(57)【要約】蒸気圧縮システムは、圧縮器とガス冷却器と膨張装置と蒸発器とを含む。閉回路となるシステム内を冷媒が循環する。冷媒としては二酸化炭素が使用されることが好ましい。蒸気圧縮システムの性能係数を最適化するため、適応制御が採用される。システムが時間の経過とともに変化すると、システムを作動させるモデルが修正される。モデルは、可変係数を含む適応制御アルゴリズムによって決定される。モデルが変化すると、適応制御アルゴリズムの変数が変化する。それから、システムの高圧、そして性能係数を調整するために、ガス冷却器の制御装置が調節される。第一の実施例では、適応制御アルゴリズムの変数を修正して性能係数を最適化するのに、最小平均二乗法（ＬＭＳ）が使用される。第二の実施例では、変化の遅い周期的加振法によって性能係数が最適化される。第三の実施例では、最適性能係数を見つけるために三角法が使用される。
2007504428.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
トランス臨界蒸気圧縮システムの高圧を調整する調整方法であって、
（ａ）あるモデルに基づいて前記システムを作動させる段階と、
（ｂ）前記トランス臨界蒸気圧縮システムの所望の高圧を達成するように前記モデルを適応制御する段階と、
を含む調整方法。
【請求項２】
（ｃ）冷媒を前記高圧まで圧縮する段階と、
（ｄ）前記冷媒を冷却する段階と、
（ｅ）前記冷媒を膨張させる段階と、
（ｆ）前記冷媒を蒸発させる段階と、
をさらに含む請求項１に記載の調整方法。
【請求項３】
（ｇ）前記冷却段階において前記冷媒の流れを制御する段階と、
（ｈ）前記所望の高圧を達成するように前記流れを制御する前記段階を調節する段階と、
をさらに含む請求項２に記載の調整方法。
【請求項４】
前記冷媒が二酸化炭素であることを特徴とする請求項２に記載の調整方法。
【請求項５】
前記所望の高圧が最大性能係数を達成することを特徴とする請求項１に記載の調整方法。
【請求項６】
（ｃ）前記システムを加振信号で加振してシステム出力を発生させる段階と、
（ｄ）前記システム出力を前記モデルのモデル出力と比較する段階と、
をさらに含む請求項１に記載の調整方法。
【請求項７】
可変係数を持つ適応制御アルゴリズムが前記モデルを作動させ、かつ、前記モデルを適応制御する前記段階が、該モデルの前記モデル出力が前記システムの前記システム出力と概ね等しくなるように該可変係数を修正することを含むことを特徴とする請求項６に記載の調整方法。
【請求項８】
前記システム出力を前記モデル出力と比較する前記段階が、システム同定誤差を判断することを特徴とする請求項７に記載の調整方法。
【請求項９】
前記モデルを適応制御する前記段階が、前記システム同定誤差を使用することを含む請求項８に記載の調整方法。
【請求項１０】
前記モデルを適応制御する前記段階がさらに、
１）前記システムの正弦波加振を行って応答を発生させる段階と、
２）前記応答をフィルタリングして高調波応答を発生させる段階と、
３）前記高調波応答を前記加振信号によって倍増して該高調波応答を復調高周波応答に復調する段階と、
４）前記復調高調波応答から振動成分をフィルタリングして静的ゲインを分離する段階と、
５）前記静的ゲインを新たな加振信号として使用する段階と、
を含む請求項１に記載の調整方法。
【請求項１１】
前記モデルを適応制御する前記段階がさらに、
１）左側入力点と、右側入力点と、これらの間の中間入力点と、を画定する段階と、
２）前記左側入力点と前記右側入力点と前記中間入力点について性能係数を決定する段階と、
３）前記左側入力点と前記中間入力点との間に、左側中間入力点の左側中間性能係数を決定するとともに、前記右側入力点と前記中間入力点との間に、右側中間入力点の右側中間性能係数を決定する段階と、
４）前記左側性能係数と前記右側性能係数とを比較する段階と、
