JP2002130777A - 空調システム - Google Patents
空調システムInfo
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Abstract
空調制御を実現する。 【解決手段】 給気温度センサ2は給気温度を測定し、
放射温度センサ3は居住域の物体の表面温度を測定し、
風量センサ4は吹出風量を測定し、外気温度センサ5は
外気温度を測定する。コントローラ6の空気温度推測手
段は、センサ2〜5によって測定された給気温度、居住
域の物体表面温度、吹出風量、外気温度から、ニューラ
ルネットワークモデルにより居住域空気温度を推測す
る。コントローラ6の制御手段は、推測された居住域空
気温度が設定温度と一致するよう空調機1を制御する。
Description
り、特に室内空間の居住域の空気温度を推測して空調機
を制御する空調システムに関するものである。
給するように構成された空調システムでは、室内空間の
下方にある居住域の空気温度が設定温度と一致するよう
に空調制御を行う。この空調制御を行う方法としては、
以下の3つの方法がある。 (1)居住域に温度センサを設置して、この温度センサ
で測定した居住域空気温度を基に空調機を制御する方
法。 (2)居住域にある机等の家具の表面温度変化を放射温
度センサで検出し、熱収支方法によって居住域空気温度
を推測して空調機を制御する方法(例えば、特開平5−
312373号公報)。 (3)天井付近の空気温度を温度センサで測定し、この
温度センサの測定値にオフセットをつけることにより居
住域空気温度を推測して空調機を制御する方法。
は、温度センサを居住域内の適切な場所に設置する必要
があるが、室内空間の下方の壁面に温度センサを設けた
としても、壁面温度と実際の居住域空気温度とは必ずし
も一致しない。居住域空気温度を正確に測定するには、
居住域にある机等の家具の上に温度センサを設置するこ
とが望ましい。しかしながら、家具上に設置場所を確保
できない場合や、適当な家具がない場合には、居住域空
気温度の測定にとって不適切な位置に温度センサを設置
することになるため、居住域空気温度を正確に測定する
ことが難しく、居住者にとって快適な空調制御を実現で
きないという問題点があった。
ある机等の家具の表面温度変化を放射温度センサで検出
して居住域空気温度を推測するが、一般に居住域空気温
度の変化は机等の家具の表面温度変化よりも大きい。ま
た、机等の家具上には例えばコンピュータなどの熱源が
置かれたり、家具の近くに熱源となる人がいたりするの
で、家具の表面温度変化だけを正確に測定することは困
難である。したがって、放射温度センサで検出した机等
の家具の表面温度変化から居住域空気温度を正確に推測
することが難しく、居住者にとって快適な空調制御を実
現できないという問題点があった。
間の天井付近の空気温度を温度センサで測定している
が、天井付近の空気温度と室内空間の下方にある居住域
の空気温度とはかなり異なっており、その差も一定でな
いことから、居住域空気温度を正確に推測することが難
しく、居住者にとって快適な空調制御を実現できないと
いう問題点があった。本発明は、上記課題を解決するた
めになされたもので、居住域空気温度の推測精度を高め
ることができ、居住者にとって快適な空調制御を実現す
ることができる空調システムを提供することを目的とす
る。
は、室内空間(10)の居住域にある物体の表面温度を
測定する表面温度測定手段(3)と、給気温度を測定す
る給気温度測定手段(2)と、空調機(1,1a,8,
9)の給気供給能力を示す値を測定する供給能力測定手
段(4,63)と、前記表面温度と前記給気温度と前記
空調機の給気供給能力を示す値に基づいて前記居住域の
空気温度を推測する空気温度推測手段(61,61a)
と、この推測された居住域空気温度に基づいて前記空調
機を制御する制御手段(62)とを備えるものである。
また、本発明の空調システムは、室内空間(10)の居
住域にある物体の表面温度を測定する表面温度測定手段
(3)と、給気温度を測定する給気温度測定手段(2)
と、空調機(1,1a,8,9)の給気供給能力を示す
値を測定する供給能力測定手段(4,63)と、外気温
度を測定する外気温度測定手段(5)と、前記表面温度
