(57)【要約】【課題】被冷却物の冷却特性に応じた温度制御系統の構築を図ることである。【解決手段】蒸発器（14）で冷却された冷却油を工作機械の主軸（21）との間で循環させる冷却油回路（20）を備えている。冷却油の冷却温度の変動状態を示す複数の評価パラメータに対して重み付けを定める重み付け設定部（33）と、蒸発器（14）における冷却状態を調節するための複数の制御パラメータを重み付けに応じて各評価パラメータを評価しながら各制御パラメータの最適値を学習制御する学習制御部（34）とを備えている。【選択図】図１
2007100967.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
熱媒体が流れ、冷却熱交換器（14）を有する熱源側回路（10）と、
上記冷却熱交換器（14）で熱媒体と熱交換して冷却された冷却液を被冷却物との間で循環させる利用側回路（20）と、
上記被冷却物の発熱変化量に基づいて上記冷却熱交換器（14）における冷却状態を調節して上記被冷却物の冷却温度を制御する制御手段（30）とを備えた冷凍装置であって、
上記制御手段（30）は、上記冷却液の冷却温度の変動状態を示す複数の出力パラメータを有し、該複数の出力パラメータに対する重み付けを定める重み付け設定部（33）と、上記冷却熱交換器（14）における冷却状態を調節するための制御パラメータを有し、上記重み付け設定部（33）の重み付けに応じて各出力パラメータを評価しながら上記制御パラメータの最適値を学習制御する学習制御部（34）とを備えている
ことを特徴とする冷凍装置。
【請求項２】
請求項１において、
上記複数の出力パラメータは、上記冷却液の冷却温度のオーバーシュートのピーク値と、上記冷却液の冷却温度のアンダーシュートのピーク値と、上記被冷却物の発熱量が変化してから冷却液の冷却温度が所定の温度範囲に至るまでの時間である
ことを特徴とする冷凍装置。
【請求項３】
請求項１または２において、
上記学習制御部（34）は、上記冷却熱交換器（14）の冷却量と、上記被冷却物の発熱量が変化してから冷却熱交換器（14）の冷却量を変化させるまでの時間と、上記冷却熱交換器（14）の冷却量の単位時間当たりの変化率の３つの制御パラメータを有している
ことを特徴とする冷凍装置。
【請求項４】
請求項１乃至３の何れか１項において、
上記熱源側回路（10）は、熱媒体として冷媒が循環して蒸気圧縮式冷凍サイクルを行う冷媒回路であり、
上記利用側回路（20）は、冷却液として冷却油が循環して被冷却物として工作機械の主軸を冷却する回路である
ことを特徴とする冷凍装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、冷凍装置に関し、特に、温度制御の応答性向上に係るものである。
【背景技術】
【０００２】
従来より、この種の冷凍装置は、例えば工作機械の主軸へ冷却液としての冷却油を供給して主軸を温度制御するために用いられている（例えば、特許文献１参照）。この特許文献１の冷凍装置は、冷凍サイクルを行う冷媒回路と、該冷媒回路の蒸発器で冷媒と熱交換して冷却された冷却油を工作機械との間で循環させる冷却油回路とを備えている。そして、この冷凍装置は、蒸発器の入口および出口付近の冷却油温に基づいて冷却能力を調節する、いわゆるフィードバック制御（ＦＢ制御）を用いて主軸の温度制御を行っている。
【特許文献１】特開２００１−１６５０５８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、上述した従来の冷凍装置では、フィードバック制御を用いているため、特に急激な主軸の発熱量変化が起こった場合に制御温度が大きく変動するという問題があった。この問題に対して、一般的に、予め工作機械側から発熱量変化の事前情報を受け取り、その変化量に応じて冷却能力を調節する、いわゆるフィードフォワード制御（ＦＦ制御）を用いることが考えられる。
【０００４】
ところが、このフィードフォワード制御を用いても、工作機械までの配管長さによる時間遅れや、主軸の熱容量等に起因する熱伝導の時間遅れにより、制御温度の変動を抑制することができない場合があった。そこで、その問題を改善するため、冷凍装置の設置時に調整運転を何度も繰り返しながら、工作機械を含めた冷却系統の熱特性に応じて冷却能力の調節量や調節開始時間等の制御パラメータの最適値を決定（チューニング）していた。また、経年変化により冷却系統の熱特性が変化した場合においても、同様の方法で制御パラメータの最適値をチューニングしなければならなかった。その結果、何れの場合も、多大な時間および労力を要するという問題が生じていた。
