JP7403720B2 - 空気調和システム、及び検査方法 - Google Patents
空気調和システム、及び検査方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP7403720B2 JP7403720B2 JP2023539588A JP2023539588A JP7403720B2 JP 7403720 B2 JP7403720 B2 JP 7403720B2 JP 2023539588 A JP2023539588 A JP 2023539588A JP 2023539588 A JP2023539588 A JP 2023539588A JP 7403720 B2 JP7403720 B2 JP 7403720B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- unit
- outdoor unit
- abnormality
- information
- specifications
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000007689 inspection Methods 0.000 title claims description 101
- 238000004378 air conditioning Methods 0.000 title claims description 70
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 53
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 claims description 232
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 177
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 claims description 22
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 claims description 20
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 29
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 18
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 10
- 239000003507 refrigerant Substances 0.000 description 9
- 238000001816 cooling Methods 0.000 description 8
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 8
- 230000006870 function Effects 0.000 description 8
- 238000010438 heat treatment Methods 0.000 description 8
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 7
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 5
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 5
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 4
- 230000004044 response Effects 0.000 description 3
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 2
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 2
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 2
- 206010028980 Neoplasm Diseases 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 201000011510 cancer Diseases 0.000 description 1
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
- F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
- F24F11/00—Control or safety arrangements
- F24F11/30—Control or safety arrangements for purposes related to the operation of the system, e.g. for safety or monitoring
- F24F11/32—Responding to malfunctions or emergencies
- F24F11/38—Failure diagnosis
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
- F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
- F24F11/00—Control or safety arrangements
- F24F11/50—Control or safety arrangements characterised by user interfaces or communication
- F24F11/52—Indication arrangements, e.g. displays
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
- F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
- F24F11/00—Control or safety arrangements
- F24F11/50—Control or safety arrangements characterised by user interfaces or communication
- F24F11/56—Remote control
- F24F11/58—Remote control using Internet communication
