(57)【要約】  この発明に係る空気調和機故障診断装置は、空気調和機の状態を示すデータおよび空気調和機の制御に関するデータから、空気調和機の故障診断に係る処理を行う診断処理装置を備え、診断処理装置は、空気調和機の性能を示す指標である空気調和特性の、少なくとも１以上の空気調和特性について、空気調和特性の基準からの乖離度を演算する処理を行う乖離度演算部と、乖離度に基づいて、空気調和機の故障の原因となるあらかじめ定められた複数の故障因子について、故障因子による劣化度合を診断する故障診断処理を行う劣化影響演算部とを有するものである。
2018220760.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
空気調和機の状態を示すデータおよび前記空気調和機の制御に関するデータから、前記空気調和機の故障診断に係る処理を行う診断処理装置を備え、
該診断処理装置は、
前記空気調和機の性能を示す指標である空気調和特性の、少なくとも１以上の前記空気調和特性について、前記空気調和特性の基準からの乖離度を演算する処理を行う乖離度演算部と、
前記乖離度に基づいて、前記空気調和機の故障の原因となるあらかじめ定められた複数の故障因子について、前記故障因子による劣化度合を診断する故障診断処理を行う劣化影響演算部と
を有する空気調和機故障診断装置。
【請求項２】
前記空気調和特性は、エネルギー消費効率である請求項１に記載の空気調和機故障診断装置。
【請求項３】
前記空気調和特性は、空気調和負荷の大きさである請求項１に記載の空気調和機故障診断装置。
【請求項４】
前記診断処理装置が処理した結果を、表示装置に表示させる請求項１〜請求項３のいずれか一項に記載の空気調和機故障診断装置。
【請求項５】
前記故障診断処理の結果に係るデータを少なくとも一定期間分記憶し、記憶したデータに基づき、前記故障因子による劣化度合の経年変化を、前記表示装置に表示させる診断結果記憶処理部をさらに備える請求項４に記載の空気調和機故障診断装置。
【請求項６】
前記診断結果記憶処理部に記憶されたデータに基づいて、前記故障因子による劣化度合の推移を予測処理する劣化進行予測部をさらに備え、
該劣化進行予測部は、予測処理した結果を、前記表示装置に表示させる請求項５に記載の空気調和機故障診断装置。
【請求項７】
前記乖離度演算部および前記劣化影響演算部の処理は、ニューラルネットワークを利用して行われる請求項１〜請求項６のいずれか一項に記載の空気調和機故障診断装置。
【請求項８】
前記乖離度演算部および前記劣化影響演算部が処理を行う際に演算に用いる係数は、前記故障診断処理の結果に基づき機械学習により導かれたものである請求項７に記載の空気調和機故障診断装置。
【請求項９】
外部端末装置と通信を行う端末通信部を有する通信装置をさらに備え、
前記診断処理装置は、前記故障診断処理の結果に係るデータを含む信号を、前記通信装置に送信させて、前記外部端末装置に送る請求項１〜請求項８のいずれか一項に記載の空気調和機故障診断装置。
【請求項１０】
外部処理記憶装置と通信を行う回線通信部を有する通信装置をさらに備え、
前記診断処理装置は、前記故障診断処理の条件および結果に係るデータを含む信号を、前記通信装置に送信させて、前記外部処理記憶装置に送って記憶させる請求項１〜請求項８のいずれか一項に記載の空気調和機故障診断装置。
【請求項１１】
前記空気調和機および外部端末装置の少なくとも一方と通信を行う通信装置をさらに備え、
前記診断処理装置は、前記空気調和機外に設置され、
前記診断処理装置が処理した結果は、前記空気調和機が有する表示装置および前記外部端末装置の少なくとも一方に送られる請求項１〜請求項９のいずれか一項に記載の空気調和機故障診断装置。
【請求項１２】
前記診断処理装置は、
前記係数が外部から入力されると、前記係数を更新する請求項８に記載の空気調和機故障診断装置。
【請求項１３】
前記診断処理装置は、前記端末通信部を介して、前記外部端末装置と通信接続された外部処理記憶装置との通信を行う請求項９に記載の空気調和機故障診断装置。
【請求項１４】
前記空気調和機の状態に係るデータは、
前記空気調和機が有する冷媒の温度を検出する温度検出装置、前記冷媒の圧力を検出する圧力検出装置および赤外線カメラの少なくとも１以上の装置の検出に係るデータである請求項１〜請求項１３のいずれか一項に記載の空気調和機故障診断装置。
