(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
熱媒体が流入し、流入した前記熱媒体を用いて熱交換を行うことによって熱交換対象物の温度を変化させる熱交換器と、
前記熱交換器に流入する前記熱媒体の温度を調整する調整機構と、
前記調整機構を制御する制御手段と、
を備える熱交換システムであって、
前記制御手段は、前記熱交換器に流入する前記熱媒体の温度を変化させるための制御量を前記調整機構に供給することで前記調整機構を制御し、
前記調整機構は、前記熱交換器に流入する前記熱媒体の温度を前記制御手段から供給された前記制御量に応じて変化させ、
前記制御手段は、前記熱交換対象物の熱交換前の所定の物理量を計測した計測値を表す入力値と、前記熱交換対象物の熱交換後の温度を計測した計測値を表す入力値と、前記制御量を表す入力値と、に基づいて、前記制御量を前記調整機構に供給してから前記熱交換器に流入する前記熱媒体の温度が変化するまでのむだ時間経過後の前記熱交換対象物の熱交換後の温度を予測して予測値として出力するニューラルネットワークと、前記ニューラルネットワークが出力した前記予測値と前もって決められた目標値とを比較し、比較結果に基づいて、前記熱交換対象物の熱交換後の温度が、前記目標値に近づくように前記調整機構に供給する前記制御量を変化させる制御量変化手段と、を備える、
ことを特徴とする熱交換システム。
【請求項２】
特性の異なる複数の前記ニューラルネットワークと、
前記熱交換システムの運転状態を表す情報を取得し、取得した前記運転状態を表す情報に基づいて、前記複数のニューラルネットワークのうちのいずれかを実際に使用するニューラルネットワークとして選択する選択手段と、を備え、
前記制御量変化手段は、前記選択手段が選択した前記ニューラルネットワークが出力した前記予測値と前記目標値を比較して前記制御量を制御する、
ことを特徴とする請求項１に記載の熱交換システム。
【請求項３】
前記熱交換対象物は、空気であり、
前記熱交換器は、外部から流入した空気と前記熱媒体との熱交換を行い、熱交換後の空気を外部に送出し、
前記熱交換対象物の熱交換前の所定の物理量を計測した計測値は、前記外部から流入する空気の温度、湿度、流量のうちの少なくとも温度を計測した計測値であり、
前記熱交換対象物の熱交換後の温度を計測した計測値は、前記外部に送出される空気の温度を計測した計測値である、
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の熱交換システム。
【請求項４】
前記熱交換対象物の熱交換前の所定の物理量を計測した計測値は、前記外部から流入する空気の温度、湿度のうちの少なくとも温度を計測した計測値であり、
前記ニューラルネットワークは、前記むだ時間経過後の前記外部から流入する空気の流量を取得し、取得した前記むだ時間経過後の前記流量をさらに用いて、前記予測を行う、
ことを特徴とする請求項３に記載の熱交換システム。
【請求項５】
前記制御量を表す入力値は、前記制御量を前記調整機構に供給してから所定期間内に前記制御量に応じて変化した前記熱媒体の温度を計測した計測値を表す値である、
ことを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の熱交換システム。
【請求項６】
前記熱交換システムが運転することで得られる、前記熱交換対象物の熱交換前の所定の物理量を計測した計測値と、前記熱交換対象物の熱交換後の温度を計測した計測値と、前記制御量を表す値と、に基づいて前記ニューラルネットワークを構築する構築手段をさらに備える、
ことを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載の熱交換システム。
【請求項７】
前記調整機構は、所定の温度に調整された第１の熱媒体が流れる第１の流路と、前記第１の流路に接続され、前記第１の熱媒体が前記第１の流路から流入することで、前記第１の熱媒体の流入量に応じた温度の第２の熱媒体が流れる、前記調整機構に接続された第２の流路と、前記第１の流路に配置され、前記制御手段から供給される制御量に応じた弁開度になることよって前記第２の流路に流入する前記第１の熱媒体の流量を調整する弁と、を備え、
前記制御量を表す入力値は、前記弁開度を表す値である、
ことを特徴とする請求項１から６のいずれか１項に記載の熱交換システム。
【請求項８】
前記調整機構は、前記第２の流路における前記第２の熱媒体の流量が前記第１の熱媒体の流入量に寄らず一定になるように前記熱交換器で熱交換が行われた第２の熱媒体の一部が流入する第３の流路、をさらに備える、
ことを特徴とする請求項７に記載の熱交換システム。
【請求項９】
前記制御量を表す入力値は、前記第２の流路における、前記第１の流路と前記第２の流路との接続部分近傍を流れる、前記第１の熱媒体の流入量に応じた温度の前記第２の熱媒体の温度の計測値を表し、
前記弁は、前記第１の流路における前記接続部分近傍に配置されている、
ことを特徴とする請求項７又は８に記載の熱交換システム。
【請求項１０】
熱媒体が流入し、流入した前記熱媒体を用いて熱交換を行うことによって熱交換対象物の温度を変化させる熱交換器と、
前記熱交換器に流入する前記熱媒体の温度を調整する調整機構と、を備える熱交換システムにおける前記調整機構を制御するコントローラであって、
前記コントローラは、前記熱交換器に流入する前記熱媒体の温度を変化させるための制御量を前記調整機構に供給することで前記調整機構を制御し、
前記調整機構は、前記熱交換器に流入する前記熱媒体の温度を前記コントローラから供給された前記制御量に応じて変化させ、
前記コントローラは、前記熱交換対象物の熱交換前の所定の物理量を計測した計測値を表す入力値と、前記熱交換対象物の熱交換後の温度を計測した計測値を表す入力値と、前記制御量を表す入力値と、に基づいて、前記制御量を前記調整機構に供給してから前記熱交換器に流入する前記熱媒体の温度が変化するまでのむだ時間経過後の前記熱交換対象物の熱交換後の温度を予測して予測値として出力するニューラルネットワークと、前記ニューラルネットワークが出力した前記予測値と前もって決められた目標値とを比較し、比較結果に基づいて、前記熱交換対象物の熱交換後の温度が、前記目標値に近づくように前記調整機構に供給する前記制御量を変化させる制御量変化手段と、を備える、
ことを特徴とするコントローラ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、熱交換システム、及び、コントローラに関する。 
【背景技術】
【０００２】
現在、所定の制御対象を制御するに当たってむだ時間などが生じる場合であっても、制御対象を精度良く制御しようとする技術が開発されている。
【０００３】
