JP7453811B2 - 冷蔵庫、及びプログラム - Google Patents

Description

本発明の実施形態は、冷蔵庫、及びプログラムに関する。

従来より、庫内温度が上昇した場合に、温度上昇要因が外からの侵入熱なのか、庫内の負荷の増大なのかを判別する冷蔵庫が知られている。そのような冷蔵庫では、庫内温度、外気温などのセンサ値と、熱伝導率、表面積などの既知の値とを用いて、庫内温度の上昇の仕方を算出することで、温度上昇要因を判別している。また、扉の開閉時間に基づいて扉の開閉による温度上昇量を算出することで、温度上昇要因が開閉のみであるか、庫内の負荷の増大なのかを判別している。判別した温度上昇要因に基づいて適切な冷却能力で冷却することで省エネルギー性が改善されている。
従来技術では、熱伝導率を既知の値として扱っているが、冷蔵庫では個体差または経年劣化などの要因によって熱伝導率は変わり得る。そのため実際の冷蔵庫では、温度上昇要因の判別において正確な計算を行うことができない。また、従来技術では、扉開閉による温度上昇量は扉開閉時間と連動していることが前提となっているが、温度上昇量は扉の開き具合によって異なるため、扉開閉による温度上昇量と扉開閉時間との関係を一定の関係として扱うことは難しい。

特開２０１３－１９５５９号公報

本発明が解決しようとする課題は、適切な冷却能力で冷却できる冷蔵庫、及びプログラムを提供することである。

実施形態の冷蔵庫は、筐体と、扉と、冷却部と、制御部とを持つ。筐体は、開口を有し、貯蔵部を含む。扉は、筐体の開口を開閉可能に閉じる。冷却部は、貯蔵部を冷却する。制御部は、扉の開閉に関する学習結果に基づいて冷却部を制御する。学習結果は、扉の開閉の時期についての情報である扉開閉情報及び貯蔵部の温度と、扉の開閉が行われた後に貯蔵部内へ投入される貯蔵物の投入に関する情報である貯蔵物投入第１情報との関係が学習された結果を含む。制御部は、貯蔵部の温度と、扉開閉情報と、学習結果とに基づいて算出される情報であって扉の開閉が行われた後に貯蔵部内へ投入される貯蔵物の投入に関する情報である貯蔵物投入第２情報に基づいて冷却部を制御する。

第１の実施形態の冷蔵庫を示す正面図。 図１中に示された冷蔵庫のＦ２－Ｆ２線に沿う断面図。 第１の実施形態の冷凍サイクル装置を示す構成図。 第１の実施形態の冷蔵庫の制御部を示すブロック図。 第１の実施形態の制御部が有する機能のうち、貯蔵物が投入されたか否かを示す判定結果に基づく冷却制御の機能を示すブロック図。 第１の実施形態の貯蔵部の温度の時系列を示す図。 第１の実施形態の冷蔵庫の動作例である学習処理を示すフローチャート。 第１の実施形態のニューラルネットワークを示す図。 第１の実施形態の冷蔵庫の動作例である判定処理を示すフローチャート。 第１の実施形態の貯蔵部の温度の時系列を示す図。 従来の冷却制御による冷蔵室の温度の時系列を示す図。 第２の実施形態の制御部の機能を示すブロック図。 第２の実施形態の貯蔵物が投入されていない場合に扉の開閉が行われた場合の貯蔵部の温度の上昇量を示す図。 第３の実施形態の制御部の機能を示すブロック図。 第３の実施形態の機械学習に用いる学習データを示す図。 第３の実施形態の開閉時期判定部による扉の開閉が行われる時期、及びその時期における貯蔵物投入量の判定結果を示す図。

以下、実施形態の冷蔵庫、及びプログラムを、図面を参照して説明する。以下の説明では、同一または類似の機能を有する構成に同一の符号を付す。そして、それら構成の重複する説明は省略する場合がある。本明細書では、冷蔵庫の正面に立つユーザから冷蔵庫を見た方向を基準に、左右を定義している。また、冷蔵庫から見て冷蔵庫の正面に立つユーザに近い側を「前」、遠い側を「後ろ」と定義している。

また本明細書で「ＸＸに基づく」とは、「少なくともＸＸに基づく」ことを意味し、ＸＸに加えて別の要素に基づく場合も含む。また「ＸＸに基づく」とは、ＸＸを直接に用いる場合に限定されず、ＸＸに対して演算や加工が行われたものに基づく場合も含む。「ＸＸ」は、任意の要素（例えば任意の情報）である。また、「内容を変更する」とは、決定対象を直接に導出する場合に限定されず、基準値に対して変更を行うことで決定対象を導出する場合も含む。

（第１の実施形態）
［１．冷蔵庫の全体構成］
図１から図１１を参照し、第１の実施形態の冷蔵庫１について説明する。まず、冷蔵庫１の全体構成について説明する。ただし、冷蔵庫１は、以下に説明する構成の全てを有する必要はなく、いくつかの構成が適宜省略されてもよい。

図１は、第１の実施形態の冷蔵庫１を示す正面図である。図２は、図１中に示された冷蔵庫１のＦ２－Ｆ２線に沿う断面図である。図１および図２に示すように、冷蔵庫１は、例えば、筐体１０、複数の扉１１、複数の棚１２、複数の容器１３、流路形成部品１４、冷却部１５、および制御盤１６を有する。

筐体１０は、上壁２１、下壁２２、左右の側壁２３、２４、および後壁２５を有する。
上壁２１および下壁２２は、略水平に広がっている。左右の側壁２３、２４は、下壁２２の左右の端部から上方に起立し、上壁２１の左右の端部に繋がっている。後壁２５は、下壁２２の後端部から上方に起立し、上壁２１の後端部に繋がっている。

図２に示すように、筐体１０は、例えば、内箱１０ａ、外箱１０ｂ、および断熱部１０ｃを有する。内箱１０ａは、筐体１０の内面を形成する部材である。外箱１０ｂは、筐体１０の外面を形成する部材である。外箱１０ｂは、内箱１０ａよりも一回り大きく形成されており、内箱１０ａの外側に配置されている。内箱１０ａと外箱１０ｂとの間には、発泡ウレタンのような発泡断熱材を含む断熱部１０ｃが設けられている。

筐体１０の内部には、複数の貯蔵室２７が設けられている。複数の貯蔵室２７は、例えば、冷蔵室２７Ａ、野菜室２７Ｂ、製氷室２７Ｃ、小冷凍室２７Ｄ、および主冷凍室２７Ｅを含む。本実施形態では、最上部に冷蔵室２７Ａが配置され、冷蔵室２７Ａの下方に野菜室２７Ｂが配置され、野菜室２７Ｂの下方に製氷室２７Ｃおよび小冷凍室２７Ｄが配置され、製氷室２７Ｃおよび小冷凍室２７Ｄの下方に主冷凍室２７Ｅが配置されている。ただし、貯蔵室２７の配置は、上記例に限定されず、例えば野菜室２７Ｂと主冷凍室２７Ｅの配置が逆でもよい。筐体１０は、各貯蔵室２７の前面側に、各貯蔵室２７に対して食品の出し入れを可能にする開口を有する。冷蔵室２７Ａの下部の一部は、チルド室２７ＡＡとして形成されている。複数の貯蔵室２７は、「貯蔵部」の一例である。上述したように、筐体１０は、開口を有し、貯蔵部を含む。本実施形態では、「貯蔵部」が一例として、冷蔵室２７Ａである場合について説明する。

筐体１０は、第１仕切部２８および第２仕切部２９を有する。第１仕切部２８および第２仕切部２９は、例えば、それぞれ略水平方向に沿う仕切壁である。第１仕切部２８は、冷蔵室２７Ａと野菜室２７Ｂとの間に位置し、冷蔵室２７Ａと野菜室２７Ｂとの間を仕切っている。一方で、第２仕切部２９は、野菜室２７Ｂと、製氷室２７Ｃおよび小冷凍室２７Ｄとの間に位置し、野菜室２７Ｂと、製氷室２７Ｃおよび小冷凍室２７Ｄとの間を仕切っている。第２仕切部２９は、断熱性を有する。

複数の貯蔵室２７の開口は、複数の扉１１によって開閉可能に閉じられている。つまり、複数の扉１１は、筐体１０の開口を開閉可能に閉じる。複数の扉１１は、例えば、冷蔵室２７Ａの開口を閉じる左右の冷蔵室扉１１Ａａ、１１Ａｂ、野菜室２７Ｂの開口を閉じる野菜室扉１１Ｂ、製氷室２７Ｃの開口を閉じる製氷室扉１１Ｃ、小冷凍室２７Ｄの開口を閉じる小冷凍室扉１１Ｄ、および主冷凍室２７Ｅの開口を閉じる主冷凍室扉１１Ｅを含む。以下、左右の冷蔵室扉１１Ａａ、１１Ａｂは、単に、扉１１Ａａ、１１Ａｂと記す場合がある。

複数の棚１２は、冷蔵室２７Ａに設けられている。
複数の容器１３は、チルド室２７ＡＡに設けられたチルド室容器１３Ａ、野菜室２７Ｂに設けられた第１および第２の野菜室容器１３Ｂａ、１３Ｂｂ、製氷室２７Ｃに設けられた製氷室容器（不図示）、小冷凍室２７Ｄに設けられた小冷凍室容器１３Ｄ、および主冷凍室２７Ｅに設けられた第１および第２の主冷凍室容器１３Ｅａ、１３Ｅｂを含む。

流路形成部品１４は、筐体１０内に配置されている。流路形成部品１４は、第１ダクト部品３１と、第２ダクト部品３２とを含む。

第１ダクト部品３１は、筐体１０の後壁２５に沿って設けられ、鉛直方向に延びている。第１ダクト部品３１は、例えば、野菜室２７Ｂの下端部の後方から冷蔵室２７Ａの上端部の後方まで延びている。第１ダクト部品３１と筐体１０の後壁２５との間には、冷気（空気）が流れる通路である第１ダクト空間Ｄ１が形成されている。第１ダクト部品３１は、複数の冷蔵室冷気吹出口３１ａ、チルド室冷気吹出口３１ｂと、冷気戻り口３１ｃとを有する。複数の冷蔵室冷気吹出口３１ａは、チルド室２７ＡＡよりも上方において複数の高さ位置に分かれて設けられている。チルド室冷気吹出口３１ｂは、チルド室２７ＡＡに開口しており、第１ダクト空間Ｄ１から冷気をチルド室２７ＡＡに吹き出すように設けられている。冷気戻り口３１ｃは、第１ダクト部品３１の下端部に設けられ、野菜室２７Ｂの後方に位置する。

