JP4018374B2 - 空気調和機の異常検出装置、異常検出方法及びプログラム - Google Patents
空気調和機の異常検出装置、異常検出方法及びプログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JP4018374B2 JP4018374B2 JP2001356079A JP2001356079A JP4018374B2 JP 4018374 B2 JP4018374 B2 JP 4018374B2 JP 2001356079 A JP2001356079 A JP 2001356079A JP 2001356079 A JP2001356079 A JP 2001356079A JP 4018374 B2 JP4018374 B2 JP 4018374B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- air conditioner
- operating condition
- abnormality detection
- measured value
- temperature
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
Images
Landscapes
- Air Conditioning Control Device (AREA)
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、空気調和機に係り、特に住宅向けのセントラル空気調和機の熱源装置の異常を検出する異常検出装置、異常検出方法及びプログラムに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
図１０に住宅向けのセントラル空気調和機の構成を示す。図１０において、１１は外気温度を計測する外気温度センサ、１２は室内ファンによって吸い込まれた室内空気の温度（室内吸込温度）を計測する室内吸込温度センサ、１３は室内に吹き出される空気の温度（室内吹出温度）を計測する室内吹出温度センサ、１４はガス化された冷媒が流れるガス配管の温度を計測するガス配管温度センサ、１５は液化された冷媒が流れる液配管の温度を計測する液配管温度センサ、１８はユーザインターフェース及び室温設定機能を有するサーモスタット、１９は空気調和機の制御部が搭載された制御基板、２０は室外に設置される室外ユニット、２１は室内に設置される室内ユニット、２２は液配管、２３はガス配管、２４は冷媒を圧縮する圧縮機、２５は冷房時に冷媒を凝縮させ、暖房時に冷媒を蒸発させる室外コイル、２６は暖房時に冷媒を減圧膨張させる室外膨張弁、２７は冷房時に冷媒が圧力低下せずに通過する室外チェック弁、２８は室外コイル２５へ外気を通過させることで冷媒の凝縮や蒸発を促す室外ファン、２９は冷房時に冷媒を減圧膨張させる室内膨張弁、３０は暖房時に冷媒が圧力低下せずに通過する室内チェック弁、３１は暖房時に冷媒を凝縮させ、冷房時に冷媒を蒸発させる室内コイル、３２は室内コイル３１へ室内空気を通過させることで暖房や冷房の効果を生み出す室内ファン、３３は冷房時と暖房時で冷媒の流れを反転させる四方弁である。
【０００３】
このようなセントラル空気調和機では、冷房時、高温高圧の冷媒ガスを室外ユニット２０の室外コイル２５で凝縮させて液状の冷媒にし、この液状の冷媒を室外チェック弁２７及び液配管２２を通じて室内ユニット２１へ供給する。このとき、室外ファン２８は室外コイル２５に外気を通過させることで、冷媒の凝縮を促す。室内膨張弁２９は、液状の冷媒を減圧膨張させて低温低圧の冷媒ガスにする。
【０００４】
室内コイル３１に供給された低温低圧の冷媒ガスは、室内ファン３２によって吸い込まれた室内空気の熱を奪って高温低圧の冷媒ガスになる。室内コイル３１で冷やされた室内空気は、室内ファン３２によって室内に吹き出される。高温低圧の冷媒ガスは、ガス配管２３を通じて室外ユニット２０へ供給され、四方弁３３を通って圧縮機２４で圧縮されて高温高圧の冷媒ガスとなり、室外コイル２５に供給される。
【０００５】
一方、暖房時において、四方弁３３は、冷房時と冷媒の流れを反転させて冷房から暖房へ動作を切り替える。室外コイル２５に供給された低温低圧の冷媒ガスを室外コイル２５で蒸発させて高温低圧の冷媒ガスにする。このとき、室外ファン２８は室外コイル２５に外気を通過させることで、冷媒の蒸発を促す。高温低圧の冷媒ガスは、圧縮機２４で圧縮されて高温高圧の冷媒ガスとなり、四方弁３３及びガス配管２３を通じて室内ユニット２１に供給される。
【０００６】
室内コイル３１に供給された高温高圧の冷媒ガスは、室内ファン３２によって吸い込まれた室内空気に熱を捨てて凝縮し、液状の冷媒になる。室内コイル３１で暖められた室内空気は、室内ファン３２によって室内に吹き出される。液状の冷媒は、室内チェック弁３０及び液配管２２を通じて室外ユニット２０に供給される。室外膨張弁２６は、液状の冷媒を減圧膨張させて低温低圧の冷媒ガスにして室外コイル２５に供給する。
【０００７】
外気温度センサ１１は外気温度を計測し、室内吸込温度センサ１２は室内ファン３２によって吸い込まれた室内空気の温度を計測し、室内吹出温度センサ１３は室内に吹き出される空気の温度を計測し、ガス配管温度センサ１４はガス配管２３の温度を計測し、液配管温度センサ１５は液配管２２の温度を計測する。サーモスタット１８は、ユーザによって設定された室温の設定値を制御基板１９に伝える。
【０００８】
制御基板１９の図示しないＣＰＵは、外気温度センサ１１、室内吸込温度センサ１２、室内吹出温度センサ１３、ガス配管温度センサ１４及び液配管温度センサ１５の各計測値とサーモスタット１８の設定値とに基づいて、室温（室内吹出温度）が設定値と等しくなるよう室外ユニット２０と室内ユニット２１とを制御する。
【０００９】
以上のような住宅向けのセントラル空気調和機では、業務用と異なり、（Ａ）２４時間の常時運転、（Ｂ）居住者による独自の修理が困難、（Ｃ）専属のメンテナンス担当がいないため、メンテナンスが実施されない場合や居住者による不完全なメンテナンスしか実施されない場合がある、といった固有の問題が生じる。それにも関わらず、セントラル空気調和機は住宅内唯一の熱源となるため、故障時には緊急の対応を迫られる。このため、熱源装置（室外ユニット２０及び室内ユニット２１）が故障し完全に停止する手前の段階での熱源異常の検出を行う必要がある。また、熱源装置に適切なメンテナンスを施していないために装置劣化している状況を検出し、ユーザにメンテナンスを促すことも必要となる。
【００１０】
図１１はセントラル空気調和機の熱源装置の異常を検出する従来の異常検出装置の構成を示すブロック図である。異常検出装置は、外気温度センサ１１、室内吸込温度センサ１２、室内吹出温度センサ１３、ガス配管温度センサ１４及び液配管温度センサ１５の各計測値をコンピュータで利用できるようにデジタル化するＡ／Ｄ回路５と、異常検出プログラムが書き込まれたＲＯＭであるプログラムメモリ６と、異常検出プログラムに従って処理を行うＣＰＵ（中央処理装置）７と、ＣＰＵ７の出力をアナログ化して増幅し大容量の接点出力に変換する出力部８と、サーモスタット１８と異常検出装置とを接続するためのサーモスタットインターフェース９と、Ａ／Ｄ回路５とプログラムメモリ６とＣＰＵ７と出力部８とサーモスタットインターフェース９とを相互に接続するバス１０とから構成される。この異常検出装置は制御基板１９上に搭載されている。
【００１１】
次に、図１１に示した異常検出装置の動作を図１２を用いて説明する。まず、ＣＰＵ７は、サーモスタット１８にユーザが設定した設定温度とサーモスタット内蔵センサで測定された現在の室温との間に差が発生した場合、熱源稼働条件がＹＥＳと判定し（図１２ステップ１０１においてＹＥＳ）、暖房か冷房かを判定する（ステップ１０２）。冷房の場合、ＣＰＵ７は、冷房切替信号を出力部８に出力する（ステップ１０３）。これにより、出力部８の冷房切替接点１７が閉じて、四方弁３３は、暖房時と冷媒の流れを反転させて暖房から冷房への切り替えを行う。
【００１２】
次に、ＣＰＵ７は、熱源稼働信号を出力部８に出力する（ステップ１０４）。これにより、出力部８の熱源稼働接点１６が閉じて、室外ユニット２０と室内ユニット２１の各構成が稼働する。続いて、ＣＰＵ７は、アラーム検出処理を行う（ステップ１０５）。図１３はアラーム検出処理を説明するためのフローチャート図である。
【００１３】
アラーム検出処理において、ＣＰＵ７は、液配管温度センサ１５によって計測された液配管２２の温度がしきい値５５℃より高いか否かを判定する（図１３ステップ２０１）。液配管２２の温度が５５℃以下の場合、ＣＰＵ７は、暖房か冷房かを判定し（ステップ２０２）、冷房の場合、ガス配管温度センサ１４によって計測されたガス配管２３の温度がしきい値−３５℃より低いか否かを判定する（ステップ２０３）。ガス配管２３の温度が−３５℃以上の場合には、ステップ２０６に進む。
【００１４】
一方、ステップ２０２において暖房の場合、ＣＰＵ７は、ガス配管２３の温度がしきい値４０℃より低いか否かを判定し（ステップ２０４）、４０℃以上の場合には、ガス配管２３の温度がしきい値１４０℃より高いか否かを判定する（ステップ２０５）。ステップ２０５においてガス配管２３の温度が１４０℃以下の場合、あるいはステップ２０３においてガス配管２３の温度が−３５℃以上の場合、ＣＰＵ７は、室内吸込温度センサ１２によって計測された室内吸込温度と室内吹出温度センサ１３によって計測された室内吹出温度との差の絶対値がしきい値５℃より低いか否かを判定する（ステップ２０６）。
【００１５】
ステップ２０６において室内吸込温度と室内吹出温度との差の絶対値が５℃以上の場合、ＣＰＵ７は、熱源装置に異常がないと判定する（ステップ２０８）。また、ＣＰＵ７は、ステップ２０１において液配管２２の温度が５５℃より高い場合、この５５℃より高い状態が５分間継続したかどうかを判定する（ステップ２０７）。同様に、ＣＰＵ７は、ステップ２０３においてガス配管２３の温度が−３５℃より低い場合、この−３５℃より低い状態が５分間継続したかどうかを判定する（ステップ２０７）。
【００１６】
また、ＣＰＵ７は、ステップ２０４においてガス配管２３の温度が４０℃より低い場合、この４０℃より低い状態が５分間継続したかどうかを判定する（ステップ２０７）。また、ＣＰＵ７は、ステップ２０５においてガス配管２３の温度が１４０℃より高い場合、この１４０℃より高い状態が５分間継続したかどうかを判定する（ステップ２０７）。さらに、ＣＰＵ７は、ステップ２０６において室内吸込温度と室内吹出温度との差の絶対値が５℃より低い場合、この５℃より低い状態が５分間継続したかどうかを判定する（ステップ２０７）。
【００１７】
ステップ２０１において液配管２２の温度が５５℃より高い状態、ステップ２０３においてガス配管２３の温度が−３５℃より低い状態、ステップ２０４においてガス配管２３の温度が４０℃より低い状態、ステップ２０５においてガス配管２３の温度が１４０℃より高い状態、ステップ２０６において室内吸込温度と室内吹出温度との差の絶対値が５℃より低い状態の５つの状態のうち、少なくとも１つの状態が５分間継続した場合、ＣＰＵ７は、熱源装置に異常が発生していると判断し、アラームを発する（ステップ２０９）。
【００１８】
