JP3991442B2 - Air conditioner - Google Patents

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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風量算出に関するもので、特に、車両用空調装置として好適なものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来、自動制御方式の車両用空調装置では、特開平６−１９５３２３号公報に記載されているように、車室内の内気温と外気温と設定温度と日射量とを入力として、ニューラルネットワークを用いて、風量を算出することが提案されている。
【０００３】
ところで、車両用空調装置では、内気温が設定温度近傍に到達した後の定常運転時に、吹出口モードがフェイス、バイレベルモードのときは、日射量によって風量を増加させて、日射時の冷風感（乗員のフィーリング）を高めるようにしている。
一方、フットモードのときは、日射があると車室内温度が上昇するので、日射による温風量増加の必要がない。そのため、フットモード時には日射量によって風量を増加させることは行わない。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
そこで、本発明者らは、上記公報の従来装置において、フェイス、バイレベルモードと、フットモードとの間で、定常運転時の日射による風量変化をさせようとしたところ、次のごとき不具合が生じることが分かった。
すなわち、上記従来装置では、吹出口モードの如何にかかわらず、常に、ニューラルネットワークの風量算出の出力は１つであるため、フェイス、バイレベルモードと、フットモードとの間で吹出口モードが切り替わると、日射時には、ステップ的に風量を変化させる必要が生じる。
【０００５】
このことを図１０により具体的に説明すると、図１０の縦軸は車室内へ吹き出す空調風の風量を決定する送風機電圧であり、横軸は車室内の内気温Ｔｒと設定温度Ｔset との偏差ＴＤ（＝Ｔｒ−Ｔset ）である。この偏差ＴＤは、図１０の横軸のＡ領域の中央部付近で０となり、図１０の横軸の右側は偏差ＴＤのプラス側であり、図１０の横軸の左側は偏差ＴＤのマイナス側である。
【０００６】
フットモードでは、偏差ＴＤが０近傍にある定常運転域Ａにて、日射の有無にかかわらず、送風機電圧を最低電圧Ｅ2 としているが、フェイスモードまたはバイレベルモードでは、日射によって送風機電圧をＥ2 からＥ4 まで高める。この送風機電圧の変化分ΔＥは、モード切替に伴うステップ的変化（Ｂ部）であり、連続性がないので、ニューラルネットワークにおける学習を困難にしている。
【０００７】
また、上記従来装置では、車室内の内気温と外気温と設定温度と日射量とをニューラルネットワークの入力としており、入力数が多い（４つ）ので、ニューラルネットワークの結合係数の学習を収束させるためにはニューラルネットワークの中間階層数、ひいては結合係数の数を増加する必要があり、このことがニューラルネットワークの演算時間の増大を招く。
【０００８】
本発明は上記点に鑑みて案出されたもので、ニューラルネットワークを用いて風量算出を行うものにおいて、ニューラルネットワークの学習が容易な空調装置を提供することを目的とする。
また、本発明は、入力数を減少して、ニューラルネットワークの風量算出の演算時間を減少することを他の目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、請求項１に記載の発明では、空気通路（２、２ｂ、２ｃ）のフェイス吹出口（９ａ〜９ｄ）から空調風を室内使用者の上半身側へ吹き出すフェイスモードと、空気通路（２、２ｂ、２ｃ）のフット吹出口（８ａ、８ｂ）から空調風を室内使用者の足元側へ吹き出すフットモードとを少なくとも設定する空調装置において、
空気通路（２、２ｂ、２ｃ）に送風される空調風の風量を算出する風量算出部（３３、３３ａ、３３ｂ）をニューラルネットワーク（１００）により構成するとともに、このニューラルネットワーク（１００）に、少なくとも、温度設定手段（２１、２１ａ、２１ｂ）による設定温度、室内の温度、室外の温度、および日射量を含む信号を入力し、
風量算出部（３３、３３ａ、３３ｂ）は、単一のニューラルネットワーク（１００）により、フェイスモード時の風量、およびフットモード時の風量を独立に算出し、
前記両風量のうち、フェイスおよびフットの各モードの設定に応じたいずれか一方を最終的な風量として選択する風量選択部（３４、３４ａ、３４ｂ）を備えることを特徴としている。
【００１０】
これによると、フェイス時の風量とフットモード時の風量とを常時、それぞれ独立に算出することにより、フェイス時の風量は日射量に応じて連続的に変化させることができる。
従って、風量の算出に際しては、出力をステップ的に変化させる必要がないので、ニューラルネットワーク（１００）における結合係数を求めるための学習が容易となる。
【００１１】
また、フェイスモード時の風量およびフットモード時の風量をそれぞれ独立のニューラルネットワークで算出する場合には、風量算出のために、２つのニューラルネットワークを設定する必要が生じ、これに伴って、コンピュータ内の記憶部の必要容量が大幅に増大するが、本発明によれば、単一のニューラルネットワーク（１００）で、上記の両風量を算出しているから、コンピュータ内の記憶部の容量の増大もない。
【００１２】
また、請求項２に記載の発明では、フェイスモードおよびフットモードの他に、フェイス吹出口（９ａ〜９ｄ）とフット吹出口（８ａ、８ｂ）の両方から同時に空調風を室内へ吹き出すバイレベルモードが設定可能になっており、バイレベルモードにおける風量の制御特性を、フェイスモードにおける風量の制御特性と同一にしたことを特徴としている。
【００１３】
これによると、バイレベルモードにおいても、日射量による風量増加の制御をフェイスモードと同様に良好に行うことができる。
また、請求項３に記載の発明では、請求項１または２に記載の空調装置において、フェイスモード時において、送風機（３）始動時に室内の温度に関連する情報が高温側から低温側へ移行するにつれて、送風機（３）始動時の風量を大風量域から小風量域に向かって変化させるとともに、
室外の温度および日射量に基づく冷房熱負荷が大きいときは、送風機（３）始動後に風量が最大状態から小風量域に向かって低下し始める点を、室内の温度に関連する情報の高温側に設定し、
室外の温度および日射量に基づく冷房熱負荷が小さいときは、送風機（３）始動後に風量が最大状態から小風量域に向かって低下し始める点を、室内の温度に関連する情報の低温側に設定することを特徴としている。
【００１４】
上記の室内の温度に関連する情報として、室内の温度それ自体の他に、室内の温度と設定温度との偏差、さらには、空調装置の温度制御のために算出される目標吹出温度等をも使用することができ、要は、室内の温度の変化に関連して変化する情報であればよい。
但し、目標吹出温度は冷房時には、室内の温度が高いとき程、低温となり、室内の温度の低下に伴って上昇するので、目標吹出温度を用いる場合は、冷房熱負荷が大きいときは送風機（３）始動後に風量が最大状態から小風量域に向かって低下し始める点を、目標吹出温度の低温側に設定し、一方、冷房熱負荷が小さいときは、送風機（３）始動後に風量が最大状態から小風量域に向かって低下し始める点を、目標吹出温度の高温側に設定することになる。従って、室内の温度に関連する情報の高温側、低温側とは、室内温度の変化に置換して考えたときに該当するすべての情報変化を意味する。
【００１５】
ところで、フェイスモード時に室外の温度および日射量に基づく冷房熱負荷が大きいときは、室内温度の低下に時間がかかる。従って、室内の温度に関連する情報の所定値（固定値）において、常に、送風機（３）始動後に風量が最大状態から小風量域に向かって低下するように設定したときは、風量が最大状態にある期間が長くなりすぎ、過剰な冷風感により使用者に対して不快感を与える。
【００１６】
これに対し、請求項３に記載の発明によると、室外の温度および日射量に基づく冷房熱負荷の大小に応じて、送風機（３）始動後に風量が最大状態から小風量域に向かって低下し始める点を、室内の温度に関連する情報に対して可変し、冷房熱負荷が大きいときは、冷房熱負荷が小さいときよりも、室内の温度に関連する情報の高温側で、風量が最大状態から小風量域に向かって低下し始めるようにしているから、冷房熱負荷が大きいときは冷房熱負荷が小さいときよりも早めに風量を最大状態から小風量域に向かって低下させることができる。
【００１７】
その結果、長期間、使用者に過剰な冷風を吹き当てるという現象を未然に防止でき、冷房始動時における風量を適切に自動制御できる。
【００１８】
また、請求項４記載の発明のように、室内の温度と設定温度との偏差を予め算出しておき、この偏差をニューラルネットワーク（１００）に入力するようにすれば、室内の温度と設定温度の両方を入力する場合に比して、入力数を１つ減らすことができる。そして、この入力数の減少により、ニューラルネットワーク（１００）の中間層の階層数を減らすことができ、これにより、ニューラルネットワークの結合係数の数を大幅に減少でき、ニューラルネットワークの学習時間を大幅に短縮できる。
【００１９】
さらに、請求項５記載の発明は、請求項１ないし４のいずれか１つに記載の空調装置を用いた車両用空調装置であって、フット吹出口（８ａ、８ｂ）は車室内乗員の足元側に空気を吹き出す吹出口であり、また、フェイス吹出口（９ａ〜９ｄ）は車室内乗員の上半身側に空気を吹き出す吹出口であり、環境条件が広範に変化する車両用空調装置において、風量制御を良好に行うことができる。
【００２０】
また、請求項６記載の発明は、請求項５記載の車両用空調装置において、空気通路として、車室内の運転席側空調ゾーンと車室内の助手席側空調ゾーンにそれぞれ対応して運転席側および助手席側空気通路（２ｂ、２ｃ）を設け、
この運転席側および助手席側空気通路（２ｂ、２ｃ）にはそれぞれ独立に操作可能な運転席側および助手席側の温度調節手段（６１、６２）を備え、
さらに、フェイス吹出口（９ａ〜９ｄ）とフット吹出口（９ａ〜９ｄ）を運転席側および助手席側空気通路（２ｂ、２ｃ）にそれぞれ独立に設け、
運転席側および助手席側空気通路（２ｂ、２ｃ）から吹き出す空調風により各空調ゾーンの温度を独立に調節することを特徴としている。
【００２１】
このような運転席側および助手席側の独立温度制御方式のものにおいても、風量制御を良好に行うことができる。
なお、上記各手段に付した括弧内の符号は、後述する実施形態記載の具体的手段との対応関係を示すものである。
【００２２】
【発明の実施の形態】
以下、本発明を図に示す実施形態について説明する。
（第１実施形態）
図１は第１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要を示すもので、車両用空調装置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、このドア１により外気と内気がエアダクト２内に切替導入される。
【００２３】
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。
【００２４】
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出すためのデフロスタ吹出口１０が設けられている。
【００２５】
また、エアダクト２の最下流側には、上記吹出口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１１〜１３が設けられている。これらのドア１１〜１３の開閉状態を切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。
【００２６】
次に、上記した空調用機器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の作動は空調用電子制御装置（以下、ＥＣＵという）１９の出力により制御される。また、送風機３のモータ３ａも、ＥＣＵ１９の出力によりモータ制御回路（モータ印加電圧制御回路）２０を介して制御される。
【００２７】
送風機３の送風量は、モータ制御回路２０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。ＥＣＵ１９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。ＥＣＵ１９の入力として、車室内の設定温度Ｔset を設定する温度設定器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２７に設けられ、手動操作される温度設定手段である。
【００２８】
また、温度情報検出手段として、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。
【００２９】
ＥＣＵ１９内のマイクロコンピュータにより実行される制御機能は、概略的には、図２に示すように区分することができ、仮の目標吹出温度ＴＡＯＢを算出する仮目標温度算出部２８は、図５に示すニューラルネットワーク２００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、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２００により仮の目標吹き出し温度ＴＡＯＢを算出する。
【００３０】
また、日射補正量ＴＡＯＳを算出する日射補正量算出部２９は、図６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、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３００により日射補正量ＴＡＯＳを算出する。
そして、目標温度算出部３０は、仮目標温度算出部２８および日射補正量算出部２９の出力に基づいて、最終的に目標吹出温度ＴＡＯを算出するものである。さらに、エアミックスドア開度算出部３１は目標温度算出部３０の出力ＴＡＯに基づいて、エアミックスドア開度ＳＷを算出するものである。
【００３１】
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３２は、図７に示すニューラルネットワーク４００により構成されるもので、目標温度算出部３０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４００により吹出口モード信号ＴＭＯＤＥを算出するものである。
