JPH08189684A - 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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- JPH08189684A JPH08189684A JP7000920A JP92095A JPH08189684A JP H08189684 A JPH08189684 A JP H08189684A JP 7000920 A JP7000920 A JP 7000920A JP 92095 A JP92095 A JP 92095A JP H08189684 A JPH08189684 A JP H08189684A
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- sensor
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 人間の快適感を反映するように空気調和機を
制御する。 【構成】 センサ手段１で検出した室内外の温度など環
境状態および体温など人間の状態と、記憶手段４に記憶
した前記状態の履歴と、リモコンまたは操作パネル６で
使用者が設定した温度および風量と、左右偏向羽根の位
置センサ８が検出した偏向羽根の位置信号９とを神経回
路網模式手段１０に入力して、環境状態と人間の状態と
の組み合せに対応する人間の快適度推測値（たとえばＰ
ＭＶ）１１を学習結果に基づいて推測し、制御信号生成
手段１２により前記快適感に対応して空気調和機１４を
制御する制御信号１３を生成する。記憶手段４に記憶し
た履歴は、たとえば吸い込み温度の傾斜から空調の負荷
量を提供し、また、位置センサ８の位置信号は設定され
た風向から空調すべき領域を提供する。快適感は現実の
空調状態に対する人の満足度を提供する。
制御する。 【構成】 センサ手段１で検出した室内外の温度など環
境状態および体温など人間の状態と、記憶手段４に記憶
した前記状態の履歴と、リモコンまたは操作パネル６で
使用者が設定した温度および風量と、左右偏向羽根の位
置センサ８が検出した偏向羽根の位置信号９とを神経回
路網模式手段１０に入力して、環境状態と人間の状態と
の組み合せに対応する人間の快適度推測値（たとえばＰ
ＭＶ）１１を学習結果に基づいて推測し、制御信号生成
手段１２により前記快適感に対応して空気調和機１４を
制御する制御信号１３を生成する。記憶手段４に記憶し
た履歴は、たとえば吸い込み温度の傾斜から空調の負荷
量を提供し、また、位置センサ８の位置信号は設定され
た風向から空調すべき領域を提供する。快適感は現実の
空調状態に対する人の満足度を提供する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、温度、風量および風向
を制御して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。
を制御して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。
【０００２】
【従来の技術】近年、空気調和機が普及し、室内環境を
自動的に制御するように工夫が重ねられているが、快適
性を如何に高めるかが課題である。
自動的に制御するように工夫が重ねられているが、快適
性を如何に高めるかが課題である。
【０００３】以下、従来の空気調和機の制御装置につい
て説明する。空気調和機で室温を制御するとき、たとえ
ば暖房するとき、室内温度の立ち上がり特性を向上させ
るために、室内目標温度を所定の一定時間だけ高めにシ
フトさせるように制御したり、室内温度によって圧縮機
運転周波数を制御する方法などが採られていた。図７は
このような従来の空気調和機の制御装置の構成を示すブ
ロック図である。図において、制御信号生成手段７０
は、センサ７１が出力する吸い込み温度７２と、空気調
和機７３の電源を投入した時点から作動するタイマ７４
が出力するタイマ値７５と、空気調和機７３を外部から
操作する遠隔操作装置（以下、リモコンと称す）または
操作パネル７６で使用者が設定した使用者設定温度７７
などにより制御信号７８を生成している。たとえば、暖
房時には室内温度を速く上げるために電源を投入してか
ら６０分間以内では室内目標温度を使用者設定温度より
も２℃高く設定するように、空気調和機７３の室内温度
調整７９を制御させるている。
て説明する。空気調和機で室温を制御するとき、たとえ
ば暖房するとき、室内温度の立ち上がり特性を向上させ
るために、室内目標温度を所定の一定時間だけ高めにシ
フトさせるように制御したり、室内温度によって圧縮機
運転周波数を制御する方法などが採られていた。図７は
このような従来の空気調和機の制御装置の構成を示すブ
ロック図である。図において、制御信号生成手段７０
は、センサ７１が出力する吸い込み温度７２と、空気調
和機７３の電源を投入した時点から作動するタイマ７４
が出力するタイマ値７５と、空気調和機７３を外部から
操作する遠隔操作装置（以下、リモコンと称す）または
操作パネル７６で使用者が設定した使用者設定温度７７
などにより制御信号７８を生成している。たとえば、暖
房時には室内温度を速く上げるために電源を投入してか
ら６０分間以内では室内目標温度を使用者設定温度より
も２℃高く設定するように、空気調和機７３の室内温度
調整７９を制御させるている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】このような従来の空気
調和機の制御装置では、電源を投入してからの時間や室
内温度のみで制御しているため、空気調和機が設置され
た部屋の空気調和負荷の大小に柔軟に対処することがで
きず、負荷が過小なときには室温が目標温度よりも高く
なり過ぎたり、負荷が過大なときには室温が目標温度に
達するまで長時間にわたって室温が低かったり、また、
室内の位置の違いによって生じる温度差により、空気調
和機から距離が遠い場所では設定温度にならないなど、
室内の人間の快適感を考慮した空気調和ができないと言
う問題があった。
調和機の制御装置では、電源を投入してからの時間や室
内温度のみで制御しているため、空気調和機が設置され
た部屋の空気調和負荷の大小に柔軟に対処することがで
きず、負荷が過小なときには室温が目標温度よりも高く
なり過ぎたり、負荷が過大なときには室温が目標温度に
達するまで長時間にわたって室温が低かったり、また、
室内の位置の違いによって生じる温度差により、空気調
和機から距離が遠い場所では設定温度にならないなど、
室内の人間の快適感を考慮した空気調和ができないと言
う問題があった。
【０００５】本発明は上記の課題を解決するもので、室
内の人間の快適感を考慮して空気調和を行い、より快適
な生活環境を実現できる空気調和機の制御装置を提供す
ることを目的とする。
内の人間の快適感を考慮して空気調和を行い、より快適
な生活環境を実現できる空気調和機の制御装置を提供す
ることを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】本発明は上記の目的を達
成するために、室内外の環境の状態および人体の状態を
検出するセンサ手段と、前記センサ手段が検出した状態
の履歴を記憶する記憶手段と、使用者が温度や風量など
を設定する設定手段と、風向を偏向する左右偏向羽根の
位置を検出する位置検出手段と、前記センサ手段と前記
記憶手段と前記設定手段と前記位置検出手段の各出力に
基づいて室内に居る人間の快適感を推測する推測手段
と、前記推測した快適感に対応して空気調和機を制御す
る制御信号を生成する制御信号生成手段とを備えた空気
調和機の制御装置である。
成するために、室内外の環境の状態および人体の状態を
検出するセンサ手段と、前記センサ手段が検出した状態
の履歴を記憶する記憶手段と、使用者が温度や風量など
を設定する設定手段と、風向を偏向する左右偏向羽根の
位置を検出する位置検出手段と、前記センサ手段と前記
記憶手段と前記設定手段と前記位置検出手段の各出力に
基づいて室内に居る人間の快適感を推測する推測手段
と、前記推測した快適感に対応して空気調和機を制御す
る制御信号を生成する制御信号生成手段とを備えた空気
調和機の制御装置である。
【０００７】
【作用】本発明は上記の構成において、推測手段は、セ
ンサ手段により検知された室内外の温度などの環境条件
と体温などの人間の状態と、記憶手段により保持された
前記センサ手段の出力履歴と、使用者の設定した温度や
風向と、位置検出手段により検知された左右偏向羽根の
位置とを入力して室内の人間の快適感を推測する。制御
信号生成手段は、推測手段により推測した人間の快適感
に基づいて空気調和機の制御信号を生成する。この動作
により現在の室内環境の状態や人間の状態を考慮した空
気調和を行う。
ンサ手段により検知された室内外の温度などの環境条件
と体温などの人間の状態と、記憶手段により保持された
前記センサ手段の出力履歴と、使用者の設定した温度や
風向と、位置検出手段により検知された左右偏向羽根の
位置とを入力して室内の人間の快適感を推測する。制御
信号生成手段は、推測手段により推測した人間の快適感
に基づいて空気調和機の制御信号を生成する。この動作
により現在の室内環境の状態や人間の状態を考慮した空
気調和を行う。
【０００８】
【実施例】以下、本発明の空気調和機の制御装置の一実
施例について図面を参照しながら説明する。
施例について図面を参照しながら説明する。
【０００９】図１は本実施例の構成を示すブロック図で
ある。図において、１はセンサ手段、２、３はセンサ手
段１が出力するセンサ信号、４はセンサ手段１が出力す
る信号の値を記憶する記憶手段、５は記憶手段４から出
力される吸い込み温度のＮ秒間隔の傾斜、６はリモコン
または操作パネル（以下、単に操作パネルと称す）、７
は操作パネル６で使用者が設定した風量および温度を与
える設定信号、８は左右偏向羽根の位置を検知する位置
センサ、９は位置センサ８が出力する左右偏向羽根の位
置信号、１０は神経回路網模式手段、１１は神経回路網
模式手段１０から出力される快適度推測値（予測平均投
票数（Ｐredicted Ｍean Ｖote、以下ＰＭＶと称す）ま
たは標準新有効温度（Ｓtandard Ｅffective Ｔemperat
ure、以下ＳＥＴと称す）、１２は制御信号生成手段、
１３は制御信号生成手段１２から出力される制御信号、
１４は空気調和機である。
ある。図において、１はセンサ手段、２、３はセンサ手
段１が出力するセンサ信号、４はセンサ手段１が出力す
る信号の値を記憶する記憶手段、５は記憶手段４から出
力される吸い込み温度のＮ秒間隔の傾斜、６はリモコン
または操作パネル（以下、単に操作パネルと称す）、７
は操作パネル６で使用者が設定した風量および温度を与
える設定信号、８は左右偏向羽根の位置を検知する位置
センサ、９は位置センサ８が出力する左右偏向羽根の位
置信号、１０は神経回路網模式手段、１１は神経回路網
模式手段１０から出力される快適度推測値（予測平均投
票数（Ｐredicted Ｍean Ｖote、以下ＰＭＶと称す）ま
たは標準新有効温度（Ｓtandard Ｅffective Ｔemperat
ure、以下ＳＥＴと称す）、１２は制御信号生成手段、
１３は制御信号生成手段１２から出力される制御信号、
１４は空気調和機である。
【００１０】図２は図１に示した神経回路網模式手段１
０の周辺構成を詳細に示すブロック図である。なお、図
１と同じ構成要素には同一番号を付与して説明を省略す
る。図において、１ａは室外温度センサ、１ｂは吸い込
み温度センサ、１ｃは人体温度センサであって、それぞ
れ図１におけるセンサ手段１に属し、２ａは室外温度セ
ンサ１ａが出力する室外温度、２ｂは吸い込み温度セン
サ１ｂが出力する吸い込み温度、２ｃは人体温度センサ
１ｃが出力する人体温度であって、それぞれ図１におけ
るセンサ信号２に属している。なお、人体温度センサ１
ｃは、たとえば人体が放出する赤外線を検出する焦電型
赤外線センサなどで実現できる。また、６ａは操作パネ
ル６における風量設定部、６ｂは同じく温度設定部であ
る。７ａと７ｂは、それぞれ操作パネル６で使用者が入
力した設定風量と設定温度であって、それぞれ図１にお
ける設定信号７に属している。また、２４は推測したＰ
ＭＶ（またはＳＥＴ）である。なお、さらに湿度センサ
を設ける場合もあるが、簡単な構成として本実施例では
省略している。
０の周辺構成を詳細に示すブロック図である。なお、図
１と同じ構成要素には同一番号を付与して説明を省略す
る。図において、１ａは室外温度センサ、１ｂは吸い込
み温度センサ、１ｃは人体温度センサであって、それぞ
れ図１におけるセンサ手段１に属し、２ａは室外温度セ
ンサ１ａが出力する室外温度、２ｂは吸い込み温度セン
サ１ｂが出力する吸い込み温度、２ｃは人体温度センサ
１ｃが出力する人体温度であって、それぞれ図１におけ
るセンサ信号２に属している。なお、人体温度センサ１
ｃは、たとえば人体が放出する赤外線を検出する焦電型
赤外線センサなどで実現できる。また、６ａは操作パネ
ル６における風量設定部、６ｂは同じく温度設定部であ
る。７ａと７ｂは、それぞれ操作パネル６で使用者が入
力した設定風量と設定温度であって、それぞれ図１にお
ける設定信号７に属している。また、２４は推測したＰ
ＭＶ（またはＳＥＴ）である。なお、さらに湿度センサ
を設ける場合もあるが、簡単な構成として本実施例では
省略している。
【００１１】上記構成においてその動作を説明する。空
気調和機１４が備えているセンサ手段１における複数の
センサ、すなわち室外温度センサ１ａ、吸い込み温度セ
ンサ１ｂ、人体温度センサ１ｃから、それぞれ室外温度
１１ａ、吸い込み温度１１ｂ、人体温度１１ｃなるセン
サ信号２が神経回路網模式手段１０に出力されるととも
に、センサ信号３として記憶手段４に入力されて過去Ｎ
秒間（Ｎは正の実数）の履歴として記憶される。記憶手
段４からは前記履歴が神経回路網模式手段１０に出力さ
れ、たとえば吸い込み温度のＮ秒間隔の傾斜５は室内温
度の時間的な変化率から空気調和の負荷量を与える。操
作パネル６からは設定風量７ａと設定温度７ｂ、左右偏
向羽根の位置センサ８から位置信号９が神経回路網模式
手段１０に出力される。
気調和機１４が備えているセンサ手段１における複数の
センサ、すなわち室外温度センサ１ａ、吸い込み温度セ
ンサ１ｂ、人体温度センサ１ｃから、それぞれ室外温度
１１ａ、吸い込み温度１１ｂ、人体温度１１ｃなるセン
サ信号２が神経回路網模式手段１０に出力されるととも
に、センサ信号３として記憶手段４に入力されて過去Ｎ
秒間（Ｎは正の実数）の履歴として記憶される。記憶手
段４からは前記履歴が神経回路網模式手段１０に出力さ
れ、たとえば吸い込み温度のＮ秒間隔の傾斜５は室内温
度の時間的な変化率から空気調和の負荷量を与える。操
作パネル６からは設定風量７ａと設定温度７ｂ、左右偏
向羽根の位置センサ８から位置信号９が神経回路網模式
手段１０に出力される。
【００１２】図３は左右偏向羽根の位置を示す模式図で
ある。図３に示したように、左右偏向羽根の位置センサ
８は左右偏向羽根の状態を５パターンに分類し、左右偏
向羽根がどのパターンになっているか検出して位置信号
９を出力する。たとえば、パターン１であれば、位置セ
ンサ８の位置信号９は１とする。このとき、左右偏向羽
根の位置は使用者が設定した位置であるので、そのパタ
ーンを検出することにより、簡易的ではあるが、人間が
部屋でどの位置に居るかを推測することができる。たと
えば、空気調和機を部屋の１つの壁の中央部分に設置し
ている場合、パターン１であれば人間が部屋全体に広が
って在室し、パターン３であれば人間が左側に在室する
などと推測することができる。神経回路網模式手段１０
は入力信号から室内の快適度である予測平均投票数ＰＭ
Ｖ、または標準有効新温度ＳＥＴの快適度推測値１１を
出力する。
ある。図３に示したように、左右偏向羽根の位置センサ
８は左右偏向羽根の状態を５パターンに分類し、左右偏
向羽根がどのパターンになっているか検出して位置信号
９を出力する。たとえば、パターン１であれば、位置セ
ンサ８の位置信号９は１とする。このとき、左右偏向羽
根の位置は使用者が設定した位置であるので、そのパタ
ーンを検出することにより、簡易的ではあるが、人間が
部屋でどの位置に居るかを推測することができる。たと
えば、空気調和機を部屋の１つの壁の中央部分に設置し
ている場合、パターン１であれば人間が部屋全体に広が
って在室し、パターン３であれば人間が左側に在室する
などと推測することができる。神経回路網模式手段１０
は入力信号から室内の快適度である予測平均投票数ＰＭ
Ｖ、または標準有効新温度ＳＥＴの快適度推測値１１を
出力する。
【００１３】このＰＭＶは、人間が感じる快適性を左右
する要素を温度、湿度、気流速、周囲壁体などからの輻
射温度、代謝量、着衣状態の６要素とし、これらの組み
合せを変化させた環境試験室で多数の被験者に投票さ
せ、その結果を基に定量化した値である。すなわち、人
間の状態（代謝や着衣の状況）と室内の環境（温度、湿
度、気流速、周囲壁体輻射）によって、計算したＰＭＶ
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 と評価される。
する要素を温度、湿度、気流速、周囲壁体などからの輻
射温度、代謝量、着衣状態の６要素とし、これらの組み
合せを変化させた環境試験室で多数の被験者に投票さ
せ、その結果を基に定量化した値である。すなわち、人
間の状態（代謝や着衣の状況）と室内の環境（温度、湿
度、気流速、周囲壁体輻射）によって、計算したＰＭＶ
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 と評価される。
【００１４】一方、ＳＥＴは環境の物理因子から熱刺戟
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、温熱に対する快、不快の関係を熱刺戟の物
理量に対する生理反応でとらえている快適性物理評価法
の１つである。
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、温熱に対する快、不快の関係を熱刺戟の物
理量に対する生理反応でとらえている快適性物理評価法
の１つである。
【００１５】神経回路網模式手段１０は、あらかじめ環
境試験室における投票などで決定した上記ＰＭＶまたは
ＳＥＴを推測する関数を保持しており、入力された室内
外の環境を与えるデータと人間の状態を示すデータとを
入力して、ＰＭＶまたはＳＥＴを推測する。
境試験室における投票などで決定した上記ＰＭＶまたは
ＳＥＴを推測する関数を保持しており、入力された室内
外の環境を与えるデータと人間の状態を示すデータとを
入力して、ＰＭＶまたはＳＥＴを推測する。
【００１６】神経回路網の学習アルゴリズムには各種の
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：レメルハート、Ｄ．Ｅとマクレラ
ンド．Ｊ．Ｌ「ＰＤＰモデル−認知科学とニューロン回
路網の検索」（Runmelhart.D.Eand Mcclelland.J.L (Ed
s.)."Parallel Distributed Processing, Exploration
in the Microstructure of Cognition .Vol.1.2, MIT P
ress Cembridge 1986））により最効果法にて最適解を
求めることができる。これらのアルゴリズムにより、温
度などの環境条件と多数の被検者の投票結果とが一致し
て十分に人間のＰＭＶが推測できるまで神経回路網で学
習し、その結果を推測関数としている。
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：レメルハート、Ｄ．Ｅとマクレラ
ンド．Ｊ．Ｌ「ＰＤＰモデル−認知科学とニューロン回
路網の検索」（Runmelhart.D.Eand Mcclelland.J.L (Ed
s.)."Parallel Distributed Processing, Exploration
in the Microstructure of Cognition .Vol.1.2, MIT P
ress Cembridge 1986））により最効果法にて最適解を
求めることができる。これらのアルゴリズムにより、温
度などの環境条件と多数の被検者の投票結果とが一致し
て十分に人間のＰＭＶが推測できるまで神経回路網で学
習し、その結果を推測関数としている。
【００１７】ＰＭＶを用いる場合、センサ手段１から室
外温度１１ａ、吸い込み温度１１ｂ、人体温度１１ｃ、
記憶手段４の温度履歴から得られる吸い込み温度傾斜
５、操作パネル６から設定風量７ａおよび設定温度７
ｂ、左右偏向羽根の位置センサ８から左右偏向羽根の位
置信号９など、室内外の環境と人間の状態とを神経回路
網模式手段１０に入力してＰＭＶの快適度推測値１１を
演算する。このＰＭＶの快適度推測値１１を制御信号生
成手段１２に入力し、空気調和機１４を制御する制御信
号１３を生成する。制御信号生成手段１２は、快適感が
不満足の場合には、空気調和機１４の能力を最大限にで
きるような制御信号１３を生成し、また快適感が満足の
場合は、快適感が持続できるような制御信号１３を生成
する。この制御信号１３によって空気調和機１４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
度を制御する。
外温度１１ａ、吸い込み温度１１ｂ、人体温度１１ｃ、
記憶手段４の温度履歴から得られる吸い込み温度傾斜
５、操作パネル６から設定風量７ａおよび設定温度７
ｂ、左右偏向羽根の位置センサ８から左右偏向羽根の位
置信号９など、室内外の環境と人間の状態とを神経回路
網模式手段１０に入力してＰＭＶの快適度推測値１１を
演算する。このＰＭＶの快適度推測値１１を制御信号生
成手段１２に入力し、空気調和機１４を制御する制御信
号１３を生成する。制御信号生成手段１２は、快適感が
不満足の場合には、空気調和機１４の能力を最大限にで
きるような制御信号１３を生成し、また快適感が満足の
場合は、快適感が持続できるような制御信号１３を生成
する。この制御信号１３によって空気調和機１４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
度を制御する。
【００１８】一例として、前記センサ手段１、記憶手段
４、操作パネル６、左右偏向羽根の位置センサ８から外
気温、吸い込み温度、人体温度、吸い込み温度傾斜、設
定風量、設定温度、位置情報などから、空気調和機１４
が目標とする室内目標温度を算出するためのシフト量を
求める。このシフト量と、使用者が設定した設定温度と
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、制御信号生成手段１２により生成した
制御信号１３を空気調和機１４に入力し、室内目標温度
となるように運転を実行する。このような過程を経て室
内温度調整が行われる。
４、操作パネル６、左右偏向羽根の位置センサ８から外
気温、吸い込み温度、人体温度、吸い込み温度傾斜、設
定風量、設定温度、位置情報などから、空気調和機１４
が目標とする室内目標温度を算出するためのシフト量を
求める。このシフト量と、使用者が設定した設定温度と
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、制御信号生成手段１２により生成した
制御信号１３を空気調和機１４に入力し、室内目標温度
となるように運転を実行する。このような過程を経て室
内温度調整が行われる。
【００１９】以上のように、本実施例の空気調和機の制
御装置によれば、センサからの入力を神経回路網模式手
段に入力し、ＰＭＶを推測し、ＰＭＶの値により制御信
号を生成することにより、室内の環境と人間の状態を考
慮した、快適な空気調和および生活環境を実現すること
ができる。
御装置によれば、センサからの入力を神経回路網模式手
段に入力し、ＰＭＶを推測し、ＰＭＶの値により制御信
号を生成することにより、室内の環境と人間の状態を考
慮した、快適な空気調和および生活環境を実現すること
ができる。
【００２０】なお、本実施例では神経回路網模式手段１
０の出力をＰＭＶとしたが、ＳＥＴに置き換えてもよい
し、また、人間の快適感が周囲壁輻射温度と強い相関関
係にあることから、周囲壁輻射温度に置き換えても同様
の効果を得ることができる。また、本実施例では人間の
状態を示す値として体温を用いたが、使用者が設定する
温度は体温などの人間の状態に係わるので、設定温度に
基づいて人間の状態を設定することができる。
０の出力をＰＭＶとしたが、ＳＥＴに置き換えてもよい
し、また、人間の快適感が周囲壁輻射温度と強い相関関
係にあることから、周囲壁輻射温度に置き換えても同様
の効果を得ることができる。また、本実施例では人間の
状態を示す値として体温を用いたが、使用者が設定する
温度は体温などの人間の状態に係わるので、設定温度に
基づいて人間の状態を設定することができる。
【００２１】（実施例２）以下、本発明の空気調和機の
制御装置の第２の実施例について図面を参照しながら説
明する。図４および図５は本実施例の制御装置の構成を
示すブロック図であり、図５はその部分詳細図である。
本実施例が実施例１と異なる点は、実施例１における神
経回路網模式手段１０と制御信号生成手段１２とをルッ
クアップテーブル１５で実現した構成としたことにあ
る。なお、実施例１と同じ構成要素には同一番号を付与
して詳細な説明を省略する。
制御装置の第２の実施例について図面を参照しながら説
明する。図４および図５は本実施例の制御装置の構成を
示すブロック図であり、図５はその部分詳細図である。
本実施例が実施例１と異なる点は、実施例１における神
経回路網模式手段１０と制御信号生成手段１２とをルッ
クアップテーブル１５で実現した構成としたことにあ
る。なお、実施例１と同じ構成要素には同一番号を付与
して詳細な説明を省略する。
【００２２】実施例１で説明した神経回路網模式手段１
０がセンサ手段１、記憶手段４、操作パネル６および左
右偏向羽根の位置センサ８からそれぞれの信号を入力し
てＰＭＶの推測演算を行うには、演算機能を備えている
必要があるとともに、演算に時間を要する問題がある。
本実施例はこの課題を解決するために、演算を必要とせ
ず、処理も速くできるようにしたものである。
０がセンサ手段１、記憶手段４、操作パネル６および左
右偏向羽根の位置センサ８からそれぞれの信号を入力し
てＰＭＶの推測演算を行うには、演算機能を備えている
必要があるとともに、演算に時間を要する問題がある。
本実施例はこの課題を解決するために、演算を必要とせ
ず、処理も速くできるようにしたものである。
【００２３】以下、本実施例の動作について説明する。
ルックアップテーブル１５はセンサ手段１、記憶手段
４、操作パネル６および左右偏向羽根の位置センサ８か
らそれぞれ入力する信号の組み合せに対応して生成すべ
き制御信号の対応表をあらかじめ記憶している。図６は
ルックアップテーブル１５が記憶している対応表、すな
わちルックアップテーブルの一例を示す模式図である。
図において、ゾーンＡ〜ゾーンＣはそれぞれ図３に示し
た左右偏向羽根の位置に対応して空気調和する主対象の
部屋の領域であり、各ゾーンごとに設定温度、外気温、
風量、吸い込み温度および吸い込み温度傾斜の条件と、
図示していないが、それらに対してゾーンの空気調和に
適した制御信号とを記憶している。たとえば、ゾーンＡ
には設定温度ｔ1〜ｔe、外気温ｔo1〜ｔom、風量ｆ1〜
ｆn、吸い込み温度ｓ1〜ｓo、および吸い込み温度傾斜
ｋi〜ｋpなどの各条件が書き込まれ、それらの各組み合
せに対する制御信号が書き込まれ、設定温度ｔ1 には外
気温ｔo1〜ｔomが対応し、その外気温ｔo1には風量ｆ1
〜ｆnが対応し、その風量ｆ1 には吸い込み温度ｓ1〜ｓ
oが対応する。ルックアップテーブル１５はセンサ手段
１、記憶手段４、操作パネル６および左右偏向羽根の位
置センサ８からそれぞれ信号を入力すると、それらの組
み合せに対応する制御信号を対象表から選択して出力す
る。したがって、本実施例ではＰＭＶの演算処理および
制御信号生成処理とが不要で、入力条件を入力するだけ
で直ちに制御信号を出力できる。なお、設定温度、外気
温、風量、吸い込み温度および吸い込み温度傾斜の組み
合せ数は膨大になるので、記憶容量に応じて入力条件を
量子化すればよい。
ルックアップテーブル１５はセンサ手段１、記憶手段
４、操作パネル６および左右偏向羽根の位置センサ８か
らそれぞれ入力する信号の組み合せに対応して生成すべ
き制御信号の対応表をあらかじめ記憶している。図６は
ルックアップテーブル１５が記憶している対応表、すな
わちルックアップテーブルの一例を示す模式図である。
図において、ゾーンＡ〜ゾーンＣはそれぞれ図３に示し
た左右偏向羽根の位置に対応して空気調和する主対象の
部屋の領域であり、各ゾーンごとに設定温度、外気温、
風量、吸い込み温度および吸い込み温度傾斜の条件と、
図示していないが、それらに対してゾーンの空気調和に
適した制御信号とを記憶している。たとえば、ゾーンＡ
には設定温度ｔ1〜ｔe、外気温ｔo1〜ｔom、風量ｆ1〜
ｆn、吸い込み温度ｓ1〜ｓo、および吸い込み温度傾斜
ｋi〜ｋpなどの各条件が書き込まれ、それらの各組み合
せに対する制御信号が書き込まれ、設定温度ｔ1 には外
気温ｔo1〜ｔomが対応し、その外気温ｔo1には風量ｆ1
〜ｆnが対応し、その風量ｆ1 には吸い込み温度ｓ1〜ｓ
oが対応する。ルックアップテーブル１５はセンサ手段
１、記憶手段４、操作パネル６および左右偏向羽根の位
置センサ８からそれぞれ信号を入力すると、それらの組
み合せに対応する制御信号を対象表から選択して出力す
る。したがって、本実施例ではＰＭＶの演算処理および
制御信号生成処理とが不要で、入力条件を入力するだけ
で直ちに制御信号を出力できる。なお、設定温度、外気
温、風量、吸い込み温度および吸い込み温度傾斜の組み
合せ数は膨大になるので、記憶容量に応じて入力条件を
量子化すればよい。
【００２４】以上のように本実施例によれば、センサ手
段１、記憶手段４、操作パネル６および左右偏向羽根の
位置センサ８から室内の環境条件と人間の状態とを求
め、それらの条件をルックアップテーブル１５に入力し
て空気調和機１４の制御信号１３を求めるようにしたこ
とにより、実施例１と同様に室内の環境や人間の状態を
考慮した快適な空気調和ができる効果があるとともに、
神経回路網によるＰＭＶの推測処理と制御信号の生成処
理とが簡単かつ高速にでき、また、電気的構成も簡単に
できる効果がある。
段１、記憶手段４、操作パネル６および左右偏向羽根の
位置センサ８から室内の環境条件と人間の状態とを求
め、それらの条件をルックアップテーブル１５に入力し
て空気調和機１４の制御信号１３を求めるようにしたこ
とにより、実施例１と同様に室内の環境や人間の状態を
考慮した快適な空気調和ができる効果があるとともに、
神経回路網によるＰＭＶの推測処理と制御信号の生成処
理とが簡単かつ高速にでき、また、電気的構成も簡単に
できる効果がある。
【００２５】
【発明の効果】以上の説明から明らかなように、本発明
は、室内外の環境の状態および人体の状態を検出するセ
ンサ手段と、前記センサ手段が検出した状態の履歴を記
憶する記憶手段と、使用者が温度や風量などを設定する
設定手段と、風向を偏向する左右偏向羽根の位置を検出
する位置検出手段と、前記センサ手段と前記記憶手段と
前記設定手段と前記位置検出手段の各出力に基づいて室
内に居る人間の快適感を推測する推測手段と、前記推測
した快適感に対応して空気調和機を制御する制御信号を
生成する制御信号生成手段とを備えたことにより、室内
の環境と人間の状態とを考慮して人間の快適感を満たす
ように空気調和を実行し、快適な生活環境を実現するこ
とができる。
は、室内外の環境の状態および人体の状態を検出するセ
ンサ手段と、前記センサ手段が検出した状態の履歴を記
憶する記憶手段と、使用者が温度や風量などを設定する
設定手段と、風向を偏向する左右偏向羽根の位置を検出
する位置検出手段と、前記センサ手段と前記記憶手段と
前記設定手段と前記位置検出手段の各出力に基づいて室
内に居る人間の快適感を推測する推測手段と、前記推測
した快適感に対応して空気調和機を制御する制御信号を
生成する制御信号生成手段とを備えたことにより、室内
の環境と人間の状態とを考慮して人間の快適感を満たす
ように空気調和を実行し、快適な生活環境を実現するこ
とができる。
【図１】本発明の空気調和機の制御装置の第一の実施例
の構成を示すブロック図
の構成を示すブロック図
【図２】同実施例の詳細な構成を示す部分ブロック図
【図３】同実施例における左右偏向羽根の位置を示す模
式図
式図
【図４】本発明の空気調和機の制御装置の第２の実施例
の構成を示すブロック図
の構成を示すブロック図
【図５】同実施例の詳細な構成を示す部分ブロック図
【図６】同実施例におけるルックアップテーブルの一例
の構成を示す模式図
の構成を示す模式図
【図７】従来の空気調和機の制御装置の構成を示すブロ
ック図
ック図
１ センサ手段 ４ 記憶手段 ６ リモコンまたは操作パネル（設定手段） ８ 左右偏向羽根の位置センサ（位置検出手段） １０ 神経回路網模式手段（推測手段） １１ 快適度推測値 １２ 制御信号生成手段 １３ 制御信号 １４ 空気調和機 １５ ルックアップテーブル
Claims (10)
- 【請求項１】 室内外の環境の状態および人体の状態を
検出するセンサ手段と、前記センサ手段が検出した状態
の履歴を記憶する記憶手段と、使用者が温度や風量など
を設定する設定手段と、風向を偏向する左右偏向羽根の
位置を検出する位置検出手段と、前記センサ手段と前記
記憶手段と前記設定手段と前記位置検出手段の各出力に
基づいて室内に居る人間の快適感を推測する推測手段
と、前記推測した快適感に対応して空気調和機を制御す
る制御信号を生成する制御信号生成手段とを備えた空気
調和機の制御装置。 - 【請求項２】 推測手段は、室内外環境状態および人体
状態と人間の快適感との関係についてあらかじめ学習し
た結果に基づいて、実際の室内外環境状態および人体状
態に対する現時点の人間の快適感を推測する神経回路網
模式手段（ニューラルネットワーク）である請求項１記
載の空気調和機の制御装置。 - 【請求項３】 センサ手段は、室内外の温度、湿度およ
び人体の温度などを検出する複数のセンサを備えている
請求項１記載の空気調和機の制御装置。 - 【請求項４】 記憶手段は、Ｎ秒（Ｎは正の実数）間隔
の空気調和機の吸い込み温度の履歴を記憶し、吸い込み
温度の傾斜を演算するためのデータを提供する請求項１
記載の空気調和機の制御装置。 - 【請求項５】 位置検出手段が検出した左右偏向羽根の
方向に基づいて空気調和の領域を設定し、推測手段と制
御信号生成手段とによりその領域に適した制御信号を生
成するようにした請求項１記載の空気調和機の制御装
置。 - 【請求項６】 推測手段により推測される室内の人間の
快適感は、空気調和機制御する評価指数として室内の環
境状態と人間の状態とによって計算した予測平均投票
数、または人間の生理状態や間隔の予測を行った標準新
有効温度のいずれかである請求項１記載の空気調和機の
制御装置。 - 【請求項７】 推測手段が推測する室内の人間の快適感
として周囲壁輻射温度を用いる請求項１記載の空気調和
機の制御装置。 - 【請求項８】 推測手段は、使用者の設定温度を室内の
人間の状態として用いるようにした請求項１記載の空気
調和機の制御装置。 - 【請求項９】 推測手段は、人体温度を室内の人間の状
態として用いるようにした請求項１記載の空気調和機の
制御装置。 - 【請求項１０】 推測手段と制御信号生成手段とをルッ
クアップテーブルにより実現した請求項１ないし９のい
ずれかに記載の空気調和機の制御装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7000920A JPH08189684A (ja) | 1995-01-09 | 1995-01-09 | 空気調和機の制御装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7000920A JPH08189684A (ja) | 1995-01-09 | 1995-01-09 | 空気調和機の制御装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH08189684A true JPH08189684A (ja) | 1996-07-23 |
Family
ID=11487129
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP7000920A Pending JPH08189684A (ja) | 1995-01-09 | 1995-01-09 | 空気調和機の制御装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH08189684A (ja) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105627505A (zh) * | 2015-12-02 | 2016-06-01 | 广东美的制冷设备有限公司 | 定速空调器及其控制方法和空调系统 |
| CN106369739A (zh) * | 2016-08-23 | 2017-02-01 | 海信（山东）空调有限公司 | 一种空调控制方法及空调控制器和空调系统 |
| CN106989483A (zh) * | 2017-03-29 | 2017-07-28 | 邯郸美的制冷设备有限公司 | 空调器的送风控制方法、系统及空调器 |
| CN111594995A (zh) * | 2020-05-22 | 2020-08-28 | 广东启源建筑工程设计院有限公司 | 一种室内温度控制方法及其系统 |
| CN112594906A (zh) * | 2020-12-24 | 2021-04-02 | 三峡大学 | 一种因人而异带记忆功能的智能辨识舒适性空调系统及运行方法 |
| CN113587413A (zh) * | 2021-06-29 | 2021-11-02 | 重庆海尔空调器有限公司 | 用于空调的控制方法及装置、空调 |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH04158140A (ja) * | 1990-10-19 | 1992-06-01 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 空気調和機の制御装置 |
| JPH04320748A (ja) * | 1991-04-19 | 1992-11-11 | Mitsubishi Electric Corp | 空気調和機の制御装置 |
| JPH05126387A (ja) * | 1991-10-31 | 1993-05-21 | Sanyo Electric Co Ltd | 空気調和機 |
| JPH05223323A (ja) * | 1992-02-14 | 1993-08-31 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 空気調和機の制御装置 |
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| JPH06347077A (ja) * | 1993-06-07 | 1994-12-20 | Hitachi Building Syst Eng & Service Co Ltd | 室内環境制御装置 |
| JPH0763392A (ja) * | 1993-08-25 | 1995-03-07 | Toshiba Corp | 空気調和機の制御装置 |
-
1995
- 1995-01-09 JP JP7000920A patent/JPH08189684A/ja active Pending
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| CN113587413A (zh) * | 2021-06-29 | 2021-11-02 | 重庆海尔空调器有限公司 | 用于空调的控制方法及装置、空调 |
| CN113587413B (zh) * | 2021-06-29 | 2023-01-13 | 重庆海尔空调器有限公司 | 用于空调的控制方法及装置、空调 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20040309 |