空调机的制作方法

1.本发明涉及空调机。


背景技术：

2.已知有一种空调机，其使用能够在制冷剂回路中检测到的运行状态量来进行对制冷剂量的判断。在专利文献1中，例如，在将制冷循环时的制冷剂回路的蒸发器出口的过热度以及蒸发器的压力变为预设值的状态(以下，称作默认状态)下，使用冷凝器出口的过冷度，来判断制冷剂量。
3.专利文献1：日本特开2006-23072号公报


技术实现要素：

4.空调机中，在使用过冷度等运行状态量来判断制冷剂量时，需要用于测量运行状态量的传感器。例如，对于设置于商业设施或写字楼等大规模建筑中的、一台室外机连接多台室内机的商用空调机，出于控制多台室内机的必要性而搭载有多个传感器，因此能够使用各传感器数值来计算出运行状态量。例如，对于各室内换热器及各室外换热器，能够使用换热中间及换热出口的温度传感器的传感器数值来计算过冷度。
5.然而，例如对于一台室外机连接一台室内机的、主要设置于住宅中的家用空调机，从抑制成本的观点出发，在空调机的运行所需的范围内，搭载的传感器被限制于最小的数量。例如，在家用空调机中，存在室内换热器及室外换热器中仅有两个温度传感器，即用于检测室内换热器中间部的制冷剂温度的传感器以及用于检测室外换热器的制冷剂出口侧的制冷剂温度的传感器的情况，这种情况下，无法计算出冷凝器出口的过冷度，从而无法使用冷凝器出口的过冷度来判断制冷剂量。
6.因此，需要一种使只具备有限的传感器的空调机也能够推算制冷剂量的方法。
7.本发明是鉴于上述问题而提出的，其目的在于提供一种空调机，其在只具备有限的传感器的情况下，也能够推算残存在制冷剂回路中的制冷剂量(以下，称作残存制冷剂量)。
8.一形态的空调机具有通过制冷剂配管将室内机连接于室外机而构成的制冷剂回路，所述室外机具有压缩机、室外换热器及膨胀阀，所述室内机具有室内换热器，所述制冷剂回路中填充有预设量的制冷剂。空调机具有残存制冷剂量推算模型，该残存制冷剂量推算模型至少使用表示空调运行时的运行状态的运行状态量中的、所述压缩机的转速、所述压缩机的制冷剂排出温度、换热器温度、所述膨胀阀的开度以及外部气温，来推算所述制冷剂回路中残存的残存制冷剂量。所述室内换热器具有：第一室内换热口部，其供所述制冷剂流通；第二室内换热口部，其供所述制冷剂流通；室内换热中间部，其连接所述第一室内换热口部与所述第二室内换热口部；以及室内换热中间传感器，其设于所述室内换热中间部，用于检测所述换热器温度中的、从所述室内换热中间部流过的所述制冷剂的温度。所述室外换热器具有：第一室外换热口部，其供所述制冷剂流通；第二室外换热口部，其供所述制
冷剂流通；室外换热中间部，其连接所述第一室外换热口部与所述第二室外换热口部；以及室外换热出口传感器，其设于所述第二室外换热口部，用于检测所述换热器温度中的、制冷运行时从所述第二室外换热口部的室外换热出口流过的所述制冷剂的温度。
9.作为一方面，能够使用有限的传感器来推算残存制冷剂量。
附图说明
10.图1是表示本实施例的空调机的一个示例的说明图。
11.图2是表示室外机及室内机的一个示例的说明图。
12.图3是表示室外机的控制电路的一个示例的框图。
13.图4是表示空调机的制冷剂变化的状态的莫里尔图。
14.图5是表示涉及推算处理的控制电路的处理动作的一个示例的流程图。
15.图6是表示用于多元回归分析法的训练数据的一个示例的说明图。
16.图7是表示用于生成对残存制冷剂量为正常还是异常进行分类的推算模型的训练数据的一个示例的说明图。
17.图8是表示实施例2的空调系统的一个示例的说明图。
具体实施方式
18.下面，基于附图对本技术公开的空调机等的实施例进行详细说明。另外，公开的技术不限于本实施例。此外，以下所示的各实施例可以在不引起矛盾的范围内进行适当地变形。
19.实施例1
20.空调机的结构
21.图1是表示本实施例的空调机1的一个示例的说明图。图1所示的空调机1例如为家用空调机，具备一台室外机2和一台室内机3。室外机2通过液管4及气管5与室内机3连接。并且，通过将室外机2与室内机3用液管4及气管5等制冷剂配管连接，从而形成空调机1的制冷剂回路6。
22.室外机的结构
23.图2是表示室外机2及室内机3的一个示例的说明图。室外机2具有：压缩机11、四通阀12、室外换热器13、膨胀阀14、储液器15、室外机风机16以及控制电路17。使用上述压缩机11、四通阀12、室外换热器13、膨胀阀14及储液器15，以在下文中详细说明的各制冷剂配管将其相互连接，从而形成作为制冷剂回路6的一部分的室外侧制冷剂回路。
24.压缩机11例如是根据未图示的由逆变器控制转速的电动机的驱动，而能够改变运行容量的高压容器型的能力可变式压缩机。压缩机11的制冷剂排出侧通过排出管21与四通阀12的第一阀口12a连接。此外，压缩机11的制冷剂吸入侧通过吸入管22与储液器15的制冷剂流出侧连接。
