(57)【要約】【課題】最適な制御モジュールの選択に要する稼働負荷を低減することができる空調システムを提供する。【解決手段】制御モジュールを設ける空調制御器１７と、空調装置１６に対応する制御モジュールの選択と、空調装置１６に対応する空調制御パラメータ８０の調整と、を行う自動調整部７６と、を備え、制御モジュールのそれぞれは、空調装置１６を、異なるアルゴリズムで制御するものであって、空調制御器１７は、自動調整部７６で選択された制御モジュールに従い、車両１１の車内温度と、車両１１の基準温度と、に基づいて、空調装置１６を制御し、自動調整部７６は、空調装置１６の運転データ１２６として、少なくとも、車両１１の車内温度及び車両１１の基準温度を、制御モジュールごとに蓄積し、車内温度と、基準温度と、の差に基づいて、制御モジュールを選択するものである。【選択図】図４
2014218210.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両に搭載される空調装置を制御する制御モジュールを少なくとも２つ設ける空調制御器と、
前記空調装置に対応する前記制御モジュールの選択と、前記空調装置に対応する空調制御パラメータの調整と、を行う自動調整部と、
を備え、
前記制御モジュールのそれぞれは、
前記空調装置を、異なるアルゴリズムで制御するものであって、
前記空調制御器は、
前記自動調整部で選択された前記制御モジュールに従い、前記車両の車内温度と、前記車両に対応して定められた基準温度と、に基づいて、前記空調装置を制御し、
前記自動調整部は、
前記空調装置の運転データとして、少なくとも、前記車両の車内温度及び前記車両の基準温度を、前記制御モジュールごとに蓄積し、
前記車内温度と、前記基準温度と、の差に基づいて、前記制御モジュールを選択する
ことを特徴とする空調システム。
【請求項２】
前記空調制御器は、
前記制御モジュールのそれぞれと、前記空調装置に対応して予め定められた空調制御パラメータとを紐付けし、
前記自動調整部は、
前記空調制御パラメータと、前記運転データとを紐付けして蓄積し、
前記運転データに応じて、前記差が最小となるように、前記空調制御パラメータを調整する
ことを特徴とする請求項１に記載の空調システム。
【請求項３】
前記自動調整部は、
複数の異なる時間帯ごとに、前記車内温度と、前記基準温度との差を比較し、前記差が最小となる前記制御モジュールを選択し、
選択した前記制御モジュールに応じて、前記空調制御パラメータを調整する
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の空調システム。
【請求項４】
前記自動調整部は、
時間の最小単位として基準時間が設定され、
前記基準時間を用いることで、前記複数の異なる時間帯のそれぞれを設定する
ことを特徴とする請求項３に記載の空調システム。
【請求項５】
前記自動調整部は、
予め定められた季節ごとに、前記車内温度と、前記基準温度との差を比較し、前記差が最小となる前記制御モジュールを選択し、
選択した前記制御モジュールに応じて、前記空調制御パラメータを調整する
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の空調システム。
【請求項６】
前記自動調整部は、
予め定められた電車の種類ごとに、前記車内温度と、前記基準温度との差を比較し、前記差が最小となる前記制御モジュールを選択し、
選択した前記制御モジュールに応じて、前記空調制御パラメータを調整する
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の空調システム。
【請求項７】
前記自動調整部は、
前記予め定められた電車の種類を、少なくとも、前記車両の構造の種類及び前記車両の運用時の運転の種類の何れか１つの種類に基づいて設定する
ことを特徴とする請求項６に記載の空調システム。
【請求項８】
前記空調制御器は、
前記制御モジュールとして、前記車内温度及び前記車両の車内湿度に基づいて前記空調装置の段階的な能力値で制御する領域比例制御モジュールを備え、
前記自動調整部は、
前記車内温度と、前記基準温度と、の差に基づいて、前記領域比例制御モジュールを選択する
ことを特徴とする請求項１〜７の何れか一項に記載の空調システム。
【請求項９】
前記空調制御器は、
前記制御モジュールとして、少なくとも、前記車内温度、メンバシップ関数、及びファジー推論規則に基づいて前記空調装置の段階的な能力値で制御するファジー制御モジュールを備え、
前記自動調整部は、
前記車内温度と、前記基準温度と、の差に基づいて、前記ファジー制御モジュールを選択する
ことを特徴とする請求項１〜７の何れか一項に記載の空調システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、空調システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、急激な温度変化に対する応答性を高めるために、車内温度と冷房基準温度との比較結果に基づいて、ファジー制御と領域比例制御とを使い分ける空調システムがあった（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１２−２４０５７１号公報（段落［００６８］）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１に記載の空調システムは、急激な温度変化、すなわち、過渡状態についての温度を制御するために、ファジー制御及び領域比例制御の何れかの制御方式を選択した。
【０００５】
しかし、特許文献１に記載の空調システムでは、過渡状態以外の温度を制御するために、車両納入後、現車を用いてデータが蓄積され、蓄積されたデータが解析され、解析されたデータに基づいて人手で各種設定をチューニングすることで、ファジー制御及び領域比例制御等のようなさまざまな制御方式のうち、妥当な制御方式が選択された。
【０００６】
よって、特許文献１に記載のような従来の空調システムでは、自動的に最適な制御方式が選択されていなかった。
【０００７】
換言すれば、最適な制御方式は手動で選択されていた。したがって、最適な制御方式の選択に要する稼働負荷が大きいという問題点があった。
【０００８】
本発明は、上記のような問題点を解決するためになされたもので、最適な制御方式の選択に要する稼働負荷を低減できる空調システムを提供することを目的とするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明に係る空調システムは、車両に搭載される空調装置を制御する制御モジュールを少なくとも２つ設ける空調制御器と、前記空調装置に対応する前記制御モジュールの選択と、前記空調装置に対応する空調制御パラメータの調整と、を行う自動調整部と、を備え、前記制御モジュールのそれぞれは、前記空調装置を、異なるアルゴリズムで制御するものであって、前記空調制御器は、前記自動調整部で選択された前記制御モジュールに従い、前記車両の車内温度と、前記車両に対応して定められた基準温度と、に基づいて、前記空調装置を制御し、前記自動調整部は、前記空調装置の運転データとして、少なくとも、前記車両の車内温度及び前記車両の基準温度を、前記制御モジュールごとに蓄積し、前記車内温度と、前記基準温度と、の差に基づいて、前記制御モジュールを選択するものである。
【発明の効果】
【００１０】
