(57)【要約】  本出願は、難しい低流量状態でシャワーコントローラ又は蛇口コントローラにより、温度が制御された流体の流れを提供することを開示する。
2018520415.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
電子制御バルブと、
少なくとも予測アルゴリズムを用いて前記電子制御バルブを制御し、前記バルブの下流の流体の温度を制御するようにプログラムされた少なくとも１つのプロセッサと、を備えることを特徴とする電子流体制御システム。
【請求項２】
前記バルブに関連付けられた温度センサを更に備え、
前記少なくとも１つのプロセッサは、少なくとも予測アルゴリズムを用いて前記バルブを制御し、前記バルブの下流の流体の温度を制御するようにプログラムされており、
前記予測アルゴリズムは、少なくとも前記温度センサからのデータと、前記システムの少なくとも一部の温度反応モデルとを有することを特徴とする請求項１に記載の電子流体制御システム。
【請求項３】
前記システムの少なくとも一部の温度反応の前記モデルは、少なくとも前記温度センサの温度反応モデルを備えることを特徴とする請求項２に記載の電子流体制御システム。
【請求項４】
前記温度センサの前記温度反応モデルは、前記流体の温度変化と、前記温度センサの前記信号反応のその後の変化との間の関係の非数学的モデルを備えることを特徴とする請求項３に記載の電子流体制御システム。
【請求項５】
前記温度センサの前記温度反応モデルは、前記流体の温度のステップ変化と、前記温度センサの前記信号反応のその後の変化との間の関係の非数学的モデルを備えることを特徴とする請求項３に記載の電子流体制御システム。
【請求項６】
前記温度センサの前記温度反応モデルは、前記流体の温度変化と、前記温度センサの前記信号反応のその後の変化との間の関係をモデル化した数学的関係を備えることを特徴とする請求項３に記載の電子流体制御システム。
【請求項７】
前記温度センサの前記温度反応モデルは、前記流体の温度のステップ変化と、前記温度センサの信号反応のその後の変化との間の関係をモデル化した数学的関係を備えることを特徴とする請求項３に記載の電子流体制御システム。
【請求項８】
前記予測アルゴリズムは、前記電子流体制御システムの予測された将来の状態を判断し、前記プロセッサは、前記電子流体制御システムの前記予測された将来の状態を用いて、前記予測された将来の状態よりも早い時間の状態の制御信号を少なくとも１つ生成することを特徴とする請求項１に記載の電子流体制御システム。
【請求項９】
前記予測アルゴリズムはカルマンフィルタを備え、前記カルマンフィルタは、前記電子流体制御システムの予測された将来の状態を判断し、前記プロセッサは、前記電子流体制御システムの前記予測された将来の状態を用いて、前記予測された将来の状態よりも早い時間の状態の制御信号を少なくとも１つ生成することを特徴とする請求項１に記載の電子流体制御システム。
【請求項１０】
前記予測アルゴリズムは、前記電子流体制御システムの予測された将来の状態を判断し、前記プロセッサは、前記電子流体制御システムの前記予測された将来の状態を用いて、前記予測された将来の状態よりも早い時間の状態の制御信号を少なくとも１つ生成することを特徴とする請求項３に記載の電子流体制御システム。
【請求項１１】
前記予測アルゴリズムはカルマンフィルタを備え、前記カルマンフィルタは、前記電子流体制御システムの予測された将来の状態を判断し、前記プロセッサは、前記電子流体制御システムの前記予測された将来の状態を用いて、前記予測された将来の状態よりも早い時間の状態の制御信号を少なくとも１つ生成することを特徴とする請求項３に記載の電子流体制御システム。
【請求項１２】
関連メモリを有する少なくとも１つのプロセッサと、
少なくとも温水流体注入口と、冷水流体注入口と、温水流体排出口と、冷水流体排出口とを有する少なくとも１つのバルブであって、前記プロセッサからの１つ以上の信号に応じて、（ａ）前記温水流体注入口及び前記温水流体排出口との間の温水流体の流れと、（ｂ）前記冷水流体注入口及び前記冷水流体排出口の間の冷水流体の流れと、を制御する少なくとも１つのバルブと、
前記少なくとも１つのバルブの下流に設けられ、前記バルブから流出した温水流体及び冷水流体の前記流れを混合する混合チャンバと、
前記少なくとも１つのバルブの下流に設けられ、前記混合チャンバの下流の流体の温度を示す実時間温度信号を作り出す温度センサと、
ユーザ入力を受信し、前記ユーザ入力に対応する少なくとも１つの所望の温度入力を有するユーザデータを、前記少なくとも１つのプロセッサに送るユーザ入力装置と、を備え、
前記メモリは、システムの少なくとも一部の温度反応モデルを少なくとも記憶すると共に、
前記メモリは、更に、コードを記憶し、
前記コードにより、前記少なくとも１つのプロセッサは、
前記ユーザ入力装置により入力された入力所望温度を受信し、
前記実時間温度信号に対応する測定温度データを受信し、
予測アルゴリズムを用いて前記バルブを制御し、前記所望の温度入力に向けて前記混合チャンバの下流の前記流体の温度を制御し、
前記予測アルゴリズムは、少なくとも（ｉ）前記システムの少なくとも一部の前記温度反応モデルと、（ｉｉ）前記所望の温度と、（ｉｉｉ）前記測定温度データと、に作用することを特徴とする電子流体制御システム。
【請求項１３】
前記システムの少なくとも一部の前記温度反応モデルは、少なくとも前記温度センサの前記温度反応モデルを備えることを特徴とする請求項１２に記載の電子流体制御システム。
【請求項１４】
前記温度センサの前記温度反応モデルは、前記流体の前記温度変化と、前記温度センサの前記信号反応のその後の変化との間の関係の非数学的モデルを備えることを特徴とする請求項１３に記載の電子流体制御システム。
【請求項１５】
前記温度センサの前記温度反応モデルは、前記流体の前記温度のステップ変化と、前記温度センサの前記信号反応のその後の変化との間の関係の非数学的モデルを備えることを特徴とする請求項１３に記載の電子流体制御システム。
【請求項１６】
前記温度センサの前記温度反応モデルは、前記流体の前記温度変化と、前記温度センサの前記信号反応のその後の変化との間の関係をモデル化する数学的関係を備えることを特徴とする請求項１３に記載の電子流体制御システム。
【請求項１７】
前記温度センサの前記温度反応モデルは、前記流体の前記温度のステップ変化と、前記温度センサの前記信号反応のその後の変化との間の関係をモデル化する数学的関係を備えることを特徴とする請求項１３に記載の電子流体制御システム。
【請求項１８】
前記予測アルゴリズムは、前記電子流体制御システムの予測された将来の状態を判断し、前記プロセッサは、前記電子流体制御システムの前記予測された将来の状態を用いて、前記予測された将来の状態よりも早い時間の状態の制御信号を少なくとも１つ生成することを特徴とする請求項８に記載の電子流体制御システム。
【請求項１９】
前記予測アルゴリズムはカルマンフィルタを備え、前記カルマンフィルタは、前記電子流体制御システムの予測された将来の状態を判断し、前記プロセッサは、前記電子流体制御システムの前記予測された将来の状態を用いて、前記予測された将来の状態よりも早い時間の状態の制御信号を少なくとも１つ生成することを特徴とする請求項８に記載の電子流体制御システム。
【請求項２０】
電子制御バルブを設け、
前記バルブに関連する測定温度データを受信し、
カルマンフィルタによりプログラムされたプロセッサを用いて前記バルブを制御し、前記バルブの下流の混合流体の温度を制御し、
前記カルマンフィルタは、予測アルゴリズムとして構成され、前記カルマンフィルタは、少なくとも、（ａ）前記システムの少なくとも一部の温度反応モデルと、（ｂ）測定温度データとを利用することを特徴とする方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
（関連出願の相互参照）
本発明は、２０１５年５月１２日に提出された米国仮出願Ｎｏ．６２／１６０，０４３の利益を主張するものであり、その全ての開示は参照により本明細書に組み込まれる。
【０００２】
本出願は、一般的に、流体の下流流量の温度制御分野に関し、より詳細には、シャワーコントローラ又は蛇口コントローラにより温度が制御された流体の流れを提供するシステム及び方法に関する。
【背景技術】
【０００３】
従来よりシャワーバルブが知られており、シャワーバルブを開き、バルブの下流を流れる温水と冷水との比率を手動調整することにより、シャワーに流れる流体の温度を設定する。従来の手動シャワー及び蛇口バルブは、流入する温水の流量の大きな変化（例えば、食洗機又は洗濯機の作動時）又は流入する冷水の流量の大きな変化（例えば、ローカルトイレの水が流された時）に対し温度を維持しない。このため、このような流入する温水又は冷水の大きな変化は、シャワーの利用者（シャワーを浴びている人）に大きな不快感を与えてしまい、やけどをさせてしまう虞もある。
【０００４】
したがって、供給圧力の変化に対し調整を試みる自動シャワー制御バルブが知られている。米国衛生技術協会（ＡＳＳＥ）は、自動シャワーバルブの温度性能についてＡＳＳＥ１０１６規格を公布している。ＡＳＳＥ１０１６規格は、３種類の個別のシャワー制御バルブ；プレッシャーバランス（例えば、機械的）、サーモスタティック、及び、サーモスタティックとプレッシャーバランスとの組み合わせ、に適用される。例えば、ＡＳＳＥ１０１６に基づく圧力バランスシャワー制御バルブは、次の条件下で±３．６°Ｆ（±２℃）温度制御を超えてはならない。その条件は、温水供給圧力及び／又は冷水供給圧力が５０％増加又は減少することである。
【発明の概要】
【０００５】
本出願は、難しい低流量条件でシャワーコントローラ又は蛇口コントローラにより温度が制御された流体の流れを提供するシステム及び方法を開示する。例示的なシステム及び方法は、唯一のセンサであるミキサーの下流の温度センサを使用し、温水供給流量センサ及び冷水供給流量センサや温水温度センサ及び冷水温度センサのような他のセンサは使用しない。しかしながら、他のシステム及び方法では、流量センサ及び温度センサのような追加のセンサを用いることもある。
