WO2020075244A1

WO2020075244A1 - 空気調和機、空気調和機制御方法及びプログラム

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Publication number: WO2020075244A1
Application number: PCT/JP2018/037752
Authority: WO
Inventors: 孟池田; 小林　孝
Original assignee: 三菱電機株式会社
Priority date: 2018-10-10
Filing date: 2018-10-10
Publication date: 2020-04-16
Also published as: CN112805507A; JPWO2020075244A1; JP7055218B2; CN112805507B

Abstract

空気調和機（１）は、熱交換器（２）と、ファン（３）と、風向制御板（４）と、を備える。熱画像センサ（７）は、空気調和機（１）が設置された空調対象空間の壁面及び床面について２次元温度分布を取得する。吹出風情報取得部（８０１）は、空気調和機（１）の吹出口から送風される吹出風の吹出温度情報と、吹出風の吹出風量情報と、吹出風の吹出風向情報と、を取得する。吹出口位置情報取得部（８０２）は、空調対象空間における吹出口の位置を示す吹出口位置情報を取得する。空間温度推定部（８０３）は、２次元温度分布と、吹出温度情報と、吹出風量情報と、吹出風向情報と、吹出口位置情報と、に基づいて、空調対象空間の３次元温度分布を推定する。気流制御部（８０６）は、３次元温度分布に基づいて、空気調和機の空調条件を制御する。

Description

空気調和機、空気調和機制御方法及びプログラム

　本発明は、空気調和機、空気調和機制御方法及びプログラムに関する。

　空気調和機に搭載された熱画像センサが、室内の床面及び壁面の表面温度、及び人体の表面温度を検知し、検知した表面温度に基づいて気流制御を行う空気調和機が知られている（例えば、特許文献１）。このような熱画像センサは、赤外線センサである。赤外線センサは、物体表面から放出される赤外線を検知して温度を推定するので、赤外線が透過してしまう室内の空気の温度を測定することができない。したがって、従来の空気調和機は、室内空間の３次元の温熱環境に関する情報を得ることができない。

特開２０１７－３６９１６号公報

　一方、室内空間の３次元の温熱環境に関する情報を得ることができれば、ユーザにとってより快適な温熱環境を提供することが可能となるため、室内空間の温熱環境について３次元分布を推定する技術が求められている。

　本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、空気調和機が設置された室内における温熱環境の３次元分布を推定し、これに基づいて気流制御を行う空気調和機、空気調和機制御方法及びプログラムを提供することを目的とする。

　上記目的を達成するために、本発明に係る空気調和機は、
　熱交換器と、ファンと、風向制御板と、を備える空気調和機において、
　前記空気調和機が設置された空調対象空間の壁面及び床面について２次元温度分布を取得する熱画像センサと、
　前記空気調和機の吹出口から送風される吹出風の吹出温度情報と、当該吹出風の吹出風量情報と、当該吹出風の吹出風向情報と、を取得する吹出風情報取得手段と、
　前記空調対象空間における前記吹出口の位置を示す吹出口位置情報を取得する吹出口位置取得手段と、
　前記２次元温度分布と、前記吹出温度情報と、前記吹出風量情報と、前記吹出風向情報と、前記吹出口位置情報と、に基づいて、前記空調対象空間の３次元温度分布を推定する空間温度推定手段と、
　前記３次元温度分布に基づいて、前記空気調和機の空調条件を制御する気流制御手段と、を備える。

　本発明によれば、空気調和機が設置された室内における温熱環境の３次元分布を推定し、これに基づいて気流制御を行うことができる。

実施の形態１の空気調和機の構成を示すブロック図実施の形態１の空気調和機の室内機の断面構成を示す図図２Ａの熱交換器の一部の拡大図実施の形態１の空気調和機内を通る空気の流れを示す図実施の形態１の空気調和機における冷凍サイクル示す図実施の形態１の空気調和機の吹出風の風向（下吹き）を示す図実施の形態１の空気調和機の吹出風の風向（水平吹き）を示す図実施の形態１の熱画像センサが撮影した床面の温度分布の一例を示す図実施の形態１の制御装置の構成を示すブロック図実施の形態１の制御装置の機能構成を示すブロック図実施の形態１の空気調和機の暖房運転時における温風の温度分布の一例を示す図実施の形態１の空気調和機の暖房運転時における温風の速度分布の一例を示す図実施の形態１の空気調和機の室内における設置位置の例を示す図実施の形態１における温度分布ＤＢに記憶される温度の測定点を示す図実施の形態１における温度分布ＤＢに記憶されるデータの一例を示す図実施の形態１における熱回路網モデルを示す図実施の形態１における熱回路網モデルを示す図実施の形態１の空気調和機が推定した温度分布の一例を示す図実施の形態１の空気調和機が設置される室内空間を３次元の体積区間に分割した一例を示す図実施の形態１における体積区間を代表座標で表した一例を示す図図１４の体積区間の温度の一例を示す図図１４の体積区間の温度の信頼確率の一例を示す図実施の形態１に係る空気調和機が実行する制御処理を示すフローチャート実施の形態２の制御装置の機能構成を示すブロック図実施の形態２に係る空気調和機が実行する制御処理を示すフローチャート実施の形態３の制御装置の機能構成を示すブロック図実施の形態３に係る空気調和機が推定した人体空間領域及び予め吹き出しておいた温風の領域の一例を示す図実施の形態３に係る空気調和機が実行する制御処理を示すフローチャート実施の形態４の制御装置の機能構成を示すブロック図実施の形態４に係る空気調和機が実行する制御処理を示すフローチャート実施の形態５の制御装置の機能構成を示すブロック図実施の形態５に係る空気調和機が実行する制御処理を示すフローチャート実施の形態６の制御装置の機能構成を示すブロック図実施の形態６の日射領域の一例を示す図実施の形態６における熱回路網モデルを示す図実施の形態６における日射領域の建材における温度の時間変化を示す図実施の形態６に係る空気調和機が実行する制御処理を示すフローチャート実施の形態７の制御装置の機能構成を示すブロック図実施の形態７における壁の構造の一例を示す図図３２Ａの壁における結露発生位置の一例を示す図実施の形態７に係る空気調和機が実行する制御処理を示すフローチャート

　以下に、本発明の実施の形態に係る空気調和機について、図面を参照して詳細に説明する。

（実施の形態１）
　実施の形態１に係る空気調和機１は、室内空間の３次元の温度分布、速度分布及び体感温度を推定し、これに基づいて気流制御を行うことにより、ユーザにとって快適な室内気流環境を実現するものである。

　以下では、壁掛方式のヒートポンプ式ルームエアコンを例に、本実施の形態に係る空気調和機について説明する。

　図１に、実施の形態１に係る空気調和機１の構成を示す。空気調和機１は、吹出風の温度を調整するための熱交換器２と、吹出風を送風するためのファン３と、吹出風の向きを調整するための風向制御板４と、室内の温度を測る温度センサ５と、室内の湿度を測る湿度センサ６と、物体の表面温度を検知する熱画像センサ７と、各構成要素を制御する制御装置８と、を備える。

　熱交換器２は、ファン３により取り込まれた空気と、熱交換器２を流れる冷媒との熱交換を行う。図２Ａは、空気調和機１の室内機の断面構成を示す図であり、図２Ｂは、空気調和機１が備える熱交換器２の一部の拡大図である。熱交換器２は、図２Ｂに示すように、配管２ａとフィン２ｂとを備え、配管２ａ内に冷媒が流れる。

　図３に示すように、ファン３によって取り込まれた空気１０１は熱交換器２のフィン２ｂを通過する。そして、フィン２ｂを通過した空気１０１と配管２ａ内を流れる冷媒との間で熱交換が生じ、空気１０１の温度が変化する。

　熱交換器２は、制御装置８からの制御信号により制御される。制御装置８より暖房運転を示す制御信号が送られると、冷媒を凝縮させる凝縮器として機能して空気を加温し、制御装置８より冷房運転を示す制御信号が送られると、冷媒を蒸発させる蒸発器として機能して空気を冷却する。

　図４に、空気調和機１における冷凍サイクル１０２を示す。冷凍サイクル１０２は、冷媒を蒸発させる熱交換器（蒸発器）１０２ａ、冷媒を凝縮する熱交換器（凝縮器）１０２ｂ、冷媒を圧縮する圧縮機１０２ｃ及び冷媒を膨張する膨張弁１０２ｄにより実現される。圧縮機１０２ｃ及び膨張弁１０２ｄを用いて冷媒の温度を制御することにより、熱交換器２の温度を調整する。また、冷凍サイクルの熱交換器（蒸発器）１０２ａの運転と、熱交換器（凝縮器）１０２ｂの運転とを切り換える切換弁により、暖房運転と冷房運転とを切り換えることができる。

　暖房運転の場合は、熱交換器２に取り込まれた空気の温度より冷媒の温度が高く、取り込まれた空気が温められ、温風が送風される。一方、冷房運転の場合は、熱交換器２に取り込まれた空気の温度より冷媒の温度が低く、取り込まれた空気は冷却され、冷風が送風される。また、空気の温度が露点より低くなると、空気中の水分が熱交換器２で結露水となって凝縮し、結露水は排水用の配管を使い室外に排出され、除湿された空気が送風される。

　図１に示すファン３は、空気調和機１の周囲の空気を吸入口から取り込み、熱交換器２によって熱交換された空気を吹出口から吹き出す。ファン３として、例えば、シロッコファン、ターボファン等が採用される。空気調和機１は、ファン３の回転数を増加させることにより、熱交換された空気の風量を増加させ、ファン３の回転数を減少させることにより、熱交換された空気の風量を減少させる。ファン３の回転は、制御装置８からの制御信号により制御される。本実施の形態の空気調和機１において、風量は“多い”、“普通”、“少ない”の３段階に設定できるものとする。

　風向制御板４は、温度調整された空気の向き、すなわち、風向を調整するためのものである。風向制御板４は、空気調和機１の吹出口付近に１枚以上設けられる。風向制御板４は、制御装置８からの制御信号により、風向制御板４の角度が制御される。ここで、角度とは、風向制御板４と室内に設置された空気調和機１の垂直方向とがなす角度をいう。本実施の形態の空気調和機１において、風向制御板４の角度は“水平吹き方向”、“ななめ方向”、“下吹き方向”の３段階に設定できるものとする。

　図５Ａに、風向制御板４の角度を下吹き方向に制御した図を示し、図５Ｂに、風向制御板４の角度を水平吹き方向に制御した図を示す。図５Ａのように、風向制御板４の角度を下吹き方向に制御すると、図５Ａの斜線部が示す吹出口１ａから、空気調和機１の斜め下方に向かって吹出風１０３が吹き出される。また、図５Ｂのように、風向制御板４の角度を水平吹き方向に制御すると、吹出口１ａから水平方向に吹出風１０３が吹き出される。このように、空気調和機１は、風向制御板４の角度の調整によって吹出口１ａから吹き出される吹出風１０３の風向を制御する。

