(57)【要約】【課題】空気調和機の性能劣化に対して、機器それぞれの寸法誤差、設置状態の差、稼動条件の違いなどを反映した固有の基準値を、適切な値に更新することができる劣化診断技術を提供する。【解決手段】空気調和機の稼動データを収集し記録するデータ収集部と、空気調和機の稼動条件ごとに対応する性能を示すデータ群であるモデルデータベースと、を備えた、空気調和機の性能診断装置において、さらに、稼動データとモデルデータベースとを用いて、複数の稼動条件と基準値との組合せである基準データを求める基準データ作成部と、基準データと評価対象の稼動データである評価データとを比較し、空気調和機の性能を評価する性能評価部と、稼動条件が一致する場合における基準データと評価データとを比較し、所定の場合に基準データを更新する基準データ更新部と、を備えている。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
空気調和機の稼動データを収集し記録するデータ収集部と、
前記空気調和機の稼動条件ごとに対応する性能を示すデータ群であるモデルデータベースと、を備え、前記空気調和機の性能を診断する装置において、
さらに、前記稼動データと前記モデルデータベースとを用いて、複数の稼動条件と基準値との組合せである基準データを求める基準データ作成部と、
前記基準データと評価対象の稼動データである評価データとを比較し、前記空気調和機の性能を評価する性能評価部と、
前記稼動条件が一致する場合における前記基準データと前記評価データとを比較し、所定の場合に前記基準データを更新する基準データ更新部と、を備えていることを特徴とする、空気調和機の性能診断装置。
【請求項２】
前記基準データは、前記稼動データに対応するように、前記モデルデータベースに対して補正されたものであることを特徴とする、請求項１記載の空気調和機の性能診断装置。
【請求項３】
前記基準データ更新部は、前記評価データの稼動条件が、前記基準データを構成する稼動条件と一致しない場合には、前記評価データを前記基準データに追加することにより前記基準データを更新することを特徴とする、請求項１記載の空気調和機の性能診断装置。
【請求項４】
前記基準データ更新部は、前記評価データの稼動条件が、前記基準データを構成する稼動条件と一致する場合には、前記基準データの前記基準値と前記評価データの代表評価データとを比較し、前記評価データの方が性能向上を示していると判定された場合には前記代表評価データを新しい基準値として、前記基準データを更新することを特徴とする、請求項１記載の空気調和機の性能診断装置。
【請求項５】
前記基準データ更新部は、前記評価データの稼動条件が、前記基準データを構成する稼動条件と一致しない場合には、前記基準データを構成する前記稼動条件とその基準値との組合せから推定される前記評価データの稼動条件における基準値よりも、前記評価データの代表評価データが性能向上を示していると判定された場合に限り、前記評価データを前記基準データに追加することにより前記基準データを更新することを特徴とする、請求項１記載の空気調和機の性能診断装置。
【請求項６】
前記モデルデータベースは、前記空気調和機の仕様を満たす稼動条件を網羅するデータ群であることを特徴とする、請求項１記載の空気調和機の性能診断装置。
【請求項７】
さらに、前記稼動データを収集し記録するデータ収集部を備えていることを特徴とする、請求項１記載の空気調和機の性能診断装置。
【請求項８】
さらに、表示部を備え、
前記表示部は、前記基準データ及び前記評価データを対比可能に表示する機能を有し、
前記基準データ更新部により前記基準データを更新した場合には、更新前後の前記基準データ、及び前記評価データを表示することを特徴とする、請求項１記載の空気調和機の性能診断装置。
【請求項９】
前記基準値は、成績係数又はＬＴＤであることを特徴とする、請求項１記載の空気調和機の性能診断装置。
【請求項１０】
空気調和機の稼動データを収集し記録する工程を含み、
前記空気調和機の稼動条件ごとに対応する性能を示すデータ群であるモデルデータベースを用いる、前記空気調和機の性能を診断する方法において、
さらに、前記稼動データと前記モデルデータベースとを用いて、複数の稼動条件と基準値との組合せである基準データを求める工程と、
前記基準データと評価対象の稼動データである評価データとを比較し、前記空気調和機の性能を評価する工程と、
前記稼動条件が一致する場合における前記基準データと前記評価データとを比較し、所定の場合に前記基準データを更新する工程と、を含むことを特徴とする、空気調和機の性能診断方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、空気調和機の性能診断装置及び性能診断方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
各種工場やビル等、比較的大規模な空間を冷房するための装置として、熱駆動式の冷凍機や電気式の冷凍機が用いられている。冷凍機の１次エネルギーの消費量は、建物全体の２割から３割程度を占めるため、近年、特に省エネルギーの推進が求められている。
【０００３】
一般に、冷凍機は、求められる冷房負荷によって冷房出力を制御しており、７、８月の盛夏期は出力が大きく、５、１０月等の中間期は出力が小さくなるなど、複雑に変化する。
【０００４】
また、冷凍機は、長期間使い続けることが前提となるため、省エネルギーには設置時に高効率な機器を選択するばかりでなく、経年後もシステム性能を維持することが重要となる。上述の冷凍機は、冷凍機から被冷却空間へ冷熱を運ぶ水回路や、冷凍機への入熱や被冷却空間の熱を放熱するための冷却水回路を備えているため、経年により配管内にスケールなどが付着し、機器自体の劣化が生じる。所定のシステム性能を維持するためには、定期的な保守作業により性能劣化を解消することが必要である。
