JP2023132329A - 冷熱機器診断システム - Google Patents

Abstract

【課題】簡易な方法で冷熱機器の主機能の正常性を診断する。【解決手段】圧縮機１１２の回転数を時間積分することによって求められる投入エネルギ量に応じて駆動する圧縮機１１２と、圧縮機１１２により庫内空間１０２の温度を制御する吸熱装置１１１と、を備える冷蔵庫本体１００から取得される稼働情報を基に、圧縮機１１２に投入される投入エネルギ量を算出し、投入エネルギ量の時間経過に対する変化量の情報である変化量情報を算出し、変化量情報を基に冷蔵庫本体１００の正常性を診断する診断装置１００を有する。【選択図】図１

Description

本発明は、冷熱機器診断システムの技術に関する。

食品、水、衣類等の冷却または加熱を行う汎用機器として、冷蔵庫、ヒートポンプ給湯機、洗濯乾燥機等が知られている。これらの機器は、冷熱や温熱を所定の温度に制御して、所定の熱量を提供する機能を有し、食品、衛生面の維持等の至るところで必要不可欠な役割を担っている。このため、故障が発生した場合や、故障の兆候が確認された場合に迅速な修理を必要とする。

このような課題を解決する技術として、従来文献１には「 冷凍サイクルの運転状態を総合的に把握することにより、理想値からの変位から故障個所を推定する。本発明によれば、修理時に故障部位の特定を効率よく行うことができる」空気調和機が開示されている（要約参照）。

特開２００６－０９０６１４号公報

特許文献１に記載の方法により、機器の動作原理に基づいて正常性（異常度）と、異常個所を検知することが可能となるため、物理的に妥当な診断が提供できる。

一方で、従来技術では、異常度の大きさと機器の主機能に対する深刻さの関係が曖昧である。例えば冷蔵庫は庫内の保管物を所定の温度に冷却することが主機能であるが、従来技術のような方法で求めた異常度と、冷却機能の低下状態の深刻さの対応がわかりにくいため、診断結果の正常性の判断が難しい。

前記した課題を解決するため、本発明は、投入エネルギ量に応じて駆動する駆動源と、前記駆動源により温調空間の温度を制御する温調装置と、を備える冷熱機器から取得される稼働情報を基に、前記駆動源に投入される前記投入エネルギ量を算出し、前記投入エネルギ量の時間経過に対する変化量の情報である変化量情報を算出し、前記変化量情報を基に前記冷熱機器の正常性を診断する演算装置を有することを特徴とする。
その他の解決手段は実施形態中において適宜記載する。

第１実施形態における冷熱機器システムの構成を示す図である。 診断装置による診断期間を示す図である。 投入エネルギ量の時間変化を示す図である。 表示装置に表示される診断結果表示画面の例を示す図である。 第２実施形態における冷熱機器システムの構成例を示す図である。 冷蔵庫における投入エネルギ量及び庫内温度の時間変化を示す図である。 第２実施形態において診断装置が行う処理の手順を示すフローチャートである。 第２実施形態において端末装置の画面に表示される診断結果表示画面の例を示す図である。 第３実施形態における冷熱機器システムの構成を示す図である。 第３実施形態で行われる利用状態判定処理の手順を示す図である。 第３実施形態において端末装置に表示される診断結果表示画面の例を示す図である。 第４実施形態における冷熱機器システムの構成を示す図である。 冷熱機器システムにおける投入エネルギ量の時間変化を示す図である。 第５実施形態における冷熱機器システムの構成を示す図である。 洗濯乾燥機の投入エネルギ量と、洗濯乾燥機の洗濯槽に投入された衣類の質量（衣類質量）との関係を示す図である。 乖離度の時間変化を示す図である。

次に、本発明を実施するための形態（「実施形態」という）について、適宜図面を参照しながら詳細に説明する。

［第１実施形態］
まず、図１～図４を参照して、本発明の第１実施形態について説明する。
＜冷熱機器システムＺの構成＞
図１は、第１実施形態における冷熱機器システムＺの構成を示す図である。
第１実施形態では、冷蔵庫の正常性診断（正常性の診断）を行う冷熱機器システムＺを示す。
冷熱機器システムＺは、冷蔵庫本体（冷熱機器、冷却装置）１００Ｂと診断装置（冷熱機器診断システム）２００とを有する。診断装置２００は、冷蔵庫本体１００Ｂに内蔵されていてもよいし、冷蔵庫本体１００Ｂとは別の装置として設置されてもよい。

（冷蔵庫本体１００Ｂ）
冷蔵庫本体１００Ｂの庫内空間（温調空間、保冷空間）１０２及び庫外は、発泡断熱材が充填された断熱箱体によって隔てられている。冷蔵庫本体１００Ｂには、冷凍サイクルを構成する吸熱装置１１１、圧縮機１１２、放熱装置１１３、膨張装置１１４が備えられている。また、冷蔵庫本体１００Ｂは、送風ファン１０４を備えている。さらに、冷蔵庫本体１００Ｂは表示装置（出力装置）１０１を備えている。

冷凍サイクルにおいて、冷媒（伝熱媒体）が、吸熱装置（温調装置）１１１、圧縮機１１２、放熱装置１１３、膨張装置１１４のそれぞれが環状に接続されている流路を循環することによって冷凍サイクルが形成される。吸熱装置１１１は、庫内空間１０２の熱を吸熱する熱交換器であり、具体的には蒸発器で構成される。投入エネルギ量に応じて駆動する圧縮機（駆動源）１１２は、吸熱装置１１１で蒸発した冷媒蒸気を圧縮する。投入エネルギ量については後記する。放熱装置１１３は、圧縮機１１２によって圧縮した冷媒蒸気を冷却水又は空気で冷やす（庫内空間１０２の温度を制御する）ことで、冷媒蒸気が有する熱を放熱する。この際、冷媒蒸気は液化して冷媒液となる。放熱装置１１３は、具体的には凝縮器で構成される。膨張装置１１４は、放熱装置１１３から出た冷媒液を膨張させることで、冷媒蒸気を低圧かつ低温の冷媒液とし、吸熱装置１１１へ送りだす。

送風ファン１０４は、吸熱装置１１１で生じた冷気を庫内空間１０２へ送風する（圧縮機１１２により庫内空間１０２の温度を制御する）。また、庫内空間１０２に備えられ、開閉可能な扉１０３を有する。

表示装置１０１は、診断装置２００による診断結果等を表示するものである。図１に示すように、表示装置１０１は、冷蔵庫本体１００Ｂの扉１０３に設置されるのが望ましいが、冷蔵庫本体１００Ｂの側面等に設置されてもよい。

（診断装置２００）
診断装置２００は、演算装置２１０、記憶装置２２０、制御装置２３０を備えている。
演算装置２１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等で構成され。診断装置２００が行う処理を実行する。
記憶装置２２０は、ＨＤ（Hard Disk）や、ＲＡＭ（Random Access Memory）で構成され、プログラムや、冷熱機器（冷蔵庫本体１００Ｂ）から取得した投入エネルギ量の算出に必要な情報等が格納される。投入エネルギ量については後記するが、投入エネルギ量の算出に必要な情報とは圧縮機１１２の回転速度等である。
制御装置２３０は、演算装置２１０による指示や、記憶装置２２０に格納されている情報を参照して、冷蔵庫本体１００Ｂの圧縮機１１２を制御したり、冷蔵庫本体１００Ｂに備えられている表示装置１０１に情報を表示したりする。また、制御装置２３０は、圧縮機１１２の回転速度等の情報（稼働情報）を取得する。

（診断期間）
図２は、診断装置２００による診断期間３０３を示す図である。適宜、図１を参照する。
図２において、横軸は時間を示し、符号３０１は圧縮機１１２の回転速度を示しており、符号３０２は冷蔵庫本体１００Ｂの開扉を示している。
図２に示すように、診断装置２００による診断期間３０３は冷蔵庫本体１００Ｂの開扉（符号３０２）が行われていない期間に行われる。具体的には、深夜帯等、冷蔵庫１００の使用者が冷蔵庫本体１００Ｂを使用していない時間帯に行われるとよい。このように、正常性診断は、庫内空間１０２が閉じられた状態（閉じられた状態が継続する状況）において行われる。あるいは、診断処理中に冷蔵庫本体１００Ｂが開扉されると、診断処理が中止され、冷蔵庫本体１００Ｂが閉扉されると診断処理が最初から再度行われるようにしてもよい。ちなみに、診断期間は１～２時間程度であるが、この時間に限らない（診断期間中は庫内空間１０２が閉じられた状態であることが好ましい）。

（投入エネルギ量の時間変化）
図３は、投入エネルギ量の時間変化を示す図である。
投入エネルギ量とは、冷蔵庫本体１００Ｂの主機能である温度制御のために冷蔵庫本体１００Ｂに投入されるエネルギである。具体的には、冷蔵庫本体１００Ｂの温度制御のために冷蔵庫本体１００Ｂに投入される電力を投入エネルギ量とする。本実施形態では、圧縮機１１２の回転速度の時間積分が投入エネルギ量として算出される。投入エネルギ量の算出は、所定時間毎（例えば、１日毎）に行われる。

ここで、診断装置２００は、所定の基準ラインに対する投入エネルギ量の差分３１２（変化量）を投入エネルギ量の時間経過に対する変化量の情報である変化量情報として算出する。診断装置２００は、この差分３１２によって冷蔵庫本体１００Ｂの異常に対する深刻度を推定する。基準ラインとして、例えば、冷蔵庫本体１００Ｂが正常に作動している期間における投入エネルギ量を基に算出される正常ライン３１４や、定格出力等に基づく最大出力３１５等が考えられる。図３に示す例では、正常ライン３１４と、投入エネルギ量との差分３１２を示しているが、最大出力３１５と、投入エネルギ量との差分３１６を深刻度とすることで、最大出力３１５まで、どのくらいの余裕があるかを深刻度とすることができる。このように、診断装置２００は、投入可能エネルギ量の最大値に関する情報と、投入エネルギ量とを基に、冷蔵庫本体１００Ｂの正常性を診断する。最大出力３１５と、投入エネルギ量との差分３１６を深刻度とすることにより、最大出力３１５に対する余裕度が明示できるため、深刻さをわかりやすく示すことができる。

また、図２に示すように、扉１０３が閉じられた期間、即ち、庫内空間１０２が閉じられた状態における投入エネルギの積算量（圧縮機１１２の回転速度の時間積分）が用いられる。これにより、外気の影響、即ち、ノイズが投入エネルギ量にのることを防止することができる。

また、診断装置２００は、投入エネルギ量の時間経過に対する変化量の情報である変化量情報として傾き３１１の大きさによって緊急度を推定する。つまり、傾き３１１が大きい場合、実測される投入エネルギ量が最大出力（投入可能エネルギ量の最大値に関する情報）３１５に到達するまでの時間が短いと予想されるため、緊急度が高いと診断される。最大出力３１５とは、定格電力でもよいし、圧縮機１１２の最大回転速度の時間積分でもよい。なお、投入エネルギ量は最大出力３１５以上とはならない。逆に、傾き３１１が小さい場合、投入エネルギ量が最大出力３１５に到達するまでの時間が長いと予想されるため、緊急度が低いと診断される。緊急度を診断する際の投入エネルギ量の傾き３１１は最小二乗法等に基づいて算出されればよい。

なお、符号３１３は、最新の投入エネルギ量を示している。

＜診断結果表示画面３３０＞
図４は、表示装置１０１に表示される診断結果表示画面３３０の例を示す図である。
診断結果表示画面３３０では、診断装置２００による診断に基づいた注意レベルが表示される。注意レベルは、図３に示す実測される投入エネルギ量の時間変化における投入エネルギ量と、正常ライン３１４や、最大出力３１５である基準ラインとの差分３１２，３１６（図３参照：深刻度）及び傾き３１１（図３参照：緊急度：投入エネルギ量の時間経過に対する傾き）に基づくものである。例えば、投入エネルギ量と基準ラインとの差分３１２（深刻度：所定の基準と投入エネルギ量との差分）及び傾き３１１（緊急度）の重み付き和によって注意レベルが算出される。

なお、注意レベルは、ユーザの必要性に応じて、投入エネルギ量と基準ラインとの差分３１２（図３参照：深刻度）のみを注意レベルとしてもよいし、傾き３１１（図３参照：緊急度）のみを注意レベルとしてもよい。つまり、診断結果表示画面３３０には、投入エネルギ量の時間経過に対する傾き、及び、所定の基準と投入エネルギ量との差分のうち、少なくとも一方に関する情報が表示されている。
なお、図４に示す例では、注意レベルが比較的良好（注意レベルが低い状態）である例を示している。

第１実施形態によれば、冷蔵庫本体１００Ｂ等の冷熱機器の主機能に関する異常を投入エネルギ量のみから診断することができる。例えば、冷蔵庫本体１００Ｂの断熱機能が故障している場合、庫内空間１０２の温度を維持するため、冷蔵庫本体１００Ｂは圧縮機１１２の回転速度を上げて庫内空間１０２の温度を下げようとする。そのため、投入エネルギ量が上昇する。そのため、冷蔵庫本体１００Ｂの異常度と投入エネルギ量とは比例関係にある。診断装置２００は、そのような投入エネルギ量の上昇を検知すると異常と判定する。このようにすることで、投入エネルギ量（具体的には圧縮機１１２の回転速度の時間積分）による簡易なデータによって、冷熱機器である冷蔵庫本体１００Ｂの主機能について正常性診断（正常性の診断）を行うことができる。

加えて、第１実施形態によれば、投入エネルギ量を基に正常性診断が行われている。具体的には、投入エネルギ量とは、圧縮機１１２の回転数の時間積分であり、冷蔵庫本体１００Ｂに異常が生じていることが、圧縮機１１２の異常として認識できる。これにより、例えば、メンテナスのサービスマンがユーザに対して説明する際、圧縮機１１２に異常が生じているため、現在のような状態となっていることをユーザに対して分かりやすく説明することができる。

つまり、投入エネルギ量に基づいて冷蔵庫本体１００Ｂの正常性を診断するため、主機能の提供状況を直接的に知ることができる。例えば、冷蔵庫本体１００Ｂの断熱状態が悪化した場合には、庫内の温度を維持するために投入するエネルギ量を増やす必要があり、異常の大きさと投入エネルギ量は比例関係となる。従って、冷蔵庫本体１００Ｂの主機能の深刻さを直接監視できることから、精度と説明性の高い診断が可能となる。

また、第１実施形態によれば、冷蔵庫本体１００Ｂの正常性診断を投入エネルギ量によって簡易に行うことができる。そして、第１実施形態によれば、投入エネルギ量の差分３１２，３１６による冷蔵庫本体１００Ｂ（冷熱機器）の異常に対する深刻度と、投入エネルギ量の傾き３１１（の大きさ）による緊急度との２つを診断することができる。

また、第１実施形態では、冷蔵庫本体１００Ｂに冷熱機器システムＺを適用している。冷蔵庫本体１００Ｂのように所定の温度に保冷する装置は、圧縮機１１２の回転速度と運転時間とで投入エネルギ量を算出することができるため、精度よく診断をすることができる。さらに、故障が生じる前にユーザへ通知を行うことで突然の故障を回避することができる。また、メーカ側においても、故障が生じそうな冷蔵庫本体１００Ｂを把握することができ、故障前において修理や、修理の準備を行うことができる。これにより、食材や、生活への影響を最小限にとどめることができる。

［第２実施形態］
次に、図５～図８を参照して、本発明の第２実施形態について説明する。
＜冷熱機器システムＺａの構成＞
図５は、第２実施形態における冷熱機器システムＺａの構成例を示す図である。
図５において、図１と同様の構成については同一の符号を付して説明を省略する。
図５に示す冷熱機器システムＺａは、冷蔵庫１００ａと、診断装置２００ａとを備える。
また、冷蔵庫１００ａは、冷蔵庫本体１００Ｂａと、制御装置１３１と、通信装置（送信装置）１３２とを備える。
冷蔵庫本体１００Ｂａが、図１に示す冷蔵庫本体１００Ｂと異なる点は以下の点である。まず、冷蔵庫本体１００Ｂａの庫外に外気温度を測定するための外気温センサ１２１が備えられ、さらに、冷蔵庫本体１００Ｂａの庫内空間１０２に、庫内空間１０２の温度を測定するための庫内温度センサ１２２が備えられている。

さらに、冷蔵庫本体１００Ｂａには制御装置１３１及び通信装置１３２が備えられている。制御装置１３１は、外気温センサ１２１及び庫内温度センサ１２２で測定された温度の情報（温度情報）や、圧縮機１１２の回転速度等を収集し、通信装置１３２を介して制御装置１３１に送られる。また、図１において冷蔵庫本体１００Ｂに備えられていた表示装置１０１が図５に示す冷蔵庫本体１００Ｂａには備えられていない。

制御装置１３１は、図１に示す制御装置２３０の機能に加え、外気温センサ１２１及び庫内温度センサ１２２で測定された温度を温度情報として取得する。そして、制御装置１３１は、通信装置１３２を介して取得した圧縮機１１２の回転速度や、温度情報を診断装置２００ａへ送信する。

また、診断装置２００ａは、冷蔵庫１００ａとは異なる場所に設置されている（別の装置である）。さらに、診断装置２００ａは、通信装置１３２，２４１（受信装置）を介して冷蔵庫１００ａの制御装置１３１と通信可能である。つまり、通信装置１３２は、冷蔵庫１００ａと通信を行うものである。

診断装置２００ａは、いわゆるクラウド環境を構築し、企業等に設置されるサーバとしてもよい。前記したように、診断装置２００ａは、通信装置１３２を介して冷蔵庫１００ａの制御装置１３１から送られた圧縮機１１２の回転速度、外気温センサ１２１及び庫内温度センサ１２２から送られる温度情報を取得する。そして、診断装置２００ａは、取得した圧縮機１１２の回転速度、外気温センサ１２１及び庫内温度センサ１２２から送られる温度情報を基に冷蔵庫本体１００Ｂａの正常性診断を行う。

また、出力装置でもある端末装置Ｔは診断装置２００ａ及び冷蔵庫１００ａとは別の装置である。そして、診断装置２００ａは、通信装置２４１を介して、スマートフォンや、タブレット端末、ノートパソコン等の端末装置Ｔと通信可能である。端末装置Ｔでは、図８で後記する診断結果表示画面３５０が表示される。これにより、ユーザや、メンテナンスのサービスマンが、図８において後記する診断結果表示画面３５０を閲覧することができる。

＜投入エネルギ量及び庫内温度の時間変化＞
図６は、冷蔵庫本体１００Ｂａにおける投入エネルギ量及び庫内温度の時間変化を示す図である。適宜、図５を参照する。
図６において、横軸は日付となっている。
そして、図６において想定性能（外部の因子）３４２は、外気温センサ１２１によって測定される外気温度（検知値）に基づいて予め算出される投入エネルギ量である。図６の横軸は、日付を示しており、時点３４９ａは夏であり、時点３４９ｂは冬である。即ち、夏は外気温度が高くなるため、想定性能３４２が高くなり、冬は外気温度が低いため、想定性能３４２が低くなる。

