JP2002106915A

JP2002106915A - ヒートポンプの制御方法及び制御装置

Info

Publication number: JP2002106915A
Application number: JP2000297030A
Authority: JP
Inventors: Keiji Matsumoto; 圭司松本; Takashi Komori; 隆史小森; Toshio Fukuda; 敏男福田; Yasuhisa Hasegawa; 泰久長谷川
Original assignee: Yanmar Diesel Engine Co Ltd
Current assignee: Yanmar Co Ltd
Priority date: 2000-09-28
Filing date: 2000-09-28
Publication date: 2002-04-10

Abstract

(57)【要約】【課題】ヒートポンプ制御の応答性・安定性を高める。【解決手段】圧縮機、凝縮器、膨張弁及び蒸発器からな
る冷媒回路を有するヒートポンプの制御方法において、
少なくとも、制御目標値ｙ^*（ｔ）、前記制御目標値ｙ
^*（ｔ）に制御を行うことを目的とする冷媒状態量ｙ
（ｔ）、及び前記冷媒状態量ｙ（ｔ）と相関のある冷媒
操作量ｕ（ｔ）の３種類の信号に基づいて、冷媒操作量
ｕ（ｔ）と冷媒状態量ｙ（ｔ）との伝達特性を有するモ
デル（パラメトリックモデル）にて予測制御を行う。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、ヒートポンプの制
御方法及び制御装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】ヒートポンプは、圧縮機、凝縮器、膨張
弁及び蒸発器からなる冷媒回路を備えている。ヒートポ
ンプをエアコンに用いる場合、蒸発器（または凝縮器）
が室内機に設置され、凝縮器（または蒸発器）が室外機
に設置される。また、エアコンを構成する場合、１つの
室外機に対して複数の室内機が接続される場合もある。

【０００３】ヒートポンプの制御としては、従来、圧縮
機の吸入側の冷媒の圧力（以下、吸入圧力という）や、
圧縮機吸入側の冷媒の過熱度（以下、吸入過熱度とい
う）などの冷媒状態量と制御目標値とから偏差を演算
し、この偏差がゼロになるように制御するような、ＰＩ
Ｄ制御を代表とするフィードバック制御方式が採られて
いる。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】ところで、ヒートポン
プの冷媒回路は、むだ時間や時定数が大きいため、制御
結果としての冷媒制御量と制御目標値との偏差によるフ
ィードバック制御では、室温や室外温度等の変化に対し
て即応的に動作しないことがある。

【０００５】また、冷媒回路の負荷（例えば運転室内機
容量や室温など）が大きく変化した場合、フィードバッ
ク制御のみでは、吸入圧力や吸入過熱度などの冷媒状態
量が変化するまで時間が掛かり、その間、フィードバッ
ク制御の入力である偏差が変化しないので、フィードバ
ック制御が有効に働かない。しかも、一旦変化が現れて
から、再度目標値に収束するまでに時間がかかる。

【０００６】さらに、ヒートポンプの冷媒状態量は、冷
媒操作量に相関のある制御量であるので、例えば、吸入
圧力が制御目標値に一致するように、圧縮機の回転数を
変化させると吸入過熱度も変動してしまい、また、吸入
過熱度が制御目標値に一致するように膨張弁の開度を変
化させると吸入圧力も変動してしまうため、フィードバ
ック制御のみでは制御目標値に収束するまでに時間がか
かってしまう。

【０００７】本発明はそのような実情に鑑みてなされた
もので、応答速度が速くて安定性の高い制御が可能なヒ
ートポンプの制御方法及び制御装置の提供を目的とす
る。

【０００８】

【課題を解決するための手段】本発明の制御方法は、圧
縮機、凝縮器、膨張弁及び蒸発器からなる冷媒回路を有
するヒートポンプの制御方法であって、少なくとも、制
御目標値、前記制御目標値に制御を行うことを目的とす
る冷媒状態量、及び前記冷媒状態量と相関のある冷媒操
作量の３種類の信号に基づいて、冷媒操作量と冷媒状態
量との伝達特性を有するモデル（パラメトリックモデ
ル）にて予測制御を行うことによって特徴づけられる。

【０００９】本発明の制御方法によれば、冷媒操作量
と、冷媒操作量と冷媒状態量との伝達特性を有するモデ
ルに基づいて将来の冷媒状態量の動きを予測し、冷媒状
態量が制御目標値になるような冷媒操作量を演算し予測
制御を行うことで、冷媒状態量変化以前に冷媒操作量を
出力することができ、ヒートポンプ制御の応答性・安定
性を向上させることができる。

【００１０】本発明の制御方法において、前記した少な
くとも３種の信号と冷媒回路に対する外乱信号に基づい
て、冷媒操作量と冷媒状態量との伝達特性を有するモデ
ルにて予測制御を行うようにすれば、運転室内機容量の
変化時などにおける過渡応答性が向上する。