例えば、特許文献１には、制御対象への入力信号である操作量をプロセス同定モデルに通して、むだ時間を補償して前記制御対象の制御量（特許文献１では、制御対象が出力する量（フィードバックされる量））を出力させるむだ時間補償制御装置であって、前記プロセス同定モデルとしてニューラルネットワークを採用し、前記操作量と前記制御量から前記制御対象の状態量を推定する推定手段と、前記状態量のみを入力とする前記プロセス同定モデルにてむだ時間の補償量を演算するむだ時間補償信号演算手段と、前記制御対象の目標値と前記制御対象への制御量との偏差を演算する差分演算手段と、前記差分演算手段の出力をＰＩ演算するＰＩ演算手段と、前記ＰＩ演算手段からの出力を前記むだ時間補償信号に加算する加算手段と、前記加算手段から出力された加算信号をＰＩＤ演算あるいはファジー演算して最終的な前記制御対象への前記操作量を算出する主コントロール手段とを有することを特徴とするむだ時間補償制御装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００１−２９６９０７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記むだ時間補償制御装置ではむだ時間が補償されるが、制御対象が、熱交換器で熱交換される対象となる熱交換対象物である場合には、熱交換対象物の熱交換前の物理量などが制御に影響を及ぼすが、このような影響が上記むだ時間補償制御装置では考慮されていないので、精度の良い制御が行うことが出来なかった。
【０００６】
本発明は、上記実情に鑑みてなされたものであり、むだ時間が生じるシステムにおける制御対象に対して精度の良い制御を行うことが出来る熱交換システム、及び、コントローラを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するため、本発明の第１の観点に係る熱交換システムは、 
熱媒体が流入し、流入した前記熱媒体を用いて熱交換を行うことによって熱交換対象物の温度を変化させる熱交換器と、
前記熱交換器に流入する前記熱媒体の温度を調整する調整機構と、
前記調整機構を制御する制御手段と、
を備える熱交換システムであって、
前記制御手段は、前記熱交換器に流入する前記熱媒体の温度を変化させるための制御量を前記調整機構に供給することで前記調整機構を制御し、
前記調整機構は、前記熱交換器に流入する前記熱媒体の温度を前記制御手段から供給された前記制御量に応じて変化させ、
前記制御手段は、前記熱交換対象物の熱交換前の所定の物理量を計測した計測値を表す入力値と、前記熱交換対象物の熱交換後の温度を計測した計測値を表す入力値と、前記制御量を表す入力値と、に基づいて、前記制御量を前記調整機構に供給してから前記熱交換器に流入する前記熱媒体の温度が変化するまでのむだ時間経過後の前記熱交換対象物の熱交換後の温度を予測して予測値として出力するニューラルネットワークと、前記ニューラルネットワークが出力した前記予測値と前もって決められた目標値とを比較し、比較結果に基づいて、前記熱交換対象物の熱交換後の温度が、前記目標値に近づくように前記調整機構に供給する前記制御量を変化させる制御量変化手段と、を備える、
ことを特徴とする。
【０００８】
また、前記熱交換システムは、
特性の異なる複数の前記ニューラルネットワークと、
前記熱交換システムの運転状態を表す情報を取得し、取得した前記運転状態を表す情報に基づいて、前記複数のニューラルネットワークのうちのいずれかを実際に使用するニューラルネットワークとして選択する選択手段と、を備え、
前記制御量変化手段は、前記選択手段が選択した前記ニューラルネットワークが出力した前記予測値と前記目標値を比較して前記制御量を制御する、
ようにしてもよい。
【０００９】
また、前記熱交換システムにおいて、
前記熱交換対象物は、空気であり、
前記熱交換器は、外部から流入した空気と前記熱媒体との熱交換を行い、熱交換後の空気を外部に送出し、
前記熱交換対象物の熱交換前の所定の物理量を計測した計測値は、前記外部から流入する空気の温度、湿度、流量のうちの少なくとも温度を計測した計測値であり、
前記熱交換対象物の熱交換後の温度を計測した計測値は、前記外部に送出される空気の温度を計測した計測値である、
ようにしてもよい。
【００１０】
また、前記熱交換システムにおいて、
前記熱交換対象物の熱交換前の所定の物理量を計測した計測値は、前記外部から流入する空気の温度、湿度のうちの少なくとも温度を計測した計測値であり、
前記ニューラルネットワークは、前記むだ時間経過後の前記外部から流入する空気の流量を取得し、取得した前記むだ時間経過後の前記流量をさらに用いて、前記予測を行う、
ようにしてもよい。
【００１１】
また、前記熱交換システムにおいて、
前記制御量を表す入力値は、前記制御量を前記調整機構に供給してから所定期間内に前記制御量に応じて変化した前記熱媒体の温度を計測した計測値を表す値である、
ようにしてもよい。
【００１２】
また、前記熱交換システムは、
前記熱交換システムが運転することで得られる、前記熱交換対象物の熱交換前の所定の物理量を計測した計測値と、前記熱交換対象物の熱交換後の温度を計測した計測値と、前記制御量を表す値と、に基づいて前記ニューラルネットワークを構築する構築手段をさらに備える、
ようにしてもよい。
【００１３】
また、前記熱交換システムにおいて、
前記調整機構は、所定の温度に調整された第１の熱媒体が流れる第１の流路と、前記第１の流路に接続され、前記第１の熱媒体が前記第１の流路から流入することで、前記第１の熱媒体の流入量に応じた温度の第２の熱媒体が流れる、前記調整機構に接続された第２の流路と、前記第１の流路に配置され、前記制御手段から供給される制御量に応じた弁開度になることよって前記第２の流路に流入する前記第１の熱媒体の流量を調整する弁と、を備え、
前記制御量を表す入力値は、前記弁開度を表す値である、
ようにしてもよい。
【００１４】
また、前記熱交換システムにおいて、
前記調整機構は、前記第２の流路における前記第２の熱媒体の流量が前記第１の熱媒体の流入量に寄らず一定になるように前記熱交換器で熱交換が行われた第２の熱媒体の一部が流入する第３の流路、をさらに備える、
ようにしてもよい。
【００１５】
また、前記熱交換システムにおいて、
前記制御量を表す入力値は、前記第２の流路における、前記第１の流路と前記第２の流路との接続部分近傍を流れる、前記第１の熱媒体の流入量に応じた温度の前記第２の熱媒体の温度の計測値を表し、
前記弁は、前記第１の流路における前記接続部分近傍に配置されている、
ようにしてもよい。
【００１６】
上記目的を達成するため、本発明の第２の観点に係るコントローラは、
熱媒体が流入し、流入した前記熱媒体を用いて熱交換を行うことによって熱交換対象物の温度を変化させる熱交換器と、
前記熱交換器に流入する前記熱媒体の温度を調整する調整機構と、を備える熱交換システムにおける前記調整機構を制御するコントローラであって、
前記コントローラは、前記熱交換器に流入する前記熱媒体の温度を変化させるための制御量を前記調整機構に供給することで前記調整機構を制御し、
