JP5718109B2

JP5718109B2 - Operating condition data generator

Info

Publication number: JP5718109B2
Application number: JP2011056082A
Authority: JP
Inventors: 彰利齋藤
Original assignee: 協立電機株式会社
Priority date: 2011-03-15
Filing date: 2011-03-15
Publication date: 2015-05-13
Anticipated expiration: 2031-03-15
Also published as: JP2012195632A

Description

本発明は、例えば、空調機器や照明機器の運転条件データを生成する運転条件データ生成装置に係り、特に、使用者が任意に調整した内容を記憶してその補正内容を考慮した運転条件データを自動的に生成することができるように工夫したものに関する。 The present invention relates to, for example, an operating condition data generation device that generates operating condition data for air conditioning equipment and lighting equipment, and in particular, stores operating condition data that has been arbitrarily adjusted by a user and considered for correction contents. It relates to what was devised so that it can be generated automatically.

例えば、ある室の空調の運転条件を例に挙げて説明する。図１０に示すように、その室の空調の運転条件に関して、予め、４種類の運転条件データ、すなわち、運転条件データ１〜運転条件データ４を設定しておく。上記運転条件データ１は、１日２４時間の運転の内容を予め設定したものであり、図１０に示すように、１日２４時間を８個のブロックに区分けし、夫々のブロックにおける空調の出力を設定しておくものである。そして、そのような運転条件データを４種類、すなわち、運転条件データ１〜運転条件データ４を設定しておき、その内から最適な運転条件データを選択して運転するものである。 For example, an operation condition of air conditioning in a room will be described as an example. As shown in FIG. 10, four types of operation condition data, that is, operation condition data 1 to operation condition data 4 are set in advance for the operation condition of the air conditioning in the room. The operation condition data 1 is set in advance for the operation of 24 hours a day. As shown in FIG. 10, the 24 hours a day is divided into 8 blocks, and the output of air conditioning in each block. Is set in advance. Then, four types of such operation condition data, that is, operation condition data 1 to operation condition data 4 are set, and the optimum operation condition data is selected from the operation condition data and operated.

同様に、図１１に示すように、１月〜１２月まで、月毎に１２個の運転条件データ、すなわち、運転条件データ１〜運転条件データ１２を用意して、月毎に対応する運転条件データを設定するような場合もある。この場合には、月毎に、「動作日」、「制御可否情報」、「曜日別の運転条件」が登録されていて、それが月毎に、１２個の運転条件データ、すなわち、運転条件データ１〜運転条件データ１２として設定されているものである。
尚、この種の運転条件データの設定は、空調以外にも照明機器等、様々な分野で行われているものである。そのような内容を開示したものとして、例えば、特許文献１がある。 Similarly, as shown in FIG. 11, from January to December, 12 operating condition data, that is, operating condition data 1 to operating condition data 12 are prepared for each month, and the operating conditions corresponding to each month are prepared. Sometimes data is set. In this case, “operation day”, “controllability information”, and “operating conditions for each day of the week” are registered for each month, and 12 operating condition data, that is, operating conditions for each month are registered. Data 1 to operating condition data 12 are set.
This type of operation condition data is set in various fields such as lighting equipment in addition to air conditioning. For example, Patent Document 1 discloses such content.

特許第２８９０１６３号公報Japanese Patent No. 2890163

上記従来の構成によると次のような問題があった。
まず、全ての動作を全て予めプログラミングにより設定しておく必要があり、その為に多くの労力と時間を要してしまうという問題があった。
又、一旦、プログラミングして設定した場合には、例えば、ユーザサイドでこれを調整してより最適な運転条件データに変更することは極めて困難であった。
又、仮に、ユーザによる微調整が可能であったとしてもそれは１回限りのことであり、その微調整した内容をそれ以後有効に利用することはできなかった。 The conventional configuration has the following problems.
First of all, it is necessary to set all the operations in advance by programming, which causes a problem that much labor and time are required.
In addition, once programmed and set, for example, it is extremely difficult to adjust the data on the user side to change to more optimal operating condition data.
Further, even if the fine adjustment by the user is possible, it is only once, and the finely adjusted content cannot be used effectively thereafter.

本発明はこのような点に基づいてなされたもので、その目的とするところは、予め設定しておくプログラミングの内容をその後容易に調整可能とし、且つ、調整した内容を記憶して、その後の運転条件データの生成に生かすと共に、予め、設定しておくプログラミングの内容を簡略化させることができ、そのプログラミングの構築に要する手間と時間を軽減させることが可能な運転条件データ生成装置を提供することにある。 The present invention has been made based on such points, and the object of the present invention is to make it possible to easily adjust the contents of programming set in advance and store the adjusted contents thereafter. Provided is an operating condition data generation apparatus that can be used for generating operating condition data, can simplify the contents of programming that is set in advance, and can reduce the labor and time required to construct the programming. There is.