第２ダクト部品３２は、筐体１０の後壁２５に沿って設けられ、鉛直方向に延びている。第２ダクト部品３２は、例えば、主冷凍室２７Ｅの後方から製氷室２７Ｃおよび小冷凍室２７Ｄの上端部の後方まで延びている。第２ダクト部品３２と筐体１０の後壁２５との間には、冷気（空気）が流れる通路である第２ダクト空間Ｄ２が形成されている。第２ダクト部品３２は、冷気吹出口３２ａと、冷気戻り口３２ｂとを有する。冷気吹出口３２ａは、第２ダクト部品３２の上端部に設けられ、製氷室２７Ｃおよび小冷凍室２７Ｄの後方に位置する。冷気戻り口３２ｂは、第２ダクト部品３２の下端部に設けられ、主冷凍室２７Ｅの後方に位置する。

冷却部（冷却ユニット）１５は、後述する第１貯蔵室を冷却する第１冷却モジュール４０と、後述する第２貯蔵室を冷却する冷却する第２冷却モジュール４５と、圧縮機４９と、冷媒を循環させることにより第１冷却モジュール４０と第２冷却モジュール４５を冷却する冷凍サイクル装置５０（図３参照）とを含む。第１貯蔵室は、例えば、冷蔵温度帯の貯蔵室（冷蔵室２７Ａ、チルド室２７ＡＡ、野菜室２７Ｂ）である。第２貯蔵室は、例えば、冷凍温度帯の貯蔵室（製氷室２７Ｃ、小冷凍室２７Ｄ、主冷凍室２７Ｅ）である。冷蔵温度帯は、「第１温度帯」の一例である。

第１冷却モジュール４０は、例えば、冷蔵用冷却器４１と、冷蔵用ファン４３とを含む。冷蔵用冷却器４１は、第１ダクト空間Ｄ１に配置されている。冷蔵用冷却器４１は、例えば、チルド室２７ＡＡに対応する高さに配置されている。冷蔵用冷却器４１は、後述する圧縮機４９により圧縮された冷媒が供給され、第１ダクト空間Ｄ１を流れる冷気を冷却する。

冷蔵用ファン４３は、例えば、第１ダクト部品３１の冷気戻り口３１ｃに設けられている。冷蔵用ファン４３は、「送風機」の一例である。冷蔵用ファン４３が駆動されると、野菜室２７Ｂの空気が冷気戻り口３１ｃから第１ダクト空間Ｄ１内に流入する。第１ダクト空間Ｄ１内に流入した空気は、第１ダクト空間Ｄ１内を上方に向けて流れ、冷蔵用冷却器４１によって冷却される。冷蔵用冷却器４１によって冷却された冷気は、複数の冷蔵室冷気吹出口３１ａから冷蔵室２７Ａに吹き出され、チルド室冷気吹出口３１ｂからチルド室２７ＡＡに吹き出される。冷蔵室２７Ａに吹き出された冷気とチルド室２７ＡＡに吹き出された冷気とは、冷蔵室２７Ａおよびチルド室２７ＡＡをそれぞれ流れた後、野菜室２７Ｂを経由して、再び冷気戻り口３１ｃに戻る。これにより、冷蔵室２７Ａ、チルド室２７ＡＡ、および野菜室２７Ｂを流れる冷気が冷蔵庫１内で循環され、冷蔵室２７Ａ、チルド室２７ＡＡ、および野菜室２７Ｂの冷却が行われる。

一方で、第２冷却モジュール４５は、例えば、冷凍用冷却器４６と、冷凍用ファン４８とを含む。冷凍用冷却器４６は、第２ダクト空間Ｄ２に配置されている。冷凍用冷却器４６は、後述する圧縮機４９により圧縮された冷媒が供給され、第２ダクト空間Ｄ２を流れる冷気を冷却する。

冷凍用ファン４８は、例えば、第２ダクト部品３２の冷気戻り口３２ｂに設けられている。冷凍用ファン４８が駆動されると、主冷凍室２７Ｅの空気が冷気戻り口３２ｂから第２ダクト空間Ｄ２内に流入する。第２ダクト空間Ｄ２内に流入した空気は、第２ダクト空間Ｄ２内を上方に向けて流れ、冷凍用冷却器４６によって冷却される。冷凍用冷却器４６によって冷却された冷気は、冷気吹出口３２ａから製氷室２７Ｃ、小冷凍室２７Ｄ、および主冷凍室２７Ｅに流入する。製氷室２７Ｃおよび小冷凍室２７Ｄに流入した冷気は、製氷室２７Ｃおよび小冷凍室２７Ｄを流れた後、主冷凍室２７Ｅを経由して、再び冷気戻り口３２ｂに戻る。これにより、製氷室２７Ｃ、小冷凍室２７Ｄ、および主冷凍室２７Ｅ内に流れる冷気が冷蔵庫１内で循環され、製氷室２７Ｃ、小冷凍室２７Ｄ、および主冷凍室２７Ｅの冷却が行われる。

圧縮機４９は、例えば、冷蔵庫１の底部の機械室に設けられている。圧縮機４９は、貯蔵室２７の冷却に用いられる冷媒ガスを圧縮する。圧縮機４９により圧縮された冷媒ガスは、後述する凝縮器５１などを経由して、冷蔵用冷却器４１および冷凍用冷却器４６に送られる。

制御盤１６は、例えば、筐体１０の上壁２１に設けられている。本実施形態では、筐体１０の上壁２１の上面は、下方に向けて窪んだ凹部２１ａを有する。制御盤１６は、凹部２１ａに配置されている。なお、制御盤１６については、詳しく後述する。

［２．冷凍サイクル装置］
上述のように構成された冷蔵庫１は、後述の制御部１００によって制御される冷凍サイクル装置５０によって冷却される。

［２．１．冷凍サイクル装置の構成］
図３は、冷凍サイクル装置５０を示す構成図である。冷凍サイクル装置５０は、冷媒の流れ順に、圧縮機４９と、凝縮器５１と、ドライヤ５２と、三方弁５３と、冷蔵側キャピラリーチューブ５４、冷凍側キャピラリーチューブ５５と、冷蔵用冷却器４１と、冷凍用冷却器４６とが環状に接続されることにより構成される。圧縮機４９の高圧吐出口には、凝縮器５１とドライヤ５２とが順に接続パイプ５６を介して接続されている。ドライヤ５２の吐出側には、三方弁５３が接続されている。三方弁５３は、ドライヤ５２が接続される１つの入口と、２つの出口とを有している。三方弁５３の２つの出口のうち、一方の出口には冷蔵側キャピラリーチューブ５４と冷蔵用冷却器４１とが順に接続されている。冷蔵用冷却器４１は、接続配管である冷蔵側サクションパイプ５７を介して圧縮機４９に接続されている。

三方弁５３の２つの出口のうち、他方の出口には、冷凍側キャピラリーチューブ５５と冷凍用冷却器４６とが順に接続されている。冷凍用冷却器４６は、接続配管である冷凍側サクションパイプ５８を介して圧縮機４９に接続されている。なお、冷凍用冷却器４６と圧縮機４９との間には、冷蔵用冷却器４１からの冷媒が冷凍用冷却器４６側に逆流しないための逆止弁５９が設けられている。

［２．２．冷凍サイクル装置の冷媒の流れ］
次に、冷凍サイクル装置５０の冷媒の流れを説明する。まず、冷凍サイクル装置５０を循環する冷媒は、圧縮機４９により圧縮されて、高温、高圧のガス状冷媒となり、流路Ａを流れる。このガス状冷媒は、凝縮器５１により放熱されて、中温、高圧の液状冷媒となる。その後、ドライヤ５２を通って、汚れや水分などの不純物が取り除かれた液状冷媒は、三方弁５３により絞り制御されながら、冷蔵側キャピラリーチューブ５４（又は冷凍側キャピラリーチューブ５５）に入る。このとき、冷蔵側キャピラリーチューブ５４（又は冷凍側キャピラリーチューブ５５）内の中温、高圧の液状冷媒は、冷蔵側サクションパイプ５７（又は冷凍側サクションパイプ５８）内の冷媒と熱交換されながら減圧される。そして、この冷媒は、冷蔵用冷却器４１（又は冷凍用冷却器４６）を通過しながら蒸発し、第１冷却モジュール４０（又は第２冷却モジュール４５）内が冷却される。その後、低温、低圧のガス状となった冷媒は、冷蔵側サクションパイプ５７（又は冷凍側サクションパイプ５８）に流入する。このとき、冷蔵用冷却器４１（又は冷凍用冷却器４６）から冷蔵側サクションパイプ５７（又は冷凍側サクションパイプ５８）に流入した直後の冷媒ガスの温度は、－１０℃前後と低温である。しかし、この冷媒ガスは、冷蔵側サクションパイプ５７（又は冷凍側サクションパイプ５８）を通る間に、冷蔵側キャピラリーチューブ５４（又は冷凍側キャピラリーチューブ５５）内の冷媒と熱交換されて、最終的には室温程度にまで昇温される。そして、この冷媒ガスが、圧縮機４９に再び吸入されて、冷媒の循環が完了する。

上記の冷凍サイクル装置５０において、三方弁５３は、制御部１００（図４参照）によって制御されており、流路Ｂおよび流路Ｃのうち一方又は両方を選択する。流路Ｂは、第１貯蔵室（冷蔵室２７Ａ、チルド室２７ＡＡ、および野菜室２７Ｂ）を冷却するために冷媒を冷蔵用冷却器４１に供給する流路であり、一方、流路Ｃは、第２貯蔵室（製氷室２７Ｃ、小冷凍室２７Ｄ、および主冷凍室２７Ｅ）を冷却するために冷媒を冷凍用冷却器４６に供給する流路である。これら二つの流路は合流点Ｄにおいて合流し、冷媒はこの合流点Ｄから矢印Ｅの方向に流れて圧縮機４９へと戻る。

［３．制御］
図４は、冷蔵庫１の制御部１００を示すブロック図である。制御盤１６は、マイコン、タイマなどを有したコンピュータで構成される制御部１００を備え、冷蔵庫１の全般を制御する。冷蔵用ファン４３、冷凍用ファン４８、圧縮機４９、三方弁５３、冷蔵室温度センサ１１０、チルド室温度センサ１１１、冷凍室温度センサ１１２、庫外温度センサ１１４、扉開閉検知センサ１１５、記憶部１１６、および操作パネル部１５０は、それぞれ制御部１００に接続されており、それぞれ制御部１００からの指令によって制御される。

冷蔵室温度センサ１１０は、冷蔵室２７Ａに設けられており、冷蔵室２７Ａ内の空気温度を検出する。チルド室温度センサ１１１は、チルド室２７ＡＡに設けられており、チルド室２７ＡＡの空気温度を検出する。冷凍室温度センサ１１２は、主冷凍室２７Ｅに設けられており、主冷凍室２７Ｅ内の空気温度を検出する。冷蔵室温度センサ１１０と、チルド室温度センサ１１１と、冷凍室温度センサ１１２とは、それぞれ、例えばサーミスタである。

庫外温度センサ１１４は、筐体１０の外側に設けられており、冷蔵庫１の外部の空気温度を検出する。扉開閉検知センサ１１５は、筐体１０において扉１１Ａａ、１１Ａｂに面する位置に設けられており、扉１１Ａａ、１１Ａｂの開閉を検知する。

制御部１００は、第１貯蔵室を冷却する冷蔵運転を行うには、三方弁５３を切り替えて冷媒の流路を流路Ｂに切り替えることにより、冷蔵用冷却器４１を冷却する。また、制御部１００は、第２貯蔵室を冷却する冷凍運転を行うには、三方弁５３を切り替えて冷媒の流路を流路Ｃに切り替えることにより、冷凍用冷却器４６を冷却する。尚、流路Ｂおよび流路Ｃの両方を選択した場合は、冷蔵運転と冷凍運転との両方が行われる。

制御部１００は、例えば冷蔵運転と冷凍運転を交互に行うことにより、第１貯蔵室と、第２貯蔵室とが、それぞれの設定温度帯に保たれるように、冷却部１５を制御する。冷却部１５は、貯蔵部を冷却する。制御部１００が冷却部１５を制御する冷却制御には、閉扉冷却制御と、開閉時冷却制御とがある。制御部１００は、扉が閉じられている状態である閉扉状態では、閉扉状態における冷却制御である閉扉冷却制御を行う。制御部１００は、扉の開閉が行われた後、閉扉冷却制御から閉扉冷却制御において用いられる冷却能力よりも高い冷却能力を用いる開閉時冷却制御へと切り替えて冷却制御を行う。後述するように、制御部１００は、扉の開閉に関する学習結果に基づいて冷却部１５を制御する。

記憶部１１６は、冷蔵庫１の運転に必要な情報を記憶する。記憶部１１６は、例えば、冷却運転の制御に関わるデータを記憶する。これらについては、後述する。

操作パネル部１５０は、各貯蔵室の設定温度や運転モードを切り替えるための操作を受け付けるとともに、設定内容や現在の運転状況を表示させる。操作パネル部１５０は、例えば、いわゆるタッチ式の操作パネル部である。タッチ式の操作パネル部は、静電容量式スイッチによって構成されるタッチセンサを備える。

尚、設定温度とは、貯蔵室内が維持される温度帯（設定温度帯）に含まれる温度である。例えば、第１貯蔵室（２７Ａ、２７ＡＡ、２７Ｂ）の設定温度は、１℃～４℃（第１貯蔵室の設定温度帯）に含まれる温度である。一方、目標冷却温度は、冷蔵運転と冷凍運転において、フィードバック制御等における目標値である。目標冷却温度は、設定温度と同様に、貯蔵室内が常に維持される温度帯（設定温度帯）の中央値でもよいし、中央値よりも低くてもよい。

＜閉扉冷却制御＞
まず、閉扉冷却制御について説明する。
閉扉冷却制御においては、制御部１００は、冷却部１５を制御することにより、冷蔵室２７Ａを冷蔵目標温度に冷却する。例えば、制御部１００は、冷蔵目標温度を所定の計算により冷蔵室目標温度に換算し、冷蔵室温度センサ１１０で検出された冷蔵室２７Ａの空気温度を冷蔵室目標温度にするように、ＰＩＤ制御（Ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎａｌ－Ｉｎｔｅｇｒａｌ－Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ Ｃｏｎｔｒｏｌ）などのフィードバック制御に従って冷却部１５を制御する。これによって、冷蔵室２７Ａは、冷蔵目標温度に対応する通常冷蔵温度帯に保たれる。冷蔵目標温度は、例えば１～４℃に含まれる温度である。このように、制御部１００は、閉扉冷却制御において貯蔵部を冷蔵温度帯（第１温度帯）で冷却するように冷却部１５を制御する。
制御部１００が、冷蔵室２７Ａを冷蔵目標温度にするように冷却部１５を制御すると、冷蔵温度帯の中心温度は、冷蔵目標温度と略同じになる。したがって閉扉冷却制御における冷蔵温度帯の中心温度も、例えば１～４℃に含まれる温度である。尚、中心温度とは、対象となる運転が実施される期間における最大温度と最小温度の和を２で除算した値である。制御部１００が運転モードを切り替えた直後においてまだ温度が安定していない期間における温度は、中心温度の計算において除外されてもよい。本明細書において、「冷却部１５を制御する」とは、例えば、冷蔵用ファン４３と、冷凍用冷却器４６と、圧縮機４９とのうちいずれか１つ以上を制御することを意味する。

上記説明したように、制御部１００は、三方弁５３を制御することにより、冷媒の流路を図３に示される流路Ｂと流路Ｃとを交互に切り替える。流路Ｂに冷媒が流れている時には、冷蔵温度帯の貯蔵室（冷蔵室２７Ａ、チルド室２７ＡＡ、野菜室２７Ｂ）が冷却される。流路Ｃに冷媒が流れている時には、冷凍温度帯の貯蔵室（製氷室２７Ｃ、小冷凍室２７Ｄ、主冷凍室２７Ｅ）が冷却される。制御部１００は、例えば、４０分の間、流路Ｂに冷媒を流して、冷蔵温度帯の貯蔵室の冷却を行い、６０分の間、流路Ｃに冷媒を流して、冷凍温度帯の貯蔵室の冷却を行うことを交互に繰り返す。

上述したように、制御部１００は、冷蔵庫１のデフォルト状態では、閉扉冷却制御で冷蔵室２７Ａを冷却するように設定されている。すなわち、制御部１００は、冷蔵庫１の電源が切られた状態から冷蔵庫１の電源が入れられた場合に、閉扉冷却制御により冷蔵室２７Ａを冷却する。

＜開閉時冷却制御＞
まず、開閉時冷却制御について説明する。
開閉時冷却制御においては、制御部１００は、冷却部１５を制御することにより、冷蔵室２７Ａを閉扉冷却制御において用いられる冷却能力よりも高い冷却能力を用いて冷蔵室２７Ａを冷蔵目標温度に冷却する。制御部１００は、扉開閉検知センサ１１５によって扉１１Ａａ、Ａｂの少なくとも一方の開閉が検出された場合に、冷却制御を閉扉冷却制御から開閉時冷却制御へと切り替える。

ここで図１１を参照し、従来の冷却制御による冷蔵室の温度変化について説明する。図１１は、従来の冷却制御による冷蔵室の温度の時系列の一例を示す図である。図１１に示す例では、時刻ｔ２０までの期間Ｐ２１において制御部は、閉扉冷却制御を行っている。時刻ｔ２０において扉開閉検知センサによって扉の開閉が検知されると、制御部は、冷却制御を閉扉冷却制御から開閉時冷却制御へと切り替える。時刻ｔ２１において扉が閉められている。ここで時刻ｔ２０から時刻ｔ２１における扉の開閉では冷蔵室への貯蔵物の投入は行われていない。制御部は、時刻ｔ２０から時刻ｔ２２までの期間Ｐ２２において開閉時冷却制御を行う。期間Ｐ２２において、冷蔵室の温度は、最低温度ＴＬ２０まで下がっている。

制御部は、時刻ｔ２２において、冷蔵室の温度が冷蔵温度帯において安定すると、冷却制御を開閉時冷却制御から閉扉冷却制御へと戻す。制御部は、時刻ｔ２２から時刻ｔ２３までの期間Ｐ２３において閉扉冷却制御を行う。時刻ｔ２３において扉開閉検知センサによって扉の開閉が検知されると、制御部は、冷却制御を閉扉冷却制御から開閉時冷却制御へと切り替える。時刻ｔ２４において扉が閉められている。ここで時刻ｔ２３から時刻ｔ２４における扉の開閉では冷蔵室への貯蔵物の投入が行われている。制御部は、時刻ｔ２３から時刻ｔ２５までの期間Ｐ２４において開閉時冷却制御を行う。期間Ｐ２４において、冷蔵室の温度は、最低温度ＴＬ１０まで下がっている。

制御部は、時刻ｔ２５において、冷蔵室の温度が冷蔵温度帯において安定すると、冷却制御を開閉時冷却制御から閉扉冷却制御へと戻す。その後、時刻ｔ２５からの期間Ｐ２５において、制御部は閉扉冷却制御を継続する。なお、期間Ｐ２１及び期間Ｐ２５における冷蔵温度帯において冷蔵室の温度が振動しているのは、冷蔵温度帯の貯蔵室の冷却と、冷凍温度帯の貯蔵室の冷却とが交互に繰り返されているためである。

