JP6699764B1 - 空気調和システム - Google Patents

Abstract

【課題】学習モデルと制御プログラムを異なる方法で更新することで、アダプタ負荷を低減できる空気調和システムを提供する。【解決手段】空気調和システムは、空気調和機と、空気調和機と外部サーバ装置を接続するアダプタとを備えている。アダプタは、第１の更新部と、第２の更新部とを有する。第１の更新部は、外部サーバ装置から空気調和機の制御部に推奨動作を提供する新たな学習モデルを受信した場合に、当該学習モデルを第１の更新方法で更新する。第２の更新部は、外部サーバ装置から空気調和機の制御プログラムを更新する更新用制御プログラムを受信した場合に、当該更新用制御プログラムを、第１の更新方法と異なる第２の更新方法で更新する。【選択図】図２

Description

本発明は、空気調和システムに関する。

学習機能を有する空気調和システムには、記憶部が学習機能を有する場合、標準仕様設定による制御に、居住者等の好みや行動パターン等による時系列的に好適な温度環境を反映させることができる（例えば、特許文献１）。

また、例えば、空気調和システムが、サーバ装置から空気調和システム内の制御プログラム更新の通知を受けた場合、サーバ装置から更新用制御プログラムを受信し自動的に更新するシステムが知られている（例えば、特許文献２）。

特開２０１５−１１７９３３号公報 特開２００８−１９０８５３号公報

サーバ装置と室内機との間の通信を中継するアダプタを用いた場合、アダプタはサーバ装置から室内機の更新用制御プログラムを受信し、受信した更新用制御プログラムをアダプタが一時記憶し、一時記憶した更新用制御プログラムをアダプタが室内機に送信する機能を持たせることが考えられる。一方、アダプタは居住者等の好みの温度、風量などの運転データを室内機から定期的に収集し、収集したデータをサーバ装置に送信することで、サーバ装置が機械学習を行い、収集データに基づく学習済みモデルを生成するようにすることが考えられる。この場合、学習済みモデルをアダプタに記憶させることにより、アダプタは、記憶中の学習モデルを用いて室内機の制御部に推奨動作を提供することができる。さらに、サーバ装置から新たな学習モデルを受信し、受信した新たな学習モデルで記憶中の学習モデルを更新する機能を持たせることが考えられる。

本願の発明者は、アダプタに上記機能を持たせた場合、学習モデル及び制御プログラムの更新によるアダプタの処理負荷が増大する課題を見い出した。

本発明ではこのような問題に鑑み、学習モデルと制御プログラムを異なる方法で更新することで、アダプタ負荷を低減できる空気調和システムを提供することを目的とする。

一つの態様の空気調和システムは、空気調和機と、空気調和機と外部サーバ装置を接続するアダプタとを備えている。アダプタは、第１の更新部と、第２の更新部とを有する。第１の更新部は、外部サーバ装置から空気調和機の制御部に推奨動作を提供する新たな学習モデルを受信した場合に、当該学習モデルを第１の更新方法で更新する。第２の更新部は、外部サーバ装置から空気調和機の制御プログラムを更新する更新用制御プログラムを受信した場合に、当該更新用制御プログラムを、第１の更新方法と異なる第２の更新方法で更新する。

一つの側面として、学習モデルと制御プログラムを異なる方法で更新することで、アダプタ負荷を低減できる。

図１は、本実施例の空気調和システムの一例を示す説明図である。 図２は、アダプタの構成の一例を示すブロック図はある。 図３は、モデルメモリの各記憶領域の書込み及び読出しの一例を示す説明図である。 図４は、更新制御用プログラム内の分割データのデータ構造の一例を示す説明図である。 図５は、サーバ装置の構成の一例を示すブロック図である。 図６は、室内機の制御部の構成の一例を示すブロック図である。 図７は、更新切替処理に関わるアダプタ内のＣＰＵの処理動作の一例を示すフローチャートである。 図８は、第１の更新処理に関わるアダプタ内のＣＰＵの処理動作の一例を示すフローチャートである。 図９は、第２の更新処理に関わるアダプタ内のＣＰＵの処理動作の一例を示すフローチャートである。 図１０は、マイコン側更新処理に関わる制御部内の室内機マイコンの処理動作の一例を示すフローチャートである。

以下、図面に基づいて、本願の開示する空気調和システムの実施例を詳細に説明する。尚、本実施例により、開示技術が限定されるものではない。また、以下に示す各実施例は、矛盾を起こさない範囲で適宜変形しても良い。

図１は、本実施例の空気調和システム１の一例を示す説明図である。図１に示す空気調和システム１は、室内機２と、アダプタ３と、ルータ４と、サーバ装置５と、中継装置６と、通信端末７と、通信網８とを有する。

室内機２は、例えば、室内に配置され、室内の空気を加熱又は冷却する空気調和機の一部である。尚、室内機２の利用者は、リモコン９の操作により室内機２を遠隔操作することが可能である。室内機２は、本体２Ａと、当該本体２Ａを制御する制御部２Ｂとを有する。本体２Ａには、室内ファンや室内熱交換器が備えられ、室内熱交換器で冷媒と熱交換を行った室内空気が本体２Ａから吹き出されることで、部屋の暖房、冷房、除湿等が行われる。また、図示しない室外機には、室外ファンや圧縮機等が備えられている。通信端末７は、利用者のスマートフォン等の端末装置である。

アダプタ３は、室内機２とルータ４との間を無線通信で接続する通信機能と、室内機２をＡＩ（Artificial Intelligence）制御する制御機能とを有する。アダプタ３は、室内機２毎に配置するものである。ルータ４は、例えば、ＷＬＡＮ(Wireless Local Area Network)等を使用してアダプタ３と通信網８とを無線通信で接続するアクセスポイントの装置である。通信網８は、例えば、インターネット等の通信網である。サーバ装置５は、室内機２を制御するＡＩの学習モデルを生成する機能や運転履歴データ等を記憶するデータベース等を有する。尚、サーバ装置５は、例えば、データセンタに配置されている。中継装置６は、通信網８と通信で接続すると共に、サーバ装置５と通信で接続する機能を有する。中継装置６は、通信網８経由で室内機２に適用される学習モデルの生成又は更新に使用する運転履歴データ等をアダプタ３からサーバ装置５に送信する。また、中継装置６は、サーバ装置５で生成又は更新した学習モデルを通信網８経由でアダプタ３に送信する。尚、中継装置６は、例えば、データセンタ等に配置されている。

中継装置６は、第１の中継部６Ａと、第２の中継部６Ｂと、第３の中継部６Ｃとを有する。第１の中継部６Ａは、アダプタ３とサーバ装置５との間でＡＩ制御に関わる各種データを送信する。第１の中継部６Ａは、アダプタ３から受信した学習モデルの生成又は更新に使用する運転履歴データ等を通信網８経由でサーバ装置５に送信すると共に、サーバ装置５が生成又は更新した学習モデルを通信網８経由でアダプタ３に送信する。第２の中継部６Ｂは、利用者が外出先から通信端末７を使用して設定した室内機２の運転条件（冷房／暖房といった運転モードや設定温度など）を取得し、これを室内機２に送信する。第３の中継部６Ｃは、例えば、インターネット等の通信網８から天気予報等の外部データを取得し、取得した外部データをサーバ装置５に送信する。また、第３の中継部６Ｃは、外部データを通信網８経由でアダプタ３に送信する。

図２は、アダプタ３の構成の一例を示すブロック図である。図２に示すアダプタ３は、第１の通信部１１と、第２の通信部１２と、記憶部１３と、ＣＰＵ(Central Processing Unit)１４とを有する。第１の通信部１１は、室内機２内の制御部２Ｂと通信接続する、例えば、ＵＡＲＴ（Universal Asynchronous Receiver Transmitter）等の通信ＩＦ（Interface）である。第２の通信部１２は、ルータ４と通信接続する、例えば、ＷＬＡＮ等の通信ＩＦ等の通信部である。記憶部１３は、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ(Random Access Memory)等を有し、データやプログラム等の各種情報を格納する。ＣＰＵ１４は、アダプタ３全体を制御する。

図２に示すアダプタ３内の記憶部１３は、室内機２から取得した、運転履歴データを一時記憶する運転履歴メモリ１３Ａと、サーバ装置５から取得した、学習モデルを記憶するモデルメモリ１３Ｂと、外部データを記憶する外部メモリ１３Ｃと、サーバ装置５から取得した、更新制御用プログラムを記憶するプログラムメモリ１３Ｄとを有する。尚、更新制御用プログラムは、サーバ装置５から空気調和システム１の制御プログラム、例えば、室内機２を制御する制御部２Ｂのファームウェア等を更新するプログラムである。

モデルメモリ１３Ｂは、例えば、第１の領域１３０Ａ、第２の領域１３０Ｂ及び第３の領域１３０Ｃ等の複数の記憶領域１３０を有する。各記憶領域１３０のステータスには、例えば、書込み済みの学習モデルが読出し可能な状態（以下、単に読出し中と称する）、新たな学習モデルが書込み途中（以下、単に書込み中と称する）の状態や、読出し中の状態以外であって、学習モデルが書込み済みの状態がある。

ＣＰＵ１４は、取得部２１と、第１の更新部２２と、第２の更新部２３と、予測制御部２４とを有する。

取得部２１は、室内機２から所定周期、例えば５分毎の取得タイミングに運転履歴データを取得する。取得部２１は、５分周期に取得した運転履歴データを運転履歴メモリ１３Ａに記憶する。取得部２１は、運転履歴メモリ１３Ａに記憶中の運転履歴データを通信網８経由でサーバ装置５に送信する。

