JPH06207735A - 空気調和機 - Google Patents
空気調和機Info
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- JPH06207735A JPH06207735A JP5001467A JP146793A JPH06207735A JP H06207735 A JPH06207735 A JP H06207735A JP 5001467 A JP5001467 A JP 5001467A JP 146793 A JP146793 A JP 146793A JP H06207735 A JPH06207735 A JP H06207735A
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- pmv
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Abstract
(57)【要約】
【目的】本発明は室内環境がＰＭＶ値で快適になるよう
に自動的に制御する空気調和機において、輻射温度や気
流速などの検知手段の設置場所に制約されず、また安価
な構成でＰＭＶ値を計算して居住域のＰＭＶ値を中立に
制御する空気調和機を提供するとともに、着衣量や活動
量や気流速が変わるたびにいちいち設定しなくても良い
空気調和機を提供することを目的とする。 【構成】居住域のＰＭＶ値を計算するＰＭＶ値計算手段
１と、ＰＭＶ値計算手段１の入力でありＰＭＶを得る方
程式のパラメータの一つである輻射温度を室温３と設定
風量４と外気温度５を入力とするニューラルネットワー
クで推論する輻射温度推論手段２とを備えた構成とし、
検知手段の設置場所に制約されず、また安価な構成で居
住域のＰＭＶ値を求めることができるものである。
に自動的に制御する空気調和機において、輻射温度や気
流速などの検知手段の設置場所に制約されず、また安価
な構成でＰＭＶ値を計算して居住域のＰＭＶ値を中立に
制御する空気調和機を提供するとともに、着衣量や活動
量や気流速が変わるたびにいちいち設定しなくても良い
空気調和機を提供することを目的とする。 【構成】居住域のＰＭＶ値を計算するＰＭＶ値計算手段
１と、ＰＭＶ値計算手段１の入力でありＰＭＶを得る方
程式のパラメータの一つである輻射温度を室温３と設定
風量４と外気温度５を入力とするニューラルネットワー
クで推論する輻射温度推論手段２とを備えた構成とし、
検知手段の設置場所に制約されず、また安価な構成で居
住域のＰＭＶ値を求めることができるものである。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、室内環境を居住者が快
適になるように自動的に制御する空気調和機に関する。
適になるように自動的に制御する空気調和機に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来の冷暖房装置は、室温をある温度範
囲に保つよう制御されるが、本来はそこに居住する人間
の温冷感を快適に保つようになされるべきである。この
ような快適性を実現するためにＰＭＶという快適指標が
提案されている。
囲に保つよう制御されるが、本来はそこに居住する人間
の温冷感を快適に保つようになされるべきである。この
ような快適性を実現するためにＰＭＶという快適指標が
提案されている。
【０００３】ＰＭＶ（Ｐｒｅｄｉｃｔｅｄ Ｍｅａｎ
Ｖｏｔｅ）とは平均予想温冷感申告と訳され、温熱環境
の快適性を評価する一つの指標であり、デンマーク工科
大学のファンガー教授により提案され、１９８４年にＩ
ＳＯ−７７３０として国際規格化されたものである。こ
のＰＭＶは環境側要素である温度、湿度、輻射温度そし
て気流速と、人体側要素である活動量と着衣量の関数で
あり、これらの値から前記ＩＳＯ−７７３０記載の算式
によって求めることができる。そして、このＰＭＶ値０
を中立として快適であるとし、３を暑い、２を暖かい、
１をやや暖かい、−３を寒い、−２を涼しい、−１をや
や涼しいと定義している。なお、この算式および演算方
法についての説明は割愛する。
Ｖｏｔｅ）とは平均予想温冷感申告と訳され、温熱環境
の快適性を評価する一つの指標であり、デンマーク工科
大学のファンガー教授により提案され、１９８４年にＩ
ＳＯ−７７３０として国際規格化されたものである。こ
のＰＭＶは環境側要素である温度、湿度、輻射温度そし
て気流速と、人体側要素である活動量と着衣量の関数で
あり、これらの値から前記ＩＳＯ−７７３０記載の算式
によって求めることができる。そして、このＰＭＶ値０
を中立として快適であるとし、３を暑い、２を暖かい、
１をやや暖かい、−３を寒い、−２を涼しい、−１をや
や涼しいと定義している。なお、この算式および演算方
法についての説明は割愛する。
【０００４】この指標をもとに空気調和機を制御するも
のとして、特開平２−２４２０３７号公報などに示され
ている。この特開平２−２４２０３７号公報に示された
ものは温度、湿度および輻射温度を検知する検知手段を
居住域に設置し、気流速、活動量および着衣量を設定す
る設定手段からＰＭＶ値を計算し、ＰＭＶ値が中立にな
るように温度を制御パラメータとして各種空気調和機器
を連携制御するものである。
のとして、特開平２−２４２０３７号公報などに示され
ている。この特開平２−２４２０３７号公報に示された
ものは温度、湿度および輻射温度を検知する検知手段を
居住域に設置し、気流速、活動量および着衣量を設定す
る設定手段からＰＭＶ値を計算し、ＰＭＶ値が中立にな
るように温度を制御パラメータとして各種空気調和機器
を連携制御するものである。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら従来の方
法では、居住域の環境要素を直接検知しているために検
知手段の設置場所が制約されたり、構成が高価になると
いう問題点を有していた。また、着衣量や活動量が変わ
るたびに設定し直さなければならないという問題があっ
た。また、風量や風向を変えるたびに気流速を設定し直
さなければならないという問題があった。
