JP2018062190A

JP2018062190A - 車内空調方法及びシステム

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Publication number: JP2018062190A
Application number: JP2016199698A
Authority: JP
Inventors: 広晴遠藤; Hiroharu Endo
Original assignee: Railway Technical Research Institute
Current assignee: Railway Technical Research Institute
Priority date: 2016-10-11
Filing date: 2016-10-11
Publication date: 2018-04-19
Anticipated expiration: 2036-10-11
Also published as: JP6618450B2

Abstract

【課題】乗客の温熱的な生理及び心理状態の季節変化を表わす季節調整パラメータを使用して空調制御量を算出することによって、温熱快適性の季節特性を十分に反映することができるようにする。【解決手段】人体熱モデルを使用して体感温度を算出する工程と、前記体感温度から平均温冷感予測を算出する工程と、前記平均温冷感予測から不満足率予測を算出する工程と、前記不満足率予測から空調強度の補正量を決定する工程と、を含み、前記不満足率予測は、乗客の温熱的な生理及び心理状態の季節変化を表わす季節調整パラメータを使用して算出される。【選択図】図１

Description

本開示は、車内空調方法及びシステムに関するものである。

従来、実験研究において、同じ温熱環境であっても、季節により、人の感じる快適性が異なることが報告されている。そこで、一部の鉄道車両では、空調制御において季節補正を行っている（例えば、特許文献１参照。）。

特開２００１−１９９３３２号公報

しかしながら、前記従来の技術では、季節による乗客の着衣量の変化を推定して設定温度を補正するだけであって、温熱快適性の季節特性を十分に考慮していない。

ここでは、前記従来の技術の問題点を解決して、乗客の温熱的な生理及び心理状態の季節変化を表わす季節調整パラメータを使用して空調制御量を算出することによって、温熱快適性の季節特性を十分に反映することができる車内空調方法及びシステムを提供することを目的とする。

そのために、車内空調方法においては、人体熱モデルを使用して体感温度を算出する工程と、前記体感温度から平均温冷感予測を算出する工程と、前記平均温冷感予測から不満足率予測を算出する工程と、前記不満足率予測から空調強度の補正量を決定する工程と、を含み、前記不満足率予測は、乗客の温熱的な生理及び心理状態の季節変化を表わす季節調整パラメータを使用して算出される。

他の車内空調方法においては、さらに、前記季節調整パラメータは、日付を変数とする周期関数である。

更に他の車内空調方法においては、さらに、前記季節調整パラメータは、人の体温調節系の季節変化が温熱快適性に及ぼす影響を表わすパラメータである。

更に他の車内空調方法においては、さらに、前記平均温冷感予測及び不満足率予測は、男女別のモデルパラメータを使用して算出される。

更に他の車内空調方法においては、さらに、外気温及び乗客が発生する熱量から、温冷感変動を抑制する空調強度の他の補正量を計算する工程と、前記空調強度の他の補正量と、前記不満足率予測から決定された空調強度の補正量とを加算する工程とを更に含む。

車内空調システムにおいては、車両の客室内の空調を行う空調装置と、該空調装置の制御を行う制御器とを有する車内空調システムであって、人体熱モデルを使用して体感温度を算出する人体熱モデル部と、前記体感温度から平均温冷感予測を算出する平均温冷感予測部と、前記平均温冷感予測から不満足率予測を算出する熱的不満足率予測部と、前記不満足率予測から空調強度の補正量を決定する補正量決定部と、を備え、前記熱的不満足率予測部は、乗客の温熱的な生理及び心理状態の季節変化を表わす季節調整パラメータを使用する。

本開示によれば、乗客の温熱的な生理及び心理状態の季節変化を表わす季節調整パラメータを使用して空調制御量を算出する。これにより、温熱快適性の季節特性を十分に反映することができる。

本実施の形態における車内空調システムが搭載された車両を示す模式断面図である。本実施の形態における車内空調システムの要部の機能構成を示すブロック図である。本実施の形態における車内空調システムの第１補正量を得るための動作を説明する図である。本実施の形態におけるモデルパラメータの例を示す図である。本実施の形態における熱的不満足率を説明する図である。本実施の形態におけるファジールールの例を説明する図である。