第１の更新部２２は、通信網８経由でサーバ装置５から学習モデルを受信し、受信した学習モデルを第１の更新方法でモデルメモリ１３Ｂに記憶する。第１の更新部２２は、第１の受信部２２Ａと、切替制御部２２Ｂとを有する。第１の受信部２２Ａは、通信網８経由でサーバ装置５から新たな学習モデルを受信し、受信した新たな学習モデルをモデルメモリ１３Ｂに記憶する。切替制御部２２Ｂは、サーバ装置５から新たな学習モデルを受信した場合に、新たな学習モデルを記憶領域１３０に書込み、新たな学習モデルを書込み中の記憶領域１３０のステータスを読出し中に切替える。尚、第１の更新方法は、第１の受信部２２Ａで受信した新たな学習モデルを、書込み済みの記憶領域１３０に上書きして記憶する方法である。

図３は、モデルメモリ１３Ｂの各記憶領域１３０の書込み及び読出しの一例を示す説明図である。尚、説明の便宜上、状況Ａ１の状態で、例えば、第１の領域１３０Ａに読出し中の学習モデル（現在モデル）、第３の領域１３０Ｃに書込み済みの学習モデル（前回モデル）を記憶し、第２の領域１３０Ｂに新たな学習モデル（最新モデル）を書込み、状況Ａ２は当該書込みが完了している状態とする。状況Ａ２の状態では、最新の学習モデルが第２の領域１３０Ｂに記憶されている。従って、学習モデルによる空気調和システム１の制御は第２の領域１３０Ｂに記憶された最新の学習モデル（現在モデル）で行われる（第２の領域１３０Ｂが読出し中となる）。この場合、第１の領域１３０Ａに記憶されている学習モデルは前回の学習モデルとなる（前回モデル）。また、第３の領域１３０Ｃに記憶されている学習モデルは前々回の学習モデルとなる（前々回モデル）。

第１の受信部２２Ａは、状況Ａ２の状態で、サーバ装置５から新たな学習モデルを受信した場合、学習モデル（現在モデル）を読み出し中の第２の領域１３０Ｂを除き、受信時刻が一番古い学習モデル（前々回モデル）が書き込まれている書込み済みの第３の領域１３０Ｃに新たな学習モデル（最新モデル）及び受信時刻を上書きで書き込む。その結果、切替制御部２２Ｂは、第３の領域１３０Ｃを書込み中の状態とする（状況Ｂ１）。当該書込みが完了すると状況Ｂ２の状態とする。すなわち、学習モデルによる空気調和システム１の制御は第３の領域１３０Ｃに記憶されている最新の学習モデル（現在モデル）で行われる（第３の領域１３０Ｃが読出し中となる）。この場合、第２の領域１３０Ｂに記憶されている学習モデルは前回の学習モデルとなる（前回モデル）。また、第１の領域１３０Ａに記憶されている学習モデルは前々回の学習モデルとなる（前々回モデル）。

同様に、第１の受信部２２Ａは、状況Ｂ２の状態で、サーバ装置５から新たな学習モデルを受信した場合、学習モデル（現在モデル）を読み出し中の第３の領域１３０Ｃを除き、受信時刻が一番古い学習モデル（前々回モデル）が書き込まれている書込み済みの第１の領域１３０Ａに新たな学習モデル（最新モデル）及び受信時刻を上書きで書き込む。その結果、切替制御部２２Ｂは、第１の領域１３０Ａを書込み中の状態とする（状況Ｃ１）。当該書込みが完了すると状況Ｃ２の状態とする。すなわち、学習モデルによる空気調和システム１の制御は第１の領域１３０Ａに記憶されている最新の学習モデル（現在モデル）で行われる（第１の領域１３０Ａが読出し中となる）。この場合、第３の領域１３０Ｃに記憶されている学習モデルは前回の学習モデルとなる（前回モデル）。また、第２の領域１３０Ｂに記憶されている学習モデルは前々回の学習モデルとなる（前々回モデル）。そして、新たな学習モデルが受信する都度、切替制御部２２Ｂ、状況が順次切り替わることになる。

次に、第２の更新方法について説明する。第２の更新部２３は、サーバ装置５から室内機２の制御部２Ｂの更新制御用プログラムを受信した場合、更新制御用プログラムを第１の更新方法と異なる第２の更新方法で制御部２Ｂの制御用プログラムを書き換える。第２の更新部２３は、第２の受信部２３Ａと、第２の送信部２３Ｂとを有する。第２の受信部２３Ａは、サーバ装置５から受信した更新制御用プログラムをプログラムメモリ１３Ｄに記憶する。第２の送信部２３Ｂは、プログラムメモリ１３Ｄに記憶された更新制御用プログラムを室内機２の制御部２Ｂに送信する。

図４は、更新制御用プログラム内の分割データ４０のデータ構造の一例を示す説明図である。更新制御用プログラムは、所定のデータ長で分割された複数の分割データ４０で構成される。分割データ４０は、データ長４１と、書込み先アドレス４２と、圧縮データ４３とを有する。データ長４１は、書込み先アドレス４２及び圧縮データ４３までのデータ長の情報（２バイト）である。書込み先アドレス４２は、対象機器である、例えば、室内機２の制御部２Ｂ内のＲＯＭ５２内のブロック５２Ａに書込む際のアドレス情報（３バイト）である。圧縮データ４３は、所定の方法で圧縮したｎバイトのデータである。圧縮データ４３の解凍後のデータの容量は、例えばＲＯＭ５２内の１ブロックの１Ｋバイト（１０２４バイト）の記憶容量に相当する。なお、データ長４１と書込み先アドレス４２は、圧縮されていない。

第２の受信部２３Ａは、サーバ装置５から更新制御用プログラム内の分割データ４０を分割データ単位で受信する。更新制御用プログラム全ての受信が完了したら、受信した分割データ４０をプログラムメモリ１３Ｄに順次記憶する。第２の送信部２３Ｂは、プログラムメモリ１３Ｂに記憶された分割データ４０を、分割データ４０内のデータ長４１を参照してデータ長分のデータを更新制御用プログラムから抽出して分割データ４０を室内機２の制御部２Ｂに順次送信する。室内機２は、分割データ４０を受信した後、分割データ４０を解凍し、解凍された分割データ４０をブロック５２Ａに書込む。更に、室内機２は、ブロック５２Ａに分割データを書き込んだ後、分割データ４０の書込み完了をアダプタ３に通知する。アダプタ３内の第２の送信部２３Ｂは、室内機２から送信済みの分割データ４０のブロック５２Ａへの書込み完了を検出した場合に、室内機２に未送信の分割データ４０がプログラムメモリ１３Ｄにあるか否かを判定する判定部２３Ｃを有する。第２の送信部２３Ｂは、未送信の分割データ４０がプログラムメモリ１３Ｄ内にある場合、室内機２内の制御部２Ｂに未送信の分割データ４０を送信する。

予測制御部２４は、学習モデルに基づき、室内機２内の制御部２Ｂを制御する。尚、説明の便宜上、予測制御部２４は、学習モデルに基づき、室内機２内の制御部２Ｂを制御する場合を例示したが、予測制御部２４は、学習モデルに基づき、室内機２の本体２Ａを直接的に制御しても良い。また、予測制御部２４は、学習モデルに基づく制御態様を制御部２Ｂに送信する。つまり、予測制御部２４が、制御部２Ｂを介して本体２Ａを間接的に制御するようにしても良く、適宜変更可能である。アダプタ３内のＣＰＵ１４は、学習モデルのダウンロード要求を検出した場合、第１の更新処理を実行すると共に、更新制御プログラムのダウンロード要求を検出した場合、第２の更新処理を実行する更新切替処理を実行する。

図５は、サーバ装置５の構成の一例を示すブロック図である。図５に示すサーバ装置５は、通信部３１と、記憶部３２と、ＣＰＵ３３とを有する。通信部３１は、中継装置６と通信接続する通信ＩＦである。記憶部３２は、例えば、ＨＤＤ(Hard Disk Drive)、ＲＯＭやＲＡＭ等を有し、データやプログラム等の各種情報を記憶する。ＣＰＵ３３は、サーバ装置５全体を制御する。

図５に示すサーバ装置５内の記憶部３２は、データメモリ３２Ａと、モデル記憶部３２Ｂと、プログラム記憶部３２Ｃとを有する。データメモリ３２Ａは、各アダプタ３から受信した運転履歴データ等を記憶する。モデル記憶部３２Ｂは、サーバ装置５で生成又は更新した学習モデルを記憶する。プログラム記憶部３２Ｃは、サーバ装置５で生成又は更新した更新制御用プログラム内の複数の分割データ４０を分割データ４０単位で記憶する。

サーバ装置５内のＣＰＵ３３は、モデル学習部３３Ａと、受信部３３Ｂと、送信部３３Ｃとを有する。

モデル学習部３３Ａは、複数の室内機２の各アダプタ３と接続してルータ４、通信網８及び中継装置６を経由して、各アダプタ３から４８時間分の運転履歴データを受信する。そして、モデル学習部３３Ａは、各アダプタ３からのデータメモリ３２Ａに記憶中の４８時間分の運転履歴データを使用して学習し、学習結果に基づき、各室内機２の学習モデルを生成又は更新する。学習モデルには、例えば、各家庭の空気調和機の運転状況に応じて室内の利用者に対する５分後の体感温度を予測し、予測する体感温度に応じて空気調和機を制御する体感温度設定予測モデルがある。

モデル学習部３３Ａは、データメモリ３２Ａに記憶中のアダプタ３毎の４８時間分の運転履歴データに基づき、当該アダプタ３対応の学習モデルを生成又は更新し、生成又は更新した学習モデルをモデル記憶部３２Ｂに記憶する。送信部３３Ｃは、中継装置６、通信網８及びルータ４経由でモデル学習部３３Ａにて生成又は更新された学習モデルをアダプタ３に送信する。また、送信部３３Ｃは、中継装置６、通信網８及びルータ４経由でプログラム記憶部３２Ｃに記憶された更新制御用プログラムの分割データ４０をアダプタ３に送信する。

図６は、室内機２の制御部２Ｂの構成の一例を示すブロック図である。図６に示す制御部２Ｂは、室内機マイコン５１と、ＲＯＭ（Read Only Memory）５２とを有する。ＲＯＭ５２は、複数のブロック５２Ａを有し、各ブロック５２Ａの記憶容量を１０２４バイトとする。尚、分割データ４０の書込み先アドレス４２は、ＲＯＭ５２内のブロック５２Ａを識別するアドレスである。

室内機マイコン５１は、受信部５１Ａと、解凍部５１Ｂと、更新部５１Ｃと、実行部５１Ｄとを有する。受信部５１Ａは、アダプタ３からの更新制御用プログラムの分割データ４０を受信する。解凍部５１Ｂは、分割データ４０を受信した場合、分割データ４０内の書込み先アドレス４２を参照し、分割データ４０内の圧縮データ４３を解凍する。更新部５１Ｃは、分割データ４０内の書込み先アドレス４２を参照し、書込み先アドレス４２に対応するＲＯＭ５２内のブロック５２Ａに解凍後のデータを上書きする。実行部５１Ｄは、更新制御用プログラムの全ての分割データ４０のＲＯＭ５２内のブロック５２Ａの上書きが完了し、上書きが完了済みの全てのデータが正常である場合、室内機マイコン５１の再起動を実行する。データが正常か否かは、例えば、上書きされた更新制御用プログラム全体のチェックサム値と更新制御用プログラムにデータとして付加された値とが一致するか否かで判断する。尚、室内機マイコン５１は、再起動を実行する際、室内機２を一時的に停止することになる。

次に本実施例の空気調和システム１の動作について説明する。図７は、更新切替処理に関わるアダプタ３内のＣＰＵ１４の処理動作の一例を示すフローチャートである。図７においてアダプタ３内のＣＰＵ１４内の第１の更新部２２は、サーバ装置５からの学習モデルのダウンロード要求を検出したか否かを判定する（ステップＳ１１）。第１の更新部２２は、学習モデルのダウンロード要求を検出した場合（ステップＳ１１、Ｙｅｓ）、図８に示す第１の更新処理を実行し（ステップＳ１２）、図７に示す処理動作を終了する。尚、第１の更新処理は、第１の更新方法を使用して学習モデルを更新するための処理である。

また、ＣＰＵ１４内の第２の更新部２３は、第１の更新部２２が学習モデルのダウンロード要求を検出しなかった場合（ステップＳ１１、Ｎｏ）、サーバ装置５からの更新制御用プログラムのダウンロード要求を検出したか否かを判定する（ステップＳ１３）。第２の更新部２３は、更新制御用プログラムのダウンロード要求を検出した場合（ステップＳ１３、Ｙｅｓ）、図９に示す第２の更新処理を実行し（ステップＳ１４）、図７に示す処理動作を終了する。尚、第２の更新処理は、第２の更新方法を使用して室内機２の制御部２Ｂの制御用プログラムを更新するための処理である。また、ＣＰＵ１４は、更新制御用プログラムのダウンロード要求を検出しなかった場合（ステップＳ１３、Ｎｏ）、図７に示す処理動作を終了する。

以上説明したように、アダプタ３は、サーバ装置５からの学習モデルのダウンロード要求を検出した場合、第１の更新方法で学習モデルを更新すると共に、サーバ装置５からの更新制御用プログラムのダウンロード要求を検出した場合、第２の更新方法で室内機２の制御部２Ｂ内の制御用プログラムを更新する。その結果、アダプタ３は、異なる方法で学習モデル及び制御部２Ｂ内の制御用プログラムを更新することで、アダプタに本来的に求められる処理（例えばデータの送受信、学習モデルの記憶）以外の処理（言い換えれば「無駄な処理」）を行うことなく、室内機２に分割データ４０を順次送信して室内機２の制御部２Ｂ側で分割データ４０の上書きを実行させるため、アダプタ３の負荷を低減できる。

図８は、第１の更新処理に関わるアダプタ３内のＣＰＵ１４の処理動作の一例を示すフローチャートである。図８においてＣＰＵ１４内の第１の更新部２２は、記憶領域１３０の最新の学習モデルが読出し中であるか否かを判定する（ステップＳ２１）。第１の更新部２２内の第１の受信部２２Ａは、記憶領域１３０の最新の学習モデルが読出し中である場合（ステップＳ２１、Ｙｅｓ）、サーバ装置５から新たな学習モデルのダウンロードを開始する（ステップＳ２２）。第１の更新部２２内の切替制御部２２Ｂは、第１の受信部２２Ａにてダウンロードした新たな学習モデルを書込み中の記憶領域１３０に書込み（ステップＳ２３）、読出し中の記憶領域１３０の最新の学習モデル（現在モデル）に基づく制御が完了したか否かを判定する（ステップＳ２４）。尚、読出し中の記憶領域１３０の最新の学習モデル（現在モデル）に基づく制御とは、記憶領域１３０の学習モデル（現在モデル）に基づき、室内機２内の制御部２Ｂに対して推奨動作を提供する制御である。

切替制御部２２Ｂは、読出し中の記憶領域１３０の学習モデル（現在モデル）に基づく制御が完了した場合（ステップＳ２４、Ｙｅｓ）、新たな学習モデルが書き込まれた記憶領域１３０のステータスを、「最新の学習モデルが記憶された記憶領域１３０」に切替え、学習モデルを読出していた記憶領域１３０のステータスを、「前回の学習モデルが記憶された記憶領域１３０」に切替え、書込み済みの記憶領域１３０のステータスを、「前々回の学習モデルが記憶された記憶領域１３０」に切替え（ステップＳ２５）、図８に示す処理動作を終了する。

第１の受信部２２Ａは、記憶領域１３０の最新の学習モデルが読出し中でない場合（ステップＳ２１、Ｎｏ）、サーバ装置５から新たな学習モデルのダウンロードを開始する（ステップＳ２６）。切替制御部２２Ｂは、第１の受信部２２Ａにてダウンロードした新たな学習モデルを記憶領域１３０に書込み（ステップＳ２７）、新たな学習モデルが書き込まれた記憶領域１３０のステータスを切替えるべく、ステップＳ２５の処理に進む。

第１の更新部２２は、読出し中の記憶領域１３０の最新の学習モデル（現在モデル）に基づく制御が完了していない場合（ステップＳ２４、Ｎｏ）、制御が完了したか否かを判定すべく、ステップＳ２４の処理に戻る。

以上説明したようにアダプタ３は、サーバ装置５から受信した新たな学習モデルを、読出し中の記憶領域１３０を除く、複数の記憶領域１３０の内、受信時刻が１番古い書込み済みの記憶領域１３０に新たな学習モデル及び受信時刻を書込む。その結果、アダプタ３は、読出し中の学習モデルを使用しながら、新たな学習モデルをモデルメモリ１３Ｂに上書きできる。従って、学習モデルを更新する際でも室内機２が停止するような事態が回避できる。

図９は、第２の更新処理に関わるアダプタ３内のＣＰＵ１４の処理動作の一例を示すフローチャートである。図９においてＣＰＵ１４の第２の更新部２３内の第２の受信部２３Ａは、サーバ装置５から更新制御用プログラムの複数の分割データ４０のダウンロードを開始し（ステップＳ３１）、分割データ４０をプログラムメモリ１３Ｄに記憶する（ステップＳ３２）。第２の更新部２３は、プログラム更新タイミングを検出したか否かを判定する（ステップＳ３３）。尚、プログラム更新タイミングは、例えば、室内機２の制御部２Ｂ側で更新制御用プログラムの更新が可能か否か、例えば、室内機２の利用者によって指定された更新制御用プログラムの更新時刻（利用者の不在時刻）であるか否か等である。

第２の更新部２３内の第２の送信部２３Ｂは、プログラム更新タイミングを検出した場合（ステップＳ３３、Ｙｅｓ）、プログラムメモリ１３Ｄから未送信の分割データ４０を読み出し（ステップＳ３４）、読み出した分割データ４０のデータ長４１を参照し、データ長分のデータを更新制御用プログラムから抽出して当該分割データ４０を室内機２の制御部２Ｂに送信する（ステップＳ３５）。つまり、アダプタ３は、アダプタに本来的に求められる処理（例えばデータの送受信、学習モデルの記憶）以外の処理（言い換えれば「無駄な処理」）を行うことなく室内機２に分割データ４０を順次送信できるため、アダプタの処理負荷が軽減される。

第２の送信部２３Ｂは、制御部２Ｂからの送信済みの分割データ４０の書込み完了の通知を検出したか否かを判定する（ステップＳ３６）。判定部２３Ｃは、制御部２Ｂからの送信済みの分割データ４０の書込み完了の通知を検出した場合（ステップＳ３６、Ｙｅｓ）、プログラムメモリ１３Ｄ内に未送信の分割データ４０があるか否かを判定する（ステップＳ３７）。第２の更新部２３は、プログラムメモリ１３Ｄ内に未送信の分割データ４０がない場合（ステップＳ３７、Ｎｏ）、更新制御用プログラム内の全ての分割データ４０の制御部２Ｂへの送信が完了したものと判断し、図９に示す処理動作を終了する。

第２の更新部２３は、プログラム更新タイミングを検出しなかった場合（ステップＳ３３、Ｎｏ）、プログラム更新タイミングを検出したか否かを判定すべく、ステップＳ３３の処理に戻る。第２の更新部２３は、制御部２Ｂからの送信済みの分割データ４０の書込み完了の通知を検出しなかった場合（ステップＳ３６、Ｎｏ）、制御部２Ｂから送信済みの分割データ４０の書込み完了の通知を検出したか否かを判定すべく、ステップＳ３６の処理に戻る。

第２の送信部２３Ｂは、プログラムメモリ１３Ｄ内に未送信の分割データ４０がある場合（ステップＳ３７、Ｙｅｓ）、未送信の分割データ４０をプログラムメモリ１３Ｄから読み出すべく、ステップＳ３４の処理に戻る。

以上説明したようにアダプタ３は、サーバ装置５から更新制御用プログラム内の複数の各分割データ４０を順次受信してプログラムメモリ１３Ｄに記憶する。アダプタ３は、プログラムメモリ１３Ｄに記憶された更新制御用プログラム内の未送信の分割データ４０を室内機２内の制御部２Ｂに順次送信する。その結果、アダプタ３は、大容量の更新制御用プログラム内の分割データ４０を、無駄な処理を行うことなく、制御部２Ｂに順次送信できるため、アダプタの処理負荷が軽減される。

図１０は、マイコン側更新処理に関わる制御部２Ｂ内の室内機マイコン５１の処理動作の一例を示すフローチャートである。図１０において室内機マイコン５１内の受信部５１Ａは、アダプタ３から複数の分割データ４０を受信したか否かを判定する（ステップＳ４１）。室内機マイコン５１内の解凍部５１Ｂは、アダプタ３から複数の分割データ４０を受信した場合（ステップＳ４１、Ｙｅｓ）、受信した分割データ４０の書込み先アドレス４２を参照し、受信した分割データ４０の圧縮データ４３のみを解凍する（ステップＳ４２）。

室内機マイコン５１内の更新部５１Ｃは、書込み先アドレス４２のＲＯＭ５２内のブロック５２Ａに解凍後のデータを書き込む動作を開始し（ステップＳ４３）、当該ブロック５２Ａ内のデータの書込みが完了したか否かを判定する（ステップＳ４４）。尚、室内機マイコン５１では、分割データ４０の書込み先アドレス４２を参照してブロック５２Ａに解凍後のデータを書き込むことができる。その結果、書込みに要する時間の減少及び無駄な書込みによるＲＯＭ５２の劣化の抑制を図ることができる。

更新部５１Ｃは、当該ブロック５２Ａ内のデータの書込みが完了した場合（ステップＳ４４、Ｙｅｓ）、分割データ４０の書込み完了の通知をアダプタ３に通知する（ステップＳ４５）。更新部５１Ｃは、更新制御用プログラム内の全ての分割データ４０を受信したか否かを判定する（ステップＳ４６）。更新部５１Ｃは、更新制御用プログラム内の全ての分割データ４０を受信した場合（ステップＳ４６、Ｙｅｓ）、チェックサム値に基づき、書込みが完了した全てのデータが正常であるか否かを判定する（ステップＳ４７）。

室内機マイコン５１内の実行部５１Ｄは、書込みが完了した全てのデータが正常の場合（ステップＳ４７、Ｙｅｓ）、室内機マイコン５１の再起動を実行し（ステップＳ４８）、図１０に示す処理動作を終了する。

受信部５１Ａは、アダプタ３から分割データ４０を受信しなかった場合（ステップＳ４１、Ｎｏ）、分割データ４０を受信したか否かを判定すべく、ステップＳ４１の処理に戻る。更新部５１Ｃは、データの書込みが完了したのでない場合（ステップＳ４４、Ｎｏ）、ステップＳ４３にて開始したデータの書込みが完了したか否かの監視を継続すべく、ステップＳ４４の処理に戻る。

更新部５１Ｃは、全ての分割データ４０を受信したのでない場合（ステップＳ４６、Ｎｏ）、アダプタ３から分割データ４０を受信したか否かを判定すべく、ステップＳ４４の処理に戻る。更新部５１Ｃは、書込みが完了した全てのデータが正常でない場合（ステップＳ４７、Ｎｏ）、例えば、書込み不可を利用者に報知して図１０に示す処理動作を終了する。

以上説明したように室内機２内の制御部２Ｂは、アダプタ３から分割データ４０を受信し、受信した分割データ４０内の圧縮データ４３を解凍し、分割データ４０の書込み先アドレス４２に対応するブロック５２Ａに解凍後のデータを書き込む。そして、制御部２Ｂは、更新制御用プログラム内の全ての分割データ４０の解凍後のデータを全てブロック５２Ａに書込んだ後、書込みが完了した全てのデータが正常の場合、室内機２を再起動する。その結果、室内機２内の制御部２Ｂは、書込みに要する時間の減少及び無駄な書込みによるＲＯＭ５２の劣化の抑制を図りながら、更新制御用プログラムを更新できる。

