JPH07172141A - 空調制御装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 車両等の車室内の空気調和制御に適した空調
制御装置を提供する。 【構成】 室内外の少なくとも一方の人の周辺の温感に
関する情報を検出する環境情報算出手段１と、空調開始
時の温感を推定する初期温感推定手段４と、温感あるい
は温感に関する情報の履歴を記憶する履歴記憶手段３
と、環境情報算出手段１と履歴記憶手段３から出力され
る情報に基づいて現実の温感を推定する温感推定手段２
と、目標の温感を設定する温感設定手段５と、該温感設
定手段５で設定された目標温感と温感推定手段２から出
力された推定温感とが一致するように温調空気の制御量
を決定する制御量決定手段６からなる。このため、空調
制御装置は作動時、外気温、車室内温度から算出される
初期温感推定手段４からの情報と環境情報算出手段１か
らの環境情報に基づき温感推定手段２で現実の温感を推
定しているので、乗員に対して常に適切な空調制御を行
うことができる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は空調制御装置に係わり、
特に車両等の室内の空気調和制御に適した室内用空調制
御装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、この種の空調制御装置において
は、特開平５−１９３３３８号公報に示されるように、
ニューラルネットワークを利用して乗員の温度感覚を推
定しつつ制御する装置が知られている。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかし、特開平５−１
９３３３８号の空調制御装置では以下に示すような特別
な場合に適切に乗員の温度感覚を推定できず、不適切な
制御になる可能性がある。例えば、車室内の空調が十分
なされている状態で空調制御装置を一旦止め、すぐに再
スタートした様な場合、空調制御装置内に記憶されてい
た乗員の状態がリセットされ初期状態が改めて入力され
る。この時車室外の環境情報である外気温度と日射量の
みしか考慮していないので、乗員が外部から乗車してき
たものと判断し、初期状態として暑い（寒い）状態を推
定する。しかし、実際の乗員は十分空調されており空調
制御装置が推定した温度感覚とは異なる。この結果、乗
車中の乗員にはより寒く（より暑く）なるような空調が
施され、快適な空間が得られない事になる。

【０００４】本発明の目的は、上記従来の技術における
問題点を解消しようとするもので、皮膚温を直接測定す
るのではなく、顔付近の空気温度、湿度、風速および顔
付近にあたる日射量等を測定し、これらのデータから顔
の皮膚温変化を推定する温感推定手段により乗員の顔の
位置、方向等に依存することなく、常時皮膚温相当の情
報を得て当該連続した情報を使用することにより、適切
な空調制御ができる空調制御装置を提供することにあ
る。また本発明においては、皮膚温が人間の状態変化そ
のものを表しており、過渡状態かどうかを調べることな
く、過渡期においてもその時の人間の状態を正確に表現
することができ、適切な空調制御ができる空調制御装置
を提供することにある。更に、空調初期の乗員温感の推
定に車室内の温度も考慮するなど、よりきめの細かい快
適な空調が提供できる。

【０００５】

【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
に、本発明の空調制御装置は、室内外の少なくとも一方
の人の温感に関する情報を検出する環境情報検出手段
と、該環境情報検出手段から出力される室内外の少なく
とも一方の温感に関する情報と温感或いは温感に関する
情報の履歴に基づいて現実の温感を推定する温感推定手
段と、温感あるいは温感に関する情報の履歴を記憶する
履歴記憶手段と、空調開始時の温感を室内外の少なくと
も一方で人の温感に関する環境情報から推定する初期温
感推定手段と、前記温感設定手段に記憶された温感と前
記温感推定手段から出力される温感とが一致するように
風量、温度等の温調空気の制御量を決定する制御量決定
手段と、該制御量決定手段から出力される制御量に基づ
いて室内へ送風する温調空気の温度を制御する空調制御
手段と、前記制御量決定手段の制御量に従い室内へ温調
空気を送風する送風機とからなる構成である。

【０００６】なお、環境情報検出手段により検出される
温感に関する情報とは、温度、風速等の人の温感に影響
を与える環境量をさす。また、温感推定手段に入力さ
れ、さらに、履歴記憶手段に記憶される温感に関する情
報とは、前記環境量以外に皮膚温、皮膚電位等の温感と
結びついた物理量の測定値あるいはその推定値をさす。
更に、温感とは、「暑い」、「寒い」といった、人が認
知できる心理量のことをいう。

