JP2563655B2 - 空気調和機の制御方法 - Google Patents
空気調和機の制御方法Info
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- JP2563655B2 JP2563655B2 JP2199412A JP19941290A JP2563655B2 JP 2563655 B2 JP2563655 B2 JP 2563655B2 JP 2199412 A JP2199412 A JP 2199412A JP 19941290 A JP19941290 A JP 19941290A JP 2563655 B2 JP2563655 B2 JP 2563655B2
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- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
- F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
- F24F11/00—Control or safety arrangements
- F24F11/30—Control or safety arrangements for purposes related to the operation of the system, e.g. for safety or monitoring
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- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
- F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
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- F24F11/62—Control or safety arrangements characterised by the type of control or by internal processing, e.g. using fuzzy logic, adaptive control or estimation of values
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
- F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
- F24F2110/00—Control inputs relating to air properties
- F24F2110/10—Temperature
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
- F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
- F24F2120/00—Control inputs relating to users or occupants
- F24F2120/20—Feedback from users
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- Engineering & Computer Science (AREA)
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Description
【発明の詳細な説明】 産業上の利用分野 本発明は、例えばマイクロコンピュータ搭載の空気調
和機により快適な空調運転を自動的に行わせるもので、
室内の温度、風量及び風向の制御を行うことにより室内
の人間の快適性を高めるための空気調和機の制御方法に
関するものである。
和機により快適な空調運転を自動的に行わせるもので、
室内の温度、風量及び風向の制御を行うことにより室内
の人間の快適性を高めるための空気調和機の制御方法に
関するものである。
従来の技術 室内における人間の快適感の評価指数としては、第３
図に示すように人間の状態や室内の環境によって計算し
た予測平均投票数（Predicted Mean Vote、以下RMVとい
う）や人間の生理的状態や感覚の予測を行った標準新有
効温度（Standard Effective Temperature、以下SETと
いう）を室内の人間の快適感として用いる。現状では、
このPMVやSETを用いて空気調和機の制御を行うのが最も
理想的な形である。
図に示すように人間の状態や室内の環境によって計算し
た予測平均投票数（Predicted Mean Vote、以下RMVとい
う）や人間の生理的状態や感覚の予測を行った標準新有
効温度（Standard Effective Temperature、以下SETと
いう）を室内の人間の快適感として用いる。現状では、
このPMVやSETを用いて空気調和機の制御を行うのが最も
理想的な形である。
前記予測平均投票数PMVは、快適性を左右する要素と
して、温度、湿度、気流速、輻射温度（周囲壁体）、代
謝量、着衣状態の６要素の組み合せを変化させた環境試
験室で、被験者から、試験室での寒暑についての投票を
受け、その結果を基に定量化したものである。すなわ
ち、人間の状態（代謝や着衣の状況）と室内の環境（温
度、湿度、機流速、周囲壁体輻射）によって、計算した
PMVの値は、 −3:寒い −2:涼しい −1:やや涼しい 0:なんともない ＋1:やや暖かい ＋2:暖かい ＋3:暑い と評価できる。一方、SETは環境の物理因子から熱刺激