【０００５】
本発明は、斯かる点に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、予め入手した被冷却物の発熱量変化に基づいて温度制御を行う冷凍装置において、その冷却系統の熱特性に応じた制御パラメータの最適値を速やかに導出することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
第１の発明は、熱媒体が流れ、冷却熱交換器（14）を有する熱源側回路（10）と、上記冷却熱交換器（14）で熱媒体と熱交換して冷却された冷却液を被冷却物との間で循環させる利用側回路（20）と、上記被冷却物の発熱変化量に基づいて上記冷却熱交換器（14）における冷却状態を調節して上記被冷却物の冷却温度を制御する制御手段（30）とを備えた冷凍装置を前提としている。
【０００７】
そして、上記制御手段（30）は、上記冷却液の冷却温度の変動状態を示す複数の出力パラメータを有し、該複数の出力パラメータに対する重み付けを定める重み付け設定部（33）と、上記冷却熱交換器（14）における冷却状態を調節するための制御パラメータを有し、上記重み付け設定部（33）の重み付けに応じて各出力パラメータを評価しながら上記制御パラメータの最適値を学習制御する学習制御部（34）とを備えている。
【０００８】
上記の発明では、利用側回路（20）において冷却熱交換器（14）で冷却された冷却液が循環して被冷却物が冷却される。ここで、被冷却物の発熱量が変化すると、制御手段（30）により、制御パラメータである例えば冷却熱交換器（14）の冷却量が最適値に調節される。これにより、被冷却物の冷却温度が所定温度に制御される。
【０００９】
上述した制御パラメータの最適値は、学習制御部（34）の学習制御によって導出される。この学習制御部（34）において、制御パラメータの制御値を変更しながら、複数の出力パラメータが評価される。その際、複数の出力パラメータは、重み付け設定部（33）の重み付けの高いものが重点的に評価される。この出力パラメータは、例えば被冷却物から流れ出た冷却液の冷却温度の変動状態を示すパラメータであり、例えば冷却温度のオーバーシュート値やアンダーシュート値等である。
【００１０】
ここで、例えば冷却温度のオーバーシュート値に高い重み付けをした場合、オーバーシュート値が優先的に抑制されるように制御パラメータの最適値が導出されることになる。したがって、被冷却物の種類や配管長さ等に起因する冷却特性に応じて出力パラメータの重み付けを行えば、その冷却系統の特性に則した制御パラメータの最適値が導出される。
【００１１】
第２の発明は、上記第１の発明において、上記複数の出力パラメータは、上記冷却液の冷却温度のオーバーシュートのピーク値と、上記冷却液の冷却温度のアンダーシュートのピーク値と、上記被冷却物の発熱量が変化してから冷却液の冷却温度が所定の温度範囲に至るまでの時間である。
【００１２】
上記の発明では、例えばオーバーシュートのピーク値に最も高い重み付けを付けると、オーバーシュートのピーク値が効果的に抑制されるように制御パラメータの最適値が導出される。つまり、この学習制御は、冷却液の冷却温度が所望の温度より高くなるのを優先的に抑えたい場合に利用される。また、アンダーシュートのピーク値の重み付けを最も高くした場合、同様にそのピーク値が効果的に抑制されるように最適値が導出される。つまり、この学習制御は、冷却液の冷却温度が所望の温度より低くなるのを優先的に抑えたい冷却系統に利用される。また、安定時間の重み付けを最も高くした場合、同様にその安定時間が効果的に短くなるように最適値が導出される。つまり、この学習制御は、冷却液の冷却温度の変動幅は大きくても、その冷却温度をいち早く所望の温度に安定させたい冷却系統に利用される。
【００１３】
第３の発明は、上記第１または第２の発明において、上記学習制御部（34）は、上記冷却熱交換器（14）の冷却量と、上記被冷却物の発熱量が変化してから冷却熱交換器（14）の冷却量を変化させるまでの時間と、上記冷却熱交換器（14）の冷却量の単位時間当たりの変化率の３つの制御パラメータを有している。
【００１４】
上記の発明では、１つの制御パラメータの制御値を変更するより、３つの制御パラメータの各制御値を変更することにより、各出力パラメータの変動状態が種々に変わる。したがって、種々の冷却系統の特性に応じた学習制御が行われる。
【００１５】
第４の発明は、上記第１乃至第３の何れか１の発明において、上記熱源側回路（10）は、熱媒体として冷媒が循環して蒸気圧縮式冷凍サイクルを行う冷媒回路であり、上記利用側回路（20）は、冷却液として冷却油が循環して被冷却物として工作機械の主軸を冷却する回路である。