法では、居住域の環境要素を直接検知しているために検
知手段の設置場所が制約されたり、構成が高価になると
いう問題点を有していた。また、着衣量や活動量が変わ
るたびに設定し直さなければならないという問題があっ
た。また、風量や風向を変えるたびに気流速を設定し直
さなければならないという問題があった。
【０００６】本発明は上記従来の問題点を解決するもの
で、検知手段の設置場所に制約されず、また安価な構成
でＰＭＶ値を計算して居住域のＰＭＶ値を中立に制御す
る空気調和機を提供するとともに、着衣量や活動量や気
流速が変わるたびにいちいち設定しなくても良い空気調
和機を提供することを目的とする。
で、検知手段の設置場所に制約されず、また安価な構成
でＰＭＶ値を計算して居住域のＰＭＶ値を中立に制御す
る空気調和機を提供するとともに、着衣量や活動量や気
流速が変わるたびにいちいち設定しなくても良い空気調
和機を提供することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】この目的を達成するため
に本発明の空気調和機は、室内を冷房または暖房する冷
暖房手段と、居住域のＰＭＶ値を計算するＰＭＶ値計算
手段と、ＰＭＶ値計算手段の入力でありＰＭＶを得る方
程式のパラメータの一つである輻射温度を室温と風量と
外気温度を入力とするニューラルネットワークで推論す
る輻射温度推論手段と、前記ＰＭＶ値計算手段で得られ
たＰＭＶ値が所定の範囲で安定するように前記冷暖房手
段を制御する冷暖房制御手段とを備えている。
に本発明の空気調和機は、室内を冷房または暖房する冷
暖房手段と、居住域のＰＭＶ値を計算するＰＭＶ値計算
手段と、ＰＭＶ値計算手段の入力でありＰＭＶを得る方
程式のパラメータの一つである輻射温度を室温と風量と
外気温度を入力とするニューラルネットワークで推論す
る輻射温度推論手段と、前記ＰＭＶ値計算手段で得られ
たＰＭＶ値が所定の範囲で安定するように前記冷暖房手
段を制御する冷暖房制御手段とを備えている。
【０００８】また、ＰＭＶ値計算手段の入力でありＰＭ
Ｖを得る方程式のパラメータの一つである着衣量の判定
を行うため、運転開始時の室温と外気温度、前回運転時
の最高および最低外気温度と運転モードの５種類のパラ
メータを入力とし、それぞれのパラメータごとに夏期、
冬期、中間期の３つの季節にあらかじめ区分された判定
値に基づき季節を判定し、多数決により季節を総合判定
する季節判定部と、季節ごとにあらかじめ決められた着
衣量を判定結果とする着衣量を判定結果とする着衣量判
定部とからなる着衣量判定手段を備えている。
Ｖを得る方程式のパラメータの一つである着衣量の判定
を行うため、運転開始時の室温と外気温度、前回運転時
の最高および最低外気温度と運転モードの５種類のパラ
メータを入力とし、それぞれのパラメータごとに夏期、
冬期、中間期の３つの季節にあらかじめ区分された判定
値に基づき季節を判定し、多数決により季節を総合判定
する季節判定部と、季節ごとにあらかじめ決められた着
衣量を判定結果とする着衣量を判定結果とする着衣量判
定部とからなる着衣量判定手段を備えている。
【０００９】また、ＰＭＶ値計算手段の入力でありＰＭ
Ｖを得る方程式のパラメータの一つである気流速を得る
ため設定風量と設定風向により推定する平均気流速推定
手段を備えている。
Ｖを得る方程式のパラメータの一つである気流速を得る
ため設定風量と設定風向により推定する平均気流速推定
手段を備えている。
【００１０】また、ＰＭＶ値計算手段の入力でありＰＭ
Ｖを得る方程式のパラメータの一つである活動量を得る
ため、暑い、寒いの使用者の感覚を入力する温感入力手
段による入力に相当する活動量の補正量を定める温感入
力量指定手段と、前記温感入力量指定手段により定めた
活動量補正量と温感入力された時点の室温や外気温度や
運転経過時間の要因とを関係付けてニューロンを生成す
るニューロン生成手段と、前記ニューロン生成手段によ
り生成された複数のニューロンにより構成され各ニュー
ロンの出力値を演算処理した結果を補正量として出力す
る活動量補正学習ニューラルネットワークとその補正量
によりあらかじめ設定した標準活動量を補正する活動量
補正手段とからなる活動量設定補正手段を備えている。
Ｖを得る方程式のパラメータの一つである活動量を得る
ため、暑い、寒いの使用者の感覚を入力する温感入力手
段による入力に相当する活動量の補正量を定める温感入
力量指定手段と、前記温感入力量指定手段により定めた
活動量補正量と温感入力された時点の室温や外気温度や
運転経過時間の要因とを関係付けてニューロンを生成す
るニューロン生成手段と、前記ニューロン生成手段によ
り生成された複数のニューロンにより構成され各ニュー
ロンの出力値を演算処理した結果を補正量として出力す
る活動量補正学習ニューラルネットワークとその補正量
によりあらかじめ設定した標準活動量を補正する活動量
補正手段とからなる活動量設定補正手段を備えている。
【００１１】
【作用】本発明は上記した構成によって、空気調和機本
体で検知できる限られた入力条件からニューラルネット
ワークにより輻射温度を推論し、また室温や外気温度な
どから季節を判定し、季節から着衣量を推定する。また
設定風量と設定風向から平均気流速を推定し、またあら
かじめ設定されている標準活動量に対し、暑い、寒いの
使用者の感覚を入力する温感入力手段により活動量を補
正し、温感入力手段による活動量の補正量と温感入力さ
れた時点の室温や外気温度や運転経過時間の要因とを関
係付けて活動量補正学習ニューラルネットワークにより
学習するものであるから、検知手段の設置場所の制約を
受けずに安価な構成で居住域のＰＭＶ値を求めることが
でき、また、着衣量や活動量や気流速が変わるたびにい
ちいち設定しなくても良い。
体で検知できる限られた入力条件からニューラルネット
ワークにより輻射温度を推論し、また室温や外気温度な
どから季節を判定し、季節から着衣量を推定する。また
設定風量と設定風向から平均気流速を推定し、またあら
かじめ設定されている標準活動量に対し、暑い、寒いの
使用者の感覚を入力する温感入力手段により活動量を補
正し、温感入力手段による活動量の補正量と温感入力さ
