JPH04155136A - 空気調和機の制御装置 - Google Patents
空気調和機の制御装置Info
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- JPH04155136A JPH04155136A JP2282132A JP28213290A JPH04155136A JP H04155136 A JPH04155136 A JP H04155136A JP 2282132 A JP2282132 A JP 2282132A JP 28213290 A JP28213290 A JP 28213290A JP H04155136 A JPH04155136 A JP H04155136A
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Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
産業上の利用分野
本発明は 例えばマイクロコンピュータ搭載の空気調和
機により快適な空調運転を自動的に行わせるもので、室
内の温度 風量及び風向の制御を行うことにより室内の
人間の快適性を高めるための空気調和機の制御方法に関
するものであム従来の技術 室内における人間の快適感の評価指数としては第３図に
示すように人間の状態や室内の環境によって計算した予
測平均投票数（Ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ Ｍｅａｎ Ｖ
ｏｔｅ、以下ＰＭＶという）や人間の生理的状態や感覚
の予測を行った標準新有効温度（Ｓｔａｎｄａｒｄ
ＥｆｆｅｃｔｉｖｅＴｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ、以下ＳＥ
Ｔという）を室内の人間の快適感として用いも 現状で
＆よこのＰＭＶやＳＥＴを用いて空気調和機の制御を行
うのが最も理想的な形であも 前記予測平均投票数ＰＭＶζよ 快適性を左右する要素
として、温度 温良 気流速 輻射温度（周囲壁体）、
代謝ｌ 着衣状態の６要素の組み合せを変化させた環境
試験室で、被験者か仮 試験室での寒暑についての投票
を受仇 その結果を基に定量化したものであム すなわ
板 人間の状態（代謝や着衣の状況）と室内の環境（温
度 温良機流速 周囲壁体輻射）によって、計算したＰ
ＭＶの値は −３＝ 寒い −２： 涼しい −１： やや涼しい ０ ： なんともない ＋１ ＝ やや暖かい ＋２ ＝ 暖かい ＋３ ＝ 暑い と評価でき＆ −Ｘ ＳＥＴは環境の物理因子から
熱刺激量を求めて、人間の生理的状態値と感覚を予測し
ようとするものであａ 発明が解決しようとする課題 しかじなかＬＰＭＶやＳＥＴを用いて制御しようとする
方法には 次のような２点の課題があム すなわ板 （１）ＰＭＶは 室内の環境条件（室内温工部屋の周囲
輻射温度 温良 気流）および人間の状態からその観測
時点での快適感の評価指数であるが、 実際の空気調和
機で部屋の周囲輻射温度を測定するためにはセンサ手段
が必要であａ ところが、 このセンサ手段を設置する
作業が煩雑であり、またコスト高にもなっていも 更に
実際に人間の着衣量や活動量を計測することは難しＬ〜
（２）ＰＭＩ友 平均的な人間の快適感の評価指数であ
る戟 個別の人間の偏差や地域及び気候による違いなど
を含めた快適感を表わしていなｔ、％ま１． 個人の
偏差や地域及び気候による違いを簡単に導入手段が従来
の方法ではなかった本発明の目的（上 上記課題に鑑へ
実際の人間の着衣量や活動量 及び個別の人間の偏差
や地域などの室内の環境や人間の状態を考慮した快適な
空調及び生活環境を実現できる空気調和機の制御方法を
提供するものであム 課題を解決するための手段 この目的を達成するたぬ 本発明１よ 室内外の環境条
件と、人間の状態と、前記室内外の環境条件及び人間の
状態における室内の人間の快適感とを同時に観測し 前
記室内外の環境条件及び人間の状態を入力により室内の
環境状態が過渡か安定状態かを判定する判定手比 前記
