JPH08296884A - 空気調和機の制御装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 空気調和機を人間の快適性を反映して制御す
る。 【構成】 神経回路網模式手段１９は、センサ手段１０
により検出した室外温度や吸い込み温度などと、記憶手
段１３が記憶したセンサ手段１０の出力履歴により出力
する吸い込み温度傾斜、リモコンまたは操作パネル１５
で設定した設定温度および設定風量、位置センサ１７で
検出した風向偏向羽根の位置情報１８などを入力し、あ
らかじめそれらの要素出力に基づいて学習した結果から
人間の快適性を反映したＰＭＶの推測値２０を推測して
出力し、制御信号生成手段２１は前記ＰＭＶの値から空
気調和機２３を制御する制御信号２２を生成する。制御
信号２２は空気調和機２３の運転周波数を決める複数の
運転周波数テーブルの適用を制御する。なお、神経回路
網模式手段１９と制御信号生成手段２１とをルックアッ
プテーブルで置き換えて構成することもできる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、たとえばマイクロコン
ピュータを搭載した空気調和機により快適な空調運転を
自動的に行わせるように圧縮機の運転周波数を制御し、
室内の人間の快適性を高めるための空気調和機の制御装
置に関する。

【０００２】

【従来の技術】近年、空気調和機が広く普及し、室内の
環境を自動的に制御するように工夫されているが、真に
人間の快適感を実現できる手段が課題である。

【０００３】以下、従来の空気調和機の制御装置につい
て説明する。空気調和機で室温を制御するとき、たとえ
ば暖房時に室内温度の立ち上がり特性を向上させるため
に、空気調和機の室内目標温度を所定時間だけ高めにシ
フトさせる制御や、室内温度に対応して圧縮機の運転周
波数を制御する方法などが採られていた。図８は、この
ような従来の空気調和機の制御装置の構成を示すブロッ
ク図である。図８において、制御信号生成手段８１は、
センサ８０が検出した吸い込み温度８５と、空気調和機
８２の電源を投入した時点から作動するタイマ８３が出
力するタイマ値８７と、空気調和機８２を外部から操作
する遠隔操作装置（以下、リモコンと称す）または操作
パネル８４が出力する使用者設定温度８８とにより制御
信号８６を生成している。たとえば、暖房時には、電源
を投入してからの経過時間が６０分以内は、室内温度を
速くたち上げるために、室内目標温度をリモコンまたは
操作パネル８４で使用者が設定した設定温度よりも２℃
高く設定するように、空気調和機８２の室内温度調整８
９を制御させる。

【０００４】また、上記設定温度を実現するための圧縮
機運転周波数の制御方法として、図９に示したように、
リモコンまたは操作パネル８４による設定温度と吸い込
み温度８５との差により圧縮機の運転周波数を一義的に
決定し、それを運転周波数テーブルとして保有してい
る。たとえば、（吸い込み温度−設定温度）＝＋０．５
〜＋１．０の場合、圧縮機の運転周波数番号Ｎ0．＝２
とし、Ｎ0．２は運転周波数２０Hzに対応させている。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】このような従来の空気
調和機の制御装置では、吸い込み温度と設定温度との温
度差のみで圧縮機を運転周波数を制御し、電源を投入し
た過度期においても電源投入後の経過時間により目標温
度を補正するのみであるため、空気調和機が設置されて
いる部屋の空調負荷の大小に柔軟に対処することができ
ない。したがって、たとえば負荷が過小なときには室温
が目標温度よりも高くなり過ぎたり、負荷が過大なとき
には室温が目標温度に達するまでかなりの時間がかかる
という課題がある。また、室内の位置の違いによっては
温度差が生じ、空気調和機からの距離が遠い場合は設定
温度に達しないこともあるので、室内の人間の快適感を
考慮した空調ができないという課題があった。

【０００６】また、吸い込み温度と設定温度との温度差
により圧縮機の運転周波数を与える運転周波数テーブル
は１つしか備えていないため、部屋の空調負荷とのバラ
ンスによっては圧縮機の運転周波数のハンチングが生
じ、圧縮機運転周波数変化時の騒音変化音および振動、
吹き出し温度の急激な変化（コールド、ドラフト感）、
ハンチングによる消費電力のアップ、室温分布の低下な
ど種々の課題があった。

