(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
駆動源からクラッチを介して供給される出力により作動して冷媒を圧送する固定容量式圧縮機と、この固定容量式圧縮機から吐出する高温高圧の冷媒を冷却する放熱器と、この放熱器を通して送られてくる高圧冷媒を断熱膨張させる膨張弁と、前記冷媒の気化熱を利用して車室内に吹出す空気を冷却する蒸発器を具備した冷凍サイクルと、
この冷凍サイクル内の前記固定容量式圧縮機から下流に位置する前記膨張弁までの高圧側冷媒圧力に相関のある物理量を検知又は推定する高圧側冷媒圧力検知手段と、
クラッチ制御信号を出力して前記クラッチによる駆動源と固定容量式圧縮機との接続及び切断を制御するクラッチ制御手段を備えた車両用空調システムの前記固定容量式圧縮機のトルクを推定するコンプレッサトルク推定装置であって、
ニューラルネットワークの入力層に与えられる前記冷凍サイクルの高圧側冷媒圧力に相関のある物理量及び前記クラッチに対する制御信号を参照し、ニューラルネットワークの予め定めた中間層における重み係数の行列を前記物理量及び制御信号にそれぞれ乗じると共に予め定めた中間層の定数の行列を加算して、少なくとも一つの中間層演算と成し、この少なくとも一つの中間層演算の結果にニューラルネットワークの出力層の重み係数の行列を乗じると共に予め定めた出力層の定数の行列を加算することで、コンプレッサのトルク推定値を算出する推定手段を備えていることを特徴とするコンプレッサトルク推定装置。
【請求項２】
外部制御信号により任意に容量を可変として冷媒を圧送するべく作動する外部可変容量式圧縮機と、この外部可変容量式圧縮機から吐出する高温高圧の冷媒を冷却する放熱器と、この放熱器を通して送られてくる高圧冷媒を断熱膨張させる膨張弁と、前記冷媒の気化熱を利用して車室内に吹出す空気を冷却する蒸発器を具備した冷凍サイクルと、
この冷凍サイクル内の前記外部可変容量式圧縮機から下流に位置する前記膨張弁までの高圧側冷媒圧力に相関のある物理量を検知又は推定する高圧側冷媒圧力検知手段と、
容量制御信号を出力して任意に容量を変えるべく容量制御する容量制御手段を備えた車両用空調システムの前記外部可変容量式圧縮機のトルクを推定するコンプレッサトルク推定装置であって、
ニューラルネットワークの入力層に与えられる前記冷凍サイクルの高圧側冷媒圧力に相関のある物理量及び前記外部可変容量式圧縮機に対する制御信号を参照し、ニューラルネットワークの予め定めた中間層における重み係数の行列を前記物理量及び制御信号にそれぞれ乗じると共に予め定めた中間層の定数の行列を加算して、少なくとも一つの中間層演算と成し、この少なくとも一つの中間層演算の結果にニューラルネットワークの出力層の重み係数の行列を乗じると共に予め定めた出力層の定数の行列を加算することで、コンプレッサのトルク推定値を算出する推定手段を備えていることを特徴とするコンプレッサトルク推定装置。
【請求項３】
前記推定手段は、ニューラルネットワークを用いて算出したコンプレッサトルク推定値の前回値を記憶するコンプレッサトルク推定値記憶手段を具備し、コンプレッサトルク推定値の前回値の初期値を予め定めた任意の値としたうえで、前記コンプレッサトルク推定値記憶手段で記憶したコンプレッサトルク推定値の前回値と、高圧側冷媒圧力に相関のある物理量と、前記制御信号とを参照して、コンプレッサのトルク推定値を算出する請求項１又は２に記載のコンプレッサトルク推定装置。
【請求項４】
前記推定手段は、前記高圧側冷媒圧力検出手段により検出された冷媒圧力の前回値を記憶する高圧側冷媒圧力記憶手段を具備し、高圧側冷媒圧力に相関のある物理量の前回値の初期値を予め定めた任意の値としたうえで、前記ニューラルネットワークの中間層への入力として、前記高圧側冷媒圧力記憶手段により記憶した高圧側冷媒圧力に相関のある物理量の前回値を付加して中間層の演算を行う請求項１〜３のいずれか一つの項に記載のコンプレッサトルク推定装置。
【請求項５】
前記推定手段は、前記ニューラルネットワークの中間層への入力として、エンジン回転数検出手段により検出した前記圧縮機の駆動源であるエンジンの回転数を付加して中間層の演算を行う請求項１〜４のいずれか一つの項に記載のコンプレッサトルク推定装置。
【請求項６】
