JP7251191B2

JP7251191B2 - 加湿方法及び加湿制御装置

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Publication number: JP7251191B2
Application number: JP2019024581A
Authority: JP
Inventors: 利雄長舟; 泰成日野; 瑞世四本; 弘道杉本; 寛原嶋
Original assignee: Obayashi Corp
Current assignee: Obayashi Corp
Priority date: 2019-02-14
Filing date: 2019-02-14
Publication date: 2023-04-04
Anticipated expiration: 2039-02-14
Also published as: JP2020133943A

Description

本発明は、室内の空間を加湿する加湿方法及び加湿制御装置に関する。

風邪症状の原因となるウィルスは、冬場の低温乾燥の環境では、空気中の飛散量が増加する。特に、冬に暖房を使用する場合、室内が乾燥する。そこで、風邪予防のため、室内を加湿することがある（例えば、特許文献１参照。）。この文献に記載の加湿装置は、加湿空気通路と除湿空気通路とを備える。加湿空気通路は、吸入した空気を加湿する加湿手段と、加湿した空気を室内に吐出させる加湿空気送風機とを備え、除湿空気通路は、冷凍サイクルを構成する蒸発器と凝縮器と、冷凍サイクルを用いて除湿された空気を室内に吐出させる除湿空気送風機とを備える。

特開２００１－２２１４７０号公報

しかしながら、不必要な加湿を行なうと、結露が多くなり、カビ等が発生し易くなる。

上記課題を解決する加湿方法は、室内の湿度を検出する湿度検出装置と、前記室内に居る人の症状情報を取得する情報取得装置と、前記室内の複数位置に設置された加湿器とに接続された加湿制御装置を用いて前記室内を加湿する方法であって、前記加湿制御装置は、前記情報取得装置から取得した症状情報に基づいて呼気動作を判定し、前記湿度検出装置から取得した現在湿度が、開始判定値以下か否かを判定し、前記呼気動作を特定するとともに、前記現在湿度が前記開始判定値以下の場合には、前記複数位置の加湿器を稼働させる。

本発明によれば、環境を考慮して、適切なタイミングで加湿を行なうことができる。

実施形態における加湿方法に用いる加湿ユニットを室内に配置した説明図。実施形態における加湿ユニットの構成を説明するブロック図。実施形態における加湿方法を説明する流れ図。実施形態におけるミスト噴霧器の配置を変更した湿度分布の変化のシミュレーションに用いた対象領域を説明する説明図。実施形態におけるミスト噴霧の配置の説明図であって、（ａ）は対角線上に対向配置、（ｂ）は長辺の両端部に非対向配置、（ｃ）は長辺の両端部の中央に対向配置、（ｄ）は短辺の両側部の中央に対向配置、（ｅ）は短辺の両側部に非対向配置。実施形態におけるミスト噴霧器の配置に応じた湿度分布であって、（ａ）は対角線上に対向配置、（ｂ）は長辺の両端部に非対向配置、（ｃ）は長辺の両端部の中央に対向配置、（ｄ）は短辺の両側部の中央に対向配置、（ｅ）は短辺の両側部に非対向配置。

以下、図１～図６を用いて、加湿方法及び加湿制御装置を具体化した一実施形態を説明する。
図１に示すように、加湿ユニット１０は、マイク１１、温湿度センサ１２、１対のミスト噴霧器１５，１６及び制御装置２０を備える。マイク１１は情報取得装置、温湿度センサ１２は湿度検出装置、ミスト噴霧器１５，１６は加湿器、制御装置２０は加湿制御装置として機能する。加湿ユニット１０は、本実施形態では、略直方体形状の部屋の空間（室内Ｒ１）を加湿するために、部屋に設置される。

マイク１１及び温湿度センサ１２は、室内Ｒ１の天井付近の中央に配置される。マイク１１は、室内Ｒ１において発生した音を収集する集音装置である。温湿度センサ１２は、室内Ｒ１の温度及び湿度を計測する。

室内Ｒ１の天井の対向する角には、１対（２つ）のミスト噴霧器１５，１６が配置される。ミスト噴霧器１５，１６は、各ノズルが対向するように、室内Ｒ１の対角線上に配置される。これにより、ミスト噴霧器１５，１６は、発生させたミストを室内Ｒ１の中央に向かって噴霧する。本実施形態では、ミスト噴霧器１５，１６として二流体ノズルを用いる。ミスト噴霧器１５，１６は、圧縮空気と混合した液体を霧状にして噴出する。本実施形態では、二流体ノズルとして、二流体サイフォン式噴霧ノズルを用いる。具体的には、スプレーイングシステムスジャパン株式会社製のクイックフォッガー（商品名）を用いる。

マイク１１、温湿度センサ１２及び１対のミスト噴霧器１５，１６は、制御装置２０に接続されている。
図２に示すように、制御装置２０は、音検出部２１、呼気動作判定部２２、温湿度計測部２５及び加湿制御部２６を備える。

音検出部２１は、マイク１１が取得した音データに基づいて、室内Ｒ１に発生した音を検出し、検出した音に関する情報を画像化する。ここで、音検出部２１は、VisibleWave（登録商標）等のプログラムを用いて、サンプリング間隔で収録した音の周波数分布を示すサンプリング画像を生成する。このサンプリング画像は、音の時間を横軸、音を解析した周波数を縦軸、音の大きさ（音圧）を色で示したカラー画像である。更に、音検出部２１は、検出した音が、咳又はくしゃみであると特定した場合には、その検出結果を加湿制御部２６に出力する。

呼気動作判定部２２は、音検出部２１から取得したサンプリング画像に基づいて、咳又はくしゃみの呼気動作が行われたか否かを判定する。この呼気動作判定部２２は、咳、くしゃみ等の呼気音（症状情報）から生成した特徴画像と、呼気音とは無関係な音から生成した画像とを教師データとして用いた機械学習により、呼気動作（咳・くしゃみ）をそれぞれ識別する呼気動作判定モデルを生成し、保持する。

温湿度計測部２５は、温湿度センサ１２から取得した温度及び湿度から、現在の相対湿度を特定し、加湿制御部２６に供給する。
加湿制御部２６は、咳・くしゃみ等の呼気動作を検知し、かつ室内Ｒ１の相対湿度が開始判定値以下の場合に、ミスト噴霧器１５，１６を制御して、終了判定値まで室内Ｒ１の加湿を行なう。ここで、加湿制御部２６は、開始判定値の相対湿度として、例えば５０％、終了判定値の相対湿度としては、例えば６０％を用いる。

（加湿方法）
次に、図３を用いて、上述した加湿ユニット１０を用いた加湿方法について説明する。ここでは、加湿ユニット１０は、音検出処理、加湿開始判定処理、加湿制御処理を実行する。

〔音検出処理〕
まず、加湿ユニット１０の制御装置２０は、音のサンプリング処理を実行する（ステップＳ１－１）。具体的には、制御装置２０の音検出部２１は、予め定められたサンプリング時間毎に、マイク１１において室内Ｒ１の音をデジタル変換した音データを取得する。

次に、制御装置２０は、画像化処理を実行する（ステップＳ１－２）。具体的には、制御装置２０の音検出部２１は、ステップＳ１－１において取得した音データからサンプリング画像を生成し、このサンプリング画像を呼気動作判定部２２に供給する。音検出部２１は、上述したステップＳ１－１，Ｓ１－２を繰り返して実行する。

〔加湿開始判定処理〕
次に、制御装置２０は、咳・くしゃみの判定処理を実行する（ステップＳ１－３）。具体的には、制御装置２０の呼気動作判定部２２は、音検出部２１から取得したサンプリング画像を、呼気動作判定モデルに適用し、咳又はくしゃみの発生の確からしさを算出する。この確からしさが基準値以上の場合、咳又はくしゃみと判定する。そして、判定処理の結果（判定結果）を音検出部２１に供給する。

次に、呼気動作判定部２２から取得した判定結果に基づいて、咳・くしゃみを検知した場合（ステップＳ１－４において「ＹＥＳ」の場合）、制御装置２０は、加湿制御の開始処理を実行する（ステップＳ１－５）。具体的には、制御装置２０の音検出部２１は、加湿制御部２６に加湿開始の制御指示を供給する。
一方、咳・くしゃみを検知しなかった場合（ステップＳ１－４において「ＮＯ」の場合）には、加湿ユニット１０の制御装置２０は、加湿開始判定処理を終了する。

〔加湿制御処理〕
加湿制御を開始した制御装置２０は、現在湿度の取得処理を実行する（ステップＳ１－６）。具体的には、制御装置２０の温湿度計測部２５は、温湿度センサ１２から、現在の温度及び湿度を取得し、相対湿度（現在湿度）を算出する。

次に、制御装置２０は、現在湿度が開始判定値以下か否かの判定処理を実行する（ステップＳ１－７）。具体的には、制御装置２０の加湿制御部２６は、温湿度計測部２５から取得した現在湿度と開始判定値（５０％）とを比較する。

そして、現在湿度が開始判定値を超えている場合（ステップＳ１－７において「ＮＯ」の場合）、制御装置２０は、加湿制御処理を終了する。
一方、現在湿度が開始判定値以下の場合（ステップＳ１－７において「ＹＥＳ」の場合）、制御装置２０は、ミスト噴霧開始処理を実行する（ステップＳ１－８）。具体的には、制御装置２０の加湿制御部２６は、ミスト噴霧器１５，１６を稼働させて、ミスト噴霧器１５，１６からミストを噴出させる。ここで、ミスト噴霧器１５，１６のノズルが室内Ｒ１の中央に向くように対向して配置されているため、室内Ｒ１の中央において、噴霧されたミストが交差し、室内Ｒ１の中央から湿度が徐々に高くなる。

その後、制御装置２０の加湿制御部２６は、温湿度計測部２５から現在湿度を取得し（ステップＳ１－９）、現在湿度が終了判定値に到達するまで（ステップＳ１－１０において「ＮＯ」の場合）、加湿を継続する。

そして、現在湿度が終了判定値に到達した場合（ステップＳ１－１０において「ＹＥＳ」の場合）、制御装置２０の加湿制御部２６は、ミスト噴霧終了処理を実行する（ステップＳ１－１１）。具体的には、加湿制御部２６は、ミスト噴霧器１５，１６を制御して、ミスト噴霧器１５，１６から噴出していたミストを停止する。これにより、加湿制御処理を終了する。

次に、シミュレーションを用いて、１対（２つ）のミスト噴霧器１５，１６の配置に応じた湿度分布の変化について説明する。
図４及び図５は、シミュレーションを実行した対象空間を説明する説明図である。
図４に示すように、対象空間は、横Ｘ１が約３０ｍ、縦Ｙ１が約２４ｍの空間に形成された環状の通路の角に区画された領域Ａ１である。この領域Ａ１は、パーティションＰ１によって、横Ｘ２が約３ｍ、縦Ｙ２が約６ｍの大きさに区画された空間であって、角に２つの柱が配置されている。この領域Ａ１の空間の高さ（建物の階高）は、約２．７ｍであって、パーティションＰ１は約１．８ｍの高さを有する。
領域Ａ１には、複数の測定点Ｍ１が格子状に配置される。測定点Ｍ１は、長手方向に延びる中心軸上に、等間隔で５つ配置され、その両側に、等間隔（例えば約１ｍ）で格子状に配置される。各測定点Ｍ１は、地上から約１．１ｍの高さに配置される。

図５（ａ）は、ミスト噴霧器１５，１６を領域Ａ１の対角線上に置いて、ミスト噴霧器１５，１６のノズルを対向するように配置したケース１である。
図５（ｂ）は、ミスト噴霧器１５，１６を領域Ａ１の長辺の両端部に置いて、ミスト噴霧器１５，１６のノズルを対向させずに、横方向に向けて配置したケース２である。
図５（ｃ）は、ミスト噴霧器１５，１６を領域Ａ１の長辺の両端部の中央に置いて、ミスト噴霧器１５，１６のノズルを対向するように配置したケース３である。

図５（ｄ）は、ミスト噴霧器１５，１６を領域Ａ１の短辺の両側部の中央に置いて、ミスト噴霧器１５，１６のノズルを対向するように配置したケース４である。
図５（ｅ）は、ミスト噴霧器１５，１６を領域Ａ１の短辺の両側部に置いて、ミスト噴霧器１５，１６のノズルを対向させずに、横方向に向けて配置したケース５である。

上述したケース１～５について、ミスト噴霧器１５，１６の１分当たりの水量（ｌ／ｍｉｎ）を３．３リットルとし、初期温度を２６．０℃、初期相対湿度を３０．０％、発熱（蒸発潜熱）を「－１５０（Ｗ）」として、領域Ａ１の空間の湿度をシミュレーションした。ここでは、噴霧温度Ｔｓは、現在温度Ｔｒと等しく、噴霧湿度Ｘsは、現在湿度Ｘｒと噴霧水量の和として計算した。更に、壁面は、湿度の吸着を考慮し、ミスト噴霧器１５，１６のノズルの吹き出し角度は水平と設定し、柱や壁体の熱移動、内部発熱、空調・外気導入は無視して計算した。

図６には、上述した条件を用いたシミュレーションにより、６６０秒後における領域Ａ１（図中右下の領域）及び領域Ａ１周囲の通路領域の湿度分布を示している。図６（ａ）～（ｅ）には、それぞれ図５（ａ）～（ｅ）のケース１～５の湿度分布が表示されている。また、これらの図には、右下の領域Ａ１内のミスト噴霧器１５，１６が示されている。図６（ａ）～（ｅ）における２桁の数字は、その地点における湿度を示している。図６（ａ）～（ｅ）において、領域Ａ１の湿度は、周囲よりも高くなっている。
図６（ｂ）、（ｅ）に示すようにノズルを対向させずに配置した場合の領域Ａ１では、図６（ａ）、（ｃ）、（ｄ）に示すようにノズルを対向させて配置した場合の領域Ａ１に比べて、湿度が低くなっている。これにより、ノズルを対向させずに加湿した場合には、湿度は上昇し難く、加湿を効率的に行なえなかった。

更に、図６（ａ）、（ｃ）、（ｄ）に示すようにノズルを対向させて配置した場合の領域Ａ１においては、この順番において湿度分布のムラが少ない。従って、対向するノズルは、距離を離すことが好ましい。本実施形態では、図６（ａ）に示すように、領域Ａ１の対角線上に配置した場合が、最も効率的に加湿を行なうことができる。

本実施形態によれば、以下のような効果を得ることができる。
（１）本実施形態では、加湿ユニット１０の制御装置２０は、咳・くしゃみを検知し（ステップＳ１－４において「ＹＥＳ」の場合）、現在湿度が開始判定値以下の場合（ステップＳ１－７において「ＹＥＳ」の場合）、ミスト噴霧開始処理を実行する（ステップＳ１－８）。これにより、室内Ｒ１における咳やくしゃみが発生したタイミングで、加湿を行なうことができる。そして、加湿によりウィルスの飛散や鼻や喉の乾燥を抑制できる。この場合、現在湿度を考慮するので、過剰な加湿が行なわれず、結露を抑制することができる。

（２）本実施形態では、加湿ユニット１０は、室内Ｒ１の天井の対向する角に、対向するように配置したミスト噴霧器１５，１６を備える。これにより、複数のミスト噴霧器１５，１６を制御して、室内Ｒ１を、全体的なムラを少なくして、迅速かつ効率的に加湿することができる。

（３）本実施形態では、制御装置２０は、マイク１１による集音に基づいて咳・くしゃみを判定する。これにより、マイク１１が集音できる範囲であれば、室内Ｒ１におけるマイク１１の設置場所によらず、咳・くしゃみを検出することができる。

（４）本実施形態では、制御装置２０は、画像化処理を実行し（ステップＳ１－２）、この画像化処理において生成したサンプリング画像と、呼気動作判定モデルとを用いて咳・くしゃみの判定処理を実行する（ステップＳ１－３）。これにより、呼気動作判定モデルを用いて、咳やくしゃみを検出することができる。

（５）本実施形態では、加湿ユニット１０のミスト噴霧器１５，１６を室内Ｒ１の角に配置し、加湿ユニット１０の温湿度センサ１２を室内Ｒ１の中央に配置する。これにより、ミスト噴霧器１５，１６から離れた位置における湿度を用いて、室内Ｒ１の湿度を特定することができる。

本実施形態は、以下のように変更して実施することができる。本実施形態及び以下の変更例は、技術的に矛盾しない範囲で互いに組み合わせて実施することができる。
・上記実施形態においては、制御装置２０は、咳・くしゃみの判定処理を実行した。制御装置２０が、呼気動作は咳・くしゃみに限られず、また、その呼気動作を判定する症状情報は、咳・くしゃみが発生した際の音に限られない。例えば、鼻をかむこう鼻音や鼻水をすする洟音、痰を出す音等、風邪等の諸症状に関する動作を示す情報であればよい。

更に、咳の場合においては、マスクの有無に応じた咳を区別してもよい。この場合にも、機械学習により、マスク使用時の咳、マスク不使用時の咳を識別する呼気動作判定モデルを生成する。そして、マスク使用時の咳の場合に対してマスク不使用時の咳の場合の開始判定値を高く設定する。マスクの使用者は、マスクの不使用者よりも、マスクにより保湿されているので、室内Ｒ１における過剰な加湿を抑制して結露を抑制することができる。

・上記実施形態においては、室内Ｒ１に設置したマイク１１を情報取得装置として用いて、サンプリングした音により、人の症状情報を取得した。情報取得装置は、マイクに限られない。例えば、情報取得装置として、室内Ｒ１を撮影する撮像装置を用いてもよい。ここでは、制御装置に、機械学習により、咳やくしゃみの動作画像を判定する呼気動作判定モデルを生成する。そして、制御装置は、撮像画像から取得したサンプリング画像に呼気動作判定モデルを適用し、咳・くしゃみ等の呼気動作が行なわれたと判定する。

・上記実施形態においては、制御装置２０は、音データから生成したサンプリング画像と呼気動作判定モデルとを用いて、咳・くしゃみの判定処理を実行する（ステップＳ１－３）。これに加えて、制御装置２０は、咳やくしゃみの連続状態に応じて、開始判定値を変更してもよい。例えば、この場合、制御装置２０に、加湿を制御するための回数基準値を保持させておく。サンプリング時に、咳やくしゃみの連続状態を判定し、予め定めた所定時間内において咳・くしゃみを検知した回数をカウントする。そして、制御装置２０は、所定期間内において検知した咳・くしゃみの回数が、回数基準値を超えるとともに、現在湿度が開始判定値以下の場合にのみ、加湿を開始する。

・上記実施形態においては、制御装置２０は、咳・くしゃみを検知した場合（ステップＳ１－４において「ＹＥＳ」の場合）、現在湿度が開始判定値より低いか否かの判定処理を実行する（ステップＳ１－７）。呼気動作の検知処理（ステップＳ１－４）と現在湿度の判定処理（ステップＳ１－７）の順番は、これに限られない。例えば、現在湿度が開始判定値より低い場合に、呼気動作の判定処理を実行してもよい。

・上記実施形態においては、室内Ｒ１の中央にマイク１１を配置した。複数のマイク１１を室内Ｒ１に配置し、咳やくしゃみの発生場所を特定してもよい。この場合、複数位置に配置した加湿器のうち、呼気動作が発生した場所に近い加湿器を特定し、局部的に加湿器を稼働してもよい。更に、加湿器としてミスト噴霧器を用いたが、他の種類の加湿器を用いてもよい。また、加湿器は、複数位置に設置できれば、２個以上の加湿器を用いてもよいし、複数の位置から噴霧できれば１つの加湿器であってもよい。

・上記実施形態においては、機械学習により、咳、くしゃみ等の呼気動作を判定した。判定方法は機械学習に限定されるものではない。例えば、咳、くしゃみ等の呼気音に対応する特徴量を表した特徴画像を記憶させておく。そして、サンプリング画像と特徴画像との距離を算出し、距離が基準範囲内に含まれている場合には、咳又はくしゃみが生じたと判定する。

更に、上記実施形態においては、咳・くしゃみを判定するための呼気動作判定モデルは、音データから生成した画像データを教師データとする機械学習により生成した。これに代えて、音データ自体を機械学習してもよい。また、機械学習に用いる教師データとして、特定する呼気音と色々なノイズとが混合したデータを用いてもよい。

・上記実施形態において、制御装置２０は、咳・くしゃみを検知し、現在湿度が開始判定値以下の場合（ステップＳ１－７において「ＹＥＳ」の場合）、ミスト噴霧開始処理を実行する（ステップＳ１－８）。ここで、呼気動作の種類に応じて、開始判定値を変更してもよい。例えば、咳の開始判定値を、くしゃみの開始判定値よりも低くしてもよい。

制御装置２０は、ＣＰＵとＲＯＭとを備えて、ソフトウェア処理を実行するものに限らない。例えば、上記実施形態において実行されるソフトウェア処理の少なくとも一部を処理する専用のハードウェア回路（たとえばＡＳＩＣ等）を備えてもよい。すなわち、制御装置２０は、以下の（α）～（γ）のいずれかの構成であればよい。（α）上記処理の全てをプログラムに従って実行する処理装置と、プログラムを記憶するＲＯＭ等のプログラム格納装置とを備える。（β）上記処理の一部をプログラムに従って実行する処理装置及びプログラム格納装置と、残りの処理を実行する専用のハードウェア回路とを備える。（γ）上記処理の全てを実行する専用のハードウェア回路を備える。ここで、処理装置およびプログラム格納装置を備えたソフトウェア処理回路や、専用のハードウェア回路は複数であってもよい。すなわち、上記処理は、１または複数のソフトウェア処理回路および１または複数の専用のハードウェア回路の少なくとも一方を備えた処理回路によって実行されればよい。

