(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
車室内に吹き出す空気の目標吹出温度に基づいて送風量を決定するための送風量制御特性に基づいて送風量を自動制御する制御手段（３１）と、乗員の操作により希望の送風量を設定する送風量切替スイッチ（３７）とを備え、前記制御手段（３１）は前記送風量切替スイッチ（３７）により設定された送風量切替スイッチの操作情報に基づいて前記送風量制御特性を補正する車両用空調装置において、
前記制御手段（３１）は、前記送風量切替スイッチの操作回数が所定回数である期間における前記送風量切替スイッチの操作情報に基づいて前記送風量制御特性を補正する際、前記送風量切替スイッチの操作回数が所定回数である期間の経過後よりも前記送風量制御特性における前記目標吹出温度の広い範囲について前記送風量制御特性を補正することを特徴とする車両用空調装置。
【請求項２】
車室内に吹き出す空気の目標吹出温度に基づいて送風量を決定するための送風量制御特性に基づいて送風量を自動制御すると共に、乗員により設定された送風量切替スイッチの操作情報に基づいて前記送風量制御特性を補正して前記乗員の好みを学習する車両用空調装置のコンピュータに、
前記送風量切替スイッチの操作回数が所定回数である期間における前記送風量切替スイッチの操作情報に基づいて前記送風量制御特性を補正する際、前記送風量切替スイッチの操作回数が所定回数である期間の経過後よりも前記送風量制御特性における前記目標吹出温度の広い範囲について前記送風量制御特性を補正する手順を実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、車室内の空調状態を制御特性に基づいて自動制御すると共に、乗員により設定された空調操作情報に基づいて制御特性を補正して乗員の好みを学習する車両用空調装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、この種の車両用空調装置は、１つの制御特性が予め決められており、その制御特性に基づいて空調制御用機器の作動を自動制御して、吹出温度、送風量、吸込モード、吹出モード等を自動制御すると共に、乗員が行った空調操作の情報に基づいて制御特性を補正する、いわゆる学習制御を行うようになっている。
【０００３】
また、特開平９−２１０１９５号公報には、車両用自動変速機の変速制御装置において、予め記憶された複数のシフトマップの中から、ドライバの運転操作情報に基づいてドライバの好みに最も合ったシフトマップを選択し、以後は選択されたシフトマップに基づいて変速制御を行うことが記載されている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記した従来の空調装置においては、学習制御のベースとなる制御特性が乗員の好みから大きく離れていると、乗員の好みに合った制御特性になるまでに多くの操作が必要であり、乗員の好みに合った制御特性に近づくのが遅くなるという問題があった。
【０００５】
一方、上記公報に記載の変速制御装置では、少ない操作回数で乗員の好みがほぼ実現されるものの、シフトマップは予め記憶されたものであるため、乗員の好みが完全に実現されるものではない。従って、上記公報に記載の技術思想を仮に空調装置に適用したとしても、乗員の好みを完全に実現することはできない。
【０００６】
本発明は上記の点に鑑みてなされたもので、空調状態を制御特性に基づいて自動制御すると共に、空調操作情報に基づいて制御特性を補正して乗員の好みを学習する車両用空調装置において、少ない操作回数で乗員の好みに合致した空調制御が行われるようにすることを目的とする。
【００１９】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、請求項１に記載の発明では、車室内に吹き出す空気の目標吹出温度に基づいて送風量を決定するための送風量制御特性に基づいて送風量を自動制御する制御手段（３１）と、乗員の操作により希望の送風量を設定する送風量切替スイッチ（３７）とを備え、制御手段（３１）は送風量切替スイッチ（３７）により設定された送風量切替スイッチの操作情報に基づいて送風量制御特性を補正する車両用空調装置において、制御手段（３１）は、送風量切替スイッチの操作回数が所定回数である期間における送風量切替スイッチの操作情報に基づいて送風量制御特性を補正する際、送風量切替スイッチの操作回数が所定回数である期間の経過後よりも送風量制御特性における目標吹出温度の広い範囲について送風量制御特性を補正することを特徴とする。
【００２０】
これによると、車両購入直後の送風量切替スイッチの操作は広い条件（すなわち送風量制御特性における目標吹出温度の広い範囲）でその操作量が学習に反映され、以後は狭い条件でその操作量が学習に反映されるため、非常に早期に乗員の好みに大まかに合致した送風量制御特性にすることができると共に、以後部分的に学習されることで、少ない操作回数で早く乗員の好みに完全に合致した送風量制御特性にすることができる。
【００２３】
請求項２に記載の発明では、車室内に吹き出す空気の目標吹出温度に基づいて送風量を決定するための送風量制御特性に基づいて送風量を自動制御すると共に、乗員により設定された送風量切替スイッチの操作情報に基づいて送風量制御特性を補正して乗員の好みを学習する車両用空調装置のコンピュータに、送風量切替スイッチの操作回数が所定回数である期間における送風量切替スイッチの操作情報に基づいて送風量制御特性を補正する際、送風量切替スイッチの操作回数が所定回数である期間の経過後よりも送風量制御特性における目標吹出温度の広い範囲について送風量制御特性を補正する手順を実行させることを特徴とする。
【００２４】
請求項２は請求項１に対応するものであり、請求項１の作用効果を奏する車両用空調装置の作動制御を行うことができる。
【００２５】
なお、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ものである。
【００２６】
【発明の実施の形態】
（第１実施形態）
図１は本発明の第１実施形態になる車両用空調装置の全体システム構成を示すもので、この車両用空調装置は、記憶された制御特性に基づいて空調制御用機器の作動を自動制御して、吹出温度、送風量、吸込モード、吹出モード等を自動制御すると共に、記憶された制御特性を乗員の空調操作に基づいて補正、すなわち学習するものである。
【００２７】
車両用空調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、吸込モード切替手段としての内外気切替箱１１が配置され、この内外気切替箱１１は外気導入口１１ａと内気導入口１１ｂを有すると共に、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。
【００２８】
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。
【００２９】
内外気切替箱１１の下流には送風手段としての送風機１３が配置され、この送風機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。この送風ファン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。
【００３０】
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。
【００３１】
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。
【００３２】
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。
【００３３】
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、すなわち、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。
【００３４】
空調制御装置３０は制御手段としての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を介して制御される。
【００３５】
マイクロコンピュータ３１は図示しない中央演算処理装置（ＣＰＵ）、ＲＯＭ、ＲＡＭ、スタンバイＲＡＭ、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る。
【００３６】
スタンバイＲＡＭは、車両エンジンの運転を断続するイグニションスイッチ（以下、ＩＧと記す）オフの場合においても乗員の好みを学習した値を記憶（バックアップ）するためのＲＡＭであり、ＩＧがオフであっても車載バッテリーからＩＧを介さずに直接電力が供給される。また、マイクロコンピュータ３１とバッテリーとの電気接続が遮断された状況でも短時間ならばマイクロコンピュータ３１に電力を供給する図示しないバックアップ用の電源が設けられている。
【００３７】
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、内外気吸込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、送風機１３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、乗員の好みの温度を設定するための温度設定スイッチ３８等が設けられている。
