(57)【要約】【課題】より短い時間で室内温度を設定温度に到達させることができる空調制御装置および方法を提供することを目的とする。【解決手段】  ＶＡＶコントローラ１は、室内エリア６の室内温度が設定温度に到達するための要求風量を算出する要求風量算出部１４と、要求風量とＶＡＶユニット４からの給気の計測風量との偏差に応じてダクト開度を示す制御信号を生成する風量制御部１６と、要求風量と計測風量との関係をニューラルネットワークを用いて学習し、要求風量の補正量を推測する学習済みのニューラルネットワークを構築するＮＮ部１８とを備え、ＮＮ部１８は、学習済みのニューラルネットワークを用いて補正量を推測し、風量制御部１６は、推測された補正量に応じて補正された補正要求風量と計測風量との偏差に応じて、ＶＡＶユニット４からの給気の風量を調節するためのダクト開度を示す制御信号を生成する。【選択図】  図２
2019203670.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被制御エリアごとに設けられた変風量ユニットを制御する空調制御装置であって、
前記被制御エリアの室内温度が設定温度に到達するために、前記変風量ユニットからの給気に要求される風量である要求風量を算出するように構成された要求風量算出部と、
前記要求風量と前記変風量ユニットからの給気の計測風量との偏差に応じて、前記変風量ユニットからの給気の風量を調節するためのダクト開度を示す制御信号を生成するように構成された風量制御部と、
前記要求風量と前記計測風量との関係をニューラルネットワークを用いて学習し、前記要求風量の補正量を推測する学習済みのニューラルネットワークを構築するニューラルネットワーク部と、
を備え、
前記ニューラルネットワーク部は、前記学習済みのニューラルネットワークを用いて前記補正量を推測し、
前記風量制御部は、推測された前記補正量に応じて補正された補正要求風量と前記計測風量との偏差に応じて、前記変風量ユニットからの給気の風量を調節するためのダクト開度を示す制御信号を生成する
ことを特徴とする空調制御装置。
【請求項２】
請求項１に記載の空調制御装置において、
前記変風量ユニットからの給気の風量のばらつきが発生する要因の有無を判定するように構成された判定部をさらに備え、
前記ニューラルネットワーク部は、前記判定部により前記要因があると判定された場合に、前記要求風量と前記計測風量との関係をニューラルネットワークを用いて学習する
ことを特徴とする空調制御装置。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載の空調制御装置において、
前記風量制御部は、前記偏差に応じて可変速フローティング制御を行い、前記制御信号を生成することを特徴とする空調制御装置。
【請求項４】
請求項１から３のいずれか１項に記載の空調制御装置において、
前記要求風量と前記計測風量との前記偏差を算出するように構成された第１偏差算出部をさらに備えることを特徴とする空調制御装置。
【請求項５】
請求項１から４のいずれか１項に記載の空調制御装置において、
前記補正要求風量と前記計測風量との前記偏差を算出するように構成された第２偏差算出部をさらに備えることを特徴とする空調制御装置。
【請求項６】
請求項１から５のいずれか１項に記載の空調制御装置において、
前記要求風量算出部は、前記設定温度を目標値、前記室内温度を入力値、前記要求風量を操作量としたＰＩＤ制御により前記要求風量を算出することを特徴とする空調制御装置。
【請求項７】
被制御エリアごとに設けられた変風量ユニットを制御する空調制御方法であって、
前記被制御エリアの室内温度が設定温度に到達するために、前記変風量ユニットからの給気の風量に要求される要求風量を算出する要求風量算出ステップと、
前記要求風量と前記変風量ユニットからの給気の計測風量との偏差に応じて、前記変風量ユニットからの給気の風量を調節するためのダクト開度を示す制御信号を生成する風量制御ステップと、
前記変風量ユニットからの給気の風量のばらつきが発生する要因の有無を判定する判定ステップと、
前記判定ステップで前記要因があると判定された場合に、前記要求風量と前記変風量ユニットからの給気の計測風量との関係をニューラルネットワークを用いて学習する学習ステップと、
前記学習ステップで構築された学習済みのニューラルネットワークに関する情報を記憶部に記憶する記憶ステップと
を備えることを特徴とする空調制御方法。
【請求項８】
被制御エリアごとに設けられた変風量ユニットを制御する空調制御方法であって、
前記被制御エリアの室内温度が設定温度に到達するために、前記変風量ユニットからの給気の風量に要求される要求風量を算出する要求風量算出ステップと、
記憶部に記憶されている学習済みのニューラルネットワークを用いて、前記要求風量の補正量を推測する推測ステップと、
前記推測ステップで推測された前記補正量に応じて補正された補正要求風量と前記変風量ユニットからの給気の計測風量との偏差に応じて、前記変風量ユニットからの給気の風量を調節するためのダクト開度を示す制御信号を生成する風量制御ステップと
