JP3951965B2

JP3951965B2 - 空調制御装置および空調装置

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Publication number: JP3951965B2
Application number: JP2003147958A
Authority: JP
Inventors: 克彦寒川; 智博稲垣
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Filing date: 2003-05-26
Publication date: 2007-08-01
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Also published as: JP2004345605A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、自動制御方式の空調装置における目標吹出温度および風量の算出を行う空調制御装置に関するもので、特に車両用空調装置に用いて好適である。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、空調装置の目標吹出温度および目標風量を、それぞれ別に設けられたニューラルネットワークにより、互いに独立に演算して決定するものが提案されている。この従来技術で用いられるニューラルネットワークは、周知のように、空調装置の種々の環境因子からなる使用条件について所望の特性が得られるよう設計段階で予め学習してパラメータ等を決定しておくものである。しかし、予め学習される使用条件は膨大な数であり、限られた設計期間ではすべての使用条件を網羅することが困難な場合がある。したがって、設計終了後に補正を行う必要が生ずる。
【０００３】
さらに、空調装置の使用者によっては、設計された目標吹出温度および目標風量が自分の望みの特性となっておらず、目標吹出温度を変更したいという要求が生ずる。この場合にも、空調装置の製作後に個別に補正が必要になる。
【０００４】
ところで、ニューラルネットワークは、設計終了後、量産のために書き替え不能なマスクＲＯＭに書き込まれる。マスクＲＯＭに書き込まれたニューラルネットワークの出力を、空調装置の使用条件によりよく適応させるために、たとえば、目標吹出温度を補正しようとすると、ニューラルネットワークの出力である目標吹出温度に所望の補正値を加減算することにより行うことができる。しかし、上記従来技術では、目標風量は目標吹出温度とは独立に決められるため、目標吹出温度の補正が目標風量の演算に影響を及ぼすことがなく、したがって目標風量と目標吹出温度との関係が補正前と補正後とでは、異なったものになってしまう。すなわち、空調装置として望ましい特性が得られなくなるという問題があった。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
本発明は上記点に鑑みて、ニューラルネットワークによって演算される空調装置の目標吹出温度および目標風量に対して、目標吹出温度の補正を行っても補正前後で目標吹出温度と目標風量との関係を維持できるようにすることを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、請求項１に記載の発明は、室内に目標吹出温度および目標風量に基づき形成される空調風を吹き出す空調装置（１９）を制御する空調制御装置であって、使用者により設定される室内の設定温度、内気温センサにより検出される室内の温度、外気温センサにより検出される室外の温度および日射量センサにより検出される室内への日射量の各検出値を入力する環境因子入力部（３１）と、所定の値として定められた温度補正値が記憶された温度補正値記憶手段（３８）と、環境因子入力部からの各検出値を入力し、予め学習された第１ニューラルネットワーク（１００、２００）により吹出温度を演算して出力する吹出温度演算手段（３２）と、環境因子入力部からの各検出値と温度補正値とを入力し、予め学習された第２ニューラルネットワーク（３００）により目標風量を演算して出力する風量演算手段（３３）と、吹出温度演算手段からの吹出温度と温度補正値とを加算して目標吹出温度を出力する補正手段（３２ａ）と、を備えることを特徴とする。