【００３８】
上記の内外気切替スイッチ３５、吹出モード切替スイッチ３６、送風量切替スイッチ３７、および温度設定スイッチ３８は、いずれも乗員の操作により希望の空調状態を設定する操作手段に相当する。そして、マイクロコンピュータ３１は、乗員がそれらのスイッチ３５〜３８により設定した空調操作情報に基づいて制御特性を補正する、いわゆる学習制御を行うようになっている。
【００３９】
なお、送風量切替スイッチ３７は、具体的には、風量アップスイッチ３７ａと風量ダウンスイッチ３７ｂからなり、風量アップスイッチ３７ａは１回押されるごとにブロワ電圧（駆動用モータ１４への印加電圧）を１レベル（０．２５ボルト）上げる信号を出力し、風量ダウンスイッチ３７ｂは１回押されるごとにブロワ電圧を１レベル（０．２５ボルト）下げる信号を出力する。
【００４０】
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（空調熱負荷）等を検出する各種センサからの信号が入力される。具体的には、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、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、後席に設置されて後席乗員の有無を検出する後席乗員検出手段としてのシートセンサ４４等からの各信号が、それぞれのレベル変換回路４５を介してマイクロコンピュータ３１に入力され、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。また、温度設定スイッチ３８からの信号もレベル変換回路４５でレベル変換されてマイクロコンピュータ３１に入力される。
【００４１】
また、マイクロコンピュータ３１には、カーナビゲーション装置５０が接続されている。カーナビゲーション装置５０は、自車の現在位置を表示する図示しないモニター画面を備え、後述する学習開始の指示をモニター画面上で行うようになっており、その学習開始指示情報がマイクロコンピュータ３１に出力されるようになっている。
【００４２】
図２はマイクロコンピュータ３１により実行される本発明の全体のフローチャートであり、ＩＧオンとともに図２の制御をスタートする。まず、ステップＳ１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Ｓ２では空調操作部３３の各種スイッチ３４〜３８の操作信号、各種センサ３９〜４４からのセンサ検出信号、およびカーナビゲーション装置５０からの信号を読み込む。
【００４３】
次のステップＳ３では、ステップＳ２で読み込んだ設定温度ＴＳＥＴおよびセンサ検出信号等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により算出する。ここで、ＴＡＯは環境条件の変化にかかわらず車室内を設定温度ＴＳＥＴに維持するために必要な吹出空気温度である。
【００４４】
【数１】
ＴＡＯ＝ＫＳＥＴ×ＴＳＥＴ−ＫＲ×ＴＲ−ＫＡＭ×ＴＡＭ−ＫＳ×ＴＳ＋Ｃ但し、ＫＳＥＴ、ＫＲ、ＫＡＭ、ＫＳは係数、Ｃは定数であり、ＴＳＥＴ、ＴＲ、ＴＡＭ、ＴＳはそれぞれ上記した設定温度、内気温度、外気温度、日射量である。
【００４５】
次に、ステップＳ４に進み、送風量を決めるブロワ電圧を上記ＴＡＯに基づいて決定する。ここで、乗員が望む風量には個人差があるので、一律に送風量を決めることは難しい。そこで、本実施形態では、送風量に関する乗員の手動操作に基づいて送風量制御特性としてのブロワ電圧算出マップを補正していくことにより、乗員の好みを学習したブロワ電圧算出マップとなるようにしている。
【００４６】
また、学習のベースとなるブロワ電圧算出マップを予め複数有しており、所定期間の送風量に関する手動操作の情報から乗員の好みを推定して複数のブロワ電圧算出マップの中から１つを選択し、その選択したブロワ電圧算出マップを基に学習を行うようになっている。これらについては後で詳述する。
【００４７】
次に、ステップＳ５に進み、エアミックスドア１８の開度ＳＷを、ＴＡＯ、ＴＥ、ＴＷに基づいて算出する。次に、ステップＳ６に進み、内外気切替ドア１２による内気と外気の導入割合をＴＡＯに基づいて演算する。次に、ステップＳ７にて吹出モードドア２０、２２、２４による吹出モードをＴＡＯに基づいて演算する。次に、ステップＳ８において、蒸発器温度ＴＥが目標蒸発器温度に維持されるように、コンプレッサの制御を決定する。
【００４８】
次に、ステップＳ９に進み、上記各ステップＳ４〜Ｓ８で決定された各種制御信号を駆動回路３２を介してブロワモータ２４、各アクチュエータ１２ａ、１８ａ、２５およびコンプレッサに加えて、ブロワモータ２４の回転数、各アクチュエータ１２ａ、１８ａ、２５およびコンプレッサの作動を制御する。ステップＳ９の処理後ステップＳ２に戻り、上記処理を繰り返す。
【００４９】
図３、図４は図２のステップＳ４によるブロワ電圧決定の具体的処理を例示するもので、以下詳細に説明する。
【００５０】
まず、図３の処理により、ステップＳ１６０に図示するパターン▲１▼〜▲６▼のブロワ電圧算出マップの中から、所定期間の送風量に関する手動操作の情報に基づいて１つが選択される。また、パターン▲１▼〜▲６▼のブロワ電圧算出マップは、各吹出モード毎に用意されている。また、それらのブロワ電圧算出マップは、学習のベースとなるベース送風量制御特性に相当し、乗員が最初に送風量切替スイッチ３７を操作する前に予め用意されている。
【００５１】
因みに、パターン▲１▼は標準的な送風量特性であり、パターン▲２▼はＴＡＯの中間温度域での送風量がパターン▲１▼よりも多くなる比較的高風量の送風量特性であり、パターン▲３▼はＴＡＯが１０〜３９℃の温度域での送風量がパターン▲２▼よりも多くなる最も高風量の送風量特性であり、パターン▲４▼はＴＡＯの中間温度域での送風量がパターン▲１▼よりも少なくなる比較的低風量の送風量特性であり、パターン▲５▼はＴＡＯの全温度域での送風量がパターン▲１▼よりも少なくなる最も低風量の送風量特性であり、パターン▲６▼はＴＡＯの低温度域での送風量がパターン▲１▼よりも少なくなるやや低風量の送風量特性である。
【００５２】
図３において、ステップＳ１１０では、カーナビゲーション装置５０のモニター画面が空調初期設定画面になっているか否かを判定する。空調初期設定画面になっていればステップＳ１１０がＹＥＳになってステップＳ１２０に進む。
【００５３】
ステップＳ１２０では、学習を開始する指示がされたか否かを判定し、乗員が学習開始の指示をした場合はステップＳ１２０がＹＥＳになってステップＳ１３０に進む。
【００５４】
ステップＳ１３０では、乗員が送風量切替スイッチ３７を操作して送風量を手動で変更したか否かを判定し、送風量が手動で変更された場合はステップＳ１３０がＹＥＳとなりステップＳ１４０に進む。
【００５５】
ステップＳ１４０では、送風量切替スイッチ３７により変更指示した操作点の情報、すなわち送風量に関する空調操作情報を記憶する。具体的には、送風量切替スイッチ３７にて設定したブロワ電圧と、その時のＴＡＯとを記憶する。
【００５６】
次に、ステップＳ１５０に進み、学習を開始してから送風量の変更操作が１０回行われるまではステップＳ１５０がＮＯとなり、ステップＳ１３０およびステップＳ１４０の処理が繰り返される。そして、送風量の変更操作が１０回行われるとステップＳ１５０がＹＥＳとなり、ステップＳ１６０に進む。
【００５７】
ステップＳ１６０では、ステップＳ１４０で記憶された１０個の操作点情報に基づいて、パターン▲１▼〜▲６▼のブロワ電圧算出マップの中から、乗員の好みに最も近いと推定されるパターンのブロワ電圧算出マップを選択する。
【００５８】
この選択は、次のようにして行われる。ステップＳ１６０に図示する○印はステップＳ１４０に記憶された１０個の操作点であり、例えば操作点Ｘはパターン▲２▼および▲３▼に最も近く、次にパターン▲１▼および▲６▼に近いので、パターン▲２▼および▲３▼に１０点、パターン▲１▼および▲６▼に５点のポイントを配分し、他の操作点についても同様にしてポイントを配分し、合計ポイントが最も高いパターンのブロワ電圧算出マップを選択する。そして、この選択されたブロワ電圧算出マップを基に以後の部分学習を行うようになっている。
【００５９】
一方、ステップＳ１１０およびステップＳ１２０がＮＯの場合、すなわち空調初期設定画面になっていない場合、あるいは学習開始指示がない場合は、ステップＳ１２５にて通常の部分学習を行う。
【００６０】
図４は部分学習およびブロワ電圧算出の処理を示すもので、図４の処理により、乗員の手動操作に基づいてブロワ電圧算出マップが補正され、また、ブロワ電圧がＴＡＯに基づいて決定される。
【００６１】
図４において、ステップＳ２１０では、現在の吹出モードがフェイス（ＦＡＣＥ）モードであるか否かを判定し、吹出モードがフェイスモードであればステップＳ２１０がＹＥＳとなりステップＳ２１１へ進む。ステップＳ２１１では、乗員が送風量切替スイッチ３７を操作して送風量を手動で変更したか否かを判定し、送風量が手動で変更された場合はステップＳ２１１がＹＥＳとなりステップＳ２１２へ進む。
【００６２】
ステップＳ２１２では、送風量切替スイッチ３７の操作に基づいて、図５（ａ）に示すフェイスモード時のブロワ電圧算出マップを補正、すなわち学習する。なお、このブロワ電圧算出マップは、図３のステップＳ１６０で選択されたフェイスモード時のブロワ電圧算出マップである。次いで、ステップＳ２１２からステップＳ２１３に進み、フェイスモード時のブロワ電圧算出マップからＴＡＯに基づいてブロワ電圧を算出する。ステップＳ２１１がＮＯの場合は直ちにステップＳ２１３に進み、ブロワ電圧を算出する。
【００６３】
ステップＳ２１０がＮＯの場合はステップＳ２２０に進み、ステップＳ２２０では、現在の吹出モードがバイレベル（Ｂ／Ｌ）モードであるか否かを判定し、吹出モードがバイレベルモードであればステップＳ２２０がＹＥＳとなりステップＳ２２１へ進む。ステップＳ２２１では、乗員が送風量切替スイッチ３７を操作して送風量を手動で変更したか否かを判定し、送風量が手動で変更された場合はステップＳ２２１がＹＥＳとなりステップＳ２２２へ進む。
【００６４】
ステップＳ２２２では、送風量切替スイッチ３７の操作に基づいて、図５（ｂ）に示すバイレベルモード時のブロワ電圧算出マップを補正、すなわち学習する。なお、このブロワ電圧算出マップは、図３のステップＳ１６０で選択されたバイレベルモード時のブロワ電圧算出マップである。次いで、ステップＳ２２２からステップＳ２２３に進み、バイレベルモード時のブロワ電圧算出マップからＴＡＯに基づいてブロワ電圧を算出する。ステップＳ２２１がＮＯの場合は直ちにステップＳ２２３に進み、ブロワ電圧を算出する。
【００６５】
ステップＳ２２０がＮＯの場合はステップＳ２３０に進み、ステップＳ２３０では、現在の吹出モードがフット（ＦＯＯＴ）モードであるか否かを判定し、吹出モードがフットモードであればステップＳ２３０がＹＥＳとなりステップＳ２３１へ進む。ステップＳ２３１では、乗員が送風量切替スイッチ３７を操作して送風量を手動で変更したか否かを判定し、送風量が手動で変更された場合はステップＳ２３１がＹＥＳとなりステップＳ２３２へ進む。
【００６６】
ステップＳ２３２では、送風量切替スイッチ３７の操作に基づいて、図５（ｃ）に示すフットモード時のブロワ電圧算出マップを補正、すなわち学習する。なお、このブロワ電圧算出マップは、図３のステップＳ１６０で選択されたフットモード時のブロワ電圧算出マップである。次いで、ステップＳ２３２からステップＳ２３３に進み、フットモード時のブロワ電圧算出マップからＴＡＯに基づいてブロワ電圧を算出する。ステップＳ２３１がＮＯの場合は直ちにステップＳ２３３に進み、ブロワ電圧を算出する。
【００６７】
ステップＳ２３０がＮＯの場合はステップＳ２４０に進み、ステップＳ２４０では、現在の吹出モードがフットデフ（Ｆ／Ｄ）モードであるか否かを判定し、吹出モードがフットデフモードであればステップＳ２４０がＹＥＳとなりステップＳ２４１へ進む。ステップＳ２４１では、乗員が送風量切替スイッチ３７を操作して送風量を手動で変更したか否かを判定し、送風量が手動で変更された場合はステップＳ２４１がＹＥＳとなりステップＳ２４２へ進む。
【００６８】
ステップＳ２４２では、送風量切替スイッチ３７の操作に基づいて、図５（ｄ）に示すフットデフモード時のブロワ電圧算出マップを補正、すなわち学習する。なお、このブロワ電圧算出マップは、図３のステップＳ１６０で選択されたフットデフモード時のブロワ電圧算出マップである。次いで、ステップＳ２４２からステップＳ２４３に進み、フットデフモード時のブロワ電圧算出マップからＴＡＯに基づいてブロワ電圧を算出する。ステップＳ２４１がＮＯの場合は直ちにステップＳ２４３に進み、ブロワ電圧を算出する。
【００６９】
ステップＳ２４０がＮＯの場合はステップＳ２５１に進む。因みに、ステップＳ２１０〜ステップＳ２４０のモード判定結果から、ステップＳ２５１に進んだ場合は現在の吹出モードはデフロスタ（ＤＥＦ）モードである。そして、ステップＳ２５１では、乗員が送風量切替スイッチ３７を操作して送風量を手動で変更したか否かを判定し、送風量が手動で変更された場合はステップＳ２５１がＹＥＳとなりステップＳ２５２へ進む。
【００７０】
ステップＳ２５２では、送風量切替スイッチ３７の操作に基づいて、図５（ｅ）に示すデフロスタモード時のブロワ電圧算出マップを補正、すなわち学習する。なお、このブロワ電圧算出マップは、図３のステップＳ１６０で選択されたデフロスタモード時のブロワ電圧算出マップである。次いで、ステップＳ２５２からステップＳ２５３に進み、デフロスタモード時のブロワ電圧算出マップからＴＡＯに基づいてブロワ電圧を算出する。ステップＳ２５１がＮＯの場合は直ちにステップＳ２５３に進み、ブロワ電圧を算出する。
【００７１】
上記のように、送風量切替スイッチ３７の操作に基づいて、ステップＳ２１２、Ｓ２２２、Ｓ２３２、Ｓ２４２、Ｓ２５２にて、各吹出モードに対応したブロワ電圧算出マップを補正することにより、乗員の送風量の好みが学習される。
【００７２】
ここで、ステップＳ２１２等での、ブロワ電圧算出マップの具体的な学習方法の一例を図６により説明する。図６（ａ）の特性Ａは、図３のステップＳ１６０で選択されたブロワ電圧算出マップであり、送風量に関する乗員操作の学習を一度もしていないときはこの図６（ａ）の特性によりブロワ電圧が算出される。
【００７３】
そして、乗員により１回目の送風量切替スイッチ３７の操作が行われたときについて述べると、図６（ａ）の特性Ａにおいて、ブロワ電圧がａレベル（最大風量Ｈｉ）であるとき、乗員の操作によりブロワ電圧が操作点１のレベルまで引き下げられると、この乗員操作を学習して、この操作点１を通るように特性Ａの傾斜部分を図６（ａ）の左側（ＴＡＯの低温側）に平行移動させる。図６（ａ）の実線Ｂはこの１回目の乗員操作を学習した後の制御特性を示す。
【００７４】
次に、図６（ｂ）は２回目の乗員操作による学習を示すもので、１回目の学習後の制御特性Ｂにおいて、ブロワ電圧がｂレベル（最小風量Ｌｏに近い小風量）であるとき、乗員の操作によりブロワ電圧が操作点２のレベルまで引き上げられると、今度は操作点１および操作点２の両方を通るように、制御特性の傾斜部分の傾きθを変更する。図６（ｂ）の実線Ｃはこの２回目の乗員操作を学習した後の制御特性を示す。
【００７５】
次に、図６（ｃ）は３回目の乗員操作による学習を示すもので、２回目の学習後の制御特性Ｃにおいて、ブロワ電圧がｃレベル（操作点２の送風量と最小送風量Ｌｏとの間の送風量）であるとき、乗員の操作によりブロワ電圧が操作点３の最小送風量のＬｏレベルまで引き下げられると、今度は２回目の学習後の制御特性Ｃにおける傾斜部分の傾きθを、操作点１、操作点２および操作点３を最小２乗近似する傾きに変更する。従って、３回目の乗員操作を学習した後の制御特性は図６（ｃ）の実線Ｄに示すようになる。４回以上の乗員操作に対しては、各操作点を最小２乗近似する傾きに変更する。
【００７６】
本実施形態では、ブロワ電圧算出マップに基づいて送風量を自動制御すると共に、空調操作情報に基づいてブロワ電圧算出マップを補正して乗員の好みを学習する空調装置において、所定期間の空調操作情報から乗員の好みを推定して、複数のブロワ電圧算出マップの中からベースブロワ電圧算出マップを選択するため、所定期間が経過した時点で乗員の好みにほぼ合致したブロワ電圧算出マップにすることができると共に、所定期間の経過後も引き続き学習を行うため、乗員の好みに完全に合致したブロワ電圧算出マップにすることができる。
【００７７】
また、乗員の好みが反映されたベースブロワ電圧算出マップを基に学習を行うため、従来のように予め決められたブロワ電圧算出マップを基に学習を行う場合よりも、少ない操作回数で早く乗員の好みに完全に合致したブロワ電圧算出マップにすることができる。
【００７８】
（第２実施形態）
本実施形態は、所定期間の空調操作は広い条件でその操作量が学習に反映され、以後は狭い条件でその操作量が学習に反映されるようにしたものである。そして、本実施形態は、上記制御を行うため第１実施形態の図３に示す処理を図７のように変更している。その他の点は第１実施形態と同一である。
【００７９】
図７において、ステップＳ３１０では、カーナビゲーション装置５０のモニター画面が空調初期設定画面になっているか否かを判定する。空調初期設定画面になっていればステップＳ３１０がＹＥＳになってステップＳ３２０に進む。
【００８０】
ステップＳ３２０では、学習を開始する指示がされたか否かを判定し、乗員が学習開始の指示をした場合はステップＳ３２０がＹＥＳになってステップＳ３３０に進む。そして、以下のステップでは、予め記憶された標準ブロワ電圧算出マップ（図３中のパターン▲１▼に相当）を基に学習を行うようになっている。
【００８１】
ステップＳ３３０では、学習開始の指示後に送風量切替スイッチ３７を操作した回数を判定し、操作回数が１〜１０回であればステップＳ３３０がＹＥＳとなりステップＳ３４０に進む。そして、ステップＳ３４０では、送風量切替スイッチ３７を操作した時の外気温度ＴＡＭ±４０℃のＴＡＯの範囲について、ブロワ電圧算出マップを補正、すなわち学習する。
【００８２】
ステップＳ３３０がＮＯの場合、ステップＳ３５０に進み、学習開始指示後の操作回数が１１〜２０回であればステップＳ３５０がＹＥＳとなりステップＳ３６０に進む。そして、ステップＳ３６０では、送風量切替スイッチ３７を操作した時の外気温度ＴＡＭ±２０℃のＴＡＯの範囲について、ブロワ電圧算出マップを補正する。
【００８３】
ステップＳ３５０がＮＯの場合、ステップＳ３７０に進み、学習開始指示後の操作回数が２１〜３０回であればステップＳ３７０がＹＥＳとなりステップＳ３８０に進む。そして、ステップＳ３８０では、送風量切替スイッチ３７を操作した時の外気温度ＴＡＭ±１０℃のＴＡＯの範囲について、ブロワ電圧算出マップを補正する。
【００８４】
ステップＳ３７０がＮＯの場合、すなわち学習開始指示後の操作回数が３１回以上であればステップＳ３９０に進む。そして、ステップＳ３９０では、送風量切替スイッチ３７を操作した時の外気温度ＴＡＭ±５℃のＴＡＯの範囲について、ブロワ電圧算出マップを補正する。
【００８５】
一方、ステップＳ３１０およびステップＳ３２０がＮＯの場合、すなわち空調初期設定画面になっていない場合、あるいは学習開始指示がない場合は、ステップＳ３２５にて通常の部分学習を行う。
【００８６】
本実施形態では、車両購入直後の所定期間の空調操作は広い条件でその操作量が学習に反映され、以後は狭い条件でその操作量が学習に反映されるため、非常に早期に乗員の好みに大まかに合致したブロワ電圧算出マップにすることができると共に、以後部分的に学習されることで、少ない操作回数で早く乗員の好みに完全に合致したブロワ電圧算出マップにすることができる。
【００８７】
（第３実施形態）
本実施形態は、ブロワ電圧算出マップの好みに大きな変化があった場合に、それまで選択されていたブロワ電圧算出マップを乗員指示によりクリアするようにしたものである。そして、本実施形態は、上記制御を行うため図８に示す処理を第１実施形態の処理に追加すると共に、選択されていたブロワ電圧算出マップをクリアする指示を出すクリア手段としてのクリアスイッチ（図示せず）を備えている。その他の点は第１実施形態と同一である。
【００８８】
図８において、ステップＳ４１０では、選択されていたブロワ電圧算出マップをクリアするために乗員がクリアスイッチを操作したか否かを判定する。因みに、例えば髪型を変えたり、メガネからコンタクトレンズに変えたりして、好みに大きな変化があった場合等にクリアスイッチが操作される。そして、クリアスイッチの操作があればステップＳ４１０がＹＥＳとなり、ステップＳ４２０に進む。
【００８９】
ステップＳ４２０では、それまで選択されていたブロワ電圧算出マップをクリアし、標準的な送風量特性であるパターン▲１▼のブロワ電圧算出マップ（図３参照）を選択する。そして、パターン▲１▼のブロワ電圧算出マップに基づいて以後のブロワ電圧を決定するとともに、送風量切替スイッチ３７が操作された場合にはパターン▲１▼のブロワ電圧算出マップを基にして学習する。
【００９０】
本実施形態によると、ブロワ電圧算出マップの好みに大きな変化があった場合に、選択されていたベースブロワ電圧算出マップをクリアし、新たに選択したベースブロワ電圧算出マップを基に学習をやり直すことにより、早く乗員の好みに合った制御特性にすることができる。
【００９１】
（第４実施形態）
本実施形態は、ベースブロワ電圧算出マップが決定されるまでの間、標準ブロワ電圧算出マップを基に学習すると共に、ベースブロワ電圧算出マップが決定された時にその旨を乗員に報知するようにしたものである。そして、本実施形態は、上記制御を行うため第１実施形態の図３に示す処理を図９のように変更している。その他の点は第１実施形態と同一である。
【００９２】
図９において、ステップＳ５１０では、カーナビゲーション装置５０のモニター画面が空調初期設定画面になっているか否かを判定する。空調初期設定画面になっていればステップＳ５１０がＹＥＳになってステップＳ５２０に進む。
【００９３】
ステップＳ５２０では、学習を開始する指示がされたか否かを判定し、乗員が学習開始の指示をした場合はステップＳ５２０がＹＥＳになってステップＳ５３０に進む。
【００９４】
ステップＳ５３０では、乗員が送風量切替スイッチ３７を操作して送風量を手動で変更したか否かを判定し、送風量が手動で変更された場合はステップＳ５３０がＹＥＳとなりステップＳ５４０に進む。
【００９５】
ステップＳ５４０では、送風量切替スイッチ３７により変更指示した操作点の情報、すなわち送風量に関する空調操作情報を記憶する。具体的には、送風量切替スイッチ３７にて設定したブロワ電圧と、その時のＴＡＯとを記憶する。次に、ステップＳ５５０に進み、標準的な送風量特性であるパターン▲１▼のブロワ電圧算出マップ（図３参照）に対して通常の部分学習を行う。
【００９６】
次に、ステップＳ５６０に進み、学習を開始してから送風量の変更操作が１０回行われるまではステップＳ５６０がＮＯとなり、ステップＳ５３０〜ステップＳ５５０の処理が繰り返される。
【００９７】
このように、学習開始初期の所定期間の間は、標準ブロワ電圧算出マップに相当するパターン▲１▼のブロワ電圧算出マップを基に学習することにより、暫定で学習効果を得ることができる。
【００９８】
次に、送風量の変更操作が１０回行われるとステップＳ５６０がＹＥＳとなり、ステップＳ５７０に進む。ステップＳ５７０では、ステップＳ５５０で通常の部分学習を行ったブロワ電圧算出マップをクリアする。
【００９９】
次に、ステップＳ５８０では、ステップＳ５４０で記憶された１０個の操作点情報に基づいて、パターン▲１▼〜▲６▼のブロワ電圧算出マップの中から、乗員の好みに最も近いと推定されるパターンのブロワ電圧算出マップを選択する。因みに、この選択方法は、第１実施形態のステップＳ１６０の場合と同じである。本例の場合、比較的高風量の送風量特性であるパターン▲２▼のブロワ電圧算出マップが選択される。そして、この選択されたブロワ電圧算出マップを基に以後の部分学習を行うようになっている。
【０１００】
次に、ステップＳ５９０では、以後の部分学習のベースとなるブロワ電圧算出マップとして、比較的高風量の送風量特性が選択されたことを、報知手段に相当するカーナビゲーション装置５０を利用して、画面表示および音声により乗員に報知する。
【０１０１】
因みに、以後の部分学習のベースとなるブロワ電圧算出マップが選択されるとそれまでの制御と多少異なってしまうため乗員が違和感を感じる恐れがあるが、乗員にその旨を報知することによりその違和感を防止することができる。
【０１０２】
一方、ステップＳ５１０およびステップＳ５２０がＮＯの場合、すなわち空調初期設定画面になっていない場合、あるいは学習開始指示がない場合は、ステップＳ５２５にて通常の部分学習を行う。
【０１０３】
（他の実施形態）
上記実施形態では、予め用意された複数のパターンのブロワ電圧算出マップから、所定期間の送風量に関する手動操作の情報に基づいてブロワ電圧算出マップを選択し、その選択したブロワ電圧算出マップを基に学習を行うようにしたが、標準的なパターンのブロワ電圧算出マップを基にして、所定期間の送風量に関する手動操作の情報に基づいてその乗員に対して最適と思われるブロワ電圧算出マップを演算し、その演算したブロワ電圧算出マップを基に学習を行うようにしてもよい。
【０１０４】
また、上記実施形態では、所定期間の手動操作情報に基づいて、送風量制御特性としてのブロワ電圧算出マップを決定する例を示したが、内外気吸込モード制御特性、吹出モード制御特性、および吹出温度制御特性についても、予め複数のパターンの制御特性を用意し、所定期間の手動操作情報に基づいて、その乗員に対して最適と思われる制御特性を選択するようにしてもよい。
【０１０５】
また、本発明は、車室内の複数の空調ゾーンをそれぞれ独立に空調制御する車両用空調装置にも適用可能であり、予め用意された複数のパターンのブロワ電圧算出マップから、複数の空調ゾーン毎に、所定期間の手動操作情報に基づいて、ブロワ電圧算出マップを選択するようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１実施形態の全体システム図である。
【図２】第１実施形態の空調制御の全体を示すフローチャートである。
【図３】第１実施形態の要部の制御を示すフローチャートである。
【図４】第１実施形態の要部の制御を示すフローチャートである。
【図５】第１実施形態のブロワ電圧の制御特性図である。
【図６】第１実施形態によるブロワ電圧制御特性の補正方法の説明図である。
【図７】第２実施形態の要部の制御を示すフローチャートである。
【図８】第３実施形態の要部の制御を示すフローチャートである。
【図９】第４実施形態の要部の制御を示すフローチャートである。
【符号の説明】
３１…マイクロコンピュータ（制御手段）、
３５〜３８…スイッチ（操作手段）、
５０…カーナビゲーション装置（入力手段）。
【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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【図８】
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【図９】
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