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JP6777180B2 - 冷媒量推定装置、方法、およびプログラム - Google Patents

冷媒量推定装置、方法、およびプログラム Download PDF

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Description

本開示は、冷媒量推定装置、方法、およびプログラムに関する。
従来、冷媒量判定機能を有する冷凍サイクル装置が開示されている。特許文献１では、ある時点での冷媒の状態量と、その状態量にある操作量を作用させた後の状態量とを測定し、操作量に応じた変化が状態量に反映されるかどうかで冷媒量を判定している（特許文献１の段落［００２５］）。
特開２０１２−４７３６４号公報
しかしながら、特許文献１の場合、冷媒量を精度よく判定するには、ＡＲＸモデルのパラメータの推定値を同定しなければならない。本開示では、冷媒量の判定を容易にすることを目的とする。
本開示の第１の態様による冷媒量推定装置は、
圧縮機と熱源側熱交換器と過冷却熱交換器と減圧弁と利用側熱交換器とが配管に接続され、
前記過冷却熱交換器は、前記熱源側熱交換器と前記過冷却熱交換器との間または前記減圧弁と前記過冷却熱交換器との間から前記圧縮機の吸入側の配管に接続されたバイパス回路に設けられた過冷却バイパス膨張弁を通過した冷媒と主流回路内の冷媒とを熱交換させる熱交換機である、空気調和機における冷媒量を推定する冷媒量推定装置であって、
前記減圧弁と前記過冷却熱交換器との間にある第１の配管内の冷媒の状態、および、前記第１の配管内の冷媒の状態に関わる操作量を取得する取得部と、
第１の配管内の冷媒の状態、および、第１の配管内の冷媒の状態に関わる操作量と、冷媒量とを関連付けて学習する学習部と、を備え、
前記学習部は、凝縮器冷媒状態、および、凝縮器冷媒状態に関わる操作量をさらに入力し、前記第１の配管内の前記冷媒の状態および前記第１の配管内の前記冷媒の状態に関わる操作量と、前記凝縮器冷媒状態および前記凝縮器冷媒状態に関わる操作量と、前記冷媒量と、を関連づけて学習する。
本開示の第１の態様によれば、第１の配管内の冷媒の状態、および、第１の配管内の冷媒の状態に関わる操作量と、冷媒量とを関連付けて学習する冷媒量推定装置を提供することができる。
本開示の第２の態様による冷媒量推定装置は、
圧縮機と熱源側熱交換器と過冷却熱交換器と減圧弁と利用側熱交換器とが配管に接続され、
前記過冷却熱交換器は、前記熱源側熱交換器と前記過冷却熱交換器との間または前記減圧弁と前記過冷却熱交換器との間から前記圧縮機の吸入側の配管に接続されたバイパス回路に設けられた過冷却バイパス膨張弁を通過した冷媒と主流回路内の冷媒とを熱交換させる熱交換機である、空気調和機における冷媒量を推定する冷媒量推定装置であって、
前記減圧弁と前記過冷却熱交換器との間にある第１の配管内の冷媒の状態、および、前記第１の配管内の冷媒の状態に関わる操作量を取得する取得部と、
第１の配管内の冷媒の状態、および、第１の配管内の冷媒の状態に関わる操作量と、冷媒量とを関連付けて学習する学習部と、を備え、
前記学習部は、蒸発器冷媒状態、および、蒸発器冷媒状態に関わる操作量をさらに入力し、前記第１の配管内の前記冷媒の状態および前記第１の配管内の前記冷媒の状態に関わる操作量と、前記蒸発器冷媒状態および前記蒸発器冷媒状態に関わる操作量と、前記冷媒量と、を関連づけて学習する。
また、本開示の第３の態様は、前記学習部による学習の結果に基づき、第１の配管内の冷媒の状態、および、第１の配管内の冷媒の状態に関わる操作量から、冷媒量を推定する推定部
を備える。
また、本開示の第４の態様は、前記学習部による学習の結果に基づき、第１の配管内の冷媒の状態、および、第１の配管内の冷媒の状態に関わる操作量から、冷媒量の適否を推定する推定部
を備える。
