(57)【要約】  本発明は、エアマスク内の空気の大気条件を構成するために、エアマスクに入る及び／又はエアマスクから出る空気流量を設定するためのシステムを提供する。システムは、感知手段及び気流制御手段を有する。制御器は、検知手段から読取値を受け取り、これらに基づいて、検知された大気パラメータのレベルを事前に設定された目標レベルに向けて移動させるために、空気流量レベルを制御する。制御器は、各ステップを誘導するために検知手段からのフィードバックを使用して、複数のステップで空気流量のレベルを調整する反復的な調整手順を実行する。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
エアマスクに入る及び／又は前記エアマスクから出る空気流量を設定するためのシステムにおいて、前記エアマスクは、
前記エアマスクの空気の少なくとも１つの大気パラメータを感知するための感知手段、
前記エアマスクに入る及び／又は前記エアマスクから出る空気流量を制御するための空気流量制御手段、並びに
前記空気流量制御手段及び前記感知手段に動作可能に結合される制御器
を有し、前記制御器は、
前記感知手段から１つ以上の測定値を取得する、及び
前記測定値に基づいて前記空気流量のレベルを反復的に調整して、少なくとも１つの大気パラメータの値を既定の目標値に向けて調整する
ように適合され、
前記調整は、複数の反復的な調整ステップを含み、
前記制御器は、前記空気流量レベルの各々の反復的な調整の前及び／又は後に前記感知手段からセンサ測定値を取得するように適合され、
前記反復的な調整は、空気流量レベルの１つ以上の離散的な変化を含み、各々の前記離散的な変化の量は、現在の空気流量レベルに少なくとも部分的に基づいて決定される
システム。
【請求項２】
前記制御器は、前記少なくとも１つの大気パラメータの値が前記目標値の規定された許容範囲内になるまで、前記反復的な調整を継続するように適合される、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記制御器は、基準の空気流量設定を含む基準データセットと通信可能であり、前記少なくとも１つの大気パラメータの前記目標値に到達すると、前記制御器は、前記基準データセットに前記空気流量レベルを記憶するように適合され、前記制御器は、任意の調整に先立って、前記基準データセット内の空気流量レベルに等しい初期空気流量レベルを設定するように、少なくとも１つの制御モードに従って適合される、請求項１又は２に記載のシステム。
【請求項４】
前記少なくとも１つの大気パラメータが、空気圧、空気温度及び空気湿度の１つ以上を含む、請求項１乃至３の何れか一項に記載のシステム。
【請求項５】
前記空気流量制御手段は、最大空気流量レベル及び最小空気流量レベルを有し、前記制御器は、任意の調整に先立って、前記最小空気流量レベルと前記最大空気流量レベルとの間の一部である初期の空気流量レベルを設定するように適合され、任意で、前記初期の空気流量レベルは、前記最小空気流量レベルと最大空気流量レベルとの間の中間にある、請求項１乃至４の何れか一項に記載のシステム。
【請求項６】
前記システムは、ユーザの活動レベルを検出するための活動検出手段をさらに有する、
前記制御器は、任意の調整に先立って、検出された前記ユーザの活動レベルに基づいて決定される初期空気流レベルを設定するように適合される、及び
任意で、前記制御器は、前記ユーザの活動レベルの如何なる変化も検出し、前記検出された変化に応じて、前記空気流量の前記初期レベルを変更するように適合される
請求項１乃至４の何れか一項に記載のシステム。
【請求項７】
前記制御器は、ユーザの個人情報及び／又は好みを記憶している、局所的又は遠隔的なデータストアと通信可能であるように適合される、並びに
前記制御器は、如何なる調整に先立って、前記個人情報及び／又はユーザの好みに基づいている初期空気流量レベルを設定するように適合される、請求項１乃至６の何れか一項に記載のシステム。
【請求項８】
前記各々の離散的な変化の量は、前記現在の空気流量レベルと前記空気流量制御手段の最大空気流量レベルとの間の差の設定される部分に等しい正の量である、又は前記現在の空気流量レベルと前記空気流量制御手段の最小空気流量レベルとの間の差の設定される部分に等しい負の量である、請求項１乃至７の何れか一項に記載のシステム。
【請求項９】
前記反復的な調整は、前記空気流量レベルの１つ以上の離散的な変化を含み、各々の前記離散的な変化の量は、前記少なくとも１つの大気パラメータの前記目標値と前記少なくとも１つのパラメータの現在値との間の差に少なくとも部分的に基づいて決定される、請求１乃至８の何れか一項に記載のシステム。
【請求項１０】
前記各々の離散的な変化の量は、φ＊Δｐに等しく、Δｐは、前記現在の空気流量レベルと前記空気流量制御手段の最大又は最小の空気流量レベルの何れか一方との間の差の設定される部分であり、φは、前記少なくとも１つの大気パラメータの前記目標値と前記少なくとも１つの大気パラメータの前記現在値との間の差に基づく重み付けである、請求項９に記載のシステム。
【請求項１１】
請求項１乃至１０の何れか一項に記載されたエアマスクであり、前記エアマスクに入る及び又は前記エアマスクから出る空気流量を設定するために使用するように配されたエアマスク。
【請求項１２】
前記エアマスクは、ユーザにより吸入される空気をろ過又は浄化するためである、請求項１１に記載のエアマスク。
【請求項１３】
前記エアマスクは、前記エアマスクの内部への供給に先立って、流入する空気を、ろ過するための吸気口／排気口に設けられたフィルタ媒体を通して強制的に通すために、空気の流入を制限するように配された吸気口／排気口を有する、請求項１１又は１２に記載のエアマスク。
【請求項１４】
エアマスクに入る及び／又は前記エアマスクから出る空気流量を設定するための方法であり、前記方法は、
前記エアマスク内部の空気の少なくとも１つの大気パラメータの１つ以上の測定値を取得するステップ、
少なくとも１つの大気パラメータの値を既定の目標値に向けて調整するように、前記測定値に基づいて前記エアマスクに入る及び／又は前記エアマスクから出る空気流量のレベルを反復的に調整するステップ
を有し、前記調整するステップは、複数の反復的な調整ステップを含み、
前記少なくとも１つの大気パラメータの測定値は、前記空気流量レベルの各々の反復的な調整の前及び／又は後に取得され、前記反復的な調整は、空気流量レベルの１つ以上の離散的な変化を有し、前記離散的な変化の量の各々は、現在の空気流量レベルに少なくとも部分的に基づいて決定される
方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、エアマスク内の空気流量を設定するためのシステム、及びその方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
エアマスク(または呼吸マスク)は、ユーザが吸入する空気をろ過又は浄化するために、様々な産業で使用されている。
【０００３】
例えば、大気汚染は世界的な関心事である。世界保健機関（ＷＨＯ）は、毎年４００万人が大気汚染により死亡していると推定している。この問題の一部は、都市の外気の空気品質である。スモッグの被害を受けた約３００の都市は、国の空気品質の基準を満たすことができない。
【０００４】
公式の外気の空気品質基準は、粒子状物質濃度を単位体積当たりの質量濃度（例えば、μｇ／ｍ３）と規定している。特に問題となるのは、(「ＰＭ２．５」と呼ばれる)２．５μｍ未満の直径を有する粒子が肺(肺胞)のガス交換領域に浸透することができる、及び非常に小さい粒子（＜１００ｎｍ）が肺を通過して他の器官に影響を及ぼす可能性があるため、粒子による汚染である。
【０００５】
