JP6280733B2 - Air conditioning control system and air conditioning control method - Google Patents
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Description
本発明は、対象者の快適度が改善するように空調手段の運転状態を調節する空調制御システム及び空調制御方法の技術に関する。 The present invention relates to a technique of an air conditioning control system and an air conditioning control method for adjusting an operating state of an air conditioning unit so that a comfort level of a subject is improved.
従来、対象者の快適度が改善するように空調手段の運転状態を調節する空調制御システム及び空調制御方法の技術は公知となっている。例えば、特許文献1に記載の如くである。
Conventionally, the technology of the air-conditioning control system and the air-conditioning control method which adjusts the driving | running state of an air-conditioning means so that a subject's comfort level improves is known. For example, as described in
特許文献1には、居室環境を全体的に調整するアンビエント空調手段(アンビエント空調設備)と、居室環境を局所的に調整するタスク空調手段(タスク空調設備)と、を具備する空調制御システムが記載されている。タスク空調手段は、床に設けられた複数の吹出口から調整された空気を吹き出させることによって、局所的な空調を可能としている。
このように構成された空調制御システムでは、アンビエント空調手段による空調に加えて、タスク空調手段の任意の吹出口から空気を吹き出す局所的な空調を行うことによって、室内の温度分布のムラの抑制や、室内に在室している対象者(人)個々人の快適性に応じた空調を行うことができる。 In the air conditioning control system configured in this way, in addition to air conditioning by the ambient air conditioning means, local air conditioning that blows out air from an arbitrary air outlet of the task air conditioning means suppresses uneven temperature distribution in the room. The air conditioning according to the comfort of the target person (person) in the room can be performed.
また、特許文献1には、空調手段の運転状態(具体的には、タスク空調手段の吹出口の開閉)を、パソコン等の制御手段を用いて自動的に制御する構成とすることが可能な旨も記載されている。
Further,
しかしながら、特許文献1には、空調手段の運転状態の制御内容については具体的に記載されておらず、柔軟かつ効率的に対象者の快適度の改善を図る制御は困難である。
However,
本発明は以上の如き状況に鑑みてなされたものであり、その解決しようとする課題は、効率的かつ柔軟に快適度の改善を図ることが可能な空調制御システム及び空調制御方法を提供することである。 The present invention has been made in view of the above circumstances, and a problem to be solved is to provide an air conditioning control system and an air conditioning control method capable of improving comfort level efficiently and flexibly. It is.
本発明の解決しようとする課題は以上の如くであり、次にこの課題を解決するための手段を説明する。 The problem to be solved by the present invention is as described above. Next, means for solving the problem will be described.
即ち、請求項1においては、室内の空調を行う空調手段と、前記空調手段による空調に対する対象者の快適さの度合いである快適度を検出する快適度検出手段と、前記対象者の快適度が改善するように、前記空調手段の運転状態を調節する制御手段と、を具備する空調制御システムであって、前記制御手段は、前記対象者の快適度と、当該快適度に影響を与える前記空調に関する要因と、の関係を学習し、学習した前記対象者の快適度と前記空調に関する要因との関係から前記対象者の快適度を改善することが可能な前記空調手段の運転状態の希望値を算出し、前記希望値に、生体ゆらぎ理論に基づいて算出されたノイズを加算して前記空調手段の運転状態の目標値を算出し、前記空調手段の運転状態が前記目標値となるように制御する一連の空調制御を繰り返す構成とされており、前記対象者が複数いる場合には、前記空調に関する要因が各対象者の快適度に与える影響の大きさの度合いである影響度を算出し、前記影響度によって重み付けされた各対象者の快適度の平均値を算出し、当該快適度の平均値が最大となる前記希望値にノイズを加算して前記空調手段の運転状態の目標値を算出するものである。
That is, in
請求項2においては、前記空調手段は、室内全体の空調を行うアンビエント空調手段と、前記対象者の周囲の局所的な空調を行うタスク空調手段と、を含み、前記制御手段は、前記アンビエント空調手段及び前記タスク空調手段の運転をそれぞれ個別に制御するものである。 In Claim 2 , The said air-conditioning means contains the ambient air-conditioning means which air-conditions the whole room, and the task air-conditioning means which performs the local air-conditioning around the said subject, The said control means is the said ambient air-conditioning. And the operation of the task air conditioning means are individually controlled.
請求項3においては、前記タスク空調手段の運転状態は、当該タスク空調手段が空調の際に放出する空気の風量を含むものである。 According to a third aspect of the present invention, the operation state of the task air conditioning unit includes an air volume of air released by the task air conditioning unit during air conditioning.
請求項4においては、前記制御手段は、前記対象者の快適度と、当該快適度に影響を与える前記空調に関する要因と、の関係を学習する際に、非線形重回帰分析を用いるものである。 According to a fourth aspect of the present invention, the control means uses a nonlinear multiple regression analysis when learning the relationship between the comfort level of the subject and the factors related to the air conditioning that affect the comfort level.
請求項5においては、前記制御手段は、前記対象者の快適度が高いほど前記ノイズの分散が小さくなるように設定するものである。 According to a fifth aspect of the present invention, the control means is set so that the noise variance decreases as the comfort level of the subject increases.
請求項6においては、空調手段による空調に対する対象者の快適さの度合いである快適度が改善するように、前記空調手段の運転状態を調節する空調制御方法であって、前記対象者の快適度と、当該快適度に影響を与える前記空調に関する要因と、の関係を学習し、学習した前記対象者の快適度と前記空調に関する要因との関係から前記対象者の快適度を改善することが可能な前記空調手段の運転状態の希望値を算出し、前記希望値に、生体ゆらぎ理論に基づいて算出されたノイズを加算して前記空調手段の運転状態の目標値を算出し、前記空調手段の運転状態が前記目標値となるように制御する一連の空調制御を繰り返す構成とされており、前記対象者が複数いる場合には、前記空調に関する要因が各対象者の快適度に与える影響の大きさの度合いである影響度を算出し、前記影響度によって重み付けされた各対象者の快適度の平均値を算出し、当該快適度の平均値が最大となる前記希望値にノイズを加算して前記空調手段の運転状態の目標値を算出するものである。 The air conditioning control method according to claim 6 , wherein the air conditioning control method adjusts the operating state of the air conditioning means so that the comfort level, which is the degree of comfort of the target person with respect to the air conditioning by the air conditioning means, is improved. And the factors related to the air conditioning that affect the comfort level, and the comfort level of the target person can be improved from the relationship between the learned comfort levels of the target person and the factors related to the air conditioning. Calculating a desired value of the operating state of the air conditioning unit, adding a noise calculated based on the biological fluctuation theory to the desired value to calculate a target value of the operating state of the air conditioning unit, It is configured to repeat a series of air-conditioning control for controlling the operation state to be the target value . When there are a plurality of target persons, the influence of the air-conditioning factors on the comfort level of each target person is large. The The degree of influence is calculated, the average value of the comfort level of each subject weighted by the degree of influence is calculated, and noise is added to the desired value that maximizes the average value of the degree of comfort. The target value of the operation state of the means is calculated.
