(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
車室内における熱環境情報を検出する熱環境検出手段と，
車室内における目標環境条件を手動操作により設定する手動設定手段と，
車室内における熱負荷を調整する熱負荷調整手段と，
前記熱環境検出手段により検出された熱環境情報と前記手動設定手段により設定された目標環境条件に基づいて前記熱負荷調整手段の目標空調条件を演算し，該演算された目標空調条件および前記手動設定手段により設定された目標環境条件に応じて予め定められた制御特性から前記熱負荷調整手段を制御する空調制御手段と，
冷媒温度，エンジン冷却水温度およびエバポレータの周囲温度を検出する温度検出手段と，
前記温度検出手段により検出された温度情報により冷媒，エンジン冷却水およびエバポレータの初期状態を検出する初期状態検出手段と，
前記手動設定手段により設定された設定情報を，前記熱環境検出手段により検出された熱環境情報と前記初期状態検出手段により検出された初期状態に応じて記憶する手動設定情報記憶手段と，
前記手動設定情報記憶手段に記憶された手動設定情報から制御特性の補正量を演算する制御特性補正量演算手段と，
前記制御特性補正量演算手段により演算された補正量に基づいて制御特性を補正する制御特性補正手段とを有し，
前記制御特性補正手段により補正された制御特性に基づいて前記空調制御手段が熱負荷調整手段を制御する車両用空調制御装置において，
前記手動設定情報記憶手段に，前記手動設定手段により設定された設定情報を記憶する記憶領域を選択するための初期状態として，冷房時には空調始動時の冷媒温度とエバポレータ周囲との空気温度の差を用い，暖房時には空調始動時のエンジン冷却水温度を用いることを特徴とする車両用空調制御装置。
【請求項２】
車室内における熱環境情報を検出する熱環境検出手段と，
車室内における目標環境条件を手動操作により設定する手動設定手段と，
車室内における熱負荷を調整する熱負荷調整手段と，
前記熱環境検出手段により検出された熱環境情報と前記手動設定手段により設定された目標環境条件に基づいて前記熱負荷調整手段の目標空調条件を演算し，該演算された目標空調条件および前記手動設定手段により設定された目標環境条件に応じて予め定められた制御特性から前記熱負荷調整手段を制御する空調制御手段と，
冷媒温度と，エンジン冷却水温度およびエバポレータの周囲温度のいずれか一方とを検出する温度検出手段と，
前記温度検出手段により検出された温度情報により冷媒の初期状態と，エンジン冷却水およびエバポレータのいずれか一方の初期状態とを検出する初期状態検出手段と，
前記手動設定手段により設定された設定情報を，前記熱環境検出手段により検出された熱環境情報と前記初期状態検出手段により検出された初期状態に応じて記憶する手動設定情報記憶手段と，
前記手動設定情報記憶手段に記憶された手動設定情報から制御特性の補正量を演算する制御特性補正量演算手段と，
前記制御特性補正量演算手段により演算された補正量に基づいて制御特性を補正する制御特性補正手段とを有し，
前記制御特性補正手段により補正された制御特性に基づいて前記空調制御手段が熱負荷調整手段を制御する車両用空調制御装置において，
前記手動設定情報記憶手段に，前記手動設定手段により設定された設定情報を，初期状態に応じて複数に分割された記憶領域に記憶し，前記制御特性補正手段において用いる補正量は，補正時における初期状態が該当する記憶領域に記憶された情報を用いることを特徴とする車両用空調制御装置。
【請求項３】
車室内温度を含む車室内における熱環境情報を検出する熱環境検出手段と，
車室内における目標環境条件を手動操作により設定する手動設定手段と，
車室内における熱負荷を調整する熱負荷調整手段と，
前記熱環境検出手段により検出された熱環境情報と前記手動設定手段により設定された目標環境条件に基づいて前記熱負荷調整手段の目標空調条件を演算し，該演算された目標空調条件および前記手動設定手段により設定された目標環境条件に応じて予め定められた制御特性から前記熱負荷調整手段を制御する空調制御手段と，
冷媒およびエンジン冷却水のいずれか一方の初期状態を予測する初期状態予測手段と，
前記手動設定手段により設定された設定情報を，前記熱環境検出手段により検出された熱環境情報と前記初期状態予測手段により予測された初期状態に応じて記憶する手動設定情報記憶手段と，
前記手動設定情報記憶手段に記憶された手動設定情報から制御特性の補正量を演算する制御特性補正量演算手段と，
前記制御特性補正量演算手段により演算された補正量に基づいて制御特性を補正する制御特性補正手段とを有し，
前記制御特性補正手段により補正された制御特性に基づいて前記空調制御手段が熱負荷調整手段を制御する車両用空調制御装置において，
前記初期状態予測手段は，前回の使用終了時における車室内温度と，冷媒およびエンジン冷却水のいずれか一方の状態予測値と，今回の使用時における車室内温度とに基づいて，冷媒およびエンジン冷却水のいずれか一方の初期状態を予測することを特徴とする車両用空調制御装置。
【請求項４】
車室内における熱環境情報を検出する熱環境検出手段と，
車室内における目標環境条件を手動操作により設定する手動設定手段と，
車室内における熱負荷を調整する熱負荷調整手段と，
前記熱環境検出手段により検出された熱環境情報と前記手動設定手段により設定された目標環境条件に基づいて前記熱負荷調整手段の目標空調条件を演算し，該演算された目標空調条件および前記手動設定手段により設定された目標環境条件に応じて予め定められた制御特性から前記熱負荷調整手段を制御する空調制御手段と，
冷媒温度と，エンジン冷却水温度およびエバポレータの周囲温度のいずれか一方とを検出する温度検出手段と，
前記温度検出手段により検出された温度情報により冷媒の初期状態と，エンジン冷却水およびエバポレータのいずれか一方の初期状態とを検出する初期状態検出手段と，
前記手動設定手段により設定された設定情報を，前記熱環境検出手段により検出された熱環境情報と前記初期状態検出手段により検出された初期状態に応じて記憶する手動設定情報記憶手段と，
前記手動設定情報記憶手段に記憶された手動設定情報から制御特性の補正量を演算する制御特性補正量演算手段と，
前記制御特性補正量演算手段により演算された補正量に基づいて制御特性を補正する制御特性補正手段とを有し，
前記制御特性補正手段により補正された制御特性に基づいて前記空調制御手段が熱負荷調整手段を制御する車両用空調制御装置において，
前記制御特性補正手段は，前記制御特性補正量演算手段から制御特性の補正量を読み込むとき，少なくとも前記初期状態検出手段により検出され初期状態に相当する記憶領域に記憶された補正値と，前記熱負荷調整手段の状態が通常走行時に最も近い状態に相当する記憶領域に記憶された補正値とを読み込み，車室内温度が定常か，あるいは，非定常かに応じて補正量を切り換えることを特徴とする車両用空調制御装置。
【請求項５】
車室内における熱環境情報を検出する熱環境検出手段と，
車室内における目標環境条件を手動操作により設定する手動設定手段と，
車室内における熱負荷を調整する熱負荷調整手段と，
前記熱環境検出手段により検出された熱環境情報と前記手動設定手段により設定された目標環境条件に基づいて前記熱負荷調整手段の目標空調条件を演算し，該演算された目標空調条件および前記手動設定手段により設定された目標環境条件に応じて予め定められた制御特性から前記熱負荷調整手段を制御する空調制御手段と，
冷媒温度と，エンジン冷却水温度およびエバポレータの周囲温度のいずれか一方とを検出する温度検出手段と，
前記温度検出手段により検出された温度情報により冷媒の初期状態と，エンジン冷却水およびエバポレータのいずれか一方の初期状態とを検出する初期状態検出手段と，
前記手動設定手段により設定された設定情報を，前記熱環境検出手段により検出された熱環境情報と前記初期状態検出手段により検出された初期状態に応じて記憶する手動設定情報記憶手段と，
前記手動設定情報記憶手段に記憶された手動設定情報から制御特性の補正量を演算する制御特性補正量演算手段と，