【００３２】
また、風量算出部３３は、図３に示すニューラルネットワーク１００により構成されるもので、温度設定信号Ｔset と内気温センサ信号Ｔｒとの偏差ＴＤ（Ｔｒ−Ｔset ）、日射センサ信号Ｔｓ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により風量を決定する送風機電圧を算出するものである。より具体的には、風量算出部３３はフェイス・バイレベルモード時の送風機電圧レベルＴＢＬＯ1 とフットモード時の送風機電圧レベルＴＢＬＯ2 とをそれぞれ独立に算出するもので、風量選択部３４は、吹出口モードに応じて、送風機電圧レベルＴＢＬＯ1 またはＴＢＬＯ2 のいずれかを送風機電圧レベルＴＢＬＯとして選択する。
【００３３】
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１００〜４００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を例にとって説明する。ニューラルネットワークは、ある入力信号（図３の例では、ＴＤ、Ｔｓ、Ｔａｍ）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内に設けられた入力層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（シプナス荷重）１０６を修正するという誤差逆伝播学習機能（バックプロパーゲーション機能）を備えた階層構造のネットワークである。
【００３４】
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（シプナス荷重）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。
【００３５】
階層構造のニューラルネットワーク１００において、同一層のニューロン１０５間では結合がなく、前後の各層のニューロン１０５でのみ結合されており、そして、各層のニューロン１０５間の結合係数１０６は、それぞれの結合の重み（強さ）の程度を表すものであって、結合の重みが大きいほど、前側の層のニューロン１０５の信号が振幅の大きい信号となって、後側の層のニューロン１０５に伝達される。
【００３６】
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、出力変換部１０８ａ、１０８ｂ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。
【００３７】
ところで、図３に示す風量算出のニューラルネットワーク１００では、出力層１０４に備えられるニューロンとして、特に、２つの出力ニューロン１０５ａ、１０５ｂを設け、２つの出力変換部１０８ａ、１０８ｂを介して、フェイス・バイレベルモード時の送風機電圧レベルＴＢＬＯ1 とフットモード時の送風機電圧レベルＴＢＬＯ2 とをそれぞれ独立に出力するようにしてある。
【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、送風機電圧レベル）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、ＥＣＵ１９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図３のニューラルネットワーク１００による学習を行って、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ＥＣＵ１９内の各算出部のニューラルネットワーク１００、２００、３００、４００に対応する記憶部（ＲＯＭ）に記憶させておく。
【００３９】
従って、車両搭載状態では、ＥＣＵ１９内の各算出部のニューラルネットワーク１００〜４００における各層のニューロン１０５間の結合係数１０６は、予め設定された所定値となっている。
そして、車両搭載状態では、ＥＣＵ１９内の各算出部のニューラルネットワーク１００は、図４に示すように入力に対する出力を計算する。すなわち、各ニューロン１０５では、入力信号０1 〜Ｏn のそれぞれに、対応する結合係数１０６（Ｗ1 〜Ｗn ）を掛け合わせ、その値をシグモイド関数と呼ばれる関数に適用して出力を計算する。その計算結果を後続のニューロンの入力として出力する。これを繰り返すことで最終的な出力を得る。
【００４０】
車両搭載状態のＥＣＵ１９内の各算出部のニューラルネットワーク１００では、入力信号０1 〜Ｏn の広範な変化に対して、その変化にそれぞれ対応して所望の出力値（教師信号）が得られるようにする結合係数１０６（Ｗ1 〜Ｗn ）が予め設定してあるので、結合係数修正のための学習は通常、不要であり、図４に示す計算を行うのみでよい。
【００４１】
従って、図３に示す、風量算出部３３のニューラルネットワーク１００においては、入力信号（ＴＤ、Ｔｓ、Ｔａｍ）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）を送風機電圧信号ＴＢＬＯ1 、ＴＢＬＯ2 として算出し、出力する。
また、図５に示す、仮目標温度算出部２８のニューラルネットワーク２００においては、入力信号（Ｔset 、Ｔｒ、Ｔａｍ）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として算出し、出力する。
【００４２】
また、図６に示す、日射補正量算出部２９のニューラルネットワーク３００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）を日射補正量ＴＡＯＳとして算出し、出力する。
また、図７に示す、吹出口モードニューラルネットワーク４００においては、入力信号（ＴＡＯ、Ｔｓ、Ｔａｍ、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として算出し、出力する。
【００４３】
そして、目標温度算出部３０では、下記の数式１によって最終的な目標吹出温度ＴＡＯを算出する
【００４４】
【数１】
ＴＡＯ＝ＴＡＯＢ−ＴＡＯＳ
次に、エアミックスドア開度算出部３１では、目標温度算出部２９の出力ＴＡＯ、エバポレータ４の温度Ｔｅ、およびヒータコア５の温水温度Ｔｗに基づいて、下記の数式２により、エアミックスドア開度ＳＷを算出する。
【００４５】
【数２】
ＳＷ（％）＝（ＴＡＯ−Ｔｅ）／（Ｔｗ−Ｔｅ）＊１００
次に、本実施形態による制御例を図８のフローチャートに沿って説明する。図８の制御ルーチンは、空調装置の始動を行う操作スイッチ信号によりスタートし、ステップ５１０で空調用ＥＣＵ１９をリセットし、ステップ５２０で内気温Ｔｒ、外気温Ｔａｍ等の各種センサ２２〜２６の信号および温度設定器２１の信号を読み込む。
【００４６】
次に、ステップ５３０で、図５に示す仮目標温度ニューラルネットワーク２００を用いて、仮目標温度ＴＡＯＢを算出する。従って、ステップ５３０が図２の仮目標温度算出部２８に相当する。
次に、ステップ５４０で、図６に示す日射補正量ニューラルネットワーク３００を用いて、日射補正量ＴＡＯＳを算出する。従って、ステップ５４０が図２の日射補正量算出部２９に相当する。
【００４７】
次に、ステップ５５０で、前述した数式１によって最終的な目標吹出温度ＴＡＯを算出する。従って、ステップ５５０が図２の目標温度算出部３０に相当する。
次に、ステップ５６０では、前述した数式２によってエアミックスドア開度ＳＷを算出する。従って、ステップ５６０が図２のエアミックスドア開度算出部３１に相当する。
【００４８】
次に、ステップ５７０では、図７に示す吹出口モードニューラルネットワーク４００を用いて、吹出口モード信号ＴＭＯＤＥを算出する。従って、ステップ５７０が図２の吹出口モード算出部３２に相当する。なお、ステップ５７０における、吹出口モード信号ＴＭＯＤＥの出力値は、目標吹出温度ＴＡＯが低温側から高温側へ移行するにつれて増大する特性を持っている。そして、吹出口モードニューラルネットワーク４００の出力値ＴＭＯＤＥに基づいて図９に示すようにフェイス（ＦＡＣＥ）、バイレベル（Ｂ／Ｌ）、フット（ＦＯＯＴ）の各モードを決定する。
【００４９】
次に、ステップ５８０では、図３に示す風量算出ニューラルネットワーク１００を用いて、フェイス・バイレベルモード時の送風機電圧レベルＴＢＬＯ1 とフットモード時の送風機電圧レベルＴＢＬＯ2 とをそれぞれ独立に算出する。従って、ステップ５８０が図２の風量算出部３３に相当する。
次に、ステップ５９０では、ステップ５７０で算出された吹出口モード信号ＴＭＯＤＥに応じて、送風機電圧レベルをＴＢＬＯ1 またはＴＢＬＯ2 のいずれかに選択する。従って、ステップ５９０が図２の風量選択部３４に相当する。
【００５０】
次に、ステップ６００〜６２０では、先で求めた目標値と一致するよう各々のアクチュエータ（図１のモータ１４〜１８）および送風機モータ印加電圧制御回路２０を駆動、制御する。
次に、本実施形態によるニューラルネットワーク１００を用いて風量を算出することによる特徴を具体的に説明する。
【００５１】
図１０は前述した、風量を決定する送風機電圧レベルと、温度設定信号Ｔset と内気温センサ信号Ｔｒとの偏差ＴＤ（Ｔｒ−Ｔset ）との関係を示す図であり、横軸の偏差ＴＤの代わりに内気温センサ信号Ｔｒをそのまま用いてもよい。
内気温Ｔｒを用いる場合は、横軸の右側が内気温Ｔｒの高温側となり、横軸の左側が内気温Ｔｒの低温側となるだけである。
【００５２】
冬期の暖房時にフットモードが選択されると、暖房始動時には図１０の送風機電圧＝Ｅ1 で送風機３が始動し、その後、内気温が上昇してＴＤ＝Ｔ1 になると送風機電圧がＥ1 より低下し始め、そして、内気温がさらに上昇してＴＤ＝Ｔ2 となり、内気温が設定温度Ｔset に接近すると、定常運転域Ａとなり、送風機電圧が最低電圧Ｅ2 となる。
【００５３】
一方、夏期の冷房時にはフェイスモードが選択されて、冷房始動時には送風機電圧＝最大電圧Ｅ3 （Ｅ3 ＞Ｅ1 ）で送風機３が始動した後、内気温が低下してＴＤ＝Ｔ3 になると送風機電圧がＥ3 より低下し始め、そして、内気温がさらに低下してＴＤ＝Ｔ4 となり、内気温が設定温度Ｔset に接近すると、定常運転域Ａとなり、送風機電圧が電圧Ｅ4 に低下する。
【００５４】
ここで、電圧Ｅ4 は日射による風量アップを行うため、フットモード時の送風機電圧Ｅ2 より高い電圧であり、この電圧Ｅ4 とＥ2 の差分ΔＥだけ車室内への吹出風の風量が増大し、フェイスモードの日射時の冷風感を増大させることができる。図１０において、フェイスモード時の送風機電圧特性は、Ｅ3 →Ｅ4 →Ｅ1 の変化を示す特性となり、前述した送風機電圧レベルＴＢＬＯ1 で決定される。春秋の中間シーズン等で用いられるバイレベルモードの送風機電圧特性はフェイスモード時と同じであり、日射時の冷風感を増大させる特性になっている。
【００５５】
なお、電圧Ｅ4 とＥ2 の差分ΔＥは日射量Ｔｓの大きさに応じて連続的に変化する。従って、日射量Ｔｓ＝０のときは、フェイスモードまたはバイレベルモード時においても、定常運転域Ａでは送風機電圧がＥ2 のレベルまで低下し、フットモード時と同一電圧となる。
また、フットモード時の送風機電圧特性は、日射の有無にかかわらず、偏差ＴＤに対してＥ1 →Ｅ2 →Ｅ3 の変化を示す特性となり、前述した送風機電圧レベルＴＢＬＯ2 で決定される。
【００５６】
ところで、定常運転域Ａにおいて、日射があるときに、吹出口モードがフェイスモードまたはバイレベルモードと、フットモード時との間で切り替わると、送風機電圧をＥ4 とＥ2 との間でステップ的に変化させる必要があるが、本第１実施形態によると、上述のごとく、ステップ５８０にて、風量算出ニューラルネットワーク１００を用いて、フェイス・バイレベルモード時の送風機電圧レベルＴＢＬＯ1 とフットモード時の送風機電圧レベルＴＢＬＯ2 とを常時、それぞれ独立に算出しているから、フェイス・バイレベルモード時の送風機電圧レベルＴＢＬＯ1 の出力は日射量Ｔｓに応じて連続的に変化させることができる。
【００５７】
従って、送風機電圧レベルＴＢＬＯ1 の演算に際しては、出力をステップ的に変化させる必要がないので、ニューラルネットワーク１００における結合係数１０６を求めるための学習が容易となる。
また、本第１実施形態によるもう１つの特徴点は、温度設定信号Ｔset と内気温センサ信号Ｔｒとの偏差ＴＤ（Ｔｒ−Ｔset ）を予め求めておき、この偏差ＴＤを風量算出ニューラルネットワーク１００に入力しているから、Ｔset とＴｒの両方を入力する場合に比して、入力数を１つ減らすことができる。
【００５８】
なお、温度設定信号Ｔset と内気温センサ信号Ｔｒの両方を入力するのは、空調装置始動直後の過渡期（内気温が設定温度に向かって変化している過程）にあるか、あるいは内気温が設定温度近傍にある定常運転域にあるかを判定するためであって、内気温と設定温度との偏差ＴＤが０に近づく程、定常運転域であると判定することができるから、偏差ＴＤの入力により過渡期か定常運転域かの判定をすることができる。
【００５９】
そして、入力数を１つ減らすことにより、ニューラルネットワーク１００の中間層の階層数を減らすことができ、結合係数１０６を約２５％程度減少でき、結合係数１０６を求めるための学習時間を大幅に短縮できる。
もちろん、入力数の増加が許容される条件下にある場合は、偏差ＴＤでなく、温度設定信号Ｔset と内気温センサ信号Ｔｒの両者をそのまま、風量算出ニューラルネットワーク１００に入力してもよい。
【００６０】
また、本第１実施形態のごとく１つのニューラルネットワーク１００で、２つの送風機電圧レベルＴＢＬＯ1 、ＴＢＬＯ2 を算出するという手法を採用せずに、２つの送風機電圧レベルＴＢＬＯ1 、ＴＢＬＯ2 をそれぞれ独立のニューラルネットワークで算出する場合には、車載のＥＣＵ１９内にそれぞれ独立のニューラルネットワークを設定する必要が生じ、これに伴って、ＥＣＵ１９の記憶部の必要容量が大幅に増大するが、本第１実施形態によると、このような記憶部容量の増大もない。
【００６１】
さらに、本第１実施形態による別の特徴点について述べると、本発明者らは、夏期の空調装置始動直後の過渡期（いわゆるクールダウン時）における風量制御について、種々実験検討したところ、図１０における、送風機電圧がＥ3 から低下し始める点（ＴＤ＝Ｔ3 ）については、空調装置始動時の熱負荷条件に応じて変更した方が乗員に対する空調フィーリングをより一層改善できることが分かった。
【００６２】
