WO2023013077A1 - 空気調和システム、及び検査方法 - Google Patents

Abstract

空気調和システムは、室外機と複数の室内機とを有する空気調和装置と、ネットワークを経由して、前記空気調和装置と接続可能なサーバ装置とを備える。前記室外機は、所定の運転条件の検査モードにより、前記複数の室内機が接続された前記室外機を運転させ、前記室外機の運転情報を取得する検査処理部を備える。前記サーバ装置は、室内機における熱交換器の仕様及び送風機の仕様と、前記検査モードの運転により得られる前記室外機の運転情報とを含む学習データに基づいて、機械学習を実行した学習結果に基づいて、前記室外機に接続される前記複数の室内機における前記熱交換器の仕様及び前記送風機の仕様から、前記検査モードにおける前記室外機の正常な運転情報を示す正常運転情報を推定する推定処理部と、前記正常運転情報と、前記室外機の運転情報とに基づいて、前記空気調和装置に異常があるか否かを判定する異常判定処理部とを備える。

Description

空気調和システム、及び検査方法

　本開示は、空気調和システム、及び検査方法に関する。

　近年、機械学習を利用して、空気調和装置の検査を行うシステムが知られている（例えば、特許文献１を参照）。特許文献１に記載のシステムでは、１台の室外機に組み合わせの決まった特定の室内機が接続される空気調和装置に対して、センサ情報、及び制御値を入力値として、例えば、ニューラルネットワークを用いて、故障要因を推定している。

国際公開第２０１８／０９２２５８号

　しかしながら、１台の室外機に複数の室内機が接続されるマルチ型の空気調和装置である場合に、上述したような従来技術では、多種多様な室内機の組み合わせによって運転状態が異なるため、異常の有無などの診断を適切に行うことが困難であった。

　本開示は、上記問題を解決すべくなされたもので、その目的は、異常の有無などの診断を適切に行うことができる空気調和システム、及び検査方法を提供することにある。

　上記問題を解決するために、本開示の一態様は、室外機と複数の室内機とを有する空気調和装置と、ネットワークを経由して、前記空気調和装置と接続可能なサーバ装置とを備える空気調和システムであって、前記室外機は、所定の運転条件の検査モードにより、前記複数の室内機が接続された前記室外機を運転させ、当該検査モードの運転により得られる前記室外機の運転情報を取得する検査処理部を備え、前記サーバ装置は、室内機における熱交換器の仕様及び送風機の仕様と、前記検査モードの運転により得られる前記室外機の運転情報とを含む学習データに基づいて、機械学習を実行した学習結果に基づいて、前記室外機に接続される前記複数の室内機における前記熱交換器の仕様及び前記送風機の仕様から、前記検査モードにおける前記室外機の正常な運転情報を示す正常運転情報を推定する推定処理部と、前記推定処理部が推定した前記正常運転情報と、前記検査処理部が取得した前記室外機の運転情報とに基づいて、前記空気調和装置に異常があるか否かを判定する異常判定処理部とを備える空気調和システムである。

　また、本開示の一態様は、室外機と複数の室内機とを有する空気調和装置の検査方法であって、前記室外機が、所定の運転条件の検査モードにより、前記複数の室内機が接続された前記室外機を運転させ、当該検査モードの運転により得られる前記室外機の運転情報を取得する検査処理ステップと、ネットワークを経由して、前記空気調和装置と接続可能なサーバ装置が、室内機における熱交換器の仕様及び送風機の仕様と、前記検査モードの運転により得られる前記室外機の運転情報とを含む学習データに基づいて、機械学習を実行した学習結果に基づいて、前記室外機に接続される前記複数の室内機における前記熱交換器の仕様及び前記送風機の仕様から、前記検査モードにおける前記室外機の正常な運転情報を示す正常運転情報を推定する推定処理ステップと、前記サーバ装置が、前記推定処理ステップによって推定された前記正常運転情報と、前記検査処理ステップによって取得された前記室外機の運転情報とに基づいて、前記空気調和装置に異常があるか否かを判定する異常判定処理ステップとを含む検査方法である。

。

　本開示によれば、室外機と複数の室内機とを有する空気調和装置における異常の有無などの診断を適切に行うことができる。

第１の実施形態による空気調和システムの一例を示すブロック図である。 第１の実施形態における熱交換器仕様の一例を説明する第１の図である。 第１の実施形態における熱交換器仕様の一例を説明する第２の図である。 第１の実施形態におけるニューラルネットワークの一例を示す図である。 第１の実施形態による空気調和システムの動作の一例を示す図である。 第１の実施形態によるサーバ装置の動作の一例を示すフローチャートである。 第２の実施形態による空気調和システムの一例を示すブロック図である。 第２の実施形態によるサーバ装置の動作の一例を示すフローチャートである。 第３の実施形態による空気調和システムの一例を示すブロック図である。 第３の実施形態おける異常要因テーブル記憶部のデータ例を示す図である。 第３の実施形態による空気調和システムの動作の一例を示す図である。 第３の実施形態によるサーバ装置の動作の一例を示すフローチャートである。 第４の実施形態におけるニューラルネットワークの一例を示す図である。 第５の実施形態における室内機情報記憶部の一例を示す図である。

　以下、本開示の一実施形態による空気調和システム、及び検査方法について、図面を参照して説明する。

　［第１の実施形態］
　図１は、本実施形態による空気調和システム１の一例を示すブロック図である。
　図１に示すように、空気調和システム１は、複数の室内機（１０－１、１０－２、・・・）と、室外機２０と、制御端末３０と、サーバ装置４０とを備える。

　なお、室内機１０－１、室内機１０－２、・・・のそれぞれは、同様の構成であり、空気調和システム１が備える任意の室内機を示す場合、又は特に区別しない場合には、室内機１０として説明する。
　また、複数の室内機１０と、室外機２０とは、空気調和装置１００に対応する。空気調和装置１００は、１台の室外機２０と、複数台の室内機１０とを有するマルチ型の空気調和装置である。

　室内機１０は、室内に設置され、室外機２０から供給される熱を利用する負荷側ユニットとして機能する。室内機１０は、室内熱交換器１１と、室内送風機１２と、センサ部１３と、室内機記憶部１４と、室内機制御部１５とを備える。

　室内熱交換器１１（熱交換器の一例）は、室外機２０から供給される熱を利用して、室内空気の熱交換を行う。
　室内送風機１２（送風機の一例）は、室内熱交換器１１に室内の空気を送風する送風ファンである。

　センサ部１３は、例えば、複数の温度センサであり、室内機１０内の所定の箇所の温度を検出する。
　室内機記憶部１４は、室内機１０が利用する各種情報を記憶する。室内機記憶部１４は、例えば、室内機１０の性能を示す情報であって、室内機１０の仕様情報を記憶する。室内機１０の仕様情報には、室内熱交換器１１の仕様（以下、熱交換器仕様という）と、室内送風機１２の仕様（以下、送風機仕様という）とが含まれる。

　室内機１０の性能は、熱交換器仕様と、送風機仕様とによって決定される。熱交換器仕様は、例えば、室内熱交換器１１にフィンアンドチューブ型である場合に、段数、列数、段ピッチ、列ピッチ、フィン積幅、フィンピッチ、フィンパターンなどである。ここで、図２及び図３を参照して、熱交換器仕様の詳細について説明する。

　図２及び図３は、本実施形態における熱交換器仕様の一例を説明する図である。図２に示すように、室内熱交換器１１は、冷媒が流れる配管ＴＢ（チューブ）と、複数のフィンＦＮとを備える。
　なお、図２及ぶ図３において、紙面の横軸方向である複数段の配管ＴＢの管軸方向をＸ軸方向とし、紙面の縦軸方向である配管ＴＢの段方向をＹ軸方向とし、紙面の前後方向をＺ軸方向として説明する。

　図２において、フィン積幅Ｌ１は、室内熱交換器１１の長さ（熱交換器の長さ）を示しており、フィンピッチＷ１は、フィンＦＮのＸ軸方向の間隔を示している。また、フィンパターンは、図２に示すパターンＰＴ１やパターンＰＴ２のような、フィンＦＮのパターンを示している。

　また、段数ＳＮ１は、配管ＴＢの段数を示している。また、段ピッチＷ２は、配管ＴＢのＹ軸方向の間隔を示している。

　また、図３は、図２に示す室内熱交換器１１をＸ軸方向から見た側面図を示している。図３に示すように、列数ＣＮ１は、配管ＴＢの列数を示している。また、列ピッチＷ３は、配管ＴＢのＺ軸方向の間隔を示している。

　図１の説明に戻り、送風機仕様は、例えば、室内送風機１２がプロペラファンである場合に、ファン外径、ファン枚数、ファン形状、ファンモーター回転数から決まるファン風量などである。

　室内機制御部１５は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）を含むプロセッサであり、室内機１０を統括的に制御する。室内機制御部１５は、室内送風機１２を制御するとともに、センサ部１３が検出した情報を取得し、室内機記憶部１４に記憶させる。室内機制御部１５は、収集した情報を室外機２０に定期的に送信する。室内機制御部１５は、例えば、送信要求に応じて、室内機記憶部１４が記憶する熱交換器仕様及び送付器仕様を、室外機２０に送信する。

　なお、本実施形態の空気調和システム１において、複数の室内機１０は、性能の異なる多種多様な組み合わせが可能であり、複数の室内機１０は、それぞれ異なる熱交換器仕様及び送風機仕様のものが使用可能である。

　室外機２０は、室内機１０に供給する熱を生成する熱源機であり、熱源側ユニットとして機能する。室外機２０には、上述した複数の室内機１０が接続され、室外機２０と室内機１０とで、冷媒を循環させる冷媒回路（不図示）を構成する。また、室外機２０は、各室内機１０と、例えば、有線の信号線により、各室内機１０との間で通信可能に接続されている。また、室外機２０は、有線通信、又は無線通信により、制御端末３０と接続可能である。
　また、室外機２０は、圧縮機２１と、冷暖切替部２２と、室外熱交換器２３と、室外送風機２４と、センサ部２５と、室外機記憶部２６と、室外機制御部２７とを備える。

　圧縮機２１は、冷媒回路において、冷媒を圧縮して、高温高圧の冷媒を吐出する。
　冷暖切替部２２は、冷媒回路の冷媒の向きを切り替えて、空気調和装置１００の冷房運転と暖房運転を切り替える。

　室外熱交換器２３は、室外の空気である外気と冷媒との熱交換を行う。
　室外送風機２４は、室外熱交換器２３に対して空気を送風する送風機である。室外送風機２４は、室外空気を室外熱交換器２３に搬送する。
　センサ部２５は、例えば、複数の温度センサ及び圧力センサであり、室外機２０内の所定の箇所の温度及び圧力を検出する。

　室外機記憶部２６は、室外機２０が利用する各種情報を記憶する。室外機記憶部２６は、例えば、センサ部２５が検出した温度及び圧力や、室内機１０から受信した情報などを記憶する。室外機記憶部２６は、室内機情報記憶部２６１と、検査条件記憶部２６２と、運転情報記憶部２６３とを備える。

　室内機情報記憶部２６１は、室外機２０に接続されている複数の室内機１０から取得した室内機１０の仕様情報を記憶する。室内機情報記憶部２６１は、室内機１０の仕様情報として、上述した熱交換器仕様、及び送風機仕様を記憶する。

　検査条件記憶部２６２は、空気調和装置１００の検査モードにおける、運転条件などの情報を記憶する。運転条件などの情報には、例えば、予め決められた特定の制御条件（任意の圧縮機２１の運転周波数、膨張弁開度、室外送風機２４の
ファン回転数、室内送風機１２のファン回転数、等）が含まれる。

　運転情報記憶部２６３は、センサ部２５などから収集した情報を記憶する。運転情報記憶部２６３は、例えば、検査モードの運転により得られる室外機２０の運転情報を記憶する。

　室外機制御部２７は、例えば、ＣＰＵを含むプロセッサであり、室外機２０を統括的に制御する。室外機制御部２７は、圧縮機２１、冷暖切替部２２、室外熱交換器２３、室外送風機２４、及び室内機１０を制御するとともに、センサ部２５が検出した情報を取得し、室外機記憶部２６に記憶させる。室外機制御部２７は、例えば、収集した情報を室外機２０に定期的に送信する。室内機制御部１５は、例えば、室内機１０から受信した熱交換器仕様及び送付器仕様を、室内機情報記憶部２６１に記憶させる。

　また、室外機制御部２７は、検査モードにおいて、検査モードによる空気調和装置１００の運転を実行し、当該運転により得られる室外機２０の運転情報を取得する。また、室外機制御部２７は、検査処理部２７１を備える。

　検査処理部２７１は、所定の運転条件の検査モードにより、複数の室内機１０が接続された室外機２０を運転させ、当該検査モードの運転により得られる室外機２０の運転情報を取得する。検査処理部２７１は、検査条件記憶部２６２が記憶する検査モードに応じた検査条件を取得し、検査処理部２７１は、室内機１０及び室外機２０の各部を制御して、検査モードの運転を実行させる。

　検査処理部２７１は、検査モードの運転により得られる室外機２０の運転情報を、センサ部２５から取得する。運転情報には、例えば、室外機２０の吸入圧力、吸出圧力、吸入温度、及び吐出温度などが含まれる。検査処理部２７１は、取得した運転情報を運転情報記憶部２６３に記憶させる。

　また、検査処理部２７１は、取得した運転情報と、室内機情報記憶部２６１が記憶する各室内機１０の仕様情報（熱交換器仕様、及び送風機仕様）を、後述する制御端末３０を介して、サーバ装置４０に送信する。

　制御端末３０は、例えば、メンテナンス用の端末、スマートフォン、及びリモートコントローラなどの室外機２０と通信可能な端末装置である。制御端末３０は、例えば、有線通信又は無線通信により室外機２０と接続可能であるとともに、例えば、無線ＬＡＮ（Local Area Network）などにより、ネットワークＮＷ１に接続可能である。制御端末３０は、例えば、検査モードの開始などの制御を行う。制御端末３０は、ネットワークＮＷ１を経由して、サーバ装置４０と接続可能である。

　制御端末３０は、例えば、操作部３１と、表示部３２と、ＮＷ（ネットワーク）通信部３３と、端末記憶部３４と、端末制御部３５とを備える。
　なお、本実施形態において、空気調和装置１００に制御端末３０を含めてもよい。

　操作部３１は、例えば、操作スイッチ、キーボード、タッチセンサなどの入力デバイスである。操作部３１は、利用者の操作を受け付けて各種入力情報を取得し、取得した入力情報を端末制御部３５に出力する。

　表示部３２は、例えば、液晶ディスプレイなどの表示デバイスである。表示部３２は、空気調和システム１における各種情報を表示する。表示部３２は、例えば、検査モードにおける各種操作情報や、異常判定結果を示す情報などを表示する。

　ＮＷ通信部３３は、例えば、無線ＬＡＮモジュールや、無線ＷＡＮ（Wide Area Network）モジュールなどである。ＮＷ通信部３３は、無線ＬＡＮ又は無線ＷＡＮによりネットワークＮＷ１と接続し、ネットワークＮＷ１を経由して、サーバ装置４０との間の通信を行う。

　端末記憶部３４は、制御端末３０が利用する各種情報を記憶する。端末記憶部３４は、例えば、室外機２０及びサーバ装置４０との間で通信するデータや、表示部３２に表示する表示情報などを記憶する。

　端末制御部３５は、例えば、ＣＰＵを含むプロセッサであり、制御端末３０を統括的に制御する。端末制御部３５は、利用者によるの所定の操作に応じて、
検査モードを開始し、室外機２０に、検査モードによる運転動作を実行させて、運転情報と、室内機１０の仕様情報（熱交換器仕様、及び送風機仕様）とを受信する。端末制御部３５は、室外機２０から受信した運転情報と、室内機１０の仕様情報（熱交換器仕様、及び送風機仕様）とを、ＮＷ通信部３３及びネットワークＮＷ１を介して、サーバ装置４０に送信する。

