JPH0942783A - 空気調和機の膨張弁制御装置 - Google Patents
空気調和機の膨張弁制御装置Info
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- JPH0942783A JPH0942783A JP19457395A JP19457395A JPH0942783A JP H0942783 A JPH0942783 A JP H0942783A JP 19457395 A JP19457395 A JP 19457395A JP 19457395 A JP19457395 A JP 19457395A JP H0942783 A JPH0942783 A JP H0942783A
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- temperature
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- air
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 空気調和機の消費電力量低減、快適性向上。
【構成】 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、圧縮機の目標吐出温度を出力とする制御
規則部と、上記目標吐出温度と現在の吐出温度から膨張
弁開度を制御する開度制御部を有する空気調和機の膨張
弁制御装置。
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、圧縮機の目標吐出温度を出力とする制御
規則部と、上記目標吐出温度と現在の吐出温度から膨張
弁開度を制御する開度制御部を有する空気調和機の膨張
弁制御装置。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、室内側熱交換器と室外
側熱交換器とを接続する冷媒配管に、膨張機構として電
動式膨張弁を有する空気調和機の膨張弁制御装置に関す
るものである。
側熱交換器とを接続する冷媒配管に、膨張機構として電
動式膨張弁を有する空気調和機の膨張弁制御装置に関す
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
換器と室外側熱交換器とを接続する冷媒配管に、膨張機
構として電動式膨張弁が介接されているが、このような
電動式膨張弁の開度制御は、一般に過熱度制御方式によ
って行われている。その具体例は特開昭６０−１３３２
６９号公報に記載されているように、キャピラリーチュ
ーブを介設したインジェクション配管とサーミスタを専
用に設けることにより蒸発圧力相当飽和温度を測定し、
さらに蒸発器出口ガス温度をサーミスタを用いて測定
し、これらの温度差を過熱度として、これを設定値に維
持すべく電動式膨張弁を制御している。
換器と室外側熱交換器とを接続する冷媒配管に、膨張機
構として電動式膨張弁が介接されているが、このような
電動式膨張弁の開度制御は、一般に過熱度制御方式によ
って行われている。その具体例は特開昭６０−１３３２
６９号公報に記載されているように、キャピラリーチュ
ーブを介設したインジェクション配管とサーミスタを専
用に設けることにより蒸発圧力相当飽和温度を測定し、
さらに蒸発器出口ガス温度をサーミスタを用いて測定
し、これらの温度差を過熱度として、これを設定値に維
持すべく電動式膨張弁を制御している。
【０００３】また、第２の従来例として、近年、特開昭
６２−２９９６６０号公報に示されており、図８はその
発明の空気調和機における電動式膨張弁の開度制御の機
能ブロック図であり、図９は空気調和機の冷媒回路図で
ある。この発明の空気調和機は圧縮機１０１と室内熱交
換器１０６と室外熱交換器１０４とを冷媒循環可能に接
続し、上記室内熱交換器１０６と室外熱交換器１０４と
を接続する液管１１２に電動式膨張弁１１３を介設した
空気調和機であって、室内側の温度を検出する第１温度
検出手段１１４と室外側の温度を検出する第２温度検出
手段１１５とを設けると共に、上記第１第２温度検出手
段１１４、１１５の検出温度差に基づいて上記電動式膨
張弁１１３の開度を制御する制御手段１１６を設けてい
る。また、図１０から図１２には、条件データ記憶部１
２２に格納されているデータテーブルを模式的に示して
おり、図１０は横軸に外気温度と室内温度との差の絶対
値△Ｔ、縦軸に電動式膨張弁の弁開度をとり、上記外気
温度を媒介変数として、暖房運転時における適性弁開度
を求めるグラフである。図１１は暖房運転時においてフ
ァンタップがＨ（強風）とＬ（弱風）とにおける外気温
度と補正係数Ｃ１の関係、図１２はインバータ周波数を
変えた場合の外気温と補正係数Ｃ２の関係を示してい
る。上記各グラフより、例えば暖房運転時には、図１０
で求められる弁開度に、図１１および図１２で得られる
補正係数Ｃ１，Ｃ２をそれぞれ乗じて、最終弁開度が決
定されるのである。以上のようにして、負荷変動に応じ
て冷媒流通量を増減するために電動式膨張弁の開度制御
を行い、冷凍能力の向上を図るものである。なお、冷房
運転時においても同様である。
６２−２９９６６０号公報に示されており、図８はその
発明の空気調和機における電動式膨張弁の開度制御の機
能ブロック図であり、図９は空気調和機の冷媒回路図で
ある。この発明の空気調和機は圧縮機１０１と室内熱交
換器１０６と室外熱交換器１０４とを冷媒循環可能に接
続し、上記室内熱交換器１０６と室外熱交換器１０４と
を接続する液管１１２に電動式膨張弁１１３を介設した
空気調和機であって、室内側の温度を検出する第１温度
検出手段１１４と室外側の温度を検出する第２温度検出
手段１１５とを設けると共に、上記第１第２温度検出手
段１１４、１１５の検出温度差に基づいて上記電動式膨
張弁１１３の開度を制御する制御手段１１６を設けてい
る。また、図１０から図１２には、条件データ記憶部１
２２に格納されているデータテーブルを模式的に示して
おり、図１０は横軸に外気温度と室内温度との差の絶対
値△Ｔ、縦軸に電動式膨張弁の弁開度をとり、上記外気
温度を媒介変数として、暖房運転時における適性弁開度
を求めるグラフである。図１１は暖房運転時においてフ
ァンタップがＨ（強風）とＬ（弱風）とにおける外気温
度と補正係数Ｃ１の関係、図１２はインバータ周波数を
変えた場合の外気温と補正係数Ｃ２の関係を示してい
る。上記各グラフより、例えば暖房運転時には、図１０
で求められる弁開度に、図１１および図１２で得られる