【００１１】本発明の制御方法において、冷媒操作量を
少なくとも２種類の入力信号とし、その各冷媒操作量と
相関のある冷媒状態量を少なくとも２種類の出力信号と
するとともに、入力信号と相関のある出力信号との少な
くとも２種類の伝達特性と、一方の入力信号が他方の出
力信号に及ぼす干渉を表す、少なくとも１種の伝達特性
とを有するモデルにて予測制御を行うようにしてもよ
い。このようにすれば、一方の冷媒操作量が他方の状態
量に干渉する冷媒回路においても予測制御を適合するこ
とができ、ヒートポンプ制御の応答性・安定性が向上す
る。

【００１２】この発明において、冷媒回路に対する外乱
を入力信号として付加して予測制御を行うようにする
と、過渡応答性が向上するとともに、一方の冷媒操作量
が他方の状態量に干渉する冷媒回路においても予測制御
を適合することができ、ヒートポンプ制御の応答性・安
定性が向上する。

【００１３】本発明の制御方法において、フィードバッ
ク制御を付加し、冷媒操作量と冷媒状態量との伝達特性
にフィードバック制御の特性を加えたモデルにて予測制
御を行うようにしてもよい。この場合、冷媒回路とフィ
ードバック制御をモデルとした制御となるので、予測制
御とフィードバック制御を並立させることができる。

【００１４】本発明の制御方法において、予測制御と共
にＰＩＤ制御も行い、そのＰＩＤ制御ゲインを予測結果
と制御結果に基づいて調整するようにしてもよい。この
ようにすれば、予測制御のモデル誤差発生の度合に応じ
て、ＰＩＤ制御にて補完することができ、より的確な予
測制御が可能となる。

【００１５】本発明の制御方法において、予測制御と共
にＰＩＤ制御も行い、そのＰＩＤ制御ゲインを制御目標
値と制御結果に基づいて調整するようにしてもよい。こ
のようにすれば、予測制御の性能低下度合いに応じてＰ
ＩＤ制御で補完することができ、より的確な予測制御が
可能となる。

【００１６】本発明の制御方法において、予測制御とＰ
ＩＤ制御を並列して行い、ＰＩＤ制御の入力信号として
予測結果と制御結果の偏差を用いるようにしてもよい。
このようにすれば、予測制御のモデルと実機とのモデル
誤差をＰＩＤ制御により補償することができ、より的確
な予測制御が可能となる。

【００１７】本発明の制御方法において、予測制御のモ
デルをファジィ推論にて生成するという処理を行っても
よい。このようなモデル生成を行うと、ファジィ推論の
入力とする物理量に対する実機の特性変化に予測制御の
モデルを合わせることができる。

【００１８】また、ファジィ推論にてモデルを生成する
場合、学習制御を経てファジィ推論のルールを更新する
ようにしてもよい。このように学習制御によってファジ
ィルールを調整することで、個体差や経年変化などによ
る実機の特性変化に、予測制御のモデルを合わせること
ができる。

【００１９】本発明の制御方法において、予測制御のモ
デルを実機の制御結果からオンラインでシステム同定し
調整するようにすれば、個体差や経年変化などによる実
機の特性変化に、予測制御のモデルを合わせることがで
きる。

【００２０】本発明の制御装置は、圧縮機、凝縮器、膨
張弁及び蒸発器からなる冷媒回路を有するヒートポンプ
の制御装置であって、少なくとも、制御目標値、前記制
御目標値に制御を行うことを目的とする冷媒状態量、及
び前記冷媒状態量と相関のある冷媒操作量の３種類の信
号に基づいて、冷媒操作量と冷媒状態量との伝達特性を
有するモデル（パラメトリックモデル）にて予測制御を
行うように構成されていることを特徴とする。

【００２１】本発明の制御装置によれば、冷媒操作量
と、冷媒操作量と冷媒状態量との伝達特性を有するモデ
ルに基づいて将来の冷媒状態量の動きを予測し、冷媒状
態量が制御目標値になるような冷媒操作量を演算し予測
制御を行うことで、冷媒状態量変化以前に冷媒操作量を
出力することができ、ヒートポンプ制御の応答性・安定
性を向上させることができる。

【００２２】本発明の制御装置において、前記した少な
くとも３種の信号と冷媒回路に対する外乱信号に基づい
て、冷媒操作量と冷媒状態量との伝達特性を有するモデ
ルにて予測制御を行うようにすれば、運転室内機容量の
変化時などにおける過渡応答性が向上する。

【００２３】本発明の制御装置において、冷媒操作量を
少なくとも２種類の入力信号とし、その各冷媒操作量と
相関のある冷媒状態量を少なくとも２種類の出力信号と
するとともに、入力信号と相関のある出力信号との少な
くとも２種類の伝達特性と、一方の入力信号が他方の出
力信号に及ぼす干渉を表す、少なくとも１種の伝達特性
とを有するモデルにて予測制御を行うようにしてもよ
い。このようにすれば、一方の冷媒操作量が他方の状態
量に干渉する冷媒回路においても予測制御を適合するこ
とができ、ヒートポンプ制御の応答性・安定性が向上す
る。

【００２４】この発明において、冷媒回路に対する外乱
を入力信号として付加して予測制御を行うようにする
と、過渡応答性が向上するとともに、一方の冷媒操作量
が他方の状態量に干渉する冷媒回路においても予測制御
を適合することができ、ヒートポンプ制御の応答性・安
定性が向上する。