本発明は、自動的に最適な制御方式が選択される。よって、最適な制御方式の選択に要する稼働負荷を低減できる空調システムを提供することができるという効果を有する。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の実施の形態１における空調装置１６及び空調制御器１７が搭載された編成列車１０の一例を示す図である。
【図２】本発明の実施の形態１における空調システム５０の一例を示す図である。
【図３】本発明の実施の形態１における空調装置１６の冷媒回路３１の一例を示す図である。
【図４】本発明の実施の形態１における空調制御器１７の機能構成の一例を示す図である。
【図５】本発明の実施の形態１におけるファジー制御モジュール７４の機能構成の一例を示す図である。
【図６】本発明の実施の形態１における領域比例制御モジュール７３の機能構成の一例を示す図である。
【図７】本発明の実施の形態１における領域比例制御の運転パターンの一例を示す図である。
【図８】本発明の実施の形態１における自動調整部７６の機能構成の一例を示す図である。
【図９】本発明の実施の形態１における時間帯ごとの制御方式を決定する空調システム５０の動作例を説明するフローチャートである。
【図１０】本発明の実施の形態１における空調制御パラメータを含めて時間帯ごとの制御方式を決定する空調システム５０の動作例を説明するフローチャートである。
【図１１】本発明の実施の形態２における季節ごとの制御方式を決定する空調システム５０の動作例を説明するフローチャートである。
【図１２】本発明の実施の形態２における空調制御パラメータを含めて季節ごとの制御方式を決定する空調システム５０の制御例を説明するフローチャートである。
【図１３】本発明の実施の形態３における電車の種類ごとの制御方式を決定する空調システム５０の動作例を説明するフローチャートである。
【図１４】本発明の実施の形態３における空調制御パラメータを含めて電車の種類ごとの制御方式を決定する空調システム５０の動作例を説明するフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。なお、本発明の実施の形態１〜３の動作を行うプログラムを記述するステップは、記載された順序に沿って時系列に行われる処理であるが、必ずしも時系列に処理されなくても、並列的又は個別に実行される処理をも含んでもよい。
【００１３】
また、本実施の形態１で説明される各機能をハードウェアで実現するか、ソフトウェアで実現するかは問わない。つまり、本実施の形態１で説明される各ブロック図は、ハードウェアのブロック図と考えても、ソフトウェアの機能ブロック図と考えてもよい。例えば、各ブロック図は、回路デバイス等のハードウェアで実現されてもよく、図示しないプロセッサ等の演算装置上で実行されるソフトウェアで実現されてもよい。
【００１４】
また、本実施の形態１で説明されるブロック図の各ブロックは、その機能が実施されればよく、それらの各ブロックで構成が分離されなくてもよい。
【００１５】
また、本実施の形態１で説明される冷媒回路３１（後述する）は一例を示し、図示された記載事項に限定されるものではない。
【００１６】
なお、本実施の形態１〜３のそれぞれにおいて、特に記述しない項目については実施の形態１〜３と同様とし、同一の機能及び構成については同一の符号を用いて述べることとする。
【００１７】
また、本実施の形態１〜３は、単独で実施されてもよく、組み合わせて実施されてもよい。いずれの場合においても、下記で説明する有利な効果を奏することとなる。
【００１８】
また、本実施の形態１〜３のそれぞれで説明する各種値及びフラグ等の設定例は一例を示すだけであり、特にこれらに限定しない。
【００１９】
実施の形態１．
図１は、本発明の実施の形態１における空調装置１６及び空調制御器１７が搭載された編成列車１０の一例を示す図である。図１に示すように、編成列車１０は、例えば、車両１１＿１、車両１１＿２、及び車両１１＿３を備え、車両１１＿１、車両１１＿２、及び車両１１＿３が連結して編成されている。
【００２０】
なお、車両１１＿１、車両１１＿２、及び車両１１＿３のそれぞれを特に区別しない場合、車両１１と称する。また、編成列車１０を編成する車両１１の種類及び台数等については特に限定されない。
【００２１】
各車両１１のうち、例えば、先頭車両に編成されている車両１１＿１は、乗務員室１２と、客室１３＿１とを備えている。乗務員室１２には、例えば、列車情報管理装置１５が設けられている。客室１３＿１には、例えば、湿度センサー２０＿１と、壁部温度センサー２２＿１とを備えている。客室１３＿１の屋根裏側には、例えば、空調制御器１７＿１と、リターン温度センサー２１＿１とを備えている。車両１１＿１の屋根側には、例えば、空調装置１６＿１が搭載されている。車両１１＿１の下部には、例えば、車両情報制御装置１４＿１が設けられている。車両情報制御装置１４＿１には、例えば、応荷重センサー２３＿１が設けられている。
【００２２】
各車両１１のうち、例えば、中間車両に編成されている車両１１＿２は、客室１３＿２を備えている。客室１３＿２には、例えば、湿度センサー２０＿２と、壁部温度センサー２２＿２とを備えている。客室１３＿２の屋根裏側には、例えば、空調制御器１７＿２と、リターン温度センサー２１＿２とを備えている。車両１１＿２の屋根側には、例えば、空調装置１６＿２が搭載されている。車両１１＿１の下部には、例えば、車両情報制御装置１４＿２が設けられている。車両情報制御装置１４＿２には、例えば、応荷重センサー２３＿２が設けられている。
【００２３】
なお、湿度センサー２０＿１及び湿度センサー２０＿２のそれぞれを特に区別しない場合、湿度センサー２０と称する。また、壁部温度センサー２２＿１及び壁部温度センサー２２＿２のそれぞれを特に区別しない場合、壁部温度センサー２２と称する。また、空調制御器１７＿１及び空調制御器１７＿２のそれぞれを特に区別しない場合、空調制御器１７と称する。また、リターン温度センサー２１＿１及びリターン温度センサー２１＿２のそれぞれを特に区別しない場合、リターン温度センサー２１と称する。また、空調装置１６＿１及び空調装置１６＿２のそれぞれを特に区別しない場合、空調装置１６と称する。また、車両情報制御装置１４＿１及び車両情報制御装置１４＿２のそれぞれを特に区別しない場合、車両情報制御装置１４と称する。また、応荷重センサー２３＿１及び応荷重センサー２３＿２のそれぞれを特に区別しない場合、応荷重センサー２３と称する。
【００２４】
なお、上記で説明した各種機器、各種機器の台数、及び各種機器の配置構成等は一例を示し、特にこれらに限定されない。例えば、空調装置１６＿１、空調装置１６＿２、空調制御器１７＿１、及び空調制御器１７＿２は、車両１１の下部に設けられていてもよい。また、例えば、１台の車両１１に複数台の空調装置１６が設けられていてもよい。
【００２５】
図２は、本発明の実施の形態１における空調システム５０の一例を示す図である。図２に示すように、空調システム５０は、車両１１ごとに、車両情報制御装置１４、応荷重センサー２３、空調制御器１７、湿度センサー２０、リターン温度センサー２１、壁部温度センサー２２、及び空調装置１６を備えている。空調システム５０は、車両情報制御装置１４と各種信号を送受信する列車情報管理装置１５を備えている。なお、上記で説明した空調システム５０の構成は一例を示し、特にこれに限定されない。例えば、空調制御器１７は、車両１１ごとに設けられていなくてもよい。この場合、ある車両１１に搭載される空調装置１６は、別の車両１１に搭載される空調制御器１７から遠隔制御されればよい。
【００２６】
列車情報管理装置１５は、各車両１１の車両情報制御装置１４から収集した各種データを保持し、各車両１１のドア開閉状態、各車両１１の空調運転状態、各車両１１の乗車率、図示しない外気温度センサーで計測した外気温度等を管理する。空調運転状態は、例えば、車内温度、車内湿度、冷房、暖房、送風、除湿、空調強運転、空調弱運転、空調微運転、及び空調停止等の各種データである。