室内外の環境条件の出力と前記判定手段の出力および使
用者の設定した温度から室内の人間の快適感を出力する
神経回路網を、前記観測した人間の快適感により学習さ
せ、前記神経回路網を用いて室内の人間の快適感を推測
し この快適感の推測値に基づいて空気調和機の吹き出
し温良 風向及び風量の少なくとも１つを制御するよう
にしたことを特徴とする空気調和機の制御方法を提案す
るものであム作用 前述した本発明の構成によると、神経回路網は観測した
室内外の環境条件と人間の状態を入力し人間の快適感を
出力すム そして前記神経回路網は前記室内外の環境条
件出力により室内の環境状！！！（過渡・安定）の判定
及び人間の状態における観測した人間の快適感により学
習させ、前記観測した人間の快適感に適応するようにす
ム これにより、室内の環境や人間の状態を考慮した
より快適な空調及び生活環境を実現することができもま
た 安価で、簡易に実現することができも実施例 以下、第１医 第２図を用いて本発明の一実施例を詳細
に説明すも 第１図は本発明による空気調和機の信号の流れを示すブ
ロック図であり、第２図は第１図における神経回路網の
学習方法を示すブロック図であａすなわ板 第１図おい
て、 １はセンサ、 ２は地域３は月８． ４はリモコ
ン操作 １０は人間の状態推測用データベー人 １１は
神経回路諷 １２は制御ルー／ｋ１３はエアコン本体を
示す。センサｌ（表 空気調和機に設けられたもので、
室内外の温良 及び室内温度の過去の履歴などの室内外
空調環境条件５を出力すム まｆ−１０は人間の状態を
推測する知識データベースであり、前記地域２、月日３
及びリモコン操作４より室内の人間の状態を推測し 人
間の状態推測値６を出力すもこの状態推測値６としては
例えば 着衣量、活動量を出力すム そして、前記各出
力５，６は神経回路網１１に入力され 室内環境状態が
過渡・安定の判定の出カフａ及び人間の快適感に近い値
７ｂを出力すム この値（友 制御ルール１２に入力さ
れ 制御信号８を生成してエアコン本体１３に伝えられ
コントロールされ４ 制御ルール１２では、 例えば快
適ｇ７ｂが「冷えすぎ」のときには温度を高数 風量を
押さえるように制御信号８を生成すも 第２図は 第１図の神経回路網１１の人間の快適感の学
習方法を示すブロック図である力（２０はエアコン３０
の内部に設けたセンサ、 ２１は人間の状！！！Ｌ
３１は神経回路れ ３２は人肌３３は比較器を示す。セ
ンサ２０よりの出力２２は室内外の空調環境温度を表わ
し この条件における室内の人間３２の快適感２５を人
間３２に定量的に示してもらう。この定量の目安として
は例えば 前記したＰＭＶの表現方法のようへ−３：
寒い −２： 涼しい −１： やや涼しい Ｏ： なんともない ＋ｌ ： やや暖かい ＋２ ： 暖かい ＋３ ： 暑い を基準として考えも また 人間の状態２１として１友 人間３２よりその着
衣量と活動量を２４として伝え センサ出力２２と人間
の状態２３とを神経回路網３１に入力してこの神経回路
網３１より推測された快適感２６を出力すム このとき
、学習を全くしていない神経回路網３１の出力はほとん
どランダムに発生するが、 前記出力２６と人間３２の
快適感２５を比較器３３にて比較し その比較誤差２７
を神経回路網３１にフィードバックした神経回路網３１
内部の状態を人間３２の快適感２５に適応するように学
習を繰り返す。神経回路網３１の学習アルゴリズム１よ
各種の方法があるが、 例えばパックプロパゲーショ
ンのアルゴリズム（参考文献：ラメルハート、 Ｄ、
Ｅとマクレランド、Ｊ、ＬｒＰＤＰモデル−認知科学
とニューロン回路網の検索Ｊ （Ｒｕｎｍｅｌｈａｒ
ｔ、Ｄ、Ｅ ａｎｄＭｃｃｌｅｌｌａｎｄ、 Ｊ、
Ｌ、 （Ｅｄｓ、）Ｐａｒａｌｌｅｌ Ｄｉｓ
ｔｒｉｂｕｔｅｄ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ、 Ｅｘ
ｐｌｏｒａｔｉｏｎ ｉｎ ｔｈｅ Ｍｉｃｒｏ
ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ 。
機により快適な空調運転を自動的に行わせるもので、室