以下、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。

図１は本実施の形態における車内空調システムが搭載された車両を示す模式断面図である。なお、図において、（ａ）は側断面図、（ｂ）は横断面図である。

図において、１１は、本実施の形態における車内空調システムが搭載された車両であって、例えば、通勤列車等の列車、乗り合いバス、モノレール等の車両であって、いかなる種類の車両であってもよいが、ここでは、説明の都合上、通勤列車である場合についてのみ説明する。また、２１は、本実施の形態における車内空調システムの空調装置であって、例えば、冷媒圧縮機、蒸発器、凝縮器、ファン等を備え、冷房、暖房、除湿、通風等の空調を行う装置であるが、ここでは、説明の都合上、冷房を行う場合についてのみ説明する。さらに、前記空調装置２１は、必ずしも車両１１の頂部に搭載される必要はなく、床下等のいかなる箇所に搭載されていてもよいが、ここでは、説明の都合上、車両１１の頂部に搭載されている場合についてのみ説明する。

なお、本実施の形態において、車両１１、空調装置２１及びその他の装置の各部の構成及び動作を説明するために使用される上、下、左、右、前、後等の方向を示す表現は、絶対的なものでなく相対的なものであり、前記車両１１、空調装置２１及びその他の装置の各部が図に示される姿勢である場合に適切であるが、その姿勢が変化した場合には姿勢の変化に応じて変更して解釈されるべきものである。

前記車両１１は、図示されない乗客が乗車する客室１２と、該客室１２の天井１６の上方に位置する天井内空間１３とを備える。そして、空調装置２１は、矢印で示されるように、空調風としての冷却風２７を天井内空間１３内に送出する。すると、前記冷却風２７は、天井１６に形成された複数の吹出開口１７を通って、客室１２内に流入する。なお、該客室１２内の空気は、天井１６に形成されたリターン開口１８を通って天井内空間１３内に流入し、空調装置２１に吸引される。

また、２３は、本実施の形態における車内空調システムの横流ファンであり、天井１６に複数個配設され、矢印２８で示される角度範囲内で往復しながら、送風を行う。さらに、２２は、本実施の形態における車内空調システムの制御器であり、例えば、ＣＰＵ等の演算装置、半導体メモリ、ハードディスク等の記憶装置、有線又は無線の通信装置等を備える１種のコンピュータであって、前記記憶装置にインストールされたアプリケーションソフトウェア等のプログラムに従って動作し、前記空調装置２１及び横流ファン２３の制御を行う。なお、図に示される例において、制御器２２は、空調装置２１に一体的に取り付けられているが、必ずしも、空調装置２１に一体的に取り付けられる必要はなく、空調装置２１から離れた箇所に配設されていてもよい。

図に示される例において、前記客室１２内には、床１５の近傍の温度、湿度、風速、放射等を計測する床部センサ２５ａや、壁１４の近傍の温度、湿度、風速、放射等を計測する壁部センサ２５ｂが配設され、天井内空間１３内には、リターン開口１８の近傍の温度、湿度、風速、放射等を計測する天井部センサ２５ｃが配設されている。なお、前記床部センサ２５ａ、壁部センサ２５ｂ及び天井部センサ２５ｃを統合的に説明する場合には、センサ２５として説明する。本実施の形態における車内空調システムでは、前記センサ２５の数、位置等は、図に示される例に限定されるものでなく、いくつであってもよいし、いかなる位置に配設されていてもよい。

次に、前記構成の車内空調システムの構成について説明する。

図２は本実施の形態における車内空調システムの要部の機能構成を示すブロック図である。

図において、３１は、前記制御器２２が備える情報取得部であり、センサ２５及び設定情報発信部２６から、客室１２内外の温度、湿度等の情報を含む環境情報や、乗客の人数、性別、服装等の情報を含む乗客情報を取得する。なお、前記設定情報発信部２６は、乗客情報に加え、事前の設定値やその他の情報を前記情報取得部３１に送信する。