【０００７】
この発明によれば、吹出温度演算手段において第１ニューラルネットワークにより設定温度、内気温度、外気温度および日射量の各検出値を入力値として、吹出温度が出力され、風量演算手段において第２ニューラルネットワークにより設定温度、内気温度、外気温度および日射量の各検出値と温度補正値記憶手段からの温度補正値を入力値として、目標風量が出力される。そして、吹出温度演算手段で演算された吹出温度に温度補正値を加算することにより補正された目標吹出温度を得る。したがって、温度補正値を第２ニューラルネットワークの入力としない場合には、目標吹出温度と目標風量とがそれぞれ独立に決められ、互いに関係付けることができなかったが、本発明では温度補正値により補正された目標吹出温度と温度補正値に基づきニューラルネットワークで算出された目標風量とを、所定の関係に保つことが可能となる。また、請求項１に記載の発明は、第１ニューラルネットワークおよび第２ニューラルネットワークはともにマスクＲＯＭ（３７）内に形成されているとともに、補正値記憶手段は書き換え可能なＲＯＭ内に形成されていることを特徴とする。これにより、第１および第２ニューラルネットワークを設計後、書き換えできないマスクＲＯＭに焼付けた後でも、書き換え可能なＲＯＭに温度補正値を記憶することにより、ニューラルネットワークの構成を変更することなく簡便に、温度補正値による目標吹出温度および目標風量の補正を行うことができる。
【０００８】
請求項２に記載の発明は、温度補正値が０であるときの第１ニューラルネットワークの出力に対する第２ニューラルネットワークの出力の特性と、温度補正値が非零の有限値であるときの目標吹出温度に対する目標風量の特性とが同じであることを特徴とする。
【０００９】
これにより、温度補正値を種々に変更しても、目標吹出温度に対する目標風量の関係を常に一定に保つことができる。
【００１２】
本発明の空調制御装置を用いた空調装置として、請求項３に記載の発明とすることができる。すなわち、空気と熱交換を行う熱交換器（４、５）を有する空気通路（２）と、この空気通路の下流側に設けられ、室内の異なる方向へ空気を吹き出す複数の吹出口（８ａ、８ｂ、９ａ〜９ｄ）と、この複数の吹出口の開閉を切り替える吹出口切替手段（１１、１２、１３）と、吹出口から室内へ吹き出す空気の温度を調節する温度調節手段（６）と、室内の温度を設定するための温度設定手段（２１）と、室内の温度および室外の温度を検出する温度情報検出手段（２２、２３）と、所定の値として定められた温度補正値が記憶されている温度補正値記憶手段（３８）と、温度設定手段による設定温度、および温度情報検出手段により検出された温度情報を入力として、予め学習された第１ニューラルネットワーク（１００、２００）により吹出温度を算出する吹出温度演算手段と、温度設定手段による設定温度、温度情報検出手段により検出された温度情報、および温度補正値を入力として、予め学習された第２ニューラルネットワーク（３００）により目標風量を算出する風量演算手段（３３）と、吹出温度演算手段からの吹出温度と温度補正値とを加算して目標吹出温度を算出する補正手段（３２ａ）と、目標吹出温度と温度情報検出手段により検出された温度情報を入力として吹出口モード信号を算出する吹出口モード算出部とを備え、吹出口からの吹出温度が目標吹出温度となるように温度調節手段を調節するとともに、吹出口モード信号により吹出口切替手段を駆動制御するように構成することができる。
【００１３】
なお、上記各手段の括弧内の符号は、後述する実施形態に記載の具体的手段との対応関係を示すものである。
【００１４】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の空調制御装置３０を用いた実施形態について、図面を参照して説明する。図１は、本実施形態による車両用空調装置の全体システム構成の概略を示す図である。車両用空調装置は、空調用機器１９と空調制御装置３０および環境因子検出手段２０とを備えている。
