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JP3525544B2 - Vehicle air conditioning controller - Google Patents
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JP3525544B2 - Vehicle air conditioning controller - Google Patents

Vehicle air conditioning controller

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JP3525544B2
JP3525544B2 JP08531995A JP8531995A JP3525544B2 JP 3525544 B2 JP3525544 B2 JP 3525544B2 JP 08531995 A JP08531995 A JP 08531995A JP 8531995 A JP8531995 A JP 8531995A JP 3525544 B2 JP3525544 B2 JP 3525544B2
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  • Air-Conditioning For Vehicles (AREA)

Description

【発明の詳細な説明】Detailed Description of the Invention

【0001】[0001]

【産業上の利用分野】この発明は,自動的に車室内にお
ける空調を制御する車両用空調制御装置に関し,より詳
細には,乗員の感覚特性に適合した制御特性を得る車両
用空調制御装置に関するものである。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a vehicle air conditioning control device for automatically controlling air conditioning in a vehicle compartment, and more particularly to a vehicle air conditioning control device for obtaining a control characteristic adapted to a sensory characteristic of an occupant. It is a thing.

【0002】[0002]

【従来技術】従来,いわゆるオートエアコンと呼ばれる
車両用空調制御装置は,室温センサ,外気温センサ等の
熱環境を検出するセンサから得られる信号に応じて最適
な吹出温度を演算し,この吹出温度の値に基づいて予め
定められた制御特性により車室内へ空調風を吹き出すも
のであった。熱環境のうち日射量は,輻射熱として窓か
ら侵入して皮膚表面に直接到達するため,車室内の気温
が適温であっても高日射の場合には暑く感じる。そのた
め,オートエアコンの制御特性は日射量に応じて補正す
るのが一般的である。
2. Description of the Related Art Conventionally, a vehicle air-conditioning control device called a so-called auto air conditioner calculates an optimum blowout temperature according to a signal obtained from a sensor for detecting a thermal environment such as a room temperature sensor and an outside air temperature sensor, and outputs the blowout temperature. The air-conditioning air is blown into the vehicle compartment with a predetermined control characteristic based on the value of. In the thermal environment, the amount of solar radiation penetrates through the window as radiant heat and reaches the skin surface directly, so even if the temperature inside the vehicle is moderate, it feels hot when the amount of solar radiation is high. Therefore, it is common to correct the control characteristics of an auto air conditioner according to the amount of solar radiation.

【0003】上記のような従来における車両用空調制御
装置は,図23に示すフローチャートにしたがって制御
される。まず,ステップS1801で,初期設定(定数
設定)を実行し,その後,ステップS1802で,各セ
ンサからの熱環境情報とスイッチ状態を入力し,ステッ
プS1803で,各アクチュエータへの出力量を決定す
るための基本パラメータとなる総合熱負荷演算量である
目標吹出温度Tofを下記式により演算する。すなわ
ち, Tof=A×Tinc+B×Tamb+C×Qsun+
D×Tptc+E (A〜E:定数) により演算するものである。
The conventional vehicle air conditioning control device as described above is controlled according to the flow chart shown in FIG. First, in step S1801, initial setting (constant setting) is executed, then in step S1802, thermal environment information and switch state from each sensor are input, and in step S1803, the output amount to each actuator is determined. The target blowout temperature Tof, which is the total heat load calculation amount that is the basic parameter of, is calculated by the following equation. That is, Tof = A × Tinc + B × Tamb + C × Qsun +
It is calculated by D × Tptc + E (AE: constant).

【0004】次に,求めたTofに見合うエアミックス
ドア開度を算出し(S1804),吹出口モードを決定
した後(S1805),吸込口ドア開度を決定し(S1
806),ブロアファン風量を決定し(S1807),
各アクチュエータへ出力制御する(S1808)。ここ
で,上述した理由から上記式には設定温,室温,外気温
以外にも日射量に応じて目標吹出温度を補正する項,す
なわち,C×Qsunを含んでいる。
Next, after calculating the air mix door opening corresponding to the obtained Tof (S1804) and determining the outlet mode (S1805), the intake door opening is determined (S1).
806), the blower fan air volume is determined (S1807),
Output control to each actuator is performed (S1808). Here, for the reason described above, in addition to the set temperature, the room temperature, and the outside air temperature, the above expression includes a term for correcting the target outlet temperature according to the amount of solar radiation, that is, C × Qsun.

【0005】ところが,日射量に対する感覚には個人差
があり,日射量の増減に応じて敏感に反応して設定温や
風量を操作する乗員とそうでない乗員とでは,一義的に
定められた日射量の補正量では,物足りなかったり,反
対に,過剰気味と受け取られたりすることがあった。
However, there are individual differences in the sense of the amount of solar radiation, and the occupants who react sensitively according to the increase or decrease in the amount of solar radiation to control the set temperature and air volume and those who do not have a uniquely determined amount of solar radiation. The amount of correction was sometimes unsatisfactory or, on the contrary, perceived as excessive.

【0006】そこで,特開平5−147421号公報に
開示されている「車両用空調装置」にあっては,設定温
度の設定が行われたときに基準温度Tptc(S)と目
標設定温度Tptcとの差ΔTptcを算出し,ΔTp
tcと日射量STとの相互関係を平均化して回帰式,す
なわち, ΔTptc=a×ST+b を求め,該回帰式から求められた日射量STによる平均
温度差ΔTptc(AVE)を上記式のTptcから差
し引くことにより,日射量に対する乗員の好みを反映し
た制御へと逐次変更し,設定温度の変更操作数(目標設
定温度の差異設定頻度)を減少させ,操作効率を向上さ
せるように構成されている。
Therefore, in the "vehicle air conditioner" disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. 5-147421, the reference temperature Tptc (S) and the target set temperature Tptc are set when the set temperature is set. Difference ΔTptc is calculated, and ΔTpc is calculated.
The regression equation, that is, ΔTptc = a × ST + b, is obtained by averaging the mutual relationship between tc and the solar radiation amount ST, and the average temperature difference ΔTptc (AVE) due to the solar radiation amount ST obtained from the regression formula is calculated from Tptc in the above equation. By subtracting, the control is changed to the control that reflects the occupant's preference for the amount of insolation, the number of change operations of the set temperature (target set temperature difference setting frequency) is reduced, and the operation efficiency is improved. .

【0007】[0007]

【発明が解決しようとする問題点】しかしながら,上記
従来における空調制御装置によれば,使用回数が少ない
ために蓄積されたデータが少ない場合には,平均化した
回帰式の係数の一部が偶発的な操作に左右されてしまう
ため,その結果を次回の制御にそのまま用いると乗員の
感覚特性にそぐわない値になってしまう可能性があっ
た。また,記憶している日射量の変化代が小さいと,わ
ずかな操作幅であっても回帰式の係数が大きくなるた
め,次の使用時にそれまで経験したことのない大きな日
射量となった場合に異常に大きな補正をしてしまう可能
性があった。
However, according to the above-mentioned conventional air-conditioning control device, when the accumulated data is small because the number of times of use is small, some of the coefficients of the averaged regression equation are accidental. However, if the result is used as it is for the next control, the value may not match the sensory characteristics of the occupant. In addition, when the change amount of the stored solar radiation is small, the coefficient of the regression equation becomes large even with a small operation width, so when the solar radiation becomes a large amount of solar radiation that has never been experienced before. There was a possibility of making an unusually large correction.

【0008】以下,具体的に説明する。例えば,使用開
始から現在までに2回分のデータが蓄積され,日射量S
Tと設定温度ΔTptcの記憶値が,1回目は100W
/m 2 ,2.0℃,2回目は150W/m2 ,3.0℃
となった場合を想定する。この場合,日射量と平均設定
温度の回帰式は, ΔTptc(AVE)=0.02×ST となる。ここで,次に使用する日射量が800W/m2
になったとすると,ΔTptc(AVE)=8.0℃と
なり,非常に大きな補正となる。
A detailed description will be given below. For example, use
Data from twice from the beginning to the present are accumulated, and the solar radiation S
The stored value of T and the set temperature ΔTptc is 100 W for the first time.
/ M 2, 2.0 ℃, 150W / m for the second time2, 3.0 ° C
It is assumed that In this case, the amount of solar radiation and the average setting
The temperature regression equation is ΔTptc (AVE) = 0.02 × ST Becomes Here, the amount of solar radiation to be used next is 800 W / m2
If so, ΔTptc (AVE) = 8.0 ° C.
That is a very large correction.

【0009】したがって,基準温度Tptc(S)を2
5.0℃と仮定すれば,補正後における設定温度は1
7.0℃となってしまい,ほとんどの乗員が設定しない
ような設定温度となってしまう。使用開始直後には乗員
が車両に慣れていないため,同じような日射量であって
も操作量が一定しないことがあり,このような例は十分
に発生する可能性がある。このような場合には,かえっ
て操作量を増加させてしまうことになる。
Therefore, the reference temperature Tptc (S) is set to 2
Assuming 5.0 ° C, the set temperature after correction is 1
The temperature becomes 7.0 ° C, which is a set temperature that most passengers do not set. Since the occupant is not accustomed to the vehicle immediately after the start of use, the operation amount may not be constant even with the same amount of solar radiation, and such an example may sufficiently occur. In such a case, the operation amount will be increased.

【0010】本発明に係る車両用空調装置は,日射量に
対して異なる乗員の感覚特性に適合するよう制御特性を
使用回数が進むにつれて修正することができるものにお
いて,使用回数が少なく,使用環境が限定される場合に
あっても,操作量の増加を招くことなく,その制御特性
を乗員の感覚特性に精度よく適合するように補正するこ
とを目的とする。
In the vehicle air conditioner according to the present invention, the control characteristics can be modified as the number of times of use increases so that the sensory characteristics of the occupant differing with respect to the amount of solar radiation. It is intended to correct the control characteristics so as to accurately match the sensory characteristics of the occupant without causing an increase in the operation amount, even in the case where the limit is limited.

