JPH09113077A - 空気調和機 - Google Patents
空気調和機Info
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- JPH09113077A JPH09113077A JP26672595A JP26672595A JPH09113077A JP H09113077 A JPH09113077 A JP H09113077A JP 26672595 A JP26672595 A JP 26672595A JP 26672595 A JP26672595 A JP 26672595A JP H09113077 A JPH09113077 A JP H09113077A
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- refrigerant
- amount
- refrigerant amount
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Classifications
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F25—REFRIGERATION OR COOLING; COMBINED HEATING AND REFRIGERATION SYSTEMS; HEAT PUMP SYSTEMS; MANUFACTURE OR STORAGE OF ICE; LIQUEFACTION SOLIDIFICATION OF GASES
- F25B—REFRIGERATION MACHINES, PLANTS OR SYSTEMS; COMBINED HEATING AND REFRIGERATION SYSTEMS; HEAT PUMP SYSTEMS
- F25B2700/00—Sensing or detecting of parameters; Sensors therefor
- F25B2700/04—Refrigerant level
Abstract
(57)【要約】
【課題】 空気調和機において、通常の運転中において
も冷媒量が設置された環境に適切かどうかを通常運転中
にも判定できるようにすることを目的とする。 【解決手段】 ニューラルネットワークにより様々な運
転状態と冷媒量の関係を予め学習し、入力条件から運転
中の冷凍システムの冷媒量を推論するニューロ冷媒量推
論手段１３と、予め定められた基準冷媒量と推論された
冷媒量とを比較し、冷媒量の過不足判定を行う冷媒量過
不足判定手段１４とにより、通常運転中においても冷媒
の過不足判定が行えるのでサービス性がよく経年変化に
よる冷媒抜けにも対処できる。
も冷媒量が設置された環境に適切かどうかを通常運転中
にも判定できるようにすることを目的とする。 【解決手段】 ニューラルネットワークにより様々な運
転状態と冷媒量の関係を予め学習し、入力条件から運転
中の冷凍システムの冷媒量を推論するニューロ冷媒量推
論手段１３と、予め定められた基準冷媒量と推論された
冷媒量とを比較し、冷媒量の過不足判定を行う冷媒量過
不足判定手段１４とにより、通常運転中においても冷媒
の過不足判定が行えるのでサービス性がよく経年変化に
よる冷媒抜けにも対処できる。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、冷媒の過不足によ
る故障を防ぐ空気調和機に関するものである。
る故障を防ぐ空気調和機に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】近年、空気調和機は機器の高機能化が進
む一方、機器に故障が発生した場合に故障箇所の特定、
原因の追求に時間を有するため、保守点検を簡易にする
ために機器に自己診断機能を有するものが増加してき
た。その中で、冷媒漏れを検知する方法として、特開平
２−２４７４４２号公報で示されたものがある。
む一方、機器に故障が発生した場合に故障箇所の特定、
原因の追求に時間を有するため、保守点検を簡易にする
ために機器に自己診断機能を有するものが増加してき
た。その中で、冷媒漏れを検知する方法として、特開平
２−２４７４４２号公報で示されたものがある。
【０００３】特開平２−２４７４４２号公報に示された
ものは、試運転時に空気調和機の各部位を固定し、試運
転開始より所定時間経過後に圧縮機による吐出ガスの温
度が所定範囲にあるか否かを判断し、所定範囲外である
場合には冷媒漏れが生じているとして試運転が停止され
るとともにその旨を報知するようにしたものである。
ものは、試運転時に空気調和機の各部位を固定し、試運
転開始より所定時間経過後に圧縮機による吐出ガスの温
度が所定範囲にあるか否かを判断し、所定範囲外である
場合には冷媒漏れが生じているとして試運転が停止され
るとともにその旨を報知するようにしたものである。
【０００４】図１０に上記従来例の判定フローチャート
を示す。試運転ＳＷが入れられ試運転モードになったと
き圧縮機の運転周波数６０Ｈｚに固定し、ファン風量を
強風に、膨張弁開度を５０％、風向板を上吹きだしに固
定する。試運転時間がタイマにより所定時間ｔ行われた
後、吐出ガス温度を検知し、吐出ガス温度がある決まっ
た値（Ｔａ）より高いか、Ｔｂより低くなれば、運転を
停止し故障表示をするというものである。
を示す。試運転ＳＷが入れられ試運転モードになったと
き圧縮機の運転周波数６０Ｈｚに固定し、ファン風量を
強風に、膨張弁開度を５０％、風向板を上吹きだしに固
定する。試運転時間がタイマにより所定時間ｔ行われた
後、吐出ガス温度を検知し、吐出ガス温度がある決まっ
た値（Ｔａ）より高いか、Ｔｂより低くなれば、運転を
停止し故障表示をするというものである。
【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、各部位を固定して運転する試運転時のみ冷媒漏
れを判断しているために、設置時以外通常の空気調和機
の運転時には冷媒漏れが判定できないため経年変化によ
る冷媒抜けに対処できず、試運転時おいても冷媒量の過
不足判定をする際にある決まった時間を必要とするため
冷媒量の過不足判定に時間がかかる。
法では、各部位を固定して運転する試運転時のみ冷媒漏
れを判断しているために、設置時以外通常の空気調和機
の運転時には冷媒漏れが判定できないため経年変化によ
る冷媒抜けに対処できず、試運転時おいても冷媒量の過
不足判定をする際にある決まった時間を必要とするため
冷媒量の過不足判定に時間がかかる。
【０００６】また、冷媒量が不適切になったとき冷媒量
の調節ができないため、試運転モードでいちいち確認し
ながら冷媒量の調節を行う必要がある。
の調節ができないため、試運転モードでいちいち確認し
ながら冷媒量の調節を行う必要がある。
【０００７】また、冷媒抜けによる機器の故障を回避す
ることができず、通常運転時に冷媒量の過不足が生じ、
機器が故障してしまう。
ることができず、通常運転時に冷媒量の過不足が生じ、
機器が故障してしまう。
【０００８】また、空気調和機は様々な設置環境に設置
されるので、従来の方法であるようなある決まった吐出
ガス温度範囲で判断するといった基準点が一意に決まら
ず、正確さに欠ける。
されるので、従来の方法であるようなある決まった吐出
ガス温度範囲で判断するといった基準点が一意に決まら
ず、正確さに欠ける。
【０００９】本発明は上記従来の課題を解決するもの
で、空気調和機の通常の運転中においても、冷媒量の過
不足が生じていないかを短時間で判断できる空気調和機
を提供することを目的とする。
で、空気調和機の通常の運転中においても、冷媒量の過
不足が生じていないかを短時間で判断できる空気調和機
を提供することを目的とする。
【００１０】また本発明は、冷媒量の過不足が生じたと
き、追加すべき冷媒量を自動追加する空気調和機を提供
することを目的とする。
き、追加すべき冷媒量を自動追加する空気調和機を提供
することを目的とする。
【００１１】また本発明は、冷媒抜けによる機器の故障
を回避するように制御する空気調和機を提供することを
目的とする。
を回避するように制御する空気調和機を提供することを
目的とする。
【００１２】また本発明は、様々な設置環境での最適な
冷媒量を自動算出し、最適な冷媒量に対して封入されて
いる冷媒量が適切かどうかを自動判断する空気調和機を
提供することを目的とする。
冷媒量を自動算出し、最適な冷媒量に対して封入されて
いる冷媒量が適切かどうかを自動判断する空気調和機を
提供することを目的とする。
【００１３】
【課題を解決するための手段】この課題を解決するため
に本発明の空気調和機は、ニューラルネットワークによ
り様々な運転状態と冷媒量の関係を予め学習し、入力条
件から運転中の冷凍システムの冷媒量を推論するニュー
ロ冷媒量推論手段と、予め定められた基準冷媒量と前記
ニューロ冷媒量推論手段により推論された冷媒量とを比
較し、冷媒量の過不足判定を行う冷媒量過不足判定手段
とを備え、冷媒量が適切でないときには警告を発するよ
うにしたものである。
に本発明の空気調和機は、ニューラルネットワークによ
り様々な運転状態と冷媒量の関係を予め学習し、入力条
件から運転中の冷凍システムの冷媒量を推論するニュー
ロ冷媒量推論手段と、予め定められた基準冷媒量と前記
ニューロ冷媒量推論手段により推論された冷媒量とを比
較し、冷媒量の過不足判定を行う冷媒量過不足判定手段
とを備え、冷媒量が適切でないときには警告を発するよ
うにしたものである。
【００１４】これにより、通常運転中においても冷媒の
過不足判定が短時間で行えるのでサービス性がよく経年
変化による冷媒抜けにも対処できる。
過不足判定が短時間で行えるのでサービス性がよく経年
変化による冷媒抜けにも対処できる。
【００１５】
【発明の実施の形態】本発明の請求項１に記載の発明
は、圧縮機と電動膨張弁と熱交換器で構成される空気調
和機において、吐出圧力を検知する吐出圧力検知手段
と、吸入圧力を検知する吸入圧力検知手段と、熱交換器
温度を検知する熱交換器温度検知手段と、圧縮機や電動
膨張弁の制御量を検知する制御量検知手段と、ニューラ
ルネットワークにより様々な運転状態と冷媒量の関係を
予め学習し、入力条件から運転中の冷凍システムの冷媒
量を推論するニューロ冷媒量推論手段と、予め定められ
た基準冷媒量と前記ニューロ冷媒量推論手段により推論
された冷媒量とを比較し、冷媒量の過不足判定を行う冷
媒量過不足判定手段と、冷媒量が適切でないときには警
告を発する冷媒量警告手段を備えたものであり、通常運
転時にも短時間で冷媒量の過不足判定ができるため、経
年変化による冷媒抜けにも対処でき、サービス性が向上
するという作用を有する。
は、圧縮機と電動膨張弁と熱交換器で構成される空気調
和機において、吐出圧力を検知する吐出圧力検知手段
と、吸入圧力を検知する吸入圧力検知手段と、熱交換器
温度を検知する熱交換器温度検知手段と、圧縮機や電動
膨張弁の制御量を検知する制御量検知手段と、ニューラ
ルネットワークにより様々な運転状態と冷媒量の関係を
予め学習し、入力条件から運転中の冷凍システムの冷媒
量を推論するニューロ冷媒量推論手段と、予め定められ
た基準冷媒量と前記ニューロ冷媒量推論手段により推論
された冷媒量とを比較し、冷媒量の過不足判定を行う冷
媒量過不足判定手段と、冷媒量が適切でないときには警
告を発する冷媒量警告手段を備えたものであり、通常運
転時にも短時間で冷媒量の過不足判定ができるため、経
年変化による冷媒抜けにも対処でき、サービス性が向上
するという作用を有する。
【００１６】本発明の請求項２に記載の発明は、ニュー
ロ冷媒量推論手段により推論された冷媒量が不足してい
るときには冷媒を追加し、冷媒が不足しているときには
冷媒を蓄える冷媒量調整手段を備えたものであり、冷媒
量を調節できるので経年変化による冷媒蒸発による冷媒
抜けが発生したときに、追加充填の作業手間がなくなり
サービス性はさらに向上するという作用を有する。
ロ冷媒量推論手段により推論された冷媒量が不足してい
るときには冷媒を追加し、冷媒が不足しているときには
冷媒を蓄える冷媒量調整手段を備えたものであり、冷媒
量を調節できるので経年変化による冷媒蒸発による冷媒
抜けが発生したときに、追加充填の作業手間がなくなり
サービス性はさらに向上するという作用を有する。
【００１７】本発明の請求項３に記載の発明は、ニュー
ロ冷媒量推論手段により推論された冷媒量が減少したと
きには、冷媒循環量を少なくするように制御アクチュエ
ータを調節する冷媒量対応制御手段を備えたものであ
り、冷媒量が少なくなってきても冷媒循環量を減らすた
め、特別な部品を追加しなくても冷媒量の減少による機
器の故障を回避させることができるので信頼性が向上す
るという作用を有する。
ロ冷媒量推論手段により推論された冷媒量が減少したと
きには、冷媒循環量を少なくするように制御アクチュエ
ータを調節する冷媒量対応制御手段を備えたものであ
り、冷媒量が少なくなってきても冷媒循環量を減らすた
め、特別な部品を追加しなくても冷媒量の減少による機
器の故障を回避させることができるので信頼性が向上す
るという作用を有する。
【００１８】本発明の請求項４に記載の発明は、空調機
の設置環境を検知する設置環境検知手段と設置環境に応
じて冷凍システムの基準冷媒量を算出する基準冷媒量算
出手段を備えたものであり、設置される様々な条件下に
おいても基準冷媒量を自動的に算出するので、充填する
冷媒量の計算をいちいちする必要がなく、またより正確
な冷媒量の過不足判定ができるためサービス性がさらに
向上し、空気調和機の能力を最大限に引き出すことが可
能になるという作用を有する。
の設置環境を検知する設置環境検知手段と設置環境に応
じて冷凍システムの基準冷媒量を算出する基準冷媒量算
出手段を備えたものであり、設置される様々な条件下に
おいても基準冷媒量を自動的に算出するので、充填する
冷媒量の計算をいちいちする必要がなく、またより正確
な冷媒量の過不足判定ができるためサービス性がさらに
向上し、空気調和機の能力を最大限に引き出すことが可
能になるという作用を有する。
【００１９】以下、本発明の実施の形態について、図１
から図９を用いて説明する。 （実施の形態１）図１は本実施例の概略構成図である。
図１において、１は圧縮機、２は四方弁、３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、４は電動膨張弁、５は室外熱交換器であり、
７は室内送風機、８は室外送風機でこれらを環状に連接
して冷凍サイクルを構成している。
から図９を用いて説明する。 （実施の形態１）図１は本実施例の概略構成図である。
図１において、１は圧縮機、２は四方弁、３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、４は電動膨張弁、５は室外熱交換器であり、
７は室内送風機、８は室外送風機でこれらを環状に連接
して冷凍サイクルを構成している。
【００２０】図２は本実施例の空気調和機の機能ブロッ
ク図である。６は制御量検知手段で、圧縮機１の圧縮機
容量（周波数）、電動膨張弁４の開度及び室内送風機７
と室外送風機８の制御量を検知する。９は室内熱交換器
温度検知手段、１０は室外熱交換器温度検知手段でそれ
ぞれ室内及び室外の熱交換器温度を検知する。１１及び
１２は圧縮機１で圧縮される前後の冷媒の圧力を検知す
る吐出圧力検知手段と吸入圧力検知手段である。１３は
ニューロ冷媒量推論手段で、制御量検知手段６で得られ
る制御量と、室内熱交換器温度検知手段９、室外熱交換
器温度検知手段１０、吐出圧力検知手段１１、吸入圧力
検知手段１２で得られる室内熱交換器温度、室外熱交換
器温度、吐出圧力、吸入圧力と冷媒量の関係を発明者が
数多くの実験データをもとにニューラルネットを用いて
予め学習し、現運転中の冷凍サイクルの冷媒量を推論す
る。１４は推論された冷媒量と予め計算された基準冷媒
量との比較を行う冷媒量過不足判定手段である。冷媒量
警告１５は冷媒量過不足判定手段１４で冷媒量が不足し
ている或いは超過であると判定したときに、使用者に警
告を発するものである。
ク図である。６は制御量検知手段で、圧縮機１の圧縮機
容量（周波数）、電動膨張弁４の開度及び室内送風機７
と室外送風機８の制御量を検知する。９は室内熱交換器
温度検知手段、１０は室外熱交換器温度検知手段でそれ
ぞれ室内及び室外の熱交換器温度を検知する。１１及び
１２は圧縮機１で圧縮される前後の冷媒の圧力を検知す
る吐出圧力検知手段と吸入圧力検知手段である。１３は
ニューロ冷媒量推論手段で、制御量検知手段６で得られ
る制御量と、室内熱交換器温度検知手段９、室外熱交換
器温度検知手段１０、吐出圧力検知手段１１、吸入圧力
検知手段１２で得られる室内熱交換器温度、室外熱交換
器温度、吐出圧力、吸入圧力と冷媒量の関係を発明者が
数多くの実験データをもとにニューラルネットを用いて
予め学習し、現運転中の冷凍サイクルの冷媒量を推論す
る。１４は推論された冷媒量と予め計算された基準冷媒
量との比較を行う冷媒量過不足判定手段である。冷媒量
警告１５は冷媒量過不足判定手段１４で冷媒量が不足し
ている或いは超過であると判定したときに、使用者に警
告を発するものである。
【００２１】以上の構成の空気調和機の制御装置の動作
例について図面を基に説明する。図３は、ニューロ冷媒
量推論手段１３のニューラルネット構成図である。
例について図面を基に説明する。図３は、ニューロ冷媒
量推論手段１３のニューラルネット構成図である。
【００２２】図３に示すようにニューロ冷媒量推論手段
１３は入力相、中間層、出力相の３相の階層型ニューラ
ルネットにより構成され、入力相には現運転中の室内熱
交換器温度、室外熱交換器温度、吐出圧力、吸入圧力及
び制御量を正規量子化した数値（０〜１）が入力され
る。各ニューロンの結合度（重み係数）は、バックプロ
パゲーション（誤差逆伝搬）法を用いて発明者が様々な
パターンでの実データに基づき学習させ決定する。これ
により現運転中状態における冷媒量が推論される。
１３は入力相、中間層、出力相の３相の階層型ニューラ
ルネットにより構成され、入力相には現運転中の室内熱
交換器温度、室外熱交換器温度、吐出圧力、吸入圧力及
び制御量を正規量子化した数値（０〜１）が入力され
る。各ニューロンの結合度（重み係数）は、バックプロ
パゲーション（誤差逆伝搬）法を用いて発明者が様々な
パターンでの実データに基づき学習させ決定する。これ