【００１５】
空調用機器１９の空気流れの最上流側に内外気切替ドア１が配置されており、この内外気切替ドア１により外気と内気とがエアダクト２内に切替導入される。エアダクト２は空調装置の空気通路を構成するもので、その内部には、上流側から下流側にかけて送風機３、エバポレータ４およびヒータコア５が配設されている。エバポレータ４は冷凍サイクルの冷媒の蒸発潜熱を空気から吸熱して空気を冷却する冷房用熱交換器である。ヒータコア５は車両エンジン（図示せず）からの温水（エンジン冷却水）を熱源として空気を加熱する暖房用熱交換器である。
【００１６】
ヒータコア５の上流側部位には温度調節手段としてエアミックスドア６が設けられており、ヒータコア５を通過する温風の風量とヒータコア５のバイパス通路７を流れる冷風の風量との割合をエアミックスドア６により調整する。この冷温風の風量割合の調整により車室内への吹出空気温度を調節することができる。エアダクト２の最下流側には、空調風を車両乗員の足元に向けて吹き出すためのフット吹出口８ａ、８ｂ、空調風を車両乗員の上半身に向けて吹き出すためのセンタ・サイドの各フェイス吹出口９ａ〜９ｄ、および空調風をフロントガラスに向けて吹き出すためのデフロスタ吹出口１０が設けられている。
【００１７】
また、エアダクト２の最下流側には、上記各吹出口８ａ、８ｂ、９ａ〜９ｄおよび１０を選択的に開閉するための吹出口切替ドア（吹出口切替手段）１１〜１３が設けられている。これらの吹出口切替ドア１１〜１３の開閉状態を切り替えることによって、フットモード、バイレベルモード、フェイスモード、デフモードなどの所定の吹出口モードを設定し得るようになっている。
【００１８】
次に、上記した空調用機器１９を制御するための制御系を説明すると、内外気切替ドア１、エアミックスドア６、および吹出口切替ドア１１〜１３は、それぞれ、サーボモータ１４〜１８により駆動され、これらのサーボモータ１４〜１８の作動は空調制御装置（以下、ＥＣＵという）３０の出力により制御される。また、送風機３のモータ３ａも、ＥＣＵ３０の出力によりモータ制御回路（モータ印加電圧制御回路）３ｂを介して制御される。
【００１９】
送風機３の送風量は、モータ制御回路３ｂによりモータ印加電圧を調節してモータ回転数を変化することにより調節される。ＥＣＵ３０は周知のマイクロコンピュータとその周辺回路との組み合わせからなるものである。ＥＣＵ３０の入力として、環境因子検出手段２０としての温度設定器（温度設定手段）２１が設けられている。この温度設定器２１は空調操作パネルに設けられ、車両の乗員により手動操作される設定温度Ｔｓｅｔを検出しＥＣＵ３０に出力する。
【００２０】
また、環境因子検出手段２０として、車室内の内気温Ｔｒを検出する内気センサ２２と車室外の外気温Ｔａｍを検出する外気センサ２３が設けられ、さらに、車室内への日射量Ｔｓを検出する日射センサ２４、エバポレータ４の冷却温度（吹出空気温度）Ｔｅを検出するエバポレータ温度センサ２５、およびヒータコア５に流入する温水の温度Ｔｗを検出する水温センサ２６が設けられている。
【００２１】
図２は、ＥＣＵ３０内のマイクロコンピュータにより実行される制御機能を機能ブロックで表した図である。ＥＣＵ３０は、環境因子である各センサ類からの検出値（Ｔｓｅｔ、Ｔｒ、Ｔａｍ、Ｔｓ、Ｔｅ、Ｔｗ）を入力する環境因子入力部３１、吹出温度ＴＡＯを算出する吹出温度演算手段としての第１ニューラルネットワーク（以下、ＴＡＯ−ＮＮという）３２、吹出温度ＴＡＯと温度補正値ΔＴとを加算する加算器３２ａ、風量を決定する送風機電圧レベルＴＢＬＯを算出する風量演算手段としての第２ニューラルネットワーク（以下、ＴＬＢＯ−ＮＮという）３３、エアミックスドア開度ＳＷを算出するエアミックスドア開度算出部３４、吹出口モード信号ＴＭＯＤＥを算出する吹出口モード算出部（以下、ＴＭＯＤＥ−ＮＮという）３５、空調用機器１９の駆動制御量を出力する駆動制御部３６、および、温度補正値ΔＴを記憶する補正手段としての温度補正値記憶部３８とを備えている。