この問題は短期間ではあまり改善されないので、この問題の一般的な対処方法は、ろ過による清浄な空気を提供するマスクを着用することであり、中国及び他の場所におけるマスクの市場は、近年大きな盛り上がりを見せている。例えば、２０１９年までに中国におけるマスクは４２億枚になると推定されている。
【０００６】
しかしながら、使用中、マスク内部の温度及び相対湿度は増加する。外部との相対的なマスク内部の圧力差と相まって、これは呼吸を不快にすることがある。
【０００７】
快適性と効果を向上させるために、フィルタを通して空気を吸い込むファンをマスクに追加することができる。効率と寿命の理由から、これらは通常、電気的に整流されたブラシレスＤＣファンである。ファン付き(fan assisted)マスクには、吸気ファン又は呼気ファン、或いはその両方を備えることができる。吸気ファンは、フィルタを通して空気を吸い込むのを補助し、マスク容積内に汚染物質が漏れるのを防止するために正のマスク圧力を得ることを可能にする。呼気ファンは、マスクの換気を補助し、呼気された二酸化炭素が確実に完全に排出されるようにする。
【０００８】
電動マスクを使用する着用者の利点は、従来の非電動マスクにおけるフィルタの抵抗に対抗する吸入によって生じる肺のわずかな負担から解放されることである。
【０００９】
さらに、従来の非電動マスクにおいて、吸入は、マスク内にわずかな負圧も生じさせ、マスク内への汚染物質の漏れにつながり、汚染物質が有毒物質である場合、その漏れは危険であることが分かる。電動マスクは、顔面に一定の空気の流れを送り、例えば、呼気弁の抵抗によって決定される、上述したような僅かな正圧を与え、如何なる漏れも内向きではなく外向きであることを確実にすることができる。
【００１０】
従って、ファン付きマスクは、温度、湿度及び呼吸抵抗を減少させることにより着用の快適性を改善し、後者は、マスク内部の空気圧を制御することによって達成される。これらのパラメータは、「大気パラメータ」と呼ぶことができる。
【００１１】
しかしながら、異なるユーザは通例、これらの大気パラメータに関して異なる快適さの好みを有し、例えば、あるユーザは、他のユーザよりも高温を好み、あるユーザは、他のユーザよりも湿度の低い空気を好み得る。
【００１２】
従来技術では、マスク内部の大気状態を制御するためにヒータ又は空調装置を提供することが提案されている。しかしながら、これらはかさ張り、複雑であり、コストを増大させる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
ファンにより供給される空気流量のレベルを制御することにより、実際に大気パラメータのレベルを能動的に調整することが可能であることを発明者は見出した。故に、ファン付きマスクは、マスク内部の空気状態をカスタマイズして、ユーザに最大の快適さを提供することを可能にする。
【００１４】
しかしながら、この概念の問題は、実際には、ユーザの好ましい快適レベルを確実に達成することが困難であることである。これは、大気パラメータの特定の値を実現するために必要な空気流量が、外部の空気状態及びマスク内部の開始状態によって変化するためである。フィードバックセンサを使用する場合、最終的には好ましい大気状態に到達することが可能であるが、典型的には、かなりの時間遅延の後にのみ到達することが可能であり、その間に、ユーザは既にかなりの不快感を経験し始めている。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
本発明の目的は、ユーザのエアマスクの着用快適性を向上させる改良された手段を提供することである。
【００１６】
本発明は、請求項により規定される。
【００１７】
本発明の一態様によれば、エアマスクに入る及び／又はエアマスクから出る空気流量を設定するためのシステムが提供され、このシステムは、
マスク内部の空気の少なくとも１つの大気パラメータを感知するための感知手段、
エアマスクに入る及び／又はエアマスクから出る空気流量を制御するための空気流量制御手段、並びに
前記空気流量制御手段及び前記感知手段と動作可能に結合される制御器
を有し、前記制御器は、前記感知手段から１つ以上の測定値を取得する、及び前記少なくとも１つの大気パラメータの値を既定の目標値に向かって調整するように、前記空気流量レベルを前記測定値に基づいて反復的に調整するように適合される。
【００１８】
前記調整は、１つ以上（通例は複数の）の反復的な調整ステップを含み、制御器は、空気流量レベルの各々の反復的な調整の前及び／又は後に、前記感知手段からセンサ測定値を取得するように適合される。
【００１９】
反復的な調整ステップは、空気流量レベルの１つ以上（通例は複数）の離散的な変化を含むことができ、各々の離散的な変化の量は、現在の空気流量レベルに少なくとも部分的に基づいて決定される。
【００２０】
本発明は、マスク内部の空気の少なくとも１つの大気状態のレベルを設定するために、空気流量のレベルを反復的に調整するための能動的フィードバックループの使用に基づいている。対応する少なくとも１つの大気パラメータは、例えば空気圧、空気温度、空気湿度及び二酸化炭素レベルの１つ以上を含むことができる。
【００２１】
従来技術の手法とは対照的に、空気流量制御装置自体は、空気状態を制御するのに使用され、かさ(bulk)の追加及び追加の空調状態の要素の複雑さを回避する。
【００２２】
さらに、反復的な調整手法を採用することにより、大気状態の迅速な調整が実現される。例えば、事前に準備されたルックアップテーブル又は相関式に依存して、所望の大気状態の推定される空気流量レベルに即座にジャンプするのではなく、本発明は、センサに基づく段階的な手法を採用する。これにより、潜在的に空気流量制御ユニットを最初に高すぎるレベルまで駆動してから強制的に減少させるというエネルギーの浪費を回避することができる。殆どの場合、所望のパラメータレベルに向かう一定の収束を保証するので、所望の大気状態の実現を速めることもでき、その結果は、他の方法では保証されず、一貫性のない信頼性のない結果をもたらす可能性がある。
【００２３】
本発明の文脈における「反復的」は、複数のステップでレベルを調整することを意味する。複数のステップは、例えば、時間遅延により分離されてもよい。
【００２４】
マスク内部の空気の少なくとも１つの大気パラメータが設定される。「内部」とは、ユーザの顔又は口とマスクとの間にあり、マスクにより区切られた内部領域内を意味する。
【００２５】
少なくとも１つの大気パラメータは、空気圧、空気温度、空気湿度、及び二酸化炭素レベルの１つ以上を含むことができる。大気パラメータは、個々のパラメータの組み合わせであってもよく、例えば、マルチパラメータ空間における点、例えばマルチパラメータ空間におけるベクトルとして規定されてもよい。
【００２６】
例において、空気流量制御手段は、ファン又は送風機などの流体ポンプなどの空気流発生器とすることができる。しかしながら、それが異なる種類の空気流量制御手段であってもよく、マスクに入る及び／又はマスクから出る空気流量を調節するのに適した如何なる要素が使用されてもよい。
【００２７】
前記空気流量制御手段は、空気流発生器を備えることができる。さらに、そのような空気流発生器を駆動するための回路又は処理器を備えることができる。
【００２８】
感知手段は、１つ以上の個別のセンサを含んでもよい。１つ以上の個別のセンサの各々が異なる大気パラメータを感知するように適合されてもよい。
【００２９】
制御器は、少なくとも１つの大気パラメータの値が目標値の定義された許容範囲内に入るまで、反復的な調整を継続するように適合されてもよい。
【００３０】
許容範囲は、事前に決定されてもよい。それが、例えば制御器のプログラムにおいて固定されてもよい。それが絶対値の範囲であってもよい。或いは、目標パラメータ値の割合、例えば＋／−５％又は＋／−１０％により規定されてもよい。
【００３１】