また、本開示の第５の態様は、前記第１の配管内の前記冷媒の状態は、過冷却度の現在値、または、前記過冷却度の現在値および変化前の値であり、
前記第１の配管内の前記冷媒の状態に関わる操作量は、前記過冷却バイパス膨張弁の操作量の現在値、または、前記過冷却バイパス膨張弁の操作量の現在値または変化前の値である。
また、本開示の第６の態様は、前記第１の配管内の前記冷媒の状態、および、前記第１の配管内の前記冷媒の状態に関わる操作量と、前記冷媒量は、前記空気調和機の据付時の初期データ、または、前記空気調和機の開発時の設計データである。
また、本開示の第７の態様による方法は、
圧縮機と熱源側熱交換器と過冷却熱交換器と減圧弁と利用側熱交換器とが配管に接続され、
前記過冷却熱交換器は、前記熱源側熱交換器と前記過冷却熱交換器との間または前記減圧弁と前記過冷却熱交換器との間から前記圧縮機の吸入側の配管に接続されたバイパス回路に設けられた過冷却バイパス膨張弁を通過した冷媒と主流回路内の冷媒とを熱交換させる熱交換機である、空気調和機における冷媒量を推定するコンピュータが実行する方法であって、
前記減圧弁と前記過冷却熱交換器との間にある第１の配管内の冷媒の状態、および、前記第１の配管内の冷媒の状態に関わる操作量を取得するステップと、
第１の配管内の冷媒の状態、および、第１の配管内の冷媒の状態に関わる操作量と、冷媒量とを関連付けて学習するステップと、を含み、
前記学習するステップは、凝縮器冷媒状態、および、凝縮器冷媒状態に関わる操作量をさらに入力し、前記第１の配管内の前記冷媒の状態および前記第１の配管内の前記冷媒の状態に関わる操作量と、前記凝縮器冷媒状態および前記凝縮器冷媒状態に関わる操作量と、前記冷媒量と、を関連づけて学習する。
また、本開示の第８の態様による方法は、
圧縮機と熱源側熱交換器と過冷却熱交換器と減圧弁と利用側熱交換器とが配管に接続され、
前記過冷却熱交換器は、前記熱源側熱交換器と前記過冷却熱交換器との間または前記減圧弁と前記過冷却熱交換器との間から前記圧縮機の吸入側の配管に接続されたバイパス回路に設けられた過冷却バイパス膨張弁を通過した冷媒と主流回路内の冷媒とを熱交換させる熱交換機である、空気調和機における冷媒量を推定するコンピュータが実行する方法であって、
前記減圧弁と前記過冷却熱交換器との間にある第１の配管内の冷媒の状態、および、前記第１の配管内の冷媒の状態に関わる操作量を取得するステップと、
第１の配管内の冷媒の状態、および、第１の配管内の冷媒の状態に関わる操作量と、冷媒量とを関連付けて学習するステップと、を含み、
前記学習するステップは、蒸発器冷媒状態、および、蒸発器冷媒状態に関わる操作量をさらに入力し、前記第１の配管内の前記冷媒の状態および前記第１の配管内の前記冷媒の状態に関わる操作量と、前記蒸発器冷媒状態および前記蒸発器冷媒状態に関わる操作量と、前記冷媒量と、を関連づけて学習する。
また、本開示の第９の態様によるプログラムは、
圧縮機と熱源側熱交換器と過冷却熱交換器と減圧弁と利用側熱交換器とが配管に接続され、
前記過冷却熱交換器は、前記熱源側熱交換器と前記過冷却熱交換器との間または前記減圧弁と前記過冷却熱交換器との間から前記圧縮機の吸入側の配管に接続されたバイパス回路に設けられた過冷却バイパス膨張弁を通過した冷媒と主流回路内の冷媒とを熱交換させる熱交換機である、空気調和機における冷媒量を推定するコンピュータを、
前記減圧弁と前記過冷却熱交換器との間にある第１の配管内の冷媒の状態、および、前記第１の配管内の冷媒の状態に関わる操作量を取得する取得部、
第１の配管内の冷媒の状態、および、第１の配管内の冷媒の状態に関わる操作量と、冷媒量とを関連付けて学習する学習部、として機能させ、
前記学習部は、凝縮器冷媒状態、および、凝縮器冷媒状態に関わる操作量をさらに入力し、前記第１の配管内の前記冷媒の状態および前記第１の配管内の前記冷媒の状態に関わる操作量と、前記凝縮器冷媒状態および前記凝縮器冷媒状態に関わる操作量と、前記冷媒量と、を関連づけて学習する。
また、本開示の第１０の態様によるプログラムは、