【００２７】
応荷重センサー２３は、車両１１に加わる略鉛直方向の圧力を検出し、検出した圧力データを車両情報制御装置１４に供給する。
【００２８】
車両情報制御装置１４は、車両１１の各種データを管理し、他の車両１１に設けられている車両情報制御装置１４又は列車情報管理装置１５と各種データを相互通信する。車両情報制御装置１４は、応荷重センサー２３から供給された圧力データに基づいて乗車率を算出し、算出した乗車率を空調制御器１７に供給する。車両情報制御装置１４は、乗車率の他にも、列車情報管理装置１５等から供給された冷房指令、暖房指令、及び設定温度等の空調指令を空調制御器１７に供給する。なお、車両情報制御装置１４は、自律的に空調指令を空調制御器１７に供給してもよい。
【００２９】
乗車率は、車両１１の乗車定員に対する実乗車人数の割合を示す。例えば、乗車率１００％は、座席が全て埋まり、かつ、つり革が埋まっている状況を示す。乗車率は、空車時の圧力と、現在の圧力とをそれぞれ検出して差分を求め、その差分を、標準的な体格の乗客の重さに対応する圧力値で除して現在の乗車人数を求め、求めた現在の乗車人数を、乗車定員数で除して求める。なお、乗車率は、例えば、ドアが閉じて１秒後の時点の値が採用され、次回のドア開閉時までその値が維持される。
【００３０】
湿度センサー２０は、車内空気の湿度を検出し、検出した車内空気の湿度データを空調制御器１７に供給する。リターン温度センサー２１は、車両１１の車内天井に設けられた図示しないリターンフィルタから流れてくる車内空気の温度を検出し、検出したリターンフィルタから流れてくる車内空気の温度データを空調制御器１７に供給する。壁部温度センサー２２は、車内空気の温度を検出し、検出した車内空気の温度データを空調制御器１７に供給する。
【００３１】
空調制御器１７は、乗車率、湿度センサー２０の検出結果、リターン温度センサー２１の検出結果、及び壁部温度センサー２２の検出結果等に基づいて、空調装置１６を制御することで、車両１１の車内空気を制御する。なお、上記の説明では、空調制御器１７は、車両情報制御装置１４等の機器から空調指令を受けて動作する一例について説明したが、空調制御器１７が車両１１の客室１３の状況に応じて、自律的に冷房指令及び暖房指令等を生成してもよい。
【００３２】
空調装置１６は、空調インバータ装置４１、空調用コンプレッサ（ＣＰ１）５１＿１、空調用コンプレッサ（ＣＰ２）５１＿２、室外送風機（ＣＦ１）６２＿１、室外送風機（ＣＦ２）６２＿２、及び室内送風機（ＥＦ）６１等を備えている。
【００３３】
空調インバータ装置４１は、図示しない補助電源装置を可変周波数可変電圧制御するインバータであって、空調用コンプレッサ（ＣＰ１）５１＿１、空調用コンプレッサ（ＣＰ２）５１＿２、室外送風機（ＣＦ１）６２＿１、室外送風機（ＣＦ２）６２＿２、及び室内送風機（ＥＦ）６１等に電力を供給する。
【００３４】
空調インバータ装置４１及び空調制御器１７等から指令値として供給された運転周波数に基づいて、室外送風機（ＣＦ１）６２＿１、室外送風機（ＣＦ２）６２＿２、及び室内送風機（ＥＦ）６１の各回転数が制御されることで、室外送風機（ＣＦ１）６２＿１、室外送風機（ＣＦ２）６２＿２、及び室内送風機（ＥＦ）６１の駆動がそれぞれ制御される。なお、空調インバータ装置４１はなくてもよい。この場合には、空調制御器１７が、空調インバータ装置４１の機能を兼ねればよい。
【００３５】
なお、以後の説明において、空調用コンプレッサ（ＣＰ１）５１＿１及び空調用コンプレッサ（ＣＰ２）５１＿２のそれぞれを特に区別しない場合、空調用コンプレッサ５１と称する。また、室外送風機（ＣＦ１）６２＿１及び室外送風機（ＣＦ２）のそれぞれを特に区別しない場合、室外送風機６２と称する。
【００３６】
図３は、本発明の実施の形態１における空調装置１６の冷媒回路３１の一例を示す図である。図３に示すように、冷媒回路３１は、空調用コンプレッサ５１、室内熱交換器５２、膨張装置５３、及び室外熱交換器５４等を備え、冷媒配管を介して接続されることで形成されている。
【００３７】
空調用コンプレッサ５１は、運転容量が可変な圧縮機であって、例えば、インバータで運転周波数が制御されるＤＣブラシレスモータ（図示せず）等で駆動される容積式圧縮機から構成されている。
【００３８】
室内熱交換器５２は、利用側熱交換器として機能する。室内熱交換器５２には、室内送風機６１が設けられている。室内熱交換器５２は、冷房運転時、冷媒の蒸発器として機能し、車両１１の車内空気を冷却する。室内熱交換器５２は、例えば、伝熱管と、多数のフィンとから構成されるクロスフィン式のフィン・アンド・チューブ型熱交換器から形成されている。なお、ここでは、四方弁を設けない冷媒回路３１で説明しているが、四方弁が設けられた場合、室内熱交換器５２は、暖房運転時、冷媒の凝縮器として機能し、車両１１の車内空気を加熱する。
【００３９】
室内送風機６１は、車両１１の車内空気と、室内熱交換器５２を流通する冷媒との間で熱交換した空気を供給空気として車両１１の車内に供給する。室内送風機６１は、室内熱交換器５２に供給する空気の流量を可変することが可能なファン、例えば、ＤＣファンモータから構成される室内送風機駆動部（図示せず）で駆動される遠心ファン又は多翼ファン等から形成されている。
【００４０】
膨張装置５３は、高圧状態の冷媒を減圧して低圧状態にする。膨張装置５３は、例えば、開度を可変に制御可能な電子式膨張弁等で形成されている。
【００４１】
室外熱交換器５４は、熱源側熱交換器として機能する。室外熱交換器５４には、室外送風機６２が設けられている。室外熱交換器５４は、冷房運転時、冷媒の凝縮器として機能し、例えば、伝熱管と、多数のフィンとから形成されるクロスフィン式のフィン・アンド・チューブ型熱交換器から形成されている。なお、ここでは、四方弁を設けない冷媒回路３１について説明しているが、四方弁が設けられた場合、室外熱交換器５４は、暖房運転時、冷媒の蒸発器として機能する。
【００４２】
室外送風機６２は、車両１１外部の室外空気取込口（図示せず）から吸入し、室外空気と、室外熱交換器５４を流通する冷媒との間で熱交換した空気を室外へ排出する。室外送風機６２は、室外熱交換器５４に供給する空気の流量を可変することが可能なファン、例えば、ＤＣファンモータから構成される室外送風機駆動部６３で駆動される遠心ファン又は多翼ファン等から形成されている。
【００４３】
図４は、本発明の実施の形態１における空調制御器１７の機能構成の一例を示す図である。図４に示すように、空調制御器１７は、入力部７１、制御切換部７２、領域比例制御モジュール７３、ファジー制御モジュール７４、出力部７５、及び自動調整部７６を備えている。なお、自動調整部７６の詳細については後述するが、空調制御器１７の内部に組み込まれている必要は特にない。また、ここでは、モジュールという用語を少なくとも１つの機能が実行される実体という意味として用いている。
【００４４】
例えば、領域比例制御モジュール７３及びファジー制御モジュール７４のそれぞれは、いわゆるアプリケーションとして実装されていてもよい。また、例えば、領域比例制御モジュール７３及びファジー制御モジュール７４のそれぞれは、制御回路等にその機能が組み込まれたハードウェアとして実現するものであってもよい。いずれにおいても、適宜バージョンアップ又は動作等の機能更新が可能な実体であればよい。つまり、モジュールは、入れ替え可能な機能単位としての用語として用いているだけであって、それにより、機能等が限定されるものではない。
【００４５】
入力部７１は、外部からの各種入力データを、空調制御器１７で使用するデータ形式に変換する。制御切換部７２は、空調制御パラメータ８０を備えている。制御切換部７２は、入力部７１から供給される各種データと、自動調整部７６から供給される各種データとに基づいて、領域比例制御モジュール７３及びファジー制御モジュール７４の何れか一方へ制御方式を切り換える。なお、ここでは制御方式の一例として、領域比例制御方式が組み込まれたモジュールと、ファジー制御方式が組み込まれたモジュールとを説明したが、特にこれらに限定されない。要するに、互いに異なるアルゴリズムが実装されたモジュールであればよい。
【００４６】
空調制御パラメータ８０は、領域比例制御モジュール７３及びファジー制御モジュール７４のそれぞれで使用される各種データ群である。空調制御パラメータ８０は、領域比例制御モジュール７３及びファジー制御モジュール７４のそれぞれの制御において、各種車両１１及び各種環境に適応するための細かな設定パラメータである。空調制御パラメータ８０は、例えば、乗車率が２００％の場合には、設定温度を１℃下げるといったようなルールである。空調制御パラメータ８０の他の例としては、例えば、外気温度が３０℃以上の場合には、設定温度を１℃下げるといったようなルールでもよい。
【００４７】
領域比例制御モジュール７３は、詳細については後述するが、車内温度が、予め決められた範囲に属するか否かに基づいて、その範囲ごとに運転能力が割り当てられる制御である。ファジー制御モジュール７４は、詳細については後述するが、設定温度と車内温度との差分を求め、その差分の各種条件への適合度を求め、その適合度を推論規則に当てはめた結果に基づいて、空調能力を選択する制御である。出力部７５は、領域比例制御モジュール７３からの各種指令又はファジー制御モジュール７４からの各種指令を、出力先で使用するデータ形式に変換して出力する。
【００４８】
図５は、本発明の実施の形態１におけるファジー制御モジュール７４の機能構成の一例を示す図である。ファジー制御モジュール７４は、基準温度補正部８１、ファジー推論部８２、及びステップカロリー算出部８３を備えている。
【００４９】
基準温度補正部８１は、予め設定された基準温度と、通年の乗客の着衣量から人体の快適温度が変動する点を考慮に入れた着衣量補正と、に基づいて、基準温度を補正する。例えば、春季では、夏季に比べて着衣量は多いといったような事項に関する各種パラメータを補正することで、基準温度が補正される。
【００５０】
ファジー推論部８２は、能力変更量補正部９１と、能力変更量演算部９２と、リニアカロリー算出部９３とを備えている。能力変更量補正部９１は、基準温度補正部８１で補正された基準温度、車内温度、車内温度の変化勾配をパラメータとした車内温度の変化時間、及び車内湿度を、メンバシップ関数に適用することで、空調能力変更量を補正する。補正された空調能力変更量は、例えば、各種車内情報へ属する度合いとして、０から１の間の値である適合度へ写像されたものである。
【００５１】
能力変更量演算部９２は、適合度を、推論規則に当てはめることで、空調能力変更量を演算する。また、能力変更量演算部９２は、乗車率及び扉情報等もメンバシップ関数を用いて適合度に写像してもよい。リニアカロリー算出部９３は、空調能力変更量に基づいて、リニアカロリーを算出する。つまり、ファジー推論部８２は、各種車内情報が、予め設定した範囲にどれだけ属しているかの適合度へ写像させ、その適合度を推論規則に適用することで、空調能力変更量を求めている。
【００５２】
次に、ファジー推論について具体的に説明する。ファジー推論には、例えば、２つの段階がある。それは、車両１１の物理量に関するメンバシップ関数による適合度の算出という段階と、算出された適合度を前提条件として推論する推論規則による空調能力の制御量、すなわち、冷房能力補正量算出という段階である。
【００５３】
車両１１に関する物理量としての各変化量、例えば、目標値である基準温度と現在値である検出された現在温度との温度差に関するメンバシップ関数に基づいて、車内環境に対するそれぞれの条件、例えば、基準温度に対する適合度が算出される。また、例えば、温度の変化状況のメンバシップ関数であっても同様に適合度が算出される。
【００５４】
次に、算出された適合度を推論規則に当てはめることにより、ファジー推論が実行される。この動作が実行されることで、制御条件が境界値近傍であったとしても、自動的に制御量が算出され、空調装置１６が制御される。例えば、ファジー制御を用いることで、冷房基準温度±１．０℃の間での細かい制御が自動的になされるのである。
【００５５】
また、基準温度との温度差のメンバシップ関数は入力値を０から１の間の適合度に写像する。また、例えば、温度の変化状況のメンバシップ関数は入力値を０から１の間の適合度に写像する。なお、乗車率や扉情報なども条件に設定してもよい。その場合、乗車率のメンバシップ関数は入力された乗車率を０から１の間の適合度に写像し、扉情報のメンバシップ関数は入力された扉情報を０から１の間の適合度に写像する。
【００５６】
要するに、メンバシップ関数は、各変数をどの程度その集合に属しているかの適合度へ写像するものである。これにより、あいまいな条件であっても、そのような条件が設定されている推論規則に当てはめることにより自動的に制御結果が算出されるのである。また、例えば、同じ目標値に対して、複数の複合した条件が重なるときには、さらに適合度の高い条件を採用することにより、目標値に対してさらに的確な制御を行うことができるようになる。
【００５７】
次に、メンバシップ関数により写像された各条件の適合度を予め定めた推論規則に当てはめさせる。なお、上記で述べた適合度は複数の範囲の領域のいずれかに属するようにさせていてもよい。例えば、基準温度との温度差が０℃から０．２℃の範囲であれば適合度は「高い」領域にあり、０．２℃から０．４℃の範囲であれば適合度は「やや高い」領域にあり、０．４℃から０．６℃の範囲であれば適合度は「中」領域にあり、０．６℃から０．８℃の範囲であれば適合度は「やや低い」領域にあり、０．８℃から１．０℃の範囲であれば適合度は「低い」領域にあるとしてもよい。このように定義された「高い」、「やや高い」、「中」、「やや低い」、「低い」のそれぞれは推論規則の前提部に当てはめられる。その他のメンバシップ関数においても同様の処理がなされる。このとき、例えば、基準温度との温度差が０℃から０．２℃の範囲では適合度が一定値であるわけである必要はなく、基準温度から車内温度が離れていくに従って、適合度が減少していくようにしてもよい。
【００５８】
また、これとは別に、基準温度との温度差を０．２℃、０．４℃、０．６℃、０．８℃、１．０℃と分類したとする。そのとき、０．２℃を「高い」、０．４℃を「やや高い」、０．６℃を「中」、０．８℃を「やや低い」、１．０℃を「低い」としたとする。このときには、０．２℃から離れるにつれて「高い」領域の適合度は下がり、０．４℃から離れるにつれて「やや高い」領域の適合度は下がり、０．６℃から離れるにつれて「中」領域の適合度は下がり、０．８℃から離れるにつれて「やや低い」領域の適合度は下がり、１．０℃から離れるにつれて「低い」領域の適合度は下がる。
【００５９】
よって、基準温度と車内温度との温度差が「高い」領域と「やや高い」領域との両方に所属する場合も考えられる。このときには、より適合度の高い条件が採用される。例えば、同じ温度差に対して「高い」領域の適合度が０．８５、「やや高い」領域の適合度が０．２５であれば、「高い」領域に属するとみなし、このときには温度差の適合度は「高い」として推論規則の前提条件に適用される。このような一例の動作の結果、ファジー制御は、境界値があいまいな状態であっても、演算処理を続けていくことができる。