を備えることを特徴とする空調制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、空調制御装置および方法に関し、特にニューラルネットワークを利用した空調制御技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の変風量（Ｖａｒｉａｂｌｅ  Ａｉｒ  Ｖｏｌｕｍｅ：ＶＡＶ）システムのロードリセット制御は、ユーザが設定した室内温度となるように、空調機の給気温度設定値をＶＡＶユニットの負荷状況に追随して自動調整する制御である（特許文献１参照）。
【０００３】
例えば、会議室に人が集中して室内温度が上昇し、ユーザが暑いと感じて室内温度の設定を下げたような場合には、室内温度と設定温度に差異が発生する。このような場合にＶＡＶコントローラは、ＶＡＶユニットのダンパを開け、室内温度を設定温度に近づけるように設定風量を制御する。そして、ＶＡＶユニットのダンパ開度が全開となると、空調機の給気温度を下げるように給気温度設定値を制御する。これらの動作により、ＶＡＶシステムは、室内に必要な熱量だけを投入し、省エネルギーを実現している。
【０００４】
新規ビルにおいては、計装設計時に空調機の最大風量、ダクトの大きさ、ＶＡＶユニットの最小および最大風量などを決定し、試運転時に空調機の最大風量、ＶＡＶユニットの最大風量などの性能を確認してＶＡＶコントローラのパラメータを調整する。しかし、ダクト工事に問題があると、ダクト圧損の問題で、空調機の風量を最大風量としても、ＶＡＶユニットの風量の最大風量を達成できない場合がある。
【０００５】
このような場合には、空調機の風量とＶＡＶユニットの風量との関係を細かく調査し、ＶＡＶコントローラのパラメータを微調整すれば、室内温度制御の応答性能は当初の設計通りに実行することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特許第６２８０４５６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、上記のような空調機やＶＡＶユニットの調査およびＶＡＶコントローラのパラメータを微調整する作業には莫大な時間がかかるため、現場での調整時に実施することは困難である。また、最近の現場では調整時間がより短くなる傾向もあり、何ら対応ができないのが現状である。その結果、設定温度を変更しても室内温度が設定温度に到達するまで、想定以上の時間がかかってしまうという問題がある。
【０００８】
本発明は、上述した課題を解決するためになされたものであり、より短い時間で室内温度を設定温度に到達させることができる空調制御装置および方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上述した課題を解決するために、本発明に係る空調制御装置は、被制御エリアごとに設けられた変風量ユニットを制御する空調制御装置であって、前記被制御エリアの室内温度が設定温度に到達するために、前記変風量ユニットからの給気に要求される風量である要求風量を算出するように構成された要求風量算出部と、前記要求風量と前記変風量ユニットからの給気の計測風量との偏差に応じて、前記変風量ユニットからの給気の風量を調節するためのダクト開度を示す制御信号を生成するように構成された風量制御部と、前記要求風量と前記計測風量との関係をニューラルネットワークを用いて学習し、前記要求風量の補正量を推測する学習済みのニューラルネットワークを構築するニューラルネットワーク部と、を備え、前記ニューラルネットワーク部は、前記学習済みのニューラルネットワークを用いて前記補正量を推測し、前記風量制御部は、推測された前記補正量に応じて補正された補正要求風量と前記計測風量との偏差に応じて、前記変風量ユニットからの給気の風量を調節するためのダクト開度を示す制御信号を生成することを特徴とする。
【００１０】
また、本発明に係る空調制御装置において、前記変風量ユニットからの給気の風量のばらつきが発生する要因の有無を判定するように構成された判定部をさらに備え、前記ニューラルネットワーク部は、前記判定部により前記要因があると判定された場合に、前記要求風量と前記計測風量との関係をニューラルネットワークを用いて学習してもよい。
【００１１】
また、本発明に係る空調制御装置において、前記風量制御部は、前記偏差に応じて可変速フローティング制御を行い、前記制御信号を生成してもよい。
【００１２】
また、本発明に係る空調制御装置において、前記要求風量と前記計測風量との前記偏差を算出するように構成された第１偏差算出部をさらに備えていてもよい。
【００１３】
また、本発明に係る空調制御装置において、前記補正要求風量と前記計測風量との前記偏差を算出するように構成された第２偏差算出部をさらに備えていてもよい。
【００１４】
また、本発明に係る空調制御装置において、前記要求風量算出部は、前記設定温度を目標値、前記室内温度を入力値、前記要求風量を操作量としたＰＩＤ制御により前記要求風量を算出してもよい。
【００１５】
また、本発明に係る空調制御方法は、被制御エリアごとに設けられた変風量ユニットを制御する空調制御方法であって、前記被制御エリアの室内温度が設定温度に到達するために、前記変風量ユニットからの給気の風量に要求される要求風量を算出する要求風量算出ステップと、前記要求風量と前記変風量ユニットからの給気の計測風量との偏差に応じて、前記変風量ユニットからの給気の風量を調節するためのダクト開度を示す制御信号を生成する風量制御ステップと、前記変風量ユニットからの給気の風量のばらつきが発生する要因の有無を判定する判定ステップと、前記判定ステップで前記要因があると判定された場合に、前記要求風量と前記変風量ユニットからの給気の計測風量との関係をニューラルネットワークを用いて学習する学習ステップと、前記学習ステップで構築された学習済みのニューラルネットワークに関する情報を記憶部に記憶する記憶ステップとを備えることを特徴とする。
【００１６】
また、本発明に係る空調制御方法は、被制御エリアごとに設けられた変風量ユニットを制御する空調制御方法であって、前記被制御エリアの室内温度が設定温度に到達するために、前記変風量ユニットからの給気の風量に要求される要求風量を算出する要求風量算出ステップと、記憶部に記憶されている学習済みのニューラルネットワークを用いて、前記要求風量の補正量を推測する推測ステップと、前記推測ステップで推測された前記補正量に応じて補正された補正要求風量と前記変風量ユニットからの給気の計測風量との偏差に応じて、前記変風量ユニットからの給気の風量を調節するためのダクト開度を示す制御信号を生成する風量制御ステップ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、算出された要求風量と実際の計測風量との関係をニューラルネットワークを用いて学習し、学習済みニューラルネットワークを用いて要求風量の補正量を推測し、その補正量により補正された補正要求風量を用いてＶＡＶユニットのダンパ開度を示す制御信号を生成するので、より短い時間で室内温度を設定温度に到達させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】図１は、本発明の実施の形態に係るＶＡＶコントローラを含む空調システムの構成を示すブロック図である。
【図２】図２は、本発明の実施の形態に係るＶＡＶコントローラの機能構成を示すブロック図である。
【図３】図３は、本発明の実施の形態に係るＰＩＤ制御を説明する図である。
【図４】図４は、本発明の実施の形態に係る可変速フローティング制御を説明する図である。
【図５】図５は、本発明の実施の形態に係るＶＡＶコントローラのハードウェア構成を示すブロック図である。
【図６】図６は、本発明の実施の形態に係るＶＡＶコントローラの調整時の動作を説明するフローチャートである。
【図７】図７は、本発明の実施の形態に係る要求風量算出処理を説明するフローチャートである。
【図８】図８は、本発明の実施の形態に係る学習処理を説明するフローチャートである。
【図９】図９は、本発明の実施の形態に係る風量制御処理を説明するフローチャートである。
【図１０】図１０は、本発明の実施の形態に係るＶＡＶコントローラの運用時の動作を説明するフローチャートである。
【図１１】図１１は、本発明の実施の形態に係る推測処理を説明するフローチャートである。
【図１２】図１２は、本発明の実施の形態に係る風量制御処理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】
【００１９】
以下、本発明の好適な実施の形態について、図１から図１２を参照して詳細に説明する。各図について共通する構成要素には、同一の符号が付されている。以下、本発明に係る「空調制御装置」が「ＶＡＶコントローラ」である場合について説明する。
【００２０】
［実施の形態］
まず、図１を参照して、本発明の実施の形態に係るＶＡＶコントローラ１を備える空調システムの構成を説明する。
空調システムは、ＶＡＶコントローラ１と、空調コントローラ２と、空調機３と、ＶＡＶユニット（変風量ユニット）４と、ダクト５と、温度センサ７と、風速センサ８と、吹き出し口９とを備える。
【００２１】
本実施の形態に係るＶＡＶコントローラ１は、室内エリア（被制御エリア）６ごとに設置されたＶＡＶユニット４からの給気の風量を、空調負荷に応じて調節し、室内エリア６の室内温度が設定温度に到達するように制御する。ＶＡＶコントローラ１は、ＶＡＶユニット４の吹き出し口９付近に設けられたダンパ４−１の開度を調節することでＶＡＶユニット４からの給気の風量を調節する。
【００２２】
空調コントローラ２は、空調機３および空調システム全体の管理や監視を行う。空調機３は、ＶＡＶユニット４に調和空気を供給する。ＶＡＶユニット４は、ダンパ４−１の開度に応じて室内エリア６に供給する風量を調節する。ＶＡＶユニット４は、ダンパ４−１の開度を調節する調節機構（図示しない）、およびダンパ開度を検出するセンサ（図示しない）などを有する。ＶＡＶユニット４は、ＶＡＶコントローラ１から送られてくる制御信号に基づいて、ダンパ４−１の開度調節を行う。