れた時点の室温や外気温度や運転経過時間の要因とを関
係付けて活動量補正学習ニューラルネットワークにより
学習するものであるから、検知手段の設置場所の制約を
受けずに安価な構成で居住域のＰＭＶ値を求めることが
でき、また、着衣量や活動量や気流速が変わるたびにい
ちいち設定しなくても良い。
【００１２】
（実施例１）以下本発明の一実施例について図面を参照
しながら説明する。
しながら説明する。
【００１３】図１は空気調和機のブロック図である。こ
の空気調和機の構成要素と、各構成要素の関係は次のと
うりである。構成要素として１はＩＳＯ−７７３０記載
の算式によりＰＭＶ値を計算して算出するＰＭＶ値計算
手段であり、２は前記ＰＭＶ値計算手段１の入力でＰＭ
Ｖを得る方程式のパラメータの一つである輻射温度をニ
ューラルネットワークで推論する輻射温度推論手段であ
る。輻射温度推論手段２は室温３と設定風量４と外気温
度５を入力とし、あらかじめ各種条件での入力と輻射温
度との関係をニューラルネットワークで学習した結果を
メモリに記憶させたものであり、そのときの入力条件で
の輻射温度を導き出すものである。
の空気調和機の構成要素と、各構成要素の関係は次のと
うりである。構成要素として１はＩＳＯ−７７３０記載
の算式によりＰＭＶ値を計算して算出するＰＭＶ値計算
手段であり、２は前記ＰＭＶ値計算手段１の入力でＰＭ
Ｖを得る方程式のパラメータの一つである輻射温度をニ
ューラルネットワークで推論する輻射温度推論手段であ
る。輻射温度推論手段２は室温３と設定風量４と外気温
度５を入力とし、あらかじめ各種条件での入力と輻射温
度との関係をニューラルネットワークで学習した結果を
メモリに記憶させたものであり、そのときの入力条件で
の輻射温度を導き出すものである。
【００１４】６は残るその他のパラメータ、すなわち室
温・湿度・気流速・着衣量・活動量である。７は冷凍サ
イクルにより室内を冷房または暖房する冷暖房手段、３
はＰＭＶ値が所定の範囲で安定するように冷暖房手段７
を制御する冷暖房制御手段である。
温・湿度・気流速・着衣量・活動量である。７は冷凍サ
イクルにより室内を冷房または暖房する冷暖房手段、３
はＰＭＶ値が所定の範囲で安定するように冷暖房手段７
を制御する冷暖房制御手段である。
【００１５】２は冷暖房手段７の概略構成図である。こ
の冷暖房手段７の構成要素として９は圧縮機、１０は四
方弁、１１は室内の吸い込み空気を加熱または冷却する
熱交換手段である室内熱交換器、１２は減圧器、１３は
室外熱交換器であり、これらを環状に連接して冷凍サイ
クルを構成している。１４は室内空気を吸い込み、室内
熱交換器１１により加熱または冷却された空気を吹き出
す室内送風機であり、１５は室外送風機である。１６は
室内に設置される室内機、１７は室外に設置される室外
機である。冷房運転と暖房運転の切り替えは四方弁１０
を切り替えて冷凍サイクル中の冷媒の流れを切り替える
ことにより行われる。
の冷暖房手段７の構成要素として９は圧縮機、１０は四
方弁、１１は室内の吸い込み空気を加熱または冷却する
熱交換手段である室内熱交換器、１２は減圧器、１３は
室外熱交換器であり、これらを環状に連接して冷凍サイ
クルを構成している。１４は室内空気を吸い込み、室内
熱交換器１１により加熱または冷却された空気を吹き出
す室内送風機であり、１５は室外送風機である。１６は
室内に設置される室内機、１７は室外に設置される室外
機である。冷房運転と暖房運転の切り替えは四方弁１０
を切り替えて冷凍サイクル中の冷媒の流れを切り替える
ことにより行われる。
【００１６】以上のように本実施例によれば、居住域の
ＰＭＶ値を計算するＰＭＶ値計算手段１と、ＰＭＶ値計
算手段１の入力でありＰＭＶを得る方程式のパラメータ
の一つである輻射温度を室温３と設定風量４と外気温度
５を入力とするニューラルネットワークで推論する輻射
温度推論手段２とを備えたものであるから、検知手段の
設置場所に制約されず、また安価な構成で居住域のＰＭ
Ｖ値を求めることができるものである。 （実施例２）以下本発明の第２の実施例について図面を
参照しながら説明する。
ＰＭＶ値を計算するＰＭＶ値計算手段１と、ＰＭＶ値計
算手段１の入力でありＰＭＶを得る方程式のパラメータ
の一つである輻射温度を室温３と設定風量４と外気温度
５を入力とするニューラルネットワークで推論する輻射
温度推論手段２とを備えたものであるから、検知手段の
設置場所に制約されず、また安価な構成で居住域のＰＭ
Ｖ値を求めることができるものである。 （実施例２）以下本発明の第２の実施例について図面を
参照しながら説明する。
【００１７】図３は図１におけるＰＭＶ値計算手段１の
入力でＰＭＶを得る方程式のパラメータの一つである着
衣量を検出する着衣量検出部の機能ブロック図である。
構成要素として１８は着衣量判定手段であり、季節判定
部１９と着衣量判定部２０とから構成されている。季節
判定部１９は運転開始時の室温３と外気温度５、前回運
転時の最高外気温度２１と最低外気温度２２と運転モー
ド２３を入力としている。なお、前回運転時の最高外気
温度２１と最低外気温度２２と運転モード２３はマイコ
ンなどのメモリに記憶されているデータを用いる。
入力でＰＭＶを得る方程式のパラメータの一つである着
衣量を検出する着衣量検出部の機能ブロック図である。
構成要素として１８は着衣量判定手段であり、季節判定
部１９と着衣量判定部２０とから構成されている。季節
判定部１９は運転開始時の室温３と外気温度５、前回運
転時の最高外気温度２１と最低外気温度２２と運転モー
ド２３を入力としている。なお、前回運転時の最高外気
温度２１と最低外気温度２２と運転モード２３はマイコ
ンなどのメモリに記憶されているデータを用いる。
【００１８】季節判定部１９は（表１）に示すように夏
期、中間期、冬期と季節を３つに区切り、前記５種類の
入力それぞれに対しあらかじめ決めた判定値に基づき季
節を判定し、判定結果を基に多数決により季節を総合的
に判定する。なお、多数決で表割れのときは中間期とす
る。また、着衣量判定部２０はあらかじめ夏期、中間
期、冬期に対応する着衣量を０．６ｃｌｏ，０．８ｃｌ