　また、端末制御部３５は、ネットワークＮＷ１及びＮＷ通信部３３を介して、空気調和装置１００に異常があるか否かの情報を含む判定結果を、サーバ装置４０から受信する。端末制御部３５は、受信した判定結果を、表示部３２に表示させる。

　サーバ装置４０は、ネットワークＮＷ１を経由して、空気調和装置１００と接続可能なクラウドサーバである。サーバ装置４０は、例えば、ネットワークＮＷ１を経由して、制御端末３０に接続される。サーバ装置４０は、ＮＷ通信部４１と、サーバ記憶部４２と、サーバ制御部４３とを備える。

　ＮＷ通信部４１は、例えば、ＬＡＮモジュールなどであり、ネットワークＮＷ１と接続し、ネットワークＮＷ１を経由して、制御端末３０との間の通信を行う。

　サーバ記憶部４２は、サーバ装置４０が利用する各種情報を記憶する。サーバ記憶部４２は、学習データ記憶部４２１と、学習結果記憶部４２２と、入力情報記憶部４２３と、判定結果記憶部４２４とを備える。

　学習結果記憶部４２２は、後述する機械学習のための学習データを記憶する。学習結果記憶部４２２は、例えば、ニューラルネットワークの入力情報と出力情報とを対応付けた組情報を複数記憶している。ここで、入力情報には、例えば、室内機１０の熱交換器仕様及び送風機仕様、冷房又は暖房などの運転モード、室内機１０の空気温度（室内温度）、室外機２０の空気温度（外気温度）などが含まれる。また、出力情報は、上述した室外機２０の運転情報（室外機２０の吸入圧力、吸出圧力、吸入温度、及び吐出温度など）である。

　学習結果記憶部４２２は、後述する機械学習の学習結果を記憶する。なお、機械学習の学習モデルは、例えば、ニューラルネットワークであり、学習結果記憶部４２２は、ニューラルネットワークの各層の重み付け係数を、学習結果として記憶する。ここで、図４を参照して、本実施形態によるニューラルネットワークの一例について説明する。

　図４は、本実施形態におけるニューラルネットワークの一例を示す図である。
　図４に示すように、ニューラルネットワークの入力情報は、室内機１０の熱交換器仕様及び送風機仕様、冷房又は暖房などの運転モード、室内機１０の空気温度（室内温度）、並びに、室外機２０の空気温度（外気温度）である。また、出力情報は、室外機２０の吸入圧力、吸出圧力、吸入温度、及び吐出温度である。

　すなわち、本実施形態におけるニューラルネットワークは、室内機１０の熱交換器仕様及び送風機仕様、冷房又は暖房などの運転モード、室内機１０の空気温度（室内温度）、並びに、室外機２０の空気温度（外気温度）から、正常運転情報（室外機２０の吸入圧力、吸出圧力、吸入温度、及び吐出温度）を推定する。ここでの運転情報は、検査モードにおける室外機２０の正常な運転情報（以下、正常運転情報という）。
　また、図４に示すように、ニューラルネットワークは、入力層ＩＮ、中間層Ｍ、及び出力層ＯＵＴを有している。

　再び、図１の説明に戻り、入力情報記憶部４２３は、後述する正常運転情報の推定に用いる入力情報を記憶する。ここでの入力情報は、制御端末３０を介して、室外機２０から取得した情報である。

　判定結果記憶部４２４は、検査モードにより空気調和装置１００の異常を判定した判定結果などを記憶する。判定結果記憶部４２４は、ニューラルネットワークの出力情報である正常運転情報を含めて記憶するようにしてもよい。

　サーバ制御部４３は、例えば、ＣＰＵを含むプロセッサであり、サーバ装置４０を統括的に制御する。サーバ制御部４３は、学習処理部４３１と、正常運転推定部４３２と、異常判定処理部４３３とを備える。

　学習処理部４３１は、学習データ記憶部４２１が記憶する学習データに基づいて、機械学習を実行して、学習結果を生成する。学習処理部４３１は、例えば、上述した図４に示すようなニューラルネットワークの機械学習モデルを用いて、検査モードの運転において、室内機１０の熱交換器仕様及び送風機仕様を含む入力情報から、正常運転情報を推定する推定モデルを、学習結果として生成する。学習処理部４３１は、生成した学習結果を、学習結果記憶部４２２に記憶させる。

　正常運転推定部４３２（推定処理部の一例）は、学習結果に基づいて、室外機２０に接続される複数の室内機１０における熱交換器仕様及び送風機仕様から、検査モードにおける室外機２０の正常な運転情報を示す正常運転情報を推定する。正常運転推定部４３２は、学習結果記憶部４２２が記憶する学習結果である図４に示すようなニューラルネットワークを用いた推定モデルを用いて、室内機１０における熱交換器仕様及び送風機仕様を含む入力情報から、正常運転情報（室外機２０の吸入圧力、吸出圧力、吸入温度、及び吐出温度）を推定する。

　正常運転推定部４３２は、熱交換器仕様及び送風機仕様や運転条件などの入力情報を、制御端末３０を介して室外機２０から取得し、取得した入力情報を入力情報記憶部４２３に記憶させる。正常運転推定部４３２は、入力情報記憶部４２３が記憶する入力情報から、学習結果記憶部４２２が記憶する学習結果を用いて、正常運転情報を推定する。

　異常判定処理部４３３は、正常運転推定部４３２が推定した正常運転情報と、検査処理部２７１が取得した室外機２０の運転情報とに基づいて、空気調和装置１００に異常があるか否かを判定する。異常判定処理部４３３は、例えば、正常運転情報に基づいて、正常運転の範囲として所定の範囲（例えば、正常運転情報の吐出温度値の±３０℃など）を設定する。異常判定処理部４３３は、制御端末３０を介して、検査処理部２７１が取得した室外機２０の運転情報を受信し、受信した運転情報が、正常運転情報に基づく所定の範囲外である場合に、空気調和装置１００に異常があると判定する。また、異常判定処理部４３３は、受信した運転情報が、正常運転情報に基づく所定の範囲内である場合に、空気調和装置１００に異常がない（正常である）と判定する。

　例えば、正常運転情報の吐出温度値が、６０℃である場合、吐出温度値±３０℃の正常運転の範囲は、３０℃から９０℃の範囲となる。また、制御端末３０から受信した運転情報の吐出温度値が、１１０℃である場合、異常判定処理部４３３は、吐出温度値の１１０℃が、正常運転の範囲外であるため、空気調和装置１００に異常があると判定する。

　また、制御端末３０から受信した運転情報の吐出温度値が、８０℃である場合、異常判定処理部４３３は、吐出温度値の８０℃が、正常運転の範囲内であるため、空気調和装置１００に異常がない（空気調和装置１００が正常である）と判定する。
　異常判定処理部４３３は、運転情報の各項目の判定結果を判定結果記憶部４２４に記憶させる。

　また、異常判定処理部４３３は、空気調和装置１００に異常があるか否かの情報を含む判定結果（以下、異常判定結果という）を、制御端末３０の表示部３２に表示させる。すなわち、異常判定処理部４３３は、ＮＷ通信部４１及びネットワークＮＷ１を介して、異常判定結果を制御端末３０に送信し、制御端末３０の表示部３２に当該異常判定結果を表示させる。

　次に、図面を参照して、本実施形態による空気調和システム１の動作について説明する。
　図５は、本実施形態による空気調和システム１の動作の一例を示す図である。
　ここでは、空気調和システム１の検査モードの動作について説明する。

　図５に示すように、まず、制御端末３０が、検査指令を室外機２０に送信する（ステップＳ１０１）。室外機２０に接続された制御端末３０の端末制御部３５は、操作部３１による検査モードの開始の指示を受け付けた場合に、検査モードを開始する検査指令を、室外機２０に送信する。

　次に、室外機２０が、複数の室内機１０（１０－１、１０－２）のそれぞれに、検査モード運転を要求する検査モード運転要求を送信する（ステップＳ１０２）。室外機２０の検査処理部２７１は、検査指令に応じて、各室内機１０に所定の検査条件による検査モード運転を実行させるように、検査モード運転要求を送信する。

　次に、室内機１０は、検査モード運転を開始する（ステップＳ１０３）。室内機１０の室内機制御部１５は、検査モード運転の運転条件に応じた室内熱交換器１１及び室内送風機１２の制御を実行し、検査モード運転を開始する。

　次に、室内機１０は、熱交換器仕様及び送風機仕様を室外機２０に送信する（ステップＳ１０４）。室内機１０の室内機制御部１５は、室内機記憶部１４が記憶する各室内機１０の熱交換器仕様及び送風機仕様を室外機２０に送信する。

　次に、室外機２０は、検査処理を実行する（ステップＳ１０５）。室外機２０の検査処理部２７１は、各室内機１０から受信した熱交換器仕様及び送風機仕様を室内機情報記憶部２６１に記憶させる。また、検査処理部２７１は、検査モードの運転を実行するとともに、センサ部２５を用いて測定した、検査モード運転における運転情報を取得する。検査処理部２７１は、取得した運転情報を運転情報記憶部２６３に記憶させる。

　次に、検査処理部２７１は、熱交換器仕様、送風機仕様、及び測定した運転情報を制御端末３０に送信する（ステップＳ１０６）。検査処理部２７１は、室内機情報記憶部２６１が記憶する各室内機１０の熱交換器仕様及び送風機仕様と、運転情報記憶部２６３が記憶する運転情報とを、制御端末３０に送信する。

　次に、制御端末３０は、熱交換器仕様、送風機仕様、及び測定した運転情報をサーバ装置４０に送信（転送）する（ステップＳ１０７）。制御端末３０端末制御部３５は、熱交換器仕様、送風機仕様、及び測定した運転情報を、ＮＷ通信部３３を介して、ネットワークＮＷ１経由でサーバ装置４０に送信する。

　次に、サーバ装置４０は、正常運転情報の推定処理を実行する（ステップＳ１０８）。サーバ装置４０の正常運転推定部４３２は、受信した熱交換器仕様、及び送風機仕様を入力情報記憶部４２３に記憶させる。正常運転推定部４３２は、学習結果記憶部４２２が記憶する学習結果を用いて、図４に示すようなニューラルネットワークによる入力情報から、正常運転情報を推定する推定処理を実行する。

　次に、サーバ装置４０の異常判定処理部４３３は、異常判定処理を実行する（ステップＳ１０９）。異常判定処理部４３３は、制御端末３０から受信した室外機２０が測定した運転情報と、正常運転推定部４３２が推定した正常運転情報とに基づいて、空気調和装置１００に異常があるか否かを判定する。

　具体的には、異常判定処理部４３３は、受信した運転情報が、正常運転情報に基づく所定の範囲外であるか否かに応じて、空気調和装置１００に異常があるか否かを判定する。すなわち、異常判定処理部４３３は、受信した運転情報が、正常運転情報に基づく所定の範囲外である場合に、空気調和装置１００に異常があると判定する。異常判定処理部４３３は、異常の判定結果（異常判定結果）を、判定結果記憶部４２４に記憶させる。
　なお、サーバ装置４０による推定処理及び異常判定処理の詳細については、図６を参照して後述する。

　次に、サーバ装置４０は、異常判定結果を制御端末３０に送信する（ステップＳ１１０）。異常判定処理部４３３は、判定結果記憶部４２４が記憶する異常判定結果を、ＮＷ通信部４１を介して、ネットワークＮＷ１を経由して、制御端末３０に送信する。

　次に、制御端末３０は、異常判定結果を表示する（ステップＳ１１１）。制御端末３０の端末制御部３５は、ＮＷ通信部３３を介して、異常判定結果を受信し、受信した異常判定結果を表示部３２に表示させる。

　次に、図６を参照して、本実施形態におけるサーバ装置４０の推定処理及び異常判定処理の詳細について、説明する。
　図６は、本実施形態によるサーバ装置４０の動作の一例を示すフローチャートである。

　図６に示すように、サーバ装置４０は、検査モードにおいて、まず、熱交換器仕様、送風機仕様、及び測定した運転情報を取得する（ステップＳ２０１）。サーバ装置４０の正常運転推定部４３２は、熱交換器仕様、送風機仕様、及び測定した運転情報を、ＮＷ通信部４１を介して、ネットワークＮＷ１経由で取得する。正常運転推定部４３２は、取得した熱交換器仕様及び送風機仕様を含む入力情報を入力情報記憶部４２３に記憶させる。

　次に、正常運転推定部４３２は、室内機１０の熱交換器仕様及び送風機仕様と、学習結果とに基づいて、正常運転情報を推定する（ステップＳ２０２）。正常運転推定部４３２は、学習結果記憶部４２２が記憶する学習結果を用いて、図４に示すようなニューラルネットワークによる入力情報から、正常運転情報を推定する推定処理を実行する。

　次に、サーバ装置４０の異常判定処理部４３３は、測定した運転情報が、正常運転情報に基づく所定の範囲内であるか否かを判定する（ステップＳ２０３）。異常判定処理部４３３は、制御端末３０から受信した運転情報が、正常運転推定部４３２が推定した正常運転情報づく所定の範囲内であるか否かを判定する。異常判定処理部４３３は、測定した運転情報が、正常運転情報に基づく所定の範囲内である場合（ステップＳ２０３：ＹＥＳ）に、処理をステップＳ２０４に進める。また、異常判定処理部４３３は、測定した運転情報が、正常運転情報に基づく所定の範囲外である場合（ステップＳ２０３：ＮＯ）に、処理をステップＳ２０６に進める。

　ステップＳ２０４において、異常判定処理部４３３は、空気調和装置１００が正常であると判定する。すなわち、異常判定処理部４３３は、空気調和装置１００に異常がないと判定する。異常判定処理部４３３は、正常であるという異常判定結果を、判定結果記憶部４２４に記憶させる。

　次に、異常判定処理部４３３は、異常判定結果を出力する（ステップＳ２０５）。異常判定処理部４３３は、判定結果記憶部４２４が記憶する異常判定結果を、ＮＷ通信部４１を介して、制御端末３０に送信して、異常判定結果を表示部３２に表示させる。ステップＳ２０５の処理後に、異常判定処理部４３３は、処理を終了する。

　また、ステップＳ２０６において、異常判定処理部４３３は、空気調和装置１００が異常であると判定する。すなわち、異常判定処理部４３３は、空気調和装置１００に異常があると判定する。異常判定処理部４３３は、異常であるという異常判定結果を、判定結果記憶部４２４に記憶させる。ステップＳ２０６の処理後に、異常判定処理部４３３は、処理をステップＳ２０５に進め、制御端末３０の表示部３２に、異常判定結果を表示させる。

　以上説明したように、本実施形態による空気調和システム１は、室外機２０と複数の室内機１０とを有する空気調和装置１００と、ネットワークＮＷ１を経由して、空気調和装置１００と接続可能なサーバ装置４０とを備える。室外機２０は、検査処理部２７１を備える。検査処理部２７１は、所定の動作条件（所定の運転条件）の検査モードにより、複数の室内機１０が接続された室外機２０を運転させ、当該検査モードの運転（検査モードの動作）により得られる室外機２０の運転情報を取得する。サーバ装置４０は、正常運転推定部４３２（推定処理部）と、異常判定処理部４３３とを備える。正常運転推定部４３２は、機械学習を実行した学習結果に基づいて、室外機２０に接続される複数の室内機１０における熱交換器の仕様及び送風機の仕様から、検査モードにおける室外機２０の正常な運転情報を示す正常運転情報を推定する。ここでの学習結果は、室内機１０における熱交換器仕様（室内熱交換器１１（熱交換器）の仕様）及び送風機仕様（室内送風機１２（送風機）の仕様）と、検査モードの運転により得られる室外機２０の運転情報とを含む学習データに基づいて、機械学習を実行した学習結果である。異常判定処理部４３３は、正常運転推定部４３２が推定した正常運転情報と、検査処理部２７１が取得した室外機２０の運転情報とに基づいて、空気調和装置１００に異常があるか否かを判定する。