【００２５】本発明の制御装置において、フィードバッ
ク制御を付加し、冷媒操作量と冷媒状態量との伝達特性
にフィードバック制御の特性を加えたモデルにて予測制
御を行うようにしてもよい。この場合、冷媒回路とフィ
ードバック制御をモデルとした制御となるので、予測制
御とフィードバック制御を並立させることができる。

【００２６】本発明の制御装置において、予測制御と共
にＰＩＤ制御も行い、そのＰＩＤ制御ゲインを予測結果
と制御結果に基づいて調整するようにしてもよい。この
ようにすれば、予測制御のモデル誤差発生の度合に応じ
て、ＰＩＤ制御にて補完することができ、より的確な予
測制御が可能となる。

【００２７】本発明の制御装置において、予測制御と共
にＰＩＤ制御も行い、そのＰＩＤ制御ゲインを制御目標
値と制御結果に基づいて調整するようにしてもよい。こ
のようにすれば、予測制御の性能低下度合いに応じてＰ
ＩＤ制御で補完することができ、より的確な予測制御が
可能となる。

【００２８】本発明の制御装置において、予測制御とＰ
ＩＤ制御を並列して行い、ＰＩＤ制御の入力信号として
予測結果と制御結果の偏差を用いるようにしてもよい。
このようにすれば、予測制御のモデルと実機とのモデル
誤差をＰＩＤ制御により補償することができ、より的確
な予測制御が可能となる。

【００２９】本発明の制御装置において、予測制御のモ
デルをファジィ推論にて生成するという処理を行っても
よい。このようなモデル生成を行うと、ファジィ推論の
入力とする物理量に対する実機の特性変化に、予測制御
のモデルを合わせることができる。

【００３０】また、ファジィ推論にてモデルを生成する
場合、学習制御を経てファジィ推論のルールを更新する
ようにしてもよい。このように学習制御によってファジ
ィルールを調整することで、個体差や経年変化などによ
る実機の特性変化に、予測制御のモデルを合わせること
ができる。

【００３１】本発明の制御装置において、予測制御のモ
デルを実機の制御結果からオンラインでシステム同定し
調整するようにすれば、個体差や経年変化などによる実
機の特性変化に、予測制御のモデルを合わせることがで
きる。

【００３２】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施形態を図面に
基づいて説明する。

【００３３】＜ヒートポンプの冷媒回路の説明＞ヒート
ポンプの冷媒回路１０は、図１に示すように圧縮機１
１、凝縮器１２、膨張弁１３及び蒸発器１４によって構
成されており、エアコンを構成する場合、蒸発器１４
（または凝縮器１２）が室内機に設置され、凝縮器１２
（または蒸発器１４）が室外機に設置される。

【００３４】冷媒回路１０を運転制御する際の冷媒制御
量は、冷凍（冷房）サイクルの場合は、例えば圧縮機１
１の吸入圧力と吸入過熱度であり、その各検出値が運転
制御に用いられる。暖房サイクルの場合は、例えば圧縮
機１１の吐出圧力と吐出過熱度であり、その各検出が運
転制御に用いられる。

【００３５】また、運転制御の冷媒操作量は、例えば圧
縮機１１の回転数と膨張弁１３の開度とされる（冷凍サ
イクル及び暖房サイクルの双方共）。

【００３６】なお、圧縮機１１の吸入圧力と蒸発器１４
での冷媒の蒸発温度とは相互に計算によって求めること
ができるので、蒸発温度の検出値を運転制御に用いるこ
ともできる。また、圧縮機１１の吐出圧力と凝縮器１２
での冷媒の凝縮温度とは相互に計算によって求めること
ができるので、凝縮温度の検出値を運転制御に用いるこ
ともできる。

【００３７】図１の冷媒回路１０では、凝縮器１２及び
蒸発器１４を１台ずつ備えているが、冷房／暖房システ
ムとして、１つの室外機に対して複数の室内機が接続さ
れる場合、複数台の蒸発器１４または凝縮器１２が冷媒
回路１０に組み込まれる。このようなシステムでは、室
内機の運転容量が変化するので、その運転室内機容量の
変化（外乱）を考慮して運転制御を行う必要がある。

【００３８】図１の冷媒回路１０において、圧縮機１１
の回転数を変化させると、冷媒回路１０を流れる冷媒の
圧力が変化することになるが、圧縮機１１の回転数の変
化は吸入過熱度または吐出過熱度にも干渉する。また、
膨張弁１３の開度を変化させると、吸入過熱度または吐
出過熱度が変化することになるが、膨張弁１３の開度変
化は圧縮機１１の吸入圧力または吐出圧力にも干渉す
る。従って、より的確な運転制御を行うには、圧縮機１
１の回転数が過熱度に及ぼす影響、膨張弁１３の開度が
吸入圧力または吐出圧力に及ぼす影響を考慮する必要が
ある。

【００３９】＜実施形態の詳細な説明＞まず、本実施形
態では、図１に示すように、予測器２を備えた制御装置
１を用いて、冷媒回路１０（冷凍サイクル）を予測制御
するところに特徴がある。