ｏ，１．０ｃｌｏと決めておき、季節判定部１９で判定
した季節に対応した着衣量を判定するものである。
期、中間期、冬期と季節を３つに区切り、前記５種類の
入力それぞれに対しあらかじめ決めた判定値に基づき季
節を判定し、判定結果を基に多数決により季節を総合的
に判定する。なお、多数決で表割れのときは中間期とす
る。また、着衣量判定部２０はあらかじめ夏期、中間
期、冬期に対応する着衣量を０．６ｃｌｏ，０．８ｃｌ
ｏ，１．０ｃｌｏと決めておき、季節判定部１９で判定
した季節に対応した着衣量を判定するものである。
【００１９】
【表１】
【００２０】以上のように本実施例によれば、居住域の
ＰＭＶ値を計算するＰＭＶ値計算手段の入力でありＰＭ
Ｖを得る方程式のパラメータの一つである着衣量の判定
を、運転開始時の室温３と外気温度５、前回運転時の最
高外気温度２１および最低外気温度２２と運転モード２
３の５種類のパラメータを入力とし、それぞれのパラメ
ータごとに夏期、冬期、中間期の３つの季節にあらかじ
め区分された判定値に基づき季節を判定し、多数決によ
り季節を総合判定する季節判定部１９と、季節ごとにあ
らかじめ決められた着衣量を判定結果とする着衣量判定
部２０とからなる着衣量判定手段１８により行うもので
あるから、自動的に季節を判定し季節に応じた着衣量を
判定するため季節が変わるたびに着衣量を設定する必要
がなく、また空調機本体で検出できる限られた検知手段
から着衣量の判定を行うため、安価な構成で居住域のＰ
ＭＶ値を求めることができるものである。 （実施例３）以下本発明の第３の実施例について図面を
参照しながら説明する。
ＰＭＶ値を計算するＰＭＶ値計算手段の入力でありＰＭ
Ｖを得る方程式のパラメータの一つである着衣量の判定
を、運転開始時の室温３と外気温度５、前回運転時の最
高外気温度２１および最低外気温度２２と運転モード２
３の５種類のパラメータを入力とし、それぞれのパラメ
ータごとに夏期、冬期、中間期の３つの季節にあらかじ
め区分された判定値に基づき季節を判定し、多数決によ
り季節を総合判定する季節判定部１９と、季節ごとにあ
らかじめ決められた着衣量を判定結果とする着衣量判定
部２０とからなる着衣量判定手段１８により行うもので
あるから、自動的に季節を判定し季節に応じた着衣量を
判定するため季節が変わるたびに着衣量を設定する必要
がなく、また空調機本体で検出できる限られた検知手段
から着衣量の判定を行うため、安価な構成で居住域のＰ
ＭＶ値を求めることができるものである。 （実施例３）以下本発明の第３の実施例について図面を
参照しながら説明する。
【００２１】図４は図１におけるＰＭＶ値計算手段１の
入力でＰＭＶを得る法定式のパラメータの一つである気
流速を検出する気流速検出部の機能ブロック図である。
図中の２４は居住域の平均気流速推定手段であり、設定
風量４と設定風向２５を入力とし、入力条件により居住
域の平均気流速を推定するものである。（表２）は設定
風量４と設定風向２５の組み合わせによる居住域の平均
気流速を発明者が数多くの実験データを基に割り出した
ものであり、平均気流速推定手段２４は（表２）の判定
基準に基づき平均気流速を推定するものである。
入力でＰＭＶを得る法定式のパラメータの一つである気
流速を検出する気流速検出部の機能ブロック図である。
図中の２４は居住域の平均気流速推定手段であり、設定
風量４と設定風向２５を入力とし、入力条件により居住
域の平均気流速を推定するものである。（表２）は設定
風量４と設定風向２５の組み合わせによる居住域の平均
気流速を発明者が数多くの実験データを基に割り出した
ものであり、平均気流速推定手段２４は（表２）の判定
基準に基づき平均気流速を推定するものである。
【００２２】
【表２】
【００２３】以上のように本実施例によれば、居住域の
ＰＭＶ値を計算するＰＭＶ値計算手段の入力でありＰＭ
Ｖを得る方程式のパラメータの一つである気流速を設定
風量４と設定風向２５により推定する平均気流速推定手
段２４により行うものであり、設定風量４と設定風向２
５の組み合わせによる居住域の平均気流速を発明者が数
多くの実験データを基に割り出した判定基準に基づき平
均気流速を推定するものであるから、従来のように風量
や風向を変えるたびに気流速を設定し直さなければなら
ないという問題がなく、また設定風量と設定風向から気
流速の判定を行うため、検出手段が不要であり安価な構
成で居住域のＰＭＶ値を求めることができるものであ
る。 （実施例４）以下本発明の第４の実施例について図面を
参照しながら説明する。
ＰＭＶ値を計算するＰＭＶ値計算手段の入力でありＰＭ
Ｖを得る方程式のパラメータの一つである気流速を設定
風量４と設定風向２５により推定する平均気流速推定手
段２４により行うものであり、設定風量４と設定風向２
５の組み合わせによる居住域の平均気流速を発明者が数
多くの実験データを基に割り出した判定基準に基づき平
均気流速を推定するものであるから、従来のように風量
や風向を変えるたびに気流速を設定し直さなければなら
ないという問題がなく、また設定風量と設定風向から気
流速の判定を行うため、検出手段が不要であり安価な構
成で居住域のＰＭＶ値を求めることができるものであ
る。 （実施例４）以下本発明の第４の実施例について図面を
参照しながら説明する。
【００２４】図５は図１におけるＰＭＶ値計算手段１の
入力でＰＭＶを得る方程式のパラメータの一つである活
動量の設定および補正を行う活動量設定補正手段の機能
ブロック図である。図において２６は「暑い」、「寒
い」の使用者の感覚を入力する「暑いときキー」と「寒
いときキー」から構成される温感入力手段であり、２７
はニューラルネットワークにより温感入力による活動量
の補正量を学習する活動量設定補正手段であり、温感入
力量指定手段２８と、ニューロン生成手段２９と、活動
量補正学習ニューラルネットワーク３１と、活動量補正
手段３２とから構成される。
入力でＰＭＶを得る方程式のパラメータの一つである活
動量の設定および補正を行う活動量設定補正手段の機能
ブロック図である。図において２６は「暑い」、「寒
い」の使用者の感覚を入力する「暑いときキー」と「寒
いときキー」から構成される温感入力手段であり、２７