【００２２】
このＥＣＵ３０の各機能ブロックは、書き換え可能なＥＥＰＲＯＭ（電気的に消去および書き込み可能なＲＯＭ）上に形成された温度補正値記憶部３８以外は、すべて書き換え不能のマスクＲＯＭ３７上に形成されている。すなわち、ＥＣＵ３０は、量産のためにマスクＲＯＭ３７に焼き付けられて書き換え不能状態にされるとともに、温度補正値ΔＴは所望の値を記憶、または書き換えできるようＥＥＰＲＯＭに記憶される。
【００２３】
ＴＡＯ−ＮＮ３２は、図３に示す仮目標温度算出部３２１、日射量補正量算出部３２２および吹出温度算出部３２３により構成される。仮目標温度算出部３２１は、ニューラルネットワーク１００により構成されるもので、環境因子入力部３１からの温度設定信号Ｔｓｅｔ、内気温センサ信号Ｔｒ、および外気温センサ信号Ｔａｍを入力とし、ニューラルネットワーク１００により仮の目標吹出温度ＴＡＯＢを算出する。
【００２４】
また、日射補正量ＴＡＯＳを算出する日射補正量算出部３２２は、ニューラルネットワーク２００により構成されるもので、環境因子入力部３１からの温度設定信号Ｔｓｅｔ、内気温センサ信号Ｔｒ、外気温センサ信号Ｔａｍ、および日射センサ信号Ｔｓを入力とし、ニューラルネットワーク２００により日射補正量ＴＡＯＳを算出する。そして、吹出温度算出部３２３は、仮目標温度算出部３２１および日射補正量算出部３２２の出力に基づいて、数式１により吹出温度ＴＡＯを算出するものである。
【００２５】
【数１】
ＴＡＯ＝ＴＡＯＢ−ＴＡＯＳ
なお、この吹出温度ＴＡＯは、周知のように、各パラメータＴｓｅｔ、Ｔｒ、Ｔａｍ、Ｔｓとの間に数式２で示される関係がある。
【００２６】
【数２】
ＴＡＯ＝Ｋｓｅｔ×Ｔｓｅｔ−Ｋｒ×Ｔｒ−Ｋａｍ×Ｔａｍ−Ｋｓ×Ｔｓ＋Ｃ
但し、Ｋｓｅｔ、Ｋｒ、Ｋａｍ、Ｋｓはそれぞれ温度設定ゲイン、内気温ゲイン、外気温ゲイン、日射量ゲインであり、Ｃは補正定数である。これらのゲインは非線形であるので、上述のように、ニューラルネットワーク１００、２００および吹出温度算出部３２３により、補正前の目標吹出温度としての吹出温度ＴＡＯを算出するのである。
【００２７】
加算器３２ａは、ＴＡＯ−ＮＮ３２の出力である吹出温度ＴＡＯと、温度補正値記憶部３８に記憶されている温度補正値ΔＴとを加算することにより補正演算を行い、最終的な目標吹出温度ＴＡＯ＊を出力する。
【００２８】
【数３】
ＴＡＯ＊＝ＴＡＯ＋ΔＴ
なお、補正前はΔＴ＝０とみなすことができ、この場合はＴＡＯ＊＝ＴＡＯである。
【００２９】
一方、ＴＢＬＯ−ＮＮ３３は、図４に示すニューラルネットワーク３００により構成されるもので、温度設定信号Ｔｓｅｔ、内気温センサ信号Ｔｒ、外気温センサ信号Ｔａｍ、日射センサ信号Ｔｓ、および温度補正値ΔＴを入力とし、ニューラルネットワーク３００により目標風量Ｖに比例する送風機電圧レベルＴＢＬＯを算出するものである。
【００３０】
ここで決定される目標風量Ｖは、内気温センサ信号Ｔｒあるいは目標吹出温度ＴＡＯに対して、高温側および低温側で風量を増大させる、いわゆるバスタブ特性として知られる特性を示すものである。このバスタブ特性は、大きな冷暖房能力が必要なときには大風量で送風し、室内温が低下または上昇して設定温度に近づき能力が要らなくなってきたら、送風量を少なくするように設定するものであり、車両の乗員にとっては快適な空調空間を得る上で必要な特性である。
【００３１】
なお、このＴＢＬＯ−ＮＮ３３のニューラルネットワーク３００では、温度補正値ΔＴ＝０、すなわち、補正前の出力値は、従来より用いられている目標風量に相当する。そして、温度補正値ΔＴが非零（ΔＴ≠０）の種々の有限値を教師データとして、後述の学習により所望の目標風量が得られるよう、ニューラルネットワーク３００の各結合係数が設定される。
【００３２】
さらに、エアミックスドア開度算出部３４は、加算器３２ａの出力ＴＡＯ＊、エバポレータ４の冷却温度Ｔｅ、ヒータコア５の温水温度Ｔｗに基づいて、数式４により、エアミックスドア開度ＳＷを算出するものである。
【００３３】
【数４】
ＳＷ（％）＝（ＴＡＯ＊−Ｔｅ）／（Ｔｗ−Ｔｅ）＊１００
