため、マス・領域対応テーブルにはマスIDに対応付けて領域IDが登録されている。マスIDは検知マスを識別するためのIDである。例えば、重複しない番号、第1制御対象装置1のIDと数字やアルファベットとの組み合わせなどである。1つのマスIDは1つの領域IDとしか対応しないが、1つの領域IDは複数のマスIDと対応する場合がある。
(Mass / area DB)
Next, the mass /
(管理装置の各機能構成)
次に、図6に戻って、管理装置8の各機能構成について説明する。図6に示されている送受信部81は、例えば、検知装置3から検知データ(環境情報)を受信したり、検知装置3に制御データを送信したりする。すなわち、送受信部81は、受信手段として機能する。
(Each functional configuration of the management device)
Next, returning to FIG. 6, each functional configuration of the
照合部82は、例えば、図7(a)に示されているレイアウト情報と、後述の図14に示されている熱源データを照合する。これにより、領域9ごとの人の有無が判断される。
For example, the collation unit 82 collates the layout information shown in FIG. 7A and the heat source data shown in FIG. 14 described later. Thereby, the presence or absence of a person for each
生成部84は、照合部82の照合結果及び第1制御指針管理テーブルを参照して、第1制御対象装置1に対する光量を示す制御データを生成する。また、制御データ生成手段である生成部84は、例えば、熱源データ及び温湿度センサ313が検知する湿度データに基づいて照合部82の照合結果及び第2制御指針管理テーブルを参照して、第2制御対象装置2に対するエア・コンディショナの制御データを生成する。
The generation unit 84 refers to the verification result of the verification unit 82 and the first control guide management table, and generates control data indicating the amount of light for the first
マス目変換処理部85は、温度分布センサ311が送信した熱源データを、居室αの領域9の熱源データに変換する。詳細は後述される。
The grid
記憶・読出処理部89は、例えば、記憶部8000からデータを読み出したり、記憶部8000にデータを記憶したりする。
For example, the storage / reading processing unit 89 reads data from the
<人密度について>
ここで、人密度について説明する。図11は、人密度について例示的に示す図である。図11(a)では、説明のため3×3の各領域9が示されている。この3×3の各領域9は1つの第2制御対象装置2が空調する範囲(温度や湿度などを制御する範囲)として、管理装置8の制御領域管理DB8003に設定されている。人密度も1つの第2制御対象装置2が空調する範囲に対し算出される。
<About human density>
Here, human density will be described. FIG. 11 is a diagram exemplarily showing human density. In FIG. 11A, 3 × 3
図11(b)では、人が検知された領域9(熱源がある領域)に黒丸を示した。9個の領域9のうち3つの領域9で人が検知されているので、人密度は(3÷9)×100=約33%と算出される。領域9に実際に人が何人いても領域9に人が検知されると一人とカウントされる。
In FIG.11 (b), the black circle was shown in the area | region 9 (area | region with a heat source) where the person was detected. Since people are detected in three of the nine
この人密度が算出される3×3の各領域9が、1つの第2制御対象装置2が空調する範囲であるが、9個の領域9の温度データと湿度データが、検知装置3から管理装置8に送信されている。管理装置8は、9個の領域9の温度データの平均を9個の領域9の環境値に決定する。湿度については、第2制御対象装置2から最も近い検知装置3が検視した湿度データを環境値としてもよいし、いくつかの検知装置3が検視した湿度データの平均を環境値としてもよい。
Each of the 3 × 3
<動作手順>
以下、管理装置8の処理又は動作について説明する。
<Operation procedure>
Hereinafter, processing or operation of the
ここでは、管理装置8が、第1制御対象装置1eにより検知された各種データに基づいて、第1制御対象装置1eを制御するための制御データを生成し、第1制御対象装置1,及び、第2制御対象装置2に制御データを送信することで、第1制御対象装置1や第2制御対象装置2が調光や空調を行う処理について説明する。なお、説明の簡略化のため、複数の第1制御対象装置1のうち、検知装置3を備えた第1制御対象装置1e、及び他の第1制御対象装置1、並びに第2制御対象装置2の処理について説明する。
Here, the
図12は、管理装置8の処理を例示的に示すシーケンス図である。図12に示すように、まず、第1制御対象装置1eの検知部32が、居室αにおける各領域9の温度分布を検知する(ステップS21)。
FIG. 12 is a sequence diagram exemplarily showing processing of the
次に、判断部33が、領域9毎に温度が所定範囲値(例えば、30℃〜35℃)内であるか否かを判断することで、生成部34が判断結果に基づいて熱源データを生成する(ステップS22)。
Next, the
ここで、熱源データの生成について説明する。図13(a)は温度分布を例示的に示す概念図、図13(b)は熱源データを例示的に示す概念図である。検知部32が各領域9の温度を検知した結果、9つの領域9の温度分布が図13(a)に示される状態になったものとする。生成部34は、図13(b)に示されるような熱源データを生成する。図13(a)と図13(b)を比較すると分かるように、熱源データは熱源の有無を示す熱源有無情報によって示されており、温度が所定範囲値(例えば、30℃〜35℃)の領域9は「1」として表し、温度が30℃未満及び36度以上の領域9は「0」として表されている。
Here, generation of heat source data will be described. FIG. 13A is a conceptual diagram exemplarily showing a temperature distribution, and FIG. 13B is a conceptual diagram exemplarily showing heat source data. As a result of detecting the temperature of each
図12に戻って説明する。第1制御対象装置1eの検知部32は、第1制御対象装置1eの付近の照度、温度、及び湿度を検知する(ステップS23)。
Returning to FIG. The detection unit 32 of the first
そして、第1制御対象装置1eの送受信部31は、管理装置8に対して、検知データを送信する(ステップS24)。検知データには、ステップS22によって生成された熱源データ、ステップS23によって検知された結果を示す温湿度データ(熱源データを生成するために使用された温度データを含む)及び照度データが含まれている。これにより、管理装置8の送受信部81は、検知データを受信する。なお、熱源データを生成するために使用された温度データは検知マスごとであることが好ましいが、いくつか又は全ての領域9の温度を平均したものでもよい。これにより管理装置8の負荷が増大することを抑制できる。この場合、平均された各領域の温度は同じとして扱われる。
And the transmission / reception part 31 of the 1st
図14は、検知装置3を有する複数の第1制御対象装置1eから送信された熱源データを合成して得られる熱源データを示す。図14は、1つの居室αにおける全ての熱源の有無を示す熱源データの概念図である。図13(b)に示されている熱源データは、図14における左上のブロックBの熱源データに相当する。図14の熱源データも実際には歪んだ検知マスにより与えられている。
FIG. 14 shows heat source data obtained by synthesizing heat source data transmitted from a plurality of first
次に、管理装置8のマス目変換処理部85は、マス・領域対応DB8005からマス・領域対応テーブルを読み出して、熱源データを領域9に対応させた熱源データに変換する(ステップS24−2)。詳細は、図15等にて説明する。
Next, the grid
次に、管理装置8の記憶・読出処理部89は、レイアウト管理DB8001から、図7(a)に示されているレイアウト情報を読み出す(ステップS25)。
Next, the storage / read processing unit 89 of the
そして、照合部82は、図7(a)に示されているレイアウト情報と、図14に示されている熱源データを照合する(ステップS26)。この照合により、例えば、レイアウト情報における第1制御対象装置1aがある領域9は、熱源データの熱源フィールドが「1」なので、「熱源がある」と判断される。
And the collation part 82 collates the layout information shown by Fig.7 (a), and the heat source data shown by FIG. 14 (step S26). By this collation, for example, in the
