JPS63131942A - 空調機の制御方式 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〈産業上の利用分野〉 この発明は、空調機の制御方式に関し、人間に対して快
適な環境状態を形成するために、経験則を基にした空調
機の制御ルールと、それを構成するファジー変数のメン
バーシップ関数とによって最適な操作量を推論して、そ
の結果を出力するようにした空調機の制御方式に関する
。

〈従来の技術〉 従来、空調機として第５図に示すようなものがある。こ
の空調機は、室内側熱交換器７．冷媒圧縮機１０．室外
側熱交換器１２および膨張弁Ｉ６を順次連結して、冷媒
循環の回路を形成している。

上記室内熱交換器７の近傍にはこの室内熱交換器７に送
風するための送風ファン８を設け、上記送風ファン８の
近傍吸込み側に、室内の温度を検知するための温度セン
サ９を設置している。コントローラ１７は、上記温度セ
ンサ９から入力される温度に基づいて操作量を求めて、
冷媒圧縮機１０に出力する。上記冷媒圧縮機１０は冷媒
ガスの圧縮を行なう冷媒圧縮シリンダーとこのシリンダ
ーを駆動するための回転機とからなる。

上記従来の空調機の制御および動作は次のようにして行
う。上記温度センサ９で得た温度の検出値が設定温度よ
り高ければ上記冷媒圧縮機１ｏが作動して高圧冷媒ガス
を発生ずる。発生した高圧冷媒ガスは高圧配管１４を介
して上記室外側熱交換器Ｉ２に送り込まれる。この室外
側熱交換器Ｉ２の近傍には送風ファン１３を設置し熱交
換の効率を高めるようにしている。熱交換された高圧冷
媒ガスは冷媒配管１５を通りその途中に設けられた膨張
弁１６で減圧されて上記室内側熱交換器７に供給されて
、空調対象室内で熱交換を行なう。

冷媒は、熱交換後、低圧回路ＩＩを経てアキュムレータ
１８に供給され、上記冷媒圧縮機１０に還る。この冷媒
循環を繰り返すことによって冷房運転が実行される。こ
の冷房サイクルを制御するコントローラ１７は、上記温
度センサ９と上記冷媒圧縮機１０とに接続してあり、温
度センサ９による空調対象室内温度の測定値と上記コン
トローラ１７に入力された設定値との比較およびそれに
基づいた冷媒圧縮機１０の回転機への操作量である運転
周波数の指示を行なっている。

〈発明が解決しようとする問題点〉 人間の空調に対する快適感は非常に微妙であり、単に室
内の温度だけで決まるものでないことはよく知られてお
り、室内の温度と相対湿度とが快適感を決める重要な２
つのパラメータであるとされている。またこの２つのパ
ラメータ値も個人によって差がある。

しかしながら、従来における空調機の制御方式では温度
のみを制御パラメータとしてコントロールしているため
、冷房開始初期ではまだ室内の相対湿度が高いので、実
際温度より高い温度であるように感じ、定状運転時では
相対湿度が低下しているので、そのときの実際温度より
低いと感じるような問題が発生する。このような人間の
空調快適感と空調制御結果とのずれの問題は、温度のみ
を制御パラメータとする限りかならず発生する。

そこで、この発明の目的は、空調機の運転の制御を対象
環境状態を表す情報と、この情報に関する経験則から求
めた制御ルールとに基づいて行ない、人間の空調快適感
を満足させる空調機の制御３一 方式を提供することにある。

く問題点を解決するための手段〉 上記目的を達成するため、この発明の空調機の制御方式
は、空調対象の環境状態に応じて冷媒圧縮機に与える操
作量を設定する空調機の制御方式において、空調環境状
態を表わす情報を検知する検知手段と、上記情報に対す
る上記冷媒圧縮機の操作量を求めるための経験則に基づ
く制御ルールを記憶するメモリと、上記検知手段によっ
て検知された情報と上記メモリから取り出された制御ル
ールとに基づいて、ファジー論理演算によって上記冷媒
圧縮機に与える操作量を演算する演算手段とを備えるこ
とを特徴としている。

〈作用〉 空調対象の環境状態を表わす情報が検知手段によって検
知されると、この検知された空調対象環境情報と、メモ
リに予め記憶されている経験則に基づく制御ルールとに
基づいて、演算手段によってファジー論理演算が実行さ
れて上記冷媒圧縮機に与える操作量が求められる。した
がって、この発明の空調機の制御方式によれば、上記検
知手段によって検知される種々の環境情報に対する上記
冷媒圧縮機への操作量を、経験則から求めた制御ルール
に基づいて算出しているので、人間の空調快適感に基づ
いた空調機の制御を行なうことができる。