【請求項１５】
前記乖離度演算部および前記劣化影響演算部は、指示が入力されると処理を実行する請求項１〜請求項１４のいずれか一項に記載の空気調和機故障診断装置。
【請求項１６】
前記乖離度演算部および前記劣化影響演算部は、あらかじめ定められた一定期間毎に処理を実行する請求項１〜請求項１５のいずれか一項に記載の空気調和機故障診断装置。
【請求項１７】
前記乖離度演算部および前記劣化影響演算部は、前記空気調和機の状態に係るデータとあらかじめ定められた所定値との比較に基づき、処理を実行する請求項１〜請求項１５のいずれか一項に記載の空気調和機故障診断装置。
【請求項１８】
報知に係る信号に基づいて報知を行う報知装置をさらに備え、
前記劣化影響演算部は、複数の前記故障因子による劣化度合が、前記故障因子毎にそれぞれ定められた劣化所定値を超えたものと判定すると、前記報知に係る信号を前記報知装置に送る請求項１〜請求項１７のいずれか一項に記載の空気調和機故障診断装置。
【請求項１９】
前記劣化影響演算部は、複数の前記故障因子による劣化度合が、前記故障因子毎にそれぞれ定められた劣化所定値を超えたものと判定すると、前記空気調和機に異常がある旨を保守サービス会社に通報する請求項１〜請求項１８のいずれか一項に記載の空気調和機故障診断装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、空気調和機の劣化、故障などの診断を行う空気調和機故障診断装置に関するものである。特に、故障などの原因となる故障因子における評価などを行えるようにするものである。
【背景技術】
【０００２】
空間の温度および湿度の少なくとも一方を制御する空気調和機は広く普及しており、快適な空間などを演出する上で必要不可欠なものとなった。このため、空気調和機の故障は、利用者の不快に直結する。また、サーバールーム、冷凍倉庫などの環境においては、空気調和機の故障は、業務上、致命的な損失に繋がりかねない。そのため、近年、空気調和機の定期的なメンテナンス、故障などの診断（以下、故障診断という）について着目がなされている。【０００３】
ただ、空気調和機は、複数の機能部品および機器が組み合わさって構成されている。このため、メンテナンス箇所、故障箇所を特定するには専門知識が必要になる。【０００４】
そこで、たとえば、表示部に点検箇所、部品交換率などを表示させることにより、故障要因を特定する負荷を低減しているものがある（たとえば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００７−１９２４９２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上記の特許文献１では、故障要因が、空気調和機の性能に及ぼす影響を評価することができない。このため、部品などを交換した結果、どの程度、交換に係るメリットを享受できるか、劣化がどのように進行しているかなどを定量的に評価することができない。【０００７】
この発明は、上記の実情に鑑みてなされたものであり、空気調和機における故障因子における劣化度合を、空気調和機の性能に基づいて、定量的に評価することができる空気調和機故障診断装置を得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記の目的を達成するため、この発明に係る空気調和機故障診断装置は、空気調和機の状態を示すデータおよび空気調和機の制御に関するデータから、空気調和機の故障診断に係る処理を行う診断処理装置を備え、診断処理装置は、空気調和機の性能を示す指標である空気調和特性の、少なくとも１以上の空気調和特性について、空気調和特性の基準からの乖離度を演算する処理を行う乖離度演算部と、乖離度に基づいて、空気調和機の故障の原因となるあらかじめ定められた複数の故障因子について、故障因子による劣化度合を診断する故障診断処理を行う劣化影響演算部とを有するものである。
【発明の効果】
【０００９】
この発明によれば、空気調和機の故障の原因となる複数の故障因子について、故障に到る劣化度合を、空気調和特性という共通項で定量的に表すことができるので、故障因子に係る機器、部品などに対し、修理の時期、交換、修理の優先度を容易に判断することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】この発明の実施の形態１における空気調和機故障診断装置４００を中心とする空気調和機故障診断システム０００の構成例を示す図である。