制御器は、検知手段から１つ以上の測定値を取得する。「測定値」は、単に、読取値又はセンサ出力を意味する。感知手段の出力又は測定値は、大気パラメータの直接的な測定値を与えてもよいし、又は例えば関連するパラメータを介して、大気パラメータの(間接的な)示度を与えてもよい。
【００３２】
制御器は、空気流量レベルの各々の反復的な調整の前及び／又は後にセンサ測定値を取得するように適合されてもよい。
【００３３】
１つ以上の例によれば、少なくとも１つの大気パラメータの目標値に到達すると制御器は、空気流量のレベルを局所的又は遠隔的に記憶するように適合されてもよく、制御器は、少なくとも１つの制御モードに従って、如何なる調整に先立ち、以前に記憶された空気流量レベルに等しい初期空気流量レベルを設定するように適合される。
【００３４】
１つ以上の例によれば、制御器は、空気流量設定を含む基準データセットと通信可能であり、少なくとも１つの大気パラメータの目標値に到達すると、制御器は、前記データセットにある空気流量レベルを記憶するように適合され、制御器は、少なくとも１つの制御モードに従って、如何なる調整に先立ち、データセットにある空気流量レベルに等しい初期の空気流量レベルを設定するように適合される。
【００３５】
基準データセットは、例えばシステムにより構成されるメモリに記憶されてもよい。基準データセットは、制御装置が通信可能な遠隔サーバ上に記憶されてもよい。
【００３６】
有利な実施形態によれば、空気流量制御手段は、最大空気流量レベル及び最小空気流量レベルを有することができ、制御器は、如何なる調整に先立ち、最小空気流量レベルと最大空気流量レベルとの間の一部である初期の空気流量レベルを設定するように適合される。これは、大気パラメータの目標値での迅速な収束を達成するための効率的な手法を提供する。
【００３７】
初期空気流量レベルは、例えば最小空気流量レベルと最大空気流量レベルとの間の中間に設定されてもよい。さらなる情報がない場合、これは通例、空気流量レベルの反復的な調整のための最も効率的な開始点を表す。
【００３８】
有利には、任意の実施形態によれば、反復的な調整は、各々が均一な量である、空気流量レベルの１つ以上の別個の変化を含んでもよい。この手法は、設定された量又は距離の１つ以上のステップにより空気流量レベルを変化させることを含む。これは、各調整の大きさを決定する必要がないので、操作上単純な手法である。
【００３９】
この一連の実施例によれば、調整手順は、(電力消費を最小にするために)最小空気流量レベルから、目標大気パラメータ値の規定された範囲内にある大気パラメータの値を達成するレベルまで線形の反復的な調整を含んでもよい。
【００４０】
代替の一連の例によれば、反復的な調整は、空気流量レベルの１つ以上の離散的な変化を含み、各々の離散的な変化の量は、現在の空気流量レベルに少なくとも部分的に基づいて決定される。
【００４１】
「現在」とは、感知手段から直近に取得されたパラメータの測定値又は読取値を意味することができる。従って、これは、既に取得された測定値に基づくことができる。代わりに、制御器は、調整ステップの大きさ又は量を決定する前に、専用の測定値を取得してもよい。これは、全てのステップの前に行われてもよいし、又は(リソースを節約するために)ステップの１つ以上からなるサブセットのみの前、例えば最初のステップだけ、若しくは１ステップおきに行われてもよい。
【００４２】
現在の空気流量レベルに基づいて各々の離散的な調整の大きさを決定することは、空気流量レベルが既にどの位の高さに到達しているかに応じてステップの大きさを変化させることができるので、インテリジェントで効率的な調整を提供する。例えば、空気流量レベルが現在既に高い場合、比較的小さいステップで更なる変更を行うことが有利であり得る。
【００４３】
例えば、特定の組の例では、各々の離散的な変化の量は、現在の空気流量レベルと空気流量制御手段の最大空気流量レベルとの間の差の設定される部分に等しい正の量、又は現在の空気流量レベルと空気流量制御手段の最小空気流量レベルとの間の差の設定される部分に等しい負の量である。
【００４４】
設定される部分は、特定の例によれば、半分であってもよい。或いは、他の如何なる割合が使用されてもよい。
【００４５】
特に、制御器は、少なくとも１つの大気パラメータの現在値が目標よりも高いか、又は目標よりも低いかを判断するように適合されてもよい。より高い場合、(例えば、パラメータが温度又は湿度である場合)制御器は、空気流量レベルの次の離散的な調整の量を、現在の空気流量レベルと最大空気流量レベルとの間の差の半分になるように設定する。現在値が目標値より低い場合、次の個々の調整は、現在のレベルと最小空気流量レベルとの差の半分に等しい量に設定されてもよい。
【００４６】
代替的な有利な実施例は、反復的な調整は、空気流量レベルの１つ以上の離散的な変化を含み、各々の離散的な変化の量は、少なくとも１つの大気パラメータの目標値と少なくとも１つのパラメータの現在値との間の差に少なくとも部分的に基づいて決定される。この場合、空気流量は、現在の空気パラメータ状態から目標の状態までの距離に基づいて効果的に調整される。
【００４７】
各々の反復的な調整の大きさは、現在の大気状態と目標の大気状態との間の決定された差に比例して又は相関して決定或いは設定されてもよく、若しくはこれの正規化されたバージョン、例えば目標値自体に従って正規化されてもよい。
【００４８】
例えば、ある組の例では、各々の離散的な変化の量は、
φ＊Δｐ
に等しく、ここで、Δｐは現在の空気流量レベルと、空気流量制御手段の最大又は最小空気流量レベルとの間の差の設定される部分である、及びφは少なくとも１つの大気パラメータの目標値と少なくとも１つのパラメータの現在値との間の差に基づく重み付けに等しい。
【００４９】
最大又は最小空気流量レベルが使用されるかどうかは、現在の大気パラメータレベルが目標レベルよりも高いか低いかに応じて選択されることができる。
【００５０】
重み付けは、例えば少なくとも１つの大気パラメータの目標値と、例えば目標大気パラメータ値に従って正規化された少なくとも１つのパラメータの現在値との間の差の正規化されたバージョンにより与えられてもよい。この場合、φは(大気パラメータの目標値−大気パラメータの現在値)／大気パラメータの目標値である。
【００５１】
この場合も、現在値は、直近に取得されたパラメータの測定値を意味することができる。
【００５２】
設定される(即ち、既定の)部分は、例では半分でもよい。この部分の量は、手動で又は自動的に設定されてよい。それが例えば、制御器のプログラムに定めされてもよい。それが例えば、ユーザ入力に基づいて又は例えばセンサのフィードバックに基づいて、調整可能であってもよい。
【００５３】
任意の実施例によれば、制御器は、如何なる調整に先立ち、初期空気流量レベルを設定するように適合されてもよく、このレベルは検出されたユーザの活動レベルに基づいて決定される。
【００５４】
活動レベルは、定性的又は定量的なパラメータでよい。活動レベルは、運動又は動きに関連する活動に関する。活動レベルは、例えば座っている、立っている、歩いている及び走っているような別個の活動レベルの種類に分類及び／又は測定されてもよい。代わりに、それが定量的に測定され、評価されてもよい。
【００５５】
システムは、使用時にユーザの活動レベルを検出するために配された活動検出手段を有する。これは例えば、心拍数モニタ、ＰＰＧセンサ、パルスセンサ及び／又は加速度計のような運動センサを有する。
【００５６】
特定な例として、制御器は、ユーザの活動レベルに関する如何なる変化も検出する、及び検出された変化に応じて空気流量の前記初期レベルを変更するように適合されてもよい。
【００５７】
