(57)【要約】【課題】バックアップ用フラッシュメモリ３１ｃの容量を小さくする。【解決手段】車両用空調制御装置は、温度設定スイッチ３８と、ＲＡＭ３１ｂと、フラッシュメモリ３１ｃとを有し、ＣＰＵ３１ａは、乗員設定温度を環境条件に関連づけて学習して、この学習結果を環境条件毎にＲＡＭ３１ｂに記憶させ、この環境条件毎の学習結果に応じて車室内の空調制御量を演算する。ＣＰＵ３１ａは、ＲＡＭ３１ｂのうち環境条件毎の学習結果の格納位置を示すインデックスとともに、この学習された環境条件毎の学習結果をフラッシュメモリ３１ｃに記憶させる。このことにより、フラッシュメモリ３１ｃとしては、ＲＡＭ３１ｂをバックアップすることになる。したがって、フラッシュメモリ３１ｃとしては、環境条件毎に学習結果が得られたとき初めて学習結果を記憶するための領域が使用されるので、無駄な領域を確保する必要が無くなる。【選択図】        図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
乗員が希望する希望条件を設定するための設定手段（３８）と、
前記設定される希望条件を車室内の空調状態に影響を及ぼす環境条件毎に記憶するための領域を有して、前記設定される希望条件を前記環境条件に関連づけて学習して、この学習結果を環境条件毎に前記領域にて記憶する第１の記憶手段（３１ｂ、Ｓ１１２）と、
前記第１の記憶手段に記憶される環境条件毎の学習結果に応じて、前記車室内の空調制御量を演算する演算手段（Ｓ２００）と、を有する車両用空調制御装置であって、
前記第１の記憶手段をバックアップするために、前記第１のメモリのうち前記環境条件毎の学習結果の格納位置を示す位置情報とともに、前記学習された環境条件毎の学習結果を記憶する第２の記憶手段（３１ｃ、Ｓ１１６）を有することを特徴とする車両用空調制御装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、設定温度に基づいて車室内の空調状態を自動制御する、いわゆるオートエアコン機能を持つ車両用空調制御装置において、特に、乗員の設定温度変更操作を学習する学習制御に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、この種の学習制御を行う車両用空調制御装置としては、図１２に示すように、イグニッションスイッチのオン後にて乗員の設定温度変更操作が行われると、変更後の乗員設定温度を外気温、内気温、日射強度等の環境条件と関連づけて学習して学習結果をＲＡＭに記憶させて、この学習結果（環境条件毎の設定温度）に基づいて空調制御するようにしているものがある（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
このものにおいて、ＲＡＭに記憶される環境条件毎の学習結果の各データが消去されたとき、環境条件毎の設定温度の各データをリカバリーするために、フラッシュメモリ等のバックアップ用のメモリが用いられる。
【０００４】
【特許文献１】
特開２００１−３１０６１０号公報
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、上述の車両用空調制御装置においては、ＲＡＭとしては、図１３に示すように、環境条件毎の設定温度を、日射量（ＴＳ）、内気温（ＴＲ）、外気温（ＴＡＭ）等の環境条件毎に記憶するための領域が確保されたものが用いられている。
【０００６】
ここで、図１３では、ｘ方向を日射量（ＴＳ）、ｙ方向を内気温（ＴＲ）、ｚ方向を外気温（ＴＡＭ）として、３次元的に領域をメッシュ状に区分けした三次元モデルが示されている。
【０００７】
また、バックアップ用のメモリとしても、ＲＡＭと同様、３次元的なメッシュ状に区分けされた領域が確保されたものを用いると、環境条件毎の学習結果として取得されていないデータのための格納領域を予め確保しておくことが必要になる。
【０００８】