圧縮機と熱源側熱交換器と過冷却熱交換器と減圧弁と利用側熱交換器とが配管に接続され、
前記過冷却熱交換器は、前記熱源側熱交換器と前記過冷却熱交換器との間または前記減圧弁と前記過冷却熱交換器との間から前記圧縮機の吸入側の配管に接続されたバイパス回路に設けられた過冷却バイパス膨張弁を通過した冷媒と主流回路内の冷媒とを熱交換させる熱交換機である、空気調和機における冷媒量を推定するコンピュータを、
前記減圧弁と前記過冷却熱交換器との間にある第１の配管内の冷媒の状態、および、前記第１の配管内の冷媒の状態に関わる操作量を取得する取得部、
第１の配管内の冷媒の状態、および、第１の配管内の冷媒の状態に関わる操作量と、冷媒量とを関連付けて学習する学習部、として機能させ、
前記学習部は、蒸発器冷媒状態、および、蒸発器冷媒状態に関わる操作量をさらに入力し、前記第１の配管内の前記冷媒の状態および前記第１の配管内の前記冷媒の状態に関わる操作量と、前記蒸発器冷媒状態および前記蒸発器冷媒状態に関わる操作量と、前記冷媒量と、を関連づけて学習する。
本開示の一実施形態に係る全体の構成を示す図である。 本開示の一実施形態に係る全体の構成を示す図である。 本開示の一実施形態に係る制御装置のハードウェア構成図である。 本開示の一実施形態に係る制御装置の機能ブロック図（学習フェーズ）である。 本開示の一実施形態に係る制御装置の機能ブロック図（推定フェーズ）である。 本開示の一実施形態に係る冷媒の状態および冷媒の状態に関わる操作量と冷媒量との対応関係を説明するための図である。 本開示の一実施形態に係る学習処理のフローチャートである。 本開示の一実施形態に係る推定処理のフローチャートである。
以下、図面に基づいて本開示の実施の形態を説明する。
＜全体の構成（バイパス例１）＞
図１は、本開示の一実施形態に係る全体の構成（バイパス例１）を示す図である。空気調和機１００は、室外機２００および室内機３００を有する。図１に示されるように、圧縮機２０３と、熱源側熱交換器２０１と、過冷却熱交換器２０４と、減圧弁３０３と、利用側熱交換器３０１とが、冷媒の主流回路に接続されている。
バイパス例１では、熱源側熱交換器２０１と過冷却熱交換器２０４との間の配管から圧縮機２０３の吸入側の配管に接続されたバイパス回路に、過冷却バイパス膨張弁２０５が設けられている。過冷却熱交換器２０４は、熱源側熱交換器２０１と過冷却熱交換器２０４との間から圧縮機２０３の吸入側の配管に接続されたバイパス回路に設けられた過冷却バイパス膨張弁２０５を通過した冷媒と主流回路内の冷媒とを熱交換させる熱交換機である。
＜室外機＞
室外機２００側では、回転数が可変または固定の圧縮機２０３、熱源側熱交換器２０１、過冷却熱交換器２０４が配管に接続されている。また、室外機２００は、熱源側熱交換器２０１に送風する室外ファン２０２を備えている。
室外機２００は、種々のセンサを有する。具体的には、室外機２００は、室外温度を検知する温度センサ２０８、圧縮機入口温度を検知する温度センサ２０９、凝縮器入口冷媒温度（圧縮機出口圧力）を検知する温度センサ２１０、凝縮器出口冷媒温度を検知する温度センサ２１１を有する。また、室外機２００は、圧縮機入口圧力を検知するセンサ２１２、凝縮器圧力を検知するセンサ２１３を有する。
＜室内機＞
室内機３００側では、室内空気と熱交換を行う利用側熱交換器３０１と、利用側熱交換器３０１の冷媒流量を調整する減圧弁３０３が配管に接続されている。また、室内機３００は、利用側熱交換器３０１に送風する室内ファン３０２を備えている。
室内機３００は、種々のセンサを有する。具体的には、室内機３００は、室内温度を検知する温度センサ３０４、蒸発器入口冷媒温度を検知する温度センサ３０５、蒸発器出口冷媒温度を検知する温度センサ３０６を有する。
＜制御装置＞