以下、この点を図１１〜図１４により説明すると、各図はいずれも、縦軸を送風機電圧（Ｖ）とし、横軸を偏差ＴＤ（°Ｃ）とした目標送風機電圧（風量）特性を示すものであって、この目標送風機電圧（風量）特性は複数人のモニターの快適と感じる風量特性の平均から求めたものである。
図１１は空調始動時の熱負荷条件として、外気温Ｔａｍ＝２０°Ｃ、日射量Ｔｓ＝１０００Ｗ／ｍ2 、初期内気温Ｔｒ＝５０°Ｃ、設定温度Ｔset ＝２５°Ｃであり、図１１〜図１４の中で最も空調始動時の外気温Ｔａｍと日射量Ｔｓに基づく冷房熱負荷が大きい場合の実験結果である。
【００６３】
このように、空調始動時の冷房熱負荷が大きい場合には、空調始動後の偏差ＴＤの減少に時間がかかるので、送風機電圧（風量）の最大状態（図１０の例では１３．３Ｖ）が長時間継続されることになる。このことは、フェイスモードによるフェイス吹出口９ａ〜９ｄからの冷風が乗員の顔部に強く当たる状態が長時間継続されることになって、冷風感の過剰により不快感を引き起こす。
【００６４】
そこで、この点に鑑みて、図１１のごとく空調始動時の冷房熱負荷が大きい場合には、送風機電圧（風量）が低下し始める時点が早まるように、送風機電圧（風量）が低下し始める偏差ＴＤを大きくしている。すなわち、図１１の特性では、偏差ＴＤ＝１２°Ｃの時点で送風機電圧（風量）の低下を開始させている。
次に、図１２は空調始動時の熱負荷条件として、外気温Ｔａｍ＝２０°Ｃ、日射量Ｔｓ＝５００Ｗ／ｍ2 、初期内気温Ｔｒ＝４０°Ｃ、設定温度Ｔset ＝２５°Ｃであり、空調始動時の熱負荷が中程度の場合である。これに伴って、図１２の特性では、偏差ＴＤ＝９．５°Ｃの時点で送風機電圧（風量）の低下を開始させている。
【００６５】
次に、図１３は空調始動時の熱負荷条件として、外気温Ｔａｍ＝１０°Ｃ、日射量Ｔｓ＝１０００Ｗ／ｍ2 、初期内気温Ｔｒ＝４０°Ｃ、設定温度Ｔset ＝２５°Ｃであり、図１３も図１２と同様に空調始動時の熱負荷が中程度である。これに伴って、図１３の特性では、偏差ＴＤ＝１０°Ｃの時点で送風機電圧（風量）の低下を開始させている。
【００６６】
次に、図１４は空調始動時の熱負荷条件として、外気温Ｔａｍ＝１０°Ｃ、日射量Ｔｓ＝５００Ｗ／ｍ2 、初期内気温Ｔｒ＝４０°Ｃ、設定温度Ｔset ＝２５°Ｃであり、空調始動時の熱負荷が最も小さい場合である。これに伴って、図１４の特性では、偏差ＴＤ＝７．５°Ｃの時点で送風機電圧（風量）の低下を開始させている。
【００６７】
以上のように、空調始動時の冷房熱負荷が大きい場合から小さくなるにつれて、クールダウン時における送風機電圧（風量）の低下開始時点の偏差ＴＤを順次小さくしていくことにより、クールダウン時の送風機電圧（風量）が最大状態にある継続時間を過不足なく適切な時間に設定でき、クールダウン時のフィーリングを改善できる。
【００６８】
なお、図１１〜図１４では、偏差ＴＤと関係付けて風量の制御特性を定めているが、偏差ＴＤの代わりに、目標吹出温度ＴＡＯ、内気温Ｔｒ等を用いて、風量の制御特性を定めるようにしてもよい。偏差ＴＤも目標吹出温度ＴＡＯも、クールダウン時の内気温Ｔｒの変化に応じて変化するものであり、要は内気温Ｔｒの変化に応じて変化する情報であれば、何でもよい。
【００６９】
また、図１１〜図１４はフェイスモードにおけるクールダウン時の風量制御特性について述べたが、夏期の高熱負荷条件時に乗員の好みからバイレベルモードが強制的にマニュアル設定される場合があり、この高熱負荷条件時のバイレベルモード時に図１１〜図１４に示す風量制御を適用してもよい。
ところで、ニューラルネットワークの特徴として、ある入力信号を与えたときに、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内部の各層間の結合係数（シプナス荷重）１０６を自動修正するという学習機能を備えているから、特定の入力条件での教師データを変更して、高速演算装置を用いて結合係数（シプナス荷重）１０６の自動修正を予め行っておくことにより、特定の入力条件に対応する出力を所望の値に変更することができる。しかも、特定の入力条件での出力（教師データ）の変更を行っても、他の入力条件では、所望の出力値（教師データ）が維持されるように、結合係数１０６全体の自動修正を行うから、特定の入力条件での出力変更が他の入力条件における出力に影響を与えない。その結果、車両環境条件の変化に伴う広範な入力条件の変化に対して、所望の風量制御特性を得ることが容易に達成される。
【００７０】
（第２実施形態）
上記した第１実施形態では、図１に示すようにエアダクト２内に、各吹出口８ａ、８ｂ、９ａ〜９ｄ、１０に向かって１つの空気通路を形成し、温度調節手段として１つのエアミックスドア６を配置する車両用空調装置について説明したが、第２実施形態では、図１５に示すように、車室内の運転席側空調ゾーンと助手席側空調ゾーンの温度を独立制御するようにした左右独立温度制御方式の車両用空調装置に本発明を適用している。
【００７１】
第２実施形態では、エアダクト２内に、ヒータコア５の部位から下流側に向かって仕切壁２ａが設置され、この仕切壁２ａによってエアダクト２内の通路が運転席側通路２ｂと助手席側通路２ｃとに区分されている。
運転席側通路２ｂにおいてヒータコア５の上流側部位には運転席側エアミックスドア６１が設けられており、運転席側通路２ｂにおいてヒータコア５を通過する温風の風量とヒータコア５をバイパスして流れる冷風の風量との割合をドア６１により調整する。また、助手席側通路２ｃにおいてヒータコア５の上流側部位には助手席側エアミックスドア６２が設けられており、助手席側通路２ｃにおいてヒータコア５を通過する温風の風量とヒータコア５をバイパス流れる冷風の風量との割合をドア６２により調整する。
【００７２】
運転席側通路２ｂの最下流側には運転席側のフット吹出口８ａとフェイス吹出口９ａ、９ｂが設けられ、また、助手席側通路２ｃの最下流側には、助手席側のフット吹出口８ｂとフェイス吹出口９ｃ、９ｄが設けられている。そして、運転席側のフット吹出口８ａとフェイス吹出口９ａ、９ｂを選択的に開閉するための吹出口切替ドア１１ａ、１２ａが設けられ、また、助手席側のフット吹出口８ｂとフェイス吹出口９ｃ、９ｄを選択的に開閉するための吹出口切替ドア１１ｂ、１２ｂが設けられている。なお、デフロスタ吹出口１０およびその吹出口切替用ドア１３は第１実施形態と同じである。
【００７３】
上記した両エアミックスドア６１、６２は、それぞれ独立のサーボモータ１５、１５ａにより駆動され、また、運転席側の吹出口切替ドア１１ａ、１２ａと助手席側の吹出口切替ドア１１ｂ、１２ｂは、それぞれ独立のサーボモータ１６０、１７０により駆動される。そして、吹出口切替ドア１１ａ、１２ａ、１１ｂ、１２ｂの開閉状態を切替えることによって、フットモード、バイレベルモード、フェイスモードなどの所定の吹出口モードを各通路２ｂ、２ｃごとに独立して設定し得る。
【００７４】
また、ＥＣＵ１９の入力として、運転席側通路２ｂに対応された運転席側空調ゾーンの設定温度Ｔset(Dr) を設定する運転席側温度設定器（第１の温度設定手段）２１ａと、助手席側通路２ｃに対応された助手席側空調ゾーンの設定温度Ｔset(Pa) を設定する助手席側温度設定器（第２の温度設定手段）２１ｂが空調操作パネル２７に独立に設けられている。
【００７５】
また、運転席側空調ゾーンへの日射量ＴｓＤｒを検出する運転席側日射センサ２４ａと、助手席側空調ゾーンへの日射量ＴｓＰａを検出する助手席側日射センサ２４ｂが独立に設けられている。温度情報検出手段としての内気センサ２２、外気センサ２３、エバポレータ温度センサ２５、および水温センサ２６は第１実施形態と同じである。
【００７６】
さらに、ＥＣＵ２３内のマイクロコンピュータにより実行される制御機能は、図１６に示すように、運転席側Ｄｒと助手席側Ｐａとでそれぞれ独立に発揮される。図２の制御機能部に対して添字ａを付したものは運転席側Ｄｒであり、添字ｂを付したものは助手席側Ｐａである。但し、本例では、吹出口モード算出部３２で、運転席側Ｄｒと助手席側Ｐａとで共通の吹出口モード信号ＴＭＯＤＥを算出して、運転席側Ｄｒと助手席側Ｐａとで同一の吹出口モードを設定するようにしている。
【００７７】
風量を決定する送風機電圧ＴＢＬＯについては次のごとく算出する。すなわち、風量算出部３３ａで運転席側のフェイス・バイレベルモード時の送風機電圧レベルＴＢＬＯ(Dr)1 とフットモード時の送風機電圧レベルＴＢＬＯ(Dr)2 を算出し、また、風量算出部３３ｂで助手席側のフェイス・バイレベルモード時の送風機電圧レベルＴＢＬＯ(Pa)1 とフットモード時の送風機電圧レベルＴＢＬＯ(Pa)2 とを算出する。その後に、風量選択部３４ａにて、吹出口モードに応じて、送風機電圧レベルＴＢＬＯ(Dr)1 またはＴＢＬＯ(Dr)2 のいずれかを送風機電圧レベルＴＢＬＯ(Dr)として選択し、風量選択部３４ｂにて、吹出口モードに応じて、送風機電圧レベルＴＢＬＯ(Pa)1 またはＴＢＬＯ(Pa)2 のいずれかをを送風機電圧レベルＴＢＬＯ(Pa)として選択する。最後に、風量決定部３５にて、運転席側の送風機電圧レベルＴＢＬＯ(Dr)と助手席側の送風機電圧レベルＴＢＬＯ(Pa)との平均値（ＴＢＬＯ(Dr)＋ＴＢＬＯ(Pa)）／２を算出して、これを最終的な送風機電圧ＴＢＬＯとしている。
【００７８】
なお、運転席側の風量算出部３３ａおよび助手席側の風量算出部３３ｂを構成するニューラルネットワーク１００では図１７に示すように、内気温と設定温度との偏差および日射量として、それぞれ運転席側Ｄｒまたは助手席側Ｐａの偏差ＴＤｉおよび日射量Ｔｓｉを入力すればよい。
また、運転席側仮目標温度算出部２８ａおよび助手席側の仮目標温度算出部２８ｂを構成するニューラルネットワーク２００では、図１８に示すように、設定温度Ｔset の入力として、運転席側空調ゾーンの設定温度Ｔset(Dr) または助手席側空調ゾーンの設定温度Ｔset(Pa) を入力するとともに、この両設定温度Ｔset(Dr) 、Ｔset(Pa) の差（ΔＴset ）を入力として追加する。この設定温度差ΔＴset を入力として追加するのは、運転席側空調ゾーンと助手席側空調ゾーン間の温度干渉による各ゾーンの温度ずれを抑制するためである。
【００７９】
また、運転席側日射補正量算出部２９ａおよび助手席側の日射補正量算出部２９ｂを構成するニューラルネットワーク３００では、図１９に示すように、設定温度の入力として、運転席側空調ゾーンの設定温度Ｔset(Dr) または助手席側空調ゾーンの設定温度Ｔset(Pa) を入力するとともに、日射量として運転席側日射量ＴｓDrまたは助手席側日射量ＴｓPaを入力する。
【００８０】
また、吹出口モード算出部３２を構成するニューラルネットワーク４００では、図２０に示すように、運転席側目標吹出温度ＴＡＯ(Dr)と助手席側目標吹出温度ＴＡＯ(Pa)との平均値ＴＡＯＸ、運転席側日射量ＴｓDrと助手席側日射量ＴｓPaとの平均値ＴｓＸを入力して、吹出口モード信号ＴＭＯＤＥを算出すればよい。
【００８１】
なお、第５実施形態のごとき左右独立温度制御方式の車両用空調装置において、吹出口モードを運転席側と助手席側とで同一にせず、独立制御する場合もある。この場合は、吹出口モード算出部３２を運転席側吹出口モード算出部と助手席側吹出口モード算出部とに分割し、そして、この両吹出口モード算出部を構成するニューラルネットワーク４００では、図２１に示すように、目標吹出温度ＴＡＯとして、運転席側目標吹出温度ＴＡＯ(Dr)、または助手席側目標吹出温度ＴＡＯ(Pa)を入力するとともに、日射量Ｔｓとして、運転席側日射量ＴｓDr、または、助手席側日射量ＴｓPaを入力して、運転席側の吹出口モード信号ＴＭＯＤＥ(Dr)、または助手席側の吹出口モード信号ＴＭＯＤＥ(Pa)をそれぞれ独立に算出すればよい。
【００８２】
このように、吹出口モードを運転席側と助手席側で独立制御する場合においても、図１６の風量選択部３４ａ、３４ｂにおいて、それぞれ、運転席側と助手席側の吹出口モードに応じた送風機電圧ＴＢＬＯ(Dr)、ＴＢＬＯ(Pa)を選択し、風量決定部３５にて、運転席側の送風機電圧レベルＴＢＬＯ(Dr)と助手席側の送風機電圧レベルＴＢＬＯ(Pa)との平均値を算出して、これを最終的な送風機電圧ＴＢＬＯとする。
【００８３】
（他の実施形態）
▲１▼上述の各実施形態では、仮目標吹出温度、日射補正量及び吹出口モードをそれぞれニューラルネットワーク２００、３００、４００により算出する場合について説明したが、これらの仮目標吹出温度、日射補正量及び風量の算出には、ニューラルネットワークを使用せずに、周知の手法により算出するようにしてもよい。
【００８４】
▲２▼ニューラルネットワークにおける学習は、バックプロパーゲーション法によらず、準ニュートン法等の他の方法でもよい。
▲３▼上述の実施形態では、温度調整手段として、冷風と温風の風量割合を調整するエアミックスドア６、６１、６２を設ける場合について説明したが、温度調整手段としてエアミックスドア６、６１、６２の代わりに、ヒータコア５に流入する温水の流量もしくは温度を制御する温水弁を使用してもよい。
【００８５】
▲４▼上述の第２実施形態による左右独立温度制御方式の車両用空調装置において、風量決定部３５にて運転席側の送風機電圧レベルＴＢＬＯ(Dr)と助手席側の送風機電圧レベルＴＢＬＯ(Pa)との平均値（ＴＢＬＯ(Dr)＋ＴＢＬＯ(Pa)）／２を算出して、これを最終的な送風機電圧ＴＢＬＯとしているが、運転席側風量と助手席側風量との重み付けを変更して、最終的な送風機電圧ＴＢＬＯを算出するようにしてもよい。
【００８６】
▲５▼上述の第２実施形態による左右独立温度制御方式の車両用空調装置において、送風機３を運転席側と助手席側とで独立に設けるタイプとか、運転席側通路２ｂと助手席側通路２ｃにそれぞれ風量を調整可能な配風手段を配置するタイプに本発明を適用して、運転席側風量と助手席側風量を独立に制御するようにしてもよい。
【００８７】
▲６▼温度偏差の入力ＴＤは、単に、Ｔｒ−Ｔset であってもよいし、ＴｒとＴset を必須の要素とし、これに他の要素を組み合わせて算出するようにしてもよい。
▲７▼空調ゾーンの温度を設定する温度設定器２１、２１ａ、２１ｂとして、温度数字を示していない温感表示のもの（高低温の色分け表示等）であってもよいことは勿論である。
【００８８】
▲８▼上述の第１、第２実施形態では、風量調整の具体的手段として、送風機電圧を変化させて、送風機回転数を変化させる場合について説明したが、送風機モータ３ａに印加するパルス電圧のデューティ比を変化させて、モータ回転数を変化させる、周知のパルス幅変調方式（ＰＷＭ方式）を採用できることはもちろんである。
【００８９】