量を求めて、人間の生理的状態値と感覚を予測しようと
するものである。
して、温度、湿度、気流速、輻射温度（周囲壁体）、代
謝量、着衣状態の６要素の組み合せを変化させた環境試
験室で、被験者から、試験室での寒暑についての投票を
受け、その結果を基に定量化したものである。すなわ
ち、人間の状態（代謝や着衣の状況）と室内の環境（温
度、湿度、機流速、周囲壁体輻射）によって、計算した
PMVの値は、 −3:寒い −2:涼しい −1:やや涼しい 0:なんともない ＋1:やや暖かい ＋2:暖かい ＋3:暑い と評価できる。一方、SETは環境の物理因子から熱刺激
量を求めて、人間の生理的状態値と感覚を予測しようと
するものである。
発明が解決しようとする課題 しかしながら、PMVやSETを用いて制御しようとする方
法には、次のような２点の課題がある。すなわち、 （１） PMVは、室内の環境条件（室内温度、部屋の周
囲輻射温度、湿度、気流）及び人間の状態からその観測
時点での快適感の評価指数であるが、実際の空気調和機
で部屋の周囲輻射温度を測定するためにはセンサ手段が
必要である。ところが、このセンサ手段を設置する作業
が煩雑であり、またコスト高にもなっている。更に実際
に人間の着衣量や活動量を計測することは難しい。
法には、次のような２点の課題がある。すなわち、 （１） PMVは、室内の環境条件（室内温度、部屋の周
囲輻射温度、湿度、気流）及び人間の状態からその観測
時点での快適感の評価指数であるが、実際の空気調和機
で部屋の周囲輻射温度を測定するためにはセンサ手段が
必要である。ところが、このセンサ手段を設置する作業
が煩雑であり、またコスト高にもなっている。更に実際
に人間の着衣量や活動量を計測することは難しい。
（２） PMVは、平均的な人間の快適感の評価指数であ
るが、個別の人間の偏差や地域及び気候による違いなど
を含めた快適感を表わしていない。また、個人の偏差や
地域及び気候による違いを簡単に導入手段が従来の方法
ではなかった。
るが、個別の人間の偏差や地域及び気候による違いなど
を含めた快適感を表わしていない。また、個人の偏差や
地域及び気候による違いを簡単に導入手段が従来の方法
ではなかった。
本発明の目的は、上記課題に鑑み、実際の人間着衣量
や活動量、及び個別の人間の偏差や地域などの室内の環
境や人間の状態を考慮した快適な空調及び生活環境を実
現できる空気調和機の制御方法を提供するものである。
や活動量、及び個別の人間の偏差や地域などの室内の環
境や人間の状態を考慮した快適な空調及び生活環境を実
現できる空気調和機の制御方法を提供するものである。
課題を解決するための手段 この目的を達成するため、本発明は、空気調和機に設
けられたセンサにより室内外の温度、空気調和機の風
量、湿度及び室内の温度の過去の履歴の少なくとも１つ
又はそれらの組み合わせである室内外の環境条件、人間
の着衣量及び活動量である人間の状態、並びに、前記室
内外の環境条件及び人間の状態における室内の人間の快
適感を同時に観測し、前記室内外の環境条件及び人間の
状態を入力として人間の快適感を出力する神経回路網
を、前記観測した人間の快適感により学習させ、前記神
経回路網を用いて室内の人間の快適感を推測し、この快
適感の推測値に基づいて空気調和機の吹き出し温度、風
向又は風量の少なくとも１つを制御するようにしたこと
を特徴とする空気調和機の制御方法を提案するものであ
る。
けられたセンサにより室内外の温度、空気調和機の風
量、湿度及び室内の温度の過去の履歴の少なくとも１つ
又はそれらの組み合わせである室内外の環境条件、人間
の着衣量及び活動量である人間の状態、並びに、前記室
内外の環境条件及び人間の状態における室内の人間の快
適感を同時に観測し、前記室内外の環境条件及び人間の
状態を入力として人間の快適感を出力する神経回路網
を、前記観測した人間の快適感により学習させ、前記神
経回路網を用いて室内の人間の快適感を推測し、この快
適感の推測値に基づいて空気調和機の吹き出し温度、風
向又は風量の少なくとも１つを制御するようにしたこと
を特徴とする空気調和機の制御方法を提案するものであ
る。
作用 前述した本発明の構成によると、神経回路網は観測し
た室内外の環境条件と人間の状態とを入力し、人間の快
適感を出力する。そして前記神経回路網は前記室内外の
環境条件及び人間の状態における観測した人間の快適感
により学習させ、前記観測した人間の快適感に適応する
ようにする。これにより、室内の環境や人間の状態を考
慮した、より快適な空調環境を実現することができる。
また、安価で、簡易に実現することができる。
た室内外の環境条件と人間の状態とを入力し、人間の快
適感を出力する。そして前記神経回路網は前記室内外の
環境条件及び人間の状態における観測した人間の快適感
により学習させ、前記観測した人間の快適感に適応する
ようにする。これにより、室内の環境や人間の状態を考
慮した、より快適な空調環境を実現することができる。
また、安価で、簡易に実現することができる。
実施例 以下、第１図、第２図を用いて本発明の一実施例を詳
細に説明する。
細に説明する。
第１図は本発明による空気調和機の信号の流れを示す
ブロック図であり、第２図は第１図における神経回路網
の学習方法を示すブロック図である。すなわち、第１図
において、１はセンサ、２は地域、３は月日、４はリモ
コン操作、10は人間の状態推測用データベース、11は神
経回路網、12は制御ルール、13はエアコン本体、を示
す。センサ１は、空気調和機に設けられたもので、室内
外の温度、風量及び室内温度の過去の履歴などの室内外
空調環境条件５を出力する。また、10は人間の状態を推
測する知識データベースであり、前記地域２、月日３及