制御装置４００は、空気調和機１００を制御し、かつ、冷媒量を推定する装置である。具体的には、制御装置４００は、空気調和機１００を制御する制御部４０１、および、冷媒量を推定する冷媒量推定部４０２、学習用データを記憶する学習用データ格納部４０３を含む。制御装置４００は、プログラムを実行することで、制御部４０１および冷媒量推定部４０２として機能することができる。冷媒量推定部４０２と学習用データ格納部４０３とを合わせて冷媒量推定装置とも呼ぶ。制御装置４００については、後段で、図３〜５を参照しながら詳細に説明する。
なお、制御装置４００は、空気調和機１００に内蔵されうる。あるいは、制御装置４００の一部（例えば、冷媒量推定部４０２と学習用データ格納部４０３）または全部が、空気調和機１００とは別の装置（例えば、クラウドサーバ）上で実装されてもよい。
＜全体の構成（バイパス例２）＞
図２は、本開示の一実施形態に係る全体の構成（バイパス例２）を示す図である。空気調和機１００は、室外機２００および室内機３００を有する。図２に示されるように、圧縮機２０３と、熱源側熱交換器２０１と、過冷却熱交換器２０４と、減圧弁３０３と、利用側熱交換器３０１とが、冷媒の主流回路に接続されている。以下、バイパス例１とは異なる点を中心に説明する。
バイパス例２では、減圧弁３０３と過冷却熱交換器２０４との間の配管から圧縮機２０３の吸入側の配管に接続されたバイパス回路に、過冷却バイパス膨張弁２０５が設けられている。過冷却熱交換器２０４は、減圧弁３０３と過冷却熱交換器２０４との間から圧縮機２０３の吸入側の配管に接続されたバイパス回路に設けられた過冷却バイパス膨張弁２０５を通過した冷媒と主流回路内の冷媒とを熱交換させる熱交換機である。
＜制御装置４００のハードウェア構成＞
図３は、本開示の一実施形態に係る制御装置４００のハードウェア構成図である。制御装置４００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１、ＲＯＭ（Read Only Memory）２、ＲＡＭ（Random Access Memory）３を有する。ＣＰＵ１、ＲＯＭ２、ＲＡＭ３は、いわゆるコンピュータを形成する。
また、制御装置４００は、補助記憶装置４、表示装置５、操作装置６、Ｉ／Ｆ（Interface）装置７を有する。なお、制御装置４００の各ハードウェアは、バス８を介して相互に接続されている。
ＣＰＵ１は、補助記憶装置４にインストールされている各種プログラムを実行する演算デバイスである。
ＲＯＭ２は、不揮発性メモリである。ＲＯＭ２は、補助記憶装置４にインストールされている各種プログラムをＣＰＵ１が実行するために必要な各種プログラム、データ等を格納する主記憶デバイスとして機能する。具体的には、ＲＯＭ２はＢＩＯＳ（Basic Input/Output System）やＥＦＩ（Extensible Firmware Interface）等のブートプログラム等を格納する、主記憶デバイスとして機能する。
ＲＡＭ３は、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）やＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）等の揮発性メモリである。ＲＡＭ３は、補助記憶装置４にインストールされている各種プログラムがＣＰＵ１によって実行される際に展開される作業領域を提供する、主記憶デバイスとして機能する。
補助記憶装置４は、各種プログラムや、各種プログラムが実行される際に用いられる情報を格納する補助記憶デバイスである。学習用データ格納部４０３は、補助記憶装置４において実現される。
表示装置５は、制御装置４００の内部状態等を表示する表示デバイスである。
操作装置６は、制御装置４００の管理者が制御装置４００に対して各種指示を入力する入力デバイスである。
Ｉ／Ｆ装置７は、各種センサやネットワークに接続し、他の端末と通信を行うための通信デバイスである。
図４は、本開示の一実施形態に係る制御装置の機能ブロック図（学習フェーズ）である。
過冷却度取得部４２１は、学習用データ格納部４０３から、空気調和機１００の減圧弁３０３と過冷却熱交換器２０４との間の配管（以下、第１の配管ともいう）内の冷媒の状態（例えば、温度センサ２０７が取得した過冷却度）を取得する。