次に、上記実施形態及び別例から把握できる技術的思想について、それらの効果とともに以下に追記する。
（ａ）前記情報取得装置は、撮像装置であって、前記加湿制御装置は、前記撮像装置から室内において行われた呼気動作を特定することを特徴とする請求項１又は２に記載の加湿方法。
従って、この（ａ）に記載の発明によれば、撮像装置が撮影した画像に基づいて呼気動作を特定することができる。

（ｂ）前記加湿制御装置は、前記呼気動作の連続状態を示す回数基準値を記憶しており、前記加湿制御装置は、前記所定期間内に特定した呼気動作が前記回数基準値を超えるとともに、前記現在湿度が前記開始基準値以下の場合には、前記複数位置の加湿器を稼働させることを特徴とする上記（ａ）、請求項１又は２に記載の加湿方法。
従って、この（ｂ）に記載の発明によれば、呼気動作が連続し、現在湿度が低い場合には、迅速に加湿することができる。

（ｃ）前記加湿制御装置は、前記情報取得装置から取得した症状情報に基づいて特定した呼気動作を行なった人のマスクの有無を特定し、前記マスクの有無に応じて、前記加湿器の作動の条件を変更することを特徴とする上記（ａ）、（ｂ）、請求項１又は２に記載の加湿方法。
従って、この（ｃ）に記載の発明によれば、咳等の呼気動作を行なった人のマスクの装着状態に応じて、加湿器の作動の条件を変更するので、過剰な加湿を抑制することができる。

Ａ１…領域、Ｍ１…測定点、Ｒ１…室内、Ｐ１…パーティション、１０…加湿ユニット、１１…マイク、１２…温湿度センサ、１５，１６…ミスト噴霧器、２０…制御装置、２１…音検出部、２２…呼気動作判定部、２５…温湿度計測部、２６…加湿制御部。

Claims

室内の湿度を検出する湿度検出装置と、前記室内に居る人の呼気音を取得する集音装置と、前記室内の複数位置に設置された加湿器とに接続された加湿制御装置を用いて前記室内を加湿する方法であって、
前記加湿制御装置は、呼気音の周波数分布を画像化したデータを教師データとして用いた機械学習により呼気動作を識別する呼気動作判定モデルを保持し、
前記加湿制御装置は、
前記集音装置から取得した前記室内の呼気音データからサンプリング画像を生成し、このサンプリング画像を前記呼気動作判定モデルに適用して、呼気動作を判定し、
前記湿度検出装置から取得した現在湿度が、開始判定値以下か否かを判定し、
前記呼気動作を特定するとともに、前記現在湿度が前記開始判定値以下の場合には、前記複数位置の加湿器を稼働させ、
前記集音装置から取得した前記呼気音データに基づいて前記呼気動作を行なった人のマスクの有無を特定し、前記マスクの有無に応じて、前記加湿器の作動の条件を変更することを特徴とする加湿方法。
室内の湿度を検出する湿度検出装置と、前記室内に居る人の呼気音を取得する集音装置と、前記室内の複数位置に設置された加湿器とに接続され、前記室内を加湿する加湿制御装置であって、
呼気音の周波数分布を画像化したデータを教師データとして用いた機械学習により呼気動作を識別する呼気動作判定モデルを保持し、
前記集音装置から取得した前記室内の呼気音データからサンプリング画像を生成し、このサンプリング画像を前記呼気動作判定モデルに適用して、呼気動作を判定し、
前記湿度検出装置から取得した現在湿度が、開始判定値以下か否かを判定し、
前記呼気動作を特定するとともに、前記現在湿度が前記開始判定値以下の場合には、前記複数位置の加湿器を稼働させ、
前記集音装置から取得した前記呼気音データに基づいて前記呼気動作を行なった人のマスクの有無を特定し、前記マスクの有無に応じて、前記加湿器の作動の条件を変更することを特徴とする加湿制御装置。