JPH0876806A - 空調システムのモデリング方法及びモデリング装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 空調システムのモデリングを行う。 【構成】 データ処理装置から２つの入力データが出力
され、制御信号として冷水バルブ、蒸気バルブに加えら
れる（ステップ１０１）。センサによって室内に供給す
る空気の温度が測定され、温度データがデータ処理装置
に出力される。処理装置は、これらのデータから空調シ
ステムのＡＲモデルを作成する（ステップ１０４）。次
に、ＡＲモデルから冷水バルブ用の入力データに係る冷
却系のモデル、蒸気バルブ用の入力データに係る加熱系
のモデルを作成する（ステップ１０６）。そして、処理
装置は、これらのモデルから冷却系、加熱系のＰＩＤパ
ラメータを決定する（ステップ１０７）。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、空調機と外部環境を含
む空調システムのモデリングを行うモデリング方法及び
モデリング装置に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】図３は室内等に供給する空気の温度制御
を行う空調機のブロック図である。１ａは図示しない熱
源プラントから供給される冷水の流量を調節する冷水バ
ルブ、１ｂは同様に蒸気の流量を調節する蒸気バルブ、
２ａは冷水バルブ１ａを通して送られてきた冷水により
空気を冷却する冷水コイル、２ｂは蒸気バルブ１ｂを通
して送られてきた蒸気により空気を加熱する蒸気コイ
ル、３は送風機、４は図示しない室内に供給する空気Ａ
ｉｒ２の温度を測定する温度センサ、８はＰＩＤコント
ローラ、Ａｉｒ１は外気と室内の空気との混合気であ
る。

【０００３】この空調機は、混合気Ａｉｒ１を冷水コイ
ル２ａによって冷却するか、又は蒸気コイル２ｂによっ
て加熱し、空気Ａｉｒ２を送風機３によって室内に送り
込むものである。ＰＩＤコントローラ８は、温度センサ
４の測定値に基づいて冷水バルブ１ａ、蒸気バルブ１ｂ
の制御信号を演算し、各バルブに出力する。この制御信
号が各バルブの図示しない変換器に入力され、この変換
器がバルブを駆動する。このようにして、バルブの開
度、つまり冷水、蒸気の流量が制御されることにより、
給気温度制御が行われている。そして、このようなＰＩ
Ｄコントローラ８のパラメータは、例えば限界感度法に
よって決定される。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】従来の空調機は限界感
度法などによってコントローラのＰＩＤパラメータを求
めており、このような手法では、空調機と外部環境を含
む空調システムの特性を直接把握できないので、例えば
ハンチング等の問題点が発生してＰＩＤパラメータを変
更する必要がある場合に、理論的な見地から解決策を検
討することができないという問題点があった。本発明
は、上記課題を解決するためになされたもので、空調シ
ステムの特性を記述するモデルが得られるモデリング方
法及びモデリング装置を提供することを目的とする。

【０００５】

【課題を解決するための手段】本発明の空調システムの
モデリング方法は、空調機にα種類の制御信号を与えて
空調制御を行わせることにより、この空調機と外部環境
を含む空調システムにα種類の入力を与えると共に、空
調システムのβ種類の出力を測定し、制御信号のデータ
及び測定した出力データに基づいて空調システムのＡＲ
モデルを作成し、このＡＲモデルより空調システムにお
ける入出力関係を表すα×β種類のモデルを作成するも
のである。また、α×β種類のモデルよりα×β種類の
ＰＩＤパラメータを作成するものである。

【０００６】また、制御信号に基づいて駆動されるα種
類の空調手段を有する空調機と、空調機と外部環境を含
む空調システムのβ種類の出力を測定するセンサと、こ
のセンサの出力をディジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換
器と、α種類の入力データをアナログ信号に変換して制
御信号として空調機に出力するＤ／Ａ変換器と、このＤ
／Ａ変換器にα種類の入力データを出力すると共に、Ａ
／Ｄ変換器から出力されたβ種類の出力データを受け取
り、入力データ及び出力データに基づいて空調システム
のＡＲモデルを作成し、このＡＲモデルより空調システ
ムにおける入出力関係を表すα×β種類のモデルを作成
するデータ処理装置とを有するものである。