これに伴い、実際にはデータ格納に使用されない領域が残る可能性が生じ、バックアップ用のメモリの記憶容量を無駄に増大することを招いていた。
【０００９】
本発明は、上記点に鑑み、環境条件毎の学習結果を記憶するためのメモリをバックアップするためのメモリの記憶容量を小さくするようにした車両用空調制御装置を提供することを目的とする。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
本発明は、上記目的を達成するために、請求項１に記載の発明では、乗員が希望する希望条件を設定するための設定手段（３８）と、設定される希望条件を車室内の空調状態に影響を及ぼす環境条件毎に記憶するための領域を有して、設定される希望条件を環境条件に関連づけて学習して、この学習結果を環境条件毎に領域にて記憶する第１の記憶手段（３１ｂ、Ｓ１１２）と、第１の記憶手段に記憶される環境条件毎の学習結果に応じて、車室内の空調制御量を演算する演算手段（Ｓ２００）と、を有する車両用空調制御装置であって、第１の記憶手段をバックアップするために、第１のメモリのうち環境条件毎の学習結果の格納位置を示す位置情報とともに、学習された環境条件毎の学習結果を記憶する第２の記憶手段（３１ｃ、Ｓ１１６）を有することを特徴とする。
【００１１】
ここで、第２の記憶手段は、第１のメモリのうち環境条件毎の学習結果の格納位置を示す位置情報とともに、学習された環境条件毎の学習結果だけを記憶することにより、第１の記憶手段をバックアップすることになる。
【００１２】
したがって、第２の記憶手段としては、環境条件毎に学習結果が得られたとき、学習結果を記憶するための領域が環境条件毎に初めて使用されることになる。したがって、使用されない無駄な領域を予め確保する必要が無くなり、第２の記憶手段、すなわち、バックアップするためのメモリの記憶容量を小さくすることができる。
【００１３】
因みに、上記各手段の括弧内の符号は、後述する実施形態に記載の具体的手段との対応関係を示す一例である。
【００１４】
【発明の実施の形態】
図１は本発明の一実施形態の全体システム構成を示すもので、車両用空調制御装置の室内ユニットを構成する空調ユニット１０の空気流れ最上流側には外気導入口１１ａと内気導入口１１ｂを有する内外気切替箱１１が配置され、この内外気切替箱１１内に内外気切替ドア１２が回動自在に設置されている。
【００１５】
この内外気切替ドア１２は外気導入口１１ａと内気導入口１１ｂとの分岐点に配置され、アクチュエータ１２ａにより駆動されて、空調ユニット１０に導入する空気を内気と外気に切り替えたり、あるいは、内気と外気の混合割合を調整する。
【００１６】
送風手段としての送風機１３は、内外気切替箱１１内に空気を吸い込んで空調ユニット１０の下流側に送風するものであり、ブロワモータ１４と、その回転軸に連結された遠心式送風ファン１５を有している。送風ファン１５の下流にはエバポレータ１６とヒータコア１７が設けられている。
【００１７】
エバポレータ１６は冷却用熱交換器であって、図示しない車両エンジンにより駆動されるコンプレッサ等と結合されて冷凍サイクルを構成し、その内部の低圧冷媒が空気から吸熱して蒸発することにより空気を冷却する。また、ヒータコア１７は加熱用熱交換器であって、図示しない車両エンジンの冷却水（温水）が内部を循環し、このエンジン冷却水を熱源として空気を加熱する。
【００１８】
ヒータコア１７の上流側には、吹出空気温度調整手段としてのエアミックスドア１８が回動自在に設けられ、エアミックスドア１８の開度はアクチュエータ１８ａにより駆動されて調節される。これによって、ヒータコア１７を通過する空気とヒータコア１７をバイパスする空気の割合とが調整され、車室内に吹き出す空気の温度が調整される。
【００１９】
空調ユニット１０の最下流には、デフロスタ（ＤＥＦ）吹出口１９を開閉するデフロスタドア２０、フェイス（ＦＡＣＥ）吹出口２１を開閉するフェイスドア２２、およびフット（ＦＯＯＴ）吹出口２３を開閉するフットドア２４が設けられている。
【００２０】
これら各ドア２０、２２、２４は吹出モード切替手段を構成するもので、アクチュエータ２５により駆動されて各吹出口１９、２１、２３を開閉することによって各種の吹出モード（フェイスモード、バイレベルモード、フットモード、フットデフモード、デフロスタモード等）が設定される。そして、各吹出モードに応じて開口した吹出口から、温度調整された空気が車室内へ吹き出される。
【００２１】
空調制御装置３０はマイクロコンピュータ３１を有し、送風量はマイクロコンピュータ３１からの出力信号に基づいて駆動回路３２を介してブロワモータ１４の印加電圧（ブロワ電圧）を調整してモータ回転数を調整することにより制御される。なお、その他のアクチュエータ１２ａ、１８ａ、２５も、マイクロコンピュータ３１からの出力信号に基づいて駆動回路３２にて制御される。
【００２２】
マイクロコンピュータ３１は、中央演算処理装置３１ａ（以下、ＣＰＵという）、ＲＡＭ３１ｂ、さらには図示しないＲＯＭ、Ｉ／Ｏポート、Ａ／Ｄ変換部等を持ち、それ自体は周知のものであり、このうち、マイクロコンピュータ３１のＣＰＵ３１ａは、空調制御量を演算する演算手段をなす。
【００２３】
また、マイクロコンピュータ３１のＲＡＭ３１ｂは、図２に示すような学習メモリマップを格納するマップ領域を有するとともに、ＣＰＵ３１ａの処理に伴うデータを記憶する。
【００２４】
ここで、マップ領域には、温度設定スイッチ３８により設定される乗員設定温度の学習結果を格納するエリア（以下、学習エリアという）が複数設けられている。さらに、マップ領域には、２つの学習結果の間を補間するために両方の学習結果の間の各乗員設定温度を格納するためのエリア（以下、補間エリアという）が複数設けられている。
【００２５】
例えば、図２では、２つの学習エリア｛（０，０，０）、（０，２，２）｝と、２つの学習エリア間の７個の補間エリア｛（０，０，１）、（０，０，２）、（０，１，０）、（０，１，１）、（０，１，２）、（０，２，０）、（０，２，１）、（０，２，２）｝を示している。
【００２６】
また、学習メモリマップとしては、図１３に示すように、日射量ＴＳ、内気温ＴＲ、外気温ＴＡＭ、および乗員設定温度が１：１：１：１で特定できるように構成されている。なお、図１３は、日射量ＴＳをｘ方向、内気温ＴＲをｙ方向、外気温ＴＡＭをｚ方向として、各乗員設定温度を３次元的に配列したモデルを示している。さらに、ＲＡＭ３１ｂ（すなわち、学習メモリマップ）をバックアップするために、フラッシュメモリ３１ｃが設けられている。
【００２７】
マイクロコンピュータ３１には、車室内計器盤に設置された空調操作部３３から操作信号が入力される。この空調操作部３３には、空調装置の自動制御状態を設定するＡＵＴＯスイッチ３４、内外気モードを手動で切替設定するための内外気切替スイッチ３５、吹出モードを手動で切替設定するための吹出モード切替スイッチ３６、ファン２３の送風量を手動で切替設定するための送風量切替スイッチ３７、乗員の好みの車室内温度を設定するための温度設定スイッチ（設定手段）３８等が設けられている。なお、以下、この設定された車室内温度を乗員設定温度という。
【００２８】
また、マイクロコンピュータ３１には、車室内の空調状態に影響を及ぼす環境条件を検出する信号として、車室内の空気温度（内気温度）ＴＲを検出する内気温センサ３９、車室外の空気温度（外気温度）ＴＡＭを検出する外気温センサ４０、車室内に入射する日射量ＴＳを検出する日射センサ４１からの各信号が、それぞれ入力され、これらはマイクロコンピュータ３１においてＡ／Ｄ変換されて読み込まれる。
【００２９】
また、蒸発器温度（具体的には蒸発器吹出空気温度）ＴＥを検出する蒸発器温度センサ４２、ヒータコア１７を循環するエンジン水温ＴＷを検出する水温センサ４３等からの各信号も、マイクロコンピュータ３１に入力され、マイクロコンピュータ３１においてＡ／Ｄ変換されて読み込まれる。