▲９▼本発明は、車両用空調装置に限定されることなく、種々な用途の空調装置に広く適用可能である。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１実施形態を示す車両用空調装置の全体システムの説明図である。
【図２】図１の空調用電子制御装置における主要機能のブロック説明図である。
【図３】図２の風量算出部のニューラルネットワークの概略構成図である。
【図４】ニューラルネットワークの出力計算方法の説明図である。
【図５】図２の仮目標温度算出部のニューラルネットワークの概略構成図である。
【図６】図２の日射補正量算出部のニューラルネットワークの概略構成図である。
【図７】図２の吹出口モード算出部のニューラルネットワークの概略構成図である。
【図８】本発明の第１実施形態における制御フローチャートである。
【図９】本発明の第１実施形態における吹出口モード算出の特性図である。
【図１０】吹出口モードの切替と送風機電圧（風量）との関係を示す特性図である。
【図１１】夏期冷房時の始動直後における送風機電圧（風量）と温度偏差ＴＤとの特性図である。
【図１２】夏期冷房時の始動直後における送風機電圧（風量）と温度偏差ＴＤとの特性図である。
【図１３】夏期冷房時の始動直後における送風機電圧（風量）と温度偏差ＴＤとの特性図である。
【図１４】夏期冷房時の始動直後における送風機電圧（風量）と温度偏差ＴＤとの特性図である。
【図１５】第２実施形態を示す車両用空調装置の全体システムの説明図である。
【図１６】図１５の空調用電子制御装置における主要機能のブロック説明図である。
【図１７】図１６の風量算出部のニューラルネットワークの概略構成図である。
【図１８】図１６の仮目標温度算出部のニューラルネットワークの概略構成図である。
【図１９】図１６の日射補正量算出部のニューラルネットワークの概略構成図である。
【図２０】図１６の吹出口モード算出部のニューラルネットワークの概略構成図である。
【図２１】図１６の吹出口モード算出部のニューラルネットワークの別の例の概略構成図である。
【符号の説明】
２…エアダクト（空気通路）、２ｂ…運転席側空気通路、
２ｃ…運転席側空気通路、６、６１、６２…温度調節手段、
８ａ、８ｂ、９ａ〜９ｄ…吹出口、２１、２１ａ、２１ｂ…温度設定手段、
２２、２３…温度情報検出手段、２４、２４ａ、２４ｂ…日射量検出手段、
３３、３３ａ、３３ｂ…風量算出部、３４、３４ａ、３４ｂ…風量選択部、
１００〜４００…ニューラルネットワーク。[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to air volume calculation in an automatic control air conditioner, and is particularly suitable as a vehicle air conditioner.
[0002]
[Prior art]
Conventionally, in an automatic control type vehicle air conditioner, as described in Japanese Patent Laid-Open No. Hei 6-195323, an internal air temperature, an external air temperature, a set temperature, and an amount of solar radiation are input and a neural network is used. Therefore, it has been proposed to calculate the air volume.
[0003]
By the way, in a vehicle air conditioner, during steady operation after the inside air temperature reaches the set temperature, when the outlet mode is the face or bi-level mode, the air volume is increased by the amount of solar radiation, and the feeling of cold wind during solar radiation. (Crew's feeling) is improved.
On the other hand, in foot mode, if there is solar radiation, the cabin temperature rises, so there is no need to increase the amount of warm air due to solar radiation. Therefore, in the foot mode, the air volume is not increased by the amount of solar radiation.
[0004]
[Problems to be solved by the invention]
Therefore, the present inventors tried to change the air volume due to solar radiation during steady operation between the face, bi-level mode and foot mode in the conventional device of the above publication, and the following problems occur. I understood that.
That is, in the above-described conventional apparatus, since the output of the air volume calculation of the neural network is always one regardless of the air outlet mode, the air outlet mode is switched between the face mode, the bi-level mode, and the foot mode. When solar radiation, it is necessary to change the air volume step by step.
[0005]
This will be described in detail with reference to FIG. 10. The vertical axis in FIG. 10 is the blower voltage that determines the volume of the conditioned air blown into the vehicle interior, and the horizontal axis is the deviation between the internal temperature Tr in the vehicle interior and the set temperature Tset. TD (= Tr−Tset). The deviation TD is 0 near the center of the A region on the horizontal axis in FIG. 10, the right side of the horizontal axis in FIG. 10 is the plus side of the deviation TD, and the left side of the horizontal axis in FIG. 10 is the minus side of the deviation TD. It is.
[0006]
In the foot mode, the fan voltage is set to the minimum voltage E in the steady operation area A where the deviation TD is near 0 regardless of whether there is solar radiation.2However, in face mode or bi-level mode, the blower voltage is set to E by solar radiation.2To EFourTo increase. This change ΔE in the blower voltage is a step change (B portion) accompanying mode switching and has no continuity, making learning in the neural network difficult.
[0007]
In the above-described conventional apparatus, the inside air temperature, the outside air temperature, the set temperature, and the amount of solar radiation in the passenger compartment are input to the neural network, and the number of inputs is large (four), so that learning of the coupling coefficient of the neural network is converged. Therefore, it is necessary to increase the number of intermediate layers of the neural network, and hence the number of coupling coefficients, which leads to an increase in the operation time of the neural network.
[0008]
The present invention has been devised in view of the above points, and an object of the present invention is to provide an air conditioner that can easily learn a neural network in a case where an air volume is calculated using a neural network.
Another object of the present invention is to reduce the calculation time for calculating the air volume of a neural network by reducing the number of inputs.
[0009]
[Means for Solving the Problems]
  To achieve the above object, according to the first aspect of the present invention, there is provided a face mode in which conditioned air is blown out from the face outlets (9a to 9d) of the air passages (2, 2b, 2c) to the upper body side of the indoor user. In the air conditioner for setting at least the foot mode for blowing the conditioned air from the foot outlet (8a, 8b) of the air passage (2, 2b, 2c) to the feet of the indoor user,
  An air volume calculation unit (33, 33a, 33b) for calculating the air volume of the conditioned air blown into the air passages (2, 2b, 2c) is configured by the neural network (100), and the neural network (100) includes at least , Input a signal including the set temperature by the temperature setting means (21, 21a, 21b), the room temperature, the outdoor temperature, and the amount of solar radiation,
  The air volume calculation unit (33, 33a, 33b)With a single neural network (100), the air volume in the face mode and the air volume in the foot mode are independently calculated.
  According to the setting of each mode of face and foot among the above air volumeTheChoose one as the final airflowProvided with air volume selection unit (34, 34a, 34b)It is characterized by that.
[0010]
According to this, the air volume during the face and the air volume during the foot mode are always calculated independently, so that the air volume during the face can be continuously changed according to the amount of solar radiation.
Therefore, when calculating the air volume, there is no need to change the output stepwise, and learning for obtaining the coupling coefficient in the neural network (100) is facilitated.
[0011]
In addition, when the air volume in the face mode and the air volume in the foot mode are calculated by independent neural networks, it is necessary to set two neural networks for calculating the air volume. However, according to the present invention, since the above-mentioned two air volumes are calculated by a single neural network (100), the capacity of the storage unit in the computer is also increased. Absent.
[0012]
In the invention according to claim 2, in addition to the face mode and the foot mode, the bi-level mode in which the conditioned air is blown into the room simultaneously from both the face air outlets (9a to 9d) and the foot air outlets (8a, 8b). The air volume control characteristic in the bi-level mode is the same as the air volume control characteristic in the face mode.
[0013]
  According to this, even in the bi-level mode, the control of the increase in the air volume by the amount of solar radiation can be performed as well as the face mode.
  In the invention according to claim 3,In the air conditioner according to claim 1 or 2,In the face mode, as the information related to the room temperature at the start of the blower (3) shifts from the high temperature side to the low temperature side, the air volume at the start of the blower (3) is changed from the large air volume range toward the small air volume range. With
  When the cooling heat load based on the outdoor temperature and the amount of solar radiation is large, the point that the air volume starts to decrease from the maximum state to the small air volume area after starting the blower (3) is set to the high temperature side of the information related to the indoor temperature. Set,
  When the cooling heat load based on the outdoor temperature and the amount of solar radiation is small, the point at which the air volume starts to decrease from the maximum state toward the small air volume area after starting the blower (3) is set to the low temperature side of the information related to the indoor temperature. It is characterized by setting.
[0014]
As information related to the indoor temperature, in addition to the indoor temperature itself, a deviation between the indoor temperature and the set temperature, and a target blowout temperature calculated for temperature control of the air conditioner are also included. The information can be used, and any information that changes in relation to a change in the indoor temperature may be used.
However, the target blowing temperature becomes lower as the indoor temperature is higher during cooling, and increases as the indoor temperature decreases. Therefore, when the target blowing temperature is used, the blower (3 ) Set the point where the airflow starts to decrease from the maximum state toward the small airflow after starting, on the low temperature side of the target blowing temperature. On the other hand, when the cooling heat load is small, the airflow is at the maximum after the blower (3) starts Is set to the high temperature side of the target blowing temperature. Therefore, the high temperature side and the low temperature side of the information related to the room temperature mean all information changes corresponding to the change in room temperature.
[0015]
By the way, when the cooling heat load based on the outdoor temperature and the amount of solar radiation is large in the face mode, it takes time to lower the indoor temperature. Therefore, in the predetermined value (fixed value) of the information related to the indoor temperature, when the air volume is always set to decrease from the maximum state to the small air volume region after the blower (3) is started, the air volume is in the maximum state. In some cases, the period becomes too long, and the user feels uncomfortable due to excessive cold wind feeling.
[0016]
On the other hand, according to the invention described in claim 3, the air volume decreases from the maximum state toward the small air volume region after starting the blower (3) according to the magnitude of the cooling heat load based on the outdoor temperature and the amount of solar radiation. The starting point is variable for the information related to the room temperature, and when the cooling heat load is large, the airflow is at its maximum on the high temperature side of the information related to the room temperature than when the cooling heat load is small. Therefore, when the cooling heat load is large, the air volume can be decreased from the maximum state toward the small air volume region earlier than when the cooling heat load is small.
[0017]
  As a result, it is possible to prevent the phenomenon that excessive cold air is blown to the user for a long period of time, and the air volume at the time of cooling start can be appropriately controlled automatically..
[0018]
  Claims4If the deviation between the room temperature and the set temperature is calculated in advance as in the described invention and this deviation is input to the neural network (100), both the room temperature and the set temperature are input. Compared to the case, the number of inputs can be reduced by one. And, by reducing the number of inputs, it is possible to reduce the number of intermediate layers of the neural network (100), thereby greatly reducing the number of coupling coefficients of the neural network and greatly increasing the learning time of the neural network. Can be shortened.
[0019]
  And claims5The invention described in claim 1 to claim 14The foot air outlets (8a, 8b) are air outlets that blow out air toward the feet of passengers in the vehicle interior, and the face air outlets. Reference numerals (9a to 9d) are air outlets that blow out air toward the upper body side of the passengers in the passenger compartment, and the air volume control can be performed satisfactorily in a vehicle air conditioner in which environmental conditions vary widely.
[0020]
  Claims6The described invention is claimed.5In the vehicle air conditioner described above, the driver's seat side and passenger's side air passages (2b, 2c) are provided as air passages corresponding to the driver's seat side air conditioning zone and the passenger seat side air conditioning zone in the vehicle compartment, respectively. ,
  The driver seat side and passenger seat side air passages (2b, 2c) are provided with temperature control means (61, 62) on the driver seat side and passenger seat side which can be operated independently,
  Furthermore, the face air outlets (9a to 9d) and the foot air outlets (9a to 9d) are provided in the driver seat side and the passenger seat side air passages (2b, 2c), respectively,
  It is characterized in that the temperature of each air conditioning zone is independently adjusted by the conditioned air blown out from the driver seat side and passenger seat side air passages (2b, 2c).
[0021]
Even in such an independent temperature control system on the driver's seat side and the passenger seat side, the air volume control can be performed satisfactorily.
In addition, the code | symbol in the parenthesis attached | subjected to each said means shows the correspondence with the specific means of embodiment description later mentioned.
[0022]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Embodiments shown in the drawings will be described below.
(First embodiment)
FIG. 1 shows an overview of the overall system configuration of the vehicle air conditioner according to the first embodiment. An inside / outside air switching door 1 is arranged on the most upstream side of the air flow of the vehicle air conditioner. Outside air and inside air are switched and introduced into the air duct 2.
[0023]
The air duct 2 constitutes an air passage of the air conditioner, and the blower 3, the evaporator 4 and the heater core 5 are disposed in the inside from the upstream side to the downstream side. The evaporator 4 is a cooling heat exchanger that absorbs the latent heat of evaporation of the refrigerant in the refrigeration cycle from the air and cools the air. The heater core 5 is a heating heat exchanger that heats air using hot water (engine cooling water) from a vehicle engine (not shown) as a heat source.
[0024]
An air mix door 6 is provided as a temperature adjusting means in the upstream portion of the heater core 5, and the ratio of the amount of hot air passing through the heater core 5 and the amount of cold air flowing through the bypass passage 7 of the heater core 5 is determined by the door 6. adjust. The temperature of the air blown into the passenger compartment can be adjusted by adjusting the air volume ratio of the cold / hot air.
On the most downstream side of the air duct 2 are foot outlets 8a and 8b for blowing the conditioned air toward the feet of the vehicle occupant, and the center side faces for blowing the conditioned air toward the upper body of the vehicle occupant. The blower outlets 9a-9d and the defroster blower outlet 10 for blowing an air-conditioning wind toward a windshield are provided.
[0025]
Further, on the most downstream side of the air duct 2, air outlet switching doors 11 to 13 for selectively opening and closing the air outlets 8 a, 8 b, 9 a to 9 d and 10 are provided. By switching the open / closed state of these doors 11 to 13, a predetermined air outlet mode such as a foot mode, a bi-level mode, a face mode, and a differential mode can be set.
[0026]
Next, the control system for controlling the above-described air conditioning equipment will be described. The inside / outside air switching door 1, the air mixing door 6, and the outlet switching doors 11 to 13 are driven by servo motors 14 to 18, respectively. The operations of the servo motors 14 to 18 are controlled by the output of an air conditioning electronic control unit (hereinafter referred to as ECU) 19. Further, the motor 3 a of the blower 3 is also controlled via the motor control circuit (motor applied voltage control circuit) 20 by the output of the ECU 19.
[0027]
The amount of air blown from the blower 3 is adjusted by adjusting the motor applied voltage by the motor control circuit 20 and changing the motor rotation speed. The ECU 19 is a combination of a known microcomputer and its peripheral circuits. As an input of the ECU 19, a temperature setter 21 for setting a set temperature Tset in the passenger compartment is provided. The temperature setting device 21 is a temperature setting means that is provided on the air conditioning operation panel 27 and is manually operated.
[0028]
Further, as temperature information detecting means, an inside air sensor 22 for detecting the inside air temperature Tr in the vehicle interior and an outside air sensor 23 for detecting the outside air temperature Tam outside the vehicle compartment are provided, and further, solar radiation for detecting the amount of solar radiation Ts into the vehicle interior. A sensor 24, an evaporator temperature sensor 25 that detects the cooling temperature (blowing air temperature) Te of the evaporator 4, and a water temperature sensor 26 that detects the temperature Tw of hot water flowing into the heater core 5 are provided.
[0029]
The control function executed by the microcomputer in the ECU 19 can be roughly divided as shown in FIG. 2, and the temporary target temperature calculation unit 28 for calculating the temporary target blowing temperature TAOB is shown in FIG. The temperature setting signal Tset, the inside air temperature sensor signal Tr, and the outside air temperature sensor signal Tam are input and the neural network 200 calculates a temporary target blowing temperature TAOB.
[0030]
Further, the solar radiation correction amount calculation unit 29 for calculating the solar radiation correction amount TAOS is constituted by the neural network 300 shown in FIG. 6, and includes a temperature setting signal Tset, an internal air temperature sensor signal Tr, an external air temperature sensor signal Tam, and solar radiation. Using the sensor signal Ts as an input, the solar radiation correction amount TAOS is calculated by the neural network 300.
The target temperature calculation unit 30 finally calculates the target blowing temperature TAO based on the outputs of the temporary target temperature calculation unit 28 and the solar radiation correction amount calculation unit 29. Further, the air mix door opening degree calculation unit 31 calculates the air mix door opening degree SW based on the output TAO of the target temperature calculation unit 30.
[0031]
Further, the air outlet mode calculating unit 32 for calculating the air outlet mode signal TMODE is constituted by the neural network 400 shown in FIG. 7, and the target air outlet temperature TAO from the target temperature calculating unit 30 and the temperature of the passengers in the passenger compartment. The solar radiation sensor signal Ts, the outside air temperature sensor signal Tam, and the water temperature sensor signal Tw are input as detection information of environmental factors that affect the feeling, and the air outlet mode signal TMODE is calculated by the neural network 400.
[0032]
The air volume calculation unit 33 includes the neural network 100 shown in FIG. 3, and includes a deviation TD (Tr−Tset) between the temperature setting signal Tset and the inside air temperature sensor signal Tr, the solar radiation sensor signal Ts, and the outside air temperature sensor. The blower voltage for determining the air volume is calculated by the neural network 100 with the signal Tam as an input. More specifically, the air volume calculation unit 33 determines the blower voltage level TBLO in the face-by-level mode.1And fan mode voltage level in foot mode TBLO2Are independently calculated, and the air volume selection unit 34 determines the blower voltage level TBLO according to the outlet mode.1Or TBLO2Is selected as the blower voltage level TBLO.
[0033]
Next, the outline of the neural network will be described. Since the neural networks 100 to 400 basically have the same configuration, the neural network 100 in FIG. 3 will be described as an example. In the neural network 100, when a certain input signal (TD, Ts, Tam in the example of FIG. 3) is given, the output of the neural network becomes a desired value (teacher data) set in advance. Back propagation learning function (back propagation) that corrects the coupling coefficient (cypnus load) 106 between each neuron 105 in the input layer 101, the first and second intermediate layers 102 and 103, and the output layer 104. Network with a function).
[0034]
Then, when the teacher data is changed, the coupling coefficient (cypnus load) 106 is corrected by repeatedly “learning” so that the output for a certain input signal becomes the changed teacher data again. That is, the correlation function (coupling coefficient 106) is automatically generated from a large amount of data (teacher data). As the teacher data, a desired value (a desired output value with respect to the input signal) obtained by an experiment or the like is set.
[0035]
In the hierarchical neural network 100, there is no connection between the neurons 105 in the same layer, and only the neurons 105 in each layer are connected, and the connection coefficient 106 between the neurons 105 in each layer is the weight of each connection. This indicates the degree of (strength), and as the connection weight increases, the signal of the neuron 105 in the front layer becomes a signal having a larger amplitude and is transmitted to the neuron 105 in the rear layer.
[0036]
The input / output values are obtained by standardizing (normalizing) the sensor signals and the like from 0 to 1, and the actually output values need to be inversely converted from 0 to 1. For example, the actual detection range of the internal air temperature Tr detected by the internal air sensor 22 is normally 0 ° C. to 50 ° C., and this detection value is assigned to 0 to 1 by the normalization unit 107 and input to the neural network. Input to layer 101. Since the output result from the output layer 104 is also a value of 0 to 1, it is inversely converted into an actual value corresponding to the sensor signal or the like by the conversion map set in advance in the output conversion units 108a and 108b.
[0037]
By the way, in the neural network 100 for air volume calculation shown in FIG. 3, as the neurons provided in the output layer 104, in particular, two output neurons 105a and 105b are provided, and face-by-face is provided via the two output conversion units 108a and 108b. Blower voltage level TBLO in level mode1And blower voltage level TBLO in foot mode2Are output independently.
[0038]
By the way, since there are various environmental conditions that the current vehicle air conditioners face, teacher data that is a desired output value (for example, blower voltage level) corresponding to these various environmental conditions is several tens of thousands to several tens of points. Over 10,000 points and a huge number.
Therefore, when designing the ECU 19, a dedicated high-speed arithmetic device is used as a pre-stage process for mounting on the vehicle, and the high-speed arithmetic device performs learning using the neural network 100 in FIG. Thus, the coupling coefficient 106 whose output is the desired teacher data is calculated. Then, the coupling coefficient 106 calculated in this way is stored in a storage unit (ROM) corresponding to the neural network 100, 200, 300, 400 of each calculation unit in the ECU 19 in FIG.
[0039]
Therefore, in the vehicle-mounted state, the coupling coefficient 106 between the neurons 105 in each layer in the neural networks 100 to 400 of the calculation units in the ECU 19 is a predetermined value set in advance.
Then, in the vehicle mounted state, the neural network 100 of each calculation unit in the ECU 19 calculates an output with respect to the input as shown in FIG. That is, in each neuron 105, the input signal 01~ OnCorresponding to the coupling coefficient 106 (W1~ Wn) And apply the value to a function called a sigmoid function to calculate the output. The calculation result is output as the input of the subsequent neuron. Repeat this to get the final output.
[0040]
In the neural network 100 of each calculation unit in the ECU 19 mounted in the vehicle, the input signal 01~ OnThe coupling coefficient 106 (W) for obtaining a desired output value (teacher signal) corresponding to each change in a wide range1~ Wn) Is set in advance, learning for correcting the coupling coefficient is usually unnecessary, and only the calculation shown in FIG.
[0041]
Therefore, in the neural network 100 of the air volume calculation unit 33 shown in FIG. 3, in response to changes in the input signals (TD, Ts, Tam), desired values (teacher signals) set in advance are respectively applied to the blower voltage. Signal TBLO1, TBLO2Is calculated and output.
In addition, in the neural network 200 of the temporary target temperature calculation unit 28 shown in FIG. 5, in response to changes in the input signals (Tset, Tr, Tam), respective preset desired values (teacher signals) are obtained. Calculated and output as a temporary target blowing temperature TAOB.
[0042]
  In addition, in the neural network 300 of the solar radiation correction amount calculation unit 29 shown in FIG. 6, each of the desired values (teacher signals) set in advance corresponding to changes in the input signals (Tset, Tr, Tam, Ts). ) Is calculated and output as the solar radiation correction amount TAOS.
  Further, in the air outlet mode neural network 400 shown in FIG. 7, in response to changes in the input signals (TAO, Ts, Tam, Tw), predetermined desired values (teacher signals) are respectively set.Air outlet mode signal TMODEIs calculated and output.
[0043]
And in the target temperature calculation part 30, the final target blowing temperature TAO is calculated by the following numerical formula 1.
[0044]
[Expression 1]
TAO = TAOB-TAOS
Next, the air mix door opening calculation unit 31 calculates the air mix door opening according to the following formula 2 based on the output TAO of the target temperature calculation unit 29, the temperature Te of the evaporator 4, and the hot water temperature Tw of the heater core 5. SW is calculated.
[0045]
[Expression 2]
SW (%) = (TAO−Te) / (Tw−Te) * 100
Next, a control example according to this embodiment will be described with reference to the flowchart of FIG. The control routine of FIG. 8 is started by an operation switch signal for starting the air conditioner. In step 510, the air conditioning ECU 19 is reset. In step 520, the signals of the various sensors 22 to 26 such as the internal temperature Tr, the external temperature Tam, and the like. The signal of the temperature setting device 21 is read.
[0046]
Next, in step 530, the temporary target temperature TAOB is calculated using the temporary target temperature neural network 200 shown in FIG. Therefore, step 530 corresponds to the temporary target temperature calculation unit 28 in FIG.
Next, in step 540, the solar radiation correction amount TAOS is calculated using the solar radiation correction amount neural network 300 shown in FIG. Therefore, step 540 corresponds to the solar radiation correction amount calculation unit 29 in FIG.
[0047]
Next, in step 550, the final target blowing temperature TAO is calculated by the above-described equation 1. Therefore, step 550 corresponds to the target temperature calculation unit 30 in FIG.
Next, in step 560, the air mix door opening degree SW is calculated by the above-described formula 2. Therefore, step 560 corresponds to the air mix door opening degree calculation unit 31 in FIG.
[0048]
Next, in step 570, the outlet mode signal TMODE is calculated using the outlet mode neural network 400 shown in FIG. Therefore, step 570 corresponds to the outlet mode calculation unit 32 of FIG. Note that the output value of the outlet mode signal TMODE in step 570 has a characteristic that increases as the target outlet temperature TAO shifts from the low temperature side to the high temperature side. Based on the output value TMODE of the air outlet mode neural network 400, the face (FACE), bi-level (B / L), and foot (FOOT) modes are determined as shown in FIG.
[0049]
Next, in step 580, using the air volume calculation neural network 100 shown in FIG. 3, the blower voltage level TBLO in the face-by-level mode is used.1And blower voltage level TBLO in foot mode2And are calculated independently. Accordingly, step 580 corresponds to the air volume calculation unit 33 in FIG.
Next, in step 590, the blower voltage level is set to TBLO according to the outlet mode signal TMODE calculated in step 570.1Or TBLO2Choose either. Therefore, step 590 corresponds to the air volume selection unit 34 in FIG.
[0050]
Next, in steps 600 to 620, the actuators (motors 14 to 18 in FIG. 1) and the blower motor applied voltage control circuit 20 are driven and controlled so as to coincide with the target values obtained previously.
Next, characteristics of calculating the air volume using the neural network 100 according to the present embodiment will be specifically described.
[0051]
FIG. 10 is a diagram showing the relationship between the fan voltage level for determining the air volume and the deviation TD (Tr-Tset) between the temperature setting signal Tset and the internal air temperature sensor signal Tr, instead of the deviation TD on the horizontal axis. Alternatively, the inside air temperature sensor signal Tr may be used as it is.
When the internal temperature Tr is used, the right side of the horizontal axis is the high temperature side of the internal temperature Tr, and the left side of the horizontal axis is only the low temperature side of the internal temperature Tr.
[0052]
If the foot mode is selected during heating in winter, the blower voltage in FIG.1Then, the blower 3 starts, and then the internal temperature rises and TD = T1Then the blower voltage is E1TD = T2When the inside air temperature approaches the set temperature Tset, the operation range A is reached, and the blower voltage is the minimum voltage E.2It becomes.
[0053]
On the other hand, the face mode is selected during cooling in summer, and the blower voltage = maximum voltage E when cooling starts.Three(EThree> E1), After the blower 3 is started, the internal temperature decreases and TD = TThreeThen the blower voltage is EThreeTD = TFourWhen the inside air temperature approaches the set temperature Tset, the steady operation area A is entered, and the blower voltage becomes the voltage E.FourTo drop.
[0054]
Where voltage EFourIs used to increase the air volume due to solar radiation.2Higher voltage, this voltage EFourAnd E2The amount of air blown into the passenger compartment is increased by the difference ΔE, and the feeling of cool air during solar radiation in the face mode can be increased. In FIG. 10, the blower voltage characteristic in the face mode is EThree→ EFour→ E1The above-described fan voltage level TBLO1Determined by The blower voltage characteristics in the bi-level mode used in the middle seasons of spring and autumn are the same as those in the face mode, and increase the feeling of cold wind during solar radiation.
[0055]
Voltage EFourAnd E2The difference ΔE continuously changes according to the amount of solar radiation Ts. Therefore, when the solar radiation amount Ts = 0, the blower voltage is E in the steady operation area A even in the face mode or the bi-level mode.2The voltage drops to the same level as in foot mode.
Also, the blower voltage characteristics during the foot mode are E with respect to the deviation TD regardless of whether there is solar radiation.1→ E2→ EThreeThe above-described fan voltage level TBLO2Determined by
[0056]
By the way, in the steady operation area A, when there is solar radiation, if the outlet mode is switched between the face mode or the bi-level mode and the foot mode, the blower voltage is set to E.FourAnd E2However, according to the first embodiment, as described above, the fan voltage level in the face-by-level mode is used in step 580 using the air volume calculation neural network 100 as described above. TBLO1And blower voltage level TBLO in foot mode2Is always calculated independently, so the blower voltage level TBLO in face-by-level mode1Can be continuously changed according to the solar radiation amount Ts.
[0057]
Therefore, blower voltage level TBLO1In this calculation, since it is not necessary to change the output stepwise, learning for obtaining the coupling coefficient 106 in the neural network 100 is facilitated.
Another feature of the first embodiment is that a deviation TD (Tr−Tset) between the temperature setting signal Tset and the internal air temperature sensor signal Tr is obtained in advance, and this deviation TD is stored in the air flow calculation neural network 100. Since it is input, the number of inputs can be reduced by one compared to the case where both Tset and Tr are input.
[0058]
Both the temperature setting signal Tset and the internal air temperature sensor signal Tr are input in a transition period (a process in which the internal air temperature is changing toward the set temperature) immediately after the air conditioner is started, or the internal air temperature is This is in order to determine whether it is in the steady operation range near the set temperature, and as the deviation TD between the internal air temperature and the set temperature approaches 0, it can be determined that it is in the steady operation range. It is possible to determine whether it is a transition period or a steady operation range by input.
[0059]
By reducing the number of inputs by one, the number of intermediate layers of the neural network 100 can be reduced, the coupling coefficient 106 can be reduced by about 25%, and the learning time for obtaining the coupling coefficient 106 is greatly reduced. it can.
Of course, when the increase in the number of inputs is permitted, both the temperature setting signal Tset and the internal air temperature sensor signal Tr may be input to the air flow calculation neural network 100 as they are instead of the deviation TD.
[0060]
Further, as in the first embodiment, one neural network 100 is used to provide two blower voltage levels TBLO.1, TBLO2Without using the method of calculating the two blower voltage levels TBLO1, TBLO2Is calculated by an independent neural network, it is necessary to set an independent neural network in the vehicle-mounted ECU 19, and accordingly, the required capacity of the storage unit of the ECU 19 is greatly increased. According to the first embodiment, there is no increase in the storage unit capacity.
[0061]
Further, another characteristic point according to the first embodiment will be described. The present inventors have conducted various experiments on the air volume control in the transition period (so-called cool-down period) immediately after the start of the air conditioner in the summer. The blower voltage is EThreeThe point where it begins to decline (TD = TThreeFor), it was found that changing the air-conditioning system according to the heat load condition at the time of starting the air-conditioner can further improve the air-conditioning feeling for the passengers.
[0062]
Hereinafter, this point will be described with reference to FIGS. 11 to 14. Each figure shows a target blower voltage (air volume) characteristic in which the vertical axis represents the fan voltage (V) and the horizontal axis represents the deviation TD (° C.). The target blower voltage (air flow) characteristic is obtained from the average of the air flow characteristics that a plurality of monitors feel comfortable.
FIG. 11 shows the thermal load conditions at the time of air conditioning start, outside air temperature Tam = 20 ° C., solar radiation amount Ts = 1000 W / m2An experiment in which the initial internal temperature Tr = 50 ° C. and the set temperature Tset = 25 ° C., and the cooling heat load based on the outside air temperature Tam and the solar radiation amount Ts at the start of air conditioning is the largest in FIGS. It is a result.
[0063]
Thus, when the cooling heat load at the start of air conditioning is large, it takes time to reduce the deviation TD after the start of air conditioning, so the maximum state of the blower voltage (air volume) (13.3 V in the example of FIG. 10) is It will continue for a long time. This means that a state in which the cold air from the face air outlets 9a to 9d in the face mode is strongly applied to the face of the occupant is continued for a long time, and unpleasant feeling is caused by excessive cold air feeling.
[0064]
Therefore, in view of this point, when the cooling heat load at the time of air conditioning start is large as shown in FIG. 11, the deviation in which the blower voltage (air flow) starts to decrease so that the time when the blower voltage (air flow) starts to decrease is advanced. TD is increased. In other words, in the characteristic of FIG. 11, a decrease in the blower voltage (air volume) is started when the deviation TD = 12 ° C.
Next, FIG. 12 shows an external temperature Tam = 20 ° C. and an amount of solar radiation Ts = 500 W / m as heat load conditions at the time of air conditioning start.2The initial internal temperature Tr = 40 ° C., the set temperature Tset = 25 ° C., and the heat load at the start of air conditioning is medium. Accordingly, in the characteristics shown in FIG. 12, a decrease in the blower voltage (air volume) is started when the deviation TD = 9.5 ° C.
[0065]
Next, FIG. 13 shows the heat load conditions at the time of air conditioning start, outside air temperature Tam = 10 ° C., solar radiation amount Ts = 1000 W / m.2The initial internal temperature Tr = 40 ° C., the set temperature Tset = 25 ° C., and FIG. 13 shows a medium heat load at the start of air conditioning as in FIG. Along with this, in the characteristics of FIG. 13, a decrease in the blower voltage (air volume) is started at the time of the deviation TD = 10 ° C.
[0066]
Next, FIG. 14 shows the heat load conditions at the time of air conditioning start, outside air temperature Tam = 10 ° C., solar radiation amount Ts = 500 W / m.2The initial internal temperature Tr = 40 ° C., the set temperature Tset = 25 ° C., and the heat load at the start of air conditioning is the smallest. Accordingly, in the characteristics of FIG. 14, a decrease in the blower voltage (air volume) is started when the deviation TD = 7.5 ° C.
[0067]
As described above, as the cooling heat load at the time of air-conditioning start-up becomes smaller from the time when the air-cooling heat load becomes smaller, the deviation TD at the start of the decrease in the blower voltage (air volume) at the time of cool-down The duration when the voltage (air flow) is at the maximum state can be set to an appropriate time without excess or deficiency, and the feeling during cool-down can be improved.
[0068]
11 to 14, the air flow control characteristics are determined in relation to the deviation TD, but instead of the deviation TD, the air flow control characteristics are determined using the target blowing temperature TAO, the internal air temperature Tr, and the like. You may do it. Both the deviation TD and the target outlet temperature TAO change according to the change in the internal temperature Tr at the time of cool-down. In short, any information that changes according to the change in the internal temperature Tr may be used.
[0069]
In addition, FIGS. 11 to 14 describe the air volume control characteristics at the time of cool-down in the face mode. However, the bi-level mode may be forcibly set manually according to the passenger's preference under high heat load conditions in summer. The air volume control shown in FIGS. 11 to 14 may be applied during the bi-level mode under load conditions.
By the way, as a feature of the neural network, when a certain input signal is given, the coupling coefficient (cypnus load) between each layer in the neural network so that the output becomes a predetermined value (teacher data) set in advance. Since the learning function of automatically correcting 106 is provided, by changing the teacher data under a specific input condition, and automatically correcting the coupling coefficient (cypnus load) 106 in advance using a high-speed arithmetic device. The output corresponding to a specific input condition can be changed to a desired value. Moreover, even if the output (teacher data) is changed under specific input conditions, the entire coupling coefficient 106 is automatically corrected so that a desired output value (teacher data) is maintained under other input conditions. Therefore, the output change under a specific input condition does not affect the output under other input conditions. As a result, it is possible to easily achieve a desired air volume control characteristic with respect to a wide range of input condition changes accompanying changes in vehicle environmental conditions.
[0070]
(Second Embodiment)
In the first embodiment described above, one air passage is formed in the air duct 2 toward the air outlets 8a, 8b, 9a to 9d and 10 as shown in FIG. Although the vehicle air conditioner in which the door 6 is disposed has been described, in the second embodiment, as shown in FIG. 15, the temperatures of the driver's seat side air conditioning zone and the passenger seat side air conditioning zone are controlled independently. The present invention is applied to a vehicle air conditioner of a left and right independent temperature control system.
[0071]
In the second embodiment, a partition wall 2a is installed in the air duct 2 from the heater core 5 portion toward the downstream side. By this partition wall 2a, the passage in the air duct 2 becomes a driver seat side passage 2b and a passenger seat side passage 2c. It is divided into and.
A driver-seat-side air mix door 61 is provided upstream of the heater core 5 in the driver-seat-side passage 2b, and flows in the driver-seat-side passage 2b bypassing the heater core 5 and the amount of warm air passing through the heater core 5. The ratio of the cool air volume is adjusted by the door 61. Further, in the passenger seat side passage 2c, a passenger seat side air mix door 62 is provided upstream of the heater core 5, and the amount of warm air passing through the heater core 5 in the passenger seat side passage 2c and the heater core 5 are bypassed. The ratio of the cold air volume is adjusted by the door 62.
[0072]
A driver seat side foot outlet 8a and face outlets 9a and 9b are provided on the most downstream side of the driver seat side passage 2b, and a passenger seat side foot outlet is provided on the most downstream side of the passenger seat side passage 2c. An outlet 8b and face outlets 9c and 9d are provided. Further, there are provided air outlet switching doors 11a and 12a for selectively opening and closing the foot air outlet 8a and the face air outlets 9a and 9b on the driver's seat side, and the foot air outlet 8b and the face air outlet on the passenger seat side. Air outlet switching doors 11b and 12b for selectively opening and closing 9c and 9d are provided. The defroster outlet 10 and the outlet switching door 13 are the same as those in the first embodiment.
[0073]
Both the air mix doors 61 and 62 are driven by independent servo motors 15 and 15a, respectively, and the air outlet switching doors 11a and 12a on the driver's seat side and the air outlet switching doors 11b and 12b on the passenger seat side are Driven by independent servo motors 160 and 170, respectively. And by switching the open / closed state of the air outlet switching doors 11a, 12a, 11b, 12b, predetermined air outlet modes such as a foot mode, a bi-level mode, and a face mode are set independently for each passage 2b, 2c. obtain.
[0074]
Further, as an input of the ECU 19, a driver seat side temperature setting device (first temperature setting means) 21a for setting a set temperature Tset (Dr) of the driver seat side air conditioning zone corresponding to the driver seat side passage 2b, and a passenger seat A passenger seat side temperature setter (second temperature setting means) 21b for setting the set temperature Tset (Pa) of the passenger seat side air conditioning zone corresponding to the side passage 2c is provided independently on the air conditioning operation panel 27.
[0075]
Further, a driver seat side solar radiation sensor 24a for detecting the solar radiation amount TsDr to the driver seat side air conditioning zone and a passenger seat side solar radiation sensor 24b for detecting the solar radiation amount TsPa to the passenger seat side air conditioning zone are provided independently. The inside air sensor 22, the outside air sensor 23, the evaporator temperature sensor 25, and the water temperature sensor 26 as temperature information detecting means are the same as those in the first embodiment.
[0076]
Furthermore, as shown in FIG. 16, the control function executed by the microcomputer in the ECU 23 is independently performed on the driver seat side Dr and the passenger seat side Pa. 2 is the driver seat side Dr, and the one with the suffix b is the passenger seat side Pa. However, in this example, the air outlet mode calculation unit 32 calculates the common air outlet mode signal TMODE for the driver seat side Dr and the passenger seat side Pa, and is the same for the driver seat side Dr and the passenger seat side Pa. The outlet mode is set.
[0077]
The blower voltage TBLO that determines the air volume is calculated as follows. That is, the blower voltage level TBLO (Dr) in the face-by-level mode on the driver's seat side in the air volume calculation unit 33a.1And fan mode voltage level in foot mode TBLO (Dr)2Further, the blower voltage level TBLO (Pa) in the face-by-level mode on the passenger side is calculated by the air volume calculation unit 33b.1And fan mode voltage level in foot mode TBLO (Pa)2And calculate. Thereafter, in the air volume selection unit 34a, the blower voltage level TBLO (Dr) according to the outlet mode.1Or TBLO (Dr)2Is selected as the blower voltage level TBLO (Dr), and the blower voltage level TBLO (Pa) is selected by the air volume selection unit 34b according to the outlet mode.1Or TBLO (Pa)2Is selected as the blower voltage level TBLO (Pa). Finally, in the air volume determination unit 35, an average value (TBLO (Dr) + TBLO (Pa)) / 2 of the blower voltage level TBLO (Dr) on the driver's seat side and the blower voltage level TBLO (Pa) on the passenger seat side is calculated. This is calculated and used as the final blower voltage TBLO.
[0078]
As shown in FIG. 17, in the neural network 100 constituting the driver-side air volume calculating unit 33a and the passenger-side air volume calculating unit 33b, the deviation between the internal temperature and the set temperature and the amount of solar radiation are respectively shown on the driver seat side. The deviation TDi and the solar radiation amount Tsi of Dr or the passenger seat side Pa may be input.
Further, in the neural network 200 that constitutes the driver's seat side temporary target temperature calculating unit 28a and the passenger's side temporary target temperature calculating unit 28b, as shown in FIG. The set temperature Tset (Dr) or the set temperature Tset (Pa) of the passenger side air conditioning zone is input, and the difference (ΔTset) between the set temperatures Tset (Dr) and Tset (Pa) is added as an input. The reason why the set temperature difference ΔTset is added as an input is to suppress a temperature shift in each zone due to temperature interference between the driver's seat side air conditioning zone and the passenger seat side air conditioning zone.
[0079]
Further, in the neural network 300 constituting the driver seat side solar radiation correction amount calculating unit 29a and the passenger seat side solar radiation correction amount calculating unit 29b, as shown in FIG. The temperature Tset (Dr) or the setting temperature Tset (Pa) of the passenger side air conditioning zone is input, and the driver side solar radiation amount TsDr or the passenger seat side solar radiation amount TsPa is input as the solar radiation amount.
[0080]
Further, in the neural network 400 constituting the outlet mode calculation unit 32, as shown in FIG. 20, an average value TAOX of the driver's seat side target outlet temperature TAO (Dr) and the passenger's seat side target outlet temperature TAO (Pa), The average value TsX of the driver seat side solar radiation amount TsDr and the passenger seat side solar radiation amount TsPa may be input to calculate the outlet mode signal TMODE.
[0081]
In the left and right independent temperature control type vehicle air conditioner as in the fifth embodiment, the air outlet mode may not be the same on the driver seat side and the passenger seat side, but may be independently controlled. In this case, the air outlet mode calculating unit 32 is divided into a driver seat side air outlet mode calculating unit and a passenger seat side air outlet mode calculating unit, and the neural network 400 constituting the both air outlet mode calculating units As shown in FIG. 21, the driver's seat side target blowing temperature TAO (Dr) or the passenger's seat side target blowing temperature TAO (Pa) is input as the target blowing temperature TAO, and the driver's seat side solar radiation amount as the solar radiation amount Ts. By inputting TsDr or the passenger side solar radiation amount TsPa, the driver side air outlet mode signal TMODE (Dr) or the passenger side air outlet mode signal TMODE (Pa) may be calculated independently.
[0082]
As described above, even when the air outlet mode is independently controlled on the driver seat side and the passenger seat side, the air volume selection units 34a and 34b in FIG. 16 correspond to the air outlet mode on the driver seat side and the passenger seat side, respectively. The blower voltage TBLO (Dr), TBLO (Pa) is selected, and the air volume determining unit 35 calculates the average value of the blower voltage level TBLO (Dr) on the driver's seat side and the blower voltage level TBLO (Pa) on the passenger seat side. This is calculated and used as the final blower voltage TBLO.
[0083]
(Other embodiments)
{Circle around (1)} In each of the above-described embodiments, the case where the temporary target blowing temperature, the solar radiation correction amount, and the outlet mode are calculated by the neural networks 200, 300, and 400 has been described. However, the temporary target blowing temperature and the solar radiation correction amount. The air volume may be calculated by a well-known method without using a neural network.
[0084]
(2) Learning in the neural network may be performed by other methods such as the quasi-Newton method, not by the back-propagation method.
(3) In the above-described embodiment, the case where the air mix doors 6, 61, 62 for adjusting the air volume ratio between the cold air and the hot air are provided as the temperature adjusting means has been described. However, the air mix doors 6, 61 as the temperature adjusting means. Instead of 62, a hot water valve for controlling the flow rate or temperature of the hot water flowing into the heater core 5 may be used.
[0085]
(4) In the left and right independent temperature control type vehicle air conditioner according to the second embodiment described above, the air volume determining unit 35 causes the driver seat side blower voltage level TBLO (Dr) and the passenger seat side blower voltage level TBLO (Pa ) And the average value (TBLO (Dr) + TBLO (Pa)) / 2 is calculated as the final blower voltage TBLO, but the weighting of the driver's side airflow and the passenger's side airflow is changed. The final blower voltage TBLO may be calculated.
[0086]
(5) In the left and right independent temperature control type vehicle air conditioner according to the second embodiment described above, a type in which the blower 3 is provided independently on the driver seat side and the passenger seat side, or the driver seat side passage 2b and the passenger seat side passage. The present invention may be applied to a type in which air distribution means capable of adjusting the air volume is arranged in 2c, and the driver's seat side air volume and the passenger seat side air volume may be controlled independently.
[0087]
(6) The temperature deviation input TD may be simply Tr-Tset, or Tr and Tset may be essential elements and may be calculated by combining other elements.
(7) Needless to say, the temperature setting devices 21, 21a, 21b for setting the temperature of the air-conditioning zone may be those of a warm feeling display that does not indicate temperature numbers (high-low temperature color-coded display, etc.).
[0088]
(8) In the first and second embodiments described above, the case where the blower voltage is changed and the blower rotation speed is changed as a specific means of air volume adjustment has been described. However, the pulse voltage applied to the blower motor 3a can be changed. Of course, a well-known pulse width modulation method (PWM method) that changes the motor rotation speed by changing the duty ratio can be adopted.
[0089]
(9) The present invention is not limited to a vehicle air conditioner and can be widely applied to air conditioners for various purposes.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is an explanatory diagram of an overall system of a vehicle air conditioner showing a first embodiment of the present invention.
2 is a block explanatory diagram of main functions in the air-conditioning electronic control device of FIG. 1; FIG.
FIG. 3 is a schematic configuration diagram of a neural network of an air volume calculation unit in FIG. 2;
FIG. 4 is an explanatory diagram of an output calculation method of a neural network.
5 is a schematic configuration diagram of a neural network of a temporary target temperature calculation unit in FIG. 2;
6 is a schematic configuration diagram of a neural network of the solar radiation correction amount calculation unit of FIG. 2;
7 is a schematic configuration diagram of a neural network of the outlet mode calculation unit in FIG. 2;
FIG. 8 is a control flowchart according to the first embodiment of the present invention.
FIG. 9 is a characteristic diagram of air outlet mode calculation in the first embodiment of the present invention.
FIG. 10 is a characteristic diagram showing a relationship between switching of the outlet mode and blower voltage (air volume).
FIG. 11 is a characteristic diagram of blower voltage (air volume) and temperature deviation TD immediately after start-up during summer cooling.
FIG. 12 is a characteristic diagram of blower voltage (air volume) and temperature deviation TD immediately after start-up during summer cooling.
FIG. 13 is a characteristic diagram of blower voltage (air volume) and temperature deviation TD immediately after start-up during summer cooling.
FIG. 14 is a characteristic diagram of blower voltage (air volume) and temperature deviation TD immediately after start-up during summer cooling.
FIG. 15 is an explanatory diagram of an entire system of a vehicle air conditioner showing a second embodiment.
16 is a block explanatory diagram of main functions in the air conditioning electronic control unit of FIG. 15;
17 is a schematic configuration diagram of a neural network of the air volume calculation unit of FIG. 16;
18 is a schematic configuration diagram of a neural network of the temporary target temperature calculation unit in FIG.
19 is a schematic configuration diagram of a neural network of the solar radiation correction amount calculation unit in FIG. 16;
20 is a schematic configuration diagram of a neural network of the outlet mode calculation unit of FIG. 16;
FIG. 21 is a schematic configuration diagram of another example of the neural network of the outlet mode calculation unit in FIG. 16;
[Explanation of symbols]
2 ... Air duct (air passage), 2b ... Driver seat side air passage,
2c ... Driver side air passage, 6, 61, 62 ... Temperature adjusting means,
8a, 8b, 9a to 9d ... outlet, 21, 21a, 21b ... temperature setting means,
22, 23 ... temperature information detection means, 24, 24a, 24b ... solar radiation amount detection means,
33, 33a, 33b ... air volume calculation unit, 34, 34a, 34b ... air volume selection unit,
100-400 ... Neural network.

Claims (6)

空気と熱交換を行う熱交換器（４、５）および送風機（３）を有する空気通路（２、２ｂ、２ｃ）の下流側に、フェイス吹出口（９ａ〜９ｄ）とフット吹出口（８ａ、８ｂ）とを設け、
前記フェイス吹出口（９ａ〜９ｄ）から空調風を室内使用者の上半身側へ吹き出すフェイスモードと、前記フット吹出口（８ａ、８ｂ）から空調風を室内使用者の足元側へ吹き出すフットモードとを少なくとも設定する空調装置において、
室内の温度を設定するための温度設定手段（２１、２１ａ、２１ｂ）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、
室内への日射量を検出する日射量検出手段（２４、２４ａ、２４ｂ）とを備え、
前記送風機（３）によって送風される空調風の風量を算出する風量算出部（３３、３３ａ、３３ｂ）をニューラルネットワーク（１００）により構成するとともに、
このニューラルネットワーク（１００）に、少なくとも、前記温度設定手段（２１、２１ａ、２１ｂ）による設定温度、前記室内の温度、前記室外の温度、および前記日射量を含む信号を入力し、
前記風量算出部（３３、３３ａ、３３ｂ）は前記単一のニューラルネットワーク（１００）により、前記フェイスモード時の風量、および前記フットモード時の風量を独立に算出し、
さらに、前記両風量のうち、前記フェイスおよびフットの各モードの設定に応じたいずれか一方を最終的な風量として選択する風量選択部（３４、３４ａ、３４ｂ）を備えることを特徴とする空調装置。On the downstream side of the air passage (2, 2b, 2c) having a heat exchanger (4, 5) and a blower (3) for exchanging heat with air, a face outlet (9a-9d) and a foot outlet (8a, 8b)
A face mode in which conditioned air is blown from the face air outlets (9a to 9d) toward the upper body side of the indoor user, and a foot mode in which conditioned air is blown from the foot air outlets (8a, 8b) to the feet of the indoor user. At least in the air conditioner to be set,
Temperature setting means (21, 21a, 21b) for setting the indoor temperature;
Temperature information detecting means (22, 23) for detecting the indoor temperature and the outdoor temperature;
Solar radiation amount detecting means (24, 24a, 24b) for detecting the amount of solar radiation indoors,
The air volume calculation unit (33, 33a, 33b) for calculating the air volume of the conditioned air blown by the blower (3) is configured by the neural network (100), and
To this neural network (100), at least a signal including the set temperature by the temperature setting means (21, 21a, 21b), the indoor temperature, the outdoor temperature, and the solar radiation amount is input,
The air volume calculation unit (33, 33a, 33b) independently calculates the air volume in the face mode and the air volume in the foot mode by the single neural network (100),
The air conditioner further includes an air volume selection unit (34, 34a, 34b) that selects one of the air volumes according to the setting of each mode of the face and foot as a final air volume. . 前記フェイスモードおよび前記フットモードの他に、前記フェイス吹出口（９ａ〜９ｄ）と前記フット吹出口（９ａ〜９ｄ）の両方から同時に空調風を室内へ吹き出すバイレベルモードが設定可能になっており、
前記バイレベルモードにおける風量の制御特性は、前記フェイスモードにおける風量の制御特性と同一にしたことを特徴とする請求項１に記載の空調装置。In addition to the face mode and the foot mode, a bi-level mode in which conditioned air is simultaneously blown into the room from both the face air outlets (9a to 9d) and the foot air outlets (9a to 9d) can be set. ,
2. The air conditioner according to claim 1, wherein the air volume control characteristic in the bi-level mode is the same as the air volume control characteristic in the face mode. 前記フェイスモード時において、前記送風機（３）始動時に前記室内の温度に関連する情報が高温側から低温側へ移行するにつれて、前記送風機（３）始動時の風量を大風量域から小風量域に向かって変化させるとともに、
前記室外の温度および前記日射量に基づく冷房熱負荷が大きいときは、前記送風機（３）始動後に前記風量が最大状態から小風量域に向かって低下し始める点を、前記室内の温度に関連する情報の高温側に設定し、
前記室外の温度および前記日射量に基づく冷房熱負荷が小さいときは、前記送風機（３）始動後に前記風量が最大状態から小風量域に向かって低下し始める点を、前記室内の温度に関連する情報の低温側に設定することを特徴とする請求項１または２に記載の空調装置。 In the face mode, as the information related to the temperature of the room at the start of the blower (3) shifts from the high temperature side to the low temperature side, the air volume at the start of the blower (3) is changed from a large air volume region to a small air volume region. And change
When the cooling heat load based on the outdoor temperature and the amount of solar radiation is large, the point that the air volume starts to decrease from the maximum state toward the small air volume region after the start of the blower (3) is related to the indoor temperature. Set it on the hot side of the information,
When the cooling heat load based on the outdoor temperature and the amount of solar radiation is small, the point at which the air volume starts to decrease from the maximum state toward the small air volume region after the start of the blower (3) is related to the indoor temperature. The air conditioner according to claim 1 or 2, wherein the air conditioner is set on a low temperature side of the information. 前記室内の温度と前記設定温度との偏差を予め算出しておき、この偏差を前記ニューラルネットワーク（１００）に入力することを特徴とする請求項１ないし３のいずれか１つに記載の空調装置。The air conditioner according to any one of claims 1 to 3 , wherein a deviation between the indoor temperature and the set temperature is calculated in advance, and the deviation is input to the neural network (100). . 請求項１ないし４のいずれか１つに記載の空調装置を用いた車両用空調装置であって、
前記フット吹出口（８ａ、８ｂ）は車室内乗員の足元側に空気を吹き出す吹出口であり、また、前記フェイス吹出口（９ａ〜９ｄ）は車室内乗員の上半身側に空気を吹き出す吹出口であることを特徴とする車両用空調装置。A vehicle air conditioner using the air conditioner according to any one of claims 1 to 4 ,
The foot outlets (8a, 8b) are outlets for blowing air toward the feet of passengers in the passenger compartment, and the face outlets (9a to 9d) are outlets for discharging air toward the upper body side of passengers in the passenger compartment. There is a vehicle air conditioner. 前記空気通路として、車室内の運転席側空調ゾーンと車室内の助手席側空調ゾーンにそれぞれ対応して運転席側および助手席側空気通路（２ｂ、２ｃ）を設け、
この運転席側および助手席側空気通路（２ｂ、２ｃ）にはそれぞれ独立に操作可能な運転席側および助手席側の温度調節手段（６１、６２）を備え、
さらに、前記フェイス吹出口（９ａ〜９ｄ）と前記フット吹出口（８ａ、８ｂ）を前記運転席側および助手席側空気通路（２ｂ、２ｃ）にそれぞれ独立に設け、
前記運転席側および助手席側空気通路（２ｂ、２ｃ）から吹き出す空調風により前記各空調ゾーンの温度を独立に調節することを特徴とする請求項５に記載の車両用空調装置。As the air passage, a driver's seat side and a passenger's seat side air passage (2b, 2c) are provided corresponding to the driver's seat side air conditioning zone and the passenger seat side air conditioning zone in the vehicle compartment,
The driver seat side and passenger seat side air passages (2b, 2c) are provided with temperature control means (61, 62) on the driver seat side and passenger seat side which can be operated independently,
Furthermore, the face air outlets (9a to 9d) and the foot air outlets (8a, 8b) are provided independently in the driver seat side and passenger seat side air passages (2b, 2c), respectively.
6. The vehicle air conditioner according to claim 5 , wherein the temperature of each air conditioning zone is independently adjusted by the conditioned air blown from the driver seat side and passenger seat side air passages (2b, 2c).
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