次に、管理装置8の記憶・読出処理部89は、熱源データにおいて熱源の有無を示す「1」、「0」を検索キーとして、制御指針管理DB8002の第1制御指針管理テーブルを検索することにより、対応する光量を読み出す(ステップS27−1)。
Next, the storage / read processing unit 89 of the
また、管理装置8の記憶・読出処理部89は、制御指針管理DB8002から第2制御指針管理テーブルを読み出し、制御領域管理DB8003から制御領域管理テーブルを読み出す(ステップS27−2)。
Further, the storage / reading processing unit 89 of the
そして、生成部84は、第1制御対象装置1に対する光量を示す制御データを生成する(ステップS28)。また、生成部84は、第2制御対象装置2の制御データを生成する(ステップS28)。このように、ステップS24で送信された1つの検知データに基づき(同じ検知データに基づき)、第1制御対象装置1に対する制御データと第2制御対象装置2に対する両方の制御データを作成できる。したがって、第1制御対象装置1と第2制御対象装置2の2つの装置が制御される場合でも、検知装置3が検知した検知データを管理装置8が受信する回数を半分に減らすことができる。また、同じ検知データが使用されるので第1制御対象装置1と第2制御対象装置2の動作の整合性を取りやすくなる。
And the production | generation part 84 produces | generates the control data which show the light quantity with respect to the 1st control object apparatus 1 (step S28). Moreover, the production | generation part 84 produces | generates the control data of the 2nd control object apparatus 2 (step S28). Thus, based on one detection data transmitted in step S24 (based on the same detection data), both control data for the first
次に、送受信部51は、第1制御対象装置1に対して、それぞれの制御データを送信する(ステップS29−1、S29−2)。これに対して、第1制御対象装置1eの送受信部31は、制御データを受信する。また、第1制御対象装置1e以外の第1制御対象装置1の送受信部51は、制御データを受信する。
Next, the transmission /
次に、第1制御対象装置1eでは制御部35が、制御データに基づいてLEDランプとしての制御対象部20に出力するための制御信号を生成する(ステップS30−1)。同様に、第1制御対象装置1e以外の第1制御対象装置1の制御部55が、制御データに基づいてLEDランプとしての制御対象部20に出力するための制御信号を生成する(ステップS30−2)。
Next, in the 1st
制御部35は制御信号を制御対象部20に出力する(ステップS31−1)。制御部55は制御信号を制御対象部20に出力する(ステップS31−2)。
The control unit 35 outputs a control signal to the control target unit 20 (step S31-1). The
これにより、LEDランプとしての制御対象部20の光量が制御される(ステップS32−1、S32−2)。
Thereby, the light quantity of the
管理装置8の送受信部81は、第2制御対象装置2に対して制御データを送信する(ステップS33)。これに対して、第2制御対象装置2の送受信部51は制御データを受信する。
The transmission /
これにより、エア・コンディショナとしての制御対象部20の温度、湿度、風量、風向が制御される(ステップS34)。
As a result, the temperature, humidity, air volume, and wind direction of the
例えば、図13において、領域IDがa22の領域9には熱源がないと判断されているため(「0」で示されているため)、図8(a)の第1制御指針管理テーブルに従い領域IDがa22の領域9にある第1制御対象装置1の光量は60%に制御される。一方、図13において、領域IDがa21の領域9の真下には熱源があるため(「1」で示されているため)、図8(a)の第1制御指針管理テーブルに従い領域IDがa21の領域9にある第1制御対象装置1の光量は100%に制御される。
For example, in FIG. 13, since it is determined that there is no heat source in the
これにより、人がいるため熱源が検知された場合には、LEDの光量を最大値にし、人がいないため熱源が検知されなかった場合には、LEDの光量が下がるため、省エネルギーを実現することができる。また、人がいる場合は光量が大きくなるので人の快適性を向上させることができる。 As a result, when the heat source is detected because there is a person, the light quantity of the LED is maximized, and when the heat source is not detected because there is no person, the light quantity of the LED is reduced, thereby realizing energy saving. Can do. In addition, when there is a person, the amount of light increases, so that the comfort of the person can be improved.
<熱源の有無の判断>
図12のステップS22で説明した熱源の有無の判断方法について説明する。
<Judgment of presence or absence of heat source>
A method for determining the presence or absence of the heat source described in step S22 of FIG. 12 will be described.
図15は、熱源データの生成処理の流れを概略的に示すフローチャートである。図16(a)は温度分布を示した概念図、図16(b)は熱源の有無を示す熱源データの概念図である。 FIG. 15 is a flowchart schematically showing the flow of heat source data generation processing. FIG. 16A is a conceptual diagram showing a temperature distribution, and FIG. 16B is a conceptual diagram of heat source data indicating the presence or absence of a heat source.
まず、管理装置8の生成部34は、温度分布データから判断部33によって温度が所定範囲(例えば、30℃〜35℃)内であるかを判断していない領域9を抽出する(ステップS41)。
First, the
そして、判断部33は、ステップS41によって抽出された領域9の温度が所定範囲内であるかを判断する(ステップS42)。例えば、装置IDがa13の第1制御対象装置1が設置されている領域9に、電気ポット(湯沸し器)が設置されている場合、図16(a)に示されているように、蒸気や容器の熱などによってこの領域9の温度が60℃になることがある。このような場合、たとえ熱源が存在しても人間による熱源の範囲(例えば、30℃〜35℃)ではないため、人がいるとは検知されないことが好ましい。
Then, the
次に、判断部33は、ステップS42において、所定範囲内であると判断した場合には(Yes)、熱源ありと判断する(ステップS43)。この場合、図16(b)に示されているように、熱源データは熱源がある旨を示す「1」が設定される。
Next, when the
一方、判断部33は、所定範囲内でないと判断した場合には(No)、熱源なしと判断する(ステップS44)。この場合、図16(b)に示されているように、熱源データは熱源がない旨を示す「0」が設定される。
On the other hand, if the
そして、ステップS43,44の処理後、判断部33は全ての領域9において、温度が所定範囲内であるか否かの判断が終了したかを判断する(ステップS45)。このステップS45によって全ての領域9の判断が終了していると判断された場合には(Yes)、図12のステップS22の処理が終了する。一方、ステップS45において、全ての領域9の判断が終了していないと判断された場合には(No)、ステップS41の処理に戻る。
Then, after the processing in steps S43 and S44, the
このように、図15のような処理によれば、たとえ熱源が存在しても、特定の物体(例ば、人間)による熱源の範囲を超えている場合には、熱源がない扱いにすることで、より正確に人間の存在を検知することができる。これにより、より正確に省エネルギーを実現することができるという効果を奏する。 In this way, according to the processing shown in FIG. 15, even if a heat source is present, if it exceeds the range of the heat source by a specific object (for example, a human), the heat source is not handled. Thus, the presence of a person can be detected more accurately. Thereby, there exists an effect that an energy saving can be implement | achieved more correctly.