前記推定手段は、前記ニューラルネットワークの中間層への入力として、車速検出手段により検出した前記冷凍サイクルを搭載する車両の速度を付加して中間層の演算を行う請求項１〜５のいずれか一つの項に記載のコンプレッサトルク推定装置。
【請求項７】
前記推定手段は、前記ニューラルネットワークの中間層への入力として、放熱器送風量検知手段により検知又は推定した前記冷凍サイクルの放熱器への送風量に相関のある物理量を付加して中間層の演算を行う請求項１〜６のいずれか一つの項に記載のコンプレッサトルク推定装置。
【請求項８】
前記推定手段は、前記ニューラルネットワークの中間層への入力として、スロットル開度検知手段により検知した前記車両のスロットル開度信号を付加して中間層の演算を行う請求項１〜７のいずれか一つの項に記載のコンプレッサトルク推定装置。
【請求項９】
前記推定手段は、前記ニューラルネットワークの中間層への入力として、外気温度検知手段により検知した外気温度に相関のある物理量を付加して中間層の演算を行う請求項１〜８のいずれか一つの項に記載のコンプレッサトルク推定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンプレッサを有する車両用空調システムの冷凍サイクルにおいて、起動時を含む運転中のコンプレッサトルクを推定するのに用いられるコンプレッサトルク推定装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、上記した冷凍サイクルにおけるコンプレッサトルクを推定する技術としては、例えば、エアコンディショナの雰囲気温度とコンプレッサの停止直前のトルクとを検出し、これらの検出値と記憶された再起動時トルクのデータ値とに基づいて、コンプレッサの停止期間に対応した再起動時における推定トルクを算出するようにしたものがある（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
このコンプレッサトルク推定方法では、不安定なパラメータに依存することになるので、推定したコンプレッサトルクが正確であるとは言えないことから、このコンプレッサトルク推定方法に代わるものとして、コンプレッサの起動直前の冷媒圧力に対する起動時のトルク特性を記憶して、このトルク特性と検出した冷媒圧力とに基づいてコンプレッサの起動時におけるトルクを推定するようにした技術が知られている（例えば、特許文献２参照）。
【０００４】
この技術では、二つのトルク推定手段を具備することで、起動時及び運転時のコンプレッサのトルクを推定することや、このコンプレッサの実トルクに基づいてコンプレッサの安定状態の判別を行うことによって、推定精度の向上を図るようにしている。
【特許文献１】特開平４−２８３３５９号公報
【特許文献２】特開２００４−６６８５８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記したようなコンプレッサトルクを推定する手法では、冷凍サイクルの運転状態に影響を与えるコンプレッサ回転数や車体速度や外気温度などの因子が含まれていないので、この手法においても推定したトルクが常に正確であるとは言えないという問題があった。
そして、このコンプレッサトルクを推定する手法では、正確なコンプレッサトルクの推定を行うために、二つのトルク推定手段を具備しているので、その分だけ、演算式の導出に工数がかかること、トルク推定値の判定が複雑になること、この判定を実トルクに基づいて行うと高コストになってしまうこと、といった問題があるうえ、線形式からなる演算式に不都合が生じた場合などに修整を施すと、他の推定結果にまで影響を及ぼしかねないという問題を有しており、これらの問題を解決することが従来の課題となっていた。
【０００６】
本発明は、上記した従来の課題に着目してなされたもので、一つの推定式で冷凍サイクルにおけるコンプレッサトルクを簡単且つリアルタイムに推定することができるうえ、正確な推定を安価に行うことが可能であるコンプレッサトルク推定装置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】
【０００７】
