JPH06323596A - 空気調和装置の運転制御装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】パラメータの急激な変化を防止して精度の良い
パラメータ学習を行えるようにする。 【構成】空気調和装置(2) が空調する部屋(11)における
所定の環境物理量を計測する環境状態検出部(13)と、ユ
ーザ(12)の真の温冷感が入力される申告入力部(61)とが
設けられている。更に、上記部屋(11)のユーザ(12)が感
ずる温冷感を予測する温冷感指標を演算すると共に、演
算した温冷感指標の予想温冷感と上記申告入力部(61)よ
り入力された真温冷感との温冷感差が小さくなるように
少なくとも１つのパラメータを評価して演算する適応制
御系(4) と、該温冷感指標が快適値になるように上記空
気調和装置(2) を制御するＰＩＤコントローラ(51)とが
設けられている。加えて、上記適応制御系(4) が演算す
るパラメータが所定の限界値内になるように適応制御系
(4) に対してパラメータの限界値を設定する条件設定部
(31)が設けられている。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、空気調和装置の運転制
御装置に関し、特に、居住者個人の温冷感に適応するよ
うにした運転制御装置に係るものである。

【０００２】

【従来の技術】この種の空気調和装置の運転制御装置に
は、特願平４−２６１７６８号公報に開示されているよ
うに、個人差学習適応制御を用いた先願がある。この運
転制御装置は、室内温度などの室内の環境物理量と、４
つのパラメータとの関数である予測温冷感の温冷感指標
を演算する一方、居住者より真温冷感を申告してもら
い、上記パラメータを学習させ、このパラメータと上記
室内温度等より温冷感指標を演算し、この温冷感指標に
基づいて圧縮機の周波数を制御して、居住者の快適感を
満足させるようにしたものである。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】上述した空気調和装置
の運転制御装置において、温冷感指標の４つのパラメー
タは、室内の気流速を一定とし、定数項と室内蒸気圧項
と室内温度項と室内の輻射温度項とのパラメータで構成
され、定数項のパラメータが零以下（Ｃhat0≦０）、室
内蒸気圧項のパラメータが零以上（Ｃhat1≧０）、室内
温度項のパラメータが零以上（Ｃhat2≧０）及び輻射温
度項のパラメータが零以上（Ｃhat3≧０）となるように
条件を設定しているのみであった。しかしながら、上記
条件のみであっては、パラメータの学習によって妥当な
値を得ることができない場合があり、つまり、パラメー
タの１つが急激に変化してユーザの申告した真温冷感と
温冷感指標である予想温冷感とがずれることになり、快
適な空調制御を行うことができないという問題があっ
た。本発明は、斯かる点に鑑みてなされたもので、パラ
メータの急激な変化を防止して精度の良いパラメータ学
習を行えるようにすることを目的とする。

【０００４】

【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
めに、本発明が講じた手段は、各パラメータの限界値を
設定するようにしたものである。具体的に、図１に示す
ように、請求項１に係る発明が講じた手段は、先ず、空
調空間(11)を空気調和する空気調和装置(2) が設けられ
ている。そして、上記空調空間(11)における所定の環境
物理量を検出して検出信号を出力する環境検出手段(13)
と、上記空調空間(11)の居住者(12)の申告に基づき該居
住者(12)の真の温冷感が入力される温冷感入力手段(61)
とが設けられている。更に、上記環境検出手段(13)が検
出した環境物理量と複数のパラメータとの関数であっ
て、空調空間(11)の居住者(12)が感ずる温冷感を予測す
る温冷感指標を演算すると共に、演算した温冷感指標の
予想温冷感と上記温冷感入力手段(61)より入力された真
温冷感との温冷感差が小さくなるように少なくとも１つ
のパラメータを評価して演算する適応制御手段(4) と、
該適応制御手段(4) が演算したパラメータに基づいて温
冷感指標が快適値になるように上記空気調和装置(2) を
制御する空調制御手段(51)とが設けられている。加え
て、上記適応制御手段(4) が演算するパラメータが所定
の限界値内になるように適応制御手段(4) に対してパラ
メータの限界値を設定する条件設定手段(31)が設けられ
た構成としている。

【０００５】また、請求項２に係る発明が講じた手段
は、上記請求項１の発明において、適応制御手段(4) が
演算する温冷感指標は、４つのパラメータＣhat0、Ｃha
t1、Ｃhat2及びＣhat3の関数で構成される一方、条件設
定手段(31)は、温冷感指標の上限値をα、空調空間(11)
内の温度をTa、空調空間(11)内の輻射温度をTr、及び空
調空間(11)内の蒸気圧をPvとした場合、予め負の下限値
が設定されたパラメータＣhat0に対して、他のパラメー
タＣhat1、Ｃhat2及びＣhat3の上限値を、 Ｃhat1≦−（Ｃhat0−α）／Pv、 Ｃhat2≦−（Ｃhat0−α）／Ta、 Ｃhat3≦−（Ｃhat0−α）／Tr の条件式から設定するように構成されている。また、請
求項２に係る発明が講じた手段は、上記請求項１の発明
において、条件設定手段(31)は、空調空間(11)における
環境物理量の変動上限値と、適応制御手段(4) の信号分
解能とに基づき条件式から予め上限値を設定するように
構成されている。

【０００６】

【作用】上記の構成により、請求項１に係る発明では、
先ず、適応制御手段(4) により個人差学習適応制御等の
制御を行う。つまり、例えば、環境検出手段(13)が検出
した室内温度などの環境物理量に基づいて温冷感指標を
演算し、この温冷感指標が零（快適状態）になるように
空調制御手段(51)によって空気調和装置(2) が制御され
ている。そして、上記温冷感入力手段(61)から真温冷感
が入力されると、この真温冷感と温冷感指標である予想
温冷感とが比較され、予想温冷感が真温冷感に一致する
ように温冷感指標のパラメータが変更され、この変更さ
れた新たなパラメータに基づいて温冷感指標が学習演算
されることになる。この新たな温冷感指標が零になるよ
うに空調制御手段(51)によって空気調和装置(2) 、例え
ば、圧縮機の運転周波数が制御されている。

【０００７】一方、条件設定手段(31)は、上記適応制御
手段(4) が学習するパラメータの限界値を設定し、該適
応制御手段(4) が演算するパラメータの値が限界値内に
なるように抑制している。具体的に、請求項２に係る発
明では、条件設定手段(31)は、パラメータＣhat0の下限
値を予め設定し、このパラメータＣhat0に対して、他の
パラメータＣhat1、Ｃhat2及びＣhat3の上限値を所定の
条件式から設定している。更に、請求項３に係る発明で
は、条件設定手段(31)は、予め定められている空調空間
(11)における環境物理量の変動上限値と、適応制御手段
(4) の信号分解能とに基づき上記条件式から上限値を設
定し、この上限値の設定により適応制御手段(4) のパラ
メータ学習における各パラメータＣhat0、Ｃhat1、Ｃha
t2及びＣhat3の急激な変動が抑制される。

【０００８】

【発明の効果】従って、請求項１及び２に係る発明によ
れば、適応制御手段(4) におけるパラメータの限界値を
設定するようにしたゝめに、パラメータの急激な変動を
抑制することができるので、パラメータ学習の推測性を
向上させることができる。この結果、居住者(12)の申告
した真温冷感と温冷感指標である予想温冷感とのずれを
小さくすることができることから、快適性の向上を図る
ことができる。また、請求項３に係る発明では、パラメ
ータの上限値を環境物理量の変動上限値と、適応制御手
段(4) の信号分解能とを考慮して設定するので、制御精
度の低下等を伴うことなく、パラメータ学習の推測性を
向上させることができる。

【０００９】

【実施例】以下、本発明の実施例を図面に基づいて詳細
に説明する。図２に示すように、 (1)は、本発明が適用
されるHVAC｛熱(heating) と、換気(ventilating) と、
空気調和(air-conditioning)｝システムであって、空調
空間である閉空間の部屋(11)に壁掛型の空気調和装置
(2) が設置されて成る空調システムで、該空気調和装置
(2) が居住者であるユーザ(12)の快適感を充足するよう
に室内を空気調和している。図３は、上記空気調和装置
(2) の概略制御ブロックを示しており、HVACシステム
(1) からの制御情報をシステム制御系(3) における適応
制御系(4) が受取り、該適応制御系(4) が出力する出力
信号を運転制御系(5) が受けて該運転制御系(5) がHVAC
システム(1) に制御信号を出力するように構成されてい
る。