【００３０】
次に、本実施形態の作動について図３〜図８を用いて説明する。図３は空調制御処理を示すフローチャートであり、図４は、乗員設定温度を学習する学習処理を示すフローチャートである。先ず、イグニッションスイッチＩＧのオン状態で、ＡＵＴＯスイッチ３４により空調装置の自動制御状態が設定されたときに、ＣＰＵ３１ａが、空調制御処理及び学習処理を時分割で交互に実行する。
【００３１】
以下、学習処理について説明すると、一定期間内において温度設定スイッチ３８により乗員設定温度が変更されたことを判定すると、内気温センサ３９、外気温センサ４０、日射センサ４１等から内気温度ＴＲ、外気温度ＴＡＭ、日射量ＴＳを読み込む。
【００３２】
ここで、内気温度ＴＲ、外気温度ＴＡＭ、日射量ＴＳ等の環境条件に関連づけて、上述のごとく温度設定スイッチ３８により操作入力される結果を学習してその学習結果に応じて、ＲＡＭ３１ｂのマップ領域にて学習メモリマップを作成する（Ｓ１１３）。
【００３３】
例えば、図２において、学習エリア（０，２，２）にデータ１が学習結果として得られたとき、学習エリア（０，２，２）にデータ１を格納するとともに、学習エリア（０，０，０）および学習エリア（０，２，２）間の７個の補間エリアのそれぞれにデータ０を格納する。ここで、学習エリア（０，０，０）は、前回の学習結果（データ０）を格納しているエリアである。
【００３４】
次に、フラッシュメモリ３１ｃに格納するためのデータ（Ｄｉ）を作成する（Ｓ１１３）。このデータ（Ｄｉ）としては、上述のごとく記憶される環境条件毎の学習結果（図５中のデータ０〜データｎ）と、ＲＡＭ３１ｂのうち環境条件毎の学習結果の格納位置を示すインデックス（位置情報）とから構成されている。インデックスは、図２中の各升内の括弧内に示される情報｛（０、０、０）〜（７、１２、５）｝を示す。
【００３５】
次に、フラッシュメモリ３１ｃに格納するために、データ（Ｄｉ）に先だって作成されたデータ（Ｄ０〜Ｄｉ−１）をＲＡＭ３１ｂから呼び出して、この呼び出されたデータ（Ｄ０〜Ｄｉ−１）において、データ（Ｄｉ）のインデックスと同一のデータが存在するか否かを判定する（Ｓ１１４）。
【００３６】
ここで、データ（Ｄ０〜Ｄｉ−１）のうちデータ（Ｄｉ−ｍ）（ｍは整数）のインデックスがデータ（Ｄｉ）のインデックスとが同一場合には、ＲＡＭ３１ｂに対し、データ（Ｄｉ−ｍ）に置き換えてデータ（Ｄｉ）を記憶させる（Ｓ１１５）。これに伴い、このＲＡＭ３１ｂに記憶されるデータ（Ｄ０〜Ｄｉ）をフラッシュメモリ３１ｃに記憶させる（Ｓ１１６）。
【００３７】
また、データ（Ｄｉ）に先だって作成されたデータ（Ｄ０〜Ｄｉ−１）において、データ（Ｄｉ）のインデックスと同一のデータが存在しなく、Ｓ１１４でＮＯと判定されたとき、ＲＡＭ３１ｂに記憶されるデータ（Ｄ０〜Ｄｉ−１）の個数をカウントするデータカウンタからそのカウンタ値ｉを呼び出す。
【００３８】
ここで、カウンタ値ｉが、最大値ｎよりも大きい場合には、学習時期等に応じてデータ（Ｄ０〜Ｄｉ−１）のうち、古い時期に取得されたデータを優先度の低いデータとして判別するとともに、この判別された優先度の低いデータに置き換えて新たなデータ（Ｄｉ）を記憶させる（図６参照）。これに伴い、ＲＡＭ３１ｂに記憶されるデータ（Ｄ０〜Ｄｉ）をフラッシュメモリ３１ｃに記憶させる（Ｓ１１８、Ｓ１２１）。
【００３９】
なお、最大値ｎは、フラッシュメモリ３１ｃにてデータ（Ｄ０〜Ｄｉ−１）の記憶可能な最大個数である。
【００４０】
また、Ｓ１１７において、カウンタ値ｉが、最大値ｎよりも小さくＮＯと判定した場合には、データ（Ｄｉ）をＲＡＭ３１ｂに記憶させるとともに、データカウンタのカウンタ値ｉをインクリメントするとともに、ＲＡＭ３１ｂに記憶されるデータ（Ｄ０〜Ｄｉ）をフラッシュメモリ３１ｃに記憶させる（Ｓ１１９、Ｓ１２０）。
【００４１】