前記調整機構は、前記熱交換器に流入する前記熱媒体の温度を前記コントローラから供給された前記制御量に応じて変化させ、
前記コントローラは、前記熱交換対象物の熱交換前の所定の物理量を計測した計測値を表す入力値と、前記熱交換対象物の熱交換後の温度を計測した計測値を表す入力値と、前記制御量を表す入力値と、に基づいて、前記制御量を前記調整機構に供給してから前記熱交換器に流入する前記熱媒体の温度が変化するまでのむだ時間経過後の前記熱交換対象物の熱交換後の温度を予測して予測値として出力するニューラルネットワークと、前記ニューラルネットワークが出力した前記予測値と前もって決められた目標値とを比較し、比較結果に基づいて、前記熱交換対象物の熱交換後の温度が、前記目標値に近づくように前記調整機構に供給する前記制御量を変化させる制御量変化手段と、を備える、
ことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、むだ時間が生じるシステムにおける制御対象に対して精度の良い制御を行うことが出来る。 
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明の一実施の形態に係る熱交換システムの構成図である。
【図２】図１のコントローラのハードウェア構成図の一例である。
【図３】図１の熱交換システムが試運転モードであるときにおけるコントローラの構成図である。
【図４】図１の熱交換システムが本運転モードであるときにおけるコントローラの構成図である。
【図５】図１の熱交換システムで使用されるニューラルネットワークの概念図である。
【図６】ニューラルネットワークを用いないＰＩＤ制御のシミュレーション結果である。
【図７】ニューラルネットワークを用いないＰＩＤ制御のシミュレーション結果である。
【図８】ニューラルネットワークを用いないＰＩＤ制御のシミュレーション結果である。
【図９】ニューラルネットワークを用いないＰＩＤ制御のシミュレーション結果である。
【図１０】図１の熱交換システムにおいて、ニューラルネットワークを用いた場合のシミュレーション結果である。
【図１１】図１の熱交換システムにおいて、ニューラルネットワークを用いた場合のシミュレーション結果である。
【図１２】図１の熱交換システムの立ち上げ時（変形例）において、ニューラルネットワークを用いた場合などのシミュレーション結果である。
【図１３】図１の熱交換システムの立ち上げ時（変形例）において、ニューラルネットワークを用いた場合などのシミュレーション結果である。
【図１４】変形例にかかる熱交換システムが本運転モードであるときにおけるコントローラの構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
本発明の一実施の形態に係る熱交換システムを説明する。
【００２０】
図１のように、本実施形態に係る熱交換システム１００は、ブリードイン方式の空気調和システムとして構成されている。熱交換システム１００は、往路１１と、循環路１３と、復路１５と、コントローラ１０１と、弁１０３と、ポンプ１０５と、熱交換器１０７と、熱源装置１０９と、熱媒体用温度計１２１と、計測ユニット１２３と、出口温度計１２５と、を備える。
【００２１】
往路１１は、例えば、複数の配管を含んで構成され、熱源装置１０９によって所定温度になった熱媒体（例えば、温水又は冷水）を熱源装置１０９から循環路１３に流入させる。
【００２２】
循環路１３は、例えば、複数の配管を含んで構成され、熱媒体を循環させる通路を形成する（図１では、右回りに熱媒体が循環する。点線矢印参照）。循環路１３は、管継手などから構成される第１接続部１３Ａ及び第２接続部１３Ｂを含む。第１接続部１３Ａには往路１１が接続され、第２接続部１３Ｂには復路１５が接続される。往路１１から流入する熱媒体は、第１接続部１３Ａから循環路１３内に流入する。一方、循環路１３を循環する熱媒体の一部は、第２接続部１３Ｂから復路１５に流入する。
【００２３】
復路１５は、例えば、１以上の配管を含んで構成され、循環路１３から流入した熱媒体を熱源装置１０９に戻す。
【００２４】
コントローラ１０１は、弁１０３を制御する。コントローラ１０１の詳細については後述する。
【００２５】
弁１０３は、往路１１の途中に設けられる二方弁である。弁１０３は、電動式、油圧式、空気式など、適宜の駆動方式によって駆動される。弁１０３は、往路１１を構成する２つの配管の間に配置され、この２つの配管に接続されるなどして、往路１１の途中に設けられる。特に、弁１０３は、第１接続部１３Ａの近傍に位置するように往路１１の途中に設けられる。弁１０３は、コントローラ１０１によって、その弁開度が制御される。この弁開度の制御によって往路１１から循環路１３に流入する熱媒体の流量が制御される。弁１０３は、弁開度が最大の場合（弁１０３が全開の場合）に、循環路１３に流入する熱媒体の流量を最大にし、弁開度が「０」の場合（例えば、弁１０３が閉じた状態の場合）に、循環路１３に流入する熱媒体の流量を最小（例えば、熱媒体が流れない。）にする。
【００２６】
ポンプ１０５は、循環路１３の途中に設けられる。例えば、ポンプ１０５は、循環路１３を構成する２つの配管の間に配置され、この２つの配管に接続されるなどして、循環路１３の途中に設けられる。ポンプ１０５は、循環路１３の熱媒体に流れを生じされる。つまり、ポンプ１０５によって循環路１３を熱媒体が流れる（循環する）。
【００２７】
熱交換器１０７は、循環路１３の途中に設けられる。例えば、熱交換器１０７は、循環路１３を構成する２つの配管の間に配置され、この２つの配管に接続されるなどして、循環路１３の途中に設けられる。熱交換器１０７内には一方から循環路１３からの熱媒体が流れ混み、熱交換器１０７内に流れ込んだ熱媒体は所定の経路を流れ、熱交換器１０７の他方から循環路１３に流れ出す。このようにして、熱交換器１０７内の所定経路を、循環路１３を流れる熱媒体が流れる。また、熱交換器１０７は、例えば、吸気などによって入口（吸気口など）から流入した空気と、熱交換器１５２内の所定経路を流れる熱媒体と、で熱交換させ、この流入した空気を加熱又は冷却し、加熱又は冷却した空気（熱交換した空気）を出口（送風口）から送出する。
【００２８】
熱源装置１０７は、往路１１と復路１５とに接続され、復路１５から流入した熱媒体を、予め熱源装置１０７に設定された所定の一定温度に加熱又は冷却し、往路１１に流す役割を有する。
【００２９】
熱媒体用温度計１２１は、循環路１３における、第１接続部１３Ａとポンプ１０５との間の第１接続部１３Ａ近傍に設けられ、往路１１を流れる熱媒体と循環路１３を流れる熱媒体とが合流した直後の熱媒体の温度を計測する。熱媒体用温度計１２１は、例えば、循環路１３を構成する配管に設けられることで配置される。熱媒体用温度計１２１によって計測された熱媒体の温度は、電気信号の形で、コントローラ１０１に供給される。なお、熱媒体用温度計１２１の計測対象となる熱媒体の温度を、熱媒体温度ということがある。
【００３０】
