JP3375543B2 - 膨張バルブの動作を監視するための方法 - Google Patents

膨張バルブの動作を監視するための方法

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Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、暖房または冷房シ
ステムの運転の監視に関し、特にこのようなシステムの
冷凍回路内の膨張バルブの動作の監視に関する。
【０００２】
【従来の技術】多くの暖房及び／または冷房装置では、
冷房システムの場合には熱交換器を通して熱を吸収し、
暖房システムの場合には熱交換器を通して熱を放出する
冷凍回路が使用されている。これらの熱交換器は、ビル
の空気の冷房または暖房に対して直接的または間接的に
貢献する。このようなシステムの冷凍回路内の膨張バル
ブは、暖房または冷房の制御装置からの指令に応答し
て、所定の期間で開いたり閉じたりする。時には、これ
らの膨張バルブは、制御装置からの指令に適切に応答し
ないことがある。このことは、膨張バルブがある位置に
固着してスタックされた状態になってしまうことによっ
て起こる。このように膨張バルブが動かなくなるかまた
は故障してしまうと、暖房または冷房システムはフル効
率以下で運転されることになる。また、例えば、液体冷
媒が膨張バルブを通過してコンプレッサに入ってしまっ
た時には、システムの故障につながるおそれもある。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】暖房または冷房システ
ムは、これまで、故障したまたは動かなくなった膨張バ
ルブを間接的に知らせる種々の警報器を備えてきた。例
えば、システム内のひとつまたはそれ以上のコンプレッ
サの主に吸入側に警報器を備えた冷却システムでは、故
障または動かなくなったバルブによって警報が作動す
る。しかし、これらの警報は、システム内で起こってい
る他の問題によって作動する場合もある。例えば、コン
プレッサの吸入口で吸入圧力または吸入温度を監視する
ための警報は、冷凍機の冷凍回路における冷媒の充てん
レベルが低い場合にも作動することがある。また、これ
らの警報は、膨張バルブが相当の期間固着していなけれ
ば作動しないというおそれもある。これは、警報のしき
い値が適切に設定されていない場合に起こり得る。例え
ば、コンプレッサの吸入口における吸入圧力または吸入
温度の設定が低すぎることも考えられる。
【０００４】本発明の目的は、一つまたはそれ以上の警
報器における個々のしきい値の超過に頼らないで、故障
または動かなくなった膨張バルブを検出することであ
る。
【０００５】本発明のもう一つの目的は、膨張バルブが
動かなくなったこと以外の種々の原因によって作動して
しまうおそれのある警報に頼らないで、故障または動か
なくなったバルブを検出することである。
【０００６】
【課題を解決するための手段】上記及びその他の目的
は、暖房または冷房システムにおいて、少なくとも一つ
の膨張バルブの正しい位置を予測するために使用可能
な、いくつかの状態に関する収集分析を、最初に行うこ
とのできる監視システムを提供することによって達成さ
れる。この監視システムでは、これらの状態が膨張バル
ブの動作にどのように影響されるかを学習するために、
ニューラルネットワークが利用される。このことは、一
つまたはそれ以上の膨張バルブの種々の異なる指令され
たバルブ位置を得るために、暖房または冷房システムを
異なる環境及びビル負荷で作動させることによって行わ
れる。暖房または冷房システム内のセンサによって作成
されるデータは、一つまたはそれ以上の膨張バルブに対
する制御装置指令の情報と共に収集される。
【０００７】収集されたデータは、監視システム内のニ
ューラルネットワークに適用され、この時、ニューラル
ネットワークによって収集されたデータのどのセットに
対しても、膨張バルブ位置の正確な計算が学習されるよ
うにデータが適用される。ニューラルネットワークは、
複数の入力ノードによって構成され、各入力ノードは、
定義されたデータセットから一つのデータを受信するこ
とが望ましい。定義されたデータセットは、単にセンサ
から収集されたデータではなく、制御装置によって計算
されたデータを少なくとも一つ含むことが望ましい。各
入力ノードは、ニューラルネットワーク内の機能リンク
レイヤーのいくつかのノードとそれぞれ接続されてい
る。本発明の実施例では、機能リンクレイヤーのノード
は、更に、重み付けされた接続によって、二つの出力ノ
ードに接続されている。二つの出力ノードは、二つの別
個の冷凍回路内の二つの別個の膨張バルブに関して、計
算されたバルブ位置を算出する。上記の監視システム
は、一つの膨張バルブを使用する一つ冷凍回路に関して
も同様に効果的に機能する。この場合には、出力ノード
は、一つのみ使用される。
【０００８】入力ノードは、重み付けされた種々の接続
によって、ニューラルネットワークの一つまたはそれ以
上の出力ノードとも接続されている。機能リンクレイヤ
ーと出力ノードとの間の接続と同様に、これらの重み付
けされた接続は、データを繰返し適用させながら連続的
に調整される。これは、一つまたはそれ以上の出力ノー
ドが、それぞれの膨張バルブに対する制御装置の指令に
実質的に等しい計算されたバルブ位置を算出するまで行
われる。最終的に調整された重み付けされた接続は、運
転の実行時モードで使用されるために監視システムによ
って格納される。
【０００９】監視システムは、機能している暖房または
冷房システムによって提供されるリアルタイムのデータ
セットを解析するために、このように開発されてテスト
されたニューラルネットワークを実行時モードの間使用
する。リアルタイムデータの各セットは、それぞれニュ
ーラルネットワークに適用されるセンサデータ及び特定
の計算されたデータを含む。このデータは、一つまたは
それ以上の計算される膨張バルブ位置が算出されるよう
に、最終的に調整されて重み付けされた種々の接続を有
するニューラルネットワークのノードを介して処理され
る。これらの計算されたバルブ位置は、運転の実行時モ
ードの間に収集される指令されたバルブ位置データと比
較される。計算された膨張バルブ位置と、指令されたバ
ルブ位置と、の間のある程度大きなエラーは、膨張バル
ブがスタックして動かなくなった状態として検出されて
表示される。この表示は、監視システムがリアルタイム
データを新たに処理するのに従って、連続的に更新され
る。膨張バルブの動かなくなった状態が連続して表示さ
れた時に、適切な修理を行うために暖房または冷房シス
テムを停止すべきかどうかを判断することができる。
【００１０】本発明の好適実施例では、冷凍器の二つの
異なる冷凍回路内の二つの膨張バルブが動作可能となっ
ているかどうかが特に監視される。この監視システム
は、冷凍器の制御装置からの計算された二種類の情報と
共に、冷凍器内の七つの異なる情報源からの情報を受信
する。これらの情報は、監視システム内のニューラルネ
ットワークを通じて処理され、計算された膨張バルブ位
置が算出される。これらの計算された膨張バルブ位置
は、実際に指令された膨張バルブ位置と比較され、ある
程度大きなエラーは、検出及び表示される。
【００１１】
【発明の実施の形態】図１を参照すると、冷却機は２つ
の別々の冷凍回路「Ａ」および「Ｂ」を有しており、そ
の各々はそれぞれのコンデンサ１０および１２を有して
いるのが分かる。冷水を製造するために、冷媒はそれぞ
れの冷凍回路の中の冷却機構成部材によって処理され
る。これに関連して、冷媒ガスは回路Ａの中の一対のコ
ンプレッサ１４および１６中で高圧高温に圧縮される。
冷媒は、ファン群１８の働きでコンデンサ１０を通過す
る風によって熱を奪われて、凝縮して液体となる。コン
デンサは、更に、液体冷媒を過冷却液にすることが望ま
しい。この過冷却液はエバポレータ２２に入る前に膨張
バルブ２０を通る。このエバポレータは冷凍回路Ｂと共
通である。冷媒は、エバポレータ２２の内部で、エバポ
レータ２２の内部を入口２４から出口２６へと循環して
いる水から熱を吸収して蒸発する。エバポレータの内部
の水は、冷媒に熱を奪われて冷たくなる。冷たい、ある
いは冷却された水は最終的に建物に冷房を提供する。建
物の冷房はしばしば、さらに別の熱交換器（図示せず）
を用いて達成され、この熱交換器の内部で循環空気が冷
たい、あるいは冷却された水に熱を奪われる。冷媒はま
た、冷凍回路Ｂの内部の一対のコンプレッサ２８および
３０によっても、高圧高温に圧縮されていることに注目
すべきである。その後この冷媒は、コンデンサに風を通
過させるファン群３２を有するコンデンサ１２の内部で
凝縮して液体になる。コンデンサ１２を出た冷媒はエバ
ポレータ２２に入る前に膨張バルブ３４を通る。膨張バ
ルブ３４のバルブの位置は、ステッパモータ３５によっ
て定められ、膨張バルブ２０のバルブの位置は、ステッ
パモータ３６によって定められる。
【００１２】図２を参照すると、制御装置４０は、ステ
ッパモータ３５のためのモータ制御装置３７と、ステッ
パモータ３６のためのモータ制御装置３８と、にバルブ
位置に関する指令を送信する。ステッパモータ３５及び
３６のためにモータ制御装置３７及び３８に送信される
指令位置は、完全に閉鎖された位置から１００パーセン
ト完全に開口した位置との間で変化する。これらのモー
タ制御装置は、現在バルブ位置と指令されたバルブ位置
とに基づいて、指令された膨張バルブ位置を個々のステ
ッパモータの運転量に変換する。ステッパモータの運転
は、個々の指令されたバルブ位置に対応するように、段
階的にステップアップまたはステップダウンされる。制
御装置は、また、中継スイッチ（図示省略）を通して、
ファン群１８及び３２も制御し、それにより、コンデン
サ１０及び１２を通って循環する空気量が定められる。
制御装置は、中継スイッチ（図示省略）を通してコンプ
レッサ１４、１６、２８、及び３０も制御し、それによ
り、コンプレッサの作動及び停止の状況を確認する。上
記したファン群及びコンプレッサに関する膨張バルブ及
び中継スイッチの制御は、制御装置から冷凍システム内
の個々の制御ポイントに情報を提供するＩＯバス４２を
通して行われる。制御装置は、冷凍システム内の所定の
状態の検出測定値も受信する。これらの測定には、蒸発
器２２の給水口及び排水口ポイントに取り付けられたセ
ンサ４６及び４８が含まれる。センサ４６は、蒸発器の
給水温度を測定し、センサ４８は、排水温度を測定す
る。これらの温度に関して、給水温度は、ＥＷＴ(enter
ing water pressure)、排水温度は、ＬＷＴ(leaving wa
ter pressure)と以下で表す。センサ５０は、コンデン
サ１０に流入する空気の温度を検出する。この温度即ち
コンデンサ流入空気温度は、以下でＣＥＡＴ(condenser
entering air temperature)と表す。一組のセンサ５２
及び５４は、冷凍回路Ａ及びＢのそれぞれの過冷却温度
を測定する。これらの温度に関して、回路Ａの冷媒の過
冷却温度は、ＳＵＢＣＡ、回路Ｂの冷媒の過冷却温度
は、ＳＵＢＣＢと以下で表す。制御装置は、また、それ
ぞれの冷凍回路のコンプレッサ１４及び２８の検出され
た吸入温度及び吸入圧力を受信する。コンプレッサ１４
の吸入温度及び吸入圧力は、コンプレッサの吸気側でセ
ンサ５６及び５８によって検出される。センサ５６によ
って検出されたコンプレッサの吸入温度は、以下でＳＴ
＿Ａと表し、コンプレッサ吸入圧力は、以下でＳＰ＿Ａ
と表す。コンプレッサ２８の吸入温度及び吸入圧力は、
コンプレッサ２８の吸入口に取り付けられたセンサ６０
及び６２によって検出される。コンプレッサ２８の吸入
温度は、以下でＳＴ＿Ｂと表し、センサ６２によって検
出された吸入圧力は、以下でＳＰ＿Ｂと表す。
【００１３】以下で詳細に説明するように、プロセッサ
４４は、ＥＷＴ、ＬＷＴ、ＣＥＡＴ、ＳＴ＿Ａ、ＳＵＢ
ＣＡ、ＳＵＢＣＢ、及びＳＴ＿Ｂに関する検出された計
測値をＩＯバス４２を介して制御装置４０より受信す
る。プロセッサは、制御装置がそれぞれのセンサからこ
れらの値を読み取る度にこれらの値を受信する。この読
み取りは、三分毎に行われることが望ましい。プロセッ
サ４４は、膨張バルブ２０及び３４の指令されたバルブ
位置も受信する。プロセッサは、上述した計測値が受信
される時に、更に、コンプレッサ１４及びコンプレッサ
２８に関する計算された過熱温度も受信する。これらの
各過熱温度は、それぞれのコンプレッサの吸入温度及び
吸入圧力の関数として制御装置４０によって計算され
る。冷凍回路Ａのコンプレッサ１４の過熱温度に関する
制御装置内の計算は、吸入温度ＳＴ＿Ａの値から飽和吸
入温度の値を差し引くことによって求められることが望
ましい。飽和吸入温度の値は、制御装置４０から得られ
る。制御装置４０では、コンプレッサ吸入口での吸入圧
力ＳＰ＿Ａを受信して、その値を特定の冷媒の吸入圧力
に対する飽和吸入温度の表に基づいて飽和吸入温度の値
に変換することによって飽和吸入温度を求める。コンプ
レッサ２８の過熱温度も、制御装置４０によって同様に
計算される。
【００１４】コンプレッサ１４及び２８の計算された過
熱温度は、コンプレッサ１４に関しては、過熱温度ＳＨ
＿Ａ、コンプレッサ２８に関しては、過熱温度ＳＨ＿Ｂ
と表す。センサ情報値や指令されたバルブ位置と共にこ
れらの過熱温度の値は、格納装置６４にひとつのデータ
セットとして格納されることが望ましい。
【００１５】プロセッサは、更に、ディスプレイ６８に
接続されており、このディスプレイ６８は、冷凍器全体
のコントロールパネルの一部であってもよい。このディ
スプレイは、プロセッサ４４内にあるニューラルネット
ワークソフトウェアの実行時モードでの運転中に、膨張
バルブ２０及び３４に関連する情報を提供するためにプ
ロセッサによって使用される。このように表示される情
報は、冷凍器のコントロールパネルを観測者によって利
用可能である。
【００１６】プロッセッサ４４によってトレーニングさ
れ、その後実行時モードで使用されるニューラルネット
ワークは、図３の７０、７２、及び７４のような相互に
接続されたノードの実質的に並列で動的なシステムであ
る。ノードは、入力レイヤー７６、機能リンクレイヤー
７８、及び出力ノード７４と第二出力ノード８０によっ
て構成される出力レイヤー等のレイヤーに編成される。
入力レイヤー７６は、九つの入力ノードによって構成さ
れることが望ましく、各ノードは、４６、４８、５０、
５２、５４、５６、及び６０の内の一つのセンサから検
出された値または計算された過熱温度の値ＳＨ＿Ａ及び
ＳＨ＿Ｂの一方の値のいずれかを受信する。機能リンク
レイヤー７８は、三十六個のノードを含むことが望まし
い。機能リンクレイヤーにおいては、所定のノードに二
つの入力ノードしか接続させることができない。例え
ば、機能リンクノード７２には、入力ノード７０及び８
２のみが接続されている。各入力ノードは、それぞれ各
出力ノード７４及び８０とも接続されている。出力ノー
ド７４及び８０も、機能リンクレイヤー７８の各ノード
に接続されることもできる。入力ノードと出力ノードと
の間の接続は、開発モードでの運転において定義される
重み付けされた値を有する。機能リンクノードと出力ノ
ードとの間の接続も、開発モードでの運転において定義
される重み付けされた値を有する。これらの重み付けさ
れた値は、出力ノードにおいて値を計算するために使用
される。出力ノード７４及び８０で計算される値は、膨
張バルブ２０及び３４のそれぞれのバルブ位置である。
これらの計算されたバルブ位置は、運転の実行時モード
において制御装置４０によって提供されるそれぞれの膨
張バルブの指令位置と実質的に一致しなければならな
い。
【００１７】図４を参照すると、入力レイヤー７６への
種々の入力が示されている。これらの入力は、それぞれ
のセンサの計測値ＥＷＴ、ＬＷＴ、ＣＥＡＴ、ＳＴ＿
Ａ、ＳＵＢＣＡ、ＳＴ＿Ｂ、及びＳＵＢＣＢである。こ
れらの入力は、更に、計算された過熱温度ＳＨ＿Ａ及び
ＳＨ＿Ｂを含む。これらの各入力は、それぞれ入力ノー
ド７０等の一つの入力ノードの値となる。
【００１８】図５を参照すると、運転の開発モードにお
けるニューラルネットワークトレーニングソフトウェア
を実行しているプロッセッサ４４のフローチャートが示
されている。プロッセッサは、始めに、ステップ９０に
おいて接続重み“Ｗpk”及び“Ｗpm”に初期値を割当て
る。添字“ｐ”は、二つの出力ノードの内の一つを表
し、添字“ｋ”は、三十六の機能リンクレイヤーノード
の内の一つを表し、添字“ｍ”は、九つの入力ノードの
うちの一つを表す。プロッセッサは、バイアス“ｂp”
に初期値を割当てるためにステップ９２に進む。これら
のバイアスは、出力ノード７４及び８０のそれぞれの値
を計算するために使用される。これらのバイアスの初期
値は、０から１までの分数である。プロセッサは、ま
た、ステップ９２の出力ノードにおける計算に関連する
変数Θpに初期値を割当てる。これらの初期値は、１よ
りも０に近い少数であることが望ましい。ｂp及びΘpの
他の値は、開発モードにおいて計算される。プロッセッ
サは、続いて、ステップ９４に進み、学習率に初期値を
割当てる。この学習率は、以下で説明するように計算に
使用される。学習率の初期値Γは、１よりも小さく、０
よりも大きい少数である。
【００１９】プロッセッサは、ステップ９６に進み、格
納装置６４からトレーニングのためのひとつのデータセ
ットを読み込む。トレーニングデータセットは、制御装
置によって計算される過熱温度の値と共に４６、４８、
５０、５２、５４、５６、及び６０の七つのそれぞれの
センサから制御装置が以前に受信した七つの値によって
構成される。トレーニングデータセットには、また、セ
ンサ情報が初めに読み取られて格納装置に格納された時
点での、制御装置によって指令された膨張バルブ位置が
含まれることが望ましい。このトレーニングデータセッ
トは、一つのデータ収集動作において、冷凍器が所定の
環境及び所定の負荷条件に置かれた時にプロセッサ４４
に提供されたものである。
【００２０】上記で説明したように、図１の冷凍器が種
々の環境及びビルの負荷条件に置かれている間に、プロ
セッサ４４は、相当の量のトレーニングデータ情報を格
納装置６４にダウンロードする。このトレーニングデー
タは、通常、３時間から２０時間の範囲に渡る運転時間
の間収集される。冷凍器を異なる負荷条件に置くため
に、蒸発機２２に熱い水を循環させて種々のビル負荷条
件をシミュレーションすることもできる。多くのビル負
荷及び環境負荷条件に関して収集されたデータは、デー
タセットとして格納装置６４に格納される。収集された
データの各セットは、それぞれ計算された過熱状態値と
共に上記した検出値によって構成され、更に、それぞれ
の膨張バルブのステッパモータ３５及び３６のモータ制
御装置３７及び３８に指令されたバルブ位置を含む。プ
ロセッサは、ＥＷＬ、ＬＷＴ、ＣＥＡＴ、ＳＴ＿Ａ、Ｓ
ＵＢＣＡ、ＳＴ＿Ｂ、ＳＵＢＣＢ、ＳＨ＿Ａ、及びＳＨ
＿Ｂの値をステップ９６の入力レイヤーの入力ノードに
それぞれ格納する。これらの入力値は、ステップ９８で
値“Ｘm”として格納され、“ｍ”は１から９に等し
く、入力レイヤーのそれぞれの入力ノードに格納された
値を特定する。プロセッサは、また、指令されたバルブ
位置の読取り値を値“Ｙp”として格納し、“ｐ”は、
１または２に等しく、どの指令されたバルブ位置がどの
出力ノードに接続されるべきかを特定する。上記に関し
て、“Ｙ1”が下付きの“ｐ”の値が１である出力ノー
ド７４と接続されるための膨張バルブ２０の指令された
位置となる。“Ｙ2”は、下付きの“ｐ”の値が２であ
る出力ノード８０と接続されるための膨張バルブ３４の
指令されたバルブ位置となる。出力ノード７４は、膨張
バルブ２０の指令された位置を計算するようにトレーニ
ングされ、出力ノード８０は、膨張バルブ３４指令され
た位置を計算するようにトレーニングされる。プロセッ
サは、ステップ１０２に進み、ステップ９６で読み取ら
れ、ステップ９８及び１００で格納されたトレーニング
データセットの数値に関して指数化された数値を保存す
る。プロセッサは、ステップ１０４に進み、機能リンク
レイヤーにおける各ノードのノード値を計算する。各機
能リンクレイヤー、Ｚkの値は、所定の入力ノードの値
を取り出して、次の連続する入力モードの値を掛けるこ
とによって計算されることが望ましい。上記の計算は、
全体的に以下のように表される。
【００２１】
【数１】Ｚk＝Ｘm・Ｘm+1 上記式において、ｋ＝１から８，ｍ＝１，ｍ＋１＝２か
ら９ ｋ＝９から１５，ｍ＝２，ｍ＋１＝３から９ ｋ＝１６から２１，ｍ＝３，ｍ＋１＝４から９ ｋ＝２２から２６，ｍ＝４，ｍ＋１＝５から９ ｋ＝２７から３０，ｍ＝５，ｍ＋１＝６から９ ｋ＝３１から３３，ｍ＝６，ｍ＋１＝７から９ ｋ＝３４から３５，ｍ＝７，ｍ＋１＝８及び９ ｋ＝３６，ｍ＝８，ｍ＋１＝９ 上記は、所定の機能リンクノードで行われる以下の機能
リンクノード計算を導き出す。
【００２２】
【数２】Ｚ1＝Ｘ1・Ｘ2 Ｚ9＝Ｘ2・Ｘ3 Ｚ16＝Ｘ3・Ｘ4 Ｚ22＝Ｘ4・Ｘ5 Ｚ27＝Ｘ5・Ｘ6 Ｚ31＝Ｘ6・Ｘ7 Ｚ34＝Ｘ7・Ｘ8 Ｚ36＝Ｘ8・Ｘ9 プロセッサは、ステップ１０４からステップ１０６に進
み、各出力ノード７４及び８０の値をそれぞれ計算す
る。出力ノードの値は、ノード７４に関しては、変数
“ｔ”の双曲線正接関数として、ノード８０に関して
は、変数“ｕ”の双曲線正接関数として計算されること
が望ましい。
【００２３】
【数３】
【００２４】次に、プロセッサは、ステップ１０８に進
み、出力レイヤー内の各ノードに関して局所エラーΘp
を計算する。
【００２５】
【数４】 Θ1＝（ｙ1−Ｙ1）・（１＋ｙ1）・（１−ｙ1） Θ2＝（ｙ2−Ｙ2）・（１＋ｙ2）・（１−ｙ2） プロセッサは、ステップ１０８からステップ１１０に進
み、入力レイヤーノードに対する出力ノードの接続を定
義する接続重み“Ｗpm”を更新し、同様に、機能リンク
ノードに対する出力ノードの接続を定義する接続重み
“Ｗpk”を更新する。
【００２６】
【数５】Ｗpk,new＝Ｗpk,old＋ΔＷpk,old， ΔＷpk,old＝ΓΘp,newＺk． Ｗpm,new＝Ｗpm,old＋ΔＷpm,old， ΔＷpm,old＝ΓΘp,newＸm． 上記式では、“ｐ”は、出力ノード７４に関しては１に
等しく；“ｐ”は、出力ノード８０に関しては２に等し
く；Γは、ステップ９４で初期値として割当てられた
か、または、トレーニングデータを更に処理した後に割
当てられた学習率係数であり；Θp,newは、ステップ１
０８でそれぞれの出力ノードに関して計算されたよう
に、Θ1,new、または、Θ2,newのいずれかであり；Ｚk
は、ステップ１０４で計算されたｋthの機能リンクノー
ド値であり；Ｘmは、ｍth入力ノードの入力値である。
【００２７】プロセッサは、ステップ１１２に進み、そ
れぞれの出力ノードに関してバイアス値ｂpを更新す
る。これらのバイアス値は、以下のように計算される。
【００２８】
【数６】ｂ1,new＝ｂ1,old＋ΓΘ1,new ｂ2,new＝ｂ2,old＋ΓΘ2,new プロセッサは、ステップ１１２からステップ１１４に進
み、各出力ノードの計算値ｙ1及びｙ2を“ｙ1n”及び
“ｙ2n”として格納する。プロセッサは、また、対応す
るバルブ位置の値を“Ｙ1n”及び“Ｙ2n”として格納す
る。この場合の“ｎ”は、ステップ９６で読み取ったデ
ータセットの数値に対してステップ１０２で保持した指
標化された数値を表す。
【００２９】プロセッサは、ステップ１１４からステッ
プ１１６に進み、“Ｎ”セットのデータが処理されたか
どうかを照会する。このことは、ステップ１０２で設定
された読み取られたトレーニングデータセットの指標化
された数値を照合することによって行われる。更に多く
のトレーニングデータを処理する必要がある場合には、
プロセッサは、ステップ９６まで戻って格納装置６４か
ら次のトレーニングデータセットを読み取る。このよう
にして読み取られたデータセットの指標化された数値
は、ステップ１０２で増分される。プロセッサは、
“Ｎ”セットのトレーニングデータが処理されるまで、
９６から１１４までのステップを繰り返し実行する。こ
こでいう“Ｎ”セットのトレーニングデータは、格納装
置６４に格納されたトレーニングデータセットである。
これらの“Ｎ”セットのトレーニングデータは、アドレ
スで呼び出せる格納位置に適切に格納され、ステップ９
６に戻る度に次のセットにアクセスできるようになって
いる。“Ｎ”セットのトレーニングデータが全て処理さ
れた後に、プロセッサは、読み取られたトレーニングデ
ータセットの指標化された数値のリセットをステップ１
１８で行う。プロセッサは、続いて、ステップ１２０に
進み、各出力ノードでＲＭＳエラーを計算する。それぞ
れの出力ノードのＲＭＳエラーは、以下のように計算さ
れる。
【００３０】
【数７】
【００３１】“ｙ2n”及び“Ｙ2n”と同様に、“ｙ1n”
及び“ｙ1n”もステップ１１４で格納される。
【００３２】プロセッサは、個々のＲＭＳエラーを計算
した後にステップ１２２に進み、ステップ１２２では、
以下のように総ＲＭＳエラーが計算される。
【００３３】
【数８】 総ＲＭＳエラー＝ＲＭＳエラー1＋ＲＭＳエラー2 プロセッサは、ステップ１２４に進み、総ＲＭＳエラー
が所望冷却のしきい値よりも少ないかどうかを照会す
る。総ＲＭＳエラーが、この所定のしきい値よりも少な
い場合には、プロセッサはステップ１２４に進み、学習
率Γを減少させる。この値は、前に割当てた値の１０分
の１のインクリメント、即ち１／１０ずつ減少されるこ
とが望ましい。
【００３４】プロセッサは、９６から１２２のステップ
の計算を行って、再び“Ｎ”セットのデータを処理す
る。プロセッサは、新たに計算された総ＲＭＳエラー
が、しきい値よりも少ないかどうかを再びステップ１２
４で照会する。ある時点では、計算される総ＲＭＳエラ
ーは、このしきい値よりも低くなる。この時点で、プロ
セッサは、ステップ１２８に進むように指示され、計算
された全ての接続重み“Ｗpk”及び“Ｗpm”を格納す
る。プロセッサは、また、最終バイアス値“ｂp”を全
て格納する。以下で説明していくように、これらの格納
された値は、二つの膨張バルブ２０及び３２のそれぞれ
の膨張バルブ位置を計算するために運転の実行時モード
で使用される。
【００３５】図６を参照すると、プロセッサ４４の実行
時モードは、ステップ１３０で始まり、このステップで
実行時データセットが読み込まれる。実行時データセッ
トは、センサ４６、４８、５０、５２、５４、５６、及
び６０によって検出された値を含む。この実行時データ
セットには、計算された過熱温度ＳＨ＿Ａ及びＳＨ＿Ｂ
も含まれる。更に、データセットには、膨張バルブ２０
及び３４のそれぞれの指令位置も含まれる。読み取られ
たセンサデータ及び過熱温度は、実行時データ入力値
“Ｘi”としてステップ１３２で格納される。膨張バル
ブの指令位置は、膨張バルブ２０に関しては、“Ｙ1”
として、膨張バルブ３４に関しては“Ｙ2”として格納
される。プロセッサは、ステップ１３６に進み、機能リ
ンクレイヤー内の３６個のノードのノード値を計算す
る。運転のトレーニングモードに関して上記で説明した
ように、機能リンクレイヤーノードの各ノードの出力値
は、二つの入力ノード値のクロス乗積値（ｃｒｏｓｓ−
ｐｒｏｄｕｃｔ）であり、この時、上記のクロス乗積値
は、これらの入力ノード値のそれ以前のクロス乗積値を
含んではならない。上記は、以下のようにまとめること
ができる。
【００３６】
【数９】Ｚk＝Ｘm・Ｘm+1 プロセッサは、機能リンクレイヤーのノードのノード値
を計算した後に、ステップ１３８に進み、このステップ
では、出力ノード７４及び８０の出力値が計算される。
これらの値は、変数“ｔ”及び“ｕ”のそれぞれの双曲
線正接関数として以下のように計算される。
【００３７】
【数１０】
【００３８】プロセッサは、ステップ１４０に進み、出
力ノード７４及び８０に関して、指令された膨張バルブ
位置と計算された膨張バルブ位置との間のエラーを計算
する。これらのエラーは、以下のように計算される。
【００３９】
【数１１】Ｅ1＝Ｙ1−ｙ1 Ｅ2＝Ｙ2−ｙ2 プロセッサは、ステップ１４０からステップ１４２に進
み、回路Ａの膨張バルブ７４の計算されたエラーが許容
値“Ｔ1U”以下であるか、または許容値Ｔ1L以上である
かどうかを照会する。上下の許容値は、個々の例に関す
るエラーからエラーＥ1の標準偏差及び平均値を定義す
るのではなく、実行時ソフトウェアに関して種々のテス
トを行うことによって求めることができる。上限Ｔ
1Uは、平均値に標準偏差の３倍を加えた値に設定するこ
とができる。また、下限Ｔ1Lは、平均値から標準偏差の
３倍を差し引いた値に設定することができる。
【００４０】エラーがＴ1UとＴ1Lとの間の許容範囲内で
ない場合には、プロセッサは、いいえのパスを通ってス
テップ１４４に進み、回路Ａに関して“膨張バルブスタ
ックメッセージ”を表示する。プロセッサは、ステップ
１４２から直接、またはステップ１４４を実行した後
で、膨張バルブ８４に関する計算されたエラー“Ｅ2”
が許容値“Ｔ2U”以下であるか、“Ｔ2L”以上であるか
を照会する。Ｔ2U及びＴ2Lは、例えば、Ｔ1U及びＴ1Lと
同様に上記のように設定することができる。計算された
エラー“Ｅ2”が、Ｔ2UからＴ2Lの許容範囲内でない場
合に、プロセッサは、上記と同様に回路Ｂに関して“膨
張バルブスタックメッセージ”をステップ１４８で表示
する。プロセッサは、その後、ステップ１３０に戻り、
制御装置４０内に利用できる他の実行時データセットが
あるかどうかを照会する。実行時データが利用可能であ
るという信号が出されると、プロセッサは、次のデータ
セットを読みにいく。この動作は、実行時データの最後
のセットの読み取りが終了するまで、三分毎に繰り返し
行われることが望ましい。
【００４１】ステップ１３０では、プロセッサは、再
度、制御装置から新たな実行時データセットを読み取
る。これらの値は、入力データまたは指令された膨張バ
ルブ位置としてステップ１３２及び１３４で適切に格納
される。プロセッサは、最終的に、ステップ１３８で新
たな膨張バルブ位置を計算する。プロセッサは、その
後、ステップ１３０で読み取ってステップ１３４で格納
された予め分かっているそれぞれの指令されたバルブ位
置に対する、それぞれの計算された膨張バルブ位置のエ
ラーを計算する。いずれかの膨張バルブがスタックして
いると考えられる時には、その後、適切な表示がされ
る。
【００４２】上記したように、膨張バルブ７４及び８０
の両方に関する動作状況のメッセージは、運転中に表示
される。これらのメッセージが表示されることによっ
て、冷凍器システムのコントロールパネルを見ているオ
ペレータは、膨張バルブが動かなくなった時にそのこと
を知ることができる。
【００４３】本発明に関してひとつの実施例を説明して
きたが、本発明の変更、修正、及び改良は、当業者によ
って容易に行うことができる。例えば、プロセッサ内の
ニューラルネットワークは、一つの特定の冷凍回路の一
つの膨張バルブの動作状況のみを計測するためにセット
アップすることができる。このような計算のために検出
される状態は、一つの冷凍回路に関してであり、結果と
して行われる計算は、一つの冷凍回路のみの値に関して
である。冷凍回路において検出される特定の状態も、ニ
ューラルネットワークを定義するために使用する値を減
らしたり増やしたりすることによって変化させることが
できる。従って、上記実施例は、例示的に説明したもの
であり、本発明は、請求項によってのみ限定されるもの
である。
【００４４】本発明を要約すると、暖房または冷房シス
テムのための監視システムは、システム内の一つまたは
それ以上の膨張バルブの状態を計算するためのニューラ
ルネットワークを含む。このニューラルネットワーク
は、運転の開発モードにおいて、暖房または冷房システ
ムの特定の特性を学習するようにトレーニングされる。
このようにトレーニングされたニューラルネットワーク
は、運転の実行時モードにおいて、一つまたはそれ以上
の膨張バルブの状態を適時に計算する。一つまたはそれ
以上の膨張バルブの状態に関する情報は、運転の実行時
モードにおいて、リアルタイムで判断されるために利用
可能となっている。
【図面の簡単な説明】
【図１】それぞれ個々の膨張バルブを有する二つの冷凍
回路を含む冷凍器の説明図である。
【図２】図１の冷凍器の制御装置と、各膨張バルブの動
作状況をチェックするためのニューラルネットワークソ
フトウェアを含むプロセッサと、のブロック図である。
【図３】ニューラルネットワークソフトウェアの種々の
レイヤーにおけるノード間の接続を示した説明図であ
る。
【図４】図３のノードの第一レイヤーの入力データを示
したブロック図である。
【図５】運転の開発モードにおいて、図２のプロセッサ
によって実行されるニューラルネットワーク処理のフロ
ーチャートである。
【図６】運転の開発モードにおいて、図２のプロセッサ
によって実行されるニューラルネットワーク処理のフロ
ーチャートである。
【図７】運転の実行時モードにおいて、図２のプロセッ
サによって実行されるニューラルネットワーク処理のフ
ローチャートである。
【符号の説明】
１０，１２…コンデンサ １４，１６…コンプレッサ １８，３２…ファン群 ２０，３４…膨張バルブ ２２…エバポレータ ２４…入口 ２６…出口 ２８，３０…コンプレッサ ３５，３６…ステッパモータ ４６，４８，５０，５２，５４，５６，５８，６０，６
２…センサ
フロントページの続き (56)参考文献 特開 平９−42783（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−93539（ＪＰ，Ａ) 特開 平６−88662（ＪＰ，Ａ) 特開 平９−33089（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−34023（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−256544（ＪＰ，Ａ) 特開 平６−281266（ＪＰ，Ａ) 特開 平８−327124（ＪＰ，Ａ) 特開 平７−269926（ＪＰ，Ａ) 実開 昭63−43055（ＪＰ，Ｕ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) F25B 1/00 - 7/00 F25B 49/02,41/06 F24F 11/00 - 11/02

Claims (20)

    (57)【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 暖房または冷房システムの少なくとも一
    つの冷凍回路における膨張バルブの動作を監視するため
    の方法であって、 前記暖房または冷房システム内に設けられた複数のセン
    サから得られた情報値を読み取り、 前記複数のセンサからの前記読み取られた情報値の少な
    くともいくつかによって構成されるデータセットを、ニ
    ューラルネットワークを通じて処理し、前記暖房または
    冷房システム内の前記冷凍回路内における前記膨張バル
    ブの計算されたバルブ位置を作成し、 前記計算されたバルブ位置と、前記暖房または冷房シス
    テム内の前記冷凍回路内の前記膨張バルブに関して指令
    されたバルブ位置と、を比較し、 前記計算されたバルブ位置と、前記指令されたバルブ位
    置と、の比較に基づいて膨張バルブの動作に関するメッ
    セージを選択的に送信するステップを含むことを特徴と
    する方法。
  2. 【請求項２】 前記ニューラルネットワークは、複数の
    入力ノードを含み、 前記複数のセンサからの前記読み取られた情報値の少な
    くともいくつかによって構成されるデータセットを、前
    記ニューラルネットワークを通じて処理する前記ステッ
    プは、 前記ニューラルネットワーク内の対応する前記入力ノー
    ドにデータセット内の各データをそれぞれ適用させ、そ
    れにより、前記各データは、対応するそれぞれの前記入
    力ノード内に存在することを特徴とする請求項１記載の
    方法。
  3. 【請求項３】 前記ニューラルネットワークは、前記入
    力ノードに接続された複数の相互接続ノードを含み、前
    記相互接続ノードは、更に、前記ニューラルネットワー
    クの少なくとも一つの出力ノードに接続されており、 前記複数のセンサからの前記読み取られた情報値の、少
    なくともいくつかによって構成されるデータセットを前
    記ニューラルネットワークを通じて処理する前記ステッ
    プは、 前記入力ノードに適用されたデータセット値に基づいて
    前記相互接続ノードの値を計算し、 前記相互接続ノードの計算された値に基づいて、前記膨
    張バルブの位置の値を前記出力ノードにおいて計算する
    ステップを含むことを特徴とする請求項２記載の方法。
  4. 【請求項４】 前記ニューラルネットワークは、前記出
    力ノードと、該出力ノードに接続された複数の前記相互
    接続ノードと、の間の接続に関する重み付けされた値を
    含み、前記ニューラルネットワークは、前記各入力ノー
    ドと、前記出力ノードと、の間の接続に関する重み付け
    された値を含み、前記相互接続ノードの計算された値に
    基づいて前記出力ノードにおいて値の計算を行う前記ス
    テップは、 複数の前記相互接続ノードで計算された値と、複数の前
    記相互接続ノードと前記出力ノードとの間の接続に関す
    る重み付けされた値と、前記各入力ノードと前記出力ノ
    ードとの間の接続に関する重み付けされた値と、に基づ
    いて、前記出力ノードにおいて少なくとも一つの膨張バ
    ルブ位置の値を計算するステップを含むことを特徴とす
    る請求項３記載の方法。
  5. 【請求項５】 前記暖房または冷房システム内の複数の
    センサからの情報値が読み取られる時に、前記計算され
    たバルブ位置と比較される前記指令されたバルブ位置を
    読み取るステップを含むことを特徴とする請求項１記載
    の方法。
  6. 【請求項６】 前記ニューラルネットワークに適用させ
    るために、前記暖房または冷房システム内に設けられた
    複数のセンサからの情報値から少なくとも一つの情報値
    を取り出し、それにより、取り出された前記情報値は、
    前記膨張バルブの前記計算されたバルブ位置を作成する
    ために、前記ニューラルネットワークを通じて処理され
    るデータセットの一部となるステップを含むことを特徴
    とする請求項１記載の方法。
  7. 【請求項７】 前記暖房または冷房システム内に設けら
    れた複数のセンサによって作成される少なくとも一つの
    情報値は、前記膨張バルブを含む前記冷凍回路内のコン
    プレッサに流入する冷媒の過熱状態値を含むことを特徴
    とする請求項６記載の方法。
  8. 【請求項８】 前記暖房または冷房システム内に設けら
    れた複数のセンサからの情報を読み取る前記ステップ
    は、 前記膨張バルブを含む前記冷凍回路内のコンプレッサの
    吸入温度を検出するための少なくとも一つのセンサの値
    を読み取ることを含むことを特徴とする請求項１記載の
    方法。
  9. 【請求項９】 前記暖房または冷房システム内に設けら
    れた複数のセンサからの情報を読み取る前記ステップ
    は、 前記膨張バルブを含む前記冷凍回路内の前記コンプレッ
    サの吸入圧力を検出するためのセンサの値を読み取るこ
    とを含むことを特徴とする請求項８記載の方法。
  10. 【請求項１０】 前記コンプレッサの読み取られた吸入
    温度及び読み取られた吸入圧力の関数として、前記膨張
    バルブを含む前記冷凍回路内の前記コンプレッサに流入
    する前記冷媒の過熱状態値を計算するステップを含むこ
    とを特徴とする請求項９記載の方法。
  11. 【請求項１１】 前記暖房または冷房システム内に設け
    られた複数のセンサからの情報を読み取る前記ステップ
    は、 前記冷凍回路の前記膨張バルブに流入する冷媒温度を検
    出するためのセンサの値を読み取ることを含むことを特
    徴とする請求項１０記載の方法。
  12. 【請求項１２】 前記暖房または冷房システム内に設け
    られた複数のセンサからの情報を読み取る前記ステップ
    は、 前記暖房または冷房システム内の前記膨張バルブを含む
    前記冷凍回路に結合された熱交換器に流入する媒体の温
    度を読み取り、 前記熱交換器から排出される媒体の温度を読み取ること
    を含み、 前記熱交換器に流入及び前記熱交換から排出される媒体
    の読み取られた温度は、前記暖房または冷房システムに
    かかる加熱または冷却の負荷を画定することを特徴とす
    る請求項１１記載の方法。
  13. 【請求項１３】 暖房または冷房システムの少なくとも
    一つの冷凍回路における膨張バルブの状況を予測するた
    めに、前記暖房または冷房システムの特性を学習する方
    法であって、 前記膨張バルブの既知の状況に対して、前記システムが
    種々の負荷及び環境条件に置かれた状況において、前記
    暖房または冷房システム内のセンサによって読み取られ
    た情報によって得られた複数のデータセットを格納し、 格納されたいくつかのデータセットをニューラルネット
    ワークを通じて繰り返し処理して、これらのデータセッ
    トに関して、前記ニューラルネットワークに前記膨張バ
    ルブの既知の状況を正確に予測することを学習させ、 これにより、その後、前記暖房システム内のセンサから
    読み取られた情報によって得られたデータセットから、
    前記膨張バルブの状況を計算するために前記ニューラル
    ネットワークが使用可能となるものであり、 前記暖房または冷房システム内のセンサから読み取られ
    た情報から得られた複数のデータセットを格納する前記
    ステップは、 前記暖房または冷房システム内のセンサより読み取られ
    た情報から特定のデータセットを得る度に、前記暖房ま
    たは冷房システムの少なくとも一つの冷凍回路のコンプ
    レッサに関する検出された吸入温度を読み取り、前記検
    出された吸入温度を、前記暖房または冷房システム内の
    センサから読み取られた情報より得られた前記特定のデ
    ータセットの一部として格納することを含み、 特定のデータセットを得る度に、前記暖房または冷房シ
    ステムの少なくとも一つの冷凍回路の前記コンプレッサ
    に関する検出された吸入圧力を読み取り、前記特定のデ
    ータセットのために読み取って格納された、感知された
    前記吸入温度と、読み取られた前記吸入圧力と、の関数
    として前記コンプレッサに流入する冷媒の過熱状態値を
    計算し、前記計算された過熱状態値を、前記暖房または
    冷房システム内のセンサから読み取られた情報より得ら
    れた前記特定のデータセットの一部として格納すること
    を含み、 前記暖房または冷房システム内のセンサより読み取られ
    た情報から特定のデータセットを得る度に、前記冷凍回
    路の前記膨張バルブに前記冷媒が流入する前に検出され
    た前記冷媒の温度を読み取り、前記検出された温度を、
    前記暖房または冷房システム内のセンサから読み取られ
    た情報より得られた前記特定のデータセットの一部とし
    て格納することを含み、 前記膨張バルブを含む前記冷凍回路と結合された熱交換
    器に流入する媒体の検出された温度を読み取り、前記熱
    交換器より排出される前記媒体の検出された温度を読み
    取り、前記熱交換器に流入する前記媒体の前記温度と、
    前記熱交換器から排出される前記媒体の前記温度と、を
    前記暖房または冷房システム内のセンサから読み取られ
    た情報より得られた前記特定のデータセットの一部とし
    て格納することを含むことを特徴とする方法。
  14. 【請求項１４】 暖房または冷房システムの冷凍回路に
    おける少なくとも一つの膨張バルブの動作を監視する方
    法であって、 前記冷凍回路内の前記膨張バルブに関する指令された状
    況を読み取り、 前記膨張バルブの前記指令された状況を読み取る時に、
    前記暖房または冷房システム内に設けられた複数のセン
    サから情報を読み取り、 前記暖房または冷房システム内に設けられた複数のセン
    サより読み取られた情報から、ニューラルネットワーク
    に適用されるデータセットを取り出し、 前記膨張バルブの動作状況に関しての計算された値を作
    成するために、前記データセットを前記ニューラルネッ
    トワークを通じて処理し、 前記膨張バルブの動作状況に関する前記計算された値
    と、読み取られた前記指令された状況と、を比較し、 前記各膨張バルブの動作状況の前記計算された値が、前
    記膨張バルブの前記指令された状況と等しくない場合
    に、前記膨張バルブの動作に関して選択的にメッセージ
    を送信するステップを含むことを特徴とする方法。
  15. 【請求項１５】 前記暖房または冷房システム内の複数
    のセンサから情報を読み取る前記ステップは、 前記暖房または冷房システムの前記冷凍回路におけるコ
    ンプレッサの検出された吸入温度を読み取ることを含む
    ことを特徴とする請求項１４記載の方法。
  16. 【請求項１６】 前記暖房または冷房システム内の複数
    のセンサから情報を読み取る前記ステップは、 前記暖房または冷房システムの前記冷凍回路における前
    記コンプレッサの検出された吸入圧力を読み取るステッ
    プを含み、 前記暖房または冷房システム内に設けられた前記複数の
    センサより読み取られた情報から前記ニューラルネット
    ワークに適用させるデータセットを取り出す前記ステッ
    プは、 感知されて読み取られた前記コンプレッサの前記吸入温
    度と、感知されて読み取られた前記コンプレッサの前記
    吸入圧力と、の関数として前記コンプレッサに流入する
    前記冷媒の過熱状態値を計算することを含むことを特徴
    とする請求項１５記載の前記方法。
  17. 【請求項１７】 前記暖房または冷房システム内の複数
    のセンサから情報を読み取る前記ステップは、 前記冷媒が前記冷凍回路における前記膨張バルブに流入
    する前に前記冷凍回路の前記冷媒の検出された温度を読
    み取ることを含むことを特徴とする請求項１６記載の方
    法。
  18. 【請求項１８】 前記暖房または冷房システム内の複数
    のセンサから情報を読み取る前記ステップは、 前記冷凍回路に結合された熱交換器に流入する媒体の検
    出された温度を読み取り、 前記冷凍回路に結合された熱交換器から排出される媒体
    の検出された温度を読み取ることを含むことを特徴とす
    る請求項１７記載の方法。
  19. 【請求項１９】 前記ニューラルネットワークは、デー
    タセットを受信するための複数の入力ノードと、前記膨
    張バルブの動作状況を計算するための少なくとも一つの
    出力ノードと、前記入力ノードと前記出力ノードとの間
    に設けられた複数の相互接続ノードと、を含み、データ
    セットを処理する前記ステップは、 前記膨張バルブの状況を、前記出力ノードにおいて、前
    記入力ノードの値と前記相互接続ノードの値との関数と
    して計算するステップを含むことを特徴とする請求項１
    ４記載の方法。
  20. 【請求項２０】 前記ニューラルネットワークは、デー
    タセットを受信するための複数の入力ノードと、前記膨
    張バルブの動作状況を計算するための少なくとも一つの
    出力ノードと、前記入力ノードと前記出力ノードとの間
    に設けられた複数の相互接続ノードと、を含み、前記ニ
    ューラルネットワークは、更に、前記入力ノードと前記
    出力ノードとの間に重み付けされた接続を含み、前記相
    互接続ノードと前記出力ノードとの間に重み付けされた
    接続を含み、前記膨張バルブの状況を計算する前記ステ
    ップは、 前記膨張バルブの状況を、前記出力ノードにおいて、前
    記入力ノードの値と、前記入力ノードと前記出力ノード
    との間の重み付けされた接続の値と、前記相互接続ノー
    ドの値と、前記相互接続ノードと前記出力ノードとの間
    の重み付けされた接続の値と、の関数として計算するス
    テップを含むことを特徴とする請求項１４記載の方法。
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