JPH09159328A

JPH09159328A - 空気調和機の除霜制御装置

Info

Publication number: JPH09159328A
Application number: JP31778395A
Authority: JP
Inventors: Katsuhiko Fujiwara; 克彦藤原
Original assignee: Matsushita Electric Industrial Co Ltd
Current assignee: Panasonic Holdings Corp
Priority date: 1995-12-06
Filing date: 1995-12-06
Publication date: 1997-06-20

Abstract

(57)【要約】【課題】空気調和機の除霜運転時における消費電力量
低減、快適性向上。【解決手段】室外熱交換器温度、室内空気吸込温度、
外気温度およびインバータ方式圧縮機の運転周波数、並
びに室内側熱交換器送風機風量および室外側熱交換器送
風機風量の少なくとも一つを入力とし、圧縮機の目標積
算運転時間を出力とする制御規則部１７と、目標圧縮機
積算運転時間と現在の圧縮機積算運転時間からを室内送
風機、室外送風機、四方弁、電磁開閉弁、減圧装置、圧
縮機の少なくとも一つを制御する除霜制御部１９を有す
る空気調和機の除霜制御装置。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、室内側熱交換器、
室外側熱交換器、減圧装置、四方弁および圧縮機等を冷
媒配管により環状に接続する空気調和機の除霜制御装置
に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来、空気調和機においては室内側熱交
換器、室外側熱交換器、減圧装置、四方弁および圧縮機
を冷媒配管により接続しているが、このような空気調和
機の除霜制御は、一般に室外熱交換器温度検出方式によ
って行われている。その具体例は、空気調和機を運転し
ある設定時間経過後、室外熱交換器の温度を測定しある
設定温度より低い場合、室外熱交換器に霜が付いている
と判断し、室内送風機、室外送風機、四方弁、電磁開閉
弁、減圧装置、圧縮機の少なくとも一つを制御し、除霜
制御を行うものである。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来例
の場合は、除霜制御に使用する空気調和機の運転時間や
室外熱交換器の温度が運転条件や負荷に関係なく一律で
あるため、実使用状態において室外熱交換器の着霜量に
差が発生し除霜時間に大小が生ずる。一般に、室外熱交
換器の設定温度は、高い周波数で圧縮機が運転された場
合に最適になるよう調整されている。そのため、低い周
波数で運転する場合には、室外熱交換器温度が高いた
め、なかなか除霜運転に入らず室外熱交換器の着霜量が
多く除霜時間が非常に長くなり、成績係数の低下および
室温降下による快適性の悪化等の課題を有していた。

【０００４】

【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
の本発明の技術的手段は、室内側熱交換器と室外側熱交
換器とインバータ方式圧縮機と四方弁と減圧器を有する
空気調和機において、室外熱交換器温度、室内空気吸込
温度、外気温度およびインバータ方式圧縮機の運転周波
数、並びに室内側熱交換器送風機風量および室外側熱交
換器送風機風量の少なくとも一つを入力とし、除霜運転
に入る圧縮機の目標積算運転時間を出力とする制御規則
部と、上記目標圧縮機積算運転時間と現在の積算運転時
間から室内送風機、室外送風機、四方弁、電磁開閉弁、
減圧装置、圧縮機等の少なくとも一つを制御する除霜制
御部を有し、上記制御規則部が入力に対し、負荷が変動
しても常に除霜運転時のヒートポンプの成績係数を最大
にするような除霜運転に入る圧縮機積算運転時間を出力
する制御規則を有する空気調和機の除霜制御装置であ
る。

【０００５】また、本発明は、制御規則部が、ニューラ
ルネットワークで構成されたものである。

【０００６】また、本発明は、制御規則部が、ニューラ
ルネットワークの学習結果を、入力条件を段階分けし、
その段階毎に出力を定めたテーブルで構成されたもので
ある。

【０００７】また、本発明は、制御規則部のテーブル
が、圧縮機の運転周波数毎に定められた除霜運転に入る
基準圧縮機積算運転時間に対するシフト量で構成された
ものである。