【図２】この発明の実施の形態１における各故障因子影響比較の故障診断結果の出力例を示す図である。
【図３】この発明の実施の形態１における故障因子の経年変化に係る出力例を示す図である。
【図４】この発明の実施の形態２における空気調和機故障診断装置４００を中心とする空気調和機故障診断システム０００の構成例を示す図である。
【図５】この発明の実施の形態３における各故障因子影響比較の故障診断結果の出力例を示す図である。
【図６】この発明の実施の形態３における故障因子の経年変化に係る出力例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、この発明の実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。ここで、参照する図面の各図において、共通する機器などの要素には、同一の符号を付している。また、この発明は、以下の実施の形態に限定されるものではなく、この発明の趣旨を逸脱しない範囲で種々に変形することが可能である。
【００１２】
実施の形態１．
＜空気調和機故障診断システム０００の構成＞
図１は、この発明の実施の形態１における空気調和機故障診断装置４００を中心とする空気調和機故障診断システム０００の構成例を示す図である。図１において、空気調和機故障診断システム０００は、空気調和機１００、外部端末装置２００、外部クラウド装置３００および空気調和機故障診断装置４００を有している。
【００１３】
外部端末装置２００は、表示機能、報知機能、通信機能を実現する装置を少なくとも有する。たとえば、スマートフォン、タブレット端末などが外部端末装置２００となる。
【００１４】
また、外部クラウド装置３００は、たとえば、クラウドサービスにより提供される空気調和機１００外の外部処理記憶装置である。外部クラウド装置３００は、たとえば、電気通信回線（ネットワーク）５００を介して、外部端末装置２００および空気調和機故障診断装置４００と通信接続されている。外部クラウド装置３００は、空気調和機故障診断装置４００が処理して得られた故障診断結果のデータなど、各種のデータを記憶して、蓄積するデータベースとなる。また、記憶されたデータに基づいて、演算処理などを行う。外部クラウド装置３００は、クラウド通信装置３２０、機械学習装置３１０およびクラウド記憶装置３３０を有している。
【００１５】
クラウド通信装置３２０は、たとえば、機械学習装置３１０、クラウド記憶装置３３０などの外部クラウド装置３００内の装置が、電気通信回線５００を介して、クラウド通信装置３２０外の装置と通信を行う際のインターフェイスとなり、信号変換などを行う。機械学習装置３１０は、入力されたデータについて、機械学習による処理を行う装置である。機械学習とは、機能単位が新しい知識および技能を獲得すること、または、既存の知識および技能を再構成することによって、自身の性能を向上させる過程である。ここでは、空気調和機故障診断装置４００において行われた故障診断の結果のデータから、空気調和機故障診断装置４００が故障診断を行う際の演算処理に用いる係数を算出する。クラウド記憶装置３３０は、機械学習装置３１０の演算に係る係数、空気調和機故障診断装置４００からの故障診断の結果などを、データとして記憶する。
【００１６】
空気調和機１００は、圧縮機、熱交換器、膨張弁などの機器を配管接続して冷媒回路を構成し、冷媒回路に封入された冷媒を循環させることで、対象空間の空気調和を行う装置である。ここで、空気調和機１００は、空気調和制御装置１１０、センサ１３０ａ〜センサ１３０ｎおよびアクチュエータ１２０ａ〜アクチュエータ１２０ｎを、制御に関する装置、機器などとして有している。
【００１７】