上記した目的を達成するために、本発明の請求項１に係るコンプレッサトルク推定装置は、駆動源からクラッチを介して供給される出力により作動して冷媒を圧送する固定容量式圧縮機と、この固定容量式圧縮機から吐出する高温高圧の冷媒を冷却する放熱器と、この放熱器を通して送られてくる高圧冷媒を断熱膨張させる膨張弁と、前記冷媒の気化熱を利用して車室内に吹出す空気を冷却する蒸発器を具備した冷凍サイクルと、この冷凍サイクル内の前記固定容量式圧縮機から下流に位置する前記膨張弁までの高圧側冷媒圧力に相関のある物理量を検知又は推定する高圧側冷媒圧力検知手段と、クラッチ制御信号を出力して前記クラッチによる駆動源と固定容量式圧縮機との接続及び切断を制御するクラッチ制御手段を備えた車両用空調システムの前記固定容量式圧縮機のトルクを推定するコンプレッサトルク推定装置であって、ニューラルネットワークの入力層に与えられる前記冷凍サイクルの高圧側冷媒圧力に相関のある物理量及び前記クラッチに対する制御信号を参照し、ニューラルネットワークの予め定めた中間層における重み係数の行列を前記物理量及び制御信号にそれぞれ乗じると共に予め定めた中間層の定数の行列を加算して、少なくとも一つの中間層演算と成し、この少なくとも一つの中間層演算の結果にニューラルネットワークの出力層の重み係数の行列を乗じると共に予め定めた出力層の定数の行列を加算することで、コンプレッサのトルク推定値を算出する推定手段を備えている構成としたことを特徴としており、このコンプレッサトルク推定装置の構成を前述した従来の課題を解決するための手段としている。
【０００８】
本発明の請求項２に係るコンプレッサトルク推定装置は、外部制御信号により任意に容量を可変として冷媒を圧送するべく作動する外部可変容量式圧縮機と、この外部可変容量式圧縮機から吐出する高温高圧の冷媒を冷却する放熱器と、この放熱器を通して送られてくる高圧冷媒を断熱膨張させる膨張弁と、前記冷媒の気化熱を利用して車室内に吹出す空気を冷却する蒸発器を具備した冷凍サイクルと、この冷凍サイクル内の前記外部可変容量式圧縮機から下流に位置する前記膨張弁までの高圧側冷媒圧力に相関のある物理量を検知又は推定する高圧側冷媒圧力検知手段と、容量制御信号を出力して任意に容量を変えるべく容量制御する容量制御手段を備えた車両用空調システムの前記外部可変容量式圧縮機のトルクを推定するコンプレッサトルク推定装置であって、ニューラルネットワークの入力層に与えられる前記冷凍サイクルの高圧側冷媒圧力に相関のある物理量及び前記外部可変容量式圧縮機に対する制御信号を参照し、ニューラルネットワークの予め定めた中間層における重み係数の行列を前記物理量及び制御信号にそれぞれ乗じると共に予め定めた中間層の定数の行列を加算して、少なくとも一つの中間層演算と成し、この少なくとも一つの中間層演算の結果にニューラルネットワークの出力層の重み係数の行列を乗じると共に予め定めた出力層の定数の行列を加算することで、コンプレッサのトルク推定値を算出する推定手段を備えている構成としたことを特徴としており、このコンプレッサトルク推定装置の構成を前述の従来の課題を解決するための手段としている。
【０００９】
本発明の請求項３に係るコンプレッサトルク推定装置において、前記推定手段は、ニューラルネットワークを用いて算出したコンプレッサトルク推定値の前回値を記憶するコンプレッサトルク推定値記憶手段を具備し、コンプレッサトルク推定値の前回値の初期値を予め定めた任意の値としたうえで、前記コンプレッサトルク推定値記憶手段で記憶したコンプレッサトルク推定値の前回値と、高圧側冷媒圧力に相関のある物理量と、前記制御信号とを参照して、コンプレッサのトルク推定値を算出する構成としている。
【００１０】
本発明の請求項４に係るコンプレッサトルク推定装置において、前記推定手段は、前記高圧側冷媒圧力検出手段により検出された冷媒圧力の前回値を記憶する高圧側冷媒圧力記憶手段を具備し、高圧側冷媒圧力に相関のある物理量の前回値の初期値を予め定めた任意の値としたうえで、前記ニューラルネットワークの中間層への入力として、前記高圧側冷媒圧力記憶手段により記憶した高圧側冷媒圧力に相関のある物理量の前回値を付加して中間層の演算を行う構成としている。
【００１１】
本発明の請求項５に係るコンプレッサトルク推定装置において、前記推定手段は、前記ニューラルネットワークの中間層への入力として、エンジン回転数検出手段により検出した前記圧縮機の駆動源であるエンジンの回転数を付加して中間層の演算を行う構成としている。
本発明の請求項６に係るコンプレッサトルク推定装置において、前記推定手段は、前記ニューラルネットワークの中間層への入力として、車速検出手段により検出した前記冷凍サイクルを搭載する車両の速度を付加して中間層の演算を行う構成としている。