【００２３】
ダクト５は、空調機３からの給気を各室内エリア６に供給する。温度センサ７は、室内エリア６の室内温度を検出する。また、風速センサ８は、ＶＡＶユニット４からの調和空気の風速を検出する。
【００２４】
［ＶＡＶコントローラの機能ブロック］
図２は、本実施の形態に係るＶＡＶコントローラ１の機能構成を示すブロック図である。
ＶＡＶコントローラ１は、設定温度取得部１０、室内温度取得部１１、計測風量取得部１２、実力最大風量取得部１３、要求風量算出部１４、風量偏差算出部（第１および第２偏差算出部）１５、風量制御部１６、ダクト欠損判定部（判定部）１７、ニューラルネットワーク（ＮＮ）部１８、出力部１９、および記憶部２０を備える。
【００２５】
設定温度取得部１０は、ユーザによって入力された室内エリア６の設定温度、または、予め設定されている設定温度を取得する。取得された設定温度は、要求風量算出部１４に入力される。
【００２６】
室内温度取得部１１は、温度センサ７によって計測された室内温度を取得する。取得された室内温度は、要求風量算出部１４に入力される。
【００２７】
計測風量取得部１２は、室内エリア６に設置されたＶＡＶユニット４を流れる給気の風量の計測値を、ＶＡＶユニット４に設けられた風速センサ８などから取得する。より詳細には、計測風量取得部１２は、風速センサ８から出力された電圧を変換して風速を算出し、ダクト面積と掛けて風量を算出する。計測風量取得部１２によって取得された計測風量は風量偏差算出部１５に入力される。
【００２８】
実力最大風量取得部１３は、空調機３から複数の室内エリア６に供給される給気が最大風量で、かつ、ＶＡＶユニット４のダンパ４−１が全開となったときに計測風量取得部１２によって取得された計測風量を実力最大風量として取得する。取得された実力最大風量は、記憶部２０に記憶される。
【００２９】
要求風量算出部１４は、室内エリア６の室内温度が設定温度に到達するために、ＶＡＶユニット４の給気に要求される風量である要求風量を算出する。より詳細には、要求風量算出部１４は、室内温度と設定温度との偏差に基づいて要求風量を算出する。算出された要求風量の値は、風量偏差算出部１５およびダクト欠損判定部１７に入力される。要求風量算出部１４は、例えば、よく知られたＰＩＤ制御を行い、制御対象の室内エリア６ごとに目標値を室内エリア６の設定温度、入力を計測された室内温度、操作量を要求風量としたＰＩＤ演算を行う。
【００３０】
例えば、図３に示すように、暖房運転時、送風運転時、および冷房運転時の各運転モードにおける操作量（要求風量）と室内温度との関係に従って、比例動作により要求風量が決定される。また、積分動作では、設定温度と室内温度との偏差を一定時間毎に加算し積算値として、積算値を積算時間で割った値に応じた要求風量が算出される。さらに、微分動作では、偏差の微分に比例した出力を出して要求風量の修正が行われる。
【００３１】
また、要求風量算出部１４は、図３に示すように、ＶＡＶユニット４の最小風量と実力最大風量とをそれぞれ要求風量の出力値の最小値および最大値としてＰＩＤ制御を行う。なお、最小風量は、ＶＡＶユニット４のメーカの出荷検査などで事前に設定された値であり、実力最大風量は、上述した実力最大風量取得部１３によって取得され記憶部２０に記憶されている値である。
【００３２】
風量偏差算出部１５は、要求風量または後述する補正要求風量、計測風量、および実力最大風量に基づいて風量偏差を算出する。要求風量は、要求風量算出部１４によって算出された風量である。補正要求風量は、後述するＮＮ部１８によって、推測されたＶＡＶユニット４からの給気の風量のばらつきが考慮された要求風量の値である。計測風量は計測風量取得部１２によって取得されたＶＡＶユニット４から流れる実際の風量である。実力最大風量は、実力最大風量取得部１３によって取得され記憶部２０に記憶されている風量である。
【００３３】
風量偏差算出部１５は、空調機３とＶＡＶユニット４とを含む空調システムを試運転させてＶＡＶコントローラ１のパラメータを調整する際（以下、「調整時」という。）には、次の式（１）を用いて実力最大風量によって規格化した風量偏差を求める。
風量偏差＝（計測風量−要求風量）／実力最大風量      ・・・（１）
【００３４】
風量偏差算出部１５は、空調システムの試運転の後に空調システムをユーザの利用に供する際（以下、「運用時」という。）には、次の式（２）を用いて実力最大風量によって規格化した風量偏差を求める。
風量偏差＝（計測風量−補正要求風量）／実力最大風量      ・・・（２）
【００３５】
風量制御部１６は、風量偏差算出部１５によって算出された風量偏差に応じて、ＶＡＶユニット４からの給気の風量を調節するためのダンパ開度を示す制御信号を生成する。風量制御部１６は、例えば、よく知られている可変速フローティング制御により、冷房側の二位置制御と暖房側の二位置制御を自動で制御できるように組み合わせて、ダンパ開度を決定し、制御信号を生成する。
