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公開番号2025097060
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-06-30
出願番号2023213117
出願日2023-12-18
発明の名称空調システム、学習装置および推論装置
出願人三菱電機株式会社
代理人弁理士法人高田・高橋国際特許事務所
主分類F24F 11/65 20180101AFI20250623BHJP(加熱;レンジ;換気)
要約【課題】冷房および除湿の対象空間内におけるユーザの快適性の向上を支援する。
【解決手段】空調システムは、対象空間の冷房および除湿を行うことが可能な空調手段と、対象空間内のユーザの生体情報を取得する生体情報取得手段と、対象空間内の室温の情報を取得する温度情報取得手段と、対象空間内の湿度の情報を取得する湿度情報取得手段と、生体情報および前記湿度の情報から、湿度閾値Xおよび温度閾値Tを学習する学習手段と、対象空間内の室温が温度閾値T以上であるときは空調手段に冷房を行わせ、対象空間内の室温が温度閾値T未満であり且つ対象空間内の湿度が湿度閾値X以上であるときは空調手段に除湿を行わせる制御手段と、を備えたものである。
【選択図】図4
特許請求の範囲【請求項１】
対象空間の冷房および除湿を行うことが可能な空調手段と、
前記対象空間内のユーザの生体情報を取得する生体情報取得手段と、
前記対象空間内の室温の情報を取得する温度情報取得手段と、
前記対象空間内の湿度の情報を取得する湿度情報取得手段と、
前記生体情報および前記湿度の情報から、湿度閾値Ｘを学習する学習手段と、
前記対象空間内の室温が設定値以上であるときは前記空調手段に冷房を行わせ、前記対象空間内の室温が設定値未満であり且つ前記対象空間内の湿度が前記湿度閾値Ｘ以上であるときは前記空調手段に除湿を行わせる制御手段と、
を備えた空調システム。
続きを表示（約 2,400 文字）【請求項２】
対象空間の冷房および除湿を行うことが可能な空調手段と、
前記対象空間内のユーザの生体情報を取得する生体情報取得手段と、
前記対象空間内の室温の情報を取得する温度情報取得手段と、
前記対象空間内の湿度の情報を取得する湿度情報取得手段と、
前記生体情報および前記室温の情報から、温度閾値Ｔを学習する学習手段と、
前記対象空間内の室温が前記温度閾値Ｔ以上であるときは前記空調手段に冷房を行わせ、前記対象空間内の室温が前記温度閾値Ｔ未満であり且つ前記対象空間内の湿度が設定値以上であるときは前記空調手段に除湿を行わせる制御手段と、
を備えた空調システム。
【請求項３】
対象空間の冷房および除湿を行うことが可能な空調手段と、
前記対象空間内のユーザの生体情報を取得する生体情報取得手段と、
前記対象空間内の室温の情報を取得する温度情報取得手段と、
前記対象空間内の湿度の情報を取得する湿度情報取得手段と、
前記生体情報、前記湿度の情報および前記室温の情報から、湿度閾値Ｘおよび温度閾値Ｔを学習する学習手段と、
前記対象空間内の室温が前記温度閾値Ｔ以上であるときは前記空調手段に冷房を行わせ、前記対象空間内の室温が前記温度閾値Ｔ未満であり且つ前記対象空間内の湿度が前記湿度閾値Ｘ以上であるときは前記空調手段に除湿を行わせる制御手段と、
を備えた空調システム。
【請求項４】
対象空間内の室温が設定値以上であるときは冷房を行い、前記対象空間内の室温が設定値未満であり且つ前記対象空間内の湿度が湿度閾値Ｘ以上であるときは除湿を行う空調システムに関する学習装置であって、
前記対象空間内の湿度の情報および前記対象空間内のユーザの生体情報と、前記空調システムのユーザが入力した湿度の設定値の情報と、を含む学習用データを取得するデータ取得部と、
前記データ取得部が取得した学習用データを用いて、前記湿度の情報および前記生体情報から前記湿度閾値Ｘを推論するための学習済モデルを生成するモデル生成部と、
を備えた学習装置。
【請求項５】