【００１２】
本発明の請求項７に係るコンプレッサトルク推定装置において、前記推定手段は、前記ニューラルネットワークの中間層への入力として、放熱器送風量検知手段により検知又は推定した前記冷凍サイクルの放熱器への送風量に相関のある物理量を付加して中間層の演算を行う構成としている。
本発明の請求項８に係るコンプレッサトルク推定装置において、前記推定手段は、前記ニューラルネットワークの中間層への入力として、スロットル開度検知手段により検知した前記車両のスロットル開度信号を付加して中間層の演算を行う構成としている。
【００１３】
本発明の請求項９に係るコンプレッサトルク推定装置において、前記推定手段は、前記ニューラルネットワークの中間層への入力として、外気温度検知手段により検知した外気温度に相関のある物理量を付加して中間層の演算を行う構成としている。
【発明の効果】
【００１４】
本発明の請求項１〜４に係るコンプレッサトルク推定装置は、上記した構成としているので、冷凍サイクルにおけるコンプレッサトルクを正確に推定することができるのは言うまでもなく、一つの推定式であるニューラルネットワークによってトルクを推定するので、すなわち、簡便なプログラムによりトルクを推定するので、コンプレッサトルクの正確な推定を簡単且つ安価に行うことが可能であり、その結果、効率のよいエンジン出力制御が可能となって、車両燃費向上にも寄与することができるという非常に優れた効果がもたらされる。
【００１５】
また、本発明の請求項５〜９に係るコンプレッサトルク推定装置は、上記した構成としていることから、より一層精度の高いコンプレッサトルクの推定が可能であるという非常に優れた効果がもたらされる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。
図１は、本発明の一実施形態によるコンプレッサトルク推定装置を含む車両用空調システムを示しており、この車両用空調システムの冷凍回路は、固定容量式圧縮機５と、この固定容量式圧縮機５からの高圧冷媒及び外部空気の熱交換により冷媒を冷却する放熱器６と、固定容量式圧縮機５から吐出する高圧冷媒の圧力を検出する高圧側冷媒圧力検出手段７と、放熱器６から吐出される高圧冷媒を気液分離する気液分離器８と、この気液分離器８を通して送られてくる高圧冷媒を断熱膨張させる膨張弁９と、この膨張弁９から送られる冷媒により後述するように空調の空気を冷却するエバポレータ１０を備えており、固定容量式圧縮機５は、プーリ２，２及びベルト３を介して伝達される車両のエンジン１の出力によって作動するようになっていて、クラッチコントローラ４によるクラッチ制御によってエンジン１と固定容量式圧縮機５との接続及び切断がなされるようになっている。
【００１７】
なお、固定容量式圧縮機４の駆動源には、電動モータを用いることもでき、膨張弁９として、電子式膨張弁や、温度式膨張弁や、差圧式膨張弁を用いることができる。
上記冷凍回路のエバポレータ１０は、車室内へ空調の空気を送る通風ダクト１１内に配置してあって、この通風ダクト１１の入口側には、内気導入口１２側からの空気導入量と外気導入口１３側からの空気導入量との割合を制御する内外気切替ダンパ１４が設けてあり、この内外気切替ダンパ１４は、図示しないインテークダンパアクチュエータにより作動が制御されるものとなっている。この通風ダクト１１において、導入された空気は、ブロワファン１５によって吸引され、下流側のエバポレータ１０に向けて圧送される。
【００１８】
また、エバポレータ１０の出口近傍には、エバポレータ出口空気温度センサ１６が設けてあり、エバポレータ１０の下流側（図示右側）には、加熱器としてのヒータコア１７が設けてある。このヒータコア１７の近傍には、エアミックスダンパアクチュエータ１８により開度を制御可能なエアミックスダンパ２０が設けてあり、ヒータコア１７を通過する空気とバイパスする空気との割合を調節して、ダンパ２１，２２，２３によりそれぞれ開度を制御可能な吹出口２４，２５，２６から車室内に吹き出させるようにしている。
【００１９】