本発明の効果として、以下に示すような効果を奏する。 As effects of the present invention, the following effects can be obtained.
請求項1においては、対象者の快適度と当該快適度に影響を与える空調に関する要因との関係を学習することで、対象者の快適度を改善することができる運転状態を効率良く探索すると同時に、生体ゆらぎ理論を用いることで、対象者の快適度を改善することができる運転状態をノイズの範囲から柔軟に探索することができる。また、複数の対象者の快適度を同時に改善することができる。
In
請求項2においては、アンビエント空調手段とタスク空調手段を組み合わせて用いている場合にも、対象者の快適度が改善するような運転状態の制御を行うことができる。 In claim 2 , even when the ambient air conditioning means and the task air conditioning means are used in combination, it is possible to control the driving state so as to improve the comfort level of the subject.
請求項3においては、タスク空調手段の風量を制御することで、対象者の快適度の改善を図ることができる。 In Claim 3 , the comfort level of the subject can be improved by controlling the air volume of the task air conditioning means.
請求項4においては、対象者の快適度と当該快適度に影響を与える空調に関する要因との関係を適切に学習することができる。 In Claim 4 , the relationship between a subject's comfort level and the factor regarding the air conditioning which affects the said comfort level can be learned appropriately.
請求項5においては、より効率的かつ柔軟に対象者の快適度の改善を図ることができる。 According to the fifth aspect , the comfort level of the subject can be improved more efficiently and flexibly.
請求項6においては、対象者の快適度と当該快適度に影響を与える空調に関する要因との関係を学習することで、対象者の快適度を改善することができる運転状態を効率良く探索すると同時に、生体ゆらぎ理論を用いることで、対象者の快適度を改善することができる運転状態をノイズの範囲から柔軟に探索することができる。また、複数の対象者の快適度を同時に改善することができる。 In claim 6 , by simultaneously learning the driving state that can improve the comfort level of the subject by learning the relationship between the comfort level of the subject and the factors relating to air conditioning that affect the comfort level. By using the biological fluctuation theory, it is possible to flexibly search for a driving state capable of improving the comfort level of the subject from the noise range. Moreover, the comfort levels of a plurality of subjects can be improved at the same time.
まず、図1を用いて、本発明の実施の一形態に係る空調制御システム4の構成について説明する。 First, the structure of the air-conditioning control system 4 which concerns on one Embodiment of this invention is demonstrated using FIG.
空調制御システム4は、部屋1の内部(室内)に在室している人(対象者2)の快適度が改善するように、室内の空調(空気調和)を行うものである。空調制御システム4は、主としてエアコン10・10、扇風機20、温度センサ30、快適度申告ダイヤル40及びパソコン50を具備する。
The air conditioning control system 4 performs indoor air conditioning (air conditioning) so as to improve the comfort level of a person (target person 2) who is present inside the room 1 (in the room). The air conditioning control system 4 mainly includes
エアコン10・10は、本発明に係る空調手段及びアンビエント空調手段の実施の一形態である。エアコン10・10は、室内全体の空調を行うものである。エアコン10・10は、部屋1内の適宜の位置に配置される。エアコン10は、低温に冷却された空気(冷風)を吹き出すことが可能である。エアコン10は、冷風の吹き出しの有無を切り替えることにより、室内全体の温度を任意の温度に調節することができる。
The
扇風機20は、本発明に係る空調手段及びタスク空調手段の実施の一形態である。扇風機20は、室内に在室している対象者2の周囲の局所的な空調を行うものである。扇風機20は、対象者2の近傍に配置される。扇風機20は、その風量を「弱」(最も風が弱い)、「中」、「強」(最も風が強い)、又は「切」(送風を停止した状態)の4段階に変更することができる。また、扇風機20は、送風する方向を所定の範囲内で任意に変更(首振り)することができる。扇風機20の運転(すなわち、4段階の風量及び送風する方向)を適宜制御することで、対象者2の周囲の局所的な空調を任意に行うことができる。 The electric fan 20 is an embodiment of the air conditioning means and the task air conditioning means according to the present invention. The electric fan 20 performs local air-conditioning around the subject 2 in the room. The electric fan 20 is disposed in the vicinity of the subject 2. The electric fan 20 can change the air volume into four stages of “weak” (the weakest wind), “medium”, “strong” (the strongest wind), or “off” (the state where the blowing is stopped). it can. Further, the electric fan 20 can arbitrarily change (swing) the blowing direction within a predetermined range. By appropriately controlling the operation of the electric fan 20 (that is, the four-stage air volume and the air blowing direction), local air conditioning around the subject 2 can be arbitrarily performed.
温度センサ30は、部屋1内(室内)の温度を検出するものである。温度センサ30は、部屋1内で、扇風機20による空調の影響を受けない(扇風機20からの風を受けない)位置に配置される。
The
快適度申告ダイヤル40は、本発明に係る快適度検出手段の実施の一形態である。快適度申告ダイヤル40は、空調に関する要因に対する対象者2の快適度を検出するものである。
The comfort
ここで「快適度」とは、対象者2が周囲の空調に関する要因(本実施形態においては、後述する(1)対象者2の体感温度及び(2)扇風機20の風量が許容できる風量であるか)から感じる快適さ(快感/不快感)の度合いを示すものである。対象者2が快適と感じるほど快適度は高く、対象者2が不快と感じるほど快適度は低いものとする。 Here, the “comfort level” is a factor related to the surrounding air conditioning by the subject 2 (in this embodiment, (1) the temperature of the subject 2 to be described later and (2) the amount of air that can be allowed by the fan 20. It indicates the degree of comfort (pleasure / discomfort) felt from The comfort level is higher as the subject 2 feels more comfortable, and the comfort level is lower as the subject 2 feels uncomfortable.