【０００６】
本開示の１つの例示的な実施例は流体制御システムに関する。流体制御システムは、少なくとも１つの電子制御バルブと、少なくとも１つのプロセッサとを有し、プロセッサは、予測アルゴリズムを用いて電子制御バルブを制御し、バルブの下流の流体の温度を制御する。
【０００７】
本開示の別の例示的な実施例は、流体制御システムに関する。流体制御システムは、少なくとも１つの電子制御バルブと、バルブに関連する温度センサと、少なくとも予測アルゴリズムを用いてバルブを制御し、バルブの下流の流体の温度を制御するようにプログラムされた少なくとも１つのプロセッサと、を備える。予測アルゴリズムは、少なくとも温度センサからのデータと、システムの少なくとも一部の温度反応モデルと、を有する。例示的なシステムでは、システムの少なくとも一部の温度反応モデルは、温水/冷水混合状態のステップ変化と、温度センサの信号反応のその後の変化との間の関係をモデル化する数学的関係又は非数学的関係を有する。
【０００８】
本開示の別の例示的な実施例は流体制御システムに関する。流体制御システムは、関連メモリを有する少なくとも１つのプロセッサと、少なくとも１つのバルブと、を備える。バルブは、少なくとも温水流体注入口、冷水流体注入口、温水流体排出口、及び、冷水流体排出口を有し、（a）温水流体注入口及び排出口の間の温水流体の流れと、（b）プロセッサからの（直接的又は間接的）１つ以上の信号に応じて、冷水流体注入口及び排出口の間の冷水流体の流れと、を制御する。流体制御システムは、少なくとも１つのバルブの下流に設けられ、少なくとも１つのバルブにより出力された温水流体及び冷水流体の流れを混合する混合チャンバと、少なくとも１つのバルブの下流に設けられ、混合チャンバの下流の流体の温度を示す実時間温度信号を生成する温度センサと、ユーザ入力を受信し、ユーザ入力に対応するユーザデータを少なくとも１つのプロセッサに送るユーザ入力装置と、を備える。ユーザデータは、少なくとも１つの所望の温度入力を有する。流体制御システムは、少なくとも温度センサの温度反応モデルを記憶するメモリを備える。メモリは、コードを記憶し、コードにより、少なくとも１つのプロセッサは、ユーザ入力装置により入力された入力所望温度を受信し、実時間温度信号に対応する測定温度データを受信し、予測アルゴリズムを用いてバルブを制御し、入力所望温度に向けて混合チャンバの下流の流体の温度を制御する。予測アルゴリズムは、少なくとも（i）温度センサの温度反応モデルと、（ii）測定温度データとを用いる。例示的なシステムでは、システムの少なくとも一部の温度反応モデルは、温水/冷水混合状態のステップ変化と、温度センサの信号反応のその後の変化との間の関係をモデル化する数学的関係又は非数学的関係を有する。
【０００９】
本開示の別の例示的な実施例は、流体の温度を制御するコンピュータ実行方法に関する。コンピュータ実行方法は、電子制御バルブを提供し、バルブに関係する測定温度データを受信し、予測アルゴリズムによりプログラムされたプログラムを用いてバルブを制御し、バルブの下流の流体の温度を制御する。予測アルゴリズムは、少なくとも測定温度データを提供する温度センサの温度反応モデルを用いる。例示的なシステムでは、システムの少なくとも一部の温度反応モデルは、温水/冷水混合状態のステップ変化と、温度センサの信号反応のその後の変化との関係をモデル化する数学的又は非数学的関係を有する。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】図１は、例示的な電子流体制御システムの概略ブロック図である。
【図２】図２は、例示的な電子流体制御方法を示す概略フローチャートである。
【図３】図３は、別の例示的な電子流体制御システムの概略ブロック図である。
【図４】図４は、別の例示的な電子流体制御方法を示す概略フローチャートである。
【図５】図５は、別の例示的な電子流体制御システムの概略ブロック図である。
【図６】図６は、図５の電子流体制御システムの例示的な非一時的コンピュータ読み取り可能媒体の概略図である。
【図７】図７は、電子流体制御システムの例示的な実施の概略データフロー図である。
【図８】図８は、図７の電子流体制御システムの例示的なフィルタ構造の概略ブロック図である。
【図９】図９は、図７の電子流体制御システムの様々な電子及び電気機械ハードウエアを示す概略ブロック図である。
【図１０Ａ】図１０Ａは、図７の電子流体制御システムと一緒の使用に適した例示的な二流ミキサーの正面図である。
【図１０Ｂ】図１０Ｂは、Ｂ−Ｂ断面線に沿った図１０Ａの例示的なミキサーの断面図である。
【図１０Ｃ】図１０Ｃは、図１０Ａの例示的なミキサーの上面図である。
【図１０Ｄ】図１０Ｄは、図１０Ａの例示的なミキサーの底面図である。
【図１０Ｅ】図１０Ｅは、図１０Ａの例示的なミキサーの左側正面図である。
【図１０Ｆ】図１０Ｆは、図１０Ａの例示的なミキサーの右側正面図である。
【図１０Ｇ】図１０Ｇは、図１０Ａの例示的なミキサーの正面／右側／上面斜視図である。
【図１０Ｈ】図１０Ｈは、図１０Ａの例示的なミキサーの正面／左側／上面斜視図である。
【図１０Ｊ】図１０Ｊは、導管内の図１０Ａの例示的なミキサーを示す正面断面図である。
【図１１Ａ】図１１Ａは、図７の電子流体制御システムにおける例示的な測定温度及びモデル温度を示すデータプロットである。
【図１１Ｂ】図１１Ｂは、図７の電子流体制御システムにおける例示的な測定温度及びモデル温度を示すデータプロットである。
【図１１Ｃ】図１１Ｃは、図７の電子流体制御システムにおける例示的な測定温度及びモデル温度を示すデータプロットである。
【図１２】図１２は、図７の電子流体制御システムの例示的な非一時的コンピュータ読み取り可能媒体の概略図である。
【図１３Ａ】図１３Ａは、温水の圧力の大幅ステップダウンに応じて、図７の電子流体制御システムにおいて、どのようにモデル温度が測定温度を追跡するかを動的に示すデータプロットである。
【図１３Ｂ】図１３Ｂは、温水の圧力の大幅ステップダウンに応じて、図７の電子流体制御システムにおいて、どのようにモデル温度が測定温度を追跡するかを動的に示すデータプロットである。
【図１３Ｃ】図１３Ｃは、温水の圧力の大幅ステップダウンに応じて、図７の電子流体制御システムにおいて、どのようにモデル温度が測定温度を追跡するかを動的に示すデータプロットである。
【図１３Ｄ】図１３Ｄは、温水の圧力の大幅ステップダウンに応じて、図７の電子流体制御システムにおいて、どのようにモデル温度が測定温度を追跡するかを動的に示すデータプロットである。
【図１３Ｅ】図１３Ｅは、温水の圧力の大幅ステップダウンに応じて、図７の電子流体制御システムにおいて、どのようにモデル温度が測定温度を追跡するかを動的に示すデータプロットである。
【図１４Ａ】図１４Ａは、温水の圧力の大幅ステップアップに応じて、図７の電子流体制御システムにおいて、どのようにモデル温度が測定温度を追跡するかを動的に示すデータプロットである。
【図１４Ｂ】図１４Ｂは、温水の圧力の大幅ステップアップに応じて、図７の電子流体制御システムにおいて、どのようにモデル温度が測定温度を追跡するかを動的に示すデータプロットである。
【図１４Ｃ】図１４Ｃは、温水の圧力の大幅ステップアップに応じて、図７の電子流体制御システムにおいて、どのようにモデル温度が測定温度を追跡するかを動的に示すデータプロットである。
【図１５】図１５は、図１、３、５、７の電子流体制御システムの例示的なコントローラへの様々な入力及び例示的なコントーラからの出力を示す概略フロー図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
この詳細な説明は、単に、本発明の例示的な実施例を記載しているだけであり、請求項の範囲を限定することを意図するものでは全くない。実際に、請求項に記載の発明の範囲は、例示的な実施例の範囲よりも広く、請求項に記載の文言は、本明細書において限定的に定義されていない限り、通常の意味を有する。
【００１２】
図１は、例示的な流体制御システム１０のブロック図である。例示的な制御システム１０は、少なくとも１つの電子制御バルブ１２と、少なくとも１つのプロセッサ１４と、を備える。プロセッサ１４はコードによりプログラムされている。これにより、プロセッサ１４は、予測アルゴリズム１６を用いて電子制御バルブ１２を自動的に制御し、バルブの下流の流体の温度を制御する。本明細書で用いられる「プロセッサ」又は「コンピュータ」は、データを保存、読み出し、処理することができるプログラム電子デバイス、プログラマブル電子デバイス、又は、協調デバイスに限定されず、処理ユニット又は分散処理構成とすることもできる。プロセッサは、例えば、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、グラフィックプロセッシングユニット（ＧＰＵ）、浮動小数点演算ユニット（ＦＰＵ）、縮小命令セット・コンピューティング（ＲＩＳＣ）プロセッサ、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、コンプレックスプログラマブルロジックデバイス（ＣＰＬＤ）である。例示的な流体制御システム１０は、本明細書に記載の様々な機能及び処理を実行するためのロジックを有する。本明細書で用いられる「回路」と同義の「ロジック」は、ハードウエア、ファームウエア、ソフトウエア及び／又はそれらの組み合わせに限定されず、１つ以上の機能又は動作を実行するものとすることもできる。例えば、所望のアプリケーション又はニーズに応じて、ロジックを、ソフトウエア制御プロセッサ、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）のようなディスクリートロジック、プログラムロジックデバイス、又は、他のプロセッサとすることもできる。ロジックは、ソフトウエアとして完全に取り込まれても良い。本明細書で用いられる「ソフトウエア」は、１つ以上のコンピュータ読み取り可能指示及び／又は実行可能指示に限定されない。これにより、プロセッサ又は他の電子デバイスは、機能、動作、処理を実行する及び／又は所望の方法で動作する。指示は様々な形式で具体化されても良い。様々な形式は、例えば、別のアプリケーション又はダイナミックリンクライブラリー（ＤＬＬ）からのコードを有するプログラム、ルーティン、アルゴリズム、モジュールである。ソフトウエアは様々な形式で実行されても良い。様々な形式は、スタンドアロンプログラム、ＷＥＢベースプログラム、関数呼び出し、サブルーチン、サーブレット、アプリケーション、ＡＰＰ、アプレット（例えば、Ｊａｖａアプレット）、プラグイン、メモリに記憶された指示、オペレーティングシステムの一部、又は、実行可能指示が作られる他の種類の実行可能指示若しくは解釈指示である。ソフトウエアの形式が、例えば、所望のアプリケーションの要件、それが動作する環境、及び／又は、設計者／プログラマーの希望に依存することは、当業者であれば理解できる。例示的な実施例では、いくつかのソフトウエア又は全てのソフトウエアがメモリ１４に記憶されている。メモリは、１つ以上のローカル又はリモートデータ記憶デバイス（リモートメモリーとして、システム１０は図示しない通信回路を有する）の１つ以上の非一時的コンピュータ読み取り可能媒体を有する。本明細書で用いられているように、「データ記憶デバイス」とは、コード又はデータの非一時的な記憶のためのデバイスを意味する。そのデバイスは、例えば、非一時的コンピュータ読み取り可能媒体を備えるデバイスである。本明細書で用いられているように、「非一時的コンピュータ読み取り可能媒体」とは、コード又はデータを記憶するための適切な非一時的コンピュータ読み取り可能媒体を意味する。その媒体は、例えば、磁気媒体、光媒体、及び、他の媒体である。磁気媒体は、例えば、外付けハードドライブの固定ディスク、内蔵ハードドライブの固定ディスク、及び、フレキシブルディスクである。光媒体は、例えば、ＣＤディスク、ＤＶＤディスクである。他の媒体は、例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュＰＲＯＭ、外部フラッシュメモリードライブである。
【００１３】
図１に示す例は、異なる温度の２つの流体供給ラインＳ１、Ｓ２を示しており、プロセッサ１４は、少なくとも１つの各制御ライン１８を介して少なくとも１つのバルブ１２を制御し、バルブ１２の下流の混合流体の温度を制御する。例示的なシステム１０では、予測アルゴリズム１６は、システム１０の将来の状態を計算するという意味で予測的である。例示的なシステム１０では、予測アルゴリズム１６は、少なくとも（ｉ）システムの少なくとも一部の温度反応モデルと、（ｉｉ）測定温度データとを用いて、システム１０の将来の状態を計算する。システムの少なくとも一部の温度反応モデルは、例えば、温水／冷水混合状態のステップ変化と、温度センサの信号反応のその後の変化との間の関係をモデル化する数学的関係又は非数学的関係である。本明細書で用いられているように、「ステップ変化」とは、シャワーを利用する人により急激な変化として検出可能なレベルの変化を意味する。例えば、ローカルトイレを流している人は、冷水供給圧力のステップ変化を引き起こし、又は、温水を用いる洗濯機又は食器洗い機を作動させる人は、温水供給圧力のステップ変化を引き起こす（これらの供給圧の変化は、ナノセカンド又はマイクロセカンドの視点で見た場合、シャワーを利用している人にステップ変化として見えないことがあるが、その変化は急激であり、ステップ変化のように感じる）。予測アルゴリズム１６を実行するための適切なアルゴリズムは、カルマンフィルタ（通常のカルマンフィルタ、拡大カルマンフィルタ、アンセンテッドカルマンフィルタ、及び、他のカルマンフィルタ）として知られているアルゴリズムのカテゴリーのものである。カルマンフィルタは、少なくとも（ｉ）システムの少なくとも一部の温度反応モデルと、（ｉｉ）測定温度データと、を用いてシステム１０の将来の状態を計算するようにプログラムされている。システムの少なくとも一部の温度反応モデルは、例えば、温水／冷水混合状態のステップ変化と、温度センサの信号反応後の変化との間の関係をモデル化する数学的関係又は非数学的関係である。実験は行っていないが、他の予測アルゴリズムが適切な結果をもたらすこともある。本明細書では、「予測的」が用いられていることから、比例・積分・微分コントローラ（「ＰＩＤコントローラ」）は予測的ではない。当業者に知られているように、ＰＩＤコントローラは、３つの項の合計であるコントロール信号を生成する。３つの項は、エラー信号（測定値及び設定値の差）に比例する比例項と、エラー信号の積分に比例する積分項と、エラー信号の微分に比例する微分項と、である。これらはいずれもＰＩＤ制御されたシステムの将来の状態を計算することはなく、組み合わされたＰＩＤ制御アルゴリズムもＰＩＤ制御されたシステムの将来の状態を計算することはない。しかしながら、ＰＩＤコントローラの微分項は、誤差曲線の接線を用いて誤差項を計算する。この微分項は、本実施例で用いられた予測アルゴリズム１６と基本的に異なる。予測アルゴリズム１６はシステム１０の将来の状態を計算する。本明細書におけるいくつかの例示的な予測アルゴリズム１６は、システム状態が生じる数ヵ所の最新データポイントに基づいて計算（予測）することによりシステムの将来の状態を計算する。その後、制御ロジックは、システムがその状態で終了することが許容可能であるか否かを判断し、許容可能でない場合は、適切な制御信号を適用する。
【００１４】
上記した通り、予測アルゴリズム１６は、少なくともシステムの少なくとも一部の温度反応モデルを用いてシステムの将来の状態を計算する。このモデルは、例えば、温水／冷水混合状態におけるステップ変化と、温度センサの信号反応のその後の変化との間の関係をモデル化する数学的関係又は非数学的関係である。いくつかの例示的な実施例は、システムの少なくとも一部の予測温度反応をモデル化する指数関数を用いる。すなわち、いくつかの例示的な実施例は、温度センサの温度反応のようなシステムの少なくとも一部の測定温度反応に指数関数モデルをマップ化するパラメータを用いて測定データ（例えば、図１１Ａ〜１１Ｂ）に基づいてシステムの将来最終温度を予測する。この温度センサは、例えば、温度センサ４４（図３）又は温度センサ９２（図５、９）である。他のモデルは、本明細書で論じたような難しい低流量条件でシャワーコントローラ又は蛇口コントローラにより温度が制御された流体の流れを提供するのに十分なスピード及び精度を提供することもある。したがって、システムの少なくとも一部の温度反応モデルは、選択的に又は追加的に、例えば、以下の（ａ）〜（ｇ）を備える。
（ａ）べき級数（指数べき級数、テイラー級数、等比級数、又は、他のべき級数を含むがこれに限定されない）の第１Ｎ項（例えば、ｎ＝６、７、８又はそれ以上）、又は、（ｉ）このようなパラメータによりこのような指数関数に近似する、（ｉｉ）システムの少なくとも一部の測定温度反応データに近似する、及び／又は、（ｉｉｉ）本明細書での他のモデルの何れかに近似する他の方程式；
（ｂ）（ｉ）このようなパラメータによりこのような指数関数に近似する、（ｉｉ）システムの少なくとも一部の測定温度反応データに近似する、及び／又は、（ｉｉｉ）本明細書での他のモデルの何れかに近似するルックアップテーブル；
（ｃ）（ｉ）システム１０又はシステム１０の少なくとも一部の熱質量、及び／又は、（ｉｉ）システム１０又はシステム１０の少なくとも一部の熱伝導率、及び／又は、（ｉｉｉ）ミキサーと温度センサとの間の距離及び／又はミキサーと温度センサとの間の水路の水量、及び／又は、（ｉｖ）温度センサ（システム１０の外部）の通常温度反応をモデル化する一連の方程式及び／又はルックアップテーブル；
（ｄ）（ｉ）このようなパラメータを用いたこのような指数関数、（ｉｉ）システムの少なくとも一部の測定温度反応データ、及び／又は、（ｉｉｉ）本明細書での他のモデルの何れかの折れ線近似；
（ｅ）システム又はシステムの少なくとも一部の予測将来最終温度を単に提供する方程式又はルックアップテーブル（指数関数又は上記（ａ）〜（ｃ））。予測将来最終温度は、例えば、数ヵ所の最新の測定データポイントに基づく温度センサ４４（図３）又は９２（図５、９）のような温度センサの温度反応である（これは、図１１Ａ〜１１Ｂのような変化の進行全体をモデル化する上記（ａ）〜（ｃ）又は指数関数のような方程式と対照的である）;
（ｆ）（ｉ）このようなパラメータによりこのような指数関数に近似する、（ｉｉ）システムの少なくとも一部の測定温度反応データに近似する、及び／又は、（ｉｉｉ）本明細書での他のモデルの何れかに近似する他の方程式又はモデル；及び／又は
（ｇ）他の方程式又はモデル。
非ルックアップテーブルモデルを、１つ以上の補助ルックアップテーブルの有無及び補助方程式の有無により実行することができる。したがって、いくつかの例示的な実施例では、モデルは、温水／冷水混合状態におけるステップ変化と、温度センサ（例えば、方程式）の信号反応のその後の変化との間の関係をモデル化する数学的関係を有し、他の例示的な実施例は、温水／冷水混合状態におけるステップ変化と、温度センサ（例えば、ルックアップテーブル）の信号反応のその後の変化との間の関係をモデル化する非数学的関係を有する。いくつかの例示的な実施例では、システムの少なくとも一部の温度反応モデルは、ステップ変化に対する反応をモデル化する。追加的又は選択的に、システムの少なくとも一部の温度反応のいくつかの例示的なモデルは、シャワーの利用者により感知されるように事実上瞬時に変わる温度を有する代わりに、直線的、指数的、又は、別の方法で温度変化をモデル化し、代わりにその反応のモデルを用いる。
【００１５】