【００６０】
また、例えば、他の条件として着衣量のメンバシップ関数も考えられる。この場合、着衣量なので、例えば、「厚着」、「やや厚着」、「中」、「やや薄着」、「薄着」というように分類したとする。このときには、「厚着」の領域と「やや厚着」の領域とが重なる場合が考えられる。このときには、より適合度の高い方を条件として採用する。例えば、「厚着」の領域の適合度が０．８であり、「やや厚着」の領域の適合度が０．２であれば、「厚着」の領域にあるとみなし、適合度を０．８として推論規則に利用して処理される。
【００６１】
次に、例えば、以下のような推論規則（数１）により現在の冷房能力に対する補正量が算出される。
【００６２】
if  （基準温度との温度差  ｉｓ  「低い」）  ａｎｄ  （温度の変化状況  ｉｓ  「小さい」）  ａｎｄ  （乗車率  ｉｓ  「満員」）  ａｎｄ  （扉情報  ｉｓ  「開」）  ｔｈｅｎ  空調能力１００％  （数１）
【００６３】
上記の式はほんの一例であり、各適合度の条件に当てはまるような多くの規則を順番に探索して解が求められる。そのため、場合によっては、解の探索に膨大な時間がかかるものとなる。すなわち、ファジー制御は累積演算処理のため、細かな微調整の制御には向いているものの、急激な変化への応答性は低い。そこで、急激な変化の応答性が要求される場合には、後述する領域比例制御モジュール７３に処理が割り当てられればよい。
【００６４】
付言すると、ｉｆ文の条件である（基準温度との温度差  ｉｓ  「低い」）は、基準温度との温度差が低いという意味ではなく、基準温度との温度差への適合度が低い、すなわち、基準温度とはかけ離れているという意味であり、他の条件についても同様に解釈される。
【００６５】
さらに具体的には、推論規則としてのｉｆ文は数値に変換された適合度の演算となる。そして、多数のｉｆ文による演算の結果を累積的に加算していくことにより最終的な制御量が算出されるのである。すなわち、累積演算処理が実行される。よって、各ｉｆ文の演算結果が全てそろうまで、最終的な制御量の算出処理は待たされることとなる。したがって、ファジー制御の演算は、条件によっては、処理時間を要する。
【００６６】
ステップカロリー算出部８３は、空調能力の段階であるステップカロリーを算出する。この結果、ファジー推論に基づいて、車内の環境の変化に応じた空調制御のためのステップカロリーが算出される。
【００６７】
図６は、本発明の実施の形態１における領域比例制御モジュール７３の機能構成の一例を示す図である。図６に示すように、領域比例制御モジュール７３は、冷房基準温度判定部１０１、車内温度範囲判定部１０２、ステップカロリー設定部１０３、車内湿度範囲判定部１０４、送風運転判定部１０５、及び送風運転設定部１０６を備えている。
【００６８】
冷房基準温度判定部１０１は、車内温度が冷房基準温度を超えているか否かを判定する。冷房基準温度判定部１０１は、車内温度が冷房基準温度を超えている場合、車内温度範囲判定部１０２にさらに細かい温度範囲を判定させる。冷房基準温度判定部１０１は、車内温度が冷房基準温度を超えていない場合、車内湿度範囲判定部１０４に車内湿度の範囲を判定させる。
【００６９】
車内温度範囲判定部１０２は、車内温度がどの領域に属するかを判定する。ここでいう領域とは、図７を用いて後述するが、車内温度と、冷房基準温度との離れた度合いに応じて定まる領域である。
【００７０】
ステップカロリー設定部１０３は、判定された領域に基づいて、空調能力の段階であるステップカロリーを設定する。
【００７１】
車内湿度範囲判定部１０４は、車内湿度がどの領域に属するかを判定する。ここでいう領域とは、図７を用いて後述する。送風運転判定部１０５は、車内温度及び車内湿度を、上記で概略を説明した領域で定義される範囲に当てはめることで、送風運転を実行するか否かを判定する。送風運転設定部１０６は、送風運転指令を生成する。
【００７２】
図７は、本発明の実施の形態１における領域比例制御の運転パターンの一例を示す図である。図７に示すように、車内温度である制御温度（℃）と、相対湿度である車内湿度（％ＲＨ）と、に基づいて帯状の範囲として温度領域、湿度領域、をそれぞれ設定し、その領域毎に空調の運転能力、具体的には、圧縮機の稼働率を割り当てることで空調装置１６を制御する。なお、ＴＳＣとは、冷房基準温度のことである。
【００７３】
例えば、ステップカロリーは、５段階で設定されている。具体的には、第１段階であるＰ１では空調能力０％、すなわち送風運転とし、第２段階であるＰ２では空調能力２５％、第３段階であるＰ３では空調能力５０％、第４段階であるＰ４では空調能力７５％、第５段階であるＰ５では空調能力１００％としている。このようにして、合計５段階の空調能力制御を設定することができる。
【００７４】
さらに具体的には、車内温度が冷房基準温度と冷房基準温度から＋０．５℃との範囲のときには空調能力５０％、冷房基準温度に対して＋０．５℃と＋１．０℃の範囲のときには空調能力７５％、冷房基準温度に対して＋１．０℃と＋２．０℃の範囲のときには空調能力１００％、冷房基準温度と冷房基準温度から−０．５℃かつ車内湿度が６０％ＲＨと１００％ＲＨの範囲にあるときには空調能力２５％、車内湿度が６０％ＲＨ以下かつ車内温度が冷房基準温度と冷房基準温度に対して−１．５℃の範囲にあるときには空調能力０％である送風運転、車内湿度が６０％ＲＨと１００％ＲＨの範囲かつ車内温度が冷房基準温度に対して−０．５℃と−１．５℃の範囲にあるときには空調能力０％である送風運転、のように、それぞれ範囲が設定されている。
【００７５】
なお、ファジー制御及び領域比例制御の何れにおいても、冷房運転時に湿度が高い場合、除湿運転を行うことで、蒸し暑さに対処すればよい。
【００７６】
図８は、本発明の実施の形態１における自動調整部７６の機能構成の一例を示す図である。図８に示すように、自動調整部７６は、記憶部１１１、計時部１５１、運転周期判定部１５２、制御フラグ決定部１５３、回数判定部１５４、及び温度比較部１５５等を備えている。
【００７７】
記憶部１１１は、領域比例制御フラグ１２１、ファジー制御フラグ１２２、運転周期データ１２３、回数上限値データ１２４、回数判定値データ１２５、及び運転データ１２６等を備えている。運転データ１２６は、電車関連データ１３１、制御関連データ１３２、暦データ１３３、時間データ１３４、車内温度データ１３５、及び基準温度データ１３６等を備えている。
【００７８】
領域比例制御フラグ１２１は、領域比例制御が実行されるか否かが判定されるフラグである。ファジー制御フラグ１２２は、ファジー制御が実行されるか否かが判定されるフラグである。運転周期データ１２３は、後述するデータ蓄積処理を行うタイミングである運転周期が設定されたデータである。例えば、運転周期は、１日が設定される。この場合には、１日ごとに自動的に複数の異なる制御方式のデータ蓄積とそのデータの比較処理とが実行できるように設定される。
【００７９】
回数上限値データ１２４は、後述するデータ蓄積処理を行う回数の上限値が設定されたデータである。回数判定値データ１２５は、後述するデータ蓄積処理を行った回数をカウントするデータである。回数判定値データ１２５は、例えば、初期値として１回が紐付けされている。
【００８０】