５）前記左側性能係数と前記右側性能係数のいずれが大きな値であるかを判断する段階と、
６）前記大きな値を新たな中間入力点として利用する段階と、
７）前記新たな中間入力点を前記中間入力点として使用して前記段階１）〜段階５）を反復する段階と、
を含む請求項１に記載の調整方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は概ね、適応制御を用いることによりトランス臨界蒸気圧縮システムの高圧部品を調整するためのシステムに関連する。
【背景技術】
【０００２】
従来の蒸気圧縮システムは、ゼロ過熱（スーパーヒート）、つまり冷媒の臨界温度未満で作動するように設計されている。臨界前で作動する蒸気圧縮システムは一般的に、負荷特性（高温側の排熱）と入力特性（低温側の吸熱）と冷媒特性（高温／低温側の冷媒の温度と過熱）とを選択することによって最適化される。
【０００３】
塩素含有冷媒は、オゾンに対してマイナスの影響を持つので世界の大部分で段階的に廃止されている。ハイドロフルオロカーボン（ＨＦＣ）が代替冷媒として使用されているが、これらの冷媒もマイナスの影響を持つ。二酸化炭素やプロパンなどの「天然の」冷媒が代替流体として提案されている。二酸化炭素は臨界点が低く、二酸化炭素を利用する空調システムはたいてい、部分的に臨界点を上回るか、大部分の条件下ではトランス臨界状態で作動する。臨界前流体の圧力は、飽和状態（液体と蒸気の両方が存在しているとき）では、温度と相関関係を持つ。しかし、流体の温度が臨界温度よりも高い（超臨界）時には、圧力は流体の密度と相関関係を持つようになる。
【０００４】
蒸気圧縮システムがトランス臨界状態で作動する時には、システムの高圧部品を調整すると好都合である。システムの高圧を調整することにより、システムの能力や効率を制御して最適化できる。システムをトランス臨界状態で作動させることにより、排熱の圧力と温度との両方が独立に制御される。
【０００５】
適応制御を使用して適応制御アルゴリズムの可変係数を修正することができる。適応制御アルゴリズムで可変係数を修正することにより、最大能力を達成する最適可変設定点の基準が得られる。
【０００６】
従来の蒸気圧縮システムでは、再帰的最小二乗法（ＲＬＳ）を用いた後方水平制御（receding horizon control）が、モデル同定に使用されていた。制御変数を調節しかつ直接行列反転によりシステムの解を求めることで、システムは最適化されていた。これらの方法ではともに、蒸気圧縮システムの性能係数を最適化するため、該システムのヒートポンプの可変速度と送風器の速度と蒸発器の過熱とを自動的に調節する。
【発明の開示】
【課題を解決するための手段】
【０００７】
蒸気圧縮システムは基本形において、圧縮器とガス冷却器と膨張装置と蒸発器とを含む。閉回路サイクル内を冷媒が循環する。冷媒として二酸化炭素が使用される。二酸化炭素は臨界点が低いので、冷媒として二酸化炭素を使用するシステムでは通常、蒸気圧縮システムをトランス臨界状態で作動させる必要がある。システムがトランス臨界状態で作動する時には、蒸気圧縮システムの能力や効率を制御して最適化するために、システムの高圧部品を調整すると好都合である。システムの全体的な効率は、排熱用熱交換器によって抽出される利用可能エネルギーの量を、冷媒を圧縮しかつ熱交換器ファンやポンプなどシステムの補助部品を作動させるために消費されるエネルギーの量と比較することによって決定される。
【０００８】
環境とシステムは時間の経過とともに変化するので、システムの最大性能係数を提供する高圧は変化する。システムを作動させるモデルを修正して性能係数を連続的に最適化するには、適応制御が用いられる。モデルは、可変係数を含む適応制御アルゴリズムによって決定される。システムが時間の経過とともに変化すると、システムを作動させるモデルが、性能係数を最適化するように修正される。適応制御アルゴリズムの変数が変化すると、モデルが変化する。次に、システムの高圧と性能係数とを調整するため、上記修正に基づいて排熱用熱交換器の制御装置が調節される。