３２は、前記制御器２２が備える温熱環境取得部であり、前記情報取得部３１が取得した情報の中から、客室１２内の温熱環境である車内温熱環境、乗客の平均代謝量、乗客の平均着衣量、乗客の男女比等の情報を取得する。また、３３は、前記制御器２２が備える平均温冷感計算部であり、後述される人体熱モデル部３３ａ及び平均温冷感予測部３３ｂを含み、前記温熱環境取得部３２が取得した情報に基づき、平均温冷感予測（ＤｙＰＭＶ）を算出する。さらに、３４は、前記制御器２２が備える第１補正量計算部であり、後述される熱的不満足率予測部３４ａ及び第１補正量決定部３４ｂを含み、前記平均温冷感計算部３３から、平均温冷感予測値を取得すると、乗客の熱的不満足率を推定し、第１補正量を算出する。なお、前記温熱環境取得部３２、平均温冷感計算部３３及び第１補正量計算部３４が行う動作は、現在の乗客の平均温冷感を最適値に近付けるための補正である。

３５は、前記制御器２２が備える外気温及び乗車人数取得部であり、前記情報取得部３１が取得した情報の中から、客室１２外の温熱環境である外気温、乗客の人数等の情報を取得する。また、３６は、前記制御器２２が備える第２補正量計算部であり、前記外気温及び乗車人数取得部３５が取得した情報に基づき、第２補正量を算出する。なお、前記外気温及び乗車人数取得部３５並びに第２補正量計算部３６が行う動作は、外気温及び乗客が発生する熱量から温冷感変動を抑制するための補正であって、今後の温冷感の変動を抑制するための補正である。

そして、３７は、前記制御器２２が備える補正量取得部であり、前記第１補正量計算部３４が算出した第１補正量と、前記第２補正量計算部３６が算出した第２補正量とを加算した値を、空調装置２１の制御量を補正するための補正量として取得する。

次に、前記構成の車内空調システムの動作について説明する。ここでは、前述のように、空調として冷房を行う場合についてのみ説明する。

図３は本実施の形態における車内空調システムの第１補正量を得るための動作を説明する図、図４は本実施の形態におけるモデルパラメータの例を示す図、図５は本実施の形態における熱的不満足率を説明する図、図６は本実施の形態におけるファジールールの例を説明する図である。なお、図５において、（ａ）は季節調整パラメータの変化を示す図、（ｂ）は不満足率の変化を示す図である。

本実施の形態における制御器２２は、制御変数を乗客の平均温冷感とし、該平均温冷感が乗客の熱的不満足率が最小となる最適平均温冷感になるように、冷房強度を補正する。なお、最適平均温冷感は、車内の乗客の男女比や季節により異なる。そこで、前記温熱環境取得部３２、平均温冷感計算部３３及び第１補正量計算部３４が行う現在の乗客の平均温冷感を最適値に近付けるための補正では、乗客の性差や季節差を考慮した上で、現在の平均温冷感を最適平均温冷感に近付けるための冷房強度補正量を計算する。また、外気温が車内温度より高い場合、熱が客室１２内に貫流する。さらに、乗客も熱を発生する。そこで、前記外気温及び乗車人数取得部３５並びに第２補正量計算部３６が行う今後の温冷感の変動を抑制するための補正では、これらの熱負荷による温冷感変動を抑制するための冷房強度補正量を計算する。

既存の温熱指標として、ＩＳＯ７７３０で採用されている予測平均温冷感（ＰＭＶ：ＰｒｅｄｉｃｔｅｄＭｅａｎＶｏｔｅ）、及び、予測不満足率（ＰＰＤ：ＰｒｅｄｉｃｔｅｄＰｅｒｃｅｎｔａｇｅｏｆＤｉｓｓａｔｉｓｆｉｅｄ）がある。ＰＭＶは、周囲温熱環境による人体の熱負荷量を熱平衡式によって計算され、かかる熱負荷量と被験者実験での温冷感申告値とを結び付けた回帰式により、計算される。ＰＰＤは、あるＰＭＶに対して何割の人が不満足と感じるかを予測するもので、ＰＭＶと被験者実験での不満足者の割合とを結び付けた回帰式により、計算される。ただし、ＰＭＶ及びＰＰＤの適用範囲は定常環境であり、ＰＭＶとＰＰＤとの関係には温熱快適性の季節差は考慮されていない。