以上のように、フラッシュメモリ３１ｃに対し、乗員設定温度及びそのインデックスがデータ（Ｄ０〜Ｄｉ−１）として記憶されることになる。
【００４２】
以下、空調制御処理ついて図３を用いて説明すると、まず、ステップＳ２０にて各種変換、フラグ等の初期値を設定する。次のステップＳ３０では、内気温センサ３９、外気温センサ４０、および日射センサ４１からのセンサ検出信号（環境条件信号）を入力すると共に、空調操作部３３の各種スイッチ３４〜３８の操作信号を入力する。
【００４３】
次のステップＳ１００では、内気温度ＴＲ、外気温度ＴＡＭ、日射量ＴＳに対応する乗員設定温度をＲＡＭ３１ｂの学習メモリマップから呼出し、その呼び出された乗員設定温度（以下、乗員設定温度ＴＳＥＴという）に基づいて、車室内に吹き出す空気の目標吹出温度ＴＡＯを下記数式１に従って演算する。ここで、ＴＡＯは環境条件（熱負荷条件）の変化にかかわらず車室内を乗員設定温度ＴＳＥＴに維持するために必要な吹出空気温度である。また、下記数式１において、ＫＳＥＴ、ＫＲ、ＫＡＭ、ＫＳは係数、Ｃは定数である。
【００４４】
【数１】
ＴＡＯ＝ＫＳＥＴ×ＴＳＥＴ−ＫＲ×ＴＲ−ＫＡＭ×ＴＡＭ−ＫＳ×ＴＳ＋Ｃ
次にステップＳ３００に進み、目標吹出温度ＴＡＯに対してエアミックスダンパ２２ｂの開度が演算され、この開度となる様にアクチュエータ１８ａを駆動回路３２を介して制御し、吹出口から車室内へ吹き出される空気の温度をコントロールする。
【００４５】
次にステップＳ４００に進み、送風量を決めるブロワ電圧ＢＬＷを、フラッシュメモリ３１ｃに予め記憶された風量特性と目標吹出温度ＴＡＯとに基づいて演算し、駆動回路３２を介してブロワモータ１４に印加する電圧（ブロワ電圧）を制御する。これにより、送風ファン１５の回転数を制御して、車室内へ吹き出される送風量を制御することになる。
【００４６】
次にステップＳ５００に進み、目標吹出温度ＴＡＯに応じて、内外気切換ドア１２による内外気の導入割合を演算し、駆動回路３２を介してアクチュエータ１２ａを制御することにより、内外気切換ドア１２を所定位置に駆動する。次にステップＳ６００に進み、目標吹出温度ＴＡＯに応じて、吹出モードドア２０、２２、２４による吹出モードを演算して、駆動回路３２を介してアクチュエータ２５を制御することにより、吹出モードドア２０、２２、２４を所定位置に駆動する。その後、Ｓ３０〜Ｓ６００の処理を繰り返す。
【００４７】
また、イグニッションスイッチＩＧがオフされて、マイクロコンピュータ３１に対する電力供給が停止されたとき、ＲＡＭ３１ｂに記憶される学習メモリマップおよびデータ（Ｄ０〜Ｄｉ）が破壊される。そこで、イグニッションスイッチＩＧがオンされたとき、ＣＰＵ３１ａが、次のように、学習メモリマップをリカバリーする。
【００４８】
先ず、フラッシュメモリ３１ｃからデータ（Ｄ０〜Ｄｉ）を呼び出してこの呼び出されたデータ（Ｄ０〜Ｄｉ）をＲＡＭ３１ｂに書き込む。そして、ＲＡＭ３１ｂに対して、学習メモリマップを生成させる（図７中のＳ８０、Ｓ８１）。
【００４９】
例えば、データＤ０のインデックスが学習エリアａに該当するとき、データＤ０に含まれる学習結果（データ０）を学習エリアａに格納する。データＤ１のインデックスが学習エリアｂに該当するとき、データＤ１に含まれる学習結果（データ１）を学習エリアｂに格納する。さらに、データＤ０およびデータＤ１間の７つの補間エリアにも学習結果（データ０）を格納する。さらに、他の各学習エリア及び補間エリアにも、データ（Ｄ２〜Ｄｉ）に基づいて、学習結果を格納する。
【００５０】
このようにして、学習メモリマップがリカバリーされると、学習メモリマップに基づいて、空調制御処理及び学習処理を実行することになる（図７中のＳ８２）。
【００５１】