25.四通阀12是用于切换制冷剂回路6的制冷剂流向的阀，其具备第一阀口12a至第四阀口12d。第一阀口12a通过排出管21与压缩机11的制冷剂排出侧连接。第二阀口12b通过室外制冷剂管23与室外换热器13的一侧制冷剂出入口(相当于后述的第一室外换热口部13a)连接。第三阀口12c通过室外制冷剂管26与储液器15的制冷剂流入侧连接。并且，第四阀口
12d通过室外气管24与室内换热器51连接。
26.室外换热器13使制冷剂与通过室外机风机16的旋转而被吸入室外机2内部的外部空气进行热交换。室外换热器13具有：作为所述一侧的制冷剂出入口的第一室外换热口部13a、作为另一侧的制冷剂出入口的第二室外换热口部13b、以及将所述第一室外换热口部13a与第二室外换热口部13b之间连接的室外换热中间部13c。第一室外换热口部13a通过室外制冷剂管23与四通阀12的第二阀口12b连接。第二室外换热口部13b通过室外液管25与膨胀阀14连接。室外换热中间部13c与第一室外换热口部13a和第二室外换热口部13b连接。室外换热器13在空调机1进行制冷运行时作为冷凝器发挥功能，在空调机1进行制热运行时作为蒸发器发挥功能。
27.膨胀阀14设于室外液管25，是由未图示的脉冲电动机驱动的电子膨胀阀。膨胀阀14根据脉冲电动机供给的脉冲数来调整开度，从而调整从膨胀阀14流向制冷剂回路6内的制冷剂量(从室外换热器13流入室内换热器51的制冷剂量，或者从室内换热器51流入室外换热器13的制冷剂量)。在空调机1进行制热运行的情况下，对膨胀阀14的开度进行调整，以使压缩机11的制冷剂的排出温度(制冷剂排出温度)达到预设的温度即目标温度。
28.储液器15的制冷剂流入侧通过室外制冷剂管26与四通阀12的第三阀口12c连接。进一步地，储液器15的制冷剂流出侧通过吸入管22与压缩机11的制冷剂流入侧连接。储液器15将从室外制冷剂管26流入储液器15内部的制冷剂分离为气体制冷剂与液体制冷剂，从而只使气体制冷剂被吸入压缩机11。
29.室外机风机16由树脂材料形成，配置于室外换热器13的附近。室外机风机16基于未图示的风机电动机的旋转，而将外部空气从未图示的吸气口吸入至室外机2的内部，并将在室外换热器13中与制冷剂进行了热交换的外部空气从未图示的排气口排出至室外机2的外部。
30.此外，室外机2中配置有多个传感器。排出管21上配置有排出温度传感器31，其用于检测从压缩机11排出的制冷剂的温度，即排出温度。在室外换热器13与膨胀阀14之间的室外液管25上配置有室外换热出口传感器32，其用于检测换热器温度中的、流入第二室外换热口部13b的制冷剂的温度或从第二室外换热口部13b流出的制冷剂的温度。并且，在室外机2的未图示的吸气口附近，配置有外部气温传感器33，其用于检测流入室外机2内部的外部空气的温度，即外部气温。
31.控制电路17接收来自后述的室内机3的控制电路18的指示以控制室外机2。室外机2的控制电路17具有：未图示的通信部、存储部以及控制部。通信部是用于与室内机3的通信部进行通信的通信接口。存储部例如为快闪存储器，用于存储室外机2的控制程序、与来自各种传感器的检测信号对应的检测值等运行状态量、压缩机11及室外机风机16的驱动状态、以及室外机2的额定能力及各室内机3的要求能力等。
32.室内机的结构
33.如图2所示，室内机3具有：室内换热器51、气管连接部52、液管连接部53、室内机风机54以及控制电路18。上述室内换热器51、气管连接部52及液管连接部53通过后述的各制冷剂配管彼此连接，从而构成作为制冷剂回路6的一部分的室内机制冷剂回路。
34.室内换热器51使制冷剂与通过室内机风机54的旋转而从未图示的吸气口被吸入室内机3内部的室内空气进行热交换。室内换热器51具有：作为一侧的制冷剂出入口的第一
室内换热口部51a、作为另一侧的制冷剂出入口的第二室内换热口部51b、以及将第一室内换热口部51a与第二室内换热口部51b之间连接的室内换热中间部51c。第一室内换热口部51a通过室内气管56与气管连接部52连接。第二室内换热口部51b通过室内液管57与液管连接部53连接。室内换热中间部51c与第一室内换热口部51a和第二室内换热口部51b连接。室内换热器51在空调机1进行制热运行的情况下，作为冷凝器发挥功能。与此相对地，室内换热器51在空调机1进行制冷运行的情况下，作为蒸发器发挥功能。
35.室内机风机54由树脂材料形成，配置于室内换热器51的附近。室内机风机54被未图示的风机电动机驱动而旋转，从而将室内空气从未图示的吸气口吸入至室内机3的内部，并将在室内换热器51中与制冷剂进行了热交换的室内空气从未图示的排气口排出至室内。