また、吹出口モード信号ＴＭＯＤＥを算出する吹出口モード算出部３５は、上記ニューラルネットワーク１００〜３００と同様のニューラルネットワーク（図示せず）により構成されるもので、目標温度算出部２９からの目標吹出温度ＴＡＯと、車室内乗員の温熱感に影響を及ぼす環境因子の検出情報としての、日射センサ信号Ｔｓ、外気温センサ信号Ｔａｍ、および水温センサ信号Ｔｗを入力とし、ニューラルネットワークにより吹出口モード信号ＴＭＯＤＥを算出するものである。
【００３４】
駆動制御部３６は、公知の構成により空調用機器１９の各部の制御量を決定するものであり、エアミックスドア開度ＳＷに基づきエアミックスドア６を駆動するサーボモータ１５の駆動量を算出する。また、駆動制御部３６は、吹出口モード信号ＴＭＯＤＥに基づきフェイスモード、バイレベルモード、フットモードの各モードを決定するとともに、各モードにおいて、送風機電圧レベルＴＢＬＯに基づき送風機３のモータ制御回路３ｂの指令値を算出する。この駆動制御部３６による指令値により空調用機器１９が駆動され、所望の空調風が各吹出口より車室内に吹き出される。
【００３５】
次に、ニューラルネットワークの概要について説明すると、ニューラルネットワーク１００〜３００は基本的には同一構成であるので、図３のニューラルネットワーク１００、２００を例にとって、簡単に説明する。ニューラルネットワークは、ある入力信号（図３の例では、Ｔｓｅｔ、Ｔｒ、Ｔａｍ、および、Ｔｓｅｔ、Ｔｒ、Ｔａｍ、Ｔｓ）を与えたときに、その出力が、予め設定された所望の値（教師データ）になるように、ニューラルネットワーク１００および２００内にそれぞれ設けられた入力層１０１、第１、第２の中間層１０２、１０３、出力層１０４内部の各ニューロン１０５間の結合係数（シナプス荷重）１０６を修正するという誤差逆伝播（バックプロパゲーション）アルゴリズムによる学習機能（逆誤差伝播学習機能）を備えた階層構造のネットワークである。
【００３６】
そして、教師データを変更した場合は、再び、ある入力信号に対する出力が変更後の教師データとなるように、繰り返し「学習」させることにより、結合係数（シナプス荷重）１０６を修正する。つまり、多量のデータ（教師データ）からその相関関数（結合係数１０６）を自動生成する特徴を持っている。教師データは、実験等により求めた所望の値（入力信号に対する所望の出力値）を設定する。
【００３７】
なお、入出力値はセンサ信号等をそれぞれ０〜１に規格化（正規化）されたものであり、実際に出力された値は、０〜１から逆変換する作業が必要である。例えば、内気センサ２２により検出される内気温Ｔｒの実際の検出範囲は、通常、０°Ｃ〜５０°Ｃであり、この検出値を規格化部１０７で０〜１に割り当て、ニューラルネットワークの入力層１０１に入力する。出力層１０４からの出力結果も０〜１の値が出力されるので、ニューラルネットワーク１００〜３００では出力変換部１０８において予め設定された変換マップによってセンサ信号等に対応する実際の値に逆変換される。但し、ＴＭＯＤＥ−ＮＮ３５のニューラルネットワーク（図示せず）では、出力が吹出口モード信号ＴＭＯＤＥであるため、出力層１０４からの出力結果を逆変換する必要がなく、そのため、出力変換部１０８を設けていない。
【００３８】
ところで、現状の車両用空調装置が直面する環境条件は様々であるため、この様々な環境条件に対応した所望の出力値（例えば、吹出口モード信号）である教師データは、数万点から数十万点以上にもおよび膨大な数となる。そこで、ＥＣＵ３０の設計に際しては、車両搭載の前段階の処理として、専用の高速演算装置を用い、この高速演算装置により上述した誤差逆伝播学習を行って、広範な入力信号の変化に対して出力が所望の教師データとなる結合係数１０６を算出する。そして、このように算出した結合係数１０６を、図２におけるＥＣＵ３０内の各算出部のニューラルネットワーク１００、２００、３００に対応する記憶部（マスクＲＯＭ）に記憶させておく。
【００３９】
