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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】P2024150312
(43)【公開日】2024-10-23
(54)【発明の名称】空気調和装置の冷媒量推定方法
(51)【国際特許分類】
F25B 49/02 20060101AFI20241016BHJP
F24F 11/36 20180101ALI20241016BHJP
F24F 11/64 20180101ALI20241016BHJP
F24F 140/00 20180101ALN20241016BHJP
【ＦＩ】
F25B49/02 520E
F24F11/36
F24F11/64
F24F140:00
【審査請求】未請求
【請求項の数】5
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023063672
(22)【出願日】2023-04-10
(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】小林 良輔
(72)【発明者】
【氏名】日和 航大
(72)【発明者】
【氏名】佐藤 薫
【テーマコード（参考）】
3L260
【Ｆターム（参考）】
3L260AA04
3L260AB02
3L260BA52
3L260CB13
3L260CB14
3L260CB15
3L260EA07
3L260EA22
(57)【要約】
【課題】本開示は、冷媒量の不足の有無を適正に推定する空気調和装置の冷媒量推定方法を提供する。
【解決手段】空気調和装置２０の冷媒量推定方法は、第２閾値ＴＨ２は、他の空気調和装置において、冷媒の充填率が所定範囲の状態における運転データにより収集された過熱度ＸＭの分布に基づいて、標準化処理された閾値であり、空気調和装置２０において、冷媒の充填率が前記所定範囲の状態での運転により得られた過熱度ＸＭを収集する第１収集ステップと、過熱度ＸＭの分布に基づいて、過熱度Ｘに標準化処理を施す第１標準化ステップと、標準化処理された過熱度ＸＤと、第２閾値ＴＨ２と、を比較して、空気調和装置２０における冷媒量の不足の有無を推定する第１推定ステップと、を含む。
【選択図】図８
【解決手段】空気調和装置２０の冷媒量推定方法は、第２閾値ＴＨ２は、他の空気調和装置において、冷媒の充填率が所定範囲の状態における運転データにより収集された過熱度ＸＭの分布に基づいて、標準化処理された閾値であり、空気調和装置２０において、冷媒の充填率が前記所定範囲の状態での運転により得られた過熱度ＸＭを収集する第１収集ステップと、過熱度ＸＭの分布に基づいて、過熱度Ｘに標準化処理を施す第１標準化ステップと、標準化処理された過熱度ＸＤと、第２閾値ＴＨ２と、を比較して、空気調和装置２０における冷媒量の不足の有無を推定する第１推定ステップと、を含む。
【選択図】図８
【特許請求の範囲】
【請求項1】
予め生成された冷媒量推定モデルを用いて、空気調和装置の冷媒量の不足の有無を推定する空気調和装置の冷媒量推定方法であって、
前記冷媒量推定モデルは、冷媒量の不足の有無を判定する閾値を含み、
前記閾値は、他の空気調和装置において、冷媒の充填率が所定範囲に含まれる状態における運転データにより収集された冷媒量指標値の分布に基づいて、標準化処理された閾値であり、
前記空気調和装置において、冷媒の充填率が前記所定範囲に含まれる状態での運転により得られた冷媒量指標値を収集する第１収集ステップと、
前記収集された冷媒量指標値の分布に基づいて、前記冷媒量指標値に標準化処理を施す第１標準化ステップと、
前記標準化処理された冷媒量指標値と、前記冷媒量推定モデルの前記閾値と、を比較して、前記空気調和装置における冷媒量の不足の有無を推定する第１推定ステップと、
を含む、空気調和装置の冷媒量推定方法。
前記冷媒量推定モデルは、冷媒量の不足の有無を判定する閾値を含み、
前記閾値は、他の空気調和装置において、冷媒の充填率が所定範囲に含まれる状態における運転データにより収集された冷媒量指標値の分布に基づいて、標準化処理された閾値であり、
前記空気調和装置において、冷媒の充填率が前記所定範囲に含まれる状態での運転により得られた冷媒量指標値を収集する第１収集ステップと、
前記収集された冷媒量指標値の分布に基づいて、前記冷媒量指標値に標準化処理を施す第１標準化ステップと、
前記標準化処理された冷媒量指標値と、前記冷媒量推定モデルの前記閾値と、を比較して、前記空気調和装置における冷媒量の不足の有無を推定する第１推定ステップと、
を含む、空気調和装置の冷媒量推定方法。
【請求項2】
前記所定範囲は、冷媒の満充填状態に対応する範囲である、
請求項１に記載の空気調和装置の冷媒量推定方法。
請求項１に記載の空気調和装置の冷媒量推定方法。
【請求項3】
前記閾値は、前記他の空気調和装置において、前記運転データにより収集された冷媒量指標値の分布の平均値である第１平均値と、前記冷媒量指標値の分布の標準偏差である第１標準偏差とを用いて標準化処理された閾値であり、
前記第１収集ステップにおいて収集された冷媒量指標値の分布の平均値である第２平均値と、前記冷媒量指標値の分布の標準偏差である第２標準偏差を算出する第１算出ステップ、を更に含み、
前記第１標準化ステップにおいて、前記第２平均値、及び第２標準偏差を用いて、前記冷媒量指標値に標準化処理を施す、
請求項２に記載の空気調和装置の冷媒量推定方法。
前記第１収集ステップにおいて収集された冷媒量指標値の分布の平均値である第２平均値と、前記冷媒量指標値の分布の標準偏差である第２標準偏差を算出する第１算出ステップ、を更に含み、
前記第１標準化ステップにおいて、前記第２平均値、及び第２標準偏差を用いて、前記冷媒量指標値に標準化処理を施す、
請求項２に記載の空気調和装置の冷媒量推定方法。
【請求項4】
前記第１収集ステップでは、前記空気調和装置に冷媒が充填された時点から、冷媒が満充填状態である第１期間の間に、前記冷媒量指標値を収集し、
前記第１算出ステップでは、前記収集された冷媒量指標値に基づき、前記第２平均値、及び前記第２標準偏差を算出し、
前記空気調和装置に冷媒が充填された時点から前記第１期間が経過した後に、前記第１標準化ステップ、及び、前記第１推定ステップを実行する、
請求項３に記載の空気調和装置の冷媒量推定方法。
前記第１算出ステップでは、前記収集された冷媒量指標値に基づき、前記第２平均値、及び前記第２標準偏差を算出し、
前記空気調和装置に冷媒が充填された時点から前記第１期間が経過した後に、前記第１標準化ステップ、及び、前記第１推定ステップを実行する、
請求項３に記載の空気調和装置の冷媒量推定方法。
【請求項5】
前記空気調和装置に冷媒が満充填されている状態において、
冷媒量を推定する周期に対応する期間を示す第２期間における前記空気調和装置の冷媒量指標値を収集する第２収集ステップと、
前記収集された冷媒量指標値の平均値である第３平均値、および、前記収集された冷媒量指標値の標準偏差である第３標準偏差を算出する第２算出ステップと、
前記第１平均値と前記第３平均値との各々に所定の重みづけを行い、第４平均値を算出する第３算出ステップと、
前記第１標準偏差と前記第３標準偏差との各々に所定の重みづけを行い、第４標準偏差を算出する第４算出ステップと、
前記第４平均値と前記第４標準偏差とを用いて、前記空気調和装置の運転により得られた冷媒量指標値に標準化処理を施す第２標準化ステップと、
前記標準化処理された冷媒量指標値と、前記冷媒量推定モデルの前記閾値と、を比較して、前記空気調和装置における冷媒量の不足の有無を推定する第２推定ステップと、
前記第１平均値を前記第４平均値に更新し、前記第１標準偏差を前記第４標準偏差に更新する更新ステップと、
を前記第２期間が経過する度に繰り返し実行する、
請求項３に記載の空気調和装置の冷媒量推定方法。
冷媒量を推定する周期に対応する期間を示す第２期間における前記空気調和装置の冷媒量指標値を収集する第２収集ステップと、
前記収集された冷媒量指標値の平均値である第３平均値、および、前記収集された冷媒量指標値の標準偏差である第３標準偏差を算出する第２算出ステップと、
前記第１平均値と前記第３平均値との各々に所定の重みづけを行い、第４平均値を算出する第３算出ステップと、
前記第１標準偏差と前記第３標準偏差との各々に所定の重みづけを行い、第４標準偏差を算出する第４算出ステップと、
前記第４平均値と前記第４標準偏差とを用いて、前記空気調和装置の運転により得られた冷媒量指標値に標準化処理を施す第２標準化ステップと、
前記標準化処理された冷媒量指標値と、前記冷媒量推定モデルの前記閾値と、を比較して、前記空気調和装置における冷媒量の不足の有無を推定する第２推定ステップと、
前記第１平均値を前記第４平均値に更新し、前記第１標準偏差を前記第４標準偏差に更新する更新ステップと、
を前記第２期間が経過する度に繰り返し実行する、
請求項３に記載の空気調和装置の冷媒量推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本開示は、空気調和装置の冷媒量推定方法に関する。
【背景技術】
【0002】
特許文献１には、冷媒量を推定する冷媒量推定モデルと、診断対象となる空気調和装置の運転により得られたデータと、に基づき、空気調和装置の冷媒量を推定する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開２０２２－０９３６９１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
本発明は、診断の対象である空気調和装置毎に冷媒量の指標となる冷媒量指標値に対する補正（例えば、標準化処理）を行った後に、冷媒量推定モデルを適用して、当該空気調和装置における冷媒量の不足の有無を適正に推定する方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0005】
本開示における空気調和装置の冷媒量推定方法は、予め生成された冷媒量推定モデルを用いて、空気調和装置の冷媒量の不足の有無を推定する空気調和装置の冷媒量推定方法であって、前記冷媒量推定モデルは、冷媒量の不足の有無を判定する閾値を含み、前記閾値は、他の空気調和装置において、冷媒量が所定範囲に含まれる状態における運転データにより収集された冷媒量指標値の分布に基づいて、標準化処理された閾値であり、前記空気調和装置において、冷媒量が前記所定範囲に含まれる状態での運転により得られた冷媒量指標値を収集する第１収集ステップと、前記収集された冷媒量指標値の分布に基づいて、前記冷媒量指標値に標準化処理を施す第１標準化ステップと、前記標準化処理された冷媒量指標値と、前記冷媒量推定モデルの前記閾値と、を比較して、前記空気調和装置における冷媒量の不足の有無を推定する第１推定ステップと、を含む。
【発明の効果】
【0006】
本開示における空気調和装置の冷媒量推定方法は、診断の対象である空気調和装置毎に冷媒量の指標となる冷媒量指標値に対する標準化処理を行った後に、冷媒量推定モデルを適用することで、当該空気調和装置の冷媒量の不足の有無を適正に推定できる。
【図面の簡単な説明】
【0007】
【図1】本実施形態における空気調和システムの構成を示す図
【図2】本実施形態における冷媒回路図
【図3】本実施形態における冷媒量推定モデルに用いる教師データの分布図
【図4】冷媒量推定モデルの生成に用いた教師データの過熱度の分布と、診断の対象である空気調和装置の過熱度の分布とが一致する場合の過熱度分布の模式図
【図5】冷媒量推定モデルの生成に用いた教師データの過熱度の分布と、診断の対象である空気調和装置の過熱度の分布と、が異なる場合の過熱度分布の模式図
【図6】冷媒満充填での過熱度分布に基づき過熱度を標準化処理した場合において冷媒量の不足の有無を推定する方法を説明するための模式図
【図7】本実施形態において、冷媒量推定モデルを生成する処理を示すフローチャート
【図8】第１実施形態において、冷媒量不足の有無を推定する処理を示すフローチャート
【図9】第２実施形態において、冷媒量不足の有無を推定する処理を示すフローチャート
【発明を実施するための形態】
【0008】
（本開示の基礎となった知見等）
特許文献１には、下記の技術が開示されている。即ち、空気調和装置の冷媒回路に充填される冷媒の所定量に対する冷媒不足率を推定する冷媒量推定モデルを有し、当該冷媒量推定モデルに空気調和機の運転データを適用して、空気調和装置の冷媒不足率を推定する技術が開示されている。