<熱源データと領域の対応付け>
以上のようにして図16のような熱源データが得られるが、実際には温度分布センサ311の取り付け角度によって熱源データのマスの形状が歪んでいるため、以下のような不都合が生じている。
<Association of heat source data and area>
As described above, the heat source data as shown in FIG. 16 is obtained. However, since the shape of the mass of the heat source data is actually distorted depending on the mounting angle of the
まず、温度分布センサ311が多いほど、各領域9の温度を精度よく検知することができる。しかし、温度分布センサ311が多いとコスト増となってしまう。そこで、1つの第1制御対象装置1の中に複数の温度分布センサ311を設置することが検討される。しかし、その場合には温度分布センサ311を床面に対し垂直ではなく床面に対し傾斜が付与された状態で設置する必要がある。第1制御対象装置1と一体か又は付近という限られた場所に複数の温度分布センサ311が設置されるため、傾斜が設けられていないと、1つの温度分布センサ311の温度の検知可能範囲501を広げることができないためである。
First, the more
図17は、温度分布センサ311の数と検知可能範囲501の関係を例示的に示す図である。図17(a)では、温度分布センサ311は1つであり床面に対し垂直に設置されているため、検知可能範囲501は正方形(又は長方形)である。図17(b)では温度分布センサ311は2つであるが、床面に対し傾斜が付与された状態で設置されているため、それぞれの検知可能範囲501は台形ゆがみにより歪んだ形状(台形)となる。図17(c)では温度分布センサ311は4つであるが、床面に対し傾斜が付与された状態で設置されているため、それぞれの検知可能範囲501は正方形の一方の対角線だけが延長されたようなゆがんだ形状(菱形に近い形状)となる。これは、温度分布センサ311が図17(b)に対して90°回転した状態で設置されているためである。
FIG. 17 is a diagram exemplarily illustrating a relationship between the number of
これに対し、居室αの各領域9は正方形又は長方形に区切られている。このため、1つの第1制御対象装置1に複数の温度分布センサ311が設置された場合、歪んだ形状の熱源データを居室αの領域9に対応付ける必要がある。
On the other hand, each
図18は、2つの温度分布センサ311が検知する検知エリアを例示的に示す図である。図18(a)は、2つの温度分布センサ311が検知する検知可能範囲501を示す。図18(a)では合計6つの第1制御対象装置1が図示されており、1つの第1制御対象装置1が2つの温度分布センサ311を有している。1つの温度分布センサ311は更に4×4のサーモパイルセンサを有している。すなわち、1つの温度分布センサ311は16箇所の温度を並列に検知できる。1つのサーモパイルセンサの検知可能範囲501を検知マス502という(センサ検知範囲の一例)。
FIG. 18 is a diagram exemplarily showing detection areas detected by two
温度分布センサ311は床面に対し垂直に設置されていないので、検知可能範囲501及び検知マス502は台形に歪んだ形になる。したがって、検知装置3から管理装置8に送信される熱源データもこのような形状で得られている。台形に歪んだ熱源データはそのままでは居室αの各領域9の温度に用いることが困難となる。そこで、図18(b)に示すように、熱源データを歪みのない形状に変換する。あるいは、熱源データの各検知マス502における熱源の有り、なしを居室αの各領域9に対応させる。すなわち図18(b)の複数の正方形はそれぞれ居室αの各領域9を示している。
Since the
図18(c)は、図18(a)と図18(b)を重畳させた図である。管理装置8のマス目変換処理部85は、図18(b)の各領域9と図18(a)の検知マス502を対応させ、領域9のそれぞれに領域9と重なるサーモパイルセンサの検知マス502の熱源データ(熱源の有り、なし)を設定する。1つの領域9に1つの検知マス502しか含まれないとは限らないので、1つの領域9に複数の検知マス502が対応する場合は、熱源の有り、なしの論理和が領域9に設定される。
FIG.18 (c) is the figure which superimposed FIG.18 (a) and FIG.18 (b). The grid
図19は、管理装置8のマス目変換処理部85が検知可能範囲501の検知マス502と領域9の対応付けを行うマス目変換処理の流れを示すフローチャートである。図19の処理は図12のS24−2で実行される。
FIG. 19 is a flowchart illustrating a flow of a grid conversion process in which the grid
まず、マス目変換処理部85は、温度分布センサ311のセンサ番号nに1を設定する(ステップS51)。センサ番号nは処理を容易にするため温度分布センサ311に振られた連番である。
First, the grid
次に、マス目変換処理部85は、マス番号mに1を設定する(ステップS52)。マス番号mは1つの温度分布センサ311が有する複数のサーモパイルセンサがそれぞれ形成する検知マス502に振られた連番である。
Next, the grid
マス目変換処理部85は、着目しているサーモパイルセンサの検知マス502がどの領域9と重なるかを判断する(ステップS53)。この判断は、サーモパイルセンサの検知マス502の中心座標Oが領域9に含まれるかどうかにより判断される。中心座標Oについては図20にて説明する。
The grid
マス目変換処理部85は、着目している検知マス502の熱源データにおける熱源の有り、なしをステップS53で対応すると判断した領域9に設定する(ステップS54)。
The square
マス目変換処理部85は、mがマス番号の最後か否かを判断する(ステップS55)。ステップS55の判断がNoの場合、マス目変換処理部85はmを1つ大きくする(ステップS56)。そして、ステップS53〜S55を繰り返す。
The cell
ステップS55の判断がYesの場合、マス目変換処理部85はnがセンサ番号の最後か否かを判断する(ステップS57)。ステップS57の判断がNoの場合、マス目変換処理部85はnを1つ大きくする(ステップS58)。そして、ステップS52〜S57を繰り返す。ステップS57の判断がYesの場合、図19の処理は終了する。
If the determination in step S55 is Yes, the grid
図19の処理を、管理装置8(又は検知装置3でもよい)が領域9とマス目の対応付けの処理として行い、マス番号mが重複しないマスIDに変換されれば、領域9の領域IDとマスIDを対応付けるマス・領域対応テーブルを作成しておくことができる。したがって、第1制御対象装置1eが天井に設置された後は、マス目変換処理部85はこのマス・領域対応テーブルを参照して歪んだ形状の熱源データを領域9の熱源データに変換できる。
If the management apparatus 8 (or the detection apparatus 3) performs the process of FIG. 19 as a process of associating the
図20は、サーモパイルセンサが検知する検知マス502の中心座標Oを示す図である。天井βにおけるサーモパイルセンサの位置(xo,y0)は、例えば天井のコーナーを原点(0,0)として与えられる。また、天井βの高さZも与えられる。そして、1つ1つのサーモパイルセンサの床に対する俯角θx、θyが与えられているものとする。θxはX方向の俯角であり、θyはY方向の俯角である。
FIG. 20 is a diagram illustrating the center coordinates O of the
これらから、1つのサーモパイルセンサが検知する検知マス502の中心座標Oは、(x0−Ztanθx、y0−Ztanθy)で与えられる。俯角θx、θyは第1制御対象装置1eへの検知装置3の取り付け角度、及び、各サーモパイルセンサのメーカなどから与えられる検知方向の中心角度(設置面に垂直に設置された場合の角度)により決定される。すなわち、メーカなどにより各サーモパイルセンサの検知方向の中心角度が与えられているので、この値に第1制御対象装置1eへの検知装置3の取り付け角度δを加算すればθx、θyが得られる。なお、図のθx、θyは取り付け角度δが含まれた状態で示されている。サーモパイルセンサの位置(x0,y0)、俯角θx、θy、及び、取り付け角度δはサーモパイルセンサが形成する検知マス502の位置に関わる情報である。
From these, the center coordinate O of the
各領域9の座標は居室αの広さを縦横に等分にした値なので、居室αの広さが設計図や実測で与えられると容易に求められる。したがって、マス目変換処理部85は各サーモパイルの中心座標Oが領域9のどこに含まれるかを判断できる。
Since the coordinates of each
なお、検知マス502の中心座標Oが領域9に含まれるかを比較するのでなく、例えば、検知マス502の四隅のいずれか1つ以上が領域9に含まれるかを比較してもよい。四隅全てがそれぞれ領域9に含まれるか否かを判断すると、熱源がある領域9の数が増える傾向になるので、人がいる可能性を高く見積もって照明やエアコン等を制御したい場合に有効である。
Instead of comparing whether the center coordinates O of the
また、検知マス502の中心座標Oの算出の際に、天井βの高さZでなく人がいる高さを用いてもよい。例えば、人がいる高さは「Z−110cm」くらいである。これにより、実際に人がいる領域9に検知マス502を対応付けやすくなる。
Further, when calculating the center coordinate O of the
このように、検知装置3で得られる熱源データは実際には歪んだ形状で得られているが、図19の処理により居室αの各領域9の熱源データに変換できる。
As described above, the heat source data obtained by the
上記のように図19の処理は、ある領域9に1つでも検知マス502の中心座標が含まれている場合には熱源があると判断される論理和の処理となっている。逆に、ある領域9に2つ以上の検知マス502の中心座標が含まれていても、領域9にある熱源は1つである。これにより、領域9に人がいるのにいないと誤判断することを低減できる。例えば、領域9が広い場合に有用な処理となる。
As described above, the process of FIG. 19 is a logical sum process in which it is determined that there is a heat source when at least one center coordinate of the
また、中心座標Oは1つの検知マス502の中心の他、重心であってもよい。また、中心座標Oは中心や重心でなく、検知マス502の範囲内にあればよい。検知マス502の範囲内であれば熱源を検知できるためである。
The center coordinate O may be the center of gravity in addition to the center of one
また、図19の処理は管理装置8が行う他、検知装置3が行ってもよい。あるいは、第1制御対象装置1が行ってもよい。
Further, the processing of FIG. 19 may be performed by the
<制御データの生成>
続いて、図12のステップS28における制御データの生成について説明する。図21は、生成部84が第1制御対象装置1に対する蛍光灯型LED照明器具の光量に関する制御データを生成する処理の流れを示すフローチャートである。
<Generation of control data>