対象空間内の室温が温度閾値Ｔ以上であるときは冷房を行い、前記対象空間内の室温が前記温度閾値Ｔ未満であり且つ湿度が設定値以上であるときは除湿を行う空調システムに関する学習装置であって、
前記対象空間内の室温の情報および前記対象空間内のユーザの生体情報と、前記空調システムのユーザが入力した室温の設定値の情報と、を含む学習用データを取得するデータ取得部と、
前記データ取得部が取得した学習用データを用いて、前記室温の情報および前記生体情報から前記温度閾値Ｔを推論するための学習済モデルを生成するモデル生成部と、
を備えた学習装置。
【請求項６】
対象空間内の室温が温度閾値Ｔ以上であるときは冷房を行い、前記対象空間内の室温が前記温度閾値Ｔ未満であり且つ前記対象空間内の湿度が湿度閾値Ｘ以上であるときは除湿を行う空調システムに関する学習装置であって、
前記対象空間内の湿度の情報、室温の情報および前記対象空間内のユーザの生体情報と、前記空調システムのユーザが入力した湿度の設定値および温度の設定値の情報と、を含む学習用データを取得するデータ取得部と、
前記データ取得部が取得した学習用データを用いて、前記湿度の情報、前記温度の情報および前記生体情報から前記湿度閾値Ｘおよび前記温度閾値Ｔを推論するための学習済モデルを生成するモデル生成部と、
を備えた学習装置。
【請求項７】
対象空間内の室温が設定値以上であるときは冷房を行い、前記対象空間内の室温が設定値未満であり且つ前記対象空間内の湿度が湿度閾値Ｘ以上であるときは除湿を行う空調システムに関する推論装置であって、
前記対象空間内の湿度の情報および前記対象空間内のユーザの生体情報を取得するデータ取得部と、
前記湿度の情報および前記生体情報から前記湿度閾値Ｘを推論するための学習済モデルを用いて、前記データ取得部から入力された前記湿度の情報および前記生体情報から前記湿度閾値Ｘを出力する推論部と、
を備えた推論装置。
【請求項８】
対象空間内の室温が温度閾値Ｔ以上であるときは冷房を行い、前記対象空間内の室温が温度閾値Ｔ未満であり且つ前記対象空間内の湿度が設定値以上であるときは除湿を行う空調システムに関する推論装置であって、
前記対象空間内の室温の情報および前記対象空間内のユーザの生体情報を取得するデータ取得部と、
前記室温の情報および前記生体情報から前記温度閾値Ｔを推論するための学習済モデルを用いて、前記データ取得部から入力された前記室温の情報および前記生体情報から前記温度閾値Ｔを出力する推論部と、
を備えた推論装置。
【請求項９】
対象空間内の室温が温度閾値Ｔ以上であるときは冷房を行い、前記対象空間内の室温が温度閾値Ｔ未満であり且つ前記対象空間内の湿度が湿度閾値Ｘ以上であるときは除湿を行う空調システムに関する推論装置であって、
前記対象空間内の湿度の情報、室温の情報および前記対象空間内のユーザの生体情報を取得するデータ取得部と、
前記湿度の情報、前記室温の情報および前記生体情報から前記湿度閾値Ｘおよび前記温度閾値Ｔを推論するための学習済モデルを用いて、前記データ取得部から入力された前記湿度の情報、前記室温の情報および前記生体情報から前記湿度閾値Ｘおよび前記温度閾値Ｔを出力する推論部と、
を備えた推論装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、空調システム、学習装置および推論装置に関するものである。
続きを表示（約 3,900 文字）【背景技術】
【０００２】
従来技術として、例えば特許文献１に、空気調和機の冷房と除湿とを自動的に切り替える技術が開示されている。特許文献１においては、予め定められた判定値を用いて、冷房と除湿との切り替えを行う。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特許第６４０１０１５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
冷房と除湿との切り替えのための判定値が予め定められた値である場合、実際の環境を十分に考慮できておらず、ユーザによっては不快に感じてしまう。
【０００５】
本開示は、上記のような課題を解決するためのものである。本開示の目的は、冷房および除湿の対象空間内におけるユーザの快適性の向上を支援可能な空調システム、学習装置および推論装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示に係る空調システムは、対象空間の冷房および除湿を行うことが可能な空調手段と、前記対象空間内のユーザの生体情報を取得する生体情報取得手段と、前記対象空間内の室温の情報を取得する温度情報取得手段と、前記対象空間内の湿度の情報を取得する湿度情報取得手段と、前記生体情報および前記湿度の情報から、湿度閾値Ｘを学習する学習手段と、前記対象空間内の室温が設定値以上であるときは前記空調手段に冷房を行わせ、前記対象空間内の室温が設定値未満であり且つ前記対象空間内の湿度が前記湿度閾値Ｘ以上であるときは前記空調手段に除湿を行わせる制御手段と、を備えたものである。
また、本開示に係る空調システムは、対象空間の冷房および除湿を行うことが可能な空調手段と、前記対象空間内のユーザの生体情報を取得する生体情報取得手段と、前記対象空間内の室温の情報を取得する温度情報取得手段と、前記対象空間内の湿度の情報を取得する湿度情報取得手段と、前記生体情報および前記室温の情報から、温度閾値Ｔを学習する学習手段と、前記対象空間内の室温が前記温度閾値Ｔ以上であるときは前記空調手段に冷房を行わせ、前記対象空間内の室温が前記温度閾値Ｔ未満であり且つ前記対象空間内の湿度が設定値以上であるときは前記空調手段に除湿を行わせる制御手段と、を備えたものである。
また、本開示に係る空調システムは、対象空間の冷房および除湿を行うことが可能な空調手段と、前記対象空間内のユーザの生体情報を取得する生体情報取得手段と、前記対象空間内の室温の情報を取得する温度情報取得手段と、前記対象空間内の湿度の情報を取得する湿度情報取得手段と、前記生体情報、前記湿度の情報および前記室温の情報から、湿度閾値Ｘおよび温度閾値Ｔを学習する学習手段と、前記対象空間内の室温が前記温度閾値Ｔ以上であるときは前記空調手段に冷房を行わせ、前記対象空間内の室温が前記温度閾値Ｔ未満であり且つ前記対象空間内の湿度が前記湿度閾値Ｘ以上であるときは前記空調手段に除湿を行わせる制御手段と、を備えたものである。
また、本開示に係る学習装置は、対象空間内の室温が設定値以上であるときは冷房を行い、前記対象空間内の室温が設定値未満であり且つ前記対象空間内の湿度が湿度閾値Ｘ以上であるときは除湿を行う空調システムに関する学習装置であって、前記対象空間内の湿度の情報および前記対象空間内のユーザの生体情報と、前記空調システムのユーザが入力した湿度の設定値の情報と、を含む学習用データを取得するデータ取得部と、前記データ取得部が取得した学習用データを用いて、前記湿度の情報および前記生体情報から前記湿度閾値Ｘを推論するための学習済モデルを生成するモデル生成部と、を備えたものである。
また、本開示に係る学習装置は、対象空間内の室温が温度閾値Ｔ以上であるときは冷房を行い、前記対象空間内の室温が温度閾値Ｔ未満であり且つ湿度が設定値以上であるときは除湿を行う空調システムに関する学習装置であって、前記対象空間内の室温の情報および前記対象空間内のユーザの生体情報と、前記空調システムのユーザが入力した室温の設定値の情報と、を含む学習用データを取得するデータ取得部と、前記データ取得部が取得した学習用データを用いて、前記室温の情報および前記生体情報から前記温度閾値Ｔを推論するための学習済モデルを生成するモデル生成部と、を備えたものである。
また、本開示に係る学習装置は、対象空間内の室温が温度閾値Ｔ以上であるときは冷房を行い、前記対象空間内の室温が前記温度閾値Ｔ未満であり且つ前記対象空間内の湿度が湿度閾値Ｘ以上であるときは除湿を行う空調システムに関する学習装置であって、前記対象空間内の湿度の情報、室温の情報および前記対象空間内のユーザの生体情報と、前記空調システムのユーザが入力した湿度の設定値および温度の設定値の情報と、を含む学習用データを取得するデータ取得部と、前記データ取得部が取得した学習用データを用いて、前記湿度の情報、前記温度の情報および前記生体情報から前記湿度閾値Ｘおよび前記温度閾値Ｔを推論するための学習済モデルを生成するモデル生成部と、を備えたものである。