36.室内机3中设有各种传感器。室内换热中间部51c配置有室内换热中间传感器61，其用于检测换热器温度中的、流过室内换热中间部51c的制冷剂的温度，即室内换热中间温度。在室内机3的未图示的吸气口附近配置有吸入温度传感器62，其用于检测流入室内机3的内部的室内空气的温度，即吸入温度。
37.控制电路18用于控制整个空调机1。图3是表示室内机1的控制电路18的一个示例的框图。控制电路18具有：获取部41、通信部42、存储部43以及控制部44。获取部41用于获取上述的各种传感器的传感器数值。通信部42是用于与室外机2的通信部进行通信的通信接口。存储部43例如为快闪存储器，用于存储室内机3的控制程序、与来自各种传感器的检测信号对应的检测值等运行状态量、室内机风机54的驱动状态、从室外机2发送来的运行信息(例如，包括压缩机11的运行/停止信息，室外机风机16的驱动状态等)、以及室外机2的额定能力及各室内机3的要求能力等。
38.此外，存储部43存储有用于推算残存于制冷剂回路6中的制冷剂量的推算模型。在本实施例中，作为残存于制冷剂回路6中的制冷剂量，例如采用相对的制冷剂量。具体而言，本实施例的存储部43存储有用于推算制冷剂回路6的制冷剂不足率(指设填充有规定量的制冷剂的情况为100％时，相对于该规定量的减少量。下文中也同样)的推算模型。推算模型包括制冷用推算模型43a与制热用推算模型43b。
39.控制部44周期性地获取各种传感器的检测值(例如，每30秒一次)。控制部44基于这些输入的各种信息来控制整个空调机1。进一步地，控制部44使用上述的各推算模型来推算制冷剂不足率。
40.制冷剂回路的动作
41.接下来，对本实施方式的空调机1的空调运行时的制冷剂回路6中的制冷剂的流动及各个部分的动作进行说明。
42.在空调机1进行制热运行的情况下，四通阀12切换为第一阀口12a与第四阀口12d连通，第二阀口12b与第三阀口12c连通(图2中实线所示的状态)。由此，制冷剂回路6形成为室内换热器51作为冷凝器发挥功能，且室外换热器13作为蒸发器发挥功能的制热循环。此外，为了方便说明，通过图2所示的实线箭头来表示制热运行时的制冷剂的流向。
43.在制冷剂回路6处于该状态下时驱动压缩机11，则从压缩机11排出的制冷剂从排出管21流过后流入四通阀12，并从四通阀12流经室外气管24后流入气管5。在气管5中流动的制冷剂，经由气管连接部52流入室内机3。流入室内机3的制冷剂从室内气管56流过后流入室内换热器51。流入室内换热器51的制冷剂与通过室内机风机54的旋转被吸入到室内机
3内部的室内空气之间进行热交换而被冷凝。也就是说，室内换热器51作为冷凝器发挥功能，在室内换热器51中与制冷剂进行热交换而被加热的室内空气从未图示的排气口吹出至室内，由此对设置有室内机3的室内进行制热。
44.从室内换热器51流入室内液管57的制冷剂，经由液管连接部53流出至液管4。流入液管4的制冷剂流入至室外机2。流入室外机2的制冷剂从室外液管25流过，通过膨胀阀14时被减压。在膨胀阀14中被减压的制冷剂流过室外液管25后流入室外换热器13，与通过室外机风机16的旋转而从室外机2的未图示的吸气口流入的外部空气进行热交换，从而被蒸发。从室外换热器13流出至室外制冷剂管26的制冷剂依次流入四通阀12、室外制冷剂管26、储液器15及吸入管22后被压缩机11吸入并被再次压缩，再经由四通阀12的第一阀口12a及第四阀口12d流出至室外气管24。
45.另外，在空调机1进行制冷运行的情况下，四通阀12切换为第一阀口12a与第二阀口12b连通，且第三阀口12c与第四阀口12d连通。由此，制冷剂回路6形成为室内换热器51作为蒸发器发挥功能，且室外换热器13作为冷凝器发挥功能的制冷循环。此外，为了方便说明，用图2所示的虚线箭头来表示制冷运行时的制冷剂的流动。
46.在制冷剂回路6处于该状态下时驱动压缩机11，则从压缩机11排出的制冷剂从排出管21流过后流入四通阀12，并从四通阀12流经室外制冷剂管23后流入室外换热器13。流入室外换热器13的制冷剂与通过室外机风机16的旋转被吸入到室外机2内部的室外空气之间进行热交换而被冷凝。也就是说，室外换热器13作为冷凝器发挥功能，在室外换热器13中被制冷剂加热的室内空气从未图示的排气口被吹出至室外。
47.从室外换热器13流入室外液管25的制冷剂从膨胀阀14流过而被减压。被膨胀阀14减压的制冷剂从液管4流过后流入室内机3。流入室内机3的制冷剂从室内液管57流过并流入室内换热器51，与通过室内机风机54的旋转而从室内机3的未图示的吸入口流入的室内空气进行热交换，从而被蒸发。也就是说，室内换热器51作为蒸发器发挥功能，在室内换热器51中与制冷剂进行热交换而被冷却的室内空气从未图示的排气口吹出至室内，由此对设置有室内机3的室内进行制冷。