【０００７】たとえば、図９に示した圧縮機運転周波数
ＮO．２、３、４に対応する実圧縮機運転周波数をそれ
ぞれ２０Hz、２５Hz、３５Hzと仮定すると、運転周波数
ＮO．２とＮO．３ との間で負荷的にバランスした場合
は、ハンチングする運転周波数差は５Hzであるが、運転
周波数ＮO．３ とＮO．４ との間で負荷的にバランスし
た場合はハンチングする運転周波数差は１０Hz とはな
はだ大きくなる。

【０００８】本発明は上記の課題を解決するもので、圧
縮機の運転周波数に人間の快適感を反映させ、かつ動作
状態に対応した運転周波数を決定できる空気調和機を提
供することを目的とする。

【０００９】

【課題を解決するための手段】本発明は上記の目的を達
成するために、空気調和機が具備する室内外の環境条件
を検知する複数のセンサ手段と、前記センサ手段の前状
態を保持する記憶手段と、風向を偏向する左右偏向羽根
の位置を検出する位置検出手段と、前記センサ手段と前
記記憶手段の出力、操作手段により使用者の設定した温
度などの設定値、および前記位置検出手段の出力から室
内の人間の快適感を推測する推測手段と、前記推測手段
より推測した前記室内の人間の快適感に基づき前記空気
調和機の圧縮機運転周波数の運転周波数テーブルの制御
信号を生成する制御信号生成手段とを備えた空気調和機
の制御装置である。

【００１０】

【作用】本発明は上記の構成において、推測手段は複数
のセンサ手段により検知された室内外の環境条件と、記
憶手段により保持された前記センサ手段の前状態と、使
用者の設定した温度および位置検出手段が検出した左右
偏向羽根の位置とにより室内の人間の快適感を推測す
る。制御信号生成手段は、推測手段により推測した人間
の快適感に基づいて制御信号を生成して空気調和機の運
転周波数を制御し、室内の環境や人間の状態を考慮し
た、より快適な空調および生活環境を実現する。

【００１１】

【実施例】

（実施例１）以下、本発明の空気調和機の制御装置の一
実施例について図面を参照しながら説明する。図１は本
実施例の構成を示すブロック図である。図において、１
０はセンサ、１１および１２はセンサ１０が出力するセ
ンサ信号、１３は記憶手段、１４は記憶手段１３が出力
する吸い込み温度のＮ秒間隔の温度傾斜、１５はリモコ
ンまたは操作パネル（以下、単に操作パネルと称す）、
１６は操作パネル１５が出力する出力信号、１７は左右
偏向羽根の位置を検出する位置センサ、１８は前記位置
センサ１７が出力する左右偏向羽根の位置情報、１９は
神経回路網模式手段、２０は神経回路網模式手段１９が
出力する快適度の推測値（予測平均投票数Ｐredicted
Ｍean Ｖote。以下、ＭＰＶと称す）、２１は制御信号
生成手段、２２は制御信号生成手段２１が出力する制御
信号、２３は空気調和機である。

【００１２】図２は、図１に示した神経回路網模式手段
１９の周辺構成を詳細に示すブロック図である。なお、
図１と同じ構成要素には同一番号を付与して説明を省略
する。図において、１０ａは室外温度センサ、１０ｂは
吸い込み温度センサ、１０ｃは人体温度センサであっ
て、それぞれ図１におけるセンサ手段１０に属し、１１
ａは室外温度センサ１０ａが出力する室外温度、１１ｂ
は吸い込み温度１１ｂが出力する吸い込み温度、１１ｃ
は人体温度センサ１０ｃが出力する人体温度であり、そ
れぞれ図１におけるセンサ信号１１に属す。また、１５
ａは操作パネル１５における風量設定部、１５ｂは同じ
く温度設定部である。また、１６ａは設定風量、１６ｂ
は設定温度であって、それぞれ図１における出力信号１
６に属す。なお、１４は記憶手段１３が出力する吸い込
み温度傾斜、１７は左右偏向羽根の位置センサ、１８は
その位置情報である。

【００１３】上記構成においてその動作を説明する。空
気調和機２３が備えている複数のセンサ手段、すなわち
室外温度センサ１０ａ、吸い込み温度センサ１０ｂ、人
体温度センサ１０ｃ、図示しない湿度センサなどから、
それぞれ室外温度１１ａ、吸い込み温度１１ｂ、人体温
度１１ｃなどのセンサ信号１１が神経回路網模式手段１
９に出力されるとともに、センサ信号１２として記憶手
段１３に出力され、記憶手段１３は入力されるセンサ信
号１２における過去Ｎ秒間（Ｎは正の実数）の履歴を記
憶する。リモコンまたは操作パネル１５から設定風量１
６ａと使用者の設定温度１６ｂが出力され、また、記憶
手段１３はセンサの前の状態、たとえば前述したＮ秒間
の履歴により室内温度のＮ秒（Ｎは正の実数）間隔の温
度傾斜１４を出力する。位置センサ１７は左右偏向羽根
の位置を検出し、位置情報１８を出力する。

【００１４】図３は左右偏向羽根の状態と位置情報との
関係を示す模式図である。図に示したように、位置セン
サ１７は左右偏向羽根の羽根位置状態を５パターンに分
類し、左右偏向羽根位置状態がどのパターンになってい
るかを検出する。なお、左右偏向羽根位置がどのパター
ンに存在しているかを検出することにより、簡易的であ
るが人が部屋のどの位置に居るのかを推測することがで
きる。たとえば、１パターンであれば、位置センサ１７
の出力信号１８は１となる。各手段１０、１３、１５、
および１７からの出力信号１１、１４、１６、および１
８は、それぞれ入力信号として神経回路網模式手段１９
に入力する。神経回路網模式手段１９はこれらの入力信
号から室内の快適度である予測平均投票数ＰＭＶ、また
は標準新有効温度ＳＥＴの推測値２０を出力する。ＰＭ
Ｖは、快適性を左右する要素として、温度、湿度、気流
速、輻射温度（周囲壁体）、代謝量、着衣状態の６要素
の組み合せを変化させた環境試験室で、被験者から寒暑
についての投票を受け、その結果を基に定量化したもの
である。すなわち、人間の状態（代謝や着衣の状況）と
室内の環境（温度、湿度、気流速、周囲壁体輻射）によ
って、計算したＰＭＶの値は、 −３：寒い −２：涼しい −１：やや涼しい ０：なんともない ＋１：やや暖かい ＋２：暖かい ＋３：暑い と評価される。

【００１５】一方、ＳＥＴは環境の物理因子から熱刺激
量を求めて人間の生理的状態値と感覚を予測しようとす
るもので、温熱に対する快、不快の関係を熱刺激の物理
量に対する生理反応で捕らえている快適性物理的評価法
の１つである。たとえば、ＰＭＶを用いた場合は、神経
回路網模式手段１９に室外温度、吸い込み温度、吸い込
み温度傾斜、設定風量、左右偏向羽根の位置情報、使用
者の設定温度など、室内の環境と人体温度という人間の
状態とを入力することによって、神経回路網模式手段１
９からＰＭＶの推測値２０が出力される。前記ＰＭＶの
推測値２０は制御信号生成手段２１に入力され、この制
御信号生成手段２１より制御信号２２を生成する。制御
信号生成手段２１は、快適感が不満足の場合には、空気
調和機２３の能力を最大限にできるような制御信号２２
を生成する。

【００１６】さらに、快適感が満足の場合は快適感が持
続できるような制御信号２２を生成する。すなわち、前
記推測したＰＭＶの推測値２０によって空気調和機２３
における圧縮機お運転周波数を制御する。一例として
は、前記各手段１０、１３、１５、１７からの外気温、
吸い込み温度、風量、設定温度、吸い込み温度傾斜、位
置情報などより、空気調和機２３が目標とする室内目標
温度を算出するシフト量を求める。このシフト量と、使
用者が設定した温度および室内目標温度との関係は、 室内目標温度＝使用者設定温度＋シフト量 となる。そこで、制御信号生成手段２１より生成した空
気調和機２３の制御信号２２を空気調和機２３に入力
し、一例として前記式に基づき室内目標温度となるよう
に空気調和機２３の運転を実行する。以上のような過程
を経て室内温度調整２４が行われる。

【００１７】以下、神経回路網の学習方法について説明
する。室外温度１１ａおよび吸い込み温度１１ｂ、Ｎ秒
間隔の吸い込み温度の温度傾斜１４、設定風量１６ａ、
使用者の設定温度１６ｂ、人体温度１１ｃ、左右偏向羽
根の位置情報１８などの信号を神経回路網模式手段１９
に入力して、ＰＭＶの推測値２０を出力する。神経回路
網模式手段１９は、室内において測定した実測ＰＭＶ２
５を学習データ２６として、ＰＭＶの推測値２０を学習
する。

【００１８】神経回路網の学習アルゴリズムは、各種の
方法であるが、たと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.Eand Mcclelland,j.l.(Ed
s.),"Parallel Distributed Processing, Exploration
in the Microstructure of Cognition .Vol.1,2, MIT P
ress, Cammbridge(1986)))により最降下法にて最適解を
求める。そして、これらのアルゴリズムにより十分にＰ
ＭＶが神経回路網模式手段１９で推測できるようになる
まで学習する。学習が終了すると、神経回路網模式手段
１９の推測値２０により、快適感が不満足の場合には、
制御信号生成手段２１から空気調和機２３の能力を最大
限でるような制御信号２２を生成する。また、快適感が
満足の場合には、快適感を持続できるように制御信号２
２を制御信号生成手段２１により生成する。すなわち、
神経回路網模式手段１９で推測したＰＭＶの推測値２０
によって、制御信号生成手段２１から空気調和機２３を
制御する制御信号２２を生成する。この制御信号２２は
上記のように人間の快適感を反映したものであり、この
制御信号２２により圧縮機の運転周波数を決定するよう
にすれば、より快適な空調を実行できることになる。

【００１９】つぎに、本実施例において、空気調和機２
３が所有する圧縮機運転周波数テーブルについて説明す
る。図７（ａ）に示したように、圧縮機の運転周波数テ
ーブルとして過度期（立ち上がり時または外乱時）と安
定期とで独自の運転周波数テーブルを備え、かつ安定期
と過度期のそれぞれにおいて複数個の圧縮機運転周波数
テーブル（丸で囲んだ番号に対応）を備えている。ま
た、図７（ｂ）は暖房時において制御信号２２により上
記運転周波数テーブルの中から選択して実際に適用され
るテーブル番号の一例を示す。この選択方法は人間の快
適性を反映するように決められており、運転開始時や大
きな負荷変化などが生じた場合には過度期の運転周波数
テーブルの中から、また室温がほぼ安定状態に近づくと
安定期の運転周波数テーブルの中から、室外温度、吸い
込み温度、吸い込み温度の温度傾斜、設定風量、設定温
度などより、最適な運転周波数テーブルが制御信号２２
により選択される。

【００２０】このように、過度期と安定期とで独自の圧
縮機運転周波数テーブルを適用して制御するため、運転
開始時などにおいては部屋をより素早く暖めることがで
きる。また、安定時においては圧縮機の運転周波数のハ
ンチングを抑えることにより室温変動低減、圧縮機運転
周波数変化時の騒音変化音および振動の低減、吹き出し
温度の急激な変化の防止（コールド・ドラフト感）、運
転周波数のハンチングの低減による消費電力の低減、室
温分布の低下防止などを行うことができる。さらに、過
度期および安定期それぞれにおいて複数個の圧縮機運転
周波数テーブルにより制御するため、運転状態における
部屋の負荷に合った最適な運転周波数テーブルを適用し
て、よりきめの細かい制御を行うことができる。

【００２１】以上のように本実施例によれば、センサ手
段１０の各センサのセンサ信号１１を神経回路網模式手
段１９に入力してＰＭＶの推測値２０を推測し、その値
により生成した制御信号２２により圧縮機の運転周波数
テーブルを適用して制御することにより、室内の環境と
人間の状態を考慮した、快適な空調および生活環境を実
現することができる。

【００２２】なお、本実施例では神経回路網模式手段１
９の出力２２をＰＭＶとしたが、ＳＥＴや周囲壁輻射温
度に置き換えても同様の効果を得ることができるのは明
らかである。また、図１は、制御装置が制御信号２２を
空気調和機に出力して空気調和機の運転周波数テーブル
を制御する場合について示したが、制御装置が運転周波
数テーブルを所有し、空気調和機２３には運転周波数を
指示出力するようにしてもよいことは言うまでもない。