　これにより、本実施形態による空気調和システム１は、機械学習を用いて、室内機１０における熱交換器仕様及び送風機仕様から、正確な正常運転状態を推定できる。そのため、本実施形態による空気調和システム１は、多種多様な室内機１０の組み合わせが室外機２０に接続されるマルチ型の空気調和装置に対しても、空気調和装置１００の異常判定のための判定閾値（例えば、上述した所定の範囲）を、適切に設定することができる。よって、本実施形態による空気調和システム１は、空気調和装置１００の異常の有無などの診断を適切に行うことができる。

　また、本実施形態による空気調和システム１は、例えば、定期的に検査モードの異常判定処理を実行することにより、空気調和装置１００に故障が発生する前の異常を適切に発見することができ、故障する前に、例えば、部品交換などの対応を行うことができる。

　また、本実施形態では、異常判定処理部４３３は、室外機２０の運転情報が、正常運転情報に基づく所定の範囲外である場合に、空気調和装置１００に異常があると判定する。異常判定処理部４３３は、室外機２０の運転情報が、正常運転情報に基づく所定の範囲内である場合に、空気調和装置１００に異常がないと判定する。

　これにより、本実施形態による空気調和システム１は、正常運転情報に基づいて、異常判定のための判定閾値（所定の範囲）を、適切に設定することができるため、簡易な手法により、空気調和装置１００の異常の有無を適切に判定することができる。

　また、本実施形態による空気調和システム１は、表示部３２を有し、室外機２０と通信可能な制御端末３０を備える。異常判定処理部４３３は、空気調和装置１００に異常があるか否かの情報を含む判定結果を、制御端末３０の表示部３２に表示させる。

　これにより、本実施形態による空気調和システム１は、制御端末３０の表示部３２により、空気調和装置１００に異常があるか否かの異常判定結果を、目視により確認することができる。

　また、本実施形態では、制御端末３０は、ネットワークＮＷ１を経由して、サーバ装置４０に接続可能である。室外機２０は、制御端末３０を経由して、室外機２０の運転情報をサーバ装置４０に送信する。
　これにより、本実施形態による空気調和システム１は、制御端末３０を利用して、簡易、且つ適切に、サーバ装置４０を利用した推定処理及び異常判定処理を実行することができる。

　また、本実施形態では、機械学習は、入力層ＩＮ、中間層Ｍ、及び出力層ＯＵＴを含むニューラルネットワークを利用している
　これにより、本実施形態による空気調和システム１は、ニューラルネットワークを利用する簡易な手法により、適切に、正常運転状態を推定することができる。

　また、本実施形態による検査方法は、室外機２０と複数の室内機１０とを有する空気調和装置１００の検査方法であって、検査処理ステップと、推定処理ステップと、異常判定処理ステップとを含む。検査処理ステップにおいて、室外機２０が、所定の運転条件の検査モードにより、複数の室内機１０が接続された室外機２０を運転させ、当該検査モードの運転により得られる室外機２０の運転情報を取得する。推定処理ステップにおいて、ネットワークＮＷ１を経由して、空気調和装置１００と接続可能なサーバ装置４０が、機械学習を実行した学習結果に基づいて、室外機２０に接続される複数の室内機１０における熱交換器仕様及び送風機仕様から、検査モードにおける室外機２０の正常な運転情報を示す正常運転情報を推定する。ここでの学習結果は、室内機１０における熱交換器仕様及び送風機仕様と、検査モードの運転により得られる室外機２０の運転情報とを含む学習データに基づいて、機械学習を実行した学習結果である。異常判定処理ステップにおいて、サーバ装置４０が、推定処理ステップによって推定された正常運転情報と、検査処理ステップによって取得された室外機２０の運転情報とに基づいて、空気調和装置１００に異常があるか否かを判定する。

　これにより、本実施形態による検査方法は、上述した空気調和システム１と同様の効果を奏し、多種多様な室内機１０の組み合わせが室外機２０に接続されるマルチ型の空気調和装置に対しても、異常判定のための判定閾値を適切に設定することができる。よって、本実施形態による検査方法は、空気調和装置１００の異常の有無などの診断を適切に行うことができる。

　なお、上述した本実施形態では、室外機２０は、熱交換器仕様、送風機仕様、及び測定した運転情報を、制御端末３０を経由して、サーバ装置４０に送信する例を説明したが、室外機２０がネットワークＮＷ１に接続可能な機能を有して、室外機２０からサーバ装置４０に直接、熱交換器仕様、送風機仕様、及び測定した運転情報を送信するようにしてもよい。すなわち、室外機２０は、ネットワークＮＷ１を経由して、サーバ装置４０に接続可能であり、室外機２０は、ネットワークＮＷ１を経由して、室外機２０の運転情報をサーバ装置４０に送信するようにしてもよい。
　この場合においても、本実施形態による空気調和システム１は、サーバ装置４０を利用した推定処理及び異常判定処理を、簡易且つ適切に実行することができる。

　［第２の実施形態］
　次に、図面を参照して、第２の実施形態による空気調和システム１ａについて説明する。
　第２の実施形態では、機械学習の再実行を行う変形例について説明する。

　図７は、第２の実施形態による空気調和システム１ａの一例を示すブロック図である。
　図７に示すように、空気調和システム１ａは、空気調和システム１は、複数の室内機１０（１０－１、１０－２、・・・）と、室外機２０と、制御端末３０と、サーバ装置４０ａとを備える。

　なお、図７において、図１と同一の構成には同一の符号を付与して、ここではその説明を省略する。
　本実施形態では、サーバ装置４０ａが、再学習処理を実行する点が、第１の実施形態と異なり、以下、サーバ装置４０ａの構成について説明する。

　サーバ装置４０ａは、ネットワークＮＷ１を経由して、空気調和装置１００と接続可能なクラウドサーバである。サーバ装置４０ａは、例えば、ネットワークＮＷ１を経由して、制御端末３０に接続される。サーバ装置４０ａは、ＮＷ通信部４１と、サーバ記憶部４２と、サーバ制御部４３ａとを備える。

　サーバ制御部４３ａは、例えば、ＣＰＵを含むプロセッサであり、サーバ装置４０ａを統括的に制御する。サーバ制御部４３ａは、学習処理部４３１と、正常運転推定部４３２と、異常判定処理部４３３ａとを備える。

　異常判定処理部４３３ａは、第１の実施形態の異常判定処理部４３３と同様の判定処理を実行する。また、異常判定処理部４３３ａは、空気調和装置１００に異常がないと判定した場合に、再学習処理を実行する。異常判定処理部４３３ａは、再学習処理において、学習データ記憶部４２１が記憶する学習データに、今回使用した熱交換器の仕様及び送風機の仕様と、検査処理部２７１が取得した室外機２０の運転情報とを含めて、学習処理部４３１に再学習を実行させる。

　異常判定処理部４３３ａは、学習処理部４３１に再学習を実行させた学習結果を、学習結果記憶部４２２に記憶させる。すなわち、異常判定処理部４３３ａは、空気調和装置１００に異常がないと判定した場合に、再学習処理を実行させて、学習結果記憶部４２２が記憶する学習結果を更新させる。

　次に、図面を参照して、本実施形態による空気調和システム１ａの動作について説明する。ここでは、本実施形態による空気調和システム１ａのサーバ装置４０ａの動作について説明する。
　図８は、本実施形態によるサーバ装置４０ａの動作の一例を示すフローチャートである。

　図８において、ステップＳ３０１からステップＳ３０４までの処理は、上述した図６に示すステップＳ２０１からステップＳ２０４までの処理と同様であるため、ここではその説明を省略する。
　ステップＳ２０５において、異常判定処理部４３３ａは、再学習処理を実行し、学習結果を更新する。異常判定処理部４３３ａは、今回の推定処理に使用した、入力情報と、室外機２０が測定した運転情報との組を、学習データ記憶部４２１が記憶する学習データに追加する。異常判定処理部４３３ａは、学習処理部４３１に再学習を指示し、学習処理部４３１は、学習データ記憶部４２１が記憶する学習データにより、再学習を実行する。学習処理部４３１は、再学習処理の学習結果を、学習結果記憶部４２２に記憶させて、学習結果を更新する。