アクチュエータ１２０ａ〜アクチュエータ１２０ｎは、たとえば、圧縮機、電子膨張弁、風向制御装置などの駆動機器である。アクチュエータ１２０ａ〜アクチュエータ１２０ｎは、空気調和制御装置１１０から送られる制御に係るデータに基づいて駆動制御される機器である。また、センサ１３０ａ〜センサ１３０ｎは、たとえば、冷媒回路における冷媒の温度、圧力など、対象空間の温度分布など物理量を検出する。検出された温度、圧力などは、空気調和機１００の状態を示すデータとなる。そして、検出に係るデータを含む信号を出力する。ここで、センサ１３０ａ〜センサ１３０ｎは、たとえば、温度検出装置、圧力検出装置、赤外線カメラなどの装置である。空気調和制御装置１１０は、空気調和機１００を制御する装置である。空気調和制御装置１１０は、センサ１３０ａ〜センサ１３０ｎから送られる信号に含まれるデータに基づいて、たとえば、アクチュエータ１２０ａ〜アクチュエータ１２０ｎに、制御に関するデータを含む信号を送り、駆動を制御する。ここで、センサ１３０ａ〜センサ１３０ｎおよびアクチュエータ１２０ａ〜アクチュエータ１２０ｎについて、特に限定しない場合には、それぞれセンサ１３０、アクチュエータ１２０として説明する。
【００１８】
空気調和機故障診断装置４００は、空気調和機１００の空気調和制御装置１１０、センサ１３０などから送られる信号に含まれる各種データに基づいて処理を行い、診断対象となる空気調和機１００の故障診断などを行う。実施の形態１では、空気調和機故障診断装置４００は、診断対象となる空気調和機１００内に設置されているものとする。
【００１９】
空気調和機故障診断装置４００は、診断処理装置４１０、操作装置４２０、表示装置４３０、通信装置４４０および報知装置４５０を備える。操作装置４２０は、ユーザ、メンテナンス業者などの操作者が入力した指示などを含む信号を診断処理装置４１０に送る。表示装置４３０は、たとえば、診断処理装置４１０から送られる表示信号に基づく表示を行う。報知装置４５０は、たとえば、診断処理装置４１０から送られる報知に係る信号に基づいて、ユーザなどに報知を行う装置である。報知装置については、たとえば、発光または点滅などによる視覚的な報知を行う発光装置がある。他にも、警告音の発生などによる聴覚的な報知を行う発音装置がある。また、表示装置４３０を報知装置としてもよい。
【００２０】
通信装置４４０は、たとえば、診断処理装置４１０が、外部端末装置２００、外部クラウド装置３００などの空気調和機故障診断装置４００外の装置と通信を行う際のインターフェイスとなり、信号変換などを行う。実施の形態１においては、通信装置４４０は、端末通信部４４１および回線通信部４４２を有している。端末通信部４４１は、外部端末装置２００との通信を行う。また、回線通信部４４２は、電気通信回線５００を介して、外部クラウド装置３００との通信を行う。
【００２１】
ここで、通信装置４４０は、外部クラウド装置３００と通信をする際、外部端末装置２００を経由した通信ができるようにしてもよい。たとえば、通信装置４４０が、Ｗｉ−Ｆｉ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）などの近距離の通信方式で外部端末装置２００と通信する。外部端末装置２００は、電気通信回線５００における信号を送受する中継装置となって、電気通信回線５００に接続された外部クラウド装置３００と通信を行う。この場合には、回線通信部４４２はなくてもよい。
【００２２】
前述したように、空気調和機故障診断装置４００は、空気調和機１００内に設置されている。このため、たとえば、空気調和機１００に設置されたリモートコントローラが有する操作装置、表示装置、通信装置および報知装置が、操作装置４２０、表示装置４３０、通信装置４４０および報知装置４５０であってもよい。
【００２３】
診断処理装置４１０は、乖離度演算部４１５、劣化影響演算部４１１、演算係数記憶部４１２、診断結果記憶処理部４１３および劣化進行予測部４１４を有する。乖離度演算部４１５および劣化影響演算部４１１には、たとえば、空気調和制御装置１１０から送られた信号に含まれる空気調和機１００の制御に関するデータ、センサ１３０ａ〜センサ１３０ｎから送られた信号に含まれる、空気調和機１００の状態を示す各種検出データが入力される。乖離度演算部４１５は、空気調和特性について、前記空気調和特性の基準からの乖離度を演算する処理を行う。劣化影響演算部４１１は、さらに乖離度を含むデータから、故障因子による故障、劣化などが空気調和特性に及ぼす影響度を、故障因子別に演算する。
【００２４】
ここで、空気調和特性とは、空気調和機１００が有する性能（仕様）のことである。実施の形態１においては、エネルギー消費効率を表現する指標の１つであるＣＯＰ（成績係数）を空気調和特性とする。故障因子は、空気調和機１００を故障に導く原因となる要素である。また、故障因子は、空気調和特性を悪化させる要因となる。故障因子としては、たとえば、空気調和機１００における冷媒回路内の冷媒量不足、送風ファンの動作異常、熱交換器の汚損または腐食、圧縮機の動作異常、電子膨張弁の固着、フィルタ目詰りなどがある。このため、空気調和特性への影響という共通項により、各故障因子における劣化度合を評価することができる。