従来の制御部の冷却制御では、扉の開閉において貯蔵物の投入が行われていない場合と貯蔵物の投入が行われた場合とで共通の開閉時冷却制御を行っている。扉の開閉において貯蔵物の投入が行われていない場合と貯蔵物の投入が行われた場合とでは、開閉時冷却制御という共通の冷却制御が行われても冷蔵室の温度の下がり方は互いに異なっている。そのため、貯蔵物の投入が行われていない場合に、貯蔵物の投入が行われている場合と同様に冷却制御を行うと冷蔵室を過剰に冷却してしまう場合がある。例えば、貯蔵物の投入が行われていない場合の最低温度ＴＬ２０は、貯蔵物の投入が行われた場合の最低温度ＴＬ１０に比べ低く、このことは冷蔵室を過剰に冷却してしまったことを示している。

本実施形態の制御部１００は、貯蔵部（冷蔵室２７Ａ）の温度と、外気温と、扉開閉情報とに基づいて、扉の開閉が行われた後に貯蔵部（冷蔵室２７Ａ）内へ貯蔵物が投入されたか否かを判定し、判定結果に基づいて冷却部１５を制御する。扉開閉情報とは、扉の開閉の時期についての情報である。扉開閉情報には、扉の開閉の時系列、扉が開かれている時期の長さ、扉が閉じられている時期の長さなどが含まれる。以下に説明するように、制御部１００は、一例として、機械学習に基づいて判定を行う。本実施形態では、制御部１００は、この機械学習を、冷蔵庫１の電源が入れられてから所定の期間において実行する。

図５は、制御部１００が有する機能のうち、貯蔵物が投入されたか否かを示す判定結果に基づく冷却制御の機能を示すブロック図である。制御部１００は、プログラムを実行することによって、学習用貯蔵物判定データ取得部１０１、貯蔵物投入量取得部１０２、学習部１０３、貯蔵物判定データ取得部１０４、貯蔵物判定部１０５、及び冷却能力調整部１０６の機能を実現する。

学習用貯蔵物判定データ取得部１０１は、学習用貯蔵物判定データ供給部２００から学習用貯蔵物判定データＤＬ１を取得する。学習用貯蔵物判定データＤＬ１は、貯蔵部の現在の温度と、所定の時間前から現在までの貯蔵部の温度の時系列と、現在の外気温と、扉開閉情報とを示すデータである。学習用貯蔵物判定データＤＬ１は、学習部１０３が実行する学習に用いられる。学習用貯蔵物判定データ供給部２００は、例えば図４に示した冷蔵室温度センサ１１０、庫外温度センサ１１４、及び扉開閉検知センサ１１５に対応する。

学習用貯蔵物判定データ供給部２００は、冷蔵室温度センサ１１０が検出した貯蔵部の現在の温度を示すデータを学習用貯蔵物判定データＤＬ１として供給する。学習用貯蔵物判定データ供給部２００は、庫外温度センサ１１４が検出した冷蔵庫１の外部の空気温度を示すデータを学習用貯蔵物判定データＤＬ１として供給する。学習用貯蔵物判定データ供給部２００は、扉開閉検知センサ１１５が検知した扉１１Ａａ、１１Ａｂの開閉の時系列に基づく扉開閉情報を学習用貯蔵物判定データＤＬ１として供給する。この扉開閉情報には、所定の過去の時間から現在までの扉１１Ａａ、１１Ａｂの開閉の時系列が含まれる。

図６に学習用貯蔵物判定データＤＬ１の一例を示す。図６は、貯蔵部の温度の時系列を示す。温度Ｔ１は、現在の時刻である時刻ｔ２における貯蔵部の温度である。温度時系列Ｈ１は、時刻ｔ１から時刻ｔ２までの貯蔵部の温度の時系列である。時刻ｔ１から時刻ｔ２までの期間Ｐ１は、扉１１Ａａ、１１Ａｂの開閉が行われた期間である。時刻ｔ１において、扉１１Ａａ、１１Ａｂのうちいずれか１以上が開かれ、時刻ｔ２において、扉１１Ａａ、１１Ａｂのうち開かれた扉が閉じられている。

貯蔵物投入量取得部１０２は、貯蔵物投入量供給部２０１から貯蔵物投入量ＤＬ２を取得する。貯蔵物投入量ＤＬ２は、貯蔵部（一例として冷蔵室２７Ａ）内へ投入された貯蔵物の量である。貯蔵物投入量供給部２０１は、例えば図４に示した操作パネル部１５０に対応する。貯蔵物投入量供給部２０１は、貯蔵部に貯蔵物の投入が行われた直後に操作パネル部１５０からユーザによって入力される直前の貯蔵物投入量を貯蔵物投入量ＤＬ２として供給する。貯蔵物投入量ＤＬ２は、扉の開閉が行われた後に貯蔵部内へ投入される貯蔵物の投入に関する情報である貯蔵物投入第１情報の一例である。

学習部１０３は、学習用貯蔵物判定データ取得部１０１が取得した学習用貯蔵物判定データＤＬ１と、貯蔵物投入量取得部１０２が取得した貯蔵物投入量ＤＬ２との組を学習データとして用いて機械学習を実行する。本実施形態では、学習部１０３は、機械学習の一例として、深層学習を用いる。学習部１０３は、深層学習において、ニューラルネットワークＮ１を用いて学習を実行する。学習部１０３は、学習が完了したニューラルネットワークＮ１を学習済みモデルＭ１として記憶部１１６に記憶させる。ニューラルネットワークＮ１の詳細については後述する。

貯蔵物判定データ取得部１０４は、貯蔵物判定データ供給部２０２から貯蔵物判定データＤＥ１を取得する。貯蔵物判定データ供給部２０２は、例えば図４に示した冷蔵室温度センサ１１０、庫外温度センサ１１４、及び扉開閉検知センサ１１５に対応する。ここで貯蔵物判定データ取得部１０４が貯蔵物判定データＤＥ１を取得する時期は、学習部１０３による学習が完了した後の時期である。貯蔵物判定データＤＥ１は、学習用貯蔵物判定データＤＬ１に含まれるデータと同じ種類のデータを含む。つまり、本実施形態では、貯蔵物判定データＤＥ１は、貯蔵部の現在の温度と、所定の時間前から現在までの貯蔵部の温度の時系列と、現在の外気温と、扉開閉情報とを含む。

貯蔵物判定部１０５は、貯蔵物判定データ取得部１０４が取得した貯蔵物判定データＤＥ１と、学習済みモデルＭ１とに基づいて、貯蔵部内へ貯蔵物が投入されたか否かを判定する。ここで貯蔵物判定部１０５は、貯蔵物判定データＤＥ１と、学習済みモデルＭ１とに基づいて貯蔵物投入量を判定し、判定した貯蔵物投入量に基づいて貯蔵部内へ貯蔵物が投入されたか否かを判定する。貯蔵物判定部１０５は、判定結果とともに、判定した貯蔵物投入量を冷却能力調整部１０６に供給する。

冷却能力調整部１０６は、貯蔵物判定部１０５による判定結果に応じて冷却部１５を制御する。冷却能力調整部１０６は、判定結果が貯蔵物が投入されていないことを示す場合、冷却部１５の冷却能力を貯蔵物が投入された場合に比べて抑える。冷却能力調整部１０６は、判定結果が貯蔵物が投入されたことを示す場合、貯蔵物判定部１０５が判定した貯蔵物投入量に基づいて冷却部１５を制御する。ここで冷却能力調整部１０６は、記憶部１１６に予め記憶される冷却能力補正テーブルＴＣ１に基づいて、貯蔵物投入量から冷却部１５の冷却能力の補正量を算出する。
上述したように、貯蔵物判定部１０５による判定結果は学習済みモデルＭ１に基づいて判定されているため、貯蔵物判定部１０５による判定結果は、扉の開閉に関する学習結果に基づく判定結果である。したがって、制御部１００は、扉の開閉に関する学習結果に基づいて、貯蔵部内へ投入された貯蔵物の量である貯蔵物投入量に基づいて冷却部１５を制御する。

冷却能力補正テーブルＴＣ１は、一例として、貯蔵物投入量、圧縮機４９の冷却能力の補正値、及び冷蔵用ファン４３の冷却能力の補正値の各項目の列を有している。冷却能力補正テーブルＴＣ１は、貯蔵物投入量毎に冷却能力補正値が格納される行と列からなる２次元の表形式のデータである。

＜冷蔵庫１の動作例＞
冷蔵庫１が行う動作には、扉開閉情報を含むデータと貯蔵物投入量との関係を学習する学習処理と、学習結果に基づいて貯蔵物投入量を判定する判定処理とがある。

図７は、冷蔵庫１の動作例である学習処理を示すフローチャートである。例えば、操作パネル部１５０をユーザがタッチすることにより学習開始を指示すると、制御部１００は図７に示される処理を開始する。

学習用貯蔵物判定データ取得部１０１は、学習用貯蔵物判定データ供給部２００から学習用貯蔵物判定データＤＬ１を取得する（ステップＳ１００）。学習用貯蔵物判定データＤＬ１は、上述したように、例えば、冷蔵室温度センサ１１０、庫外温度センサ１１４、及び扉開閉検知センサ１１５からそれぞれ供給される。
貯蔵物投入量取得部１０２は、貯蔵物投入量供給部２０１から貯蔵物投入量ＤＬ２を取得する（ステップＳ１０１）。冷蔵庫１の学習処理において、ユーザは、扉の開閉を行い貯蔵部に貯蔵物の投入を行った直後に操作パネル部１５０から貯蔵物投入量を入力する。

学習部１０３は、学習用貯蔵物判定データ取得部１０１から学習用貯蔵物判定データＤＬ１を取得する。また、学習部１０３は、貯蔵物投入量取得部１０２から貯蔵物投入量ＤＬ２を取得する。学習部１０３は、学習用貯蔵物判定データ取得部１０１が取得した学習用貯蔵物判定データＤＬ１と、貯蔵物投入量取得部１０２が取得した貯蔵物投入量ＤＬ２との組を学習データとして用いて機械学習を実行する（ステップＳ１０２）。