車室内に配置される車両用空調システムのメインコントローラ（含むコンプレッサトルク推定装置）３１には、外気温度センサ３２からの外気温度信号と、日射センサ３３からの日射量信号と、車室内温度センサ３４からの車内温度信号と、高圧側冷媒圧力検出手段７の高圧側冷媒圧力信号と、蒸発器出口空気温度センサ１６からの蒸発器出口空気温度信号と、車速センサ３５からの車速信号と、エンジン回転数検出センサ３６からのエンジン回転数がそれぞれ入力され、このメインコントローラ３１からは、エンジン１と固定容量式圧縮機５との接続及び切断を制御するクラッチコントローラ４へのクラッチ制御信号３９と、エアミックスダンパアクチュエータ１８へのエアミックスダンパ制御信号３７と、図示しないインテークダンパアクチュエータへの内外気切替ダンパ制御信号がそれぞれ出力されるようになっている。
【００２０】
次に、上記した車両用空調システムのメインコントローラ３１により実行されるコンプレッサトルクの推定について説明する。
このメインコントローラ３１における本実施形態のコンプレッサトルク推定装置の推定手段では、図２に示すように、ニューラルネットワークによるコンプレッサトルクの推定を行う。
【００２１】
このニューラルネットワークは、信号（図２では、クラッチ制御信号ＣＬ，冷凍サイクルの高圧側冷媒圧力に相関のある物理量Ｐｈ，車速ＶＳ，エンジン回転数Ｎｅ，トルク推定値の前回値Ｔｒｑ−１）が入力されると、出力を所望の出力（教師信号）に近づけるように、その入力層Ｎｉ，中間層Ｎｍ及び出力層Ｎｏの結合重み係数を探索する、いわゆる誤差逆伝播法（バックプロパゲーション）により学習する機能を備えた階層型ニューラルネットワークである。
【００２２】
このニューラルネットワークにおいて、所望の出力である教師信号を変更した場合は、ある入力に対する出力が変更された教師データとなるように学習させることにより、結合重み係数及びバイアスニューロンｂｎを修正する。つまり、ニューラルネットワークは、多くの教師信号からその相関関数を自動生成するような機能を有するものであるといえる。教師信号は、実験等にて得られたものであり、この実施形態では、ある入力信号に対するコンプレッサのトルク値を設定するものである。
【００２３】
また、ニューラルネットワークにおける演算は、多くの場合シグモイド関数等により「０〜１」や「−１〜１」に制限されることから、ニューラルネットワークへの入出力データ（入力信号と教師信号）は、学習前に正規化する必要がある。
例えば、入力信号が０〜６０００（ｒｐｍ）の範囲で大きく変化するエンジン回転数であったり、あるいは、教師データが−１０〜６０℃のように大きな変化幅を持つ室温であったりする場合には、シグモイド関数等の変化幅とは大きく異なっているので、予め学習データの変化幅を考慮して正規化することで、学習速度を向上させたり、学習結果等の精度を高めたりすることができる。
【００２４】
この実施形態のように、コンプレッサトルク推定装置として車両用空調システムに採用する場合には、予め学習された重み結合係数及びバイアスニューロンを用いることから、重み結合係数を修正するための学習を行うことなく、その出力が得られることとなる。
ここで、図３に高圧側冷媒圧力とコンプレッサトルクとの関係を示す。図３は、安定時データにおける高圧側冷媒圧力（ＭＰａ）とコンプレッサトルク（Ｎｍ）との関係を示したグラフである。このグラフから上記固定容量式圧縮機５を含む冷凍サイクルにおける高圧側冷媒圧力とコンプレッサトルクとの間には、かなり高い相関関係があることが判り、概ね９５％以上の精度での相関が認められることから、高圧側冷媒圧力を用いたコンプレッサトルクの推定は、実現性が高いことが判る。
【００２５】
しかしながら、図３に示すグラフは、安定時データにおける高圧側冷媒圧力（ＭＰａ）とコンプレッサトルク（Ｎｍ）との関係を示しているため、１次の相関は得られているものの、コンプレッサの起動中の動特性とは一致しないことが実験より明らかになっている。
そこで、本実施形態では、コンプレッサトルク推定装置を含むメインコントローラ３１が、ニューラルネットワークを用いて算出したコンプレッサトルク推定値の前回値を記憶するコンプレッサトルク推定値記憶手段を具備したものとし、コンプレッサトルク推定値の前回値の初期値を予め定めた任意の値としたうえで、コンプレッサトルク推定値記憶手段で記憶したコンプレッサトルク推定値の前回値Ｔｒｑ−１と、冷凍サイクルの高圧側冷媒圧力に相関のある物理量Ｐｈと、クラッチ制御信号ＣＬとを参照して、コンプレッサのトルク推定値ＴＲＱを算出するようにした。
【００２６】
この際、ニューラルネットワークの中間層Ｎｍへの入力として、エンジン回転数検出センサ３６により検出したエンジン回転数Ｎｅ及び車速センサ３５からの車速信号Ｖｓを付加して中間層の演算を行うようにした。
