АВТОМАТИЗАЦІЯ ОПАЛЕННЯ ЖИТЛОВИХ ПРИМІЩЕНЬ З МЕТОЮ ЗНИЖЕННЯ ЕНЕРГОВИТРАТ

Юрій Миколайович Шмельов, Євген Євгенович Волканін, Інна Валентинівна Заливча, Юрій Миколайович Гаврилюк

Анотація


В останні роки спостерігається тенденція розширення застосування в системах управління технологічними процесами та складними динамічними об’єктами інтелектуальних систем побудованих на штучних нейронних мережах. Це пояснюється рядом переваг штучних нейронних мереж перед традиційними системами керування: самонавчання системи, висока ступінь паралельності процесів, наявність мінімальної інформації про об’єкт управління, можливість реалізувати функції значної складності. У даній статті пропонується застосувати методи штучних нейронних мереж для управління електроопаленням приміщення з метою зниження енерговитрат. Забезпечення заданого температурного режиму вимагає моніторингу певних факторів в реальному часі, таких як наявність людей в приміщенні, їх активність, наявність та стан офісної і мультимедійної техніки, освітленість приміщення, режим провітрення і т.д. Таку задачу в даний час вирішують застосуванням традиційної системи управління з програмним алгоритмом роботи, яка не в повній мірі використовує всі можливості для енергозбереження, і крім того, вимагає втручання користувача. Сучасна інтелектуальна система управління на базі нейронної мережі більш гнучка, не вимагає втручання користувача, здатна реалізувати більш складні алгоритми керування.

Розробка системи управління побудованої на нейронній мережі зводиться до двох основних завдань: вибір схеми штучної мережі та створення методу її навчання. Пропонується реалізувати систему управління електроопаленням за схемою прямого управління (послідовного нейроконтроллера) з нейромережевим емумулятором на базі архітектури багатошарової нейронної мережі, що навчається за алгоритмом зворотного розповсюдження помилки. Такий адаптаційний алгоритм може використовуватись для управління опалювальним обладнанням, яке є багатовимірним об'єктом оскільки обладнане датчиками та має можливість змінювати потужність в широких межах.

Ключові слова: автоматизована система управління, штучна нейронна мережа, енергоефективне опалення, нейроемулятор, нейроконтролер, алгоритм навчання нейроемулятору.


Повний текст:

PDF

Посилання


Державні будівельні норми України. Опалення, вентиляція та кондиціонування. ДБН В.2.5-67:2013. Видання офіційне. Київ. 2013.

Основы автоматизации технологических процессов и производств : учебное пособие : в 2 т. / [Г. Б. Евгенев и др.] ; под ред. Г. Б. Евгенева. — Москва : Издательство МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2015.

Абдикеев Н.М. Интеллектуальные информационные системы: Учебное пособие. – М.: КОС-ИНФ, Рос. экон. акад., 2003. – 188 с.

Громов Ю.Ю. Интеллектуальные информационные системы и технологии: Учебное пособие / Ю.Ю. Громов, О.Г. Иванова, В.В. Алексеев. – Тамбов: Изд-во ФГБОУ ВПО «ТГТУ», 2013. – 244 с.

"Интеллектуальные технологии управления. Искусственные нейронные сети и нечеткая логика"/А.А. Усков, А.В. Кузьмин. – М.: Горячая линия – Телеком, 2004

Галушкин А.И. Основы нейроуправления // Нейрокомпьютер. 2002. № 9-10. С. 87-106.

Терехов В.А., Ефимов Д.В., Тюкин И.Ю. Нейросетевые системы управления. М.: Высшая школа, 2002. 183 с.

Пшихопов В.Х., Шанин Д.А., Медведев М.Ю. Построение нейросетевых регуляторов для синтеза адаптивных систем управления // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2008. №3.


Посилання

  • Поки немає зовнішніх посилань.