計測ユニット１２３は、熱交換器１０７における前記入口（吸気口など）近傍に配置されるものであり、前記入口から熱交換器１０７に流入する空気の温度、湿度、流量を計測する。具体的には、計測ユニット１２３は、前記温度を計測する温度計、前記湿度を計測する湿度計、前記流量を計測する流量計によって構成され、それぞれの計測器で計測された、空気の温度、湿度、流量は、それぞれ独立して、電気信号の形で、コントローラ１０１に供給される。なお、計測ユニット１２３の測定対象となる空気の温度、湿度、流量をそれぞれ、入口空気温度、入口空気湿度、入口空気流量ということがある。
【００３１】
出口温度計１２５は、熱交換器１０７における前記出口（送付口）近傍に配置されるものであり、前記出口から送出される空気（熱交換後の空気）の温度を計測する。出口温度計１２５で計測された、空気の温度は、電気信号の形で、コントローラ１０１に供給される。出口温度計１２５で計測対象となる空気の温度は、出口空気温度ということがある
【００３２】
熱交換システム１００では、ブリードイン方式であるため、循環路１３を流れる（循環する）熱媒体の流量（及び流れの速さ）は、往路１１から循環路１３に流入する熱媒体の流入量によって変化せず、一定になる。つまり、往路１１を流れる熱媒体の流量と復路１５を流れる熱媒体の流量は同じになる。往路１１を流れる熱媒体は熱源装置１０９によって所定の一定温度にされるため、この熱媒体が循環路１３に流れる熱媒体と合流すると、第２接続部１３Ｂから第１接続部１３Ａに向かって循環路１３を流れる合流前の熱媒体の温度は、この合流によって変化する。この温度変化の度合いは、循環路１３を流れる（循環する）熱媒体の流量が一定であることから、往路１１から循環路１３に流入する熱媒体の流量（つまり、弁１０３の弁開度）に依存する。つまり、第１接続部１３Ａから熱交換器１０７に向かって循環路１３を流れる熱媒体の温度は、往路１１から循環路１３に流入する熱媒体の流量（つまり、弁１０３の弁開度）が変化することによって変化する。そして、第１接続部１３Ａから熱交換器１０７に向かって循環路１３を流れる熱媒体は熱交換器１０７に流入して熱交換に用いられるため、この熱媒体の温度は、熱交換器１０７で熱交換される空気の熱交換後の温度にも影響する。このように、熱交換システム１００では、弁１０３の弁開度を制御することによって、熱交換器１０７に流入する熱媒体の温度を制御でき、さらにこれによって熱交換後の空気（前記出口からの空気）の温度（出口空気温度）を制御できる。
【００３３】
弁１０３の弁開度が変化し、流量が変化した熱媒体が、往路１１及び循環路１３を通って熱交換器１０７に到達するまでに、つまり、弁１０３で流量が変化してから、この変化が反映されて熱交換器１０７に流入する熱媒体の温度が変化するまでには、時間Ｌが必要となる。この時間Ｌは、弁１０３から熱交換器１０７までの距離（往路１１及び循環路１３上の距離）が長ければ長いほど、長くなる。弁１０３から熱交換器１０７までの距離（往路１１及び循環路１３上の距離）をＨ［ｍ］、熱媒体の流れる速さ（流速）をＶ［ｍ／ｓ］とすると、熱交換器１に変化した温度の冷水（温水）が到達するまでに必要な時間Ｌは、下記の数式（１）によって表される。
【００３４】
【数１】
0005869406.tif 000002
【００３５】
時間Ｌは、熱交換システム１００における「むだ時間」となる。コントローラ１０１が出口温度計１２５によって測定され供給された出口空気温度を取得し、取得した出口空気温度に基づいて、出口空気温度が予め設定された目標値（例えば、ユーザによって設定される出口空気温度の設定温度）に近づくように弁１０３の弁開度をフィードバック制御（例えば、ＰＩ（Proportional  Integral）制御やＰＩＤ（Proportional  Integral  Differential）制御）によって制御することを考えると、弁１０３の弁開度の制御が出口空気温度に実際に反映されるのは、むだ時間Ｌ経過後になってしまうので、出口空気温度の制御が困難となる。
【００３６】
そこで、本実施形態のコントローラ１０１は、ニューラルネットワークを用いて、むだ時間を考慮した制御を行う。
【００３７】
コントローラ１０１は、図２に示すように、例えば、入出力部１１１と、ワンチップの第１マイコン（マイコンピュータ）１１２と、ワンチップの第２マイコン（マイコンピュータ）１１３と、を備える。
【００３８】
第１マイコン１１２及び第２マイコン１１３は、それぞれが、プログラムやデータを記憶するＲＯＭ（Read Only Memory）と、ハードディスク、フラッシュメモリなどの、記憶した情報（プログラムやデータ）を変更（追加、削除を含む）可能な不揮発性の記憶装置（以下、単に不揮発性記憶装置ということがある。）と、ＲＯＭや不揮発性記憶装置に記憶されたプログラムに基づいて、かつ、ＲＯＭや不揮発性記憶装置などが記憶するデータを用いて、各マイコンの処理を実際に実行するＣＰＵ（Central Processing Unit）と、ＣＰＵのメインメモリとなるＲＡＭ（Random Access Memory）と、を備える。第１マイコン１１２と第２マイコン１１３とは、互いに情報のやり取りできる。
【００３９】
入出力部１１１は、例えば、操作ボタンなどを含む、ユーザからの操作を受け付けて、受け付けた操作の内容（操作内容）を表す操作情報を生成して第１マイコン１１２に供給する各種入力装置と、第１マイコン１１２によって制御され、操作画面などを適宜表示する表示装置と、を含んで構成される。ユーザからの操作には、出口空気温度の目標温度を指定する操作や、熱交換システム１００の運転モードを指定する操作などがある。
【００４０】
コントローラ１０１は、熱交換システム１００が試運転するときに、本運転で使用するニューラルネットワークを構築する。つまり、この熱交換システム１００のシステム同定が行われる。この場合、コントローラ１０１は、図３のような構成で動作を行う。例えば、熱交換システム１００が試運転を行うときに、ユーザが入出力部１１１に対して試運転の運転モードを指示する操作及び所望の出口空気温度を目標値として指定する操作を行うと、これら操作を表す操作情報が第１マイコン１１２に供給される。第１マイコン１１２は、この操作情報が供給されると、操作情報が表す操作によって指定された目標値が設定され（例えば、目標値のデータがＲＡＭなどに保持され）、この目標値を用いたＰＩＤ制御（ＰＩ制御であってもよい。）を弁１０３に対して実行する弁制御部１１５として動作する。さらに、第１マイコン１１２は、第２マイコン１１３に所定の信号を供給して第２マイコン１１３を、ニューラルネットワークを構築するためのニューラルネットワーク構築部１１６として動作させる。
【００４１】
ニューラルネットワーク構築部１１６には、予め初期状態のニューラルネットワークが構築されている。この実施の形態では、このニューラルネットワークは、入力層、中間層、出力層、の３層型のニューラルネットワークが採用されている（図５参照）。入力層と中間層の間、中間層と出力層との間は、それぞれ結合荷重で結合される。入力層に入力される入力値は、熱媒体温度、入口空気温度、入口空気湿度、入口空気流量、出口空気温度の５つの値である。中間層の素子数は「１１」とする。出力は、むだ時間経過度の出口空気温度の予測値である。入力層への入力値をｘｉ、入力層と中間層間との結合荷重をｗｉｊ、中間層間と出力層の結合荷重をｗｊｋ、中間層の素子への入力をｓｊとすると、中間層の素子への入力をｓｊは、下記の数式（２）で表せ、中間層から出力層への出力ｑｊは、下記の数式（３）及び（４）で表せ、ニューラルネットワークの出力ｙｋは、下記の数式（５）で表させる。ここで添え字ｉ、ｊ、ｋは、それぞれ、入力層、中間層、出力層の素子番号であり、ｎ、ｍは、それぞれ、入力数、中間素子数である。ニューラルネットワークの出力は１つであるので、ｙ＝１とする。また、ｘ０＝０、ｓ０＝０、ｑ０＝０とし、ｘ１を熱媒体温度、ｘ２を入口空気温度、ｘ３を入口空気湿度、ｘ４を入口空気流量、ｘ５を出口空気温度とする。
【００４２】
【数２】
0005869406.tif 000003
【００４３】
【数３】
0005869406.tif 000004
【００４４】
【数４】
0005869406.tif 000005
【００４５】
【数５】
0005869406.tif 000006
【００４６】
ニューラルネットワーク構築部１１６には、熱媒体用温度計１２１、計測ユニット１２３、及び、出口温度計１２５からの、熱媒体温度、入口空気温度、入口空気湿度、入口空気流量、出口空気温度の各計測値が、リアルタイムで所定間隔毎に順次入力される。ニューラルネットワーク構築部１１６は、入力された各計測値を一組の入力値ｘ１〜ｘ５として、ニューラルネットワークに順次入力し、ニューラルネットワークに上記計算式で例示するような演算を順次行わせて出力値ｙ１を順次出力させる。
【００４７】
ニューラルネットワーク構築部１１６は、ニューラルネットワークが出力する出力値ｙ１を弁制御部１１５に供給する。弁制御部１１５は、現在設定されている目標値と順次供給される出口空気温度とに基づいてＰＩＤ演算（ＰＩ演算であってもよい。以下同じ）を行い、演算結果に応じて弁１０３を制御することで、出口空気温度を目標値に近づかせるＰＩＤ制御（ＰＩ制御であってもよい。以下同じ。）を実行する。この実施の形態では、ニューラルネットワーク構築部１１６は、前記演算によって弁１０３に供給する操作量を算出し、算出した操作量を弁１０３に供給することで弁１０３の弁開度を制御する。操作量は、弁１０３への操作を行ってどれだけ弁１０３の開け閉めするかを指定する量（弁開度をどれだけ変化させるかの変化量であってもよいし、１回のＰＩＤ制御において変化させた後の弁開度に対応する量であってもよい。）である。弁１０３は、ニューラルネットワーク構築部１１６から操作量が供給されると、供給された操作量に応じた弁開度になる。出力値ｙ１は、ニューラルネットワーク構築部１１６から順次出力されるので、弁制御部１１５に順次供給され、弁制御部１１５は、ＰＩＤ演算によって順次弁１０３を制御する。ニューラルネットワーク構築部１１６は、例えば、順次操作量を算出し、弁１０３に順次供給することで弁１０３の弁開度を順次制御する。
【００４８】
熱媒体温度、入口空気温度、入口空気湿度、入口空気流量、出口空気温度の各計測値は、リアルタイムで所定間隔毎に順次供給され、これに応じて、ニューラルネットワーク構築部１１６及び弁制御部１１５によって、弁１０３の弁開度が順次制御されるので、弁開度は、順次供給される各計測値に応答してリアルタイムで変化することになる。弁開度が変化してから上記むだ時間が経過したあとに、この弁開度の変化が反映された各計測値がニューラルネットワーク構築部１１６に供給される。供給された各計測値に基づいてニューラルネットワーク構築部１１６及び弁制御部１１５は上記処理を行い、上記制御が行われ、再び弁１０３の弁開度が変化する。
【００４９】
ここで、ニューラルネットワーク構築部１１６は、出口空気温度を教師信号としてニューラルネットワークに学習をさせる。この学習は、誤差逆伝搬法によって行われる。例えば、ニューラルネットワーク構築部１１６は、ＲＡＭなどに、出力値ｙ１を保持しておき、保持している出力値ｙ１と、この出力値ｙ１をこの出力値ｙ１を出力してから（つまり、この出力値ｙ１を求めるもととなった出口空気温度などが供給されたときから）、むだ時間Ｌの経過後に供給される計測値のうちの出口空気温度と、の２乗誤差の和Ｅが最小になるように、結合荷重の修正を出力層側から上流側（入力層側）に遡って修正していく。なお、むだ時間Ｌは、上記のように、弁１０３から熱交換器１０７までの距離Ｈ［ｍ］と、熱媒体の流速Ｖ［ｍ／ｓ］と、から算出され、流速Ｖ及び距離Ｈは測定などから容易に得られるので、むだ時間Ｌは、これらから算出され、固定値として、ニューラルネットワーク構築部１１６に予め設定されているものとする。誤差逆伝搬法では、ニューラルネットワーク構築部１１６は、勾配法によって重みを修正する。ニューラルネットワーク構築部１１６は、このような学習を予め定められた所定期間の間行わせ、熱交換システム１００の本運転のときに使用されるニューラルネットワークを構築する（不揮発性記憶装置などに記憶された、ニューラルネットワークに必要なデータなどを更新する）。
【００５０】
また、第１接続部１３Ａは、弁１０３の近傍に配置されるので、往路１１を流れる熱媒体と循環路１３を流れる熱媒体との合流点は、弁１０３近傍に位置する。このため、弁１０３で流量が制御された熱媒体は、すぐに、第１接続部１３Ａ近傍の熱媒体用温度計１２１がある位置に到達する。このため、熱媒体用温度計１２１によって計測される熱媒体温度は、その計測時における弁１０３の弁開度を表す温度となる。弁開度は弁１０３への制御の度合いに依存した値（例えば、操作量に依存した値）なので、熱媒体温度は現在の弁１０３への制御の度合いに依存した値となる。このように、各計測値には、むだ時間経過度の出口空気温度の予測に必要な、弁１０３への現在の制御状態を表す値が含まれる。
【００５１】
コントローラ１０１は、熱交換システム１００が本運転するときに、試運転において構築された上記ニューラルネットワークを使用したＰＩＤ制御を行う。この場合、コントローラ１０１は、図３のような構成で動作を行う。例えば、熱交換システム１００が本運転を行うときに、ユーザが入出力部１１１に対して本運転の運転モードを指示する操作及び所望の出口空気温度を目標値として指定する操作を行うと、これら操作を表す操作情報が第１マイコン１１２に供給される。第１マイコン１１２は、この操作情報が供給されると、操作情報が表す操作によって指定された目標値が設定され（例えば、目標値のデータがＲＡＭなどに保持され）、この目標値を用いたＰＩＤ制御を弁１０３に対して実行する弁制御部１１５として動作する。さらに、第１マイコン１１２は、第２マイコン１１３に所定の信号を供給して第２マイコン１１３を、現在構築されているニューラルネットワーク１１７として動作させる（ニューラルネットワーク１１７の内容については、上記参照）。
【００５２】
ニューラルネットワーク１１７には、熱媒体用温度計１２１、計測ユニット１２３、及び、出口温度計１２５からの、熱媒体温度、入口空気温度、入口空気湿度、入口空気流量、出口空気温度の各計測値が、リアルタイムで所定間隔毎に一組の入力値ｘ１〜ｘ５として順次供給され、ニューラルネットワーク１１７は、上記の演算を順次行い出力値ｙ１を順次出力する。
【００５３】
ニューラルネットワーク１１７が出力する出力値ｙ１は弁制御部１１５に供給される。弁制御部１１５は、現在設定されている目標値と順次供給される出口空気温度とに基づいてＰＩＤ演算を行い、演算結果に応じて弁１０３を制御することで、出口空気温度を目標値に近づかせるＰＩＤ制御を実行する。出力値ｙ１は、ニューラルネットワーク構築部１１６から順次出力されるので、弁制御部１１５に順次供給され、弁制御部１１５は、ＰＩＤ演算によって順次弁１０３を制御する。ニューラルネットワーク１１７は、例えば、順次操作量を算出し、弁１０３に順次供給することで弁１０３の弁開度を順次制御する。
【００５４】
熱媒体温度、入口空気温度、入口空気湿度、入口空気流量、出口空気温度の各計測値は、リアルタイムで所定間隔毎に順次供給され、これに応じて、ニューラルネットワーク構築部１１６及び弁制御部１１５によって、弁１０３の弁開度が順次制御されるので、弁開度は、順次供給される各計測値に応答してリアルタイムで変化することになる。これによって、出口空気温度が目標値に近づいていくことになる。特に、弁制御部１１５には、ニューラルネットワーク１１７が出力する、現在から、むだ時間Ｌ経過後の出口空気温度の予測値が入力されるので、本運転での弁１０３の制御では、むだ時間が補償され、制御の精度が向上する。さらに、むだ時間Ｌ経過後の出口空気温度の予測値は、出口空気温度だけでなく、出口空気温度に関係する、熱媒体温度、入口空気温度、入口空気湿度、入口空気流量も考慮されるので、予測値の正確性は向上している。このため本運転での弁１０３の制御の精度が向上する。
【００５５】
図６〜図９に、熱交換システム１００において、ニューラルネットワーク１１７を用いずに、目標値と出口空気温度とがフィードバックされるＰＩＤ制御のみで弁１０３を制御した場合において、目標値を変更したときの出口空気温度及び弁開度の時間変化についてのシミュレーション結果を示す。図６及び図７は、弁１０３の弁開度を１回変化させるときの、比例ゲインが大きい場合、図８及び図９は、弁１０３の弁開度を１回変化させるときの、比例ゲインが小さい場合の出口空気温度及び弁開度の時間変化についてのシミュレーション結果である。
【００５６】
図１０及び図１１に、熱交換システム１００において、上記実施形態の方法で弁１０３を制御した場合において、目標値を変更したときの出口空気温度及び弁開度の時間変化についてのシミュレーション結果を示す。なお、ニューラルネットワーク１１７の学習時（構築時）における、学習係数を「０．０１」、慣性項を「０．８」とした。
【００５７】
入口空気流量（風量）を１００００［ｍ３／ｈ］、入口空気温度を３０［℃］、入口空気湿度（相対湿度）を６０［％］、弁１０３から熱交換器１０７までの距離Ｈ［ｍ］を５０［ｍ］、熱媒体の流速Ｖ［ｍ／ｓ］を１．０［ｍ／ｓ］、むだ時間Ｌを５０／１．０＝５０［ｓ］として、各シミュレーションを行った。
【００５８】
図６から図１１に示すように、熱媒体温度、入口空気温度、入口空気湿度、入口空気流量、出口空気温度の各計測値をニューラルネットワーク１１７に入力した制御を行うことによって、出口空気温度はニューラルネットワーク１１７を用いない場合よりも素早く目標値に近づいていくので、ニューラルネットワーク１１７を用いた制御は、制御の精度が良いことが分かる。また、ニューラルネットワーク１１７を用いた制御は、短時間で弁開度が大きく変化し難くなっていることも分かる。このため、弁１０３の劣化が早くなることを防止できる。
【００５９】
上記実施形態では、上記の構成によって、熱交換システム１００は、熱媒体が流入し、流入した熱媒体を用いて熱交換を行うことによって熱交換対象物（ここでは、空気）の温度を変化させる熱交換器１０７と、熱交換器１０７に流入する熱媒体の温度を調整する調整機構（ここでは、弁１０３、往路１１、熱源装置１０９、循環路１３など）と、調整機構を制御するコントローラ１０１（弁１０３を制御するコントローラ１０１）と、を備えることになる。
【００６０】
また、上記実施形態では、上記の構成によって、コントローラ１０１（弁制御部１０５）は、熱交換器１０７に流入する熱媒体の温度を変化させるための制御量（調整機構（ここでは、弁１０３）を制御するために調整機構に供給するものであり、調整機構に対する制御の内容を指定する情報。ここでは、操作量）を調整機構に供給することで調整機構を制御することになり、調整機構は、熱交換器に流入する熱媒体の温度をコントローラ１０１から供給された制御量に応じて変化させる（ここでは、弁１０３の弁開度を変化させることによって熱媒体の温度を変化させる）ことになる。
【００６１】
また、上記実施形態では、上記の構成によって、コントローラ１０１は、熱交換対象物の熱交換前の所定の物理量（ここでは、入口空気温度、入口空気湿度、及び、入口空気流量）を計測した計測値と、熱交換対象物の熱交換後の温度（ここでは、出口空気温度）を計測した計測値と、制御量を表す入力値（ここでは、熱媒体温度）と、が入力されるニューラルネットワークであって、これらに基づいて、むだ時間経過後の熱交換対象物の熱交換後の温度（ここでは、出口空気温度）を予測して予測値として出力するニューラルネットワーク１１７と、ニューラルネットワーク１１７が出力した予測値と前もって決められた目標値（ユーザが入出力部１１１を操作して設定した目標値を含む。）とを比較し、比較結果に基づいて、熱交換対象物の熱交換後の温度が、目標値に近づくように調整機構に供給する制御量を変化させる制御量変化手段（ここでは、ＰＩＤ制御を行う弁制御部１１５）と、を備えることになる。
【００６２】
本実施形態では、ニューラルネットワーク１１７は、入力される各値に基づいて、むだ時間経過後についての予測値を出力し、制御量変化手段が、この予測値に基づいて制御量を変化させるので、むだ時間が補償され、かつ、予測値のもととなる各値に、熱交換の制御において影響を与える、熱交換対象物の熱交換前の所定の物理量が含まれるので、精度の良い制御が可能になる。また、調整機構を大きく変化させる制御（ここでは、弁１０３の制御）が必要なくなる。
【００６３】
特に、上記実施形態では、熱交換対象物が空気であり、熱交換器１０７は、外部から流入した空気と熱媒体との熱交換を行い、熱交換後の空気を外部に送出し、熱交換対象物の熱交換前の所定の物理量を計測した計測値は、外部から流入する空気（計測ユニット１２３の位置に応じて、流入する前の空気であってもよいし、流入した後の空気であってもよい。）の温度、湿度、流量を計測した計測値であり、熱交換対象物の熱交換後の温度を計測した計測値は、外部に送出される空気（出口温度計１２５の位置に応じて、流入する前の空気であってもよいし、流入した後の空気であってもよい。）の温度を計測した計測値である。これによって、特に空気の温度の制御において、影響を与える温度、湿度、流量が考慮された制御がなされるので、精度の良い制御が可能になる。なお、空気の温度の制御においては、外部から流入する空気の温度、湿度、流量のうち、特に、空気の温度が重要であるので、熱交換対象物の熱交換前の所定の物理量を計測した計測値は、外部から流入する空気の温度、湿度、流量のうちの少なくとも温度であっても、一定程度、精度の良い制御が可能になる。
【００６４】
特に上記実施形態では、制御量を表す入力値を、制御量を調整機構に供給してから所定期間内（供給直後）に前記供給した制御量に応じて変化した熱媒体の温度を計測したものとしたので、熱媒体の温度の計測によって、容易にニューラルネットワーク１１７に入力される値を得ることができる。また、熱媒体の温度は、出口空気温度に直接影響を及ぼすものであるので、この熱媒体の温度の計測値を、制御量を表す入力値とすることによって、制御の精度を向上させることができる。特に、弁１０３の弁開度が同じであっても、熱媒体の温度は、熱媒体が流れる配管の温度や、第１接続部１３Ａに向かって循環路１３を流れる合流前の熱媒体の温度などによって変化することがあるので（それでも、熱媒体の温度は制御量を表すことには変わりない。）、熱媒体の温度の計測値を、制御量を表す入力値とすることによって、制御の精度を向上させることができる。なお、制御量を表す入力値は、各種センサによって計測されてニューラルネットワーク１１７に入力されるか、弁制御部１１５の操作量などに基づいて弁制御部１１５からニューラルネットワーク１１７に入力される、弁１０３の弁開度としてもよい。
【００６５】
特に、上記実施形態では、熱交換システム１００が運転することで得られる（ここでは、試運転することによって得られる）、熱交換対象物の熱交換前の所定の物理量を計測した計測値と、熱交換対象物の熱交換後の温度を計測した計測値と、制御量を表す値（例えば、制御量を表す入力値と同様の値、熱媒体の温度、弁１０３の弁開度など）と、に基づいてニューラルネットワーク１１７を構築する構築手段（ここでは、ニューラルネットワーク構築部１１６）が実現され、ニューラルネットワーク１１７は、熱交換システム１００が運転されることによって、得られることになり、ニューラルネットワーク１１７を用いた制御の精度が向上している。なお、ニューラルネットワーク１１７を構築する構築手段は、コントローラ１０１と通信可能なサーバなどによって実現されてもよい。例えば、熱交換システム１００が試運転（本運転であってもよい。）しているときに、コントローラ１０１に入力される各計測値をコントローラ１０１が前記サーバに供給し、サーバは、コントローラ１０１から供給された各計測値を用いて、ニューラルネットワーク構築部１１７と同様の方法でニューラルネットワークを構築し、構築したニューラルネットワークをコントローラ１０１に供給し、コントローラ１０１は、供給されたニューラルネットワークを以降で用いるニューラルネットワーク１１７としてもよい。
【００６６】
また、上記実施形態では、上記構成によって、調整機構は、熱源装置１０９によって所定の温度に調整された第１の熱媒体が流れる往路１１と、第１の熱媒体が合流することで、第１の熱媒体の流入量に応じた温度の第２の熱媒体が流れる循環路１３と、コントローラ１０１から供給される制御量（ここでは、操作量）に応じた弁開度になることよって循環路１３に流入する第１の熱媒体の流量を調整する弁１０３と、を備えるものとなり、制御量を表す入力値は、弁開度を表す値である。これによって、熱交換器１０７に流入する熱媒体の温度の制御が容易になる。
【００６７】
また、上記実施形態では、上記構成によって、調整機構は、循環路１３を流れる第２の熱媒体の流量が第１の熱媒体の流入量に寄らず一定になるように熱交換器１０７で熱交換が行われた第２の熱媒体の一部が流入する復路１５、をさらに備える。これによって、熱交換器１０７に流入する熱媒体の温度の制御が容易になる。
【００６８】
また、上記実施形態では、上記構成によって、制御量を表す入力値は、循環路１３における、第１の接続部１３Ａ近傍を流れる、第１の熱媒体の流入量に応じた温度の前記第２の熱媒体の温度の計測値であり、弁１０３は、第１の接続部１３Ａ近傍に配置されていることになり、熱媒体の温度の計測によって、容易にニューラルネットワーク１１７に入力される値を得ることができる。また、熱媒体の温度は、出口空気温度に直接影響を及ぼすものであるので、この熱媒体の温度の計測値を、制御量を表す入力値とすることによって、制御の精度を向上させることができる。特に、弁１０３の弁開度が同じであっても、熱媒体の温度は、熱媒体が流れる配管の温度や、第１接続部１３Ａに向かって循環路１３を流れる合流前の熱媒体の温度などによって変化することがあるので（それでも、熱媒体の温度は制御量を表すことには変わりない。）、熱媒体の温度の計測値を、制御量を表す入力値とすることによって、制御の精度を向上させることができる。
【００６９】
本発明は、上記の実施形態に限られず、上記の実施形態を適宜変形できる。以下にその例を変形例として示すが、下記の変形例は、その少なくとも一部を組み合わせることもできる。
【００７０】
（変形例１）
弁１０３は、三方弁であってもよい。弁１０３が三方弁であっても、上記構成や動作などは適宜同じになる。
【００７１】
（変形例２）
コントローラ１０１は、１つのコンピュータによって構成されてもよい。この場合、１つのコンピュータが、ニューラルネットワーク構築部１１５、弁制御部１１６、ニューラルネットワーク１１７などとして動作することになる。また、コントローラ１０１の少なくとも一部をプログラムによらない専用の電子回路などで構成されてもよい。
【００７２】
（変形例３）
熱交換システム１００の立上時においては、むだ時間Ｌがある場合、通常のＰＩＤ制御では、弁が開き始めるのが遅くなり、アンダーシュート、オーバーシュートが起こりやすいが、一方でニューラルネットワーク１１７を用いた制御では、むだ時間Ｌ後の状態を予測することで、迅速な立上が可能となる。このときのニューラルネットワーク１１７への入力のうち、入口空気流量は、その時（現在）からのむだ時間Ｌ経過後の入口空気流量とする。あらかじめ熱交換器１０７の立上時間が決まっているならば、むだ時間Ｌ後の入口空気流量（立上時からの結果時間に応じて変化するものであってもよい。）は計算から求められる。このため、ニューラルネットワーク１１７は、むだ時間Ｌ経過後の入口空気流量を固定値（立上時からの結果時間に応じて変化する固定値であってもよい。）として使用し、この場合、入口空気流量の計測値はニューラルネットワーク１１７に入力されなくてもよい。むだ時間Ｌ経過後の入口空気流量は、ニューラルネットワーク１１７による処理が行われるときに、計算などによって求めるようにしてもよい。つまり、むだ時間Ｌ経過後の入口空気流量は、予め設定されたものであってもよいし、計算などによって求めたものであってもよい。むだ時間Ｌ経過後の入口空気流量は、外部からニューラルネットワーク１１７に供給されてもよい。ニューラルネットワーク１１７は、予め設定された、計算などによって求められた、又は、外部から供給された、むだ時間Ｌ経過後の入口空気流量を取得（マイコンの不揮発性記憶装置やＲＯＭなどから構成される記憶部から読み出すこと、計算などによって求めること、外部から供給されることも含む。）して、使用すればよい。
【００７３】
図１２及び１３に熱交換システム１００の立上時においてのシミュレーション結果を示す。入口空気流量（風量）を１００００［ｍ３／ｈ］、入口空気温度を３０［℃］、入口空気湿度（相対湿度）を６０［％］、弁１０３から熱交換器１０７までの距離Ｈ［ｍ］を５０［ｍ］、熱媒体の流速Ｖ［ｍ／ｓ］を１．０［ｍ／ｓ］、むだ時間Ｌを５０／１．０＝５０［ｓ］として、さらに、熱交換器１０７に流入する最初の温度を２５［℃］とし、熱交換システム１００の立上を１８０［ｓ］で風量１００００［ｍ３／ｈ］（３．３３３［ｋｇ／ｓ］）へ比例で立ち上げるものとする。
【００７４】
図１２及び図１３に示すように、ニューラルネットワーク１１７を用いた制御を行うことによって、出口空気温度はニューラルネットワーク１１７を用いない場合（比例ゲインが大きい場合、比例ゲインが小さい場合のグラフ）よりも素早く目標値に近づいていくので、ニューラルネットワーク１１７を用いた制御は、制御の精度が良いことが分かる。また、ニューラルネットワーク１１７を用いた制御は、短時間で弁開度が大きく変化し難くなっていることも分かる。
【００７５】
このように、熱交換対象物の熱交換前の所定の物理量を計測した計測値は、外部から流入する空気の温度、湿度のうちの少なくとも温度を計測した計測値であり、ニューラルネットワークは、むだ時間経過後の前記外部から流入する空気の流量を取得し、取得した前記むだ時間経過後の前記流量をさらに用いて、予測を行うようにすることで、熱交換システムの立ち上げ時においても、精度の良い制御が可能になる。また、調整機構を大きく変化させる制御が必要なくなる。
【００７６】
（変形例４）
例えば、コントローラ１０１は、特性の異なる複数のニューラルネットワーク１１７と、熱交換システム１００の運転状態を表す情報を取得し、取得した前記運転状態を表す情報に基づいて、前記複数のニューラルネットワークのうちのいずれかを実際に使用するニューラルネットワークとして選択する選択部１１８と、を備えるようにし、熱交換システム１００の運転状態に応じて使用するニューラルネットワーク１１７を変更してもよい（例えば、図１４参照）。これらは、例えば、第２のマイコン１１３によって構成される。このように、熱交換システム１００の運転状態によって、使用するニューラルネットワーク１１７を切り替えることによって、熱交換システム１００の運転状態によって好ましい特性のニューラルネットワーク１１７を使用することができ、より制御の精度が向上する。特に、熱交換システム１００の運転状態が急激に変化するときに、使用するニューラルネットワーク１１７を切り替えることで、この急激な変化にも対応できる。
【００７７】
熱交換システム１００の運転状態は、例えば、弁１０３の弁開度の範囲、入口空気温度の範囲、立ち上げ時及び通常時、などを含む。運転状態は、異なる種類のものが組み合わさったものでもよい。この場合、熱交換システム１００が各運転状態になるように、熱交換システム１００を試運転させ、上記の方法によって、各ニューラルネットワーク１１７を構築しておく。これによって、特定の異なる複数のニューラルネットワーク１１７が構築される。
【００７８】
一例として、選択部１１８は、例えば、弁１０３の弁開度を各種センサなどによって取得し、弁開度が０％以上５０％未満の範囲にある場合には、ニューラルネットワークＡを選択し、弁開度が５１％以上１００％の範囲にある場合には、ニューラルネットワークＢを選択し、各計測値を選択したニューラルネットワークに入力するようにしてもよい。この場合、選択されたニューラルネットワークが予測値を出力することになる。
【００７９】
他の例として、選択部１１８は、例えば、入口空気温度を取得したときに、入口空気温度が０℃以上２０℃未満の範囲にある場合には、ニューラルネットワークＡを選択し、入口空気温度が２０℃以上４０℃未満の範囲にある場合には、ニューラルネットワークＢを選択し、各計測値を選択したニューラルネットワークに入力するようにしてもよい。この場合、選択されたニューラルネットワークが予測値を出力することになる。
【００８０】
他の例として、選択部１１８は、例えば、電源投入時などの熱交換システム１００の立ち上げ時から予め設定された所定期間の間を立ち上げ時として判定し（この場合、立ち上げ時という運転状態が取得されたものとする。）、ニューラルネットワークＡ（例えば、変形例３のニューラルネットワーク１１７）を選択し、電源投入時などの熱交換システム１００の立ち上げ時から予め設定された所定期間経過後の期間を通常時として判定し（この場合、通常時という運転状態が取得されたものとする。）、ニューラルネットワークＢ（例えば、上記実施の形態のニューラルネットワーク１１７）を選択し、各計測値を選択したニューラルネットワークに入力するようにしてもよい。この場合、選択されたニューラルネットワークが予測値を出力することになる。
【００８１】
（変形例５）
熱媒体は、水以外のものであってもよく、熱交換対象物も空気以外のものであってもよい。
【符号の説明】
【００８２】
１１    往路
１３    循環路
１５    復路
１００  熱交換システム
１０１  コントローラ
１０３  弁
１０５  ポンプ
１０７  熱交換器
１０９  熱源装置
１２１  熱媒体用温度計
１２３  計測ユニット
１２５  出口温度計
【図１】
0005869406.tif 000007
【図２】
0005869406.tif 000008
【図３】
0005869406.tif 000009
【図４】
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【図５】
0005869406.tif 000011
【図１４】
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【図６】
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【図７】
0005869406.tif 000014
【図８】
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【図９】
0005869406.tif 000016
【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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