補正係数Ｃ１，Ｃ２をそれぞれ乗じて、最終弁開度が決
定されるのである。以上のようにして、負荷変動に応じ
て冷媒流通量を増減するために電動式膨張弁の開度制御
を行い、冷凍能力の向上を図るものである。なお、冷房
運転時においても同様である。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、第１の
従来例の場合は、キャピラリーチューブを介設したイン
ジェクション配管を専用に設ける必要があり、さらに測
温用のサーミスタ等の測温センサーを必要とし、従って
電動式膨張弁を用いた空気調和機は高価でかつ小型の空
気調和機には適さないものであった。さらに、インジェ
クション配管を通して冷媒をバイパスさせるために、冷
凍能力の低下を招いていた。
従来例の場合は、キャピラリーチューブを介設したイン
ジェクション配管を専用に設ける必要があり、さらに測
温用のサーミスタ等の測温センサーを必要とし、従って
電動式膨張弁を用いた空気調和機は高価でかつ小型の空
気調和機には適さないものであった。さらに、インジェ
クション配管を通して冷媒をバイパスさせるために、冷
凍能力の低下を招いていた。
【０００５】また、第２の従来例の場合は、負荷変動に
応じて最終弁開度が決定されパルス出力により開度設定
を行うものであるが、電動式膨張弁は内部構造体の寸法
ばらつきによる流量ばらつきにより最適な流量に設定す
ることは非常に困難であり、また、この流量ばらつきを
小さくしようとすると、電動式膨張弁の内部構造体の加
工精度を向上させる必要があり、電動式膨張弁自体が高
価になってしまうといった問題があった。また、近年に
おいては、セパレート型空気調和機の空気調和機室外機
の運転時の騒音低減のため、圧縮機の運転周波数や使用
者の好みに応じて室外ファン速も変更可能なものとなっ
ているが、この室外ファン速による負荷変動に対応する
ことは不可能であり、冷凍能力の向上は困難である。さ
らに、第２の従来例の場合、図１０から図１２に示すよ
うに、制御の出力である弁開度は外気温度と室内温度と
の差の絶対値△Ｔ、ファンタップ、インバータ周波数に
対して線形関係があるとして決定される。すなわち、△
Ｔ、ファンタップ、インバータ周波数は各々独立して、
最適な弁開度を決定している。しかしながら、実際の空
気調和機の冷媒回路においては制御の出力である最適な
弁開度と制御の入力である外気温度と室内温度との温度
差△Ｔ、ファンタップ、インバータ周波数との関係は非
線形であり、第２の従来例の手法では最適な弁開度を決
定することは困難であるという問題があった。
応じて最終弁開度が決定されパルス出力により開度設定
を行うものであるが、電動式膨張弁は内部構造体の寸法
ばらつきによる流量ばらつきにより最適な流量に設定す
ることは非常に困難であり、また、この流量ばらつきを
小さくしようとすると、電動式膨張弁の内部構造体の加
工精度を向上させる必要があり、電動式膨張弁自体が高
価になってしまうといった問題があった。また、近年に
おいては、セパレート型空気調和機の空気調和機室外機
の運転時の騒音低減のため、圧縮機の運転周波数や使用
者の好みに応じて室外ファン速も変更可能なものとなっ
ているが、この室外ファン速による負荷変動に対応する
ことは不可能であり、冷凍能力の向上は困難である。さ
らに、第２の従来例の場合、図１０から図１２に示すよ
うに、制御の出力である弁開度は外気温度と室内温度と
の差の絶対値△Ｔ、ファンタップ、インバータ周波数に
対して線形関係があるとして決定される。すなわち、△
Ｔ、ファンタップ、インバータ周波数は各々独立して、
最適な弁開度を決定している。しかしながら、実際の空
気調和機の冷媒回路においては制御の出力である最適な
弁開度と制御の入力である外気温度と室内温度との温度
差△Ｔ、ファンタップ、インバータ周波数との関係は非
線形であり、第２の従来例の手法では最適な弁開度を決
定することは困難であるという問題があった。
【０００６】本発明は、このような従来の問題を解決す
るものであり、負荷変動に応じて電動式膨張弁の開度を
最適制御し、空気調和機の冷凍能力、効率の向上を目的
とするものである。
るものであり、負荷変動に応じて電動式膨張弁の開度を
最適制御し、空気調和機の冷凍能力、効率の向上を目的
とするものである。
【０００７】
【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
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、圧縮機の目標吐出温度を出力と
する制御規則部と、上記目標吐出温度と現在の吐出温度
から膨張弁開度を制御する開度制御部を有し、上記規則
制御部が入力に対し、負荷が変動しても常に冷凍サイク
ルあるいはヒートポンプの成績係数を最大にするような
吐出温度を出力する制御規則を有する空気調和機の膨張
弁制御装置である。
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
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、圧縮機の目標吐出温度を出力と
する制御規則部と、上記目標吐出温度と現在の吐出温度
から膨張弁開度を制御する開度制御部を有し、上記規則
制御部が入力に対し、負荷が変動しても常に冷凍サイク
ルあるいはヒートポンプの成績係数を最大にするような
吐出温度を出力する制御規則を有する空気調和機の膨張
弁制御装置である。
【０００８】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。
ルネットワークで構成されたものである。
【０００９】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。
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。
【００１０】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基準吐出温度に
対するシフト量で構成されたものである。
が、圧縮機の運転周波数毎に定められた基準吐出温度に
対するシフト量で構成されたものである。
【００１１】また、本発明は、制御規則部の入力に、室
内空気の湿度あるいは室外空気の温度を加えたものであ
る。
内空気の湿度あるいは室外空気の温度を加えたものであ
る。
【００１２】
【作用】上記技術的手段による作用は、以下の通りであ
る。