　上記のように、ヒートポンプ式のルームエアコンに代表される空気調和機は、吹出風の温度、風量及び風向を調整することができ、様々な温熱環境を実現できる。吹出風の温度、風量及び風向の制御を気流制御と呼ぶ。以下、空気調和機により気流制御が行われる空間を空調対象空間という。

　なお、床置き方式、天井埋め込み方式等の空気調和機であっても、熱交換器２及びファン３によって温度及び湿度を調整した空気を吹出口から送風するという構成は、上記の壁掛方式の空気調和機と変わらないため、壁掛方式の空気調和機と同様の気流制御が行われる。

　図１に示す温度センサ５は、室内の温度を検知するセンサである。具体的には、温度センサ５は、空気調和機１の吸込口から取り入れられた空気の温度を検知する。

　湿度センサ６は、室内の湿度を検知するセンサである。具体的には、湿度センサ６は、空気調和機１の吸込口から取り入れられた空気の湿度を検知する。

　なお、温度センサ５及び湿度センサ６は、温度及び湿度を検知する機能を一体として備えた温湿度センサに置き換えてもよい。

　熱画像センサ７は、空調対象空間においての床面、壁面、天井面、人体、家具、窓、扉等の、センサで撮像できる範囲に存在する物体表面の温度を検知し、２次元の温度分布を取得する。熱画像センサ７として、赤外線センサが用いられる。また、熱画像センサ７は、吹出口１ａの温度を検知する。熱画像センサ７は、図２Ａに示すように、空気調和機１の下部の、吹出口１ａが撮影可能な位置に設置される。熱画像センサ７は、制御装置８からの制御信号により、２次元温度分布の取得、吹出口１ａの温度の検知等を行う。

　図６に、暖房運転時に熱画像センサ７が撮影した床面の温度分布の画像の一例を示す。高温度領域１０４ａは、温風が床面に到達して床面の温度が高くなった領域を示し、低温度領域１０４ｂは、吹出口１ａから送風された温風が床面に到達していない領域を示している。熱画像センサ７が取得できる情報は、２次元的な物体表面の温度であるので、温風が当たり、暖められた床面の領域を知ることはできるが、空気の温度を測ることができないので、暖められた空間の領域を知ることはできない。

　図１に示す制御装置８は、熱交換器２、ファン３、風向制御板４、温度センサ５、湿度センサ６及び熱画像センサ７と通信可能に接続され、各構成要素を制御する。したがって、制御装置８は、空気調和機１の空調条件を制御する。ここで、空調条件とは、吹出風の温度、風量、風向き、風速、湿度等、空気調和機１に設定可能な全ての条件のことをいう。

　制御装置８は、図７に示すように、制御装置８を統括するプロセッサ８１と、プログラムを記憶するＲＯＭ（Read Only Memory）８２と、作業領域であるＲＡＭ（Random Access Memory）８３と、外部装置と通信を行うための通信インタフェース８４と、読み書き可能な不揮発性のメモリ８５と、を含んで構成される。

　プロセッサ８１は、制御装置８を統括的に制御する。プロセッサ８１によって実現される制御装置８の機能の詳細については後述する。

　ＲＯＭ８２は、プロセッサ８１が実行するプログラムを記憶している。ＲＡＭ８３は、プロセッサ８１の作業領域として使用される。

　通信インタフェース８４は、外部装置と、有線又は無線にて通信を行うためのものである。外部装置とは、例えば、空気調和機１を操作するための空調リモコン、空気調和機１を操作するためのアプリケーションがインストールされたスマートフォン等である。制御装置８は、通信インタフェース８４を介して、外部装置から信号を受信すると、受信した信号が示す内容に基づいて、各構成要素を制御する。ユーザは、外部装置を用いて、目標温度、目標風量又は目標風向を設定し、設定された値を示す情報はメモリ８５に格納される。

　メモリ８５には、熱画像センサ７により取得された温度分布情報が格納される。また、メモリ８５には、空気調和機１の制御に必要な様々なデータベースが格納される。メモリ８５には、温度分布ＤＢ８５ａ及び速度分布ＤＢ８５ｂが格納される。温度分布ＤＢ８５ａは、空気調和機１が３次元温度分布を推定するために、参照するデータベースである。速度分布ＤＢ８５ｂは、空気調和機１が３次元速度分布を推定するために、参照するデータベースである。温度分布ＤＢ８５ａ及び速度分布ＤＢ８５ｂについて、詳細は後述する。また、メモリ８５には、後述する３次元温度分布を求めるための熱回路網モデルの演算式のデータが格納される。その他、例えば、ファン３の回転数と風量との対応関係を記したデータベース、風向制御板４の角度と風向きとの対応関係を記したデータベース、数値流体計算又は空気調和機の実機を用いた実験によって作成した３次元の温度分布のデータベース等が格納される。

　図８に、制御装置８において実現される機能の構成を示す。制御装置８は、機能的には、吹出風に関する情報を取得する吹出風情報取得部８０１と、吹出口の位置情報を取得する吹出口位置情報取得部８０２と、３次元温度分布を推定する空間温度推定部８０３と、３次元速度分布を推定する空間速度推定部８０４と、３次元体感温度分布を推定する空間体感温度推定部８０５と、空気調和機の気流制御を行う気流制御部８０６と、を備える。上記各部は、プロセッサ８１がＲＯＭ８２に格納されたプログラムを実行することにより実現される。

　以下では、暖房運転の場合を例に、室内における３次元温度分布、３次元速度分布及び３次元体感温度分布を推定するために、上記各部が実現する機能を説明する。

　まず、推定の対象となる空間の温熱環境を説明する。室内の温熱環境は、空気調和機１の気流制御により作られる。

　図９は、暖房運転の場合における、吹出口１ａ近傍から床面までの温風の温度分布の一例を示す図である。図９では、温度分布は、高温度領域１０５ａ、中間温度領域１０５ｂ、低温度領域１０５ｃの３つの温度帯に分けて示される。吹出口１ａから送風される温風は、吹出口１ａ近傍で最も温度が高く、吹出口１ａから離れるに従って、熱拡散によって温度が下がる。

　なお、冷房運転の場合では、吹出口１ａから送風される冷風は、吹出口１ａ近傍で最も温度が低く、吹出口１ａから離れるに従って、熱拡散によって温度が上がる。

　空気調和機１の気流制御によれば、温度調整した吹出風が室内を循環しているため、室内は非均一な温度分布を有する空間となる。

　図１０は、暖房運転の場合における、吹出口１ａから吹き出される温風の速度分布の一例を示す図である。図１０は、速度分布を、高速度領域１０６ａ、中間速度領域１０６ｂ、低速度領域１０６ｃの３つの速度帯に分けて示す。吹出口１ａから送風される温風は、吹出口１ａ近傍で最も速く、吹出口１ａから離れるに従って、遅くなる。また、温風の端の領域では、空気の巻き込み１０７が生じる。温風は、空気の粘性によって周囲の空気を巻き込み、エネルギーが散逸していくため、吹出口１ａから離れるに従って速度が低減する。

　よって、温度分布と同じく、気流制御によって、室内は非均一な速度分布を有する空間となる。

　このように、非均一な温度分布及び速度分布を有する空間について、本実施の形態に係る空気調和機１は、３次元温度分布、３次元速度分布及び３次元体感温度分布を推定する。

　図８に示す吹出風情報取得部８０１は、吹出口１ａから送風される吹出風の吹出温度情報と、吹出風量情報と、吹出風向情報と、を取得する。なお、吹出風情報取得部８０１は、本発明に係る吹出風情報取得手段の一例である。

　吹出温度情報とは、吹出口１ａにおける吹出風の温度を示す情報である。熱画像センサ７によって検知された吹出口１ａの温度を、吹出口１ａにおける吹出風の温度と見なす。吹出風情報取得部８０１は、吹出口１ａの温度を示す情報を、吹出温度情報として取得する。

　吹出風量情報とは、吹出口１ａにおける吹出風の風量を示す情報である。吹出風情報取得部８０１は、メモリ８５に格納された、ファン３の回転数と風量との対応関係が記されたデータベース（図示せず）を参照し、設定したファン３の回転数から風量を求め、求めた風量を示す情報を吹出風量情報として取得する。

　吹出風向情報とは、吹出口１ａにおける吹出風の風向きを示す情報である。吹出風情報取得部８０１は、メモリ８５に格納された、風向制御板４の角度と吹出口１ａにおける吹出風の風向きとの対応関係が記されたデータベース（図示せず）を参照し、設定した風向制御板４の角度から吹出風の風向きを求め、求めた風向きを吹出風向情報として取得する。

　吹出温度情報、吹出風量情報及び吹出風向情報をまとめて吹出風情報と言う。

　吹出口位置情報取得部８０２は、空気調和機１を設置した室内における吹出口１ａの位置を示す吹出口位置情報を取得する。なお、吹出口位置情報取得部８０２は、本発明に係る吹出口位置取得手段の一例である。

　図１１に、空気調和機１の室内における設置位置の例を示す。図１１の場合において、吹出口位置情報は、空気調和機１を設置した室内の天井高さ１０８ａ、床面から吹出口１ａまでの高さ１０８ｂ、側面の壁から吹出口１ａまでの距離１０８ｃ、１０８ｄ及び正面の壁から吹出口１ａまでの距離１０８ｅを示す情報である。ユーザが外部装置を用いてこれらの情報を入力し、吹出口位置情報取得部８０２は、これらの情報を外部装置から受信することにより、吹出口位置情報を取得する。

　空間温度推定部８０３は、２次元温度分布と、吹出温度情報と、吹出風量情報と、吹出風向情報と、吹出口位置情報と、に基づいて、室内の３次元温度分布を推定する。なお、空間温度推定部８０３は、本発明に係る空間温度推定手段の一例である。

　室内に固定された空気調和機１が作る空間の温度分布及び速度分布は、吹出口１ａにおける吹出風の温度、風量及び風向と、室内の寸法と、室内から室外への熱リーク量を決める壁及び床の断熱性能とが定まれば、一意に決定することができる。

　まず、空間温度推定部８０３が３次元温度分布を推定するにあたり、参照する温度分布ＤＢ８５ａについて説明する。温度分布ＤＢ８５ａは、メモリ８５に格納される。

　温度分布ＤＢ８５ａは、様々な寸法の室内において、吹出風の温度、風量及び風向の設定値毎に測定された３次元の温度値のデータベースである。図１２Ａは、温度分布ＤＢ８５ａに記憶される温度の、測定点を説明するための図である。吹出口１ａを基準とし、吹出口１ａから空気調和機１の正面方向をｘ軸方向、空気調和機１の高さ方向をｙ軸方向、空気調和機１の幅方向をｚ軸方向とする。図１２Ａは、ｚ＝０（ｃｍ）、すなわち吹出口１ａの正面の中央の位置における温度分布の例を濃淡で示した図であり、濃淡が濃いほど温度が高いことを示す。測定点の座標は、ｘ＝１５０（ｃｍ）、ｙ＝１００（ｃｍ）、ｚ＝０（ｃｍ）である。