図３には、本実施の形態における現在の乗客の平均温冷感を最適値に近付けるための補正に用いられる快適性指標の計算モデルが、制御器２２の平均温冷感計算部３３及び第１補正量計算部３４の機能構成とともに示されている。前記計算モデルでは、前述のＰＭＶ及びＰＰＤの計算方法を踏襲して、体感温度（ＤｙＳＥＴ^*）から平均温冷感予測（ＤｙＰＭＶ）を算出する計算と、平均温冷感予測（ＤｙＰＭＶ）から不満足率予測（ＤｙＰＰＤ）を算出する計算との２段階の計算を行う。本実施の形態においては、体感温度（ＤｙＳＥＴ^*）から平均温冷感予測（ＤｙＰＭＶ）を算出する計算に人体熱モデルを使用することにより、適用範囲を非定常温熱環境に拡張し（例えば、特許文献２参照。）、さらに、平均温冷感予測（ＤｙＰＭＶ）から不満足率予測（ＤｙＰＰＤ）を算出する計算に、各季節で実施した被験者実験データを反映させることにより、温熱快適性の季節特性を反映させる。ちなみに、特許文献２では、夏季にのみ実施された被験者実験データが用いられている。
特開２０１４−２２８１７２号公報

現在の乗客の平均温冷感を最適値に近付けるための補正では、図３に示されるように、平均温冷感計算部３３は、人体熱モデル（例えば、非特許文献１参照。）を使用して、体感温度（ＤｙＳＥＴ^*）を算出する人体熱モデル部３３ａと、平均温冷感予測式に従って平均温冷感予測（ＤｙＰＭＶ）を算出する平均温冷感予測部３３ｂとを備える。
田辺他、「温熱環境評価のための６５分割体温調整モデルに関する研究」、日本建築学会計画系論文集、Ｎｏ．５４１、ｐｐ．９−１６、２００１

前記人体熱モデル部３３ａは、非定常温熱環境下での体温調節系を有する人体熱モデルを使用して、環境−人体間及び人体内の熱移動計算を行う。なお、前記人体熱モデルには、温度、湿度、風速、放射、平均着衣量、及び、平均代謝量が入力される。該平均代謝量は、重量及び乗車人数に基づいて算出される。

ＳＥＴ^*は、「温熱生理状態（皮膚温、発汗）及び放熱量が実在環境におけるものと同等になるような相対湿度５０〔％〕の標準環境の気温」（単位は〔℃〕）として定義される温熱指標である。本実施の形態における体感温度（ＤｙＳＥＴ^*）は、温熱環境の非定常性を考慮したもので、非特許文献１でも紹介されている公知の指標である。

平均着衣量は、例えば、次の式（１）によって算出することができる（例えば、非特許文献２参照。）。

ここで、平均年齢は、線区又は時間帯による利用者の平均年齢の情報を利用することができる場合には該情報に基づいて決定される。未知の場合には、例えば、男性は４０歳、女性は３０歳と仮定する。また、日平均気温には、過去数年の同日の気温の平均値や当日の気象予報による気温などを用いる。
大井元、石井昭夫、斎藤基之、城野修、「屋外における着衣に関するアンケート調査その３：着衣量推定式の構築」、日本建築学会大会学術講演梗概集、ｐｐ．４２５−４２６、２０００

また、平均代謝量は、例えば、次の式（２）によって算出することができる。

ここで、乗車人数が座席数以下の場合には、全員が座っていると仮定して、座位安静時に相当する代謝量である１．０〔ｍｅｔ〕とする。また、乗車人数が座席数より多い場合には、立位乗客（代謝量は１．３〔ｍｅｔ〕と仮定）を想定し、各々の人数で重付けした乗客の代謝量の平均値を算出する。