丸型プロット３４６は、測定される圧縮機１１２の回転速度を時間積分した結果、得られる投入エネルギ量である。
そして、最大出力（投入可能エネルギ量の最大値に関する情報）３４１は、図３に示す最大出力３１５と同様のものであり、定格電力でもよいし、圧縮機１１２の最大回転速度の時間積分でもよい。

そして、図６に示す図では、最大出力３４１を境に、最大出力３４１より下が投入エネルギ量のグラフとなっており、最大出力３４１より上が庫内温度のグラフとなっている。つまり、図６において星型プロット３４７は庫内温度センサ１２２による温度の時間変化を示している。

また、庫内温度が故障ライン３４５を超えると、冷蔵庫本体１００Ｂａが故障する。
投入エネルギ量（丸型プロット３４６）は最大出力３４１に達すると、図６に示すように投入エネルギ量は最大出力３４１で一定となる。従って、図６に示すように、投入エネルギ量が最大出力３４１に到達した後は、庫内温度（星型プロット３４７）によって深刻度の診断が行われる。なお、投入エネルギ量が最大出力３４１に到達したことを契機として庫内温度の測定が開始されてもよいし、常時、庫内温度の測定が行われていてもよい。

また、図６に示す例では、実測された投入エネルギ量と想定性能３４２との差分３４３が深刻度として算出される。つまり、想定性能３４２が、基準ラインとなっている。なお、投入エネルギ量が最大出力３４１を超えた後は、深刻度を最大レベルで一定にしたり、故障ライン３４５と庫内温度との差を深刻度としたりしてもよい。故障ライン３４５と庫内温度との差を深刻度とする場合、故障ライン３４５と庫内温度との差が小さいほど、深刻度が大きいとする。また、最大出力３４１より上では星型プロット３４７で示される庫内温度と、正常時の庫内温度（図６に示す例ではｘ軸（日付の軸））との差分３４３ａが庫内空間１０２内に設けられている庫内温度センサ１２２により取得した温度の時間経過に対する変化量としての深刻度として用いられる。

冬（時点３４９ｂ）になると、想定性能３４２にみられるように投入エネルギ量が下がることが予想される。しかし、図６に示す例では、冬になったにもかかわらず、投入エネルギ量が上昇し続けている。また、庫内温度も上昇し続けている。このことから、診断装置２００ａは、冷蔵庫本体１００Ｂａに異常が発生していると診断する。具体的には、断熱構造に異常があること等が考えられる。なお、図６に示す例において、投入エネルギ量や、庫内温度が徐々に上昇している理由として、徐々に断熱構造の異常が大きくなっていることが考えられる。

また、第１実施形態と同様、診断装置２００ａは、投入エネルギ量（丸型プロット３４６）や、庫内温度（星型プロット３４７）の傾き３４４緊急度とする。庫内温度の傾き３４４、庫内温度センサ１２２により取得した温度の時間経過に対する変化量である。

図６に示すように、正常性判定に投入エネルギ量だけでなく庫内温度も使用することで、投入エネルギ量が最大出力３４１を超えた後も庫内温度を用いた正常性診断を続けることができる。従って、診断可能域を広げることができる。

図６に示すように庫内温度、外気温度（想定性能３４２）といった複数のセンサによる情報を用いることで、精度の高い正常性診断を実現することができる。

また、図５における投入エネルギ量及び庫内温度の更新は、例えば、１日毎や、１週間毎（定期的に繰り返す運転の１サイクル）、除霜サイクル等、所定の期間毎に行われるとよい。図６に示す例では、２週間毎に投入エネルギ量及び庫内温度の更新が行われている。このようにすることで、診断装置２００ａの処理負荷の軽減や、端末装置Ｔと診断装置２００ａとの間の通信コストを低減することができる。

また、深夜帯等、通信料が低い時間帯に、図７に示す処理を行うようにすれば、診断装置２００ａから端末装置Ｔへの通信負荷のさらなる軽減や、通信コストのさらなる低減を実現することができる。

＜フローチャート＞
図７は、第２実施形態において診断装置２００ａが行う処理の手順を示すフローチャートである。適宜、図５を参照する。
まず、診断装置２００ａは、制御装置１３１を介して稼働情報を取得する（Ｓ１０１）。稼働情報には、圧縮機１１２の回転速度、運転時間、外気温センサ１２１及び庫内温度センサ１２２の温度情報が含まれている。なお、運転時間とは、圧縮機１１２の運転時間である。

続いて、診断装置２００ａは、稼働情報のうち、圧縮機１１２の回転速度及び運転時間を用いて、圧縮機１１２の回転速度の時間積分を算出することによって、投入エネルギ量を計算する（Ｓ１１１）。
そして、診断装置２００ａは、投入エネルギ量及び庫内温度から、後記する危険度を算出し、算出した危険度の差分及び傾きを計算する（Ｓ１１２）。図６では、投入エネルギ量及び庫内温度の差分３４３，３４３ａ及び傾き３４４が求められている。しかし、図７のフローチャートでは投入エネルギ量及び庫内温度を基に計算される危険度の差分及び傾きが算出される。危険度の差分及び傾きについては後記する。ただし、ステップＳ１１２で、図６のように投入エネルギ量及び庫内温度の差分３４３，３４３ａ及び傾き３４４が求められてもよい。

次に、診断装置２００ａは、ステップＳ１１２で算出した危険度の差分及び傾きから正常性診断を行う（Ｓ１１３）。ステップＳ１１３において、診断装置２００ａは、差分で深刻度を診断し、傾きで緊急度を診断する。また、正常性診断において、深刻度及び緊急度のうち、少なくとも一方が所定の値より大きい場合、診断装置２００ａはステップＳ１１３で「異常」と診断する。

ステップＳ１１３の結果、正常であると診断された場合（Ｓ１１３→正常）、診断装置２００ａは、端末装置Ｔに正常である旨の情報を送信する（冷蔵庫本体１００ａＢの正常性に関する情報）。正常である旨の情報を受信した端末装置Ｔは、端末装置Ｔの画面に正常である旨の情報（正常性）を出力する（Ｓ１１４）。
ステップＳ１１３の結果、異常であると診断された場合（Ｓ１１３→異常）、診断装置２００ａは、ステップＳ１３１へ処理を進める。この際、診断装置２００ａは異常情報を端末装置Ｔへ送信する。異常情報には、深刻度（危険度の差分）や、緊急度（図６の傾き３４４）に関する情報が含まれる。

また、診断装置２００ａは、稼働情報のうち、温度情報を用いて異常原因の推定を行う（Ｓ１２１）。異常原因の推定については後記する。なお、ステップＳ１２１の処理はステップＳ１１３で異常が判定された後に行われてもよい。

ステップＳ１３１において、端末装置Ｔは、危険度、投入エネルギ量の履歴と、予測、緊急性、異常原因等を画面に出力する。予測については後記する。

＜診断結果表示画面４００＞
図８は、第２実施形態において端末装置Ｔの画面に表示される診断結果表示画面４００の例を示す図である。図８に示す診断結果表示画面４００は図７のステップＳ１３１で表示される画面である。
診断結果表示画面４００は、運転状態表示部４１０、緊急度表示部４２０、履歴表示部４３０、異常原因表示部４４０、異常原因候補表示部４５０を有している。
運転状態表示部４１０では、図７のステップＳ１１３における診断結果（正常・異常：正常性）が表示される。運転状態表示部４１０における診断結果は、履歴表示部４３０に示されている危険度（実線グラフ４３３）における危険度の差分４３６ａを基に診断される。

緊急度表示部４２０は、緊急度が表示される。前記したように、緊急度（正常度に関する緊急度）は履歴表示部４３０において実線グラフ４３３で示される危険度の傾き４３６ｂが所定の大きさ以上であれば、緊急度表示部４２０において「緊急」と表示される。

履歴表示部４３０では、図６に示すグラフが表示されている。ただし、図８に示す履歴表示部４３０では、基準ライン４３１が「０」を示し、危険ライン４３２が「１」となるよう調整されている。

そして、図８の履歴表示部４３０において、実線グラフ４３３は、危険度の時間変換を示している（正常度の履歴）。危険度とは、図６における投入エネルギ量（丸型プロット３４６）を正規化した値と、庫内温度（星型プロット３４７）を正規化した値とを足し合わせたものである。危険度が低いほど、冷蔵庫本体１００Ｂａが正常であることを示しているので、履歴表示部４３０は正常度についての診断結果を示しており、危険度は正常度と言い換えることができる。

投入エネルギ量を正規化するとは、図６における想定性能３４２が「０」、最大出力３４１が「１」となるよう投入エネルギ量が正規化されることである。このような正規化は、例えば、（投入エネルギ量－想定性能の値）／（最大出力３４１の値－想定性能の値）によって容易に計算できる。

また、庫内温度を正規化するとは、冷蔵庫本体１００Ｂａが正常に稼働している際における庫内温度が「０」、図６の故障ライン３４５が「１」となるよう、庫内温度が正規化されることである。このような正規化は、例えば、（庫内温度 － 冷蔵庫本体１００Ｂａが正常に稼働している際における庫内温度）／（故障ライン３４５の値 － 冷蔵庫本体１００Ｂａが正常に稼働している際における庫内温度）によって容易に計算できる。

このように、それぞれ正規化した投入エネルギ量と、庫内温度とが足し合わされる。そして、足し合わされた値の最低値が「０」、最大値が「１」となるよう、さらに正規化されることで、図８に示す危険度が算出される。このように、危険度は正規化された投入エネルギ量に関する情報である。そして、図７のステップＳ１１３では、正規化された投入エネルギ量に関する情報である危険度を基に正常性診断が行われている。