びリモコン操作４より室内の人間の状態を推測し、人間
の状態推測値６を出力する。この状態推測値６としては
例えば、着衣量、活動量を出力する。そして、前記各出
力5,6は神経回路網11に入力され、人間の快適感に近い
値７を出力する。この値７は、制御ルール12に入力さ
れ、制御信号８を生成してエアコン本体13に伝えられコ
ントロールされる。制御ルール12では、例えば快適感７
が「冷えすぎ」のときには温度を高め、風量を押さえる
ように制御信号８を生成する。
ブロック図であり、第２図は第１図における神経回路網
の学習方法を示すブロック図である。すなわち、第１図
において、１はセンサ、２は地域、３は月日、４はリモ
コン操作、10は人間の状態推測用データベース、11は神
経回路網、12は制御ルール、13はエアコン本体、を示
す。センサ１は、空気調和機に設けられたもので、室内
外の温度、風量及び室内温度の過去の履歴などの室内外
空調環境条件５を出力する。また、10は人間の状態を推
測する知識データベースであり、前記地域２、月日３及
びリモコン操作４より室内の人間の状態を推測し、人間
の状態推測値６を出力する。この状態推測値６としては
例えば、着衣量、活動量を出力する。そして、前記各出
力5,6は神経回路網11に入力され、人間の快適感に近い
値７を出力する。この値７は、制御ルール12に入力さ
れ、制御信号８を生成してエアコン本体13に伝えられコ
ントロールされる。制御ルール12では、例えば快適感７
が「冷えすぎ」のときには温度を高め、風量を押さえる
ように制御信号８を生成する。
第２図は、第１図の神経回路網11の学習方法を示すブ
ロック図であるが、20はエアコン30の内部に設けたセン
サ、21は人間の状態、31は神経回路網、32は人間、33は
比較器を示す。センサ20よりの出力22は、室内外の空調
環境温度を表わし、この条件における室内の人間32の快
適感25を人間32に定量的に示してもらう。この定量の目
安としては例えば、前記したPMVの表現方法のように −3:寒い −2:涼しい −1:やや涼しい 0:なんともない ＋1:やや暖かい ＋2:暖かい ＋3:暑い を基準として考える。
ロック図であるが、20はエアコン30の内部に設けたセン
サ、21は人間の状態、31は神経回路網、32は人間、33は
比較器を示す。センサ20よりの出力22は、室内外の空調
環境温度を表わし、この条件における室内の人間32の快
適感25を人間32に定量的に示してもらう。この定量の目
安としては例えば、前記したPMVの表現方法のように −3:寒い −2:涼しい −1:やや涼しい 0:なんともない ＋1:やや暖かい ＋2:暖かい ＋3:暑い を基準として考える。
また、人間の状態21としては、人間32よりその着衣量
と活動量を24として伝え、センサ出力22と人間の状態23
とを神経回路網31に出力してこの神経回路網31より推測
された快適感26を出力する。このとき、学習を全くして
いない神経回路網31の出力26はほとんどランダムに発生
するが、前記出力26と人間32の快適感25を比較器33にて
比較し、その比較誤差27を神経回路網31にフィードバク
して神経回路網31の内部の状態を人間32の快適感25に適
応するように学習を繰り返す。神経回路網31の学習アル
ゴリズムは、各種の方法があるが、例えばバックプロパ
ゲーションのアルゴリズム（参考文献：ラメルハート、
D.Eとマクレランド.J.L「PDPモデル−認知科学とニュー
ロン回路網の検索」｛Runmelhart,D.E and Mcclelland,
J.L.（Eds.）,Parallel Distributed Processing,Explo
ration in the Microstructure of Cognition.Vol.1,2,
MIT Press,Cammbridge（1986）｝）により最降下法にて
最適解をもとめる。
と活動量を24として伝え、センサ出力22と人間の状態23
とを神経回路網31に出力してこの神経回路網31より推測
された快適感26を出力する。このとき、学習を全くして
いない神経回路網31の出力26はほとんどランダムに発生
するが、前記出力26と人間32の快適感25を比較器33にて
比較し、その比較誤差27を神経回路網31にフィードバク
して神経回路網31の内部の状態を人間32の快適感25に適
応するように学習を繰り返す。神経回路網31の学習アル
ゴリズムは、各種の方法があるが、例えばバックプロパ
ゲーションのアルゴリズム（参考文献：ラメルハート、
D.Eとマクレランド.J.L「PDPモデル−認知科学とニュー
ロン回路網の検索」｛Runmelhart,D.E and Mcclelland,
J.L.（Eds.）,Parallel Distributed Processing,Explo
ration in the Microstructure of Cognition.Vol.1,2,
MIT Press,Cammbridge（1986）｝）により最降下法にて
最適解をもとめる。
以上の説明から理解されるように、本実施例によれ
ば、各センサからと人間の状態を神経回路網31に入力
し、人間の快適感を推測し、その快適感の定量値により
制御信号を生成することにより室内の環境を考慮した、
より快適な空調環境を実現することができる。
ば、各センサからと人間の状態を神経回路網31に入力
し、人間の快適感を推測し、その快適感の定量値により
制御信号を生成することにより室内の環境を考慮した、
より快適な空調環境を実現することができる。
発明の効果 以上説明したように、本発明による空気調和機の制御
方法によれば、室内の環境や人間の状態を考慮したより
快適な空調環境を実現することができる。また安価で、