膨張弁開度取得部４２２は、学習用データ格納部４０３から、第１の配管内の冷媒の状態に関わる操作量（例えば、過冷却バイパス膨張弁２０５の開度）を取得する。
学習部４２３は、第１の配管内の冷媒の状態および第１の配管内の冷媒の状態に関わる操作量と、学習用データ格納部４０３から取得した冷媒量（教師データ）と、を関連づけて機械学習する。学習部４２３は、機械学習をすることによって、第１の配管内の冷媒の状態および第１の配管内の冷媒の状態に関わる操作量から、冷媒量を導出できる冷媒量推定モデル４２４を生成する。
なお、学習用データ格納部４０３に格納されている学習用データは、空気調和機１００の据付時の初期データ、または、空気調和機１００の開発時の設計データである。つまり、学習用データ格納部４０３に格納されている学習用データは、冷媒量（例えば、適切な冷媒量）、そのときの第１の配管内の冷媒の状態、および、そのときの第１の配管内の冷媒の状態に関わる操作量である。
第１の配管内の冷媒の状態は、例えば、過冷却熱交換器出口温度の温度センサ２０７が検知した過冷却度の値である。過冷却度の値は、現在値、または、現在値および変化前の値である。変化前の値とは、第１の配管内の冷媒の状態に関わる操作（例えば、過冷却バイパス膨張弁２０５の開度の調整）をする前の値である。
第１の配管内の冷媒の状態に関わる操作量は、例えば、過冷却バイパス膨張弁２０５の操作量（例えば、開度）である。操作量は、現在値、または、現在値および変化前の値である。変化前の値とは、第１の配管内の冷媒の状態に関わる操作（例えば、過冷却バイパス膨張弁２０５の開度の調整）をする前の値である。
上記の"第１の配管内の冷媒の状態、および、第１の配管内の冷媒の状態に関わる操作量"に加えて、学習部４２３は、凝縮器冷媒状態、および、凝縮器冷媒状態に関わる操作量をさらに入力して学習する構成とすることもできる。
凝縮器冷媒状態、および、凝縮器冷媒状態に関わる操作量は、例えば、温度センサ２１０が取得した凝縮器入口冷媒温度、温度センサ２１１が取得した凝縮器出口冷媒温度、センサ２１３が取得した凝縮器圧力、温度センサ２０８が取得した外気温度、ファン２０２の回転数、循環量を含むことができる。各値は、現在値、または、現在値および変化前の値である。変化前の値とは、第１の配管内の冷媒の状態に関わる操作（例えば、過冷却バイパス膨張弁２０５の開度の調整）をする前の値である。
なお、循環量は、圧縮機２０３の回転数、センサ２１２、２１３が取得した圧縮機出入口圧力、温度センサ２０９、２１０が取得した圧縮機出入口温度から算出される。
上記の"第１の配管内の冷媒の状態、および、第１の配管内の冷媒の状態に関わる操作量"に加えて、学習部４２３は、蒸発器冷媒状態、および、蒸発器冷媒状態に関わる操作量をさらに入力して学習する構成とすることもできる。
蒸発器冷媒状態、および、蒸発器冷媒状態に関わる操作量は、例えば、温度センサ３０５が取得した蒸発器入口冷媒温度、温度センサ３０６が取得した蒸発器出口冷媒温度、減圧弁３０３の操作量（例えば、開度）、蒸発器圧力、温度センサ３０４が取得した室内温度、室内機風量、室内機接続容量、室内機接続機種を含むことができる。各値は、現在値、または、現在値および変化前の値である。変化前の値とは、第１の配管内の冷媒の状態に関わる操作（例えば、過冷却バイパス膨張弁２０５の開度の調整）をする前の値である。
なお、蒸発器圧力は、蒸発器入口冷媒温度から算出される。
このように、"第１の配管内の冷媒の状態、および、第１の配管内の冷媒の状態に関わる操作量"に加えて、"凝縮器冷媒状態、および、凝縮器冷媒状態に関わる操作量"または"蒸発器冷媒状態、および、蒸発器冷媒状態に関わる操作量"を用いることによって、冷媒量の推定の精度を向上することができる。
図５は、本開示の一実施形態に係る制御装置４００の機能ブロック図（推定フェーズ）である。