ここで上述したように、学習用貯蔵物判定データＤＬ１は、貯蔵部の現在の温度と、所定の時間前から現在までの貯蔵部の温度の時系列と、現在の外気温と、扉開閉情報とを示すデータである。また、貯蔵物投入量ＤＬ２は、扉の開閉が行われた後に貯蔵部内へ投入される貯蔵物の投入に関する情報である貯蔵物投入第１情報である。したがって、学習部１０３が実行する機械学習の学習結果は、扉開閉情報及び貯蔵部の温度と、外気温と、貯蔵物投入第１情報との関係が学習された結果を含む。なお、学習部１０３が実行する機械学習において、外気温が省略されてもよい。その場合、学習結果は、扉開閉情報及び貯蔵部の温度と、貯蔵物投入第１情報との関係が学習された結果を含む。

ここで図８を参照し、学習部１０３が実行する深層学習に用いられるニューラルネットワークについて説明する。図８は、本実施形態のニューラルネットワークＮ１の一例を示す図である。ニューラルネットワークＮ１は、隠れ層の数が２以上である多層ニューラルネットワークである。
学習部１０３は、ニューラルネットワークＮ１の入力層に、上述した学習用貯蔵物判定データＤＬ１を入力する。ニューラルネットワークＮ１は、入力された学習用貯蔵物判定データＤＬ１に応じて、出力層から貯蔵物投入量を出力する。出力層から出力される貯蔵物投入量は、一例として、０以上の実数値である。出力層から出力される貯蔵物投入量は、０以上１以下の実数値などに規格化されて出力されてもよい。

学習部１０３は、学習用貯蔵物判定データＤＬ１と貯蔵物投入量ＤＬ２とを組みとして、ニューラルネットワークＮ１の学習に用いる。つまり、学習部１０３は、学習用貯蔵物判定データＤＬ１を入力した場合に出力層から出力される貯蔵物投入量と、この学習用貯蔵物判定データＤＬ１に対応する貯蔵物投入量ＤＬ２との差が最小となるようにニューラルネットワークＮ１の重み及びバイアスを変化させる。学習部１０３は、この重み及びバイアスを変化させる処理を学習用貯蔵物判定データＤＬ１と貯蔵物投入量ＤＬ２との組の数だけ繰り返す。
学習部１０３は、学習が完了したニューラルネットワークＮ１を学習済みモデルＭ１として記憶部１１６に出力する（ステップＳ１０３）。記憶部１１６は、出力された学習済みモデルＭ１を記憶する。

なお、本実施形態では、学習部１０３が機械学習として深層学習を用いる場合の一例について説明したが、これに限らない。学習部１０３は、深層学習以外の教師あり学習に基づいて学習を実行してもよい。その場合であっても、学習部１０３が学習用貯蔵物判定データＤＬ１と貯蔵物投入量ＤＬ２とを組みにして教師データとして用いる点は、深層学習の場合と同様である。

また、本実施形態では、制御部１００が学習部１０３を備え、冷蔵庫１において学習済みモデルＭ１が生成される場合の一例について説明したが、これに限らない。冷蔵庫１とは別体として設けられた外部サーバなどの装置によって学習が実行されて学習済みモデルＭ１が生成されてもよい。その場合、制御部１００は、庫外温度センサ１１４、及び扉開閉検知センサ１１５によってそれぞれ検知されたデータに基づいて学習用貯蔵物判定データＤＬ１を生成し、操作パネル部１５０から入力される貯蔵物投入量に基づいて貯蔵物投入量ＤＬ２を生成する。制御部１００は、生成した学習用貯蔵物判定データＤＬ１及び貯蔵物投入量ＤＬ２を外部サーバに送信する。ここで制御部１００は、外部サーバと通信を行うための通信部を備える。外部サーバは、冷蔵庫１から受信した学習用貯蔵物判定データＤＬ１及び貯蔵物投入量ＤＬ２に基づいて機械学習を実行し、学習済みモデルＭ１を生成する。冷蔵庫１は、外部サーバから学習済みモデルＭ１を受信し、記憶部１１６に記憶させる。

図９は、冷蔵庫１の動作例である判定処理を示すフローチャートである。例えば、上述した図７の学習処理が完了した後、制御部１００は図９に示される処理を開始する。
貯蔵物判定データ取得部１０４は、貯蔵物判定データ供給部２０２から貯蔵物判定データＤＥ１を取得する（ステップＳ２００）。貯蔵物判定データＤＥ１は、上述したように、例えば、冷蔵室温度センサ１１０、庫外温度センサ１１４、及び扉開閉検知センサ１１５からそれぞれ供給される。貯蔵物判定部１０５は、記憶部１１６に記憶される学習済みモデルＭ１を取得する（ステップＳ２０１）。

貯蔵物判定部１０５は、貯蔵物判定データ取得部１０４が取得した貯蔵物判定データＤＥ１と、学習済みモデルＭ１とに基づいて、貯蔵部内へ貯蔵物が投入されたか否かを判定する（ステップＳ２０２）。貯蔵物判定部１０５は、学習が完了したニューラルネットワークＮ１である学習済みモデルＭ１に貯蔵物判定データＤＥ１を入力する。貯蔵物判定部１０５は、学習済みモデルＭ１の出力層から出力される貯蔵物投入量が所定の値以上である場合、貯蔵部内へ貯蔵物が投入されたと判定する。一方、貯蔵物判定部１０５は、学習済みモデルＭ１の出力層から出力される貯蔵物投入量が所定の値未満である場合、貯蔵部内へ貯蔵物が投入されていないと判定する。

貯蔵物判定部１０５は、貯蔵物が投入されたと判定する場合（ステップＳ２０２；ＹＥＳ）、貯蔵物が投入されたことを示す判定結果とともに、判定した貯蔵物投入量を冷却能力調整部１０６に供給する。冷却能力調整部１０６は、貯蔵物判定部１０５が判定した貯蔵物投入量に基づいて冷却部１５の冷却能力を調整する（ステップＳ２０３）。ここで冷却能力調整部１０６は、貯蔵物判定部１０５が判定した貯蔵物投入量に基づいて、冷蔵用ファン４３、圧縮機４９のいずれか１以上の冷却能力を補正する。
上述したように貯蔵物が投入されたことを示す判定結果、及びまたは貯蔵物投入量は、貯蔵部の温度と、扉開閉情報と、図７に示した扉の開閉に関する学習処理とに基づいて算出される。貯蔵物が投入されたことを示す判定結果、及びまたは貯蔵物投入量は、貯蔵部の温度と、外気温と、扉開閉情報と、扉の開閉に関する学習結果とに基づいて算出される情報であって扉の開閉が行われた後に貯蔵部内へ投入される貯蔵物の投入に関する情報である貯蔵物投入第２情報の一例である。したがって、制御部１００は、この貯蔵物投入第２情報に基づいて冷却部１５を制御する。
なお、学習部１０３が実行する機械学習において外気温が省略されて、学習結果が、扉開閉情報及び貯蔵部の温度と、貯蔵物投入第１情報との関係が学習された結果を含む場合、貯蔵物が投入されたことを示す判定結果、及びまたは貯蔵物投入量は、貯蔵部の温度と、扉開閉情報と、扉の開閉に関する学習結果とに基づいて算出される。その場合、貯蔵物が投入されたことを示す判定結果、及びまたは貯蔵物投入量は、貯蔵部の温度と、扉開閉情報と、扉の開閉に関する学習結果とに基づいて算出される情報であって扉の開閉が行われた後に貯蔵部内へ投入される貯蔵物の投入に関する情報である貯蔵物投入第２情報の一例である。したがって、その場合、制御部１００は、この貯蔵物投入第２情報に基づいて冷却部１５を制御する。

冷却能力調整部１０６は、記憶部１１６から冷却能力補正テーブルＴＣ１を読み出す。冷却能力調整部１０６は、読み出した冷却能力補正テーブルＴＣ１に基づいて、貯蔵物判定部１０５が判定した貯蔵物投入量に対応する冷蔵用ファン４３の冷却能力の補正値、及び圧縮機４９の冷却能力の補正値を読み出す。冷却能力調整部１０６は、読み出した冷却能力の補正値に基づいて、冷蔵用ファン４３の冷却能力、及び圧縮機４９の冷却能力をそれぞれ補正する。

なお、冷却能力調整部１０６は、予め設定された冷却能力補正テーブルＴＣ１を用いる代わりに、機械学習に基づいて冷却能力の補正値を算出してもよい。その場合、冷却能力調整部１０６は、例えば、貯蔵物投入量と、冷蔵用ファン４３及び圧縮機４９のそれぞれの冷却能力の補正値との関係が予め学習された学習結果を用いる。この学習に、例えば、深層学習を用いる場合、多層のニューラルネットワークの入力層には貯蔵物投入量が入力され、出力層からは、冷蔵用ファン４３及び圧縮機４９のそれぞれの冷却能力の補正値が出力される。冷却能力調整部１０６は、この学習結果と、貯蔵物判定部１０５が判定した貯蔵物投入量とに基づいて、貯蔵物投入量と、冷蔵用ファン４３及び圧縮機４９のそれぞれの冷却能力の補正値を算出する。

一方、貯蔵物判定部１０５は、貯蔵物が投入されていないと判定する場合（ステップＳ２０２；ＮＯ）、貯蔵物が投入されていないことを示す判定結果を冷却能力調整部１０６に供給する。冷却能力調整部１０６は、貯蔵物判定部１０５が貯蔵部内へ貯蔵物が投入されていないと判定した場合、処理を終了する。その結果、冷却部１５の冷却能力は、貯蔵部内へ貯蔵物が投入されたと判定される場合に比べて抑えられる。

その後、制御部１００は、冷却能力調整部１０６が調整した冷却能力において冷却部１５を制御する。上述したように、貯蔵物判定部１０５は、貯蔵物判定データＤＥ１に基づいて貯蔵物投入量を判定している。つまり、制御部１００は、貯蔵部の温度と、外気温と、扉開閉情報とに基づいて貯蔵物投入量を判定し、判定した貯蔵物投入量に基づいて冷却部１５を制御する。

ここで図１０を参照し、冷却能力調整部１０６によって冷却能力の調整が行われた場合の貯蔵部の温度の時系列について説明する。図１０は、本実施形態の貯蔵部の温度の時系列の一例を示す図である。図１０に示す例では、時刻ｔ１０までの期間Ｐ１１において制御部は、閉扉冷却制御を行っている。時刻ｔ１０において扉開閉検知センサによって扉の開閉が検知されると、制御部は、冷却制御を閉扉冷却制御から開閉時冷却制御へと切り替える。時刻ｔ１１において扉が閉められている。ここで時刻ｔ１０から時刻ｔ１１における扉の開閉では貯蔵部への貯蔵物の投入は行われていない。制御部は、時刻ｔ１０から時刻ｔ１２までの期間Ｐ１２において開閉時冷却制御を行う。

期間Ｐ１２での開閉時冷却制御において、制御部１００は、時刻ｔ１１において扉が閉められると、上述した図９に示した判定処理を実行する。図１０に示す例では、貯蔵物判定部１０５は、時刻ｔ１１における判定処理において、貯蔵物が投入されていないと判定する。冷却能力調整部１０６は、扉の開閉が行われた後、貯蔵物判定部１０５が貯蔵部内へ貯蔵物が投入されていないと判定した場合、冷却部１５の冷却能力を貯蔵部内へ貯蔵物が投入されたと判定する場合に比べて抑える。つまり、制御部１００は、扉の開閉が行われた後、扉の開閉に関する学習結果に基づいて冷却部１５の冷却能力を抑える。制御部１００は、貯蔵部内へ貯蔵物が投入されていないと判定した場合、貯蔵部の温度が冷蔵温度帯（第１温度帯）を下回らないように冷却部１５を制御する。つまり、制御部１００は、扉の開閉に関する学習結果に基づいて、貯蔵部の温度が第１温度帯を下回らないように冷却部１５を制御する。期間Ｐ１２において、貯蔵部の温度は冷蔵温度帯を下回っていない。

制御部１００は、時刻ｔ１２において、貯蔵部の温度が冷蔵温度帯において安定すると、冷却制御を開閉時冷却制御から閉扉冷却制御へと戻す。時刻ｔ１２における貯蔵部の温度Ｔ２は、冷蔵温度帯の最高温度よりも高い。このように、制御部１００は、貯蔵部内へ貯蔵物が投入されていないと判定した場合、貯蔵部の温度が冷蔵温度帯（第１温度帯）まで下がるより前に冷却能力を開閉時冷却制御から閉扉冷却制御へと切り替える。つまり、制御部１００は、扉の開閉に関する学習結果に基づいて、冷却制御を開閉時冷却制御から閉扉冷却制御へと切り替える時期を、貯蔵部の温度が第１温度帯まで下がる時期に対して変更する。
制御部は、時刻ｔ１２から時刻ｔ１３までの期間Ｐ１３において閉扉冷却制御を行う。

時刻ｔ１３において扉開閉検知センサによって扉の開閉が検知されると、制御部１００は、冷却制御を閉扉冷却制御から開閉時冷却制御へと切り替える。時刻ｔ１４において扉が閉められている。ここで時刻ｔ１３から時刻ｔ１４における扉の開閉では貯蔵部への貯蔵物の投入が行われている。制御部は、時刻ｔ１３から時刻ｔ１５までの期間Ｐ１２において開閉時冷却制御を行う。
期間Ｐ１３での開閉時冷却制御において、制御部１００は、時刻ｔ１４において扉が閉められると、上述した図９に示した判定処理を実行する。図１０に示す例では、貯蔵物判定部１０５は、時刻ｔ１４における判定処理において、貯蔵物が投入されたと判定する。

制御部１００は、時刻ｔ１５において、貯蔵部の温度が冷蔵温度帯において安定すると、冷却制御を開閉時冷却制御から閉扉冷却制御へと戻す。ここで時刻ｔ１５における貯蔵部の温度Ｔ３は、冷蔵温度帯の最高温度を下回っている。このように、制御部１００は、貯蔵部内へ貯蔵物が投入されたと判定した場合、貯蔵部の温度が冷蔵温度帯（第１温度帯）まで下がってから冷却能力を開閉時冷却制御から閉扉冷却制御へと切り替える。つまり、制御部１００は、扉の開閉に関する学習結果に基づいて、冷却制御を開閉時冷却制御から閉扉冷却制御へと切り替える時期を、貯蔵部の温度が第１温度帯まで下がる時期に対して変更する。

また、制御部１００は、貯蔵部内へ貯蔵物が投入されたと判定した場合、貯蔵部内へ貯蔵物が投入されていないと判定した場合に冷却制御を開閉時冷却制御から閉扉冷却制御へと戻す貯蔵部内の温度（温度Ｔ２）に比べて低い温度（温度Ｔ３）において冷却能力を開閉時冷却制御から閉扉冷却制御へと切り替える。つまり、制御部１００は、扉の開閉が行われた後、冷却制御を閉扉冷却制御から開閉時冷却制御へと切り替え、扉の開閉に関する学習結果に基づいて、冷却制御を開閉時冷却制御から閉扉冷却制御へと戻す貯蔵部内の温度を変更する。
その後、時刻ｔ１５からの期間Ｐ１５において、制御部は閉扉冷却制御を継続する。

なお、本実施形態では、機械学習に用いられる教師データとして学習用貯蔵物判定データＤＬ１と貯蔵物投入量ＤＬ２との組が用いられ、学習用貯蔵物判定データＤＬ１が貯蔵部の現在の温度と、所定の時間前から現在までの貯蔵部の温度の時系列と、現在の外気温と、扉開閉情報とを示すデータである場合の一例について説明したが、これに限らない。学習用貯蔵物判定データＤＬ１は、上記の量に加えて、さらに別の量を含んで学習が行われてもよい。

学習用貯蔵物判定データＤＬ１は、例えば、閉扉状態における貯蔵部の温度の時系列を示す情報である閉扉温度情報を含んでもよい。学習用貯蔵物判定データＤＬ１が閉扉温度情報を含む場合、ニューラルネットワークＮ１の入力層は、図８に示した４つのノードに加え、閉扉温度情報を入力するためのノードをさらに備える。また、学習用貯蔵物判定データＤＬ１が閉扉温度情報を含むことに対応して、貯蔵物判定データＤＥ１も閉扉温度情報を含む。

貯蔵物判定データＤＥ１が閉扉温度情報を含む場合であっても、貯蔵物判定部１０５は、閉扉温度情報を含む学習用貯蔵物判定データＤＬ１を用いて学習が行われた学習済みモデルＭ１と、貯蔵物判定データＤＥ１とに基づいて、投入貯蔵物量及び貯蔵物が投入されたか否かを判定する。冷却能力調整部１０６は、貯蔵物判定部１０５が判定した投入貯蔵物量に基づいて冷却部１５の冷却能力を補正する。つまり、制御部１００は、閉扉状態における貯蔵部の温度の時系列を示す閉扉温度情報に基づいて冷蔵用ファン４３、及び圧縮機４９のいずれか１以上の冷却能力を補正する。このような構成によれば、扉が閉じられている場合の安定した状態のデータを使うことができるため、経年劣化による影響を反映し、安定して冷却能力を調整できる。

また、学習用貯蔵物判定データＤＬ１は、他の例として、冷却部１５の冷却能力を示すパラメータ、冷蔵用ファン４３の回転数、圧縮機４９の圧縮能力を示すパラメータ、冷蔵室２７Ａを略垂直方向に沿う仕切壁に備えられたヒーター（図１、図２において不図示）の除霜能力を示すパラメータ、及び冷蔵庫１の扉開閉の衝撃を吸収するアクチュエータのパラメータなどを含んでもよい。なお、貯蔵物判定データＤＥ１は、学習用貯蔵物判定データＤＬ１に含まれるデータと同じ種類のデータを含む。

本実施形態によれば、制御部１００は、扉の開閉に関する学習結果に基づいて冷却部１５を制御する。このような構成によれば、扉の開閉に応じて冷却制御ができるため、適切な冷却能力で冷却できる。

本実施形態によれば、学習結果は、扉の開閉の時期についての情報である扉開閉情報及び貯蔵部の温度と、扉の開閉が行われた後に貯蔵部内へ投入される貯蔵物の投入に関する情報である貯蔵物投入第１情報との関係が学習された結果を含み、制御部１００は、貯蔵部の温度と、扉開閉情報とに基づいて、算出される情報であって扉の開閉が行われた後に貯蔵部内へ投入される貯蔵物の投入に関する情報である貯蔵物投入第２情報に基づいて冷却部１５を制御する。このような構成によれば、扉の開閉が行われた後に貯蔵部内へ投入される貯蔵物の投入に応じた冷却制御ができるため、貯蔵物の投入に応じない場合に比べて適切な冷却能力で冷却できる。

本実施形態によれば、扉開閉情報及び貯蔵部の温度と、外気温と、貯蔵物投入第１情報との関係が学習された結果を含み、制御部１００は、貯蔵部の温度と、外気温と、扉開閉情報と、学習結果とに基づいて算出される貯蔵物投入第２情報に基づいて冷却部１５を制御する。このような構成によれば、外気温の影響を含めて扉の開閉が行われた後に貯蔵部内へ投入される貯蔵物の投入に応じた冷却制御ができるため、貯蔵物の投入に応じない場合または外気温の影響を含めない場合に比べて適切な冷却能力で冷却できる。

本実施形態によれば、制御部１００は、扉の開閉が行われた後、学習結果に基づいて冷却部１５の冷却能力を貯蔵部内へ貯蔵物が投入されたと判定する場合に比べて抑える。このような構成によれば、学習結果に基づいて冷却能力を抑えることができるため、過剰な冷却を抑制できる。扉の開閉が行われると貯蔵部の温度は一時的に上昇するが、下降するのも早い。本実施形態によれば、過剰な冷却を抑制できる。

本実施形態によれば、制御部１００は、扉の開閉が行われた後、冷却制御を閉扉状態における冷却制御である閉扉冷却制御から閉扉冷却制御において用いられる冷却能力よりも高い冷却能力を用いる開閉時冷却制御へと切り替え、学習結果に基づいて、冷却制御を開閉時冷却制御から閉扉冷却制御へと戻す貯蔵部内の温度を変更する。このような構成によれば、学習結果に基づいて開閉時冷却制御から閉扉冷却制御へと戻す貯蔵部内の温度を変更することによって十分に冷却できるため、従来に比べて適切な冷却能力で冷却できる。