【０００７】

【作用】本発明によれば、空調機にα種類の制御信号が
与えられることにより空調システムにα種類の入力が与
えられ、その結果として空調システムのβ種類の出力が
測定される。そして、制御信号のデータ及び測定データ
に基づいて空調システムのＡＲモデルが作成され、この
ＡＲモデルからシステムの入出力関係を表すα×β種類
のモデルが作成される。また、α×β種類のモデルより
α×β種類のＰＩＤパラメータが作成される。

【０００８】また、データ処理装置が入力データを出力
することにより、Ｄ／Ａ変換器を介して空調機にα種類
の制御信号が与えられ、センサによって空調システムの
β種類の出力が測定される。Ａ／Ｄ変換器を介してセン
サのデータを受け取ったデータ処理装置は、入出力デー
タに基づいて空調システムのＡＲモデルを作成し、この
ＡＲモデルよりシステムの入出力関係を表すα×β種類
のモデルを作成する。

【０００９】

【実施例】図１は本発明の１実施例を示す空調システム
のモデリング方法を説明するためのフローチャート図、
図２はこのモデリング方法で使用するモデリング装置の
ブロックであり、図３と同一の部分には同一の符号を付
してある。

【００１０】図２において、５は温度センサ４の出力を
ディジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換器である。６はデ
ータ処理装置であり、後述するＤ／Ａ変換器に入力デー
タを出力すると共に、Ａ／Ｄ変換器５から出力された出
力データを受け取り、入出力データに基づいて空調シス
テムのＡＲモデルを作成し、このＡＲモデルよりシステ
ムの入出力関係を表すモデルを作成し、このモデルより
ＰＩＤパラメータを決定する。７は入力データをアナロ
グ信号に変換して制御信号として空調機に出力するＤ／
Ａ変換器である。

【００１１】このモデリング装置は、図３に示した空調
機のＰＩＤコントローラをＡ／Ｄ変換器５、データ処理
装置６、Ｄ／Ａ変換器７に置き換えたものである。そし
て、冷水バルブ１ａ及び冷水コイル２ａと、蒸気バルブ
１ｂ及び蒸気コイル２ｂとが２種類の空調手段をそれぞ
れ構成している。

【００１２】次に、このようなモデリング装置の動作を
説明する。最初に、データ処理装置６は、０〜１００％
で全閉から全開まで動作する冷水バルブ１ａおよび蒸気
バルブ１ｂの制御信号となる入力ホワイトノイズデータ
を生成する。これらのホワイトノイズデータは、平均値
が６０〜７０％で標準偏差が５〜１５％の互いに独立
（無相関）な制御信号となるデータである。

【００１３】そして、サンプリング周期を決定した後に
（図１ステップ１００）、この２つのホワイトノイズデ
ータをＤ／Ａ変換器７に出力する。Ｄ／Ａ変換器７は、
データをアナログ変換し制御信号として冷水バルブ１
ａ、蒸気バルブ１ｂに出力する（ステップ１０１）。こ
うして、図示しない室内に供給される空気の冷却制御、
加熱制御が行われる。

【００１４】また、データ処理装置６は、入力ホワイト
ノイズデータの出力後に、温度データを収集する。すな
わち、温度センサ４が室内に供給される空気Ａｉｒ２の
温度を測定し、このセンサ４の出力がＡ／Ｄ変換器５で
温度データに変換されてデータ処理装置６に出力され
る。そして、データ処理装置６は、入力ホワイトノイズ
データと得られた温度データを記憶する（ステップ１０
２）。