このように、正規化された危険度が示されることで、危険度を相対評価することができる。前記したように危険度は投入エネルギ量と、庫内温度とが足し合わされたものであるが、説明を簡易にするため、投入エネルギ量について正規化を行う効果を説明する。庫内温度について正規化を行う効果についても同様である。

例えば、図６では、夏場（時点３４９ａ）では想定性能３４２そのものが大きいため、想定性能３４２と最大出力３４１との間が狭い。そのため、投入エネルギ量、つまり、危険度も全体的に底上げされた値が示されてしまう。つまり、夏場は、外気温度が高いため、冷蔵庫本体１００Ｂａが正常でも、高い投入エネルギ量が検出されてしまい、それにともない危険度も高い値が検出されてしまう。そのため、あたかも危険度が高いようにみえてしまう。これに対して、図８のように正規化が行われることにより、図６に示す想定性能３４２と最大出力３４１の間において、どの割合の場所に投入エネルギ量が存在しているのかが示され、夏場と冬場とを同列に評価することが可能となる。このように外部の因子である想定性能３４２を基に冷蔵庫本体１００Ｂの正常性診断が行われる。

なお、危険度は、上記したものに限らなくてもよい。例えば、図６における投入エネルギ量（丸型プロット３４６）の時間変化と、庫内温度（星型プロット３４７）の時間変化とが、単純に接続されたものを危険度としてもよい。すなわち、図６における投入エネルギ量（丸型プロット３４６）の時間変化と、庫内温度（星型プロット３４７）の時間変化そのものが、図８の危険度（実線グラフ４３３）として示されてもよい。この場合、図６の最大出力３４１より下は投入エネルギ量の時間変化が危険度として示されており、図６の最大出力３４１より上は庫内温度の時間変化が危険度として示される。このような場合、図６の想定性能３４２が「０」（図８の基準ライン４３１）、図６の故障ライン３４５が「１」となるよう正規化される。

また、図８の履歴表示部４３０において、破線グラフ４３４は予測される危険度（正常度の予測）を示し、符号４３５は現時点の危険度を示している。破線グラフ４３４で示される、予測される危険度は、これまでの危険度（実線グラフ４３３）を基に、診断装置２００ａあるいは端末装置Ｔが算出すればよい。予測される危険度は、例えば、回帰による機械学習等で算出される。さらに、履歴表示部４３０には深刻度を示す危険度の差分４３６ａと、緊急度を示す傾き４３６ｂが示されている。危険度の差分４３６ａ及び傾き４３６ｂはいずれか一方が表示されてもよい。

図８の緊急度表示部４２０に表示されている緊急度は、履歴表示部４３０に表示されている危険度の時間変化を基に診断装置２００ａ等が診断する。具体的には、予測される危険度の時間変化において、所定期間内（例えば、１か月以内）に危険度が所定の値（例えば、図８の危険ライン４３２）に到達すると予測される場合、診断装置２００ａは「緊急」と判定する。換言すれば、診断装置２００ａは、危険度の傾き４３６ｂが所定の値以上であれば、「緊急」と判定する。

異常原因候補表示部４５０には、異常原因の候補が複数表示されている。異常原因候補表示部４５０には、異常原因の候補が、可能性の高い順に表示されている。
そして、異常原因表示部４４０には、異常原因候補表示部４５０に表示される異常原因の候補のうち、最も可能性の高い異常原因が表示されている。

異常原因は、例えば、庫内温度や、外気温度（センサを用いて）の履歴を基に診断装置２００ａが特定する。例えば、冷蔵室の庫内温度が所定の温度より高ければ、診断装置２００ａは冷蔵室の断熱構造に異常があると診断する。あるいは、製氷装置（不図示）のための熱交換器（不図示）の温度変化を基に、当該熱交換器の異常が診断される。製氷装置（不図示）のための熱交換器（不図示）の温度は、図示しない当該熱交換器に付随している温度センサ（不図示）によって測定される。あるいは、外気温センサ１２１、庫内温度センサ１２２の温度情報の時間変化のパターンから機械学習によって、冷蔵庫１００ａの異常原因が分類されてもよい。

このように原因が表示されることで、ユーザや、メンテナンスのサービスマンが異常の原因を特定しやすくなる。

第２実施形態において、診断装置２００ａは、庫内温度センサ１２２を用いて、最大負荷（図６の最大出力３４１）以上での熱収支も診断可能である。つまり、診断装置２００ａは、図６に示す図において、最大出力３４１（図６参照）から下では熱収支的に冷却能力が足りている状態、最大出力３４１から上は熱収支的には冷却能力が足りていない状態と診断する。

図８に示すように、図６の想定性能３４２を「０」（図８の直線破線３５１）とし、図６の故障ライン３４５を「１」（図８の基準ライン４３１）として正規化することにより、外気温度の条件に対する妥当性の判定が可能となる。例えば、夏場は外気温度が高くなるので、冷蔵庫本体１００Ｂａが正常であっても危険度が高くなるが、そのような条件でも、冷蔵庫本体１００Ｂａに異常が発生していると判定されることを防ぐことができる。このように外気温度（外部の因子）を加味して正常性診断を行うことにより、冷蔵庫本体１００Ｂａの周囲条件（外気温度）に対する正常性診断を行うことができる。

図８に示す診断結果表示画面４００が端末装置Ｔの画面に表示されることにより、危険度の傾き４３６ｂの大きさや、危険度の差分４３６ａが表示される。このようにすることで、ユーザは見た目で深刻度をすぐに認識することができる。異常に継続性があれば何かが徐々に壊れていることになるし、継続性がなければ扉１０３の開閉や隙間をチェックすればいい等のアドバイスを行うことができる。

また、図８に示す診断結果表示画面４００が緊急度表示部４２０や、危険度の予測（破線グラフ４３４）を表示することにより、ユーザが異常の深刻度や、緊急度を容易に認識することができる。

第２実施形態では、診断装置２００ａを冷蔵庫１００ａとは別の装置としている。診断装置２００ａの機能を冷蔵庫１００ａに搭載すると、計算領域や記憶領域確保のコストが生じる。第２実施形態のように、診断装置２００ａを冷蔵庫１００ａと別の装置とすることで、これらのコストを圧縮できる。また、診断装置２００ａを冷蔵庫１００ａと別の装置とすることで、診断装置２００ａと冷蔵庫１００ａとのメンテナンスを切り分けることができる。そのため、サービスのメンテナンス性を向上させることができる。

さらに、第２実施形態では、端末装置Ｔに診断結果を表示している。このようにすることで、ユーザや、メンテナンスのサービスマンが手軽に診断結果を確認することができる。

なお、図８に示す診断結果表示画面４００において、冷蔵庫１００ａが後何日で危険ライン４３２に到達するかを示す表示が行われてもよい。

［第３実施形態］
次に、図９～図１１を参照して、本発明の第３実施形態を説明する。
図９は、第３実施形態における冷熱機器システムＺｂの構成を示す図である。
図９において、図５と同様の構成については同一の符号を付して説明を省略する。また、適宜、図５を参照する。
図９に示す冷熱機器システムＺｂは、複数の冷蔵庫１００ａ１～１００ａ４（１００ａ）と、診断装置２００ａとを備えている。
冷熱機器システムＺｂでは、複数の冷蔵庫１００ａ１～１００ａ４（１００ａ）が診断装置２００と通信可能に接続されている。冷蔵庫１００ａ１～１００ａ４のそれぞれは、図５に示す冷蔵庫１００ａと同様の構成を有するため、図９における説明を省略する。なお、図９に示す例では、４台の冷蔵庫１００ａ１～１００ａ４が診断装置２００ａと通信可能に接続されることにより、診断装置２００ａの診断対象となっているが、診断対象は４台の冷蔵庫１００ａに限らない。また、冷熱機器システムＺｂに設置される冷蔵庫１００ａは１台でもよい。第３実施形態において、冷蔵庫１００ａ１～１００ａ４の構成については、図５に示す冷蔵庫１００ａを参照することとする。

また、診断装置２００ａは、図５に示す診断装置２００ａと同様の構成を備えるため、図９における説明を省略する。図９に示す診断装置２００ａも図５に示す診断装置２００ａと同様、いわゆるクラウド環境を構築し、企業等に設置されるサーバとしてもよい。

診断装置２００ａは、複数の冷蔵庫１００ａ１～１００ａ４のそれぞれから圧縮機１１２（図５参照）の回転速度、外気温センサ１２１及び庫内温度センサ１２２（それぞれ図５参照）によって測定される温度の情報（温度情報）を稼働情報として、それぞれの冷蔵庫１００ａ１～１００ａ４に備えられている通信装置１３２（図５参照）を介して受信（取得）する。

また、診断装置２００ａは、第２実施形態と同様、異常情報を端末装置（出力装置）Ｔへ送信する。異常情報は、図７で説明したものと同様のものである。また、端末装置Ｔはカメラ（撮影装置）Ｔ１を備えており、診断装置２００ａは、端末装置ＴのカメラＴ１で撮像された冷蔵庫本体１００Ｂａ（図５参照）の設置状態に関する画像を受信する。なお、第３実施形態では、冷蔵庫本体１００Ｂａの利用状態を考慮した正常時や、利用状態に関する情報が出力されるが、以下では、利用状態として、その一形態である設置状態について記載する。