48.从室内换热器51经由气管连接部52流入气管5的制冷剂流过室外机2的室外气管24后流入四通阀12的第四阀口12d。流入四通阀12的第四阀口12d的制冷剂从第三阀口12c流入储液器15的制冷剂流入侧。从储液器15的制冷剂流入侧流入的制冷剂经由吸入管22，被压缩机11吸入并被再次压缩。
49.控制电路18内的获取部41通过室外机2的控制电路17获取排出温度传感器31、室外换热出口传感器32及外部气温传感器33的传感器数值。进一步地，获取部41获取室内机3的室内换热中间传感器61及吸入温度传感器62的传感器数值。
50.图4是表示空调机1的制冷循环的莫里尔图。空调机1的制冷运行时室外换热器13作为冷凝器发挥功能，室内换热器51作为蒸发器发挥功能。此外，空调机1的制热运行时室外换热器13作为蒸发器发挥功能，室内换热器51作为冷凝器发挥功能。
51.压缩机11将从蒸发器流入的低温低压的气体制冷剂(图4的点a的状态的制冷剂)压缩为高温高压的气体制冷剂(成为图4的点b的状态的制冷剂)后将其排出。此外，压缩机11排出的气体制冷剂的温度为排出温度，排出温度由排出温度传感器31来检测。
52.冷凝器使来自压缩机11的高温高压的气体制冷剂与空气进行热交换后冷凝。此
时，冷凝器中，气体制冷剂通过潜热变化全部变为液体制冷剂后，通过显热变化而使液体制冷剂的温度降低，成为过冷却状态(图4的点c的状态)。此外，气体制冷剂通过潜热变化向液体制冷剂进行变化时的温度为冷凝温度，在冷凝器的出口的过冷却状态的制冷剂的温度为换热出口温度。在换热器温度中，换热出口温度由制冷运行时的室外换热出口传感器32来检测。此外，制热运行时的制冷剂的流向与制冷运行时相反，室外换热器13作为蒸发器发挥功能。在制热运行时，室外换热出口传感器32在对室外换热器13的温度进行检测以检测结冰、或控制除霜运行时使用。
53.膨胀阀14对从冷凝器流出的低温高压的制冷剂进行减压。被膨胀阀14减压的制冷剂成为气体与液体混合的气液两相制冷剂(成为图4的点d的状态的制冷剂)。
54.蒸发器使流入的气液两相制冷剂与空气进行热交换后蒸发。此时，蒸发器中，气液两相制冷剂通过潜热变化全部变为气体制冷剂后，通过显热变化使气体制冷剂的温度上升成为过热状态(图4的点a的状态)，然后被吸入压缩机11。此外，液体制冷剂通过潜热变化向气体制冷剂进行变化时的温度为蒸发温度。蒸发温度为制冷运行时的室内换热中间传感器61检测的室内换热中间温度。另外，在蒸发器被过热后被吸入压缩机11的制冷剂的温度为吸入温度。此外，制热运行时的制冷剂的流向与制冷运行时相反，室内换热器51作为冷凝器发挥功能。在制热运行时，室内换热中间传感器61的检测结果用于计算目标排出温度。
55.推算模型的结构
56.推算模型是使用多个运行状态量中的任意的运行状态量(特征)，通过回归分析法中的一种，即多元回归分析法来生成的。多元回归分析法为，在由使用实际的空调机(以下，称作实体机)得到的试验结果(对在使用实体机使残存于制冷剂回路的制冷剂量发生变化的情况下，运行状态量会成为什么样的数值进行试验的结果)以及多个模拟结果(通过数值计算来再现制冷剂回路，并对运行状态量相对于残存的制冷剂量会成为什么样的数值进行计算的结果)得到的回归方程中，选择p值(表示运行状态量对生成的推算模型的精度的影响程度的数值(预设的权重参数))最小且校正值r2(表示生成的推算模型的精度的数值)为在0.9以上1.0以下之间尽可能大的值的回归方程，并将其生成为推算模型。其中，p值与校正值r2是在通过多元回归分析法生成推算模型时与该推算模型的精度相关的数值，p值越小，或校正值r2越接近1.0，则生成的推算模型的精度越高。
57.推算模型是用于推算制冷剂回路6中残存的残存制冷剂量的残存制冷剂量推算模型。例如残存制冷剂量推算模型包括制冷用推算模型43a和制热用推算模型43b。本实施例中，这些各推算模型如后文所述，采用使用了实体机的试验结果来生成，并预先存储在空调机1的控制电路18中。
58.制冷用推算模型43a是能够以高精确度对制冷运行时的制冷剂不足率进行推算的第一回归方程：
59.第一回归方程＝(α1
×
压缩机的转速) (α2
×
膨胀阀的开度) (α3
×
压缩机的排出温度) (α4
×
换热出口温度) (α5
×
外部气温) α6
……
(1)
60.系数α1～α6在生成推算模型时确定。控制部44通过将获取部41获取的当前的压缩机11的转速、膨胀阀14的开度、压缩机11的排出温度、室外换热出口温度及外部气温代入第一回归方程，计算出当前的制冷剂回路6的制冷剂不足率。此外，代入压缩机11的转速、膨胀阀的开度、压缩机11的排出温度、室外换热出口温度及外部气温的理由是应使用在制冷用
推算模型43a的生成时所使用的特征。压缩机11的转速例如由压缩机11的未图示的转速传感器来检测。膨胀阀的开度例如通过从控制部44输入膨胀阀的步进电动机(未图示)的脉冲信号来调整。压缩机11的排出温度由排出温度传感器31来检测。换热器温度中，换热出口温度由室外换热出口传感器32来检测。外部气温由外部气温传感器33来检测。
61.制热用推算模型43b是能够以高精确度对制热运行时的制冷剂不足率进行推算的第二回归方程：
62.第二回归方程＝(α11
×
压缩机的转速) (α12
×
膨胀阀的开度) (α13
×
压缩机的排出温度) (α14
×
室内换热中间温度) α15
……
(2)
63.系数α11～α15在生成推算模型时确定。控制部44通过将获取部41获取的当前的压缩机11的转速、膨胀阀14的开度、压缩机11的排出温度及室内换热中间温度代入第二回归方程，计算出当前的制冷剂回路6的制冷剂不足率。此外，代入压缩机11的转速、膨胀阀14的开度、压缩机11的排出温度及室内换热中间温度的理由是应使用在制热用推算模型43b的生成时所使用的特征。压缩机11的转速由压缩机11的未图示的转速传感器来检测。膨胀阀的开度例如通过从控制部44输入膨胀阀的步进电动机(未图示)的脉冲信号来调整。压缩机11的排出温度由排出温度传感器31来检测。换热器温度中，室内换热中间温度由室内换热中间传感器61来检测。
64.如上所述，制冷运行时使用第一回归方程来推算制冷剂不足率。另外，制热运行时使用第二回归方程来推算制冷剂不足率。
65.推算处理的动作
66.图5是表示涉及推算处理的控制电路18的处理动作的一个示例的流程图。此外，在本实施方式的情况下，控制电路18持有事先生成的制冷用推算模型43a及制热用推算模型43b。在图5中，控制电路18内的控制部44通过获取部41收集运行状态量作为运行数据(步骤s11)。控制部44执行数据过滤处理，即从收集的运行数据中提取任意的运行状态量(步骤s12)。此外，控制部44执行去除异常值或离群值的数据清洗处理(步骤s13)。控制部44使用各回归方程计算当前的制冷剂回路6的制冷剂不足率(步骤s14)，结束图5所示的处理动作。
67.数据过滤处理基于预设过滤条件，在多个运行状态量中仅提取计算制冷剂不足率时所需的部分运行状态量，而不是使用多个运行状态量的全部。通过将进行了数据清洗处理(去除了异常值或离群值)的运行状态量代入生成的推算模型的各回归方程，能够更准确地推算制冷剂不足率。
68.预设的过滤条件包括第一过滤条件、第二过滤条件以及第三过滤条件。第一过滤条件例如为空调机1的全部运行模式均提取的数据的过滤条件。第二过滤条件为制冷运行时提取的数据的过滤条件。第三过滤条件为制热运行时提取的数据的过滤条件。
69.第一过滤条件例如为：压缩机11的驱动状态、运行模式的识别、特殊运行的排除、获取的数值中的缺损值的排除、对在生成各回归方程时带来影响较大的运行状态量进行变化量较小的数值的选择等。压缩机11的驱动状态是需要进行判断的条件，这是因为除非压缩机稳定运行使得在制冷剂回路6中循环制冷剂否则无法推算制冷剂不足率，是用于将在压缩机11启动时等的过渡期检测到的运行状态量去除，而仅提取例如排出温度达到了预设的温度即目标温度后的运行状态量的过滤条件。作为过滤条件，例如将排出温度与目标温度之差的绝对值大于预设值时的运行状态量去除，提取排出温度与目标温度之差的绝对值
在预设值以下时的运行状态量。作为所述预设值，目标排出温度与检测到的排出温度之差的绝对值例如为2℃以下。
70.运行模式的识别为，用于仅提取出在制冷运行时及制热运行时获取的运行状态量的过滤条件。因此，在除湿运行时或送风运行时获取的运行状态量被去除。特殊运行的排除为，用于将特殊运行时获取的运行状态量去除的过滤条件，特殊运行例如为冷冻机油回收运行或除霜运行这样的、制冷剂回路6的状态与制冷运行时或制热运行时相比存在较大区别的运行。缺损值(未能够获取的数值)的排除是指，在用于判断制冷剂不足率的运行状态量中存在缺损值的情况下，使用该运行状态量生成各回归方程则可能使精度下降，因此将包含缺损值的运行状态量去除的过滤条件。
71.对代入各回归方程的运行状态量选择变化量较小的数值为，仅提取空调机1的运行状态处于稳定状态时的运行状态量的过滤条件，是为了提高基于各回归方程的推算精度的必要条件。
72.第二过滤条件例如包括换热出口温度的排除、排出温度的异常等。
73.换热出口温度的排除是考虑到由于外部气温传感器33与室外换热出口传感器32配置于较近的位置使得在制冷运行时由室外换热出口传感器32检测到的换热出口温度不会低于由外部气温传感器33检测到的外部气温的过滤条件，是用于将低于外部气温的换热出口温度去除的过滤条件。
74.排出温度的异常是用于将吸入制冷剂减少状态时检测到的排出温度去除的过滤条件，该吸入制冷剂减少状态为，因制冷负荷较小而引起被吸入压缩机11的制冷剂量减少的状态。