【０００５】
特許文献１には、冷凍機の性能劣化に対して実施すべきメンテナンス内容としてチューブ洗浄とオーバーホールとを正確に切り分けることを目的として、評価運転状況データに基づいて評価運転状況下における実性能を示す評価実ＣＯＰと評価実ＬＴＤとを計算し、当該評価実ＣＯＰと評価基準ＣＯＰとの差分を示すＣＯＰ変化量と、当該評価実ＬＴＤと評価基準ＬＴＤとの差分を示すＬＴＤ変化量とを計算し、評価時点におけるＣＯＰ変化量とＬＴＤ変化量との変化量比Ｒが一定の判定領域Ｑ内であるか否かで場合分けをする、冷凍機劣化診断装置及び冷凍機劣化診断方法が開示されている。ここで、ＬＴＤは、冷凍機の冷却効率を示す指標の１つであるLeaving Temperature Differenceの略称である。特許文献１には、３次元空間内で帯形状の曲面として表された、基準ＣＯＰ推定モデルを示す説明図も記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１６−２０５６４０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
空気調和機の運転停止を伴う保守作業は、冷房負荷が大きい盛夏期や暖房負荷が大きい厳冬期に行うと、冷房及び暖房（空調）の対象である建物内の快適性を著しく損ねることになるため、あらかじめ性能劣化が現れる時期を予測し、空調負荷の小さい春秋期に行うことが望ましい。もちろん、暖房運転を行わず冷房運転だけを行う場合には、冬期などの無負荷時に行ってもよい。
【０００８】
また、運転に支障をきたす以前に異常を検知し、保守作業を要求する信号を出力する性能診断システムは、機器それぞれの寸法誤差、設置状態の差、稼動条件や運転状況の違いなどを考慮した、より正確な診断が求められる。
【０００９】
特許文献１には、冷凍機の劣化診断の際に用いる基準ＣＯＰ推定モデルの作成に関して、概括的に、評価時点以前に得られた冷凍機の運転状況データを利用してもよいことが記載されている。
【００１０】
しかしながら、特許文献１に記載の基準ＣＯＰ推定モデルは、モデル入力データと冷凍機から得られる劣化前の基準性能を示す基準ＣＯＰからなる推定モデルであって、基準ＣＯＰは冷凍機が新品あるいはオーバーホール直後の冷凍機から得られる性能を示すＣＯＰとしているため、冷凍機が新品で無い場合は、オーバーホールを必要とする事象が起きるまでは所望の運用できない可能性があった。
【００１１】
また、冷凍機（空気調和機）は、長期間使い続ける間に、被冷却空間の熱負荷の変化やメンテナンスなどにより、設置当初とはシステム構成そのものが変更される場合がある。そのような場合には学習した複数の関係式が成立せず、データの変化から予兆を捉えることができない可能性がある。
【００１２】
本発明は、空気調和機の性能劣化に対して、機器それぞれの寸法誤差、設置状態の差、稼動条件の違いなどを反映した固有の基準値を、適切な値に更新することができる劣化診断技術を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本発明の空気調和機の性能診断装置は、空気調和機の稼動データを収集し記録するデータ収集部と、空気調和機の稼動条件ごとに対応する性能を示すデータ群であるモデルデータベースと、を備え、さらに、稼動データとモデルデータベースとを用いて、複数の稼動条件と基準値との組合せである基準データを求める基準データ作成部と、基準データと評価対象の稼動データである評価データとを比較し、空気調和機の性能を評価する性能評価部と、稼動条件が一致する場合における基準データと評価データとを比較し、所定の場合に基準データを更新する基準データ更新部と、を備えている。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、空気調和機の性能劣化に対して、機器それぞれの寸法誤差、設置状態の差、稼動条件の違いなどを反映した固有の基準値を、適切な値に更新することができる劣化診断技術を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】実施例の性能評価装置の構成を示すブロック図である。
【図２】実施例の冷凍機の構造及び計測センサの配置を示す模式構成図である。
【図３】実施例のモデルデータベースの一例を示す表である。
【図４】一般的な伝熱管汚れの時系列変化を示すグラフである。
【図５】実施例１の基準データ作成部における処理工程を示すフローチャートである。
【図６】実施例１の個別特性曲面の一例を示す三次元グラフである。
【図７】実施例１の評価パラメータの構成の一例を示す表である。
【図８】実施例１のシステム性能評価部における処理工程を示すフローチャートである。
【図９】実施例１の基準データ更新部における処理工程を示すフローチャートである。
【図１０】実施例１の性能評価の結果として出力された画面の一例を示すグラフである。
【図１１】実施例２のシステム性能評価部における処理工程を示すフローチャートである。
【図１２】実施例２の基準データ更新部における処理工程を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
本発明の空気調和機の性能診断装置及び性能診断方法は、空気調和機を遠隔地から監視する技術として好適である。
【００１７】
以下の説明においては、主として、冷凍機の冷房運転について説明しているが、冷房運転だけでなく暖房運転も可能なヒートポンプの場合には、冷房負荷及び暖房負荷を合わせた空調負荷を考慮する必要がある。本明細書においては、冷房運転のみの場合でも、冷房運転及び暖房運転の両方を行う場合でも適用可能な技術を開示している。冷凍機、ヒートポンプ等は、まとめて「空気調和機」と呼ぶことにする。後述の空調負荷率は、冷房運転及び暖房運転のうち少なくとも一方を行う空気調和機の負荷率を意味する。
【００１８】
空気調和機は、電気式及び熱駆動式のうちいずれであってもよい。
【００１９】
電気式の空気調和機は、電動式の圧縮機を備えたものである。一方、熱駆動式の空気調和機としては、吸収式冷凍機、吸収式ヒートポンプ、吸着式冷凍機、吸着式ヒートポンプ等が挙げられる。熱駆動式の空気調和機の熱源は、ガス、石油等の燃焼熱、工場排熱等である。
【００２０】
以下、本発明の実施例に係る空気調和機（冷凍機）の性能診断装置及び性能診断方法について、図面を参照しながら詳細に説明する。
【実施例１】
【００２１】
図１は、本実施例の性能診断装置の構成を示すブロック図である。
【００２２】
図２は、性能評価対象である冷凍機の構成の一例を示したものである。
【００２３】
まず、図１の性能診断装置の構成を説明する。
【００２４】
冷凍機２の性能評価装置１（以下「性能診断装置」ともいう。）は、稼動データモニタ３（表示部）及び送信機である稼動データ収集部４を介して冷凍機２と接続されている。稼動データ収集部４により取得される稼動データは、冷凍機２に設けられたセンサからの信号を含むものであり、実際に運転している冷凍機２から得られる生データを含む。稼動データ収集部４は、冷凍機２に設けられたセンサを介して、所望の評価パラメータに対応するデータを計測する機能と、計測した時系列データを履歴データとして記録する機能と、を備えている。なお、本実施例では、稼動データ送信部が性能評価装置１の外部にある構成を説明するが、性能評価装置１の内部にあってもよい。
【００２５】
また、本実施例では、冷凍機２としてターボ冷凍機を想定しており、その構成の詳細については、図２を用いて後述する。
【００２６】
性能評価装置１には、主記憶装置１０（第一の記憶ユニット）、副記憶装置１１（第二の記憶ユニット）、インターフェース１２、ＣＰＵ１３（中央処理ユニット）、入力装置１４（入力ユニット）、および出力装置１５（出力ユニット）が設けられ、冷凍機２の性能変化を診断する。主記憶装置１０は、基準データ作成部１０Ａと、評価データ収集部１０Ｂと、システム性能評価部１０Ｃ（性能評価部）と、基準データ更新部１０Ｄと、出力部１０Ｅと、から構成されている。なお、第一の記憶ユニット及び第二の記憶ユニットは、まとめて単に「記憶ユニット」と呼ぶことができる。
【００２７】
副記憶装置１１には、モデルデータベースが格納されている。
【００２８】
図２は、冷凍機の構造と、性能評価装置を適用した場合における計測センサの配置の一例を示す構成図である。本図は、冷凍機がターボ冷凍機の場合を示したものである。
【００２９】
ターボ冷凍機は、主に、電動機２０から動力を得るターボ圧縮機２１と、凝縮器２２と、膨張機構２３と、蒸発器２４と、を順次冷媒配管で接続することにより、冷媒回路を構成したものである。
【００３０】
計測センサとしては、冷水入口温度センサ２４ｂ、冷水出口温度センサ２４ｃ、冷却水入口温度センサ２２ｂ、冷却水出口温度センサ２２ｃ、冷水流量計２４ａ、及び冷却水流量計２２ａが各所に設けられている。
【００３１】
蒸発器２４では、冷水出口温度センサ２４ｃにより測定した温度が所定の値となるように、冷水が生成される。この冷水は、水循環ポンプ２８の動力により被冷却空間２７（建物の室内等）へ送られ、被冷却空間２７から吸熱する。吸熱し温度が上昇した冷水は、蒸発器２４の冷媒と熱交換をして冷却される。そして、蒸発器２４の冷媒は、冷媒配管を介して凝縮器２２に運ばれ、冷却水に対して放熱する。冷却水は、水循環ポンプ２５により冷却塔２６に送られる。冷却塔２６では、冷却水入口温度センサ２２ｂにより測定した温度が所定の値となるように、冷却塔ファン２６ａを制御し、冷却水の熱が大気へ放熱される。
【００３２】
図２に示す冷凍機の機器構成ならびに動作は、あくまで一例であり、本実施例の冷凍機の性能評価装置１が評価対象とする冷凍機の作動原理、配置等を限定するものではない。
【００３３】
図１の基準データ作成部１０Ａは、副記憶装置１１に格納されたモデルデータベースと、稼動データ収集部４に格納されたデータの一部と、を用いて、冷凍機に劣化が生じてない状態におけるシステム性能のデータを、想定される全稼動範囲にわたり作成する機能を備えている。
【００３４】
図３は、モデルデータベースに含まれるデータの一例を示したものである。
【００３５】
本実施例のモデルデータベースは、冷凍機の仕様を満たす稼動条件を網羅するデータ群である。モデルデータベースは、空気調和機の稼動条件ごとに対応する性能を示すデータ群であり、冷凍機の設計値、冷凍機メーカーが発行するカタログなどに掲載するために出荷前に試験機を用いて測定された品質確認試験の結果等を利用してまとめたものであってもよい。冷凍機のシステム性能に相当するＣＯＰ（Coefficient of Performance：成績係数）は、空調負荷率、冷却水入口温度、冷水出口温度などにより変化するが、本図においては、冷水出口温度を固定し、空調負荷率（以下では単に「負荷率」ともいう。）、ＣＯＰ及び冷却水入口温度を評価パラメータとして、Ｘ軸、Ｙ軸及びＺ軸の３軸で整理したものを用いている。
【００３６】
本図に示すように、負荷率が等しい場合で比較すると、冷却水入口温度が低い条件（春、秋及び冬）では、ＣＯＰが高くなっている。一方、冷却水入口温度が高い条件（夏）では、ＣＯＰが低くなっている。
【００３７】
なお、本実施例の評価対象は、水冷式の冷凍機であるが、冷却水を必要としない空冷式の冷凍機においては、冷却水入口温度の代わりに凝縮器の周囲空気温度を評価パラメータとしてもよい。
【００３８】
ここで、空調負荷率は、室内機における処理熱量を、空調の定格能力で除した値であり、冷房運転において冷水を蒸発器により冷却して室内機に供給する場合、実際に稼動している冷凍機における冷水出口温度と冷水入口温度との差を、冷凍機の設計値として設定されている冷水出口温度と冷水入口温度との差で除した値である。具体的には、図２においては、蒸発器２４により冷却される冷水の入口温度及び出口温度として、それぞれ、冷水入口温度センサ２４ｂ、冷水出口温度センサ２４ｃにより測定した値を用いて計算する。
【００３９】
一般に、圧縮式の冷凍機（ヒートポンプ）の場合、凝縮器で発生する熱を用いて暖房運転を行うことも可能である。この場合、空調負荷率は、温水を凝縮器により加熱して室内機に供給する場合、実際に稼動しているヒートポンプにおける温水出口温度と温水入口温度との差を、ヒートポンプの設計値として設定されている温水出口温度と温水入口温度との差で除した値である。なお、圧縮式の冷凍機（ヒートポンプ）による暖房運転を、室内機と凝縮器とを循環する熱媒体として空気を用いて行う場合には、凝縮器の上流側及び下流側における空気の温度を測定し、それぞれ、入口温度、出口温度として、温水の場合と同様の計算により、空調負荷率を算出する。
【００４０】
吸収式ヒートポンプにおける暖房運転の場合、凝縮器及び吸収器のうち少なくとも一方で発生する熱により温水を加熱し、この温水を室内機に送ることにより、暖房を行うため、空調負荷率は、室内機から戻ってきた温水について、実際に稼動している吸収式ヒートポンプにおける温水出口温度と温水入口温度との差の平均値を、吸収式ヒートポンプの設計値として設定されている温水出口温度と温水入口温度との差で除した値である。
【００４１】
ところで、実際の冷凍機のシステム性能は、設置初期のシステム性能に劣化がない状態であっても、設置状況などの影響により、モデルデータベースと一致しないことが一般的である。本実施例では、機器ごとに劣化のない状態でのシステム性能を正確に把握するために、稼動データ収集部４に格納されたデータの一部を使用し、モデルデータベースを補正して、冷凍機２固有の基準データ（稼動条件と基準値との組合せデータ群、以下「個別特性曲面」ともいう。）を作成する。
【００４２】
図４は、一般的な伝熱管汚れの時系列変化を示すグラフである。
【００４３】
冷凍機のシステム性能の劣化原因の大部分は、冷却水または冷水の伝熱管内部に、スケールなどが付着することで生じるものである。伝熱管内では、循環水の加熱や蒸発により、水中のミネラル分などが結晶化し、これが堆積してスケールとなる。
【００４４】
図４から、循環水の流速や温度により、汚れ（スケール）の付着速度は異なるものの、伝熱管の内部に汚れが付着しない一定期間ｔｄが存在することがわかる。この期間は、機器の構成や設置環境、稼動状況などにより変化するが、本実施例に示すような冷凍機では、設置後１年間はスケールの付着によるシステム性能の劣化がほとんどないという傾向が得られている。また、本図から、汚れが付着し始めると、急速に汚れ係数が増加することがわかる。
【００４５】
そこで、図１に示す基準データ作成部１０Ａでは、稼動データ収集部４に格納された稼動データのうち、例えば、初期の１年間のデータ（以下「正常データ」という。）を用いて、モデルデータを補正し、想定される全稼動範囲での冷凍機２の劣化のない状態のシステム性能のデータを、個別特性曲面として作成する。なお、正常データは、必ずしも１年間のデータでなくてもよく、これより短くても長くても基準データの作成に十分なデータが収集できればよい。
【００４６】
よって、システム性能評価部１０Ｃにおいては、正常データを取得した後で計測される稼動データ（正常データとは異なる時期の稼動データ）と、個別特性曲面と、を比較することにより、空気調和機の性能の評価をすることができる。なお、比較対象の稼動データが正常データを含んでいてもよい。
【００４７】
このように、機種ごとに取得される実際の稼動データに基づいて、補正された基準データが得られるため、冷凍機２のわずかな性能劣化を検知することができる。
【００４８】
図５は、図１の基準データ作成部１０Ａにおけるデータ処理を示すフローチャートである。以下、図５を用いて、上述した基準データ作成部１０Ａでの個別特性曲面の作成方法について説明する。なお、以下の説明においては、図１及び２において用いた符号も付加している。
【００４９】
まず、Ｓ１００において、入力装置１４から入力された評価パラメータを取得するともに、稼動データ収集部４から正常データを取得する。本実施例では、評価パラメータは、負荷率、ＣＯＰ及び冷却水入口温度である。
【００５０】
ここで、負荷率は、モデルデータにおいて最大となる冷水入口温度と冷水出口温度との差分に対する、実稼動データの冷水入口温度センサ２４ｂと冷水出口温度センサ２４ｃとの差分の割合である。ＣＯＰは、冷水出口温度センサ２４ｃと冷水入口温度センサ２４ｂとで得られた温度の差分に冷水流量計２４ａの測定値を乗じたものを、ターボ圧縮機２１の動力源である電動機２０等で消費する電力で除した値である。また、冷却水入口温度は、冷却水入口温度センサ２２ｂの測定値である。
【００５１】
次に、Ｓ１０１において、システム性能を評価するため、評価パラメータ中の冷凍機２のシステム性能に相当するＣＯＰ以外の負荷率及び冷却水入口温度を稼動条件として、正常データを稼動条件ごとに分類する。
【００５２】
その後、Ｓ１０２において、副記憶装置１１からモデルデータベースを取得する。そして、Ｓ１０３において、稼動条件ごとに正常データとモデルデータとを一致させる補正係数を算出する。冷凍機２の稼動条件によっては、正常データはないが、稼動条件が一致する部分の補正係数の内挿または外挿を行い、モデルデータベースにある全稼動範囲において、補正係数を算出する。このように補正係数を算出することにより、設置状況がそれぞれ異なる冷凍機（実際に設置された冷凍機）から得られる正常データが少ない場合であっても、正常データに対応する全稼動範囲における補正係数を算出することができる。
【００５３】
最後に、Ｓ１０４において、モデルデータベースにあるデータのそれぞれに、対応する補正係数を稼動条件ごとに乗じて、実際に設置された冷凍機２の劣化のないシステム性能である個別特性曲面を作成する。このデータは、モデルデータベースと同様のデータ群だけでなく、評価パラメータである負荷率、ＣＯＰ、冷却水入口温度をそれぞれ、Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸の３軸とした三次元のグラフとして、主記憶装置１０の出力部１０Ｅから出力され、出力装置１５を介して稼動データモニタ３に表示される。
【００５４】
図６は、稼動データモニタ３に表示された個別特性曲面の一例を示したものである。
【００５５】
本図に示すように、冷却水入口温度が低く負荷率が高い場合は、ＣＯＰが高くなっている。一方、冷却水入口温度が高く負荷率が低い場合は、ＣＯＰが低くなっている。
【００５６】
なお、評価パラメータは、冷凍機の性能と稼動条件に相当する項目とから構成されればよく、評価対象の冷凍機に設置する計測センサにより、適宜変更することが可能である。
【００５７】
このように、モデルデータベースと、実際に空調する建物に設置された試験用の冷凍機とは異なる冷凍機の正常データと、から得られた個別特性曲面は、全稼動範囲において基準となる正確な冷凍機の近似データとして用いることができる。この個別特性曲面は、冷凍機の配管の配置や装置の傾き等も含む設置状態、装置ごとに若干異なる計測センサ等の設置状態等を勘案した全稼動範囲における基準データである。なお、モデルデータベースには、必要とされる負荷率のすべての領域におけるデータ群と、そのデータ群から算出された評価パラメータと、が完備されている。当該データ群は、負荷率が低い稼動条件におけるデータも含むものであって、冷凍機の設計値、試験用の冷凍機（試験機）を用いて出荷前に正確に測定されたデータなどであってもよい。
【００５８】
図７は、設置した計測センサに対する評価パラメータの構成の一例を示したものである。
【００５９】
事例１は、図６に対応するものである。一方、事例２及び３は、変形例である。
【００６０】
図７に示す評価パラメータＸ、Ｚは、図６のＸ軸、Ｚ軸に対応するものであり、空気調和機（冷凍機）の性能に影響を及ぼす外的要因である。一方、図７に示す評価パラメータＹは、図６のＹ軸に対応するものであり、性能評価の指標となるパラメータである。言い換えると、評価パラメータＹは、評価パラメータＸ及びＺとの関係で整理されるものである。このようにして、評価パラメータＸ、Ｙ及びＺは、データ群としてまとめられる。
【００６１】
なお、空気調和機の性能に影響を及ぼす外的要因となる評価パラメータは、３つ以上であってもよい。
【００６２】
まとめると、個別特性曲面は、空気調和機の性能に影響を及ぼす外的要因となる２つ以上の評価パラメータ（稼動条件）を含み、当該２つ以上の評価パラメータは、他の１つの評価パラメータ（性能評価の指標）との関係で整理される。
【００６３】
なお、吸収式冷凍機の場合は、空気調和機の性能に影響を及ぼす外的要因となる評価パラメータとしては、吸収器及び凝縮器のうち少なくともいずれか一方で発生する熱を除去する冷却水又は冷却用空気の入口温度であってもよい。性能評価の指標となる評価パラメータとしては、再生器への投入熱量であってもよい。
【００６４】
また、空気調和機の性能に影響を及ぼす外的要因となる評価パラメータとしては、空調負荷率に関連する関数であってもよい。
【００６５】
さらに、評価パラメータとしてＬＴＤを用いてもよい。この場合、ＬＴＤは、Ｙとして扱う。
【００６６】
次に、本実施例のシステム性能の評価方法について説明する。
【００６７】
図８は、本実施例のシステム性能評価部１０Ｃにおける処理工程を示すフローチャートである。
【００６８】
まず、Ｓ１１０において、稼動データ収集部４から評価対象データを取得する。評価対象データは、指定された期間の冷凍機２（図１）の稼動データである。期間の指定方法としては、図１の入力装置１４より任意の評価期間を入力するか、一定期間ごとに自動で評価を実施する設定としてもよい。言い換えると、評価対象データは、稼動データ収集部４が有する稼動データの一部である。なお、評価対象データは、評価対象の稼動データであり、「評価データ」ともいう。
【００６９】
次に、Ｓ１１１において、評価対象データを稼動条件ごとに分類する。この稼動条件は、個別特性曲面の稼動条件の評価パラメータと一致させたものであり、本実施例では、冷却水入口温度である。その後、Ｓ１１２において、分類した評価対象データ内の最も出現頻度の高い稼動条件（最頻稼動条件）を抽出する。ここで、最頻稼動条件は、本実施例においては、最も出現頻度の高い負荷率である。また、Ｓ１１１において評価対象データを分類する稼動条件を負荷率とした場合には、最頻稼動条件は、最も出現頻度の高い冷却水入口温度である。
【００７０】
さらに、Ｓ１１３では、冷却水入口温度条件ごとに抽出した、出現頻度の高い負荷率における評価対象データよりＣＯＰを算出し、これを代表評価データとする。そして、評価対象データの平均値を算出する。なお、代表評価データとしては、ＣＯＰの代わりに、図７の事例２及び３で用いた消費電力を用いてもよい。ＣＯＰは、低下した場合に性能劣化と判定され、上昇した場合に性能向上と判定される。一方、消費電力は、上昇した場合に性能劣化と判定され、低下した場合に性能向上と判定される。よって、代表評価データは、性能評価の指標となるパラメータの当該領域における平均値である。
【００７１】
一方で、Ｓ１１４では、基準データ作成部１０Ａで作成された個別特性曲面を取得する。
【００７２】
そして、Ｓ１１５においては、個別特性曲面のうち、代表評価データの稼動条件と一致するデータを抽出し、これを基準値と設定する。よって、基準値は、代表評価データの値に対応する稼動条件における個別特性曲面の値（図６の場合、Ｙ軸（ＣＯＰ）の値）である。
【００７３】
Ｓ１１６では、Ｓ１１３の代表評価データ（評価データの代表評価データ）とＳ１１５の基準値（基準データの基準値）とを比較する。具体的には、正常データに対する評価対象データの偏差を算出する。この結果と固有の基準データは、評価を行うごとにシステム性能評価部１０Ｃに蓄積され、経過時間に対するシステム性能の変化から劣化度合いを評価する。言い換えると、システム性能評価部１０Ｃは、固有の基準データと、複数の異なる時期に収集された稼動データと固有の基準データとを比較した結果と、を蓄積する機能を有し、それらの値を用いて、空気調和機の性能の変化を判定する。
【００７４】
最後に、Ｓ１１７において、主記憶装置１０の出力部１０Ｅから出力され、出力装置１５を介して稼動データモニタ３に表示される。
【００７５】
次に、本実施例の基準データ更新部の更新方法について説明する。図１の基準データ更新部１０Ｄでは、稼動データ収集部４から取得した評価対象データの性能を元に、必要に応じて所定の場合に基準値を更新する機能を備えている。
【００７６】
図９は、基準データ更新部１０Ｄにおける更新の要否を判定するための処理工程を示すフローチャートである。
【００７７】
まず、Ｓ２０１において基準データ作成部１０Ａから個別特性曲面を取得し、評価データ収集部１０Ｂから稼動データ収集部４が有する稼動データの一部である評価データを収集する。
【００７８】
その後、Ｓ２０２において、取得した評価データと個別特性曲面の稼動条件を比較する。本実施例の基準データである個別特性曲面は、冷凍機２の想定される全稼動範囲での劣化のない状態のシステム性能のデータ群であるため、本実施例では基準データは評価データの稼動条件を有している。そのため、Ｓ２０２では稼動条件が一致する場合となり、Ｓ２０３のステップに進む。なお、Ｓ２０２で稼動条件が一致しない場合については、実施例２で後述する。
【００７９】
Ｓ２０３では、同一稼動条件における基準データの性能と評価データの性能とを比較する。ここで、当該性能は、ＣＯＰ（ＣＯＰの予測値でもよい。）で比較することができる。基準データの性能が評価データの性能より優れているか同等であれば、Ｓ２０４へ進み、評価結果として基準データに対する評価対象データの偏差を算出する。一方、基準データの性能が評価データの性能より劣っている場合には、評価データの値をもとに、基準データを更新する（Ｓ２０７）。つまり、図１の基準データ作成部１０Ａにおけるデータ処理（図５）に示すとおり、評価データを正常データとしてモデルデータを補正し、新しい基準データとして個別特性曲面を作成する。
【００８０】
更新された新しい基準データは、再びＳ２０３において性能比較に用いるが、ここでは同じデータの比較となるため、Ｓ２０４へ進み、評価結果として基準データに対する評価対象データの偏差を算出する。この結果は、評価を行うごとにシステム性能評価部１０Ｃに蓄積され、経過時間に対するシステム性能の変化から劣化度合いを評価する。また、システム性能評価部１０Ｃは、偏差だけでなく、基準データの更新履歴（更新時期と値）も蓄積する。
【００８１】
これらの結果は主記憶装置１０の出力部１０Ｅから出力され、出力装置１５を介して稼動データモニタ３に表示される。
【００８２】
なお、図９は、基準データ更新部１０Ｄの機能を説明する都合上、Ｓ２０２において基準データを更新するか否かを判定するフローチャートとしているが、Ｓ２０１からＳ２０３は、図８のシステム性能評価部１０Ｃでの処理Ｓ１１０からＳ１１６に相当する処理であり、実用上はシステム性能評価部１０Ｃの工程の一部として考えてよい。
【００８３】
上記の偏差は、指定された期間内の狭い範囲の評価対象データから算出されるものであるが、正常データに対応する補正係数は、固有の基準データの全領域について得られているため、保守作業を行わずに冷凍機を稼動し続けた場合に、年間消費電力がどの程度大きくなり、ランニングコストがどの程度高くなるか等の試算を行うことができる。これにより、保守作業の必要性について説得力のあるデータをユーザーに提供することができる。
【００８４】
具体的には、空調負荷率が低い稼動条件となる春秋冬等に取得した稼動データを用いて、空調負荷率が高い稼動条件を含むすべての稼動条件の範囲における評価パラメータを補正係数により推算することができるため、現状の性能劣化の度合いについて、年間消費電力、ランニングコスト等を考慮して判断することができる。
【００８５】
更に具体的には、空調負荷率が高くなる時期（冷凍機の場合、一般には盛夏期）における空調負荷率の最大値を基準として、空調負荷率が、その最大値に対する割合で、例えば５０％以下になっている時期（冷凍機の場合、春秋冬等）に収集されたものを用いて、当該割合が５０％を超える領域における稼動データの推算値を算出し、当該推算値と個別特性曲面データとを比較してもよい。また、当該推算値を用いて、年間消費電力、ランニングコスト等を算出してもよい。年間消費電力、ランニングコスト等を考慮して、現状の性能劣化の度合いについて判断することができる。上記の判断は、上記の割合が３０％以下になっている時期に収集されたものを用いて行ってもよい。
【００８６】
また、本実施例の性能評価装置１は、例えば冷凍機の稼動開始に対して性能評価装置１の導入タイミングが遅く、データ収集部が評価対象の冷凍機の稼動直後からの稼動データを得ることができない場合、つまり、正常データに劣化が含まれる可能性がある場合であっても、基準値を更新する機能を備えていることで、最終的に基準データ作成部で作成される基準データについて、機器それぞれの寸法誤差、設置状態の差、稼動条件や運転状況の違いなどを反映しつつ、劣化のない理想的な値とすることができる。これにより、精度の高い劣化診断技術を提供することができる。
【００８７】
更には、基準データの更新を行った場合に、更新以前の基準データと新しい基準データとを併記して出力装置１５を介して稼動データモニタ３に表示することで、保守作業後の性能改善効果や、冷凍機の保守作業の頻度を容易に確認できるため、ユーザーにとって保守計画を立てやすい仕組みとすることができる。
【００８８】
図１０は、稼動データモニタ３に表示される評価結果の一例を示したものである。横軸にはデータの収集時期を、縦軸には性能の代表値である最大負荷条件（冷却水入口が最大温度かつ負荷率１００％）におけるＣＯＰを示している。言い換えると、ＣＯＰの時系列である。ＣＯＰは、基準値に対する百分率で表している。これを「ＣＯＰ比」とも呼ぶ。本図においては、最大負荷条件におけるＣＯＰを示しているが、任意の稼動条件（負荷条件）におけるＣＯＰを用いてもよい。灰色の棒は２００５年４月に設定した基準値であり、黒色の棒は、２００５年８月に更新した新しい基準値である。その他の斜線によるハッチングが施されている棒は、それぞれの時期において収集されたデータを表している。
【００８９】
本図では、ＣＯＰ低下率２５％で保守作業が必要と定義して評価をする場合を想定して説明する。冷凍機２は、２００５年４月からデータ収集を開始し、２００５年７月に２００５年４月時点の性能を基準値としたときのＣＯＰに対し２５％以上低下したため、２００５年８月に保守作業をおこなった。その後計測した２００５年８月には、基準値よりも優れた性能を示したため、新たに２００５年８月の性能を基準値として、評価を行った。２００５年９月から２００６年１月までは、ＣＯＰは緩やかに低下しているが、この時点では保守作業を要する段階ではないことを示している。
【００９０】
なお、本図においては、月ごとのデータを示したが、本発明は、これに限定されるものではなく、例えば、週ごとのデータを取得することもでき、そのデータを用いて保守作業の必要性を判断してもよい。
【００９１】
これにより、個別の冷凍機の小さな変化を高頻度で正確に取得し、早い段階で劣化を判定することができる。
【００９２】
また、以前の基準値を更新した新しい基準値と同時に示すことにより、ユーザーに対して、保守作業による冷凍機の性能改善効果を理解しやすくするとともに、次回の保守作業の時期を事前に計画しやすくする効果がある。
【００９３】
なお、空調負荷率が高くなる時期（冷凍機の場合、一般には盛夏期）における空調負荷率の最大値を基準として、冷凍機の場合、一般には春秋冬の時期には、空調負荷率が、その最大値に対する割合で、５０％以下（半分以下）となっている場合が多い。このような時期において、その時期に収集された稼動データを用いて性能の評価をすることにより、空気調和機の運転停止を伴う保守作業を、建物内の快適性を著しく損ねることなく、必要に応じて行うことができる。上記の割合は、３０％以下であることが更に望ましい。
【００９４】
本実施例の性能評価装置によれば、以下の効果を奏する。
【００９５】
まず、設置場所や稼動状況により同一機種でも初期のシステム性能が異なる空気調和機に対して、個別特性曲面を作成することにより、想定される全稼動範囲において劣化のない状態のシステム性能が得られるため、評価対象データの稼動条件と同一条件での劣化のない状態のシステム性能を基準値として、劣化度合いを診断することができ、短期間で空気調和機のシステム性能の劣化を検知することが可能となる。言い換えると、空気調和機の性能劣化をより早く検出することが可能となる。
【００９６】
そして、基準値を更新する機能を備えていることで、データ収集を開始した時点で作成した基準データに劣化が含まれている場合であっても、最終的には、機器それぞれの寸法誤差、設置状態の差、稼動条件や運転状況の違いなどを反映した劣化のない値を基準値とすることができるため、より精度の高い冷凍機劣化診断技術を提供することができる。
【００９７】
また、このように精度よく劣化検知を行うにもかかわらず、計測センサの数は少なく、導入コストを抑えることができる。
【００９８】
そして、性能診断は、空気調和機の稼動条件にかかわらず、評価対象データの稼動条件に合わせて行うことが可能である。このため、冷房負荷の低い時期に性能劣化を検知することができ、結果として、空気調和機の運転停止を伴う保守作業を、建物内の快適性を損ねることなく行うことが可能である。
【実施例２】
【００９９】
本実施例の性能診断装置は、実施例１で述べた装置と同じ構成であるが、正常データに対する評価データの変化量を偏差として、偏差が大きい場合に異常を検出する診断方法に対して適用するものである。
【０１００】
具体的には、本実施例の性能診断装置は、図１のブロック図に示す副記憶装置１１に格納されたモデルデータベースの内容と、基準データ作成部１０Ａでのデータ作成方法と、システム性能評価部１０Ｃでの評価方法と、基準データ更新部１０Ｄとが実施例１とは異なる。
【０１０１】
まず、本実施例の基準データ作成部１０Ａでは、稼動データ収集部４に格納された稼動データのうち、例えば、初期の１年間のデータを劣化が含まれないデータと想定し、これら全てを基準データ（以下「学習データ」という。）とする。学習データには、稼動データ収集部４が収集したセンサの生データだけでなく、それらを使った演算値なども含む。
【０１０２】
次に、本実施例のシステム性能の評価方法について説明する。
【０１０３】
図１１は、本実施例のシステム性能評価部１０Ｃにおける処理工程を示すフローチャートである。
【０１０４】
まず、Ｓ１２０において、稼動データ収集部４から評価対象データを取得する。次に、Ｓ１２１において、評価対象データを稼動条件ごとに分類する。この稼動条件は、本実施例では、冷却水入口温度である。なお、この稼動条件は、冷凍機の性能に依存するものでなければよく、例えば、負荷率などでもよい。
【０１０５】
その間、Ｓ１２２において、基準データ作成部１０Ａから学習データを取得する。その後、Ｓ１２３へ進み、学習データと評価データの稼動条件を比較する。稼動条件が同等であれば、Ｓ１２４に進み、学習データに対する評価対象データの偏差を保有するデータごとに算出し、合計して評価結果とする。最後に、評価結果は、Ｓ１２５において、主記憶装置１０の出力部１０Ｅからを出力され、出力装置１５を介して稼動データモニタ３に表示される。
【０１０６】
一方、稼動条件が異なる場合には、Ｓ１２６へ進み、基準データ更新部１０Ｄにおいて、学習データの追加を行う。これは、実施例１の基準データ更新部の処理工程を示すフローチャート（図９）のＳ２０６にあたる。
【０１０７】
図１２は、本実施例の基準データ更新部１０Ｄにおける処理工程を示すフローチャートである。
【０１０８】
まず、Ｓ２２０において、稼動データ収集部４から評価対象データを取得するとともに、基準データ作成部１０Ａから学習データを取得する。次に、Ｓ２２１において、評価対象データの中から、学習データを構成する稼動条件と一致しないデータを抽出する。
【０１０９】
同時に、Ｓ２２２において、副記憶装置１１からモデルデータベースを取得する。本実施例のモデルデータベースには、負荷率とＣＯＰとの関係を表す関係式が冷却水入口温度条件ごとに格納されている。Ｓ２２３では、これらの関係式と学習データをもとに、評価対象データ内の学習データに含まれない稼動条件でのＣＯＰの予測値を算出する。ここで、予測値は、上記の関係式等を用いて内挿法又は外挿法により算出してもよい。これにより、どのような稼動条件であっても、図６に示すような個別特性曲面の上方にＣＯＰ等の予測値があれば、評価データが優れていると判定することができる。
【０１１０】
その後、Ｓ２２４において、この予測値と評価データを比較し、評価データが優れている場合には、Ｓ２２５へ進み、評価データを学習データに追加する。
【０１１１】
一方、Ｓ２２４において評価データよりも学習データが優れている場合には、Ｓ２２６へ進み、学習データを変更しないことが確定する。
【０１１２】
基準データ更新部１０Ｄの処理を施した評価データは、学習データの追加の有無にかかわらず、再びシステム性能評価部１０Ｃへ戻し、処理に供する。
【０１１３】
本実施例の性能評価装置によれば、以下の効果を奏する。
【０１１４】
まず、学習データに対する評価対象データの偏差を、全てのセンサデータと演算値に対して算出し、その合計を評価対象とすることで、ＣＯＰなどの性能の変化量の１つを監視する検出方法に比べ、性能の変化を多面的に評価することができるので、冷凍機の異常をより早い段階で検出することができる。
【０１１５】
また、学習データを更新する構成をもつことで、単なる稼動条件の違いなどによる誤検知を防ぐことができるとともに、稼動時間が経過するほど学習データが蓄積され、より精度の高い予兆検知が可能となる。
【０１１６】
さらに、最大負荷条件とは異なる稼動条件においても、容易に性能評価をすることができるため、データの換算等による誤差の発生を抑制することができる。
【符号の説明】
【０１１７】
１：性能評価装置、２：冷凍機、３：稼動データモニタ、１０：主記憶装置、１０Ａ：基準データ作成部、１０Ｂ：評価データ収集部、１０Ｃ：システム性能評価部、１０Ｄ：基準データ更新部、１０Ｅ：出力部、１１：副記憶装置、１２：インターフェース、１３：ＣＰＵ、１４：入力装置、１５：出力装置、２０：電動機、２１：ターボ圧縮機、２２：凝縮器、２２ａ：冷却水流量計、２２ｂ：冷却水入口温度センサ、２２ｃ：冷却水出口温度センサ、２３：膨張機構、２４：蒸発器、２４ａ：冷水流量計、２４ｂ：冷水入口温度センサ、２４ｃ：冷水出口温度センサ、２５、２８：水循環ポンプ、２６：冷却塔、２６ａ：冷却塔ファン、２７：被冷却空間。
【図１】
2019090585.tif 000003
【図２】
2019090585.tif 000004
【図３】
2019090585.tif 000005
【図４】
2019090585.tif 000006
【図５】
2019090585.tif 000007
【図６】
2019090585.tif 000008
【図７】
2019090585.tif 000009
【図８】
2019090585.tif 000010
【図９】
2019090585.tif 000011
【図１０】
2019090585.tif 000012
【図１１】
2019090585.tif 000013
【図１２】
2019090585.tif 000014