運転データ１２６は、後述するデータ蓄積処理時に蓄積される各種データである。電車関連データ１３１は、データ蓄積処理実行時の電車の種類、例えば、新幹線等といったような車両１１の構造の種類が紐付けされる。制御関連データ１３２は、データ蓄積処理実行時における制御関連データ１３２、例えば、快速運転等といったような車両１１の運用時の運転の種類が紐付けされる。暦データ１３３は、データ蓄積処理実行時の暦が紐付けされる。時間データ１３４は、データ蓄積処理実行時の時間が紐付けされる。車内温度データ１３５は、データ蓄積処理実行時の車両１１の車内温度が紐付けされる。基準温度データ１３６は、データ蓄積処理実行時の車両１１で適用された基準温度データ１３６、例えば、冷房基準温度が紐付けされる。
【００８１】
計時部１５１は、運転周期を計時する。運転周期判定部１５２は、計時部１５１の結果に基づいて、運転周期が到来したか否かを判定する。制御フラグ決定部１５３は、領域比例制御であるか、ファジー制御フラグ１２２であるかといったような制御方式を判定する。なお、制御方式として、領域比例制御方式と、ファジー制御方式とを一例として説明しているが、特にこれらに限定されない。要するに、制御方式は、異なるアルゴリズムで空調装置１６を制御するものであればよい。
【００８２】
回数判定部１５４は、後述するデータ蓄積処理の実行回数を判定する。温度比較部１５５は、後述するデータ比較処理実行時に、領域比例制御時の車内温度と基準温度との差と、ファジー制御時の車内温度と基準温度との差と、どちらの差が小さいかを判定する。
【００８３】
図９は、本発明の実施の形態１における時間帯ごとの制御方式を決定する空調システム５０の動作例を説明するフローチャートである。なお、時間帯とは、特に限定されない。例えば、時間帯は、１時間ごとであってもよい。また、時間帯は、朝の時間帯、昼の時間帯、及び夜の時間帯といったように、１日２４時間を複数の時間に分けたものであってもよい。要するに、時間の最小単位として基準時間を定めておき、基準時間を用いることで、複数の異なる時間帯のそれぞれが設定されればよい。基準時間は、例えば、１時間である。このように設定された場合、上記で説明したように、一日を３つの時間で分けることもできる。なお、上記で説明した時間帯の設定及び設定方法は一例を示し、特にこれらに限定されない。
【００８４】
なお、データ比較処理実行時には、乗車率が同程度であって、外気温度が同程度の場合について比較処理が実行されることと想定する。このような制約を設けることで、さらに正確な比較処理が実行される。
【００８５】
（データ蓄積処理）
（ステップＳ１１）
自動調整部７６は、運転周期が到来したか否かを判定する。自動調整部７６は、運転周期が到来した場合、ステップＳ１２に進む。一方、自動調整部７６は、運転周期が到来しない場合、ステップＳ１１に戻る。
【００８６】
（ステップＳ１２）
自動調整部７６は、制御フラグを取得する。
【００８７】
（ステップＳ１３）
自動調整部７６は、領域比例制御フラグ１２１が１であるか否かを判定する。自動調整部７６は、領域比例制御フラグ１２１が１である場合、ステップＳ１４に進む。一方、自動調整部７６は、領域比例制御フラグ１２１が１でない場合、ステップＳ２２に進む。
【００８８】
（ステップＳ１４）
自動調整部７６は、領域比例制御指令を供給する。
【００８９】
（ステップＳ１５）
自動調整部７６は、領域比例制御フラグ１２１を０に設定する。
【００９０】
（ステップＳ１６）
自動調整部７６は、ファジー制御フラグ１２２を１に設定する。
【００９１】
（ステップＳ１７）
自動調整部７６は、運転データ１２６を取得する。
【００９２】
（ステップＳ１８）
自動調整部７６は、回数判定値を取得する。
【００９３】
（ステップＳ１９）
自動調整部７６は、回数上限値を取得する。
【００９４】
（ステップＳ２０）
自動調整部７６は、回数判定値が回数上限値以下であるか否かを判定する。自動調整部７６は、回数判定値が回数上限値以下である場合、ステップＳ２１に進む。一方、自動調整部７６は、回数判定値が回数上限値以下でない場合、ステップＳ２６に進む。
【００９５】
（ステップＳ２１）
自動調整部７６は、回数判定値をインクリメントし、ステップＳ１１に戻る。
【００９６】
（ステップＳ２２）
自動調整部７６は、ファジー制御フラグ１２２が１であるか否かを判定する。自動調整部７６は、ファジー制御フラグ１２２が１である場合、ステップＳ２３に進む。一方、自動調整部７６は、ファジー制御フラグ１２２が１でない場合、ステップＳ１１に戻る。
【００９７】
（ステップＳ２３）
自動調整部７６は、ファジー制御指令を供給する。
【００９８】
（ステップＳ２４）
自動調整部７６は、ファジー制御フラグ１２２を０に設定する。
【００９９】
（ステップＳ２５）
自動調整部７６は、領域比例制御フラグ１２１を１に設定し、ステップＳ１７に進む。
【０１００】
（データ比較処理）
（ステップＳ２６）
自動調整部７６は、予め定めた時間帯の領域比例制御の運転データ１２６を取得する。
【０１０１】
（ステップＳ２７）
自動調整部７６は、予め定めた時間帯のファジー制御の運転データ１２６を取得する。
【０１０２】
（ステップＳ２８）
自動調整部７６は、乗車率が予め定めた範囲内であるか否かを判定する。自動調整部７６は、乗車率が予め定めた範囲内である場合、ステップＳ２９に進む。一方、自動調整部７６は、乗車率が予め定めた範囲内でない場合、ステップＳ３８に進む。
【０１０３】
（ステップＳ２９）
自動調整部７６は、外気温度が予め定めた範囲内であるか否かを判定する。自動調整部７６は、外気温度が予め定めた範囲内である場合、ステップＳ３０に進む。一方、自動調整部７６は、外気温度が予め定めた範囲内でない場合、ステップＳ３８に進む。
【０１０４】
（ステップＳ３０）
自動調整部７６は、領域比例制御の場合の車内温度と基準温度との差を求める。
【０１０５】
（ステップＳ３１）
自動調整部７６は、求めた差を第１の値とする。
【０１０６】
（ステップＳ３２）
自動調整部７６は、ファジー制御の場合の車内温度と基準温度との差を求める。
【０１０７】
（ステップＳ３３）
自動調整部７６は、求めた差を第２の値とする。
【０１０８】
（ステップＳ３４）
自動調整部７６は、第１の値が第２の値と比べて小さいか否かを判定する。自動調整部７６は、第１の値が第２の値と比べて小さい場合、ステップＳ３５に進む。一方、自動調整部７６は、第１の値が第２の値と比べて小さくない場合、ステップＳ３６に進む。
【０１０９】
（ステップＳ３５）
自動調整部７６は、予め定めた時間帯と領域比例制御とを紐付けする。
【０１１０】
（ステップＳ３６）
自動調整部７６は、第２の値が第１の値と比べて小さいか否かを判定する。自動調整部７６は、第２の値が第１の値と比べて小さい場合、ステップＳ３７に進む。一方、自動調整部７６は、第２の値が第１の値と比べて小さくない場合、ステップＳ３８に進む。
【０１１１】
（ステップＳ３７）
自動調整部７６は、予め定めた時間帯とファジー制御とを紐付けする。
【０１１２】
（ステップＳ３８）
自動調整部７６は、データ比較していない予め定めた時間帯が存在するか否かを判定する。自動調整部７６は、データ比較していない予め定めた時間帯が存在する場合、ステップＳ３９に進む。一方、自動調整部７６は、データ比較していない予め定めた時間帯が存在しない場合、処理を終了する。
【０１１３】
（ステップＳ３９）
自動調整部７６は、予め定めた時間帯をシフトし、ステップＳ２６に戻る。なお、ここでいうシフトとは、自動調整部７６が、予め定めた別の時間帯を設定するという意味である。つまり、複数設定された時間帯のうち、まだデータ比較していない時間帯についてステップＳ２６以降の処理を実行させるという意味で用いている。例えば、１日２４時間を１時間ごとに時間帯として設定されており、１１時〜１２時の時間帯についてデータ比較が実行された場合、次にデータ比較する時間帯は、１３時〜１４時の時間帯であるため、１３時〜１４時の時間帯にシフトし、データ比較を行うことになる。
【０１１４】
上記の処理の結果、時間帯ごとに、車内温度と基準温度との差が小さい方の制御方式が紐付けされる。よって、自動調整部７６は、それぞれの時間帯に紐付けされた制御方式を確認することで、車内温度と基準温度との差が小さい方の制御方式を確認できるので、最適な制御方式を選択することができる。
【０１１５】
図１０は、本発明の実施の形態１における空調制御パラメータ８０を含めて時間帯ごとの制御方式を決定する空調システム５０の動作例を説明するフローチャートである。ここでは、ステップＳ５４の処理及びステップＳ６４の処理が、空調制御パラメータ８０を含めた処理としての追加処理である。つまり、領域比例制御及びファジー制御の何れであったとしても、車内温度と基準温度との差を小さくするために、空調制御パラメータ８０を変更する。
【０１１６】
なお、変更のさせ方は、特に限定されないが、例えば、車内温度と基準温度との差が大きければ、その差を早く縮めるために、空調制御パラメータ８０の変動幅を大きく設定し直す。具体的には、乗車率が２００％の場合に設定温度を１℃下げるといったルールでは、その差が縮まらない場合、乗車率が２００％の場合に設定温度を２℃下げるといったルールに変更させる。
【０１１７】
また、例えば、外気温度が３０℃以上の場合に設定温度を１℃下げるといったルールでは、その差が縮まらない場合、外気温度が３０℃以上の場合に設定温度を２℃下げるといったルールに変更させる。なお、ここでは、相違点の各ステップの処理について説明する。
【０１１８】
（データ蓄積処理）
（ステップＳ５４）
自動調整部７６は、空調制御パラメータ８０を変更する。
【０１１９】
（ステップＳ６４）
自動調整部７６は、空調制御パラメータ８０を変更する。
【０１２０】
以上の説明から、空調システム５０は、自動的に最適な制御方式を選択する。よって、空調システム５０は、最適な制御方式の選択に要する稼働負荷を低減できる。
【０１２１】
また、空調システム５０は、現車にて試験及び試験結果の解析を行わなくても、最適な制御方式と、最適な空調制御パラメータ８０とにチューニングすることができる。
【０１２２】
また、空調システム５０は、時間帯ごとの条件に適したチューニングを行うことができる。
【０１２３】
以上、本実施の形態１においては、車両１１に搭載される空調装置１６を制御する制御モジュールを少なくとも２つ設ける空調制御器１７と、空調装置１６に対応する制御モジュールの選択と、空調装置１６に対応する空調制御パラメータ８０の調整と、を行う自動調整部７６と、を備え、制御モジュールのそれぞれは、空調装置１６を、異なるアルゴリズムで制御するものであって、空調制御器１７は、自動調整部７６で選択された制御モジュールに従い、車両１１の車内温度と、車両１１に対応して定められた基準温度と、に基づいて、空調装置１６を制御し、自動調整部７６は、空調装置１６の運転データ１２６として、少なくとも、車両１１の車内温度及び車両１１の基準温度を、制御モジュールごとに蓄積し、車内温度と、基準温度と、の差に基づいて、制御モジュールを選択する空調システム５０が構成される。
【０１２４】
上記構成のため、空調システム５０は、自動的に最適な制御方式を選択できるので、最適な制御方式の選択に要する稼働負荷を低減できる。
【０１２５】
また、本実施の形態１においては、空調制御器１７は、制御モジュールのそれぞれと、空調装置１６に対応して予め定められた空調制御パラメータ８０とを紐付けし、自動調整部７６は、空調制御パラメータ８０と、運転データ１２６とを紐付けして蓄積し、運転データ１２６に応じて、差が最小となるように、空調制御パラメータ８０を調整する。
【０１２６】
また、本実施の形態１においては、自動調整部７６は、複数の異なる時間帯ごとに、車内温度と、基準温度との差を比較し、差が最小となる制御モジュールを選択し、選択した制御モジュールに応じて、空調制御パラメータ８０を調整する。
【０１２７】
また、本実施の形態１においては、自動調整部７６は、時間の最小単位として基準時間が設定され、基準時間を用いることで、複数の異なる時間帯のそれぞれを設定する。
【０１２８】
また、本実施の形態１においては、空調制御器１７は、制御モジュールとして、車内温度及び車両１１の車内湿度に基づいて空調装置１６の段階的な能力値で制御する領域比例制御モジュール７３を備え、自動調整部７６は、車内温度と、基準温度と、の差に基づいて、領域比例制御モジュール７３を選択する。
【０１２９】
また、本実施の形態１においては、空調制御器１７は、制御モジュールとして、少なくとも、車内温度、メンバシップ関数、及びファジー推論規則に基づいて空調装置１６の段階的な能力値で制御するファジー制御モジュール７４を備え、自動調整部７６は、車内温度と、基準温度と、の差に基づいて、ファジー制御モジュール７４を選択する。
【０１３０】
したがって、空調システム５０は、自動的に最適な制御方式を選択できるので、最適な制御方式の選択に要する稼働負荷を特に顕著に低減できる。
【０１３１】
実施の形態２．
実施の形態１との相違点は、季節ごとにデータ判定する点にある。図１１は、本発明の実施の形態２における季節ごとの制御方式を決定する空調システム５０の動作例を説明するフローチャートである。実施の形態１の時間帯ごとに判定する処理が、実施の形態２では、季節ごとに判定する処理に変更されている。なお、ここでは、相違点の各ステップの処理について説明する。
【０１３２】
（データ比較処理）
（ステップＳ１０６）
自動調整部７６は、予め定めた季節の領域比例制御の運転データ１２６を取得する。
【０１３３】
（ステップＳ１０７）
自動調整部７６は、予め定めた季節のファジー制御の運転データ１２６を取得する。
【０１３４】
（ステップＳ１１５）
自動調整部７６は、予め定めた季節と領域比例制御とを紐付けする。
【０１３５】
（ステップＳ１１７）
自動調整部７６は、予め定めた季節とファジー制御とを紐付ける。
【０１３６】
（ステップＳ１１８）
自動調整部７６は、データ比較していない予め定めた季節が存在するか否かを判定する。自動調整部７６は、データ比較していない予め定めた季節が存在する場合、ステップＳ１１９に進む。一方、自動調整部７６は、データ比較していない予め定めた季節が存在しない場合、処理を終了する。
【０１３７】
（ステップＳ１１９）
自動調整部７６は、予め定めた季節をシフトする。ここでいうシフトとは、自動調整部７６が、予め定めた別の季節を設定するという意味である。
【０１３８】
図１２は、本発明の実施の形態２における空調制御パラメータ８０を含めて季節ごとの制御方式を決定する空調システム５０の制御例を説明するフローチャートである。ここでは、ステップＳ１３４の処理及びステップＳ１４４の処理が、空調制御パラメータ８０を含めた処理としての追加処理である。つまり、領域比例制御及びファジー制御の何れであったとしても、車内温度と基準温度との差を小さくするために、空調制御パラメータ８０を変更する。
【０１３９】
なお、変更のさせ方は、特に限定されないが、例えば、車内温度と基準温度との差が大きければ、その差を早く縮めるために、空調制御パラメータ８０の変動幅を大きく設定し直す。具体的には、乗車率が２００％の場合に設定温度を１℃下げるといったルールでは、その差が縮まらない場合、乗車率が２００％の場合に設定温度を２℃下げるといったルールに変更させる。
【０１４０】
また、例えば、外気温度が３０℃以上の場合に設定温度を１℃下げるといったルールでは、その差が縮まらない場合、外気温度が３０℃以上の場合に設定温度を２℃下げるといったルールに変更させる。なお、ここでは、相違点の各ステップの処理について説明する。
【０１４１】
（データ蓄積処理）
（ステップＳ１３４）
自動調整部７６は、空調制御パラメータ８０を変更する。
【０１４２】
（データ蓄積処理）
（ステップＳ１４４）
自動調整部７６は、空調制御パラメータ８０を変更する。
【０１４３】
以上の説明から、空調システム５０は、自動的に最適な制御方式を季節ごとに選択する。よって、空調システム５０は、最適な制御方式の選択に要する稼働負荷を低減できる。
【０１４４】
また、空調システム５０は、季節ごとの条件に適したチューニングを行うことができる。
【０１４５】
以上、本実施の形態２において、自動調整部７６は、予め定められた季節ごとに、車内温度と、基準温度との差を比較し、差が最小となる制御モジュールを選択し、選択した制御モジュールに応じて、空調制御パラメータ８０を調整する。
【０１４６】
上記構成のため、空調システム５０は、自動的に最適な制御方式を季節ごとに選択できるので、最適な制御方式の選択に要する稼働負荷を特に顕著に低減できる。
【０１４７】
実施の形態３．
実施の形態１及び実施の形態２との相違点は、電車の種類ごとにデータ判定する点にある。図１３は、本発明の実施の形態３における電車の種類ごとの制御方式を決定する空調システム５０の動作例を説明するフローチャートである。実施の形態１では、時間帯ごとに判定する処理であり、実施の形態２では、季節ごとに判定する処理であったが、実施の形態３では、電車の種類ごと判定する処理に変更されている。
【０１４８】
電車の種類は、例えば、通勤電車、新幹線、及び路面電車といった構造の種類と、快速、特急、各駅といったような運用時の運転の種類とが想定される。なお、上記で説明した電車の種類は一例であって、特にこれらに限定されない。なお、ここでは、相違点の各ステップの処理について説明する。
【０１４９】
（データ比較処理）
（ステップＳ２０６）
自動調整部７６は、予め定めた電車の種類の領域比例制御の運転データ１２６を取得する。
【０１５０】
（ステップＳ２０７）
自動調整部７６は、予め定めた電車の種類のファジー制御の運転データ１２６を取得する。
【０１５１】
（ステップＳ２１５）
自動調整部７６は、予め定めた電車の種類と領域比例制御とを紐付けする。
【０１５２】
（ステップＳ２１７）
自動調整部７６は、予め定めた電車の種類とファジー制御とを紐付けする。
【０１５３】
（ステップＳ２１８）
自動調整部７６は、データ比較していない予め定めた電車の種類が存在するか否かを判定する。自動調整部７６は、データ比較していない予め定めた電車の種類が存在する場合、ステップＳ２１９に進む。一方、自動調整部７６は、データ比較していない予め定めた電車の種類が存在しない場合、処理を終了する。
【０１５４】
（ステップＳ２１９）
自動調整部７６は、予め定めた電車の種類をシフトする。ここでいうシフトとは、自動調整部７６が、予め定めた別の電車の種類を設定するという意味である。
【０１５５】
図１４は、本発明の実施の形態３における空調制御パラメータ８０を含めて電車の種類ごとの制御方式を決定する空調システム５０の動作例を説明するフローチャートである。ここでは、ステップＳ２３４の処理及びステップＳ２４４の処理が、空調制御パラメータ８０を含めた処理としての追加処理である。つまり、領域比例制御及びファジー制御の何れであったとしても、車内温度と基準温度との差を小さくするために、空調制御パラメータ８０を変更する。
【０１５６】
なお、変更のさせ方は、特に限定されないが、例えば、車内温度と基準温度との差が大きければ、その差を早く縮めるために、空調制御パラメータ８０の変動幅を大きく設定し直す。具体的には、乗車率が２００％の場合に設定温度を１℃下げるといったルールでは、その差が縮まらない場合、乗車率が２００％の場合に設定温度を２℃下げるといったルールに変更させる。
【０１５７】
また、例えば、外気温度が３０℃以上の場合に設定温度を１℃下げるといったルールでは、その差が縮まらない場合、外気温度が３０℃以上の場合に設定温度を２℃下げるといったルールに変更させる。なお、ここでは、相違点の各ステップの処理について説明する。
【０１５８】
（データ蓄積処理）
（ステップＳ２３４）
自動調整部７６は、空調制御パラメータ８０を変更する。
【０１５９】
（データ蓄積処理）
（ステップＳ２４４）
自動調整部７６は、空調制御パラメータ８０を変更する。
【０１６０】
以上の説明から、空調システム５０は、自動的に最適な制御方式を電車の種類ごとに選択する。よって、空調システム５０は、最適な制御方式の選択に要する稼働負荷を低減できる。
【０１６１】
また、空調システム５０は、電車の種類ごとの条件に適したチューニングを行うことができる。
【０１６２】
以上、本実施の形態３において、自動調整部７６は、予め定められた電車の種類ごとに、車内温度と、基準温度との差を比較し、差が最小となる制御モジュールを選択し、選択した制御モジュールに応じて、空調制御パラメータ８０を調整する。
【０１６３】
また、本実施の形態３において、自動調整部７６は、予め定められた電車の種類を、少なくとも、車両１１の構造の種類及び車両１１の運用時の運転の種類の何れか１つの種類に基づいて設定する。
【０１６４】
上記構成のため、空調システム５０は、自動的に最適な制御方式を電車の種類ごとに選択できるので、最適な制御方式の選択に要する稼働負荷を特に顕著に低減できる。
【符号の説明】
【０１６５】
１０  編成列車、１１、１１＿１、１１＿２、１１＿３  車両、１２  乗務員室、１３、１３＿１、１３＿２  客室、１４、１４＿１、１４＿２  車両情報制御装置、１５  列車情報管理装置、１６、１６＿１、１６＿２  空調装置、１７、１７＿１、１７＿２  空調制御器、２０、２０＿１、２０＿２  湿度センサー、２１、２１＿１、２１＿２  リターン温度センサー、２２、２２＿１、２２＿２  壁部温度センサー、２３、２３＿１、２３＿２  応荷重センサー、３１  冷媒回路、４１  空調インバータ装置、５０  空調システム、５１、５１＿１、５１＿２  空調用コンプレッサ、５２  室内熱交換器、５３  膨張装置、５４  室外熱交換器、６１  室内送風機、６２、６２＿１、６２＿２  室外送風機、６３  室外送風機駆動部、７１  入力部、７２  制御切換部、７３  領域比例制御モジュール、７４  ファジー制御モジュール、７５  出力部、７６  自動調整部、８０  空調制御パラメータ、８１  基準温度補正部、８２  ファジー推論部、８３  ステップカロリー算出部、９１  能力変更量補正部、９２  能力変更量演算部、９３  リニアカロリー算出部、１０１  冷房基準温度判定部、１０２  車内温度範囲判定部、１０３  ステップカロリー設定部、１０４  車内湿度範囲判定部、１０５  送風運転判定部、１０６  送風運転設定部、１１１  記憶部、１２１  領域比例制御フラグ、１２２  ファジー制御フラグ、１２３  運転周期データ、１２４  回数上限値データ、１２５  回数判定値データ、１２６  運転データ、１３１  電車関連データ、１３２  制御関連データ、１３３  暦データ、１３４  時間データ、１３５  車内温度データ、１３６  基準温度データ、１５１  計時部、１５２  運転周期判定部、１５３  制御フラグ決定部、１５４  回数判定部、１５５  温度比較部。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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