本実施形態によれば、制御部１００は、閉扉冷却制御において貯蔵部を第１温度帯で冷却するように冷却部１５を制御する。制御部１００は、学習結果に基づいて、冷却制御を開閉時冷却制御から閉扉冷却制御へと切り替える時期を、貯蔵部の温度が第１温度帯まで下がる時期に対して変更する。このような構成によれば、学習結果に基づいて、冷却制御を開閉時冷却制御から閉扉冷却制御へと切り替える時期を、貯蔵部の温度が第１温度帯まで下がる時期に対して変更できるため、冷却制御を開閉時冷却制御から閉扉冷却制御へと切り替える時期を、貯蔵部の温度が第１温度帯まで下がる時期に対して変更しない場合に比べて適切な冷却能力で冷却できる。

本実施形態によれば、制御部１００は、学習結果に基づいて、貯蔵部の温度が第１温度帯を下回らないように冷却部１５を制御する。このような構成によれば、学習結果に基づいて貯蔵部の温度が第１温度帯を下回らないように冷却できるため、貯蔵部の温度が第１温度帯を下回ってしまう過剰な冷却を抑制できる。

本実施形態によれば、制御部１００は、学習結果に基づいて、貯蔵部内へ投入された貯蔵物の量である貯蔵物投入量に基づいて冷却部１５を制御する。このような構成によれば、貯蔵物投入量に基づいて適切な冷却能力で冷却できる。

本実施形態によれば、制御部１００は、貯蔵物投入量に基づいて、圧縮機４９、及び送風機（冷蔵用ファン４３）のいずれか１以上の冷却能力を補正する。このような構成によれば、貯蔵物投入量に応じて冷却能力を判定することで、貯蔵部内の過剰な冷却を抑えることができる。

本実施形態によれば、制御部１００は、閉扉状態における貯蔵部の温度に関する情報を示す閉扉温度情報に基づいて圧縮機４９、及び送風機（冷蔵用ファン４３）のいずれか１以上を補正する。このような構成によれば、閉扉状態における情報を用いて、貯蔵物の投入によらず経年劣化による影響に基づいて貯蔵部内の過剰な冷却を抑えることができる。

（第２の実施形態）
次に、第２の実施形態について説明する。第２の実施形態は、制御部が、扉の開閉が行われる度に判定の基準を変更する点で、第１の実施形態とは異なる。第２の実施形態の制御部を、制御部１００ａという。
図１２は、制御部１００ａの機能を示すブロック図である。なお、上述した第１の実施形態と同一の構成及び動作については、同一の符号を付してその説明を省略する。

学習用貯蔵物判定データ取得部１０１ａは、ユーザによって扉の開閉が行われる度に、追加学習用貯蔵物判定データＤＬ１ａを学習用貯蔵物判定データ供給部２００から取得する。追加学習用貯蔵物判定データＤＬ１ａには、貯蔵物が投入されていない場合に扉の開閉が行われた場合の貯蔵部の温度の上昇量と、扉開閉情報とが含まれる。

学習部１０３ａは、学習用貯蔵物判定データ取得部１０１ａが取得した追加学習用貯蔵物判定データＤＬ１ａに基づいて追加学習として機械学習を実行する。学習部１０３ａは、追加学習用貯蔵物判定データＤＬ１ａと、貯蔵物投入量が０であることを示す貯蔵物投入量ＤＬ２とを組にして教師データとして用いる。学習部１０３ａは、この教師データを用いてニューラルネットワークＮ１の学習を行う。学習部１０３ａは、学習結果によって学習済みモデルＭ１を更新し、学習済みモデルＭ１ａとして記憶部１１６に記憶させる。学習部１０３ａは、扉の開閉が行われる度に追加学習を実行する。つまり、制御部１００ａは、扉の開閉が行われる度に判定の基準を変更する。したがって、制御部１００ａは、扉の開閉が行われた後の時期に学習結果を更新する。

図１３は、本実施形態の貯蔵物が投入されていない場合に扉の開閉が行われた場合の貯蔵部の温度の上昇量の一例を示す図である。同じ時間の長さだけ扉開閉が行われた場合であっても、どの程度の角度開かれるかなど扉の開き方はユーザによって異なり得る。そのため、同じ時間の長さだけ扉開閉が行われた場合であっても、ユーザによって貯蔵部の温度の上昇量は互いに異なり得る。制御部１００ａの学習処理による学習結果は、ユーザ毎に学習された結果である。
制御部１００ａは、扉開閉情報に基づいて扉の開閉時間が複数のユーザ相互間において略同じ時間だった場合に、複数のユーザの使用状況に応じて冷却部１５を制御する。

制御部１００ａの学習処理は、外部サーバによって実行されてもよい。その場合、冷蔵庫１は、扉の開閉が行われる度に、追加学習用貯蔵物判定データＤＬ１ａを外部サーバに送信し、外部サーバから学習結果として学習済みモデルＭ１ａを取得し記憶部１１６に記憶させる。

本実施形態によれば、制御部１００ａは、扉の開閉が行われた後の時期に学習結果を更新する。このような構成によれば、一度学習が行われた後に扉の開閉の特徴を学習した結果を学習結果に反映できるため、貯蔵物投入量の判定の精度を、扉の開閉が行われた後の時期に学習結果を更新しない場合に比べて向上できる。

本実施形態によれば、学習結果は、ユーザ毎に学習された結果である。このような構成によれば、ユーザ毎に扉の開閉の特徴を学習できるため、学習結果がユーザによらずに学習された結果である場合に比べて適切な冷却制御を行うことができる。また、本実施形態によれば、学習結果はユーザ毎に学習された結果であるため、制御部１００ａは、扉開閉情報に基づいて扉の開閉時間が複数のユーザ相互間において略同じ時間だった場合であっても、複数のユーザの使用状況に応じて冷却部１５を制御できる。

（第３の実施形態）
次に、第３の実施形態について説明する。第３の実施形態は、制御部が、ユーザが扉を開閉する時期と、その時期における貯蔵物投入量とを推定する点で、第１、第２の実施形態とは異なる。第３の実施形態の制御部を、制御部１００ｂという。
図１４は、制御部１００ｂの機能を示すブロック図である。なお、上述した第１の実施形態と同一の構成及び動作については、同一の符号を付してその説明を省略する。

開閉時期学習部１０７ｂは、時刻情報と、扉開閉情報と、貯蔵物投入量との組を学習データとして用いて機械学習を実行する。ここで時刻情報は、例えば、１日のうちいずれの時期であるかを示す情報である。開閉時期学習部１０７ｂは、学習用貯蔵物判定データ取得部１０１が取得した学習用貯蔵物判定データＤＬ１から扉開閉情報を抽出する。また、開閉時期学習部１０７ｂは、貯蔵物投入量取得部１０２が取得した貯蔵物投入量ＤＬ２を取得する。開閉時期学習部１０７ｂは、抽出した扉開閉情報と、取得した貯蔵物投入量ＤＬ２とに基づいて、時刻情報と、扉開閉情報と、貯蔵物投入量との組を学習データとして用いる。

開閉時期学習部１０７ｂは、機械学習の一例として、深層学習を用いる。開閉時期学習部１０７ｂは、深層学習において、ニューラルネットワークＮ２を用いて学習を実行する開閉時期学習部１０７ｂは、学習が完了したニューラルネットワークＮ２を開閉時期学習済みモデルＭ２として記憶部１１６に記憶させる。ニューラルネットワークＮ２では、時刻情報が入力層に入力されると、入力された時刻情報が示す時刻において扉の開閉が行われているか否か、及び貯蔵物投入量が出力層から出力される。

図１５に、開閉時期学習部１０７ｂが機械学習に用いる学習データの一例を示す。図１５では、貯蔵部内の温度とともに貯蔵物投入量の１日の時系列が示されている。図１５に示す例では、時期Ｐ３１、時期Ｐ３２、及び時期Ｐ３３において扉の開閉が行われ、それぞれ貯蔵物投入量Ｌ１、貯蔵物投入量Ｌ２、及び貯蔵物投入量Ｌ３で示される量の貯蔵物が投入されている。

開閉時期判定部１０８ｂは、開閉時期学習済みモデルＭ２に基づいて、１日のうち扉の開閉が行われる時期、及びその時期における貯蔵物投入量を判定する。ここで開閉時期判定部１０８ｂは、多層のニューラルネットワークである開閉時期学習済みモデルＭ２に、１日のうちの所定の時刻を入力し、所定の時刻において扉の開閉が行われるか否か、及び貯蔵物投入量を判定する。所定の時刻は、例えば、６時００分、６時３０分など１日のうち３０分ごとの時刻である。上述したように開閉時期学習済みモデルＭ２は、扉開閉情報に基づいて生成されており、扉の開閉の時期と、当該時期において貯蔵部内へ投入された貯蔵物の量との関係が学習された結果である。したがって、開閉時期判定部１０８ｂは、扉の開閉と、扉の開閉の時期と、当該時期において貯蔵部内へ投入された貯蔵物の量との関係が学習された結果に基づいて、扉が開かれる時期と当該時期において貯蔵部内へ投入される貯蔵物の量とを推定する。

なお、開閉時期学習部１０７ｂによる学習は、例えば、開閉時期判定部１０８ｂが判定を実行する１日前において実行される。開閉時期判定部１０８ｂは、開閉時期学習部１０７ｂによって学習が実行され開閉時期学習済みモデルＭ２が生成された日の翌日の例えば０時００分に判定を実行する。

図１６に、開閉時期判定部１０８ｂによる扉の開閉が行われる時期、及びその時期における貯蔵物投入量の判定結果の一例を示す。図１６に示す例では、時刻ＴＥ１において扉の開閉が行われ、かつ時刻ＴＥ１において貯蔵物投入量ＬＥ１で示される量の貯蔵物が投入されると判定されている。