【００２５】
演算係数記憶部４１２は、劣化影響演算部４１１が処理において、演算を行う際に用いる１または複数の係数を、データとして記憶する。演算係数記憶部４１２には、たとえば、製品出荷時などに、あらかじめ定められた初期の係数のデータが記憶されている。初期の係数をそのまま用いることもできるが、係数のデータを書き換えて更新するようにしてもよい。たとえば、空気調和機１００の正常時および異常時における運転に係る各種データを入力として、外部クラウド装置３００が、機械学習による処理を行って係数を決定する。そして、通信装置４４０を介して、演算係数記憶部４１２に、外部クラウド装置３００から送られた係数のデータに書き換えられて、記憶される。
【００２６】
診断結果記憶処理部４１３は、劣化影響演算部４１１が演算処理して得られた故障診断結果のデータを、少なくとも過去一定期間分記憶する。また、故障診断結果のデータを時系列にして故障因子による劣化度合の経年変化を表示させる表示信号を送る。劣化進行予測部４１４は、診断結果記憶処理部４１３が記憶するデータに基づいて、今後の空気調和特性および各故障因子の影響度の推移について、予測する処理を行う。
【００２７】
ここで、診断処理装置４１０は、たとえば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）などの制御演算処理装置を有するマイクロコンピュータなどで構成されている。また、記憶装置（図示しない）を有しており、制御などに係る処理手順をプログラムとしたデータを有している。そして、制御演算処理装置がプログラムのデータに基づいて、劣化影響演算部４１１および劣化進行予測部４１４の処理を実行して制御を実現する。また、各部をそれぞれ異なる専用機器（ハードウェア）で構成してもよい。
【００２８】
特に、実施の形態１における乖離度演算部４１５および劣化影響演算部４１１での演算には、ニューラルネットワークを利用するものとする。ニューラルネットワークとは、たとえば、脳を構成する神経細胞(ニューロン)をモデル化し、ネットワーク化して構成した処理機構である。このため、実施の形態１の乖離度演算部４１５および劣化影響演算部４１１において、概念的に複数のニューロンがネットワーク接続され、空気調和制御装置１１０およびセンサ１３０ａ〜センサ１３０ｎから送られるデータに基づいて、ニューロン間で演算結果を送受しながら、最終的な演算結果のデータが出力されるものとする。たとえば、空気調和制御装置１１０からの制御データ、センサ１３０ａ〜センサ１３０ｎからの各種検出データが、約２０のデータが入力される場合でも、ニューラルネットワークを利用することで、多くのデータに対応し、演算の精度を向上させることができる。
【００２９】
＜故障診断の動作＞
次に、空気調和機故障診断装置４００が行う故障診断に係る動作について説明する。故障診断処理は、主として診断処理装置４１０の劣化影響演算部４１１が行う。前述したように、劣化影響演算部４１１は、空気調和制御装置１１０およびセンサ１３０ａ〜センサ１３０ｎから送られるデータに基づいて、故障因子の劣化などが空気調和特性に及ぼす影響度を、各故障因子別に演算する。演算内容としては、たとえば、劣化影響演算部４１１は、ＣＯＰが、基準よりもどの程度乖離しているかを演算する。たとえば、製品カタログなどに記載される定格値を基準とする。これが、故障因子の劣化による空気調和機１００全体の影響度となる。劣化影響演算部４１１は、さらに、全体の影響度に対して各故障因子がどの程度寄与しているかを演算し、各故障因子の影響度を故障診断結果として出力する。
【００３０】
