JP2854365B2

JP2854365B2 - 空調制御装置

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Publication number: JP2854365B2
Application number: JP2033660A
Authority: JP
Inventors: 保夫能登原; 基生二見; 常博遠藤; 小林　　実; 義美井上
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 1990-02-16
Filing date: 1990-02-16
Publication date: 1999-02-03
Anticipated expiration: 2014-02-03
Also published as: JPH03241257A

Description

【発明の詳細な説明】［産業上の利用分野］本発明は空調機に関り、とくに温度、湿度等の環境値
および着衣量、活動量等の居住状態予測値等から居住空
間の快適環境状態値を算出して空調機の運転を制御する
空調制御装置に係る。

［従来技術］従来の空調機は特開昭63−131942号公報に記載のよう
に、経験則より決定された快適制御ルールと温度、湿度
等の環境検知信号を用いてファジイ論理演算により空調
機の冷媒圧縮機を制御するようにしていた。

［発明が解決しようとする課題］上記従来技術は居住空間から得られる温度、湿度信号
等と経験則より決定される制御ルールとにより冷媒圧縮
機のみを制御していたので、温度以外の制御が不十分で
あった。

さらに、温度変化の過渡状態では温度が安定するまで
に制御が粗いため不快感が残るという問題もあった。

居住空間をさらに精緻に制御するには、上記温度の他
に湿度、気流、熱輻射等の環境状態量や、居住者の活動
状態、着衣状況等の影響も考慮して協調的に制御する必
要がある。

本発明の目的は、上記各種の環境状態量や居住者状態
量を協調させて制御することのできる空調機を提供する
ことにある。

さらに本発明の他の目的は、居住者が自らの好みに応
じて上記制御の演算規則を変更し設定することのできる
空調機を提供することにある。

［課題を解決するための手段］本発明は上記課題を解決するため、温度、湿度その他
の各環境値および着衣量、活動量等の環境状態推定値の
人間の感覚に対する適合度を判定し、上記各感覚適合度
の組合せ毎に快適制御経験に基づく空調機各要素の制御
ルールを定め、上記制御ルールが指定する空調機各要素
の操作量関数を対応する上記各感覚適合度により重み付
け積算して得られる信号により空調機各要素を制御する
ようにする。

さらに、居住者の好みにより上記制御ルールを修正で
きるようにする。

さらに、居住者の好みの多い上記修正された制御ルー
ルを上記空調機の制御ルール内に追加するようにする。

さらに、上記制御ルールによる空調機各要素の操作量
の演算を、例えば基本的な温度、気流、輻射温度のみよ
り算出し、活動量、着衣量、その他の副次的な環境値に
より上記各操作量関数を修正して、上記演算量を低減し
制御の効率化を計るようにするようにする。

また、活動量、着衣量、その他の副次的な環境値に対
応して上記制御ルールを選定するようにして、上記制御
ルール数を低減し、同様に上記演算量に低減し制御の効
率化を計るするようにする。

さらに、上記各環境値の適合度より各目標環境値を算
出するための制御ルールを設定し、これより導出される
各目標環境値と実際の各環境値との距離に応じた速度型
（上記距離が短い場合）と位置型（上記距離が長い場
合）の２通りの空調機各要素の制御ルールを定め、速度
型の場合は、制御ルールが指定する空調機各要素の操作
量関数を対応する上記各感覚適合度により重み付け積算
して得られる信号により空調機各要素を制御するように
し、位置型の場合は上記距離値と上記目標環境値に対応
する制御ルールにより、圧縮機、室内ファン等の操作量
を導出してこれら重点的にを制御するようにして、快適
制御の応答時間を早めるようにする。

さらに、空調機各要素中、特に電力効率を支配する圧
縮機、膨張弁、室外ファンに対する上記操作量を同様な
制御ルールによりさらに演算して導出するようにして、
空調機運転効率を改善するようにする。

［作用］以上のように構成した本発明の空調制御装置は、温
度、湿度その他の環境値と着衣量、活動量等の居住者状
態値等の人間の感覚に対する適合度を判定し、上記各適
合度の組合せに基づく制御ルールにより空調機各要素の
操作量を生成して、住居空間を大多数の人間の快適感に
適合するように制御する。

さらに、居住者の好みにより上記制御ルールを修正し
て、上記快適居住空間を個人の好みに合わせて修正し、
さらに、上記個人用制御ルールを記憶できるようにす
る。

さらに、上記環境値と居住者状態値等を２分し、その
一方に上記制御ルールが対応するようにして制御ルール
数を低減し、他方により上記制御ルールを修正、または
指定するようにする。

さらに、上記各適合度と目標環境値演算用制御ルール
により各目標環境値を導出し、実際の各環境値と上記各
目標環境値との距離を計測し、上記距離が短い場合は対
応する制御ルールと上記各感覚適合度により、空調機各
要素の操作量を生成し、上記距離が長い場合は上記距離
値と上記目標環境値に対応する制御ルールにより、圧縮
機、室内ファン等の操作量を重点的に導出し応答時間を
早める。

さらに、空調機各要素中、特に電力効率を支配する圧
縮機、膨張弁、室外ファンに対する上記操作量を同様な
制御ルールによりさらに演算して生成し空調機運転効率
を改善する。

［実施例］本発明の第１の実施例を第１〜９図を用いて説明す
る。

第１図は本発明による空調制御装置全体の構成を示す
図である。

環境状態検出手段１により室内外の温度，湿度、輻射
温度、気流等の環境状態が検出され、居住状態推定手段
２は環境状態検出手段１よりの情報をもとに居住者の着
衣量や活動量等が推定される。

一般に人間の着衣量、活動量等は、環境状態検出手段
１が検出する温度，湿度，輻射温度、気流等の環境値か
ら推定する近似的に推定することができるが、第25図に
示すように、季節、日時等の時間情報、昼夜の光情報、
環境騒音等の音情報、さらにテレビ、コンロ等の作動情
報等を追加するようにすれば上記推定値の精度を高める
ことができる。

制御量算出力手段３は上記環境状態検出手段１と居住
状態推定手段２の出力に、制御ルールベース記憶部32と
ファジイ推論演算手段31による演算を施して、制御手段
４内の圧縮機制御手段41、室内ファン制御手段42、風向
板制御手段43等に各操作量信号を出力する。

また、第１図に示した本発明実施例の制御手段４内に
は、第26図に示すように、圧縮機制御手段41、室内ファ
ン制御手段42、風向板制御手段43等よりなる空調機制御
手段44の他に、赤外線ヒータ等の輻射温度制御手段45お
よび加湿機制御手段46等を追加して、居住空間の快適性
をさらに高めるようにすることができる。

第２図は上記第１の本発明実施例の制御フローチャー
トである。

第２図のステップP₁において、環境状態検出手段１の
出力が制御量演算指令手段３に入力され、ステップP₂に
おいて、居住状態推定手段２の出力が制御量演算指令手
段３に入力される。ステップP₃において、上記２種類の
信号から圧縮機制御手段41、室内ファン制御手段42、風
向板制御手段43等の操作量を演算し、ステップP₄にて各
操作量信号を出力し、ステップP₅にて各制御手段を制御
する。

第３図は上記ステップP₃にて行われる各操作量演算過
程を示すフローチャートである。

ステップS₁およびステップS₂において、環境状態検出
手段１と居住状態推定手段２が検出する各環境状態検出
値と居住状態推定値のそれぞれが、人間の平均的な感覚
にどの程度適合するかを検定するためのメンバーシップ
関数が第１図の制御ルールベース記憶部32より呼びださ
れる。

第４図、第５図は上記各メンバーシップ関数である。

ステップS₃においては、上記各メンバーシップ関数か
ら環境状態予測値と居住状態推定値の各適合度を求め、
その結果に応じて第７図または第８図に示す演算規則表
から制御ルールを選定する。これらの演算規則表、制御
ルール等も第１図の制御ルールベース記憶部32内に格納
されている。

上記適合度の求め方の一例を上記環境状態検出値の中
の室温を例にとって説明する。

第４図（ａ）は室温に対するメンバーシップ関数であ
り、「寒い」、「やや寒い」、「適温」、「やや暑
い」、「暑い」の５種類のメンバーシップ関数を含んで
いる。たとえば、「寒い」のメンバーシップ関数は18℃
以下では１、18℃を超えると減少し20℃以上では０とな
る。１では平均的人間が無条件に寒いと感じ、１以下で
は寒い感覚が薄らぐことを意味する。

「やや寒い」のメンバーシップ関数は18℃以下では
０、18℃を超えると増加し20℃で最大値の１となり22℃
以上では再び０となる。即ち、20℃で多くの人が最も
「やや寒い」と感じ、その前後では「やや寒い」感じが
薄らぐことを意味している。「適温」、「やや暑い」、
「暑い」のメンバーシップ関数についても同様である。

いま、仮りに室温が20.5℃とする、「やや寒い」のメ
ンバーシップ関数が判定する適合度は0.75、「適温」の
メンバーシップ関数により判定される適合度は0.25、そ
の他のメンバーシップ関数の適合度は０となる。

同様に第４図（ｂ），（ｃ）第５図（ａ）〜（ｃ）よ
り、湿度、気流、輻射温度、活動量、着衣量等に対する
適合度が検定される。

第７図および第８図はそれぞれ、暖房および冷房運転
に対する演算規則表である。

第７図および第８図の前件部には上記のようにして検
定された各適合度の内、値が０以上のメンバーシップ関
数名が記入されている。上記のように０以上の適合度値
が二つ発生する場合があるから、一つの環境および居住
状態に対して複数の上記メンバーシップ関数名の組み合
わせが発生する。これらの組み合わせのそれぞれに第７
図、第８図の制御ルール欄の名称R₁〜Rn等が付せられ
る。

第７図、第８図の後件部欄には、上記各制御ルールに
対応する圧縮機回転数、室内ファン風量、風向板角度の
操作量を演算するためのメンバーシップ関数名「ZO］，
［微風」、「当てない」、「斜上」等が記載されてい
る。

上記制御ルールが意味するところを説明すると、例え
ば第８図（冷房時）の制御ルールR₁の前件部の内容は、
その時の環境および居住状態値である温度から活動度ま
での各項が、程度の差こそあれすべて「快適」であるこ
とを指している。したがって後件部にはこの状況に対応
して、圧縮機回転数をそのままとするメンバーシップ関
数「ZO］を設定する。また、室内ファン風量、風向板角
度等にはそれぞれ、人間の快適感に合致するメンバーシ
ップ関数［微風」、「当てない」、「斜上」等が設定さ
れる。これらのメンバーシップ関数の組合せは人間の長
年の経験に基づいた設定され、気候、風俗に応じて適宜
変更することができる。

また、第８図（冷房時）の制御ルールR₂の前件部の内
容は、温度が「やや寒い」点を除けば他は「快適」であ
ることを示しているから、後件部には圧縮機回転数を少
し低下させるメンバーシップ関数「NS］が設定され、他
の項は制御ルールR₁と同じに設定される。他の制御ルー
ルの後件部も同様にして設定される。

つぎに、上記後件部の各メンバーシップ関数と、前件
部に掲げられるその時の環境、居住状態のメンバーシッ
プ関数の適合値から後件部各項の操作量を導出する。こ
の演算過程では、その時の環境、居住状態に対応して複
数の制御ルールが成立しているから、これらを総合する
演算が行われる。

第６図（ａ），（ｂ），（ｃ）は上記後件部の各メン
バーシップ関数である。

第６図（ａ）の横軸は圧縮機回転数のその時の状態か
らのシフト量を示し、同図（ｂ）と（ｃ）はそれぞれ、
室内ファンの風量、風向板の角度そのものを表してい
る。

第３図のステップS₄では、上記後件部の各メンバーシ
ップ関数と前件部の各適合度値を用いて制御手段４内の
各要素に対する操作量を演算する。

上記後件部の各制御要素に対する操作量の演算方法の
一例として、圧縮機回転数の操作量につき第６図（ａ）
を用いて説明する。

第６図（ａ）には、NB（負に大）、NM（負に中）、NS
（負に小）、ZO（ゼロ）、PS（正に小）、PM（正に
中）、PB（正に大）という７種類のメンバシップ関数が
示されている。

冷房時におけるその時の環境および居住状態に対し
て、例えば第８図の制御ルールR₁とR₂が成立したとする
と、上記メンバシップ関数の中のZOとNSが選定される。

次いで、第６図（ａ）の縦軸に、制御ルールR₁の前件
部各項目の適応度値の中の最も低い値を入れ、これより
上となるメンバシップ関数ZOの頂部を取り除いた台形波
関数を生成する。制御ルールR₂についても同様に、メン
バシップ関数NSの頂部を取り除いた台形波関数を生成す
る。

上記台形関数は最小値以外の適合度で裁断した台形の
一部分も含んでいるので、これらが無視されている訳で
はない。

前記のように、その時の環境および居住状態に対し
て、一般に複数の制御ルールが成立するから、各後件部
項目のそれぞれに対して複数の上記台形関数が生成さ
れ、その中の最小の適合値が大きいもの程、台形の面積
が大きくなる。このような台形面積の大きさに比例する
重み付けした制御を行うと、その時の環境および居住状
態を「快適」にするために最適な操作量が得られるので
ある。

なぜならば、その時の環境および居住状態の適合度の
組合せから複数の制御ルールが生成しうるということ
は、人間はその状態に対し様々な感じ方をするというこ
とに対応し、また、上記台形の面積が大きいほど、多く
の人がその感じ方をすることになるからである。

上記各制御手段41〜43に対する操作量は、各その時の
環境および居住状態に対してｎ個の制御ルールが成立し
た場合、それぞれの制御ルールから得られる各台形関数
の面積Δy_mと、その重心位置（重心を第６図の横軸へ投
影した値）y_mより式（１）に従って算出される。