１つ以上の実施形態によれば、制御器は、ユーザの個人情報及び／又は好みを記憶している局所的又は遠隔的なデータストアと通信可能であるように適合されてもよく、制御器は、如何なる調整に先立ち、前記ユーザの個人情報及び／又は好みに基づく初期空気流レベルを設定するように適合される。
【００５８】
本発明の実施例の組によれば、上述した又は以下に説明される例の実施例の何れかによるシステムを有するエアマスクを提供することができ、システムは、使用時にエアマスクに入る及び／又はエアマスクから出る空気流量を設定するように配される。
【００５９】
エアマスクは、ユーザによって吸入される空気をろ過又は浄化するように構成されてもよい。
【００６０】
マスクは例えば、マスク内部への供給に先立って、流入する空気を、空気をろ過するための吸気口／排気口に設けられたフィルタ媒体に強制的に通すために、空気の流入を制限するように配置された吸気口／排気口を有することができる。
【００６１】
本発明の他の態様による例は、エアマスクに入る及び／又はエアマスクから出る空気流量を設定するための方法を提供し、この方法は、
マスク内部の空気の少なくとも１つの大気パラメータの１つ以上の測定値を取得するステップ、及び
前記少なくとも１つの大気パラメータの値を既定の目標値に向かって調整するように、前記測定値に基づいてマスクに入る及び／又はマスクから出る空気流量レベルを反復的に調整するステップ
を有する。
【００６２】
調整は、複数の反復的な調整ステップを含むことができる。少なくとも１つの大気パラメータの測定値は、空気流量レベルの各反復的な調整の前及び／又は後に取得される。
【００６３】
反復的な調整は、空気流量レベルの１つ以上の離散的な変化を含むことができ、各々の離散的な変化の量は、現在の空気流量レベルに少なくとも部分的に基づいて決定される。離散的な変化は、反復的な調整ステップを形成する。
【図面の簡単な説明】
【００６４】
添付図面を参照して本発明の実施例を詳細に説明する。
【図１】図１は、ある実施例による第１の例示的なシステムを概略的に示す
【図２】図２は、ある実施例によるシステムを組み込んだエアマスクの一例を概略的に示す
【図３】図３は、ある実施例によるシステムにより実施される例示的な空気流量調整手順を概略的に示す。
【図４】図４は、ある実施例によるシステムを用いたパラメータ空間におけるパラメータの最適化を概略的に示す。
【発明を実施するための形態】
【００６５】
本発明は、図面を参照して説明される。詳細な説明及び特定の例は、装置、システム、及び方法の例示的な実施例を示しているが、これらは単に例示のみを目的とするものであり、本発明の範囲を限定することを意図したものではないことを理解されたい。本発明の装置、システム及び方法のこれら並びに他の特徴、態様及び利点は、以下の説明、添付の特許請求の範囲及び添付の図面からより良く理解されるであろう。図面は単に概略的なものであり、一定の縮尺で描かれていないことを理解されたい。また、同じ参照番号は、同じ又は類似の部分を示すために、図面全体にわたり使用されることを理解されたい。
【００６６】
本発明は、エアマスク内の空気の大気状態を構成するために、エアマスクに入る及び／又はエアマスクから出る空気流量を設定するためのシステムを提供する。このシステムは、感知手段と空気流量制御手段とを含む。制御器は、検知手段から読取値を受信し、これらの値に基づいて、検知された大気パラメータのレベルを事前に設定された目標レベルに向かって移動させるように空気流量レベルを制御する。制御器は、検知手段からのフィードバックを使用して各ステップを誘導するために、複数のステップで空気流量のレベルを調整する反復的な調整手順を実行する。
【００６７】
本発明の実施例は従って、マスク内の空気状態を好ましい「快適ゾーン」内に移動させるため、すなわちマスク内部の空気の１つ以上の大気パラメータの組が、特定の規定の範囲或いはスパン、又は規定の目標値の許容範囲内になるまで、空気流量を調整するように、マスク内の空気状態を構成することを可能にする。複数のパラメータがある場合、これは、大気パラメータ空間における特定の領域内に大気状態を移動させるものとして理解され得る。この領域は、本明細書では「快適ゾーン」と呼ばれる。
【００６８】
大気パラメータは例として、温度、湿度、空気圧及び二酸化炭素レベルのうちの１つ以上を含むことができる。
【００６９】
本発明の実施例は従って、マスクへの空気流量の供給を段階的に制御して、(適切な温度、湿度、空気圧を持つ)快適ゾーンに移動することに基づいている。既定の目標空気状態に到達するために空気流量を迅速に最適化する解決策が提案される。
【００７０】
図１は、本発明の１つ以上の実施例による例示的なシステムの構成要素を概略的に示す。図２は、例示的なエアマスク３２内において、その場に組み込まれたシステムの構成要素を示す。
【００７１】
システム１０は、エアマスク３２に入る空気流量を制御するためのファン１６形式の空気流量制御手段を備える。ファンは、マスクから出る空気流量を制御することもできる、又はマスクから出る空気流量を制御するための追加のファンが設けられ得る。ファンは、複数の異なる空気流量レベル間で構成可能である。異なる空気流量レベルは、ファンの異なる電力レベル(例えば、ファンの異なる速度)に対応する、及び／又はファンによりマスク内に供給される及び／又はマスクから供給される空気の異なる速度に対応する。異なる空気流量レベルは、マスク内に及び／又はマスクから供給される空気の異なる速さ又は速度に対応してもよい。
【００７２】
システムは、使用時に、少なくとも１つの大気パラメータ、例えば温度、湿度、空気圧及び／又は二酸化炭素レベルを感知するように適合されたセンサ１４をさらに備える。他の例では、複数のセンサを設けられ、各々のセンサは、使用時に、異なる大気パラメータを感知するように適合される。
【００７３】
センサ１４及びファン１６は、制御器２０に動作可能に結合されている。制御器は、エアマスク３２内の空気の感知された大気パラメータのレベルを構成するようにファンを制御するように適合される。特に、制御器は、使用時に、感知手段から１つ以上の測定値を取得し、少なくとも1つの大気パラメータの値を既定の目標値に向かって調整するように、これら測定値に基づいて、空気流量のレベルを反復的に調整するように適合される。
【００７４】
センサ１４が複数の大気パラメータを感知するように適合されている場合、制御器２０は、複数の大気パラメータの値を１組の既定の目標値又はパラメータ空間における既定の目標領域に向かって調整するように、測定値に基づいて、空気流量のレベルを反復的に調整するように適合される。
【００７５】
図２に概略的に示されるように、センサ１４は、マスク３２の内部３６内の空気の１つ以上の大気パラメータを感知するように配置され、この内部は、マスクの内面とユーザの顔及び／又は口との間に規定される空間又は空洞を意味する。ファン１６は、空気の流れを口領域に供給するために、ユーザの口の近くに配される。ファンは、マスク３２の境界外壁を通り延在するように配された吸気構造３４内に取り付けられている。この外壁は例えば、フィルタとして機能してもよく、故にファンと直列するインラインフィルタでもよい。
【００７６】
マスク３２は、吸気口／排気口をさらに有し、通例は逆止弁を備え、この逆止弁は、吐いた空気の流出を可能にするが、例えば吸入した空気を強制的に吸気口／排気口に設けられたフィルタ媒体に通すように、吸気中の空気の流入を制限する。フィルタ媒体は例として、粒子状物質、揮発性有機化合物（ＶＯＣ）及び／又は例えばガス状汚染物質のような他の如何なる汚染物質もろ過するためのフィルタ材料を含むことができる。任意で、フィルタ材料は、粒子状物質、ＶＯＣ又は他の汚染物質を遮断するために炭素媒体を含むことができる。
【００７７】