Description
図1は、本実施形態による空気調和システム1の一例を示すブロック図である。
図1に示すように、空気調和システム1は、複数の室内機(10-1、10-2、・・・)と、室外機20と、制御端末30と、サーバ装置40とを備える。
また、複数の室内機10と、室外機20とは、空気調和装置100に対応する。空気調和装置100は、1台の室外機20と、複数台の室内機10とを有するマルチ型の空気調和装置である。
室内送風機12(送風機の一例)は、室内熱交換器11に室内の空気を送風する送風ファンである。
室内機記憶部14は、室内機10が利用する各種情報を記憶する。室内機記憶部14は、例えば、室内機10の性能を示す情報であって、室内機10の仕様情報を記憶する。室内機10の仕様情報には、室内熱交換器11の仕様(以下、熱交換器仕様という)と、室内送風機12の仕様(以下、送風機仕様という)とが含まれる。
なお、図2及ぶ図3において、紙面の横軸方向である複数段の配管TBの管軸方向をX軸方向とし、紙面の縦軸方向である配管TBの段方向をY軸方向とし、紙面の前後方向をZ軸方向として説明する。
また、室外機20は、圧縮機21と、冷暖切替部22と、室外熱交換器23と、室外送風機24と、センサ部25と、室外機記憶部26と、室外機制御部27とを備える。
冷暖切替部22は、冷媒回路の冷媒の向きを切り替えて、空気調和装置100の冷房運転と暖房運転を切り替える。
室外送風機24は、室外熱交換器23に対して空気を送風する送風機である。室外送風機24は、室外空気を室外熱交換器23に搬送する。
センサ部25は、例えば、複数の温度センサ及び圧力センサであり、室外機20内の所定の箇所の温度及び圧力を検出する。
ファン回転数、室内送風機12のファン回転数、等)が含まれる。
なお、本実施形態において、空気調和装置100に制御端末30を含めてもよい。
検査モードを開始し、室外機20に、検査モードによる運転動作を実行させて、運転情報と、室内機10の仕様情報(熱交換器仕様、及び送風機仕様)とを受信する。端末制御部35は、室外機20から受信した運転情報と、室内機10の仕様情報(熱交換器仕様、及び送風機仕様)とを、NW通信部33及びネットワークNW1を介して、サーバ装置40に送信する。
図4に示すように、ニューラルネットワークの入力情報は、室内機10の熱交換器仕様及び送風機仕様、冷房又は暖房などの運転モード、室内機10の空気温度(室内温度)、並びに、室外機20の空気温度(外気温度)である。また、出力情報は、室外機20の吸入圧力、吸出圧力、吸入温度、及び吐出温度である。
また、図4に示すように、ニューラルネットワークは、入力層IN、中間層M、及び出力層OUTを有している。
異常判定処理部433は、運転情報の各項目の判定結果を判定結果記憶部424に記憶させる。
図5は、本実施形態による空気調和システム1の動作の一例を示す図である。
ここでは、空気調和システム1の検査モードの動作について説明する。
なお、サーバ装置40による推定処理及び異常判定処理の詳細については、図6を参照して後述する。
図6は、本実施形態によるサーバ装置40の動作の一例を示すフローチャートである。
これにより、本実施形態による空気調和システム1は、制御端末30を利用して、簡易、且つ適切に、サーバ装置40を利用した推定処理及び異常判定処理を実行することができる。
これにより、本実施形態による空気調和システム1は、ニューラルネットワークを利用する簡易な手法により、適切に、正常運転状態を推定することができる。
この場合においても、本実施形態による空気調和システム1は、サーバ装置40を利用した推定処理及び異常判定処理を、簡易且つ適切に実行することができる。
次に、図面を参照して、第2の実施形態による空気調和システム1aについて説明する。
第2の実施形態では、機械学習の再実行を行う変形例について説明する。
図7に示すように、空気調和システム1aは、空気調和システム1は、複数の室内機10(10-1、10-2、・・・)と、室外機20と、制御端末30と、サーバ装置40aとを備える。
本実施形態では、サーバ装置40aが、再学習処理を実行する点が、第1の実施形態と異なり、以下、サーバ装置40aの構成について説明する。
図8は、本実施形態によるサーバ装置40aの動作の一例を示すフローチャートである。
ステップS205において、異常判定処理部433aは、再学習処理を実行し、学習結果を更新する。異常判定処理部433aは、今回の推定処理に使用した、入力情報と、室外機20が測定した運転情報との組を、学習データ記憶部421が記憶する学習データに追加する。異常判定処理部433aは、学習処理部431に再学習を指示し、学習処理部431は、学習データ記憶部421が記憶する学習データにより、再学習を実行する。学習処理部431は、再学習処理の学習結果を、学習結果記憶部422に記憶させて、学習結果を更新する。
次に、図面を参照して、第3の実施形態による空気調和システム1bについて説明する。
第3の実施形態では、空気調和装置100の異常の有無の他に、異常要因の判定処理を追加して実行する変形例について説明する。
図9に示すように、空気調和システム1bは、空気調和システム1は、複数の室内機10(10-1、10-2、・・・)と、室外機20と、制御端末30aと、サーバ装置40bとを備える。
本実施形態では、サーバ装置40bが、異常要因判定処理を実行する点、及びが、制御端末30aが、異常要因の判定結果を表示部32に表示する点が、第2の実施形態と異なり、以下、制御端末30a及びサーバ装置40bの構成について説明する。
なお、本実施形態において、空気調和装置100に制御端末30aを含めてもよい。
図10に示すように、異常要因テーブル記憶部425は、室外機20が測定した運転情報(吸入圧力、吐出圧力、吸入温度、及び吐出温度)の測定結果(異常判定結果)と、想定される異常要因とをケースごとに対応付けて記憶する。
図11は、本実施形態による空気調和システム1bの動作の一例を示す図である。
ここでは、空気調和システム1bの検査モードの動作について説明する。
ステップS410において、サーバ装置40bの異常判定処理部433bは、異常判定結果が正常判定であったか否かを判定する。異常判定処理部433bは、異常判定結果が正常判定であった場合(ステップS410:YES)に、処理をステップS412に進める。また、異常判定処理部433bは、異常判定結果が正常判定でなかった(異常判定であった)場合(ステップS410:NO)に、処理をステップS411に進める。
図12は、本実施形態によるサーバ装置40bの動作の一例を示すフローチャートである。
また、ステップS506の処理は、図8に示すステップS307の処理と同様であるため、ここではその説明を省略する。
次に、第4の実施形態として、ニューラルネットワークの変形例について説明する。なお、本実施形態は、上述した第1~第3の実施形態に適用可能である。