【０００８】また、本発明は、制御規則部の入力に、室
外空気の湿度を加えたものである。

【０００９】

【発明の実施の形態】上記技術手段による作用は、以下
の通りである。

【００１０】すなわち、室外熱交換器温度、室内空気吸
込温度、外気温度およびインバータ方式圧縮機の運転周
波数、並びに室内あるいは室外側熱交換器送風機風量か
ら空気調和機の室外熱交換器の着霜量を推定し、負荷や
運転状態が変動しても常に除霜時のヒートポンプの成績
係数が最大となるような除霜運転に入る圧縮機の目標積
算運転時間を出力し、この目標積算運転時間を超えた場
合に、室内送風機、室外送風機、四方弁、電磁開閉弁、
減圧装置、圧縮機の少なくとも一つを制御する除霜制御
を行う。また、除霜条件下の冷凍サイクルの実験データ
もしくは冷凍サイクルの数値解析結果から得られた除霜
時の冷凍サイクルの成績係数が最大となる入出力の組み
合わせをもとに、ニューラルネットワークを用いて学習
を行った結果のパラメータに基づき、除霜を必要とする
条件下の任意の入力条件に対してヒートポンプの成績係
数が最大となる除霜運転に入る圧縮機の積算運転時間を
出力し、この積算運転時間を超えた場合除霜制御を行
う。

【００１１】また、ニューラルネットワークの学習結果
を、入力条件を段階分けし、その段階毎に出力を定めた
ルックアップテーブルにより、除霜を必要とする条件下
の任意の入力条件に対してヒートポンプの成績係数が最
大となる除霜運転に入る圧縮機の積算運転時間を出力
し、この積算運転時間を超えた場合除霜制御を行う。

【００１２】また、ルックアップテーブルに基づき、圧
縮機の運転周波数毎に定められた基準圧縮機積算運転時
間をシフトすることにより、除霜を必要とする条件下の
任意の入力条件に対してヒートポンプの成績係数が最大
となる除霜運転に入る圧縮機の積算運転時間を出力し、
この積算運転時間を超えた場合除霜制御を行う。

【００１３】さらに、室外熱交換器温度、室内空気吸込
温度、外気温度およびインバータ方式圧縮機の運転周波
数、室内あるいは室外側熱交換器送風機風量に加えて室
外空気の湿度から空気調和機の着霜量を推定し、負荷が
変動しても常にヒートポンプの成績係数が最大となるよ
うな除霜運転に入る圧縮機の積算運転時間を出力し、こ
の積算運転時間を超えた場合除霜制御を行う。

【００１４】

【実施例】以下、本発明の実施例について、図面を参照
しながら説明する。図１は本発明の第１の実施例におけ
る空気調和機の除霜制御装置のブロック図である。図１
において１０は室内空気吸込温度、１１は外気温度、１
２は室内側熱交換器送風機風量すなわち室内ファンタッ
プ、１３は室外側熱交換器送風機風量すなわち室外ファ
ンタップ、１４はインバータ方式圧縮機の運転周波数、
１５は室外熱交換器温度、１７は制御規則部、１９は除
霜制御部、２１は室内送風機、２２は室外送風機、２３
は四方弁である。

【００１５】本発明の第１の実施例においては、室内空
気吸込温度１０、外気温度１１、室内側熱交換器送風機
風量１２、室外側熱交換器送風機風量１３、運転周波数
１４、室外熱交換器温度１５の信号をもとに制御規則部
１６が、上記１０から１５の入力に応じて空気調和機の
着霜量に対して圧縮機の最適な目標積算運転時間１８を
出力する。除霜制御部１９は圧縮機の現在積算時間１６
と目標積算時間１８の大小を比較し、現在積算時間１６
が目標積算時間１８よりも大きい場合には制御信号２０
を送信し四方弁２３を冷房運転側へ切り換えるととも
に、室内送風機２１と室外送風機２２を停止し室外熱交
換器へ温度の高い冷媒ガスを流すことにより室外熱交換
器に付いた霜を溶かす。また、室外熱交換器に付いた霜
を融解した後室外熱交換器温度１５がある設定温度以上
になった場合、除霜制御部１９からの制御信号により四
方弁２３を暖房運転側へ切り換えるとともに、室内送風
機２１と室外送風機２２を運転することで、除霜運転か
ら通常の暖房運転へ復帰させる。