制御器２０は、使用時に、センサ１４から１つ以上の大気パラメータの読取値又は測定値を取得する、すなわちセンサからのデータサンプリングを実行するように適合される。センサは、問題となっている大気パラメータの直接的な表現である読取値又はセンサ出力を提供するように適合されてもよい。代わりに、センサの出力が大気パラメータを間接的に示すだけでもよい。後者の場合、制御器は、センサ出力を問題となっているパラメータの直接的な表現である出力に変換するために、センサ出力の処理を実行するように適合されてもよい。
【００７８】
制御器２０は、取得されたセンサの読取値に基づいて、空気流量レベルを反復的に調整するように適合される。実際には、これは、ファン１６の電圧源又はレベルを調整することを含む。電圧を上方に調整すると、空気流量を増大させ、下方に調整すると、空気流量は減少する。
【００７９】
空気流量の増大は、温度、湿度及び二酸化炭素レベルを減少させる、並びに空気圧を増大させることが期待される。空気流量の減少は、温度、湿度及び二酸化炭素レベルを増大させる、並びに空気圧を減少させることが期待される。
【００８０】
好ましくは、システム１０はさらに、リモートコンピュータ、処理器又は端末、例えばスマートフォン又はタブレットのようなモバイルデバイスと無線通信するための無線通信モジュールを有する。これは、システムの無線制御或いはシステムの特定の設定の調整を可能にする、及び／又はシステムのセンサ読取値又は現在の状態の出力を可能にする。
【００８１】
上記例において、ファン１６が設けられているが、他の例において、別の空気流量制御手段が代わりに用いられてもよい。特に、ファンに関連して本明細書に記載される全ての特徴及びオプションは、代わりに使用されてもよい他の如何なる空気流量制御手段に適用され得る。
【００８２】
上述したように、制御器２０は、調整手順を実施するように適合され、この手順において、ファン１６の空気流量レベルは、少なくとも１つの大気パラメータの値を既定の目標値に向かって調整するように、感知手段１４から取得された測定値に基づいて反復的に調整される。
【００８３】
この反復的な調整を実施するための多くの異なる手法が存在する。これらの異なる手法がより詳細に概説される。
【００８４】
最も単純な第１の手法によれば、制御器２０は、ファン（空気流装置）１６を空気流量制御装置の最小空気流量レベルである初期空気流量レベルで開始する。これはＡＦ＿ｍｉｎと呼ばれる。次いで、制御器は、少なくとも１つの大気パラメータの既定の目標値に到達するまで、等しい大きさの一連の１つ以上のステップで空気流量レベルを増大させるように適合される。これは、時間（ｘ軸、任意の単位である）の関数として、空気流量レベル、ＡＦ（ｙ軸、任意の単位である）の増大を概略的に示す図３に例示されている。示されるように、ＡＦは等しい大きさのステップで直線的に増加する。矢印４２は、問題となっている大気パラメータ（例えば、温度、湿度、血圧、二酸化炭素濃度）の目標値に到達している空気流量レベル（ＡＦ＿ｉ）を示す。示されるように、調整アルゴリズムは単に、パラメータが目標値の（概略的にΔにより示される）ある許容範囲内になるまで空気流量の増加を継続してもよい。
【００８５】
有利な実施例において、複数の大気パラメータの目標値に達するまで、空気流量レベルが増加される。これは、２つ以上の大気パラメータの組をパラメータ空間を形成しているとみなすことによって理解することができ、制御器は、パラメータ空間内の特定の点、又はより好ましくは特定の領域に到達するまで、空気流量レベルを調節するように適合される。この点又は領域は、「快適ゾーン」ＣＺと呼ばれる。
【００８６】
この概念は、（ｙ軸上に描かれる）湿度及び（ｘ軸上に描かれる）温度から構成される２次元パラメータ空間４４を概略的に示す図４に概略的に例示されている。パラメータ空間内の開始点４６と終了点４８が示され、各々は異なる温度と湿度の値に対応している。矢印は、空気流量レベルが制御器２０によって調整されるときのパラメータ空間内の動きを模式的に表している。例として、湿度及び温度は減少しているように示される。パラメータ空間内の多数のゾーン５２も示される。調整手順は、測定された大気パラメータ(本事例において温度及び湿度)が前記パラメータ空間内の所望のゾーンに到達するまで、空気流量を反復的に調整することを有する。図４に示されるゾーンの特定の形状、大きさ及び分布は、単なる例であり、これらは他の例では異なっていてもよい。
【００８７】
上述した最も単純な調整手順のための例示的なアルゴリズムを以下に示す。
【００８８】
［アルゴリズム  １］
時間Ｔ＝０における初期空気流量レベルＡＦ＿０は、ＡＦ＿ｍｉｎ（ファン１６の最小空気流量レベル）に設定される
１つ以上の大気パラメータの測定値は、検知手段１４から取得される
値がパラメータの目標値の規定の許容範囲Δ内にない場合、空気流量は、設定された量だけ増加される：ＡＦ＿ｉ＋１＝ＡＦ＿ｉ＋ΔＡＦ
大気パラメータの値が前記目標値の規定の許容範囲内になるまで、ステップ２及び３が繰り返される
【００８９】
故に、本例では、各々の特定の空気流量レベル（ＡＦ＿ｉ）に対し、前記システムは、関連する大気パラメータ（例えばマスク３２内の温度（Ｔ）及び相対湿度（ＲＨ））の値を決定する、及び目標内部快適ゾーンに到達したかどうかを決定する（上記の説明を参照）。
【００９０】
より複雑な例において、以下に説明されるように、パラメータ空間１４内の現在点又は領域（すなわち、現在の快適ゾーンＣＺ＿ｉ）と、目標点又は領域（目標快適ゾーンＣＺ＿ｔａｒｇｅｔ）との距離が決定され、これが空気流量レベルＡＦのその後の調整を誘導するのに使用される。
【００９１】
空気流量レベルを低減する必要があるように、大気パラメータが高すぎるレベルにある可能性を考慮するために、追加のステップを導入することができ、制御器は、大気パラメータの現在の値が目標値よりも高いか低いかを決定する。
【００９２】
前記値が高い（快適ゾーン閾値超えと呼ばれる状態）場合、制御器は、空気流量レベルを線形的に低減するように適合されてもよく、すなわち時間Ｔ＿ｉ＋１において、ＡＦ＿ｉ＋１＝ＡＦ＿ｉ＿Ｘ＊ΔＡＦであり、ここでＸは、任意の整数であり、例えば、異なる制御モード又は異なるシステム応用のために変更されてもよい。
【００９３】
前記値が目標値よりも低い場合、制御器は、上述の空気流量レベルの線形的な増加を実施する、すなわち時間Ｔ＿ｉ＋１において、ＡＦ＿ｉ＋１＝ＡＦ＿ｉ＋Ｘ＊ΔＡＦであり、ここでＸは、任意の整数であり、例えば、異なる制御モード又は異なるシステム応用のために変更されてもよい。
【００９４】
代替実施例では、空気流量レベルを直線的に増加させるか、又は空気流量レベルを直線的に減少させるのではなく、目標快適ゾーンに到達するまで、すなわち、１つ以上の大気パラメータの値が目標値の規定された許容範囲内にあると感知されるまで、指数関数的に増加又は減少させてもよい。
【００９５】
上述した単純な線形手法は、幾つかの理由から比較的遅い場合がある。特に、如何なる場合においてもＡＦ＿ｍｉｎから空気流量の調整を開始することは、特に比較的高い空気流量レベルが最終的に必要とされる場合、目標快適ゾーンに到達するのにかなりの遅延を追加することがある。加えて、空気流レベルを毎回同じ比較的小さい量ずつ増加させることは、比較的遅い調整時間をもたらす。
【００９６】
第２の手法は、マスク内部の空気の１つ以上の大気パラメータの目標値に到達するのに要する時間を短縮することを目的とする。本発明の１つ以上の実施例による制御器により実施される第２の例示的な調整手順が故に以下に示される。
【００９７】
上述したように、空気流量制御手段１６（ファン）は、最小空気流量レベル（ＡＦ＿ｍｉｎ）と最大空気流量レベル（ＡＦ＿ｍａｘ）との間で調整可能であると仮定される。ＣＺ（ＡＦ）は、特定の空気流量レベルＡＦに対応する大気パラメータ空間(特定の「快適ゾーン」)における特定の点又は領域を示すために使用される。パラメータ空間内における特定の点又は領域は、温度及び相対湿度に対する大気パラメータ値の特定の組又は値の範囲、例えば（Ｔ、ＲＨ）に対応する。ＣＺ＿ＴＡＲＧＥＴは、１つ以上の大気パラメータの目標値の組（すなわち、目標快適ゾーン）を示すために使用される。