【0011】[0011]

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、図1に示すように、請求項1に係る車両用空調制御
装置にあっては、車室内の熱負荷を検出する熱負荷検出
手段CL1と、車室内の目標環境条件を設定する手動設
定手段CL2と、車室内の熱負荷を調整する熱負荷調整
手段CL3と、前記熱負荷検出手段CL1と手段設定手
段CL2からの信号により目標吹き出し温度を演算し、
前記熱負荷調整手段CL3を制御する制御手段CL4
と、前記手動設定手段CL2による目標環境条件とその
ときの熱負荷を記憶する記憶手段CL5と、前記記憶手
段CL5による記憶値に応じて前記制御手段CL4の制
御特性を補正する補正手段CL6とを備えた車両用空調
制御装置において、前記補正手段CL6を、入力された
複数の熱負荷と目標環境条件の履歴を演算する手段CL
7と、熱負荷と目標環境条件の相関関係から決まる制御
特性を決定する演算式を前記履歴に応じて修正する手段
CL8とで形成し、前記履歴に応じて演算式を修正する
手段CL8は、前記記憶手段CL5に記憶されている熱
負荷の履歴の分散が所定値より大きい場合には、前記制
御特性を、前記目標環境条件を目的変数、前記熱負荷を
説明変数とした回帰式に基づいて修正し、前記熱負荷の
履歴の分散が所定値より小さい場合には、前記目標環境
条件と前記熱負荷の比の平均値に基づいて修正するもの
である。
In order to achieve the above object, as shown in FIG. 1, in a vehicle air conditioning control device according to a first aspect, a heat load detection for detecting a heat load in a passenger compartment is performed. Means CL1, a manual setting means CL2 for setting a target environmental condition in the vehicle interior, a heat load adjusting means CL3 for adjusting a heat load in the vehicle interior, a target by signals from the heat load detecting means CL1 and the means setting means CL2. Calculate the outlet temperature,
Control means CL4 for controlling the heat load adjusting means CL3
And a storage means CL5 for storing the target environmental condition by the manual setting means CL2 and the heat load at that time, and a correction means CL6 for correcting the control characteristic of the control means CL4 according to the stored value by the storage means CL5. In the provided vehicle air conditioning control device, the correction means CL6 is used as means CL for calculating a history of a plurality of input heat loads and target environmental conditions.
7 and a means CL8 for modifying a control characteristic for determining the control characteristic determined from the correlation between the heat load and the target environmental condition, and modifying the calculation expression according to the history.
The means CL8 is the heat stored in the storage means CL5.
If the distribution of load history is larger than the specified value,
Characteristics, the target environmental conditions are the target variables, and the heat load is
Corrected based on the regression equation used as an explanatory variable,
If the variance of the history is smaller than the specified value, the target environment
Corrected based on the average value of the conditions and the ratio of the heat load
Is.

【0012】また,請求項2に係る車両用空調制御装置
にあっては,前記履歴を演算する手段CL7が,入力さ
れた複数の熱負荷と目標環境条件との分散を演算するも
のである。
Further, in the vehicular air-conditioning control device according to the second aspect, the means CL7 for calculating the history calculates the dispersion between the plurality of input heat loads and the target environmental conditions.

【0013】また,請求項3に係る車両用空調制御装置
にあっては,前記履歴に応じて演算式を修正する手段C
L8が,演算値に所定の上限値または下限値を設定して
いるものである。
Further, in the vehicle air-conditioning control device according to the third aspect, a means C for correcting the arithmetic expression according to the history.
L8 sets a predetermined upper limit value or lower limit value to the calculated value.

【0014】また,請求項4に係る車両用空調制御装置
にあっては,前記記憶手段CL5に記憶する熱負荷とし
ては日射量を用い,目標環境条件としては設定温度また
は設定風量を用いるものである。
Further, in the vehicle air conditioning control device according to the fourth aspect, the amount of solar radiation is used as the heat load stored in the storage means CL5, and the set temperature or the set air amount is used as the target environmental condition. is there.

【0015】また、請求項5に係る車両用空調制御装置
にあっては、前記履歴に応じて演算式を修正する手段C
L8は、前記記憶手段CL5に記憶されている熱負荷の
履歴の最大値と最小値の差が所定値より大きい場合に
は、前記制御特性を、前記目標環境条件を目的変数、前
記熱負荷を説明変数とした回帰式に基づいて修正し、前
記熱負荷の履歴の最大値と最小値の差が所定値より小さ
い場合には、前記目標環境条件と前記熱負荷の比の平均
値に基づいて修正するものである。
Further, in the vehicle air conditioning control device according to the fifth aspect, means C for correcting the arithmetic expression according to the history.
L8 is the heat load stored in the storage means CL5.
When the difference between the maximum value and the minimum value of the history is larger than the specified value
Is the control characteristic, the target environmental condition is a target variable,
Corrected based on the regression equation with heat load as an explanatory variable,
The difference between the maximum value and the minimum value of the thermal load history is smaller than the specified value.
If not, the average of the ratio of the target environmental conditions and the heat load
It is corrected based on the value.

【0016】[0016]

【0017】[0017]

【作用】この発明に係る車両用空調制御装置(請求項
1)は、入力された複数の熱負荷と目標環境条件の履歴
を演算し、熱負荷と目標環境条件の相関関係から決まる
制御特性を決定する演算式を演算された履歴に応じて修
正するので、使用回数が少なく、使用環境が限定される
場合にあっても、少ない操作量で、その制御特性を乗員
の感覚特性に精度よく適合するように補正することがで
きる。また、記憶手段CL5に記憶されている熱負荷の
履歴の分散が所定値より大きい場合には、制御特性を、
目標環境条件を目的変数、熱負荷を説明変数とした回帰
式に基づいて修正し、熱負荷の履歴の分散が所定値より
小さい場合には、目標環境条件と熱負荷の比の平均値に
基づいて修正するので、熱環境の分散が小さい場合に
は、熱環境に対する操作状態の比が異常な値に演算され
ることがなくなる。
The vehicle air-conditioning control device according to the present invention (claim 1) calculates the history of a plurality of input heat loads and the target environmental conditions, and determines the control characteristics determined from the correlation between the heat loads and the target environmental conditions. Since the calculation formula to be determined is modified according to the calculated history, even when the number of times of use is small and the usage environment is limited, the control characteristics can be accurately adjusted to the occupant's sensory characteristics with a small amount of operation. Can be corrected to The heat load stored in the storage means CL5
If the history distribution is larger than the specified value, the control characteristic is
Regression with target environmental conditions as objective variables and heat load as explanatory variables
Corrected based on the formula, the dispersion of the history of heat load is more than the specified value.
If it is smaller, the average value of the ratio of target environmental conditions and heat load
Since it is corrected based on the
Is calculated to have an abnormal ratio of operating conditions to the thermal environment.
Will not be lost.

【0018】また,この発明に係る車両用空調制御装置
(請求項2)は,入力された複数の熱負荷と目標環境条
件との分散を演算するので,乗員の感覚特性に精度よく
適合するような演算が可能になる。
Further, since the vehicular air-conditioning control device according to the present invention (claim 2) calculates the dispersion of the plurality of input heat loads and the target environmental conditions, it is possible to accurately match the sensory characteristics of the occupant. Various calculations are possible.

【0019】また,この発明に係る車両用空調制御装置
(請求項3)は,履歴に応じて演算式を修正する場合に
おいて,演算値に所定の上限値または下限値を設定して
いるので,未経験の環境での制御特性補正値の幅が異常
に大きくなることを防止することができる。
Further, since the vehicular air-conditioning control device according to the present invention (claim 3) sets a predetermined upper limit value or a lower limit value to the calculation value when the calculation formula is modified according to the history, It is possible to prevent the width of the control characteristic correction value in an unexperienced environment from becoming abnormally large.

【0020】また,この発明に係る車両用空調制御装置
(請求項4)は,記憶手段CL5に記憶する熱負荷とし
ては日射量を用い,目標環境条件としては設定温度また
は設定風量を用いるので,日射量に対する乗員の操作パ
ターンを精度良く補正することができる。
Further, since the vehicle air conditioning control device according to the present invention (claim 4) uses the amount of solar radiation as the heat load stored in the storage means CL5 and uses the set temperature or the set air amount as the target environmental condition, It is possible to accurately correct the occupant's operation pattern with respect to the amount of solar radiation.

【0021】また、この発明に係る車両用空調制御装置
(請求項5)は、演算式の修正の条件として熱負荷の履
歴の最大値と最小値の差を用いたので、より簡便に演算
式の修正ができる。
Further, the vehicle air-conditioning control device according to the present invention (claim 5) has a thermal load as a condition for correcting the arithmetic expression.
Since the difference between the maximum and minimum values of history is used, the calculation is easier
You can modify the formula.

【0022】[0022]

【0023】[0023]

【実施例】【Example】

〔実施例1〕 (車両用空調制御装置の概略構成)以下,この発明に係
る車両用空調制御装置の実施例を図面に基づいて詳細に
説明する。まず,実施例1について説明する。
[Embodiment 1] (Schematic Configuration of Vehicle Air Conditioning Control Device) Hereinafter, an embodiment of a vehicle air conditioning control device according to the present invention will be described in detail with reference to the drawings. First, the first embodiment will be described.

【0024】図2は,車両用空調装置の概略構成を示す
説明図であり,(1)空気調和機構(特許請求の範囲に
おける熱負荷調整手段CL3に相当する)本体1は, ブロアユニット2 クーリングユニット3 ヒータユニット4 により構成されており,(2)コントローラ(特許請求
の範囲における制御手段CL4,記憶手段CL5,補正
手段CL6,履歴を演算する手段CL7,履歴に応じて
演算式を修正する手段CL8)30により制御される。
ここで,本実施例の特徴となるのは,コントローラ30
を構築するものである履歴を演算する手段CL7および
履歴に応じて演算式を修正する手段CL8である。CL
7は入力される複数の熱負荷と目標環境条件の履歴を演
算し,CL8は該演算された履歴に応じて熱負荷と目標
環境条件の相関関係から決まる制御手段CL4の制御特
性を決定する演算式を修正するものである。
FIG. 2 is an explanatory view showing a schematic structure of a vehicle air conditioner. (1) The air conditioning mechanism (corresponding to the heat load adjusting means CL3 in the claims), the main body 1, the blower unit 2 and the cooling unit. The unit 3 is constituted by the heater unit 4, and (2) controller (control means CL4 in the claims, storage means CL5, correction means CL6, means CL7 for calculating history, means for correcting an arithmetic expression according to history CL8) 30 controls.
Here, the characteristic of the present embodiment is that the controller 30
Is a means CL7 for calculating a history and a means CL8 for correcting an arithmetic expression according to the history. CL
Reference numeral 7 is a calculation of a history of a plurality of input heat loads and target environmental conditions, and CL8 is a calculation for determining the control characteristic of the control means CL4 which is determined from the correlation between the heat load and the target environmental conditions according to the calculated history. It modifies the formula.

【0025】(1)空気調和機構 ブロアユニット ブロアユニット2には外気導入口5と内気導入口6とが
成形されているとともに,この両導入口5,6を開閉す
るインテークドア7,該インテークドア7を回動するた
めのアクチュエータ8,空調風を発生させるためのブロ
アファン9,該ファン9を回転せるためのブロアファン
モータ10が配置されている。
(1) Air Conditioning Mechanism The blower unit blower unit 2 is formed with an outside air introduction port 5 and an inside air introduction port 6, and an intake door 7 for opening and closing both the introduction ports 5 and 6, and the intake door. An actuator 8 for rotating the fan 7, a blower fan 9 for generating conditioned air, and a blower fan motor 10 for rotating the fan 9 are arranged.

【0026】 クーリングユニット クーリングユニット3にはエバポレータ11が配置さ
れ,配管12により冷凍サイクルと連結構成する膨張弁
からの低温冷媒がエバポレータ11に供給され,空調風
を冷却後,冷媒はコンプレッサに戻る。
Cooling unit An evaporator 11 is arranged in the cooling unit 3, and a low temperature refrigerant from an expansion valve connected to a refrigeration cycle is supplied to the evaporator 11 via a pipe 12 to cool the conditioned air, and then the refrigerant returns to the compressor.