【００１６】
上記の発明では、利用側回路（20）の冷却油が冷却熱交換器（14）で冷媒と熱交換して冷却され、冷媒が蒸発する。つまり、上記冷却熱交換器（14）は蒸発器として機能する。そして、冷却油によって工作機械の主軸が冷却される。したがって、工作機械によって冷却特性が変わるが、各工作機械に応じた学習制御が行われる。
【発明の効果】
【００１７】
したがって、本発明によれば、冷却液の冷却温度の変動状態を示す複数の出力パラメータの重み付けを設定し、その重み付けに応じて各出力パラメータを評価しながら冷却熱交換器（14）における冷却状態を調節する制御パラメータの最適値を学習制御するようにした。これにより、どの出力パラメータの重み付けを高くするかで、制御パラメータの最適値が異なる。つまり、被冷却物等を含む冷却系統の特性に応じて各出力パラメータの重み付けを設定すれば、その冷却系統に特性に合った制御パラメータの最適値を導出することができる。
【００１８】
特に、第２の発明によれば、出力パラメータとして、冷却液の冷却温度のオーバーシュートのピーク値、アンダーシュートのピーク値および被冷却物の発熱量が変化してから冷却液の冷却温度が所定の温度範囲に至るまでの時間を用いるようにしたので、被冷却物側の各種要望に応じた制御パラメータの学習制御を行うことができる。
【００１９】
さらに、第３の発明によれば、制御パラメータとして、冷却熱交換器（14）の冷却量と、被冷却物の発熱量が変化してから冷却熱交換器（14）の冷却量を変化させるまでの時間と、冷却熱交換器（14）の冷却量の単位時間当たりの変化率を用いるようにしたので、同じ出力パラメータを変動させる場合でも、どの制御パラメータをどの程度変動させるかで出力パラメータの変動状態が変わる。したがって、より精度よく被冷却物等の冷却系統の特性に応じて制御パラメータの最適値を導出することができる。
【００２０】
また、第４の発明によれば、利用側回路（20）は工作機械の主軸を冷却する冷却油が循環するものを対象としたので、各種の工作機械に対しても最適な且つ時間を要さずに学習制御を行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて詳細に説明する。
【００２２】
本実施形態の冷凍装置（1）は、図１に示すように、冷媒回路（10）と、該冷媒回路（10）に接続される冷却油回路（20）とを備えた、いわゆるオイルコンである。
【００２３】
上記冷媒回路（10）は、可変容量圧縮機（11）と凝縮器（12）と膨張弁（13）と蒸発器（14）とが順に接続された閉回路である熱源側回路を構成している。そして、上記冷媒回路（10）は、冷媒が熱媒体として循環して蒸気圧縮式冷凍サイクルを行うように構成されている。
【００２４】
上記可変容量圧縮機（11）は、電動機をインバータ制御することにより運転容量を制御することができるインバータ圧縮機により構成されている。上記凝縮器（12）は、冷媒が空気と熱交換する熱源側熱交換器を構成している。上記蒸発器（14）は、冷媒が後述する冷却油と熱交換する利用側熱交換器としての冷却熱交換器を構成している。上記膨張弁（13）は、開度を連続的に制御可能な膨張機構を構成している。
【００２５】
上記冷却油回路（20）は、冷媒回路（10）の蒸発器（14）に接続され、該蒸発器（14）で冷媒と熱交換して冷却された冷却油が工作機械の回転部分である主軸（21）との間で循環する利用側回路を構成している。すなわち、上記冷却油および主軸（21）は、それぞれ冷却油回路（20）の冷却液および被冷却物を構成している。なお、この冷却油回路（20）には、図示しないが、蒸発器（14）の出口側と主軸（21）との間に冷却油を循環させるためのポンプが設けられている。また、本実施形態の冷却油回路（20）において、蒸発器（14）と工作機械とを接続する配管の長さは約２ｍである。
【００２６】
上記冷却油回路（20）には、冷却油の温度検出手段である油温センサ（TH）が設けられている。この油温センサ（TH）は、蒸発器（14）の入口側近傍に位置し、蒸発器（14）における冷却油の入口温度を検出するためのものである。
【００２７】
また、上記冷凍装置（1）は、蒸発器（14）における冷却状態を調節する制御手段としてのコントローラ（30）を備えている。
【００２８】
上記コントローラ（30）は、第１制御部であるＦＢ制御部（31）と第２制御部であるＦＦ制御部（32）とを有している。また、上記コントローラ（30）には、工作機械から主軸（21）の熱負荷量が入力されると共に、油温センサ（TH）から冷却油の検出温度が入力される。そして、このコントローラ（30）は、入力される冷却油の検出温度が予め設定された目標温度になるように可変容量圧縮機（11）の駆動制御を行うことにより、蒸発器（14）における冷却状態を調節するように構成されている。