Next, generation of control data in step S28 in FIG. 12 will be described. FIG. 21 is a flowchart illustrating a flow of processing in which the generation unit 84 generates control data related to the light amount of the fluorescent lamp type LED lighting apparatus for the first
生成部84は、未処理の第1制御対象装置1を1つ取り出す(ステップS61)。未処理の第1制御対象装置1とは、制御データが決定されていない第1制御対象装置1である。
The generation unit 84 takes out one unprocessed first control target device 1 (step S61). The unprocessed first
次に、生成部84は、取り出した第1制御対象装置1がある領域9の熱源データを参照する(ステップS62)。第1制御対象装置1の装置IDは領域IDと同じなので、熱源データから熱源の有無を読み出せる。
Next, the production | generation part 84 refers to the heat source data of the area |
そして、生成部84は、第1制御対象装置1がある領域9に熱源があるか否かを判断する(ステップS63)。すなわち、熱源データに「1」が設定されているかどうかを判断する。
And the production | generation part 84 judges whether there exists a heat source in the area |
第1制御対象装置1がある領域9の熱源が「1」である場合(ステップS63のYes)、生成部84は、ステップS10で読み出した第1制御対象装置1の光量を100%に決定して制御データを生成する(ステップS64)。この100%は、制御指針管理テーブルに設定されている。
When the heat source of the
第1制御対象装置1がある領域9の熱源が「1」でない場合(ステップS63のNo)、すなわち熱源が「0」なので、生成部84は、ステップS10で読み出した第1制御対象装置1の光量を60%に決定して制御データを生成する(ステップS65)。この60%は、制御指針管理テーブルに設定されている。
When the heat source in the
次に、生成部84は、全ての第1制御対象装置1について制御データを生成したか否かを判断する(ステップS66)。ステップS66の判断がNoの場合、生成部84は、ステップS61に戻り、ステップS61〜S65の処理を繰り返し実行する。ステップS66の判断がYesの場合、生成部84は、図21に示す処理を終了する。 Next, the generation unit 84 determines whether or not control data has been generated for all the first control target devices 1 (step S66). When determination of step S66 is No, the production | generation part 84 returns to step S61 and repeatedly performs the process of steps S61-S65. When the determination in step S66 is Yes, the generation unit 84 ends the process illustrated in FIG.
このようにして、全ての第1制御対象装置1について熱源の有無(人の有無)に基づいて蛍光灯型LED照明器具である第1制御対象装置1の制御データを生成できる。
In this way, the control data of the first
図22は、生成部84が第2制御対象装置2に対するエア・コンディショナの制御データを生成する処理の流れを示すフローチャートである。
FIG. 22 is a flowchart illustrating a flow of processing in which the generation unit 84 generates control data for the air conditioner for the second
生成部84は、未処理の第2制御対象装置2を1つ取り出す(ステップS71)。未処理の第2制御対象装置2とは、制御データが決定されていない第2制御対象装置2である。
The generation unit 84 takes out one unprocessed second control target device 2 (step S71). The unprocessed second
次に、生成部84は、制御領域管理テーブルを参照し、第2制御対象装置2と対応付けられている領域IDを特定する(ステップS72)。 Next, the generation unit 84 refers to the control area management table and specifies an area ID associated with the second control target device 2 (step S72).
次に、生成部84は、ステップS72で特定した領域9の熱源データを受信する(ステップS73)。熱源データは、図12のステップS24で検知装置3から送信されている。そして、生成部84は、上記したように人密度(人の在/不在)を算出する(ステップS74)。
Next, the production | generation part 84 receives the heat source data of the area |
次に、生成部84は、ステップS72で特定した領域9の検知データを受信する(ステップS75)。検知データは、図12のステップS24で検知装置3から送信されている。
Next, the production | generation part 84 receives the detection data of the area |
生成部84は、検知データに基づき環境値を算出する(ステップS76)。具体的には、生成部84は、ステップS62で特定した領域9の温度データの平均を算出して環境値とする。また、生成部84は、湿度については1つの検知装置3が1つだけ検知しているのでその値を環境値とする。すなわち、温度データの平均と湿度データが環境値である。この他、照度データを環境値に入れてもよい。
The generation unit 84 calculates an environmental value based on the detection data (step S76). Specifically, the generation unit 84 calculates the average of the temperature data of the
次に、生成部84は、人密度と環境値に基づき、エア・コンディショナに対する空調設定を実行する(ステップS77)。 Next, the production | generation part 84 performs the air-conditioning setting with respect to an air conditioner based on a human density and an environmental value (step S77).
ここで、図23は空調設定処理の流れを示すフローチャートである。図23に示すように、生成部84は、ステップS74で算出した人密度とステップS76で算出した環境値(温度データの平均、湿度データ)について、それぞれの所定の閾値を超えるか否かを判断する(ステップS81)。 Here, FIG. 23 is a flowchart showing the flow of the air conditioning setting process. As shown in FIG. 23, the generation unit 84 determines whether or not the human density calculated in step S74 and the environmental values (temperature data average and humidity data) calculated in step S76 exceed respective predetermined thresholds. (Step S81).
生成部84は、人密度および環境値(温度データの平均、湿度データ)の何れもそれぞれの所定の閾値を超えない場合(ステップS81のNo)、空調設定を変更する必要はないと判断し、処理を終了する。 The generation unit 84 determines that it is not necessary to change the air conditioning setting when neither the human density nor the environmental value (temperature data average, humidity data) exceeds the predetermined threshold (No in step S81). End the process.
一方、生成部84は、人密度および環境値(温度データの平均、湿度データ)の少なくとも何れか一つが所定の閾値を超えた場合(ステップS81のYes)、計時を開始する(ステップS82)。 On the other hand, when at least one of the human density and the environmental value (temperature data average, humidity data) exceeds a predetermined threshold (Yes in step S81), the generation unit 84 starts measuring time (step S82).
生成部84は、計時時間t1が待機時間T未満である場合(ステップS83のNo)、人密度および環境値(温度データの平均、湿度データ)が閾値を超えたままであるか否かを判定する(ステップS84)。 If the time t1 is less than the waiting time T (No in step S83), the generation unit 84 determines whether the human density and the environmental value (average of temperature data, humidity data) remain above the threshold. (Step S84).
生成部84は、人密度および環境値(温度データの平均、湿度データ)が閾値を超えない状態に変化した場合(ステップS84のNo)、空調設定を変更する必要はないと判断し、処理を終了する。 The generation unit 84 determines that it is not necessary to change the air conditioning setting when the human density and the environmental value (average of temperature data, humidity data) change to a state where the threshold value is not exceeded (No in step S84), and the process is performed. finish.
一方、生成部84は、人密度および環境値(温度データの平均、湿度データ)が閾値を超えたままである場合(ステップS84のYes)、ステップS83に戻り、計時を継続する。 On the other hand, when the human density and the environmental value (average of temperature data, humidity data) still exceed the threshold (Yes in Step S84), the generation unit 84 returns to Step S83 and continues timing.