【０００９】
第一の実施例では、適応制御アルゴリズムの変数を修正して性能係数を最適化するのに、最小平均二乗法（ＬＭＳ）が使用される。第１段階では、勾配降下法を用いてシステム同定誤差（エラー）が計算される。第２段階では、システム同定誤差情報を用いてモデルが適応制御される。モデルの出力がシステムの出力とほぼ等しくなってシステム同定誤差がゼロまで減少するようにモデルが修正される。排熱用熱交換器においてシステムの高圧を調節して最高性能係数が得られるように、適応制御の更新値に基づいて制御装置が調節される。
【００１０】
第二の実施例では、極値条件を探すため、変化の遅い周期的加振法を用いて性能係数が最適化される。適応制御の更新値を得るため、インテリジェント加振と信号操作とフィルタリングとが行われる。
【００１１】
第三の実施例では、システムの最適性能係数を見つけるために三角法が使用される。三つの設定点を持つ三角形が形成される。一つの点は左側にあって正の傾きを持ち、一つの点は右側にあって負の傾きを持ち、中間点はこれらの点の間に位置する。最初に三つの点を含む三角形を確定した後、適応制御アルゴリズムによって制御変数を狭めて、新しい中間の点を画定するように前の中間点に焦点をあてる。最大性能係数が得られるまで三角法は繰り返される。次にシステムはこの入力で作動して、性能係数を最大にする。
【００１２】
本発明の以上および他の特徴は、以下の明細書と図面から最もよく理解できるだろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
現時点で好適な実施例についての以下の詳細な説明から、本発明の様々な特徴と長所が当該技術の熟練者に明らかになるだろう。詳細な説明に付随する図面についても、以下に、簡単に説明する。
【００１４】
図１は、圧縮器２２とガス冷却器／凝縮器２４と膨張装置２６と蒸発器とを含む蒸気圧縮システム２０を示す。閉回路となるシステム２０内を冷媒が循環する。
【００１５】
冷媒は高圧・高エンタルピーで圧縮器２２を出て、ガス冷却器２４を流れる。ガス冷却器２４で冷媒は熱を失い、低エンタルピー・高圧でガス冷却器２４を出る。水や空気などの流体媒体が熱交換器３２内を流れて、ガス冷却器２４を通過する冷媒と熱を交換する。例えば、冷水が熱交換器入口部３４から熱交換器３２へ入り、冷媒の流れ方向と反対の方向に流れる。冷媒と熱を交換した後、温水が熱交換器出口部３６から出る。冷媒は次に膨張装置２６を通過すると、圧力が低下する。膨張の後、冷媒は蒸発器２８を流れて高エンタルピー・低圧で出る。
【００１６】
冷媒として二酸化炭素が使用されることが好ましい。二酸化炭素を例として挙げたが、他の冷媒を使用してもよい。二酸化炭素は臨界点が低いため、冷媒として二酸化炭素を用いるシステムでは、通常、蒸気圧縮システム２０をトランス臨界状態で作動させる必要がある。
【００１７】
図２の点Ａに見られるように、冷媒は高圧・高エンタルピーで圧縮器２２を出る。冷媒は高圧でガス冷却器２４を流れる際に、熱とエンタルピーとを失い、点Ｂに見られるように低エンタルピー・高圧でガス冷却器２４を出る。冷媒が膨張装置２６を通過する際には、点Ｃに見られるように圧力が低下する。膨張の後、冷媒は蒸発器２８を通過して、点Ｄに見られるように高エンタルピー・低圧で出る。冷媒が圧縮器２２を通過した後、再び高圧・高エンタルピーとなって、サイクルを終える。
【００１８】
システム２０の全体的な効率は、ガス冷却器２４によって引き出される利用可能エネルギーの量を、圧縮器２２で冷媒を圧縮しかつ熱交換器ファンまたはポンプなどシステム２０の補助部品を作動させるために消費されるエネルギーの量と比較することによって決定される。そのため、システム性能（ｚ（ｕ））つまり性能係数は、以下のようにと定義される。