【0027】 ヒータユニット ヒータユニット4にはエアミックスドア13が枢設さ
れ,さらにそのエアミックスドア13を回動するための
アクチュエータ14が配設されるとともにヒータコア1
5が配設されている。ヒータコア15には配管27によ
り図示しない車両用エンジンの温水である冷却水が供
給,循環され,ヒータコア15を通過する空調風を加熱
する。ヒータユニット4の下流端部にはデフロスタダク
ト16,ベントダクト17,フットダクト18が連通さ
れており,各ダクト16,17,18の基端部には開閉
ドア19,20,21が枢支され,さらに,各開閉ドア
用のアクチュエータ22,23,24が配設されてい
る。ベントダクト17の端部にはベントグリル25が設
けられ,所望の風向を設定するルーバーフィン26が配
設されている。
Heater Unit The heater unit 4 is provided with an air mix door 13 pivotally provided with an actuator 14 for rotating the air mix door 13 and the heater core 1
5 are provided. Cooling water, which is hot water for a vehicle engine (not shown), is supplied to and circulated through the heater core 15 through a pipe 27 to heat the conditioned air passing through the heater core 15. A defroster duct 16, a vent duct 17, and a foot duct 18 communicate with the downstream end of the heater unit 4, and opening / closing doors 19, 20, 21 are pivotally supported at the base ends of the ducts 16, 17, 18, respectively. Further, actuators 22, 23, 24 for each opening / closing door are arranged. A vent grill 25 is provided at an end of the vent duct 17, and a louver fin 26 that sets a desired wind direction is provided.

【0028】(2)コントローラ 空調のインテークモード,風量,吹出モードおよび温度
制御を行うコントローラ30が設けられ,室温や後述す
る吹き出し口モード,内外気導入切換モード,風量設定
の自動制御を行うオートエアコンスイッチ31,乗員の
各設定を学習し,制御特性を補正して自動制御を実行す
る学習モードスイッチ32,コンプレッサON/OFF
スイッチ33(31,32,33は特許請求の範囲にお
ける手動設定手段CL2に相当し,これらのスイッチを
介して設定された乗員の操作状態の履歴が記憶され
る),車両の熱環境を計測する室温センサ34,外気温
センサ35,日射量センサ36(34,35,36は特
許請求の範囲における熱負荷検出手段CL1に相当す
る)が設けられている。
(2) Controller An air conditioner is provided with a controller 30 for controlling the intake mode, the air volume, the blowing mode and the temperature of the air conditioning, and for automatically controlling the room temperature, the outlet mode described later, the inside / outside air introduction switching mode, and the air volume setting. Switch 31, learning mode switch 32 that learns each setting of the occupant, corrects the control characteristics, and executes automatic control, compressor ON / OFF
Switch 33 (31, 32, 33 correspond to the manual setting means CL2 in the claims, and the history of the occupant's operation state set via these switches is stored), and the thermal environment of the vehicle is measured. A room temperature sensor 34, an outside air temperature sensor 35, and a solar radiation amount sensor 36 (34, 35, 36 correspond to the heat load detecting means CL1 in the claims) are provided.

【0029】さらに,乗員が希望する設定を行う室温設
定器37,風量設定器38,空調風の導入を室内あるい
は室外あるいはその両方に切り換える内外気導入切換ス
イッチ39,空調風を室内に吹き出す際,前席乗員の胸
元付近へ吹き出すベント吹出モード,前席乗員の足元付
近へ吹き出すフット吹出モード,その両方から吹き出す
バイレベル吹出モードを切り換える吹出口モードスイッ
チ40,車両フロントウィンドウの窓曇りを除去するた
めのフロントデフロスタスイッチ41,車両リアウィン
ドウの窓曇りを除去するためのリアデフロスタスイッチ
42(37〜42は特許請求の範囲における手動設定手
段CL2に相当する)の出力値が入力され,演算処理
後,インテークモードの設定としてアクチュエータ8に
開閉の指示がなされ,風量設定としてブロアファンモー
タ10に電圧が出され,吹出モートとしてドアアクチュ
エータ22,23,24にそれぞれ開閉の指示がなさ
れ,さらに吹出温制御として,エアミックスドアアクチ
ュエータ14に開度の指示が行われる。43は空調表示
部であり,目標室温,吹出口モード,リアデフロスタ,
風量などが表示されている。
Further, the room temperature setting device 37 for making the desired setting by the occupant, the air flow rate setting device 38, the inside / outside air introduction changeover switch 39 for changing the introduction of the conditioned air into the room and / or the outside, and when the conditioned air is blown into the room, Vent blowout mode that blows near the front passenger's chest, foot blowout mode that blows near the front passenger's foot, and bi-level blowout mode that blows from both of them, to eliminate fog on the front window of the vehicle The output values of the front defroster switch 41 and the rear defroster switch 42 (37 to 42 correspond to the manual setting means CL2 in the claims) for removing the window fog on the vehicle rear window are input, and after the arithmetic processing, Actuator 8 is instructed to open or close to set intake mode. A voltage is output to the blower fan motor 10 as an air volume setting, an opening / closing instruction is given to each of the door actuators 22, 23, 24 as an outlet moat, and an opening degree instruction is given to the air mix door actuator 14 as an outlet temperature control. . Reference numeral 43 denotes an air conditioning display unit, which is a target room temperature, an outlet mode, a rear defroster,
The air volume is displayed.

【0030】また,上記室温センサ34は,現在の車室
内における雰囲気温度を検出室温Ticとして検出し,
この検出室温Ticに応じた電気量をコントローラ30
に対して出力する。また,外気温センサ35は現在の車
室外における雰囲気温度を検出室温Tambとして検出
し,該検出室温Tambに応じた電気量をコントローラ
30に対して出力する。さらに,日射量センサ36は受
光した日射量Qsunに応じた電気量をコントローラ3
0に対して出力する。
The room temperature sensor 34 detects the current ambient temperature in the passenger compartment as the detected room temperature Tic,
The controller 30 determines the amount of electricity according to the detected room temperature Tic.
Output to. Further, the outside air temperature sensor 35 detects the current ambient temperature outside the vehicle compartment as a detected room temperature Tamb, and outputs an amount of electricity corresponding to the detected room temperature Tamb to the controller 30. Further, the solar radiation sensor 36 supplies the controller 3 with an electric quantity corresponding to the received solar radiation Qsun.
Output for 0.

【0031】(実施例1の基本動作)以上の構成からな
る車両用空調制御装置の動作を図3〜図11に示すフロ
ーチャートを用いて説明する。図3は,本実施例に係る
車両用空調装置を制御するための基本動作を示すフロー
チャートである。まず,空調装置1の起動スイッチであ
るオートエアコンスイッチ31が押されると,ステップ
S201に移行し,後述する各ステップの演算に用いる
予め定められた定数と乗員の設定変更情報を制御装置本
体内に内蔵されたメモリから読み込む(初期化処理)。
(Basic Operation of Embodiment 1) The operation of the vehicle air conditioning control device having the above-described configuration will be described with reference to the flow charts shown in FIGS. FIG. 3 is a flowchart showing a basic operation for controlling the vehicle air conditioner according to this embodiment. First, when the auto air conditioner switch 31 which is the start-up switch of the air conditioner 1 is pressed, the process proceeds to step S201, and a predetermined constant and occupant setting change information used for calculation of each step described later are stored in the control device body. Read from the built-in memory (initialization process).

【0032】ステップS202では,終了スイッチが押
されるか図示しない車両エンジンのイグニションキーが
オフされるかして,空調装置1の使用が終了したか否か
を判断し,使用終了したと判断した場合にはステップS
209の学習処理を実行した後,起動待ち状態となる。
この学習処理により記憶手段CL5に,乗員の手動設定
手段CL2を介して設定された操作状態の履歴が,熱負
荷検出手段CL1により検出された熱環境量と共に記憶
されるものである。反対に,ステップS202で,使用
終了していないと判断した場合にはステップS203〜
S208の各処理を実行する。
In step S202, it is determined whether or not the use of the air conditioner 1 is finished by pressing the end switch or by turning off the ignition key of the vehicle engine (not shown). To step S
After the learning process of 209 is executed, a waiting state for activation is entered.
By this learning process, the history of the operation state set by the occupant's manual setting means CL2 is stored in the storage means CL5 together with the thermal environment amount detected by the heat load detecting means CL1. On the contrary, if it is determined in step S202 that the use has not ended, steps S203-
Each process of S208 is executed.

【0033】ステップS203では,熱環境情報検出手
段としての各センサからの出力信号と,乗員の設定室
温,各スイッチの状態を読み込む(データ入力処理)。
ステップS204では,エバポレータ通過後における冷
風のヒータコア通過量を制御するエアミックスドアの開
度Xを求める(エアミックス開度処理)。ここでは,現
在の熱負荷状態下で設定室温にするために必要な目標吹
出温度Tofを求め,吹出温度をTofにするためのエ
アミックス開度Xを算出する。
In step S203, the output signal from each sensor as the thermal environment information detecting means, the room temperature set by the occupant, and the state of each switch are read (data input processing).
In step S204, the opening X of the air mix door that controls the amount of cool air passing through the heater core after passing through the evaporator is obtained (air mix opening processing). Here, the target blowout temperature Tof required to reach the set room temperature under the current heat load state is obtained, and the air mix opening X for making the blowout temperature Tof is calculated.

【0034】続いて,ステップS205,S206で
は,自動制御時には目標吹出温度Tofに対して最適な
吹出口モード,吸込口の状態をそれぞれ決定し,手動選
択されている場合には,選択された吹出口モード,吸込
口状態に固定する(吹出口モード処理/吸込口処理)。
また,ステップS207では,ブロアファン印加電圧
を,制御特性に応じて自動的に設定するか,風量設定手
段によって固定されている電圧に設定する(風量処
理)。その後,ステップS208では,ステップS20
5〜S207において演算された制御量になるように各
アクチュエータへ制御信号を出力した後(出力処理),
ステップS202へ戻って使用終了と判断するまで,ス
テップS202〜S208の各処理を繰り返す。以下,
各ステップの詳細について説明する。
Subsequently, in steps S205 and S206, the optimum outlet mode and the state of the suction port are determined for the target outlet temperature Tof during the automatic control, and if the manual selection is made, the selected outlet is selected. Fix the outlet mode and suction port status (blowout port mode processing / suction port processing).
Further, in step S207, the blower fan applied voltage is automatically set according to the control characteristic or set to a voltage fixed by the air volume setting means (air volume processing). Then, in step S208, step S20
After outputting a control signal to each actuator so that the control amount calculated in 5 to S207 (output processing),
Each process of steps S202 to S208 is repeated until it returns to step S202 and it is judged that use is completed. Less than,
Details of each step will be described.

【0035】(初期化処理)図4は,図3のステップS
201に示した初期化処理の詳細な動作を示すフローチ
ャートである。ここでは,まずステップS301で,ス
テップS203のエアミックス開度処理の目標吹出温度
Tof演算で用いる定数A〜E,エアミックス開度算出
に用いる定数F,G,H,ステップS204の吹出口モ
ードの決定に要する定数I〜L,ステップS205の吸
込口モードの決定に要する定数定数M〜Q,ステップS
206のブロアファン電圧の決定に要するR〜Uの各定
数をセットする。
(Initialization processing) FIG. 4 shows step S in FIG.
It is a flowchart which shows the detailed operation | movement of the initialization process shown in 201. Here, first, in step S301, constants A to E used in the target outlet temperature Tof calculation of the air mix opening process of step S203, constants F, G, H used in the air mix opening calculation, and the outlet mode of step S204. Constants I to L required for determination, constants M to Q required for determination of the suction port mode in step S205, step S
Each constant of R to U required for determining the blower fan voltage of 206 is set.