また、本開示に係る推論装置は、対象空間内の室温が設定値以上であるときは冷房を行い、前記対象空間内の室温が設定値未満であり且つ前記対象空間内の湿度が湿度閾値Ｘ以上であるときは除湿を行う空調システムに関する推論装置であって、前記対象空間内の湿度の情報および前記対象空間内のユーザの生体情報を取得するデータ取得部と、前記湿度の情報および前記生体情報から前記湿度閾値Ｘを推論するための学習済モデルを用いて、前記データ取得部から入力された前記湿度の情報および前記生体情報から前記湿度閾値Ｘを出力する推論部と、を備えたものである。
また、本開示に係る推論装置は、対象空間内の室温が温度閾値Ｔ以上であるときは冷房を行い、前記対象空間内の室温が温度閾値Ｔ未満であり且つ前記対象空間内の湿度が設定値以上であるときは除湿を行う空調システムに関する推論装置であって、前記対象空間内の室温の情報および前記対象空間内のユーザの生体情報を取得するデータ取得部と、前記室温の情報および前記生体情報から前記温度閾値Ｔを推論するための学習済モデルを用いて、前記データ取得部から入力された前記室温の情報および前記生体情報から前記温度閾値Ｔを出力する推論部と、を備えたものである。
また、本開示に係る推論装置は、対象空間内の室温が温度閾値Ｔ以上であるときは冷房を行い、前記対象空間内の室温が温度閾値Ｔ未満であり且つ前記対象空間内の湿度が湿度閾値Ｘ以上であるときは除湿を行う空調システムに関する推論装置であって、前記対象空間内の湿度の情報、室温の情報および前記対象空間内のユーザの生体情報を取得するデータ取得部と、前記湿度の情報、前記室温の情報および前記生体情報から前記湿度閾値Ｘおよび前記温度閾値Ｔを推論するための学習済モデルを用いて、前記データ取得部から入力された前記湿度の情報、前記室温の情報および前記生体情報から前記湿度閾値Ｘおよび前記温度閾値Ｔを出力する推論部と、を備えたものである。
【発明の効果】
【０００７】
本開示に係る空調システム、学習装置および推論装置によれば、冷房および除湿の対象空間内におけるユーザの快適性の向上を支援することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
実施の形態１の空調システムの全体構成を示す図である。
実施の形態１の空調装置の構成を示す図である。
実施の形態１の室内機制御部の構成を示す図である。
実施の形態１の空調装置が行う冷房と除湿との温湿度の範囲を示す図である。
実施の形態１の空調システムの制御フローの例を示す図である。
実施の形態１の空調システムに関する学習装置の構成図である。
ニューラルネットワークの例を示す図である。
学習装置の学習処理に関するフローチャートである。
実施の形態１の空調システムに関する推論装置の構成図である。
推論装置の推論処理に関するフローチャートである。
実施の形態１の空調システムに関する学習装置の構成図である。
学習装置の学習処理に関するフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、図面を参照して、本開示の実施の形態について説明する。各図における同一の符号は、同一の部分または相当する部分を示す。本開示では、重複する説明については、適宜に簡略化または省略する。なお、本開示は、趣旨を逸脱しない範囲において、以下の実施の形態によって開示される構成の種々の変形および組み合わせを含み得るものである。
【００１０】
実施の形態１．
図１は、実施の形態１の空調システム１の全体構成を示す図である。空調システム１は、例えば、空調装置２、計測装置３、ルータ４およびサーバ５を備える。なお、本開示に係る空調システムは、例えば、空調装置２単体によって実現することもできる。例えば、計測装置３の機能およびサーバ５の機能等は、空調装置２に搭載されていてもよい。
（【００１１】以降は省略されています）

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