アラーム発生時、ＣＰＵ７は、サーモスタットインターフェース９を通じてサーモスタット１８の異常ランプを点灯させ（ステップ２１０）、サーモスタット１８の表示部に「アラーム」という文字を表示させる（ステップ２１１）。これにより、住宅内のユーザは空気調和機の異常を認識する。
【００１９】
そして、ＣＰＵ７は、アラームが発生した場合（ステップ１０６においてＹＥＳ）、熱源稼働信号の出力を停止して、セントラル空気調和機を停止させる。以上のように、従来の異常検出装置では、センサ１１〜１５によって検出された温度が予め設定された条件の範囲を超えた場合に異常と判断していた。
【００２０】
【発明が解決しようとする課題】
従来の異常検出装置において、各センサ１１〜１５が検出する温度は、熱源装置の機種が同じで、かつ熱源装置の外部状況（外気温度や室内吸込温度）が同じであっても、空気調和機の設置場所の状況（例えば冷媒配管長や吹き出し空気風量など）に影響されるため、設置場所ごとに異なる値となる。このため、従来の異常検出装置では、センサ１１〜１５の各計測値又はその差分と比較するしきい値を、空気調和機をどのような場所に設置しても誤診断しないような値に設定する必要がある。
【００２１】
このようなしきい値を異常検出に用いると、センサ１１〜１５の各計測値又はその差分に著しい異常が生じた場合のみアラーム発生と判断することになり、異常停止にまで至っていない空気調和機の軽微の異常や装置劣化を検出するには不向きである。したがって、従来の異常検出装置では、空気調和機が故障して停止する前の軽微の異常を早期に検出することができず、また適切なメンテナンスが実施されていない場合の空気調和機の装置劣化を検出することができないという問題点があった。
【００２２】
本発明は、上記課題を解決するためになされたもので、空気調和機が故障して停止する前に異常を早期に検出することができ、空気調和機の装置劣化を検出することができる異常検出装置、異常検出方法及びプログラムを提供することを目的とする。
【００２３】
【課題を解決するための手段】
本発明の空気調和機の異常検出装置は、空気調和機の熱源の外部状況を計測する第１のセンサ（１１，１２）と、前記空気調和機の運転状況を計測する第２のセンサ（１３〜１５）と、前記空気調和機が暖房か冷房かを判定し、冷房の場合、冷房切替信号を出力する CPU と、一定期間中の前記外部状況の計測値と前記一定期間中の前記運転状況の計測値と前記冷房切替信号とをメモリ（１）に蓄積し、このメモリに蓄積した前記外部状況の計測値、前記運転状況の計測値及び前記冷房切替信号から前記空気調和機の運転状況のニューラルネットワークモデルを作成するモデル作成手段（７）と、前記作成されたニューラルネットワークモデルにより前記空気調和機の現在の運転状況を予測し、この運転状況の予測値と前記運転状況の現在の計測値とを比較して前記空気調和機が正常か否かを判定する異常判定手段（７）とを備えるものである。本発明では、空気調和機の設置後に熱源の通常の稼働状態をニューラルネットワークモデル化のために一定期間蓄え、蓄えた計測値を基に空気調和機の運転状況をニューラルネットワークモデル化することで、学習完了後の熱源の稼働状態を空気調和機の外部状況から推測する。運転状況のニューラルネットワークモデルによって予測された稼働状態と計測された実際の稼働状態とが異なる場合は、熱源装置の劣化もしくはメンテナンス未実施の状態であると判断する。空気調和機の熱源の外部状況の計測値としては、例えば外気温度と室内吸込温度とがある。空気調和機の運転状況の計測値としては、空気調和機の熱源装置に与えられる操作量と、空気調和機の制御の結果である制御量とがある。そして、操作量としては、ガス配管温度と液配管温度とがあり、制御量としては、室内吹出温度がある。予測する運転状況としては、例えば室内吹出温度と配管温度がある。また、本発明の空気調和機の異常検出装置の１構成例において、前記モデル作成手段は、前記空気調和機の稼働開始時点から所定時間が経過するまでの間を前記一定期間から除外するものである。また、本発明の空気調和機の異常検出装置の１構成例において、前記異常判定手段は、前記空気調和機の稼働開始時点から所定時間が経過した後に前記空気調和機の異常判定を開始するものである。
【００２４】
また、本発明の空気調和機の異常検出方法は、空気調和機の熱源の外部状況を計測する第１の計測手順と、前記空気調和機の運転状況を計測する第２の計測手順と、前記空気調和機が暖房か冷房かを判定し、冷房の場合、冷房切替信号を出力する手順と、一定期間中の前記外部状況の計測値と前記一定期間中の前記運転状況の計測値と前記冷房切替信号とをメモリに蓄積し、このメモリに蓄積した前記外部状況の計測値、前記運転状況の計測値及び前記冷房切替信号から前記空気調和機の運転状況のニューラルネットワークモデルを作成するモデル作成手順と、前記作成されたニューラルネットワークモデルにより前記空気調和機の現在の運転状況を予測し、この運転状況の予測値と前記運転状況の現在の計測値とを比較して前記空気調和機が正常か否かを判定する異常判定手順とを実行するようにしたものである。また、本発明の空気調和機の異常検出方法の１構成例において、前記モデル作成手順は、前記空気調和機の稼働開始時点から所定時間が経過するまでの間を前記一定期間から除外するようにしたものである。また、本発明の空気調和機の異常検出方法の１構成例において、前記異常判定手順は、前記空気調和機の稼働開始時点から所定時間が経過した後に前記空気調和機の異常判定を開始するようにしたものである。
【００２５】
また、本発明の空気調和機の異常検出プログラムは、第１のセンサによって一定期間計測された空気調和機の熱源の外部状況の計測値と第２のセンサによって一定期間計測された前記空気調和機の運転状況の計測値と前記空気調和機が冷房か暖房かに基づいて CPU から出力される冷房切替信号とをメモリに蓄積し、このメモリに蓄積した前記外部状況の計測値、前記運転状況の計測値及び前記冷房切替信号から前記空気調和機の運転状況のニューラルネットワークモデルを作成するモデル作成手順と、前記作成されたニューラルネットワークモデルにより前記空気調和機の現在の運転状況を予測し、この運転状況の予測値と前記運転状況の現在の計測値とを比較して前記空気調和機が正常か否かを判定する異常判定手順とをコンピュータに実行させるようにしたものである。また、本発明の空気調和機の異常検出プログラムの１構成例において、前記モデル作成手順は、前記空気調和機の稼働開始時点から所定時間が経過するまでの間を前記一定期間から除外するようにしたものである。また、本発明の空気調和機の異常検出プログラムの１構成例において、前記異常判定手順は、前記空気調和機の稼働開始時点から所定時間が経過した後に前記空気調和機の異常判定を開始するようにしたものである。
【００２６】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。図１は本発明の実施の形態となるセントラル空気調和機の異常検出装置の構成を示すブロック図である。本実施の形態においても、セントラル空気調和機の構成は従来と同様であるので、図１０の符号を用いて説明する。
【００２７】
図１の異常検出装置は、マイクロコンピュータシステムからなり、外気温度センサ１１、室内吸込温度センサ１２、室内吹出温度センサ１３、ガス配管温度センサ１４及び液配管温度センサ１５の各計測値と冷房切替信号とセントラル空気調和機の運転状況のモデルとを蓄積する不揮発性メモリ１と、空気調和機の熱源装置（室外ユニット２０及び室内ユニット２１）を最初に稼働させたときからの経過時間を計測する経時タイマ４と、センサ１１〜１５の各計測値をコンピュータで利用できるようにデジタル化するＡ／Ｄ回路５と、プログラムが書き込まれたＲＯＭであるプログラムメモリ６と、プログラムに従って処理を行うＣＰＵ（中央処理装置）７と、ＣＰＵ７の出力をアナログ化して増幅し大容量の接点出力に変換する出力部８と、サーモスタット１８と異常検出装置とを接続するためのサーモスタットインターフェース９と、Ａ／Ｄ回路５とプログラムメモリ６とＣＰＵ７と出力部８とサーモスタットインターフェース９とを相互に接続するバス１０とを備えている。この異常検出装置はセントラル空気調和機の制御基板１９上に搭載されている。
【００２８】
外気温度センサ１１と室内吸込温度センサ１２は空気調和機の熱源の外部状況を計測する第１のセンサとなり、室内吹出温度センサ１３とガス配管温度センサ１４と液配管温度センサ１５は空気調和機の運転状況を計測する第２のセンサとなる。
【００２９】
不揮発性メモリ１には、センサ１１〜１５の一定期間（例えば１年）中の各計測値とこの一定期間中の冷房切替信号とが計測情報２として格納され、さらにＣＰＵ７によって作成されるセントラル空気調和機の運転状況のモデル３が格納される。
【００３０】
プログラムメモリ６には、セントラル空気調和機の通常時の制御プログラムと共に、異常検出プログラムが書き込まれている。ＣＰＵ７は、制御プログラムに従って空気調和機を制御、すなわちセンサ１１〜１５の各計測値とサーモスタット１８の設定値とに基づいて室内吹出温度が設定値と等しくなるよう室外ユニット２０と室内ユニット２１とを制御する。さらに、ＣＰＵ７は、異常検出プログラムに従って空気調和機の運転状況のモデル３を作成し、このモデル３により空気調和機の異常を検出する。
【００３１】
以下、本実施の形態の異常検出装置の動作を図２を用いて説明する。まず、ＣＰＵ７は、サーモスタット１８にユーザが設定した設定温度とサーモスタット内蔵センサで測定された現在の室温との間に差が発生した場合、熱源稼働条件がＹＥＳと判定し（図２ステップ１０１においてＹＥＳ）、暖房か冷房かを判定する（ステップ１０２）。冷房の場合、ＣＰＵ７は、冷房切替信号を出力部８に出力する（ステップ１０３）。これにより、出力部８の冷房切替接点１７が閉じて、セントラル空気調和機の四方弁３３は、暖房時と冷媒の流れを反転させて暖房から冷房への切り替えを行う。
【００３２】
次に、ＣＰＵ７は、熱源稼働信号を出力部８に出力する（ステップ１０４）。これにより、出力部８の熱源稼働接点１６が閉じて、室外ユニット２０と室内ユニット２１の各構成が稼働する。続いて、ＣＰＵ７は、アラーム検出処理を行う（ステップ１０５）。このアラーム検出処理の手順は図１３で説明したとおりであるので、詳細な説明は省略する。
【００３３】
ＣＰＵ７は、アラームが発生した場合（ステップ１０６においてＹＥＳ）、熱源稼働信号の出力を停止して、セントラル空気調和機を停止させる。図３はサーモスタット１８の正面図である。サーモスタット１８の表示部には、セントラル空気調和機の熱源装置が稼働しているときに点灯する熱源稼働ランプ３４と、熱源装置に何らかの異常が発生したときに点灯する異常検知ランプ３５と、住宅内のユーザが室温の設定値を１℃上げるときに押下する設定温度アップボタン３６と、ユーザが室温の設定値を１℃下げるときに押下する設定温度ダウンボタン３７と、動作モード（暖房又は冷房）、設定温度、現在温度及び異常時の情報をユーザに対して表示する液晶表示部３８とが備えられている。
【００３４】
ユーザが設定温度アップボタン３６又は設定温度ダウンボタン３７を操作すると、このユーザの操作はサーモスタットインターフェース９及びバス１０を介してＣＰＵ７に伝えられる。また、ＣＰＵ７は、バス１０及びサーモスタットインターフェース９を介して、サーモスタット１８の表示部に必要な情報を表示させる。
【００３５】
例えば、図４（ａ）の例は正常運転の場合を示しており、熱源稼働ランプ３４が点灯し、異常検知ランプ３５が非点灯で、動作モードが冷房、設定温度が２８℃で、現在の温度が２８℃であることが分かる。一方、図４（ｂ）の例は、ステップ１０５のアラーム検出処理でアラームが発生した場合を示しており、熱源稼働ランプ３４が非点灯で、異常検知ランプ３５が点灯し、動作モードが冷房であることが分かり、さらに液晶表示部３８に「アラーム」という文字が表示されている。
【００３６】
一方、ＣＰＵ７は、ステップ１０６においてアラームが発生していない場合、熱源稼働信号の出力が５分を超えて継続しているか否かを判定し（ステップ１０７）、５分を超えて継続している場合、熱源稼働信号を最初に出力したとき、すなわちセントラル空気調和機の熱源装置を最初に稼働させたときから１年が経過しているか否かを判定する（ステップ１０８）。空気調和機を住宅に設置して最初に熱源稼働信号を出力したときからの経過時間は経時タイマ４によって計測されている。
【００３７】
熱源稼働信号を最初に出力したときから１年経過していない場合、ＣＰＵ７は、学習データの前回の蓄積時から１０分経過したか否かを判定する（ステップ１０９）。学習データを初めて蓄積する場合には、前回のデータ蓄積がないので、そのままステップ１１０に進んで学習データ蓄積処理を行う。
【００３８】
図５は学習データ蓄積処理を説明するためのフローチャート図である。学習データ蓄積処理において、まずＣＰＵ７は、外気温度センサ１１で計測されＡ／Ｄ回路５でデジタル化された外気温度のデジタル値を計測情報２として不揮発性メモリ１に書き込み（図５ステップ３０１）、室内吸込温度センサ１２で計測されＡ／Ｄ回路５でデジタル化された室内吸込温度のデジタル値を計測情報２として不揮発性メモリ１に書き込む（ステップ３０２）。
【００３９】
続いて、ＣＰＵ７は、室内吹出温度センサ１３で計測されＡ／Ｄ回路５でデジタル化された室内吹出温度のデジタル値を計測情報２として不揮発性メモリ１に書き込み（ステップ３０３）、ガス配管温度センサ１４で計測されＡ／Ｄ回路５でデジタル化されたガス配管温度のデジタル値を計測情報２として不揮発性メモリ１に書き込み（ステップ３０４）、液配管温度センサ１５で計測されＡ／Ｄ回路５でデジタル化された液配管温度のデジタル値を計測情報２として不揮発性メモリ１に書き込む（ステップ３０５）。
【００４０】
さらに、ＣＰＵ７は、冷房切替信号の状態（出力中か否か）を計測情報２として不揮発性メモリ１に書き込む（ステップ３０６）。以上で学習データ蓄積処理が終了し、ＣＰＵ７はステップ１０１に戻る。アラーム発生がなく、熱源稼働信号の出力が５分を超えて継続し、かつ熱源装置を最初に稼働させたときから１年経過していない場合、ステップ１１０の学習データ蓄積処理から１０分経過したときに再び学習データ蓄積処理が行われる。こうして、１０分毎に学習データ蓄積処理が行われる。
【００４１】
次に、熱源装置を最初に稼働させたときから１年経過した場合、ステップ１０８において判定ＹＥＳとなり、ＣＰＵ７は、セントラル空気調和機の運転状況のモデル３を作成済みかどうかを判定する（ステップ１１１）。運転状況のモデル３を作成していない場合、ＣＰＵ７は、モデル作成処理を行う（ステップ１１２）。
【００４２】
図６はモデル作成処理を説明するためのフローチャート図である。モデル作成処理において、まずＣＰＵ７は、不揮発性メモリ１に格納された計測情報２を全て読み出す（図６ステップ４０１）。本実施の形態では、セントラル空気調和機の運転状況のモデル３としてニューラルネットワークモデルを用いる。
【００４３】
したがって、図６に示すモデル作成処理はニューラルネットワークモデルの学習処理である。ニューラルネットワークでは学習時に入力変数と出力変数のサンプルを同時に与えることにより、入力変数と出力変数の相関を学習し、ニューラルネットワーク内部に入出力間の相関モデルを構築する。
【００４４】
このようなニューラルネットワークモデルの学習時の動作を図７に示す。本実施の形態では、モデル３Ａ、モデル３Ｂ、モデル３Ｃの３つのニューラルネットワークモデルを用いる。ＣＰＵ７は、計測情報２のうち外気温度、室内吸込温度及び冷房切替信号をサンプル的な入力変数としてモデル３Ａに与えると同時に、これら入力変数に対するモデル３Ａの望ましい出力変数として計測情報２の液配管温度をモデル３Ａに与える（ステップ４０２）。これにより、目的とする出力変数が得られるようモデル３Ａに学習を行わせる。
【００４５】
続いて、ＣＰＵ７は、計測情報２のうち外気温度、室内吸込温度及び冷房切替信号をサンプル的な入力変数としてモデル３Ｂに与えると同時に、これら入力変数に対するモデル３Ｂの望ましい出力変数として計測情報２の室内吹出温度をモデル３Ｂに与える（ステップ４０３）。これにより、目的とする出力変数が得られるようモデル３Ｂに学習を行わせる。
【００４６】
さらに、ＣＰＵ７は、計測情報２のうちガス配管温度、室内吸込温度及び冷房切替信号をサンプル的な入力変数としてモデル３Ｃに与えると同時に、これら入力変数に対するモデル３Ｃの望ましい出力変数として計測情報２の室内吹出温度をモデル３Ｃに与える（ステップ４０４）。これにより、目的とする出力変数が得られるようモデル３Ｃに学習を行わせる。
【００４７】
ニューラルネットワークモデルを学習させる方法としては、例えばバックプロパゲーション（Back Propargation ）法がある。この学習の際、入力変数と出力変数との組を複数組与えることにより、入出力の相関関係が一定でない場合でも、適切な出力変数が推測できるようニューラルネットワークモデルに学習を行わせることができる。
【００４８】
本実施の形態では、最初の稼働時から１年が経過するまで前述の学習データ蓄積処理によって計測情報２を一定時間（図２の例では１０分）毎に蓄積しているので、入力変数と出力変数との組がモデル３Ａ，３Ｂ，３Ｃにそれぞれ複数組与えられる。以上で、モデル作成処理が終了する。
【００４９】
なお、本実施の形態では、ステップ１０７の判定により空気調和機の稼働開始時点から所定時間（図２の例では５分）が経過するまでの間を前記一定期間から除外し、学習データ蓄積処理を行わないようにしている。これにより、稼働開始直後の制御の過渡状態が終わってからのデータを蓄積するようにして、過渡状態のデータが計測情報２に含まれないようにしている。制御の過渡状態のデータを除外することにより、運転状況の正確なモデル３を作成することができる。
【００５０】
次に、ＣＰＵ７は、ステップ１１１において運転状況のモデル３を作成済みの場合、あるいはステップ１１２のモデル作成処理が終了した場合、モデルによる診断処理を行う（ステップ１１３）。図８はモデルによる診断処理を説明するためのフローチャート図である。
【００５１】
本実施の形態では、外気温度センサ１１、室内吸込温度センサ１２及びガス配管温度センサ１４の各計測値と冷房切替信号の現在の状態とに基づいて、モデル作成処理で構築したニューラルネットワークモデル３Ａ，３Ｂ，３Ｃによりそれぞれ液配管温度、室内吹出温度、室内吹出温度を予測する。ニューラルネットワークモデル３Ａ，３Ｂ，３Ｃの出力予測時の動作を図９に示す。
【００５２】
モデルによる診断処理において、まずＣＰＵ７は、外気温度センサ１１で計測されＡ／Ｄ回路５でデジタル化された現在の外気温度のデジタル値と、室内吸込温度センサ１２で計測されＡ／Ｄ回路５でデジタル化された現在の室内吸込温度のデジタル値と、現在の冷房切替信号とから、不揮発性メモリ１に格納したニューラルネットワークモデル３Ａにより液配管温度（デジタル値）を予測させる（図８ステップ５０１）。
【００５３】
そして、ＣＰＵ７は、ニューラルネットワークモデル３Ａで得られた液配管温度予測値と液配管温度センサ１５で計測されＡ／Ｄ回路５でデジタル化された現在の液配管温度のデジタル値との差の絶対値が３℃より高いか否かを判定する（ステップ５０２）。
【００５４】
ステップ５０２において差の絶対値が３℃以下の場合、ＣＰＵ７は、外気温度センサ１１で計測されＡ／Ｄ回路５でデジタル化された現在の外気温度のデジタル値と、室内吸込温度センサ１２で計測されＡ／Ｄ回路５でデジタル化された現在の室内吸込温度のデジタル値と、現在の冷房切替信号とから、ニューラルネットワークモデル３Ｂにより室内吹出温度（デジタル値）を予測させる（ステップ５０３）。
【００５５】
そして、ＣＰＵ７は、ニューラルネットワークモデル３Ｂで得られた室内吹出温度予測値と室内吹出温度センサ１３で計測されＡ／Ｄ回路５でデジタル化された現在の室内吹出温度のデジタル値との差の絶対値が３℃より高いか否かを判定する（ステップ５０４）。
【００５６】
ステップ５０４において差の絶対値が３℃以下の場合、ＣＰＵ７は、ガス配管温度センサ１４で計測されＡ／Ｄ回路５でデジタル化された現在のガス配管温度のデジタル値と、室内吸込温度センサ１２で計測されＡ／Ｄ回路５でデジタル化された現在の室内吸込温度のデジタル値と、現在の冷房切替信号とから、ニューラルネットワークモデル３Ｃにより室内吹出温度（デジタル値）を予測させる（ステップ５０５）。
【００５７】
そして、ＣＰＵ７は、ニューラルネットワークモデル３Ｃで得られた室内吹出温度予測値と室内吹出温度センサ１３で計測されＡ／Ｄ回路５でデジタル化された現在の室内吹出温度のデジタル値との差の絶対値が３℃より高いか否かを判定する（ステップ５０６）。ステップ５０６において差の絶対値が３℃以下の場合は、熱源装置に異常がないと判断して、診断処理を終了する。
【００５８】
また、ステップ５０２，５０４，５０６において差の絶対値が３℃より高い場合、ＣＰＵ７は、熱源装置に何らかの異常が発生していると判断し、サーモスタットインターフェース９を通じてサーモスタット１８の異常ランプを点灯させ（ステップ５０７）、サーモスタット１８の表示部に「お手入れが必要です」という文字を表示させる（ステップ５０８）。以上で診断処理が終了し、ＣＰＵ７はステップ１０１に戻る。
【００５９】
図４（ｃ）の例は、診断処理でアラームが発生した場合のサーモスタット１８の表示例を示しており、熱源稼働ランプ３４及び異常検知ランプ３５が点灯し、動作モードが冷房であることが分かり、さらに液晶表示部３８に「お手入れが必要です」という文字が表示されている。こうして、住宅内のユーザは、空気調和機のメンテナンスが必要であることを認識する。
【００６０】
以上のように、本実施の形態によれば、空気調和機の設置後に熱源装置の通常の稼働状態をモデル化のために一定期間蓄え、蓄えた計測情報２を基に空気調和機の運転状況をモデル化することで、学習完了後の熱源の稼働状態を外気温度や室内吸込温度などの外部要因から推測する。モデル３によって予測された稼働状態と計測された実際の稼働状態とが異なる場合は、熱源装置の劣化もしくはメンテナンス未実施の状態であると判断する。これにより、ユーザによるメンテナンスや故障前のサービスコールを促し、熱源装置そのものが停止することを防ぐことができる。
【００６１】
なお、本実施の形態では、ステップ１０７の判定により空気調和機の稼働開始時点から所定時間（図２の例では５分）が経過した後に診断処理を開始するようにして、稼働開始直後の制御の過渡状態のデータに基づいて異常判定を行わないようにしている。制御の過渡状態のデータを除外することにより、空気調和機の異常判定を正確に行うことができる。
【００６２】
【発明の効果】
本発明によれば、一定期間中の外部状況の計測値と一定期間中の運転状況の計測値と空気調和機が冷房か暖房かに基づいて CPU から出力される冷房切替信号とをメモリに蓄積し、メモリに蓄積した計測値及び冷房切替信号から空気調和機の運転状況のニューラルネットワークモデルを作成するモデル作成手段と、作成されたニューラルネットワークモデルにより空気調和機の現在の運転状況を予測し、運転状況の予測値と運転状況の現在の計測値とを比較して空気調和機が正常か否かを判定する異常判定手段とを設けることにより、空気調和機の設置場所ごとに変わってしまう空気調和機の運転状況(室内吹出温度や配管温度)を空気調和機の設置後の計測値に基づいてモデル化し、このモデルを用いて空気調和機の異常判定を行うので、空気調和機が故障して停止する前の軽微の異常を早期に検出することができ、また適切なメンテナンスが実施されていない場合の空気調和機の装置劣化を検出することができる。これにより、空気調和機の故障を予測することができ、部品の交換などのメンテナンスを確実に行うことができる。
【００６３】
また、空気調和機の稼働開始時点から所定時間が経過するまでの間を一定期間から除外することにより、稼働開始直後の制御の過渡状態の計測値をメモリに蓄積しないようにしている。制御の過渡状態の計測値を除外することにより、空気調和機の運転状況の正確なモデルを作成することができる。これにより、空気調和機の軽微の異常や装置劣化を確実に検出することができる。
【００６４】
また、空気調和機の稼働開始時点から所定時間が経過した後に空気調和機の異常判定を開始することにより、制御の過渡状態のデータを除外して、空気調和機の異常判定を正確に行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明の実施の形態となるセントラル空気調和機の異常検出装置の構成を示すブロック図である。
【図２】 本発明の実施の形態における異常検出装置の動作を示すフローチャート図である。
【図３】 本発明の実施の形態における異常検出装置のサーモスタットの正面図である。
【図４】 本発明の実施の形態における異常検出装置のサーモスタットの表示例を示す図である。
【図５】 本発明の実施の形態における異常検出装置の学習データ蓄積処理を説明するためのフローチャート図である。
【図６】 本発明の実施の形態における異常検出装置のモデル作成処理を説明するためのフローチャート図である。
【図７】 本発明の実施の形態におけるニューラルネットワークモデルの学習時の動作を示す説明図である。
【図８】 本発明の実施の形態における診断処理を説明するためのフローチャート図である。
【図９】 本発明の実施の形態におけるニューラルネットワークモデルの出力予測時の動作を示す説明図である。
【図１０】 住宅向けのセントラル空気調和機の構成を示すブロック図である。
【図１１】 セントラル空気調和機の従来の異常検出装置の構成を示すブロック図である。
【図１２】 図１１の異常検出装置の動作を示すフローチャート図である。
【図１３】 図１１の異常検出装置のアラーム検出処理を説明するためのフローチャート図である。
【符号の説明】
１…不揮発性メモリ、２…計測情報、３…モデル、４…経時タイマ、５…Ａ／Ｄ回路、６…プログラムメモリ、７…ＣＰＵ、８…出力部、９…サーモスタットインターフェース、１０…バス、１１…外気温度センサ、１２…室内吸込温度センサ、１３…室内吹出温度センサ、１４…ガス配管温度センサ、１５…液配管温度センサ、１８…サーモスタット、１９…制御基板、２０…室外ユニット、２１…室内ユニット、２２…液配管、２３…ガス配管、２４…圧縮機、２５…室外コイル、２６…室外膨張弁、２７…室外チェック弁、２８…室外ファン、２９…室内膨張弁、３０…室内チェック弁、３１…室内コイル、３２…室内ファン、３３…四方弁。
【発明の属する技術分野】
本発明は、空気調和機に係り、特に住宅向けのセントラル空気調和機の熱源装置の異常を検出する異常検出装置、異常検出方法及びプログラムに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
図１０に住宅向けのセントラル空気調和機の構成を示す。図１０において、１１は外気温度を計測する外気温度センサ、１２は室内ファンによって吸い込まれた室内空気の温度（室内吸込温度）を計測する室内吸込温度センサ、１３は室内に吹き出される空気の温度（室内吹出温度）を計測する室内吹出温度センサ、１４はガス化された冷媒が流れるガス配管の温度を計測するガス配管温度センサ、１５は液化された冷媒が流れる液配管の温度を計測する液配管温度センサ、１８はユーザインターフェース及び室温設定機能を有するサーモスタット、１９は空気調和機の制御部が搭載された制御基板、２０は室外に設置される室外ユニット、２１は室内に設置される室内ユニット、２２は液配管、２３はガス配管、２４は冷媒を圧縮する圧縮機、２５は冷房時に冷媒を凝縮させ、暖房時に冷媒を蒸発させる室外コイル、２６は暖房時に冷媒を減圧膨張させる室外膨張弁、２７は冷房時に冷媒が圧力低下せずに通過する室外チェック弁、２８は室外コイル２５へ外気を通過させることで冷媒の凝縮や蒸発を促す室外ファン、２９は冷房時に冷媒を減圧膨張させる室内膨張弁、３０は暖房時に冷媒が圧力低下せずに通過する室内チェック弁、３１は暖房時に冷媒を凝縮させ、冷房時に冷媒を蒸発させる室内コイル、３２は室内コイル３１へ室内空気を通過させることで暖房や冷房の効果を生み出す室内ファン、３３は冷房時と暖房時で冷媒の流れを反転させる四方弁である。
【０００３】
このようなセントラル空気調和機では、冷房時、高温高圧の冷媒ガスを室外ユニット２０の室外コイル２５で凝縮させて液状の冷媒にし、この液状の冷媒を室外チェック弁２７及び液配管２２を通じて室内ユニット２１へ供給する。このとき、室外ファン２８は室外コイル２５に外気を通過させることで、冷媒の凝縮を促す。室内膨張弁２９は、液状の冷媒を減圧膨張させて低温低圧の冷媒ガスにする。
【０００４】
室内コイル３１に供給された低温低圧の冷媒ガスは、室内ファン３２によって吸い込まれた室内空気の熱を奪って高温低圧の冷媒ガスになる。室内コイル３１で冷やされた室内空気は、室内ファン３２によって室内に吹き出される。高温低圧の冷媒ガスは、ガス配管２３を通じて室外ユニット２０へ供給され、四方弁３３を通って圧縮機２４で圧縮されて高温高圧の冷媒ガスとなり、室外コイル２５に供給される。
【０００５】
一方、暖房時において、四方弁３３は、冷房時と冷媒の流れを反転させて冷房から暖房へ動作を切り替える。室外コイル２５に供給された低温低圧の冷媒ガスを室外コイル２５で蒸発させて高温低圧の冷媒ガスにする。このとき、室外ファン２８は室外コイル２５に外気を通過させることで、冷媒の蒸発を促す。高温低圧の冷媒ガスは、圧縮機２４で圧縮されて高温高圧の冷媒ガスとなり、四方弁３３及びガス配管２３を通じて室内ユニット２１に供給される。
【０００６】
室内コイル３１に供給された高温高圧の冷媒ガスは、室内ファン３２によって吸い込まれた室内空気に熱を捨てて凝縮し、液状の冷媒になる。室内コイル３１で暖められた室内空気は、室内ファン３２によって室内に吹き出される。液状の冷媒は、室内チェック弁３０及び液配管２２を通じて室外ユニット２０に供給される。室外膨張弁２６は、液状の冷媒を減圧膨張させて低温低圧の冷媒ガスにして室外コイル２５に供給する。
【０００７】
外気温度センサ１１は外気温度を計測し、室内吸込温度センサ１２は室内ファン３２によって吸い込まれた室内空気の温度を計測し、室内吹出温度センサ１３は室内に吹き出される空気の温度を計測し、ガス配管温度センサ１４はガス配管２３の温度を計測し、液配管温度センサ１５は液配管２２の温度を計測する。サーモスタット１８は、ユーザによって設定された室温の設定値を制御基板１９に伝える。
【０００８】
制御基板１９の図示しないＣＰＵは、外気温度センサ１１、室内吸込温度センサ１２、室内吹出温度センサ１３、ガス配管温度センサ１４及び液配管温度センサ１５の各計測値とサーモスタット１８の設定値とに基づいて、室温（室内吹出温度）が設定値と等しくなるよう室外ユニット２０と室内ユニット２１とを制御する。
【０００９】
以上のような住宅向けのセントラル空気調和機では、業務用と異なり、（Ａ）２４時間の常時運転、（Ｂ）居住者による独自の修理が困難、（Ｃ）専属のメンテナンス担当がいないため、メンテナンスが実施されない場合や居住者による不完全なメンテナンスしか実施されない場合がある、といった固有の問題が生じる。それにも関わらず、セントラル空気調和機は住宅内唯一の熱源となるため、故障時には緊急の対応を迫られる。このため、熱源装置（室外ユニット２０及び室内ユニット２１）が故障し完全に停止する手前の段階での熱源異常の検出を行う必要がある。また、熱源装置に適切なメンテナンスを施していないために装置劣化している状況を検出し、ユーザにメンテナンスを促すことも必要となる。
【００１０】
図１１はセントラル空気調和機の熱源装置の異常を検出する従来の異常検出装置の構成を示すブロック図である。異常検出装置は、外気温度センサ１１、室内吸込温度センサ１２、室内吹出温度センサ１３、ガス配管温度センサ１４及び液配管温度センサ１５の各計測値をコンピュータで利用できるようにデジタル化するＡ／Ｄ回路５と、異常検出プログラムが書き込まれたＲＯＭであるプログラムメモリ６と、異常検出プログラムに従って処理を行うＣＰＵ（中央処理装置）７と、ＣＰＵ７の出力をアナログ化して増幅し大容量の接点出力に変換する出力部８と、サーモスタット１８と異常検出装置とを接続するためのサーモスタットインターフェース９と、Ａ／Ｄ回路５とプログラムメモリ６とＣＰＵ７と出力部８とサーモスタットインターフェース９とを相互に接続するバス１０とから構成される。この異常検出装置は制御基板１９上に搭載されている。
【００１１】
次に、図１１に示した異常検出装置の動作を図１２を用いて説明する。まず、ＣＰＵ７は、サーモスタット１８にユーザが設定した設定温度とサーモスタット内蔵センサで測定された現在の室温との間に差が発生した場合、熱源稼働条件がＹＥＳと判定し（図１２ステップ１０１においてＹＥＳ）、暖房か冷房かを判定する（ステップ１０２）。冷房の場合、ＣＰＵ７は、冷房切替信号を出力部８に出力する（ステップ１０３）。これにより、出力部８の冷房切替接点１７が閉じて、四方弁３３は、暖房時と冷媒の流れを反転させて暖房から冷房への切り替えを行う。
【００１２】
次に、ＣＰＵ７は、熱源稼働信号を出力部８に出力する（ステップ１０４）。これにより、出力部８の熱源稼働接点１６が閉じて、室外ユニット２０と室内ユニット２１の各構成が稼働する。続いて、ＣＰＵ７は、アラーム検出処理を行う（ステップ１０５）。図１３はアラーム検出処理を説明するためのフローチャート図である。
【００１３】
アラーム検出処理において、ＣＰＵ７は、液配管温度センサ１５によって計測された液配管２２の温度がしきい値５５℃より高いか否かを判定する（図１３ステップ２０１）。液配管２２の温度が５５℃以下の場合、ＣＰＵ７は、暖房か冷房かを判定し（ステップ２０２）、冷房の場合、ガス配管温度センサ１４によって計測されたガス配管２３の温度がしきい値−３５℃より低いか否かを判定する（ステップ２０３）。ガス配管２３の温度が−３５℃以上の場合には、ステップ２０６に進む。
【００１４】
一方、ステップ２０２において暖房の場合、ＣＰＵ７は、ガス配管２３の温度がしきい値４０℃より低いか否かを判定し（ステップ２０４）、４０℃以上の場合には、ガス配管２３の温度がしきい値１４０℃より高いか否かを判定する（ステップ２０５）。ステップ２０５においてガス配管２３の温度が１４０℃以下の場合、あるいはステップ２０３においてガス配管２３の温度が−３５℃以上の場合、ＣＰＵ７は、室内吸込温度センサ１２によって計測された室内吸込温度と室内吹出温度センサ１３によって計測された室内吹出温度との差の絶対値がしきい値５℃より低いか否かを判定する（ステップ２０６）。
【００１５】
ステップ２０６において室内吸込温度と室内吹出温度との差の絶対値が５℃以上の場合、ＣＰＵ７は、熱源装置に異常がないと判定する（ステップ２０８）。また、ＣＰＵ７は、ステップ２０１において液配管２２の温度が５５℃より高い場合、この５５℃より高い状態が５分間継続したかどうかを判定する（ステップ２０７）。同様に、ＣＰＵ７は、ステップ２０３においてガス配管２３の温度が−３５℃より低い場合、この−３５℃より低い状態が５分間継続したかどうかを判定する（ステップ２０７）。
【００１６】
また、ＣＰＵ７は、ステップ２０４においてガス配管２３の温度が４０℃より低い場合、この４０℃より低い状態が５分間継続したかどうかを判定する（ステップ２０７）。また、ＣＰＵ７は、ステップ２０５においてガス配管２３の温度が１４０℃より高い場合、この１４０℃より高い状態が５分間継続したかどうかを判定する（ステップ２０７）。さらに、ＣＰＵ７は、ステップ２０６において室内吸込温度と室内吹出温度との差の絶対値が５℃より低い場合、この５℃より低い状態が５分間継続したかどうかを判定する（ステップ２０７）。
【００１７】
ステップ２０１において液配管２２の温度が５５℃より高い状態、ステップ２０３においてガス配管２３の温度が−３５℃より低い状態、ステップ２０４においてガス配管２３の温度が４０℃より低い状態、ステップ２０５においてガス配管２３の温度が１４０℃より高い状態、ステップ２０６において室内吸込温度と室内吹出温度との差の絶対値が５℃より低い状態の５つの状態のうち、少なくとも１つの状態が５分間継続した場合、ＣＰＵ７は、熱源装置に異常が発生していると判断し、アラームを発する（ステップ２０９）。
【００１８】
アラーム発生時、ＣＰＵ７は、サーモスタットインターフェース９を通じてサーモスタット１８の異常ランプを点灯させ（ステップ２１０）、サーモスタット１８の表示部に「アラーム」という文字を表示させる（ステップ２１１）。これにより、住宅内のユーザは空気調和機の異常を認識する。
【００１９】
そして、ＣＰＵ７は、アラームが発生した場合（ステップ１０６においてＹＥＳ）、熱源稼働信号の出力を停止して、セントラル空気調和機を停止させる。以上のように、従来の異常検出装置では、センサ１１〜１５によって検出された温度が予め設定された条件の範囲を超えた場合に異常と判断していた。
【００２０】
【発明が解決しようとする課題】
従来の異常検出装置において、各センサ１１〜１５が検出する温度は、熱源装置の機種が同じで、かつ熱源装置の外部状況（外気温度や室内吸込温度）が同じであっても、空気調和機の設置場所の状況（例えば冷媒配管長や吹き出し空気風量など）に影響されるため、設置場所ごとに異なる値となる。このため、従来の異常検出装置では、センサ１１〜１５の各計測値又はその差分と比較するしきい値を、空気調和機をどのような場所に設置しても誤診断しないような値に設定する必要がある。
【００２１】
このようなしきい値を異常検出に用いると、センサ１１〜１５の各計測値又はその差分に著しい異常が生じた場合のみアラーム発生と判断することになり、異常停止にまで至っていない空気調和機の軽微の異常や装置劣化を検出するには不向きである。したがって、従来の異常検出装置では、空気調和機が故障して停止する前の軽微の異常を早期に検出することができず、また適切なメンテナンスが実施されていない場合の空気調和機の装置劣化を検出することができないという問題点があった。
【００２２】
本発明は、上記課題を解決するためになされたもので、空気調和機が故障して停止する前に異常を早期に検出することができ、空気調和機の装置劣化を検出することができる異常検出装置、異常検出方法及びプログラムを提供することを目的とする。
【００２３】
【課題を解決するための手段】
本発明の空気調和機の異常検出装置は、空気調和機の熱源の外部状況を計測する第１のセンサ（１１，１２）と、前記空気調和機の運転状況を計測する第２のセンサ（１３〜１５）と、前記空気調和機が暖房か冷房かを判定し、冷房の場合、冷房切替信号を出力する CPU と、一定期間中の前記外部状況の計測値と前記一定期間中の前記運転状況の計測値と前記冷房切替信号とをメモリ（１）に蓄積し、このメモリに蓄積した前記外部状況の計測値、前記運転状況の計測値及び前記冷房切替信号から前記空気調和機の運転状況のニューラルネットワークモデルを作成するモデル作成手段（７）と、前記作成されたニューラルネットワークモデルにより前記空気調和機の現在の運転状況を予測し、この運転状況の予測値と前記運転状況の現在の計測値とを比較して前記空気調和機が正常か否かを判定する異常判定手段（７）とを備えるものである。本発明では、空気調和機の設置後に熱源の通常の稼働状態をニューラルネットワークモデル化のために一定期間蓄え、蓄えた計測値を基に空気調和機の運転状況をニューラルネットワークモデル化することで、学習完了後の熱源の稼働状態を空気調和機の外部状況から推測する。運転状況のニューラルネットワークモデルによって予測された稼働状態と計測された実際の稼働状態とが異なる場合は、熱源装置の劣化もしくはメンテナンス未実施の状態であると判断する。空気調和機の熱源の外部状況の計測値としては、例えば外気温度と室内吸込温度とがある。空気調和機の運転状況の計測値としては、空気調和機の熱源装置に与えられる操作量と、空気調和機の制御の結果である制御量とがある。そして、操作量としては、ガス配管温度と液配管温度とがあり、制御量としては、室内吹出温度がある。予測する運転状況としては、例えば室内吹出温度と配管温度がある。また、本発明の空気調和機の異常検出装置の１構成例において、前記モデル作成手段は、前記空気調和機の稼働開始時点から所定時間が経過するまでの間を前記一定期間から除外するものである。また、本発明の空気調和機の異常検出装置の１構成例において、前記異常判定手段は、前記空気調和機の稼働開始時点から所定時間が経過した後に前記空気調和機の異常判定を開始するものである。
【００２４】
また、本発明の空気調和機の異常検出方法は、空気調和機の熱源の外部状況を計測する第１の計測手順と、前記空気調和機の運転状況を計測する第２の計測手順と、前記空気調和機が暖房か冷房かを判定し、冷房の場合、冷房切替信号を出力する手順と、一定期間中の前記外部状況の計測値と前記一定期間中の前記運転状況の計測値と前記冷房切替信号とをメモリに蓄積し、このメモリに蓄積した前記外部状況の計測値、前記運転状況の計測値及び前記冷房切替信号から前記空気調和機の運転状況のニューラルネットワークモデルを作成するモデル作成手順と、前記作成されたニューラルネットワークモデルにより前記空気調和機の現在の運転状況を予測し、この運転状況の予測値と前記運転状況の現在の計測値とを比較して前記空気調和機が正常か否かを判定する異常判定手順とを実行するようにしたものである。また、本発明の空気調和機の異常検出方法の１構成例において、前記モデル作成手順は、前記空気調和機の稼働開始時点から所定時間が経過するまでの間を前記一定期間から除外するようにしたものである。また、本発明の空気調和機の異常検出方法の１構成例において、前記異常判定手順は、前記空気調和機の稼働開始時点から所定時間が経過した後に前記空気調和機の異常判定を開始するようにしたものである。
【００２５】
また、本発明の空気調和機の異常検出プログラムは、第１のセンサによって一定期間計測された空気調和機の熱源の外部状況の計測値と第２のセンサによって一定期間計測された前記空気調和機の運転状況の計測値と前記空気調和機が冷房か暖房かに基づいて CPU から出力される冷房切替信号とをメモリに蓄積し、このメモリに蓄積した前記外部状況の計測値、前記運転状況の計測値及び前記冷房切替信号から前記空気調和機の運転状況のニューラルネットワークモデルを作成するモデル作成手順と、前記作成されたニューラルネットワークモデルにより前記空気調和機の現在の運転状況を予測し、この運転状況の予測値と前記運転状況の現在の計測値とを比較して前記空気調和機が正常か否かを判定する異常判定手順とをコンピュータに実行させるようにしたものである。また、本発明の空気調和機の異常検出プログラムの１構成例において、前記モデル作成手順は、前記空気調和機の稼働開始時点から所定時間が経過するまでの間を前記一定期間から除外するようにしたものである。また、本発明の空気調和機の異常検出プログラムの１構成例において、前記異常判定手順は、前記空気調和機の稼働開始時点から所定時間が経過した後に前記空気調和機の異常判定を開始するようにしたものである。
【００２６】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。図１は本発明の実施の形態となるセントラル空気調和機の異常検出装置の構成を示すブロック図である。本実施の形態においても、セントラル空気調和機の構成は従来と同様であるので、図１０の符号を用いて説明する。
【００２７】
図１の異常検出装置は、マイクロコンピュータシステムからなり、外気温度センサ１１、室内吸込温度センサ１２、室内吹出温度センサ１３、ガス配管温度センサ１４及び液配管温度センサ１５の各計測値と冷房切替信号とセントラル空気調和機の運転状況のモデルとを蓄積する不揮発性メモリ１と、空気調和機の熱源装置（室外ユニット２０及び室内ユニット２１）を最初に稼働させたときからの経過時間を計測する経時タイマ４と、センサ１１〜１５の各計測値をコンピュータで利用できるようにデジタル化するＡ／Ｄ回路５と、プログラムが書き込まれたＲＯＭであるプログラムメモリ６と、プログラムに従って処理を行うＣＰＵ（中央処理装置）７と、ＣＰＵ７の出力をアナログ化して増幅し大容量の接点出力に変換する出力部８と、サーモスタット１８と異常検出装置とを接続するためのサーモスタットインターフェース９と、Ａ／Ｄ回路５とプログラムメモリ６とＣＰＵ７と出力部８とサーモスタットインターフェース９とを相互に接続するバス１０とを備えている。この異常検出装置はセントラル空気調和機の制御基板１９上に搭載されている。
【００２８】
外気温度センサ１１と室内吸込温度センサ１２は空気調和機の熱源の外部状況を計測する第１のセンサとなり、室内吹出温度センサ１３とガス配管温度センサ１４と液配管温度センサ１５は空気調和機の運転状況を計測する第２のセンサとなる。
【００２９】
不揮発性メモリ１には、センサ１１〜１５の一定期間（例えば１年）中の各計測値とこの一定期間中の冷房切替信号とが計測情報２として格納され、さらにＣＰＵ７によって作成されるセントラル空気調和機の運転状況のモデル３が格納される。
【００３０】
プログラムメモリ６には、セントラル空気調和機の通常時の制御プログラムと共に、異常検出プログラムが書き込まれている。ＣＰＵ７は、制御プログラムに従って空気調和機を制御、すなわちセンサ１１〜１５の各計測値とサーモスタット１８の設定値とに基づいて室内吹出温度が設定値と等しくなるよう室外ユニット２０と室内ユニット２１とを制御する。さらに、ＣＰＵ７は、異常検出プログラムに従って空気調和機の運転状況のモデル３を作成し、このモデル３により空気調和機の異常を検出する。
【００３１】
以下、本実施の形態の異常検出装置の動作を図２を用いて説明する。まず、ＣＰＵ７は、サーモスタット１８にユーザが設定した設定温度とサーモスタット内蔵センサで測定された現在の室温との間に差が発生した場合、熱源稼働条件がＹＥＳと判定し（図２ステップ１０１においてＹＥＳ）、暖房か冷房かを判定する（ステップ１０２）。冷房の場合、ＣＰＵ７は、冷房切替信号を出力部８に出力する（ステップ１０３）。これにより、出力部８の冷房切替接点１７が閉じて、セントラル空気調和機の四方弁３３は、暖房時と冷媒の流れを反転させて暖房から冷房への切り替えを行う。
【００３２】
次に、ＣＰＵ７は、熱源稼働信号を出力部８に出力する（ステップ１０４）。これにより、出力部８の熱源稼働接点１６が閉じて、室外ユニット２０と室内ユニット２１の各構成が稼働する。続いて、ＣＰＵ７は、アラーム検出処理を行う（ステップ１０５）。このアラーム検出処理の手順は図１３で説明したとおりであるので、詳細な説明は省略する。
【００３３】
ＣＰＵ７は、アラームが発生した場合（ステップ１０６においてＹＥＳ）、熱源稼働信号の出力を停止して、セントラル空気調和機を停止させる。図３はサーモスタット１８の正面図である。サーモスタット１８の表示部には、セントラル空気調和機の熱源装置が稼働しているときに点灯する熱源稼働ランプ３４と、熱源装置に何らかの異常が発生したときに点灯する異常検知ランプ３５と、住宅内のユーザが室温の設定値を１℃上げるときに押下する設定温度アップボタン３６と、ユーザが室温の設定値を１℃下げるときに押下する設定温度ダウンボタン３７と、動作モード（暖房又は冷房）、設定温度、現在温度及び異常時の情報をユーザに対して表示する液晶表示部３８とが備えられている。
【００３４】
ユーザが設定温度アップボタン３６又は設定温度ダウンボタン３７を操作すると、このユーザの操作はサーモスタットインターフェース９及びバス１０を介してＣＰＵ７に伝えられる。また、ＣＰＵ７は、バス１０及びサーモスタットインターフェース９を介して、サーモスタット１８の表示部に必要な情報を表示させる。
【００３５】
例えば、図４（ａ）の例は正常運転の場合を示しており、熱源稼働ランプ３４が点灯し、異常検知ランプ３５が非点灯で、動作モードが冷房、設定温度が２８℃で、現在の温度が２８℃であることが分かる。一方、図４（ｂ）の例は、ステップ１０５のアラーム検出処理でアラームが発生した場合を示しており、熱源稼働ランプ３４が非点灯で、異常検知ランプ３５が点灯し、動作モードが冷房であることが分かり、さらに液晶表示部３８に「アラーム」という文字が表示されている。
【００３６】
一方、ＣＰＵ７は、ステップ１０６においてアラームが発生していない場合、熱源稼働信号の出力が５分を超えて継続しているか否かを判定し（ステップ１０７）、５分を超えて継続している場合、熱源稼働信号を最初に出力したとき、すなわちセントラル空気調和機の熱源装置を最初に稼働させたときから１年が経過しているか否かを判定する（ステップ１０８）。空気調和機を住宅に設置して最初に熱源稼働信号を出力したときからの経過時間は経時タイマ４によって計測されている。
【００３７】
熱源稼働信号を最初に出力したときから１年経過していない場合、ＣＰＵ７は、学習データの前回の蓄積時から１０分経過したか否かを判定する（ステップ１０９）。学習データを初めて蓄積する場合には、前回のデータ蓄積がないので、そのままステップ１１０に進んで学習データ蓄積処理を行う。
【００３８】
図５は学習データ蓄積処理を説明するためのフローチャート図である。学習データ蓄積処理において、まずＣＰＵ７は、外気温度センサ１１で計測されＡ／Ｄ回路５でデジタル化された外気温度のデジタル値を計測情報２として不揮発性メモリ１に書き込み（図５ステップ３０１）、室内吸込温度センサ１２で計測されＡ／Ｄ回路５でデジタル化された室内吸込温度のデジタル値を計測情報２として不揮発性メモリ１に書き込む（ステップ３０２）。
【００３９】
続いて、ＣＰＵ７は、室内吹出温度センサ１３で計測されＡ／Ｄ回路５でデジタル化された室内吹出温度のデジタル値を計測情報２として不揮発性メモリ１に書き込み（ステップ３０３）、ガス配管温度センサ１４で計測されＡ／Ｄ回路５でデジタル化されたガス配管温度のデジタル値を計測情報２として不揮発性メモリ１に書き込み（ステップ３０４）、液配管温度センサ１５で計測されＡ／Ｄ回路５でデジタル化された液配管温度のデジタル値を計測情報２として不揮発性メモリ１に書き込む（ステップ３０５）。
【００４０】
さらに、ＣＰＵ７は、冷房切替信号の状態（出力中か否か）を計測情報２として不揮発性メモリ１に書き込む（ステップ３０６）。以上で学習データ蓄積処理が終了し、ＣＰＵ７はステップ１０１に戻る。アラーム発生がなく、熱源稼働信号の出力が５分を超えて継続し、かつ熱源装置を最初に稼働させたときから１年経過していない場合、ステップ１１０の学習データ蓄積処理から１０分経過したときに再び学習データ蓄積処理が行われる。こうして、１０分毎に学習データ蓄積処理が行われる。
【００４１】
次に、熱源装置を最初に稼働させたときから１年経過した場合、ステップ１０８において判定ＹＥＳとなり、ＣＰＵ７は、セントラル空気調和機の運転状況のモデル３を作成済みかどうかを判定する（ステップ１１１）。運転状況のモデル３を作成していない場合、ＣＰＵ７は、モデル作成処理を行う（ステップ１１２）。
【００４２】
図６はモデル作成処理を説明するためのフローチャート図である。モデル作成処理において、まずＣＰＵ７は、不揮発性メモリ１に格納された計測情報２を全て読み出す（図６ステップ４０１）。本実施の形態では、セントラル空気調和機の運転状況のモデル３としてニューラルネットワークモデルを用いる。
【００４３】
したがって、図６に示すモデル作成処理はニューラルネットワークモデルの学習処理である。ニューラルネットワークでは学習時に入力変数と出力変数のサンプルを同時に与えることにより、入力変数と出力変数の相関を学習し、ニューラルネットワーク内部に入出力間の相関モデルを構築する。
【００４４】
このようなニューラルネットワークモデルの学習時の動作を図７に示す。本実施の形態では、モデル３Ａ、モデル３Ｂ、モデル３Ｃの３つのニューラルネットワークモデルを用いる。ＣＰＵ７は、計測情報２のうち外気温度、室内吸込温度及び冷房切替信号をサンプル的な入力変数としてモデル３Ａに与えると同時に、これら入力変数に対するモデル３Ａの望ましい出力変数として計測情報２の液配管温度をモデル３Ａに与える（ステップ４０２）。これにより、目的とする出力変数が得られるようモデル３Ａに学習を行わせる。
【００４５】
続いて、ＣＰＵ７は、計測情報２のうち外気温度、室内吸込温度及び冷房切替信号をサンプル的な入力変数としてモデル３Ｂに与えると同時に、これら入力変数に対するモデル３Ｂの望ましい出力変数として計測情報２の室内吹出温度をモデル３Ｂに与える（ステップ４０３）。これにより、目的とする出力変数が得られるようモデル３Ｂに学習を行わせる。
【００４６】
さらに、ＣＰＵ７は、計測情報２のうちガス配管温度、室内吸込温度及び冷房切替信号をサンプル的な入力変数としてモデル３Ｃに与えると同時に、これら入力変数に対するモデル３Ｃの望ましい出力変数として計測情報２の室内吹出温度をモデル３Ｃに与える（ステップ４０４）。これにより、目的とする出力変数が得られるようモデル３Ｃに学習を行わせる。
【００４７】
ニューラルネットワークモデルを学習させる方法としては、例えばバックプロパゲーション（Back Propargation ）法がある。この学習の際、入力変数と出力変数との組を複数組与えることにより、入出力の相関関係が一定でない場合でも、適切な出力変数が推測できるようニューラルネットワークモデルに学習を行わせることができる。
【００４８】
本実施の形態では、最初の稼働時から１年が経過するまで前述の学習データ蓄積処理によって計測情報２を一定時間（図２の例では１０分）毎に蓄積しているので、入力変数と出力変数との組がモデル３Ａ，３Ｂ，３Ｃにそれぞれ複数組与えられる。以上で、モデル作成処理が終了する。
【００４９】
なお、本実施の形態では、ステップ１０７の判定により空気調和機の稼働開始時点から所定時間（図２の例では５分）が経過するまでの間を前記一定期間から除外し、学習データ蓄積処理を行わないようにしている。これにより、稼働開始直後の制御の過渡状態が終わってからのデータを蓄積するようにして、過渡状態のデータが計測情報２に含まれないようにしている。制御の過渡状態のデータを除外することにより、運転状況の正確なモデル３を作成することができる。
【００５０】
次に、ＣＰＵ７は、ステップ１１１において運転状況のモデル３を作成済みの場合、あるいはステップ１１２のモデル作成処理が終了した場合、モデルによる診断処理を行う（ステップ１１３）。図８はモデルによる診断処理を説明するためのフローチャート図である。
【００５１】
本実施の形態では、外気温度センサ１１、室内吸込温度センサ１２及びガス配管温度センサ１４の各計測値と冷房切替信号の現在の状態とに基づいて、モデル作成処理で構築したニューラルネットワークモデル３Ａ，３Ｂ，３Ｃによりそれぞれ液配管温度、室内吹出温度、室内吹出温度を予測する。ニューラルネットワークモデル３Ａ，３Ｂ，３Ｃの出力予測時の動作を図９に示す。
【００５２】
モデルによる診断処理において、まずＣＰＵ７は、外気温度センサ１１で計測されＡ／Ｄ回路５でデジタル化された現在の外気温度のデジタル値と、室内吸込温度センサ１２で計測されＡ／Ｄ回路５でデジタル化された現在の室内吸込温度のデジタル値と、現在の冷房切替信号とから、不揮発性メモリ１に格納したニューラルネットワークモデル３Ａにより液配管温度（デジタル値）を予測させる（図８ステップ５０１）。
【００５３】
そして、ＣＰＵ７は、ニューラルネットワークモデル３Ａで得られた液配管温度予測値と液配管温度センサ１５で計測されＡ／Ｄ回路５でデジタル化された現在の液配管温度のデジタル値との差の絶対値が３℃より高いか否かを判定する（ステップ５０２）。
【００５４】
ステップ５０２において差の絶対値が３℃以下の場合、ＣＰＵ７は、外気温度センサ１１で計測されＡ／Ｄ回路５でデジタル化された現在の外気温度のデジタル値と、室内吸込温度センサ１２で計測されＡ／Ｄ回路５でデジタル化された現在の室内吸込温度のデジタル値と、現在の冷房切替信号とから、ニューラルネットワークモデル３Ｂにより室内吹出温度（デジタル値）を予測させる（ステップ５０３）。
【００５５】
そして、ＣＰＵ７は、ニューラルネットワークモデル３Ｂで得られた室内吹出温度予測値と室内吹出温度センサ１３で計測されＡ／Ｄ回路５でデジタル化された現在の室内吹出温度のデジタル値との差の絶対値が３℃より高いか否かを判定する（ステップ５０４）。
【００５６】
ステップ５０４において差の絶対値が３℃以下の場合、ＣＰＵ７は、ガス配管温度センサ１４で計測されＡ／Ｄ回路５でデジタル化された現在のガス配管温度のデジタル値と、室内吸込温度センサ１２で計測されＡ／Ｄ回路５でデジタル化された現在の室内吸込温度のデジタル値と、現在の冷房切替信号とから、ニューラルネットワークモデル３Ｃにより室内吹出温度（デジタル値）を予測させる（ステップ５０５）。
【００５７】
そして、ＣＰＵ７は、ニューラルネットワークモデル３Ｃで得られた室内吹出温度予測値と室内吹出温度センサ１３で計測されＡ／Ｄ回路５でデジタル化された現在の室内吹出温度のデジタル値との差の絶対値が３℃より高いか否かを判定する（ステップ５０６）。ステップ５０６において差の絶対値が３℃以下の場合は、熱源装置に異常がないと判断して、診断処理を終了する。
【００５８】
また、ステップ５０２，５０４，５０６において差の絶対値が３℃より高い場合、ＣＰＵ７は、熱源装置に何らかの異常が発生していると判断し、サーモスタットインターフェース９を通じてサーモスタット１８の異常ランプを点灯させ（ステップ５０７）、サーモスタット１８の表示部に「お手入れが必要です」という文字を表示させる（ステップ５０８）。以上で診断処理が終了し、ＣＰＵ７はステップ１０１に戻る。
【００５９】
図４（ｃ）の例は、診断処理でアラームが発生した場合のサーモスタット１８の表示例を示しており、熱源稼働ランプ３４及び異常検知ランプ３５が点灯し、動作モードが冷房であることが分かり、さらに液晶表示部３８に「お手入れが必要です」という文字が表示されている。こうして、住宅内のユーザは、空気調和機のメンテナンスが必要であることを認識する。
【００６０】
以上のように、本実施の形態によれば、空気調和機の設置後に熱源装置の通常の稼働状態をモデル化のために一定期間蓄え、蓄えた計測情報２を基に空気調和機の運転状況をモデル化することで、学習完了後の熱源の稼働状態を外気温度や室内吸込温度などの外部要因から推測する。モデル３によって予測された稼働状態と計測された実際の稼働状態とが異なる場合は、熱源装置の劣化もしくはメンテナンス未実施の状態であると判断する。これにより、ユーザによるメンテナンスや故障前のサービスコールを促し、熱源装置そのものが停止することを防ぐことができる。
【００６１】
なお、本実施の形態では、ステップ１０７の判定により空気調和機の稼働開始時点から所定時間（図２の例では５分）が経過した後に診断処理を開始するようにして、稼働開始直後の制御の過渡状態のデータに基づいて異常判定を行わないようにしている。制御の過渡状態のデータを除外することにより、空気調和機の異常判定を正確に行うことができる。
【００６２】
【発明の効果】
本発明によれば、一定期間中の外部状況の計測値と一定期間中の運転状況の計測値と空気調和機が冷房か暖房かに基づいて CPU から出力される冷房切替信号とをメモリに蓄積し、メモリに蓄積した計測値及び冷房切替信号から空気調和機の運転状況のニューラルネットワークモデルを作成するモデル作成手段と、作成されたニューラルネットワークモデルにより空気調和機の現在の運転状況を予測し、運転状況の予測値と運転状況の現在の計測値とを比較して空気調和機が正常か否かを判定する異常判定手段とを設けることにより、空気調和機の設置場所ごとに変わってしまう空気調和機の運転状況(室内吹出温度や配管温度)を空気調和機の設置後の計測値に基づいてモデル化し、このモデルを用いて空気調和機の異常判定を行うので、空気調和機が故障して停止する前の軽微の異常を早期に検出することができ、また適切なメンテナンスが実施されていない場合の空気調和機の装置劣化を検出することができる。これにより、空気調和機の故障を予測することができ、部品の交換などのメンテナンスを確実に行うことができる。
【００６３】
また、空気調和機の稼働開始時点から所定時間が経過するまでの間を一定期間から除外することにより、稼働開始直後の制御の過渡状態の計測値をメモリに蓄積しないようにしている。制御の過渡状態の計測値を除外することにより、空気調和機の運転状況の正確なモデルを作成することができる。これにより、空気調和機の軽微の異常や装置劣化を確実に検出することができる。
【００６４】
また、空気調和機の稼働開始時点から所定時間が経過した後に空気調和機の異常判定を開始することにより、制御の過渡状態のデータを除外して、空気調和機の異常判定を正確に行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明の実施の形態となるセントラル空気調和機の異常検出装置の構成を示すブロック図である。
【図２】 本発明の実施の形態における異常検出装置の動作を示すフローチャート図である。
【図３】 本発明の実施の形態における異常検出装置のサーモスタットの正面図である。
【図４】 本発明の実施の形態における異常検出装置のサーモスタットの表示例を示す図である。
【図５】 本発明の実施の形態における異常検出装置の学習データ蓄積処理を説明するためのフローチャート図である。
【図６】 本発明の実施の形態における異常検出装置のモデル作成処理を説明するためのフローチャート図である。
【図７】 本発明の実施の形態におけるニューラルネットワークモデルの学習時の動作を示す説明図である。
【図８】 本発明の実施の形態における診断処理を説明するためのフローチャート図である。
【図９】 本発明の実施の形態におけるニューラルネットワークモデルの出力予測時の動作を示す説明図である。
【図１０】 住宅向けのセントラル空気調和機の構成を示すブロック図である。
【図１１】 セントラル空気調和機の従来の異常検出装置の構成を示すブロック図である。
【図１２】 図１１の異常検出装置の動作を示すフローチャート図である。
【図１３】 図１１の異常検出装置のアラーム検出処理を説明するためのフローチャート図である。
【符号の説明】
１…不揮発性メモリ、２…計測情報、３…モデル、４…経時タイマ、５…Ａ／Ｄ回路、６…プログラムメモリ、７…ＣＰＵ、８…出力部、９…サーモスタットインターフェース、１０…バス、１１…外気温度センサ、１２…室内吸込温度センサ、１３…室内吹出温度センサ、１４…ガス配管温度センサ、１５…液配管温度センサ、１８…サーモスタット、１９…制御基板、２０…室外ユニット、２１…室内ユニット、２２…液配管、２３…ガス配管、２４…圧縮機、２５…室外コイル、２６…室外膨張弁、２７…室外チェック弁、２８…室外ファン、２９…室内膨張弁、３０…室内チェック弁、３１…室内コイル、３２…室内ファン、３３…四方弁。
Claims (9)
- 空気調和機の熱源の外部状況を計測する第1のセンサと、
前記空気調和機の運転状況を計測する第2のセンサと、
前記空気調和機が暖房か冷房かを判定し、冷房の場合、冷房切替信号を出力する CPU と、
一定期間中の前記外部状況の計測値と前記一定期間中の前記運転状況の計測値と前記冷房切替信号とをメモリに蓄積し、このメモリに蓄積した前記外部状況の計測値、前記運転状況の計測値及び前記冷房切替信号から前記空気調和機の運転状況のニューラルネットワークモデルを作成するモデル作成手段と、
前記作成されたニューラルネットワークモデルにより前記空気調和機の現在の運転状況を予測し、この運転状況の予測値と前記運転状況の現在の計測値とを比較して前記空気調和機が正常であるか否かを判定する異常判定手段とを備えたことを特徴とする空気調和機の異常検出装置。 - 請求項１記載の空気調和機の異常検出装置において、
前記モデル作成手段は、前記空気調和機の稼動開始時点から所定時間が経過するまでの間を前記一定期間から除外することを特徴とする空気調和機の異常検出装置。 - 請求項１記載の空気調和機の異常検出装置において、
前記異常判定手段は、前記空気調和機の稼動開始時点から所定時間が経過した後に前記空気調和機の異常判定を開始することを特徴とする空気調和機の異常検出装置。 - 空気調和機の熱源の外部状況を計測する第1の計測手順と、
前記空気調和機の運転状況を計測する第2の計測手順と、
前記空気調和機が暖房か冷房かを判定し、冷房の場合、冷房切替信号を出力する手順と、
一定期間中の前記外部状況の計測値と前記一定期間中の前記運転状況の計測値と前記冷房切替信号とをメモリに蓄積し、このメモリに蓄積した前記外部状況の計測値、前記運転状況の計測値及び前記冷房切替信号から前記空気調和機の運転状況のニューラルネットワークモデルを作成するモデル作成手順と、
前記作成されたニューラルネットワークモデルにより前記空気調和機の現在の運転状況を予測し、この運転状況の予測値と前記運転状況の現在の計測値とを比較して前記空気調和機が正常か否かを判定する異常判定手段とを実行することを特徴とする空気調和機の異常検出方法。 - 請求項４記載の空気調和機の異常検出方法において、
前記モデル作成手順は、前記空気調和機の稼働開始時点から所定時間が経過するまでの間を前記一定期間から除外することを特徴とする空気調和機の異常検出方法。 - 請求項４記載の空気調和機の異常検出方法において、
前記異常判定手順は、前記空気調和機の稼働開始時点から所定時間が経過した後に前記空気調和機の異常判定を開始することを特徴とする空気調和機の異常検出方法。 - 第１のセンサによって一定期間計測された空気調和機の熱源の外部状況の計測値と第２のセンサによって一定期間計測された前記空気調和機の運転状況の計測値と、前記空気調和機が冷房か暖房かに基づいて CPU から出力される冷房切替信号とをメモリに蓄積し、このメモリに蓄積した前記外部状況の計測値、前記運転状況の計測値及び前記冷房切替信号から前記空気調和機の運転状況のニューラルネットワークモデルを作成するモデル作成手順と、
前記作成されたニューラルネットワークモデルにより前記空気調和機の現在の運転状況を予測し、この運転状況の予測値と前記運転状況の現在の計測値とを比較して前記空気調和機が正常か否かを判定する異常判定手順とをコンピュータに実行させることを特徴とする空気調和機の異常検出プログラム。 - 請求項７記載の空気調和機の異常検出プログラムにおいて、
前記モデル作成手順は、前記空気調和機の稼働開始時点から所定時間が経過するまでの間を前記一定期間から除外することを特徴とする空気調和機の異常検出プログラム。 - 請求項７記載の空気調和機の異常検出プログラムにおいて、
前記異常判定手順は、前記空気調和機の稼働開始時点から所定時間が経過した後に前記空気調和機の異常判定を開始することを特徴とする空気調和機の異常検出プログラム。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001356079A JP4018374B2 (ja) | 2001-11-21 | 2001-11-21 | 空気調和機の異常検出装置、異常検出方法及びプログラム |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001356079A JP4018374B2 (ja) | 2001-11-21 | 2001-11-21 | 空気調和機の異常検出装置、異常検出方法及びプログラム |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2003161495A JP2003161495A (ja) | 2003-06-06 |
| JP4018374B2 true JP4018374B2 (ja) | 2007-12-05 |
Family
ID=19167667
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2001356079A Expired - Fee Related JP4018374B2 (ja) | 2001-11-21 | 2001-11-21 | 空気調和機の異常検出装置、異常検出方法及びプログラム |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP4018374B2 (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US10745263B2 (en) | 2015-05-28 | 2020-08-18 | Sonicu, Llc | Container fill level indication system using a machine learning algorithm |
| US10746586B2 (en) | 2015-05-28 | 2020-08-18 | Sonicu, Llc | Tank-in-tank container fill level indicator |
Families Citing this family (20)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2005090780A (ja) * | 2003-09-12 | 2005-04-07 | Shimizu Corp | 空調エネルギー評価システム |
| JP4690910B2 (ja) * | 2006-02-28 | 2011-06-01 | 三菱重工業株式会社 | 熱源機およびその制御方法ならびに熱源システム |
| JP5157532B2 (ja) * | 2008-03-05 | 2013-03-06 | ダイキン工業株式会社 | 空調制御の仲介装置、空調制御システム、空調制御方法および空調制御プログラム |
| JP5353166B2 (ja) * | 2008-09-30 | 2013-11-27 | ダイキン工業株式会社 | 分析装置、及び冷凍装置 |
| JP5404837B2 (ja) * | 2012-03-23 | 2014-02-05 | 三菱電機株式会社 | 空気調和システム、制御方法及びプログラム |
| US20140114442A1 (en) * | 2012-10-22 | 2014-04-24 | The Boeing Company | Real time control system management |
| JP6355837B2 (ja) * | 2015-05-26 | 2018-07-11 | 三菱電機株式会社 | 空気調和システムのリモートコントローラ |
| JP6723799B2 (ja) | 2016-04-08 | 2020-07-15 | 三菱電機ビルテクノサービス株式会社 | 空調吹き出し温度推定装置及びプログラム |
| CN106152402B (zh) * | 2016-07-01 | 2019-11-15 | 青岛华新博源智能科技有限公司 | 一种建筑综合节能管控系统 |
| US11428429B2 (en) | 2016-09-30 | 2022-08-30 | Daikin Industries, Ltd. | Systems and methods for adjusting communication condition of an air conditioner |
| EP3348924B1 (en) * | 2016-11-18 | 2019-08-28 | Mitsubishi Electric Corporation | Air conditioner and air-conditioning system |
| CN113269905B (zh) | 2016-12-02 | 2023-04-07 | 塞阿姆斯特朗有限公司 | 护理装备和系统的性能参数化 |
| CN108181857B (zh) * | 2018-01-22 | 2020-07-28 | 珠海格力电器股份有限公司 | 用于控制设备机组运行的方法、装置及显示板和设备机组 |
| KR101922211B1 (ko) * | 2018-04-30 | 2018-11-26 | 주식회사 베터라이프 | 라돈 저감을 위한 실내라돈 예측 시스템 및 그 방법 |
| JP6926046B2 (ja) * | 2018-09-28 | 2021-08-25 | ダイキン工業株式会社 | 異常判定装置、この異常判定装置を備える冷凍装置、及び圧縮機の異常判定方法 |
| JP6887979B2 (ja) * | 2018-09-28 | 2021-06-16 | ダイキン工業株式会社 | 冷媒漏洩判定装置、この冷媒漏洩判定装置を備える冷凍装置、及び冷媒漏洩判定方法 |
| JP6696650B1 (ja) * | 2019-04-01 | 2020-05-20 | Ａｓｓｅｓｔ株式会社 | 飼育環境判別プログラム |
| CN110595006A (zh) * | 2019-09-29 | 2019-12-20 | 珠海格力电器股份有限公司 | 一种风阀故障监测方法、装置及空调设备 |
| JP7361935B2 (ja) | 2020-08-19 | 2023-10-16 | 三菱電機株式会社 | 空気調和機診断装置 |
| KR20220023007A (ko) | 2020-08-20 | 2022-03-02 | 삼성전자주식회사 | 전자 장치 및 그 제어 방법 |
Family Cites Families (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2651092B2 (ja) * | 1992-10-23 | 1997-09-10 | 松下電器産業株式会社 | 空気調和機の負荷予測装置 |
| JP2618170B2 (ja) * | 1993-01-08 | 1997-06-11 | 松下冷機株式会社 | 空気調和機 |
| JPH0933089A (ja) * | 1995-07-19 | 1997-02-07 | Daikin Ind Ltd | 空調機の運転制御装置 |
| JP3431377B2 (ja) * | 1995-12-01 | 2003-07-28 | 株式会社日立製作所 | 空気調和機 |
| JPH1074188A (ja) * | 1996-05-23 | 1998-03-17 | Hitachi Ltd | データ学習装置およびプラント制御装置 |
| JP3892499B2 (ja) * | 1996-07-26 | 2007-03-14 | 大成建設株式会社 | 差圧保持ダンパの管理装置及び管理方法 |
| JP2001133011A (ja) * | 1999-11-10 | 2001-05-18 | Matsushita Refrig Co Ltd | 空調機の診断装置 |
| JP2001141279A (ja) * | 1999-11-12 | 2001-05-25 | Matsushita Refrig Co Ltd | 空調機の診断装置 |
-
2001
- 2001-11-21 JP JP2001356079A patent/JP4018374B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US10745263B2 (en) | 2015-05-28 | 2020-08-18 | Sonicu, Llc | Container fill level indication system using a machine learning algorithm |
| US10746586B2 (en) | 2015-05-28 | 2020-08-18 | Sonicu, Llc | Tank-in-tank container fill level indicator |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2003161495A (ja) | 2003-06-06 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP4018374B2 (ja) | 空気調和機の異常検出装置、異常検出方法及びプログラム | |
| US11739963B2 (en) | HVAC analytics | |
| US20160282026A1 (en) | Air conditioner amd method of controlling an air conditioner | |
| US7735328B2 (en) | Apparatus and method for monitoring state information in trial run mode of multi-airconditioner | |
| KR102343081B1 (ko) | 공조 장치 및 상기 공조 장치의 제어 방법 | |
| CN106462917A (zh) | 制冷剂管线阻塞的hvac系统远程监视和诊断 | |
| CN111023461B (zh) | 一种空调器的检测控制方法、系统、空调器及存储介质 | |
| CN113654182A (zh) | 检测冷媒泄漏的方法和计算机可读存储介质以及空调器 | |
| WO2023005323A1 (zh) | 空调机组的故障监测方法 | |
| JP2020193759A (ja) | 空気調和システム | |
| US20210018203A1 (en) | Failure diagnosis system | |
| KR20110001667A (ko) | 공기조화기 및 그 동작방법 | |
| KR100630831B1 (ko) | 에어컨의 실내 온도센서 고장시 응급 운전방법 | |
| JP4341779B2 (ja) | 空調機の異常検知装置及び異常検知方法 | |
| JP2001141279A (ja) | 空調機の診断装置 | |
| JP2005301582A (ja) | プロセス管理装置 | |
| KR20200120118A (ko) | 온도 센서의 고장을 검출하는 공기 조화기 및 방법 | |
| CN110617604B (zh) | 空调防冷风的控制方法、装置、设备、空调和存储介质 | |
| JPH09236298A (ja) | 空気調和装置 | |
| CN110836519A (zh) | 一种空调器冷媒泄漏检测方法及检测系统 | |
| JP6723799B2 (ja) | 空調吹き出し温度推定装置及びプログラム | |
| JP7175719B2 (ja) | 空調制御装置、冷媒回路制御装置、検査方法及びプログラム | |
| KR20110030961A (ko) | 공기조화기 및 그 동작방법 | |
| US11906185B2 (en) | State analyzer system and state analysis device | |
| CN115638507A (zh) | 空调系统 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20040601 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20061207 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20061212 |
|
| A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20070213 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20070508 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20070918 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20070920 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20100928 Year of fee payment: 3 |
|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |