JPH1073301A - 冷凍装置の制御装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 空調条件の変化に対して冷媒挙動が安定する
ようにすると共に、省冷媒化、省エネルギー化及び省コ
スト化を同時に実現できるようにする。 【解決手段】 室温及び室内熱交温度の検出データを出
力すると共に、室温及び室内熱交温度の設定データを入
力する。そして、室内ファンの速度及び室内電動膨張弁
の開度をパラメータとする抗体を生成する。免疫システ
ムに基づく抗体の親和性より最適な抗体を導出し、抗体
より室内ファンの速度及び室内電動膨張弁の開度を表す
制御パラメータ値を導出する。更に、導出した制御パラ
メータ値に基づいて室内ファン速度及び室内電動膨張弁
開度を制御する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、冷凍装置の制御装
置に関し、特に、安全且つ無駄のない制御を可能にする
ものである。例えば、本発明は、空気調和装置におい
て、室内負荷や室温の設定温度などに対して安全且つ無
駄のない制御を可能にする制御装置に係るものである。

【０００２】

【従来の技術】従来より冷凍装置の１つである空気調和
装置には、１台の室外ユニットに１台の室内ユニットが
接続された冷暖房運転可能なペア型のものや、１台の室
外ユニットに複数台の室内ユニットが接続された冷暖房
運転可能なマルチ型のものがある。

【０００３】この空気調和装置は、空調する部屋の環境
を居住者に最適な状況とするために、種々の運転制御方
法が採用されている。例えば、特開平５−２３１６９３
号公報に開示されているように、個人差学習適応制御を
適用した空気調和装置の制御装置がある。この制御装置
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
うにしている。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述し
た従来の空気調和装置の制御装置においては、空調条件
の変化による制御要素間の協調が十分に達成されていな
いという問題があった。つまり、室内負荷が変化した場
合や、運転状況が変化した場合、圧縮機の運転周波数、
室外膨張弁及び室内膨張弁の開度、室外ファン及び室内
ファンの速度等の制御パラメータの協調が十分に達成さ
れていなかった。

【０００５】この結果、上記制御パラメータの影響によ
り、冷媒の挙動が不安定になるおそれがあった。具体的
に、液冷媒がレシーバに蓄積される場合や、液冷媒が室
内ユニットに偏在する場合などが生じていた。

【０００６】また、従来の空気調和装置においては、制
御を補完するために冷媒回路を複雑にしているという問
題があった。例えば、補助熱交換器や各種のバイパス回
路を設けて制御を補完していた。

【０００７】本発明は、斯かる点に鑑みてなされたもの
で、運転条件の変化に対して冷媒挙動が安定するように
すると共に、省冷媒化、省エネルギー化及び省コスト化
を同時に実現できるようにすることを目的としている。

【０００８】

【課題を解決するための手段】

−発明の概要− 上記の目的を達成するために、本発明は、免疫システム
［免疫補充メカニズム（Immune Recruitment Mechanis
m）及び遺伝的免疫補充メカニズム（GeneticImmune Rec
ruitment Mechanism）］を用いて冷凍運転を制御するよ
うにしたものである。つまり、生体の免疫システムにヒ
ントを得て提案された最適化アルゴリズムを用いるもの
である。

【０００９】−発明の特定事項− 具体的に、請求項１に係る発明が講じた手段は、図１に
示すように、先ず、圧縮機（21）と熱源側ファン（2F）
を有する熱源側熱交換器（23）と膨張機構（31）と利用
側ファン（3F）を有する利用側熱交換器（32）とを少な
くとも備えた冷凍装置を前提としている。

【００１０】そして、空調運転状態を示す運転状態量を
検出して検出データを出力する検出手段（13）が設けら
れている。更に、所定の探索空間に発生させた複数の抗
体同士の親和性に基づき少なくとも上記検出データから
最適な制御パラメータ値を導出する演算手段（52）が設
けられている。加えて、該演算手段（52）が導出した制
御パラメータ値に基づいて空調の運転状態を制御する運
転制御手段（53）が設けられている。

【００１１】また、請求項２記載の発明が講じた手段
は、請求項１記載の発明と同様な冷凍装置を前提として
いる。そして、空調運転状態を示す運転状態量を検出し
て検出データを出力する検出手段（13）が設けられてい
る。更に、予め運転条件をパラメータ化し、所定の探索
空間に発生させた複数の抗体同士の親和性に基づき各運
転条件ごとの最適な制御パラメータ値を導出して格納す
る格納手段（54）が設けられている。加えて、少なくと
も上記検出データに基づき格納手段（54）から最適な制
御パラメータ値を導出する演算手段（52）と、該演算手
段（52）が導出した制御パラメータ値に基づいて空調の
運転状態を制御する運転制御手段（53）とが設けられて
いる。

【００１２】また、請求項３記載の発明が講じた手段
は、上記請求項１記載の発明において、運転状態量の設
定データを入力するための設定手段（51）が設けられる
一方、演算手段（52）は、検出データと設定データとか
ら最適な制御パラメータ値を導出する構成としている。

【００１３】また、請求項４記載の発明が講じた手段
は、上記請求項１記載の発明において、検出手段（13）
の検出データを記憶する記憶手段（55）と、該記憶手段
（55）が記憶した検出データの時系列データから先の空
調運転状態を示す予測データを導出する予測手段（56）
とが設けられる一方、演算手段（52）は、検出データの
他、少なくとも予測手段（56）の予測データを含めた各
データから最適な制御パラメータ値を導出する構成とし
ている。

【００１４】また、請求項５記載の発明が講じた手段
は、上記請求項１記載の発明において、演算手段（52）
が、制御パラメータ値を決定する際、リアプノフ指数に
よるカオス性を判定して抗体を評価する構成としてい
る。

【００１５】また、請求項６記載の発明が講じた手段
は、上記請求項２記載の発明において、運転状態量の設
定データを入力するための設定手段（51）が設けられる
一方、演算手段（52）は、検出データと設定データとに
基づき格納手段（54）から最適な制御パラメータ値を導
出する構成としている。

【００１６】また、請求項７記載の発明が講じた手段
は、上記請求項２記載の発明において、検出手段（13）
の検出データを記憶する記憶手段（55）と、該記憶手段
（55）が記憶した検出データの時系列データから先の空
調運転状態を示す予測データを導出する予測手段（56）
とが設けられる一方、演算手段（52）は、検出データの
他、少なくとも予測手段（56）の予測データを含めた各
データに基づき格納手段（54）から最適な制御パラメー
タ値を導出する構成としている。

【００１７】また、請求項８記載の発明が講じた手段
は、上記請求項２記載の発明において、格納手段（54）
は、制御パラメータ値を決定する際、リアプノフ指数に
よるカオス性を判定して抗体を評価する構成としてい
る。

【００１８】また、請求項９記載の発明が講じた手段
は、上記請求項１又は２記載の発明において、制御パラ
メータが圧縮機（21）の容量に関する量であり、運転制
御手段（53）が圧縮機（21）の容量を制御する構成とし
ている。

【００１９】また、請求項１０記載の発明が講じた手段
は、上記請求項１又は２記載の発明において、制御パラ
メータが熱源側ファン（2F）の速度に関する量であり、
運転制御手段（53）が熱源側ファン（2F）の速度を制御
する構成としている。

【００２０】また、請求項１１記載の発明が講じた手段
は、上記請求項１又は２記載の発明において、制御パラ
メータが膨張機構を構成する熱源側膨張弁（24）の開度
に関する量であり、運転制御手段（53）が熱源側膨張弁
（24）の開度を制御する構成としている。

【００２１】また、請求項１２記載の発明が講じた手段
は、上記請求項１又は２記載の発明において、制御パラ
メータが利用側ファン（3F）の速度に関する量であり、
運転制御手段（53）が利用側ファン（3F）の速度を制御
する構成としている。

【００２２】また、請求項１３記載の発明が講じた手段
は、上記請求項１又は２記載の発明において、制御パラ
メータが膨張機構を構成する利用側膨張弁（31）の開度
に関する量であり、運転制御手段（53）が利用側膨張弁
（31）の開度を制御する構成としている。

【００２３】また、請求項１４記載の発明が講じた手段
は、上記請求項１又は２記載の発明において、制御パラ
メータが圧縮機（21）の容量と熱源側ファン（2F）の速
度に関する量であり、運転制御手段（53）が圧縮機（2
1）の容量と熱源側ファン（2F）の速度を制御する構成
としている。

【００２４】また、請求項１５記載の発明が講じた手段
は、上記請求項１又は２記載の発明において、制御パラ
メータが熱源側ファン（2F）の速度と膨張機構を構成す
る熱源側膨張弁（24）の開度に関する量であり、運転制
御手段（53）が熱源側ファン（2F）の速度と熱源側膨張
弁（24）の開度を制御する構成としている。

【００２５】また、請求項１６記載の発明が講じた手段
は、上記請求項１又は２記載の発明において、制御パラ
メータが利用側ファン（3F）の速度と膨張機構を構成す
る利用側膨張弁（31）の開度に関する量であり、運転制
御手段（53）が利用側ファン（3F）の速度と利用側膨張
弁（31）の開度を制御する構成としている。

【００２６】また、請求項１７記載の発明が講じた手段
は、上記請求項１又は２記載の発明において、制御パラ
メータが圧縮機（21）の容量と熱源側ファン（2F）の速
度と膨張機構を構成する熱源側膨張弁（24）の開度に関
する量であり、運転制御手段（53）が圧縮機（21）の容
量と熱源側ファン（2F）の速度と熱源側膨張弁（24）の
開度を制御する構成としている。

【００２７】また、請求項１８記載の発明が講じた手段
は、上記請求項１又は２記載の発明において、制御パラ
メータが圧縮機（21）の容量と熱源側ファン（2F）の速
度と利用側ファン（3F）の速度と膨張機構を構成する利
用側膨張弁（31）の開度に関する量であり、運転制御手
段（53）が圧縮機（21）の容量と熱源側ファン（2F）の
速度と利用側ファン（3F）の速度と利用側膨張弁（31）
の開度を制御する構成としている。

【００２８】また、請求項１９記載の発明が講じた手段
は、上記請求項１又は２記載の発明において、制御パラ
メータが圧縮機（21）の容量と熱源側ファン（2F）の速
度と膨張機構を構成する熱源側膨張弁（24）の開度と利
用側ファン（3F）の速度と膨張機構を構成する利用側膨
張弁（31）の開度に関する量であり、運転制御手段（5
3）が圧縮機（21）の容量と熱源側ファン（2F）の速度
と熱源側膨張弁（24）の開度と利用側ファン（3F）の速
度と利用側膨張弁（31）の開度を制御する構成としてい
る。

【００２９】また、上記請求項１又は２記載の発明にお
いて、請求項２０記載の発明が講じた手段は、演算手段
（52）が、高速アルゴリズムを用いて制御パラメータ値
を決定する構成とし、また、請求項２１記載の発明が講
じた手段は、演算手段（52）が、超高速演算によって制
御パラメータ値を決定する構成としている。

【００３０】また、請求項２２記載の発明が講じた手段
は、上記請求項３又は６記載の発明において、設定手段
（51）が、対象空間の空気温度の設定データを入力する
ための手段より構成されると共に、該空気温度の設定デ
ータを１／ｆゆらぎで変化させる構成とし、また、請求
項２３記載の発明が講じた手段は、上記請求項２２記載
の発明において、１／ｆゆらぎが、カオス理論に基づく
ゆらぎに構成されたものである。

【００３１】また、請求項２４記載の発明が講じた手段
は、上記請求項３又は６記載の発明において、設定手段
（51）が、利用側ファン（3F）の風量を１／ｆゆらぎで
変化させる構成とし、また、請求項２５記載の発明が講
じた手段は、上記請求項２４記載の発明において、１／
ｆゆらぎが、カオス理論に基づくゆらぎに構成されたも
のである。

【００３２】また、上記請求項１又は２記載の発明にお
いて、請求項２６記載の発明が講じた手段は、制御パラ
メータが運転状態量自体を対象とし、また、請求項２７
記載の発明が講じた手段は、制御パラメータが運転状態
量の変化量を対象とする構成としている。

【００３３】また、上記請求項１又は２記載の発明にお
いて、請求項２８記載の発明が講じた手段は、制御パラ
メータが比例制御における比例ゲインである構成とし、
また、請求項２９記載の発明が講じた手段は、制御パラ
メータが比例積分制御における比例ゲイン及び積分時間
である構成とし、また、請求項３０記載の発明が講じた
手段は、制御パラメータが比例微分制御における比例ゲ
イン及び微分時間である構成とし、また、請求項３１記
載の発明が講じた手段は、制御パラメータが比例積分微
分制御における比例ゲイン、積分時間及び微分時間であ
る構成としている。

【００３４】また、請求項３２記載の発明が講じた手段
は、上記請求項２記載の発明において、演算手段（52）
が、格納手段（54）から検出データに対応した複数の制
御パラメータ値を取り出し、この複数の制御パラメータ
値からファジィ演算に基づき最適な制御パラメータ値を
導出するように構成されたものである。

【００３５】−作用− 上記の発明特定事項により、請求項１記載の発明では、
先ず、制御動作を開始すると、初期集団を形成し、つま
り、Ｎt 個の抗体をランダムに生成し、例えば、複数の
制御パラメータ（GN-1，GN-2，…）を遺伝子型でランダ
ムにコーディングしてＮt 個の抗体をランダムに生成す
る。

【００３６】続いて、検出手段（13）が空調運転の運転
状態量を検出して検出データを演算手段（52）に出力
し、例えば、請求項１６記載の発明では、室温と室内熱
交温度とを検出して検出データTa-i，Ti-iを出力する。
また、請求項３記載の発明では、設定手段（51）より室
温と室内熱交温度との設定データTasi，Tisiを入力す
る。

【００３７】その後、上記演算手段（52）は、各抗体の
適応度を計算し、つまり、抗体である点の関数値を計算
した後、各抗体を適応度の降順にソートする。つまり、
抗体である点を関数値の降順にソートする。そして、上
記演算手段（52）は、適応度の大きいものからＮb 個の
抗体を選び、閾値Ｔを計算する。

【００３８】更に、補充候補の抗体を生成し、例えば、
この新たな抗体の生成は、多抗体間交叉及び突然変異に
よって行い、この多抗体間交叉は、３つ以上の抗体の間
で遺伝子型を入れ替えることによって行われる。これに
よって、遺伝的多様性が維持されることになる。

【００３９】引き続いて、補充テストを実行し、つま
り、親和性関数ｍを計算して補充テストを満足している
か否かを判定する。この補充テストを充足する場合、補
充抗体の適応度を計算した後、抗体の補充及び排除を行
う。

【００４０】その後、探索過程Ｎが所定回数になるまで
上述の動作を繰り返すことになる。この探索過程Ｎが所
定回数になると、１世代の探索が終了することになり、
最適な抗体から制御パラメータ値を決定し、例えば、室
内ファン（3F）の速度Qi-iと室内電動膨張弁（31）の開
度Li-iとの制御パラメータ値を決定する。

【００４１】その後、上記制御パラメータ値が決定され
ると、制御パラメータ値が運転制御手段（53）に出力さ
れ、該運転制御手段（53）が室内ファン（3F）の速度Qi
-i及び室内電動膨張弁（31）の開度Li-iを制御すること
になる。

【００４２】また、請求項２２記載の発明では、設定手
段（51）が室温の設定値Tasiを１／ｆゆらぎで変化さ
せ、また、請求項２４記載の発明では、室内ファン（3
F）の風量を１／ｆゆらぎで変化させる。その際、請求
項２３及び請求項２５記載の発明では、１／ｆゆらぎを
カオス理論に基づくゆらぎとする。

【００４３】また、請求項２０記載の発明では、演算手
段（52）が高速アルゴリズムを用いて制御パラメータ値
を決定し、請求項２１記載の発明では、演算手段（52）
が超高速演算によって制御パラメータ値を決定する。

【００４４】また、請求項２６記載の発明では、制御パ
ラメータを、室内ファン（3F）の速度Qi-i及び室内電動
膨張弁（31）の開度Li-i等のように運転状態量自体を対
象とし、また、請求項２７記載の発明では、制御パラメ
ータを、室内ファン（3F）の速度Qi-i及び室内電動膨張
弁（31）の開度Li-i等の運転状態量の変化量を対象とし
ている。

【００４５】また、請求項２８記載の発明では、制御パ
ラメータを比例制御における比例ゲインとし、また、請
求項２９記載の発明では、制御パラメータを比例積分制
御における比例ゲイン及び積分時間とし、また、請求項
３０記載の発明では、制御パラメータを比例微分制御に
おける比例ゲイン及び微分時間とし、また、請求項３１
記載の発明では、制御パラメータを比例積分微分制御に
おける比例ゲイン、積分時間及び微分時間としている。

【００４６】一方、請求項２記載の発明では、格納手段
（54）が予め運転条件をパラメータ化し、最適な制御パ
ラメータ値を導出して格納している。そして、演算手段
（52）は、検出手段（13）が検出した運転状態量に基づ
き格納手段（54）より最適な制御パラメータ値を導出
し、運転制御手段（53）が室内ファン（3F）の速度Qi-i
及び室内電動膨張弁（31）の開度Li-iなどを制御するこ
とになる。

【００４７】そして、上記格納手段（54）は、請求項１
記載の発明における演算手段（52）と同様に、免疫シス
テムを利用して制御パラメータ値を導出している。つま
り、Ｎt 個の抗体をランダムに生成した後、各抗体の適
応度を計算し、各抗体を適応度の降順にソートする。

【００４８】その後、適応度の大きいものからＮb 個の
抗体を選び、閾値Ｔを計算した後、補充候補の抗体を生
成し、続いて、補充テストを実行して親和性関数ｍを計
算する。そして、上記補充テストを満足している場合、
補充抗体の適応度を計算した後、抗体の補充及び排除を
行い、探索過程Ｎが所定回数になるまで上述の動作を繰
り返すことになる。

【００４９】この探索過程Ｎが所定回数になると、１世
代の探索が終了し、打ち切り条件を満たしているか否か
を判定し、例えば、親和性関数ｍが所定範囲に収束する
と、探索動作を終了し、各運転条件ごとの制御パラメー
タ値を格納することになり、その後、上述した演算手段
（52）が制御パラメータ値を読み出すことになる。

【００５０】また、請求項４及び請求項７記載の発明で
は、記憶手段（55）が検出手段（13）の検出データを記
憶する一方、予測手段（56）は、上記記憶手段（55）が
記憶した過去の検出データの時系列データから先の空調
運転状態を示す予測データを導出することになる。そし
て、請求項４記載の発明では、演算手段（52）が、検出
データの他、少なくとも予測手段（56）の予測データを
含めた各データから最適な制御パラメータ値を導出し、
また、請求項７記載の発明では、演算手段（52）が、検
出データの他、少なくとも予測手段（56）の予測データ
を含めた各データに基づき格納手段（54）から最適な制
御パラメータ値を導出する。

【００５１】また、請求項５及び請求項８記載の発明で
は、制御パラメータ値を決定する際、演算手段（52）及
び格納手段（54）がリアプノフ指数によるカオス性を判
定して抗体を評価している。

【００５２】また、請求項９記載の発明では、制御パラ
メータを圧縮機（21）の容量に関する量とし、運転制御
手段（53）が圧縮機（21）の容量、例えば、周波数を制
御することになる。

【００５３】また、請求項１０記載の発明では、制御パ
ラメータを熱源側ファン（2F）の速度に関する量とし、
運転制御手段（53）が熱源側ファン（2F）の速度を制御
することになる。

【００５４】また、請求項１１記載の発明では、制御パ
ラメータを熱源側膨張弁（24）の開度に関する量とし、
運転制御手段（53）が熱源側膨張弁（24）の開度を制御
することになる。

【００５５】また、請求項１２記載の発明では、制御パ
ラメータを利用側ファン（3F）の速度に関する量とし、
運転制御手段（53）が利用側ファン（3F）の速度を制御
することになる。

【００５６】また、請求項１３記載の発明では、制御パ
ラメータを利用側膨張弁（31）の開度に関する量とし、
運転制御手段（53）が利用側膨張弁（31）の開度を制御
することになる。

【００５７】また、請求項１４記載の発明では、制御パ
ラメータを圧縮機（21）の容量と熱源側ファン（2F）の
速度に関する量とし、運転制御手段（53）が圧縮機（2
1）の容量と熱源側ファン（2F）の速度を制御すること
になる。

【００５８】また、請求項１５記載の発明では、制御パ
ラメータを熱源側ファン（2F）の速度と熱源側膨張弁
（24）の開度に関する量とし、運転制御手段（53）が熱
源側ファン（2F）の速度と熱源側膨張弁（24）の開度を
制御することになる。

【００５９】また、請求項１７記載の発明では、制御パ
ラメータを圧縮機（21）の容量と熱源側ファン（2F）の
速度と熱源側膨張弁（24）の開度に関する量とし、運転
制御手段（53）が圧縮機（21）の容量と熱源側ファン
（2F）の速度と熱源側膨張弁（24）の開度を制御するこ
とになる。

【００６０】また、請求項１８記載の発明では、制御パ
ラメータを圧縮機（21）の容量と熱源側ファン（2F）の
速度と利用側ファン（3F）の速度と利用側膨張弁（31）
の開度に関する量とし、運転制御手段（53）が圧縮機
（21）の容量と熱源側ファン（2F）の速度と利用側ファ
ン（3F）の速度と利用側膨張弁（31）の開度を制御する
ことになる。

【００６１】また、請求項１９記載の発明では、制御パ
ラメータを圧縮機（21）の容量と熱源側ファン（2F）の
速度と熱源側膨張弁（24）の開度と利用側ファン（3F）
の速度と利用側膨張弁（31）の開度に関する量とし、運
転制御手段（53）が圧縮機（21）の容量と熱源側ファン
（2F）の速度と熱源側膨張弁（24）の開度と利用側ファ
ン（3F）の速度と利用側膨張弁（31）の開度を制御する
ことになる。

【００６２】また、請求項３２記載の発明では、演算手
段（52）が、格納手段（54）から少なくとも検出データ
に対応した複数の制御パラメータ値を取り出し、この複
数の制御パラメータ値からファジィ演算に基づき最適な
制御パラメータ値を導出することになる。

【００６３】

【発明の効果】したがって、本発明によれば、免疫シス
テムの抗体を用いた演算処理を実行して室内ファン（3
F）及び室内電動膨張弁（31）などを制御するようにし
たために、制御パラメータ値の組合わせにも多様性があ
り、大局的な制御パラメータ値を得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。

【００６４】また、並列処理を実行するので、演算処理
を迅速に実行することができ、空調制御の制御精度を向
上させることができる。

【００６５】また、免疫システムを用いていることか
ら、遺伝的アルゴリズムを用いた場合に比較して目的関
数の平均値の変動が少なく、パラメータの設定が容易で
あり、その上、計算量が少ないので、応答性の高い空調
制御を行うことができる。更に、一定の探索方向に導か
れて最適解Ｓに到達し、探索能力が高いので、空調制御
の精度を向上させることができる。

【００６６】また、部屋の大きさや居住者の快適感等の
情報を入力して複雑な制御マップを予め作成する必要が
ないことから、制御の容易化を図ることができる。

【００６７】また、空調条件の急激な変化に対しても極
めて良好に追従し、環境の急激な変化に対して、抗体が
自動的に調整するので、リアルタイム的に最適な制御パ
ラメータ値を決定することができ、理想的な空調制御を
実行することができる。

【００６８】また、多数の抗体を生成するので、空調条
件の複雑な変化、例えば、室内負荷の変動や設定温度の
変更などに対しても、柔軟に且つ安定した適切な制御を
容易に実行することができる。この結果、空調条件の変
動から安定制御に移行する時間を短縮することができ、
快適性の向上を図ることができる。

【００６９】以上のことから、冷媒回路の簡素化を図る
ことができるので、省冷媒化を図ることができ、省エネ
ルギー化及び低コスト化を達成でき、経済的な空調運転
を実現することができると共に、設置スペースの縮小化
及び装置の小型化を図ることができる。

【００７０】また、請求項２２及び請求項２４記載の発
明によれば、室温の設定値などを１／ｆゆらぎに基づい
て変化させるようにすると、居住者の快適感をより向上
させることができ、更に、請求項２３及び請求項２５記
載の発明によれば、上記１／ｆゆらぎをカオス理論に基
づくゆらぎにすると、一層の快適性を図ることができ
る。

【００７１】また、請求項４及び請求項７記載の発明に
よれば、予測手段（56）が室温と室内熱交温度などの予
測データTa-p，Ti-pを出力するので、室内負荷の変動や
設定温度の変更などに対しても、より迅速に対応するこ
とができることから、安定制御に移行する時間を短縮す
ることができる。

【００７２】また、請求項５及び請求項８記載の発明に
よれば、各抗体の制御パラメータのカオス性を判定する
ので、不安定な挙動を示す抗体が削除することができ、
より安定した制御を実行することができる。

【００７３】また、請求項３２記載の発明によれば、格
納手段（54）の制御パラメータ値からファジィ演算に基
づき最適な制御パラメータ値を決定するようにしている
ので、格納手段（54）に格納する制御パラメータ値を少
なくすることができる。この結果、格納工数を少なくす
ることができると共に、メモリ容量を少なくすることが
できる。

【００７４】

【発明の実施の形態１】以下、本発明の実施形態１を図
面に基づいて詳細に説明する。

【００７５】−冷媒系統の構成− 図１は、請求項１及び請求項３記載の発明の実施形態で
あって、具体的に、請求項１６記載の発明の実施形態を
示し、冷凍装置としての空気調和装置（10）の冷媒系統
を示しており、該空気調和装置（10）は、１台の室外ユ
ニット（20）に複数台の室内ユニット（30）が接続され
て成るいわゆるマルチ型に構成されている。

【００７６】上記室外ユニット（20）は、圧縮機（21）
と四路切換弁（22）と熱源側熱交換器である室外熱交換
器（23）と膨張機構である室外電動膨張弁（24）とレシ
ーバ（25）とが順に冷媒配管（11）を介して接続される
一方、圧縮機（21）の吸込側にはアキュムレータ（26）
が接続されて構成され、上記室外熱交換器（23）には熱
源側ファンである室外ファン（2F）が設けられている。

【００７７】上記各室内ユニット（30）は、同一に構成
されており、膨張機構である室内電動膨張弁（31）と利
用側熱交換器である室内熱交換器（32）とが冷媒配管
（11）によって直列に接続されて構成され、上記室内熱
交換器（32）には利用側ファンである室内ファン（3F）
が設けられている。

【００７８】そして、上記圧縮機（21）、室外熱交換器
（23）、室外電動膨張弁（24）、室内電動膨張弁（31）
及び室内熱交換器（32）等が順に接続されて主冷媒回路
（12）が構成されている。

【００７９】したがって、冷房運転時は、上記四路切換
弁（22）が実線に切換わり、圧縮機（21）から吐出した
高圧冷媒が室外熱交換器（23）で凝縮して液冷媒とな
り、この液冷媒は各室内ユニット（30）に流れて室内電
動膨張弁（31）で減圧した後、室内熱交換器（32）で蒸
発してガス冷媒となり、このガス冷媒が圧縮機（21）に
戻り、この循環を繰返すことになる。

【００８０】一方、暖房運転時は、上記四路切換弁（2
2）が破線に切換わり、圧縮機（21）から吐出した高圧
冷媒が各室内ユニット（30）に流れて室内熱交換器（3
2）で凝縮して液冷媒となり、この液冷媒は室外ユニッ
ト（20）に流れて室外電動膨張弁（24）で減圧した後、
室外熱交換器（23）で蒸発してガス冷媒となり、このガ
ス冷媒が圧縮機（21）に戻り、この循環を繰返すことに
なる。

【００８１】尚、上記室外ユニット（20）には、アンロ
ードバイパス回路（1u）とリキッドインジェクション回
路（1i）とが設けられている。該アンロードバイパス回
路（1u）は、開閉弁（SV-u）を備えると共に、圧縮機
（21）の吐出側と吸込側とに接続され、圧縮機（21）の
吸込側の低圧冷媒圧力が所定値以下になると、開閉弁
（SV-u）が開口して圧縮機（21）の容量を低減させるよ
うに構成されている。

【００８２】また、上記リキッドインジェクション回路
（1i）は、開閉弁（SV-i）と減圧部（CP）とを備え、レ
シーバ（25）と圧縮機（21）の吸込側とに接続され、圧
縮機（21）の吐出側の冷媒温度が所定値以上になると、
開閉弁（SV-i）が開口して圧縮機（21）の吐出側の冷媒
温度を低下させるように構成されている。

【００８３】上記室外ユニット（20）には、室外熱交換
器（23）における冷媒温度である室外熱交温度を検出し
て検出データToを出力する室外熱交センサ（Th21）と、
圧縮機（21）の吐出側の冷媒圧力或いは冷媒温度、又は
吸込側の冷媒圧力或いは冷媒温度などを検出して検出デ
ータTpを出力する状態センサ（S-22）とが設けられる一
方、上記室内ユニット（30）には、室内熱交換器（32）
における冷媒温度である室内熱交温度を検出して検出デ
ータTi-iを出力する室内熱交センサ（Th31）と、室内空
気温度である室温を検出して検出データTa-iを出力する
室温センサ（Th32）が設けられている。そして、上記室
外熱交センサ（Th21）と状態センサ（S-22）と室内熱交
センサ（Th31）と室温センサ（Th32）とが検出手段（1
3）を構成している。

【００８４】−制御系統の構成− 上記室外ユニット（20）及び室内ユニット（30）を制御
するコントローラ（50）は、図２に示すように、上記検
出手段（13）及び設定手段（51）よりデータ信号が入力
する演算手段（52）の他、運転制御手段（53）を備えて
おり、上記設定手段（51）は、室内熱交温度及び室温の
設定データTisi，Tasiを入力するように構成されてい
る。尚、上記図２は、検出手段（13）及び設定手段（5
1）について１台の室内ユニット（30）についてのみ示
している。

【００８５】上記演算手段（52）は、免疫システム［免
疫補充メカニズム（Immune Recruitment Mechanism）、
以下、ＩＲＭという。］を用いたものであって、所定の
探索空間に発生させた複数の抗体同士の親和性に基づき
上記室内熱交温度及び室温の検出データTi-i，Ta-iと設
定データTisi，Tasiとから最適な制御パラメータ値を導
出するように構成されている。尚、上記演算手段（52）
は、請求項２０及び請求項２１記載の発明の実施形態と
して、ＦＦＴなどの高速アルゴリズムを用いると共に、
超高速演算によって制御パラメータ値を導出するように
構成されている。

【００８６】また、上記運転制御手段（53）は、演算手
段（52）が導出した制御パラメータ値に基づいて室内フ
ァン（3F）の速度Qi-i及び室内電動膨張弁（31）の開度
Li-iを制御するように構成されている。

【００８７】そこで、上記ＩＲＭについて説明する。

【００８８】（１）先ず、最適化する関数をｎ変数関数
ｆ（Ｘ）とする。そして、探索空間を次の通り限定す
る。

【数１】 但し、Ｘi は、ベクトルＸのｉ番目の変数であり、Ｘ
^min i 及びＸ^max i は、ｉ番目の変数の最小値及び最大
値である。

【００８９】（２）上記探索空間から、ランダムにＮt
個の点、つまり、抗体を生成し、各点における関数値を
求める。

【００９０】（３）点列を関数値の降順にソートして番
号を振り直す。そして、大きいものから順にＮb 個の点
を選び、閾値Ｔを計算する。

【数２】 ここで、Ｘ^μはμ番目の点である。

【００９１】（４）新たなν番目の点Ｘ^νを以下の範囲
でランダムに生成する。

【数３】 ここで、Ｄi はｉ番目の座標の探索範囲拡張パラメータ
であり、世代と共に徐々に減少させる。

【００９２】（５）上記μ番目の点とν番目の点との
“親和性”関数値をｍ（Ｘ^μ，Ｘ^ν）としたとき、上述
した新たな点が採用されるのは、以下の親和性条件を満
足するときである。

【数４】

【００９３】この条件を満足したとき、新たな点は関数
の最小値を与える点と入れ替わる。ここで、親和性関数
ｍは、２点の間の類似度が高いほど大きな値を持つ関数
であり、例えば、次のような関数である。

【００９４】

【数５】 ここで、 scalingは、探索範囲内の２点間距離の最大値
である。したがって、関数ｍは０以上で且つ１以下の実
数値をとることになる。

【００９５】（６）上記（４）から（５）の過程をＮn
回まで繰り返し、これを１世代とする。

【００９６】（７）上記の過程を打ち切り判定条件を満
たすまで繰り返す。

【００９７】つまり、大きな関数値を持つ点（抗体）の
近傍で新たな点（抗体）を生成し、その近傍の平均値よ
りも親和性によって規格した関数値が大きければ、新た
な点（抗体）と最小値の点（抗体）とを入れ替えて更新
を行うことになる。

【００９８】一方、上記ＩＲＭと遺伝的アルゴリズム
［ＧＡ（Genetic Algorithms）］とを組み合わせた免疫
システム［遺伝的免疫補充メカニズム（Genetic Immune
Recruitment Mechanism）、以下、ＧＩＲＭという］
は、上述した（１）の抗体をＬビットの２進数でコーデ
ィングする。

【００９９】また、上記（４）において、新たな点（抗
体）を生成するとき、多抗体間交叉又は突然変異を行
う。この多抗体間交叉は、通常の交叉が２抗体間で行わ
れるのに対し、親として３抗体以上を選択して交叉を行
うことである。これによって、遺伝的多様性を維持する
ことができる。

【０１００】更に、上記（５）において、ユークリッド
距離dist(,) に代えてハミング距離を用いる。このハミ
ング距離とは、２つのビット列を各桁毎に比較したと
き、対応する符号が一致しないものの個数をいう。例え
ば、符号（０１０１１１００）と符号（１１０１１１１
１）とのハミング距離は３である。

【０１０１】本実施形態１においては、上記（１）にお
ける抗体である点をコーディングする際、図３に示すよ
うに、４種類の制御パラメータ（GN-1〜GN-4）が設定さ
れ、この制御パラメータ（GN-1〜GN-4）は次の通りであ
る。

【０１０２】 ファン速度の比例ゲインは、室内ファ
ン（3F）の速度Qi-iの制御パラメータであって、比例積
分制御（ＰＩ制御）の比例ゲインであり、１０ビットで
構成されている。

【０１０３】 ファン速度の積分時間は、室内ファン
（3F）の速度Qi-iの制御パラメータであって、比例積分
制御（ＰＩ制御）の積分時間であり、１０ビットで構成
されている。

【０１０４】 膨張弁開度の比例ゲインは、室内電動
膨張弁（31）の開度Li-iの制御パラメータであって、比
例積分制御（ＰＩ制御）の比例ゲインであり、１０ビッ
トで構成されている。

【０１０５】 膨張弁開度の積分時間は、室内電動膨
張弁（31）の開度Li-iの制御パラメータであって、比例
積分制御（ＰＩ制御）の積分時間であり、１０ビットで
構成されている。

【０１０６】一方また、上記（２）において、各点（抗
体）における関数値ｆ（Ｘ^μ）を求めているが、この関
数値ｆ（Ｘ^μ）が抗体の適応度である。つまり、各抗体
の遺伝子型に記述されている制御パラメータ値により、
時間ステップを１進めた時の予想値Ｘi(t+1)，Ｙi(t+1)
を次式に基づき導出する。尚、この予想値Ｘi(t+1)，
Ｙi(t+1)は、本実施形態１では、室内ファン（3F）の速
度と室内電動膨張弁（31）の開度との２つを制御するの
で、２つとなっている。

【数６】 Ｘi(t+1)＝ｆ1a［Ｘ(t),ａ(t),Δａi(t)］ Ｙi(t+1)＝ｆ1b［Ｙ(t),ｂ(t),Δｂi(t)］ …… Ｘ(t),Ｙ(t):検出値（室温及び室内熱交温度） ａ(t),ｂ(t):現在の制御量 Δａi(t)，Δｂi(t)：制御変化量（抗体の遺伝子型に記
述されている制御パラメータ値） 添字i:抗体を示す番号 そして、上記予想値Ｘi(t+1)，Ｙi(t+1)と設定データTa
si，Tisi｛Ｘset(t+1)，Ｙset(t+1)｝との偏差がどれだ
け零に近付くかを次式に基づき数値で導出し、この数
値が適応度αi となる。

【数７】 αi ＝ｆ2[Ｘi(t+1)，Ｘset(t+1)，Ｘp ，Ｙi(t+1)，Ｙset(t+1)，Ｙp] …… Ｘset(t+1)，Ｙset(t+1)：設定値（室温及び室内熱交温
度） Ｘp,Ｙp:許容値 上記式に基づき導出した適応度αi 、つまり、関数値
ｆ（Ｘ^μ）に基づき、上記（３）において、点列を適応
度αi の降順にソートして番号を振り直すことになる。

【０１０７】次に、本発明が免疫システムを用いるよう
にした理由について説明する。図４〜図６は、最大値の
探索問題に関して数理計画法による探索結果と遺伝的ア
ルゴリズムによる探索結果とＧＩＲＭによる探索結果を
示している。尚、図４〜図６は、縦軸を目的関数、横軸
に変数をとっている。

【０１０８】図４に示すように、数理計画法による場
合、初期値Ａが１つであり、決定論的探索であることか
ら、局所的最適解Ｓに陥りやすいことになる。

【０１０９】図５に示すように、遺伝的アルゴリズムに
よる場合、複数の初期値Ａ１，Ａ２，…が設定され、ラ
ンダム性より広範囲に解を探索して最適解Ｓに到達する
ものの、個体のコーディイング及びパラメータの設定が
難しく、局所解Ｓ１に陥る場合がある。

【０１１０】これに対し、図６に示すように、ＧＩＲＭ
による場合、複数の初期値Ａ１，Ａ２，…を設定するも
のの、目的関数の平均値の変動が少なく、パラメータの
設定が容易であり、一定の探索方向に導かれて最適解Ｓ
に到達する傾向があり、探索能力が高く、その上、計算
量が少ない。このことから、本発明は、ＩＲＭ又はＧＩ
ＲＭを用いるようにしたものである。

【０１１１】−制御動作の説明− 次に、上記ＧＩＲＭによる空気調和装置（10）の制御動
作について図７に基づき説明する。

【０１１２】先ず、制御動作を開始すると、ステップST
１において初期集団を形成する。つまり、Ｎt 個の抗体
をランダムに生成し、図３に示すように、４種類の制御
パラメータ（GN-1〜GN-4）をグレイコードでコーディン
グして抗体を生成する。

【０１１３】続いて、上記ステップST１からステップST
２に移り、検出手段（13）である室温センサ（Th32）及
び室内熱交センサ（Th31）が室温と室内熱交温度とを検
出して検出データTa-i，Ti-iを出力する一方、設定手段
（51）より室温と室内熱交温度の設定データTasi，Tisi
を入力する。

【０１１４】上記ステップST２からステップST３に移
り、各抗体の適応度αi を式及びに基づき計算し、
つまり、抗体である点の関数値を計算する。そして、こ
のステップST３からステップST４に移り、１世代の繰り
返し回数である現在の探索過程Ｎを０に設定した後、ス
テップST５に移り、各抗体を適応度αi の降順にソート
する。つまり、抗体である点を関数値の降順にソートす
る。

【０１１５】その後、上記ステップST５からステップST
６に移り、適応度αi の大きいものからＮb 個の抗体を
選び、上記式２から閾値Ｔを計算する。

【０１１６】続いて、上記ステップST６からステップST
７に移り、現在の探索過程Ｎを１つ加算した後、ステッ
プST８に移り、補充候補の抗体を生成する。この新たな
抗体の生成は、多抗体間交叉又は突然変異によって行
い、例えば、この多抗体間交叉は、３つ以上の抗体の間
で遺伝子型を入れ替える。これによって、遺伝的多様性
が維持されることになる。

【０１１７】引き続いて、上記ステップST８からステッ
プST９に移り、補充テストを実行し、つまり、上記式５
に基づき親和性関数ｍを計算する。そして、上記ステッ
プST９からステップST１０に移り、補充テストを満足し
ているか否かを判定する。つまり、上記式４を充足する
場合、ステップST１０の判定がＹＥＳとなってステップ
ST１１に移り、補充抗体の適応度を計算した後、上記ス
テップST１１からステップST１２に移り、抗体の補充及
び排除を行う。

【０１１８】その後、上記ステップST１２からステップ
ST１３に移り、探索過程Ｎが所定のＮn に達したか否か
を判定し、探索過程ＮがＮn になるまで上記ステップST
１３の判定がＮＯとなってステップST７に戻り、上述の
動作を繰り返すことになる。尚、上記ステップST１０に
おいて、補充テストを満足していない場合、判定がＮＯ
となり、上記ステップST１３に移り、上述の判定を行う
ことになる。

【０１１９】上記ステップST１３において、探索過程Ｎ
がＮn になると、１世代の探索が終了することになり、
判定がＹＥＳとなってステップST１４に移り、最適な抗
体から室内ファン（3F）の速度Qi-iと室内電動膨張弁
（31）の開度Li-iとの制御パラメータ値を決定する。

【０１２０】その後、上記制御パラメータ値が決定され
ると、上記ステップST１４からステップST１５に移り、
制御パラメータ値が運転制御手段（53）に出力され、該
運転制御手段（53）が室内ファン（3F）の速度Qi-i及び
室内電動膨張弁（31）の開度Li-iを制御することにな
る。そして、上述したステップST２からステップST１５
までの動作を繰り返して室内ファン（3F）及び室内電動
膨張弁（31）を制御する一方、運転が終了すると、制御
動作も終了することになる。

【０１２１】また、本実施形態において、設定手段（5
1）は、室温と室内熱交温度とを設定値に固定するよう
にしていたが、請求項２２記載の発明の実施形態とし
て、室温の設定値Tasiを１／ｆゆらぎで変化させるよう
にしてもよく、また、請求項２４記載の発明の実施形態
として、室内ファン（3F）の風量を１／ｆゆらぎで変化
させるようにしてもよく、更に、請求項２３及び請求項
２５記載の発明の実施形態として、１／ｆゆらぎをカオ
ス理論に基づくゆらぎに構成するようにしてもよい。

【０１２２】また、本実施形態において、室内ファン
（3F）の速度及び室内電動膨張弁（31）の開度の制御パ
ラメータとしたが、本発明では、室内ファン（3F）の速
度の変化量及び室内電動膨張弁（31）の開度の変化量を
制御パラメータとしてもよい。

【０１２３】−実施形態１の特有の効果− したがって、本実施形態によれば、免疫システムの抗体
を用いた演算処理を実行して室内ファン（3F）及び室内
電動膨張弁（31）を制御するようにしたために、２つの
制御パラメータ値の組合わせにも多様性があり、大局的
な制御パラメータ値を得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。

【０１２４】また、並列処理を実行するので、演算処理
を迅速に実行することができ、空調制御の制御精度を向
上させることができる。

【０１２５】また、免疫システムを用いていることか
ら、遺伝的アルゴリズムを用いた場合に比較して目的関
数の平均値の変動が少なく、パラメータの設定が容易で
あり、その上、計算量が少ないので、応答性の高い空調
制御を行うことができる。更に、一定の探索方向に導か
れて最適解Ｓに到達し、探索能力が高いので、空調制御
の精度を向上させることができる。

【０１２６】また、部屋の大きさや居住者の快適感等の
情報を入力して複雑な制御マップを予め作成する必要が
ないことから、制御の容易化を図ることができる。

【０１２７】また、空調条件の急激な変化に対しても極
めて良好に追従し、環境の急激な変化に対して、抗体が
自動的に調整するので、リアルタイム的に最適な制御パ
ラメータ値を決定することができ、理想的な空調制御を
実行することができる。

【０１２８】また、多数の抗体を生成するので、空調条
件の複雑な変化、例えば、室内負荷の変動や設定温度の
変更などに対しても、柔軟に且つ安定した適切な制御を
容易に実行することができる。この結果、空調条件の変
動から安定制御に移行する時間を短縮することができ、
快適性の向上を図ることができる。

【０１２９】以上のことから、冷媒回路の簡素化を図る
ことができるので、省冷媒化を図ることができ、省エネ
ルギー化及び低コスト化を達成でき、経済的な空調運転
を実現することができると共に、設置スペースの縮小化
及び装置の小型化を図ることができる。

【０１３０】また、室温の設定値Tasiを１／ｆゆらぎに
基づいて変化させるようにすると、居住者の快適感をよ
り向上させることができ、更に、上記１／ｆゆらぎをカ
オス理論に基づくゆらぎにすると、一層の快適性を図る
ことができる。

【０１３１】

【発明の実施の形態２】以下、本発明の実施形態２を図
面に基づいて詳細に説明する。

【０１３２】本実施形態２は、図８に示すように、請求
項２及び請求項６記載の発明の実施形態を示し、演算手
段（52）との間で信号を授受する格納手段（54）を設け
るようにしたものである。該格納手段（54）は、実施形
態１における演算手段（52）と同様に免疫システム［免
疫補充メカニズム（Immune Recruitment Mechanism）、
以下、ＩＲＭという］を用いたものであって、予め運転
条件をパラメータ化し、所定の探索空間に発生させた複
数の抗体同士の親和性に基づき各運転条件ごとの最適な
制御パラメータ値をテーブル化して格納している。この
格納手段（54）の格納は、例えば、工場出荷時などに行
われるようにしている。

【０１３３】また、上記演算手段（52）は、室内熱交温
度及び室温の検出データTi-i，Ta-iと設定データTisi，
Tasiとに基づき格納手段（54）から最適な制御パラメー
タ値を導出するように構成されている。

【０１３４】したがって、本実施形態２においては、空
調運転を開始すると、図９に示すように、制御動作が行
われ、先ず、ステップST２１において、検出手段（13）
である室温センサ（Th32）及び室内熱交センサ（Th31）
が室温と室内熱交温度とを検出して検出データTa-i，Ti
-iを出力する一方、設定手段（51）より室温と室内熱交
温度の設定データTasi，Tisiを入力する。

【０１３５】続いて、上記ステップST２１からステップ
ST２２に移り、演算手段（52）が、格納手段（54）から
制御パラメータ値を導出した後、ステップST２３に移
り、演算手段（52）が、室内熱交温度及び室温の検出デ
ータTi-i，Ta-iと設定データTisi，Tasiとに基づき格納
手段（54）の制御パラメータ値から室内ファン（3F）の
速度と室内電動膨張弁（31）の開度との最適な制御パラ
メータ値を決定する。

【０１３６】その後、上記制御パラメータ値が決定され
ると、ステップST２４に移り、制御パラメータ値が運転
制御手段（53）に出力され、該運転制御手段（53）が室
内ファン（3F）の速度Qi-i及び室内電動膨張弁（31）の
開度Li-iを制御することになる。そして、上述したステ
ップST２１からステップST２４までの動作を繰り返して
室内ファン（3F）及び室内電動膨張弁（31）を制御し、
運転が終了すると、制御動作も終了することになる。

【０１３７】一方、上記演算手段（52）が読み出す制御
パラメータ値はステップST２５においてテーブル化され
ている。そして、このステップST２５においては、図１
０に示す通りに制御パラメータ値を導出して格納してい
る。このステップST２５の探索動作は、上記実施形態１
における図７のステップST１及びステップST３からステ
ップST１３までとほぼ同様であり、Ｎt 個の抗体をラン
ダムに生成した後、各抗体の適応度を計算し、各抗体を
適応度の降順にソートする（ステップST１−１，ステッ
プST３−１〜ステップST５−１）。

【０１３８】その後、適応度の大きいものからＮb 個の
抗体を選び、閾値Ｔを計算した後、補充候補の抗体を生
成し、続いて、補充テストを実行して親和性関数ｍを計
算する（ステップST６−１〜ステップST９−１）。そし
て、上記補充テストを満足している場合、補充抗体の適
応度を計算した後、抗体の補充及び排除を行い、探索過
程ＮがＮn になるまで上述の動作を繰り返すことになる
（ステップST１０−１〜ステップST１３−１）。

【０１３９】この探索過程ＮがＮn になると、１世代の
探索が終了し、ステップST１６に移り、打ち切り条件を
満たしているか否かを判定し、例えば、上記実施形態１
における式５の親和性関数が所定範囲に収束するまで上
記ステップST３−１からステップST１３−１までの動作
を繰り返す。そして、上記打ち切り条件を充足すると、
探索動作を終了し、各運転条件ごとの室内ファン（3F）
の速度と室内電動膨張弁（31）の開度との制御パラメー
タ値を格納することになり、その後、上述した演算手段
（52）が制御パラメータ値を読み出すことになる。その
他の構成及び作用・効果は実施形態１と同様である。

【０１４０】

【発明の実施の形態３】以下、本発明の実施形態３を図
面に基づいて詳細に説明する。

【０１４１】本実施形態３は、図１１に示すように、請
求項１及び請求項４記載の発明の実施形態を示し、実施
形態１に記憶手段（55）と予測手段（56）とを設けたも
のである。該記憶手段（55）は、空調負荷である室内負
荷を記憶するように構成され、例えば、室温センサ（Th
32）が検出した室温の検出データTa-iを記憶するように
構成されている。

【０１４２】上記予測手段（56）は、記憶手段（55）が
記憶した検出データTa-iの時系列データから先の空調運
転状態を示す室温の予測データTa-pを導出するように構
成されている。

【０１４３】具体的に、上記予測手段（56）は、ニュー
ラルネットワークを利用して将来の予測データTa-pを予
測及び学習するようにしている。つまり、図１２のＢ１
に示すように、室内負荷Ｑが変動している場合、所定の
ｂ時間の間の時系列データＱ(t-k),Ｑ(t-k+1),Ｑ(t-k+
2),……，Ｑ(t-2),Ｑ(t-1),Ｑ(t) を記憶手段（55）よ
り読み出す。

【０１４４】そして、図１３に示すように、室温の検出
データTa-iである時系列データＱ(t-k),Ｑ(t-k+1),Ｑ(t
-k+2),……，Ｑ(t-2),Ｑ(t-1),Ｑ(t) を入力層のＫ＋１
個のユニットに入力する。その後、適宜な数の中間層を
介して出力層のｍ個のユニットから室温の予測データTa
-pである時系列データＱ(t+1),Ｑ(t+2),Ｑ(t+3),……，
Ｑ(t+m-2),Ｑ(t+m-1),Ｑ(t+m) を得る。例えば、図１２
のＢ２に示すように、室内負荷Ｑの変動を予測すること
になる。

【０１４５】上記出力層のユニットを１つ（ｍ＝１）と
してもよく、この場合、１つの時系列データＱ(t+1) が
得られることになる。

【０１４６】また、上記予測手段（56）の他の変形例と
して、カルマンフィルタを利用するようにしてもよい。
つまり、室温の検出データTa-iである時系列データＱ(t
-k),Ｑ(t-k+1),……，Ｑ(t-2),Ｑ(t-1),Ｑ(t) に基づ
き、上記カルマンフィルタを式で表すと、次式に示す
通りとなる。

【数８】 Ｑhat(t)＝ｆ [Ｑ(t-k),Ｑ(t-k+1),……，Ｑ(t-2),Ｑ(t-1),Ｑ(t)] Ｑhat(t+j)＝α×Ｑhat(t+j-1)＋β×ｕhat …… 上記式のα及びβは過去の時系列データより定められ
る定数であり、この式から室温の予測データTa-pであ
る時系列データＱ(t+1),Ｑ(t+2),……，Ｑ(t+m) を順次
得ることになる。

【０１４７】一方、演算手段（52）は、検出データTa-
i，Ti-iと設定データTasi，Tisiの他、予測手段（56）
の予測データTa-pを含めた各データから免疫システムに
基づき最適な制御パラメータ値を導出することになる。

【０１４８】したがって、本実施形態３においては、空
調運転を開始すると、図１４に示すように、制御動作が
行われ、先ず、ステップST３１において、検出手段（1
3）である室温センサ（Th32）及び室内熱交センサ（Th3
1）が室温と室内熱交温度とを検出して検出データTa-
i，Ti-iを出力する一方、設定手段（51）より室温と室
内熱交温度の設定データTasi，Tisiを入力すると共に、
予測手段（56）が予測データTa-pを出力する。

【０１４９】その後、演算手段（52）は、検出データTa
-i，Ti-iと設定データTasi，Tisiと予測データTa-pとか
ら免疫システムに基づき最適な制御パラメータ値を導出
することになる。この制御パラメータの導出動作は、上
述した実施形態２における図１０の制御フローと同じで
あり、略述すると、ランダムに生成したＮt 個の抗体の
適応度を計算し、各抗体を適応度の降順にソートする。
続いて、適応度αiの大きいＮb 個の抗体から閾値Ｔを
計算した後、補充候補の抗体を生成して親和性関数ｍを
計算する。

【０１５０】この動作を繰り返し、打ち切り条件を充足
すると、実施形態１の図７に示すステップST１４及びス
テップST１５と同様に、最適な抗体から室内ファン（3
F）の速度Qi-iと室内電動膨張弁（31）の開度Li-iとの
制御パラメータ値を決定し、運転制御手段（53）が室内
ファン（3F）の速度Qi-i及び室内電動膨張弁（31）の開
度Li-iを制御することになる。その他の構成及び作用は
実施形態１と同様である。

【０１５１】本実施形態３によれば、予測手段（56）が
室温と室内熱交温度の予測データTa-p，Ti-pを出力する
ので、室内負荷の変動や設定温度の変更などに対して
も、より迅速に対応することができることから、安定制
御に移行する時間を短縮することができる。その他の効
果は実施形態１と同様である。

【０１５２】

【発明の実施の形態４】以下、本発明の実施形態４を図
面に基づいて詳細に説明する。

【０１５３】本実施形態４は、図１５に示すように、請
求項２及び請求項７記載の発明の実施形態を示し、実施
形態２に記憶手段（55）と予測手段（56）とを設けたも
のである。該記憶手段（55）は、実施形態３と同様であ
り、室温センサ（Th32）及び室内熱交センサ（Th31）が
検出した室温と室内熱交温度との検出データTa-iを記憶
するように構成されている。

【０１５４】また、上記予測手段（56）は、実施形態３
と同様であり、記憶手段（55）が記憶した検出データTa
-iの時系列データから先の空調運転状態を示す予測デー
タTa-pを導出するように構成されている。

【０１５５】したがって、本実施形態４における空調運
転は、図１６に示すように、実施形態２とほぼ同様であ
るが、ステップST４１において、上記実施形態３と同様
に、室温センサ（Th32）及び室内熱交センサ（Th31）が
室温と室内熱交温度との検出データTa-i，Ti-iを出力す
る一方、設定手段（51）より室温と室内熱交温度の設定
データTasi，Tisiを入力すると共に、予測手段（56）が
予測データTa-pを出力する。

【０１５６】その後、実施形態２の図９と同様に、演算
手段（52）が、室内ファン（3F）の速度Qi-iと室内電動
膨張弁（31）の開度Li-iとの制御パラメータ値を決定
し、運転制御手段（53）が室内ファン（3F）の速度Qi-i
及び室内電動膨張弁（31）の開度Li-iを制御することに
なる。そして、格納手段（54）が免疫システムに基づき
各運転条件ごとの最適な制御パラメータ値を格納するス
テップ等、その他の構成及び作用は実施形態１と同様で
ある。

【０１５７】本実施形態４においても、予測手段（56）
を設けているので、室内負荷の変動や設定温度の変更な
どに対しても、より迅速に対応することができることか
ら、安定制御に移行する時間を短縮することができる。
その他の効果は実施形態１と同様である。

【０１５８】

【発明の実施の形態５】以下、本発明の実施形態５を図
面に基づいて詳細に説明する。

【０１５９】本実施形態５は、図１７に示すように、請
求項１及び請求項５記載の発明の実施形態を示し、実施
形態３における抗体の適応度の計算に当り、カオス判定
を行うようにしたものである。つまり、各抗体の制御パ
ラメータが不安定な挙動にならないかを判定するように
している。

【０１６０】そこで、上記カオス判定について説明する
と、このカオス判定は、例えば、リアプノフ指数によっ
て判定し、このリアプノフ指数は、位相空間内におい
て、基準軌道に近接した軌道が時間と共に離れていく程
度を表す量であり、リアプノフ指数の正負によってカオ
ス性を判定することができる。図１８に示す時系列デー
タが得られた場合、上記リアプノフ指数λは、図１９に
示すように、ウォルフ（Wolf）アルゴリズムを用い、位
相空間上の時刻ｔにおける基準点Ｘi(t)と、このＸi(t)
に最も近接した点Ｙi(t)とを求めた後、この２点の時間
変化を追いながら、τ間隔の距離の比を算出し、この多
くのペア｜Ｘi(t)，Ｙi(t)｜について平均させて求めら
れ、次式で表される。尚、次式における‖…‖はベ
クトルの長さを表している。

【数９】

【０１６１】このリアプノフ指数λが零よりも小さい場
合（λ≦０）、離れる量が零又は小さくなっているの
で、運動が点アトラクタ又は周期アトラクタであること
を示し、リアプノフ指数λが零よりも大きい場合（λ＞
０）、カオス性を有していることになる。尚、リアプノ
フ指数λが零よりも相当大きい場合には、離れる量が大
き過ぎることになり、ランダム現象を示すことになる。

【０１６２】上記カオス判定は、図１７に示すように、
ステップST３−１及びステップST１１−１において、ス
テップST５１及びステップST５２に移り、上記式に基
づき各抗体のカオス性を判定し、安定な挙動を示す抗体
のみを抽出することになる。その他の構成及び作用は実
施形態３と同様である。

【０１６３】本実施形態５によれば、各抗体の制御パラ
メータのカオス性を判定するので、不安定な挙動を示す
抗体が削除することができ、より安定した制御を実行す
ることができる。その他の効果は実施形態１と同様であ
る。

【０１６４】尚、本実施形態５のカオス判定は、実施形
態１における図７のステップST３及びステップST１１
や、実施形態２における図１０のステップST３−１及び
ステップST１１−１において行うようにしてもよいこと
は勿論である。

【０１６５】

【発明の実施の形態６】以下、本発明の実施形態６を図
面に基づいて詳細に説明する。

【０１６６】本実施形態６は、請求項９記載の発明の実
施形態を示し、図２０に示すように、実施形態１の演算
手段（52）が、室内ファン（3F）の速度Qi-i及び室内電
動膨張弁（31）の開度Li-iの制御パラメータ値を導出し
たのに代えて、演算手段（52）が、圧縮機（21）の周波
数である容量Hzの制御パラメータ値を導出するようにし
たものである。

【０１６７】つまり、検出手段（13）が運転状態量の１
つである状態特性値を検出する状態センサ（S-22）で構
成される一方、運転制御手段（53）は、演算手段（52）
が導出した制御パラメータ値に基づいて圧縮機（21）の
容量Hzを制御するように構成されている。

【０１６８】尚、本実施形態６では、設定手段（51）は
設けられていないが、演算手段（52）が免疫システムを
用いていることなど、基本となる構成及び作用・効果は
実施形態１と同様である。

【０１６９】また、本実施形態６においては、実施形態
２のように格納手段（54）を設けてもよく、また、実施
形態３及び実施形態４のように記憶手段（55）及び予測
手段（56）を設けるようにしてもよく、更に、実施形態
５のようにカオス判定を行うようにしてもよいことは勿
論である。

【０１７０】

【発明の実施の形態７】以下、本発明の実施形態７を図
面に基づいて詳細に説明する。

【０１７１】本実施形態７は、請求項１０記載の発明の
実施形態を示し、図２１に示すように、演算手段（52）
が、室外ファン（2F）の速度Qoの制御パラメータ値を導
出するようにしたものである。

【０１７２】つまり、検出手段（13）は、室外熱交温度
の検出データToを出力する室外熱交センサ（Th21）で構
成される一方、設定手段（51）より設定データTo-sとし
て室外熱交温度が演算手段（52）に入力されるように構
成されており、運転制御手段（53）は、演算手段（52）
が導出した制御パラメータ値に基づいて室外ファン（2
F）の速度Qoを制御するように構成されている。

【０１７３】尚、本実施形態７では、演算手段（52）が
免疫システムを用いていることなど、基本となる構成及
び作用・効果は実施形態１と同様である。

【０１７４】また、本実施形態７においては、実施形態
２のように格納手段（54）を設けてもよく、また、実施
形態３及び実施形態４のように記憶手段（55）及び予測
手段（56）を設けるようにしてもよく、更に、実施形態
５のようにカオス判定を行うようにしてもよいことは勿
論である。

【０１７５】

【発明の実施の形態８】以下、本発明の実施形態８を図
面に基づいて詳細に説明する。

【０１７６】本実施形態８は、請求項１１記載の発明の
実施形態を示し、図２２に示すように、演算手段（52）
が、室外電動膨張弁（24）の開度Loの制御パラメータ値
を導出するようにしたものである。

【０１７７】つまり、検出手段（13）は、室外熱交温度
の検出データToを出力する室外熱交センサ（Th21）で構
成される一方、設定手段（51）より設定データTo-tとし
て室外熱交温度が演算手段（52）に入力されるように構
成されており、運転制御手段（53）は、演算手段（52）
が導出した制御パラメータ値に基づいて室外電動膨張弁
（24）の開度Loを制御するように構成されている。

【０１７８】尚、本実施形態８では、演算手段（52）が
免疫システムを用いていることなど、基本となる構成及
び作用・効果は実施形態１と同様である。

【０１７９】また、本実施形態８においては、実施形態
２のように格納手段（54）を設けてもよく、また、実施
形態３及び実施形態４のように記憶手段（55）及び予測
手段（56）を設けるようにしてもよく、更に、実施形態
５のようにカオス判定を行うようにしてもよいことは勿
論である。

【０１８０】

【発明の実施の形態９】以下、本発明の実施形態９を図
面に基づいて詳細に説明する。

【０１８１】本実施形態９は、請求項１２記載の発明の
実施形態を示し、図２３に示すように、演算手段（52）
が、室内ファン（3F）の速度Qi-iの制御パラメータ値を
導出するようにしたものである。

【０１８２】つまり、検出手段（13）は、室温の検出デ
ータTa-iを出力する室温センサ（Th32）で構成される一
方、設定手段（51）より設定データTasiとして室温が演
算手段（52）に入力されるように構成されており、運転
制御手段（53）は、演算手段（52）が導出した制御パラ
メータ値に基づいて室内ファン（3F）の速度Qi-iを制御
するように構成されている。

【０１８３】尚、本実施形態９では、演算手段（52）が
免疫システムを用いていることなど、基本となる構成及
び作用・効果は実施形態１と同様である。

【０１８４】また、本実施形態９においては、実施形態
２のように格納手段（54）を設けてもよく、また、実施
形態３及び実施形態４のように記憶手段（55）及び予測
手段（56）を設けるようにしてもよく、更に、実施形態
５のようにカオス判定を行うようにしてもよいことは勿
論である。

【０１８５】

【発明の実施の形態１０】以下、本発明の実施形態１０
を図面に基づいて詳細に説明する。

【０１８６】本実施形態１０は、請求項１３記載の発明
の実施形態を示し、図２４に示すように、演算手段（5
2）が、室内電動膨張弁（31）の開度Li-iの制御パラメ
ータ値を導出するようにしたものである。

【０１８７】つまり、検出手段（13）は、室内熱交温度
の検出データTi-iを出力する室内熱交センサ（Th31）で
構成される一方、設定手段（51）より設定データTisiと
して室内熱交温度が演算手段（52）に入力されるように
構成されており、運転制御手段（53）は、演算手段（5
2）が導出した制御パラメータ値に基づいて室内電動膨
張弁（31）の開度Li-iを制御するように構成されてい
る。

【０１８８】尚、本実施形態１０では、演算手段（52）
が免疫システムを用いていることなど、基本となる構成
及び作用・効果は実施形態１と同様である。

【０１８９】また、本実施形態１０においては、実施形
態２のように格納手段（54）を設けてもよく、また、実
施形態３及び実施形態４のように記憶手段（55）及び予
測手段（56）を設けるようにしてもよく、更に、実施形
態５のようにカオス判定を行うようにしてもよいことは
勿論である。

【０１９０】

【発明の実施の形態１１】以下、本発明の実施形態１１
を図面に基づいて詳細に説明する。

【０１９１】本実施形態１１は、請求項１４記載の発明
の実施形態を示し、図２５に示すように、演算手段（5
2）が、圧縮機（21）の容量Hzと室外ファン（2F）の速
度Qoの制御パラメータ値を導出するようにしたものであ
る。

【０１９２】つまり、検出手段（13）は、状態特性値を
検出する状態センサ（S-22）と室外熱交温度の検出デー
タToを出力する室外熱交センサ（Th21）とで構成される
一方、設定手段（51）より設定データTo-sとして室外熱
交温度が演算手段（52）に入力されるように構成されて
おり、運転制御手段（53）は、演算手段（52）が導出し
た制御パラメータ値に基づいて圧縮機（21）の容量Hzと
室外ファン（2F）の速度Qoを制御するように構成されて
いる。

【０１９３】尚、本実施形態１１では、演算手段（52）
が免疫システムを用いていることなど、基本となる構成
及び作用・効果は実施形態１と同様である。

【０１９４】また、本実施形態１１においては、実施形
態２のように格納手段（54）を設けてもよく、また、実
施形態３及び実施形態４のように記憶手段（55）及び予
測手段（56）を設けるようにしてもよく、更に、実施形
態５のようにカオス判定を行うようにしてもよいことは
勿論である。

【０１９５】

【発明の実施の形態１２】以下、本発明の実施形態１２
を図面に基づいて詳細に説明する。

【０１９６】本実施形態１２は、請求項１５記載の発明
の実施形態を示し、図２６に示すように、演算手段（5
2）が、室外ファン（2F）の速度Qoと室外電動膨張弁（2
4）の開度Loの制御パラメータ値を導出するようにした
ものである。

【０１９７】つまり、検出手段（13）は、室外熱交温度
の検出データToを出力する室外熱交センサ（Th21）で構
成される一方、設定手段（51）より２つの設定データTo
-s，To-tとして室外熱交温度が演算手段（52）に入力さ
れるように構成されており、運転制御手段（53）は、演
算手段（52）が導出した制御パラメータ値に基づいて室
外ファン（2F）の速度Qoと室外電動膨張弁（24）の開度
Loを制御するように構成されている。

【０１９８】尚、本実施形態１２では、演算手段（52）
が免疫システムを用いていることなど、基本となる構成
及び作用・効果は実施形態１と同様である。

【０１９９】また、本実施形態１２においては、実施形
態２のように格納手段（54）を設けてもよく、また、実
施形態３及び実施形態４のように記憶手段（55）及び予
測手段（56）を設けるようにしてもよく、更に、実施形
態５のようにカオス判定を行うようにしてもよいことは
勿論である。

【０２００】

【発明の実施の形態１３】以下、本発明の実施形態１３
を図面に基づいて詳細に説明する。

【０２０１】本実施形態１３は、請求項１７記載の発明
の実施形態を示し、図２７に示すように、演算手段（5
2）が、圧縮機（21）の容量Hzと室外ファン（2F）の速
度Qoと室外電動膨張弁（24）の開度Loの制御パラメータ
値を導出するようにしたものである。

【０２０２】つまり、検出手段（13）は、状態特性値を
検出する状態センサ（S-22）と室外熱交温度の検出デー
タToを出力する室外熱交センサ（Th21）とで構成される
一方、設定手段（51）より２つの設定データTo-s，To-t
として室外熱交温度が演算手段（52）に入力されるよう
に構成されており、運転制御手段（53）は、演算手段
（52）が導出した制御パラメータ値に基づいて圧縮機
（21）の容量Hzと室外ファン（2F）の速度Qoと室外電動
膨張弁（24）の開度Loを制御するように構成されてい
る。

【０２０３】尚、本実施形態１３では、演算手段（52）
が免疫システムを用いていることなど、基本となる構成
及び作用・効果は実施形態１と同様である。

【０２０４】また、本実施形態１３においては、実施形
態２のように格納手段（54）を設けてもよく、また、実
施形態３及び実施形態４のように記憶手段（55）及び予
測手段（56）を設けるようにしてもよく、更に、実施形
態５のようにカオス判定を行うようにしてもよいことは
勿論である。

【０２０５】

【発明の実施の形態１４】以下、本発明の実施形態１４
を図面に基づいて詳細に説明する。

【０２０６】本実施形態１４は、請求項１８記載の発明
の実施形態を示し、図２８に示すように、演算手段（5
2）が、圧縮機（21）の容量Hzと室外ファン（2F）の速
度Qoと室内ファン（3F）の速度Qi-iと室内電動膨張弁
（31）の開度Li-iの制御パラメータ値を導出するように
したものである。

【０２０７】つまり、検出手段（13）は、状態特性値を
検出する状態センサ（S-22）と室外熱交温度の検出デー
タToを出力する室外熱交センサ（Th21）と室温の検出デ
ータTa-iを出力する室温センサ（Th32）と室内熱交温度
の検出データTi-iを出力する室内熱交センサ（Th31）と
で構成される一方、設定手段（51）より設定データTo-s
として室外熱交温度と設定データTasiとして室温と設定
データTisiとして室内熱交温度とが演算手段（52）に入
力されるように構成されており、運転制御手段（53）
は、演算手段（52）が導出した制御パラメータ値に基づ
いて圧縮機（21）の容量Hzと室外ファン（2F）の速度Qo
と室内ファン（3F）の速度Qi-iと室内電動膨張弁（31）
の開度Li-iを制御するように構成されている。

【０２０８】尚、本実施形態１４では、演算手段（52）
が免疫システムを用いていることなど、基本となる構成
及び作用・効果は実施形態１と同様である。

【０２０９】また、本実施形態１４においては、実施形
態２のように格納手段（54）を設けてもよく、また、実
施形態３及び実施形態４のように記憶手段（55）及び予
測手段（56）を設けるようにしてもよく、更に、実施形
態５のようにカオス判定を行うようにしてもよいことは
勿論である。

【０２１０】

【発明の実施の形態１５】以下、本発明の実施形態１５
を図面に基づいて詳細に説明する。

【０２１１】本実施形態１５は、請求項１９記載の発明
の実施形態を示し、図２９に示すように、演算手段（5
2）が、圧縮機（21）の容量Hzと室外ファン（2F）の速
度Qoと室外電動膨張弁（24）の開度Loと室内ファン（3
F）の速度Qi-iと室内電動膨張弁（31）の開度Li-iの制
御パラメータ値を導出するようにしたものである。

【０２１２】つまり、検出手段（13）は、状態特性値を
検出する状態センサ（S-22）と室外熱交温度の検出デー
タToを出力する室外熱交センサ（Th21）と室温の検出デ
ータTa-iを出力する室温センサ（Th32）と室内熱交温度
の検出データTi-iを出力する室内熱交センサ（Th31）と
で構成される一方、設定手段（51）より設定データTo-
s，To-tとして２つの室外熱交温度と設定データTasiと
して室温と設定データTisiとして室内熱交温度とが演算
手段（52）に入力されるように構成されており、運転制
御手段（53）は、演算手段（52）が導出した制御パラメ
ータ値に基づいて圧縮機（21）の容量Hzと室外ファン
（2F）の速度Qoと室外電動膨張弁（24）の開度Loと室内
ファン（3F）の速度Qi-iと室内電動膨張弁（31）の開度
Li-iを制御するように構成されている。

【０２１３】尚、本実施形態１５では、演算手段（52）
が免疫システムを用いていることなど、基本となる構成
及び作用・効果は実施形態１と同様である。

【０２１４】また、本実施形態１５においては、実施形
態２のように格納手段（54）を設けてもよく、また、実
施形態３及び実施形態４のように記憶手段（55）及び予
測手段（56）を設けるようにしてもよく、更に、実施形
態５のようにカオス判定を行うようにしてもよいことは
勿論である。

【０２１５】

【発明の他の実施の形態】上述した実施形態２における
制御パラメータ値は、請求項３２記載の発明において
は、演算手段（52）がファジィ演算に基づき最適な制御
パラメータ値を導出するようにしてもよい。

【０２１６】具体的に、演算手段（52）は、格納手段
（54）から室内熱交温度及び室温の検出データTi-i，Ta
-iと設定データTisi，Tasiとに対応した複数の制御パラ
メータ値を取り出し、この複数の制御パラメータ値から
ファジィ演算に基づき最適な制御パラメータ値を導出す
ることになる。

【０２１７】つまり、単に格納手段（54）を設けたのみ
では、運転条件が多くなると、格納する制御パラメータ
値が膨大となる。そこで、格納手段（54）の制御パラメ
ータ値を適宜な数にする一方、検出データと設定データ
に基づき、格納手段（54）の複数の制御パラメータ値か
らファジィ演算に基づき最適な制御パラメータ値を導出
する。この結果、格納手段（54）に格納する制御パラメ
ータ値を少なくすることができ、格納工数を少なくする
ことができると共に、メモリ容量を少なくすることがで
きる。

【０２１８】更に、上記演算手段（52）のファジィ演算
は、上述した実施形態４における制御パラメータ値に適
用してもよい。この場合、室内熱交温度及び室温の検出
データTi-i，Ta-iと設定データTisi，Tasiの他、予測手
段（56）の予測データTa-pに対応した複数の制御パラメ
ータ値を格納手段（54）から取り出し、この複数の制御
パラメータ値からファジィ演算に基づき最適な制御パラ
メータ値を導出することになる。

【０２１９】また、上述した各実施形態においては、１
台の室外ユニット（20）に複数台の室内ユニット（30）
を接続したマルチ型の空気調和装置（10）について説明
したが、本発明の他の実施形態としては、１台の室外ユ
ニット（20）に１台の室内ユニット（30）を接続したペ
ア型の空気調和装置（10）であってもよく、また、本発
明の実施形態は、空気調和装置（10）に限られず、各種
の冷凍装置に適用することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の空気調和装置を示す冷媒回路図であ
る。

【図２】実施形態１の制御系統を示す制御ブロック図で
ある。

【図３】抗体のパラメータを示す構成図である。

【図４】数理計画法による探索結果を示す探索特性図で
ある。

【図５】遺伝的アルゴリズムによる探索結果を示す探索
特性図である。

【図６】ＧＩＲＭによる探索結果を示す探索特性図であ
る。

【図７】実施形態１の空調制御動作を示す制御フロー図
である。

【図８】実施形態２を示す制御ブロック図である。

【図９】実施形態２の空調制御動作を示す制御フロー図
である。

【図１０】実施形態２のＧＩＲＭの制御動作を示す制御
フロー図である。

【図１１】実施形態３を示す制御ブロック図である。

【図１２】実施形態３の室内負荷の変動を示す特性図で
ある。

【図１３】実施形態３のニューラルネットワークを示す
説明図である。

【図１４】実施形態３の空調制御動作を示す制御フロー
図である。

【図１５】実施形態４を示す制御ブロック図である。

【図１６】実施形態４の空調制御動作を示す制御フロー
図である。

【図１７】実施形態５の空調制御動作を示す制御フロー
図である。

【図１８】カオス判定のための時系列データの特性図で
ある。

【図１９】リアプノフ指数を説明するための説明図であ
る。

【図２０】実施形態６を示す制御ブロック図である。

【図２１】実施形態７を示す制御ブロック図である。

【図２２】実施形態８を示す制御ブロック図である。

【図２３】実施形態９を示す制御ブロック図である。

【図２４】実施形態１０を示す制御ブロック図である。

【図２５】実施形態１１を示す制御ブロック図である。

【図２６】実施形態１２を示す制御ブロック図である。

【図２７】実施形態１３を示す制御ブロック図である。

【図２８】実施形態１４を示す制御ブロック図である。

【図２９】実施形態１５を示す制御ブロック図である。

【符号の説明】

10 空気調和装置 13 検出手段 20 室外ユニット 21 圧縮機 23 室外熱交換器（熱源側熱交換器） 2F 室外ファン（熱源側ファン） 24 室外電動膨張弁（膨張機構） 30 室内ユニット 31 室内電動膨張弁（膨張機構） 32 室内熱交換器（利用側熱交換器） 3F 室内ファン（利用側ファン） 50 コントローラ 51 設定手段 52 演算手段 53 運転制御手段 54 格納手段 55 記憶手段 56 予測手段

Claims (32)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 圧縮機（21）と熱源側ファン（2F）を有
   する熱源側熱交換器（23）と膨張機構（31）と利用側フ
   ァン（3F）を有する利用側熱交換器（32）とを少なくと
   も備えた冷凍装置において、 空調運転状態を示す運転状態量を検出して検出データを
   出力する検出手段（13）と、 所定の探索空間に発生させた複数の抗体同士の親和性に
   基づき少なくとも上記検出データから最適な制御パラメ
   ータ値を導出する演算手段（52）と、 該演算手段（52）が導出した制御パラメータ値に基づい
   て空調の運転状態を制御する運転制御手段（53）とを備
   えていることを特徴とする冷凍装置の制御装置。
2. 【請求項２】 圧縮機（21）と熱源側ファン（2F）を有
   する熱源側熱交換器（23）と膨張機構（31）と利用側フ
   ァン（3F）を有する利用側熱交換器（32）とを少なくと
   も備えた冷凍装置において、 空調運転状態を示す運転状態量を検出して検出データを
   出力する検出手段（13）と、 予め運転条件をパラメータ化し、所定の探索空間に発生
   させた複数の抗体同士の親和性に基づき各運転条件ごと
   の最適な制御パラメータ値を導出して格納する格納手段
   （54）と、 少なくとも上記検出データに基づき格納手段（54）から
   最適な制御パラメータ値を導出する演算手段（52）と、 該演算手段（52）が導出した制御パラメータ値に基づい
   て空調の運転状態を制御する運転制御手段（53）とを備
   えていることを特徴とする冷凍装置の制御装置。
3. 【請求項３】 請求項１記載の冷凍装置の制御装置にお
   いて、 空調の運転状態量の設定データを入力するための設定手
   段（51）が設けられる一方、 演算手段（52）は、検出データと設定データとから最適
   な制御パラメータ値を導出することを特徴とする冷凍装
   置の制御装置。
4. 【請求項４】 請求項１記載の冷凍装置の制御装置にお
   いて、 検出手段（13）の検出データを記憶する記憶手段（55）
   と、 該記憶手段（55）が記憶した検出データの時系列データ
   から先の空調運転状態を示す予測データを導出する予測
   手段（56）とが設けられる一方、 演算手段（52）は、検出データの他、少なくとも予測手
   段（56）の予測データを含めた各データから最適な制御
   パラメータ値を導出することを特徴とする冷凍装置の制
   御装置。
5. 【請求項５】 請求項１記載の冷凍装置の制御装置にお
   いて、 演算手段（52）は、制御パラメータ値を決定する際、リ
   アプノフ指数によるカオス性を判定して抗体を評価する
   ことを特徴とする冷凍装置の制御装置。
6. 【請求項６】 請求項２記載の冷凍装置の制御装置にお
   いて、 空調の運転状態量の設定データを入力するための設定手
   段（51）が設けられる一方、 演算手段（52）は、検出データと設定データとに基づき
   格納手段（54）から最適な制御パラメータ値を導出する
   ことを特徴とする冷凍装置の制御装置。
7. 【請求項７】 請求項２記載の冷凍装置の制御装置にお
   いて、 検出手段（13）の検出データを記憶する記憶手段（55）
   と、 該記憶手段（55）が記憶した検出データの時系列データ
   から先の空調運転状態を示す予測データを導出する予測
   手段（56）とが設けられる一方、 演算手段（52）は、検出データの他、少なくとも予測手
   段（56）の予測データを含めた各データに基づき格納手
   段（54）から最適な制御パラメータ値を導出することを
   特徴とする冷凍装置の制御装置。
8. 【請求項８】 請求項２記載の冷凍装置の制御装置にお
   いて、 格納手段（54）は、制御パラメータ値を決定する際、リ
   アプノフ指数によるカオス性を判定して抗体を評価する
   ことを特徴とする冷凍装置の制御装置。
9. 【請求項９】 請求項１又は２記載の冷凍装置の制御装
   置において、 制御パラメータは圧縮機（21）の容量に関する量であ
   り、 運転制御手段（53）は圧縮機（21）の容量を制御するこ
   とを特徴とする冷凍装置の制御装置。
10. 【請求項１０】 請求項１又は２記載の冷凍装置の制御
    装置において、 制御パラメータは熱源側ファン（2F）の速度に関する量
    であり、 運転制御手段（53）は熱源側ファン（2F）の速度を制御
    することを特徴とする冷凍装置の制御装置。
11. 【請求項１１】 請求項１又は２記載の冷凍装置の制御
    装置において、 制御パラメータは膨張機構を構成する熱源側膨張弁（2
    4）の開度に関する量であり、 運転制御手段（53）は熱源側膨張弁（24）の開度を制御
    することを特徴とする冷凍装置の制御装置。
12. 【請求項１２】 請求項１又は２記載の冷凍装置の制御
    装置において、 制御パラメータは利用側ファン（3F）の速度に関する量
    であり、 運転制御手段（53）は利用側ファン（3F）の速度を制御
    することを特徴とする冷凍装置の制御装置。
13. 【請求項１３】 請求項１又は２記載の冷凍装置の制御
    装置において、 制御パラメータは膨張機構を構成する利用側膨張弁（3
    1）の開度に関する量であり、 運転制御手段（53）は利用側膨張弁（31）の開度を制御
    することを特徴とする冷凍装置の制御装置。
14. 【請求項１４】 請求項１又は２記載の冷凍装置の制御
    装置において、 制御パラメータは圧縮機（21）の容量と熱源側ファン
    （2F）の速度に関する量であり、 運転制御手段（53）は圧縮機（21）の容量と熱源側ファ
    ン（2F）の速度を制御することを特徴とする冷凍装置の
    制御装置。
15. 【請求項１５】 請求項１又は２記載の冷凍装置の制御
    装置において、 制御パラメータは熱源側ファン（2F）の速度と膨張機構
    を構成する熱源側膨張弁（24）の開度に関する量であ
    り、 運転制御手段（53）は熱源側ファン（2F）の速度と熱源
    側膨張弁（24）の開度を制御することを特徴とする冷凍
    装置の制御装置。
16. 【請求項１６】 請求項１又は２記載の冷凍装置の制御
    装置において、 制御パラメータは利用側ファン（3F）の速度と膨張機構
    を構成する利用側膨張弁（31）の開度に関する量であ
    り、 運転制御手段（53）は利用側ファン（3F）の速度と利用
    側膨張弁（31）の開度を制御することを特徴とする冷凍
    装置の制御装置。
17. 【請求項１７】 請求項１又は２記載の冷凍装置の制御
    装置において、 制御パラメータは圧縮機（21）の容量と熱源側ファン
    （2F）の速度と膨張機構を構成する熱源側膨張弁（24）
    の開度に関する量であり、 運転制御手段（53）は圧縮機（21）の容量と熱源側ファ
    ン（2F）の速度と熱源側膨張弁（24）の開度を制御する
    ことを特徴とする冷凍装置の制御装置。
18. 【請求項１８】 請求項１又は２記載の冷凍装置の制御
    装置において、 制御パラメータは圧縮機（21）の容量と熱源側ファン
    （2F）の速度と利用側ファン（3F）の速度と膨張機構を
    構成する利用側膨張弁（31）の開度に関する量であり、 運転制御手段（53）は圧縮機（21）の容量と熱源側ファ
    ン（2F）の速度と利用側ファン（3F）の速度と利用側膨
    張弁（31）の開度を制御することを特徴とする冷凍装置
    の制御装置。
19. 【請求項１９】 請求項１又は２記載の冷凍装置の制御
    装置において、 制御パラメータは圧縮機（21）の容量と熱源側ファン
    （2F）の速度と膨張機構を構成する熱源側膨張弁（24）
    の開度と利用側ファン（3F）の速度と膨張機構を構成す
    る利用側膨張弁（31）の開度に関する量であり、 運転制御手段（53）は圧縮機（21）の容量と熱源側ファ
    ン（2F）の速度と熱源側膨張弁（24）の開度と利用側フ
    ァン（3F）の速度と利用側膨張弁（31）の開度を制御す
    ることを特徴とする冷凍装置の制御装置。
20. 【請求項２０】 請求項１又は２記載の冷凍装置の制御
    装置において、 演算手段（52）は、高速アルゴリズムを用いて制御パラ
    メータ値を決定することを特徴とする冷凍装置の制御装
    置。
21. 【請求項２１】 請求項１又は２記載の冷凍装置の制御
    装置において、 演算手段（52）は、超高速演算によって制御パラメータ
    値を決定することを特徴とする冷凍装置の制御装置。
22. 【請求項２２】 請求項３又は６記載の冷凍装置の制御
    装置において、 設定手段（51）は、対象空間の空気温度の設定データを
    入力するための手段より成り、該空気温度の設定データ
    を１／ｆゆらぎで変化させることを特徴とする冷凍装置
    の制御装置。
23. 【請求項２３】 請求項２２記載の冷凍装置の制御装置
    において、 １／ｆゆらぎは、カオス理論に基づくゆらぎに構成され
    ていることを特徴とする冷凍装置の制御装置。
24. 【請求項２４】 請求項３又は６記載の冷凍装置の制御
    装置において、 設定手段（51）は、利用側ファン（3F）の風量を１／ｆ
    ゆらぎで変化させることを特徴とする冷凍装置の制御装
    置。
25. 【請求項２５】 請求項２４記載の冷凍装置の制御装置
    において、 １／ｆゆらぎは、カオス理論に基づくゆらぎに構成され
    ていることを特徴とする冷凍装置の制御装置。
26. 【請求項２６】 請求項１又は２記載の冷凍装置の制御
    装置において、 制御パラメータは、運転状態量自体を対象としているこ
    とを特徴とする冷凍装置の制御装置。
27. 【請求項２７】 請求項１又は２記載の冷凍装置の制御
    装置において、 制御パラメータは、運転状態量の変化量を対象としてい
    ることを特徴とする冷凍装置の制御装置。
28. 【請求項２８】 請求項１又は２記載の冷凍装置の制御
    装置において、 制御パラメータは、比例制御における比例ゲインである
    ことを特徴とする冷凍装置の制御装置。
29. 【請求項２９】 請求項１又は２記載の冷凍装置の制御
    装置において、 制御パラメータは、比例積分制御における比例ゲイン及
    び積分時間であることを特徴とする冷凍装置の制御装
    置。
30. 【請求項３０】 請求項１又は２記載の冷凍装置の制御
    装置において、 制御パラメータは、比例微分制御における比例ゲイン及
    び微分時間であることを特徴とする冷凍装置の制御装
    置。
31. 【請求項３１】 請求項１又は２記載の冷凍装置の制御
    装置において、 制御パラメータは、比例積分微分制御における比例ゲイ
    ン、積分時間及び微分時間であることを特徴とする冷凍
    装置の制御装置。
32. 【請求項３２】 請求項２記載の冷凍装置の制御装置に
    おいて、 演算手段（52）は、格納手段（54）から少なくとも検出
    データに対応した複数の制御パラメータ値を取り出し、
    この複数の制御パラメータ値からファジィ演算に基づき
    最適な制御パラメータ値を導出するように構成されてい
    ることを特徴とする冷凍装置の制御装置。