【0036】続いて,本実施例の特徴部分の1つとなる
ステップS302では,後述する図6のエアミックス開
度処理で使用する日射相関関数α(Tamb),日射補
正制限値Qlim(Tamb)を操作情報メモリから読
み込む。α(Tamb)は日射量変化に対する乗員の設
定室温の設定変化率を外気温に応じて変化させた関数
で,1回の使用が終了するたびに後述する学習処理にお
いて算出される。また,Qlim(Tamb)は各外気
温でα(Tamb)を算出した際に用いた日射量のうち
最大の日射量であり,α(Tamb)と同じく学習処理
において決定される。
Subsequently, in step S302, which is one of the characteristic parts of this embodiment, the solar radiation correlation function α (Tamb) and the solar radiation correction limit value Qlim (Tamb) used in the air mix opening processing of FIG. Read from operation information memory. α (Tamb) is a function obtained by changing the setting change rate of the passenger's set room temperature with respect to the change in the amount of solar radiation according to the outside air temperature, and is calculated in a learning process described later each time one use is completed. Further, Qlim (Tamb) is the maximum amount of solar radiation used in calculating α (Tamb) at each outside temperature, and is determined in the learning process like α (Tamb).

【0037】(データ入力処理)図5は,図3のステッ
プS203に示したデータ入力処理の詳細な動作を示す
フローチャートである。ここでは,各センサからの入力
信号および手動設定スイッチ類の設定状態を入力し,そ
れぞれ相当する変数にセットするものである。ステップ
S401では検出室温をTic,検出外気温をTam
b,検出日射量をQsun,乗員の設定室温をTpt
c,手動設定のブロアファン電圧設定値をVfan,m
にそれぞれセットし,吸込口モードを選択する吹出口選
択スイッチ,導入空気の内気とするか外気とするかに切
り換える内外気導入切換スイッチの選択状態,空調装置
のメインスイッチであるオートエアコンスイッチ,学習
モードスイッチの各状態を入力する。
(Data Input Processing) FIG. 5 is a flow chart showing the detailed operation of the data input processing shown in step S203 of FIG. Here, the input signal from each sensor and the setting state of the manual setting switches are input and set to the corresponding variables. In step S401, the detected room temperature is Tic and the detected outside air temperature is Tam.
b, the amount of detected solar radiation is Qsun, and the passenger's set room temperature is Tpt
c, manually set the blower fan voltage setting value to Vfan, m
To the inlet mode to select the inlet mode, the selected state of the inside / outside air introduction changeover switch to switch between the inside air and the outside air of the introduced air, the auto air conditioner switch that is the main switch of the air conditioner, learning Enter each state of the mode switch.

【0038】ステップS402では,後処理で日射量と
して使用する平均日射量Qmを算出する。これは,走行
中に物陰やトンネルなどの影響によって,短時間に日射
量が変化することによって制御が不安定になるのを防止
するため,検出した日射量に一定の遅れ処理を行うもの
である。ここでは,日射センサ値に1分程度の一次遅れ
処理を行うことで平均日射量Qmを算出する。ただし,
ここで,遅れ処理としては,これに限定されるものでは
なく,例えば,1分間の日射センサ値の算術平均値や積
分平均値を用いてもよい。
In step S402, the average amount of solar radiation Qm used as the amount of solar radiation in the post-processing is calculated. This is to prevent the control from becoming unstable due to changes in the amount of solar radiation in a short time due to the influence of shadows or tunnels while driving, and to perform a certain delay process on the detected amount of solar radiation. . Here, the average solar radiation amount Qm is calculated by subjecting the solar radiation sensor value to a primary delay process of about 1 minute. However,
Here, the delay processing is not limited to this, and for example, an arithmetic average value or an integrated average value of the solar radiation sensor values for 1 minute may be used.

【0039】ステップS403では,学習モードスイッ
チが押されている学習モードか否かを判断し,学習モー
ドの場合にはステップS404以降の処理へ移行し,学
習モードでない場合にはそのままメインルーチンへ戻
る。ステップS404では,室温と設定室温の差が既定
温度差内となり,室温が安定したか否かを判断し,安定
している場合にはステップS405以降の処理を実行
し,反対に,安定していない場合にはメインフローへ戻
る。
In step S403, it is determined whether or not the learning mode switch is in the pressed learning mode. If the learning mode is selected, the process proceeds to step S404 and the subsequent steps. If the learning mode is not selected, the process directly returns to the main routine. . In step S404, the difference between the room temperature and the set room temperature is within the predetermined temperature difference, and it is determined whether or not the room temperature is stable. If the room temperature is stable, the processing from step S405 is executed, and conversely, the room temperature is stable. If not, the process returns to the main flow.

【0040】ステップS405では設定室温に変更があ
ったか否かを判断し,変更があった場合にはステップS
406へ移行し,変更がない場合にはそのままステップ
S408へ移行する。ステップS406では,変更され
てから十分時間が経過し,設定が一定値に落ちついたか
否かを判断し,収束している場合にはステップS407
へ移行し,反対に,収束していない場合には,何ら処理
を実行しなでステップS408へ移行する。
In step S405, it is determined whether or not the set room temperature has been changed, and if it is changed, step S405 is performed.
If there is no change, the process proceeds to step S408. In step S406, it is determined whether or not a sufficient time has passed after the change and the setting has stabilized to a constant value, and if it has converged, step S407.
On the other hand, if not converged, the process proceeds to step S408 without executing any processing.

【0041】ステップS407では,後述する学習処理
において用いる設定室温の変更情報として,図16に示
した設定室温変更時の時刻(空調装置使用開始からの経
過時間),変更後の設定室温と変更時の日射量を設定情
報記憶バッファに記憶してステップS408へ移行す
る。ステップS408では,使用開始からの経過時間が
規定時間t0の倍数か否かを判断し,倍数の場合にはス
テップS409へ移行し,反対に,倍数でない場合には
メインフローへ戻る。ここで,t0の値としては10分
程度の比較的長い時間を用いる。ステップS409で
は,後述の学習処理において用いる設定情報として,設
定温度,平均日射量を設定情報記憶バッファに記憶して
メインフローへ戻る。
In step S407, the change time of the set room temperature shown in FIG. 16 (elapsed time from the start of use of the air conditioner), the set room temperature after the change, and the changed room temperature are used as the change information of the set room temperature used in the learning process described later. The amount of solar radiation is stored in the setting information storage buffer and the process proceeds to step S408. In step S408, it is determined whether the elapsed time from the start of use is a multiple of the specified time t0. If it is a multiple, the process proceeds to step S409. Conversely, if it is not a multiple, the process returns to the main flow. Here, a relatively long time of about 10 minutes is used as the value of t0. In step S409, the setting temperature and the average solar radiation amount are stored in the setting information storage buffer as the setting information used in the learning process described later, and the process returns to the main flow.

【0042】(エアミックス開度処理)図6は,図3の
ステップS204に示したエアミックス開度処理の詳細
な動作を示すフローチャートである。ここでは,まず,
ステップS501で,学習モードか否かを判断し,学習
モードの場合にはステップS502へ移行し,学習モー
ドでない場合にはステップS507へ移行する。ステッ
プS502では,日射量Qmが日射補正制限量Qlim
(Tamb)を超えているか否かを判断し(Qm>Ql
im(Tamb)),超えていない場合にはステップS
503へ移行し,反対に,超えている場合には,ステッ
プS504へ移行する。
(Air Mix Opening Process) FIG. 6 is a flow chart showing the detailed operation of the air mix opening process shown in step S204 of FIG. Here, first,
In step S501, it is determined whether or not the learning mode is set. If the learning mode is set, the process proceeds to step S502, and if the learning mode is not set, the process proceeds to step S507. In step S502, the solar radiation amount Qm is the solar radiation correction limit amount Qlim.
It is determined whether or not (Tamb) is exceeded (Qm> Ql
im (Tamb)), if not exceeded, step S
If 503 is exceeded, the process proceeds to step S504.

【0043】ステップS503,S504では,設定室
温の日射補正量をそれぞれ次式で求める。すなわち, Tptc,new=α(Tamb)×Qm …(S503) Tptc,new=α(Tamb)×Qlim(Tamb) …(S504) により算出する。
In steps S503 and S504, the solar radiation correction amount at the set room temperature is calculated by the following equations. That is, Tptc, new = α (Tamb) × Qm (S503) Tptc, new = α (Tamb) × Qlim (Tamb) (S504)

【0044】ここで,α(Tamb)は,図4に示した
初期化処理により読み込んだ相関関数で,平均日射量Q
mに対する設定温度の増分であり,後述する学習処理に
より決定される。このα(Tamb)は,各乗員の操作
特性から決定されるので乗員の平均日射量Qmに対する
乗員の感覚特性を含んだパラメータである。したがっ
て,Tptc,newは平均的な日射量に対する乗員の
好みの設定温度の補正量となる。また,Qlim(Ta
mb)はα(Tamb)を算出したデータのうち最大の
日射量であり,現在までに経験した日射量の最大値に近
い値である。ステップS504においてQlim(Ta
mb)にQmを制限することによって,補正量Tpt
c,newが過去に乗員の実行した設定変更幅を大きく
超えることがなくなり,補正がかえって嫌みとなること
を防止することができる。
Here, α (Tamb) is the correlation function read by the initialization processing shown in FIG.
It is the increment of the set temperature with respect to m, and is determined by the learning process described later. Since this α (Tamb) is determined from the operating characteristics of each occupant, it is a parameter including the occupant's sensory characteristics with respect to the occupant's average insolation Qm. Therefore, Tptc and new are correction amounts of the passenger's favorite set temperature with respect to the average amount of solar radiation. In addition, Qlim (Ta
mb) is the maximum amount of solar radiation in the data obtained by calculating α (Tamb), and is a value close to the maximum value of the amount of solar radiation that has been experienced up to now. In step S504, Qlim (Ta
By limiting Qm to mb), the correction amount Tpt
It is possible to prevent c and new from greatly exceeding the setting change range executed by the occupant in the past, and prevent the correction from being disliked.

【0045】ステップS505では,ステップS50
3,S504において求めた設定温Tptc,newの
一次遅れ処理を実行する。すなわち,ノイズなどの外乱
の影響で外気温Tambが変動し,Tptc,newの
値がステップ的に変化した場合に,制御が急変するのを
防止するための処理である。1サイクル前の設定温Tp
tc,oldと今回計算されたTptc,newを用い
て次式でTptc’を決定する。すなわち, Tptc’=Tptc+w×Tptc,old+(1−
w)×Tptc,new ここで,wは0<w<1を満たす既定値である。により
決定する。
In step S505, step S50
3, first-order lag processing of the set temperatures Tptc, new obtained in S504 is executed. That is, this is a process for preventing a sudden change in control when the outside air temperature Tamb fluctuates due to the influence of disturbance such as noise and the values of Tptc and new change stepwise. Set temperature Tp one cycle before
Tptc 'is determined by the following equation using tc, old and Tptc, new calculated this time. That is, Tptc ′ = Tptc + w × Tptc, old + (1-
w) × Tptc, new where w is a default value that satisfies 0 <w <1. Determined by

【0046】ステップS506では,今回求めたTpt
c,newを次サイクルで使用するためにTptc,o
ldとしてセットする。ステップS507では,学習モ
ードではない場合なので,現在設定されている設定温度
をそのままTptc’としてセットする。
In step S506, the Tpt obtained this time is calculated.
In order to use c, new in the next cycle, Tptc, o
Set as ld. In step S507, since the learning mode is not set, the currently set temperature is set as it is as Tptc '.