図２は、例示的な流体制御方法３０のフローチャートを示す。例示的な方法３０は、３２で電気制御バルブを提供し、３４で予測アルゴリズムによりプログラムされたプロセッサを用いてバルブを制御し、バルブの下流の流体の温度を制御する。図１に関連して記載された例示システム１０は、図２の方法３０を実施するために用いることができる。
【００１６】
図３は、別の例示的な流体制御システム４０のブロック図である。例示的な流体制御システム４０は、少なくとも１つの電子制御バルブ４２と、バルブ４２に関連する温度センサ４４と、少なくとも１つのプロセッサ４６と、を備える。このプロセッサ４６は、コードによりプログラムされている。これにより、プロセッサは、少なくとも予測アルゴリズム４８を用いて電子制御バルブ４２を自動的に制御し、バルブの下流の流体の温度を制御する。予測アルゴリズム４８は、少なくとも温度センサ４４からのデータと、システム４０の少なくとも一部の温度反応モデルとを有する。例示的な流体制御システム４０は、本明細書に記載の様々な機能及び処理を実施するためのロジックを有する。
【００１７】
図３の例は、異なる温度の２つの流体供給ラインＳ１、Ｓ２を有する。この例では、プロセッサ４６は、少なくとも１つの各制御ライン５２を介して少なくとも１つのバルブ４２を制御し、バルブ４２の下流の混合流体の温度を制御する。例示的なシステム４０では、予測アルゴリズム４８は、システム４０の将来の状態を計算するという意味で予測的である。上記した予測アルゴリズム１６のように、予測アルゴリズム４８は、少なくとも次の（ｉ）及び（ｉｉ）を用いてシステム１０の将来の状態を計算するアルゴリズムを有する。（ｉ）システムの少なくとも一部の温度反応モデル、例えば、温水／冷水混合状態のステップ変化と、温度センサの信号反応のその後の変化との間の関係をモデル化する数学的関係。（ｉｉ）測定温度データ。また、上記した通り、適切なアルゴリズムは、カルマンフィルタとして知られているアルゴリズムのカテゴリーのものである。カルマンフィルタは、ＰＩＤコントローラのような他のコントローラと基本的に異なる。そして、プロセッサ４６は、システム４０の計算された将来の状態に基づき、現在の状態の計算を用いてバルブ４２を制御するようにプログラムされる。例示的なシステム４０では、予測アルゴリズム４８は、システム４０の将来の状態を計算するようにプログラムされたカルマンフィルタを有する、又は、そのようなカルマンフィルタに基づいている。システム４０の将来の状態を計算するようにプログラムされたこのカルマンフィルタは、温度センサ４４から上流データの信号調整のような上流信号調整に用いられるカルマンフィルタ以外のものである。
【００１８】
例示的なシステム４０では、システムの少なくとも一部の温度反応モデルは、システムの少なくとも一部の温度反応モデルを有する。例示的なシステム４０では、温度反応モデルは、温度センサを囲む温度のステップ変化（例えば、ステップ上昇及び／又はステップ低下）に対する温度の反応を示す機能を有する。上記に詳述した通り、システムの少なくとも一部の温度反応モデルは、以下の少なくとも１つを有することができる；指数関数、別の指数関数モデル、べき級数の第１Ｎ項（指数べき級数、テイラー級数、等比級数、又は、他のべき級数を含むがこれに限定されない）、ルックアップテーブル、折れ線近似、数ヵ所の最新の測定データポイントに基づいてシステムの予測将来最終温度を単に提供する方程式若しくはルックアップテーブル、及び／又は、将来の温度を予測する他の方程式若しくはモデル。
【００１９】
図４は、別の例示的な流体制御方法６０のフローチャートを示す。例示的な方法６０は、６２で電子制御バルブを提供し、６４でバルブの下流の流体に関連する測定温度データ受信し、６６で少なくとも予測アルゴリズムによりプログラムされたプロセッサを用いてバルブを制御し、バルブの下流の流体の温度を制御する。予測アルゴリズムは、少なくとも測定温度データと、システムの少なくとも一部の温度反応モデルとを有する。図３に関連して記載された例示的なシステム４０を図６の方法６０を実行するために使用することができる。
【００２０】
図５は、別の例示的な流体制御システム８０のブロック図である。例示的な流体制御システム８０は、関連メモリ８２を有する１つ以上のプロセッサ８１を備える。例示的な流体制御システム８０は、本明細書で記載した様々な機能及び処理を実行、例えば、バルブを自動的に制御し、流体の温度を制御するためのロジックを有する。例示的な流体制御システム８０は、更に、ユーザ入力を受信し、ユーザ入力に対応するユーザデータを少なくとも１つのプロセッサ８１に送信するユーザ入力デバイス８３を備える。ユーザデータは、システム８０により調整される流体の少なくとも所望の温度を有する。いくつかの例示的な実施例では、シャワーの利用者は、矢印ボタンにより、シャワーのための所望の温度及びおそらく所望の流量を選択することができる。別のボタンを作動させると、システムがバルブを開き、シャワーの流れの温度を所望の温度に制御し始める。他の例示的な実施例では、多くのプリセットボタンにより、シャワーの利用者は、シャワーのための所望の温度及びおそらく所望の流量を予め設定することができ、利用者があるボタンを押すことにより、システムがバルブを開き、シャワーの流れの温度の制御を始める。  
【００２１】
例示的な流体制御システム８０は、少なくとも１つの電子制御冷水バルブ８４を備える。電子制御冷水バルブ８４は、冷水流体注入口及び冷水流体排出口を有し、少なくとも１つの冷水バルブ８４は、プロセッサ８１からの少なくとも１つの冷水制御信号８５に応じて冷水流体注入口と冷流体排出口との間の冷水流体の流れを制御する。例示的な流体制御システム８０は、更に、少なくとも１つの電子制御温水バルブ８６を備える。電子制御温水バルブ８６は、温水流体注入口及び温水流体排出口を有する。少なくとも１つの温水バルブ８６は、プロセッサ８１からの少なくとも１つの温水制御信号８８に応じて温水流体注入口と温水流体排出口との間の温水流体の流れを制御する。例示的な流体制御システム８０は、更に、バルブ８４、８６の下流に、バルブ８４、８６から流出した温水流体及び冷水流体の流れを混合するための混合チャンバ９０を備える。また、例示的な流体制御システム８０は、混合チャンバ９０の下流に温度センサ９２を備える。温度センサ９２は、混合チャンバ９０の下流の流体の測定温度を示す実時間温度信号９４を生成する。温度センサ９２を、ミキサー９０、１４５（図１０Ｊ）の下流の導管９８における穴、形成された開口、又は、他の開口９６に固定することができる。本明細書で使用されている「実時間」とは、データ又は信号を生成するのと実質的に同時、又は、データ又は信号が生成された直後、使用又は記憶のために、データ又は信号を使用、記憶、又は、送信することを意味する。実時間データは、通常、プロセスにより使用される入力としての実時間データを受け入れるプロセスを作動させるために直ぐに又は頻繁に送信される。
【００２２】
図６に示すように、メモリ８２は、システムの少なくとも一部の温度反応モデル１００と、ユーザ入力ロジック１０２と、測定温度ロジック１０４と、予測アルゴリズムロジック１０６と、制御ロジック１０８とを少なくとも記憶する。ユーザ入力ロジック１０２により、プロセッサ８１は、ユーザ入力デバイス８３を介して入力された所望の温度を受信する。測定温度ロジック１０４により、プロセッサは、実時間温度信号９４に対応する測定温度データを受信する。予測アルゴリズムロジック１０６及びコントロールロジック１０８は協働し、これらのロジックにより、予測アルゴリズム１０６を用いて、プロセッサがバルブ８４、８６を制御し、入力所望温度に向けて混合チャンバ９０の下流の流体の温度を制御する。予測アルゴリズム１０６は、（ｉ）システムの少なくとも一部の温度反応モデル１００と、（ｉｉ）測定温度データとに少なくとも作用する。制御ロジック１０８は、予測アルゴリズムロジック１０６からの入力によりバルブ８４、８６を制御する信号を生成する。
【００２３】
図５の例は、異なる温度の２つの冷温流体供給ラインを示す。プロセッサ８１は、予測アルゴリズム１０６を用いて各制御ライン８５、８８を介してバルブ８４、８６を制御し、バルブ８４、８６の下流の混合流体の温度を制御する。例示的なシステム８０では、予測アルゴリズムロジック１０６は、システム８０の将来の状態を計算するという意味で予測的である。上記した予測アルゴリズム１６のように、予測アルゴリズム８０は、少なくとも次の（ｉ）及び（ｉｉ）を用いてシステム１０の将来の状態を計算するアルゴリズムを有する。（ｉ）システムの少なくとも一部の温度反応モデル、例えば、温水／冷水混合状態のステップ変化と、温度センサの信号反応のその後の変化との間の関係をモデル化する数学的関係。（ｉｉ）測定温度データ。上記した通り、適切なアルゴリズムは、カルマンフィルタとして知られるアルゴリズムのカテゴリーのものである。カルマンフィルタは、ＰＩＤコントローラのような他のコントローラと基本的に異なっている。プロセッサ８１は、システム８０の計算された将来の状態を用いてバルブ８４、８６を制御するようにプログラムされている。例示的なシステム８０では、予測アルゴリズムロジック１０６は、システム８０の将来の状態を計算するようにプログラムされたカルマンフィルタを有する、又は、そのようなカルマンフィルタに基づいている。システム８０の将来の状態を計算するためにプログラムされたカルマンフィルタは、温度センサ９２からの上流データの信号調整のような上流信号調整に使用されるカルマンフィルタ以外のものである。
【００２４】
例示的なシステム８０では、システムの少なくとも一部の温度反応モデルは、温度センサ９２の温度反応モデルを有する。例示的なシステム８０では、温度センサの温度反応モデルは、温水／冷水混合状態のステップ変化（例えば、ステップ上昇及び／又はステップ低下）と、温度センサの信号反応のその後の変化との間の関係をモデル化する数学的関係を有する。上記に詳述したように、システムの少なくとも一部の温度反応モデルは、次のうちの少なくとも１つを備える。指数関数、別の指数モデル、べき級数の第１Ｎ項（指数べき級数、テイラー級数、幾何学級数、又は、他のべき級数を含むがこれに限定されない）、ルックアップテーブル、折れ線近似、数ヵ所の最新の測定データポイントに基づくシステムの予測将来最終温度を単に提供する方程式又はルックアップテーブル、及び／又は、将来の温度を予測する他の方程式又はモデル。
【００２５】
２つのバルブを有する例示的なシステム１０、４０、８０では、コントロールロジック１０８を簡素化し、いわゆる「シーソー」方式でバルブを制御することにより小さなパワーのプロセッサにより許容可能な制御を達成することが有益であることもある。その結果、得られる流れは略一定であり、例えば、一方のバルブがＸ量で閉じていることから、他方のバルブは同じＸ量で開き、逆もまた同様である。例えば、図５の例示的な実施例８０では、シーソー方式でバルブを制御することにより制御ロジックを簡略化することが有益であることもある。その結果、得られる流れは、制御ポイントの近くで実質的に一定である。例えば、温水バルブ８６はＸ量で閉じていることから（例えば、５つのステッピングモータステップで閉じる）、冷水バルブ８４は同じＸ量で開き（例えば、同じ５つのステッピングモータステップで開く）、逆もまた同様である。以下の例は、図５の内容についてである。まず、両バルブ８４、８６は閉じている。ユーザ入力８３を介し、シャワーの利用者から、システム８０に対して所望の温度（Ｔｄｅｓ）及び所望の流量（Ｆｄｅｓ）で流れの分配を開始するような指示があると、プロセッサ８１は両バルブ８４、８６を開き、システムは、各バルブ８４、８６を個別に制御し、ＦｄｅｓでＴｄｅｓを達成する。その後、コントロールアルゴリズムは、シーソーアルゴリズムモードに切り替わり、温水バルブ８６はある量で閉まり、冷水バルブ８４は同量で開き、逆もまた同様である。
【００２６】
図７〜１２は、予測アルゴリズムとしてカルマンフィルタ１２１を利用する図５のシステム８０の例示的な実施１２０の様々な面を示す。図７は、例示的な実施１２０のための例示的なデータフロー図である。温度センサ９２（図９）をサーミスタ又は他の温度センサとすることができる。システム１２０は、以下に説明する通り、制御成果u[n]に部分的に依存する出力温度T(t)を有する。温度センサ９２（図９）からの温度測定信号９４は、ノイズN(0,σ2)により乱されたシステムの実際の温度T(t)を有する。ノイズ温度信号９４は、アナログデジタル変換器（ＡＤＣ）１２２によりサンプル処理され、その結果は、以下に説明する様々なデジタルフィルタ１２３によりフィルタ処理される。カルマンフィルタを、実際の温度信号T(t)からのノイズN(0,σ2)をデジタル的にフィルタ処理するために使用することができるが、例示的な実施１２０におけるカルマンフィルタ１２１予測アルゴリズムは、以下に更に説明するように、ノイズフィルタリングカルマンフィルタとは異なる。
【００２７】
図８は、例示的な実施１２０で使用することのできる例示的なフィルタを示す。ノイズ温度信号９４は、まず、標準ＲＣローパスフィルタ構造のアナログハードウエアＲＣローパスフィルタ１２４、例えば、３３ｋΩの抵抗を有する０.１μＦのコンデンサを通過し、ＡＤＣ１２２によりデジタル化される。ＡＤＣ１２２を、別体のＡＤＣ又はプロセッサ８１に組み込まれたＡＤＣとすることができる。ノイズ温度信号９４のデジタル化のための適切なＡＤＣサンプルレートは、５ｋＨｚである。図８に示すように、デジタル化された温度信号は、以下の特徴を有するＣＩＣフィルタのようなｃａｓｃａｄｅｄ  ｉｎｔｅｇｒａｔｏｒ−ｃｏｍｂ(ＣＩＣ)フィルタ１２６、又は、他の移動平均フィルタを用いたデジタルドメインでフィルタ処理される。これらの特徴は、Ｒ（デシメーション又は補間比）＝４、Ｍ（ステージごとのサンプル数）＝２、及び、Ｎ（フィルタのステージ数）＝４である。得られた信号１２７は、１．２５ｋＨｚのサンプルレートを有し、１００ステージのＦＩＦＯ（ｆｉｒｓｔ−ｉｎ−ｆｉｒｓｔ−ｏｕｔ）遅延１２８に送られる。遅延信号１２９は、その後、２つのＦＩＲ（ｆｉｎｉｔｅ  ｉｍｐｕｌｓｅ  ｒｅｓｐｏｎｓｅ）フィルタ１４０、１４２でフィルタ処理される。第１ＦＩＲフィルタ１４０は、４４個の入力値に対して４４個の係数を有し、２５０Ｈｚのサンプルレートで７３ｄＢ以上でフィルタ処理された約１２５Ｈｚの信号を有する信号１４１を得る。第２ＦＩＲフィルタ１４２は、２５Ｈｚを超える全ての周波数を有し、７３ｄＢ以上でフィルタ処理され、カルマンフィルタ１２１のリフレッシュレートである５０Ｈｚのサンプルレートを有するワーク信号１４４を得る。図７では、最後の３つのフィルタ温度値は、カルマンフィルタ１２１に用いられる観察されたサンプルとして保持される。例えば、所定の時間で３つのサンプルを保持するために、新しいデータサンプルが入ってくることから、最も古いサンプルが除去される。例示的なフィルタ、回路、及び、サンプルレートが示されているが、他の値を有するフィルタ、回路、及び、サンプルレートが本発明の様々な実施例の範囲であることは当業者であれば理解できる。
【００２８】
図９は、例示的な実施１２０の例示的なハードウエア構成を示す。プロセッサ８１を、一体化されたＡＤＣ１２２と、一体化された非一時的コンピュータ読み取りメモリ８２’とを備えるＴＩブランドＭＳＰ４３０マイクロコントローラとすることができる。例示的な流体制御システム１２２は、本明細書に記載の様々な機能及び処理を自動的に実行するためのロジックを有する。このロジックは、例えば、メモリ８２’に記憶されたような図１２に示すロジックである。本明細書に記載の機能を提供するために、いくつもの他のプロセッサが適している。他のプロセッサは、例えば、ＡＴｍｅｇａ（登録商標）３２８マイクロコントローラ又はＡＲＭ（登録商標）Ｃｏｒｔｅｘ（登録商標）−Ｍ０＋プロセッサである。ユーザ入力８３を、ユーザからの入力を受け入れ、これらの入力をプロセッサ８１に伝達することのできるいくつものユーザインターフェースとすることができる。これらの入力は、例えば、所望のシャワー温度及び／又は所望のシャワー流量である。ユーザインターフェースは、例えば、瞬時プッシュボタン、又は、１つ以上のアイコンを表示し、ユーザにより押されるタッチスクリーンの関連領域を有するコンピュータタッチスクリーンディスプレイである。ユーザは、例えば、温度選択ＵＰ、温度選択ＤＯＷＮ、シャワーＯＮ／ＯＦＦ、ユーザ１、ユーザ２を押す。冷水バルブ８４及び温水バルブ８６をニードルバルブ（比例バルブ）とすることができる。このニードルバルブは、製品番号Ｓ７２３０８ＥＣの市販のＭＯＲＮ製キッチン蛇口モデル「Ｓｔｏ」である。冷水制御ライン８５は、ドライバ１により駆動し、冷水バルブ８４のニードル又は他のバルブ部材（図示しない）を駆動する冷水モータＭ１を制御する。温水制御ライン８８は、ドライバ２により駆動され、温水バルブ８６のニードル又は他のバルブ部材（図示しない）を駆動する温水モータＭ２を制御する。モータＭ１、Ｍ２を、例えば、製品番号ＰＬ２５ＬのＮＭＢ製ステッピングモータとすることができる。実験は行っていないが、A.u.K. Mueller製servo-direct stepper motor controlled valve, Series 10.010.126-sdsは、図９の例示的なハードウエアの構成と一緒に用いることができると信じられている。ドライバ１及びドライバ２を、例えば、製品番号Ｌ９９４２のＳＴマイクロエレクトロニック製ステッピングモータードライバ回路とすることができる。このようなステッピングモータードライバ回路が用いられると、プロセッサ８１は、モータＭ１、Ｍ２の所望の位置をドライバ１、ドライバ２にそれぞれ書き込み、ドライバ１、ドライバ２により、モータＭ１、Ｍ２はこれらの位置に移動する。温度センサ９２をサーミスタ、例えば、モデル番号ＵＳＰ１４８４０のＵＳセンサ製サーミスタとすることができる。例示的な実施１２０では、バルブ８４、８６の感知位置を提供するエンコーダ又は他のセンサが設けられていないことから、回路を簡略化し、コストを低減する。このようなセンサを追加することもできるが、例示的な実施例ではこのようなセンサは不要である。別の例では、バルブ８４、８６の感知位置を示す信号を生成するエンコーダ又は他のセンサ（図示しない）を設け、システム１２０に組み込むことができる。更に、示された���示的なシステムでは１つのセンサが使用されているが、システムにおいて混合前の温水温度及び冷水温度、様々なポイントでの水の流量を測定するために流量センサ及び温度センサが使用されることは当業者であれば容易に理解することができる。
【００２９】
図１０Ａ〜１０Ｈは、例示的な実施１２０においてミキサー９０として用いることのできる例示的なミキサー１４５を示す。ミキサー１４５は２つの流体を迅速に混合する。このような迅速な混合は本出願に有益である。これは、制御された温水の流れ及び冷水の流れの混合が早いほど、温度センサ９２が迅速に測定温度信号の検出をすることができ、プロセッサ８１が有効な温度測定をカルマンフィルタ１２１へ迅速に追加することによる。図１０Ｊは導管１４６におけるミキサー１４５を示す。このミキサーはガスケット（Ｏリング）１４７により封止されている。例示的なミキサー１４５は指向壁１４８を有する。この指向壁により、温水及び冷水注入口１４９、１５０からの流体は、ミキサー１４５の外壁１５１の周り（すなわち、導管１４６の内壁と外壁１５１との間）及びミキサー１４５の開口１５２に流れる。温水注入口１４９からの温水流体は、１５３でミキサー１４５に最初に入り、冷水注入口１５０からの冷水流体は、１５４で最初にミキサー１４５に入る。例示的なミキサー１４５は外周指向壁１４８ａを有する。高温流及び低温流がミキサー１４５の外壁１５１の周り（すなわち、導管１４６の外壁１５１と内壁との間）を回り始めることから、この指向壁はこれらの流れの分離状態を保つ。螺旋形状の外側指向壁１４８ｂ、１４８ｃにより、高温流及び低温流は互いにミキサー１４５の外壁１５１の周りを回り、収束及び混合し、ミキサー１４５の開口１５２に入る混合水（推定では温水）を生成する。螺旋状の外側指向壁１４８ｂ、１４８は、ポイント１５５で開口１５２の他側で接触する。図１０Ｊに示されたように、外周指向壁１４８ａは、ポイント１５７ａで導管１４６の内壁１５６に接触し、螺旋外側指向壁１４８ｂは、ポイント１５７ｃで導管１４６の内壁１５６に接触し、螺旋外側指向壁１４８ｃは、ポイント１５７ｂで導管１４６の内壁１５６に接触する。図１０Ｊでは、温水流体及び冷水流体は、各注入口１４９、１５０から壁１５１へ流れ、図において混合が始まるミキサー１４５の後方及び後方の回りへ流れ、ミキサー１４５の壁１５１の頂点を超えて流れ、開口１５２に向かって前方及び後方へ流れる。混合流体は、ミキサー１４５の開口１５２に入り、ミキサー１４５のキャビティ１５８内に入り、混合水排出口１５９から出る。ミキサー１４５により、温水の流れ及び冷水の流れは非平行方向へ回り、流れは迅速に混合する（温度センサの上流）。ミキサー１４５は、多数の適切なポリマーから形成されている。そのポリマーは、例えば、ポリフェニルサルフォン（例えば、ソルベイスペシャリティポリマーズ製のＡＣＵＤＥＬ変生ポリフェ二ルサルフォン、製品番号２２０００ＮＴ）である。
【００３０】
図７では、例示的な実施１２０のカルマンフィルタ１２１は、以下の多数の異なる面（そのいくつかは図１２に示されている）を有している。その面は、温度モデル１６０、温度モード制御ロジック１６２、システムモデル１６４、観察モデル１６６、測定温度データ１６８（カルマンフィルタに入力）、及び、制御成果u（カルマンフィルタに入力）である。
【００３１】
例示的な実施１２０のカルマンフィルタ１２１では、温度モデル１６０は一次システムであり、一次システムは、以下のように計算される比較的簡単なシステムモデルである。
【数１】
2018520415.tif 000003
ここで、パラメータは以下の通りである。
Ｔ０:刺激時の温度 
Ｔｆ:制御に用いられるこの設定に対応する最終温度（実際には得られない）
ｔ０:刺激時間
ｔ: 変数としての時間 
τ: システム時間定数（システムの熱反応に関係する）
また、このモデルは比較的容易に離散化する（２つの離散形式は以下の通りである）。
【数２】
2018520415.tif 000004
ここで、項α（アルファ）は、システム時間定数τに直接関係しており、項α及びシステム時間定数τの両方は、システム１２０の熱反応を示し、システム１２０の熱質量を含むシステム１２０の多くの面に関係する。アルファα及びシステム時間定数τの関係は以下の通りである。
【数３】
2018520415.tif 000005
アルファαの値（システム時間定数τ）は、システムの少なくとも一部の温度反応を示す。図１１Ａ〜１１Ｂは、モデル温度及び測定温度の２つの温度ステップ変化の例示的なプロットを示す。このプロットは、温度モデル１６０が比較的正確であることを示している。図１１Ｃは、上下のステップ変化の状況においてモデルデータが測定データに密接に対応していることを示している。モデルの許容可能な適合基準は、最大開ループ誤差が２０°Ｆ未満であり、定状態誤差が０．５°Ｆ未満である。例示的な実施１２０では、アルファは温度センサ９２の温度反応を考慮する。例示的なシステム１２０では、温度センサの温度反応モデルは、温水／冷水混合状態（例えば、ステップ上昇及び／又はステップ低下）のステップ変化と、温水／冷水質量流量のステップ変化のような温度センサの信号反応のその後の変化との間の関係をモデル化する数学的関係を有する。
【００３２】
上記方程式は、まだ制御成果uを有していない（システムを所望の出力、すなわち、所望の測定温度に近づける信号）。方程式に制御成果uを加えることにより、以下の式が得られる。
【数４】
2018520415.tif 000006
ここで、パラメータは以下の通りである。
[n]:現在の状態
[n+1]:予測される将来の状態
[n-1]：近接過去状態
β：システムの本来の制御ゲイン
u：制御成果
温度モデル制御成果は、最終温度Ｔｆに影響を及ぼし、定常最終温度Ｔｆをもたらす。
【００３３】
ここでの方程式の項α及びβは、例示的な実施１２０で用いられており、異なる構成のシステム毎に異なる。異なる構成は、例えば、異なる熱質量、異なる熱反応である。例示的な実施１２０の項α及びβは定数である。例えば、温度のステップ変化をシステムに適用し、温度センサ９２によりシステムの温度変化を測定し、その後、図１１Ａ〜１１Ｂに示すように、測定システム反応に一致しているα及びβの値が決まるまで異なるα及びβを用いてモデル反応を繰り返し計算することにより、定数α及びβを実験的に決めることができる。許容可能な適合基準モデルは、最大開ループ誤差が２０°Ｆ未満であり、定常誤差が０．５°Ｆ未満である。別の例では、測定データのシーケンス（x[n]及びu[n]）を用いた線形回帰解法により、項α及びβを決定することができる。
【数５】
2018520415.tif 000007
いずれの場合においても、α及びβ値は、予め決められ、メモリに記憶されている。図１１Ａ〜１１Ｂに示すように、約０．９のα値は、いくつかの例示的なシステムで十分上手く機能する。約７のβ値は、これらの例示的なシステムで十分上手く機能する。
【００３４】
例示的な実施１２０のカルマンフィルタ１２１では、システム状態モデル１６４は、更新マトリックスＡ、制御マトリックスＢ、及び、制御成果uに基づいている。
【数６】
2018520415.tif 000008
【００３５】
例示的な実施１２０のカルマンフィルタ１２１では、実際のシステム状態の観察モデル１６６は観察マトリックスＣに基づいている。
【数７】
2018520415.tif 000009
【００３６】
例示的な実施１２０のカルマンフィルタ１２１では、現在の推定温度は以下の通りである。
【数８】
2018520415.tif 000010
ここでは、uは以下に説明する制御成果である。
【００３７】
例示的な実施１２０のカルマンフィルタ１２１では、推定温度の共分散は、システム共分散Σ及び制御ノイズＲに基づいている。
【数９】
2018520415.tif 000011
【００３８】
例示的な実施１２０のカルマンフィルタ１２１では、システム推定値μは以下の通りである。
【数１０】
2018520415.tif 000012
【００３９】
例示的な実施１２０のカルマンフィルタ１２１では、サーミスタ及び分散の温度推定値は、以下の通りである。
【数１１】
2018520415.tif 000013
【００４０】
カルマンフィルタ１２１は、システム１２０の現在の状態［ｎ］を計算し、その状態を用いるという意味で予測的である。その後、プロセッサ８１は、制御成果u［ｎ＋１］の計算のために前の状態を振り返る。この制御成果は、バルブモータ８４、８６を制御するために制御ロジックにより用いられる。これは、基本的にＰＩＤコントーラのような他のコントローラとは異なっている。
【００４１】
最終出力温度をより正確に推定するために、一般的には、例示的な実施１２０のカルマンフィルタ１２１は、システム状態推定値と、観察温度データとを組み合わせる。具体的には、最良の状態推定値を得るために、カルマンフィルタ１２１は、測定データと状態モデルデータとを組み合わせる。まず、現在の推定温度と制御成果とが用いられ、新しい（一時的な）状態推定値μを推定する。この状態推定値μは、モデル及び制御成果u（以下）が完璧である場合、どのように温度を更新すべきかについて示している。モデル及び制御成果uは完璧でないことから、推定温度の共分散Σが計算される。現在の温度推定値の共分散Σは、制御成果uに関係する共分散Ｒと一緒に用いられ、新しい（また、一時的な）共分散マトリックスを生成する。定義による共分散マトリックスは対称半正定値である。どのポイントにおいてもマトリックスがもはや半正定値でない場合、代数誤差が生じる。測定データが利用不可能な場合は、新しい温度の平均値及び分散がすでに推定されている。次のステップは、最終温度測定への測定温度値の影響を計算することである。
【００４２】
変数Ｑは、感知装置（すなわち、サーミスタ）に関係する分散を示す。これは、状態更新モデルの共分散Σに類似している。その結果はカルマンゲインである。その結果は、測定データがどの程度推定状態に対して信頼性があるかを示している。カルマンゲイン値０は、状態推定温度のみが用いられていることを示す。カルマンゲイン値１は、測定温度のみが用いられていることを示す。カルマンゲイン値０及び１の状態は情報が失われている場合である。これは、感知データ又は推定データがフィルタにより無視されるからである。カルマンフィルタの最終ステップは、サーミスタの温度推定値及び分散を計算することである。
【００４３】
図１３Ａ〜１３Ｅ及び図１４Ａ〜１４Ｃは、モデル温度、すなわち、制御目的のためにカルマンフィルタにより計算された推定将来温度が、温水の圧力ステップダウン及び温水の圧力ステップアップに応じて、図７の電子流体制御システムの測定温度（温度センサ）をどのように追跡するかを動的に示す例示的なデータプロットを示す。例示的な実施例では、カルマンフィルタは、測定データポイントの３つに注目しており、本明細書で説明した通り、推定将来温度を計算する。これらの図の凡例に示すように、現在の時間は小さな円（円への矢印ポイント）で示される。図１３Ａは、測定温度の小変動を示し、カルマンフィルタにより計算された推定将来温度は、測定温度ポイントに密接に対応する。図１３Ｂでは、カルマンフィルタにより計算された推定将来温度は、測定温度がステップダウンするあるポイントで動き始める。図１３Ｃでは、カルマンフィルタにより計算された推定将来温度は、測定温度がステップダウンするいくつかのデータポイントで非常に低い（カルマンフィルタは、数ヵ所の測定データポイントの急勾配の傾斜のみを見る）。図１３Ｄでは、測定データポイントが最初に曲がり始めると、カルマンフィルタにより計算された推定将来温度が益々将来測定データポイントに近づき、最終的には、再びそのポイントと略同一になる（図１３Ｅ）。図１４Ａ〜１４Ｃは、カルマンがどのように同様に温度のステップアップに反応するかを示している。図１４Ａでは、カルマンフィルタにより計算された推定将来温度は、測定温度がステップアップするあるデータポイントで上昇し始める。図１４Ｂでは、カルマンフィルタにより計算された推定将来温度は、測定温度がステップアップするいくつかのデータポイントで非常に高い（カルマンフィルタは、数ヵ所の測定データポイントの急勾配の傾斜のみを見る）。図１４Ｃでは、測定データポイントが最初に曲がり始めると、カルマンフィルタにより計算された推定将来温度は、益々将来測定温度ポイントに近づく。
【００４４】
図７の下部では、フィードバック法則１７０は制御成果uを計算する。すなわち、カルマンフィルタを一旦実行後（カルマンフィルタの一つのサイクルは各測定データポイントに用いられる）、又は複数回の反復後（カルマンフィルタが新しい測定データポイントのために２回以上反復し、止まる。例えば、分散が閾値に到達する時）、カルマンフィルタが確定すると、例示的な実施１２０のフィードバック法則１７０は、以下の通り、制御成果uを計算する。
【数１２】
2018520415.tif 000014
同様に、制御成果uを以下の通り計算することができる。
【数１３】
2018520415.tif 000015
ここで、パラメータは以下の通りである。
［ｎ］：現在の状態
［ｎ＋１］：予測される将来の状態
［ｎ−１］：近接過去状態
したがって、例示的な実施１２０のプロセッサ８１は、推定値α及びβを用い、次の制御成果u［ｎ＋１］を生成し、適用された実際の制御成果u［ｎ］を微調整、例えば、特定の値で制限することができ、必要に応じてオーバシュートを減らす。
【００４５】
図７では、制御成果uが制御法則１９２を介して物理プラント１９０に適用される。物理プラント１９０は、実際のシステム（例えば、バルブ８４、８６、モータＭ１、Ｍ２、ミキサー９０、温度センサ９２、全てのパイプ、及び、対応のサポート構造）である。例示的な実施１２０では、制御法則ロジック１９２は、算出された制御成果uを温水及び冷水バルブを開閉するモータを駆動させる信号に変換する。
【００４６】
図９では、制御成果uは、制御法則１９２により温水制御信号及び冷水制御信号８５、８８に変換される。プロセッサ８１により、制御成果uをモータＭ１、Ｍ２の多くのステッピングモータステップに変換し、バルブ８４、８６のニードル（又は他のフロー制御部材）を相応量動かし、制御成果uに一致してバルブを開閉する。制御法則ロジック１９２は、制御成果uの大きさに比例してステッピングモータを動かす。例えば、比較的高い正の制御成果uは、モータＭ１が冷水バルブ８４をできる限り閉め、モータＭ２が温水バルブ８６をできる限り開くように、制御法則１９２により信号８５、８８に変換される。反対に、比較的高い負の制御成果uは、モータＭ１が冷水バルブ８４をできる限り開き、モータＭ２が温水バルブ８６をできる限り閉めるように、制御法則１９２により信号８５、８８に変換される。例示的な実施１２０では、制御法則１９２は、モータＭ１、Ｍ２がそのサイクルを更に調整する必要があるかを知るために、プロセッサ８１が２０ミリセカンド毎に呼び出されるプロセスである。例示的な実施１２０では、制御法則１９２は、シーソー方式でバルブ８４、８６を制御することにより簡略化され、その結果、例えば、温水バルブ８６はＸ量で閉じ（例えば、５つのステッピングモータステップで閉じ）、冷水バルブ８４は同Ｘ量で開く（例えば、同じ５つのステッピングモータステップ）、逆もまた同様であることから、得られる流量は、安定性を増やす度合を減らす制御ポイントに近接して略一定である。バルブ８４、８６の位置の変化に応じて、システム１２０の温度T(t)が変わる。このような変化は、温度センサ９２により感知され、上記方程式を用いてカルマンフィルタ１２１により取り入れられる。起動時にまずバルブを開くと、いくつかの異なる開始方法が存在する。この開始方法は、例えば、まず冷水バルブ又は両温水バルブ及び冷水バルブを一緒に開くことである。例示的な実施１２０では、温水バルブを閉じている間に冷水バルブをまず開く。その後、測定温度が設定ポイントよりも低い場合は、冷水バルブが減少している間に、温水バルブを開く。これは、偶発的な初期の温水の噴出を防止するための安全対策である。
【００４７】
上記した通り、温水及び冷水の圧力／流量の変化は、システム１２０の温度T(t)に影響を与える。食洗機又は洗濯機が作動すると、流入温水の圧力／流量の大きな変化が生じる。ローカルトイレが流されると、流入冷水の圧力／流量の大きな変化が生じる。本来予測的であることから、例示的な実施１２０の予測的なカルマンフィルタ１２１は、自動的に迅速に反応し、ミキサーの下流の低流量、例えば、ミキサー９０の下流の２．０ｇｐｍ流量、１．７５ｇｐｍ流量、１．５ｇｐｍ流量、又は１．２５ｇｐｍ流量であっても供給圧のこのような変化を補償する。例示的な実施１２０の予測的なカルマンフィルタ１２１は、自動的に迅速に反応し、供給圧の大きな変化でさえも補償する。すなわち、ＡＳＳＥ１０１６は、温水及び／又は冷水供給圧の２０％増加又は減少を考慮するが、例示的な実施１２０は、±３０％、±４０％又は±５０％の供給の変化でも目標温度を維持することができる。例えば、例示的な実施１２０は、４５ｐｓｉでの１つの供給（例えば、温水供給）、及び、４５ｐｓｉから２２ｐｓｉ（ミキサー９０の下流の２ｇｐｍの流量率）に瞬時に下がる他の供給（冷水供給）であっても、１００°Ｆの目標温度を維持することができる。例示的な実施１２０は、温度センサ９２以外の他のセンサを用いることなく実現される。他のセンサは、例えば、温水及び／又は冷水供給の流量センサ、又は、温水及び／又は冷水供給による水の温度を測定する温度センサである。当然、このようなセンサを物理プラント１９０に加えることができ、上記方程式に加えることができる。
【００４８】
例示的な実施１２０では、カルマンフィルタ１２１は、約２０ミリセカンド（〜５０Ｈｚ）ごとに実行される。意外にも、例示的な実施１２０では、無制限の処理能力であってもカルマンフィルタ１２１が最適に機能する上限があることが発見された（すなわち、上限は、カルマンルーチンが実行を完了できないことによって引き起こされたものではない）。例えば、徹底的に実験は行っていないが、例示的な実施１２０のカルマンフィルタ１２１は、１０〜１００Ｈｚで安定的に実行されるが、２００Ｈｚ以上で実行されると、安定性を欠き、不安定になる可能性があると信じられている。すなわち、カルマンフィルタは、無制限の処理能力であっても制御ポイントを見つけることができない。理論に縛られる必要はないが、シャワー物理プラントは、通常、ある熱質量を有し、カルマンフィルタ１２１の実行率の適切な範囲は、熱質量に関係すると仮定される。
【００４９】
例示的な実施１２０のカルマンフィルタ１２１を説明するために、以下の２つの例を示す。（ａ）シャワーが作動し、カルマンフィルタが制御ポイントを探す場合。（ｂ）シャワーが比較的一定の供給圧（４５ｐｓｉ）で所望の温度に注意深く制御し、ローカルトイレが流されたときのように、冷水供給が４５ｐｓｉから２２ｐｓｉ（流量の高速指数関数減衰）へ瞬時に低下し始める場合。
【００５０】
第１の例では、まず、シャワーが作動し、目標温度が選択されると、温水及び冷水供給部は、最初に、（温水供給部が温水を供給する前に）約５０°Ｆの比較的冷たい水（米国の北部の州の水道水は、南部の州の水道水と６〜１０°Ｆ異なる）を供給する。最初に、温水が閉じている間に冷水が開く。したがって、測定温度９４は、所望の温度よりも大幅に低い。カルマンフィルタ１２１内では、温度を上昇させるために、カルマンアウトは大量の正の制御成果となる。これは２０秒毎に繰り返される。それに応じて、制御法則１９２は、正の最大制御成果uを計算する。この値により、温水タンク（図示しない）とシステム１２０との間の冷水がシステム１２０から除去されることから、温度の上昇が開始するまで、プロセッサ８１は冷水バルブ８４をできる限り閉じ、温水バルブ８６をできる限り開く。測定温度９４が上昇し始めることから、カルマンフィルタ１２１内では、所望の温度と温度の将来の推定値との間の差が小さくなる。それに応じて、制御法則１９２は、順次、小さい正の制御成果u値を計算し、この値により、プロセッサ８１は、冷水バルブ８４を開き始め、温水バルブ８６を閉じ始める。最終的には、測定温度９４は所望の温度となる。この状態が達成されると、カルマンフィルタ１２１内では、カルマンフィルタの成果が所望の温度の周辺の温度の定常差を最小限にする。これに応じて、制御法則１９２は、ゼロ又は非常に小さい制御成果u値を計算し、この値により、プロセッサ８１は、バルブ８４、８６を現在の位置に残す、又は、シースルー方式でそれらの位置を微調整する。
【００５１】
第２の例では、測定温度９４は、略所望の温度であり、制御法則１９２は、ゼロ又は非常に小さい制御成果u値を計算する。この値により、プロセッサ８１は、バルブ８４、８６を現在の位置に残す、又は、それらの位置を微調整する。突然、ローカルトイレが流され、冷水供給圧が４５ｐｓｉから２２ｐｓｉに瞬時に低下し始める（流量の高速指数減衰）。したがって、シャワーの水の測定温度９４は、例えば、迅速に上昇し始める。カルマンフィルタ１２１内では、所望の温度と測定温度との間の差が大きくなり、大きな負のカウンタ制御成果が生じ、この温度差を最小限にする。これは、目標が達成されるまで２０マイクロセカンド毎に繰り返される。これに応じて、制御法則１９２は、負の最大制御成果uを計算し、この値により、プロセッサ８１は、温度上昇し始めるまで、温水バルブ８６をできる限り閉じ、冷水バルブ８４をできる限り開く（バルブ８４、８６はシーソー方式でまだ制御されている）。測定温度９４が下がり始めることから、カルマンフィルタ１２１内では、温度の低下が連続的に予測され、制御成果が徐々に小さくなる。それに応じて、制御法則１９２は、順次、小さい負の制御成果u値を計算する。この値により、プロセッサ８１は、冷水バルブ８４を閉じ始め、温水バルブ８６を開き始める。最終的に、測定温度９４は所望の温度となる。この状態が達成されると、カルマンフィルタ１２１内では、カルマンフィルタの成果が所望の温度周辺の温度の定常誤差を最小限にする。それに応じて、制御法則１９２は、ゼロ又は非常に小さい制御成果u値を計算し、この値により、プロセッサ８１は、バルブ８４、８６を現在の位置に残し、シーソー方式によりそれらの位置を微調整する。
【００５２】
図１５は、図１、３、５及び７〜１４の様々な制御ユニットの様々な入力及び出力を示す。図１５に示すように、制御ユニットの全て、例えば、プロセッサ１４、４６、８１は、入力として、所望の温度及び測定温度を受け入れ、任意に、所望の流量（例えば、最大流量のある割合）を受け入れる。所望の温度及び任意の所望の流量を、利用者により、例えば、ユーザインターフェース８３を用いて入力することができる。図１５に示すように、コントロールユニット、例えば、プロセッサ１４、４６、８１の全ては、少なくとも１つのバルブを制御する少なくとも１つのバルブ制御信号と、おそらく第２バルブ制御信号（第２バルブを制御する）とを生成する。図示しないが別の実施例では、流量をより良く判断するために、追加の流量センサを用いることもある。
【００５３】
いくつかのステップ、行為、及び、他のプロセス並びにプロセスの一部は、本明細書で行われたように、自動的に行われる。代わりに、又は、それに加えて、これらのステップ、行為、及び、プロセッサの他のプロセス並びにプロセスの一部を、上記ステップ、行為、及び／又は、他のプロセス及び／又は他のプロセスの一部を最終的に引き起こす少なくとも１つの介在する人間の行為又は他の手動行為により行うことができる。
【００５４】
実施例の記載に基づき本発明を説明し、実施例を詳細に説明してきたが、このような詳細な記載により本発明の範囲は限定されるものではない。当業者であれば、追加の効果及び変形例は明らかである。例えば、上記の多くの実施例は、シャワーに関連して示されているが、本明細書の教示は、水をシンクに流す蛇口制御に平等に適用される。別の例として、様々な方法の予測アルゴリズムを、カルマンフィルタ又は他の予測アルゴリズムのような様々な予測アルゴリズムとすることができる。別の実施例として、いくつかの例示的なシステムは、複数の操作モードを有し、各操作モードの間、バルブによる流量出力は、そのモード、少なくとも比較的高い流量モード（例えば、直ぐにタブを満たす）、及び、比較的低い流量モード（例えば、シャワー流量制限による地理的領域でシャワーを利用する人）で略一定である。別の実施例として、例示的な実施例では、ユーザ入力又はインストーラー入力８３により、システムは、温水供給（何軒かの家は約１２０°Ｆに設定された温水タンクを有し、何軒かの家は約１５０°Ｆに設定された温水タンクを有する）から直接温水の概算温度を判断し、それを本明細書に記載した温度制御アルゴリズムに使用する。また別の実施例では、バルブ及びミキサーを、本明細書の教示にしたがって制御された１入力、２入力、又は、Ｎ入力混合バルブにより実行することができる。すなわち、混合バルブのバルブを制御することにより、難しい低流量の条件でシャワーコントローラ又は蛇口コントローラにより流体の温度が制御された流れを提供する。更に別の例では、２つ以上のステップが特別な順番で行われることが明確に記載されていない限り、又は、あるステップが本質的に特別な順番を必要としない限り、本明細書に記載の全てのプロセス及び方法のステップをいずれの順番でも行うことができる。したがって、出願人の一般的な発明の概念の精神又は範囲から逸脱することなく、そのような詳細から展開することもできる。
［例示的な実施例］
１．電子制御バルブと、
予測アルゴリズムを用いて電子制御バルブを制御し、バルブの下流の流体の温度を制御するようにプログラムされた少なくとも１つのプロセッサと、を備える電子流体制御システム。
２．電子制御バルブと、
バルブに関連付けられた温度センサと、
少なくとも予測アルゴリズムを用いてバルブを制御し、バルブの下流の流体の温度を制御するようにプログラムされた少なくとも１つのプロセッサと、を備え、
予測アルゴリズムは、少なくとも温度センサからのデータと、システムの少なくとも一部の温度反応モデルとを有する電子流体制御システム。
３．関連メモリを有する少なくとも１つのプロセッサと、
少なくとも温水流体注入口と、冷水流体注入口と、温水流体排出口と、冷水流体排出口とを有する少なくとも１つのバルブであって、プロセッサからの１つ以上の信号に応じて、（ａ）温水流体注入口及び温水流体排出口の間の温水流体の流れと、（ｂ）冷水流体注入口及び冷水流体排出口の間の冷水流体の流れと、を制御する少なくとも１つのバルブと、
少なくとも１つのバルブの下流に設けられ、バルブから流出した温水流体及び冷水流体の流れを混合する混合チャンバと、
少なくとも１つのバルブの下流に設けられ、混合チャンバの下流の流体の温度を示す実時間温度信号を作り出す温度センサと、
ユーザ入力を受信し、ユーザ入力に対応する少なくとも１つの所望の温度入力を有するユーザデータを、少なくとも１つのプロセッサに送るユーザ入力装置と、を備え
メモリは、システムの少なくとも一部の温度反応モデルを少なくとも記憶すると共に、
メモリは、更に、コードを記憶し、
コードにより、少なくとも１つのプロセッサは、
ユーザ入力装置により入力された入力所望温度を受信し、
実時間温度信号に対応する測定温度データを受信し、
予測アルゴリズムを用いてバルブを制御し、所望の温度入力に向けて混合チャンバの下流の流体の温度を制御し、
予測アルゴリズムは、少なくとも（ｉ）システムの少なくとも一部の温度反応モデルと、（ｉｉ）所望の温度と、（ｉｉｉ）測定温度データと、に作用する電子流体制御システム。
４．システムの少なくとも一部の温度反応モデルは、少なくとも温度センサの温度反応モデルを備える実施例２又は実施例３の電子流体制御システム。
５．温度センサの温度反応モデルは、流体の温度変化と、温度センサの信号反応のその後の変化との間の関係の非数学的モデルを備える実施例４の電子流体制御システム。
６．温度センサの温度反応モデルは、流体の温度のステップ変化と、温度センサの信号反応のその後の変化との間の関係の非数学的モデルを備える実施例４の電子流体制御システム。
７．温度センサの温度反応モデルは、流体の温度変化と、温度センサの信号反応のその後の変化との間の関係をモデル化した数学的関係を備える実施例４の電子流体制御システム。
８．温度センサの温度反応モデルは、流体の温度のステップ変化と、温度センサの信号反応のその後の変化との間の関係をモデル化した数学的関係を備える実施例４の電子流体制御システム。
９．予測アルゴリズムは、電子流体制御システムの予測された将来の状態を判断し、プロセッサは、電子流体制御システムの予測された将来の状態を用いて、予測された将来の状態よりも早い時間の状態の少なくとも１つの制御信号を生成する上記実施例の何れかの電子流体制御システム。
１０．予測アルゴリズムはカルマンフィルタを備え、カルマンフィルタは、電子流体制御システムの予測された将来の状態を判断し、プロセッサは、電子流体制御システムの予測された将来の状態を用いて、予測された将来の状態よりも早い時間の状態の制御信号を少なくとも１つ生成する上記実施例の何れかの電子流体制御システム。
１１．電子制御バルブを設け、
予測アルゴリズムとしてプログラムされたプロセッサを用いてバルブを制御し、バルブの下流の混合流体の温度を制御する方法。
１２．電子制御バルブを設け、
予測アルゴリズムとして構成されるカルマンフィルタによりプログラムされたプロセッサを用いてバルブを制御し、バルブの下流の混合流体の温度を制御する方法。
１３．電子制御バルブを設け、
バルブに関連する測定温度データを受信し、
カルマンフィルタによりプログラムされたプロセッサを用いてバルブを制御し、バルブの下流の混合流体の温度を制御し、
カルマンフィルタは、予測アルゴリズムとして構成され、カルマンフィルタは、少なくとも、（ａ）システムの少なくとも一部の温度反応モデルと、（ｂ）測定温度データとを利用する方法。
【図１】
2018520415.tif 000016
【図２】
2018520415.tif 000017
【図３】
2018520415.tif 000018
【図４】
2018520415.tif 000019
【図５】
2018520415.tif 000020
【図６】
2018520415.tif 000021
【図７】
2018520415.tif 000022
【図８】
2018520415.tif 000023
【図９】
2018520415.tif 000024
【図１０Ａ】
2018520415.tif 000025
【図１０Ｂ】
2018520415.tif 000026
【図１０Ｃ】
2018520415.tif 000027
【図１０Ｄ】
2018520415.tif 000028
【図１０Ｅ】
2018520415.tif 000029
【図１０Ｆ】
2018520415.tif 000030
【図１０Ｇ】
2018520415.tif 000031
【図１０Ｈ】
2018520415.tif 000032
【図１０Ｊ】
2018520415.tif 000033
【図１１Ａ】
2018520415.tif 000034
【図１１Ｂ】
2018520415.tif 000035
【図１１Ｃ】
2018520415.tif 000036
【図１２】
2018520415.tif 000037
【図１３Ａ】
2018520415.tif 000038
【図１３Ｂ】
2018520415.tif 000039
【図１３Ｃ】
2018520415.tif 000040
【図１３Ｄ】
2018520415.tif 000041
【図１３Ｅ】
2018520415.tif 000042
【図１４Ａ】
2018520415.tif 000043
【図１４Ｂ】
2018520415.tif 000044
【図１４Ｃ】
2018520415.tif 000045
【図１５】
2018520415.tif 000046
【国際調査報告】
2018520415.tif 000047
2018520415.tif 000048