【００３６】
風量制御部１６は、例えば、図４に示すように、風量偏差算出部１５によって算出された風量偏差（％）の値の正負の符号に基づいて開出力または閉出力のフローティング制御を行う。また、風量制御部１６は、風量偏差の値の大きさに応じた風量制御ステップ幅に基づき可変制御を行う。
【００３７】
ダクト欠損判定部１７は、ＶＡＶユニット４からの給気の風量のばらつきが発生する要因を判定する。より詳細には、ダクト欠損判定部１７は、前述した空調システムの調整時において、要求風量算出部１４により算出された要求風量と、計測風量取得部１２によって取得された計測風量とに基づいて、ダクト５における欠損の有無を判定する。
【００３８】
ダクト欠損判定部１７は、例えば、要求風量の変更後、所定の時間（分）で、要求風量＝計測風量となる場合には、ダクト欠損は無いと判定し、それ以外の場合には、ダクト欠損が有ると判定する。ダクト欠損判定部１７によってダクト欠損が有ると判定された場合には、判定結果を示す信号をＮＮ部１８に送出する。
【００３９】
ここで、ダクト欠損は、ダクトの設計や施工の不良によるダクト圧損などを指し示しており、ＶＡＶユニット４から供給される給気の風量のばらつきを生じさせる要因となる。そのため、要求風量算出部１４によるＰＩＤ制御のフィードバックループで、室内エリア６の設定温度に最短で到達できるような要求風量を出力しても、ダクト欠損など機器に個体差がある場合には、前述したように、最短時間で室内エリア６の設定温度に到達できないことがある。
【００４０】
ＮＮ部１８は、要求風量と計測風量との関係をニューラルネットワークを用いて学習し、学習済みニューラルネットワークにより要求風量の補正量を推測する。より詳細には、空調システムの調整時においてダクト欠損が有ると判定された場合には、ＮＮ部１８は、算出された要求風量とダクト欠損による影響を受けた実際の計測風量との差異をニューラルネットワークを用いて学習する。
【００４１】
ＮＮ部１８は、要求風量が実際の計測風量となる（要求風量＝計測風量）ような要求風量の補正量を推測するための、要求風量と計測風量との関係の特徴量を抽出して、ニューラルネットワークを構築する。ＮＮ部１８が学習によって抽出した特徴量、すなわちニューラルネットワークの重みなどのパラメータ値は記憶部２０に記憶される。
【００４２】
また、ＮＮ部１８は、空調システムの運用時においては、要求風量算出部１４により算出された要求風量を入力として、学習済みニューラルネットワークを用いて要求風量の補正量を推測する。より詳細には、ＮＮ部１８は、記憶部２０に記憶されている重みなどのパラメータ値を読み込んで、ニューラルネットワークを構築する。ＮＮ部１８は、学習済みのニューラルネットワークの演算を行い、要求風量の補正量を出力し、その補正量に基づいて要求風量を補正した補正要求風量を求める。
【００４３】
ＮＮ部１８は、ニューラルネットワークモデルとして、例えば、よく知られたリカレント型ニューラルネットワーク、多層ニューラルネットワーク、階層ベイズ的ニューラルネットワークなどのニューラルネットワークモデルを用いることができる。
【００４４】
出力部１９は、風量制御部１６によるダンパ開度を示す制御信号をＶＡＶユニット４の図示しないダンパ開度調節機構などに出力する。この制御信号に基づいて、ＶＡＶユニット４のダンパ４−１の開度が調節される。
【００４５】
記憶部２０は、ＶＡＶコントローラ１の制御に必要なセンサデータや演算結果などを記憶する。具体的には、記憶部２０は、室内エリア６の設定温度、計測された室内温度、要求風量、計測風量、実力最大風量、ＮＮ部１８の学習により抽出された重みなどのパラメータの更新値を記憶する。また、記憶部２０は、補正量、補正要求風量、風量偏差の値、風量制御部１６が用いる風量偏差とダンパ出力との関係、その他の設定情報を記憶する。
【００４６】
［ＶＡＶコントローラのハードウェア構成］
次に、上述した機能を有するＶＡＶコントローラ１のハードウェア構成について図５を用いて説明する。
【００４７】
ＶＡＶコントローラ１は、バス１０１を介して接続されるＣＰＵ１０３と主記憶装置１０４とを有する演算装置１０２、通信制御装置１０５、Ｉ／Ｆ１０６、外部記憶装置１０７、表示装置１０８等を備えるコンピュータと、これらのハードウェア資源を制御するプログラムによって実現することができる。
【００４８】
ＣＰＵ１０３と主記憶装置１０４とは、演算装置１０２を構成する。主記憶装置１０４には、ＣＰＵ１０３が各種制御や演算を行うためのプログラムが予め格納されている。
【００４９】
通信制御装置１０５は、ＶＡＶコントローラ１と各種外部電子機器との間を通信ネットワークＮＷを介して接続するための制御装置である。通信制御装置１０５および通信ネットワークＮＷを介して、ダンパ開度の制御信号をＶＡＶユニット４に送出してもよい。また、通信制御装置１０５を介して空調コントローラ２からの指令や制御情報を受信したり、またＶＡＶユニット４の制御に関する情報を送信してもよい。また、通信制御装置１０５を介して室内エリア６の設定温度を受信することができる。
【００５０】
Ｉ／Ｆ１０６は、ＶＡＶコントローラ１と各種機器とを接続するためのインターフェースである。Ｉ／Ｆ１０６を介して、ＶＡＶユニット４から流れる給気の風量を検出するための風速センサ８や、室内エリア６の室内温度を検出する温度センサ７などが接続されている。
【００５１】
外部記憶装置１０７は、読み書き可能な記憶媒体と、その記憶媒体に対してプログラムやデータなどの各種情報を読み書きするための駆動装置とで構成されている。外部記憶装置１０７には、記憶媒体としてハードディスクやフラッシュメモリなどの半導体メモリを使用することができる。外部記憶装置１０７は、センサデータ記憶部１０７ａ、設定情報記憶部１０７ｂ、ＮＮパラメータ記憶部１０７ｃ、プログラム格納部１０７ｄ、図示しないその他の格納装置で、例えば、この外部記憶装置１０７内に格納されているプログラムやデータなどをバックアップするための格納装置などを有することができる。
【００５２】
センサデータ記憶部１０７ａは、Ｉ／Ｆ１０６を介して図１で説明した温度センサ７や風速センサ８などのセンサから取得された室内エリア６の室内温度や計測風量などを記憶する。
設定情報記憶部１０７ｂは、図２で説明した要求風量算出部１４によるＰＩＤ制御や、風量制御部１６による可変速フローティング制御に用いられる設定値を記憶する。また、設定情報記憶部１０７ｂは、室内エリア６の設定温度の初期値や、ＮＮ部１８を構成するニューラルネットワークモデルの初期設定情報などを記憶する。
【００５３】
ＮＮパラメータ記憶部１０７ｃは、図２で説明したＮＮ部１８による学習結果として得られたニューラルネットワークの重みなどのパラメータ値を記憶する。
センサデータ記憶部１０７ａ、設定情報記憶部１０７ｂ、およびＮＮパラメータ記憶部１０７ｃは、図２で説明した記憶部２０に対応する。
【００５４】
プログラム格納部１０７ｄには、本実施の形態における要求風量の算出処理、風量偏差算出処理、ダクト欠損判定処理、学習処理および推測処理などＶＡＶコントローラ１が室内エリア６の空調を制御するのに必要な演算処理を実行するための各種プログラムが格納されている。
【００５５】
表示装置１０８は、液晶ディスプレイなどによって実現される。表示装置１０８は、ＶＡＶコントローラ１が取得した計測風量などのセンサ情報やダンパ４−１の開度を表示してもよい。
【００５６】
［ＶＡＶコントローラの動作］
次に、上述した構成を有するＶＡＶコントローラ１の動作について、図６から図１２のフローチャートを参照して説明する。本実施の形態では、新規ビルにおいて空調システムの試運転を行い、ＶＡＶコントローラ１のパラメータの調整などを行う調整時と、試運転の後に、空調システムをユーザの利用に供する運用時との２つの場面に分けてＶＡＶコントローラ１の動作を説明する。
【００５７】
［調整時のＶＡＶコントローラの動作］
図６は、調整時におけるＶＡＶコントローラ１の全体的な動作を説明するフローチャートである。
まず、要求風量算出部１４は、設定温度および室内温度に基づいてＰＩＤ制御を行い、要求風量を算出する（ステップＳ１）。次に、ＮＮ部１８は、ステップＳ１で算出された要求風量と実際の計測風量との関係をニューラルネットワークを用いて学習する（ステップＳ２）。また、このときに風量制御部１６は、ステップＳ１で算出された要求風量と、実際の計測風量と、実力最大風量とに基づいて算出された風量偏差に応じて可変速フローティング制御を行い、ダンパ開度を示す制御信号を生成する（ステップＳ３）。
【００５８】
［要求風量算出処理］
図７は、要求風量算出処理（ステップＳ１）を説明するフローチャートである。
まず、設定温度取得部１０は、制御対象の室内エリア６における設定温度を取得する（ステップＳ１０）。次に、室内温度取得部１１は、室内温度を温度センサ７から取得する（ステップＳ１１）。取得された室内エリア６の設定温度および室内温度は記憶部２０に記憶される。
【００５９】
次に、実力最大風量取得部１３は、空調機３が最大風量で、かつ、ＶＡＶユニット４が全開となったときの計測風量を計測風量取得部１２から取得し（ステップＳ１２）、この計測風量を実力最大風量として記憶部に記憶する。
【００６０】
次に、要求風量算出部１４は、ステップＳ１０で取得された室内エリア６の設定温度を目標値、ステップＳ１１で取得された室内温度を入力、要求風量を操作量としてＰＩＤ制御を行う（ステップＳ１３）。より詳細には、要求風量算出部１４は、ＶＡＶユニット４のメーカにおける出荷検査などで事前に設定された最小風量を記憶部２０から読み出し、ステップＳ１２で取得された実力最大風量とに基づいて要求風量を算出する。
【００６１】
要求風量算出部１４によって算出された要求風量は記憶部２０に記憶される（ステップＳ１４）。
【００６２】
次に、要求風量算出処理（ステップＳ１）の後に、平行して実行される学習処理（ステップＳ２）および風量制御処理（ステップＳ３）について図８および図９のフローチャートを用いて説明する。
【００６３】