により現運転中状態における冷媒量が推論される。
【００２３】図４は本実施例におけるフローチャートで
ある。まずステップ１で、現運転中の機器の室内熱交換
器温度、室外熱交換器温度、吐出圧力、吸入圧力及び制
御量検知手段６により検知された現運転中の制御量を正
規量子化する（ステップ２）。正規量子化された数値は
ニューロ冷媒量推論手段１３に入力され（ステップ
３）、該空気調和機が設置されたときに設計者が予め計
算した基準冷媒量との比較を行う（ステップ４）。ここ
で比較された冷媒量が適切でないときには、冷媒量警告
手段１５により、冷媒量過不足の表示を行い（ステップ
５）、使用者に点検を促す。
ある。まずステップ１で、現運転中の機器の室内熱交換
器温度、室外熱交換器温度、吐出圧力、吸入圧力及び制
御量検知手段６により検知された現運転中の制御量を正
規量子化する（ステップ２）。正規量子化された数値は
ニューロ冷媒量推論手段１３に入力され（ステップ
３）、該空気調和機が設置されたときに設計者が予め計
算した基準冷媒量との比較を行う（ステップ４）。ここ
で比較された冷媒量が適切でないときには、冷媒量警告
手段１５により、冷媒量過不足の表示を行い（ステップ
５）、使用者に点検を促す。
【００２４】このことにより、通常運転時にも短時間で
冷媒量の過不足判定ができるため、経年変化による冷媒
抜けにも対処できるのでサービス性が向上する。
冷媒量の過不足判定ができるため、経年変化による冷媒
抜けにも対処できるのでサービス性が向上する。
【００２５】（実施の形態２）図５は本実施例の機能ブ
ロック図である。実施の形態１と同様のものについては
同符号を付け、説明を割愛する。
ロック図である。実施の形態１と同様のものについては
同符号を付け、説明を割愛する。
【００２６】冷媒量過不足判定手段１４で冷媒量が適切
か否かが判断され、判断された結果に応じて冷媒量調節
手段１６は冷媒を適量補充或いは蓄積を行う。
か否かが判断され、判断された結果に応じて冷媒量調節
手段１６は冷媒を適量補充或いは蓄積を行う。
【００２７】図６は本実施例における空気調和機の概略
構成図である。通常運転時においては、冷媒量調節手段
１６は冷媒蓄積漕１７及び冷媒量調整入力弁１８及び出
力弁１９により成り立っており、冷媒量過不足判定手段
１４により冷媒量が適切であると判定されたときには冷
媒量調整入力弁１８及び出力弁１９を閉じておく。冷媒
量過不足判定手段１４により冷媒量が不足であると判定
されたとき冷媒量調整出力弁１９を開けておく、空調負
荷の増大により冷媒が足りなくなったとき冷媒量調整出
力弁を通じて冷凍サイクル内に冷媒が追加される。冷媒
量過不足判定手段１４により冷媒量が適量であると判断
されれば冷媒量調整出力弁１９を閉じる。同じく冷媒量
過不足判定手段１４により冷媒量が過剰であると判断さ
れたときは、冷媒量調整入力弁１８を開け、冷媒量の蓄
積を行い、適量になったと判断されると弁を閉じる。
構成図である。通常運転時においては、冷媒量調節手段
１６は冷媒蓄積漕１７及び冷媒量調整入力弁１８及び出
力弁１９により成り立っており、冷媒量過不足判定手段
１４により冷媒量が適切であると判定されたときには冷
媒量調整入力弁１８及び出力弁１９を閉じておく。冷媒
量過不足判定手段１４により冷媒量が不足であると判定
されたとき冷媒量調整出力弁１９を開けておく、空調負
荷の増大により冷媒が足りなくなったとき冷媒量調整出
力弁を通じて冷凍サイクル内に冷媒が追加される。冷媒
量過不足判定手段１４により冷媒量が適量であると判断
されれば冷媒量調整出力弁１９を閉じる。同じく冷媒量
過不足判定手段１４により冷媒量が過剰であると判断さ
れたときは、冷媒量調整入力弁１８を開け、冷媒量の蓄
積を行い、適量になったと判断されると弁を閉じる。
【００２８】以上のように、冷媒量調整手段１６により
冷媒量を調節できるので経年変化による冷媒蒸発による
冷媒抜けが発生したときに、追加充填の作業手間がなく
なりサービス性はさらに向上する （実施の形態３）図７は本実施例の機能ブロック図であ
る。実施の形態１と同様のものについては同符号を付
け、説明を割愛する。
冷媒量を調節できるので経年変化による冷媒蒸発による
冷媒抜けが発生したときに、追加充填の作業手間がなく
なりサービス性はさらに向上する （実施の形態３）図７は本実施例の機能ブロック図であ
る。実施の形態１と同様のものについては同符号を付
け、説明を割愛する。
【００２９】２０は冷媒量対応制御手段で、冷媒量過不
足判定手段１４で冷媒量が不足していると判断されたと
き、圧縮機１の圧縮機容量（周波数）、電動膨張弁４の
開度及び室内送風機７と室外送風機８の制御量を冷媒循
環量が少なくてすむように制御する。
足判定手段１４で冷媒量が不足していると判断されたと
き、圧縮機１の圧縮機容量（周波数）、電動膨張弁４の
開度及び室内送風機７と室外送風機８の制御量を冷媒循
環量が少なくてすむように制御する。
【００３０】図８は、本実施例における制御フローチャ
ートである。まずステップ１で、冷媒量過不足判定手段
１４で冷媒量が不足していると判断された場合、冷媒量
対応制御手段２０は制御量検知手段６で検知される制御
量を検知し（ステップ２）、軽負荷状態でないと判断し
た場合、制御目標値を下方修正し（ステップ３）、現在
の冷媒量で最適の運転パターンを予め実験で求めておい
た運転テーブルの中から選択する（ステップ４）。ステ
ップ５では選択された運転パターンによりアクチュエー
タ（圧縮機１、室内送風機７、室外送風機８、電動膨張
弁４）を制御し、冷凍サイクルの冷媒循環量を減らすこ
とにより不足状態でも運転を継続できるようにする。こ
のため、冷媒量が少なくなってきても冷媒循環量を減ら
すため、特別な部品を追加しなくても冷媒量の減少によ
る機器の故障を回避させることができる。
ートである。まずステップ１で、冷媒量過不足判定手段
１４で冷媒量が不足していると判断された場合、冷媒量
対応制御手段２０は制御量検知手段６で検知される制御
量を検知し（ステップ２）、軽負荷状態でないと判断し
た場合、制御目標値を下方修正し（ステップ３）、現在
の冷媒量で最適の運転パターンを予め実験で求めておい
た運転テーブルの中から選択する（ステップ４）。ステ
ップ５では選択された運転パターンによりアクチュエー
タ（圧縮機１、室内送風機７、室外送風機８、電動膨張
弁４）を制御し、冷凍サイクルの冷媒循環量を減らすこ
とにより不足状態でも運転を継続できるようにする。こ
のため、冷媒量が少なくなってきても冷媒循環量を減ら
すため、特別な部品を追加しなくても冷媒量の減少によ
る機器の故障を回避させることができる。
【００３１】（実施の形態４）図９は本実施例の機能ブ
ロック図である。実施の形態１と同様のものについては
同符号を付け、説明を割愛する。
ロック図である。実施の形態１と同様のものについては
同符号を付け、説明を割愛する。
【００３２】２１は基準冷媒量算出手段で、該空気調和
機の設置環境を検知する設置環境検知手段２２で検知さ
れた設置環境に応じて該空気調和機の基準冷媒量を算出
する。
機の設置環境を検知する設置環境検知手段２２で検知さ
れた設置環境に応じて該空気調和機の基準冷媒量を算出
する。
【００３３】基準冷媒量は、基準冷媒量算出手段２１に
より数１に示すように設置環境検知手段２２で検知され
た設置環境の各要素パラメータ（（環境要素）ｘで表
す）と制御量パラメータ（（制御要素）ｘで表す）の一
次結合の式で表現される。
より数１に示すように設置環境検知手段２２で検知され
た設置環境の各要素パラメータ（（環境要素）ｘで表
す）と制御量パラメータ（（制御要素）ｘで表す）の一
次結合の式で表現される。
【００３４】
【数１】
【００３５】ここでＡｘ，Ｂｘは実験より求めた係数で
ある。またＣは補正項である。これにより、基準冷媒量
を自動的に算出するので、充填する冷媒量の計算をいち
いちする必要がなく、またより正確な冷媒量の過不足判
定ができるためサービス性が飛躍的に向上し、空気調和
機の能力を最大限に引き出すことが可能になる。なお、
基準冷媒量の計算をニューラルネットを用いて算出する
ようにしても何ら支障ない。
ある。またＣは補正項である。これにより、基準冷媒量
を自動的に算出するので、充填する冷媒量の計算をいち
いちする必要がなく、またより正確な冷媒量の過不足判
定ができるためサービス性が飛躍的に向上し、空気調和
機の能力を最大限に引き出すことが可能になる。なお、
基準冷媒量の計算をニューラルネットを用いて算出する
ようにしても何ら支障ない。
【００３６】
【発明の効果】以上のように本発明によれば、ニューラ
ルネットワークにより様々な運転状態と冷媒量の関係を
予め学習し、入力条件から運転中の冷凍システムの冷媒
量を推論するニューロ冷媒量推論手段と、推論された冷
媒量に基づき過不足判定を行う冷媒量過不足判定手段を
備えているので、通常運転時にも冷媒量の過不足判定が
短時間でできるため、経年変化による冷媒抜けにも対処
できるのでサービス性が向上するという有利な効果が得
られる。
ルネットワークにより様々な運転状態と冷媒量の関係を
予め学習し、入力条件から運転中の冷凍システムの冷媒
量を推論するニューロ冷媒量推論手段と、推論された冷
媒量に基づき過不足判定を行う冷媒量過不足判定手段を
備えているので、通常運転時にも冷媒量の過不足判定が
短時間でできるため、経年変化による冷媒抜けにも対処
できるのでサービス性が向上するという有利な効果が得
られる。
【００３７】また、前記ニューロ冷媒量推論手段により
推論された冷媒量が不足しているときには冷媒を追加
し、冷媒が不足しているときには冷媒を蓄える冷媒量調
整手段を備えているので、冷媒量を調節できるので経年
変化による冷媒蒸発による冷媒抜けが発生したときに、
追加充填の作業手間がなくなりサービス性はさらに向上
するという有利な効果が得られる。
推論された冷媒量が不足しているときには冷媒を追加
し、冷媒が不足しているときには冷媒を蓄える冷媒量調
整手段を備えているので、冷媒量を調節できるので経年
変化による冷媒蒸発による冷媒抜けが発生したときに、
追加充填の作業手間がなくなりサービス性はさらに向上
するという有利な効果が得られる。
【００３８】また、前記ニューロ冷媒量推論手段により
推論された冷媒量が減少したときには、冷媒循環量を少
なくするように制御アクチュエータを調節する冷媒量対
応制御手段を備えているので、冷媒量が少なくなってき
ても冷媒循環量を減らすため、特別な部品を追加しなく
ても冷媒量の減少による機器の故障を回避させることが
でき、信頼性が向上するという有利な効果が得られる。
推論された冷媒量が減少したときには、冷媒循環量を少
なくするように制御アクチュエータを調節する冷媒量対
応制御手段を備えているので、冷媒量が少なくなってき
ても冷媒循環量を減らすため、特別な部品を追加しなく
ても冷媒量の減少による機器の故障を回避させることが
でき、信頼性が向上するという有利な効果が得られる。
【００３９】また、空調機の設置環境を検知する設置環
境検知手段と設置環境に応じて冷凍システムの基準冷媒
量を算出する基準冷媒量算出手段を備えているので、充
填する冷媒量の計算をいちいちする必要がなく、またよ
り正確な冷媒量の過不足判定ができるためサービス性が
さらに向上し、空気調和機の能力を最大限に引き出すこ
とが可能になるという有利な効果が得られる。
境検知手段と設置環境に応じて冷凍システムの基準冷媒
量を算出する基準冷媒量算出手段を備えているので、充
填する冷媒量の計算をいちいちする必要がなく、またよ
り正確な冷媒量の過不足判定ができるためサービス性が
さらに向上し、空気調和機の能力を最大限に引き出すこ
とが可能になるという有利な効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施形態１による空気調和機の概略構
成図
成図
【図２】同実施形態による機能ブロック図
【図３】同実施形態によるニューラルネット構成図
【図４】同実施形態によるフローチャート
【図５】本発明の実施形態２による機能ブロック図
【図６】同実施形態による空気調和機の概略構成図
【図７】本発明の実施形態３による機能ブロック図
【図８】同実施形態による制御フローチャート
【図９】本発明の実施形態４による機能ブロック図
【図１０】従来例の判定フローチャート
【符号の説明】 ６ 制御量検知手段 ９ 室内熱交換器温度検知手段 １０ 室外熱交換器温度検知手段 １１ 吐出圧力検知手段 １２ 吸入圧力検知手段 １３ ニューロ冷媒量推論手段 １４ 冷媒量過不足判定手段 １６ 冷媒量調節手段 ２０ 冷媒量対応制御手段 ２１ 基準冷媒量算出手段 ２２ 設置環境検知手段
Claims (4)
- 【請求項１】 圧縮機と電動膨張弁と熱交換器で構成さ
れる空気調和機において、吐出圧力を検知する吐出圧力
検知手段と、吸入圧力を検知する吸入圧力検知手段と、
熱交換器温度を検知する熱交換器温度検知手段と、圧縮
機や電動膨張弁の制御量を検知する制御量検知手段と、
ニューラルネットワークにより様々な運転状態と冷媒量
の関係を予め学習し、入力条件から運転中の冷凍システ
ムの冷媒量を推論するニューロ冷媒量推論手段と、予め
定められた基準冷媒量と前記ニューロ冷媒量推論手段に
より推論された冷媒量とを比較し、冷媒量の過不足判定
を行う冷媒量過不足判定手段と、冷媒量が適切でないと
きには警告を発するように冷媒量警告手段を備えた空気
調和機。 - 【請求項２】 ニューロ冷媒量推論手段により推論され
た冷媒量が不足しているときには冷媒を追加し、冷媒が
不足しているときには冷媒を蓄える冷媒量調整手段を備
えた請求項１記載の空気調和機。 - 【請求項３】 ニューロ冷媒量推論手段により推論され
た冷媒量が減少したときには、冷媒循環量を少なくする
ように制御アクチュエータを調節する冷媒量対応制御手
段を備えた請求項１記載の空気調和機。 - 【請求項４】 空調機の設置環境を検知する設置環境検
知手段と、設置環境量に応じて冷凍システムの基準冷媒
量を算出する基準冷媒量算出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 |
|---|---|---|---|
| JP26672595A JPH09113077A (ja) | 1995-10-16 | 1995-10-16 | 空気調和機 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP26672595A JPH09113077A (ja) | 1995-10-16 | 1995-10-16 | 空気調和機 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09113077A true JPH09113077A (ja) | 1997-05-02 |
Family
ID=17434822
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP26672595A Pending JPH09113077A (ja) | 1995-10-16 | 1995-10-16 | 空気調和機 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH09113077A (ja) |
Cited By (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH1183246A (ja) * | 1997-06-06 | 1999-03-26 | Carrier Corp | 冷媒充てん量を監視する方法 |
| EP0883047B1 (en) * | 1997-06-06 | 2002-11-13 | Carrier Corporation | System for monitoring expansion valve |
| JP2005291702A (ja) * | 2005-07-07 | 2005-10-20 | Mitsubishi Electric Corp | 冷凍サイクル監視システム |
| JP2005345096A (ja) * | 2005-07-07 | 2005-12-15 | Mitsubishi Electric Corp | 冷凍サイクル装置および冷凍サイクル監視システム |
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| WO2008042472A2 (en) * | 2006-05-31 | 2008-04-10 | Honeywell International Inc. | Neural network based refrigerant charge detection algorithm for vapor compression systems |
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| JP2008249234A (ja) * | 2007-03-30 | 2008-10-16 | Mitsubishi Electric Corp | 冷凍サイクル装置の故障診断装置及びそれを搭載した冷凍サイクル装置 |
| US7558700B2 (en) | 2004-01-21 | 2009-07-07 | Mitsubishi Denki Kabushiki Kaisha | Equipment diagnosis device, refrigerating cycle apparatus, fluid circuit diagnosis method, equipment monitoring system, and refrigerating cycle monitoring system |
| JP2011085390A (ja) * | 2005-10-25 | 2011-04-28 | Mitsubishi Electric Corp | 空気調和装置 |
| CN103743174A (zh) * | 2013-12-26 | 2014-04-23 | 柳州职业技术学院 | 基于神经网络的车用空调控制系统方法 |
-
1995
- 1995-10-16 JP JP26672595A patent/JPH09113077A/ja active Pending
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