【００１６】以上のようにすることにより、空気調和機
の負荷や運転状態に対して室外熱交換器の最適着霜量で
除霜運転を入れることができ、結果として除霜時のヒー
トポンプの成績係数を最大にするような運転状態を維持
することが可能となり、さらに除霜時間の均一化を図る
ことができ、空気調和機の消費電力低減、快適性の向上
を図ることができる。

【００１７】次に、図２（ａ）、図２（ｂ）、図３によ
り、本発明の第２の実施例について説明する。第２の実
施例は、図１における制御規則部がニューラルネットワ
ークで構成されるものであるが、図２（ａ）は、ニュー
ラルネットの学習方法を、図２（ｂ）は、ニューラルネ
ットワークによる推測方法を示すブロック図であり、図
３は、ある条件運転における空気調和機の室外熱交換器
着霜量、圧縮機積算運転時間と成績係数の関係を示すグ
ラフである。図３に示すように、空気調和機の成績係数
３１は室外熱交換器着霜量３２に対してある一点におい
て最大値を持つことがわかる。この点がすなわち成績係
数が最大となる点であり、除霜運転を入れる最適な着霜
量３３である。また、図３は、室外熱交換器着霜量３２
と圧縮機積算運転時間３４の関係を示しているが、圧縮
機積算運転時間３４は室外熱交換器着霜量３２に対して
単調増加する特性となっており、従って最適着霜量３３
における圧縮機積算運転時間、すなわち最適圧縮機積算
運転時間３５が各運転条件に対してただ１つ存在する。
図３に示されている関係を求めるためには、室外熱交換
器着霜量３２と成績係数３１あるいは圧縮機積算運転時
間３４との特性が既知である必要があるが、この関係
は、制御を行なう空気調和機における実験データもしく
は冷凍サイクルの数値解析結果から得ることができる。
冷凍サイクルの数値解析手法としては各種の方法がある
が、たとえば冷凍サイクルの定常運転時のバランス点を
導出する手法（参考文献：福島ら「空調用冷凍装置のサ
イクルシミュレーション」冷凍第５２巻第５９３号
ｐ３０１〜３１４（１９７７年））等を用いることがで
きる。

【００１８】次に、最適圧縮機積算時間３５のニューラ
ルネットへの学習方法について図２（ａ）に基づいて説
明する。図２（ａ）において、４１は学習用入力条件
で、例えば、室外熱交換器温度、室内空気吸込温度、外
気温度、室内側熱交換器送風機風量、室外側熱交換器送
風機風量、インバータ方式圧縮機の運転周波数の６つの
入力である。４２は、前記冷凍サイクルの数値解析結果
から得られる学習用入力条件４１の時の最適圧縮機積算
運転時間である。４３はニューラルネットワークであ
り、４４は学習時に学習結果として得られる重み（パラ
メータ）である。ニューラルネットワーク４３による学
習とは、学習用入力条件４１に対して、教師データとし
て与えられる最適圧縮機積算運転時間４２を出力するよ
うに、重み４４を調整することでなされる。この過程が
学習であるが、ニューラルネットの学習アルゴリズム
は、各種の方法があるが、例えばバックプロパゲーショ
ンのアルゴリズム（参考文献：ラメルハート、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．Ｅ
ａｎｄＭｃｃｌｅｌｌａｎｄ，ｊ．ｌ（Ｅｄｓ．），
ＰａｒａｌｌｅｌＤｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，Ｅｘｐｌｏｒａｔｉｏｎｉｎ
ｔｈｅｍｉｃｒｏｓｔｒｕｃｔｕｒｅｏｆＣｏ
ｇｎｉｔｉｏｎ．Ｖｏｌ．１．２ＭＩＴＰｒｅｓｓ，Ｃａｍｍｂｒｉｄｇｅ（１９８
６）｝により、最降下法等によって最適解を求める。そ
して、これらのアルゴリズムにより十分に学習用入力条
件４１に対し最適圧縮機積算運転時間４２に近い出力を
得られるようになった状態のネットワークの重み４４を
用いて、未知の入力に対する最適圧縮機積算運転時間を
推定する。

【００１９】次に、図２（ｂ）に基づいてニューラルネ
ットを用いた最適圧縮機積算運転時間の推測方法を説明
する。４５は負荷に関する推測用入力条件であり、４６
は推測用入力条件に対し最適圧縮機積算運転時間の推測
を行った結果である目標圧縮機積算運転時間である。以
上の構成で推測の方法について説明する。学習が学習用
入力条件４１と最適圧縮機積算運転時間４２の１セット
のデータを制御エリア内の複数のサンプリング点に対し
データを用意し、ニューラルネットワーク４３を用いて
学習を行ったのに対し、推測過程では学習時のサンプリ
ング点の間の入力条件に対しても出力を得るデータの補
間を行う。具体的には制御エリア内の任意の入力条件に
対しニューラルネットワーク４３とそこに組み込まれて
いる重み４４を用いて、フォワード計算を行い、出力で
ある目標圧縮機積算運転時間４６を得る。以上のように
学習を行ったニューラルネットワークを図１の制御器側
部１７とすることにより、現在圧縮機積算運転時間は空
気調和機の負荷に対して、常に除霜が入る時の着霜量が
最適になるような圧縮機積算運転時間に維持され、結果
としては除霜時のヒートポンプの成績係数を最大にする
ような運転状態を維持することが可能となり、空気調和
機の消費電力低減、快適性の向上を図ることができる。
さらに、ニューラルネットワークを用いることにより、
非線形制御が可能となり、より精度の高い空気調和機の
除霜制御が実現できる。

【００２０】次に、図４、図５（ａ）、図５（ｂ）、図
６により、第３の実施例について説明する。図４は本発
明の第３の実施例のブロック図であり、５０は室内空気
吸込温度、５１は外気温度、５２は室内側熱交換器送風
機風量すなわち室内ファンタップ、５３は室外側熱交換
器送風機風量すなわち室外ファンタップ、５４はインバ
ータ方式圧縮機の運転周波数、５５は室外熱交換器温
度、５７はルックアップテーブル、５９は除霜制御部、
６１は室内送風機、６２は室外送風機、６３は四方弁で
ある。

【００２１】次に、図５（ａ）および図５（ｂ）によ
り、図４のルックアップテーブルの作成方法について説
明する。図５（ａ）はニューラルネットワークを用いて
ルックアップテーブルの基データを作成する方法を示す
ブロック図である。７１は制御エリア全体の入力条件
で、例えば、室外熱交換器温度、室内空気吸込温度、外
気温度、室内側熱交換器送風機風量、室外側熱交換器送
風機風量、インバータ方式圧縮機の運転周波数の６つ要
素を入力とし、各入力要素に対し、離散値をとる入力要
素はその全組み合わせを、連続値をとる入力要素は、十
分小さな刻み幅で刻んだ入力値のデータを用意する。７
２は制御エリア全体の入力条件７１に対し、重み４４が
組み込まれたニューラルネットワーク４３を用いてフォ
ワード計算を行い、除霜運転に入る最適圧縮機積算運転
時間を推測した結果である制御エリア全体の最適圧縮機
積算運転時間である。このような構成によりルックアッ
プテーブルの基データを作成する。