図13は、第4の実施形態におけるニューラルネットワークの一例を示す図である。
また、正常運転推定部432は、潜在能力値から、正常運転情報を推定する学習結果を用いて、正常運転情報を推定する。
次に、第5の実施形態として、室内機情報記憶部261の変形例について説明する。
図14は、第5の実施形態における室内機情報記憶部261のデータ例を示す図である。
ここで、室内機IDは、室内機10を識別する識別情報であり、機種名や、製品名などである。
なお、サーバ装置40(40a、40b)が、本実施形態の室内機情報記憶部261を備えて、サーバ装置40(40a、40b)に、熱交換器仕様及び送風機仕様の代わりに室内機IDを送信するようにしてもよい。
例えば、上記の各実施形態において、制御端末30(30a)は、室外機20に接続される例を説明したが、これに限定されるものではなく、室内機10に接続されるようにしてもよい。
また、「コンピュータシステム」は、インターネットやWAN、LAN、専用回線等の通信回線を含むネットワークを介して接続された複数のコンピュータ装置を含んでもよい。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ROM、CD-ROM等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。このように、プログラムを記憶した記録媒体は、CD-ROM等の非一過性の記録媒体であってもよい。
Claims (10)
- 室外機と複数の室内機とを有する空気調和装置と、ネットワークを経由して、前記空気調和装置と接続可能なサーバ装置とを備える空気調和システムであって、
前記室外機は、
所定の運転条件の検査モードにより、前記複数の室内機が接続された前記室外機を運転させ、当該検査モードの運転により得られる前記室外機の運転情報を取得する検査処理部を備え、
前記サーバ装置は、
室内機における熱交換器の仕様及び送風機の仕様と、前記検査モードの運転により得られる前記室外機の運転情報とを含む学習データにより機械学習を実行した学習結果に基づいて、前記室外機に接続される前記複数の室内機における前記熱交換器の仕様及び前記送風機の仕様から、前記検査モードにおける前記室外機の正常な運転情報を示す正常運転情報を推定する推定処理部と、
前記推定処理部が推定した前記正常運転情報と、前記検査処理部が取得した前記室外機の運転情報とに基づいて、前記空気調和装置に異常があるか否かを判定する異常判定処理部と
を備える空気調和システム。 - 前記サーバ装置は、
前記学習結果を記憶する学習結果記憶部と、
前記学習データに基づいて、前記機械学習を実行して、前記学習結果を生成する学習処理部と
を備え、
前記推定処理部は、前記学習結果記憶部が記憶する前記学習結果に基づいて、前記熱交換器の仕様及び前記送風機の仕様から、前記正常運転情報を推定し、
前記異常判定処理部は、
前記空気調和装置に異常がないと判定した場合に、前記学習データに、前記室外機に接続される前記複数の室内機における前記熱交換器の仕様及び前記送風機の仕様と、前記検査処理部が取得した前記室外機の運転情報とを含めて、前記学習処理部に再学習を実行させて、前記学習結果記憶部が記憶する前記学習結果を更新させる
請求項1に記載の空気調和システム。 - 前記異常判定処理部は、
前記室外機の運転情報が、前記正常運転情報に基づく所定の範囲外である場合に、前記空気調和装置に異常があると判定し、
前記室外機の運転情報が、前記正常運転情報に基づく所定の範囲内である場合に、前記空気調和装置に異常がないと判定する
請求項1又は請求項2に記載の空気調和システム。 - 前記異常判定処理部は、
前記空気調和装置に異常があると判定した場合に、前記室外機の運転情報に基づいて、前記空気調和装置に発生している異常の要因を推定する
請求項1から請求項3のいずれか一項に記載の空気調和システム。 - 表示部を有し、前記室外機と通信可能な制御端末を備え、
前記異常判定処理部は、
前記空気調和装置に異常があるか否かの情報を含む判定結果を、前記制御端末の前記表示部に表示させる
請求項1から請求項4のいずれか一項に記載の空気調和システム。 - 前記制御端末は、前記ネットワークを経由して、前記サーバ装置に接続可能であり、
前記室外機は、前記制御端末を経由して、前記室外機の運転情報を前記サーバ装置に送信する
請求項5に記載の空気調和システム。 - 前記室外機は、前記ネットワークを経由して、前記サーバ装置に接続可能であり、
前記室外機は、前記ネットワークを経由して、前記室外機の運転情報を前記サーバ装置に送信する
請求項1から請求項5のいずれか一項に記載の空気調和システム。 - 前記機械学習は、入力層、中間層、及び出力層を含むニューラルネットワークを利用している
請求項1から請求項7のいずれか一項に記載の空気調和システム。 - 前記学習結果は、前記複数の室内機における前記熱交換器の仕様及び前記送風機の仕様に基づいて決定される、前記複数の室内機の潜在的な能力を示す潜在能力値から、前記正常運転情報を推定する推定モデルであり、
前記推定処理部は、前記学習結果に基づいて、前記室外機に接続される前記複数の室内機における前記潜在能力値から、前記正常運転情報を推定する
請求項1から請求項8のいずれか一項に記載の空気調和システム。 - 室外機と複数の室内機とを有する空気調和装置の検査方法であって、
前記室外機が、所定の運転条件の検査モードにより、前記複数の室内機が接続された前記室外機を運転させ、当該検査モードの運転により得られる前記室外機の運転情報を取得する検査処理ステップと、
ネットワークを経由して、前記空気調和装置と接続可能なサーバ装置が、室内機における熱交換器の仕様及び送風機の仕様と、前記検査モードの運転により得られる前記室外機の運転情報とを含む学習データにより機械学習を実行した学習結果に基づいて、前記室外機に接続される前記複数の室内機における前記熱交換器の仕様及び前記送風機の仕様から、前記検査モードにおける前記室外機の正常な運転情報を示す正常運転情報を推定する推定処理ステップと、
前記サーバ装置が、前記推定処理ステップによって推定された前記正常運転情報と、前記検査処理ステップによって取得された前記室外機の運転情報とに基づいて、前記空気調和装置に異常があるか否かを判定する異常判定処理ステップと
を含む検査方法。
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
PCT/JP2021/029443 WO2023013077A1 (ja) | 2021-08-06 | 2021-08-06 | 空気調和システム、及び検査方法 |
Publications (3)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPWO2023013077A1 JPWO2023013077A1 (ja) | 2023-02-09 |
