JP4300688B2 - 車両用空調装置 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、乗員の手動による風量調整操作を学習して、空調自動制御時の送風制御特性を乗員の好みに合わせるようにした車両用空調装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
特開平５−２０８６１０号公報には、車室内へ吹き出す空気の目標吹出温度と送風機の送風量との相対的関係である送風制御特性を記憶しておき、乗員が送風量を手動設定した場合にはその手動による風量調整操作を学習してその都度送風制御特性を補正することにより、送風制御特性を乗員の好みに合わせるようにした装置が記載されている。また、上記公報に記載の従来装置においては、乗員による風量調整量の何割かを送風制御特性の補正に反映するようにしている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記従来装置においては、乗員が送風量を手動設定した場合にはその都度送風制御特性を補正するため、乗員が好みの風量を設定できなかった場合でも学習してしまう。そして、この誤学習によって送風制御特性が乗員の好みに合わないものになってしまい、空調フィーリングが悪化するという問題があった。
【０００４】
また、上記従来装置においては、乗員による風量調整量を反映する割合が小さいと、乗員は送風制御特性の変化を感じることができず、好みの特性にするには何回も風量調整操作をしなければならない。
【０００５】
一方、乗員による風量調整量を反映する割合が大きいと、乗員は送風制御特性の変化を感じることはできるが、学習して欲しくない風量調整操作も送風制御特性の補正に大きく反映されてしまう。例えば、乗員が風量を増やす１回目の操作をし、少ししてからもう少し風量が少ない方がよいと思って逆に風量を減らす２回目の操作をすると、１回目と２回目の操作時の目標吹出温度が近い場合は、２回目操作後に補正された送風制御特性の傾きが急になってしまい、そのため、その後は目標吹出温度が少し変化しただけで風量が大きく変わってしまう。
【０００６】
すなわち、上記のように１回の操作で乗員が好みの風量を設定できなかった場合、この１回目の風量調整時の手動設定情報が２回目以降の学習結果に悪影響を与えてしまうため、２回目操作後に補正された送風制御特性も乗員の好みに合わないものになってしまい、空調フィーリングが悪化するという問題があった。
【０００７】
本発明は上記の点に鑑みてなされたもので、送風量の手動設定に基づいて送風制御特性を補正する車両用空調制御装置において、乗員が好みの風量を設定できなかった場合でも、空調フィーリングを悪化させないようにすることを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、請求項１に記載の発明では、車室内に送風する送風機（２３、２４）を備え、車室内の温度制御に用いる制御因子と送風機（２３、２４）の送風量とが所定の相関関係を持つ送風制御特性に基づいて送風機（２３、２４）の送風量を決定し、送風機（２３、２４）の送風量を手動設定する送風量手動設定手段（３７１、３７２）を備え、送風量手動設定手段（３７１、３７２）による手動設定情報に基づいて送風制御特性を補正する車両用空調装置において、送風量手動設定手段（３７１、３７２）によって送風量が変更された時に、前回手動設定された時の制御因子である前回設定時制御因子の値と今回手動設定された制御因子である今回設定時制御因子の値との差が設定値以上の場合は、前回の手動設定情報および今回の手動設定情報をともに用いて送風制御特性の補正を行い、前回設定時制御因子の値と今回設定時制御因子の値との差が設定値未満の場合は、前回の手動設定情報および今回の手動設定情報のうち前回の手動設定情報を除いて送風制御特性を補正することを特徴とする。
【０００９】
これによると、制御因子の値の差が設定値未満の時（すなわち、前回の操作で乗員が好みの風量を設定できなかったと推定される場合）には、前回の手動設定情報を用いずに今回の手動設定情報のみを用いて送風制御特性の補正を行うため、誤学習による空調フィーリングの悪化を防止して、快適な空調制御を行うことができる。また、制御因子の値の差が設定値以上の場合は、前回の手動設定情報も用いて送風制御特性の補正を行うため、乗員の好みに合うように効率よくかつ正確に学習することができる。
【００１９】
なお、上記各手段の括弧内の符号は、後述する実施形態に記載の具体的手段との対応関係を示すものである。
【００２０】
【発明の実施の形態】
（第１実施形態）
図１〜図８は本発明の第１実施形態を示すものである。まず、図１にて車両用空調装置の全体構成について説明する。空調ユニット２０の空気流れ最上流側には内外気切替ダンパ２２ａが回動自在に設置されている。この内外気切替ダンパ２２ａは外気導入口と内気導入口とが分かれた部分に配置され、図示しないアクチュエータにより駆動されて、空調ユニット２０に導入する空気の、内気と外気の切替、あるいは内気と外気の混合割合調整を行う。
【００２１】
ブロワモータ２４とこれに固定されたファン２３は送風機を構成し、空調ユニット２０内に空気を吸い込んでユニット２０の下流側に送風するものであり、ファン２３の下流にはエバポレータ２５とヒータコア２６が設けられている。
【００２２】
冷却用熱交換器としてのエバポレータ２５は、図示しないコンプレッサ等と結合されて冷凍サイクルを構成し、通過する空気を冷却する。加熱用熱交換器としてのヒータコア２６は、図示しないエンジン冷却水が内部を循環し、自身を通過する空気を加熱する。
【００２３】
ヒータコア２６の上流側には、吹出空気温度調整手段としてのエアミックスダンパ２２ｂが回動自在に設けられ、エアミックスダンパ２２ｂの開度は図示しないアクチュエータにより駆動されて調節され、これによってヒータコア２６を通過する空気とヒータコア２６をバイパスする空気の割合とが調整され、車室内に吹き出す空気の温度がコントロールされる。
【００２４】
空調ユニット２０の最下流には、デフロスタ（ＤＥＦ）吹出口を開閉するデフロスタダンパ２２ｃ、フェイス（ＦＡＣＥ）吹出口を開閉するフェイスダンパ２２ｄ、およびフット（ＦＯＯＴ）吹出口を開閉するフットダンパ２２ｅが設けられている。そして、吹出モード切替手段としてのこれら各ダンパ２２ｃ、２２ｄ、２２ｅを、図示しないアクチュエータにより作動させることによって、吹出モードが設定される。そして、各吹出モードに応じて開口した吹出口から、温度コントロールされた空気が吹き出される。
【００２５】
送風量は、マイクロコンピュータ３１からの出力信号に基づいてブロワモータ２４を駆動する駆動回路３０にて制御される。なお、上記した図示しない各アクチュエータも、マイクロコンピュータ３１からの出力信号に基づいて駆動回路３０にて制御される。マイクロコンピュータ３１は図示しない中央演算処理装置（ＣＰＵ）、ＲＯＭ、ＲＡＭ、スタンバイＲＡＭ、Ｉ／Ｏポート、Ａ／Ｄ変換機能等を持ち、それ自体は周知のものである。
【００２６】
スタンバイＲＡＭはイグニションスイッチ（以下、ＩＧと記す）オフの場合においても乗員の好みを学習した値を記憶（バックアップ）するためのＲＡＭであり、ＩＧがオフであってもバッテリーからＩＧを介さずに直接電源が供給される。また、バッテリーより電源がはずされた状況でも短時間ならばマイクロコンピュータ３１には電源が供給される様な図示しないバックアップ用の電源から構成されている。
【００２７】
マイクロコンピュータ３１には、車室内計器盤に設置された操作部３７からの出力信号が入力される。この操作部３７には、空調装置の自動制御状態を設定する図示しないＡＵＴＯスイッチ、内外気モードを手動で設定するための図示しない手動内外気切換スイッチ、吹出モード（ＤＥＦ、ＦＡＣＥ，ＦＯＯＴ、バイレベル（Ｂ／Ｌ）、フットデフ（Ｆ／Ｄ））を手動で設定するための図示しない手動吹出モード切換スイッチ、ファン２３の送風量を手動設定するための手動送風量切換スイッチ（送風量手動設定手段）等が設けられている。
【００２８】
手動送風量切換スイッチは、具体的には、風量アップスイッチ３７１と風量ダウンスイッチ３７２からなり、風量アップスイッチ３７１は１回押されるごとにブロワ電圧を１レベル（０．２５ボルト）上げる信号を出力し、風量ダウンスイッチ３７２は１回押されるごとにブロワ電圧を１レベル（０．２５ボルト）下げる信号を出力する。なお、ブロワモータ２４は、例えば４ボルト（ＬＯ）〜１２ボルト（ＨＩ）の範囲で印加電圧が制御される。
【００２９】
また、マイクロコンピュータ３１には、車室内の空調状態に影響を及ぼす環境条件を検出する各センサからの信号が入力される。具体的には、車室内の空気温度（内気温度）を検出する内気温センサ３３、車室外の空気温度（外気温度）を検出する外気温センサ３４、および車室内に入射する日射量を検出する日射センサ３５からの各信号が、それぞれのレベル変換回路３２を介してマイクロコンピュータ３１に入力され、これらはマイクロコンピュータ３１においてＡ／Ｄ変換されて読み込まれる。また、乗員の好みの温度を設定するための温度設定スイッチ３６の信号は、レベル変換回路３２でレベル変換され、マイクロコンピュータ３１に入力される。
【００３０】
図２は本発明の全体のフローチャートであり、操作部３７に設置された図示しないＡＵＴＯスイッチにより空調装置の自動制御状態が設定されたときの、基本的な制御を図２に基づいて説明する。マイクロコンピュータ３１は、ＩＧオンと共にステップ１００にて制御を開始し、ステップ１１０に進み、各種変換、フラグ等の初期値を設定する。次のステップ１５０では、内気温センサ３３、外気温センサ３４、および日射センサ３５からの環境条件信号を入力すると共に、温度設定スイッチ３６および操作部３７より操作スイッチの状態を入力する。次のステップ２００ではステップ１５０で入力した環境条件信号等に基づいて車室内に吹き出す空気の目標吹出温度（ＴＡＯ）を下記数式１に従って演算する。
【００３１】
【数１】
ＴＡＯ＝ＫＳＥＴ×ＴＳＥＴ−ＫＲ×ＴＲ−ＫＡＭ×ＴＡＭ−ＫＳ×ＴＳ＋Ｃただし、ＫＳＥＴ、ＫＲ、ＫＡＭ、ＫＳは係数、Ｃは定数、ＴＳＥＴは設定温度、ＴＲは内気温度、ＴＡＭは外気温度、ＴＳは日射量である。本実施形態では、ここで求めた目標吹出温度（ＴＡＯ）が、車室内の温度制御に用いる制御因子となる。
【００３２】
次にステップ３００に進み、ＴＡＯに対してエアミックスダンパ２２ｂの開度が演算され、この開度となる様に図示しないアクチュエータを駆動回路３０を介して制御し、吹出口から車室内へ吹き出される空気の温度をコントロールする。
【００３３】
次にステップ４００に進み、送風量を演算し、駆動回路３０を介してブロワモータ２４に印加する電圧（ブロワ電圧）を制御する。これによりファン２３の回転数を制御して、車室内へ吹き出される送風量を制御する。しかし、乗員が望む風量には個人差があり一律に決めることは難しい。そこで、本実施形態では乗員の好みの送風量を乗員のマニュアル操作時に学習し、乗員の好みを反映した送風特性になる様にしたものである。これについては後で詳細に説明する。
【００３４】
次にステップ５００に進み、内外気切換ダンパ２２ａによる内外気の導入割合を演算し、図示しないアクチュエータを駆動回路３０を介して制御する。次にステップ６００に進み、吹出モードを演算し、デフロスタダンパ２２ｃ、フェイスダンパ２２ｄ、およびフットダンパ２２ｅを駆動する図示しないアクチュエータを駆動回路３０を介して制御する。
【００３５】
次にステップ７００に進み、図示しないコンプレッサの制御を行なう。ステップ７００の処理後、ステップ１５０に戻って再び各種信号を読み込み、それによりステップ２００でＴＡＯを演算し、以下このＴＡＯとステップ１５０により読み込まれたスイッチの状態によってステップ３００、４００、５００、６００、７００により空調の制御が繰り返される。
【００３６】
図３は図２のブロワ電圧制御ステップ４００の詳細を示すフローチャートであり、以下図３に基づいてブロワ電圧特性（送風制御特性）学習方法について詳細に説明する。
【００３７】
ステップ４０１では、操作部３７により風量を手動で設定（変更）されたかどうかが判定される。ここで手動操作がなければＮｏと判断され、ステップ４０７に進む。学習要求フラグＦ１の初期値はステップ１１０で０とされているため、ステップ４０７ではＮｏと判断されステップ４３０に進み、目標吹出し温度ＴＡＯに対する電圧特性にしたがってブロワ電圧ＶＦが決定される。
【００３８】
ここで、図４はＴＡＯとブロワ電圧ＶＦ（送風量）との所定の相関関係を示したブロワ電圧特性（送風制御特性）であり、この特性はＲＯＭに記憶されている。この図４において、実線は出荷時にＲＯＭに記憶されたオリジナルパターンで、最も一般的な人の好みに適合するように設定されている。一方、図４中の破線および一点鎖線は学習によって補正された学習後パターンの２つの例を示している。
【００３９】
そして、ステップ４３０では、一度も学習を行っていないときはオリジナルパターンに基づいてブロワ電圧ＶＦが決定され、また、学習によってブロワ電圧特性が補正された後は学習後特性に基づいてブロワ電圧ＶＦが決定される。
【００４０】
次に、ステップ４４０では、ステップ４３０で算出したブロワ電圧ＶＦを駆動回路３０を介してブロワモ一夕２４に印加する。その後、図２のステップ５００に進む。
【００４１】
次に、操作部３７の風量アップスイッチ３７１または風量ダウンスイッチ３７２を乗員が操作して、風量を手動で設定（変更）した場合は、ステップ４０１でＹｅｓと判断されステップ４０２に進む。ステップ４０２では、学習要求フラグＦ１を１にセットし、ステップ４０３に進む。ステップ４０３では、過去Ｔ秒（本例では５秒とする）以内に風量を手動で設定操作したかどうかを判定する。過去Ｔ秒以内に風量操作がなかった場合には、ステップ４０５に進んで操作情報を記憶する。
【００４２】
このステップ４０５では、操作開始時の操作情報と、操作終了時の操作情報とを記憶する。そして、操作開始時の操作情報には、操作開始時点で記憶されているブロワ電圧特性、操作開始時の時刻、ＴＡＯ、外気温度、内気温度、日射量、風量（ブロワ電圧）が含まれている。また、操作終了時の操作情報には、操作終了時の時刻、ＴＡＯ、外気温度、内気温度、日射量、風量が含まれている。
【００４３】
次に、ステップ４０６に進んでブロワ電圧ＶＦを手動設定されたブロワ電圧ＶＭに変更する。その後ステップ４４０に進み、ブロワ電圧ＶＦを駆動回路３０を介してブロワモータ２４に印加し、図２のステップ５００に進む。
【００４４】
ステップ４０３において、過去Ｔ秒以内に風量操作があった場合にはステップ４０４に進み、前回の風量操作と今回の風量操作をまとめて一連の操作とみなして、１つの操作情報として記憶する。例えば、時刻ｔ１の時に前回の風量操作を行い、時刻ｔ２（ｔ１＜ｔ２＜ｔ１＋５秒）の時に今回の風量操作を行ったとすると、時刻ｔ１の操作の操作開始時の操作情報はそのまま保存し、時刻ｔ１の操作の操作終了時の操作情報は削除し、時刻ｔ２の操作の操作終了時の操作情報を記憶する。つまり、直前の操作終了後Ｔ秒以内であれば、何度操作しても、時刻ｔ１の操作の操作開始時の操作情報と、最新の操作の操作終了時の操作情報を記憶する。
【００４５】
ステップ４０４にて操作情報を記憶したら、ステップ４０６に進みブロワ電圧ＶＦを手動設定されたブロワ電圧ＶＭに変更する。その後ステップ４４０に進み、ブロワ電圧ＶＦを駆動回路３０を介してブロワモータ２４に印加し、図２のステップ５００に進む。
【００４６】
ステップ４０１でＮｏと判断されてステップ４０７に進むと、手動操作によってＦ１＝１となっているためステップ４０７ではＹｅｓと判断され、ステップ４０８に進む。風量操作終了からの経過時間がＴ秒未満であればステップ４０８ではＹｅｓと判断され、ステップ４０６に進みブロワ電圧ＶＦを風量操作終了時の電圧ＶＭに設定し、ステップ４４０へ進みブロワ電圧ＶＦを駆動回路３０を介してブロワモータ２４に印加し、図２のステップ５００に進む。
【００４７】
ステップ４０８に進んだ時点で風量操作終了からＴ秒経過していれば、ステップ４０８でＮｏと判断され、ステップ４０９に進み学習要求フラグをＦ１＝０にセットし、ステップ４１０に進む。
【００４８】
ステップ４１０では、今回の風量操作時のＴＡＯと前回の風量操作時のＴＡＯとの差に応じて、ステップ４０４、４０５に記憶された操作情報のうちどの情報をどのように学習に利用するかを決定する（詳細後述）。次にステップ４２０に進み、学習によってブロワ電圧特性を変更する（詳細後述）。次にステップ４３０に進んで学習済みのブロワ電圧特性に基づいてブロワ電圧ＶＦを決定する。さらにステップ４４０へ進みブロワ電圧ＶＦを駆動回路３０を介してブロワモータ２４に印加し、図２のステップ５００に進む。
【００４９】
ここで、ステップ４１０およびステップ４２０での処理について説明する。まず、ステップ４１０では、前回の風量操作時のＴＡＯの値をＴＡＯ１、今回の風量操作時のＴＡＯの値をＴＡＯ２としたときに、今回と前回の風量操作時の目標吹出温度の差ΔＴＡＯ（＝｜ＴＡＯ２−ＴＡＯ１｜）が設定値α（例えば、３℃）以上か否かを判定し、その判定結果に応じてブロワ電圧特性の補正の方法を決定する。
【００５０】
そして、ΔＴＡＯ≧αの場合は、車室内の空調状態に影響を及ぼす環境条件（内気温度、外気温度、日射量）が変わったことに伴い、その条件下で乗員が好みに合うように風量を再設定したものと推定し、ステップ４２０にて次のようにブロワ電圧特性を補正する。
【００５１】
このΔＴＡＯ≧αの場合のブロワ電圧特性の補正方法について図５〜図７に基づいて説明する。いま、オリジナルパターンＰ０上の制御点ａの電圧がブロワモータ２４に印加されている急速冷房状態で、乗員によって１回目の風量調整操作が行われた時を考える。乗員が手動設定点ｂに相当する電圧まで風量を下げると、手動設定点ｂを通るようにオリジナルパターンＰ０の傾斜の部分を、図５において左側に平行移動させる。この１回目の風量調整操作を学習した後のブロワ電圧特性（１回目学習後パターンＰ１）は図５の実線のようになる。
【００５２】
次に、１回目の風量調整操作からＴ秒以上経過後に２回目の風量調整操作を行った場合について、図６にて説明する。１回目学習後パターンＰ１上の制御点ｃの電圧がブロワモータ２４に印加されている状態で、乗員が２回目の風量調整操作により手動設定点ｄに相当する電圧まで風量を上げたとすると、１回目手動設定点ｂと２回目手動設定点ｄとを通るようにパターンの傾きを変更する。この２回目の風量調整操作を学習した後のブロワ電圧特性（２回目学習後パターンＰ２）は図６の実線のようになる。
【００５３】
さらに、２回目の風量調整操作からＴ秒以上経過後に３回目の風量調整操作を行った場合について、図７にて説明する。２回目学習後パターンＰ２上の制御点ｅの電圧がブロワモータ２４に印加されている状態で、乗員が３回目の風量調整操作により手動設定点ｆに相当する電圧まで風量を下げたとすると、１回目手動設定点ｂ、２回目手動設定点ｄおよび３回目手動設定点ｆを最小二乗近似する傾きにパターンを変更する。この３回目の風量調整操作を学習した後のブロワ電圧特性（３回目学習後パターンＰ３）は図７の実線のようになる。なお、３回以上の操作に対しては、各手動設定点を最小二乗近似する傾きを求める。
【００５４】
以上で説明した方法で学習を行うと、はじめの数回分の風量調整操作がブロワ電圧特性に大きく影響するため、乗員が好み通りに操作を行うことができれば効率よくかつ正確に学習することができる。また、乗員による風量調整量の反映割合が大きいため、少ない回数の風量調整操作で好みの特性にすることができる。
【００５５】
一方、ΔＴＡＯ＜αの場合、車室内の空調状態に影響を及ぼす環境条件（内気温度、外気温度、日射量）がほとんど変わっていないにもかかわらず、風量の再設定が行われたことになり、従って、ΔＴＡＯ＜αの場合、乗員が好みの風量を１回の操作で設定できなかったと推定される。
【００５６】
そして、このように乗員が好みの風量を１回の操作で設定できなかった場合に、上記したΔＴＡＯ≧αの場合と同様の方法でブロワ電圧特性の補正を行うと、１回目と２回目の操作時の目標吹出温度が近いため、２回目操作後に補正されたブロワ電圧特性の傾きが急になってしまう。
【００５７】
そこで、本実施形態では、ΔＴＡＯ＜αの場合、ステップ４２０にて次のようにブロワ電圧特性を補正する。
【００５８】
図８において、いま、オリジナルパターンＰ０上の制御点ｇの電圧がブロワモータ２４に印加されている状態で、乗員によって１回目の風量調整操作が行われた時を考える。乗員が手動設定点ｈに相当する電圧まで風量を下げると、手動設定点ｈを通るようにオリジナルパターンＰ０の傾斜の部分を、図８において左側に平行移動させて、１回目学習後パターンＰ１を設定する。
【００５９】
次に、１回目の風量調整操作からＴ秒以上経過後に２回目の風量調整操作を行った場合について、図８にて説明する。１回目学習後パターンＰ１上の制御点ｉの電圧がブロワモータ２４に印加されている状態で、乗員が２回目の風量調整操作により手動設定点ｊに相当する電圧まで風量を下げたとすると、ΔＴＡＯ＜αの場合、１回目学習後パターンＰ１をオリジナルパターンとみなして、２回目の手動設定点ｊを通るように１回目学習後パターンＰ１を平行移動させて（すなわち、傾きを変えずに）、２回目学習後パターンＰ２を設定する。
【００６０】
さらに、もし２回目の風量調整操作からＴ秒以上経過後に３回目の風量調整操作が行われ、２回目と３回目の風量操作時の目標吹出温度の差ΔＴＡＯが設定値α未満であれば、この場合にも２回目学習後パターンＰ２をオリジナルパターンとみなして、３回目の手動設定点を通るように２回目学習後パターンＰ２を平行移動させて、３回目学習後パターンを設定する。
【００６１】
なお、２回目と３回目の風量操作時の目標吹出温度の差ΔＴＡＯが設定値α以上の場合には、２回目手動設定点ｊと３回目手動設定点とを通るようにパターンの傾きを変更する。
【００６２】
上記した本実施形態では、今回と前回の風量操作時の目標吹出温度の差ΔＴＡＯが設定値α以上か否かを判定し、ΔＴＡＯ＜αの場合は、前回の操作で乗員が好みの風量を設定できなかったと推定して、前回の風量操作時の操作情報（手動設定情報）を除いて（すなわち、用いずに）ブロワ電圧特性を補正するようにしている。これによれば、前回操作時の学習結果が今回の学習結果に悪影響を与えないため、誤学習による空調フィーリングの悪化を防止して、快適な空調制御を行うことができる。
【００６３】
また、ΔＴＡＯ≧αの場合は、前回操作時の操作情報も利用してブロワ電圧特性を補正するようにしているため、乗員の好みに合うように効率よくかつ正確に学習することができる。
【００６４】
なお、上記実施形態では、ΔＴＡＯ＜αの場合、例えば２回目の風量調整操作時に２回目の手動設定点ｊを通るように１回目学習後パターンＰ１を平行移動させたが、１回目の手動設定点ｈと２回目の手動設定点ｊの情報（ＴＡＯ、ブロワ電圧）を平均化して、その平均値により設定される設定点を通るように１回目学習後パターンＰ１を平行移動させてもよい。すなわち、ΔＴＡＯ＜αの場合、最新の情報と過去の情報とを平均化してブロワ電圧特性を補正してもよい。
【００６５】
（第２実施形態）
次に、図９に示す第２実施形態について説明する。第１実施形態では、目標吹出温度ＴＡＯからブロワ電圧ＶＦを決定したのに対し、第２実施形態では、車室内の温度制御に用いる制御因子として内気温度ＴＲを用い、図９に示すような内気温度ＴＲに対するブロワ電圧ＶＦ４の特性図に基づいて、内気温度ＴＲからブロワ電圧ＶＦを決定する。
【００６６】
また、第１実施形態では、ステップ４１０にて、今回と前回の風量操作時の目標吹出温度の差ΔＴＡＯが設定値α以上か否かを判定し、その判定結果に応じてブロワ電圧特性の補正の方法を決定するようにしたが、第２実施形態では、今回と前回の風量操作時の内気温度ＴＲの差ΔＴＲが設定値β（例えば、１℃）以上か否かを判定し、その判定結果に応じてブロワ電圧特性の補正の方法を決定する。
【００６７】
まず、ΔＴＲ≧βの場合は、内気温度ＴＲが変わったことに伴い乗員が好みに合うように風量を再設定したものと推定し、従って第１実施形態のステップ４２０におけるΔＴＡＯ≧αの場合と同様の方法で、図９のブロワ電圧特性を補正する。すなわち、ΔＴＲ≧βの場合、２回目の風量調整操作時には、１回目手動設定点と２回目手動設定点とを通るようにパターンの傾きを変更し、３回目の風量調整操作を行った場合は、１回目〜３回目の手動設定点を最小二乗近似する傾きにパターンを変更する。
【００６８】
一方、ΔＴＲ＜βの場合は、内気温度ＴＲがほとんど変わっていないにもかかわらず風量の再設定が行われているため、乗員が好みの風量を１回の操作で設定できなかったと推定し、従って第１実施形態のステップ４２０におけるΔＴＡＯ＜αの場合と同様の方法で、図９のブロワ電圧特性を補正する。すなわち、ΔＴＲ＜αの場合、２回目の風量調整操作時には、１回目学習後パターンをオリジナルパターンとみなして、２回目の手動設定点を通るように１回目学習後パターンを平行移動させて、２回目学習後パターンを設定する。
【００６９】
このように、内気温度ＴＲの差ΔＴＲの判定結果に応じてブロワ電圧特性の補正の方法を決定しても、第１実施形態と同様の効果が得られる。
【００７０】
なお、第２実施形態では、今回と前回の風量操作時の内気温度ＴＲの差ΔＴＲが設定値β以上か否かを判定したが、今回と前回の風量操作時の外気温度ＴＡＭの差および日射量ＴＳの差についても設定値以上か否かを判定するようにし、内気温度ＴＲの差、外気温度ＴＡＭの差および日射量ＴＳの差のいずれもが設定値未満の場合に、第１実施形態のステップ４２０におけるΔＴＡＯ＜αの場合と同様の方法でブロワ電圧特性を補正するようにしてもよい。
【００７１】
（第１参考例）
図１０〜図１２に示す第１参考例は、操作情報が複数個蓄積された後に、複数個蓄積された操作情報のなかから送風制御特性の補正に利用する操作情報を選別するようにしたものである。そして、第１参考例では、空調装置の構成は第１実施形態と同一であり、マイクロコンピュータ３１による制御内容を一部変更している。
【００７２】
以下図１０に基づいてブロワ電圧特性（送風制御特性）の学習方法について詳細に説明する。図１０のステップ１００〜７００は第１実施形態と共通している。ただし、第１参考例におけるブロワ電圧制御ステップ４００では、ステップ４３０およびステップ４４０（図３参照）のみを実行する。
【００７３】
図１０のステップ１００〜７００を実行した後ステップ８００に進み、ステップ８００では操作部３７により風量を手動で設定（変更）されたかどうかが判定される。風量を手動で設定した場合は、ステップ８００でＹｅｓと判断されステップ８１０に進む。ステップ８１０では、操作情報を記憶すると共に、ブロワ電圧特性図中の風量パターンを、手動設定点を通るように単に平行移動させる。
【００７４】
次に、ステップ８２０に進み、手動設定回数Ｎのカウントを１増やす。なお、手動設定回数Ｎのカウンタの初期値は０である。
【００７５】
次に、ステップ８２０の後ステップ８３０に進む。また、ステップ８００でＮｏと判断された場合もステップ８３０に進む。このステップ８３０では、手動設定回数Ｎのカウンタを調べる。そして、Ｎ＝γ（本例では、γ＝５）でなければ蓄積された操作情報が少ないことになるので、ステップ１５０に戻り空調制御が繰り返される。一方、Ｎ＝γであればステップ８３０でＹｅｓと判断され、ステップ８４０に進む。
【００７６】
ステップ８４０では、蓄積された５個の操作情報に基づいてブロワ電圧特性を変更し（詳細後述）、次にステップ８５０に進んで手動設定回数Ｎのカウンタを０にする。
【００７７】
図１１は図１０のステップ８４０の詳細を示すフローチャートであり、以下図１１および図１２（ブロワ電圧特性図）に基づいてブロワ電圧特性の学習方法について説明する。ここで、図１２中のｋ１〜ｋ５は、風量を手動で設定した手動設定点である。
【００７８】
まず、ステップ８４１では、５個の手動設定点ｋ１〜ｋ５を最小二乗近似する直線を算出する。図１２中の線Ｌ１がステップ８４１で最初に算出した結果であるが、この時点では線Ｌ１は暫定のものであって、ブロワ電圧特性の変更は行われていない。
【００７９】
次に、ステップ８４２では、各手動設定点ｋ１〜ｋ５と暫定特性線Ｌ１（暫定送風制御特性）とのブロワ電圧差ΔＶＦを算出する。
【００８０】
次に、ステップ８４３では、ステップ８４２で求めた５個のブロワ電圧差ΔＶＦがいずれも設定値δ（例えば３Ｖ）以下か否かを判定する。そして、５個のブロワ電圧差ΔＶＦのうち、ΔＶＦ＞δとなるものが１つでもあれば、ステップ８４４に進む。
【００８１】
そして、ΔＶＦ＞δとなる手動設定点（本例では２つ目の手動設定点ｋ２）は、乗員が好みの風量を設定できなかったものと推定して、ステップ８４４では、ΔＶＦ＞δとなる手動設定点ｋ２を学習に使わないようにする。すなわち、複数個蓄積された操作情報を、送風制御特性の補正に利用する操作情報（補正用手動設定情報）と利用しない操作情報（学習不要情報）とに選別する。
【００８２】
次に、ステップ８４４の後再びステップ８４１に戻り、ステップ８４１では、２つ目の手動設定点ｋ２を除いた４個の手動設定点を最小二乗近似する直線（図１２中の線Ｌ２）を算出する。このように、学習不要情報を除くことにより、１回目に算出した暫定特性線Ｌ１よりも、２回目に算出した暫定特性線Ｌ２の方が、乗員の好みにより近い特性になる。なお、この時点では線Ｌ２は暫定のものであって、ブロワ電圧特性の変更は行われていない。
【００８３】
次に、ステップ８４２では、２つ目の手動設定点ｋ２を除いた４個の手動設定点と暫定特性線Ｌ２とのブロワ電圧差ΔＶＦを算出する。
【００８４】
次に、ステップ８４３では、ステップ８４２で求めた４個のブロワ電圧差ΔＶＦがいずれも設定値δ以下であれば、暫定特性線Ｌ２が乗員の好みに合った特性であると判断し、ステップ８４５に進む。
【００８５】
次に、ステップ８４５では、図１２中のオリジナルパターンＰ０の傾斜の部分が特性線Ｌ２となるように、ブロワ電圧特性を補正する。以後、この補正後のブロワ電圧特性に基づいてブロワ電圧ＶＦを決定する。
【００８６】
上記した第１参考例では、操作情報が複数個蓄積された後に、複数個蓄積された操作情報のなかから送風制御特性の補正に利用する操作情報を選別し、乗員が好みの風量を設定できなかったと推定される操作情報（学習不要情報）を学習に使わないようにしているため、誤学習を防止して乗員の好みに合った送風制御特性にすることができ、快適な空調制御を行うことができる。
【００８７】
ところで、マイクロコンピュータ３１が学習のための演算を行っている間は、別の操作（設定温度変更等）が行われてもすぐに反映できず、空調制御に影響を与えるという問題がある。第１参考例では、操作情報を複数個まとめて学習を行うため学習する回数が少なくなり、従って、操作情報が入るたびに学習を行うものよりも、上記した空調制御への影響を少なくできる。
【００８８】
（第２参考例）
図１３は第２参考例を示すもので、第１参考例では、操作情報が複数個蓄積されたときに送風制御特性の補正を行うようにしたが、第２参考例では、イグニションスイッチ（ＩＧ）がオフになったときに、送風制御特性の補正を行うようにしたものである。それに伴い、第２参考例では、第１参考例におけるステップ８３０〜８５０が、ステップ８６０〜８８０に変更されており、その他の点は第１参考例と同一である。
【００８９】
以下図１３に基づいてブロワ電圧特性（送風制御特性）の学習方法について詳細に説明する。
【００９０】
図１３のステップ１００〜７００を実行した後ステップ８００に進み、ステップ８００では操作部３７により風量を手動で設定（変更）されたかどうかが判定される。風量を手動で設定した場合は、ステップ８００でＹｅｓと判断されステップ８１０に進む。
【００９１】
ステップ８１０では、操作情報を記憶すると共に、ブロワ電圧特性図中の風量パターンを、手動設定点を通るように単に平行移動させる。
【００９２】
次に、ステップ８２０に進み、手動設定回数Ｎのカウントを１増やす。なお、手動設定回数Ｎのカウンタの初期値は０である。
【００９３】
次に、ステップ８２０の後ステップ８６０に進む。また、ステップ８００でＮｏと判断された場合もステップ８６０に進む。このステップ８６０では、イグニションスイッチ（ＩＧ）がオフか否かを判断する。そして、ＩＧオフでなければステップ１５０に戻り空調制御が繰り返され、ＩＧオフであればステップ８７０に進む。
【００９４】
ステップ８７０では、手動設定回数Ｎのカウンタを調べる。そして、Ｎ＝０であれば風量の手動設定がなかったことになるので、ブロワ電圧特性の補正は行わない。
【００９５】
一方、Ｎ＞０であれば風量の手動設定が行われたので、ステップ８８０に進んで、蓄積された操作情報に基づいてブロワ電圧特性を変更する。このステップ８８０で実行される処理は、第１参考例のステップ８４０と同一である。
【００９６】
上記した第２参考例では、ＩＧオフ後に、複数個蓄積された操作情報のなかから送風制御特性の補正に利用する操作情報を選別し、乗員が好みの風量を設定できなかったと推定される操作情報（学習不要情報）を学習に使わないようにしているため、誤学習を防止して乗員の好みに合った送風制御特性にすることができ、快適な空調制御を行うことができる。
【００９７】
ところで、マイクロコンピュータ３１が学習のための演算を行っている間は、別の操作（設定温度変更等）が行われてもすぐに反映できず、空調制御に影響を与えるという問題があるが、第２参考例では、ＩＧオフ後に学習を行うため、上記の問題が発生しない。
【００９８】
（他の実施形態）
上記第１実施形態のステップ４１０において、ｎ回目の操作時の操作情報の値が、ｍ回目（ｍ＜ｎ）の操作情報の値に近い場合には、ｎ回目の操作情報を学習に利用し、ｍ回目の操作情報は学習に利用しないようにしてもよい。
【００９９】
上記第１実施形態のステップ４１０において、１回目の操作時と２回目の操作時の環境条件（日射、外気温、内気温）が近く、１回目と２回目の操作までの時間が短い時には、２回の操作を一連の操作とみなして１回分の操作情報として学習に利用するようにしてもよい。ただし、２回目の操作は、１回目の操作を学習しブロワ電圧特性が変化した後に行われるものとする。
【０１００】
上記第１実施形態のステップ４１０において、ｎ回目の操作時とｎ＋１回目の操作時の環境条件（日射、外気温、内気温）が近く、ｎ回目とｎ＋１回目の操作までの時間が短い時には、２回の操作を一連の操作とみなして１回分の操作情報として学習に利用するようにしてもよい。ただし、ｎ＋１回目の操作は、ｎ回目の操作を学習しブロワ電圧特性が変化した後に行われるものとする。
【０１０１】
上記第１実施形態のステップ４１０において、近い操作情報が複数存在するときには、その平均をとって代表情報として学習に用いるようにしてもよい。
【０１０２】
上記第１実施形態のステップ４１０において、あるＴＡＯの範囲内で学習に利用する情報の数（例えばｐ個）を制限しておき、その数を超える情報が入ってきたときには新しい情報から順にｐ個を学習に利用するようにしてもよい。
【０１０３】
上記第１実施形態では、ΔＴＡＯ≧αの場合、ステップ４２０での学習の際に１回目の操作に対しては平行移動、２回目の操作に対しては２点を結ぶ傾き、３回目以降の操作に対しては各操作点を最小二乗近似した傾きを持つように学習したが、あらかじめオリジナルパターンの上にいくつか（ｎ個）の点を用意しておいて、１回目の操作があった時に、ｎ＋１個の点を用いてこれらの点を最小二乗近似した傾きを持つように学習してもよい。
【０１０４】
上記第１実施形態では、ＴＡＯからブロワ電圧を求めたが、入力をばらばらにしたニューロ、ファジィなどから求めてもよい。
【０１０５】
日射、外気温、内気温などの条件に対して複数のブロワパターンを持ち、それぞれのブロワパターンごとに学習するようにしてもよい。
【０１０６】
学習パターンは、１つではなくドライバごとに記憶してもよい。
【０１０７】
上記第１実施形態では、学習した内容をＩＧオフ時にも記憶するためスタンバイＲＡＭを用いたが、スタンバイＲＡＭを用いずに不揮発性メモリを用いてもよい。この場合もＩＧオフ時、さらにバッテリーからの電源の供給が停止しても学習した内容は保存される。
【０１０８】
上記第１実施形態では、風量アップスイッチ３７１を１回押すたびに１レベルずつ風量が上がるようにしたが、１回押すたびに２レベルずつあるいは３レベルずつ上がるようにしてもよい。また、スイッチを押し続けている時間に応じて風量が上がっていくようにしてもよい。
【０１０９】
上記第１実施形態では、風量ダウンスイッチ３７２を１回押すたびに１レベルずつ風量が下がるするようにしたが、１回押すたびに２レベルずつあるいは３レベルずつ下がるようにしてもよい。また、スイッチを押し続けている時間に応じて風量が下がっていくようにしてもよい。
【０１１０】
上記第１実施形態では、風量制御に適応したものを示したが、これに限らず、設定温度、吹出しモード、吹出口切替等を学習するシステムに適用してもよい。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明の第１実施形態の空調装置を示す全体構成図である。
【図２】 図１のマイクロコンピュータによる制御を示すフローチャートである。
【図３】 図２のブロワ電圧制御ステップの詳細を示すフローチャートである。
【図４】 第１実施形態の作動説明に供するブロワ電圧特性図である。
【図５】 第１実施形態の作動説明に供するブロワ電圧特性図である。
【図６】 第１実施形態の作動説明に供するブロワ電圧特性図である。
【図７】 第１実施形態の作動説明に供するブロワ電圧特性図である。
【図８】 第１実施形態の作動説明に供するブロワ電圧特性図である。
【図９】 第２実施形態の作動説明に供するブロワ電圧特性図である。
【図１０】 第１参考例の制御を示すフローチャートである。
【図１１】 図１１のステップ８４０の詳細を示すフローチャートである。
【図１２】 第１参考例の作動説明に供するブロワ電圧特性図である。
【図１３】 第２参考例の制御を示すフローチャートである。
【符号の説明】
２３、２４…送風機を構成するファンおよびブロワモータ、
３７１…風量アップスイッチ（送風量手動設定手段）、
３７２…風量ダウンスイッチ（送風量手動設定手段）。
【発明の属する技術分野】
本発明は、乗員の手動による風量調整操作を学習して、空調自動制御時の送風制御特性を乗員の好みに合わせるようにした車両用空調装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
特開平５−２０８６１０号公報には、車室内へ吹き出す空気の目標吹出温度と送風機の送風量との相対的関係である送風制御特性を記憶しておき、乗員が送風量を手動設定した場合にはその手動による風量調整操作を学習してその都度送風制御特性を補正することにより、送風制御特性を乗員の好みに合わせるようにした装置が記載されている。また、上記公報に記載の従来装置においては、乗員による風量調整量の何割かを送風制御特性の補正に反映するようにしている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記従来装置においては、乗員が送風量を手動設定した場合にはその都度送風制御特性を補正するため、乗員が好みの風量を設定できなかった場合でも学習してしまう。そして、この誤学習によって送風制御特性が乗員の好みに合わないものになってしまい、空調フィーリングが悪化するという問題があった。
【０００４】
また、上記従来装置においては、乗員による風量調整量を反映する割合が小さいと、乗員は送風制御特性の変化を感じることができず、好みの特性にするには何回も風量調整操作をしなければならない。
【０００５】
一方、乗員による風量調整量を反映する割合が大きいと、乗員は送風制御特性の変化を感じることはできるが、学習して欲しくない風量調整操作も送風制御特性の補正に大きく反映されてしまう。例えば、乗員が風量を増やす１回目の操作をし、少ししてからもう少し風量が少ない方がよいと思って逆に風量を減らす２回目の操作をすると、１回目と２回目の操作時の目標吹出温度が近い場合は、２回目操作後に補正された送風制御特性の傾きが急になってしまい、そのため、その後は目標吹出温度が少し変化しただけで風量が大きく変わってしまう。
【０００６】
すなわち、上記のように１回の操作で乗員が好みの風量を設定できなかった場合、この１回目の風量調整時の手動設定情報が２回目以降の学習結果に悪影響を与えてしまうため、２回目操作後に補正された送風制御特性も乗員の好みに合わないものになってしまい、空調フィーリングが悪化するという問題があった。
【０００７】
本発明は上記の点に鑑みてなされたもので、送風量の手動設定に基づいて送風制御特性を補正する車両用空調制御装置において、乗員が好みの風量を設定できなかった場合でも、空調フィーリングを悪化させないようにすることを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、請求項１に記載の発明では、車室内に送風する送風機（２３、２４）を備え、車室内の温度制御に用いる制御因子と送風機（２３、２４）の送風量とが所定の相関関係を持つ送風制御特性に基づいて送風機（２３、２４）の送風量を決定し、送風機（２３、２４）の送風量を手動設定する送風量手動設定手段（３７１、３７２）を備え、送風量手動設定手段（３７１、３７２）による手動設定情報に基づいて送風制御特性を補正する車両用空調装置において、送風量手動設定手段（３７１、３７２）によって送風量が変更された時に、前回手動設定された時の制御因子である前回設定時制御因子の値と今回手動設定された制御因子である今回設定時制御因子の値との差が設定値以上の場合は、前回の手動設定情報および今回の手動設定情報をともに用いて送風制御特性の補正を行い、前回設定時制御因子の値と今回設定時制御因子の値との差が設定値未満の場合は、前回の手動設定情報および今回の手動設定情報のうち前回の手動設定情報を除いて送風制御特性を補正することを特徴とする。
【０００９】
これによると、制御因子の値の差が設定値未満の時（すなわち、前回の操作で乗員が好みの風量を設定できなかったと推定される場合）には、前回の手動設定情報を用いずに今回の手動設定情報のみを用いて送風制御特性の補正を行うため、誤学習による空調フィーリングの悪化を防止して、快適な空調制御を行うことができる。また、制御因子の値の差が設定値以上の場合は、前回の手動設定情報も用いて送風制御特性の補正を行うため、乗員の好みに合うように効率よくかつ正確に学習することができる。
【００１９】
なお、上記各手段の括弧内の符号は、後述する実施形態に記載の具体的手段との対応関係を示すものである。
【００２０】
【発明の実施の形態】
（第１実施形態）
図１〜図８は本発明の第１実施形態を示すものである。まず、図１にて車両用空調装置の全体構成について説明する。空調ユニット２０の空気流れ最上流側には内外気切替ダンパ２２ａが回動自在に設置されている。この内外気切替ダンパ２２ａは外気導入口と内気導入口とが分かれた部分に配置され、図示しないアクチュエータにより駆動されて、空調ユニット２０に導入する空気の、内気と外気の切替、あるいは内気と外気の混合割合調整を行う。
【００２１】
ブロワモータ２４とこれに固定されたファン２３は送風機を構成し、空調ユニット２０内に空気を吸い込んでユニット２０の下流側に送風するものであり、ファン２３の下流にはエバポレータ２５とヒータコア２６が設けられている。
【００２２】
冷却用熱交換器としてのエバポレータ２５は、図示しないコンプレッサ等と結合されて冷凍サイクルを構成し、通過する空気を冷却する。加熱用熱交換器としてのヒータコア２６は、図示しないエンジン冷却水が内部を循環し、自身を通過する空気を加熱する。
【００２３】
ヒータコア２６の上流側には、吹出空気温度調整手段としてのエアミックスダンパ２２ｂが回動自在に設けられ、エアミックスダンパ２２ｂの開度は図示しないアクチュエータにより駆動されて調節され、これによってヒータコア２６を通過する空気とヒータコア２６をバイパスする空気の割合とが調整され、車室内に吹き出す空気の温度がコントロールされる。
【００２４】
空調ユニット２０の最下流には、デフロスタ（ＤＥＦ）吹出口を開閉するデフロスタダンパ２２ｃ、フェイス（ＦＡＣＥ）吹出口を開閉するフェイスダンパ２２ｄ、およびフット（ＦＯＯＴ）吹出口を開閉するフットダンパ２２ｅが設けられている。そして、吹出モード切替手段としてのこれら各ダンパ２２ｃ、２２ｄ、２２ｅを、図示しないアクチュエータにより作動させることによって、吹出モードが設定される。そして、各吹出モードに応じて開口した吹出口から、温度コントロールされた空気が吹き出される。
【００２５】
送風量は、マイクロコンピュータ３１からの出力信号に基づいてブロワモータ２４を駆動する駆動回路３０にて制御される。なお、上記した図示しない各アクチュエータも、マイクロコンピュータ３１からの出力信号に基づいて駆動回路３０にて制御される。マイクロコンピュータ３１は図示しない中央演算処理装置（ＣＰＵ）、ＲＯＭ、ＲＡＭ、スタンバイＲＡＭ、Ｉ／Ｏポート、Ａ／Ｄ変換機能等を持ち、それ自体は周知のものである。
【００２６】
スタンバイＲＡＭはイグニションスイッチ（以下、ＩＧと記す）オフの場合においても乗員の好みを学習した値を記憶（バックアップ）するためのＲＡＭであり、ＩＧがオフであってもバッテリーからＩＧを介さずに直接電源が供給される。また、バッテリーより電源がはずされた状況でも短時間ならばマイクロコンピュータ３１には電源が供給される様な図示しないバックアップ用の電源から構成されている。
【００２７】
マイクロコンピュータ３１には、車室内計器盤に設置された操作部３７からの出力信号が入力される。この操作部３７には、空調装置の自動制御状態を設定する図示しないＡＵＴＯスイッチ、内外気モードを手動で設定するための図示しない手動内外気切換スイッチ、吹出モード（ＤＥＦ、ＦＡＣＥ，ＦＯＯＴ、バイレベル（Ｂ／Ｌ）、フットデフ（Ｆ／Ｄ））を手動で設定するための図示しない手動吹出モード切換スイッチ、ファン２３の送風量を手動設定するための手動送風量切換スイッチ（送風量手動設定手段）等が設けられている。
【００２８】
手動送風量切換スイッチは、具体的には、風量アップスイッチ３７１と風量ダウンスイッチ３７２からなり、風量アップスイッチ３７１は１回押されるごとにブロワ電圧を１レベル（０．２５ボルト）上げる信号を出力し、風量ダウンスイッチ３７２は１回押されるごとにブロワ電圧を１レベル（０．２５ボルト）下げる信号を出力する。なお、ブロワモータ２４は、例えば４ボルト（ＬＯ）〜１２ボルト（ＨＩ）の範囲で印加電圧が制御される。
【００２９】
また、マイクロコンピュータ３１には、車室内の空調状態に影響を及ぼす環境条件を検出する各センサからの信号が入力される。具体的には、車室内の空気温度（内気温度）を検出する内気温センサ３３、車室外の空気温度（外気温度）を検出する外気温センサ３４、および車室内に入射する日射量を検出する日射センサ３５からの各信号が、それぞれのレベル変換回路３２を介してマイクロコンピュータ３１に入力され、これらはマイクロコンピュータ３１においてＡ／Ｄ変換されて読み込まれる。また、乗員の好みの温度を設定するための温度設定スイッチ３６の信号は、レベル変換回路３２でレベル変換され、マイクロコンピュータ３１に入力される。
【００３０】
図２は本発明の全体のフローチャートであり、操作部３７に設置された図示しないＡＵＴＯスイッチにより空調装置の自動制御状態が設定されたときの、基本的な制御を図２に基づいて説明する。マイクロコンピュータ３１は、ＩＧオンと共にステップ１００にて制御を開始し、ステップ１１０に進み、各種変換、フラグ等の初期値を設定する。次のステップ１５０では、内気温センサ３３、外気温センサ３４、および日射センサ３５からの環境条件信号を入力すると共に、温度設定スイッチ３６および操作部３７より操作スイッチの状態を入力する。次のステップ２００ではステップ１５０で入力した環境条件信号等に基づいて車室内に吹き出す空気の目標吹出温度（ＴＡＯ）を下記数式１に従って演算する。
【００３１】
【数１】
ＴＡＯ＝ＫＳＥＴ×ＴＳＥＴ−ＫＲ×ＴＲ−ＫＡＭ×ＴＡＭ−ＫＳ×ＴＳ＋Ｃただし、ＫＳＥＴ、ＫＲ、ＫＡＭ、ＫＳは係数、Ｃは定数、ＴＳＥＴは設定温度、ＴＲは内気温度、ＴＡＭは外気温度、ＴＳは日射量である。本実施形態では、ここで求めた目標吹出温度（ＴＡＯ）が、車室内の温度制御に用いる制御因子となる。
【００３２】
次にステップ３００に進み、ＴＡＯに対してエアミックスダンパ２２ｂの開度が演算され、この開度となる様に図示しないアクチュエータを駆動回路３０を介して制御し、吹出口から車室内へ吹き出される空気の温度をコントロールする。
【００３３】
次にステップ４００に進み、送風量を演算し、駆動回路３０を介してブロワモータ２４に印加する電圧（ブロワ電圧）を制御する。これによりファン２３の回転数を制御して、車室内へ吹き出される送風量を制御する。しかし、乗員が望む風量には個人差があり一律に決めることは難しい。そこで、本実施形態では乗員の好みの送風量を乗員のマニュアル操作時に学習し、乗員の好みを反映した送風特性になる様にしたものである。これについては後で詳細に説明する。
【００３４】
次にステップ５００に進み、内外気切換ダンパ２２ａによる内外気の導入割合を演算し、図示しないアクチュエータを駆動回路３０を介して制御する。次にステップ６００に進み、吹出モードを演算し、デフロスタダンパ２２ｃ、フェイスダンパ２２ｄ、およびフットダンパ２２ｅを駆動する図示しないアクチュエータを駆動回路３０を介して制御する。
【００３５】
次にステップ７００に進み、図示しないコンプレッサの制御を行なう。ステップ７００の処理後、ステップ１５０に戻って再び各種信号を読み込み、それによりステップ２００でＴＡＯを演算し、以下このＴＡＯとステップ１５０により読み込まれたスイッチの状態によってステップ３００、４００、５００、６００、７００により空調の制御が繰り返される。
【００３６】
図３は図２のブロワ電圧制御ステップ４００の詳細を示すフローチャートであり、以下図３に基づいてブロワ電圧特性（送風制御特性）学習方法について詳細に説明する。
【００３７】
ステップ４０１では、操作部３７により風量を手動で設定（変更）されたかどうかが判定される。ここで手動操作がなければＮｏと判断され、ステップ４０７に進む。学習要求フラグＦ１の初期値はステップ１１０で０とされているため、ステップ４０７ではＮｏと判断されステップ４３０に進み、目標吹出し温度ＴＡＯに対する電圧特性にしたがってブロワ電圧ＶＦが決定される。
【００３８】
ここで、図４はＴＡＯとブロワ電圧ＶＦ（送風量）との所定の相関関係を示したブロワ電圧特性（送風制御特性）であり、この特性はＲＯＭに記憶されている。この図４において、実線は出荷時にＲＯＭに記憶されたオリジナルパターンで、最も一般的な人の好みに適合するように設定されている。一方、図４中の破線および一点鎖線は学習によって補正された学習後パターンの２つの例を示している。
【００３９】
そして、ステップ４３０では、一度も学習を行っていないときはオリジナルパターンに基づいてブロワ電圧ＶＦが決定され、また、学習によってブロワ電圧特性が補正された後は学習後特性に基づいてブロワ電圧ＶＦが決定される。
【００４０】
次に、ステップ４４０では、ステップ４３０で算出したブロワ電圧ＶＦを駆動回路３０を介してブロワモ一夕２４に印加する。その後、図２のステップ５００に進む。
【００４１】
次に、操作部３７の風量アップスイッチ３７１または風量ダウンスイッチ３７２を乗員が操作して、風量を手動で設定（変更）した場合は、ステップ４０１でＹｅｓと判断されステップ４０２に進む。ステップ４０２では、学習要求フラグＦ１を１にセットし、ステップ４０３に進む。ステップ４０３では、過去Ｔ秒（本例では５秒とする）以内に風量を手動で設定操作したかどうかを判定する。過去Ｔ秒以内に風量操作がなかった場合には、ステップ４０５に進んで操作情報を記憶する。
【００４２】
このステップ４０５では、操作開始時の操作情報と、操作終了時の操作情報とを記憶する。そして、操作開始時の操作情報には、操作開始時点で記憶されているブロワ電圧特性、操作開始時の時刻、ＴＡＯ、外気温度、内気温度、日射量、風量（ブロワ電圧）が含まれている。また、操作終了時の操作情報には、操作終了時の時刻、ＴＡＯ、外気温度、内気温度、日射量、風量が含まれている。
【００４３】
次に、ステップ４０６に進んでブロワ電圧ＶＦを手動設定されたブロワ電圧ＶＭに変更する。その後ステップ４４０に進み、ブロワ電圧ＶＦを駆動回路３０を介してブロワモータ２４に印加し、図２のステップ５００に進む。
【００４４】
ステップ４０３において、過去Ｔ秒以内に風量操作があった場合にはステップ４０４に進み、前回の風量操作と今回の風量操作をまとめて一連の操作とみなして、１つの操作情報として記憶する。例えば、時刻ｔ１の時に前回の風量操作を行い、時刻ｔ２（ｔ１＜ｔ２＜ｔ１＋５秒）の時に今回の風量操作を行ったとすると、時刻ｔ１の操作の操作開始時の操作情報はそのまま保存し、時刻ｔ１の操作の操作終了時の操作情報は削除し、時刻ｔ２の操作の操作終了時の操作情報を記憶する。つまり、直前の操作終了後Ｔ秒以内であれば、何度操作しても、時刻ｔ１の操作の操作開始時の操作情報と、最新の操作の操作終了時の操作情報を記憶する。
【００４５】
ステップ４０４にて操作情報を記憶したら、ステップ４０６に進みブロワ電圧ＶＦを手動設定されたブロワ電圧ＶＭに変更する。その後ステップ４４０に進み、ブロワ電圧ＶＦを駆動回路３０を介してブロワモータ２４に印加し、図２のステップ５００に進む。
【００４６】
ステップ４０１でＮｏと判断されてステップ４０７に進むと、手動操作によってＦ１＝１となっているためステップ４０７ではＹｅｓと判断され、ステップ４０８に進む。風量操作終了からの経過時間がＴ秒未満であればステップ４０８ではＹｅｓと判断され、ステップ４０６に進みブロワ電圧ＶＦを風量操作終了時の電圧ＶＭに設定し、ステップ４４０へ進みブロワ電圧ＶＦを駆動回路３０を介してブロワモータ２４に印加し、図２のステップ５００に進む。
【００４７】
ステップ４０８に進んだ時点で風量操作終了からＴ秒経過していれば、ステップ４０８でＮｏと判断され、ステップ４０９に進み学習要求フラグをＦ１＝０にセットし、ステップ４１０に進む。
【００４８】
ステップ４１０では、今回の風量操作時のＴＡＯと前回の風量操作時のＴＡＯとの差に応じて、ステップ４０４、４０５に記憶された操作情報のうちどの情報をどのように学習に利用するかを決定する（詳細後述）。次にステップ４２０に進み、学習によってブロワ電圧特性を変更する（詳細後述）。次にステップ４３０に進んで学習済みのブロワ電圧特性に基づいてブロワ電圧ＶＦを決定する。さらにステップ４４０へ進みブロワ電圧ＶＦを駆動回路３０を介してブロワモータ２４に印加し、図２のステップ５００に進む。
【００４９】
ここで、ステップ４１０およびステップ４２０での処理について説明する。まず、ステップ４１０では、前回の風量操作時のＴＡＯの値をＴＡＯ１、今回の風量操作時のＴＡＯの値をＴＡＯ２としたときに、今回と前回の風量操作時の目標吹出温度の差ΔＴＡＯ（＝｜ＴＡＯ２−ＴＡＯ１｜）が設定値α（例えば、３℃）以上か否かを判定し、その判定結果に応じてブロワ電圧特性の補正の方法を決定する。
【００５０】
そして、ΔＴＡＯ≧αの場合は、車室内の空調状態に影響を及ぼす環境条件（内気温度、外気温度、日射量）が変わったことに伴い、その条件下で乗員が好みに合うように風量を再設定したものと推定し、ステップ４２０にて次のようにブロワ電圧特性を補正する。
【００５１】
このΔＴＡＯ≧αの場合のブロワ電圧特性の補正方法について図５〜図７に基づいて説明する。いま、オリジナルパターンＰ０上の制御点ａの電圧がブロワモータ２４に印加されている急速冷房状態で、乗員によって１回目の風量調整操作が行われた時を考える。乗員が手動設定点ｂに相当する電圧まで風量を下げると、手動設定点ｂを通るようにオリジナルパターンＰ０の傾斜の部分を、図５において左側に平行移動させる。この１回目の風量調整操作を学習した後のブロワ電圧特性（１回目学習後パターンＰ１）は図５の実線のようになる。
【００５２】
次に、１回目の風量調整操作からＴ秒以上経過後に２回目の風量調整操作を行った場合について、図６にて説明する。１回目学習後パターンＰ１上の制御点ｃの電圧がブロワモータ２４に印加されている状態で、乗員が２回目の風量調整操作により手動設定点ｄに相当する電圧まで風量を上げたとすると、１回目手動設定点ｂと２回目手動設定点ｄとを通るようにパターンの傾きを変更する。この２回目の風量調整操作を学習した後のブロワ電圧特性（２回目学習後パターンＰ２）は図６の実線のようになる。
【００５３】
さらに、２回目の風量調整操作からＴ秒以上経過後に３回目の風量調整操作を行った場合について、図７にて説明する。２回目学習後パターンＰ２上の制御点ｅの電圧がブロワモータ２４に印加されている状態で、乗員が３回目の風量調整操作により手動設定点ｆに相当する電圧まで風量を下げたとすると、１回目手動設定点ｂ、２回目手動設定点ｄおよび３回目手動設定点ｆを最小二乗近似する傾きにパターンを変更する。この３回目の風量調整操作を学習した後のブロワ電圧特性（３回目学習後パターンＰ３）は図７の実線のようになる。なお、３回以上の操作に対しては、各手動設定点を最小二乗近似する傾きを求める。
【００５４】
以上で説明した方法で学習を行うと、はじめの数回分の風量調整操作がブロワ電圧特性に大きく影響するため、乗員が好み通りに操作を行うことができれば効率よくかつ正確に学習することができる。また、乗員による風量調整量の反映割合が大きいため、少ない回数の風量調整操作で好みの特性にすることができる。
【００５５】
一方、ΔＴＡＯ＜αの場合、車室内の空調状態に影響を及ぼす環境条件（内気温度、外気温度、日射量）がほとんど変わっていないにもかかわらず、風量の再設定が行われたことになり、従って、ΔＴＡＯ＜αの場合、乗員が好みの風量を１回の操作で設定できなかったと推定される。
【００５６】
そして、このように乗員が好みの風量を１回の操作で設定できなかった場合に、上記したΔＴＡＯ≧αの場合と同様の方法でブロワ電圧特性の補正を行うと、１回目と２回目の操作時の目標吹出温度が近いため、２回目操作後に補正されたブロワ電圧特性の傾きが急になってしまう。
【００５７】
そこで、本実施形態では、ΔＴＡＯ＜αの場合、ステップ４２０にて次のようにブロワ電圧特性を補正する。
【００５８】
図８において、いま、オリジナルパターンＰ０上の制御点ｇの電圧がブロワモータ２４に印加されている状態で、乗員によって１回目の風量調整操作が行われた時を考える。乗員が手動設定点ｈに相当する電圧まで風量を下げると、手動設定点ｈを通るようにオリジナルパターンＰ０の傾斜の部分を、図８において左側に平行移動させて、１回目学習後パターンＰ１を設定する。
【００５９】
次に、１回目の風量調整操作からＴ秒以上経過後に２回目の風量調整操作を行った場合について、図８にて説明する。１回目学習後パターンＰ１上の制御点ｉの電圧がブロワモータ２４に印加されている状態で、乗員が２回目の風量調整操作により手動設定点ｊに相当する電圧まで風量を下げたとすると、ΔＴＡＯ＜αの場合、１回目学習後パターンＰ１をオリジナルパターンとみなして、２回目の手動設定点ｊを通るように１回目学習後パターンＰ１を平行移動させて（すなわち、傾きを変えずに）、２回目学習後パターンＰ２を設定する。
【００６０】
さらに、もし２回目の風量調整操作からＴ秒以上経過後に３回目の風量調整操作が行われ、２回目と３回目の風量操作時の目標吹出温度の差ΔＴＡＯが設定値α未満であれば、この場合にも２回目学習後パターンＰ２をオリジナルパターンとみなして、３回目の手動設定点を通るように２回目学習後パターンＰ２を平行移動させて、３回目学習後パターンを設定する。
【００６１】
なお、２回目と３回目の風量操作時の目標吹出温度の差ΔＴＡＯが設定値α以上の場合には、２回目手動設定点ｊと３回目手動設定点とを通るようにパターンの傾きを変更する。
【００６２】
上記した本実施形態では、今回と前回の風量操作時の目標吹出温度の差ΔＴＡＯが設定値α以上か否かを判定し、ΔＴＡＯ＜αの場合は、前回の操作で乗員が好みの風量を設定できなかったと推定して、前回の風量操作時の操作情報（手動設定情報）を除いて（すなわち、用いずに）ブロワ電圧特性を補正するようにしている。これによれば、前回操作時の学習結果が今回の学習結果に悪影響を与えないため、誤学習による空調フィーリングの悪化を防止して、快適な空調制御を行うことができる。
【００６３】
また、ΔＴＡＯ≧αの場合は、前回操作時の操作情報も利用してブロワ電圧特性を補正するようにしているため、乗員の好みに合うように効率よくかつ正確に学習することができる。
【００６４】
なお、上記実施形態では、ΔＴＡＯ＜αの場合、例えば２回目の風量調整操作時に２回目の手動設定点ｊを通るように１回目学習後パターンＰ１を平行移動させたが、１回目の手動設定点ｈと２回目の手動設定点ｊの情報（ＴＡＯ、ブロワ電圧）を平均化して、その平均値により設定される設定点を通るように１回目学習後パターンＰ１を平行移動させてもよい。すなわち、ΔＴＡＯ＜αの場合、最新の情報と過去の情報とを平均化してブロワ電圧特性を補正してもよい。
【００６５】
（第２実施形態）
次に、図９に示す第２実施形態について説明する。第１実施形態では、目標吹出温度ＴＡＯからブロワ電圧ＶＦを決定したのに対し、第２実施形態では、車室内の温度制御に用いる制御因子として内気温度ＴＲを用い、図９に示すような内気温度ＴＲに対するブロワ電圧ＶＦ４の特性図に基づいて、内気温度ＴＲからブロワ電圧ＶＦを決定する。
【００６６】
また、第１実施形態では、ステップ４１０にて、今回と前回の風量操作時の目標吹出温度の差ΔＴＡＯが設定値α以上か否かを判定し、その判定結果に応じてブロワ電圧特性の補正の方法を決定するようにしたが、第２実施形態では、今回と前回の風量操作時の内気温度ＴＲの差ΔＴＲが設定値β（例えば、１℃）以上か否かを判定し、その判定結果に応じてブロワ電圧特性の補正の方法を決定する。
【００６７】
まず、ΔＴＲ≧βの場合は、内気温度ＴＲが変わったことに伴い乗員が好みに合うように風量を再設定したものと推定し、従って第１実施形態のステップ４２０におけるΔＴＡＯ≧αの場合と同様の方法で、図９のブロワ電圧特性を補正する。すなわち、ΔＴＲ≧βの場合、２回目の風量調整操作時には、１回目手動設定点と２回目手動設定点とを通るようにパターンの傾きを変更し、３回目の風量調整操作を行った場合は、１回目〜３回目の手動設定点を最小二乗近似する傾きにパターンを変更する。
【００６８】
一方、ΔＴＲ＜βの場合は、内気温度ＴＲがほとんど変わっていないにもかかわらず風量の再設定が行われているため、乗員が好みの風量を１回の操作で設定できなかったと推定し、従って第１実施形態のステップ４２０におけるΔＴＡＯ＜αの場合と同様の方法で、図９のブロワ電圧特性を補正する。すなわち、ΔＴＲ＜αの場合、２回目の風量調整操作時には、１回目学習後パターンをオリジナルパターンとみなして、２回目の手動設定点を通るように１回目学習後パターンを平行移動させて、２回目学習後パターンを設定する。
【００６９】
このように、内気温度ＴＲの差ΔＴＲの判定結果に応じてブロワ電圧特性の補正の方法を決定しても、第１実施形態と同様の効果が得られる。
【００７０】
なお、第２実施形態では、今回と前回の風量操作時の内気温度ＴＲの差ΔＴＲが設定値β以上か否かを判定したが、今回と前回の風量操作時の外気温度ＴＡＭの差および日射量ＴＳの差についても設定値以上か否かを判定するようにし、内気温度ＴＲの差、外気温度ＴＡＭの差および日射量ＴＳの差のいずれもが設定値未満の場合に、第１実施形態のステップ４２０におけるΔＴＡＯ＜αの場合と同様の方法でブロワ電圧特性を補正するようにしてもよい。
【００７１】
（第１参考例）
図１０〜図１２に示す第１参考例は、操作情報が複数個蓄積された後に、複数個蓄積された操作情報のなかから送風制御特性の補正に利用する操作情報を選別するようにしたものである。そして、第１参考例では、空調装置の構成は第１実施形態と同一であり、マイクロコンピュータ３１による制御内容を一部変更している。
【００７２】
以下図１０に基づいてブロワ電圧特性（送風制御特性）の学習方法について詳細に説明する。図１０のステップ１００〜７００は第１実施形態と共通している。ただし、第１参考例におけるブロワ電圧制御ステップ４００では、ステップ４３０およびステップ４４０（図３参照）のみを実行する。
【００７３】
図１０のステップ１００〜７００を実行した後ステップ８００に進み、ステップ８００では操作部３７により風量を手動で設定（変更）されたかどうかが判定される。風量を手動で設定した場合は、ステップ８００でＹｅｓと判断されステップ８１０に進む。ステップ８１０では、操作情報を記憶すると共に、ブロワ電圧特性図中の風量パターンを、手動設定点を通るように単に平行移動させる。
【００７４】
次に、ステップ８２０に進み、手動設定回数Ｎのカウントを１増やす。なお、手動設定回数Ｎのカウンタの初期値は０である。
【００７５】
次に、ステップ８２０の後ステップ８３０に進む。また、ステップ８００でＮｏと判断された場合もステップ８３０に進む。このステップ８３０では、手動設定回数Ｎのカウンタを調べる。そして、Ｎ＝γ（本例では、γ＝５）でなければ蓄積された操作情報が少ないことになるので、ステップ１５０に戻り空調制御が繰り返される。一方、Ｎ＝γであればステップ８３０でＹｅｓと判断され、ステップ８４０に進む。
【００７６】
ステップ８４０では、蓄積された５個の操作情報に基づいてブロワ電圧特性を変更し（詳細後述）、次にステップ８５０に進んで手動設定回数Ｎのカウンタを０にする。
【００７７】
図１１は図１０のステップ８４０の詳細を示すフローチャートであり、以下図１１および図１２（ブロワ電圧特性図）に基づいてブロワ電圧特性の学習方法について説明する。ここで、図１２中のｋ１〜ｋ５は、風量を手動で設定した手動設定点である。
【００７８】
まず、ステップ８４１では、５個の手動設定点ｋ１〜ｋ５を最小二乗近似する直線を算出する。図１２中の線Ｌ１がステップ８４１で最初に算出した結果であるが、この時点では線Ｌ１は暫定のものであって、ブロワ電圧特性の変更は行われていない。
【００７９】
次に、ステップ８４２では、各手動設定点ｋ１〜ｋ５と暫定特性線Ｌ１（暫定送風制御特性）とのブロワ電圧差ΔＶＦを算出する。
【００８０】
次に、ステップ８４３では、ステップ８４２で求めた５個のブロワ電圧差ΔＶＦがいずれも設定値δ（例えば３Ｖ）以下か否かを判定する。そして、５個のブロワ電圧差ΔＶＦのうち、ΔＶＦ＞δとなるものが１つでもあれば、ステップ８４４に進む。
【００８１】
そして、ΔＶＦ＞δとなる手動設定点（本例では２つ目の手動設定点ｋ２）は、乗員が好みの風量を設定できなかったものと推定して、ステップ８４４では、ΔＶＦ＞δとなる手動設定点ｋ２を学習に使わないようにする。すなわち、複数個蓄積された操作情報を、送風制御特性の補正に利用する操作情報（補正用手動設定情報）と利用しない操作情報（学習不要情報）とに選別する。
【００８２】
次に、ステップ８４４の後再びステップ８４１に戻り、ステップ８４１では、２つ目の手動設定点ｋ２を除いた４個の手動設定点を最小二乗近似する直線（図１２中の線Ｌ２）を算出する。このように、学習不要情報を除くことにより、１回目に算出した暫定特性線Ｌ１よりも、２回目に算出した暫定特性線Ｌ２の方が、乗員の好みにより近い特性になる。なお、この時点では線Ｌ２は暫定のものであって、ブロワ電圧特性の変更は行われていない。
【００８３】
次に、ステップ８４２では、２つ目の手動設定点ｋ２を除いた４個の手動設定点と暫定特性線Ｌ２とのブロワ電圧差ΔＶＦを算出する。
【００８４】
次に、ステップ８４３では、ステップ８４２で求めた４個のブロワ電圧差ΔＶＦがいずれも設定値δ以下であれば、暫定特性線Ｌ２が乗員の好みに合った特性であると判断し、ステップ８４５に進む。
【００８５】
次に、ステップ８４５では、図１２中のオリジナルパターンＰ０の傾斜の部分が特性線Ｌ２となるように、ブロワ電圧特性を補正する。以後、この補正後のブロワ電圧特性に基づいてブロワ電圧ＶＦを決定する。
【００８６】
上記した第１参考例では、操作情報が複数個蓄積された後に、複数個蓄積された操作情報のなかから送風制御特性の補正に利用する操作情報を選別し、乗員が好みの風量を設定できなかったと推定される操作情報（学習不要情報）を学習に使わないようにしているため、誤学習を防止して乗員の好みに合った送風制御特性にすることができ、快適な空調制御を行うことができる。
【００８７】
ところで、マイクロコンピュータ３１が学習のための演算を行っている間は、別の操作（設定温度変更等）が行われてもすぐに反映できず、空調制御に影響を与えるという問題がある。第１参考例では、操作情報を複数個まとめて学習を行うため学習する回数が少なくなり、従って、操作情報が入るたびに学習を行うものよりも、上記した空調制御への影響を少なくできる。
【００８８】
（第２参考例）
図１３は第２参考例を示すもので、第１参考例では、操作情報が複数個蓄積されたときに送風制御特性の補正を行うようにしたが、第２参考例では、イグニションスイッチ（ＩＧ）がオフになったときに、送風制御特性の補正を行うようにしたものである。それに伴い、第２参考例では、第１参考例におけるステップ８３０〜８５０が、ステップ８６０〜８８０に変更されており、その他の点は第１参考例と同一である。
【００８９】
以下図１３に基づいてブロワ電圧特性（送風制御特性）の学習方法について詳細に説明する。
【００９０】
図１３のステップ１００〜７００を実行した後ステップ８００に進み、ステップ８００では操作部３７により風量を手動で設定（変更）されたかどうかが判定される。風量を手動で設定した場合は、ステップ８００でＹｅｓと判断されステップ８１０に進む。
【００９１】
ステップ８１０では、操作情報を記憶すると共に、ブロワ電圧特性図中の風量パターンを、手動設定点を通るように単に平行移動させる。
【００９２】
次に、ステップ８２０に進み、手動設定回数Ｎのカウントを１増やす。なお、手動設定回数Ｎのカウンタの初期値は０である。
【００９３】
次に、ステップ８２０の後ステップ８６０に進む。また、ステップ８００でＮｏと判断された場合もステップ８６０に進む。このステップ８６０では、イグニションスイッチ（ＩＧ）がオフか否かを判断する。そして、ＩＧオフでなければステップ１５０に戻り空調制御が繰り返され、ＩＧオフであればステップ８７０に進む。
【００９４】
ステップ８７０では、手動設定回数Ｎのカウンタを調べる。そして、Ｎ＝０であれば風量の手動設定がなかったことになるので、ブロワ電圧特性の補正は行わない。
【００９５】
一方、Ｎ＞０であれば風量の手動設定が行われたので、ステップ８８０に進んで、蓄積された操作情報に基づいてブロワ電圧特性を変更する。このステップ８８０で実行される処理は、第１参考例のステップ８４０と同一である。
【００９６】
上記した第２参考例では、ＩＧオフ後に、複数個蓄積された操作情報のなかから送風制御特性の補正に利用する操作情報を選別し、乗員が好みの風量を設定できなかったと推定される操作情報（学習不要情報）を学習に使わないようにしているため、誤学習を防止して乗員の好みに合った送風制御特性にすることができ、快適な空調制御を行うことができる。
【００９７】
ところで、マイクロコンピュータ３１が学習のための演算を行っている間は、別の操作（設定温度変更等）が行われてもすぐに反映できず、空調制御に影響を与えるという問題があるが、第２参考例では、ＩＧオフ後に学習を行うため、上記の問題が発生しない。
【００９８】
（他の実施形態）
上記第１実施形態のステップ４１０において、ｎ回目の操作時の操作情報の値が、ｍ回目（ｍ＜ｎ）の操作情報の値に近い場合には、ｎ回目の操作情報を学習に利用し、ｍ回目の操作情報は学習に利用しないようにしてもよい。
【００９９】
上記第１実施形態のステップ４１０において、１回目の操作時と２回目の操作時の環境条件（日射、外気温、内気温）が近く、１回目と２回目の操作までの時間が短い時には、２回の操作を一連の操作とみなして１回分の操作情報として学習に利用するようにしてもよい。ただし、２回目の操作は、１回目の操作を学習しブロワ電圧特性が変化した後に行われるものとする。
【０１００】
上記第１実施形態のステップ４１０において、ｎ回目の操作時とｎ＋１回目の操作時の環境条件（日射、外気温、内気温）が近く、ｎ回目とｎ＋１回目の操作までの時間が短い時には、２回の操作を一連の操作とみなして１回分の操作情報として学習に利用するようにしてもよい。ただし、ｎ＋１回目の操作は、ｎ回目の操作を学習しブロワ電圧特性が変化した後に行われるものとする。
【０１０１】
上記第１実施形態のステップ４１０において、近い操作情報が複数存在するときには、その平均をとって代表情報として学習に用いるようにしてもよい。
【０１０２】
上記第１実施形態のステップ４１０において、あるＴＡＯの範囲内で学習に利用する情報の数（例えばｐ個）を制限しておき、その数を超える情報が入ってきたときには新しい情報から順にｐ個を学習に利用するようにしてもよい。
【０１０３】
上記第１実施形態では、ΔＴＡＯ≧αの場合、ステップ４２０での学習の際に１回目の操作に対しては平行移動、２回目の操作に対しては２点を結ぶ傾き、３回目以降の操作に対しては各操作点を最小二乗近似した傾きを持つように学習したが、あらかじめオリジナルパターンの上にいくつか（ｎ個）の点を用意しておいて、１回目の操作があった時に、ｎ＋１個の点を用いてこれらの点を最小二乗近似した傾きを持つように学習してもよい。
【０１０４】
上記第１実施形態では、ＴＡＯからブロワ電圧を求めたが、入力をばらばらにしたニューロ、ファジィなどから求めてもよい。
【０１０５】
日射、外気温、内気温などの条件に対して複数のブロワパターンを持ち、それぞれのブロワパターンごとに学習するようにしてもよい。
【０１０６】
学習パターンは、１つではなくドライバごとに記憶してもよい。
【０１０７】
上記第１実施形態では、学習した内容をＩＧオフ時にも記憶するためスタンバイＲＡＭを用いたが、スタンバイＲＡＭを用いずに不揮発性メモリを用いてもよい。この場合もＩＧオフ時、さらにバッテリーからの電源の供給が停止しても学習した内容は保存される。
【０１０８】
上記第１実施形態では、風量アップスイッチ３７１を１回押すたびに１レベルずつ風量が上がるようにしたが、１回押すたびに２レベルずつあるいは３レベルずつ上がるようにしてもよい。また、スイッチを押し続けている時間に応じて風量が上がっていくようにしてもよい。
【０１０９】
上記第１実施形態では、風量ダウンスイッチ３７２を１回押すたびに１レベルずつ風量が下がるするようにしたが、１回押すたびに２レベルずつあるいは３レベルずつ下がるようにしてもよい。また、スイッチを押し続けている時間に応じて風量が下がっていくようにしてもよい。
【０１１０】
上記第１実施形態では、風量制御に適応したものを示したが、これに限らず、設定温度、吹出しモード、吹出口切替等を学習するシステムに適用してもよい。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明の第１実施形態の空調装置を示す全体構成図である。
【図２】 図１のマイクロコンピュータによる制御を示すフローチャートである。
【図３】 図２のブロワ電圧制御ステップの詳細を示すフローチャートである。
【図４】 第１実施形態の作動説明に供するブロワ電圧特性図である。
【図５】 第１実施形態の作動説明に供するブロワ電圧特性図である。
【図６】 第１実施形態の作動説明に供するブロワ電圧特性図である。
【図７】 第１実施形態の作動説明に供するブロワ電圧特性図である。
【図８】 第１実施形態の作動説明に供するブロワ電圧特性図である。
【図９】 第２実施形態の作動説明に供するブロワ電圧特性図である。
【図１０】 第１参考例の制御を示すフローチャートである。
【図１１】 図１１のステップ８４０の詳細を示すフローチャートである。
【図１２】 第１参考例の作動説明に供するブロワ電圧特性図である。
【図１３】 第２参考例の制御を示すフローチャートである。
【符号の説明】
２３、２４…送風機を構成するファンおよびブロワモータ、
３７１…風量アップスイッチ（送風量手動設定手段）、
３７２…風量ダウンスイッチ（送風量手動設定手段）。
Claims (7)
- 車室内に送風する送風機（２３、２４）を備え、車室内の温度制御に用いる制御因子と前記送風機（２３、２４）の送風量とが所定の相関関係を持つ送風制御特性に基づいて前記送風機（２３、２４）の送風量を決定し、
前記送風機（２３、２４）の送風量を手動設定する送風量手動設定手段（３７１、３７２）を備え、前記送風量手動設定手段（３７１、３７２）による手動設定情報に基づいて前記送風制御特性を補正する車両用空調装置において、
前記送風量手動設定手段（３７１、３７２）によって送風量が変更された時に、前回手動設定された時の制御因子である前回設定時制御因子の値と今回手動設定された制御因子である今回設定時制御因子の値との差が設定値以上の場合は、前回の前記手動設定情報および今回の前記手動設定情報をともに用いて前記送風制御特性の補正を行い、前記前回設定時制御因子の値と前記今回設定時制御因子の値との差が設定値未満の場合は、前回の前記手動設定情報および今回の前記手動設定情報のうち前回の前記手動設定情報を除いて前記送風制御特性を補正することを特徴とする車両用空調装置。 - 車室内に送風する送風機（２３、２４）を備え、車室内の温度制御に用いる制御因子と前記送風機（２３、２４）の送風量とが所定の相関関係を持つ送風制御特性に基づいて前記送風機（２３、２４）の送風量を決定し、
前記送風機（２３、２４）の送風量を手動設定する送風量手動設定手段（３７１、３７２）を備え、前記送風量手動設定手段（３７１、３７２）による手動設定情報に基づいて前記送風制御特性を補正する車両用空調装置において、
前記送風量手動設定手段（３７１、３７２）によって送風量が変更された時に、前回手動設定された時の制御因子である前回設定時制御因子の値と今回手動設定された制御因子である今回設定時制御因子の値との差が設定値以上の場合は、前回の前記手動設定情報および今回の前記手動設定情報をともに用いて前記送風制御特性の補正を行い、前記前回設定時制御因子の値と前記今回設定時制御因子の値との差が設定値未満の場合は、前回の前記手動設定情報の値と今回の前記手動設定情報の値を平均化して前記送風制御特性の補正を行うことを特徴とする車両用空調装置。 - 前記制御因子および前記送風量は、前記制御因子が所定範囲において、前記制御因子の変化に伴って前記送風量が所定割合で変化するような相関関係を有し、
前記前回設定時制御因子の値と前記今回設定時制御因子の値との差が設定値以上の場合は、前記所定割合および前記所定範囲を変化させることを特徴とする請求項１または２に記載の車両用空調装置。 - 前記制御因子および前記送風量は、前記制御因子が所定範囲において、前記制御因子変化に伴って前記送風量が所定割合で変化するような相関関係を有し、
前記前回設定時制御因子の値と前記今回設定時制御因子の値との差が設定値未満の場合は、前記所定割合を変化させることなく、前記所定範囲を変化させることを特徴とする請求項１ないし３のいずれか１つに記載の車両用空調装置。 - 前記制御因子は、車室内の空調状態に影響を及ぼす環境条件に基づいて演算された車室内へ吹き出す空気の目標吹出温度（ＴＡＯ）であることを特徴とする請求項１ないし４のいずれか１つに記載の車両用空調装置。
- 前記制御因子は、少なくとも車室内の温度を含むことを特徴とする請求項１ないし４のいずれか１つに記載の車両用空調装置。
- 前記制御因子は、車室内の温度、車室外の温度、および車室内に入射する日射量を含むことを特徴とする請求項１ないし４のいずれか１つに記載の車両用空調装置。
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