一方、空気調和装置毎に、設置される環境や冷媒配管長等が異なるため、冷媒量推定モデルを用いた冷媒量の推定を行う際に、診断の対象である空気調和装置に応じて、冷媒量の指標となる冷媒量指標値に対する標準化処理を行う必要があることを発明者らは見出した。
また、冷媒量推定モデルの生成に用いた空気調和装置と、診断の対象である空気調和装置と、の間における冷媒量指標値の分布の乖離度を算出し、当該乖離度を用いて診断の対象である空気調和装置の各々に対して、冷媒量指標値に対する標準化処理を行うことで、冷媒量推定モデルを用いて診断の対象である空気調和装置の冷媒量の不足の有無を適切に推定できることを発明者らは見出した。
その際に、空気調和装置が長期間に亘って運転している状態では、冷媒が徐々に抜け、空気調和装置内の残存冷媒量を特定することが難しい。一方で、空気調和装置を施工する時の冷媒充填後の所定期間（例：１か月）や、メンテナンスでの冷媒を再チャージした後の所定期間であれば、冷媒が満充填状態であると特定できる。そのため、冷媒量推定モデルの生成に用いた空気調和装置と、診断の対象である空気調和装置と、における冷媒満充填状態での冷媒量指標値の分布の乖離度を用いることで、診断の対象である空気調和装置の各々に対して、冷媒量指標値に対する標準化処理を行うことができることを発明者らは見出した。
本開示により、診断の対象である空気調和装置毎の各々に対して、冷媒量指標値に対する標準化処理を行った後に、冷媒量推定モデルを適用することで、当該空気調和装置の冷媒量を適正に推定することができる。
特許文献１には、下記の技術が開示されている。即ち、空気調和装置の冷媒回路に充填される冷媒の所定量に対する冷媒不足率を推定する冷媒量推定モデルを有し、当該冷媒量推定モデルに空気調和機の運転データを適用して、空気調和装置の冷媒不足率を推定する技術が開示されている。
一方、空気調和装置毎に、設置される環境や冷媒配管長等が異なるため、冷媒量推定モデルを用いた冷媒量の推定を行う際に、診断の対象である空気調和装置に応じて、冷媒量の指標となる冷媒量指標値に対する標準化処理を行う必要があることを発明者らは見出した。
また、冷媒量推定モデルの生成に用いた空気調和装置と、診断の対象である空気調和装置と、の間における冷媒量指標値の分布の乖離度を算出し、当該乖離度を用いて診断の対象である空気調和装置の各々に対して、冷媒量指標値に対する標準化処理を行うことで、冷媒量推定モデルを用いて診断の対象である空気調和装置の冷媒量の不足の有無を適切に推定できることを発明者らは見出した。
その際に、空気調和装置が長期間に亘って運転している状態では、冷媒が徐々に抜け、空気調和装置内の残存冷媒量を特定することが難しい。一方で、空気調和装置を施工する時の冷媒充填後の所定期間（例：１か月）や、メンテナンスでの冷媒を再チャージした後の所定期間であれば、冷媒が満充填状態であると特定できる。そのため、冷媒量推定モデルの生成に用いた空気調和装置と、診断の対象である空気調和装置と、における冷媒満充填状態での冷媒量指標値の分布の乖離度を用いることで、診断の対象である空気調和装置の各々に対して、冷媒量指標値に対する標準化処理を行うことができることを発明者らは見出した。
本開示により、診断の対象である空気調和装置毎の各々に対して、冷媒量指標値に対する標準化処理を行った後に、冷媒量推定モデルを適用することで、当該空気調和装置の冷媒量を適正に推定することができる。
【0009】
以下、図面を参照しながら実施の形態を詳細に説明する。但し、必要以上に詳細な説明を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。
なお、添付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、添付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。
【0010】
［１―１．構成］
図１は、本実施形態における空気調和システム１の一例を示す図である。図１に示すように、空気調和システム１は、空気調和装置２０と、サーバ装置３と、端末装置４と、を備える。
本実施形態は、第１実施形態と、第２実施形態と、を含む。第１実施形態と第２実施形態との共通する構成については、図１～図７を参照して説明する。第１実施形態については、図８を参照して更に説明する。第２実施形態については、主に第１実施形態と相違する点について、図９を参照して説明する。
図１は、本実施形態における空気調和システム１の一例を示す図である。図１に示すように、空気調和システム１は、空気調和装置２０と、サーバ装置３と、端末装置４と、を備える。
本実施形態は、第１実施形態と、第２実施形態と、を含む。第１実施形態と第２実施形態との共通する構成については、図１～図７を参照して説明する。第１実施形態については、図８を参照して更に説明する。第２実施形態については、主に第１実施形態と相違する点について、図９を参照して説明する。
【0011】
［１―１―１．空気調和装置２０の構成］
空気調和装置２０は、例えば、ビルのオフィスに配置される。空気調和装置２０は、冷媒配管２２０により接続される室外機２００と、室内機２１０と、を備える。また、空気調和装置２０は、空調通信部２１と、空調制御部２２と、を備える。
空気調和装置２０は、例えば、ビルのオフィスに配置される。空気調和装置２０は、冷媒配管２２０により接続される室外機２００と、室内機２１０と、を備える。また、空気調和装置２０は、空調通信部２１と、空調制御部２２と、を備える。
【0012】
図２は、本実施形態における空気調和装置２０の冷媒回路の構成の一例を示す図である。
室外機２００は、圧縮機２０１、四方弁２０２、室外熱交換器２０３、および、膨張弁２０４、を備える。圧縮機２０１は、冷媒を圧縮する装置である。四方弁２０２は、冷房運転時と暖房運転時とで、冷媒の流動経路を変更する装置である。室外熱交換器２０３は、室外の空気と、冷媒と、の間で熱を交換させる装置である。膨張弁２０４は、冷媒を減圧させる装置である。
室外機２００は、圧縮機２０１、四方弁２０２、室外熱交換器２０３、および、膨張弁２０４、を備える。圧縮機２０１は、冷媒を圧縮する装置である。四方弁２０２は、冷房運転時と暖房運転時とで、冷媒の流動経路を変更する装置である。室外熱交換器２０３は、室外の空気と、冷媒と、の間で熱を交換させる装置である。膨張弁２０４は、冷媒を減圧させる装置である。
【0013】
また、室外機２００は、温度センサＴ１、室外熱交温度センサＴ２、吸込温度センサＴ３、吐出温度センサＴ４、および、室外温度センサＴ５を備える。温度センサＴ１は、室外熱交換器２０３の出口冷媒温度を検出する装置であり、室外熱交換器２０３と膨張弁２０４の間に設けられる。室外熱交温度センサＴ２は、室外熱交換器２０３に設けられ、室外熱交換器２０３内の冷媒温度を検出する。吸込温度センサＴ３は、圧縮機２０１の上流側に設けられ、圧縮機２０１の吸込冷媒温度を検出する。吐出温度センサＴ４は、圧縮機２０１の下流側に設けられ、圧縮機２０１の吐出温度を検出するセンサである。室外温度センサＴ５は、屋外温度を検出するセンサである。
【0014】
室内機２１０は、例えば、オフィスの室内の天井に配置される。室内機２１０は、室内熱交換器２１１と室内熱交温度センサＴ６を備える。室内熱交換器２１１は、被空調空間内の空気と、冷媒と、の間で熱を交換させる。室内熱交温度センサＴ６は、室内熱交換器２１１内の冷媒温度を検出するセンサである。室内機２１０は、室内送風ファン（図示せず）を駆動させることで、室内熱交換器２１１内を流れる冷媒と、空気と、の間で熱を交換し、熱交換された空気を吹出口（図示せず）から吹き出すことで、被空調空間の室温を調整する。
【0015】
図１に戻り、空気調和システム１の構成について説明する。
空調通信部２１は、ネットワークＮＷと通信可能に構成される。空気調和装置２０は、空調通信部２１を介して、サーバ装置３へ運転データを送信する。ネットワークＮＷは、例えば、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）でも良いし、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）でもよいし、インターネットでもよい。
空調通信部２１は、ネットワークＮＷと通信可能に構成される。空気調和装置２０は、空調通信部２１を介して、サーバ装置３へ運転データを送信する。ネットワークＮＷは、例えば、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）でも良いし、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）でもよいし、インターネットでもよい。
【0016】
空調制御部２２は、室外機２００、室内機２１０、及び、空調通信部２１を制御する装置である。空調制御部２２は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）やＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ－Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等により構成される。
【0017】
尚、本実施形態では、空気調和装置２０は、１台の室外機と１台の室内機とが冷媒配管によって接続される構成について説明しているが、本発明はこれに限らない。例えば、１台の室外機と複数台の室内機とが冷媒配管によって接続される構成であっても良いし、複数の室外機と複数の室内機とが冷媒配管によって接続される構成であっても良い。
【0018】
［１―１－２．サーバ装置３の構成］
サーバ装置３は、空気調和装置２０から運転データを受信し、受信した運転データに基づき、空気調和装置２０の冷媒量の不足の有無を推定する。
サーバ装置３は、サーバメモリ３００及びサーバプロセッサ３１０を有するサーバ制御装置３０と、サーバ通信部３１と、を備える。サーバ通信部３１は、ネットワークＮＷと通信する。
サーバ装置３は、空気調和装置２０から運転データを受信し、受信した運転データに基づき、空気調和装置２０の冷媒量の不足の有無を推定する。
サーバ装置３は、サーバメモリ３００及びサーバプロセッサ３１０を有するサーバ制御装置３０と、サーバ通信部３１と、を備える。サーバ通信部３１は、ネットワークＮＷと通信する。
【0019】
サーバメモリ３００は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）やＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等のメモリデバイスである。サーバメモリ３００は、制御プログラム３０１と、データ記憶部３０２と、モデル記憶部３０３と、を備える。
制御プログラム３０１は、サーバプロセッサ３１０により実行されるプログラムである。データ記憶部３０２は、空気調和装置２０の運転データ等を記憶する。モデル記憶部３０３は、後述する冷媒量推定モデルＭを記憶する。
制御プログラム３０１は、サーバプロセッサ３１０により実行されるプログラムである。データ記憶部３０２は、空気調和装置２０の運転データ等を記憶する。モデル記憶部３０３は、後述する冷媒量推定モデルＭを記憶する。
【0020】
サーバプロセッサ３１０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）やＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ－Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等により構成され、制御プログラム３０１を読みだして、各種制御を実行する装置である。換言すれば、サーバプロセッサ３１０は、ハードウェア及びソフトウェアの協働により処理を実行する。
サーバプロセッサ３１０は、取得部３１１、データ処理部３１２、モデル生成部３１３、および、推論部３１４と、を備える。取得部３１１は、サーバ通信部３１により受信された空気調和装置２０の運転データを取得する。データ処理部３１２は、運転データを各種処理する。データ処理部３１２は、例えば、標準化処理を実行する。標準化処理については、図６を参照して説明する。モデル生成部３１３は、冷媒量推定モデルＭを生成する。推論部３１４は、空気調和装置２０における冷媒量の不足の有無を推定する。