＜フローチャート＞
図１０は、第３実施形態で行われる利用状態判定処理の手順を示す図である。適宜、図９を参照する。適宜、図５及び図９を参照する。
まず、ユーザ自身が所有する端末装置Ｔに備えられているカメラＴ１で、ユーザ自身が所有する冷蔵庫１００ａ（冷蔵庫１００ａ１～１００ａ４のいずれか）における冷蔵庫本体１００Ｂａ（図５参照）の設置状態を撮影する（Ｓ２０１）。例えば、ユーザは、冷蔵庫本体１００Ｂａの側面と、壁との距離がわかるような画像を撮影する。
そして、ユーザは撮影した設置状態の画像を診断装置２００ａに送信する（Ｓ２０２）。
続いて、診断装置２００ａは送信された画像を基に、冷蔵庫本体１００Ｂａが適切に設置されているか否かを評価する（Ｓ２０３）。評価は、例えば、以下のように行われる。まず、冷蔵庫本体１００Ｂａの側面と、壁との距離に基づいた評価値が予め診断装置２００ａの記憶装置２２０に設定されている。そして、診断装置２００ａは、送信された画像から冷蔵庫本体１００Ｂａの側面と、壁との距離を推定する。続いて、診断装置２００ａは、推定された距離と、記憶装置２２０に記憶されている評価値とを基に、冷蔵庫本体１００Ｂａの設置状態（利用状態）に関する評価値を決定する。
診断装置２００ａは、ステップＳ２０３の評価結果を端末装置Ｔに送信し、端末装置Ｔは送信された評価結果を出力する（Ｓ２０４）。図１０に示す処理は、それぞれの冷蔵庫１００ａについて行われる。つまり、診断装置２００ａは、複数の前記冷熱機器のそれぞれから取得した稼働情報に基づいた投入エネルギ量に基づいて、複数の前記冷熱機器のそれぞれについて正常性を診断する。

＜評価画面＞
図１１は、図１０のステップＳ２０４で端末装置Ｔに表示される診断結果表示画面７００の例を示す図である。
診断結果表示画面７００は、履歴表示部７１０と、正常度比較部７２０と、運転状態表示部７３１、利用状態表示部７３２を有する。
履歴表示部７１０は、図８に示す履歴表示部４３０の表示と同様であるが、図１１に示す履歴表示部７１０の表示は、図８に示す履歴表示部４３０の表示と異なり、縦軸が正常度となっている。これは、図８の危険度の上下を逆にすることで実現される。従って、危険ライン７１２は図８の危険ライン４３２に相当し、基準ライン７１３は図８の基準ライン４３１に相当する。

また、図１１に示す正常度の時間変化（実線７１１）は、冷蔵庫本体１００Ｂａの設置状態（利用状態）を加味したものになっている。ここで、設置状態は、図１０のステップＳ２０３で評価された設置状態である。例えば、診断装置２００ａは、冷蔵庫本体１００Ｂａの側面と壁との距離に応じて、予め正常度から差し引く値を決めておく。この差し引く値は、図１０のステップＳ２０３で算出された評価値を基に設定される。

そして、診断装置２００ａが算出した正常度から、冷蔵庫本体１００Ｂａの側面と壁との距離に応じて決められている値を差し引いたもの（新たに算出された正常度）を正常度の時間変化（実線７１１）として表示する。この他にも、正常度を算出する前に投入エネルギ量から、冷蔵庫本体１００Ｂａの側面と壁との距離に応じて決められている値が差し引かれてもよい。あるいは、診断装置２００ａは、正常度を算出する前に想定性能３４２（図６参照）に対して、冷蔵庫本体１００Ｂａの側面と壁との距離に応じて決められている値を足したりしてもよい。

このように、図１１では正常度に冷蔵庫本体１００Ｂａの設置状態（利用状態）の影響を加味している。設置状態が不適切であるといわれても、一般的なユーザは対応できないことが多い。従って、図１１に示すように、正常度に冷蔵庫本体１００Ｂａの設置状態を加味することでユーザは設置状態の影響が加味されている正常度を確認することができる。なお、診断結果表示画面７００に設置状態の評価値そのものが出力され、ユーザ自身が設置状態の診断を行ってもよい。

このように、冷蔵庫本体１００Ｂａの設置状態を画像で診断装置２００ａへアップロードし、正常度から設置状態の因子（評価値）を除いて正常性診断が行われる。また、第３実施形態において、設定状態に対する評価値が機械学習によって算出されてもよい。そして、予め設置状態に対する評価値や、機械学習のパラメータがデータベース（不図示）等に保持されていることにより、診断装置２００ａは、画像を受信すると設置状態の評価値を短時間で計算することができる。これにより、例えば、冷蔵庫１００ａの納品時において、メーカのサービスマンが冷蔵庫本体１００Ｂａの設置状態チェックに第３実施形態の手法を使用することができる。

また、正常度比較部７２０には、正常度ヒストグラムが表示されている。図１１に示すように、正常度ヒストグラムの横軸は履歴表示部７１０に示されている正常度であり、縦軸は台数となっている。なお、正常度ヒストグラムは、現在の正常度を基に生成される。

そして、正常度ヒストグラムは、対応する正常度の範囲に属する冷蔵庫１００ａの台数を示している。
また、図１１に示す正常度比較部７２０では、端末装置Ｔを所有している人物によって所有される冷蔵庫１００ａが属する正常度ヒストグラムが斜線で示されている。このようにすることで、ユーザは、自身と他の人との正常度を比較することができる。つまり、複数の冷蔵庫１００ａそれぞれの正常性が比較可能に出力される。なお、前記したように正常度には設置状態（利用状態）が加味されている。例えば、冷蔵庫本体１００Ｂａの側面と壁との距離は、省エネ（省エネルギ）度にもかかわってくる。そのため、正常度は、省エネ度を反映しているともいえる。そのため、正常度比較部７２０において正常度の代わりに省エネ度が表示されてもよい。

また、第３実施形態では、利用状態を評価する評価値の例として冷蔵庫本体１００Ｂａの側面と壁との距離（設置状態）に基づく評価値の例を示しているが、利用状態の別の例として、設定温度や、庫内空間１０２（図５参照）の詰め込み具合等の評価値が計算されてもよい。このような場合、図１０の処理において、ユーザは設定温度や、庫内空間１０２の詰め込み具合がわかるような画像を撮影し、診断装置２００ａへ送信する。設定温度は、画像の他に直接冷蔵庫１００ａから診断装置２００ａに送信されてもよい。そして、ステップＳ２０３において、診断装置２００ａは、設定温度や、庫内空間１０２の詰め込み具合に応じて予め設定している評価値を決定する（評価する）。

また、運転状態表示部７３１には履歴表示部７１０に基づく運転状態の正常度が表示される。利用状態表示部７３２には正常度比較部７２０に示されているユーザの利用状態が表示される。図１１に示す例において、利用状態表示部７３２には、利用状態の一形態である冷蔵庫本体１００Ｂａの設置状態が示されている。

なお、第３実施形態における端末装置Ｔを使用する人物はユーザとしているが、メンテナンス等を行うサービスマンが使用してもよい。

第３実施形態によれば、図１１の履歴表示部７１０によって、ユーザの使用状況（利用状態）が全体のどの位置にあるのかがわかり、ユーザが、自身が所有する冷蔵庫１００ａの状態（省エネ度等）を再考するための一助となり得る。

このように、第３実施形態によれば、正常度に設置状態（利用状態）の影響を反映させることができる。

［第４実施形態］
次に、図１２～図１３を参照して本発明の第４実施形態について説明する。
第４実施形態では診断対象がヒートポンプ給湯機（ヒートポンプ式蓄熱装置）５００である場合について説明する。
図１２は、第４実施形態における冷熱機器システムＺｃの構成を示す図である。
冷熱機器システムＺｃは、ヒートポンプ給湯機５００の正常性診断を行う。

冷熱機器システムＺｃは、ヒートポンプ給湯機５００と、診断装置２００ａとを備える。

（ヒートポンプ給湯機５００）
ヒートポンプ給湯機５００は、ヒートポンプユニット５１０と、貯湯ユニット５２０と、制御装置１３１と、通信装置１３２と備える。
ヒートポンプユニット５１０は、沸き上げ運転時に冷水を加熱して温水に沸き上げるヒートポンプサイクルＨを搭載している。貯湯ユニット５２０は、沸き上げ運転時に稼動する水側サイクル（加熱流路）Ｗ及び給湯時に稼動する給湯用流路群Ｆを搭載している。制御装置１３１及び通信装置１３２については後記する。

ヒートポンプサイクルＨは、圧縮機（駆動源）５１１、水／冷媒熱交換器（放熱装置、温調装置）５１２、膨張弁（膨張装置）５１３、蒸発器（吸熱装置）５１４のそれぞれを環状に接続されている流路である。そして、蒸発器５１４には送風ファン５１５が備えられている。ヒートポンプサイクルＨの各構成については後記する。

（水側サイクルＷ）
水側サイクルＷは、貯湯容器（温調空間、蓄熱空間）５２１、沸き上げ用循環ポンプ５２２、水／冷媒熱交換器５１２が環状に接続された構成である。また、給湯用流路群Ｆは、水道管５２４、貯湯容器５２１、給水口（給水装置）５２３を直列に接続した流路と、水道管５２４と給水口５２３の入口とを直結した配管５２５で構成される。

（ヒートポンプサイクルＨ）
ヒートポンプサイクルＨには、伝熱媒体としてＣＯ２冷媒であるＲ７４４が封入されているが、冷媒はＲ７４４に限らず、Ｒ３２やＲ４１０Ａ等、目的に応じて様々なものが選択可能である。

さらに、ヒートポンプ給湯機５００には外気温度を測定する外気温センサ５３１が備えられている。
さらに、ヒートポンプ給湯機５００は、制御装置１３１及び通信装置１３２を備えている。制御装置１３１は、通信装置１３２を介して圧縮機５１１の回転速度や、外気温センサ５３１が測定した温度の情報（温度情報）等を診断装置２００ａへ送信する。

