[发明专利]空调控制系统

说明书

本发明提供一种控制空调机的空调控制系统，指定环境中的条件，检测表示环境的状态量，根据检测出的状态量来推理上述环境中的空调机的控制方法，根据推理出的控制方法来控制空调机。空调控制系统还通过使用了检测出的该状态量的机器学习来生成或更新学习模型，将这些多个学习模型与环境的条件的组合相关联地进行存储。

技术领域

本发明涉及一种空调控制系统，特别是涉及一种根据工厂内机器的设置状况和运转状况来切换学习模型并且控制空调的空调控制系统。

背景技术

在工厂中设置有多个机器(例如机床)，并且在精密加工中工厂内的温度影响加工精度，因此设置有用于控制工厂内环境条件的空调机。工厂内的生产由生产计划进行指示，控制多个机器的运转状况和加工条件，使得在指定的交货日期内生产由生产计划指示的产品，并且控制空调机的运转状况来实现加工所要求的工厂内温度条件(温度和均匀性)。

作为控制空调以满足加工所要求的工厂内温度条件的技术，例如在日本特开平06-307703号公报、日本特开2015-206519号公报中公开了以下技术：在中央控制多个空调机，将工厂内的温度保持为预定的温度。

然而，工厂内温度分布根据设置于工厂内的作为发热源的机器(机床、机器人等)的设置状况和各个机器的运转状况的不同而不同。因此，为了实现加工所要求的工厂内的温度条件，需要考虑各机器的设置状况、运转状况来控制空调机，这样根据各种状况而进行适当的空调控制是较困难的。

还考虑为了进行空调控制而导入机器学习器的情况，但是为了生成能够应对上述各种状况的通用机器学习器(通用的学习模型)，需要在各种状况下检测出的很多状态信息，另外需要包含与状况有关的数据的很多介质变量，因此有时会产生过度学习等已知的问题。

发明内容

因此，本发明的目的在于，提供一种能够更广泛地进行考虑到机器的设置状况、运转状况的适当的空调控制的空调控制系统。

在本发明的空调控制系统中，通过设置切换学习模型的机构来解决上述问题，上述学习模型用于决定根据工厂内机器的设置状况和运转状况来使用的空调的控制动作。本发明的空调控制系统具有多个学习模型，根据工厂内机器的设置状况和运转状况等来选择学习模型，对选择出的学习模型进行基于从工厂内检测出的状态量的机器学习，并且将这样生成的学习模型根据工厂内机器的设置状况和运转状况等相应地分开使用从而进行空调机的控制。

本发明的一个方式的空调控制系统控制设置了至少一个机器的环境中的空调机，该空调控制系统控制设置具备：条件指定部，其指定上述环境中的条件；状态量检测部，其检测表示上述环境的状态的状态量；推理计算部，其根据上述状态量来推理上述环境中的上述空调机的控制方法；空调控制部，其根据由上述推理计算部推理出的控制方法来控制上述空调机；学习模型生成部，其通过使用了上述状态量的机器学习来生成或更新学习模型；以及学习模型存储部，其将由上述学习模型生成部生成的至少一个学习模型与由上述条件指定部指定的条件的组合相关联地进行存储。而且，上述推理计算部根据由上述条件指定部指定的上述环境中的条件，从存储于上述学习模型存储部的学习模型中选择性地使用至少一个学习模型，计算由上述空调控制系统1管理的环境中的上述空调机的控制方法。

上述空调控制系统还能够具备：特征量生成部，其根据由上述状态量检测部检测出的状态量来生成使上述环境具有特征的特征量，而且，上述推理计算部根据上述特征量来推理上述环境中的上述空调机的控制方法，另外，上述学习模型生成部通过使用了上述特征量的机器学习来生成或更新学习模型。

上述学习模型生成部通过对由上述学习模型存储部存储的现有学习模型实施改变来生成新学习模型。

上述学习模型存储部将由上述学习模型生成部生成的学习模型进行加密并存储，对在由上述推理计算部读取学习模型时进行加密的学习模型进行解码。