内の温度 風量及び風向の制御を行うことにより室内の
人間の快適性を高めるための空気調和機の制御方法に関
するものであム従来の技術 室内における人間の快適感の評価指数としては第３図に
示すように人間の状態や室内の環境によって計算した予
測平均投票数（Ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ Ｍｅａｎ Ｖ
ｏｔｅ、以下ＰＭＶという）や人間の生理的状態や感覚
の予測を行った標準新有効温度（Ｓｔａｎｄａｒｄ
ＥｆｆｅｃｔｉｖｅＴｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ、以下ＳＥ
Ｔという）を室内の人間の快適感として用いも 現状で
＆よこのＰＭＶやＳＥＴを用いて空気調和機の制御を行
うのが最も理想的な形であも 前記予測平均投票数ＰＭＶζよ 快適性を左右する要素
として、温度 温良 気流速 輻射温度（周囲壁体）、
代謝ｌ 着衣状態の６要素の組み合せを変化させた環境
試験室で、被験者か仮 試験室での寒暑についての投票
を受仇 その結果を基に定量化したものであム すなわ
板 人間の状態（代謝や着衣の状況）と室内の環境（温
度 温良機流速 周囲壁体輻射）によって、計算したＰ
ＭＶの値は −３＝ 寒い −２： 涼しい −１： やや涼しい ０ ： なんともない ＋１ ＝ やや暖かい ＋２ ＝ 暖かい ＋３ ＝ 暑い と評価でき＆ −Ｘ ＳＥＴは環境の物理因子から
熱刺激量を求めて、人間の生理的状態値と感覚を予測し
ようとするものであａ 発明が解決しようとする課題 しかじなかＬＰＭＶやＳＥＴを用いて制御しようとする
方法には 次のような２点の課題があム すなわ板 （１）ＰＭＶは 室内の環境条件（室内温工部屋の周囲
輻射温度 温良 気流）および人間の状態からその観測
時点での快適感の評価指数であるが、 実際の空気調和
機で部屋の周囲輻射温度を測定するためにはセンサ手段
が必要であａ ところが、 このセンサ手段を設置する
作業が煩雑であり、またコスト高にもなっていも 更に
実際に人間の着衣量や活動量を計測することは難しＬ〜
（２）ＰＭＩ友 平均的な人間の快適感の評価指数であ
る戟 個別の人間の偏差や地域及び気候による違いなど
を含めた快適感を表わしていなｔ、％ま１． 個人の
偏差や地域及び気候による違いを簡単に導入手段が従来
の方法ではなかった本発明の目的（上 上記課題に鑑へ
実際の人間の着衣量や活動量 及び個別の人間の偏差
や地域などの室内の環境や人間の状態を考慮した快適な
空調及び生活環境を実現できる空気調和機の制御方法を
提供するものであム 課題を解決するための手段 この目的を達成するたぬ 本発明１よ 室内外の環境条
件と、人間の状態と、前記室内外の環境条件及び人間の
状態における室内の人間の快適感とを同時に観測し 前
記室内外の環境条件及び人間の状態を入力により室内の
環境状態が過渡か安定状態かを判定する判定手比 前記
室内外の環境条件の出力と前記判定手段の出力および使
用者の設定した温度から室内の人間の快適感を出力する
神経回路網を、前記観測した人間の快適感により学習さ
せ、前記神経回路網を用いて室内の人間の快適感を推測
し この快適感の推測値に基づいて空気調和機の吹き出
し温良 風向及び風量の少なくとも１つを制御するよう
にしたことを特徴とする空気調和機の制御方法を提案す
るものであム作用 前述した本発明の構成によると、神経回路網は観測した
室内外の環境条件と人間の状態を入力し人間の快適感を
出力すム そして前記神経回路網は前記室内外の環境条
件出力により室内の環境状！！！（過渡・安定）の判定
及び人間の状態における観測した人間の快適感により学
習させ、前記観測した人間の快適感に適応するようにす
ム これにより、室内の環境や人間の状態を考慮した
より快適な空調及び生活環境を実現することができもま
た 安価で、簡易に実現することができも実施例 以下、第１医 第２図を用いて本発明の一実施例を詳細
に説明すも 第１図は本発明による空気調和機の信号の流れを示すブ
ロック図であり、第２図は第１図における神経回路網の