なお、第３図のステップS₅は上記式（１）の演算過程
に相当する。

上記操作量ycは人間の様々な感覚量を総合的にファジ
イ推論して得られる信号といえるから、曖昧さを含む人
間の感覚に最も良く適合する。さらに、個人差、風土差
等に合わせて修正容易という特徴も備えている。

これに対し従来の快適性の演算には、例えば環境値か
らPMV（Predicted Mean Vote、予測平均温冷感指数）値
を算出する方法が用いられているが、結果を得るまでに
行う反復計算が多く、また、個人差、風土差等を反映で
きないという問題があった。

上記各メンバシップ関数や快適指標関数は必要に応じ
RAM,ROM等の記憶装置に格納することができ、また、上
記適合度や快適度等の演算にはマイクロコンピュータを
用いることができる。

次に第９〜16図を用いて本発明の第２の実施例につき
説明する。

上記本発明の第１の実施例においては、ファジイ推論
演算して得られる各操作量ycにより、各制御手段41〜43
を直接制御するようにしていた。この場合上記操作量yc
の値が大きいと、これによる制御が完了するまでに時間
がかかり、その間、居住空間は必ずしも快適には制御さ
れないという問題が残されていた。上記第２の実施例は
このような問題を改善することを目的とする。

第９図は上記第２の実施例の全体構成を示す図であ
る。

第１図の場合と同様に、環境状態検出手段１により室
内外の温度，湿度、輻射温度、気流等の環境状態が検出
され、居住状態推定手段２により居住者の着衣量や活動
量等が推定され、それぞれの出力は制御量演算指令手段
30に入力される。

制御量演算指令手段30は上記環境状態検出手段１と居
住状態推定手段２の出力からそれぞれの適合値を演算
し、これを快適環境目標値演算手段34が生成する環境目
標値と比較し、その比較値が大きい場合は速度型の制御
ルールベース記憶部321が記憶するルールベースにした
がってファジイ推論演算手段31による演算を施し、制御
手段４内の圧縮機制御手段41、室内ファン制御手段42、
風向板制御手段43等に各操作量信号を出力する。また、
上記比較値が小さい場合は位置型の制御ルールベース記
憶部331が記憶するルールベースにしたがってファジイ
推論し、同様に制御手段４に各操作量信号を出力する。
37は上記制御ルールベース記憶部321と331との切替手段
である。

第10図は上記本発明の第２の実施例の制御フローチャ
ートである。

ステップN₁〜N₆は、環境状態検出値と居住状態推定値
から目標室温値を算出し、これと室温検出値と比較し、
その差分（目標室温差）の大きさに応じて各制御手段に
対する操作量の演算過程を速度型Ａと位置型Ｂに振り分
けるフローである。なお、この過程で目標気流値も同時
に算出され、次のＢのフローで使用される。

上記差分の値が小さい場合には、各制御手段を制御す
る速度や途中経過は問題にならないので、本発明の第１
の実施例と同一の過程を経て各操作量が算出される。速
度型ＡのステップN₇〜N₉は第３図のステップS₁〜S₅に該
当するので説明を省略する。

上記差分の値が大きい場合には、各制御の途中経過を
さらに改善するために、各操作量は位置型Ｂのステップ
N₁₀〜N₁₄を経て算出される。

上記、速度型Ａと位置型Ｂの振り分けを決定するフロ
ーにおいて、ステップN₁およびN₂では、第４、５図より
環境状態検出値と居住状態推定値に対応する各メンバー
シップ関数が第１の実施例と同様にして指定される。

ステップN₃においては第７、８図の場合と同様にし
て、第12図に示す上記各メンバーシップ関数名の組合せ
に対応する制御ルールから第11図（ａ），（ｂ）に示す
後件部の目標室温および目標気流に対するメンバーシッ
プ関数NB、NM、NS,ZO、PS,PM、PBおよびZO,S,M,B等を選
定する。

ステップN₄では第６図の場合と同様にして、上記選定
された目標室温と目標気流の各メンバーシップ関数から
台形の各合成メンバーシップ関数を導出する。

ステップN₅においては、式（１）に従い、上記各合成
メンバーシップ関数から室温と気流に対する目標値を導
出るする。

上記各目標値は本発明の第１の実施例の場合と同様
に、人間の様々な感覚量を総合的にファジイ推論して得
られる信号であるから、居住空間をこの目標値に設定す
れば人間の快適感に最も良く適合させることができるの
である。また、上記各目標値は個人差、風土差等に合わ
せて修正容易である。

ステップN₆においては、上記室温目標値と気流目標値
を環境状態検出手段１が検出する室温および気流値とそ
れぞれ比較し、それぞれの差分の大きさに応じて速度型
Ａと位置型Ｂに分類する。

第13図は室温に対する上記比較のフローチャートの一
例である。

ステップM₁にて室温taと目標室温ta^＊とを入力し、ス
テップM₂にて両者の差Δtaを算出し、ステップM₃にてΔ
taを３℃と比較して、Δtaが３℃より大きいければステ
ップM₄の位置型制御ルールで制御し、小さければ速度型
制御ルールで制御するようにする。なお、上記３℃とい
う値は一つの例であって、状況に応じて適宜変更しうる
ことはいうまでもない。

第10図の位置型Ｂのフローは、上記目標室温差と目標
気流値が大きい場合には、圧縮機回転数と室内ファン風
量を強調して制御すれば制御速度が早まるという考え方
に基づいている。この場合、風向板の角度は２義的にな
るのでここでは制御対象から外しているが、状況に応じ
て含めるようにしても良い。

第10図の位置型Ｂのフローにおいては、ステップN₁₀
にて上記目標室温差と目標気流値を入力し、ステップN
₁₁にて、第14図（ａ），（ｂ）に示すのメンバシップ関
数を用いて上記目標室温差と目標気流値に対する適合度
を検定し、その値が０以上となるメンバーシップ関数を
抽出する。

次のステップN₁₂では、目標室温差と目標気流値に対
するメンバシップ関数名から圧縮機回転数と室内ファン
風量のメンバーシップ関数を選定する。

第15図は目標室温差に対応する７種類のメンバーシッ
プ関数NB（負に大）、NM（負に中）、NS（負に小）、ZO
（ゼロ）、PS（正に小）、PM（正に中）、PB（正に大）
と、目標気流値に対応する４種類のメンバシップ関数ZO
（ゼロ）、Ｓ（小）、Ｍ（中）、Ｂ（大）とより圧縮機
回転数に対するメンバーシップ関数を選定する制御ルー
ルである。室内ファン風量のメンバーシップ関数選定に
関する制御ルールは第15図と同様なので省略する。

第16図（ａ）は上記圧縮機回転数に対する４種類のメ
ンバーシップ関数、「極低速」、「低速」、「中速」、
「高速」を示している。また、同図（ｂ）は上記室内フ
ァン風量に対する４種類のメンバーシップ関数、「Z
O」、「Ｓ」、「Ｍ」、「Ｂ」を示している。

次のステップN₁₃では、第１の実施例におけるステッ
プS₄と同様にして、圧縮機回転数と室内ファン風量の合
成メンバーシップ関数を生成し、次のステップN₁₄で、
第１の実施例におけるステップS₅と同様にして各操作量
（圧縮機回転数シフト量と室内ファン風量）を算出す
る。

第17図は本発明の第３の実施例を示す図であり、空調
制御装置の全体系統図である。

第３図の実施例では、第１の実施例が第７、８図の制
御ルールに従って数多くの演算を行っていた点を、各環
境値に対するメンバシップ関数を補正するようにして簡
略化する。

第17図では、室内ファン制御手段42と圧縮機制御手段
41の操作量を３種類の環境値（気流、室温、輻射温度）
から得られるメンバシップ関数を用いた制御ルールから
演算する。そして、上記各メンバシップ関数を他の環境
値により事前に修正するようにして、制御ルールの数を
低減するのである。

上記３種類の環境値は必ずしも、気流、室温、輻射温
度に限る必要はないが、ここではこの３種類が快適感に
結び付く度合いが大きいと判断してこれらを取り上げて
いる。

第17図において、環境状態検出量である気流値11に対
する適合度を検出量補正手段71により検出し、同時に気
流に対するメンバシップ関数を活動量推定値21により補
正する。

第21図は、上記気流のメンバシップ関数の補正法を説
明する図である。同図（ａ）はPMV値から生成した感覚
特性図例であり、例えば、人間が「快適」感ずる気流値
は活動量の変化に対して特性曲線「快適」に従って変化
することを示している。特性曲線「やや強い」と「強
い」についても同様である。

第21図（ｂ）と（ｃ）はそれぞれ活動量が0.8metと1m
etの場合に対応する気流のメンバシップ関数「強い」、
「やや強い」、「快適」を示している。その時の活動量
に対する各メンバシップ関数のピークの位置が同図
（ａ）により決定される。例えば、活動量が0.8metの場
合は実線に対応して同図（ｂ）が、また1metの場合は点
線に対応して同図（ｃ）が得られる。

第20図（ａ）〜（ｃ）はそれぞれ気流、室温、輻射温
度に対する上記感覚特性図であり、同図（ａ）は第21図
（ａ）と同一であり、同図（ｂ）を用いて室温のメンバ
シップ関数を着衣量により同様に補正し、、同図（ｃ）
を用いて輻射温度のメンバシップ関数を湿度により補正
する。

第19図（ａ）〜（ｃ）はそれぞれ室温、、気流、輻射
温度に対する上記メンバシップ関数を示し、各図の上部
には上記の補正により各メンバシップ関数の頂部が移動
し、其の幅が変化する様子を示す矢印が記されている。