る。
【００１３】すなわち、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負荷
を推定し、負荷が変動しても常に冷凍サイクルあるいは
ヒートポンプの成績係数が最大となるような圧縮機の吐
出温度を出力し、さらにこの吐出温度となるように、膨
張弁の開度制御を行う。
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負荷
を推定し、負荷が変動しても常に冷凍サイクルあるいは
ヒートポンプの成績係数が最大となるような圧縮機の吐
出温度を出力し、さらにこの吐出温度となるように、膨
張弁の開度制御を行う。
【００１４】また、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合せをもとに、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、任意の入力条件に対して冷凍サイクル
あるいはヒートポンプの成績係数が最大となる圧縮機の
吐出温度を出力し、さらにこの温度となるように、膨張
弁の開度制御を行う。
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合せをもとに、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、任意の入力条件に対して冷凍サイクル
あるいはヒートポンプの成績係数が最大となる圧縮機の
吐出温度を出力し、さらにこの温度となるように、膨張
弁の開度制御を行う。
【００１５】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、任意の入力条件に対して
冷凍サイクルあるいはヒートポンプの成績係数が最大と
なる圧縮機の吐出温度を出力し、さらにこの温度となる
ように、膨張弁の開度制御を行う。
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、任意の入力条件に対して
冷凍サイクルあるいはヒートポンプの成績係数が最大と
なる圧縮機の吐出温度を出力し、さらにこの温度となる
ように、膨張弁の開度制御を行う。
【００１６】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吐出温度をシフト
することにより、任意の入力条件に対して冷凍サイクル
あるいはヒートポンプの成績係数が最大となる圧縮機の
吐出温度を出力し、さらにこの温度となるように、膨張
弁の開度制御を行う。
縮機の運転周波数毎に定められた基準吐出温度をシフト
することにより、任意の入力条件に対して冷凍サイクル
あるいはヒートポンプの成績係数が最大となる圧縮機の
吐出温度を出力し、さらにこの温度となるように、膨張
弁の開度制御を行う。
【００１７】さらに、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内あるいは室外空気
の湿度から空気調和機の負荷を推定し、負荷が変動して
も常に冷凍サイクルあるいはヒートポンプの成績係数が
最大となるような圧縮機の吐出温度を出力し、さらにこ
の吐出温度となるように、膨張弁の開度制御を行う。
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内あるいは室外空気
の湿度から空気調和機の負荷を推定し、負荷が変動して
も常に冷凍サイクルあるいはヒートポンプの成績係数が
最大となるような圧縮機の吐出温度を出力し、さらにこ
の吐出温度となるように、膨張弁の開度制御を行う。
【００１８】
【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
る空気調和機の膨張弁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、
１２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、１６は制御規則部、１８は開度制御部、２０は電動
式膨張弁である。
しながら説明する。図１は本発明の第１の実施例におけ
る空気調和機の膨張弁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、
１２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、１６は制御規則部、１８は開度制御部、２０は電動
式膨張弁である。
【００１９】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あるいは室外側熱交換器送風機風量１３、運転
周波数１４の信号をもとに制御規則部１６が、上記１０
から１４の入力に応じて空気調和機の負荷に対して最適
な目標吐出温度１７を出力する。開度制御部１８は現在
吐出温度（圧縮機の吐出ガス温度）１５と目標吐出温度
１７の大小を比較し、現在吐出温度１５が目標吐出温度
１７よりも高い場合には制御信号１９を送信し電動式膨
張弁２０の開度を大として吐出温度が低くなるように制
御し、一方現在吐出温度１５が目標吐出温度１７よりも
低い場合には、電動式膨張弁２０の開度を小とし、吐出
温度が高くなるように制御する。このように、現在吐出
温度１５と目標吐出温度１７が等しくなるように制御す
る。
気吸込温度１０、外気温度１１、室内側熱交換器送風機
風量１２あるいは室外側熱交換器送風機風量１３、運転
周波数１４の信号をもとに制御規則部１６が、上記１０
から１４の入力に応じて空気調和機の負荷に対して最適
な目標吐出温度１７を出力する。開度制御部１８は現在
吐出温度（圧縮機の吐出ガス温度）１５と目標吐出温度
１７の大小を比較し、現在吐出温度１５が目標吐出温度
１７よりも高い場合には制御信号１９を送信し電動式膨
張弁２０の開度を大として吐出温度が低くなるように制
御し、一方現在吐出温度１５が目標吐出温度１７よりも
低い場合には、電動式膨張弁２０の開度を小とし、吐出
温度が高くなるように制御する。このように、現在吐出
温度１５と目標吐出温度１７が等しくなるように制御す
る。
【００２０】以上のようにすることにより、現在吐出温
度１５は空気調和機の負荷に対して最適な吐出温度に維
持され、結果として冷凍サイクルあるいはヒートポンプ
の成結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。
度１５は空気調和機の負荷に対して最適な吐出温度に維