図２は、この発明の実施の形態１における各故障因子影響比較の故障診断結果の出力例を示す図である。図２は、空気調和機１００が有するリモートコントローラにおいて、表示装置４３０に表示された場合について示している。劣化影響演算部４１１は、故障診断結果に係る表示信号を表示装置４３０に送信し、表示させる。したがって、各故障因子について、ＣＯＰという共通した空気調和特性への影響度で評価を行うことができる。このため、図２に示す画面の右半分側に示されているように、各故障因子の劣化の度合を、ＣＯＰへの影響度という数値で表示することができる。また、図２に示す画面の左半分側に表示されているように、各故障因子の劣化の度合について、故障因子間の関連付けを行い、たとえば、レーダーチャートとして表現することができる。図２のレーダーチャートでは、影響度が最も大きい故障因子のポイントが最外殻の頂点に位置し、他の故障因子のポイントは、影響度が最も大きい故障因子の影響度に対する相対的な大きさの位置に決まる。図２においては、空気調和機１００のＣＯＰ低下は、フィルタの目詰まりなどによる劣化が最も影響していることを、視覚的に理解することができる。ここで、評価結果を表示装置４３０に表示させるだけでなく、通信装置４４０から、結果のデータを含む信号を送り、外部端末装置２００が有する表示装置に表示させるようにしてもよい。
【００３１】
また、前述したように、診断処理装置４１０の診断結果記憶処理部４１３には、過去の劣化影響演算部４１１が故障診断処理した結果のデータが記憶されている。劣化進行予測部４１４は、前述したように、診断結果記憶処理部４１３に記憶された結果のデータに基づいて、故障因子に係る機器における劣化の予測処理を行う。予測処理の内容については、特に限定するものではない。たとえば、予測に係る理論式が存在する故障因子については、結果のデータを理論式に当てはめ、演算を行って予測値を算出などするようにしてもよい。また、機械学習などにより、予測値などを算出するようにしてもよい。
【００３２】
図３は、この発明の実施の形態１における故障因子の経年変化に係る出力例を示す図である。図３は、空気調和機１００が有するリモートコントローラにおいて、表示装置４３０に表示された場合について示している。劣化進行予測部４１４は、診断結果記憶処理部４１３に記憶された過去の演算結果のデータとともに、予測処理に係る表示信号を表示装置４３０に送信する。図３に示すように、故障因子によるＣＯＰへの影響度経年変化および今後の劣化の進行具合が視覚的に表示される。ここで、表示装置４３０に表示させるだけでなく、通信装置４４０から、信号を送り、外部端末装置２００が有する表示装置に表示させるようにしてもよい。以上のようにして、ユーザ、メンテナンス業者などが、各故障因子の劣化の進行を視覚的に把握することができる。そして、メンテナンス、部品交換などのタイミングを決定することが容易になる。
【００３３】
診断結果記憶処理部４１３に記憶された診断処理の条件、および結果のデータは、たとえば一定周期で通信装置４４０を介して外部クラウド装置３００へと送信され、記憶される。これらのデータに基づいて、外部クラウド装置３００の機械学習装置３１０が機械学習処理を行って、係数を演算することで、劣化影響演算部４１１の演算に必要な係数を改善することができる。
【００３４】
そして、劣化影響演算部４１１は、故障診断結果に基づいて、１または複数の故障因子における劣化の度合が、劣化所定値を超えていると判定すると、報知に係る信号を送り、報知装置４５０に報知させる。ここで、通信装置４４０を経由して、外部端末装置２００に異常が発生している旨の信号を送り、空気調和機１００に異常があることを、外部端末装置２００が有する表示装置によって報知させるようにしてもよい。報知については、前述したように、表示装置４３０、外部端末装置２００における発光または点滅などによる視覚的な報知がある。他にも、発音装置から警告音を発生させる聴覚的な報知などがある。
【００３５】
また、通信装置４４０を介して、たとえば、空気調和機１００を保守などする保守サービス会社に対して、空気調和機１００に異常が発生している旨の信号を送り、通報させるようにしてもよい。ここで、保守サービス会社への報知は、通信装置４４０から外部端末装置２００を経由して保守サービス会社へ信号が送られることで、報知されるようにしてもよい。
【００３６】
＜診断実行タイミング＞
空気調和機故障診断装置４００が行う故障診断処理については、たとえば、ユーザ、メンテナンス業者などが操作装置４２０を介して入力した診断実行要求の信号に基づいて実行する。また、診断実行要求とは別に、定期的に故障診断処理を実行してもよい。定期的に故障診断処理を行うことで、空気調和機１００の機能維持、保全への効果などが期待できる。
【００３７】
