特許7933244IP Force 特許公報全文掲載

技術分野

概して制御システムに関し、より具体的には熱交換器を含む空気調和機のデータ駆動型制御のための制御システムおよび方法

発明が解決しようとする課題[発明の詳細な説明]から抜粋

動的システムの正確なモデルがない場合、いくつかの制御方法は、システム力学を安定化させるかまたは定量化可能な制御関連の性能を埋め込むフィードバック制御ポリシーを構築するために、これらのシステムによって生成される動作データを利用する。制御のために動作データを使用することは、データ駆動型制御と呼ばれる。典型的に、間接法および直接法など、2種類のデータ駆動型制御方法があり得る。間接法では、まずシステムのモデルが構築され、次にこのモデルを活用してコントローラが設計される。しかしながら、直接法では、動作データからの制御ポリシーが中間のモデル構築ステップなしで直接構築される。間接法の欠点は、モデル構築段階で大量のデータが必要となり得ることである。逆に、直接法は、より少ないデータで済む。しかしながら、最先端の直接制御方法であっても、閉ループ制御システムにおいて安全な動作を維持するために不可欠な状態制約および入力制約に対処することは困難である。

課題を解決するための手段[発明の詳細な説明]から抜粋

熱交換器を含む空調システムの動作を制御するための制御システムおよび方法を提供する。提案される制御システムおよび方法を利用して、遅延またはオーバーシュートなしの最適な態様で制御アクションを用いて少なくとも1つの熱交換器を含む空調システムの動的挙動を制御し、空調システムの制御安定性を確保するための制御ポリシーを生成することができる。

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この特許公報に記載されている図面[図面の簡単な説明]から抜粋

【図1】 本開示のいくつかの、空調システムの概略図である。
【図2A】 本開示のいくつかの、モデルを活用して空調システムを制御する制御システムのブロック図である。
【図2B】 本開示のいくつかの、単一の時間ステップ予測においてテスト制御入力に対応する熱交換器の動作のテスト出力を予測するためのニューラルネットワークのブロック図である。
【図3A】 本開示のいくつかの、時間ステップにおいて空調システムに含まれる熱交換器の動作をシミュレーションするように訓練されたニューラルネットワークの詳細なアーキテクチャを示す図である。
【図3B】 本開示のいくつかの、ニューラルネットワークを訓練する例示的なプロセスのフローチャートを示す図である。
【図3C】 本開示のいくつかの、ニューラルネットワークの訓練についての訓練損失の最適化のためのフローチャートを示す図である。
【図4】 本開示のいくつかの、空調システムのモデルの例示的な図である。
【図5】 本開示のいくつかの、部屋モデルおよび空調システムの複数の構成要素モデルに関連付けられた1つ以上の状態を生成するためのフローチャートを示す図である。
【図6】 本開示のいくつかの、空調システムを制御するための制御システムのさまざまな構成要素を示すブロック図である。
【図7A】 本開示のいくつかの、ガウス過程に基づいて複数のテスト制御入力から最適テスト制御入力を選択するための例示的な方法のフローチャートを示す図である。
【図7B】 本開示のいくつかの、複数のテスト制御入力の生成を描いたフローチャートを示す図である。
【図8】 本開示のいくつかの、モデル予測制御プロセスに基づいて一連のテスト制御入力から最適テスト制御入力を選択するための例示的な方法のフローチャートを示す図である。
【図9】 本開示のいくつかの、空調システムへの制御コマンドを決定する方法を示すフローチャートを示す図である。
【図10】 本開示のいくつかの、制御システムを用いて空調システムを制御するためのユースケースのブロック図である。

代表図 図1本件の代表的な図

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