と前記給気温度と前記空調機の給気供給能力を示す値と
前記外気温度に基づいて前記居住域の空気温度を推測す
る空気温度推測手段(61,61a)と、この推測され
た居住域空気温度に基づいて前記空調機を制御する制御
手段(62)とを備えるものである。また、本発明の空
調システムの1構成例において、前記空調機の給気供給
能力を示す値は、前記給気の流量、流速、又は前記給気
を前記室内空間に送る前記空調機内の送風機の回転数で
ある。
の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
図1は本発明の第1の実施の形態となる空調システムの
構成を示すブロック図である。本実施の形態の空調シス
テムは、給気温度と吹出風量とを調整するVAV(Vari
able Air Volume )方式の空調システムである。
量の送風機とを有し、熱交換機によって加熱又は冷却し
た給気を送風機によって室内空間10に送る。給気温度
センサ2は、空調機1から送り出された給気の温度を測
定する。室内空間10の天井に設置された放射温度セン
サ3は、室内空間10の下方の居住域にある物体(例え
ば机等の家具)の表面温度を測定する。風量センサ4
は、給気の風量を測定する。なお、風量センサの代わり
に、風速を測定する風速センサを用いてもよい。
る。コントローラ6は、給気温度センサ2、放射温度セ
ンサ3、風量センサ4及び外気温度センサ5の各測定値
に基づいて居住域空気温度を推測し、この居住域空気温
度が設定温度と一致するよう空調機1を制御する。7は
空調機1からの給気を室内空間10に吹き出す吹出口で
ある。
明する。図2は図1の空調システムの動作を示すフロー
チャート図、図3はコントローラ6の構成を示すブロッ
ク図である。コントローラ6は、空気温度推測手段61
と制御手段62とから構成される。
度を測定し、放射温度センサ3は居住域の物体の表面温
度を測定し、風量センサ4は吹出風量を測定し、外気温
度センサ5は外気温度を測定する(図2ステップ10
1)。コントローラ6の空気温度推測手段61は、セン
サ2〜5によって測定された給気温度、居住域の物体表
面温度、吹出風量(あるいは風速)、外気温度から、ニ
ューラルネットワークモデルにより居住域空気温度を推
測する(ステップ102)。
構成例を示す図である。図4において、Nkiは第k層、
i番目のニューロンである。本実施の形態のニューラル
ネットワークモデルは、第1層である入力層、第2層で
ある隠れ層(中間層)、第3層である出力層の3層から
なり、各層に神経細胞と同じような荷重和処理を行う素
子であるニューロンNkiを備えている。
を用いて居住域空気温度を推測するには、あらかじめニ
ューラルネットワークモデルに学習を行わせる必要があ
る。この学習のため、室内空間10の居住域に居住域空
気温度センサ(グローブ温度計)を仮設する。
気温度、居住域の物体表面温度、吹出風量、外気温度を
サンプル的な入力変数としてニューラルネットワークモ
デルに与えると共に、この入力変数に対するニューラル
ネットワークモデルの望ましい出力変数として、センサ
2〜5と同時に居住域空気温度センサで測定した居住域
空気温度をニューラルネットワークモデルに与える。こ
れにより、目的とする出力変数が得られるようニューラ
ルネットワークモデルに学習を行わせる。
る方法としては、例えばバックプロパゲーション(Back
Propargation )法がある。この学習の際、入力変数と
出力変数との組を複数組与えることにより、入出力の相
関関係が一定でない場合でも、適切な居住域空気温度が
推測できるようニューラルネットワークモデルに学習を
行わせることができる。学習後、仮設した居住域空気温
度センサを撤去する。
をあらかじめ学習させておけば、センサ2〜5によって
測定した給気温度、居住域の物体表面温度、吹出風量、
外気温度から未知の居住域空気温度を推測することがで
きる。なお、2次元の温度分布を測定できる放射温度セ
ンサ3を用いる場合には、放射温度センサ3で測定した
2次元の温度分布の平均値を居住域の物体表面温度とし
てニューラルネットワークモデルに入力すればよい。次
に、コントローラ6の制御手段62は、空気温度推測手
段61によって推測された居住域空気温度が空調システ