【００１９】
【数１】
2007504428.tif 000003
【００２０】
変数ｕは、膨張装置２６への制御入力により制御される圧力設定点である。そのため、システム２０の性能係数は、圧力設定点と相関関係を持つ。
【００２１】
蒸気圧縮システム２０がトランス臨界状態で作動する時には、システム２０の高圧側を調整すると好都合である。システム２０の高圧を調整することにより、システム２０の性能係数を制御しかつ最適化することができる。システム２０をトランス臨界状態で作動させることにより、圧力と排熱の温度とを独立に制御できる。
【００２２】
トランス臨界蒸気圧縮システム２０の適応制御により、可変設定点基準と、この設定点を達成するのに使用される可変アルゴリズムパラメータとが得られる。可変設定点基準は、外部の影響に関係なくシステム２０の最適動作を促進するように自己修正を行う。すなわち、設定点基準は最適性能係数を得るように修正されるのである。制御アルゴリズムのパラメータを変化させることにより、設定点を達成するための性能係数への外部影響の効果が最小となる。
【００２３】
システム２０はモデルによって作動する。時間の経過とともに環境とシステム２０が変化すると、システム２０の最大性能係数を提供する高圧が変化する。システム２０の変化につれてモデルが更新されないと、モデルは変化したシステム２０を正しく作動させず、性能係数が最適ではなくなる。本発明では、モデルを修正して、システム２０の性能係数を継続して最適化するように、適応制御が採用される。可変係数を含む適応制御アルゴリズムによってモデルが決定される。システム２０が時間の経過とともに変化すると、モデルを修正して性能係数を最適にするように、適応制御アルゴリズムの可変係数が変化する。変数は、周囲条件やユーザが選択したシステム２０への負荷などの影響に基づいて修正される。
【００２４】
大部分の適応制御手法は、二つの段階、つまり、１）予想最適値に近い設定点での初期化と、２）該当する一連の変数をさらに最大化するのはパラメータ空間内のどの方向かを判断するために続いて行われる加振とを含む。
【００２５】
システム２０には二つの独立制御ループが設けられることが好ましい。ガス冷却器２４の設定点制御のためのＰＩＤループは、高温側の出口温度の調整的制御を維持する。性能係数を最適化するためのＬＭＳループは、システム２０の作動状態にしたがって設定点を変化させる。両ループは、ヒートポンプで結合されている。ループを異なる時間スケールで作動させることにより、結合が最小となる。ＰＩＤループは比較的速く作動し、ＬＭＳループは比較的ゆっくりと作動する。そのため、ＬＭＳループは、高温側の温度入力または出力の変化に応答しない。システム同定のためのシステム２０の加振は、ＰＩＤループの速度とＬＭＳループの速度の間で行われる。
【００２６】
第一の実施例では、図３に見られるように、適応制御アルゴリズムの変数を修正して性能係数を最適化するのに最小平均二乗法（ＬＭＳ）が使用される。第１段階では、勾配降下法を用いてシステム同定誤差が計算される。システム同定誤差は、システムの出力とモデルの出力との差である。第２段階では、システム同定誤差情報を用いてモデルが適応制御される。
【００２７】
システムは、最小平均二乗法（ＬＭＳ）によって同定される。システム２０は最初に、制御装置３８（図１に図示）を調節することによって加振される（ｄｕ）。次にシステムの出力（ｄｙ）がシステムモデルの出力（ｄｙ’）と比較される。システムの出力（ｄｙ）はセンサ４０によって検出される。システムモデル（Φ）は、圧力設定点（ｕ）に対する性能係数（ｚ（ｕ））の傾きである。そのため、システムモデルの出力（ｄｙ’）は、システムモデル（Φ）と第１加振（ｄｕ）との積である。
【００２８】
性能係数（ｚ（ｕ））をさらに最大化する空間内の方向を決定するため、システム２０が双方向で加振される。性能係数の遅い変化にも対応するように、加振（ｄｕ）は連続的でなければならない。加振（ｄｕ）の周波数は、システムのダイナミクス（動力学）に左右される。モデル特定には静的な関係が選択され、システム２０の応答は制御信号に対して静的であるように見えなければならない。一例では、加振（ｄｕ）は低振幅の正弦波入力である。振幅は、加振（ｄｕ）によって性能係数（ｚ（ｕ））が大きく変動して計器ノイズのレベルを超えるものとなるように選択される。
【００２９】
モデル（Φ）は、可変係数を持つ適応制御アルゴリズムによって決定される。システム２０と、システム２０の最適性能係数（ｚ（ｕ））とは、時間の経過とともに変化する。適応制御アルゴリズムの可変係数は、性能係数を最適化するようにシステム２０を適応制御するために、システム２０の状態に基づいて修正される。可変係数は、周囲条件や、ユーザ選択によるシステムへの負荷などの影響に基づいて修正される。モデルの出力（ｄｙ’）がシステムの出力（ｄｙ）と一致するように、最小平均二乗法が使用されてシステムモデル（Φ）を適応制御する。
【００３０】
システムの加振（ｄｕ）の後、システム同定誤差（ｅ）を判断するようにシステムの出力（ｄｙ）がシステムモデルの出力（ｄｙ’）と比較される。システム同定誤差（ｅ）は、システムの出力（ｄｙ）とモデルの出力（ｄｙ’）との間の差であり、つまり以下のようになる。
【００３１】
【数２】
2007504428.tif 000004
【００３２】
次に、モデルのパラメータについてのモデル精度の正の二次関数を得るためにシステム同定誤差（ｅ）が二乗される。すなわち、
【００３３】
【数３】
2007504428.tif 000005
【００３４】
これを微分することにより、二次関数の傾きが得られる。すなわち、
【００３５】
【数４】
2007504428.tif 000006
【００３６】
離散時間モデルの更新値を傾斜方向に移動させることにより、システム同定誤差（ｅ）が最小となる（最も急峻な降下法）。
【００３７】
同定されたモデル更新値を求めるには、モデル更新パラメータ（μ￣）〔式中、μの真上に横棒があるものをμ￣と表す〕が使用される。モデル更新パラメータ（μ￣）は、システム同定の安定性と収束時間に影響を及ぼす。モデル更新パラメータ（μ￣）は、システムの加振（ｄｕ）に左右され、そして、以下のように定義される。
【００３８】
【数５】
2007504428.tif 000007
【００３９】
ユーザ定義による適応定数（μ）は一般的に小さく、例えば０．０〜０．１の間で選択される。モデル更新パラメータ（μ￣）が小さくて予想される最小レベルの制御信号に基づいて選択される時には、正規化パラメータ（ε）が数値的な問題を解消する。正規化により、ノイズと、モデル更新パラメータ（μ￣）に影響する高振幅の加振中に発生する未知のシステムダイナミクスと、が減少する。
【００４０】
同定されたモデル更新値（ΦK+1）は、以下のように定義される。
【００４１】
【数６】
2007504428.tif 000008
【００４２】
ここでｋはある時間の点である。すなわち、更新モデル（Φｋ＋１）は、現時点のシステムモデル（ΦK）と、モデル更新パラメータ（μ￣）と負の勾配（−▽K）の積との和である。
【００４３】
入力への応答を特定した後、最適制御理論を用いてシステム２０への入力（ｄｕ）の最適適応制御の更新値が導出される。周知の二次費用関数は、以下のように定義される。
【００４４】
【数７】
2007504428.tif 000009
【００４５】
二次費用関数では、ｑとσとはユーザ定義による補正加重値であり、ｚは平均動作点の付近における蒸気圧縮システム２０の暗黙のシステム性能パラメータである。  
システム性能パラメータ（ｚ）は、以下のように定義される。
【００４６】
【数８】
2007504428.tif 000010
【００４７】
システム性能パラメータの式中、ｚ0はシステム性能パラメータ（ｚ）の平均動作点である。システム性能パラメータ（ｚ）と制御導関数の両方にペナルティーを科すために、二次費用関数Ｊ（ｕ）が使用される。最適値への収束速度と安定性とのバランスを取りながら、費用関数Ｊ（ｕ）のパラメータが選択される。
【００４８】
二次費用関数Ｊ（ｕ）の極値を求めることにより、最適な適応制御更新値が以下のように得られる。
【００４９】
【数９】
2007504428.tif 000011
【００５０】
同定されたモデル更新値ΦK+1を最適適応制御更新の式に当てはめることにより、最適適応制御更新値が得られる。最適適応制御更新値（ｄｕ）は、モデルの出力（ｄｙ’）がシステムの出力（ｄｙ）とほぼ等しくなり、システム同定誤差（ｅ）をゼロまで減少させるように、モデル（Φ）を適応制御する。ガス冷却器２４におけるシステム２０の高圧を調節して最大性能係数を得るため、適応制御更新値（ｄｕ）に基づいて制御装置３８が調節される。一例では、ガス冷却器２４を通る水流のための変速ポンプを制御装置３８が調節する。
【００５１】
第二の実施例では、図４に見られるように、変化の遅い周期的加振法を用いることによりシステム２０の性能係数が最適化される。極値の方向への適応制御更新値を得るのに、信号フィルタリングを含むインテリジェント加振・信号操作が用いられる。
【００５２】
この方法は、平均設定点に重ね合わされたシステム２０の正弦波加振によって開始する。加振の周波数は、システムダイナミクスに比して遅い（低い）。正弦波加振は、以下のように定義される。
【００５３】
【数１０】
2007504428.tif 000012
【００５４】
ここで、ｕ’はシステム２０への信号入力であり、ｕ￣はシステム２０への平均信号入力である。
【００５５】
正弦波加振（ｕ’）に対するシステム応答は、以下のようになる。
【００５６】
【数１１】
2007504428.tif 000013
【００５７】
応答（ｚ’）は次に、第１動的フィルタＨ1（ｓ）（ｓはラプラス変数）によってフィルタリングされる。第１動的フィルタＨ1（ｓ）はハイパスの性質（ハイパスフィルター）であり、応答（ｚ’）からＤＣオフセットを除去して高調波応答となる。そのため、応答（ｚ’）は正弦波加振信号（ｕ’）の周波数でゼロ位相を持たなければならない。正弦波加振信号（ｕ’）がシステム２０の帯域内で選択されると、第１動的フィルタＨ1（ｓ）が、システム２０の動的相互作用を部分的にもたらす。第１動的フィルタＨ1（ｓ）は、計器ノイズも減少させる。
【００５８】
低速加振であると仮定すると、高調波応答は、正弦波加振信号（ｕ’）に対して同相または異相の正弦波応答を含む。この位相特性によって、極値の方向での設定点更新の決定が容易になる。システム２０が同相であれば、ｕ￣は最適の解であるｕoptより小さく、あるいはシステム２０が異相であればｕ￣はｕoptより大きい。
【００５９】
次に、高調波応答を復調するため、初期加振ｕ￣によって高調波応答が倍増される。初期加振ｕ￣で高調波応答を復調すると、比較的静的なゲインと、高周波の高調波情報が以下のように得られる。
【００６０】
【数１２】
2007504428.tif 000014
【００６１】
高周波部分は次に、第２動的フィルタＨ2（ｓ）を用いてフィルタリングされる。第２動的フィルタＨ2（ｓ）はローパスの性質（ローパスフィルター）であり、振動成分［１／２ｕ￣ｚ’ｓｉｎ（２ωｔ）］を除去して静的ゲイン（１／２ｕ￣ｚ’）のみを残す。静的ゲインは、システム２０の性能係数曲線ｚ（ｕ）の傾きと似ている。第２動的フィルタＨ2（ｓ）に接続された一体型制御装置が、システム応答（ｚ’）の相対的な静的ゲイン（つまり傾き）をゼロに近づける。第２動的フィルタＨ2（ｓ）は、傾きをゼロにするのに充分な新しい平均制御信号を提供して、制御アルゴリズムの安定性と性能を高める。第２動的フィルタＨ2（ｓ）の静的状態のゲインは、安定のため加振の振幅と一致しなければならない。そのうえ、第２動的フィルタＨ2（ｓ）の極（ｐｏｌｅ）は、復調プロセスから必要な情報を識別するように選択される。第２動的フィルタＨ2（ｓ）の周波数応答は、閉ループシステムの帯域幅を狭くして時間の経過とともに収束を高めるような形状にすることができる。
【００６２】
次に、第２動的フィルタＨ2（ｓ）からのフィルタ処理済み信号がシステム２０の入力として使用される。性能係数ｚ（ｕ）はシステム２０への入力（ｕ’）と相関関係にあるので、性能係数は最適値に修正される。ガス冷却器２４におけるシステム２０の高圧を調節して最大の性能係数が得られるように、制御装置３８が調節される。この方法の長所は、システム２０の同定が制御装置を中断させず、結果的に収束速度が良好となることである。
【００６３】
図５を参照すると、本発明の第三の実施例では、システム２０の最大性能係数（ｚ（ｕ））を決定するのに三角法が使用される。三角法は、１）システム２０の不連続加振と、２）システム２０の適応マッピングを行うためのシステム応答のメモリとを含む。制御設定点のインテリジェント移動により、三角形が確定される。
【００６４】
図５は、システム２０の平均制御変数の入力（ｕ）と相関関係にある性能係数ｚ（ｕ）の曲線を図示する。三つの設定点条件を持つ三角形が確定される。一つの点ｚ（ｕLHS）は図の左側にあり、曲線が正の傾きを持つため正の値であり、もう一つの点ｚ（ｕRHS）は図の右側にあり、曲線が負の傾きを持つため負の点であり、最大性能係数ｚ（ｕ）を示す点ｚ（ｕMAX）はこれらの点の間にある。そのため、以下のようになる。
【００６５】
【数１３】
2007504428.tif 000015
【００６６】
システム２０の応答の経過は、極値が中に含まれる条件を持つ三角形を常に保つように維持される。最初に点ｚ（ｕLHS），ｚ（ｕRHS），ｚ（ｕMID）［ｕMIDはｚ（ＵLHS）とｚ（ＵRHS）の間の点］を含む三角形を形成した後、アルゴリズムによって制御変数を狭めて、新しい中間値を画定するようにＵMIDに収束させる。例えば図６に見られるように、システム２０は最初に、動作点ｕ1へ移動する。第１設定点ｕ1から第２設定点ｕ2への移動が行われる。この移動の結果、性能係数が低下した場合には、反対方向への移動が行われる。例えば図６に見られるように、左へ移動すると性能係数が低下する。次に右へ移動すると、性能係数が上昇する。第３の設定点ｕ3は第２設定点ｕ2への移動方向と同様の方向で選択される。この移動によって性能係数が上昇して第３設定点ｕ3が選択される。しかし、この移動によって性能係数が低下した場合には、第３設定点ｕ3が反対方向に選択される。設定サイズの正しい選択が行われると、三角形の特定が早くなる。そのため、以下のようになる。
【００６７】
【数１４】
2007504428.tif 000016
【００６８】
最初のステップが間違った方向であるとシステム２０の性能を低下させるので、最初のステップサイズは小さく選択されなければならない。最小ステップサイズは、性能係数を変化させるのに必要な最小の制御変化量である。各ステップが行われる時間は、システム２０の動的応答の特性に基づく。しかし、非線形の性能係数ｚ（ｕ）が時間の経過とともに変化する場合にアルゴリズムによってこの変化が確実に追跡されること（永続的加振）が保証されるように、最小ステップサイズが指定されなければならない。最大値の片側から反対側へ行き過ぎないように制限するため、ステップサイズは初期化プロセスの最大化についても制限しなければならない。
【００６９】
以下の最後の有効なステップサイズによって、フィボナッチの黄金比（ｋ＝１．６１８）などのゲインを倍増することによって、ステップサイズの選択が実施される。
【００７０】
【数１５】
2007504428.tif 000017
【００７１】
図７に見られるように、設定点ｕkとｕk-2の中に最大性能ｕk-1を持つ三角形が得られるまで初期化が続けられる。これを確認するため、一つの最大値がこれより小さい二つの値の間に位置する一連の三つの設定点となる条件が得られるまで変動が監視される。この条件に適合した時には、以下の式が当てはまる。
【００７２】
【数１６】
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【００７３】
三角形が確定されると、初期化が完了する。次にアルゴリズムは、現時点の中間点ｕk-1に収束させることにより三角形のサイズを収縮する。新しい設定点は、１つ前に画定した三角形の中間点ｕk-1から最も遠い１つ前の点を検討しながら、中間点ｕk-1からの論理的変動値として選択される。最も遠い１つ前の点を検討することにより、三角形のサイズは縮小する。そのうえ、ステップサイズが前のステップサイズに基づいて選択される場合には、最大値に近づくとアルゴリズムが減速して安定性を高める。
【００７４】
最大性能係数ｚ（ｕ）をもたらす入力（ｕ）が得られるまで、三角形の縮小は繰り返される。入力（ｕ）が得られると、システム２０はこの入力（ｕ）で作動してシステム２０の性能係数ｚ（ｕ）を最大にする。ガス冷却器２４においてシステム２０の高圧を調節して最大性能係数が得られるように、制御装置３８が調節される。
【００７５】
あるいは、性能係数の収束を早めるとともに水温調整を適応させるため、二つの独立した制御装置のＰＩＤループおよびＬＭＳループの代わりに、単一の複数入力・複数出力（ＭＩＭＯ）適応制御装置を利用できる。同時に、多変数形式の勾配降下制御法と上述した性能係数の最適化に利用される適応化とを用いて、高温側の出口温度の調整と性能係数の最大化が達成される。水の出口温度は膨張バルブ２６に対して一定でなく、排熱用熱交換器２４のエネルギー抽出速度によって性能係数は影響を受ける。
【００７６】
上記の説明は、本発明の原理を例示するものに過ぎない。上記の教示を考慮して、本発明の多くの変形と変更が可能である。しかし、本発明の好適な実施例が開示されたので、ある変形が本発明の範囲に含まれることを当該技術の通常の知識を有する者ならば理解するだろう。そのため、添付された特許請求の範囲内であれば、上記されたもの以外の形で本発明を実施してもよいことを理解すべきである。そのため、本発明の真の範囲と内容を判断するには特許請求の範囲を検討すべきである。
【図面の簡単な説明】
【００７７】
【図１】従来の蒸気圧縮システムの概略図を示す。
【図２】トランス臨界蒸気圧縮システムの熱力学図を示す。
【図３】最小平均二乗法を用いてトランス臨界蒸気圧縮システムの性能係数を最大化するのに使用される適応制御システムを概略的に示す。
【図４】変化の遅い周期的加振を用いてトランス臨界蒸気圧縮システムの性能係数を最大化するのに使用されるシステムを概略的に示す。
【図５】三角法を用いて蒸気圧縮システムの性能係数を最大化するのに使用されるシステムを概略的に示す。
【図６】図５のシステムの初期化を概略的に示す。
【図７】図５のシステムの三角法による解法を概略的に示す。
【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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【国際調査報告】
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