【００４０】その予測制御の基本的なアルゴリズムを、
図２のブロック線図を参照しながら説明する。

【００４１】予測器２は、制御目標値ｙ^*（ｔ）、操作
量ｕ（ｔ）、冷媒制御量ｙ（ｔ）を入力信号とし、冷凍
サイクル３のモデルパラメータと、操作量ｕ（ｔ）と冷
媒制御量ｙ（ｔ）との関係を示す伝達特性を有するパラ
メトリックモデル（以下、モデルという）を使用して予
測制御を行う。その予測制御は次のアルゴリズムにて実
行する。

【００４２】予測制御のパラメトリックモデルの出力
を次式で与える。

【００４３】ｙｍ（ｔ）＝θ₀ｕ（ｔ）＋θ₁ｕ（ｔ−
１）＋・・・＋θ_nｕ（ｔ−ｎ）ここで、θはモデルパラメータでθ＝［θ₀，θ₁，・・
・ θ_n］ｐステップ先の出力の予測値ｙp （ｔ＋ｐ）を次式で
与える。

【００４４】ｙｐ（ｔ＋ｐ）＝ｙｍ（ｔ＋ｐ）＋｛ｙ
（ｔ）−ｙｍ（ｔ）｝予測値が暫定的に目標とする参照軌道ｙｒ（ｔ＋ｐ）
を次式で与える。

【００４５】ｙｒ（ｔ＋ｐ）−ｙ^*（ｔ＋ｐ）＝ａ
^p｛ｙ（ｔ）−ｙ^*（ｔ）｝ここで、ａは制御パラメータで０≦ａ≦１の範囲で設定
する。

【００４６】ｙｐ（ｔ＋ｐ），ｙｒ（ｔ＋ｐ）から評
価関数Ｊ（Ｔ）を次式で与える。

【００４７】

【数１】

【００４８】ここで、Ｔは予測区間で０＜Ｔの範囲で設
定する。

【００４９】次の条件を満たす冷媒操作量数列Ｕを決
定する。

【００５０】Minimize Ｊ（Ｔ） Subject to Ω∋Ｕここで、Ｕ＝［ｕ（ｔ），ｕ（ｔ＋１），・・・ｕ（ｔ＋
Ｔ−１）］ Ω：操作量の制約領域Ｕの最初のＳ個をサンプリング周期ごとに出力する。

【００５１】ここで、Ｓは出力区間で０＜Ｓ≦Ｔの範囲
で設定する。

【００５２】時核ｔ＋Ｓにおいて同様に繰り返す。

【００５３】次に、外乱を含めた場合の予測制御を図３
のブロック線図を参照しながら説明する。

【００５４】予測器２は、制御目標値ｙ^*（ｔ）、操作
量ｕ（ｔ）、冷媒制御量ｙ（ｔ）及び外乱ｗ（ｔ）を入
力信号とし、冷凍サイクル３のモデルパラメータと、操
作量ｕ（ｔ）と冷媒制御量ｙ（ｔ）との関係を示す伝達
特性及び外乱ｗ（ｔ）と冷媒制御量ｙ（ｔ）との関係を
示す伝達特性を有するモデルを使用して、前記した〜
のアルゴリズムの予測制御を行う。

【００５５】なお、外乱ｗ（ｔ）としては、例えば、１
つの室外機に対して複数の室内機が接続されるエアコン
の運転室内機容量や室温などが挙げられる。

【００５６】なお、予測制御モデルの出力ｙｍ（ｔ）
は、式右辺のパラメトリックモデルでなく、状態空間
モデルや伝達関数モデルなどで算出するようにしてもよ
い。

【００５７】＜予測制御の具体例の説明＞予測制御の具
体的な例を各項目ごとに説明する。なお、各項目におい
て、予測器２にて実行する予測制御アルゴリズムは、前
記した〜の処理と基本的に同じであるので、その説
明は省略する。

【００５８】［２入力・２出力干渉系の予測制御］２入
力・２出力干渉系の予測制御を図４のブロック線図を参
照しながら説明する。

【００５９】予測器２は、２つの制御目標値ｙ１
^*（ｔ），ｙ２^*（ｔ）、２つの冷媒制御量ｙ１
（ｔ），ｙ２（ｔ）、２つの操作量ｕ１（ｔ），ｕ２
（ｔ）及び外乱ｗ（ｔ）を入力信号とし、２入力・２出
力系冷凍サイクル３のモデルパラメータと、伝達特性Ｇ
1 〜Ｇ4 を有するモデルを使用して予測制御を行う。

【００６０】具体的に説明すると、一方の冷媒制御量ｙ
１（ｔ）が他方の操作量ｕ２（ｔ）に相関のある状態量
であり、また、他方の冷媒制御量ｙ２（ｔ）が一方の操
作量ｕ１（ｔ）に相関のある状態量であることを考慮
し、一方の操作量ｕ１（ｔ）が他方の冷媒制御量ｙ２
（ｔ）に及ぼす干渉を表す伝達特性Ｇ2 と、他方の操作
量ｕ２（ｔ）が一方の冷媒制御量ｙ１（ｔ）に及ぼす干
渉を表す伝達特性Ｇ3 をモデルに組み込むことで、２入
力・２出力系において、より的確な予測制御を行えるよ
うにしている。なお、Ｇ1 は操作量ｕ１（ｔ）と冷媒制
御量ｙ１（ｔ）との関係を示す伝達特性であり、Ｇ4 は
操作量ｕ２（ｔ）と冷媒制御量ｙ２（ｔ）との関係を示
す伝達特性である。