持され、結果として冷凍サイクルあるいはヒートポンプ
の成結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。
【００２１】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、ある運転条件における空気調和機の電動式膨張弁
開度と成績係数の関係を示すグラフである。図３におい
て、空気調和機の成績係数３１は電動式膨張弁開度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、電動
式膨張弁の最適開度３３である。また、図３は電動式膨
張弁開度３２と吐出温度３４の関係を示しているが、吐
出温度３４は電動式膨張弁開度３２に対して単調減少す
る特性となっており、従って最適開度３３における吐出
温度、すなわち最適吐出温度３５が各運転条件に対して
ただ一つ存在する。図３に示されている関係を求めるた
めには、電動式膨張弁開度３２と成績係数３１あるいは
吐出温度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。
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、ある運転条件における空気調和機の電動式膨張弁
開度と成績係数の関係を示すグラフである。図３におい
て、空気調和機の成績係数３１は電動式膨張弁開度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、電動
式膨張弁の最適開度３３である。また、図３は電動式膨
張弁開度３２と吐出温度３４の関係を示しているが、吐
出温度３４は電動式膨張弁開度３２に対して単調減少す
る特性となっており、従って最適開度３３における吐出
温度、すなわち最適吐出温度３５が各運転条件に対して
ただ一つ存在する。図３に示されている関係を求めるた
めには、電動式膨張弁開度３２と成績係数３１あるいは
吐出温度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。
【００２２】次に、最適吐出温度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５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の時の最適吐出温度である。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吐出温度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 and Mcclella
nd,J.L.(Eds.),Parallel Distributed Processing,Expl
oration in the Microstructure of Cognition.Vol.1.2
MIT Press,Cammbridge(1986)}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に対し最適吐出温度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吐出温度
を推測する。
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５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の時の最適吐出温度である。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吐出温度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 and Mcclella
nd,J.L.(Eds.),Parallel Distributed Processing,Expl
oration in the Microstructure of Cognition.Vol.1.2
MIT Press,Cammbridge(1986)}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に対し最適吐出温度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吐出温度
を推測する。
【００２３】次に、図２（ｂ）に基づいてニューラルネ
ットを用いた最適吐出温度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、最適吐出温度の推測を行った結果である
目標吐出温度である。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と最適吐出温度４
２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、出力である目標吐出温度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の制御規
則部１６とすることにより、現在吐出温度は空気調和機
の負荷に対して、常に最適な吐出温度に維持され、結果
として冷凍サイクルあるいは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
空気調和機の膨張弁制御が実現できる。
ットを用いた最適吐出温度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、最適吐出温度の推測を行った結果である
目標吐出温度である。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と最適吐出温度４
２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、出力である目標吐出温度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の制御規
則部１６とすることにより、現在吐出温度は空気調和機
の負荷に対して、常に最適な吐出温度に維持され、結果
として冷凍サイクルあるいは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
空気調和機の膨張弁制御が実現できる。
【００２４】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、５６はルックアップテー
ブル、５８は開度制御部、６０は電動式膨張弁である。
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、５６はルックアップテー
ブル、５８は開度制御部、６０は電動式膨張弁である。
【００２５】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５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。７２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、
最適吐出温度を推測した結果である制御エリア全体の最
適吐出温度である。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。
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５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。７２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、
最適吐出温度を推測した結果である制御エリア全体の最
適吐出温度である。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。
【００２６】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に対する最適吐出温度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
全体の最適吐出温度７２を合わせた制御エリア全体の最
適吐出温度入出力データ、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吐出温度入出力デー
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、各段階間の最適吐出温度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、室内空気吸込温度Ｔi1〜Ｔ
il、外気温度Ｔo1〜Ｔom、室内側熱交換器送風機風量Ｑ
i1〜Ｑin、室外側熱交換器送風機風量Ｑo1〜Ｑop、運転
周波数Ｆ1〜Ｆqが書き込まれることとなる。
御エリア全体の入力条件７１に対する最適吐出温度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
全体の最適吐出温度７２を合わせた制御エリア全体の最
適吐出温度入出力データ、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吐出温度入出力デー
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、各段階間の最適吐出温度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、室内空気吸込温度Ｔi1〜Ｔ
il、外気温度Ｔo1〜Ｔom、室内側熱交換器送風機風量Ｑ
i1〜Ｑin、室外側熱交換器送風機風量Ｑo1〜Ｑop、運転
周波数Ｆ1〜Ｆqが書き込まれることとなる。
【００２７】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最適吐出温度を
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。
入力に対しニューラルネットワークから最適吐出温度を
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。
【００２８】また、図７に示すように、図１の制御規則
部１６のルックアップテーブルを圧縮機の運転周波数毎
に定められた基準吐出温度テーブルと、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、基準吐出温度とシフト量を加算するこ
とにより最適吐出温度を決定する。このようにすること
により、最適吐出温度の上限と下限の幅は８０℃程度で
あるがシフト量の上限と下限の幅は約３０℃程度とな
り、例えば最適吐出温度を１℃刻みで出力しようとする
と、第３の実施例においては、出力は８０通り必要であ
るが、本実施例においては３０通りとなり、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。
部１６のルックアップテーブルを圧縮機の運転周波数毎
に定められた基準吐出温度テーブルと、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、基準吐出温度とシフト量を加算するこ
とにより最適吐出温度を決定する。このようにすること
により、最適吐出温度の上限と下限の幅は８０℃程度で
あるがシフト量の上限と下限の幅は約３０℃程度とな
り、例えば最適吐出温度を１℃刻みで出力しようとする
と、第３の実施例においては、出力は８０通り必要であ
るが、本実施例においては３０通りとなり、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。
【００２９】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に加え
て、冷房運転時は室内空気の湿度、暖房運転時は室外空
気の湿度の信号をもとに制御規則部１６が、上記１０か
ら１４の入力に応じて空気調和機の負荷に対して最適な
目標吐出温度１７を出力する。制御規則部１６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、冷房時の室内熱交換器、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
調和機の負荷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。
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に加え
て、冷房運転時は室内空気の湿度、暖房運転時は室外空
気の湿度の信号をもとに制御規則部１６が、上記１０か
ら１４の入力に応じて空気調和機の負荷に対して最適な