過冷却度取得部４２１は、制御部４０１から、空気調和機１００の減圧弁３０３と過冷却熱交換器２０４との間の配管（第１の配管）内の冷媒の状態（例えば、温度センサ２０７が取得した過冷却度）を取得する。
膨張弁開度取得部４２２は、制御部４０１から、第１の配管内の冷媒の状態に関わる操作量（例えば、過冷却バイパス膨張弁２０５の開度）を取得する。
推定部４２５は、学習部４２３によって学習済みの冷媒量推定モデル４２４に、第１の配管内の冷媒の状態および第１の配管内の冷媒の状態に関わる操作量を入力して、冷媒量を推定する。また、推定部４２５は、推定した冷媒量を制御部４０１に通知する。
なお、推定部４２５は、冷媒量そのものを推定する構成とすることもできるし、あるいは、冷媒量の適否（つまり、冷媒量が多いまたは少ないこと）を推定する構成とすることもできる。
以下、冷媒量が多いまたは少ないことを推定する場合について説明する。推定部４２５は、推定された冷媒量と、所定の閾値（例えば、空気調和機１００の機種ごとに定められた適切な冷媒量）と、を比較して、冷媒量が多いまたは少ないことを推定することができる。または、推定部４２５は、推定された冷媒量が所定の上限値よりも多ければ冷媒量が多いと推定し、推定された冷媒量が所定の下限値よりも小さければ冷媒量が少ないと推定することができる。
図６は、本開示の一実施形態に係る冷媒の状態および冷媒の状態に関わる操作量と冷媒量との対応関係を説明するための図である。図６に示されるように、第１の配管内の冷媒の状態（例えば、過冷却度）と、第１の配管内の冷媒量に関わる操作量（例えば、過冷却バイパス膨張弁２０５の操作量）と、冷媒量とは対応付けられている。そのため、例えば、同じ操作量で過冷却度が変わったならば、冷媒量が変わったからであり、冷媒量を推定することができる。
図７は、本開示の一実施形態に係る学習処理のフローチャートである。
・ステップ１１（Ｓ１１）において、学習部４２３は、第１の配管内の冷媒の状態（教師データ）、および、第１の配管内の冷媒の状態に関わる操作量（教師データ）を取得する。
・ステップ１２（Ｓ１２）において、学習部４２３は、Ｓ１１で取得した、第１の配管内の冷媒の状態（教師データ）、および、第１の配管内の冷媒の状態に関わる操作量（教師データ）と、冷媒量（教師データ）とを関連付けて機械学習する。
図８は、本開示の一実施形態に係る推定処理のフローチャートである。
・ステップ２１（Ｓ２１）において、推定部４２５は、第１の配管内の冷媒の状態（実測値）、および、第１の配管内の冷媒の状態に関わる操作量（実測値）を取得する。
・ステップ２２（Ｓ２２）において、推定部４２５は、図７のＳ１２の学習の結果に基づき、Ｓ２１で取得した、第１の配管内の冷媒の状態（実測値）、および、第１の配管内の冷媒の状態に関わる操作量（実測値）から、冷媒量そのものまたは冷媒量の適否を推定する。
以上、実施形態を説明したが、特許請求の範囲の趣旨及び範囲から逸脱することなく、形態や詳細の多様な変更が可能なことが理解されるであろう。
１００ 空気調和機
２００ 室外機
２０１ 熱源側熱交換器
２０２ 室外ファン
２０３ 圧縮機
２０４ 過冷却熱交換器
２０５ 過冷却バイパス膨張弁
２０６ バイパス回路
２０７ 過冷却熱交換器出口温度センサ
２０８ 外気温度センサ
２０９ 圧縮機入口温度センサ
２１０ 凝縮器入口冷媒温度（圧縮機出口圧力）センサ
２１１ 凝縮器出口冷媒温度センサ
２１２ 圧縮機入口圧力センサ
２１３ 凝縮器圧力センサ
３００ 室内機
３０１ 利用側熱交換器
３０２ 室内ファン
３０３ 減圧弁
３０４ 室内温度センサ
３０５ 蒸発器入口冷媒温度センサ
３０６ 蒸発器出口冷媒温度センサ
４００ 制御装置
４０１ 制御部
４０２ 冷媒量推定部
４０３ 学習用データ格納部
４２１ 過冷却度取得部
４２２ 膨張弁開度取得部
４２３ 学習部
４２４ 冷媒量推定モデル
４２５ 推定部

Claims (10)

  1. 圧縮機と熱源側熱交換器と過冷却熱交換器と減圧弁と利用側熱交換器とが配管に接続され、
    前記過冷却熱交換器は、前記熱源側熱交換器と前記過冷却熱交換器との間または前記減圧弁と前記過冷却熱交換器との間から前記圧縮機の吸入側の配管に接続されたバイパス回路に設けられた過冷却バイパス膨張弁を通過した冷媒と主流回路内の冷媒とを熱交換させる熱交換機である、空気調和機における冷媒量を推定する冷媒量推定装置であって、
    前記減圧弁と前記過冷却熱交換器との間にある第１の配管内の冷媒の状態、および、前記第１の配管内の冷媒の状態に関わる操作量を取得する取得部と、
    第１の配管内の冷媒の状態、および、第１の配管内の冷媒の状態に関わる操作量と、冷媒量とを関連付けて学習する学習部と、を備え、
    前記学習部は、凝縮器冷媒状態、および、凝縮器冷媒状態に関わる操作量をさらに入力し、前記第１の配管内の前記冷媒の状態および前記第１の配管内の前記冷媒の状態に関わる操作量と、前記凝縮器冷媒状態および前記凝縮器冷媒状態に関わる操作量と、前記冷媒量と、を関連づけて学習する、冷媒量推定装置。
  2. 圧縮機と熱源側熱交換器と過冷却熱交換器と減圧弁と利用側熱交換器とが配管に接続され、
    前記過冷却熱交換器は、前記熱源側熱交換器と前記過冷却熱交換器との間または前記減圧弁と前記過冷却熱交換器との間から前記圧縮機の吸入側の配管に接続されたバイパス回路に設けられた過冷却バイパス膨張弁を通過した冷媒と主流回路内の冷媒とを熱交換させる熱交換機である、空気調和機における冷媒量を推定する冷媒量推定装置であって、
    前記減圧弁と前記過冷却熱交換器との間にある第１の配管内の冷媒の状態、および、前記第１の配管内の冷媒の状態に関わる操作量を取得する取得部と、
    第１の配管内の冷媒の状態、および、第１の配管内の冷媒の状態に関わる操作量と、冷媒量とを関連付けて学習する学習部と、を備え、
    前記学習部は、蒸発器冷媒状態、および、蒸発器冷媒状態に関わる操作量をさらに入力し、前記第１の配管内の前記冷媒の状態および前記第１の配管内の前記冷媒の状態に関わる操作量と、前記蒸発器冷媒状態および前記蒸発器冷媒状態に関わる操作量と、前記冷媒量と、を関連づけて学習する、冷媒量推定装置。
  3. 前記学習部による学習の結果に基づき、第１の配管内の冷媒の状態、および、第１の配管内の冷媒の状態に関わる操作量から、冷媒量を推定する推定部
    を備えた請求項１または２に記載の冷媒量推定装置。
  4. 前記学習部による学習の結果に基づき、第１の配管内の冷媒の状態、および、第１の配管内の冷媒の状態に関わる操作量から、冷媒量の適否を推定する推定部
    を備えた請求項１または２に記載の冷媒量推定装置。
  5. 前記第１の配管内の前記冷媒の状態は、過冷却度の現在値、または、前記過冷却度の現在値および変化前の値であり、
    前記第１の配管内の前記冷媒の状態に関わる操作量は、前記過冷却バイパス膨張弁の操作量の現在値、または、前記過冷却バイパス膨張弁の操作量の現在値または変化前の値である
    請求項１から４のいずれか一項に記載の冷媒量推定装置。
  6. 前記第１の配管内の前記冷媒の状態、および、前記第１の配管内の前記冷媒の状態に関わる操作量と、前記冷媒量は、前記空気調和機の据付時の初期データ、または、前記空気調和機の開発時の設計データである、請求項１から５のいずれか一項に記載の冷媒量推定装置。
  7. 圧縮機と熱源側熱交換器と過冷却熱交換器と減圧弁と利用側熱交換器とが配管に接続され、
    前記過冷却熱交換器は、前記熱源側熱交換器と前記過冷却熱交換器との間または前記減圧弁と前記過冷却熱交換器との間から前記圧縮機の吸入側の配管に接続されたバイパス回路に設けられた過冷却バイパス膨張弁を通過した冷媒と主流回路内の冷媒とを熱交換させる熱交換機である、空気調和機における冷媒量を推定するコンピュータが実行する方法であって、
    前記減圧弁と前記過冷却熱交換器との間にある第１の配管内の冷媒の状態、および、前記第１の配管内の冷媒の状態に関わる操作量を取得するステップと、