【０００７】

【作用】上記のように構成された本発明の空調制御装置
は、人の周辺の温感に関する情報を環境情報検出手段に
よって検出する。そして、該環境情報検出手段から出力
される所定時間内の温感に関する情報及び履歴記憶手段
からの温感或いは温感情報の履歴に基づき、温感推定手
段によって現実の温感を推定する。ただし、空調開始時
においては、室内外の少なくとも一方の温感から推定す
る初期温感推定手段によって初期温感を推定し履歴記憶
手段の初期値とする。次に、目標温感設定手段で設定さ
れた温感と前記温感推定手段から出力される温感とが一
致するように風量、温度等の温調空気の制御量を制御量
決定手段によって決定する。さらに、該制御量決定手段
から出力される制御量に基づいて室内へ送風する温調空
気の温度を空調制御手段によって制御し、該空調制御手
段によって温度調節された温調空気を該制御量決定手段
によって決定された制御量に基づいて車室内へ送風機に
よって送風する。

【０００８】また、前記温感推定手段として、次のよう
な構成で作用するニューラルネットを採用することもで
きる。たとえば、前記環境情報検出手段で検出された基
準時点及びその時点より前の所定時間内における温感に
関する情報を入力値とし、基準時点の温感或いは温感に
関する情報を出力値とする。入力値をニューラルネット
に入力した時、その時刻での温感或いは温感に関する情
報が正しく出力されるように予めニューラルネットの重
み定数を調整（学習）する。ここでのニューラルネット
は、入力値と前記重み定数とを乗算した後加算し、更に
非線形変換を施し出力を得る演算要素を多数組み合わせ
て構成された演算装置である。

【０００９】調整済のニューラルネットを用いると、前
記環境情報検出手段から出力される所定時間内の人の周
辺の温感に関する情報及び前記履歴記憶手段に記憶され
ている温感或いは温感に関する情報の履歴値と調整され
た重み定数を乗算した後加算し、非線形変換する演算を
複数回繰り返した後、得られる最終出力値の大きさによ
って温感が推定されるのである。さらに、情報変換途中
に非線形変換を施す事から、線形以外の非線形な情報処
理部分についても、対応することができる。

【００１０】

【発明の効果】本発明の空調制御装置においては、室内
外の少なくとも一方における人の温感に関する情報を環
境情報検出手段によって検出する。そして、該環境情報
検出手段から出力される所定時間内の温感情報及び履歴
記憶手段から得られる履歴情報に基づき、温感推定手段
によって現実の温感を推定することができる。このた
め、本発明の空調制御装置は、人の顔の位置、方向等に
依存することなく、常時皮膚温相当の情報を得ることが
でき、これにより所望の目標温感を的確に実現でき適切
な空調制御を行うことができる。また、初期温感推定手
段により空調開始時の人の温感を室内外の少なくとも一
方における環境情報から適切に推定し空調初期から快適
な空調を得る事ができる。

【００１１】

【実施例】

【第１実施例】 （構成）第１実施例の空調制御装置について図２及び図
３に基づいて説明する。図２に示すように、空調ユニッ
ト１０は、一般的な構成を有し、目標の温感を設定する
温感設定ボタン１１、車室内温度計１２、車室内湿度計
１３、足元送気の風温、風速を測定する風温風速計１
４、グリルの向きを計測するグリル角センサ１５、ＶＥ
ＮＴ送気の風温・風速を測定する風温風速計１６、ダッ
シュボード上に設けられた日射計１７、デフロスター送
気の風温風速を測定する風温風速計１８、吹き出しモー
ドを変えるダンパー１９、ヒータコア２０、エアミック
スダンパー２１、エバポレータ２２、ブロア２３、内外
気切り換え装置２４、車外の温度を測定する車外温度計
２５、制御量算出装置２６、車速を測定する車速センサ
ー２７からなる。