サーバプロセッサ３１０は、取得部３１１、データ処理部３１２、モデル生成部３１３、および、推論部３１４と、を備える。取得部３１１は、サーバ通信部３１により受信された空気調和装置２０の運転データを取得する。データ処理部３１２は、運転データを各種処理する。データ処理部３１２は、例えば、標準化処理を実行する。標準化処理については、図６を参照して説明する。モデル生成部３１３は、冷媒量推定モデルＭを生成する。推論部３１４は、空気調和装置２０における冷媒量の不足の有無を推定する。
【0021】
［１－１－３．端末装置４の構成］
端末装置４は、例えば、スマートフォン、タブレット端末、ラップトップ型のＰＣ、および、デスクトップ型のＰＣなどで構成される。
端末装置４は、端末通信部４１、端末操作部４２、端末表示部４３、および、端末制御部４４、を備える。
端末通信部４１は、ネットワークＮＷと通信し、各種情報を送受信する。端末操作部４２は、ユーザから各種操作を受け付ける。端末操作部４２は、例えば、タッチパネル、キーボード、及びマウス等で構成される。端末表示部４３は、各種情報を表示する。端末表示部４３は、例えば、ＬＥＤ、ディスプレイ等で構成される。端末制御部４４は、端末通信部４１、端末操作部４２、および、端末表示部４３を制御する。端末制御部４４は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）やＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ－Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等で構成される。
端末装置４は、例えば、スマートフォン、タブレット端末、ラップトップ型のＰＣ、および、デスクトップ型のＰＣなどで構成される。
端末装置４は、端末通信部４１、端末操作部４２、端末表示部４３、および、端末制御部４４、を備える。
端末通信部４１は、ネットワークＮＷと通信し、各種情報を送受信する。端末操作部４２は、ユーザから各種操作を受け付ける。端末操作部４２は、例えば、タッチパネル、キーボード、及びマウス等で構成される。端末表示部４３は、各種情報を表示する。端末表示部４３は、例えば、ＬＥＤ、ディスプレイ等で構成される。端末制御部４４は、端末通信部４１、端末操作部４２、および、端末表示部４３を制御する。端末制御部４４は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）やＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ－Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等で構成される。
【0022】
［１－２．空気調和装置２０の動作］
次に、図２を参照して、空気調和装置２０が冷房運転を実行する場合と、暖房運転を実行する場合との空気調和装置２０の動作を説明する。
まず、空気調和装置２０が冷房運転を実行する場合の動作を説明する。図２に示す実線の矢印は、空気調和装置２０が冷房運転を実行する場合の冷媒の流れの方向を示す。
圧縮機２０１から流出した高温高圧の冷媒は、四方弁２０２によって、室外熱交換器２０３に供給される。室外熱交換器２０３は、高温高圧の冷媒の熱を外気へ放出して、冷媒を凝縮させる。即ち、室外熱交換器２０３は、凝縮器として機能する。室外熱交換器２０３で凝縮された冷媒は、膨張弁２０４に供給される。膨張弁２０４は、冷媒を減圧する。膨張弁２０４で減圧された冷媒は、室内熱交換器２１１へ供給される。室内熱交換器２１１は、冷媒と室内の空気とを熱交換させ、冷媒を気化させる。即ち、室内熱交換器２１１は、蒸発器として機能する。そして、気化された冷媒は、四方弁２０２によって、圧縮機２０１に供給される。
次に、図２を参照して、空気調和装置２０が冷房運転を実行する場合と、暖房運転を実行する場合との空気調和装置２０の動作を説明する。
まず、空気調和装置２０が冷房運転を実行する場合の動作を説明する。図２に示す実線の矢印は、空気調和装置２０が冷房運転を実行する場合の冷媒の流れの方向を示す。
圧縮機２０１から流出した高温高圧の冷媒は、四方弁２０２によって、室外熱交換器２０３に供給される。室外熱交換器２０３は、高温高圧の冷媒の熱を外気へ放出して、冷媒を凝縮させる。即ち、室外熱交換器２０３は、凝縮器として機能する。室外熱交換器２０３で凝縮された冷媒は、膨張弁２０４に供給される。膨張弁２０４は、冷媒を減圧する。膨張弁２０４で減圧された冷媒は、室内熱交換器２１１へ供給される。室内熱交換器２１１は、冷媒と室内の空気とを熱交換させ、冷媒を気化させる。即ち、室内熱交換器２１１は、蒸発器として機能する。そして、気化された冷媒は、四方弁２０２によって、圧縮機２０１に供給される。
【0023】
次に、空気調和装置２０を暖房運転として実行する場合の動作を説明する。図２に示す破線の矢印は、空気調和装置２０が冷房運転を実行する場合の冷媒の流れの方向を示す。
圧縮機２０１から流出した高温高圧の冷媒は、四方弁２０２によって、室内熱交換器２１１に供給される。室内熱交換器２１１は、冷媒と室内の空気とを熱交換させ、冷媒を凝縮させる。即ち、室内熱交換器２１１は、凝縮器として機能する。室内熱交換器２１１で凝縮された冷媒は、膨張弁２０４に供給される。膨張弁２０４は、冷媒を減圧する。膨張弁２０４で減圧された冷媒は、室外熱交換器２０３に供給される。室外熱交換器２０３は、低圧の冷媒と外気とを熱交換させ、外気からの吸熱によって冷媒を気化する。即ち、室外熱交換器２０３は、蒸発器として機能する。気化された冷媒は、四方弁２０２によって、圧縮機２０１に供給される。
圧縮機２０１から流出した高温高圧の冷媒は、四方弁２０２によって、室内熱交換器２１１に供給される。室内熱交換器２１１は、冷媒と室内の空気とを熱交換させ、冷媒を凝縮させる。即ち、室内熱交換器２１１は、凝縮器として機能する。室内熱交換器２１１で凝縮された冷媒は、膨張弁２０４に供給される。膨張弁２０４は、冷媒を減圧する。膨張弁２０４で減圧された冷媒は、室外熱交換器２０３に供給される。室外熱交換器２０３は、低圧の冷媒と外気とを熱交換させ、外気からの吸熱によって冷媒を気化する。即ち、室外熱交換器２０３は、蒸発器として機能する。気化された冷媒は、四方弁２０２によって、圧縮機２０１に供給される。
【0024】
図２では、空気調和装置２０が、１台の室内機２１０と、１台の室外機２００とで構成される場合について説明するが、本発明はこれに限定されない。例えば、空気調和装置２０が、複数台の室内機２１０と、１台の室外機２００とで構成されてもよい。また、例えば、空気調和装置２０が、複数台の室内機２１０と、複数台の室外機２００とで構成されてもよい。
【0025】
［１－３．冷媒量不足の有無の推定］
図３～図６を用いて、図１を参照して説明したサーバ装置３が、空気調和装置２０の冷媒量不足の有無を推定する方法について説明する。
まず、本開示における冷媒不足の有無の推定方法の概要を説明する。第１に、冷媒量推定モデルＭを作成し、冷媒量不足の有無を判別する閾値を決定する。第２に、診断の対象である空気調和装置２０の運転によって得られた冷媒量指標値を、冷媒量推定モデルＭに適用できるように補正する。第３に、補正された冷媒量指標値と閾値とを比較することによって、冷媒量不足の有無を推定する。
本実施形態では、「補正」は、例えば、「標準化処理」である。
図３～図６を用いて、図１を参照して説明したサーバ装置３が、空気調和装置２０の冷媒量不足の有無を推定する方法について説明する。
まず、本開示における冷媒不足の有無の推定方法の概要を説明する。第１に、冷媒量推定モデルＭを作成し、冷媒量不足の有無を判別する閾値を決定する。第２に、診断の対象である空気調和装置２０の運転によって得られた冷媒量指標値を、冷媒量推定モデルＭに適用できるように補正する。第３に、補正された冷媒量指標値と閾値とを比較することによって、冷媒量不足の有無を推定する。
本実施形態では、「補正」は、例えば、「標準化処理」である。
【0026】
ここで、冷媒量指標値は、冷媒量の推定に用いる指標値である。本実施形態では、冷媒量指標値として過熱度Ｘを用いる。過熱度には、吸込過熱度と吐出過熱度とがある。吸込過熱度は、低圧飽和温度と、吸込温度センサＴ３により検出される圧縮機吸込冷媒温度と、の差により算出される。吐出過熱度は、高圧飽和温度と、吐出温度センサＴ４により検出される圧縮機の吐出冷媒温度と、の差により算出される。
【0027】
ここで、空気調和装置２０が冷媒運転の場合には、低圧飽和温度は、室内熱交温度センサＴ６により検出される室内熱交換器２１１内の冷媒温度であり、高圧飽和温度は、室外熱交温度センサＴ２により検出される室外熱交換器２０３内の冷媒温度である。また、空気調和装置２０が暖房運転の場合には、低圧飽和温度は、室外熱交温度センサＴ２により検出される室外熱交換器２０３内の冷媒温度であり、高圧飽和温度は、室内熱交温度センサＴ６により検出される室内熱交換器２１１内の冷媒温度である。
以下、本開示における冷媒不足の有無を推定する各工程について説明する。
以下、本開示における冷媒不足の有無を推定する各工程について説明する。
【0028】
［１－３―１．冷媒量推定モデルＭの生成］
図１を参照して説明したサーバ装置３のモデル生成部３１３は、冷媒量の不足の有無を判別する閾値を決定する冷媒量推定モデルＭを生成する。以下、冷媒量推定モデルＭの生成方法について説明する。
なお、本実施形態では、「冷媒量指標値」が過熱度Ｘである場合について説明する。
換言すれば、過熱度Ｘは、「冷媒量指標値」の一例に対応する。
図１を参照して説明したサーバ装置３のモデル生成部３１３は、冷媒量の不足の有無を判別する閾値を決定する冷媒量推定モデルＭを生成する。以下、冷媒量推定モデルＭの生成方法について説明する。
なお、本実施形態では、「冷媒量指標値」が過熱度Ｘである場合について説明する。
換言すれば、過熱度Ｘは、「冷媒量指標値」の一例に対応する。
【0029】
まず、冷媒量推定モデルＭの教師データを収集するために、モデル生成部３１３は、冷媒量の不足が無い状態と、冷媒量の不足がある状態と、のそれぞれの状態において、種々の空気調和装置を長期間運転させ、運転により得られた大量の過熱度データを収集する。教師データは、冷媒量推定モデルＭの学習に用いるデータである。すなわち、教師データは、「学習データ」の一例である。
「種々の空気調和装置」は、空気調和装置２０とは異なる空気調和装置であって、室内機の台数、室外機の台数、および、配管長等が互いに相違する。「種々の空気調和装置」は、「他の空気調和装置」の一例に対応する。
「種々の空気調和装置」は、空気調和装置２０とは異なる空気調和装置であって、室内機の台数、室外機の台数、および、配管長等が互いに相違する。「種々の空気調和装置」は、「他の空気調和装置」の一例に対応する。
【0030】
ここで、冷媒量の不足が無い状態とは、冷媒配管内における冷媒の充填率が閾値ＴＨ以上の状態であり、冷媒量の不足がある状態とは、冷媒配管内における冷媒の充填率が閾値ＴＨ未満の状態である。例えば、閾値ＴＨを７０％とした場合には、冷媒量の不足が無い状態とは、冷媒配管内における冷媒の充填率が７０％以上の状態であり、冷媒量の不足がある状態とは、冷媒配管内における冷媒の充填率が７０％未満の状態である。
本発明はこれに限らず、例えば、閾値ＴＨを６０％にしても良いし、閾値ＴＨを８０％にしても良い。
本発明はこれに限らず、例えば、閾値ＴＨを６０％にしても良いし、閾値ＴＨを８０％にしても良い。
【0031】
なお、教師データは、空気調和装置の冷媒量を調整可能な実験室環境などによる運転データを用いることが好ましい。また、空気調和装置の冷媒量を特定できる状態であれば、現場に設置された空気調和装置の実運転データを教師データとして用いても良い。また、教師データに偏りが生じないようにするために、室内機の台数、室外機の台数、および、配管長等などを変更させ、多種多様な態様の冷媒系統における教師データとしての過熱度データを、教師データとして収集することが好ましい。また、外気温や室内温度などの運転環境や運転条件も変更させながら、教師データとしての過熱度データを収集することが好ましい。
【0032】
本実施形態では、モデル生成部３１３が、冷媒量の不足が無い状態における教師データとして、Ｎ個の過熱度ＸＰ（ＸＰ０、ＸＰ１、・・・、ＸＰ（Ｎ－１））を収集する場合について説明する。また、モデル生成部３１３が、冷媒量の不足がある状態における教師データとしてＭ個の過熱度ＸＮ（ＸＮ０、ＸＮ１、・・・、ＸＮ（Ｍ－１））を収集する場合について説明する。Ｎ個は、例えば、１０００００個である。Ｍ個は、例えば、５００００個である。
【0033】
図３は、第１実施形態における冷媒量推定モデルＭに用いる教師データの分布図である。横軸は冷媒量指標値である過熱度Ｘの値を示している。縦軸は、各過熱度Ｘの出願頻度を示している。図３は、図３（ａ）と図３（ｂ）とで構成される。
また、以下の説明では、冷媒量の不足が無い場合の過熱度ＸＰ分布が、冷媒量の不足がある場合の過熱度ＸＮの分布と比べて低い値を取る場合について説明する。
また、以下の説明では、冷媒量の不足が無い場合の過熱度ＸＰ分布が、冷媒量の不足がある場合の過熱度ＸＮの分布と比べて低い値を取る場合について説明する。
【0034】
モデル生成部３１３は、収集した過熱度ＸＮと過熱度ＸＰの分布をもとに、冷媒量推定モデルＭを作成する。本実施形態における冷媒量推定モデルＭの作成とは、冷媒量の不足が無いか、冷媒量の不足があるかを判定する閾値ＴＨ１を算出することを意味する。即ち、診断の対象である空気調和装置２０の運転により得られた過熱度Ｘが、閾値ＴＨ１よりも大きい場合には、サーバ装置３の推論部３１４は、冷媒量の不足があると判定し、サーバ装置３の推論部３１４は、閾値ＴＨ１よりも小さい場合には、冷媒量の不足が無いと判定する。
尚、本発明において、冷媒量推定モデルＭの作成は、閾値ＴＨ１を作成することに限られない。冷媒量推定モデルＭが、過熱度Ｘに基づいて、冷媒量の不足の有無を判定するモデルであればよい。
尚、本発明において、冷媒量推定モデルＭの作成は、閾値ＴＨ１を作成することに限られない。冷媒量推定モデルＭが、過熱度Ｘに基づいて、冷媒量の不足の有無を判定するモデルであればよい。
【0035】
図３（ａ）において、分布３０ＸＰは、冷媒量の不足が無い状態で収集した過熱度ＸＰの分布の一例である。また、分布３０ＸＮは、冷媒量の不足がある状態で収集した過熱度ＸＮ分布の一例である。
【0036】
図３（ａ）では、分布３０ＸＰと分布３０ＸＮが離間している。この場合には、モデル生成部３１３は、分布３０ＸＰと分布３０ＸＮとが離間している位置に第１閾値ＴＨ１を設定する。
【0037】
一方、図３（ｂ）のように、過熱度ＸＰの分布である分布３１ＸＰと、過熱度ＸＮ分布である分布３１ＸＮと、が一部重なる場合には、モデル生成部３１３は、以下のようにして、第１閾値ＴＨ１を設定する。すなわち、モデル生成部３１３は、過熱度ＸＮ０、ＸＮ１、・・・、ＸＮ（Ｎ－１）のそれぞれを診断したとした場合の誤報率ＦＰと、過熱度ＸＰ０、ＸＰ１、・・・、ＸＰ（Ｍ－１）それぞれを診断したとした場合の失報率ＦＮとを算出する。そして、モデル生成部３１３は、誤報率ＦＰと失報率ＦＮが一致する過熱度Ｘを第１閾値ＴＨ１として設定する。
【0038】
ここで、誤報率ＦＰとは、空気調和装置の冷媒量の不足がない場合に、冷媒量推定モデルＭが誤って、冷媒量の不足があると判定する確率である。また、失報率ＦＮとは、空気調和装置の冷媒量の不足がある場合に、冷媒量推定モデルＭが誤って、冷媒量の不足が無いと判定する確率である。誤報率ＦＰは、分布３１ＸＰと分布３１ＸＮとが重なり合っている領域のうち、第１閾値ＴＨ１よりも右の領域、即ち、過熱度が第１閾値ＴＨ１よりも大きい領域の面積に対応する。失報率ＦＮは、分布３１ＸＰと分布３１ＸＮとが重なり合っている領域のうち、第１閾値ＴＨ１よりも左側の領域、即ち、過熱度が第１閾値ＴＨ１以下の領域の面積に対応する。
【0039】
なお、図３（ｂ）に示す領域ＴＰは、分布３１ＸＰに含まれ、冷媒量の不足が無い状態の検出値であり、かつ、冷媒量推定モデルＭが、冷媒量の不足が無いと正しく判定する確率に対応する。
また、図３（ｂ）に示す領域ＴＮは、分布３１ＸＮに含まれ、冷媒量の不足がある状態の検出値であり、かつ、冷媒量推定モデルＭが、冷媒量の不足があると正しく判定する確率に対応する。
誤報率ＦＰは、次の式（１）によって算出され、失報率ＦＮは、次の式（２）によって算出される。
ＦＰ＝（過熱度ＸＰのうち値が第１閾値ＴＨ１よりも大であるものの個数）／Ｎ
（１）
ＦＮ＝（過熱度ＸＮのうち値が第１閾値ＴＨ１以下であるものの個数）／Ｍ
（２）
また、図３（ｂ）に示す領域ＴＮは、分布３１ＸＮに含まれ、冷媒量の不足がある状態の検出値であり、かつ、冷媒量推定モデルＭが、冷媒量の不足があると正しく判定する確率に対応する。
誤報率ＦＰは、次の式（１）によって算出され、失報率ＦＮは、次の式（２）によって算出される。
ＦＰ＝（過熱度ＸＰのうち値が第１閾値ＴＨ１よりも大であるものの個数）／Ｎ
（１）
ＦＮ＝（過熱度ＸＮのうち値が第１閾値ＴＨ１以下であるものの個数）／Ｍ
（２）
【0040】
図３（ａ）と図３（ｂ）とは、便宜上、過熱度ＸＮの分布形状と、過熱度ＸＰの分布形状と、が同一である場合について説明する。この場合には、モデル生成部３１３は、過熱度ＸＮの分布を示すグラフと、過熱度ＸＰの分布を示すグラフとの交点における過熱度の値を第１閾値ＴＨ１として決定する。
分布３１０ＸＰの平均値や標準偏差、分布３１０ＸＮの平均値や標準偏差、および、第１閾値ＴＨ１は、モデル生成部３１３によって、モデル記憶部３０３に記憶される。
分布３１０ＸＰの平均値や標準偏差、分布３１０ＸＮの平均値や標準偏差、および、第１閾値ＴＨ１は、モデル生成部３１３によって、モデル記憶部３０３に記憶される。
【0041】
［１－３―２ 冷媒量指標値の補正］
室外機の台数、室内機の台数、型式、設置環境、および、配管長などの空気調和装置の構成によって、過熱度Ｘの分布が異なる。そのため、診断の対象である空気調和装置２０に応じて過熱度Ｘを補正せずに、空気調和装置２０の運転により得られた過熱度Ｘと、第１閾値ＴＨ１とを比較して冷媒量の不足の有無を推定する場合には、誤判定となる虞がある。
図４は、冷媒量推定モデルＭを生成する際に用いた過熱度ＸＰの分布が、診断の対象である空気調和装置２０における過熱度ＸＰの分布と一致し、且つ、冷媒量推定モデルＭを生成する際に用いた過熱度ＸＮの分布が、診断の対象である空気調和装置２０における過熱度ＸＮの分布と一致する場合の一例を示す模式図である。
なお、「分布が一致する」とは、例えば、分布を示す平均値、及び標準偏差が一致することを意味する。図４は、図４（ａ）と、図４（ｂ）とで構成される。
すなわち、図４では、冷媒量推定モデルＭを生成する際に用いた過熱度ＸＰの平均値、及び標準偏差の各々が、診断の対象である空気調和装置２０における過熱度ＸＰの平均値、及び標準偏差分布と一致する。また、冷媒量推定モデルＭを生成する際に用いた過熱度ＸＮの平均値、及び標準偏差の各々が、診断の対象である空気調和装置２０における過熱度ＸＮの平均値、及び標準偏差分布と一致する。
室外機の台数、室内機の台数、型式、設置環境、および、配管長などの空気調和装置の構成によって、過熱度Ｘの分布が異なる。そのため、診断の対象である空気調和装置２０に応じて過熱度Ｘを補正せずに、空気調和装置２０の運転により得られた過熱度Ｘと、第１閾値ＴＨ１とを比較して冷媒量の不足の有無を推定する場合には、誤判定となる虞がある。
図４は、冷媒量推定モデルＭを生成する際に用いた過熱度ＸＰの分布が、診断の対象である空気調和装置２０における過熱度ＸＰの分布と一致し、且つ、冷媒量推定モデルＭを生成する際に用いた過熱度ＸＮの分布が、診断の対象である空気調和装置２０における過熱度ＸＮの分布と一致する場合の一例を示す模式図である。
なお、「分布が一致する」とは、例えば、分布を示す平均値、及び標準偏差が一致することを意味する。図４は、図４（ａ）と、図４（ｂ）とで構成される。
すなわち、図４では、冷媒量推定モデルＭを生成する際に用いた過熱度ＸＰの平均値、及び標準偏差の各々が、診断の対象である空気調和装置２０における過熱度ＸＰの平均値、及び標準偏差分布と一致する。また、冷媒量推定モデルＭを生成する際に用いた過熱度ＸＮの平均値、及び標準偏差の各々が、診断の対象である空気調和装置２０における過熱度ＸＮの平均値、及び標準偏差分布と一致する。
【0042】
図４（ａ）において、破線で示す分布４０ＸＰは、冷媒量推定モデルＭを生成する際に用いた過熱度ＸＰの分布である。破線で示す分布４０ＸＮは、冷媒量推定モデルＭを生成する際に用いた過熱度ＸＮの分布である。第１閾値ＴＨ１は、［１－３―１］に記載の方法で算出した第１閾値ＴＨ１である。実線で示す分布４１ＸＰは、診断の対象である空気調和装置２０における過熱度ＸＰの分布である。実線で示す分布４１ＸＮは、診断の対象である空気調和装置２０における過熱度ＸＮの分布である。
図４（ａ）に示すように、分布４０ＸＰは、分布４１ＸＰと一致し、分布４０ＸＮは、分布４１ＸＮと一致する。
図４（ａ）に示すように、分布４０ＸＰは、分布４１ＸＰと一致し、分布４０ＸＮは、分布４１ＸＮと一致する。
【0043】
図４（ｂ）は、図４（ａ）から、分布４１ＸＰ、分布４１ＸＮ、および第１閾値ＴＨ１を抽出した模式図である。
図４（ｂ）に示すように、診断の対象である空気調和装置２０の分布４１ＸＰと分布４１ＸＮとが、第１閾値ＴＨ１によって分離できている。そこで、診断の対象である空気調和装置２０で、過熱度Ｘを補正することなく、冷媒量の不足の有無を推定できる。
図４（ｂ）に示すように、診断の対象である空気調和装置２０の分布４１ＸＰと分布４１ＸＮとが、第１閾値ＴＨ１によって分離できている。そこで、診断の対象である空気調和装置２０で、過熱度Ｘを補正することなく、冷媒量の不足の有無を推定できる。
【0044】
図５は、冷媒量推定モデルＭの生成に用いた教師データの過熱度Ｘの分布と、診断の対象である空気調和装置２０の過熱度Ｘの分布異なる場合の過熱度分布の模式図である。
図５（ａ）において、破線で示す分布５０ＸＰは、冷媒量推定モデルＭにおける過熱度ＸＰの分布である。破線で示す分布５０ＸＮは、冷媒量推定モデルＭにおける過熱度ＸＮの分布である。第１閾値ＴＨ１は、［１－３―１］に記載の方法で算出した第１閾値ＴＨ１である。実線で示す分布５１ＸＰは、診断の対象である空気調和装置２０における過熱度ＸＰの分布である。実線で示す分布５１ＸＮは、診断の対象である空気調和装置２０における過熱度ＸＮの分布である。
図５（ａ）において、破線で示す分布５０ＸＰは、冷媒量推定モデルＭにおける過熱度ＸＰの分布である。破線で示す分布５０ＸＮは、冷媒量推定モデルＭにおける過熱度ＸＮの分布である。第１閾値ＴＨ１は、［１－３―１］に記載の方法で算出した第１閾値ＴＨ１である。実線で示す分布５１ＸＰは、診断の対象である空気調和装置２０における過熱度ＸＰの分布である。実線で示す分布５１ＸＮは、診断の対象である空気調和装置２０における過熱度ＸＮの分布である。
【0045】
図５（ａ）に示すように、分布５１ＸＰの平均値は、分布５０ＸＰの平均値よりも大きい。また、分布５１ＸＰの標準偏差は、分布５０ＸＰの標準偏差よりも大きい。また、分布５１ＸＮの平均値は、分布５０ＸＮの平均値よりも大きい。また、分布５１ＸＮの標準偏差は、分布５０ＸＮの標準偏差よりも大きい。
【0046】
図５（ｂ）は、図５（ａ）から、分布５１ＸＰ、分布５１ＸＮ、および第１閾値ＴＨ１を抽出した模式図である。
図５（ａ）に示すように、分布５１ＸＰの平均値は、分布５０ＸＰの平均値よりも大きい。また、分布５１ＸＰの標準偏差は、分布５０ＸＰの標準偏差よりも大きい。また、分布５１ＸＮの平均値は、分布５０ＸＮの平均値よりも大きい。また、分布５１ＸＮの標準偏差は、分布５０ＸＮの標準偏差よりも大きい。
図５（ａ）に示すように、分布５１ＸＰの平均値は、分布５０ＸＰの平均値よりも大きい。また、分布５１ＸＰの標準偏差は、分布５０ＸＰの標準偏差よりも大きい。また、分布５１ＸＮの平均値は、分布５０ＸＮの平均値よりも大きい。また、分布５１ＸＮの標準偏差は、分布５０ＸＮの標準偏差よりも大きい。
【0047】
そのため、図５（ｂ）において、分布５１ＸＰの一部が第１閾値ＴＨ１よりも右側に跨り、空気調和装置２０における冷媒量は正常値であるが、冷媒量推定モデルＭが誤って、冷媒量の不足があると判定する誤報エリアＳが存在する。
この場合には、空気調和装置２０の過熱度Ｘの分布を、冷媒量推定モデルＭの生成に用いた教師データの過熱度Ｘの分布と一致するように補正する必要がある。
この場合には、空気調和装置２０の過熱度Ｘの分布を、冷媒量推定モデルＭの生成に用いた教師データの過熱度Ｘの分布と一致するように補正する必要がある。
【0048】
ここで、空気調和装置２０が設置から長期間（例えば、３年間）経過した状態では、冷媒配管内の冷媒が徐々に抜け、現状の残存冷媒量を特定することが難しい。一方、冷媒を充填した後の所定期間（例えば、１か月）であれば、冷媒が満充填されていると特定できる。発明者らは、その点に着目して、冷媒が満充填されている期間における空気調和装置２０の過熱度ＸＰの分布と、冷媒量推定モデルＭの生成に用いた教師データにおいて冷媒が満充填されている状態における過熱度ＸＰの分布と、の乖離度を用いて、空気調和装置２０の過熱度ＸＰの分布のズレを補正することを考案した。この補正によって、診断の対象である空気調和装置２０の冷媒量の不足の有無を、冷媒量推定モデルＭの閾値によって、適切に推定できる。
【0049】
［１－３―３．標準化］
本実施形態では、サーバ装置３のデータ処理部３１２は、冷媒が満充填状態での過熱度Ｘの分布に基づき、過熱度Ｘに対して標準化処理を施す。
図６は、冷媒が満充填状態での過熱度Ｘの分布に基づき、過熱度Ｘを標準化処理した場合において、冷媒量の不足の有無を推定する方法を説明するための模式図である。図６は、図６（ａ）と、図６（ｂ）とで構成される。
本実施形態では、サーバ装置３のデータ処理部３１２は、冷媒が満充填状態での過熱度Ｘの分布に基づき、過熱度Ｘに対して標準化処理を施す。
図６は、冷媒が満充填状態での過熱度Ｘの分布に基づき、過熱度Ｘを標準化処理した場合において、冷媒量の不足の有無を推定する方法を説明するための模式図である。図６は、図６（ａ）と、図６（ｂ）とで構成される。
【0050】
図６（ａ）は、冷媒量推定モデルＭの生成に用いた教師データの過熱度の分布を示す模式図である。
分布７０ＸＭは、冷媒量推定モデルＭの生成に用いた教師データのうち、空気調和装置の冷媒が満充填状態である場合の過熱度Ｘの分布である。平均値Ａは、分布７０ＸＭを構成する過熱度Ｘの平均値である。標準偏差Ｂは、分布７０ＸＭを構成する過熱度Ｘの標準偏差である。
「冷媒が満充填状態」は、「冷媒の充填率が前記所定範囲に含まれる状態」の一例に対応する。換言すれば、以下の説明では、「所定範囲」が冷媒の満充填状態に対応する範囲である場合について説明する。
平均値Ａは、「第１平均値」の一例に対応する。
標準偏差Ｂは、「第１標準偏差」の一例に対応する。
分布７０ＸＭは、冷媒量推定モデルＭの生成に用いた教師データのうち、空気調和装置の冷媒が満充填状態である場合の過熱度Ｘの分布である。平均値Ａは、分布７０ＸＭを構成する過熱度Ｘの平均値である。標準偏差Ｂは、分布７０ＸＭを構成する過熱度Ｘの標準偏差である。
「冷媒が満充填状態」は、「冷媒の充填率が前記所定範囲に含まれる状態」の一例に対応する。換言すれば、以下の説明では、「所定範囲」が冷媒の満充填状態に対応する範囲である場合について説明する。
平均値Ａは、「第１平均値」の一例に対応する。
標準偏差Ｂは、「第１標準偏差」の一例に対応する。
【0051】
本実施形態では、「所定範囲」が冷媒の満充填状態に対応する範囲である場合について説明するが、これに限定されない。例えば、「所定範囲」が冷媒量の不足がない範囲でもよい。冷媒量の不足がない範囲は、例えば、冷媒の充填率が７０％以上の状態である。また、冷媒量の不足がない範囲は、例えば、冷媒の充填率が６０％以上の状態でもよい。また、冷媒量の不足がない範囲は、例えば、冷媒の充填率が８０％以上の状態でもよい。
【0052】
７０ＸＰは、冷媒量推定モデルＭの生成に用いた教師データのうち、空気調和装置が冷媒量の不足が無い状態における過熱度Ｘの分布である。７０ＸＮは、冷媒量推定モデルＭの生成に用いた教師データのうち、空気調和装置が冷媒量の不足がある状態における過熱度データの分布である。
【0053】
第１閾値ＴＨ１は、冷媒量推定モデルＭにおいて、冷媒量の不足の有無を判定する閾値である。第１閾値ＴＨ１は、分布７０ＸＰと分布７０ＸＮを用いて、上述した［１－３―１］の方法により決定される。
分布ＤＸは、分布７０ＸＭに対して標準化処理を施した分布を示す。換言すれば、分布７０ＸＭを構成する過熱度Ｘに対して、次の式（３）を用いて過熱度ＸＤを算出することによって、過熱度ＸＤの分布として分布ＤＸが求められる。
ＸＤ＝（Ｘ－Ａ）／Ｂ （３）
分布ＤＸの平均値は「０」であり、分布ＤＸの標準偏差は「１」である。
第２閾値ＴＨ２は、第１閾値ＴＨ１を、分布７０ＸＭの平均値Ａ、及び標準偏差Ｂによって標準化処理された閾値である。すなわち、第２閾値ＴＨ２は、次の式（４）によって、算出される。
ＴＨ２＝（ＴＨ１－Ａ）／Ｂ （４）
第２閾値ＴＨ２は、「標準化処理された閾値」の一例に対応する。
分布ＤＸは、分布７０ＸＭに対して標準化処理を施した分布を示す。換言すれば、分布７０ＸＭを構成する過熱度Ｘに対して、次の式（３）を用いて過熱度ＸＤを算出することによって、過熱度ＸＤの分布として分布ＤＸが求められる。
ＸＤ＝（Ｘ－Ａ）／Ｂ （３）
分布ＤＸの平均値は「０」であり、分布ＤＸの標準偏差は「１」である。
第２閾値ＴＨ２は、第１閾値ＴＨ１を、分布７０ＸＭの平均値Ａ、及び標準偏差Ｂによって標準化処理された閾値である。すなわち、第２閾値ＴＨ２は、次の式（４）によって、算出される。
ＴＨ２＝（ＴＨ１－Ａ）／Ｂ （４）
第２閾値ＴＨ２は、「標準化処理された閾値」の一例に対応する。
【0054】
図６（ｂ）は、診断の対象である空気調和装置２０における過熱度Ｘの分布を示す模式図である。
図６（ｂ）において、分布７１ＸＭは、診断の対象である空気調和装置２０において、冷媒が満充填状態での過熱度Ｘの分布である。平均値Ｃは、分布７１ＸＭを構成する過熱度Ｘの平均値である。標準偏差Ｄは、分布７１ＸＭを構成する過熱度Ｘの標準偏差である。
平均値Ｃは、「第２平均値」の一例に対応する。
標準偏差Ｄは、「第２標準偏差」の一例に対応する。
７１ＸＰは、診断の対象である空気調和装置２０において、冷媒量の不足がない状態における過熱度Ｘの分布である。７１ＸＮは、診断の対象である空気調和装置２０にいて、冷媒量の不足がある状態におけるの過熱度Ｘの分布である。
図６（ｂ）において、分布７１ＸＭは、診断の対象である空気調和装置２０において、冷媒が満充填状態での過熱度Ｘの分布である。平均値Ｃは、分布７１ＸＭを構成する過熱度Ｘの平均値である。標準偏差Ｄは、分布７１ＸＭを構成する過熱度Ｘの標準偏差である。
平均値Ｃは、「第２平均値」の一例に対応する。
標準偏差Ｄは、「第２標準偏差」の一例に対応する。
７１ＸＰは、診断の対象である空気調和装置２０において、冷媒量の不足がない状態における過熱度Ｘの分布である。７１ＸＮは、診断の対象である空気調和装置２０にいて、冷媒量の不足がある状態におけるの過熱度Ｘの分布である。
【0055】
過熱度Ｘは、診断の対象である空気調和装置２０の運転により得られた過熱度Ｘである。過熱度ＸＤは、過熱度Ｘを、７１ＸＭの平均値Ｃ、及び標準偏差Ｄによって標準化処理された値である。即ち、過熱度ＸＤは、次の式（５）によって算出される。
ＸＤ＝（Ｘ－Ｃ）／Ｄ （５）
ＸＤ＝（Ｘ－Ｃ）／Ｄ （５）
【0056】
そして、サーバ装置３の推論部３１４は、過熱度ＸＤを、第２閾値ＴＨ２と比較して、空気調和装置２０における冷媒量の不足の有無を判定する。
このようにして、過熱度Ｘは、分布７１ＸＭを構成する過熱度Ｘの平均値Ｃ及び標準偏差Ｄによって、標準化処理される。分布７１ＸＭは、診断の対象である空気調和装置２０において、冷媒が満充填状態での過熱度Ｘの分布である。一方、第１閾値ＴＨ１は、分布７０ＸＭを構成する過熱度Ｘの平均値Ａ及び標準偏差Ｂによって、第２閾値ＴＨ２に、標準化処理される。分布７０ＸＭは、冷媒量推定モデルＭの生成に用いた教師データのうち、空気調和装置の冷媒が満充填状態である場合の過熱度Ｘの分布である。
すなわち、冷媒充填率が同一条件、すなわち満充填状態における分布を用いて、第１閾値ＴＨ１と過熱度Ｘを補正（ここでは、標準化）することで、空気調和装置２０毎の過熱度Ｘの分布の相違を補正でき、冷媒量の不足の有無を適正に判定できる。
このようにして、過熱度Ｘは、分布７１ＸＭを構成する過熱度Ｘの平均値Ｃ及び標準偏差Ｄによって、標準化処理される。分布７１ＸＭは、診断の対象である空気調和装置２０において、冷媒が満充填状態での過熱度Ｘの分布である。一方、第１閾値ＴＨ１は、分布７０ＸＭを構成する過熱度Ｘの平均値Ａ及び標準偏差Ｂによって、第２閾値ＴＨ２に、標準化処理される。分布７０ＸＭは、冷媒量推定モデルＭの生成に用いた教師データのうち、空気調和装置の冷媒が満充填状態である場合の過熱度Ｘの分布である。
すなわち、冷媒充填率が同一条件、すなわち満充填状態における分布を用いて、第１閾値ＴＨ１と過熱度Ｘを補正（ここでは、標準化）することで、空気調和装置２０毎の過熱度Ｘの分布の相違を補正でき、冷媒量の不足の有無を適正に判定できる。
【0057】
上記の標準化処理について、以下に具体例を用いて説明する。
冷媒量推定モデルＭの生成に用いた教師データのうち、空気調和装置の冷媒が満充填状態である場合の過熱度Ｘの分布である分布７０ＸＭの平均値Ａが、例えば、「５００」であり、標準偏差Ｂが、例えば「１０００」である。
また、診断の対象である空気調和装置２０において、冷媒が満充填状態における過熱度Ｘの分布である分布７１ＸＭの平均値Ｃが、例えば、「８００」であり、標準偏差Ｄが、例えば、「１３００」である。
また、第１閾値ＴＨ１は、例えば、「５０００」である。また、過熱度Ｘは、「６０００」である。
冷媒量推定モデルＭの生成に用いた教師データのうち、空気調和装置の冷媒が満充填状態である場合の過熱度Ｘの分布である分布７０ＸＭの平均値Ａが、例えば、「５００」であり、標準偏差Ｂが、例えば「１０００」である。
また、診断の対象である空気調和装置２０において、冷媒が満充填状態における過熱度Ｘの分布である分布７１ＸＭの平均値Ｃが、例えば、「８００」であり、標準偏差Ｄが、例えば、「１３００」である。
また、第１閾値ＴＨ１は、例えば、「５０００」である。また、過熱度Ｘは、「６０００」である。
【0058】
この場合には、第２閾値ＴＨ２は、上記の式（４）によって、「４．５」と算出される。また、過熱度ＸＤは、上記の式（５）によって、「４」と算出される。
このように、過熱度Ｘは、第２閾値ＴＨ２より小さいため、サーバ装置３の推論部３１４は、冷媒量の不足が無いと判定する。
このように、過熱度Ｘは、第２閾値ＴＨ２より小さいため、サーバ装置３の推論部３１４は、冷媒量の不足が無いと判定する。
【0059】
一方、過熱度Ｘと第１閾値ＴＨ１とを標準化せずに比較した場合には、過熱度Ｘが、第１閾値ＴＨ１よりも大きいため、冷媒量の不足があると誤判定される。
このようにして、診断の対象である空気調和装置２０の過熱度Ｘと、冷媒量推定モデルＭの閾値ＴＨとを、冷媒が満充填状態でのデータで標準化処理することによって、冷媒量の不足の有無を適正に推定できる。
このようにして、診断の対象である空気調和装置２０の過熱度Ｘと、冷媒量推定モデルＭの閾値ＴＨとを、冷媒が満充填状態でのデータで標準化処理することによって、冷媒量の不足の有無を適正に推定できる。
【0060】
【0061】
［１－４―１．冷媒量推定モデルの作成］
図７は、本実施形態において、サーバ装置３が冷媒量推定モデルを生成する処理を示すフローチャートである。
まず、ステップＳ１０１において、実験室環境等で、冷媒量満充填時の空気調和装置を運転し、当該運転データをサーバ装置３へ送信する。そして、取得部３１１は、運転データを受信することによって、運転データを取得する。そして、データ処理部３１２は、受信した運転データに基づき、過熱度ＸＭを算出し、データ記憶部３０２に記憶させる。このようにして、サーバ装置３は、冷媒量満充填時の空気調和装置における多数の過熱度ＸＭを収集する。
ここで、教師データに偏りが生じないよう、室内機の台数、室外機の台数、および、配管長等などを変更させ、多種多様な態様の冷媒系統における教師データとしての過熱度ＸＭを収集することが好ましい。また、外気温や室内温度などの運転環境や運転条件も変更させながら、教師データとしての過熱度ＸＭを収集することが好ましい。
次に、ステップＳ１０２において、モデル生成部３１３は、ステップＳ１０１で収集した過熱度ＸＭの平均値Ａと標準偏差Ｂとを算出し、モデル記憶部３０３に記憶させる。
図７は、本実施形態において、サーバ装置３が冷媒量推定モデルを生成する処理を示すフローチャートである。
まず、ステップＳ１０１において、実験室環境等で、冷媒量満充填時の空気調和装置を運転し、当該運転データをサーバ装置３へ送信する。そして、取得部３１１は、運転データを受信することによって、運転データを取得する。そして、データ処理部３１２は、受信した運転データに基づき、過熱度ＸＭを算出し、データ記憶部３０２に記憶させる。このようにして、サーバ装置３は、冷媒量満充填時の空気調和装置における多数の過熱度ＸＭを収集する。
ここで、教師データに偏りが生じないよう、室内機の台数、室外機の台数、および、配管長等などを変更させ、多種多様な態様の冷媒系統における教師データとしての過熱度ＸＭを収集することが好ましい。また、外気温や室内温度などの運転環境や運転条件も変更させながら、教師データとしての過熱度ＸＭを収集することが好ましい。
次に、ステップＳ１０２において、モデル生成部３１３は、ステップＳ１０１で収集した過熱度ＸＭの平均値Ａと標準偏差Ｂとを算出し、モデル記憶部３０３に記憶させる。
【0062】
次に、ステップＳ１０３において、実験室環境等で、冷媒量の不足が無い状態の空気調和装置を運転し、当該運転データをサーバ装置３へ送信する。そして、取得部３１１は、運転データを受信することによって、運転データを取得する。そして、データ処理部３１２は、受信した運転データに基づき、過熱度ＸＰを算出し、データ記憶部３０２に記憶させる。このようにして、サーバ装置３は、冷媒量の不足が無い状態の空気調和装置における多数の過熱度ＸＰを収集する。
ここで、教師データに偏りが生じないよう、室内機の台数、室外機の台数、および、配管長等などを変更させ、他種多様な態様の冷媒系統における教師データとしての過熱度ＸＰを収集することが好ましい。また、外気温や室内温度などの運転環境や運転条件も変更させながら、多様な過熱度ＸＰを収集することが好ましい。
ここで、教師データに偏りが生じないよう、室内機の台数、室外機の台数、および、配管長等などを変更させ、他種多様な態様の冷媒系統における教師データとしての過熱度ＸＰを収集することが好ましい。また、外気温や室内温度などの運転環境や運転条件も変更させながら、多様な過熱度ＸＰを収集することが好ましい。
【0063】
次に、ステップＳ１０４において、実験室環境等で、冷媒量の不足がある状態の空気調和装置を運転し、当該運転データをサーバ装置３へ送信する。そして、取得部３１１は、運転データを受信することによって、運転データを取得する。そして、データ処理部３１２は、受信した運転データに基づき、過熱度ＸＮを算出し、データ記憶部３０２に記憶させる。このようにして、冷媒量の不足がある状態の空気調和装置における多数の過熱度ＸＮを収集する。
ここで、教師データに偏りが生じないよう、室内機の台数、室外機の台数、および、配管長等などを変更させ、他種多様な態様の冷媒系統における教師データとしての過熱度ＸＮを収集することが好ましい。また、外気温や室内温度などの運転環境や運転条件も変更させながら、多様な過熱度ＸＮを収集することが好ましい。
ここで、教師データに偏りが生じないよう、室内機の台数、室外機の台数、および、配管長等などを変更させ、他種多様な態様の冷媒系統における教師データとしての過熱度ＸＮを収集することが好ましい。また、外気温や室内温度などの運転環境や運転条件も変更させながら、多様な過熱度ＸＮを収集することが好ましい。
【0064】
次に、ステップＳ１０５において、モデル生成部３１３は、ステップＳ１０３で収集した過熱度ＸＰと、ステップＳ１０４で収集した過熱度ＸＮと、を用いて、冷媒量の不足の有無を判定する第１閾値ＴＨ１を決定し、モデル記憶部３０３に記憶させる。第１閾値ＴＨ１の決定方法は、上記［１－３―１］で記載している。
次に、ステップＳ１０６において、モデル生成部３１３は、ステップＳ１０５で決定した第１閾値ＴＨ１に対して、ステップＳ１０２で算出した平均値Ａと標準偏差Ｂとを用いて標準化処理を施し、第２閾値ＴＨ２を算出し、第２閾値ＴＨ２をモデル記憶部３０３に記憶させる。その後、処理が終了する。
次に、ステップＳ１０６において、モデル生成部３１３は、ステップＳ１０５で決定した第１閾値ＴＨ１に対して、ステップＳ１０２で算出した平均値Ａと標準偏差Ｂとを用いて標準化処理を施し、第２閾値ＴＨ２を算出し、第２閾値ＴＨ２をモデル記憶部３０３に記憶させる。その後、処理が終了する。
【0065】
（第１実施形態）
［２－１．冷媒量不足の有無の判定制御］
図８は、第１実施形態において、サーバ装置３が冷媒量不足の有無を推定する処理を示すフローチャートである。
まずステップＳ２０１において、空気調和装置２０が新規に設置された場合や、冷媒を再充填する場合において、空気調和装置２０へ冷媒が満充填される。
次にステップＳ２０２において、空気調和装置２０は、空調通信部２１を介して、所定周期で運転データをサーバ装置３へ送信する。そして、取得部３１１は、運転データを受信することによって、運転データを取得する。そして、データ処理部３１２は、受信した運転データに基づき、過熱度ＸＭを算出し、データ記憶部３０２へ記憶させる。所定周期は、例えば、１０秒間でもよいし、１分間でもよい。
［２－１．冷媒量不足の有無の判定制御］
図８は、第１実施形態において、サーバ装置３が冷媒量不足の有無を推定する処理を示すフローチャートである。
まずステップＳ２０１において、空気調和装置２０が新規に設置された場合や、冷媒を再充填する場合において、空気調和装置２０へ冷媒が満充填される。
次にステップＳ２０２において、空気調和装置２０は、空調通信部２１を介して、所定周期で運転データをサーバ装置３へ送信する。そして、取得部３１１は、運転データを受信することによって、運転データを取得する。そして、データ処理部３１２は、受信した運転データに基づき、過熱度ＸＭを算出し、データ記憶部３０２へ記憶させる。所定周期は、例えば、１０秒間でもよいし、１分間でもよい。
【0066】
ここで、サーバ装置３のデータ処理部３１２は、クレンジング処理を実行しても良い。クレンジング処理とは、本実施形態では、冷媒量の不足の有無を推定する際に使用する運転データとして、不適切な運転データを削除する処理である。例えば、空気調和装置２０が送風運転など、冷媒回路に冷媒が循環されていない運転を行っている場合には、データ処理部３１２は、当該運転データを削除しても良い。また、空気調和装置２０の運転データの変動が大きい不安定な状態の場合には、データ処理部３１２は、当該運転データを削除しても良い。
【0067】
次にステップＳ２０３において、サーバ装置３は、冷媒を充填してから第１期間が経過したか否かを判定する。
ここで、第１期間は、冷媒量が満充填状態であると推定できる期間である。第１期間は、例えば、１か月間でも良いし、３か月間であっても良いし、１０日間であっても良い。
冷媒を充填してから第１期間が経過していないとサーバ装置３が判定した場合（ステップＳ２０３：ＮＯ）には、処理がステップＳ２０２に戻る。冷媒を充填してから第１期間が経過したとサーバ装置３が判定した場合（Ｓ３０３：ＹＥＳ）には、処理がステップＳ２０４へ進む。
ここで、第１期間は、冷媒量が満充填状態であると推定できる期間である。第１期間は、例えば、１か月間でも良いし、３か月間であっても良いし、１０日間であっても良い。
冷媒を充填してから第１期間が経過していないとサーバ装置３が判定した場合（ステップＳ２０３：ＮＯ）には、処理がステップＳ２０２に戻る。冷媒を充填してから第１期間が経過したとサーバ装置３が判定した場合（Ｓ３０３：ＹＥＳ）には、処理がステップＳ２０４へ進む。
【0068】
次にステップＳ２０４において、データ処理部３１２は、ステップＳ２０２で収集された第１期間における過熱度ＸＭの平均値Ｃと標準偏差Ｄを算出する。
次にステップＳ２０５において、取得部３１１は、空気調和装置２０から運転データを取得する。そして、データ処理部３１２は運転データから過熱度Ｘを算出する。
次にステップＳ２０６において、データ処理部３１２は、ステップＳ２０４で算出された平均値Ｃと標準偏差Ｄとを用いて、過熱度Ｘに対して標準化処理を施し、過熱度ＸＤを算出する。
次にステップＳ２０５において、取得部３１１は、空気調和装置２０から運転データを取得する。そして、データ処理部３１２は運転データから過熱度Ｘを算出する。
次にステップＳ２０６において、データ処理部３１２は、ステップＳ２０４で算出された平均値Ｃと標準偏差Ｄとを用いて、過熱度Ｘに対して標準化処理を施し、過熱度ＸＤを算出する。
【0069】
次にステップＳ２０７において、推論部３１４は、過熱度ＸＤをステップＳ２０６で算出した第２閾値ＴＨ２と比較する。
次にステップＳ２０８において、推論部３１４は、ステップＳ２０７の比較結果に応じて、冷媒量の不足の有無を判定する。
冷媒量の不足がないと推論部３１４が判定した場合（Ｓ２０８：ＮＯ）には、処理がステップＳ２０５に戻る。冷媒量の不足があると推論部３１４が判定した場合（ステップＳ２０８：ＹＥＳ）には、処理がステップＳ２０９に進む。
ステップＳ２０９において、サーバ装置３は、端末装置４へ、冷媒量の不足があることを示す情報を送信する。端末装置４は、端末表示部４３に、冷媒量の不足があることを表示する。その後、ステップＳ２０５に戻る。
次にステップＳ２０８において、推論部３１４は、ステップＳ２０７の比較結果に応じて、冷媒量の不足の有無を判定する。
冷媒量の不足がないと推論部３１４が判定した場合（Ｓ２０８：ＮＯ）には、処理がステップＳ２０５に戻る。冷媒量の不足があると推論部３１４が判定した場合（ステップＳ２０８：ＹＥＳ）には、処理がステップＳ２０９に進む。
ステップＳ２０９において、サーバ装置３は、端末装置４へ、冷媒量の不足があることを示す情報を送信する。端末装置４は、端末表示部４３に、冷媒量の不足があることを表示する。その後、ステップＳ２０５に戻る。
【0070】
ステップＳ２０２は、「第１収集ステップ」の一例に対応する。ステップＳ２０４は、「第１算出ステップ」の一例に対応する。ステップＳ２０６は、「第１標準化ステップ」の一例に対応する。ステップＳ２０７－ステップＳ２０８は、「第１推定ステップ」の一例に対応する。
【0071】
（第２実施形態）
［２－２．冷媒量不足の有無の判定制御］
第１実施形態では、空気調和装置２０に冷媒を充填してから第１期間で収集した過熱度データの平均値Ｃと標準偏差Ｄとを算出し、第１期間が経過した後に、冷媒量の不足の有無を推定する場合について説明した。第２実施形態では、第１実施形態の変形例として、空気調和装置２０に冷媒を充填してから第１期間内においても、冷媒量の不足の有無を推定する場合について説明する。尚、冷媒量推定モデルＭの作成については、［１－４―１］と同様であるので、その説明を省略する。
［２－２．冷媒量不足の有無の判定制御］
第１実施形態では、空気調和装置２０に冷媒を充填してから第１期間で収集した過熱度データの平均値Ｃと標準偏差Ｄとを算出し、第１期間が経過した後に、冷媒量の不足の有無を推定する場合について説明した。第２実施形態では、第１実施形態の変形例として、空気調和装置２０に冷媒を充填してから第１期間内においても、冷媒量の不足の有無を推定する場合について説明する。尚、冷媒量推定モデルＭの作成については、［１－４―１］と同様であるので、その説明を省略する。
【0072】
図９は、第２実施形態において、サーバ装置３が冷媒量不足の有無を推定する処理を示すフローチャートである。
まずステップＳ３０１において、空気調和装置２０が新規に設置された場合や、冷媒を再充填する場合に、空気調和装置２０へ冷媒が充填される。
次にステップＳ３０２において、サーバ装置３は、タイマＴＭ１とタイマＴＭ２の計時を開始する。
まずステップＳ３０１において、空気調和装置２０が新規に設置された場合や、冷媒を再充填する場合に、空気調和装置２０へ冷媒が充填される。
次にステップＳ３０２において、サーバ装置３は、タイマＴＭ１とタイマＴＭ２の計時を開始する。
【0073】
次にステップＳ３０３において、取得部３１１は、空気調和装置２０の運転データを取得する。そして、データ処理部３１２は過熱度ＸＭを算出する。ステップＳ３０３は、ステップＳ２０２と同様の処理である。
次にステップＳ３０４において、サーバ装置３は、タイマＴＭ１が第２期間を経過しているか否か判定する。ここで、第２期間は、冷媒量の不足の有無を推定する周期である。第２期間は、例えば、１日である。
タイマＴＭ１が第２期間を経過していないとサーバ装置３が判定した場合（ステップＳ３０４：ＮＯ）には、処理がステップＳ３０３に戻る。タイマＴＭ１が第２期間を経過しているとサーバ装置３が判定した場合（ステップＳ３０４：ＹＥＳ）には、処理がステップＳ３０５に進む。
次にステップＳ３０４において、サーバ装置３は、タイマＴＭ１が第２期間を経過しているか否か判定する。ここで、第２期間は、冷媒量の不足の有無を推定する周期である。第２期間は、例えば、１日である。
タイマＴＭ１が第２期間を経過していないとサーバ装置３が判定した場合（ステップＳ３０４：ＮＯ）には、処理がステップＳ３０３に戻る。タイマＴＭ１が第２期間を経過しているとサーバ装置３が判定した場合（ステップＳ３０４：ＹＥＳ）には、処理がステップＳ３０５に進む。
【0074】
次に、ステップＳ３０５において、データ処理部３１２は、ステップＳ３０３においてサーバ装置３が収集した過熱度ＸＭの平均値Ｃと標準偏差Ｄとを算出する。
平均値Ｃは、「第２平均値」、及び「第３平均値」の一例に対応する。