【００１５】次に、データ処理装置６は、あらかじめ設
定されたサンプル数だけデータを取り終えたかどうかを
判定し（ステップ１０３）、取り終えていない場合には
再びステップ１０１に戻って入力データの出力と温度デ
ータの取得を繰り返す。なお、本実施例では上記サンプ
ル数を３４０サンプルとし、初めの１００サンプルを捨
てた２４０サンプルで後述するモデリングを行うこと
で、初期のトレンドの影響を避けている。

【００１６】ステップ１０１、１０２の入力データの出
力と温度データの取得をサンプリング周期（例えば１５
秒）ごとに繰り返して必要なサンプル数だけデータを取
り終えると、ステップ１０３における判定がＹｅｓとな
るので、次にデータ処理装置６は、室内に供給する空気
Ａｉｒ２の温度に影響を及ぼす外部環境（例えば、外気
温度、外気湿度、空調機に供給される混合気Ａｉｒ１の
温度など）と空調機とを含む空調システムのモデリング
を以下のように行う（ステップ１０４）。

【００１７】この空調システムを記述する手法として、
ＡＲモデルによる同定手法が用いられる。ＡＲモデル
（自己回帰モデル：autoregressive model）は、定常確
率過程を記述する代表的な統計モデルであり、時刻ｋに
おける値Ｘ［ｋ］をｋ以前のｐ個の値Ｘ［ｋ−ｍ］、
（ｍ＝１、２、・・・、ｐ）の線形結合で表す。そし
て、このモデルを次数ｐのＡＲモデルと呼ぶ。本実施例
では、２つの入力ホワイトノイズデータと温度データと
いう２入力１出力系の入出力関係を有するシステムをモ
デリングするため、次元ｒがｒ＝３となる３次元のＡＲ
モデルを用いる。この３次元のＡＲモデルを次式に示
す。

【００１８】

【数１】

【００１９】ここで、Ｘ［ｋ−ｍ］は時刻ｋに対してｍ
サンプル前の値を示し、パラメータＡ［ｍ］はＸ［ｋ−
ｍ］の重みを示している。また、Ｘ［ｋ］、Ｘ［ｋ−
ｍ］、Ｅ［ｋ］は３×１行列、Ａ［ｍ］は３×３行列で
あり、次式となる。

【００２０】

【数２】

【００２１】

【数３】

【００２２】

【数４】

【００２３】式（２）中のｘ１は冷水バルブ１ａ用の入
力ホワイトノイズデータ、ｘ２は蒸気バルブ１ｂ用の入
力ホワイトノイズデータ、ｘ３は温度データである。ま
た、残差項Ｅ［ｋ］は平均値が０であり、その任意の要
素ｅｉ、ｅｊ（ｉ、ｊ＝１、２、３）について、次式が
成立するような３次元ホワイトノイズである。 ｃｏｖ｛ｅｉ（ｋ）、ｅｊ（ｋ＋τ）｝＝δσ ・・・（５）

【００２４】式（５）において、ｃｏｖ｛｝はｅｉ
（ｋ）とｅｊ（ｋ＋τ）の共分散、τは時間差、σはｅ
ｉ（ｋ）とｅｊ（ｋ）の共分散、δはτ＝０のとき１、
τ≠０のとき０である。また、任意のｅｉ（ｋ）とｘｊ
（ｋ−θ）、（θ＝１、２、・・・）との共分散は０で
ある。

【００２５】データ処理装置６は、データｘ１（ｋ）、
ｘ２（ｋ）、ｘ３（ｋ）から次数ｐとパラメータを求
め、このようなＡＲモデルを作成する。まず、データｘ
ｉ（ｋ）、（ｉ＝１、２、３）から平均値の除去を行う
ために、平均値ｘｉ＊をデータごとに次式のように求め
る。

【００２６】

【数５】

【００２７】ここで、Ｎはデータ数であり（すなわち、
ｋ＝１、２・・・、Ｎ）、本実施例ではＮ＝２４０であ
る。そして、ｘｉ（ｋ）−ｘｉ＊、すなわちデータｘｉ
（ｋ）から平均値ｘｉ＊を減算して平均値を除去し、得
られた結果を新たなデータｘｉ（ｋ）とする。次いで、
任意のｘｉ、ｘｊ（ｉ、ｊ＝１、２、３）について相関
関数を次式のように求める。

【００２８】

【数６】

【００２９】ただし、λ＝０、１、・・・、Ｌであり、
またＣｉｊ（０）＝Ｃｊｉ（０）である。このＬはＮ／
５ｒ程度、本実施例では２Ｎ^1/2 ／ｒとしている。そし
て、式（７）によって求めた相関関数Ｃｉｊ（λ）を要
素として持つような３×３行列を次式のようにＣ［λ］
とする。

【００３０】

【数７】

【００３１】次に、次数をＭとしたときのＡＲモデルの
パラメータをＡ_M ［ｍ］（ｍ＝１、２、・・・、Ｍ）と
し、次式を適用してＡ_M ［ｍ］を計算する。

【００３２】

【数８】

【００３３】

【数９】

【００３４】

【数１０】

【００３５】 Ｄ_M ＝ｈ_M ｆ_M ^-1 ・・・（１２） Ｈ_M ＝^Tｈ_Mｄ_M ^-1 ・・・（１３） Ａ_M+1 ［ｍ］＝Ａ_M ［ｍ］−Ｄ_M Ｂ_M ［Ｍ＋１−ｍ］ （ただし、ｍ＝Ｍ＋１が成立する場合はＡ_M+1 ［ｍ］＝Ｄ_M ） ・・（１４） Ｂ_M+1 ［ｍ］＝Ｂ_M ［ｍ］−Ｈ_M Ａ_M ［Ｍ＋１−ｍ］ （ただし、ｍ＝Ｍ＋１が成立する場合はＢ_M+1 ［ｍ］＝Ｈ_M ） ・・（１５） ＡＩＣ_M ＝Ｎｌｏｇ（｜ｄ_M ｜）＋２Ｍｒ² ・・・（１６）

【００３６】式（９）〜（１５）の計算は全て３×３行
列に関するものであり、^TＣ［ｍ］、^Tｈ_MはそれぞれＣ
［ｍ］、ｈ_M の転置行列、ｆ_M ^-1 、ｄ_M ^-1 はｆ_M 、ｄ_M
の逆行列、｜ｄ_M ｜はｄ_M の行列式の値である。そし
て、式（９）〜（１６）の計算は、Ａ₀ ［ｎ］、Ｂ₀
［ｎ］（ただし、ｎ＝１、２、・・・、Ｌ）を零行列と
して、まず次数Ｍ＝０のときの計算を行う。

【００３７】すなわち、式（９）〜（１３）によりｄ
₀ 、ｈ₀ 、ｆ₀ 、Ｄ₀ 、Ｈ₀ が得られるので、式（１
４）、（１５）によりＡ₁ ［ｍ］、Ｂ₁ ［ｍ］が計算さ
れる。次いで、次数Ｍ＝１とし、Ａ₁ ［ｍ］、Ｂ₁
［ｍ］を使ってＡ₂ ［ｍ］、Ｂ₂［ｍ］を求める。以
降、同様にしてＭ＝Ｌ迄の計算を行い、情報量基準ＡＩ
Ｃ_M が最小となる次数Ｍをモデルの適切な次数として採
用する。

【００３８】こうして決定した次数ＭのパラメータＡ_M
［ｍ］ が式（１）、（３）に示したＡＲモデルのパラ
メータＡ［ｍ］となり、決定したＭにより次数ｐ＝Ｍと
なる。また、ＡＲモデルの残差項Ｅ［ｋ］は式（１）〜
（３）にデータｘ１、ｘ２、ｘ３、パラメータＡ［ｍ］
を代入することで求めることができる。以上のようにし
て空調システムのＡＲモデルが作成される。

【００３９】次に、データ処理装置６は、求めたＡＲモ
デルからサンプリング周期の妥当性を評価する（ステッ
プ１０５）。この評価基準としては、ＡＲモデルの次数
ｐと残差項Ｅ［ｋ］を用いる。まず、モデルの次数ｐと
しては３次又は４次を適当とし、これよりも次数ｐが低
いときにはサンプリング周期が長すぎるので短くし、逆
に次数ｐが高いときにはサンプリング周期が短すぎるの
で長くする。また、Ｅ［ｋ］の任意の要素ｅｉ、ｅｊ
（ｉ、ｊ＝１、２、３）について、共分散σijを求め、
共分散行列Ｅσを次式のように求める。

【００４０】

【数１１】

【００４１】この共分散行列Ｅσの対角要素（σ11、σ
22、σ33）以外の非対角要素が０．２以上の場合にはサ
ンプリング周期が長すぎるので短くし、逆に非対角要素
が０．１以下の場合にはサンプリング周期が短すぎるの
で長くする。このような評価基準によってサンプリング
周期の妥当性を評価し、妥当でない場合には再びステッ
プ１００に戻ってサンプリング周期を変更し、上記と同
様にデータ測定、ＡＲモデルの作成を行う。そして、サ
ンプリング周期が妥当という評価結果が出たときに、最
終的なＡＲモデルが完成する。

【００４２】次に、データ処理装置６は、こうして求め
たＡＲモデルから冷水バルブ１ａ用の入力データｘ１に
係る冷却系（冷水系）のモデル、蒸気バルブ１ｂ用の入
力データｘ２に係る加熱系（蒸気系）のモデルを以下の
ように作成する（ステップ１０６）。まず、式（１）か
ら温度データｘ３についての式を求めると次式となる。

【００４３】

【数１２】

【００４４】そして、式（１８）にｚ変換を行って変形
すると次式となる。 Ｕ３Ｘ３（ｚ）＝Ｕ１Ｘ１（ｚ）＋Ｕ２Ｘ２（ｚ） ・・・（１９） ここで、Ｘ１（ｚ）、Ｘ２（ｚ）、Ｘ３（ｚ）はそれぞ
れｘ１、ｘ２、ｘ３のｚ変換であり、またＵ１、Ｕ２、
Ｕ３は次式となる。 Ｕ１＝（Ｑ311 ｚ^p-1 ＋Ｑ312 ｚ^p-2 ＋・・・＋Ｑ31p ） ・・・（２０） Ｕ２＝（Ｑ321 ｚ^p-1 ＋Ｑ322 ｚ^p-2 ＋・・・＋Ｑ32p ） ・・・（２１） Ｕ３＝（ｚ^p −Ｐ331 ｚ^p-1 −Ｐ332 ｚ^p-2 −・・・−Ｐ33p ） ・（２２）

【００４５】ところで、上記で求めたＡＲモデルは、入
力となるホワイトノイズデータｘ１、ｘ２、出力となる
温度データｘ３の関係を包括するモデルであるが、ＡＲ
モデルは線形なシステムに適用したものであることか
ら、冷却系の入力データｘ１に係る離散時間系伝達関数
Ｄ１（ｚ）、加熱系の入力データｘ２に係る離散時間系
伝達関数Ｄ２（ｚ）を用いて空調システムの入出力関係
を次式のように記述することができる。 Ｘ３（ｚ）＝Ｄ１（ｚ）Ｘ１（ｚ）＋Ｄ２（ｚ）Ｘ２（ｚ） ・・・（２３）

【００４６】したがって、式（１９）〜（２３）によ
り、Ｄ１（ｚ）、Ｄ２（ｚ）を次式のように求めること
ができる。 Ｄ１（ｚ）＝Ｕ１／Ｕ３ ＝（Ｑ311 ｚ^p-1 ＋Ｑ312 ｚ^p-2 ＋・・・＋Ｑ31p ） ／（ｚ^p −Ｐ331 ｚ^p-1−Ｐ332 ｚ^p-2−・・・−Ｐ33p ） ・・・（２４） Ｄ２（ｚ）＝Ｕ２／Ｕ３ ＝（Ｑ321 ｚ^p-1 ＋Ｑ322 ｚ^p-2 ＋・・・＋Ｑ32p ） ／（ｚ^p −Ｐ331 ｚ^p-1 −Ｐ332 ｚ^p-2 −・・・−Ｐ33p ） ・・（２５）

【００４７】パラメータＱ311 〜Ｑ31p 、Ｑ321 〜Ｑ32
p 、Ｐ331 〜Ｐ33p はＡＲモデルのパラメータＡ［ｍ］
で得られているので、データ処理装置６は、式（２
４）、（２５）を用いて伝達関数Ｄ１（ｚ）、Ｄ２
（ｚ）を計算する。次いで、データ処理装置６は、得ら
れた離散時間系伝達関数Ｄ１（ｚ）、Ｄ２（ｚ）を連続
時間系伝達関数Ｇ１（ｓ）、Ｇ２（ｓ）にそれぞれ変換
する。

【００４８】 Ｇ１（ｓ）、Ｇ２（ｓ） ＝（ｂ1 ＋ｂ2 ｓ＋・・・＋ｂp ｓ^p-1 ） ／（１＋ａ1 ｓ＋ａ2 ｓ² ＋・・・＋ａp ｓ^p ） ・・・（２６） この計算は、まず離散時間系伝達関数Ｄ１（ｚ）、Ｄ２
（ｚ）の極をそれぞれ求め、極の形態（正の実数極、負
の実数極、複素極、重極）別に、あらかじめ導出してお
いた連続時間系との対応を表す式を解くことによって伝
達関数Ｇ１（ｓ）、Ｇ２（ｓ）のパラメータｂ1 〜ｂp
、ａ1 〜ａp を求める。

【００４９】こうして、２入力１出力系の入出力関係を
包括するＡＲモデルから冷却系のモデル（伝達関数Ｇ１
（ｓ））、加熱系のモデル（伝達関数Ｇ２（ｓ））を得
ることができる。次に、データ処理装置６は、例えば部
分モデルマッチング法（北森ほか：制御対象の部分的知
識に基づく制御系の設計手法、計測自動制御学会論文
集、15-4,549/555(1979)）を用いて、伝達関数Ｇ１
（ｓ）、Ｇ２（ｓ）からそれぞれ冷却系、加熱系のＰＩ
Ｄパラメータ（ゲイン、積分時間、微分時間）を決定す
る（ステップ１０７）。

【００５０】以上のようにして、空調システムにおける
入出力関係を表す２種類のモデルが作成され、これらの
モデルから２種類のＰＩＤパラメータが作成される。こ
れらのＰＩＤパラメータは、同一の外部環境下で得られ
たものなので、空調機の動作を協調させることが容易と
なる。

【００５１】すなわち、異なるＰＩＤパラメータを使用
して冷却系、加熱系をそれぞれ同時に動作させる場合に
は、上記で求めた２種類のパラメータが同一環境下で関
連しているため、冷却系、加熱系を協調動作させること
が容易となる。また、１種類のパラメータを使用して冷
却系、加熱系を同時に動作させる場合には、２種類のパ
ラメータから冷却系、加熱系のバランスを考慮した１種
類のパラメータを求めることができ、同様に協調動作を
行わせることができる。

【００５２】以上のようにして、空調システムにおける
入出力関係を表す２種類のモデルが作成され、これらの
モデルから２種類のＰＩＤパラメータが作成される。な
お、本実施例では、空調機に２種類の制御信号を与えて
空調制御を行わせることにより、空調システムに２種類
の入力を与え、空調システムから温度データを得ること
で、冷水系、加熱系の入出力関係を表す２種類のモデル
を同時に得ることができるが、２種類以上のモデルを得
ることもできる。

【００５３】例えば、本実施例の空調機に加湿制御を行
う空調手段を加え、この空調機に冷却、加熱、加湿とい
う３（これをαとする）種類の制御信号を与えて空調制
御を行わせることにより、空調システムにα種類の入力
を与える。そして、温度データの他に湿度データを測定
することで２（これをβとする）種類の出力を得る。こ
のような場合には、ＡＲモデルの次元をα＋βとし、こ
のＡＲモデルを上記と同様に作成することで、空調シス
テムの入出力関係を表すα×β種類のモデル（伝達関
数）を同時に作成することができる。

【００５４】

【発明の効果】本発明によれば、空調システムにα種類
の入力を与えてβ種類の出力を測定し、この入出力デー
タからＡＲモデルを作成することにより、空調システム
の入出力関係を表すα×β種類のモデルを作成すること
ができるので、これらのモデルによって空調システムの
特性を直接、かつ容易に把握することができ、システム
を再現することも容易となる。また、１回の測定でα×
β種類のモデルを同時に作成することができ、モデルご
とに測定を行う必要がなくなる。

【００５５】また、α×β種類のモデルよりα×β種類
のＰＩＤパラメータを作成することができ、これらのＰ
ＩＤパラメータが同一の外部環境下で得られたものなの
で、空調機の動作を協調させることが容易となる。

【００５６】また、モデリング装置を空調機、センサ、
Ａ／Ｄ変換器、Ｄ／Ａ変換器、データ処理装置から構成
することにより、空調システムの特性を記述するモデル
が得られるモデリング装置を簡単な構成で実現すること
ができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明の１実施例を示す空調システムのモデ
リング方法を説明するためのフローチャート図である。

【図２】 図１のモデリング方法で使用するモデリング
装置のブロックである。

【図３】 空調機のブロック図である。

【符号の説明】

１ａ…冷水バルブ、１ｂ…蒸気バルブ、２ａ…冷水コイ
ル、２ｂ…蒸気コイル、３…送風機、４…温度センサ、
５…Ａ／Ｄ変換器、６…データ処理装置、７…Ｄ／Ａ変
換器。

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 空調機にα種類の制御信号を与えて空調
   制御を行わせることにより、この空調機と外部環境を含
   む空調システムにα種類の入力を与えると共に、空調シ
   ステムのβ種類の出力を測定し、 制御信号のデータ及び測定した出力データに基づいて空
   調システムのＡＲモデルを作成し、 このＡＲモデルより空調システムにおける入出力関係を
   表すα×β種類のモデルを作成することを特徴とする空
   調システムのモデリング方法。
2. 【請求項２】 請求項１記載の空調システムのモデリン
   グ方法において、 前記α×β種類のモデルよりα×β種類のＰＩＤパラメ
   ータを作成することを特徴とする空調システムのモデリ
   ング方法。
3. 【請求項３】 制御信号に基づいて駆動されるα種類の
   空調手段を有する空調機と、 空調機と外部環境を含む空調システムのβ種類の出力を
   測定するセンサと、 このセンサの出力をディジタル信号に変換するＡ／Ｄ変
   換器と、 α種類の入力データをアナログ信号に変換して前記制御
   信号として空調機に出力するＤ／Ａ変換器と、 このＤ／Ａ変換器にα種類の入力データを出力すると共
   に、前記Ａ／Ｄ変換器から出力されたβ種類の出力デー
   タを受け取り、入力データ及び出力データに基づいて空
   調システムのＡＲモデルを作成し、このＡＲモデルより
   空調システムにおける入出力関係を表すα×β種類のモ
   デルを作成するデータ処理装置とを有することを特徴と
   する空調システムのモデリング装置。