本実施例のアダプタ３は、第１の更新方法で学習モデルを更新すると共に、第２の更新方法で制御部２Ｂのプログラムを更新する。その結果、学習モデルの更新とプログラムの更新とで更新方法が異なるため、アダプタ３の負荷を軽減できる。

尚、本実施例では、空気調和システム１の更新制御用プログラムとして、例えば、室内機２のファームウェアを更新する更新制御用プログラムを例示したが、アダプタ３のファームウェアを更新する更新制御用プログラム、室内機２を制御する制御部２Ｂのファームウェアを更新する更新制御用プログラム等でも良く、適宜変更可能である。

アダプタ３は、サーバ装置５から新たな学習モデルを受信した場合、受信した新たな学習モデルを書込み済みの記憶領域１３０に上書きする場合を例示した。しかしながら、書込み済みの記憶領域１３０が書込み中の記憶領域１３０に切り替わった時点で学習モデルを消去しても良く、適宜変更可能である。

アダプタ３内のモデルメモリ１３Ｂ内の記憶領域１３０は、第１の領域１３０Ａ、第２の領域１３０Ｂ及び第３の領域１３０Ｃで構成する場合を例示した。しかしながら、３個の記憶領域１３０に限定されるものではなく、例えば、２個以上の記憶領域１３０であれば良く、適宜変更可能である。

また、室内機マイコン５１は、アダプタ３から分割データを受信した場合、分割データを解凍し、解凍後のデータと書込み対象のブロック５２Ａに記憶済みのデータとを比較し、同一データの場合、当該ブロック５２Ａのデータの書込みをせず、次の解凍後のデータと当該書込み対象ブロック５２Ａに記憶済みのデータとを比較するようにしても良い。その結果、無駄な書込みの回数を軽減することで室内機マイコン５１の寿命を延ばすことができる。しかも、アダプタ３は、分割データ４０毎に該当ブロック５２Ａで書き込む必要があるか否かを確認する必要はなくなる。

また、図示した各部の各構成要素は、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各部の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況等に応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。

更に、各装置で行われる各種処理機能は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）（又はＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＭＣＵ（Micro Controller Unit）等のマイクロ・コンピュータ）上で、その全部又は任意の一部を実行するようにしても良い。また、各種処理機能は、ＣＰＵ（又はＭＰＵ、ＭＣＵ等のマイクロ・コンピュータ）で解析実行するプログラム上、又はワイヤードロジックによるハードウェア上で、その全部又は任意の一部を実行するようにしても良いことは言うまでもない。

１ 空気調和システム
２ 室内機
２Ａ 本体
２Ｂ 制御部
３ アダプタ
５ サーバ装置
１３Ｂ モデルメモリ
１３Ｄ プログラムメモリ
２２ 第１の更新部
２２Ａ 第１の受信部
２２Ｂ 切替制御部
２３ 第２の更新部
２３Ａ 第２の受信部
２３Ｂ 第２の送信部
２３Ｃ 判定部

Claims (4)

1. 空気調和機と、前記空気調和機と外部サーバ装置を接続するアダプタとを備えた空気調和システムにおいて、
   前記アダプタは、
   前記外部サーバ装置から前記空気調和機の制御部に推奨動作を提供する新たな学習モデルを受信した場合に、当該学習モデルを第１の更新方法で更新する第１の更新部と、
   前記外部サーバ装置から前記空気調和機の制御プログラムを更新する更新用制御プログラムを受信した場合に、当該更新用制御プログラムを、前記第１の更新方法と異なる第２の更新方法で更新する第２の更新部と
   を有することを特徴とする空気調和システム。
2. 前記アダプタは、
   新たな学習モデルを記憶する第１の領域と、現在の学習モデルを記憶する第２の領域とを含む第１の記憶部を有し、
   前記第１の更新部は、
   前記外部サーバ装置から前記新たな学習モデルを検出した場合に、当該新たな学習モデルを前記第１の領域に記憶し、当該第１の領域を第２の領域に切替える切替制御部を有し、前記第２の領域に切替えられた前記新たな学習モデルを用いて前記空気調和機に前記推奨動作を提供することを特徴とする請求項１に記載の空気調和システム。
3. 前記更新用制御プログラムは、所定のデータ長で分割された複数の分割データで形成され、前記分割データには、前記分割データを前記空気調和機へ書き込む際の書き込み先を示す書き込み先アドレスが付加され、
   前記アダプタは、
   前記外部サーバ装置から受信した前記更新用制御プログラムを記憶する第２の記憶部を有し、
   前記第２の更新部は、
   前記所定のデータ長単位の前記更新用制御プログラムを、前記書き込み先アドレスを参照して前記空気調和機に順次送信する送信部を有することを特徴とする請求項１又は２に記載の空気調和システム。
4. 前記分割データは、所定の方法で圧縮される一方、前記書き込み先アドレスは圧縮されないことを特徴とする請求項３に記載の空気調和システム。
   

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