【００２９】
具体的に、上記ＦＢ制御部（31）は、冷却油の検出温度と目標温度との差温に基づいて可変容量圧縮機（11）のインバータ周波数の第１調節量を導出し、可変容量圧縮機（11）の容量を調節する、いわゆるフィードバック制御を行うように構成されている。つまり、このＦＢ制御部（31）は、インバータ周波数の第１調節量を制御パラメータとして用い（図２(Ｃ)参照）、それを変化させることによって蒸発器（14）の冷却能力を調節する。
【００３０】
上記ＦＦ制御部（32）は、インバータ周波数の「第２調節量（図２(Ｂ)のａ参照）」と、「第２調節開始時間（図２(Ｂ)のｂ参照）」と、「第２調節量の変化速度（図２(Ｂ)のｃ参照）」の３つの制御パラメータを有している。そして、このＦＦ制御部（32）は、これら３つの制御パラメータを主軸（21）の熱負荷量に応じて変化させることにより、蒸発器（14）における冷却状態を調節するフィードフォワード制御を行うように構成されている。
【００３１】
ここで、上記第２調節開始時間とは、主軸（21）の熱負荷量が変化してからインバータ周波数の調節開始までの時間である。また、上記第２調節量の変化速度とは、インバータ周波数の第２調節量に係る単位時間当たりの変化量である。
【００３２】
すなわち、上記ＦＦ制御部（32）は、インバータ周波数の第２調節量を変化させることで蒸発器（14）の冷却量を調節する。また、上記ＦＦ制御部（32）は、第２調節開始時間を変化させることで主軸（21）の熱負荷量の変化時期に対する蒸発器（14）の冷却量の変動タイミングを調節する。また、上記ＦＦ制御部（32）は、第２調節量の変化速度を変化させることで蒸発器（14）の冷却量の変動速度を調節する。
【００３３】
したがって、上記コントローラ（30）は、ＦＢ制御部（31）の第１調節量とＦＦ制御部（32）の第２調節量との合計調節量をもって可変容量圧縮機（11）の容量を調節することになる（図２(Ｄ)参照）。
【００３４】
また、上記ＦＦ制御部（32）は、本発明の特徴として、重み付け設定部（33）と学習制御部（34）とを有し、主軸（21）の熱負荷量に応じた各制御パラメータの最適値（学習値）を学習制御によって導出するように構成されている。以下に、その学習制御方法について図３を参照しながら説明する。この図３は、油温センサ（TH）の検出温度である制御温度の波形（変動状態）を示すものである。
【００３５】
上記ＦＦ制御部（32）は、冷却油の冷却温度である制御温度の変動状態を評価しながら、各制御パラメータの最適値（学習値）を導出する。具体的に、本実施形態では、制御温度の変動状態を示す３つの出力パラメータ（以下、評価パラメータという。）について評価する。この３つの評価パラメータは、図３に示すように、制御温度の「最大オーバーシュート値（Ｔ-over）」と、制御温度の「最大アンダーシュート値（Ｔ-under）」と、「安定時間（ｔ-antei）」である。
【００３６】
なお、「最大オーバーシュート値（Ｔ-over）」とはオーバーシュートのピーク値であり、「最大アンダーシュート値（Ｔ-under）」とはアンダーシュートのピーク値である。また、安定時間（ｔ-antei）とは、主軸（21）の熱負荷量が変化してから制御温度が目標温度に対して所定の±ΔＴ内に安定するまでの時間である。
【００３７】
上記重み付け設定部（33）は、ユーザーにより上記３つの評価パラメータについての重み付けが入力される。具体的に、各評価パラメータについて評価指数αを入力することで重み付けが入力される。つまり、評価指数αが大きいほど、重み付け（優先度）が高くなる。したがって、ユーザーは、対象とする工作機械の特性や目的を考慮し、どの評価パラメータを重点的に制御するかを任意に選択する。これにより、工作機械などの各種制御対象の特性や目的に応じた効果的な制御を行うことができる。
【００３８】
上記学習制御部（34）は、各評価パラメータの変動状態を評価しながら、各制御パラメータの制御値を繰り返し変化させて、その最適値（学習値）を導出する。その際、評価パラメータは、重み付け設定部（33）で入力された評価指数αの大きい順に重点的に評価される。つまり、評価指数αの大小関係によって、どの評価パラメータに最も重きをおいて評価するかという評価態様が変化する。
【００３９】
−運転動作−
次に、この冷凍装置（1）の運転動作について説明する。
【００４０】