ムのオペレータ又は室内空間10の居住者によって設定
された設定温度と一致するよう空調機1を制御する(ス
テップ103)。
度と設定温度に基づいて操作量を演算すると共に風量を
決定して、空調機1に出力する。空調機1の熱交換機
は、室内空間10から空調機1に戻された空気と外気と
の混合気を前記操作量に応じて加熱又は冷却して給気と
し、送風機は、この給気をコントローラ6で決定された
風量で室内空間10に送り出す。図1の空調システム
は、以上のようなステップ101〜103の動作を一定
時間ごとに繰り返す。こうして、居住者にとって快適な
空調制御を実現することができる。
実施の形態となる空調システムの構成を示すブロック図
であり、図1と同一の構成には同一の符号を付してあ
る。本実施の形態の空調システムは、VAV方式の空調
機1の代わりに、ファンコイルユニット(以下、FCU
とする)1aと温水バルブ8と冷水バルブ9とからなる
空調機を用いるものである。
供給される温水の流量を調節し、冷水バルブ9は、図示
しない冷水熱源から供給される冷水の流量を調節する。
FCU1aは、温水バルブ8を通して送られてきた温水
により空気を加熱する加熱コイルと、冷水バルブ9を通
して送られてきた冷水により空気を冷却する冷却コイル
と、加熱又は冷却された給気を送り出す送風機とから構
成される。
明する。図6はコントローラ6aの構成を示すブロック
図である。本実施の形態においても、空調システムとし
ての動作は実施の形態の1と同様であるので、図2を用
いて説明する。まず、給気温度センサ2はFCU1aか
ら送り出された給気の温度を測定し、放射温度センサ3
は居住域の物体の表面温度を測定し、外気温度センサ5
は外気温度を測定する。さらに、コントローラ6aの回
転数測定手段63は、FCU1aの送風機に与えられる
回転数制御信号に基づいて送風機の回転数を測定する
(図2ステップ101)。
段61aは、センサ2,3,5によって測定された給気
温度、居住域の物体表面温度、外気温度と、回転数測定
手段63によって測定された送風機の回転数とから、フ
ァジィ推論により居住域空気温度を推測する(ステップ
102)。
空気温度推測手段61aには、あらかじめファジィ多項
式(ファジィルール)とメンバシップ関数とが設定され
ている。ファジィ多項式は、入力変数と出力変数との関
係を”if 入力変数 then 出力変数”形式で記
述したものであり、例えばNLが「かなり低い」、NM
が「少し低い」、ZRが「中くらい」、PMが「すこし
高い」、PLが「かなり高い」という言葉を表すとすれ
ば、以下のように記述できる。
又はPLのいずれか1つ AND表面温度=NL,N
M,ZR,PM又はPLのいずれか1つ AND 外気
温度=NL,NM,ZR,PM又はPLのいずれか1つ
AND 送風機回転数=NL,NM,ZR,PM又は
PLのいずれか1つ then 居住域空気温度=N
L,NM,ZR,PM又はPLのいずれか1つ
に居住域空気温度センサを仮設し、センサ2,3,5に
よって測定した給気温度、居住域の物体表面温度、外気
温度と、回転数測定手段63によって測定した送風機の
回転数と、これらと同時に居住域空気温度センサで測定
した居住域空気温度とを基に作成すればよい。空調シス
テムの設計者は、このようなファジィ多項式を冷房と暖
房のそれぞれについて複数作成する。
NL,NM,ZR,PM,PLといったあいまいな表現
との受け渡しを行う図7のようなメンバシップ関数を作
成する。メンバシップ関数は設計者の経験等により主観
的に決定される。このようなメンバシップ関数を入力変
数(給気温度、表面温度、外気温度、送風機回転数)の
それぞれについて作成すると共に、出力変数(居住域空
気温度)について作成する。そして、設計者は、作成し
たファジィ多項式とメンバシップ関数とを空気温度推測
手段61aに設定する。
2において、センサ2,3,5から給気温度、表面温
度、外気温度が入力され、回転数測定手段63から送風
機回転数が入力されると、あらかじめ設定されたファジ
ィ多項式とメンバシップ関数とを用いて、居住域空気温
度を推測する。なお、メンバシップ関数を公知の手法を
用いて学習又はセルフチューニングにより設定してもよ
い。また、2次元の温度分布を測定できる放射温度セン