容易に実現することができるのも明らかである。
方法によれば、室内の環境や人間の状態を考慮したより
快適な空調環境を実現することができる。また安価で、
容易に実現することができるのも明らかである。
第１図は本発明による空気調和機の信号の流れを示すブ
ロック図、第２図は第１図における神経回路網の学習方
法を示すブロック図、第３図はPMVの算出するための要
素を示す概念図である。 １……センサ、10……人間の状態推測用データベース、
11……神経回路網、12……制御ルール、13……エアコ
ン、20……センサ、31……神経回路網、32…室内の人
間、33……神経回路網出力と人間の快適感との比較器。
ロック図、第２図は第１図における神経回路網の学習方
法を示すブロック図、第３図はPMVの算出するための要
素を示す概念図である。 １……センサ、10……人間の状態推測用データベース、
11……神経回路網、12……制御ルール、13……エアコ
ン、20……センサ、31……神経回路網、32…室内の人
間、33……神経回路網出力と人間の快適感との比較器。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 平３−111721（ＪＰ，Ａ) 特開 平４−43248（ＪＰ，Ａ) 特開 平３−204536（ＪＰ，Ａ)
Claims (1)
- 【請求項１】空気調和機に設けられたセンサにより室内
外の温度、空気調和機の風量、湿度及び室内の温度の過
去の履歴の少なくとも１つ又はそれらの組み合わせであ
る室内外の環境条件、人間の着衣量及び活動量である人
間の状態、並びに、前記室内外の環境条件及び人間の状
態における室内の人間の快適感を同時に観測し、前記室
内外の環境条件及び人間の状態を入力として人間の快適
感を出力する神経回路網を、前記観測した人間の快適感
により学習させ、前記神経回路網を用いて室内の人間の
快適感を推測し、この快適感の推測値に基づいて空気調
和機の吹き出し温度、風向及び風量の少なくとも１つを
制御するようにしたことを特徴とする空気調和機の制御
方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2199412A JP2563655B2 (ja) | 1990-07-27 | 1990-07-27 | 空気調和機の制御方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2199412A JP2563655B2 (ja) | 1990-07-27 | 1990-07-27 | 空気調和機の制御方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0486441A JPH0486441A (ja) | 1992-03-19 |
| JP2563655B2 true JP2563655B2 (ja) | 1996-12-11 |
Family
ID=16407377
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2199412A Expired - Fee Related JP2563655B2 (ja) | 1990-07-27 | 1990-07-27 | 空気調和機の制御方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2563655B2 (ja) |
Families Citing this family (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH05193338A (ja) * | 1991-10-16 | 1993-08-03 | Toyota Central Res & Dev Lab Inc | 空調制御装置 |
| US5170935A (en) * | 1991-11-27 | 1992-12-15 | Massachusetts Institute Of Technology | Adaptable control of HVAC systems |
| JPH0694292A (ja) * | 1992-09-09 | 1994-04-05 | Kajima Corp | 温熱感対応空調システム |
| US9020647B2 (en) * | 2009-03-27 | 2015-04-28 | Siemens Industry, Inc. | System and method for climate control set-point optimization based on individual comfort |
| JP6044344B2 (ja) | 2013-01-07 | 2016-12-14 | 株式会社リコー | スライドレール、給紙装置、及び、画像形成装置 |
| CN110567113B (zh) * | 2019-07-24 | 2020-11-17 | 珠海格力电器股份有限公司 | 一种空调控制方法及系统 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH03111721A (ja) * | 1989-09-26 | 1991-05-13 | Sekisui Chem Co Ltd | 室内環境評価方式 |
-
1990
- 1990-07-27 JP JP2199412A patent/JP2563655B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH0486441A (ja) | 1992-03-19 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |