JP4277391B2 - 車両用空調装置 - Google Patents
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Description
【発明の属する技術分野】
本発明は、車室内への空気を乗員にとって快適なものとするように空調制御する車両用空調装置に関する。
【0002】
【従来の技術】
上記のような車両用空調装置において、例えば、特開平6−106953号公報記載のごとく、予めROMに記憶された風量特性を、乗員の手動操作に応じて学習変更し、この学習変更された風量特性に基づいて風量を制御するものが知られている。
【0003】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記従来技術では、手動操作を行うのは主に運転席乗員であるため、上記風量特性は運転席乗員の好みに応じたものになる。従って、運転席以外に乗員がいるときには、運転席以外の乗員にとっては風量過多あるいは風量過少に感じる場合があり、このような場合には、運転席乗員にとっては快適な風量制御であっても、運転席以外の乗員にとっては不快な風量制御となってしまうという問題があった。
【0004】
なお、上記問題点は、風量制御を学習変更するものだけでなく、例えば、温度制御、吹出口制御、吸込口制御等、他の空調制御を学習変更するものでも同様に発生する。
【0005】
本発明は、以上の問題点に鑑み、学習パターンに基づく制御の対象となるべき乗員(以下、所定座席の乗員という)以外の乗員に対する快適性を向上させることのできる車両用空調装置の提供を目的とする。
【0006】
【課題を解決する手段】
本発明者等は上記目的を達成するために、以下の技術的手段を用いる。
【0007】
すなわち、請求項1記載の発明は、制御パターンに基づいて空調手段(7)を制御する車両用空調装置において、上記制御パターンとして、車室内乗員の意志に基づいて書換可能な学習パターンと、書換不可能な通常パターンとを有し、車室内乗員の着座状態を検出する着座状態検出手段(29、30、31、S201、S202)を備え、車室内の所定座席のみに乗員がいるときには学習パターンに基づいて空調手段(7)を制御し、上記所定座席以外にも乗員がいるときには前記学習パターンと前記通常パターンの両方に基づいて前記空調手段(7)を制御するとともに、前記所定座席以外の乗員数が多いほど前記通常パターンの重みを大きくして空調手段(7)を制御することを特徴としている。
【0010】
上記技術手段により、上記所定座席のみに乗員がいるときには、学習パターンに基づいて空調手段(7)を制御することによって上記所定座席乗員の好みの空調制御を行うことができ、上記所定座席乗員以外に乗員がいるときには、学習パターンと通常パターンの両方に基づいて空調手段(7)を制御するとともに、上記所定座席以外の乗員数が多いほど通常パターンの重みを大きくして空調手段(7)を制御することによって、上記所定座席以外の乗員の不快感を防止できる。
請求項2記載の発明は、車室内の空調負荷と空調手段(7)の空調制御量とに関する制御パターンに基づいて空調手段(7)を制御する車両用空調装置において、上記制御パターンとして、車室内乗員の意志に基づいて書換可能な学習パターンと、書換不可能な通常パターンとを有し、車室内乗員の着座状態を検出する着座状態検出手段(29、30、31、、S201、S202)を備え、車室内の所定座席のみに乗員がいるときには学習パターンに基づいて空調手段(7)を制御し、上記所定座席以外にも乗員がいるときには通常パターンに基づいて空調手段(7)を制御し、空調負荷演算手段(S120)にて演算された車室内の空調負荷に基づいて上記制御パターンから上記空調制御量を選択し、この選択された空調制御量に基づいて空調手段(7)を制御するとともに、上記所定座席以外にも乗員がいるときでも、学習パターンから空調負荷演算手段(S120)にて演算された車室内の空調負荷に対応して求まる空調制御量と、通常パターンから空調負荷演算手段(S120)にて演算された車室内の空調負荷に対応して求まる空調制御量との差が所定以下のときには学習パターンを選択することを特徴としている。
上記技術手段により、上記所定座席のみに乗員がいるときには、学習パターンに基づいて空調手段(7)を制御することによって上記所定座席乗員の好みの空調制御を行うことができ、上記所定座席乗員以外に乗員がいるときには、通常パターンに基づいて空調手段(7)を制御することによって、上記所定座席以外の乗員の不快感を防止できる。さらに、そもそも学習パターンによって上記所定座席以外の乗員が不快感を感じないようなときには、学習パターンを選択して上記所定座席乗員の好みの空調制御を行うことができる。
【0011】
特に、請求項3記載の発明では、上記制御パターンが送風手段(7)の制御パターンであることを特徴としている。
【0012】
ここで、車両用空調装置における空調制御量の変化のうち、乗員が一番顕著に変化を感じるのは、送風量の変化である。従って、請求項3記載の発明では上記所定座席以外の乗員の不快感を防止する効果がより大きい。
【0016】
【発明の実施形態】
(第1参考例)
以下、第1参考例について、図1〜5を用いて説明する。なお、図1は本参考例における自動車用空調装置の全体構成図、図2は本参考例の制御装置が行う制御処理を示すフローチャート、図3は図2のステップS150にて吸込口モードを決定するときに用いるマップ、図4は図2のステップS160にて吹出口モードを決定するときに用いるマップ、図5は図2のステップS130のサブルーチンを示すフローチャートである。
【0017】
まず、空調ユニット1の構成を図1を用いて説明する。
【0018】
図1に示すように、空調ユニット1は車室2内に空気を導く空気通路をなす空調ケース3を備える。
【0019】
空調ケース3には、車室内空気を導入する内気吸込口4、車室外空気を導入する外気吸込口5、両吸込口4、5を選択的に開閉する内外気切替ドア6、空気流を発生する送風手段としてのファン7、冷却用熱交換器としてのエバポレータ8、加熱用熱交換器としてのヒータコア9、温度調節手段としてのエアミックスドア10、車室内乗員の上半身へ空気を吹出すフェイス吹出口11、車室内乗員の足元へ空気を吹出すフット吹出口12、車両フロントガラス内面に向かって空気を吹出すデフロスタ吹出口(図示しない)、および吹出口切替ドア13がそれぞれ設けられている。
【0020】
内外気切替ドア6は、その駆動手段としてのサーボモータ14が駆動することにより、開度を0%(内気吸込口4を全開、外気吸込口5を全閉)にする内気モード、開度を50%にする半内気モード、および開度を100%(内気吸込口4を全閉、外気吸込口5を全開)にする外気モードをそれぞれ設定できるようになっている。
【0021】
ファン7は、駆動回路15により駆動されるブロアモータ16の回転速度に応じて空調ケース3内に空気流を発生させる。ここで、ブロアモータ16の回転速度は、ブロアモータ16の印加電圧(以下、ブロア電圧という)に応じて変化するが、このブロア電圧の算出方法については後述する。
【0022】
エバポレータ8は、図示しないコンプレッサ、コンデンサ、レシーバ、膨張弁とともに周知の冷凍サイクルをなす冷却用熱交換器である。
【0023】
ヒータコア9は、図示しないエンジンの冷却水を熱源とする加熱用熱交換器である。
【0024】
エアミックスドア10は、エバポレータ8を通過した冷風のうち、ヒータコア9をバイパスした風量と、ヒータコア6を通過した風量との割合を可変することにより、車室内への吹出温度を調節するように構成されている。なお、エアミックスドア10は、その駆動手段としてのサーボモータ17により駆動される。
【0025】
吹出口切替ドア13は、その駆動手段としてのサーボモータ18により駆動することにより、乗員の上半身に空気を吹出すFACEモード(フェイス吹出口11を全開、フット吹出口12と上記デフロスタ吹出口とを全閉)、乗員の上半身と足元とに空気を吹出すB/Lモード(フェイス吹出口11とフット吹出口12とを全開、上記デフロスタ吹出口を全閉)、乗員の足元に空気を吹出すFOOTモード(フェイス吹出口11を全閉、フット吹出口12を全開、上記デフロスタ吹出口を少量開口)をそれぞれ設定するようになっている。
【0026】
次に、本参考例の制御系の構成について説明する。
【0027】
制御装置19は、入力信号をA/D変換するA/D変換回路20、A/D変換回路20からの信号を受けて出力信号を算出する中央演算処理装置(以下、CPUという)21、後述するファン7の風量パターン等を記憶するROM22、数Hzの基準クロックを発振してCPU21に演算処理を実行させる水晶振動子23等から構成されている。
【0028】
制御装置19は、イグニッションスイッチIGがオンになると、バッテリーBから電力が供給されて作動状態となる。
【0029】
そして、制御装置19の入力端子には、車室内温度を検出する内気温センサ24、車室外温度を検出する外気温センサ25、車室内への日射量を検出する日射センサ26、エバポレータ8通過後の空気温度を検出するエバポレータ出口温度センサ27、上記エンジン冷却水の温度を検出する水温センサ28、運転席乗員の着座有無を検出する運転席着座センサ29、助手席乗員の着座有無を検出する助手席着座センサ30、後席乗員の着座有無を検出する後席着座センサ31、乗員が車室内の設定温度を手動設定する温度設定器32、および乗員が上記ブロア電圧を手動設定する風量設定器33等からの各信号が入力されるようになっている。
【0030】
ここで、運転席着座センサ29、助手席着座センサ30、および後席着座センサ31は、それぞれ運転席シート(図示しない)内、助手席シート(図示しない)内、および後席シート(図示しない)内に設けられた圧力センサであって、各シート表面にかかる圧力を検出することによって、乗員の着座有無を検出するようになっている。なお、本参考例では、請求項1における着座状態検出手段をこの着座センサ29〜31にて構成している。
【0031】
そして、制御装置19の出力端子からは、この演算処理結果に対応したサーボモータ14、17、18、駆動回路15、外部記憶装置34等への各信号が出力されるように構成されている。
【0032】
なお、外部記憶装置34は、後述するように学習変更した風量パターンを記憶する読書き可能な不揮発性メモリであって、イグニッションスイッチIGがオフされてバッテリBからの電力供給が停止しても学習した内容を記憶できるようになっている。なお、本参考例では、この外部記憶装置34と上記ROM22とによって請求項1における記憶手段を構成している。
【0033】
次に、制御装置19が行う制御処理について図2のフローチャートを用いて説明する。
【0034】
まず、ステップS100ではイニシャライズ、すなわち以降の処理の実行に使用する制御処理値を初期化し、次のステップS110では各センサ24〜31の検出値、温度設定器32を介して入力された設定温度、および風量設定器33を介して入力されたブロア電圧を読込む。
【0035】
さらに、次のステップS120では、以下の数式1を用いて必要吹出温度TAOを算出する。
【0036】
【数1】
TAO=Kset×Tset−Kr×Tr−Kam×Tam−Ks×Ts+C(℃)
ここで、Tsetは温度設定器32にて設定された設定温度、Trは内気温センサ24にて検出された内気温度、Tamは外気温センサ25にて検出された外気温度、Tsは日射センサ26にて検出された日射量、Kset、Kr、Kam、Ks、Cはゲインである。
【0037】
次のステップS130では、後述するように選択された風量パターンに基づいて必要吹出温度TAOに対応したブロア電圧Vを決定する。このステップS130の詳細な説明については後述する。
【0038】
次のステップS140では、以下の数式2を用いてエアミックスドア10のドア開度SWを算出する。
【0039】
【数2】
SW={(TAO−Te)/(Tw−Te)}×100 (%)
ここで、Teはエバポレータ出口温度センサ27にて検出されたエバポレータ8通過後の空気温度、Twは水温センサ28にて検出されたエンジン冷却水の温度である。
【0040】
次のステップS150では、図3のマップに基づいて必要吹出温度TAOに対応した吸込口モードを決定する。
【0041】
次のステップS160では、図4のマップに基づいて必要吹出温度TAOに対応した吹出口モードを決定する。
【0042】
次のステップS170では、上記ステップS130〜S160による演算結果に応じてサーボモータ14、17、18、駆動回路15、外部記憶装置34に制御信号を出力する。
【0043】
次のステップS180では、1周期の時間であるt秒経過した否かを判定し、YESと判定されたらステップS110に戻る。
【0044】
次に、ステップS130における制御処理について図5のフローチャートを用いて詳細に説明する。
【0045】
図5のサブルーチンが起動すると、まず、ステップS200にて、従来風量パターン(図6のマップのうち破線)を、乗員が風量設定器33にて行った手動操作に基づいて以下のように学習変更する。なお、本参考例における従来風量パターンとは、車室内の全乗員が快適に感じ得るように設計者が設定し、予めROM22に記憶された風量パターンであって、請求項1における通常パターンのことである。
【0046】
図6のマップにおいて、従来風量パターンは、(T1,V1)、(T2,V2)、(T3,V3)、(T4,V4)、(T5,V5)、(T6,V6)、(T7,V7)の7点がROM22に記憶されている。ここで、TAOはT1〜T7によって8分割されているが、風量設定器33による手動操作直後のTAOはCTAOとして記憶されている。以下、CTAO≦T1の場合、T1<CTAO<T7の場合、CTAO≧T7の場合の学習方法についてそれぞれ説明する。
【0047】
CTAO≦T1の場合、例えばCTAOが図6のA点のときに、乗員がブロア電圧VAを風量設定器33にて手動設定すると、ブロア電圧V1は学習変更され、以下の数式3に基づいてV1Nに変更される。
【0048】
【数3】
V1N=V1+a(VA−V1)
ここで、aは設計者が任意に設定する定数であり、例えばa=0.3とすると1回の変更で乗員の好みを3割程度取込む。
【0049】
T1<CTAO<T7の場合、例えばCTAOがT4≦CTAO<T5である図6のB点のときに、乗員がブロア電圧VBを風量設定器33にて手動設定すると、ブロア電圧V4及びV5は学習変更され、以下の数式4及び数式5に基づいてV4N及びV5Nに変更される。
【0050】
【数4】
V4N=V4+a(VB−V4)[(T5−CTAO)/(T5−T4)]
【0051】
【数5】
V5N=V5+a(VB−V5)[(CTAO−T4)/(T5−T4)]
すなわち、CTAOがT1からT7の間のどこの区間であるかを検索し、そのときのCTAOがTn≦CTAO<Tn+1(n=1〜6)であったときに、その区間に対応する2つのブロア電圧Vn及びVn+1を以下の数式6及び数式7に基づいて学習する。
【0052】
【数6】
VnN=Vn+a(VB−Vn)[(Tn+1−CTAO)/(Tn+1−Tn)]
【0053】
【数7】
Vn+1N=Vn+1+a(VB−Vn+1)[(CTAO−Tn)/(Tn+1−Tn)]
また、CTAO≧T7の場合、例えばCTAOが図6のC点のときに乗員がブロア電圧VCを風量設定器33にて手動設定すると、ブロア電圧V7は学習変更され、以下の数式8に基づいて変更される。
【0054】
【数8】
V7N=V7+a(VC−V7)
以上の処理により、従来風量パターンを学習変更した学習済風量パターン(図6実線)が算出される。なお、この学習済風量パターンは請求項1における学習パターンのことである。また、ここでは図5のサブルーチンが初めて起動したときについて説明したため、予めROMに記憶された従来風量パターンを学習変更しているが、次回の処理においては前回の学習済風量パターンを学習変更して、次の学習済風量パターンを算出する。
【0055】
次のステップS210では、運転席着座センサ29の検出値に基づいて運転席乗員がいるか否かを判定し、YESと判定されるとステップS220に移り、NOと判定されるとステップS230にて上記従来風量パターンから必要吹出温度TAOに対応したブロア電圧Vを決定する。
【0056】
ステップS220では、各着座センサ29〜31の検出値から運転席以外の乗員がいるか否かを判定し、YESと判定されたときにはステップS230に移り、NOと判定されたときにはステップS240に移る。
【0057】
このステップS240では、ステップS200にて学習変更した風量パターン(以下、学習済風量パターンという)から必要吹出温度TAOに対応したブロア電圧Vを決定する。
【0058】
以上説明した本参考例によると、運転席のみに乗員がいるときには、ステップS240にて学習済風量パターンを選択することにより、運転席乗員の好みの風量パターンにして運転席乗員の快適性を向上でき、運転席以外にも乗員がいるときには、ステップS230にて従来風量パターンを選択することにより、学習変更による運転席以外の乗員の不快感を防止できる。
【0059】
(第1実施形態)
以下、本発明の第1実施形態を説明する。本実施形態は、第1参考例においてステップS130の処理が異なるのみであり、以下、その相違点について図7のフローチャートを用いて説明する。なお、上記第1参考例と同様の処理を行うステップには、同じ符号を付した。
【0060】
図7のサブルーチンが起動すると、まず、ステップ200にて上記第1参考例と同様に従来風量パターンを学習変更し、学習済風量パターンを算出する。
【0061】
次のステップS205では、以下の数式を用いてブロア電圧Vを決定する。
【0062】
【数9】
V=(AVj+Vl)/(A+1) (V)
ここで、Aは各着座センサ29〜31の検出値に基づいて算出された運転席以外の乗員数、Vjは従来風量パターンからそのときの必要吹出温度TAOに応じて決定されたブロア電圧、Vlは学習済パターンから必要吹出温度TAOに応じて決定されたブロア電圧である。
【0063】
本実施形態によると、運転席以外の乗員がいる場合は、従来風量パターンと学習済風量パターンの両方に基づいてブロア電圧を決定するが、運転席以外の乗員数が多いほど従来風量パターンの重みを強くするので、第1参考例と同様に学習変更による運転席以外の乗員の不快感を防止でき、また、各席乗員の快適性をより考慮して風量を制御できる。
【0064】
(第2実施形態)
以下、本発明の第2実施形態を説明する。本実施形態は、第1参考例のステップS130の処理に後述するステップS225の処理が追加されたものであり、以下、その制御処理について図8のフローチャートを用いて説明する。
【0065】
図8のサブルーチンでは、ステップS220にてYESと判定されると、ステップS225に移る。
【0066】
このステップS225では、学習済パターンからその時の必要吹出温度TAOに応じて決定されたブロア電圧Vlと、従来風量パターンからその時の必要吹出温度TAOに応じて決定されたブロア電圧Vjとの差が所定値α以上か否かを判定する。ここで、所定値αは、それ以上増加すると運転席以外の乗員が学習変更により不快に感じうる値であれば良く、本実施形態では、α=2Vとしている。
【0067】
ステップS225にてYESと判定されたときにはステップS230にて従来風量パターンを選択し、NOと判定されたときにはステップS240にて学習済風量パターンを選択する。
【0068】
本実施形態によると、運転席以外にも乗員がいるときでも、学習済風量パターンと従来風量パターンとの差が運転席以外の乗員にとって不快に感じない程度に小さいときには、学習済風量パターンを選択して運転席乗員の好みに応じた風量にできる。
【0069】
(他の実施形態)
上記第1〜2実施形態では、本発明を、風量制御に対して学習制御するものに適用したが、これに限らず、例えば、温度制御、吹出口制御、吸込口制御等、他の空調制御に対して学習制御するものに適用しても良い。
【0070】
また、上記第1〜2実施形態では、請求項1における「所定座席の乗員」を運転席乗員として説明したが、これに限らず、例えば、後席のVIP席乗員としても良い。要は、学習パターンに基づく制御の対象となるべき乗員であれば良い。
【0071】
また、上記第1〜2実施形態では、請求項1における着座検出手段を圧力センサにて構成される着座センサ29〜31としたが、これに限らず、例えば、機械式の圧力スイッチ、シートベルトの着脱信号を検出する手段、乗員の表面温度を検出する非接触温度センサ等にしても良い。
【0072】
また、上記第1〜2実施形態では、風量設定器33による手動操作に基づいて風量パターンを学習変更するようにしたが、これに限らない。要は乗員の意志に応じて学習すれば良い。
【0073】
また、上記第1〜2実施形態では、運転席以外の席のうち、助手席と後席との乗員有無をそれぞれ検出したが、これに限らず、例えば後席のみでも良い。
【0074】
また、上記第1〜2実施形態では、図6のマップに示す風量パターンに基づいて必要吹出温度TAOに対応した風量を求めたが、これに限らず、例えば、ニューロあるいはファジイに基づいて内気温、外気温、日射等の入力に対応した風量を求めるようにしても良い。
【図面の簡単な説明】
【図1】 本発明の第1参考例及び第1、2実施形態における自動車用空調装置の全体構成図である。
【図2】 上記第1参考例及び第1、2実施形態において制御装置19が行う制御処理を示すフローチャートである。
【図3】 上記第1参考例及び第1、2実施形態において吸込口モードを決定するときに用いるマップである。
【図4】 上記第1参考例及び第1、2実施形態において吹出口モードを決定するときに用いるマップである。
【図5】 上記第1参考例における図2のステップS130における詳細な処理を示すフローチャートである。
【図6】 上記第1参考例及び第1、2実施形態においてブロア電圧を決定するときに用いるマップである。
【図7】 上記第1実施形態における図5相当図である。
【図8】 上記第2実施形態における図5相当図である。
【符号の説明】
3…空調ケース、
7…ファン(空調手段、送風手段)、
22…ROM(記憶手段)、
29…運転席着座センサ(着座状態検出手段)、
30…助手席着座センサ(着座状態検出手段)、
31…後席着座センサ(着座状態検出手段)、
34…外部記憶装置(記憶手段)。
Claims (3)
- 車室内への空気通路をなす空調ケース(3)と、
前記空調ケース(3)を介して車室内へ導かれる空気を空調する空調手段(7)と、
前記空調手段(7)の制御パターンを記憶する記憶手段(22、34)と、
前記制御パターンに基づいて前記空調手段(7)を制御する空調制御手段(S130)とを備えた車両用空調装置において、
前記制御パターンとして、車室内乗員の意志に応じて書換可能な学習パターンと、書換不可能な通常パターンとを有し、
車室内乗員の着座状態を検出する着座状態検出手段(29、30、31、S201、S202)を備え、
前記空調制御手段(S130)は、車室内の所定座席のみに乗員がいるときには前記学習パターンに基づいて前記空調手段(7)を制御し、前記所定座席以外にも乗員がいるときには前記学習パターンと前記通常パターンの両方に基づいて前記空調手段(7)を制御するとともに、前記所定座席以外の乗員数が多いほど前記通常パターンの重みを大きくして前記空調手段(7)を制御することを特徴とする車両用空調装置。 - 車室内への空気通路をなす空調ケース(3)と、
前記空調ケース(3)を介して車室内へ導かれる空気を空調する空調手段(7)と、
前記空調手段(7)の制御パターンを記憶する記憶手段(22、34)と、
前記制御パターンに基づいて前記空調手段(7)を制御する空調制御手段(S130)とを備えた車両用空調装置において、
前記制御パターンとして、車室内乗員の意志に応じて書換可能な学習パターンと、書換不可能な通常パターンとを有し、
車室内乗員の着座状態を検出する着座状態検出手段(29、30、31、S201、S202)を備え、
前記空調制御手段(S130)は、車室内の所定座席のみに乗員がいるときには前記学習パターンに基づいて前記空調手段(7)を制御し、前記所定座席以外にも乗員がいるときには前記通常パターンに基づいて前記空調手段(7)を制御し、
さらに、前記制御パターンは、車室内の空調負荷と前記空調手段(7)の空調制御量とに関するパターンであって、
車室内の空調負荷を演算する空調負荷演算手段(S120)を備え、
前記空調制御手段(S130)は、前記空調負荷演算手段(S120)にて演算された車室内の空調負荷に基づいて、前記制御パターンから前記空調制御量を選択し、
この選択された空調制御量に基づいて前記空調手段(7)を制御するとともに、
更に、前記所定座席以外にも乗員がいるときにおいて、前記学習パターンから前記空調負荷演算手段(S120)にて演算された車室内の空調負荷に対応して求まる空調制御量と、前記通常パターンから前記空調負荷演算手段(S120)にて演算された車室内の空調負荷に対応して求まる空調制御量との差が所定以下のときには前記学習パターンを選択することを特徴とする車両用空調装置。 - 前記空調手段(7)として、前記空調ケース(3)内に空気流を発生させる送風手段(7)を備え、
前記制御パターンは、前記送風手段(7)の制御パターンであることを特徴とする請求項1又は2に記載の車両用空調装置。
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