【００９８】
空気流量レベルＡＦ１及びＡＦ２に対応するパラメータ空間の２点間の距離は、ＣＺ（ＡＦ１）−ＣＺ（ＡＦ２）で示される。この「距離」は、例えばベクトルとして、又は単に順序付けられた差分値の組として理解することができる。正の距離値は、目標快適ゾーン(１つ以上のパラメータ値の目標の組)に到達していない(例えば、パラメータ値が低すぎる)ことを示し、負の距離値は、パラメータ値が目標を通り越し(overshoot)ている(例えば、パラメータ値が高すぎる)ことを示す。距離値０は、快適ゾーンに正確に到達したことを示す。実際には、Δにより示される距離値は、１つ以上の大気パラメータの達成された値が、目標値の規定された許容可能な許容範囲Δ内にあることを示すために使用される。
【００９９】
第２の手法は、最小空気流量レベル（ＡＦ＿ｍｉｎ）と最大空気流量レベル（ＡＦ＿ｍａｘ）との間の途中に空気流量の初期レベルを設定することに基づく。これにより、目標パラメータ値(目標快適ゾーン)に収束するまでの時間が短縮され、ユーザの経験が向上する。
【０１００】
ある例では、空気流量の初期レベルは、ＡＦ＿ｍｉｎとＡＦ＿ｍａｘとの間の中間に設定される。この手法に対応する例示的なアルゴリズムを以下に示す。
【０１０１】
［アルゴリズム２］
ｉ＝０
ＡＦ＿ｉ＝（ＡＦ＿ｍａｘ−ＡＦ＿ｍｉｎ）／２
Ｉｆ｜ＣＺ＿ＴＡＲＧＥＴ−ＣＺ（ＡＦ＿ｉ）｜＜＝Δ→Ｄｏｎｅ
ＥＬＳＥ  ＩＦ［ＣＺ＿ＴＡＲＧＥＴ−ＣＺ（ＡＦ＿ｉ）］＞０  ＴＨＥＮ
ＡＦ＿ｉ＋１＝ＡＦ＿ｉ＋Ｘ＊ΔＡＦ
ＥＬＳＥ  ＩＦ［ＣＺ＿ＴＡＲＧＥＴ−ＣＺ（ＡＦ＿ｉ）］＜０  ＴＨＥＮ
ＡＦ＿ｉ＋１＝ＡＦ＿ｉ−Ｘ＊ΔＡＦ
ｉ＝ｉ＋１
ＧＯＴＯ３
【０１０２】
ここで、ΔＡＦは、空気流量レベルの設定された離散的な増加量であり、Ｘは、任意の整数であり、これは例えば特定の制御モード又は特定のシステム用途に従って設定される。幾つかの例において、Ｘは単純に１に設定することができる。
【０１０３】
代わりに、ＡＦは、増大が指数関数的であるように構成された量で調整されてもよい。
【０１０４】
より複雑な例によれば、その都度、空気流量レベルＡＦに加えられる又は減らされる調整量は、現在の空気流量のレベルに応じて変化してもよい。この手法によるアルゴリズムの例を以下に示す。
【０１０５】
［アルゴリズム３］
ｉ＝０
ＡＦ＿ｉ＝（ＡＦ＿ｍａｘ−ＡＦ＿ｍｉｎ）／２
Ｉｆ｜ＣＺ＿ＴＡＲＧＥＴ−ＣＺ（ＡＦ＿ｉ）｜＜＝Δ→Ｄｏｎｅ
ＥＬＳＥ  ＩＦ［ＣＺ＿ＴＡＲＧＥＴ−ＣＺ（ＡＦ＿ｉ）］＞０  ＴＨＥＮ
ＡＦ＿ｉ＋１＝ＡＦ＿ｉ＋［（ＡＦ＿ｍａｘ−ＡＦ＿ｉ）／２］
ＥＬＳＥ  ＩＦ［ＣＺ＿ＴＡＲＧＥＴ−ＣＺ（ＡＦ＿ｉ）］＜０  ＴＨＥＮ
ＡＦ＿ｉ＋１＝ＡＦ＿ｉ−［（ＡＦ＿ｉ−ＡＦ＿ｍｉｎ）／２］
ｉ＝ｉ＋１
ＧＯＴＯ３
【０１０６】
上記の例によれば、空気流量レベルは、各反復的な調整において、(１つ以上の大気パラメータの目標値に近づくために、空気流量レベルが増加又は減少する必要があるかどうかに応じて)現在の空気流量レベルと最大又は最小空気流量レベルとの間の差の半分に等しい量だけ増加される。従って、本例は２つの方法、すなわち初期空気流量レベルをＡＦ＿ｍｉｎよりも高く設定することにより、及び空気流量レベルの各増加量をインテリジェントに調整することにより、目標パラメータ値への収束速度を向上させる。
【０１０７】
この手法は、空気流量と大気パラメータとの間の単調な関係を仮定していることに留意されたい(すなわち、ＡＦを増加させることは、ＣＺ＿ＴＡＲＧＥＴ＿ＣＺ（ＡＦ＿ｉ）＞０の場合、ＣＺ＿ＴＡＲＧＥＴまでの距離を減少させ、ＡＦを減少させることは、ＣＺ＿ＴＡＲＧＥＴ＿ＣＺ（ＡＦ＿ｉ）＜０の場合、ＣＺ＿ＴＡＲＧＥＴまでの距離を減少させる）。
【０１０８】
１つ以上の例のさらなる組によれば、初期空気流量レベルＡＦ＿０は、システムがその後にオフに切り替えられる前に、例えばシステムの以前の使用中に、以前に設定された空気流量レベルに従って設定されてもよい。この例の組において、制御器は、少なくとも１つの大気パラメータの目標値に達すると、空気流量のレベルを局所的に又は遠隔的に(例えば、メモリに)記憶するように適合される。制御器は、少なくとも１つの制御モードにおいて、如何なる調整に先立ち、以前に記憶された空気流量レベルに等しい初期空気流量レベルＡＦ＿０を設定するようにさらに適合される。
【０１０９】
従って、システムは、以前の空気流量レベルの記憶及び読み出しを容易にするためのローカルメモリを有してもよい。代わりに、制御器は、達成された空気流量レベルを記憶及び読み出すための遠隔のデータ記憶装置又はメモリと通信可能でもよい。
【０１１０】
制御器は、好ましくは、(該当する場合、関連する制御モードで操作される場合)、スイッチを入れたときに、直近に記憶された空気流量レベルを読み出し、初期空気流量レベルをこの以前の空気流量レベルと同じに設定するように適合される。大気パラメータの目標値に到達すると、制御器は、以前に記憶された空気流量レベルを上書きしてもよいし、又は新しい現在の空気流量レベルを別個のエントリとして記憶してもよい。
【０１１１】
この手法による例示的なアルゴリズムを以下に示す。
【０１１２】
［アルゴリズム４］
時間Ｔ＝０において、制御器は、以前に記憶された空気流量レベルＡＦ＿ｐｒｅｖｉｏｕｓを読み出す
ＡＦ＿０をＡＦ＿０＝ＡＦ＿ｐｒｅｖｉｏｕｓに設定する
Ｉｆ｜ＣＺ＿ＴＡＲＧＥＴ−ＣＺ（ＡＦ＿０）｜＜＝Δ→Ｄｏｎｅ
ＥＬＳＥ  ＩＦ［ＣＺ＿ＴＡＲＧＥＴ−ＣＺ（ＡＦ＿０）］＞０  ＴＨＥＮ
ＣＺ＿ＴＡＲＧＥＴに到達するまで、ＡＦが、例えば線形的に又は指数関数的に、或いは他の任意のスキームに従って増加する
ＥＬＳＥ  ＩＦ［ＣＺ＿ＴＡＲＧＥＴ−ＣＺ（ＡＦ＿０）］＜０  ＴＨＥＮ
ＣＺ＿ＴＡＲＧＥＴに到達するまで、ＡＦが、例えば線形的に又は指数関数的に、或いは他の任意のスキームに従って減少する
ＣＺ＿ＴＡＲＧＥＴに到達すると、制御器は、対応する空気流量のレベルＡＦ＿ｎｅｗを記憶する
【０１１３】
例として、上記アルゴリズムのステップ３〜５は、［アルゴリズム２］のステップ３〜６によって、又は［アルゴリズム３］のステップ３〜６によって実施することができる。これらのアルゴリズムに関連して説明した変形例及びオプションは、上記アルゴリズムに等しく適用されることができる。
【０１１４】
この手法に従う他の例示的なアルゴリズムを以下に示す。
【０１１５】
［アルゴリズム５］
時間Ｔ＝０において、制御器は、以前に記憶された空気流量レベルＡＦ＿ｐｒｅｖｉｏｕｓを読み出す
ＡＦ＿０をＡＦ＿０＝ＡＦ＿ｐｒｅｖｉｏｕｓ／２に設定する
Ｉｆ｜ＣＺ＿ＴＡＲＧＥＴ−ＣＺ（ＡＦ＿０）｜＜＝Δ→Ｄｏｎｅ
ＥＬＳＥ  ＩＦ［ＣＺ＿ＴＡＲＧＥＴ−ＣＺ（ＡＦ＿０）］＞０  ＴＨＥＮ
ＣＺ＿ＴＡＲＧＥＴに到達するまで、ＡＦが、例えば線形的に又は指数関数的に、或いは他の任意のスキームに従って増加する
ＥＬＳＥ  ＩＦ［ＣＺ＿ＴＡＲＧＥＴ−ＣＺ（ＡＦ＿０）］＜０  ＴＨＥＮ
ＣＺ＿ＴＡＲＧＥＴに到達するまで、ＡＦが、例えば線形的に又は指数関数的に、或いは他の任意のスキームに従って減少する
ＣＺ＿ＴＡＲＧＥＴに到達すると、制御器は、対応する空気流量のレベルＡＦ＿ｎｅｗを記憶する
【０１１６】
本例は、初期空気流量レベルＡＦ＿０が、以前に記憶された値（ＡＦ＿ｐｒｅｖｉｏｕｓ／２）自身に設定するのではなく、この以前に記憶された値の半分に設定されるという点でのみ異なる。この代替案は、システムの使用の事例間で、目標大気パラメータ値が変化し易い場合に、目標大気パラメータ値をより効率的に達成することを提供する。幾つかの例において、アルゴリズム４及びアルゴリズム５夫々が使用される異なる制御モード間でシステムが切り替え可能であってもよい。
【０１１７】
１つ以上の実施形態の他の組によれば、制御器により実施される調整手順は、如何なる調整に先立ち、検出されたユーザの活動状態、例えば検出されたユーザの活動レベルに基づいて決定される初期空気流量レベルＡＦ＿０を設定することを含んでよい。この活動状態は、例えば座っている、立っている、歩いている、歩く速度、例えばゆっくり歩いている、速く歩いているなどの代替的な選択肢の組の１つを含んでよい。例えばサイクリング、ランニング、ボード漕ぎのような他の如何なる活動種類もオプションの組に含めることができる。
【０１１８】
活動レベルは、定性的又は定量的パラメータでよい。活動レベルは、運動又は動きに関連する活動に関する。活動レベルは、例えば座っている、立っている、歩いている及び走っているような別個の活動レベルの種類に分類及び／又は測定されてもよい。代わりに、活動レベルが定量的に測定され、評価されてもよい。
【０１１９】
システムは、使用中にユーザの活動レベルを検出するように配された活動検出手段(活動モニタ)を有することができる。これは、例えば心拍数モニタ、ＰＰＧセンサ、脈拍数センサ及び／又は加速度計のような運動センサを含むことができる。代わりに、例えば、ユーザが手動で状態の活動レベルを入力することもできる。
【０１２０】
制御器は、例えば異なる活動レベル又は状態を異なる適切な初期空気流量レベルＡＦ＿０と関連付けている、局所的又は遠隔的に格納されたルックアップテーブルにアクセスするように適合されてもよい。
【０１２１】
検出或いは決定された活動レベル又は状態に従って、初期空気流量レベルＡＦ＿０が設定されると、制御器は、１つ以上の大気パラメータの目標値に到達するために、反復的な調整手順を継続するように適合される。これは、例えばアルゴリズム２のステップ２〜６或いはアルゴリズム３のステップ２〜６に従って行われるか、又は本開示に記載される或いは本出願の任意の請求項に規定される他の如何なる手法又は例に従って行われてもよい。
【０１２２】
幾つかの例において、コンテキスト情報が活動情報と組み合わされることができる。特に、制御器は、ＣＺ＿ＴＡＲＧＥＴに達すると、関連する空気流量レベルＡＦ及び進行中の活動状態又はレベルの両方を記憶するように適合されてもよい。さらに、制御器は、空気流量レベルを調整するときに、現在の空気流量レベルを検出し、検出された活動レベルに対応する事前に記憶された空気流量レベルを読み出すように適合されてもよい。このようにして、所与の活動レベルにあるときのＡＦに対するユーザの以前の設定が使用される。
【０１２３】
幾つかの例において、制御器は、ユーザの活動レベルの如何なる変化も検出し、検出された変化に応じて、空気流量の初期レベルＡＦ＿０を変更するように適合され得る。この変化は、活動モニタにより検出されることができる。この場合、制御器は、新しいＡＦ＿０を決定するように適合される。これは、例えば前段落で論じたようにコンテキストデータに基づくか、又は例えばユーザの個人的特性に従ってグループ化されたデータベースにあるエントリに基づくことができる。このオプションについては、以下で詳細に説明する。これは、ユーザが自分の活動行動を変更したときに迅速な応答を可能にする。
【０１２４】
他の組の実施例によれば、現在の快適ゾーンレベル(１つ以上の大気パラメータの現在値)と目標快適ゾーンレベル(１つ以上のパラメータの目標値)との間の距離は、空気流量レベルが調整される各々の量を決定する際に使用される。
【０１２５】
ここで距離とは、パラメータ空間における距離を意味する(図４に関する上記説明を参照されたい)。１つの大気パラメータだけが目標とされている場合、距離は単にパラメータの現在値と目標値との間の差である。
【０１２６】
例えば、特定の組の例において、現在の空気流量レベルと最大又は最小空気流量レベルの何れかとの間の差が決定され、その後、決定された大気パラメータの現在値と目標値との間の距離に従って重み付けされる。
この手法によるアルゴリズムの例を以下に示す。
【０１２７】
［アルゴリズム６］
ｉ＝０
ＡＦ＿ｉ＝（ＡＦ＿ｍａｘ−ＡＦ＿ｍｉｎ）／２
Ｉｆ｜ＣＺ＿ＴＡＲＧＥＴ−ＣＺ（ＡＦ＿ｉ）｜＜＝Δ→Ｄｏｎｅ
ＥＬＳＥ  ＩＦ［ＣＺ＿ＴＡＲＧＥＴ−ＣＺ（ＡＦ＿ｉ）］＞０  ＴＨＥＮ
ＡＦ＿ｉ＋１＝ＡＦ＿ｉ＋［（ＡＦ＿ｍａｘ−ＡＦ＿ｉ）*［［ＣＺ＿ＴＡＲＧＥＴ−ＣＺ（ＡＦ＿ｉ）］／ＣＺＮＯＲＭ］］
ＥＬＳＥ  ＩＦ［ＣＺ＿ＴＡＲＧＥＴ−ＣＺ（ＡＦ＿ｉ）］＜０  ＴＨＥＮ
ＡＦ＿ｉ＋１＝ＡＦ＿ｉ−［（ＡＦ＿ｉ−ＡＦ＿ｍｉｎ）*［［ＣＺ＿ＴＡＲＧＥＴ−ＣＺ（ＡＦ＿ｉ）］／ＣＺＮＯＲＭ］］
ｉ＝ｉ＋１
ＧＯＴＯ３
【０１２８】
ＣＺＮＯＲＭは、現在の快適ゾーン(現在の生理学的パラメータ値)から目標快適ゾーン(目標値)までの距離を正規化するために使用される。
【０１２９】
有利な例では、ＣＺＮＯＲＭ＝ＣＺ（ＡＦ＿ｉ）です。代わりに、ＣＺＮＯＲＭは、例えばＡＦ＿ｍｉｎ、ＡＦ＿ｍａｘのような他の適切な値に設定することもできる。
【０１３０】
この手法は、空気流量と大気パラメータとの間の線形関係を仮定することに留意されたい（すなわち、ＣＺ＿ＴＡＲＧＥＴ＿ＣＺ（ＡＦ＿ｉ）＞０の場合、ＡＦを増加させることがＣＺ＿ＴＡＲＧＥＴまでの距離を減少させる、及びＣＺ＿ＴＡＲＧＥＴ＿ＣＺ（ＡＦ＿ｉ）＞０の場合、ＡＦを減少させることがＣＺ＿ＴＡＲＧＥＴまでの距離を減少させる）。しかしながら、この手法は、関係が厳密に線形でない場合であっても依然として機能する。
【０１３１】
１つ以上の例によれば、制御器は、上述した異なる調整手法の間で切り替えるように適合されてもよい。これは動的に行われてもよい。例えば、制御器は最初に(例えば、新しいマスクに対し)、アルゴリズム１又はアルゴリズム２に従って調整手順を実行してもよい。繰り返し使用するために、制御器は、その後、他のアルゴリズムに記載された他の手法のうちの１つ以上に切り替えることができる。従って、ハイブリッドの調整手法が実施される。
【０１３２】
例えば、システムは、スマート学習機能を実装するように適合されてもよく、ここで、上述された調整手順のうちの異なるものが、例えば連続的に試行され、夫々が大気パラメータを目標快適ゾーンレベルＣＺ＿ＴＡＲＧＥＴ内にもたらす速度が記録される。これに基づいて、(目標に到達するのが最も速い)最速の調整方法が決定され、少なくとも将来の調整のためのデフォルトの調整手法として採用される。異なる快適ゾーンの好みを有する異なるユーザに対し、特定の調整手法は、目標快適ゾーンレベルに到達するのが他のものよりも速いことが証明される。この試行手順は、各所与のユーザにとって最も効率的な方法が決定され、採用されることを可能にする。
【０１３３】
上述した様々な調整手順の如何なる組み合わせも試行されることができ、例えば全てが試行される、１つずつ試行される又はサブセットだけが１つずつ試行されることができる。
【０１３４】
例によれば、試行手順はまた、試行される各調整手順のエネルギー効率を決定し、記録するように構成されてもよい。調整手順が空気流量レベルを目標快適ゾーンレベルに必要なレベルよりも高くなる（つまり、必要な空気流量レベルを通り越す）ことをもたらす場合、手順はエネルギー効率が悪いと考えられる。これは、ファンを不必要に高いレベルで動作させることでエネルギーが無駄になるため、エネルギー効率が悪い。目標快適ゾーンに到達するために必要なレベル以上に空気流量レベルを上げることなく目標快適ゾーンレベルに到達する場合、手順はエネルギー効率が良い。
【０１３５】
例において、必要とされる空気流量レベルを通り越す調整手順は、他の使用から考慮されなくてもよく、残りの調整方法の中で最も速いものが将来の調整のためのデフォルトとして選択されてもよい。代わりに、制御器は、速度と効率との間の好みを示すユーザ入力を受信し、選択された好みのメトリックのみに対して異なる調整手法の評価を行うように適合されてもよい。或いは、２つの混合が使用されてもよく、例えば効率スコア及び速度スコアが各調整手順に対し導出され、２つのスコアの平均（例えば中間）が取られてもよい。次いで、最も高い平均スコアを達成した方法が、将来の調整のためのデフォルトの調整手法として選択されてもよい。