そして、平均温冷感予測部３３ｂは、体感温度（ＤｙＳＥＴ^*）から、次の式（３）のような平均温冷感予測式に従って、平均温冷感予測（ＤｙＰＭＶ）を算出する。

ここで、ｐ₀、ｐ₁及びｐ₂は、被験者実験データにより導出されるモデルパラメータである。また、前記式（３）は、男女別に用意され、男女別の平均温冷感予測（ＤｙＰＭＶ）が算出される。

算出された平均温冷感予測（ＤｙＰＭＶ）の値は、多数の人が感じる温冷感の平均値であって、−４：寒い、−３：やや寒い、−２：涼しい、−１：やや涼しい、０：中立、１：やや暖かい、２：暖かい、３：やや暑い、４：暑い、に、それぞれ、相当する。

そして、第１補正量計算部３４は、熱的不満足率予測式に従って不満足率（ＤｙＰＰＤ）を算出する熱的不満足率予測部３４ａと、ファジールールに従って空調強度の補正量としての第１補正量を決定する第１補正量決定部３４ｂとを備える。

前記熱的不満足率予測部３４ａは、乗客の性差及び季節差を考慮した上で、乗客の熱的不満足率を推定する。具体的には、前記熱的不満足率予測部３４ａは、平均温冷感計算部３３が算出した平均温冷感予測（ＤｙＰＭＶ）を使用し、次の式（４）〜（６）のような熱的不満足率予測式に従って、寒い不満足率（ＤｙＰＰＤ＿ｃ又はＤｙＰＰＤ＿ｃｏｌｄ）、暑い不満足率（ＤｙＰＰＤ＿ｈ又はＤｙＰＰＤ＿ｈｏｔ）、及び、合計の不満足率（ＤｙＰＰＤ）を算出する。

ここで、寒い不満足率（ＤｙＰＰＤ＿ｃｏｌｄ）は乗客全体のうちで寒くて不満足と感じる人の割合、暑い不満足率（ＤｙＰＰＤ＿ｈｏｔ）は乗客全体のうちで暑くて不満足と感じる人の割合である。また、ａ_h、ａ_c、ｂ_h、ｂ_cは、被験者実験データにより導出されるモデルパラメータである。

さらに、ｂ_c-season及びｂ_h-seasonは、季節差を考慮可能とするために、乗客の温熱的な生理及び心理状態の季節変化を総合的に表現する季節調整パラメータであって、日付を変数とする周期関数として、次の式（７）〜（１０）で定義される。

ここで、ｄａｙは、４月１日を第１日（ｄａｙｏｎｅ）とした場合の日付であって、ｄａｙ＝１〜３６５である。そして、Ｚ₀は、４月１日から始まる１年の前期（前半）においては１となり、後期（後半）においては０となるパラメータであり、Ｚ₁は、その逆の値となるパラメータである。

図４には、前記式（３）〜（１０）における各種モデルパラメータの男女別の数値例が示されている。図４に示される例は、着衣及び姿勢を統一した優等車両実験のデータを使用し、全季節の実験結果に最もよく適合するものを選定して同定した結果である。なお、線形モデルは最小自乗法、ロジスティックモデルは最尤法により同定した。

人の体温調節系は、春から夏にかけては、体表面からの熱放散を促すように血管拡張が進み、発汗量も増加する傾向にある。一方、秋から冬にかけては、体表面からの熱放散を抑制するように血管収縮が進み、発汗量も減少する傾向にある。このような体温調節系の季節変化が温熱快適性に影響すると考えられ（例えば、非特許文献３〜６参照。）、前記季節調整パラメータは、その影響の度合いを表現するために導入されている。また、１年の前期と後期とでは体温調節系の季節変化が温熱快適性に及ぼす影響が異なる可能性があるので、前期と後期とではｓｉｎ関数の振幅は異なるものと仮定した（ｂ_c-seasonの前期及び後期におけるｓｉｎ関数の振幅はＣｏｌｄ₀及びＣｏｌｄ₁に相当し、ｂ_h-seasonの前期及び後期におけるｓｉｎ関数の振幅はＨｏｔ₀及びＨｏｔ₁に相当する。）。なお、季節調整パラメータにおけるｓｉｎ関数表現は、日本の平均外気温の変動傾向にも概ね対応する。
中山昭雄編、「温熱生理学」、理工学社、１９８１深井他、「標準新有効温度（ＳＥＴ* ）と日本人の温熱感覚に関する実験的研究」、空気調和・衛生工学論文集、Ｎｏ．５１、ｐｐ．１３９−１４７、１９９２久保他、「温冷感と快適感の季節差に関する実験的研究」、人間と生活環境、１（１）、５１−５７、１９９４安岡他、「住空間における生理心理反応からみた温熱的快適範囲の季節差に関する研究」、日本建築学会環境系論文集、第７６巻、第６６３号、ｐｐ．４７９−４８４、２０１１

前記季節調整パラメータによる不満足率の季節変化は、例えば、図５のように表される。図５は、着衣及び姿勢を統一した優等車両実験のデータを使用し、全季節の実験結果に最もよく適合するものを選定して同定した結果であって、乗客が女性の場合を示している。なお、図において、（ａ）は季節調整パラメータの変化を示し、（ｂ）は不満足率（ＤｙＰＰＤ）の変化を示している。

図５に示される例は、１年の前期のうち、春から夏にかけては、寒い不快がより生じにくくなるが、暑い不快が生じやすくなることを示している。また、１年の後期のうち、秋から冬にかけては、寒い不快がより生じやすくなるが、秋から春にかけて、暑い不快は変化がない、すなわち、暑い不快に季節変化がないと近似できることを示している。

なお、一部の鉄道車両では、空調制御において季節補正を行っているが、これは季節による乗客の着衣量の変化を推定して設定温度を補正するものであって、温熱快適性の季節特性を十分に考慮しているものではない（例えば、特許文献１参照。）。過去の実験研究において、同じ温熱環境（温度、湿度、風速、放射）、着衣量及び代謝量であっても、季節により、人の感じる快適性が異なることが報告されている。したがって、年間を通して快適な車内空調の環境を実現するためには、本実施の形態において説明したような季節調整パラメータを使用し、温熱快適性の季節特性を考慮した車内空調を行う必要がある。

そして、第１補正量決定部３４ｂは、乗客男女比の情報に基づく男女比による重付け加算を行って、算出された寒い不満足率及び暑い不満足率から、空調強度の補正量である第１補正量を決定する。

なお、乗客男女比の情報は、例えば、女性専用車両として使用される時間帯には女性が１で男性が０であるとする。また、例えば、線区又は時間帯毎の男女比に関する乗客情報を利用することができる場合には該乗客情報に基づいて設定される。さらに、例えば、全く未知である場合には、デフォルトとして男女が半々（０．５）であるものとする。

前記第１補正量は、例えば、以下の式（１１）で表されるファジールールに従って、決定される。

なお、該式（１１）では、冷房強度が数段階（例えば、５段階）に設定されていることを想定している。

例えば、前記式（１１）における最初の行（１）は、暑い不満足率が寒い不満足率よりも大きく、かつ、前時刻よりも暑い不満足率が増大している、という状況なので、冷房強度をより大きくする、という補正を行う旨を意味している。行（１）の意味する状況は、図６に示されている。

また、例えば、前記式（１１）における最後の行（９）は、寒い不満足率が暑い不満足率よりも大きく、かつ、前時刻よりも寒い不満足率が増大している、という状況なので、冷房強度をより小さくする、という補正を行う旨を意味している。

このようにして第１補正量を決定することにより、乗客の寒い不満足率及び暑い不満足率の合計の不満足率が最小となるような最適平均冷温感を実現することができる。なお、暖房を行う場合にも、同様の考え方により、第１補正量を決定することができる。そして、決定された空調強度の補正量である第１補正量は、図２に示されるように、第２補正量計算部３６が算出した他の空調強度の補正量である第２補正量に加算され、補正量取得部３７に送信される。

