JP2734193B2 - 空気調和機の制御装置 - Google Patents
空気調和機の制御装置Info
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- JP2734193B2 JP2734193B2 JP2282132A JP28213290A JP2734193B2 JP 2734193 B2 JP2734193 B2 JP 2734193B2 JP 2282132 A JP2282132 A JP 2282132A JP 28213290 A JP28213290 A JP 28213290A JP 2734193 B2 JP2734193 B2 JP 2734193B2
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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PMV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PMV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）およ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）およ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。
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、実際の人間の着衣
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。
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。
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、室内外の環境条
件と、人間の状態と、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とを同時に観測し、前
記室内外の環境条件及び人間の状態を入力により室内の
環境状態が過渡か安定状態かを判定する判定手段、前記
室内外の環境条件の出力と前記判定手段の出力および使
用者の設定した温度から室内の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を提案す
るものである。
件と、人間の状態と、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とを同時に観測し、前
記室内外の環境条件及び人間の状態を入力により室内の
環境状態が過渡か安定状態かを判定する判定手段、前記
室内外の環境条件の出力と前記判定手段の出力および使
用者の設定した温度から室内の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
境条件出力により室内の環境状態（過渡・安定）の判定
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、
より快適な空調及び生活環境を実現することができる。
また、安価で、簡単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
境条件出力により室内の環境状態（過渡・安定）の判定
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、
より快適な空調及び生活環境を実現することができる。
また、安価で、簡単に実現することができる。
なお、室内の環境状態（過渡・安定）の判定は、設定
温度と室温の差が一定値以上の場合を過渡、一定値未満
を安定状態として判定している。そして、過渡と判定し
た場合は設定温度をシフトし運転周波数が高くなるよう
にして室温到達が早くなるようにしており、安定状態と
判定した場合では、設定温度シフトをなくし、室温変動
を防止している。室内の環境状態の早期安定化および安
定維持を図ることにより、人間の快適感に早くかつ確実
に適応することが可能となる。
温度と室温の差が一定値以上の場合を過渡、一定値未満
を安定状態として判定している。そして、過渡と判定し
た場合は設定温度をシフトし運転周波数が高くなるよう
にして室温到達が早くなるようにしており、安定状態と
判定した場合では、設定温度シフトをなくし、室温変動
を防止している。室内の環境状態の早期安定化および安
定維持を図ることにより、人間の快適感に早くかつ確実
に適応することが可能となる。
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
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、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
データベースてあり、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、室内環境状態が過渡・安定の判
定の出力7a及び人間の快適感に近い値7bを出力する。こ
の値は、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7b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
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、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
データベースてあり、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、室内環境状態が過渡・安定の判
定の出力7a及び人間の快適感に近い値7bを出力する。こ
の値は、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7b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の人間の快適感の学
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。
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。
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に入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にフィードバック
した神経回路網31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、例えばバックプロバゲ
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,Explorat
ion 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に入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にフィードバック
した神経回路網31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、例えばバックプロバゲ
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,Explorat
ion 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、室内環境状態の判定（過渡・安定）及び人間の快適
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
及び生活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、室内環境状態の判定（過渡・安定）及び人間の快適
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
及び生活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
快適な空調及び生活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
快適な空調及び生活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。
請求項（２）の履歴制御を行なうことにより、使用時
の部屋の負荷状態が的確に判断でき、快適性の向上が図
れる。
の部屋の負荷状態が的確に判断でき、快適性の向上が図
れる。
請求項（３）を追加することにより空気調和機をより
きめ細かな制御が可能となり、室温変動等の改善がで
き、快適性の向上が図れる。
きめ細かな制御が可能となり、室温変動等の改善がで
き、快適性の向上が図れる。
請求項（４）の仕様により、人間の状態に着衣量、活
動量の補正が可能となり快適性が向上する。
動量の補正が可能となり快適性が向上する。
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、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、２……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、２……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。
Claims (4)
- 【請求項１】室内外の環境条件と、人間の状態と、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
快適感とを同時に観測し、室内の環境状態が過渡か安定
状態かを判断する判定手段、前記室内外の環境条件の出
力と前記判定手段の出力およ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
和機の制御装置。 - 【請求項２】室内外の環境条件は、室内外温度、空気調
和機の風量、湿度及び室内温度の過去の履歴の少なくと
も１つ、またはそれらの組み合せであることを特徴とす
る請求項１記載の空気調和機の制御装置， - 【請求項３】判定手段は、センサ出力値が、目標値に対
し設定された範囲内であるとき安定状態、それ以外は過
渡状態と判断することを特徴とする請求項１記載の空気
調和機の制御装置。 - 【請求項４】人間の状態は着衣量と活動量であり、この
着衣量と活動量を月日、時間及び地域から推測すること
を特徴とする請求項１記載の空気調和機の制御装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2282132A JP2734193B2 (ja) | 1990-10-19 | 1990-10-19 | 空気調和機の制御装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2282132A JP2734193B2 (ja) | 1990-10-19 | 1990-10-19 | 空気調和機の制御装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH04155136A JPH04155136A (ja) | 1992-05-28 |
| JP2734193B2 true JP2734193B2 (ja) | 1998-03-30 |
Family
ID=17648533
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2282132A Expired - Fee Related JP2734193B2 (ja) | 1990-10-19 | 1990-10-19 | 空気調和機の制御装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2734193B2 (ja) |
Families Citing this family (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2762425B2 (ja) * | 1991-11-13 | 1998-06-04 | 松下冷機株式会社 | 空気調和機 |
| JP3242752B2 (ja) * | 1993-06-10 | 2001-12-25 | 東芝キヤリア株式会社 | 空気調和装置 |
| CH690875A5 (de) * | 1996-05-21 | 2001-02-15 | Hts High Technology Systems Ag | Heim- und Gebäudeautomationssystem. |
| CN114061066A (zh) * | 2020-08-06 | 2022-02-18 | 青岛海信电子产业控股股份有限公司 | 一种终端及空气环境调节方法 |
| CN112923523B (zh) * | 2021-02-03 | 2022-05-17 | 深圳市美兆环境股份有限公司 | 一种基于物联网数据链的智能型新风系统调控方法 |
| CN115654697B (zh) * | 2022-11-21 | 2023-04-25 | 四川旷谷信息工程有限公司 | 半封闭空间的温度控制方法、装置及计算机可读存储介质 |
-
1990
- 1990-10-19 JP JP2282132A patent/JP2734193B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH04155136A (ja) | 1992-05-28 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |