JP3139079B2 - 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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Description
【０００１】
【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で快適な空調運転を自動的に行
わせる、圧縮機の運転周波数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装置
に関するものである。
ュータ搭載の空気調和機で快適な空調運転を自動的に行
わせる、圧縮機の運転周波数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装置
に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】空気調和機で室温のコントロールを行う
際、暖房の例では室内温度の立ち上がり時の特性向上の
ために、空気調和機の室内目標温度を一定時間高めにシ
フトさせる制御や、室内温度によって圧縮機運転周波数
の制御を行う方法が採られていた。すなわち、図４はこ
のような従来の空気調和機の制御装置を示し、図４にお
いて、制御信号生成手段４１はセンサ４０よりの吸い込
み温度４５や、空気調和機４２の電源を投入してから作
動するタイマ４３よりのタイマ値４７および前記空気調
和機４２を外部より操作するリモコンまたは操作パネル
４４よりの使用者設定温度４８等により制御信号４６を
生成している。例としては、暖房時には、電源を投入し
てからの時間が６０分間以内は室内温度を速く立ち上げ
るために、室内目標温度をリモコンまたは操作パネル４
４より設定した使用者の設定温度よりも２℃高く設定す
るように、空気調和機４２の室内温度調整４９を制御さ
せるのである。
際、暖房の例では室内温度の立ち上がり時の特性向上の
ために、空気調和機の室内目標温度を一定時間高めにシ
フトさせる制御や、室内温度によって圧縮機運転周波数
の制御を行う方法が採られていた。すなわち、図４はこ
のような従来の空気調和機の制御装置を示し、図４にお
いて、制御信号生成手段４１はセンサ４０よりの吸い込
み温度４５や、空気調和機４２の電源を投入してから作
動するタイマ４３よりのタイマ値４７および前記空気調
和機４２を外部より操作するリモコンまたは操作パネル
４４よりの使用者設定温度４８等により制御信号４６を
生成している。例としては、暖房時には、電源を投入し
てからの時間が６０分間以内は室内温度を速く立ち上げ
るために、室内目標温度をリモコンまたは操作パネル４
４より設定した使用者の設定温度よりも２℃高く設定す
るように、空気調和機４２の室内温度調整４９を制御さ
せるのである。
【０００３】また実際の圧縮機運転周波数の制御として
は、図５に示すように、リモコンまたは操作パネル４４
の設定温度と吸い込み温度との差より圧縮機の運転周波
数を一義的に決定するとともに、テーブル化している。
（例：吸い込み温度−設定温度＝＋０．５〜１．５の場
合、圧縮機の運転周波数Ｎｏ．＝２。（例えばＮｏ．２
＝２０Ｈｚ））
は、図５に示すように、リモコンまたは操作パネル４４
の設定温度と吸い込み温度との差より圧縮機の運転周波
数を一義的に決定するとともに、テーブル化している。
（例：吸い込み温度−設定温度＝＋０．５〜１．５の場
合、圧縮機の運転周波数Ｎｏ．＝２。（例えばＮｏ．２
＝２０Ｈｚ））
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、前述し
た従来の制御装置では、電源を投入してからの時間や室
内温度特性のみで制御しているため、空気調和機の設置
された部屋の空調負荷の大小に柔軟に対処することはで
きない。したがって、例えば、負荷が過小なときには室
温が目標温度よりも高くなり過ぎたり、負荷が過大なと
きには室温が目標温度に達するまでかなりの時間がかか
るという課題や、室内の位置の違いによっては、温度差
が生じ、空気調和機から距離が遠い場合は設定温度に達
しないこともあるので、室内の人間の快適感を考慮でき
ないという課題があった。
た従来の制御装置では、電源を投入してからの時間や室
内温度特性のみで制御しているため、空気調和機の設置
された部屋の空調負荷の大小に柔軟に対処することはで
きない。したがって、例えば、負荷が過小なときには室
温が目標温度よりも高くなり過ぎたり、負荷が過大なと
きには室温が目標温度に達するまでかなりの時間がかか
るという課題や、室内の位置の違いによっては、温度差
が生じ、空気調和機から距離が遠い場合は設定温度に達
しないこともあるので、室内の人間の快適感を考慮でき
ないという課題があった。
【０００５】さらに、リモコンまたは操作パネルの設定
温度と吸い込み温度との差より圧縮機の運転周波数を一
義的に決定しており、かつ圧縮機の運転周波数テーブル
としては１個しか所有していないため、部屋の空調負荷
とのバランスによっては圧縮機の運転周波数のハンチン
グが生じ、圧縮機運転周波数変化時の騒音変化音及び振
動、吹き出し温度の急激な変化（コールド・ドラフト
感）、ハンチングによる消費電力のアップ、室温分布の
低下等種々の課題があった。
温度と吸い込み温度との差より圧縮機の運転周波数を一
義的に決定しており、かつ圧縮機の運転周波数テーブル
としては１個しか所有していないため、部屋の空調負荷
とのバランスによっては圧縮機の運転周波数のハンチン
グが生じ、圧縮機運転周波数変化時の騒音変化音及び振
動、吹き出し温度の急激な変化（コールド・ドラフト
感）、ハンチングによる消費電力のアップ、室温分布の
低下等種々の課題があった。
【０００６】（例えば、図５の圧縮機運転周波数Ｎｏ．
２，３，４に対応する実圧縮機運転周波数をそれぞれ２
０Ｈｚ、２５Ｈｚ，３５Ｈｚと仮定すると、運転周波数
Ｎｏ．２とＮｏ．３との間で負荷的にバランスした場合
は、ハンチングする運転周波数差は５Ｈｚであるが、運
転周波数Ｎｏ．３とＮｏ．４との間で負荷的にバランス
した場合はハンチングする運転周波数差は１０Ｈｚとは
なはだ大きくなる。）
２，３，４に対応する実圧縮機運転周波数をそれぞれ２
０Ｈｚ、２５Ｈｚ，３５Ｈｚと仮定すると、運転周波数
Ｎｏ．２とＮｏ．３との間で負荷的にバランスした場合
は、ハンチングする運転周波数差は５Ｈｚであるが、運
転周波数Ｎｏ．３とＮｏ．４との間で負荷的にバランス
した場合はハンチングする運転周波数差は１０Ｈｚとは
なはだ大きくなる。）
【０００７】
【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、空気調和機が具備する室内外の環境条件
を検知する複数のセンサ手段と、前記センサ手段の前状
態を保持する記憶手段と、前記センサ手段と前記記憶手
段よりの出力、使用者の設定した温度から室内の人間の
快適感を推測する推測手段と、前記推測手段より推測し
た前記室内の人間の快適感に基づき前記空気調和機の圧
縮機運転周波数の運転周波数テーブルの制御信号を生成
する制御信号生成手段とを具備することを特徴とする空
気調和機の制御装置を提案するものである。
め、本発明は、空気調和機が具備する室内外の環境条件
を検知する複数のセンサ手段と、前記センサ手段の前状
態を保持する記憶手段と、前記センサ手段と前記記憶手
段よりの出力、使用者の設定した温度から室内の人間の
快適感を推測する推測手段と、前記推測手段より推測し
た前記室内の人間の快適感に基づき前記空気調和機の圧
縮機運転周波数の運転周波数テーブルの制御信号を生成
する制御信号生成手段とを具備することを特徴とする空
気調和機の制御装置を提案するものである。
【０００８】
【作用】前述した本発明の構成によると、推測手段は複
数のセンサ手段より検知された室内外の環境条件と、記
憶手段により保持された前記センサ手段の前状態、使用
者の設定した温度から室内の人間の快適感を推測する。
そして、この推測手段より推測した前記人間の快適感に
基づき、制御信号生成手段より制御信号が生成され空気
調和機を制御するから、これにより室内の環境や人間の
状態を考慮した、より快適な空調および生活環境を実現
することができる。
数のセンサ手段より検知された室内外の環境条件と、記
憶手段により保持された前記センサ手段の前状態、使用
者の設定した温度から室内の人間の快適感を推測する。
そして、この推測手段より推測した前記人間の快適感に
基づき、制御信号生成手段より制御信号が生成され空気
調和機を制御するから、これにより室内の環境や人間の
状態を考慮した、より快適な空調および生活環境を実現
することができる。
【０００９】
【実施例】以下、図１から図３を用いて本発明の実施例
を詳細に説明する。
を詳細に説明する。
【００１０】図１は本発明の第１の実施例による制御装
置における信号の流れを示すブロック図であり、図２は
図１における推測手段の学習方法を示すブロック図であ
るが、図１において、１０はセンサ、１１，１２はセン
サ１０よりのセンサ信号値、１３は記憶手段、１４は記
憶手段１３より出力される吸い込み温度のＮ秒間隔の傾