75.第三过滤条件例如为排出温度的异常等。若在制热运行时因制热负荷较大而引起排出温度变高而执行排出温度保护控制，则例如通过使压缩机11的转速降低使得排出温度降低，因此将此时检测到的排出温度去除的过滤条件。
76.数据清洗处理是用于将存在进行错误推算的风险的运行状态量去除，而非将获取的全部运行状态量用于推算制冷剂不足率的处理。具体而言，包括将获取的运行状态量平滑化以抑制干扰(noise)、以及限制数据数量等。通过数据的平滑化以抑制干扰是指，通过计算该区间的平均值，在各模型中得出例如吸入温度的移动平均线，由此抑制干扰的处理。限制数据数量是指，例如，由于数据数量较少的数据的可靠性较低而将其去除的处理。例如，若对一天量的输入数据进行过滤处理后留下的数据数量为x个以上，则将其用于制冷剂不足率的推算，若小于x个，则不使用那一天的所有数据。也就是说，在数据清洗处理中，通过将去除了异常值及离群值的运行状态量代入推算模型的各回归方程中，能够更准确地推算制冷剂不足率。
77.控制电路18例如通过将经过数据过滤处理及数据清洗处理后的当前的运行状态量(传感器数值)代入推算模型的各回归方程或各制冷剂不足率计算公式中，来计算当前的制冷剂回路6的制冷剂不足率。控制电路18内的控制部44对当前是否处于制冷运行中进行判断。在当前处于制冷运行中的情况下，控制部44将当前的运行状态量代入制冷用推算模型43a中，从而计算当前的制冷剂不足率。
78.在当前不处于制冷运行中的情况，即处于制热运行中的情况下，控制部44将当前的运行状态量代入制热用推算模型43b中，从而计算当前的制冷剂不足率。
79.回归方程的生成方法
80.接下来对用于第一回归方程及第二回归方程的生成的特征进行说明。在使用第一回归方程的制冷运行时，作为通过多元回归分析法来生成第一回归方程时使用的特征，例如，采用压缩机11的转速、膨胀阀14的开度、压缩机11的排出温度、室外换热出口温度及外部气温的各运行状态量。并且，作为上述各运行状态量使用的是，使用了实体机的试验结果。此外，在使用第二回归方程的制热运行时，作为多元回归分析的特征，例如，采用压缩机11的转速、膨胀阀14的开度、压缩机11的排出温度及室内换热中间温度的各运行状态量。并且，作为上述各运行状态量使用的是，使用了实体机的试验结果。
81.具体而言，作为一个示例，在空调机1的设计阶段，在室内机3运行的情况下通过改变外部气温、室内温度以及制冷剂填充量进行使用实体机的试验，从而获取特征与制冷剂不足率之间的关系。作为进行使用实体机的试验时的条件，例如，将外部气温变化为20℃、25℃、30℃、35℃及40℃。此外，在进行使用实体机的试验时，也可以加入外部气温的其他参数。
82.多个运行状态量中的、使用于推算模型的任意运行状态量(特征)由表示多个运行状态量与制冷剂填充量之间的关系的试验结果(以下，称作训练数据(training data))得出。此外，作为训练数据，存在将残存制冷剂量与各运行状态量进行关联的训练数据(用于以多元回归分析法生成推算模型的训练数据)、以及将残存制冷剂量是处于没有过度不足的状态(例如，残存制冷剂量相较于初始的制冷剂填充量有所减少但依然能够维持用户要求的制冷能力或制热能力的状态(正常状态))还是残存制冷剂量处于不足的状态(无法维持用户要求的制冷能力或制热能力的状态(异常状态))与各运行状态量进行关联的训练数据(用于生成将正常与异常进行分类的推算模型的训练数据)。
83.在多元回归分析法中，例如，改变制冷剂填充量来进行使用实体机的试验，获取根据外部气温而不同的各运行状态量，并将其分类为每个制冷剂填充量下的数据。图6是表示用于多元回归分析法的训练数据的一个示例的说明图。作为用于训练数据的运行状态量，例如，包括压缩机11、室内机3及室外机2的运行状态量。作为压缩机11的运行状态量，例如包括转速、目标转速、运行时间、排出温度、目标排出温度以及输出电压等。此外，作为室内机3的运行状态量，例如包括风机转速、风机目标转速以及换热器中间传感器温度等。此外，作为室外机2的运行状态量，例如包括风机转速、风机目标转速、膨胀阀开度、膨胀阀目标开度以及换热器出口传感器温度等。并且，如图6所示，将每个制冷剂填充量的数据作为训练数据进行机器学习，从而提取用于推算残存制冷剂量的任意的运行状态量(特征)并导出系数，生成推算模型。
84.图7是表示用于生成对残存制冷剂量为正常还是异常进行分类的推算模型的训练数据的一个示例的说明图。如图7所示，使用训练数据进行机器学习，从而提取用于推算残存制冷剂量是否正常的任意的运行状态量(特征)并导出系数，生成推算模型。
85.实施例1的效果
86.实施例1的空调机1中，使用推算模型以及由有限的传感器得到的当前的运行状态量(压缩机的转速、压缩机的制冷剂排出温度、换热器温度(室内换热中间温度、室外换热出口温度)、膨胀阀的开度及外部气温)来推算制冷剂不足率，所述推算模型使用与填充于制冷剂回路6中的制冷剂的制冷剂不足率的推算有关的运行状态量，通过多元回归分析法来
生成。如前文所述，生成推算模型时使用的运行状态量是将空调机1置于各种环境下使实体机试验性地运行而求得的数据，因此，在使用该推算模型的制冷剂不足率的推算中，可以使用在用户使空调机1进行普通运行(制冷运行或制热运行等)的状态下得到的运行状态量来进行推算。其结果，即使是家用的空调机1，也无需将制冷剂回路6调整为默认状态，就能够推算出当前的制冷剂不足率。
87.搭载于空调机1的推算模型为通过使用多个运行状态量中的、对推算填充于制冷剂回路6中的制冷剂的制冷剂不足率带来的影响较大的运行状态量，以回归分析法预先生成的。对于该推算模型，并非使用全部的运行状态量，而是选择对推算模型带来的影响较大的运行状态量来生成推算模型，因此能够生成精度高的推算模型。
88.空调机1中，使用压缩机11的转速、膨胀阀的开度、压缩机11的排出温度、换热出口温度及外部气温作为在制冷运行时影响较大的运行状态量，通过回归分析法来生成。其结果，能够生成高精度的制冷运行时的制冷用推算模型。
89.空调机1中，使用压缩机11的转速、膨胀阀14的开度、压缩机11的排出温度及室内换热中间温度作为制热运行时影响较大的运行状态量，通过回归分析法来生成。其结果，能够生成高精度的制热运行时的制热用推算模型。
90.空调机1中，使用制冷用推算模型和制冷运行时的当前运行状态量，来推算制冷运行时的制冷剂不足率，并且使用制热用推算模型和制热运行时的当前运行状态量，来推算制热运行时的制冷剂不足率。其结果，即使是家用的空调机1，通过根据每种运行状态使用不同的推算模型，也能够以高精确度推算制冷剂不足率。
91.在多元回归分析处理中，将数据过滤处理及数据清洗处理后的当前运行状态量(传感器数值)代入推算模型的各回归方程中。在本实施例中，推算模型的各回归方程的生成使用了通过模拟获得的特征，通过模拟获得的特征中不包含异常的数值或与其他数值相比突出的很大或很小的数值。通过将经过数据过滤处理及数据清洗处理而去除了异常值及离群值的运行状态量代入这种使用不包含异常值或离群值的特征生成的推算模型的各回归方程中，能够更准确地推算制冷剂不足率。
92.此外，在上文中说明的实施例中示例了以下情况，即在空调机1的设计阶段通过使用实体机的试验求得各运行状态量，通过使具有学习功能的服务器等终端学习试验结果获得推算模型，且控制电路18预先存储有该推算模型。但也可以预先存储通过学习模拟结果而获得的推算模型，以代替上述情况。进一步地，还可以存在与空调机1之间通过通信网110连接的服务器120，该服务器120生成第一回归方程及第二回归方程并将其发送至空调机1。在下文中对该实施方式进行说明。
93.实施例2
94.空调系统的结构
95.图8是表示实施例2的空调系统100的一个示例的说明图。此外，对与实施例1的空调机1相同的结构标注相同的符号，从而省略对重复的结构及动作的说明。图8所示的空调系统100具有：空调机1、通信网110、以及服务器120。空调机1具有室外机2和室内机3，所述室外机2具有压缩机11、室外换热器13及膨胀阀14，所述室内机3具有室内换热器51。空调机1具备通过液管4及气管5等制冷剂配管连接室外机2与室内机3而构成的制冷剂回路6，该制冷剂回路6中填充有预设量的制冷剂。
96.服务器120具有生成部121和发送部122、生成部121使用与填充于制冷剂回路6中的制冷剂的制冷剂不足率的推算有关的运行状态量，通过多元回归分析法来生成推算模型。此外，推算模型例如包括第一实施例中说明的制冷用推算模型43a以及制热用推算模型43b。发送部122经由通信网110将在生成部121生成的各推算模型发送至空调机1。空调机1内的控制电路18使用接收的各推算模型来计算空调机1的制冷剂回路6中的制冷剂不足率。
97.服务器120内的生成部121周期性地从能够实际测量制冷剂回路6中的制冷剂不足率的空调机1的标准机(设置于制造商的试验室等中)收集制冷运行时的运行状态量，并使用以各推算模型推算的制冷剂不足率与实际测量的制冷剂不足率之间的比较结果、以及收集的运行状态量，生成或更新制冷用推算模型43a。并且，服务器120内的发送部122周期性地将生成或更新的制冷用推算模型43a发送至空调机1。此外，还可以如实施例1那样，通过模拟获得用于生成各推算模型的运行状态量，生成部121使用通过模拟获得的运行状态量生成各推算模型。
98.服务器120内的生成部121周期性地从上述的空调机1的标准机收集制热运行时的运行状态量，并使用以推算模型推算的制冷剂不足率与实际测量的制冷剂不足率之间的比较结果、以及收集的运行状态量，生成制热用推算模型43b。并且，服务器120内的发送部122定期地将生成的制热用推算模型43b发送至空调机1。此外，还可以如实施例1那样，通过模拟获得用于生成各推算模型的运行状态量，生成部121使用通过模拟获得的运行状态量生成各推算模型。
