JPH04320749A - 空気調和機の制御装置 - Google Patents

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。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【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で快適な空調運転を自動的に行
わせる、室内の温度、風量およ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
制御装置に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】空気調和機で室温のコントロールを行う
際、暖房の例では室内温度の立ち上がり時の特性向上の
ために、空気調和機の室内目標温度を一定時間高めにシ
フトさせる制御や、室内温度によって圧縮機運転周波数
の制御を行う方法が採られていた。　　図５に、従来の
空気調和機の制御装置の概要をブロック図で示す。

【０００３】図５の制御信号生成手段１９は、タイマ５
０によって計時された空気調和機６の電源投入時からの
時間４７や吸込温度４３等や、前記空気調和機６を外部
より操作するリモコンまたは操作パネル４よりの使用者
設定温度４５から制御信号４４を生成している。例とし
ては、暖房時には、電源を入れてからの時間が６０分間
以内の場合は、室内温度を速く立ち上げるために、室内
目標温度をリモコンまたは操作パネル４より設定した使
用者の設定温度よりも２℃高く設定するように、空気調
和機６の室内温度調整４６を制御させるのである。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】従来の空気調和機の制
御装置における電源を入れてからの時間や室内温度特性
のみでの制御では、空気調和機の設置された部屋の空調
負荷の大小に柔軟に対処することができない。例えば、
負荷が過小な時には室温が目標温度よりも高くなり過ぎ
たり、負荷が過大な時には室温が目標温度よりも低くな
り過ぎるという問題点がある。また、室内の位置の違い
によっては、温度差が生じ、空気調和機から距離が遠い
場合は設定温度に達しないこともあるので、室内の人間
の快適感を考慮していないという問題点もある。

【０００５】室内の人間の快適感は、室内の湿度、温度
、気流速、周囲壁輻射温度の室内の環境条件や、人間の
代謝量や着衣量によって決まる人間の状態によって良否
が決まる。空気調和機は、設置された部屋の周囲壁輻射
温度等を推測することにより、室内の環境を考慮したこ
とにより快適な空調が行える。本発明は上記課題に鑑み
、室内の人間の快適感を推測して、より快適な空調環境
を実現することを目的とする。

【０００６】

【課題を解決するための手段】この目的を達成するため
に、本発明は、空気調和機が具備する室内外の環境条件
を検知する複数のセンサ手段と、センサ手段の以前の状
態を保持する記憶手段と、空気調和機を外部より制御す
るリモコンの位置を検出する位置検出手段と、センサ手
段と記憶手段からの出力値と使用者の設定した温度値お
よび位置検出手段よりの出力とから室内の人間の快適感
を推測して空気調和機の吹き出し温度、風向および風量
の第１の制御信号を生成する制御信号生成手段と、制御
信号生成手段に入力される値によって、制御信号生成手
段からの出力される第１の出力信号を補間して、空気調
和機の吹き出し温度、風向および風量などの制御信号を
生成する第２の制御信号を生成する手段を設けるように
構成されている。

【０００７】

【作用】前述した本発明の構成によると、推測手段は複
数のセンサ手段より検知された室内外の環境条件と、記
憶手段により保持された前記センサ手段の前状態、使用
者の設定した温度および位置検出手段にて検出されたリ
モコンの位置から室内の人間の快適感を推測する。そし
て、この推測手段より推測した前記人間の快適感に基づ
き、制御信号生成手段より制御信号が生成され空気調和
機を制御するから、これにより室内の環境や人間の状態
を考慮した、より快適な空調および生活環境を実現する
ことができる。

【０００８】

【実施例】以下、図１から図４を用いて本発明の実施例
を詳細に説明する。

【０００９】図１は本発明の第１の実施例を示す空気調
和機の制御装置の基本構成を示すブロック図である。

【００１０】図１において、１はセンサ、２０，２１，
２２はセンサ１よりのセンサ信号値、２は記憶手段、２
３，２６は記憶手段２より出力される吸い込み温度のＮ
秒間隔の傾斜、４はリモコンまたは操作パネル、２４は
リモコンまたは操作パネル４からの出力信号、３はルッ
クアップテーブル、２５はルックアップテーブル３より
出力される制御信号、５は補間部、２７は補間部５より
出力される制御信号、６は空気調和機、１ａは位置セン
サ、２０ａは位置センサ１ａよりのリモコン４の位置信
号をそれぞれ示してある。