以下に、本実施形態の作用効果について述べる。車両用空調制御装置は、乗員が希望する車室内温度（希望条件）を設定するための温度設定スイッチ３８と、この設定される乗員設定温度を車室内の空調状態に影響を及ぼす環境条件毎に記憶するためのＲＡＭ３１ｂとを有し、ＣＰＵ３１ａは、乗員設定温度を環境条件に関連づけて学習して、この学習結果を環境条件毎にＲＡＭ３１ｂに記憶させ、かつＲＡＭ３１ｂに記憶される環境条件毎の学習結果に応じて、車室内の空調制御量を演算する。
【００５２】
ここで、ＣＰＵ３１ａは、ＲＡＭ３１ｂのうち環境条件毎の学習結果の格納位置を示すインデックスとともに、この学習された環境条件毎の学習結果をフラッシュメモリ３１ｃに記憶することにより、ＲＡＭ３１ｂに記憶される環境条件毎の学習結果をバックアップすることになる。
【００５３】
したがって、フラッシュメモリ３１ｃとしては、環境条件毎に学習結果が得られたとき初めて学習結果を記憶するための領域が使用されることになるので、使用されない無駄な領域を確保する必要が無くなり、バックアップするためのフラッシュメモリ３１ｃの記憶容量を小さくすることができる。
【００５４】
ここで、フラッシュメモリ３１ｃの記憶容量の低減効果について説明すると、学習メモリマップに格納可能なデータ数ｍ（すなわち図１３中のメッシュ数）、学習結果の個数ｎ、学習結果を記憶する際に用いられる記憶容量（バイト数）ｐとすると、低減効果としては、１００−｛（ｎ×ｐ）／ｍ｝×１００で表せる。例えば、低減効果としては、データ数ｍ＝６２４個、個数ｎ＝１００個、個数ｐ＝２バイトとすると、１００−｛（１００×２）／６２４｝×１００＝６７、８％の低減効果が得られたことになる。
【００５５】
また、ＲＡＭ３１ｂ（学習メモリマップ）は、上述のように各学習エリア以外に、各補間エリアを有して構成されている。一方、ＲＡＭ３１ｂをバックアップするためのフラッシュメモリ３１ｃとしては、各学習エリアに記憶されるデータ（Ｄ０〜Ｄｉ）がインデックスとともに記憶され、補間エリアに記憶されるべきデータが記憶されない。このことにより、フラッシュメモリ３１ｃに対して、学習メモリマップがデータ圧縮されて記憶されることになる。
【００５６】
（第２実施形態）
上述の第１実施形態では、ＣＰＵ３１ａが、学習処理を実行する毎に、学習メモリマップをバックアップするために作成されたデータ（Ｄ０〜Ｄｉ）の全てをフラッシュメモリ３１ｃに格納するようにした例を示したが、これに代えて、図９に示すように、先だって得られた学習結果から変更された学習結果のデータを学習により得たとき、この変更された学習結果のデータだけを学習直後にフラッシュメモリ３１ｃに格納するようにしてもよい。なお、図９は、ＣＰＵ３１ａによる学習処理を示すフローチャートである。
【００５７】
（第３実施形態）
上述の第１実施形態では、ＣＰＵ３１ａが、学習処理を実行する毎に、学習メモリマップをバックアップするために作成されたデータ（Ｄ０〜Ｄｉ）をフラッシュメモリ３１ｃに格納するようにした例を示したが、これに代えて、図１０に示すように、フラッシュメモリ３１ｃを複数のブロックに区分けして、ブロック毎に時分割でデータ（Ｄ０〜Ｄｉ）を記憶させるようにしてもよい（図１０のＳ１１６ｂ〜Ｓ１１６ｅ）。なお、図１０は、ＣＰＵ３１ａによる学習処理を示すフローチャートである。
【００５８】
（第４実施形態）
上述の第１実施形態では、学習メモリマップをバックアップするためにデータ（Ｄｉ）が作成されたとき、このデータ（Ｄｉ）に先だって作成されたデータ（Ｄ０〜Ｄｉ−１）のうちデータ（Ｄｉ）のインデックスと同一のデータ（Ｄｉ−ｍ）が存在する場合には、ＲＡＭ３１ｂに対し、データ（Ｄｉ−ｍ）に置き換えてデータ（Ｄｉ）を記憶させるようにした例を示したが、これに代えて、ＣＰＵ３１ａが、図１１に示すように学習処理を実行するようにしてもよい。
【００５９】
すなわち、学習メモリマップをバックアップするためにデータ（Ｄｉ）が作成されたとき（Ｓ１１０、Ｓ１１２、Ｓ１１３）、データカウンタのカウンタ値ｉが最大値ｎよりも大きくならない限り、先だって作成されたデータ（Ｄ０〜Ｄｉ−１）のうちデータ（Ｄｉ）のインデックスと同一のデータ（Ｄｉ−ｍ）が存在するか否かに関わりなく、データ（Ｄｉ）をフラッシュメモリ３１ｃに格納させると共に、データカウンタのカウンタ値ｉをインクリメントする（Ｓ１１９、Ｓ１２０）。
【００６０】
また、データカウンタのカウンタ値ｉが最大値ｎよりも大きくなると、先だって作成されたデータ（Ｄ０〜Ｄｉ−１）から優先度の低いデータに代えて、新規なデータ（Ｄｉ）を格納する（Ｓ１１８、Ｓ１２１）。
【００６１】
（その他の実施形態）
上述の各実施形態では、環境条件毎の学習結果をバックアップするための第２の記憶手段として、フラッシュメモリ３１ｃを用いた例を示したが、これに代えて、ＥＥＰＲＯＭ（電源供給されなくてもデータの記憶を保持できる不揮発性メモリ）、或いは、ＳＲＡＭなど揮発性メモリとそのバックアップ用電池を組み合わせて、イグニッションスイッチのオン／オフに関わりなく、環境条件毎の学習結果を揮発性メモリにバックアップできるようにしてもよい。
【００６２】
上述の各実施形態では、学習メモリマップにおいて、環境条件を決めるために図１３に示すように、日射量ＴＳ、内気温ＴＲ、外気温ＴＡＭといった３種類のセンサ値（これは、図１３中のモデルの次元数に相当する）を用いた例を示したが、これに代えて、１種類のセンサ値、２種類のセンサ値、或いは、４種類以上のセンサ値を用いてもよい。
【００６３】
すなわち、学習メモリマップを表すモデル次元数としては、１、２、或いは４以上の値を用いてもよい。さらに、乗員の設定、或いは、自動制御処理により、環境条件を決めるためにセンサ値の種類（これは、モデルの次元数に相当する）を変更するようにしてもよい。
【００６４】
また、学習メモリマップに格納されるデータの個数（これは、図１３中のモデルのメッシュ数に相当する）を、乗員の設定、或いは、自動制御処理により、を変更するようにしてもよい。
【００６５】
さらに、学習メモリマップにおいて格納されるデータ毎の容量（これは、図１３中のモデルのメッシュ幅に相当する）を、乗員の設定、或いは、自動制御処理により変更するようにしてもよい。
【００６６】
上述の各実施形態では、学習結果を示すデータ（Ｄ０〜Ｄｉ）のうち優先度の低いデータを学習時期等に応じて判別する例について説明したが、これに代えて、データ（Ｄ０〜Ｄｉ）のうち飛び抜けて大きいデータや小さいデータは、その学習結果として信頼性が低く、優先度が低いと判定するようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る第１実施形態の車両用空調制御装置を示す模式図である。
【図２】図１のＲＡＭに生成される学習メモリマップを示す図である。
【図３】図１のＣＰＵの処理の一部を示すフローチャートである。
【図４】図１のＣＰＵの処理の一部を示すフローチャートである。
【図５】図１のＣＰＵの処理の説明図である。
【図６】図１のＣＰＵの処理の説明図である。
【図７】図１のＣＰＵの処理の残りを示すフローチャートである。
【図８】図１のＣＰＵの処理の説明図である。
【図９】本発明の第２実施形態のＣＰＵの処理を示すフローチャートである。
【図１０】本発明の第３実施形態のＣＰＵの処理を示すフローチャートである。
【図１１】本発明の第４実施形態のＣＰＵの処理を示すフローチャートである。
【図１２】従来技術を説明するためのフローチャートである。
【図１３】従来技術を説明するための図である。
【符号の説明】
３８…温度設定スイッチ、３１ｂ…ＲＡＭ、３１ｃ…フラッシュメモリ、
３１ａ…ＣＰＵ。
【図１】
2004322908.tif 000003
【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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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