【００６１】２入力・２出力干渉系の予測制御のより具
体的な例を説明する。

【００６２】制御目標値ｙ^*１（ｔ）を目標吸入圧力、
制御目標値ｙ^*２（ｔ）を目標吸入過熱度とし、操作量
ｕ１（ｔ）を圧縮機の回転数、操作量ｕ２（ｔ）を膨張
弁の開度とし、冷媒制御量ｙ１（ｔ）を吸入圧力、冷媒
制御量ｙ２（ｔ）を吸入過熱度として予測制御を行う場
合、Ｇ2 を膨張弁の開度が吸入圧力に及ぼす干渉を表す
伝達特性とし、Ｇ3 を吸入圧力が吸入過熱度に及ぼす干
渉を表す伝達特性とすることにより、圧縮機回転数の吸
入過熱度への影響及び膨張弁開度の吸入圧力への影響を
軽減もしくは除去することができる。

【００６３】なお、この具体例の場合、図４のＧ1 は圧
縮機の回転数と吸入圧力との関係を示す伝達特性とな
り、Ｇ4 は膨張弁の開度と吸入過熱度との関係を示す伝
達特性となる。

【００６４】２入力・２出力干渉系において外乱を含め
て予測制御を行う場合、図５のブロック線図に示すよう
に、外乱ｗ（ｔ）の信号を予測器２に入力し、前記した
伝達特性Ｇ1 〜Ｇ4 及び外乱ｗ（ｔ）と各冷媒制御量ｙ
１（ｔ），ｙ２（ｔ）との関係を示す伝達特性Ｇ 5、Ｇ
6 を有するモデルを使用して予測制御を行うようにす
る。

【００６５】なお、外乱ｗ（ｔ）としては、例えば、１
つの室外機に対して複数の室内機が接続されるエアコン
の運転室内機容量や室温などが挙げられる。

【００６６】［予測制御＋フィードバック制御］予測制
御にフィードバック制御を付加する場合、図６のブロッ
ク線図に示すように、制御目標値ｙ^*（ｔ）と冷媒制御
量ｙ（ｔ）との差を入力するフィードバックコントロー
ラ４を予測器２と並列に接続する。そして、予測器２
が、制御目標値ｙ^*（ｔ）、操作量ｕ（ｔ）、冷媒制御
量ｙ（ｔ）を入力信号とし、冷凍サイクル３のモデルパ
ラメータと、操作量ｕ（ｔ）と冷媒制御量ｙ（ｔ）との
関係を示す伝達特性及びフィードバックコントローラ４
の特性を有するモデルを使用して予測制御を行うように
する。

【００６７】［予測制御＋ＰＩＤ制御］まず、ＰＩＤ制
御を備えた系に、単に予測制御を加えると系のゲインが
高くなり、予測制御性能が悪化するという問題が発生す
る。これを防止することを目的として、この例ではＰＩ
Ｄゲインを調整するという方法を採用する。

【００６８】具体的には、図７のブロック線図に示すよ
うに、予測器（図示せず）の予測結果ｙ^P（ｔ）と制御
結果（冷媒制御量）ｙ（ｔ）との差の絶対値を演算し、
その演算結果［｜ｙ^P（ｔ）−ｙ（ｔ）｜］を、比例ゲ
インＰneに掛け合わせることにより、ＰＩＤゲインＰ
（ｔ）を調整するようにしている。

【００６９】このようなゲイン調整方法を採用すること
により、モデルによる予測結果と実機での制御結果との
差（モデル誤差）が小さいときには、ＰＩＤ制御のゲイ
ンが小さくなって予測制御系に対するＰＩＤ制御の働き
が少なくなり、モデル誤差が大きいときにはＰＩＤ制御
のゲインが大きくなって、予測制御系にＰＩＤ動作が大
きく効いてくるので、予測制御のモデル誤差発生の度合
に応じて、ＰＩＤ制御にて補完することができる。

【００７０】また、以上のようなＰＩＤゲイン調整を行
うことにより、ＰＩＤ制御を備えた系に予測制御を加え
ても、予測制御性能が悪化することがないので、ＰＩＤ
制御を行っている既存のヒートポンプに、本発明の予測
制御を組み入れることも可能になる。

【００７１】ここで、図７の制御方法では、比例ゲイン
Ｐneの調整が制御対象の物理量の次元に依存するため、
制御対象の物理量の次元が同じである機種に対して共通
して用いることができるが、物理量の次元が異なる機種
には使用できない。例えば、制御対象の物理量の次元が
［ｋｇｆ／ｃｍ²］として設計された制御装置は、物理
量の次元が［ｋＰａ］に設定されているヒートポンプに
は適用できない。

