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公開番号2025021768
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-02-14
出願番号2023125716
出願日2023-08-01
発明の名称換気装置、学習装置及び推論装置
出願人三菱電機株式会社
代理人個人
主分類F24F 7/007 20060101AFI20250206BHJP(加熱;レンジ;換気)
要約【課題】換気流に含まれる塵埃を捕集するためのエアフィルタの目詰まりが検知される前にエアフィルタの適切なメンテナンス時期を提示することが可能な換気装置を得ること。
【解決手段】換気装置は、換気流を形成する送風機と、換気流に含まれる塵埃を捕集するエアフィルタと、エアフィルタの適切なメンテナンス時期を推論するためのモデルである学習済モデル113aを用いて、エアフィルタの適切なメンテナンス時期を推論する推論装置114とを備える。
【選択図】図2
特許請求の範囲【請求項１】
換気流を形成する送風機と、
前記換気流に含まれる塵埃を捕集するエアフィルタと、
前記エアフィルタのメンテナンス時期を推論するためのモデルである学習済モデルを用いて、前記エアフィルタのメンテナンス時期を推論する推論装置とを備えることを特徴とする換気装置。
続きを表示（約 1,200 文字）【請求項２】
前記学習済モデルを学習する学習装置を備えることを特徴とする請求項１に記載の換気装置。
【請求項３】
前記学習装置は、
単位時間に前記エアフィルタを通過した空気の総量及び単位時間における前記エアフィルタの圧力損失変化量を含む学習用データを取得する学習用データ取得部と、
前記学習用データを用いて、前記学習済モデルを生成するモデル生成部とを備えることを特徴とする請求項２に記載の換気装置。
【請求項４】
前記学習装置は、
単位時間に前記エアフィルタを通過した空気の総量及び単位時間に前記エアフィルタを通過した空気の平均湿度を含む学習用データを取得する学習用データ取得部と、
前記学習用データを用いて、前記学習済モデルを生成するモデル生成部とを備えることを特徴とする請求項２に記載の換気装置。
【請求項５】
前記学習装置は、
単位時間における前記エアフィルタの圧力損失変化量及び単位時間に前記エアフィルタを通過した空気の平均湿度を含む学習用データを取得する学習用データ取得部と、
前記学習用データを用いて、前記学習済モデルを生成するモデル生成部とを備えることを特徴とする請求項２に記載の換気装置。
【請求項６】
前記学習装置は、
単位時間に前記エアフィルタを通過した空気の総量、単位時間における前記エアフィルタの圧力損失変化量及び単位時間に前記エアフィルタを通過した空気の平均湿度を含む学習用データを取得する学習用データ取得部と、
前記学習用データを用いて、前記学習済モデルを生成するモデル生成部とを備えることを特徴とする請求項２に記載の換気装置。
【請求項７】
前記学習済モデルは、単位時間に前記エアフィルタを通過した空気の総量から前記エアフィルタのメンテナンス時期を推論するためのモデルであることを特徴とする請求項３に記載の換気装置。
【請求項８】
前記学習済モデルは、単位時間における前記エアフィルタの圧力損失変化量から前記エアフィルタのメンテナンス時期を推論するためのモデルであることを特徴とする請求項３に記載の換気装置。
【請求項９】
前記学習済モデルは、単位時間に前記エアフィルタを通過した空気の総量及び単位時間における前記エアフィルタの圧力損失変化量から前記エアフィルタのメンテナンス時期を推論するためのモデルであることを特徴とする請求項３に記載の換気装置。
【請求項１０】
前記学習済モデルは、単位時間に前記エアフィルタを通過した空気の総量及び単位時間に前記エアフィルタを通過した空気の平均湿度から前記エアフィルタのメンテナンス時期を推論するためのモデルであることを特徴とする請求項４に記載の換気装置。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、室外の空気を給気し、室内の空気を排気する換気装置、学習装置及び推論装置に関する。
続きを表示（約 1,700 文字）【背景技術】
【０００２】
換気装置は、一般的には、空気の吸込口に設置されるエアフィルタを備えており、換気流に含まれる塵埃をエアフィルタで捕集することによって、室内に塵埃が取り込まれたり、換気装置内部が汚れたりすることを防止している。
【０００３】
エアフィルタを備えた換気装置は、塵埃の捕集によってエアフィルタが汚れると、エアフィルタでの圧力損失が大きくなり、室外の空気を取り込む能力が低下する。このため、エアフィルタを備えた換気装置は、定期的なエアフィルタの清掃又は交換が必要となる。
【０００４】
特許文献１には、給気送風機の電流又は回転数に基づき、エアフィルタの目詰まりを検知する換気装置が開示されている。特許文献１に開示される換気装置は、エアフィルタの目詰まりをユーザへ通知するため、ユーザは適切なタイミングでエアフィルタの清掃を実施することが可能となる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
特開２０２０－１５３５４２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１に開示される換気装置は、エアフィルタが実際に目詰まりして換気能力が閾値以下に低下するまでは、エアフィルタの目詰まりを検知することができない。このため、特許文献１に開示される換気装置は、エアフィルタの目詰まりを検知してから、エアフィルタの清掃の準備をしたり、交換用のエアフィルタの手配をしたりすることになる。したがって、特許文献１に開示される換気装置は、エアフィルタの交換作業中だけでなく交換用のエアフィルタを手配中にも稼働を停止しなければならなかったり、目詰まりしたエアフィルタを用いて換気能力が低下した状態で運転しなければならなかったりするという問題があった。
【０００７】
本開示は、上記に鑑みてなされたものであって、エアフィルタの目詰まりが検知される前にエアフィルタのメンテナンス時期を提示することが可能な換気装置を得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本開示に係る換気装置は、換気流を形成する送風機と、換気流に含まれる塵埃を捕集するエアフィルタとを備える。換気装置は、エアフィルタのメンテナンス時期を推論するためのモデルである学習済モデルを用いて、エアフィルタのメンテナンス時期を推論する推論装置を備える。
【発明の効果】
【０００９】
本開示によれば、エアフィルタの目詰まりが検知される前にエアフィルタのメンテナンス時期を提示することが可能な換気装置を得られるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
実施の形態１に係る熱交換換気装置の構成を示す図
実施の形態１に係る熱交換換気装置の制御装置の構成を示す図
実施の形態１に係る熱交換換気装置の学習装置の構成を示す図
実施の形態１に係る熱交換換気装置のモデル生成部が備えるニューラルネットワークの構成例を示す図
実施の形態１に係る熱交換換気装置の学習装置の学習処理に関するフローチャート
実施の形態１に係る熱交換型換気装置の推論装置の構成を示す図
実施の形態１に係る熱交換換気装置の推論装置の推論処理に関するフローチャート
実施の形態２に係る熱交換換気装置の学習装置の構成を示す図
実施の形態２に係る熱交換換気装置の推論装置の構成を示す図
実施の形態３に係る熱交換換気装置の学習装置の構成を示す図
実施の形態３に係る熱交換換気装置の推論装置の構成を示す図
実施の形態４に係る熱交換換気装置の推論装置の構成を示す図
実施の形態５に係る熱交換換気システムの構成を示す図
実施の形態１から実施の形態５に係る学習装置のハードウェア構成を示す図
【発明を実施するための形態】
（【００１１】以降は省略されています）

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