〈実施例〉 以下、この発明を図示の実施例により詳細？こ説明する
。

第１図は上記実施例における空調機の制御装置のブロッ
ク図であり、この制御装置は検知手段１゜温度・湿度の
演算装置２．マイクロプロセッサ６および圧縮機の制御
袋Ｒ４により構成されている。

上記検知手段１は室内の環境状態を表す情報を検知する
ための検出器であり、検出器としては、温度検出器１ａ
と相対湿度検出器１ｂが用いられている。上記温度検出
器１ａはＮ’ｒＣ（負特性）サーミスタを使用し、相対
湿度検出器１ｂは、ナイロンリボンの湿度変化による伸
縮を利用したセンサあるいはセラミック基板上に半導体
高分子の薄膜や微粉末を蒸着塗付したり焼結した電気抵
抗式のセンサを使用している。上記温度・湿度の演算装
置２は上記検知手段１からの出力を温度あるいは相対湿
度（湿度）に演算する装置である。

上記マイクロプロセッサ６はファジー推論プロセッサ３
と制御ルールメモリ装置５とから構成される。上記ファ
ジー推論プロセッサ３は演算装置２からの温度、相対湿
度に関する演算データを用いて、以下詳述する如く圧縮
機への操作量を推論し、得た操作量を上記圧縮機の制御
装置４に出力する。上記ファジー推論プロセッサ３で得
た操作量の指示に従って上記制御装置４は上記冷媒圧縮
機の回転制御を行なう。本実施例ではファジー推論プロ
セッサ３からの操作量の指示として圧縮機の回転機の運
転周波数を出力させている。制御ルールのメモリ装置５
は上記ファジー推論プロセッサ３で実行されるファジー
推論に必要な制御ルールを格納するためのメモリ装置で
あり、このメモリ装置５は格納されている上記制御ルー
ルを変更・追加できるようにしている。また、上記制御
装置における空調環境の検出と操作量の推論は約２秒ご
とに実行する。

上記冷媒圧縮機の操作量である冷媒圧縮機の回転機の周
波数を求める上記ファジー推論は、下記のような制御ル
ールを基にして実行される。

本実施例で採用した制御ルールは次のような９つのルー
ルである。すなわち、 ＲＩ：もし温度が高く、湿度も高ければ冷媒圧縮機の動
作を非常に強くせよ。

Ｒ２：もし温度が普通位で湿度も普通位であれば冷媒圧
縮機の動作を普通位にせよ。

Ｒ３：もし温度が低くて湿度も低ければ、冷媒：　　圧
縮機の動作を非常に弱くせよ。

等である。上記ルールは発明者が数多くの実験データか
ら得た経験則から求めた、人間の空調快適感に基づく最
適な冷媒圧縮機の運転に対する制御ルールであり、これ
を温度と湿度の関係で表に示すと第２図のようになる。

第２図の表は横方向に空調対象環境の温度（Ｔ）を強度
によって３段階（Ｈ−高３Ｍ−中、Ｌ−低）に分け、縦
方向に相対湿度（Ｆ’）を強度によって上記温度と同様
に３段階（Ｈ，Ｍ、Ｌ）に分けて配置し、上記区分され
た温度と相対湿度との夫々の交った位置には、その温度
、相対湿度の強度に対応する最適な上記冷媒圧縮機の運
転周波数を、強度によって５段階（非常に強１強、中１
弱、非常に弱）に分けたうちの１つで当てはめている。

すなわち、上記制御ルールＲ，は第２図における升目（
Ｒυで示され、制御ルールＲ３は図中の升目（Ｒ２）で
示される。本発明の発明者は上記第２図の表に従って冷
媒圧縮機の回転機の運転周波数を制御したとき、最も快
適な空調状態を実現することができることを実験的に確
認している。

また、上記言語間ルールは第１図のメモリ装置５の内に
記憶する場合には次のようなルール則で記憶されている
。本実施例で採用した上記制御ルール数は９つである。

（Ｒｌ　：　ＩＦ　Ｔ　ｉｓ　ＩＴ　ａｎｄ　Ｆ　ｉｓ
　ＨＰ　ＴＨＥＮ　Ｃｉｓ　ＶＳ）（Ｒ２：　ＩＦ　Ｔ
　ｉｓ　ＭＴ　ａｎｄ　Ｐ　ｉｓ　ＭＦ　ＴＨＥＮ　Ｃ
ｉｓ　Ｍ）（Ｒ３：　　ＩＦ　Ｔ　ｉｓ　ＬＴ　ａｎｄ
　Ｆ　ｉｓ　ＬＦ　ＴＨＥＮ　Ｃｉｓ　ＶＷ）上記構成
の圧縮機の制御装置は次のように動作する。上記検知手
段１である温度検出器１ａおよび相対湿度検出器ｔｂか
ら約２秒ごとに検出値が」二記温度・湿度演算装置２に
入力され、演算装置２で温度、湿度に算出して算出値が
上記ファジー推論プロセッサ３に出力される。ファジー
推論プロセッサ３では予め上記制御ルールの記憶装置５
に記憶されている上記制御ルールを取り出して、この制
御ルールを基にして後に詳述するファジー推論によって
圧縮機の運転周波数を算出して、算出された周波数を操
作量として上記圧縮機の制御装置４に出力する。制御装
置４は上記操作量に応じて冷媒圧縮機の回転機を制御す
る。

上記Ｒ，，Ｒ２、Ｒｓ　、・・・、Ｒｓのルールは温度
。

相対湿度、圧縮機の運転周波数の強さを第２図のごとく
段階的に定めであるので、きめ細かな空調制御を行なう
場合には、上記温度、相対湿度の各段階の中間における
実測の温度、相対湿度では、」ニ記制御ルールの前件部
（ＩＦ部）をどの程度満たしているかの度合を算出して
、その度合に応じた圧縮機の運転周波数を推定する必要
がある。そのため、本実施例においては上記度合を温度
、相対温度。

圧縮機の運転周波数に対するファジー変数のメンバーシ
ップ関数（帰属関数）を利用して算出する。

第３図（ａ）は温度に対するファジー変数Ｌ　Ｔ　。

ＭＴ、ＨＴのメンバーシップ関数μＬＴ（ｔ）、μＭＴ
（ｔ）。

μＨＴ（ｔ）を示したものであり、第３図（ｂ）は相対
湿度に対するファジー変数ＬＦ’、Ｍｌ’、’Ｉ（Ｆ’
のメンバーシップ関数μＬＦ（ｆ）、μＭｌ’（ｆ）、
μＩ什（ｆ）を示したものである。また第３図（ｃ）は
圧縮機の回転機の運転周波数Ｃに対するファジー変数Ｖ
Ｗ、Ｗ。

Ｍ、Ｓ、ＶＳのメンバーシップ関数μＶＷ（Ｃ）。

μＷ（Ｃ）、　μＭ（Ｃ）、　Ｒ５（Ｃ）、　μＶｓ（
Ｃ）を示したものである。

第１図のファジー推論プロセッサ３で実行するファジー
推論は、上記制御ルールＲ，，Ｒ２−Ｒ１１と第３図（
ａ）　、　（ｂ）　、　（ｃ）のメンバーシップ関数と
を用いてファジー論理演算を行なって操作量の演算を行
なう。推論の形式としてはいわゆる直接法を用いた。第
４図に推論のフローチャートを示す。

ステップＳ、で、カウンタ■に１を加算する。

ステップＳ２で、ステップＳ１でカウンタＩに１が加算
されると、上記温度検出器１ａ、相対湿度検出器１ｂで
温度、相対湿度を表す信号を検知し、この信号を用いて
上記演算装置２で演算を行って温度と相対湿度の実測デ
ータｔ。、ｒｏを算出する。

ステップＳ、で、上記ファジー推論プロセッサ３によっ
て」二記温度、相対湿度に対するファン−変数のメンパ
ーツツブ関数（図中ではＭ関数と表示）を用いて、実測
データｔ。およびｆ。におけるメンバーシップ値（図中
ではＭ値と表示）の算出を行なう。

ステップＳ４で、得られた温度、相対湿度のメンバーシ
ップ値力月二記９つの各ルールの前件部をどの程度満た
しているかの度合を下記のごとくファジー論理積で算出
する（第４図においては温度に対するファジー変数をＡ
、湿度に対するファジー変数をＢで示している）。

一１１＝ ＲＩ　：　Ｗ１＝　μＨＴ（ｔｏ）△　μＨＦ（ｆｏ）
−ＭＩＮ（μＨＴ（ｔ、）、　　μＨｐ（ｒｏ））・・
・・・・（１） Ｒ２：Ｗ、−μＭＴ（ｔｏ）八　ＩＩＭＥ（ｆｏ）この
場合、式（１）は上記実測温度も。が温度に対する領域
ＨＴに入り、かっ、実測相対湿度ｆ。が湿度に対する領
域ＨＦに入るという命題は、ｔｏがＨＴに入る割合とｆ
。がＨＰに入る割合のうち小さい値としての割合で成立
すること、換言すれば、温度ｔｏ、相対湿度ｆ。のとき
制御ルールＲＩの前件部はＷｌの割合で成立することを
表イっしている。同様に式（２）は上記と同じ温度ｔ。

、相対湿度ｆ。のとき、制御ルールＲ２の前件部はＷ、
の割合で成立することを表わしている。

ステップＳ、で、上述のごとく一つの制御ルールＲｎの
前件部が割合Ｗｎで成立すれば、そのルールの実行部（
ＴＨＥＮ部）もＷｎの割合で成立するので、各制御ルー
ルごとの前件部が成立する度合いＷｎをルール実行部に
おけるファジー変数（ＶＷ。