はニューラルネットワークにより温感入力による活動量
の補正量を学習する活動量設定補正手段であり、温感入
力量指定手段２８と、ニューロン生成手段２９と、活動
量補正学習ニューラルネットワーク３１と、活動量補正
手段３２とから構成される。
【００２５】温感入力量指定手段２８は温感入力手段２
６の入力量に相当する活動量補正量を指定し、ニューロ
ン生成手段２９は前記温感入力量指定手段２８で指定さ
れた活動量補正量と温感入力された時点の室温３、外気
温度５そして運転経過時間３０との関係付けを行った１
個のニューロンを活動量補正学習ニューラルネットワー
ク３１に生成する。活動量補正学習ニューラルネットワ
ーク３１はニューロン生成手段２９により生成された複
数のニューロン（後述の中間層ニューロンは５個）から
成り、逐次、室温、外気温度そして運転経過時間を入力
して発火されたニューロンの出力の平均値を補正量とし
て活動量補正手段３２に出力する。
６の入力量に相当する活動量補正量を指定し、ニューロ
ン生成手段２９は前記温感入力量指定手段２８で指定さ
れた活動量補正量と温感入力された時点の室温３、外気
温度５そして運転経過時間３０との関係付けを行った１
個のニューロンを活動量補正学習ニューラルネットワー
ク３１に生成する。活動量補正学習ニューラルネットワ
ーク３１はニューロン生成手段２９により生成された複
数のニューロン（後述の中間層ニューロンは５個）から
成り、逐次、室温、外気温度そして運転経過時間を入力
して発火されたニューロンの出力の平均値を補正量とし
て活動量補正手段３２に出力する。
【００２６】以上の構成の空気調和機の動作例について
図面を基に簡単に説明する。図６（ａ），（ｂ）はニュ
ーロン生成手段２９により補正量学習ニューラルネット
ワーク３１に生成される１個のニューロンと入出力条件
との関係を表す概念図で、図６（ａ）は最初の温感入力
がなされたときの活動量補正学習ニューラルネットワー
ク３１の構造を表している。３４，３５，３６はそれぞ
れ室温Ｘ１、外気温度Ｘ２、運転経過時間Ｘ３を入力す
る第１、第２そして第３の入力層ニューロンである。３
７は最初の温感入力時点にニューロン生成手段２９によ
り生成される第１の中間層ニューロンで、発火状態にな
ると後述する温感入力補正量Ｙ１を出力する。３８は出
力層ニューロンで第一の中間層ニューロン３７の温感入
力補正量Ｙ１を入力しその平均値を出力する（この場合
はＹ１を出力する）。出力層ニューロン３８は１個であ
る。図６（ｂ）は第１の中間層ニューロン３７の入出力
関係を表すもので、出力Ｙ１は次式により表される。
図面を基に簡単に説明する。図６（ａ），（ｂ）はニュ
ーロン生成手段２９により補正量学習ニューラルネット
ワーク３１に生成される１個のニューロンと入出力条件
との関係を表す概念図で、図６（ａ）は最初の温感入力
がなされたときの活動量補正学習ニューラルネットワー
ク３１の構造を表している。３４，３５，３６はそれぞ
れ室温Ｘ１、外気温度Ｘ２、運転経過時間Ｘ３を入力す
る第１、第２そして第３の入力層ニューロンである。３
７は最初の温感入力時点にニューロン生成手段２９によ
り生成される第１の中間層ニューロンで、発火状態にな
ると後述する温感入力補正量Ｙ１を出力する。３８は出
力層ニューロンで第一の中間層ニューロン３７の温感入
力補正量Ｙ１を入力しその平均値を出力する（この場合
はＹ１を出力する）。出力層ニューロン３８は１個であ
る。図６（ｂ）は第１の中間層ニューロン３７の入出力
関係を表すもので、出力Ｙ１は次式により表される。
【００２７】Ｙ１＝Ａ・ｆ（Ｘ） Ｘ＝Σｗｉｘｉ−Ｔ ｆ（Ｘ）はいき値関数（ｆ（Ｘ）＝１（Ｘ≧０）、ｆ
（Ｘ）＝０（Ｘ＜０））、Ａは第一の中間層ニューロン
３７が生成されたときに温感入力量指定手段２８により
定められた温感入力補正量で、第一の中間層ニューロン
３７に記憶されている。また、Ｗ１，Ｗ２そしてＷ３は
入力信号に対する結合荷重、Ｔはしきい値で、ニューロ
ン生成時にニューロン生成手段２９により決定される。
Ｘ≧０のとき、ニューロンは発火状態になる。なお、中
間層ニューロンは１回の温感入力操作により１個ずつ生
成される。一方、温感入力が１回も操作されていない初
期状態では活動量補正学習ニューラルネットワーク３１
の中間層にニューロンが存在せず、入力層から出力層へ
の結合がない。このため、入力層から入力信号が入って
きても出力層は０を出力する。つまり、補正量は０であ
る。
（Ｘ）＝０（Ｘ＜０））、Ａは第一の中間層ニューロン
３７が生成されたときに温感入力量指定手段２８により
定められた温感入力補正量で、第一の中間層ニューロン
３７に記憶されている。また、Ｗ１，Ｗ２そしてＷ３は
入力信号に対する結合荷重、Ｔはしきい値で、ニューロ
ン生成時にニューロン生成手段２９により決定される。
Ｘ≧０のとき、ニューロンは発火状態になる。なお、中
間層ニューロンは１回の温感入力操作により１個ずつ生
成される。一方、温感入力が１回も操作されていない初
期状態では活動量補正学習ニューラルネットワーク３１
の中間層にニューロンが存在せず、入力層から出力層へ
の結合がない。このため、入力層から入力信号が入って
きても出力層は０を出力する。つまり、補正量は０であ
る。
【００２８】図７は５回の温感入力操作により学習済み
の活動量補正学習ニューラルネットワーク３１の構造図
である。３７，３９，４０，４１，４２は５回の温感入
力操作により生成された第１、第２、第３、第４そして
第５の中間層ニューロンである。出力層ニューロン３８
は入力信号の条件により発火状態にある中間層ニューロ
ンの出力（Ｙ１〜Ｙ５）の平均値を補正量として出力す
る。たとえば、第１、第２の中間層ニューロン３７、３
９が発火状態の場合は、出力層ニューロン３８は（Ｙ１
＋Ｙ２）／２を出力し、また、中間層ニューロン全部が
発火状態の場合は、（Ｙ１＋Ｙ２＋Ｙ３＋Ｙ４＋Ｙ５）
／５を出力する。
の活動量補正学習ニューラルネットワーク３１の構造図
である。３７，３９，４０，４１，４２は５回の温感入
力操作により生成された第１、第２、第３、第４そして
第５の中間層ニューロンである。出力層ニューロン３８
は入力信号の条件により発火状態にある中間層ニューロ
ンの出力（Ｙ１〜Ｙ５）の平均値を補正量として出力す
る。たとえば、第１、第２の中間層ニューロン３７、３
９が発火状態の場合は、出力層ニューロン３８は（Ｙ１
＋Ｙ２）／２を出力し、また、中間層ニューロン全部が
発火状態の場合は、（Ｙ１＋Ｙ２＋Ｙ３＋Ｙ４＋Ｙ５）
／５を出力する。
【００２９】以上のように本実施例によれば、ＰＭＶ値
計算手段の入力でありＰＭＶを得る方程式のパラメータ
の一つである活動量を設定し補正する活動量設定補正手
段３１が、暑い、寒いの使用者の感覚を入力する温感入
力手段２６による入力に相当する活動量の補正量を定め
る温感入力量指定手段２８と、前記温感入力量指定手段
２８により定めた活動量補正量と温感入力された時点の
室温や外気温度や運転経過時間の要因とを関係付けてニ
ューロンを生成するニューロン生成手段２９と、前記ニ
ューロン生成手段２９により生成された複数のニューロ
ンにより構成され各ニューロンの出力値を演算処理した
結果を補正量として出力する活動量補正学習ニューラル
ネットワーク３１とその補正量によりあらかじめ設定し
た標準活動量を補正する活動量補正手段３２とにより構
成されるものである。
計算手段の入力でありＰＭＶを得る方程式のパラメータ
の一つである活動量を設定し補正する活動量設定補正手
段３１が、暑い、寒いの使用者の感覚を入力する温感入
力手段２６による入力に相当する活動量の補正量を定め
る温感入力量指定手段２８と、前記温感入力量指定手段
２８により定めた活動量補正量と温感入力された時点の
室温や外気温度や運転経過時間の要因とを関係付けてニ
ューロンを生成するニューロン生成手段２９と、前記ニ
ューロン生成手段２９により生成された複数のニューロ
ンにより構成され各ニューロンの出力値を演算処理した
結果を補正量として出力する活動量補正学習ニューラル
ネットワーク３１とその補正量によりあらかじめ設定し
た標準活動量を補正する活動量補正手段３２とにより構
成されるものである。
【００３０】したがって、温感入力操作が行われるたび
に補正量とその時点の室温、外気温度そして運転経過時
間との関係付けをしたニューロンが生成され、温感入力
操作が行われなくても室温、外気温度そして運転経過時
間の状態によりニューロンが最適な補正量を決定して温
感入力操作を先取りすることができるので、頻繁に温感
入力操作をする必要はない。
に補正量とその時点の室温、外気温度そして運転経過時
間との関係付けをしたニューロンが生成され、温感入力
操作が行われなくても室温、外気温度そして運転経過時
間の状態によりニューロンが最適な補正量を決定して温
感入力操作を先取りすることができるので、頻繁に温感
入力操作をする必要はない。
【００３１】なお、上記実施例において、入力条件を室
温、外気温度そして運転経過時間としたが、これにＰＭ
Ｖ値やＰＭＶ値変化などの条件を加えたり、または、別
の入力条件としても同様の効果が期待できる。
温、外気温度そして運転経過時間としたが、これにＰＭ
Ｖ値やＰＭＶ値変化などの条件を加えたり、または、別
の入力条件としても同様の効果が期待できる。
【００３２】以上第１、第２、第３および第４の実施例
について説明したが、それぞれを組み合わせて実施して
も同様の効果が得られることは言うまでもない。
について説明したが、それぞれを組み合わせて実施して
も同様の効果が得られることは言うまでもない。
【００３３】
【発明の効果】以上の実施例の説明より明らかなよう
に、本発明の空気調和機は室内を冷房または暖房する冷
暖房手段と、居住域のＰＭＶ値を計算するＰＭＶ値計算
手段と、ＰＭＶ値計算手段の入力でありＰＭＶを得る方
程式のパラメータの一つである輻射温度を室温と設定風
量と外気温度を入力とするニューラルネットワークで推
論する輻射温度推論手段と、前記ＰＭＶ値計算手段で得
られたＰＭＶ値が所定の範囲で安定するように前記冷暖
房手段を制御する冷暖房制御手段とを備えたものである
から、輻射温度の検知手段の設置場所に制約されず、ま
た安価な構成で居住域のＰＭＶ値を求めることができる
ものである。
に、本発明の空気調和機は室内を冷房または暖房する冷
暖房手段と、居住域のＰＭＶ値を計算するＰＭＶ値計算
手段と、ＰＭＶ値計算手段の入力でありＰＭＶを得る方
程式のパラメータの一つである輻射温度を室温と設定風
量と外気温度を入力とするニューラルネットワークで推
論する輻射温度推論手段と、前記ＰＭＶ値計算手段で得
られたＰＭＶ値が所定の範囲で安定するように前記冷暖
房手段を制御する冷暖房制御手段とを備えたものである
から、輻射温度の検知手段の設置場所に制約されず、ま
た安価な構成で居住域のＰＭＶ値を求めることができる
ものである。
【００３４】また、本発明の空気調和機は、ＰＭＶ値計
算手段の入力でありＰＭＶを得る方程式のパラメータの
一つである着衣量の判定を、運転開始時の室温と外気温
度、前回運転時の最高および最低外気温度と運転モード
の５種類のパラメータを入力とし、それぞれのパラメー
タごとに夏期、冬期、中間期の３つの季節にあらかじめ
区分された判定値に基づき季節を判定し、多数決により
季節を総合判定する季節判定部と、季節ごとにあらかじ
め決められた着衣量を判定結果とする着衣量判定部とか
らなる着衣量判定手段により行うものであるから、自動
的に季節を判定し季節に応じた着衣量を判定するため季
節が変わるたびに着衣量を設定する必要がなく、また空
調機本体で検出できる限られた検知手段から着衣量の判
定を行うため、安価な構成で居住域のＰＭＶ値を求める
ことができるものである。
算手段の入力でありＰＭＶを得る方程式のパラメータの
一つである着衣量の判定を、運転開始時の室温と外気温
度、前回運転時の最高および最低外気温度と運転モード
の５種類のパラメータを入力とし、それぞれのパラメー
タごとに夏期、冬期、中間期の３つの季節にあらかじめ
区分された判定値に基づき季節を判定し、多数決により
季節を総合判定する季節判定部と、季節ごとにあらかじ
め決められた着衣量を判定結果とする着衣量判定部とか
らなる着衣量判定手段により行うものであるから、自動
的に季節を判定し季節に応じた着衣量を判定するため季
節が変わるたびに着衣量を設定する必要がなく、また空
調機本体で検出できる限られた検知手段から着衣量の判
定を行うため、安価な構成で居住域のＰＭＶ値を求める
ことができるものである。
【００３５】また、本発明の空気調和機は、ＰＭＶ値計
算手段の入力でありＰＭＶを得る方程式のパラメータの
一つである気流速を設定風量と設定風向により推定する
平均気流速推定手段により行うものであり、設定風量と
設定風向の組み合わせによる居住域の平均気流速を発明
者が数多くの実験データを基に割り出した判定基準に基
づき平均気流速を推定するものであるから、従来のよう
に風量や風向を変えるたびに気流速を設定し直さなけれ
ばならないという問題がなく、また設定風量と設定風向
から気流速の判定を行うため、検出手段が不要であり安
価な構成で居住域のＰＭＶ値を求めることができるもの
である。
算手段の入力でありＰＭＶを得る方程式のパラメータの
一つである気流速を設定風量と設定風向により推定する
平均気流速推定手段により行うものであり、設定風量と
設定風向の組み合わせによる居住域の平均気流速を発明
者が数多くの実験データを基に割り出した判定基準に基
づき平均気流速を推定するものであるから、従来のよう
に風量や風向を変えるたびに気流速を設定し直さなけれ
ばならないという問題がなく、また設定風量と設定風向
から気流速の判定を行うため、検出手段が不要であり安
価な構成で居住域のＰＭＶ値を求めることができるもの
である。
【００３６】また、本発明の空気調和機は、ＰＭＶ値計
算手段の入力でありＰＭＶを得る方程式のパラメータの
一つである活動量を、暑い、寒いの使用者の感覚を入力
する温感入力手段による入力に相当する活動量の補正量
を定める温感入力量指定手段と、前記温感入力量指定手
段により定めた活動量補正量と温感入力された時点の室
温や外気温度や運転経過時間の要因とを関係付けてニュ
ーロンを生成するニューロン生成手段と、前記ニューロ
ン生成手段により生成された複数のニューロンにより構
成され各ニューロンの出力値を演算処理した結果を補正
量として出力する活動量を補正する活動量補正学習ニュ
ーラルネットワークとその補正量によりあらかじめ設定
した標準活動量を補正する活動量補正手段とからなる活
動量設定補正手段にて行うものである。
算手段の入力でありＰＭＶを得る方程式のパラメータの
一つである活動量を、暑い、寒いの使用者の感覚を入力
する温感入力手段による入力に相当する活動量の補正量
を定める温感入力量指定手段と、前記温感入力量指定手
段により定めた活動量補正量と温感入力された時点の室
温や外気温度や運転経過時間の要因とを関係付けてニュ
ーロンを生成するニューロン生成手段と、前記ニューロ
ン生成手段により生成された複数のニューロンにより構
成され各ニューロンの出力値を演算処理した結果を補正
量として出力する活動量を補正する活動量補正学習ニュ
ーラルネットワークとその補正量によりあらかじめ設定
した標準活動量を補正する活動量補正手段とからなる活
動量設定補正手段にて行うものである。
【００３７】したがって、温感入力操作が行われるたび
に補正量とその時点の室温、外気温度そして運転経過時
間との関係付けをしたニューロンが生成され、温感入力
操作が行われなくても室温、外気温度そして運転経過時
間の状態によりニューロンが最適な補正量を決定して温
感入力操作を先取りすることができるので、頻繁に温感
入力操作をする必要はない。
に補正量とその時点の室温、外気温度そして運転経過時
間との関係付けをしたニューロンが生成され、温感入力
操作が行われなくても室温、外気温度そして運転経過時
間の状態によりニューロンが最適な補正量を決定して温
感入力操作を先取りすることができるので、頻繁に温感
入力操作をする必要はない。
【図１】本発明の第１の実施例の空気調和機のブロック
図
図
【図２】同実施例における冷暖房手段の概略構成図
【図３】本発明の第２の実施例における機能ブロック図
【図４】本発明の第３の実施例における機能ブロック図
【図５】本発明の第４の実施例における機能ブロック図
【図６】同実施例における活動量補正学習ニューラルネ
ットワークとニューロンの概念図 （ａ）同実施例における活動量補正学習ニューラルネッ
トワークの構造図 （ｂ）同実施例におけるニューロンの入出力関係図
ットワークとニューロンの概念図 （ａ）同実施例における活動量補正学習ニューラルネッ
トワークの構造図 （ｂ）同実施例におけるニューロンの入出力関係図
【図７】同実施例における活動量補正学習ニューラルネ
ットワークの構造図（学習済み）
ットワークの構造図（学習済み）
１ ＰＭＶ値計算手段 ２ 輻射温度推論手段 ３ 室温 ４ 設定風量 ５ 外気温度 ７ 冷暖房手段 ８ 冷暖房制御手段 １８ 着衣量推定手段 １９ 季節判定部 ２０ 着衣量判定部 ２１ 前回運転時の最高外気温度 ２２ 前回運転時の最低外気温度 ２３ 前回運転時の運転モード ２４ 平均気流速推定手段 ２５ 設定風向 ２６ 温感入力手段 ２７ 活動量設定補正手段 ２８ 温感入力量指定手段 ２９ ニューロン生成手段 ３０ 運転経過時間 ３１ 活動量補正学習ニューラルネットワーク ３２ 活動量補正手段
Claims (4)
- 【請求項１】 室内を冷房または暖房する冷暖房手段
と、居住域のＰＭＶ値を計算するＰＭＶ値計算手段と、
ＰＭＶ値計算手段の入力でありＰＭＶを得る方程式のパ
ラメータの一つである輻射温度を室温と設定風量と外気
温度を入力とするニューラルネットワークで推論する輻
射温度推論手段と、前記ＰＭＶ値計算手段で得られたＰ
ＭＶ値が所定の範囲で安定するように前記冷暖房手段を
制御する冷暖房制御手段とを備えた空気調和機。 - 【請求項２】 ＰＭＶ値計算手段の入力でありＰＭＶを
得る方程式のパラメータの一つである着衣量の判定のた
めの構成要素として運転開始時の室温と外気温度、前回
運転時の最高および最低外気温度と運転モードの５種類
のパラメータを入力とし、それぞれのパラメータごとに
夏期、冬期、中間期の３つの季節にあらかじめ区分され
た判定値に基づき季節を判定し、多数決により季節を総
合判定する季節判定部と、季節ごとにあらかじめ決めら
れた着衣量を判定結果とする着衣量を判定結果とする着
衣量判定部とからなる着衣量判定手段を備えた請求項１
記載の空気調和機。 - 【請求項３】 ＰＭＶ値計算手段の入力でありＰＭＶを
得る方程式のパラメータの一つである気流速を得る構成
要素として、設定風量と設定風向により推定する平均気
流速推定手段を備えた請求項１記載の空気調和機。 - 【請求項４】 ＰＭＶ値計算手段の入力でありＰＭＶを
得る方程式のパラメータの一つである活動量を得る構成
要素として、暑い、寒いの使用者の感覚を入力する温感
入力手段による入力に相当する活動量の補正量を定める
温感入力量指定手段と、前記温感入力量指定手段により
定めた活動量補正量と温感入力された時点の室温や外気
温度や運転経過時間の要因とを関係付けてニューロンを
生成するニューロン生成手段と、前記ニューロン生成手
段により生成された複数のニューロンにより構成され各
ニューロンの出力値を演算処理した結果を補正量として
出力する活動量補正学習ニューラルネットワークとその
補正量によりあらかじめ設定した標準活動量を補正する
活動量補正手段とからなる活動量設定補正手段を備えた
請求項１記載の空気調和機。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5001467A JP2618170B2 (ja) | 1993-01-08 | 1993-01-08 | 空気調和機 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5001467A JP2618170B2 (ja) | 1993-01-08 | 1993-01-08 | 空気調和機 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06207735A true JPH06207735A (ja) | 1994-07-26 |
| JP2618170B2 JP2618170B2 (ja) | 1997-06-11 |
Family
ID=11502273
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5001467A Expired - Lifetime JP2618170B2 (ja) | 1993-01-08 | 1993-01-08 | 空気調和機 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2618170B2 (ja) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003161495A (ja) * | 2001-11-21 | 2003-06-06 | Yamatake Corp | 空気調和機の異常検出装置、異常検出方法及びプログラム |
| JP2016089588A (ja) * | 2014-11-11 | 2016-05-23 | 清水建設株式会社 | ブラインド制御装置、ブラインド制御システム、及びブラインド制御方法 |
| CN110008575A (zh) * | 2019-03-29 | 2019-07-12 | 重庆大学 | 循环冷却水系统工艺介质多温度目标设定值切换多参数预测控制算法 |
| CN111937836A (zh) * | 2020-07-10 | 2020-11-17 | 北京农业智能装备技术研究中心 | 一种联合调控进、出风面积的果园对靶喷雾机及方法 |
| JP2021081135A (ja) * | 2019-11-20 | 2021-05-27 | ソフトバンク株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム |
| WO2023112074A1 (ja) * | 2021-12-13 | 2023-06-22 | 三菱電機株式会社 | 機器制御装置及び機器制御方法 |
-
1993
- 1993-01-08 JP JP5001467A patent/JP2618170B2/ja not_active Expired - Lifetime
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003161495A (ja) * | 2001-11-21 | 2003-06-06 | Yamatake Corp | 空気調和機の異常検出装置、異常検出方法及びプログラム |
| JP2016089588A (ja) * | 2014-11-11 | 2016-05-23 | 清水建設株式会社 | ブラインド制御装置、ブラインド制御システム、及びブラインド制御方法 |
| CN110008575A (zh) * | 2019-03-29 | 2019-07-12 | 重庆大学 | 循环冷却水系统工艺介质多温度目标设定值切换多参数预测控制算法 |
| CN110008575B (zh) * | 2019-03-29 | 2023-01-31 | 重庆大学 | 循环冷却水系统工艺介质多温度目标设定值切换多参数预测控制算法 |
| JP2021081135A (ja) * | 2019-11-20 | 2021-05-27 | ソフトバンク株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム |
| CN111937836A (zh) * | 2020-07-10 | 2020-11-17 | 北京农业智能装备技术研究中心 | 一种联合调控进、出风面积的果园对靶喷雾机及方法 |
| WO2023112074A1 (ja) * | 2021-12-13 | 2023-06-22 | 三菱電機株式会社 | 機器制御装置及び機器制御方法 |
| JPWO2023112074A1 (ja) * | 2021-12-13 | 2023-06-22 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2618170B2 (ja) | 1997-06-11 |
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