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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2023176807
(43)【公開日】2023-12-13
(54)【発明の名称】冷蔵庫制御システム、及び冷蔵庫制御方法
(51)【国際特許分類】
F25D 21/08 20060101AFI20231206BHJP
【ＦＩ】
F25D21/08 A
【審査請求】未請求
【請求項の数】5
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2022089292
(22)【出願日】2022-05-31
(71)【出願人】
【識別番号】314012076
【氏名又は名称】パナソニックＩＰマネジメント株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】110001081
【氏名又は名称】弁理士法人クシブチ国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】中川 雅至
(72)【発明者】
【氏名】堀尾 好正
(72)【発明者】
【氏名】野村 勇治
(72)【発明者】
【氏名】林 拓哉
(72)【発明者】
【氏名】中村 智裕
【テーマコード（参考）】
3L046
【Ｆターム（参考）】
3L046AA02
3L046BA01
3L046CA06
3L046FB01
3L046GA03
3L046GA06
3L046JA11
3L046KA02
3L046KA04
3L046KA05
3L046LA22
3L046MA01
3L046MA02
3L046MA03
3L046MA04
(57)【要約】
【課題】本開示は、冷蔵庫の特定機能の実施が、除霜運転の実行によって妨げられることを抑制する冷蔵庫制御システムを提供する。
【解決手段】本開示における冷蔵庫制御システムは、推定モデルにより、除霜要否判断時点における推定除霜時間を算出する推定除霜時間算出部と、除霜要否判断時点における推定除霜時間が閾値以上であるときに、除霜運転を実行する除霜運転制御部と、冷蔵庫の特定機能が使用される可能性が低いと推定される時間帯である不使用時間帯を認識する不使用時間帯認識部と、前記除霜運転の実行の判断要否に係る前記閾値を複数設定する閾値設定部と、を備える。
【選択図】図３
【解決手段】本開示における冷蔵庫制御システムは、推定モデルにより、除霜要否判断時点における推定除霜時間を算出する推定除霜時間算出部と、除霜要否判断時点における推定除霜時間が閾値以上であるときに、除霜運転を実行する除霜運転制御部と、冷蔵庫の特定機能が使用される可能性が低いと推定される時間帯である不使用時間帯を認識する不使用時間帯認識部と、前記除霜運転の実行の判断要否に係る前記閾値を複数設定する閾値設定部と、を備える。
【選択図】図３
【特許請求の範囲】
【請求項1】
所定のサンプリング周期で冷蔵庫に設けられた検出部により検出した運転状況を示す運転状況データを取得し、第１記憶部に保存する運転状況データ取得部と、
前記冷蔵庫の加熱部を作動させて前記冷蔵庫の冷却器に付着した霜を除去する除霜運転が実行されたときに、前回の前記除霜運転が完了した時点から今回の前記除霜運転が実行されるまでの間に、前記検出部により検出された運転状況を示す前記運転状況データに基づく、所定の特徴量と、今回の前記除霜運転に要した時間とを含む学習データを、第２記憶部に保存する学習データ取得部と、
前記学習データに基づいて、前記検出部により検出された運転状況を示す前記運転状況データに基づく前記特徴量に係る入力データの入力に対して、前記除霜運転を実行したと想定した場合の前記除霜運転の推定所要時間を、推定除霜時間として出力する推定モデルを用いて、前記推定除霜時間を算出する推定除霜時間算出部と、
所定の除霜要否判断時点における前記推定除霜時間が閾値以上であるときに、前記除霜運転を実行する除霜運転制御部と、
前記冷蔵庫の特定機能が使用される可能性が低いと推定される時間帯である不使用時間帯を認識する不使用時間帯認識部と、
前記除霜運転の実行の判断要否に係る前記閾値を複数設定する閾値設定部と、
を備える冷蔵庫制御システム。
前記冷蔵庫の加熱部を作動させて前記冷蔵庫の冷却器に付着した霜を除去する除霜運転が実行されたときに、前回の前記除霜運転が完了した時点から今回の前記除霜運転が実行されるまでの間に、前記検出部により検出された運転状況を示す前記運転状況データに基づく、所定の特徴量と、今回の前記除霜運転に要した時間とを含む学習データを、第２記憶部に保存する学習データ取得部と、
前記学習データに基づいて、前記検出部により検出された運転状況を示す前記運転状況データに基づく前記特徴量に係る入力データの入力に対して、前記除霜運転を実行したと想定した場合の前記除霜運転の推定所要時間を、推定除霜時間として出力する推定モデルを用いて、前記推定除霜時間を算出する推定除霜時間算出部と、
所定の除霜要否判断時点における前記推定除霜時間が閾値以上であるときに、前記除霜運転を実行する除霜運転制御部と、
前記冷蔵庫の特定機能が使用される可能性が低いと推定される時間帯である不使用時間帯を認識する不使用時間帯認識部と、
前記除霜運転の実行の判断要否に係る前記閾値を複数設定する閾値設定部と、
を備える冷蔵庫制御システム。
【請求項2】
前記複数の閾値は、第１閾値及び第２閾値を含み、
前記閾値設定部は、前記不使用時間帯以外の時間帯における前記閾値を前記第１閾値に設定し、前記不使用時間帯における前記閾値を前記第２閾値に設定し、
前記閾値設定部は、前記第２閾値を、前記第１閾値よりも短い時間を示す値に設定する
請求項１に記載の冷蔵庫制御システム。
前記閾値設定部は、前記不使用時間帯以外の時間帯における前記閾値を前記第１閾値に設定し、前記不使用時間帯における前記閾値を前記第２閾値に設定し、
前記閾値設定部は、前記第２閾値を、前記第１閾値よりも短い時間を示す値に設定する
請求項１に記載の冷蔵庫制御システム。
【請求項3】
前記閾値設定部は、前記除霜運転制御部により前記除霜運転が実行された前記所定の除霜要否判断時点が、前記不使用時間帯内でなかったときに、次の前記除霜運転が、前記不使用時間帯内で前記除霜運転制御部により実行されるように、前記第２閾値を変更する
請求項２に記載の冷蔵庫制御システム。
請求項２に記載の冷蔵庫制御システム。
【請求項4】
前記不使用時間帯認識部は、前記冷蔵庫に設けられて前記冷蔵庫の収容室の開口部の開閉を検出する開閉センサによる前記開口部の開閉状況、又は前記冷蔵庫に設けられて前記冷蔵庫の周辺の照度を検出する庫外照度センサによる前記冷蔵庫の周辺の照度に基づいて、前記不使用時間帯を認識する
請求項１又は請求項２に記載の冷蔵庫制御システム。
請求項１又は請求項２に記載の冷蔵庫制御システム。
【請求項5】
所定のサンプリング周期で冷蔵庫に設けられた検出部により検出された、前記冷蔵庫の運転状況を示す運転状況データを取得し、第１記憶部に保存する運転状況データ取得ステップと、
前記冷蔵庫の加熱部を作動させて前記冷蔵庫の冷却器に付着した霜を除去する除霜運転が実行されたときに、前回の前記除霜運転が完了した時点から今回の前記除霜運転が実行されるまでの間に、前記検出部により検出された運転状況を示す前記運転状況データに基づく、所定の特徴量と、今回の前記除霜運転に要した時間とを含む学習データを取得し、第２記憶部に保存する学習データ取得ステップと、
前記学習データに基づいて、前記検出部により検出された運転状況を示す前記運転状況データに基づく前記特徴量に係る入力データの入力に対して、前記除霜運転を実行したと想定した場合の前記除霜運転の推定所要時間を、推定除霜時間として出力する推定モデルを用いて、前記推定除霜時間を算出する推定除霜時間算出ステップと、
所定の除霜要否判断時点における前記推定除霜時間が閾値以上であるときに、前記除霜運転を実行する除霜運転制御ステップと、
前記冷蔵庫の特定機能が使用される可能性が低いと推定される時間帯である不使用時間帯を認識する不使用時間帯認識ステップと、
前記除霜運転の実行の判断要否に係る前記閾値を複数設定する閾値設定ステップと、
を含む冷蔵庫制御方法。
前記冷蔵庫の加熱部を作動させて前記冷蔵庫の冷却器に付着した霜を除去する除霜運転が実行されたときに、前回の前記除霜運転が完了した時点から今回の前記除霜運転が実行されるまでの間に、前記検出部により検出された運転状況を示す前記運転状況データに基づく、所定の特徴量と、今回の前記除霜運転に要した時間とを含む学習データを取得し、第２記憶部に保存する学習データ取得ステップと、
前記学習データに基づいて、前記検出部により検出された運転状況を示す前記運転状況データに基づく前記特徴量に係る入力データの入力に対して、前記除霜運転を実行したと想定した場合の前記除霜運転の推定所要時間を、推定除霜時間として出力する推定モデルを用いて、前記推定除霜時間を算出する推定除霜時間算出ステップと、