次に第３図のステップS₃〜S₅と同様にして、上記補正
されたメンバシップ関数群より、室温、気流、輻射温度
に対するメンバシップ関数を摘出する。そして、第17図
に示すように、検出量補正手段71が出力する上記気流の
メンバシップ関数と同72が出力する室温のメンバシップ
関数は室内ファン風量制御量演算出力手段300に入力さ
れ、第18図（ａ）の制御ルールに従って室内ファンのメ
ンバシップ関数を選定し、次いでそれらの合成メンバシ
ップ関数を生成して式（１）に従い室内ファンの操作量
を導出する。

同様に、検出量補正手段72が出力する室温のメンバシ
ップ関数と同73が出力する上記輻射温度のメンバシップ
関数は圧縮機制御量演算出力手段301に入力され、同様
にして圧縮機の操作量を導出する。

第28図は、上記第17図の本発明第３の実施例の構成
に、運転効率制御手段８を加え、これにより圧縮機制御
量演算出力手段301の出力信号に、従来からの経験に基
づく圧縮機制御手段41、膨張弁制御手段47、室外ファン
制御手段48等に対するメンバシップ関数、制御ルールを
用いたファジイ推論演算を同様に施して、これらの運転
効率の向上を計った本発明の他の構成例である。

第22、23、29図は本発明の第４の実施例を示す図であ
る。

第22図は本発明の第４の実施例による空調制御装置の
全体系統図である。

本実施例は、第１の実施例が第７、８図の制御ルール
に従って行っていた多くの演算回数の低減を目的にして
いる。

第22図では、室内ファン制御手段42の操作量を環境状
態検出量15である室温と気流値より生成し、圧縮機制御
手段41の操作量を同16の室温と湿度から生成する。上記
各操作量の生成過程において、各制御ルールベース記憶
部303と305が記憶する各制御ルールベースを用いた演算
が各ファジイ推論演算手段302および304により行われ
る。このとき、上記各制御ルールベースは環境状態検出
量及び居住状態推定量23である輻射、着衣量、活動量に
より効率良く選択されるので、全体の演算効率を高める
ことができる。

上記制御ルールベースの選択には第23図が用いられ
る。

第23図は、第７図に対応する制御ルールを示し、前件
部の上記輻射、着衣量、活動量から得られるメンバシッ
プ関数名のそれぞれに対応して後件部の制御ルールＢ
（ビッグ）、Ｍ（ミデイアム）、Ｓ（スモール）の何れ
かが指定される。

第29図（ａ）〜（ｃ）はそれぞれ圧縮機回転数に対す
る、上記Ｂ、Ｍ、Ｓの制御ルールである。室温ファンに
対するＢ、Ｍ、Ｓの制御ルールも同様であるので省略す
る。

第29図（ａ）〜（ｃ）においては、横欄の湿度の検出
値より選定されるメンバシップ関数名と、縦欄の室温の
検出値より選定されるメンバシップ関数名に対応して第
６図（ａ）に示した圧縮機回転数のメンバシップ関数P
B,PM等が指定されるので、これより第３図のステップS₃
〜S₅と同様にして、室温および湿度の検出値により各合
成メンバシップ関数を生成し、式（１）に従い圧縮機回
転数操作量を導出する。室内ファン操作量についても同
様である。

第27図は、第22図に示した本発明の第４の実施例に運
転効率制御手段８を加え、これにより圧縮機回転数ファ
ジイ推論演算手段304の出力信号に、従来からの経験に
基づく圧縮機制御手段41、膨張弁制御手段47、室外ファ
ン制御手段48等に対するメンバシップ関数、制御ルール
を用いたファジイ推論演算を同様に施して、これらの運
転効率の向上を計った本発明の他の実施例である。

第24図は本発明による第５の実施例の構成図であり、
第１図に示した本発明の第１実施例に、好み検出手段
６、およびルール修正手段５を追加した構成となってい
る。

居住者の好みは例えば、環境状態検出手段１内に設け
たスイッチ群により設定され、これにより上記本発明の
第１〜４実施例により設定された標準的な快適制御条件
をワンステップつづシフトさせるようにする。

上記お好み指令は好み検出手段６に記憶され、其の内
容に応じて上記環境状態及び居住状態値を修正し、また
はルール修正手段５を介して制御ルールベース記憶部32
の制御ルールベースを修正し、或いは、新たな制御ルー
ルベースを追加するようにする。

また、好み検出手段６は上記お好み指令が発生した時
点の環境状態及び居住状態値を記憶し、さらに、各お好
み指令の発生頻度に応じて上記環境状態及び居住状態値
を重み付け修正して制御ルールベース記憶部32に追加す
るようにする。

