Аннотация 2
ОБОЗНАЧЕНИЯ И СОКРАЩЕНИЯ 5
ВВЕДЕНИЕ 6
1 АНАЛИЗ РЕШАЕМОЙ ЗАДАЧИ 7
1.1 Актуальность задачи 7
1.2 Цель выпускной квалификационной работы 8
1.3 Обзор существующих аналогов 8
1.4 Обзор литературы 10
2 ИССЛЕДОВАНИЕ ЛЕДООБРАЗОВАНИЯ 12
2.1 Общие сведения 12
2.2 Обледенение поверхностей 13
2.3 Конструкция системы водоотведения 15
3 РЕАЛИЗАЦИЯ СИСТЕМЫ ОБОГРЕВА 17
3.1 Выбор греющего кабеля 17
3.2 Способы обогрева поверхностей 20
3.3 Алгоритм работы системы 24
3.4 Управление системой с помощью искусственного интеллекта 25
3.5 Моделирование нейронной сети 31
4 КОНСТРУИРОВАНИЕ СИСТЕМЫ ОБОГРЕВА 34
4.1 Разработка системы 34
4.2 Выбор объекта управления 38
4.2.1 Raspberry pi 38
4.2.2 Контроллер Arduino 40
4.2.3 Обоснование использования контроллера 42
4.2.4 Выбор модификации Arduino 44
4.3 Функциональный состав 44
4.3.1 Датчик температуры и влажности DHT22 45
4.3.2 Датчик тока 48
4.3.3 Модуль часов реального времени 50
4.3.4 Датчик для измерения температуры почвы 53
4.3.5 Ethernet shield 56
4.3.6 Силовой двухканальный релейный модуль 58
4.4 Подключение элементов 60
4.5 Программирование в Arduino IDE 63
4.6 Взаимодействие с сервисом 66
5 РАСЧЕТ МАТЕРИАЛЬНЫХ ЗАТРАТ 68
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 70
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК 71
ПРИЛОЖЕНИЯ 74
Приложение А 74
Приложение Б 82
Приложение В 86
Приложение Г 90
Приложение Д 88
С каждым годом, в зимний период времени, новостные ленты по всей России пестрят новостями о том, что коммунальные службы не справляются со своими обязанностями - уборкой снега, а также не хватает техники. За день снег тает, а к вечеру тротуар превращается в «бугристый каток». Гололед в городах, на который активно жалуются жители, привел к традиционному для этого периода росту травм.
Хочется отметить, что на сайте https://www.change.org создано множество петиций, в которых граждане просят властей запретить использовать противогололедные реагенты (далее ПРГ) и реагенты, состоящие из соли и песка. Одну из них, которая написана жителем Санкт-Петербурга, подписали более 107 тысяч человек.
Обогрев пешеходной зоны на улицах современных городов во всем мире становится нормой. Простой и надежный обогрев тротуара, крыш, террас, ступеней лестниц, въездов в гараж и др. в зимнее время позволяет содержать их поверхность теплой и сухой, исключая образование льда и скопление снега. Установка такой системы значительно снижает риск травматизма людей, вероятность аварийной ситуации из-за гололедицы, уменьшает расходы на обслуживание и ремонт дорожного покрытия, улучшает эксплуатационные характеристики уличных поверхностей в зимнее время года, т.к. нет необходимости убирать лёд ломом и лопатами, а это значит, что поверхность сохраняет свой внешний вид долгое время.
Стоит отметить, что ежегодно на закупку противогололедного средства тратятся миллионы и миллиарды рублей. Так, прошлой зимой Москва потратила
6,6 млрд. рублей, Екатеринбург 19 млн. рублей, Красноярск 11,7 млн. рублей.
При разработке выпускной квалификационной работы был проведен анализ существующих систем профилактики наледи. Были выявлены недостатки и принято решение о разработке нового устройства. Кроме этого, были исследованы принципы ледообразования и обледенения поверхностей.
Результатом выполненной работы является спроектированная система антиобледенения, позволяющая работать как в автоматическом режиме, так и в ручном с удаленным управлением. Система взаимодействует с сервисом на отправку данных для on-line мониторинга погоды и прием для определения режима работы и управления кабелями, в случае ручного режима. Помимо этого, внедрен искусственный интеллект, который работает в исключительных ситуациях, и направлен в большей степени на оттепель.
Предложены различные конструкции укладки нагревательных кабелей, которые позволят уменьшить затраты на потребление электрической энергии, а также, рассмотрены их типы, выявлены достоинства и недостатки.
В пояснительной записке к выпускной квалификационной работе отображены все основные этапы проектирования системы и ее разработка.
Любушкина, С.Г. Землевладение: учебное пособие для вузов / С.Г.Любушкина, В.А.Кошевой. - М.: Владос, 2014. - 176 с.
Литвинов, И.В. Структура атмосферных осадков. / И.В. Литвинов. - Л.: Изд-во «Гидрометеоиздат», 1974. - 154 с.
Пермяков, Г.Н. Атмосферные явления природы и их регулирование. / Г.Н. Пермяков. - СПб.: Изд-во «Нестор-История», 2012. - 100 с.
Вьюгин, В.В. Математические основы машинного обучения и прогнозирования. / В.В.Вьюгин. - М.: МЦНМО, 2013. - 390 с.
Хайкин, С. Нейронные сети: полный курс. / С. Хайкин. - М.: Издательский дом «Вильямс», 2008. - 1103 с.
Николенко, С.И. Глубокое обучение: погружение в мир нейронных сетей. / С.И. Николенко, А.В. Кудрин, Е.А. Архангельская. - СПб.: Изд-во «Питер», 2017. - 480 с.
Рашид, Т. Создаем нейронную сеть. / Т.Рашид. - М.:Изд-во «Вильямс», 2017. - 272 с.
Галушкин, А. И. Нейронные сети: основы теории. / А. И. Галушкин. - М.: «Горячая линия-Телеком», 2017. - 496 с.
Головко, В.А. Нейронные сети. Обучение, организация и применение. /В. А. Головко. - М.: ИПРЖР, 2001. - 256 с.
Николенко, С.И. Самообучающиеся системы. / С.И.Николенко,
А.Л.Тулупьев. - М.: МЦНМО, 2009. - 288 с.
Барский, А.Б. Нейронные сети: распознавание, управление, принятие решений. /А.Б. Барский. - М.: Финансы и статистика, 2004. - 176 с.
Боровиков, В.П. Нейронные сети. Statistica Neural Networks. Методология и технологии современного анализа данных. /В.П. Боровиков. - М.: Горячая линия - Телеком, 2015. - 392 с.
Осовский, С.А. Нейронные сети для обработки информации: Пер с польского И.Д. Рудинского. / С. Осовский. - М.: Финансы и статистика, 2002. - 344 с.
Медведев, В.С. Нейронные сети. MATLAB 6. / В.С. Медведев, В.Г. Потемкин. - М.: Изд-во «Диалог-МИФИ», 2012. - 496 с.
Новиков, Ф.А. Основы моделирования на UML: учебное пособие. / Ф.А. Новиков, Д.Ю. Иванов. - СПб.: СПбГУ ИТМО, 2010. - 200 с...17