目標吐出温度１７を出力する。制御規則部１６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、冷房時の室内熱交換器、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
調和機の負荷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。
【００３０】
【発明の効果】以上説明したように、本発明による空気
調和機の膨張弁制御装置によれば、空気調和機運転時の
負荷に対して、最適な吐出温度に維持され、結果として
冷凍サイクルあるいは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。
調和機の膨張弁制御装置によれば、空気調和機運転時の
負荷に対して、最適な吐出温度に維持され、結果として
冷凍サイクルあるいは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。
【００３１】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
気調和機の膨張弁制御が実現できる。
とにより、非線形制御が可能となり、より精度の高い空
気調和機の膨張弁制御が実現できる。
【００３２】また、入力に対しニューラルネットワーク
から最適吐出温度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。
から最適吐出温度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。
【００３３】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吐出温度テーブルと、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、基準吐出温度とシフト量を
加算することにより最適吐出温度を決定すれば、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。
転周波数毎に定められた基準吐出温度テーブルと、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、基準吐出温度とシフト量を
加算することにより最適吐出温度を決定すれば、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。
【００３４】更に、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、冷房運転時は室内空気の湿度、暖房
運転時は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吐出温度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、冷房
時の室内熱交換器、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負荷に及ぼす
影響も考慮されるため、より高精度の制御が可能とな
る。
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、冷房運転時は室内空気の湿度、暖房
運転時は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吐出温度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、冷房
時の室内熱交換器、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負荷に及ぼす
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１】本発明の第１実施例における空気調和機の膨張
弁制御装置のブロック図
弁制御装置のブロック図
【図２】（ａ）は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）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
法を示すブロック図 （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
【図３】空気調和機の電動式膨張弁開度と成績係数の関
係を示すグラフ
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膨張
弁制御装置のブロック図
弁制御装置のブロック図
【図５】（ａ）は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）はルックアップテーブルの作成方法を示すブロッ
ク図
成方法を示すブロック図 （ｂ）は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図
ブルの実施例を示す図
【図７】本発明におけるルックアップテーブルの実施例
を示す図
を示す図
【図８】従来の空気調和機の膨張弁制御装置のブロック
図
図
【図９】従来の空気調和機の冷媒回路図
【図１０】従来の空気調和機のデータテーブル特性
【図１１】従来の空気調和機のデータテーブル特性
【図１２】従来の空気調和機のデータテーブル特性
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 現在吐出温度 １６ 制御規則部 １７、５７ 目標吐出温度 １８、５８ 開度制御部 １９、５９ 制御信号 ２０、６０ 電動式膨張弁 ３１ 成績係数 ３２ 電動式膨張弁開度 ３３ 最適開度 ３４ 吐出温度 ５６ ルックアップテーブル １０１ 圧縮機 １０４ 室外熱交換器 １０６ 室内熱交換器 １１２ 液管 １１３ 電動式膨張弁 １１４ 室内サーミスタ １１５ 室外サーミスタ １１６ 制御手段 １２２ 条件データ記憶部
フロントページの続き (72)発明者 大西 守 大阪府門真市大字門真1006番地 松下電器 産業株式会社内 (72)発明者 高梨 陽史 大阪府門真市大字門真1006番地 松下電器 産業株式会社内 (72)発明者 馬場 俊成 大阪府門真市大字門真1006番地 松下電器 産業株式会社内 (72)発明者 今井 隆行 神奈川県川崎市多摩区東三田三丁目10番１ 号 松下技研株式会社内 (72)発明者 吉田 秀行 神奈川県川崎市多摩区東三田三丁目10番１ 号 松下技研株式会社内
Claims (5)
- 【請求項１】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、圧縮機の目標吐出温度を出力とする制御規則
部と、上記目標吐出温度と現在の吐出温度から膨張弁開
度を制御する開度制御部を有し、上記制御規則部が入力
に対し、負荷が変動しても常に冷凍サイクルあるいはヒ
ートポンプの成績係数を最大にするような吐出温度を出
力する制御規則を有することを特徴とする空気調和機の
膨張弁制御装置。 - 【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、上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を有し、任意
の入力条件に対して冷凍サイクルあるいはヒートポンプ
の成績係数が最大となる圧縮機の吐出温度を出力するこ
とを特徴とする請求項１記載の空気調和機の膨張弁制御
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１〜２いずれか記載の空気調和機の膨張弁制御装
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吐出温度に対する
シフト量であることを特徴とする請求項１〜３いずれか
記載の空気調和機の膨張弁制御装置。 - 【請求項５】請求項１〜４いずれか記載の空気調和機の
膨張弁制御装置の制御規則部の入力に、室内空気の湿度
あるいは室外空気の湿度を加えたことを特徴とする空気
調和機の膨張弁制御装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP19457395A JP3489281B2 (ja) | 1995-07-31 | 1995-07-31 | 空気調和機の膨張弁制御装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP19457395A JP3489281B2 (ja) | 1995-07-31 | 1995-07-31 | 空気調和機の膨張弁制御装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0942783A true JPH0942783A (ja) | 1997-02-14 |
| JP3489281B2 JP3489281B2 (ja) | 2004-01-19 |
Family
ID=16326791
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP19457395A Expired - Fee Related JP3489281B2 (ja) | 1995-07-31 | 1995-07-31 | 空気調和機の膨張弁制御装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3489281B2 (ja) |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR100696122B1 (ko) * | 2005-02-05 | 2007-03-21 | 엘지전자 주식회사 | 공기조화기 운전제어장치 및 그 방법 |
| US7272943B2 (en) * | 2004-02-25 | 2007-09-25 | Lg Electronics Inc. | Control method for multiple heat pump |
| WO2012114454A1 (ja) * | 2011-02-22 | 2012-08-30 | 株式会社日立製作所 | 冷凍サイクル装置 |
| JP2016513781A (ja) * | 2013-03-27 | 2016-05-16 | 三菱電機株式会社 | 蒸気圧縮システムおよび蒸気圧縮システムを制御する方法 |
| CN107461971A (zh) * | 2017-08-01 | 2017-12-12 | 青岛海尔空调电子有限公司 | 热泵机组的控制方法和热泵系统 |
| CN107664368A (zh) * | 2017-09-27 | 2018-02-06 | 合肥美的暖通设备有限公司 | 空调系统及其电子膨胀阀的控制方法和装置 |
| CN114440573A (zh) * | 2022-02-17 | 2022-05-06 | 珠海格力电器股份有限公司 | 一种热泵烘干机组稳定送风的控制方法、热泵烘干机组 |
-
1995
- 1995-07-31 JP JP19457395A patent/JP3489281B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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| CN103380334A (zh) * | 2011-02-22 | 2013-10-30 | 株式会社日立制作所 | 冷冻循环装置 |
| JP5965895B2 (ja) * | 2011-02-22 | 2016-08-10 | ジョンソンコントロールズ ヒタチ エア コンディショニング テクノロジー（ホンコン）リミテッド | 冷凍サイクル装置 |
| JP2016513781A (ja) * | 2013-03-27 | 2016-05-16 | 三菱電機株式会社 | 蒸気圧縮システムおよび蒸気圧縮システムを制御する方法 |
| CN107461971A (zh) * | 2017-08-01 | 2017-12-12 | 青岛海尔空调电子有限公司 | 热泵机组的控制方法和热泵系统 |
| CN107664368A (zh) * | 2017-09-27 | 2018-02-06 | 合肥美的暖通设备有限公司 | 空调系统及其电子膨胀阀的控制方法和装置 |
| CN107664368B (zh) * | 2017-09-27 | 2020-05-08 | 合肥美的暖通设备有限公司 | 空调系统及其电子膨胀阀的控制方法和装置 |
| CN114440573A (zh) * | 2022-02-17 | 2022-05-06 | 珠海格力电器股份有限公司 | 一种热泵烘干机组稳定送风的控制方法、热泵烘干机组 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3489281B2 (ja) | 2004-01-19 |
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