JP6064613B2 - 給湯装置 - Google Patents

Description

この発明は、給湯装置に関し、より特定的には、給湯装置からの出湯温度の制御に関する。

給湯装置において、出湯温度が設定湯温に従って制御されるように、設定湯温に対する出湯温度の偏差に基づくフィードバック制御に加えて、設定湯温および入水温度の温度差に基づくフィードフォワード制御をさらに組合せる湯温制御が、たとえば特公平４−５６２２１号公報（特許文献１）に記載されている。

また、このようなフィードフォワード制御の一態様として、燃焼開始初期における出湯温度の立上がりを速くするための制御が、特開２０１１−２１４７６１号公報（特許文献２）に記載されている。さらに、高温出湯異常状態の継続を阻止するためのフィードフォワード制御が、特開２００７−３２２０８３号公報（特許文献３）に記載されている。

特公平４−５６２２１号公報 特開２０１１−２１４７６１号公報 特開２００７−３２２０８３号公報

通常、給湯装置の湯温制御におけるフィードバック制御は、比例制御および積分制御の組合せによって実行される。一般的には、外乱や設定湯温の変化に応じて発生した過渡的な温度偏差を比例制御で補償するとともに、燃料供給量のオフセット等の定常的な偏差を、積分制御で補償することが行なわれている。

しかしながら、積分制御では、位相遅れの存在により制御ゲインを大きくするとハンチングする虞がある。一方で、制御ゲインが小さいと設定湯温への制御応答性が低下する。このように、積分制御の調整は困難である。

特許文献１には、給湯装置に対して指令した出力号数と、実際の温度実績から求めた能力号数との比を求めるとともに、この比に従った補正係数をフィードフォワード制御に適用することが記載されている。しかしながら、特許文献１は、上記のような積分制御の問題点に着目しておらず、フィードバック制御およびフィードフォワード制御の全体での制御性の向上については改善の余地がある。

この発明は、このような問題点を解決するためになされたものであって、この発明の目的は、フィードフォワード制御およびフィードバック制御の組合せを高機能化して、給湯装置の湯温制御の応答性および安定性を改善することである。

本発明の給湯装置は、熱源機構によって発生された熱量によって通過する水を加熱するように構成された熱交換器と、熱交換器の上流側に配置された第１の温度検出器と、熱交換器の下流側に配置された第２の温度検出器と、熱交換器を通過する流量を検出するための流量検出器と、制御手段とを含む。制御手段は、第１の温度検出器によって検出された入水温度、第２の温度検出器によって検出された出湯温度、当該出湯温度の設定温度、および、流量検出器によって検出された流量に基づいて、所定の制御周期毎に熱源機構への要求発生熱量を設定する。制御手段は、学習手段と、フィードフォワード制御手段と、フィードバック制御手段と、加算手段とを含む。学習手段は、熱源機構への要求発生熱量に対する、入水温度および出湯温度の温度差と流量とに基づく出力熱量の実績比に基づいて、温度および熱量の間の換算係数を学習する。フィードフォワード制御手段は、設定温度と入水温度との温度差と、流量と、学習手段によって学習された換算係数とに基づいて、第１の要求発生熱量を算出する。フィードバック制御手段は、設定温度に対する出湯温度の温度偏差と、流量と、制御ゲインと、学習手段によって学習された換算係数とに基づいて、第２の要求発生熱量を算出する。加算手段は、フィードフォワード制御手段によって算出された要求発生熱量と、フィードバック制御手段によって算出された要求発生熱量との加算によって、熱源機構への要求発生熱量を設定する。

上記の給湯装置においては、熱源機構での要求発生熱量に対する出力熱量の実績比に基づいて、フィードフォワード制御およびフィードバック制御による要求発生熱量の算出に用いられる換算係数を学習する。これにより、フィードフォワード制御およびフィードバック制御の制御精度を向上することができる。この結果、フィードフォワード制御およびフィードバック制御の組合せを高機能化して、給湯装置の湯温制御性を改善することができる。

好ましくは、フィードバック制御手段は、温度偏差、比例制御ゲインおよび流量の積を、換算係数で除算することによって第２の要求発生熱量を算出するための比例フィードバック手段を有する。

このようにすると、温度偏差を補償するための比例フィードバックの制御精度を高めることができるので、設定湯温Ｔｒへの追従性を確保するための過渡的な制御特性を改善することができる。

さらに好ましくは、フィードバック制御手段は、温度偏差の積分値および積分制御ゲインに基づく積分フィードバック制御を非実行とする。

このようにすると、制御ゲインを高めるとハンチングの発生が懸念される積分制御をオフしても、換算係数の学習を反映したフィードフォワード制御によって定常的な温度偏差を抑制できるので、湯温制御の応答性および安定性を改善することができる。

好ましくは、学習手段は、実績比を換算係数の学習値に反映する学習速度を、流量が大きいときに速くする一方で流量が小さいときに遅くするための手段を有する。

このようにすると、出力熱量が安定する大流量時には換算係数を実際の出力熱量に応じて速やかに学習できる一方で、出力熱量が安定しない小流量時には換算係数が頻繁に変化することを防止できる。

また好ましくは、制御手段は、学習手段によって学習された換算係数の値に基づいて、給湯装置の異常を検出するための手段をさらに含む。

このようにすると、換算係数の学習結果を用いて、給湯装置の異常診断を併せて実行することができる。

あるいは好ましくは、制御手段は、初期設定手段をさらに含む。初期設定手段は、熱源機構による燃焼開始から、設定温度に対する出湯温度の不足温度が所定の閾値よりも小さくなるまでの初期燃焼期間において、少なくとも流量の関数として換算係数を設定する。そして、学習手段は、初期燃焼期間において、換算係数の学習を非実行とする。

このようにすると、燃焼開始後の初期期間において速やかに湯温を上昇させるための初期昇温制御を、学習結果に応じて換算係数を変化させるフィードフォワード制御と共通の制御ロジックで実現することができる。この結果、初期燃焼期間および定常燃焼期間（換算係数学習時）の両方を通じて、制御ロジックを大幅に変更することなく、出湯温度を適切に制御することが可能となる。

さらに好ましくは、制御手段は、初期燃焼期間の終了時における初期設定手段によって設定された換算係数に応じて、学習手段による換算係数の学習初期値を設定する手段をさらに含む。

このようにすると、初期燃焼期間の終了後に開始される換算係数の学習における学習初期値を、初期燃焼期間での換算係数の挙動に応じて適切に設定することができるので、学習開始時における湯温を適切に制御することができる。

さらに好ましくは、制御手段は、高温異常検出手段をさらに含む。高温異常検出手段は、設定温度に対する出湯温度の超過温度が所定の閾値よりも大きくなったときに高温異常の発生を検出する。そして、初期設定手段は、高温異常検出手段によって検出された高温異常の発生回数にさらに基づいて、同一の流量に対して、発生回数が多いほど要求発生熱量が低下するように換算係数を設定する手段を有する。

このようにすると、過去の高温異常の検出回数が多く、高温異常が発生する可能性が高い状態のときには、初期昇温制御における換算係数の設定を要求発生熱量が低下するように調整できるので、初期燃焼期間中における出湯温度の過上昇を防止することができる。

さらに好ましくは、制御手段は、学習手段によって学習された換算係数の値に基づいて、検出手段によって過去に検出された高温異常の発生回数を減ずるための手段をさらに含む。

このようにすると、換算係数の学習結果に基づいて熱源機構の安定度を評価して、高温異常の発生回数、すなわち、高温異常が発生する可能性を推定することが可能となる。

この発明によれば、フィードフォワード制御およびフィードバック制御の組合せを高機能化して、給湯装置の湯温制御の応答性および安定性を改善することができる。

本発明の実施の形態に係る給湯装置の概略構成図である。 本発明の実施の形態に係る給湯装置における湯温制御を説明する機能ブロック図である。 換算係数の学習速度パラメータと流量との関係を概略的に示す特性図である。 本発明の実施の形態に係る給湯装置における湯温制御の処理手順を説明するためのフローチャートである。 本実施の形態に係る制御装置における換算係数の学習結果に基づく異常診断を説明する概念図である。 本実施の形態に係る昇温装置における換算係数の設定方法を説明するためのフローチャートである。 初期昇温制御において換算係数を設定するための構成を説明する機能ブロック図である。 図７に示した換算係数設定部によって設定される換算係数と流量との間の関係を概略的に示す特性図である。 初期燃焼期間の終了時における換算係数の学習初期値の設定処理を説明するフローチャートである。 高温検出回数のカウント処理を説明するフローチャートである。 本実施の形態に係る給湯装置における換算係数の推移の第１の例を示す図である。 本実施の形態に係る給湯装置における換算係数の推移の第２の例を示す図である。

以下、本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
［実施の形態１］
図１は、本発明の実施の形態に係る給湯装置の概略構成図である。

図１を参照して、本発明の実施の形態に係る給湯装置１００は、給湯配管１１０と、バイパス配管１２０と、ガスバーナ１３０と、熱交換器１４０と、ガス比例弁１５０と、流量調整弁１６０と、制御装置２００とを含む。

給湯配管１１０は、入水口から給湯口までを連結するように構成される。流量調整弁１６０は、給湯配管１１０に介挿接続される。制御装置２００により流量調整弁１６０の開度を調整することによって、出湯量を制御することができる。

ガスバーナ１３０は、図示しないガス配管から供給されたガスと、図示しない燃焼ファンから供給された空気との混合気を燃焼することによって、熱量を発生する。ガスバーナ１３０に供給されるガス圧（すなわち、単位時間当たりのガス供給量）は、ガス比例弁１５０の開度に応じて制御される。なお、燃焼ファンからの供給空気量は、ガスバーナ１３０での燃焼における空燃比を一定に維持するように制御される。

ガスバーナ１３０での燃焼により発生された熱量は、熱交換器１４０を経由して、給湯配管１１０を流れる水の温度上昇に用いられる。図１に例示した給湯装置１００は、熱交換器１４０の出力と、熱交換器１４０を非通過とするためのバイパス配管１２０の出力とを混合して、出湯するように構成されている。なお、バイパス配管１２０の配置は省略されてもよい。

給湯配管１１０には、流量センサ２１０と、温度センサ２２０，２３０が設けられる。流量センサ２１０によって、給湯配管１１０の流量Ｑが検出される。温度センサ２２０は、熱交換器１４０の上流側に設けられて、入水温度Ｔｃを検出する。温度センサ２３０は、熱交換器１４０の下流側に設けられて、出湯温度Ｔｈを検出する。検出された流量Ｑ、入水温度Ｔｃおよび出湯温度Ｔｈは、制御装置２００に入力される。すなわち、流量センサ２１０は「流量検出器」の一実施例に対応し、温度センサ２２０は「第１の温度検出器」の一実施例に対応し、温度センサ２３０は「第２の温度検出器」の一実施例に対応する。

制御装置２００は、たとえば、マイクロコンピュータ等によって構成されて、設定湯温Ｔｒに従って出湯温度Ｔｈを制御するための湯温制御を実行する。具体的には、制御装置２００は、当該湯温制御のために必要とされるガスバーナ１３０での発生熱量である要求発生熱量を算出するとともに、当該要求発生熱量に従ってガス比例弁１５０の開度を制御するように構成される。このように、ガスバーナ１３０は、制御装置２００によって発生熱量を制御可能な「熱源機構」の一実施例である。また、制御装置２００は、「制御手段」の一実施例である。

ガスバーナ１３０の発生熱量が変化すると、熱交換器１４０を経由して水温上昇に寄与する熱量が変化するので、出湯温度Ｔｈが変化する。

図２は、本発明の実施の形態に係る給湯装置における湯温制御を説明する機能ブロック図である。たとえば、図２に示された各ブロックの機能は、制御装置２００によるソフトウェア処理によって実現される。

図２を参照して、湯温制御部３００は、給湯装置１００への操作入力に相当する、要求発生熱量Ｕｔｌを設定する。一般的に、給湯装置では、要求発生熱量は、号数を単位として演算される。号数＝１は、Ｑ＝１（Ｌ／ｍｉｎ）の流量下で湯温を２５℃上昇させるのに必要な熱量に相当する。したがって、以下では、要求発生熱量Ｕｔｌを、入力号数Ｕｔｌとも称する。

給湯装置１００の出力は、温度センサ２３０によって検出される出湯温度Ｔｈである。湯温制御部３００は、給湯装置１００の出力である出湯温度Ｔｈを設定湯温Ｔｒに従って制御するように、入力号数Ｕｔｌを設定する。入力号数Ｕｔｌに従って、ガスバーナ１３０への燃料供給、すなわち、ガスバーナ１３０から熱交換器１４０へ与えられる熱量が制御される。

湯温制御部３００は、フィードバック制御部３２０と、フィードフォワード制御部３３０と、加算部３４０と、換算係数学習部３５０とを含む。

換算係数学習部３５０は、流量センサ２１０によって検出された流量Ｑ、温度センサ２２０によって検出された入水温度Ｔｃおよび温度センサ２３０によって検出された出湯温度Ｔｈと、給湯装置１００への入力号数Ｕｔｌとに基づいて、号数換算係数（以下、単に「換算係数」とも称する）Ｒを学習する。

換算係数Ｒは、給湯装置１００への要求発生熱量（ここでは、入力号数Ｕｔｌ）に対する、上昇温度（Ｔｈ−Ｔｃ）および流量Ｑの積で示される出力熱量の実績比Ｋｒに相当する。Ｋｒは、下記（１）式によって定義される。

Ｋｒ＝（Ｔｈ−Ｔｃ）×Ｑ／Ｕｔｌ …（１）
上述した号数の定義から、Ｋｒは理想的には２５である。このため、換算係数Ｒの基準値も２５である。しかしながら、ガス比例弁１５０（図１）における調圧のずれや、入水温度の状態等に応じて、熱量の実績比Ｋｒ、すなわち、換算係数Ｒが２５から外れることがある。

入力号数Ｕｔｌの演算において、要求熱量（入力号数）および温度間の換算係数Ｒを２５（理論値）に固定した場合には、実挙動における換算係数Ｒのずれは、フィードバック制御、特に積分制御によって補償される。しかしながら、上述のように、必然的に存在する位相遅れのために積分ゲインを高めることが困難であるため、設定湯温に対する出湯温度の制御応答性の改善が比較的困難である。

したがって、本実施の形態では、換算係数学習部３５０によって、実挙動における換算係数Ｒを学習するとともに、学習した換算係数Ｒをフィードバック制御およびフィードフォワード制御に反映することによって、積分制御の機能を代替することを図る。

換算係数学習部３５０は、一定の制御周期Δｔ毎に下記（２）式に従って、換算係数Ｒを学習する。たとえば、制御周期Δｔは１００（ｍｓ）程度である。（２）式において、Ｒ（ｎ）は、今回の制御周期（第ｎ番目）での学習結果に基づいて算出された学習値であり、Ｒ（ｎ−１）は、前回の制御周期（第（ｎ−１）番目）で算出された学習値である。

（２）式中において、Ｌは、換算係数Ｒ（ｎ）の学習速度を制御するパラメータである。パラメータＬは、図３に示されるように、流量Ｑに応じて可変に設定される。

図３に示されるように、パラメータＬは、小流量時には大きい値に設定される一方で、大流量時には小さい値に設定される。流量Ｑが大きい場合には、出力熱量の挙動が安定するために、現在の実績比を速やかに換算係数Ｒに反映する一方で、流量Ｑが小さい場合には、出力熱量が変化し易いため、換算係数Ｒが変化する速度を低下させて学習を安定化させるためである。実機実験またはシミュレーション結果に基づき、図３の特性を予め設定することができる。さらに、図３の特性に従って、流量ＱからパラメータＬを求めるための関数式あるいはテーブルを予め作成することができる。

フィードフォワード制御部３３０は、設定湯温Ｔｒおよび入水温度Ｔｃの温度差と、流量Ｑとに基づいて、フィードフォワード制御による入力号数Ｕｆｆ（以下、ＦＦ号数Ｕｆｆとも称する）を算出する。ＦＦ号数Ｕｆｆは、給湯配管１１０への入水量（流量Ｑ）を、入水温度Ｔｃから設定湯温Ｔｒまで昇温するために必要な熱量（号数）を示す。

フィードバック制御部３２０は、設定湯温Ｔｒに対する出湯温度Ｔｈの温度偏差ΔＴを解消するためのフィードバック制御による入力号数Ｕｆｂ（以下、ＦＢ号数Ｕｆｂとも称する）を算出する。

フィードバック制御部３２０は、偏差演算部３２１と、比例制御部３２２と、積分制御部３２４と、加算部３２５とを有する。

偏差演算部３２１は、設定湯温Ｔｒに対する出湯温度Ｔｈの温度偏差ΔＴを演算する（ΔＴ＝Ｔｒ-Ｔｈ)。比例制御部３２２は、比例ゲインＫｐおよび温度偏差ΔＴの積を演算する。これにより、設定湯温Ｔｒあるいは流量Ｑの変更、または、外乱の発生によって生じた温度偏差ΔＴを解消するように入力号数が演算される。すなわち、比例制御は、主に、設定湯温Ｔｒへの追従性等、過渡的な制御性能を確保する。

積分制御部３２４は、温度偏差ΔＴの積分値と、積分ゲインＫｉとの積を演算する。これにより、主に、設定湯温Ｔｒおよび流量Ｑが安定した状態での定常的な温度偏差ΔＴを解消するように入力号数が演算される。すなわち、積分制御は、主に、設定湯温Ｔｒへの収束性等、定常状態での制御性能を確保する。なお、比例制御部３２２および積分制御部３２４による演算にも、換算係数学習部３５０によって学習された換算係数Ｒが反映される。

加算部３２５は、比例制御部３２２による演算結果と、積分制御部３２４による演算結果とを加算することによって、ＦＢ号数Ｕｆｂを算出する。

さらに、加算部３４０がＦＦ号数ＵｆｆおよびＦＢ号数Ｕｆｂを加算することによって、給湯装置１００への要求発生熱量を示す入力号数Ｕｔｌが設定される。すなわち、ＦＦ号数Ｕｆｆは「第１の要求発生熱量」に対応し、ＦＢ号数Ｕｆｂは「第２の要求発生熱量」に対応する。

図４は、本発明の実施の形態に係る給湯装置での湯温制御による制御処理手順を示すフローチャートである。図４には、図２に示した制御系による第ｎ番目の制御周期における処理が示される。当該処理は、制御装置２００によって、所定の制御周期Δｔ毎に実行される。

図４を参照して、制御装置２００は、ステップＳ１００により、今回の制御周期におけるデータ、具体的には、流量センサ２１０および温度センサ２２０，２３０による検出値、ならびに、ユーザ指示値等に基づいて、現在の設定湯温Ｔｒ（ｎ）、入水温度Ｔｃ（ｎ）、出湯温度Ｔｈ（ｎ）および流量Ｑ（ｎ）等の必要なデータをサンプリングする。

さらに、制御装置２００は、ステップＳ１１０により、上記（２）式に従って、換算係数Ｒ（ｎ）を算出する。Ｒ（ｎ）は、換算係数Ｒの現在の学習値である。これにより、各制御周期において、入力号数に対する出力熱量の実績比が算出されるとともに、当該学習値をパラメータＬ（図３）に従う速度で学習することによって、制御周期毎にＲ（ｎ）が更新される。すなわち、ステップＳ１１０の処理により、図２の換算係数学習部３５０の機能、すなわち、「学習手段」の機能が実現される。

なお、換算係数Ｒ（ｎ）の学習は、燃焼状態が安定した状態に実行することが好ましい。このため、ガス圧等の調整作業時や燃焼開始直後等には、学習を中止することが好ましい。また、換算係数Ｒの初期値は、号数の定義に沿った基準値として２５とすることができる。

制御装置２００は、ステップＳ１２０により、ステップＳ１１０で学習された換算係数Ｒ（ｎ）を反映したフィードフォワード制御を実行する。具体的には、下記（３）式に従って、ＦＦ号数Ｕｆｆ（ｎ）が算出される。すなわち、ステップＳ１２０による処理によって、図２のフィードフォワード制御部３３０の機能、すなわち、「フィードフォワード制御手段」の機能が実現される。

さらに、制御装置２００は、ステップＳ１３０により、ステップＳ１１０で学習された換算係数Ｒ（ｎ）を反映したフィードバック制御を実行する。フィードバック制御では、今回の制御周期における温度偏差ΔＴ（ｎ）（ΔＴ（ｎ）＝Ｔｒ（ｎ）−Ｔｈ（ｎ））に基づく制御演算が実行される。具体的には、下記（４）式に従って、ＦＢ号数Ｕｆｂ（ｎ）が算出される。すなわち、ステップＳ１３０による処理によって、図２のフィードバック制御部３２０の機能、すなわち、「フィードバック制御手段」の機能が実現される。

制御装置２００は、ステップＳ１４０により、下記（５）式に従って、ＦＦ号数およびＦＢ号数の加算によって、給湯装置１００の入力号数Ｕｔｌ（ｎ）を設定する。

Ｕｔｌ（ｎ）＝Ｕｆｆ（ｎ）＋Ｕｆｂ（ｎ） …（５）
このように、本実施の形態に係る給湯装置の湯温制御では、換算係数Ｒの学習値がフィードフォワード制御およびフィードバック制御の両方に反映されている。一方、換算係数Ｒ（ｎ）の理論値（２５）からのずれは、ガス圧の調整不良等によって入力号数に対するガスバーナ１３０による出力熱量に誤差が生じている場合、あるいは、熱交換器１４０における熱交換にロスが生じている場合等に生じる。このような換算係数Ｒの誤差は、定常的な温度偏差ΔＴを生じさせる。このため、換算係数Ｒ＝２５に固定した従来の制御系では、換算係数Ｒの誤差は、主に積分制御によって補償される。

これに対して、本実施の形態では、実際の換算係数Ｒ（ｎ）を学習してフィードフォワード制御に反映するため、フィードフォワード制御の精度が向上する。この結果、フィードバック制御、特に、定常的な温度偏差を補償するための積分制御のウェイトを下げることができる。好ましくは、必然的に位相遅れを含むために調整が困難である積分制御をオフして、比例制御のみでフィードバック制御を実行することができる。この場合には、式（４）において第２項（以下、積分項Ｕｉとも称する）を削除して、第１項（以下、比例項Ｕｐとも称する）のみの演算によってＦＢ号数Ｕｆｂ（ｎ）を演算することができる。

あるいは、積分ゲインＫｉを通常値から低下させることによって、実質的には積分制御が寄与しないようにすることも、実質的には積分制御をオフすることに含まれる。たとえば、通常のフィードバック制御系でのゲイン設定によれば、設定湯温Ｔｒおよび流量Ｑが一定期間維持された定常状態時には、上記積分項および比例項の関係は、常時｜Ｕｉ｜＞｜Ｕｐ｜となるところ、本実施の形態では、積分ゲインＫｉを絞ることにより、｜Ｕｉ｜≦｜Ｕｐ｜となる期間が生じるようになる。

さらに、換算係数Ｒ（ｎ）は、フィードバック制御の比例制御にも反映されている。このため、温度偏差ΔＴｒ（ｎ）を補償するための比例制御の精度を向上することができる。この結果、設定湯温Ｔｒへの追従性を確保するための過渡的な制御特性についても、改善することができる。

このように、本実施の形態に係る給湯装置では、給湯装置１００への要求発生熱量（入力号数）に対する出力熱量の実績比に基づいて学習した換算係数Ｒを反映してフィードフォワード制御およびフィードバック制御を実行するので、制御精度を高めることができる。特に、制御ゲインを高めるとハンチングの発生が懸念される積分制御をオフないし抑制しても、換算係数学習を反映したフィードフォワード制御によって定常的な温度偏差を抑制できる。この結果、フィードフォワード制御およびフィードバック制御の組合せを高機能化して、給湯装置の湯温制御の応答性および安定性を改善することが可能である。

なお、本実施の形態に係る給湯装置において、換算係数Ｒの学習値が理論値（すなわち、２５）から大幅に外れた場合には、給湯装置１００に何らかの異常が発生していることが懸念される。このため、換算係数の学習が安定した場面での学習値Ｒ（ｎ）を用いて、図５に示すような異常診断を行なうことも可能である。

図５を参照して、換算係数学習部３５０（図２）は、たとえば、換算係数学習が所定時間（たとえば、６０秒）継続され、かつ、入力号数Ｕｔｌおよび出力熱量の両方の一定時間内の変動量が一定値以下のとき（たとえば、１０秒間の変動率が３％以内のとき）、「換算係数の学習が安定している」と判定する。

そして、制御装置２００は、換算係数の学習が安定していると判定されると、現在の学習値（すなわち、換算係数Ｒ（ｎ））が、基準値２５を含む正常範囲Ｒ０〜Ｒ１内であるか否かを判定する。そして、制御装置２００は、Ｒ０≦Ｒ（ｎ）≦Ｒ１のときには、給湯装置１００は正常に運転していると判定する。

一方で、制御装置２００は、Ｒ（ｎ）＜Ｒ０、または、Ｒ（ｎ）＞Ｒ１のとき、給湯装置１００に異常が発生している虞があると判定して、機器点検を促すための情報をユーザへ報知する。

たとえば、Ｒ（ｎ）＞Ｒ１のとき、すなわち換算係数Ｒが高過ぎる場合には、入力号数に比較して、実際の出力熱量が過大である状態なので、ガス供給圧力の調整がずれており、ガスバーナ１３０へのガス供給圧力が入力号数に対して高すぎる可能性がある。また、Ｒ（ｎ）＜Ｒ０のときには、入力号数に対して実際の出力熱量が小さ過ぎる状態なので、熱交換器１４０での煤の付着等による閉塞が発生している可能性がある。したがって、Ｒ（ｎ）＜Ｒ０、または、Ｒ（ｎ）＞Ｒ１のときには、換算係数の学習値Ｒ（ｎ）が過大および過小のいずれの状態であるかについての情報を付加して報知することが好ましい。

このように、本実施の形態による給湯装置では、湯温制御の応答性および安定性を改善するための換算係数Ｒの学習結果を用いて、異常診断を併せて実行することが可能である。

［実施の形態２］
実施の形態２では、燃焼開始初期における出湯温度を速やかに上昇させるための制御（以下、初期昇温制御とも称する）における換算係数Ｒの設定について説明する。

図６は、本実施の形態に係る昇温装置における換算係数Ｒの設定方法を説明するためのフローチャートである。

図６を参照して、制御装置２００は、給湯装置１００での燃焼が開始されると、ステップＳ２００により、初期燃焼期間であるか否かを判定する。たとえば、給湯装置１００では、初期燃焼期間であるか否かを示す初期燃焼フラグＦＬＧが導入される。初期燃焼フラグＦＬＧフラグは、燃焼開始時にオンされる。そして、出湯温度Ｔｈが設定湯温Ｔｒの近傍まで上昇すると、初期燃焼フラグＦＬＧフラグがオフされる。たとえば、Ｔｈ＞Ｔｒ−αが成立すると（たとえば、α＝３℃）、初期燃焼フラグＦＬＧはオフされる。このように、初期燃焼フラグＦＬＧは、燃焼開始時を起点として、設定湯温Ｔｒに対する出湯温度Ｔｈの不足量（Ｔｒ−Ｔｈ）が所定の閾値αよりも小さくなるまでの期間においてオンされる。

制御装置２００は、初期燃焼フラグがオンされている初期燃焼期間では（Ｓ２００のＹＥＳ判定時）、ステップＳ２２０に処理を進めて、初期昇温制御を実行する。一方、制御装置２００は、初期燃焼フラグＦＬＧのオフ時、すなわち、初期燃焼期間の終了後には（Ｓ２００のＮＯ判定時）、ステップＳ２１０に処理を進めて、実施の形態１で説明した湯温制御を実行する。このとき、換算係数Ｒは、図２に示された換算係数学習部３５０によって、制御周期毎に、入力号数に対する出力熱量の実績比を逐次学習するように設定される。

初期昇温制御においては、特許文献２にも示されるように、フィードフォワード制御による入力号数を一時的に高めることによって速やかな昇温を図る必要がある。

実施の形態２では、実施の形態１で説明した、換算係数Ｒを反映したフィードフォワード制御と共通の演算式（式（３））を用いて、初期昇温制御を実現するための制御処理について説明する。

図７は、初期昇温制御において換算係数Ｒを設定するための構成を説明する機能ブロック図である。

図７を参照して、初期昇温制御では、図２に示した換算係数学習部３５０は停止されて換算係数Ｒの学習が非実行とされる。一方で、換算係数設定部３５１は、初期燃焼フラグＦＬＧのオン時、すなわち、初期昇温制御の適用時に動作して、換算係数Ｒを設定する。換算係数設定部３５１によって設定された換算係数Ｒは、少なくともフィードフォワード制御部３３０（図２）に伝達されて、式（３）によるＦＦ号数Ｕｆｆの演算に反映される。

なお、初期昇温制御におけるフィードバック制御では、式（４）に従うＦＢ号数Ｕｆｂの演算において、換算係数Ｒ＝２５に固定してもよく、換算係数設定部３５１によって設定された換算係数Ｒを用いてもよい。また、初期昇温制御においては、フィードバック制御を省いて、フィードフォワード制御のみを実行することも可能である。

換算係数設定部３５１は、流量センサ２１０（図１）によって検出された流量Ｑに少なくとも基づいて、換算係数Ｒを設定する。

図８は、換算係数設定部３５１によって設定される換算係数と流量との間の関係を概略的に示す特性図である。

図８に示されるように、換算係数設定部３５１は、流量Ｑに応じて換算係数Ｒを設定する。Ｒ＜２５に設定すると、ＦＦ号数Ｕｆｆが通常時（Ｒ＝２５）よりも大きくなるので、給湯装置１００への発生熱量を増加させることにより出湯温度を速やかに上昇させることができる。

流量Ｑが小さい領域では、熱交換器１４０での滞留時間が長くなるため、ＦＦ号数Ｕｆｆを大きくし過ぎると、出湯温度Ｔｈが過度に上昇する虞がある。一方で、流量Ｑが大きい領域では、このような過高温の虞が小さいので、ＦＦ号数Ｕｆｆを高くして速やかな昇温を指向することが好ましい。したがって、図８に示されるように、初期昇温制御における換算係数Ｒは、流量Ｑが小さい領域では、流量Ｑが大きい領域よりも高く設定される。また、中間領域では、流量Ｑの増加に応じて換算係数Ｒを低く設定する。

このように、初期昇温制御における換算係数Ｒを流量Ｑに応じて設定することにより、燃焼開始後の初期期間において、過度の温度上昇を回避するとともに、出湯温度を速やかに上昇することが可能となる。

再び図７を参照して、換算係数設定部３５１は、初期昇温制御中の過度の湯温上昇を回避するために、高温異常検出部３５２によって設定される高温検出回数ｍをさらに反映して、初期昇温制御における換算係数Ｒを設定することも可能である。

高温異常検出部３５２は、出湯温度Ｔｈが過上昇すると、高温異常を検出して高温検出回数ｍを増加させる。たとえば、Ｔｈ＞Ｔｒ＋β（たとえば、β＝１０℃）が成立すると、すなわち、設定湯温Ｔｒに対する出湯温度Ｔｈの超過温度が所定の閾値βよりも大きくなると、高温異常検出部３５２は、高温検出回数ｍを１増加させる。

高温異常は、ガス供給圧力の調整ずれ等の原因で、入力号数に比較して実際の出力熱量が過大であるときに発生する。したがって、高温異常が多発している状態では、初期昇温制御によってＦＦ号数Ｕｆｆを通常よりも大きくすると、過度の湯温上昇を招くおそれがある。なお、高温異常検出部３５２は、温度上昇量（Ｔｈ−Ｔｒ）が大きい場合には、給湯装置１００の燃焼を強制的に停止してもよい。

再び図８を参照して、高温検出回数ｍ＝０の場合と比較して、換算係数Ｒは、同一の流量Ｑに対して、高温検出回数ｍの増加に応じて高い値に設定される。これにより、初期昇温制御におけるＦＦ号数の増加が抑制されるので、初期昇温制御中に出湯温度Ｔｈが過度に上昇することを防止できる。

たとえば、図８の例に示されるように、ｍ＝０のときには全流量域でＲ＜２５に設定されるのに対して、ｍが増加していくと、Ｒ＞２５に設定される領域、すなわち、通常よりもＦＦ号数を低下させる領域も生じてくる。このように、高温検出回数ｍおよび流量Ｑの両方に基づいて初期昇温制御における換算係数Ｒを設定することによって、初期昇温制御中における過度の湯温上昇をさらに効果的に回避することができる。

このように、初期昇温制御の適用時には、基本的には換算係数Ｒを小さく設定することにより、出湯温度の速やかな上昇が図られる。この結果、出湯温度Ｔｈが、ステップＳ２００（図６）での判定値である（Ｔｒ−α）まで上昇すると、初期燃焼期間の終了に伴って初期昇温制御は終了される。そして、実施の形態１で説明した換算係数の学習が開始される。

図９には、初期燃焼期間の終了時における換算係数の学習初期値の設定処理を説明するフローチャートが示される。

図９を参照して、制御装置２００は、初期昇温制御の実行中にはステップＳ４００により、初期燃焼期間が終了したかどうかを判定する。ステップＳ４００は、Ｔｈ＞Ｔｒ−αが成立するとＹＥＳ判定とされる。ステップＳ４００がＹＥＳ判定されると、初期燃焼フラグＦＬＧがオフされる。

ステップＳ４００のＮＯ判定時は初期昇温制御が継続されるので、ステップＳ４１０〜Ｓ４４０の処理はスキップされる。

制御装置２００は、初期燃焼期間が終了した場合（Ｓ４００のＹＥＳ判定時）には、ステップＳ４１０に処理を進めて、換算係数Ｒの現在値、すなわち、初期燃焼期間終了時における換算係数の設定値Ｒ（Ｌ）を基準値である２５と比較する。

制御装置２００は、Ｒ（Ｌ）≦２５のとき（Ｓ４１０のＹＥＳ判定時）には、ステップＳ４２０により、換算係数Ｒの学習初期値Ｒ（０）＝２５に設定する。Ｒ（Ｌ）≦２５の状態では、通常よりもＦＦ号数を強制的に高く設定して、速やかな温度上昇を優先しているが、初期燃焼期間の終了後には、設定湯温Ｔｒへの制御性を重視する必要がある。このため、基準値２５からのずれを学習するように、学習初期値Ｒ（０）を設定することが好ましい。

一方で、制御装置２００は、Ｒ（Ｌ）＞２５のとき（Ｓ４１０のＮＯ判定時）には、ステップＳ４３０に処理を進めて、初期燃焼期間終了時点で使用していた換算係数Ｒ（Ｌ）を、そのまま学習初期値Ｒ（０）として用いる。上述のように、Ｒ（Ｌ）＞２５の状態では、通常よりもＦＦ号数を低く設定して、過度の温度上昇を予防している。このため、初期昇温制御の終了時に、学習初期値Ｒ（０）を２５に設定すると、ステップ状にＦＦ号数が増加することにより、出湯温度Ｔｈが急に上昇することが懸念される。このため、過高温の発生を防止することを優先して、換算係数Ｒが変化しないように考慮するものである。

制御装置２００は、ステップＳ４２０またはＳ４３０により学習初期値Ｒ（０）が設定されると、ステップＳ４４０に処理を進めて、図２に示した換算係数学習部３５０による換算係数Ｒの学習を開始する。以降では、換算係数設定部３５１は動作を停止して、実施の形態１で説明したように、換算係数学習部３５０による学習によって算出された換算係数Ｒに従って、各制御周期でのＦＦ号数ＵｆｆおよびＦＢ号数Ｕｆｂを算出する。

このようにすると、過高温を防止するように初期昇温制御時の換算係数Ｒが設定されている場合に、初期昇温制御から、換算係数の学習に基づく通常の湯温制御に移行する際に、過高温の発生を予防することができる。

次に、図１０を用いて、初期昇温制御に反映される高温検出回数ｍのカウント処理について説明する。図１０のフローチャートに従う制御処理を制御装置２００が所定周期で繰り返し実行することによって、図７に示した高温異常検出部３５２の機能が実現される。

制御装置２００は、ステップＳ５００により、出湯温度Ｔｈと判定値（Ｔｒ＋β）との比較によって、高温異常を検出する。具体的には、Ｔｒ＞（Ｔｒ＋β）のときにＳ５００はＹＥＳ判定とされ、そうでないときに、Ｓ５００はＮＯ判定とされる。

制御装置２００は、高温異常検出時（Ｓ５００のＹＥＳ判定時）には、ステップＳ５１０に処理を進めて、高温検出回数ｍを増加させる。このとき、超過温度（Ｔｈ−Ｔｒ）が過大である場合には、必要に応じて給湯装置１００における燃焼を停止させてもよい。

制御装置２００は、高温異常の非検出時（Ｓ５００のＮＯ判定時）には、換算係数Ｒの学習結果に応じて、燃焼状態が安定している場合には、高温検出回数ｍを減少させる処理を実行する。具体的には、制御装置２００は、ステップＳ５５０により、換算係数学習の安定条件が成立しているか否かを判定する。たとえば、実施の形態１でも説明したように、換算係数学習が所定時間（たとえば、６０秒）継続され、かつ、入力号数Ｕｔｌおよび出力熱量の両方の一定時間内の変動量が一定値以下のとき（たとえば、１０秒間の変動率が３％以内のとき）、Ｓ５５０はＹＥＳ判定とされる。

制御装置２００は、換算係数学習の安定条件が成立しているときには（Ｓ５５０のＹＥＳ判定時）、ステップＳ５６０に処理を進めて、換算係数の現在の学習値Ｒ（ｎ）と基準値２５との差（絶対値）を判定値γと比較する。学習安定時の学習値が２５に近い場合には、給湯装置１００への入力号数と実際の出力熱量との間に大きなずれは発生しておらず、高温出湯の主な原因となるガスバーナ１３０へのガス供給過剰も発生していない可能性が高い。このように安定した燃焼状態であることが確認できた場合には、高温異常が発生する可能性が低下していると推定できる。

したがって、制御装置２００は、｜Ｒ（ｎ）−２５｜＜γのとき（Ｓ５６０のＹＥＳ判定時）には、ステップＳ５７０に処理を進めて、高温検出回数ｍを減少させる。なお、ステップＳ５７０の実行は、１回の燃焼（燃焼開始〜燃焼終了までの間）において１回のみに制限することが好ましい。

一方、制御装置２００は、｜Ｒ（ｎ）−２５｜≧γのとき（Ｓ５６０のＮＯ判定時）には、ステップＳ５７０をスキップする。このため、高温検出回数ｍは維持される。

図１０に示された高温検出回数ｍのカウント処理により、換算係数Ｒの学習結果に基づいて燃焼状態が安定しているかどうかを判定して、高温異常が発生する可能性に応じて高温検出回数ｍを適切に設定することが可能となる。

図１１および図１２には、本実施の形態に係る給湯装置における一定流量下での換算係数の推移の例が示される。図１１には、流量Ｑが大きい領域での推移例が示される一方で、図１２には、流量Ｑが小さい領域での推移例が示される。

図１１を参照して、ｍ＝０の例では、時刻ｔ０〜ｔａまでが初期燃焼期間であり、ｍ＝１の例では、時刻ｔ０〜ｔｂまでが初期燃焼期間であり、ｍ＝２の例では時刻ｔ０〜ｔｃが初期燃焼期間である。

初期燃焼期間では、ｍ＝０，１，２のいずれにおいても、流量Ｑ（一定値）および高温検出回数ｍに応じて、換算係数Ｒが設定されている。図８に示したように、ｍが大きいほど、換算係数Ｒは大きい値、すなわち、ＦＦ号数を低下させるように設定される。

図８にも示したように、流量Ｑが大きい領域では、換算係数Ｒが小さく設定されるため、初期燃焼期間の終了時（時刻ｔａ，ｔｂ，ｔｃ）における換算係数Ｒ（Ｌ）は、２５よりも小さい。したがって、図９のステップＳ４２０により、ｍ＝０，１，２の各々において、換算係数学習の初期値Ｒ（０）＝２５に設定される。

以降では、湯温制御における入力号数と出力熱量との実績比に従って換算係数Ｒの学習が実行される。時刻ｔｅにおいて、図１０のステップＳ５５０での換算係数学習の安定条件が成立すると、そのときに学習値が基準値２５±γの範囲内であるか否かが判定される。図１１の例では、時刻ｔｅにおける学習値が２５±γの範囲内であるので、図１０のステップＳ５７０の処理により、高温検出回数ｍが減少される。

図１２においても、図１１と同様に、ｍ＝０の例では、時刻ｔ０〜ｔａまでが初期燃焼期間であり、ｍ＝１の例では、時刻ｔ０〜ｔｂまでが初期燃焼期間であり、ｍ＝２の例では時刻ｔ０〜ｔｃが初期燃焼期間である。

図８に示されるように、初期燃焼期間において、流量Ｑが小さい領域では、換算係数Ｒは相対的に高く設定される。このため、ｍ＝０の例では換算係数Ｒ＜２５である一方で、ｍ＝１，２の例では、高温異常の発生防止を優先するために、換算係数Ｒ＞２５に設定される。

したがって、初期燃焼期間の終了時点（時刻ｔａ，ｔｂ，ｔｃ）で設定される学習初期値Ｒ（０）は、ｍ＝０の例ではＲ（０）＝２５に設定される一方で、ｍ＝１，２の例では、初期燃焼期間終了時における換算係数Ｒの値が維持されるように設定される。

以降では、湯温制御における入力号数と出力熱量との実績比に従って換算係数Ｒの学習が実行される。図１１と同様に、時刻ｔｅにおいて、図１０のステップＳ５５０での換算係数学習の安定条件が成立する。図１２の例では、時刻ｔｅにおける学習値が２５±γの範囲外であるので、図１０のステップＳ５７０は実行されない。このため、高温検出回数ｍは減少しない。

なお、高温検出回数ｍの減少についての判定値γについては、高温検出回数ｍに応じて可変に設定してもよい。たとえば、高温検出回数ｍが多いほど、γを大きな値に設定することができる。

このように、実施の形態２によれば、給湯装置１００の燃焼開始からの初期期間において出湯温度を速やかに昇温するための初期昇温制御を、実施の形態１で説明した換算係数の学習に基づく制御ロジックに適用することができる。

これにより、初期燃焼期間および定常燃焼期間（換算係数学習時）の両方を通じて、制御ロジックを大幅に変更することなく、出湯温度を適切に制御することが可能となる。

なお、本実施の形態による給湯装置では、給湯配管１１０内の水を加熱するための熱量を発生する「熱源機構」としてガスバーナ１３０を例示したが、本発明の適用はこのような構成に限定されるものではない点を確認的に記載する。すなわち、制御装置２００によって設定される要求発生熱量（入力号数）に応じて発生熱量を制御可能に構成されるものであれば、任意の「熱源機構」を採用することが可能である。たとえば、ガスバーナに代えて、石油を燃焼する石油バーナ、あるいはヒートポンプ機構等の任意の熱源を適用可能である。

今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

１００ 給湯装置、１１０ 給湯配管、１２０ バイパス配管、１３０ ガスバーナ、１４０ 熱交換器、１５０ ガス比例弁、１６０ 流量調整弁、２００ 制御装置、２１０ 流量センサ、２２０，２３０ 温度センサ、３００ 湯温制御部、３２０ フィードバック制御部、３２１ 偏差演算部、３２２ 比例制御部、３２４ 積分制御部、３２５，３４０ 加算部、３３０ フィードフォワード制御部、３５０ 換算係数学習部、３５１ 換算係数設定部、３５２ 高温異常検出部、ＦＬＧ 初期燃焼フラグ、Ｋｉ 積分ゲイン、Ｋｐ 比例ゲイン、Ｌ パラメータ（換算係数学習速度）、Ｑ 流量、Ｒ，Ｒ（ｎ） 換算係数（学習値）、Ｒ（０） 学習初期値、Ｔｃ 入水温度、Ｔｈ 出湯温度、Ｔｒ 設定湯温、Ｕｆｂ ＦＢ入力号数、Ｕｆｆ ＦＦ入力号数、Ｕｔｌ 入力号数（要求発生熱量）、ｍ 高温検出回数。

Claims (9)

1. 熱源機構によって発生された熱量によって通過する水を加熱するように構成された熱交換器と、
   前記熱交換器の上流側に配置された第１の温度検出器と、
   前記熱交換器の下流側に配置された第２の温度検出器と、
   前記熱交換器を通過する流量を検出するための流量検出器と、
   前記第１の温度検出器によって検出された入水温度、前記第２の温度検出器によって検出された出湯温度、当該出湯温度の設定温度、および、前記流量検出器によって検出された流量に基づいて、所定の制御周期毎に前記熱源機構への要求発生熱量を設定するための制御手段とを備え、
   前記制御手段は、
   前記熱源機構への前記要求発生熱量に対する、前記入水温度および前記出湯温度の温度差と前記流量とに基づく出力熱量の実績比に基づいて、温度および熱量の間の換算係数を学習するための学習手段と、
   前記設定温度と前記入水温度との温度差と、前記流量と、前記学習手段によって学習された前記換算係数とに基づいて、第１の要求発生熱量を算出するためのフィードフォワード制御手段と、
   前記設定温度に対する前記出湯温度の温度偏差と、前記流量と、制御ゲインと、前記学習手段によって学習された前記換算係数とに基づいて、第２の要求発生熱量を算出するためのフィードバック制御手段と、
   前記フィードフォワード制御手段によって算出された前記要求発生熱量と、前記フィードバック制御手段によって算出された前記要求発生熱量との加算によって、前記熱源機構への要求発生熱量を設定するための加算手段とを含む、給湯装置。
2. 前記フィードバック制御手段は、
   前記温度偏差、比例制御ゲインおよび前記流量の積を、前記換算係数で除算することによって前記第２の要求発生熱量を算出するための比例フィードバック手段を有する、請求項１記載の給湯装置。
3. 前記フィードバック制御手段は、前記温度偏差の積分値および積分制御ゲインに基づく積分フィードバック制御を非実行とする、請求項２記載の給湯装置。
4. 前記学習手段は、前記実績比を前記換算係数の学習値に反映する学習速度を、前記流量が大きいときに速くする一方で前記流量が小さいときに遅くするための手段を有する、請求項１〜３のいずれか１項に記載の給湯装置。
5. 前記制御手段は、
   前記学習手段によって学習された前記換算係数の値に基づいて、前記給湯装置の異常を検出するための手段をさらに含む、請求項１〜４のいずれか１項に記載の給湯装置。
6. 前記制御手段は、
   前記熱源機構による燃焼開始から、前記設定温度に対する前記出湯温度の不足温度が所定の閾値よりも小さくなるまでの初期燃焼期間において、少なくとも前記流量の関数として前記換算係数を設定するための初期設定手段をさらに含み、
   前記学習手段は、前記初期燃焼期間において、前記換算係数の学習を非実行とする、請求項１〜４のいずれか１項に記載の給湯装置。
7. 前記制御手段は、
   前記初期燃焼期間の終了時における前記初期設定手段によって設定された前記換算係数に応じて、前記学習手段による前記換算係数の学習初期値を設定する手段をさらに含む、請求項６記載の給湯装置。
8. 前記制御手段は、
   前記設定温度に対する前記出湯温度の超過温度が所定の閾値よりも大きくなったときに高温異常の発生を検出するための高温異常検出手段をさらに含み、
   前記初期設定手段は、前記高温異常検出手段によって検出された前記高温異常の発生回数にさらに基づいて、同一の前記流量に対して、前記発生回数が多いほど前記要求発生熱量が低下するように前記換算係数を設定する手段を有する、請求項６記載の給湯装置。
9. 前記制御手段は、
   前記学習手段によって学習された前記換算係数の値に基づいて前記発生回数を減ずるための手段をさらに含む、請求項８記載の給湯装置。

Images