また、センサ１３０ａ〜１３０ｎが検出したデータに基づいて、たとえば、空気調和機１００の冷媒回路に封入された冷媒の温度などが所定の温度値を超えたと判断したときなど、異常である可能性があるときに、故障診断処理を実行してもよい。これにより、空気調和機１００、異常を確認したときに、その原因となる故障因子を分析することができる。また、故障診断処理を実行するかどうかを判断する際、１つのセンサ１３０の検出に係るデータに基づいて判断するだけではなく、複数のセンサ１３０の検出に係るデータを組み合わせて判断するようにしてもよい。ここで、センサ１３０ａ〜１３０ｎの検出値に基づく故障診断処理実行の判断は、空気調和制御装置１１０が行うようにしてもよい。
【００３８】
ここで、前述した実施の形態１の説明では、故障因子が影響を及ぼす空気調和機特性としてＣＯＰを利用した。ＣＯＰは、エネルギー消費効率を表現する１つの指標であるが、この発明では、ＣＯＰに限定するものではない。たとえば、ＡＰＦ（年間エネルギー消費効率）などのような、他のエネルギー消費効率を、空気調和機特性として、利用するようにしてもよい。
【００３９】
実施の形態２．
＜空気調和機故障診断システム０００の構成＞
図４は、この発明の実施の形態２における空気調和機故障診断装置４００を中心とする空気調和機故障診断システム０００の構成例を示す図である。図４において、図１と同じ符号を付している機器などについては、実施の形態１と同様の動作を行う。
【００４０】
実施の形態１の空気調和機故障診断システム０００では、空気調和機１００内に空気調和機故障診断装置４００が設置されていた。実施の形態２の空気調和機故障診断システム０００では、空気調和機故障診断装置４００は、外部クラウド装置３００内に設置されている。ここで、実施の形態２では、空気調和機故障診断装置４００の診断処理装置４１０だけが外部クラウド装置３００内に設置されている。そして、空気調和機１００内に設置された操作装置、表示装置、通信装置および報知装置が、操作装置４２０、表示装置４３０、通信装置４４０および報知装置４５０として、それぞれ動作を行う。
【００４１】
したがって、実施の形態１において、診断処理装置４１０に直接的に入力されていた、操作装置４２０からの指示、空気調和制御装置１１０からの制御データおよびセンサ１３０ａ〜センサ１３０ｎからの検出データを含む信号は、空気調和機１００内の通信装置４４０および外部クラウド装置３００のクラウド通信装置３２０を介して入力される。また、診断処理装置４１０から出力した表示信号は、クラウド通信装置３２０および通信装置４４０を介して、空気調和機１００内の表示装置４３０に送られる。
【００４２】
空気調和機故障診断システム０００における各装置の故障診断の動作および故障診断処理の診断実行タイミングなどについては、実施の形態１で説明したことと同様である。
【００４３】
以上のように、実施の形態２によれば、空気調和機故障診断装置４００が、外部クラウド装置３００内に設置されるようにしたので、空気調和機１００において、故障判定処理における負担を減らすことができる。
【００４４】
実施の形態３．
前述した実施の形態１においては、空気調和特性がエネルギー消費効率である場合の、空気調和機故障診断装置４００における処理、動作について説明した。実施の形態３においては、空気調和特性が空気調和負荷の大きさである場合の、空気調和機故障診断装置４００における処理、動作について説明する。ここで、実施の形態３の空気調和機故障診断装置４００における診断処理装置４１０は、空気調和負荷の大きさを表現する指標として、最大能力に基づいて、故障判定処理を行う。ここで、システムの構成については、実施の形態１の空気調和機故障診断システム０００と同じであるものとして説明する。
【００４５】
＜故障診断の動作＞
空気調和機故障診断システム０００における各装置の故障診断の動作については、基本的には、実施の形態１で説明したことと同様である。実施の形態３においては、ＣＯＰの代わりに、最大能力を空気調和特性とする。
【００４６】
実施の形態３において、診断処理装置４１０の劣化影響演算部４１１は、空気調和制御装置１１０およびセンサ１３０ａ〜センサ１３０ｎから送られるデータに基づいて、最大能力が、基準よりもどの程度乖離しているかを演算する。実施の形態３における最大能力の基準は、たとえば、カタログなどに記載される定格値とする。これが、故障因子の劣化による空気調和機１００全体の影響度となる。劣化影響演算部４１１は、さらに、全体の影響度に対して各故障因子がどの程度寄与しているかを演算し、各故障因子の影響度を故障診断結果として出力する。
【００４７】
図５は、この発明の実施の形態３における各故障因子影響比較の故障診断結果の出力例を示す図である。図５は、空気調和機１００が有するリモートコントローラにおいて、表示装置４３０に表示された場合について示している。劣化影響演算部４１１は、故障診断結果に係る表示信号を表示装置４３０に送信し、表示させる。したがって、各故障因子について、最大能力という共通した空気調和特性への影響度で評価を行うことができる。このため、図５に示す画面の右半分側に示されているように、各故障因子の劣化の度合を、最大能力への影響度という数値で表示することができる。また、図５に示す画面の左半分側に表示されているように、各故障因子の劣化の度合について、他の故障因子と関連付け、たとえばレーダーチャートとして表現することができる。ここで、評価結果を表示装置４３０に表示させるだけでなく、通信装置４４０から、結果のデータを含む信号を送り、外部端末装置２００が有する表示装置に表示させるようにしてもよい。
【００４８】
図６は、この発明の実施の形態３における故障因子の経年変化に係る出力例を示す図である。図６は、空気調和機１００が有するリモートコントローラにおいて、表示装置４３０に表示された場合について示している。劣化進行予測部４１４は、診断結果記憶処理部４１３に記憶された過去の演算結果のデータとともに、予測処理に係る表示信号を表示装置４３０に送信する。図３に示すように、故障因子による最大能力への影響度経年変化および今後の劣化の進行具合が視覚的に表示される。ここで、表示装置４３０に表示させるだけでなく、通信装置４４０から、信号を送り、外部端末装置２００が有する表示装置に表示させるようにしてもよい。
【００４９】
＜診断実行タイミング＞
空気調和機故障診断装置４００が行う故障診断処理については、実施の形態１で説明したことと同様に、診断実行要求、定期診断、異常状態などの場合に、行うようにすればよい。
【００５０】
ここで、空気調和機１００の最大能力は、空気調和特性である空気調和能力（空気調和機１００が処理できる空気調和負荷の大きさ）を表現する１つの指標であるが、この発明はこれに限らない。たとえば、空気調和機１００が有する圧縮機の周波数を一定にした場合の空気調和能力など、他の空気調和機１００が空気調和を行う空気調和能力を、空気調和機特性として故障判定処理を行うようにしてもよい。
【００５１】
実施の形態４．
前述した実施の形態１〜実施の形態３においては、故障因子が影響を及ぼす空気調和機特性として、空気調和機１００のエネルギー消費効率と空調能力を利用したが、この発明はこれに限られず、たとえば、空気調和機１００の消費電力量、騒音の大きさなどを空気調和機特性としてもよい。
【００５２】
また、空気調和機故障診断装置４００は、１の空気調和機特性に対する故障判定処理を行うだけでなく、複数の空気調和機特性に対する故障判定処理を行うようにしてもよい。
【符号の説明】
【００５３】
０００  空気調和機故障診断システム、１００  空気調和機、１１０  空気調和制御装置、１２０，１２０ａ〜１２０ｎ  アクチュエータ、１３０，１３０ａ〜１３０ｎ  センサ、２００  外部端末装置、３００  外部クラウド装置、３１０  機械学習装置、３２０  クラウド通信装置、３３０  クラウド記憶装置、４００  空気調和機故障診断装置、４１０  診断処理装置、４１１  劣化影響演算部、４１２  演算係数記憶部、４１３  診断結果記憶処理部、４１４  劣化進行予測部、４１５  乖離度演算部、４２０  操作装置、４３０  表示装置、４４０  通信装置、４４１  端末通信部、４４２  回線通信部、４５０  報知装置、５００  電気通信回線。
【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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【図６】
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【国際調査報告】
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