【００１１】図２は図１におけるルックアップテーブル
の作成回路を説明するブロック図である。

【００１２】この図において７は室外温度、８は吸い込
み温度、９は吸い込み温度の傾斜、１０は風量、１１は
使用者の設定温度、１２は人体温度、１３は神経回路網
模式手段、１５は制御信号生成手段、１４は実測したＰ
ＭＶ（またはＳＥＴ）、３５は神経回路網模式手段より
推測したＰＭＶ（またはＳＥＴ）、３４は実測ＰＭＶ（
またはＳＥＴ）よりの快適度（ＰＭＶまたはＳＥＴ）、
３６は制御信号、１２ａはリモコン位置情報、３はルッ
クアップテーブル、２８，２９，３０，３１，３２，３
３，３３ａはそれぞれ室外温度７、吸い込み温度８、吸
い込み温度の傾斜９、風量１０、使用者の設定温度１１
、人体温度１２、リモコン位置情報１２ａよりの信号で
ある。

【００１３】本発明の一実施例による空気調和機は、以
上のような構成であるから、図１に示すように、空気調
和機６内の複数のセンサ１よりセンサ信号２０が出力さ
れることになる。この信号２０は外気温、吸い込み温度
、湿度、人体温度などである。

【００１４】また、前記センサ１から信号２０と同様の
信号２２が出力され、記憶手段２に入力される。記憶手
段２は入力される前記センサ出力信号２２における過去
Ｎ秒間（Ｎは正の実数）の履歴を記憶する。リモコンま
たは操作パネル４から風量、使用者の設定温度値２４が
出力され、また記憶手段２はセンサの前の状態、例えば
室内温度のＮ秒（Ｎは正の実数）間隔の傾斜２３を出力
する。さらに位置センサ１ａからはリモコンの位置情報
２０ａが出力される。

【００１５】図３に示すように、この位置センサ１ａは
室内をＮ×Ｍゾーンに分割し、リモコン４が部屋のどの
ゾーンに置かれているかを出力する。例えば、ｉゾーン
であれば、位置センサー１ａの出力信号２０ａはｉとな
る。

【００１６】各手段１，２，４，１ａからの出力信号２
３，２４，２０ａは、入力信号としてルックアップテー
ブル３に入力され、このルックアップテーブル３より空
気調和機６に対する制御信号２５を求める。この制御信
号２５は補間部５に供給される。補間部５には、センサ
１からの出力値２１と記憶手段２からの出力値２６が供
給され、補間部５は、補間が必要な制御信号２５の部分
を補間して、制御信号２７として空気調和機６に渡し、
空気調和機の運転を実行する。この制御信号２７によっ
て、空気調和機６におけるインバータ周波数、風向、風
量および室内目標設定温度等が制御されることになる。 一例としては、前記各手段１，２，４，１ａからの外気
温、吸い込み温度、風量、設定温度、吸い込み温度の傾
斜等より、空気調和機６が目標とする室内目標温度を算
出するシフト量が求められる。このシフト量と使用者が
設定した温度および室内目標温度との関係は、室内目標
温度＝使用者設定温度＋シフト量となる。そこで、ルッ
クアップテーブル３より求めた制御信号２５は補間部５
で補間され、制御信号２７として空気調和機６に入力し
、一例として前記式に基づき室内目標温度となるように
空気調和機６の運転を実行する。

【００１７】次に、図２により、図１におけるルックア
ップテーブル３の作成方法を説明する。

【００１８】図２において、神経回路網模式手段１３は
、室外温度７、室内温度８、Ｎ秒間隔（Ｎは正の実数）
で求めた室内温度７の傾斜９、風量１０、使用者の設定
温度１１、人体温度１２、リモコン位置情報１２ａ等を
入力とする。神経回路網模式手段１３は、室内において
測定した実測ＰＭＶ１４を学習データ３４として、実測
ＰＭＶ（予測平均投票数）１４の推測値３４を出力する
ように学習を行う。