所定の除霜要否判断時点における前記推定除霜時間が閾値以上であるときに、前記除霜運転を実行する除霜運転制御ステップと、
前記冷蔵庫の特定機能が使用される可能性が低いと推定される時間帯である不使用時間帯を認識する不使用時間帯認識ステップと、
前記除霜運転の実行の判断要否に係る前記閾値を複数設定する閾値設定ステップと、
を含む冷蔵庫制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本開示は、除霜運転を実行する冷蔵庫を制御対象とする冷蔵庫制御システム、及び冷蔵庫制御方法に関する。
【背景技術】
【0002】
特許文献１は、コンプレッサの積算運転時間が一定時間になったときに、除霜開始タイミングを延長するか否かを判定するようにした冷蔵庫の除霜装置を開示する。除霜装置は、扉が開放されていないと共に強制運転が実行されておらず、さらに推定外気温度が所定温度範囲内であったときは、除霜運転の必要がないと判断して除霜開始タイミングを一定時間だけ先送りする。また、除霜装置は、延長動作終了時の除霜開始タイミングにおいて扉が開放されていないと共に強制運転が実行されていないときは、さらに除霜開始タイミングを一定時間だけ先送りする動作を、既定回数だけ実行する。
特許文献２は、電力負荷ピーク時に除霜運転が行われないように、除霜運転開始を遅らせるようにした冷蔵庫を開示する。
特許文献３は、冷却を優先すべき時に除霜運転が行われないように、熱負荷が熱負荷閾値以上か否かにより除霜運転の開始を判断するようにした冷蔵庫を開示する。
特許文献４は、特定の冷却制御（低温冷却制御）を実行する際は、除霜を行わないようにし、また、利用者の操作に応じて節電モードに切り替わるようにした冷蔵庫を開示する。
特許文献２は、電力負荷ピーク時に除霜運転が行われないように、除霜運転開始を遅らせるようにした冷蔵庫を開示する。
特許文献３は、冷却を優先すべき時に除霜運転が行われないように、熱負荷が熱負荷閾値以上か否かにより除霜運転の開始を判断するようにした冷蔵庫を開示する。
特許文献４は、特定の冷却制御（低温冷却制御）を実行する際は、除霜を行わないようにし、また、利用者の操作に応じて節電モードに切り替わるようにした冷蔵庫を開示する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開平７－２３９１６８号公報
【特許文献2】欧州特許第２３３５１２５号明細書
【特許文献3】特開２０２１－０６０１５８号公報
【特許文献4】特開２０２０－０９４７１２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
本開示は、冷蔵庫の特定機能の実施が、除霜運転の実行によって妨げられることを抑制する冷蔵庫制御システムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【0005】
本開示における冷蔵庫制御システムは、所定のサンプリング周期で冷蔵庫に設けられた検出部により検出された、前記冷蔵庫の運転状況を示す運転状況データを取得し、第１記憶部に保存する運転状況データ取得部と、前記冷蔵庫の加熱部を作動させて前記冷蔵庫の冷却器に付着した霜を除去する除霜運転が実行されたときに、前回の前記除霜運転が完了した時点から今回の前記除霜運転が実行されるまでの間に、前記検出部により検出された運転状況を示す前記運転状況データに基づく、所定の特徴量と、今回の前記除霜運転に要した時間とを含む学習データを取得し、第２記憶部に保存する学習データ取得部と、前記学習データに基づいて、前記検出部により検出された運転状況を示す前記運転状況データに基づく前記特徴量に係る入力データの入力に対して、前記除霜運転を実行したと想定した場合の前記除霜運転の推定所要時間を、推定除霜時間として出力する推定モデルを用いて、前記推定除霜時間を算出する推定除霜時間算出部と、所定の除霜要否判断時点における前記推定除霜時間が閾値以上であるときに、前記除霜運転を実行する除霜運転制御部と、前記冷蔵庫の特定機能が使用される可能性が低いと推定される時間帯である不使用時間帯を認識する不使用時間帯認識部と、前記除霜運転の実行の判断要否に係る前記閾値を複数設定する閾値設定部と、を備える。
【0006】
本開示における冷蔵庫制御方法は、コンピュータにより実行される冷蔵庫制御方法であって、所定のサンプリング周期で、冷蔵庫に設けられた前記検出部により検出された前記冷蔵庫の運転状況を示す運転状況データを、第１記憶部に保存する運転状況データ取得ステップと、前記加熱部を作動させて前記冷却器に付着した霜を除去する除霜運転が実行されたときに、前回の前記除霜運転が完了した時点から今回の前記除霜運転が実行されるまでの間に、前記検出部により検出された運転状況を示す前記運転状況データに基づく、所定の特徴量と、今回の前記除霜運転に要した時間とを含む学習データを、第２記憶部に保存する学習データ取得ステップと、前記学習データに基づいて、前記検出部により検出された運転状況を示す前記運転状況データに基づく前記特徴量に係る入力データの入力に対して、前記除霜運転を実行したと想定した場合の前記除霜運転の推定所要時間を、推定除霜時間として出力する推定モデルを用いて、前記推定除霜時間を算出する推定除霜時間算出ステップと、所定の除霜要否判断時点における前記推定除霜時間が閾値以上であるときに、前記除霜運転を実行する除霜運転制御ステップと、前記冷蔵庫の特定機能が使用される可能性が低いと推定される時間帯である不使用時間帯を認識する不使用時間帯認識ステップと、前記除霜運転の実行の判断要否に係る前記閾値を複数設定する閾値設定ステップと、を含む。
【発明の効果】
【0007】
本開示の冷蔵庫制御システムによれば、個々の冷蔵庫の運転状況を学習した学習データに基づいて生成された推定モデルを用いて、個々の冷蔵庫の実際の運転状況に応じた推定除霜時間が算出され、推定除霜時間が閾値以上であるときに除霜運転が実行される。また、冷蔵庫の特定機能が利用される可能性の低い不使用時間帯に除霜運転が実行され易くなるよう、除霜運転の実行の判断要否に係る閾値が複数設定される。これにより、利用者が冷蔵庫の特定機能を利用したいときに、特定機能の実施が除霜運転により妨げられることを抑制することができる。
【図面の簡単な説明】
【0008】
【図1】実施の形態における冷蔵庫制御システムによる制御の態様の説明図
【図2】実施の形態における冷蔵庫の構成を説明するための断面図
【図3】実施の形態における冷蔵庫制御システムの構成図
【図4】実施の形態における学習データの生成処理の説明図
【図5】実施の形態における推定式の生成処理の説明図
【図6】実施の形態における不使用時間帯の認識処理の説明図
【図7】実施の形態における冷蔵庫側の処理に係る第１フローチャート
【図8】実施の形態における冷蔵庫側の処理に係る第２フローチャート
【図9】実施の形態におけるサーバー装置側の処理に係るフローチャート
【図10】実施の形態における除霜運転のタイミングチャート
【図11】実施の形態における閾値の切換のタイミングチャート
【発明を実施するための形態】
【0009】
（本開示の基礎となった知見等）
発明者らが本開示に想到するに至った当時、冷蔵庫における除霜は、各冷蔵庫に共通の同じ推定式により、コンプレッサの積算運転時間またはドアの開閉時間に応じて決定された実行タイミングで、実行されていた。
発明者らが本開示に想到するに至った当時、冷蔵庫における除霜は、各冷蔵庫に共通の同じ推定式により、コンプレッサの積算運転時間またはドアの開閉時間に応じて決定された実行タイミングで、実行されていた。
【0010】
しかしながら、各冷蔵庫に共通の同じ推定式を用いた場合には、冷蔵庫が使用される状況（例えば、単身、ＤＥＷＫｓ(Ｄｏｕｂｌｅ Ｅｍｐｌｏｙｅｄ Ｗｉｔｈ Ｋｉｄｓ）、ＤＩＮＫＳ(Ｄｏｕｂｌｅ Ｉｎｃｏｍｅ Ｎｏ Ｋｉｄｓ）、又は大家族等により使用される冷蔵庫に収納される食品の種類及び量、並びに、ドアの開閉時間など)、及び、冷蔵庫の周囲環境の影響が考慮されることなく、除霜が実行される。そのため、必要以上に頻繁に除霜が行われて、冷蔵庫の消費電力が増加すると共に、庫内の温度変動による食品への影響が大きくなる場合がある。また、冷蔵庫に、冷凍庫の冷却能力を通常運転時よりも高める特定機能（例えば、急速冷凍機能）が備えられている場合、除霜運転が実行されている間は、利用者が特定機能を利用したくても、特定機能の利用が妨げられるという問題を発明者らは発見し、その問題を解決するために、本開示の主題を構成するに至った。
そこで、本開示は、必要以上に頻繁に除霜運転が実行されることを抑制しつつ、除霜運転の実行により、冷蔵庫の特定機能の利用が妨げられることを抑制することができる冷蔵庫制御システムを提供する。
そこで、本開示は、必要以上に頻繁に除霜運転が実行されることを抑制しつつ、除霜運転の実行により、冷蔵庫の特定機能の利用が妨げられることを抑制することができる冷蔵庫制御システムを提供する。
【0011】
以下、図面を参照しながら、本開示の実施の形態の例を詳細に説明する。但し、必要以上に詳細な説明は省略する場合がある。例えば、既によく知られた事項の詳細説明、または、実質的に同一の構成に対する重複説明を省略する場合がある。これは、以下の説明が必要以上に冗長になるのを避け、当業者の理解を容易にするためである。
なお、図面および以下の説明は、当業者が本開示を十分に理解するために提供されるのであって、これらにより特許請求の範囲に記載の主題を限定することを意図していない。
なお、図面および以下の説明は、当業者が本開示を十分に理解するために提供されるのであって、これらにより特許請求の範囲に記載の主題を限定することを意図していない。
【0012】
（実施の形態）
以下、図１～図１１を参照して、本開示の実施の形態の例を説明する。
［１．制御の態様］
まず、図１を参照して、本開示の実施の形態の冷蔵庫制御システム１における冷蔵庫１０の制御の態様について説明する。図１は、本開示の実施の形態における冷蔵庫制御システム１による制御の態様の説明図である。冷蔵庫制御システム１は、制御対象である冷蔵庫１０と、サーバー装置１００とを備える。冷蔵庫１０は、例えば、家屋Ｈに設置され、ゲートウェイ５及び通信ネットワーク２００を介して、サーバー装置１００との間で相互に通信を行うよう構成されている。
以下、図１～図１１を参照して、本開示の実施の形態の例を説明する。
［１．制御の態様］
まず、図１を参照して、本開示の実施の形態の冷蔵庫制御システム１における冷蔵庫１０の制御の態様について説明する。図１は、本開示の実施の形態における冷蔵庫制御システム１による制御の態様の説明図である。冷蔵庫制御システム１は、制御対象である冷蔵庫１０と、サーバー装置１００とを備える。冷蔵庫１０は、例えば、家屋Ｈに設置され、ゲートウェイ５及び通信ネットワーク２００を介して、サーバー装置１００との間で相互に通信を行うよう構成されている。
【0013】
ここで、図１では、説明の便宜のため、１台の冷蔵庫１０のみを示しているが、サーバー装置１００は、複数の冷蔵庫との間で通信を行うことができるよう構成されていてもよい。この場合、サーバー装置１００と複数の冷蔵庫のそれぞれとにより冷蔵庫制御システム１が構成される。
【0014】
図２は、本開示の実施の形態の本実施の形態の冷蔵庫制御システム１における冷蔵庫１０の構成を説明するための断面図である。図２に示すように、本実施の形態の冷蔵庫制御システム１の冷蔵庫１０は、冷蔵室１１、切換室１４、製氷室１６、冷凍室１８、及び野菜室２０を備えている。冷蔵室１１の前面の開口部には、回転式の右ドア１２及び左ドア１３が設けられている。また、切換室１４、製氷室１６、冷凍室１８、及び野菜室２０には、それぞれ引き出し１５,１７,１９,２１が設けられている。
【0015】
冷蔵庫１０が備える制御ユニット６０は、冷蔵庫１０の作動を制御する。制御ユニット６０は、冷蔵庫１０の運転状況ＤＲＳを所定のサンプリング周期（例えば５分）で検出する検出部としての機能も有する。また、制御ユニット６０は、検出した運転状況ＤＲＳを示す運転状況データをサーバー装置１００に送信する。また、制御ユニット６０は、後述する冷却器５１に付着した霜を除去する除霜運転を実行する除霜運転制御部としての機能も有する。また、制御ユニット６０は、除霜運転を実行した際の所要時間（実除霜時間ＲＤＦＴ）を示す実除霜時間データを、サーバー装置１００に送信する。
【0016】
図３は、本開示の実施の形態の冷蔵庫制御システム１の構成図である。図３に示すように、サーバー装置１００は、運転状況データと実除霜時間データとにより生成された学習データに基づいて、除霜運転を実行したと想定した場合の除霜運転の推定所要時間（推定除霜時間ＥＤＦＴ）を算出する推定式を生成する。そして、サーバー装置１００、又は冷蔵庫１０の制御ユニット６０は、所定の除霜要否判断時点ｔｍにおける推定除霜時間ＥＤＦＴ（ｔｍ）を、推定式により算出する。図１では、サーバー装置１００が推定除霜時間ＥＤＦＴ（ｔｍ）を算出して、冷蔵庫１０に送信する場合を例示している。
【0017】
推定式は、家屋Ｈにおける冷蔵庫１０の使用状況が反映される運転状況データを学習して、冷蔵庫１０用にカスタマイズされる。冷蔵庫１０の制御ユニット６０は、推定除霜時間ＥＤＦＴ（ｔｍ）が閾値以上であると判断されたときに除霜運転を実行する。この場合、推定除霜時間ＥＤＦＴ（ｔｍ）は、冷蔵庫１０の実際の使用状況が反映される運転状況データに基づいて、推定式による算出される。そのため、個々の冷蔵庫１０の使用状況に応じて、冷却器に付着している霜の量が、除霜が必要な量以上になったと推定される、推定除霜時間ＥＤＦＴ（ｔｍ）が閾値以上になった適切なタイミングで、除霜運転を実行することができる。
【0018】
［２．冷蔵庫の構成］
図２を参照して、本実施の形態の冷蔵庫制御システム１の冷蔵庫１０の構成について説明する。図２は、冷蔵庫１０を前から見たときの冷蔵庫１０の右側から見た断面図である。冷蔵庫１０は、上述した制御ユニット６０、冷凍サイクルを構成する補機である圧縮機５０、冷却器５１、凝縮器５２、及び冷却ファン５３を備える。また、冷蔵庫１０は、冷却器５１の付近に設けられた、冷却器５１を加熱する除霜ヒータ５５及び冷却器５１の温度を検出する冷却器温度センサ４３を備える。除霜ヒータ５５は、本開示の加熱部に相当する。
図２を参照して、本実施の形態の冷蔵庫制御システム１の冷蔵庫１０の構成について説明する。図２は、冷蔵庫１０を前から見たときの冷蔵庫１０の右側から見た断面図である。冷蔵庫１０は、上述した制御ユニット６０、冷凍サイクルを構成する補機である圧縮機５０、冷却器５１、凝縮器５２、及び冷却ファン５３を備える。また、冷蔵庫１０は、冷却器５１の付近に設けられた、冷却器５１を加熱する除霜ヒータ５５及び冷却器５１の温度を検出する冷却器温度センサ４３を備える。除霜ヒータ５５は、本開示の加熱部に相当する。
【0019】
冷蔵室１１には、冷蔵室１１内の温度を検出する冷蔵室温度センサ４０、右ドア１２に開閉を検出する開閉センサ３０、及び左ドア１３の開閉を検出する開閉センサ３１が設けられている。右ドア１２には、冷蔵庫１０の庫外の温度（冷蔵庫１０が置かれた部屋等の温度）を検出する庫外温度センサ４２と、庫外の照度（冷蔵庫１０が置かれた部屋等の照度）を検出する庫外照度センサ４４が設けられている。
【0020】
切換室１４には、引き出し１５の開閉を検出する開閉センサ３２が設けられ、製氷室１６には、引き出し１７の開閉を検出する開閉センサ３３が設けられている。冷凍室１８には、引き出し１９の開閉を検出する開閉センサ３４が設けられ、野菜室２０には、引き出し２１の開閉を検出する開閉センサ３５が設けられている。
【0021】
冷蔵室１１、切換室１４、製氷室１６、冷凍室１８、及び野菜室２０は、本開示の収容室に相当する。開閉センサ３０～３５は、本開示の冷蔵庫１０の収容室の開口部の開閉を検出する開閉センサに相当する。庫外照度センサ４４は、冷蔵庫１０の周辺の照度（冷蔵庫１０が置かれている部屋等の照度）を検出する。
【0022】
［３．冷蔵庫制御システムの構成］
図３～図６を参照して、本開示の実施の形態の冷蔵庫制御システム１の構成について説明する。図４は、本開示の実施の形態における学習データの生成処理の説明図である。図５は、本開示の実施の形態における推定式の生成処理の説明図である。図６は、本開示の実施の形態における不使用時間帯の認識処理を説明するための図である。冷蔵庫１０の制御ユニット６０は、冷蔵庫プロセッサ７０及び冷蔵庫メモリ８０を有する。制御ユニット６０は、冷蔵庫通信部９０により、無線通信によってサーバー装置１００との間で通信を行う。制御ユニット６０は、開閉センサ３０～３５、冷蔵室温度センサ４０、野菜室温度センサ４１、庫外温度センサ４２、冷却器温度センサ４３、及び庫外照度センサ４４と接続され、これらのセンサによる検出信号が制御ユニット６０に入力される。また、制御ユニット６０は、冷凍サイクル補機５０～５３及び除霜ヒータ５５に接続され、制御ユニット６０から出力される制御信号によって、冷凍サイクル補機５０～５３及び除霜ヒータ５５の作動を制御する。冷蔵庫メモリ８０は、本開示の第１記憶部に相当する。
図３～図６を参照して、本開示の実施の形態の冷蔵庫制御システム１の構成について説明する。図４は、本開示の実施の形態における学習データの生成処理の説明図である。図５は、本開示の実施の形態における推定式の生成処理の説明図である。図６は、本開示の実施の形態における不使用時間帯の認識処理を説明するための図である。冷蔵庫１０の制御ユニット６０は、冷蔵庫プロセッサ７０及び冷蔵庫メモリ８０を有する。制御ユニット６０は、冷蔵庫通信部９０により、無線通信によってサーバー装置１００との間で通信を行う。制御ユニット６０は、開閉センサ３０～３５、冷蔵室温度センサ４０、野菜室温度センサ４１、庫外温度センサ４２、冷却器温度センサ４３、及び庫外照度センサ４４と接続され、これらのセンサによる検出信号が制御ユニット６０に入力される。また、制御ユニット６０は、冷凍サイクル補機５０～５３及び除霜ヒータ５５に接続され、制御ユニット６０から出力される制御信号によって、冷凍サイクル補機５０～５３及び除霜ヒータ５５の作動を制御する。冷蔵庫メモリ８０は、本開示の第１記憶部に相当する。
【0023】
本実施の形態の冷蔵庫制御システム１では、冷蔵庫プロセッサ７０が、冷蔵庫メモリ８０に保存された冷蔵庫プログラム８１を読み込んで実行することにより、運転状況データ取得部７１、除霜運転制御部７２、閾値設定部７３、推定除霜時間算出部７４、及び不使用時間帯認識部７５として機能する。運転状況データ取得部７１、除霜運転制御部７２、閾値設定部７３、推定除霜時間算出部７４、及び不使用時間帯認識部７５は、冷蔵庫プロセッサ７０とは別に、それぞれ互いに独立したプロセッサ、メモリ、及びプログラム等により実現されていてもよい。運転状況データ取得部７１は、所定のサンプリング周期（例えば５分）が経過するごとに、冷蔵庫１０の運転状況を検出する。
【0024】
運転状況データ取得部７１は、図４に示すように、冷蔵室温度センサ４０により検出される冷蔵室温度ＰｃＴ、庫外温度センサ４２により検出される庫外温度ＡｔＴ、野菜室温度センサ４１により検出される野菜室温度ＶｃＴ、開閉センサ３０～３５により検出される右ドア１２、左ドア１３、切換室１４の引き出し１５、製氷室１６の引き出し１７、冷凍室１８の引き出し１９、及び野菜室２０の引き出し２１のいずれかが開けられていた時間ＤｒＯ（各サンプリング周期におけるトータルの時間）、及び圧縮機５０の回転数ＣｐＲ（各サンプリング周期におけるトータルの回転数）を、運転状況ＤＲＳとして検出する。
【0025】
そして、運転状況データ取得部７１は、これらの運転状況ＤＲＳを示す運転状況データを、冷蔵庫メモリ８０に保存する。図３では、冷蔵庫メモリ８０に保存されている運転状況データを、運転状況データ８２として示している。また、運転状況データ取得部７１は、運転状況データをサーバー装置１００に送信する。圧縮機５０の回転数は、圧縮機５０の回転数を検出する回転数センサ（図示しない）により検出してもよく、圧縮機５０の回転数を制御するための制御回転数を、圧縮機５０の回転数の検出値として用いてもよい。ここで、冷蔵室温度センサ４０、野菜室温度センサ４１、庫外温度センサ４２、開閉センサ３０～３５、及び圧縮機５０の回転数を検出する構成は、本開示の検出部に相当する。
【0026】
除霜運転制御部７２は、所定の除霜要否判断時点における推定除霜時間が、閾値以上であると判断されたときに、除霜ヒータ５５を作動させて冷却器５１に付着した霜を除去する除霜運転を実行する。除霜運転制御部７２は、冷却器温度センサ４３の検出温度が除霜終了温度以上になった時に、除霜運転を完了する。除霜終了温度は、冷却器５１に付着した霜が解け切る温度を想定して、例えば１０℃以上に設定される。除霜運転制御部７２は、除霜運転に要した時間（実除霜時間ＲＤＦＴ）を示す実除霜時間データを、サーバー装置１００に送信する。
【0027】
除霜要否判断時点は、前回の除霜運転の完了時点から第１所定時間（例えば２４時間）が経過した時点、或いは前回の除霜運転の完了時点から第２所定時間（例えば２時間）が経過した後、第３所定時間（例えば１分）が経過するごとの時点等に設定される。推定除霜時間は、除霜運転を実行したと想定した場合の除霜運転の所要時間であり、推定除霜時間算出部７４により算出される。推定除霜時間算出部７４は、除霜要否判断時点ｔｍにおける推定除霜時間ＥＤＦＴ（ｔｍ）を、後述する推定式（１）により算出する。推定式（１）の詳細については後述する。
【0028】
不使用時間帯認識部７５は、冷蔵庫１０に備えられた急速冷凍機能（本開示の特定機能に相当する）が使用される可能性が低いと想定される時間を、不使用時間帯として認識する。特定機能は、除霜運転の実行によって、実施が妨げられる機能であればよく、急速冷凍機能に限られない。急速冷凍機能は、通常運転時よりも冷却能力を高める機能であり、具体的には圧縮機５０の回転速度を通常運転時よりも高くする等の処理が実行される。ここで、図６を参照して、不使用時間帯認識部７５による不使用時間帯の認識処理について説明する。
【0029】
不使用時間帯認識部７５は、開閉センサ３０～３５により、右ドア１２、左ドア１３、及び、引き出し１５，１７，１９，２１の開閉状況を、所定のサンプリング周期で検出する。不使用時間帯認識部７５は、１時間単位の時間帯（例えば、０：００～１：００，１：００～２：００，…，２３：００～２４：００など）で、右ドア１２、左ドア１３、及び、引き出し１５，１７，１９，２１の開閉回数を測定し、１週間単位で、各時間単位での開閉回数を合計する。
【0030】
不使用時間帯認識部７５は、本実施の形態では、一週間の曜日ごとの過去３週間分の開閉センサ３０～３５により検出された開閉回数の測定データを参照する。図６では、ある曜日の過去３週間分の開閉センサ３０～３５により検出された開閉回数の測定データを示しており、開閉回数が所定値（例えば２回）以上である時間帯を斜線で塗りつぶして示している。不使用時間帯認識部７５は、過去３週間分の測定データから、開閉回数が所定値未満である時間帯が連続する時間帯（例えば、図６に示す例では、１：００～７：００）を、不使用時間帯として認識する。なお、不使用時間帯認識部７５が参照する測定データは、過去３週間分の測定データに限られず、過去１ヵ月分または３か月分などの測定データでもよい。また、不使用時間帯認識部７５は、開閉回数が所定値未満である時間帯が連続する時間帯を複数、認識し、複数の不使用時間帯に優先順位をつけてもよい。例えば、図６に示す例においては、開閉回数が最も少ない時間帯である１：００～７：００を不使用時間帯の優先順位第１位とし、０：００～７：００を優先順位第２位とし、２３：００～７：００を優先順位第３位とする。不使用時間帯認識部７５により認識された複数の不使用時間帯のうち、優先順位の高い不使用時間帯に除霜運転が実行されやすいように、後述する閾値設定部７３により第２閾値Ｌｖ２が設定されてもよい。
【0031】
なお、不使用時間帯認識部７５は、開閉センサ３０～３５による右ドア１２、左ドア１３、及び、引き出し１５，１７，１９，２１の開閉状況に代えて、或いはこれらの開閉状況に加えて、庫外照度センサ４４により検出される冷蔵庫１０の周辺の照度に基づいて、不使用時間帯を認識してもよい。この場合、不使用時間帯認識部７５は、庫外照度センサ４４による検出照度が所定の照度以下である状況（例えば、夜間であって、冷蔵庫１０が置かれた部屋等の照明が消されている状況）が所定の時間以上継続する時間帯を、不使用時間帯として認識する。
【0032】
閾値設定部７３は、不使用時間帯以外の時間帯における閾値を第１閾値Ｌｖ１に設定し、不使用時間帯における閾値を、第１閾値Ｌｖ１よりも短い時間を示す第２閾値Ｌｖ２（＜Ｌｖ１）に設定する。第１閾値Ｌｖ１は、除霜運転が実行される間隔が所定時間（例えば、２４時間）となるように、過去に実行された除霜運転の所要時間（実除霜時間）と間隔のデータに基づいて設定される。閾値設定部７３は、第１閾値Ｌｖ１を、冷却器５１の大きさ、除霜ヒータ５５の容量、庫外温度センサ４２の検出温度、及び、家屋Ｈの電気料金体系等に応じて設定する。第１閾値Ｌｖ１は、例えば４０分に設定される。また、閾値設定部７３は、不使用時間帯認識部７５により認識された複数の不使用時間帯のうち、優先順位の高い不使用時間帯に除霜運転が実行されやすいように、優先順位の高い不使用時間帯の第２閾値Ｌｖ２を、優先順位の低い不使用時間帯の第２閾値Ｌｖ２よりも低く（時間を短く（例えば３５分））設定してもよい。
【0033】
閾値設定部７３は、過去の運転状況データ（除霜運転の実行日時及び実除霜時間ＲＤＦＴ等）を学習して、第２閾値Ｌｖ２を設定してもよい。例えば、第２閾値Ｌｖ２が３８分に設定されていたとき、不使用時間帯に除霜運転が実行されておらず、冷蔵庫１０の特定機能が利用される可能性の高い不使用時間帯外に除霜運転が実行されている一方、第２閾値Ｌｖ２が３５分に設定されていたとき、不使用時間帯に除霜運転が実行されていることを、閾値設定部７３は、過去の運転状況データから学習し、不使用時間帯に除霜運転が実行され易くなるよう、第２閾値Ｌｖ２を３５分に設定してもよい。
【0034】
また、閾値設定部７３は、所定の更新タイミングで（例えば、３か月ごとに）、庫外温度センサ４２による検出温度等に基づいて、第２閾値Ｌｖ２を更新してもよい。
【0035】
また、不使用時間帯以外の時間帯で、除霜運転制御部７２により除霜運転が実行された場合に、閾値設定部７３は、不使用時間帯で除霜運転が実行され易くするために、第２閾値Ｌｖ２をさらに短い時間に設定する等の処理を行ってもよい。
【0036】
サーバー装置１００は、サーバープロセッサ１１０、サーバーメモリ１２０、サーバー通信部１３０等を備えるコンピュータシステムであり、サーバー通信部１３０により、通信ネットワーク２００を介して、冷蔵庫１０との間で相互に通信を行う。本実施の形態の冷蔵庫制御システム１では、サーバープロセッサ１１０が、サーバーメモリ１２０に保存されたサーバープログラム１２１を読み込んで実行することにより、学習データ取得部１１１、及び推定モデル生成部１１２として機能する。学習データ取得部１１１、及び推定モデル生成部１１２は、サーバープロセッサ１１０とは別に、それぞれ互いに独立したプロセッサ、メモリ、プログラム等により実現されていてもよい。サーバーメモリ１２０は、本開示の第１記憶部及び第２記憶部に相当する。
【0037】
学習データ取得部１１１は、冷蔵庫１０から送信される運転状況データと実除霜時間データを順次サーバーメモリ１２０に保存する（図３では、冷蔵庫１０から送信される、運転状況データを運転状況データ１２２として、実除霜時間データを実除霜時間データ１２３として、それぞれ示している）。そして、学習データ取得部１１１は、本実施の形態では、図４に示すように、サーバーメモリ１２０に保存された運転状況ＤＲＳを示す運転状況データと実除霜時間データとにより、学習データＴＲＤを生成してサーバーメモリ１２０に保存する。図３では、サーバーメモリ１２０に保存されている学習データを、学習データ１２４として示している。
【0038】
図４に示すように、学習データＴＲＤは、除霜運転が実行されるごとに生成され、除霜運転の実行日時、特徴量、及び実除霜時間ＲＤＦＴを含んでいる。特徴量は、本実施の形態では、冷蔵室温度平均値ＰＣＣ、庫外温度平均値ＡＴＣ、野菜室温度平均値ＶＣＣ、ドア開時間積算値ＤＯＯＲ、及び圧縮機回転数積算値ＣＭＰを含んでいる。
【0039】
冷蔵室温度平均値ＰＣＣは、前回の除霜運転の完了時点から今回の除霜運転の開始時点までの間の各サンプリング周期で、運転状況データ取得部７１により取得された冷蔵室温度ＰｃＴの平均値である。庫外温度平均値ＡＴＣは、前回の除霜運転の完了時点から今回の除霜運転の開始時点までの間の各サンプリング周期で、運転状況データ取得部７１により取得された庫外温度ＡｔＴの平均値である。野菜室温度平均値ＶＣＣは、前回の除霜運転の完了時点から今回の除霜運転の開始時点までの間の各サンプリング周期で、運転状況データ取得部７１により取得された野菜室温度ＶｃＴの平均値である。
【0040】
ドア開時間積算値ＤＯＯＲは、前回の除霜運転の完了時点から今回の除霜運転の開始時点までの間の各サンプリング周期で、運転状況データ取得部７１により取得された右ドア１２、左ドア１３、切換室１４の引き出し１５、製氷室１６の引き出し１７、冷凍室１８の引き出し１９、及び野菜室２０の引き出し２１のいずれかが開けられていた時間ＤｒＯの積算値である。圧縮機回転数積算値ＣＭＰは、前回の除霜運転の完了時点から今回の除霜運転の開始時点までの間の各サンプリング周期で、運転状況データ取得部７１により取得された圧縮機５０の回転数ＣｐＲの積算値である。
【0041】
推定モデル生成部１１２は、図５に示すように、学習データ取得部１１１により生成されて、サーバーメモリ１２０に保存された学習データ１２４（複数の学習データＴＲＤ１，ＴＲＤ２，…）に基づいて、各特徴量に係る入力データＦＱＤの入力に対して推定除霜時間ＥＤＦＴを出力する推定式（推定モデル）を生成する。また、推定モデル生成部１１２は、更新タイミング（例えば、月に一回）になったときに推定式を更新する。
【0042】
推定モデル生成部１１２は、本実施の形態では、複数の学習データＴＲＤに対する重回帰分析により、実除霜時間ＲＤＦＴと各特徴量（ＰＣＣ，ＡＴＣ，ＶＣＣ，ＤＯＯＲ，ＣＯＭＰ，ＲＤＦＴ）間の係数（傾き）Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅを算出することによって、以下の推定式（１）を生成する。なお、係数Ａ～Ｅ間で重み付けを行ってもよい。
ＥＤＦＴ（ｔ）＝Ａ×ＰＣＣ（ｔ）＋Ｂ×ＡＴＣ（ｔ）＋Ｃ×ＶＣＣ（ｔ）
＋Ｄ×ＤＯＯＲ（ｔ）＋Ｅ×ＣＯＭＰ（ｔ）＋Ｆ ・・・・・（１）
但し、ｔ：推定時点、ＰＣＣ（ｔ）：前回の除霜運転の完了時点からｔまでの期間に対応した冷蔵室温度平均値、ＡＴＣ（ｔ）：前回の除霜運転の完了時点からｔまでの期間に対応した庫外温度平均値、ＶＣＣ（ｔ）：前回の除霜運転の完了時点からｔまでの期間に対応した野菜室温度平均値、ＤＯＯＲ（ｔ）：前回の除霜運転の完了時点からｔまでの期間に対応したドア開時間の積算値、ＣＯＭＰ（ｔ）：前回の除霜運転の完了時点からｔまでの期間に対応した圧縮機の回転数の積算値、及び、Ｆ：調整値。
ＥＤＦＴ（ｔ）＝Ａ×ＰＣＣ（ｔ）＋Ｂ×ＡＴＣ（ｔ）＋Ｃ×ＶＣＣ（ｔ）
＋Ｄ×ＤＯＯＲ（ｔ）＋Ｅ×ＣＯＭＰ（ｔ）＋Ｆ ・・・・・（１）
但し、ｔ：推定時点、ＰＣＣ（ｔ）：前回の除霜運転の完了時点からｔまでの期間に対応した冷蔵室温度平均値、ＡＴＣ（ｔ）：前回の除霜運転の完了時点からｔまでの期間に対応した庫外温度平均値、ＶＣＣ（ｔ）：前回の除霜運転の完了時点からｔまでの期間に対応した野菜室温度平均値、ＤＯＯＲ（ｔ）：前回の除霜運転の完了時点からｔまでの期間に対応したドア開時間の積算値、ＣＯＭＰ（ｔ）：前回の除霜運転の完了時点からｔまでの期間に対応した圧縮機の回転数の積算値、及び、Ｆ：調整値。
【0043】
推定モデル生成部１１２は、生成した推定式のパラメータ（推定式（１）では、係数Ａ～Ｅ及び調整値Ｆ）の値を含む推定式データを、冷蔵庫１０に送信する。冷蔵庫１０の推定除霜時間算出部７４は、サーバー装置１００から送信される推定式データを受信して、冷蔵庫メモリ８０に保存する。図３では、冷蔵庫メモリ８０に保存されている推定式データを、推定式データ８３として示している。
【0044】
上述した冷蔵庫１０の推定除霜時間算出部７４は、前回の除霜運転の完了時点から今回の除霜要否判断時点ｔｍまでの期間に対応した各特徴量（ＰＣＣ，ＡＴＣ，ＶＣＣ，ＤＯＯＲ，ＣＯＭＰ）に係る入力データＦＱＤを、推定式（１）に代入して、推定除霜時間ＥＤＦＴ（ｔｍ）を算出する。
【0045】
［４．冷蔵庫側の処理］
図７～図８に示すフローチャートを参照して、本開示の実施の形態の冷蔵庫制御システム１の冷蔵庫１０側の処理について説明する。図７は、本開示の実施の形態における冷蔵庫１０側の処理に係る第１フローチャートである。図８は、本開示の実施の形態における冷蔵庫１０側の処理に係る第２フローチャートである。冷蔵庫１０の制御ユニット６０は、冷蔵庫１０の運転中に、図７～図８のフローチャートに例示される処理を繰り返し実行する。
図７～図８に示すフローチャートを参照して、本開示の実施の形態の冷蔵庫制御システム１の冷蔵庫１０側の処理について説明する。図７は、本開示の実施の形態における冷蔵庫１０側の処理に係る第１フローチャートである。図８は、本開示の実施の形態における冷蔵庫１０側の処理に係る第２フローチャートである。冷蔵庫１０の制御ユニット６０は、冷蔵庫１０の運転中に、図７～図８のフローチャートに例示される処理を繰り返し実行する。
【0046】
運転状況データ取得部７１は、ステップＳ１で、所定のサンプリング周期（例えば、５分）が経過したか否かを判断し、所定のサンプリング周期が経過したと判断されたとき（ステップＳ１でＹＥＳ）に、ステップＳ２に処理を進める。一方、ステップＳ１で、所定のサンプリング周期が経過したと判断されなかったとき（ステップＳ１でＮＯ）は、運転状況データ取得部７１は、所定のサンプリング周期が経過したと判断されるまでステップＳ１を繰り返す。ステップＳ２において、運転状況データ取得部７１は、今回のサンプリング周期で検出された運転状況を示す運転状況データを、冷蔵庫メモリ８０に保存し、サーバー装置１００に送信する。
【0047】
また、除霜運転制御部７２は、ステップＳ１０で、除霜要否判断時点ｔｍになったか否かを判断し、除霜要否判断時点ｔｍに到達したと判断されたとき（ステップＳ１０でＹＥＳ）に、ステップＳ１１に処理を進める。一方、除霜要否判断時点ｔｍに到達していると判断されなかったとき（ステップＳ１０でＮＯ）は、除霜運転制御部７２は、除霜要否判断時点ｔｍに到達したと判断されるまで、ステップＳ１０を繰り返す。除霜要否判断時点ｔｍは、例えば、前回の除霜運転の完了時点から所定時間（例えば、２４時間）が経過した時点に設定される。除霜要否判断時点ｔｍに係る所定時間は、冷蔵庫１０の運転状況データ及び冷蔵庫１０の除霜運転の実行状況等に基づき、設定されてもよい。なお、ステップＳ１０は、ステップＳ１２の後に実行されてもよい。推定除霜時間算出部７４は、ステップＳ１１で、前回の除霜運転の完了時点から、今回の除霜要否判断時点ｔｍまでの間に検出された運転状況に応じた運転状況データから、今回の除霜要否判断時点ｔｍにおける各特徴量に係る入力データＦＱＤ（ｔｍ）を算出する。
【0048】
ステップＳ１２で、推定除霜時間算出部７４は、各特徴量に係る入力データＦＱＤ（ｔｍ）を、推定式（１）に代入して、推定除霜時間ＥＤＦＴを算出する。ステップＳ１３で、除霜運転制御部７２は、所定の除霜要否判断時点ｔｍにおいて、推定除霜時間ＥＤＦＴ（ｔｍ）が閾値以上であるか否かを判断する。ここで、所定の除霜要否判断時点ｔｍが不使用時間帯以外の時間帯内であるときに参照される閾値は第１閾値Ｌｖ１であり、所定の除霜要否判断時点ｔｍが不使用時間帯内であるときに参照される閾値は第２閾値Ｌｖ２である。
【0049】
そして、除霜運転制御部７２は、ステップＳ１３で、所定の除霜要否判断時点ｔｍにおいて、推定除霜時間ＥＤＦＴ（ｔｍ）が閾値以上であると判断されたとき（ステップＳ１３でＹＥＳ）は、ステップＳ３０に処理を進める。一方、所定の除霜要否判断時点ｔｍにおいて、推定除霜時間ＥＤＦＴ（ｔｍ）が閾値未満であると判断されなかったとき（ステップＳ１３でＮＯ）は、ステップＳ１４（図８参照）に処理を進める。ステップＳ３０で、除霜運転制御部７２は、除霜運転を実行する。ステップＳ３１で、除霜運転制御部７２は、除霜運転に要した時間（実除霜時間ＲＤＦＴ）を示す実除霜時間データをサーバー装置１００に送信して、ステップＳ３に処理を進める。
【0050】
図８に示すように、ステップＳ１４で、除霜運転制御部７２は、除霜運転の実行を保留する所定の保留時間（例えば１分）が経過したか否かを判断し、所定の保留時間が経過したと判断されたとき（ステップＳ１４でＹＥＳ）、ステップＳ１５に処理を進める。これにより、除霜運転の実行が、所定の保留時間が経過するまで保留される。一方、所定の保留時間が経過したと判断されなかったとき（ステップＳ１４でＮＯ）は、除霜運転制御部７２は、所定の保留時間が経過したと判断されるまでステップＳ１４を繰り返す。ステップＳ１５で、推定除霜時間算出部７４は、前回の除霜運転の完了時点から、次の所定の除霜要否判断時点ｔｍ＋１までの間に検出された運転状況に応じた運転状況データから、次の所定の除霜要否判断時点ｔｍ＋１における各特徴量に係る入力データＦＱＤ（ｔｍ＋１）を算出する。
【0051】
ステップＳ１６で、推定除霜時間算出部７４は、各特徴量に係る入力データＦＱＤ（ｔｍ＋１）を、推定式（１）に代入して、次の所定の除霜要否判断時点ｔｍ＋１における推定除霜時間ＥＤＦＴ（ｔｍ＋１）を算出する。ステップＳ１７で、除霜運転制御部７２は、次の所定の除霜要否判断時点ｔｍ＋１において、推定除霜時間ＥＤＦＴ（ｔｍ＋１）が、閾値以上であるか否かを判断する。
【0052】
そして、除霜運転制御部７２は、次の所定の除霜要否判断時点ｔｍ＋１において、推定除霜時間ＥＤＦＴ（ｔｍ＋１）が閾値以上であると判断されたとき（ステップＳ１７でＹＥＳ）は、ステップＳ１８に処理を進める。ステップＳ１８で、除霜運転制御部７２は、除霜運転を実行する。ステップＳ１９で、除霜運転制御部７２は、実除霜時間ＲＤＦＴを示す実除霜時間データをサーバー装置１００に送信して、ステップＳ３（図７参照）に処理を進める。
【0053】
一方、次の所定の除霜要否判断時点ｔｍ＋１において、推定除霜時間ＥＤＦＴ（ｔｍ＋１）が閾値未満であると判断されたとき（ステップＳ１７でＮＯ）には、除霜運転制御部７２は、ステップＳ１４（図８参照）に戻る。この場合は、除霜運転の実行が、次の所定の保留時間が経過するまでさらに保留される。
【0054】
図７のステップＳ２０で、推定除霜時間算出部７４は、サーバー装置１００から送信される推定式データを受信したか否かを判断し、サーバー装置１００から推定式データを受信したと判断されたとき（ステップＳ２０でＹＥＳ）に、冷蔵庫メモリ８０に推定式データを保存してステップＳ３に処理を進める。サーバー装置１００から受信した推定式データにより、推定除霜時間ＥＤＦＴの算出に用いられる推定式（１）が更新される。図３では、冷蔵庫メモリ８０に保存されている推定式データを、推定式データ８３として示している。一方、サーバー装置１００から推定式データを受信したと判断されなかったとき（ステップＳ２０でＮＯ）は、推定除霜時間算出部７４は、サーバー装置１００から推定式データを受信したと判断されるまでステップＳ２０を繰り返す。
【0055】
図７のステップＳ４０で、不使用時間帯認識部７５は、不使用時間帯の認識タイミングになったか否かを判断し、不使用時間帯の認識タイミングに到達したと判断されたとき（ステップＳ４０でＹＥＳ）に、ステップＳ４１に処理を進める。不使用時間帯の認識タイミングは、例えば、３週間に１回に設定される。一方、不使用時間帯の認識タイミングに到達したと判断されなかったとき（ステップＳ４０でＮＯ）、不使用時間帯認識部７５は、不使用時間帯の認識タイミングに到達したと判断されるまで、ステップＳ４０を繰り返す。ステップＳ４１で、不使用時間帯認識部７５は、図６を参照して上述したように、直近の過去３週間分の扉開閉回数の測定データに基づいて、不使用時間帯を認識し、認識した不使用時間帯を示す不使用時間帯データを冷蔵庫メモリ８０に保存して、ステップＳ３に処理を進める。図３では、冷蔵庫メモリ８０に保存されている不使用時間帯データを、不使用時間帯データ８４として示している。
【0056】
図７のステップＳ５０で、閾値設定部７３は、閾値（第１閾値Ｌｖ１, 第２閾値Ｌｖ２）の更新タイミングになったか否かを判断し、閾値の更新タイミングに到達したと判断されたとき（ステップＳ５０でＹＥＳ）に、ステップＳ５１に処理を進める。閾値の更新タイミングは、例えば３週間に１回に設定される。一方、閾値の更新タイミングに到達したと判断されなかったとき（ステップＳ５０でＮＯ）、閾値設定部７３は、閾値の更新タイミングに到達したと判断されるまで、ステップＳ５０を繰り返す。ステップＳ５１で、閾値設定部７３は、上述しように、直近の過去の運転状況データに基づいて第１閾値Ｌｖ１及び第２閾値Ｌｖ２を設定する。なお、閾値設定部７３は、第１閾値Ｌｖ１及び第２閾値Ｌｖ２のうちのいずれか一方のみを更新してもよい。閾値設定部７３は、更新した閾値を示す閾値データを冷蔵庫メモリ８０に保存する。図３では、冷蔵庫メモリ８０に保存されている閾値データを、閾値データ８５として示している。
【0057】
［５．サーバー装置側の処理］
図９に示すフローチャートを参照して、本開示の実施の形態の冷蔵庫制御システム１のサーバー装置１００側の処理について説明する。図９は、本開示の実施の形態におけるサーバー装置１００側の処理に係るフローチャートである。サーバー装置１００は、冷蔵庫１０との間で通信を行って、図９のフローチャートに例示される処理を繰り返し実行する。
図９に示すフローチャートを参照して、本開示の実施の形態の冷蔵庫制御システム１のサーバー装置１００側の処理について説明する。図９は、本開示の実施の形態におけるサーバー装置１００側の処理に係るフローチャートである。サーバー装置１００は、冷蔵庫１０との間で通信を行って、図９のフローチャートに例示される処理を繰り返し実行する。
【0058】
学習データ取得部１１１は、ステップＳ１００で、冷蔵庫１０から送信される運転状況データおよび実除霜時間データを受信したか否かを判断し、運転状況データデータおよび実除霜時間データを受信したと判断されたとき（ステップＳ１００でＹＥＳ）に、ステップＳ１０１に処理を進める。学習データ取得部１１１は、ステップＳ１０１で運転状況データおよび実除霜時間データをサーバーメモリ１２０に保存する。図３では、サーバーメモリ１２０に保存されている運転状況データおよび実除霜時間データを、運転状況データ１２２および実除霜時間データ１２３として、それぞれ示している。一方、ステップＳ１００で、冷蔵庫１０から送信される運転状況データを受信したと判断されなかったとき（ステップＳ１００でＮＯ）、学習データ取得部１１１は、冷蔵庫１０から送信される運転状況データを受信したと判断されるまで、ステップＳ１００を繰り返す。
【0059】
また、学習データ取得部１１１は、ステップＳ１００で、冷蔵庫１０から送信される運転状況データデータおよび実除霜時間データを受信したかを判断し、冷蔵庫１０から送信される運転状況データデータおよび実除霜時間データを受信したと判断されたとき（ステップＳ１００でＹＥＳ）に、ステップＳ１１１に処理を進める。学習データ取得部１１１は、ステップＳ１１１で運転状況データ及び実除霜時間データにより学習データを生成し、生成した学習データをサーバーメモリ１２０に保存して、ステップＳ１１２に処理を進める。図３では、サーバーメモリ１２０に保存されている学習データを、学習データ１２４として示している。
【0060】
ステップＳ１１２で、推定モデル生成部１１２は、推定式（１）の更新タイミングになったか否かを判断し、推定式（１）の更新タイミングになったと判断されたとき（ステップＳ１１２でＹＥＳ）に、推定モデル生成部１１２は、ステップＳ１１３に処理を進めて、ステップＳ１１３で推定式（１）を更新する。推定式（１）の更新タイミングは、例えば、月に１回に設定される。推定モデル生成部１１２は、更新タイミングになった時点から過去３か月分の学習データに基づいて、図５を参照して上述した処理により、推定式（１）を更新する。
【0061】
ステップＳ１１４で、推定モデル生成部１１２は、更新した推定式（１）のデータを冷蔵庫１０に送信して、ステップＳ１０２に処理を進める。一方、推定式（１）の更新タイミングになったと判断されなかったとき（ステップＳ１１２でＮＯ）、推定モデル生成部１１２は、推定式（１）の更新タイミングになったと判断されるまで、ステップＳ１１２を繰り返す。
【0062】
［６．除霜運転の実行タイミング］
図１０を参照して、除霜運転の実行タイミングの一例について説明する。図１０は、本開示の実施の形態における除霜運転のタイミングチャートである。図１０は、共通の時間軸ｔにより、除霜運転実行の実行タイミングを、除霜要否判断時点ｔｍ、及び除霜要否判断時点ｔｍにおける推定除霜時間ＥＤＦＴ（ｔｍ）の値と共に示したものである。
図１０を参照して、除霜運転の実行タイミングの一例について説明する。図１０は、本開示の実施の形態における除霜運転のタイミングチャートである。図１０は、共通の時間軸ｔにより、除霜運転実行の実行タイミングを、除霜要否判断時点ｔｍ、及び除霜要否判断時点ｔｍにおける推定除霜時間ＥＤＦＴ（ｔｍ）の値と共に示したものである。
【0063】
図１０において、除霜要否判断時点ｔｍの例としての除霜要否判断時点ｔ１１，ｔ１２，ｔ１３，ｔ１４，ｔ１５における推定除霜時間ＥＤＦＴ（ｔ１１），ＥＤＦＴ（ｔ１２），ＥＤＦＴ（ｔ１３），ＥＤＦＴ（ｔ１４），ＥＤＦＴ（ｔ１５）がそれぞれ例示されている。また、図１０において、除霜運転の完了時点から次の所定の除霜要否判断時点までの所定時間Ｔｗ、及び、除霜運転を保留する所定の保留時間Ｔｈが例示されている。
【0064】
図１０に示す例では、除霜要否判断時点ｔ１１では、推定除霜時間ＥＤＦＴ（ｔ１１）が閾値以上となっているので、除霜運転が実行されている。一方、除霜要否判断時点ｔ１２では、推定除霜時間ＥＤＦＴ（ｔ１２）が閾値未満であるので、除霜運転の実行が、保留時間Ｔｈが経過した次の所定の除霜要否判断時点である除霜要否判断時点ｔｍ＋１であるｔ１３まで保留されている。そして、図１０に示す例では、除霜要否判断時点ｔ１３でも、推定除霜時間ＥＤＦＴ（ｔ１３）が閾値未満であるので、除霜運転の実行が、さらに所定の保留時間Ｔｈが経過した次の所定の除霜要否判断時点である除霜要否判断時点ｔ１４までさらに保留されている。
【0065】
除霜要否判断時点ｔ１４では、推定除霜時間ＥＤＦＴ（ｔ１４）が閾値以上となっているため、除霜運転が実行されている。図１０に示す例の場合、除霜運転の間隔が、ＴｗからＴｗ＋Ｔｈ×２に延長されている。このように、除霜運転の間隔が延長されることにより、除霜運転の頻度を減らすことができる。このように、本実施の形態によれば、除霜運転が頻繁に実行されることによる、冷蔵庫１０の消費電力の増加、及び、冷蔵庫１０の庫内の温度上昇を抑制することができる。
【0066】
［７．閾値の切換タイミング］
図１１を参照して、第１閾値Ｌｖ１及び第２閾値Ｌｖ２の切換タイミングについて説明する。図１１は、本開示の実施の形態における閾値の切換のタイミングチャートである。図１１は、共通の時間軸ｔにより、閾値の切換タイミングを、除霜要否判断時点ｔｍ、除霜運転の実行時点、及び不使用時間帯と共に示したものである。
図１１を参照して、第１閾値Ｌｖ１及び第２閾値Ｌｖ２の切換タイミングについて説明する。図１１は、本開示の実施の形態における閾値の切換のタイミングチャートである。図１１は、共通の時間軸ｔにより、閾値の切換タイミングを、除霜要否判断時点ｔｍ、除霜運転の実行時点、及び不使用時間帯と共に示したものである。
【0067】
図１１において、除霜要否判断時点ｔｍの例としての除霜要否判断時点ｔ２１，ｔ２２，ｔ２３，ｔ２４，ｔ２５、ｔ２６が、推定除霜時間ＥＤＦＴ（ｔ２１），ＥＤＦＴ（ｔ２２），ＥＤＦＴ（ｔ２３），ＥＤＦＴ（ｔ２４），ＥＤＦＴ（ｔ２５）、ＥＤＦＴ（ｔ２６）がそれぞれ例示されている。図１１に示す例では、不使用時間帯は、１：００～７：００に設定されており、不使用時間帯以外の７：００～翌日１：００の時間帯では、閾値が第１閾値Ｌｖ１に設定されている。不使用時間帯における閾値は、第１閾値Ｌｖ１よりも短い第２閾値Ｌｖ２（＜第１閾値Ｌｖ１）に設定されている。
【0068】
図１１に示す例では、不使用時間帯内のｔ２１における推定除霜時間ＥＤＦＴ（ｔ２１）が第２閾値Ｌｖ２以上になっているため、除霜運転が実行されている。一方、その後の不使用時間帯以外の時間帯内の除霜要否判断時点ｔ２２,ｔ２３では、推定除霜時間ＥＤＦＴ（ｔ２２）,ＥＤＦＴ（ｔ２３）が、第２閾値Ｌｖ２よりも長い時間に設定された第１閾値Ｌｖ１未満になっているため、除霜運転は実行されない。
【0069】
次の所定の除霜要否判断時点ｔｍ＋１である除霜要否判断時点ｔ２４は、不使用時間帯内であり、図１１に示す例では、推定除霜時間ＥＤＦＴ（ｔ２４）が第２閾値Ｌｖ２以上になっているため、除霜運転が実行されている。その後の不使用時間帯以外の時間帯内の除霜要否判断時点ｔ２５,ｔ２６では、推定除霜時間ＥＤＦＴ（ｔ２５）,ＥＤＦＴ（ｔ２６）が、第１閾値Ｌｖ１未満になっているため、除霜運転は実行されていない。
【0070】
このように、不使用時間帯における閾値（第２閾値Ｌｖ２）を、不使用時間帯以外の時間帯における閾値（第１閾値Ｌｖ１）よりも短い時間に設定することにより、除霜運転が不使用時間帯内で実行され易くなり、不使用時間帯以外の時間帯で除霜運転が実行されることを回避することができる。これにより、不使用時間帯以外の時間帯で冷蔵庫の特定機能（例えば、急速冷凍機能）の実行が求められた場合に、除霜運転の実行タイミングと競合して、除霜運転の実行により特定機能の利用が妨げられることを抑制することができる。
【0071】
（他の実施の形態）
以上のように、本出願において開示する技術思想の例示として、実施の形態を説明した。しかしながら、本開示における技術思想はこれに限定されず、変更、置き換え、付加、及び省略などが行われた実施の形態にも適用できる。そこで、以下、他の実施の形態を例示する。
以上のように、本出願において開示する技術思想の例示として、実施の形態を説明した。しかしながら、本開示における技術思想はこれに限定されず、変更、置き換え、付加、及び省略などが行われた実施の形態にも適用できる。そこで、以下、他の実施の形態を例示する。
【0072】
上記実施の形態において、推定除霜時間算出部７４は、冷蔵庫１０に設けられる例を説明したが、推定除霜時間算出部７４は、サーバー装置１００に設けられていてもよい。この場合は、サーバー装置１００により算出された推定除霜時間のデータが、サーバー装置１００から冷蔵庫１０に送信される。また、不使用時間帯認識部７５は、サーバー装置１００に設けられていてもよい。この場合は、サーバー装置１００により認識された不使用時間帯のデータが、サーバー装置１００から冷蔵庫１０に送信される。
【0073】
推定除霜時間算出部７４がサーバー装置１００に設けられる場合、冷蔵庫１０とサーバー装置１００との間の通信不良が生じると、冷蔵庫１０側で推定除霜時間を認識することができない状況となる。この場合、冷蔵庫１０側の除霜運転制御部７２は、除霜要否判断時点ｔｍが、前回の除霜運転の完了時点から所定時間（例えば２４時間）が経過した時点に設定されているときは、次の除霜要否判断時点になった時に、推定除霜時間ＥＤＦＴが閾値以上であるか否かを判断することなく、除霜運転を実行する。
【0074】
また、上記実施形態では、学習データ取得部１１１及び推定モデル生成部１１２を、サーバー装置１００が備える例を説明したが、学習データ取得部１１１及び推定モデル生成部１１２を、冷蔵庫１０が備えていてもよい。
【0075】
上記実施の形態において、推定除霜時間ＥＤＦＴを算出するための特徴量として、冷蔵室温度平均値ＰＣＣ、庫外温度平均値ＡＴＣ、野菜室温度平均値ＶＣＣ、ドア開時間積算値ＤＯＯＲ、及び圧縮機回転数積算値ＣＭＰを例示したが、推定除霜時間ＥＤＦＴを算出するための特徴量は、除霜運転の所要時間との関連性が高いものであればよく、上記五つの特徴量以外の特徴量を採用してもよい。また、各冷蔵庫の使用状況に応じて、採用する特徴量を選定してもよい。
【0076】
上記実施の形態において、推定モデル生成部１１２は、重回帰分析により推定式（１）を生成した。他の実施形態として、推定モデル生成部１１２は、ＡＩ（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）により、学習データＴＲＤを教師データとする機械学習を行って、推定除霜時間ＥＤＦＴ（ｔｍ）を推定する推定モデルを生成してもよい。