99.实施例2的效果
100.实施例2的服务器120使用与填充于制冷剂回路6中的制冷剂的制冷剂不足率的推算有关的运行状态量，使用多元回归分析法，生成用于推算制冷剂不足率的推算模型，并将生成的推算模型发送至空调机1。空调机1使用从服务器120接收的推算模型与当前的运行状态量，推算制冷剂不足率。其结果，即使是家用的空调机1，也能够使用高精度的推算模型来推算当前的制冷剂不足率。
101.此外，在本实施例中对推算相对的制冷剂量以表示残存于制冷剂回路6中的制冷剂量的情况进行了说明。具体而言，对推算并提供制冷剂不足率的情况进行了说明，所述制冷剂不足率为从制冷剂回路6泄露至外部的制冷剂量相对于在制冷剂回路6中填充制冷剂时的填充量(初始值)的比例。但是，本发明不限于此，还可以将推算出的制冷剂不足率乘以初始值，从而提供从制冷剂回路6泄露至外部的制冷剂量。此外，还可以生成用于推算从制冷剂回路6泄露至外部的绝对制冷剂量或残留于制冷剂回路6中的绝对制冷剂量的推算模型，并提供根据该推算模型的推算结果。对于生成用于推算从制冷剂回路6泄露至外部的绝对制冷剂量或残留于制冷剂回路6中的绝对制冷剂量的推算模型的情况，除了至此为止说明过的各运行状态量，只要还考虑到室外换热器13及室内换热器51的容积以及液管4的容积即可。
102.变形例
103.本实施例中示例了室内机3具备的控制电路18控制整个空调机1的情况，但控制电路18也可以设于室外机2或云端侧。本实施例中示例了推算模型由服务器120生成的情况，但也可以不通过服务器120，而是根据模拟结果人工计算推算模型。此外，本实施例中示例了室内机3的控制电路18使用推算模型来推算制冷剂量的情况，但也可以由生成推算模型
的服务器120来推算制冷剂量。此外，本实施例中示例了使用多元回归分析法生成各推算模型的情况，但也可以使用能够进行普通的回归分析法的机器学习算法、即svr(支持向量回归：support vector regression)或nn(神经网络：neural network)等来生成推算模型。这时，对于特征的选择，代替在多元回归分析法中使用的p值及校正值r，使用以使推算模型的精度提高的方式选择特征的普通的方法(向前特征选择(forward feature selection)法、向后特征消除(backward feature elimination)等)即可。
104.此外，图示的各部分的各结构要素不需要必须物理上如图示所示地构成。即，各部分的分散/合并的具体的形态不限于图示的形态，其全部或部分能够根据各种负荷或使用状况等，以任意的单位在功能上或物理上进行分散/合并来构成。
105.进一步地，由各装置进行的各种处理功能可以在cpu(中央处理器：central processing unit)(或mpu(微处理器：micro processing unit)、mcu(微控制单元：micro controller unit)等微型计算机)上执行其全部或任意一部分。此外，各种处理功能还可以在cpu(或mpu、mcu等微型计算机)解析执行的程序上，或通过布线逻辑(wired logic)的硬件上执行其全部或任意一部分这一点自不必说。
106.此外，在以上说明的各实施例中，将制冷剂不足率定为以填充有规定量的制冷剂时为100％时，从该规定量起算减少的量。换一种方式，还可以在刚向制冷剂回路6中填充了规定量的制冷剂后，用本实施例中记载的方法来推算制冷剂不足率，并以该推算结果作为100％。例如，在刚向制冷剂回路6中填充了规定量的制冷剂后推算的制冷剂不足率为90％的情况下，即，在制冷剂回路6中填充的制冷剂量被推算为比填充规定量少了10％的情况下，也可以将该比填充规定量少了10％的制冷剂量定为100％。通过将像这样定为100％的制冷剂量与推算结果配合，能够更准确地推算之后的制冷剂不足率。
107.符号说明
108.1 空调机
109.2 室外机
110.3 室内机
111.4 液管
112.5 气管
113.11 压缩机
114.12 四通阀
115.13 室外换热器
116.13a 第一室外换热口部
117.13b 第二室外换热口部
118.13c 室外换热中间部
119.14 膨胀阀
120.18 控制电路
121.31 排出温度传感器
122.32 室外换热出口传感器
123.33 外部气温传感器
124.41 获取部
125.43a 制冷用推算模型
126.43b 制热用推算模型
127.44 控制部
128.51 室内换热器
129.51a 第一室内换热口部
130.51b 第二室内换热口部
131.51c 室内换热中间部
132.61 室内换热中间传感器
133.62 吸入温度传感器