本実施の形態において、外気温及び乗車人数取得部３５並びに第２補正量計算部３６が行う動作である今後の温冷感の変動を抑制するための補正の動作についての説明は、既知の先行技術（例えば、非特許文献７参照。）と同様であるので、その詳細な説明を省略する。なお、前記先行技術は、例えば、外気温と乗車率とを変数とするファジー推論による制御であり、冷房を想定した場合には、「ＩＦ外気温が高いＡＮＤ乗車率が高いＴＨＥＮ冷房強度をより大きくする」というような制御である。
白石他、「車内環境向上を目指した空調システム」、三菱電機技報、１８（１０）、２７−３７、２００７

このように、本実施の形態において、車内空調方法は、人体熱モデルを使用して体感温度を算出する工程と、体感温度から平均温冷感予測を算出する工程と、平均温冷感予測から不満足率予測を算出する工程と、不満足率予測から空調強度の補正量を決定する工程と、を含んでいる。そして、不満足率予測は、乗客の温熱的な生理及び心理状態の季節変化を表わす季節調整パラメータを使用して算出される。これにより、温熱快適性の季節特性を車内空調に十分に反映することができる。したがって、年間を通して快適な室内空調環境を乗客に対して提供することができる。

また、季節調整パラメータは、日付を変数とする周期関数である。さらに、季節調整パラメータは、人の体温調節系の季節変化が温熱快適性に及ぼす影響を表わすパラメータである。さらに、平均温冷感予測及び不満足率予測は、男女別のモデルパラメータを使用して算出される。さらに、車内空調方法は、外気温及び乗客が発生する熱量から、温冷感変動を抑制する空調強度の他の補正量を計算する工程と、空調強度の他の補正量と、不満足率予測から決定された空調強度の補正量とを加算する工程とを更に含んでいる。

なお、本明細書の開示は、好適で例示的な実施の形態に関する特徴を述べたものである。ここに添付された特許請求の範囲内及びその趣旨内における種々の他の実施の形態、修正及び変形は、当業者であれば、本明細書の開示を総覧することにより、当然に考え付くことである。

本発明は、車内空調方法及びシステムに適用することができる。

１１車両
１２客室
２１空調装置
２２制御器
３３ａ人体熱モデル部
３３ｂ平均温冷感予測部
３４ａ熱的不満足率予測部
３４ｂ第１補正量決定部

Claims

人体熱モデルを使用して体感温度を算出する工程と、
前記体感温度から平均温冷感予測を算出する工程と、
前記平均温冷感予測から不満足率予測を算出する工程と、
前記不満足率予測から空調強度の補正量を決定する工程と、
を含み、
前記不満足率予測は、乗客の温熱的な生理及び心理状態の季節変化を表わす季節調整パラメータを使用して算出されることを特徴とする車内空調方法。
前記季節調整パラメータは、日付を変数とする周期関数である請求項１に記載の車内空調方法。
前記季節調整パラメータは、人の体温調節系の季節変化が温熱快適性に及ぼす影響を表わすパラメータである請求項１又は２に記載の車内空調方法。
前記平均温冷感予測及び不満足率予測は、男女別のモデルパラメータを使用して算出される請求項１〜３のいずれか１項に記載の車内空調方法。
外気温及び乗客が発生する熱量から、温冷感変動を抑制する空調強度の他の補正量を計算する工程と、
前記空調強度の他の補正量と、前記不満足率予測から決定された空調強度の補正量とを加算する工程とを更に含む請求項１〜３のいずれか１項に記載の車内空調方法。
車両の客室内の空調を行う空調装置と、該空調装置の制御を行う制御器とを有する車内空調システムであって、
人体熱モデルを使用して体感温度を算出する人体熱モデル部と、
前記体感温度から平均温冷感予測を算出する平均温冷感予測部と、
前記平均温冷感予測から不満足率予測を算出する熱的不満足率予測部と、
前記不満足率予測から空調強度の補正量を決定する補正量決定部と、
を備え、
前記熱的不満足率予測部は、乗客の温熱的な生理及び心理状態の季節変化を表わす季節調整パラメータを使用することを特徴とする車内空調システム。