【００１９】神経回路網模式手段１３の学習アルゴリズ
ムは、各種の方法があるが、たとえばバックプロパゲー
ションのアルゴリズム（参考文献：Ｒｕｎｍｅｌｈａｒ
ｔ，Ｄ．Ｅ　　ａｎｄ　　ＭｃＣｌｅｌｌａｎｄ，Ｊ．
Ｌ．（Ｅｄｓ．），”Ｐａｒａｌｌｅｌ　　Ｄｉｓｔｒ
ｉｂｕｔｅｄ　　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，Ｅｘｐｌｏｒ
ａｔｉｏｎ　　ｉｎ　　ｔｈｅ　　Ｍｉｃｒｏｓｔｒｕ
ｃｔｕｒｅ　　ｏｆ　　Ｃｏｇｎｉｔｉｏｎ．Ｖｏｌ１
，２，ＭＩＴ　　Ｐｒｅｓｓ，Ｃａｍｍｂｒｉｄｇｅ（
１９８６））により、最降下法にて最適解を求める。神
経回路網模式手段１３でＰＭＶ（予測平均投票数）が充
分に推測できるようになると、快適感が不満足の場合に
は、神経回路網模式手段１３の出力値３５によって空気
調和機の能力を最大限にできるような制御信号３６を制
御信号生成手段１５にて作成する。また、快適感が満足
の場合には、快適感が持続できるように制御信号３ｂが
制御信号生成手段１５より作成されることになる。

【００２０】神経回路網模式手段１３と制御信号生成手
段１５に、センサ入力である室外温度７〜リモコン位置
情報１２ａの各入力信号２８〜３３ａを粗く量子化して
入力させて、その結果をルックアップテーブル３に書き
込むことでルックアップテーブル３を作成する。ルック
アップテーブル手段３の作成時に、神経回路網模式手段
１３の出力は、連続量から離散量に変換されるため、本
発明では、作成されたテーブルを読み込む際に線形補間
を施し、よりきめ細やかな制御を行う。図４に補間の方
法を示す。例えば、ルックアップテーブル１６の入力と
して吸込温度が１℃刻みの参照がある場合に、吸込温度
０．５℃刻みでも可能にするために、図４に示すように
吸込温度３８が２．５℃であれば、２℃と３℃のルック
アップテーブル１６の内容を参照して加算器１７にて加
算し、更に割算器１８にて２分の１にして２．５℃の制
御信号値４２とする。

【００２１】以上で述べたように、人間の状態を知る手
段として使用者の設定温度および人体温度センサ等によ
り代謝量や着衣量の推定と、室内外の温度と空気調和機
の風量および室内温度のＮ秒（Ｎは正の実数）間隔の傾
斜等の空気調和機により検知可能な室内環境により室内
の人間の快適感を推測して、その推測結果により空気調
和機の制御信号を生成している。推測する快適感の例と
しては、人間の状態や室内の環境によって快適感を計算
した予測平均投票数（ＰＭＶ）、または、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（ＳＥＴ）が
あり、神経回路網模式回路にセンサの出力値を入力とし
て、ＰＭＶやＳＥＴを推定させるように学習させてＰＭ
ＶやＳＥＴの推測を行えるようにし、その推測結果によ
り制御信号を生成させるようにしている。

【００２２】神経回路網模式回路と制御信号生成部分を
、センサの入力値に合わせたルックアップテーブルの記
憶装置に置き換え、なおかつ、ルックアップテーブルに
より情報が欠如する部分は、ルックアップテーブルの内
容の補間により制御信号を生成するようにしている。

【００２３】

【発明の効果】以上のように本発明は、室内温度、風量
および風向を制御することによって室内温度空調を行う
空気調和機の制御装置において、空気調和機が具備する
室内外の環境条件を検知する複数のセンサ手段と、セン
サ手段の以前の状態を保持する記憶手段と、空気調和機
を外部より制御するリモコンの位置を検出する位置検出
手段と、センサ手段と記憶手段からの出力値と使用者の
設定した温度値および位置検出手段よりの出力値とから
室内の人間の快適感を推測して空気調和機の吹き出し温
度、風向および風量の第１の制御信号を生成する制御信
号生成手段と、制御信号生成手段に入力される値によっ
て、制御信号生成手段からの出力される第１の出力信号
を補間し、空気調和機を制御する第２の制御信号を生成
する手段とを設けるように構成したので、室内の人間の
快適感を推測してより快適な空調環境を実現することが
可能となる。

【００２４】本発明の請求項２は、センサ手段が室内外
の温度、空気調和機の風量、湿度の検出器であり、第２
の制御信号により空気調和機のインバータ圧縮機の周波
数を制御するため、室内・外の環境に応じてきめ細かな
周波数制御をすることにより、スピーディかつ安易に快
適な空調環境を実現することができる。

【００２５】本発明の請求項３は空気調和機の吸込空気
温度の勾配を記憶手段にＮ秒間隔で記憶することにより
使用時の部屋の負荷状態を的確に把握することができオ
ーバーシュート等を防ぐなど快適性の向上が図れる。

【００２６】本発明の請求項４は制御信号生成手段が、
室内の人間の快適感を推測する関数の出力を前記制御信
号生成手段の入力により参照できるようにしたルックア
ップテーブルであることによりニューラルネットワーク
をエアコンで実施する場合推定計算時間が長く、大型計
算機が必要となるが、ルックアップテーブルに記憶させ
ることによりエアコン搭載のマイコンで処理が可能とな
り、大幅なコストメリットが達成される。

【００２７】本発明の請求項５は人間の快適感として人
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
（ＰＭＶ）、または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（ＳＥＴ）を室内の人間の快適感と
して用いることにより、人間の快適感について指標とし
て確立されているため、快適性を間違う等の問題を発生
せず、的確な快適性を安易に計算しうるため、制御が簡
単となる。

【００２８】本発明の請求項６は制御信号生成手段は、
空気調和機に設けられた室内外の環境条件を検知する前
記センサ手段の出力から室内の人間の快適感を推測する
ために、人間の快適感を学習した神経回路網模式手段（
ニューラルネットワーク）であることより、多くの情報
（室内・外温度、湿度、風量、人間位置等）から的確な
快適性を見いだす手段としては非常にすぐれ、かつ学習
機能を有するため種々の状況に応じた快適性への制御方
法を得ることができ、快適性の向上が図れる。

【００２９】本発明の請求項７はルックアップテーブル
の補間手段として、室内温度の刻みを線形補間によって
補間を行うために、室内・外の環境に応じてきめ細かな
周波数制御をすることにより、スピーディかつ容易に快
適な空調環境を実現することができる。

【００３０】以上に述べたように本発明は数多くの効果
を有する発明である。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明による空気調和機の制御装置の一実施例
を示す基本構成ブロック図

【図２】本発明による空気調和機の制御装置のルックア
ップテーブルの作成回路を説明するブロック図

【図３】
図１および図２におけるリモコンの位置情報を示す図

【図４】本発明による空気調和機の制御装置の補間部の
処理を説明するブロック図

【図５】従来の空気調和機の制御装置を示すブロック図

【符号の説明】

１　　センサ ２　　記憶手段 ３　　ルックアップテーブル手段 ４　　リモコン又は操作パネル ５　　補間部 ６　　空気調和機

Claims (7)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】空気調和機が具備する室内外の環境条件を
   検知する複数のセンサ手段と、前記センサ手段の以前の
   状態を保持する記憶手段と、前記空気調和機を外部より
   制御するリモコンの位置を検出する位置検出手段と、前
   記センサ手段と前記記憶手段からの出力値と使用者の設
   定した温度値および前記位置検出手段よりの出力値から
   室内の人間の快適感を推測して前記空気調和機の吹き出
   し温度、風向および風量の第１の制御信号を生成する制
   御信号生成手段と、前記制御信号生成手段に入力される
   値によって、前記制御信号生成手段からの出力される第
   １の出力信号を補間し、前記空気調和機を制御する第２
   の制御信号を生成する手段とを具備する空気調和機の制
   御装置。
2. 【請求項２】センサ手段が、室内外の温度、空気調和機
   の風量、湿度の検出器であり、第２の制御信号により、
   空気調和機のインバータ圧縮機の周波数を制御すること
   を特徴とする請求項１記載の空気調和機の制御装置。
3. 【請求項３】空気調和機の吸込空気温度の勾配を、記憶
   手段にＮ秒間隔（Ｎは正の実数値）で記憶することを特
   徴とする請求項１記載の空気調和機の制御装置。
4. 【請求項４】制御信号生成手段は、室内の人間の快適感
   を推測する関数の出力を前記制御信号生成手段の入力に
   より参照できるようにしたルックアップテーブルである
   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
   。
5. 【請求項５】人間の快適感として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（ＰＭＶ）、または
   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
   （ＳＥＴ）を室内の人間の快適感として用いることを特
   徴とする請求項１記載の空気調和機の制御装置。
6. 【請求項６】制御信号生成手段は、空気調和機に設けら
   れた室内外の環境条件を検知する前記センサ手段の出力
   から室内の人間の快適感を推測するために、人間の快適
   感を学習した神経回路網模式回路から作成されることを
   特徴とする請求項１記載の空気調和機の制御装置。
7. 【請求項７】ルックアップテーブルの補間手段として、
   室内温度の刻みを線形補間によって補間を行うことを特
   徴とする請求項１記載の空気調和機の制御装置。