【0047】ステップS508では,ステップS504
において決定された設定室温Tptc’と,各センサ値
を用いて目標吹出温度Tofを決定する。すなわち, Tof=A×Tptc’+B×Tamb+C×Qsun
+D×Tic+E により決定する。ここで,Tptc’が各乗員の日射量
に対する設定温の好みを加味した値となっているので,
目標吹出温度Tofも乗員の日射に対する好みを反映し
た補正がなされることになる。
In step S508, step S504
The target outlet temperature Tof is determined by using the set room temperature Tptc ′ determined in the above and each sensor value. That is, Tof = A × Tptc ′ + B × Tamb + C × Qsun
Determined by + D × Tic + E. Here, since Tptc 'is a value that takes into consideration the preference of the set temperature for the amount of solar radiation of each occupant,
The target outlet temperature Tof is also corrected to reflect the occupant's preference for solar radiation.

【0048】ステップS509では,目標吹出温Tof
を吹き出すために必要なエアミックスドア開度Xを算出
する。すなわち, X=F×Tof2 +G×Tof+H により算出する。
In step S509, the target outlet temperature Tof
Calculate the air mix door opening X required to blow out the air. That is, it is calculated by X = F × Tof 2 + G × Tof + H.

【0049】(吹出口モード処理)図7は,図3のステ
ップS205に示した吹出口モード処理の詳細な動作を
示すフローチャートである。ステップS601では,目
標吹出温度Tofに応じて,予め定められた吹出口モー
ドマップを用いて吹出口を選択する。ここで,各モード
の吹き出し状態を下記に示す。すなわち, ベントモード:インストパネルに配置されたベンチレー
タグリルのみから吹き出す。 バイレベルモード:ベンチレータグリルと足元吹出口の
双方から吹き出す。 フットモード:足元吹出口及び,インスト上面に開口し
フロントウィンドウ内面へ吹き出すデフロスタ吹出口か
ら吹き出す。 がある。
(Blowout Port Mode Processing) FIG. 7 is a flowchart showing the detailed operation of the blowout port mode processing shown in step S205 of FIG. In step S601, an outlet is selected using a predetermined outlet mode map according to the target outlet temperature Tof. Here, the balloon states in each mode are shown below. That is, vent mode: blows out only from the ventilator grill located on the instrument panel. Bi-level mode: blow out from both the ventilator grille and the foot outlet. Foot mode: It blows out from the foot outlet and the defroster outlet that opens to the upper surface of the instrument and blows to the inner surface of the front window. There is.

【0050】次に,ステップS602では,吹出口モー
ドが手動スイッチにより固定されているか否かを判断
し,固定されている場合にはステップS603〜S60
6でそれぞれに相当する吹出口モード(ベントモード/
ハイレベルモード/フットモード/デフロスタモード)
を選択する。
Next, in step S602, it is determined whether or not the outlet mode is fixed by a manual switch, and if it is fixed, steps S603 to S60.
6 corresponding to the outlet mode (vent mode /
High level mode / foot mode / defroster mode)
Select.

【0051】(吸込口処理)図8は,図3のステップS
206に示した吸込口処理の詳細な動作を示すフローチ
ャートである。ここでは,まず,ステップS701で,
目標吹出温度Tofに応じて,予め定められた吸込口マ
ップを用いて吸込口の状態を選択する。ここで,選択さ
れる各状態とは, REC:100%内気循環 20%FRE:20%外気導入,80%内気循環 FRE:100%外気導入 である。
(Suction Port Processing) FIG. 8 shows step S in FIG.
It is a flowchart which shows the detailed operation | movement of the suction inlet process shown in 206. Here, first, in step S701,
The state of the suction port is selected using a predetermined suction port map according to the target outlet temperature Tof. Here, the selected states are REC: 100% inside air circulation 20% FRE: 20% outside air introduction, 80% inside air circulation FRE: 100% outside air introduction.

【0052】ステップS702では,吹出口モードが手
動スイッチにより固定されているか否かを判断し,固定
されている場合にはステップS703,704でそれぞ
れに相当する吸込口(外気導入/内気導入)を選択す
る。
In step S702, it is determined whether or not the outlet mode is fixed by the manual switch. If the outlet mode is fixed, the corresponding suction ports (outside air introduction / inside air introduction) are opened in steps S703 and 704. select.

【0053】(風量処理)図9は,図3のステップS2
07に示した風量処理の詳細な動作を示すフローチャー
トである。ここでは,まず,ステップS801で,目標
吹出温度Tofに応じて,予め定められたブロアファン
電圧マップを用いてブロアファン印加電圧Vfanを選
択する。次に,ステップS802では,ブロアファン電
圧が手動スイッチにより固定されているか否かを判断
し,固定されている場合にはステップS803でブロア
ファンモータへの出力値Vfan’値を選択された電圧
Vfan,mに決定し,固定されていない場合にはステ
ップS804でVfan’をステップS801で決定し
たブロアファン電圧Vfanに設定する。
(Air Volume Processing) FIG. 9 shows step S2 of FIG.
It is a flowchart which shows the detailed operation | movement of the air volume process shown in 07. Here, first, in step S801, the blower fan applied voltage Vfan is selected using a predetermined blower fan voltage map according to the target blowout temperature Tof. Next, in step S802, it is determined whether or not the blower fan voltage is fixed by the manual switch, and if it is fixed, the output value Vfan 'to the blower fan motor is selected in step S803 as the selected voltage Vfan. , M, and if not fixed, Vfan ′ is set to the blower fan voltage Vfan determined in step S801 in step S804.

【0054】(出力処理)図10は,図3のステップS
208に示した出力処理の詳細な動作を示すフローチャ
ートである。ここでは,まず,ステップS901で,ス
テップS203,S204,S205において設定され
たエアミックス開度X,吹出口モード,吸込口となるよ
うに,エアミックスドア,吹出口モードドア,吸込口モ
ードドアの各アクチュエータへ駆動信号を出力する。次
に,ステップS902では,ステップS206において
設定したブロアファン電圧Vfan’となるようにブロ
アファンモータへ駆動信号を出力する。
(Output Processing) FIG. 10 shows step S of FIG.
It is a flow chart which shows detailed operation of output processing shown in 208. Here, first, in step S901, the air mix door, the outlet mode door, and the inlet mode door are set so that the air mix opening X, the outlet mode, and the inlet set in steps S203, S204, and S205 are set. Output a drive signal to each actuator. Next, in step S902, a drive signal is output to the blower fan motor so that the blower fan voltage Vfan 'set in step S206 is obtained.

【0055】図11は,図3のステップS209に示し
た学習処理の詳細な動作を示すフローチャートである。
ここでは,まず,ステップS1001で,今回の使用で
設定情報記憶バッファに記憶された日射量と設定室温の
同一の外気温クラス内におけるデータを平均化し,日射
相関記憶メモリの該当する外気温記憶クラス内の履歴デ
ータとして記憶する。ここで,図20に日射相関記憶メ
モリの記憶形態を示す。各外気温記憶クラスに応じて後
述する日射相関値αおよび日射制限値Qlimの記憶領
域と,日射量および設定温度の履歴の記憶領域を有して
いる。すなわち,手動設定手段CL2によって設定され
た操作状態の履歴が,設定されたときの熱負荷検出手段
CL1により検出された熱環境量とともに操作情報記憶
手段3に順次記憶され,学習処理が実行されていく。
FIG. 11 is a flow chart showing the detailed operation of the learning process shown in step S209 of FIG.
Here, first, in step S1001, the data of the amount of solar radiation stored in the setting information storage buffer and the set room temperature in the same outside temperature class are averaged in this time, and the outside temperature storage class corresponding to the solar radiation correlation storage memory is averaged. It is stored as the history data in. Here, FIG. 20 shows a storage form of the solar radiation correlation storage memory. It has a storage area for a solar radiation correlation value α and a solar radiation limit value Qlim, which will be described later, according to each outside air temperature storage class, and a storage area for a history of solar radiation amount and set temperature. That is, the history of the operation state set by the manual setting means CL2 is sequentially stored in the operation information storage means 3 together with the thermal environment amount detected by the heat load detection means CL1 when the setting is performed, and the learning process is executed. Go.

【0056】次に,以下のステップS1002〜S10
05が本実施例の特徴の1つとなる部分である。すなわ
ち,ステップS1002では,日射相関記憶メモリの同
一の外気温記憶クラスの日射量Qsunの履歴データの
分散Var,sunを算出する。次に,ステップS10
03では,Var,sunの値が既定値Var,sun
0より大きいか否か(Var,sun>Var,sun
0)を判断し,大きい場合にはステップS1004へ,
大きくない場合にはステップS1005へ移行する。
Next, the following steps S1002 to S10
05 is one of the features of this embodiment. That is, in step S1002, the variances Var and sun of the historical data of the solar radiation amount Qsun of the same outside temperature storage class in the solar radiation correlation storage memory are calculated. Next, step S10
In 03, the values of Var and sun are the default values Var and sun.
Whether it is greater than 0 (Var, sun> Var, sun
0) is judged, and if larger, to step S1004,
If not, the process proceeds to step S1005.

【0057】ステップS1004では,日射相関記憶メ
モリの同一の外気温クラスの履歴データを用いて,日射
量Qsunから設定室温Tptcmを求めるための下記
の回帰式を,最小二乗法によって算出する。そのときの
式は, Tptcm=α×Qsun+Tptcm0 である。すなわち,記憶手段CL5に記憶された操作状
態と熱負荷検出手段CL1により検出された熱環境量の
相関の履歴に基づいて制御手段CL4の制御特性補正量
(例えば,設定室温)を補正手段CL6により演算して
いるものである。
In step S1004, the following regression equation for obtaining the set room temperature Tptcm from the solar radiation amount Qsun is calculated by the least squares method using the historical data of the same outside temperature class of the solar radiation correlation storage memory. The equation at that time is Tptcm = α × Qsun + Tptcm0. That is, based on the history of the correlation between the operation state stored in the storage means CL5 and the thermal environment amount detected by the heat load detection means CL1, the control characteristic correction amount (for example, set room temperature) of the control means CL4 is corrected by the correction means CL6. It is a calculation.

【0058】ステップS1005では,日射相関メモリ
の同一の外気温クラスにおける履歴データを用いて,日
射量と設定室温の比の平均値を求めαとおく。すなわ
ち,下記数1により求める。
In step S1005, the average value of the ratio of the amount of solar radiation to the set room temperature is calculated using history data of the same outside temperature class of the solar radiation correlation memory and is set to α. That is, it is calculated by the following formula 1.