以上のように設計段階で学習が行われた、ＴＡＯ−ＮＮ３２のニューラルネットワーク１００、２００、ＴＢＬＯ−ＮＮ３３のニューラルネットワーク３００およびＴＭＯＤＥ−ＮＮ３５のニューラルネットワークにより、車両搭載状態において、それぞれ、吹出温度ＴＡＯ、送風機電圧レベルＴＢＬＯ、および吹出口モード信号ＴＭＯＤＥを算出する。
【００４０】
すなわち、ＴＡＯ−ＮＮ３２においては、入力信号（Ｔｓｅｔ、Ｔｒ、Ｔａｍ、Ｔｓ）の変化に対応して、それぞれ、予め設定された所望の値（教師信号）を仮の目標吹出温度ＴＡＯＢ、日射補正量ＴＡＯＳとして算出し、最終的にＴＡＯを算出して出力する。また、ＴＢＬＯ−ＮＮ３３においては、入力信号（Ｔｓｅｔ、Ｔｒ、Ｔａｍ、Ｔｓ、ΔＴ）の変化に対応して、それぞれ、予め設定された所望の値（教師信号）を目標風量に対応した送風機電圧レベルＴＢＬＯとして算出し、出力する。さらに、ＴＭＯＤＥ−ＮＮ３５においては、入力信号（ＴＡＯ＊、Ｔｒ、Ｔａｍ、Ｔｓ、Ｔｗ）の変化に対応して、それぞれ、予め設定された所望の値（教師信号）を吹出口モード信号ＴＭＯＤＥ（＝０〜１）として算出し、出力する。
【００４１】
次に、温度補正値ΔＴによる吹出温度ＴＡＯの補正、および温度補正値ΔＴのＴＢＬＯ−ＮＮ３３への入力設定により、空調制御特性がどのようになるかを説明する。図５（ａ）は、ＴＢＬＯ−ＮＮ３３の出力特性の一例で、内気温Ｔｒに対する目標風量Ｖの関係を示している。また、図５（ｂ）は、ＴＡＯ−ＮＮ３２の出力特性の一例で、内気温Ｔｒに対する吹出温度ＴＡＯ（または目標吹出温度ＴＡＯ＊）の関係を示している。また、補正前、すなわち温度補正値ΔＴ＝０での初期特性を、それぞれ破線で示している。すなわち内気温Ｔｒに対して、目標風量Ｖはバスタブ特性を示し、吹出温度ＴＡＯは右下がりの一次関数特性を示している。
【００４２】
吹出温度ＴＡＯに対して、非零の有限値であるΔＴ（たとえば１０℃）減少させる補正を行う（ΔＴ＝−１０℃）ことは、内気温Ｔｒに対してはΔｔ（たとえば３℃）減少させることに相当する（図５（ｂ）参照）。一方、ＴＢＬＯ−ＮＮ３３では、入力信号として同じ温度補正値ΔＴ（＝−１０℃）を入力すると、すでに学習された各ニューロン間の結合係数に基づき、内気温Ｔｒに対して目標風量ＶをΔｔ（＝３℃）減少させる方向に平行移動させた目標風量Ｖを出力する（図５（ａ）参照）。したがって、温度補正値ΔＴによる目標吹出温度ＴＡＯ＊の補正を行っても、この目標吹出温度に対する目標風量の関係を、常に初期特性と同じに保つことができる。
【００４３】
このように、補正前（温度補正値ΔＴ＝０）では、目標吹出温度ＴＡＯ＊および目標風量Ｖは、それぞれＴＡＯ−ＮＮ３２およびＴＢＬＯ−ＮＮ３３において独立に演算されて決められているが、ＴＡＯ−ＮＮ３２への出力に温度補正値ΔＴを加算する補正を行い、同時に、ＴＢＬＯ−ＮＮ３３への入力にこの温度補正値ΔＴを与える補正を行うことにより、目標吹出温度ＴＡＯ＊を変更し、かつ、目標吹出温度ＴＡＯ＊に対する目標風量Ｖの関係を変更せず一定に保つことができる。そして、このような補正を、ＴＡＯ−ＮＮ３２およびＴＢＬＯ−ＮＮ３３が備える各ニューラルネットワークを変更することなく行うことができる。
【００４４】
したがって、ＥＣＵ３０を書き換え不能のマスクＲＯＭ３７上に形成した後でも、空調特性の更なる適正化、あるいは、使用者の好みへの適合化のために、書き換え可能なＥＥＰＲＯＭに形成された温度補正値記憶部３８に温度補正値ΔＴを適宜与えて記憶させることにより、上記補正を簡便に行うことができる。
【００４５】
なお、本実施形態では、温度補正値記憶手段３８をＥＥＰＲＯＭ上に形成した例を示したが、これに限らず、フラッシュメモリなど他の書き換え可能なＲＯＭ（ＰＲＯＭ）上に形成可能である。
【００４６】
また、本実施形態では、温度補正値記憶手段３８は１つの例を示したが、複数の温度補正値記憶手段を備えてもよい。すなわち、温度補正値を複数（ΔＴ１、ΔＴ２、・・・）記憶するようにし、この温度補正値記憶手段より所望の補正値を適宜切り替えて読み出すようにすれば、より所望の特性に適合した補正を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施形態による車両用空調装置の全体システム構成の概略図である。
【図２】本実施形態のＥＣＵ内のマイクロコンピュータにより実行される制御機能を機能ブロックで表した図である。
【図３】吹出温度演算手段としての第１ニューラルネットワークの概略構成図である。
【図４】風量演算手段としての第２ニューラルネットワークの概略構成図である。
【図５】（ａ）は、ＴＢＬＯ−ＮＮ３３の出力特性の一例であり、（ｂ）は、ＴＡＯ−ＮＮ３２の出力特性の一例である。
【符号の説明】
３０…空調制御装置（ＥＣＵ）、
３２…吹出温度演算手段（第１ニューラルネットワーク）、
３３…風量演算手段（第２ニューラルネットワーク）、
３４…エアミックスドア開度算出部、３５…吹出口モード算出部、
３６…駆動制御部、３７…マスクＲＯＭ、３８…温度補正値記憶部。

Claims

室内に目標吹出温度および目標風量に基づき形成される空調風を吹き出す空調装置（１９）を制御する空調制御装置であって、
使用者により設定される室内の設定温度、内気温センサにより検出される室内の温度、外気温センサにより検出される室外の温度および日射量センサにより検出される室内への日射量の各検出値を入力する環境因子入力部（３１）と、
所定の値として定められた温度補正値が記憶された温度補正値記憶手段（３８）と、
前記環境因子入力部からの前記各検出値を入力し、予め学習された第１ニューラルネットワーク（１００、２００）により吹出温度を演算して出力する吹出温度演算手段（３２）と、
前記環境因子入力部からの前記各検出値と前記温度補正値とを入力し、予め学習された第２ニューラルネットワーク（３００）により前記目標風量を演算して出力する風量演算手段（３３）と、
前記吹出温度演算手段からの吹出温度と前記温度補正値とを加算して前記目標吹出温度を出力する補正手段（３２ａ）と、を備え、
前記第１ニューラルネットワークおよび前記第２ニューラルネットワークはともにマスクＲＯＭ（３７）内に形成されているとともに、前記補正値記憶手段は書き換え可能なＲＯＭ内に形成されていることを特徴とする空調制御装置。
前記温度補正値が０であるときの前記第１ニューラルネットワークの出力に対する前記第２ニューラルネットワークの出力の特性と、前記温度補正値が非零の有限値であるときの前記目標吹出温度に対する前記目標風量の特性とが同じであることを特徴とする請求項１に記載の空調制御装置。
空気と熱交換を行う熱交換器（４、５）を有する空気通路（２）と、
この空気通路の下流側に設けられ、室内の異なる方向へ空気を吹き出す複数の吹出口（８ａ、８ｂ、９ａ〜９ｄ）と、
この複数の吹出口の開閉を切り替える吹出口切替手段（１１、１２、１３）と、
前記吹出口から室内へ吹き出す空気の温度を調節する温度調節手段（６）と、
室内の温度を設定するための温度設定手段（２１）と、
室内の温度および室外の温度を検出する温度情報検出手段（２２、２３）と、
所定の値として定められた温度補正値が記憶されている温度補正値記憶手段（３８）と、
前記温度設定手段による設定温度、および前記温度情報検出手段により検出された温度情報を入力として、予め学習された第１ニューラルネットワーク（１００、２００）により吹出温度を算出する吹出温度演算手段と、
前記温度設定手段による設定温度、前記温度情報検出手段により検出された温度情報、および前記温度補正値を入力として、予め学習された第２ニューラルネットワーク（３００）により目標風量を算出する風量演算手段（３３）と、
前記吹出温度演算手段からの吹出温度と前記温度補正値とを加算して目標吹出温度を算出する補正手段（３２ａ）と、
前記目標吹出温度と前記温度情報検出手段により検出された温度情報を入力として吹出口モード信号を算出する吹出口モード算出部とを備え、
前記第１ニューラルネットワークおよび前記第２ニューラルネットワークはともにマスクＲＯＭ（３７）内に形成されているとともに、前記補正値記憶手段は書き換え可能なＲＯＭ内に形成されており、
前記吹出口からの吹出温度が前記目標吹出温度となるように前記温度調節手段を調節するとともに、前記吹出口モード信号により前記吹出口切替手段を駆動制御することを特徴とする空調装置。