【００７２】このような点を解消するには、図８のブロ
ック線図に示す制御方法を採用すればよい。

【００７３】図８の制御方法では、予測器（図示せず）
の予測結果ｙ^P（ｔ）と制御結果ｙ（ｔ）との差の絶対
値［｜ｙ^P（ｔ）−ｙ（ｔ）｜］を、あらかじめ想定し
た誤差の最大値［ｍａｘ｜ｙ^P−ｙ｜］で除すことによ
り、ＰＩＤゲインの調整に用いるモデル誤差の無次元化
をはかっている。

【００７４】なお、誤差の最大値［ｍａｘ｜ｙ^P−ｙ
｜］は、制御量が圧縮機の吸入圧力である場合、例え
ば、ｍａｘ｜ｙ^P−ｙ｜＝２ｋｇｆ／ｃｍ²とする。

【００７５】図９は、ＰＩＤゲインの調整方法の他の例
を示すブロック線図である。

【００７６】図９の制御方法では、制御目標値：ｙ
^*（ｔ）と制御結果ｙ（ｔ）との差の絶対値を演算し、
その演算結果を、誤差の最大値［ｍａｘ｜ｙ^*−ｙ｜］
を用いて無次元化した後、Ｐ定数：Ｐneに掛け合わせる
ことにより、ＰＩＤゲインＰ（ｔ）を調整するようにし
ている。この方法を採用すれば、予測制御の性能低下度
合いに応じてＰＩＤ制御で補完することができる。

【００７７】図１０は、予測制御とＰＩＤ制御を行う制
御方法の他の例を示すブロック線図である。

【００７８】図１０の制御方法は、ＰＩＤ制御の入力信
号として、予測結果ｙ^P（ｔ）と制御結果（冷媒制御
量）ｙ（ｔ）との偏差を用いる点に特徴がある。この制
御方法を採用すれば、予測制御のモデルと実機とのモデ
ル誤差をＰＩＤ制御により補償することができる。

【００７９】［予測制御のモデル生成］モデルを使用し
て予測制御を行う際、環境条件によって実機の動特性が
変化すると、モデル誤差が大きくなって制御性能が悪化
する。

【００８０】これを防止する方法として、図１１のブロ
ック線図に示すように、環境条件に基づいて、予測制御
のモデルをファジィ推論にて生成し、そのモデルパラメ
ータθ（ｔ）を予測器２に入力するという方法を挙げる
ことができる。

【００８１】モデル生成に用いるファジィ推論の具体的
な手法を以下に説明する。

【００８２】手順１．あらかじめ実験でルールを設定す
る。

【００８３】［ルール］Ｉｆ環境パラメータ＝ａⁱ ｔｈｅｎ θ＝θⁱ Ｉｆ環境パラメータ＝ａⁱ⁺¹ｔｈｅｎ θ＝θⁱ⁺¹ ここで、θはモデルパラメータである。また、入力変数
に対するメンバシップ関数は図１２とする。

【００８４】手順２．制御を行う時点の環境パラメータ
からモデルパラメータを、次の式から導出する。

【００８５】

【数２】

【００８６】なお、環境パラメータとしては、例えば室
温、外気温度、室外ファン風量、室内ファン風量、廃熱
回収量、運転室内機容量などを用いる。

【００８７】以上のアルゴリズムにて予測制御のモデル
を生成することにより、環境条件が変化しても、予測制
御に使用するモデルを実機の動特性に合わせることが可
能になる。

【００８８】［学習制御］前記したファジィ推論におい
て、入力としていない環境条件に変化が発生すると、モ
デル誤差が大きくなって制御性能が悪化する。これを防
止することを目的として学習制御を行う。その具体的な
処理を以下に説明する。

【００８９】１．制御結果（冷媒制御量）から、オンラ
インでシステム同定を行い、そのときの環境条件におけ
るパラメータを同定する（詳細は後述）。

【００９０】２−１．その時のファジィルールの入力と
している環境条件に促し、ファジィルールＩｆ環境パラメータ＝ａⁱ ｔｈｅｎ θ＝θⁱ Ｉｆ環境パラメータ＝ａⁱ⁺¹ｔｈｅｎ θ＝θⁱ⁺¹ の後件部を変更する。

【００９１】

【数３】

【００９２】２−２．その時のファジィルールの入力と
している環境条件に促し、ファジィルールＩｆ環境パラメータ＝ａⁱ ｔｈｅｎ θ＝θⁱ Ｉｆ環境パラメータ＝ａⁱ⁺¹ｔｈｅｎ θ＝θⁱ⁺¹ の前件部を変更する（図１３参照）。

【００９３】

【数４】

【００９４】［オンラインシステム同定］モデルを使用
して予測制御を行う際、環境条件により実機の動特性が
変化すると、モデル誤差が大きくなって制御性能が悪化
する。これを防止することを目的としてオンラインシス
テム同定を行う。

【００９５】具体的には、図１４のブロック線図に示す
ように、実機の制御結果（冷媒制御量）ｙ（ｔ）と、操
作量ｕ（ｔ）を用い、ＰＥＭ（予測誤差法）によりシス
テム同定を行ってモデルパラメータの推定値θ＾（ｔ）
を導出し、そのθ＾（ｔ）を予測器２に入力するという
処理を行う。