【0059】[0059]

【数1】 [Equation 1]

【0060】また,ステップS1006では,ステップ
S1004,S1005において求めたαの値が負の値
か否か(α<0)を判断し,負の値ならそのままS10
08へ移行し,反対に,負の値でないならステップS1
007でαに0をセットして(α=0),ステップS1
008へ移行する。すなわち,ここでは,記憶されてい
る乗員の設定特性が日射の増減方向に対して矛盾してい
ないか否かをチェックしており,日射が増加しているの
に設定温度を上げるような特性となっている場合にはこ
れをキャンセルするものである。
In step S1006, it is determined whether or not the value of α obtained in steps S1004 and S1005 is a negative value (α <0).
08, on the contrary, if it is not a negative value, step S1
In 007, α is set to 0 (α = 0), and step S1
Move to 008. That is, here, it is checked whether or not the stored setting characteristics of the occupant are consistent with the increasing / decreasing direction of the solar radiation, and it is determined that the setting temperature is raised even if the solar radiation is increasing. If so, this is canceled.

【0061】ステップS1008では,αの値を日射相
関メモリの該当する外気温クラスに記憶する。ステップ
S1009では,日射相関メモリの該当する外気温クラ
ス内の日射履歴のうち最大値を探索して,この最大値を
Qlimとして該当する外気温クラスに記憶する。その
後,ステップS1010で,更新された全ての外気温ク
ラスについて処理したか否かを判断し,全ての外気温ク
ラスについて処理していないと判断した場合には,ステ
ップS1002へ戻り,全ての外気温クラスについて処
理した判断するまでステップS1002〜S1009の
処理を繰り返す。反対に,全ての外気温クラスについて
処理したと判断した場合には,メインフローへ戻る。
In step S1008, the value of α is stored in the corresponding outside air temperature class of the solar radiation correlation memory. In step S1009, the maximum value is searched from the insolation history in the corresponding outside temperature class of the insolation correlation memory, and this maximum value is stored in the corresponding outside temperature class as Qlim. Thereafter, in step S1010, it is determined whether or not all updated outside air temperature classes have been processed. If it is determined that all updated outside air temperature classes have not been processed, the process returns to step S1002, and all outside air temperatures are returned. The processes of steps S1002 to S1009 are repeated until it is determined that the class has been processed. On the contrary, when it is determined that all outside temperature classes have been processed, the process returns to the main flow.

【0062】次に,図12〜図14を用いて,上記図1
1に示すフローチャートの動作,すなわち,本発明の特
徴部分である補正手段CL6の動作を詳細に説明する。
すなわち,補正手段CL6のCL7は,記憶手段CL5
に記憶されている熱負荷と目標環境条件の履歴を演算
し,また,CL8は,演算された履歴に応じて熱負荷と
目標環境条件の相関関係から決まる制御特性を決定する
演算式を修正するものである。
Next, referring to FIG. 12 to FIG.
The operation of the flowchart shown in FIG. 1, that is, the operation of the correction means CL6, which is a characteristic part of the present invention, will be described in detail.
That is, CL7 of the correction means CL6 is equal to the storage means CL5.
The history of the heat load and the target environmental condition stored in is calculated, and the CL8 modifies the calculation formula for determining the control characteristic determined from the correlation between the heat load and the target environmental condition according to the calculated history. It is a thing.

【0063】まず,ステップS1002で,日射相関記
憶メモリに記憶された日射量の分散が大きいと判断され
る場合とは,記憶された履歴データの日射量と設定温度
をプロットした図12に示すような分布になっている場
合である。すなわち,日射量を横軸,設定温度を縦軸に
とると,横軸方向に幅広く分布し,どの日射帯において
も使用経験がある場合である。
First, in step S1002, the case where it is determined that the distribution of the amount of solar radiation stored in the solar radiation correlation storage memory is large is shown in FIG. 12 in which the amount of solar radiation stored in the stored history data and the set temperature are plotted. This is the case when the distribution is large. That is, when the amount of solar radiation is plotted on the horizontal axis and the set temperature is plotted on the vertical axis, there is a wide distribution in the horizontal axis direction, and there is experience in using any solar radiation zone.

【0064】この場合には,図12中に示したように日
射量を説明変数,設定温度を目標変数とした回帰式を求
め,日射量の変化に伴う設定変更の相関を算出すること
によって乗員の操作傾向を把握することができる。この
回帰式,すなわち, Tptc=α×Qsun+Tptcm0 の回帰係数αを,その乗員の日射量に対する感覚特性と
とらえ,次回制御から設定温度の補正量としてα×Qs
unを用いる。
In this case, as shown in FIG. 12, a regression equation in which the amount of solar radiation is the explanatory variable and the set temperature is the target variable is obtained, and the correlation of the setting change due to the change of the amount of solar radiation is calculated to obtain the occupant. The operation tendency of can be grasped. This regression equation, that is, the regression coefficient α of Tptc = α × Qsun + Tptcm0 is regarded as the sensory characteristic of the occupant with respect to the solar radiation amount, and α × Qs is set as the correction amount of the set temperature from the next control.
Use un.

【0065】ここで,通常,乗員の操作は図12に示し
たように日射量が増加すると設定温度を下げる傾向とな
るため,本実施例のQsun,Tptcの増減方向に関
して,αは負の値となるのが自然な操作特性である。し
たがって,もし統計処理の結果,αの値が正の値となっ
てしまった場合には,不自然な操作特性ということにな
る。
Here, normally, the occupant's operation tends to lower the set temperature as the amount of solar radiation increases as shown in FIG. 12, so α is a negative value in the increasing / decreasing direction of Qsun and Tptc in this embodiment. Is the natural operating characteristic. Therefore, if the value of α becomes a positive value as a result of the statistical processing, it is an unnatural operation characteristic.

【0066】これに対して,ステップS1002におい
て,日射相関記憶メモリに記憶された日射量の分散が小
さいと判断される場合は,履歴データが図12に示した
ものと比較して図13に示した分布のように,一定範囲
の日射量帯において履歴データが集中しており,日射量
帯の広範囲にわたり履歴データが分散されていないよう
な場合である。すなわち,使用環境の日射量帯が一部に
集中している場合で,このような場合には,図12と同
様の回帰式を求めると,履歴データがない日射帯で,α
×Qsunの値が実際には設定し難い異常な値となって
しまう可能性が大きい。そこで,この場合には設定温に
基準温度を設け,この温度と設定温度履歴との差と日射
量の比の平均値をαとおく。その後,次回以降の制御で
はα×Qsunを日射補正量として用いる。こうするこ
とによって,次回使用以降で,特に履歴データよりも小
さい日射領域で使用した場合における日射補正値を常に
適正な範囲にとどめることが可能となる。
On the other hand, in step S1002, when it is determined that the variance of the amount of solar radiation stored in the solar radiation correlation storage memory is small, the history data is shown in FIG. 13 in comparison with that shown in FIG. This is the case when the historical data is concentrated in a certain range of the solar radiation range and the historical data is not distributed over a wide range of the solar radiation range, as shown in the distribution. That is, in the case where the solar radiation amount band of the use environment is concentrated in a part, and in such a case, the regression equation similar to that of FIG.
There is a high possibility that the value of × Qsun will be an abnormal value that is difficult to set in practice. Therefore, in this case, a reference temperature is provided as the set temperature, and the average value of the ratio of the difference between this temperature and the set temperature history and the amount of solar radiation is set as α. After that, in the control from the next time onward, α × Qsun is used as the solar radiation correction amount. By doing so, it becomes possible to always keep the solar radiation correction value within an appropriate range after the next use, especially when used in the solar radiation area smaller than the history data.

【0067】ところが,以上のように日射量履歴データ
の分散によって,日射補正量の日射係数演算方法を変更
するだけでは,特に次回以降の日射量がこれまでの日射
量より大きい場合には,補正幅が大きくなりすぎる場合
が生じる。例えば,主に夜あるいは夕方に使用していた
乗員が,初めて昼間に使用した場合を想定する。この場
合,履歴データの日射量が0〜100w/m2 の範囲に
あり,算出された日射補正係数αがα=−0.01であ
ると想定する。次回使用時の日射量が100w/m2
あるならば,日射補正量は−1.0℃であるが,700
w/m2 になると日射補正量が−7.0℃となってしま
う。
However, by simply changing the method for calculating the solar radiation coefficient of the solar radiation correction amount due to the distribution of the solar radiation amount history data as described above, especially when the next solar radiation amount is larger than the previous solar radiation amount, the correction is performed. The width may become too large. For example, assume that an occupant who was mainly used at night or in the evening uses it for the first time in the daytime. In this case, it is assumed that the amount of solar radiation in the history data is in the range of 0 to 100 w / m 2 and the calculated solar radiation correction coefficient α is α = −0.01. If the amount of solar radiation for the next use is 100 w / m 2 , the amount of solar radiation correction is -1.0 ° C, but 700
When it becomes w / m 2 , the amount of solar radiation correction becomes −7.0 ° C.

【0068】そこで,ステップS1009では,日射履
歴データのうち最大値を探索し,この最大値を次回以降
の日射補正を制限するための日射量Qlimとして記憶
する。そして,図6に示したステップS502〜S50
4のフローチャートに示したように,次回制御以降で
は,この制限値Qlim以上の日射量での補正値はα×
Qlimに制限される。これを図示すると図14に示し
たようになり,高日射域でも,それまでの使用環境で最
大の日射量に相当する設定温度補正量に制限され,設定
し難いような補正量になってしまうことはない。また,
このように制限された日射補正値を用いて制限されてい
るときの設定も,その回の学習処理において処理され,
履歴データとして蓄積されることになるので,次回以降
は日射制限値が逐次更新されていくことになる。
Therefore, in step S1009, the maximum value of the solar radiation history data is searched, and this maximum value is stored as the solar radiation amount Qlim for limiting the solar radiation correction for the next and subsequent times. Then, steps S502 to S50 shown in FIG.
As shown in the flowchart of FIG. 4, after the next control, the correction value at the solar radiation amount of the limit value Qlim or more is α ×.
Limited to Qlim. This is illustrated in FIG. 14, and even in the high solar radiation area, the correction amount is limited to the set temperature correction amount corresponding to the maximum amount of solar radiation in the usage environment until then, and the correction amount becomes difficult to set. There is no such thing. Also,
The setting when restricted using the solar radiation correction value restricted in this way is also processed in the learning process at that time,
Since it will be stored as history data, the solar radiation limit value will be updated sequentially from the next time.