サ3を用いる場合には、放射温度センサ3で測定した2
次元の温度分布の平均値を居住域の物体表面温度とし
て、ファジィ多項式の作成と居住域空気温度の推測とを
行えばよい。
空気温度推測手段61aによって推測された居住域空気
温度がオペレータ又は居住者によって設定された設定温
度と一致するよう空調機を制御する(ステップ10
3)。すなわち、制御手段62は、居住域空気温度と設
定温度に基づいて操作量を演算し、バルブ8,9の図示
しない変換器は、制御手段62によって演算された操作
量に応じてバルブを駆動する。これにより、バルブ8,
9の開度、つまり温水、冷水の流量が制御される。FC
U1aの加熱コイル又は冷却コイルは、室内空間10か
らFCU1aに戻された空気と外気との混合気を加熱又
は冷却し、FCU1aの送風機は、加熱又は冷却された
給気を室内空間10に送り出す。
ップ101〜103の動作を一定時間ごとに繰り返す。
こうして、居住者にとって快適な空調制御を実現するこ
とができる。なお、本実施の形態では、給気温度センサ
2によって給気温度を測定しているが、コントローラ6
aに給気温度測定手段を設け、この給気温度測定手段に
おいてバルブ8,9の開度から給気温度を求めるように
してもよい。
度の推測にニューラルネットワークモデルを使用し、実
施の形態の2では、ファジィ推論を使用しているが、こ
れに限るものではなく、実施の形態の1でファジィ推論
を使用し、実施の形態の2でニューラルネットワークモ
デルを使用してもよいことは言うまでもない。なお、上
述のニューラルネットワークモデルやファジィ推論は、
演算装置、記憶装置及びインタフェースを備えたコンピ
ュータとこれらのハードウェア資源を制御するプログラ
ムによって実現することができる。
として外気温度を測定しているが、外気温度については
測定しなくてもよい。この場合は、外気温度を入力しな
いことを前提として、ニューラルネットワークモデル、
あるいはファジィ多項式及びメンバシップ関数を設定す
ることになる。ただし、外気温度を入力変数として加え
ると、外気温度が居住域空気温度に及ぼす影響が大きい
季節(夏や冬)において、居住域空気温度の推測をより
適切に行うことができる。
気温度測定手段、供給能力測定手段及び空気温度推測手
段を設けることにより、表面温度測定手段によって測定
した表面温度に加えて、給気温度と空調機の給気供給能
力を示す値とを用いて居住域空気温度を推測するので、
居住域空気温度の推測精度を高めることができ、居住者
にとって快適な空調制御を実現することができる。その
結果、室内空間の居住域に温度センサを設ける必要がな
くなる。
り、表面温度と給気温度と空調機の給気供給能力を示す
値に加えて、外気温度を用いて居住域空気温度を推測す
るので、外気温度が居住域空気温度に及ぼす影響が大き
い季節(夏や冬)であっても、居住域空気温度の推測を
適切に行うことができ、居住者にとって快適な空調制御
を実現することができる。
ムの構成を示すブロック図である。
ート図である。
ーラの構成を示すブロック図である。
示す図である。
ムの構成を示すブロック図である。
ーラの構成を示すブロック図である。
度センサ、3…放射温度センサ、4…風量センサ、5…
外気温度センサ、6、6a…コントローラ、7…吹出
口、8…温水バルブ、9…冷水バルブ、61、61a…
空気温度推測手段、62…制御手段、63…回転数測定
手段。
Claims (3)
- 【請求項1】 加熱又は冷却した空気(給気)を室内空
間に供給する空調機を備えた空調システムにおいて、 前記室内空間の居住域にある物体の表面温度を測定する
表面温度測定手段と、 給気温度を測定する給気温度測定手段と、 前記空調機の給気供給能力を示す値を測定する供給能力
測定手段と、 前記表面温度と前記給気温度と前記空調機の給気供給能
力を示す値に基づいて前記居住域の空気温度を推測する
空気温度推測手段と、 この推測された居住域空気温度に基づいて前記空調機を
制御する制御手段とを備えることを特徴とする空調シス
テム。 - 【請求項2】 加熱又は冷却した空気(給気)を室内空
間に供給する空調機を備えた空調システムにおいて、 前記室内空間の居住域にある物体の表面温度を測定する
表面温度測定手段と、 給気温度を測定する給気温度測定手段と、 前記空調機の給気供給能力を示す値を測定する供給能力