上記冷媒回路（10）において、可変容量圧縮機（11）から吐出された高温高圧のガス冷媒は、凝縮器（12）を流れるときに空気と熱交換して凝縮液化する。この液冷媒は膨張弁（13）において膨張し、低圧の気液二相冷媒となる。そして、この気液二相冷媒が蒸発器（14）を流れるときに冷却油回路（20）の冷却油から吸熱してガス化するとともに、上記冷却油が所定温度に冷却される。上記蒸発器（14）でガス化した冷媒は、可変容量圧縮機（11）に戻り、以上の圧縮、凝縮、膨張、蒸発の各行程が順に繰り返される。
【００４１】
一方、上記冷却油回路（20）において、蒸発器（14）で冷却された冷却油は、工作機械の主軸（21）へ流れ、該主軸（21）が所定温度に冷却される。つまり、上記主軸（21）の発熱量が所定量に維持される。そして、上記主軸（21）を通った冷却油は、再び蒸発器（14）へ戻って所定温度に冷却される。
【００４２】
ここで、例えば、運転中に主軸（21）の熱負荷量が増大すると（図２(Ａ)参照）、その熱負荷量がコントローラ（30）に入力される。熱負荷量が入力されると、ＦＦ制御部（32）により、その熱負荷量に応じて予め導出された各制御パラメータ（インバータ周波数の第２調節量、第２調節開始時間、第２調節量の変化速度）の学習値（最適値）が出力される（図２(Ｂ)のａ，ｂ，ｃ参照）。そして、その出力値に基づいて可変容量圧縮機（11）の運転制御が行われる。つまり、可変容量圧縮機（11）のインバータ周波数は、熱負荷量の増大時から第２調節開始時間の経過後に第２調節量の変化速度で増大し始め、第２調節量だけ増大する。
【００４３】
なお、油温センサ（TH）の検出温度（制御温度）は、主軸（21）の熱容量や配管長さに起因する時間遅れが生じるため、主軸（21）の熱負荷量が増大してから少し遅れて変動し始める（図２(Ｅ)のｄ参照）。
【００４４】
上記油温センサ（TH）の検出温度が変動すると、ＦＢ制御部（31）により、その検出温度と目標温度との差温に基づいてインバータ周波数の第１調節量が導出される（図２(Ｃ)参照）。したがって、可変容量圧縮機（11）は、第１調節量と第２調節量との合計調節量に応じて容量調節される（図２(Ｄ)参照）。これにより、油温センサ（TH）の検出温度（制御温度）は、オーバーシュート値およびアンダーシュート値が次第に小さくなり、目標温度に収束する（図２(Ｅ)参照）。
【００４５】
〈学習制御方法〉
次に、各制御パラメータの学習値（最適値）を導出する学習制御方法について説明する。この学習制御は、例えば、据付後の試運転時に行われる。
【００４６】
先ず、可変容量圧縮機（11）を所定のインバータ周波数で駆動して試運転を開始すると、コントローラ（30）により上述した制御が同様に行われ、１回目の制御温度の波形が出力される。その際、上記ＦＦ制御部（32）において、各制御パラメータの制御値は工場出荷時に定めた初期値に設定される。
【００４７】
１回目の制御温度の波形が出力されると、例えばユーザーがＦＦ制御部（32）の重み付け設定部（33）へ各評価パラメータの評価指数αを入力する。本実施形態では、３つの評価指数α（α1〜α3）の合計が１となるように各評価指数が入力される。また、各評価パラメータに対して、重点的に評価したい順に大きい評価指数を入力する。
例えば、最大オーバーシュート値（Ｔ-over）の評価指数α1＝0.5
最大アンダーシュート値（Ｔ-under）の評価指数α2＝0.25
安定時間（ｔ-antei）の評価指数α3＝0.25
がそれぞれ入力される。つまり、この場合、最大オーバーシュート値（Ｔ-over）が重点的に評価され、最大アンダーシュート値（Ｔ-under）および安定時間（ｔ-antei）が同等に評価されることになる。なお、３つの評価パラメータを同等に評価したい場合は、全ての評価パラメータに対して評価指数α＝0.33が入力される。
【００４８】
続いて、学習制御部（34）において、３つの制御パラメータのうち、先ず「インバータ周波数の第２調節量」の値が所定量だけ変更される。その際、残りの「第２調節開始時間」および「第２調節量の変化速度」の値は初期値のままで固定される。この所定の変更量は、出荷時に予め設定されたものであるが、ユーザーによって任意に設定してもよい。
【００４９】
つまり、この学習制御部（34）において、「インバータ周波数の第２調節量」、「第２調節開始時間」、「第２調節量の変化速度」の順にその値を変更し、それぞれの学習値を導出する。なお、この制御パラメータについての制御順番は、工場出荷時に予め設定されている。
【００５０】
この制御により、２回目の制御温度の波形が出力されると、学習制御部（34）において、１回目の波形と２回目の波形が比較され、各評価パラメータの改善度ｎが導出される。具体的に、この改善度ｎは数値で示される。