前記制御特性補正量演算手段により演算された補正量に基づいて制御特性を補正する制御特性補正手段とを有し，
前記制御特性補正手段により補正された制御特性に基づいて前記空調制御手段が熱負荷調整手段を制御する車両用空調制御装置において，
前記制御特性補正量演算手段および前記制御特性補正手段のいずれか一方において補正対象とされる制御特性が吹出口モードの場合には，車室温が非定常状態におけるそれぞれの吹出口モードの維持時間が全時間に占める割合を演算し，該割合に応じて補正量を決定することを特徴とする車両用空調制御装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】
この発明は，自動的に車室内における空調を制御する車両用空調制御装置に関し，より詳細には，空調初期の制御特性が乗員の設定の好みに精度良く適合するように空調制御を行う車両用空調制御装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来，いわゆるオートエアコンと呼ばれる車両用空調制御装置は，室温センサ，外気温センサ等の熱環境を検出するセンサから得られる信号に応じて，最適な吹出温度（目標吹出温度）を演算し，この目標吹出温度の値に基づいて予め定められた制御特性により自動的に車室内へ空調風を吹き出すように構成されていた。ところが，温熱感覚には個人差があり，制御特性が気に入らない乗員は，マニュアルスイッチによって好みの設定に変更せねばならず，加えて，一般的にマニュアルスイッチは一定の設定条件に固定するものなので，周囲の環境が変化する度にスイッチ操作することによって設定を変更する必要が生じていた。すなわち，このような状況にあっては，オートエアコンの狙いである操作量の低減を実現することができない。
【０００３】
そこで，例えば，特開平３−５４０１５号公報の「車両用空調制御装置」に開示されているように制御特性を乗員の感覚に合わせて順次学習していく装置が提案されている。この車両用空調制御装置によれば，乗員がファン等の手動操作を行って，オートエアコンの制御特性に設定されている基準点以外の点で手動変更した場合には該基準点をその変更量に応じて逐次変更，学習するものである。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら，上記従来例のような車両用空調制御装置にあっては，操作特性を室温，外気，日射から求めた熱負荷条件のみをパラメータとして学習しているため，特に，クールダウン，ウォームアップなどの非定常の空調初期における操作特性の学習値が乗員の実感にそぐわない場合があった。例えば，夏期の昼間，高日射時に放置された車両内に乗り込む場合を想定する。このとき，前回の乗車から間もない場合と，かなり時間が経過している場合とでは，設定室温，室温，外気，日射量から演算される目標吹出温度の大きさは同程度であっても，エバポレータ，ヒータコアの状態によって空調装置の始動直後の吹出温に差が生じる。
【０００５】
例えば，図１１に示すように，車両の停止後，車室内における気温は比較的短時間にて上昇するが，エバポレータの冷媒温が気温と同レベルに達するまでにはかなりの時間を要する。したがって，停車後２０分程度経過後と，１時間以上経過後とでは同じ制御状態であっても実際の吹出温度に差があり，停車後すぐの場合にあっては初期吹出温は高風量でも比較的低いが，長時間停車後にあっては高温の吹出温となる。
【０００６】
一般的に，高温で高風量の吹出風は嫌われるため，エバポレータの温度が低下するまで風量を低下させる操作を行う乗員も多い。このような操作は熱環境に対する設定好みではなく，空調装置の初期状態に起因するものであって，上記従来における車両用空調制御装置のように熱環境条件のみをパラメータとして学習をするものにあっては，吹出温が低ければ高風量を望む乗員であっても，熱負荷が高いときには必ず風量を落とすように学習してしまうという問題点があった。
【０００７】
本発明に係る車両用空調制御装置は，空調初期の乗員操作履歴から制御特性を逐次補正する際に，熱環境条件に加えて空調装置の初期状態を考慮に入れることにより，乗員の設定好みを精度良く制御補正値に取り込み，常に乗員の感覚特性に適合した空調状態を得ることを目的とする。
【００１０】
【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に係る車両用空調制御装置にあっては，車室内における熱環境情報を検出する熱環境検出手段ＣＬ１と，車室内における目標環境条件を手動操作により設定する手動設定手段ＣＬ２と，車室内における熱負荷を調整する熱負荷調整手段ＣＬ３と，前記熱環境検出手段ＣＬ１により検出された熱環境情報と前記手動設定手段ＣＬ２により設定された目標環境条件に基づいて前記熱負荷調整手段ＣＬ３の目標空調条件を演算し，該演算された目標空調条件および前記手動設定手段ＣＬ２により設定された目標環境条件に応じて予め定められた制御特性から前記熱負荷調整手段ＣＬ３を制御する空調制御手段ＣＬ４と，冷媒温度，エンジン冷却水温度およびエバポレータの周囲温度を検出する温度検出手段ＣＬ５と，前記温度検出手段ＣＬ５により検出された温度情報により冷媒，エンジン冷却水およびエバポレータの初期状態を検出する初期状態検出手段ＣＬ６と，前記手動設定手段ＣＬ２により設定された設定情報を，前記熱環境検出手段ＣＬ１により検出された熱環境情報と前記初期状態検出手段ＣＬ６により検出された初期状態に応じて記憶する手動設定情報記憶手段ＣＬ７と，前記手動設定情報記憶手段ＣＬ７に記憶された手動設定情報から制御特性の補正量を演算する制御特性補正量演算手段ＣＬ８と，前記制御特性補正量演算手段ＣＬ８により演算された補正量に基づいて制御特性を補正する制御特性補正手段ＣＬ９とを有し，前記制御特性補正手段ＣＬ９により補正された制御特性に基づいて前記空調制御手段ＣＬ４が熱負荷調整手段ＣＬ３を制御する車両用空調制御装置において，前記手動設定情報記憶手段ＣＬ７に，前記手動設定手段ＣＬ２により設定された設定情報を記憶する記憶領域を選択するための初期状態として，冷房時には空調始動時の冷媒温度とエバポレータ周囲の空気温度との差を用い，暖房時には空調始動時のエンジン冷却水温度を用いるものである。
【００１１】
また、請求項２に係る車両用空調制御装置にあっては，車室内における熱環境情報を検出する熱環境検出手段ＣＬ１と，車室内における目標環境条件を手動操作により設定する手動設定手段ＣＬ２と，車室内における熱負荷を調整する熱負荷調整手段ＣＬ３と，前記熱環境検出手段ＣＬ１により検出された熱環境情報と前記手動設定手段ＣＬ２により設定された目標環境条件に基づいて前記熱負荷調整手段ＣＬ３の目標空調条件を演算し，該演算された目標空調条件および前記手動設定手段ＣＬ２により設定された目標環境条件に応じて予め定められた制御特性から前記熱負荷調整手段ＣＬ３を制御する空調制御手段ＣＬ４と，冷媒温度と，エンジン冷却水温度およびエバポレータの周囲温度のいずれか一方とを検出する温度検出手段ＣＬ５と，前記温度検出手段ＣＬ５により検出された温度情報により冷媒の初期状態と，エンジン冷却水およびエバポレータのいずれか一方の初期状態とを検出する初期状態検出手段ＣＬ６と，前記手動設定手段ＣＬ２により設定された設定情報を，前記熱環境検出手段ＣＬ１により検出された熱環境情報と前記初期状態検出手段ＣＬ６により検出された初期状態に応じて記憶する手動設定情報記憶手段ＣＬ７と，前記手動設定情報記憶手段ＣＬ７に記憶された手動設定情報から制御特性の補正量を演算する制御特性補正量演算手段ＣＬ８と，前記制御特性補正量演算手段ＣＬ８により演算された補正量に基づいて制御特性を補正する制御特性補正手段ＣＬ９とを有し，前記制御特性補正手段ＣＬ９により補正された制御特性に基づいて前記空調制御手段ＣＬ４が熱負荷調整手段ＣＬ３を制御する車両用空調制御装置において，前記手動設定情報記憶手段ＣＬ７に，前記手動設定手段ＣＬ２により設定された設定情報を，初期状態に応じて複数に分割された記憶領域に記憶し，前記制御特性補正手段において用いる補正量は，補正時における初期状態が該当する記憶領域に記憶された情報を用いるものである。
【００１２】