　図１２Ｂに、温度分布ＤＢ８５ａに含まれるデータの一例を示す。図１２Ｂに示すテーブルは、吹出風の温度が“２４度”、風量が“普通”、風向が“下吹き方向”という状況下において、ｚ＝-ｗ２～＋ｗ１（ｃｍ）地点における温度分布を示すものとする。ここで、ｗ１、ｗ２の値は、温度分布ＤＢ８５ａに格納されたデータが測定された室内において、空気調和機１の幅方向の吹出口中央を０ｃｍとした、側面の壁から吹出口までの距離を示す値である。各測定点での温度は、空気調和機１の実機を用いて全て測定することにより取得してもよいし、数値流体計算により取得してもよい。

　空間温度推定部８０３は、温度分布ＤＢ８５ａに格納されたデータのうち、吹出風情報取得部８０１により取得された吹出風情報に含まれる吹出風の温度、風量及び風向の値と最も近い設定値を有するデータを選択する。

　また、温度分布ＤＢ８５ａは吹出口を基準として求められた温度分布である。したがって、空間温度推定部８０３は、温度分布ＤＢ８５ａに格納されたデータのうち、吹出口位置情報取得部８０２によって取得された吹出口位置情報に最も近い室内寸法及び吹出口位置を有するデータを選択する。

　次に、選択された温度分布ＤＢ８５ａに記録された温度値を補正する手法について説明する。

　温度値は、壁及び床の断熱性能の影響を受ける。したがって、温度分布ＤＢ８５ａを作成する際に用いた部屋の断熱性能条件と、空気調和機１が実際に設置された部屋の断熱性能条件とが相違すれば、空気調和機１が実際に設置された空間の温度分布は温度分布ＤＢ８５ａの温度分布と相違する。この相違を、壁及び床の断熱性能を考慮した熱回路網モデルを用いて、推定する。

　図１２Ｃに、壁及び床の断熱性能を考慮した熱回路網モデルを示す。この熱回路網モデルは、室内の温度の代表値１０９ａ（Ｔ［℃］）を持つノードと、室外の温度の代表値１０９ｂ（Ｔ_ＯＵＴ［℃］）を持つノードと、部屋の断熱性能を示す熱抵抗値１０９ｃ（Ｒ［Ｋ／Ｗ］）と、部屋の熱容量１０９ｄ（Ｃ［Ｊ／℃］）と、空気調和機１の能力１０９ｅ（Ｑ［Ｗ］）と、を用いて作られる。この熱回路網モデルでは、時刻ｔ［ｓ］での室内の温度の代表値（Ｔ（ｔ）［℃］）を、下記の式（１）のように表すことができる。

　式（１）に記した室内の温度の代表値Ｔ［℃］を計算することができれば、図１２Ｂに示したある条件下で作成した温度分布ＤＢ８５ａの３次元温度分布の平均温度値と、実際に空気調和機１を設置した室内の代表温度Ｔ［℃］との差分を、温度分布ＤＢ８５ａの各温度値に加えることにより、実際に空気調和機１が設置された室内の空間の温度分布を推定することができる。例えば、図１２Ｂの空間温度の平均値Ｔ＿ｍｅａｎ［℃］と式（１）の代表値Ｔ［℃］との差分ΔＴ＿ｄｉｆｆ＝Ｔ－Ｔ＿ｍｅａｎを算出し、図１２Ｂの空間の温度分布にΔＴ＿ｄｉｆｆを足すことで、温度分布ＤＢ８５ａを作成する際に用いた室内の壁の断熱性能と実際の空気調和機１の設置された室内の壁の断熱性能との相違を補正することができる。例えば、ΔＴ＿ｄｉｆｆ＝０．５とすると、図１２Ｂのテーブルの全ての温度値に０．５を加算する。

　しかしながら、式（１）において、部屋の断熱性能である熱抵抗値Ｒ［Ｋ／Ｗ］及び熱容量Ｃ［Ｊ／℃］は、容易に知ることができない。また、室外の温度の代表値Ｔ_ＯＵＴ［℃］ついても、室外に設けられた温度センサのような何らかの装置を用いなければ知ることはできない。なお、空気調和機１の能力Ｑ［Ｗ］は吹出風の風量及び温度から知ることができる。また、空気調和機１のＣＯＰ（Coefficient Of Performance：成績係数）をデータベースとして持っていれば、空気調和機１の消費電力にＣＯＰをかけることによってＱ［Ｗ］を推定することもできる。つまり、式（１）については、Ｑ［Ｗ］以外の変数を知ることができないため、式（１）を直接計算することは難しい。

　そこで、熱画像センサ７によって取得される情報を利用して、熱回路網モデルと同等の熱回路網モデルを作成する。

　図１２Ｄは、図１２Ｃの熱回路網モデルと同等の熱回路網モデルである。図１２Ｃの熱抵抗値１０９ｃ（Ｒ［Ｋ／Ｗ］）及び熱容量１０９ｄ（Ｃ［Ｊ／℃］）を、熱画像センサ７で測定できる壁床の温度１０９ｆ（Ｔ_ｗａｌｌ［℃］）を用いて、室内の空気の熱抵抗値１０９ｇ（Ｒ_ａｉｒ［Ｋ／Ｗ］）及び室内の空気の熱容量１０９ｈ（Ｃ_ａｉｒ［Ｊ／℃］）と、壁床の熱抵抗値１０９ｉ（Ｒ_ｗａｌｌ［Ｋ／Ｗ］）及び壁床の熱容量１０９ｊ（Ｃ_ｗａｌｌ［Ｊ／℃］）とに分割したモデルである。Ｔ［℃］、Ｔ_ｗａｌｌ［℃］、Ｒ_ａｉｒ［Ｋ／Ｗ］、Ｃ_ａｉｒ［Ｊ／℃］及びＱ［Ｗ］の関係は、下記の式（２）のように書くことができる。

　式（２）においてＴ_ｗａｌｌは、熱画像センサ７が取得した壁及び床の温度分布における、最高温度、最低温度、平均温度等、あらゆる温度が採用できる。Ｒ_ａｉｒ［Ｋ／Ｗ］の物理的な意味は、室内の空気から壁への熱伝達である。したがって、数値流体計算又は伝熱工学などで用いられる無次元の整理式を用いて、Ｒ_ａｉｒ［Ｋ／Ｗ］を数値化することができる。

　式（１）の熱回路網モデルにおいて、Ｒ［Ｋ／Ｗ］、Ｃ［Ｊ／℃］、Ｔ_ＯＵＴ［℃］は容易に知ることができない。しかし、壁床の温度Ｔ_ｗａｌｌ［℃］を用いれば、式（１）と同等な熱回路網モデルである式（２）が解けるので、室内の代表温度Ｔ［℃］を計算することができる。ここで、代表温度は、室内全体の温度の平均値とする。よって、式（２）を解くことにより、温度分布ＤＢ８５ａの温度値の平均値Ｔ＿ｍｅａｎ［℃］と代表値Ｔ［℃］との差分ΔＴ＿ｄｉｆｆ＝Ｔ－Ｔ＿ｍｅａｎが求まり、ΔＴ＿ｄｉｆｆを図１２Ｂが示す温度値の値に加算することにより、温度分布ＤＢ８５ａの温度値を実際に空気調和機１が設置された室内の空間温度に補正する。

　このように、空間温度推定部８０３は、温度分布ＤＢ８５ａの温度値を補正することにより、空気調和機１が作り出す温熱環境の３次元温度分布を推定する。図１２Ｅに、空間温度推定部８０３により推定されたｚ＝０における温度分布の例を示す。吹出口１ａから温風が床面に到達した位置（ｘ座標：ｘ_ｗａｌｌ，ｙ座標：ｙ_ｗａｌｌ）に向かい、徐々に温度が下がっていくことがわかる。

　なお、上記、補正前の温度分布の選択において、空間温度推定部８０３は、温度分布ＤＢ８５ａに格納されたデータのうち、吹出口位置情報取得部８０２によって取得された吹出口位置情報に最も近い室内寸法及び吹出口位置を有するデータを選択することに限らない。例えば、温度分布ＤＢ８５ａが、ある寸法の室内における吹出風の温度、風量及び風向の設定値毎に、測定又は数値流体計算により算出された３次元の温度値のデータベースである場合、空間温度推定部８０３は、温度分布ＤＢ８５ａのデータを測定した室内寸法を吹出口位置情報から求められる室内寸法に変換し、この変換に基づいて温度分布ＤＢ８５ａのデータを変換することにより温度分布を求め、求めた温度分布のデータを補正前の温度分布のデータとして取得するようにしてもよい。この場合、空間温度推定部８０３は、室内寸法に基づく変換を行った後の温度値に対し、さらに熱回路網モデルを用いた温度値の補正を行う。

　以上では、空間温度推定部８０３は、式（２）で記した熱回路網の物理モデルを用いて３次元温度分布を推定したがこれ以外の手法も可能である。空間温度推定部８０３は統計的機械学習手法を用いて、３次元温度分布を推定することができる。

　以下に、統計的機械学習手法の例として、ガウス過程（Gaussian Process）により、３次元温度分布を推定する手法について説明する。

　図１３に示すように室内空間を３次元の体積区間に分割する。そして、各体積区間の温度を、確率分布を用いて表す。ここで、分割した体積区間の奥行き方向を添字ｉ、高さ方向を添字ｊ、幅方向を添字ｋとすると、体積区間の座標は、（ｘ_ｉ，ｙ_ｊ，ｚ_ｋ）と表すことができる。以下、体積空間を代表する位置を示す座標を、ｘ_ｉｊｋと表す。図１４に、任意のｋの位置において代表座標ｘ_ｉｊで表した体積区間を示す。また、位置ｘ_ｉｊｋの体積区間の温度がＴである確率を、関数ｐを用いて、ｐ（Ｔ）と表す。