［学習処理］
図８に示すように、ＮＮ部１８は、要求風量算出部１４によって算出された要求風量を記憶部２０から読み出す（ステップＳ２０）。次に、計測風量取得部１２は、風速センサ８で検出された風速に基づいて換算した計測風量を取得する（ステップＳ２１）。
【００６４】
次に、ダクト欠損判定部１７は、要求風量と計測風量とに基づいて、ダクトにおける欠損の有無を判定し、ダクト欠損がある場合には（ステップＳ２２：ＹＥＳ）、ＮＮ部１８によるニューラルネットワーク演算が実行される（ステップＳ２３）。
【００６５】
より詳細には、ダクト欠損判定部１７は、要求風量の変更後の予め定められた時間（分）で、要求風量＝計測風量とならない場合には、ダクト欠損が存在すると判定する。
【００６６】
また、ＮＮ部１８は、予め設定されているニューラルネットワークモデルを用いて、要求風量と計測風量との関係を学習させて、ダクト欠損を考慮した要求風量の補正量を推測するための特徴量を抽出する。より詳細には、ＮＮ部１８は、要求風量算出部１４によって算出された要求風量と実際の計測風量とを教師データとする。ＮＮ部１８は、要求風量の入力に対して、実際の計測風量が要求風量と同じとなる（要求風量＝計測風量）ような要求風量の補正量を出力するように、ニューラルネットワークのパラメータを調整する。
【００６７】
ＮＮ部１８は、学習用の要求風量の入力データに対するニューラルネットワークの出力値（補正量）と教師データとの誤差が許容される範囲まで減少するように重みやバイアスなどのパラメータ値を繰り返し更新する。ＮＮ部１８は、最終的に決定されたパラメータの更新値を記憶部２０に記憶する（ステップＳ２４）。このように学習によって決定されたパラメータ値に基づいて要求風量の補正量（補正要求風量）を推測する学習済みニューラルネットワークが構築される。
【００６８】
なお、ＮＮ部１８を構成するニューラルネットワークモデルは、教師あり学習を用いる場合に限られず、教師なし学習や半教師あり学習を用いてもよい。
【００６９】
［調整時の風量制御処理］
次に、調整時に学習処理と平行して実行される風量制御処理について図９のフローチャートを参照して説明する。
まず、風量制御部１６は、記憶部２０に記憶されている要求風量を読み出す（ステップＳ３０）。次に、計測風量取得部１２は、風速センサ８で検出された風速に基づいて換算された計測風量を取得する（ステップＳ３１）。
【００７０】
次に、風量制御部１６は、記憶部２０に記憶されている実力最大風量を読み出す（ステップＳ３２）。その後、風量偏差算出部１５は、要求風量と、計測風量と、実力最大風量とに基づいて上述した式（１）を用いて風量偏差を算出する（ステップＳ３３）。算出された風量偏差は記憶部２０に一時的に記憶される。
【００７１】
その後、風量制御部１６は、算出された風量偏差に基づいて、ＶＡＶユニット４のダンパ開度を可変速フローティング制御により求めて、ダンパ開度を示す制御信号を生成する（ステップＳ３４）。そして、風量制御部１６は、生成したダンパ開度を示す制御信号を出力部１９を介してＶＡＶユニット４のダンパ開度調節機構に送出する（ステップＳ３５）。
【００７２】
このように、空調システムの調整時においては、要求風量算出部１４によって算出された要求風量が、風量制御処理および学習処理の両方に用いられ、これらの処理は平行して実行される。
【００７３】
［運用時のＶＡＶコントローラの動作］
次に、空調システムの運用時におけるＶＡＶコントローラ１の動作について、図１０から図１２のフローチャートを用いて説明する。
図１０は、運用時におけるＶＡＶコントローラ１の全体的な動作を説明するフローチャートである。図６から図９で説明した空調システムの調整時での各処理が完了すると、今度はユーザによって空調システムが運用される。
【００７４】
図１０に示すように、要求風量算出部１４は、調整時と同様に要求風量を算出する（ステップＳ１）。次に、ＮＮ部１８は、学習済みニューラルネットワークを用いて、算出された要求風量に対する補正量を推測する（ステップＳ２Ａ）。その後、風量制御部１６は、ステップＳ２Ａで推測された補正量で補正した補正要求風量を用いて、ダンパ開度を求める（ステップＳ３Ａ）。
【００７５】
［推測処理］
ここで、ＮＮ部１８によって実行される推測処理（ステップＳ２Ａ）について、図１１のフローチャートを参照して説明する。なお、要求風量算出処理（ステップＳ１）は、調整時における処理と同様であるため、説明を省略する。
【００７６】
まず、ＮＮ部１８は、記憶部２０に記憶されている要求風量を読み出す（ステップＳ２００）。次に、ＮＮ部１８は、記憶部２０に記憶されている学習済みニューラルネットワークのパラメータ値を読み出す（ステップＳ２０１）。ＮＮ部１８はパラメータ値をロードしてニューラルネットワークを構築する。
【００７７】
その後、ＮＮ部１８は学習済みニューラルネットワークを用いて、要求風量を入力としたニューラルネットワーク演算を行う（ステップＳ２０２）。ＮＮ部１８は、ニューラルネットワーク演算により、ダクト欠損によるＶＡＶユニット４の風量のばらつきが考慮された要求風量の補正量を推測する。ＮＮ部１８はこの補正量に基づいて補正要求風量を算出する。算出された補正要求風量は記憶部２０に記憶される（ステップＳ２０３）。
【００７８】
［運用時の風量制御処理］
次に、空調システムの運用時において、推測処理の後に実行される風量制御処理（ステップＳ３Ａ）について、図１２のフローチャートを用いて説明する。
まず、風量制御部１６は、ＮＮ部１８によって求められた補正要求風量を記憶部２０から読み出す（ステップＳ３００）。次に、計測風量取得部１２は、風速センサ８によって検出された風速に基づいて換算された計測風量を取得する（ステップＳ３０１）。
【００７９】
次に、風量制御部１６は、記憶部２０に記憶されている実力最大風量を読み出す（ステップＳ３０２）。その後、風量偏差算出部１５は、計測風量と、実力最大風量と、補正要求風量とに基づいて上述した式（２）を用いて風量偏差を算出する（ステップＳ３０３）。
【００８０】
その後、風量制御部１６は、ステップＳ３０３で算出された風量偏差に基づいて可変速フローティング制御によりＶＡＶユニット４のダンパ開度を求めて、制御信号を生成する（ステップＳ３０４）。風量制御部１６は、生成した制御信号を出力部１９を介してＶＡＶユニット４のダンパ開度調節機構に送出する（ステップＳ３０５）。ダンパ開度を示す制御信号に基づいて、ＶＡＶユニット４のダンパ４−１の開度が調節されて、給気の風量が調節されることにより、室内エリア６の室内温度が設定温度に近づくことになる。
【００８１】
以上説明したように、本実施の形態に係るＶＡＶコントローラ１によれば、空調システムの調整時においては、算出された要求風量とダクト欠損の影響を受けた実際の計測風量との関係を学習する。また、空調システムの運用時においては、ダクト欠損による風量のばらつきを補完した補正要求風量（補正量）を推測し、その補正要求風量に基づいてダクト開度を示す制御信号を生成する。そのため、ＶＡＶコントローラ１は、より短い時間で室内エリア６の室内温度を設定温度に到達させることができる。
【００８２】
また、本実施の形態に係るＶＡＶコントローラ１は、ニューラルネットワーク演算を行うＮＮ部１８を備え、ＶＡＶコントローラ１内部で学習処理が自動で行われる。そのため、空調システムの調整時において、人による作業が新たに発生することがなく、空調システムのより効率的な運用が実現される。
【００８３】
以上、本発明の空調制御装置および空調制御方法における実施の形態について説明したが、本発明は説明した実施の形態に限定されるものではなく、請求項に記載した発明の範囲において当業者が想定し得る各種の変形を行うことが可能である。
【００８４】
例えば、説明した実施の形態では、ＶＡＶコントローラ１が制御対象の室内エリア６ごとに設けられ、各室内エリア６ごとにＮＮ部１８が学習および推測を行う場合について説明した。しかし、例えば、複数のうちの予め定められた１つのＶＡＶコントローラ１は、複数の制御対象の室内エリア６それぞれのＮＮ部１８の学習結果に関する情報を収集し、空調機３のファン回転数を補正してもよい。このような構成を採用することで、さらに快適な空調制御を実現することが可能となる。
【００８５】
また、説明した実施の形態では、ＶＡＶコントローラ１がダクト欠損を考慮した要求風量の補正を行う場合について説明した。しかし、ＰＩＤ制御のフィードバックループにおいて目標値への到達時間に影響を与える機器の個体差であれば、ダクト欠損に限られない。
【符号の説明】
【００８６】
１…ＶＡＶコントローラ、２…空調コントローラ、３…空調機、４…ＶＡＶユニット、４−１…ダンパ、５…ダクト、６…室内エリア、７…温度センサ、８…風速センサ、９…吹き出し口、１０…設定温度取得部、１１…室内温度取得部、１２…計測風量取得部、１３…実力最大風量取得部、１４…要求風量算出部、１５…風量偏差算出部、１６…風量制御部、１７…ダクト欠損判定部、１８…ニューラルネットワーク（ＮＮ）部、１９…出力部、２０…記憶部、１０１…バス、１０２…演算装置、１０３…ＣＰＵ、１０４…主記憶装置、１０５…通信制御装置、１０６…Ｉ／Ｆ、１０７…外部記憶装置、１０７ａ…センサデータ記憶部、１０７ｂ…設定情報記憶部、１０７ｃ…ＮＮパラメータ記憶部、１０７ｄ…プログラム格納部、１０８…表示装置。
【図１】
2019203670.tif 000003
【図２】
2019203670.tif 000004
【図３】
2019203670.tif 000005
【図４】
2019203670.tif 000006
【図５】
2019203670.tif 000007
【図６】
2019203670.tif 000008
【図７】
2019203670.tif 000009
【図８】
2019203670.tif 000010
【図９】
2019203670.tif 000011
【図１０】
2019203670.tif 000012
【図１１】
2019203670.tif 000013
【図１２】
2019203670.tif 000014