斜、１５はリモコンまたは操作パネル、１６はリモコン
または操作パネル１５からの出力信号、１７は推測手
段、１８は前記手段１７より出力される快適度（予測平
均投票数（ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ Ｍｅａｎ Ｖｏｔｅ、
以下、ＰＭＶという）または標準新有効温度（Ｓｔａｎ
ｄａｒｄ ＥｆｆｅｃｔｉｖｅＴｅｍｐｅｒａｔｕｒ
ｅ、以下ＳＥＴという）、１９は制御信号生成手段、１
ａは前記手段１９より出力される制御信号、１ｂは空気
調和機である。
置における信号の流れを示すブロック図であり、図２は
図１における推測手段の学習方法を示すブロック図であ
るが、図１において、１０はセンサ、１１，１２はセン
サ１０よりのセンサ信号値、１３は記憶手段、１４は記
憶手段１３より出力される吸い込み温度のＮ秒間隔の傾
斜、１５はリモコンまたは操作パネル、１６はリモコン
または操作パネル１５からの出力信号、１７は推測手
段、１８は前記手段１７より出力される快適度（予測平
均投票数（ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ Ｍｅａｎ Ｖｏｔｅ、
以下、ＰＭＶという）または標準新有効温度（Ｓｔａｎ
ｄａｒｄ ＥｆｆｅｃｔｉｖｅＴｅｍｐｅｒａｔｕｒ
ｅ、以下ＳＥＴという）、１９は制御信号生成手段、１
ａは前記手段１９より出力される制御信号、１ｂは空気
調和機である。
【００１１】次に推測手段の学習方法を説明するための
さらに詳細な構成を図２について説明する。すなわち、
図２は学習方法を示すブロック図であり、２１は室外温
度、２２は吸い込み温度、２３は吸い込み温度の傾斜、
２４は風量、２５は使用者の設定温度、２６は神経回路
網模式手段、２７は制御信号生成手段、２８は実測した
ＰＭＶ（またはＳＥＴ）、２ａは推測したＰＭＶ（また
はＳＥＴ）、２ｃは制御信号、２１１，２２１，２３
１，２４１,２５１はそれぞれ室外温度２１、吸い込み
温度２２、吸い込み温度傾斜２３、風量２４、使用者の
設定温度２５よりの信号である。
さらに詳細な構成を図２について説明する。すなわち、
図２は学習方法を示すブロック図であり、２１は室外温
度、２２は吸い込み温度、２３は吸い込み温度の傾斜、
２４は風量、２５は使用者の設定温度、２６は神経回路
網模式手段、２７は制御信号生成手段、２８は実測した
ＰＭＶ（またはＳＥＴ）、２ａは推測したＰＭＶ（また
はＳＥＴ）、２ｃは制御信号、２１１，２２１，２３
１，２４１,２５１はそれぞれ室外温度２１、吸い込み
温度２２、吸い込み温度傾斜２３、風量２４、使用者の
設定温度２５よりの信号である。
【００１２】図示実施例による空気調和機は、以上のよ
うな構成であるから、空気調和機１ｂ内の複数のセンサ
（外気温センサ、吸い込み温度センサ）１０よりセンサ
信号１１が出力されることになる。この信号１１は、室
外温度、吸い込み温度などである。また、前記センサ１
０から信号１１と同様の信号１２が出力され、記憶手段
１３に入力されるけれども、記憶手段１３は入力される
前記センサ出力信号１２における過去Ｎ秒間（Ｎは正の
実数）の履歴を記憶する。リモコンまたは操作パネル１
５から風量と使用者の設定温度値１６が出力され、又、
記憶手段１３はセンサの前の状態、例えば前述したＮ秒
間の履歴より室内温度のＮ秒（Ｎは正の実数）間隔の傾
斜１４を出力する。各手段１０，１３，１５からの出力
信号１１，１４，１６は、入力信号として、推測手段１
７に入力する。この推測手段１７は入力信号から室内の
快適度である予測平均投票数ＰＭＶ、または、標準新有
効温度ＳＥＴの推測値１８を出力する。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、気流速、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。
うな構成であるから、空気調和機１ｂ内の複数のセンサ
（外気温センサ、吸い込み温度センサ）１０よりセンサ
信号１１が出力されることになる。この信号１１は、室
外温度、吸い込み温度などである。また、前記センサ１
０から信号１１と同様の信号１２が出力され、記憶手段
１３に入力されるけれども、記憶手段１３は入力される
前記センサ出力信号１２における過去Ｎ秒間（Ｎは正の
実数）の履歴を記憶する。リモコンまたは操作パネル１
５から風量と使用者の設定温度値１６が出力され、又、
記憶手段１３はセンサの前の状態、例えば前述したＮ秒
間の履歴より室内温度のＮ秒（Ｎは正の実数）間隔の傾
斜１４を出力する。各手段１０，１３，１５からの出力