また、請求項３に係る車両用空調制御装置にあっては，車室内温度を含む車室内における熱環境情報を検出する熱環境検出手段ＣＬ１と，車室内における目標環境条件を手動操作により設定する手動設定手段ＣＬ２と，車室内における熱負荷を調整する熱負荷調整手段ＣＬ３と，前記熱環境検出手段ＣＬ１により検出された熱環境情報と前記手動設定手段ＣＬ２により設定された目標環境条件に基づいて前記熱負荷調整手段ＣＬ３の目標空調条件を演算し，該演算された目標空調条件および前記手動設定手段ＣＬ２により設定された目標環境条件に応じて予め定められた制御特性から前記熱負荷調整手段ＣＬ３を制御する空調制御手段ＣＬ４と，冷媒およびエンジン冷却水のいずれか一方の初期状態を予測する初期状態予測手段と，前記手動設定手段ＣＬ２により設定された設定情報を，前記熱環境検出手段ＣＬ１により検出された熱環境情報と前記初期状態予測手段により予測された初期状態に応じて記憶する手動設定情報記憶手段ＣＬ７と，前記手動設定情報記憶手段ＣＬ７に記憶された手動設定情報から制御特性の補正量を演算する制御特性補正量演算手段ＣＬ８と，前記制御特性補正量演算手段ＣＬ８により演算された補正量に基づいて制御特性を補正する制御特性補正手段ＣＬ９とを有し，前記制御特性補正手段ＣＬ９により補正された制御特性に基づいて前記空調制御手段ＣＬ４が熱負荷調整手段ＣＬ３を制御する車両用空調制御装置において， 前記初期状態予測手段は，前回の使用終了時における車室内温度と，冷媒およびエンジン冷却水のいずれか一方の状態予測値と，今回の使用時における車室内温度とに基づいて，冷媒およびエンジン冷却水のいずれか一方の初期状態を予測するものである。
【００１３】
また、請求項４に係る車両用空調制御装置にあっては，車室内における熱環境情報を検出する熱環境検出手段ＣＬ１と，車室内における目標環境条件を手動操作により設定する手動設定手段ＣＬ２と，車室内における熱負荷を調整する熱負荷調整手段ＣＬ３と，前記熱環境検出手段ＣＬ１により検出された熱環境情報と前記手動設定手段ＣＬ２により設定された目標環境条件に基づいて前記熱負荷調整手段ＣＬ３の目標空調条件を演算し，該演算された目標空調条件および前記手動設定手段ＣＬ２により設定された目標環境条件に応じて予め定められた制御特性から前記熱負荷調整手段ＣＬ３を制御する空調制御手段ＣＬ４と，冷媒温度と，エンジン冷却水温度およびエバポレータの周囲温度のいずれか一方とを検出する温度検出手段ＣＬ５と，前記温度検出手段ＣＬ５により検出された温度情報により冷媒の初期状態と，エンジン冷却水およびエバポレータのいずれか一方の初期状態とを検出する初期状態検出手段ＣＬ６と，前記手動設定手段ＣＬ２により設定された設定情報を，前記熱環境検出手段ＣＬ１により検出された熱環境情報と前記初期状態検出手段ＣＬ６により検出された初期状態に応じて記憶する手動設定情報記憶手段ＣＬ７と，前記手動設定情報記憶手段ＣＬ７に記憶された手動設定情報から制御特性の補正量を演算する制御特性補正量演算手段ＣＬ８と，前記制御特性補正量演算手段ＣＬ８により演算された補正量に基づいて制御特性を補正する制御特性補正手段ＣＬ９とを有し，前記制御特性補正手段ＣＬ９により補正された制御特性に基づいて前記空調制御手段ＣＬ４が熱負荷調整手段ＣＬ３を制御する車両用空調制御装置において，前記制御特性補正手段ＣＬ９は，前記制御特性補正量演算手段ＣＬ８から制御特性の補正量を読み込むとき，少なくとも前記初期状態検出手段ＣＬ６により検出され初期状態に相当する記憶領域に記憶された補正値と，前記熱負荷調整手段ＣＬ３の状態が通常走行時に最も近い状態に相当する記憶領域に記憶された補正値とを読み込み，車室内温度が定常か，あるいは，非定常かに応じて補正量を切り換えるものである。
【００１４】
また、請求項５に係る車両用空調制御装置にあっては，車室内における熱環境情報を検出する熱環境検出手段ＣＬ１と，車室内における目標環境条件を手動操作により設定する手動設定手段ＣＬ２と，車室内における熱負荷を調整する熱負荷調整手段ＣＬ３と，前記熱環境検出手段ＣＬ１により検出された熱環境情報と前記手動設定手段ＣＬ２により設定された目標環境条件に基づいて前記熱負荷調整手段ＣＬ３の目標空調条件を演算し，該演算された目標空調条件および前記手動設定手段ＣＬ２により設定された目標環境条件に応じて予め定められた制御特性から前記熱負荷調整手段ＣＬ３を制御する空調制御手段ＣＬ４と，冷媒温度と，エンジン冷却水温度およびエバポレータの周囲温度のいずれか一方とを検出する温度検出手段ＣＬ５と，前記温度検出手段ＣＬ５により検出された温度情報により冷媒の初期状態と，エンジン冷却水およびエバポレータのいずれか一方の初期状態とを検出する初期状態検出手段ＣＬ６と，前記手動設定手段ＣＬ２により設定された設定情報を，前記熱環境検出手段ＣＬ１により検出された熱環境情報と前記初期状態検出手段ＣＬ２により検出された初期状態に応じて記憶する手動設定情報記憶手段ＣＬ７と，前記手動設定情報記憶手段ＣＬ７に記憶された手動設定情報から制御特性の補正量を演算する制御特性補正量演算手段ＣＬ８と，前記制御特性補正量演算手段ＣＬ８により演算された補正量に基づいて制御特性を補正する制御特性補正手段ＣＬ９とを有し，前記制御特性補正手段ＣＬ９により補正された制御特性に基づいて前記空調制御手段ＣＬ４が熱負荷調整手段ＣＬ３を制御する車両用空調制御装置において，前記制御特性補正量演算手段ＣＬ８および前記制御特性補正手段ＣＬ９のいずれか一方において補正対象とされる制御特性が吹出口モードの場合には，車室温が非定常状態におけるそれぞれの吹出口モードの維持時間が全時間に占める割合を演算し，該割合に応じて補正量を決定するものである。
【００１７】
【作用】
この発明に係る車両用空調制御装置（請求項１）にあっては，手動により設定された設定情報を記憶する記憶領域を選択するための初期状態として，冷房時には空調始動時の冷媒温度とエバポレータ周囲の空気温度との差を用い，暖房時には空調始動時のエンジン冷却水温度を用いるので，容易に，かつ，精度よく空調初期状態を区分することができる。
【００１８】
この発明に係る車両用空調制御装置（請求項２）にあっては，手動により設定された設定情報を，初期状態に応じて複数に分割された記憶領域に記憶し，用いられる補正量は，補正時における初期状態が該当する記憶領域に記憶された補正量を用いるので，空調装置の初期状態に応じた乗員の設定好みを精度良く抽出することができる。
【００１９】
この発明に係る車両用空調制御装置（請求項３）にあっては，前回の使用終了時における車室内温度と，冷媒あるいはエンジン冷却水の状態予測値と，今回の使用時における車室内温度とに基づいて，冷媒あるいはエンジン冷却水の初期状態を予測するので，冷媒温センサや冷却水温度センサ等の検出手段が不要となり，装置の低コスト化を図ることができる。
【００２０】
この発明に係る車両用空調制御装置（請求項４）にあっては，制御特性の補正量を読み込むとき，少なくとも，初期状態に相当する記憶領域に記憶された補正値と，空調装置の状態が通常走行時に最も近い状態に相当する記憶領域に記憶された補正値とを読み込み，車室内温度が定常か，あるいは，非定常かに応じて補正量を切り換えるので，空調装置の状態が安定している場合でも，反対に安定していない場合でも，常に乗員の好みに近い特性となり，乗員の操作パターンを精度よく再現することができる。
【００２１】
この発明に係る車両用空調制御装置（請求項５）にあっては，補正対象とされる制御特性が吹出口モードの場合には，車室温が非定常状態におけるそれぞれの吹出口モードの維持時間が全時間に占める割合を演算し，該割合に応じて補正量を決定するので，使用開始時のエバポレータ，あるいは，ヒータコアの状態に応じて乗員が最も設定しやすい吹出口モードに設定されることになり，したがって，前回の使用終了から今回の使用開始まで，車両がどのような環境に，どれくらいの期間置かれていたかによって変化する吹出口モードの設定特性を精度良く再現することができる。
【００２２】
【実施例】
〔実施例１〕
（車両用空調制御装置の概略構成）
以下，この発明に係る車両用空調制御装置の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。まず，実施例１（請求項１および２に対応する）について説明する。
図２は，車両用空調装置の概略構成を示す説明図であり，（１）空調装置（特許請求の範囲における熱負荷調整手段ＣＬ３に相当する）本体１は，
▲１▼  ブロアユニット２
▲２▼  クーリングユニット３
▲３▼  ヒータユニット４
により構成されており，（２）コントローラ（特許請求の範囲における初期状態検出手段ＣＬ６，手動設定情報記憶手段ＣＬ７，制御特性演算手段ＣＬ８，制御特性補正手段ＣＬ９および空調制御手段ＣＬ４に相当する）３０により制御される。
【００２３】
（１）空調装置本体
▲１▼  ブロアユニット
ブロアユニット２には外気導入口５と内気導入口６とが成形されているとともに，この両導入口５，６を開閉するインテークドア７，該インテークドア７を回動するためのアクチュエータ８，空調風を発生させるためのブロアファン９，該ファン９を回転せるためのブロアファンモータ１０が配置されている。
【００２４】
▲２▼  クーリングユニット
クーリングユニット３にはエバポレータ１１が配置され，配管１２により冷凍サイクルと連結構成する膨張弁からの低温冷媒がエバポレータ１１に供給され，空調風を冷却後，冷媒はコンプレッサに戻る。
【００２５】
▲３▼  ヒータユニット
ヒータユニット４にはエアミックスドア１３が枢設され，さらにそのエアミックスドア１３を回動するためのアクチュエータ１４が配設されるとともにヒータコア１５が配設されている。ヒータコア１５には配管２７により図示しない車両用エンジンの温水である冷却水が供給，循環され，ヒータコア１５を通過する空調風を加熱する。ヒータユニット４の下流端部にはデフロスタダクト１６，ベントダクト１７，フットダクト１８が連通されており，各ダクト１６，１７，１８の基端部には開閉ドア１９，２０，２１が枢支され，さらに，各開閉ドア用のアクチュエータ２２，２３，２４が配設されている。ベントダクト１７の端部にはベントグリル２５が設けられ，所望の風向を設定するルーバーフィン２６が配設されている。
【００２６】
（２）コントローラ
空調のインテークモード，風量，吹出モードおよび温度制御を行うコントローラ３０が設けられ，室温や後述する吹き出し口モード，内外気導入切換モード，風量設定の自動制御を行うオートエアコンスイッチ３１，コンプレッサＯＮ／ＯＦＦスイッチ３２（３１，３２は特許請求の範囲における手動設定手段ＣＬ２に相当する），車両の熱環境を計測する室温センサ３３，外気温センサ３４，日射量センサ３５（３３，３４，３５は特許請求の範囲における熱環境検出手段ＣＬ１に相当する）が設けられている。
【００２７】
さらに，乗員が希望する設定を行う室温設定器３６，風量設定器３７，空調風の導入を室内あるいは室外あるいはその両方に切り換える内外気導入切換スイッチ３８，空調風を室内に吹き出す際，前席乗員の胸元付近へ吹き出すベント吹出モード，前席乗員の足元付近へ吹き出すフット吹出モード，その両方から吹き出すバイレベル吹出モードを切り換える吹出口モードスイッチ３９，車両フロントウィンドウの窓曇りを除去するためのフロントデフロスタスイッチ４０，車両リアウィンドウの窓曇りを除去するためのリアデフロスタスイッチ４１（３６〜４１は特許請求の範囲における手動設定手段ＣＬ２に相当する）の出力値が入力され，演算処理後，インテークモードの設定としてアクチュエータ８に開閉の指示がなされ，風量設定としてブロアファンモータ１０に電圧が出され，吹出モートとしてドアアクチュエータ２２，２３，２４にそれぞれ開閉の指示がなされ，さらに吹出温制御として，エアミックスドアアクチュエータ１４に開度の指示が行われる。４２は空調表示部であり，目標室温，吹出口モード，リアデフロスタ，風量などが表示されている。
【００２８】
また，本実施例の特徴となる冷媒温度センサ４３，エバポレータ直後空気温度センサ４４，エンジン冷却水温度センサ４５（特許請求の範囲における温度検出手段ＣＬ５に相当する）が備えられ，それぞれ冷媒，エバポレータ，エンジン冷却水の状態を予測可能に構成されている。また，温度検出手段ＣＬ５としてコントローラ３０に内蔵されているタイマを用いることもできる。すなわち，エンジン停止からの経過時間から冷媒，エバポレータ直後空気温度あるいはエンジン冷却水温度を予測することができる。
【００２９】
室温センサ３３は，現在の車室内における雰囲気温度を検出室温ＴＩＣとして検出し，この検出室温ＴＩＣに応じた電気量をコントローラ３０に対して出力する。外気温センサ３４は現在の車室外における雰囲気温度を検出室温ＴＡＭＢとして検出し，この検出室温ＴＡＭＢに応じた電気量をコントローラ３０に対して出力する。また，日射センサ３５は受光した日射量ＱＳＵＮに応じた電気量をコントローラ３０に対して出力する。
【００３０】
（実施例１の動作）
以上のように構成された実施例１に係る車両用空調制御装置の動作について説明する。
【００３１】
（基本制御動作）
図３は，本実施例に係る空調装置の基本制御動作を示すフローチャートであり，まず，ステップＳ２０１では車両エンジンの起動スイッチであるイグニションキーがＯＮされたか否かを判断し，ＯＮされたと判断するまで処理は次ステップに移行しない。イグニションキーがＯＮされた場合には，ステップＳ２０２へ移行して，それぞれ冷媒温度センサ４３，エバポレータ直後空気温度センサ４４，エンジン冷却水温度センサ４５（図２参照）により冷媒温度，エバポレータ直後空気温度，エンジン冷却水温度の初期温度を検出し，それぞれをＴｒｅｆ０，Ｔｉｎｔ０，Ｔｗ０として記憶する。
【００３２】
ステップＳ２０３では，初期環境が冷房を要する環境か，暖房を要する環境かを判断し，冷房の場合にはステップＳ２０４へ移行し，反対に，暖房の場合にはステップＳ２０５へ移行する。ステップＳ２０４では，乗員操作情報記憶メモリのＴｒｅｆ０−Ｔｉｎｔ０が所属する記憶領域から風量制御の補正量として冷房側のファン落ち点補正量ΔＦａｎを読み込む。また，ステップＳ２０５では乗員操作情報記憶メモリにおけるエンジン冷却水の初期温度Ｔｗ０の所属する記憶領域から風量制御の補正量として暖房側のファン落ち点補正量ΔＦａｎを読み込む。上記乗員操作情報記憶メモリの記憶形態については図５を用いて後述する。
【００３３】
ステップＳ２０６では，室温が安定せず現在の空調状態が非定常で，いわゆるクールダウンあるいはウォームアップの状態か否かを判断し，非定常の場合にはステップＳ２０７へ移行し，非定常でない場合にはステップＳ２０９へ移行する。ステップＳ２０７では，乗員の手動操作により設定室温または風量設定が変更されたか否かを判断し，変更された場合にはステップＳ２０８へ移行し，変更前後の設定室温，風量設定をその時点での室温，外気温，日射量とともに設定変更情報記憶バッファに記憶する。
【００３４】
次に，ステップＳ２０９では，エンジンのメインキーがオフされて，使用が終了したか否かを判断し，使用中の場合にはステップＳ２１０へ移行して空調制御処理を実行したのちステップＳ２０６へ戻り，使用が終了するまでステップＳ２０６〜Ｓ２１０の処理動作を繰り返す。反対に，使用が終了した場合にはステップＳ２１１へ移行して学習処理を実行したのちステップＳ２０１へ戻って始動待ち状態となる。
【００３５】
（学習処理）
次に，図３のステップＳ２１１に示した学習処理について図４に示すフローチャートを用いて説明する。ステップＳ３０１では，設定変更情報記憶バッファに記憶データがあるか否かを判断し，データがある場合にはステップＳ３０２へ移行し，データがない場合には何ら処理を行わずにメインルーチンへ移行する。
【００３６】
ステップＳ３０２では，制御特性補正量演算手段ＣＬ８により記憶データに記憶されているデータを用いて風量制御補正量であるファン落ち点について今回の使用での修正量を演算する。次に，ステップＳ３０３では，ステップＳ３０２において演算された修正量が冷房側か暖房側かを判断し，冷房側の場合にはステップＳ３０４へ移行し，反対に暖房側の場合にはステップＳ３０５へ移行する。
【００３７】