つまり、図２に示したように、入力パラメータとして、冷凍サイクルの高圧側冷媒圧力に相関のある物理量Ｐｈに、クラッチ制御信号ＣＬ，車速ＶＳ，エンジン回転数Ｎｅ，トルク推定値の前回値Ｔｒｑ−１を追加することで、コンプレッサトルクのリアルタイムの推定を実現した。
【００２７】
上記入力パラメータ（クラッチ制御信号，車速，エンジン回転数）の運転中における各状態を図４（ａ）に示し、その際のコンプレッサの実トルクと推定トルクとの関係を図４(ｂ)に示す。
図４(ｂ)示すように、破線で示すコンプレッサ推定トルクは、実線で示すコンプレッサ実トルクに対して精度よく追従していることが判る。これにより、メインコントローラ３１における本実施形態のコンプレッサトルク推定装置では、運転中におけるコンプレッサトルクの推定がリアルタイムで可能であることが実証できた。
【００２８】
そして、本実施形態のコンプレッサトルク推定装置では、上記のようにして得られた推定コンプレッサトルクを車両側へ情報伝達するように成せば、コンプレッサトルクを加味したより高効率なエンジン出力制御が可能となって、車両の燃費の向上にも寄与し得ることとなる。
なお、コンプレッサトルク推定装置を含むメインコントローラ３１が、高圧側冷媒圧力検出手段７により検出された冷媒圧力の前回値を記憶する高圧側冷媒圧力記憶手段を具備したものとし、高圧側冷媒圧力に相関のある物理量の前回値の初期値を予め定めた任意の値としたうえで、ニューラルネットワークの中間層Ｎｍへの入力として、高圧側冷媒圧力記憶手段７により記憶した高圧側冷媒圧力に相関のある物理量の前回値を付加して中間層Ｎｍの演算を行うようにしてもよく、この場合には、より一層精度の高いコンプレッサトルクの推定が可能になる。
【００２９】
また、中間層Ｎｍの演算において、入力パラメータとして、放熱器６への送風量に相関のある物理量や、車両のスロットル開度信号や、外気温度センサ３２により検知した外気温度に相関のある物理量を追加するようにしてもよく、この場合にも、より一層精度の高いコンプレッサトルクの推定が可能になる。
上記した実施形態では、本発明のコンプレッサトルク推定装置を含む車両用空調システムの冷凍回路が、固定容量式圧縮機５を装備している場合を示しているが、これに限定されるものではなく、他の構成として例えば、図５に示すように、クラッチレスで且つ容量制御弁５４を装着した外部可変容量式圧縮機５５を用いてもよい。
【００３０】
この場合、メインコントローラ３１からは、クラッチ制御信号に替えて外部可変容量式圧縮機５５の容量制御弁５４への容量制御信号５６（図４におけるクラッチ制御信号に相当）が出力されるようになっており、車両用空調システムの他の構成は、先の実施形態と同じである。
【図面の簡単な説明】
【００３１】
【図１】本発明の一実施形態に係るコンプレッサトルク推定装置を含む車両用空調システムの概略構成説明図である。
【図２】図１に示した車両用空調システムのコンプレッサトルク推定装置における推定手段としてのニューラルネットワークの概略構成説明図である。
【図３】安定時データにおける高圧側冷媒圧力とコンプレッサトルクとの関係を示すグラフである。
【図４】入力パラメータとしてのクラッチ制御信号，車速，エンジン回転数の運転中における各状態を示すグラフ（ａ）及びその際のコンプレッサの実トルクと推定トルクとの関係を示すグラフ(ｂ)である。
【図５】本発明に係るコンプレッサトルク推定装置を含む他の車両用空調システムの概略構成説明図である。
【符号の説明】
【００３２】
１  エンジン（駆動源）
４  クラッチコントローラ（クラッチ）
５  固定容量式圧縮機
６  放熱器
７  高圧側冷媒圧力検知手段
９  膨張弁
１０  エバポレータ（蒸発器）
３１  メインコントローラ（コンプレッサトルク推定手段）
３２  外気温度センサ（外気温度検知手段）
３５  車速センサ（車速検出手段）
３６  エンジン回転数検出センサ（エンジン回転数検出手段）
５５  外部可変容量式圧縮機
Ｎｉ  ニューラルネットワークの入力層
Ｎｍ  ニューラルネットワークの中間層
Ｎｏ  ニューラルネットワークの出力層
【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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