（水道水（冷水）供給時）
給水口５２３から水道水（冷水）を供給する場合、減圧弁５２６が閉弁し、配管５２５に備えられているバルブ５２７が開弁する。これにより、水は水道管５２４から配管５２５を介して給水口５２３へ直接供給される。

（温水供給時）
次に、温水を供給する際のヒートポンプ給湯機５００の動作について図１２を用いて簡単に説明する。
冷媒は圧縮機５１１で圧縮されて高温、高圧状態になった後、水／冷媒熱交換器５１２にて、貯湯容器５２１から沸き上げ用循環ポンプ５２２によって送られてきた冷水を加熱し、その代わりに自身の熱を放熱して熱交換作用を行う。

そして、冷媒は膨張弁５１３を通過することで低温、低圧状態になった後、蒸発器５１４で送風ファン５１５によって送られた外部の外気から熱を受け取った後、再び圧縮機５１１へと流入する。なお、水／冷媒熱交換器５１２では、水と冷媒は互いに対向する方向に流通し、冷媒によって加熱されて温度が高くなった温水は貯湯容器５２１に戻される。

給湯時には、貯湯容器５２１の上部から給水口５２３へと温水が流れ、同時に水道管５２４から配管５２５を介して給水口５２３へと水道水が供給される。温水と水道水は給水口５２３の入口部にて混合した後、給水口５２３から流出するようになっている。なお、給湯時では、バルブ５２７の開度が調整される。貯湯容器５２１から温水が流れ出ると同時に、減圧弁５２６を介して水道管５２４から水道水が補充される。

次に、蒸発器５１４の動作について説明する。ヒートポンプサイクルＨを駆動した際、送風ファン５１５が回転することで、蒸発器５１４から送風ファン５１５へ向かう外気の流れが発生する。同時に、図１２に示しているように、蒸発器５１４へ流入した冷媒は分配部（不図示）で複数の流路に分岐した後、それぞれの流路を通過して外気から吸熱した後、蒸発器５１４から排出される。

冷媒は蒸発器５１４の端部から流入し、蒸発器５１４を略水平方向に通過して反対側の端部へと到達した後、隣の段へと折り返して戻ってくるように流通しながら外気から熱を得る。

（制御装置１３１）
制御装置１３１は、圧縮機５１１の回転速度や、外気温センサ５３１によって測定された外気温度の情報を取得し、通信装置１３２を介して取得した各情報を診断装置２００ａへ送信する。

（診断装置２００ａ及び端末装置Ｔ）
診断装置２００ａは、ヒートポンプ給湯機５００から制御装置１３１、通信装置１３２，２４１を介して取得する情報に基づいて投入エネルギ量を推定し、推定した投入エネルギ量を基に正常性診断を行う。診断装置２００ａの構成は、図５に示す診断装置２００ａと同様であるため、図１１での説明を省略する。なお、診断装置２００ａは、ヒートポンプ給湯機５００における圧縮機５１１の回転速度を時間積分することによって、ヒートポンプ給湯機５００の投入エネルギ量を推定する。加えて、診断装置２００ａは外気温センサ５３１からヒートポンプ給湯機５００の外気温度を取得する。なお、診断装置２００ａは、いわゆるクラウド環境を構築し、企業等に設置されるサーバとしてもよい。
また、端末装置Ｔは図５等に示すものと同様であるので、図１１での説明を省略する。

＜投入エネルギ量の時間変化＞
図１３は、冷熱機器システムＺｃにおける投入エネルギ量の時間変化を示す図である。図１３において、図６と同様の構成については同一の符号を付して説明を省略する。
なお、ヒートポンプ給湯器５００は夏に投入エネルギ量が小さくなり、冬に投入エネルギ量が大きくなるため、図６と夏・冬が入れ替わっている。つまり、夏（時点３４９ａ）で想定性能３４２が低くなり、冬（時点３４９ｂ）で想定性能３４２が高くなっている。
図１３に示す投入エネルギ量の時間変化において、投入エネルギ量がヒートポンプ給湯機５００の投入エネルギ量となっていること、庫内温度センサ１２２（図５参照）による温度の時間変化が示されていないこと以外は、図６に示す投入エネルギ量の時間変化と同様である。ちなみに、想定性能３４２は、図１２に示す外気温センサ５３１によって測定される外気温度に基づいて推定される。
また、診断装置２００ａによるヒートポンプ給湯機５００の正常性診断の処理手順も図６に示す投入エネルギ量の時間変化と同様である。

このように、第４実施形態における冷熱機器システムＺｃにおいても投入エネルギ量と、外気温度によって推定される想定性能３４２との対比によって正常性を判定する。

また、診断装置２００ａは、所定期間（例えば、１日）毎にヒートポンプ給湯機５００の正常性診断を行い、その診断結果を端末装置Ｔへ送信する。この際、図８に示す診断結果表示画面４００と同様の画面を端末装置Ｔの画面に表示し、投入エネルギ量の時間変化（履歴）や、緊急度、投入エネルギ量の予測値等が表示されてもよい。また、図８に示す診断結果表示画面４００と同様に異常原因に関する情報が表示されてもよい。

なお、第４実施形態では、ヒートポンプ給湯機５００の正常性診断が記載されているが、ガス式給湯機の正常性診断が行われてもよい。ガス式給湯機の正常性診断では、投入ガス量が投入エネルギ量として使用される。また、ヒートポンプ式とガス式のハイブリッド型給湯機に第４実施形態に記載されている技術が適用されてもよい。このようなハイブリッド型給湯機では、圧縮機５１１の回転速度の時間積分値と、投入ガス量とが加算されたものが投入エネルギ量として使用される。なお、圧縮機５１１の回転速度の時間積分値と、投入ガス量とが加算される際、例えば、圧縮機５１１の回転速度の時間積分値と、投入ガス量とをジュール等に変換するとよい。

なお、冷熱機器システムＺｃでは、貯湯容器５２１の温水が使用されていない間に正常線診断が行われる。例えば、深夜等に行われるとよい。あるいは、正常性診断中に貯湯容器５２１の温水が使用された場合、診断装置２００ａは正常性診断を中止するとよい。診断装置２００ａは、正常性診断が行われていない間に投入エネルギ量や、温度情報を収集し、記憶装置２２０に記憶しておくとよい。

第４実施形態では、ヒートポンプ給湯機５００に冷熱機器システムＺｃを適用している。第４実施形態によれば、ヒートポンプ給湯機５００の正常性診断を投入エネルギ量によって簡易に行うことができる。なお、日々の沸き上げに使った投入エネルギ量が算出できるため、ヒートポンプ給湯機５００の利用頻度等と対応させて、利用が少ないのに沸き上げ熱量が多ければ、熱漏洩等が生じていると診断することができる。

［第５実施形態］
次に、図１４～図１６を参照して本発明の第５実施形態について説明する。
＜冷熱機器システムＺｄの構成＞
図１４は、第５実施形態における冷熱機器システムＺｄの構成を示す図である。
冷熱機器システムＺｄでは、洗濯乾燥機６００の異常診断が行われる。
冷熱機器システムＺｄは、洗濯乾燥機６００と、診断装置２００ａとを備える。

（洗濯乾燥機６００）
第５実施形態に例示する洗濯乾燥機６００は電気式洗濯乾燥機である。また、洗濯乾燥機６００は、洗濯乾燥機本体（乾燥装置）６００Ｂと、制御装置１３１と、通信装置１３２とを備える。
洗濯乾燥機本体６００Ｂは、洗濯槽（衣類保持部）６０１、モータ６０３、荷重センサ（センサ）６０４を備える。さらに、洗濯乾燥機本体６００Ｂは、ヒータ（駆動源）６０５、ブロア（送風装置）６０６、外気温センサ６０７を備える。また、ヒータ６０５の内部にはニクロム線等で構成され、通電されると熱を発生する電熱器（温調装置）６０５ａが備えられている。
ユーザは、扉６０２を開けて洗濯槽６０１に洗濯する衣類を投入し、扉６０２を閉める。これによって、洗濯槽６０１に衣類が保持される。この際、荷重センサ６０４によって、洗濯槽６０１に投入された衣類の質量（検知された内部の因子の検知値）が測定される。その後、モータ６０３が洗濯槽６０１を回転させることによって、洗濯工程、脱水工程、乾燥工程が行われる。衣類から出た水は排水口６２１を介して排水される。

洗濯工程、脱水工程が終わると乾燥工程が行われる。乾燥工程が開始される際には、当然ながら洗濯槽６０１には濡れた衣類が投入されている。
ブロア６０６は、第１ダクト６０８を介して洗濯乾燥機本体６００Ｂの外部から空気を取り入れ、第２ダクト６０９を介して、取り入れた空気を洗濯槽６０１の内部を送風する。第２ダクト６０９にはヒータ６０５が備えられており、乾燥工程において、ブロア６０６によって送風された空気は、ヒータ６０５によって温められた後、洗濯槽６０１の内部へ送風される。具体的には、ヒータ６０５に備えられている電熱器６０５ａが熱を発生し、その熱がブロア６０６によって送付された空気を温めた後、洗濯槽６０１の内部へ送風される。

また、外気温センサ６０７は、洗濯乾燥機本体６００Ｂの外気温度を測定する。

（制御装置１３１）
さらに、制御装置１３１は、通信装置１３２を介してヒータ６０５への投入電力や、外気温センサ６０７が測定した温度の情報（温度情報）等を診断装置２００ａへ送信する。

（診断装置２００ａ及び端末装置Ｔ）
診断装置２００ａは、洗濯乾燥機６００から制御装置１３１、通信装置１３２，２４１を介して取得する情報に基づいて投入エネルギ量を推定し、推定した投入エネルギ量を基に正常性判定を行う。診断装置２００ａの構成は、図５に示す診断装置２００ａと同様であるが、診断装置２００ａは、洗濯乾燥機本体６００Ｂにおけるヒータ６０５への投入電力の時間積分を算出することによって、洗濯乾燥機本体６００Ｂの投入エネルギ量を推定する。具体的には、ヒータ６０５への（投入電圧×投入電流）の時間積分によって、洗濯乾燥機６００の投入エネルギ量が推定される。また、診断装置２００ａは、洗濯乾燥機本体６００Ｂの荷重センサ６０４から洗濯槽６０１に投入された衣類の質量を取得し、取得した衣類の質量から想定性能８１１（図１５参照）を算出する。そして、診断装置２００ａは、想定性能８１１と投入エネルギ量との差分に基づいて洗濯乾燥機本体６００Ｂの異常を診断する。洗濯乾燥機本体６００Ｂの想定性能８１１については後記する。また、診断装置２００ａは、外気温センサ６０７が測定した外気温度を取得する。さらに、診断装置２００ａは、荷重センサ６０４から衣類の質量も取得する。なお、診断装置２００ａは、いわゆるクラウド環境を構築し、企業等に設置されるサーバとしてもよい。
また、端末装置Ｔは図５等に示すものと同様であるので、図１１での説明を省略する。

＜投入エネルギ量と衣類質量との関係＞
図１５は、洗濯乾燥機本体６００Ｂの投入エネルギ量と、洗濯乾燥機本体６００Ｂの洗濯槽６０１に投入された衣類の質量（衣類質量）との関係を示す図である。
また、洗濯乾燥機本体６００Ｂの想定性能８１１は、洗濯槽６０１に投入された衣類を乾燥させるためにヒータ６０５に投入される投入エネルギ量の最低値である。従って、衣類の質量が大きいほど、投入エネルギ量が大きくなる。このように、衣類の質量はヒータ６０５への投入エネルギ量を算出する際に用いられるものである。
また、プロット８１２は、ヒータ６０５に投入される投入エネルギ量である。

診断装置２００ａは、想定性能８１１と、実測される投入エネルギ量との差分を基に洗濯乾燥機本体６００Ｂの異常を判定する。想定性能８１１と投入エネルギ量との差分は以下のように定義される。まず、直線８１３のように投入エネルギ量を示すプロット８１２からｘ軸（衣類質量の軸）へ垂線がおろされる。そして、当該垂線が想定性能８１１と交わる点と投入エネルギ量を示すプロット８１２との長さで想定性能８１１と、プロット８１２で示される投入エネルギ量との差分が定義される。以降、想定性能８１１と、実測される投入エネルギ量との差分を乖離度と称する。なお、図１５には、多数のプロット８１２が示されているが、プロット８１２のそれぞれは、洗濯乾燥を行うたびに推定される投入エネルギ量を示している。正常性診断を行う際、診断装置２００ａは、今回行っている洗濯乾燥に対応する投入エネルギ量に対する乖離度を算出すればよい。

なお、想定性能８１１に図１４に示す外気温センサ６０７によって測定された外気温度を加味することも可能である。つまり、夏等、外気温度が高い場合、想定性能８１１は小さくなり、冬等、外気温度が低い場合、想定性能８１１は大きくなる。想定性能８１１が大きくなるとは、図１５に示す想定性能８１１の傾きが大きくなることであり、想定性能８１１が小さくなるとは、図１５に示す想定性能８１１の傾きが小さくなることである。

＜乖離度の時間変化＞
図１６は、乖離度の時間変化を示す図である。
図１６において、横軸は乾燥回数を示し、縦軸は乖離度を示す。乖離度は、図１５に示す乖離度（図１５の直線８１３の長さ）である。
図１６に示すように、乖離度（プロット８２１）が閾値８２２に達すると診断装置２００ａは異常と診断する。すなわち、乖離度の大きさ８２３が所定の大きさ（閾値８２２の大きさ）に達すると診断装置２００ａは異常と診断する。さらに、図６と同様、乖離度の傾き８２４の大きさによって診断装置２００ａは緊急度を診断する。なお、符号８３１に示す乖離度は、現在の乖離度を示している。このように第５実施形態では、内部の因子である衣類の質量を基に洗濯乾燥機本体６００Ｂの正常性診断が行われる。

第５実施形態では、洗濯乾燥機６００として電気式洗濯乾燥機の例が示されているが、ヒートポンプ式洗濯乾燥機が適用されてもよい。ヒートポンプ式洗濯乾燥機は第４実施形態と同様の手法で正常性診断されればよい。また、ガス式洗濯乾燥機が適用されてもよい。ガス式洗濯乾燥機が適用された場合、投入ガス量が投入エネルギ量として使用される。

また、図８に示す診断結果表示画面４００と同様の画面を端末装置Ｔの表示画面に表示し、投入エネルギ量の時間変化（履歴）や、緊急度、投入エネルギ量の予測等が表示されてもよい。また、図８に示す診断結果表示画面４００と同様に異常原因に関する情報が表示されてもよい。

なお、第５実施形態では、荷重センサ６０４によって、洗濯槽６０１に投入された衣類の質量が測定されているが、荷重センサ６０４を省略し、洗濯槽６０１を駆動するモータ６０３の負荷電流値に応じて、洗濯槽６０１の内部に投入された衣類の量が測定されてもよい。また、第５実施形態における投入エネルギ量としてヒータ６０５への投入エネルギ量に加えてブロア６０６への投入エネルギ量が正常性診断の際の投入エネルギ量として使用されてもよい。ブロア６０６への投入エネルギ量はブロア６０６に投入される電力の時間積分で示される。

なお、洗濯乾燥機６００は、洗濯機能を有さない乾燥機としてもよい。

また、冷熱機器システムＺｄでは、洗濯乾燥機本体６００Ｂの乾燥機能が使用されていない間に正常線診断が行われるとよい。例えば、深夜等に行われるとよい。あるいは、正常性診断中に洗濯乾燥機本体６００Ｂの乾燥機能が使用された場合、診断装置２００ａは正常性診断を中止するとよい。この際、投入エネルギ量に関する情報が記憶装置２２０に蓄積され、１回の乾燥毎の正常性診断結果が表示されるようにしてもよい。

第５実施形態に示すように、洗濯槽６０１の内部に投入された衣類の質量を正常性診断に用いることにより、洗濯槽６０１の内部に投入された衣類の質量等といった所定の条件に対する正常性診断を行うことができる。

第５実施形態では、洗濯乾燥機６００に冷熱機器システムＺｄを適用している。そして、第５実施形態によれば、洗濯乾燥機６００の正常性診断を投入エネルギ量によって簡易に行うことができる。なお、衣類の乾燥に使った投入エネルギ量（電力）が過剰に大きければ、第１ダクト６０８及び第２ダクト６０９における風路の漏れや熱漏洩を診断することができる。

なお、本実施形態には記載されていないが、空気調和機についても圧縮機の回転速度の時間積分を投入エネルギ量とすることで、本実施形態と同様の正常性診断を行うことができる。

本実施形態では、冷蔵庫１００、ヒートポンプ給湯機５００、洗濯乾燥機６００の診断について記載されているが、空気調和機の診断に本実施形態の冷熱機器システムＺが適用されてもよい。空気調和機の診断が行われる場合、圧縮機１１２の回転速度の時間積分が投入エネルギ量として使用される。

なお、第３実施形態では複数の冷蔵庫１００ａ（１００ａ１～１００ａ４）について正常性診断が行われる例が示されているが、これに限らない。複数のヒートポンプ給湯機５００や、複数の洗濯乾燥機６００や、複数の空気調和機が正常性診断の対象となってもよい。

また、第３実施形態では冷蔵庫１００ａの利用状態（設置状態）について評価値が算出されることで、利用状態の評価が行われているが、これに限らない。

本発明は前記した実施形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、前記した実施形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明したすべての構成を有するものに限定されるものではない。また、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることが可能であり、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることも可能である。また、各実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。

また、前記した各構成、機能、演算装置２１０、記憶装置２２０等は、それらの一部又はすべてを、例えば集積回路で設計すること等によりハードウェアで実現してもよい。また、前記した各構成、機能等は、ＣＰＵ等のプロセッサ（、演算装置２１０）がそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、ＨＤ（Hard Disk）に格納すること以外に、メモリや、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記録装置、又は、ＩＣ（Integrated Circuit）カードや、ＳＤ（Secure Digital）カード、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）等の記録媒体に格納することができる。

また、各実施形態において、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしもすべての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には、ほとんどすべての構成が相互に接続されていると考えてよい。