生成部84は、計時時間t1が待機時間Tに達した場合(ステップS83のYes)、人密度および環境値(温度データの平均、湿度データ)の少なくとも何れか一つがそれぞれの所定の閾値を超えた状態が待機時間Tだけ継続したことになるので、エア・コンディショナに対する空調設定の変更が必要であると判断する。 When the time t1 has reached the waiting time T (Yes in step S83), the generation unit 84 has at least one of human density and environmental values (average of temperature data, humidity data) exceeding a predetermined threshold value. Therefore, it is determined that it is necessary to change the air conditioning setting for the air conditioner.
続いて、生成部84は、空調設定を変更し(ステップS85)、処理を終了する。具体的には、生成部84は、人密度と環境値に対応付けられている制御指針を制御指針管理テーブルから取得する。生成部84は、まず温度の現在の目標値と環境値(温度データの平均)の温度ギャップを算出する。目標値は生成部84が制御する値なので既知である。次に、生成部84は、人密度、温度ギャップ及び湿度に対応する制御指針を読み出し第2制御対象装置2の制御データとする。
Subsequently, the generation unit 84 changes the air conditioning setting (step S85) and ends the process. Specifically, the generation unit 84 acquires a control guideline associated with the human density and the environmental value from the control guideline management table. The generation unit 84 first calculates the temperature gap between the current target value of temperature and the environmental value (average of temperature data). The target value is known because it is a value controlled by the generation unit 84. Next, the production | generation part 84 reads the control guideline corresponding to a human density, a temperature gap, and humidity, and makes it the control data of the 2nd
以上により、ステップS77の空調設定処理が終了する。 Thus, the air conditioning setting process in step S77 ends.
ここで、空調設定の具体例について説明する。ここで、図24は空調設定の具体例を示す図である。図24の第2制御指針管理テーブルに示されるように、温度ギャップがT1℃〜T2℃であり、湿度もH1%以上であったときに、人密度がM2〜M3の間の値であった場合、空調設定は図24中のB「±0℃、冷房、弱風」の設定である。その後、人密度がM4〜M5の間の値へと変化した場合、生成部84が、直ぐに空調設定を図24中のA「−2℃、冷房、強風」へと変更することはない。本実施形態においては、温度ギャップがT1℃〜T2℃で湿度もH1%以上であって人密度がM4〜M5の環境状態が、待機時間T以上保ち続けた場合に、生成部84は、空調設定を図24のA「−2℃、冷房、強風」へと変更する。 Here, a specific example of air conditioning setting will be described. Here, FIG. 24 is a diagram showing a specific example of air conditioning setting. As shown in the second control guideline management table of FIG. 24, when the temperature gap is T1 ° C. to T2 ° C. and the humidity is H1% or more, the human density is a value between M2 and M3. In this case, the air conditioning setting is a setting of B “± 0 ° C., cooling, weak wind” in FIG. Thereafter, when the human density changes to a value between M4 and M5, the generation unit 84 does not immediately change the air conditioning setting to A “−2 ° C., cooling, strong wind” in FIG. In the present embodiment, when the temperature gap is T1 ° C. to T2 ° C., the humidity is H1% or more, and the human density is M4 to M5 and the environmental state is kept for the waiting time T or more, the generating unit 84 The setting is changed to A “-2 ° C., cooling, strong wind” in FIG.
なお、照明装置のON/OFFと比較して、エア・コンディショナなどの空調装置は人に対して空気を介して快適性を提供するので、直接の刺激が少なく、分単位での遅延は許容可能と考える。 Compared to ON / OFF of the lighting device, air conditioners such as air conditioners provide comfort to people through the air, so there is less direct irritation and delays in minutes are acceptable. I think it is possible.
また、環境値(温度データの平均、湿度データ)を用いた空調制御を実施することで、大きく外れた環境においても、空調設定を強く設定することで、早期に適切な環境へと近づく。 Moreover, by carrying out air conditioning control using environmental values (average of temperature data, humidity data), even in a greatly deviating environment, by setting the air conditioning settings strongly, an appropriate environment is quickly approached.
図22に戻り、生成部84は、全ての第2制御対象装置2について制御データを生成したか否かを判断する(ステップS78)。ステップS78の判断がNoの場合、生成部84は、ステップS71に戻り、ステップS71〜S77の処理を繰り返し実行する。ステップS78の判断がYesの場合、生成部84は、図22に示す処理を終了する。 Returning to FIG. 22, the generation unit 84 determines whether control data has been generated for all the second control target devices 2 (step S <b> 78). When the determination in step S78 is No, the generation unit 84 returns to step S71 and repeatedly executes the processes in steps S71 to S77. When the determination in step S78 is Yes, the generation unit 84 ends the process illustrated in FIG.
このようにして、全ての第2制御対象装置2について人密度と環境値に基づいてエア・コンディショナである第2制御対象装置2の制御データを生成できる。
In this way, the control data of the second
このように本実施の形態によれば、人密度と温度ギャップおよび湿度の検知値に応じて、エア・コンディショナなどの空調装置への空調設定を変更することにより、温度のばらつきの少ない空間を提供することができる。加えて、エア・コンディショナなどの空調装置についての空調設定の変更を実施する際に、変更先を示す環境情報の環境状態が一定時間継続することを条件として、空調設定を変更することにより、無駄な空調設定変更を抑制して変更頻度の低減化を図ることができる。 As described above, according to the present embodiment, by changing the air conditioning setting for the air conditioner such as the air conditioner according to the detected values of the human density, the temperature gap, and the humidity, a space with less temperature variation can be obtained. Can be provided. In addition, when changing the air conditioning setting for an air conditioner such as an air conditioner, by changing the air conditioning setting on condition that the environmental state of the environmental information indicating the change destination continues for a certain period of time, It is possible to suppress useless air-conditioning setting changes and reduce the change frequency.
これにより、エア・コンディショナなどの空調装置への設定変更回数が頻発することにより、経年劣化が早くなるというデメリットを解決できる。また、空調設定の変更に伴って冷媒のON/OFFを繰り返す場合、安定して稼動するときより起動時の消費が多くなることから、無駄な電力の発生を抑制し、空調装置の起動時消費電力を抑制することができる。 As a result, it is possible to solve the demerit that the deterioration over time is accelerated due to frequent occurrence of setting changes to the air conditioner such as an air conditioner. In addition, when the refrigerant is repeatedly turned on and off as the air conditioning setting is changed, the amount of power consumed at startup is higher than that when the refrigerant operates stably. Electric power can be suppressed.
(第2の実施の形態)
次に、第2の実施の形態について説明する。なお、前述した第1の実施の形態と同じ部分は同じ符号で示し説明も省略する。
(Second Embodiment)
Next, a second embodiment will be described. The same parts as those in the first embodiment described above are denoted by the same reference numerals, and description thereof is also omitted.
第1の実施の形態では、空調装置についての空調設定の変更を実施する際に、変更先を示す環境情報の環境状態が一定時間継続することを条件として、空調設定を変更するようにした。ところで、空調装置の空調設定が安定する温度に近づくほど、環境値の変動が少なくなり、閾値を行き来する傾向にあることがわかっている。 In the first embodiment, when changing the air conditioning setting for the air conditioner, the air conditioning setting is changed on condition that the environmental state of the environmental information indicating the change destination continues for a certain period of time. By the way, it is known that as the air conditioning setting of the air conditioner approaches the temperature at which the air conditioning setting becomes stable, the fluctuation of the environmental value decreases and the threshold value tends to be changed.
そこで、第2の実施の形態では、空調装置の空調設定が安定する温度に近づくほど、待機時間を長く設定して判断に用いるようにしたものである。 Therefore, in the second embodiment, as the air conditioning setting of the air conditioner approaches a stable temperature, the standby time is set longer and used for determination.
ここで、図25は第2の実施の形態にかかる空調設定処理の流れを示すフローチャートである。図25に示すように、生成部84は、ステップS74で算出した人密度とステップS76で算出した環境値(温度データの平均、湿度データ)について、それぞれの所定の閾値を超えるか否かを判断する(ステップS81)。 Here, FIG. 25 is a flowchart showing the flow of the air conditioning setting process according to the second embodiment. As shown in FIG. 25, the generation unit 84 determines whether or not the human density calculated in step S74 and the environmental values (temperature data average and humidity data) calculated in step S76 exceed respective predetermined thresholds. (Step S81).
生成部84は、人密度および環境値(温度データの平均、湿度データ)の何れもそれぞれの所定の閾値を超えない場合(ステップS81のNo)、空調設定を変更する必要はないと判断し、処理を終了する。 The generation unit 84 determines that it is not necessary to change the air conditioning setting when neither the human density nor the environmental value (temperature data average, humidity data) exceeds the predetermined threshold (No in step S81). End the process.
一方、生成部84は、人密度および環境値(温度データの平均、湿度データ)の少なくとも何れか一つが所定の閾値を超えた場合(ステップS81のYes)、計時を開始する(ステップS82)。 On the other hand, when at least one of the human density and the environmental value (temperature data average, humidity data) exceeds a predetermined threshold (Yes in step S81), the generation unit 84 starts measuring time (step S82).
生成部84は、計時時間t1が予め設定された値γ未満である場合(ステップS91のNo)、人密度および環境値(温度データの平均、湿度データ)が閾値を超えたままであるか否かを判定する(ステップS84)。 If the time t1 is less than the preset value γ (No in step S91), the generation unit 84 determines whether the human density and the environmental values (average of temperature data, humidity data) remain above the threshold value. Is determined (step S84).
ここで、予め設定された値γについて説明する。図26は、空調設定の具体例を示す図である。図26の第2制御指針管理テーブルに示す例によれば、人密度および環境値(温度データの平均、湿度データ)に応じて空調設定値が異なるマトリクスとなっている。また、図26の第2制御指針管理テーブルに示す例によれば、各空調設定値間の遷移にかかる待機時間として予め設定された値γが規定されている。 Here, the preset value γ will be described. FIG. 26 is a diagram illustrating a specific example of air conditioning settings. According to the example shown in the second control guideline management table of FIG. 26, the air conditioning setting values are different matrices according to the human density and the environmental values (temperature data average, humidity data). Further, according to the example shown in the second control guideline management table of FIG. 26, a preset value γ is defined as a standby time for transition between the air conditioning setting values.
例えば、温度ギャップがT1以上T2未満で、湿度がH1%未満で、人密度がM4以上M5未満である“A”の空調設定の状態から、湿度がH1%を超えて“B”の空調設定に変更となる場合について説明する。この場合、生成部84は、“C”のセルの様に、γ=600secと予め設定されている時間経過後、“B”の空調設定へ変更する。 For example, from the air conditioning setting state of “A” where the temperature gap is T1 or more and less than T2, the humidity is less than H1% and the human density is M4 or more and less than M5, the humidity exceeds H1% and the air conditioning setting is “B”. A case where the change is made will be described. In this case, like the cell “C”, the generation unit 84 changes the air conditioning setting to “B” after a preset time of γ = 600 sec.
また、一般に、狙いの環境に近づくにつれて変動が少なくなるが、第2制御指針管理テーブルにおける境界の値を行き来する頻度は高くなる。そこで、図26の第2制御指針管理テーブルに示されるように、本実施形態においては、予め設定された値γとして、大きく外れた環境における設定変更時の待機時間(D→A:γ=750sec)より、狙いの環境に近いところでの設定変更時の待機時間(A→E:γ=1200sec)を長く設定している。 In general, the fluctuation decreases as the target environment is approached, but the frequency of going back and forth between the boundary values in the second control guide management table increases. Therefore, as shown in the second control guideline management table of FIG. 26, in this embodiment, as a preset value γ, a standby time (D → A: γ = 750 sec) at the time of setting change in a greatly deviated environment. ), The standby time (A → E: γ = 1200 sec) when changing the setting near the target environment is set longer.
生成部84は、人密度および環境値(温度データの平均、湿度データ)が閾値を超えない状態に変化した場合(ステップS84のNo)、空調設定を変更する必要はないと判断し、処理を終了する。 The generation unit 84 determines that it is not necessary to change the air conditioning setting when the human density and the environmental value (average of temperature data, humidity data) change to a state where the threshold value is not exceeded (No in step S84), and the process is performed. finish.
一方、生成部84は、人密度および環境値(温度データの平均、湿度データ)が閾値を超えたままである場合(ステップS84のYes)、ステップS83に戻り、計時を継続する。 On the other hand, when the human density and the environmental value (average of temperature data, humidity data) still exceed the threshold (Yes in Step S84), the generation unit 84 returns to Step S83 and continues timing.
生成部84は、計時時間t1が予め設定された値γに達した場合(ステップS91のYes)、人密度および環境値(温度データの平均、湿度データ)の少なくとも何れか一つがそれぞれの所定の閾値を超えた状態が予め設定された値γだけ継続したことになるので、エア・コンディショナに対する空調設定の変更が必要であると判断する。 When the time t1 reaches the preset value γ (Yes in Step S91), the generation unit 84 determines that at least one of the human density and the environmental value (average of temperature data, humidity data) is a predetermined value. Since the state in which the threshold value is exceeded continues for a preset value γ, it is determined that it is necessary to change the air conditioning setting for the air conditioner.
続いて、生成部84は、空調設定を変更し(ステップS85)、処理を終了する。 Subsequently, the generation unit 84 changes the air conditioning setting (step S85) and ends the process.
このように本実施形態によれば、環境情報に応じて設定された制御指針情報間の遷移毎に一定時間を設定可能とし、環境情報の変動が小さくなるにつれて一定時間を長く設定することにより、更なる変更頻度の低減化を図ることができる。 As described above, according to the present embodiment, it is possible to set a certain time for each transition between control guideline information set according to the environment information, and by setting the certain time longer as the fluctuation of the environment information becomes smaller, Further change frequency can be reduced.
(第3の実施の形態)
次に、第3の実施の形態について説明する。なお、前述した第1の実施の形態および第2の実施の形態と同じ部分は同じ符号で示し説明も省略する。
(Third embodiment)
Next, a third embodiment will be described. In addition, the same part as 1st Embodiment mentioned above and 2nd Embodiment is shown with the same code | symbol, and description is also abbreviate | omitted.
第1の実施の形態では、空調装置についての空調設定の変更を実施する際に、変更先を示す環境情報の環境状態が一定時間継続することを条件として、空調設定を変更するようにした。また、第2の実施の形態では、空調装置の空調設定が安定する温度に近づくほど、待機時間を長く設定して判断に用いるようにした。ところで、人密度および環境値(温度データの平均、湿度データ)が異なっても、空調設定値は同じである場合も考えられる。 In the first embodiment, when changing the air conditioning setting for the air conditioner, the air conditioning setting is changed on condition that the environmental state of the environmental information indicating the change destination continues for a certain period of time. In the second embodiment, as the air conditioning setting of the air conditioner approaches a stable temperature, the standby time is set longer and used for determination. By the way, even if the human density and the environmental values (average of temperature data, humidity data) are different, the air conditioning setting values may be the same.
そこで、第3の実施の形態では、空調設定値が異なる場合のみ、時間計時を実行して空調設定を変更するようにしたものである。 Therefore, in the third embodiment, only when the air conditioning setting values are different, the time measurement is executed to change the air conditioning settings.
ここで、図27は第3の実施の形態にかかる空調設定処理の流れを示すフローチャートである。図27に示すように、生成部84は、ステップS74で算出した人密度とステップS76で算出した環境値(温度データの平均、湿度データ)について、それぞれの所定の閾値を超えるか否かを判断する(ステップS81)。 Here, FIG. 27 is a flowchart showing a flow of air conditioning setting processing according to the third embodiment. As illustrated in FIG. 27, the generation unit 84 determines whether or not the human density calculated in step S74 and the environmental values (temperature data average and humidity data) calculated in step S76 exceed respective predetermined thresholds. (Step S81).
生成部84は、人密度および環境値(温度データの平均、湿度データ)の何れもそれぞれの所定の閾値を超えない場合(ステップS81のNo)、空調設定を変更する必要はないと判断し、処理を終了する。 The generation unit 84 determines that it is not necessary to change the air conditioning setting when neither the human density nor the environmental value (temperature data average, humidity data) exceeds the predetermined threshold (No in step S81). End the process.
一方、生成部84は、人密度および環境値(温度データの平均、湿度データ)の少なくとも何れか一つが所定の閾値を超えた場合(ステップS81のYes)、空調装置の設定が変更になるか否かを判定する(ステップS92)。 On the other hand, if at least any one of the human density and the environmental value (temperature data average, humidity data) exceeds a predetermined threshold (Yes in step S81), the generation unit 84 changes the setting of the air conditioner. It is determined whether or not (step S92).
図26の第2制御指針管理テーブルに示す例によれば、湿度の値が閾値H1を超え、“A”の空調設定の状態から“B”の空調設定へと変更する場合、空調設定値は同じであるため、生成部84は、空調装置の設定が変更にならないと判定する。 According to the example shown in the second control guideline management table of FIG. 26, when the humidity value exceeds the threshold value H1 and the state of the air conditioning setting “A” is changed to the air conditioning setting “B”, the air conditioning setting value is Since it is the same, the production | generation part 84 determines with the setting of an air conditioning apparatus not changing.
生成部84は、空調装置の設定が変更にならないと判定した場合(ステップS92のNo)、空調設定を変更する必要はないと判断し、処理を終了する。 If it is determined that the setting of the air conditioner is not changed (No in step S92), the generation unit 84 determines that the air conditioning setting does not need to be changed, and ends the process.
生成部84は、空調装置の設定が変更になると判定した場合(ステップS92のYes)、計時を開始する(ステップS82)。 If it is determined that the setting of the air conditioner is to be changed (Yes in step S92), the generation unit 84 starts measuring time (step S82).
生成部84は、計時時間t1が予め設定された値γ未満である場合(ステップS91のNo)、人密度および環境値(温度データの平均、湿度データ)が閾値を超えたままであるか否かを判定する(ステップS84)。 If the time t1 is less than the preset value γ (No in step S91), the generation unit 84 determines whether the human density and the environmental values (average of temperature data, humidity data) remain above the threshold value. Is determined (step S84).
生成部84は、人密度および環境値(温度データの平均、湿度データ)が閾値を超えない状態に変化した場合(ステップS84のNo)、空調設定を変更する必要はないと判断し、処理を終了する。 The generation unit 84 determines that it is not necessary to change the air conditioning setting when the human density and the environmental value (average of temperature data, humidity data) change to a state where the threshold value is not exceeded (No in step S84), and the process is performed. finish.
一方、生成部84は、人密度および環境値(温度データの平均、湿度データ)が閾値を超えたままである場合(ステップS84のYes)、ステップS83に戻り、計時を継続する。 On the other hand, when the human density and the environmental value (average of temperature data, humidity data) still exceed the threshold (Yes in Step S84), the generation unit 84 returns to Step S83 and continues timing.
生成部84は、計時時間t1が予め設定された値γに達した場合(ステップS91のYes)、人密度および環境値(温度データの平均、湿度データ)の少なくとも何れか一つがそれぞれの所定の閾値を超えた状態が予め設定された値γだけ継続したことになるので、エア・コンディショナに対する空調設定の変更が必要であると判断する。 When the time t1 reaches the preset value γ (Yes in Step S91), the generation unit 84 determines that at least one of the human density and the environmental value (average of temperature data, humidity data) is a predetermined value. Since the state in which the threshold value is exceeded continues for a preset value γ, it is determined that it is necessary to change the air conditioning setting for the air conditioner.
続いて、生成部84は、空調設定を変更し(ステップS85)、処理を終了する。 Subsequently, the generation unit 84 changes the air conditioning setting (step S85) and ends the process.
このように本実施の形態によれば、所定の閾値を新たに超えた環境情報に対して予め設定されている制御指針情報が現時点での制御指針情報から変更になる場合、一定時間継続を判断することにより、無駄な処理を実行することがなくなる。 As described above, according to the present embodiment, when the control guideline information set in advance for the environmental information newly exceeding the predetermined threshold is changed from the current control guideline information, it is determined to continue for a certain period of time. By doing so, unnecessary processing is not executed.
<その他の適用例>
以上、本発明を実施するための最良の形態について実施例を用いて説明したが、本発明はこうした実施例に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変形及び置換を加えることができる。
<Other application examples>
The best mode for carrying out the present invention has been described above with reference to the embodiments. However, the present invention is not limited to these embodiments, and various modifications can be made without departing from the scope of the present invention. And substitutions can be added.
例えば、本実施形態の検知データは、熱源データ、温湿度データ及び照度データであるが、CO2の濃度などの情報、臭気、ウィルスや細菌などが検知されてもよい。 For example, the detection data of the present embodiment is heat source data, temperature / humidity data, and illuminance data, but information such as CO 2 concentration, odors, viruses, and bacteria may be detected.
また、本実施の形態で第1制御対象装置1は蛍光灯型LEDであると説明したが、第1制御対象装置1は照明装置であればよく発光原理はLEDに限られない。例えば、白熱電球、蛍光灯、ハロゲン電球又は高輝度放電等などもよく、また、これらには限られない。
Moreover, although the 1st
また、本実施の形態で第2制御対象装置2はエアコンであると説明したが、第2制御対象装置2は体感される温度や湿度に影響する装置であればよくいわゆるヒートポンプを備えたエアコンに限られない。例えば、単なる送風機、除湿器、加湿器、空気清浄機又は各種のヒーター等などもよく、また、これらには限られない。
Further, in the present embodiment, it has been described that the second
また、本実施の形態では温度分布センサ311で人の有無を判断したが、人以外の動物の有無を判断してもよい。熱を発すれば動物又はロボットなども検知可能である。また、温度分布センサ311として赤外線カメラを用いてもよい。この場合、画像処理により移動体を検知したり、赤外線により人や動物等を検知したりすることができる。
In the present embodiment, the presence or absence of a person is determined by the
また、検知装置3は蛍光灯としての第1制御対象装置1に装着される他、エアコンの通気口、火災報知器など、蛍光灯以外の場所に配置されてもよい。
Moreover, the
また、図6などの構成例は、機器制御システム100、第1制御対象装置1及び第2制御対象装置2による処理の理解を容易にするために、主な機能に応じて分割したものである。処理単位の分割の仕方や名称によって本願発明が制限されることはない。また、機器制御システム100、第1制御対象装置1及び第2制御対象装置2の処理は、処理内容に応じて更に多くの処理単位に分割することもできる。また、1つの処理単位が更に多くの処理を含むように分割することもできる。
6 and the like are divided according to main functions in order to facilitate understanding of processing by the
また、機器制御システム100が複数の管理装置8を有していてもよく、管理装置8の機能が複数のサーバに分散して設置されていてもよい。
In addition, the
また、管理装置8が記憶部8000に有する各データベースの1つ以上は通信ネットワークN上に存在していてもよい。
One or more of the databases that the
1 照明装置
3 環境情報取得装置
8 制御装置
81 受信手段
84 制御データ生成手段
100 機器制御システム
DESCRIPTION OF
Claims (7)
前記環境情報を前記環境情報取得装置から受信する受信手段と、
前記環境情報が所定の閾値を超えた状態が一定時間継続したことを条件として、当該環境情報に対し予め設定されている制御指針情報に基づいて前記空調装置の制御データを生成する制御データ生成手段と、
を備えることを特徴とする制御装置。 In a control device that controls an air conditioner in the predetermined space by communicating with an environmental information acquisition device that acquires environmental information related to the environment in the predetermined space.
Receiving means for receiving the environmental information from the environmental information acquisition device;
Control data generating means for generating control data of the air conditioner based on control guideline information set in advance for the environmental information on condition that the state where the environmental information exceeds a predetermined threshold has continued for a certain period of time When,
A control device comprising:
ことを特徴とする請求項1に記載の制御装置。 The control data generating means can set the fixed time for each transition of the control guide information set according to the environment information, and sets the fixed time longer as the fluctuation of the environment information becomes smaller.
The control device according to claim 1.
ことを特徴とする請求項1または2に記載の制御装置。 The control data generation unit determines to continue for a certain period of time when the control guideline information preset for the environmental information newly exceeding a predetermined threshold is changed from the current control guideline information. ,
The control device according to claim 1, wherein the control device is a control device.
前記制御データ生成手段は、前記表面温度と前記制御指針情報に基づいて、前記空調装置の前記制御データを生成する、
ことを特徴とする請求項1ないし3の何れか一項に記載の制御装置。 The environmental information includes the surface temperature of an object or person in the predetermined space,
The control data generation means generates the control data of the air conditioner based on the surface temperature and the control guide information.
The control device according to claim 1, wherein the control device is a control device.
前記制御データ生成手段は、前記熱源の有無を示す情報を用いて算出した人密度と前記制御指針情報とに基づいて、前記空調装置の前記制御データを生成する、
ことを特徴とする請求項1ないし4の何れか一項に記載の制御装置。 The environmental information includes information indicating the presence or absence of a heat source for each area of the predetermined space,
The control data generating means generates the control data of the air conditioner based on the human density calculated using information indicating the presence or absence of the heat source and the control guide information.
The control device according to claim 1, wherein the control device is a control device.
前記環境情報取得装置と通信して前記所定空間の空調装置を制御する請求項1ないし5の何れか一項に記載の制御装置と、
を備えることを特徴とする機器制御システム。 An environmental information acquisition device for acquiring environmental information relating to the environment of the predetermined space;
The control device according to any one of claims 1 to 5, wherein the control device controls the air conditioner in the predetermined space by communicating with the environmental information acquisition device;
A device control system comprising:
前記環境情報を前記環境情報取得装置から受信する受信手段と、
前記環境情報が所定の閾値を超えた状態が一定時間継続したことを条件として、当該環境情報に対し予め設定されている制御指針情報に基づいて前記空調装置の制御データを生成する制御データ生成手段と、
として機能させるためのプログラム。 A computer that controls an air conditioner in the predetermined space by communicating with an environment information acquisition device that acquires environmental information related to the environment in the predetermined space;
Receiving means for receiving the environmental information from the environmental information acquisition device;
Control data generating means for generating control data of the air conditioner based on control guideline information set in advance for the environmental information on condition that the state where the environmental information exceeds a predetermined threshold has continued for a certain period of time When,
Program to function as.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2016137009A JP2018009714A (en) | 2016-07-11 | 2016-07-11 | Control device, apparatus control system and program |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2016137009A JP2018009714A (en) | 2016-07-11 | 2016-07-11 | Control device, apparatus control system and program |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2018009714A true JP2018009714A (en) | 2018-01-18 |
Family
ID=60993724
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2016137009A Pending JP2018009714A (en) | 2016-07-11 | 2016-07-11 | Control device, apparatus control system and program |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2018009714A (en) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109945438A (en) * | 2019-03-29 | 2019-06-28 | 广东美的制冷设备有限公司 | Control method, device and the air conditioner of air conditioner |
CN111720962A (en) * | 2020-06-09 | 2020-09-29 | 海信(山东)空调有限公司 | Refrigeration and dehumidification control method of variable frequency air conditioner and air conditioning system |
WO2023243507A1 (en) * | 2022-06-14 | 2023-12-21 | ダイキン工業株式会社 | Control method for fresh air-conditioning system, and fresh air-conditioning system |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2000310437A (en) * | 1999-04-26 | 2000-11-07 | Matsushita Seiko Co Ltd | Air conditioner |
JP2010038375A (en) * | 2008-07-31 | 2010-02-18 | Mitsubishi Electric Corp | Air conditioning controller and air conditioning control method |
JP2011158155A (en) * | 2010-01-29 | 2011-08-18 | Sanyo Electric Co Ltd | Air-conditioning control apparatus |
JP2013015299A (en) * | 2011-07-06 | 2013-01-24 | Mitsubishi Electric Corp | Air-conditioning apparatus |
JP2015049035A (en) * | 2014-04-07 | 2015-03-16 | 積水化学工業株式会社 | Air-conditioning control system, air-conditioning system and building |
-
2016
- 2016-07-11 JP JP2016137009A patent/JP2018009714A/en active Pending
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2000310437A (en) * | 1999-04-26 | 2000-11-07 | Matsushita Seiko Co Ltd | Air conditioner |
JP2010038375A (en) * | 2008-07-31 | 2010-02-18 | Mitsubishi Electric Corp | Air conditioning controller and air conditioning control method |
JP2011158155A (en) * | 2010-01-29 | 2011-08-18 | Sanyo Electric Co Ltd | Air-conditioning control apparatus |
JP2013015299A (en) * | 2011-07-06 | 2013-01-24 | Mitsubishi Electric Corp | Air-conditioning apparatus |
JP2015049035A (en) * | 2014-04-07 | 2015-03-16 | 積水化学工業株式会社 | Air-conditioning control system, air-conditioning system and building |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109945438A (en) * | 2019-03-29 | 2019-06-28 | 广东美的制冷设备有限公司 | Control method, device and the air conditioner of air conditioner |
CN111720962A (en) * | 2020-06-09 | 2020-09-29 | 海信(山东)空调有限公司 | Refrigeration and dehumidification control method of variable frequency air conditioner and air conditioning system |
WO2023243507A1 (en) * | 2022-06-14 | 2023-12-21 | ダイキン工業株式会社 | Control method for fresh air-conditioning system, and fresh air-conditioning system |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6690279B2 (en) | Control device, equipment control system, program | |
JP6117875B2 (en) | Intelligent air conditioning control system and control method thereof | |
US9100207B2 (en) | Systems, devices, and methods for mapping devices to realize building automation and energy management | |
JP7022906B2 (en) | Air conditioning system controller | |
US11300308B2 (en) | Faceless system control | |
US20200149770A1 (en) | Backup control for hvac system with headless thermostat | |
JP2018009714A (en) | Control device, apparatus control system and program | |
US9961737B2 (en) | System, information process apparatus and information processing method | |
US20200371572A1 (en) | Power over ethernet (poe) adapter for building controllers | |
CN111094861A (en) | Network system | |
JP6910221B2 (en) | Air conditioner | |
JP6711037B2 (en) | Equipment control system, information processing device, program | |
JP2017224526A (en) | Illumination system, illumination device and program | |
JP2018041401A (en) | System, relay device, and data processing method | |
JP6699416B2 (en) | Control device, equipment control system and program | |
JP6790702B2 (en) | Control devices, control systems, and control methods | |
JP2017157404A (en) | Apparatus control system, information processing unit, and program | |
JP2017157528A (en) | Straight tube type led lighting lamp and system | |
JP6729056B2 (en) | Controller, control system, and program | |
JP2014137190A (en) | Facility system, facility system controller, facility system controller control method, and program | |
JP2017224492A (en) | Straight-tube led lighting lamp, system, and external control unit | |
JP2017224990A (en) | Detection device, information processing apparatus, system, and program | |
JP2017228492A (en) | Lighting device and control system | |
TWI651494B (en) | Intelligent ventilation system and control method thereof | |
JP6646822B2 (en) | Control device, control method thereof, program and control system |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20190417 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20200221 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20200303 |
|
A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20200908 |