［発明の効果］本発明によれは、温度、湿度、気流、輻射温度、およ
び居住者の活動量、着衣量等の情報を人間の感覚値に変
換し、人間の様々な感じ方を上記感覚値の組合せに対応
付け、さらに、上記組合せのそれぞれに適合する空調機
各要素の制御関数を制御ルールとして設定し、上記各制
御関数を上記各感覚値により重み付け加算して得られる
信号により空気調和機各要素を制御するようにするの
で、居住空間を人間の快適感に最も適合するように制御
を行うことができる。

さらに、上記人間の感覚値を目標値と比較し、両者の
差が小さい場合と大きい場合に適合する制御ルールによ
り空調機各要素を制御するようにして、居住空間の快適
感をさらに高めることができる。

さらに、上記制御ルールを第１段階として温度、湿
度、気流情報より生成し、第２段階として、輻射温度、
および居住者の活動量、着衣量等の情報によりこれを順
次修正するようにして、上記制御ルール、および演算量
等を低減し、上記快適制御を効率摘に行うことのできる
空調機制御システムを提供することができる。

さらに、上記のようにして設定された居住空間に対す
る居住者の好みの相違を入力できるようにするので、個
人差に合致する快適居住空間を提供することができる。

さらに、上記本発明の空気調和機制御システムに加
湿、赤外線ヒータを加え、快適性をさらに精緻に制御す
ることができる。

【図面の簡単な説明】

第１図および第26図はそれぞれ本発明の第１の実施例に
係る空調機制御装置の構成図、第２図および第３図は本
発明の第１の実施例の動作手順を示す各フローチャー
ト、第４図（ａ）〜（ｃ）および第５図（ａ）〜（ｃ）
はそれぞれ各環境検出値のメンバシップ関数、第６図
（ａ）〜（ｂ）はそれぞれ空調機各要素のメンバシップ
関数、第７図および第８図は本発明の第１の実施例に適
用する制御ルール、第25図は本発明の各実施例に適用す
る居住状態推定手段の他の構成を示す図、第９図は本発
明の第２の実施例の構成図、第10図および第13図はそれ
ぞれ本発明の第２の実施例の動作手順を示す各フローチ
ャート、第11（ａ）〜（ｃ）、第14（ａ），（ｂ）およ
び第16（ａ），（ｂ）はそれぞれ本発明の第２実施例に
係るメンバシップ関数、第12図および第15図は本発明の
第２実施例に適用する制御ルール、第17図および第28図
はそれぞれ本発明の第３の実施例の構成図、第18図
（ａ），（ｂ）はそれぞれ本発明の第３の実施例に係る
制御ルール、第19図（ａ）〜（ｃ）はそれぞれ本発明の
第３実施例に係るメンバシップ関数、第20図（ａ）〜
（ｃ）はそれぞれ人間の感覚特性図、第21図は本発明の
第３の実施例に係るメンバシップ関数の修正法の説明
図、第22図および第27図はそれぞれ本発明の第４の実施
例の構成図、第23図および第29図（ａ）〜（ｃ）はそれ
ぞれ本発明の第４の実施例に係る制御ルール、第24図は
本発明の第５の実施例の構成図である。１……環境状態検出手段、２……居住状態推定手段、３
……制御量演算出力手段、31……ファジイ推論演算手
段、32……制御ルールベース記憶部、４……制御手段、
34……快適環境目標値演算手段、37……ルールベース切
り替え手段、６……好み検出記憶手段、７……検出量補
正手段、８……運転効率制御手段。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者小林実栃木県下都賀郡大平町大字富田800番地株式会社日立製作所栃木工場内 (72)発明者井上義美東京都港区西新橋２丁目15番２号株式会社日立製作所家電事業本部内 (56)参考文献特開平３−170741（ＪＰ，Ａ) 特開平２−178555（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.⁶，ＤＢ名) F24F 11/02