　続く、ステップＳ３０６及びステップＳ３０７の処理は、上述した図６に示すステップＳ２０５及びステップＳ２０６の処理と同様であるため、ここではその説明を省略する。

　以上説明したように、本実施形態による空気調和システム１ａは、空気調和装置１００と、サーバ装置４０ａとを備える。サーバ装置４０ａは、学習結果記憶部４２２と、学習処理部４３１と、正常運転推定部４３２と、異常判定処理部４３３ａとを備える。学習結果記憶部４２２は、学習結果を記憶し、学習処理部４３１は、学習データに基づいて、機械学習を実行して、学習結果を生成する。正常運転推定部４３２は、学習結果記憶部４２２が記憶する学習結果に基づいて、室外機２０に接続される複数の室内機１０における熱交換器仕様及び送風機仕様から、正常運転情報を推定する。異常判定処理部４３３ａは、空気調和装置１００に異常がないと判定した場合に、再学習処理を実行させる。異常判定処理部４３３ａは、再学習処理を実行させる際に、学習データに、室外機２０に接続される複数の室内機１０における熱交換器仕様及び送風機仕様と、検査処理部２７１が取得した室外機２０の運転情報とを含めて、学習処理部４３１に再学習を実行させて、学習結果記憶部４２２が記憶する学習結果を更新させる。

　これにより、本実施形態による空気調和システム１ａは、再学習処理により、学習結果を更新するため、正常運転情報の推定精度を向上させることができ、空気調和装置１００の異常の有無などの診断をさらに適切に行うことができる。

　［第３の実施形態］
　次に、図面を参照して、第３の実施形態による空気調和システム１ｂについて説明する。
　第３の実施形態では、空気調和装置１００の異常の有無の他に、異常要因の判定処理を追加して実行する変形例について説明する。

　図９は、第３の実施形態による空気調和システム１ｂの一例を示すブロック図である。
　図９に示すように、空気調和システム１ｂは、空気調和システム１は、複数の室内機１０（１０－１、１０－２、・・・）と、室外機２０と、制御端末３０ａと、サーバ装置４０ｂとを備える。

　なお、図９において、図１又は図７と同一の構成には同一の符号を付与して、ここではその説明を省略する。
　本実施形態では、サーバ装置４０ｂが、異常要因判定処理を実行する点、及びが、制御端末３０ａが、異常要因の判定結果を表示部３２に表示する点が、第２の実施形態と異なり、以下、制御端末３０ａ及びサーバ装置４０ｂの構成について説明する。

　制御端末３０ａは、例えば、メンテナンス用の端末、スマートフォン、及びリモートコントローラなどの室外機２０と通信可能な端末装置である。制御端末３０ａは、検査モードにおいて、空気調和装置１００の異常判定結果とともに、異常要因の判定結果を表示部３２に表示する。制御端末３０ａは、ネットワークＮＷ１を経由して、サーバ装置４０ｂと接続可能である。

　制御端末３０ａは、例えば、操作部３１と、表示部３２と、ＮＷ通信部３３と、端末記憶部３４と、端末制御部３５ａとを備える。
　なお、本実施形態において、空気調和装置１００に制御端末３０ａを含めてもよい。

　端末制御部３５ａは、上述した第１の実施形態の端末制御部３５と同様の処理を実行するととおもに、サーバ装置４０ｂから受信した異常判定結果及び異常要因判定結果を、表示部３２に表示させる。

　サーバ装置４０ｂは、ネットワークＮＷ１を経由して、空気調和装置１００と接続可能なクラウドサーバである。サーバ装置４０ｂは、例えば、ネットワークＮＷ１を経由して、制御端末３０ａに接続される。サーバ装置４０ｂは、ＮＷ通信部４１と、サーバ記憶部４２ａと、サーバ制御部４３ｂとを備える。

　サーバ記憶部４２ａは、サーバ装置４０ｂが利用する各種情報を記憶する。サーバ記憶部４２ａは、学習データ記憶部４２１と、学習結果記憶部４２２と、入力情報記憶部４２３と、判定結果記憶部４２４と、異常要因テーブル記憶部４２５とを備える。

　異常要因テーブル記憶部４２５は、運転情報の内容と、当該運転情報の内容から想定される異常要因とを対応付けた異常要因テーブルを記憶する。ここで、図１０を参照して、異常要因テーブル記憶部４２５のデータ例について説明する。

　図１０は、本実施形態おける異常要因テーブル記憶部４２５のデータ例を示す図である。
　図１０に示すように、異常要因テーブル記憶部４２５は、室外機２０が測定した運転情報（吸入圧力、吐出圧力、吸入温度、及び吐出温度）の測定結果（異常判定結果）と、想定される異常要因とをケースごとに対応付けて記憶する。

　なお、測定結果（異常判定結果）には、「正常」、「異常（↑）」（上矢印）、及び「異常（↓）」（下矢印）が含まれる。ここで、「異常（↑）」（上矢印）は、測定した運転情報が、所定の範囲の上側に外れた場合を示し、「異常（↓）」（下矢印）は、測定した運転情報が、所定の範囲の下側に外れた場合を示している。吸入圧力、吐出圧力、吸入温度、及び吐出温度の異常判定結果は、黒丸印により、「正常」、「異常（↑）」（上矢印）、及び「異常（↓）」（下矢印）のいずれかであるかが指定されている。

　例えば、図１０に示す例では、「ケース（１）」の場合、吸入圧力、吐出圧力、及び吸入温度が「正常」であり、吐出温度が「異常（↑）」（である場合を示している。また、この場合、想定される異常要因が「圧縮機異常」であることを示している。

　図９の説明に戻り、サーバ制御部４３ｂは、例えば、ＣＰＵを含むプロセッサであり、サーバ装置４０ｂを統括的に制御する。サーバ制御部４３ｂは、学習処理部４３１と、正常運転推定部４３２と、異常判定処理部４３３ｂとを備える。

　異常判定処理部４３３ｂは、第２の実施形態の異常判定処理部４３３ａと同様の判定処理及び再学習処理を実行する。また、異常判定処理部４３３ｂは、空気調和装置１００に異常があると判定した場合に、室外機２０の運転情報に基づいて、空気調和装置１００に発生している異常の要因を推定する。異常判定処理部４３３ｂは、異常要因テーブル記憶部４２５が記憶する異常要因テーブルを用いて、運転情報から想定される異常要因を取得して、空気調和装置１００に発生している異常の要因を推定する。

　具体的に、異常判定処理部４３３ｂは、図１０に示すような異常要因テーブルを参照し、運転情報の各項目ごとの異常判定結果と全て一致するケースを抽出し、当該ケースに対応する異常要因を取得する。異常判定処理部４３３ｂは、異常判定結果及び異常要因を、ＮＷ通信部４１を介して、制御端末３０ａに送信し、制御端末３０ａの表示部３２に、異常判定結果及び異常要因を表示させる。

　次に、図面を参照して、本実施形態による空気調和システム１ｂの動作について説明する。
　図１１は、本実施形態による空気調和システム１ｂの動作の一例を示す図である。
　ここでは、空気調和システム１ｂの検査モードの動作について説明する。

　図１１において、ステップＳ４０１からステップＳ４０９までの処理は、上述した図５に示すステップＳ１０１からステップＳ１０９までの処理と同様であるため、ここではその説明を省略する。
　ステップＳ４１０において、サーバ装置４０ｂの異常判定処理部４３３ｂは、異常判定結果が正常判定であったか否かを判定する。異常判定処理部４３３ｂは、異常判定結果が正常判定であった場合（ステップＳ４１０：ＹＥＳ）に、処理をステップＳ４１２に進める。また、異常判定処理部４３３ｂは、異常判定結果が正常判定でなかった（異常判定であった）場合（ステップＳ４１０：ＮＯ）に、処理をステップＳ４１１に進める。

　ステップＳ４１１において、異常判定処理部４３３ｂは、異常要因判定処理を実行する。異常判定処理部４３３ｂは、上述したように、異常判定した場合に、異常要因テーブル記憶部４２５の異常要因テーブルを用いて、異常要因を判定する。異常判定処理部４３３ｂは、判定した異常要因を、判定結果記憶部４２４に記憶させる。

　また、ステップＳ４１２において、異常判定処理部４３３ｂは、再学習処理を実行する。すなわち、異常判定処理部４３３ｂは、第２の実施形態と同様の再学習処理を実行する。

　次に、異常判定処理部４３３ｂは、異常判定結果及び異常要因を、制御端末３０ａに送信する（ステップＳ４１３）。異常判定処理部４３３ｂは、判定結果記憶部４２４が記憶する異常判定結果及び異常要因を、ＮＷ通信部４１を介して、ネットワークＮＷ１を経由して、制御端末３０ａに送信する。

　次に、制御端末３０ａは、異常判定結果及び異常要因を表示する（ステップＳ４１４）。制御端末３０ａの端末制御部３５ａは、ＮＷ通信部３３を介して、異常判定結果及び異常要因を受信し、受信した異常判定結果及び異常要因を表示部３２に表示させる。

　なお、上述した異常要因では、複数の室内機１０のいずれかに異常があるのかを判定することは困難であるため、室外機２０の室外機制御部２７は、異常要因が判定された後に、異常要因に応じて、各室内機１０のセンサ部１３の検出情報やセンサ部２５の検出情報を取得して、例えば、異常が発生する室内機１０を特定したり、異常個所を特定するなどより詳細な異常要因の判定処理を実行するようにしてもよい。

　次に、図１２を参照して、本実施形態による空気調和システム１ｂのサーバ装置４０ｂの動作について説明する。
　図１２は、本実施形態によるサーバ装置４０ｂの動作の一例を示すフローチャートである。

　図１２において、ステップＳ５０１からステップＳ５０５までの処理は、上述した図８に示すステップＳ３０１からステップＳ３０５までの処理と同様であるため、ここではその説明を省略する。ステップＳ５０５の処理後に、異常判定処理部４３３ｂは、処理をステップＳ５０８に進める。
　また、ステップＳ５０６の処理は、図８に示すステップＳ３０７の処理と同様であるため、ここではその説明を省略する。

　ステップＳ５０７において、異常判定処理部４３３ｂは、異常要因テーブルに基づいて、異常要因を判定する。異常判定処理部４３３ｂは、異常要因テーブル記憶部４２５が記憶する、図１０に示すようなの異常要因テーブルを用いて、異常要因を判定する。異常判定処理部４３３ｂは、判定した異常要因を、判定結果記憶部４２４に記憶させる。

　次に、異常判定処理部４３３ｂは、異常判定結果及び異常要因を出力する（ステップＳ５０８）。異常判定処理部４３３ｂは、判定結果記憶部４２４が記憶する異常判定結果及び異常要因を、ＮＷ通信部４１を介して、制御端末３０ａに送信して、異常判定結果及び異常要因を表示部３２に表示させる。ステップＳ５０８の処理後に、異常判定処理部４３３ｂは、処理を終了する。

　以上説明したように、本実施形態による空気調和システム１ｂは、空気調和装置１００と、サーバ装置４０ｂとを備える。サーバ装置４０ｂは、学習結果記憶部４２２と、学習処理部４３１と、正常運転推定部４３２と、異常判定処理部４３３ｂとを備える。異常判定処理部４３３ｂは、空気調和装置１００に異常があると判定した場合に、室外機２０の運転情報に基づいて、空気調和装置１００に発生している異常の要因を推定する。

　これにより、本実施形態による空気調和システム１ｂは、空気調和装置１００の異常の有無、及び異常要因を判定でき、空気調和装置１００の診断をさらに適切に行うことができる。

　［第４の実施形態］
　次に、第４の実施形態として、ニューラルネットワークの変形例について説明する。なお、本実施形態は、上述した第１～第３の実施形態に適用可能である。
　図１３は、第４の実施形態におけるニューラルネットワークの一例を示す図である。

　図１３に示す例は、室内機１０の熱交換器仕様及び送風機仕様の代わりに、室内機１０の潜在能力値を用いる変形例である。潜在能力値は、複数の室内機１０の熱交換器仕様及び送風機仕様の組み合わせにより一意に決定される複数の室内機１０の潜在的な能力を示す指標値であり、複数の室内機１０の熱交換器仕様及び送風機仕様に基づいて算出される。

　例えば、サーバ装置４０（４０ａ、４０ｂ）の学習データ記憶部４２１及び学習処理部４３１（４３１ａ）は、熱交換器仕様及び送風機仕様の代わりに潜在能力値を用いて学習処理を実行し、潜在能力値から、正常運転情報を推定する推定モデルとして、学習結果を生成する。
　また、正常運転推定部４３２は、潜在能力値から、正常運転情報を推定する学習結果を用いて、正常運転情報を推定する。

　なお、潜在能力値は、室外機２０、制御端末３０（３０ａ）、及びサーバ装置４０（４０ａ、４０ｂ）のいずれで生成されてもよい。

　以上説明したように、本実施形態では、学習結果は、複数の室内機１０における熱交換器仕様及び送風機仕様に基づいて決定される、複数の室内機１０の潜在的な能力を示す潜在能力値から、正常運転情報を推定する推定モデルである。正常運転推定部４３２は、学習結果に基づいて、室外機２０に接続される複数の室内機１０における熱交換器仕様及び送風機仕様に基づいて決定された潜在能力値から、正常運転情報を推定する。

　これにより、本実施形態による空気調和システム１（１ａ、１ｂ）は、潜在能力値を使用することで、正常運転情報を推定する推定モデルを簡略化することができ、正常運転情報を推定する処理負荷を低減することができる。

　［第５の実施形態］
　次に、第５の実施形態として、室内機情報記憶部２６１の変形例について説明する。
　図１４は、第５の実施形態における室内機情報記憶部２６１のデータ例を示す図である。

　図１４に示すように、室内機情報記憶部２６１は、室内機ＩＤと、熱交換器仕様と、送風機仕様とを対応付けて記憶するようにしてもよい。
　ここで、室内機ＩＤは、室内機１０を識別する識別情報であり、機種名や、製品名などである。

　本実施形態では、室内機１０は、熱交換器仕様及び送風機仕様の代わりに、室内機ＩＤを室外機２０に送信して、室外機２０は、室内機情報記憶部２６１から、室外機２０から受信した室内機ＩＤに対応する熱交換器仕様及び送風機仕様を取得する。

　このように、本実施形態では、熱交換器仕様及び送風機仕様の代わりに、室内機ＩＤを送信することで、通信量を低減することができる。
　なお、サーバ装置４０（４０ａ、４０ｂ）が、本実施形態の室内機情報記憶部２６１を備えて、サーバ装置４０（４０ａ、４０ｂ）に、熱交換器仕様及び送風機仕様の代わりに室内機ＩＤを送信するようにしてもよい。

　なお、本開示は、上記の各実施形態に限定されるものではなく、本開示の趣旨を逸脱しない範囲で変更可能である。
　例えば、上記の各実施形態において、制御端末３０（３０ａ）は、室外機２０に接続される例を説明したが、これに限定されるものではなく、室内機１０に接続されるようにしてもよい。

　また、上記の各実施形態において、制御端末３０（３０ａ）が、ネットワークＮＷ１を介して、サーバ装置４０（４０ａ、４０ｂ）に接続する例を説明したが、これに限定されるものではなく、室内機１０や室外機２０が、ネットワークＮＷ１を介して、サーバ装置４０（４０ａ、４０ｂ）に接続するようにしてもよい。

　また、上記の各実施形態において、サーバ装置４０（４０ａ、４０ｂ）が一台のサーバ装置である例を説明したが、これに限定されるものではなく、サーバ装置４０（４０ａ、４０ｂ）は、複数のサーバ装置で構成されてもよい。

　また、上記の各実施形態において、サーバ装置４０（４０ａ、４０ｂ）が、正常運転情報を推定する例を説明したが、これに限定されるものではなく、制御端末３０（３０ａ）などの他の装置が、正常運転情報を推定する処理を実行するようにしてもよい。

　また、上記の各実施形態において、機械学習の学習モデルが、ニューラルネットワークである例を説明したが、これに限定されるものではなく、ディープラーニングなどの他の学習モデルを用いてもよい。

　なお、上述した空気調和システム１（１ａ、１ｂ）が備える各構成は、内部に、コンピュータシステムを有している。そして、上述した空気調和システム１（１ａ、１ｂ）が備える各構成の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより上述した空気調和システム１（１ａ、１ｂ）が備える各構成における処理を行ってもよい。ここで、「記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行する」とは、コンピュータシステムにプログラムをインストールすることを含む。ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。
　また、「コンピュータシステム」は、インターネットやＷＡＮ、ＬＡＮ、専用回線等の通信回線を含むネットワークを介して接続された複数のコンピュータ装置を含んでもよい。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ－ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。このように、プログラムを記憶した記録媒体は、ＣＤ－ＲＯＭ等の非一過性の記録媒体であってもよい。

　また、記録媒体には、当該プログラムを配信するために配信サーバからアクセス可能な内部又は外部に設けられた記録媒体も含まれる。なお、プログラムを複数に分割し、それぞれ異なるタイミングでダウンロードした後に空気調和システム１（１ａ、１ｂ）が備える各構成で合体される構成や、分割されたプログラムのそれぞれを配信する配信サーバが異なっていてもよい。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、ネットワークを介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（ＲＡＭ）のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また、上記プログラムは、上述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、上述した機能をコンピュータシステムに既に記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。

　また、上述した機能の一部又は全部を、ＬＳＩ（Large Scale Integration）等の集積回路として実現してもよい。上述した各機能は個別にプロセッサ化してもよいし、一部、又は全部を集積してプロセッサ化してもよい。また、集積回路化の手法はＬＳＩに限らず専用回路、又は汎用プロセッサで実現してもよい。また、半導体技術の進歩によりＬＳＩに代替する集積回路化の技術が出現した場合、当該技術による集積回路を用いてもよい。

　１，１ａ，１ｂ…空気調和システム、１０，１０－１，１０－２…室内機、１１…室内熱交換器、１２…室内送風機、１３，２５…センサ部、１４…室内機記憶部、１５…室内機制御部、２０，２０ａ…室外機、２１…圧縮機、２２…冷暖切替部、２３…室外熱交換器、２４…室外送風機、２６…室外機記憶部、２７…室外機制御部、３０，３０ａ…制御端末、３１…操作部、３２…表示部、３３、４１…ＮＷ通信部、３４…端末記憶部、３５，３５ａ…端末制御部、４０，４０ａ，４０ｂ…サーバ装置、４２，４２ａ…サーバ記憶部、４３、４３ａ，４３ｂ…サーバ制御部、１００…空気調和装置、２６１…室内機情報記憶部、２７１…検査処理部、４２１…学習データ記憶部、４２２…学習結果記憶部、４２３…入力情報記憶部、４２４，４２４ａ…判定結果記憶部、４２５…異常要因テーブル記憶部、４３１…学習処理部、４３２…正常運転推定部、４３３、４３３ａ，４３３ｂ…異常判定処理部、ＮＷ１…ネットワーク

Claims (10)

1. 　室外機と複数の室内機とを有する空気調和装置と、ネットワークを経由して、前記空気調和装置と接続可能なサーバ装置とを備える空気調和システムであって、
   　前記室外機は、
   　所定の運転条件の検査モードにより、前記複数の室内機が接続された前記室外機を運転させ、当該検査モードの運転により得られる前記室外機の運転情報を取得する検査処理部を備え、
   　前記サーバ装置は、
   　室内機における熱交換器の仕様及び送風機の仕様と、前記検査モードの運転により得られる前記室外機の運転情報とを含む学習データに基づいて、機械学習を実行した学習結果に基づいて、前記室外機に接続される前記複数の室内機における前記熱交換器の仕様及び前記送風機の仕様から、前記検査モードにおける前記室外機の正常な運転情報を示す正常運転情報を推定する推定処理部と、
   　前記推定処理部が推定した前記正常運転情報と、前記検査処理部が取得した前記室外機の運転情報とに基づいて、前記空気調和装置に異常があるか否かを判定する異常判定処理部と
   　を備える空気調和システム。
2. 　前記サーバ装置は、
   　前記学習結果を記憶する学習結果記憶部と、
   　前記学習データに基づいて、前記機械学習を実行して、前記学習結果を生成する学習処理部と
   　を備え、
   　前記推定処理部は、前記学習結果記憶部が記憶する前記学習結果に基づいて、前記熱交換器の仕様及び前記送風機の仕様から、前記正常運転情報を推定し、
   　前記異常判定処理部は、
   　前記空気調和装置に異常がないと判定した場合に、前記学習データに、前記室外機に接続される前記複数の室内機における前記熱交換器の仕様及び前記送風機の仕様と、前記検査処理部が取得した前記室外機の運転情報とを含めて、前記学習処理部に再学習を実行させて、前記学習結果記憶部が記憶する前記学習結果を更新させる
   　請求項１に記載の空気調和システム。
3. 　前記異常判定処理部は、
   　前記室外機の運転情報が、前記正常運転情報に基づく所定の範囲外である場合に、前記空気調和装置に異常があると判定し、
   　前記室外機の運転情報が、前記正常運転情報に基づく所定の範囲内である場合に、前記空気調和装置に異常がないと判定する
   　請求項１又は請求項２に記載の空気調和システム。
4. 　前記異常判定処理部は、
   　前記空気調和装置に異常があると判定した場合に、前記室外機の運転情報に基づいて、前記空気調和装置に発生している異常の要因を推定する
   　請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の空気調和システム。
5. 　表示部を有し、前記室外機と通信可能な制御端末を備え、
   　前記異常判定処理部は、
   　前記空気調和装置に異常があるか否かの情報を含む判定結果を、前記制御端末の前記表示部に表示させる
   　請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の空気調和システム。
6. 　前記制御端末は、前記ネットワークを経由して、前記サーバ装置に接続可能であり、
   　前記室外機は、前記制御端末を経由して、前記室外機の運転情報を前記サーバ装置に送信する
   　請求項５に記載の空気調和システム。
7. 　前記室外機は、前記ネットワークを経由して、前記サーバ装置に接続可能であり、
   　前記室外機は、前記ネットワークを経由して、前記室外機の運転情報を前記サーバ装置に送信する
   　請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の空気調和システム。
8. 　前記機械学習は、入力層、中間層、及び出力層を含むニューラルネットワークを利用している
   　請求項１から請求項７のいずれか一項に記載の空気調和システム。
9. 　前記学習結果は、前記複数の室内機における前記熱交換器の仕様及び前記送風機の仕様に基づいて決定される、前記複数の室内機の潜在的な能力を示す潜在能力値から、前記正常運転情報を推定する推定モデルであり、
   　前記推定処理部は、前記学習結果に基づいて、前記室外機に接続される前記複数の室内機における前記熱交換器の仕様及び前記送風機の仕様に基づいて決定された前記潜在能力値から、前記正常運転情報を推定する
   　請求項１から請求項８のいずれか一項に記載の空気調和システム。
10. 　室外機と複数の室内機とを有する空気調和装置の検査方法であって、
    　前記室外機が、所定の運転条件の検査モードにより、前記複数の室内機が接続された前記室外機を運転させ、当該検査モードの運転により得られる前記室外機の運転情報を取得する検査処理ステップと、
    　ネットワークを経由して、前記空気調和装置と接続可能なサーバ装置が、室内機における熱交換器の仕様及び送風機の仕様と、前記検査モードの運転により得られる前記室外機の運転情報とを含む学習データに基づいて、機械学習を実行した学習結果に基づいて、前記室外機に接続される前記複数の室内機における前記熱交換器の仕様及び前記送風機の仕様から、前記検査モードにおける前記室外機の正常な運転情報を示す正常運転情報を推定する推定処理ステップと、
    　前記サーバ装置が、前記推定処理ステップによって推定された前記正常運転情報と、前記検査処理ステップによって取得された前記室外機の運転情報とに基づいて、前記空気調和装置に異常があるか否かを判定する異常判定処理ステップと
    　を含む検査方法。

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