快適度申告ダイヤル40は、対象者2が着座する机3の上に配置される。対象者2が、自らが周囲の空調に関する要因に対して感じている快適度を快適度申告ダイヤル40で指し示すことによって、当該対象者2の現在の快適度を検出することができる。
The comfort
パソコン50は、本発明に係る制御手段の実施の一形態である。パソコン50は、対象者2の快適度が改善(向上)するように、エアコン10及び扇風機20の運転を制御するものである。パソコン50は、RAMやROM等の記憶部、CPU等の演算処理部等により構成され、種々の情報に基づいて所定の演算処理や記憶等を行うことができる。
The
パソコン50はエアコン10に接続され、当該エアコン10の運転状態を制御することができる。
パソコン50は扇風機20に接続され、当該扇風機20の運転状態を制御することができる。
パソコン50は温度センサ30に接続され、当該温度センサ30によって検出された室内の温度に関する情報を常時取得することができる。
パソコン50は快適度申告ダイヤル40に接続され、当該快適度申告ダイヤル40によって検出された対象者2の快適度に関する情報を常時取得することができる。
The
The
The
The
ここで、パソコン50によって制御されるエアコン10の「運転状態」とは、当該エアコン10によって調節される部屋1内の温度の目標値(設定値)を指すものとする。すなわち、エアコン10の運転状態(目標値)が設定されると、パソコン50は温度センサ30によって検出される部屋1内の温度が当該目標値になるように、エアコン10の運転を制御する。
また、パソコン50によって制御される扇風機20の「運転状態」とは、当該扇風機20の風量(「弱」、「中」、「強」又は「切」)、及び送風する方向(首振りの速度、頻度、角度等)を指すものとする。すなわち、扇風機20の運転状態(風量及び送風する方向)が設定されると、パソコン50は当該設定された運転状態に従って扇風機20の運転を制御する。
Here, the “operating state” of the
The “operating state” of the electric fan 20 controlled by the
なお、図1においては、説明の便宜上、室内に対象者2が1名だけ在室している様子を図示しているが、本発明はこれに限るものではなく、2名以上の対象者2が在室していても良い。空調制御システム4は、部屋1に在室している全ての対象者2の快適度がそれぞれ改善するように、エアコン10及び扇風機20の運転状態を制御することが可能である。この場合、各対象者2に対応して快適度申告ダイヤル40が設けられる。
また、図1においては、説明の便宜上、室内に扇風機20が1台だけ設けられている様子を図示しているが、本発明はこれに限るものではない。例えば、扇風機20は、複数の対象者2にそれぞれ1台ずつ設けても良い。また、1台の扇風機20の送風する方向を変化させることによって複数の対象者2の空調を行っても良い。
In FIG. 1, for convenience of explanation, a state in which only one subject 2 is present in the room is illustrated, but the present invention is not limited to this, and two or more subjects 2 are shown. May be in the room. The air conditioning control system 4 can control the operating states of the
Further, in FIG. 1, for convenience of explanation, a state in which only one electric fan 20 is provided in the room is illustrated, but the present invention is not limited to this. For example, one electric fan 20 may be provided for each of the plurality of subjects 2. Moreover, you may air-condition the several subject 2 by changing the direction which the one fan 20 blows.
次に、図2(a)を用いて、上述の如く構成された空調制御システム4による、部屋1内の空調(エアコン10及び扇風機20の制御)の様子(空調制御方法)について説明する。
Next, the state (air conditioning control method) of the air conditioning in the room 1 (control of the
空調制御システム4は、室内に在室している全ての対象者2の快適度がそれぞれ改善するように、各対象者2の快適度を常時検出し、当該快適度に基づいて空調機器(エアコン10及び扇風機20)の運転を自動的に制御する。この際、各対象者2の快適度がそれぞれ改善するような空調パターン(エアコン10及び扇風機20の運転状態の制御値の組み合わせ)を効率的かつ柔軟に探索するために、「学習」及び「生体ゆらぎ理論」が用いられる。以下、このような空調制御システム4による制御について順に説明する。
The air conditioning control system 4 constantly detects the comfort level of each target person 2 so that the comfort levels of all the target persons 2 in the room are improved, and based on the comfort level, the air conditioner (air conditioner) 10 and the fan 20) are automatically controlled. At this time, in order to efficiently and flexibly search for an air conditioning pattern (combination of control values of the operating state of the
パソコン50による制御の前提として、初期状態においては、パソコン50はエアコン10及び扇風機20を所定の運転状態(初期値)に設定する。
As a premise of control by the
図2(a)に示すステップS110において、パソコン50は、快適度申告ダイヤル40を用いて検出された室内に在室している各対象者2の快適度をそれぞれ取得する。
パソコン50は、当該ステップS110の処理を行った後、ステップS120に移行する。
In step S <b> 110 shown in FIG. 2A, the
After performing the process of step S110, the
ステップS120において、パソコン50は、各空調機器(エアコン10及び扇風機20)の運転状態の制御値(空調パターン)とステップS110で得られた各対象者2の快適度との組み合わせの履歴から、各対象者2の快適度と、当該快適度に影響を与える空調に関する要因と、の関係を学習すると共に、当該学習結果に基づいて各対象者2の快適度が高くなる各空調機器(エアコン10及び扇風機20)の運転状態の制御値の候補を算出する。
なお、ステップS120の処理内容の詳細については後述する。
パソコン50は、ステップS120の処理を行った後、ステップS130に移行する。
In step S120, the
Details of the processing content of step S120 will be described later.
After performing the process of step S120, the
ステップS130において、パソコン50は、ステップS120における学習結果に基づいて、各空調機器(エアコン10及び扇風機20)の運転状態の実際の制御値(目標値)を決定する。
具体的には、ステップS120における学習結果に基づいて算出される各空調機器の運転状態の制御値に、生体ゆらぎ理論によるノイズを加算したものを、実際の制御値として決定する。
なお、ステップS130の処理内容の詳細については後述する。
パソコン50は、ステップS130の処理を行った後、ステップS140に移行する。
In step S130, the
Specifically, a value obtained by adding noise based on the biological fluctuation theory to the control value of the operating state of each air conditioner calculated based on the learning result in step S120 is determined as the actual control value.
Details of the processing content of step S130 will be described later.
After performing the process of step S130, the
ステップS140において、パソコン50は、各空調機器の運転状態がステップS130において決定された制御値(目標値)になるように、各空調機器の運転を制御する。
In step S140, the
空調制御システム4においては、上記ステップS110からステップS140までの一連の処理(当該一連の処理を単に「空調制御」と記す)を繰り返すことで、室内に在室している複数の対象者2の快適度がそれぞれ改善するように、空調機器を自動的に制御することができる。
この空調制御のステップS120において、各対象者2の快適度と、当該快適度に影響を与える空調に関する要因と、の関係を学習することで、各対象者2の快適度を改善することが可能な各空調機器の運転状態の制御値を効率的に探索することが可能となる。また、空調制御の繰り返しに伴って学習を繰り返すことで、当該学習の精度(確かさ)の向上が期待される。
また、空調制御のステップS130において、生体ゆらぎ理論を用いることで、ステップS120の学習の不確かさ等を考慮した柔軟な運転状態の制御値の探索が可能となる。
In the air conditioning control system 4, by repeating a series of processing from step S <b> 110 to step S <b> 140 (the series of processing is simply referred to as “air conditioning control”), a plurality of subjects 2 who are present in the room are selected. The air conditioner can be automatically controlled so that the comfort level is improved.
In step S120 of this air conditioning control, it is possible to improve the comfort level of each target person 2 by learning the relationship between the comfort level of each target person 2 and the factors relating to air conditioning that affect the comfort level. It becomes possible to search efficiently the control value of the operating state of each air conditioner. Further, by repeating the learning with the repetition of the air conditioning control, an improvement in the accuracy (certainty) of the learning is expected.
Further, by using the biological fluctuation theory in step S130 of the air conditioning control, it is possible to search for a flexible control value of the operating state in consideration of the learning uncertainty in step S120.
次に、図2(b)を用いて、ステップS120(学習)の処理内容について詳細に説明する。 Next, the processing content of step S120 (learning) will be described in detail with reference to FIG.
ステップS121において、パソコン50は、ステップS110で得られた各対象者2の快適度と、当該快適度が得られた際の各空調機器の運転状態の制御値に基づいて、各対象者2の快適度と、当該快適度に影響を与える空調に関する要因と、の関係を非線形重回帰分析によって学習(算出)する。
In step S <b> 121, the
ここで、本実施形態においては、各対象者2の快適度に影響を与える空調に関する「要因」を、(1)対象者2の体感温度、及び(2)扇風機20の風量が許容できる風量であるか、の2つに分類する。 Here, in the present embodiment, the “factor” relating to air conditioning that affects the comfort level of each subject 2 is defined as (1) the sensible temperature of the subject 2 and (2) the amount of air that the air flow of the fan 20 can allow. There are two categories:
上記要因(1)について、対象者2の体感温度は、部屋1内の温度から、対象者2が扇風機20の風を受けた際に体感温度が減少する減少値を差し引いたものとする。部屋1内の温度は、温度センサ30によって検出される。扇風機20による体感温度の減少値は、当該扇風機20の風量に応じた値が予めパソコン50に記憶される。例えば、風量が「弱」である場合には1.5(℃)、「中」である場合には2.3(℃)、「強」である場合には2.8(℃)、「切」である場合には0(℃)等と記憶される。
Regarding the factor (1), the temperature of the subject 2 is the temperature in the
さらに、扇風機20は送風する方向を変更(首振り)することができるため、当該方向によっては対象者2に風が当たらない時間がある場合もある。このような場合には、上記体感温度の減少値の、風が対象者2に当たっている時間と当たっていない時間との重み付き平均値を算出し、当該重み付き平均値を減少値として用いる。例えば、扇風機20の風量が「強」で、対象者2に風が当たっている時間の割合が25(%)である場合、体感温度の減少値は2.8×25/100=0.7(℃)とする。 Furthermore, since the electric fan 20 can change (swing) the direction in which the air is blown, there is a case where there is a time when the wind does not hit the subject 2 depending on the direction. In such a case, a weighted average value between the time when the wind is hitting the subject 2 and the time when the wind is not hit is calculated and the weighted average value is used as the decrease value. For example, when the air volume of the electric fan 20 is “strong” and the ratio of the time when the subject 2 is hit by the wind is 25 (%), the decrease in the sensible temperature is 2.8 × 25/100 = 0.7. (° C).
このようにして、対象者2の体感温度は、部屋1内の温度から、対象者2が扇風機20の風を受けた際の体感温度の減少値を差し引くことによって算出される。例えば、部屋1内の温度が25(℃)、扇風機20による体感温度の減少値が0.7(℃)であれば、体感温度は25−0.7=24.3(℃)となる。また、上述の如く扇風機20からの風が常時対象者2に当たっているわけではない(扇風機20が首振りしている)場合であっても、体感温度を算出することができる。
In this way, the sensible temperature of the subject 2 is calculated by subtracting the decrease in the sensible temperature when the subject 2 receives the wind of the electric fan 20 from the temperature in the
上記要因(2)について、体感温度だけではなく、扇風機20の風量自体が対象者2にとって許容できない場合も想定される。扇風機20の風量が対象者2にとって許容できない場合とは、例えば扇風機20の風量が強すぎて目が乾燥する場合や、扇風機20の風量が強すぎて書類が飛ばされそうになり作業が行い難くなる場合等が想定される。 Regarding the above factor (2), not only the sensory temperature but also the air volume itself of the electric fan 20 is assumed to be unacceptable for the subject 2. The case where the air volume of the fan 20 is unacceptable for the subject 2 is, for example, when the air volume of the fan 20 is too strong and the eyes are dry, or when the fan 20 is too strong and the document is likely to be skipped, making it difficult to perform the work. The case where it becomes is assumed.
パソコン50は、下記の数1に示すような、各対象者2の快適度と、当該快適度に影響を与える空調に関する要因と、の関係を学習(算出)する。
The
上記数1に示すように、対象者2の快適度を回帰した関数は、上記要因(1)対象者2の体感温度に関する項(右辺の第1項)と、上記要因(2)扇風機20の風量が許容できる風量であるかに関する項(右辺の第2項)と、により構成される。
As shown in the
上記数1のうち、要因(1)対象者2の体感温度に関する項(右辺の第1項)では、ガウス関数に従って中心と分散を決定する。図3(a)は、当該右辺の第1項を模式的に図示したものである。
Of the
ここで、図3(a)に示すように、当該ガウス関数の中心は、対象者2が最も快適であると感じる時の体感温度(快適体感温度)である。 Here, as shown to Fig.3 (a), the center of the said Gaussian function is the body temperature (feeling body temperature) when the subject 2 feels most comfortable.
また、図3(a)に示すように、対象者2の体感温度の影響度(上記数1参照)が比較的小さい(ガウス関数の分散が大きい)ほど、幅広い体感温度において比較的高い快適度が得られる。一方、対象者2の体感温度の影響度が比較的大きい(ガウス関数の分散が小さい)ほど、高い快適度が得られる体感温度の範囲は比較的狭くなる。 Further, as shown in FIG. 3A, the degree of influence of the sensible temperature of the subject 2 (see the above equation 1) is relatively small (the variance of the Gaussian function is large), and the comfort level is relatively high at a wide range of sensible temperatures. Is obtained. On the other hand, as the influence level of the sensible temperature of the subject 2 is relatively large (the variance of the Gaussian function is small), the range of sensible temperature at which a high comfort level is obtained becomes relatively narrow.
このように、対象者2の体感温度の影響度とは、体感温度が対象者2の快適度に与える影響の大きさの度合いを表すものである。すなわち、対象者2の体感温度の影響度が大きい場合には、体感温度が変化すると快適度も急激に変化する。一方、対象者2の体感温度の影響度が小さい場合には、体感温度が変化すると快適度は比較的緩やかに変化する。 As described above, the influence level of the sensible temperature of the target person 2 represents the degree of the magnitude of the influence of the sensible temperature on the comfort level of the target person 2. That is, when the degree of influence of the sensible temperature of the subject 2 is large, the comfort level also changes abruptly when the sensible temperature changes. On the other hand, when the degree of influence of the sensible temperature of the subject 2 is small, the comfort level changes relatively slowly as the sensible temperature changes.
上記数1のうち、要因(2)扇風機20の風量が許容できる風量であるかに関する項(右辺の第2項)は、対象者2に対する扇風機20の風量が当該対象者2の許容風量を超えた場合にだけ、快適度から定数を差し引くことを意味している。例えば、図3(b)に示すように、学習によってある対象者2の許容風量が「中」であると判断された場合、当該対象者2に対する扇風機20の風量が「強」である(許容風量を超えている)場合には、上記数1の右辺の第2項の値は−Mとなる。すなわち、当該右辺の第1項の快適度から定数(M)を差し引くことになる。一方、対象者2に対する扇風機20の風量が「中」以下(「中」、「弱」又は「切」)である(許容風量以下である)場合には、上記数1の右辺の第2項の値は0となる。
Among the
パソコン50は、当該ステップS121の処理を行った後、ステップS122に移行する。
After performing the process of step S121, the
ステップS122において、パソコン50は、非線形重回帰分析の後処理を行う。
具体的には、下記の数2を用いて、各空調機器(エアコン10及び扇風機20)の運転状態の制御値の候補を算出する。
In step S122, the
Specifically, candidates for control values of the operating state of each air conditioner (
ここで、上記数2に示すような条件を満たす(すなわち、全ての対象者2の予測快適度が一定の値を超える)各空調機器の運転状態の制御値の候補(組み合わせ)は複数パターン存在し得る。
例えば、(a)エアコン10の運転状態(目標値)が25(℃)で、かつ扇風機20の運転状態(風量)が「弱」で風が常に特定の対象者2に当たっている場合と、(b)エアコン10の運転状態が26(℃)で、かつ扇風機20の運転状態が「中」で風が常に特定の対象者2に当たっている場合とでは、当該対象者2の快適度は略同一になると考えられる。
よって本実施形態においては、上記数2を用いて、全ての対象者2の予測快適度が一定の値を超える各空調機器の運転状態の制御値の候補の集合を算出する。
Here, there are a plurality of patterns of control value candidates (combinations) for the operating state of each air conditioner that satisfy the condition shown in Equation 2 above (that is, the predicted comfort level of all subjects 2 exceeds a certain value). Can do.
For example, (a) the operation state (target value) of the
Therefore, in the present embodiment, a set of control value candidates for the operating state of each air conditioner in which the predicted comfort levels of all the subjects 2 exceed a certain value is calculated using the above formula 2.
パソコン50は、ステップS122の処理を行った後、ステップS120の処理を終了し、ステップS130(図2(a)参照)に移行する。
After performing the process of step S122, the
上述の如く、ステップS120(学習)の処理においては、各空調機器の運転状態の制御値及び取得した対象者2の快適度から、快適度と当該快適度に影響を与える要因との関係を学習する。このように、限られたデータから快適度と当該快適度に影響を与える要因との関係(数1参照)を学習して利用することで、効率的な快適度の改善を図ることができる。 As described above, in the process of step S120 (learning), the relationship between the comfort level and the factors affecting the comfort level is learned from the control value of the operating state of each air conditioner and the acquired comfort level of the target person 2. To do. As described above, it is possible to improve the comfort level efficiently by learning and using the relationship between the comfort level and the factors that affect the comfort level (see Equation 1) from limited data.
次に、ステップS130(制御値の決定)の処理内容について詳細に説明する。 Next, the processing contents of step S130 (control value determination) will be described in detail.
ステップS130において、パソコン50は、ステップS120における学習結果に基づいて各空調機器の実際の制御値(目標値)を算出(決定)する。
具体的には、パソコン50は、下記の数3を用いて、各空調機器の実際の運転状態の目標値を決定する。
In step S130, the
Specifically, the
ここで、上記数3の第1式の右辺の第1項は、各対象者2の快適度が改善すると考えられる各空調機器の運転状態の制御値(以下、単に「希望値」と記す)である。具体的には、当該右辺の第1項は、各対象者2の体感温度の影響度の合計が1になるように正規化し、当該影響度により重み付けされた予測快適度の平均値が最大となるような制御値の候補を「希望値」として決定することを意味している。これによって、当該希望値は、各扇風機20の風量が各対象者2の許容風量以下で、かつ各対象者2の体感温度が当該各対象者2の快適体感温度に近くなるような値となる。 Here, the first term on the right-hand side of the first equation of Equation 3 is the control value of the operating state of each air conditioner considered to improve the comfort level of each subject 2 (hereinafter simply referred to as “desired value”). It is. Specifically, the first term on the right side is normalized so that the total degree of influence of the sensible temperature of each subject 2 is 1, and the average value of the predicted comfort level weighted by the degree of influence is the maximum. This means that a candidate for a control value is determined as a “desired value”. Thus, the desired value is a value such that the air volume of each fan 20 is equal to or less than the allowable air volume of each subject 2 and the sensible temperature of each subject 2 is close to the comfortable sensible temperature of each subject 2. .
また、上記数3の第1式の右辺の第2項は、生体ゆらぎ理論(ゆらぎ)によるノイズである。 In addition, the second term on the right side of the first expression of Equation 3 is noise based on biological fluctuation theory (fluctuation).
ここで、「生体ゆらぎ理論(ゆらぎ)」とは、状況の良さに応じてノイズの大きさを変更し、当該ノイズの範囲内から制御値を探索する手法である。
すなわち、状況が良い場合には小さなノイズを用いて、近傍(狭い範囲)から制御値を丁寧に探索する。一方、状況が悪い場合には大きなノイズを用いて、広範囲から制御値を探索する。
Here, “biological fluctuation theory (fluctuation)” is a technique for changing the magnitude of noise according to the goodness of the situation and searching for a control value from the range of the noise.
That is, when the situation is good, the control value is carefully searched from the vicinity (narrow range) using small noise. On the other hand, when the situation is bad, the control value is searched from a wide range using a large noise.
本実施形態においては、状況の良さとは「各対象者2の快適度」を意味する。すなわち、各対象者2の快適度の合計値が大きい場合には小さなノイズ、各対象者2の快適度の合計値が小さい場合には大きなノイズを与えることで、状況の悪さによる制御効率の悪化を抑制することができる(上記数3の第2式及び第3式参照)。 In the present embodiment, the good situation means “comfort level of each subject 2”. That is, a small noise is given when the total comfort level of each subject 2 is large, and a large noise is given when the total comfort level of each subject 2 is small. (Refer to the second and third formulas in the above equation 3).
このように、パソコン50は、上記数3の第1式の右辺の第1項(希望値)に第二項(ノイズ)を加えて、各空調機器の運転状態の実際の制御値(目標値)を算出(決定)する。すなわち、パソコン50は、希望値を中心とするノイズの範囲内から、次の制御値を探索することになる。
In this way, the
上述の如く、ステップS130(制御値の決定)の処理においては、各対象者2の快適度に基づくノイズを設定し、当該ノイズの範囲内から次の制御値を探索する。このように、ステップS120の学習に加えて生体ゆらぎ理論を用いることで、当該学習の不確かさを考慮し、当該学習の結果だけに縛られることなく柔軟な制御値の探索が可能となる。 As described above, in step S130 (control value determination), noise based on the comfort level of each subject 2 is set, and the next control value is searched for within the range of the noise. In this way, by using the biological fluctuation theory in addition to the learning in step S120, it is possible to search for a flexible control value in consideration of the uncertainties of the learning without being limited only by the learning results.
また、上述の空調制御を繰り返し行うことによって、適切な制御値の探索が行われると、電力消費の大きいエアコン10の制御値が必要以上に低い値にならないため、省エネ効果も期待することができる。
また、上述の空調制御を繰り返し行うことによって、状況の変化(例えば、対象者2の好みの変化、対象者2の移動等)にも追従することができる。
In addition, when an appropriate control value is searched for by repeatedly performing the above-described air conditioning control, the control value of the
Further, by repeatedly performing the air conditioning control described above, it is possible to follow changes in the situation (for example, changes in the preference of the subject 2, movement of the subject 2, etc.).
以上の如く、本実施形態に係る空調制御システム4は、
室内の空調を行う空調手段(エアコン10及び扇風機20)と、
前記空調手段による空調に対する対象者2の快適さの度合いである快適度を検出する快適度申告ダイヤル40(快適度検出手段)と、
対象者2の快適度が改善するように、前記空調手段の運転状態を調節するパソコン50(制御手段)と、
を具備する空調制御システム4であって、
パソコン50は、
対象者2の快適度と、当該快適度に影響を与える前記空調に関する要因と、の関係を学習し(上記数1)、
学習した対象者2の快適度と前記空調に関する要因との関係から対象者2の快適度を改善することが可能な前記空調手段の運転状態の希望値を算出し(上記数2)、
前記希望値に、生体ゆらぎ理論に基づいて算出されたノイズを加算して前記空調手段の運転状態の目標値を算出し(上記数2)、
前記空調手段の運転状態が前記目標値となるように制御する一連の空調制御を繰り返すものである。
このように構成することにより、対象者2の快適度と当該快適度に影響を与える空調に関する要因との関係を学習することで、対象者2の快適度を改善することができる運転状態を効率良く探索すると同時に、生体ゆらぎ理論を用いることで、対象者2の快適度を改善することができる運転状態をノイズの範囲から柔軟に探索することができる。すなわち、快適度を改善するための制御の効率化と高精度化の両立を図ることが可能となる。
As described above, the air conditioning control system 4 according to the present embodiment is
Air conditioning means (
A comfort level reporting dial 40 (comfort level detecting means) for detecting a comfort level that is a degree of comfort of the subject 2 with respect to air conditioning by the air conditioning means;
A personal computer 50 (control means) for adjusting the operating state of the air conditioning means so that the comfort level of the subject 2 is improved;
An air conditioning control system 4 comprising:
Learning the relationship between the comfort level of the subject 2 and the factors related to the air conditioning that affect the comfort level (the above formula 1),
Calculate a desired value of the operating state of the air conditioning means capable of improving the comfort level of the subject person 2 from the relationship between the learned comfort level of the subject person 2 and the factors related to the air conditioning (the above formula 2),
Add the noise calculated based on the biological fluctuation theory to the desired value to calculate the target value of the operating state of the air conditioning means (the above formula 2),
A series of air-conditioning control for controlling the air-conditioning means so that the operation state of the air-conditioning means becomes the target value is repeated.
By configuring in this way, by learning the relationship between the comfort level of the subject person 2 and the factors relating to air conditioning that affect the comfort level, the driving state that can improve the comfort level of the subject person 2 is improved. At the same time as searching well, by using the biological fluctuation theory, it is possible to flexibly search the driving state that can improve the comfort level of the subject 2 from the range of noise. That is, it is possible to achieve both efficiency and high accuracy of control for improving the comfort level.
また、パソコン50は、
対象者2が複数いる場合には、
前記空調に関する要因が各対象者2の快適度に与える影響の大きさの度合いである影響度を算出し(上記数1)、
前記影響度によって重み付けされた各対象者2の快適度の平均値を算出し(上記数2)、
当該快適度の平均値が最大となる前記希望値にノイズを加算して前記空調手段の運転状態の目標値を算出する(上記数2)ものである。
このように構成することにより、複数の対象者2の快適度を同時に改善することができる。
In addition, the
If there are multiple Target Persons 2,
Calculating the degree of influence, which is the degree of the influence of the factors related to air conditioning on the comfort level of each subject 2 (the above formula 1),
An average value of the comfort level of each subject 2 weighted by the influence level is calculated (the above formula 2),
The target value of the operating state of the air conditioning means is calculated by adding noise to the desired value at which the average value of the comfort level is maximized (the above formula 2).
By comprising in this way, the comfort level of the some subject 2 can be improved simultaneously.
また、前記空調手段は、
室内全体の空調を行うエアコン10(アンビエント空調手段)と、
対象者2の周囲の局所的な空調を行う扇風機20(タスク空調手段)と、
を含み、
パソコン50は、
エアコン10及び扇風機20の運転をそれぞれ個別に制御するものである。
このように構成することにより、エアコン10と扇風機20を組み合わせて用いている場合にも、対象者2の快適度が改善するような運転状態の制御を行うことができる。
The air-conditioning means includes
An air conditioner 10 (ambient air conditioning means) for air conditioning the entire room,
A fan 20 (task air-conditioning means) that performs local air-conditioning around the subject 2;
Including
The operation of the
With this configuration, even when the
また、扇風機20の運転状態は、
当該扇風機20が空調の際に放出する空気の風量を含むものである。
このように構成することにより、扇風機20の風量を制御することで、対象者2の快適度の改善を図ることができる。
The operating state of the fan 20 is
The electric fan 20 includes the amount of air discharged during air conditioning.
By configuring in this way, the comfort level of the subject 2 can be improved by controlling the air volume of the electric fan 20.
また、パソコン50は、
対象者2の快適度と、当該快適度に影響を与える前記空調に関する要因と、の関係を学習する際に、非線形重回帰分析を用いるものである。
このように構成することにより、対象者2の快適度と当該快適度に影響を与える空調に関する要因との関係を適切に学習することができる。
In addition, the
Nonlinear multiple regression analysis is used when learning the relationship between the comfort level of the subject 2 and the factors relating to the air conditioning that affect the comfort level.
By comprising in this way, the relationship between the comfort level of the subject person 2 and the factor regarding the air conditioning which affects the said comfort level can be learned appropriately.
また、パソコン50は、
対象者2の快適度が高いほど前記ノイズの分散が小さくなるように設定するものである。
このように構成することにより、より効率的かつ柔軟に対象者2の快適度の改善を図ることができる。
In addition, the
The variance of the noise is set to be smaller as the comfort level of the subject 2 is higher.
By comprising in this way, the comfort level of the subject 2 can be improved more efficiently and flexibly.
また、本実施形態に係る空調制御方法は、
空調手段(エアコン10及び扇風機20)による空調に対する対象者2の快適さの度合いである快適度が改善するように、前記空調手段の運転状態を調節する空調制御方法であって、
対象者2の快適度と、当該快適度に影響を与える前記空調に関する要因と、の関係を学習し、
学習した対象者2の快適度と前記空調に関する要因との関係から対象者2の快適度を改善することが可能な前記空調手段の運転状態の希望値を算出し、
前記希望値に、生体ゆらぎ理論に基づいて算出されたノイズを加算して前記空調手段の運転状態の目標値を算出し、
前記空調手段の運転状態が前記目標値となるように制御する一連の空調制御を繰り返すものである。
このように構成することにより、対象者2の快適度と当該快適度に影響を与える空調に関する要因との関係を学習することで、対象者2の快適度を改善することができる運転状態を効率良く探索すると同時に、生体ゆらぎ理論を用いることで、対象者2の快適度を改善することができる運転状態をノイズの範囲から柔軟に探索することができる。
In addition, the air conditioning control method according to this embodiment
An air conditioning control method for adjusting the operating state of the air conditioning means so that the comfort level, which is the degree of comfort of the subject 2 with respect to air conditioning by the air conditioning means (
Learn the relationship between the comfort level of the subject 2 and the factors related to the air conditioning that affect the comfort level,
Calculating a desired value of the operating state of the air conditioning means capable of improving the comfort level of the subject 2 from the relationship between the learned comfort level of the subject 2 and the factors relating to the air conditioning;
Add the noise calculated based on the biological fluctuation theory to the desired value to calculate the target value of the operating state of the air conditioning means,
A series of air-conditioning control for controlling the air-conditioning means so that the operation state of the air-conditioning means becomes the target value is repeated.
By configuring in this way, by learning the relationship between the comfort level of the subject person 2 and the factors relating to air conditioning that affect the comfort level, the driving state that can improve the comfort level of the subject person 2 is improved. At the same time as searching well, by using the biological fluctuation theory, it is possible to flexibly search the driving state that can improve the comfort level of the subject 2 from the range of noise.
なお、本実施形態においては、図1を用いて空調制御システム4の構成を説明したが、本発明の構成は当該空調制御システム4の構成に限るものではない。すなわち、本発明は、エアコン10及び扇風機20の個数や設置場所等を限定するものではない。
In the present embodiment, the configuration of the air conditioning control system 4 has been described using FIG. 1, but the configuration of the present invention is not limited to the configuration of the air conditioning control system 4. That is, the present invention does not limit the number of
また、本実施形態においては、扇風機20の風量を「弱」、「中」、「強」又は「切」のいずれか(4段階)に調節する構成としたが、本発明はこれに限るものではない。すなわち、扇風機20の調節可能な段階は任意に設定することが可能である。 In the present embodiment, the air volume of the electric fan 20 is adjusted to any one of “weak”, “medium”, “strong”, and “off” (four steps), but the present invention is not limited to this. is not. That is, the adjustable stage of the fan 20 can be set arbitrarily.
また、本実施形態においては、アンビエント空調手段としてエアコン10を例示したが、本発明はこれに限るものではなく、室内全体の空調を行うことが可能なものであれば良い。また、本実施形態に係るエアコン10は、冷風の吹き出しの有無を切り替えることで室内全体の温度を調節するものとしたが、本発明はこれに限るものではなく、例えばエアコン10は冷風又は温風を吹き出すことで室内全体の温度を調節するものであっても良い。
Moreover, in this embodiment, although the
また、本実施形態においては、タスク空調手段として扇風機20を例示したが、本発明はこれに限るものではなく、対象者2の周囲の局所的な空調を行うことが可能なものであれば良い。 Moreover, in this embodiment, although the electric fan 20 was illustrated as a task air conditioning means, this invention is not restricted to this, What is necessary is just what can perform the local air conditioning around the subject 2. .
また、本実施形態においては、快適度申告ダイヤル40を用いて対象者2の快適度を検出する構成としたが、本発明はこれに限るものではない。例えば、対象者2の表情や行動を検出して、当該表情や行動に基づいて快適度を検出する構成であっても良い。
In the present embodiment, the comfort
また、本実施形態においては、パソコン50によって空調制御が行われる構成としたが、本発明はこれに限るものではなく、空調制御を行う制御手段は任意に構成することが可能である。また、当該制御手段に種々の情報を表示させることが可能な表示装置を接続し、空調制御に関する情報を表示させる構成とすることも可能である。
Moreover, in this embodiment, although it was set as the structure by which the air conditioning control is performed by the
また、本実施形態においては、ステップS120において非線形重回帰分析を用いて学習を行うものとしたが、本発明はこれに限るものではない。例えば、ニューラルネットワーク等の他の手法を用いて学習を行うことも可能である。 In this embodiment, learning is performed using nonlinear multiple regression analysis in step S120, but the present invention is not limited to this. For example, it is possible to perform learning using another technique such as a neural network.
4 空調制御システム
10 エアコン(空調手段、アンビエント空調手段)
20 扇風機(空調手段、タスク空調手段)
30 温度センサ
40 快適度申告ダイヤル(快適度検出手段)
50 パソコン(制御手段)
4 Air
20 Fan (air conditioning means, task air conditioning means)
30
50 PC (control means)
Claims (6)
前記空調手段による空調に対する対象者の快適さの度合いである快適度を検出する快適度検出手段と、
前記対象者の快適度が改善するように、前記空調手段の運転状態を調節する制御手段と、
を具備する空調制御システムであって、
前記制御手段は、
前記対象者の快適度と、当該快適度に影響を与える前記空調に関する要因と、の関係を学習し、
学習した前記対象者の快適度と前記空調に関する要因との関係から前記対象者の快適度を改善することが可能な前記空調手段の運転状態の希望値を算出し、
前記希望値に、生体ゆらぎ理論に基づいて算出されたノイズを加算して前記空調手段の運転状態の目標値を算出し、
前記空調手段の運転状態が前記目標値となるように制御する一連の空調制御を繰り返す構成とされており、
前記対象者が複数いる場合には、
前記空調に関する要因が各対象者の快適度に与える影響の大きさの度合いである影響度を算出し、
前記影響度によって重み付けされた各対象者の快適度の平均値を算出し、
当該快適度の平均値が最大となる前記希望値にノイズを加算して前記空調手段の運転状態の目標値を算出することを特徴とする、
空調制御システム。 Air conditioning means for air conditioning in the room;
Comfort level detection means for detecting a comfort level that is a degree of comfort of the subject with respect to air conditioning by the air conditioning means;
Control means for adjusting the operating state of the air conditioning means so as to improve the comfort level of the subject;
An air conditioning control system comprising:
The control means includes
Learn the relationship between the comfort level of the subject and the factors related to the air conditioning that affect the comfort level,
Calculating a desired value of the operating state of the air conditioning means capable of improving the comfort level of the subject person from the relationship between the learned comfort level of the subject person and the factors relating to the air conditioning;
Add the noise calculated based on the biological fluctuation theory to the desired value to calculate the target value of the operating state of the air conditioning means,
It is configured to repeat a series of air-conditioning control for controlling the operation state of the air-conditioning means to be the target value ,
If there are multiple subjects,
Calculating the degree of influence, which is the magnitude of the influence of the air conditioning factor on the comfort level of each subject person,
Calculate the average value of the comfort level of each subject weighted by the degree of influence,
The target value of the operating state of the air conditioning means is calculated by adding noise to the desired value at which the average value of the comfort level is maximized ,
Air conditioning control system.
室内全体の空調を行うアンビエント空調手段と、
前記対象者の周囲の局所的な空調を行うタスク空調手段と、
を含み、
前記制御手段は、
前記アンビエント空調手段及び前記タスク空調手段の運転をそれぞれ個別に制御することを特徴とする、
請求項1に記載の空調制御システム。 The air conditioning means includes:
Ambient air conditioning means for air conditioning the entire room,
Task air conditioning means for performing local air conditioning around the subject,
Including
The control means includes
The operation of the ambient air-conditioning means and the task air-conditioning means are individually controlled,
The air conditioning control system according to claim 1.
当該タスク空調手段が空調の際に放出する空気の風量を含むことを特徴とする、
請求項2に記載の空調制御システム。 The operation state of the task air conditioning means is:
The task air-conditioning means includes the air volume of air released during air-conditioning,
The air conditioning control system according to claim 2 .
前記対象者の快適度と、当該快適度に影響を与える前記空調に関する要因と、の関係を学習する際に、非線形重回帰分析を用いることを特徴とする、
請求項1から請求項3までのいずれか一項に記載の空調制御システム。 The control means includes
Nonlinear multiple regression analysis is used when learning the relationship between the comfort level of the subject and the factors relating to the air conditioning that affect the comfort level,
The air conditioning control system according to any one of claims 1 to 3 .
前記対象者の快適度が高いほど前記ノイズの分散が小さくなるように設定することを特徴とする、
請求項1から請求項4までのいずれか一項に記載の空調制御システム。 The control means includes
The degree of comfort of the subject is higher and the variance of the noise is set to be smaller.
The air conditioning control system according to any one of claims 1 to 4 .
前記対象者の快適度と、当該快適度に影響を与える前記空調に関する要因と、の関係を学習し、Learn the relationship between the comfort level of the subject and the factors related to the air conditioning that affect the comfort level,
学習した前記対象者の快適度と前記空調に関する要因との関係から前記対象者の快適度を改善することが可能な前記空調手段の運転状態の希望値を算出し、Calculating a desired value of the operating state of the air conditioning means capable of improving the comfort level of the subject person from the relationship between the learned comfort level of the subject person and the factors relating to the air conditioning;
前記希望値に、生体ゆらぎ理論に基づいて算出されたノイズを加算して前記空調手段の運転状態の目標値を算出し、Add the noise calculated based on the biological fluctuation theory to the desired value to calculate the target value of the operating state of the air conditioning means,
前記空調手段の運転状態が前記目標値となるように制御する一連の空調制御を繰り返す構成とされており、It is configured to repeat a series of air-conditioning control for controlling the operation state of the air-conditioning means to be the target value,
前記対象者が複数いる場合には、If there are multiple subjects,
前記空調に関する要因が各対象者の快適度に与える影響の大きさの度合いである影響度を算出し、Calculating the degree of influence, which is the magnitude of the influence of the air conditioning factor on the comfort level of each subject person,
前記影響度によって重み付けされた各対象者の快適度の平均値を算出し、Calculate the average value of the comfort level of each subject weighted by the degree of influence,
当該快適度の平均値が最大となる前記希望値にノイズを加算して前記空調手段の運転状態の目標値を算出することを特徴とする、The target value of the operating state of the air conditioning means is calculated by adding noise to the desired value at which the average value of the comfort level is maximized,
空調制御方法。Air conditioning control method.
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