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】温度、湿度を含む各環境値測定手段と、上
記各環境値から居住者の着衣量、活動量を含む居住状態
値を推定する居住状態推定手段と、上記各環境値と各居
住状態値のそれぞれの感覚適合度を判定する手段とを備
えた空調制御装置において、上記各感覚適合度に対応して上記空調機の各制御要素に
対する操作量を規定する関数を指定する演算規則記憶手
段と、上記各操作量規定関数を対応する感覚適合度によ
り重み付け積算して上記空調機の各制御要素の操作量指
令値を算出する手段とを備えたことを特徴とする空調機
の空調制御装置。
【請求項２】請求項１記載の空調制御装置において、居住者の好みを指令する手段と、上記好み指令に対応し
て上記空調機各制御要素の演算規則を生成する手段と、
上記好み指令により生成された演算規則内の操作量関数
を対応する感覚適合度により重み付け積算して上記空調
機の各制御要素の操作量指令値を算出する手段とを備え
たことを特徴とする空調制御装置。
【請求項３】請求項２記載の空調制御装置において、上記好み指令の発生頻度判定手段と、上記発生頻度判定
手段の出力により上記好み指令により生成された演算規
則を上記演算規則記憶手段内に格納する格納手段を備え
るようにしたことを特徴とする空調制御装置。
【請求項４】空調制御装置において、温度、湿度、その他の各環境値測定手段と、上記各環境
値から居住者の着衣量、活動量を含む居住状態値を推定
する居住状態推定手段と、上記各環境値と上記各居住状
態値との集合を２分した第１群のそれぞれの感覚適合度
を判定する手段と、上記第１群の各感覚適合度の組合せ
に対応して上記空調機の各制御要素に対する操作量を規
定する関数を指定する演算規則記憶手段と、上記各操作
量規定関数を上記２分した上記各環境値の第２群により
修正する手段と、上記修正された各操作量規定関数を上
記第１群の感覚適合度により重み付け積算して上記空調
機の各制御要素の操作量指令値を算出する手段とを備え
たことを特徴とする空調制御装置。
【請求項５】請求項４記載の空調制御装置において、上記第１群の環境値および居住状態推定値を少なくとも
室温、気流、輻射温度値とし、上記第２群の環境値およ
び居住状態推定値を少なくとも湿度、居住者の着衣量、
活動量とするようにしたことを特徴とする空調制御装
置。
【請求項６】空調制御装置において、温度、湿度、その
他の各環境値測定手段と、上記各環境値から居住者の着
衣量、活動量を含む居住状態値を推定する居住状態推定
手段と、上記各環境値と各居住状態値のそれぞれの感覚
適合度を判定する手段とを備え、上記環境値と上記各居
住状態推定値の集合を第１群と第２群に２分し、上記第
１群の環境値及び居住状態推定値のそれぞれの感覚適合
度を判定する手段と、第１群の各感覚適合度の組合せの
それぞれに対応する演算規則群を記憶する手段と、上記
演算規則により指定される上記空調機の各制御要素の操
作量指令関数を上記第２群の環境値及び居住状態推定値
により重み付け積算して上記空調機の各制御要素の操作
量指令値を算出する手段とを備えたことを特徴とする空
調制御装置。
【請求項７】請求項６記載の空調制御装置において、上記第１群の環境値及び居住状態推定値を少なくとも輻
射温度及び居住者の着衣量、活動量値とし、上記第２群
の環境値及び居住状態推定値を少なくとも室温、気流、
湿度値とするようにしたことを特徴とする空調制御装
置。
【請求項８】空調制御装置において、温度、湿度、その
他の各環境値測定手段と、上記各環境値から居住者の着
衣量、活動量を含む居住状態値を推定する居住状態推定
手段と、上記各環境値と各居住状態値のそれぞれの感覚
適合度を判定する手段と、上記各感覚適合度の組合せに
対応して快適居住空間の目標環境値関数を指定する演算
規則記憶手段と、上記各目標環境値関数を対応する演算
規則内の上記感覚適合度により重み付け積算して各目標
環境値を算出する手段と、上記各環境項目の目標環境値
と環境値間の距離に応じて、速度型の制御ルールまたは
位置型の制御ルールのいずれかを指定する手段を備え、上記速度型の制御ルールにおいては、上記各環境値と上
記各居住状態推定値のそれぞれの感覚適合度の組合せに
対応して上記空調機の各制御要素に対する操作量を規定
する関数を指定する演算規則記憶手段と、上記各操作量
規定関数を対応する感覚適合度により重み付け積算する
演算手段により上記空調機の各制御要素の操作量指令値
を算出するようにし、上記位置型の制御ルールにおいて
は、上記各環境項目の目標環境値と環境値間の距離と上
記目標環境値に応じて上記空調機の各制御要素に対する
操作量関数を指定する演算規則記憶手段と、上記各操作
量規定関数を対応する上記距離と上記目標環境値により
重み付け積算する演算手段により、上記空調機の各制御
要素の操作量指令値を算出するようにしたことを特徴と
する空調制御装置。
【請求項９】請求項４ないし７記載の空調制御装置にお
いて、上記空調機の各制御要素の操作量指令値の中の圧縮機回
転数操作量指令値と上記環境値の感覚適合度とに応じて
圧縮機、膨張弁及び室外ファンの操作量関数を指定する
圧縮機系演算規則を記憶する手段を備え、上記圧縮機系
演算規則の各操作量関数を上記環境値により重み付け積
算する演算手段により、上記圧縮機、膨張弁及び室外フ
ァンの各操作量指令値を算出するようにしたことを特徴
とする空調制御装置。