標準偏差Ｄは、「第２標準偏差」、及び「第３標準偏差」の一例に対応する。
次にステップＳ３０６において、データ処理部３１２は、ステップＳ３０５で算出した平均値Ｃ及び標準偏差Ｄと、図７のステップＳ１０２で算出した平均値Ａ及び標準偏差Ｂを用いて、下記の式（６）、及び式（７）を用いて、平均値ＡＤ及び標準偏差ＢＤを算出する。
ＡＤ＝α×Ｃ＋（１－α）×Ａ （６）
ＢＤ＝β×Ｄ＋（１－β）×Ｂ （７）
ここで、係数α及び係数βの各々は、重み係数であり、１未満の値である。
平均値ＡＤは、「第４平均値」の一例に対応する。
標準偏差ＢＤは、「第４標準偏差」の一例に対応する。
平均値Ｃは、「第２平均値」、及び「第３平均値」の一例に対応する。
標準偏差Ｄは、「第２標準偏差」、及び「第３標準偏差」の一例に対応する。
次にステップＳ３０６において、データ処理部３１２は、ステップＳ３０５で算出した平均値Ｃ及び標準偏差Ｄと、図７のステップＳ１０２で算出した平均値Ａ及び標準偏差Ｂを用いて、下記の式（６）、及び式（７）を用いて、平均値ＡＤ及び標準偏差ＢＤを算出する。
ＡＤ＝α×Ｃ＋（１－α）×Ａ （６）
ＢＤ＝β×Ｄ＋（１－β）×Ｂ （７）
ここで、係数α及び係数βの各々は、重み係数であり、１未満の値である。
平均値ＡＤは、「第４平均値」の一例に対応する。
標準偏差ＢＤは、「第４標準偏差」の一例に対応する。
【0075】
また、ステップＳ３０６において、データ処理部３１２は、平均値Ａを、ステップＳ３０６で算出した平均値ＡＤに更新し、標準偏差Ｂを、ステップＳ３０６で算出した標準偏差ＢＤに更新する。そして、データ処理部３１２は、更新された平均値Ａと更新された標準偏差Ｂとを、モデル記憶部３０３に記憶させる。
次にステップＳ３０７において、データ処理部３１２は、空気調和装置２０の運転データから過熱度Ｘを算出する。そして、データ処理部３１２は、ステップＳ３０６で算出した平均値ＡＤと標準偏差ＢＤとを用いて、過熱度Ｘを標準化し、過熱度ＸＤを算出する。即ち、下記の式（８）を用いて、過熱度ＸＤを算出する。
ＸＤ＝（Ｘ－ＡＤ）／ＢＤ （８）
次にステップＳ３０７において、データ処理部３１２は、空気調和装置２０の運転データから過熱度Ｘを算出する。そして、データ処理部３１２は、ステップＳ３０６で算出した平均値ＡＤと標準偏差ＢＤとを用いて、過熱度Ｘを標準化し、過熱度ＸＤを算出する。即ち、下記の式（８）を用いて、過熱度ＸＤを算出する。
ＸＤ＝（Ｘ－ＡＤ）／ＢＤ （８）
【0076】
次にステップＳ３０８において、推論部３１４は、ステップＳ３０７で算出した過熱度ＸＤを、図７のステップＳ１０６で算出した第２閾値ＴＨ２と比較する。
次にステップＳ３０９において、推論部３１４は、ステップＳ３０８の比較結果に応じて、冷媒量の不足の有無を判定する。冷媒量の不足が無いと推論部３１４が判定した場合（ステップＳ３０９：ＮＯ）には、処理がステップＳ３１１へ進む。冷媒量の不足があると推論部３１４が判定した場合（ステップＳ３０９：ＹＥＳ）には、処理がステップＳ３１０に進む。
次にステップＳ３１０において、サーバ装置３は、端末装置４の端末表示部４３に冷媒量が不足していることを表示させる。
次にステップＳ３１２において、サーバ装置３は、タイマＴＭ１をリセットし、計時を再開する。その後、処理がステップＳ３０３に戻る。
次にステップＳ３０９において、推論部３１４は、ステップＳ３０８の比較結果に応じて、冷媒量の不足の有無を判定する。冷媒量の不足が無いと推論部３１４が判定した場合（ステップＳ３０９：ＮＯ）には、処理がステップＳ３１１へ進む。冷媒量の不足があると推論部３１４が判定した場合（ステップＳ３０９：ＹＥＳ）には、処理がステップＳ３１０に進む。
次にステップＳ３１０において、サーバ装置３は、端末装置４の端末表示部４３に冷媒量が不足していることを表示させる。
次にステップＳ３１２において、サーバ装置３は、タイマＴＭ１をリセットし、計時を再開する。その後、処理がステップＳ３０３に戻る。
【0077】
ステップＳ３０９でＮＯの場合には、ステップＳ３１１において、サーバ装置３は、タイマＴＭ２が第１期間を経過したか否かを判定する。ここで、第１期間は、冷媒量が満充填状態であると推定できる期間である。第１期間は、例えば、１か月間でも良いし、３か月間であっても良いし、１０日間であっても良い。
タイマＴＭ２が第１期間を経過していないとサーバ装置３が判定した場合（ステップＳ３１１：ＮＯ）には、処理がステップＳ３１２に進む。
そして、ステップＳ３１２において、サーバ装置３は、タイマＴＭ１をリセットして、計時を再開する。そして、処理がステップＳ３０３に戻る。
タイマＴＭ２が第１期間を経過したとサーバ装置３が判定した場合（ステップＳ３１１：ＹＥＳ）には、処理がステップＳ３１３へ進む。
タイマＴＭ２が第１期間を経過していないとサーバ装置３が判定した場合（ステップＳ３１１：ＮＯ）には、処理がステップＳ３１２に進む。
そして、ステップＳ３１２において、サーバ装置３は、タイマＴＭ１をリセットして、計時を再開する。そして、処理がステップＳ３０３に戻る。
タイマＴＭ２が第１期間を経過したとサーバ装置３が判定した場合（ステップＳ３１１：ＹＥＳ）には、処理がステップＳ３１３へ進む。
【0078】
次にステップＳ３１３において、取得部３１１は、第３期間における空気調和装置２０の運転データを取得する。そして、データ処理部３１２は、運転データから過熱度Ｘを算出する。ここで、第３期間とは、冷媒量の不足の有無を推定する周期である。第３期間は、例えば、１日である。第３期間は、第２期間と同一であっても良いし、異なっていても良い。
次にステップＳ３１４において、データ処理部３１２は、平均値ＡＤと標準偏差ＢＤとを用いて、過熱度Ｘを標準化し、過熱度ＸＤを算出する。
次にステップＳ３１４において、データ処理部３１２は、平均値ＡＤと標準偏差ＢＤとを用いて、過熱度Ｘを標準化し、過熱度ＸＤを算出する。
【0079】
次にステップＳ３１５において、推論部３１４は、過熱度ＸＤを第２閾値ＴＨ２と比較する。
次にステップＳ３１６において、推論部３１４は、ステップＳ３１５の比較結果に応じて、冷媒量の不足の有無を判定する。冷媒量の不足が無いと推論部３１４が判定した場合（ステップＳ３１６：ＮＯ）には、処理がステップＳ３１３に戻る。冷媒量の不足があると推論部３１４が判定した場合（ステップＳ３１６：ＹＥＳ）の場合には、処理がステップＳ３１７へ進む。
次にステップＳ３１７において、サーバ装置３は、端末装置４の端末表示部４３に冷媒の不足があることを示す情報を送信する。その後、処理がステップＳ３１３に戻る。
次にステップＳ３１６において、推論部３１４は、ステップＳ３１５の比較結果に応じて、冷媒量の不足の有無を判定する。冷媒量の不足が無いと推論部３１４が判定した場合（ステップＳ３１６：ＮＯ）には、処理がステップＳ３１３に戻る。冷媒量の不足があると推論部３１４が判定した場合（ステップＳ３１６：ＹＥＳ）の場合には、処理がステップＳ３１７へ進む。
次にステップＳ３１７において、サーバ装置３は、端末装置４の端末表示部４３に冷媒の不足があることを示す情報を送信する。その後、処理がステップＳ３１３に戻る。
【0080】
ステップＳ３０３は、「第１収集ステップ」、及び「第２収集ステップ」の一例に対応する。ステップＳ３０５は、「第１算出ステップ」、及び「第２算出ステップ」の一例に対応する。ステップＳ３０６は、「第３算出ステップ」、「第４算出ステップ」、及び「更新ステップ」の一例に対応する。ステップＳ３０７は、「第１標準化ステップ」、及び「第２標準化ステップ」の一例に対応する。ステップＳ３０８－ステップＳ３０９は、「第１推定ステップ」、及び「第２推定ステップ」の一例に対応する。
【0081】
［構成と効果］
以上説明したように、本実施形態に係る空気調和装置２０の冷媒量推定方法は、予め生成された冷媒量推定モデルＭを用いて、空気調和装置２０の冷媒量の不足の有無を推定する空気調和装置２０の冷媒量推定方法であって、冷媒量推定モデルＭは、冷媒量の不足の有無を判定する第２閾値ＴＨ２を含み、第２閾値ＴＨ２は、他の空気調和装置において、冷媒の充填率が所定範囲に含まれる状態における運転データにより収集された過熱度Ｘの分布に基づいて、標準化処理された閾値であり、空気調和装置２０において、冷媒の充填率が前記所定範囲に含まれる状態での運転により得られた過熱度Ｘを収集する第１収集ステップと、前記収集された冷媒量指標値の分布に基づいて、過熱度Ｘに標準化処理を施す第１標準化ステップと、前記標準化処理された過熱度ＸＤと、冷媒量推定モデルＭの第２閾値ＴＨ２と、を比較して、空気調和装置２０における冷媒量の不足の有無を推定する第１推定ステップと、を含む。
以上説明したように、本実施形態に係る空気調和装置２０の冷媒量推定方法は、予め生成された冷媒量推定モデルＭを用いて、空気調和装置２０の冷媒量の不足の有無を推定する空気調和装置２０の冷媒量推定方法であって、冷媒量推定モデルＭは、冷媒量の不足の有無を判定する第２閾値ＴＨ２を含み、第２閾値ＴＨ２は、他の空気調和装置において、冷媒の充填率が所定範囲に含まれる状態における運転データにより収集された過熱度Ｘの分布に基づいて、標準化処理された閾値であり、空気調和装置２０において、冷媒の充填率が前記所定範囲に含まれる状態での運転により得られた過熱度Ｘを収集する第１収集ステップと、前記収集された冷媒量指標値の分布に基づいて、過熱度Ｘに標準化処理を施す第１標準化ステップと、前記標準化処理された過熱度ＸＤと、冷媒量推定モデルＭの第２閾値ＴＨ２と、を比較して、空気調和装置２０における冷媒量の不足の有無を推定する第１推定ステップと、を含む。
【0082】
この構成によれば、過熱度ＸＤは、空気調和装置２０において、冷媒の充填率が所定範囲に含まれる状態における運転により得られた過熱度ＸＭの分布に基づいて、標準化処理された過熱度である。また、第２閾値ＴＨ２は、他の空気調和装置において、冷媒の充填率が前記所定範囲に含まれる状態における運転データにより収集された過熱度ＸＭの分布に基づいて、標準化処理された閾値である。すなわち、過熱度ＸＤ、及び第２閾値ＴＨ２の各々は、冷媒の充填率が前記所定範囲に含まれる状態における運転データにより収集された過熱度ＸＭの分布に基づいて、標準化処理されたものである。
したがって、冷媒の充填率が前記所定範囲に含まれる状態における運転データに基づいて、標準化処理された過熱度ＸＤと、標準化処理された第２閾値ＴＨ２と、を比較して、空気調和装置２０における冷媒量の不足の有無を推定するため、空気調和装置２０における冷媒量の不足の有無を適正に推定できる。
したがって、冷媒の充填率が前記所定範囲に含まれる状態における運転データに基づいて、標準化処理された過熱度ＸＤと、標準化処理された第２閾値ＴＨ２と、を比較して、空気調和装置２０における冷媒量の不足の有無を推定するため、空気調和装置２０における冷媒量の不足の有無を適正に推定できる。
【0083】
また、空気調和装置２０の冷媒量推定方法において、前記所定範囲は、冷媒の満充填状態に対応する範囲である。
【0084】
この構成によれば、過熱度ＸＤは、空気調和装置２０において、冷媒の満充填状態における運転により得られた過熱度ＸＭの分布に基づいて、標準化処理された過熱度である。また、第２閾値ＴＨ２は、他の空気調和装置において、冷媒の満充填状態における運転データにより収集された過熱度ＸＭの分布に基づいて、標準化処理された閾値である。すなわち、過熱度ＸＤ、及び第２閾値ＴＨ２の各々は、冷媒の満充填状態における運転データにより収集された過熱度ＸＭの分布に基づいて、標準化処理されたものである。
したがって、冷媒の満充填状態における運転データに基づいて、標準化処理された過熱度ＸＤと、標準化処理された第２閾値ＴＨ２と、を比較して、空気調和装置２０における冷媒量の不足の有無を推定するため、空気調和装置２０における冷媒量の不足の有無を適正に推定できる。
したがって、冷媒の満充填状態における運転データに基づいて、標準化処理された過熱度ＸＤと、標準化処理された第２閾値ＴＨ２と、を比較して、空気調和装置２０における冷媒量の不足の有無を推定するため、空気調和装置２０における冷媒量の不足の有無を適正に推定できる。
【0085】
また、空気調和装置２０の冷媒量推定方法において、前記閾値は、前記他の空気調和装置において、前記運転データにより収集された過熱度ＸＭの分布の平均値Ａと、過熱度ＸＭの分布の標準偏差Ｂとを用いて標準化処理された閾値であり、前記第１収集ステップにおいて収集された過熱度ＸＭの分布の平均値Ｃと、過熱度ＸＭの分布の標準偏差Ｄと、を算出する第１算出ステップ、を更に含み、前記第１標準化ステップにおいて、前記平均値Ｃ、及び標準偏差Ｄを用いて、過熱度ＸＭに標準化処理を施す。