信号１１，１４，１６は、入力信号として、推測手段１
７に入力する。この推測手段１７は入力信号から室内の
快適度である予測平均投票数ＰＭＶ、または、標準新有
効温度ＳＥＴの推測値１８を出力する。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、気流速、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。
【００１３】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、温熱に対する快・不快の関係を熱刺激の物
理量に対する生理反応でとらえている快適性物理的評価
法の１つである。例えば、ＰＭＶを用いた場合は、推測
手段１７に室外温度、吸い込み温度、吸い込み温度傾
斜、風量、使用者の設定温度という人間の状態と室内の
環境を入力することによって、推測手段１７からＰＭＶ
の推測値１８が出力される。前記ＰＭＶの推測値１８は
制御信号生成手段１９に入力され、この生成手段１９よ
り制御信号１ａを生成する。制御信号生成手段１９は、
快適感が不満足の場合には、空気調和機１ｂの能力を最
大限にできるような制御信号１ａを生成する。
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、温熱に対する快・不快の関係を熱刺激の物
理量に対する生理反応でとらえている快適性物理的評価
法の１つである。例えば、ＰＭＶを用いた場合は、推測
手段１７に室外温度、吸い込み温度、吸い込み温度傾
斜、風量、使用者の設定温度という人間の状態と室内の
環境を入力することによって、推測手段１７からＰＭＶ
の推測値１８が出力される。前記ＰＭＶの推測値１８は
制御信号生成手段１９に入力され、この生成手段１９よ
り制御信号１ａを生成する。制御信号生成手段１９は、
快適感が不満足の場合には、空気調和機１ｂの能力を最
大限にできるような制御信号１ａを生成する。
【００１４】さらに、快適感が満足の場合は快適感が持
続できるような制御信号１ａを生成する。すなわち、前
記推測したＰＭＶの値１８によって空気調和機１ｂを制
御する信号１ａを生成する。この制御信号１ａによって
空気調和機１ｂにおける圧縮機の運転周波数を制御す
る。一例としては、前記各手段１０，１３，１５からの
外気温、吸い込み温度、風量、設定温度、吸い込み温度
の傾斜等より、空気調和機１ｂが目標とする室内目標温
度を算出するシフト量を求める。このシフト量と、使用
者が設定した温度および室内目標温度との関係は、 室内目標温度＝使用者設定温度＋シフト量 となる。そこで、制御信号生成手段１９より生成した空
気調和機１ｂの制御信号１ａを空気調和機１ｂに入力
し、一例として前記式に基づき室内目標温度となるよう
に空気調和機１ｂの運転を実行する。
続できるような制御信号１ａを生成する。すなわち、前
記推測したＰＭＶの値１８によって空気調和機１ｂを制
御する信号１ａを生成する。この制御信号１ａによって
空気調和機１ｂにおける圧縮機の運転周波数を制御す
る。一例としては、前記各手段１０，１３，１５からの
外気温、吸い込み温度、風量、設定温度、吸い込み温度
の傾斜等より、空気調和機１ｂが目標とする室内目標温
度を算出するシフト量を求める。このシフト量と、使用
者が設定した温度および室内目標温度との関係は、 室内目標温度＝使用者設定温度＋シフト量 となる。そこで、制御信号生成手段１９より生成した空
気調和機１ｂの制御信号１ａを空気調和機１ｂに入力
し、一例として前記式に基づき室内目標温度となるよう
に空気調和機１ｂの運転を実行する。
【００１５】以上のような過程を経て室内温度調整１ｃ
が行われる。次に図２について、図１の推測手段の学習
方法を説明すると、室外温度２１および吸い込み温度２
２、Ｎ秒間隔の吸い込み温度の傾斜２３、風量２４、使
用者の設定温度２５等からの信号２１１，２２１，２３
１，２４１，２５１を神経回路網模式手段２７に入力し
て、ＰＭＶの推測値２ａを出力する。
が行われる。次に図２について、図１の推測手段の学習
方法を説明すると、室外温度２１および吸い込み温度２
２、Ｎ秒間隔の吸い込み温度の傾斜２３、風量２４、使
用者の設定温度２５等からの信号２１１，２２１，２３
１，２４１，２５１を神経回路網模式手段２７に入力し
て、ＰＭＶの推測値２ａを出力する。
【００１６】前記神経回路網模式手段２７は、室内にお
いて測定した実測ＰＭＶ２９を学習データ２ｂとして、
ＰＭＶの推測値２ａを学習する。
いて測定した実測ＰＭＶ２９を学習データ２ｂとして、
ＰＭＶの推測値２ａを学習する。
【００１７】神経回路網の学習アルゴリズムは、各種の
方法であるが、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．），”Ｐａｒ
ａｌｌｅｌ Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ Ｐｒｏｃｅｓｓ
ｉｎｇ，Ｅｘｐｌｏｒａｔｉｏｎ ｉｎ ｔｈｅ Ｍｉ
ｃｒｏｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｏｆ Ｃｏｇｎｉｔｉｏ
ｎ．Ｖｏｌ．１，２，ＭＩＴ Ｐｒｅｓｓ，Ｃａｍｍｂ
ｒｉｄｇｅ（１９８６）｝）により最降下法にて最適解
をもとめる。そして、これらのアルゴリズムにより充分
ＰＭＶが神経回路網模式手段２７で推測できるようにな
るまで学習を行う。学習が終了すると、神経回路網模式
手段２７の出力値２ａにより、快適感が不満足の場合に
は、制御信号生成手段２８より空気調和機の能力を最大
限でるような制御信号２ｃを生成する。また、快適感が
満足の場合には、快適感が持続できるように制御信号２
ｃを制御信号生成手段２８より生成する。すなわち、神
経回路網模式手段２７にて推測したＰＭＶの値２ａによ
って、制御信号生成手段２８より空気調和機を制御する
信号２ｃを生成する。なお、前記制御信号２ｃは圧縮機
の運転周波数テーブルを制御する。
方法であるが、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．），”Ｐａｒ
ａｌｌｅｌ Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ Ｐｒｏｃｅｓｓ
ｉｎｇ，Ｅｘｐｌｏｒａｔｉｏｎ ｉｎ ｔｈｅ Ｍｉ
ｃｒｏｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｏｆ Ｃｏｇｎｉｔｉｏ
ｎ．Ｖｏｌ．１，２，ＭＩＴ Ｐｒｅｓｓ，Ｃａｍｍｂ
ｒｉｄｇｅ（１９８６）｝）により最降下法にて最適解
をもとめる。そして、これらのアルゴリズムにより充分
ＰＭＶが神経回路網模式手段２７で推測できるようにな
るまで学習を行う。学習が終了すると、神経回路網模式
手段２７の出力値２ａにより、快適感が不満足の場合に
は、制御信号生成手段２８より空気調和機の能力を最大
限でるような制御信号２ｃを生成する。また、快適感が
満足の場合には、快適感が持続できるように制御信号２
ｃを制御信号生成手段２８より生成する。すなわち、神
経回路網模式手段２７にて推測したＰＭＶの値２ａによ
って、制御信号生成手段２８より空気調和機を制御する
信号２ｃを生成する。なお、前記制御信号２ｃは圧縮機
の運転周波数テーブルを制御する。
【００１８】以上に述べたように、本実施例によれば、
各センサからの入力を神経回路網模式手段に入力し、Ｐ
ＭＶを推測し、ＰＭＶの値により制御信号を生成するこ
とにより、室内の環境と人間の状態を考慮した。快適な
空調および生活環境を実現することができる。
各センサからの入力を神経回路網模式手段に入力し、Ｐ
ＭＶを推測し、ＰＭＶの値により制御信号を生成するこ
とにより、室内の環境と人間の状態を考慮した。快適な
空調および生活環境を実現することができる。
【００１９】なお、前記実施例では推測手段１７，神経
回路網模式手段２７よりの出力１８、２ａをＰＭＶとし
たが、ＳＥＴや周囲壁輻射温度に置き換えても同様の効
果を得ることができるのは明らかなところである。
回路網模式手段２７よりの出力１８、２ａをＰＭＶとし
たが、ＳＥＴや周囲壁輻射温度に置き換えても同様の効
果を得ることができるのは明らかなところである。
【００２０】次に図３を参照しながら、例として暖房時
の圧縮機運転周波数テーブルの所有方法について説明す
る。図３に示すように、圧縮機の運転周波数テーブルと
しては過渡期（立ち上がり時あるいは外乱時）と安定期
とで独自に所有し、かつ過渡期及び安定期それぞれにお
いて複数個の圧縮機運転周波数テーブルを所有してい
る。暖房運転開始時や大きな負荷変化等が生じた際に
は、空気調和機が目標とする圧縮機運転周波数テーブル
としては、前記外気温、吸い込み温度、風量、設定温
度、吸い込み温度の傾斜等より、よりすばやく室温を立
ち上げるため、過渡期の運転周波数テーブルの中から最
適な運転周波数テーブルが選択される。同様に室温がほ
ぼ安定状態に近づくと安定期の運転周波数テーブルの中
から最適な運転周波数テーブルが選択される。
の圧縮機運転周波数テーブルの所有方法について説明す
る。図３に示すように、圧縮機の運転周波数テーブルと
しては過渡期（立ち上がり時あるいは外乱時）と安定期
とで独自に所有し、かつ過渡期及び安定期それぞれにお
いて複数個の圧縮機運転周波数テーブルを所有してい
る。暖房運転開始時や大きな負荷変化等が生じた際に
は、空気調和機が目標とする圧縮機運転周波数テーブル
としては、前記外気温、吸い込み温度、風量、設定温
度、吸い込み温度の傾斜等より、よりすばやく室温を立
ち上げるため、過渡期の運転周波数テーブルの中から最
適な運転周波数テーブルが選択される。同様に室温がほ
ぼ安定状態に近づくと安定期の運転周波数テーブルの中
から最適な運転周波数テーブルが選択される。
【００２１】このように、圧縮機の運転周波数テーブル
として過渡期と安定期とで独自に所有しているため、運
転開始時等においては部屋をよりすばやく暖めることが
出来るとともに安定時においては圧縮機の運転周波数の
ハンチングを抑えることにより室温変動低減、圧縮機運
転周波数変化時の騒音変化音及び振動の低減、吹き出し
温度の急激な変化の防止（コールド・ドラフト感）、運
転周波数のハンチングの低減による消費電力の低減、室
温分布の低下防止等を行なうことが出来る。さらに、過
渡期及び安定期それぞれにおいて複数個の圧縮機運転周
波数テーブルを所有しているため、運転状態における部
屋の負荷にあった最適な運転周波数テーブルを選択する
ため、よりきめの細かい制御を行なうことが出来る。
として過渡期と安定期とで独自に所有しているため、運
転開始時等においては部屋をよりすばやく暖めることが
出来るとともに安定時においては圧縮機の運転周波数の
ハンチングを抑えることにより室温変動低減、圧縮機運
転周波数変化時の騒音変化音及び振動の低減、吹き出し
温度の急激な変化の防止（コールド・ドラフト感）、運
転周波数のハンチングの低減による消費電力の低減、室
温分布の低下防止等を行なうことが出来る。さらに、過
渡期及び安定期それぞれにおいて複数個の圧縮機運転周
波数テーブルを所有しているため、運転状態における部
屋の負荷にあった最適な運転周波数テーブルを選択する
ため、よりきめの細かい制御を行なうことが出来る。
【００２２】以上にのべたように、前記実施例の空気調
和機によれば、各センサからの入力を推測手段に入力
し、ＰＭＶを推測し、ＰＭＶの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
調および生活環境を実現することができる。さらに、神
経回路網模式手段からＰＭＶを推測し、制御信号に変換
する部分をルックアップテーブルに置き換えることによ
って制御装置を簡単に実現することができる。
和機によれば、各センサからの入力を推測手段に入力
し、ＰＭＶを推測し、ＰＭＶの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
調および生活環境を実現することができる。さらに、神
経回路網模式手段からＰＭＶを推測し、制御信号に変換
する部分をルックアップテーブルに置き換えることによ
って制御装置を簡単に実現することができる。
【００２３】
【発明の効果】以上説明したように、本発明の請求項１
による空気調和機の制御装置によれば、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
できる。
による空気調和機の制御装置によれば、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
できる。
【００２４】請求項２の種々の運転状態における人間の
快適感をあらかじめ学習した推測手段をもつことにより
個別に人や部屋に対応した制御が実現し、快適性の向上
が図れる。
快適感をあらかじめ学習した推測手段をもつことにより
個別に人や部屋に対応した制御が実現し、快適性の向上
が図れる。
【００２５】請求項３の仕様（推測手段に室内外温度、
風量の各値を入力）により、個別に人や部屋、さらに仕
様条件に適した制御が達成され、快適性の向上が図れ
る。
風量の各値を入力）により、個別に人や部屋、さらに仕
様条件に適した制御が達成され、快適性の向上が図れ
る。
【００２６】請求項４の吸込温度勾配に適正な時間間隔
をさらに設けることにより、使用時の部屋の負荷状態が
適確に判断でき、快適性の向上が図れる。
をさらに設けることにより、使用時の部屋の負荷状態が
適確に判断でき、快適性の向上が図れる。
【００２７】請求項５の仕様により、人間の快適性を評
価する指標として最も望ましい、ＰＭＶ評価を行うこと
により、快適性を飛躍的に改善できる。
価する指標として最も望ましい、ＰＭＶ評価を行うこと
により、快適性を飛躍的に改善できる。
【００２８】請求項６の仕様は、請求項５の仕様と同等
の効果が達成される。請求項７の仕様により、使用者の
設定した設定温度により間接的ではあるが人の状態を推
測するため、快適性の向上を図ることができる。
の効果が達成される。請求項７の仕様により、使用者の
設定した設定温度により間接的ではあるが人の状態を推
測するため、快適性の向上を図ることができる。
【００２９】請求項８の仕様により、圧縮機運転周波数
テーブルとしては、過渡期（立ち上がり時あるいは立ち
下げ時）と安定期とで独自に所有し、かつ過渡期及び安
定期それぞれにおいて複数個の圧縮機運転周波数テーブ
ルを所有するため、運転開始時等における即暖性（ある
いは即令性）の向上、また安定時においては圧縮機の運
転周波数のハンチングを抑えることにより室温変動低
減、圧縮機運転周波数変化時の騒音変化音及び振動の低
減、吹き出し温度の急激な変化の防止（コールド・ドラ
フト感）、運転周波数のハンチングの低減による消費電
力の低減、室温分布の低下防止等を行なうことが出来
る。さらに、過渡期及び安定期それぞれにおいて複数個
の圧縮機運転周波数テーブルを所有しているため、運転
状態における部屋の負荷にあった最適な運転周波数テー
ブルを選択するため、よりきめの細かい制御を行なうこ
とが出来る。
テーブルとしては、過渡期（立ち上がり時あるいは立ち
下げ時）と安定期とで独自に所有し、かつ過渡期及び安
定期それぞれにおいて複数個の圧縮機運転周波数テーブ
ルを所有するため、運転開始時等における即暖性（ある
いは即令性）の向上、また安定時においては圧縮機の運
転周波数のハンチングを抑えることにより室温変動低
減、圧縮機運転周波数変化時の騒音変化音及び振動の低
減、吹き出し温度の急激な変化の防止（コールド・ドラ
フト感）、運転周波数のハンチングの低減による消費電
力の低減、室温分布の低下防止等を行なうことが出来
る。さらに、過渡期及び安定期それぞれにおいて複数個
の圧縮機運転周波数テーブルを所有しているため、運転
状態における部屋の負荷にあった最適な運転周波数テー
ブルを選択するため、よりきめの細かい制御を行なうこ
とが出来る。
【図１】本発明の第１実施例による空気調和機の制御装
置信号の流れを示すブロック図
置信号の流れを示すブロック図
【図２】図１における神経回路網模式手段の学習方法を
説明するためのブロック図
説明するためのブロック図
【図３】暖房運転時における圧縮機運転周波数テーブル
の一例を示す説明図（過渡期及び安定期における運転周
波数テーブル）
の一例を示す説明図（過渡期及び安定期における運転周
波数テーブル）
【図４】従来の制御装置を示すブロック図
【図５】従来の暖房運転時における圧縮機運転周波数テ
ーブルの一例を示す説明図
ーブルの一例を示す説明図
１０ センサ １１，１２ センサ信号 １３ 記憶手段 １４ Ｎ秒間隔の吸い込み温度傾斜 １５ リモコンまたは操作パネル １６ 風量、設定温度等 １７ 神経回路網模式手段 １８ 快適度推測値 １９ 制御信号生成手段 １ａ 制御信号 １ｂ 空気調和機 １ｃ 室内温度調整 １ｄ 位置センサ １ｅ 人の位置情報 ２１ 室外温度 ２２ 吸い込み温度 ２３ 吸い込み温度の傾斜 ２４ 風量 ２５ 使用者の設定温度 ２６ 人体温度 ２ｄ 人の位置情報 ２７ 神経回路網模式手段 ２８ 制御信号生成手段 ２９ 実測ＰＭＶ ２ａ ＰＭＶ推測値 ２ｂ ＰＭＶ学習データ ２ｃ 制御信号 ２ｄ 人の位置情報 ４０ センサ ４１ 制御信号生成手段 ４２ 空気調和機 ４３ タイマ ４４ リモコンまたは操作パネル ４５ 吸い込み温度 ４６ 制御信号 ４７ タイマ値 ４８ 設定温度
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 片岡 孝次 大阪府門真市大字門真1006番地 松下電 器産業株式会社内 (56)参考文献 特開 平３−177742（ＪＰ，Ａ) 特開 平３−204536（ＪＰ，Ａ) 特開 昭61−29638（ＪＰ，Ａ) 特開 平３−98493（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) F24F 11/02 F24F 11/02 102
Claims (8)
- 【請求項１】空気調和機が具備する室内外の環境条件を
検知する複数のセンサ手段と、前記センサ手段の前状態
を保持する記憶手段と、前記センサ手段と前記記憶手段
よりの出力、使用者の設定した温度の出力から室内の人
間の快適感を推測する推測手段と、前記推測手段より推