測定手段と、 外気温度を測定する外気温度測定手段と、 前記表面温度と前記給気温度と前記空調機の給気供給能
力を示す値と前記外気温度に基づいて前記居住域の空気
温度を推測する空気温度推測手段と、 この推測された居住域空気温度に基づいて前記空調機を
制御する制御手段とを備えることを特徴とする空調シス
テム。 - 【請求項3】 請求項1又は2記載の空調システムにお
いて、 前記空調機の給気供給能力を示す値は、前記給気の流
量、流速、又は前記給気を前記室内空間に送る前記空調
機内の送風機の回転数であることを特徴とする空調シス
テム。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2000322388A JP3805968B2 (ja) | 2000-10-23 | 2000-10-23 | 空調システム |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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Publications (2)
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JP2002130777A true JP2002130777A (ja) | 2002-05-09 |
JP3805968B2 JP3805968B2 (ja) | 2006-08-09 |
Family
ID=18800276
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
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Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2011106724A (ja) * | 2009-11-17 | 2011-06-02 | Mitsubishi Electric Corp | 空調制御システム、空気調和装置、空調制御方法、温度計測システム及び温度計測方法 |
CN112567182A (zh) * | 2018-06-11 | 2021-03-26 | 布罗恩-努托恩有限责任公司 | 具有从神经网络导出的自动流量平衡的通风***及其使用方法 |
JP2021076348A (ja) * | 2019-11-13 | 2021-05-20 | 三機工業株式会社 | ペリメータ空調システム |
JP2021092441A (ja) * | 2019-12-10 | 2021-06-17 | セイコーインスツル株式会社 | 黒球温度推定システム、暑さ指数推定システム、熱中症リスク推定システム、ウェアラブルデバイス、黒球温度推定方法およびプログラム |
-
2000
- 2000-10-23 JP JP2000322388A patent/JP3805968B2/ja not_active Expired - Fee Related
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JP2021076348A (ja) * | 2019-11-13 | 2021-05-20 | 三機工業株式会社 | ペリメータ空調システム |
JP7370821B2 (ja) | 2019-11-13 | 2023-10-30 | 三機工業株式会社 | ペリメータ空調システム |
JP2021092441A (ja) * | 2019-12-10 | 2021-06-17 | セイコーインスツル株式会社 | 黒球温度推定システム、暑さ指数推定システム、熱中症リスク推定システム、ウェアラブルデバイス、黒球温度推定方法およびプログラム |
JP7317685B2 (ja) | 2019-12-10 | 2023-07-31 | セイコーインスツル株式会社 | 黒球温度推定システム、暑さ指数推定システム、熱中症リスク推定システム、ウェアラブルデバイス、黒球温度推定方法およびプログラム |
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