【0086】
この構成によれば、前記閾値は、過熱度ＸＭの分布の平均値Ａ、及び標準偏差Ｂを用いて標準化処理された閾値であり、前記第１収集ステップにおいて収集された過熱度ＸＭの分布の平均値Ｃ及び標準偏差Ｄを用いて、過熱度ＸＭに標準化処理を施す。
よって、標準化処理された第２閾値ＴＨ２、及び標準化処理された過熱度ＸＤを適正に算出できる。したがって、空気調和装置２０における冷媒量の不足の有無を適正に推定できる。
よって、標準化処理された第２閾値ＴＨ２、及び標準化処理された過熱度ＸＤを適正に算出できる。したがって、空気調和装置２０における冷媒量の不足の有無を適正に推定できる。
【0087】
また、空気調和装置２０の冷媒量推定方法において、前記収集ステップでは、空気調和装置２０に冷媒が充填された時点から、冷媒が満充填状態である第１期間の間に、過熱度ＸＭを収集し、前記第１算出ステップでは、前記収集された過熱度ＸＭに基づき、第２平均値Ｃ、及び第２標準偏差Ｄを算出し、空気調和装置２０に冷媒が充填された時点から前記第１期間が経過した後、前記第１標準化ステップ、及び、前記第１推定ステップを実行する。
【0088】
この構成によれば、空気調和装置２０に冷媒が充填された時点から、冷媒が満充填状態である第１期間の間に、過熱度ＸＭを収集されるため、過熱度ＸＭを適正に収集できる。したがって、空気調和装置２０における冷媒量の不足の有無を適正に推定できる。
【0089】
また、空気調和装置２０の冷媒量推定方法において、空気調和装置２０に冷媒が満充填されている状態において、冷媒量を推定する周期に対応する期間を示す第２期間における空気調和装置２０の過熱度ＸＭを収集する第２収集ステップと、収集された過熱度ＸＭの平均値Ｃ、および、収集された過熱度ＸＭの標準偏差Ｄを算出する第２算出ステップと、平均値Ａと平均値Ｃとの各々に所定の重みづけを行い、平均値ＡＤを算出する第３算出ステップと、標準偏差Ｂと標準偏差Ｄとの各々に所定の重みづけを行い、標準偏差ＢＤを算出する第４算出ステップと、平均値ＡＤと標準偏差ＢＤとを用いて、空気調和装置２０の運転により得られた過熱度ＸＭに標準化処理を施す第２標準化ステップと、標準化処理された過熱度ＸＤと、冷媒量推定モデルＭの標準化処理された第２閾値ＴＨ２と、を比較して、空気調和装置２０における冷媒量の不足の有無を推定する第２推定ステップと、平均値Ａを平均値ＡＤに更新し、標準偏差Ｂを標準偏差ＢＤに更新する更新ステップと、を前記第２期間が経過する度に繰り返し実行する。
【0090】
この構成によれば、空気調和装置２０において、冷媒が満充填状態での運転により得られた過熱度ＸＭの分布の平均値Ｃ、及び標準偏差Ｄを用いて、平均値Ａ、及び標準偏差Ｂを補正した平均値ＡＤ及び標準偏差ＢＤを算出する。そして、平均値ＡＤと標準偏差ＢＤとを用いて、過熱度ＸＭを標準化して過熱度ＸＤを算出する。また、第２閾値ＴＨ２は、他の空気調和装置において、冷媒が満充填状態における運転データにより収集された過熱度ＸＭの分布の平均値である第１平均値Ａと、過熱度ＸＭの分布の標準偏差である第１標準偏差Ｂとを用いて標準化処理された閾値である。すなわち、過熱度ＸＤ、及び第２閾値ＴＨ２の各々は、冷媒が満充填状態における運転データにより収集された過熱度ＸＭの分布の平均値、及び標準偏差を用いて標準化処理されたものである。
したがって、冷媒が満充填状態における運転データに基づいて、標準化処理された過熱度ＸＤと、標準化処理された第２閾値ＴＨ２と、を比較して、空気調和装置２０における冷媒量の不足の有無を推定するため、空気調和装置２０における冷媒量の不足の有無を適正に推定できる。
また、冷媒が満充填状態での運転により得られた過熱度ＸＭが、充分な個数になるまで収集されていない場合であっても、過熱度ＸＭを平均値ＡＤ及び標準偏差ＢＤによって標準化するため、過熱度Ｘを適正に標準化できる。したがって、空気調和装置２０における冷媒量の不足の有無を適正に推定できる。
したがって、冷媒が満充填状態における運転データに基づいて、標準化処理された過熱度ＸＤと、標準化処理された第２閾値ＴＨ２と、を比較して、空気調和装置２０における冷媒量の不足の有無を推定するため、空気調和装置２０における冷媒量の不足の有無を適正に推定できる。
また、冷媒が満充填状態での運転により得られた過熱度ＸＭが、充分な個数になるまで収集されていない場合であっても、過熱度ＸＭを平均値ＡＤ及び標準偏差ＢＤによって標準化するため、過熱度Ｘを適正に標準化できる。したがって、空気調和装置２０における冷媒量の不足の有無を適正に推定できる。
【0091】
［他の実施の形態］
以上のように、本出願において開示する例示として、上記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は、これに限定されず、変更、置き換え、付加、省略などを行った実施の形態にも適用できる。また、上記実施の形態で説明した各構成要素を組み合わせて、新たな実施の形態とすることも可能である。
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例示として、上記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は、これに限定されず、変更、置き換え、付加、省略などを行った実施の形態にも適用できる。また、上記実施の形態で説明した各構成要素を組み合わせて、新たな実施の形態とすることも可能である。
そこで、以下、他の実施の形態を例示する。
【0092】
本実施形態では、空気調和装置２０は、１台の室外機と１台の室内機とが冷媒配管によって接続される構成について説明するが、本開示はこれに限らない。例えば、１台の室外機と複数台の室内機とが冷媒配管によって接続される構成であっても良いし、複数の室外機と複数の室内機とが冷媒配管によって接続される構成であっても良い。
【0093】
本実施形態では、「所定範囲」が冷媒の満充填状態に対応する範囲である場合について説明するが、本開示はこれに限定されない。例えば、「所定範囲」が冷媒量の不足がない範囲でもよい。「所定範囲」は、例えば、冷媒の充填率が７０％以上の状態である。また、「所定範囲」は、例えば、冷媒の充填率が６０％以上の状態でもよい。また、「所定範囲」は、例えば、冷媒の充填率が８０％以上の状態でもよい。
【0094】
本実施形態では、「冷媒量指標値」として過熱度Ｘを用いる場合について説明したが、本開示はこれに限らない。例えば、冷媒量指標値として過冷却度を用いても良いし、膨張弁の開度を用いて良い。要するに、空気調和装置の運転により得られた値であり、かつ、冷媒量の推定に活かせる指標であれば良い。
【0095】
本実施形態では、冷媒満充填状態での運転データを標準化処理に用い、冷媒量が正常時での運転データを第１閾値ＴＨ１の決定に用いた。即ち、標準化処理に用いる運転データの対象と、第１閾値ＴＨ１の決定に用いる運転データの対象が一致していない場合について説明したが、本発明はこれに限らない。例えば、冷媒が満充填状態での運転データを用いて、標準化処理を行うとともに、冷媒が満充填状態での運転データを用いて、第１閾値ＴＨ１を決定しても良い。即ち、標準化処理に用いる運転データの対象と、第１閾値ＴＨ１の決定に用いる運転データの対象が一致していても良い。
【0096】
本実施形態では、サーバ装置３が「空気調和装置の冷媒量推定方法」を実行する場合について説明するが、本開示はこれに限定されない。例えば、空調制御部２２が、「空気調和装置の冷媒量推定方法」を実行してもよい。また、空調制御部２２と通信可能に接続されたパーソナルコンピューター、タブレット端末、スマートフォン等が、「空気調和装置の冷媒量推定方法」を実行してもよい。でもよい。
【0097】
本実施形態では、サーバ装置３が、冷媒漏れの有無の推定結果を、パーソナルコンピューターで構成された端末装置４へ送信する場合について説明するが、本開示はこれに限定されない。サーバ装置３が、冷媒漏れの有無の推定結果を、例えば、スマートフォン、タブレット端末等に送信してもよい。
【0098】
また、例えば、図８－図９に示す動作のステップ単位は、サーバ装置３の処理の理解を容易にするために、主な処理内容に応じて分割したものであり、処理単位の分割の仕方や名称によって、本発明が限定されることはない。処理内容に応じて、さらに多くのステップ単位に分割してもよい。また、１つのステップ単位がさらに多くの処理を含むように分割してもよい。また、そのステップの順番は、本発明の趣旨に支障のない範囲で適宜に入れ替えてもよい。
【0099】
また、空気調和装置２０の冷媒量推定方法は、サーバ装置３が備えるサーバプロセッサ３１０に、制御プログラム３０１を実行させることで実現できる。また、この制御プログラム３０１は、コンピュータで読み取り可能に記録した記録媒体に記録しておくことも可能である。記録媒体としては、磁気的、光学的記録媒体又は半導体メモリデバイスを用いることができる。
具体的には、フレキシブルディスク、ＨＤＤ、ＣＤ－ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｋ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＤＶＤ、Ｂｌｕ－ｒａｙ（登録商標） Ｄｉｓｃ、光磁気ディスク、フラッシュメモリ、カード型記録媒体等の可搬型、或いは固定式の記録媒体が挙げられる。また、記録媒体は、サーバ装置３が備える内部記憶装置であるＲＡＭ、ＲＯＭ等の不揮発性記憶装置であってもよい。
また、制御プログラム３０１を他のサーバ装置等に記憶させておき、他のサーバ装置からサーバ装置３に、制御プログラム３０１を送信することで空気調和装置２０の冷媒量推定方法を実現することもできる。
なお、上述の実施の形態は、本開示における技術を例示するためのものであるから、特許請求の範囲またはその均等の範囲において種々の変更、置き換え、付加、省略などを行うことができる。
具体的には、フレキシブルディスク、ＨＤＤ、ＣＤ－ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｋ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＤＶＤ、Ｂｌｕ－ｒａｙ（登録商標） Ｄｉｓｃ、光磁気ディスク、フラッシュメモリ、カード型記録媒体等の可搬型、或いは固定式の記録媒体が挙げられる。また、記録媒体は、サーバ装置３が備える内部記憶装置であるＲＡＭ、ＲＯＭ等の不揮発性記憶装置であってもよい。
また、制御プログラム３０１を他のサーバ装置等に記憶させておき、他のサーバ装置からサーバ装置３に、制御プログラム３０１を送信することで空気調和装置２０の冷媒量推定方法を実現することもできる。
なお、上述の実施の形態は、本開示における技術を例示するためのものであるから、特許請求の範囲またはその均等の範囲において種々の変更、置き換え、付加、省略などを行うことができる。
【産業上の利用可能性】
【0100】
以上のように、本開示に係る空気調和装置の冷媒量推定方法は、診断の対象である空気調和装置において、冷媒量の不足の有無を推定する用途に利用可能である。
【符号の説明】
【0101】
１ 空気調和システム
３ サーバ装置
４ 端末装置
２０ 空気調和装置
２１ 空調通信部
２２ 空調制御部
３０ サーバ制御装置
３１ サーバ通信部
４１ 端末通信部
４２ 端末操作部
４３ 端末表示部
４４ 端末制御部
２００ 室外機
２１０ 室内機
２１１ 室内熱交換器
２２０ 冷媒配管
３００ サーバメモリ
３０１ 制御プログラム
３０２ データ記憶部
３０３ モデル記憶部
３１０ サーバプロセッサ
３１１ 取得部
３１２ データ処理部
３１３ モデル生成部
３１４ 推論部
Ｍ 冷媒量推定モデル
ＴＨ、ＴＨ１、ＴＨ２ 閾値
Ｘ、ＸＤ、ＸＭ、ＸＮ、ＸＰ 過熱度
３ サーバ装置
４ 端末装置
２０ 空気調和装置
２１ 空調通信部
２２ 空調制御部
３０ サーバ制御装置
３１ サーバ通信部
４１ 端末通信部
４２ 端末操作部
４３ 端末表示部
４４ 端末制御部
２００ 室外機
２１０ 室内機
２１１ 室内熱交換器
２２０ 冷媒配管
３００ サーバメモリ
３０１ 制御プログラム
３０２ データ記憶部
３０３ モデル記憶部
３１０ サーバプロセッサ
３１１ 取得部
３１２ データ処理部
３１３ モデル生成部
３１４ 推論部
Ｍ 冷媒量推定モデル
ＴＨ、ＴＨ１、ＴＨ２ 閾値
Ｘ、ＸＤ、ＸＭ、ＸＮ、ＸＰ 過熱度
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】