【００２３】（実施例２）以下、本発明の第２の実施例
について図面を参照しながら説明する。図４は本実施例
の構成を示すブロック図、図５は図４の構成を詳細に示
す部分ブロック図である。なお、実施例１の図１および
図２と同じ構成要素には同一番号を付与して詳細な説明
を省略する。本実施例が実施例１と異なる点は、実施例
１における神経回路網模式手段１９および制御信号生成
手段２１に代えてルックアップテーブル２７を備え、制
御信号を求める演算処理を簡素化したことにある。

【００２４】上記構成においてその動作を説明する。図
４に示したように、空気調和機２３に備えた複数のセン
サ１０から、室外温度１１ａ、吸い込み温度１１ｂ、人
体温度１１ｃなどセンサ信号１１が出力される。また、
前記センサ１０から信号１１と同様のセンサ信号１２が
記憶手段１３に出力される。記憶手段１３は入力される
前記センサ出力信号１２における過去Ｎ秒間（Ｎは正の
実数）の履歴を記憶する。リモコンまたは操作パネル１
５からの設定風量１６ａ、使用者の設定温度１６ｂが出
力され、また記憶手段１３はセンサの前の状態、たとえ
ば室内温度のＮ秒（Ｎは正の実数）間隔の温度傾斜１４
を出力する。さらに位置センサ１７からは左右偏向羽根
の位置情報１８が出力される。位置センサ１７について
は、実施例１において図３を参照して説明したのでここ
では省略する。

【００２５】各センサ手段からの出力信号１１ａ、１１
ｂ、１１ｃ、１８は、入力信号としてルックアップテー
ブル２７に入力される。このルックアップテーブル２７
から空気調和機２３に対する圧縮機の運転周波数が制御
される。一例としては、室外温度１１ａ、吸い込み温度
１１ｂ、吸い込み温度の温度傾斜１４、設定風量１６
ａ、設定温度１６ｂなどより、空気調和機２３が目標と
する圧縮機運転周波数テーブルが求められる。そこで、
ルックアップテーブル２７により求めた制御信号２２は
空気調和機２３に入力し、一例として圧縮機運転周波数
テーブルに基づき室内目標温度となるように空気調和機
２３の運転を実行する。

【００２６】つぎに、ルックアップテーブル２７の作成
方法を図５を参照しながら説明する。まず、室外温度１
１ａ、吸い込み温度１１ｂ、人体温度センサ１０ｃ、Ｎ
秒間隔の吸い込み温度の温度傾斜１４、設定風量１６
ａ、使用者の設定温度１６ｂ、左右偏向羽根の位置情報
１８を神経回路網模式手段１９に入力して、ＰＭＶの推
測値２０が出力される。この場合、前記神経回路網模式
手段１９は、室内において測定した実測ＰＭＶ２５を学
習データ２６としてＰＭＶの推測値２０を学習する。

【００２７】神経回路網の学習アルゴリズムは、各種の
方法があるが、たとえば、前述のプロパゲーションのア
ルゴリズムにより最降下法にて最適解を求めればよい。
これらのアルゴリズムにより十分にＰＭＶが神経回路網
模式手段１９で推測できるようになるまで学習するが、
学習を終了すると、神経回路網模式手段１９の推測値２
０により、快適感が不満足の場合には、制御信号生成手
段２１から空気調和機２３の能力を最大限でるような制
御信号２２を生成する。また、快適感が満足の場合に
は、快適感が持続できるように制御信号２２が制御信号
生成手段２１により生成されることになる。

【００２８】なお、神経回路網模式手段１９と制御信号
生成手段２１との部分をルックアップテーブル２７に置
き換えるためには、各入力信号１１ａ〜 １８を粗く量
子化してルックアップテーブル２７に入力して書き込ん
で作成すればよい。

【００２９】図６はルックアップテーブル２７の具体例
を示す模式図である。ルックアップテーブル２７はゾー
ンＡないしＣを備え、ゾーンＡには設定温度t1〜te、外
気温tO1〜tOm、風量f1〜fn、吸い込み温度s1〜sOおよび
吸い込み温度傾斜k1〜kpが書き込まれている。

【００３０】以上のように、本実施例によれば、神経回
路網模式手段と制御信号生成手段とをルックアップテー
ブル２７に置き換えることによって制御装置を簡単な構
成で実現できるとともに、演算速度も速めることができ
る。

【００３１】

【発明の効果】以上の説明から明らかなように、請求項
１に係わる本発明の空気調和機の制御装置は、室内外の
環境条件を検知する複数のセンサ手段と、前記センサ手
段が検出した状態の履歴を記憶する記憶手段と、風向を
偏向する左右偏向羽根の位置を検出する位置検出手段
と、前記センサ手段出力、前記記憶手段出力、操作手段
により使用者が設定した温度などの設定値、および前記
位置検出手段出力により室内の人間の快適感を推測する
推測手段と、前記推測手段により推測した快適感に基づ
いて、空気調和機の圧縮機の運転周波数を与える運転周
波数テーブルの適用を制御する制御信号を生成する制御
信号生成手段とを備えたことにより、室内の環境や人間
の状態を考慮したより快適な空調および生活環境を実現
できる。また、請求項２に係わる本発明の空気調和機の
制御装置は、推測手段が、人間の快適感を学習した神経
回路網模式手段（ニューラルネットワーク）であること
により、個別に人や部屋に対応した制御が実現し、快適
性が向上する。また、請求項３に係わる本発明の空気調
和機の制御装置は、センサ手段が、室内外の温度、空気
調和機の風量、湿度などを検出することにより、個別に
人や部屋、さらに使用条件に適した制御が達成され、快
適性が向上する。また、請求項４に係わる本発明の空気
調和機の制御装置は、記憶手段が、Ｎ秒（Ｎは正の実
数）間隔の空気調和機の吸い込み空気温度勾配を記憶す
ることにより、吸い込み温度勾配に適正な時間間隔をさ
らに設けることにより、使用時の部屋の負荷状態を的確
に判断でき、快適性が向上する。また、請求項５に係わ
る本発明の制御装置は、制御信号生成手段が、室内の人
間の快適感を推測する関数の出力から制御信号を生成す
るようにしたルックアップテーブルの記憶手段であるこ
とにより、ニューラルネットワークをエアコンで実施す
る場合、推定演算時間が長くて大型計算機が必要となる
が、ルックアップテーブルに記憶させることにより、マ
イコン処理が可能となり、大幅なコストメリットを得る
ことができる。また、請求項６に係わる本発明の空気調
和機の制御装置は、推測手段により推測される室内の人
間の快適感は、空気調和機の制御を行う評価指数として
人間の状態や室内の環境によって計算した予測平均投票
数（ＰＭＶ）、または人間の生理状態や感覚の予測を行
った標準新有効温度（ＳＥＴ）であることにより、人間
の快適性を評価する指標として最も望ましい、ＰＭＶ評
価を行うことにより、快適性を飛躍的に改善できる。ま
た、請求項７に係わる本発明の空気調和機の制御装置
は、推測手段により推測される室内の人間の快適感は、
周囲壁輻射温度であることにより、請求項６に係わる本
発明と同様の効果が得られる。また、請求項８に係わる
本発明の空気調和機の制御装置は、推測手段が、使用者
の設定温度から室内の人間の状態を推測することによ
り、使用者の設定した設定温度から間接的ではあるが人
の状態を推測するため、快適性の向上を図ることができ
る。また、請求項９に係わる本発明の空気調和機の制御
装置は、推測手段が、センサ手段としての人体温度セン
サにより室内の人間の状態を推測することにより、人体
の温度で直接に人の状態を推測するため、快適性の向上
がさらに達成できる。また、請求項１０に係わる本発明
の空気調和機の制御装置は、圧縮機の運転周波数テーブ
ルとして、過度期および安定期それぞれにおいて複数個
の圧縮機運転周波数テーブルを所有することにより、圧
縮機運転周波数テーブルとしては、過度期（立ち上がり
時または立ち下がり時）と安定期とで独自に所有し、か
つ過度期および安定期それぞれにおいて複数個の圧縮機
運転周波数テーブルを所有するため、運転開始時におけ
る即暖性（または即冷性）の向上、また安定時において
は圧縮機の運転周波数のハンチングを抑えることにより
室温変動低減、圧縮機運転周波数変化時の騒音変化およ
び信号の低減、吹き出し温度の急激な変化の防止（コー
ルド・ドラフト感）、運転周波数のハンチング低減によ
る消費電力の低減、室温分布の低下防止などを行うこと
ができる。さらに、過度期および安定期それぞれにおい
て複数個の圧縮機運転周波数テーブルを所有しているた
め、運転状態における部屋の負荷に合った最適な運転周
波数テーブルを選択して、よりきめ細かい制御を行うこ
とができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の空気調和機の制御装置の第１の実施例
の構成を示すブロック図

【図２】同実施例における神経回路網模式手段の周辺構
成を示す部分ブロック図

【図３】左右偏向羽根の位置と位置情報との関係を示す
模式図

【図４】本発明の空気調和機の制御装置の第２の実施例
の構成を示すブロック図

【図５】同実施例における神経回路網模式手段の周辺構
成を示す部分ブロック図

【図６】同実施例におけるルックアップテーブルの構成
を示す模式図

【図７】圧縮機運転周波数テーブルの構成および暖房時
の適用を示す模式図

【図８】従来の空気調和機の制御装置の構成を示すブロ
ック図

【図９】従来例における運転周波数テーブルの構成を示
す模式図

【符号の説明】

１０ センサ（センサ手段） １３ 記憶手段 １４ 吸い込み温度傾斜 １５ リモコンまたは操作パネル（操作手段） １７ 位置センサ（位置検出手段） １９ 神経回路網模式手段（推測手段） ２１ 制御信号生成手段 ２３ 空気調和機 ２７ ルックアップテーブル

Claims (10)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 室内外の環境条件を検知する複数のセン
   サ手段と、前記センサ手段が検出した状態の履歴を記憶
   する記憶手段と、風向を偏向する左右偏向羽根の位置を
   検出する位置検出手段と、前記センサ手段出力、前記記
   憶手段出力、操作手段により使用者が設定した温度など
   の設定値、および前記位置検出手段出力により室内の人
   間の快適感を推測する推測手段と、前記推測手段により
   推測した快適感に基づいて、空気調和機の圧縮機の運転
   周波数を与える運転周波数テーブルの適用を制御する制
   御信号を生成する制御信号生成手段とを備えた空気調和
   機の制御装置。
2. 【請求項２】 推測手段は、人間の快適感を学習した神
   経回路網模式手段（ニューラルネットワーク）である請
   求項１記載の空気調和機の制御装置。
3. 【請求項３】 センサ手段は、室内外の温度、空気調和
   機の風量、湿度を検出する請求項１記載の空気調和機の
   制御装置。
4. 【請求項４】 記憶手段は、Ｎ秒（Ｎは正の実数）間隔
   の空気調和機の吸い込み空気温度勾配を記憶する請求項
   １記載の空気調和機の制御装置。
5. 【請求項５】 制御信号生成手段は、室内の人間の快適
   感を推測する関数の出力から制御信号を生成するように
   したルックアップテーブルの記憶手段である請求項１記
   載の空気調和機の制御装置。
6. 【請求項６】 推測手段により推測される室内の人間の
   快適感は、空気調和機の制御を行う評価指数として人間
   の状態や室内の環境によって計算した予測平均投票数
   （ＰＭＶ）、または人間の生理状態や感覚の予測を行っ
   た標準新有効温度（ＳＥＴ）である請求項１記載の空気
   調和機の制御装置。
7. 【請求項７】 推測手段により推測される室内の人間の
   快適感は、周囲壁輻射温度である請求項１記載の空気調
   和機の制御装置。
8. 【請求項８】 推測手段は、使用者の設定温度より室内
   の人間の状態を推測する請求項１記載の空気調和機の制
   御装置。
9. 【請求項９】 推測手段は、センサ手段としての人体温
   度センサにより室内の人間の状態を推測する請求項１記
   載の空気調和機の制御装置。
10. 【請求項１０】 圧縮機の運転周波数テーブルとして、
    過度期および安定期それぞれにおいて複数個の圧縮機運
    転周波数テーブルを所有する請求項１記載の空気調和機
    の制御装置。