【００１０】また、図４は、上記空気調和装置(2) の詳
細な制御ブロックを示しており、上記HVACシステム(1)
と、上記適応制御系(4) 及び運転制御系(5) を有するシ
ステム制御系(3) と、入力系(6) とを備えて構成され、
該HVACシステム(1) は、室内温度が空気調和装置(2) に
よって制御されている。該空気調和装置(2) は、図示し
ないが、圧縮機と室外熱交換器と電動膨脹弁と室内熱交
換器とを備えて冷房サイクルと暖房サイクルとに可逆運
転可能に構成され、該圧縮機は、運転周波数を変更して
運転容量が可変に構成されている。一方、上記部屋(11)
には、環境検出手段である環境状態検出部(13)が設けら
れており、該環境状態検出部(13)は、室内熱交換器の熱
交温度Tmを検出する熱交センサ、室内温度Taを検出する
室温センサ、室内湿度を検出する湿度センサ、環境から
の輻射温度Twを検出する輻射温度センサ（壁面温度セン
サ）、及び室外温度Toを検出する外気温センサで構成さ
れ、該湿度センサの室内湿度と室内温度Taとより室内蒸
気圧Pvを導出して室内温度Taなどの検出信号が上記適応
制御系(4) に入力されている。上記入力系(6) は、温冷
感入力手段である申告入力部(61)を備え、居住者である
ユーザ(12)が感じる真温冷感が入力されるように構成さ
れており、例えば、リモコンに設けられたスライド式の
温冷感スイッチで構成され、“暑い”から“寒い”を７
段階（＋３，＋２，＋１，０，−１，−２，−３）に区
分し、“０”を“快適状態”として真温冷感である温冷
感情報が入力され、該温冷感情報を適応制御系(4) に出
力している。上記システム制御系(3) は、適応制御手段
である適応制御系(4) が演算する温冷感指標Ｖhat に基
づいて運転制御系(5) の空調制御手段であるＰＩＤコン
トローラ(51)が圧縮機の運転周波数をＰＩＤ制御するよ
うに構成されている。そして、この温冷感指標Ｖhat
は、ユーザ(12)が感じる温冷感の予測値である予測温冷
感であって、上記適応制御系(4) は、ユーザ(12)が感じ
る真温冷感とこの予想温冷感とが一致するように温冷感
指標Ｖhat を学習制御し、この学習した温冷感指標Ｖha
t を基にＰＩＤコントローラ(51)が圧縮機を制御してい
る。

【００１１】そこで、上記空調制御の基本的原理となる
適応制御系(4) における個人差学習適応制御の概略につ
いて説明する。先ず、予想平均申告PMV を本制御に適用
するため、ファンガー(Fanger)が採用した諸式の一部を
次式に示すような関係に置き換える。輻射熱伝達の式
は、 Ｒ＝hr・(Tc1−Tr) ……(1) Ｒ：単位面積当りの熱輻射 hr：輻射熱伝達係数 Tc1 ：着衣温度 Tr：輻射温度、18.0℃＜Tr＜30.0℃ となる。また、対流熱伝達の式は、 hc＝ hcn＋hcf ＝constant＋κ・Ｖ^0.67 ……(2) hc：対流熱伝達係数 hcn ：強制対流熱伝達係数 hcf ：自然対流熱伝達係数 κ：定数 Ｖ：気流速度 となる。上記(1), (2)式より、温冷感指標Ｖhat が陽的
な形式に展開された次式が導き出される。 Ｖhat ＝θhat0＋θhat1・Pv＋θhat2・Ta＋θhat3・Tr＋θhat4・Ｖ^2/3 ＋θhat5・Pv・Ｖ^2/3 ＋θhat6・Ta・Ｖ^2/3 ……(3) θhat0〜θhat6：パラメータ Ta：室内温度 Pv：室内蒸気圧 また、上記気流速度Ｖを一定（Ｖ＝constant）とし、輻
射温度Trを壁面温度Twと等しい（Tr＝Tw）とすると、
(3)式から線形化された次式が得られる。 Ｖhat ＝Ｃhat0＋Ｃhat1・Pv＋Ｃhat2・Ta＋Ｃhat3・Tw ……(4) Ｃhat0〜Ｃhat3：パラメータ そして、上記(3) 式又は(4) 式を温冷感モデル、つま
り、ユーザモデルとし、ユーザ(12)の申告した真温冷感
によりパラメータθhat0〜θhat6又はＣhat0〜Ｃhat3を
チューニングすることにより、ユーザ(12)個々の温冷感
を学習し、予想温冷感である温冷感指標Ｖhat を真温冷
感に一致させるようにし、ユーザ(12)にとって最適な目
標を決定することができる。

【００１２】一方、図２に示すように、熱入力ｑが圧縮
機周波数に比例する単純なHVACシステム(1) において、
該HVACシステム(1) をエネルギと蒸気圧との保存式から
モデル化すると、次式に示すようになる。

【００１３】

【式１】 Tm：室内熱交換器温度 Ta：室内温度 To：室外温度 Tw：輻射温度（壁面温度） Pv：室内蒸気圧 Po：室外蒸気圧 hm：空気調和装置の熱伝達係数 Cm：空気調和装置の熱容量 ha：室内空気の熱伝達係数 Ca：室内空気の熱容量 hw：壁（建材）の熱伝達係数 Cw：壁（建材）の熱容量 hv：壁を含む室外と室内との間の熱伝達係数 Cv：壁を含む室外と室内との間の熱容量 この式(5) を整理すると、次式の状態方程式を導き出す
ことができる。

【００１４】

【式２】 この(6) 式において、状態変数ｘ、部屋(11)の熱収支を
示す熱定数Ａ、及び空気調和装置(2) の室内熱交換器の
熱定数ｂは、次の通りである。

【００１５】

【式３】 また、上記温冷感指標Ｖhat は、状態変数ｘを用いる
と、HVACシステム(1) の出力誤差ｅに他ならず、次の通
りとなる。 ｅ＝Ｖhat ＝ｙ−ｒ ……(8) ｙ＝ｃ・ｘ ……(9) ここで、ｙは、上記状態変数（室内外の温度差及び湿度
差）に関係する項で、ｒは、室外条件に関係する項であ
り、次の通りとなる。 ｒ＝−Ｃhat0−Ｃhat2・Po−（Ｃhat1＋Ｃhat3）・To ……(10) ｃ＝［０，Ｃhat2，Ｃhat3，Ｃhat1］ ……(11) 従って、熱入力ｑ（圧縮機周波数）から温冷感指標Ｖha
t への開ループ伝達関数は、

【００１６】

【式４】 となる。

【００１７】一方、上記パラメータθhat0〜θhat6又は
Ｃhat0〜Ｃhat3の学習法としては、制約付再帰的最小自
乗法を用いる。これは、ｍ次元空間Rmにおいて、閉じ且
つ凸な部分空間Ｃ（室内）に存在することが保証された
パラメータベクトルにθ^* を収束させるものである。こ
の時、θ^* (n) ＝φ^T (n) ・θ^* であり、部分空間Ｃの
内部でパラメータベクトルθ^* を収束させるアルゴリズ
ムは、以下のように、誤差e(n)とゲインＫ(n) とパラメ
ータベクトルθhat(n)と共変マトリックスP(n)との漸化
式となる。（尚、詳細は、Graham C. Goodwin とKwai S
ang Sin による“Adaptive Filtering,Prediction,and
Contol”Prentice-Hall,Englewood Cliffs,New Jersey,
1984. 参照） e(n)＝Ｖ^* (n) −φ^T (n) ・θhat(n) ……(13) Ｋ(n) ＝P(n-1)・φ(n)/{1＋φ^T (n) ・P(n-1)・φ(n)} ……(14) θ hat(n)＝θhat(n-1)＋Ｋ(n) ・e(n) ……(15) P(n)＝{I−Ｋ(n) ・φ^T (n)}・P(n-1) ……(16) そこで、今、コントローラにＰＩＤ制御を用いると、伝
達関数は、 Gc(s) ＝ {K1・(s＋K2) ・(s＋K3)}/s ……(17) となる。この伝達関数に上記熱入力ｑ（圧縮機周波数）
から温冷感指標Ｖhat への開ループ伝達関数である(12)
式を乗ずると、システム全体の閉ループ伝達関数が、次
式のように求まることになる。

【００１８】

【式５】 これにより、制御ゲインK1、K2及びK3が求まることにな
る。以上の原理から、ユーザ(12)の申告からパラメータ
θhat0〜θhat6又はＣhat0〜Ｃhat3を学習させる一方、
この学習したパラメータＣhat0〜Ｃhat3と、ユーザ(12)
の周辺の室内温度Ta、室内蒸気圧Pv及び輻射温度Twか
ら、温冷感指標Ｖhatを演算し、該温冷感指標Ｖhat が
０になるようにＰＩＤ制御により圧縮機の周波数を変化
させる。そして、２０分が経過した後に再びパラメータ
Ｃhat0〜Ｃhat3の学習を行う。この制御を繰返し（３，
４回）、個々のユーザ(12)の快適感を満足させていくよ
うにしている。

【００１９】そこで、上記適応制御系(4) は、上述した
原理に基づいて、パラメータ評価部(41)と、パラメータ
記憶部(42)と、温冷感指標演算部(43)と、温冷感指標判
定部(44)とより構成されている。該パラメータ評価部(4
1)は、上記申告入力部(61)からのユーザ(12)の真温冷感
信号を受け、上記(13)〜(16)式に基づたアルゴリズムに
よりパラメータＣhat0〜Ｃhat3を算出するように構成さ
れている。つまり、該パラメータ評価部(41)は、上記ユ
ーザ(12)が申告した真温冷感と予想温冷感である温冷感
指標Ｖhat とを比較し、該真温冷感と予想温冷感との温
冷感差が零になるように少なくとも１つのパラメータＣ
hat0〜Ｃhat3を評価して変更し、該パラメータＣhat0〜
Ｃhat3を算出している。上記パラメータ記憶部(42)は、
パラメータ評価部(41)が算出したパラメータＣhat0〜Ｃ
hat3を記憶するように構成されている。また、上記温冷
感指標演算部(43)は、パラメータ記憶部(42)が記憶した
パラメータＣhat0〜Ｃhat3のパラメータ信号を受けると
共に、環境状態検出部(13)からの室内温度Ta等の検出信
号を受けて、上記温冷感指標Ｖhat を演算するように構
成されている。つまり、該温冷感指標演算部(43)は、現
在の室内が暑いか又は寒いかを示す指標を演算し、上記
ユーザモデルとなっている。更に、上記温冷感指標判定
部(44)は、温冷感指標演算部(43)が演算した温冷感指標
Ｖhat の温冷感信号を受け、該温冷感指標Ｖhat が０に
なったか否か、及び該温冷感指標Ｖhat の微分値である
変化量ΔＶhat が０になったか否か（温冷感指標Ｖhat
が０に安定したか否か）、つまり、室内が快適な状態に
なったか否かを判定するように構成されている。そし
て、上記ＰＩＤコントローラ(51)は、該温冷感指標判定
部(44)の判定信号を受け、温冷感指標Ｖhat が０になる
ように圧縮機の運転周波数をＰＩＤ制御するように構成
されている。

【００２０】一方、本発明の特徴として、上記システム
制御系(3) には条件設定部(31)が設けられており、該条
件設定部(31)は、適応制御系(4) が演算する上記式(4)
におけるパラメータＣhat0〜Ｃhat3が所定の限界値内に
なるように適応制御系(4) のパラメータ評価部(41)に対
してパラメータＣhat0〜Ｃhat3の限界値を設定する条件
設定手段を構成している。つまり、上記条件設定部(31)
は、温冷感指標Ｖhat の上限値をα＝＋３とし、環境状
態検出部(13)が検出し得る上限室内蒸気圧をＰvm、上限
室内温度をＴam及び上限輻射温度をＴrmとした場合、定
数項のパラメータＣhat0の下限値を予め設定し、該パラ
メータＣhat0に対して室内蒸気圧項のパラメータＣhat
1、室内温度項のパラメータＣhat2及び輻射温度項のパ
ラメータＣhat3の上限値を次式に基づいて設定してい
る。 Ｃhat1≦−（Ｃhat0−３）／Ｐvm ……(19) Ｃhat2≦−（Ｃhat0−３）／Ｔam ……(20) Ｃhat3≦−（Ｃhat0−３）／Ｔrm ……(21) そして、具体例として、環境状態検出部(13)が検出する
環境物理量の変動範囲、つまり、室内蒸気圧Pv(Pa)、室
内温度Ta（℃）及び輻射温度Tr（℃）の変動範囲を次式
に示す通りとし、 0.0342＜Pv＜0.4532（相対湿度 20％〜80％） 15.0＜Ta＜35.0 15.0＜Tr＜35.0 且つ定数項のパラメータＣhat0≧-15.45であるとして他
のパラメータＣhat1、Ｃhat2及びＣhat3の範囲は次式の
通り設定される。 ０≦Ｃhat1＜40.7 ……(22) ０≦Ｃhat2＜0.53 ……(23) ０≦Ｃhat3＜0.53 ……(24) この場合、例えば、温度センサ（サーミスタ）の計測レ
ンジが−40〜90℃で且つ計測精度が 0.5℃であり、シス
テム制御系(3) の信号分解能を８ビットマイコンとする
と、室内温度項のパラメータＣhat2の記憶値は、１ビッ
ト当り 0.00168であり、室内温度項Ｃhat2・Taの精度
は、 0.00084となり、温冷感指標Ｖhat としては十分な
精度を得ることができる。

【００２１】そこで、上記条件設定部(31)によって限界
値を設定するようにした理由及び原理について説明す
る。従来、上記各パラメータＣhat0、Ｃhat1、Ｃhat2及
びＣhat3は、Ｃhat0≦０、Ｃhat1≧０、Ｃhat2≧０及び
Ｃhat3≧０となる条件を設定しているのみであったが、
この条件のみでは、例えば、図６に示すように、パラメ
ータ学習時に室内蒸気圧項のパラメータＣhat1が急激に
変化して快適な空調制御を行うことができないという問
題があった。つまり、この図６においては、室内蒸気
圧、具体的に、室内湿度の変化に温冷感指標Ｖhat が大
きく影響されることになる。そこで、本発明では、パラ
メータＣhat1、Ｃhat2及びＣhat3の範囲を上記式(22)〜
(24)の通り設定している。つまり、上記式(4) を変形す
ると、 Vhat＝3+(Chat0-3){1+(Chat1・Pv)/(Chat0-3)+(Chat2・Ta)/(Chat0-3) +(Chat3・Tr)/(Chat0-3)} ……(25) となり、この温冷感指標Ｖhat は＋３以上になることは
なく、また、パラメータＣhat0は零以下であるので、次
式が成立する。 1+(Chat1・Pv)/(Chat0-3)+(Chat2・Ta)/(Chat0-3) +(Chat3・Tr)/(Chat0-3) ≧-3 ……(26) そして、該式(26)から少なくとも次式が成立することに
なる。 （Ｃhat1・Pv）／（Ｃhat0−３）≧−１ ……(27) （Ｃhat2・Ta）／（Ｃhat0−３）≧−１ ……(28) （Ｃhat3・Tr）／（Ｃhat0−３）≧−１ ……(29) この式(27)〜(29)から上記式(19)〜(21)が導出される。

【００２２】一方、従来より式(3), (4)におけるパラメ
ータθhat0〜θhat6及びＣhat0〜Ｃhat3の初期値は、次
のように設定されている。 θhat0＝-7.111 θhat1＝0.2544 θhat2＝0.1155 θhat3＝0.1585 θhat4＝-8.339 θhat5＝0.1017 θhat6＝0.2690 Ｃhat0＝θhat0＋θhat4・Ｖ^0.67 Ｃhat1＝θhat1＋θhat5・Ｖ^0.67 Ｃhat2＝θhat2＋θhat6・Ｖ^0.67 Ｃhat3＝θhat3 この初期値は、平均的なユーザ(12)に対して計算された
値である。そして、気流速度Ｖ＞０であるので、空気調
和装置における気流速度は、最大であってもＶ＝１(m/s
ec) であるので、パラメータＣhat0は次のようになる。 Ｃhat0≧-7.111-8.399×Ｖ^0.67＝-15.45 このパラメータＣhat0の設定範囲から上記式(19)〜(21)
に基づいて上記(22)〜(24)に示すように各パラメータＣ
hat1、Ｃhat2及びＣhat3の上限値を設定するようにして
いる。

【００２３】次に、上記HVACシステム(1) の制御動作に
ついて説明する。先ず、空調動作を開始すると、各パラ
メータＣhat0〜Ｃhat3を初期設定した後、真温冷感の申
告を受取る。つまり、申告入力部(61)よりユーザ(12)か
ら入力された真温冷感がパラメータ評価部(41)に入力さ
れる。続いて、上記パラメータ評価部(41)がパラメータ
Ｃhat0〜Ｃhat3を評価した後、温冷感指標演算部(43)が
温冷感指標Ｖhat を(4) 式に基づいて演算すると共に、
圧縮機の運転周波数がＰＩＤコントローラ(51)より指令
される。次いで、環境状態検出部(13)が検出した室内温
度Taなどの環境物理量に基づいて再度温冷感指標演算部
(43)が温冷感指標Ｖhat を(4) 式に基づいて演算する。
そして、温冷感指標判定部(44)が温冷感指標Ｖhat=０及
び温冷感指標Ｖhat の変化量ΔＶhat=０であるか否かを
判定し、該Ｖhat=０及び変化量ΔＶhat=０になるまで上
述の動作を繰返してＰＩＤコントローラ(51)が比例制御
ゲイン等を定め、圧縮機の運転周波数をＰＩＤ制御す
る。

【００２４】つまり、適応制御系(4) において、個人差
学習適応制御が行われ、環境状態検出部(13)が検出した
室内温度Ta等の環境物理量が温冷感指標演算部(43)に入
力されており、該温冷感指標演算部(43)が温冷感指標Ｖ
hat を(4) 式に基づいて演算する一方、上記申告入力部
(61)からの真温冷感をパラメータ評価部(41)が受け、こ
の真温冷感と予想温冷感である温冷感指標Ｖhat とを比
較し、温冷感指標Ｖhat が真温冷感に一致するように上
記(13)〜(16)式のアルゴリズムに基づいてパラメータＣ
hat0〜Ｃhat3を変更して設定する。そして、この設定さ
れたパラメータＣhat0〜Ｃhat3は、パラメータ記憶部(4
2)に記憶されると共に、上記温冷感指標演算部(43)に入
力され、新たなパラメータＣhat0〜Ｃhat3に基づいて温
冷感指標Ｖhat が演算されることになり、この新たな温
冷感指標Ｖhat が零になるようにＰＩＤコントローラ(5
1)が圧縮機の運転周波数をＰＩＤ制御する。その後、上
記パラメータＣhat0〜Ｃhat3が所定値になると、パラメ
ータＣhat0〜Ｃhat3を計算して上述の動作を繰返すこと
になる。つまり、上記パラメータＣhat0〜Ｃhat3の学習
制御は、２０分毎に行われ、予想温冷感である温冷感指
標Ｖhat は３，４回の学習でユーザ(12)の真温冷感に一
致することになる。その際、上記各パラメータＣhat0〜
Ｃhat3は、条件設定部(31)によって限界値が設定され、
具体的に、定数項のパラメータＣhat0は-15.45以上に、
他のパラメータＣhat1〜Ｃhat3は上記式(22)〜(24)に示
す範囲に抑制される。この結果、図５に示すように、各
パラメータＣhat0〜Ｃhat3が急激に変化することがな
く、上記温冷感指標Ｖhat に基づいてユーザ(12)に合致
した空調制御が行われることになる。

【００２５】従って、本実施例によれば、上記適応制御
系(4) におけるパラメータＣhat0〜Ｃhat3の限界値を設
定するようにしたゝめに、パラメータＣhat0〜Ｃhat3の
急激な変動を抑制することができるので、パラメータ学
習の推測性を向上させることができる。この結果、ユー
ザ(12)の申告した真温冷感と温冷感指標Ｖhat である予
想温冷感とのずれを小さくすることができることから、
快適性の向上を図ることができる。また、上記パラメー
タＣhat1〜Ｃhat3の上限値を室内温度Ta等の環境物理量
の変動上限値と、適応制御系(4) の信号分解能（８ビッ
トマイコン）とを考慮して設定するので、制御精度の低
下等を伴うことなく、パラメータ学習の推測性を向上さ
せることができる。

【００２６】尚、本実施例において、ＰＩＤコントロー
ラ(51)を用いたが、本発明では、圧縮機をファジー制御
するコントローラであってもよい。また、請求項１に係
る発明では、４つのパラメータＣhat0〜Ｃhat3に限られ
るものではない。また、上記申告入力部(61)は、リモコ
ンに限られず、専用の入力手段であってもよい。また、
空気調和装置(2) も壁掛型に限られるないことは勿論で
ある。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の構成を示すブロック図である。

【図２】HVACシステムを示す概略図である。

【図３】空気調和装置の制御系統を示す概略制御ブロッ
ク図である。

【図４】空気調和装置の制御系統を示す詳細な制御ブロ
ック図である。

【図５】パラメータ学習時におけるパラメータの特性図
である。

【図６】従来のパラメータ学習時におけるパラメータの
特性図である。

【符号の説明】

1 HVACシステム 2 空気調和装置 4 適応制御系 11 部屋（空調空間） 12 ユーザ（居住者） 13 環境状態検出部（環境計測手段） 31 条件設定部（条件設定手段） 51 ＰＩＤコントローラ（空調制御手段） 61 申告入力部（温冷感入力手段）

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 空調空間(11)を空気調和する空気調和装
   置(2) と、 上記空調空間(11)における所定の環境物理量を検出して
   検出信号を出力する環境検出手段(13)と、 上記空調空間(11)の居住者(12)の申告に基づき該居住者
   (12)の真の温冷感が入力される温冷感入力手段(61)と、 上記環境検出手段(13)が検出した環境物理量と複数のパ
   ラメータとの関数であって、空調空間(11)の居住者(12)
   が感ずる温冷感を予測する温冷感指標を演算すると共
   に、演算した温冷感指標の予想温冷感と上記温冷感入力
   手段(61)より入力された真温冷感との温冷感差が小さく
   なるように少なくとも１つのパラメータを評価して演算
   する適応制御手段(4) と、 該適応制御手段(4) が演算したパラメータに基づいて温
   冷感指標が快適値になるように上記空気調和装置(2) を
   制御する空調制御手段(51)と、 上記適応制御手段(4) が演算するパラメータが所定の限
   界値内になるように適応制御手段(4) に対してパラメー
   タの限界値を設定する条件設定手段(31)とを備えている
   ことを特徴とする空気調和装置の運転制御装置。
2. 【請求項２】 請求項１記載の空気調和装置の運転制御
   装置において、 適応制御手段(4) が演算する温冷感指標は、４つのパラ
   メータＣhat0、Ｃhat1、Ｃhat2及びＣhat3の関数で構成
   される一方、 条件設定手段(31)は、温冷感指標の上限値をα、空調空
   間(11)内の温度をTa、空調空間(11)内の輻射温度をTr、
   及び空調空間(11)内の蒸気圧をPvとした場合、予め負の
   下限値が設定されたパラメータＣhat0に対して、他のパ
   ラメータＣhat1、Ｃhat2及びＣhat3の上限値を、 Ｃhat1≦−（Ｃhat0−α）／Pv、 Ｃhat2≦−（Ｃhat0−α）／Ta、 Ｃhat3≦−（Ｃhat0−α）／Tr の条件式から設定するように構成されていることを特徴
   とする空気調和装置の運転制御装置。
3. 【請求項３】 請求項２記載の空気調和装置の運転制御
   装置において、 条件設定手段(31)は、空調空間(11)における環境物理量
   の変動上限値と、適応制御手段(4) の信号分解能とに基
   づき条件式から予め上限値を設定するように構成されて
   いることを特徴とする空気調和装置の運転制御装置。