１００ａ 冷蔵庫
１００Ｂ 冷蔵庫本体（冷熱機器、冷却装置）
１００Ｂａ 冷蔵庫本体（冷熱機器、冷却装置）
１００ａ１ 冷蔵庫
１００ａ２ 冷蔵庫
１００ａ３ 冷蔵庫
１００ａ４ 冷蔵庫
１０１ 表示装置（出力装置）
１０２ 庫内空間（温調空間、保冷空間）
１０３ 扉
１０４ 送風ファン
１１１ 吸熱装置（温調装置、冷凍サイクル）
１１２ 圧縮機（駆動源、冷凍サイクル）
１１３ 放熱装置（冷凍サイクル）
１１４ 膨張装置（冷凍サイクル）
１２１ 外気温センサ（センサ）
１２２ 庫内温度センサ（温度センサ）
１３１ 制御装置
１３２ 通信装置（送信装置）
２００ 診断装置（冷熱機器診断システム）
２００ａ 診断装置（冷熱機器診断システム）
２１０ 演算装置
２２０ 記憶装置
２３０ 制御装置
２４１ 通信装置（受信装置）
３０１ 符号
３０２ 符号
３０３ 診断期間
３１１ 傾き（変化量情報）
３１２ 差分（変化量情報）
３１３ 符号
３１４ 正常ライン
３１５ 最大出力
３１６ 差分（変化量情報）
３３０ 診断結果表示画面
３４１ 最大出力
３４２ 想定性能
３４３ 差分
３４３ａ 差分
３４４ 傾き
３４５ 故障ライン
３４６ 丸型プロット（投入エネルギ量）
３４７ 星型プロット
３４９ａ 時点
３４９ｂ 時点
４００ 診断結果表示画面
４１０ 運転状態表示部
４２０ 緊急度表示部
４３０ 履歴表示部
４３１ 基準ライン
４３２ 危険ライン
４３３ 実線グラフ
４３４ 破線グラフ
４３５ 符号
４３６ａ 差分
４３６ｂ 傾き
４４０ 異常原因表示部
４５０ 異常原因候補表示部
５００ ヒートポンプ給湯機（ヒートポンプ式蓄熱装置）
５１０ ヒートポンプユニット
５１１ 圧縮機（駆動源）
５１２ 水／冷媒熱交換器（放熱装置、温調装置）
５１３ 膨張弁（膨張装置）
５１４ 蒸発器（吸熱装置）
５１５ 送風ファン
５２０ 貯湯ユニット
５２１ 貯湯容器
５２２ 沸き上げ用循環ポンプ
５２３ 給水口（給水装置）
５２４ 水道管
５２５ 配管
５２６ 減圧弁
５２７ バルブ
５３１ 外気温センサ（センサ）
６００ 洗濯乾燥機
６００Ｂ 洗濯乾燥機本体（乾燥装置）
６０１ 洗濯槽（衣類保持部）
６０２ 扉
６０３ モータ
６０４ 荷重センサ（センサ）
６０５ ヒータ（駆動源）
６０５ａ 電熱器（温調装置）
６０６ ブロア（送風装置）
６０７ 外気温センサ
６０８ 第１ダクト
６０９ 第２ダクト
６２１ 排水口
７００ 診断結果表示画面
７１０ 履歴表示部
７１１ 実線
７１２ 危険ライン
７１３ 基準ライン
７２０ 正常度比較部
７３１ 運転状態表示部
７３２ 利用状態表示部
８１１ 想定性能
８１２ プロット
８１３ 直線
８２１ プロット
８２２ 閾値
８２３ 乖離度の大きさ
８２４ 乖離度の傾き
８３１ 符号
Ｆ 給湯用流路群
Ｈ ヒートポンプサイクル
Ｔ 端末装置（出力装置）
Ｔ１ カメラ
Ｗ 水側サイクル（加熱流路）
Ｚ 冷熱機器システム
Ｚａ 冷熱機器システム
Ｚｂ 冷熱機器システム
Ｚｃ 冷熱機器システム
Ｚｄ 冷熱機器システム

Claims (18)

1. 投入エネルギ量に応じて駆動する駆動源と、前記駆動源により温調空間の温度を制御する温調装置と、を備える冷熱機器から取得される稼働情報を基に、前記駆動源に投入される前記投入エネルギ量を算出し、前記投入エネルギ量の時間経過に対する変化量の情報である変化量情報を算出し、前記変化量情報を基に前記冷熱機器の正常性を診断する演算装置を有する
   ことを特徴とする冷熱機器診断システム。
2. 請求項１に記載の冷熱機器診断システムであって、
   前記変化量情報は、前記投入エネルギ量の時間経過に対する傾き、及び、所定の基準と前記投入エネルギ量との差分のうち、少なくとも一方である
   ことを特徴とする冷熱機器診断システム。
3. 請求項２に記載の冷熱機器診断システムであって、
   前記投入エネルギ量の時間経過に対する傾き及び前記差分のうち、少なくとも一方に関する情報を出力装置に出力する
   ことを特徴とする冷熱機器診断システム。
4. 請求項１に記載の冷熱機器診断システムであって、
   所定の範囲で前記投入エネルギ量を正規化し、前記正規化された投入エネルギ量に関する情報を基に、前記冷熱機器の前記正常性を診断する
   ことを特徴とする冷熱機器診断システム。
5. 請求項１に記載の冷熱機器診断システムであって、
   前記変化量情報に加え、前記温調空間内に設けられている温度センサにより取得した温度の時間経過に対する変化量を基に、前記冷熱機器の前記正常性を診断する
   ことを特徴とする冷熱機器診断システム。
6. 請求項1に記載の冷熱機器診断システムであって、
   前記冷熱機器の外部の因子又は内部の因子のいずれか一方を検知するセンサの検知値を前記稼働情報に加えて、外部の因子又は内部の因子を基に前記冷熱機器の前記正常性を診断する
   ことを特徴とする冷熱機器診断システム。
7. 請求項１に記載の冷熱機器診断システムであって、
   前記正常性の診断は、前記温調空間が閉じられた状態において行われる
   ことを特徴とする冷熱機器診断システム。
8. 請求項１に記載の冷熱機器診断システムであって、
   前記冷熱機器診断システムは、前記冷熱機器とは異なる場所に設置されており、
   前記冷熱機器診断システムは、前記冷熱機器と通信を行うための通信装置
   を有することを特徴とする冷熱機器診断システム。
9. 請求項８に記載の冷熱機器診断システムであって、
   前記冷熱機器の前記正常性に関する情報を前記冷熱機器及び前記冷熱機器診断システムとは別の装置である端末装置へ送信する送信装置
   を有することを特徴とする冷熱機器診断システム。
10. 請求項９に記載の冷熱機器診断システムであって、
    前記投入エネルギ量を基に算出される正常度の履歴、前記正常度の予測、及び、前記正常度の時間変化における、前記正常度の傾きの大きさに基づく、前記正常度に関する緊急度のうち、少なくともいずれかを出力装置から出力する
    ことを特徴とする冷熱機器診断システム。
11. 請求項１に記載の冷熱機器診断システムであって、
    前記冷熱機器とは別の装置である端末装置に備えられている撮影装置によって撮影された前記冷熱機器の利用状態の画像を基に、前記冷熱機器の利用状態に関する評価値を算出し、
    前記投入エネルギ量を基に算出される正常度に前記評価値を加味することで、新たに前記正常度を算出し、
    出力装置に、新たに算出された前記正常度に関する情報を出力することを特徴とする冷熱機器診断システム。
12. 請求項１に記載の冷熱機器診断システムであって、
    前記冷熱機器に設けられているセンサを用いて前記冷熱機器の異常原因を推定し、前記異常原因と、前記正常性とを併せて出力装置から出力する
    ことを特徴とする冷熱機器診断システム。
13. 請求項１に記載の冷熱機器診断システムであって、
    前記正常性の診断は、前記冷熱機器が定期的に繰り返す運転の１サイクルごとに更新される
    ことを特徴とする冷熱機器診断システム。
14. 請求項１３に記載の冷熱機器診断システムであって、
    前記運転の１サイクルは、除霜サイクルである
    ことを特徴とする冷熱機器診断システム。
15. 請求項１に記載の冷熱機器診断システムであって、
    複数の前記冷熱機器のそれぞれから前記稼働情報を取得し、
    前記演算装置が、複数の前記冷熱機器のそれぞれから取得した稼働情報に基づいた前記投入エネルギ量に基づいて、複数の前記冷熱機器のそれぞれについて前記正常性を診断し、
    出力装置に複数の前記冷熱機器それぞれの前記正常性を比較可能に出力する
    ことを特徴とする冷熱機器診断システム。
16. 請求項１に記載の冷熱機器診断システムであって、
    前記冷熱機器は、
    前記駆動源としての圧縮機と、
    前記温調装置としての吸熱装置と、
    膨張装置と、
    放熱装置と
    前記圧縮機、前記放熱装置、前記膨張装置及び前記吸熱装置のそれぞれが環状に接続されている流路に伝熱媒体が封入されている冷凍サイクルと、
    壁面で構成される、前記温調空間としての保冷空間と、
    保冷空間に備えられ、開閉可能な扉と、
    で構成される冷却装置であり、
    前記投入エネルギ量は、前記圧縮機の回転速度の時間積分である
    ことを特徴とする冷熱機器診断システム。
17. 請求項１に記載の冷熱機器診断システムであって、
    前記冷熱機器は、
    前記駆動源としての圧縮機と、
    前記温調装置としての放熱装置と、
    膨張装置と、
    吸熱装置と、
    給水装置と、
    前記圧縮機、前記放熱装置、前記膨張装置及び前記吸熱装置のそれぞれが環状に接続されている流路に伝熱媒体が封入されているヒートポンプサイクルと、
    前記温調空間としての蓄熱空間と、
    前記蓄熱空間、前記放熱装置及び前記給水装置を接続する加熱流路で構成されるヒートポンプ式蓄熱装置であり、
    前記投入エネルギ量は、前記圧縮機の回転速度の時間積分である
    ことを特徴とする冷熱機器診断システム。
18. 請求項１に記載の冷熱機器診断システムであって、
    前記冷熱機器は、
    前記温調空間としての衣類を保持する衣類保持部と、
    前記駆動源としてのヒータと、
    前記温調装置としての前記ヒータの電熱器と、
    前記ヒータで温められた前記衣類保持部へ送る送風装置と、
    を備える乾燥装置であり、
    前記投入エネルギ量は、前記ヒータに投入される電力の時間積分である
    ことを特徴とする冷熱機器診断システム。

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