学習方法を示すブロック図であａすなわ板 第１図おい
て、 １はセンサ、 ２は地域３は月８． ４はリモコ
ン操作 １０は人間の状態推測用データベー人 １１は
神経回路諷 １２は制御ルー／ｋ１３はエアコン本体を
示す。センサｌ（表 空気調和機に設けられたもので、
室内外の温良 及び室内温度の過去の履歴などの室内外
空調環境条件５を出力すム まｆ−１０は人間の状態を
推測する知識データベースであり、前記地域２、月日３
及びリモコン操作４より室内の人間の状態を推測し 人
間の状態推測値６を出力すもこの状態推測値６としては
例えば 着衣量、活動量を出力すム そして、前記各出
力５，６は神経回路網１１に入力され 室内環境状態が
過渡・安定の判定の出カフａ及び人間の快適感に近い値
７ｂを出力すム この値（友 制御ルール１２に入力さ
れ 制御信号８を生成してエアコン本体１３に伝えられ
コントロールされ４ 制御ルール１２では、 例えば快
適ｇ７ｂが「冷えすぎ」のときには温度を高数 風量を
押さえるように制御信号８を生成すも 第２図は 第１図の神経回路網１１の人間の快適感の学
習方法を示すブロック図である力（２０はエアコン３０
の内部に設けたセンサ、 ２１は人間の状！！！Ｌ
３１は神経回路れ ３２は人肌３３は比較器を示す。セ
ンサ２０よりの出力２２は室内外の空調環境温度を表わ
し この条件における室内の人間３２の快適感２５を人
間３２に定量的に示してもらう。この定量の目安として
は例えば 前記したＰＭＶの表現方法のようへ−３：
寒い −２： 涼しい −１： やや涼しい Ｏ： なんともない ＋ｌ ： やや暖かい ＋２ ： 暖かい ＋３ ： 暑い を基準として考えも また 人間の状態２１として１友 人間３２よりその着
衣量と活動量を２４として伝え センサ出力２２と人間
の状態２３とを神経回路網３１に入力してこの神経回路
網３１より推測された快適感２６を出力すム このとき
、学習を全くしていない神経回路網３１の出力はほとん
どランダムに発生するが、 前記出力２６と人間３２の
快適感２５を比較器３３にて比較し その比較誤差２７
を神経回路網３１にフィードバックした神経回路網３１
内部の状態を人間３２の快適感２５に適応するように学
習を繰り返す。神経回路網３１の学習アルゴリズム１よ
各種の方法があるが、 例えばパックプロパゲーショ
ンのアルゴリズム（参考文献：ラメルハート、 Ｄ、
Ｅとマクレランド、Ｊ、ＬｒＰＤＰモデル−認知科学
とニューロン回路網の検索Ｊ （Ｒｕｎｍｅｌｈａｒ
ｔ、Ｄ、Ｅ ａｎｄＭｃｃｌｅｌｌａｎｄ、 Ｊ、
Ｌ、 （Ｅｄｓ、）Ｐａｒａｌｌｅｌ Ｄｉｓ
ｔｒｉｂｕｔｅｄ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ、 Ｅｘ
ｐｌｏｒａｔｉｏｎ ｉｎ ｔｈｅ Ｍｉｃｒｏ
ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ 。
ｆ Ｃｏｇｎｉｔｉｏｎ、 Ｖｏｌ、 ｌ、
２． ＭＩＴＰ ｒｅｓｓ、 Ｃａｍｍｂｒ
ｉｄｇｅ （１９８６）））により最降下法にて最適
解をもとめも以上の説明から理解されるように 本実施
例によれば 各センサからと人間の状態を神経回路網３
１に入力し 室内環境状態の判定（過渡・安定）及び人
間の快適感を推測し その快適感の定量値により制御信
号を生成することにより室内の環境を考虜した より快
適な空調及び生活環境を実現することができも 発明の詳細 な説明したように 本発明による空気調和機の制御方法
によれば 室内の環境や人間の状態を考虜したより快適
な空調及び生活環境を実現することができも また安価
で、容易に実現することができるのも明らかであム 請求項（２）の履歴制御を行なうことにより、使用時の
部屋の負荷状態が的確に判断でき、快適性の向上が図れ
も 請求項（３）を追加することにより空気調和機をよりき
め細かな制御が可能となり、室温変動等の改善ができ、
快適性の向上が図れも 請求項（４）の仕様により、人間の状態に着衣量 活動
量の補正が可能となり快適性が向上すａ請求項（５）よ
り設定温度から人間の状態を推測しさらに快適性の向上
を図ることができム
２． ＭＩＴＰ ｒｅｓｓ、 Ｃａｍｍｂｒ
ｉｄｇｅ （１９８６）））により最降下法にて最適
解をもとめも以上の説明から理解されるように 本実施
例によれば 各センサからと人間の状態を神経回路網３
１に入力し 室内環境状態の判定（過渡・安定）及び人
間の快適感を推測し その快適感の定量値により制御信
号を生成することにより室内の環境を考虜した より快
適な空調及び生活環境を実現することができも 発明の詳細 な説明したように 本発明による空気調和機の制御方法
によれば 室内の環境や人間の状態を考虜したより快適
な空調及び生活環境を実現することができも また安価
で、容易に実現することができるのも明らかであム 請求項（２）の履歴制御を行なうことにより、使用時の
部屋の負荷状態が的確に判断でき、快適性の向上が図れ
も 請求項（３）を追加することにより空気調和機をよりき
め細かな制御が可能となり、室温変動等の改善ができ、
快適性の向上が図れも 請求項（４）の仕様により、人間の状態に着衣量 活動
量の補正が可能となり快適性が向上すａ請求項（５）よ
り設定温度から人間の状態を推測しさらに快適性の向上
を図ることができム
第１図は本発明による空気調和機の信号の流れを示すブ
ロック医 第２図は第１図における神経回路網の学習方
法を示すブロック医 第３図はＰＭＶの算出するための
要素を示す概念図であもｌ・・・・センサ、 ２・・・
・人間の状態推測用データベーム １１・・・・神経回
路諷 １２・・・・制御ルーツｔ、、 １３・・・・
エアコン、 ２０・・・・センサ、 ３１・・・・神経
回路諷 ３２・・・・室内の人肌 ３３・・・・神経回
路網出力と人間の快適感との比較４殼
ロック医 第２図は第１図における神経回路網の学習方
法を示すブロック医 第３図はＰＭＶの算出するための
要素を示す概念図であもｌ・・・・センサ、 ２・・・
・人間の状態推測用データベーム １１・・・・神経回
路諷 １２・・・・制御ルーツｔ、、 １３・・・・
エアコン、 ２０・・・・センサ、 ３１・・・・神経
回路諷 ３２・・・・室内の人肌 ３３・・・・神経回
路網出力と人間の快適感との比較４殼
Claims (5)
- （１） 室内外の環境条件と、人間の状態と、前記室内
外の環境条件及び人間の状態における室内の人間の快適
感とを同時に観測し、室内の環境状態が過渡か安定状態
かを判断する判定手段、前記室内外の環境条件の出力と
前記判定手段の出力および人間の状態を入力として人間
の快適感を出力する神経回路網を、前記観測した人間の
快適感により学習させ、前記神経回路網を用いて室内の
人間の快適感を推測し、この快適感の推測値に基づいて
空気調和機の吹き出し温度、風向及び風量の少なくとも
１つを制御するようにしたことを特徴とする空気調和機
の制御装置。 - （２）室内外の環境条件は、室内外温度、空気調和機の
風量、湿度及び室内温度の過去の履歴の少なくとも１つ
、またはそれらの組み合せであることを特徴とする請求
項１記載の空気調和機の制御装置。 - （３） 判定手段は、センサ出力値が、目標値に対し設
定された範囲内であるとき安定状態、それ以外は過渡状
態と判断することを特徴とする請求項１記載の空気調和
機の制御装置。 - （４） 人間の状態は着衣量と活動量であり、この着衣
量と活動量を月日、時間及び地域から推測することを特
徴とする請求項１記載の空気調和機の制御装置。 - （５） 人間の状態は、室内の人間の設定温度から推測
することを特徴とする請求項１記載の空気調和機の制御
装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2282132A JP2734193B2 (ja) | 1990-10-19 | 1990-10-19 | 空気調和機の制御装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2282132A JP2734193B2 (ja) | 1990-10-19 | 1990-10-19 | 空気調和機の制御装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH04155136A true JPH04155136A (ja) | 1992-05-28 |