【００１２】制御量算出装置２６は、温感推定手段２と
該温感推定手段２に必要な情報を算出する環境情報算出
手段１、乗車時の乗員の温感を推定する初期温感推定手
段４および温感の履歴情報を記憶する履歴記憶手段３、
温感設定ボタン１１からの情報が入力される目標温感設
定手段５、前記温感推定手段で推定された温感と目標温
感設定手段からの出力値との差から制御量を決定する制
御量決定手段６とから構成されている。

【００１３】温感推定手段２の温感推定を行う部分は、
図３に示すようなニューラルネットである。この温感推
定手段２では乗員の皮膚温が温感を表現する指標である
と考え、ニューラルネットによって乗員の皮膚温の変化
を推定し、得られた皮膚温変化から現在の乗員の温感を
推定する方法をとっている。初期温感推定手段４から履
歴記憶手段３を介して温感推定開始時の乗員の推定皮膚
温が、現実の初期皮膚温として温感推定を行う部分のニ
ューラルネットの入力層３１に入力される。さらに、人
の周辺の温感に関する情報として、顔付近の温度と湿度
と風速と日射量が温感推定を行う入力層３１に入力され
る。 本第１実施例の温感推定手段２であるニューラル
ネットは、入力層３１、第１中間層３２、第２中間層３
３、出力層３４の３層から構成されていて、入力層３１
は５素子、第１中間層３２は４素子、第２中間層３３は
４素子、出力層３４は１素子から構成される。各素子
は、図４で示すように、非線形入出力になっている。

【００１４】その関係式は、 Ｘ＝Σｗｉｘｉ Ｙ＝１／（１＋ｅｘｐ（−（Ｘ−θ））） ここでｘｉは前段の層から該素子に入力される値であ
り、ｗｉは素子間の結合の重みであり、θは各素子での
しきい値である。またΣは入力されるすべてのＸｉに対
しての総和をとるものである。ただし、図３の入力層３
１のみは、Ｙ＝Ｘの恒等変化とした。

【００１５】図３に示す出力層３４からは、乗員の皮膚
温の変化率が出力される。この皮膚温推定ニューラルネ
ットの各素子のしきい値及び素子間の重みは、事前の教
育で決定される。この教育は、男女数名の被験者により
種々の空調状態で実験を行い、その時の皮膚温変化、環
境データを教育用データとして入手する。この教育用デ
ータを基に、図５に示すようなステップでしきい値、重
みを算出する。

【００１６】ステップ１：図５のＳ１では、入力層３１
より教育用データを入力する。予め、素子のしきい値及
び素子間の重みは乱数により与えこの状態で第１中間層
３２、第２中間層３３、出力層３４と演算を進め皮膚温
変化率を算出する。 ステップ２：図５のＳ２ではＳ１で算出された皮膚温変
化率Ｙと、実際の皮膚温の変化率Ｄとの差（エラー）Ｅ
を次式により算出する。 Ｅ＝０．５＊（Ｙ−Ｄ）²

【００１７】ステップ３：図５のＳ３では、Ｓ２でのエ
ラーが十分小さい場合には、その時の重み、しきい値を
メモリーに保存し、終了する。大きい場合にはＳ４以降
で、重みの変移量を算出する。

【００１８】ステップ４：図５のＳ４では、次の式に基
づいて重み、しきい値修正量を算出する。

【００１９】δＥ／δＹ＝Ｙ−Ｄ 出力層３４のしきい値修正量は、 δＥ／δθ＝δＥ／δＹ・δＹ／δＸ・δＸ／δθ ＝−δＥ／δＹ・Ｙ（１−Ｙ） 次に、 δＥ／δＸ＝δＥ／δＹ・δＹ／δＸ ＝δＥ／δＹ・Ｙ（１−Ｙ）

【００２０】第２中間層３３のｉ番目の素子と出力層３
４間の重み（ｗｉＯＵＴ）の修正量は、 δＥ／δｗｉＯＵＴ ＝δＥ／δＸ・δＸ／δｗｉＯＵＴ ＝δＥ／δＸ・ｙｉ

【００２１】ここで、ｙｉは第２中間層３３のｉ番目の
出力値である。さらに、第２中間層３３のｉ番目の出力
値ｙｉがエラーに与える寄与率は、 δＥ／δｙｉ＝δＥ／δＸ・δＸ／δｙｉ ＝δＥ／δＸｗｉＯＵＴ 第２中間層３３のｉ番目のしきい値θｉが、エラーに与
える寄与率は、 δＥ／δθｉ ＝δＥ／δｙ・δｙ／δｘｉ・δｘｉ／δθｉ ＝−δＥ／δｙｉ・ｙｉ（１−ｙｉ） 第２中間層３３のｉ番目の素子に入力される値を、ｘｉ
とすると、 δＥ／δｘｉ ＝δＥ／δｙｉ・δｙｉ／δｘｉ ＝δＥ／δｙｉ・ｙｉ（１−ｙｉ）

【００２２】第１中間層３２のｊ番目と第２中間層３３
のｉ番目の素子間の重みｗｉｊが、エラーに与える寄与
率は、 δＥ／δｗｉｊ ＝δＥ／δｘｉ・δｘｉ／δｗｉｊ ＝δＥ／δｘｉ・ｙｊ’ ここでｙｊ’は、第１中間層３２のｊ番目の出力であ
る。以上の式により、各素子のしきい値と素子間の重み
の修正量を算出する。同様の計算を繰り返して、更に第
１中間層３２と入力層３１間の重み及び第１中間層３２
のしきい値θｉを計算する。

【００２３】ステップ５：図５のＳ５では、Ｓ４で求め
たδＥ／δｗ、δＥ／δθ等を用いて、 Δｗ（ｔ）＝ −ε・δＥ／δｗ＋α・Δｗ（ｔ−１） により修正量を算出する。ここでΔｗ（ｔ−１）は前回
修正した時の修正量であり、ε、αは定数である。実際
の重みの修正は、 ｗ＝ｗ＋Δｗ で修正する。

【００２４】ステップ６：図５のＳ６では、Ｓ５で修正
した後、Ｓ１と同様の計算をしＳ２にもどる。以上ステ
ップ１から６を繰り返し、エラーが十分小さくなった時
の重み、しきい値が皮膚温推定ニューラルネットにセッ
トされている。温感推定手段２では更に、得られた乗員
の皮膚温変化から温感に変換し出力する。

【００２５】（作用）上記構成から成る本第１実施例の
空調制御装置は、乗員が乗車し、エアコンのスイッチを
入れると環境情報算出手段及び初期温感推定手段に乗員
近傍の環境情報及び車外の環境が入力される。初期温感
推定手段は図６に示すような構成で、車外温度計２５お
よび日射計１７及び車室内温度計１２で測定された外気
温、日射量、車室内温度が入力される。この初期温感推
定手段では入力される外気温、日射量、車室内温度から
乗車時の乗員の皮膚温が算出される。この算出では外気
温度と車室内温度との差も考慮されている。算出式は、
例えば、 初期皮膚温＝a*外気温度+b*日射量+c*（外気温度−車室
内温度）+d であって、初期皮膚温を算出する。算出された皮膚温が
スタート時の皮膚温として履歴記憶手段３に入力され、
しかる後、温感推定手段２に入力される。

【００２６】環境情報算出手段１には日射計１７より日
射量が、風温風速計１４、１６、１８より吹き出し風速
・吹き出し温度が、車室内温度計１２より車室内温度
が、グリル角センサ１５よりグリルの角度が、内外気切
り換えダンパー２４より内外気切り換えダンパーのモー
ドが、吹き出しモードダンパー１９より吹き出し口のモ
ードが、車外温度計２５より外気温度が、車速計２７よ
り車速が、ブロア２３よりブロアへの印加電圧が、湿度
計１３より湿度がそれぞれ入力される。温感推定手段２
では乗員近傍の風温、風速、日射量、湿度が必要にな
る。環境情報算出手段１ではこれら必要な情報を入力デ
ータから算出する。すなわち、乗員付近の温度について
は車室内温度、グリル角、内外気切り換えダンパー、モ
ード、外気温度、車速、吹き出し空気温度から求め、乗
員近傍の風速についてはグリル角、内外気切り換えダン
パー、モード、車速、吹き出し風速、ブロア電圧から求
め、湿度は湿度計から求め、日射は日射計から求める。

【００２７】得られた乗員近傍の風温、風速、日射、湿
度等の情報は温感推定手段２に入力する。温感推定手段
２では、入力された現在の皮膚温、日射量、風温、風
速、湿度から、事前に学習したパターンを基に皮膚温変
化率を算出する。ここで得られた皮膚温変化率と皮膚温
を基に温感が求められると同時に、１０秒先の皮膚温を
求める。得られた１０秒先の皮膚温は、さらに先（２０
秒後）の皮膚温を推定するための入力値として履歴記憶
手段３に入力される。

【００２８】温感推定手段２にて求められた温感が制御
量決定手段６に入力される。制御量決定手段６では、目
標温感設定手段５と該温感との差から制御量を算出し、
当該差を小さくするため、すなわち、目標温感が得られ
るよう送風機２３、エバポレータ２２、ヒータコア２０
およびエアミックスダンパ２１、モード切り換えダンパ
ー１９、内外気切り換えダンパー２４を用いて制御す
る。最初の制御が終了した後、再度前記環境情報検出手
段１はそれぞれの環境情報を計測し、これら計測器から
の信号を基に前記と同様の計算で乗員の温感を推定す
る。そして、２回目以降で温感推定手段２に入力される
皮膚温は、履歴記憶手段３によって記憶されていた前時
間において算出された皮膚温である。このように、前回
と同様な手法で得られた温感と目標温感から制御量を算
出し、車室内の空調を制御する。以上のように、本第１
実施例の空調制御装置は、計測装置と従来の車両用のエ
アコンシステムとの組み合わせにより、乗員の温度感覚
を目標値に合わせるように制御する。

【００２９】（効果）本第１実施例の空調制御装置は、
上記構成とすることにより、従来の車室内の温度一定制
御よりも快適である事はもちろん、温感一定制御や初期
温感の推定に車外温度と日射量のみしか用いていない従
来型の温感制御よりもより快適な空調を得る事ができ
る。例えば、図１０に示すように乗車初期の温感を推定
する時、空調が十分されている様な車両で一旦空調機を
止めまた、すぐに空調機を起動した場合、乗員が乗車し
たままであるような時には、従来の室外の環境情報であ
る車外温度と日射量のみで乗車時の温感（皮膚温）を決
定すると、乗員が乗車してきたものと判断し、車室内は
既に適切な空調状態であるにもかかわらず、より冷房
（暖房）しようとする事になる。この結果、図１１に示
すように、乗員は寒すぎ（暑すぎ）といった不快感を訴
えるケースがある。本第１実施例の場合には、初期の温
感（皮膚温）を推定するにあたり室内の環境情報である
車室内の温度も考慮しているので、車内が既に快適であ
るかどうかの判断ができ、乗員の初期状態も適切に判定
する事ができる。そのため、前記したような寒すぎ（暑
すぎ）といったような不適切な空調はなくなる。

【００３０】本第１実施例の環境情報算出手段で取り上
げたセンサーは全てを含む必要はなく、その複数個の組
み合わせでも有効である。この中で、日射計は必ず必要
であるが、乗員近傍の温度を推定するに当たっては、風
温風速計１４、１６、１８及び車室内温度計１２、グリ
ル角センサ１５、内外気切り換えダンパーのモード、吹
き出し口のモード、車外温度計２５、車速計２７、ブロ
アへの印加電圧の複数個の組み合わせでも実現可能であ
る。従来の車室内温度計のみの場合に比べて、風温風速
計が増える事により乗員の当たる風温がより精度良く測
定できる。また、グリル角センサが増えると特にＶＥＮ
Ｔ吹き出し時の風の向きが判定でき、乗員に当たる風温
も精度良く測定できる。