　ガウス過程を用いたアルゴリズムを記す。アルゴリズムの目的は、観測した体積区間ｘ_ｉｊｋの温度Ｔ_ｉｊｋのデータセットＤ＝｛（ｘ_ｉｊｋ，Ｔ_ｉｊｋ）｜（ｉ，ｊ，ｋ）：熱画像センサで取得できた体積区間｝を用いて、観測していない体積区間ｘ_{未観測ｉｊｋ}の温度Ｔ_{未観測ｉｊｋ}を予測することである。参考文献１「Gaussian Processes for Machine Learning (Carl Edward Rasmussen), The MIT Press, 2006」によると、位置ｘの代表温度Ｔを表す確率ｐ（Ｔ｜ｘ）を学習する事ができ、ｐ（Ｔ│ｘ）＝Ｎ（Ｔ｜０，Ｋ）と書ける。ここでＮ（・）は、平均０、分散Ｋの多次元のガウス分布であって、Ｋは、データセットＤのデータセット数と予測したいｘ_{未観測ｉｊｋ}及びＴ_{未観測ｉｊｋ}のデータセット数との和と、同じ次元数を持つグラム行列と呼ばれる行列である。この確率モデルによって、未観測の体積区間ｘ_{未観測ｉｊｋ}における予測温度Ｔ_{予測ｉｊｋ}及び予測温度Ｔ_{予測ｉｊｋ}の信頼性（分散）が計算できる。

　図１５Ａは、図１４の体積区間の温度を示す例であり、温度の高い体積区間を濃い色で表し、温度の低い体積区間を薄い色で表したものである。ガウス過程を用いると、熱画像センサ７により取得した温度分布及び吹出口１ａにおける吹出風温度と言った既知のデータセットから空間の温度分布が学習できる。既知のデータセットには、温度分布ＤＢ８５ａを加えてもよい。

　図１５Ｂは、図１５Ａの体積区間の温度の信頼確率を示した例であり、熱画像センサ７により取得した温度及び吹出風温度から学習できる。このようにガウス過程を用いると、予測した温度値に対して、予測の信頼度を計算する事ができる。

　空間速度推定部８０４は、３次元温度分布に基づいて、室内の３次元速度分布を推定する。なお、空間速度推定部８０４は、本発明に係る空間速度推定手段の一例である。

　室内の気流環境は、吹出口１ａからの温風によって作られ、温度及び速度は、吹出口１ａの位置から離れるに従って低減する。温度と速度との関係を数値流体計算、実験の結果等を用いてデータベース化する。以下、このデータベースを速度分布ＤＢ８５ｂという。速度分布ＤＢ８５ｂはメモリ８５に格納される。空間速度推定部８０４は、速度分布ＤＢ８５ｂを参照して、空間温度推定部８０３により推定された３次元温度分布から３次元速度分布を推定する。

　なお、空間速度推定部８０４は、吹出風の風量及び風向と、室内寸法とから、数値流体計算により、３次元速度分布をもとめてもよい。

　空間体感温度推定部８０５は、３次元温度分布と、３次元速度分布と、に基づいて３次元体感温度分布を推定する。なお、空間体感温度推定部８０５は、本発明に係る空間体感温度推定手段の一例である。

　人間の体感温度は、人体の熱収支によることが大きい（参考文献２：「建築熱環境（坂本雄三）、東京大学出版会、２０１１年」）。人体の熱収支は、人体周囲の空気の温度と、人体と空気流れとによる熱伝達率と、によって算出できる。ここで空気の温度は３次元温度分布から求めることができ、人体と空気流れとによる熱伝達率は、３次元速度分布から速度の大きさを参照し、強制熱伝達のモデル式を用いて算出することができる。そして、人体の熱収支の量と補正すべき温度の量との関係を示すモデルを、実験により作成する。空間体感温度推定部８０５は、このモデルと求めた人体の熱収支とにより、温度の補正量を求め、空間温度推定部８０３により推定された３次元温度分布を補正することにより、３次元体感温度分布を推定する。

　また、空間体感温度推定部８０５は、温度ｔ［℃］と速度v［m/s］とから体感温度を推定するリンケの計算式を用いて、３次元体感温度分布を推定してもよい。リンケの計算式では体感温度は以下の式（３）で求められる。

　体感温度＝t-4×√v　　　　式（３）

　空間体感温度推定部８０５は、式（３）の温度ｔ［℃］に空間温度推定部８０３により推定された３次元温度分布の値を入れ、速度v［m/s］に空間速度推定部８０４により推定された３次元速度分布の値を入れることにより、体感温度を求める。そして、空間体感温度推定部８０５は、求めた体感温度を３次元体感温度分布の値とする。

　気流制御部８０６は、３次元温度分布と、３次元速度分布と、３次元体感温度分布と、に基づいて、熱交換器２に設定される温度と、ファン３の回転数と、風向制御板４の風向と、を制御する。なお、気流制御部８０６は、本発明に係る気流制御手段の一例である。

　気流制御部８０６による具体的な気流制御の一例を以下に示す。

　例えば、設定温度と３次元体感温度分布の代表値とを比較し、設定温度が３次元体感温度分布の代表値の温度よりも高い場合、気流制御部８０６は、設定温度と代表値の温度との差分（例えば、２度）だけ高い温風を得るために熱交換器２を制御するための制御信号を生成し、ファン３の回転数を上げる制御信号を生成し、温風を室内に行き渡らせるために風向制御板４の角度を下吹き方向に変える制御信号を生成する。また、例えば、設定温度が３次元体感温度分布により示される温度よりも低い場合、気流制御部８０６は、設定温度と代表値の温度との差分（例えば、２度）だけ低い温風を得るために熱交換器２を制御する制御信号を生成し、ファン３の回転数を上げる制御信号を生成し、低い温度の温風を室内に行き渡らせるために風向制御板４の角度を水平吹き方向の変える制御信号を生成する。なお、代表値は、３次元体感温度分布の全体の平均でもよいし、室内において人が存在する可能性のある領域を予め定めておき、その領域における体感温度の平均値、最高値、最低値等であってもよい。また、この例において、代表値は、３次元温度分布から求めてもよい。なお、気流制御部８０６は、空気調和機の設定温度と、３次元体感温度分布又は３次元温度分布から求められる温度との偏差に基づくＰＩＤ制御により気流制御を行ってもよい。

　また、気流制御部８０６は、設定温度と、３次元温度分布とを比較して、設定温度と温度が異なる領域が存在する場合、その領域の温度を設定温度に近づけるために、その領域の方向に吹出風を吹き出すように風向制御板４を制御する。あるいは、気流制御部８０６は、設定温度と、３次元体感温度分布とを比較して、設定温度と体感温度が異なる領域が存在する場合、その領域の体感温度を設定温度に近づけるために、その領域の方向に吹出風を吹き出すように風向制御板４を制御する。

　風量は、風速と通過面積とで定義することができる。したがって、気流制御部８０６は、設定風量と３次元速度分布とを比較し、設定風量に対し、風速が遅いと判断される領域が存在する場合、風量を上げるようファン３を制御し、風速が早いと判断される領域が存在する場合、風量を下げるようファン３を制御する。設定風量に対して速い又は遅いと判断する閾値は、実験、数値計算等に基づいて定める。

　次に、本実施の形態に係る空気調和機１が実行する制御処理を、図１６のフローチャートを用いて説明する。空気調和機１の電源が投入されると、図１６に示す制御処理が開始される。なお、この制御処理は、電源が切られるまで、周期的に、あるいは、温度、風量又は風向の設定が変更される度に実行される。

　制御装置８は、熱画像センサ７を用いて、空気調和機が設置された室内の壁面及び床面について２次元温度分布を取得する（ステップＳ１０１）。吹出風情報取得部８０１は、メモリに記憶された設定値を参照して、吹出口から送風される吹出風の吹出温度情報と、吹出風量情報と、吹出風向情報と、を取得する（ステップＳ１０２）。吹出口位置情報取得部８０２は、外部装置から受信した空気調和機１を設置した室内における吹出口１ａの位置を示す吹出口位置情報を取得する（ステップＳ１０３）。空間温度推定部８０３は、２次元温度分布と、吹出温度情報と、吹出風量情報と、吹出風向情報と、吹出口位置情報と、に基づいて、室内の３次元温度分布を推定する（ステップＳ１０４）。空間速度推定部８０４は、３次元温度分布に基づいて、室内の３次元速度分布を推定する（ステップＳ１０５）。空間体感温度推定部８０５は、３次元温度分布と、３次元速度分布と、に基づいて３次元体感温度分布を推定する（ステップＳ１０６）。気流制御部８０６は、３次元温度分布と、３次元速度分布と、３次元体感温度分布と、に基づいて、熱交換器の温度と、ファンの回転数と、風向制御板の風向と、を制御する（ステップＳ１０７）。

　本実施の形態によれば、室内空間における３次元の温度分布、速度分布及び体感温度を推定し、これに基づいて気流制御を行うことにより、ユーザにとって快適な室内気流環境を実現することができる。

（実施の形態２）
　実施の形態２に係る空気調和機１は、将来の３次元温度分布、将来の３次元速度分布及び将来の３次元体感温度分布に基づいて、現在の気流制御を行う。なお、以下の説明において、実施の形態１と共通する構成要素については、同一の符号を付し、その説明を省略する。

　実施の形態２に係る空気調和機１は、実施の形態１に係る空気調和機１の構成要素を備える。実施の形態２に係る空気調和機１は、図１７に示すように、機能的には、実施の形態１に係る空気調和機１の機能に加え、履歴を記憶する記憶部８０７と、将来の分布を推定する時系列空間情報推定部８０８と、を備える。記憶部８０７及び時系列空間情報推定部８０８は、制御装置８において、プロセッサ８１がＲＯＭ８２に格納されたプログラムを実行することにより実現される。

　記憶部８０７は、３次元温度分布、３次元速度分布及び３次元体感温度分布の履歴を記憶する。なお、記憶部８０７は、本発明に係る記憶手段の一例である。

　ここで、履歴とは、一定時刻毎に推定された過去の３次元温度分布、３次元速度分布及び３次元体感温度分布である。履歴は、メモリ８５に格納される。

　時系列空間情報推定部８０８は、３次元温度分布、３次元速度分布及び３次元体感温度分布の履歴に基づいて、将来の３次元温度分布と、将来の３次元速度分布と、将来の３次元体感温度分布とを推定する。なお、時系列空間情報推定部８０８は、本発明に係る時系列空間情報推定手段の一例である。

　例えば、時系列空間情報推定部８０８は、カルマンフィルタ（Kalman Filter）、パーティクルフィルタ（Particle Filter）等の時系列予測手法を用いて、記憶部８０７により記憶された３次元温度分布、３次元速度分布及び３次元体感温度分布の履歴、すなわち、時系列データから、将来の３次元温度分布、将来の３次元速度分布及び将来の３次元体感温度分布を推定する。

　気流制御部８０６は、将来の３次元温度分布と、将来の３次元速度分布と、将来の３次元体感温度分布とに基づいて、熱交換器２に設定される温度と、ファン３の回転数と、風向制御板４の風向と、を制御する。