冷却能力調整部１０６ｂは、開閉時期判定部１０８ｂの推定結果に基づいて扉が開かれる時期に貯蔵部の温度が所定の温度以下となるように冷却部１５を制御する。また、冷却能力調整部１０６ｂは、開閉時期判定部１０８ｂの推定結果に基づいて扉が閉じられている時間が所定の長さ以上であると判定した場合、冷却部１５の冷却能力を扉が閉じられている時間が所定の長さ未満であると判定する場合に比べて抑える。つまり、冷却能力調整部１０６ｂは、開閉時期判定部１０８ｂの推定結果に基づいて扉が閉じられている時間の長さに応じて冷却部１５を制御する。冷却部１５の冷却能力を抑えるとは、例えば、冷蔵温度帯の範囲を広げることである。冷蔵温度帯の範囲を広げるとは、冷蔵温度帯の最高温度を高くし、最低温度を低くすることである。冷蔵温度帯の範囲が広がると、冷凍運転から冷蔵運転へと切り替わる時期、及び冷蔵運転から冷凍運転へと切り替わる時期がそれぞれ遅くなる。

なお、開閉時期学習済みモデルＭ２では、貯蔵物の量が省略されて、所定の時刻において扉の開閉が行われるか否かと、１日のうちの所定の時刻とが学習されてもよい。その場合、開閉時期学習済みモデルＭ２は、扉の開閉と、扉の開閉の時期との関係が学習された結果である。その場合、開閉時期判定部１０８ｂは、扉の開閉と、扉の開閉の時期との関係が学習された学習結果に基づいて、扉が開かれる時期を推定する。

本実施形態によれば、学習結果は、扉の開閉と、扉の開閉の時期との関係が学習された結果を含み、制御部１００ｂは、学習結果に基づいて、扉が開かれる時期を推定する。このような構成によれば、扉を開ける時期が推定できるため、貯蔵物が投入される前から冷却制御ができる。本実施形態によれば、貯蔵物が投入されてから冷却能力を決める従来の制御方法に比べて、効率よく冷却制御ができる。

本実施形態によれば、制御部１００ｂは、学習結果は、扉の開閉の時期と、当該時期において貯蔵部内へ投入された貯蔵物の量との関係が学習された結果を含み、制御部１００ｂは、学習結果に基づいて、扉が開かれる時期と当該時期において貯蔵部内へ投入される貯蔵物の量とを推定する。このような構成によれば、扉が開かれる時期と当該時期において貯蔵部内へ投入される貯蔵物の量とが推定できるため、貯蔵部内へ投入される貯蔵物の量に基づいて貯蔵物が投入される前から冷却制御ができる。

本実施形態によれば、制御部１００ｂは、推定結果に基づいて扉が開かれる時期に貯蔵部の温度が所定の温度以下となるように冷却部１５を制御する。このような構成によれば、扉を開ける前から冷却能力を強くすることによって、貯蔵物として食材などが投入された場合に貯蔵部の温度上昇を抑制し、食材への悪影響を抑えることができる。

本実施形態によれば、制御部１００ｂは、推定結果に基づいて扉が閉じられている時間の長さに応じて冷却部１５ｂを制御する。このような構成によれば、従来の制御方法に比べて早い時期に、電力消費を省くことのできる冷却制御を開始できる。従来の制御方法では、所定の時間の間、扉が閉まっている状態が継続されているか否かを判定し、判定が行われてから電力消費を省くことのできる冷却制御へと移行するため、十分に電力消費を省くことができなかった。

なお、上記の各実施形態では、貯蔵部が冷蔵室２７Ａである場合の一例について説明したが、これに限らない。貯蔵部は、複数の貯蔵室２７のうちいずれであってもよい。つまり、貯蔵部は、冷蔵温度帯の貯蔵室（冷蔵室２７Ａ、チルド室２７ＡＡ、野菜室２７Ｂ）であってもよいし、冷凍温度帯の貯蔵室（製氷室２７Ｃ、小冷凍室２７Ｄ、主冷凍室２７Ｅ）であってもよい。
また、上述した各種の学習処理、及び判定処理は、複数の貯蔵室２７に対して実行されてよい。各種の学習処理、及び判定処理が複数の貯蔵室２７に対して実行される場合、複数の貯蔵室２７のそれぞれに対して個別に各種の学習処理、及び判定処理が実行される。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

１…冷蔵庫、１０…筐体、１１（１１Ａａ、１１Ａｂ、１１Ａｂ、１１Ｂ、１１Ｃ、１
１Ｄ、１１Ｅ）…扉、１５…冷却部、２７（２７Ａ、２７Ａ、２７ＡＡ、２７Ｂ、２７Ｃ、２７Ｄ、２７Ｅ）…貯蔵室、１００…制御部

Claims (16)

1. 開口を有し、貯蔵部を含む筐体と、
   前記筐体の開口を開閉可能に閉じる扉と、
   前記貯蔵部を冷却する冷却部と、
   前記扉の開閉に関する学習結果に基づいて前記冷却部を制御する制御部と、
   を備え、
   前記学習結果は、前記扉の開閉の時期についての情報である扉開閉情報及び前記貯蔵部の温度と、前記扉の開閉が行われた後に前記貯蔵部内へ投入される貯蔵物の投入に関する情報である貯蔵物投入第１情報との関係が学習された結果を含み、
   前記制御部は、前記貯蔵部の温度と、前記扉開閉情報と、前記学習結果とに基づいて算出される情報であって前記扉の開閉が行われた後に前記貯蔵部内へ投入される貯蔵物の投入に関する情報である貯蔵物投入第２情報に基づいて前記冷却部を制御する
   冷蔵庫。
2. 前記学習結果は、前記扉開閉情報及び前記貯蔵部の温度と、外気温と、前記貯蔵物投入第１情報との関係が学習された結果を含み、
   前記制御部は、前記貯蔵部の温度と、外気温と、前記扉開閉情報と、前記学習結果とに基づいて算出される前記貯蔵物投入第２情報に基づいて前記冷却部を制御する
   請求項１に記載の冷蔵庫。
3. 前記制御部は、前記扉の開閉が行われた後、前記学習結果に基づいて前記冷却部の冷却能力を抑える
   請求項１または請求項２に記載の冷蔵庫。
4. 前記制御部は、前記扉の開閉が行われた後、冷却制御を閉扉状態における冷却制御である閉扉冷却制御から前記閉扉冷却制御において用いられる冷却能力よりも高い冷却能力を用いる開閉時冷却制御へと切り替え、前記学習結果に基づいて、冷却制御を前記開閉時冷却制御から前記閉扉冷却制御へと戻す前記貯蔵部内の温度を変更する
   請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の冷蔵庫。
5. 前記制御部は、前記閉扉冷却制御において前記貯蔵部を第１温度帯で冷却するように前記冷却部を制御し、
   前記制御部は、前記学習結果に基づいて、冷却制御を前記開閉時冷却制御から前記閉扉冷却制御へと切り替える時期を、前記貯蔵部の温度が前記第１温度帯まで下がる時期に対して変更する
   請求項４に記載の冷蔵庫。
6. 前記制御部は、前記学習結果に基づいて、前記貯蔵部の温度が前記第１温度帯を下回らないように前記冷却部を制御する
   請求項５に記載の冷蔵庫。
7. 前記制御部は、前記学習結果に基づいて、前記貯蔵部内へ投入された貯蔵物の量である貯蔵物投入量に基づいて前記冷却部を制御する
   請求項１から請求項６のいずれか一項に記載の冷蔵庫。
8. 前記制御部は、前記貯蔵物投入量に基づいて、圧縮機、及び送風機のいずれか１以上の冷却能力を補正する
   請求項７に記載の冷蔵庫。
9. 前記制御部は、閉扉状態における前記貯蔵部の温度に関する情報を示す閉扉温度情報に基づいて前記圧縮機、及び前記送風機のいずれか１以上を補正する
   請求項８に記載の冷蔵庫。
10. 前記学習結果は、ユーザ毎に学習された結果である
    請求項１から請求項９のいずれか一項に記載の冷蔵庫。
11. 前記制御部は、前記扉の開閉が行われた後の時期に前記学習結果を更新する
    請求項１から請求項１０のいずれか一項に記載の冷蔵庫。
12. 前記学習結果は、前記扉の開閉と、前記扉の開閉の時期との関係が学習された結果を含み、
    前記制御部は、前記学習結果に基づいて、前記扉が開かれる時期を推定する
    請求項１から請求項１１のいずれか一項に記載の冷蔵庫。
13. 前記学習結果は、前記扉の開閉の時期と、当該時期において前記貯蔵部内へ投入された貯蔵物の量との関係が学習された結果を含み、
    前記制御部は、前記学習結果に基づいて、前記扉が開かれる時期と当該時期において前記貯蔵部内へ投入される貯蔵物の量とを推定する
    請求項１２に記載の冷蔵庫。
14. 前記制御部は、推定結果に基づいて前記扉が開かれる時期に前記貯蔵部の温度が所定の温度以下となるように前記冷却部を制御する
    請求項１２または請求項１３に記載の冷蔵庫。
15. 前記制御部は、推定結果に基づいて前記扉が閉じられている時間の長さに応じて前記冷却部を制御する
    請求項１２から請求項１４のいずれか一項に記載の冷蔵庫。
16. 開口を有し、貯蔵部を含む筐体と、
    前記筐体の開口を開閉可能に閉じる扉と、
    前記貯蔵部を冷却する冷却部と、
    を備える冷蔵庫に備えられるコンピュータに、
    前記扉の開閉に関する学習結果を取得する取得ステップと、
    前記学習結果に基づいて前記貯蔵部を冷却する冷却部を制御する制御ステップと
    を実行させるためのプログラムであって、
    前記学習結果は、前記扉の開閉の時期についての情報である扉開閉情報及び前記貯蔵部の温度と、前記扉の開閉が行われた後に前記貯蔵部内へ投入される貯蔵物の投入に関する情報である貯蔵物投入第１情報との関係が学習された結果を含み、
    前記制御ステップは、前記貯蔵部の温度と、前記扉開閉情報と、前記学習結果とに基づいて算出される情報であって前記扉の開閉が行われた後に前記貯蔵部内へ投入される貯蔵物の投入に関する情報である貯蔵物投入第２情報に基づいて前記冷却部を制御する
    プログラム。

Images