上記目的を達成するべく本願発明の請求項１による運転条件データ生成装置は、制御対象機器を取り巻く環境の指標となる外的パラメータを検出する外的パラメータ検出手段と、上記外的パラメータを使用した形式で予め設定された初期運転条件データを記憶する運転条件データ記憶手段と、過去に入力・設定され外的パラメータと補正データとを備え上記初期運転条件データに補正を加えるための過去補正データセットを記憶する過去補正データセット記憶手段と、上記外的パラメータ検出手段からの外的パラメータ検出信号と上記過去補正データセット記憶手段に記憶されている過去補正データセットの外的パラメータとを対比して偏差を算出する第１偏差算出手段と、上記算出された偏差と予め設定されている閾値とを対比して現在の状況が上記過去補正データセットの入力・設定時の状況と近いか否かを判別する第１状況判別手段と、上記第１状況判別手段によって現在の状況が上記過去補正データセットの入力・設定時の状況と近いと判別された場合に上記偏差を加味した補正値を算出する補正値算出手段と、上記第１状況判別手段によって現在の状況が上記過去補正データセットの入力・設定時の状況と近いと判別された場合に、上記補正値算出手段によって算出された補正値と上記運転条件データ記憶手段に記憶されている初期運転条件データとにより新たな運転条件データを改変・生成し、一方、上記第１状況判別手段によって現在の状況が上記過去補正データセットの入力・設定時の状況と近くはないと判別された場合に、上記運転条件データ記憶手段に記憶されている初期運転条件データをそのまま使用する運転条件データ決定手段と、を具備し、上記外的パラメータ検出手段からは複数種類の外的パラメータ検出信号が出力され、これら複数種類の外的パラメータ検出信号相互間には重み付けデータが設定されていて、上記第１偏差算出手段はこの重み付けデータを使用して偏差を算出するものであり、上記過去補正データセット記憶手段には複数の過去補正データセットが記憶されており、これら複数の過去補正データセットに対して同様の処理を実行するものであり、上記複数の過去補正データセットに対して同様の処理を実行した結果、複数の補正値が算出された場合、それら複数の補正値の平均値をとってこれを補正値として使用するようにしたことを特徴とするものである。
又、請求項２による運転条件データ生成装置は、制御対象機器を取り巻く環境の指標となる外的パラメータを検出する外的パラメータ検出手段と、上記外的パラメータを使用した形式で予め設定された初期運転条件データを記憶する運転条件データ記憶手段と、過去に入力・設定され外的パラメータと補正データとを備え上記初期運転条件データに補正を加えるための過去補正データセットを記憶する過去補正データセット記憶手段と、上記外的パラメータ検出手段からの外的パラメータ検出信号と上記過去補正データセット記憶手段に記憶されている過去補正データセットの外的パラメータとを対比して偏差を算出する第１偏差算出手段と、上記算出された偏差と予め設定されている閾値とを対比して現在の状況が上記過去補正データセットの入力・設定時の状況と近いか否かを判別する第１状況判別手段と、上記第１状況判別手段によって現在の状況が上記過去補正データセットの入力・設定時の状況と近いと判別された場合に上記偏差を加味した補正値を算出する補正値算出手段と、上記第１状況判別手段によって現在の状況が上記過去補正データセットの入力・設定時の状況と近いと判別された場合に、上記補正値算出手段によって算出された補正値と上記運転条件データ記憶手段に記憶されている初期運転条件データとにより新たな運転条件データを改変・生成し、一方、上記第１状況判別手段によって現在の状況が上記過去補正データセットの入力・設定時の状況と近くはないと判別された場合に、上記運転条件データ記憶手段に記憶されている初期運転条件データをそのまま使用する運転条件データ決定手段と、を具備し、上記外的パラメータ検出手段からは複数種類の外的パラメータ検出信号が出力され、これら複数種類の外的パラメータ検出信号相互間には重み付けデータが設定されていて、上記第１偏差算出手段はこの重み付けデータを使用して偏差を算出するものであり、上記過去補正データセット記憶手段には複数の過去補正データセットが記憶されており、これら複数の過去補正データセットに対して同様の処理を実行するものであり、上記複数の過去補正データセットに対して同様の処理を実行した結果、複数の補正値が算出された場合、時間的に直近に記憶された過去補正データセットに対する補正値により重きをおく重み付けデータが設定されていて、この重み付けデータを使用して使用する補正値が決定されるように構成されていることを特徴とするものである。
又、請求項３による運転条件データ生成装置は、制御対象機器を取り巻く環境の指標となる外的パラメータを検出する外的パラメータ検出手段と、上記外的パラメータを使用した形式で予め設定された初期運転条件データを記憶する運転条件データ記憶手段と、過去に入力・設定され外的パラメータと補正データとを備え上記初期運転条件データに補正を加えるための過去補正データセットを記憶する過去補正データセット記憶手段と、上記外的パラメータ検出手段からの外的パラメータ検出信号と上記過去補正データセット記憶手段に記憶されている過去補正データセットの外的パラメータとを対比して偏差を算出する第１偏差算出手段と、上記算出された偏差と予め設定されている閾値とを対比して現在の状況が上記過去補正データセットの入力・設定時の状況と近いか否かを判別する第１状況判別手段と、上記第１状況判別手段によって現在の状況が上記過去補正データセットの入力・設定時の状況と近いと判別された場合に上記偏差を加味した補正値を算出する補正値算出手段と、上記第１状況判別手段によって現在の状況が上記過去補正データセットの入力・設定時の状況と近いと判別された場合に、上記補正値算出手段によって算出された補正値と上記運転条件データ記憶手段に記憶されている初期運転条件データとにより新たな運転条件データを改変・生成し、一方、上記第１状況判別手段によって現在の状況が上記過去補正データセットの入力・設定時の状況と近くはないと判別された場合に、上記運転条件データ記憶手段に記憶されている初期運転条件データをそのまま使用する運転条件データ決定手段と、を具備し、上記初期運転条件データに補正を加えるための補正値を入力する補正値入力手段と、上記過去補正データセット記憶手段に記憶されている過去補正データセットの外的パラメータと上記補正値入力手段によって補正値が入力されたときの外的パラメータとの偏差を算出する第２偏差算出手段と、上記第２偏差算出手段によって算出された偏差と予め設定されている閾値とから現在の状況が上記過去補正データセットの入力・設定時の状況と近いか否かを判別する第２状況判別手段と、上記第２状況判別手段によって現在の状況が上記過去補正データセットの入力・設定時の状況と近いと判別された場合に上記過去補正データセットにおける補正データを変更する補正データ変更手段と、を設けたことを特徴とするものである。
又、請求項４による運転条件データ生成装置は、請求項３記載の運転条件データ生成装置において、上記補正データ変更手段は、現在の補正入力値と上記過去補正データセットにおける補正データが略等しいと判別した場合には上記過去補正データセットにおける補正データの値を増加させ、現在の補正入力値と上記過去補正データセットにおける補正データが略等しくはないと判別した場合には上記過去補正データセットにおける補正データの値を減少させるものであることを特徴とするものである。
又、請求項５による運転条件データ生成装置は、請求項４記載の運転条件データ生成装置において、上記第２偏差算出手段は重み付けデータを使用して偏差を算出するものであることを特徴とするものである。
又、請求項６による運転条件データ生成装置は、請求項５記載の運転条件データ生成装置において、上記過去補正データセット記憶手段には複数の過去補正データセットが記憶されており、これら複数の過去補正データセットに対して同様の処理を実行するものであることを特徴とするものである。
又、請求項７による運転条件データ生成装置は、請求項６記載の運転条件データ生成装置において、上記第２状況判別手段によって現在の状況が上記全ての過去補正データセットの入力・設定時の状況と近くはないと判別された場合に上記過去補正データセットとは別に新たな過去補正データセットを生成する過去補正データセット生成手段を設けたことを特徴とするものである。
又、請求項８による運転条件データ生成装置は、請求項３記載の運転条件データ生成装置において、上記補正値入力手段を介して補正値が入力されたときの外的パラメータを記憶しておき、その外的パラメータと現在の外的パラメータを対比して偏差を算出し、その偏差の大きさによって上記補正値を減衰させるようにしたことを特徴とするものである。 In order to achieve the above object, the operating condition data generating apparatus according to claim 1 of the present invention uses an external parameter detecting means for detecting an external parameter serving as an index of the environment surrounding the control target device, and the external parameter. A past correction data set for correcting the initial operating condition data, comprising operating condition data storage means for storing initial operating condition data preset in a format, and external parameters and correction data input and set in the past Past correction data set storage means for storing the external parameter detection signal from the external parameter detection means and external parameters of the past correction data set stored in the past correction data set storage means The first deviation calculation means for calculating the deviation is compared with the calculated deviation and a preset threshold value to obtain the current A first situation determination means for determining whether or not a situation is close to a situation at the time of input / setting of the past correction data set; and a current situation by the first situation judgment means when the past correction data set is entered / set A correction value calculating means for calculating a correction value that takes the above deviation into account when it is determined that the current situation is close to the current situation, and a situation when the current situation is input and set by the first situation determining means When it is determined that it is close, the new operating condition data is modified and generated from the correction value calculated by the correction value calculating means and the initial operating condition data stored in the operating condition data storage means, When it is determined by the first situation determination means that the current situation is not close to the situation at the time of input / setting of the past correction data set, it is stored in the operating condition data storage means. The initial operating conditions data that it comprises the operation condition data determining means for using, the, above the external parameter detection means a plurality of types of extrinsic parameter detection signal is output, the plurality kinds of extrinsic parameter detection signal Weighting data is set between them, and the first deviation calculating means uses this weighting data to calculate a deviation, and the past correction data set storage means includes a plurality of past correction data sets. The same processing is executed for the plurality of past correction data sets stored, and as a result of executing the same processing for the plurality of past correction data sets, a plurality of correction values are calculated. In this case, the average value of the plurality of correction values is taken and used as the correction value .
According to a second aspect of the present invention, there is provided an operating condition data generating apparatus comprising: an external parameter detecting means for detecting an external parameter serving as an index of an environment surrounding a control target device; A past correction data set for storing a past correction data set for correcting the initial driving condition data, comprising driving condition data storage means for storing the driving condition data, and external parameters and correction data input and set in the past A first deviation for calculating a deviation by comparing the storage means, the external parameter detection signal from the external parameter detection means and the external parameter of the past correction data set stored in the past correction data set storage means Comparing the calculation means with the calculated deviation and a preset threshold value, the current situation is the past correction data set. The first situation determination means for determining whether or not the current situation is close to the situation at the time of input / setting, and the first situation discrimination means determines that the current situation is close to the situation at the time of input / setting of the past correction data set. The correction value calculation means for calculating the correction value taking the deviation into account and the first situation determination means and the current situation is determined to be close to the situation at the time of input / setting of the past correction data set. The new operating condition data is modified and generated from the correction value calculated by the correction value calculating means and the initial operating condition data stored in the operating condition data storage means, while the first situation determining means is used. When it is determined that the current situation is not close to the situation at the time of input / setting of the past correction data set, the initial operating condition data stored in the operating condition data storage means is Operating condition data determining means to be used as it is, a plurality of types of external parameter detection signals are output from the external parameter detection means, and weighting data is provided between these types of external parameter detection signals. Is set, and the first deviation calculating means uses this weighted data to calculate a deviation, and the past correction data set storage means stores a plurality of past correction data sets, and these The same processing is performed on a plurality of past correction data sets, and when a plurality of correction values are calculated as a result of executing the same processing on the plurality of past correction data sets, temporally Weighted data that is weighted by correction values for the most recently stored past correction data set is set, and this weighted data is used. The correction value to be determined is determined .
According to a third aspect of the present invention, there is provided an operating condition data generating apparatus comprising: an external parameter detecting means for detecting an external parameter serving as an index of an environment surrounding a control target device; A past correction data set for storing a past correction data set for correcting the initial driving condition data, comprising driving condition data storage means for storing the driving condition data, and external parameters and correction data input and set in the past A first deviation for calculating a deviation by comparing the storage means, the external parameter detection signal from the external parameter detection means and the external parameter of the past correction data set stored in the past correction data set storage means Comparing the calculation means with the calculated deviation and a preset threshold value, the current situation is the past correction data set. The first situation determination means for determining whether or not the current situation is close to the situation at the time of input / setting, and the first situation discrimination means determines that the current situation is close to the situation at the time of input / setting of the past correction data set. The correction value calculation means for calculating the correction value taking the deviation into account and the first situation determination means and the current situation is determined to be close to the situation at the time of input / setting of the past correction data set. The new operating condition data is modified and generated from the correction value calculated by the correction value calculating means and the initial operating condition data stored in the operating condition data storage means, while the first situation determining means is used. When it is determined that the current situation is not close to the situation at the time of input / setting of the past correction data set, the initial operating condition data stored in the operating condition data storage means is Operating condition data determining means to be used as it is, correction value input means for inputting correction values for correcting the initial operating condition data, and past data stored in the past correction data set storage means Second deviation calculating means for calculating a deviation between the external parameter of the correction data set and the external parameter when the correction value is input by the correction value input means; and the deviation calculated by the second deviation calculating means; The second situation determination means for determining whether or not the current situation is close to the situation at the time of input / setting of the past correction data set from a preset threshold value, and the current situation is determined by the second situation judgment means. Correction data changing means for changing correction data in the past correction data set when it is determined that it is close to the situation at the time of input / setting of the past correction data set; Is provided .
According to a fourth aspect of the present invention, there is provided the operating condition data generating device according to the third aspect, wherein the correction data changing means is such that the current correction input value and the correction data in the past correction data set are substantially equal. If it is determined, the value of the correction data in the past correction data set is increased, and if it is determined that the current correction input value and the correction data in the past correction data set are not substantially equal, The correction data value is decreased .
The operating condition data generating apparatus according to claim 5 is the operating condition data generating apparatus according to claim 4 , wherein the second deviation calculating means calculates a deviation using weighted data. Is.
According to a sixth aspect of the present invention, there is provided an operation condition data generating apparatus according to the fifth aspect, wherein a plurality of past correction data sets are stored in the past correction data set storage means. A similar process is performed on the correction data set .
The operating condition data generating device according to claim 7 is the operating condition data generating device according to claim 6 , wherein the current status is the status at the time of input / setting of all the past correction data sets by the second status discriminating means. When it is determined that the past correction data set is not close to the past correction data set, a past correction data set generation means for generating a new past correction data set is provided .
According to an eighth aspect of the present invention, there is provided an operation condition data generating apparatus that stores external parameters when a correction value is input via the correction value input means in the operation condition data generating apparatus according to the third aspect , The deviation is calculated by comparing the external parameter with the current external parameter, and the correction value is attenuated according to the magnitude of the deviation .