【００２２】次に、図５（ｂ）は、図５（ａ）に示す制
御エリア全体の入力条件７１に対する最適圧縮機積算運
転時間７２を用いてテーブルを作る構成を示す図であ
る。７３は図５（ａ）の制御エリア全体の入力条件７１
と制御エリア全体の最適圧縮機積算運転時間７２を合わ
せた制御エリア全体の最適圧縮機積算運転時間入出力デ
ータ、７４は量子化手段、７５はルックアップテーブル
である。このような構成で、量子化手段７４は、制御エ
リア全体の最適圧縮機積算運転時間入出力データ７３に
対して、入力空間をある幅を持った刻みで段階分けし、
各段階毎の代表値を求める。代表値の求め方は、各段階
間の最適圧縮機積算運転時間入出力データ全部の平均を
用いることもできるし、使用頻度などで重み付けした値
を用いることもできる。この代表値がルックアップテー
ブル７５のテーブル値となる。図６はルックアップテー
ブル７８の一実施例を示し、室外熱交換器温度Ｔｅｌ〜
Ｔｅｋ、室内空気吸込温度Ｔｉｌ〜Ｔｉｌ、外気温度Ｔ
ｏｌ〜Ｔｏｍ、室内側熱交換器送風機風量Ｑｉｌ〜Ｑｉ
ｎ、室外側熱交換器送風機風量Ｑｏｌ〜Ｑｏｐ、運転周
波数Ｆｌ〜Ｆｑが書き込まれることとなる。

【００２３】以上に述べたように、本実施例によれば、
入力に対しニューラルネットワークから除霜運転に入る
最適圧縮機積算運転時間を推測する部分をルックアップ
テーブルに置き換えることによって制御装置を簡単に実
現することができる。

【００２４】また、図７に示すように、図１の制御規則
部１７のルックアップテーブルを圧縮機の運転周波数毎
に定められた基準圧縮機積算運転時間テーブルと、室外
熱交換器温度、室内空気吸込温度、外気温度、室内側熱
交換器送風機風量、室外側熱交換器送風機風量、運転周
波数毎に定められたシフト量テーブルで構成し、基準圧
縮機積算運転時間とシフト量を加算することにより除霜
運転に入る最適圧縮機積算運転時間を決定する。このよ
うにすることにより、空気調和機の電子制御装置の記憶
装置の容量削減が可能となる。

【００２５】更に、図１における、室内空気吸込温度１
０、外気温度１１、室内側熱交換器送風機風量１２、室
外側熱交換器送風機風量１３、運転周波数１４、室外熱
交換器温度１５に加えて、室外空気の湿度の信号をもと
に制御規則部１７が、上記１０から１５の入力に応じて
空気調和機の負荷に対して除霜運転に入る最適な目標圧
縮機積算運転時間１８を出力する。制御規則部１７の入
力に湿度を加えることにより、蒸発器として動作してい
る熱交換器すなわち、暖房時の室外熱交換器における空
気中の水の潜熱による熱交換が空気調和機の着霜量に及
ぼす影響も考慮されるため、より高精度の制御が可能と
なる。

【００２６】

【発明の効果】以上説明したように、本発明による空気
調和機の除霜制御装置によれば、空気調和機運転時の負
荷に対して、常に除霜が入る時の着霜量が最適になるよ
うに圧縮機積算運転時間に維持され、結果として除霜時
のヒートポンプの成績係数を最大にするような運転状態
を維持することが可能となり、空気調和機の消費電力低
減、快適性向上が可能となる。

【００２７】また、ニューラルネットワークを用いるこ
とにより、非線形制御が可能となり、より精度の高い空
気調和機の除霜制御が実現できる。

【００２８】また、入力に対しニューラルネットワーク
から除霜運転に入る最適圧縮機積算時間を推測する部分
をルックアップテーブルに置き換えることによって制御
装置を簡単にかつ安価に実現することができる。

【００２９】また、ルックアップテーブルを圧縮機の運
転周波数毎に定められた基準圧縮機積算時間と、室外熱
交換器温度、室内空気吸込温度、外気温度、室内側熱交
換器送風機風量、室外側熱交換器送風機風量、運転周波
数毎に定められたシフト量テーブルで構成し、基準圧縮
機積算運転時間とシフト量を加算することにより除霜運
転に入る最適圧縮機積算運転時間を決定すれば、空気調
和機の電子制御装置の記憶装置の容量削減が可能とな
る。

【００３０】更に、室外熱交換器温度、室内空気吸込温
度、外気温度、室内側熱交換器送風機風量、室外側熱交
換器送風機風量、運転周波数に加えて、室外空気の湿度
の信号をもとに、空気調和機の負荷に対して最適な目標
圧縮機積算運転時間を決定することにより、蒸発器とし
て動作している熱交換器すなわち、室外熱交換器におけ
る空気中の水の潜熱による熱交換が空気調和機の着霜量
に及ぼす影響も考慮されるため、より高精度の制御が可
能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１実施例における空気調和機の除霜
制御装置のブロック図

【図２】（ａ）ニューラルネットワークによる学習方法
を示すブロック図（ｂ）ニューラルネットワークによる推測方法を示すブ
ロック図

【図３】空気調和機の着霜量、圧縮機積算運転時間と成
績係数の関係を示すグラフ

【図４】本発明の第３実施例における空気調和機の除霜
制御装置のブロック図

【図５】（ａ）ルックアップテーブルの基データの作成
方法を示すブロック図（ｂ）ルックアップテーブルの作成方法を示すブロック
図

【図６】本発明の第３実施例におけるルックアップテー
ブルの実施例を示す説明図

【図７】本発明におけるルックアップテーブルの実施例
を示す説明図

【符号の説明】

１０、５０室内空気吸込温度１１、５１外気温度１２、５２室内側熱交換器送風機風量１３、５３室外側熱交換器送風機風量１４、５４運転周波数１５、５５室外熱交換器温度１６、５６現在圧縮機積算運転時間１７制御規則部１８、５８目標圧縮機積算運転時間１９、５９除霜制御部２０、６０制御信号２１、６１室内送風機２２、６２室外送風機２３、６３四方弁３１成績係数３２着霜量３３最適着霜量３４圧縮機積算運転時間５６ルックアップテーブル

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】室内側熱交換器と室外側熱交換器と圧縮
機と電動式膨張弁を有する空気調和機において、室内空
気吸込温度、外気温度および圧縮機の運転周波数、並び
に室内側熱交換器送風機風量および室外側熱交換器送風
機風量、室外熱交換器温度の少なくとも一つを入力と
し、前記圧縮機の目標積算運転時間を出力とする制御規
則部と、前記目標積算運転時間と現在の積算運転時間か
ら四方弁、室内側送風機、室外送風機、電磁開閉弁、減
圧装置、前記圧縮機の少なくとも一つを制御する除霜制
御部を有し、前記制御規則部が入力に対し、負荷が変動
しても常に除霜運転時のヒートポンプの成績係数を最大
にするような除霜運転に入る圧縮機積算運転時間を出力
する制御規則部を有することを特徴とする空気調和機の
除霜制御装置。
【請求項２】制御規則部がニューラルネットワークで
構成されると共に、前記ニューラルネットワークが複数
の冷凍サイクルの実験データもしくは冷凍サイクルの数
値解析結果から得られた冷凍サイクルの成績係数が最大
となる入出力の組み合わせをもとに、前記ニューラルネ
ットワークを用いて学習を行った結果のパラメータを有
し、任意の入力条件に対して除霜運転時のヒートポンプ
の成績係数が最大となる除霜運転に入る圧縮機の積算運
転時間を出力することを特徴とする請求項１記載の空気
調和機の除霜制御装置。
【請求項３】制御規則部がニューラルネットワークの
学習結果を、入力条件を段階分けし、その段階毎に出力
を定めたルックアップテーブルであることを特徴とする
請求項１または２記載の空気調和機の除霜制御装置。
【請求項４】制御規則部のルックアップテーブルが、
圧縮機の運転周波数毎に定められた基準圧縮機積算時間
に対するシフト量であることを特徴とする請求項１から
３いずれか１項に記載の空気調和機の除霜制御装置。
【請求項５】制御規則部の入力に、室外空気の湿度を
加えたことを特徴とする請求項１から４いずれか１項に
記載の空気調和機の除霜制御装置。