【００５１】
例えば、１回目に対して、２回目の「最大オーバーシュート値」が0.5倍に減少し、「最大アンダーシュート値」が1.25倍に増大し、「安定時間」が0.8倍に減少した場合、各評価パラメータの改善度ｎ（ｎ1〜ｎ3）は、
最大オーバーシュート値（Ｔ-over）の改善度ｎ1＝1−0.5倍＝＋0.5
最大アンダーシュート値（Ｔ-under）の改善度ｎ2＝1−1.25倍＝−0.25
安定時間（ｔ-antei）の改善度ｎ3＝1−0.8倍＝＋0.2
となる。つまり、最大オーバーシュート値（Ｔ-over）および安定時間（ｔ-antei）は、改善度ｎが＋（プラス）の数値になっているので改善方向に向かったとなる。一方、最大アンダーシュート値（Ｔ-under）は、改善度ｎが−（マイナス）の数値になっているので悪くなったとなる。
【００５２】
続いて、学習制御部（34）において、この制御が評価指数（評価順位）によって総合的に評価される。この評価は、以下の総合評価ポイントＮで示される。
総合評価ポイントＮ＝ｎ1×α1＋ｎ2×α2＋ｎ3×α3
＝＋0.5×0.5＋(−0.25)×0.25＋0.2×0.25＝＋0.2375
したがって、この制御は改善方向に向かったという評価が得られる。すなわち、総合評価ポイントＮは、＋（プラス）の数値であれば１回目の制御に対して改善されたと評価され、逆に−（マイナス）の数値であれば１回目の制御に対して悪くなったと評価される。
【００５３】
このように、「最大オーバーシュート値（Ｔ-over）」の評価指数（α1）を他の評価パラメータの評価指数（α2,3）より大きく設定することにより、「最大アンダーシュート値（Ｔ-under）」や「安定時間（ｔ-antei）」の評価が多少悪くても、「最大オーバーシュート値（Ｔ-over）」が少しでも改善されれば総合評価ポイントＮがプラス方向になりやすい。逆に、「最大オーバーシュート値（Ｔ-over）」が少しでも悪くなれば、総合評価ポイントＮがマイナス方向になりやすい。つまり、「最大オーバーシュート値（Ｔ-over）」の改善度が総合評価ポイントＮを大きく左右する。したがって、「最大オーバーシュート値（Ｔ-over）」をいち早く改善させれば、総合評価ポイントＮを早く改善方向に向かわすことができ、学習制御をいち早く終了させることができる。
【００５４】
ここで、学習制御部（34）において、総合評価ポイントＮが予め設定された目標ポイントＮm（例えば、Ｎm＝＋0.25）を超えたか否かが判断される。総合評価ポイントＮが目標ポイントＮmを超えた場合、ほぼ望み通りの制御が行われたとして、この学習制御が終了する。そして、その時点での各制御パラメータの値がそれぞれの学習値（最適値）として導出される。つまり、「インバータ周波数の第２調節量」の学習値は初期値から所定の変更量を足した値であり、「第２調節開始時間」および「第２調節量の変化速度」の学習値はそれぞれの初期値である。
【００５５】
また、総合評価ポイントＮが目標ポイントＮmを超えていない場合、さらに「インバータ周波数の第２調節量」の値が所定量だけ変更され、３回目の制御温度の波形が出力される。つまり、この時点で、「インバータ周波数の第２調節量」は初期値から所定の変更量の２倍増大していることになる。そして、学習制御部（34）において、１回目の波形と３回目の波形とが比較され、上記と同様に、総合評価ポイントＮが導出されて目標ポイントＮmを超えたか否かが判断される。
【００５６】
ここで、総合評価ポイントＮが目標ポイントＮmを超えた場合、学習制御が終了し、その時点での各制御パラメータの値がそれぞれの学習値（最適値）として導出される。また、総合評価ポイントＮが目標ポイントＮm以下で、且つ、その総合評価ポイントＮが前回（２回目の制御時）の総合評価ポイントＮより増大した場合、さらに「インバータ周波数の第２調節量」の値が所定量だけ変更され、４回目の制御温度の波形が出力される。
【００５７】
また、総合評価ポイントＮが目標ポイントＮm以下で、且つ、その総合評価ポイントＮが前回（２回目の制御時）の総合評価ポイントＮより減少した場合、「インバータ周波数の第２調節量」ではなく「第２調節開始時間」の値が変更されて評価される。つまり、総合評価ポイントＮが前回よりも減少すると、「インバータ周波数の第２調節量」の値を増大させても総合評価ポイントＮがこれ以上改善されないと判断する。そうなると、次に制御する制御パラメータである「第２調節開始時間」の値を変更して評価する。この場合、学習制御部（34）において、前回（２回目の制御時）の「インバータ周波数の第２調節量」の値がその学習値（最適値）として導出される。
【００５８】
上記の場合、学習制御部（34）において、「インバータ周波数の第２調節量」の場合と同様に、「第２調節開始時間」の値を初期値から所定量だけ変更しながら、総合評価ポイントＮが評価される。例えば、「第２調節開始時間」の値を初期値から所定量だけ減少させる。その際、「インバータ周波数の第２調節量」の値は上記で導出された学習値のまま固定され、「第２調節量の変化速度」の値は初期値のまま固定される。なお、この所定の変更量は、出荷時に予め設定されたものであるが、ユーザーによって任意に設定してもよい。
【００５９】
つまり、総合評価ポイントＮが目標ポイントＮmを超えると、学習制御が終了し、その時点での「第２調節開始時間」の値が、「第２調節量の変化速度」の初期値がそれぞれの学習値（最適値）として導出される。また、総合評価ポイントＮが前回のそれより減少すると、その前回の時点での「第２調節開始時間」の値がその学習値（最適値）として導出される。
【００６０】
引き続いて、３つ目の制御パラメータである「第２調節量の変化速度」の値が初期値から所定量だけ変更される。例えば、「第２調節量の変化速度」の値を初期値から所定量だけ増大させる。その際、「インバータ周波数の第２調節量」および「第２調節開始時間」の値がそれぞれの学習値で固定される。なお、この所定の変更量は、出荷時に予め設定されたものであるが、ユーザーによって任意に設定してもよい。
【００６１】
この制御パラメータの場合も、上記と同様に、総合評価ポイントＮが目標ポイントＮmを超えた場合、その時点での「第２調節量の変化速度」の値がその学習値（最適値）として導出される。また、総合評価ポイントＮが前回のそれより減少すると、その前回の時点での「第２調節量の変化速度」の値がその学習値（最適値）として導出される。
【００６２】
このように、最大オーバーシュート値（Ｔ-over）を重点的に考慮した各制御パラメータの学習値（最適値）が定められる。つまり、最大オーバーシュート値（Ｔ-over）を効果的に抑制できる制御系統を構築することができる。
【００６３】
したがって、各制御パラメータの学習値を導出するに当たって、工作機械の種類や性質、配管長さ等の冷却系統の特性に応じてた制御系統することができる。
【００６４】
〈その他の学習制御方法〉
上述した学習制御方法について、以下のように変更してもよい。
【００６５】
例えば、各制御パラメータの１回当たりの変更量について、毎回同じ変更量としたが、各制御パラメータの改善度に応じて変えてもよい。例えば、最初は所定の変更量だけ変更し、２回目以降は、改善度が所定よりも高い場合は変更量を減少させ、改善度が所定よりも低い場合は変更量を増大させる。
【００６６】
また、上述した学習制御では、ある制御パラメータの学習制御において、総合評価ポイントＮが前回より減少すると、次の制御パラメータの繰り返し制御に移るようにしたが、学習制御を所定回数（所定の学習回数）行えば次の制御パラメータに移るようにしてもよい。すなわち、総合評価ポイントＮが増大し続けてはいるが、なかなか目標ポイントを超えない場合、例えば４回学習制御を行った時点で強制的にその学習制御を終了する。その場合、制御パラメータの学習値はその終了時点での値となる。
【００６７】
また、評価指数は、重点的に評価したい順に大きい整数値（１，２，３，・・・）を入力するようにしてもよいし、最も重点的に評価したい評価パラメータに「１」を入力してその他に１未満の数値を入力するようにしてもよい。つまり、評価指数の総数を１としなくてもよい。
【００６８】
また、学習制御部（34）において、「インバータ周波数の第２調節量」、「第２調節開始時間」および「第２調節量の変化速度」の予め設定された順に制御値を変えて評価するようにしたが、ユーザー等によってその制御順位を変更するようにしてもよい。例えば、重点的に評価したい評価パラメータによって制御パラメータの順位を変えるようにする。つまり、優先したい評価パラメータにより効果的な制御パラメータから制御するようにすればよい。
【００６９】
ここで、制御パラメータと評価パラメータとの概略の対応関係について説明する。また、図４に示すように、第２調節開始時間および第２調節量の変化速度は変化させずに、インバータ周波数の第２調節量のみを大きくしていくと、制御温度の波形は同図のａ→ｂ→ｃのように変化する。つまり、最大オーバーシュート値が小さくなる傾向にある。
【００７０】
図５に示すように、インバータ周波数の第２調節量および第２調節量の変化速度は変化させずに、第２調節開始時間のみを小さくしていくと、制御温度の波形は同図のａ→ｂ→ｃのように変化する。つまり、最大オーバーシュート値が小さくなり、最大アンダーシュート値は若干大きくなる傾向にある。
【００７１】
また、図６に示すように、インバータ周波数の第２調節量および第２調節開始時間は変化させずに、第２調節量の変化速度のみを小さくしていくと、制御温度の波形は同図のｃ→ｂ→ａのように変化する。つまり、最大アンダーシュート値が小さくなる傾向にある。
【００７２】
以上のように、「最大オーバーシュート値」の減少を効果的に行うにはインバータの第２調節量や第２調節開始時間を変化させるのがよいということが、「最大アンダーシュート値」の減少を効果的に行うには第２調節量の変化速度を変化させるのがよいということが概略的に言える。なお、「安定時間」は、一般的に「最大オーバーシュート値」および「最大アンダーシュート値」が低下すれば早くなるため、どの制御パラメータを変更してもよい。
【００７３】
したがって、上記の概略的な関係を目安にして、例えば「最大アンダーシュート値（Ｔ-under）」を重点的に評価したい場合、「第２調節量の変化速度」、「インバータ周波数の第２調節量」、「第２調節開始時間」の順に学習制御を行うようにしてもよい。
【００７４】
また、上記の学習制御では、制御パラメータとしてオーバーシュートのピーク値やアンダーシュートのピーク値を用いるようにしたが、図７に示すように、オーバーシュートおよびアンダーシュートの積分値（面積）を用いるようにしてもよい。
【００７５】
なお、以上の実施形態は、本質的に好ましい例示であって、本発明、その適用物、あるいはその用途の範囲を制限することを意図するものではない。
【００７６】
−実施形態の効果−
以上のように、本実施形態によれば、工作機械の主軸（21）を流れた冷却油の冷却温度の変動状態を示す複数の評価パラメータの重み付けを設定し、その重み付けに応じて各評価パラメータを評価しながら蒸発器（14）における冷却状態を調節するための３つの制御パラメータの最適値を学習制御するようにした。したがって、主軸（21）の冷却特性に応じて各評価パラメータの重み付けを行うことで、その冷却特性に合った制御パラメータの最適値を導出することができる。
【００７７】
特に、評価パラメータとして、制御温度の最大オーバーシュート値（Ｔ-over）、最大アンダーシュート値（Ｔ-under）および安定時間（ｔ-antei）を用いるようにしたので、工作機械のあらゆる冷却特性に応じた制御パラメータの学習制御を行うことができる。
【００７８】
また、制御パラメータとして、インバータ周波数の第２調節量、第２調節開始時間および第２調節量の変化速度を用いるようにしたので、同じ評価パラメータを重要視する場合であっても、どの制御パラメータをどの程度変動させるかで評価パラメータの変動状態が変わる。したがって、より精度よく被冷却物等の冷却系統の特性に応じて制御パラメータの最適値を導出することができる。
【００７９】
また、本実施形態では、冷却油回路（20）は工作機械の主軸を冷却する冷却油が循環するものを対象としたので、各種の工作機械に対しても最適な且つ時間を要さずに学習制御を行うことができる。
【産業上の利用可能性】
【００８０】
以上説明したように、本発明は、冷却熱交換器と被冷却物との間で冷却液を循環させて被冷却物を温度制御する冷凍装置として有用である。
【図面の簡単な説明】
【００８１】
【図１】実施形態に係る冷凍装置の回路図である。
【図２】実施形態に係る温度制御による温度変化を示すグラフである。
【図３】制御温度における各評価パラメータを示すグラフである。
【図４】制御パラメータの変化に伴う制御温度の変動を示すグラフである。
【図５】制御パラメータの変化に伴う制御温度の変動を示すグラフである。
【図６】制御パラメータの変化に伴う制御温度の変動を示すグラフである。
【図７】制御温度における各評価パラメータを示すグラフである。
【符号の説明】
【００８２】
1         冷凍装置
10        冷媒回路（熱源側回路）
14        蒸発器（冷却熱交換器）
20        冷却油回路（利用側回路）
21        主軸（被冷却物）
30        コントローラ（制御手段）
33        重み付け設定部
34        学習制御部
【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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【図７】
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