　具体的には、気流制御部８０６は、ユーザが設定した温度、風量及び風向と、時系列空間情報推定部８０８が推定した将来の３次元温度分布、将来の３次元速度分布及び将来の３次元体感温度分布を比較し、差分がある場合は、差分をなくすように熱交換器２、ファン３及び風向制御板４を制御する。

　次に、本実施の形態に係る空気調和機１が実行する制御処理を、図１８のフローチャートを用いて説明する。空気調和機１の電源が投入されると、図１８に示す制御処理が開始される。なお、この制御処理は、電源が切られるまで、周期的に、あるいは、温度、風量又は風向の設定が変更される度に実行される。

　ここで、図１８のフローチャートのステップＳ２０１～ステップＳ２０６は、図１６のフローチャートのステップＳ１０１～ステップＳ１０６と同様であるので、説明を省略する。

　ステップＳ２０６の処理が終わると、記憶部８０７は、３次元温度分布、３次元速度分布及び３次元体感温度分布の履歴を記憶する（ステップＳ２０７）。時系列空間情報推定部８０８は、３次元温度分布、３次元速度分布及び３次元体感温度分布の履歴に基づいて、将来の３次元温度分布、将来の３次元速度分布及び将来の３次元体感温度分布を推定する（ステップＳ２０８）。そして、気流制御部８０６は、将来の３次元温度分布、将来の３次元速度分布及び将来の３次元体感温度分布に基づいて、熱交換器２に設定される温度と、ファン３の回転数と、風向制御板４の風向と、を制御する（ステップＳ２０９）。

　本実施の形態によれば、現在の室内気流環境を、ユーザが求める室内気流環境に、迅速に近づけることができる。

（実施の形態３）
　実施の形態３に係る空気調和機１は、ユーザの将来の移動領域を推定し、推定した領域について予め気流制御をする。なお、以下の説明において、実施の形態１及び２と共通する構成要素については、同一の符号を付し、その説明を省略し、共通する構成要素の共通する機能についても説明を省略する。

　実施の形態３に係る空気調和機１は、実施の形態２に係る空気調和機１の構成要素を備える。実施の形態３に係る空気調和機１は、図１９に示すように、機能的には、実施の形態２に係る空気調和機１の機能に加え、人が存在する３次元領域を推定する人体空間領域推定部８０９を備える。人体空間領域推定部８０９は、制御装置８において、プロセッサ８１がＲＯＭ８２に格納されたプログラムを実行することにより実現される。

　記憶部８０７は、３次元温度分布、３次元速度分布及び３次元体感温度分布に加え、熱画像センサ７により取得された２次元温度分布の履歴を記憶する。

　人体空間領域推定部８０９は、２次元温度分布の履歴に基づいて人が存在する３次元の人体空間領域を推定し、推定した人体空間領域に基づいて、将来の人体空間領域を推定する。なお、人体空間領域推定部８０９は、本発明に係る人体空間領域推定手段の一例である。

　具体的には、人体空間領域推定部８０９は、記憶部８０７を参照し、熱画像センサ７により取得された温度分布情報において人が存在する領域である人体２次元領域を求める。人体空間領域推定部８０９は、人間の体温程度（例えば、３５～３７度）の温度が検知される領域を人体２次元領域とする。そして、人体空間領域推定部８０９は、２次元画像から立体を予測する畳み込みニューラルネットワークのような機械学習を用いて、人体空間領域を推定する。なお、人体２次元領域から人体空間領域を推定する手法はこれに限らず、２次元画像から３次元空間における対象物の領域を推定する既知の技術を用いることができる。

　人体空間領域推定部８０９は、一定時刻毎に記憶された２次元温度分布のそれぞれについて人体２次元領域を求め、求めたそれぞれの人体２次元領域について人体空間領域を求める。このようにして、人体空間領域推定部８０９は、人体空間領域の時系列データを得る。

　次に、人体空間領域推定部８０９は、人体空間領域の時系列データから、将来の人体空間領域を推定する。将来の人体空間領域とは、ユーザが移動した後に存在すると考えられる領域である。例えば、人体空間領域推定部８０９は、カルマンフィルタ、パーティクルフィルタ等の時系列予測手法を用いて、人体空間領域の時系列データから将来の人体空間領域を推定する。

　気流制御部８０６は、時系列空間情報推定部８０８が推定した将来の３次元温度分布、３次元速度分布及び３次元体感温度分布を参照して、将来の人体空間領域における温度、速度、体感温度を取得する。また、ユーザは外部装置を用いて、好みの温度、風量及び風向を空気調和機１に予め登録しておく。以下、これらを、嗜好温度、嗜好風量及び嗜好風向きという。嗜好温度、嗜好風量及び嗜好風向きの情報は、メモリ８５に格納される。そして、気流制御部８０６は、将来の人体空間領域のおける温度、速度、体感温度を、予め登録された嗜好温度、嗜好風量及び嗜好風向に近づけるように熱交換器２、ファン３及び風向制御板４を制御する。

　図２０は、推定した将来の人体空間領域と予め吹き出しておいた温風の領域とを示す。

　人体空間領域推定部８０９は、過去のユーザの領域１１０ａと、現在のユーザの領域１１０ｂとから将来のユーザの領域１１０ｃを推定する。

　気流制御部８０６は、推定した将来の領域１１０ｃを含む領域を、ユーザが到着する以前から暖かい空間とするために、この領域が登録された嗜好温度、嗜好風量及び嗜好風向になるように気流制御を行う。ここで、空間領域１１０ｄは、空気調和機１が予め吹き出しておいた温風の領域であり、将来のユーザの領域を見越して予め暖めておいた空間領域を示す。

　従来の空気調和機は、熱画像センサで撮影できるユーザの人体部位を目標に、温度、風量等の空調の制御を行っていた。このような制御は、行動後に得られる熱画像データに合わせて気流制御を行うフィードバック制御となり、マイコン又は冷凍サイクルの応答時間分だけ、ユーザが行動した時点から遅れてしまう。これに対し、本実施の形態の空気調和機は、ユーザが室内を歩いたり、姿勢を変更したりすることによりユーザが存在する領域が変更することを想定して、ユーザが移動すると予測される領域に、予め温風又は冷風を当てておく、あるいは、避けておくといったフィードフォワード制御をすることができる。

　次に、本実施の形態に係る空気調和機１が実行する制御処理を、図２１のフローチャートを用いて説明する。空気調和機１の電源が投入されると、図２１に示す制御処理が開始される。なお、この制御処理は、電源が切られるまで、周期的に、あるいは、温度、風量又は風向の設定が変更される度に実行される。

　ここで、図２１のフローチャートのステップＳ３０１～ステップＳ３０６、ステップＳ３０８は、図１８のフローチャートのステップＳ２０１～ステップＳ２０６、ステップＳ２０８と同様であるので、説明を省略する。

　ステップＳ３０６の処理が終わると、記憶部８０７は、３次元温度分布、３次元速度分布、３次元体感温度分布及び熱画像センサ７により取得された２次元温度分布の履歴を記憶する（ステップＳ３０７）。次に、ステップＳ３０８の処理が終わると、人体空間領域推定部８０９は、２次元温度分布の履歴に基づいて人が存在する３次元の人体空間領域を推定し、推定した人体空間領域に基づいて、将来の人体空間領域を推定する（ステップＳ３０９）。そして、気流制御部８０６は、将来の３次元温度分布、将来の３次元速度分布及び将来の３次元体感温度分布を参照して、将来の人体空間領域における温度、速度、体感温度を取得し、予め登録された嗜好温度、嗜好風量及び嗜好風向に近づけるように熱交換器２、ファン３及び風向制御板４を制御する（ステップＳ３１０）。

　本実施の形態によれば、ユーザの行動を予測して事前にユーザが求める室内気流環境を用意することができる。

（実施の形態４）
　実施の形態４に係る空気調和機１は、放射熱伝達を考慮して、３次元体感温度分布を補正する。なお、以下の説明において、実施の形態１と共通する構成要素については、同一の符号を付し、その説明を省略する。

　実施の形態４に係る空気調和機１は、実施の形態１に係る空気調和機１の構成要素を備える。実施の形態４に係る空気調和機１は、図２２に示すように、機能的には、実施の形態１に係る空気調和機１の機能に加え、放射による熱伝達量を推定する放射熱伝達推定部８１０を備える。放射熱伝達推定部８１０は、制御装置８において、プロセッサ８１がＲＯＭ８２に格納されたプログラムを実行することにより実現される。

　放射熱伝達推定部８１０は、室内に存在する人体、壁面及び床面の放射率情報を取得し、放射率情報と、熱画像センサ７により取得された２次元温度分布と、に基づいて壁面及び床面からの放射による熱伝達量を推定する。なお、放射熱伝達推定部８１０は、本発明に係る放射熱伝達推定手段の一例である。

　具体的には、放射熱伝達推定部８１０は、壁面及び床面の放射率及び温度と、人体の放射率及び温度とに基づき、熱伝達量を推定する。ここで、壁面及び床面の放射率を示す放射率情報は、一般的な壁面及び床面の放射率に関するデータベース（図示せず）を参照することにより求める。また、人体の放射率を示す放射率情報は、人体を覆う衣服の放射率に関するデータベース（図示せず）を参照することにより求める。これらのデータベースは、メモリ８５に格納されてもよいし、外部装置、外部記憶装置等に格納されてもよい。また、これらの放射率情報は、ユーザが外部装置を用いて入力してもよい。壁面の温度、床面の温度及び人体の温度は、熱画像センサ７により取得された２元温度分布から求める。

　空間体感温度推定部８０５は、放射熱伝達推定部８１０より推定された熱伝達量に基づいて、３次元体感温度分布を補正する。

　具体的には、空間体感温度推定部８０５は、人体から壁面及び床面への放射による熱伝達量が増加するに従い、３次元体感温度分布の体感温度値を下げる補正を行う。なお、熱伝達量の増加量と体感温度値の補正量との関係は、実験、数値計算等に基づいて予め定めておく。

　暖房運転時において、壁面及び床面の温度が冷たい場合には、人体から壁面及び床面への放射による熱伝達量が大きくなる。このような場合、体感温度は下がり、空気の温度が十分に暖まっていてもユーザは冷気を感じることがある。しかし、本実施の形態に係る空気調和機１は、熱伝達量を考慮することにより、より正確な体感温度を求めることができ、ユーザにとって快適な温熱環境を提供することができる。

　次に、本実施の形態に係る空気調和機１が実行する制御処理を、図２３のフローチャートを用いて説明する。空気調和機１の電源が投入されると、図２３に示す制御処理が開始される。なお、この制御処理は、電源が切られるまで、周期的に、あるいは、温度、風量又は風向の設定が変更される度に実行される。

　ここで、図２３のフローチャートのステップＳ４０１～ステップＳ４０６は、図１６のフローチャートのステップＳ１０１～ステップＳ１０６と同様であるので、説明を省略する。

　ステップＳ４０６の処理が終わると、放射熱伝達推定部８１０は、壁面及び床面の放射率に関するデータベース及び人体を覆う衣服の放射率に関するデータベースを参照して、室内に存在する人体、壁面及び床面の放射率情報を取得し、放射率情報と、熱画像センサ７により取得された２次元温度分布とに基づいて壁面及び床面からの放射による熱伝達量を推定する（ステップＳ４０７）。次に、空間体感温度推定部８０５は、放射熱伝達推定部８１０より推定された熱伝達量に基づいて、３次元体感温度分布を補正する（ステップＳ４０８）。そして、気流制御部８０６は、３次元温度分布と、３次元速度分布と、補正された３次元体感温度分布と、に基づいて、熱交換器２に設定される温度と、ファン３の回転数と、風向制御板４の風向と、を制御する（ステップＳ４０９）。

　本実施の形態によれば、空気調和機が設置される室内の放射伝達を考慮した空間の体感温度分布を得ることができる。

（実施の形態５）
　実施の形態５に係る空気調和機１は、室内への冷気流入を考慮して、気流制御を行う。なお、以下の説明において、実施の形態１と共通する構成要素については、同一の符号を付し、その説明を省略する。

　実施の形態５に係る空気調和機１は、実施の形態１に係る空気調和機１の構成要素を備える。実施の形態５に係る空気調和機１は、図２４に示すように、機能的には、実施の形態１に係る空気調和機１の機能に加え、室内に流入した冷気の領域を推定する冷気領域推定部８１１と、冷気の領域の熱リーク量を推定する熱リーク量推定部８１２と、を備える。冷気領域推定部８１１及び熱リーク量推定部８１２は、制御装置８において、プロセッサ８１がＲＯＭ８２に格納されたプログラムを実行することにより実現される。

　冷気領域推定部８１１は、３次元温度分布及び３次元速度分布に基づいて、扉又は隙間から室内に流入した冷気の領域（以下、冷気領域という）を推定する。なお、冷気領域推定部８１１は、本発明に係る冷気領域推定手段の一例である。

　具体的には、冷気領域推定部８１１は、熱画像センサ７によって取得された壁面及び床面の温度分布をデータセットとして、実施の形態１に記したようにガウス過程のような統計的機械学習によって推定する。

　熱リーク量推定部８１２は、冷気領域の体積から熱リーク量を推定する。なお、熱リーク量推定部８１２は、本発明に係る熱リーク量推定手段の一例である。

　具体的には、熱リーク量推定部８１２は、冷気領域の体積Ｖ_ｃｏｌｄ［ｍ^３］を用いた以下の式（４）に基づいて、熱リーク量Ｑ_ｌｅａｋ［Ｊ］を推定する。

　Ｑ_ｌｅａｋ＝ｃ_ａｉｒ×ρ_ａｉｒ×V_ｃｏｌｄ×ΔＴ　　　　式（４）

　ｃ_ａｉｒ［Ｊ／ｋｇ・℃］は空気の比熱、ρ_ａｉｒ［ｋｇ／ｍ^３］は空気の密度、ΔＴは室内の温度と冷気領域の温度との差であり、３次元温度分布を参照することにより求められる。

　気流制御部８０６は、冷気領域推定部８１１により冷気領域が推定され、熱リーク量推定部８１２により熱リーク量が推定されると、熱リーク量に基づいて、熱交換器２に設定される温度を上げ、ファン３の回転数を増加し、風向制御板４の風向を冷気領域の方向に変更する。なお、冷気領域推定部８１１により冷気領域が推定されない場合、気流制御部８０６は、このような制御を行わない。また、熱リーク量と、熱交換器２に設定される温度の増加量及びファン３の回転数の増加量との関係は、実験、数値計算等に基づいて予め定めておく。

　すなわち、気流制御部８０６は、熱リーク量による熱負荷の補正をする。気流制御部８０６は、３次元温度分布を参照して、冷気領域の温度が設定温度と等しくなるまで、上記の制御を継続する。あるいは、気流制御部８０６は、３次元体感温度分布を参照して、冷気領域の体感温度が設定温度と等しくなるまで、上記の制御を継続するようにしてもよい。なお、気流制御部８０６は、熱リーク量と予め定められた値との偏差に基づくＰＩＤ制御により、気流制御を行ってもよい。

　次に、本実施の形態に係る空気調和機１が実行する制御処理を、図２５のフローチャートを用いて説明する。空気調和機１の電源が投入されると、図２５に示す制御処理が開始される。なお、この制御処理は、電源が切られるまで、周期的に、あるいは、温度、風量又は風向の設定が変更される度に実行される。

　ここで、図２５のフローチャートのステップＳ５０１～ステップＳ５０６は、図１６のフローチャートのステップＳ１０１～ステップＳ１０６と同様であるので、説明を省略する。

　ステップＳ５０６の処理が終わると、冷気領域推定部８１１は、３次元温度分布及び３次元速度分布から、冷気領域を推定する（ステップＳ５０７）。冷気領域推定部８１１が、室内において冷気領域があると判断すると（ステップＳ５０８：Ｙｅｓ）、熱リーク量推定部８１２は、冷気領域の体積から熱リーク量を推定する（ステップＳ５０９）。そして、気流制御部８０６は、冷気領域推定部８１１により室内において冷気領域があると判断されると、熱リーク量推定部８１２により推定された熱リーク量に基づいて、熱交換器２に設定される温度を上げ、ファン３の回転数を増加し、風向制御板４の風向を冷気領域の方向に変更する（ステップＳ５１０）。一方、冷気領域推定部８１１が、室内において冷気領域がないと判断すると（ステップＳ５０８：Ｎｏ）、気流制御部８０６は、熱リーク量を考慮しない通常の気流制御を行う（ステップＳ５１１）。

　従来、室内の扉又は窓の開閉を検知し、室内に流入した冷気に向けて温風を送風し、コールドドラフトと言われる冷気流入による局所的な不快感を防ぐ技術があった。しかしながら、従来技術では、冷気の温度、冷気の領域を３次元的に判別することができないため、冷気流入による熱リーク量の見積もりができなかった。そのため、冷気流入を防ぐために必要な風量、温度等の見積もりができなかった。

　本実施の形態によれば、冷気領域の熱リーク量に基づいて気流制御を行うことにより、コールドドラフトを防ぐことができる。

（実施の形態６）
　実施の形態６に係る空気調和機１は、室内への日射を考慮して、気流制御を行う。なお、以下の説明において、実施の形態１と共通する構成要素については、同一の符号を付し、その説明を省略する。

　実施の形態６に係る空気調和機１は、実施の形態１に係る空気調和機１の構成要素を備える。実施の形態６に係る空気調和機１は、図２６に示すように、機能的には、実施の形態１に係る空気調和機１の機能に加え、建材の熱容量を取得する建材情報取得部８１３と、日射領域を推定する日射領域推定部８１４と、日射領域の日射量を推定する日射量推定部８１５と、を備える。建材情報取得部８１３、日射領域推定部８１４及び日射量推定部８１５は、制御装置８において、プロセッサ８１がＲＯＭ８２に格納されたプログラムを実行することにより実現される。

　建材情報取得部８１３は、空気調和機１が設置された室内の壁及び床の熱容量の情報を取得する。なお、建材情報取得部８１３は、本発明に係る建材情報取得手段の一例である。

　具体的には、外部装置から室内の壁及び床の建材を示す情報を受信すると、建材情報取得部８１３は、種々の建材について熱容量が記憶されたデータベースを参照して、受信した情報が示す建材の熱容量を示す情報を取得する。なお、このデータベースは、メモリ８５に格納されてもよいし、外部装置、外部記憶装置等に格納されてもよい。また、建材の熱容量の値は、ユーザが外部装置を用いて入力してもよい。

　日射領域推定部８１４は、３次元温度分布及び３次元速度分布に基づいて、日射が当たっている壁面及び床面の日射領域を推定する。なお、日射領域推定部８１４は、本発明に係る日射領域推定手段の一例である。

　図２７に日射領域の一例を示す。日射領域とは、日射が当たっている壁面及び床面の領域である。図２７の日射領域（Ｓ［ｍ^２］）は、窓から入ってきた日射が当たっている床面の領域である。具体的には、日射領域推定部８１４は、３次元温度分布に基づいて、温度が高い領域を特定し、特定された領域のうち、３次元速度分布に基づいて吹出風が届いていない領域を、日射領域とする。吹出風が届いていない領域と判断するための風速の閾値は予め定められているものとする。なお、日射領域推定部８１４は、吹出風が届いていない領域を、３次元速度分布及び吹出風量に基づいて求めてもよい。例えば、日射領域推定部８１４は、吹出風量が少ない場合、風速が小さい領域でも吹出風は届いているとみなし、吹出風量が多い場合は、風速が多い領域でも吹出風が届いていない領域とする。日射領域推定部８１４は、予め定めた条件に一致する領域が無い場合は、日射領域は推定されなかったと見なす。また、日射領域推定部８１４は、熱画像センサ７により取得される２次元の温度分布から、日射領域を推定してもよい。

　日射量推定部８１５は、壁及び床の熱容量と、日射領域における温度上昇量と、に基づいて日射量を推定する。なお、日射量推定部８１５は、本発明に係る日射量推定手段の一例である。

　日射量推定部８１５は、日射領域の建材における熱回路網モデルに基づいて、日射量を求める。図２８に、日射領域に該当する部分の建材を抜き出し、熱回路網法を用いて、壁及び床の建材の熱回路網をモデル化した図を示す。この熱回路網モデルは、壁及び床の熱抵抗値（Ｒ_ｗａｌｌ［Ｋ／Ｗ］）と、壁及び床の熱容量（Ｃ_ｗａｌｌ［Ｊ／Ｋ］）と、室外の温度の代表値（Ｔ_ＯＵＴ［℃］）を持つノードと、日射領域の壁及び床の温度（Ｔ_ｗａｌｌ［℃］）と、を用いて作られる。熱容量Ｃ_ｗａｌｌは、建材情報取得部８１３により取得される値である。なお、熱抵抗値Ｒ_ｗａｌｌは、日射領域の面積Ｓ［ｍ^２］と、建材の厚みｌ［ｍ］と、建材の熱伝導率ｋ［Ｗ／（ｍ・Ｋ）］と、を用いて、以下の式（５）と表すことができる。

　図２９に日射領域の建材の温度Ｔ_ｗａｌｌの時間変化を示す。時刻ｔにおける建材の温度Ｔ_ｗａｌｌ（ｔ）は、図２８の熱回路網モデルから導出すると、以下の式（６）となる。

　式（６）のＴ_ｓａｔ［℃］は時刻ｔ＝∞における建材の飽和温度である。日射量Ｑ［Ｗ］を使うと、Ｔ_ｓａｔ［℃］は以下の式（７）のように表すことができる。

　式（６）において、ｅｘｐ（－Ｒ_ｗａｌｌＣ_ｗａｌｌｔ）の項をテイラー展開し、ｔの２次以下の項を削除すると、以下の式（８）が得られ、Ｔ_ｗａｌｌ（ｔ）は線形一次式で近似できる。

　ここで、Ｔ_ｗａｌｌ（ｔ）は熱画像センサ７により計測することができる値である。日射量推定部８１５は、熱画像センサ７に、時刻ｔ１における建材の温度Ｔ_ｗａｌｌ（ｔ１）と、時刻ｔ２における建材の温度Ｔ_ｗａｌｌ（ｔ２）とを検知させ、メモリ８５に、時刻ｔ１、ｔ２と、検知された温度Ｔ_ｗａｌｌ（ｔ１）、Ｔ_ｗａｌｌ（ｔ２）のデータを格納する。検知された時刻の差分を以下の式（９）のように表し、温度の差分を以下の式（１０）のように表し、式（８）を式（９）及び式（１０）を用いて書くと、式（１１）を得ることができる。

　そして、式（７）と式（１１）とから、日射量Ｑは、式（１２）のように求めることができる。日射量推定部８１５は、式（１２）に基づき日射量を求める。

　気流制御部８０６は、日射領域推定部８１４により日射領域が推定され、日射量推定部８１５により日射量が推定されると、日射量に基づいて、熱交換器２に設定される温度を下げ、ファン３の回転数を増加し、風向制御板４の風向を日射領域の方向に変える。日射領域推定部８１４により日射領域が推定されない場合は、気流制御部８０６は、このような制御を行わない。なお、日射量と、熱交換器２に設定される温度の減少量及びファン３の回転数の増加量との関係は、実験、数値計算等に基づいて予め定めておく。

　気流制御部８０６は、３次元温度分布を参照して、日射領域の温度が設定温度と等しくなるまで、上記の制御を継続する。あるいは、気流制御部８０６は、３次元体感温度分布を参照して、日射領域の体感温度が設定温度と等しくなるまで、上記の制御を継続するようにしてもよい。なお、気流制御部８０６は、日射量と予め定められた値との偏差に基づくＰＩＤ制御により、気流制御を行ってもよい。

　次に、本実施の形態に係る空気調和機１が実行する制御処理を、図３０のフローチャートを用いて説明する。空気調和機１の電源が投入されると、図３０に示す制御処理が開始される。なお、この制御処理は、電源が切られるまで、周期的に、あるいは、温度、風量又は風向の設定が変更される度に実行される。

　ここで、図３０のフローチャートのステップＳ６０１～ステップＳ６０６は、図１６のフローチャートのステップＳ１０１～ステップＳ１０６と同様であるので、説明を省略する。

　ステップＳ６０６の処理が終わると、建材情報取得部８１３は、外部装置より受信した情報に基づいて空気調和機１が設置された室内の壁及び床の熱容量を示す情報を取得する（ステップＳ６０７）。次に、日射領域推定部８１４は、３次元温度分布及び３次元速度分布から日射が当たっている壁面及び床面の日射領域を推定する（ステップＳ６０８）。日射領域推定部８１４が、室内において日射領域があると判断すると（ステップＳ６０９：Ｙｅｓ）、日射量推定部８１５は、壁及び床の熱容量と、日射領域における温度上昇量と、に基づいて日射量を推定する（ステップＳ６１０）。そして、気流制御部８０６は、日射領域推定部８１４により室内において日射領域があると判断されると、日射量推定部８１５により推定された日射量に基づいて、熱交換器２に設定される温度を下げ、ファン３の回転数を増加し、風向制御板４の風向を日射領域の方向に変える（ステップＳ６１１）。一方、日射領域推定部８１４が、室内において日射領域がないと判断すると（ステップＳ６０９：Ｎｏ）、気流制御部８０６は、日射量を考慮しない通常の気流制御を行う（ステップＳ６１２）。

　なお、ステップＳ６０７の処理は、上記のタイミングによらず、ステップＳ６１０の日射量を求める処理よりも前であればいつでもよい。

　本実施の形態によれば、日射により暑くなった領域を自動的に設定温度に近づけることができる。

（実施の形態７）
　実施の形態７に係る空気調和機１は、結露の発生を考慮して、気流制御を行う。なお、以下の説明において、実施の形態１と共通する構成要素については、同一の符号を付し、その説明を省略する。

　実施の形態７に係る空気調和機１は、実施の形態１に係る空気調和機１の構成要素を備える。実施の形態７に係る空気調和機１は、図３１に示すように機能的には、実施の形態１に係る空気調和機１の機能に加え、建材の熱伝導率、熱容量及び透湿計数を取得する建材情報取得部８１３と、室内の湿度を取得する空間内湿度取得部８１６と、室外の温度及び湿度を取得する空間外情報取得部８１７と、壁における結露の発生を推定する結露発生推定部８１８とを備える。建材情報取得部８１３、空間内湿度取得部８１６、空間外情報取得部８１７及び結露発生推定部８１８は、制御装置８において、プロセッサ８１がＲＯＭ８２に格納されたプログラムを実行することにより実現される。

　建材情報取得部８１３は、空気調和機１が設置された室内の壁について、熱伝導率と熱容量と透湿係数とを取得する。

　具体的には、外部装置から室内の壁の建材を示す情報を受信すると、建材情報取得部８１３は、種々の建材について熱伝導率、熱容量及び透湿係数が記憶されたデータベースを参照して、受信した情報が示す建材の熱伝導率、熱容量及び透湿係数を示す情報を取得する。なお、このデータベースは、メモリ８５に格納されてもよいし、外部装置、外部記憶装置等に格納されてもよい。また、建材の熱伝導率、熱容量及び透湿係数の値は、ユーザが外部装置を用いて入力してもよい。

　空間内湿度取得部８１６は、室内の湿度情報を取得する。なお、空間内湿度取得部８１６は、本発明に係る空間内湿度取得手段の一例である。

　室内の湿度情報は、湿度センサ６により測定された湿度を示す情報である。空間内湿度取得部８１６は、湿度センサ６から、室内の湿度情報を取得する。

　空間外情報取得部８１７は、室外の温度情報と、室外の湿度情報とを取得する。なお、空間外情報取得部８１７は、本発明に係る空間外情報取得手段の一例である。

　本実施の形態に係る空気調和機１は、室外に温度センサ及び湿度センサ（いずれも図示せず）を備える。室外の温度情報は、室外の温度センサにより測定された温度を示す情報であり、室外の湿度情報は、室外の湿度センサにより測定された湿度を示す情報である。空間外情報取得部８１７は、室外の温度センサから室外の温度情報を取得し、室外の湿度センサから室外の湿度情報を取得する。

　結露発生推定部８１８は、熱伝導率、熱容量及び透湿係数と、３次元温度分布から求めた室内の温度情報と、室内の湿度情報と、室外の温度情報と、室外の湿度情報と、に基づいて結露の発生を推定する。なお、結露発生推定部８１８は、本発明に係る結露発生推定手段の一例である。

　具体的には、参考文献２「建築熱環境（坂本雄三）、東京大学出版　２０１１年」を参照し、以下のように求める。

　結露発生推定部８１８は、壁の熱伝導率及び熱容量から建材の熱抵抗値を求め、建材の透湿係数から透湿抵抗値を求める。次に、結露発生推定部８１８は、建材の熱抵抗値から壁の熱回路網モデルを作成し、３次元温度分布から求める室内の温度情報と、空間外情報取得部８１７より取得され室外の温度情報と、壁の熱回路網モデルとから建材の温度を求める。そして、結露発生推定部８１８は、建材の温度値を用いて、その温度での飽和水蒸気圧を求める。同様に、結露発生推定部８１８は、建材の透湿抵抗値から壁の湿度回路網モデルを作成し、空間内湿度取得部８１６により取得された室内の湿度情報と、空間外情報取得部８１７より取得され室外の湿度情報と、壁の湿度回路網モデルとから建材での水蒸気圧を求める。結露発生推定部８１８は、水蒸気圧が飽和水蒸気圧を上回った位置が、建材における結露の発生位置である。

　図３２Ａに、壁の構造の例を示し、図３２Ｂに、図３２Ａの壁の結露発生位置を示す。計算値１１１ａは壁体内の飽和水蒸気圧の計算値を示し、計算値１１１ｂは壁体内の水蒸気圧の計算値である。水蒸気圧が飽和水蒸気圧を上回った位置１１１ｃが、壁における結露の発生位置である。

　気流制御部８０６は、結露発生推定部８１８により結露の発生が推定されると、熱交換器２に設定される温度を下げ、ファン３の回転数を増加し、風向制御板４の風向を壁の方向に変える。

　ここで、図３３のフローチャートのステップＳ７０１～ステップＳ７０６は、図１６のフローチャートのステップＳ１０１～ステップＳ１０６と同様であるので、説明を省略する。

　ステップＳ７０６の処理が終わると、建材情報取得部８１３は、外部装置より受信した情報に基づいて、壁について、熱伝導率と熱容量と透湿係数とを取得する（ステップＳ７０７）。空間内湿度取得部８１６は、湿度センサ６が検知した湿度に基づいて室内の湿度情報を取得する（ステップＳ７０８）。次に、空間外情報取得部８１７は、室外の温度センサが検知した温度に基づいて室外の温度情報を取得し、室外の湿度センサが検知した湿度に基づいて室外の湿度情報を取得する（ステップＳ７０９）。結露発生推定部８１８は、熱伝導率、熱容量及び透湿係数と、３次元温度分布から求めた室内の温度情報と、室内の湿度情報と、室外の温度情報と、室外の湿度情報と、に基づいて結露の発生を推定する（ステップＳ７１０）。結露発生推定部８１８が、室内において結露が発生したと判断すると（ステップＳ７１１：Ｙｅｓ）、気流制御部８０６は、熱交換器２に設定される温度を下げ、ファン３の回転数を増加し、風向制御板４の風向を壁の方向に変える（ステップＳ７１２）。一方、結露発生推定部８１８が、室内において結露が発生していないと判断すると（ステップＳ７１１：Ｎｏ）、気流制御部８０６は、結露を考慮しない通常の気流制御を行う（ステップＳ７１３）。

　なお、ステップＳ７０７、ステップＳ７０８、ステップＳ７０９の処理は、上記のタイミングによらず、ステップＳ７１０の結露の発生を推定する処理よりも前であればいつでもよい。

　本実施の形態によれば、結露が発生すると、自動的に気流制御を行って、結露を抑制することができる。

　本発明は、広義の精神と範囲を逸脱することなく、様々な実施の形態及び変形が可能である。また、上述した実施の形態は、本発明を説明するためのものであり、本発明の範囲を限定するものではない。つまり、本発明の範囲は、実施の形態ではく、請求の範囲によって示される。そして、請求の範囲内及びそれと同等の発明の意義の範囲内で施される様々な変形が、本発明の範囲内とみなされる。