| JP2734193B2 JP2734193B2 (ja) | 1998-03-30 |
Family
ID=17648533
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2282132A Expired - Fee Related JP2734193B2 (ja) | 1990-10-19 | 1990-10-19 | 空気調和機の制御装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2734193B2 (ja) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH05133588A (ja) * | 1991-11-13 | 1993-05-28 | Matsushita Refrig Co Ltd | 空気調和機 |
| JPH06347080A (ja) * | 1993-06-10 | 1994-12-20 | Toshiba Corp | 空気調和装置 |
| US6263260B1 (en) * | 1996-05-21 | 2001-07-17 | Hts High Technology Systems Ag | Home and building automation system |
| CN112923523A (zh) * | 2021-02-03 | 2021-06-08 | 深圳市美兆环境股份有限公司 | 一种基于物联网数据链的智能型新风系统调控方法 |
| CN114061066A (zh) * | 2020-08-06 | 2022-02-18 | 青岛海信电子产业控股股份有限公司 | 一种终端及空气环境调节方法 |
| CN115654697A (zh) * | 2022-11-21 | 2023-01-31 | 四川旷谷信息工程有限公司 | 半封闭空间的温度控制方法、装置及计算机可读存储介质 |
-
1990
- 1990-10-19 JP JP2282132A patent/JP2734193B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH05133588A (ja) * | 1991-11-13 | 1993-05-28 | Matsushita Refrig Co Ltd | 空気調和機 |
| JPH06347080A (ja) * | 1993-06-10 | 1994-12-20 | Toshiba Corp | 空気調和装置 |
| US6263260B1 (en) * | 1996-05-21 | 2001-07-17 | Hts High Technology Systems Ag | Home and building automation system |
| CN114061066A (zh) * | 2020-08-06 | 2022-02-18 | 青岛海信电子产业控股股份有限公司 | 一种终端及空气环境调节方法 |
| CN112923523A (zh) * | 2021-02-03 | 2021-06-08 | 深圳市美兆环境股份有限公司 | 一种基于物联网数据链的智能型新风系统调控方法 |
| CN112923523B (zh) * | 2021-02-03 | 2022-05-17 | 深圳市美兆环境股份有限公司 | 一种基于物联网数据链的智能型新风系统调控方法 |
| CN115654697A (zh) * | 2022-11-21 | 2023-01-31 | 四川旷谷信息工程有限公司 | 半封闭空间的温度控制方法、装置及计算机可读存储介质 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2734193B2 (ja) | 1998-03-30 |
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