    第１の配管内の冷媒の状態、および、第１の配管内の冷媒の状態に関わる操作量と、冷媒量とを関連付けて学習するステップと、を含み、
    前記学習するステップは、凝縮器冷媒状態、および、凝縮器冷媒状態に関わる操作量をさらに入力し、前記第１の配管内の前記冷媒の状態および前記第１の配管内の前記冷媒の状態に関わる操作量と、前記凝縮器冷媒状態および前記凝縮器冷媒状態に関わる操作量と、前記冷媒量と、を関連づけて学習する、方法。
  8. 圧縮機と熱源側熱交換器と過冷却熱交換器と減圧弁と利用側熱交換器とが配管に接続され、
    前記過冷却熱交換器は、前記熱源側熱交換器と前記過冷却熱交換器との間または前記減圧弁と前記過冷却熱交換器との間から前記圧縮機の吸入側の配管に接続されたバイパス回路に設けられた過冷却バイパス膨張弁を通過した冷媒と主流回路内の冷媒とを熱交換させる熱交換機である、空気調和機における冷媒量を推定するコンピュータが実行する方法であって、
    前記減圧弁と前記過冷却熱交換器との間にある第１の配管内の冷媒の状態、および、前記第１の配管内の冷媒の状態に関わる操作量を取得するステップと、
    第１の配管内の冷媒の状態、および、第１の配管内の冷媒の状態に関わる操作量と、冷媒量とを関連付けて学習するステップと、を含み、
    前記学習するステップは、蒸発器冷媒状態、および、蒸発器冷媒状態に関わる操作量をさらに入力し、前記第１の配管内の前記冷媒の状態および前記第１の配管内の前記冷媒の状態に関わる操作量と、前記蒸発器冷媒状態および前記蒸発器冷媒状態に関わる操作量と、前記冷媒量と、を関連づけて学習する、方法。
  9. 圧縮機と熱源側熱交換器と過冷却熱交換器と減圧弁と利用側熱交換器とが配管に接続され、
    前記過冷却熱交換器は、前記熱源側熱交換器と前記過冷却熱交換器との間または前記減圧弁と前記過冷却熱交換器との間から前記圧縮機の吸入側の配管に接続されたバイパス回路に設けられた過冷却バイパス膨張弁を通過した冷媒と主流回路内の冷媒とを熱交換させる熱交換機である、空気調和機における冷媒量を推定するコンピュータを、
    前記減圧弁と前記過冷却熱交換器との間にある第１の配管内の冷媒の状態、および、前記第１の配管内の冷媒の状態に関わる操作量を取得する取得部、
    第１の配管内の冷媒の状態、および、第１の配管内の冷媒の状態に関わる操作量と、冷媒量とを関連付けて学習する学習部、として機能させ、
    前記学習部は、凝縮器冷媒状態、および、凝縮器冷媒状態に関わる操作量をさらに入力し、前記第１の配管内の前記冷媒の状態および前記第１の配管内の前記冷媒の状態に関わる操作量と、前記凝縮器冷媒状態および前記凝縮器冷媒状態に関わる操作量と、前記冷媒量と、を関連づけて学習する、プログラム。
  10. 圧縮機と熱源側熱交換器と過冷却熱交換器と減圧弁と利用側熱交換器とが配管に接続され、
    前記過冷却熱交換器は、前記熱源側熱交換器と前記過冷却熱交換器との間または前記減圧弁と前記過冷却熱交換器との間から前記圧縮機の吸入側の配管に接続されたバイパス回路に設けられた過冷却バイパス膨張弁を通過した冷媒と主流回路内の冷媒とを熱交換させる熱交換機である、空気調和機における冷媒量を推定するコンピュータを、
    前記減圧弁と前記過冷却熱交換器との間にある第１の配管内の冷媒の状態、および、前記第１の配管内の冷媒の状態に関わる操作量を取得する取得部、
    第１の配管内の冷媒の状態、および、第１の配管内の冷媒の状態に関わる操作量と、冷媒量とを関連付けて学習する学習部、として機能させ、
    前記学習部は、蒸発器冷媒状態、および、蒸発器冷媒状態に関わる操作量をさらに入力し、前記第１の配管内の前記冷媒の状態および前記第１の配管内の前記冷媒の状態に関わる操作量と、前記蒸発器冷媒状態および前記蒸発器冷媒状態に関わる操作量と、前記冷媒量と、を関連づけて学習する、プログラム。
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