Ｗ、Ｍ、Ｓ、ＶＳ）のメンバーシップ関数に乗じて、実
行部のメンバーシップ関数の修正を下記のようにに行っ
て、ステップＳｌに戻り、制御操作量を求める場合はス
テップＳ。に進む。

＊ Ｒ１：　μｓｓ　（Ｃ）−１１，Ｘ　μＶｓ（Ｃ）ステ
ップＳ６で、」二記修正された制御ルールの実行部のメ
ンバーシップ関数によって、上記温度ｔｏ、相対湿度ｆ
。におけるこの制御系の操作量である、冷媒圧縮機の回
転機の最適運転周波数Ｃ８が下記のようにして求められ
る。

圧縮機制御のための操作量Ｃ６を求めるためには、まず
上述のようにして得られた各制御ルールの実行部の修正
されたメンバーシップ関数の論理和をとって全ルールの
実行部の総合メンバーシップ関ψ ・・・・（３） 式（３）は空調対象環境の実測温度がり。、相対湿度が
ｆ。のとき、最適環境を維持するための冷媒圧縮機の最
適運転周波数Ｃ６の発生度合を周波数に対する関数とし
て表わしたものである。次に、総合メンバーシップ関数
のファジー変数の周波数を総合メンバーシップ関数に属
す度合い（すなわちメンバーシップ値）で重み付は平均
することによって、冷媒圧縮機の回転機への制御操作量
Ｃ８を求める。

このようにして求められた操作量Ｃ８が、上述のように
圧縮機の制御装置４に出力される。

したがって、この実施例では制御パラメータとして温度
だけではなく、温度と相対湿度とを制御パラメータとす
るためにきめ細かい空調機の制御が可能である。また、
制御ルールが人間の経験則から成り立っているために快
適性の高い空調機の制御が可能である。

この実施例では上記制御ルールのメモリ装置５は上述の
ように制御ルールを変更・追加することが可能になって
いるために、各使用各個々の希望に応じた制御が可能で
ある。

上記実施例では、推論の形式として制御ルールの前件部
の成立度合いＷｎを乗じて上記制御ルールの実行部のメ
ンバーシップ関数を縮小する直接法を用いているが、上
記度合いＷｎを減じて実行部のメンパーツツブ関数をカ
ットする間接法による推論形式を用いてもよい。

また、上記実施例では、空調対象環境を表わす情報とし
て温度と相対湿度とを用いているが、本発明はこれに限
定するものでは無い。

〈発明の効果〉 以上より明らかなように、この発明の空調機の制御方式
は、空調対象環境状態を表わす情報を検知する検知手段
と、上記情報から操作量を求めるための経験則に基づく
制御ルールを記憶するメモリと、上記検知手段からの情
報と上記メモリから取り出された制御ルールとに基づい
て、ファジー論理演算によって操作量を算出する演算手
段とを備えたので、温度だけではなく種々の環境状態を
表わす情報に基づいて、人間の空調快適感に即してきめ
細かな空調機の制御が可能である。さらに、外乱に対す
る空調環境の急激な変化に対してもリアルタイムで推論
および制御処理が可能であるので、快適環境にスムーズ
に復帰することができ、従来の温度のみによる制御方式
に比べて、すぐれた効果が得られる。

【図面の簡単な説明】

第１図はこの発明の実施例における制御装置のブロック
図、第２図は上記実施例に使用する制御ルールの関係を
示す図、第３図（ａ）は温度に対するファジー変数のメ
ンバーシップ関数を示す図、第３図（ｂ）は相対湿度に
対するファジー変数のメンバーシップ関数を示す図、第
３図（ｃ）は」二記実施例における冷媒圧縮機の運転周
波数に対するファジー変数のメンバーシップ関数を示す
図、第４図は上記実施例におけるファジー推論のフロー
チャート、第５図は従来の空調機の制御装置を示す図で
ある。 ■・・・検知手段、　　２・・温度・湿度の演算装置、
３・・ファジー推論プロセッサ、 ４・・・圧縮機の制御装置、 訃・・制御ルールのメモリ装置。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. （１）空調対象の環境状態に応じて冷媒圧縮機に与える
   操作量を設定する空調機の制御方式において、 空調環境状態を表わす情報を検知する検知手段と、 上記情報に対する上記冷媒圧縮機の操作量を求めるため
   の経験則に基づく制御ルールを記憶するメモリと、 上記検知手段によって検知された情報と上記メモリから
   取り出された制御ルールとに基づいて、ファジー論理演
   算によって上記冷媒圧縮機に与える操作量を演算する演
   算手段とを備えることを特徴とする空調機の制御方式。