１　空気調和機、１ａ　吹出口、２　熱交換器、２ａ　配管、２ｂ　フィン、３　ファン、４　風向制御板、５　温度センサ、６　湿度センサ、７　熱画像センサ、８　制御装置、８１　プロセッサ、８２　ＲＯＭ、８３　ＲＡＭ、８４　通信インタフェース、８５　メモリ、８５ａ　温度分布ＤＢ、８５ｂ　速度分布ＤＢ、１０１　空気、１０２　冷凍サイクル、１０２ａ　熱交換器（蒸発器）、１０２ｂ　熱交換器（凝縮器）、１０２ｃ　圧縮機、１０２ｄ　膨張弁、１０３　吹出風、１０４ａ，１０５ａ　高温度領域、１０４ｂ，１０５ｃ　低温度領域、１０５ｂ　中間温度領域、１０６ａ　高速度領域、１０６ｂ　中間速度領域、１０６ｃ　低速度領域、１０７　空気の巻き込み、１０８ａ　天井高さ、１０８ｂ　床面から吹出口１ａまでの高さ、１０８ｃ，１０８ｄ　側面の壁から吹出口１ａまでの距離、１０８ｅ　正面の壁から吹出口１ａまでの距離、１０９ａ　室内の温度の代表値、１０９ｂ　室外の温度の代表値、１０９ｃ　部屋の断熱性能を示す熱抵抗値、１０９ｄ　部屋の熱容量、１０９ｅ　空気調和機１の能力、１０９ｆ　壁床の温度、１０９ｇ　空気の熱抵抗値、　１０９ｈ　空気の熱容量、１０９ｉ　壁床の熱抵抗値、１０９ｊ　壁床の熱容量、１１０ａ　過去のユーザの領域、１１０ｂ　現在のユーザの領域、１１０ｃ　将来のユーザの領域、１１０ｄ　将来のユーザの領域を見越して予め暖めておいた空間領域、１１１ａ　壁体内の飽和水蒸気圧の計算値、１１１ｂ　壁体内の水蒸気圧の計算値、１１１ｃ　壁体内の結露発生位置、　８０１　吹出風情報取得部、８０２　吹出口位置情報取得部、８０３　空間温度推定部、８０４　空間速度推定部、８０５　空間体感温度推定部、８０６　気流制御部、８０７　記憶部、８０８　時系列空間情報推定部、８０９　人体空間領域推定部、８１０　放射熱伝達推定部、８１１　冷気領域推定部、８１２　熱リーク量推定部、８１３　建材情報取得部、８１４　日射領域推定部、８１５　日射量推定部、８１６　空間内湿度取得部、８１７　空間外情報取得部、８１８　結露発生推定部

Claims

　熱交換器と、ファンと、風向制御板と、を備える空気調和機において、
　前記空気調和機が設置された空調対象空間の壁面及び床面について２次元温度分布を取得する熱画像センサと、
　前記空気調和機の吹出口から送風される吹出風の吹出温度情報と、当該吹出風の吹出風量情報と、当該吹出風の吹出風向情報と、を取得する吹出風情報取得手段と、
　前記空調対象空間における前記吹出口の位置を示す吹出口位置情報を取得する吹出口位置取得手段と、
　前記２次元温度分布と、前記吹出温度情報と、前記吹出風量情報と、前記吹出風向情報と、前記吹出口位置情報と、に基づいて、前記空調対象空間の３次元温度分布を推定する空間温度推定手段と、
　前記３次元温度分布に基づいて、前記空気調和機の空調条件を制御する気流制御手段と、を備える、
　空気調和機。
　前記空調対象空間の３次元速度分布を推定する空間速度推定手段と、
　前記３次元温度分布と、前記３次元速度分布と、に基づいて、前記空調対象空間の３次元体感温度分布を推定する空間体感温度推定手段と、をさらに備え、
　前記気流制御手段は、前記３次元温度分布と、前記３次元速度分布と、前記３次元体感温度分布と、に基づいて、前記空気調和機の空調条件を制御する、
　請求項１に記載の空気調和機。
　前記空間速度推定手段は、前記３次元温度分布に基づいて、前記３次元速度分布を推定する、
　請求項２に記載の空気調和機。
　前記空調条件は、前記熱交換器に設定される温度と、前記ファンの回転数と、前記風向制御板の風向とを含む、
　請求項１から３のいずれか１項に記載の空気調和機。
　前記３次元温度分布の履歴と、前記３次元速度分布の履歴と、前記３次元体感温度分布の履歴と、を記憶する記憶手段と、
　前記履歴に基づいて、将来の３次元温度分布と、将来の３次元速度分布と、将来の３次元体感温度分布と、を推定する時系列空間情報推定手段をさらに備え、
　前記気流制御手段は、前記将来の３次元温度分布と、前記将来の３次元速度分布と、前記将来の３次元体感温度分布とに基づいて、前記空調条件を制御する、
　請求項２又は３に記載の空気調和機。
　前記記憶手段は、前記２次元温度分布の履歴と、ユーザが指定した嗜好温度、嗜好風量及び嗜好風向と、をさらに記憶し、
　前記２次元温度分布の履歴に基づいて人が存在する３次元の人体空間領域を推定し、当該人体空間領域に基づいて、将来の人体空間領域を推定する人体空間領域推定手段をさらに備え、
　前記気流制御手段は、前記将来の３次元温度分布と、前記将来の３次元速度分布と、前記将来の３次元体感温度分布と、に基づいて、前記将来の人体空間領域における温度、速度及び体感温度を取得し、前記将来の人体空間領域における温度、速度及び体感温度と、嗜好温度、嗜好風量及び嗜好風向と、に基づいて、前記空調条件を制御する、
　請求項５に記載の空気調和機。
　前記空調対象空間に存在する人体、前記壁面及び前記床面の放射率を示す放射率情報を取得し、当該放射率情報と、前記熱画像センサにより取得された前記２次元温度分布と、に基づいて、前記人体から前記壁面及び前記床面への放射による熱伝達量を推定する放射熱伝達推定手段をさらに備え、
　前記空間体感温度推定手段は、前記熱伝達量に基づいて前記３次元体感温度分布を補正する、
　請求項２又は３に記載の空気調和機。
　前記３次元温度分布と、前記３次元速度分布と、に基づいて、前記空調対象空間に流入した冷気の領域である冷気領域を推定する冷気領域推定手段と、
　前記冷気領域の体積から熱リーク量を推定する熱リーク量推定手段と、をさらに備え、
　前記気流制御手段は、前記冷気領域推定手段により前記冷気領域が推定されると、前記熱リーク量推定手段により推定された前記熱リーク量に基づいて、前記熱交換器に設定される温度を上げ、前記ファンの回転数を増加し、前記風向制御板の風向を前記冷気領域の方向に変える、
　請求項２又は３に記載の空気調和機。
　前記空調対象空間の壁及び床の熱容量を取得する建材情報取得手段と、
　前記３次元温度分布と、前記３次元速度分布と、に基づいて、日射が当たっている壁面及び床面の日射領域を推定する日射領域推定手段と、
　前記壁及び床の前記熱容量と、前記日射領域における温度上昇量と、に基づいて、日射量を推定する日射量推定手段と、をさらに備え、
　前記気流制御手段は、前記日射領域推定手段により前記日射領域が推定されると、前記日射領域推定手段により推定された前記日射量に基づいて、前記熱交換器に設定される温度を下げ、前記ファンの回転数を増加し、前記風向制御板の風向を前記日射領域の方向に変える、
　請求項２又は３に記載の空気調和機。
　前記空調対象空間の壁について、熱伝導率と、熱容量と、透湿係数と、を取得する建材情報取得手段と、
　前記空調対象空間の湿度情報を取得する空間内湿度取得手段と、
　前記空調対象空間の外の温度情報と、前記空調対象空間の外の湿度情報と、を取得する空間外情報取得手段と、
　前記熱伝導率と、前記熱容量と、前記透湿係数と、前記３次元温度分布から求めた空調対象空間の温度情報と、前記空調対象空間の湿度情報と、前記空調対象空間の外の温度情報と、前記空調対象空間の外の湿度情報と、に基づいて、前記壁における結露の発生を推定する結露発生推定手段と、をさらに備え、
　前記気流制御手段は、前記結露発生推定手段により結露の発生が推定されると、前記熱交換器に設定される温度を下げ、前記ファンの回転数を増加し、前記風向制御板の風向を前記壁の方向に変える、
　請求項１から８のいずれか１項に記載の空気調和機。
　前記空間温度推定手段は、前記熱画像センサにより取得した２次元温度分布より求めた前記壁面及び前記床面の温度と、前記空調対象空間の空気の熱抵抗値と、前記空調対象空間の空気の熱容量と、前記空気調和機の能力と、に基づいて、前記空調対象空間の代表温度を求め、当該代表温度に基づいて、データベースに記憶された３次元の温度値を補正することにより、前記３次元温度分布を推定する、
　請求項１から１０のいずれか１項に記載の空気調和機。
　吹出風情報取得手段が、空気調和機の吹出口から送風される吹出風の吹出温度情報と、当該吹出風の吹出風量情報と、当該吹出風の吹出風向情報と、を取得し、
　吹出口位置取得手段が、前記空気調和機が設置された空調対象空間における前記吹出口の位置を示す吹出口位置情報を取得し、
　空間温度推定手段が、前記空調対象空間の壁面及び床面についての２次元温度分布と、前記吹出温度情報と、前記吹出風量情報と、前記吹出風向情報と、前記吹出口位置情報と、に基づいて、前記空調対象空間の３次元温度分布を推定し、
　気流制御手段が、前記３次元温度分布に基づいて、前記空気調和機の空調条件を制御する、
　空気調和機制御方法。
　熱交換器と、ファンと、風向制御板と、空気調和機が設置された空調対象空間の壁面及び床面について２次元温度分布を取得する熱画像センサと、を備える前記空気調和機を制御するコンピュータを、
　前記空気調和機の吹出口から送風される吹出風の吹出温度情報と、当該吹出風の吹出風量情報と、当該吹出風の吹出風向情報と、を取得する吹出風情報取得手段、
　前記空調対象空間における前記吹出口の位置を示す吹出口位置情報を取得する吹出口位置取得手段、
　前記２次元温度分布と、前記吹出温度情報と、前記吹出風量情報と、前記吹出風向情報と、前記吹出口位置情報と、に基づいて、前記空調対象空間の３次元温度分布を推定する空間温度推定手段、
　前記３次元温度分布に基づいて、前記空気調和機の空調条件を制御する気流制御手段、として機能させる、
　プログラム。