【0069】(実施例1の効果)実施例1によれば,乗
員の手動設定手段によって設定された設定室温の履歴
を,設定された時の日射量とともに記憶し,記憶された
設定室温と日射量の相関の履歴から設定室温補正値を演
算する際,日射量履歴の分散の大きさが小さい場合に
は,回帰式ではなく設定室温の基準値からの差と日射量
の比の平均を採用するので,学習時の履歴データが少な
くても,再制御時の制御補正値が制御範囲を越える異常
な値をなることが少ない。しかも,再制御時に制御特性
補正量を用いる際,日射量履歴の最大値相当の制御特性
補正量に補正量を制限するので,使用回数が少なく,使
用環境が限られる場合でも,実際に乗員が設定した値か
大きくずれることがないので,乗員の操作変更特性をい
ち早く,しかも,精度良く制御に取り込むことが可能と
なる。
(Effect of Embodiment 1) According to Embodiment 1, the history of the set room temperature set by the occupant's manual setting means is stored together with the amount of solar radiation at the time of setting, and the stored set room temperature and solar radiation are stored. When calculating the set room temperature correction value from the history of the amount correlation, if the magnitude of the variance of the history of solar radiation is small, use the average of the difference from the reference value of the set room temperature and the ratio of solar radiation instead of the regression equation. Therefore, even if the amount of history data during learning is small, the control correction value during re-control rarely exceeds the control range. In addition, when the control characteristic correction amount is used during re-control, the correction amount is limited to the control characteristic correction amount corresponding to the maximum value of the solar radiation history, so even if the number of times of use is small and the environment of use is limited, the occupant will actually Since the set value does not deviate significantly, it becomes possible to incorporate the operation change characteristics of the occupant into the control quickly and accurately.

【0070】〔実施例2〕 (実施例2の特徴部分)次に,実施例2について,上記
実施例1と異なる部分のみ説明し,その他の部分の説明
は省略する。実施例2は,図15のステップS1101
に示すように,学習処理において,使用時に記憶バッフ
ァに記憶されているデータを平均化せず,全データをそ
のまま日射相関メモリの該当する外気温クラスに記憶す
ることが,実施例1と異なる部分である。
[Second Embodiment] (Characteristics of Second Embodiment) Next, with respect to the second embodiment, only parts different from the first embodiment will be described, and description of the other parts will be omitted. The second embodiment is step S1101 in FIG.
As shown in, in the learning process, the data stored in the storage buffer is not averaged at the time of use, and all the data is stored in the corresponding outside air temperature class of the solar radiation correlation memory as it is, which is different from the first embodiment. Is.

【0071】(実施例2の効果)実施例2によれば,1
回の使用で記憶される履歴データの数が多くなり,後の
ステップS1103で分散が大きいと判断されて,ステ
ップS1104へ移行するまでの回数が短縮でき,学習
処理が速く収束する。
(Effect of Embodiment 2) According to Embodiment 2, 1
The number of history data stored by the use is increased, the number of times until it is determined that the variance is large in the subsequent step S1103 and the process proceeds to step S1104 can be shortened, and the learning process converges quickly.

【0072】〔実施例3〕 (実施例3の特徴部分)次に,実施例3について,上記
実施例1と異なる部分のみ説明し,その他の部分の説明
は省略する。実施例3は,図16に示したように学習処
理において,実施例1では日射量履歴の分散を用いてい
た部分を,ステップS1202,ステップS1203に
示すように日射量履歴の最大値Qsun,max,最小
値Qsun,minの差,すなわち, Qsun,max−Qsum,min>Var,sun
0 に置き換えたものである。
[Third Embodiment] (Characteristics of Third Embodiment) Next, with respect to the third embodiment, only parts different from the first embodiment will be described, and description of other parts will be omitted. In the third embodiment, as shown in FIG. 16, in the learning process, the portion that used the variance of the solar radiation amount history in the first embodiment is replaced with the maximum value Qsun, max of the solar radiation amount history as shown in steps S1202 and S1203. , Minimum difference Qsun, min difference, that is, Qsun, max-Qsum, min> Var, sun
It is replaced with 0.

【0073】(実施例3の効果)実施例3によれば,分
散を求める必要がなくなり,ステップS1209ではQ
limとしてQsun,maxをそのまま記憶するだけ
でよいため,計算負荷が軽減される。
(Effect of Third Embodiment) According to the third embodiment, it is not necessary to obtain the variance, and in step S1209, Q
Since it is only necessary to store Qsun, max as lim as it is, the calculation load is reduced.

【0074】〔実施例4〕 (実施例4の特徴部分)次に,実施例4について,上記
実施例1と異なる部分のみ説明し,その他の部分の説明
は省略する。実施例4は,実施例1の日射量変化に対す
る設定室温の変更特性に加えて,風量設定の変更特性も
学習する。
[Fourth Embodiment] (Characteristics of Fourth Embodiment) Next, with respect to the fourth embodiment, only parts different from the first embodiment will be described, and description of other parts will be omitted. In the fourth embodiment, the change characteristic of the air flow rate setting is learned in addition to the change characteristic of the set room temperature with respect to the change in the solar radiation amount of the first embodiment.

【0075】すなわち,実施例1と異なる部分を順次説
明すると,まず,初期化処理では,図17に示すように
ステップS1302において,実施例1の日射相関関数
α(Tamb),設定日射制限値Qlim(Tamb)
と同じ設定日射相関関数α(Tamb),設定日射制限
値Qlim(Tamb)に加えて,風量日射相関関数β
(Tamb),風量日射制限値Qlim,fan(Ta
mb)をセットする。β(Tamb),Qlim,fa
n(Tamb)は,設定室温に関する補正関数であるα
(Tamb),Qlim(Tamb)と同様の作用を風
量に適用するための相関である。
That is, the parts different from the first embodiment will be sequentially described. First, in the initialization process, as shown in FIG. 17, in step S1302, the solar radiation correlation function α (Tamb) of the first embodiment and the set solar radiation limit value Qlim are set. (Tamb)
In addition to the same set solar radiation correlation function α (Tamb) and set solar radiation limit value Qlim (Tamb), the air flow solar radiation correlation function β
(Tamb), airflow limit value of solar radiation Qlim, fan (Ta
mb) is set. β (Tamb), Qlim, fa
n (Tamb) is a correction function for the set room temperature α
(Tamb), Qlim (Tamb) is a correlation for applying the same action to the air volume.

【0076】次に,データ入力処理では,図18に示す
ようにステップS1405以降の処理において乗員の操
作情報として設定情報記憶バッファに記憶する値に,ブ
ロアファンの風量設定値を加える。ただし,風量設定値
としては,実際に出力されているファン風量出力値Vf
an’と工場出荷時に自動制御用に定められた風量制御
特性に基づく自動制御基準ファン電圧Vfanとの差の
積分平均値ΔVfanmを用いる(ステップS140
8)。
Next, in the data input process, as shown in FIG. 18, the blower fan air flow rate setting value is added to the value stored in the setting information storage buffer as the operation information of the occupant in the processing from step S1405. However, as the air volume setting value, the fan air volume output value Vf that is actually output
The integrated average value ΔVfanm of the difference between an ′ and the automatic control reference fan voltage Vfan based on the air flow rate control characteristic set for automatic control at the time of factory shipment is used (step S140).
8).

【0077】その後,風量処理では,図19に示すよう
にステップS1504〜S1509において,実施例1
のエアミックスドア開度処理における図6のステップS
501〜S506の処理を風量に適用する。
Thereafter, in the air volume processing, as shown in FIG. 19, in steps S1504 to S1509, the first embodiment is performed.
6 in the air mix door opening process of FIG.
The processing of 501 to S506 is applied to the air volume.

【0078】さらに,学習処理では,図20,図21に
示したように,ステップS1601〜S1610の設定
日射相関値α,設定日射制限値Qlimについての処理
と同様の処理を,ステップS1611〜S1620の風
量日射相関値β,風量日射制限値Qlim,fanにつ
いて行い設定情報記憶バッファに記憶する。
Further, in the learning processing, as shown in FIGS. 20 and 21, the same processing as the processing for the set solar radiation correlation value α and the set solar radiation limit value Qlim in steps S1601 to S1610 is performed in steps S1611 to S1620. The airflow solar radiation correlation value β and the airflow solar radiation limit values Qlim and fan are calculated and stored in the setting information storage buffer.

【0079】(実施例4の効果)実施例4によれば,使
用回数が少なく,日射量に偏りがあるような環境であっ
ても,設定温度と共に風量の日射量変化に応じた乗員の
変更特性を精度良く学習することができ,設定室温と風
量とのバランスの好みの個人差に対応可能となる。した
がって,設定室温とともに風量の変更操作量の減少速度
を早めることができる。
(Effect of Embodiment 4) According to Embodiment 4, even in an environment where the number of times of use is small and the amount of solar radiation is uneven, the occupant is changed according to the change in the amount of solar radiation with the set temperature. The characteristics can be learned with high precision, and it becomes possible to respond to individual differences in the balance between the set room temperature and the air volume. Therefore, the rate of decrease of the air volume changing operation amount can be accelerated with the set room temperature.

【0080】[0080]

【発明の効果】この発明に係る車両用空調制御装置(請
求項1)は、入力された複数の熱負荷と目標環境条件の
履歴を演算し、熱負荷と目標環境条件の相関関係から決
まる制御特性を決定する演算式を演算された履歴に応じ
て修正するため、使用回数が少なく、使用環境が限定さ
れる場合にあっても、少ない操作量で、その制御特性を
乗員の感覚特性に精度よく適合するように補正すること
ができる。また、記憶手段に記憶されている熱負荷の履
歴の分散が所定値より大きい場合には、制御特性を、目
標環境条件を目的変数、熱負荷を説明変数とした回帰式
に基づいて修正し、熱負荷の履歴の分散が所定値より小
さい場合には、目標環境条件と熱負荷の比の平均値に基
づいて修正するため、熱環境の分散が小さい場合には、
熱環境に対する操作状態の比が異常な値に演算されるこ
とがなくなる。
The vehicle air-conditioning control device according to the present invention (claim 1) calculates the history of a plurality of input heat loads and target environmental conditions, and determines from the correlation between the heat loads and the target environmental conditions. Since the calculation formula that determines the characteristics is modified according to the calculated history, even if the usage frequency is small and the usage environment is limited, the control characteristics can be accurately adjusted to the sensory characteristics of the occupant with a small amount of operation. It can be corrected to fit well. In addition, the thermal load shoes stored in the storage means
If the variance of the history is larger than the specified value, the control characteristics are
Regression equation with standard environment conditions as objective variables and heat load as explanatory variables
The heat load history variance is smaller than the specified value.
In the case of
Since the correction is made based on
If the ratio of operating condition to thermal environment is calculated to be an abnormal value.
Disappears.

【0081】また,この発明に係る車両用空調制御装置
(請求項2)は,入力された複数の熱負荷と目標環境条
件との分散を演算するため,乗員の感覚特性に精度よく
適合するような演算が可能になり,制御特性をそのよう
に補正することができる。
Further, since the vehicle air-conditioning control device according to the present invention (claim 2) calculates the variance between the plurality of input heat loads and the target environmental conditions, it can be accurately adapted to the occupant's sensory characteristics. Therefore, the control characteristics can be corrected in this way.

【0082】また,この発明に係る車両用空調制御装置
(請求項3)は,履歴に応じて演算式を修正する場合に
おいて,演算値に所定の上限値または下限値を設定して
いるため,未経験の環境での制御特性補正値の幅が異常
に大きくなることを防止することができる。
Further, since the vehicle air conditioning control device according to the present invention (claim 3) sets a predetermined upper limit value or lower limit value to the calculated value when correcting the calculated expression according to the history, It is possible to prevent the width of the control characteristic correction value in an unexperienced environment from becoming abnormally large.