ステップＳ３０４では，今回の使用開始時における冷媒温度とエバポレータ直後の空気温度の差Ｔｒｅｆ０−Ｔｉｎｔ０が，図５に示す記憶領域の“１”か“２”のどちらの領域に相当するかを判断し，判断された領域をＫｍｅｍとする。ここでの判断基準はＴｒｅｆ０−Ｔｉｎｔ０が正の値か，あるいは負の値かを採用し，正の場合にはＫｍｅｍ＝１，負の場合にはＫｍｅｍ＝２とする。
【００３８】
上記領域１と領域２の範囲を時系列的に図示すると，図６に示すようになる。図６は，夏期炎天下（外気３５℃，日射量８００Ｗ／ｍ２）で室温２５℃付近に安定状態でエンジンを停止させて駐車した場合における室内平均温度，エバポレータ出口冷媒温度，エバポレータ直後空気温度の時系列変化をプロットしたものであり，約４１分後に領域１と領域２の境界値となる。したがって，図６に示した使用条件の場合には，前回の使用から４１分以内の再スタート時の初期操作は領域１に記憶され，４１分以上経過してからの再スタート時の初期操作は領域２に記憶されることになる。このように設定することによって，始動直後から冷風が吹き出される場合の乗員操作と，それ以外の乗員操作を区別して学習することが可能となり，乗員の操作要因を精度良く予測することができる。
【００３９】
ステップＳ３０５では，暖房時について冷房時と同様に，今回の使用開始時のエンジン冷却水温度Ｔｗ０が，図５に示した記憶領域の“１”か“２”のどちらに該当するかを判断し，該当する記憶領域をＫｍｅｍとする。判断基準には図７に示すように，風量制御において低外気温時にブロアファンを回転し始めるエンジン冷却水温を用いる。低外気温時には，通常エンジン暖気時にヒータコアによる熱損失を防止する目的で，エンジン冷却水温が規定値に達するまでブロアファン回転を停止あるいは微増させる制御が用いられている。
【００４０】
本実施例では，この風量制御開始基準点を判断基準として用い，該基準点よりもエンジン冷却水温が高い間に始動した場合には記憶領域１に，基準点よりも低い温度で始動した場合には記憶領域２に記憶する。すなわち，始動直後から，制御風量で吹き出す場合には記憶領域１に記憶し，制御風量以下で吹き出す場合には記憶領域２に記憶することとする。このように設定することによって，始動直後から温風が吹き出される場合の乗員操作と，それ以外の乗員操作を区別して学習することが可能となり，乗員の操作要因を精度良く予測することができる。
【００４１】
ステップＳ３０６では，記憶領域Ｋｍｅｍの履歴記憶部に上記ステップＳ３０２において求めたファン落ち点の修正量を記憶更新する。また，ステップＳ３０７では，記憶領域Ｋｍｅｍ内に記憶されている履歴データを平均して風量制御補正量として該当する記憶領域に記憶し，メインルーチンへ戻る。
【００４２】
（空調制御処理）
図８は，図３に示したステップＳ２１０の空調制御処理の詳細動作を示すフローチャートである。まず，ステップＳ７０１では目標吹出温度Ｔｏｆを下記算出式によって算出する。すなわち，
Ｔｏｆ＝Ａ×Ｔｉｎｃ＋Ｂ×Ｔａｍｂ＋Ｃ×Ｑｓｕｎ＋Ｄ×Ｔｐｔｃ＋Ｅ
（Ａ〜Ｅは定数）
により算出する。
【００４３】
ステップＳ７０２〜Ｓ７０５では，目標吹出温度Ｔｏｆに相当する自動制御量か，乗員が設定している手動設定量のいずれかとなるようなエアミックスドア開度，吹出口モード，吸込口ドア開度，ブロアファン電圧をそれぞれ算出する。このうち，ステップＳ７０５のブロアファン電圧の算出については詳細を後述する。また，ステップＳ７０６では，上記ステップＳ７０２〜Ｓ７０５において算出した制御量を各アクチュエータへ出力する。
【００４４】
（ブロアファン電圧算出処理）
図９は，図８に示したステップＳ７０５のブロアファン電圧算出処理（風量処理）の詳細を示している。すなわち，ステップＳ８０１では，現在の環境が冷房環境か暖房環境かを判断する。冷房環境と判断された場合にはステップＳ８０２へ，暖房環境と判断された場合にはステップＳ８０３へそれぞれ移行する。
【００４５】
ステップＳ８０２では，後述するステップＳ８０４において使用する冷房側のパラメータＲ，Ｓを，図３に示したステップＳ２０４において読み込んだファン落ち点補正量ΔＦａｎを用いて補正する。また，ステップＳ８０３ではステップＳ８０４において使用する暖房側のパラメータＴ，Ｕを，図３に示したステップＳ２０５において読み込んだファン落ち点補正量ΔＦａｎを用いて補正する。
【００４６】
ステップＳ８０４では，補正されたパラメータＲ，Ｓ，Ｔ，Ｕを用い，図示した特性によって，自動制御で制御する場合におけるブロアファン電圧Ｖｆａｎを算出する。その後，ステップＳ８０５では，ブロアファン電圧を手動設定する風量設定スイッチが押されているか否かを判断し，押されている場合にはステップＳ８０６へ移行して選択されているブロアファン電圧に出力電圧Ｖｆａｎ’をセットした後メインルーチンへ戻る。反対に，ステップＳ８０５において，風量設定スイッチが押されていないと判断され，自動制御が選択されている場合にはステップＳ８０７に移行して，ステップＳ８０４において算出したＶｆａｎを出力電圧Ｖｆａｎ’としてセットした後メインルーチンへ戻る。
【００４７】
なお，本実施例ではステップＳ８０２〜８０４のブロアファン印加電圧の自動制御値演算において，補正値ΔＦａｎをパラメータＲ，Ｓ，Ｔ，Ｕの全てに適用し，工場出荷時における制御特性線と同じ傾きのまま平行移動させている。これは，熱負荷に応じてブロアファン電圧が低下する速度を元の制御に合わせることを意味し，室温低下にともなって風量の低下するパターンが工場出荷時とほぼ同じになる。
【００４８】
ただし，補正の手法としてはこれに限定されるものではなく，例えば，ファン落ち点のＲとＵのみΔＦａｎを用いて補正しても良い。この場合，ブロアファン電圧が最大風量から落ちるタイミングがΔＦａｎにより補正される。初期値よりも遅く最大風量から落ちるようにＲ，Ｕが補正される場合には，制御特性線を平行移動させた先例よりも，その後におけるブロアファン電圧の低下が速く落ちることになり，逆に初期値よりも速く最大風量から落ちるようＲ，Ｕが補正される場合には，その後におけるブロアファン電圧の低下は，先例よりもゆっくり落ちる，すなわち，Ｒ，Ｕのみ補正する場合には，室温が安定するまでの時間が先例よりも工場出荷時に近くなるように補正されることになる。
【００４９】
（実施例１の効果）
実施例１によれば，冷房あるいは暖房の室温が安定していない非定常の状態で風量操作がなされた場合には，その操作内容を使用開始時におけるエバポレータの冷媒温度，周囲空気温度あるいはエンジン冷却水温度とともに記憶する。その後，使用終了時には，記憶した操作情報と使用開始時のエバポレータ冷媒温度，エバポレータ周囲空気温度あるいはエンジン冷却水温度を用いて，エバポレータまたはヒータの初期状態に応じた空調初期操作特性を学習する。その後，再使用時以降，学習された操作特性に応じて風量制御特性を変更するので，エバポレータまたはヒータの初期状態に応じた乗員の操作特性を精度良く再現することができる。
【００５０】
例えば，冷房時に最初から低温で吹き出す場合には自動制御のままであるが，始動直後，温風が吹き出す条件では風量を落とすような操作傾向にある乗員の場合には，この操作を学習し，始動直後に温風が吹き出す条件でのみファン落ち点を補正して通常よりも早くファンを落とす。また，暖房時に始動直後から温風が吹き出される環境では早めに風量を落とすが，始動後しばらくファン停止の状態が続いた後には，最大風量を維持するような操作を行うといったエンジン冷却水の初期温度によって異なる乗員の操作特性も学習することができる。
【００５１】
〔実施例２〕
（記憶環境条件の細分化）
次に，実施例２（請求項３に対応する）について説明する。ここでは，上記実施例１と異なる部分のみ説明する。実施例２の特徴は，実施例１の図５に示した記憶領域を図１０に示すように，冷房側ではＬ個（Ｌ≧３），暖房側ではＭ個（Ｍ≧３）に細分化したものであり，これに付随して図３に示したステップＳ２０４，Ｓ２０５，図４に示したステップＳ３０４，Ｓ３０５の処理における領域の判断基準がそれぞれＬ個とＭ個となる。記憶領域の分け方を実施例１の図６，図７と同様に経時変化を用いて説明すると，図１１，図１２のグラフに示すようになる。図１１は，実施例１の図６と同様夏期炎天下におけるエンジン停止後の各部温度の経時変化を示している。記憶領域Ｋｍｅｍ＝１は，Ｔｒｅｆ０−Ｔｉｎｔ０＞０で実施例１と同じであり，Ｔｒｅｆ０−Ｔｉｎｔ０≦０の領域をＴｉｎｔ０の値によってさらに分割する。図１１では記憶領域の境界値を３０℃から１０℃毎に設けている。また，図１２では記憶領域Ｋｍｅｍ＝１をＴｗ０＞９０℃とし，以下，１０℃毎に境界値を設定する。
【００５２】
（実施例２の効果）
実施例２によれば，記憶領域を冷房側ではＬ個（Ｌ≧３），暖房側ではＭ個（Ｍ≧３）に細分化したので，さらに精度良く，エバポレータまたはヒータの初期状態に応じた乗員の操作特性を再現することができる。
【００５３】
〔実施例３〕
（記憶環境条件のファジィ化）
次に，実施例３（請求項４に対応する）について説明する。ここでは，実施例１と異なる部分のみ説明する。実施例３の特徴は，図１３のフローチャートに示すように，ステップＳ１２０４，ステップＳ１２０５において，冷媒初期温度Ｔｒｅｆ０，エバポレータ直後空気初期温度Ｔｉｎｔ０，エンジン冷却水初期温度Ｔｗ０が，図１５の風量制御補正量記憶メモリの各記憶領域に適合する適合度を図１６，図１７のメンバシップ関数から算出し，求めた適合度によって記憶されている補正量を荷重平均して風量制御補正量ΔＦａｎを算出することである。
【００５４】
すなわち，冷房時には図１５に示した５個の記憶領域に対する適合度Ｗｉ  （ｉ  ＝１，２，…，５）を図１７のメンバシップ関数から求まるＴｒｅｆ０−Ｔｉｎｔ０＝Ａ（Ａ＝Ｐ，Ｎ）とＴｉｎｔ０＝Ｂ（Ｂ＝Ｌ，Ｍ，Ｈ）の適合度のＡＮＤ演算を実行し，図１５の各記憶領域に記憶されている補正量ΔＦａｎｉ  （ｉ  ＝１，２，３…，５）に荷重平均を下記数１により算出する。
【００５５】
【数１】
0003588852.tif 000002
【００５６】
暖房時にも同様に，図１５に示した３個の記憶領域に対するＴｗ０の適合度Ｗｉ  （ｉ  ＝１，２，３）を図１７のメンバシップ関数から算出し，各記憶領域の補正量ΔＦａｎｉ  （ｉ  ＝１，２，３）の荷重平均を下記数２により算出する。
【００５７】
【数２】
0003588852.tif 000003
【００５８】
（学習処理）
その後における制御時の動作は実施例１と殆ど同じであるが，ステップＳ１２１１の学習処理の内容が異なる。該学習処理の内容を図１８のフローチャートを用いて説明する。ステップＳ１７０１〜Ｓ１７０３は，実施例１に係る図４のステップＳ３０１〜Ｓ３０３と全く同様の処理を実行する。ステップＳ１７０４とＳ１７０５では，実施例１と同様に記憶メモリにデータを記憶するが，記憶形態が異なり，図１４に示したように冷房，暖房のみ区別してデータをそのまま記憶する。
【００５９】
その後，ステップＳ１７０６，Ｓ１７０７において，図１６，図１７を用い，各データの各記憶領域の適合度を算出し，荷重平均して風量補正量を算出する。冷房時には，図１５に示した冷房側の５個の記憶領域それぞれについて，各記憶データのＴｒｅｆ０−Ｔｉｎｔ０とＴｉｎｔ０の適合度Ｗｃｊ  （ｊ  ＝１，２，…，  Ｎ）を算出し，各記憶データの風量補正量ΔＦｃｊ  （ｊ  ＝１，２，…，Ｎ）を荷重平均し，記憶領域ｉ  （ｉ  ＝１，２，…，５）の風量補正量ΔＦａｎｉ  を算出する。すなわち，下記数３を演算することにより求める。
【００６０】
【数３】
0003588852.tif 000004
【００６１】
また，暖房時には，図１５に示した暖房側の３個の記憶領域それぞれについて，各記憶データのＴｗ０の適合度Ｗｗｊ  （ｊ  ＝１，２，…，Ｎ）を算出し，各記憶データの風量補正量ΔＦｗｊ  （ｊ  ＝１，２，…，Ｎ）を荷重平均し，記憶領域のｉ  （ｉ  ＝１，２，３の風量補正量ΔＦａｎｉ  を算出する。すなわち，下記数４を演算することにより求める。
【００６２】
【数４】
0003588852.tif 000005
【００６３】
（実施例３の効果）
実施例３によれば，記憶環境条件をファジィ化して，冷房時あるいは冷房時の記憶領域に対する適合度をメンバシップ関数から算出し，各記憶領域の補正量の荷重平均を算出するので，上記実施例２よりも少ない記憶量で同等の効果を得ることができる。
【００６４】
〔実施例４〕
（時間と外気温，室温からユニット初期状態を予測）
次に，実施例４（請求項５に対応する）について説明する。実施例４の特徴は，実施例１において用いた冷媒温度，エバポレータ直後空気温度，エンジン冷却水温度の代わりに，前回の使用終了時の室温，外気温，停車時間から，エバポレータおよびヒータ初期状態を予測し，この予測値をパラメータとして風量制御補正量の記憶領域を分割するものである。
【００６５】
図１９に示すフローチャートによって本実施例の動作を実施例１と異なる部分のみ説明すると，まず，ステップＳ１８０２では，エンジン始動直後の室温Ｔｉｃ０を記憶する。次に，現在の環境が冷房の必要な環境か，暖房の必要な環境かを判断し，冷房時にはステップＳ１８０４へ，暖房時にはステップＳ１８０５へそれぞれ移行する。
【００６６】
ステップＳ１８０４，Ｓ１８０５では，それぞれエバポレータ直後空気初期温度Ｔｉｎｔ０とエンジン冷却水初期温度Ｔｗ０を，前回使用終了時の室温Ｔｉｃ＿ｐと，エバポレータ直後空気温度予測値Ｔｉｎｔ＿Ｐ（Ｓ１８０４）またはエンジン冷却水温度Ｔｗ＿ｐ（Ｓ１８０５）と今回使用開始時の室温Ｔｉｃ０から予測する。予測するための算出式は下記数５になる。
【００６７】
【数５】
0003588852.tif 000006
【００６８】
ここで，
Ｃｉｃ：車室内空気の熱容量
Ｃｉｎｔ：エバポレータ直後空気の熱容量
Ｃｗ：エンジン冷却水の熱容量
Ｋｒｅｆ＿ｉｃ：エバポレータ直後空気と車室内空気の受熱比
Ｋｗ＿ｉｃ：エンジン冷却水と車室内空気の受熱比
であり，全て車両開発時に実験的に求められ，車両毎の熱特性によって異なる。このうち，Ｋｒｅｆ＿ｉｃとＫｗ＿ｉｃは外部環境から車両に対して供給された全熱量に対してエバポレータ直後空気とエンジン冷却水が受ける熱量の比を，車室内空気の受熱量を介して算出するものである。
【００６９】
ステップＳ１８０６，ステップＳ１８０７では，それぞれエバポレータ直後空気初期温度Ｔｉｎｔ０とエンジン冷却水初期温度Ｔｗ０に相当する記憶メモリの記憶領域から，風量制御補正量ΔＦａｎを読み込む。以後ステップＳ１８０８〜Ｓ１８１３の処理は，ステップＳ１８１２の，以下に説明する学習処理を除いて実施例１と同じである。
【００７０】
（学習処理）
ステップＳ１８１２の内容について，図２０のフローチャートを用いて説明する。まず，ステップＳ１９０１〜Ｓ１９０３は，実施例１の図４に示したステップＳ３０１〜Ｓ３０３と同じである。ステップＳ１９０４，Ｓ１９０５では，それぞれＴｉｎｔ０，Ｔｗ０に相当する記憶領域Ｋｍｅｍに，ステップＳ１９０２において算出した今回の風量制御補正量を記憶する。
【００７１】
ステップＳ１９０６，Ｓ１９０７では，ステップＳ１９０４，Ｓ１９０５において更新された記憶領域Ｋｍｅｍに記憶されている全データについて平均し，平均値を該当する記憶領域に記憶する。ステップＳ１９０８，Ｓ１９０９では，今回使用終了時のエバポレータ直後空気温度とエンジン冷却水温度を予測し，それぞれＴｉｎｔ＿ｐ，Ｔｗ＿ｐとして記憶する。予測方法は，それぞれの初期値と使用時間，室温変化量，外気温をパラメータとした実験式を用い，この実験式は車両開発時に定められる。
【００７２】
（実施例４の効果）
実施例４によれば，前回の使用終了時の室温，外気温，停車時間から，エバポレータおよびヒータの初期状態を予測し，この予測値をパラメータとして風量制御補正量の記憶領域を分割するので，冷媒温度センサ，エバポレータ直後空気温度センサ，エンジン冷却温度センサを用いない構成で同様の効果が得られ，よりコストダウンを図ることができる。
【００７３】
〔実施例５〕
（非定常時と定常時による補正量の切換）
次に，実施例５（請求項６に対応する）について説明する。ここでは，実施例１と異なる部分のみ図２１，図２２を用いて説明する。図２１は，実施例５のメインフローチャートであり，ステップＳ２００４，Ｓ２００５の内容と，図２２に示したステップＳ２０１０，すなわち，空調制御処理内における風量処理が実施例１と異なる。
【００７４】
まず，ステップＳ２００４では，今回使用開始時の処理冷媒温度とエバポレータ直後初期温度の差Ｔｒｅｆ０−Ｔｉｎｔ０が所属する乗員操作情報記憶メモリの記憶領域の風量制御補正量をΔＦａｎ１，エバポレータの状態が定常時に近い記憶領域１に記憶された風量制御補正量をΔＦａｎ０として読み込む。
【００７５】
ステップＳ２００５では，今回使用開始時のエンジン冷却水温度Ｔｗ０が所属する乗員操作情報記憶メモリの記憶領域における風量補正量をΔＦａｎ１，エンジン冷却水温度が定常走行時の状態に近い記憶領域１の風量制御補正量をΔＦａｎ０として読み込む。ΔＦａｎ０，ΔＦａｎ１は，ステップＳ２０１０における，以下に説明する空調制御の風量処理において，ブロアファン電圧演算のパラメータを補正するために用いる。
【００７６】
（風量処理）
次に，図２２の風量処理について説明する。ステップＳ２１０１では，冷房か暖房かどちらが必要な環境かを判断し，冷房環境ならステップＳ２１０２へ，暖房環境ならステップＳ２１０３へ移行する。
【００７７】
ステップＳ２１０２では，エバポレータ直後空気温度Ｔｉｎｔ０が所定値Ｔｏｆ０を下回ったか否かを判断し，下回っている場合にはステップＳ２１０４へ移行してΔＦａｎにΔＦａｎ０をセットし，上回っている場合にはステップＳ２１０５へ移行してΔＦａｎ１をセットする。
【００７８】
ステップＳ２１０３では，エンジン冷却水温度Ｔｗ０が所定値Ｔｏｆ１を上回ったか否かを判断し，上回っている場合にはステップＳ２１０６へ移行してΔＦａｎにΔＦａｎ０をセットし，下回っている場合にはステップＳ２１０７へ移行してΔＦａｎにΔＦａｎ１をセットする。
【００７９】
ステップＳ２１０８，Ｓ２１０９では，実施例１の図９に示したステップＳ８０２，Ｓ８０３と同様に，ΔＦａｎを用いて工場出荷時の風量制御パラメータＲ０，Ｓ０，Ｔ０，Ｕ０を補正し，それぞれＲ，Ｓ，Ｔ，Ｕとする。また，ステップＳ２１１０では，パラメータＲ，Ｓ，Ｔ，Ｕが切り替わることによって風量がステップ的に変化し違和感を生じるのを防止するため，パラメータの一次遅れ処理を実行する。
【００８０】
その後，ステップＳ２１１１では，補正され遅れ処理されたパラメータＲ，Ｓ，Ｔ，Ｕを用いてブロアファン印加電圧を演算し，ステップＳ２１１２〜Ｓ２１１４では，ステップＳ８０５〜Ｓ８０７と同様に出力するブロアファン電圧を手動設定値か，自動設定値かのいずれかに設定する。
【００８１】
以上のように，実施例５の特徴となるのは，空調装置の始動後のエバポレータ内の冷媒温度あるいはヒータコア内のエンジン冷却水温度の状態が安定しているか否かで用いる制御特性補正量を切り換える，すなわち，いまだ安定せず制御目標温度に達していないときは乗員操作情報記憶メモリの初期温度が属する領域に記憶されている補正量を用い，始動後しばらく経過し，安定した場合には乗員操作情報記憶メモリの記憶領域１に記憶された制御補正量を用いるものである。
【００８２】
記憶領域１に記憶されている制御補正量は，冷媒温度あるいはエンジン冷却水温度が自動直後から安定状態の場合に成される操作特性を学習したものである。すなわち，記憶領域１には空調装置が安定している状態において使用者が好む制御特性を記憶していることになるので，冷媒温度あるいはエンジン冷却水温度が安定し，吹出温度が持ち表温度どおりとなった場合には，記憶領域１の制御補正量を用いた制御特性の方が乗員の好みに適することになる。
【００８３】
（実施例５の効果）
実施例５によれば，空調装置の始動後のエバポレータ内の冷媒温度あるいはヒータコア内におけるエンジン冷却水温度の状態が安定しているか否かで用いる制御特性補正量を切り換えるので，空調装置の状態が安定している場合でも，安定していない場合でも，常に乗員の好みに近い特性となり，乗員の操作パターンを精度良く再現することができる。
【００８４】
〔実施例６〕
（吹出口モードへの適用）
次に，実施例６（請求項７に対応する）について説明する。上記各実施例にあっては，ブロアファン電圧の制御特性パラメータの学習補正について説明してきたが，これに限定されるものではなく，例えば，吹出口モードの自動設定パラメータに本発明の構成を適用しても良い。これが実施例６の特徴となる部分である。図２３〜図２５のフローチャートと第２６図を用いて吹出口モードへ適用した例として，以下に実施例６を説明する。
【００８５】
（基本制御動作）
まず，基本制御動作を図２３に示す。ステップＳ２２０７とステップＳ２２０８が新たに加わることと，ステップＳ２２１０，Ｓ２２１２，Ｓ２２１３の処理内容が実施例１の図３と異なるものである。以下，これら異なる部分のみ説明する。
【００８６】
まず，ステップＳ２２０７では，空調装置の始動直後か否かを判断し，始動直後であればステップＳ２２１０へ移行して，設定変更情報記憶バッファに吹出口モードの初期設定を記憶する。始動直後でなければステップＳ２２０９へ移行する。また，ステップＳ２２０８では，非定常状態が終了した直後か否かを判断し，直後の場合には，ステップＳ２２１０に移行して非定常状態終了時の吹出口モード設定状態を記憶する。
【００８７】
すなわち，ステップＳ２２０７，Ｓ２２０８を追加すると，室温が非定常状態となる環境では，吹出口モードの初期設定と最終設定を必ず記憶バッファに記憶しておくことになるため，非定常状態を経験した場合には乗員が操作をしなくても吹出口モードの設定を必ず記憶することができる。また，ステップＳ２２１０の設定変更情報記憶バッファに設定変更情報として記憶するデータに，吹出口モードの変更情報を加える。この際の変更情報としては，変更前後の吹出口モード，使用開始からの時間を記憶し，後の学習処理において用いる。
【００８８】
（空調制御処理）
次に，図２３に示したステップＳ２２１２の空調制御処理について説明する。図２４は，空調制御処理のうち図８におけるステップＳ７０３の吹出口モード処理部分を詳述したものである。
【００８９】
まず，ステップＳ２３０１で室温が定常状態か否かを判断し，定常でない場合にはステップＳ２３０２へ，定常状態の場合にはステップＳ２３０５へそれぞれ移行する。ステップＳ２３０２では現在の環境が冷房が必要な環境か，暖房が必要な環境かを判断し，冷房時にはステップＳ２３０３へ，暖房時にはステップＳ２３０４へそれぞれ移行する。
【００９０】
ステップＳ２３０３では，乗員操作情報記憶メモリのＴｒｅｆ０−Ｔｉｎｔ０に相当する記憶領域に記憶された吹出口モードをセットする。ステップＳ２３０４では，乗員操作情報記憶メモリのＴｗ０に相当する記憶領域に記憶された吹出口モードをセットする。ステップＳ２３０５では，ステップ内に図示した予め定められている制御特性に基づいて自動設定による吹出口モードを選択する。
【００９１】
また，ステップＳ２３０７では，吹出口モードの手動設定スイッチが押され，いずれかの吹出口モードに固定されているか否かを判断し，固定されている場合にはステップＳ２３０８〜Ｓ２３１１において該当する吹出口モードをセットする。ステップＳ２３０７において手動設定スイッチが押されていないと判断された場合には，ステップＳ２３０３〜Ｓ２３０５により選択された自動設定による吹出口モードを選択したまま空調制御処理のメインルーチンへ戻る。
【００９２】
（学習処理）
次に，図２３に示したステップＳ２２１３の学習処理について図２５のフローチャートを用いて説明する。ステップＳ２４０１では設定情報記憶バッファに記憶データがあるか否かを判断し，ある場合にのみステップＳ２４０２以降の処理を実行する。
【００９３】
ステップＳ２４０２では，実施例１と同様に，風量設定変更データについて処理し，今回の使用による風量制御補正量を求める。ステップＳ２４０３では，今回使用の室温非定常状態において，各吹出口モードの維持時間合計を演算する。ただし，この維持時間には，始動からの時間によって重みをかける。すなわち，始動から非定常状態の終了までの全時間をｔａｌｌとし，ｉ回目に設定された吹出口モードの設定開始，終了時刻をそれぞれｔｓｉ，ｔｅｉとすれば，各設定の維持時間ｔｍｉを
ｔｍｉ＝（ｔｅｉ／ｔａｌｌ）（ｔｅｉ−ｔｓｉ）
により算出し，ベント，バイレベル，フットの各モードについて，ｔｍｉを合計して維持時間を算出する。すなわち，非定常状態終了時刻に近い時刻まで設定していた吹出モードほど維持時間の重みを大きくする。こうすることによって，設定時間が長ければ長いほど，また，非定常状態の最後まで設定していればいるほど，その吹出モード設定に対する重みが大きくなる。これは，最終的な設定の方が前回の制御をもとに判断した修正操作であるため，より乗員の好みを反映したものと考えられるからである。
【００９４】
ステップＳ２４０４〜ステップＳ２４０６は，図４のステップＳ３０３〜Ｓ３０５と同じであり，初期温度Ｔｒｅｆ０，Ｔｉｎｔ０，Ｔｗ０の値に応じて乗員操作情報記憶メモリの記憶領域Ｋｍｅｍを選択する。実施例６に係る乗員操作情報記憶メモリの形態を図２６に示す。実施例１に係る図５の風量制御補正値に加えて，各吹出口モード維持時間の履歴と，記憶領域Ｋｍｅｍの代表吹出口モードを記憶する領域を備えている。
【００９５】
また，ステップＳ２４０７，Ｓ２４０８はそれぞれステップＳ３０６，Ｓ３０７と同じで，乗員操作情報記憶メモリの記憶領域Ｋｍｅｍの風量制御変更履歴データを更新し，全履歴の平均をＫｍｅｍの風量制御補正量として記憶する。ステップＳ２４０９では，ステップＳ２４０３において求めた各吹出口モードの維持時間を乗員操作情報記憶メモリの記憶領域Ｋｍｅｍの吹出口モード設定履歴に記憶する。さらに，ステップＳ２４１０では，各吹出口モードの維持時間の全時間に対する割合を演算し，割合が最大のものを記憶領域Ｋｍｅｍの吹出口モードとして記憶する。
【００９６】
（実施例６の効果）
実施例６によれば，使用時に吹出口の自動設定が選択されている場合，室温が非定常ならば，使用開始時のエバポレータあるいはヒータコアの状態に応じて，乗員が最も設定しやすい吹出口モードに設定されるので，前回の使用終了から今回の使用開始まで，車両がどのような環境に，どれくらいの期間置かれていたかによって変化する吹出口モードの設定特性を精度良く再現することができる。
【００９７】
（他の応用例）
上記各実施例にあっては，風量制御，吹出口モード制御の補正に関して，それぞれ風量と吹出口を直接設定する操作を記憶したが，例えば，設定温度を操作することによって，風量，吹出口モードが変更された場合も，手動設定した場合と同様に扱って処理しても良い。
【００９８】
また，風量制御の補正値パラメータとして，最大風量から落とす点を用いたが，これに限定されるものではなく，例えば，ブロアファン電圧の最大値，最小値や，室温が非定常や定常状態での設定温度の特性を学習項目としても良い。
【０１０１】
【発明の効果】
以上，説明した通り，この発明に係る車両用空調制御装置（請求項１）にあっては，手動により設定された設定情報を記憶する記憶領域を選択するための初期状態として，冷房時には空調始動時の冷媒温度とエバポレータ周囲の空気温度の差を用い，暖房時には空調始動時のエンジン冷却水温度を用いるため，容易に，かつ，精度よく空調初期状態を区分可能となり，さらに精度良く，エバポレータまたはヒータの初期状態に応じた乗員の操作特性を再現することができる。
【０１０２】
この発明に係る車両用空調制御装置（請求項２）にあっては，手動により設定された設定情報を，初期状態に応じて複数に分割された記憶領域に記憶し，用いられる補正量は，補正時における初期状態が該当する記憶領域に記憶された補正量を用いるため，空調装置の初期状態に応じた乗員の設定好みを精度良く抽出することができ，少ない記憶量で同等の効果を得ることができる。
【０１０３】
この発明に係る車両用空調制御装置（請求項３）にあっては，前回の使用終了時における車室内温度と，冷媒あるいはエンジン冷却水の状態予測値と，今回使用時における車室内温度とに基づいて，冷媒あるいはエンジン冷却水の初期状態を予測するので，冷媒温センサや冷却水温度センサ等の検出手段が不要となり，装置の低コスト化を図ることができる。
【０１０４】
この発明に係る車両用空調制御装置（請求項４）にあっては，制御特性の補正量を読み込むとき，少なくとも，初期状態に相当する記憶領域に記憶された補正値と，空調装置の状態が通常走行時に最も近い状態に相当する記憶領域に記憶された補正値とを読み込み，車室内温度が定常か，あるいは，非定常かに応じて補正量を切り換えるので，空調装置の状態が安定している場合でも，反対に安定していない場合でも，常に乗員の好みに近い特性となり，乗員の操作パターンを精度よく再現することができる。
【０１０５】
この発明に係る車両用空調制御装置（請求項５）にあっては，補正対象とされる制御特性が吹出口モードの場合には，車室温が非定常状態におけるそれぞれの吹出口モードの維持時間が全時間に占める割合を演算し，該割合に応じて補正量を決定するので，使用開始時のエバポレータ，あるいは，ヒータコアの状態に応じて乗員が最も設定しやすい吹出口モードに設定されることになり，したがって，前回の使用終了から今回の使用開始まで，車両がどのような環境に，どれくらいの期間置かれていたかによって変化する吹出口モードの設定特性を精度良く再現することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る車両用空調制御装置の概略構成を示すブロック（クレーム対応）図である。
【図２】本発明に係る車両用空調制御装置の概略構成を示す説明図である。
【図３】実施例１に係る車両用空調制御装置の動作を示すフローチャートである。
【図４】実施例１に係る学習処理の動作を示すフローチャートである。
【図５】実施例１に係る記憶領域，補正値，設定履歴を記憶したテーブルを示す説明図である。
【図６】エアコン停止時点からの各部温度変化（夏期）を示すグラフである。
【図７】エアコン停止時点からの各部温度変化（冬期）を示すグラフである。
【図８】実施例１に係る空調制御処理の動作を示すフローチャートである。
【図９】実施例１に係る空調制御処理の動作を示すフローチャートである。
【図１０】実施例２に係る記憶領域，補正値，設定履歴を記憶したテーブルを示す説明図である。
【図１１】エアコン停止時点からの各部温度変化（夏期）を示すグラフである。
【図１２】エアコン停止時点からの各部温度変化（冬期）を示すグラフである。
【図１３】実施例３に係る車両用空調制御装置の動作を示すフローチャートである。
【図１４】実施例３に係る記憶領域，補正値，設定履歴を記憶したテーブルを示す説明図である。
【図１５】実施例３に係る風量制御補正量記憶メモリの記憶内容を示す説明図である。
【図１６】実施例３に係るメンバシップ関数を示す説明図である。
【図１７】実施例３に係るメンバシップ関数を示す説明図である。
【図１８】実施例３に係る学習処理の動作を示すフローチャートである。
【図１９】実施例４に係る車両用空調制御装置の動作を示すフローチャートである。
【図２０】実施例４に係る学習処理の動作を示すフローチャートである。
【図２１】実施例５に係る車両用空調制御装置の動作を示すフローチャートである。
【図２２】実施例５に係る風量処理の動作を示すフローチャートである。
【図２３】実施例６に係る車両用空調制御装置の動作を示すフローチャートである。
【図２４】実施例６に係る吹出口モード処理の動作を示すフローチャートである。
【図２５】実施例６に係る学習処理の動作を示すフローチャートである。
【図２６】実施例６に係る記憶領域，補正値，設定履歴を記憶したテーブルを示す説明図である。
【符号の説明】
ＣＬ１  熱環境検出手段
ＣＬ２  手動設定手段
ＣＬ３  熱負荷調整手段
ＣＬ４  空調制御手段
ＣＬ５  温度検出手段
ＣＬ６  初期状態検出手段
ＣＬ７  手動設定情報記憶手段
ＣＬ８  制御特性補正量演算手段
ＣＬ９  制御特性補正手段
【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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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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