【００３１】内外気切り換えダンパーのモード情報につ
いては、外気導入の場合と内気導入の場合では同じブロ
ア電圧でも乗員に当たる風量が異なるため、本モード情
報が有ればより適切に乗員近傍での風温推定ができる。
吹き出し口のモードに関する情報も同様で、足元送気、
ＶＥＮＴ送気、ＤＥＦ送気で乗員に当たる風量が異なっ
てくるためそれらを認識する事でより精度良く風温が推
定できる。車外温度も外気導入の場合にはもちろん、内
気循環の場合でもガラス面からの輻射等が考慮でき、精
度良く風温を推定できる。車速の場合には、外気導入時
にラム圧のため乗員の当たる風量が異なってくるため、
車速を入れる事により乗員の風温をより精度良く測定で
きる。ブロアの電圧についてもその大きさに応じて風速
・風量が異なり、乗員近傍での風温にも影響を与える量
である。この事から、ブロア電圧を計測した方がより精
度良く風温を推定できる。以上の様に、前記センサーに
よってより精度良く乗員近傍の風温を推定する事がで
き、その結果温感推定手段での乗員温感の推定精度が上
がり、従来の方法では得られないより精度の高い安定し
た空調が可能になる。

【００３２】同様の事は乗員近傍の風速を推定する場合
にも言える。従来の温感制御式のエアコンでは、ブロア
電圧２３からブロアの回転数を推定し乗員近傍の風速を
推定していたがグリルの向き等でその大きさは大きく変
わる。本第１実施例の場合、グリル角センサ１５からの
情報を付加する事によりこの様な問題は回避でき、より
精度良く乗員近傍の風速を推定する事ができる。また、
吹き出しモードセンサ１９からの情報があれば、現在ど
の吹き出しモードから風がでているのかを知る事がで
き、風速の推定精度が向上する。また、風温風速計１
４、１６、１８が備わっていれば、それぞれの吹き出し
口からの風速を直接測定する事ができ乗員近傍の風速推
定精度が向上する。内外気切り換えダンパーからの信号
は、もし外気導入モードになっていれば、外部からの風
の入り込みにより風速が変化するがその変化を推定する
事ができ、乗員近傍での風速精度が向上する事になる。

【００３３】また、車速２７の情報も特に外気導入モー
ドになっているような場合、車風によって入ってくる風
の大きさが推定でき、風速推定精度が向上する。更に、
エアミックスダンパ２１の情報も、ヒータでの負荷等に
よって吹き出し風速が異なるため風速推定精度を向上さ
せるには重要な情報の一つである。以上の様に、これら
のセンサーのうち一つ以上を配設する事により乗員近傍
の風速を推定する事ができ、また複数個用いればより精
度の高い風速推定が可能になり、その結果乗員の温感推
定精度も向上し、より快適で安定した空調制御が可能に
なる。もちろん、温感推定手段の部分はマップの形でＩ
Ｃに記憶する事も可能である。また、図３に示したニュ
ーラルネットの各層での素子数は、入力データー数、出
力の精度に応じて変化させる等適宜選択組み合わせする
ことも可能である。

【００３４】初期温感推定手段では、図６に示したよう
に時間も入力する事により、エンジン停止からの乗員の
初期状態を徐々に変えていく事もでき、また朝・夕とい
った時間的な違いによって初期状態を変える事も可能で
ある。更に、ドア開閉の信号も入れる事により、乗員が
出た或いは新たに乗車してきた等の判定ができ、空調の
初期状態をより正確に推定する事ができ、従来の各種方
法よりも更に快適な初期空調が実現できる。 目標温感
設定手段では、図８に示すように温感設定ボタンを介し
て乗員より入力された温感を目標値とする場合以外に、
図９で示すように自動的に目標温感を設定する方法もあ
る。図９に示した方法では、目標温度感覚を次に示す式
の形で求める。 目標温度感覚＝a*外気温度+b*車室内温度+c*湿度+d*日
射+e*日射角度 ここでa,b,c,d,eは定数である。

【００３５】この様に車両内外を取り巻く環境情報から
最適の目標温感を設定する事により、天候・季節等の影
響を考慮した快適空間が作られる事になる。図８に示す
ような設定温感を乗員がいちいち入力するタイプでは天
候・季節等でその都度設定温感を変更する必要があるが
図９に示す場合にはそのような煩わしさがない。また、
時間を入力する事により季節情報のみではなく朝・夕と
いった一日中での違いも考慮出きる。また、乗員の体調
或いは好みによる違いを調整できるように算出された目
標温感を相対的に変える事ができる。すなわち、もう少
し暖かくとか、もう少し涼しくといった事が入力できる
ボタンを付加することができる。このボタンから入力す
る事により、個人の好みに応じた微調整が可能になり、
個人対応の快適空調を実現することができる。以上の様
なセンサを用いる事により、室内外の少なくとも一方の
環境情報を使う事により従来の各種制御に比してより精
度良く温感設定手段１１で乗員が設定した温度感覚に乗
員の温感を制御でき、また、それを維持する事ができ
る。

【００３６】なお、本発明は、自動車に適応した前記実
施例に限らず、この他、鉄道車両、航空機、船舶等の乗
り物の空調、さらには、建築構造物における室内空調等
にも適用実施することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の構成を示すブロック線図

【図２】本第１実施例の構成を示す説明図

【図３】本発明の第１実施例の環境情報検出手段の構成
図

【図４】（ａ）本発明の第１実施例に用いた環境情報検
出手段の素子の入力と出力との関係を表す図 （ｂ）本発明の第１実施例に用いた環境情報検出手段の
素子特性図

【図５】本発明の第１実施例に用いた環境情報検出手段
の調整方法のフローチャート

【図６】本発明の第１実施例の初期温感推定手段を示す
ブロック線図

【図７】本発明の第１実施例の環境情報算出手段を示す
ブロック線図

【図８】本発明の第１実施例の目標温感設定手段を示す
ブロック線図

【図９】本発明の第１実施例の目標温感設定手段を示す
ブロック線図

【図１０】本発明の第１実施例の温感推定状況を示す線
図

【図１１】本発明の第１実施例の乗員の温感推移を示す
線図

【符号の説明】

１ 環境情報算出手段 ２ 温感推定手段 ３ 履歴記憶手段 ４ 初期温感推定手段 ５ 目標温感設定手段 ６ 制御量決定手段 ７、２１ エアミックスダンパー ８、２３ 送風機 １０ 空調ユニット １１ 温感設定ボタン １２ 車室内温度計 １３ 車室内湿度計 １４ 風速計 １５ グリル角センサ １６ 風温風速計 １７ 日射計 １９ ダンパー ２０ ヒータコア ２２ エバポレータ ２３ ブロア ３１ 入力層 ３２、３３ 中間層 ３４ 出力層

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 谷口 洋介 愛知県愛知郡長久手町大字長湫字横道41番 地の１株式会社豊田中央研究所内 (72)発明者 池上 徹 愛知県豊田市トヨタ町１番地 トヨタ自動 車株式会社内 (72)発明者 中川 正 愛知県豊田市トヨタ町１番地 トヨタ自動 車株式会社内 (72)発明者 堀田 博幸 愛知県豊田市トヨタ町１番地 トヨタ自動 車株式会社内 (72)発明者 河合 孝昌 愛知県刈谷市昭和町１丁目１番地 日本電 装株式会社内

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 室内外の少なくとも一方の人の温感に関
   する情報を検出する環境情報検出手段と、 該環境情報検出手段から出力される所定時間内の温感に
   関する情報と温感或いは温感に関する情報の履歴に基づ
   いて現実の温感を推定する温感推定手段と、 温感あるいは温感に関する情報の履歴を記憶する履歴記
   憶手段と、 空調開始時の温感を室内外の少なくとも一方での人の温
   感に関する環境情報から推定する初期温感推定手段と、 目標の温感を設定する温感設定手段と、 該温感設定手段に設定された目標温感と前記温感推定手
   段から出力される温感とが一致するように風量、温度な
   どの温調空気の制御量を決定する制御量決定手段と、 該制御量決定手段から出力される制御量に基づいて室内
   へ送風する温調空気の温度を制御する空調制御手段と、 前記制御量決定手段の制御量に従い室内へ温調空気を送
   風する送風機と、から成ることを特徴とする空調制御装
   置。
2. 【請求項２】 目標温感設定手段は時間による設定温感
   の変化パターンを記憶する制御パターン記憶手段で構成
   されることを特徴とする前記請求項１に記載の空調制御
   装置。