【0083】また,この発明に係る車両用空調制御装置
(請求項4)は,記憶手段CL5に記憶する熱負荷とし
ては日射量を用い,目標環境条件としては設定温度また
は設定風量を用いるため,日射量に対する乗員の操作パ
ターンを精度良く補正することができる。
Further, since the vehicle air conditioning control device according to the present invention (claim 4) uses the amount of solar radiation as the heat load stored in the storage means CL5 and uses the set temperature or the set air amount as the target environmental condition, It is possible to accurately correct the occupant's operation pattern with respect to the amount of solar radiation.

【0084】また、この発明に係る車両用空調制御装置
(請求項5)は、演算式の修正の条件として熱負荷の履
歴の最大値と最小値の差を用いたため、より簡便に演算
式の修正ができる。
Further, in the vehicle air conditioning control device according to the present invention (claim 5), the condition of the thermal load is set as the condition for the correction of the arithmetic expression.
Calculated more easily because the difference between the maximum and minimum values of history is used
You can modify the formula.

【0085】[0085]

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

【図1】本発明に係る車両用空調制御装置の概略構成を
示すブロック(クレーム対応)図である。
FIG. 1 is a block diagram (corresponding to a claim) showing a schematic configuration of a vehicle air conditioning control device according to the present invention.

【図2】本発明に係る車両用空調装置の概略構成を示す
説明図である。
FIG. 2 is an explanatory diagram showing a schematic configuration of a vehicle air conditioner according to the present invention.

【図3】実施例1に係る車両用空調制御装置の基本動作
を示すフローチャートである。
FIG. 3 is a flowchart showing a basic operation of the vehicle air conditioning control device according to the first embodiment.

【図4】図3に示した初期化処理の動作を示すフローチ
ャートである。
4 is a flowchart showing the operation of the initialization process shown in FIG.

【図5】図3に示したデータ入力処理の動作を示すフロ
ーチャートである。
5 is a flowchart showing the operation of the data input process shown in FIG.

【図6】図3に示したエアミックス開度処理の動作を示
すフローチャートである。
FIG. 6 is a flowchart showing an operation of air mix opening processing shown in FIG.

【図7】図3に示した吹出口モード処理の動作を示すフ
ローチャートである。
FIG. 7 is a flowchart showing the operation of the outlet mode processing shown in FIG.

【図8】図3に示した吸込口処理の動作を示すフローチ
ャートである。
8 is a flowchart showing the operation of the suction port process shown in FIG.

【図9】図3に示した風量処理の動作を示すフローチャ
ートである。
9 is a flowchart showing the operation of the air volume processing shown in FIG.

【図10】図3に示した出力処理の動作を示すフローチ
ャートである。
10 is a flowchart showing the operation of the output processing shown in FIG.

【図11】図3に示した学習処理の動作を示すフローチ
ャートである。
11 is a flowchart showing the operation of the learning process shown in FIG.

【図12】実施例1に係る設定室温と日射量との関係を
示すグラフである。
FIG. 12 is a graph showing the relationship between the set room temperature and the amount of solar radiation according to the first embodiment.

【図13】実施例1に係る設定室温と日射量との関係を
示すグラフである。
FIG. 13 is a graph showing the relationship between the set room temperature and the amount of solar radiation according to the first embodiment.

【図14】実施例1に係る設定室温と日射量との関係を
示すグラフである。
FIG. 14 is a graph showing the relationship between the set room temperature and the amount of solar radiation according to the first embodiment.

【図15】実施例2に係る学習処理の動作を示すフロー
チャートである。
FIG. 15 is a flowchart showing an operation of learning processing according to the second embodiment.

【図16】実施例3に係る学習処理の動作を示すフロー
チャートである。
FIG. 16 is a flowchart showing an operation of learning processing according to the third embodiment.

【図17】実施例4に係る初期化処理の動作を示すフロ
ーチャートである。
FIG. 17 is a flowchart showing the operation of the initialization processing according to the fourth embodiment.

【図18】実施例4に係るデータ入力処理の動作を示す
フローチャートである。
FIG. 18 is a flowchart illustrating an operation of data input processing according to the fourth embodiment.

【図19】実施例4に係る風量処理の動作を示すフロー
チャートである。
FIG. 19 is a flowchart showing an operation of air volume processing according to the fourth embodiment.

【図20】実施例4に係る学習処理の動作を示すフロー
チャートである。
FIG. 20 is a flowchart showing an operation of learning processing according to the fourth embodiment.

【図21】実施例4に係る学習処理の動作を示すフロー
チャートである。
FIG. 21 is a flowchart showing the operation of learning processing according to the fourth embodiment.

【図22】日射相関記憶メモリの記憶形態を示すテーブ
ルである。
FIG. 22 is a table showing a storage form of a solar radiation correlation storage memory.

【図23】従来における車両用空調制御装置の基本動作
を示すフローチャートである。
FIG. 23 is a flowchart showing a basic operation of a conventional vehicle air conditioning control device.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

CL1 熱負荷検出手段 CL2 手動設定手段 CL3 熱負荷調整手段 CL4 制御手段 CL5 記憶手段 CL6 補正手段 CL7 履歴を演算する手段 CL8 履歴に応じて演算式を修正する手段 CL1 heat load detection means CL2 Manual setting means CL3 heat load adjustment means CL4 control means CL5 storage means CL6 correction means CL7 history calculation means CL8 Means for modifying arithmetic expression according to history

Claims (5)

(57)【特許請求の範囲】(57) [Claims] 【請求項1】 車室内の熱負荷を検出する熱負荷検出手
段と、 車室内の目標環境条件を設定する手動設定手段と、 車室内の熱負荷を調整する熱負荷調整手段と、 前記熱負荷検出手段と手段設定手段からの信号により目
標吹き出し温度を演算し、前記熱負荷調整手段を制御す
る制御手段と、 前記手動設定手段による目標環境条件とそのときの熱負
荷を記憶する記憶手段と、 前記記憶手段による記憶値に応じて前記制御手段の制御
特性を補正する補正手段とを備えた車両用空調制御装置
において、 前記補正手段を、 入力された複数の熱負荷と目標環境条件の履歴を演算す
る手段と、 熱負荷と目標環境条件の相関関係から決まる制御特性を
決定する演算式を前記履歴に応じて修正する手段とで形
成し 前記履歴に応じて演算式を修正する手段は、前記記憶手
段に記憶されている熱負荷の履歴の分散が所定値より大
きい場合には、前記制御特性を、前記目標環境条件を目
的変数、前記熱負荷を説明変数とした回帰式に基づいて
修正し、前記熱負荷の履歴の分散が所定値より小さい場
合には、前記目標環境条件と前記熱負荷の比の平均値に
基づいて修正する ことを特徴とする車両用空調制御装
置。
1. A heat load detecting means for detecting a heat load in a vehicle compartment, a manual setting means for setting a target environmental condition in the vehicle compartment, a heat load adjusting means for adjusting a heat load in the vehicle compartment, and the heat load. A target blowout temperature is calculated by a signal from the detection means and the means setting means, a control means for controlling the heat load adjusting means, a storage means for storing the target environmental condition by the manual setting means and the heat load at that time, In a vehicular air-conditioning control device including a correction unit that corrects the control characteristic of the control unit according to the stored value by the storage unit, the correction unit is configured to display a history of a plurality of input heat loads and target environmental conditions means for calculating, the operation expression for determining the control characteristics determined by the correlation between the heat load and the target environmental conditions formed by the means for modifying in accordance with the history, means for modifying an arithmetic expression according to the history The storage hand
The variance of the heat load history stored in the column is greater than the specified value.
If it is, check the control characteristics and the target environmental conditions.
Based on the regression equation using the dynamic variables and the heat load as explanatory variables
If the variance of the heat load history is smaller than the specified value,
In the case of the average value of the ratio of the target environmental conditions and the heat load,
A vehicle air-conditioning control device that is modified based on the above .
【請求項2】 前記履歴を演算する手段が、入力された
複数の熱負荷と目標環境条件との分散を演算することを
特徴とする請求項1記載の車両用空調制御装置。
2. The vehicle air-conditioning control device according to claim 1, wherein the means for calculating the history calculates a variance between a plurality of input heat loads and a target environmental condition.
【請求項3】 前記履歴に応じて演算式を修正する手段
が、演算値に所定の上限値または下限値を設定している
ことを特徴とする請求項1記載の車両用空調制御装置。
3. The vehicular air-conditioning control device according to claim 1, wherein the means for modifying the arithmetic expression according to the history sets a predetermined upper limit value or a lower limit value for the calculated value.
【請求項4】 前記記憶手段に記憶する熱負荷としては
日射量を用い、目標環境条件としては設定温度または設
定風量を用いることを特徴とする請求項1,2または3
記載の車両用空調制御装置。
4. The amount of solar radiation is used as the heat load stored in the storage means, and the set temperature or the set air flow is used as the target environmental condition.
The vehicle air conditioning control device described.
【請求項5】 車室内の熱負荷を検出する熱負荷検出手
段と、 車室内の目標環境条件を設定する手動設定手段と、 車室内の熱負荷を調整する熱負荷調整手段と、 前記熱負荷検出手段と手段設定手段からの信号により目
標吹き出し温度を演算し、前記熱負荷調整手段を制御す
る制御手段と、 前記手動設定手段による目標環境条件とそのときの熱負
荷を記憶する記憶手段と、 前記記憶手段による記憶値に応じて前記制御手段の制御
特性を補正する補正手段とを備えた車両用空調制御装置
において、 前記補正手段を、 入力された複数の熱負荷と目標環境条件の履歴を演算す
る手段と、 熱負荷と目標環境条件の相関関係から決まる制御特性を
決定する演算式を前記履歴に応じて修正する手段とで形
成し、 前記履歴に応じて演算式を修正する手段は、前記記憶手
段に記憶されている熱負荷の履歴の最大値と最小値の差
が所定値より大きい場合には、前記制御特性を、前記目
標環境条件を目的変数、前記熱負荷を説明変数とした回
帰式に基づいて修正し、前記熱負荷の履歴の最大値と最
小値の差が所定値より小さい場合には、前記目標環境条
件と前記熱負荷の比の平均値に基づいて修正することを
特徴とする車両用空調制御装置。
5. A heat load detector for detecting a heat load in a vehicle compartment.
A step, a manual setting means for setting a target environmental condition in the vehicle compartment, a heat load adjusting means for adjusting a heat load in the vehicle interior, and a signal from the heat load detecting means and the means setting means.
Controls the heat load adjusting means by calculating the temperature of the target air blow.
Control means, the target environmental conditions by the manual setting means and the heat load at that time.
Storage means for storing a load, and control of the control means according to the stored value by the storage means
Vehicular air-conditioning control device including correction means for correcting characteristics
In the above, the correction means calculates the history of the plurality of input heat loads and the target environmental conditions.
And the control characteristics determined by the correlation between the heat load and the target environmental conditions.
The calculation formula to be decided is formed by means of modifying the formula according to the history.
Forms, means for modifying an arithmetic expression according to the history, the storage Hand
The difference between the maximum and minimum values of the heat load history stored in the column
Is greater than a predetermined value, the control characteristic is
A cycle in which the standard environmental condition is the objective variable and the heat load is the explanatory variable.
Corrected based on the formula, the maximum and
If the difference between the small values is smaller than the specified value,
To correct based on the average value of the heat load ratio
A characteristic vehicle air-conditioning control device.
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