【００９６】ＰＥＭ(Prediction Error method) とは、
予測誤差から構成される評価規範を最小にするように推
定値を計算するパラメータ推定法のことである。

【００９７】ここで、図１４の制御方法では、モデルを
直接更新する場合を示しているが、モデルを学習で更新
するようにしてもよい。

【００９８】その具体的な方法としては、例えば図１５
のブロック線図に示すように、オンラインのシステム同
定によるモデルパラメータの推定値θ＾（ｔ）と、環境
条件に基づいて生成されるモデルパラメータθ（ｔ）を
用いた学習制御によって、モデルパラメータを更新する
という方法が挙げられる。なお、この図１５の制御方法
において、モデル生成と学習制御の各処理には、前記し
たファジィ推論による手法を用いる。

【００９９】なお、図１１及び図１３〜図１５の制御方
法では、フィードバックコントローラ４を付加した制御
となっているが、この各方法は、フィードバックコント
ローラ４を外した形態でも実施可能である。また、図１
１及び図１３〜図１５の制御方法において、フィードバ
ックコントローラ４の構成に替えて、図６〜図１０に示
したような形態でＰＩＤ制御を行うようにしてもよ
い。、以上の実施形態では、ヒートポンプの冷凍システ
ムに本発明の予測制御を適用しているが、これに限られ
ることなく、暖房システムにも本発明を適用可能である
ことは勿論である。

【０１００】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
ヒートポンプの運転制御に関する信号のうち、少なくと
も、制御目標値、前記制御目標値に制御を行うことを目
的とする冷媒状態量、及び前記冷媒状態量と相関のある
冷媒操作量の３種類の信号に基づいて、冷媒操作量と冷
媒状態量との伝達特性を有するモデルにて予測制御を行
うので、ヒートポンプ制御の応答性・安定性を向上させ
ることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】ヒートポンプの冷媒回路の構成図である。

【図２】本発明の制御方法の一例を示すブロック線図で
ある。

【図３】本発明の制御方法の他の例を示すブロック線図
である。

【図４】２入力・２出力干渉系の予測制御の一例を示す
ブロック線図である。

【図５】２入力・２出力干渉系の予測制御の他の例を示
すブロック線図である。

【図６】フィードバック制御を付加した予測制御の一例
を示すブロック線図である。

【図７】予測制御とＰＩＤ制御を行う制御方法の一例を
示すブロック線図である。

【図８】予測制御とＰＩＤ制御を行う制御方法の他の例
を示すブロック線図である。

【図９】予測制御とＰＩＤ制御を行う制御方法の別の例
を示すブロック線図である。

【図１０】予測制御とＰＩＤ制御を行う制御方法の別の
例を示すブロック線図である。

【図１１】環境条件に基づいてモデル生成を行う場合の
制御方法の例を示すブロック線図である。

【図１２】ファジィ推論にてモデル生成を行う際に用い
るメンバシップ関数を示すグラフである。

【図１３】学習制御にてファジィ推論のルールを更新す
る方法の説明図である。

【図１４】予測制御のモデルをシステム同定にて更新す
る方法の一例を示すブロック線図である。

【図１５】予測制御のモデルをシステム同定にて更新す
る方法の他の例を示すブロック線図である。

【符号の説明】

１制御装置２予測器３冷凍システム４フィードバックコントローラ１０冷媒回路１１圧縮機１２凝縮器１３膨張弁１４蒸発器

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者松本圭司大阪府大阪市北区茶屋町１番32号ヤンマーディーゼル株式会社内 (72)発明者小森隆史大阪府大阪市北区茶屋町１番32号ヤンマーディーゼル株式会社内 (72)発明者福田敏男愛知県名古屋市東区矢田町２−66−122 (72)発明者長谷川泰久愛知県春日井市牛山町1464 Ｆターム(参考） 3L060 AA05 CC19 DD02 EE01