【0077】
上記実施形態において、運転状況データ取得部７１により実行される処理は、本開示の冷蔵庫制御方法における運転状況データ取得ステップに相当し、推定モデル生成部１１２により実行される処理は、本開示の冷蔵庫制御方法における推定モデル生成ステップに相当する。推定除霜時間算出部７４により実行される処理は、本開示の冷蔵庫制御方法における推定除霜時間算出ステップに相当し、除霜運転制御部７２により実行される処理は、本開示の冷蔵庫制御方法における除霜運転制御ステップに相当する。不使用時間帯認識部７５により実行される処理は、本開示の冷蔵庫制御方法における不使用時間帯認識ステップに相当し、閾値設定部７３により実行される処理は、本開示の冷蔵庫制御方法における閾値設定ステップに相当する。
【0078】
本開示における冷蔵庫制御システム１を構成するコントローラ（冷蔵庫１０の制御ユニット６０、サーバー装置１００のサーバープロセッサ１１０）は、本開示の冷蔵庫制御システム１の動作を制御できるものであればよい。発明の主題を表現する際に、本開示の冷蔵庫制御システムの動作を制御するものとして、コントローラの他にも制御手段または制御部またはそれらに類似する文言で表記する場合がある。コントローラは様々な態様で実現可能である。例えば、コントローラとしてプロセッサを用いてもよい。コントローラとしてプロセッサを用いれば、プログラムを格納している記憶媒体からプログラムをプロセッサに読み込ませ、プロセッサによりプログラムを実行することで、各種処理を実行することが可能となる。このため、記憶媒体に格納されたプログラムを変更することで処理内容を変更できるので、制御内容の変更の自由度を高めることができる。プロセッサとしては、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、及び、ＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ－Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）などがある。記憶媒体としては、例えば、ハードディスク、フラッシュメモリ、及び、光ディスクなどがある。また、コントローラとしてプログラムの書き換えが不可能なワイヤードロジックを用いてもよい。コントローラとしてワイヤードロジックを用いれば、処理速度の向上に有効である。ワイヤードロジックとしては、例えば、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）などがある。また、コントローラとして、プロセッサとワイヤードロジックとを組み合わせて実現してもよい。コントローラを、プロセッサとワイヤードロジックとを組み合わせて実現すれば、ソフトウェア設計の自由度を高めつつ、処理速度を向上することができる。また、コントローラと、コントローラと別の機能を有する回路とが、１つの半導体素子で構成されていてもよい。別の機能を有する回路としては、例えば、Ａ／Ｄ・Ｄ／Ａ変換回路などがある。また、コントローラは、１つの半導体素子で構成されていてもよいし、複数の半導体素子で構成されていてもよい。コントローラが複数の半導体素子で構成される場合、特許請求の範囲に記載の各制御を、互いに異なる半導体素子で実現してもよい。さらに、半導体素子と抵抗またはコンデンサなどの受動部品とを含む構成によってコントローラが構成されていてもよい。
【0079】
本開示における冷蔵庫制御システム１に備えられるコミュニケータ（冷蔵庫通信部９０、サーバー通信部１３０）は、本開示の冷蔵庫制御システム１と外部機器との通信を可能にするものであればよい。発明の主題を表現する際に、本開示の冷蔵庫制御システム１を構成するサーバー装置１００などの構成要素と外部機器との通信を可能にするものとして、コミュニケータの他にも通信手段または通信部または送受信手段または送受信部またはそれらに類似する文言で表記する場合がある。コミュニケータは様々な態様で実現可能である。コミュニケータとしては、基地局等を介しての外部機器との無線接続、または、外部機器との直接無線接続などがある。基地局等を介しての外部機器との無線接続としては、例えば、ＷｉＦｉ（登録商標）ルーターと無線通信するＩＥＥＥ８０２．１１対応の無線ＬＡＮ、第３世代移動通信システム（通称３Ｇ）、第４世代移動通信システム（通称４Ｇ）、ＩＥＥＥ ８０２．１６対応のＷｉＭａｘ（ワイマックス：登録商標）、または、ＬＰＷＡ（Ｌｏｗ Ｐｏｗｅｒ Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ）などがある。本開示の冷蔵庫制御システム１を構成するサーバー装置１００などの構成要素と外部機器とを直接無線接続するコミュニケータを用いれば、通信のセキュリティ性の向上に有効であるとともに、ＷｉＦｉ（ワイファイ：登録商標）ルーターなどの中継機器が存在しない場所でも、本開示の冷蔵庫制御システム１を構成するサーバー装置１００などの構成要素は外部機器と通信できる。本開示の冷蔵庫制御システム１を構成するサーバー装置１００などの構成要素と外部機器とを直接無線接続するコミュニケータとしては、例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）による通信、ループアンテナを介したＮＦＣ（Ｎｅａｒ Ｆｉｅｌｄ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）による通信、または、赤外線通信などがある。
【0080】
なお、上述の実施の形態は、本開示における技術思想を例示するためのものであるから、特許請求の範囲又はその均等の範囲において種々の変更、置き換え、付加、及び省略などを行うことができる。
【産業上の利用可能性】
【0081】
本開示は、冷蔵庫の除霜運転が必要のないときに実行されることによる、冷蔵庫の消費電力の増加、及び、冷蔵庫内の温度上昇を抑制する冷蔵庫制御システムを提供する。よって、家庭などに設置される冷蔵庫および業務用の冷蔵庫の他、除霜運転が行われる各種冷却機器に適用可能である。
【符号の説明】
【0082】
１ 冷蔵庫制御システム
５ ゲートウェイ
１０ 冷蔵庫
１１ 冷蔵室
１２ 冷蔵室の右ドア
１３ 冷蔵室の左ドア
１４ 切換室
１５ 切換室の引き出し
１６ 製氷室
１７ 製氷室の引き出し
１８ 冷凍室
１９ 冷凍室の引き出し
２０ 野菜室
２１ 野菜室の引き出し
３０ 右ドアの開閉センサ
３１ 左ドアの開閉センサ
３２ 切換室の開閉センサ
３３ 製氷室の開閉センサ
３４ 冷凍室の開閉センサ
３５ 野菜室の開閉センサ
４０ 冷蔵室温度センサ
４１ 野菜室温度センサ
４２ 庫外温度センサ
４３ 冷却器温度センサ
４４ 庫外照度センサ
５０ 圧縮機
５１ 冷却器
５２ 凝縮器
５３ 冷却ファン
５５ 除霜ヒータ
６０ 制御ユニット
７０ 冷蔵庫プロセッサ
７１ 運転状況データ取得部
７２ 除霜運転制御部
７３ 閾値設定部
７４ 推定除霜時間算出部
７５ 不使用時間帯認識部
８０ 冷蔵庫メモリ
８１ 冷蔵庫プログラム
８２ 運転状況データ
８３ 推定式データ
８４ 不使用時間帯データ
８５ 閾値データ
１００ サーバー装置
１１０ サーバープロセッサ
１１１ 学習データ取得部
１１２ 推定モデル生成部
１２０ サーバーメモリ
１２１ サーバープログラム
１２２ 運転状況データ
１２３ 実除霜時間データ
１２４ 学習データ
２００ 通信ネットワーク
Ｗ 家屋
５ ゲートウェイ
１０ 冷蔵庫
１１ 冷蔵室
１２ 冷蔵室の右ドア
１３ 冷蔵室の左ドア
１４ 切換室
１５ 切換室の引き出し
１６ 製氷室
１７ 製氷室の引き出し
１８ 冷凍室
１９ 冷凍室の引き出し
２０ 野菜室
２１ 野菜室の引き出し
３０ 右ドアの開閉センサ
３１ 左ドアの開閉センサ
３２ 切換室の開閉センサ
３３ 製氷室の開閉センサ
３４ 冷凍室の開閉センサ
３５ 野菜室の開閉センサ
４０ 冷蔵室温度センサ
４１ 野菜室温度センサ
４２ 庫外温度センサ
４３ 冷却器温度センサ
４４ 庫外照度センサ
５０ 圧縮機
５１ 冷却器
５２ 凝縮器
５３ 冷却ファン
５５ 除霜ヒータ
６０ 制御ユニット
７０ 冷蔵庫プロセッサ
７１ 運転状況データ取得部
７２ 除霜運転制御部
７３ 閾値設定部
７４ 推定除霜時間算出部
７５ 不使用時間帯認識部
８０ 冷蔵庫メモリ
８１ 冷蔵庫プログラム
８２ 運転状況データ
８３ 推定式データ
８４ 不使用時間帯データ
８５ 閾値データ
１００ サーバー装置
１１０ サーバープロセッサ
１１１ 学習データ取得部
１１２ 推定モデル生成部
１２０ サーバーメモリ
１２１ サーバープログラム
１２２ 運転状況データ
１２３ 実除霜時間データ
１２４ 学習データ
２００ 通信ネットワーク
Ｗ 家屋
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】