【０１３６】
有利な実施例の組によれば、制御器２０は、ユーザの個人情報及び／又は好みを記憶している局所的又は遠隔的なデータストアと通信可能なように適合される。この場合、制御器は、如何なる調整に先立ち、前記ユーザの個人情報及び／又は好みに基づく初期空気流量レベルを設定するように適合されてもよい。
【０１３７】
システムは、遠隔的なデータストアを格納している遠隔的端末、コンピュータ又はモバイル装置と通信するための通信モジュールを含むことができる。これは無線通信モジュールであってもよい。これは、例えば送信及び受信のための１つ以上のアンテナを含む送信器及び受信器を有してもよい。前記通信モジュールは、例えばＺｉｇＢｅｅ、ＲＦ周波数、Ｗｉ−Ｆｉ又は通信を容易にするための他の如何なる無線通信プロトコルを使用することができる。
【０１３８】
局所的又は遠隔的なデータストアは例えば、異なる個人的特性を有するユーザにマスク内の快適な空気環境を提供するための最適な空気流量レベルを記憶するデータセットを含んでよい。これらの特性は例えば、年齢、身長、体重、性別を含む。このデータベースは、１つ以上の大気パラメータのユーザが選択した目標レベルに対応する最終値にできるだけ近い初期値を選択することを目的として、調整手順を開始するための適切な初期空気流量値を調べるために使用されてもよい。
【０１３９】
この手法に従うステップの例示的なセットを概説する。
【０１４０】
第１に、制御器２０は、ユーザの１つ以上の個人的特性を入力として受信する。これは、例えばスマートフォンのようなモバイルコンピューティングデバイスから、例えばアプリにより媒介され、制御器において無線で受信されてもよい。これらの個人的特性は、ユーザの事前に記憶されたプロファイルに基づいてもよいし、又はユーザが手動で入力されてもよい。限定ではない例として、入力される個人的特性は、年齢、体重、身長、国籍、アレルギー症状を含むことができる。
【０１４１】
第２に、入力された特性が受信されると、制御器２０は、前記入力された特性に従ってユーザを、データベースにおいて規定されたクラスタ、グループ又はカテゴリの組の１つにクラスタ化又は分類するように適合される。クラスタ化又分類は、例えばＫ平均クラスタリング又は回帰分析により実行されてもよい。
【０１４２】
第３に、ユーザが収まる決定されたカテゴリ又はクラスタに基づいて、初期空気流量レベルＡＦ＿０がデータベースから導出される。例えばデータベースは、初期空気流量レベルと個人情報との間、例えば個人特性との関係（湾曲又は直線により表すことができる）を記憶することができる。代わりに、データベースは、異なる特定のＡＦ＿０値を有する個人の異なるグループ又はクラスタを関連付けるルックアップテーブルを保管してもよい。再び代わりに、データベースは、様々な個人特性に基づいて適切な空気流量レベルＡＦ＿０の導出を可能にする１つ以上の決定木を保管してもよい。
【０１４３】
それに加えて又はその代わりに、実施例に従って、制御器は、所与のユーザによるマスクの使用により得られる情報に従って、データベースにデータを追加又は更新するように適合される。例えばデータベースは、ユーザを特徴付けるための入力として、年齢、身長、体重、国籍、アレルギーの１つ以上を使用してもよい。エアマスクが着用される方法、又はエアマスクが着用される期間(例えば、平均的な期間)のような他の特性も使用される。
【０１４４】
これらの特性は、ユーザをクラスタ化又は分類するため、及び／又はデータベースのエントリを再クラスタ化又は再分類するために使用することができる。クラスタ化又は分類されたユーザにより使用される空気流量レベルに関する取得された情報は、次いでデータベースを更新又はデータを追加するために使用される。特に、制御器は、ユーザの好ましい大気パラメータ設定に関連する空気流量レベルを取得、例えば記憶することができる。これらは、データベースを更新するために使用することができ、上述したように、データベースを使用して将来のユーザの初期空気流量設定を決定するときに結果を改善する。
【０１４５】
データベースにおけるデータは、制御器により実施される調整手順をさらに向上させるために、他の方法で使用されてもよい。
【０１４６】
例えば、上述したように、上記アルゴリズム６は、空気流量レベルと１つ以上の大気パラメータ（快適ゾーン）との間の線形関係を仮定している。（上述したように）接続されたユーザの母集団からデータを収集することにより、これらのパラメータ間の実際の関係が決定され、記憶されることができる（場合により、ユーザ特性に基づいてさらに階層化又は分類することもできる）。このように、接続されたマスクのユーザの母集団から収集された導出される関係曲線は、例えば新しい接続されていないマスク及び既存のマスクにおいて実施される調整アルゴリズムを構成する際に使用することができる（パラメータと空気流量との関係は、よりよく知られているため）。
【０１４７】
上述のように、実施例は、制御器を利用する。制御器は、必要とされる様々な機能を実行するために、ソフトウェア及び／又はハードウェアを用いて、様々な方法で実装することができる。処理器は、必要とされる機能を実行するために、ソフトウェア(例えば、マイクロコード)を使用してプログラムされてもよい１つ以上のマイクロプロセッサを使用する制御器の一例である。しかしながら、制御器は、処理器を用いて又は用いずに実施されてもよいし、又は幾つかの機能を実行するための専用ハードウェアと、他の機能を実行するための処理器(例えば、１つ以上のプログラムされたマイクロプロセッサ及び関連する回路)との組み合わせとして実施されてもよい。
【０１４８】
本開示の様々な実施例に用いられる制御器構成要素の例は、これらに限定されないが、従来のマイクロプロセッサ、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）及びフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）を含む。
【０１４９】
様々な実施において、処理器又は制御器は、例えばＲＡＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ及びＥＥＰＲＯＭのような揮発性及び不揮発性コンピュータメモリなどの１つ以上の記憶媒体に関連付けられてもよい。記憶媒体は、１つ以上の処理器及び／又は制御器上で実行されると、必要とされる機能を実行する１つ以上のプログラムで符号化されてもよい。様々な記憶媒体は、処理器又は制御器内に固定されてもよいし、又は記憶媒体に記憶された１つ以上のプログラムが処理器又は制御器に読み込まれることができるように搬送可能であってもよい。
【０１５０】
図面、本開示及び添付の特許請求の範囲の検討から、請求された発明を実施する当業者により、開示された実施例に対する他の変形例が理解され、実施されることができる。特許請求の範囲において、「有する」という言葉は、他の要素又はステップを排除するものではなく、不定冠詞「ａ」又は「ａｎ」は、複数を排除するものではない。特定の手段が互いに別々の従属請求項に記載されているという単なる事実は、これらの手段の組み合わせが有利に使用されることができないことを示すものではない。特許請求の範囲におけるいかなる参照符号も、範囲を限定するものとして解釈されるべきではない。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【国際調査報告】
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