JPWO2023013077A5 JPWO2023013077A5 (ja) | 2023-09-29 |
JP7403720B2 true JP7403720B2 (ja) | 2023-12-22 |
Family
ID=85155491
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2023539588A Active JP7403720B2 (ja) | 2021-08-06 | 2021-08-06 | 空気調和システム、及び検査方法 |
Country Status (2)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP7403720B2 (ja) |
WO (1) | WO2023013077A1 (ja) |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2006343063A (ja) | 2005-06-10 | 2006-12-21 | Daikin Ind Ltd | 設備機器の異常予知システム、設備機器の異常予知装置および設備機器の異常予知方法 |
WO2018092258A1 (ja) | 2016-11-18 | 2018-05-24 | 三菱電機株式会社 | 空気調和機および空気調和システム |
JP2020165625A (ja) | 2019-03-29 | 2020-10-08 | ダイキン工業株式会社 | 冷凍サイクル装置の性能劣化診断システム |
-
2021
- 2021-08-06 JP JP2023539588A patent/JP7403720B2/ja active Active
- 2021-08-06 WO PCT/JP2021/029443 patent/WO2023013077A1/ja unknown
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2006343063A (ja) | 2005-06-10 | 2006-12-21 | Daikin Ind Ltd | 設備機器の異常予知システム、設備機器の異常予知装置および設備機器の異常予知方法 |
WO2018092258A1 (ja) | 2016-11-18 | 2018-05-24 | 三菱電機株式会社 | 空気調和機および空気調和システム |
JP2020165625A (ja) | 2019-03-29 | 2020-10-08 | ダイキン工業株式会社 | 冷凍サイクル装置の性能劣化診断システム |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
WO2023013077A1 (ja) | 2023-02-09 |
JPWO2023013077A1 (ja) | 2023-02-09 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US11486594B2 (en) | Air-conditioning apparatus and air-conditioning system | |
JP5627504B2 (ja) | 空調設備保守システム及びデータ解析装置 | |
US20200217542A1 (en) | Diagnostic method, diagnostic apparatus, diagnostic system, and non-transitory computer readable recording medium storing diagnostic program | |
CN111272454B (zh) | 异常诊断装置及异常诊断方法 | |
EP3795915B1 (en) | Malfunction diagnosis system | |
JP2021076309A (ja) | 推定方法、推定装置、プログラム及び学習済みモデルの生成方法 | |
JP7403720B2 (ja) | 空気調和システム、及び検査方法 | |
US11722331B2 (en) | Device management system | |
JP4989708B2 (ja) | 空調システム診断装置、空調システム診断方法、及び、プログラム | |
EP3745055B1 (en) | State analysis system and state analysis device | |
JP7370450B2 (ja) | 空調システム、管理装置、空調機、センサデータ取得方法及びプログラム | |
JP2011242085A (ja) | 空気調和機 | |
JP2009299934A (ja) | 冷凍サイクル機器に用いられる故障診断装置 | |
US11102616B2 (en) | Method of tracking objects using thermostat | |
CN113007864A (zh) | 空调室外机的检测方法和装置 | |
JPWO2023013077A5 (ja) | ||
CN111609526B (zh) | Hvac系统不舒适指数和显示 | |
CN113757915B (zh) | 异常诊断装置和异常诊断方法 | |
WO2023248402A1 (ja) | 空気調和システム及び異常診断方法 | |
JP5215647B2 (ja) | ポンプ吐出抵抗検査装置および方法 | |
WO2021251200A1 (ja) | プラント監視装置、プラント監視方法およびプログラム | |
JP5111552B2 (ja) | 診断装置、診断方法、及び、プログラム | |
WO2017122357A1 (ja) | 劣化診断装置、劣化診断システム、列車、劣化診断方法及び劣化診断プログラム | |
JP2019113289A (ja) | 室内環境変化要因特定装置および方法 | |
JP2017053551A (ja) | 遠隔監視装置、遠隔監視方法及び冷凍サイクル装置 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20230705 |
|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20230705 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20231114 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20231212 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7403720 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |