JP7361935B2 - 空気調和機診断装置 - Google Patents
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Description
本開示は、空気調和機の状態を診断する空気調和機診断装置に関する。
従来、空気調和機の状態を診断する空気調和機診断装置が知られている。特許文献1には、室外機と複数の室内機とを有する空調機のデータを提供する空調機データ提供システムが開示されている。特許文献1は、各室内機の室内温度制御に基づく発停回数データを収集し、収集された発停回数データのうち所定期間中の発停回数データを一覧表にして出力する。これにより、特許文献1は、空調機に関わる状況を確認し、不具合が存在する場合に迅速な対処を促そうとするものである。
しかしながら、特許文献1に開示された空調機データ提供システムは、発停回数データに基づいて不具合の有無を判断しているため、明確な動作不良が起こるまで異常と判断することが難しい。即ち、特許文献1は、空気調和機の機器の異常を予測することができない。
本開示は、上記のような課題を解決するためになされたもので、空気調和機の機器の異常を予測する空気調和機診断装置を提供するものである。
本開示に係る空気調和機診断装置は、故障した機器又は耐久試験を実施した機器の個体の運転データである教師データに基づいて、機器が動作したときの運転条件に応じて、学習器が出力する重み係数と、空気調和機の機器の動作時の運転条件と、機器の動作回数とに基づいて、機器の劣化度合を診断する劣化判定部を備え、劣化判定部は、運転条件と、動作回数とが入力される入力部と、入力部に入力された運転条件及び動作回数と、学習器から出力された重み係数とに基づいて、機器の劣化度合を演算する演算部と、演算部によって演算された機器の劣化度合を発報する発報部と、を備える。
本開示によれば、学習器によって出力された重み係数と、機器の運転条件と、機器の動作回数とに基づいて、機器の劣化度合を診断する。そして、発報部は、機器の劣化度合を発報する。管理者は、機器の劣化度合を把握することにより、空気調和機の機器が明確な動作不良を起こしてなくても、空気調和機の機器の異常を予測することができる。
以下、本開示の空気調和機診断装置の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。なお、本開示は、以下に説明する実施の形態によって限定されるものではない。また、図1を含め、以下の図面では各構成部材の大きさの関係が実際のものとは異なる場合がある。また、以下の説明において、本開示の理解を容易にするために方向を表す用語を適宜用いるが、これは本開示を説明するためのものであって、これらの用語は本開示を限定するものではない。方向を表す用語としては、例えば、「上」、「下」、「右」、「左」、「前」又は「後」等が挙げられる。
実施の形態1.
図1は、実施の形態1に係る空気調和機診断装置100を示す模式図である。図1に示すように、学習器50を備える空気調和機診断装置100は、空気調和機1の機器の故障リスクの指標である劣化度合を診断する。空気調和機1の機器とは、例えばアクチュエータであり、圧縮機6、流路切替装置7、室外送風機9、膨張部10及び室内送風機12等(図2参照)である。
図1は、実施の形態1に係る空気調和機診断装置100を示す模式図である。図1に示すように、学習器50を備える空気調和機診断装置100は、空気調和機1の機器の故障リスクの指標である劣化度合を診断する。空気調和機1の機器とは、例えばアクチュエータであり、圧縮機6、流路切替装置7、室外送風機9、膨張部10及び室内送風機12等(図2参照)である。
(空気調和機1)
図2は、実施の形態1に係る空気調和機1を示す回路図である。空気調和機1は、室内の空気を調整する装置であり、図2に示すように、室外機2と、室内機3とを備えている。室外機2には、例えば圧縮機6、流路切替装置7、室外熱交換器8、室外送風機9及び膨張部10が設けられている。室内機3には、例えば室内熱交換器11及び室内送風機12が設けられている。
図2は、実施の形態1に係る空気調和機1を示す回路図である。空気調和機1は、室内の空気を調整する装置であり、図2に示すように、室外機2と、室内機3とを備えている。室外機2には、例えば圧縮機6、流路切替装置7、室外熱交換器8、室外送風機9及び膨張部10が設けられている。室内機3には、例えば室内熱交換器11及び室内送風機12が設けられている。
圧縮機6、流路切替装置7、室外熱交換器8、膨張部10及び室内熱交換器11が冷媒配管5により接続されて冷媒回路4が構成されている。圧縮機6は、低温且つ低圧の状態の冷媒を吸入し、吸入した冷媒を圧縮して高温且つ高圧の状態の冷媒にして吐出するものである。流路切替装置7は、冷媒回路4において冷媒が流れる方向を切り替えるものであり、例えば四方弁である。室外熱交換器8は、例えば室外空気と冷媒との間で熱交換するものである。室外熱交換器8は、冷房運転時には凝縮器として作用し、暖房運転時には蒸発器として作用する。室外送風機9は、室外熱交換器8に室外空気を送る機器である。
膨張部10は、冷媒を減圧して膨張する減圧弁又は膨張弁である。膨張部10は、例えば開度が調整される電子式膨張弁である。室内熱交換器11は、例えば室内空気と冷媒との間で熱交換するものである。室内熱交換器11は、冷房運転時には蒸発器として作用し、暖房運転時には凝縮器として作用する。室内送風機12は、室内熱交換器11に室内空気を送る機器である。なお、冷媒は、水でもよく不凍液でもよい。
(運転モード、冷房運転)
次に、空気調和機1の運転モードについて説明する。先ず、冷房運転について説明する。冷房運転において、圧縮機6に吸入された冷媒は、圧縮機6によって圧縮されて高温且つ高圧のガス状態で吐出する。圧縮機6から吐出された高温且つ高圧のガス状態の冷媒は、流路切替装置7を通過して、凝縮器として作用する室外熱交換器8に流入し、室外熱交換器8において、室外送風機9によって送られる室外空気との間で熱交換されて凝縮して液化する。
次に、空気調和機1の運転モードについて説明する。先ず、冷房運転について説明する。冷房運転において、圧縮機6に吸入された冷媒は、圧縮機6によって圧縮されて高温且つ高圧のガス状態で吐出する。圧縮機6から吐出された高温且つ高圧のガス状態の冷媒は、流路切替装置7を通過して、凝縮器として作用する室外熱交換器8に流入し、室外熱交換器8において、室外送風機9によって送られる室外空気との間で熱交換されて凝縮して液化する。
凝縮された液状態の冷媒は、膨張部10に流入し、膨張部10において膨張及び減圧されて低温且つ低圧の気液二相状態の冷媒となる。そして、気液二相状態の冷媒は、蒸発器として作用する室内熱交換器11に流入し、室内熱交換器11において、室内送風機12によって送られる室内空気との間で熱交換されて蒸発してガス化する。このとき、室内空気が冷やされ、室内において冷房が実施される。蒸発した低温且つ低圧のガス状態の冷媒は、流路切替装置7を通過して、圧縮機6に吸入される。
(運転モード、暖房運転)
次に、暖房運転について説明する。暖房運転において、圧縮機6に吸入された冷媒は、圧縮機6によって圧縮されて高温且つ高圧のガス状態で吐出する。圧縮機6から吐出された高温且つ高圧のガス状態の冷媒は、流路切替装置7を通過して、凝縮器として作用する室内熱交換器11に流入する。室内熱交換器11に流入した冷媒は、室内熱交換器11において、室内送風機12によって送られる室内空気との間で熱交換されて凝縮して液化する。このとき、室内空気が暖められ、室内において暖房が実施される。
次に、暖房運転について説明する。暖房運転において、圧縮機6に吸入された冷媒は、圧縮機6によって圧縮されて高温且つ高圧のガス状態で吐出する。圧縮機6から吐出された高温且つ高圧のガス状態の冷媒は、流路切替装置7を通過して、凝縮器として作用する室内熱交換器11に流入する。室内熱交換器11に流入した冷媒は、室内熱交換器11において、室内送風機12によって送られる室内空気との間で熱交換されて凝縮して液化する。このとき、室内空気が暖められ、室内において暖房が実施される。
凝縮された液状態の冷媒は、膨張部10に流入し、膨張部10において膨張及び減圧されて低温且つ低圧の気液二相状態の冷媒となる。そして、気液二相状態の冷媒は、蒸発器として作用する室外熱交換器8に流入し、室外熱交換器8において、室外送風機9によって送られる室外空気との間で熱交換されて蒸発してガス化する。蒸発した低温且つ低圧のガス状態の冷媒は、流路切替装置7を通過して、圧縮機6に吸入される。
(空気調和機診断装置100)
空気調和機診断装置100は、専用のハードウェア又は記憶装置に格納されるプログラムを実行するCPU(Central Processing Unit、中央処理装置、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ又はプロセッサともいう)で構成される。空気調和機診断装置100が専用のハードウェアである場合、空気調和機診断装置100は、例えば、単一回路、複合回路、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)、FPGA(Field-Programmable Gate Array)、又は、これらを組み合わせたものが該当する。空気調和機診断装置100が実現する各機能部のそれぞれを、個別のハードウェアで実現してもよいし、各機能部を一つのハードウェアで実現してもよい。
空気調和機診断装置100は、専用のハードウェア又は記憶装置に格納されるプログラムを実行するCPU(Central Processing Unit、中央処理装置、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ又はプロセッサともいう)で構成される。空気調和機診断装置100が専用のハードウェアである場合、空気調和機診断装置100は、例えば、単一回路、複合回路、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)、FPGA(Field-Programmable Gate Array)、又は、これらを組み合わせたものが該当する。空気調和機診断装置100が実現する各機能部のそれぞれを、個別のハードウェアで実現してもよいし、各機能部を一つのハードウェアで実現してもよい。
空気調和機診断装置100がCPUの場合、空気調和機診断装置100が実行する各機能は、ソフトウェア、ファームウェア、又はソフトウェアとファームウェアとの組み合わせにより実現される。ソフトウェア及びファームウェアはプログラムとして記述される。CPUは、プログラムを読み出して実行することにより、各機能を実現する。なお、空気調和機診断装置100の機能の一部を専用のハードウェアで実現し、一部をソフトウェア又はファームウェアで実現するようにしてもよい。
図3は、実施の形態1に係る空気調和機診断装置100を示す機能ブロック図である。空気調和機診断装置100は、学習器50を用いて空気調和機1の機器の劣化度合を診断するものである。図3に示すように、空気調和機診断装置100は、劣化判定部20と、更新部25とを備えている。
(学習器50)
図4は、実施の形態1に係る学習器50の概要を示す図である。次に、学習器50について説明する。学習器50は、教師データを学習して、空気調和機1の機器が動作したときの運転条件に応じた重み係数を出力する。本実施の形態1では、学習器50が空気調和機診断装置100の外部に設けられている場合について例示している。なお、学習器50は、本実施の形態1のように、空気調和機診断装置100の外部に設けられていてもよいし、空気調和機診断装置100の内部に設けられていてもよい。
図4は、実施の形態1に係る学習器50の概要を示す図である。次に、学習器50について説明する。学習器50は、教師データを学習して、空気調和機1の機器が動作したときの運転条件に応じた重み係数を出力する。本実施の形態1では、学習器50が空気調和機診断装置100の外部に設けられている場合について例示している。なお、学習器50は、本実施の形態1のように、空気調和機診断装置100の外部に設けられていてもよいし、空気調和機診断装置100の内部に設けられていてもよい。
(教師データ)
教師データは、故障した機器又は耐久試験を実施した機器の個体の運転データである。教師データは、例えば、機器の運転条件、機器の動作回数及び損傷度合からなる。
教師データは、故障した機器又は耐久試験を実施した機器の個体の運転データである。教師データは、例えば、機器の運転条件、機器の動作回数及び損傷度合からなる。
図5及び図6は、故障した機器の個体の運転条件、動作回数及び損傷度合を計測した図である。例えば、市場において、機器、例えば圧縮機6が故障を起こした場合、機器の運転条件は、故障した圧縮機6の起動条件である。損傷度合は、0から100までの数値で表されるものであり、0が正常であり、100が異常である。図5及び図6に示すように、様々な運転条件及び動作回数において、損傷度合100の故障機が複数存在する。例えば機器が圧縮機6である場合、損傷度合は、圧縮機6の圧縮力を生じさせる主軸(図示せず)の摩耗度合である。
図7及び図8は、耐久試験を実施した機器の個体の運転条件、動作回数及び損傷度合を計測した図である。故障していなくても、耐久試験において様々な特定条件で所定の回数起動された圧縮機6を解体して損傷度合が計測されてもよい。図7に示す機器は、損傷度合40であり、図8に示す機器は、損傷度合70である。
(重み係数)
運転条件に基づく重み係数は、上記の運転条件のもとでの動作回数によって、機器の劣化がどの程度進行するかを示す指標である。重み係数は、各種試験等によって学習器50が算出する。上記のとおり、学習器50は、実際に故障した空気調和機1の運転データと、解体調査等を含む詳細調査によって判明した損傷度合とを相関づけて、重み係数を算出する。また、学習器50は、過酷な環境下でのフィールドテスト又は耐久試験を経た空気調和機1の運転データと、解体調査等を含む詳細調査によって判明した損傷度合とを相関づけて、重み係数を算出する。なお、遠隔監視システムが用いられれば、機器の動作回数等の重み係数を算出するために必要なデータを収集することは容易である。このように、学習器50は、運転条件Aでの機器の動作回数、運転条件Bでの機器の動作回数、・・・及び運転条件Zでの機器の動作回数と、詳細調査によって判明した損傷度合とを関連付けて、重み係数を算出する。
運転条件に基づく重み係数は、上記の運転条件のもとでの動作回数によって、機器の劣化がどの程度進行するかを示す指標である。重み係数は、各種試験等によって学習器50が算出する。上記のとおり、学習器50は、実際に故障した空気調和機1の運転データと、解体調査等を含む詳細調査によって判明した損傷度合とを相関づけて、重み係数を算出する。また、学習器50は、過酷な環境下でのフィールドテスト又は耐久試験を経た空気調和機1の運転データと、解体調査等を含む詳細調査によって判明した損傷度合とを相関づけて、重み係数を算出する。なお、遠隔監視システムが用いられれば、機器の動作回数等の重み係数を算出するために必要なデータを収集することは容易である。このように、学習器50は、運転条件Aでの機器の動作回数、運転条件Bでの機器の動作回数、・・・及び運転条件Zでの機器の動作回数と、詳細調査によって判明した損傷度合とを関連付けて、重み係数を算出する。
図9は、学習器50の出力結果を示す図である。図9に示すように、学習器50は、教師データに基づいて、重み係数を出力する。重み係数は、例えば1.0が、機器の劣化が発生し難いことを示し、高ければ高いほど機器の劣化が発生し易くなる。
図10は、実施の形態1に係る空気調和機診断装置100の劣化判定部20の機能を示す図である。図10に示すように、空気調和機診断装置100において、劣化判定部20は、動作回数と、運転条件に応じた重み係数とに基づいて、機器の劣化度合を診断する。
(運転条件)
空気調和機1の各機器は、動作時の運転条件によって、劣化する度合が異なる。機器としては、圧縮機6、膨張部10、ストップバルブ(図示せず)又は流路切替装置7等が挙げられる。
空気調和機1の各機器は、動作時の運転条件によって、劣化する度合が異なる。機器としては、圧縮機6、膨張部10、ストップバルブ(図示せず)又は流路切替装置7等が挙げられる。
機器が圧縮機6である場合、夏季に起動するよりも冬季に起動する方が、圧縮機6の内部に与えられるダメージは大きい。また、外気温度が低い冬季に冷房運転が実施されると、圧縮機6の内部に与えられるダメージは大きい。更に、冬季の外気温度及び夏季の外気温度によって、圧縮機6が受けるダメージは異なる。このように、機器が圧縮機6である場合、運転条件としては季節が挙げられる。ほかに、圧縮比が低い状態で起動したり、仕様書で定められた運転範囲外で起動したりすることによっても、圧縮機6が受けるダメージは異なる。
機器が膨張部10である場合、運転条件としては、室内機3の運転又は停止、サーモオフにおける最低パルス期間又は結露の暴露時間が挙げられる。なお、結露の暴露時間に基づいて白錆が発生するおそれがある。機器がストップバルブ(図示せず)である場合、運転条件としては、通電オン時又は通電オフ時の圧力が挙げられる。機器が流路切替装置7である場合、運転条件としては、動作時の圧力差、切替回数又はデフロスト回数が挙げられる。
(動作回数)
空気調和機1の各機器は、上記の運転条件のもとで動作した動作回数が多いほど、劣化度合が進行する。動作回数とは、例えば機器が圧縮機6である場合、冬季に起動する回数等が挙げられる。また、動作回数は、例えば機器が膨張部10である場合、最小開度に設定される回数等が挙げられる。
空気調和機1の各機器は、上記の運転条件のもとで動作した動作回数が多いほど、劣化度合が進行する。動作回数とは、例えば機器が圧縮機6である場合、冬季に起動する回数等が挙げられる。また、動作回数は、例えば機器が膨張部10である場合、最小開度に設定される回数等が挙げられる。
(劣化判定部20)
劣化判定部20は、入力部21と、記憶部24と、演算部22と、発報部23とを備えている。
劣化判定部20は、入力部21と、記憶部24と、演算部22と、発報部23とを備えている。
(入力部21)
入力部21は、空気調和機1の機器の動作時の運転条件と、その運転条件下における機器の動作回数とが入力されるものである。入力部21は、入力された運転条件及び動作回数を、演算部22に出力する。
入力部21は、空気調和機1の機器の動作時の運転条件と、その運転条件下における機器の動作回数とが入力されるものである。入力部21は、入力された運転条件及び動作回数を、演算部22に出力する。
(記憶部24)
記憶部24は、学習器50が出力する重み係数を受信して記憶するものである。記憶部24は、学習器50から受信した重み係数を、演算部22に出力する。記憶部24は、ハードディスクとして構成されてもよいし、データを一時的に記憶することができるランダムアクセスメモリ(RAM)等の揮発性記憶装置として構成されてもよい。また、記憶部24は、データを長期的に記憶することができるフラッシュメモリ等の不揮発性記憶装置として構成されてもよい。
記憶部24は、学習器50が出力する重み係数を受信して記憶するものである。記憶部24は、学習器50から受信した重み係数を、演算部22に出力する。記憶部24は、ハードディスクとして構成されてもよいし、データを一時的に記憶することができるランダムアクセスメモリ(RAM)等の揮発性記憶装置として構成されてもよい。また、記憶部24は、データを長期的に記憶することができるフラッシュメモリ等の不揮発性記憶装置として構成されてもよい。
(演算部22)
演算部22は、入力部21に入力された運転条件及び動作回数と、学習器50から出力された重み係数とに基づいて、機器の劣化度合を演算するものである。更に具体的には、演算部22は、入力部21に入力された運転条件及び動作回数と、記憶部24が記憶する重み係数とに基づいて、機器の劣化度合を演算する。
演算部22は、入力部21に入力された運転条件及び動作回数と、学習器50から出力された重み係数とに基づいて、機器の劣化度合を演算するものである。更に具体的には、演算部22は、入力部21に入力された運転条件及び動作回数と、記憶部24が記憶する重み係数とに基づいて、機器の劣化度合を演算する。
(発報部23)
発報部23は、演算部22によって演算された機器の劣化度合を発報するものである。発報部23は、例えば空気調和機1を管理する管理室に設けられた音を発するスピーカー(図示せず)に、機器の劣化度合を示す信号を送信してもよい。この場合、スピーカーによって、機器の劣化度合が報知される。また、発報部23は、例えば管理室に設けられた画像を表示する表示装置(図示せず)に、機器の劣化度合を示す信号を送信してもよい。この場合、表示装置によって、機器の劣化度合が表示される。これにより、管理室の管理者は、空気調和機1の機器の劣化度合を認識することができる。
発報部23は、演算部22によって演算された機器の劣化度合を発報するものである。発報部23は、例えば空気調和機1を管理する管理室に設けられた音を発するスピーカー(図示せず)に、機器の劣化度合を示す信号を送信してもよい。この場合、スピーカーによって、機器の劣化度合が報知される。また、発報部23は、例えば管理室に設けられた画像を表示する表示装置(図示せず)に、機器の劣化度合を示す信号を送信してもよい。この場合、表示装置によって、機器の劣化度合が表示される。これにより、管理室の管理者は、空気調和機1の機器の劣化度合を認識することができる。
(更新部25)
更新部25は、新たな故障した機器又は新たな耐久試験を実施した機器の個体の運転データである新たな教師データを、学習器50に入力するものである。学習器50は、更新部25から入力された新たな教師データに基づいて、機器が動作したときの運転条件に応じた重み係数を更新して出力する。これ以降、学習器50は、更新された最新の重み係数を、記憶部24に出力する。
更新部25は、新たな故障した機器又は新たな耐久試験を実施した機器の個体の運転データである新たな教師データを、学習器50に入力するものである。学習器50は、更新部25から入力された新たな教師データに基づいて、機器が動作したときの運転条件に応じた重み係数を更新して出力する。これ以降、学習器50は、更新された最新の重み係数を、記憶部24に出力する。
図11は、実施の形態1に係る学習器50の学習動作を示すフローチャートである。次に、学習器50の学習動作について説明する。図11に示すように、先ず、学習器50は、過去に故障した機器の複数の運転データを取得する(ステップST1)。複数の運転データは、例えば、故障した機器の運転条件、動作回数及び損傷度合であり、教師データである。そして、学習器50は、故障した機器の運転条件及び動作回数が損傷度合に与える影響を分析する(ステップST2)。学習器50は、損傷度合に与える影響を分析することによって、重み係数を算出する(ステップST3)。その後、学習器50は、重み係数を記憶部24に出力する。
図12は、実施の形態1に係る学習器50の再学習動作を示すフローチャートである。次に、学習器50の再学習動作について説明する。図12に示すように、空気調和機診断装置100の劣化判定部20の更新部25は、新たな教師データを取得して、学習器50に出力する(ステップST4)。学習器50は、更新部25から受信した教師データに基づいて、重み係数を再算出して再学習する(ステップST5)。学習器50は、これにより、重み係数を更新する(ステップST6)。その後、学習器50は、更新された重み係数を記憶部24に出力する。
図13は、実施の形態1に係る空気調和機診断装置100の動作を示すフローチャートである。次に、空気調和機診断装置100の動作について説明する。図13に示すように、先ず、入力部21には、機器の動作時の運転条件が入力される(ステップST11)。入力部21は、入力された運転条件を演算部22に出力する。また、入力部21には、その運転条件下の動作回数が入力される(ステップST12)。入力部21は、入力された動作回数を演算部22に出力する。一方、記憶部24は、学習器50から最新の重み係数を受信して記憶し、演算部22に出力する(ステップST13)。演算部22は、運転条件、動作回数及び重み係数に基づいて、機器の劣化度合を演算する(ステップST14)。その後、発報部23は、演算部22によって演算された機器の劣化度合を発報する(ステップST15)。
本実施の形態1によれば、学習器50によって出力された重み係数と、機器の運転条件と、機器の動作回数とに基づいて、機器の劣化度合を診断する。そして、発報部23は、機器の劣化度合を発報する。管理者は、機器の劣化度合を把握することにより、空気調和機1の機器が明確な動作不良を起こしてなくても、空気調和機1の機器の異常を予測することができる。これにより、管理者は、機器のサービスを実施することができる。なお、空気調和機診断装置100又は空気調和機1が備える制御装置(図示せず)が、機器のサービスを自動的に実施するように構成されてもよい。
従来、各室内機の室内温度制御に基づく発停回数データを収集し、収集された発停回数データのうち所定期間中の発停回数データを一覧表にして出力する技術が知られている。しかし、従来の技術は、発停回数データに基づいて不具合の有無を判断しているため、明確な動作不良が起こるまで異常と判断することが難しい。これに対し、本実施の形態1は、学習器50によって出力された重み係数と、機器の運転条件と、機器の動作回数とに基づいて、機器の劣化度合を診断する。このため、管理者は、空気調和機1の機器が明確な動作不良を起こしてなくても、空気調和機1の機器の異常を予測することができる。
1 空気調和機、2 室外機、3 室内機、4 冷媒回路、5 冷媒配管、6 圧縮機、7 流路切替装置、8 室外熱交換器、9 室外送風機、10 膨張部、11 室内熱交換器、12 室内送風機、20 劣化判定部、21 入力部、22 演算部、23 発報部、24 記憶部、25 更新部、50 学習器、100 空気調和機診断装置。
Claims (4)
- 故障した機器又は耐久試験を実施した機器の個体の運転データである教師データに基づいて、機器が動作したときの運転条件に応じて、学習器が出力する重み係数と、空気調和機の機器の動作時の運転条件と、前記機器の動作回数とに基づいて、前記機器の劣化度合を診断する劣化判定部を備え、
前記劣化判定部は、
前記運転条件と、前記動作回数とが入力される入力部と、
前記入力部に入力された前記運転条件及び前記動作回数と、前記学習器から出力された前記重み係数とに基づいて、前記機器の劣化度合を演算する演算部と、
前記演算部によって演算された前記機器の劣化度合を発報する発報部と、
を備える空気調和機診断装置。 - 前記劣化判定部は、
前記学習器が出力する重み係数を受信して記憶する記憶部を更に備え、
前記演算部は、
前記入力部に入力された前記運転条件及び前記動作回数と、前記記憶部が記憶する前記重み係数とに基づいて、前記機器の劣化度合を演算する
請求項1記載の空気調和機診断装置。 - 新たな故障した機器又は新たな耐久試験を実施した機器の個体の運転データである新たな教師データを、前記学習器に入力する更新部を更に備え、
前記学習器は、
前記更新部から入力された新たな教師データに基づいて、機器が動作したときの運転条件に応じた重み係数を出力する
請求項1又は2記載の空気調和機診断装置。 - 前記機器は、冷媒を圧縮する圧縮機であり、
前記劣化度合は、前記圧縮機の主軸の摩耗度合である
請求項1~3のいずれか1項に記載の空気調和機診断装置。
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