以上述べたように本発明の請求項１によるによる運転条件データ生成装置によると、制御対象機器を取り巻く環境の指標となる外的パラメータを検出する外的パラメータ検出手段と、上記外的パラメータを使用した形式で予め設定された初期運転パターンを記憶する運転条件データ記憶手段と、過去に入力・設定され外的パラメータと補正データとを備え上記初期運転条件データに補正を加えるための過去補正データセットを記憶する過去補正データセット記憶手段と、上記外的パラメータ検出手段からの外的パラメータ検出信号と上記過去補正データセット記憶手段に記憶されている過去補正データセットの外的パラメータとを対比して偏差を算出する第１偏差算出手段と、上記算出された偏差と予め設定されている閾値とを対比して現在の状況が上記過去補正データセットの入力・設定時の状況と近いか否かを判別する第１状況判別手段と、上記第１状況判別手段によって現在の状況が上記過去補正データセットの入力・設定時の状況と近いと判別された場合に上記偏差を加味した補正値を算出する補正値算出手段と、上記第１状況判別手段によって現在の状況が上記過去補正データセットの入力・設定時の状況と近いと判別された場合に、上記補正値算出手段によって算出された補正値と上記運転条件データ記憶手段に記憶されている初期運転条件データとにより新たな運転条件データを改変・生成し、一方、上記第１状況判別手段によって現在の状況が上記過去補正データセットの入力・設定時の状況と近くはないと判別された場合に、上記運転条件データ記憶手段に記憶されている初期運転条件データをそのまま使用する運転条件データ決定手段と、を具備した構成になっているので、まず、一旦、プログラミングして設定した場合であっても、例えば、ユーザサイドでこれを調整してより最適な運転条件データに容易に変更することができる。又、仮に、微調整した内容をそれ以後有効に利用することが可能になったものである。
又、請求項２による運転条件データ生成装置は、請求項１記載の運転条件データ生成装置において、上記外的パラメータ検出手段からは複数種類の外的パラメータ検出信号が出力され、これら複数種類の外的パラメータ検出信号相互間には重み付けデータが設定されていて、上記第１偏差算出手段はこの重み付けデータを使用して偏差を算出する構成になっているので、より実情に合った偏差を算出することができ、それによって、上記効果をより確実なものとすることができる。
又、請求項３による運転条件データ生成装置は、請求項２記載の運転条件データ生成装置において、上記過去補正データセット記憶手段には複数の過去補正データセットが記憶されており、これら複数の過去補正データセットに対して同様の処理を実行するように構成されているので、上記効果をより確実なものとすることができる。
又、請求項４による運転条件データ生成装置は、請求項３記載の運転条件データ生成装置において、上記複数の過去補正データセットに対して同様の処理を実行した結果、複数の補正値が算出された場合、それら複数の補正値の平均値をとってこれを補正値として使用するように構成されているので、上記効果をより確実なものとすることができる。
又、請求項５による運転条件データ生成装置は、請求項３記載の運転条件データ生成装置において、上記複数の過去補正データセットに対して同様の処理を実行した結果、複数の補正値が算出された場合、時間的に直近に記憶された過去補正データセットに対する補正値により重きをおく重み付けデータが設定されていて、この重み付けデータを使用して使用する補正値が決定されるように構成されているので、上記効果をより確実なものとすることができる。
又、請求項６による運転条件データ生成装置は、請求項１記載の運転条件データ生成装置において、上記初期運転条件データに補正を加えるための補正値を入力する補正値入力手段と、上記過去補正データセット記憶手段に記憶されている過去補正データセットの外的パラメータと上記補正値入力手段によって補正値が入力されたときの外的パラメータとの偏差を算出する第２偏差算出手段と、上記第２偏差算出手段によって算出された偏差と予め設定されている閾値とから現在の状況が上記過去補正データセットの入力・設定時の状況と近いか否かを判別する第２状況判別手段と、上記第２状況判別手段によって現在の状況が上記過去補正データセットの入力・設定時の状況と近いと判別された場合に上記過去補正データセットにおける補正データを変更する補正データ変更手段と、を設けた構成になっているので、外部からの補正値入力に対して適切に対応して過去補正データセットを適宜変更することができ、上記効果をより確実なものとすることができる。
又、請求項７による運転条件データ生成装置は、請求項６記載の運転条件データ生成装置において、上記補正データ変更手段は、現在の補正入力値と上記過去補正データセットにおける補正データが略等しいと判別した場合には上記過去補正データセットにおける補正データの値を増加させ、現在の補正入力値と上記過去補正データセットにおける補正データが略等しくはないと判別した場合には上記過去補正データセットにおける補正データの値を減少させるように構成されているので、上記効果をより確実なものとすることができる。
又、請求項８による運転条件データ生成装置は、請求項７記載の運転条件データ生成装置において、上記第２偏差算出手段は重み付けデータを使用して偏差を算出するように構成されているので、上記効果をより確実なものにすることができる。
又、請求項９による運転条件データ装置は、請求項８記載の運転条件データ生成装置において、上記過去補正データセット記憶手段には複数の過去補正データセットが記憶されており、これら複数の過去補正データセットに対して同様の処理を実行するように構成されているので、上記効果をより確実なものにすることができる。
又、請求項１０による運転条件データ生成装置は、請求項９記載の運転条件データ生成装置において、上記第２状況判別手段によって現在の状況が上記全ての過去補正データセットの入力・設定時の状況と近くはないと判別された場合に上記過去補正データセットとは別に新たな過去補正データセットを生成する過去補正データセット生成手段を設けた構成になっているので、新たな過去補正データセットを追加してより細かな制御が可能になった。
又、請求項１１による運転条件データ生成装置は、請求項６記載の運転条件データ生成装置において、上記補正値入力手段を介して補正値が入力されたときの外的パラメータを記憶しておき、その外的パラメータと現在の外的パラメータを対比して偏差を算出し、その偏差の大きさによって上記補正値を減衰させるように構成されているので、上記効果をより確実なものとすることができる。 As described above, according to the operating condition data generating apparatus according to claim 1 of the present invention, the external parameter detecting means for detecting the external parameter serving as an index of the environment surrounding the control target device, and the external parameter are used. A past correction data set for correcting the initial operating condition data, comprising operating condition data storage means for storing an initial operating pattern set in advance in the format, and external parameters and correction data input and set in the past Past correction data set storage means for storing the external parameter detection signal from the external parameter detection means and external parameters of the past correction data set stored in the past correction data set storage means The first deviation calculating means for calculating the deviation is compared with the calculated deviation and a preset threshold value to First situation determination means for determining whether or not a situation is close to the situation at the time of input / setting of the past correction data set, and the current situation by the first situation discrimination means at the time of input / setting of the past correction data set A correction value calculating means for calculating a correction value that takes the above deviation into account when it is determined that the current situation is close to the current situation, and a situation when the current situation is input and set by the first situation determining means When it is determined that it is close, the new operating condition data is modified and generated from the correction value calculated by the correction value calculating means and the initial operating condition data stored in the operating condition data storage means, When the first situation determination means determines that the current situation is not close to the situation at the time of input / setting of the past correction data set, it is stored in the operating condition data storage means. Operating condition data determining means that uses the initial operating condition data as it is, even if it is programmed and set first, for example, this can be performed on the user side. It can be easily changed to more optimal operating condition data by adjusting. Further, it is possible to effectively use the finely adjusted content thereafter.
The operating condition data generating device according to claim 2 is the operating condition data generating device according to claim 1, wherein a plurality of types of external parameter detection signals are output from the external parameter detecting means. Weighting data is set between the target parameter detection signals, and the first deviation calculating means is configured to calculate the deviation using this weighting data, so that the deviation more suited to the actual situation is calculated. This can make the above effect more reliable.
According to a third aspect of the present invention, there is provided an operation condition data generating apparatus according to the second aspect, wherein a plurality of past correction data sets are stored in the past correction data set storage means. Since the same processing is performed on the correction data set, the above effect can be further ensured.
According to a fourth aspect of the present invention, there is provided an operation condition data generating apparatus which, in the operation condition data generating apparatus according to the third aspect, performs a similar process on the plurality of past correction data sets, thereby calculating a plurality of correction values. In this case, since the average value of the plurality of correction values is taken and used as the correction value, the above effect can be further ensured.
According to a fifth aspect of the present invention, there is provided an operating condition data generating apparatus that, in the operating condition data generating apparatus according to the third aspect, performs a similar process on the plurality of past correction data sets, thereby calculating a plurality of correction values. In this case, weighting data to be weighted by correction values for the past correction data set stored most recently in time is set, and the correction value to be used is determined using this weighting data. Therefore, the above effect can be further ensured.
According to a sixth aspect of the present invention, there is provided an operation condition data generating apparatus according to the first aspect, wherein the correction value input means for inputting a correction value for correcting the initial operation condition data, and the past correction. Second deviation calculating means for calculating a deviation between the external parameter of the past correction data set stored in the data set storage means and the external parameter when the correction value is input by the correction value input means; 2nd situation determination means for determining whether or not the current situation is close to the situation at the time of input / setting of the past correction data set from the deviation calculated by the 2 deviation calculation means and a preset threshold value; When the second situation determination means determines that the current situation is close to the situation at the time of input / setting of the past correction data set, the correction in the past correction data set is performed. Since the correction data changing means for changing the data is provided, the past correction data set can be appropriately changed in response to the input of the correction value from the outside, and the above effects can be further improved. It can be certain.
The operating condition data generating device according to claim 7 is the operating condition data generating device according to claim 6, wherein the correction data changing means is that the current correction input value is substantially equal to the correction data in the past correction data set. If it is determined, the value of the correction data in the past correction data set is increased, and if it is determined that the current correction input value and the correction data in the past correction data set are not substantially equal, Since it is configured to reduce the value of the correction data, the above effect can be made more reliable.
According to an eighth aspect of the present invention, there is provided the operating condition data generating apparatus according to the seventh aspect of the present invention, wherein the second deviation calculating means is configured to calculate a deviation using weighted data. The above effect can be made more reliable.
An operation condition data device according to claim 9 is the operation condition data generation device according to claim 8, wherein a plurality of past correction data sets are stored in the past correction data set storage means. Since the same processing is performed on the data set, the above effect can be further ensured.
The operating condition data generating device according to claim 10 is the operating condition data generating device according to claim 9, wherein the current status is the status when all the past correction data sets are input / set by the second status determining means. If the past correction data set is generated, a past correction data set generating means for generating a new past correction data set is provided separately from the past correction data set. In addition, finer control is possible.
According to an eleventh aspect of the present invention, there is provided an operation condition data generating device that stores an external parameter when a correction value is input via the correction value input means in the operation condition data generating device according to the sixth aspect, Since the deviation is calculated by comparing the external parameter and the current external parameter, and the correction value is attenuated depending on the magnitude of the deviation, the above effect can be further ensured. it can.

本発明の第１の実施の形態を示す図で、運転条件データ生成装置の構成を示す機能ブロック図である。It is a figure which shows the 1st Embodiment of this invention and is a functional block diagram which shows the structure of an operating condition data generation device. 本発明の第１の実施の形態を示す図で、補正変更値の入力手段の構成を示す機能ブロック図である。It is a figure which shows the 1st Embodiment of this invention and is a functional block diagram which shows the structure of the input means of a correction change value. 本発明の第１の実施の形態を示す図で、作用を説明するためのフローチャートである。It is a figure which shows the 1st Embodiment of this invention and is a flowchart for demonstrating an effect | action. 本発明の第１の実施の形態を示す図で、作用を説明するためのフローチャートである。It is a figure which shows the 1st Embodiment of this invention and is a flowchart for demonstrating an effect | action. 本発明の第１の実施の形態を示す図で、作用を説明するためのフローチャートである。It is a figure which shows the 1st Embodiment of this invention and is a flowchart for demonstrating an effect | action. 本発明の第１の実施の形態を示す図で、過去補正データセットの一例を示す図である。It is a figure which shows the 1st Embodiment of this invention and is a figure which shows an example of the past correction data set. 本発明の第１の実施の形態を示す図で、重み付けデータの一例を示す図である。It is a figure which shows the 1st Embodiment of this invention and is a figure which shows an example of weighting data. 本発明の第１の実施の形態を示す図で、運転条件データの例を示す図である。It is a figure which shows the 1st Embodiment of this invention and is a figure which shows the example of driving | running condition data. 本発明の第１の実施の形態を示す図で、判断方法の例を示す図である。It is a figure which shows the 1st Embodiment of this invention and is a figure which shows the example of the determination method. 従来例の説明に使用した図で、予め運転条件データを作成して記憶させておく従来の構成を示す図である。It is the figure used for description of a prior art example, and is a figure which shows the conventional structure which produces and memorize | stores operating condition data previously. 従来例の説明に使用した図で、予め運転条件データを作成して記憶させておく従来の構成を示す図である。It is the figure used for description of a prior art example, and is a figure which shows the conventional structure which produces and memorize | stores operating condition data previously.

以下、図１乃至図９を参照して本発明の第１の実施の形態を説明する。図１は本実施の形態による運転条件データ生成装置の構成を示すブロック図であり、まず、マイクロプロセッサ(中央演算処理装置、ＣＰＵ)１がある。このマイクロプロセッサ１には、外部入力インターフェイス３を介して、温度・湿度センサ５、補正ボタン等７が接続されている。又、上記マイクロプロセッサ１には、外部出力インターフェイス９を介して、エアコン（空調機器）１１、照明等１３が接続されている。又、上記マイクロプロセッサ１には表示装置インターフェイス１５を介して、表示装置１７が接続されている。又、マイクロプロセッサ１には、メモリ１９とカレンダー時計２０が接続されている。又、上記メモリ１９には、プログラムメモリ２１、過去補正データセットメモリ２３、デフォルトパターンメモリ２５、重み付けデータメモリ２７、計算領域２９が設けられている。上記重み付けデータメモリ２７には、後述する「偏差１」の計算において各外部パラメータに重み付けを行うための重み付けデータが記憶されているものである。
尚、上記補正ボタン等７については、本実施の形態においては、上記表示装置１７上に表わされるタッチパネルとして具現化されている。 Hereinafter, a first embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of an operating condition data generating apparatus according to this embodiment. First, there is a microprocessor (central processing unit, CPU) 1. A temperature / humidity sensor 5 and a correction button 7 are connected to the microprocessor 1 via an external input interface 3. The microprocessor 1 is connected to an air conditioner (air conditioner) 11 and an illumination 13 through an external output interface 9. Further, a display device 17 is connected to the microprocessor 1 through a display device interface 15. Further, a memory 19 and a calendar clock 20 are connected to the microprocessor 1. The memory 19 is provided with a program memory 21, a past correction data set memory 23, a default pattern memory 25, a weighting data memory 27, and a calculation area 29. The weighting data memory 27 stores weighting data for weighting each external parameter in the calculation of “deviation 1” described later.
The correction button 7 and the like are embodied as a touch panel represented on the display device 17 in the present embodiment.

又、上記補正ボタン等７、表示装置１７、カレンダー時計２０、温度・湿度センサ５、エアコン１１のみを抽出すると、図２に示すようなものとなる。 Further, when only the correction button 7, the display device 17, the calendar clock 20, the temperature / humidity sensor 5, and the air conditioner 11 are extracted, the result is as shown in FIG. 2.

以上の構成を基に、図３乃至図５のフローチャートを参照しながらその作用を説明する。
最初に、図３を参照して主スレッドの内容を説明する。この図３に示す処理では、常に外的パラメータを取得してこれを全ての過去補正データセットと対比し続けている。そして、対比の結果、現在の状況が何れかの過去補正データセットの状況に十分に近いと判断された場合に（後述する「偏差１」が予め設定された閾値１よりも小さい場合。）、自動的に補正値を発生させて運転の状態を変更させるものである。以下、詳しく説明する。
まず、ステップＳ１において、外部パラメータ（センサ）入力が実行される。すなわち、この実施の形態の場合には、温度・湿度センサ５からの温度検出信号及び湿度検出信号の入力が実行されることになる。
因みに、この外部パラメータ（センサ）入力は、例えば、予め設定された時間毎（例えば、５分に１回）に定期的に実行されるものである。
次に、ステップＳ２に移行して、全過去補正データセットの評価を開始する。すなわち、ステップＳ３に移行して、複数の過去補正データセットの中から一つの過去補正データセットを取り出して参照する。 Based on the above configuration, the operation will be described with reference to the flowcharts of FIGS.
First, the contents of the main thread will be described with reference to FIG. In the process shown in FIG. 3, the external parameters are always acquired and kept in comparison with all past correction data sets. As a result of the comparison, when it is determined that the current situation is sufficiently close to the situation of any past correction data set (when “deviation 1” to be described later is smaller than a preset threshold value 1). A correction value is automatically generated to change the driving state. This will be described in detail below.
First, in step S1, external parameter (sensor) input is executed. That is, in the case of this embodiment, the input of the temperature detection signal and the humidity detection signal from the temperature / humidity sensor 5 is executed.
Incidentally, the external parameter (sensor) input is periodically executed, for example, every preset time (for example, once every 5 minutes).
Next, the process proceeds to step S2, and evaluation of all past correction data sets is started. That is, the process proceeds to step S3, and one past correction data set is extracted from a plurality of past correction data sets and referred to.

尚、上記過去補正データセットの一例を図６に示す。図６に示す過去補正データセットには、生成時刻（Ｄ_Ｐ（１））が２０１１年２月１７日１５：４６分であり、実気温（Ｔ_Ｐ（１））が３０℃であり、実湿度（Ｈ_Ｐ（１））が６０％であり、運転目標温度（Ｔｏ_Ｐ（１））が３０℃であり、補正指示（Ｃ_Ｐ（１））が「温度を２℃下げよ」であることが示されている。これら複数の情報の塊が一つの過去補正データセットになる。又、補正は異なった条件で複数回付与されているので、このような過去補正データセットが複数存在していてそれらが図１に示す過去補正データセットメモリ２３に記憶されているものである。 An example of the past correction data set is shown in FIG. In the past correction data set shown in FIG. 6, the generation time (D _{P (1)} ) is February 17, 2011 15:46 minutes, the actual temperature (T _{P (1)} ) is 30 ° C., The humidity (H _{P (1)} ) is 60%, the operation target temperature (To _{P (1)} ) is 30 ° C., and the correction instruction (C _{P (1)} ) is “Cool the temperature by 2 ° C.” It has been shown. The plurality of pieces of information form one past correction data set. Further, since the correction is given a plurality of times under different conditions, a plurality of such past correction data sets exist and are stored in the past correction data set memory 23 shown in FIG.

次いで、ステップＳ４に移行して、重み付けデータの参照が実行される。すなわち、図１に示す重み付けデータメモリ２７に記憶されている重み付けデータを取り出して参照するものである。次いで、ステップＳ５に移行して、偏差１の計算が行われる。すなわち、図１に示す計算領域２９を利用して、重み付けを加味した現在の外的パラメータと過去の外的パラメータとの「偏差１」を計算するものである。 Next, the process proceeds to step S4, where weighted data is referenced. That is, the weighting data stored in the weighting data memory 27 shown in FIG. Next, the process proceeds to step S5, where the deviation 1 is calculated. That is, using the calculation area 29 shown in FIG. 1, “deviation 1” between the current external parameter and the past external parameter with weighting is calculated.

ここで上記「重み付け」と「偏差１」について説明を補充する。例えば、空調を制御するときに、本実施の形態の場合のように、屋外の「気温」と「湿度」を温度・湿度センサ５によって検出して外的パラメータとして使用する。その際、人間が不快に感じる度合いが、「湿度」よりも「温度」の方が高いとした場合、「偏差１」の値を決定する場合には、「湿度」よりも「温度」の方に大きな係数を掛けることになり、これが上記「重み付け」の意味するところである。その一例を次の式（Ｉ）、（ＩＩ）に示す。
Ｅ_ｒ＝Ｗ_１＊（｜Ｔ_ｎｏｗ−Ｔ_ｍ｜）＋Ｗ_２＊（｜Ｈ_ｎｏｗ−Ｈ_ｍ｜）
―――（Ｉ）
Ｗ_１＞Ｗ_２ ―――（ＩＩ）
但し、
Ｅ_ｒ：偏差１
Ｗ_１：温度の重み付け係数
Ｔ_ｎｏｗ：現在温度
Ｔ_ｍ：過去の補正入力時に記憶された温度
Ｗ_２：湿度の重み付け係数
Ｈ_ｎｏｗ：現在湿度
Ｈ_ｍ：過去の補正入力時に記憶された湿度
そして、この場合には、上記したように、「湿度」よりも「温度」の方に大きな重み付け係数を掛けるようにしているので、Ｗ_１＞Ｗ_２となっている。 Here, the description of the above “weighting” and “deviation 1” will be supplemented. For example, when controlling the air conditioning, the outdoor “temperature” and “humidity” are detected by the temperature / humidity sensor 5 and used as external parameters as in the present embodiment. In this case, if the temperature is higher than “humidity” and the degree of human discomfort is higher than “humidity”, the value of “deviation 1” is determined when “temperature” is higher than “humidity”. Is multiplied by a large coefficient, which is what the above "weighting" means. One example is shown in the following formulas (I) and (II).
E _r = W ₁ * (| T _now −T _m |) + W ₂ * (| H _now −H _m |)
――― (I)
W ₁ > W ₂ ――― (II)
However,
E _r : Deviation 1
W ₁ : Temperature weighting factor T _now : Current temperature T _m : Temperature stored at past correction input W ₂ : Humidity weighting factor H _now : Current humidity H _m : Humidity stored at past correction input and In this case, as described above, since a larger weighting coefficient is applied to “temperature” than “humidity”, W ₁ > W ₂ is satisfied.

重み付けデータの一例を図７に示す。図７に示す例の場合には、「気温」の重み付係数Ｗ_Ｔ（上記式（Ｉ）のＷ_１に相当）が「０．７５」、「湿度」の重み付係数Ｗ_Ｈ（上記式（Ｉ）のＷ_２に相当）が「０．２５」となっている。 An example of the weighting data is shown in FIG. In the case of the example shown in FIG. 7, the “temperature” weighting coefficient W _T (corresponding to W ₁ in the above formula (I)) is “0.75”, and the “humidity” weighting coefficient W _H (the above formula). corresponds to the _{W 2} of (I)) is "0.25".

次に、ステップＳ６に移行して、計算された「偏差１」が予め設定されている「閾値１」より小さいか否かが判別される。ステップＳ６において、「偏差１」が「閾値１」より小さいと判別された場合には（「偏差１」が「閾値１」より小さいということは現在の状況がその過去補正データセットの状況と非常に近い状況であることを意味している。）、ステップＳ７に移行して、「偏差１」の値を加味して補正値を計算して記憶する。ここでいう「偏差１」の値を加味して補正値を計算するとは、例えば、次の示す式（ＩＩＩ）に示すような場合を意味している。
Ｋ_ｎｏｗ＝（１−Ｅ_ｒ／Ｅ_ｔ）＊Ｋ_ｃ―――（ＩＩＩ）
但し、
Ｋ_ｎｏｗ：計算された補正値
Ｅ_ｒ：現在の「偏差１」
Ｅ_ｔ：閾値１
Ｋ_ｃ：過去補正データセットに記憶された補正値 Next, the process proceeds to step S6, where it is determined whether or not the calculated “deviation 1” is smaller than a preset “threshold 1”. In step S6, when it is determined that “deviation 1” is smaller than “threshold 1” (“deviation 1” is smaller than “threshold 1”, the current situation is very different from the situation of the past correction data set). In step S7, the correction value is calculated and stored in consideration of the value of “deviation 1”. The calculation of the correction value in consideration of the value of “deviation 1” here means, for example, a case as shown in the following formula (III).
_Know = (1- _Er / _Et ) * _Kc --- (III)
However,
K _now : calculated correction value E _r : current “deviation 1”
E _t : Threshold value 1
K _c : correction value stored in the past correction data set

そして、ステップＳ８に移行して、全ての過去補正データセットに関して同様の評価が行われたか否かが判別される。全ての過去補正データセットに関して同様の評価が行われていると判別された場合にはステップＳ９に移行する。又、上記ステップＳ６において、「偏差１」が予め設定されている「閾値１」より小さくないと判別された場合には（「偏差１」が予め設定されている「閾値１」より小さくないということは現在の状況がその過去補正データセットの状況とは全く異なる状況であることを意味している。）、直接ステップＳ８に移行する。その場合の補正値は次の式（ＩＶ）に示すようなものとなる。
Ｋ_ｎｏｗ＝０―――（ＩＶ） Then, the process proceeds to step S8, and it is determined whether or not the same evaluation has been performed for all past correction data sets. If it is determined that the same evaluation is performed for all past correction data sets, the process proceeds to step S9. If it is determined in step S6 that “deviation 1” is not smaller than the preset “threshold 1” (“deviation 1” is not smaller than the preset “threshold 1”). This means that the current situation is completely different from the situation of the past correction data set.), The process proceeds directly to step S8. The correction value in that case is as shown in the following equation (IV).
K _now = 0 --- (IV)

ステップＳ９においては、記憶した単数又は複数の補正値の平均値を計算する。すなわち、記憶されている全ての過去補正データセットに対して上記したような処理を施すことにより、ステップＳ６において、「偏差１」が予め設定されている「閾値１」より小さいと判別される場合が複数存在することもあり、その場合には、複数の補正値が計算されることになる。その場合にはそれら複数の補正値の平均値をとるようにする。「偏差１」が予め設定されている「閾値１」より小さいと判別される場合が単数である場合にはその場合の補正値がそのまま使用されることになる。 In step S9, an average value of the stored correction value or values is calculated. That is, when it is determined in step S6 that “deviation 1” is smaller than the preset “threshold value 1” by performing the above-described processing on all stored past correction data sets. In some cases, a plurality of correction values are calculated. In that case, an average value of the plurality of correction values is taken. When it is determined that “deviation 1” is smaller than the preset “threshold value 1”, the correction value in that case is used as it is.

次に、ステップＳ１０に移行して、初期設定による運転条件データ参照が行われる。ここでいう初期設定による運転条件データとは予め設定された一定の運転状態の遷移を記憶してあるものを意味する。例えば、空調の制御であれば、目標の温度が時間の関数によって決められているものをいう。その一例を次の式（Ｖ）に示す。
Ｔ_ｄ＝Ｔ_ｐ（Ｙｅａｒ、Ｄａｔｅ、Ｔｉｍｅ）―――（Ｖ）
但し、
Ｔ_ｄ：その時点での目標温度
Ｔ_ｐ：記憶されている運転条件データ
Ｙｅａｒ、Ｄａｔｅ、Ｔｉｍｅ：現在の時刻 Next, the process proceeds to step S10, and the operation condition data is referred by the initial setting. The operation condition data by the initial setting here means data in which a transition of a predetermined operation state set in advance is stored. For example, in the case of air conditioning control, the target temperature is determined by a function of time. One example is shown in the following formula (V).
T _d = T _p (Year, Date, Time) --- (V)
However,
T _d : target temperature at that time T _p : stored operating condition data Year, Date, Time: current time

尚、運転条件データの一例を図８に示す。図８に示す運転条件データは２４時間営業のコンビニエンスストアを想定して設定されたものであり、季節、時刻、運転目標温度がそれぞれ記されている。 An example of the operating condition data is shown in FIG. The operation condition data shown in FIG. 8 is set assuming a 24-hour convenience store, and the season, time, and operation target temperature are described respectively.

次に、ステップＳ１１に移行して、運転条件データと補正値の平均値（「偏差１」が予め設定されている「閾値１」より小さいと判別される場合が単数である場合にはその場合の補正値がそのまま使用されることになる。）から操作量の計算が行われる。ここでいう操作量の計算とは次のような内容を意味する。例えば、実際のエアコン１１のコンプレッサに与える電力を計算する過程であり、次の式（ＶＩ）に示すようなものである。
Ｐ_ｏｕｔ＝ｆ（Ｔ_ｎｏｗ−Ｔ_ｄ）＋Ｋ_ｐ＊Ｋ_ｎｏｗ―――（ＶＩ）
但し、
Ｐ_ｏｕｔ：与える電力量
Ｔ_ｎｏｗ：現在の温度
ｆ（Ｔ_ｎｏｗ−Ｔ_ｄ）：目標値と現在の温度の差によって計算され冷凍機に入力すべき電力の関数（空調機の種類とその設置環境により決定される。）
Ｔ_ｄ：目標値
Ｋ_ｐ：補正値の効き具合を設定する定数
Ｋ_ｎｏｗ：計算された補正値
尚、ステップＳ６において、「偏差１」が予め設定されている「閾値１」より小さくないと判別された場合には（「偏差１」が予め設定されている「閾値１」より小さくないということは現在の状況がその過去補正データセットの状況とは全く異なる状況であることを意味している。）、補正値の算出を行うことなく、初期設定による運転条件データに沿った運転が行われることになる。 Next, the process proceeds to step S11, and when the average value of the operating condition data and the correction value ("deviation 1" is determined to be smaller than the preset "threshold 1") is singular, in that case The correction value is used as it is.), The operation amount is calculated. The calculation of the manipulated variable here means the following contents. For example, it is a process of calculating the electric power to be supplied to the compressor of the actual air conditioner 11, and is as shown in the following formula (VI).
_Pout = f ( _Tnow - _Td ) + _Kp * _Know --- (VI)
However,
P _out : Amount of electric power to be applied T _now : Current temperature f (T _now −T _d ): Function of electric power calculated by the difference between the target value and the current temperature and to be input to the refrigerator (type of air conditioner and its installation environment Determined by.)
T _d : target value K _p : constant for setting the effect of the correction value K _now : calculated correction value In addition, in step S6, it is determined that “deviation 1” is not smaller than the preset “threshold value 1”. ("Deviation 1" is not smaller than the preset "Threshold 1" means that the current situation is completely different from the situation of the past correction data set). ), The operation according to the operation condition data by the initial setting is performed without calculating the correction value.

次いで、ステップＳ１２に移行して、運転量の出力が実行される。ここでいう運転量の出力とは次のような内容を意味する。すなわち、運転量の出力とは、例えば、冷凍機のパワー制御の入力形式がパルス幅変調（ＰＷＭ：ＰｕｌｓｅＷｉｄｔｈＭｏｄｕｌａｔｉｏｎ）であった場合、必要パワーからＰＷＭデューティー比を計算する過程を意味しているものであり、例えば、次の式（ＶＩＩ）に示すようなものである。
Ｄ_ｕｔｙ＝ｆ_ｄ（Ｐ_ｏｕｔ）―――（ＶＩＩ）
但し、
Ｄ_ｕｔｙ：ＰＷＭデューティー比
ｆ_ｄ（Ｐ_ｏｕｔ）：運転パワーとＰＷＭデューティー比を関連付ける関数（冷凍機が決まれば一義的に決定される。）
尚、パルス幅変調（ＰＷＭ：ＰｕｌｓｅＷｉｄｔｈＭｏｄｕｌａｔｉｏｎとは、パルス波のデューティー比を変化させることにより変調することを意味している。 Next, the process proceeds to step S12, and the output of the operation amount is executed. The operation amount output here means the following contents. That is, the output of the operation amount means, for example, a process of calculating the PWM duty ratio from the required power when the input form of the power control of the refrigerator is pulse width modulation (PWM). For example, as shown in the following formula (VII).
_{_{_{D uty = f d (P out}}} ) --- (VII)
However,
D _UTY: PWM duty ratio _f d _{(P out):} function relating the operating power and PWM duty ratio (the refrigerator is uniquely determined if Kimare.)
Note that pulse width modulation (PWM) means modulation by changing the duty ratio of a pulse wave.

そして、ステップＳ１３に移行して運転完了か否かが判別される。ここで運転完了であると判別された場合には、そのまま運転が停止される。これに対して、運転完了ではないと判別された場合には、ステップＳ１に戻り、以降同様の処理が繰り返し実行されることになる。 Then, the process proceeds to step S13 to determine whether or not the operation is completed. If it is determined that the operation is completed, the operation is stopped as it is. On the other hand, when it is determined that the operation is not completed, the process returns to step S1, and thereafter the same processing is repeatedly executed.

次に、図４を参照して補正入力用スレッドを説明する。この図４に示すスレッドは図３に示すスレッドと同時に実行されるものであり、常に、使用者による補正値入力の有無を監視していて、使用者による補正値入力が確認できれば、その補正入力値を取得するとともにその時の外的パラメータ（センサ）入力を得て、サブプログラムである「補正データセット変更サブプログラム」を呼び出して実行するものである。以下、詳しく説明する。 Next, the correction input thread will be described with reference to FIG. The thread shown in FIG. 4 is executed at the same time as the thread shown in FIG. 3. When the user constantly monitors whether or not a correction value is input, and the user can confirm the correction value input, the correction input is performed. A value is acquired, an external parameter (sensor) input at that time is obtained, and a “correction data set change subprogram” which is a subprogram is called and executed. This will be described in detail below.

まず、ステップＳ２１においてはユーザ入力待ちの状態にある。次に、ステップＳ２２に移行して、ユーザ入力の有無を判別する。ユーザ入力、すなわち、補正値入力有りと判別された場合には、ステップＳ２３に移行して、外部入力される補正値入力を得る。これに対して、ステップＳ２２において、ユーザ入力なしと判別された場合には、ステップＳ２１に戻る。 First, in step S21, it is waiting for user input. Next, the process proceeds to step S22 to determine whether or not there is a user input. If it is determined that there is a user input, that is, a correction value input, the process proceeds to step S23 to obtain an externally input correction value input. On the other hand, if it is determined in step S22 that there is no user input, the process returns to step S21.

次いで、ステップＳ２４に移行して、外部パラメータ（センサ）入力、すなわち、温度・湿度センサ５からの温度検出信号と湿度検出信号の確認を行う。次いで、ステップＳ２５に移行して、「過去補正データセット変更プログラム」を呼び出す。そして、ステップＳ２６に移行して、運転完了の有無が判別される。運転が完了していると判別された場合には、終了し、運転が完了していないと判別された場合には、ステップＳ２１に戻る。 Next, the process proceeds to step S24, where external parameter (sensor) input, that is, temperature detection signal and humidity detection signal from the temperature / humidity sensor 5 are confirmed. Next, the process proceeds to step S25, and the “past correction data set change program” is called. Then, the process proceeds to step S26 to determine whether or not the operation is completed. If it is determined that the operation has been completed, the process ends. If it is determined that the operation has not been completed, the process returns to step S21.

次に、図５を参照して、ステップＳ２５の処理、すなわち、「過去補正データセット変更プログラム」を呼び出して行う過去補正データセット変更処理を説明する。
まず、ステップＳ３１において、全ての過去補正データセットの評価準備を開始する。次いで、ステップＳ３２に移行して、一つの過去補正データセットを抽出する。次いで、ステップＳ３３に移行して、図１に示す重み付けデータメモリ２７に記憶されている重み付けデータを取り出して参照するものである。
次いで、ステップＳ３４に移行して、過去の外部パラメータ（センサ）入力と現在の外部パラメータ（センサ）入力の「偏差２」を計算する。
この「偏差２」の計算は次の式（ＶＩＩＩ）により行う。
Ｓ_（ｉ）＝Ｗ_Ｔ・｜Ｔ_Ｎ−Ｔ_ｐｉ｜＋Ｗ_Ｈ・｜Ｈ_Ｎ−Ｈ_ｐｉ｜―――（ＶＩＩＩ）
但し、
Ｓ_（ｉ）：偏差２
Ｗ_Ｔ：気温の重み付けデータ
Ｗ_H :湿度の重み付けデータ
Ｔ_Ｎ：現在の気温
Ｔ_ｐｉ
:過去補正データセット中のｉ番目の気温（ｉ＝１〜ｎ、ｎ＝現在の過去補正データセット数）
Ｈ_Ｎ
：現在の湿度
Ｈ_ｐｉ
: 過去補正データセット中のｉ番目の湿度（ｉ＝１〜ｎ、ｎ＝現在の過去補正データセット数） Next, with reference to FIG. 5, the process of step S25, that is, the past correction data set change process performed by calling the “past correction data set change program” will be described.
First, in step S31, preparation for evaluation of all past correction data sets is started. Next, the process proceeds to step S32, and one past correction data set is extracted. Next, the process proceeds to step S33, where the weighted data stored in the weighted data memory 27 shown in FIG.
Next, the process proceeds to step S34, and "deviation 2" between the past external parameter (sensor) input and the current external parameter (sensor) input is calculated.
The calculation of “deviation 2” is performed by the following equation (VIII).
S _(i) = W _T · | _TN −T _pi | + W _H · | H _N −H _pi | −−− (VIII)
However,
S _(i) : Deviation 2
W _T : Weighting data of temperature W _H : Weighting data of humidity T _N : Current temperature T _pi
: I-th temperature in the past correction data set (i = 1 to n, n = current past correction data set number)
H _N
: Current humidity H _pi
: I-th humidity in the past correction data set (i = 1 to n, n = current past correction data set number)

そして、ステップＳ３５に移行して、「偏差２」が「閾値２」より大きいか否かを判別する。「偏差２」が「閾値２」より大きいと判別された場合には(「偏差２」が予め設定されている「閾値２」より大きいということは現在の状況とその過去補正データセットの状況が全く異なっている。)ステップＳ４１に移行する。これに対して、「偏差２」が「閾値２」より大きくはないと判別された場合には（「偏差２」が予め設定されている「閾値２」より大きくはないということは現在の状況がその過去補正データセットの状況と類似していることを意味している。）、ステップＳ３６に移行する。 Then, the process proceeds to step S35 to determine whether “deviation 2” is larger than “threshold 2”. When it is determined that “deviation 2” is greater than “threshold 2” (“deviation 2” is greater than the preset “threshold 2”, the current situation and the situation of the past correction data set are It is completely different.) The process proceeds to step S41. On the other hand, if it is determined that “deviation 2” is not greater than “threshold 2” (that “deviation 2” is not greater than the preset “threshold 2” Means that it is similar to the situation of the past correction data set.), The process proceeds to step S36.

ステップＳ３６においては、過去補正データセットの補正値と現在の補正入力値を比較する。次いで、ステップＳ３７に移行して、現在の補正入力値が過去補正データセットの補正値と略同じであるか否かが判別される。現在の補正入力値が過去補正データセットの補正値と略同じであると判別された場合には、ステップＳ３８に移行する。このステップＳ３８においては、過去補正データセットの補正値を増加せしめる補正値を設定する。これに対して、現在の補正入力値が過去補正データセットの補正値と略同じではないと判別された場合には、ステップＳ３９に移行する。このステップＳ３９においては、過去の補正データセットの補正値を減少せしめる補正値を設定する。そして、何れの場合もステップＳ４０に移行する。このステップＳ４０においては補正データの記憶が行われる。 In step S36, the correction value of the past correction data set is compared with the current correction input value. Next, the process proceeds to step S37, where it is determined whether or not the current correction input value is substantially the same as the correction value of the past correction data set. If it is determined that the current correction input value is substantially the same as the correction value of the past correction data set, the process proceeds to step S38. In step S38, a correction value for increasing the correction value of the past correction data set is set. On the other hand, when it is determined that the current correction input value is not substantially the same as the correction value of the past correction data set, the process proceeds to step S39. In step S39, a correction value for decreasing the correction value of the past correction data set is set. In either case, the process proceeds to step S40. In step S40, correction data is stored.

ここで、上記ステップＳ３８、Ｓ３９における処理内容の一例に関して図９を参照して説明する。例えば、過去の補正データが「気温を２℃上げよ」というものであった場合、現在の補正入力値が「気温を１℃上げよ」というものであった場合には、現在の補正入力値が過去の補正値と略同じであるということになるので、ステップＳ３８の処理により、過去の補正データを増加せしめる処理が実行され、新補正量を３℃とする処理が実行される。これに対して、過去の補正データが「気温を２℃上げよ」というものであった場合、現在の補正入力値が「気温を２℃下げよ」というものであった場合には、現在の補正入力値が過去の補正値と略同じではないので、ステップＳ３９の処理により、過去の補正データを減少せしめる処理が実行され、新補正量を０℃とする処理が実行される。又、過去の補正データが「気温を２℃下げよ」というものであった場合、現在の補正入力値が「気温を１℃上げよ」というものであった場合には、現在の補正入力値が過去の補正値と略同じではないので、ステップＳ３９の処理により、過去の補正データを減少せしめる処理が実行され、新補正量を−１℃とする処理が実行される。又、過去の補正データが「気温を２℃下げよ」というものであった場合、現在の補正入力値が「気温を３℃下げよ」というものであった場合には、現在の補正入力値が過去の補正値と略同じとなり、ステップＳ３８の処理により、過去の補正データを増加せしめる処理が実行され、新補正量を−５℃とする処理が実行される。 Here, an example of processing contents in steps S38 and S39 will be described with reference to FIG. For example, if the past correction data is “Raise the temperature by 2 ° C.”, and the current correction input value is “Raise the temperature by 1 ° C.”, the current correction input value is the past Therefore, in the process of step S38, a process of increasing past correction data is executed, and a process of setting the new correction amount to 3 ° C. is executed. On the other hand, if the past correction data is “Increase the temperature by 2 ° C.”, or if the current correction input value is “Decrease the temperature by 2 ° C.”, the current correction Since the input value is not substantially the same as the past correction value, the process of reducing the past correction data is executed by the process of step S39, and the process of setting the new correction amount to 0 ° C. is executed. Also, if the past correction data is “lower the temperature by 2 ° C.”, the current correction input value is “increase the temperature by 1 ° C.”, the current correction input value is Since it is not substantially the same as the past correction value, the process of reducing the past correction data is executed by the process of step S39, and the process of setting the new correction amount to −1 ° C. is executed. Also, if the past correction data is “Cool temperature by 2 ° C.”, or if the current correction input value is “Cool temperature by 3 ° C.”, the current correction input value Is substantially the same as the past correction value, and the process of increasing the past correction data is executed by the process of step S38, and the process of setting the new correction amount to −5 ° C. is executed.

次いで、ステップＳ４１に移行する。このステップＳ４１においては、全ての過去補正データセットの評価が終わった否かが判別される。全ての過去補正データセットの評価が終わったと判別された場合には、ステップＳ４２に移行する。これに対して、全ての過去補正データセットの評価が終わってはいないと判別された場合には、ステップＳ３２に戻る。上記ステップＳ４２においては、「偏差２」が「閾値２」以下のものがなかったか否かが判別される。「偏差２」が「閾値２」以下のものが有ったと判別された場合にはそのまま終了する。これに対して、「偏差２」が「閾値２」以下のものがなかった判別された場合には、ステップＳ４３に移行して、過去補正データとは別に新たな補正データセットを生成する。つまり、現在の状況と近い状況が過去補正データセットの中に存在していないことになるので、その場合には、新しい補正データセットを作成するものである。そして、ステップＳ４４に移行して、新たな補正データと外部パラメータのデータが新たな過去補正データセットして記憶される。 Next, the process proceeds to step S41. In this step S41, it is determined whether or not all the past correction data sets have been evaluated. If it is determined that all the past correction data sets have been evaluated, the process proceeds to step S42. On the other hand, if it is determined that all the past correction data sets have not been evaluated, the process returns to step S32. In step S42, it is determined whether or not “deviation 2” is less than or equal to “threshold 2”. If it is determined that “deviation 2” is less than or equal to “threshold value 2”, the process ends. On the other hand, when it is determined that there is no “deviation 2” equal to or less than “threshold 2”, the process proceeds to step S43, and a new correction data set is generated separately from the past correction data. That is, a situation close to the current situation does not exist in the past correction data set. In this case, a new correction data set is created. In step S44, new correction data and external parameter data are stored as a new past correction data set.

以上本実施の形態によると次のような効果を奏することができる。
まず、一旦、プログラミングして設定した場合であっても、例えば、ユーザサイドでこれを調整してより最適な運転条件データに容易に変更することができる。よって、全ての動作を全て予めプログラミングにより設定しておく必要はなく、プログラミングのための労力の軽減と時間の短縮を図ることができる。
又、一旦、プログラミングして設定した場合であっても、例えば、ユーザサイドでこれを調整してより最適な運転パターンに変更することが可能になった。 As described above, according to the present embodiment, the following effects can be obtained.
First, even if it is once programmed and set, it can be easily changed to more optimal operating condition data by adjusting it on the user side, for example. Therefore, it is not necessary to set all the operations by programming in advance, and the labor and time for programming can be reduced.
Moreover, even if it is once programmed and set, for example, it is possible to adjust this to a more optimal operation pattern by adjusting it on the user side.

次に、本発明の第２の実施の形態を説明する。前記第１の実施の形態の場合には、図３のステップＳ９に示すように、現時点での外的パラメータに対応する過去補正データセットが複数存在する場合には、全ての補正値の平均を求める場合を例に挙げて説明したが、それに限定されるものではない。この第２の実施の形態の場合には、時間的に直近に記憶された過去補正データセットに対する補正値により多い重みを与えた係数を掛け、和算した結果を用いるようにした例を示すものである。 Next, a second embodiment of the present invention will be described. In the case of the first embodiment, as shown in step S9 of FIG. 3, when there are a plurality of past correction data sets corresponding to the external parameters at the present time, the average of all correction values is calculated. Although the case where it calculated | required was mentioned as an example and demonstrated, it is not limited to it. In the case of the second embodiment, an example is shown in which a result obtained by multiplying a coefficient giving a larger weight to a correction value for the past correction data set stored most recently in time and using the sum is used. It is.

-例えば、外気温がパラメータであり、且つ、過去において外気温が３０℃のときに２６℃を目標に運転していたと仮定する。その状態で、ユーザが「暑い」と感じて、目標温度を下げるべく、例えば、１℃下げて２５℃を目標とするべく補正入力したとする。その後、時間が経過して、ユーザの好みに変化が生じ、補正後の２５℃では「寒い」と感じて、目標温度を１℃上げるように補正入力したとする。 -Assume, for example, that the outside air temperature is a parameter, and that the outside air temperature was 30 ° C in the past, the vehicle was operating at a target of 26 ° C. In this state, it is assumed that the user feels “hot” and inputs correction to lower the target temperature, for example, lower by 1 ° C. and target 25 ° C. Thereafter, as time passes, the user's preference changes, and it is assumed that it is “cold” at 25 ° C. after correction, and correction input is performed to increase the target temperature by 1 ° C.

この場合、同じ外的パラメータであるが、「−１℃：下げろ」、「１℃：上げろ」の二つの相反する補正が存在することとなる。平均をとる手法の場合には、「−１℃」、「１℃」の平均、即ち、「０℃」の補正を行うことになる。又、重みを加味する場合とは、例えば、過去の補正は現在の補正の１／３の重みであると仮定するようなことを意味し、その場合には、次のような重み係数に基づいて次の式（ＩＸ）に示すような補正を行うことになる。
補正値＝−１℃×Ｗ_ａ＋１℃×Ｗ_ｂ＝＋０．５℃―――（ＩＸ）
但し、
Ｗ_ａ：現在の重み係数、０．７５
Ｗ_ｂ：過去の重み係数、０．２５ In this case, although there are the same external parameters, there are two conflicting corrections of “−1 ° C .: lower” and “1 ° C .: higher”. In the case of the method of taking the average, correction of “−1 ° C.” and “1 ° C.”, that is, “0 ° C.” is performed. The case of adding weight means, for example, that the past correction is assumed to be 1/3 of the current correction, and in this case, based on the following weight coefficient: Thus, the correction shown in the following formula (IX) is performed.
Correction value = -1 ° C. × W _a + 1 ° C. × W _b = + 0.5 ° C .--- (IX)
However,
W _a : current weighting factor, 0.75
W _b : past weight coefficient, 0.25

以上この第２の実施の形態の場合にも前記第１の実施の形態の場合と同様の効果を奏することができるとともに、より細かな事情を考慮した運転条件データの生成が可能になる。 As described above, also in the case of the second embodiment, the same effect as in the case of the first embodiment can be obtained, and operation condition data can be generated in consideration of more detailed circumstances.

次に、本発明の第３の実施の形態を説明する。これは、補正データセット変更プログラム実行時において、補正値が入力された時の外的パラメータを記憶しておき、その外的パラメータと現在の外的パラメータを対比して、その偏差の大きさによって補正値を減衰させていく例を示すものである。その減衰に用いる偏差値の計算時に外的パラメータの１つ又は複数に対してそれぞれ影響度に重み付けするようにした場合の例を示すものである。 Next, a third embodiment of the present invention will be described. This is because when the correction data set changing program is executed, the external parameter when the correction value is input is stored, the external parameter is compared with the current external parameter, and the magnitude of the deviation is compared. An example in which the correction value is attenuated is shown. An example in which the degree of influence is weighted on one or more of the external parameters when calculating the deviation value used for the attenuation is shown.

例えば、外的パラメータとして、屋外の「気温」と「湿度」の二つの要素がある場合において、湿度よりも温度の方が人間の体感度合いに対して影響が大きいとする。このような場合、減衰率ｄを計算するときに、次の式（Ｘ）に示すような計算を行うものである。
ｄ＝１−Ｗ_３＊（｜Ｔ_ｎｏｗ−Ｔ_ｍ｜）−Ｗ_４＊（｜Ｈ_ｎｏｗ−Ｈ_ｍ｜）
―――（Ｘ）
仮に、ｄ＜０の場合には、ｄ＝０とする。
但し、
Ｗ_３：温度の重み付け係数
Ｔ_ｎｏｗ：現在温度
Ｔ_ｍ：過去の補正入力時に記憶された温度
Ｗ_４：湿度の重み付け係数
Ｈ_ｎｏｗ：現在湿度
Ｈ_ｍ：過去の補正入力時に記憶された湿度
そして、このようにして算出された減衰率ｄを使用して補正値を減衰させるものである。 For example, in the case where there are two outdoor parameters such as “temperature” and “humidity”, it is assumed that temperature has a greater influence on human body sensitivity than humidity. In such a case, when calculating the attenuation rate d, the calculation shown in the following equation (X) is performed.
d = 1−W ₃ * (| T _now −T _m |) −W ₄ * (| H _now −H _m |)
――― (X)
If d <0, d = 0.
However,
W ₃ : Temperature weighting coefficient T _now : Current temperature T _m : Temperature stored at the past correction input W ₄ : Humidity weighting coefficient H _now : Current humidity H _m : Humidity stored at the past correction input and The correction value is attenuated by using the attenuation rate d thus calculated.

以上この第３の実施の形態の場合にも前記第１の実施の形態の場合と同様の効果を奏することができるとともに、より細かな事情を考慮した運転パターンの生成が可能になる。 As described above, also in the case of the third embodiment, the same effect as in the case of the first embodiment can be obtained, and an operation pattern can be generated in consideration of more detailed circumstances.

尚、本発明は前記第１〜第３の実施の形態に限定されるものではない。
例えば、前記第１〜第３の実施の形態の場合には、エアコンや照明等を例に挙げて説明したが、それに限定されるものではなく、様々な機器の運転に適用することができる。
又、図３に示した処理や図５に示した処理においては重み付けデータを使用しているが、その重み付けの手法は説明したものに限定されることはなく、様々な手法の適用が可能である。
その他、図示した構成はあくまで一例である。 The present invention is not limited to the first to third embodiments.
For example, in the case of the first to third embodiments, an air conditioner, lighting, and the like have been described as examples. However, the present invention is not limited thereto and can be applied to the operation of various devices.
Further, although the weighting data is used in the processing shown in FIG. 3 and the processing shown in FIG. 5, the weighting method is not limited to the one described, and various methods can be applied. is there.
In addition, the illustrated configuration is merely an example.

本発明は、例えば、各種機器の運転条件データを生成する運転条件データ生成装置に係り、特に、使用者が任意に調整した内容を記憶してその補正内容を考慮した運転条件データを自動的に生成することができるように工夫したものに関し、例えば、空調機器や照明機器の運転に好適である。 The present invention relates to, for example, an operation condition data generation device that generates operation condition data for various devices, and in particular, automatically stores operation condition data that takes into account the correction contents stored by the user arbitrarily adjusting contents. For example, it is suitable for the operation of air conditioning equipment and lighting equipment.

１マイクロプロセッサ
５温度・湿度センサ
７補正ボタン等
１１エアコン
１３照明等
１７表示装置
２０カレンダー時計
２１プログラムメモリ
２３過去補正データセットメモリ
２５デフォルトパターンメモリ
２７重み付けデータ
２９計算領域

DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Microprocessor 5 Temperature / humidity sensor 7 Correction button etc. 11 Air conditioner 13 Illumination etc. 17 Display device 20 Calendar clock 21 Program memory 23 Past correction data set memory 25 Default pattern memory 27 Weighted data 29 Calculation area

Claims

An external parameter detecting means for detecting an external parameter serving as an index of the environment surrounding the control target device;
Operating condition data storage means for storing initial operating condition data set in advance in a format using the external parameters;
Past correction data set storage means for storing a past correction data set that is input and set in the past and includes external parameters and correction data, and for correcting the initial operating condition data;
First deviation calculating means for calculating a deviation by comparing an external parameter detection signal from the external parameter detecting means with an external parameter of the past correction data set stored in the past correction data set storage means;
A first situation determination means for comparing the calculated deviation with a preset threshold value to determine whether the current situation is close to the input / setting situation of the past correction data set;
Correction value calculating means for calculating a correction value taking the deviation into account when the first situation determining means determines that the current situation is close to the situation at the time of input / setting of the past correction data set;
The correction value calculated by the correction value calculation means and the operating condition data storage means when the first situation determination means determines that the current situation is close to the input / setting situation of the past correction data set On the other hand, new operating condition data is modified / generated based on the initial operating condition data stored in the above, while the current situation is close to the situation at the time of input / setting of the past correction data set by the first situation discriminating means. If it is determined that there is no operation condition data determination means that uses the initial operation condition data stored in the operation condition data storage means as it is,
Equipped with,
A plurality of types of external parameter detection signals are output from the external parameter detection means, and weighting data is set between the plurality of types of external parameter detection signals. The data is used to calculate the deviation,
A plurality of past correction data sets are stored in the past correction data set storage means, and the same processing is performed on the plurality of past correction data sets,
When a plurality of correction values are calculated as a result of executing the same processing on the plurality of past correction data sets, an average value of the plurality of correction values is taken and used as a correction value. An operating condition data generation device characterized by the above.

An external parameter detecting means for detecting an external parameter serving as an index of the environment surrounding the control target device;
Operating condition data storage means for storing initial operating condition data set in advance in a format using the external parameters;
Past correction data set storage means for storing a past correction data set that is input and set in the past and includes external parameters and correction data, and for correcting the initial operating condition data;
First deviation calculating means for calculating a deviation by comparing an external parameter detection signal from the external parameter detecting means with an external parameter of the past correction data set stored in the past correction data set storage means;
A first situation determination means for comparing the calculated deviation with a preset threshold value to determine whether the current situation is close to the input / setting situation of the past correction data set;
Correction value calculating means for calculating a correction value taking the deviation into account when the first situation determining means determines that the current situation is close to the situation at the time of input / setting of the past correction data set;
The correction value calculated by the correction value calculation means and the operating condition data storage means when the first situation determination means determines that the current situation is close to the input / setting situation of the past correction data set On the other hand, new operating condition data is modified / generated based on the initial operating condition data stored in the above, while the current situation is close to the situation at the time of input / setting of the past correction data set by the first situation discriminating means. If it is determined that there is no operation condition data determination means that uses the initial operation condition data stored in the operation condition data storage means as it is,
Comprising
A plurality of types of external parameter detection signals are output from the external parameter detection means, and weighting data is set between the plurality of types of external parameter detection signals. The data is used to calculate the deviation,
A plurality of past correction data sets are stored in the past correction data set storage means, and the same processing is performed on the plurality of past correction data sets,
When a plurality of correction values are calculated as a result of performing the same processing on the plurality of past correction data sets, weighting data that gives more weight to the correction values for the past correction data sets stored most recently in time is obtained. An operating condition data generation device that is set and configured to determine a correction value to be used using the weighted data .

An external parameter detecting means for detecting an external parameter serving as an index of the environment surrounding the control target device;
Operating condition data storage means for storing initial operating condition data set in advance in a format using the external parameters;
Past correction data set storage means for storing a past correction data set that is input and set in the past and includes external parameters and correction data, and for correcting the initial operating condition data;
First deviation calculating means for calculating a deviation by comparing an external parameter detection signal from the external parameter detecting means with an external parameter of the past correction data set stored in the past correction data set storage means;
A first situation determination means for comparing the calculated deviation with a preset threshold value to determine whether the current situation is close to the input / setting situation of the past correction data set;
Correction value calculating means for calculating a correction value taking the deviation into account when the first situation determining means determines that the current situation is close to the situation at the time of input / setting of the past correction data set;
The correction value calculated by the correction value calculation means and the operating condition data storage means when the first situation determination means determines that the current situation is close to the input / setting situation of the past correction data set On the other hand, new operating condition data is modified / generated based on the initial operating condition data stored in the above, while the current situation is close to the situation at the time of input / setting of the past correction data set by the first situation discriminating means. If it is determined that there is no operation condition data determination means that uses the initial operation condition data stored in the operation condition data storage means as it is,
Comprising
Correction value input means for inputting a correction value for correcting the initial operating condition data;
Second deviation calculating means for calculating a deviation between the external parameter of the past correction data set stored in the past correction data set storage means and the external parameter when the correction value is input by the correction value input means; ,
Second situation determination means for determining whether the current situation is close to the situation at the time of input / setting of the past correction data set from the deviation calculated by the second deviation calculation means and a preset threshold value; ,
Correction data changing means for changing the correction data in the past correction data set when the second situation determination means determines that the current situation is close to the situation at the time of input / setting of the past correction data set;
Operating condition data generating apparatus, wherein a provided.

In the operation condition data generation device according to claim 3,
When it is determined that the current correction input value is substantially equal to the correction data in the past correction data set, the correction data changing unit increases the value of the correction data in the past correction data set, An operating condition data generation device characterized in that when it is determined that the correction data in the past correction data set are not substantially equal, the value of the correction data in the past correction data set is decreased .

In the operation condition data generation device according to claim 4 ,
The operating condition data generating apparatus characterized in that the second deviation calculating means calculates weight using weighted data .

In the operation condition data generation device according to claim 5 ,
The past correction data set storage means stores a plurality of past correction data sets, and performs the same processing on the plurality of past correction data sets. .

In the operation condition data generation device according to claim 6,
When the second situation determination means determines that the current situation is not close to the situation at the time of input / setting of all the past correction data sets, a new past correction data set is created separately from the past correction data set. An operating condition data generating device, characterized by comprising past correction data set generating means for generating.

In the operation condition data generation device according to claim 3 ,
The external parameter when the correction value is input via the correction value input means is stored, the deviation is calculated by comparing the external parameter and the current external parameter, and the magnitude of the deviation is calculated. An operating condition data generating apparatus characterized in that the correction value is attenuated .