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】圧縮機、凝縮器、膨張弁及び蒸発器から
なる冷媒回路を有するヒートポンプの制御方法におい
て、少なくとも、制御目標値、前記制御目標値に制御を
行うことを目的とする冷媒状態量、及び前記冷媒状態量
と相関のある冷媒操作量の３種類の信号に基づいて、冷
媒操作量と冷媒状態量との伝達特性を有するモデルにて
予測制御を行うことを特徴とするヒートポンプの制御方
法。
【請求項２】請求項１記載の制御方法において、前記
した少なくとも３種の信号と冷媒回路に対する外乱信号
に基づいて、冷媒操作量と冷媒状態量との伝達特性を有
するモデルにて予測制御を行うことを特徴とするヒート
ポンプの制御方法。
【請求項３】請求項１または２記載の制御方法におい
て、冷媒操作量を少なくとも２種類の入力信号とし、そ
の各冷媒操作量と相関のある冷媒状態量を少なくとも２
種類の出力信号とするとともに、入力信号と相関のある
出力信号との少なくとも２種類の伝達特性と、一方の入
力信号が他方の出力信号に及ぼす干渉を表す、少なくと
も１種の伝達特性とを有するモデルにて予測制御を行う
ことを特徴とするヒートポンプの制御方法。
【請求項４】請求項３記載の制御方法において、冷媒
回路に対する外乱を入力信号として付加することを特徴
とするヒートポンプの制御方法。
【請求項５】請求項１または２記載の制御方法におい
て、フィードバック制御を付加し、冷媒操作量と冷媒状
態量との伝達特性にフィードバック制御の特性を加えた
モデルにて予測制御を行うことを特徴とするヒートポン
プの制御方法。
【請求項６】請求項１から４のいずれかに記載の制御
方法において、予測制御と共にＰＩＤ制御も行い、その
ＰＩＤ制御ゲインを予測結果と制御結果に基づいて調整
することを特徴とするヒートポンプの制御方法。
【請求項７】請求項１から４のいずれかに記載の制御
方法において、予測制御と共にＰＩＤ制御も行い、その
ＰＩＤ制御ゲインを制御目標値と制御結果に基づいて調
整することを特徴とするヒートポンプの制御方法。
【請求項８】請求項１から４のいずれかに記載の制御
方法において、予測制御とＰＩＤ制御を並列して行い、
ＰＩＤ制御の入力信号として予測結果と制御結果の偏差
を用いることを特徴とするヒートポンプの制御方法。
【請求項９】請求項１から５のいずれかに記載の制御
方法において、予測制御のモデルをファジィ推論にて生
成することを特徴とするヒートポンプの制御方法。
【請求項１０】請求項９記載の制御方法において、フ
ァジィ推論にてモデルを生成する際に学習制御を経てフ
ァジィ推論のルールを更新することを特徴とするヒート
ポンプの制御方法。
【請求項１１】請求項１から５または１０のいずれか
に記載の制御方法において、予測制御のモデルをオンラ
イン同定にて調整することを特徴とするヒートポンプの
制御方法。
【請求項１２】圧縮機、凝縮器、膨張弁及び蒸発器か
らなる冷媒回路を有するヒートポンプの制御装置におい
て、少なくとも、制御目標値、前記制御目標値に制御を
行うことを目的とする冷媒状態量、及び前記冷媒状態量
と相関のある冷媒操作量の３種類の信号に基づいて、冷
媒操作量と冷媒状態量との伝達特性を有するモデルにて
予測制御を行うように構成されていることを特徴とする
ヒートポンプの制御装置。
【請求項１３】請求項１２記載の制御装置において、
前記した少なくとも３種の信号と冷媒回路に対する外乱
信号に基づいて、冷媒操作量と冷媒状態量との伝達特性
を有するモデルにて予測制御を行うように構成されてい
ることを特徴とするヒートポンプの制御装置。
【請求項１４】請求項１２または１３記載の制御装置
において、冷媒操作量を少なくとも２種類の入力信号と
し、その各冷媒操作量と相関のある冷媒状態量を少なく
とも２種類の出力信号とするとともに、入力信号と相関
のある出力信号との少なくとも２種類の伝達特性と、一
方の入力信号が他方の出力信号に及ぼす干渉を表す、少
なくとも１種の伝達特性とを有するモデルにて予測制御
を行うように構成されていることを特徴とするヒートポ
ンプの制御装置。
【請求項１５】請求項１４記載の制御装置において、
冷媒回路に対する外乱を入力信号として付加して予測制
御を行うように構成されていることをヒートポンプの制
御装置。
【請求項１６】請求項１２または１３記載の制御装置
において、フィードバック制御を付加し、冷媒操作量と
冷媒状態量との伝達特性にフィードバック制御の特性を
加えたモデルにて予測制御を行うように構成されている
ことを特徴とするヒートポンプの制御装置。
【請求項１７】請求項１２から１５のいずれかに記載
の制御装置において、予測制御と共にＰＩＤ制御も行
い、そのＰＩＤ制御ゲインを予測結果と制御結果に基づ
いて調整するように構成されていることを特徴とするヒ
ートポンプの制御装置。
【請求項１８】請求項１２から１５のいずれかに記載
の制御装置において、予測制御と共にＰＩＤ制御も行
い、そのＰＩＤ制御ゲインを制御目標値と制御結果に基
づいて調整するように構成されていることを特徴とする
ヒートポンプの制御装置。
【請求項１９】請求項１２から１５のいずれかに記載
の制御装置において、予測制御とＰＩＤ制御を並列して
行い、ＰＩＤ制御の入力信号として予測結果と制御結果
の偏差を用いるように構成されていることを特徴とする
ヒートポンプの制御装置。
【請求項２０】請求項１２から１６のいずれかに記載
の制御装置において、予測制御のモデルをファジィ推論
にて生成するように構成されていることを特徴とするヒ
ートポンプの制御装置。
【請求項２１】請求項２０記載の制御装置において、
ファジィ推論にてモデルを生成する際に学習制御を経て
ファジィ推論のルールを更新するように構成されている
ことを特徴とするヒートポンプの制御装置。
【請求項２２】請求項１２から１６または２１のいず
れかに記載の制御装置において、予測制御のモデルをオ
ンライン同定にて調整するように構成されていることを
特徴とするヒートポンプの制御装置。