Разработка системы управления микроклиматом в здании на базе нечеткой логики

В отличие от привычного регулирования параметров воздушной среды в помещениях и сооружениях путем периодического выключения и включения оборудования, автоматическое регулирование происходит с использованием цифрового управления, алгоритмы которых, базируется на применении регуляторов с адаптивной самонастройкой а также ПИД-регуляторов[2].
HVAC имеет внешнею и внутреннею замкнутую воздушную систему, а также систему циркуляции воды. В каждом контуре есть ряд динамических переменных, которые взаимодействуют между собой. Исходя из этого, HVAC - это нелинейная многомерная изменяемая во временном диапазоне система. [4]
Проектирование математической модели, описывающей действенный процесс в широком диапазоне, а также регулятора, представляется довольно объемной задачей. Сегодня для создания регуляторов используются классические системы автономного управления. Как показывает практика то, все еще широко используются ПИД-регуляторы, благодаря их низкой стоимости и высоких параметров надежности в трудных условиях эксплуатации.
Правильно настроенный ПИД-регулятор обеспечивает работу системы и может быть довольно эффективен, лишь для узкого рабочего диапазона. В тех случаях если, условия окружающей среды значительно переменны, то возникает потребность в его вторичной настройке. К примеру, разработанный для управления отопления в месте с большой теплоемкостью ПИД-регулятор имеет место быть квазиоптимальным, а в месте с невысокой теплоемкостью возможно непригодным для использования. Приведенные трудности имеют место для многих используемых систем отопления. [7]

В отличие от привычного регулирования параметров воздушной среды в помещениях и сооружениях путем периодического выключения и включения оборудования, автоматическое регулирование происходит с использованием цифрового управления, алгоритмы которых, базируется на применении регуляторов с адаптивной самонастройкой а также ПИД-регуляторов[2].
HVAC имеет внешнею и внутреннею замкнутую воздушную систему, а также систему циркуляции воды. В каждом контуре есть ряд динамических переменных, которые взаимодействуют между собой. Исходя из этого, HVAC - это нелинейная многомерная изменяемая во временном диапазоне система. [4]
Проектирование математической модели, описывающей действенный процесс в широком диапазоне, а также регулятора, представляется довольно объемной задачей. Сегодня для создания регуляторов используются классические системы автономного управления. Как показывает практика то, все еще широко используются ПИД-регуляторы, благодаря их низкой стоимости и высоких параметров надежности в трудных условиях эксплуатации.
Правильно настроенный ПИД-регулятор обеспечивает работу системы и может быть довольно эффективен, лишь для узкого рабочего диапазона. В тех случаях если, условия окружающей среды значительно переменны, то возникает потребность в его вторичной настройке. К примеру, разработанный для управления отопления в месте с большой теплоемкостью ПИД-регулятор имеет место быть квазиоптимальным, а в месте с невысокой теплоемкостью возможно непригодным для использования. Приведенные трудности имеют место для многих используемых систем отопления. [7]

Список использованных источников
1. Автоматизация систем вентиляции и кондиционирования воздуха: [Учеб. пособие] / Е. С. Бондарь и др. – К: АванпостПрим, 2005. – 560 с.
2. Бодров В.И., Бодров М.В. и др. Микроклимат зданий и сооружений. Бодров В.И., Бодров М.В., Трифонов Н.А., Чурмеева Т.Н. Под ред. В.И. Бодрова – Нижний Новгород: Арабеск, 2001. – 393 с. - ISBN 5-87941-033-1.
3. Деменков Н.П. Нечеткое управление в технических системах. М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2005. 200 с. ISBN 5-7038-2742-6.
4. Мишуров Н.П., Кузьмина Т.Н. Энергосберегающее оборудование для обеспечения микроклимата в животноводческих комплексах. Научный аналитический обзор. Москва, 2004. – 94 с.
5. Заде Л. Понятие лингвистических переменных и его применение к принятию приближенных решений. - М.: Мир, 1976. - 165 с.
6. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта/А.Н. Аверкин, И.З. Батырин, А.Ф. Блиншун, Б.В. Силаев, Б.Н. Тарасов. М.: Наука, 1986. 312 с
7. Пупков К.А., Егупов Н.Д. и др. Методы робастного, нейро-нечеткого и адаптивного управления/Под. ред. Н.Д. Егупова М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2001. 744 с.
8. Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы/Пер. с польского. И.Д. Рудинского. М.: Горячая линия Телеком, 2006. 452 c. – ISBN 5-93517-103-1.
9. Стефанов Е. В. Вентиляция и кондиционирование воздуха / Е. В. Стефанов – СПб.: АВОК Северо-Запад, – 2005. – 400 с.
10. Яхъяева Г.Э. Нечеткие множества и нейронные сети: Учебное пособие. – М.: Интернет-Университет Информационных Технологий; БИНОМ. Лаборатория знаний, 2006. – 316 с.
11. Rafael Alcala´, Jorge Casillas, Oscar Cordo´ n, Antonio Gonza´ lez, Francisco Herrera,2005. " A genetic rule weighting and selection process for fuzzy control of heating, ventilating and air conditioning systems", Engineering Applications of Artificial Intelligence 18 (2005) 279–296.
12. Jili Zhang, Yongpan Chen "Advance of Systematic Design Methods on Fuzzy Control" Control Systems for Energy Efficiency and Comfort, Vol. V-2-5, 2006.
13. Jan jantzen" Design Of Fuzzy Controllers" Technical University of Denmark, Department of Automation, Bldg. 326,DK-2800Lyngby, 1998.
14. James Vernon " Fuzzy Logic Systems"www.control-systems-principles-co.uk.
15. Robert H. Bishop" THE MECHATRONICS HANDBOOK" CRC PRESS, 2002.