測した前記室内の人間の快適感に基づき前記空気調和機
の圧縮機運転周波数の運転周波数テーブルの制御信号を
生成する制御信号生成手段とを備えることを特徴とする
空気調和機の制御装置。 - 【請求項２】推測手段は、種々の運転状態における人間
の快適感をあらかじめ学習した推測手段をもつことを特
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】センサ手段は、室内外の温度、空気調和機
の風量を検出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】記憶手段はＮ秒（Ｎは正の実数値）間隔の
空気調和機の吸込空気温度勾配を記憶することを特徴と
する請求項１記載の空気調和機の制御装置。 - 【請求項５】推測手段により推測される室内の人間の快
適感は、空気調和機の制御を行う評価指数として人間の
状態や室内の環境によって計算した予測平均投票数（Ｐ
ＭＶ）、または、人間の生理状態や感覚の予測を行った
標準新有効温度（ＳＥＴ）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６】推測手段により推測される室内の人間の快
適感は、周囲壁輻射温度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７】推測手段は、使用者の設定温度より室内の
人間の状態を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。 - 【請求項８】圧縮機運転周波数テーブルとしては、過渡
期（立ち上がり時あるいは立ち下げ時）と安定期とで独
自に所有し、かつ過渡期及び安定期それぞれにおいて複
数個の圧縮機運転周波数テーブルを所有することを特徴
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 |
|---|---|---|---|
| JP03263523A JP3139079B2 (ja) | 1991-10-11 | 1991-10-11 | 空気調和機の制御装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP03263523A JP3139079B2 (ja) | 1991-10-11 | 1991-10-11 | 空気調和機の制御装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0599476A JPH0599476A (ja) | 1993-04-20 |
| JP3139079B2 true JP3139079B2 (ja) | 2001-02-26 |
Family
ID=17390725
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP03263523A Expired - Fee Related JP3139079B2 (ja) | 1991-10-11 | 1991-10-11 | 空気調和機の制御装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3139079B2 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2013094622A1 (ja) * | 2011-12-22 | 2013-06-27 | 三菱重工業株式会社 | 空気調和機の制御装置、空気調和機、及び空気調和機の制御方法 |
-
1991
- 1991-10-11 JP JP03263523A patent/JP3139079B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2013094622A1 (ja) * | 2011-12-22 | 2013-06-27 | 三菱重工業株式会社 | 空気調和機の制御装置、空気調和機、及び空気調和機の制御方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH0599476A (ja) | 1993-04-20 |
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Legal Events
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|---|---|---|---|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |